基于交叉效率DEA模型的智能制造企业绩效评价研究

发布时间：2020-08-26 17:09

【摘要】：制造业是一个国家的经济发展支柱,近年来我国制造业正从传统制造业向现代制造业转型。尤其是自“中国制造2025”计划提出以来,智能制造得到了广泛的关注。然而我国智能制造企业大部分仍处于起步阶段,推动智能制造企业的发展进程,提高智能制造企业的经营效率对我国的经济增长和经济转型尤为重要。提高智能制造企业绩效需要全面了解绩效现状,并且明确影响企业绩效的关键因素。因此本文尝试研究智能制造企业的效率及其影响因素,以期调整智能制造企业关注和投入的方向,为我国政府支持智能制造行业提供新思路和政策建议,促进我国智能制造企业的飞速发展。论文首先从企业绩效的评价方法入手,深入剖析国内外对企业绩效评价研究的现状。其次采用传统的DEA模型对智能制造企业的绩效进行测算,通过对智能制造企业综合效率、纯技术效率和规模效率计算结果,分析出其目前的运作状况。然后采用交叉效率DEA方法,进一步计算加入互评体系智能制造企业的效率值,并对其进行排序,克服了传统DEA模型的局限性,得到更准确的企业绩效评价结果。根据交叉效率DEA法,引入熵权法构建改进的交叉效率DEA模型,考虑进智能制造企业之间的关联性和权重信息,得到全面综合的评价结果。通过对三种模型的评价结果对比分析,突出改进的交叉效率DEA方法的优势。最后针对上述对智能制造企业绩效的测算,采用基于改进交叉效率DEA方法的Tobit回归模型,找出影响智能制造企业绩效的关键因素,从政府和企业两个角度提出建议,促进智能制造企业的发展,从而提高整个智能制造业的运作效率。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224;F425;F406.7

【参考文献】

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本文编号：2805455