基于三阶段DEA的人工智能上市企业创新效率评价

• 作者: 徐书彬 李果 黎新伍
• 来源期刊: 科技管理研究
• 学科: 经济
• 关键词: 创新效率 人工智能 上市企业 三阶段DEA模型
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能创新管理
• 页码范围: 165-172
• 页数: 8页
• 分类号: F272.5
• 字数: 10175字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7695.2020.05.023

摘要

以中国41家人工智能上市企业为样本,采用三阶段DEA模型对人工智能企业的创新效率进行有效测算.结果 表明,企业规模、成立年限、政府补贴、地区对外开放水平和经济发展水平的提高有助于企业创新效率的提升,而股权性质、股权集中度和信息化水平则制约了企业创新效率的改进;清除环境影响和统计噪声后,多数企业的创新效率与纯技术效率上升,但仍处于较低水平;不同类型人工智能企业的创新效率存在差异,应用层企业最高,基础层企业次之,技术层企业最低.为了进一步提升人工智能产业的创新效率,政府应实施差异化战略,加大补贴力度,落实配套政策并加强知识产权保护;企业应扩大研发规模,完善管理机制,加强产学研合作,深化股权结构改革.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎新伍	江西财经大学国际经贸学院	23	65	5.0	6.0
2	徐书彬	江西财经大学国际经贸学院	6	9	1.0	2.0
3	李果	江西财经大学国际经贸学院	6	13	1.0	3.0