企业技术创新论文

摘要：通过对2010-2014年医药上市公司的数据进行回归分析，将医药企业的技术创新能力分别同员工数量、销售额、资产总额进行回归分析，得到的结论一致，医药企业的技术创新能力与企业规模之间存在“正u型”关系，小型企业和大型企业具有更强的技术创新能力。提出通过建立医药产业园，建立技术创新信息化交流平台，提升我国医药企业技术创新能力。以下是小编精心整理的《企业技术创新论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!

企业技术创新论文 篇1：

非金融企业金融化、企业技术创新与企业绩效

摘 要：选取2015—2020年A股上市的1 500余家非金融企业作为研究样本，探讨非金融企业融资程度、企业技术创新与经营绩效的关系。实证结果表明，一是非金融企业金融化程度与企业绩效之间呈现开口向下的抛物线型的关系;二是非金融企业金融化与企业创新之间呈现显著的负相关关系，并且在制造业企业中，这一负相关关系更加明显;三是企业创新在非金融企业金融化程度对企业绩效的影响中起到部分中介作用。根据研究结果，提出相关建议，以利于我国非金融企业找准定位，带动实体经济进一步发展。

关键词：非金融企业金融化;企业技术创新;企业绩效;实体经济

一、研究背景

金融市场高回报短周期的特点使得越来越多的非金融企业参与其中。2005—2020年，我国非金融公司的金融化程度呈现逐年深化的趋势。一方面，非金融企业的金融投资行为有利于扩大企业的利润来源渠道，减轻企业的融资压力。另一方面，不合理的金融投资活动则可能会导致非金融企业忽视主营业务核心竞争力的提高，最终限制企业实体经济的发展。此外，非金融企业金融化的动机大部分是出于获取金融投资的短期利益，这可能导致企业过度“脱实向虚”，将更多的资金和精力投入到金融市场中，从而挤压企业创新研发的投入和核心竞争力的培养。这种情况不利于构建适合我国国情的现代化产业结构，也与我国基于创新的发展战略背道而驰。目前，我国非金融企业的金融化水平整体仍处于上升的阶段，对非金融企业金融化、企业绩效与企业创新之间关系的探究非常必要。本文选取了2015—2020年非金融类的1 500多家上市公司作为研究样本，旨在探讨三者之间的关系，有助于非金融企业找准定位，带动实体经济更上一层。

二、文献综述与研究假设

（一）非金融企业金融化与企业绩效

李明玉（2020）提出，企业出于市场套利动机的金融投资行为会对企业价值产生抑制作用[1]。王茹（2020）的研究结果表明，非金融企业的金融化与企业主业业绩之间是显著的负相关关系[2]。许霜（2020）以北京君正为例，探究了实体企业金融化对企业主业业绩的影响，提出金融化会给企业带来两种效应：“蓄水池效应”“挤出效应”，而最终对该企业绩效的影响表现为“挤出效应”[3]。黄大禹、谢获宝（2021）通过研究2007—2018年的制造业上市公司数据，提出金融化程度越深的制造业企业，绩效则表现得越差;并且，投资效率高的企业可以缓解这一负面影响[4]。郭丽丽、徐珊（2021）从实体经济这一角度探究了金融化与企业绩效之间的关系，结果表明，二者并不是简单的线性关系，而是开口向下的抛物线型非线性关系，即对于非金融企业来说，不进行金融资产的配置和过度的金融化都不利于企业的长期发展[5]。因此，本文提出了研究假设H1。

H1：非金融企业金融化程度与企业绩效呈倒“U”型。

（二）非金融企业金融化与企业技术创新

何瑞雪（2020）通过研究表明，非金融企业金融化对技术创新具有“挤出”效应[6]。胡文利（2021）以非金融企业金融化水平为自变量，研发投入为因变量，探讨二者的关系，结果表明金融水平与研发投入之间存在显著的负相关性[7]。钟华明（2021）利用托宾模型和系统GMM估计模型等方法探讨了二者的关系，研究结论与何瑞雪的相一致，并从股东价值导向和金融化对创新投资的“挤出”效应这两个角度来解释影响途径[8]。段军山、庄旭东（2021）对非金融企业投资行为与企业技术创新的关系进行了研究，研究结果显示，非金融企业的金融投资行为对企业的研发投入和研发产出均存在消极影响;文章还提出非金融企业的金融投资行为实际上是高层管理者谋求短期利益与投机的手段，这个行为会侵占企业创新的相关资源，限制企业对技术创新的投入与产出[9]。据此，本文提出假设H2。

H2：非金融企业金融化抑制企业创新。

（三）企业创新的中介效应

苏皑、康鹏胜、肖樱丹（2021）研究发现，高创新型企业更容易取得更高的财务绩效[10]。王茹（2021）的研究结果表明，技术创新是企业实现差异化战略以及提升企业核心竞争力的有效手段，而企业金融化可能将企业创新的动机和资金投入“挤出”，导致企业丧失长期发展的内在驱动力，从而抑制企业绩效。据此，本文提出假设H3。

H3：企业创新在企业金融化对企业绩效的影响中起到部分中介作用。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

为了减小2008年金融危机的影响，本文选取了2015—2020年在A股市场上市的公司作为研究对象，剔除了证监会2012年版行业分类中的金融业、房地产业、租赁和商务服务业、ST、*ST等企业以及相关数据缺失的企业，最终得到了1 544个非金融企业的研究样本（数据均来自国泰安数据库）。

（二）模型构建

为了检验本文的假设H1和假设H2，提出模型（1）和模型（2）：

进一步检验企业创新是否在非金融企业金融化影响企业绩效这一机制中起中介效用，提出模型（3）：

（三）变量选择以及定义

1.企业绩效（ROA）。本文借鉴前人的研究，用ROA来表示企业绩效，ROA=净利润/期末总资产。

2.非金融企业金融化程度（Lagfin）。金融化程度=金融资产/期末总资产。其中，金融资产=交易性金融资产+衍生金融资产+持有至到期投资+投资性房地产+可供出售金融资产+发放贷款以及垫款+长期债权投资。

3.企业创新（R&D）。本文中创新水平是通过研发投入与营业收入的比来衡量的。在现有研究中，企业的创新是通过研发的投入和产出两个方面来衡量的。本文只选取了研发支出这一个角度，这是因为本文研究的自变量是金融化，这主要影响的是企业的研发支出，再加上企业想要得到研发产出就必然需要研发投入，充足的研发支出是企业取得创新结果的保障，故本文不考虑研发支出是否得到相应的研发产出。

4.控制变量（Controls）。结合前人的研究，本文的控制变量有企业规模（Size）、企业股权集中程度（Con）、企业资本结构（Leve）。由于企业规模的数据太大，对企业规模数据取自然对数。

各变量具体信息见表1。

四、实证结果与分析

（一）描述性分析

为了减少极端值对回归效果产生影响，对数据进行了10%的结尾处理。解释变量非金融企业金融化（Lagfin）的平均值为5.6%，最小值为0.453%，最大值为18.9%。被解释变量企业绩效（ROA）的平均值为0.0378，最小值为-0.00638，最大值为0.0981，详细数据见表2。

（二）回归分析

1.总样本回归分析。通过回归系数表的第一列可以看出，ROA与Lagfin2在5%水平上显著为-0.396，与Lagfin在1%水平上显著为0.083。表明企业经营绩效与金融化程度的关系类似于开口向下的抛物线型关系，验证了假设H1。在对模型（2）进行回归时，为防止极端的数据对结果产生影响，对数据进行了截尾处理。回归结果显示在1%水平上，R&D与Lagfin的相关系数显著为-0.009，为负相关。为进一步验证假设H3，对模型（3）进行回归，回归系数结果显示，R&D与ROA的相关性系数在10%水平上显著为0.038，为正相关关系。同时，在企业创新变量的影响下，企业绩效与企业金融化的平方的相关系数在5%水平下为-0.526，企业金融化程度的相关系数在1%水平下显著为0.103，验证了假设H3，即企业创新在非金融企业金融化水平对企业绩效的影响中起部分中介作用，具体的回归系数见表3。

2.子样本回归分析。制造业是我国实体经济的主体，也是推动技术发展的主要动力。鉴于其特殊地位，本文进一步对制造业的企业单独进行了回归分析。

从回归系数结果可以看出，制造业企业金融化程度与企业绩效同样是呈现开口向下的抛物线型关系。同时，企业的金融化程度与企业创新的相关系数在1%水平上显著为-0.016，负相关性比总样本的还要强。并且企业技术创新在企业金融化水平对企业绩效表现的影响中起中介作用的结论仍然是成立的。

五、研究结论与启示

本文以2015—2020年的1 500余家非金融行业的公司为研究對象，研究结论表明，非金融企业的金融化水平与经营绩效之间的关系是一种非线性的倒“U”型关系，即企业的金融化程度较低或者较高都不利于非金融企业的绩效。在我国目前的市场环境下，非金融企业适当开展金融投资活动可以更好地为核心业务积累资金，但过度的金融化则可能使企业走向深渊。同时，企业金融化对企业创新具有一定的负面影响，在制造业中，这一消极影响被体现得更为明显。主要表现为：首先，金融资产对研发资金投入和动机的挤出效应;其次，企业高管对金融投资的短期利益的追求，导致忽视实体创新。另外，回归结果显示，企业创新在非金融企业金融化水平对企业绩效表现的影响中起中介作用。

研究启示：第一，非金融企业应合理并专业地进行金融投资，拒绝盲目进入金融领域。对于非金融企业来说，适当的金融化有利于扩宽获取利润的渠道，企业可以根据自身状况，合理配置金融资产，让金融投资为企业核心业务积累资金。企业还应设立专门的风控部门，尽量避免金融投资活动对核心业务产生大的负面影响。第二，我国非金融行业的企业，尤其是制造业企业，应找准自己的定位，重视企业技术创新提高企业整体竞争力。目前，我国非金融企业金融化程度整体还在加深，非金融企业要时刻保持清醒，切勿过度“脱实向虚”，深耕核心业务，追求企业长远发展。第三，提高研发经费和研发人员的投入，增强企业核心业务发展的内在动力。首先，企业应加大技术创新的资金以及人员的投入，设立专门的研发部门，与高校、相关科研机构保持密切的合作关系，积极整合外部资源。同时，注重企业内外部研发人员的培养与吸收，对于创新人才，还要给出完善的激励机制。其次，研发活动在资金和人员都充足的条件下，还要重视企业创新的效率。最后，企业还应重视对研发成果的保护，避免产生侵权行为。

参考文献：

[1]  李明玉.金融化必然抑制企业价值增长吗？——基于中国A股非金融上市公司的实证分析[J].企业经济，2020，（10）：146-156.

[2]  王茹.企业金融化、创新投入与企业主业业绩[D].太原：山西财经大学，2020.

[3]  许霜.实体企业金融化对主业业绩的影响研究[D].成都：西南财经大学，2019.

[4]  黄大禹，谢获宝.非金融企业金融化后的财务绩效分析——来自中国制造业企业的实证研究[J].技术经济，2021，（7）：103-112.

[5]  郭丽丽，徐珊.金融化、融资约束与企业经营绩效——基于中国非金融企业的实证研究[J].管理评论，2021，（6）：53-64.

[6]  何瑞雪.上市公司金融化对技术创新的影响研究[D].上海：上海工程技术大学，2020.

[7]  胡文利.非金融企业金融化是否抑制了企业创新——基于A股非金融企业的实证分析[J].现代企业，2021，（3）：97-98.

[8]  钟华明.企业金融化对创新投资的影响[J].经济学家，2021，（2）：92-101.

[9]  段军山，庄旭东.金融投资行为与企业技术创新——动机分析与经验证据[J].中国工业经济，2021，（1）：155-173.

[10]  苏皑，康鹏胜，肖樱丹.新创企业创业导向战略的实施与企业绩效的关系——基于制度环境的差异化视角[J].科技管理研究，2021，（14）：174-181.

收稿日期：2021-05-16

作者简介：顾兴月（1997-），女，四川达州人，硕士研究生，从事企业管理研究;毛军权（1972-），男，江西进贤人，教授，硕士生导师，从事人力资源管理与领导科学、行业系统管理及制度设计研究。

作者：顾兴月 毛军权

企业技术创新论文 篇2：

医药企业技术创新能力与企业规模关系研究

摘要：通过对2010-2014年医药上市公司的数据进行回归分析，将医药企业的技术创新能力分别同员工数量、销售额、资产总额进行回归分析，得到的结论一致，医药企业的技术创新能力与企业规模之间存在“正u型”关系，小型企业和大型企业具有更强的技术创新能力。提出通过建立医药产业园，建立技术创新信息化交流平台，提升我国医药企业技术创新能力。

关键词：医药企业；技术创新能力；企业规模

1.引言

我国医药企业数量多、规模小、技术水平低的状况严重阻碍了我国医药产业发展。医药企业是技术创新的主体，未来应当在技术创新活动中起主导作用，影响医药企业技术创新能力的因素众多，当前有大量关于企业技术创新能力与企业规模关系的研究，那么现有的研究结论是否适用于医药企业，医药企业的技术创新能力与企业的规模之间存在何种关系。

2.研究现状

“熊彼特假说”认为企业规模越大越有利于技术创新。此后，国内外学者展开了大量的实证研究，现有的企业规模与技术创新能力的实证研究结果可分为四种：（1）正向线性关系，该结果支持“熊彼特假设”，即大企业在研发投入和抗风险能力方面具有绝对优势，因而大企业具有技术创新能力更强；（2）“倒u型”关系：即技术创新能力随着企业的规模先增加后减少；企业规模在达到“最优规模”之前企业规模的增大会提升技术创新能力，当处于“最优规模”状态时企业的技术创新能力处于最强阶段，一旦超过“最优规模”，企业规模则会阻碍技术创新能力；（3）“正u型”关系：企业技术创新能力随企业规模呈先下降后上升的状态，小企业和大企业比中等规模的企业具有更强的技术创新能力（4）技术创新能力与企业规模不存在相关关系。产生研究结果不一致的原因主要是因为行业差异性、计量方法的差异性以及企业规模和技术创新的衡量指标选择的差异。由于“熊彼特假设”没有限定适用的行业，那么对于医药产业而言，医药企业的技术创新能力与企业规模存在怎样的关系。是否存在一个最有利于技术创新的企业规模的阈值，本文以我国医药上市公司为研究对象，分析医药企业的技术创新能力与企业规模的关系。

3.数据

3.1样本选择和数据来源

根据中国证监会公布的《上市公司行业分类指引》中的医药制造业上市公司名录，收集2011-2014年在沪深两市上市的医药上市公司数据，截止2014年底滬深两市共有147家医药制造业上市公司。剔除ST公司和相关数据缺失的公司，共得到639条有效数据。指标数据主要来源于国泰安数据库和各上市公司的年报。

3.2变量选择

评价企业技术创新能力的指标众多，角度不同则选取的指标也不同。通常情况下，学者主要投入或产出角度评价技术创新能力。从投入角度看，可选取的指标有科研人员投入，资金投入；从产出角度看，可选取的指标有专利数量，新产品销售额等。本文选择研发投入强度（研发金额除以主营业务收入）作为评价企业技术创新能力的指标，企业研发投入强度越大，技术创新活动越活跃，越有利于技术创新能力的提升。

关于企业规模的指标，学者们各持己见。熊彼特认为销售额对生产要素的比例是中性的，并且能够反映短期需求的变动，因此销售额被认为是最好的企业规模的代理变量。国内学者杨春明（2011）则使用总资产作为企业规模的代理变量。

本文根据国家统计局《关于印发统计上大中小微型企业划分办法的通知》中的企业规模划分标准，将分为采用企业的员工数量、销售额、资产总额来度量企业规模。各变量的定义和符号见下表1。

3.3描述性统计

表2为各变量的描述性统计，可见，当前企业的平均研发投入强度为3.7%，研发强度投入不足；从员工数量来看企业的平均规模在O.3万人，销售额平均在220千万元，资产总额平均在143082千万元。

3.4回归分析

本文将企业规模和企业规模的平方项作为解释变量，检验企业规模和技术创新能力之间的关系。模型为：

分别将评价企业规模的三个变量及其平方项同技术创新能力的代理变量研发投入强度进行回归分析，结果如表3。模型（1）的结果显示，以员工数量作为企业规模评价指标时，企业规模的系数为负数，企业规模的平方项系数为正，这说明企业规模与技术创新能力之间存在“正u型”关系；且在5%的水平下是显著的。模型（2）的结果显示，以销售额作为企业规模评价指标时，企业规模的系数为负数，企业规模的平方项系数为正，虽然系数很小，但仍然存在“正u型”关系，且在5%的水平下显著。模型（3）的结果显示，以资产总额作为企业规模评价指标时，企业规模的系数为负数，企业规模的平方项系数为正，与模型（2）类似，虽然系数很小，但仍然存在“正U型”关系，且在5%的水平下显著。因此，上述三个模型都证实了医药企业的企业规模与技术创新能力之间存在“正U型”关系。由此可见，医药企业的技术创新能力随企业规模呈先下降后上升的状态，小企业和大企业比中等规模的企业具有更强的技术创新能力。这与Bound J.（1984）学者的研究结论一致；另外我国学者彭征波（2006）也发现由于行业的不同，技术创新能力与企业规模之间存在“正u型”或“倒u型”关系。

大型医药企业拥有强大的资源整合能力，雄厚的资本和大规模的研发团队，抵抗风险的能力更强，大企业相对于小企业能够从技术创新活动中获取更大的收益，能够将研发成果商业化，充分发挥规模效应，技术创新的积极性高。小型医药企业的人力和财力资源虽然不及大型医药企业，但是小型医药企业组织层级少，能够及时把握市场动态，迅速做出创新决策已满足市场需求。此外，小型医药企业凭借其灵魂的管理方式，与大型医药企业合作，承接大型医药公司部分研发项目。因而大型医药企业和小型医药企业技术创新能力更强。

4.结论与建议

本文通过回归分析2010-2014年医药上市公司的数据探析我国医药企业的技术创新能力与企业规模之间的关系，将企业的技术创新能力与三种企业规模评价指标分别回归，得到的结论一致，即医药企业的技术创新能力与企业规模之间存在“正u型”关系。

就我国的医药产业发展而言，当前我国的医药产业处于转型升级的关键时期，国家一直致力打造大型医药企业，提高医药产业的集中度，提升企业的技术创新能力。企业规模的扩大除了传统的收购、兼并方式，从产业组织角度来看还可以通过建立医药产业园构建医药企业集群，加强医药企业问的合作，降低技术创新的风险。此外，政府部门还要建立技术创新交流的信息化平台，为技术创新难点的突破寻找新的解决途径，帮助企业获取创新资源。

作者：嵇纬亚　冯国忠

企业技术创新论文 篇3：

企业技术创新与企业经济绩效的灰色关联度分析

摘 要：企业技术创新的能力以及经济绩效直接关系到企业的发展。灰色关联度分析方法是对企业技术创新与经济绩效进行科学合理分析的重要方法，其能够为企业的发展规划提供參考依据。本文对企业技术创新与经济绩效的灰色关联度进行分析，以期对提高企业的技术创新及经济绩效有一定帮助。

关键词：企业技术创新；企业经济绩效；灰色关联度

技术创新与经济绩效是企业发展过程中比较重要的两项内容。技术创新是企业提高其经济绩效，获得长远发展的基本保障。经济绩效的不断提高是企业追求的重要目标，因而使其作用得到更大的发挥就成了企业较为关注的话题。对技术创新和经济绩效的灰色关联度进行科学的分析，能够对技术创新及经济绩效的各项指标进行科学的分析及确定，从而促进企业的不断发展。

1.企业技术创新与经济效益简析

企业的技术创新就是企业以市场的发展情况为导向，以技术创新的各个构成要素为根本进行各技术构成要素的整合及处理，并不断进行技术、产品及知识的转化及应用，以使企业的生产能力得到不断的提高，从而获得更多的经济效益，实现企业长远发展目标的过程[1]。技术创新具有较强的系统性、综合性以及复杂性，因此，企业在进行技术创新的过程中要对其给予充分的把握，才能让技术创新的作用得以发挥并促进企业的长远发展。经济绩效直接关系到企业经济效益的提高及市场竞争力的增强，还是企业技术创新成果及能力的有效反映。因此，企业发展过程中要采取有效的措施促进自身经济绩效的提高，为企业的进一步发展提供可靠保障。

2.灰色关联度分析方法论述

2.1灰色关联度分析的内涵

灰色关联度分析方法是以灰色系统为基础开发出来的一种研究方法。灰色关联度分析方法的核心是灰关系以及灰数的白化[2]。在运用灰色关联度分析方法进行企业技术创新及经济绩效的灰色关联度分析过程中，灰色关联度分析是以空间或者时间的序列数为基本依据来进行曲线相关几何形状的比较，以有效完成对因素与因素间相应的关联程度的分析[3]。灰色关联度分析方法主要是对事物间的状态变化情况进行科学合理的定量描述，并对事物发展的不同阶段的状态实行量的对照与比较，从而完成对因子彼此之间影响程度以及因子对相关主行为作出的贡献程度的有效分析和准确的界定。企业发展过程中离不开技术创新的支持，企业进行技术创新是为了使经济绩效得到不断的提高，因此，对企业的技术创新和经济绩效的灰色关联度进行有效的分析就显得尤为重要，所以相关人员应对灰色关联度的内涵有深刻的认识及了解，才能使其更好的为企业的进一步发展奠定良好的基础。

2.2灰色关联度分析的主要步骤

灰色关联度分析方法的主要步骤包括：（1）对能够反映相关系统行为主要特征的有效的参考数列进行准确的确定。（2）对相应的比较数列进行科学的指定与分析。（3）对系统的比较及参考数列给予无量纲化比较、分析及处理。（4）借助计算机对灰色关联的系数矩阵进行有效计算及处理。企业在分析技术创新与经济绩效的灰色关联度的时候要按照灰色关联度分析的步骤来进行，才能提高分析结果的准确性、有效性及科学性，从而准确的反映企业的实际发展状况。

3.增强企业技术创新与经济效益的灰色关联度的有效措施

3.1增加对技术创新研发经费的投入

增加技术创新的研发经费是增强企业技术创新与经济绩效的灰色关联度的有效措施。因此，相关企业要根据自身的实际情况增加对技术创新的研究经费，以为技术创新及研究提供强有力的资金支持，为研究的进行提供科学的研究设备、研究技术等，以尽可能的增加企业技术创新与企业经济绩效提升的关联度。此外，由于我国的相关研究机构比较少，企业的自主创新能力也比较低，因此国家需要增加对技术创新的资金投入，以吸引更多的人进行技术创新的分析、研究，从而使其作用得到充分的发挥，为企业的进一步与发展创造良好的发展条件，提升企业技术创新与经济绩效的灰色关联度，实现企业较好较快的发展。

3.2不断提高相关人员的素质及进行有效的绩效考核

高素质的人才是提高企业技术创新和经济绩效的灰色关联的基本保障。只有高素质的人才才能不断提升自身的实践能力，并在实践工作中不断进行经验的积累与总结，从而进行技术的创新及应用，进而促进企业经济绩效的提高，使企业技术创新与经济绩效的灰色关联度得到较好的提升。因此，各相关单位及部门都要高度重视相关人员素质的提高，并通过技术培训、创新奖励等方法提高相关人员的综合素质。此外，还要制定有效的绩效考核制度对员工实施相应的绩效考核，以促使员工不断提高自身素质来提高绩效，从而为企业创造更多的价值，最终实现企业技术创新与经济绩效的有效的、科学的灰色关联。

3.3对技术创新的成果进行有效的转化

不断进行创新成果的转化是增强企业技术创新和经济绩效的灰色关联的关键措施之一。企业的发展离不开技术创新成果的运用及转化，企业只有将技术创新的成果不断的应用到生产经营过程中，才能确保创新成果发挥出应有的价值，使创新成果转化为经济效益，促进企业经济绩效的提高。首先，企业要将创新成果转化生产的动力，不断将技术创新的成果合理有效的运用到生产过程中，使生产效率得到较大的提升。其次，将技术创新的成果转化为促进企业进行新技术研究创新的可靠支撑，使企业通过对原有创新成果的改进及进一步创新，创造出适合本企业发展需要的新技术、新产品、新方法，进而增强企业技术创新与经济绩效的灰色关联度。

总之，企业想要提升自身的经济效益及市场竞争能力，实现企业的持续发展，就要加强对技术创新及经济绩效的灰色关联度的分析研究，以为企业技术创新水平及经济绩效的提高提供分析依据，为企业创造更多的经济效益，最终使企业的竞争力得到不断的提高，实现其长远发展的目标。

参考文献：

[1]汪青松，程莉.企业技术创新与企业经济绩效的灰色关联度分析[J].中国科技论坛，2010，12（12）：64-68.

[2]张惠茹，李荣平.基于灰色关联度评价方法的河北省工业企业技术创新能力评价及分析[J].河北师范大学（哲学社会科学版），2010，33（3）：48-52.

[3]王志波.基于AHP-灰色关联度模型的企业技术创新能力评价[J].统计与决策，2013，28（4）：51-53.

作者：郎晓彬