科技創新產出對空調龍頭企業發展影響研究

黃敏浩 姚啟明 宋明順 黃佳

摘 要：本文以格力、美的和海爾為研究對象，基于2011-2020年三家空調企業相關數據，運用皮爾遜相關分析、文獻計量分析和DEA-Malmquist指數模型3種方法分析科技創新成果產出對企業經營狀況的影響，研究發現：（1）三家空調企業的科技創新產出與毛利率和營業收入都呈正相關，其中發明專利授權量與毛利率呈顯著正相關。（2）三家空調企業的發文作者合作網絡雖已初步成型，但合作程度低；產學研的合作有待加強；空調企業需要在節能減排、智能家居等領域重點發展，以此贏得競爭優勢。（3）海爾科技創新成果轉化效率相較于格力、美的比較高，技術進步指數低是空調企業科技創新成果轉化率不高的主要影響因素。

關鍵詞：空調龍頭企業，科技創新成果，轉化效率，文獻計量分析，DEA-Malmquist模型

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2023.04.002

1 引 言

當今社會，科技創新能力已經成為決定企業綜合競爭力的關鍵要素?？照{作為我國目前具有全球競爭力的電器行業之一，據奧維云網統計，其2021年1～3季度市場零售額為1，231.9億元，占整個家電市場零售額的22.75%。因此研究科技創新成果產出對空調企業經營狀況的影響對于空調行業轉型升級具有重要意義。

目前，已有不少學者開展了關于科技創新活動與企業經營狀況關系的研究。例如：顧國愛[1]以461家國家級創新型企業為實證對象，利用結構方程模型分析科技創新對企業績效的影響，結果表明科技投入和科技產出對企業績效都有積極影響。韓素芬和劉霞[2]以河北省37家上市公司為例，利用多元線性回歸模型研究科技投入與企業績效的關系，結果表明與資本投入、一般勞動投入等生產要素相比，科技投入有助于河北省企業發展。盧柯穎[3]運用多元回歸模型，對湖北省91家上市公司進行分析，探討R&D投入對軟件和信息技術服務企業績效的影響機理，認為R&D投入對企業績效具有顯著的正向影響，但存在滯后效應。馬克星和李珺[4]通過構建多元回歸分析方程對24家農業上市公司進行相關性分析，結果表明企業內部創新投入對企業績效的提高沒有顯著影響，而地方政府農業創新的投入能有效提高企業績效。周柯和武墨涵[5]基于2010～2017年的省級統計數據運用DEA-BCC模型分析了科學研究活動和技術成果轉化活動與制造業效率的關系，發現這兩類創新活動對制造業效率的促進作用存在差異，技術成果轉化活動的促進作用更明顯。楊冬梅和萬道俠[6]以246家高新技術公司為實證對象，利用雙向固定效應模型和拓展C-D生產函數模型研究企業研發投入和績效關系，結果表明企業的科技研發投入對企業績效的促進作用具有滯后性。此外，也有學者聚焦于科技創新資源效率的研究。例如：羅珊和孫熹寰[7]以珠三角9市為實證對象，利用非期望產出的超效率SBM模型對2014-2018年的科技創新資源配置效率進行測度，運用Malmquist指數進一步評估效率的動態變化，結果表明珠三角科技創新資源配置效率總體較高。馬艷艷和邰一博[8]基于2000-2018年寧夏農業科技投入與產出數據，運用DEA模型對其科技資源配置效率進行測算，發現寧夏農業科技資源配置綜合效率呈現階段性不穩定波動現象，投入要素存在冗余現象。陶富和劉靜[9]利用超效率DEA和Malmquist指數模型對京津翼區域科技資源配置靜態和動態效率進行測算與分析，認為京津冀區域整體未達到資源配置有效狀態，城市間發展不均衡。

通過梳理上述文獻發現，現有研究大多關注科技研發投入與企業經營狀況的關系，而關于企業科技創新成果產出是如何影響企業經營狀況的研究較少。另一方面，研究空調企業科技創新成果轉化效率有助于提高競爭力和創新能力，而涵蓋這方面的文獻較為缺乏。綜上，由于格力、海爾和美的是空調行業三巨頭，其銷售總額分別占線上、線下總市場份額的72.5%和83.5%，居國產品牌領先位置；同時這三家企業屬于上市公司，相關研究數據較易獲得，因此本文擬選擇格力、美的和海爾這3個企業作為研究對象。本文首先利用皮爾遜相關性檢驗（Pearson）分析空調企業的科技創新成果產出（專利、論文、標準等）作為科技創新能力的知識化具象指標對空調企業的經營狀況（如：企業績效和客戶滿意度）的影響；然后采用文獻計量分析法對三家空調企業的文獻進行分析從而揭示論文發表量如何進一步影響企業的發展；最后利用數據包絡分析法（DataEnvelopment Analysis， DEA）和曼奎斯特全要素生產率（Malmquist TFP）指數模型對三家空調企業的科技創新成果轉化的靜態效率和動態效率進行測算。相關研究結論能夠為空調企業轉型升級提供參考。

2 指標選取與數據來源

本文基于文獻閱讀和專家訪談等方式確定研究指標，并基于全國標準信息服務網、上市公司年報、Incopat數據庫獲取2011-2020年格力、美的和海爾三家空調企業的相關數據。

2.1 指標選取

企業效益和客戶滿意度是表征企業經營狀況的兩個重要指標[10， 11]，而科技創新成果產出是決定企業市場規模和地位的關鍵因素。為了深入研究科技創新成果產出對企業經營狀況的影響，本文選取了企業經營狀況和科技創新成果產出作為一級指標。

首先，營業收入、營業利潤以及毛利率等都是衡量企業績效的重要維度。其中，營業收入是企業主要的經營成果，毛利率是衡量企業盈利水平的重要指標，因此為了更全面地反映企業的經營狀況，選取營業收入、毛利率和客戶滿意度作為分析企業經營狀況的二級指標。另一方面，本文選取論文發表量、發明專利授權量和標準發布量用以分析空調企業的科技創新成果產出能力[1， 12， 13]。這是因為：科技文獻是科技創新成果產出的載體，知識生產和原創性成果多以科技論文的方式進行傳播，而科技論文的發表量（數量和質量）是衡量某單位或學者對該領域做出技術貢獻的重要依據[14， 15]。其次，標準是科學、技術和實踐經驗的總結，在引領產業升級、高質量發展、創新研發等方面發揮著獨特作用[16]，因此標準也是一項體現研發活動成果存量的指標[17]。本文選取標準發布量作為企業標準化的衡量指標，這是因為雖然企業的標準化人員、標準化投入資金、是否設立標準化機構等都是衡量企業標準化的重要指標[18]，但是標準發布量相對于其他指標是最易獲得且最能直觀反映企業標準化水平的指標。最后，專利是發明創造的內容，是衡量企業技術創新的常用指標[19]。本文選取發明專利授權量作為專利產出的衡量指標，是因為發明專利是專利中的核心競爭力[2 0]，其次授權的發明專利相較于申請的發明專利更具有科技含量，更能衡量企業的科技創新水平。綜上，本文研究的指標體系選取見表1。

2.2 數據來源

根據表1的指標體系，本文從2011-2020年年度報告中收集格力、美的和海爾公司營業收入和毛利率數據，從《中國客戶滿意度手冊》中收集客戶滿意度數據；然后分別從全國標準信息公共服務平臺、Incopat數據庫以及中國知網收集標準發布量、發明專利授權量和論文發表量的相關數據（具體見表2）。

3 實證分析

為了全面有效地分析科技創新成果產出對空調企業經營狀況的影響，本文首先利用皮爾遜相關系數法分析各類科技創新成果產出情況與企業經營狀況的相關性；其次，通過文獻計量分析法識別格力、美的和海爾這三家企業在空調研究領域的主要作者及機構，分析該領域的研究熱點，從而揭示論文類的科技創新成果產出與企業經營發展的內部聯系。最后，運用DEA和Malmquist TFP指數模型研究科技創新成果產出的轉化效率與企業的經營發展是否協調匹配。

3.1 相關性分析

表3是利用皮爾遜系數法分析格力、美的和海爾三家企業的科技創新成果產出與經營狀況的相關性，由Pearson相關性檢驗分析得到以下結論。

（1）三家企業的科技創新成果產出與客戶滿意度不存在顯著相關性，這可能是因為客戶滿意度大多與服務質量、感知價值有關，即客戶在使用產品的過程中比較注重產品的外部價值和售后服務的質量[21]。而對于產品的發明專利、論文發表或者標準發布方面關注度不高。

（2）三家企業的科技創新成果產出與毛利率均呈正相關，其中發明專利授權量與毛利率均呈顯著正相關。這表明發明專利、論文和標準等的科技創新成果產出能有效促進企業毛利率增長，其中發明專利的影響最為顯著，這主要是因為：毛利率代表了企業在直接生產過程中的獲利能力，而發明專利主要指企業具有自主知識產權的產品，一般情況下，具有發明專利的產品相比于市場上其他產品會更具競爭優勢，因此其定價也會較高，企業的盈利能力也會隨之提升。

（3）三家企業的科技創新成果產出對營業收入的影響不一致，這可能是因為：1）營業收入的影響因素不僅包括發明專利、論文和標準類的科技創新成果產出，還包括研發費用、營業成本、價格和銷售量等多種因素，所以科技創新成果產出對營業收入的影響不顯著；2）三家企業在標準發布和論文發表方面數量較少，在相關性計算過程中沒有充分有效的數據信息，致使結果不顯著或無相關性。

3.2 知識圖譜分析

本文以CN K I為基礎數據庫，通過下列條件進行文獻檢索：（1）發表時間為2011-2020；（2）主題是空調、除濕機和單元機；（3）作者單位為格力、海爾和美的；（4）文獻類型為ar ticle（論文），共收集到1，384篇相關論文。根據收集到的文獻信息，運用CiteSpace軟件對作者、機構以及關鍵詞等進行分析，從而揭示論文類科技創新成果產出與企業經營狀況的內部聯系。

3.2.1 作者合作網絡分析

根據檢索的文獻數據，圖1展示了作者的合作網絡關系，其中節點代表作者，連線粗細代表作者合作強度，連線顏色表明首次合作的時間。結合發文量和作者合作程度，圖1中主要研究團隊有以下幾個。

團隊#1：該團隊來自美的集團，由張浩、丁國良等人組成，文章發表時間集中于2014-2019年，主要研究方向為：空調換熱器的自清潔技術、換熱器的換熱量衰減率測試方法以及翅片管式換熱器等。

團隊#2：該團隊來自海爾集團，由徐中華、馬玉奇等人組成，文章發表時間集中于2015-2018年，主要研究方向包括：圓形柜機變頻柜機、單冷柜機的開發以及R32冷媒在柜機上的應用等。團隊#3：該團隊來自格力集團，以肖彪等作者為主，文章發表時間集中于2011-2019年，主要研究對象為光伏空調、空調環保制冷、環保制冷劑以及空調外機噪聲等。

3.2.2 機構合作網絡分析

圖2展示了作者的機構合作網絡關系，其中圖譜中節點代表機構，節點連線代表機構之間的科研合作，連線粗細代表機構之間的合作強度，顏色代表首次合作的時間。表4是三家企業的機構發文量和中介中心度。從表4中可以看出，研究機構多以企業為主。珠海格力電器股份有限公司、廣東美的制冷設備有限公司和廣東美的暖通設備有限公司在發文量位列前3，是領域內論文發表的重要機構。此外，科研院所和高校的中介中心度較低。表明該領域內主要還是以企業自主研究為主，缺乏與高?；蚩蒲性核纳疃群献?。

3.2.3 關鍵詞時間線分析

根據檢索到的文獻關鍵詞，運用CiteSpace進行關鍵詞時間線分析（如圖3所示）。其中，節點間連線代表關鍵詞被引情況，連線顏色代表首次被引時間，節點大小代表關鍵詞被引頻數。由圖3可知：（1）關鍵詞“空調”“中央空調”“節能”和“空調器”具有較高的中介中心度，這是因為上述關鍵詞大都為該領域研究主體；（2）通過聚類，所有關鍵詞被分成9類，其中#0空調、#1暖通空調、#7變頻空調和#8家用空調是近10年來三家企業的主要研究對象；#3壓縮機、#4多聯機和#5換熱器是該領域內研究者較為關注的空調核心組件；（3）三家空調企業的研究進展可劃分為3個階段，2011-2013年是探索階段，出現了“空調”“節能”“可靠性”和“中央空調”等關鍵詞；在可持續發展的背景下，2014-2016年，“建筑節能”“節能減排”“太陽能”和“制冷”等關鍵詞大量涌現，這一階段，這3家空調企業更注重節能減排技術方面的研究；近年來（2017至今），隨著大數據和物聯網的興起，“語音識別”“空調控制”“二次開發”“大數據”和“主動控制”等關鍵詞逐步出現，在這一階段，這三家空調企業掀起了對智能家居領域的研究熱潮。

3.2.4 小結

首先，通過作者合作分析發現格力企業的作者發文量較多，作者之間的合作強度也較大。此外，格力團隊注重空調的制冷、環保技術，在應對氣候變化、謀求可持續發展的背景下，誰能占據節能減排技術的高地，誰就能贏得市場競爭的優勢。同時，格力的營業收入、客戶滿意度和毛利率均比美的和海爾高，體現了格力團隊的研究內容相對于美的和海爾更符合市場需求和客戶需求。其次，從機構合作分析中可以看出，珠海格力電器股份有限公司、廣東美的制冷設備有限公司和廣東美的暖通設備有限公司發文量排前三，中介中心度也比較高。且在這10年間格力電器與清華大學聯合團隊研發的“零碳源”空調技術，實現節能85.7%[22]；美的空調與聯合國工業發展組織在《引領住宅空調行業走向更環保的道路》項目上深度合作，為應對全球氣候變化做出了突出貢獻。同時結合企業經營狀況可以看出，格力和美的兩家企業比海爾更具有競爭優勢，由此再一次體現了節能減排技術是市場主要趨勢并且符合客戶需求。最后，從關鍵詞時間線分析中可以得出，空調企業的關鍵詞是根據國家政策形勢、產業環境改變而演變的。由于節能減排仍然是應對氣候變化、謀求可持續發展的必要手段；其次受疫情的影響，顧客比較注重居家生活的質量，因此對智能家居的關注度比較高，所以空調企業需要在節能減排、智能家居領域重點發力，由此贏得競爭優勢。

3.3 基于DEA和Malmquist模型的科技創新成果轉化效率分析

3.3.1靜態分析

DEA法是一種由數據驅動且基于分式規劃的績效評價方法，主要應用于評價多投入多產出情形下決策單元間的相對效率[23]。本文基于2011-2020年空調企業相關數據用DEA對格力、美的和海爾三家企業的科技創新成果轉化效率進行分析，得出轉化效率的有效性。DEA方法主要分為規模報酬不變的CCR模型和規模報酬可變的BCC模型[24]。本文基于BCC模型[25]，對上述三家空調企業2011-2020年相關數據進行測算，得出三家企業科技創新成果轉化的技術效率值、純技術效率值和規模效率值，結果見表5。

（1）綜合技術效率分析

綜合技術效率體現了決策單元在資源配置、使用效率等方面的綜合能力。所有綜合技術效率有效的企業所對應的純技術效率和規模效率也是有效的[27 ]。由表5可知，在2011-2020年，格力、美的有3年未達到綜合技術效率有效狀態。這表明兩家企業在擴大市場規模的過程中，出現了不同程度的資源浪費或產出不足。通過對比三家企業綜合技術效率發現，海爾的綜合技術效率略高于格力、美的，這就表明海爾企業的科技創新成果轉化效率優于其他兩家。同時結合各企業的論文發表量、標準發布量和發明專利授權量發現，海爾的科技創新成果產出相對于其他兩家企業較少，但海爾能夠進行有效轉化，實現科技創新成果產出合理轉化。反觀格力和美的，雖然科技創新成果產出數量高于海爾，但是有些年份的轉化效率卻沒有達到最優。這可能是因為沒有將成果很好地進行應用，出現了“高研發、低產出”現象。具體可能是因為成果不具備市場價值，申請專利僅僅為了享受優惠或政策補貼，無法對其進行市場化和產業化。

（2）純技術效率分析

純技術效率體現了決策單元在管理和技術等方面對效率的影響能力[27 ]。從表5中可知，格力、海爾在這10年間純技術效率值均為1，說明格力、海爾這10年中技術水平相對美的比較高，管理體制較為合理。而美的在2014、2015和2017年的純技術效率值均小于1，反映其技術水平和管理水平相較于格力、海爾較低。結合科技創新產出可以發現，美的在這幾年中科技創新產出都比較高，但是營業收入和客戶滿意度均比較低，存在“高研發、低轉化”的現象，說明美的在這幾年中管理水平較低，沒有合理轉化科技創新成果。

（3）規模效率及規模報酬分析

規模效率反映了決策單元的規模是否合理，資源配置是否達到最優[28]。由表5可知，格力和美的在這10年中有7年達到了規模效率最優，而海爾在這10年間全部達到了規模效率最優，這就說明海爾在近10年的市場規模大小及科技創新成果轉化均比較合理，而美的和格力的市場規?？赡芷蠡蚱?，其科技創新成果轉化也存在不合理現象。格力在3年規模無效的年份中，均是規模報酬遞減；美的有兩年規模報酬遞減，1年規模報酬遞增。可以看出，格力和美的大部分年份處于規模報酬遞減階段，說明這兩家企業要結合其技術效率狀況，采取適當削減調整其資源投入或采取措施提高產出等方式，從而實現DEA有效。

3.3.2 動態指數分析

BCC模型是效率分析中的靜態模型，不能對科技創新成果轉化的變化趨勢進行動態反映。曼奎斯特全要素生產率（Malmquist TFP）指數模型通過構建投入距離函數和產出距離函數的比率，從而在加入時間因素后動態測算決策單元全要素效率指數的變化情況[26]。為此，本部分利用Malmquist TFP指數計算三家企業科技創新成果轉化活動的全要素生產率指數。表6是運用deap2.1軟件測算的格力、美的和海爾三家企業在2011-2020年的Malmquist TFP指數分析的結果。首先，全要素生產率指數=技術進步指數×技術效率變化指數；而技術效率變化指數又可分解為純技術效率指數和純規模效率變化指數[29]。

由表6可知，三家企業在2011-2020年的技術效率變化指數始終為1，分解后的純技術效率變化指數以及純規模效率變化指數也均為1，所以全要素生產率指數變化主要取決于技術進步指數的變化。全要素生產率主要受技術進步指數制約，技術進步指數成為科技創新成果轉化不合理的主要因素。而在本文中，技術進步指數的影響因素是科技創新成果產出。這進一步說明科技水平的高低即科技創新成果產出的質量是影響科技創新成果轉化活動的主要影響因素。

（1）格力企業在2011-2013年，全要素生產率指數從0.781增長至1.501，說明在這期間科技創新成果轉化效率明顯提升；而在2013-2016年，全要素生產率指數維持在0.7左右，說明科技創新成果轉化效率比較低，結合科技創新成果產出和經營狀況可以發現，在這期間，發明專利授權量和論文發表量有上升趨勢，而營業收入卻在不斷降低，這就說明科技創新成果轉化不合理，可能存在科技創新成果沒有被很好地運用的情況；在2017-2020年，全要素生產率指數不斷增加，在2020年達到1.232，發明專利授權量與營業收入都有明顯的增長，轉化比較合理。這可能是因為2017年是格力的轉型突破之年。這一年里，格力大力推動轉型升級發展，實現從規模效應到質量效應的跨越。通過不斷提升品牌價值，以供給側結構性改革為主線，發力中高端市場，不斷提升產品價值。

（2）海爾企業在2015年之后全要素生產率指數呈穩定上升趨勢，科技創新成果轉化合理。結合其企業相關數據可以看出，2015-2018年，海爾企業的發明專利授權量和營業收入均保持穩定增長，再次證明發明專利授權量與企業營業收入呈正向關系。通過分析發現，在這一時期青島海爾圍繞智慧生態圈建設，積極推進智能硬件端、App軟件端以及第三方資源等方面的工作[37]；此外，通過文獻分析發現，在這一時期海爾致力于多聯機空調系統運行性能、智能家居的物聯網操作以及面向互聯網工廠的數字化等研究[30-32]。上述成果均促使了海爾2015年來全要素生產率指數不斷攀升。

（3）美的企業的全要素生產率指數自2015年以來一直大于1。在這期間，美的開始采用以小批量、定制化的柔性制造為特點的T+3模式代替傳統的大批量生產，并通過人工智能技術實現產能的提升[38]；結合科技文獻發現，這一時期美的在自動化設備方面投入了較多資源，生產流程實現了自動化，生產效率得到了質的提升[33]；此外美的還致力于暖通空調的應用與設計、節能減排技術的開發應用以及暖通空調的自動控制等研究[34 -36]，這使得美的在空調市場上贏得了競爭優勢，營業收入有了較大幅度的提升，其全要素生產率指數也隨之不斷提高。

4 結論及展望

4.1 結論

本文選擇格力、美的、海爾這3個代表企業為研究對象，選取科技創新成果產出和企業經營狀況為一級指標，探討科技創新成果產出對空調企業經營狀況的影響。本文得出的結論如下：（1）三家企業的科技創新產出與毛利率均呈正相關，其中發明專利授權量與毛利率呈顯著正相關。這表明發明專利授權量有助于毛利率的增長。（2）從文獻計量分析可以看出，在作者合作網絡方面，合作網絡雖已初步成型，但合作程度低；在機構合作網絡方面，機構與企業和科研院所之間合作較少，產學研的合作有待加強；通過關鍵詞時間線分析發現空調企業需要在節能減排、智能家居等領域重點發力，以此贏得競爭優勢。（3）由DEA分析發現，格力和美的的科技創新成果轉化效率較低，存在“高研發、低產出”現象，有較大的改進空間；格力和美的不僅要注重科學技術水平，還要注重調整科技創新產出的轉化結構，減少資源冗余；海爾的轉化效率較高，在科技創新成果轉化的過程中具有一定的科學性。此外，通過計算三家企業的全要素生產率指數發現，技術進步指數低成為空調企業科技創新成果轉化不合理的主要影響因素。

4.2 研究局限

本文研究存在以下不足：首先，在樣本選擇上，受數據可得性限制，一些未上市和中外合資的空調企業數據不易獲取，因而本文只選擇了格力、美的和海爾三家空調企業作為研究對象，在未來的研究中我們應擴大樣本對象，選取多家有影響力的空調企業進行深入分析。其次，本文指標體系的構建主要基于已有的文獻資料，而在實際生活中科技創新成果產出的指標不僅僅包括論文、標準和發明專利，因此在之后的研究中需要提高指標體系的完整性和有效性。最后，在研究方法上，本文根據指標特性采用皮爾遜系數法、文獻計量法以及DE A和Malmquist模型進行分析，由于科技創新成果產出對企業經營狀況的影響作用較為復雜，在未來可以吸收更多研究方法進行深入研究。

參考文獻

顧國愛.企業科技創新對企業績效的影響分析——中國創新型企業的實證研究[J]. 華東經濟管理，2012，26（12）：114-116.

韓素芬，劉霞.新常態下科技創新引領供給側結構性改革研究——基于河北省數據的分析[J ].工業技術經濟，2018，37（04）：39-44.

盧柯穎.R&D投入與企業績效關系研究——以中國軟件和信息技術服務業上市公司為例[J]. 財會通訊，2017（23）：21-24.

馬克星，李珺.創新投入對農業企業績效的影響——基于A 股農業上市公司的實證檢驗[ J ] . 科技管理研究，2019，39（12）：110-116.

周柯，武墨涵.科技服務業對制造業效率的影響——基于科技創新活動異質性視角[ J ] . 科技管理研究，2020，40（22）：131-138.

楊冬梅，萬道俠，郭俊艷.企業科技研發投入與企業績效——兼論政府創新政策的調節效應[J].山東社會科學，2021（05）：129-135.

羅珊，孫熹寰.區域科技創新資源配置效率測度——以珠三角為例[J]. 華南師范大學學報（自然科學版）， 202153（04）：76-83.

馬艷艷，邰一博，呂佳瑩.基于DEA模型的寧夏農業科技資源配置效率評價[J]. 江蘇農業科學，2021，49（03）：224-231.

陶富，劉靜.區域科技資源配置效率及影響因素研究——以京津冀城市群為例[J]. 技術經濟與管理研究， 2021（02）：19-23.

陳鐘，汪飛岑. 公司治理、技術創新與企業績效——基于長三角地區上市公司的經驗證據[J]. 市場周刊， 2022，35（01）：47-50.

王小平.科技型創業企業績效評價研究——基于客戶滿意度的問卷調查[J]. 財會通訊，2014（34）：19-21.

朱巍，等.基于專利角度的創新投入產出績效比較研究——以北京、上海、深圳、青島、杭州等九城市為樣本[J].科技管理研究，2018，38（05）：77-86.

詹祥，周綠林，孫曉陽.科技研發投入、科技專利產出與經濟增長——基于江蘇面板數據的分析[J]. 科技管理研究，2017，37（15）：97-103.

段和平，等.探討期刊論文發表數量和核心作者群的重要意義[J]. 臨床薈萃，2004（08）：480-481.

邱均平，蘇金燕，熊尊妍.基于文獻計量的國內外信息資源管理研究比較分析[J]. 中國圖書館學報， 2008（05）：37-45.

瞿羽揚，等.數字經濟領域上市公司技術標準化能力對績效的影響研究[J]. 科技管理研究，2021，41（07）： 59-63.

李新波，韓伯棠，王宗賜.基于我國制造業標準與專利效益對比研究[J]. 科技進步與對策，2011，28（07）： 80-83.

侯俊軍，潘惜惜.標準化能否促進企業技術創新——基于中國上市公司數據的實證研究[J]. 湖南商學院學報，2016，23（04）： 37-43.

宋清，劉奕惠.市場競爭程度、研發投入和中小科技企業創新產出——基于風險投資調節的條件過程分析[J]. 中國軟科學，2021（10）：182-192.

陳遠燕，高子達.中國企業R&D投入與創新產出的效果評價[J]. 經濟研究參考，2016（64）：58-65.

傅鴻穎.基于客戶滿意度的企業測評體系構建[J]. 企業科技與發展，2021（05）：203-205.

鐘于.科技創新助力碳中和[J].科技傳播，2021，13（10）： 2.Charnes A.， C.W.W.， Rhodes E. Measuring the efficiency ofdecision making units[J]. European Journal of OperationalResearch， 1978， 2（6）：429-444.

曹幸如，楊劍.基于三階段DEA-Windows的安徽省地市級科技成果轉化效率研究[J]. 科技管理研究，2021，41（22）：74-82.

孟韜，徐廣林.基于三階段DEA的獨角獸上市企業創新效率評價[J]. 運籌與管理， 2021， 30（10）： 206-212.

蘭海，吳悅，王丹.基于DEA和Malmquist指數的青海省科技創新效率研究[J]. 科技管理研究， 2021， 41（17）： 40-46.

孔訸煒，倪明，謝家平.物流企業運營效率影響因素實證研究[J]. 管理現代化，2021，41（06）：72-76.

肖斌，程曉靜.基于數據包絡分析模型的高職院校建設效率評價[J]. 實驗技術與管理， 2021， 38（10）： 256-260.

尼魯帕爾·迪力夏提，郭靜利. 國家級農業科研院所科研效率評價及其影響因素——基于DEA-Malmquist-Tobit模型[J].科技管理研究， 2021，41（18）：66-72.

江民圣，等.面向大規模個性化定制的互聯工廠的數字化技術應用研究[J]. 現代制造工程， 2022（02）： 24-30.

劉超，等.面向智能家居的物聯網操作系統應用框架設計[J]. 現代電子技術，2020，43（23）：143-145+149.

劉志勝，等. 多聯機空調系統能效實驗研究[J]. 制冷技術，2015，35（02）：26-28.

沙佳卉. 與美的中央空調共筑“壓縮機”夢——專訪美的中央空調壓縮機技術負責人Byron先生[J]. 機電信息，2015（31）：31-34.

黃永來. 暖通空調優化控制技術發展[J]. 企業導報， 2015（18）：87+86.

黃柱華. 暖通空調系統的自動控制探討[J].中外企業家，2016（01）：203.

盧健洪. 探析節能環保技術在暖通空調系統中的應用[J].科技展望， 2016，26（12）：84.

半島網. 青島海爾公布2015半年報上半年凈利平穩增長[EB/OL]. （2015-8-31） [2022-5-4].http：//news.bandao.cn/news_html/201508/20150831/news_20150831_2565906.shtml.

未來智庫.家電行業專題報告：從美的自我進化看格力渠道變革[EB/OL]. （2020-9-15） [2022-5-14]. https：//www.vzkoo.com/.