The Analysis for the Scale and Efficiency of China’s Major Automotive Enterprises Based on DEA Model
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses Data Envelopment Analysis (DEA) to measure the scale and efficiency of 28 major automotive enterprises in Chinese, and the results show that at this stage, large automobile manufacturers of China are under-produced and the production is too scattered, and the overall efficiency of automobile manufacturers is low. One of the main reasons is that because of the low technical efficiency value, the technological innovation capability of enterprises needs to be strengthened. The other reason is that the low efficiency of a large number of enterprises lowers the overall efficiency level. There is a positive correlation between the scale and efficiency of automobile manufacturers. Whether it is the horizontal comparison between different enterprises (nature) or the vertical comparison between the same enterprises, all show that compared with small-scale enterprises, large-scale manufacturing enterprises not only have higher scale efficiency but also have higher technical efficiency. With the expansion of production scale, the scale of enterprises and technical efficiency have improved, which shows that for the automotive industry, compared with other factors, economies of scale is the main factor that affects the automotive industry, and not only is it reflected in the scale but also in technological innovation. Therefore, when formulating policies, the relevant departments should support the development of large-scale enterprises, encourage mergers and acquisitions among enterprises, increase R&D investment, support technological innovation, and set up a scientific market exit mechanism to reduce exit costs, such as guiding the transformation of enterprises and establish a competition mechanism for the survival of the fittest.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».