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Journal of Scientific Information Research

Keywords

green technology innovation; enterprise portrait; super efficiency SBM model; Malmquist index; green transportation technology

Abstract

[Purpose/significance]By constructing and applying the multi-dimensional portrait system of green technology innovation enterprises in China, this paper aims to comprehensively understand the status quo, advantages and obstacles of enterprises in specific fields in green technology innovation, so as to provide scientific references and suggestions for relevant government departments and decision makers of enterprises. [Method/process]Based on resource based view and environmental dependence theory, we select the internal and external labels of enterprises, and designs a multi-dimensional label system to objectively describe the performance of enterprises in terms of profitability,scientific research and innovation, public opinion and environmental responsibility. Then, the green technology innovation efficiency index system is constructed from the input-output stage. The undirected super-efficiency SBM model is used to calculate the green technology innovation efficiency value of enterprises in each year, and the dynamic change trend of enterprise efficiency value is analyzed by Malmquist index. [Result/conclusion]This paper takes the field of green transportation as an example, verifies that the proposed method can effectively evaluate the green technology innovation ability of listed enterprises, and analyzes the reasons for the change of technical efficiency. In addition, through the clustering of financial strength, green innovation ability and social public opinion, five types of green transportation enterprises are obtained, which provides effective guidance for different types of enterprises to formulate differentiated competitive strategies.

First Page

96

Last Page

113

Submission Date

20-May-2024

Revision Date

04-Jun-2024

Acceptance Date

17-Jul-2024

Published Date

01-Oct-2024

Reference

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Digital Object Identifier (DOI)

10.19809/j.cnki.kjqbyj.2024.04.008

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