3D打印全球研发创新网络分析方法汇总

3D打印全球研发合作创新网络分析方法概述

3D打印全球研发合作创新网络分三阶段研究，运用社会网络分析法（含网络密度、中心性等指标）与可视化分析法剖析其特征。其中，中心性分析用度数、中介中间性、接近中心性衡量节点重要性。

具体研究方法及运用

1. 案例研究法：选3D SYSTEMS和EOS公司为代表，从企业网络技术能力等多方面分析其在全球创新网络中的位置演变；还涉及ExOne等国际顶尖公司案例，用于研究创新网络形成与演进的影响因素。
2. 问卷调查法：向国内外3D打印企业及相关专家发放问卷，收集数据研究创新网络形成与演进影响因素；向国内企业发问卷，研究其对中国企业绩效的影响。
3. 结构方程模型：可处理多因多果关系，是多元数据分析重要工具。用于实证研究创新网络形成与演进的影响因素及作用机理。模型含内生变量（受其他变量影响）、外生变量（影响其他变量）、潜变量（不可直接观测）、测量变量（可直接测量）。其优点包括测量范围大、能同时处理多变量关系、放宽测量误差限制、可调整优化模型、能进行模型拟合。传统回归模型难以拟合创新网络影响因素及作用机理，故本文采用此模型研究。
4. 经济计量法：将经济变量表现为联立方程式，用历史数据预测未来。采用SPSS回归分析创新网络对中国企业绩效影响；用面板数据回归模型分析其对各经济体产业绩效影响；用基于DEA的Malmquist模型测度各经济体3D打印产业研发效率。

基于数据包络分析（DEA）的Malmquist指数模型

DEA是经济学领域常用测度效率方法，可评估多产出生产活动效率，无需明确技术函数形式与研究假设。其目的是判断决策单元是否有效，常用数学规划模型，决策单元含多投入多产出，处于生产前沿则为DEA有效。DEA核心理论基础是经济学，主要用于判断产业研发效率等经济效率问题，自变量选取范围广，受众多学者青睐。DEA模型分固定规模报酬模型（CRS，应用于最优规模，应用范围有限）和可变规模报酬模型（VRS，六年后提出，应用广泛）。

其他研究方法

研究还采用专家咨询法划分3D打印技术领域类别，以及文献梳理和综合分析，参考大量国内外最新研究进展选择理论基础和分析模型，改进数据检索策略、相关理论及分析模型。

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