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国产机器人企业研发效率评价及影响因素研究——基于DEA-Tobit两阶段分析法

2018-11-30 来源:《科技进步与对策》 作者:西南大学 黄俊 杨紫锐 殷丽梅 重庆市质量与标准化研究院 张旻旻 四川省科技促进发展研究中心 秦颖 点击:
      摘 要:基于国内机器人行业发展现状,利用超效率DEA与 Malmquist指数相结合的评价方法以及Tobit 回归模型,对我国机器人行业14家上市企业的研发创新效率及影响因素进行实证研究。结果发现:国产机 器人R&D效率呈现上升趋势,技术进步突出,政策效果明显,但还存在较大提升空间;研发投入和资本密 集度对R&D效率没有显著影响,企业经营规模和融资能力与R&D效率显著正相关。最后,结合研究结果,从营造创新环境、制定行业标准、整合产业链以及转型招商模式等方面提出了政策建议。 
      关键词:机器人企业;研发效率;超效率DEA;Malmquist指数
      0 引言 
      随着全球产业竞争格局的变化,中国经济发展步 入新常态,制造战略核心从传统制造调整为智能制造。 2016年4月,国家工信部、发改委、财政部联合印发了 《机器人产业发展规划(2016-2020)》,加快贯彻落实 《中国制造2025》,紧密围绕我国经济转型和社会发展 重大需求,提出要增强机器人企业技术创新能力,实现 关键零部件和高端产品的重大突破,构建具有中国特色的机器人产业体系,为建设制造强国奠定基础[ 1]。 
      2013年国产机器人行业超越日本成为全球最大的 机器人消费市场,年产量逐年提升,2016 年达到了 72 426套,但是,在核心零部件等关键技术领域长期受 制于国外品牌,在自主研发创新和自主品牌建设方面 还有较大发展空间。2016年12月,工信部制定了《工 业机器人行业规范条件》,加强了国内机器人行业的产 品质量和市场秩序管理,旨在提升机器人企业研发效 率,以创新推动机器人行业可持续发展。因此,本文以国内机器人行业上市公司为研究对象,对机器人上市 企业的研发(R&D)创新效率进行评价和影响因素研 究,具有重要的现实意义。 
      1 文献回顾 
      企业技术研发创新效率是企业竞争能力的源泉和 可持续发展的动力,直接关系到实体产业的兴衰,进而 影响整个国民经济发展。企业研发投入风险高,成功 率低,一直是政府、企业以及理论界关注的重点,国内 外学者对企业研发效率进行了大量理论和实证研究。 Afriat [ 2]提出,研发效率是研发创新活动的技术效率。 李艳玲[ 3]把研发创新效率定义为企业技术创新过程中 投入要素相对于产出的利用率,其是研发创新能力发 挥和经济效益的客观反映。 
      目前,效率测度通常采用多指标综合评价法,其 中,数据包络法(DEA)是较为常用的方法。陈伟[ 4]利 用基于DEA的 Malmquist指数方法,对我国电子行业 15家上市企业的创新效率变动进行了评价,提出了提 高电子行业创新效率的政策建议。李兰冰[ 5]利用 DEA 模型对国内31个省(直辖市)的区域科技创新效率进 行总体评价,并利用Tobit模型对区域创新无效率的影 响因素进行识别和分析。张根文[ 6]利用 DEA-Tobit两 阶段法对我国21家新能源汽车上市企业进行了生产 效率评价及影响因素研究,并基于实证结果提出了提 高国内新能源汽车行业生产效率的政策建议。国内对 企业创新效率的研究主要围绕不同方面独立展开,如 左铠瑞[ 7]、罗彦如[ 8]等从国家区域层面对创新效率进行 了评价研究,尹述颖[ 9]、夏维力[10]等从行业层面进行了 研究。纵观国内研究成果,对于机器人行业研发效率 现状,亟需从静态和动态效率两个方面进行测度研究。 本文基于超效率DEA和 Malmquist指数方法,把静态 效率和动态效率相结合,对机器人企业研发效率进行 综合评价,然后基于 Tobit模型回归分析其影响因素, 具有一定的理论价值。 
      2 评价方法、指标及样本数据
      2.1 评价方法
       数据包络分析(DEA)由A Cooper与 W  W Charnes 等[11]提出,适用于多投入、多产出和多目标决策单元的 绩效评价,近年来多用于科技、创新等领域的研究。根 据王健等[12]的研究,本文将先运用超效率 DEA对样本 企业的研发创新总效率进行评价,然后利用 Malmquist 指数方法对研发效率进行分解。
      超效率DEA模型排序方法由Andersen和Peters- en[14]提出,超效率DEA能将有效决策单元从生产前沿 面分离出去,区分效率值为1的决策单元并排序,使得 原本无效的DMU仍然无效,而且效率值不变[13 -14]。因 此,本文利用超效率 DEA 方法,根据效率值有效评价样本企业的研发情况。 
Malmquist指数是基于多维向量反映投入产出决 策单元的全要素生产率变化情况的非参数方法。Caves ( 1982)等将 malmquist指数应用到生产率测算领域, Fareet等[15]在此基础之上结合数据包络法,构建了基 于DEA方法的 Malmquist指数。该方法可以进一步拆 分开来,分别表示技术进步和规模效率变化情况,对研 究对象的绩效尤其是技术进步具有较强的表现和评价 能力。 
      2.2 企业研发效率评价指标体系构建 
      R&D效率评价建立在合理的绩效评价体系之上, 通常遵循准确性、可行性、独立性、协调性等原则[16]。 本文将机器人上市企业 R&D效率评价指标划分为投 入和产出指标。对于投入指标,目前国内外关于企业 研发效率的文献一般从研发人力和资本角度选取,参 照虞晓芬[17]研究我国区域技术创新效率中的评价体 系,以及魏长升[18]关于研发投入对上市公司经营绩效 的研究,本文从R&D投入强度( X 1)、R&D人员投入强 度( X 2)和R&D费用3个方面多维描述企业研发投入。 其中,R&D费用是企业用于产品研发及管理运营活动 所需费用,但由于各企业间 R&D费用的标准差过大, 本文将R&D费用作为 R&D投入强度的一部分参与 测评。R&D投入强度是指企业用于研发创新的R&D 费用占本年度主营业务的比重;R&D人员投入强度是 指企业研发人员与企业员工总数之比。
      R&D效率产出指标是指企业研发活动的主要成 果,一般通过企业盈利能力和研发技术创新能力等对 应的财务指标进行测量[19]。基于杨勇松[20]对我国大中 型企业 R&D效率研究中的评价体系,以及赵京[21]的 研究成果,本文选取主营业务利润率( Y1)、资产收益率 ( Y2)和技术资产率(Y3)作为产出指标。其中,主营业 务利润率和资产收益率分别反映企业主营业务盈利能 力和企业资本运营效率;技术资产率是企业无形资产 与总资产之比,反映企业通过无形资产研发成果的效 率,是企业技术创新能力的体现。总之,上市机器人企 业R&D效率评价指标体系如表1所示。
      2.3 样本数据 
      本文从沪深股市选取具有行业影响力的机器人上 市企业作为研究样本,将每个机器人企业作为一个 DMU,根据沪深交易所披露的上市企业年报,选取 2010-2015年审计后的财务数据作为研究对象,剔除 数据披露少于5年的企业,摒弃财务状况连续两年出现问题的企业,考虑到数据的可靠性和异常点等因 素[ 4],最终确定14家国产机器人上市公司作为研究样本。
      同时,DEA模型对数据要求比较高,要求输入数据 必须为正数,但是,样本数据包含企业产出数据,难免 出现负数的情况,例如华中数控2015年资产收益率为 -4.94%,为了解决负产出的情况,本文利用初等行变 换和足够小的正数代替的方法对负产出数据作进一步 处理[22],以使DEA模型计算能够更真实地反映结果。 3 实证分析3.1 静态效率值分析 本文基于超效率 DEA方法,运用 DEA-solver数 据包络分析软件,对2010-2015年度有效的 DMU 进 行计算分析,得出超效率值(见表2),并对其均值进行 排名。 如表2所示,从单个企业来看,在2010-2015年的 综合效率评价中,法因数控、均胜电子和智云股份分别 排在前3位,其次是博实股份、蓝英装备等企业。其中,研发效率最高的是法因数控,资料显示其拥有较为 强大的科研团队,比较注重研发成果转化和产品营销, 通常在销售队伍中配备技术研发人员,不仅有效提升 了服务水平,还能有效反馈产品使用情况,提升研发设 计水准,增强企业竞争力。而效率值最低的华中数控, 虽然近年来研发投入大幅增长,但研发成果转化效率 较低,无法助推业绩增长,反而增加了管理费用和营业 成本,出现了连年亏损情况。从总体行业来看,2011- 2015年均 R&D效率值呈现增长态势,符合国产机器 人行业整体发展情况,近年来,全球机器人行业处于大 发展时期,中国机器人产业发展势头更为强劲,据 OF- week工控网资料显示,中国作为全球最大的机器人消 费市场,2015年机器人销量达到7.5万余台,占全球机 器人销量的1/3,年均增长超过20%[23]。但从企业平 均效率来看,实证结果显示样本企业中有6家企业的 效率值小于1,说明大多数企业的研发投入资源没有得 到有效利用,研发效率均有待提高。本文经过严格的 样本筛选,14家上市公司都是国内机器人行业的典型 代表性企业,其整体 R&D效率状况进一步说明,整个 机器人行业的R&D效率还比较低,亟待提高。
      3.2 Malmquist指数动态效率分析
      本文的动态 Malmquist指数效率分析由 DEAP2.1 软件实现,分析了2011-2015年14家机器人上市企业 的动态效率变化情况,如表3所示,2011-2015年机器 人上市样本企业全要素生产率变化分解如表4所示。
 从表3可以看出,2011-2015年样本企业中有6 家企业的全要素生产效率指数(TFP)小于1,占样本企 业的40%,说明本土企业研发效率存在较大提升空间。 结合国产机器人的占比情况(如图2所示),目前国内 生产搬运类的直角坐标机器人和平面多关节机器人较 多,而应用于汽车、焊接等制造行业的高端多关节机器 人不到10%,主要依赖从日本、欧洲等国家和地区进 口。大多国产机器人企业以组装和代加工为主,处于产业链底端,技术含量不高,企业创新能力不强,研发 效率不高,呈现出“高端产业低端化”的发展态势。以 华中数控为例,其效率退步的主要原因在于技术退步, 技术效率变化指数Effch为1.042,技术进步变化指数 Tech只有0.941,说明研发技术的衰退抵消了技术效 率对总效率TFP的正向作用,这与前文分析结果较为 吻合。
      由表4可知,从时序变动情况来看,2011-2015年 平均 Malmquist指数为1.074,R&D效率呈现基本为 正的增长态势,这与超效率 DEA模型结果一致。2012 -2014年有所下降,样本企业技术进步指数Tech均小 于1,技术效率变化指数Effch均大于1,说明TFP的增 长动力主要源于技术效率的改善,技术进步有待加强。2015年 TFP 值回升至 1.376,其中,技术进步指数 Tech达到了1.594,在很大程度上促进了TFP增长。 2012年国家工信部下发了《智能制造装备发展专项 2012年实施指南》,提出要振兴我国制造业,加强核心 技术突破和产业示范应用,大力推进智能制造。机器 人行业的技术进步突出,2015年 Tech指数达到了1. 594,如表4所示,考虑到政策实施和投入产出的延迟 性,说明国家制定的智能制造战略的政策效果较为 明显。
      3.3 DEA-Tobit回归分析 
      基于前文对机器人样本企业的R&D效率评价,利 用Tobit回归模型进一步分析 R&D效率的影响因素。 本文重点研究企业 R&D创新效率,从微观层面出发,着眼于企业自身运营的影响因素,并根据原毅军等[24] 运用Tobit模型分析国内装备制造业影响因素的方法 以及赵京[25]的研究成果,提出 R&D效率影响因素指 标,采用研发支出劳动比(X ₁)、资本密集度(X ₂)、资产 规模(X ₃)和资产负债率( X 4)表示企业研发支出、研发 劳动力、企业规模和经营管理水平,其数据来源于各上 市公司年报,被解释变量取自 DEA模型中计算出的样 本企业2011-2015年的 R&D绩效综合效率(Y)。回 归模型如下:
      回归结果说明如下: 
      ( 1)研发支出劳动比( X ₁)的 P值为0.036  3,系数 为正,则其与R&D效率在10%的显著水平下正相关, 但系数为0.000 085,相关度不是很高,说明样本企业 研发支出对R&D效率的影响很小。进一步分析,一方 面是国内机器人企业在关键技术领域受制于外资品 牌,迫于竞争和生存压力,大多注重眼前的短期效益, 代理加工国外机器人产品,大多科研人员都从事科技 含量较低的集成组装工作,自主创新能力不强;另一方 面,由于国外品牌长期占领国内机器人市场,自主品牌 认可度不高,本土品牌推广应用困难,研发产品不能尽 快投入市场,研发成果转化水平较低。因此,自主创新 能力不强,成果转化率低,研发支出并没有大幅提升企 业R&D效率。 
      ( 2)资本密集度( X ₂)反映企业每个员工拥有的资 本量,客观上资本密集度越高的企业用于员工选拔、培 训和激励的资本就越多,员工的组织支持感也越强,员 工工作投入会促进企业形成良好的研发创新环境。而 实证结果显示,资本密集度的系数为负且不显著,说明 资本密集度对我国机器人行业上市公司的研发效率影 响较小。结合实地访谈国内机器人企业发现,大多国 产机器人企业并没有重视员工激励和素质提升,用于 员工提升和激励的资本相对较少,员工创新能力不强, 缺乏积极的创新研发环境,资本要素没有正向促进 R&D效率提升。 
      ( 3)资产规模( X ₃)的回归系数为正且在1%的水平 下显著,表明资产规模对我国机器人行业上市企业 R&D效率有着显著的正相关关系,企业规模越大,其整合资源的能力和经营管理水平越高,规模效应越明 显,越有利于企业R&D效率提升。 
      ( 4)资产负债率( X 4)的P值为0,回归系数为正,则 其与R&D效率显著正相关,说明我国机器人行业上市 企业的资产负债率控制在适度范围内,其资产负债率 越高,研发绩效就越高。资产负债率反映企业融资水 平,联系国内机器人行业实际,企业通过融资可以提高 经营活动能力,扩大生产规模,开拓市场,增强企业活 力,从而提升创新研发效率,促进企业可持续发展。
      4 结论及建议 
      本文利用超效率 DEA和 Malmquist指数方法,综 合分析了2011-2015年国内机器人行业上市公司的 R&D效率,并基于评价结果构建 DEA-Tobit两阶段分 析模型,研究了R&D效率影响因素,得出如下结论:国 内机器人行业的R&D效率呈现上升趋势,但还存在较 大提升空间;在动态效率方面,机器人行业的技术进步 突出,政策效果明显;在R&D效率影响因素方面,研发 投入和资本密集度对R&D效率的作用不显著,企业经 营规模和融资能力对R&D效率具有显著影响。 
      基于以上实证分析结果,为提升国内机器人行业 R&D效率,发展我国机器人产业,进一步推动整个制 造业转型升级,本文提出以下建议:
       ( 1)增加科研投入,营造创新环境,提升企业员工 自主创新能力。①对于政府来说,增加机器人企业的科 研投入,营造良好的创新环境,是机器人企业创新发展 的保障。推动科技与经济政策相衔接,鼓励企业以多 种形式筹措资金,并引导政府资金和民间资本向机器 人产业流动,解决中小企业的研发资金短缺问题。同 时,在立法上重视机器人中小企业的技术创新活动,加 强中小企业知识产权保护,鼓励中小企业参与到重大 创新项目中,推动企业进行研发创新和技术推广,营造 良好的技术创新环境;②对机器人企业来说,提升机器 人产品研发效率,不仅需要国家和地方的支持引导,还 需要切实营造企业内部良好的创新环境。要建立员工 创新能力提升机制,企业资源进一步向技术人才的选 拔、使用、培训和激励上倾斜,培养高素质的创新人才 队伍,构建活跃的组织创新氛围,调动全体员工的研发 创新积极性。 
      ( 2)制定行业标准,加强自主创新,引导产业向创 新高端发展。对于国内机器人行业来说,标准的缺失是 造成机器人产品良莠不齐、低端发展的主要因素。引 导机器人企业在企业标准、行业标准及国家标准上开 展工作,优先研究制定具有自主知识产权的标准体系, 建设统一的行业标准和认证规范,逐步完善以技术、功 能、信息以及生产销售等为一体的规范指标,提升行业 进入门槛,引导企业进行正确的产品定位,提升生产技术含量,增强企业创新研发效率,不断推动国产机器人 行业向创新高端发展。同时,应建立机器人标准化和 模块化信息服务平台,实现信息资源共享,鼓励企业和 科研院所合作,组建机器人产业创新技术联盟,加强人 工智能、大数据、卫星导航等科学技术的应用整合,建 设高水平工业机器人研发平台,促进关键零部件和核 心技术的自主创新突破,将现代信息技术与机器人产 业相结合,提升行业技术水平,以协同创新推进整个产 业发展。
       ( 3)整合产业链,加强成果转化,抓住发展突破口。 ①对政府来说,国内机器人行业亟待打通产业链上下 游,促进机器人产业链一体化,推动本体制造企业有效 整合上游零部件和下游系统集成企业,培育规模大、技 术强、产值高、具有国际竞争能力的龙头企业,争取在 核心技术领域取得突破,发展自主品牌,降低产品成 本,增强产业竞争力。同时,要推动国内传统制造企业 转型升级,利用新兴技术改造、扶持传统制造企业,以 融资和补贴的方式增强制造企业对机器人的应用需 求,并以各种机制促进机器人产品的推广应用,加强机 器人企业创新成果转化;②对企业来说,国外品牌在汽 车、电子等行业技术成熟、应用广泛,国产机器人要在 短时间内实现赶超比较困难,而在家电、化工和食品等 轻工制造业中,经济型机器人本体价格低廉,工艺要求 不高,国外品牌并没有占据主导优势,国产机器人本体 企业可以审时度势,加大适用于轻工制造业的机器人 研发力度,利用本土资源成本优势,抓住发展机会,抢 先占领市场,以支撑企业及整个产业发展。 
      ( 4)政策协同,转型招商模式,扶持国产企业做大 做强。转型传统招商模式是国内机器人产业发展的重 点。当前国内制造业面临全新的挑战,人口红利逐渐 消失,劳动力日益短缺,以资源和环境为代价的传统发 展模式和以“市场换技术”的传统招商模式,已不能适 应当前的发展状况。一方面,在机器人产业欠发达的 西部地区要积极招商引资,吸纳技术成熟、创新力强的 机器人国际巨头企业,强化多方面的战略合作,加强产 业集聚,发挥规模经济效益,提升整个产业的活力;另 一方面,在机器人产业趋于成熟的中东部地区要着力 于人才培养和研发创新,优化创新创业环境,完善机器 人全产业链孵化体系,吸纳国际化的研发人才和风险 资本,构建国际化的融资环境,增强资本聚集,并加强 企业和国家间交流合作,打造机器人产业国际化发展 格局。
       另外,政府要注重保护国产机器人企业。树立国 家科技价值观,加强对国产机器人品牌的信任和尊重, 充分调动地方和企业的积极性,结合行业发展现状,完 善产业链配套,合理布局具有地域特色的产业集群,培 育具有市场领导力的国内机器人龙头企业。同时,政府应该推动金融机构改革转型,从研发、生产到销售各 个环节,设立财政专项资金,制定各种优惠政策,重点 扶持中小机器人企业,大力支持创新能力强、技术先进 的机器人项目,保护本土企业在核心技术研发和机器 人应用领域的生存空间,做大做强国产机器人产业,以 智能制造推动整个制造业转型发展。
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