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环境规制对不同技术创新影响的实证分析
本文探寻不同类型的环境规制对企业绿色技术创新（GTI）的影响机制。研究重点分析了命令型环境规制（ER1）、市场导向型环境规制（ER2）和自愿性环境规制（ER3）三类环境规制方式及其对企业GTI的影响。本研究选取企业GTI作为因变量，以绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量来测量，自变量为上述三类环境规制方式，基于中国A股上市公司数据。运用基准回归模型分析不同环境规制方式对GTI的影响，并构建调节效应模型研究企业研发投入和政府支持在环境规制影响GTI过程中的作用。研究结果表明：（1）ER1、ER2和ER3均能促进企业GTI，且三种环境规制方式具有较好的协同效应。 （2）研发投入与ER2与GTI的关系呈正相关，与ER3和ER1呈负相关。（3）环境规制影响下，不同地区、所有制性质、要素密度、行业类型的企业的GTI绩效存在差异。（4）环境规制政策对企业GTI的影响主要为短期的。本研究为环境规制如何影响企业GTI，特别是在中国这样的发展中国家背景下的研究提供了一个新的视角。研究结果强调了不同类型的环境规制对企业GTI的激励作用，同时也指出了政府在制定环境政策时需要考虑的地区差异、企业特征等因素，这对于推动企业绿色发展，实现更广泛的可持续发展目标具有重要意义。
碳化硅 MOSFET 中栅极开关不稳定性的频率依赖性
马克西米利安 W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，Maximilian W. Feil1,2，A ∗，Katja Waschneck1，B，B，B，Hans Reisinger1，C，C. ER1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，∗，Katja Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3 3，F，∗，Katja Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，F，∗，Ka tja Waschneck1，B，B，Hans Reisinger1，C，C，C，D，D，Gerald，Gerald，Gerald，aiching b.1 Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，∗，Katja Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，E，E，Thomas Aichinger3，F，F，F，Thomas aichinger3，F，F，f，katja reisinger，salmen，salmen，salmen，thom thom thom 3， A Waschneck1，B，Hans Reisinger1，C，Paul Salmen1，D，Gerald Rescher3，E，Thomas Aichinger3，F，
两次可再生环氧树脂的依赖性特性，结合了量身定制的木质素分数和再生BPA
Ref1 0 1,6-HDA 4 \ 2 86 4583.57 54.61 122 5.17 2,2±0,1 79±3 4.6±0,2 ER1 10 1,6-HDA 4 \ 2 91 3437.72 99 4104.29 28.96 108 2.74 2,3±0,1 81±5 4.4±0,2 ER3 30 1,6-HDA 4 \ 2 101 3917.81 25.67 108 108 25.67 108 2.43 2,4±0,1 86±0,1 86±4 4.2±4 4.2±0,2 Ref2 Ref2 Ref2 re 1,9±0,1 61±2 10.2±0,9 ER4 10 Jeff D230 4 \ 2 83 3291.53 17.75 86 1.68 2,0±0,1 66±2 9.6±2 9.6±0,6±0,6 ER5 20 JEFF D230 JEFF D230 JEFF D230 4 \ 2 83 3766.11 16.11 16.45 90 1.56 2,56.56 2,56.56 2,56 2,56 2,56 2.56 2.56 2.56 2,56 2.56 2.56 2.56 2±3 3 3 3 3 3 3 3 3.30,56 2.56 2±3 3 3.30±3 3 3 3 3.30±3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3.30,56 2±3 3 3.30±3 3 3.30 @ 0,7 ER6 30 Jeff D230 4 \ 2 80 3522.14 15.90 88 1.51 2,5±0,1 81±4 5.3±0,2 Ref3 0 Jeff D400 4 \ 2 48 3267.29 3260.82 15.00 50 1.42 1,8 ± 0,1 55 ± 2 15.9 ± 0,7 ER8 20 Jeff D400 4\2 58 3798.01 19.48 53 1.85 2,1 ± 0,1 60 ± 3 12.0 ± 0,9 ER9 30 Jeff D400 4\2 55 3934.80 22.86 54 2.17 2,2 ±0,2 76±3 10.2±0,7 Ref4 0 Jeff D230 3 \ 2 53 3661.35 10.33 60 0.98 1,8±0,1 57±2 15.4±0,8 ER10 10 JEFF D230 3 D230 3\2 60 3702.08 13.98 63 1.32 2,2 ± 0,1 66 ± 3 7.7 ± 0,6 ER12 30 Jeff D230 3\2 63 3975.90 14.14 68 1.34 2,3 ± 0,1 76 ± 3 4.5 ± 0,1 Ref5 0 Jeff D230 2\2 34 3336.79 1.86 46 0.18 1,0 ± 0,1 28 ± 1 89.2 ± 5,0 ER13 10 Jeff D230 2\2 33 3555.24 2.87 50 0.27 1,3 ± 0,1 34 ± 1 26.9 ± 0,9 ER14 20 Jeff D230 2\2 34 3795.32 4.95 52 0.47 1,6 ± 0,1 48 ± 1 13.4±0,9 ER15 30 Jeff D230 2 \ 2 39 4341.30 7.65 54 0.72 2,0±0,1 63±2 6.6±0,4
使用Greyfmea和RCA方法分析供应链风险，以改善公司Rosmalina Hanafi的运营性能
摘要公司中的供应链流动的过程将取决于拥有的供应链流的复杂性水平。供应链分配流中经常发生的风险是由于存在脆弱性而导致的，这可能会造成少量损失或损失很大的损失。pt XYZ当然通常会面临供应链中的各种风险。进行了这项研究是为了分析PT XYZ供应链的风险，并设计了缓解和控制策略。所使用的方法是确定优先级风险和RCA 5型的Greyfmea，以确定风险和设计缓解策略和处理的根本原因。使用的数据是与公司专家进行的访谈结果。使用Greyfmea计算33种风险的结果获得了从最小到最大的灰色关系的价值，然后基于Pareto 20:80的原则，其中20％的风险代表80％的风险，因此7风险是优先级。缓解策略和处理这7种风险的策略，在木材和硬板中的延迟（ES2）中，即应用正确的库存控制方法并制作SOP来采购商品。损坏热压发动机（EM16）发动机以及对Girocing Machine（EM17）的损坏，该发动机（EM17）是为了制定维护时间表，对备件进行定期检查并添加机器。。在库存数据输入错误（ES1）中，即更新仓库管理信息系统并向员工提供与SIMS相关的培训。向有许可或生病的员工（EM2），即更新工作设施，尤其是用于运营商的椅子和评估员工绩效。在产品返回中的是为残疾提供公差限制，在最终检查中加强监督，并根据包装过程中的Butsudan的颜色和变化来订单。 在对Butsudan（EP4）类型生产的需求变化中，即进行与市场需求趋势和对其他公司产品进行研究有关的研究。是为残疾提供公差限制，在最终检查中加强监督，并根据包装过程中的Butsudan的颜色和变化来订单。在对Butsudan（EP4）类型生产的需求变化中，即进行与市场需求趋势和对其他公司产品进行研究有关的研究。