文献

J-GLOBAL ID：202202226538629231   整理番号：22A0561783

企業のエコイノベーション指向のための内因性-外因性運転者の理想的な組合せの解明:機械学習法からの結果【JST・京大機械翻訳】

Exposing the ideal combination of endogenous-exogenous drivers for companies’ ecoinnovative orientation: Results from machine-learning methods

著者 (4件)： Peiro-Signes Angel (Management Department, 7D Building, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera, s/n, 46022, Valencia, Spain) ,  Segarra-Ona Marival (Management Department, 7D Building, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera, s/n, 46022, Valencia, Spain) ,  Trull-Dominguez Oscar (Department of Applied Statistics and Operational Research and Quality, 7A Building, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera, s/n, 46022, Valencia, Spain) ,  Sanchez-Planelles Joaquin (PhD School, Management Program, 2E Building, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera, s/n, 46022, Valencia, Spain)
資料名： Socio-Economic Planning Science  (Socio-Economic Planning Science)
巻： 79  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0195A  ISSN： 0038-0121  CODEN： SEPSBI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,革新的企業の環境方向を特性化するためのXGBoostモデルを提供した。最先端の機械学習方法論とエコイノベーションの複数の認識されたドライバーを用いたこの新しいアプローチは,低炭素経済への企業の移行に重要なメカニズムの理解のために,固体の経験的支援を提供する。多くの運転者は企業のエコイノベーションに影響すると考えられているが,BoutaShapアルゴリズムを用いた特徴選択プロセスは,少数の側面が真に適切であることを示した。さらに,最終モデルの木代理を分析し,本研究では,特定のエコイノベーション方向を一貫して誘導する側面の異なる経路または組合せを調べた。モデルの正確さとサンプルにおける革新的企業の大規模で完全なスペクトルは結果の一般化可能性に寄与する。本研究は,企業のエコイノベーション志向の主な駆動者がそれらの革新的行動に依存するので,特に,経営と政策の仕事が革新から導かれる異なる外部性の認識を高める必要があることを示す。1つの側面に関して,政策規制は,環境基準によって圧力企業を続けるべきであった。一方,管理者は,運用効率の改善(不必要なコストの低減),職場環境の改善,および新しい顧客要求に焦点を絞った企業の革新的文化の創造を促進でき,本質的に,より環境的に社会的責任のある組織を指導するであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  管理者 ,  労働環境 ,  研究 ,  環境基準 ,  スペクトル ,  方法論 ,  特徴選択 ,  社会的責任 ,  モデル ,  *性質 ,  キャラクタリゼーション ,  *機械学習
準シソーラス用語： *内因性 ,  外部性 ,  *エコ・イノベーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エコイノベーション ,  ドライバ ,  革新的企業 ,  機械学習

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 企業 ,  エコイノベーション ,  内因性 ,  組合せ ,  機械学習