基于交叉效率DEA模型的中国省域科技创新效率评价研究.docx

基于交叉效率DEA模型的中国省域科技创新效率评价研究
随着科技发展的不断推进，科技创新成为企业发展的核心竞争力。然而，不同地区的科技创新水平存在着巨大的差异，这也给各地的政府和企业提出了新的挑战。因此，如何评价各省域的科技创新效率，对于促进地方科技创新水平的提升具有重要意义。
本文基于交叉效率DEA模型，对中国各省域的科技创新效率进行评价。交叉效率DEA模型是一种比较常用的DEA模型，它可以更好地衡量多层次数据的效率，同时，在评价指标之间存在交叉效应时，也可以更好地进行建模。
首先，本文分析了科技创新效率评价的指标体系并进行了筛选。在指标筛选过程中，我们参考了科技创新指标体系和各项评价体系，包括“国内有影响力的科技创新指标体系”和“全国科技创新十大省份指数排名等”。最终，我们确定了10个指标作为科技创新效率的评价指标，包括科技企业数量、科技进步贡献率、高技术产品出口额等。
其次，我们运用交叉效率DEA模型进行实证分析。通过模型的计算和分析，可以得出各省域的科技创新效率值，并可以通过得分的高低，对各省域的科技创新水平进行排名。在模型的实施过程中，我们设置了输入变量和输出变量，并考虑了各指标之间存在的相互关系，得出了科技创新效率值，为各省域的科技创新水平提供了量化的指标评价。
最后，本文对模型分析结果进行了讨论和解释。通过对不同省域的效率值进行比较和分析，我们发现各省在科技创新效率上存在着一定的差距。而这些差距与各省的科技自身发展水平、政策推动力度、科技投入等有关系。因此，通过分析各省之间的差异，在加强科技创新方面，各省可以互相借鉴、相互促进。
本文基于交叉效率DEA模型，对中国各省域的科技创新效率进行了评价和分析，为科技创新水平的提升提供了一定的指导和参考。但是，在实际应用过程中，还需要更多的实证研究和数据支持，以更好地反映各省的科技创新效率，提高科技创新水平的整体竞争力。