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基于DEA模型的中国城市创新效率及其影响因素分析——以副省级及以上城市为例
标题：基于DEA模型的中国城市创新效率及其影响因素分析——以副省级及以上城市为例
摘要：本论文通过运用数据包络分析（DEA）模型，研究了副省级及以上城市的创新效率，并探讨了其影响因素。研究结果表明，中国城市的创新效率整体较低，存在明显的差异。政府支持、人力资本、科技投入和产业结构等因素与城市创新效率密切相关。为了提高城市创新效率，应该加强政府支持、培养人才、增加创新投入，并优化产业结构。
1.引言
中国正处于转型升级的关键时期，创新已成为推动经济增长和实现可持续发展的重要驱动力。在城市化进程中，副省级及以上城市担负着更大的经济发展责任，因此研究这些城市的创新效率及其影响因素具有重要意义。
2.文献综述
DEA模型是评估创新效率的一种有效工具，已广泛应用于不同领域的研究。通过对已有研究的综述，可以发现城市创新效率受到多个因素的影响，包括政府支持、人力资本、科技投入和产业结构等。
3.数据与方法
本研究选取副省级及以上城市的相关数据，以DEA模型为评估工具，计算创新效率的综合评价指标，并采用统计分析方法验证影响因素的相关性和影响程度。
4.结果分析
通过对城市创新效率的评估结果发现，中国城市的整体创新效率较低，且存在明显的差异。其中，少数城市表现出较高的创新效率，而大多数城市仍然存在改进空间。
5.影响因素分析
通过回归分析，研究发现政府支持、人力资本、科技投入和产业结构等因素与城市创新效率密切相关。政府支持是促进城市创新的重要驱动力，人力资本和科技投入也是提高创新效率的关键因素。此外，产业结构的调整和优化也能够对创新效率产生积极影响。
6.政策建议
为了提高中国城市的创新效率，政府需要加强支持力度，建立更加完善的创新政策体系，促进创新要素的集聚和流动；同时，注重培养和吸引优秀人才，提高人力资本的质量和数量；进一步加大科技投入，提升科技创新能力；还需要优化产业结构，促进产业升级和转型。
7.结论
本研究基于DEA模型对中国副省级及以上城市的创新效率进行了分析，并探讨了影响因素。研究结果表明，中国城市的创新效率整体较低，政府支持、人力资本、科技投入和产业结构等因素与城市创新效率密切相关。针对这些问题，提出了相应的政策建议，以提高中国城市的创新效率。
关键词：DEA模型，创新效率，城市经济，政府支持，人力资本，科技投入，产业结构