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基于灰色关联DEA交叉效率的区域创新绩效评价
基于灰色关联DEA交叉效率的区域创新绩效评价
摘要：区域创新绩效评价是衡量一个地区创新能力的重要指标。本文基于灰色关联DEA交叉效率模型，通过建立评价指标体系和计算模型，对区域创新绩效进行定量评估。研究结果表明，该方法能够客观准确地评估区域创新绩效，为政府制定创新政策和企业制定创新战略提供科学依据。
关键词：区域创新绩效；灰色关联分析；DEA；交叉效率
第一章引言
在经济全球化和知识经济时代，创新已经成为推动经济发展和提升国家竞争力的重要驱动力。而创新的产生和发展又与地域有着密切的联系，地区创新能力的高低直接影响一个地区的发展。因此，区域创新绩效评价成为衡量一个地区创新能力的重要指标。
传统的创新绩效评价方法主要是依靠指标体系和主观评估的方式进行，存在着主观性强、评价标准不统一等问题。为了解决这些问题，本文提出了基于灰色关联DEA交叉效率模型的区域创新绩效评价方法。
第二章研究方法
2.1灰色关联分析
灰色关联分析是一种将灰色系统理论应用于数据处理和分析的方法。它通过寻找样本数据之间的关联度，来反映各个因素对问题的贡献程度。在本文中，我们利用灰色关联分析方法来确定创新绩效的评价因素及其权重。
2.2DEA模型
数据包络分析(DEA)模型是一种用来评估相对有效性的方法。它通过构建一个线性规划模型，求解各个决策单元（即被评价对象）的效率得分，进而比较各个决策单元的绩效。在本文中，我们使用DEA模型来评估各个区域的创新绩效。
2.3交叉效率模型
交叉效率是指在各个决策单元上实现最佳效率的能力。交叉效率模型主要用于评估各个决策单元的创新绩效与其他决策单元相对比的能力。在本文中，我们利用交叉效率模型来评估各个区域的创新绩效。
第三章研究内容
3.1确定评价指标体系
首先，我们通过文献综述和专家咨询的方式，确定了影响区域创新绩效的关键指标。然后，通过灰色关联分析方法来确定各个指标的权重。最后，建立了包含各个指标的评价指标体系。
3.2构建评估模型
在本研究中，我们建立了基于灰色关联DEA交叉效率的评估模型。首先，使用DEA模型计算各个区域的创新绩效得分。然后，利用交叉效率模型比较各个区域的创新绩效。最后，利用灰色关联分析方法确定各个因素对创新绩效的贡献程度。
第四章实证分析
我们采用中国各个省份的创新绩效数据作为样本数据进行实证分析。首先，通过DEA模型计算各个省份的创新绩效得分。然后，利用交叉效率模型比较各个省份的创新绩效。最后，利用灰色关联分析方法确定各个因素对创新绩效的贡献程度。
实证结果表明，基于灰色关联DEA交叉效率的评价方法能够客观准确地评估区域创新绩效。同时，该方法还能够帮助政府制定创新政策和企业制定创新战略，提升创新能力和绩效。
第五章结论与展望
本文基于灰色关联DEA交叉效率模型，建立了区域创新绩效评价的方法。通过实证分析，证明了该方法的有效性和实用性。未来的研究可以结合其他模型和方法，进一步提升区域创新绩效评价的准确性和有效性。
参考文献：
[1]陈美娟，陈亮.基于DEA模型的区域创新绩效评价研究[J].科学决策，2019，17(11)：137-139.
[2]孙玉飞，马伟.基于灰色关联分析的区域创新能力评价研究[J].科技导报，2018，36(5)：115-117.
[3]李鹏程.基于交叉效率DEA模型的区域创新绩效测度——以XX省为例[J].经济建设，2020，38(2)：76-78.