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基于DEA模型的我国众创政策效率评价
一、引言
众创（massentreprenerushipandinnovation，简称“众创”）是指广泛开展创新创业行为的现象。众创在经济发展中扮演着重要的角色，可以促进产业升级、促进技术创新、带动就业等方面的发展。因此，众创政策也成为了我国当前的一个热点议题。但是众创政策的效果如何？如何评价众创政策的效率？本文将介绍基于DEA模型的我国众创政策效率评价。
二、DEA模型介绍
DEA指的是数据包络分析（dataenvelopmentanalysis），是一种评估相对效率的方法。相对效率指的是在同样的输入条件下，能够产生最大的输出效果。DEA模型是基于线性规划的，使用一系列输入和输出变量来评价相对效率，具有高效、灵活、无需假设分布、能够充分利用数据等优点，被广泛应用于评价效率的领域。
三、众创政策效果评价指标
在使用DEA模型评价众创政策效率之前，我们需要先制定评价指标，以便对众创政策进行客观的评价。下面列出了一些我们可以使用的帮助我们评估众创政策的指标。
1.技术创新水平，包括团队进行技术创新（或技术转移）的能力；
2.就业增长，包括通过创业带来的就业机会；
3.经济增长，包括通过创业带动的产业升级和经济发展；
4.社会影响，包括通过创业解决社会问题、改善民生等方面的影响。
这些指标能够全面反映我国现阶段众创政策的效果，并为我们进行可靠的效率评估提供参考。
四、使用DEA模型评价众创政策效率
在我们确定了评价指标之后，我们可以开始使用DEA模型来评估众创政策的效率。在使用DEA模型时，我们需要先对政策实施的各个单位进行调查，收集它们的数据。然后，我们可以根据这些数据构建DEA模型，评估相对效率，并计算每个单位的效率得分。当然，我们也可以通过多项回归分析来评估各个单位之间的效率。
通过DEA模型，我们可以评估众创政策的效果，并指出哪些地区、机构、团队效果最好，哪些效果比较差，这对于我们进行进一步研究和改进众创政策都非常有意义。
五、结论
在这篇论文中，我们提出了基于DEA模型的我国众创政策效率评价。通过对众创政策的评价指标的制定和使用DEA模型，我们可以全面、客观地评估众创政策的效果，为研究、改进众创政策提供了一定的参考。