長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率評價研究
——基于共享投入的三階段網(wǎng)絡DEA模型

王海花，王 瑩，李雅潔，李 燁

（上海大學 管理學院，上海 200444）

一、引 言

我國“十四五”規(guī)劃和二〇三五年遠景目標建議明確提出要“堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位”，并強調(diào)將“科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是實現(xiàn)科技自立自強的核心產(chǎn)業(yè)［1］，在促進科技創(chuàng)新體系建設、強化戰(zhàn)略科技力量方面具有重要作用。近年來，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)投入力度不斷增加，2020年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資相比2019年增長10.6%［2］，但是仍面臨技術(shù)創(chuàng)新能力不強、創(chuàng)新資源配置不合理、創(chuàng)新效率低下等問題［3-4］。同時，我國科技創(chuàng)新資源有限，科技資源的合理配置也是影響科技創(chuàng)新效率的一個重要因素。因此，本文從效率角度評價高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新水平，有助于識別影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的主要因素，提升資源利用效率，助力我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和科技強國建設。

既有關于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率的研究大多從省際層面和行業(yè)層面展開［5-8］，鮮有研究聚焦區(qū)域?qū)用妗?016年“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃明確指出要“打造區(qū)域創(chuàng)新高地”，2021年“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要進一步指出，“支持北京、上海、粵港澳大灣區(qū)形成國際科技創(chuàng)新中心”，輻射京津冀、長三角、珠三角等區(qū)域來推進協(xié)同創(chuàng)新，形成國家區(qū)域科技創(chuàng)新新格局。其中，長三角區(qū)域具有獨特的區(qū)位優(yōu)勢、開放的經(jīng)濟環(huán)境、集聚的產(chǎn)業(yè)集群和豐富的創(chuàng)新資源，該區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具備較高的創(chuàng)新動能。因此，本文通過研究長三角區(qū)域及其三省一市的科技創(chuàng)新效率，對比分析其與京津冀、珠三角兩大典型科創(chuàng)區(qū)域的效率差異，為長三角乃至全國各區(qū)域整合科技資源、激發(fā)區(qū)域科技創(chuàng)新活力提供理論依據(jù)。

科技創(chuàng)新效率評價常用的方法為數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）［9］，因其能夠處理多投入、多產(chǎn)出的效率評價問題，且無需建立具體函數(shù)的特點而應用廣泛。傳統(tǒng)的DEA模型將決策單元視為“黑箱”，未解構(gòu)其內(nèi)部特質(zhì)而導致效率評價結(jié)果偏倚，因此Fukuyama和Weber（2010）［10］、Kao（2014）［11］、Fare等（2000）［12］、Despotis等（2016）［13］基于決策單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了通用型網(wǎng)絡DEA模型。在此基礎上，網(wǎng)絡DEA模型從最初的鏈式兩階段網(wǎng)絡DEA模型［14］發(fā)展為考慮嵌套并聯(lián)結(jié)構(gòu)的兩階段網(wǎng)絡DEA模型［15］，并進一步拓展出三階段網(wǎng)絡DEA模型［16-17］。此外，也有學者針對科技創(chuàng)新效率進行評價時關注到創(chuàng)新過程的中間額外投入、中間自由產(chǎn)出以及共享投入等動態(tài)效應［18-20］。本文認為科技創(chuàng)新處于一個連續(xù)的、多階段的過程，其中技術(shù)研發(fā)活動處于科技創(chuàng)新的上游階段，其產(chǎn)出的專利技術(shù)和新產(chǎn)品需要通過中間的試驗階段以及產(chǎn)業(yè)化階段的檢驗，才能最終形成收益性產(chǎn)出［16］。因此，本文從投入產(chǎn)出的視角，將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新過程分為技術(shù)研發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)化和價值創(chuàng)造三個階段，同時考慮在實際科技創(chuàng)新的多個子階段中，人力、物力、財力的投入往往存在共享行為，構(gòu)建基于共享投入的三階段網(wǎng)絡DEA模型，用以評價長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新效率。

基于此，本文選取長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，運用基于共享投入的三階段網(wǎng)絡DEA模型測算其科技創(chuàng)新效率，并與京津冀和珠三角兩大典型科創(chuàng)區(qū)域進行對比，分析影響長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率的主要因素，針對性地提出對策建議，以期提升長三角高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新水平。

二、研究設計

（一）共享投入三階段網(wǎng)絡DEA模型構(gòu)建

本文借鑒劉樹林等（2015）［16］、陽楊等（2020）［1］的研究，將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新過程分為技術(shù)研發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)化和價值創(chuàng)造三個階段，構(gòu)建的模型如圖1所示。

圖1 基于共享投入的三階段網(wǎng)絡DEA模型

圖1中，假設有n個決策單元，每個決策單元DMUj(j=1,2,…,n)在第一階段有m項初始投入x ij(i=1,2,…,m)和D項中間產(chǎn)出z1dj(d=1,2,…,D)。其中，初始投入x ij作為S1和S2兩個子階段的共享投入，且分配到S1階段的比例為αij，分配到S2階段的比例為（1-αij）。另外，D項中間產(chǎn)出既是S1階段的產(chǎn)出又作為S2階段的部分投入。第二階段除共享投入和第一階段的中間產(chǎn)出外，還有額外G項投入(g=1,2,…,G)，H項中間產(chǎn)出(h=1,2,…,H)。同樣，H項中間產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為S3階段的部分投入。此外，第三階段還有額外K項投入(k=1,2,…,K)，S項產(chǎn)出y rj(r=1,2,…,S)。

參 考 劉 樹 林（2015）［16］、鄭 素 麗 和 胡 一 鳴（2019）［21］等的思想，基于規(guī)模報酬可變的假設，技術(shù)研發(fā)階段的效率測度模型為公式（1）；技術(shù)轉(zhuǎn)化階段的效率測度模型為公式（2）；價值創(chuàng)造階段的效率測度模型為公式（3）；整體效率則用公式（4）來測度。

其中：α1j=α2j=0.5，表示兩個初始投入指標在技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化兩階段的分配比例各為50%；μ1、μ2、μ3為三個不受約束的實變量，以此反映DMUj的規(guī)模報酬狀態(tài)。本文構(gòu)建的三階段網(wǎng)絡DEA模型有8個決策變量（8個省份）：第一階段有2個共享投入變量、2個中間產(chǎn)出變量；第二階段有2個額外投入變量、2個中間產(chǎn)出變量；第三階段有2個額外投入變量、2個最終產(chǎn)出變量。因此，n=8，m=2，D=2，G=2，H=2，K=2，S=2。

應用DEAP2.1對上述模型求解，得到第0個決策單元第一階段、第二階段、第三階段的效率值分別為，并根據(jù)三個階段的效率值幾何平均求出整體效率。

（二）指標選取

1.技術(shù)研發(fā)階段

該階段主要將投入的人員和資金轉(zhuǎn)化為專利、論文等成果。借鑒馬大來和葉紅（2020）［22］的研究，本文選取R&D人員全時當量、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出2個指標作為技術(shù)研發(fā)階段和轉(zhuǎn)化階段的共享投入指標。選取專利申請量和新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)作為研發(fā)階段的產(chǎn)出評價指標，該階段的產(chǎn)出作為整個創(chuàng)新過程的中間產(chǎn)出。

2.技術(shù)轉(zhuǎn)化階段

該階段主要將共享投入和研發(fā)階段的中間產(chǎn)出作為本階段的投入，進而轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品、新工藝、新技術(shù)等科技成果。借鑒李牧南和黃芬（2016）［23］的研究，本文選取新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出和技術(shù)改造經(jīng)費支出作為額外投入，并用新開工項目數(shù)和實用新型專利來衡量產(chǎn)出。

3.價值創(chuàng)造階段

該階段主要將包含新產(chǎn)品、新工藝等在內(nèi)的科技成果進行商業(yè)化，進而實現(xiàn)經(jīng)濟價值、社會價值和生態(tài)價值的創(chuàng)造。參考劉樹林（2015）［16］、楊佳偉（2017）［5］等的觀點，該階段的額外投入包含以從業(yè)人員年均人數(shù)衡量的人員投入和以新增固定資產(chǎn)衡量的資金投入，最終產(chǎn)出用體現(xiàn)經(jīng)濟價值的新產(chǎn)品銷售收入和出口交貨值來測度。

基于此，本文構(gòu)建的長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新三階段效率評價指標體系見表1所列。其中，R&D經(jīng)費支出是一項流量指標，難以反映對后續(xù)創(chuàng)新活動的影響［24-25］，因此，在測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動效率時要對相關指標進行平減、存量轉(zhuǎn)換。除R&D人員全時當量、專利申請量、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、新開工項目數(shù)、實用新型專利、從業(yè)人員年均人數(shù)等指標無需處理外，對R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、技術(shù)改造經(jīng)費支出和新增固定資產(chǎn)等數(shù)據(jù)，參考Griliches（1990）［26］、吳延兵（2008）［27］的做法，用永續(xù)盤存法以2007年為基期進行存量轉(zhuǎn)換。計算公式如下：

關于R&D經(jīng)費存量的計算，分為R&D經(jīng)費支出的平減和基期存量的計算兩個方面。在構(gòu)建R&D價格指數(shù)對名義R&D經(jīng)費支出進行平減時，本文借鑒李向東（2011）［25］等的構(gòu)造方法，確定“R&D價格指數(shù)=固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)×0.46+居民消費價格指數(shù)×0.54”。關于基期R&D經(jīng)費存量的計算，本文以2007年為基期，參考已有文獻，構(gòu)建計算公式如下：

另外，為消除通貨膨脹時價格因素對新產(chǎn)品銷售收入和出口交貨值的影響，本文以2007年為基期對其進行不變價平減處理，并采用工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行平減。

表1 長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率評價指標體系

（三）數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取京津冀、長三角、珠三角3個區(qū)域的8個省市作為測算對象，選擇2007—2020年8個省市14年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本進行實證分析。同時，考慮科技創(chuàng)新過程中“技術(shù)研發(fā)→技術(shù)轉(zhuǎn)化→價值創(chuàng)造”三個階段投入產(chǎn)出間的滯后性，參考楊佳偉等（2017）［5］、劉鳳朝等（2020）［7］、鄭素麗和胡一鳴（2019）［21］的研究，設定各階段投入產(chǎn)出的滯后期為1年，即初始投入為第t年數(shù)據(jù)，技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化階段的中間產(chǎn)出分別為第t+1年、t+2年數(shù)據(jù)，最終產(chǎn)出為第t+3年數(shù)據(jù)。因此，將2007—2020年樣本數(shù)據(jù)分為11個考察期，第一個考察期（T1）為2007—2010年，第二個考察期（T2）為2008—2011年，其余考察期以此類推。其中，投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，相應的價格指數(shù)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，部分數(shù)據(jù)缺失值運用預測函數(shù)Trend來處理，并借助DEAP2.1軟件進行效率值測算。

三、實證分析

（一）長三角區(qū)域科技創(chuàng)新效率分析

DEA方法的效率取值范圍為0~1，若決策單元效率值為1，則認為該決策單元是有效的；反之，則認為該決策單元是無效的，且數(shù)值越接近0，無效程度越大。

2007—2020年長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率測算結(jié)果見表2所列。由表2可知，2007—2020年長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新整體效率均值為0.735，未達到DEA有效。此外，技術(shù)研發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)化、價值創(chuàng)造各階段的科技創(chuàng)新效率均值分別為0.746、0.876、0.608，三個階段中技術(shù)轉(zhuǎn)化階段效率最高，表明長三角區(qū)域研發(fā)的專利技術(shù)質(zhì)量較高，能夠較好地開發(fā)轉(zhuǎn)化為新項目、新產(chǎn)品和新工藝。技術(shù)研發(fā)和價值創(chuàng)造階段的效率值相對較低，表明長三角區(qū)域未能充分利用投入的研發(fā)資源并將其轉(zhuǎn)化為專利等技術(shù)產(chǎn)出，并且區(qū)域內(nèi)開發(fā)的新產(chǎn)品也難以高效轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟收益，創(chuàng)造商業(yè)價值，區(qū)域研發(fā)能力有待進一步提高。綜上，長三角區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更多注重科技成果的轉(zhuǎn)化，而初始階段的技術(shù)研發(fā)和最終的經(jīng)濟收益效率尚未實現(xiàn)最大化，未來長三角區(qū)域應當在注重收益的同時加強長期的技術(shù)積累。

表2 2007—2020年長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率

圖2為11個考察期內(nèi)長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新各階段效率變動趨勢。由圖2可知，T1—T2考察期的技術(shù)研發(fā)效率突增，而技術(shù)轉(zhuǎn)化和價值創(chuàng)造效率驟降。可能的原因是：2007年長三角區(qū)域被納入《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）》重點關注對象，強調(diào)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此，長三角區(qū)域大量增加科技資源投入，促使技術(shù)研發(fā)效率迅速提升。然而，長三角區(qū)域的基礎設施和資源配置一時難以滿足科技創(chuàng)新的需求，導致新技術(shù)的轉(zhuǎn)化和商業(yè)化效率降低。此外，2008年全球性金融危機很大程度上影響了我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新投入，造成T2—T3考察期內(nèi)技術(shù)研發(fā)效率大幅度下降。直到T3考察期開始，長三角區(qū)域科技創(chuàng)新各階段效率值開始回升，并且在后續(xù)的考察期效率值呈現(xiàn)波動上升的狀態(tài)。總體來看，11個考察期內(nèi)長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新效率明顯提高，從T1時期的0.681提升至T11時期的0.820，發(fā)展態(tài)勢良好。

圖2 2007—2020年長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率變動趨勢

進一步地，具體測算長三角區(qū)域三省一市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率，結(jié)果見表3所列。通過對比發(fā)現(xiàn)，上海價值創(chuàng)造階段的效率均值為1，達到DEA有效，而技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化階段的效率值相對較低，分別是0.669和0.559，表明上海高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入了大量的研發(fā)人員和資金，而專利申請量、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)和新開工項目數(shù)等產(chǎn)出卻未能與投入相匹配。在最終的價值創(chuàng)造階段，前兩個階段產(chǎn)出的科技成果卻能夠高效地轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟收益。因此，上海的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化階段的資源沒有得到有效配置，但是其研發(fā)的新技術(shù)、新產(chǎn)品等科技成果質(zhì)量較強，能夠較好地實現(xiàn)商業(yè)化。安徽則與上海相反，技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化階段投入產(chǎn)出有效，價值創(chuàng)造階段效率值僅為0.324，表明安徽的前兩個階段投入產(chǎn)出配比較高，但仍存在科技成果多、經(jīng)濟轉(zhuǎn)化難的問題。江蘇和浙江在科技創(chuàng)新的中間階段效率較高，表明這兩個省將新技術(shù)轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品的能力較強，但是研發(fā)資源的利用能力和科技成果的經(jīng)濟轉(zhuǎn)化能力較為欠缺。總體來看，長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率存在省際差異，表明區(qū)域內(nèi)三省一市間科技創(chuàng)新活動存在發(fā)展不平衡問題。

表3 2007—2020年長三角區(qū)域三省一市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率

（二）長三角區(qū)域與其他典型區(qū)域?qū)Ρ确治?/h3>

1.技術(shù)研發(fā)階段效率分析

京津冀、長三角和珠三角三個區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)效率計算結(jié)果見表4所列。可以發(fā)現(xiàn)，2007—2018年京津冀、長三角和珠三角三個區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)效率均值分別為0.826、0.746和0.766，均未達到DEA有效，表明三個區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)活動存在高投入、低產(chǎn)出的問題。結(jié)合圖3所示各區(qū)域研發(fā)效率變動趨勢可以發(fā)現(xiàn)，2009—2010年以后長三角區(qū)域研發(fā)效率處于平穩(wěn)上升的狀態(tài)。京津冀地區(qū)研發(fā)效率基本呈現(xiàn)“M”型變動趨勢，效率值波動較大；珠三角區(qū)域的研發(fā)效率則呈“U”型變化特征，整體呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。對比三個區(qū)域的研發(fā)效率值，京津冀地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率均值為0.826，在三個區(qū)域中排名最高，珠三角區(qū)域次之，長三角區(qū)域最低。

表4 2007—2018年各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)效率

圖3 2007—2018年各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)效率趨勢

2.技術(shù)轉(zhuǎn)化階段效率分析

京津冀、長三角和珠三角三個區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化效率計算結(jié)果見表5所列。由表5可知，2008—2019年，京津冀、長三角和珠三角三個區(qū)域中，長三角區(qū)域的技術(shù)轉(zhuǎn)化效率均值最低，但三個區(qū)域的技術(shù)轉(zhuǎn)化效率均值都大于0.85，效率值接近于1，處于邊緣DEA有效。表明該階段各區(qū)域的科技成果轉(zhuǎn)化能力較強，只需在技術(shù)轉(zhuǎn)化活動中稍加優(yōu)化資源的配置，投入的人員、資金和技術(shù)就能有效轉(zhuǎn)化為新開工項目和實用新型專利，實現(xiàn)產(chǎn)出最大化。

表5 2008—2019年各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化效率

結(jié)合圖4發(fā)現(xiàn)，總體而言三個區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)化效率值波動不明顯，除2010—2011年珠三角區(qū)域出現(xiàn)拐點外，其他區(qū)域的技術(shù)轉(zhuǎn)化效率值均較高，珠三角區(qū)域的技術(shù)轉(zhuǎn)化效率值甚至達到1，實現(xiàn)DEA有效。可能原因是：2008年全球性金融危機對各行業(yè)影響較大，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)也不例外，而本文考慮到技術(shù)創(chuàng)新活動存在一定的滯后期，因而出現(xiàn)2009—2010年效率值才下降的情況。而長三角區(qū)域的技術(shù)轉(zhuǎn)化效率值波動不明顯，表明該區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)活力較強，可以靈活應對外界經(jīng)濟環(huán)境的變化及其風險。

圖4 2008-2019年各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化效率趨勢

3.價值創(chuàng)造階段效率分析

京津冀、長三角和珠三角三個區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)價值創(chuàng)造效率計算結(jié)果見表6所列。

表6 2009—2020年各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)價值創(chuàng)造效率

由表6可知，在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)價值創(chuàng)造階段，2009—2020年三個區(qū)域的效率值分別為0.794、0.608和0.926。其中長三角區(qū)域的價值創(chuàng)造效率值在三個區(qū)域中最低，表明長三角區(qū)域開發(fā)的新產(chǎn)品、新工藝未能有效實現(xiàn)商業(yè)化。而珠三角區(qū)域自2012—2013年開始價值創(chuàng)造效率值均為1，表明該區(qū)域研究開發(fā)的新技術(shù)、新產(chǎn)品以及新工藝質(zhì)量較高，能夠較好地轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益。結(jié)合圖5發(fā)現(xiàn)，三個區(qū)域價值創(chuàng)造效率整體呈現(xiàn)上升的趨勢，表明其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟轉(zhuǎn)化能力不斷提升。

圖5 2009-2020年各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)價值創(chuàng)造效率趨勢

四、研究結(jié)論與對策建議

（一）研究結(jié)論

本文以長三角高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，將科技創(chuàng)新過程分為技術(shù)研發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)化和價值創(chuàng)造三個階段，基于共享投入構(gòu)建了三階段網(wǎng)絡DEA模型，評價2007—2020年長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率，并與京津冀、珠三角兩大典型科創(chuàng)區(qū)域?qū)Ρ龋瑴y量長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新水平并挖掘影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的主要因素，進而針對性地提出對策和建議。本文得到的研究結(jié)論如下：

（1）2007—2020年長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體及各子階段科技創(chuàng)新效率都有不同程度的提高，呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢，但不論是科技創(chuàng)新的整體過程還是各子階段，效率值都有較大提升空間。尤其是技術(shù)研發(fā)和價值創(chuàng)造階段效率偏低，表明長三角區(qū)域充分利用研發(fā)資源以及實現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)品商業(yè)化的能力仍有欠缺，未來應當在注重經(jīng)濟收益的同時加強長期的技術(shù)積累。

（2）長三角區(qū)域三省一市間科技創(chuàng)新各階段效率存在較大差異，如安徽的技術(shù)研發(fā)效率明顯高于其他省市；上海的技術(shù)轉(zhuǎn)化效率遠低于其他三省，而價值創(chuàng)造效率則明顯高于其他三省。表明長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展不平衡，省際間的資源配置和協(xié)同創(chuàng)新水平有待進一步加強。

（3）將長三角區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率值與京津冀、珠三角對比發(fā)現(xiàn)，長三角區(qū)域技術(shù)研發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)化和價值創(chuàng)造三個階段的效率值偏低。表明長三角區(qū)域科技創(chuàng)新效率有較大上升空間，未來長三角應借鑒京津冀、珠三角等區(qū)域的成功經(jīng)驗，繼續(xù)優(yōu)化創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出配比，并努力依托其政策扶持、區(qū)位優(yōu)勢及區(qū)域特點進一步提升區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新能力。

（二）對策建議

（1）優(yōu)化創(chuàng)新資源投入結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)資源高效配置。一是因科技創(chuàng)新資源投入不足而導致科技創(chuàng)新效率低下的區(qū)域及省市（例如處于技術(shù)研發(fā)階段的浙江、處于技術(shù)轉(zhuǎn)化階段的江蘇和浙江、處于價值創(chuàng)造階段的江蘇等），應當積極與具有較高創(chuàng)新能力的省市開展合作，同時積極引進高端人才，加大創(chuàng)新資金的投入和政府的政策扶持力度，確保科技創(chuàng)新資源的充足與穩(wěn)定，努力提升科技創(chuàng)新水平；二是創(chuàng)新資源投入已達到一定強度，但科技創(chuàng)新效率仍不高的區(qū)域及省市（如處于技術(shù)研發(fā)階段的上海和江蘇、處于技術(shù)轉(zhuǎn)化階段的上海、處于價值創(chuàng)造階段的浙江和安徽等），應當完善高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基礎設施建設，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)，注重科技成果的轉(zhuǎn)化，做好科技與經(jīng)濟的高質(zhì)量銜接；三是目前科技創(chuàng)新效率較高的區(qū)域及省市（例如處于技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化階段的安徽、處于價值創(chuàng)造階段的上海等），應當繼續(xù)保持自身的科技創(chuàng)新活力，依托自身的區(qū)位優(yōu)勢和科技創(chuàng)新能力，繼續(xù)實現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。不同區(qū)域及省市只有結(jié)合自身實際情況針對性地制定提升策略，才能實現(xiàn)其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

（2）推進長三角區(qū)域協(xié)同，打造科技創(chuàng)新高地。目前，長三角區(qū)域三省一市間科技創(chuàng)新效率存在資源投入力度不統(tǒng)一、科技創(chuàng)新發(fā)展不平衡現(xiàn)象，雖然長三角區(qū)域提出并實行一體化發(fā)展戰(zhàn)略，但區(qū)域內(nèi)各省市間合作質(zhì)量有較大提升空間。長三角區(qū)域需要繼續(xù)加強區(qū)域內(nèi)各省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新資源的整合，鼓勵各省市加強人才、機制、技術(shù)、管理等方面的交流，完善長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新一體化發(fā)展平臺，以期有效推動各省市的優(yōu)勢互補與分工協(xié)作，打破行政區(qū)劃帶來的體制約束，促進整個區(qū)域科技創(chuàng)新的協(xié)調(diào)發(fā)展，進而全面提升長三角區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新協(xié)同水平。

（3）加強與其他區(qū)域的合作，提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技協(xié)同創(chuàng)新能力。相比京津冀、珠三角區(qū)域，長三角的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新整體效率不高，未來長三角區(qū)域應積極向京津冀和珠三角區(qū)域?qū)W習，通過優(yōu)化創(chuàng)新資源配置、完善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)體系，盡力縮小其科技創(chuàng)新效率差距。另外，長三角需加強與其他創(chuàng)新區(qū)域的互動與合作，與其他區(qū)域共同搭建跨區(qū)域的科技創(chuàng)新平臺，以實現(xiàn)科技創(chuàng)新資源在各區(qū)域間的合理流動和最優(yōu)配置，進而構(gòu)建全國范圍的區(qū)域科技創(chuàng)新走廊，形成區(qū)域空間關聯(lián)新格局［29］，努力實現(xiàn)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)“技術(shù)研發(fā)→技術(shù)轉(zhuǎn)化→價值創(chuàng)造”全過程的高質(zhì)量發(fā)展。