李 剛，余郁波

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的飛速發(fā)展，創(chuàng)新作為未來知識(shí)經(jīng)濟(jì)的核心，能夠加快轉(zhuǎn)變以往依靠傳統(tǒng)要素投入的粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，城市創(chuàng)新能力是推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。城市?chuàng)新能力依賴于創(chuàng)新資源的投入與產(chǎn)出，而城市創(chuàng)新效率不僅能體現(xiàn)創(chuàng)新系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量，也能夠綜合反映創(chuàng)新資源投入與產(chǎn)出的情況，是提升城市創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素。長三角城市群內(nèi)各地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新資源稟賦都有著不同程度的差異，研究創(chuàng)新效率在空間上的演化特征能夠進(jìn)一步推動(dòng)城市創(chuàng)新發(fā)展。

城市創(chuàng)新效率的研究能夠破解各地區(qū)的創(chuàng)新困境，明確區(qū)域創(chuàng)新增長極，加強(qiáng)地區(qū)間協(xié)同創(chuàng)新能力。[1]創(chuàng)新是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素，[2]以往研究城市創(chuàng)新效率主要從技術(shù)創(chuàng)新效率入手，[3]前期通過測(cè)算技術(shù)創(chuàng)新效率，從側(cè)面反映城市創(chuàng)新效率水平。[4]衡量技術(shù)創(chuàng)新效率是看一個(gè)經(jīng)濟(jì)單位能從某組給定的投入中產(chǎn)生多大可能的產(chǎn)出，[5]那么，區(qū)域創(chuàng)新效率的衡量標(biāo)準(zhǔn)則是看區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新投入能夠產(chǎn)生多大可能的創(chuàng)新產(chǎn)出，如果一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新投入能夠產(chǎn)生較大可能的創(chuàng)新產(chǎn)出，則這個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新效率較高。近年來，對(duì)于城市創(chuàng)新效率的研究主要圍繞其提升策略、[6]驅(qū)動(dòng)因素、[7]時(shí)空差異[8]以及測(cè)算方法[9，10]等主題進(jìn)行探索。其中，城市創(chuàng)新效率的測(cè)算與驅(qū)動(dòng)因素為當(dāng)前的研究重點(diǎn)。

對(duì)于城市創(chuàng)新效率的測(cè)算，初期的研究將創(chuàng)新看成一個(gè)系統(tǒng)，運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型[11]與Malmquist指數(shù)來進(jìn)行測(cè)算，[12]這兩種測(cè)算方法存在一定的缺陷，即不能詳細(xì)地分析創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部效率情況?；诖?，后續(xù)研究將創(chuàng)新活動(dòng)分為兩個(gè)獨(dú)立的子階段，[13]運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)DEA模型來進(jìn)行測(cè)算，[14]實(shí)際上兩個(gè)子階段并非絕對(duì)獨(dú)立的關(guān)系。[15]對(duì)于城市創(chuàng)新效率驅(qū)動(dòng)因素的研究也十分豐富：一方面，詳細(xì)分析了影響城市創(chuàng)新效率水平的社會(huì)發(fā)展因素，將城市規(guī)模分布[16]、社會(huì)環(huán)境效益[17]以及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)[18]與城市創(chuàng)新效率結(jié)合研究，同時(shí)有學(xué)者認(rèn)為區(qū)域決策能力、資金投入、內(nèi)部市場(chǎng)動(dòng)態(tài)以及政策環(huán)境是提升創(chuàng)新效率水平的重要支撐[19]；另一方面，創(chuàng)新效率會(huì)受到城市自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[20]與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[21]的影響，其通過城市間的交流會(huì)與鄰近城市產(chǎn)生“涓滴效應(yīng)”“虹吸效應(yīng)”與“示范效應(yīng)”，[22]從而影響鄰近城市的創(chuàng)新效率；再者，創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置能夠直接體現(xiàn)出城市創(chuàng)新效率水平，[23]因?yàn)閰^(qū)域內(nèi)創(chuàng)新資源投入與產(chǎn)出不平衡會(huì)導(dǎo)致部分創(chuàng)新資源的無效配置，[24]使得區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新效率低下。此外，為了把握區(qū)域自主創(chuàng)新效率的總體情況及發(fā)展趨勢(shì)，需要對(duì)城市自主創(chuàng)新效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。有學(xué)者利用理想解法發(fā)現(xiàn)不同年份不同地區(qū)的自主創(chuàng)新效率排名有較大差異，[25]即自主創(chuàng)新效率具有明顯的地域特征，后續(xù)研究發(fā)現(xiàn)城市跨界創(chuàng)新聯(lián)系強(qiáng)度也具有明顯的地區(qū)分化特征，[26]而創(chuàng)新聯(lián)系強(qiáng)度與模式的不同能夠使自主創(chuàng)新效率具有明顯的地域差異特征[27]。

綜上所述，目前對(duì)城市創(chuàng)新效率已經(jīng)進(jìn)行了多方位、分層次的研究，但仍然存在一些不足，已有研究大多采用Malmquist-DEA方法與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)DEA方法來測(cè)算城市群的創(chuàng)新效率水平，其暗含了規(guī)模報(bào)酬可變的假設(shè)，且沒有考慮創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部各子階段的關(guān)聯(lián)性；此外，現(xiàn)有研究多針對(duì)創(chuàng)新效率的測(cè)算結(jié)果研究其影響及驅(qū)動(dòng)因素，較少關(guān)注創(chuàng)新效率的空間異質(zhì)特征。鑒于此，文章以長三角城市群41個(gè)城市為研究對(duì)象，運(yùn)用兩階段串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA方法測(cè)算2010-2018年綜合創(chuàng)新效率與兩階段創(chuàng)新效率，且運(yùn)用ESDA空間分析方法測(cè)度城市創(chuàng)新效率在空間上的分布特征、差異程度及顯著性水平，以期為跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展提供有益參考。

二、研究對(duì)象、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究對(duì)象

長江三角洲城市群包括安徽省、江蘇省、浙江省以及上海市三省一市，以其41個(gè)城市為研究對(duì)象(1)合肥、蕪湖、蚌埠、淮南、馬鞍山、淮北、銅陵、安慶、黃山、滁州、阜陽、宿州、六安、亳州、池州、宣城、南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷、杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興、金華、衢州、舟山、臺(tái)州、麗水、上海。。長三角區(qū)域一體化已上升為國家戰(zhàn)略，創(chuàng)新是推動(dòng)一體化發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，各城市間創(chuàng)新要素的自由流動(dòng)能夠有效促進(jìn)區(qū)域一體化的高質(zhì)量發(fā)展。研究長三角城市群內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新效率情況及其空間異質(zhì)特征能夠優(yōu)化創(chuàng)新資源在空間上的合理配置，同時(shí)加強(qiáng)不同城市間的創(chuàng)新交流，有利于長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展規(guī)劃的實(shí)施。

(二)研究方法

1．兩階段串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA方法

傳統(tǒng)的DEA方法不能體現(xiàn)出系統(tǒng)內(nèi)部的運(yùn)行規(guī)律與影響機(jī)理，因此在1996-2000年間Fare等人提出并創(chuàng)建了網(wǎng)絡(luò)DEA理論體系[28]，對(duì)傳統(tǒng)的DEA方法進(jìn)行了改進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)DEA方法能具體測(cè)算系統(tǒng)內(nèi)部每個(gè)子階段的決策單元效率，但大多研究是以規(guī)模報(bào)酬可變?yōu)榛A(chǔ)，由于兩個(gè)子階段間也會(huì)存在關(guān)聯(lián)性，為了研究城市創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部的效率分布情況，假設(shè)規(guī)模報(bào)酬是不變的，采用改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)DEA方法[29]，即以兩階段串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA方法來測(cè)算綜合創(chuàng)新效率、創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率、創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率。

第一個(gè)子階段的投入為Xi=(xi1,xi2,…,xim)T,產(chǎn)出為Zi=(zi1,zi2,……,zik)T；第二個(gè)子階段的投入為第一個(gè)子階段的產(chǎn)出Zi,產(chǎn)出為Yi=(yi1,yi2,……,yis)T。

若忽略決策單元內(nèi)部結(jié)構(gòu)，將決策單元看成一個(gè)整體，根據(jù)經(jīng)典的BCC模型計(jì)算出整體的純技術(shù)效率與各子階段的純技術(shù)效率：

(1)

(2)

(3)

考慮到?jīng)Q策單元內(nèi)部子階段之間相關(guān)關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)效率測(cè)算模型須滿足以下條件：每個(gè)子階段都必須滿足累計(jì)產(chǎn)出不超過累計(jì)投入的前沿條件；系統(tǒng)中的要素權(quán)重始終是相同的,即δ′=δ″，即根據(jù)經(jīng)典BCC模型，基于所需滿足的條件，構(gòu)建串聯(lián)鏈?zhǔn)侥Ｐ蜑椋?/p>

(4)

(5)

(6)

(7)

2.空間探索性分析

空間探索性分析方法(ESDA)是用空間權(quán)重矩陣數(shù)據(jù)來解釋空間關(guān)聯(lián)性以及分布規(guī)律，通過數(shù)據(jù)的空間依賴性與空間異質(zhì)性來探索某個(gè)事物的空間特征。[30]空間探索性分析一般包括全局空間自相關(guān)性分析法與局部空間自相關(guān)性分析法。

(1)全局空間自相關(guān)分析，主要是衡量城市創(chuàng)新效率的空間分布特征，運(yùn)用Moran’s I指數(shù)全局空間自相關(guān)公式：

(8)

(2)局部空間自相關(guān)分析，主要是探索系統(tǒng)內(nèi)部子單元的創(chuàng)新效率分布特征，衡量某一區(qū)域與其他區(qū)域的空間差異程度與異質(zhì)性特征，引入Getis-Ord Gi*指數(shù)統(tǒng)計(jì)量，并結(jié)合LISA集聚圖分析城市間創(chuàng)新效率分布的空間自相關(guān)程度，公式如下：

(9)

Gi*<0，并且其值顯著，則局部空間呈現(xiàn)低值集聚現(xiàn)象；Gi*>0，并且其值顯著，則局部空間呈現(xiàn)高值集聚現(xiàn)象；Gi*=0，則創(chuàng)新效率值呈現(xiàn)局部空間隨機(jī)分布現(xiàn)象。

(三)指標(biāo)體系的構(gòu)建

為了更深入地探討長三角城市群創(chuàng)新效率情況，需要研究創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部的投入與產(chǎn)出情況，將一個(gè)完整的創(chuàng)新系統(tǒng)有效地劃分為不同的子系統(tǒng)。借鑒不同學(xué)者對(duì)于城市創(chuàng)新系統(tǒng)劃分的不同見解，[31,32]本研究將長三角城市群創(chuàng)新活動(dòng)劃分為創(chuàng)新成果產(chǎn)出與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，即將創(chuàng)新系統(tǒng)分為創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段。

在創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段，由于內(nèi)生增長理論認(rèn)為R&D活動(dòng)成果能夠抽象概括為創(chuàng)新能力，[33]因此在科技投入指標(biāo)構(gòu)建中選擇R&D經(jīng)費(fèi)支出與R&D人員全時(shí)當(dāng)量作為其評(píng)價(jià)體系；創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段的產(chǎn)出主要是知識(shí)與技術(shù)的產(chǎn)出，[34]而專利情況能夠直觀反映知識(shí)創(chuàng)新能力，技術(shù)市場(chǎng)情況能夠反映產(chǎn)學(xué)研情況，因此這一階段的中間產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)建中選擇專利授權(quán)量與技術(shù)市場(chǎng)合同成交額作為其評(píng)價(jià)體系。

在創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段，其資源投入是創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段的產(chǎn)出成果；創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段的產(chǎn)出則為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，創(chuàng)新可以促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)效率的提高，[35]因此用人均GDP來評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)成果，同時(shí)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化的成果能夠帶動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，[36]優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，因此用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值來評(píng)價(jià)技術(shù)成果(見表1)。

表1 長三角城市群創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(四)數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011-2019)、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011-2019)、《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011-2019)、相關(guān)城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

三、長三角城市群創(chuàng)新效率測(cè)算

(一)城市綜合創(chuàng)新效率測(cè)算

選取創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段的投入指標(biāo)體系與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段的產(chǎn)出指標(biāo)體系，分別運(yùn)用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)DEA模型與兩階段串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型測(cè)算長三角城市群內(nèi)各地區(qū)歷年綜合創(chuàng)新效率得分，并根據(jù)歷年創(chuàng)新效率得分均值進(jìn)行排名，結(jié)果見表2。

表2 長三角城市群綜合創(chuàng)新效率測(cè)算結(jié)果

1.傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)DEA模型與串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型結(jié)果對(duì)比分析

在不考慮兩個(gè)子階段間的關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)，運(yùn)用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)DEA模型測(cè)算長三角城市群綜合創(chuàng)新效率的結(jié)果見表2中4-5列，從綜合創(chuàng)新效率的測(cè)算結(jié)果來看，長三角城市群41個(gè)城市中有9個(gè)城市的創(chuàng)新效率為1，分別為上海、南京、徐州、常州、南通、杭州、寧波、合肥、馬鞍山，顯然此評(píng)價(jià)結(jié)果意義不大，這些城市自2010年以來，綜合創(chuàng)新效率都為1，不利于這些城市綜合創(chuàng)新效率的時(shí)序分析，使得研究分析受到較大的限制。對(duì)比表2中2-3列與4-5列，雖然兩種方法測(cè)算結(jié)果的規(guī)律相似，但傳統(tǒng)方法的測(cè)算結(jié)果普遍比串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA測(cè)算結(jié)果更高，這是因?yàn)榇?lián)鏈?zhǔn)紻EA模型測(cè)算的是純技術(shù)效率與規(guī)模效率的綜合結(jié)果，而傳統(tǒng)的方法忽略了規(guī)模效率，會(huì)使得測(cè)算結(jié)果偏高，即串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA方法的測(cè)算結(jié)果將會(huì)更加準(zhǔn)確。因此，需要運(yùn)用串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型進(jìn)行綜合創(chuàng)新效率測(cè)算。

2.串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型測(cè)算結(jié)果分析

從表2中2-3列可以看出，總體上長三角城市群內(nèi)鄰近城市的創(chuàng)新效率得分基本遵循著相同的走向，但各城市間的綜合效率得分具有顯著差異，兩極的綜合創(chuàng)新效率得分差距明顯，中間城市的得分差距較小。長三角城市群各地區(qū)在地域上都十分鄰近，以上海為中心，大量中等城市作為其經(jīng)濟(jì)發(fā)展支撐，三省一市的營商環(huán)境與文化背景極其相似，其協(xié)同創(chuàng)新能力較強(qiáng)，而某些城市受到以往的經(jīng)濟(jì)政策與管理體制的影響，一直難以突破經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸階段。具體而言，常州、上海、南京、紹興、無錫分別是長三角城市群綜合創(chuàng)新效率得分排名前五的城市，這些城市的綜合創(chuàng)新效率得分均大于0.5，其中常州自2010年以來綜合創(chuàng)新效率得分一直為1，綜合創(chuàng)新效率較高，而宿州、鹽城、臺(tái)州、舟山、衢州的綜合創(chuàng)新效率得分僅接近0.15，綜合創(chuàng)新效率較低，需重置創(chuàng)新資源分布，其他城市的綜合創(chuàng)新效率處于中間水平。綜合效率得分靠前的都是經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)良好、創(chuàng)新資源豐富的城市，這些城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與政策環(huán)境相較于其他中小城市會(huì)更加完善，能夠使得創(chuàng)新投入得到較大可能的創(chuàng)新產(chǎn)出；綜合創(chuàng)新效率得分排名靠后的城市在科技創(chuàng)新投入上存在冗余，在科技產(chǎn)出上存在不足。上海市與江蘇省大部分城市的綜合創(chuàng)新效率得分基本優(yōu)于浙江省與安徽省大部分城市的綜合創(chuàng)新效率得分，這得益于其產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略與科技創(chuàng)新投入。

針對(duì)長三角城市群綜合創(chuàng)新效率隨時(shí)間演變的情況，取各個(gè)城市的平均值，得到長三角城市群綜合創(chuàng)新效率平均得分，為了更直觀地觀察其整體的發(fā)展趨勢(shì)，繪制2010-2018年長三角城市群整體綜合創(chuàng)新平均效率的變化趨勢(shì)，結(jié)果見圖1。

圖1 2010-2018年長三角城市群綜合創(chuàng)新平均效率變化趨勢(shì)

從總體上看，長三角城市群創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，2010-2012年綜合創(chuàng)新效率呈下降趨勢(shì)，2011年下降明顯，但2013年又開始呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢(shì)，在2016年達(dá)到較高值后，又開始回落，2017年有所回升。具體而言，2011年某些小城市的綜合創(chuàng)新效率停滯不前，如宿州、金華、滁州、臺(tái)州以及蚌埠等，盡管上海、南京、常州等大中城市的綜合創(chuàng)新效率足夠高，也會(huì)被具有“創(chuàng)新惰性”的城市給中和，不足以帶動(dòng)整個(gè)城市群的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)高效發(fā)展，只有各地區(qū)的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展，才能遵循城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)律，使得創(chuàng)新資源合理配置。2013年開始呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的原因是國家政策以及經(jīng)濟(jì)大環(huán)境對(duì)于城市創(chuàng)新發(fā)展的利好作用。2016年達(dá)到高值，此時(shí)長三角城市群內(nèi)創(chuàng)新活動(dòng)頻繁，但創(chuàng)新資源的短缺與基礎(chǔ)設(shè)施的滯后會(huì)阻礙創(chuàng)新效率的提升。由于城市的發(fā)展是以解決城市問題為導(dǎo)向的，所以2017年又開始穩(wěn)步上升。

(二)城市兩階段創(chuàng)新效率測(cè)算

1.創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段效率測(cè)算

為了分析創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部的創(chuàng)新效率情況，將一個(gè)完整的創(chuàng)新系統(tǒng)分為創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段，測(cè)算出創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率得分，結(jié)果見表3。

從表3中可以看出，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)DEA模型測(cè)算出來的結(jié)果較串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA的結(jié)果偏高，且多數(shù)城市的測(cè)算結(jié)果與綜合創(chuàng)新效率結(jié)果相同，體現(xiàn)不出其變化規(guī)律，這再一次驗(yàn)證了串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型的測(cè)算結(jié)果更準(zhǔn)確。由表3中2-3列可知，長三角城市群大部分地區(qū)的創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率與綜合創(chuàng)新效率基本保持一致。其中，排名前五的城市有常州、上海、南通、南京、蘇州，其中南通與蘇州的排名與綜合創(chuàng)新效率排名相比有所提升，說明南通與蘇州的創(chuàng)新成果產(chǎn)出高效，創(chuàng)新活動(dòng)效率更優(yōu)，在這一階段的創(chuàng)新產(chǎn)出貢獻(xiàn)更大；排名靠后的城市有舟山、金華、蚌埠、鎮(zhèn)江、滁州，這些城市在綜合創(chuàng)新效率排名中同樣靠后，即它們?cè)谶M(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)創(chuàng)新成果產(chǎn)出低效，這也是其綜合創(chuàng)新效率較低的原因之一。此外，安徽省各中小城市的排名情況與綜合創(chuàng)新效率排名有明顯差距，此階段安徽省部分城市得分較低，創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率低下，如蚌埠、滁州、亳州、六安等，表明安徽省在既定創(chuàng)新資源投入下資源管理能力較低，應(yīng)該引進(jìn)新技術(shù)優(yōu)化資源配置，從而提升創(chuàng)新資源的利用效率，更大程度地發(fā)揮出已有資源的價(jià)值，應(yīng)進(jìn)一步增加創(chuàng)新資源投入，提升城市的科技水平，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。數(shù)據(jù)還表明鹽城與臺(tái)州在此階段的得分排名為13名與18名，而其綜合創(chuàng)新效率得分排名分別為40名與39名，這說明創(chuàng)新成果產(chǎn)出高效，綜合創(chuàng)新效率不一定高效，需要進(jìn)一步考察創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)成果的效率情況。

表3 長三角城市群創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率測(cè)算結(jié)果

2.創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段效率測(cè)算

將創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段的中間產(chǎn)出作為創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段的初始資源投入，此階段主要是考察創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)成果的效率，得到創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率的得分情況，結(jié)果見表4。

從表4中可以看出，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段的效率仍然是串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型的測(cè)算結(jié)果更優(yōu)，因此仍采用串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型進(jìn)行結(jié)果分析。由表4中2-3列可知，長三角城市群創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率普遍較高。其中，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率得分排名前五的城市有常州、上海、連云港、南通、徐州，這些城市具有經(jīng)濟(jì)高度開放的特征，常州與上海的綜合創(chuàng)新效率與兩階段創(chuàng)新效率的排名不變；創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率得分排名靠后的城市有安慶、蕪湖、鹽城、黃山、蚌埠，其中四個(gè)城市屬于安徽省，說明安徽省的創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率較低。此外，江蘇省整體具有較高的創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率，但南京和無錫在此階段的得分排名與創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段排名相比有所下降。數(shù)據(jù)同時(shí)表明，連云港在創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段的平均轉(zhuǎn)化效率為0.674，排第3名，而其創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率得分排第22名，綜合創(chuàng)新效率得分排第19名，能夠?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新成果產(chǎn)出的高效轉(zhuǎn)化，但創(chuàng)新系統(tǒng)具有完整性，某個(gè)分階段的高效運(yùn)轉(zhuǎn)并不足以帶動(dòng)整個(gè)創(chuàng)新系統(tǒng)的高效運(yùn)行，所以只有兩個(gè)分階段均衡高效發(fā)展才足以使得整個(gè)系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

表4 長三角城市群創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率測(cè)算結(jié)果

(三)城市創(chuàng)新效率分布特征

將長三角城市群各地區(qū)串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型測(cè)算的綜合創(chuàng)新效率平均值、創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率平均值以及創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率平均值整合分析，考察城市群整體的效率情況是否穩(wěn)定，結(jié)果如圖2所示。

圖2 長三角城市群創(chuàng)新效率情況

長三角城市群兩階段效率具有明顯的差異特征。從總體上來看，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率總體高于創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率與綜合創(chuàng)新效率，表明長三角城市群的創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化是其在進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)的優(yōu)勢(shì)功能。具體而言，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率普遍優(yōu)于創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率，即長三角城市群內(nèi)創(chuàng)新成果能夠高效地轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)成果，而創(chuàng)新成果的產(chǎn)出較低效，表明長三角城市群善于將已有的創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率最大化。自改革開放以來，長三角城市群經(jīng)濟(jì)區(qū)利用其自身積累的開放程度高、輻射作用大以及經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，創(chuàng)新成果被研發(fā)出來之后能夠依靠外貿(mào)的形式轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)成果。

長三角城市群綜合創(chuàng)新效率由兩階段創(chuàng)新效率共同決定。從總體上來看，長三角城市群內(nèi)多數(shù)城市的創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率低于綜合創(chuàng)新效率，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率遠(yuǎn)高于綜合創(chuàng)新效率，而其綜合創(chuàng)新效率都處于較低的水平。具體而言，常州、上海以及南京等城市的創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率都處于較高的水平，其綜合創(chuàng)新效率也較高，而連云港、鹽城以及臺(tái)州兩階段效率發(fā)展不均衡，綜合創(chuàng)新效率較低。因此，在接下來的城市創(chuàng)新建設(shè)中，長三角城市群不僅需要重視已研發(fā)出來的創(chuàng)新成果經(jīng)濟(jì)效益最大化問題，也需要關(guān)注創(chuàng)新投入資源的產(chǎn)出最大化問題，這樣才能使得整個(gè)創(chuàng)新系統(tǒng)高效運(yùn)行。

根據(jù)以上測(cè)算結(jié)果計(jì)算長三角城市群兩階段創(chuàng)新效率平均值分別為0.263和0.491，并以此為界限將長三角城市群41個(gè)地級(jí)市分為四類，其二維分布如圖3所示。

圖3 長三角城市群階段效率二維矩陣分布

第一象限為上海、南京、常州、蘇州、南通、杭州、溫州、宣城，這8個(gè)城市為高產(chǎn)出高轉(zhuǎn)化型，兩階段創(chuàng)新效率都較高，綜合創(chuàng)新效率也位于長三角城市群前列，說明城市創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部?jī)呻A段均衡高效發(fā)展；第二象限為徐州、連云港、淮安、揚(yáng)州、嘉興、湖州、麗水、銅陵、阜陽、宿州、池州，這11個(gè)城市為低產(chǎn)出高轉(zhuǎn)化型，雖然創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率相對(duì)于創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率較高，但創(chuàng)新產(chǎn)出效率相對(duì)于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化效率不高，接下來的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)著重于提高技術(shù)研發(fā)能力；第三象限為鹽城、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷、金華、衢州、舟山、臺(tái)州、蕪湖、蚌埠、淮南、馬鞍山、淮北、安慶、黃山、滁州、六安、亳州，這18個(gè)城市為低產(chǎn)出低轉(zhuǎn)化型，創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段的效率值均處于較低水平，綜合創(chuàng)新屬于效率較低的城市，需要從源頭開始提高技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)也應(yīng)該注重知識(shí)轉(zhuǎn)化效率、技術(shù)轉(zhuǎn)化效率以及兩階段創(chuàng)新效率的提高；第四象限為無錫、寧波、紹興和合肥，這4個(gè)城市為高產(chǎn)出低轉(zhuǎn)化型，創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率明顯強(qiáng)于創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化能力弱是導(dǎo)致綜合創(chuàng)新效率較低的主要原因。

四、長三角城市群創(chuàng)新效率的空間異質(zhì)性分析

(一)全局空間自相關(guān)分析

以2010—2018年長三角城市群41個(gè)地級(jí)市的綜合創(chuàng)新效率為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，借助ArcGIS10.2軟件，對(duì)各地區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，從整體上反映長三角城市群綜合創(chuàng)新效率的空間特征，測(cè)算各年度的Moran’s I指數(shù)值，并研究長三角城市群創(chuàng)新效率Moran’s I指數(shù)隨時(shí)間演變的趨勢(shì)，結(jié)果見圖4。

圖4 2010-2018年長三角城市群創(chuàng)新效率Moran’s I演變趨勢(shì)

整體而言，2010—2018年的Moran’s I指數(shù)值都顯著為正，說明長三角城市群綜合創(chuàng)新效率為全局空間正相關(guān)，具有較明顯的空間集聚特征，即綜合創(chuàng)新效率較高的城市會(huì)與其同等效率水平的城市集聚在一起，綜合創(chuàng)新效率較低的城市也會(huì)產(chǎn)生集聚。具體而言，2011—2017年Moran’s I指數(shù)值不斷遞增，這一時(shí)期綜合創(chuàng)新效率集聚的態(tài)勢(shì)持續(xù)加強(qiáng)，各城市間的聯(lián)系比較緊密，創(chuàng)新合作較多；2010—2011年與2017—2018年的Moran’s I指數(shù)值有遞減的趨勢(shì)，說明在這些時(shí)期綜合創(chuàng)新效率集聚趨勢(shì)逐漸弱化，各城市間的創(chuàng)新聯(lián)系較少，創(chuàng)新溢出效應(yīng)減弱。其中，2014—2017年的增長趨勢(shì)尤為明顯，為之后的趨勢(shì)走向奠定了良好的基礎(chǔ)。這一趨勢(shì)圖同時(shí)表明，長三角城市群整體創(chuàng)新效率有較強(qiáng)的空間依賴程度，各城市受周圍鄰近城市的影響較大。

(二)局部空間聚類分析

以上運(yùn)用全局空間自相關(guān)探索了長三角城市群整體的創(chuàng)新效率集聚水平，為了深入研究各城市創(chuàng)新效率在空間上的分布特征，需要運(yùn)用局部空間聚類分析探索長三角城市群內(nèi)城市與城市之間的聚集情況，以2011年、2014年與2018年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，做出各城市創(chuàng)新效率LISA集聚圖，如圖5所示。

注：底圖來源于國家自然資源部

LISA集聚圖將創(chuàng)新效率水平分為四個(gè)區(qū)域：H-H集聚區(qū)，即創(chuàng)新效率水平較高的城市被周邊創(chuàng)新效率水平較高的城市所包圍；H-L集聚區(qū)，即創(chuàng)新效率水平較高的城市被周邊創(chuàng)新效率水平較低的城市所包圍；L-H集聚區(qū)，即創(chuàng)新效率水平較低的城市被周邊創(chuàng)新效率水平較高的城市所包圍；L-L集聚區(qū)，即創(chuàng)新效率水平較低的城市被周邊創(chuàng)新效率水平較低的城市所包圍。

由圖5可以看出，H-H集聚區(qū)是以上海為中心、江蘇省為基線的擴(kuò)展模式，上海作為國家的中心城市，是中國重要的交通、工業(yè)、科技、經(jīng)濟(jì)、會(huì)展、金融以及航運(yùn)中心，是世界上面積與規(guī)模最大的都會(huì)區(qū)之一，城市發(fā)展過程中具有更多的自主權(quán)，擁有更多的科技資源，具有強(qiáng)大的凝聚力與輻射效應(yīng)，能夠帶動(dòng)周邊城市的創(chuàng)新發(fā)展?？傮w上來說，H-H集聚區(qū)主要由長三角城市群東部地區(qū)組成，其擁有上海都市圈與南京都市圈，以上海為中心城市，推進(jìn)南京、蘇州、無錫、常州等城市同城化發(fā)展，具有強(qiáng)大的輻射效應(yīng)。長三角城市群東部地區(qū)水陸交通便利，工業(yè)基礎(chǔ)雄厚，商品經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，外貿(mào)出口頻繁，對(duì)于國際資本與民間資本的積累帶來較大的便利性，使得城市規(guī)模擴(kuò)大，將在改革創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)方面引領(lǐng)長三角城市群經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。具體而言，2011年H-H集聚區(qū)為上海市與南通市，2014年H-H集聚區(qū)包括上海市、無錫市和南京市，雖然H-H集聚區(qū)出現(xiàn)了轉(zhuǎn)移，但新增了無錫市和南京市，表明其還是呈現(xiàn)擴(kuò)散模式，2018年H-H集聚區(qū)包括上海市、蘇州市、無錫市、常州市、南京市和南通市，新增了蘇州市與常州市，說明長三角城市群還是較為依賴知識(shí)溢出效應(yīng)與地理鄰近效應(yīng)來提升創(chuàng)新效率。此外，2018年嘉興市轉(zhuǎn)移成了L-H集聚區(qū)，說明嘉興市在2014年到2018年期間創(chuàng)新效率提升較慢。

(三)局部空間熱點(diǎn)分析

以上分析了長三角城市群創(chuàng)新效率的集聚模式與集聚程度，接著研究熱點(diǎn)分布情況。以2011年、2014年與2018年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，首先運(yùn)用ArcGIS10.2軟件測(cè)度長三角城市群創(chuàng)新效率的Getis-Ord Gi*指數(shù)，其次按照Getis-Ord Gi*指數(shù)值將空間分布區(qū)域分為熱點(diǎn)區(qū)、次熱點(diǎn)區(qū)、冷點(diǎn)區(qū)以及隨機(jī)分布區(qū)，結(jié)果見圖6。

注：底圖來源于國家自然資源部

由圖6可知，熱點(diǎn)區(qū)與次熱點(diǎn)區(qū)以蘇州市為中心向周邊擴(kuò)散，基本集中在長三角城市群東部與中部地區(qū)，大體為江蘇省與浙江省的部分大中型城市，這些城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)于其他城市有其自身優(yōu)勢(shì)，充足的創(chuàng)新資源與合理的配置方式使得城市創(chuàng)新高效發(fā)展，同時(shí)區(qū)域輻射效應(yīng)強(qiáng)大，有利于帶動(dòng)周邊城市創(chuàng)新活動(dòng)的高效開展。冷點(diǎn)區(qū)基本集中在長三角城市群的北部地區(qū)，大體為安徽省的部分小型城市，這些地區(qū)交通受阻，城市隔離效應(yīng)嚴(yán)重，容易產(chǎn)生一系列的經(jīng)濟(jì)負(fù)效應(yīng)，使得創(chuàng)新效率較低?？傮w而言，長三角城市群創(chuàng)新效率熱點(diǎn)分布呈現(xiàn)出“核心-外圍-邊緣”的表現(xiàn)形式，以蘇州市為核心密集區(qū)，地理鄰近的江蘇省與浙江省的部分城市成為承接知識(shí)與技術(shù)擴(kuò)散的第二梯度帶，長三角城市群北部地區(qū)為外部邊緣區(qū)，熱點(diǎn)區(qū)開始擴(kuò)大，熱點(diǎn)效應(yīng)開始向邊緣擴(kuò)散。具體而言，2011年創(chuàng)新效率熱點(diǎn)區(qū)為蘇州市，次熱點(diǎn)區(qū)為湖州市，冷點(diǎn)區(qū)包括蚌埠市與麗水市。2014年創(chuàng)新效率次熱點(diǎn)區(qū)包括蘇州市、常州市、鎮(zhèn)江市、湖州市、南京市以及蕪湖市，次熱點(diǎn)區(qū)范圍擴(kuò)大，新增了常州市、鎮(zhèn)江市、南京市、蕪湖市，蘇州市由熱點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)移為次熱點(diǎn)區(qū)，同時(shí)冷點(diǎn)區(qū)范圍擴(kuò)大，新增了徐州市與宿州市，麗水市發(fā)生轉(zhuǎn)移。2018年創(chuàng)新效率熱點(diǎn)區(qū)為蘇州市，次熱點(diǎn)區(qū)包括上海市、南通市、湖州市、常州市、嘉興市、無錫市以及鎮(zhèn)江市，冷點(diǎn)區(qū)為蚌埠市，蘇州市又重新轉(zhuǎn)移回了熱點(diǎn)區(qū)，次熱點(diǎn)區(qū)范圍繼續(xù)擴(kuò)大，新增了南通市、上海市、嘉興市、無錫市，南京市與蕪湖市從次熱點(diǎn)區(qū)中發(fā)生轉(zhuǎn)移，熱點(diǎn)區(qū)范圍開始擴(kuò)大。

五、結(jié)論與啟示

文章在串聯(lián)鏈?zhǔn)紻EA模型的基礎(chǔ)上測(cè)算了長三角城市群41個(gè)城市2010-2018年的綜合創(chuàng)新效率與兩階段創(chuàng)新效率，并借助空間探索性分析方法對(duì)長三角城市群創(chuàng)新效率的全局空間自相關(guān)、局部空間集聚情況與局部空間冷熱點(diǎn)分布特征進(jìn)行了分析，主要結(jié)論如下。

第一，長三角城市群創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段效率優(yōu)于綜合創(chuàng)新效率與創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段效率。當(dāng)創(chuàng)新主體進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)，將創(chuàng)新成果產(chǎn)出后就開始進(jìn)行創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化，由于長三角城市群外貿(mào)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，交通運(yùn)輸便利，創(chuàng)新主體會(huì)盡可能地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新成果變?yōu)榻?jīng)濟(jì)產(chǎn)物的最大轉(zhuǎn)化，具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化能力。相對(duì)于創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段在創(chuàng)新主體進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)的貢獻(xiàn)度更大。

第二，長三角城市群創(chuàng)新成果產(chǎn)出階段效率與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段效率共同決定綜合創(chuàng)新效率水平。當(dāng)考察一個(gè)完整的創(chuàng)新系統(tǒng)效率時(shí)，需要將創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率聯(lián)合研究，如果一個(gè)城市的創(chuàng)新成果產(chǎn)出高效，且創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化也高效，其綜合創(chuàng)新效率一定也處于較高水平，兩階段效率的均衡高效發(fā)展能夠帶來綜合創(chuàng)新效率的快速提升。

第三，長三角城市群創(chuàng)新效率呈現(xiàn)全局空間正相關(guān)，且具有顯著的空間異質(zhì)特征，其熱點(diǎn)分布表現(xiàn)為“核心-外圍-邊緣”的形式。城市創(chuàng)新效率的空間集聚明顯，其空間依賴程度較強(qiáng)，容易受到周邊城市創(chuàng)新活動(dòng)的影響，創(chuàng)新效率在局部空間集聚模式上，H-H集聚區(qū)主要由長三角城市群東部地區(qū)組成，在局部空間集聚程度上，H-H集聚區(qū)呈現(xiàn)擴(kuò)散趨勢(shì)。長三角城市群依賴大中型城市的輻射效應(yīng)與知識(shí)溢出效應(yīng)，局部空間上的熱點(diǎn)區(qū)與次熱點(diǎn)區(qū)擴(kuò)大。

基于以上結(jié)論，提出以下政策啟示來提升長三角城市群創(chuàng)新效率水平：一是，充分利用創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化功能，并加強(qiáng)創(chuàng)新成果產(chǎn)出能力，協(xié)調(diào)創(chuàng)新成果產(chǎn)出與創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的均衡發(fā)展；二是，在積極利用長三角城市群東部地區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)與資源條件帶動(dòng)鄰近城市創(chuàng)新發(fā)展的同時(shí)，應(yīng)培育長三角各地區(qū)的自主創(chuàng)新能力，降低各城市間的依賴程度，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新活動(dòng)的內(nèi)外聯(lián)動(dòng)；三是，由于各地區(qū)存在的經(jīng)濟(jì)、文化以及社會(huì)差異，應(yīng)采取差異化的創(chuàng)新發(fā)展模式。