關(guān)于地區(qū)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)算計(jì)算過(guò)程案例目錄TOC\o"1-3"\h\u29021關(guān)于地區(qū)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)算計(jì)算過(guò)程案例 14861一、高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展概況 127524二、高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新集聚水平的時(shí)空演變 526916三、測(cè)算方法 723639四、評(píng)價(jià)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源 831095五、測(cè)算結(jié)果 8隨著國(guó)際和國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移趨勢(shì)的加快，技術(shù)創(chuàng)新水平已成為我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的重要瓶頸，研究高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率，對(duì)于提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平具有重要的理論和實(shí)踐意義。一、高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展概況（一）創(chuàng)新投入分析本部分主要分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新投入基本狀況，以期全面了解長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)現(xiàn)狀，為下文測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率提供保障基礎(chǔ)。關(guān)于創(chuàng)新投入情況主要包括人力投入和財(cái)力投入兩個(gè)方面。其中，人力投入主要是指R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量，財(cái)力投入主要是指R&D經(jīng)費(fèi)支出[2]。1.R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量從高技術(shù)制造業(yè)R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量（表7-3）來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量占全國(guó)比重除2018年之外都呈逐年上漲的態(tài)勢(shì)，R&D人員全時(shí)當(dāng)量從2014年的290681人年增長(zhǎng)到2019年的397685人年，占全國(guó)比重從41.44%上升到46.19%。從上中下游來(lái)看，下游地區(qū)的R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量遠(yuǎn)超過(guò)上中游地區(qū)之和，2019年下游地區(qū)R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和全國(guó)比重分別為68.91%和31.83%，下游地區(qū)創(chuàng)新投入水平很高。因此，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶近年在高技術(shù)制造業(yè)人員投入方面有所增強(qiáng)。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份來(lái)看，江蘇、浙江、上海3個(gè)省份的R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量在全國(guó)排名從2014年到2019年都保持在前10名，人員投入水平較高，具有一定的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)。2019年，江蘇省R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量為134419人年，全國(guó)排名始終處于第2位，占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶比重超過(guò)1/3。浙江排名為第3名，僅次于江蘇。上海自2014年以來(lái)R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量增長(zhǎng)率很低，導(dǎo)致排名出現(xiàn)下滑。安徽、江西和重慶的R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量從2014年到2019年的增長(zhǎng)率分別達(dá)114.26%、193.03%和144.02%，全國(guó)排名分別從第14、18和20位上升到第6、10和15位。湖南的R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量排名較穩(wěn)定，增長(zhǎng)率處于中游水平。貴州R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量排名從17位下降到19位，增長(zhǎng)率為-38.12%，且排名始終處于下游水平。表7-32014-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)R&D活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量指標(biāo)單位：人年地區(qū)2014年2015年2016年2017年2018年2019年數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名上海24649727371528282.9525334824308.982188711江蘇1060012108804.62115596.821120192118286.621344192浙江62744369707.2369989.8371347382840.23895423安徽131511415926.41419257.513205981222049.69281776江西87601810093.6178807.417126081620573.2122566910湖北25642623673821218.210210001021735.111273198湖南145011322320.71020480.41227266720337.6131952414重慶5874209706.21810314.116121621713488.7161433415四川185091018758.81321368927809633144.36271339貴州9052176372204804.6205701216097.719560119云南1798242321.1222007.2242686233009.321408021長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶290681315054.6322126.9338530365871.2397685上游地區(qū)35233337158.1338493.93483583557403511483中游地區(qū)48903256087.3250506260874262645.92725122下游地區(qū)2065451221809.2123312712292981247485.312740251全國(guó)701440726983.3730681.4747310852467.3860961注：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份排名為全國(guó)排名。資料來(lái)源：根據(jù)《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)整理。2.R&D經(jīng)費(fèi)支出從高技術(shù)制造業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出（見(jiàn)表7-4）來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶R&D經(jīng)費(fèi)支出及占全國(guó)比重都呈逐年上漲的態(tài)勢(shì)，經(jīng)費(fèi)支出從2014年的891.36億元增長(zhǎng)到2019年的1704.16億元，占全國(guó)比重從39.19%上升到44.80%。從上中下游來(lái)看，下游地區(qū)的R&D經(jīng)費(fèi)支出遠(yuǎn)超過(guò)上中游地區(qū)之和，2019年下游地區(qū)經(jīng)費(fèi)支出占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和全國(guó)比重分別為67.20%和30.11%，下游地區(qū)創(chuàng)新投入水平很高。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份來(lái)看，江蘇、浙江、上海、湖北、四川5個(gè)省份的R&D經(jīng)費(fèi)支出在全國(guó)排名從2014年到2019年都保持在前10名，創(chuàng)新投入水平較高，具有一定的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)。2019年，江蘇省經(jīng)費(fèi)支出為570.63億元，全國(guó)排名始終處于第2位，占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶比重超過(guò)1/3，這與江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，對(duì)人才的重視程度較高聯(lián)系緊密。浙江排名從2014年的全國(guó)第4名上升到第3名，僅次于江蘇。上海自2014年以來(lái)經(jīng)費(fèi)支出增長(zhǎng)率很低，導(dǎo)致經(jīng)費(fèi)支出排名出現(xiàn)下滑趨勢(shì)。安徽和江西的經(jīng)費(fèi)支出從2014年到2019年的增長(zhǎng)率分別達(dá)203.68%和193.43%，經(jīng)費(fèi)支出金額提升較快，全國(guó)排名分別從第14位和17位上升到第10位和14位，排名均上升了3位。湖北和湖南的經(jīng)費(fèi)支出排名較穩(wěn)定，增長(zhǎng)率處于中游水平。重慶增長(zhǎng)率達(dá)272.62%，排名從第19位上升到第15位。貴州經(jīng)費(fèi)支出排名從20位上升到16位，云南對(duì)創(chuàng)新投入的支持水平很低，增長(zhǎng)率僅為19.81%，且排名始終處于下游水平。表7-42014-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出指標(biāo)單位：億元地區(qū)2014年2015年2016年2017年2018年2019年數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名上海127.415128.235133.825144.925127.329163.546江蘇308.432343.142388.232416.142502.602570.632浙江153.784185.334213.274232.934270.183297.303安徽37.471451.201363.551379.771199.1410113.7910江西28.141731.251830.091841.961768.581482.5714湖北81.60794.127103.038113.668145.446152.947湖南46.581364.051263.771278.781286.471185.8513重慶18.481932.481744.211548.981558.151668.8615四川64.571081.9810100.689110.789139.437134.829貴州17.402016.862019.272022.561920.721924.8516云南7.52228.00226.30258.86239.22249.0122長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶891.361036.641166.211299.331527.251704.16上游地區(qū)107.963139.323170.463191.173227.523237.543中游地區(qū)156.322189.422196.882234.402300.502321.362下游地區(qū)627.081707.901798.871873.761999.2311145.261全國(guó)2274.272626.662915.753182.573559.123803.96注：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份排名為全國(guó)排名。資料來(lái)源：根據(jù)《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)整理。（二）創(chuàng)新產(chǎn)出分析高技術(shù)制造業(yè)基礎(chǔ)創(chuàng)新的產(chǎn)出可以用知識(shí)收益與經(jīng)濟(jì)收益來(lái)衡量[3]。知識(shí)收益作為技術(shù)創(chuàng)新的直接收益，本文采取專(zhuān)利申請(qǐng)量來(lái)衡量，而經(jīng)濟(jì)收益采用新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入來(lái)衡量[4]。1.專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)從高技術(shù)制造業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)（見(jiàn)表7-5）可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢(shì)，2019年達(dá)到125439件，占全國(guó)比重為41.47%，相比較經(jīng)費(fèi)投入而言，成果轉(zhuǎn)化率還存在一定的不足。從上中下游來(lái)看，下游地區(qū)的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)遠(yuǎn)超過(guò)上中游地區(qū)之和，2019年下游地區(qū)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和全國(guó)比重分別為66.10%和27.41%。但從時(shí)間變化趨勢(shì)來(lái)看，下游地區(qū)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)占比逐年下降，上中游地區(qū)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)增長(zhǎng)速度較高。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份來(lái)看，江蘇、浙江、上海、四川和安徽5個(gè)省份的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)在全國(guó)排名從2014年到2019年都保持在前10名，創(chuàng)新產(chǎn)出水平保持在較高水平。2019年，江蘇省專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)為40794件，全國(guó)排名始終處于第2位，占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶比重接近1/3。浙江排名一直在全國(guó)第3、4名之間徘徊，僅次于江蘇。上海自2014年以來(lái)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)增長(zhǎng)率很低僅為16.29%，導(dǎo)致排名從第6名下滑到第10名。安徽和湖南的增長(zhǎng)率分別為96.96%和87.28%，排名一直在波動(dòng)。中游地區(qū)的江西和湖北專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)增長(zhǎng)率很高，分別達(dá)到247.25%和249.99%，排名分別從第14名和11名上升到第11名和4名，成果轉(zhuǎn)化率提升速度很快。重慶的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)排名從第17名上升到第15名，從全國(guó)下游水平提高到中游水平。四川專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)和經(jīng)費(fèi)支出相比，產(chǎn)出水平高于投入水平。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份中只有貴州和云南排名在下游水平，其余地區(qū)排名都在上游。表7-52014-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)指標(biāo)單位：件地區(qū)2014年2015年2016年2017年2018年2019年數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名上海8170672296764568273781918950110江蘇258842231572263832293022350092407942浙江121633129383138314150594190333227873安徽499485722868167832669199698368江西214814241814279913463511600111745911湖北34551142321060459621310753910120924湖南331812361411387811432312576512621412重慶164917246713246916344214461714399615四川6885767397776058929595705105086貴州145418112219112219148319181118161019云南390233372344622458237042164222長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶70510699757919490443107439125439上游地區(qū)103782106652117973143123167023167563中游地區(qū)89213102643127222151712193052257652下游地區(qū)512111490461546751609601714321829181全國(guó)166709158463185913223932264736302459注：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份排名為全國(guó)排名。資料來(lái)源：根據(jù)《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)整理。2.新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入從高技術(shù)制造業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入（見(jiàn)表7-6）可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢(shì)，2019年達(dá)到24918.14億元，占全國(guó)比重為42.12%。從上中下游來(lái)看，下游地區(qū)的新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入遠(yuǎn)超過(guò)上中游地區(qū)之和，2019年下游地區(qū)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和全國(guó)比重分別為67.91%和28.60%。但從時(shí)間變化趨勢(shì)來(lái)看，下游地區(qū)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入占比呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份來(lái)看，江蘇和浙江的新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入在全國(guó)排名從2014年到2019年都保持在前10名，創(chuàng)新產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)效益始終保持在較高水平。2019年，江蘇省新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入為8783.71億元，全國(guó)排名始終處于第2位，占長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶比重超過(guò)了1/3，創(chuàng)新投入和產(chǎn)出水平都保持在高位。浙江排名從全國(guó)第4名上升到了第3名，僅次于江蘇。江西、安徽和湖北新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率較高，分別為458.57%、250.92%和174.63%，排名都實(shí)現(xiàn)了快速上升，其中江西和安徽排名分別從第16和13名上升到第10和8名。而湖南和四川的新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入排名出現(xiàn)了下滑，增長(zhǎng)率僅為32.13%和58.08%。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份中只有貴州和云南的新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入在下游水平，其余地區(qū)排名都在上游。說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新投入和產(chǎn)出水平都較高，但是投入產(chǎn)出比還存在一定的不平衡性。表7-62014-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入指標(biāo)單位：億元地區(qū)2014年2015年2016年2017年2018年2019年數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名數(shù)據(jù)排名上海946.27101035.42111146.40101176.02131409.65101605.1811江蘇6998.8227843.7629108.2728851.6828808.5028783.712浙江2068.0542712.5443192.8433417.0434022.6934630.963安徽542.3313870.72131108.08111424.8191796.1881903.158江西321.4216424.0215566.2515672.85151014.76151795.3410湖北670.1312815.8814826.6514948.39141583.6991840.409湖南871.74111151.71101321.4291320.75111061.40141151.8514重慶458.45141310.5081103.40121799.6661233.91111330.4013四川996.269994.57121060.93131422.74101158.82121574.8712貴州106.182099.9620137.1420168.8120209.8820190.6620云南55.952448.722551.802689.832595.8625111.6225長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶14035.5917307.7919623.2021292.6022395.3324918.14上游地區(qū)1616.8432453.7522353.2733481.0422698.4633207.553中游地區(qū)1863.2922391.6132714.3322942.0033659.8524787.582下游地區(qū)10555.46112462.43114555.59114869.56116037.02116923.011全國(guó)35494.1741413.4947924.2453547.1156894.1559164.22注：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份排名為全國(guó)排名。資料來(lái)源：根據(jù)《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)整理。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)中可以看出，要合理分配創(chuàng)新資源，對(duì)人才要做到人盡其用，不同省份之間合理分配創(chuàng)新投入要素，增加科技成果轉(zhuǎn)化能力和水平[5]。深入推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研一體化，合理布局高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展空間，根據(jù)不同行業(yè)的集聚水平采取自身創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略（劉強(qiáng)等，2019[6]）。二、高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新集聚水平的時(shí)空演變（一）測(cè)算方法區(qū)位熵可用來(lái)反映某區(qū)域具體產(chǎn)業(yè)的專(zhuān)業(yè)化水平（賀燦飛等，2011[7]），用來(lái)分析某個(gè)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和集聚水平的常用指標(biāo)。用區(qū)位熵對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的集聚水平進(jìn)行分析測(cè)算可以更加清晰的展示不同省份的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。以L(fǎng)Q(locationquotient)表示地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平，其計(jì)算公式為：其中Lij為i區(qū)域j產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量；Lj為上級(jí)區(qū)域j產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量；Li為i區(qū)域產(chǎn)業(yè)總從業(yè)人員數(shù)量；L為上級(jí)區(qū)域產(chǎn)業(yè)的總從業(yè)人員數(shù)量。通過(guò)計(jì)算LQ的值可以看出某區(qū)域的具體產(chǎn)業(yè)專(zhuān)業(yè)化程度和集聚水平，LQ的值越高，即表示i行業(yè)在j城市的專(zhuān)業(yè)化水平越高，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力也越強(qiáng)。當(dāng)LQ＞1時(shí)，表明i行業(yè)在j城市的專(zhuān)業(yè)化程度高于區(qū)域內(nèi)平均水平，其產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力在區(qū)域內(nèi)處于領(lǐng)先地位，比較優(yōu)勢(shì)明顯；當(dāng)LQ=1時(shí)，表明i行業(yè)在j城市的專(zhuān)業(yè)化程度正好等于整個(gè)區(qū)域內(nèi)的平均水平；當(dāng)LQ＜1時(shí)，表明i產(chǎn)業(yè)在j地城市的專(zhuān)業(yè)化程度低于區(qū)域內(nèi)的平均水平，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力較弱。（二）測(cè)算結(jié)果利用區(qū)位熵的方法計(jì)算2013-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)的集聚水平，結(jié)果見(jiàn)表7-7所示。2013-2019年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位熵呈現(xiàn)震蕩趨勢(shì)，呈微弱的集聚優(yōu)勢(shì)態(tài)勢(shì)，且集聚水平在逐步提高。上游和中游地區(qū)的區(qū)位熵在逐年上升，分別從0.79和0.78上升到1.07和1.20，自2018年由集聚劣勢(shì)轉(zhuǎn)化為集聚優(yōu)勢(shì)，說(shuō)明上游和中游地區(qū)高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)上升的態(tài)勢(shì)，集聚水平逐漸升高。下游地區(qū)的高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位熵始終大于1，集聚水平較高，但是呈現(xiàn)逐年下降的態(tài)勢(shì)，從2013年的1.29下降到2019年的1.07。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份來(lái)看，江蘇省的高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位熵較高，集聚水平較高，2013年的區(qū)位商達(dá)到1.80，但是呈現(xiàn)逐年快速下降的態(tài)勢(shì)，到2019年下降為1.33，低于重慶和江西兩個(gè)省份的集聚水平。上海的高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位熵處于波動(dòng)的態(tài)勢(shì)，整體出現(xiàn)下滑，從集聚優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為集聚劣勢(shì)，上海高技術(shù)制造業(yè)集聚水平呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)。浙江、安徽和湖北3個(gè)省份的區(qū)位熵都呈現(xiàn)逐步上升的態(tài)勢(shì)，但始終小于1，處于集聚劣勢(shì)狀態(tài)，集聚水平的發(fā)展還有待提高。江西、湖南和貴州的高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位熵呈逐年上升態(tài)勢(shì)，由2015年之前的專(zhuān)業(yè)劣勢(shì)轉(zhuǎn)化為2016年之后的專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)，集聚水平增長(zhǎng)速度較快。重慶的集聚水平快速上升的態(tài)勢(shì)，區(qū)位熵從2011年的1.03增長(zhǎng)到2019年的1.50，增長(zhǎng)速度達(dá)到了45.63%，集聚水平在11省份中處于最高水平。四川省高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位熵呈現(xiàn)震蕩上升的趨勢(shì)，始終處于集聚優(yōu)勢(shì)狀態(tài)。云南省的高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位熵始終處于較低水平，到2019年區(qū)位熵僅為0.43，遠(yuǎn)低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均水平，說(shuō)明云南省高技術(shù)制造業(yè)集聚水平較差。表7-72013-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位商地區(qū)2013年2014年2015年2016年2018年2019年上海1.171.111.111.010.960.95江蘇1.801.581.561.511.411.33浙江0.760.760.780.820.850.83安徽0.690.810.830.860.740.76江西0.900.920.991.031.361.36湖北0.630.660.690.690.810.78湖南0.920.920.971.041.241.16重慶1.031.091.141.221.261.50四川1.001.131.211.181.291.30貴州0.410.650.801.001.281.19云南0.190.220.240.260.310.43長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶1.081.071.091.081.101.09上游地區(qū)0.790.890.960.991.071.20中游地區(qū)0.780.810.860.891.101.07下游地區(qū)1.291.211.211.181.111.07注：因2017年數(shù)據(jù)缺失，因此本文未報(bào)告2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)區(qū)位商計(jì)算結(jié)果。資料來(lái)源：根據(jù)《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)整理。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)整體集聚水平和全國(guó)相比并不高，在發(fā)展規(guī)模方面不同省份差距較大，技術(shù)創(chuàng)新程度較低，未來(lái)發(fā)展仍需加快提升自主創(chuàng)新能力，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)上下游之間技術(shù)與資源溝通合作，繼續(xù)增強(qiáng)高技術(shù)制造業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展[8][9]。三、測(cè)算方法創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)常用方法包括隨機(jī)前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。其中，隨機(jī)前沿分析法會(huì)因函數(shù)形式和分布假設(shè)設(shè)定有誤導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差。DEA基于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造生產(chǎn)可能集的前沿面，具有無(wú)需進(jìn)行指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化和權(quán)重假設(shè)的優(yōu)點(diǎn)[10]。相比SFA法，DEA模型適用更為廣泛。高技術(shù)制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新是一個(gè)動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)過(guò)程，由于其創(chuàng)新過(guò)程的復(fù)雜性，難找到一個(gè)準(zhǔn)確的函數(shù)表達(dá)其效率關(guān)系。SFA方法要求必須指定生產(chǎn)函數(shù)具體形式，而DEA方法不需要指定生產(chǎn)函數(shù)，并且對(duì)輸入輸出單位無(wú)要求。故本文使用DEA模型測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。CCR模型可應(yīng)用于規(guī)模報(bào)酬不變的情況，其表達(dá)式為：其中，為評(píng)價(jià)對(duì)象DMU0的效率，引入和s+和s-，就可得到：其最優(yōu)解為。1984年，Banker，Charnes和Cooper進(jìn)一步提出了BBC模型，形式如下：經(jīng)過(guò)對(duì)偶變換，引入阿基米德數(shù)和松弛變量s+和s-，，得到對(duì)偶規(guī)劃模型如下所示：可得最優(yōu)解為：。參考黃蕾等（2016）[11]，本文采用規(guī)模報(bào)酬可變的BBC模型，從而更好判斷單元決策所處狀態(tài)。四、評(píng)價(jià)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源本文考慮到指標(biāo)數(shù)據(jù)選取的科學(xué)性、系統(tǒng)性和可獲得性原則構(gòu)建高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系[12]來(lái)測(cè)算2013-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。在投入指標(biāo)上，主要分為人力投入和資本投入，選取2個(gè)指標(biāo)：（1）R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量，反映的是按照實(shí)際參與研發(fā)時(shí)間計(jì)算的勞動(dòng)量，高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新高投入多產(chǎn)出的特點(diǎn)決定了科研人員投入的重要性，此指標(biāo)可以集中反映企業(yè)的人力資源投入；（2）R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出額，指的是內(nèi)部科技研究部門(mén)的支出，可以作為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的資金支持代表。在產(chǎn)出指標(biāo)上，主要包括知識(shí)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，選取3個(gè)指標(biāo)：（1）專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)，可集中反映企業(yè)在創(chuàng)新過(guò)程中的知識(shí)產(chǎn)出；（2）新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入：這是使用新技術(shù)、新材料和新設(shè)計(jì)生產(chǎn)的新產(chǎn)品所產(chǎn)生的銷(xiāo)售收入，可以集中反映企業(yè)創(chuàng)新結(jié)果的經(jīng)濟(jì)收益；（3）新產(chǎn)品出口總額，反映企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)中所產(chǎn)生的對(duì)外經(jīng)濟(jì)收益。數(shù)據(jù)采自《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。表7-8高技術(shù)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)出指標(biāo)體系主體層指標(biāo)層單位創(chuàng)新投入指標(biāo)（X1）R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（X11）億元R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量（X12）人年創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)（X2）專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)（Y11）件新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入（Y21）萬(wàn)元新產(chǎn)品出口銷(xiāo)售收入（Y22）萬(wàn)元五、測(cè)算結(jié)果技術(shù)效率越接近1，說(shuō)明創(chuàng)新效率越高；技術(shù)效率等于1表示為DEA有效，效益達(dá)到最大化，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)資源配置比[13]。利用DEA模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新技術(shù)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如下表7-9和7-10所示。2013-2019年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)U型變化趨勢(shì)，在2013-2015年呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，2016-2019年呈現(xiàn)上漲態(tài)勢(shì)，但是除了2019年較高之外，其它年份創(chuàng)新效率不是很高，說(shuō)明還存在一定的進(jìn)步空間。在創(chuàng)新投入不斷增加的背景下，創(chuàng)新效率提升水平較低。近年來(lái)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)制造業(yè)盲目擴(kuò)張，可能存在一定的資源配置不協(xié)調(diào)問(wèn)題，從而導(dǎo)致投入冗余或產(chǎn)出不足。從上中下游地區(qū)來(lái)看，下游地區(qū)的創(chuàng)新綜合效率要明顯高于中上游地區(qū)，上游和中游地區(qū)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)波動(dòng)態(tài)勢(shì)，雖然長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游、上游、中游地區(qū)創(chuàng)新整體效率的梯度差異格局依舊明顯，但近年來(lái)地區(qū)差異正趨于收斂。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份來(lái)看，安徽和重慶創(chuàng)新效率最高為1，上海只有2013年創(chuàng)新效率較低為0.862，其它年份都為1。四川創(chuàng)新效率平均值達(dá)0.9247，處于較高水平。江蘇2013年和2016年創(chuàng)新效率都為1，但是2015年創(chuàng)新效率只有0.744，差距較大。江西平均創(chuàng)效率為0.8623，其它省份平均水平都低于0.8，湖北、貴州和云南的平均創(chuàng)新效率僅有0.69，創(chuàng)新效率水平較低。表7-92013-2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率地區(qū)2013年2014年2015年CrsteVrsteScale2CrsteVrsteScale2CrsteVrsteScale2上海0.8621.0000.8621.0001.0001.0001.0001.0001.000江蘇1.0001.0001.0000.9261.0000.9260.7441.0000.744浙江0.8691.0000.8690.7000.8480.8250.6690.9280.721安徽1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000江西0.7090.8160.8690.6830.7310.9340.7230.8080.895湖北0.4600.4670.9850.4120.4190.9830.5200.5290.982湖南1.0001.0001.0000.7920.8540.9270.6090.6101.000重慶1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000四川0.8130.8920.9111.0001.0001.0001.0001.0001.000貴州0.5730.7360.7790.6270.8300.7560.5970.8480.704云南0.6161.0000.6160.5891.0000.5890.4371.0000.437長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶0.8090.9010.8090.7940.8800.9040.7540.8840.862上游地區(qū)0.7510.9070.8270.8040.9580.8360.7590.9620.785中游地區(qū)0.7230.7610.9510.6290.6680.9480.6170.6490.959下游地區(qū)0.9331.0000.9330.9070.9620.9380.8530.9820.866注：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、下游地區(qū)、中游地區(qū)、上游地區(qū)創(chuàng)新效率為各相關(guān)省份高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的平均值。資料來(lái)源：根據(jù)測(cè)度結(jié)果整理。表7-102016-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線(xiàn)11省份高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率地區(qū)2016年2017年2018年2019年CrsteVrsteScale2CrsteVrsteScale2CrsteVrsteScale2CrsteVrsteScale2上海1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000江蘇1.0001.0001.0000.8281.0000.8280.8501.0000.8500.9321.0000.932浙江0.7350.8440.8720.6580.8060.8160.7880.9360.8420.8571.0000.857安徽1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000江西0.9781.0000.978