李玉龍，崔梓涵

（中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，北京100081）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

科技創(chuàng)新是引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展的首要?jiǎng)恿?，也是加快區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。2017 年，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于縣域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的若干意見(jiàn)》指出，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，基礎(chǔ)在縣域，活力在縣域，難點(diǎn)也在縣域。長(zhǎng)三角地區(qū)作為我國(guó)主要經(jīng)濟(jì)中心，縣域經(jīng)濟(jì)起步早、發(fā)展成熟，縣域創(chuàng)新能力突出，2018年底，在科技部啟動(dòng)的全國(guó)首批52個(gè)創(chuàng)新型縣（市）建設(shè)中，江蘇、浙江、安徽三省共占全國(guó)1/4的創(chuàng)新型縣（市）試點(diǎn)。然而，伴隨著大規(guī)模的創(chuàng)新投入，對(duì)應(yīng)的創(chuàng)新產(chǎn)出卻表現(xiàn)出較明顯的不對(duì)稱(chēng)和非均衡現(xiàn)象，如同一省份內(nèi)，蘇南縣域平均研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出是省內(nèi)其余縣域的3.5 倍，但其專(zhuān)利數(shù)量?jī)H是后者的1.8 倍；不同省份間，安徽以占浙江37%的縣域平均研發(fā)支出，獲得了占后者45%的專(zhuān)利份額（《全國(guó)縣（市）創(chuàng)新能力監(jiān)測(cè)報(bào)告（2018）》）。換句話說(shuō)，縣域之間相對(duì)較高的創(chuàng)新投入并不必然帶來(lái)對(duì)等的創(chuàng)新產(chǎn)出，部分縣域投入冗余或產(chǎn)出不足問(wèn)題嚴(yán)重。因此，在長(zhǎng)三角一體化背景下，探究長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的脫鉤關(guān)系及效率水平，對(duì)于打造全國(guó)縣域創(chuàng)新示范樣板、構(gòu)建協(xié)調(diào)均衡的一體化縣域創(chuàng)新格局具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

目前，學(xué)術(shù)界對(duì)縣域創(chuàng)新的研究主要從四個(gè)方面展開(kāi)：①定性的案例分析。一些學(xué)者列出了科技創(chuàng)新對(duì)縣域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐意義［1-2］。最近，運(yùn)用科技手段助力縣域脫貧受到密切關(guān)注，如韓永濱等總結(jié)了4個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣的科技扶貧經(jīng)驗(yàn)，提出了異地股份制扶貧和技術(shù)引進(jìn)扶貧等縣域發(fā)展新模式［3］；邢成舉在評(píng)估西北某貧困縣的科技扶貧工作成效時(shí)發(fā)現(xiàn)，雖然科技扶貧推動(dòng)了縣域農(nóng)業(yè)發(fā)展與技術(shù)更新，但也存在門(mén)檻效應(yīng)等問(wèn)題［4］。②創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)及影響因素。陸介平等基于專(zhuān)利創(chuàng)造構(gòu)建了創(chuàng)新能力指數(shù)，評(píng)價(jià)了全國(guó)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)前20位區(qū)（縣）的創(chuàng)新能力［5］；管婧婧等使用主成分分析法評(píng)價(jià)了浙江省90個(gè)縣域2009—2012 年的科技創(chuàng)新活動(dòng)發(fā)展水平［6］。影響因素方面，張建偉等使用OLS和空間滯后模型檢驗(yàn)了江蘇省縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響因素［7］；周青等采用負(fù)二項(xiàng)回歸研究了數(shù)字化水平對(duì)浙江省縣域創(chuàng)新績(jī)效的影響［8］。③創(chuàng)新發(fā)展的空間特征。Zeng 等運(yùn)用馬爾科夫鏈分析法追蹤了2000—2015 年中國(guó)2 800多個(gè)縣域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)量的空間演化過(guò)程［9］；同樣使用該方法并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，郭淑芬等分析了山西省119 個(gè)縣域單元?jiǎng)?chuàng)新水平的時(shí)空特征與創(chuàng)新趨同演化規(guī)律［10］；劉曉陽(yáng)等使用空間插值、空間自相關(guān)分析等探索了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶149 個(gè)縣（市）信息化水平的空間特征［11］。還有學(xué)者從空間網(wǎng)絡(luò)角度進(jìn)行了探究，如蔣天穎等基于引力模型量化了浙江省65個(gè)縣域單元?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)出的空間聯(lián)系強(qiáng)度以及中心城市創(chuàng)新產(chǎn)出的輻射范圍［12］；張景帥和唐根年結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法分析了浙江省縣域創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)密度、節(jié)點(diǎn)中心度以及凝聚子群等［13］。④創(chuàng)新的效率水平。主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法測(cè)度縣域創(chuàng)新效率，如林海、曹雪等分別使用DEA方法中的BCC 和CCR 模型分析了廣東、浙江兩省縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的相對(duì)效率［14-15］。

總之，相關(guān)文獻(xiàn)從不同角度對(duì)縣域創(chuàng)新問(wèn)題做出了啟發(fā)性探討，然而相比地級(jí)市或省域?qū)用娴目萍紕?chuàng)新研究，縣域?qū)用娴年P(guān)注力度與研究深度仍然偏弱。并且，既有縣域創(chuàng)新研究還存在一些局限性：首先，多數(shù)文獻(xiàn)選擇單一省份內(nèi)部的縣域單元，忽視了跨地區(qū)的創(chuàng)新聯(lián)系；其次，創(chuàng)新指標(biāo)選取側(cè)重創(chuàng)新產(chǎn)出方面，尤其集中于專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量，指標(biāo)的多樣性和異質(zhì)性較差；最后，割裂了創(chuàng)新投入與產(chǎn)出間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，由于創(chuàng)新產(chǎn)出取決于創(chuàng)新投入，因此，兩者間的匹配與平衡關(guān)系更需受到重視?；诖耍疚囊蚤L(zhǎng)三角地區(qū)蘇、浙、皖三省153個(gè)縣域單元為分析對(duì)象，首先，從投入和產(chǎn)出角度構(gòu)建多維度的縣域創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系，重點(diǎn)關(guān)注作為縣域創(chuàng)新主體的企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)；其次，利用投影尋蹤模型分別測(cè)度創(chuàng)新投入、產(chǎn)出的綜合水平，進(jìn)而利用拓展脫鉤指數(shù)計(jì)算創(chuàng)新投入與產(chǎn)出間的非對(duì)稱(chēng)程度，判斷縣域創(chuàng)新是否存在以及在多大程度上存在空間非均衡現(xiàn)象；再次，進(jìn)一步引入超效率SBM 模型，識(shí)別和量化脫鉤及無(wú)效率的原因，同時(shí)利用莫蘭指數(shù)揭示縣域創(chuàng)新效率的空間關(guān)聯(lián)性；最后，基于上述實(shí)證結(jié)果提出加快長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新一體化的對(duì)策建議。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究方法

1.投影尋蹤模型

縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標(biāo)具有多維特性，通過(guò)降維獲得綜合水平測(cè)度結(jié)果，可以更加簡(jiǎn)便地衡量投入與產(chǎn)出關(guān)系。在處理非線性、非正態(tài)的高維數(shù)據(jù)方面，由Kruskal提出的投影尋蹤模型（PPM）具有獨(dú)到優(yōu)勢(shì)［16］。與傳統(tǒng)的熵值法、主成分分析法相比，PPM無(wú)須預(yù)先設(shè)置指標(biāo)權(quán)重，具有客觀性、穩(wěn)健性和準(zhǔn)確性等特點(diǎn)。目前，該方法已從區(qū)域發(fā)展、生態(tài)安全等領(lǐng)域拓展至區(qū)域科技創(chuàng)新效率研究［17-18］，顯示出良好的評(píng)價(jià)效果和應(yīng)用價(jià)值。本文將首先使用該方法分別測(cè)度縣域創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的綜合水平，詳細(xì)步驟可參考李琳、王蔚陽(yáng)的研究［19］。

2.脫鉤指數(shù)

在創(chuàng)新綜合水平測(cè)度基礎(chǔ)上，為了衡量縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出是否存在不對(duì)稱(chēng)或脫離現(xiàn)象，這里引入脫鉤指數(shù)。脫鉤指數(shù)最早由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境關(guān)系研究領(lǐng)域，后來(lái)在實(shí)際應(yīng)用中為了降低誤差又進(jìn)一步發(fā)展出Tapio脫鉤指數(shù)［20］。傳統(tǒng)意義上的脫鉤指數(shù)是用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)變量末期與基期相比的同步程度，本文則在保證相對(duì)性的基礎(chǔ)上，將原有比較兩個(gè)變量在不同時(shí)點(diǎn)的縱向變化轉(zhuǎn)為突出同一時(shí)點(diǎn)上不同縣域的橫向比較，利用各縣域創(chuàng)新投入、產(chǎn)出與整體均值的差值對(duì)均值作比的方法定義脫鉤指數(shù)。計(jì)算公式如下：

其中：Ii為縣域創(chuàng)新的投入水平；Oi為縣域創(chuàng)新的產(chǎn)出水平；I0和O0分別為長(zhǎng)三角縣域整體的創(chuàng)新投入和產(chǎn)出均值。根據(jù)脫鉤指數(shù)的原始定義，各縣域創(chuàng)新投入、產(chǎn)出與均值的距離大小，可以劃分出3 種類(lèi)型共8 種脫鉤狀態(tài)，即強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、衰退脫鉤；增長(zhǎng)連結(jié)、衰退連結(jié)；強(qiáng)負(fù)脫鉤、弱負(fù)脫鉤、擴(kuò)張負(fù)脫鉤。具體分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1所列和圖1所示。

表1 脫鉤類(lèi)型及其劃分依據(jù)

圖1 創(chuàng)新投入與產(chǎn)出脫鉤程度坐標(biāo)示意圖

3.超效率SBM模型

通過(guò)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的脫鉤類(lèi)型可以判斷出相應(yīng)縣域地區(qū)的創(chuàng)新相對(duì)績(jī)效，但是這仍不足以揭示這些地區(qū)距離最佳有效水平的遠(yuǎn)近程度，同時(shí)也無(wú)法得到投入冗余或產(chǎn)出不足的數(shù)量規(guī)模。為此，本文進(jìn)一步采用Tone［21］提出的非徑向非角度的基于松弛變量測(cè)度的DEA 分析方法，即SBM（Slack-Based Measure）。SBM的優(yōu)勢(shì)在于其投入和產(chǎn)出是一個(gè)無(wú)量綱，不會(huì)對(duì)效率值產(chǎn)生影響，且效率值隨著投入和產(chǎn)出松弛程度的變化而嚴(yán)格單調(diào)遞減。由于SBM模型在效率測(cè)度時(shí)仍然會(huì)出現(xiàn)多個(gè)效率值均為1的決策單元，為此Tone基于修正松弛變量提出了超效率SBM模型，解決了完全效率決策單元的評(píng)價(jià)和排序問(wèn)題，詳細(xì)步驟可參考Tone的研究［22］。

4.空間自相關(guān)

最后，為了觀察長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新效率是否具有空間效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)可能存在的創(chuàng)新集聚區(qū)或洼地現(xiàn)象，本文選用莫蘭指數(shù)（Moran'sI），從全局和局部?jī)蓚€(gè)角度分別考察長(zhǎng)三角縣域整體及局部空間的效率集聚情況。對(duì)于全局Moran'sI，I＞0表示縣域創(chuàng)新效率呈空間正相關(guān)；I ＜0 表示縣域創(chuàng)新效率呈空間負(fù)相關(guān)。對(duì)于局部Moran'sIi，Ii＞0 表示第i個(gè)縣（市）與其周?chē)h域存在相似的空間集聚，屬于高—高或低—低類(lèi)型；Ii ＜0表示第i個(gè)縣（市）與其周?chē)h域存在相異的空間集聚，屬于高—低或低—高類(lèi)型。局部Moran'sIi結(jié)果中的高和低是相對(duì)于總體均值而言，結(jié)合其顯著性水平與莫蘭散點(diǎn)圖，能夠得到LISA聚類(lèi)地圖，以識(shí)別要素在空間上集聚的熱點(diǎn)或冷點(diǎn)［23］。

（二）指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.指標(biāo)體系

本文在參考以往創(chuàng)新投入與產(chǎn)出效率的相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，重點(diǎn)以作為創(chuàng)新主體的企業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標(biāo)作為主要評(píng)價(jià)對(duì)象；另外在投入指標(biāo)上考慮了地方財(cái)政科技支出，在產(chǎn)出指標(biāo)上還兼顧了環(huán)境效益，從而構(gòu)建出多維度的縣域創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系。具體指標(biāo)及描述見(jiàn)表2所列。

表2 縣域創(chuàng)新的指標(biāo)體系

2.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)自《全國(guó)縣（市）創(chuàng)新能力監(jiān)測(cè)報(bào)告（2018）》，其中涵蓋縣域統(tǒng)計(jì)年鑒以及地方科技管理、稅務(wù)等部門(mén)的上報(bào)數(shù)據(jù)。本文選取江蘇、浙江和安徽三個(gè)省份共計(jì)153 個(gè)縣級(jí)樣本，其中江蘇、浙江和安徽三省的縣（市）數(shù)量分別有41、52和60個(gè)。

三、實(shí)證分析

（一）創(chuàng)新投入與產(chǎn)出綜合水平測(cè)度結(jié)果

基于前述研究設(shè)計(jì)，首先利用投影尋蹤模型計(jì)算得到長(zhǎng)三角153 個(gè)縣（市）創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的綜合水平，并按照水平高低分省份降序排列，如圖2所示。

圖2 長(zhǎng)三角153個(gè)縣（市）創(chuàng)新投入與產(chǎn)出水平分布

從圖2可以明顯看到，由于出現(xiàn)少數(shù)“極端值”拉高了縱軸長(zhǎng)度，導(dǎo)致長(zhǎng)三角多數(shù)縣（市）處于較低的綜合水平上。其中最突出的是江蘇昆山，其創(chuàng)新投入與產(chǎn)出水平分別達(dá)到1.83和1.39，而對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)三角整體平均水平只有0.25和0.15。另外，江蘇的江陰、常熟和浙江慈溪的創(chuàng)新投入水平也都超過(guò)1，反映出蘇南和浙東部分地區(qū)擁有豐富的創(chuàng)新資本和人才資源。這一結(jié)果與鄒琳等的研究結(jié)論較為吻合，他們發(fā)現(xiàn)：蘇州等蘇南地區(qū)是研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的中心區(qū)，而環(huán)杭州灣區(qū)域是研發(fā)人員投入的高值區(qū)［24］。例如，昆山匯聚了大量的科技型外資企業(yè)，多年位居全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣之首；江陰和常熟的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展成熟，近年來(lái)不斷通過(guò)技術(shù)革新引領(lǐng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型；慈溪為浙江最發(fā)達(dá)的縣域經(jīng)濟(jì)體，在家電制造等領(lǐng)域領(lǐng)跑全國(guó)。進(jìn)一步地，以0.2 為一個(gè)區(qū)間進(jìn)行綜合水平區(qū)間段劃分（表3），可以發(fā)現(xiàn)除了超過(guò)1 的幾個(gè)分散點(diǎn)以外，高水平的縣域數(shù)量較少，隨著創(chuàng)新綜合水平下降，縣域單元數(shù)量逐漸增加，顯示出“金字塔”型的非均衡結(jié)構(gòu)。張友志等對(duì)江蘇縣域創(chuàng)新研究也得到相似觀點(diǎn)：創(chuàng)新活動(dòng)主要發(fā)生在局部地區(qū)，多數(shù)地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出份額偏低，并且這種局域性特征具有自我強(qiáng)化趨勢(shì)，創(chuàng)新產(chǎn)出較高的縣域由于累積因果關(guān)系維持先發(fā)優(yōu)勢(shì)。這一結(jié)論，對(duì)更大范圍的長(zhǎng)三角地區(qū)仍具有適用性［25］。

進(jìn)一步從省域的總體視角看，縣域創(chuàng)新綜合水平表現(xiàn)為江蘇＞浙江＞安徽。其中，江蘇的縣域創(chuàng)新投入水平均值為0.45，是浙江、安徽的1.93 倍和3.65倍；創(chuàng)新產(chǎn)出水平均值為0.23，是浙江、安徽的1.48 倍和2.5 倍。這表明，當(dāng)前長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新發(fā)展存在顯著的地域分異，三個(gè)省份之間互相保持較大的創(chuàng)新差距。共性之處，三個(gè)省份的縣域創(chuàng)新投入水平均高于創(chuàng)新產(chǎn)出水平，即創(chuàng)新投入與產(chǎn)出之間普遍存在不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象，江蘇最為明顯，浙江、安徽逐次縮小。具體到各省份內(nèi)部，越是處于較低水平的縣域，越傾向于創(chuàng)新產(chǎn)出水平大于創(chuàng)新投入水平，說(shuō)明對(duì)于創(chuàng)新發(fā)展的落后地區(qū)，來(lái)自財(cái)政和企業(yè)的創(chuàng)新投入往往具有規(guī)模效應(yīng)，更容易獲得相對(duì)較高的邊際產(chǎn)出。

表3 長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出水平的區(qū)間段數(shù)量分布

（二）脫鉤指數(shù)的空間分布

考慮長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出間的不對(duì)稱(chēng)及非均衡問(wèn)題，有必要根據(jù)前述計(jì)算結(jié)果，進(jìn)一步探討縣域創(chuàng)新產(chǎn)出對(duì)應(yīng)于投入的脫離程度。根據(jù)脫鉤指數(shù)公式，圖3顯示了長(zhǎng)三角三省縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的脫鉤類(lèi)型分布。

根據(jù)圖3 和計(jì)算結(jié)果，位于負(fù)脫鉤區(qū)域（①②③）表示創(chuàng)新績(jī)效相對(duì)較差的縣（市）共有48個(gè)，占總體的31.4%，大體分布在江蘇、浙北和皖西北地區(qū)。其中，15個(gè)縣（市）為強(qiáng)負(fù)脫鉤（①），集中分布在江蘇泰州—揚(yáng)州—淮安—宿遷一線，以及安徽合肥和阜陽(yáng)市轄區(qū)內(nèi)，這些地方創(chuàng)新要素投入的絕對(duì)規(guī)模并不高，可能由于效益轉(zhuǎn)化能力較弱，存在產(chǎn)出不足問(wèn)題。另有14 和19 個(gè)縣（市）為弱負(fù)脫鉤（②）和擴(kuò)張負(fù)脫鉤（③），弱負(fù)脫鉤區(qū)域零散分布在浙江中部以及蘇北部分地區(qū)，這些區(qū)域科技型企業(yè)較少，屬于局部創(chuàng)新盲區(qū)，需要從宏觀上統(tǒng)籌創(chuàng)新資源；擴(kuò)張負(fù)脫鉤則相反，多為環(huán)上海的蘇南和浙北地區(qū)，雖然縣域財(cái)政和企業(yè)創(chuàng)新投入力度大，但過(guò)度投入并未引致產(chǎn)出同步增加，存在投入冗余現(xiàn)象。

位于正脫鉤區(qū)域（⑥⑦⑧）表示創(chuàng)新績(jī)效相對(duì)較好的縣（市）75個(gè)，占總體的49%，主要分布于浙江西部和安徽大部。其中，51 個(gè)縣（市）為衰退脫鉤（⑥），這些地區(qū)政府和企業(yè)研發(fā)資源缺乏，而有限的創(chuàng)新投入能夠帶來(lái)更高的產(chǎn)出效益，代表地區(qū)有安徽宿州、蚌埠、六安、滁州和皖江沿線以及浙江麗水市及周邊縣（市）；14個(gè)縣（市）為弱脫鉤（⑦），主要分布于江蘇南通和鎮(zhèn)江、浙江湖州和嘉興的部分縣（市），這些地方靠近長(zhǎng)三角中心城市，易受到創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)輻射和技術(shù)外溢的影響；10 個(gè)縣（市）為強(qiáng)脫鉤（⑧），企業(yè)創(chuàng)新投入低于但產(chǎn)出卻高于地區(qū)平均水平，屬于最理想的創(chuàng)新類(lèi)型，包括浙江臺(tái)州和金華、安徽蕪湖等部分東部縣（市）。

圖3 長(zhǎng)三角153個(gè)縣（市）創(chuàng)新投入—產(chǎn)出的脫鉤情況

位于連結(jié)區(qū)域（④⑤）共有30 個(gè)縣（市），占總體的19.6%，表明這些區(qū)域創(chuàng)新效率處于普通水平，即縣域創(chuàng)新投入、產(chǎn)出水平與區(qū)域平均水平差異不大。其中，22個(gè)縣（市）為衰退連結(jié)（④），主要分布在安徽的淮南、安慶周邊以及浙江中部等發(fā)展偏落后地區(qū)；有8 個(gè)地區(qū)為增長(zhǎng)連結(jié)（⑤），可能面臨規(guī)模報(bào)酬不變，需要更加重視結(jié)構(gòu)調(diào)整，釋放新動(dòng)能。

概括來(lái)說(shuō)，縣域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平很大程度上決定了本地的創(chuàng)新投入水平，特別是位于長(zhǎng)三角中心區(qū)的沿海、沿江縣（市）具備良好的創(chuàng)新環(huán)境和要素投入條件。另一方面，大規(guī)模的創(chuàng)新投入并不必然帶來(lái)高的創(chuàng)新產(chǎn)出，而一些創(chuàng)新投入低水平的縣（市）反而能夠取得相對(duì)較高的創(chuàng)新產(chǎn)出。這表明，長(zhǎng)三角范圍內(nèi)縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出存在一定程度的不對(duì)稱(chēng)或是脫離現(xiàn)象。通過(guò)脫鉤指數(shù)的橫向比較，也進(jìn)一步證實(shí)了超過(guò)80%的縣域存在明顯脫鉤現(xiàn)象，其中近四成屬于負(fù)脫鉤，即創(chuàng)新產(chǎn)出強(qiáng)度相對(duì)低于創(chuàng)新投入力度。換句話說(shuō)，這些地區(qū)存在較為嚴(yán)重的投入冗余或者產(chǎn)出不足。

（三）縣域創(chuàng)新投入—產(chǎn)出效率分析

根據(jù)脫鉤類(lèi)型的分析結(jié)果，為了量化并明確長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入—產(chǎn)出的非有效情況，進(jìn)一步采用SBM效率分析方法，計(jì)算得到達(dá)到SBM有效（表4）的縣（市）以及SBM非有效地區(qū)的投入冗余和產(chǎn)出不足（表5）的典型縣（市）。

根據(jù)表4，長(zhǎng)三角共有31 個(gè)縣（市）達(dá)到SBM有效，占總體的20.3%。分省份看，蘇浙皖三省分別有4、10 和17 個(gè)縣（市）為有效單元，依次占各省縣（市）單元的9.8%，19.2%和28.3%，也就是說(shuō)，創(chuàng)新投入與產(chǎn)出規(guī)模越小的地方，其效率反而越高，這與前人對(duì)長(zhǎng)三角城市層面的研究結(jié)論具有較大一致性，如孫夙鵬發(fā)現(xiàn)：上海、南京這類(lèi)投入與產(chǎn)出規(guī)模大的城市，其創(chuàng)新資源配置效率反而低于臺(tái)州、舟山、揚(yáng)州等創(chuàng)新投入和產(chǎn)出較小的城市［26］；Sheng 等發(fā)現(xiàn)合肥—滁州一帶具有較高的創(chuàng)新效率，表4中列出的來(lái)安、天長(zhǎng)、肥西和鳳陽(yáng)均也位于該地帶［27］，它們較大程度上受到了來(lái)自南京或合肥的輻射作用。同時(shí)，投入—產(chǎn)出效率越高，在脫鉤上越傾向于表現(xiàn)為正向脫鉤，即以相對(duì)較少的創(chuàng)新投入獲得相對(duì)較多的創(chuàng)新產(chǎn)出。對(duì)是否達(dá)到SBM 有效的兩組縣域單元進(jìn)行方差分析，發(fā)現(xiàn)它們?cè)诓煌撱^指數(shù)上確實(shí)存在顯著差異（P=0.048）。

表4 長(zhǎng)三角創(chuàng)新投入—產(chǎn)出達(dá)到SBM有效的縣（市）

除了關(guān)注達(dá)到創(chuàng)新效率有效的縣域單元外，那些處于SBM 非有效狀態(tài)的縣（市）同樣需要重視，這關(guān)系到未來(lái)在政策層面如何優(yōu)化投入安排和改進(jìn)產(chǎn)出目標(biāo)。表5 列出了各項(xiàng)指標(biāo)投入冗余或產(chǎn)出不足排名前10的縣（市）。結(jié)合效率計(jì)算結(jié)果和表5，可以發(fā)現(xiàn)在創(chuàng)新投入指標(biāo)上，主要是江蘇和安徽兩省投入冗余明顯，安徽在財(cái)政科技支出（I1）和企業(yè)R&D支出（I3）上冗余率較高，地域上以皖西南縣（市）居多，如懷寧、金寨、宿松，其創(chuàng)新資本投入在省內(nèi)屬于較高水平，而產(chǎn)出優(yōu)勢(shì)并不明顯。江蘇部分縣（市）在企業(yè)R&D 機(jī)構(gòu)數(shù)（I2）和企業(yè)R&D就業(yè)人員數(shù)（I4）上出現(xiàn)冗余，以往研究也認(rèn)為原因可能是規(guī)模效率不足［28］，如句容、金湖、高郵，它們的企業(yè)R&D機(jī)構(gòu)均在200個(gè)左右，也配備了相應(yīng)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，但產(chǎn)出效益暫不明顯。在創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)上，計(jì)算結(jié)果表明浙江在高新技術(shù)企業(yè)收入（O2）和企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)（O3）上尚存在較大幅度的產(chǎn)出不足，主因可能為浙江以民營(yíng)加工與外貿(mào)企業(yè)為主，在先進(jìn)技術(shù)及專(zhuān)利發(fā)明方面相對(duì)薄弱。對(duì)于其他非有效的縣域單元，也或多或少存在上述問(wèn)題，需要根據(jù)投入冗余率調(diào)整降低要素的投入比例，或針對(duì)產(chǎn)出不足情況重點(diǎn)提升對(duì)應(yīng)指標(biāo)的產(chǎn)出規(guī)模。

表5 各項(xiàng)指標(biāo)存在投入冗余或產(chǎn)出不足的前10縣（市）

（四）空間自相關(guān)分析

圍繞區(qū)域創(chuàng)新問(wèn)題，另一個(gè)關(guān)注熱點(diǎn)是探索區(qū)域內(nèi)部單元之間是否存在空間依賴(lài)或交互效應(yīng)。通過(guò)前述縣域創(chuàng)新脫鉤與效率結(jié)果，直觀上能夠看到一些相互鄰近的縣（市）具有相同或相近的脫鉤狀態(tài)或效率水平。為了驗(yàn)證這種空間集聚是否顯著，發(fā)掘長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)可能存在的創(chuàng)新群體，引入Moran'sI考察縣域創(chuàng)新效率的空間關(guān)聯(lián)。將長(zhǎng)三角153個(gè)縣（市）的創(chuàng)新投入—產(chǎn)出效率帶入GeoDa軟件，選擇歐式空間距離作為權(quán)重，計(jì)算全局Moran'sI（表6）。結(jié)果顯示：只有安徽的Moran'sI大于0.2，通過(guò)顯著性水平α=0.05 條件下的假設(shè)檢驗(yàn)，即安徽的縣域創(chuàng)新效率存在顯著的空間正相關(guān)。對(duì)于三省整體以及江蘇、浙江兩省，均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明其縣域創(chuàng)新效率不存在空間聚集。這與以往相關(guān)研究結(jié)論形成差異，例如毛金祥等發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)三角城市專(zhuān)利授權(quán)量、研發(fā)投入強(qiáng)度和新產(chǎn)品產(chǎn)值占比的Moran'sI均表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)［29］。原因可能在于：一方面，本文選擇創(chuàng)新效率來(lái)計(jì)算莫蘭指數(shù)，而非原始的具體指標(biāo)，兩者內(nèi)涵所指不同；另一方面，特定縣域創(chuàng)新發(fā)展不僅受到周邊其他縣（市）的影響，還受所在地更高建制城市的輻射影響，如地級(jí)市、省會(huì)城市以及上海市等，其空間聯(lián)系機(jī)制更加復(fù)雜。但這也進(jìn)一步說(shuō)明，單純地從縣域?qū)用婵紤]區(qū)域聯(lián)動(dòng)創(chuàng)新存在局限。

表6 長(zhǎng)三角三省縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的全局Moran's I

進(jìn)一步地，為了考察長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新的局部空間關(guān)聯(lián)性，計(jì)算局部Moran'sIi。本文繪出長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入—產(chǎn)出效率的LISA 集聚圖，如圖4所示。

圖4 長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入—產(chǎn)出效率的LISA集聚圖

LISA集聚圖顯示有20個(gè)縣（市）存在局部空間自相關(guān)。其中，高—高集聚區(qū)出現(xiàn)在安徽東部，包括五河、明光和來(lái)安三縣，它們均位于合肥、蚌埠以及鄰省南京的三角圈內(nèi)。在推進(jìn)蘇皖協(xié)同發(fā)展和“寧滁一體化”背景下，一批高?？萍紙@、科創(chuàng)中心和科研基地的相繼建立，加速了創(chuàng)新資源流入及效益轉(zhuǎn)化。11 個(gè)縣（市）為低—低集聚，主要分布在浙江東北部和中部，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)，創(chuàng)新資源投入規(guī)模大，但產(chǎn)出能力偏弱，尤其是對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的培育和產(chǎn)品推廣不夠。5 個(gè)縣（市）為低—高集聚，主要分布在皖北和蘇北，這些地區(qū)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出水平均偏低，轉(zhuǎn)化能力有限，為創(chuàng)新效率“洼地”。只有浙江蘭溪表現(xiàn)為高—低集聚，該縣通過(guò)推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新和引進(jìn)高端創(chuàng)業(yè)人才，加速傳統(tǒng)國(guó)企改革與技術(shù)轉(zhuǎn)型，目前已擁有超過(guò)50 家的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)，實(shí)現(xiàn)了高出省內(nèi)平均近50%的創(chuàng)新產(chǎn)出。在未來(lái)長(zhǎng)三角一體化推進(jìn)過(guò)程中，需要注意發(fā)揮創(chuàng)新高地對(duì)周邊地區(qū)的正向溢出效應(yīng)，形成一批具有引領(lǐng)性的縣域創(chuàng)新集群；同時(shí)，還要在政策上重點(diǎn)向創(chuàng)新洼地傾斜，縮小縣域創(chuàng)新發(fā)展差距。

四、結(jié)論與對(duì)策建議

（一）結(jié)論

作為全國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的地區(qū)，長(zhǎng)三角的縣域創(chuàng)新能力關(guān)系到地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)。在長(zhǎng)三角一體化融合過(guò)程中，不同省域、縣域由于面臨不同的地理區(qū)位、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新政策環(huán)境，同等規(guī)?；驈?qiáng)度的創(chuàng)新投入所帶來(lái)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大差異。因此，探究長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的綜合發(fā)展水平以及兩者間的相對(duì)脫離狀態(tài)，進(jìn)而判斷縣域創(chuàng)新可能存在的非對(duì)稱(chēng)和不均衡問(wèn)題顯得十分重要。進(jìn)一步地，透過(guò)這種區(qū)域不均現(xiàn)象深入探究創(chuàng)新效率及可能改進(jìn)空間，對(duì)于優(yōu)化未來(lái)縣域創(chuàng)新投入方向和產(chǎn)出目標(biāo)制定具有現(xiàn)實(shí)意義。

通過(guò)全文分析，得到如下結(jié)論：①長(zhǎng)三角三省縣域創(chuàng)新水平顯示出“金字塔”型的非均衡結(jié)構(gòu)，江蘇明顯高于浙江，浙江又明顯高于安徽。多數(shù)縣域的創(chuàng)新投入水平高于產(chǎn)出水平，但隨著創(chuàng)新水平逐漸下降，縣域創(chuàng)新產(chǎn)出水平更傾向于大于創(chuàng)新投入。②長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出存在較為明顯的非對(duì)稱(chēng)脫離現(xiàn)象。超過(guò)80%的縣域表現(xiàn)出明顯脫鉤，負(fù)脫鉤區(qū)域主要分布在江蘇、浙北和皖西北地區(qū)，而正脫鉤區(qū)域大多位于浙江西部和安徽大部，反映出發(fā)展落后地區(qū)往往擁有更好的創(chuàng)新績(jī)效。③31 個(gè)縣（市）達(dá)到SBM 有效，蘇浙皖三省分別占4、10 和17 個(gè)縣（市）。創(chuàng)新投入、產(chǎn)出規(guī)模越小的縣（市），其效率反而越高，在脫鉤上越傾向于表現(xiàn)為正向脫鉤。④江蘇、安徽兩省的縣域創(chuàng)新效率不足突出表現(xiàn)在投入冗余較高，而浙江則是創(chuàng)新產(chǎn)出不足。⑤長(zhǎng)三角縣域整體的創(chuàng)新效率并不存在顯著的空間自相關(guān)，三個(gè)省份中僅有安徽呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)。皖東地區(qū)存在局部的創(chuàng)新高—高集聚，大部分低—低集聚出現(xiàn)在浙江，蘇北部分縣（市）則出現(xiàn)了低—高集聚。

（二）對(duì)策建議

針對(duì)分析結(jié)果，本文提出如下對(duì)策建議：①?gòu)拈L(zhǎng)三角區(qū)域以及省域?qū)用嫔辖y(tǒng)籌配置創(chuàng)新資源，逐步縮小長(zhǎng)三角縣域創(chuàng)新發(fā)展的整體差距，為打造一體化協(xié)同的縣域發(fā)展格局奠定基礎(chǔ)；②努力增強(qiáng)縣域創(chuàng)新投入的效益轉(zhuǎn)化能力，提高創(chuàng)新要素的產(chǎn)出效率，特別是對(duì)表現(xiàn)出“負(fù)脫鉤”或“非效率”的縣域地區(qū)，要因地制宜及時(shí)調(diào)整創(chuàng)新投入規(guī)模、優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，最大限度地降低投入冗余或產(chǎn)出不足；③重點(diǎn)打造一批創(chuàng)新能力突出、創(chuàng)新輻射引領(lǐng)作用強(qiáng)的縣域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展標(biāo)桿，通過(guò)輻射和帶動(dòng)周邊縣域，形成若干創(chuàng)新水平高的縣域發(fā)展集群或創(chuàng)新共同體；④打破行政壁壘，加速技術(shù)、人才、資金、信息等要素在縣域之間的有序自由流動(dòng)，構(gòu)建開(kāi)放包容和相互促進(jìn)的創(chuàng)新發(fā)展格局。