基于三階段DEA模型的城市創(chuàng)新效率測算及差異分析
——以湖南省為例

仇 怡，鄭 澤

（湖南科技大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411201）

一、引言與綜述

黨的十九屆五中全會明確指出，堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，要把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。堅持創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展、推動新舊動能轉(zhuǎn)換是我國在后新冠疫情時期應(yīng)對世界經(jīng)濟(jì)形勢變化的重要抓手，而效率提升是當(dāng)前創(chuàng)新發(fā)展的主要著力點(diǎn)。近年來，湖南省大力實(shí)施創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，R&D投入總量和強(qiáng)度逐年提高，R&D人員數(shù)和R&D經(jīng)費(fèi)投入，分別從2008年的5.19萬人、114.66億元增長到2019年的24.91萬人、836.47億元。同時，2019年，湖南省擁有10 213個高新技術(shù)企業(yè)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值達(dá)9 472.894億元，比上年增長11.87%；完成技術(shù)合同交易額490.69億元，同比增長74.21%?？傮w上，湖南省創(chuàng)新投入產(chǎn)出水平呈現(xiàn)較好發(fā)展態(tài)勢，但與東部沿海地區(qū)相比仍有差距。2019年湖南的R&D人員數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)投入、專利授權(quán)量以及發(fā)明專利授權(quán)量，分別只有北京的53.7%、35.2%、41.5%和 15.9%，上海的 84.9%、51.6%、54.4%和37.3%①。當(dāng)前，科技創(chuàng)新水平已成為衡量一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)，湖南省在提高科技創(chuàng)新能力的過程中，不僅要注重加大創(chuàng)新投入，還要注重提升創(chuàng)新效率。特別在創(chuàng)新資源有限的條件下，提高區(qū)域創(chuàng)新效率顯得尤為重要。

城市創(chuàng)新效率是創(chuàng)新投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化率，若在創(chuàng)新投入資源一定情況下創(chuàng)新產(chǎn)出最大化或創(chuàng)新產(chǎn)出一定情況下創(chuàng)新投入最小化，則該城市創(chuàng)新效率被認(rèn)定為有效，創(chuàng)新效率的高低又決定著創(chuàng)新能力的高低[1-3]。關(guān)于創(chuàng)新效率的已有研究文獻(xiàn)主要集中在兩方面：首先，在創(chuàng)新效率的測度方法與評價上，主要采取兩種方法進(jìn)行研究。一是基于非參數(shù)方法的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA），該方法測算決策單元的投入規(guī)模以及技術(shù)有效性，其優(yōu)點(diǎn)在于不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，現(xiàn)已被廣泛用于多投入多產(chǎn)出的創(chuàng)新效率問題[4-10]；二是基于參數(shù)方法的隨機(jī)前沿模型（Stochastic Frontier Approach，SFA），該方法的優(yōu)點(diǎn)在于有經(jīng)濟(jì)學(xué)理論作支撐，并且考慮到個體沖擊和隨機(jī)誤差等因素，但需要設(shè)定相應(yīng)生產(chǎn)函數(shù)，若設(shè)定出錯，則其效率結(jié)果也會出現(xiàn)偏差，主要運(yùn)用于單產(chǎn)出多投入的創(chuàng)新效率問題[11-16]。其次，在創(chuàng)新效率的影響因素方面?，F(xiàn)有文獻(xiàn)可歸納為宏觀經(jīng)濟(jì)、微觀金融、基礎(chǔ)設(shè)施、人力資源稟賦以及政府支持等因素[17-21]。李習(xí)保采用隨機(jī)前沿模型探討了創(chuàng)新環(huán)境因素對創(chuàng)新效率的影響，發(fā)現(xiàn)教育投入程度和政府支持力度對創(chuàng)新效率有顯著的促進(jìn)作用[17]。吳傳清等則以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政府有效支持能極大促進(jìn)創(chuàng)新活動、提高創(chuàng)新主體的積極性[19]。蘭海霞和趙雪雁從基礎(chǔ)設(shè)施、市場環(huán)境、勞動者素質(zhì)、金融環(huán)境和創(chuàng)業(yè)水平五個維度研究其對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響[21]。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對于城市創(chuàng)新效率的研究已取得較大進(jìn)展，但仍有值得進(jìn)一步深入探討的地方：首先，從研究對象來看，已有研究大多集中于考察省級層面或重點(diǎn)區(qū)域，較少以城市為研究主體，而對湖南省各地級市創(chuàng)新效率的研究則更少。其次，從研究方法來看，關(guān)于城市創(chuàng)新效率的已有研究文獻(xiàn)大多采用簡單的DEA或SFA方法測算，未考慮外部環(huán)境因素的干擾，且較少采用三階段DEA方法開展研究。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，選取2008—2019年湖南14個地級市的數(shù)據(jù)，測算城市創(chuàng)新效率，分析湖南省地級市創(chuàng)新效率的時空演變特征；第二，考慮湖南省各地級市所處環(huán)境的差異，剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差干擾，采用三階段DEA模型測算各地級市創(chuàng)新效率狀況，為湖南省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和科技創(chuàng)新提供政策參考。

二、模型構(gòu)建

（一）三階段DEA基礎(chǔ)模型

本文采用的三階段DEA模型以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法DEA和隨機(jī)前沿模型SFA為基礎(chǔ)，它由Fried等提出，主要是為了剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差（除了規(guī)模、技術(shù)和管理因素以外的其他一切因素）對創(chuàng)新效率所造成的影響[22]。依據(jù)投入導(dǎo)向的DEA模型，對決策單元的效率測算可具體分為以下三個階段：

第一階段：傳統(tǒng)的DEA-BCC模型。主要是采用以規(guī)模報酬可變?yōu)榍疤岬腄EA-BCC模型，將決策單元的綜合技術(shù)效率（TE）分解成純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）的乘積，即 TE=SE×PTE。模型如下：

其中j=1,2,…n表示決策單元，X、Y分別是投入、產(chǎn)出變量。S+為松弛變量，S-為產(chǎn)出松弛值為權(quán)重變量，ε表示非阿基米德無窮小量。

第二階段：構(gòu)建相似SFA模型。原始投入變量減去目標(biāo)理想值就是松弛變量，松弛變量的產(chǎn)生主要源于管理無效率、外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差等。三階段DEA模型最關(guān)鍵的一步就是通過SFA回歸分離出外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差，從而得到只反映經(jīng)營管理水平的效率值。把投入松弛變量作為被解釋變量，外部環(huán)境變量作為解釋變量，構(gòu)建SFA模型如下：

其中，Snm為投入松弛變量，為相應(yīng)隨機(jī)前沿函數(shù)，表示外部環(huán)境因素，為相應(yīng)系數(shù)；為混合殘差項表示隨機(jī)誤差并且 ，表示管理無效率并且 ，和相互獨(dú)立。為了將隨機(jī)誤差和管理無效率分離開，先運(yùn)用Frontier4.1進(jìn)行最大似然估計，求出β、δ2的估計值。由于Fried在其研究中未明確給出分離管理無效率項的公式，因此本文利用羅登躍和陳魏巍等提出的管理無效率公式，求出和的估計量[23-24]。

利用上述估計結(jié)果，對各決策單元的投入變量調(diào)整公式可表示為：

第三階段：將經(jīng)SFA回歸調(diào)整后的投入變量和原產(chǎn)出變量，重新運(yùn)用DEA-BCC模型測算效率，就能得到剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的效率值。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

選擇科學(xué)、合理的指標(biāo)是評估城市創(chuàng)新效率的前提，直接關(guān)系到評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。城市創(chuàng)新活動是多要素投入轉(zhuǎn)化為多要素產(chǎn)出的復(fù)雜過程，在整個創(chuàng)新活動中投入指標(biāo)涉及到各種人力、財力和技術(shù)等多項指標(biāo)，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取R&D活動人員全時當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出為投入指標(biāo)。同時，有效發(fā)明專利是最富有知識原創(chuàng)價值，能準(zhǔn)確反映各城市知識創(chuàng)新產(chǎn)出水平，而新產(chǎn)品能有效反映創(chuàng)新成果的經(jīng)濟(jì)價值，因此選取有效發(fā)明專利和新產(chǎn)品銷售收入作為衡量城市創(chuàng)新效率的產(chǎn)出指標(biāo)。

借鑒Simar和Wilson的研究，本文認(rèn)為環(huán)境變量是指對城市創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響但不受決策單元控制的因素[25]，由此選取以下環(huán)境變量：其一，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，用人均GDP表示各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；其二，人力資源狀況，用普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)反映地區(qū)的科學(xué)教育水平、人力資源充裕情況；其三，政府支持力度，參考劉偉的研究，用政府資金與R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的比重來衡量[26]；其四，對外開放水平，用實(shí)際利用外資額占GDP的比重來度量；其五，市場結(jié)構(gòu)，參考朱有為和徐康寧的研究，選取高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)來衡量[27]；其六，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP的比值來衡量。本文所選指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于歷年的《湖南省統(tǒng)計年鑒》《湖南科技統(tǒng)計年鑒》與《中國城市統(tǒng)計年鑒》。R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、新產(chǎn)品銷售收入和人均GDP等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均以2000年為基期做CPI平減，變量說明及描述性統(tǒng)計，見表1。

三、湖南省城市創(chuàng)新效率測算

（一）基于傳統(tǒng)DEA模型的分析

本文選取基于投入導(dǎo)向的DEA–BCC模型，運(yùn)用DEAP2.1軟件對2008—2019年湖南14個地級市的創(chuàng)新效率進(jìn)行測算，綜合技術(shù)效率結(jié)果如表2所示，純技術(shù)效率和規(guī)模效率結(jié)果如圖1所示。

圖1 第一階段各地級市純技術(shù)效率和規(guī)模效率（2008年、2019年）

由表2可知，整體上看，在不考慮外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差等因素的干擾下，湖南省綜合技術(shù)效率均值由2008年的0.63上升為2019年的0.703，其中2011年效率值最高為0.815。從各個城市來看，婁底、張家界、岳陽和湘西州各實(shí)現(xiàn)了7年、6年、6年、4年的效率有效；而長沙和株洲效率值相對較低，均只實(shí)現(xiàn)了3年的效率有效，其中長沙在2014年效率值只有0.516，株洲在2008年效率值僅0.409。2019年，湖南省只有株洲、岳陽、郴州和婁底4個地級市綜合技術(shù)效率值為1，處于效率前沿面；有一半的城市效率值還不足0.6，處于綜合技術(shù)效率較低的狀態(tài)，尤其是永州、懷化效率值只有0.3左右。顯而易見，張家界和湘西州等城市綜合技術(shù)效率相對較高，甚至在多個年份比長沙和株洲都高，出現(xiàn)異常值的情況可能由于效率是一個相對指標(biāo)，產(chǎn)出成果低但投入資源也低，可能會導(dǎo)致較高的創(chuàng)新效率[28]。

圖1展示了分解的綜合技術(shù)效率②，整體上湖南省純技術(shù)效率均值由2008年的0.653上升為2019年的0.791，而規(guī)模效率均值從2008年的0.965下降為2019年的0.894。從各個城市看，大部分城市在各年份規(guī)模效率和純技術(shù)效率均未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。2019年純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)的有長沙、株洲、湘潭、岳陽、張家界、郴州和婁底7個城市，其他城市還有很大提升空間；而規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的只有株洲、岳陽、郴州和婁底4個城市。通過傳統(tǒng)DEA模型測算出的效率值與現(xiàn)實(shí)情況不太一致，這可能是由于未考慮各地級市的外部環(huán)境因素而導(dǎo)致效率結(jié)果存在誤差，因此選擇使用三階段DEA模型進(jìn)一步分析。

（二）基于SFA模型的隨機(jī)前沿分析

將第一階段測算出的R&D人員和經(jīng)費(fèi)投入松弛變量作為被解釋變量，選取宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、人力資源、政府支持、對外開放、市場結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為解釋變量，構(gòu)建相似SFA模型，考察環(huán)境變量對投入松弛變量的影響。采用Frontier4.1軟件計算，得到回歸結(jié)果如表3所示。從表3可知，δ2、γ值均通過顯著性檢驗，表示環(huán)境因素對創(chuàng)新效率的影響占主導(dǎo)地位。各環(huán)境變量對投入松弛變量的系數(shù)都通過顯著性檢驗，表示環(huán)境變量對創(chuàng)新效率具有重要作用。這說明使用SFA模型調(diào)整環(huán)境變量是有效的。當(dāng)環(huán)境變量的系數(shù)為正時，表示增加該環(huán)境變量會增加投入松弛變量，造成冗余增加，不利于提高創(chuàng)新效率；反之亦然。

因此，由環(huán)境變量對投入松弛變量的回歸系數(shù)可知：宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府支持和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與R&D人員和經(jīng)費(fèi)的松弛變量回歸系數(shù)均為負(fù)，這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高、政府支持力度加大以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改善，有利于減少投入冗余，促進(jìn)創(chuàng)新資源有效配置，從而有助于提高城市創(chuàng)新效率。而人力資源、對外開放和市場結(jié)構(gòu)與R&D人員和經(jīng)費(fèi)的松弛變量回歸系數(shù)均為正，表明人力資源越豐富、對外開放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高，反而會導(dǎo)致創(chuàng)新效率越低，這與預(yù)期相反?？赡苁且驗檫@些地區(qū)創(chuàng)新人才沒有得到合理配置，對外開放引進(jìn)的先進(jìn)知識和技術(shù)也未高效利用，部分生產(chǎn)規(guī)模較小的高新技術(shù)企業(yè)重復(fù)占據(jù)創(chuàng)新資源造成一定程度的資源浪費(fèi)，從而不利于創(chuàng)新效率提升。

（三）基于三階段DEA模型的創(chuàng)新效率分析

將經(jīng)SFA模型調(diào)整后的投入變量與原產(chǎn)出變量重新運(yùn)用DEAP2.1軟件測算，可得到2008—2019年湖南各地級市在假定相同環(huán)境下的綜合技術(shù)效率，如表4所示。

由表4和圖2可知，在調(diào)整投入變量后，湖南省各地級市綜合技術(shù)效率變化趨勢明顯。從整體上看，湖南省綜合技術(shù)效率呈波動上升趨勢，從2008年的0.458上升至2019年的0.672，相比第一階段測算結(jié)果有所下降。這與湖南省近年來重視科技創(chuàng)新發(fā)展、大力實(shí)施創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)際相符。從各個城市來看，長沙、株洲、岳陽、婁底綜合技術(shù)效率均有所提高，分別實(shí)現(xiàn)了12年、10年、7年、5年的效率有效，并且在未達(dá)到有效的年份效率值也大多在0.8以上。這些城市科技人員較為集中，教育水平也相對較高，創(chuàng)新資源充分利用，因而創(chuàng)新效率也相對較高。同時，邵陽、張家界、懷化和湘西州綜合技術(shù)效率均有不同程度下降，效率相對較低。尤其是張家界和湘西州在第一階段效率值相對較高，在多個年份都達(dá)到有效狀態(tài)，而調(diào)整后的效率值僅為0.2左右。這些城市資金和人才投入相對缺乏，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展略顯不足，在創(chuàng)新資源配置和利用上還有待大幅改善。

圖2 調(diào)整前后湖南省綜合技術(shù)效率均值對比

為更直觀地了解湖南省各地級市創(chuàng)新效率分布情況，按照第三階段2008—2019年綜合技術(shù)效率平均值將其劃分為三個等級，如表5所示。其中，高效率地區(qū)有長沙、株洲、岳陽、婁底和常德，中效率地區(qū)有衡陽、湘潭、永州、益陽和郴州，低效率地區(qū)有邵陽、懷化、張家界和湘西州（其創(chuàng)新效率值低于湖南省平均值）?？梢?，當(dāng)前湖南省大部分地級市都處于中、低效率地區(qū)，這些城市應(yīng)根據(jù)自身科技創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，因地制宜利用創(chuàng)新資源，提高創(chuàng)新效率。

從分解的綜合技術(shù)效率來看（如圖3所示），經(jīng)SFA調(diào)整之后，整體上湖南省純技術(shù)效率均值由0.999下降為0.812，而規(guī)模效率均值由0.458上升為0.813。湖南省規(guī)模效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于純技術(shù)效率，這說明規(guī)模效率對湖南創(chuàng)新效率的影響更為顯著。從各個城市看，2019年長沙、株洲、岳陽、張家界、郴州和婁底純技術(shù)效率均達(dá)到最優(yōu)；而規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的只有長沙、株洲、岳陽和婁底4個城市，這與綜合技術(shù)效率結(jié)果一致。另外相較于純技術(shù)效率，湖南省地級市規(guī)模效率下降幅度尤為明顯，特別是張家界和湘西州，如2019年張家界由第一階段的0.566下降為0.261，湘西州由0.647下降為0.318。由于外部環(huán)境因素虛高了規(guī)模效率，在一定程度上未反映出這些城市的真實(shí)情況，造成第一階段的不合理結(jié)果，從而影響了對湖南省創(chuàng)新效率情況的總體判斷?？梢?，相比傳統(tǒng)DEA模型測算結(jié)果，三階段DEA模型所測算效率值更能客觀反映湖南省的現(xiàn)實(shí)情況。

圖3 第三階段各地級市純技術(shù)效率和規(guī)模效率（2008年、2019年）

為對湖南各地級市的創(chuàng)新活動提供有效建議，參考白俊紅和蔣伏心的研究，以調(diào)整后第三階段2008—2019年湖南省純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值0.92、0.62為臨界點(diǎn)，將各城市分為以下4種創(chuàng)新模式，如圖4所示（由于坐標(biāo)軸上0.62和0.6重疊，故 0.62不顯示）[29]。第一類屬于“高高”模式，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率值均大于臨界點(diǎn)，其中包括長沙、株洲、岳陽和婁底，這與上文的高效率地區(qū)重合，相對而言是一種較為有效的模式。第二類是“高低”模式，即純技術(shù)效率大于0.92，規(guī)模效率小于0.62，邵陽、張家界和永州屬于此類情況，這些地級市主要規(guī)模效率相對較低，在以后的生產(chǎn)發(fā)展中應(yīng)把重點(diǎn)放在擴(kuò)大創(chuàng)新生產(chǎn)規(guī)模和資源優(yōu)化配置、注重提高規(guī)模效率上。第三類即“低高”模式，湘潭、常德和衡陽屬于這種模式，應(yīng)重點(diǎn)學(xué)習(xí)和引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，提高消化吸收再創(chuàng)新能力。最后一類“低低”模式，包括益陽、郴州、懷化和湘西州，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都處于較低水平。這類城市創(chuàng)新資源缺乏、產(chǎn)出成果偏低，建議盡最大可能爭取各方面支持，合理利用有限資源，以解決創(chuàng)新發(fā)展中的重點(diǎn)與關(guān)鍵問題。

圖4 湖南省創(chuàng)新模式分布圖

四、結(jié)論與政策建議

本文以2008—2019年湖南省14個地級市為研究對象，運(yùn)用三階段DEA模型分析其創(chuàng)新效率變動趨勢，主要研究結(jié)論如下：首先，從整體來看，湖南省創(chuàng)新效率呈現(xiàn)波動上升趨勢，調(diào)整之后由 2008年的 0.458上升為 2019年的 0.672；其次，從各地級市來看，各城市創(chuàng)新效率差異明顯，其中長沙、株洲和岳陽創(chuàng)新效率相對較高，張家界、湘西州、邵陽和懷化則相對較低；第三，根據(jù)第二階段SFA模型回歸結(jié)果可知，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府支持和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新效率有明顯正作用，而人力資源、對外開放和市場結(jié)構(gòu)有明顯負(fù)效應(yīng)；最后，從純技術(shù)效率和規(guī)模效率來看，外部環(huán)境變量虛高了規(guī)模效率，在調(diào)整投入變量后，大部分城市純技術(shù)效率有明顯上升，而規(guī)模效率則不同程度下降，較低的規(guī)模效率制約著湖南地級市創(chuàng)新效率的提高。

基于上述結(jié)論并結(jié)合湖南省實(shí)際情況，提出以下對策建議。首先，科學(xué)合理配置創(chuàng)新資源，有效調(diào)整優(yōu)化投入要素質(zhì)量。湖南省各地級市在創(chuàng)新資源的利用率上各不相同，對于長沙、株洲、岳陽等創(chuàng)新效率較高的城市，在保持創(chuàng)新投入的同時要減少冗余，進(jìn)一步提高資源利用率；而對于張家界、湘西州、邵陽和懷化等創(chuàng)新效率較低的城市，更多是由于創(chuàng)新資源缺少導(dǎo)致創(chuàng)新潛力不足，應(yīng)加大創(chuàng)新人才和研發(fā)資金的投入，重點(diǎn)培育高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和高技術(shù)人才。其次，要改善外部環(huán)境因素，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境。各城市要完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)創(chuàng)新要素在各城市之間的流動；提高研發(fā)人員技術(shù)水平，注重人才培養(yǎng)和人才引進(jìn)雙管齊下；要合理發(fā)揮政府的引導(dǎo)作用，對高新技術(shù)企業(yè)和人才給予適當(dāng)補(bǔ)貼，提供一定的政策支持；擴(kuò)大對外開放，引進(jìn)高質(zhì)量的外商投資，積極學(xué)習(xí)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗，為本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供借鑒。最后，應(yīng)根據(jù)各地創(chuàng)新模式及特點(diǎn)，因地制宜采取針對性措施。各城市之間應(yīng)加強(qiáng)交流，共享先進(jìn)知識和技術(shù)、加強(qiáng)科技創(chuàng)新合作。“高高”模式的城市應(yīng)繼續(xù)保持自身優(yōu)勢，進(jìn)一步解決短板問題，長沙、株洲等城市應(yīng)幫扶張家界、湘西州和永州等城市進(jìn)行創(chuàng)新發(fā)展，推進(jìn)企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)等交流合作，共同培養(yǎng)技術(shù)人才；邵陽和永州等“高低”模式的城市應(yīng)增加創(chuàng)新資源投入，擴(kuò)大創(chuàng)新生產(chǎn)規(guī)模，進(jìn)一步提升規(guī)模效應(yīng)；湘潭和衡陽等“低高”模式的城市應(yīng)把重點(diǎn)放在提高純技術(shù)效率，主動引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，提升研發(fā)人員技術(shù)水平上；“低低”模式的城市純技術(shù)效率和規(guī)模效率都應(yīng)提高，應(yīng)積極學(xué)習(xí)和借鑒先進(jìn)地區(qū)的寶貴經(jīng)驗，集中資源解決自身發(fā)展中的重點(diǎn)問題。

注 釋：

①數(shù)據(jù)來源于各年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

②由于篇幅有限，此處只列出2008年和2019年的情況，下同。