引言

低空经济作为新质生产力的典型代表，已成为推动高质量发展的关键引擎。长三角地区具备产业集聚与场景应用优势，但区域内普遍面临产业链协作不紧密、资源配置效率低下等瓶颈。推动产业链协同创新是打破同质化竞争、实现区域可持续发展的核心路径。

低空经济的概念最早由李卫民提出，Ren等将其划分为研发、制造、应用和辅助四大模块。目前相关研究主要聚焦于两类方向：一是机制与模型构建，如运用 Lotka-Volterra 共生进化模型分析城市空中交通（UAM）演进、探讨无人机在智慧城市中的应用场景，以及构建卡车-无人机协同配送路径优化模型；二是风险治理，重点关注安全、隐私与环保等核心痛点，并提出敏捷治理路径。

在协同创新机制领域，学者们主要围绕驱动因素、机制构建与评价体系展开深入探讨。在驱动因素方面，金融配置、战略联盟等外部资源、政府政策协同以及网络内部的传递闭合内生动力共同构成了创新驱动源泉；在机制构建方面，研究提出了“研究所-协同创新中心-知识产权基金”三元耦合机制及“政-产-学”生态协同机制；在评价体系方面，指标构建多涵盖创新环境、资源及经济发展等维度，评估方法常采用复合系统协同度或耦合协同度模型。聚焦于长三角一体化视角，协同创新路径主要沿着政策制度联动、数字治理驱动以及市场一体化配置三条主线展开。

综合来看，现有文献为本文奠定了坚实的理论基础，但仍存在以下不足：

定量测度匮乏：针对低空经济协同创新效率的系统性评价较少，鲜有结合 PCA-DEA-Malmquist 组合模型进行动态与静态相结合的深度探讨；

区域实证不足：面向长三角低空经济的实证研究尚不充分，省际效率差异与驱动结构的内在机制仍需精细化剖析；

政策工具欠缺：缺乏面向区域协同发展的差异化政策评估与治理工具。

鉴于此，本文引入 PCA-DEA-Malmquist 模型对长三角低空经济协同创新效率进行动静态测度，旨在弥补现有研究在量化评估与省际异质性分析上的不足，为区域低空经济协同发展提供方法论支持与政策参考。

一、指标选取和数据来源

（一）指标选取

基于长三角三省一市（江苏、浙江、安徽、上海）的数据可获得性，参考相关文献及《中国低空经济发展指数报告2025》，构建涵盖投入与产出维度的协同创新评估体系，具体包括9项指标：

经济与基础设施：地区生产总值（GDP）、颁证通用机场数量；

政策与市场环境：低空经济相关政策数量、经营范围含“无人机”的企业数量；

资本与产业力量：低空经济上市公司数量、上市公司研发费用、上市公司利润；

技术与协同创新：各省份发明专利数量、省市内协同发明专利数量。

选取2017—2024年作为研究时间跨度，主要依据如下：

起点（2017年）：上海发布全国首个省级低空开放试点文件（沪府发〔2017〕32号），率先开启地方政策破冰；

深化（2019年）：中国民航局印发《促进民用无人驾驶航空发展的指导意见》；同年长三角签署《长三角地区民航协同发展行动计划》，正式启动区域通航协同机制；

爆发（2024年）：低空经济迎来“发展元年”，政策与产业集聚效应全面显现。

（二）数据来源

政策文件与发明专利数据的检索策略均参考和君咨询《低空经济产业发展报告（2024）》，采用统一逻辑检索式，关键词=（低空经济 OR 无人机 OR 低空飞行器 OR 无人驾驶器 OR 通航机场 OR 气象雷达 OR 通用航空器 OR 适航审定 OR 低空空域 OR 城市空中交通 OR UAM OR 低空场景 OR 低空航空器 OR eVTOL）。协同专利提取在国家知识产权局检索所得发明专利基础上，剔除专利权人为自然人及单一法人的数据，仅保留省内多主体联合申请的专利，以此作为测算长三角“省市内协同发明专利数量”的最终数据。

二、模型构建与实证分析

（一）基于PCA的投入产出因子提取

为消除指标间的信息重叠，借助 SPSS 对 9 项原始指标进行主成分分析（PCA）。检验显示，KMO 值为 0.635，Bartlett 球形检验 ，适合降维。前 4 个主成分的累积方差贡献率达 83.677%（表 1），公因子方差均大于 0.4，信息提取完整。根据成分得分系数矩阵（表 2），将 4 个因子命名并划分为：

产出要素：专利产出因子（成分1，涵盖专利与协同专利）、企业发展因子（成分2，涵盖无人机企业数与研发费用）；

投入要素：政府支持因子（成分3，涵盖政策与通用机场数）、市场支持因子（成分4，涵盖上市公司数）。

（二）基于CCR-DEA的静态效率测算与分析

采用投入导向、规模报酬不变（CCR）模型，利用 MATLAB 对 2017—2024 年三省一市的 32 个 DMU 进行静态效率测算（表 3）。结果表明长三角区域协同创新静态效率省际分化显著：

江苏领跑区域：多年份效率值达到 DEA 有效（），展现出极高的资源转化与协同效率；

安徽阶段性跃升：早期效率较低，但 2020 年后迅速提升并维持在 0.77 以上的高位；

浙沪改进空间较大：浙江与上海静态效率长期低于0.6，存在较为明显的资源冗余或投入转化瓶颈。

（三）基于Malmquist指数的动态全要素生产率演变

为进一步捕捉跨期动态演变，构建 Malmquist 指数（TFPCH）并将其分解为管理效率变化（EFFCH）与技术进步（TECHCH）（）。测算结果如表4所示。

动态演变呈现出以下核心规律：

整体呈现技术驱动特征：四省市 TFPCH 均大于 1，技术进步（TECHCH）是全要素生产率增长的核心引擎。

显著的“洼地追赶效应”：静态效率较低的安徽（TFPCH=1.2153）与上海（1.1789）动态增速显著快于领先的江苏（1.0712）。安徽是唯一实现管理优化与技术突破“双轮驱动”的省份；上海存在“技术积累快但静态转化效率低”的背离；浙江（0.9614）则受制于协同体制与管理效率漏损。

逐年趋势呈“W型”波动：受外部环境及政策叠加影响，TFPCH 在 2019—2020 年探底后强劲反弹，TECHCH 的非线性跃迁（如2020—2021年 eVTOL突破期）是主导区域效率起伏的关键。

三、结论和建议

（一）结论

本文基于2017—2024年长三角三省一市面板数据，运用PCA-DEA-Malmquist组合模型对低空经济产业协同创新效率进行了动静态评估，主要结论如下：

四维评价体系适配：PCA降维提取出专利产出、企业发展（产出侧）以及政府支持、市场支持（投入侧）4个主成分，累积方差贡献率达83.677%，为协同创新评估提供了结构化支撑。

静态效率呈省际分化：江苏长期处于DEA效率前沿（5个年份θ=1），领跑区域；安徽效率居中但呈现阶段性跃升；浙江与上海静态效率长期偏低（多数年份<0.6），存在较明显的资源冗余与转化效率不足问题。

动态效率由技术主导：四省市全要素生产率（TFPCH）均大于1，呈现“W型”阶段性波动。技术进步（TECHCH）是推动TFPCH增长的主要驱动力，而要素配置管理效率（EFFCH）改善相对有限。

存在追赶倒挂特征：静态效率较低的安徽（TFPCH=1.2153）与上海（1.1789）动态增速显著快于领先的江苏（1.0712），呈现出典型的“效率洼地追赶效应”，证实区域尚处于追赶式发展阶段。

驱动结构差异显著：安徽是唯一实现EFFCH与TECHCH“双轮驱动”的地区；江苏与上海依赖单轮“技术驱动”（江苏缺乏追赶空间，上海存在转化瓶颈）；浙江EFFCH<1，面临协同体制与管理效率的瓶颈漏损。

（二）建议

为打破区域同质化竞争，在长三角一体化战略下，按照“整体协同、差异施策”的原则提出如下建议：

1.区域整体：构建“错位互补”的全链条协同体系

制定长三角低空经济协同创新专项规划，明确四省市功能定位：以江苏为制造核心与技术标杆，上海为研发策源与国际枢纽，浙江为场景应用与数字调度平台，安徽为配套基地与成本洼地，形成“研发-制造-应用-配套”产业链错位布局。同时，搭建跨省市低空数据共享平台与专利协同转化机制，提升协同创新黏性。

2.江苏：突破技术前沿瓶颈，输出行业标准规范

针对前沿追赶空间受限（TECHCH单轮驱动）的现状：一是集中攻关eVTOL、低空感知、适航认证等“卡脖子”关键技术，引领前沿外扩；二是深化南京、苏州等地高校与头部企业的产学研融合，加速专利成果转化；三是依托产业集聚优势，主导制定全国性低空经济标准规范。

3.浙江：修复体制机制漏损，深化数字赋能场景

针对管理效率退步（EFFCH<1）问题：一是排查“政-产-学-研-园”协同网络中的组织效率漏损，理顺利益协调机制；二是发挥数字经济优势，推进低空空域数字化调度与无人机运营管理等新模式，激活市场动能；三是保持政策稳定性与连续性，稳定企业投资预期。

4.安徽：保持双轮驱动势头，防范追赶红利衰减

针对追赶红利可能递减的风险：一是依托合肥综合性国家科学中心深化基础研究，巩固技术进步后劲；二是深化产业链纵向整合，吸引头部企业与上市企业落户，补齐企业发展短板，推动“政府驱动”向“市场内生驱动”转型；三是承接沪苏浙产业与人才溢出，维持高增速态势。

5.上海：优化政府资源配置，破解“技术-效率”背离

针对技术强但静态效率偏低的悖论：一是优化投入结构，减少通用机场等传统基建重复建设，转向低空通信网、数字孪生空域等新型基建；二是引入市场化竞争机制，引导社会资本有序进入示范场景；三是发挥国际金融中心优势，拓宽融资渠道，提高研发资金向专利和企业利润的转化效率。