浦東新區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第6，人均GDP水平在17區中排名第4，屬于經濟轉型能力和人均GDP水平排名均靠前的典型區。比較分析結果顯示，這主要得益于該區具有較高的勞動生產率和產業結構轉換能力排名（分別位列第5、第6）。但該區的知識存量排名居中（位列第8）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的勞動力平均受教育年限較低。為此，對于浦東新區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

寶山區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第7，人均GDP水平在17區中排名第16。比較分析結果顯示，該區的勞動生產率排名靠前（位列第2）。但該區的知識存量和產業結構轉換能力排名偏低（分別位列第10、第12）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量排名偏低主要與勞動力平均受教育年限較低有關。為此，對于寶山區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，以及激發產業轉換、互動的活力，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

靜安區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第8，人均GDP水平在17區中排名第1。比較分析結果顯示，該區的知識存量排名靠前（位列第5）。但該區的勞動生產率和產業結構轉換能力排名靠后（分別位列第12、第14）。為此，對于靜安區，采取積極措施促進工業勞動生產率加快提升，以及激發產業轉換、互動的活力，均是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

虹口區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第9，人均GDP水平在17區中排名第8。比較分析結果顯示，該區的勞動生產率排名中等靠前（位列第6）。但該區的知識存量和產業結構轉換能力分別排名中下和偏低（分別位列第9、第11）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量排名中下，主要與科技撥款占財政支出比重較低有關。為此，對于虹口區，采取積極措施不斷提高科技撥款占財政支出比重，以及激發產業轉換、互動的活力，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

閘北區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第10，人均GDP水平在17區中排名第12。比較分析結果顯示，該區的知識存量排名和勞動生產率排名居中（分別位列第7、第8）。但該區的產業結構轉換能力排名靠后（位列第17）。為此，對于閘北區，進一步激發產業轉換、互動的活力，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

青浦區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第11，人均GDP水平在17區中排名第11。比較分析結果顯示，該區的產業結構轉換能力排名靠前（位列第3），其知識存量和勞動生產率排名靠后（分別位列第12、第15）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量排名偏低主要與勞動力平均受教育年限較低有關。為此，對于青浦區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，以及促進工業勞動生產率加快提升，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

普陀區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第12，人均GDP水平在17區中排名第13。比較分析結果顯示，該區的產業結構轉換能力排名中等靠前（位列第5）。但該區的知識存量和勞動生產率均排名靠后（分別位列第11、第16）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量偏低主要與科技撥款占財政支出比重較低有關。為此，對于普陀區，采取積極措施不斷提高科技撥款占財政支出比重，以及激發產業轉換、互動的活力，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

金山區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第13，人均GDP水平在17區中排名第9。比較分析結果顯示，該區的勞動生產率排名中等靠前（位列第7）。但該區的知識存量和產業結構轉換能力排名靠后和中等偏下（分別位列第13、第9）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量排名偏低主要與勞動力平均受教育年限較低有關。為此，對于金山區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，以及激發產業轉換、互動的活力，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

奉賢區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第14，人均GDP水平在17區中排名第14。比較分析結果顯示，該區的產業結構轉換能力排名靠前（位列第2），知識存量和勞動生產率排名靠后（分別位列第16、第14）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量排名偏低與勞動力平均受教育年限較低，以及科技撥款占財政支出比重較低有關。為此，對于奉賢區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，不斷提高科技撥款占財政支出比重，以及促進工業勞動生產率加快提升，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

嘉定區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第15，人均GDP水平在17區中排名第7。比較分析結果顯示，該區的勞動生產率排名靠前（位列第4）。但該區的知識存量和產業結構轉換能力均排名靠后（分別位列第14、第15）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量偏低與勞動力平均受教育年限較低，以及科技撥款占財政支出比重較低有關。為此，對于嘉定區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，不斷提高科技撥款占財政支出比重，以及激發產業轉換、互動的活力，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

崇明區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第16，人均GDP水平在17區中排名第17。比較分析結果顯示，該區的產業結構轉換能力排名靠前（位列第1）。

2014年是實施崇明區“十二五”規劃的重要一年，也是崇明創建國家生態文明示范區的起始之年。崇民區以科學發展觀為指導，堅持創新驅動發展、經濟轉型升級，努力實現經濟社會全面協調發展，尤其凸顯在產業結構調整力度上，其中第三產業增加值占比增速最快。崇明區結合各鄉鎮的資源特色，積極推出新型旅游產品，重點培育自行車嘉年華、旅游節、森林音樂燒烤露營節、橘黃蟹肥節、果蔬采摘節等主題節慶活動，協調推進明珠湖、森林公園房車營地建設，使其旅游知名度和影響力進一步擴大。

但是應該指出，這里的比較分析結果還顯示，崇明區知識存量和勞動生產率排名靠后（分別位列第17、第13）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的知識存量排名偏低與勞動力平均受教育年限較低，以及科技撥款占財政支出比重較低有關。為此，對于崇明區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，不斷提高科技撥款占財政支出比重，以及促進工業勞動生產率加快提升，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

松江區：經濟轉型能力綜合得分在17區中排名第17，人均GDP水平在17區中排名第15。比較分析結果顯示，該區的產業結構轉換能力排名中等靠前（位列第7）。但知識存量和勞動生產率排名靠后（分別位列第15、第11）。通過進一步分析知識存量下的兩個二級指標，我們發現，該區的勞動力平均受教育年限較低，以及科技撥款占財政支出比重較低。為此，對于松江區，通過發展各級各類教育事業等來提高勞動力受教育水平，不斷提高科技撥款占財政支出比重，以及促進工業勞動生產率加快提升，是其未來經濟轉型發展的重要著力點。

可能產生的誤差及后續可開展的研究說明

在四個二級指標的指標數據選取方面，主要以數據的可獲取性為導向，這一定程度上限制了指標數據對于指標的準確反映水平，因此測評得到的結果與各區的實際情況存在略微偏差在所難免。例如在衡量勞動力平均受教育年限上，考慮到數據可得性，本文選擇的是第六次全國人口普查主要數據公報中的各受教育階段人口數量等作為基礎數據。而第六次全國人口普查時間是2010年，因此與2014年各區的實際情況難免存在差異。

各區所處的發展階段不同。測評結果可能和人們對上海市所屬17區經濟社會發展狀況的直觀印象存在略微的偏差，不乏一些經濟水平和經濟發展速度相對靠前的區，在測評結果中排名相對靠后。而需要指出的是，對于處在不同發展階段的區，相互之間在經濟轉型能力方面可能并不完全具有絕對的可比性。當然，這也有待于更為完善的時間序列數據來擬合和證實。

更為深入的實地調研有助于對測評結果進行補充和修正。除了數據的可得性會給指標體系的構建和指標數據的選擇帶來限制之外，現實中處于不同發展階段的上海市所屬17區，有其自身不同的發展特色、發展重點和難點，因此評價各區經濟轉型能力的指標體系應盡量避免千篇一律，同時提升經濟轉型能力的路徑也應當多元多樣。在本次測評的基礎上，若能就相關問題在上海市所屬17區廣泛開展實地調研，不僅有利于準確把握上海市所屬17區所處的實際發展階段，而且有助于根據各區的發展重點等，設計出符合各區實際情況的指標體系和指標權重，進而對測評的結果進行修正和補充。

如若可以獲取更為詳實的上海市經濟社會發展數據，將能夠在構建經濟轉型能力評價指標體系的基礎上設計出符合各區實際的經濟轉型的具體路徑，并且從實證的層面更深一步地探索究竟還有哪些經濟社會發展方面的因素，會促進或限制上海市所屬17區經濟轉型能力的提升。

【執筆：人民智庫研究員 陳 琳】