随着高技术产业的蓬勃发展,技术创新效率在提升高技术产业的国际竞争力方面占据越来越重要的位置。分解技术创新效率的方法也需要从以往单系统的“黑箱”结构向多系统“灰箱”结构转变。针对高技术产业技术创新效率的测度与分解问题,本文主要研究了基于DEA具有共享投入与自由中间产出的网络结构模型,分别从两阶段模型和拓展的三阶段模型对效率进行测度与分解。并且采用从单变量向多变量转变的改进算法,解决由于各阶段优先级不同导致的最优解不唯一的问题。通过实证分析,为测度与提升高技术产业技术创新效率提供参考性建议。首先,根据学者们现有研究成果,构建基于DEA具有共享投入与自由中间产出的两阶段网络结构模型;并在相同的条件下,拓展并提出了基于DEA具有共享投入与自由中间产出的三阶段网络结构模型。其次,学者往往单独考虑权重加和法或乘积法,而忽略了测算模型的系统误差,本文首次同时运用权重加和法与乘积法两种方法探索了模型测算结果的误差效应。再次,为解决各子阶段优先级不同导致的整体效率最优解不唯一的问题,本文探索并提出了多变量的改进算法替代单变量算法来解决这一问题。最后,收集指标数据,分别从不存在共享投入与自由中间产出和存在共享投入与自由中间产出两种组合情况出发,对基于DEA两阶段网络结构模型与基于DEA三阶段网络结构模型进行实证分析。在实证分析中,对比分析了这两种组合情况对测度结果的影响;对比分析了权重加和法与乘积法在整体效率分解上的优势以及其测度结果的误差效应;对比分析了多变量的改进算法与单变量算法在测度结果上的最优性。为以后研究其他复杂网络结构效率以及有效提高技术创新效率提供参考性建议。