城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新的相關(guān)性研究

張小霞 張蕾

摘?要：?采用DEA法和典型相關(guān)分析法，分別對(duì)我國(guó)2006—2018年科技創(chuàng)新效率、城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新之間的相關(guān)性進(jìn)行測(cè)算。結(jié)果表明，我國(guó)科技創(chuàng)新效率近似呈“U型”變化，城鎮(zhèn)化進(jìn)程發(fā)展較快，城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新之間具有很強(qiáng)的相互關(guān)聯(lián)性。提高科技創(chuàng)新投入效率，必須合理地配置物質(zhì)和人力資源;進(jìn)一步提高城鎮(zhèn)化水平，必須建立和完善人才管理機(jī)制和激勵(lì)機(jī)制，保證人才使用效率;不同部門間應(yīng)該提高對(duì)外銜接合作能力，縮短科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和擴(kuò)散時(shí)間，促進(jìn)城鎮(zhèn)化快速發(fā)展。

關(guān)鍵詞：?城鎮(zhèn)化?科技創(chuàng)新?DEA?典型相關(guān)分析

一、引言與文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)，各省市相繼推出了一系列的人才引進(jìn)政策，城市之間展開了日益激烈的“人才競(jìng)爭(zhēng)”，人才已成為新一輪科技創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)的核心資源之一，而城鎮(zhèn)化進(jìn)程則促進(jìn)了勞動(dòng)力、人才資本和土地等要素向城鎮(zhèn)集聚，從而進(jìn)一步促進(jìn)國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)和自主創(chuàng)新能力的不斷提升。那么，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)下，城鎮(zhèn)化的發(fā)展進(jìn)程與科技創(chuàng)新之間到底有何關(guān)聯(lián)？基于以上思考，對(duì)城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新之間的相關(guān)性的研究，不僅可以很好地考察兩者之間的關(guān)系，還有助于提升科技創(chuàng)新能力。

早在1867年西班牙的阿一舍爾達(dá)就在《城鎮(zhèn)化的基本理論》中提出關(guān)于“城鎮(zhèn)化”的理念，并通過(guò)研究得出城鎮(zhèn)化的水平與一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間有著密不可分的關(guān)系的結(jié)論。Carlino，Chatter?jee?and?Hunt（2007）、成德寧（2005）、于蓮（2016）等人采用規(guī)范分析方法，田逸飄，劉明月，張衛(wèi)國(guó)（2018）、董淑太（2019）等人采用實(shí)證分析方法，對(duì)城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新效率關(guān)系進(jìn)行研究，都發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展為科技創(chuàng)新提供了資金支持、促進(jìn)了人才資源的集聚。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)科技創(chuàng)新有著明顯的正向促進(jìn)作用，在同一時(shí)期城鎮(zhèn)化水平越高則科技創(chuàng)新能力越強(qiáng)，其中人才聚集規(guī)模對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響最大[11]。

Wilson?R?P，Vandenabeele（2012）、鄭凌霄（2014）、郭蓓（2018）等學(xué)者從科技創(chuàng)新角度入手，認(rèn)為科技創(chuàng)新的發(fā)展對(duì)推動(dòng)城鎮(zhèn)化歷程起著關(guān)鍵性的作用，科技創(chuàng)新是推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展最強(qiáng)勁的軟實(shí)力，也是經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)步的第一動(dòng)力[4]。胡振亞，汪榮（2012）等從城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新關(guān)系入手，通過(guò)從工業(yè)化和城鎮(zhèn)化各自不同的角度構(gòu)建模型分析與科技創(chuàng)新的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、技術(shù)創(chuàng)新三者之間相互依存相互制約[8]。陳曉艷（2015）則采用定性和定量分析對(duì)安徽省城鎮(zhèn)化和技術(shù)創(chuàng)新兩組變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行典型相關(guān)分析，確定安徽省城鎮(zhèn)化和技術(shù)創(chuàng)新能力之間具有密切聯(lián)系[10]。本文在借鑒前人對(duì)科技創(chuàng)新與城鎮(zhèn)化研究的基礎(chǔ)上加入科技創(chuàng)新效率的判斷，并結(jié)合我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行了相關(guān)性分析。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

科技創(chuàng)新是一個(gè)多主體參與的系統(tǒng)，因此單一的指標(biāo)很難闡述事物的本身。本文整合了崔向欣、楊梅、鄭凌霄等人選取指標(biāo)的方法，根據(jù)DEA模型選擇指標(biāo)的四個(gè)基本原則，并結(jié)合我國(guó)科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出的實(shí)際情況和城鎮(zhèn)化的發(fā)展進(jìn)程，構(gòu)建了我國(guó)科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出相對(duì)效率和城鎮(zhèn)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科學(xué)技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取的指標(biāo)分別為城鎮(zhèn)就業(yè)人口（x1）、城鎮(zhèn)化率（x2）、每十萬(wàn)人口高等院校平均在校生數(shù)（x3）這三個(gè)城鎮(zhèn)化指標(biāo)和R&D人員全時(shí)當(dāng)量（y1）、R&d經(jīng)費(fèi)支出（y2）、發(fā)表科技論文數(shù)（y3）、三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（y4）、技術(shù)市場(chǎng)成交額（y5）這五個(gè)科技創(chuàng)新效率指標(biāo)[10]。

本文主要使用DEAP12.1版本軟件構(gòu)建CCR模型對(duì)科技創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行相對(duì)效率評(píng)價(jià)，用SPSS軟件對(duì)城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新效率進(jìn)行典型相關(guān)分析。

三、科技創(chuàng)新與城鎮(zhèn)化統(tǒng)計(jì)分析

（一）科技創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)分析

本文根據(jù)研究需求和選取數(shù)據(jù)原則規(guī)定，選取我國(guó)R&D人員全時(shí)當(dāng)量（人年）、R&D經(jīng)費(fèi)支出（億元）作為科技投入指標(biāo);選取發(fā)表科技論文數(shù)（萬(wàn)篇）、三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（項(xiàng)）、技術(shù)市場(chǎng)成交額（億元）作為科技產(chǎn)出指標(biāo)。從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科學(xué)技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》2006—2018年相關(guān)數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)“十五計(jì)劃”后，科技創(chuàng)新投入數(shù)量總體趨勢(shì)呈不斷攀升趨勢(shì)，R&D人員全時(shí)當(dāng)量由2006年的150.2萬(wàn)人/年增至2018年的438.1萬(wàn)人/年，年均增長(zhǎng)8.44%，R&D經(jīng)費(fèi)支出由2006年的3003.1億元增至2018年的19677.9億元，年平均增長(zhǎng)率高達(dá)14.38%。從R&D人員全時(shí)當(dāng)量各年環(huán)比增長(zhǎng)速度不難發(fā)現(xiàn)增幅比例呈明顯波動(dòng)狀態(tài)，特別是2009年和2015年，2009年其增幅比例為14.23%，為近13年來(lái)增幅比例最高的一年。從R&D經(jīng)費(fèi)支出各年環(huán)比增長(zhǎng)可以發(fā)現(xiàn)各年增幅比例都穩(wěn)穩(wěn)高于15%，2014—2018年環(huán)比增幅雖有所下降，但依然在10%徘徊?？萍纪度霐?shù)據(jù)表明，我國(guó)科技人才的有效工作時(shí)間在不斷增加，科技創(chuàng)新人力資本在不斷增多且即使在基數(shù)如此龐大的情況下，我國(guó)仍在不斷加大對(duì)科技人員的培養(yǎng)與投入，說(shuō)明我國(guó)對(duì)科技創(chuàng)新發(fā)展意識(shí)明顯增強(qiáng)。

科技創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量與投入數(shù)量總體趨勢(shì)保持一致，都呈不斷上升趨勢(shì)。從2006年至2018年以來(lái)發(fā)表論文數(shù)量和三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)來(lái)看，三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)比發(fā)表科技論文數(shù)上升趨勢(shì)更為陡峭。發(fā)表科技論文數(shù)量從2006年的106萬(wàn)篇增加至2018年的184萬(wàn)篇，平均環(huán)比增幅為4.44%，其中2009年增幅比例最大為12.5%。三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)由2006年的268002項(xiàng)增至2018年的2447460項(xiàng)，平均環(huán)比增幅為16.18%，其中2009年增幅比例最大為29.21%。無(wú)論是科技論文發(fā)表的數(shù)量還是三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)，2018年比2006年都有明顯增加。2006年至2018?年技術(shù)市場(chǎng)成交額由1818億元增至17697億元，平均環(huán)比增長(zhǎng)率為17.15%，其中2006-2013年環(huán)比增長(zhǎng)比例波動(dòng)幅度較大，特別是2012年的增幅比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)平均增幅比例，高達(dá)25.99%。2013-2017年環(huán)比增長(zhǎng)幅度進(jìn)入平緩狀態(tài)，無(wú)較明顯波動(dòng)。2018年技術(shù)市場(chǎng)成交額增幅比例又創(chuàng)“小高潮”，增幅比例高達(dá)24.15%，可見隨著創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)的不斷推進(jìn)，我國(guó)技術(shù)市場(chǎng)交易也正在更加趨于活躍。

（二）城鎮(zhèn)化統(tǒng)計(jì)分析

本文選取2006—2018年城鎮(zhèn)就業(yè)人口（萬(wàn)人）、城鎮(zhèn)化率（%）、每十萬(wàn)人口高等院校平均在校生數(shù)（人）這三個(gè)指標(biāo)來(lái)綜合衡量城鎮(zhèn)化水平。通過(guò)對(duì)比2006—2018年城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)據(jù)，可以看出我國(guó)2006年至2018年以來(lái)城鎮(zhèn)就業(yè)人口呈不斷上升趨勢(shì)，2018城鎮(zhèn)就業(yè)人口已上升至43419萬(wàn)人，相比2006年城鎮(zhèn)就業(yè)人口已經(jīng)增長(zhǎng)約為1.47倍，農(nóng)村就業(yè)人口則是從2006年額45348萬(wàn)人下降至34167萬(wàn)人。城鎮(zhèn)就業(yè)人口的上升趨勢(shì)和農(nóng)村就業(yè)人口的下降趨勢(shì)形成鮮明對(duì)比，越來(lái)越多的農(nóng)村人口涌入城鎮(zhèn)擇業(yè)。城鎮(zhèn)化率一般是用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝跀?shù)的比重來(lái)衡量的，城鎮(zhèn)就業(yè)人口的增加與城鎮(zhèn)化率的增長(zhǎng)有著密不可分的關(guān)系，2011年后就城鎮(zhèn)化率就已經(jīng)正式邁入50%大關(guān)。每十萬(wàn)人口中高等院校平均在校生人數(shù)近13年漲幅約為42%。這些數(shù)據(jù)都更加客觀地反映了我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程正在不斷加快。

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

（一）科技創(chuàng)新效率實(shí)證結(jié)果

如前所述，本文選取了我國(guó)R&D人員全時(shí)當(dāng)量（人年）、R&D經(jīng)費(fèi)支出（億元）作為科技投入指標(biāo)，發(fā)表科技論文數(shù)（萬(wàn)篇）、三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（項(xiàng)）、技術(shù)市場(chǎng)成交額（億元）作為科技產(chǎn)出指標(biāo)。運(yùn)用DEAP12.1軟件中CCR模型進(jìn)行測(cè)算整理得出以下數(shù)據(jù)并繪制成條形圖（見圖1）。

如圖1所示，從各個(gè)決策單元的Θ值可以看出2006年、2010年、2012年、2018年這四年都達(dá)到了DEA的相對(duì)有效，根據(jù)松弛變量數(shù)值的不同，可以看出這四年均達(dá)到了強(qiáng)DEA有效。相對(duì)于其他9年而言，這4年我國(guó)的科技投入產(chǎn)出都取得了效益最優(yōu)，而其他8年都為自由單元，其科技創(chuàng)新效率都為相對(duì)無(wú)效。從投入角度來(lái)看，表明科技投入并沒有得到充分利用產(chǎn)出相對(duì)偏小，其中科技創(chuàng)新效率最低的為2014年，效率值僅為0.841。我們可以將這13年大概分為三個(gè)階段，第一階段為2006-2010年，第二階段為2011-2014年，第三個(gè)階段為2015—2018年。第一階段和第三階段都近似呈“U型”，而第二個(gè)階段則呈現(xiàn)出近似直線下降的狀態(tài)，此階段的四年相對(duì)效率一直在下降，表明我國(guó)在建設(shè)科技創(chuàng)新型國(guó)家的進(jìn)程中，雖意識(shí)到了科技創(chuàng)新的重要性，但有時(shí)卻忽略了科技創(chuàng)新效率的相對(duì)有效性?？萍纪度氲募哟蟛灰欢〞?huì)帶來(lái)相應(yīng)的產(chǎn)出，反而可能會(huì)產(chǎn)生了冗余投入，在投入相對(duì)較大的情況下產(chǎn)出偏小，在產(chǎn)出相對(duì)的情況下投入過(guò)量。

（二）城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新實(shí)證結(jié)果

使用SPSS軟件對(duì)城鎮(zhèn)化的三個(gè)指標(biāo)之間進(jìn)行相關(guān)性測(cè)算。結(jié)果表明，三個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)較為接近，其中最大的相關(guān)系數(shù)為0.993，代表城鎮(zhèn)就業(yè)人口與每十萬(wàn)人口高等院校平均在校生數(shù)的相關(guān)性要超于和其他兩個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性。三個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)都在0.9以上，表明城鎮(zhèn)進(jìn)程為城鎮(zhèn)人口就業(yè)提供了便利，為人們教育提供了保障，讓人們享受到了城鎮(zhèn)化真正的權(quán)益。三個(gè)指標(biāo)之間具有的相關(guān)性代表它們所代表的總體是一樣的，更加能夠說(shuō)明選取的指標(biāo)是符合城鎮(zhèn)化指標(biāo)構(gòu)建要求的。

使用SPSS軟件對(duì)城鎮(zhèn)化指標(biāo)和科技創(chuàng)新指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出城鎮(zhèn)化和科技創(chuàng)新指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)（見表2）。

由表2可以看出，3個(gè)城鎮(zhèn)化指標(biāo)和5個(gè)科技創(chuàng)新效率指標(biāo)之間相關(guān)系數(shù)十分相似，且相關(guān)系數(shù)平均值為0.972，這表明這8個(gè)指標(biāo)之間相關(guān)性較高。其中相關(guān)系數(shù)最高的是x2和y1，即城鎮(zhèn)化率和R&D人員全時(shí)當(dāng)量之間的相互關(guān)系最為緊密。x2與y5之間的性關(guān)系數(shù)較弱，即城鎮(zhèn)化率與技術(shù)市場(chǎng)成交額之間的相互關(guān)系相比于其他指標(biāo)之間關(guān)系較弱。從各組的平均值來(lái)看，可以發(fā)現(xiàn)y1對(duì)x指標(biāo)影響最大，即R&D人員全時(shí)當(dāng)量與城鎮(zhèn)化指標(biāo)相關(guān)性最大;x1對(duì)y指標(biāo)影響最大，即城鎮(zhèn)就業(yè)人口與科技創(chuàng)新指標(biāo)相關(guān)性最強(qiáng)。

經(jīng)過(guò)典型相關(guān)分析一共提取了三對(duì)典型相關(guān)系數(shù)，這三對(duì)[HJ2.2mm]數(shù)據(jù)中第一對(duì)的相關(guān)性最高為0.999，很明顯采用典型相關(guān)分析效果要比簡(jiǎn)單的相關(guān)分析要好，且得到的結(jié)果更加全面和真實(shí)。從顯著性檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，在α=0.05的置信區(qū)間下，第一對(duì)與第二對(duì)在否定典型相關(guān)系數(shù)為零假設(shè)的情況下，這兩對(duì)典型相關(guān)性是顯著的，而第三對(duì)典型相關(guān)性是不顯著的。這表明城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新在第一組典型相關(guān)系數(shù)下可以相互解釋99.9%;在第二組典型相關(guān)系數(shù)下可以相互解釋94.0%。因此通過(guò)第一組典型變量和第二組典型變量可以更加全面的解釋城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系，并從宏觀的角度把握兩者之間的實(shí)質(zhì)聯(lián)系，為進(jìn)行后續(xù)的影響因素分析打下基礎(chǔ)。

五、結(jié)論與討論

本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)2006—2018年城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新的發(fā)展進(jìn)行研究，并通過(guò)數(shù)據(jù)包絡(luò)法和典型相關(guān)性分析方法分別對(duì)科技創(chuàng)新效率、科技創(chuàng)新與城鎮(zhèn)化之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。主要得出如下結(jié)論：

1.科技創(chuàng)新能力大幅度增加，但科技創(chuàng)新效率有待得到提高與重視。從2006—2018年科技創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)分析中可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)為了建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家投入了大量的資金和人力資源，隨之而來(lái)的是我國(guó)科技創(chuàng)新能力和自主創(chuàng)新能力的不斷提高。但在對(duì)2006—2018年科技創(chuàng)新效率的分析中，發(fā)現(xiàn)我國(guó)2006—2018年科技創(chuàng)新相對(duì)效率類似于“U型”波動(dòng)，13年中僅有4年科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出相對(duì)有效。這表明在我國(guó)不斷建成科技創(chuàng)新型國(guó)家的過(guò)程中，科技創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，其投入雖大幅度提高，但科技創(chuàng)新效率并不會(huì)因?yàn)榭萍纪度氲脑黾佣兊酶佑行省Ｋ猿浞至私猱?dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新投入產(chǎn)出的數(shù)量，科學(xué)合理地配置科技創(chuàng)新中投入的物質(zhì)資源和人力資源非常重要，而不是只是一味地加大創(chuàng)新投入，而忽略了所帶來(lái)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

2.城鎮(zhèn)化進(jìn)程發(fā)展較快。對(duì)城鎮(zhèn)化現(xiàn)狀分析來(lái)看，改革開放后城鎮(zhèn)化進(jìn)程在不斷加快，城鎮(zhèn)化率逐年攀升，并且從2006年的43.9%上升至2017年的58.52%，上升了14.62%。城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)漸漸超越農(nóng)村就業(yè)人口數(shù)，且趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)，并且隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展，城鎮(zhèn)就業(yè)人口的增加，每十萬(wàn)人口中高等院校平均在校生人數(shù)也逐年增加，這表明隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展，人口素質(zhì)在不斷提高，而完善人才管理機(jī)制，建立激勵(lì)機(jī)制，盡量做到公平公正，保證人才使用效率也可以推進(jìn)城鎮(zhèn)化的進(jìn)一步發(fā)展。

3.城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新具有很大的相互關(guān)聯(lián)性，但與科技創(chuàng)新效率關(guān)聯(lián)性不明顯。通過(guò)典型性相關(guān)系數(shù)結(jié)果可知，城鎮(zhèn)化和科技創(chuàng)新之間互相制約、互相影響。城鎮(zhèn)化的發(fā)展可以為科技創(chuàng)新提供物質(zhì)保障，而反之科技創(chuàng)新的提升又可以使城鎮(zhèn)化的發(fā)展更加科學(xué)協(xié)調(diào)，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新之間的聯(lián)合互動(dòng)發(fā)展。因此各個(gè)地方部門應(yīng)該積極加強(qiáng)對(duì)外銜接合作的能力，縮短科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和擴(kuò)散時(shí)間，從而促進(jìn)城鎮(zhèn)化快速發(fā)展。但是科技創(chuàng)新效率與城鎮(zhèn)化之間并無(wú)明顯關(guān)聯(lián)，在我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快的今天，科技創(chuàng)新效率不會(huì)因?yàn)槌擎?zhèn)化所帶來(lái)的有效人力資源增加而變得相對(duì)具有有效性。因此想要從城鎮(zhèn)化角度來(lái)分析科技創(chuàng)新效率的影響因素和提高科技創(chuàng)新效率是不可取的，需要另辟蹊徑來(lái)檢驗(yàn)科技創(chuàng)新效率的影響因素。

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〔本文系內(nèi)蒙古自治區(qū)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“農(nóng)戶分化背景下內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)需求研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2016NDB046）研究成果〕

（張小霞、張蕾，內(nèi)蒙古師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）