摘要:采用DEA法和典型相關分析法，分別對我國2006—2018年科技創新效率、城鎮化與科技創新之間的相關性進行測算。結果表明，我國科技創新效率近似呈“U型”變化，城鎮化進程發展較快，城鎮化與科技創新之間具有很強的相互關聯性。提高科技創新投入效率，必須合理地配置物質和人力資源;進一步提高城鎮化水平，必須建立和完善人才管理機制和激勵機制，保證人才使用效率;不同部門間應該提高對外銜接合作能力，縮短科技創新成果的轉化和擴散時間，促進城鎮化快速發展。

　　關鍵詞:城鎮化科技創新DEA典型相關分析

　　一、引言與文獻綜述

　　近年來，各省市相繼推出了一系列的人才引進政策，城市之間展開了日益激烈的“人才競爭”，人才已成為新一輪科技創新競爭的核心資源之一，而城鎮化進程則促進了勞動力、人才資本和土地等要素向城鎮集聚，從而進一步促進國經濟快速增長和自主創新能力的不斷提升。那么，在經濟發展的新常態下，城鎮化的發展進程與科技創新之間到底有何關聯?基于以上思考，對城鎮化與科技創新之間的相關性的研究，不僅可以很好地考察兩者之間的關系，還有助于提升科技創新能力。早在1867年西班牙的阿一舍爾達就在《城鎮化的基本理論》中提出關于“城鎮化”的理念，并通過研究得出城鎮化的水平與一個國家的經濟發展水平之間有著密不可分的關系的結論。Carlino，ChatterjeeandHunt(2007)、成德寧(2005)、于蓮(2016)等人采用規范分析方法，田逸飄，劉明月，張衛國(2018)、董淑太(2019)等人采用實證分析方法，對城鎮化與科技創新效率關系進行研究，都發現城鎮化進程的發展為科技創新提供了資金支持、促進了人才資源的集聚。同時發現，城鎮化進程對科技創新有著明顯的正向促進作用，在同一時期城鎮化水平越高則科技創新能力越強，其中人才聚集規模對科技創新效率的影響最大[11]。WilsonRP，Vandenabeele(2012)、鄭凌霄(2014)、郭蓓(2018)等學者從科技創新角度入手，認為科技創新的發展對推動城鎮化歷程起著關鍵性的作用，科技創新是推動城鎮化發展最強勁的軟實力，也是經濟社會進步的第一動力[4]。胡振亞，汪榮(2012)等從城鎮化與科技創新關系入手，通過從工業化和城鎮化各自不同的角度構建模型分析與科技創新的關系，發現工業化、城鎮化、技術創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安徽省城鎮化和技術創新兩組變量的數據進行典型相關分析，確定安徽省城鎮化和技術創新能力之間具有密切聯系[10]。本文在借鑒前人對科技創新與城鎮化研究的基礎上加入科技創新效率的判斷，并結合我國城鎮化進程與科技創新之間的關系進行了相關性分析。

　　二、數據來源與研究方法

　　科技創新是一個多主體參與的系統，因此單一的指標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的方法，根據DEA模型選擇指標的四個基本原則，并結合我國科技創新投入產出的實際情況和城鎮化的發展進程，構建了我國科技創新投入產出相對效率和城鎮化的評價指標體系。數據主要來源于《中國統計年鑒》和《中國科學技術統計年鑒》，選取的指標分別為城鎮就業人口(x1)、城鎮化率(x2)、每十萬人口高等院校平均在校生數(x3)這三個城鎮化指標和R&D人員全時當量(y1)、R&d經費支出(y2)、發表科技論文數(y3)、三種專利申請授權數(y4)、技術市場成交額(y5)這五個科技創新效率指標[10]。本文主要使用DEAP12.1版本軟件構建CCR模型對科技創新的投入和產出指標進行相對效率評價，用SPSS軟件對城鎮化與科技創新效率進行典型相關分析。

　　三、科技創新與城鎮化統計分析

　　(一)科技創新統計分析本文根據研究需求和選取數據原則規定，選取我國R&D人員全時當量(人年)、R&D經費支出(億元)作為科技投入指標;選取發表科技論文數(萬篇)、三種專利申請授權數(項)、技術市場成交額(億元)作為科技產出指標。從《中國統計年鑒》和《中國科學技術統計年鑒》2006—2018年相關數據中可以發現“十五計劃”后，科技創新投入數量總體趨勢呈不斷攀升趨勢，R&D人員全時當量由2006年的150.2萬人/年增至2018年的438.1萬人/年，年均增長8.44%，R&D經費支出由2006年的3003.1億元增至2018年的19677.9億元，年平均增長率高達14.38%。從R&D人員全時當量各年環比增長速度不難發現增幅比例呈明顯波動狀態，特別是2009年和2015年，2009年其增幅比例為14.23%，為近13年來增幅比例最高的一年。從R&D經費支出各年環比增長可以發現各年增幅比例都穩穩高于15%，2014—2018年環比增幅雖有所下降，但依然在10%徘徊。科技投入數據表明，我國科技人才的有效工作時間在不斷增加，科技創新人力資本在不斷增多且即使在基數如此龐大的情況下，我國仍在不斷加大對科技人員的培養與投入，說明我國對科技創新發展意識明顯增強。科技創新產出數量與投入數量總體趨勢保持一致，都呈不斷上升趨勢。從2006年至2018年以來發表論文數量和三種專利申請授權數來看，三種專利申請授權數比發表科技論文數上升趨勢更為陡峭。發表科技論文數量從2006年的106萬篇增加至2018年的184萬篇，平均環比增幅為4.44%，其中2009年增幅比例最大為12.5%。三種專利申請授權數由2006年的268002項增至2018年的2447460項，平均環比增幅為16.18%，其中2009年增幅比例最大為29.21%。無論是科技論文發表的數量還是三種專利申請授權數，2018年比2006年都有明顯增加。2006年至2018年技術市場成交額由1818億元增至17697億元，平均環比增長率為17.15%，其中2006-2013年環比增長比例波動幅度較大，特別是2012年的增幅比例遠遠超過平均增幅比例，高達25.99%。2013-2017年環比增長幅度進入平緩狀態，無較明顯波動。2018年技術市場成交額增幅比例又創“小高潮”，增幅比例高達24.15%，可見隨著創新型國家建設的不斷推進，我國技術市場交易也正在更加趨于活躍。

　　(二)城鎮化統計分析本文選取2006—2018年城鎮就業人口(萬人)、城鎮化率(%)、每十萬人口高等院校平均在校生數(人)這三個指標來綜合衡量城鎮化水平。通過對比2006—2018年城鎮就業人口數據，可以看出我國2006年至2018年以來城鎮就業人口呈不斷上升趨勢，2018城鎮就業人口已上升至43419萬人，相比2006年城鎮就業人口已經增長約為1.47倍，農村就業人口則是從2006年額45348萬人下降至34167萬人。城鎮就業人口的上升趨勢和農村就業人口的下降趨勢形成鮮明對比，越來越多的農村人口涌入城鎮擇業。城鎮化率一般是用城鎮人口占總人口數的比重來衡量的，城鎮就業人口的增加與城鎮化率的增長有著密不可分的關系，2011年后就城鎮化率就已經正式邁入50%大關。每十萬人口中高等院校平均在校生人數近13年漲幅約為42%。這些數據都更加客觀地反映了我國城鎮化進程正在不斷加快。

　　四、實證檢驗結果

　　(一)科技創新效率實證結果如前所述，本文選取了我國R&D人員全時當量(人年)、R&D經費支出(億元)作為科技投入指標，發表科技論文數(萬篇)、三種專利申請授權數(項)、技術市場成交額(億元)作為科技產出指標。運用DEAP12.1軟件中CCR模型進行測算整理得出以下數據并繪制成條形圖(見圖1)。如圖1所示，從各個決策單元的Θ值可以看出2006年、2010年、2012年、2018年這四年都達到了DEA的相對有效，根據松弛變量數值的不同，可以看出這四年均達到了強DEA有效。相對于其他9年而言，這4年我國的科技投入產出都取得了效益最優，而其他8年都為自由單元，其科技創新效率都為相對無效。從投入角度來看，表明科技投入并沒有得到充分利用產出相對偏小，其中科技創新效率最低的為2014年，效率值僅為0.841。我們可以將這13年大概分為三個階段，第一階段為2006-2010年，第二階段為2011-2014年，第三個階段為2015—2018年。第一階段和第三階段都近似呈“U型”，而第二個階段則呈現出近似直線下降的狀態，此階段的四年相對效率一直在下降，表明我國在建設科技創新型國家的進程中，雖意識到了科技創新的重要性，但有時卻忽略了科技創新效率的相對有效性。科技投入的加大不一定會帶來相應的產出，反而可能會產生了冗余投入，在投入相對較大的情況下產出偏小，在產出相對的情況下投入過量。

　　(二)城鎮化與科技創新實證結果使用SPSS軟件對城鎮化的三個指標之間進行相關性測算。結果表明，三個指標之間的相關系數較為接近，其中最大的相關系數為0.993，代表城鎮就業人口與每十萬人口高等院校平均在校生數的相關性要超于和其他兩個指標的相關性。三個指標之間的相關系數都在0.9以上，表明城鎮進程為城鎮人口就業提供了便利，為人們教育提供了保障，讓人們享受到了城鎮化真正的權益。三個指標之間具有的相關性代表它們所代表的總體是一樣的，更加能夠說明選取的指標是符合城鎮化指標構建要求的。使用SPSS軟件對城鎮化指標和科技創新指標進行相關性分析，得出城鎮化和科技創新指標的相關系數(見表2)。由表2可以看出，3個城鎮化指標和5個科技創新效率指標之間相關系數十分相似，且相關系數平均值為0.972，這表明這8個指標之間相關性較高。其中相關系數最高的是x2和y1，即城鎮化率和R&D人員全時當量之間的相互關系最為緊密。x2與y5之間的性關系數較弱，即城鎮化率與技術市場成交額之間的相互關系相比于其他指標之間關系較弱。從各組的平均值來看，可以發現y1對x指標影響最大，即R&D人員全時當量與城鎮化指標相關性最大;x1對y指標影響最大，即城鎮就業人口與科技創新指標相關性最強。經過典型相關分析一共提取了三對典型相關系數，這三對數據中第一對的相關性最高為0.999，很明顯采用典型相關分析效果要比簡單的相關分析要好，且得到的結果更加全面和真實。從顯著性檢驗結果來看，在α=0.05的置信區間下，第一對與第二對在否定典型相關系數為零假設的情況下，這兩對典型相關性是顯著的，而第三對典型相關性是不顯著的。這表明城鎮化與科技創新在第一組典型相關系數下可以相互解釋99.9%;在第二組典型相關系數下可以相互解釋94.0%。因此通過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化與科技創新之間的關系，并從宏觀的角度把握兩者之間的實質聯系，為進行后續的影響因素分析打下基礎。

　　五、結論與討論

　　本文通過統計分析方法對2006—2018年城鎮化與科技創新的發展進行研究，并通過數據包絡法和典型相關性分析方法分別對科技創新效率、科技創新與城鎮化之間的相關性進行檢驗。主要得出如下結論:1.科技創新能力大幅度增加，但科技創新效率有待得到提高與重視。從2006—2018年科技創新統計分析中可以發現，我國為了建設創新型國家投入了大量的資金和人力資源，隨之而來的是我國科技創新能力和自主創新能力的不斷提高。但在對2006—2018年科技創新效率的分析中，發現我國2006—2018年科技創新相對效率類似于“U型”波動，13年中僅有4年科技創新投入產出相對有效。這表明在我國不斷建成科技創新型國家的過程中，科技創新作為經濟發展的新引擎，其投入雖大幅度提高，但科技創新效率并不會因為科技投入的增加而變得更加有效率。所以充分了解當地科技創新投入產出的數量，科學合理地配置科技創新中投入的物質資源和人力資源非常重要，而不是只是一味地加大創新投入，而忽略了所帶來的創新產出。2.城鎮化進程發展較快。對城鎮化現狀分析來看，改革開放后城鎮化進程在不斷加快，城鎮化率逐年攀升，并且從2006年的43.9%上升至2017年的58.52%，上升了14.62%。城鎮就業人口數漸漸超越農村就業人口數，且趨勢不可逆轉，并且隨著城鎮化進程的發展，城鎮就業人口的增加，每十萬人口中高等院校平均在校生人數也逐年增加，這表明隨著城鎮化進程的發展，人口素質在不斷提高，而完善人才管理機制，建立激勵機制，盡量做到公平公正，保證人才使用效率也可以推進城鎮化的進一步發展。3.城鎮化與科技創新具有很大的相互關聯性，但與科技創新效率關聯性不明顯。通過典型性相關系數結果可知，城鎮化和科技創新之間互相制約、互相影響。城鎮化的發展可以為科技創新提供物質保障，而反之科技創新的提升又可以使城鎮化的發展更加科學協調，以此來實現城鎮化與科技創新之間的聯合互動發展。因此各個地方部門應該積極加強對外銜接合作的能力，縮短科技創新成果的轉化和擴散時間，從而促進城鎮化快速發展。但是科技創新效率與城鎮化之間并無明顯關聯，在我國城鎮化進程不斷加快的今天，科技創新效率不會因為城鎮化所帶來的有效人力資源增加而變得相對具有有效性。因此想要從城鎮化角度來分析科技創新效率的影響因素和提高科技創新效率是不可取的，需要另辟蹊徑來檢驗科技創新效率的影響因素。

　　參考文獻:

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　　[4]崔向欣.中國科技投入相對效率評價[D].北京:北京交通大學，2008.

　　[5]胡振亞，汪榮.工業化、城鎮化與科技創新協同研究[J].科學管理研究，2012(12):5-8.

　　[6]鄭凌霄.科技創新投入與新型城鎮化發展的關聯性研究[J].科教論壇，2014(12):176-178.

　　[7]陳曉艷.安徽省城鎮化與技術創新能力之間的關系研究[D].安徽大學，2015.

　　《城鎮化與科技創新的相關性研究》來源：《中國經貿導刊》，作者：張小霞 張蕾