城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新相關(guān)性分析
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摘要:采用DEA法和典型相關(guān)分析法，分別對我國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)性進行測算。結(jié)果表明，我國科技創(chuàng)新效率近似呈“U型”變化，城鎮(zhèn)化進程發(fā)展較快，城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新之間具有很強的相互關(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;進一步提高城鎮(zhèn)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(yīng)該提高對外銜接合作能力，縮短科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和擴散時間，促進城鎮(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(chuàng)新競爭的核心資源之一，而城鎮(zhèn)化進程則促進了勞動力、人才資本和土地等要素向城鎮(zhèn)集聚，從而進一步促進國經(jīng)濟快速增長和自主創(chuàng)新能力的不斷提升。那么，在經(jīng)濟發(fā)展的新常態(tài)下，城鎮(zhèn)化的發(fā)展進程與科技創(chuàng)新之間到底有何關(guān)聯(lián)?基于以上思考，對城鎮(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，并通過研究得出城鎮(zhèn)化的水平與一個國家的經(jīng)濟發(fā)展水平之間有著密不可分的關(guān)系的結(jié)論。Carlino，ChatterjeeandHunt(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(2018)、董淑太(2019)等人采用實證分析方法，對城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新效率關(guān)系進行研究，都發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化進程的發(fā)展為科技創(chuàng)新提供了資金支持、促進了人才資源的集聚。同時發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化進程對科技創(chuàng)新有著明顯的正向促進作用，在同一時期城鎮(zhèn)化水平越高則科技創(chuàng)新能力越強，其中人才聚集規(guī)模對科技創(chuàng)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(chuàng)新角度入手，認為科技創(chuàng)新的發(fā)展對推動城鎮(zhèn)化歷程起著關(guān)鍵性的作用，科技創(chuàng)新是推動城鎮(zhèn)化發(fā)展最強勁的軟實力，也是經(jīng)濟社會進步的第一動力［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安徽省城鎮(zhèn)化和技術(shù)創(chuàng)新兩組變量的數(shù)據(jù)進行典型相關(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)合我國城鎮(zhèn)化進程與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系進行了相關(guān)性分析。
二、數(shù)據(jù)來源與研究方法
科技創(chuàng)新是一個多主體參與的系統(tǒng)，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(jù)DEA模型選擇指標的四個基本原則，并結(jié)合我國科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出的實際情況和城鎮(zhèn)化的發(fā)展進程，構(gòu)建了我國科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出相對效率和城鎮(zhèn)化的評價指標體系。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科學技術(shù)統(tǒng)計年鑒》，選取的指標分別為城鎮(zhèn)就業(yè)人口(x1)、城鎮(zhèn)化率(x2)、每十萬人口高等院校平均在校生數(shù)(x3)這三個城鎮(zhèn)化指標和R＆D人員全時當量(y1)、R＆d經(jīng)費支出(y2)、發(fā)表科技論文數(shù)(y3)、三種專利申請授權(quán)數(shù)(y4)、技術(shù)市場成交額(y5)這五個科技創(chuàng)新效率指標［10］。本文主要使用DEAP12.1版本軟件構(gòu)建CCR模型對科技創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出指標進行相對效率評價，用SPSS軟件對城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新效率進行典型相關(guān)分析。
三、科技創(chuàng)新與城鎮(zhèn)化統(tǒng)計分析
(一)科技創(chuàng)新統(tǒng)計分析本文根據(jù)研究需求和選取數(shù)據(jù)原則規(guī)定，選取我國R＆D人員全時當量(人年)、R＆D經(jīng)費支出(億元)作為科技投入指標;選取發(fā)表科技論文數(shù)(萬篇)、三種專利申請授權(quán)數(shù)(項)、技術(shù)市場成交額(億元)作為科技產(chǎn)出指標。從《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科學技術(shù)統(tǒng)計年鑒》2006—2018年相關(guān)數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)“十五計劃”后，科技創(chuàng)新投入數(shù)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(jīng)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(huán)比增長速度不難發(fā)現(xiàn)增幅比例呈明顯波動狀態(tài)，特別是2009年和2015年，2009年其增幅比例為14.23%，為近13年來增幅比例最高的一年。從R＆D經(jīng)費支出各年環(huán)比增長可以發(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，我國科技人才的有效工作時間在不斷增加，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，我國仍在不斷加大對科技人員的培養(yǎng)與投入，說明我國對科技創(chuàng)新發(fā)展意識明顯增強。科技創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量與投入數(shù)量總體趨勢保持一致，都呈不斷上升趨勢。從2006年至2018年以來數(shù)量和三種專利申請授權(quán)數(shù)來看，三種專利申請授權(quán)數(shù)比發(fā)表科技論文數(shù)上升趨勢更為陡峭。發(fā)表科技論文數(shù)量從2006年的106萬篇增加至2018年的184萬篇，平均環(huán)比增幅為4.44%，其中2009年增幅比例最大為12.5%。三種專利申請授權(quán)數(shù)由2006年的268002項增至2018年的2447460項，平均環(huán)比增幅為16.18%，其中2009年增幅比例最大為29.21%。無論是科技的數(shù)量還是三種專利申請授權(quán)數(shù)，2018年比2006年都有明顯增加。2006年至2018年技術(shù)市場成交額由1818億元增至17697億元，平均環(huán)比增長率為17.15%，其中2006－2013年環(huán)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(huán)比增長幅度進入平緩狀態(tài)，無較明顯波動。2018年技術(shù)市場成交額增幅比例又創(chuàng)“小高潮”，增幅比例高達24.15%，可見隨著創(chuàng)新型國家建設(shè)的不斷推進，我國技術(shù)市場交易也正在更加趨于活躍。
(二)城鎮(zhèn)化統(tǒng)計分析本文選取2006—2018年城鎮(zhèn)就業(yè)人口(萬人)、城鎮(zhèn)化率(%)、每十萬人口高等院校平均在校生數(shù)(人)這三個指標來綜合衡量城鎮(zhèn)化水平。通過對比2006—2018年城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)據(jù)，可以看出我國2006年至2018年以來城鎮(zhèn)就業(yè)人口呈不斷上升趨勢，2018城鎮(zhèn)就業(yè)人口已上升至43419萬人，相比2006年城鎮(zhèn)就業(yè)人口已經(jīng)增長約為1.47倍，農(nóng)村就業(yè)人口則是從2006年額45348萬人下降至34167萬人。城鎮(zhèn)就業(yè)人口的上升趨勢和農(nóng)村就業(yè)人口的下降趨勢形成鮮明對比，越來越多的農(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)的比重來衡量的，城鎮(zhèn)就業(yè)人口的增加與城鎮(zhèn)化率的增長有著密不可分的關(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城鎮(zhèn)化進程正在不斷加快。
四、實證檢驗結(jié)果
(一)科技創(chuàng)新效率實證結(jié)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(jīng)費支出(億元)作為科技投入指標，發(fā)表科技論文數(shù)(萬篇)、三種專利申請授權(quán)數(shù)(項)、技術(shù)市場成交額(億元)作為科技產(chǎn)出指標。運用DEAP12.1軟件中CCR模型進行測算整理得出以下數(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(jù)松弛變量數(shù)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(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(chǎn)出相對偏小，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(xiàn)出近似直線下降的狀態(tài)，此階段的四年相對效率一直在下降，表明我國在建設(shè)科技創(chuàng)新型國家的進程中，雖意識到了科技創(chuàng)新的重要性，但有時卻忽略了科技創(chuàng)新效率的相對有效性?？萍纪度氲募哟蟛灰欢〞硐鄳?yīng)的產(chǎn)出，反而可能會產(chǎn)生了冗余投入，在投入相對較大的情況下產(chǎn)出偏小，在產(chǎn)出相對的情況下投入過量。
(二)城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新實證結(jié)果使用SPSS軟件對城鎮(zhèn)化的三個指標之間進行相關(guān)性測算。結(jié)果表明，三個指標之間的相關(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指標的相關(guān)性。三個指標之間的相關(guān)系數(shù)都在0.9以上，表明城鎮(zhèn)進程為城鎮(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。三個指標之間具有的相關(guān)性代表它們所代表的總體是一樣的，更加能夠說明選取的指標是符合城鎮(zhèn)化指標構(gòu)建要求的。使用SPSS軟件對城鎮(zhèn)化指標和科技創(chuàng)新指標進行相關(guān)性分析，得出城鎮(zhèn)化和科技創(chuàng)新指標的相關(guān)系數(shù)(見表2)。由表2可以看出，3個城鎮(zhèn)化指標和5個科技創(chuàng)新效率指標之間相關(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個指標之間相關(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人員全時當量之間的相互關(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)市場成交額之間的相互關(guān)系相比于其他指標之間關(guān)系較弱。從各組的平均值來看，可以發(fā)現(xiàn)y1對x指標影響最大，即R＆D人員全時當量與城鎮(zhèn)化指標相關(guān)性最大;x1對y指標影響最大，即城鎮(zhèn)就業(yè)人口與科技創(chuàng)新指標相關(guān)性最強。經(jīng)過典型相關(guān)分析一共提取了三對典型相關(guān)系數(shù)，這三對數(shù)據(jù)中第一對的相關(guān)性最高為0.999，很明顯采用典型相關(guān)分析效果要比簡單的相關(guān)分析要好，且得到的結(jié)果更加全面和真實。從顯著性檢驗結(jié)果來看，在α=0.05的置信區(qū)間下，第一對與第二對在否定典型相關(guān)系數(shù)為零假設(shè)的情況下，這兩對典型相關(guān)性是顯著的，而第三對典型相關(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質(zhì)聯(lián)系，為進行后續(xù)的影響因素分析打下基礎(chǔ)。
五、結(jié)論與討論
本文通過統(tǒng)計分析方法對2006—2018年城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新的發(fā)展進行研究，并通過數(shù)據(jù)包絡(luò)法和典型相關(guān)性分析方法分別對科技創(chuàng)新效率、科技創(chuàng)新與城鎮(zhèn)化之間的相關(guān)性進行檢驗。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)計分析中可以發(fā)現(xiàn)，我國為了建設(shè)創(chuàng)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(chuàng)新能力和自主創(chuàng)新能力的不斷提高。但在對2006—2018年科技創(chuàng)新效率的分析中，發(fā)現(xiàn)我國2006—2018年科技創(chuàng)新相對效率類似于“U型”波動，13年中僅有4年科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出相對有效。這表明在我國不斷建成科技創(chuàng)新型國家的過程中，科技創(chuàng)新作為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎，其投入雖大幅度提高，但科技創(chuàng)新效率并不會因為科技投入的增加而變得更加有效率。所以充分了解當?shù)乜萍紕?chuàng)新投入產(chǎn)出的數(shù)量，科學合理地配置科技創(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，而忽略了所帶來的創(chuàng)新產(chǎn)出。2.城鎮(zhèn)化進程發(fā)展較快。對城鎮(zhèn)化現(xiàn)狀分析來看，改革開放后城鎮(zhèn)化進程在不斷加快，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)，且趨勢不可逆轉(zhuǎn)，并且隨著城鎮(zhèn)化進程的發(fā)展，城鎮(zhèn)就業(yè)人口的增加，每十萬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)化進程的發(fā)展，人口素質(zhì)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(zhèn)化的進一步發(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)展更加科學協(xié)調(diào)，以此來實現(xiàn)城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新之間的聯(lián)合互動發(fā)展。因此各個地方部門應(yīng)該積極加強對外銜接合作的能力，縮短科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和擴散時間，從而促進城鎮(zhèn)化快速發(fā)展。但是科技創(chuàng)新效率與城鎮(zhèn)化之間并無明顯關(guān)聯(lián)，在我國城鎮(zhèn)化進程不斷加快的今天，科技創(chuàng)新效率不會因為城鎮(zhèn)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(zhèn)化角度來分析科技創(chuàng)新效率的影響因素和提高科技創(chuàng)新效率是不可取的，需要另辟蹊徑來檢驗科技創(chuàng)新效率的影響因素。
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作者：張小霞 張蕾 單位：內(nèi)蒙古師范大學經(jīng)濟管理學院