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城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新相關(guān)性分析

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城鎮(zhèn)化與科技創(chuàng)新相關(guān)性分析

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(mén)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(kāi)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,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(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]。WilsonRP,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。科技投入數(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)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(jiàn)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(jiàn)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(méi)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(jiàn)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)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?。所以充分了解?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(kāi)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(mén)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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作者:張小霞 張蕾 單位:內(nèi)蒙古師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院