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摘 要：创新是一个民族进步的灵魂。城市化可以通过科教事业的发展促进技术创新能力和水平的提升。文中将城市化、科教政策、技术创新能力三者之间的关系纳入同一分析框架，并利用中国2008—2017年的省级面板数据，通过建立线性与非线性的面板数据模型，对三者之间的关系进行了实证检验。研究发现：城市化水平均对科教政策具有显著的简单的正向影响，城市化水平对技术创新能力具有显著的简单的负向作用。科教政策对技术创新能力具有简单的正向影响，但影响不显著，表明科教政策的溢出效应具有滞后性，即政府的“政策红利效应”不显著。技术创新能力对科教政策的影响较为复杂。当技术创新能力达到一定水平时，将会促使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升，进而推动技术创新水平的提升，形成良性循环。因此，需要进一步协调城市化水平与技术创新能力之间的关系，加快产业结构调整与升级，转变经济增长方式，促使地区经济协调均衡发展。
关键词：城市化;科教政策;技术创新能力;面板数据;线性关系;非线性关系
中图分类号：F 124.3
Abstract：Innovation is the soul of a nation’s progress.Urbanization can promote technological innovation ability and level through the development of science and education.In this paper，the relationship among urbanization，science and education policy and technological innovation capability is brought into the same analysis framework，and the relationship between them is empirically tested through the establishment of linear and nonlinear panel data models by using provincial panel data of China from 2008 to 2017.The results show that the level of urbanization has a significant and simple positive impact on science and education policy，and the level of urbanization has a significant and simple negative impact on technological innovation ability.Science and education policy has a simple positive impact on technological innovation ability，but the impact is not significant，indicating that the spillover effect of science and education policy has a lag，that is，the policy dividend effect of the government is not significant.The influence of technological innovation ability on science and education policy is more complex.When the technological innovation ability reaches a certain level，it will promote the concentration of educational resources and government expenditure on science and education to the city，promote the level of expenditure on science and education，and then promote the level of technological innovation，forming a virtuous circle.Therefore，it is necessary to further coordinate the relationship between urbanization level and technological innovation ability，accelerate the adjustment and upgrading of industrial structure，change the mode of economic growth，and promote the coordinated and balanced development of regional economy.
Key words：urbanization;science and education policy;technological innovation capability;panel data;linear relationship;nonlinear relationship
0 引言
改革开放40年来，我国经济经过了高速增长之后，增长速度出现了下滑，为避免我国经济发展陷入“中等收入陷阱”，国家提出了供给侧结构性改革战略，以调整经济结构、寻找经济增长新动能，推动我国经济持续健康发展。经济增长的主要动力是技术进步，而技术进步的引擎又是R&D[1]。同时，供给侧結构性改革战略的实施和推进，需要充分发挥创新在其中的重要作用。十八大和十八届五中全会明确指出：“必须把创新摆在国家发展全局的核心位置”。创新是一个民族进步的灵魂，而决定一个国家或民族能否长期屹立于世界民族之林的正是科技创新能力[2]，因此，在我国经济增长的低成本优势在逐渐消失情况下，需加快低成本优势向创新优势的转换，给经济增长和企业发展注入新的活动和动力。 已有研究表明，创新是城市现象，各类要素在城市中高度集聚，更有利于创新的产生。近年来，中国的城市化进程加快推进，对经济各个方面和社会各个领域产生了深刻影响，而城市具有经济集聚及其人力资本、教育资源集聚等优势，使得城市就成为了技术创新的理想之地。城市化通过其外部性，能够吸引创新投入，为创新集聚人力资本，使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升，进而推动技术创新水平的提升[3]，这意味着城市化通过科教事业的发展进而促进技术创新能力和水平的提升。而科教事业的发展受到地方政府财政支持的影响，也就是说，科教事业的发展主要依靠地方政府财政拨款来推动。
从目前国内外的研究进展看，已有研究认为城市化能显著地促进技术创新水平的提升，同时政府政策对企业技术创新能力具有挤入效应或挤出效应。从现有的研究和实际情况看，科教政策在城市化和技术创新能力之间发挥着中介调节作用，而现有的研究鲜有将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架。因此，文中将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架，并对三者之间的传导和反馈机制进行解析，基于宏观层面——中国2008—2017年的省级面板数据，将城市化、科教政策、技术创新能力三者之间的线性关系与非线性关系进行探讨，这有助于厘清三者之间的传导和反馈机制，以期为政府制定相关政策，提升技术创新能力提供政策依据。
1 以往文献回顾与研究假设
学术界对技术创新能力的界定大同小异，大多将技术创新能力界定为企业整体的系统能力[4]，是支持和鼓励企业创新战略实现的工艺创新能力与产品创新能力的耦合[5]。赵喜洋和刘雅琴[6]将技术创新能力划分为创新管理水平、创新投入力度、自主研发能力、创新产出效益4个层面。胡成等[7]引入社会网络分析方法，将技术创新划分为技术创造、创新扩散、技术维持3个级段，并基于此将技术创新能力分解为4个维度，即技术创新优势度、技术创新活跃度、技术创新扩散能力、技术创新影响力。也有学者通过构建技术创新能力的动态演化理论分析框架，建立了由技术创新战略、技术创新能力、技术存量构成的系统动力学模型[8]。近年来，关于技术创新方面的研究进一步深化和拓展，认为FDI水平、经济发展水平、地理位置等外部因素是影响技术创新能力的重要因素[9]。陈收等[10]基于78家高科技上市公司2007—2013年的面板数据，运用回归方程模型，实证研究了技术创新成长期与成熟期研发投入对企业绩效的影响。
根据文中的研究目的，结合目前已有的研究成果，文中将从城市化与技术创新能力、政府政策与技术创新能力、城市化与科教政策之间的关系3个方面展开文献综述。
1.1 城市化与技术创新能力
近年来，中国的城市化进程加快推进，对经济各个方面和社会各个领域产生了深刻影响，而城市具有经济集聚及其人力资本、教育资源集聚等优势，使得城市成为了技术创新的理想之地。一方面，城市化有利于发明专利的产生，如HIGGS[11]研究认为，城市化水平与发明专利有关联，且两者之间具有正相关关系[12];同时，城市中的专利发明具有效仿特征，企业等创新主体通过相互激励的方式提高其创新能力[13]。另一方面，城市化能够促进技术创新。已有研究表明，城市化对于技术创新具有显著的促进作用[14-15]，其城市的多样化特征是促进技术创新的根本原因[12]，而
GLAESER等[16]研究认为，城市工业集聚会促进企业间知识溢出效应的产生进而促进创新。鲁元平等[3]利用中国264个地级市的面板数据，运用空间计量模型，对城市化影响技术创新的内在机理进行了研究。结果显示，城市化对技术创新有显著的促进作用;创新的空间溢出效应存在，是促进技术创新水平的重要原因。基于此，本研究提出假设1
假设1：城市化对技术创新有显著的促进作用。
1.2 政府科教政策与技术创新能力
技术创新能力是一个国家、地区或企业竞争优势的重要来源和经济持续增长的关键驱动力，倍受政府的关注，也成为企业获取竞争优势的保障。从各个国家或地区实际的技术创新活动来看，大多数的国家或地区逐渐采用各种政策措施来激励其技术创新活动，以不断获得竞争优势，保持企业的可持续发展，并为国家或地区经济增长注入新的活力，实现经济长期的持续稳定增长。已有研究表明，对于政府而言，不应只关注GDP的增长，而更应给企业提供勇于探索和创新的平台;在企业和政府建立关联后，企业要很好地利用从政府获取的稀缺资源和便利条件，以推动创新活动的开展[17]。LIU等[18]定量分析了中央政府颁布的366项政策（其中1980—2005年间287项政策，2006—2008年间79项政策），研究表明中国政府的财政、税收、金融等政策对刺激技术创新具有重要的作用。对于财政政策来说，一方面，财政政策能够降低R&D活动投资的风险性、增加投资收益，进而对企业R&D经费投入产生积极的影响，即财政政策对企业R&D经费投入具有挤入效应[19];相反，在一定程度上，财政政策会增加R&D活动成本、降低收益，进而不利于R&D经费投入的增加，甚至产生挤出效应[20]。另一方面，财政政策对企业技术创新能力具有积极的正向作用[21]。而具体对于税收政策而言，政府引入税收政策主要是为了刺激企业的R&D活动[22]，而实际上税收政策在一定程度上弱化了企业R&D活动的期望收益，进而不利于企业技术创新能力的提升[23]。程曦和蔡秀云[24]基于企业技术创新投入与技术创新产出2个维度，利用2007—2015年沪深A股上市公司数据，实证检验了税收政策对企业技术创新的激励效应。研究发现，税收政策对企业技术创新投入具有显著的激励效应，而对企业技术创新产出的激励效應不显著。田发和谢凡（2019）的研究也得到了类似的结论，认为所得税税率的降低能显著激励企业增加科技创新投入，但对创新产出的激励效应不明显[25]。政府补贴可以促进企业技术创新能力的提升[26]，但政府补贴对企业创新绩效的影响存在双重门槛效应[27]。也有学者研究发现，科学教育事业政策对企业技术创新能力的作用不显著。基于此，本研究提出假设2 假设2：科教政策与技术创新之间的关系尚需实证来验证。
1.3 城市化与科教政策
相关研究表明，城市化能促进技术创新。那么，城市化推进技术创新的机制是什么呢？城市化主要是通过科学教育事业的发展来促进技术创新的。城市化通过其外部性，能够吸引创新投入，集聚各类人才和信息，为一个区域的技术创新供给能力提供必要条件[28]。程开明利用省级面板数据，采用相关分析和因果检验，研究了城市化促进技术创新的机制。研究发现，城市化发展过程中，能够为创新提供需要的人力资本、信息网络、专业化和多样化优势，也可以为创新带来人力资本的集聚，使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中。鲁元平等也得出了类似的研究结论。他们研究认为，城市化推进过程中，促进了空间经济结构的集聚，具体而言，主要是集聚了大量的人力资本和教育资源，即城市化过程中产生了知识溢出效应和要素流动效应。基于此，本研究提出假设3
假设3：城市化能够促进科技事业的发展。
2 研究设计
2.1 数据来源
文中主要是将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架，探讨三者之间的线性关系与非线性关系，以厘清三者之间的传导和反馈机制。文中选用我国31个省份（不包括港、澳、台地区）作为研究样本，数据主要来源于《中国统计年鉴》（2009—2018）、《中国科技统计年鉴》（2009—2018）、2017年全国科技经费投入统计公报、2016年与2017年全国各省份国民经济和社会发展统计公报。
文中研究的时间跨度为2008—2017年。文中选择2008年为研究的起点，主要是因为2008年以后政府政策对技术创新和城市化水平的影响较大，可能会由于遗漏变量而导致内生性问题的产生，于是，文中研究选取了2008—2017年全国31个省份的面板数据。
2.2 变量选取
2.2.1 被解释变量是技术创新能力
关于技术创新能力，不同的学者采用了不同的指标衡量，但是目前采用较多的是专利申请数量[24]。专利申请数量作为衡量技术创新能力的指标在一定程度上具有其合理性，但是并不能全面准确的反映技术创新能力。技术创新能力可以从创新投入角度反映，也可以从创新产出角度反映，但是创新投入并非会完全转化为创新产出，因此，从创新产出角度衡量技术创新能力更为准确，于是本研究主要从技术创新产出角度出发，选择国外三大主要检索工具收录中国科技论文数（Paper，单位：篇）、专利申请量（Patent，单位：项）、新产品销售收入（Newproduct，单位：亿元）、技术市场成交额（Techmarket，单位：亿元）4个指标，采用因子分析法将其综合成一个指标，以反映我国各省域的技术创新能力（Innovation）。其中，2008—2017年西藏的技术市场成交额（亿元）用全国量扣除其余30个省份的量之后的剩余量来表示。
2.2.2 解释变量是科教政策和城市化水平
已有相关研究表明，城市化通过科教事业的发展进而促进技术创新能力和水平的提升[3]。因此，本研究选择城市化作为解释变量，选用科教政策作为中间变量。城市化水平（Urban）采用各地区年末城市人口数占总人口的比重衡量;科教政策（SciEdu）选用地方财政科学技术和教育支出占地方财政一般预算支出的比重衡量。
2.2.3 控制变量
经济发展水平（Agdp），采用人均GDP衡量;对外开放水平（FDI），利用外商直接投资额占GDP的比重衡量;R&D经费投入（R&D），选用R&D经费内部支出衡量;人力资本（HR），采用R&D人员全时当量衡量;基础设施水平（Infr），利用邮电业务总量占GDP的比重衡量;产业结构选用第一产业增加值比重（Pgdp）和第三产业增加值比重（Tgdp）衡量。
2.3 模型构建
2.3.1 面板数据线性回归模型设定
文中选用面板数据线性回归分析方法，分别设定一个科教政策模型与技术创新能力模型，以这2个模型作为估计和检验的基础。假设科教政策是关于城市化、技术创新能力等因素的函数;技术创新能力是关于城市化、科教政策等因素的函数，所设定的2个模型的基本形式如下
3 实证结果及分析
3.1 主要变量描述性统计
在中国31个省份中，2008—2017年，国外三大主要检索工具收录中国科技论文数、专利申请量、新产品销售收入、技术市场成交额平均值分别为11 046.5篇、63 866项、3 855.57亿元、
229.1亿元;2008—2017年，地方财政科学技术和教育支出比重平均值為18.259%，城市化水平为54.367%;人均GDP、外商直接投资额比重、R&D经费内部支出、R&D人员全时当量、邮电业务总量比重、第一产业增加值比重和第三产业增加值比重分别为45 967.55元/人、2.091%、361.92亿元、11.914万人、4.851%、10.286%和44.134%（见表1）。
由表2的Pearson相关系数矩阵可知，技术创新能力（Innovation）、科教政策（SciEdu）与其他几个变量（除了Infr）之间具有较高的相关性，说明文中所设定的模型具有一定的意义;城市化水平（Urban）与Innovation，SciEdu，Innovationt-1，SciEdut-1之间具有较高的相关性。于是，实际建模时考虑加入Urban与Innovationt-1，SciEdut-12个变量之间的交互项，以厘清他们之间的线性关系。另外，Innovationt-1与经济发展水平（Agdp）、对外开放水平（FDI）、R&D经费投入（R&D）、人力资本（HR）、第一产业增加值比重（Pgdp）和第三产业增加值比重（Tgdp），SciEdut-1与经济发展水平（Agdp）、对外开放水平（FDI）、R&D经费投入（R&D）、人力资本（HR）、第一产业增加值比重（Pgdp）等变量之间也具有较高的相关性。 3.2 面板数据线性回归模型估计结果与分析
3.2.1 城市化、技术创新能力对科教政策的影响
文中所用的数据类型为平衡面板数据，首先需运用Hausman检验判断是选用固定效应模型还是随机效应模型。通过Hausman检验发现，城市化、技术创新能力对科教政策影响的线性回归模型均采用随机效应模型。从模型1和模型2的回归分析结果看，Wald值较高，相对应的P值均为0.000 0（见表3），说明模型1和模型2的整体拟合效果较为理想。
由表3中的模型1可知，Innovationt-1和Urban的系数分别为1.018 012和0.210 837，且均在1%的水平上具有统计显著性。说明技术创新能力和城市化水平对科教政策均产生了显著的正向影响。既然技术创新能力和城市化水平对科教政策均具有显著的正向影响，那么技术创新能力和城市化水平是否会对科教政策具有综合作用呢，于是为了验证技术创新能力和城市化水平的交互项对科教政策的影响，在模型2中引入技术创新能力和城市化水平的交互项。在模型2中，模型整体的拟合优度R2有所增加，并且技术创新能力和城市化水平同样对科教政策均产生了显著的正向影响，与模型1的结果一致，假设3得到了验证。近年来，中国的城市化进程加快推进，而城市具有经济集聚及其人力资本、教育资源集聚等优势，促使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，进而推动科教支出水平的提升。另外，技术创新能力和城市化水平交互项的系数为-0.066 034，且通过1%显著性水平的检验。这表明技术创新能力和城市化水平对科教政策具有较强的替代性作用。
在模型1和模型2中，经济发展水平、基础设施水平、第三产业增加值比重对科教政策具有显著的负向影响，说明经济的快速发展并未能向科教事业的发展提供较好的硬性条件和创造良好的软性环境，同时知识溢出效应和规模经济效应不明显，从而对科教事业的发展形成了制约作用;中国基础设施投资在转轨时期的增加在一定程度上对科教事业投入形成挤出效应，从而对中国科教政策产生负向影响;第三产业的快速发展，比如现代金融服务业、电子信息业等的异军突起，在一定程度上，挤占了科教事业投入资金，致使其对科教支出起到阻碍作用。R&D经费投入对科教政策产生了负向影响，并且在模型2中通过了5%显著性水平的检验，说明R&D经费投入对科教支出具有替代作用，从而对科教事业的发展产生负向影响。人力资本对科教支出的影响不显著，一方面可能是因为我国人力资本的整体水平偏低，且人力资本积累不足，不能满足科教事业发展对高端人才的需求，难以依赖人力资本推动科教事业的发展;另一方面，近年来中国经济普遍存在“脱实入虚”现象，造成流入高科技产业的高层次人才逐渐减少，而是逐渐地流向了金融等行业，最终对科教事业发展形成负向影响。两种影响的共同作用导致人力资本对科教政策的影响不显著。对外开放水平和第一产业增加值比重未通过显著性水平的检验，说明对外开放水平和第一产业增加值比重对科教政策的影响不显著。
3.2.2 城市化、科教政策对技术创新能力的影响
首先运用Hausman检验判断是选用固定效应模型还是随机效应模型。通过Hausman检验发现，城市化、科教政策对技术创新能力影响的线性回归模型均采用固定效应模型。从模型3和模型4的回归分析结果看，F值较高，相对应的P值均为0.000 0（见表4），说明模型3和模型4的整体拟合效果较为理想。
由表4的模型3可知，SciEdut-1和Urban的系数分别为0.007 464和-0.026 457，城市化水平在1%的水平上具有统计显著性，而科教政策不具有统计显著性。说明城市化水平对技术创新能力具有显著的负向影响，而科教政策对技术创新能力的影响不显著。在模型4中，文中引入了城市化水平与科教政策的交互项，主要用于检验城市化水平与科教政策的交互项对技术创新能力的影响。在模型4中，模型整体的拟合优度R2稍有下降，城市化水平对技术创新能力产生了显著的负效应，与模型3的结果一致，而科教政策对技术创新能力却产生了负向影响，且不具有统计显著性，与模型3的结果相反。另外，城市化水平与科教政策交互项的系数为0.000 591，未通过显著性水平检验。这表明城市化水平与科教政策对技术创新能力虽然具有互补性作用，但互补作用很微弱。文中研究认为，城市化水平对技术创新能力具有显著的负向影响，这与多数已有研究结果却相反，未能证实假设1。究其原因，可能一方面是因为城市化的发展是一个长期的过程，其集聚效应还未能较好地带动技术创新的发展;另一方面，城市化主要是通过其外部性，向城市集聚科教资源，进而促进技术创新能力的提升，而文中研究结果显示，城市化和科教政策的交互项不显著，也就是说城市化的集聚效应、知识的溢出效应不明显。这两方面的效应共同作用最终造成城市化水平对技术创新能力的影响不显著。科教政策对技术创新能力的影响不显著，这与孙玉涛和李苗苗[9]的研究结论相一致。科教政策主要是依靠地方政府财政拨款来推动，进而通过科教事业的发展间接来推进技术创新能力的提升。一方面，科教事业的发展是一个复杂而长期的过程，并非一朝一夕的事情，而是需要长期的积累;另一方面，从我国科教事业发展的实际情况看，由于地区之间经济发展水平、政府财政实力、地理区位、资源禀赋等差异，致使我国科教事业的发展呈现出非均衡化的发展趋势，区域差异显著。这两方面效应的共同作用使得科教政策对技术创新能力的影响是一个投资收益期较长的过程，即科教政策的溢出效应具有滞后性，即政府的“政策红利效应”不显著。
在模型3和模型4中，经济发展水平和R&D经费投入对技术创新能力的影响顯著为正，说明经济发展水平和R&D经费是影响技术创新能力的重要因素，经济发展水平越高，R&D经费投入越多，技术创新能力就越高。经济发达地区可以为技术创新提供完善的基础设施和重要的资源，其信息、技术和知识溢出效应明显，有利于创新的消化吸收，进而再创新或集成创新;R&D经费投入的持续增长可以为技术创新提供前提基础和持续动力，对技术创新数量和质量的提高具有重要作用。人力资本对技术创新能力的影响显著为负，说明人力资本不仅未对技术创新能力产生积极的促进作用，反而阻碍了技术创新能力的提升。究其原因，可能是因为我国人力资本的整体水平偏低，与高端技术创新人才需求之间还不能相适应，难以形成竞争优势;也可能是因为我国高端技术创新人才还比较短缺，导致人力资本积累不够，进而难以依赖人力资本推动技术创新能力的提升。对外开放水平和基础设施水平对技术创新能力的影响不显著为负，说明FDI和基础设施对中国技术创新能力具有“挤出效应”，即对技术创新能力的提升产生了抑制作用。究其原因，可能是因为技术创新资源的配置未实现调整和优化;也可能是因为各地区在吸引外资时，并未能根据其实际情况和技术状态进行选择，同时自主研发能力与外资之间的互动机制未实现良性运转，最终导致了FDI对技术创新能力产生了微弱的负向影响。在一定程度上，转轨时期基础设施投资的增加会对科技创新投入形成挤占，从而对中国技术创新能力产生负效应。第一产业增加值比重和第三产业增加值比重对技术创新能力的影响不显著为正，说明农业在我国的基础性地位，其并不能有效地促进技术创新能力的提升;第三产业的发展在中国转轨时期挤占了部分科技创新投入，致使对技术创新能力的影响不显著。 3.3 面板数据非线性回归模型估计结果与分析
综合比较模型1和2、3和4的回归结果可知，城市化水平分别对科教政策和技术创新能力的影响前后一致，但是城市化水平显著的正向作用于科教政策，而显著的负向影响技术创新能力，这与城市化和科教政策、技术创新能力之间的正向相互关系（模型4中两者为负向关系）的结论具有一定的矛盾性。已有研究表明，城市化通过其外部性，为创新集聚人力资本，使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升，进而推动技术创新水平的提升[3，14，28]，这意味着城市化通过科教事业的发展进而促进技术创新能力和水平的提升;而孙玉涛和李苗苗研究表明科教政策对技术创新能力的影响不显著。因此，文中认为城市化水平分別与科教政策和技术创新能力之间可能存在非线性关系。于是，文中分别进一步验证城市化水平与科教政策和技术创新能力之间的非线性关系。
通过分别建立城市化水平与科教政策和技术创新能力之间的非线性关系，发现Innovationt-1和Urban对科教政策的影响分别在1%和5%水平具有统计显著性，但Urban2对科教政策的影响不显著，表明Innovationt-1对科教政策的影响存在非线性关系，而Urban对科教政策的影响不存在非线性关系;同样的，Urban对技术创新能力的影响存在非线性关系，而SciEdut-1对技术创新能力的影响不存在非线性关系。因此，文中对前述所建立的非线性关系模型作出修正，修正形式如下
变量的定义同模型构建部分。在此，对修正的非线性模型进行回归，回归结果见表5。通过Hausman检验发现，城市化、技术创新能力对科教政策影响的非线性回归模型采用随机效应模型，而城市化、科教政策对技术创新能力影响的非线性回归模型采用固定效应模型。从模型5和模型6的回归分析结果看，Wald值或F值较高，相对应的P值均为0.000 0，说明模型5和模型6的整体拟合效果较为理想。
模型5中，Innovationt-1和Urban对科教政策的影响均通过了1%显著性水平的检验，表明技术创新能力和城市化水平对科教政策具有显著的正向作用;Innovation2t-1对科教政策的影响在1%水平具有负向统计显著性，表明技术创新能力与科教政策之间具有显著的非线性关系。在模型6中，SciEdut-1和Urban对技术创新能力的影响系数分别为0.005 245和-0.086 92，表明SciEdut-1对技术创新能力的影响不显著，Urban对技术创新能力产生了显著的负向影响;Urban2对技术创新能力的影响在5%水平上具有统计显著性，表明城市化水平与技术创新能力之间具有显著的非线性关系。
4 结论与启示
在已有研究的基础上，文中将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架，基于宏观层面——中国2008—2017年的省级面板数据，探讨了城市化、科教政策、技术创新能力三者之间的线性与非线性关系，主要得到如下结论
1）城市化对科教政策和技术创新能力均具有简单的影响。不管是面板数据的线性回归分析还是非线性回归分析，城市化水平均对科教政策具有显著的正向影响，表明在城市化不断推进过程中，有利于教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升;而城市化水平对技术创新能力具有显著的负向作用，这说明城市化对技术创新能力的作用还未得到发挥，即城市化的集聚效应、知识的溢出效应很不明显。
2）科教政策对技术创新能力具有简单的正向影响。科教政策仅对技术创新能力的影响存在线性关系，且不显著，并不存在非线性关系。这说明科教政策对技术创新能力的影响不显著，表明科教政策的溢出效应具有滞后性，即政府的“政策红利效应”不显著。
3）技术创新能力对科教政策的影响较为复杂。当技术创新能力达到一定水平时，将会促使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升，进而推动技术创新水平的提升，形成良性循环。
基于以上基本结论，文中得到以下几点启示
1）城市化水平与技术创新能力之间关系的协调，事关我国新型城镇化的发展和大众创业、万众创新政策的实施。研究表明，城市化通过其外部性，为技术创新提供所需的资金、人才、信息等，形成产业集聚和工业集聚，产生人力资本的集聚及其促使科教资源与支出水平的提高，于是城市化水平对技术创新能力提升发挥了积极的推动作用。因此，在城市化发展过程中，要注重人力资本的积累与开发。
2）中国各地区城市化程度、经济发展水平、地理区位、资源禀赋、产业基础等的差异，导致中国各地区在人力资本和科教资源等方面的差异明显。研究发现，城市化通过人力资本的集聚和科教资源的集中促进技术创新能力的提升。教育是提升人力资本的根本途径，而教育资源的集中程度主要和城市化的发展程度密切相关。因此，在城市化推进过程中，要注意不同区域、不同城市的协同创新，达到共同创新，实现中国整体技术创新能力的提升。
3）加快产业结构调整与升级，转变经济增长方式，促使地区经济协调均衡发展;各地区要根据实际情况因地制宜，根据地区实际情况和技术状态选择性地吸引外资，充分发挥FDI的技术和知识溢出效应，形成区域自主研发能力与外资之间的良性互动机制;R&D经费投入是技术创新的前提基础和动力，是提高技术创新能力的关键，需合理安排各地区的R&D经费投入，但不能完全依赖于政府;加快推进基础设施建设，充分发挥基础设施建设的功效;建立有效的配置技术创新资源的管理机制，同时加强政府对创新资金的监管，提高创新经费使用效率;推行产学研合作联合培养方式，加大对高新技术人才的培养与引进，培育适应新时代的综合型高素质人才。
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（责任编辑：严 焱）
关键词：城市化;科教政策;技术创新能力;面板数据;线性关系;非线性关系
中图分类号：F 124.3
Abstract：Innovation is the soul of a nation’s progress.Urbanization can promote technological innovation ability and level through the development of science and education.In this paper，the relationship among urbanization，science and education policy and technological innovation capability is brought into the same analysis framework，and the relationship between them is empirically tested through the establishment of linear and nonlinear panel data models by using provincial panel data of China from 2008 to 2017.The results show that the level of urbanization has a significant and simple positive impact on science and education policy，and the level of urbanization has a significant and simple negative impact on technological innovation ability.Science and education policy has a simple positive impact on technological innovation ability，but the impact is not significant，indicating that the spillover effect of science and education policy has a lag，that is，the policy dividend effect of the government is not significant.The influence of technological innovation ability on science and education policy is more complex.When the technological innovation ability reaches a certain level，it will promote the concentration of educational resources and government expenditure on science and education to the city，promote the level of expenditure on science and education，and then promote the level of technological innovation，forming a virtuous circle.Therefore，it is necessary to further coordinate the relationship between urbanization level and technological innovation ability，accelerate the adjustment and upgrading of industrial structure，change the mode of economic growth，and promote the coordinated and balanced development of regional economy.
Key words：urbanization;science and education policy;technological innovation capability;panel data;linear relationship;nonlinear relationship
0 引言
改革开放40年来，我国经济经过了高速增长之后，增长速度出现了下滑，为避免我国经济发展陷入“中等收入陷阱”，国家提出了供给侧结构性改革战略，以调整经济结构、寻找经济增长新动能，推动我国经济持续健康发展。经济增长的主要动力是技术进步，而技术进步的引擎又是R&D[1]。同时，供给侧結构性改革战略的实施和推进，需要充分发挥创新在其中的重要作用。十八大和十八届五中全会明确指出：“必须把创新摆在国家发展全局的核心位置”。创新是一个民族进步的灵魂，而决定一个国家或民族能否长期屹立于世界民族之林的正是科技创新能力[2]，因此，在我国经济增长的低成本优势在逐渐消失情况下，需加快低成本优势向创新优势的转换，给经济增长和企业发展注入新的活动和动力。 已有研究表明，创新是城市现象，各类要素在城市中高度集聚，更有利于创新的产生。近年来，中国的城市化进程加快推进，对经济各个方面和社会各个领域产生了深刻影响，而城市具有经济集聚及其人力资本、教育资源集聚等优势，使得城市就成为了技术创新的理想之地。城市化通过其外部性，能够吸引创新投入，为创新集聚人力资本，使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升，进而推动技术创新水平的提升[3]，这意味着城市化通过科教事业的发展进而促进技术创新能力和水平的提升。而科教事业的发展受到地方政府财政支持的影响，也就是说，科教事业的发展主要依靠地方政府财政拨款来推动。
从目前国内外的研究进展看，已有研究认为城市化能显著地促进技术创新水平的提升，同时政府政策对企业技术创新能力具有挤入效应或挤出效应。从现有的研究和实际情况看，科教政策在城市化和技术创新能力之间发挥着中介调节作用，而现有的研究鲜有将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架。因此，文中将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架，并对三者之间的传导和反馈机制进行解析，基于宏观层面——中国2008—2017年的省级面板数据，将城市化、科教政策、技术创新能力三者之间的线性关系与非线性关系进行探讨，这有助于厘清三者之间的传导和反馈机制，以期为政府制定相关政策，提升技术创新能力提供政策依据。
1 以往文献回顾与研究假设
学术界对技术创新能力的界定大同小异，大多将技术创新能力界定为企业整体的系统能力[4]，是支持和鼓励企业创新战略实现的工艺创新能力与产品创新能力的耦合[5]。赵喜洋和刘雅琴[6]将技术创新能力划分为创新管理水平、创新投入力度、自主研发能力、创新产出效益4个层面。胡成等[7]引入社会网络分析方法，将技术创新划分为技术创造、创新扩散、技术维持3个级段，并基于此将技术创新能力分解为4个维度，即技术创新优势度、技术创新活跃度、技术创新扩散能力、技术创新影响力。也有学者通过构建技术创新能力的动态演化理论分析框架，建立了由技术创新战略、技术创新能力、技术存量构成的系统动力学模型[8]。近年来，关于技术创新方面的研究进一步深化和拓展，认为FDI水平、经济发展水平、地理位置等外部因素是影响技术创新能力的重要因素[9]。陈收等[10]基于78家高科技上市公司2007—2013年的面板数据，运用回归方程模型，实证研究了技术创新成长期与成熟期研发投入对企业绩效的影响。
根据文中的研究目的，结合目前已有的研究成果，文中将从城市化与技术创新能力、政府政策与技术创新能力、城市化与科教政策之间的关系3个方面展开文献综述。
1.1 城市化与技术创新能力
近年来，中国的城市化进程加快推进，对经济各个方面和社会各个领域产生了深刻影响，而城市具有经济集聚及其人力资本、教育资源集聚等优势，使得城市成为了技术创新的理想之地。一方面，城市化有利于发明专利的产生，如HIGGS[11]研究认为，城市化水平与发明专利有关联，且两者之间具有正相关关系[12];同时，城市中的专利发明具有效仿特征，企业等创新主体通过相互激励的方式提高其创新能力[13]。另一方面，城市化能够促进技术创新。已有研究表明，城市化对于技术创新具有显著的促进作用[14-15]，其城市的多样化特征是促进技术创新的根本原因[12]，而
GLAESER等[16]研究认为，城市工业集聚会促进企业间知识溢出效应的产生进而促进创新。鲁元平等[3]利用中国264个地级市的面板数据，运用空间计量模型，对城市化影响技术创新的内在机理进行了研究。结果显示，城市化对技术创新有显著的促进作用;创新的空间溢出效应存在，是促进技术创新水平的重要原因。基于此，本研究提出假设1
假设1：城市化对技术创新有显著的促进作用。
1.2 政府科教政策与技术创新能力
技术创新能力是一个国家、地区或企业竞争优势的重要来源和经济持续增长的关键驱动力，倍受政府的关注，也成为企业获取竞争优势的保障。从各个国家或地区实际的技术创新活动来看，大多数的国家或地区逐渐采用各种政策措施来激励其技术创新活动，以不断获得竞争优势，保持企业的可持续发展，并为国家或地区经济增长注入新的活力，实现经济长期的持续稳定增长。已有研究表明，对于政府而言，不应只关注GDP的增长，而更应给企业提供勇于探索和创新的平台;在企业和政府建立关联后，企业要很好地利用从政府获取的稀缺资源和便利条件，以推动创新活动的开展[17]。LIU等[18]定量分析了中央政府颁布的366项政策（其中1980—2005年间287项政策，2006—2008年间79项政策），研究表明中国政府的财政、税收、金融等政策对刺激技术创新具有重要的作用。对于财政政策来说，一方面，财政政策能够降低R&D活动投资的风险性、增加投资收益，进而对企业R&D经费投入产生积极的影响，即财政政策对企业R&D经费投入具有挤入效应[19];相反，在一定程度上，财政政策会增加R&D活动成本、降低收益，进而不利于R&D经费投入的增加，甚至产生挤出效应[20]。另一方面，财政政策对企业技术创新能力具有积极的正向作用[21]。而具体对于税收政策而言，政府引入税收政策主要是为了刺激企业的R&D活动[22]，而实际上税收政策在一定程度上弱化了企业R&D活动的期望收益，进而不利于企业技术创新能力的提升[23]。程曦和蔡秀云[24]基于企业技术创新投入与技术创新产出2个维度，利用2007—2015年沪深A股上市公司数据，实证检验了税收政策对企业技术创新的激励效应。研究发现，税收政策对企业技术创新投入具有显著的激励效应，而对企业技术创新产出的激励效應不显著。田发和谢凡（2019）的研究也得到了类似的结论，认为所得税税率的降低能显著激励企业增加科技创新投入，但对创新产出的激励效应不明显[25]。政府补贴可以促进企业技术创新能力的提升[26]，但政府补贴对企业创新绩效的影响存在双重门槛效应[27]。也有学者研究发现，科学教育事业政策对企业技术创新能力的作用不显著。基于此，本研究提出假设2 假设2：科教政策与技术创新之间的关系尚需实证来验证。
1.3 城市化与科教政策
相关研究表明，城市化能促进技术创新。那么，城市化推进技术创新的机制是什么呢？城市化主要是通过科学教育事业的发展来促进技术创新的。城市化通过其外部性，能够吸引创新投入，集聚各类人才和信息，为一个区域的技术创新供给能力提供必要条件[28]。程开明利用省级面板数据，采用相关分析和因果检验，研究了城市化促进技术创新的机制。研究发现，城市化发展过程中，能够为创新提供需要的人力资本、信息网络、专业化和多样化优势，也可以为创新带来人力资本的集聚，使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中。鲁元平等也得出了类似的研究结论。他们研究认为，城市化推进过程中，促进了空间经济结构的集聚，具体而言，主要是集聚了大量的人力资本和教育资源，即城市化过程中产生了知识溢出效应和要素流动效应。基于此，本研究提出假设3
假设3：城市化能够促进科技事业的发展。
2 研究设计
2.1 数据来源
文中主要是将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架，探讨三者之间的线性关系与非线性关系，以厘清三者之间的传导和反馈机制。文中选用我国31个省份（不包括港、澳、台地区）作为研究样本，数据主要来源于《中国统计年鉴》（2009—2018）、《中国科技统计年鉴》（2009—2018）、2017年全国科技经费投入统计公报、2016年与2017年全国各省份国民经济和社会发展统计公报。
文中研究的时间跨度为2008—2017年。文中选择2008年为研究的起点，主要是因为2008年以后政府政策对技术创新和城市化水平的影响较大，可能会由于遗漏变量而导致内生性问题的产生，于是，文中研究选取了2008—2017年全国31个省份的面板数据。
2.2 变量选取
2.2.1 被解释变量是技术创新能力
关于技术创新能力，不同的学者采用了不同的指标衡量，但是目前采用较多的是专利申请数量[24]。专利申请数量作为衡量技术创新能力的指标在一定程度上具有其合理性，但是并不能全面准确的反映技术创新能力。技术创新能力可以从创新投入角度反映，也可以从创新产出角度反映，但是创新投入并非会完全转化为创新产出，因此，从创新产出角度衡量技术创新能力更为准确，于是本研究主要从技术创新产出角度出发，选择国外三大主要检索工具收录中国科技论文数（Paper，单位：篇）、专利申请量（Patent，单位：项）、新产品销售收入（Newproduct，单位：亿元）、技术市场成交额（Techmarket，单位：亿元）4个指标，采用因子分析法将其综合成一个指标，以反映我国各省域的技术创新能力（Innovation）。其中，2008—2017年西藏的技术市场成交额（亿元）用全国量扣除其余30个省份的量之后的剩余量来表示。
2.2.2 解释变量是科教政策和城市化水平
已有相关研究表明，城市化通过科教事业的发展进而促进技术创新能力和水平的提升[3]。因此，本研究选择城市化作为解释变量，选用科教政策作为中间变量。城市化水平（Urban）采用各地区年末城市人口数占总人口的比重衡量;科教政策（SciEdu）选用地方财政科学技术和教育支出占地方财政一般预算支出的比重衡量。
2.2.3 控制变量
经济发展水平（Agdp），采用人均GDP衡量;对外开放水平（FDI），利用外商直接投资额占GDP的比重衡量;R&D经费投入（R&D），选用R&D经费内部支出衡量;人力资本（HR），采用R&D人员全时当量衡量;基础设施水平（Infr），利用邮电业务总量占GDP的比重衡量;产业结构选用第一产业增加值比重（Pgdp）和第三产业增加值比重（Tgdp）衡量。
2.3 模型构建
2.3.1 面板数据线性回归模型设定
文中选用面板数据线性回归分析方法，分别设定一个科教政策模型与技术创新能力模型，以这2个模型作为估计和检验的基础。假设科教政策是关于城市化、技术创新能力等因素的函数;技术创新能力是关于城市化、科教政策等因素的函数，所设定的2个模型的基本形式如下
3 实证结果及分析
3.1 主要变量描述性统计
在中国31个省份中，2008—2017年，国外三大主要检索工具收录中国科技论文数、专利申请量、新产品销售收入、技术市场成交额平均值分别为11 046.5篇、63 866项、3 855.57亿元、
229.1亿元;2008—2017年，地方财政科学技术和教育支出比重平均值為18.259%，城市化水平为54.367%;人均GDP、外商直接投资额比重、R&D经费内部支出、R&D人员全时当量、邮电业务总量比重、第一产业增加值比重和第三产业增加值比重分别为45 967.55元/人、2.091%、361.92亿元、11.914万人、4.851%、10.286%和44.134%（见表1）。
由表2的Pearson相关系数矩阵可知，技术创新能力（Innovation）、科教政策（SciEdu）与其他几个变量（除了Infr）之间具有较高的相关性，说明文中所设定的模型具有一定的意义;城市化水平（Urban）与Innovation，SciEdu，Innovationt-1，SciEdut-1之间具有较高的相关性。于是，实际建模时考虑加入Urban与Innovationt-1，SciEdut-12个变量之间的交互项，以厘清他们之间的线性关系。另外，Innovationt-1与经济发展水平（Agdp）、对外开放水平（FDI）、R&D经费投入（R&D）、人力资本（HR）、第一产业增加值比重（Pgdp）和第三产业增加值比重（Tgdp），SciEdut-1与经济发展水平（Agdp）、对外开放水平（FDI）、R&D经费投入（R&D）、人力资本（HR）、第一产业增加值比重（Pgdp）等变量之间也具有较高的相关性。 3.2 面板数据线性回归模型估计结果与分析
3.2.1 城市化、技术创新能力对科教政策的影响
文中所用的数据类型为平衡面板数据，首先需运用Hausman检验判断是选用固定效应模型还是随机效应模型。通过Hausman检验发现，城市化、技术创新能力对科教政策影响的线性回归模型均采用随机效应模型。从模型1和模型2的回归分析结果看，Wald值较高，相对应的P值均为0.000 0（见表3），说明模型1和模型2的整体拟合效果较为理想。
由表3中的模型1可知，Innovationt-1和Urban的系数分别为1.018 012和0.210 837，且均在1%的水平上具有统计显著性。说明技术创新能力和城市化水平对科教政策均产生了显著的正向影响。既然技术创新能力和城市化水平对科教政策均具有显著的正向影响，那么技术创新能力和城市化水平是否会对科教政策具有综合作用呢，于是为了验证技术创新能力和城市化水平的交互项对科教政策的影响，在模型2中引入技术创新能力和城市化水平的交互项。在模型2中，模型整体的拟合优度R2有所增加，并且技术创新能力和城市化水平同样对科教政策均产生了显著的正向影响，与模型1的结果一致，假设3得到了验证。近年来，中国的城市化进程加快推进，而城市具有经济集聚及其人力资本、教育资源集聚等优势，促使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，进而推动科教支出水平的提升。另外，技术创新能力和城市化水平交互项的系数为-0.066 034，且通过1%显著性水平的检验。这表明技术创新能力和城市化水平对科教政策具有较强的替代性作用。
在模型1和模型2中，经济发展水平、基础设施水平、第三产业增加值比重对科教政策具有显著的负向影响，说明经济的快速发展并未能向科教事业的发展提供较好的硬性条件和创造良好的软性环境，同时知识溢出效应和规模经济效应不明显，从而对科教事业的发展形成了制约作用;中国基础设施投资在转轨时期的增加在一定程度上对科教事业投入形成挤出效应，从而对中国科教政策产生负向影响;第三产业的快速发展，比如现代金融服务业、电子信息业等的异军突起，在一定程度上，挤占了科教事业投入资金，致使其对科教支出起到阻碍作用。R&D经费投入对科教政策产生了负向影响，并且在模型2中通过了5%显著性水平的检验，说明R&D经费投入对科教支出具有替代作用，从而对科教事业的发展产生负向影响。人力资本对科教支出的影响不显著，一方面可能是因为我国人力资本的整体水平偏低，且人力资本积累不足，不能满足科教事业发展对高端人才的需求，难以依赖人力资本推动科教事业的发展;另一方面，近年来中国经济普遍存在“脱实入虚”现象，造成流入高科技产业的高层次人才逐渐减少，而是逐渐地流向了金融等行业，最终对科教事业发展形成负向影响。两种影响的共同作用导致人力资本对科教政策的影响不显著。对外开放水平和第一产业增加值比重未通过显著性水平的检验，说明对外开放水平和第一产业增加值比重对科教政策的影响不显著。
3.2.2 城市化、科教政策对技术创新能力的影响
首先运用Hausman检验判断是选用固定效应模型还是随机效应模型。通过Hausman检验发现，城市化、科教政策对技术创新能力影响的线性回归模型均采用固定效应模型。从模型3和模型4的回归分析结果看，F值较高，相对应的P值均为0.000 0（见表4），说明模型3和模型4的整体拟合效果较为理想。
由表4的模型3可知，SciEdut-1和Urban的系数分别为0.007 464和-0.026 457，城市化水平在1%的水平上具有统计显著性，而科教政策不具有统计显著性。说明城市化水平对技术创新能力具有显著的负向影响，而科教政策对技术创新能力的影响不显著。在模型4中，文中引入了城市化水平与科教政策的交互项，主要用于检验城市化水平与科教政策的交互项对技术创新能力的影响。在模型4中，模型整体的拟合优度R2稍有下降，城市化水平对技术创新能力产生了显著的负效应，与模型3的结果一致，而科教政策对技术创新能力却产生了负向影响，且不具有统计显著性，与模型3的结果相反。另外，城市化水平与科教政策交互项的系数为0.000 591，未通过显著性水平检验。这表明城市化水平与科教政策对技术创新能力虽然具有互补性作用，但互补作用很微弱。文中研究认为，城市化水平对技术创新能力具有显著的负向影响，这与多数已有研究结果却相反，未能证实假设1。究其原因，可能一方面是因为城市化的发展是一个长期的过程，其集聚效应还未能较好地带动技术创新的发展;另一方面，城市化主要是通过其外部性，向城市集聚科教资源，进而促进技术创新能力的提升，而文中研究结果显示，城市化和科教政策的交互项不显著，也就是说城市化的集聚效应、知识的溢出效应不明显。这两方面的效应共同作用最终造成城市化水平对技术创新能力的影响不显著。科教政策对技术创新能力的影响不显著，这与孙玉涛和李苗苗[9]的研究结论相一致。科教政策主要是依靠地方政府财政拨款来推动，进而通过科教事业的发展间接来推进技术创新能力的提升。一方面，科教事业的发展是一个复杂而长期的过程，并非一朝一夕的事情，而是需要长期的积累;另一方面，从我国科教事业发展的实际情况看，由于地区之间经济发展水平、政府财政实力、地理区位、资源禀赋等差异，致使我国科教事业的发展呈现出非均衡化的发展趋势，区域差异显著。这两方面效应的共同作用使得科教政策对技术创新能力的影响是一个投资收益期较长的过程，即科教政策的溢出效应具有滞后性，即政府的“政策红利效应”不显著。
在模型3和模型4中，经济发展水平和R&D经费投入对技术创新能力的影响顯著为正，说明经济发展水平和R&D经费是影响技术创新能力的重要因素，经济发展水平越高，R&D经费投入越多，技术创新能力就越高。经济发达地区可以为技术创新提供完善的基础设施和重要的资源，其信息、技术和知识溢出效应明显，有利于创新的消化吸收，进而再创新或集成创新;R&D经费投入的持续增长可以为技术创新提供前提基础和持续动力，对技术创新数量和质量的提高具有重要作用。人力资本对技术创新能力的影响显著为负，说明人力资本不仅未对技术创新能力产生积极的促进作用，反而阻碍了技术创新能力的提升。究其原因，可能是因为我国人力资本的整体水平偏低，与高端技术创新人才需求之间还不能相适应，难以形成竞争优势;也可能是因为我国高端技术创新人才还比较短缺，导致人力资本积累不够，进而难以依赖人力资本推动技术创新能力的提升。对外开放水平和基础设施水平对技术创新能力的影响不显著为负，说明FDI和基础设施对中国技术创新能力具有“挤出效应”，即对技术创新能力的提升产生了抑制作用。究其原因，可能是因为技术创新资源的配置未实现调整和优化;也可能是因为各地区在吸引外资时，并未能根据其实际情况和技术状态进行选择，同时自主研发能力与外资之间的互动机制未实现良性运转，最终导致了FDI对技术创新能力产生了微弱的负向影响。在一定程度上，转轨时期基础设施投资的增加会对科技创新投入形成挤占，从而对中国技术创新能力产生负效应。第一产业增加值比重和第三产业增加值比重对技术创新能力的影响不显著为正，说明农业在我国的基础性地位，其并不能有效地促进技术创新能力的提升;第三产业的发展在中国转轨时期挤占了部分科技创新投入，致使对技术创新能力的影响不显著。 3.3 面板数据非线性回归模型估计结果与分析
综合比较模型1和2、3和4的回归结果可知，城市化水平分别对科教政策和技术创新能力的影响前后一致，但是城市化水平显著的正向作用于科教政策，而显著的负向影响技术创新能力，这与城市化和科教政策、技术创新能力之间的正向相互关系（模型4中两者为负向关系）的结论具有一定的矛盾性。已有研究表明，城市化通过其外部性，为创新集聚人力资本，使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升，进而推动技术创新水平的提升[3，14，28]，这意味着城市化通过科教事业的发展进而促进技术创新能力和水平的提升;而孙玉涛和李苗苗研究表明科教政策对技术创新能力的影响不显著。因此，文中认为城市化水平分別与科教政策和技术创新能力之间可能存在非线性关系。于是，文中分别进一步验证城市化水平与科教政策和技术创新能力之间的非线性关系。
通过分别建立城市化水平与科教政策和技术创新能力之间的非线性关系，发现Innovationt-1和Urban对科教政策的影响分别在1%和5%水平具有统计显著性，但Urban2对科教政策的影响不显著，表明Innovationt-1对科教政策的影响存在非线性关系，而Urban对科教政策的影响不存在非线性关系;同样的，Urban对技术创新能力的影响存在非线性关系，而SciEdut-1对技术创新能力的影响不存在非线性关系。因此，文中对前述所建立的非线性关系模型作出修正，修正形式如下
变量的定义同模型构建部分。在此，对修正的非线性模型进行回归，回归结果见表5。通过Hausman检验发现，城市化、技术创新能力对科教政策影响的非线性回归模型采用随机效应模型，而城市化、科教政策对技术创新能力影响的非线性回归模型采用固定效应模型。从模型5和模型6的回归分析结果看，Wald值或F值较高，相对应的P值均为0.000 0，说明模型5和模型6的整体拟合效果较为理想。
模型5中，Innovationt-1和Urban对科教政策的影响均通过了1%显著性水平的检验，表明技术创新能力和城市化水平对科教政策具有显著的正向作用;Innovation2t-1对科教政策的影响在1%水平具有负向统计显著性，表明技术创新能力与科教政策之间具有显著的非线性关系。在模型6中，SciEdut-1和Urban对技术创新能力的影响系数分别为0.005 245和-0.086 92，表明SciEdut-1对技术创新能力的影响不显著，Urban对技术创新能力产生了显著的负向影响;Urban2对技术创新能力的影响在5%水平上具有统计显著性，表明城市化水平与技术创新能力之间具有显著的非线性关系。
4 结论与启示
在已有研究的基础上，文中将城市化、科教政策、技术创新能力3个变量纳入同一分析框架，基于宏观层面——中国2008—2017年的省级面板数据，探讨了城市化、科教政策、技术创新能力三者之间的线性与非线性关系，主要得到如下结论
1）城市化对科教政策和技术创新能力均具有简单的影响。不管是面板数据的线性回归分析还是非线性回归分析，城市化水平均对科教政策具有显著的正向影响，表明在城市化不断推进过程中，有利于教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升;而城市化水平对技术创新能力具有显著的负向作用，这说明城市化对技术创新能力的作用还未得到发挥，即城市化的集聚效应、知识的溢出效应很不明显。
2）科教政策对技术创新能力具有简单的正向影响。科教政策仅对技术创新能力的影响存在线性关系，且不显著，并不存在非线性关系。这说明科教政策对技术创新能力的影响不显著，表明科教政策的溢出效应具有滞后性，即政府的“政策红利效应”不显著。
3）技术创新能力对科教政策的影响较为复杂。当技术创新能力达到一定水平时，将会促使教育资源及政府的科教支出不断向城市集中，促使科教支出水平的提升，进而推动技术创新水平的提升，形成良性循环。
基于以上基本结论，文中得到以下几点启示
1）城市化水平与技术创新能力之间关系的协调，事关我国新型城镇化的发展和大众创业、万众创新政策的实施。研究表明，城市化通过其外部性，为技术创新提供所需的资金、人才、信息等，形成产业集聚和工业集聚，产生人力资本的集聚及其促使科教资源与支出水平的提高，于是城市化水平对技术创新能力提升发挥了积极的推动作用。因此，在城市化发展过程中，要注重人力资本的积累与开发。
2）中国各地区城市化程度、经济发展水平、地理区位、资源禀赋、产业基础等的差异，导致中国各地区在人力资本和科教资源等方面的差异明显。研究发现，城市化通过人力资本的集聚和科教资源的集中促进技术创新能力的提升。教育是提升人力资本的根本途径，而教育资源的集中程度主要和城市化的发展程度密切相关。因此，在城市化推进过程中，要注意不同区域、不同城市的协同创新，达到共同创新，实现中国整体技术创新能力的提升。
3）加快产业结构调整与升级，转变经济增长方式，促使地区经济协调均衡发展;各地区要根据实际情况因地制宜，根据地区实际情况和技术状态选择性地吸引外资，充分发挥FDI的技术和知识溢出效应，形成区域自主研发能力与外资之间的良性互动机制;R&D经费投入是技术创新的前提基础和动力，是提高技术创新能力的关键，需合理安排各地区的R&D经费投入，但不能完全依赖于政府;加快推进基础设施建设，充分发挥基础设施建设的功效;建立有效的配置技术创新资源的管理机制，同时加强政府对创新资金的监管，提高创新经费使用效率;推行产学研合作联合培养方式，加大对高新技术人才的培养与引进，培育适应新时代的综合型高素质人才。
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（责任编辑：严 焱）