王塑峰　王韜

摘要：高校布局結(jié)構(gòu)又被稱為高校的區(qū)域結(jié)構(gòu)或地區(qū)結(jié)構(gòu)。指的是高校在各個地區(qū)的分布狀態(tài)，包括各地域高等學(xué)校數(shù)量、類型、層次等相關(guān)因素在不同區(qū)域的分布。本文通過以高校在各個省域之間的布局特點與一省經(jīng)濟發(fā)展水平的相關(guān)性為研究對象。對高校分布對于經(jīng)濟發(fā)展所產(chǎn)生的貢獻進行實證研究。在總結(jié)、分析各省高校與該省經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的同時，努力為我國的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型作出合理化建議，并針對現(xiàn)有的高校布局，積極提出更為合理的布局建議。

關(guān)鍵詞：高校布局 密集度 經(jīng)濟發(fā)展

一、引言

自2008年全球金融危機以來，由于國際整體貿(mào)易環(huán)境惡化、我國GDP年增長率跌破7%、經(jīng)濟進入“新常態(tài)”，適時調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式便成為我國當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展的重要選擇之一。經(jīng)濟增長理論表明，除了依靠資本、勞動等生產(chǎn)要素的投入增加，憑借技術(shù)的進步以提高生產(chǎn)要素使用效率進而提高勞動生產(chǎn)率可以促進經(jīng)濟的進一步持續(xù)增長。同時，人力資本理論也表明，教育一方面可以促進技術(shù)的進步，另一方面也會帶來人力資本的積累。因此筆者認為，大力發(fā)展我國教育尤其是作為教育最高層次的高等教育，應(yīng)當(dāng)作為我國助推科技進步、引領(lǐng)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的必經(jīng)之路。而對于教育產(chǎn)業(yè)的最直接感觀便是重點高等院校的密集程度，因此將密集程度與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相結(jié)合加以考量，并代入模型進行定量分析，便是本文所研究的重中之重。

二、重點高等院校對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的研究背景

內(nèi)生經(jīng)濟增長理論認為技術(shù)變革和進步是人力資本內(nèi)生的結(jié)果，生產(chǎn)率的提高是受勞動力隊伍改進的結(jié)果，而這種改進又來自于勞動者和管理者創(chuàng)新能力的提高。阿羅于1962年提出了“知識增長的內(nèi)生理論”，認為在生產(chǎn)過程中存在“邊干邊學(xué)”的效應(yīng)。羅默（1986）用“知識”代替資本，把知識分解為一般性知識和專業(yè)化知識。他認為一般知識可以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟，專業(yè)化知識可以帶來要素的遞增收益，使整個經(jīng)濟的規(guī)模收益遞增，他的研究結(jié)論認為，經(jīng)濟增長取決于人力資本，人力資本越高經(jīng)濟增長率越高。

國外關(guān)于教育投資和經(jīng)濟增長之間關(guān)系的實證研究則起源于對高等教育在經(jīng)濟增長中的貢獻率測度。舒爾茨等（1961）采用定量分析的方法得出得出1929-1957年間美國各級教育投資平均收益率為17%，利用余值法測算高等教育對于經(jīng)濟增長貢獻率達到32.49%。Stephan（2001）通過對美國各州高等教育回報率進行測算結(jié)果顯示不同經(jīng)濟水平具有不同的回報率。

中國許多學(xué)者對高等教育與對經(jīng)濟增長的重要性進行了研究分析，主要貢獻表現(xiàn)在實證分析方面，不少學(xué)者借鑒國外研究分析方法，從不同角度對中國教育投資對經(jīng)濟增長的貢獻進行了計量分析。蔡和王德文（1999）在傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)模型中加入人力資本要素，利用1982-1997年數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人力資本對中國經(jīng)濟增長的貢獻為23.7%.趙秋成（1999）對教育投資的成本收益進行了研究，測算了教育的投資收益率。盧靜（2003）的研究更新了羅默的模型，在羅默三部門的基礎(chǔ)上增加了教育部門，突破了人力資本總量外省給定的假設(shè)。她的主要結(jié)論是，在經(jīng)濟增長最優(yōu)均衡狀態(tài)時，發(fā)展匯總國家投入教育部門的資本應(yīng)該高于發(fā)達國家。姚先國、張海峰（2008）應(yīng)用動態(tài)面板數(shù)據(jù)方法和傳統(tǒng)的固定效應(yīng)估計了教育對地區(qū)收入差異的影響。通過實證分析發(fā)現(xiàn)，勞動力教育程度的提高對地區(qū)經(jīng)濟增長有顯著的積極影響，不過于資本投資相比，教育差異仍然不是地區(qū)經(jīng)濟差異的主要因素。

三、重點高等院校對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)濟分析

基于國內(nèi)大學(xué)的學(xué)術(shù)實力與認知度的排名，本文選取了比較具有代表性的三個地區(qū)來進行研究與調(diào)查。這三個地區(qū)分別是北京市，吉林省以及河南省。北京市作為首都城市，教育資源最優(yōu)，教育改革最為前沿，教育投資最為充裕，導(dǎo)致了北京市的大學(xué)情況蔚為可觀。吉林省位于東北地區(qū)，教育資源偏落后，教育水平不高，但是教育重視程度足夠，可以成為東北地區(qū)的代表。河南省作為人口大省，位于中原地區(qū)，但是知名大學(xué)卻寥寥無幾，導(dǎo)致人員流動入不敷出。現(xiàn)有資料表明，985院校中，北京市占有8個（以北京大學(xué)為代表），吉林省占有一個（吉林大學(xué)），河南省0個。211院校的分布中，北京市有23個，吉林省有3個，河南省有1個。各地區(qū)大學(xué)分布的狀況，北京市有115所大學(xué)，吉林省有31所大學(xué)，河南省有63所大學(xué)。對比三個地區(qū)的人口數(shù)和占地面積的狀況，北京市是16410平方千米占地，人口數(shù)為2152萬；吉林省占地187400平方千米，人口為2752萬；河南省占地面積167000平方千米，人口為9613萬（以上數(shù)據(jù)皆為2014年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)）。

從上述數(shù)據(jù)可以看出，北京市的大學(xué)分布密度很大，吉林省的大學(xué)密度與河南省的大學(xué)密度相差無幾，但吉林省的大學(xué)密度略微偏低。北京市和吉林省人口相差六百萬左右，但是吉林省卻只有一所985院校，教學(xué)資源相對貧乏。但是相比于河南省，河南省的人口是吉林省的3.5倍，算起來人均大學(xué)數(shù)量是三者之中最小的，即教育資源十分不充裕。北京市即作為自己的省會，985大學(xué)全部位于北京市，完全均衡分布。吉林大學(xué)作為吉林省唯一的985院校位于省會城市長春市。河南省省會鄭州市卻并沒有985院校。北京市的211院校全部位于北京市；吉林省的211院校位于長春市和延吉市；河南省的211院校鄭州大學(xué)位于省會鄭州市。由此可見，高等學(xué)府一般位于自己省份的較為發(fā)達的地區(qū)，是政治亦或者是經(jīng)濟中心，即為教育質(zhì)量、教學(xué)資源與其經(jīng)濟總量成正比關(guān)系。

四、重點高等院校對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)據(jù)分析

（一）數(shù)據(jù)分析

本文所使用的是最小二乘法來進行相關(guān)性分析，對所得到的各省份高等院校數(shù)量各省的人均GDP取對數(shù)后的值進行描點發(fā)現(xiàn)近似一條直線，使用Eviews的ols方法進行估計log（gdp）=c+log（n）中的研口，得到的結(jié)果如下：

即log（GDP）=10.531+0.273510g（n），其中GDP為各省的人均GDP，n為各省的高校數(shù)量。

由分析結(jié)果的Prob值分別為0.0000～130.0002可知c和（有超過99%的把握可以認為它們不為0），同時標(biāo)準(zhǔn)誤差也比較小說明統(tǒng)計系數(shù)的可靠性比較高。Prob（F-statistic）值接近于0說明整個模型的回歸系數(shù)顯著不為O。DW值接近于2，序列的相關(guān)性比較小。

以上說明了log（gdp）和log（n）之間存在較為明顯的相關(guān)關(guān)系且者之間的關(guān)系近似符合log（gdp）=10.531+0.273510g（n）。

（二）結(jié)論

在數(shù)據(jù)分析結(jié)果得到的標(biāo)準(zhǔn)誤差比較小的情況下，說明各省的人均GDP與其對應(yīng)的高校數(shù)量存在著較強的相關(guān)關(guān)系，為下一步的研究分析乃至政策化、理論化建議的提出提供了較為可靠地理論基礎(chǔ)；可決系數(shù)R^2=0.3917，表明log（GDP）的變化的39.17%可由log（n）的變化來解釋。

通過最終得到的計量理論模型log（GDP）=10.531+0.273510g（n），我們可以更為清楚地、直接地看到各省的高校數(shù)量對于各省的人均GDP的直接影響，并可以借此模型對各省的高等院校密集度的變化的各省人均GDP的影響有一個更為直觀的認識工具，并透過對各省高等院校密集度的變化的觀察，相應(yīng)的固定化一些其他次要的對于各省人均GDP產(chǎn)生影響的因素，從而能夠更好地觀察各省GDP的變化情況以及受影響程度。

正值教育部即將對高等院校推廣“雙一流”大學(xué)建設(shè)，各省的高等院校的數(shù)量乃至密集程度都會產(chǎn)生相應(yīng)進行變動，通過項目所建立的計量經(jīng)濟的理論化模型log（GDP）=10.531+0.273510g（n），我們能夠更好地從高等院校的密集程度的變動上分析對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的推動作用。

五、相關(guān)對策及其建議

所謂的馬太效應(yīng)，窮者愈窮（人才的貧乏而導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟更加貧乏）。許多人用引力模型來解釋這一現(xiàn)象，即為，大學(xué)畢業(yè)生更愿意趨近經(jīng)濟總量高的地區(qū)，更愿意趨近距離較近的經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)。因此，國家在設(shè)立大學(xué)的時候更應(yīng)該考慮該省市的人才需求以及經(jīng)濟狀況，例如北京市的大學(xué)已經(jīng)趨近飽和，而河南省卻急需人才流入，國家應(yīng)首先改善省份的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，給予如吉林省、河南省相關(guān)教育政策扶持，加大相關(guān)教育事業(yè)的投入，能夠有效地推動相關(guān)地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。所以，從大學(xué)畢業(yè)生流向我們可以看出一個地區(qū)的發(fā)達水平以及其人才吸引力。各個地區(qū)如何合理的對待人才以留住人才的乃是各個地區(qū)相關(guān)政策的制定的重要研討方向，經(jīng)濟體系和教育體系的完備也是必不可少。