宗曉華，王立成

(南京大學(xué) 教育研究院， 南京 210023)

一、問題的提出

我國(guó)經(jīng)濟(jì)從高速度增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，需要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。自黨的十八大提出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略以來(lái)，我國(guó)創(chuàng)新水平快速提升，2017年成為首個(gè)躋身全球創(chuàng)新型國(guó)家行列的發(fā)展中國(guó)家[1]。但與國(guó)際經(jīng)濟(jì)地位相比，我國(guó)創(chuàng)新水平仍然較低，核心技術(shù)與關(guān)鍵技術(shù)面臨“卡脖子”問題，科技成果轉(zhuǎn)化率僅為10%，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家40%的水準(zhǔn)[2]。歸根結(jié)底，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)不足的本質(zhì)是人才與知識(shí)的創(chuàng)新動(dòng)能存在瓶頸。作為科技第一生產(chǎn)力、人才第一資源和創(chuàng)新第一動(dòng)力的結(jié)合點(diǎn)，高等教育在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的新發(fā)展階段發(fā)揮著不可替代的重要功能。然而，現(xiàn)實(shí)中一個(gè)可以觀察到的悖論卻是，一些傳統(tǒng)上高教資源集聚的城市并沒有表現(xiàn)出顯著的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，而一些高教資源相對(duì)匱乏的城市卻在創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)建設(shè)中成就斐然。例如，深圳市的“雙一流”建設(shè)高校僅有1所，但其城市創(chuàng)新綜合指數(shù)排名卻是全國(guó)第一[3]。因此，我們不禁要問，一個(gè)城市的高等教育資源究竟能否有效地轉(zhuǎn)化為本地區(qū)的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)？

作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶與沿海經(jīng)濟(jì)帶的重要交匯處，長(zhǎng)三角的一體化肇始于20世紀(jì)80年代，在新世紀(jì)我國(guó)加入WTO后，其一體化開始加速[4]，2010年《長(zhǎng)江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》正式提出要將長(zhǎng)三角建成創(chuàng)新型區(qū)域，2016年《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》進(jìn)一步指出要將長(zhǎng)三角打造成具有全球影響力的科技創(chuàng)新高地，2019年長(zhǎng)三角一體化正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略。經(jīng)過近四十年的一體化發(fā)展，長(zhǎng)三角地區(qū)已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力最強(qiáng)、創(chuàng)新活力最高以及高教資源最為豐裕的區(qū)域之一。有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2019年長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量、研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出與專利申請(qǐng)量、“雙一流”建設(shè)高校數(shù)等占全國(guó)的比重均超過四分之一。盡管長(zhǎng)三角地區(qū)集聚了大量科教資源，但地區(qū)內(nèi)部的高教資源分布與創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)布局之間存在明顯空間錯(cuò)位，例如2020年南京市和蘇州市的“雙一流”建設(shè)高校分別有12所、1所，而蘇州市的高新技術(shù)企業(yè)約為1萬(wàn)家，遠(yuǎn)高于南京市的6507家。由此來(lái)看，長(zhǎng)三角地區(qū)為檢驗(yàn)上述問題提供了較為典型的經(jīng)驗(yàn)材料。有鑒于此，本文以長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市為樣本，運(yùn)用面板雙固定效應(yīng)模型與工具變量對(duì)城市高等教育資源與創(chuàng)新水平之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

二、文獻(xiàn)回顧與機(jī)理分析

自熊彼特在其《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》一書中首次提出“創(chuàng)新”概念以來(lái)，創(chuàng)新就被認(rèn)為是一國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的重要源泉[5]。此后，內(nèi)生增長(zhǎng)理論、三螺旋理論和國(guó)家創(chuàng)新理論等學(xué)派從不同角度闡釋了創(chuàng)新的形成機(jī)制，最終都強(qiáng)調(diào)高等教育在創(chuàng)新中的重要作用[6-8]。

高等教育提高區(qū)域創(chuàng)新水平可以通過三種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。一是人才培養(yǎng)。不同于義務(wù)教育和中等教育所強(qiáng)調(diào)的知識(shí)傳授，高等教育以能力培養(yǎng)為導(dǎo)向，注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維與創(chuàng)新精神[9]。受過高等教育的人力資本具有更高級(jí)的素質(zhì)與技能，進(jìn)而高等教育人力資本積累可以引發(fā)技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新[10]，大量實(shí)證研究對(duì)此已經(jīng)形成一致結(jié)論[11]。二是科研創(chuàng)新。作為社會(huì)重要的知識(shí)創(chuàng)新主體與科技創(chuàng)新部門，高校一方面可以通過知識(shí)溢出與技術(shù)轉(zhuǎn)移等方式來(lái)促進(jìn)當(dāng)?shù)貏?chuàng)新產(chǎn)業(yè)的形成[12]，另一方面也可以通過產(chǎn)學(xué)合作方式來(lái)實(shí)現(xiàn)大學(xué)與企業(yè)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)的互補(bǔ)，最終提高地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效[13]。三是集聚效應(yīng)。隨著高等教育毛入學(xué)率的不斷提高，城市高等教育資源的空間集聚格局越來(lái)越明顯[14]。高等教育資源的集聚不僅帶動(dòng)了資金、人才、技術(shù)等創(chuàng)新要素的集聚[15]，同時(shí)也加強(qiáng)了地區(qū)內(nèi)部創(chuàng)新主體間的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)與交流效應(yīng)[16]，最終推動(dòng)區(qū)域整體創(chuàng)新水平的提高[17]。

當(dāng)前大多研究聚焦在高等教育資源與創(chuàng)新成果數(shù)量間的關(guān)系，忽略了高等教育資源對(duì)創(chuàng)新成果市場(chǎng)收益的貢獻(xiàn)。事實(shí)上，創(chuàng)新是包含若干階段的整體過程[18]，大致可以分為技術(shù)研發(fā)與技術(shù)轉(zhuǎn)化兩大階段[19]。前者是針對(duì)生產(chǎn)任務(wù)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)造與技術(shù)改進(jìn)，所得的成果是藍(lán)圖、公式與模型，后者則是結(jié)合市場(chǎng)需求，將技術(shù)研發(fā)成果進(jìn)行商品化，所得的成果是貨幣收益[20]。熊彼特曾強(qiáng)調(diào)，創(chuàng)新本質(zhì)上是一種經(jīng)濟(jì)行為，如果發(fā)明沒有被商業(yè)化，則不能稱之為創(chuàng)新[21]。創(chuàng)新主體的技術(shù)創(chuàng)新能力并不必然決定其技術(shù)創(chuàng)新效益，即科技創(chuàng)新成果并不必然帶來(lái)經(jīng)濟(jì)上的收益，很多專利束之高閣、創(chuàng)新產(chǎn)品缺乏市場(chǎng)都是明證。有鑒于此，本文同時(shí)考察高等教育資源對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力與技術(shù)創(chuàng)新效益的影響，并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究。此外，更為重要的是，目前大多學(xué)者采用省級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)探究高等教育資源與區(qū)域創(chuàng)新水平間的關(guān)系，而省級(jí)數(shù)據(jù)往往容易掩蓋省域內(nèi)城市層面高等教育資源空間分布的不均，對(duì)于精確理解城市高等教育資源對(duì)其創(chuàng)新發(fā)展的貢獻(xiàn)過于宏觀和籠統(tǒng)。

基于上述討論，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：高等教育資源可以顯著提高城市的技術(shù)創(chuàng)新能力；

假設(shè)2：高等教育資源可以顯著促進(jìn)城市技術(shù)創(chuàng)新效益的提升。

為檢驗(yàn)上述假設(shè)，本文以長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市為例，采用面板雙固定效應(yīng)模型與工具變量對(duì)城市高等教育資源與創(chuàng)新水平間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，并對(duì)已有假設(shè)進(jìn)行討論。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)計(jì)量模型的設(shè)定

Griliches認(rèn)為創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出之間滿足一定的函數(shù)關(guān)系，并提出“知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)”的概念[22]。在此基礎(chǔ)上，Jaffe做了部分修正，形成了Griliches-Jaffe知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)[23]。這里借鑒知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)模型，將模型具體設(shè)定為：

(1)

其中，Y為創(chuàng)新產(chǎn)出，K為創(chuàng)新資本投入，L為創(chuàng)新勞動(dòng)力投入，A為全要素生產(chǎn)率，α和β均為彈性系數(shù)，i和t為地區(qū)與年份。

同時(shí)，對(duì)于全要素生產(chǎn)率A而言，假設(shè)其滿足以下形式，即：

(2)

其中，a為常數(shù)，X為高等教育資源，C為控制變量，n為控制變量的數(shù)量，j為控制變量的序號(hào)，φ、λ表示變量的系數(shù)，μ表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

進(jìn)一步地，將公式(2)帶入公式(1)中，并對(duì)生產(chǎn)函數(shù)等號(hào)兩邊取對(duì)數(shù)，可以得到以下公式：

(3)

最終，本文得到關(guān)于城市創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出間關(guān)系的面板數(shù)據(jù)模型，即公式(3)。

(二)變量的選取與說明

1.創(chuàng)新產(chǎn)出變量。創(chuàng)新過程主要分為技術(shù)研發(fā)階段與技術(shù)轉(zhuǎn)化階段，前者體現(xiàn)的是技術(shù)創(chuàng)新能力，后者體現(xiàn)的是技術(shù)創(chuàng)新效益。就技術(shù)創(chuàng)新能力而言，大多學(xué)者采用專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)衡量，盡管并非所有技術(shù)研發(fā)活動(dòng)都申請(qǐng)了專利，但沒有其他指標(biāo)比專利更為有效地測(cè)量技術(shù)研發(fā)產(chǎn)出[24]，因此本文沿用專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)衡量技術(shù)創(chuàng)新能力。值得一提的是，不同專利的知識(shí)含量、創(chuàng)新難度與前景價(jià)值存在較大差異，忽略專利類型的異質(zhì)性容易造成技術(shù)創(chuàng)新能力刻畫的失真，故本文借鑒白俊紅和蔣伏心[25]的做法，將發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利按照0.5、0.3、0.2的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)處理，最終將加權(quán)后的專利申請(qǐng)數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新能力的測(cè)度指標(biāo)。就技術(shù)創(chuàng)新效益而言，本文借鑒Pellegrino等人[26]的做法，采用新產(chǎn)品銷售收入作為技術(shù)創(chuàng)新效益的測(cè)度指標(biāo)。

2.創(chuàng)新基本投入變量。從知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)形式來(lái)看，創(chuàng)新資本投入與創(chuàng)新勞動(dòng)力投入必不可少，考慮到城市層面統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取樣本城市的政府科學(xué)技術(shù)支出和城市科研綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)來(lái)分別衡量城市的創(chuàng)新資本投入與創(chuàng)新勞動(dòng)力投入。

3.高等教育資源投入變量。當(dāng)前文獻(xiàn)主要采用高校數(shù)、高校在校生數(shù)、高校專任教師數(shù)、高校經(jīng)費(fèi)投入等指標(biāo)來(lái)衡量地區(qū)的高等教育資源分布狀況，其中高校在校生數(shù)既能夠反映出地區(qū)的高等教育規(guī)模差異，也能反映出地區(qū)所提供的高等教育機(jī)會(huì)水平[27-28]，因此本文選取普通高等學(xué)校在校生數(shù)來(lái)衡量城市的高等教育資源投入水平。在實(shí)際回歸中，對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

4.其他投入變量。外商對(duì)城市的直接投資不僅會(huì)帶來(lái)豐裕的資金支持，也會(huì)帶來(lái)先進(jìn)的技術(shù)與企業(yè)管理模式，進(jìn)而會(huì)影響到城市的創(chuàng)新水平[29]，因此本文選取城市實(shí)際利用外商直接投資占GDP的比重來(lái)衡量外商直接投資水平。創(chuàng)新是一個(gè)多要素協(xié)同的過程，其既需要研發(fā)人員與經(jīng)費(fèi)的投入，也需要儀器、設(shè)備和廠房等固定資產(chǎn)的配套支持，因此本文選取城市固定資產(chǎn)投資占GDP的比重來(lái)衡量城市的固定資產(chǎn)投資水平。最后，由于這兩個(gè)投入變量與創(chuàng)新產(chǎn)出變量之間可能存在雙向因果關(guān)系，本文在實(shí)際回歸時(shí)對(duì)這兩個(gè)投入變量均進(jìn)行一期滯后處理。

(三)數(shù)據(jù)的來(lái)源與描述

本文的研究樣本為長(zhǎng)三角地區(qū)的41個(gè)城市(巢湖市在 2011年被降級(jí)縣級(jí)市，在樣本中已剔除)，研究年份區(qū)間為2001—2018年。具體來(lái)看，城市的專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，新產(chǎn)品銷售收入來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各樣本城市的統(tǒng)計(jì)年鑒。為了消除通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的干擾，本文借助GDP指數(shù)將經(jīng)濟(jì)變量的價(jià)格統(tǒng)一到2001年價(jià)格，最終各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)長(zhǎng)三角地區(qū)高等教育資源的時(shí)空分異

進(jìn)入新世紀(jì)后，長(zhǎng)三角地區(qū)高等教育資源投入呈現(xiàn)出擴(kuò)張趨勢(shì)，普通高等學(xué)校在校生數(shù)從2001年的142.7萬(wàn)人增長(zhǎng)至2018年的450.1萬(wàn)人，增幅高達(dá)2.2倍。值得注意的是，普通高等學(xué)校在校生數(shù)的增長(zhǎng)在時(shí)間維度上具有明顯的階段性特點(diǎn)。具體來(lái)看，2001—2008年(國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)前)，普通高等學(xué)校在校生數(shù)持續(xù)升高；2009—2018年(國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)后)，普通高等學(xué)校在校生數(shù)突破400萬(wàn)人后增幅出現(xiàn)明顯下降(見圖1)。

圖1 2001—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市普通高等學(xué)校在校生數(shù)變化

盡管長(zhǎng)三角地區(qū)高等教育資源投入整體上呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但城市層面的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)并不均衡，其空間上的分布呈現(xiàn)出明顯的“中心-外圍”結(jié)構(gòu)。2001年，長(zhǎng)三角地區(qū)普通高等學(xué)校在校生主要集中在合肥、南京、杭州和上海等城市；到了2008年，長(zhǎng)三角地區(qū)大部分城市的普通高等學(xué)校在校生數(shù)出現(xiàn)明顯增加，但仍主要集聚在省會(huì)城市及其周邊城市；進(jìn)入2018年，長(zhǎng)三角地區(qū)城市層面高等教育資源的分布結(jié)構(gòu)基本延續(xù)2008年的空間格局，這說明國(guó)際金融危機(jī)過后，高等教育資源在長(zhǎng)三角地區(qū)的分布格局出現(xiàn)了明顯的固化特征(見圖2)。

圖2 2001年、2008年和2018年長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市普通高等學(xué)校在校生的空間分布注：圖例的劃分以研究年份區(qū)間內(nèi)所有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，Min、Max為最小值和最大值，Q1、Q2、Q3為第一、二、三個(gè)四分位數(shù)。

(二)模型回歸結(jié)果分析

2001年以來(lái)，長(zhǎng)三角地區(qū)高等教育資源投入增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯，其究竟能否有效推動(dòng)城市的創(chuàng)新發(fā)展？為了估計(jì)高等教育資源對(duì)城市創(chuàng)新水平的影響，本文依據(jù)公式(3)進(jìn)行實(shí)證分析。如表2所示，各模型估計(jì)結(jié)果均通過豪斯曼檢驗(yàn)，在雙向固定效應(yīng)估計(jì)下，各模型的R2始終穩(wěn)定在0.8以上，這說明回歸模型具有較好的擬合效果。

表2 模型回歸結(jié)果

具體來(lái)看，普通高等學(xué)校在校生數(shù)每增加1%，三種專利申請(qǐng)加權(quán)數(shù)將顯著增加0.272%，這說明城市高等教育資源的集聚有助于增強(qiáng)其技術(shù)創(chuàng)新能力，該結(jié)果證實(shí)了前文的假設(shè)1。然而，有意思的是，雖然高等教育資源投入有效地提高了城市的技術(shù)創(chuàng)新能力，但卻對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新效益的提升并不具有明顯的促進(jìn)效應(yīng)，即拒絕前文的假設(shè)2，如表2結(jié)果所示。究其原因，可能在于兩方面：第一，高等教育所培養(yǎng)的人力資本存在創(chuàng)新能力缺陷。創(chuàng)新的不同階段對(duì)人力資本的能力需求存在差異，技術(shù)研發(fā)需要人力資本的研發(fā)能力，即尋找新思想、新方法和開發(fā)新技術(shù)的能力[30]，技術(shù)轉(zhuǎn)化需要人力資本的配置能力，即在市場(chǎng)不均衡環(huán)境中進(jìn)行套利的能力[31]。其中，人力資本配置能力的形成需要高校與勞動(dòng)力市場(chǎng)聯(lián)合作用[32]，但當(dāng)前我國(guó)高等教育在素質(zhì)化轉(zhuǎn)型過程中仍注重培養(yǎng)學(xué)生解決既定問題的能力，缺乏利用市場(chǎng)實(shí)踐訓(xùn)練學(xué)生解決未知問題(不均衡問題)能力的培養(yǎng)機(jī)制[33]。同時(shí)，岳昌君基于全國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)的研究也發(fā)現(xiàn)，我國(guó)高校注重培養(yǎng)學(xué)生知識(shí)的習(xí)得而弱于創(chuàng)新能力的訓(xùn)練，畢業(yè)生能力增值自評(píng)中創(chuàng)新能力得分排名僅為第二十五名[34]；第二，高校的創(chuàng)新活動(dòng)與企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)在銜接上存在瓶頸。作為社會(huì)非營(yíng)利性公共機(jī)構(gòu)，高校處于創(chuàng)新的上游位置，其無(wú)法單獨(dú)進(jìn)行技術(shù)研發(fā)成果走出實(shí)驗(yàn)室后的中試、生產(chǎn)以及推廣等環(huán)節(jié)，勢(shì)必要與處于創(chuàng)新下游的企業(yè)合作進(jìn)行后續(xù)的環(huán)節(jié)，而大學(xué)-企業(yè)間的技術(shù)產(chǎn)權(quán)交易會(huì)面臨顯著的激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)問題，這些問題將導(dǎo)致高校技術(shù)轉(zhuǎn)移的低效率[35]。例如，由于科技成果轉(zhuǎn)化政策的不到位，過去幾年江蘇省地方高校專利轉(zhuǎn)化率(專利出售數(shù)與專利授權(quán)數(shù)的比重)僅為8.29%，上海市、浙江省和安徽省地方高校專利轉(zhuǎn)化率均在5%以下[36]。

此外，就其他變量而言，僅創(chuàng)新資本投入和外商直接投資水平對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新能力與技術(shù)創(chuàng)新效益具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，且兩者對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效益的貢獻(xiàn)要遠(yuǎn)高于對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)。

綜上所述,大株紅景天注射液聯(lián)合曲美他嗪治療冠心病心力衰竭能夠發(fā)發(fā)揮出比曲美他嗪治療冠心病心力衰竭更佳的治療效果,患者的治療有效性明顯提高,不良問題發(fā)生率明顯降低,患者的心功能得到了明顯的優(yōu)化,因而應(yīng)該在臨床領(lǐng)域大力推廣“大株紅景天注射液+曲美他嗪”的冠心病心力衰竭治療辦法。

(三)模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 滯后核心解釋變量

由于創(chuàng)新投入-創(chuàng)新產(chǎn)出是一個(gè)階段性過程，當(dāng)年的創(chuàng)新投入不一定在當(dāng)年形成產(chǎn)出，而是在一段時(shí)間后形成產(chǎn)出。因此，前文的實(shí)證結(jié)果只能證實(shí)當(dāng)年城市高等教育資源投入與當(dāng)年城市創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關(guān)系，無(wú)法說明當(dāng)年城市高等教育資源投入與未來(lái)城市創(chuàng)新產(chǎn)出是否存在關(guān)系。有鑒于此，本文對(duì)城市普通高等學(xué)校在校生數(shù)進(jìn)行一期滯后、二期滯后和三期滯后處理，再次進(jìn)行模型回歸。

如表3所示，僅城市高等教育資源投入滯后三期項(xiàng)對(duì)其技術(shù)創(chuàng)新能力具有顯著的促進(jìn)作用，而各城市高等教育資源投入滯后項(xiàng)對(duì)城市技術(shù)創(chuàng)新效益的提升均不存在顯著的影響。這再次說明了，即使考慮創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出之間存在較長(zhǎng)的時(shí)間間隔，城市高等教育資源投入也僅能顯著提高其技術(shù)創(chuàng)新能力而非技術(shù)創(chuàng)新效益。

表3 模型穩(wěn)健性回歸結(jié)果(核心解釋變量滯后)

2. 替換核心解釋變量

上述的實(shí)證分析均以普通高等學(xué)校在校生數(shù)來(lái)衡量城市高等教育資源，其結(jié)果可能具有偶然性。因此，本文進(jìn)一步選取城市普通高等學(xué)校專任教師數(shù)來(lái)替換原有核心解釋變量進(jìn)行二次估計(jì)，如表4所示。無(wú)論是城市的技術(shù)創(chuàng)新能力還是技術(shù)創(chuàng)新效益，普通高等學(xué)校專任教師數(shù)的回歸系數(shù)與表1的結(jié)果基本保持一致，這說明了本文的實(shí)證結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

表4 模型穩(wěn)健性回歸結(jié)果(替換核心解釋變量)

3. 按時(shí)段進(jìn)行樣本拆分

如表5所示，2001—2008年，城市高等教育資源投入對(duì)其技術(shù)創(chuàng)新能力不具有顯著的影響，但卻對(duì)其技術(shù)創(chuàng)新效益存在明顯的抑制作用。到了2009—2018年，這一現(xiàn)象出現(xiàn)明顯反轉(zhuǎn)，城市高等教育資源投入對(duì)其技術(shù)創(chuàng)新能力的影響開始顯著為正，而對(duì)其技術(shù)創(chuàng)新效益的抑制作用開始消失。出現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變的原因可能在于，21世紀(jì)初期，我國(guó)高等教育發(fā)展水平普遍較低，高等教育毛入學(xué)率不足24%，“985/211”工程實(shí)施才十年左右，高校的學(xué)術(shù)研究氛圍與人才培養(yǎng)質(zhì)量存在較大不足[37]。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，這一時(shí)期長(zhǎng)三角地區(qū)高等教育系統(tǒng)與科技創(chuàng)新系統(tǒng)的融合處于明顯的失調(diào)狀態(tài)[38]；國(guó)際金融危機(jī)之后，政府大力發(fā)展高等教育以促進(jìn)社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)，例如出臺(tái)《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020)》。這一階段，長(zhǎng)三角地區(qū)高等教育快速發(fā)展，集聚了大量的科教資源，例如2017年長(zhǎng)三角地區(qū)ESI前1%學(xué)科數(shù)和國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室數(shù)占全國(guó)的比重分別為30.47%、28.29%[39]。與此同時(shí)，高校與企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)方面呈現(xiàn)出良好的互補(bǔ)性與共生性，但創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化中介平臺(tái)與兩者間的互動(dòng)水平仍然較差[40]。綜合來(lái)看，長(zhǎng)三角地區(qū)城市的高等教育資源逐漸轉(zhuǎn)化為其創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，但存在明顯的滯后現(xiàn)象，即高等教育資源更快轉(zhuǎn)化為城市的技術(shù)創(chuàng)新能力。

表5 模型穩(wěn)健性回歸結(jié)果(按時(shí)段劃分)

(四)工具變量回歸分析

盡管前文一系列的回歸模型提供了較為穩(wěn)健的實(shí)證結(jié)果，但其證實(shí)的仍是城市高等教育資源投入與其創(chuàng)新產(chǎn)出之間的相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系。究其原因，模型可能存在由遺失混淆變量和雙向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。因此，為了準(zhǔn)確把握這兩者間的因果關(guān)系，本文選取1984年樣本城市普通高等學(xué)校數(shù)作為工具變量進(jìn)行再次回歸。

選取該工具變量的原因是：第一，歷史上城市的高等教育資源投入會(huì)影響到當(dāng)前的高等教育資源投入，滿足相關(guān)性原則；第二，較早歷史時(shí)期的城市高等教育資源投入不能直接影響當(dāng)前的城市創(chuàng)新產(chǎn)出。改革開放初期，我國(guó)高校的區(qū)域分布大致延續(xù)了1952年全國(guó)院系大調(diào)整之后的地理格局，具有較強(qiáng)的外生性[41]。當(dāng)然，歷史上城市的高等教育資源投入可能與城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)，因此在回歸中將外商直接投資水平和固定資產(chǎn)投資水平等經(jīng)濟(jì)特征予以控制。由于1984年城市普通高等學(xué)校數(shù)是一個(gè)截面數(shù)據(jù)指標(biāo)，為避免在固定效應(yīng)回歸中被消除，本文將其與年份趨勢(shì)變量的交互項(xiàng)作為最終的工具變量。

如表6所示，IV估計(jì)第一階段的F值均大于10，結(jié)合上文對(duì)工具變量選取的討論，有理由相信本文所選取的工具變量是一個(gè)較為有效的工具變量。無(wú)論是OLS估計(jì)結(jié)果還是IV估計(jì)結(jié)果，城市的高等教育資源投入僅能顯著提高城市技術(shù)創(chuàng)新能力，不能有效推動(dòng)城市技術(shù)創(chuàng)新效益的增長(zhǎng)(即接受假設(shè)1、拒絕假設(shè)2)，兩者間的因果關(guān)系得以驗(yàn)證。值得關(guān)注的是，就城市的技術(shù)創(chuàng)新能力而言，IV估計(jì)系數(shù)要明顯高于OLS估計(jì)系數(shù)。一個(gè)可能的解釋是，經(jīng)過計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期的行政調(diào)整，1984年城市留存的高校大多是辦學(xué)實(shí)力較強(qiáng)和科研水平較高的高校，用這些高水平的高校作為工具變量，獲取的主要是當(dāng)前優(yōu)質(zhì)高等教育資源對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出的效應(yīng)，因此IV的估計(jì)系數(shù)會(huì)明顯偏高。

表6 工具變量回歸結(jié)果

五、結(jié)論與政策涵義

本文以長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市為例，通過構(gòu)建面板雙固定效應(yīng)模型、借助工具變量對(duì)高等教育資源投入與城市創(chuàng)新水平間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，城市創(chuàng)新水平具體表現(xiàn)為技術(shù)創(chuàng)新能力與技術(shù)創(chuàng)新效益，城市的高等教育資源投入僅能顯著增強(qiáng)前者，而對(duì)后者并不具有明顯的影響效應(yīng)；當(dāng)進(jìn)一步考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段差異后，城市的高等教育資源投入呈現(xiàn)出逐漸轉(zhuǎn)化為城市創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)的趨勢(shì)，但其轉(zhuǎn)化過程在創(chuàng)新階段中表現(xiàn)出明顯的滯后現(xiàn)象，即更快轉(zhuǎn)化為城市的技術(shù)創(chuàng)新能力?？傮w而言，高等教育資源投入對(duì)城市創(chuàng)新過程兩階段的作用差異，從一個(gè)側(cè)面反映出當(dāng)前長(zhǎng)三角地區(qū)高等教育與經(jīng)濟(jì)社會(huì)需求之間的耦合關(guān)系仍然存在體制機(jī)制障礙，例如高等教育缺乏培養(yǎng)面向市場(chǎng)創(chuàng)新型人力資本的機(jī)制、高校與企業(yè)在創(chuàng)新環(huán)節(jié)上的銜接存在瓶頸，進(jìn)而導(dǎo)致技術(shù)研發(fā)成果向經(jīng)濟(jì)效益轉(zhuǎn)化仍然存在明顯的鴻溝。

根據(jù)本文的實(shí)證分析結(jié)果，未來(lái)應(yīng)從以下幾個(gè)方面著力推動(dòng)高等教育有效轉(zhuǎn)化為區(qū)域的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)：

第一，高校應(yīng)加快推進(jìn)人才培養(yǎng)體系與產(chǎn)業(yè)需求的耦合銜接，探索人才培養(yǎng)新模式。創(chuàng)新的不同環(huán)節(jié)需要不同類型的人力資本，技術(shù)研發(fā)需要專業(yè)型人力資本，而技術(shù)轉(zhuǎn)化則需要配置型人力資本，即能夠敏銳地洞察市場(chǎng)的需求與不平衡，勝任技術(shù)創(chuàng)新成果的應(yīng)用、推廣、管理、銷售等任務(wù)。與此同時(shí)，在創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)建設(shè)中，只有市場(chǎng)需求導(dǎo)向的研發(fā)活動(dòng)才能產(chǎn)生具有商業(yè)價(jià)值的技術(shù)研發(fā)成果。這意味著，即使作為上游的研發(fā)人員也應(yīng)具備配置型人力資本的能力。當(dāng)前高校畢業(yè)生在人際溝通、組織協(xié)調(diào)、創(chuàng)新能力等方面仍然與企業(yè)期望存在差距，因此，高校應(yīng)深入探索科教融合、產(chǎn)教融合、理實(shí)融合的人才培養(yǎng)機(jī)制，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，著力培養(yǎng)學(xué)生的批判性、創(chuàng)造性思維能力，為創(chuàng)新型城市建設(shè)造就一大批適應(yīng)新時(shí)代動(dòng)能轉(zhuǎn)換要求的復(fù)合型、創(chuàng)新型人才。

第二，建立高校與城市聯(lián)動(dòng)機(jī)制，推進(jìn)與激勵(lì)高校利用自身的科教資源參與創(chuàng)新型城市建設(shè)?！耙徊扛叩冉逃陌l(fā)展史也就是一部高校與城市互動(dòng)發(fā)展、融合發(fā)展的歷史”[42]。雖然高校因隸屬關(guān)系可能并不受所在城市管轄，但是高校卻是內(nèi)嵌于城市創(chuàng)新發(fā)展體系之中，為城市創(chuàng)新發(fā)展提供智力、科技、人才和文化支撐。同樣，高校的高質(zhì)量發(fā)展亦離不開城市為其提供物質(zhì)支持和服務(wù)保障。城市與高校的聯(lián)動(dòng)發(fā)展，關(guān)鍵在于高校的辦學(xué)特色定位于城市的主導(dǎo)功能，定位要具有戰(zhàn)略協(xié)同，這種協(xié)同不應(yīng)局限于特定高校和城市，而應(yīng)擴(kuò)展到高校群與城市群。世界上著名的城市群如紐約灣區(qū)、舊金山灣區(qū)、東京灣區(qū)等都依托其優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)地理空間，打造出高水平的大學(xué)集群。長(zhǎng)三角地區(qū)的高校和城市應(yīng)主動(dòng)參與城市群的建設(shè)，推進(jìn)兩者的融合發(fā)展，在戰(zhàn)略布局、協(xié)同育人、科技創(chuàng)新等方面實(shí)現(xiàn)高度協(xié)同，推動(dòng)區(qū)域一體化高質(zhì)量發(fā)展。

第三，引導(dǎo)區(qū)域高等教育資源合理布局，擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)高等教育資源的創(chuàng)新輻射面。長(zhǎng)三角地區(qū)的高等教育資源分布與其創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)空間格局并不對(duì)應(yīng)。以江蘇為例，蘇州是高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量最多的城市，幾乎是南京的兩倍，但是高等教育資源卻集聚在南京。南京有34所本科院校、17所專科院校，其中“雙一流”建設(shè)高校就有10所，相比之下，蘇州本科院校只有5所、?？圃盒Ｖ挥?2所。浙江省和安徽省更是如此，優(yōu)質(zhì)高等教育資源主要集中在省會(huì)城市。優(yōu)質(zhì)高等教育資源分布的失衡勢(shì)必會(huì)造成區(qū)域創(chuàng)新體系發(fā)展的不平衡，進(jìn)而陷入“創(chuàng)新秩序陷阱”，即中心城市創(chuàng)新活力高、創(chuàng)新環(huán)境好、創(chuàng)新能力強(qiáng)，而其他城市則無(wú)法開展可持續(xù)、高質(zhì)量的創(chuàng)新建設(shè)。最近南京大學(xué)等一大批研究型大學(xué)在蘇州、無(wú)錫、常州等地區(qū)創(chuàng)建分校，擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)高校資源的輻射面，是一個(gè)雙贏的戰(zhàn)略舉措。優(yōu)質(zhì)高等教育資源的引入既能為城市集聚優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)新要素，也能帶動(dòng)當(dāng)?shù)馗叩冉逃Y源的升級(jí)與改造，加速本地名校的出現(xiàn)與發(fā)展，形成良性循環(huán)發(fā)展模式。未來(lái)政府應(yīng)引導(dǎo)高等教育資源在區(qū)域內(nèi)的合理布局，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新要素的集聚與資源效益最大化，使其在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的發(fā)展戰(zhàn)略中發(fā)揮更大的作用。