趙文學

（華東師范大學 高等教育研究所，上海 200333）

一、文獻回顧與問題提出

近些年來，城市群成為經濟社會發(fā)展的熱門概念，是我國推進新型城鎮(zhèn)化建設的重要抓手?！笆奈濉币?guī)劃中提出，要“優(yōu)化提升京津冀、長三角、珠三角、成渝、長江中游等城市群”。據《中國統(tǒng)計年鑒2020》和《中國城市統(tǒng)計年鑒2020》，該五大城市群總人口約占同期全國總人口的38.65%，擁有普通高校數占全國的48.14%，生產總值占全國的份額高達54.29%?？梢?，分布于“東、西、南、北、中”的這五大城市群，無疑成為我國經濟社會發(fā)展的核心力量。在知識經濟時代，城市群的長期穩(wěn)定發(fā)展，離不開高等教育輸送的大批高素質人才，各類高校產出的科技及人文社科成果也是城市群創(chuàng)新發(fā)展的關鍵力量。

以往關于高等教育區(qū)域布局及其與區(qū)域經濟社會發(fā)展關系的相關研究，大多以省級行政區(qū)域為地理單元，如胡耀宗梳理了1998—2009 年我國31 個省份高校數量和在校生數的增長情況，并就省際高等教育發(fā)展不平衡樣態(tài)進行了分析討論[1]；劉六生等基于2005—2013 年省域面板數據，對各省高等教育與經濟社會的協(xié)調程度進行了評估[2]；樊星利用C-D 生產函數，對我國31 個省份1996—2015 年高等教育促進區(qū)域經濟增長的貢獻率進行了測算[3]。以省級行政區(qū)為單位進行研究，無論是數據的獲取，還是政策建議的提出，都更加方便和具有針對性，對于了解我國高等教育的宏觀面貌和區(qū)域差異具有重要意義。

隨著城市群的深入發(fā)展，產生了跨行政區(qū)的區(qū)域一體化發(fā)展趨勢，如上海、蘇州、杭州等長三角核心城市之間產業(yè)、資本和人才交流關系密切，打破省際邊界。以城市群為單位進行區(qū)域高等教育的研究開始涌現，現有研究主要集中在長三角、京津冀及珠三角這三大城市群。如閔韡、王新鳳等總結了長三角高等教育一體化發(fā)展的歷程，并提出未來協(xié)同發(fā)展的策略[4][5]；齊艷麗，薛二勇等梳理了京津冀高等教育一體化發(fā)展的進程，并對高等教育區(qū)域布局優(yōu)化進行了探究[6][7]；梁爽、卓澤林等以三大城市群為研究對象，揭示了高等教育對于區(qū)域經濟社會創(chuàng)新發(fā)展的作用及影響因素[8][9]。隨著中西部城市群的發(fā)展，成渝、長江中游等城市群也開始受到研究者的關注，如何萬國等分析了成渝地區(qū)高等教育布局和結構問題，認為產業(yè)結構升級、新型城鎮(zhèn)化和高等教育普及化是成渝地區(qū)高等教育布局結構優(yōu)化的三種動因，并提出市場調節(jié)、政府導向和院校主動三種調整機制[10]；陳林心基于長江中游城市群2003—2016 年的面板數據，研究了高等教育集聚對于區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的影響[11]。相關研究為區(qū)域高等教育研究開辟了新天地，為高等教育賦能城市群發(fā)展提供了諸多助益。

文獻回顧發(fā)現，關于城市群高等教育的研究大多以某個城市群為研究對象，對于不同城市群之間的對比分析較少；研究重點往往側重高等教育布局結構與區(qū)域經濟的協(xié)調程度，對于城市群高等教育規(guī)模、層次等的經濟效應尚缺乏實證分析。鑒于我國五大城市群突出的戰(zhàn)略定位，本文擬對五大城市群高等教育的規(guī)模和結構進行時空對比分析，以了解我國主要城市群高等教育發(fā)展的歷程、現狀及趨勢，并在此基礎上構建模型，實證高等教育規(guī)模、層次結構對區(qū)域經濟增長的影響，為五大城市群高等教育的未來發(fā)展提供參考。以相關政策文本為依據，并基于數據的可獲得性，本文將五大城市群所包含的城市界定為表1 所示。

二、五大城市群高等教育規(guī)模

生活中，民眾討論高等教育區(qū)域布局時，常提到“XX 地區(qū)大學比較多，XX 地區(qū)缺少大學”，學術研究中高校數量也常作為人們衡量高等教育規(guī)模的一個重要指標，如高楊等分析了區(qū)域高校數量對經濟增長的影響及其溢出作用。[12]考慮到不同高校的在校生規(guī)模相差巨大，如吉林大學2019 年畢業(yè)生總計16 124 人，而中國農業(yè)大學同年畢業(yè)生僅5251 人，不足前者的三分之一，可見將學生數量作為高等教育規(guī)模的衡量指標或許更加合理。①兩校畢業(yè)生人數來自兩校2019 屆畢業(yè)生就業(yè)質量報告。大多相關研究均選取學生人數作為區(qū)域高等教育規(guī)模的指標，如周光禮以學生人數為指標預測了雄安新區(qū)未來的高等教育規(guī)模。[13]另外，不同高校之間生師比也有較大差異，如高水平研究型大學生師比一般較低。因此，本文認為專任教師數也應作為高等教育規(guī)模的參考指標。基于以上分析，本文以“普通高校數”（以下簡稱“高校數”）、“普通高校在校本?？茖W生數”（以下簡稱“大學生數”）和“普通高校專任教師數”（以下簡稱“教師數”）為指標，一窺五大城市群高等教育規(guī)模及其變動趨勢。本節(jié)數據整理自歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

（一）五大城市群高校數分布特征

圖1 展示了五大城市群部分年份高校數及變動情況，可見近二十年來五大城市群高校數均快速增長，其中珠三角2019 年高校數為2000 年的近四倍，增速最快；長三角2019 年高校數比2000 年增加了204 所，增量最大。橫向比較可以看出，長三角高校數遙遙領先，京津冀和長江中游居中，成渝和珠三角高校數較少。高校數量的多寡不僅要看絕對數量，還應基于當地人口判斷“高校密度”。圖2 以“每百萬人擁有高校數”對五大城市群高校密度進行展示，可以看出2000—2010 年之間各地區(qū)高校密度增加較快，這與我國1999 年開始的高校擴招有著密切關系；2010 年之后增速下降，本文認為這是高等教育規(guī)模（密度）達到一定程度后，規(guī)模擴張趨緩而更加重視學歷層次提升和內涵式發(fā)展的結果。北京市教委公布的《2022-2023 學年度北京教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計概況》[14]顯示，2023 年北京高校畢業(yè)生中研究生總計16.1 萬人，超過了13.6 萬人的本科生，這是北京首次研究生畢業(yè)人數超過本科生畢業(yè)人數。橫向對比發(fā)現，珠三角地區(qū)高校密度增加最快，現在已經是高校密度最大的城市群；成渝地區(qū)高校密度一直較小，雖然持續(xù)增加，但仍然明顯低于其他城市群，也低于全國平均水平，繼續(xù)擴大規(guī)?；蛟S是成渝地區(qū)高等教育發(fā)展的關鍵。

圖1 五大城市群普通高校數變動情況

圖2 五大城市群每百萬人擁有高校數

（二）五大城市群高校學生分布特征

大學生作為重要的人力資源，擁有大量年輕的大學生群體，對于區(qū)域經濟社會發(fā)展具有重大而長遠的意義?；跀祿目色@得性，本小節(jié)以普通高校在讀全日制本?？粕鳛閰^(qū)域高等教育規(guī)模的指標，由于未加入研究生人數，可能存在稍許偏差，但考慮本專科生是當前我國高等教育在讀學生數量上的主體，因此偏差不至于造成太大影響。分析發(fā)現，2000—2019 年這二十年間，各城市群之間大學生數的排序穩(wěn)定，均為“長三角＞長江中游＞京津冀＞成渝＞珠三角”的格局，這與各城市群人口基數關系密切。從增速來看，2000—2019 年大學生數增速為“珠三角（653%）＞成渝（576%）＞長江中游（429%）＞長三角（354%）＞京津冀（280%）”，珠三角和成渝地區(qū)增速較快與這兩區(qū)域高等教育規(guī)模相對較小、早期基礎較為薄弱不無關系。

“每十萬人在校大學生數”是衡量高等教育密度的重要指標，可客觀顯示區(qū)域高等教育發(fā)展水平。同時，經濟總量與學生規(guī)模具有密切關系，本文以“每億元GDP 在校大學生數”對區(qū)域經濟與高等教育的協(xié)調程度進行初步判斷，若某區(qū)域該指數較低，則該區(qū)域可能處于高等教育人力資源匱乏狀態(tài)，若該指數過高，該區(qū)域可能面臨較大的高等教育財政壓力，區(qū)域內高等教育或因經費不足而發(fā)展受限。圖3 和圖4 分別對五大城市群“每十萬人在校大學生數”和“每億元GDP 在校大學生數”進行時空對比分析。

圖3 五大城市群每十萬人在校大學生數變動情況

圖4 五大城市群每億元GDP 在校大學生數變動情況

由圖3 可知，成渝地區(qū)高等教育密度長期低于全國平均水平，2015 年每十萬人在校大學生數與全國持平，2019 年略高于全國；其他四大城市群高等教育密度均明顯高于全國平均水平，其中珠三角和長三角每十萬人在校大學生數已經超過3000 人。由圖4 可以發(fā)現，2005 年之后各個地區(qū)每億元GDP 在校大學生數均呈下降趨勢，即經濟規(guī)模增速大于高等教育規(guī)模擴張速度。至2019 年，全國每億元GDP 在校大學生30.59 人，京津冀與全國持平；成渝和長江中游該指數偏高，區(qū)域內高等教育發(fā)展可能受限于財政壓力；長三角和珠三角盡管高等教育密度已遙遙領先，但該指數明顯偏低，預示了這兩地區(qū)高等教育生均經費或仍有繼續(xù)加大投入的經濟基礎。

（三）五大城市群高校教師分布特征

教師是教育事業(yè)發(fā)展最重要的資源，高校專任教師是高等院校履行人才培養(yǎng)、科學研究和社會服務等職能的主體，擁有大批高素質教師對于高等教育乃至國家經濟社會發(fā)展意義重大。生師比是衡量高校教育教學質量的一個關鍵影響因素，一般認為，較低的生師比對于提高教學質量具有積極作用。圖5 展示了每十萬人高校專任教師數量的變動情況及區(qū)域差異，與圖3 具有較大的一致性，珠三角和長三角地區(qū)目前高校專任教師密度最大，尤其是珠三角地區(qū)增長迅猛，從2000年到2019年教師數密度增加了3.5倍；成渝地區(qū)盡管每十萬人在校大學生數在2019 年超過了全國平均水平，但每十萬人高校專任教師數仍低于全國平均水平，由此判斷師資短缺可能也是成渝地區(qū)高等教育發(fā)展的制約因素。由圖6 發(fā)現，2000—2005 年全國及各地區(qū)高校生師比快速增加，這是高等教育擴招初期生源迅速增加而師資增長相對較慢的必然結果。2005 年之后全國生師比呈緩慢增加態(tài)勢，但各城市群變動情況存在明顯差異：京津冀自2005年之后生師比始終在14 ～14.5 之間，遠低于全國及其他城市群；長三角自2005 年之后生師比呈現緩慢降低的態(tài)勢，至2019 年低于全國平均水平。京津冀和長三角匯聚了我國最多的高水平研究型大學，這與較低的生師比是相符的；珠三角和長江中游2019 年生師比均略高于全國平均水平，但珠三角自2015 年以來生師比呈減小趨勢，這體現了珠三角地區(qū)在加強高校師資隊伍建設、提高高等教育質量方面做出的努力；而成渝地區(qū)在2015—2019 年之間生師比快速增加，2019 年生師比遠高于其他地區(qū)，結合圖3 和圖6 可得，這是成渝地區(qū)近些年在校大學生數迅速擴張而專任教師數未能同步增長的結果。

圖5 五大城市群每十萬人普通高校專任教師數

圖6 五大城市群普通高校生師比情況

三、五大城市群高等教育結構

區(qū)域高等教育的發(fā)展水平及其經濟社會功能的發(fā)揮，不僅與規(guī)模有關，結構是否合理也是重要影響因素。本文從空間布局結構和學位層次結構對五大城市群高等教育結構進行對比分析，前者考察高等教育空間分布的均衡性及其與區(qū)域內各城市間經濟發(fā)展的協(xié)調程度，后者關注區(qū)域內研究生教育規(guī)模和教育綜合指數。

（一）五大城市群高等教育區(qū)域分布均衡程度

空間基尼系數是一種應用廣泛的衡量產業(yè)在空間集聚程度的指標，也可用該指數來衡量高等教育在區(qū)域內的集聚（均衡）程度[8]，結果在0 ～1 之間，越接近0 表示越均衡，越接近1 表示越集聚。公式如下：

公式1 中，G 表示空間基尼系數，n 表示區(qū)域內城市個數，hi和hj表示i 城市和j 城市的高等教育資源（本文取在校大學生數作為計算指標），μ 是高等教育資源平均值。由于五大城市群包含城市數量差異較大，為了便于對比分析，每個城市群均取2019 年在校大學生數前13 名的城市進行空間基尼系數的計算。計算結果如圖7 所示?？梢娊陙砦宕蟪鞘腥焊叩冉逃臻g分布均呈現“發(fā)散”格局，這是隨著高等教育大眾化的推進，高校布局從集中在省會等中心城市向普通地市州擴散的結果，各個城市群內高等教育發(fā)展均趨于均衡。五大城市群高等教育均衡程度的排名穩(wěn)定，近二十年集聚程度一直都是珠三角＞成渝＞長江中游＞京津冀＞長三角。從空間基尼系數結果值來看，至2019 年京津冀和長三角空間基尼系數小于0.5，處于區(qū)域內城市之間高等教育資源分布相對均衡狀態(tài)，其他三大城市群均大于0.5，屬于高等教育資源高度集聚狀態(tài)。

圖7 五大城市群高等教育空間基尼系數

高等教育資源布局均衡程度的判斷，不能脫離區(qū)域經濟結構和人口分布，如珠三角地區(qū)高等教育的高度集聚，與廣州、深圳在經濟和人口上的高度集中是相伴而生的，2019 年廣州、深圳兩市，占據珠三角14 市27%的人口和54%的經濟總量。只有將經濟布局、人口分布結合起來，才能對區(qū)域高等教育均衡程度做出更合乎實際的判斷。圖8 和圖9 分別計算了五大城市群生產總值和人口分布的空間基尼系數，分析可知：長三角作為高等教育布局相對最均衡的地區(qū)，其經濟發(fā)展和人口分布的均衡程度也較高，且呈發(fā)散變化趨勢，這與長三角一體化發(fā)展的國家戰(zhàn)略不無關系；長江中游人口分布最為均衡且平穩(wěn)，經濟發(fā)展則呈現集聚樣態(tài)，與高等教育的發(fā)散趨勢呼應，表明長江中游高等教育與經濟發(fā)展的協(xié)調程度得到改善；成渝地區(qū)人口分布集聚程度遠高于其他城市群，主要是由于重慶市人口在區(qū)域內占據絕對優(yōu)勢。成渝、珠三角和京津冀地區(qū)高等教育與區(qū)域經濟發(fā)展空間布局變化趨勢相似，在高等教育擴散發(fā)展的同時，經濟發(fā)展更加集聚，二者空間基尼系數的差值明顯減小，表明高等教育與區(qū)域經濟發(fā)展的協(xié)調性在提高。

圖8 生產總值空間基尼系數

圖9 人口分布空間基尼系數

（二）五大城市群高等教育區(qū)域分布層次特征

分析發(fā)現，部分城市之間高等教育規(guī)模與經濟總量呈負相關關系，如上海和南京，2019 年上海GDP是南京的2.7 倍，但上海在讀大學生數僅為南京的60%，這其中有城市高等教育傳統(tǒng)分布等因素，但學位層次結構也是一個重要原因——盡管上海在校大學生數低于南京，但博士生數量高于江蘇全省，可見，較高的經濟總量在趨向于擴大高等教育規(guī)模的同時，較高的人均產值也傾向于提升高等教育學位層次。由于市級層面的學位層次結構數據未能采集，城市群內部的學位層次差異難以準確評估，本文僅以各城市群主體省份①為考察對象，對五大城市群高等教育學位層次進行估計。由于五大城市群與各自主體省份的主要城市高度重合，因此分析結果具有較高的可靠性。借鑒已有研究[7]，教育綜合指數值越大表明該區(qū)域高等教育學位層次越高，公式如下：

其中K 表示教育綜合指數，B、S、X 和W 分別表示博士、碩士、本科和?？圃谛Ｉ鷶?，數據整理自教育部官網。計算得五大城市群教育綜合指數如圖10 所示，整體教育綜合指數呈上升趨勢，可見研究生教育發(fā)展速度要高于本專科。橫向對比發(fā)現，京津冀教育綜合指數遙遙領先，長三角穩(wěn)步提升并在2010年之后僅次于京津冀居于第二，這表明了兩地區(qū)研究生教育規(guī)模的持續(xù)擴張，與圖6 中較低的生師比類似，得益于兩地區(qū)高水平研究型大學的集聚。珠三角和長江中游教育綜合指數起點較低，二十年來穩(wěn)步上升；成渝地區(qū)則變動較小，至2019 年，三地區(qū)教育綜合指數基本持平。珠三角地區(qū)教育綜合指數一直較低，2019年位于五大城市群之末，與前文基于高校數、大學生數和教師數均最大的高等教育密度形成強烈反差。一方面是由于本測算采用了廣東全省的數據而非僅珠三角地區(qū)，導致數值略偏低，另一方面也表明大力發(fā)展研究生教育、培養(yǎng)更高層次人才將成為今后珠三角（廣東?。└叩冉逃l(fā)展的關鍵，在粵港澳大灣區(qū)深入發(fā)展的背景下，珠三角高等教育層次的快速提升是可以預見的。

圖10 五大城市群教育綜合指數

①各城市群主體省份：京津冀——北京、天津、河北；長三角——上海、江蘇、浙江、安徽；珠三角——廣東；成渝——四川、重慶；長江中游——湖北、湖南、江西。

四、高等教育規(guī)模、層次結構的區(qū)域經濟效應

基于以上分析，我們對五大城市群高等教育二十年來的宏觀發(fā)展脈絡及現狀有了較為清晰的認識，研究過往是為了展望未來，那么，未來五大城市群高等教育發(fā)展的戰(zhàn)略如何選擇？這是一個宏大的命題，本文僅從高等教育的經濟效應入手，分析高等教育相對規(guī)模、層次結構與經濟增長之間的關系，以從中獲得啟示。

（一）模型構建與變量說明

自人力資本理論提出以來，人們普遍相信大力發(fā)展教育尤其是高等教育，對于滿足人民群眾接受高等教育的訴求[15]、對于經濟增長[16]均是有利的，但也有研究發(fā)現高等教育規(guī)模擴張對經濟增長的解釋力出現了下降。[17]本文在此基礎上嘗試提出一些思考和假設：高等教育規(guī)模（主要指大學生數量）擴張可為經濟發(fā)展提供更多高素質勞動力，高等教育學位結構提升可培養(yǎng)更高層次的高水平人才，但由于過度教育[18]、人才過剩等原因，規(guī)模并非越大越好，學位層次也并非越高越好，二者都面臨邊際效應遞減的風險。下面我們將通過構建模型，驗證以上思考是否具有現實依據，并基于分析結果對五大城市群高等教育發(fā)展提出參考建議。

根據經典的柯布-道格拉斯生產函數，經濟增長的動因主要包括資本投入、勞動投入和技術進步，高等教育主要通過提供勞動力（包括數量和質量）促進經濟增長。根據計量經濟學的相關理論[19]，引入二次函數可驗證高等教育規(guī)模和學位層次促進經濟增長是否具有邊際遞減效應，本文建立面板模型如下：

PGDP 表示各城市群人均GDP，STU 以在校大學生數占區(qū)域總人口的比重表示各城市群高等教育（相對）規(guī)模，或稱之為高等教育密度，K 以教育綜合指數表示各城市群高等教育學位層次水平。α1和α2分別表示各城市群高等教育規(guī)模的二次項和一次項系數，β1和β2分別表示各城市群高等教育學位層次的二次項和一次項系數，根據二次項系數和一次項系數的正負關系和顯著性水平，可判斷高等教育規(guī)模和學位層次與經濟增長的關系。例如，如果回歸結果顯示α1為負數，α2為正數，且二者均顯著，根據二次函數的基本特征，表明高等教育規(guī)模對經濟增長的影響呈“倒U”型，即存在“拐點”（二次函數圖像的最高點），當高等教育規(guī)模超過拐點時，對經濟增長的效果反而會減弱，即出現邊際效應遞減。γ 表示控制變量，包括就業(yè)指數labor（用單位就業(yè)人員占區(qū)域總人口比重表示）、投資指數capital（用固定資產投資占GDP 比重表示）和產業(yè)結構indus（用第三產業(yè)產值占GDP 比重表示）。根據產業(yè)經濟學的基本理論，隨著技術水平的提高，經濟總量中第一產業(yè)占比持續(xù)減低，第二產業(yè)占比升高到一定值后保持平穩(wěn)，第三產業(yè)占比則有不斷升高的趨勢，可見用第三產業(yè)產值在總產值中的占比表示產業(yè)結構具有可靠性，也可作為區(qū)域技術水平的表征。由此可見，三個控制變量的選擇與柯布-道格拉斯函數相一致。C和e 分別表示常數項和誤差項；i 和t 表示城市群和年份。為了消除異方差問題對參數估計帶來的影響，對PGDP 取自然對數處理。模型中所有變量的描述性統(tǒng)計見表2 所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計情況

（二）分析結果

利用五大城市群2000—2019 年的面板數據，基于公式3 的非線性回歸模型，采用逐次添加變量的方式進行計量分析，以減少回歸結果的有偏估計。豪斯曼檢驗顯示，應采用固定效應模型進行估計。各模型回歸結束后，采用自變量滯后1 期進行了模型的穩(wěn)健性檢驗，發(fā)現各變量的系數和顯著性水平均沒有大的改變，證明了模型的穩(wěn)定性。各模型中各變量的回歸系數與顯著性水平見表3 所示。

表3 回歸模型估計結果

結果顯示，隨著納入控制變量的影響，高等教育規(guī)模和學位層次的線性估計具有一致性，而且隨著所有變量全部添加至回歸中，模型的擬合程度逐漸升高，表明模型的解釋力在增強。具體而言，模型（1）至模型（5）的線性回歸中，高等教育規(guī)模和學位層次的一次項系數取值均為正，且結果均通過了顯著性檢驗，表明高等教育規(guī)模擴張和學位層次提升對經濟增長具有促進作用，該結果與人力資本理論等傳統(tǒng)觀點及已有研究[20]相一致。模型（6）至模型（10）中，我們加入了高等教育規(guī)模和學位層次的二次項，發(fā)現兩個核心自變量一次項系數仍然均為正值，但二次項系數均為負值，且都通過了不同水平的顯著性檢驗。這表明，高等教育規(guī)模擴張和學位層次提升對經濟增長的影響，可能呈現一種“倒U 型”的非線性關系，即存在“拐點”。當小于拐點時，擴大規(guī)模或提升層次有利于促進區(qū)域經濟增長。但當超過拐點時，繼續(xù)擴大規(guī)模、提升層次可能出現邊際效應遞減。另外，就業(yè)指數、投資指數和產業(yè)結構等控制變量的回歸系數幾乎都在不同顯著性水平下呈正值，這與傳統(tǒng)的經濟學觀點相一致，表明提高勞動參與度、加大資本投資和優(yōu)化產業(yè)結構，有利于促進經濟增長。

根據二次函數的基本特征，“倒U”型拋物線的頂點即為拐點，該點橫坐標的取值為x=-b/2a，其中a、b 分別為二次項和一次項系數。根據模型（10）計算得高等教育規(guī)模拐點橫坐標為0.030226，即每十萬人在校大學生數為3022.6 人；高等教育學位層次（教育綜合指數）拐點橫坐標為1.045。將該結果與圖3 和圖10 進行對照分析，長三角、珠三角地區(qū)高等教育相對規(guī)模已經略超過拐點，可能面臨甚至已經出現邊際效應遞減，而其他三大城市群高等教育規(guī)模紅利依然存在，仍可以也應當通過繼續(xù)擴大高等教育規(guī)模為區(qū)域經濟發(fā)展積蓄人力資源。除京津冀教育綜合指數接近拐點外，其他四大城市群教育綜合指數距拐點尚遠，通過提升學位層次結構、培養(yǎng)高層次人才拉動區(qū)域經濟增長大有可為。

五、結論與建議

（一）主要結論

本文基于對我國五大城市群高等教育發(fā)展時空分異的分析，構建模型實證了高等教育規(guī)模與學位層次水平的經濟效應存在拐點，主要結論如下。

第一，2000—2019年，五大城市群高等教育規(guī)模擴張迅速，但成渝地區(qū)高校數、教師數仍處于較低水平。從每百萬人口擁有高校數和每十萬人口高校專任教師數來看，成渝地區(qū)低于全國平均水平，其他城市群高于全國平均水平；從每十萬人口在校大學生來看，成渝地區(qū)近幾年“追”上了全國平均水平，其他城市群均高于全國平均水平，尤其是珠三角和長三角每十萬人在校大學生數超過3000 人，處于領先優(yōu)勢；從每億元GDP 在校大學生數來看，長江中游和成渝地區(qū)高等教育發(fā)展可能面臨財政壓力，珠三角和長三角生均經費充足或仍有加大高等教育投入的經濟基礎。

第二，五大城市群高等教育空間布局均趨于均衡，教育綜合指數逐漸提高，京津冀地區(qū)教育綜合指數遙遙領先?？臻g基尼系數的結果排序為：珠三角＞成渝＞京津冀＞長江中游＞長三角，即珠三角集聚程度最高，而長三角集聚程度較低。近二十年五大城市群空間基尼系數均呈減小趨勢，即布局趨于均衡。隨著研究生教育規(guī)模的擴張，教育綜合指數即學位層次水平均有所提高，京津冀地區(qū)依托北京超強的高等教育優(yōu)勢，教育綜合指數顯著高于其他城市群，長三角位居第二。

第三，高等教育規(guī)模擴張和學位層次提升對區(qū)域經濟增長的促進作用存在邊際遞減效應。通過構建模型并進行回歸分析發(fā)現，高等教育規(guī)模促進區(qū)域經濟增長的拐點為每十萬人在校大學生數3022.6 人，學位層次水平促進區(qū)域經濟增長的拐點為教育綜合指數1.045，珠三角和長三角已經超過了高等教育相對規(guī)模的拐點，京津冀接近了教育綜合指數的拐點，多數地區(qū)仍處于拐點的左側。

（二）政策建議

由研究結論可知，推進高等教育普及化進程，繼續(xù)擴大高等教育規(guī)模，大力發(fā)展研究生教育提高高等教育層次，仍然是拉動中國經濟增長的有效途徑。對于本文關注的五大城市群，未來高等教育發(fā)展的戰(zhàn)略選擇應有所差異，具體可分為三條路徑。

第一，加強區(qū)域內高等教育協(xié)調發(fā)展。京津冀作為高等教育層次水平最高的地區(qū)，教育綜合指數已經接近拐點，但高等教育相對規(guī)模相比長三角、珠三角還有較大差距，究其原因主要是區(qū)域內高等教育發(fā)展不協(xié)調，河北省高等教育相對規(guī)模偏小、層次偏低，制約了京津冀高等教育的協(xié)同發(fā)展。[21]北京作為我國高等教育集聚程度最高的城市，應以雄安新區(qū)、中國（河北）自由貿易試驗區(qū)等的建設為契機，在疏解非首都功能的過程中，支援河北高等教育發(fā)展，適度將部分高校向河北轉移，拉動河北高等教育規(guī)模的擴張，以高等教育協(xié)調發(fā)展促進區(qū)域協(xié)同發(fā)展。

第二，擴大研究生教育規(guī)模，提升高等教育層次。珠三角、長三角地區(qū)高等教育相對規(guī)模已經超過拐點，但教育綜合指數距拐點還有較大距離，可見，兩地可依托自身雄厚的經濟實力，擴大研究生教育規(guī)模，提升高等教育學位層次?；诂F實的考量可獲得更多思考和經驗支撐，實證研究表明珠三角和長三角是高水平大學畢業(yè)生就業(yè)的主要集聚地[22]，這種現象也證明了當地對高層次人才是亟需的。通過擴大研究生教育規(guī)模，培養(yǎng)更多經濟社會發(fā)展所亟需的高層次人才，應作為兩地高等教育發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。特別是自2017 年提出“粵港澳大灣區(qū)”概念以來，珠三角的范圍被拓展，香港、澳門的加入明顯加速了廣東高等教育發(fā)展的進程，例如香港科技大學（廣州）的建立，對于加強粵港澳大灣區(qū)高端人才培養(yǎng)和科技創(chuàng)新發(fā)展具有重要影響，大大增強了廣東地區(qū)高等教育的實力。名校云集的香港與人才科技需求旺盛的廣東省密切合作，粵港澳大灣區(qū)有望成為今后我國高水平大學和高層次人才的新高地。

第三，做好師資和經費的保障，推進高等教育穩(wěn)定發(fā)展。長江中游和成渝地區(qū)面臨相似的發(fā)展困境：高等教育相對規(guī)模和教育綜合指數距離拐點均有較大距離，即仍有較大的規(guī)模擴張和層次提升的理論空間；但每億元GDP 在校大學生數和普通高校生師比均高于全國平均水平，表明師資和經費已經成為兩地高等教育規(guī)模擴張和層次提升的關鍵制約因素?？紤]到研究生教育需要更多的經費和師資力量，建議兩地區(qū)優(yōu)先發(fā)展適合本地產業(yè)結構的本專科教育，走先通過本?？茢U大規(guī)模，然后循序漸進提升層次的發(fā)展道路。

本文對高等教育相對規(guī)模和學位層次拐點的測算，是在建模的基礎上基于五大城市群近二十年高等教育與經濟社會發(fā)展的面板數據得出，但因各城市群經濟社會發(fā)展的階段及產業(yè)結構等存在差異，各自真實的拐點可能偏離測算值，如珠三角地區(qū)經濟發(fā)達，人口增長迅速，高等教育規(guī)模的拐點可能向右偏移。高等教育促進區(qū)域經濟增長功能有多個維度，本文關注的規(guī)模和學位層次在一定階段內有利于促進經濟增長，但均存在拐點，當二者都接近甚至超過拐點時，只有走內涵式發(fā)展之路，通過不斷推進專業(yè)結構調整、課程體系優(yōu)化等中微觀變革，才能保證高等教育為經濟增長提供持續(xù)動力，這也是普及化進程中我國高等教育發(fā)展的必然選擇。