我國研究生教育對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的溢出效應(yīng)研究

李立國 杜 帆

(中國人民大學(xué) 教育學(xué)院，北京 100872)

2019年中國人均GDP突破1萬美元關(guān)口，2020年我國GDP總量突破了100萬億人民幣，作為擁有14億人口和世界第二大經(jīng)濟(jì)體的國家，我國進(jìn)入了新發(fā)展階段。2019年，我國各類高等教育在學(xué)總規(guī)模達(dá)4002萬人,高等教育毛入學(xué)率達(dá)到51.6%，實(shí)現(xiàn)了高等教育普及化，建成了世界上最大規(guī)模的高等教育體系。在十四五和2035年的發(fā)展進(jìn)程中，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)的高質(zhì)量發(fā)展成為了時(shí)代主題，京津冀協(xié)同發(fā)展、長三角一體化、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、成渝經(jīng)濟(jì)圈等區(qū)域發(fā)展在國家整體發(fā)展中處于重要地位。作為國民教育最高層次的研究生教育在區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展中承擔(dān)怎樣的使命與責(zé)任，值得認(rèn)真探索。培養(yǎng)高水平的研究型和創(chuàng)新型人才，持續(xù)推進(jìn)知識(shí)創(chuàng)新和實(shí)踐創(chuàng)新，是研究生教育的根本使命。研究生教育應(yīng)該精準(zhǔn)識(shí)別區(qū)域創(chuàng)新需求，根據(jù)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展需求來改革研究生教育的供給，充分發(fā)揮研究生教育對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的支撐和引領(lǐng)作用。本文將從研究生教育空間布局與區(qū)域創(chuàng)新的視角，以研究生現(xiàn)有每年授予學(xué)位人數(shù)(培養(yǎng)規(guī)模)和區(qū)域勞動(dòng)力人口中研究生學(xué)歷人數(shù)占比(累計(jì)規(guī)模)來反映研究生人才培養(yǎng)能力，以單位面積的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)來衡量區(qū)域創(chuàng)新水平，以此來分析研究生教育的空間溢出輻射效應(yīng)，分析研究生教育與區(qū)域創(chuàng)新的關(guān)系。

一、文獻(xiàn)綜述

技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動(dòng)力，如何將其內(nèi)生化更成為在索羅模型以后經(jīng)濟(jì)增長理論發(fā)展的重要方向。創(chuàng)新大致分為橫向和縱向兩類，橫向的創(chuàng)新是指羅默的水平創(chuàng)新增長理論(1)Paul M.Romer, “Endogenous Technological Change,”Journal of Political Economy 98,no.5(1990): S71-S102.，即產(chǎn)品數(shù)量的增加；縱向的創(chuàng)新是指熊彼特質(zhì)量階梯理論的“創(chuàng)造性破壞”(2)Philippe Aghion and Peter Howitt,“A Model of Growth through Creative Destruction,”Econometrica 60,no.2(1992): 323-351.，即產(chǎn)品質(zhì)量的改進(jìn)。2019年我國人均GDP突破1萬美元，進(jìn)入到創(chuàng)新引領(lǐng)的新發(fā)展階段，需要以新發(fā)展理念為指導(dǎo)，形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)的新發(fā)展格局，為此我國經(jīng)濟(jì)增長方式必須要進(jìn)行變革與重塑，不斷加快科技創(chuàng)新，以創(chuàng)新引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。從現(xiàn)狀看，我國科技創(chuàng)新有較強(qiáng)的空間集聚性。東部地區(qū)部分發(fā)達(dá)省份形成了高水平創(chuàng)新集聚的良性循環(huán)，而西部地區(qū)成為了低水平的創(chuàng)新洼地，東中西地區(qū)形成了較為明顯的創(chuàng)新梯度(3)宋旭光,趙雨涵.中國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)及其影響因素研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2018,(7):22-40.。我國城市創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大差異, 區(qū)域間的創(chuàng)新差異大于區(qū)域內(nèi)部創(chuàng)新差異, 東部沿海城市對(duì)整體創(chuàng)新差異的貢獻(xiàn)最大(4)王承云,孫飛翔.長三角城市創(chuàng)新空間的集聚與溢出效應(yīng)[J].地理研究,2017,(6):1042-1052.。長三角地區(qū)整體創(chuàng)新空間差異和創(chuàng)新集中度呈下降趨勢, 近年來已趨向穩(wěn)定，基本形成以上海、南京為端點(diǎn)的創(chuàng)新高值集聚帶(5)吳開俊,王一博.專業(yè)學(xué)位研究生教育結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)適切性分析——以廣東省為例[J].教育研究,2013,(2):97-104.。

與創(chuàng)新集聚的空間分布類似，我國研究生教育也有較為明顯的空間集聚特征。珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量在全國居首位, 但研究生教育總規(guī)模乃至專業(yè)學(xué)位研究生教育規(guī)模都落后于京津冀及長三角地區(qū), 難以滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)高層次人才的需求(6)高耀等.學(xué)位與研究生教育主動(dòng)服務(wù)需求的動(dòng)態(tài)調(diào)控機(jī)制研究——基于學(xué)位授權(quán)審核的視角[J].中國高教研究,2019,(6):87-93.。西部地區(qū)大多數(shù)省份一方面由于學(xué)位授權(quán)點(diǎn)的限制導(dǎo)致自身無法培養(yǎng)更多的高層次人才, 另一方面也很難招收到合適的人才, 即使花大力氣引進(jìn)也很難避免人才外流。研究生教育人才需求旺盛但供給缺乏導(dǎo)致的突出結(jié)構(gòu)性矛盾嚴(yán)重制約了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展(7)Joao Ricardo Faria et al.,“Agglomeration Economies and University Program Creation in the Knowledge Economy,”Socio-Economic Planning Sciences 72, no.C(2020): 100800.。專業(yè)學(xué)位研究生教育的需求是非彈性的，往往產(chǎn)生在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展高度集聚的區(qū)域中，其規(guī)模至少在200萬人口以上(8)徐志平,沈紅.我國“雙一流”大學(xué)博士畢業(yè)生就業(yè)特征分析[J].現(xiàn)代教育管理,2019，(3):106-111.。全國雙一流大學(xué)超過80%的博士畢業(yè)生選擇在東部就業(yè), 主要集中在京津冀、長三角和珠三角三個(gè)核心區(qū)(9)方超,羅英姿.研究生教育對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的影響研究——兼論研究生人力資本的空間流動(dòng)性[J].高等教育研究,2017，(2):52-60.。

創(chuàng)新集聚的空間分布特征不僅受到區(qū)域內(nèi)部科技創(chuàng)新所依賴的資源豐裕程度，也可能受到周圍區(qū)域知識(shí)溢出的影響。這種影響機(jī)制大致有兩種。第一種是人才的流動(dòng)因素：研究生教育是最高層次的學(xué)歷教育，科研工作者大部分具有研究生學(xué)歷。在省市間往來的科研人員極大地降低了創(chuàng)新成本，對(duì)其周圍省市的創(chuàng)新水平帶來積極的推動(dòng)作用，研究生教育規(guī)模也會(huì)對(duì)創(chuàng)新集聚有一定的溢出輻射效應(yīng)，而且這種溢出效應(yīng)要強(qiáng)于研究生人力資本作為生產(chǎn)要素的直接推動(dòng)作用(10)Thomas Brekke, “What Do We Know About the University Contribution to Regional Economic Development? A Conceptual Framework,”International Regional Science Review 44,no.2(2020): 33.。此外，大學(xué)在為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供智力支撐的同時(shí)，其作為一種組織形態(tài)也會(huì)在交叉跨界的活動(dòng)中促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展(11)Marjolein C.J.Caniels and Herman van den Bosch, “The Role of Higher Education Institutions in Building Regional Innovation Systems,”Papers in Regional Science 90,no.2(2011): 271-286.。大學(xué)的內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)是與其周圍經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)密切相關(guān)的，這種結(jié)構(gòu)上的相似性會(huì)為大學(xué)與社會(huì)之間知識(shí)傳播、資源流動(dòng)提供便利(12)Christopher S.Hayter, “Social Networks and the Success of University Spin-Offs: Toward an Agenda for Regional Growth,”Economic Development Quarterly 29,no.1(2015): 3-13.。從事科研工作的教師和研究生們一方面在大學(xué)里做學(xué)術(shù)研究，另一方面基于所從事的研究課題在校園外與投資者一起將科技成果轉(zhuǎn)化，這部分學(xué)術(shù)創(chuàng)業(yè)者(academic entrepreneur)也會(huì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新做出積極的貢獻(xiàn)(13)Joshua Drucker, “Reconsidering the Regional Economic Development Impacts of Higher Education Institutions in the United States,”Regional Studies 50,no.7(2016): 1185-1202.。

這種知識(shí)溢出效應(yīng)的作用范圍也是有限的。勞動(dòng)力人口的學(xué)歷越高，理工類專業(yè)比例越高以及人均受教育年限越高，那么區(qū)域的企業(yè)活動(dòng)也會(huì)更加活躍，且高等教育的溢出效應(yīng)大概在一百公里左右(14)Harvey A.Goldstein and Catherine S. Renault, “Contributions of Universities to Regional Economic Development: A Quasi-Experimental Approach,”Regional Studies 38,no.7(2004): 733-746.。這種溢出效應(yīng)與區(qū)域規(guī)模也有關(guān)系，區(qū)域的規(guī)模越小，知識(shí)的溢出效應(yīng)也越明顯，研究型大學(xué)在規(guī)模較小的區(qū)域中對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的集聚有顯著的替代特性(15)Nobuya Fukugawa, “Knowledge Spillover from University Research before the National Innovation System Reform in Japan: Localization, Mechanisms, and Intermediaries,”Asian Journal of Technology Innovation 24,no.1(2016): 100-122.。研究型大學(xué)與企業(yè)之間的正式合作所起到的創(chuàng)新推動(dòng)作用并不明顯，反而企業(yè)招收畢業(yè)生、科研人員自愿的成果轉(zhuǎn)化等形式的非正式合作起到了更大的作用(16)趙星,王林輝.中國城市創(chuàng)新集聚空間演化特征及影響因素研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2020，(9):75-84.。我國不同城市圈知識(shí)溢出輻射效應(yīng)空間特征表現(xiàn)出非一致性，珠三角和長三角城市圈知識(shí)溢出輻射效應(yīng)空間特征呈顯著的倒U型關(guān)系，分別在125千米和150千米地域內(nèi)達(dá)到峰值，而京津冀城市圈并未表現(xiàn)出顯著的空間特征(17)中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究小組，中國科學(xué)院大學(xué)中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)管理研究中心.中國區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告2019[M].北京：科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社,2019.。

以往文獻(xiàn)雖然分析了包括高等教育在內(nèi)的知識(shí)溢出對(duì)于創(chuàng)新集聚的影響，但只是局限于對(duì)于知識(shí)整體溢出輻射效應(yīng)的分析，沒有細(xì)化到研究生教育對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新的溢出輻射效應(yīng)，更沒有實(shí)證分析研究生教育溢出輻射效應(yīng)空間的特征和具體數(shù)值。鑒于當(dāng)前研究存在的不足之處，本文構(gòu)建包含研究生教育變量的空間計(jì)量模型，測度研究生教育的空間布局和對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響，分析研究生教育最佳的溢出輻射距離，為我國研究生教育空間布局的方向性調(diào)整提供可借鑒的參考。

二、研究方法

(一)理論模型

隨著科技的飛速進(jìn)步，我國交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)愈加發(fā)達(dá)，各省聯(lián)系也越來越緊密。距離較近的省份人才流動(dòng)和貿(mào)易往來相對(duì)密切，距離較遠(yuǎn)的省份交流則相對(duì)較弱。同樣，創(chuàng)新依靠的研究與開發(fā)(research and development，簡稱R&D)活動(dòng)與研究生教育群體也是具有這種類似的空間自相關(guān)特點(diǎn)。城市內(nèi)部創(chuàng)新資源豐裕程度受到很多因素的影響，主要有經(jīng)濟(jì)因素和教育因素，故建立如下模型：

CXit=α·lnGDPit+β·YJSit+ρ·lnHit+θ·JTit+γ·NETit+εit

其中CXit為創(chuàng)新因變量，GDPit為地區(qū)生產(chǎn)總值，代表地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平；YJSit為研究生教育水平，Hit為人力資本水平，代表省市的教育水平；JTit為交通水平，NETit為信息化水平。人力資本水平Hit為平均受教育水平EDUit與人口數(shù)POPit的乘積，平均受教育水平EDUit的計(jì)算公式為：

其中，當(dāng)j=1，pop(1)it表示i省市t年6歲及6歲以上未上學(xué)人口數(shù)?？紤]到幼兒園、學(xué)前班、掃盲班以及社會(huì)基礎(chǔ)知識(shí)教育情況，取該層次受教育年限edu(1)it為1年。當(dāng)j=2，pop(2)it表示i省市t年最高學(xué)歷為小學(xué)學(xué)歷的人口數(shù)，取該層次受教育年限edu(2)it為7年。當(dāng)j=3，pop(3)it表示i省市t年最高學(xué)歷為初中學(xué)歷的人口數(shù)，取該層次受教育年限edu(3)it為10年。當(dāng)j=4，pop(4)it表示i省市t年最高學(xué)歷為高中(含中等職業(yè))學(xué)歷的人口數(shù)，取該層次受教育年限edu(4)it為13年。當(dāng)j=5，，pop(5)it表示i省市t年最高學(xué)歷為大學(xué)專科(含高等職業(yè))學(xué)歷的人口數(shù)，取該層次受教育年限，edu(5)it為16年。當(dāng)j=6，pop(6)it表示i省市t年最高學(xué)歷為大學(xué)本科學(xué)歷的人口數(shù)，取該層次受教育年限edu(6)it為17年。當(dāng)j=7，pop(7)it表示i省市t年最高學(xué)歷為研究生(碩士及博士)學(xué)歷的人口數(shù)，取該層次受教育年限edu(7)it為21年。

本文所采用的數(shù)據(jù)是從2001年到2018年，為時(shí)間序列，所以采用一般的空間面板模型：

考慮到區(qū)域的交通和信息水平會(huì)影響到創(chuàng)新知識(shí)的溢出，在此基礎(chǔ)上將交通水平和信息水平，作為控制變量加入到方程中，其中交通水平以旅客周轉(zhuǎn)量代表，其單位為億人公里，信息化水平以電信業(yè)務(wù)總量為代表，其單位為億元，最終得到：

其中JTit為交通水平，NETit為信息化水平，作為控制變量，故不參與空間杜賓模型的運(yùn)算，空間滯后的解釋變量為研究生教育變量JYSit，其空間權(quán)重矩陣與因變量城市水平CXit的空間權(quán)重矩陣相同，皆為W。模型中所用變量詳見表1：

衡量區(qū)域創(chuàng)新水平的變量較多，比如專利數(shù)、科研論文數(shù)、研究與開發(fā)投入等等，也有基于基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行二次計(jì)算的區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)，例如全球創(chuàng)新指數(shù)(global innovation index，簡稱GII)，該指數(shù)包括了教育、基礎(chǔ)設(shè)施和商業(yè)經(jīng)驗(yàn)等八十項(xiàng)指標(biāo)，為全球131個(gè)經(jīng)濟(jì)體進(jìn)行計(jì)算；我國國內(nèi)有《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告》，該報(bào)告認(rèn)為2015-2019年，廣東省創(chuàng)新能力提升步伐明顯快于其他9個(gè)省市，實(shí)力指標(biāo)排名第1位。為了考察各區(qū)域創(chuàng)新水平的空間依賴性，本文采用單位面積的專利授權(quán)數(shù)來衡量，數(shù)據(jù)來源為《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

空間權(quán)重矩陣是空間計(jì)量的核心，比照國際象棋中不同旗子的行走路線，相鄰關(guān)系主要有三種：第一種車相鄰指兩個(gè)相鄰的區(qū)域有共同的邊，第二種象相鄰指兩個(gè)相鄰的區(qū)域有共同的頂點(diǎn)但沒有共同的邊，第三種后相鄰指兩個(gè)相鄰的區(qū)域有共同的頂點(diǎn)或共同的邊，本文采用后相鄰的相鄰關(guān)系?？臻g權(quán)重矩陣種類也有很多種，比如地理距離權(quán)重矩陣，矩陣內(nèi)元素表示城市間地理距離的倒數(shù)；還有經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，矩陣內(nèi)元素為城市間人均GDP 絕對(duì)值差的倒數(shù)；第三種是經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣，矩陣內(nèi)元素為兩城市間地理距離倒數(shù)與其人均GDP 占所有城市人均GDP 比重的乘積；第四種為矩陣為技術(shù)關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣，矩陣內(nèi)元素采用城市間地理距離平方倒數(shù)與兩城市技術(shù)水平的乘積表示。為了計(jì)算我國研究生教育的溢出距離，本文采用地理空間權(quán)重矩陣來進(jìn)行測算。對(duì)于地理空間權(quán)重矩陣，其距離測量主要有大圓距離(great circle distance)和歐式距離(Euclidean distance)，本文采用較為通用的歐式距離進(jìn)行計(jì)算，數(shù)據(jù)來源為國家基礎(chǔ)地理信息中心。

研究生教育水平的變量主要有四種，比如研究生招生數(shù)、研究生在校生數(shù)、研究生學(xué)位授予數(shù)和就業(yè)人口中具有研究生學(xué)歷的人數(shù)，其中學(xué)位授予數(shù)代表了各省市研究生教育培養(yǎng)規(guī)模，時(shí)間序列較為完整，故選用學(xué)位授予數(shù)來代表研究生教育培養(yǎng)規(guī)模，數(shù)據(jù)來源為各年《中國學(xué)位與研究生教育發(fā)展年度報(bào)告》?？紤]到研究生教育屬于學(xué)歷教育，研究生人力資本屬于高層次的人力資本，區(qū)域流動(dòng)性較強(qiáng)，而研究生招生數(shù)、在校生數(shù)與學(xué)位授予數(shù)是在研究生就業(yè)之前統(tǒng)計(jì)的，沒有考慮到研究生就業(yè)地流動(dòng)的因素，故本文采用研究生就業(yè)之后的數(shù)據(jù)來代表研究生教育的累計(jì)規(guī)模，即就業(yè)人口中具有研究生學(xué)歷的人數(shù)，數(shù)據(jù)來源為《各省勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。區(qū)域的交通便利水平和信息化水平都會(huì)對(duì)創(chuàng)新的知識(shí)溢出產(chǎn)生影響，本文采用旅客周轉(zhuǎn)量來計(jì)算交通水平，電信業(yè)務(wù)總量計(jì)算信息化水平，地區(qū)生產(chǎn)總值采用各年名義生產(chǎn)總值，各個(gè)省市的人口數(shù)采用年末常住人口數(shù)，數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計(jì)局。平均受教育年限根據(jù)各個(gè)受教育層次的所占比例計(jì)算，數(shù)據(jù)來源為《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、實(shí)證結(jié)果

(一)創(chuàng)新的區(qū)域差異

為了衡量創(chuàng)新的區(qū)域差距，本文以專利授權(quán)數(shù)來代表創(chuàng)新產(chǎn)出。圖1為全國創(chuàng)新產(chǎn)出及人均創(chuàng)新產(chǎn)出的趨勢變化圖，其中創(chuàng)新產(chǎn)出的單位為萬項(xiàng)，人口的單位為十萬人。從趨勢圖中，我們可以看出全國創(chuàng)新總產(chǎn)出與人均創(chuàng)新產(chǎn)出的變化趨勢大體相同，從2001年以來，均取得了較大幅度的增長。從全國創(chuàng)新產(chǎn)出來看，2008年開始創(chuàng)新產(chǎn)出的增長速度加快。在2012-2017年的增長平緩期中，2014年出現(xiàn)小幅度增長。2017年以后，創(chuàng)新產(chǎn)出的增長速度再次增大。

圖2為東中西部創(chuàng)新產(chǎn)出的相對(duì)分布情況(18)中部：山西省、河南省、湖北省、湖南省、江西省、安徽省；東部：北京市、天津市、河北省、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省、海南省；西部：重慶市、四川省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)西部、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、青海省、西藏自治區(qū)。。從東部地區(qū)的相對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出來看，2001-2009年處于增長階段，2009-2018年為減小階段。中西部的相對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出與東部地區(qū)的變化趨勢相反。總體來看，東部地區(qū)和西部地區(qū)的相對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出有所減小，東部地區(qū)的相對(duì)產(chǎn)出有所增加。從絕對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出來看，2001-2018年東部地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出增加量遠(yuǎn)大于中部和西部的創(chuàng)新產(chǎn)出的增加量總和。

表2為各省份的創(chuàng)新能力(19)創(chuàng)新能力來自：中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究小組，中國科學(xué)院大學(xué)中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)管理研究中心.中國區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告2019[M].北京：科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社,2019.排名與變化。從創(chuàng)新能力的前列省份來看，近兩年來保持平穩(wěn)，廣東省、北京市、江蘇省分別位列全國前三名，長三角地區(qū)與珠三角地區(qū)的創(chuàng)新能力排名較為靠前。從創(chuàng)新能力上升的省份來看，江西省和寧夏回族自治區(qū)的創(chuàng)新能力有較大幅度的上升。從創(chuàng)新能力下降的省份來看，天津市、吉林省等省份創(chuàng)新能力下降比較明顯，其中東北地區(qū)遼寧省、吉林省的創(chuàng)新能力排名均有所下降，且東北地區(qū)整體排名也較靠后，反映出東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整壓力較大。

(二)區(qū)域創(chuàng)新的影響因素

表3為區(qū)域創(chuàng)新影響因素的回歸結(jié)果，其中第(1)-(6)列為多元線性回歸，第(7)和(8)列分別為隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型。在多元線性回歸中，第(1)列為經(jīng)濟(jì)因素對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明地區(qū)生產(chǎn)總值越高的區(qū)域，其區(qū)域創(chuàng)新水平也越高。第(2)列為省市因素對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明區(qū)域信息化水平越高，區(qū)域創(chuàng)新水平越高，旅客周轉(zhuǎn)量越高，區(qū)域創(chuàng)新水平越低，這可能是因?yàn)閰^(qū)域地理面積越大，在一定程度上不利于地區(qū)間充分交流，從而對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平有一定的負(fù)面影響。第(3)列為教育因素對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平的影響，結(jié)果表明地區(qū)研究生教育培養(yǎng)規(guī)模越小，研究生教育累計(jì)規(guī)模越大，區(qū)域的創(chuàng)新水平越高，人力資本存量對(duì)區(qū)域的創(chuàng)新水平也有一定的負(fù)面影響。第(4)列為經(jīng)濟(jì)因素與教育因素，第(5)列為經(jīng)濟(jì)因素與省市因素，第(6)列為三類因素對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平的影響，回歸結(jié)果與第(1)-(3)列并未有顯著變化。

在面板回歸的結(jié)果中，在第(8)列的F檢驗(yàn)的F值為31.44，P值為0.0000，故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為固定效應(yīng)模型明顯優(yōu)于混合回歸。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果顯示選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，故選取第(8)列固定效應(yīng)的回歸結(jié)果進(jìn)行分析。從經(jīng)濟(jì)因素上來看，不同于混合回歸的結(jié)果，面板回歸的結(jié)果表明地區(qū)生產(chǎn)總值越高，其區(qū)域創(chuàng)新水平越低，這說明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平與創(chuàng)新水平并未相協(xié)調(diào)。從省市因素來看，旅客周轉(zhuǎn)量越高，區(qū)域創(chuàng)新水平越低。從教育因素來看，研究生教育累計(jì)規(guī)模越大，區(qū)域創(chuàng)新水平越高。與混合回歸結(jié)果不同的是，面板回歸的結(jié)果表明研究生教育培養(yǎng)規(guī)模越大，人力資本存量越大，則區(qū)域創(chuàng)新水平越高，這說明不僅是研究生教育的累計(jì)規(guī)模，研究生教育培養(yǎng)規(guī)模以及其他學(xué)歷教育也同樣會(huì)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平有一定的正向影響。

(三)研究生教育對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的溢出效應(yīng)

表4為研究生教育空間溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新集聚影響的實(shí)證結(jié)果，其中第(1)列和第(2)列分別為隨機(jī)效應(yīng)模型RE和固定效應(yīng)模型FE。從時(shí)間序列的回歸結(jié)果來看，研究生教育對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平有著顯著的正向影響，說明研究生教育培養(yǎng)和累計(jì)規(guī)模越大，該區(qū)域創(chuàng)新水平也越高。第(3)-(7)列為空間計(jì)量的實(shí)證結(jié)果，其中第(3)-(6)列為固定效應(yīng)模型，第七列為隨機(jī)效應(yīng)模型。在固定效應(yīng)模型中，第(3)列為包含個(gè)體效應(yīng)的固定效應(yīng)模型，第(4)列包含了時(shí)間效應(yīng)，第(5)列包含了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，第(6)列為動(dòng)態(tài)面板的固定效應(yīng)模型。在個(gè)體效應(yīng)的固定效應(yīng)模型中，雖然研究生教育對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平有正向影響，但其空間特征并不明顯。在時(shí)間效應(yīng)的固定效應(yīng)模型中，研究生教育培養(yǎng)規(guī)模的溢出對(duì)創(chuàng)新集聚存在顯著的負(fù)向作用，且周圍區(qū)域的創(chuàng)新集聚會(huì)對(duì)本省創(chuàng)新水平有一定的負(fù)向影響，但研究生教育累計(jì)規(guī)模對(duì)創(chuàng)新集聚存在顯著的正向作用。當(dāng)同時(shí)考慮到個(gè)體效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)時(shí)，第(5)列的回歸結(jié)果表明，研究生教育培養(yǎng)規(guī)模的負(fù)向溢出效應(yīng)不再顯著，但研究生教育累計(jì)規(guī)模的正向溢出效應(yīng)依舊顯著為正。在動(dòng)態(tài)面板的回歸結(jié)果中，研究生教育的溢出效應(yīng)不再明顯。對(duì)比固定效應(yīng)模型中動(dòng)態(tài)面板與靜態(tài)面板的實(shí)證結(jié)果，動(dòng)態(tài)面板的擬合優(yōu)度低于個(gè)體效應(yīng)的固定效應(yīng)模型，說明較短時(shí)間序列的數(shù)據(jù)更適合靜態(tài)面板模型。對(duì)比固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的實(shí)證結(jié)果，隨機(jī)效應(yīng)的模型擬合優(yōu)度要高于固定效應(yīng)模型，故隨機(jī)效應(yīng)模型更適合本文數(shù)據(jù)。從第(7)列的回歸結(jié)果來看，研究生教育培養(yǎng)規(guī)模和累計(jì)規(guī)模對(duì)創(chuàng)新集聚的溢出效應(yīng)均不存在顯著特征。

為了進(jìn)一步探究研究生教育溢出空間特征，本文按照不同的歐式距離來分析研究生教育對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的溢出性。表5為研究生教育溢出空間特征的實(shí)證結(jié)果，其中第(1)-(7)列回歸使用的是400公里以下的空間權(quán)重矩陣，第(8)-(14)列回歸使用的是400公里以上1000公里以下的空間權(quán)重矩陣，第(9)-(21)列回歸使用的是1000公里以上的空間權(quán)重矩陣，第(21)列使用的全國范圍的空間權(quán)重矩陣。

從研究生教育與矩陣的空間回歸系數(shù)來看，雖然在全國范圍上，研究生教育規(guī)模的溢出效應(yīng)尚不明顯，但當(dāng)將空間權(quán)重矩陣的距離閾值限定在不同公里數(shù)時(shí)，研究生教育的培養(yǎng)規(guī)模和累計(jì)規(guī)模的溢出輻射效應(yīng)空間特征均在300公里附近達(dá)到峰值。具體來說培養(yǎng)規(guī)模在380公里處的溢出效應(yīng)最大，最大值為0.184，累計(jì)規(guī)模在260公里處的溢出效應(yīng)最大，最大值為354.9?；貧w結(jié)果表明，雖然研究生教育對(duì)區(qū)域創(chuàng)新水平有著正向影響，但研究生教育培養(yǎng)和累計(jì)規(guī)模的正向溢出輻射效應(yīng)卻是有限的，這可能是因?yàn)檠芯可逃娜肆Y本流動(dòng)是有限的。

從研究生教育的培養(yǎng)規(guī)模來看，280公里以內(nèi)一直增加，300-400公里之間保持穩(wěn)定，并在380公里處達(dá)到峰值，峰值為0.184，400-1000公里之間逐漸變小，回歸系數(shù)變得不顯著，在600-700公里區(qū)間，回歸系數(shù)由正變?yōu)樨?fù)值，1000公里以內(nèi)倒U型特征明顯，說明研究生培養(yǎng)對(duì)周圍省市創(chuàng)新集聚的影響在350公里左右。江蘇省、上海市和浙江省的研究生培養(yǎng)不僅對(duì)本省市創(chuàng)新水平有著顯著的正向影響，也對(duì)長三角經(jīng)濟(jì)圈臨近省市的創(chuàng)新集聚產(chǎn)生著積極的影響。南京大學(xué)2019年碩士畢業(yè)生中有46.62%繼續(xù)留在江蘇省就業(yè)，其次有15.31%的畢業(yè)生選擇在上海市就業(yè)，9.69%選擇在浙江省就業(yè)。山東大學(xué)2019年畢業(yè)研究生有接近90%選擇在東部省份就業(yè)，其中有9.95%的碩士畢業(yè)生選擇在北京市就業(yè)。浙江大學(xué)2019年分別有12.21%和8.78%的碩士畢業(yè)生選擇上海市和廣東省就業(yè)。

1000公里以外研究生教育的空間溢出性開始增大并趨于逐步穩(wěn)定，說明某些本地省份培養(yǎng)的研究生人才外流的現(xiàn)象較為明顯。2019年北京大學(xué)和清華大學(xué)分別有24.12%和21.6%的碩士畢業(yè)生去往廣東省就業(yè)。在長三角地區(qū)以外，南京大學(xué)分別有9.02%和5.74%的碩士畢業(yè)生選擇在廣東省和北京市就業(yè)。重慶市及四川省研究生學(xué)歷就業(yè)人口從2015年的40.9萬人下降到2016年的37.4萬人。雖然西南和西北地區(qū)研究生培養(yǎng)規(guī)模較大，2018年陜西省的碩士及博士培養(yǎng)規(guī)模均排在全國前五，但只有約三分之一的畢業(yè)生選擇繼續(xù)留在陜西省，西部地區(qū)當(dāng)?shù)嘏囵B(yǎng)的研究生往往傾向于東部發(fā)達(dá)地區(qū)就業(yè)，2019年西安交通大學(xué)有14.92%選擇到廣東省就業(yè)，導(dǎo)致其對(duì)本地及西部地區(qū)的創(chuàng)新水平影響不明顯。

從研究生教育的累計(jì)規(guī)模來看，在260公里處達(dá)到峰值，峰值為354.9，之后會(huì)逐漸減小，330公里處下降到了186.7，350公里以后回歸系數(shù)變得不顯著，這說明研究生累計(jì)規(guī)模對(duì)創(chuàng)新集聚的影響在地理距離上是負(fù)相關(guān)的，在450-500公里之間，回歸系數(shù)由正變?yōu)樨?fù)值。2018年江蘇省的創(chuàng)新專利授權(quán)數(shù)位居全國第二，其就業(yè)人口中研究生學(xué)歷人數(shù)位居全國第三，其臨近的浙江省的創(chuàng)新專利授權(quán)數(shù)位居全國第三。2018年廣東省雖然研究生培養(yǎng)規(guī)模只占到全國研究生培養(yǎng)規(guī)模的4.64%，但諸多省份的畢業(yè)研究生將廣東省作為除生源地省份之外的最優(yōu)就業(yè)省份，使得廣東省研究生教育的累計(jì)規(guī)模的全國占比增加，具有研究生學(xué)歷的就業(yè)人口比例增加，創(chuàng)新專利授權(quán)數(shù)穩(wěn)居全國第一。相比于研究生教育培養(yǎng)，研究生教育累計(jì)規(guī)模的空間特征較為線性，對(duì)創(chuàng)新集聚的影響往往發(fā)生在本地及周邊省市。

四、政策建議

受高等教育的歷史布局、人口分布及地理環(huán)境差異、經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡等因素的影響，我國研究生教育發(fā)展呈現(xiàn)出地域分布不均衡特征。北京、上海、湖北、江蘇、陜西等省域研究生教育較為發(fā)達(dá)，一直處于全國前列。近年來，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大背景下，廣東、山東、浙江等地的研究生教育也得到較快發(fā)展。由于國家實(shí)施西部開發(fā)戰(zhàn)略和中西部高等教育振興計(jì)劃，中西部特別是青海、寧夏、云南、海南、新疆、廣西、西藏等地的研究生教育增速較快。

但從全國看，省域研究生教育布局與省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出一定的非均衡。并且，研究生教育的布局結(jié)構(gòu)沒有發(fā)生重要改變，呈現(xiàn)出“存量決定增量”的增長模式，即存量越大，規(guī)模擴(kuò)張就越快。2019年，全國授予碩士學(xué)位685395人，博士學(xué)位69409人。從1999年至2019年，研究生學(xué)位授予人數(shù)從61652人增長到754804人，增長693152人，增長了11.24倍。碩士研究生學(xué)位授予人數(shù)從51554人增長到685395人，增長633841人，增長了12.29倍。博士研究生學(xué)位授予規(guī)模從10098人增長到69409人，增長59311人，增長了5.87倍。從布局看，區(qū)域格局變化不大，北京、江蘇、上海、湖北、陜西排在前五名。博士學(xué)位授予量最多的五個(gè)地區(qū)分別為：北京、上海、江蘇、湖北和陜西。北京所占比重為28.93%，其他省份所占比重均低于10%。從各省分布情況來看，北京是我國研究生教育尤其是博士研究生教育的中心。上海的碩士學(xué)位授予量為全國第三，博士學(xué)位授予量僅次于北京。江蘇、湖北是全國的教育大省，其學(xué)士、碩士、博士學(xué)位授予量均位列全國前五。陜西碩士學(xué)位授予量和博士學(xué)位授予量位居全國前五。

研究生教育與區(qū)域創(chuàng)新有一定的相關(guān)性，但是各省之間的研究生教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不均衡。有些地區(qū)的研究生教育發(fā)展快于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展，有些地區(qū)的研究生教育水平落后于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，尤其是東部沿海地區(qū)的一些省份，研究生教育滯后于該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在研究生教育布局中，既要考慮依靠政策和創(chuàng)新環(huán)境吸引人才，也要根據(jù)區(qū)域發(fā)展需求積極布局研究生教育。在發(fā)展機(jī)制方面，既要發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用，也要注重發(fā)揮市場和社會(huì)機(jī)制的作用。

1.研究生教育布局要進(jìn)一步適應(yīng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展需求

研究生教育與創(chuàng)新發(fā)展相互聯(lián)系。如果研究生教育快于區(qū)域發(fā)展，則有可能研究生教育得不到充足的經(jīng)費(fèi)支持，也不能為人才的發(fā)展提供發(fā)展空間；如果經(jīng)濟(jì)發(fā)展快于研究生教育發(fā)展，則該地區(qū)會(huì)出現(xiàn)人才短缺、技術(shù)發(fā)展滯后等問題。要努力使研究生教育的發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互協(xié)調(diào)。

2.積極發(fā)展東部地區(qū)研究生教育，努力提高中西部地區(qū)研究生教育質(zhì)量

我國東部地區(qū)部分省份的研究生教育總體而言要滯后于各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。研究生教育的落后會(huì)使這些地區(qū)的發(fā)展缺少人才和智力支持，有必要加大力度促進(jìn)東部地區(qū)一些省份研究生教育的發(fā)展。當(dāng)然，這并不意味著我們可以不再發(fā)展其他區(qū)域的研究生教育，關(guān)鍵是從質(zhì)量和結(jié)構(gòu)上改進(jìn)研究生教育，爭取為當(dāng)?shù)貏?chuàng)新發(fā)展提供更高質(zhì)量和更具適用性的人才。

3.促進(jìn)研究生人才資源的區(qū)域流動(dòng)，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展

我國研究生就業(yè)總體趨勢是南強(qiáng)北弱、東強(qiáng)西弱。這與我國當(dāng)下的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度布局具有高度的相似性，體現(xiàn)了地區(qū)留人能力與發(fā)展程度之間的關(guān)系。東部一流大學(xué)的研究生接近或超過半數(shù)都流向了經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)的北京、上海、廣東、浙江、江蘇五個(gè)地區(qū)。如清華大學(xué)2019年畢業(yè)的碩士生中，有44.5%都去到了江浙滬以及廣東一帶，占到了離開北京就業(yè)碩士的78%，其中廣東更是吸引了當(dāng)年清華大學(xué)五分之一的碩士畢業(yè)生。南開大學(xué)2019年的碩士畢業(yè)生中有42.75%的同學(xué)流向了經(jīng)濟(jì)五強(qiáng)地區(qū)，占離津就業(yè)碩士的61%。這一規(guī)律在浙江大學(xué)、南京大學(xué)等南方高校同樣存在，前者有68.5%的碩士畢業(yè)生去了經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，后者這一比例達(dá)到74.5%。東北地區(qū)則在全國范圍內(nèi)的人才吸引力最低，每所雙一流大學(xué)只有1%左右的研究生選擇去東北就業(yè)。在研究生教育區(qū)域布局差異化顯著，各省研究生教育發(fā)展與創(chuàng)新發(fā)展不完全匹配的情況下，有必要加快人才流動(dòng)，合理配置人才資源、推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新發(fā)展水平。