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    高等教育集聚對都市圈經(jīng)濟(jì)增長的影響

    2022-05-19 07:39:54趙聆邑
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2022年11期
    關(guān)鍵詞:大都市圈區(qū)位都市

    □文/羅 英 趙聆邑

    (上海師范大學(xué) 上海)

    [提要]面對單一城市的發(fā)展瓶頸,我國在2019年正式將都市圈這種一體化發(fā)展模式上升至國家戰(zhàn)略。本文選取2007~2019年上海大都市圈中9個(gè)城市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果顯示:都市圈內(nèi)上海、蘇州、舟山和常州存在高等教育集聚現(xiàn)象;高等教育集聚水平的提升對于經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向推進(jìn)作用。為此,提出建議:(1)進(jìn)一步提升高等教育集聚水平和質(zhì)量;(2)淡化城市壁壘,加速助推都市圈一體化建設(shè);(3)推進(jìn)政產(chǎn)學(xué)研一體化建設(shè)。

    上海大都市圈地處長江三角洲地區(qū),其范圍根據(jù)《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》的實(shí)施方案劃定,該都市圈的總面積約為5.4萬平方公里,由9個(gè)城市組成,具體劃分為:上海;蘇州、無錫、常州、南通的4個(gè)地處江蘇省的城市和嘉興、寧波、舟山、湖州這4個(gè)隸屬于浙江省的城市。

    一、上海大都市圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展和高等教育集聚現(xiàn)狀

    (一)上海大都市圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀。2019年上海大都市圈生產(chǎn)總值達(dá)到10.8萬億元,當(dāng)年度全國生產(chǎn)總值為98.9萬億元。上海大都市圈雖僅占我國國土面積的0.5%,但其經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)卻占我國整體生產(chǎn)總值的11%。根據(jù)各省市統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示,都市圈中的9個(gè)城市間的生產(chǎn)總值差距顯著。作為都市圈中的核心城市——上海的生產(chǎn)總值遙遙領(lǐng)先,為38,155.324億元,占整個(gè)都市圈生產(chǎn)總值的35.3%。舟山是其余8個(gè)城市中生產(chǎn)總值最低的城市,為1,371.6億元。

    (二)上海大都市圈高等教育數(shù)量和質(zhì)量分析。從高校的數(shù)量上來說,長江三角洲作為高等教育的集聚地,僅上海大都市圈內(nèi)就有超過150所高校。但是,從高等教育的整體質(zhì)量而言,除了上海以外,其余城市的水平較弱。繼“211工程”和“985工程”后,我國為了能進(jìn)一步提升中國高等教育的整體實(shí)力和國際競爭力,于2017年10月正式提出“雙一流”建設(shè)。上海大都市圈范圍內(nèi)總共占17所,其中14所都位于上海。根據(jù)教育部公示名單進(jìn)行整理,如表1所示。(表1)

    表1 上海大都市圈范圍內(nèi)“雙一流”大學(xué)建設(shè)一覽表

    (三)上海大都市圈高等教育集聚現(xiàn)狀分析。本文從地域?qū)用嫔涎芯扛咝<鬯綄τ诘貐^(qū)發(fā)展的地位和作用,選用區(qū)位熵指數(shù)作為測度方法,其計(jì)算公式如下:

    式中,eit表示在t時(shí)間中i區(qū)域內(nèi)高校教育在校人數(shù);et表示在t時(shí)間內(nèi)上海大都市圈的總高等教育在校人數(shù);pit表示在t時(shí)間內(nèi)i區(qū)域內(nèi)的總?cè)丝跀?shù);pt為在t時(shí)間內(nèi)上海大都市圈的總?cè)丝跀?shù)。區(qū)位熵可以用來衡量某地區(qū)的產(chǎn)業(yè)聚集水平,值越大越能表明該行業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚在數(shù)量上的水平之高。當(dāng)LQit>1時(shí),我們可以認(rèn)為該區(qū)域存在高等教育集聚效應(yīng),并在都市圈中占優(yōu)勢;反之,我們認(rèn)為該區(qū)域的集聚效應(yīng)較弱,在都市圈中劣勢。

    本文通過收集3個(gè)省市統(tǒng)計(jì)年鑒中的數(shù)據(jù),采用2007~2019年9個(gè)城市的高等教育在校人數(shù)和年末常住人口進(jìn)行計(jì)算,根據(jù)區(qū)位熵公式進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如表2所示。(表2)

    從表2中數(shù)據(jù)來看,上海大都市圈9個(gè)城市中上海、蘇州、舟山和常州存在高等教育集聚現(xiàn)象,在都市圈中占優(yōu),但是其中作為核心城市的上海,其區(qū)位熵連年走低。數(shù)據(jù)顯示,13年中上海在校人數(shù)的穩(wěn)定增長和常住人口的大幅涌入,增幅更是達(dá)到近20%,這使常住人口數(shù)的增長幅度遠(yuǎn)高于在校人數(shù)的增幅,從而導(dǎo)致了區(qū)位熵的連年走低,但是和其辦學(xué)質(zhì)量相互結(jié)合,坐擁14所“雙一流”高校無疑奠定了其高等教育在整個(gè)都市圈的優(yōu)勢。

    表2 上海大都市圈各地區(qū)高等教育集聚水平一覽表

    蘇州則是在常住人口增幅達(dá)21.5%的情況下實(shí)現(xiàn)了區(qū)位熵的不斷攀升,其原因在于吸引國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)高校在蘇州建設(shè)分校區(qū),實(shí)現(xiàn)高校間聯(lián)合發(fā)展,如西交利物浦大學(xué)、中國人民大學(xué)蘇州校區(qū)以及南京人學(xué)蘇州校區(qū)。在這些外來優(yōu)質(zhì)高等教育資源的助推下,蘇州的高等教育集聚水平不斷向好發(fā)展。

    在都市圈中區(qū)位熵值最高的常州,則是常住人口和在校人數(shù)這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)變化都十分穩(wěn)定,但在常州范圍內(nèi)16所院校中只有4所是本科院校,雖有很高的集聚水平,但是整體水平不盡如人意。對于其他區(qū)位熵低于1的城市,其高等教育沒有呈現(xiàn)明顯集聚現(xiàn)象,行業(yè)處于劣勢地位。

    二、高等教育集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響實(shí)證分析

    (一)變量選取(表3)

    表3 變量選取和描述性分析一覽表

    1、被解釋變量。人均生產(chǎn)總值(pgdp):國內(nèi)人均生產(chǎn)總值是經(jīng)濟(jì)研究中使用最為頻繁的衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。本文選用2007~2019年9個(gè)城市的人均生產(chǎn)總值作為被解釋變量,其數(shù)據(jù)來源于各城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

    2、核心解釋變量。高等教育集聚(E):主要研究高等教育集聚水平該指標(biāo)對于經(jīng)濟(jì)增長的影響水平。前文已對各地區(qū)的歷年高等教育集聚的區(qū)位熵進(jìn)行計(jì)算。

    3、控制變量。資本投入(K):通過查閱文獻(xiàn),我們可以發(fā)現(xiàn)多數(shù)學(xué)者選用固定資產(chǎn)投資作為資本投入的分析數(shù)據(jù)。故而,本文選用各省市2007~2019年統(tǒng)計(jì)年鑒中的固定資產(chǎn)投入。勞動(dòng)力投入(L):對于勞動(dòng)力投入的數(shù)據(jù),選擇使用2007~2019年各省市的全社會(huì)從業(yè)人員年末數(shù)來反映一年時(shí)間中該地區(qū)的勞動(dòng)力資源的實(shí)際情況。

    除了資本和勞動(dòng)力以外,還有很多因素也會(huì)對經(jīng)濟(jì)增長影響,為了能準(zhǔn)確研究高等教育集聚對經(jīng)濟(jì)增長的,本文還選擇如下控制變量:

    對外開放水平(open):上海近年來不斷堅(jiān)持進(jìn)出口貿(mào)易并行,建設(shè)開放性經(jīng)濟(jì)體系。本文對外開放水平的計(jì)算方法是計(jì)算該地區(qū)一年進(jìn)出口總額與該地區(qū)總GDP之比。鑒于多市統(tǒng)計(jì)年鑒中進(jìn)出口貿(mào)易總額在2016年以前是以美元作為統(tǒng)計(jì)單位,所以以全國統(tǒng)計(jì)年鑒中歷年人民幣對美元年平均匯價(jià)為基準(zhǔn)進(jìn)行計(jì)算,在得到相應(yīng)的人民幣總金額后,進(jìn)行對外開放水平的計(jì)算。

    外商直接投資(FDI):跨國公司的建設(shè)為地區(qū)帶來了先進(jìn)的技術(shù),推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長,故而選用2007~2019年各城市的實(shí)際外商直接投資所占比重作為衡量數(shù)據(jù)。由于該數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)單位為億美元,我們同樣經(jīng)過匯率換算后計(jì)算占比。

    產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ind):產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一直是用來衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展水平的重要指標(biāo),全球發(fā)達(dá)國家的第三產(chǎn)業(yè)增長占比在70%~80%的范圍。目前,我國經(jīng)濟(jì)正處于高質(zhì)量產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型期,上海更是致力于打造金融科技高地,加強(qiáng)其在全球范圍的影響力,2019年上海市第三產(chǎn)業(yè)占比達(dá)72.7%。本文選用2007~2019年9個(gè)城市的第三產(chǎn)業(yè)增長所占GDP的比重來反映第三產(chǎn)業(yè)對各地區(qū)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)水平。

    (二)模型建立。本文選用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立理論模型,這是經(jīng)濟(jì)學(xué)中使用最為廣泛的模型,在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中有著重要地位。一般形式表示如下:

    式中,該地區(qū)的區(qū)域生產(chǎn)總值用Y來表示,勞動(dòng)要素投入和資本要素投入則分別用L和K表示,A表示技術(shù)水平,α和β分別代表勞動(dòng)要素和資本要素的彈性系數(shù)。

    兩邊同時(shí)取對數(shù),可得:

    根據(jù)前文對變量的整理,本文以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)并對其進(jìn)行擴(kuò)展,對于前文中的以比例形式歸納的變量,在后續(xù)建模中不采用對數(shù)模式,最終得到以下模型:

    式中,i=1,2,…,9代指上海、寧波、嘉興、湖州等上海大都市圈中的9個(gè)城市,t=1,2,…,12表示2007~2019年的時(shí)間段,β1~β6為各個(gè)變量的系數(shù),εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    (三)回歸模型檢驗(yàn)

    1、多重共線性檢驗(yàn)。多重共線性指所選用的解釋變量在該計(jì)量模型中存在高度相關(guān),其相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致最終回歸結(jié)果的失真問題。根據(jù)公式(4),本文所選擇的模型共有6個(gè)變量,為了使后期的實(shí)證分析更加真實(shí)準(zhǔn)確,本文采用方差膨脹因子作為檢驗(yàn)方式,對以上6個(gè)變量相互間是否存在共線性進(jìn)行驗(yàn)證。經(jīng)過計(jì)算,各變量的結(jié)果均小于10,故而我們可以認(rèn)為6個(gè)變量間不存在多重共線性。

    2、ADF檢驗(yàn)。由于本文選用面板數(shù)據(jù),所以除了對于變量多重共線性的檢測外,還需要對計(jì)量模型中的各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)來確認(rèn)其平穩(wěn)性,所有變量中只有對外開放水平在5%的水平下未通過檢測,故而認(rèn)為原序列是不平穩(wěn)的,所以對這些變量同時(shí)進(jìn)行一階差分,并檢測在變量一階差分下是否平穩(wěn),結(jié)果可以看出,所有的一階差分變量在1%的水平下顯著,即所有一階差分均是平穩(wěn)的。

    3、協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)是為了檢測各變量間是否存在長期均衡關(guān)系。根據(jù)單位根檢測我們可知,該面板數(shù)據(jù)的變量均為一階單整序列,故而本文采用EG兩步檢測法來檢驗(yàn)上海大都市圈各個(gè)解釋變量與經(jīng)濟(jì)增長間是否處于長期均衡狀態(tài)。結(jié)果顯示,殘差序列是平穩(wěn)的,故而我們可以認(rèn)為在上海大都市圈內(nèi)高等教育區(qū)位熵、資本投入、勞動(dòng)力投入、對外開放水平、FDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與人均生產(chǎn)總值存在協(xié)整關(guān)系,即長期均衡關(guān)系。

    4、面板數(shù)據(jù)模型選擇。本文使用2007~2019年共計(jì)12年的上海大都市圈內(nèi)的9個(gè)城市構(gòu)建面板數(shù)據(jù),進(jìn)行回歸分析。在進(jìn)行回歸分析之前,我們需要首先確定回歸模型。常見的處理面板數(shù)據(jù)的模型有混合回歸模型和變截距模型,其中變截距模型包含隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)。

    (1)F檢驗(yàn)。一般對于混合回歸模型和變截距模型的選擇,我們采用F檢驗(yàn)。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可知,P值小于0.05。我們認(rèn)為在5%的顯著水平時(shí),回歸模型拒絕原假設(shè),選擇變截距模型。

    (2)Haus man檢驗(yàn)。對變截距模型的兩種效應(yīng)選擇中,采用Hausman檢驗(yàn),計(jì)算得出P值小于0.05。我們認(rèn)為在5%的顯著水平時(shí),回歸模型拒絕原假設(shè),最終結(jié)果選擇固定效應(yīng)模型。

    (四)回歸結(jié)果。根據(jù)上述兩個(gè)檢驗(yàn),本文最終選擇固定效應(yīng)模型Rstudio進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果顯示:

    1、在其他變量不變的情況下,固定資本投資在1%的顯著水平下顯著,并且對經(jīng)濟(jì)增長起到正向作用,資本投資每增加1%,經(jīng)濟(jì)增長0.26%。

    2、在其他條件相同的情況下,勞動(dòng)力對該都市圈的經(jīng)濟(jì)增長不顯著。這是因?yàn)閷τ诤诵某鞘猩虾6裕枰氖歉呖萍既瞬?,但是另一方面,那些發(fā)展略顯欠缺的城市卻需要?jiǎng)趧?dòng)力的增長從而帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。兩者相互作用,因此影響不顯著。

    3、高等教育集聚的區(qū)位熵回歸系數(shù)為0.2915,該結(jié)果在5%水平下顯著。一般而言,在控制其他變量不變的情況下,高等教育區(qū)位熵每提升1%,經(jīng)濟(jì)將約會(huì)增長0.29%,這表示了高校集聚對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向推動(dòng)作用。高等教育集聚吸引全國各地的人才,人才的集中匯聚可以為各地輸送優(yōu)質(zhì)的人才,進(jìn)而達(dá)成經(jīng)濟(jì)增長的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型。

    4、對于對外開放水平,由于該數(shù)據(jù)在前期的單位根檢測中存在不平穩(wěn)現(xiàn)象,故而在回歸檢測中采用一階差分變量d(open)。上海大都市圈的9個(gè)城市中,經(jīng)濟(jì)總量較高的城市,如上海、寧波近年來隨著城市經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,其進(jìn)出口貿(mào)易總額所占GDP比重正在不斷減少;而對于湖州、舟山等都市圈內(nèi)發(fā)展欠佳的城市而言,對外開放水平正在穩(wěn)步提升。故而,在上海大都市圈中對外開放水平變化存在正負(fù)向相互作用,因此不顯著。

    5、外商直接投資在0.1%的水平下影響顯著,并對經(jīng)濟(jì)增長有著負(fù)向作用。2018年以來,中美兩國之間貿(mào)易戰(zhàn)愈演愈烈,此外,隨著上海大都市圈的整體高質(zhì)量發(fā)展和對FDI的“理性”高質(zhì)量選擇,讓不少國外企業(yè)紛紛將投資目光轉(zhuǎn)移至了中國一些內(nèi)陸地區(qū),更有甚者可能將一些基礎(chǔ)的手工制造業(yè)轉(zhuǎn)移至東南亞等勞動(dòng)力成本更為廉價(jià)的地區(qū)。這兩大因素的作用下,外商直接投資對于目前的上海大都市圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展才會(huì)有負(fù)向作用。

    6、在0.1%的顯著水平下,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)顯著正向相關(guān)。一般來說,第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重平均每增加1%,經(jīng)濟(jì)增長大約3.2%。數(shù)據(jù)顯示,除了上海、舟山、無錫、蘇州以外的5個(gè)城市的第三產(chǎn)業(yè)占比均小于50%,這說明上海大都市圈內(nèi)的部分城市仍處在第二產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)的階段,比如南通。但是,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長的正向作用也說明了在都市圈內(nèi)各地第三產(chǎn)業(yè)的潛力巨大,更需要注重高質(zhì)量的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

    三、研究結(jié)論及政策建議

    (一)研究結(jié)論。從高等教育集聚水平來看,都市圈內(nèi)上海、蘇州、舟山和常州存在高等教育集聚現(xiàn)象,且都市圈整體呈現(xiàn)出一種較為均衡的集聚狀態(tài)。從實(shí)證分析角度看,高等教育集聚對經(jīng)濟(jì)增長有正向推動(dòng)效果,即高等教育集聚水平的提升,會(huì)促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)的增加。此外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)有效帶動(dòng)上海大都市內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)的提升;外商直接投資占比的增加則會(huì)對經(jīng)濟(jì)有負(fù)面作用,該現(xiàn)象只是由于中美貿(mào)易戰(zhàn)所造成的短暫影響。

    (二)政策建議。為進(jìn)一步提升高等教育集聚對經(jīng)濟(jì)增長的正向推動(dòng)能力,本文提出以下政策建議:一是進(jìn)一步提升高等教育集聚水平和質(zhì)量。各個(gè)城市規(guī)劃將大學(xué)外移至郊區(qū),并有意識(shí)地將他們集中在同一區(qū)域建設(shè)“大學(xué)城”,形成空間地理層面上的高校集聚效應(yīng)。加強(qiáng)高校間的合作交流和競爭并存。在基礎(chǔ)的教育設(shè)施方面,如教學(xué)樓、運(yùn)動(dòng)場館、宿舍等,高校間可以提倡“共享”理念,減少建設(shè)和維護(hù)成本,從而達(dá)到教育資源共享。除了校際的合作建設(shè)之外,競爭意識(shí)的存在可以有效促進(jìn)相鄰高校間的進(jìn)步。高等教育集聚水平的提升不應(yīng)只單單停留在在校學(xué)生數(shù)字的提升上,同樣也要對其教育質(zhì)量有進(jìn)一步的提升。以“雙一流”高校建設(shè)為契機(jī),提升高校辦學(xué)質(zhì)量,這樣才能更全面地發(fā)揮出高等教育集聚作用對地方經(jīng)濟(jì)甚至是周邊城市的經(jīng)濟(jì)增長的正向推動(dòng)和輻射性。二是淡化城市壁壘,加速助推都市圈一體化建設(shè)的發(fā)展。結(jié)合上海大都市圈的“研發(fā)在滬,生產(chǎn)在外”的產(chǎn)業(yè)布局,來以此實(shí)現(xiàn)公共交通引導(dǎo)和產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)的“雙引導(dǎo)”的新型發(fā)展模式。上海大都市圈搭建以鐵路交通為主導(dǎo)的“1個(gè)半小時(shí)通勤圈”,拉近城市間的距離,淡化城市壁壘;在高等教育集聚水平提升的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)高等教育的供給側(cè)改革,避免同一都市圈中產(chǎn)業(yè)同質(zhì),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間的分工協(xié)調(diào)和功能互補(bǔ),有效提升都市圈的整體能力,助推經(jīng)濟(jì)整體呈現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。三是推進(jìn)政產(chǎn)學(xué)研一體化建設(shè)。高校內(nèi)的研究院作為“孵化器”與公司和地方政府達(dá)成合作,加速科技創(chuàng)新成果更高效地產(chǎn)業(yè)化,而成功的科技公司也會(huì)反哺高校的建設(shè)發(fā)展,政府則出臺(tái)各類政策來激勵(lì)高校間、校企間的合作發(fā)展,從而形成政產(chǎn)學(xué)研的良性循環(huán)。

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