我国教育资源集聚收敛及其对区域经济的影响*

方蔚琼 魏国江

一、文献回顾

教育因对人力资源的积极效应与知识溢出效应成为现代经济发展的重要条件。教育资源主要包括物力、人力和财力资源(顾明远，1998)，教育资源的丰富程度从多方面影响区域经济发展(OECD，2012)。现代产品复杂度不断提高，需要通过教育提升劳动者技能，教育现状直接影响经济融入全球价值链的可能性与融入程度。

对教育资源分布的研究主要从教育公平和教育资源集聚角度进行理论与实证分析。Rodríguez-Pose和Tselios(2010)、López等(1998)、Sauer和Zagler(2014)分别用西欧、亚洲和拉丁美洲的面板数据研究教育公平与经济增长间的关系，但结论不同。Pose和Tselios(2010)、López等(1998)提出由于经济刺激与竞争效应，教育不平等对经济的促进作用比教育均等化更显著，所以教育均等化与经济增长存在负相关；Sauer和Zagler(2014)认为教育发展不同阶段对经济的促进作用不同，在教育水平低时，教育不公平可以促进经济发展，但教育水平高时则要通过教育公平来保证经济增长。众多研究均认为教育公平对经济增长具有促进作用，但对区域增长存在滞后效应。除了研究区域的教育资源公平外，还有学者从性别视角研究教育公平问题，认为性别教育公平可以促进经济发展(Knowles et al.，2002；Stephan，2002)。

国内学者对我国教育公平与经济增长关系的实证研究多认为，从长期看教育公平对经济增长具有显著的促进作用(许长青和周丽萍，2017)；从人力资本的形成角度进行考察，发现教育不公平阻碍了人力资本形成并最终影响经济增长(杨俊和李雪松，2007)；从全要素生产率角度考察，全国样本的教育不平等对全要素生产率增长具有显著的负向影响(肖志勇和魏下海，2010)；从教育资源公平与经济发展的耦合协调机制的角度出发，运用熵值法测度教育资源公平及经济发展水平，发现云南省教育资源与经济发展具有显著的正向关系(戢晓峰等，2019)。总体上看，我国学者均认为教育公平对经济发展具有积极作用。但也有研究从不同教育阶段出发，发现教育公平程度和区域经济发展呈倒“U”型关系，并且教育公平可以促进经济增长(王家齐和闵维方，2021)。

已有研究对教育公平的衡量多采用基尼系数法，不能动态地反映教育资源的分布与变化。在新古典经济学中收敛是重要的研究内容，也是研究地区差距的重要方法。Barro 和 Sala-i-Martin(1991，1992)提出落后区域可以利用后发优势加快发展速度从而实现追赶，这种现象即为β收敛。Quah(1996)根据研究中的证据提出“趋同俱乐部”概念，提出俱乐部收敛。β收敛在实证研究中应用较多，Berthelemy和Varoudakis(1996)引入绝对收敛模型；Mathur(2005)构建了基于人均 GDP的条件β收敛方程，采用 1961～2001年东亚和南亚地区的数据检验了“条件收敛假说”。采用面板模型研究收敛问题在我国有较多的研究成果，王家庭等(2016)通过利用2011～2013年全国31个省(区、市)的面板数据实证检验了区域高等教育资源集聚对区域创新能力的影响；程锐(2019)从所有制结构和产业协同集聚视角,基于2003～2015年省际面板数据，利用门槛模型实证检验了高等教育资源分布对经济增长的非线性门槛效应。

目前采用集聚与收敛方法研究中国教育资源分布的学者较少，多数只研究教育资源的某个阶段或类型，关于教育资源集聚对经济发展的作用分析不足。张淑翠和张永(2012)借助空间计量方法对我国城乡义务教育资源配置收敛效应进行实证分析；夏焰和崔玉平(2014)基于普通高等学校生均事业经费支出数据，检验省际高教经费支出的收敛与空间依赖效应。刘宁宁(2019)对城市高等教育资源集聚进行分析，指出我国高等教育资源整体呈现向西南、西北地区扩散的趋势。

上述研究对教育资源尤其是高等教育资源的空间分布和优化配置方面作出了积极探讨，但在教育资源集聚对区域经济发展作用方面的研究存在明显不足，成果都是基于教育某一方面的研究，没有对教育资源的总体状况进行综合衡量。近年来我国强调区域协调发展，促进了区域教育资源均衡，深入研究我国教育资源的分布及其对经济发展的作用，可为促进区域均衡发展、实现共同富裕提供重要参考。

二、我国教育资源分布概况

教育资源包括与教育相关的人力、物力和财力，人力资源包括从事教育的人力资源和受教育者人力资源两部分；物力资源包括学校运行中的固定资产和流动资产；财力资源包括教育投入的各种资金，通常情况下财力资源会转化为物力资源或人力资源。对教育公平的研究大多都采用人均教育经费作为主要衡量指标，忽略了其他因素如人力资源状况，本文主要采用教育者、受教育者人力资源和财力资源衡量教育资源总量。我国目前实行九年制义务教育，中小学教育是全覆盖，只与地方生源相关，并不能衡量教育资源差异，所以本文分别选择非义务教育阶段的高中教育、中等职业教育和高等教育每万人招生数和教职工人数衡量各类教育的人力资源状况，采用人均教育经费衡量财力资源状况。

本文采用拓展的线性比例法对指标进行标准化处理，如式(1)所示：

(1)

其中，EDU为变换后的教育指标，edu为教育指标的绝对值，t为时间(1998～2019年)，i为我国31个省份。(1)由于本文内容涉及大量省级数据，为行文及阅读方便，此处及下文省份均指省(区、市)。本文研究不包括香港、澳门和台湾地区。然后用熵权法进行权重分配，最后求和得到各类教育资源综合指标。

具体过程为：先对决策矩阵X=(xij)mx按式(1)进行标准化归一处理，然后计算第j个指标的熵值，如式(2)所示：

(2)

计算第j项指标的差异系数，如式(3)所示：

gj=1-ej(1≤j≤m)

(3)

确定指标权重，计算第j项指标的权重，如式(4)所示：

(4)

加权后的高等教育资源指标如式(5)所示：

hire=EDUnos×ωnos+EDUnot×ωnot

(5)

其中，hire为区域高等教育资源，EDUnos为高校招生数，EDUnot为高校教职工数,ωnos和ωnot分别为高校招生数和教职工数的权重。同理计算可得高中教育资源(hist)和中等职业教育资源(mire)。本文把教育资源分为人力资源(hue)和财力资源(fe)两部分，人力资源由高等教育资源、高中教育资源和中等职业教育资源之和构成，如式(6)所示：

(6)

其中，hue为区域教育人力资源。区域教育资源(te)由教育人力资源和财力资源之和构成，如式(7)所示：

te=hue×ωj+fe×ωj

(7)

其中，fe为教育的财力资源，以拓展的线性比例法的标准化人均教育经费衡量；ωj分别为各类教育资源的权重。由于历史性原因及区域人口结构问题，我国各地的教育资源存在差异，北京、天津、成都、西安、武汉、南京、上海等地的教育发展相对较好，我国形成了教育资源多中心的典型 “寡头型”集聚式分布特征(刘宁宁，2019)。但随着我国区域协调发展及国家教育中长期战略规划的实施，各地教育资源不断优化，总体上呈现教育资源均衡化趋势。

我们根据31个省份的各类教育资源综合平均指标绘制图1至图4。从图1中可以发现，我国高等教育资源差距不断缩小，整体上看传统的高等教育强省仍然占有一定优势。北京在我国高等教育中具有绝对的优势，指标远远高于其他省份；天津、上海和重庆三个直辖市高等教育相对较好；陕西和吉林属于传统的高等教育强省，且人口增长缓慢，所以人均值靠前；高等教育较落后的青海、西藏、云南、新疆与内蒙古等地近二十年有了较大提高，高等教育综合指标提高了近1倍，但在全国仍较落后；广东是我国人口流入大省，虽然高等教育规模大幅提升，但人均水平在全国排名靠后。

图1 1998～2019年我国排名前6位和后6位省份的高等教育资源

我国中等职业教育资源比高等教育分化更明显(见图2)。由于原来的教育强省开始向更高层次教育发展，中等职业教育规模大幅下滑，而原来中等职业教育落后区域教育规模则不断提升。中等职业教育于2008年左右进入高低调整交叉区，而后继续调整，分化趋势不断加强。北京、上海和天津等地教育层次不断提升，中等职业教育规模大幅下降，北京中等学校每万人招生数由1998年的30.4人下降到2019年的7.56人，成为中等学校招生最低区域；而广西、海南、河北和青海等地的中等职业教育发展最快，成为我国中等职业教育资源较丰富区域。

图2 1998～2019年我国排名前6位和后6位省份的中等职业教育资源

高中教育资源同样也出现了较大转变(见图3)。上海、天津和黑龙江等地高中教育资源不断萎缩。贵州、海南和青海等地的高中教育资源则出现提升趋势，其中贵州和海南最为明显，2019年跃升为我国前两名的省份。江西、山西和新疆等地的高中教育基本稳定，只有较小幅度提升。我国高中教育资源的分化主要是由人口流动、年龄结构等原因导致的。流入人口较多区域的高中教育萎缩的主要原因是流入人员多为青壮年就业人员，高中适龄人口比重低，导致生源占比降低。近年来，黑龙江流出人口较多，且多为青壮年，一方面是短期外出就业，另一方面是举家迁移从而使高中生比例下降。而中西部高中教育资源提升是因为教育规模和质量不断提高，高中教育资源不断增加。

图3 1998～2019年我国排名前6位和后6位省份的高中教育资源

人均教育经费的变化与人均GDP高度相关，近年来，我国人均教育经费不断提高，但绝对值分化越来越显著(见图4)，极差由1998年的758元上升到2019年的6628元，表明各地教育财力差距逐渐拉大。西部地区人均教育经费因国家扶持而有大幅提升，而中部和东部地区人均教育经费提升不显著，但东部地区前期教育经费高，所以我国教育资源总体上形成“两端高、中间低”的分布。1998年人均教育经费最高的省份分别为北京(936.8元)、上海(833.3元)和天津(452.6元)；最低的省份分别为贵州(81.79元)、江西(113.24元)和四川(123.63元)。2019年人均教育经费最高的省份分别为西藏(9196元)、北京(7987元)和上海(7027元)；最低的省份分别为黑龙江(2567元)、辽宁(2842元)和河北(2897元)。

目前我国教育资源总体上呈现“两端高、中间低”的分布特征。原来的教育强省在一定程度上还继续保留着教育强省的地位，而西部地区，尤其是少数民族地区在中央的支持政策下教育资源大幅提升，新疆、西藏、青海等地的教育资源大幅改善，部分地区已经处于全国较前位置。而我国中部地区和东北地区因人口基数大，且经济发展动力不足使得教育资源相对缺乏。我国教育资源分布特征是教育发展较好省份依然保持较强的优势，西部省份由于中央的支持一跃成为教育资源较充足区域，而中部地区的省份由于人口与经济原因反而成为教育资源相对落后区域。

图4 1998～2019年我国排名前6位和后6位省份的人均教育经费

三、我国教育资源空间集聚与收敛检验

(一)教育资源集聚测度

(8)

其中，S2为样本方差，wij为空间权重矩阵的(i,j)元素i区到j区的距离。莫兰指数值一般在-1～1之间，大于0为正自相关，小于0表示负相关，绝对值越大表示相关性越强。

空间权重矩阵通常有空间经济矩阵、空间邻接矩阵和空间距离矩阵，本文认为空间距离直接影响了人口的流动，所以本文中各区域间的距离使用地理距离空间权重矩阵，采用省会城市直线距离平方倒数，如式(9)所示：

(9)

其中,d为区域i省会到区域j省会的直线距离。

本文教育资源数据均来自1998～2020年《中国统计年鉴》和《中国教育统计年鉴》。因为人均教育经费采用人民币计量，为了消除价格变动的影响，文中人均教育经费以初始年为基期,用消费价格指数与生产价格指数各占50%进行平减。教育资源莫兰指数如图5所示。

图5 1998～2019年我国教育资源集聚的莫兰指数

数据显示，随着我国教育改革与区域协调发展战略的实施，高等教育资源集聚呈先上升后趋缓走势，高等教育集聚指数2005年以后不断下降，由最高值0.862下降到2019年的0.589。但我国高等教育仍然高度集聚，一方面，因为我国各地高等教育基础存在较大差距，北京、上海等地的优质高等教育资源集聚趋势仍然明显；另一方面，各地的高等教育类型与规模基本趋同，但人口基数差异较大，人均高等教育资源非均衡性特点明显。教育经费因为与区域经济发展高度相关，加之我国要求教育经费开支占GDP的4%，所以1998～2015年人均教育经费的集聚程度都较高，均维持在0.4以上。2015年以后国家加大对西部及少数民族地区教育发展的支持力度，这使集聚指数开始快速下降，2018年已下降到0.165，集聚趋势最弱。高中教育和中等职业教育的集聚程度则出现先下降后上升的“U”型趋势，这种特征不是因为教育资源集聚程度的提高，而是由于各区域教育适龄人数的变化。北京、天津等地由于人口年龄结构的变化，尤其毕业后到北京工作的年轻人占比高，高中适龄生源较少，所以高中教育资源下降，而原来高中教育资源贫乏的省份，因生源扩张和教育发展导致高中教育资源集聚。中等职业教育曾是我国优质教育资源，但20世纪90年代末期随着我国大力发展高等教育，原来中等职业教育发展较好的省份开始萎缩，集聚指数迅速下降，由1998年的0.933迅速下降到2012年的0.078。但随着我国不断推动职业教育发展，原来教育资源匮乏区域的中等职业教育资源迅速扩张，集聚指数开始上升，2019年上升到0.303。

(二)教育集聚收敛的模型设定

为了更准确地分析我国教育资源的分布变化，本文采用收敛模型对我国教育资源变化进行测度。收敛是指各主体变量差距趋于缩小的趋势，研究收敛性的主要指标有α收敛、β收敛与俱乐部收敛三种。α收敛主要分析各主体指标的离差值趋于下降的趋势，多数采用指标值与平均数差的变化趋势；β收敛主要研究不同主体的数据指标随时间而均等化的过程，并根据相应附加条件分为绝对收敛与条件收敛；俱乐部收敛主要把研究主体进行聚类，然后研究类似主体间不同收敛趋势。β收敛在实证研究中应用较多，可以动态反映不同主体间的变化趋势，所以本文采用β收敛模型测算中国教育资源的变化，基本模型设定为：

G=α+βE+ε

(10)

其中，E为教育资源指标，分别为熵权法得到的高等教育、高中教育和中等职业教育的人力资源和人均教育经费；G为各省份教育资源增长衡量指标。本文以三类教育的招生数和教职工数衡量教育人力资源状况，以人均教育经费衡量教育资源的财力状况，以两者之和衡量区域教育资源总体状况。β收敛以一定时间段为比较周期分析周期内各区域变量的变化趋势，为了更好地研究教育资源分布状况，以5年时间为滚动单位，把1998～2019年分为17个时间段对各省份的教育资源收敛进行分析，具体模型如式(11)所示：

(Eit+5/Eit)/5=α+βEit+μii=1,2,3,…,31

(11)

其中， (Eit+5/Eit)为教育资源的年均增长值，α和β为待估参数，μ为误差项。

(三)实证结果

本文分别对教育的人力资源、财力资源及两者之和构成的总体教育资源收敛进行分析，具体结果如图6所示。从结果看，中国教育资源收敛系数多数年份为负，表明近年一直处于收敛状态，总体的收敛速度呈“U”型。衡量教育财力资源的经费在1998～2003年这一周期为扩散阶段, 1999～2004年这一周期下降为-0.12,出现收敛趋势,之后虽于2000～2005年这一周期转为正值,有小幅扩散,但总体上至2007～2012年这一周期都处于加速收敛状态，而后收敛减速，2010～2015年这一周期后收敛速度平稳趋缓。教育人力资源的收敛速度比财力资源收敛速度平缓，2002～2007年这一周期后出现拐点，收敛速度变慢。总体收敛与教育人力资源具有相同趋势，2002～2007年这一周期后出现拐点，收敛速度下降，2010～2015年这一周期出现扩大趋势，可能的原因是2008年的全球金融危机使各地经济出现较大差异，2010年后由于我国加大了对经济的刺激，导致各地的差异开始分化，收敛速度下降，教育分化现象突出。

图6 近年来我国教育资源收敛趋势

总体上看，2010～2015年这一周期之后，我国教育资源的收敛走势趋缓，人力资源大致维持在-0.5水平，而财力资源收敛保持在-0.2水平，表明人力资源收敛快于财力收敛，而基于各地经济发展水平的教育财力差异成为我国教育资源差距的主要原因。近年来由于东部地区公共服务均等化较好，具有虹吸效应，对中国教育均衡发展造成一定影响(袁占亭，2019)。

四、教育资源集聚对区域经济增长的影响

教育资源可以为区域经济发展培养足够的人力资源，而且教育产业的发展也能带动其他产业健康发展，所以教育资源对区域发展具有人才效应与促进消费的乘数效应。教育与经济发展具有高度的相关性，2021年人均GDP与拥有大学以上学历的人口比例两项指标在全国排名前十位的城市如北京、上海、南京、武汉和杭州都是创新力较强、经济质量较高的城市，充分说明了教育与经济的双向促进关系。

目前多数的相关研究成果均认为教育对经济发展有促进作用(刘洋溪和刘甘雨，2020)，甚至超过了物质资本的作用(卢旺，2020)；也有人提出教育是造成区域经济差异的主要原因(张鼎权，2019)，而且教育资源存在空间溢出效应(王敏和王青，2017)。人们更多强调高等教育对人才与经济的促进作用，但不同专业作用不同，所以要优化专业结构(邸俊鹏和孙百才，2014)。多数学者在研究中发现教育资源集聚与区域经济发展呈现倒“U”型关系(张立新，2013；王家齐和闵维方，2021)。但目前的研究多采用单一的教育资源，多数研究高等教育。为了验证教育对经济的作用，本文把高等教育、中等职业教育、高中教育资源与人均教育经费纳入指标体系合并为区域教育资源，采用改进的线性比例法消除各类教育资源的异质性，并用熵权法确立各类教育资源的权重。为了更清晰地分析教育资源对经济的作用，本文分别采用直接效应和调节效应模型进行分析，并使用分位数回归测算不同的教育水平对经济影响的差异。数据描述性统计如表1所示。

表1 各变量的描述性统计

(一)教育资源对区域经济增长的影响

根据柯布·道格拉斯生产函数，生产要素是劳动力和资本，后来的内生经济增长理论提出技术是经济增长的持续动力，有学者把教育资源作为人力资源的重要影响因素纳入研究框架(杨建芳等，2006)。本文把教育资源作为生产要素引入模型进行估计，如式(12)所示：

lnoutputit=C+αlnhumanit+βlninvestit+ϒeduit+μit

(12)

其中，output为经济产出，本文分别用GDP、工业产值、农业产值和服务业产值测算，human为区域人力资源总量，invest为资产形成总量，edu为教育资源，即高等教育、高中教育、中等职业教育与人均教育经费四项加权之和。

为与经典的经济学模型一致，本文同时采用调节效应模型估计教育资源对经济的促进作用。因为教育对经济的促进作用主要体现在人力资源上，所以本文采用人力资源与教育资源的乘积项作为调节变量以估计教育的作用，如式(13)所示：

lnoutputit=C+αlnhumanit+βlninvestit+ϒ(lnhumanit×eduit)+μit

(13)

在对模型进行检验时，全部模型均适合个体固定效应，估计结果如表2所示。从表2中可以发现区域GDP增长的主要影响因素为人力资源，产出弹性为1.2左右，而资本弹性相对较低，产出弹性只有0.51左右，说明我国经济增长更多依靠智力因素，经济增长质量较高。教育资源对经济增长具有积极的作用，单独作为自变量时系数为0.080且在10%的水平上显著，作为调节变量时系数为正，且在10%的水平上显著。从三次产业分析，人力资源与资本对服务业的产出弹性最高；其次为工业；农业最低，人力资源的产出弹性为负，主要原因为我国近年人口大量从农村向城镇集中，人口增长多为非农人员；投资对农业的增长弹性为0.36左右，表明农业产出更多依靠资本，目前资本对农业的促进作用仍然比较显著。从直接效应看，教育资源对工业产出的作用最高，达0.452，对农业产出的影响最低，为0.016，对服务业的影响系数为0.208，说明工业对人力资源的要求更高。从教育资源的调节作用看，教育资源对工业产出的影响最为显著，乘积项的系数为0.053且在1%的水平上显著，对服务业和农业的影响系数分别为0.026和0.009，且对农业影响不够显著。实证结果证实教育资源集聚对区域经济具有较强的带动作用，可以有效促进区域经济增长，但对不同行业的作用存在差异，对工业的作用要远远高于服务业和农业。

表2 教育资源集聚对区域经济增长的影响固定效应模型

为了进一步分析教育资源对经济发展的作用，本文对式(13)进行估计时采用时间固定效应测算教育资源作用随时间的变化趋势，结果如图7所示。教育资源对GDP增长作用不断提高，从2001年的0.025提升至2019年的0.699，表明教育资源在我国经济增长中具有重要意义。但教育资源对不同产业的促进作用却不同。教育资源对工业的促进作用随时间变化的波动较大，2004年之前变化较小，2004年后开始不断升高，2011年达到0.2，期间只在2009年因为金融危机出现下降，但自2012年以后波动开始下降，主要原因是制造业的智能化水平不断提高，对产业工人的技能要求下降。教育资源对服务业的促进作用变化最大且不断提高，从2001年的0.067提升到2019年的1.263，在三次产业中的作用系数变化最显著。教育资源对农业作用系数的变化也呈现不断提高的趋势，2009年之前其作用变化为负值，因为教育发展，农村年轻劳动力脱离农业，2010年以后教育资源对农业的作用为正，且不断提升至2019年的0.23，表明我国农业自2009年开始由传统劳动密集型产业向知识密集型产业转变，科技水平不断提高，教育资源的人才集聚效应对农业有了重要促进作用。总体上看，随着我国产业结构升级，教育资源对服务业的促进作用日渐显现，教育是服务业的重要部分，教育产业快速发展提高了服务业总量，同时促进居民消费升级；农业发展步入集约化发展阶段，教育为农业发展提供智力因素。

图7 教育资源集聚对我国GDP及不同产业影响的时间效应

(二)分位数回归结果

由于已有的研究成果提出教育资源对经济发展的作用呈倒“U”型，本文继续采用分位数回归验证不同教育发展水平对经济的作用。在上述回归模型中考察的是均值回归，分析的是条件期望的集中趋势指标，不能考虑条件分布的非对称性，分位数回归把各变量按条件分位数对变量进行全面的认识，避免了极端值的影响(陈强，2017)。本文借鉴面板分位数回归(Koenker，2004)检验了教育资源对经济增长的作用的差异影响，如式(14)所示：

(14)

其中，gdp为区域经济总量；edu为区域教育资源与人力资源的乘积项，用来测算教育资源对经济增长的调节效应；β是待估计的τ分位数系数，分位数回归估计结果如表3所示。

表3 教育资源对GDP增长的调节作用的OLS估计与分位数回归

由表3可见，OLS估计显示人力资源是经济增长的主要因素，其次是资本，产出弹性分别为0.710和0.333。高等教育和人均教育经费对区域经济增长具有较明显的正向作用，高中教育和中等职业教育对经济增长作用不稳定。分位数回归的结果与OLS接近，但在不同分位数处有波动。(2)因篇幅有限，分位数的系数波动图未能展示。若有需要，可联系作者索取。

总体上看，人口对区域经济增长的弹性呈增长趋势但波动较小，最低为0.5、最高为0.8，0.7分位数后人口对经济的作用迅速提升，表明人口在现代经济体系中具有重要作用，人口增长是经济发展的重要条件。资本的产出弹性从0.1分位数处开始缓慢上升，说明边际贡献存在递增趋势，但在0.7 分位数处弹性达到0.5后，资本的作用开始下降。教育资源对区域经济增长的作用较为复杂。高等教育对区域经济有积极的促进效应，弹性基本维持在0.18左右，而且呈递增趋势，在0.8至0.9分位数之间达到峰值，主要原因是高等教育发展可以为区域提供足够的技术支撑及知识型人力资源；高中教育和中等职业教育对经济的影响不显著，高中教育仅在0.4至0.7分位数之间为正，因为本文的研究为短期分析，没有考虑长期效果，短期内高中教育和中等职业教育影响了可就业人力资源数量，所以导致产出减少，但数值均较低。而教育经费对区域经济增长的影响较明显，且存在递增趋势，说明教育经费可有效促进经济增长，一方面可以推动人力资源形成，另一方面教育经费具有拉动经济增长的直接乘数效应。

五、结论与建议

实证研究可见我国各地教育资源具有集聚性。在全面贯彻新发展理念的背景下，区域协调发展效果显著，教育资源集聚趋势有所缓和，呈现收敛态势。我国原来的教育弱省发展较快，尤其是西部地区的西藏、新疆、青海等地教育投入持续加大。教育资源集聚对区域经济增长具有较强的促进作用，尤其高等教育可以有效提升区域人力资源数量和质量。人均教育经费对区域经济增长具有正向作用，且存在递增趋势，说明教育投入的持续增长可以促进经济发展，一方面直接带动服务业发展，另一方面可以通过教育的辐射与扩散效应促进人才集聚与产业发展。但目前我国教育资源仍不均衡，需要对中西部地区加大教育投入，促进区域教育优先发展，为区域发展提供持续动力。

“十四五”期间教育要在均衡发展基础上实现高质量发展。首先，要提升中西部省份高等教育资源，适度控制教育资源集聚问题。各直辖市的教育资源相对丰富，尤其是高校招生规模具有一定的人才虹吸效应，影响了后发展区域的发展潜力。而且高等教育对区域经济增长具有较强的促进作用，通过高等教育发展可以带动服务业集聚与人才质量提升，能促进区域产业转型升级。其次，要提高中部地区人均教育经费。较低的教育资源会影响人才培养与集聚、影响经济高质量持续发展。最后，合理构建教育层次化发展格局。区域协调发展背景下，义务教育要实现均等化，提高教育公平；中等职业教育与高等教育要兼顾需求导向与差异化发展，在满足区域人才需求的基础上加强高等教育质量提升，建设世界科学高地，不断开拓科技创新的广度与深度。