扩招背景下新增本科院校如何影响城市收入差距？ ＊

金培振 刘昕妍 王思语

（1.华东师范大学经济学院，上海 200062；2.华东师范大学教育经济实验室，上海 200062；3.上海对外经贸大学贸易谈判学院，上海 201620）

一、引言

教化之本，出于学校。高等教育不仅是传递文明薪火的载体，更是推动代际技能、职业和收入的垂直向上流动的重要通道。近年来，由不公正的制度性和政策性因素引致的收入差距引发学界广泛关注（Chaudhuri & Ravallion, 2008；Li & Yue, 2022；朱玲和何伟，2022）。皮凯蒂在《21 世纪资本论》中指出，将知识和技能传播给社会各阶层需要更强的教育包容性，使更多普通人而非仅有精英阶层接受好的教育机会，这是缩短穷人与富人收入差距的关键。基于美英两国的历史经验表明，政府和私人对高等教育的资助使劳动技能 （人力资本）的分配更为平等，也使两国居民收入的基尼系数大约下降1/3（朱玲和何伟，2022）。

与改革开放同步的高等教育改革，是实现中国经济增长奇迹的关键。邓小平在1977 年的科学和教育工作座谈会上提出恢复高考制度，为促进人才公平选拔和促进代际流动破除了制度枷锁，也为思想解放和改革开放奠定了人才基础。1999 年开始实施的高校扩招战略进一步推动全国高等教育跨越式发展，使其由精英化向大众化转变，为迈入新世纪的中国经济增长充分赋能。党的十八大以来，习近平总书记在多个场合就扎实推动共同富裕作出系列重要论述和阐释，指出“高校毕业生是有望进入中等收入群体的重要方面，要提高高等教育质量，做到学有专长、学有所用，帮助他们尽快适应社会发展需要”①。联合国教科文组织（UNESCO）（2021）强调教育资源可得性、高质量教育和生源多元化的重要性。来自国内政界及学界的观点认为，推动高等教育资源的空间合理配置是助力实现共同富裕的关键。教育部在2022 年年终总结会和2023 年全国教育工作会议分别提出“整体优化教育层次类型和布局结构，服务共同富裕”“高等教育在服务区域经济社会发展、优化布局结构上先行先试”。事实上，各地早已陆续展开高教资源空间均衡化的实践探索，譬如2017 年广东提出发挥高等教育资源的聚集效应，力争在每个地市至少建设一所本科高校②。2022 年浙江提出打造高等教育强省，积极探索“一所城市至少一所高水平大学”建设模式③。鞠建东和李思佳（2022）甚至提出县域经济对大学以上人力资本有巨大需求，今后10 年应投2 万亿元支持“县里办大学”。在更多的地市兴建高水平院校固然有区域公平方面的考虑，但也会引发高教资源是否被低效率配置的忧虑。当前高教资源空间均衡布局是否有助于缩小收入差距的经验证据依然不足，学术界不仅应客观评估高教改革对区域发展的支撑效果，也亟待揭示高等教育作用于收入差距缩小的内在机制。

本文以1999 年开始的高校扩招作为准自然实验，探讨以新增本科院校衡量的优质高教资源供给是否改善城市收入分配格局。研究发现，高校扩招政策使拥有公办本科院校的城市GINI 系数缩小，并且该效应呈现内陆城市更加显著的空间异质性。无论采用平行趋势检验、安慰剂检验，抑或剔除城市规模、考虑民办高校影响、控制本科毕业生跨区就业和变更研究样本范围等系列稳健性检验，主要结论依然保持稳定。机制分析表明，人力资本积累、提升职工平均工资和增强技术创新能力是优质高等教育资源供给缩小收入差距的关键机制。基于三重差分模型（DDD）的进一步分析发现，拥有全国重点本科高校的城市收入差距缩减效应更显著，以“双一流”建设衡量的新一轮高教资源配置是改善收入分配的有益政策。相较以往，本文边际贡献在于：一是，从城市是否拥有本科院校的视角，搜集整理中国278 个城市的高等教育资源数据。本文精确识别1999 年之后部分城市的专科院校合并升格本科院校这一特征事实，拓展中国高校扩招政策的研究边界；二是，利用城市夜间灯光数据构建收入差距指标，揭示中国不同城市之间的收入分配空间差异；三是，结合双重差分模型和三重差分模型等，不仅准确识别高等教育资源配置与城市收入差距的因果关联，揭示二者之间的具体作用机制，还从收入分配视角对民办高等教育成效、高教政策倾斜影响等重要议题展开深入探讨。

本文后续内容安排为：第二部分为文献回顾，梳理评述高等教育资源影响收入差距的重要文献；第三部分为制度背景，结合数据整理和统计分析阐述1999 年以来中国高校扩招的特征事实及影响；第四部分为研究设计，介绍识别策略和关键指标；第五部分为实证研究，不仅提供基准回归、机制讨论和稳健性检验结果，还进一步讨论拥有重点本科高校的收入差距缩小效应和新一轮高教资源配置的政策效果；第六部分为结论及政策启示。

二、文献回顾

1.高等教育资源配置与收入差距的关系

高教资源均等化配置，并非意味着硬、软件没有差别，而是不同地区、不同阶层的公众可以享有获取优质高等教育资源的公平机会。倘若社会阶层固化，短期内高等教育扩张会加剧教育不平等，使收入差距扩大。仅当优势阶层的高等教育资源需求饱和，教育扩张才能惠及更多社会阶层，降低教育不平等，改善收入差距 （Raftery，1993）。主流文献认为教育不平等随着教育扩张而缩小 （刘精明，2008；Rong & Deng，2022），也有文献认为教育扩张作用甚微，甚至会加剧不平等程度（李春玲，2005；方超和罗英姿，2016；Wu et al.，2020）。有效维持不平等假设 （Effectively Maintained Inequality，EMI）认为社会较高阶层存在优势累积，家庭背景和代际流动等会影响高等教育扩张对教育不平等的改善效果（Coady & Dizioli, 2018）。譬如，父母教育背景会影响子女的教育决策和收入水平；富裕家庭相较贫困家庭更有能力承担教育成本和教育投资风险，导致收入差距进一步扩大。

2.高等教育影响收入差距的内在机制

诸多研究涉及高等教育影响收入差距的作用机制分析，主要有以下三支文献：

一是基于高等教育的人力资本积累效应讨论收入分配。人力资本积累是影响地区收入差距的重要因素（Gregorio & Lee, 2002；石大千和张卫东，2017）。高校扩招会增加高等教育人群占比，促进人力资本积累并改善劳动生产率，从而提升收入水平（Che & Zhang, 2018；郭东杰和魏熙晔，2020）。倘若考虑区域经济发展异质性，地区经济水平决定吸收高层次人力资本的能力（周茂等，2019），而后者会对收入差距产生差异化影响（刘智勇等，2018）。

二是关注高等教育回报率与收入分配的关系。根据工资价格效应，教育存在边际报酬递减特征。一方面，高等教育扩张增加劳动力市场供给，降低教育回报率（Knight & Sabot，1983）；另一方面，技能偏向性技术进步提升对高层次人力资本的需求，也会改善高等教育回报率（Acemoglu，1998；余华义和侯玉娟，2019）。有关教育回报率与收入差距的实证结论不尽一致，部分文献认为提升教育回报率会扩大收入差距（徐舒，2010；Yang & Gao，2018），且存在收入分层差异（邢春冰和李实，2011）。方超和黄斌（2020）发现高校扩招对高收入人群的增收效应更强。也有文献指出中、低收入人群从教育扩张中受益更多，郭冉和周皓（2020）证实中国高等教育回报从“波动-中底层激励型”向“稳定-中层激励型”转变，使中间阶层成为最主要的受益方。

三是从技术创新角度分析高等教育如何影响收入差距。高等教育扩张增加了高层次人力资本数量和发明家产生的概率（Kong et al., 2022），通过知识溢出产生自我强化的创新氛围（Ganguli et al.,2020），接受高等教育所积累的知识、技术和管理技能有利于产生新技能（Feng et al., 2022）。Castelló-Climent & Mukhopadhyay （2013）认为初、中等教育倾向产生模仿者，高等教育更易培育创新者。高等教育使企业更易获得研发资源（Feng et al., 2022），高校在前沿技术研发方面具备优势，吸引企业在其附近空间集聚，通过产学研合作分散创新风险（金培振等，2019）。也有学者对高等教育促进技术创新提出质疑（Rong & Wu, 2020），认为追求数量而忽视质量的高等教育扩张并不可取（Li et al., 2014）。尤其在传统行业，基础教育对技术创新的贡献比高等教育更大（D Acunto, 2014）。主流研究认为，技术创新是地区发展引擎（Pianta & Tancioni, 2008），通过提高劳动生产率改善人均收入（Acemoglu et al., 2001）。技术创新具有高回报率（Coad & Rao, 2008; Zhang et al., 2015），高技能劳动力相对低技能劳动力的收入更高，后者甚至面临较高失业率（Breau et al., 2014）。高收入水平刺激高技能劳动力对舒适生活的需求，低技能劳动力的服务业就业也会增加（Lee & Clarke, 2019），从而改善收入差距。

3.文献评述

现有文献已经围绕高等教育与收入分配的关系展开探讨，但犹存局限性：在研究视角方面，多数文献利用微观调查数据分析高等教育对个体收入的影响，但鲜有研究明确回答高教资源空间非均衡性是否导致收入分配不均，以及内在影响机制如何。在指标选择方面，现有文献通常以抽样调查的家庭追踪调查数据评估收入差距，但在抽样设计、样本范围和数据准确性方面易受主观因素干扰。有鉴于此，本文将1999 年后的中国高校扩招视作一次政策实验，依据卫星遥感获取的城市夜间灯光数据构建指标，相对客观地刻画城市收入差距，并从是否拥有公办高校、是否拥有重点高校等角度深入评估高校扩招对收入差距的影响。

三、制度背景

1.高校扩招的历史背景

高等教育是现代学制最高阶段的教育，国际上通常将高等教育毛入学率15%以下视作高等教育精英化阶段，15%～50%为高等教育大众化阶段，50%以上为高等教育普及化阶段。从19 世纪初到二战后的较长时期，发达国家的现代高等教育整体维持着小规模、为上流社会和有产阶层服务的“精英化教育”特点（别敦荣和易梦春，2021）。在上世纪50 年代的社会主义建设和改造阶段，中国大陆仅有205 所高等学校，高等教育毛入学率仅为0.26%，全部在校生不足12 万人，与之相对的是全国各行业的经济建设亟需大量专业人才。在“一五”计划期间，仅工业、运输业和地质勘探等行业的技术人员缺口高达15.2 万，而工科院校和工程技术系每年仅招收新生1.6 万人④。此外，高等院校规模偏小、学科设置重理轻文的阶段性特征也制约了国民经济发展。上世纪70 年代末恢复高考后，工人农民、上山下乡和回乡知识青年、复员军人、干部和应届高中毕业生有机会接受传统“精英化”高等教育。以统一考试、择优录取而非由地方举荐的方式（如推荐工农兵上大学）选拔人才上大学，标志着中国高等教育尝试从“精英化”向“大众化”阶段转型。1999 年教育部出台《面向21 世纪教育振兴行动计划》，提出到2010 年实现“高等教育毛入学率达到适龄青年的15%”的目标。随后以扩大高校招生规模为标志，进一步降低高等院校入学门槛，拉开高等教育大众化改革的帷幕。从1999 年到2012 年，中国本专科院校的招生数从154.86 万人迅速提升至688.83 万人，毛入学率达到30%。2012 年4 月，教育部发布《全面提高高等教育质量的若干意见》，强调“坚持稳定规模、优化结构、强化特色、注重创新，走以质量提升为核心的内涵式发展道路，保持公办普通高校本科招生规模相对稳定”，标志着高等教育快速扩张阶段基本结束。

2.高校扩招中的新增本科院校热潮及其影响

具备高水平的师资队伍、校园设施和科研平台是落实高校扩招战略的前提。否则，即使盲目扩大招生规模，已有高等院校在园区规模、设施配套、师资配比、经费支持和制度建设方面也无力承受大规模扩招引致的高教资源需求。在1999～2012 年的高校扩招阶段，为尽快解决高教资源不足与招生数量快速膨胀的矛盾，部分直辖市和省会城市通过大规模的高校合并，打造学科更加齐全、综合实力更强的重点高校。如在2000 年，北京大学与北京医科大学合并、中南工业大学与湖南医科大学、长沙铁道学院等合并组成中南大学，均为传统本科院校之间的强强合并。对于长期缺少优质本科院校的欠发达城市，在高校扩招与院校合并浪潮中，部分专科院校通过完善自身硬件和学科布局升格为本科院校。此外，还有不少政府牵头整合本地专科院校合并升本的成功案例。在高校合并与升本热潮中，虽然普通高校数量整体下降，但也使本科院校数量有所提升，校均本专科学生数量大幅增加。

作者依据教育部发布的中国本专科院校名单，通过检索各高校官网的方式，手工搜集1995～2020 年中国不同院校的历史沿革、办学属性、所属城市、是否重点院校、合并升本时间等关键指标，整理得到全部公办及民办本专科院校的详细信息。由图1 可知，1999～2002 年间，中国的公办本专科院校数量快速上升。广东、山东、浙江、河北、河南和湖南的高校数量提升较快，但除四川外的多数西部省份高校增长缓慢（朱永新等，2016），拉大了沿海及内陆之间的高教资源供给差距。与此同时，新增的民办本科院校数量明显高于公办本科院校。这与改革初期国家大力发展职业教育、举办独立学院等支持民办高等教育的政策引导有关。

图1 1995—2020 年中国283 个城市本专科院校年增长数趋势

统计数据表明，2002 年中国民办高校仅有131 所，招生16.06 万人，仅占当年招生规模4.71%。到2012 年，中国民办高校招生已达160.28 万人，占当年招生规模的21.43%，意味着民办高校已成为中国高等教育大众化改革的重要参与者。

从高教资源空间分布及影响角度看，在“三线建设”时期，中央和教育部通过政策倾斜支持兰州、西安、成都等西部城市的高等教育投入。然而，高教资源长期呈沿海向内陆递减、大城市向小城市递减的空间非均衡特征。在经济发达的沿海城市，高教资源始终保持较高供给水准，部分高校具备深厚的历史底蕴和强劲的科教实力。譬如，“天南海北”（天津、南京、上海、北京）是全国公认的高水平院校集聚城市。内陆地区优质本科院校相对匮乏，部分城市长期没有公办本科院校，致使本地生源赴外地高校就读的毕业生返乡比例很低。改革开放后，中国人才空间流动呈现蔚为壮观的“孔雀东南飞”现象，大批人才流失加速了内陆城市衰落，打破了整体层面的空间均衡发展格局。这不仅引致不同城市的经济差距扩大，还使城市内部的劳动要素供给结构发生变化，不同群体的收入分配面临失衡。1999 年开启的高校扩招是中央为落实科教兴国战略，提高全民族的素质和创新能力做出的重大战略决策，其通过增加高校招生人数使更多适龄青年得以享受高等教育。许多城市纷纷申请新建本科院校，驱动高教资源的供给规模提升，堪称中国高等教育发展史的一次飞跃。这次持续较长时期的高校扩招为各行业培育了一大批紧缺优质人才，对改善城市劳动供给结构和就业市场也具有深远的影响。然而，长期以来，围绕高校扩招“是否降低高等教育质量”、“是否导致就业率和毕业生薪资水平下降”等议题的争议始终未有公论。对此，有必要从收入分配视角审视高校扩招的政策成效，为依托高等教育改革实现共同富裕提供更加客观的经验证据。

四、研究设计

1.模型设定

作为一种将新政策冲击视作外生于经济系统的“准自然实验”研究方法，双重差分估计（Difference in Difference, DID）通过将政策实施时间与考察对象两个虚拟变量及其交乘项纳入回归方程，以此控制样本间不可观测的个体异质性以及随时间变化的不可观测总体因素的影响，最终得到针对政策效果的无偏估计。然而，围绕高等教育改革及其影响的准自然实验必须满足一定的前提条件。本文若要采用双重差分估计，则应讨论高校扩招这一外生政策冲击是否唯一。现实中，中国城市在此次改革中受到政策影响的前提是拥有至少一所优质本科院校，但各城市拥有本科院校的年份并非统一，意味着相关政策存在多期冲击影响，须采用多期DID 模型进行政策评估。本文遵循双重差分模型的设定条件，结合平行趋势检验、安慰剂检验、变更样本研究范围等稳健性检验，考察高校扩招影响城市收入差距的结论稳健性。考虑多期政策冲击的双重差分模型如下：

式（1）中因变量Yit表 示城市i第t年的收入差距指标，Policyi表示受扩招政策冲击影响的城市分组变量，Postt表示扩招政策的时间虚拟变量。本文将尚无本科高校的城市作为对照组，将拥有本科高校的城市列为处理组。需要注意，即使某年某城市成立了新的本科院校，也应将其余尚无本科院校的城市作为对照组。本文以Policyi×Postt刻画高校扩招进程中城市拥有的高教资源状态。若此DID 交互项为1，表示城市在某个年份拥有本科院校，也即开始受到高校扩招政策的影响，在此之前年份的DID 交互项为0。上述模型较好地控制了各城市在不同年份受到的政策冲击影响。类似周茂等（2019）的处理思路，本文控制城市层面不随时间变化因素 ηi的 影响以及时间固定效应 ϕt。多期政策冲击DID 模型无须纳入时间虚拟变量Postt和城市分组虚拟变量Policyi。

2.指标选取

（1） 基于夜间灯光数据构造的中国城市基尼系数

一国或区域收入差距通常以基尼系数（GINI index）衡量，取值范围为0～1，当基尼系数接近0 表明收入分配趋向平衡。近年诸多研究采用中国家庭收入调查（CHIP）数据研究收入分配问题，该数据包括收支状况以及其他家庭和个人信息，但城市收入调查样本仅限于上海、浙江、江苏、安徽、湖北、河南、广东、重庆和四川等9 个省市。由于本文意在揭示高等教育资源空间分布对不同城市收入差距（尤其是偏远地区城市）的影响，意味着研究样本必须覆盖更广的地域。CHIP 等微观调查数据并不适用于横截面较长的城市收入差距分析。由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的气象卫星全球夜间灯光数据在研究森林火灾监测、火灾面积计算、地震破坏强度估计、二氧化碳和氮氧化物排放量估算以及地区冲突损害评估等方面已被学术界广泛应用（王贤彬和黄亮雄，2018）。Henderson et al.（2012）较早将夜间灯光数据引入经济学分析框架，认为灯光亮度是刻画一国或地区实际GDP 的适当指标。相对以往经济监测数据，夜间灯光数据的优点在于通过卫星传感器扫描获得，不会受统计误差、甚至虚假统计等人为干扰的影响，还能检测到未被准确记录的非市场经济，客观揭示经济活跃程度（Sutton &Costanza,2002）。更重要的是，夜间灯光数据涵盖全球地区，可获取长横截面的城市数据或更微观的地理栅格数据。近年来，Zhou et al.（2015）、刘修岩等（2017）以DMSP/OLS 夜间灯光数据衡量区域空间结构和地区收入差距，具体采用地区夜间灯光亮度均值测度基尼系数，将其作为人均收入差距替代指标，构建思路为：

y为省域内地市的夜间灯光数据亮度均值，n为某省域内城市数量。μ为该省域灯光亮度均值。为克服统计数据的缺陷，本文应用 DMSP/OLS 夜间灯光数据测度核心变量。目前应用最广泛的夜间灯光数据是美国国防气象卫星搭载的可见红外成像线性扫描业务系统数据（D M S P/O L S）（1992—2013）及新一代极轨卫星搭载的可见光近红外成像辐射传感器数据（NPP/VIIRS）（始于2012 年）。由于传感器不同，两套灯光数据存在一定的区别和不可兼容性，需要对两套数据进行处理合并（杜海波等, 2021；牛方曲和辛钟龄，2021；Yang et al., 2021）。参考Zheng et al.（2019）的思路，将DMSP 年度数据进行校正，然后对VIIRS 年度数据降噪处理，提取两套数据的重合年份（2012、2013）年进行敏感度分析，选取最优拟合参数，据此将VIIRS （2012—2020）年度数据计算成拟合DMSP（2012—2020）数据，最终得到合成DMSP （1995—2020）数据集。需要指出，本文所选用的夜间灯光影像均为一幅全年合成的覆盖全球的灯光影像，时间范围为1995—2020 年。

（2） 城市高等教育资源供给

专科、本科和研究生教育居于中国高等教育体系的不同层次。以侧重传授专业知识和职业技能为主的高等专科院校，主要包括师范、医学、公安类等专科院校及职业技术学院。相比之下，本科院校偏向学术研究方向，学习内容的理论性更强。在生源质量、就业薪水、考研留学、师资水平甚至行政级别等方面，本科院校均比专科院校占优。由此可见，评价高教资源供给应着重考虑高等教育质量，而非简单以高校在校生人数或者高校数量来衡量。本文以1999 年高校扩招政策颁布为基期，以城市是否拥有公办本科院校衡量城市高等教育资源供给⑤。倘若该城市在1999 年及之后年份拥有公办本科院校，则该虚拟变量取1，否则为0。需要注意，部分城市以专科院校合并升本的方式新增公办本科院校的年份相对1999 年更晚。在新增公办本科院校之前的年份，该城市高等教育资源供给变量取值为0，之后年份取值为1。由此可见，由于城市拥有公办本科院校的年份不同，持续多年的高校扩招政策对中国城市影响也应是多期的。

（3） 控制变量

本文尽可能控制影响城市收入差距的其他相关因素，以削弱遗漏变量导致的内生性。控制变量包括：a.城市高等院校数量，由于不同城市拥有的本专科高校数量不同，这种高等教育资源供给数量方面的差异也会影响城市人力资本，进而影响收入差距。b.城市实际利用FDI 金额。在开放经济条件下，引进外资会增加城市劳动岗位供给，还能通过创新溢出效应改善劳动力素质以及产品质量，带动收入水平提升。本文以城市当年实际利用FDI 金额（均按照汇率折算为人民币）衡量城市对外开放程度。c.产业结构高级化。近年来，中国城市化进程中经济服务化趋势愈发明显，服务业相对传统工业可以吸纳更多的农村剩余劳动力，对居民收入水平产生较大影响。本文以城市第三产业与第二产业产值之比衡量产业结构高级化。d.市场需求。以城市社会零售品销售额作为消费需求的替代指标，其值越高意味着本地市场消费相对活跃。e.教育事业支出占比。中央及地方政府主导下的高等教育事业需要足够的财政资金支持，以城市教育支出占地方一般公共预算支出金额的比重表示。f.城市人口规模。城市收入增长及其分配不仅取决于经济因素，还与城市人口数量密切相关，本文以城市户籍人口数量衡量人口规模。

3.数据说明

作者依据教育部2021 年9 月30 日截止发布的全国高等学校名单，逐个检索2 756 所普通高等学校（本科1 270 所、专科1 486 所，不包括256 所成人高等学校）官方网站，搜集整理其本科教育开始年份、是否公办院校、是否重点院校、所处城市等重要信息。其余变量数据来自历年《中国城市统计年鉴》。本文在相关指标折算过程中均以1999 年为基期剔除价格因素影响。北京、上海、天津、重庆4 个直辖市隶属中央直管，无论是城市经济、人口规模还是教育资源供给，均远超其他普通地级城市，故将其从样本中剔除。此外，囿于数据缺失、统计口径差异或者行政区划变更，暂不涉及西藏、香港、澳门和台湾地区，以及巢湖、三沙、中卫、莱芜等城市。综上，样本涵盖中国大陆278 个地级城市，时间范围为1995～2020 年。

表1 提供各变量的统计性描述，由于部分变量观测值在某些年份存在缺失，本文数据为非平衡面板数据。其中GINI 系数均值为0.46，均值与中位值基本接近，意味着整体层面的城市收入差距相对较小。从城市高校数量角度看，最大值为84，最小值为0，表明城市高等教育资源在供给数量方面差异较大。本文针对GINI 系数取对数处理，考察城市高等教育资源供给对收入差距的弹性变化影响。

表1 变量统计性描述

五、实证研究

1.初步统计分析

依据联合国国际开发计划署等组织规定，当GINI 系数低于0.4 这一“警戒线”，表明居民财富分配较为公平。当GINI 系数位于0.4～0.6 之间，说明收入分配差距已经很大。该系数一旦超过0.6，表明贫富差距呈现两极分化特征，容易引起阶层对立和社会动荡。1995 年中国278 个地级市的GINI 系数呈内陆高于沿海地区的典型特征。内蒙古、甘肃、宁夏、四川、贵州、湖南、江西、安徽等地的部分城市GINI 系数高于0.6，提示存在收入差距过大。相较之下，沿海发达省份的城市GINI 系数相对较小，说明高经济增长地区实现了较合理的收入分配，而且上述省份的高等教育资源供给水平也远优于内陆地区。截至2020 年，中国整体层面的收入差距明显下降并趋于收敛，除贵州、甘肃、黑龙江、内蒙古等地的少数城市，东部和中部地区的多数城市GINI 系数低于0.4 的警戒线。这种GINI 系数收敛的空间分布特征与高教普及率提升、城市化进程加速、产业格局优化和政府精准扶贫政策等多种因素有关。

2.基准回归

始于1999 年的高校扩招浪潮中，城市是否拥有公办本科高校会引致当地收入差距的变化。表2提供基于全部城市、沿海城市和内陆城市的估计结果。从全部样本的均值回归视角看，高校扩招使拥有公办本科高校的城市GINI 系数下降约1.2 个百分点，揭示高等教育资源供给对城市内部贫富差距的抑制作用。进一步，考虑空间区位异质性的分组回归表明，拥有公办本科院校的内陆城市的GINI 系数下降（回归系数为-0.015，且在5%显著），但这种抑制效果在沿海城市表现不明显。由此说明，相对于经济发达、教育资源充沛的沿海省份，加快内陆地区高等教育资源供给具有收入差距缩减效应，初步证实“高等教育减贫”的政策投放对象应优先考虑内陆城市。尤其对人口规模较大、经济基础较弱的城市，由政府牵头整合本地高教资源，为民众提供更优质的高教服务，将是加速人力资本积累、提升收入水平和缩小薪资差距的关键。

表2 高校扩招后是否拥有公办本科院校对城市收入差距的影响

3.机制分析

表2 证实当某个城市拥有公办本科院校，有利于抑制城市的收入差距，那么二者之间的作用机制是什么？以往高教资源相对匮乏的城市新增一所公办本科院校，可为本地带来诸多好处：一是促进高质量人力资本的培育积累，不仅吸纳本地考生就近就读公办本科高校，还能吸引其他地区的优质生源来本地求学和求职就业，在促进城市经济增长的同时改善收入差距；二是，公办本科院校在发展中不断优化学科专业，培养大批与农林、水利、矿业、金融、信息技术等国民经济发展密切相关的行业紧缺人才，部分高校设置师范类专业为城市中小学教育提供高水平的师资，可以改善整体人口素质和教育质量。劳动市场上的优质人才供给将提升在岗职工的平均薪金，缩减贫富差距；三是，增加优质的高教资源供给会形成本地技术创新和产业集聚效应。公办本科院校具备教学和科研属性，在前沿技术研究领域和基础理论探索方面具有优势，来自高校的新技术成果经过市场转化可以产生更高的生产力。此外，公办本科院校既能培养科研人才，还能吸引海内外高水平人才在城市集聚。更多科技企业青睐围绕高校形成高新技术产业开发区、工业园区和大学科技园等，为学生提供科技创业实习基地。以上均能提升知识技术等要素的边际报酬，改善就业人员的收入分配状况。

本文认为公办本科院校影响城市收入差距的中间机制包括提升职工平均收入、促进人力资本积累和增强技术创新，并以城市在岗职工平均工资（万元）、城市在校大学生人数（万人）、城市专利申请总数（件）等指标度量（上述指标在实证中均取对数）。表3 提供基于全部城市样本和内陆城市样本的机制检验结果，高校扩招后拥有公办本科院校均对上述三类指标产生正向影响（系数值均为正，且在1%水平高度显著）。

表3 机制检验结果

4.稳健性检验

（1） 平行趋势检验

在本文因果识别设计中，必须确保高校扩招改革之前拥有公办本科院校的城市（处理组）和无公办本科院校的城市（对照组）不存在明显GINI 系数差异，否则无法剥离政策冲击的真实影响。本文以中国内陆城市为例，控制系列影响收入差距的因素以及城市和时间固定效应。由图2 可知，在政策发生前年份d_1～d_8，内陆城市样本回归系数均不显著，说明处理组和对照组在GINI 系数变化方面无显著差异，符合平行趋势特征。从政策冲击后的第4 年开始，回归系数呈下降趋势，提示政策实施不仅对内陆拥有公办本科高等院校的城市具有减贫效果，还有3～4 年的滞后期。事实上，高等院校扩招政策对城市收入调节的影响并非立竿见影，还须满足人力资本积累的时间周期。多数本科专业教育通常为4 年制（医学学科一般为5 年制）。除少量结构性失业导致的待业问题，多数大学生入校至毕业参加工作至少要4 年。平行趋势检验结果揭示了上述时滞影响，证实采用多期双重差分估计的思路是适当的。

图2 以内陆省份城市为例的平行趋势检验⑥

（2） 安慰剂检验

尽管前文证实基准模型满足平行趋势假设，但有必要担心政策干预后的对照组与处理组的变动趋势是否来自其他政策或潜在随机因素，这些因素甚至可能同时对新增本科院校和收入差距产生影响。倘若如此，前文的估计结果未必来自高校扩招进程中的本科院校增加的影响。对此，本文通过虚构反事实的“伪政策”和“伪处理组”进行安慰剂检验，倘若检验得到与基准回归相近的估计结果，意味着高校扩招的政策效应估计存在偏误，前文研究结论不再可靠。在传统单期DID 模型中，所有单位的政策时间均相同，在全部样本中随机抽取若干作为处理组即可。本文认为中国城市在高校扩招中受到政策冲击的时间节点并不一致（拥有至少一所公办本科高校的年份存在差异），这种简单的安慰剂检验并不适用多期DID 模型。

本文的安慰剂检验思路如下：首先，改变政策的发生时点，将全部数据按城市分组，从每个城市组内的年份变量随机抽取一年作为“伪政策”发生时间。其次，将处理组随机化处理。由于本文采用面板多期DID 模型，在随机生成“伪处理组”代替真实的处理组进行回归时，应避免同一城市在不同年份被连续抽中⑦。最后，结合回归系数判断是否存在其他政策或未观测因素对城市收入差距的干扰。图3中基于“伪政策”和“伪处理组”的估计系数呈正态分布，且多数集中于0 值附近，与左侧的基准回归估计系数偏离较远。由此看来，城市收入差距变化取决于高校扩招中的公办本科院校增加而非其他政策因素的结论是可信的。

图3 安慰剂检验

（3） 排除城市等级因素干扰的检验：剔除省会城市样本

基准回归并未考虑各省内部不同城市的显著差异。省会城市无论在人口密度、经济规模、产业布局，还是各类教育资源供给等方面均远优于省内其他城市。以江苏省为例，2020 年南京市本科高校数量为34 所，而省内其他地级市的本科高校数量通常为个位数。高等教育资源在省会城市的过度集聚，可能使全部城市样本的均值回归曲线偏向极端值，导致拟合的回归方程偏离实际状况。表4 为剔除省会城市的估计结果，在整体样本和内陆城市样本，高校扩招以后拥有公办本科院校的回归系数高校扩招以后拥有公办本科院校的回归系数至少在10%水平显著，即使排除高教资源在省会城市高度集聚的因素，高校扩招之后拥有公办本科教育资源也能显著改善上述地区城市的收入分配状况。

表4 拥有公办本科院校对城市收入差距的影响检验：排除城市等级干扰

（4）排除本科院校办学属性的影响：考虑民办本科高校

基准回归部分采用的高等教育资源供给以教育部等部委和各省教育厅管理、参考事业单位体制设置的公办本科院校来衡量。此类院校在硬件设施、师资力量和办学经费方面更多地依赖于政府财政拨款。其不仅严格接受教育部门的指导管理，还能享受较多的支持政策⑧。民办高校作为国家机构以外的社会组织或者个人利用非国家财政性经费面向社会依法举办的高等学校，在欧美等发达国家较为常见。部分全球顶级研究型大学即为私立性质，但其教育质量、科研水准甚至高于其他公立高校（譬如斯坦福大学、芝加哥大学等）。在1999 年之后，中国的民办高校迎来新的发展机遇，其整体规模处于快速扩张阶段。2002 年12 月，第九届全国人大常委会通过《中华人民共和国民办教育促进法》，将“积极鼓励、大力支持、正确引导、依法管理”上升为法律条文，明确民办教育属于公益事业和社会主义教育事业的组成部分。因此，评估高等教育资源供给的影响，不能绕开民办本科院校这一重要因素。现实中，倘若城市增加更多的民办高教资源供给，其对收入差距的影响还需进一步探讨。

本文讨论三种情形：一是，不考虑民办与公办高校的属性差异，将所有城市的全部本科高校纳入回归分析，倘若城市既有公办本科也有民办本科高校，且后者成立时间早于前者，则将后者成立或者由专科升格为本科的年份设为政策冲击初始年份，并将上述城市列入处理组，将从未拥有任何类型本科院校的城市样本作为对照组；二是，仅将不存在公办本科高校但存在民办本科高校的城市样本作为处理组，将从未拥有任何类型本科高校的城市样本作为对照组；三是，在基准回归中，仅考虑公办本科教育资源的供给状况，内陆城市在高教跨越式改革过程中具有更明显的减贫效果。若在内陆城市设置更多的民办本科高校，是否也有助于缩小收入差距？本文在情况二的基础上，进一步剔除沿海城市样本进行检验。

表5 提供上述三种情况的估计结果，研究表明，高校扩招政策实施后，相对从未有任何类型本科高校的城市，拥有民办本科高校对城市收入差距的影响并不显著。原因在于民办高校在办学声誉、生源质量、教学科研、社会服务和就业前景等方面，均与公办高校尤其是重点大学具有较大差距。许多民办高校强调办学规模和学科齐全，但存在学科设置同质化、缺乏自身办学特色、人才培养和科技创新能力较弱等局限，尤其是在劳动市场的择业竞争方面，民办高校毕业生相比公办本科院校，还存在一定的隐性就业歧视问题。以上因素均导致民办本科高校对城市收入差距的调节作用未能充分发挥。

表5 新增民办本科高校对城市收入差距的影响检验

（5） 排除就业地域选择干扰：控制本科院校毕业生流动就业的影响

围绕高教资源配置与城市收入差距的关系讨论还需要考虑本科院校毕业生跨区域就业的问题。若高校毕业生从属地城市大量流出至外地就业，会导致新增本科院校对城市收入分配的调节效应被高估。1996 年1 月，国家人事部下发《国家不包分配大专以上毕业生择业暂行办法》，提出国家不负责分配毕业生工作，其应通过人才市场在多种所有制范围内自主择业。双向就业意味着学生就读于某所高校，就业却未必留在高校属地城市。基于微观调查数据的诸多研究证实，来自重点本科高校毕业生相对其他非重点院校具有更强的就业流动性，普通本科和高职高专院校毕业生倾向于留在属地城市解决就业。譬如蒋翠珍等（2020）发现更高的学历及技能有助于毕业生在发达地区获得较高预期收入，促进远距离就业流动。高耀等（2021）证实一流大学博士生就业地域选择呈现由重点、一流建设大学向非重点、非一流建设大学扩散的特征。赵晶晶等（2016）认为中国高校毕业生初次就业流动具有很强的区域粘性，“985”、“211”类研究型大学毕业生的就业流动性比一般本科、高职高专、独立学院更强。一方面，本文剔除省会城市等经济发达城市，以控制公办本科院校毕业生就业青睐选择发达城市的偏向性；另一方面，本文将拥有重点高校 （包括“985”、“211”和“双一流”大学）的城市全部剔除，以控制重点高校对增强毕业生跨区域就业流动性的影响。

表6 估计结果表明，即使控制城市经济水平和重点院校属性对于高校毕业生跨区域就业流动性的干扰，表6 列（1）～（3）的结果依然与基准回归结论基本一致。这意味着对于高教资源相对稀缺的城市而言，新增公办本科院校有助于吸纳更多本地高中毕业生入学接受高等教育并就近择业，从而改善了本地城市的收入分配效果。

表6 控制本科院校毕业生流动就业的稳健性检验

（6） 变更样本选择范围：剔除扩招前已有公办本科院校的城市并缩小时间区间

基准回归假定始于1999 年的高校扩招影响全部拥有公办本科高校的城市。然而，部分城市在1999 年之前已拥有较多公办本科高校，其他城市在1999 年后才新增了公办本科院校，高校扩招对后者收入差距的缩减效应可能被低估。结合统计数据和图1 信息来看，2012 年后中国城市新增公办本科院校的热潮逐步消退。本文将样本选取时间范围缩短为1995～2012 年，排除2012 年之后其他重要政策对收入差距的潜在影响。

当剔除1999 年之前存在公办本科院校的城市样本，表7 列（1）的双重差分项的估计系数为-0.016，列（3）内陆城市估计系数为-0.027。相较基准回归，缩减样本估计范围后的系数绝对值有所提升。一方面，证实基准回归所得结论依然相对稳健；另一方面，对于从未拥有公办本科高校的城市，提供优质高等教育资源对收入差距的抑制效应更明显，提示下一阶段的收入分配应针对公办本科高校布局尚为空白的城市，着重加大高教资源供给力度。

表7 变更研究样本范围和时间区间的稳健性检验

5.进一步讨论

在现实中，即使同为公办本科高校，整体稀缺的高等教育资源仍存在倾斜性配置问题。早在1978～1981 年，我国先后将99 所本科高校列入重点大学建设序列。为配合实施“科教兴国”重大发展战略，1995 年由原国家计委、原国家教委和财政部联合下发《“211 工程”总体建设规划》，启动“211 工程”重点高校建设。1998 年教育部制订《面向21 世纪教育振兴行动计划》，决定重点支持部分高校创建世界一流大学和高水平大学 （“985 工程”）。在倾斜性的国家政策扶持和经费支持下，重点大学的总体实力和竞争力均优于普通本科高校。如果不同城市在高等教育资源配置方面存在倾斜趋势，是否会对城市收入差距产生影响？为此，本文在研究中进一步考虑本科院校的等级差异，并结合2017 年实施的“双一流”政策考察高教资源的再配置是否有助于改善城市收入分配状况。

（1） 高教资源的倾斜配置是否影响城市收入差距？

前文以是否拥有公办本科院校为作为处理组选择标准，忽略了不同城市是否存在重点高校这一高教资源倾斜性配置的特征事实。譬如，存在重点本科高校的城市可能吸引更多的其他地区人才在此集聚、就业乃至定居，这将对城市收入结构和分配状况产生潜在影响。本文以是否入选“211 工程”建设为标准⑨，将拥有公办本科院校的城市样本进一步分为“拥有重点公办本科院校”和“仅拥有普通公办本科院校”两组，若为前者则虚拟变量设置为1，若为后者则为0。进而，将高校扩招后是否拥有公办本科院校（政策冲击年份与样本分组的交乘项）与是否拥有重点公办本科高校的虚拟变量交乘，形成三重差分项。由于第五批也即最后一批“211 工程”的入选名单公布于2011 年，此后年份不再新增其他高校，而高校扩招的结束时间是2012 年。本文将样本时间范围进一步缩小为1995～2012 年，剔除省会城市样本，考察拥有重点公办本科院校的城市在高校扩招后是否拥有更显著的收入差距调节效应。

表8 列（1）基于全部城市样本的三重差分项估计系数为-0.111 且在1%水平下显著，而高校扩招的估计系数为-0.013 且在5%水平显著。这意味着在高校扩招过程中，拥有重点本科高校的城市产生了更强的收入差距调节效果。进一步地，倘若仅考虑内陆城市样本，虽然高校扩招的影响依然存在（系数为-0.023，在1%水平下显著），但三重交叉项系数并不显著，说明对比仅有普通本科院校的其他内陆城市，拥有重点大学的内陆城市在缩小贫富差距方面并无显著优势。这种现象与内陆城市的地理区位有关，即使同属“211 工程”重点高校建设行列，西部地区“211 工程”高校对全国考生的吸引力较低，尤其在生源质量、录取分数和就业前景方面，弱于沿海地区同类重点高校⑩。此外，部分内陆城市高校之所能入选“211 工程”建设序列，更多是取决于中央和教育部对教育资源平衡配置的考虑，以及对偏远地区高等教育的政策倾斜，而非高校自身的综合实力、办学条件和人才培养能力。

（2） 高等教育资源再配置对收入差距的影响：“双一流”建设评估

表8 证明重点本科高校所在城市的收入差距缩减效应更强，但如果存在高等教育资源的长期倾斜性配置，会导致优质高教资源集中于少数城市的发展模式被固化，进而通过要素集聚效应扩大地区之间的收入差距。一个值得思考的问题是，通过实施新一轮的高教资源重点扶持计划，打破原有的重点高校空间配置格局，是否有助于在新发展阶段缩小城市贫富差距？本文以2017 年实施的“世界一流大学和世界一流学科”建设目标 （简称“双一流”建设） 作为高教资源再配置政策的准自然实验。“双一流”建设是新时期高等教育重点建设的新部署，将“211 工程”“985 工程”及“优势学科创新平台”等重点建设项目统一纳入世界一流大学和一流学科建设框架，在强化原有重点高校和重点学科的建设力度的同时，进一步扩大政策覆盖范围。第一轮“双一流”建设不仅覆盖“985 工程”及“211 工程”院校，还新增一批非“985”“211”大学，总计140 所。本文将时间范围定为高校扩招结束后的2013～2020 年，考察中共“十八大”以来新一轮高教资源再配置对城市收入差距的影响。本文将拥有第一轮“双一流”高校的城市作为处理组，将其他城市作为对照组。

表9 列（1）的回归结果表明，实施“双一流”政策抑制了入选高校所在城市的收入差距（估计系数为-0.028，在1%水平显著）。即使剔除省会城市样本，列（2）估计系数依然为负且显著。进一步地，由于多数“双一流”高校原本是“985”及“211”高校，为更干净地剥离“双一流”政策之外其他政策对因变量的干扰，本文剔除原先拥有“985”及“211”高校的城市样本。表9 列（3）结果表明，无传统“985”和“211”重点高校但有入选“双一流”高校的城市相对其他城市，收入差距下降约9.2%。基于组间系数差异的比较分析证明表9 列（3）的政策估计系数与列（1）～ （2）存在差异，表明“双一流”政策对高等教育资源的再分配有效改善了更多城市的收入分配格局。

表9 “双一流”政策对城市收入差距的再配置效应检验

六、结论与政策启示

关注中国高教资源的空间非均衡性，有助于理解区域收入分配格局的形成原因和变动趋势。1999 年后高校扩招加速了城市的本科教育资源供给，改善了民众整体素质，进而影响城市收入分配。基于多期双重差分估计的研究发现，高校扩招之前中国不同城市的GINI 系数变化并无显著差异，此次改革对拥有公办本科院校的内陆城市收入差距具有抑制效应。即使剔除城市规模、剔除改革前已有本科院校的城市样本并缩小时间范围，所得结论依然稳健。当考虑高等教育的办学属性，民办本科高校对缩小城市收入差距的贡献尚不明显。本文证实人力资本积累、提升职工平均工资和增强技术创新是优质高教资源缩小收入差距的关键机制。在围绕高教资源倾斜供给的深入讨论中，基于三重差分模型的估计提示拥有重点本科院校的城市具有更明显的收入差距调节效应，而以“双一流”政策为代表的新一轮高教资源再配置是改善收入分配的有益政策。以上结论蕴含丰富的政策启示：

首先，高教资源配置的空间均衡化有助于缩小城市收入差距。通过整体优化高教资源空间布局结构，尤其针对长期缺乏公办本科院校的地级市适当增加优质高教资源供给，有利于将高等教育与区域发展紧密结合，服务共同富裕、以教育公平促进社会公平。

其次，从人才培育和流失视角看，随着各地“抢人大战”日趋激烈，内陆高校不仅对外地生源吸引力不足，本地生源也倾向报考沿海高校以获取优质的教育资源，导致内陆高校整体生源质量明显下降。更有甚者，沿海地区以更加优越的薪资、社会福利和人才项目从内陆高校竞相挖人，使后者陷入师资短缺、人才塌陷的恶性发展局面，这势必对内陆城市的收入分配格局带来严重影响。中央应加大财政支持和政策扶持，鼓励内陆地区建设有地方特色的高水平大学，提升高教人才的薪资待遇，前瞻性布局前沿学科，完善高水平科研基础设施，这是解决如何“留人”问题的前提。此外，中央应从空间平衡发展视角支持中西部地区稳定人才队伍，禁止发达地区动辄以高薪酬、高待遇从内陆地区竞价抢挖人才。

再次，从办学属性角度看，民办高校曾在高校扩招阶段为扩大高教资源供给发挥重要作用，但在生源质量、师资力量、管理模式、办学经费等方面存在诸多问题。尤其是办学理念陈旧、产权不够明晰、发展定位混乱等，严重影响民办高校的生存与发展，使其难以发挥对经济增长和收入格局优化的应有贡献。应进一步深化民办高等教育改革，通过完善相关政策体系引导民办高等教育事业制定长远规划，建立公平有序的良性市场竞争机制。

最后，从政策优化角度看，以“双一流”建设为代表的新一轮高教资源供给政策，不搞“全覆盖、终身制、安排照顾”，定期评估入选高校的建设成效，并据此调整下一轮建设范围。这种“不唯出身，只看成效”的高教资源动态调整政策，有助于增强高校竞争意识、打破传统教育资源过度集聚的僵化格局。在未来“双一流”建设调整中，应进一步扩大入选高校范围，鼓励内陆城市培育优势特色学科，通过教育资源空间布局的再平衡，缩小地区收入差距。

（金培振工作邮箱：pzjin@fem.ecnu.edu.cn；本文通信作者为王思语：mayjay435@163.com）