城市集群与高等教育集群的耦合及其对经济发展的影响——基于2012—2021年三大城市集群统计数据的实证分析

孙刚成,杨婳婳

集群早期主要用于通信系统领域,指的是系统中众多信道资源共享、费用共担、信道设备及服务共用的高效能协调体系。后引入社会学与经济学等领域,主要指集聚在一定范围内且相互之间联系密切、有助于互助共享的组织群体。文中城市集群与城市群的区别主要在于前者有更多密切联系、资源与设施或服务共享等相互关系,而后者只是空间距离近却不一定有多少相互关系。目前,我国已经形成了几个相对成熟的城市集群,如成渝城市集群、长三角城市集群、京津冀城市集群、粤港澳大湾区城市集群等。文章选择三大城市集群为京津冀、 长三角和成渝城市集群,未选取粤港澳大湾区原因在于其呈现以广州、深圳、香港、澳门等多中心相互关联的网络结构,致使高等教育和城市发展呈现出纷繁复杂局面,不适合与其他三大城市集群作比较。同时,京津冀、 长三角和成渝三大城市集群辐射了东、中、西三大区域,可以通过对三大集群的对比分析,为其他城市集群发展提供借鉴。由于社会体系的不断纵深性和复杂性发展,以及中国在地理层面行政区划的相对稳定,人力资本、科研创新、知识生产及信息技术等要素的集聚很大程度上要依赖于人口迁移和流动。[1]在各项影响因素中,城市和高等教育集群程度被认为是一个关键性因素。研究表明,高等教育集聚程度对创新绩效呈正向作用,而要素流动对创新绩效的影响存在显著的地区差异,劳动要素流动、资本要素流动和技术要素流动在东、中、西三大地区均具有促进作用;[2]城市集群程度的不断提升,可以加快人力资本的溢出效应,更多地表现为城市集群内部各城市间、 核心城市与非核心城市间的人力资本流动。这决定了开展高等教育或城市合作成为当今社会高质量发展的必由之路。除此之外,高校集群和城市集群的耦合程度也能在一定程度上影响该区域的经济高质量发展。研究发现,高等教育资源空间集聚,可以为城市集群的产业结构升级和经济增长提供强大的智力支持。[3]文章通过构建耦合协调模型和面板模型,考察2012—2021年三大城市集群和高等教育集群的耦合关系及其对经济增长的影响,从理论意义上是对现有理论基础的补充和完善;从实践意义上看,定量揭示三大城市集群与高等教育集群的发展态势, 科学理解城市集群与高等教育集群间的关系与影响因素,可以为合理调整高等教育和城市空间布局、推进不同地区经济高质量增长提供参考依据。

一、文献综述与理论基础

本文主要与两方面的文献相关。一方面是专门考察高等教育集群和城市集群的文献。在实现中国式现代化经济发展进程中,高等教育常被看作是核心要素。近年来,受地区经济常态化发展的影响,越来越多地区的高等教育呈集群式发展趋势。阿姆斯特朗(Armstrong)等人较早发现高等教育集群是至少两所大学之间的正式的、自愿的合作协议;[4]闻曙明认为高等教育集聚是在某一特定区域(地理空间),以某一或某几个知名高校为核心,大量相互关联的学校及其支撑机构在(地理)空间上集聚,以形成强劲、持续的竞争优势的现象;[5]潘海生等人则认为高等教育集群是一组自主独立的大学为了一定的目的或者竞争优势,在某一区域内形成的相互关联、联结的、与环境有机融合的松散知识网络组织。[6]综合以上不同学者对高等教育集群的内涵认识,本文认为高等教育集群是产业集群内涵的延伸,是在某一特定区域内,高等院校为实现共同目的和利益而展开的,在办学资源和管理体系等方面实现平等、合作与共享的联合体。学界从不同角度对高等教育集群进行了深入研究。从有效性研究角度看,潘懋元、俞健伟等人对高等教育集群的功能和模式进行了深入分析,并强调高等教育集群有利于高等教育资源合理配置,是高等教育职能和创新职能的重要载体;[7]刘祖良等人认为高等教育集群可以分为 “海—陆”“陆—陆”等多种“集聚—溢出”发展模式,这对我国高等教育整体发展意义重大。[8]从动力因素角度来看,资源共享、降低成本、提高知名度和竞争力、服务区域经济需要、人口密度、区位交通因素、土地成本及产业结构等因素是其研究重点与热点。[9-12]从实施路径角度来看,卓泽林等人认为可以通过转变区域宏观战略、完善顶层设计、丰富高等教育功能多样性、转型高等教育服务职能和升级高等教育合作机制等路径推动高等教育集群构建。[13]

就城市集群方面而言,虽然学界对城市集群概念的判定标准呈多元化发展趋势,[14-17]但都共同指向了三个特征:特定数量与规模的城市、经济发展现状、空间布局。基于此,本文认为城市集群是指,在一定地域范围内具有相当数量的不同规模的城市,以一个或两个超大或特大城市作为地区经济的核心,依托于一定的自然环境条件、交通与信息网络等,构成一个相互协调、共享互动、相对完整的城市“集合体”。学界对城市集群的研究主要聚焦于发展现状、动力以及增长效应。从发展现状角度,国内外已形成了较为成熟的城市集群,如美国东北部大西洋沿岸以纽约为中心的城市集群、日本太平洋沿岸以东京为中心的城市集群、英国以伦敦为核心的城市集群以及欧洲西北部以巴黎为中心的城市集群等;国内主要形成了长三角城市集群、京津冀城市集群以及成渝城市集群等。[18]从动力因素角度,国际环境、自然因素、区位交通因素、人文因素、信息技术、城市化以及区域产业发展等是学界的研究点。从增长效应角度,生态文明、经济建设以及区域协调发展是城市集群支撑和培育对象。城市集群可以为不同制造商的消费和贸易提供便利,促进生产要素在区域内的无障碍流动以及区域分工水平的提高。[19]

另一方面是考察高等教育与城市集群协同发展的文献。相关学者多将目光聚焦于成渝城市集群、京津冀城市集群、粤港澳大湾区、长三角城市集群与高等教育协同研究等。研究发现,凡是创新型产业集群,都得益于大学、科研机构和高技术企业的“集体”支持,特别是建设高等教育集群已成为典型模式的选择,如以杜克大学、北卡州立大学和北卡教堂山分校为“金三角”框架的北卡罗来纳科技园区等。[20]近年来,陈先哲以粤港澳大湾区的产业结构布局为基点,提出高校集群发展路径应当与大湾区多中心的发展定位相符。[21]陈涛认为,高等教育可以通过三种方式推动成渝城市群的发展,一是以创新性、中心性和协同性的集群式思维为建设方法。二是以集群式操作为建设路径:优化高等教育结构,对接引领产业体系;探索群地结对联动,促进要素因地流动。三是设立成渝高教新区,推动教育互认共享;联结双城集群网络,发展双核共驱创新。[22]我国成渝城市集群高等教育建设中提出建设“以创新驱动为核心的高等教育集群”,同样也得益于成渝经济圈经济的高质量发展。[23]此外,动力学理论强调了从内外环境相互作用的角度来研究群体条件下个体行为的特点和规律,认为影响群体发展的因素是相互作用和相互依存的关系。为此,基于动力学理论,高等教育集群和城市集群可以构成一种动态循环系统。首先,由于地区高等教育自身发展需求,如降低办学成本、人才共享需要、学科发展以及知识创新与交流等,部分高校开始集聚,迁入城市或城镇。其次,随着高等教育集聚程度的逐步扩大,城市的周边经济、规模经济以及竞合发展模式开始显现,迫切要求城市公共服务与设施的跟踪配套,无形中促进了城市资源、空间布局的扩大化、圈层化,相关金融、法律、科研、咨询、教育科研等组织机构的完善化,城市规模也随之扩张。城市凭借自身各异的空间特性、资源禀赋、区位条件等因素形成了差别化活动,促进城市集群内资源流动和共享,进而更多的高校选择迁入城市圈,逐渐形成核心城市。再次,鉴于扩散效应和辐射效应的不断增强,核心城市与周边城市会成为相互关联的城市集群,这也会在一定程度上带动其他高校迁入核心城市或周边城市。最终,双群效益相互催化,形成动态循环机制(见图1)。

图1 高等教育集群与城市集群发展的耦合协调机制图

综合已有研究,本文尝试考察如下重要却尚未得到很好回答的问题:城市集群和高等教育集群之间是否存在相互作用机制?三大城市集群与高等教育集群耦合协调发展的分异格局如何?三大城市集群与高等教育集群耦合协调发展与区域经济增长的关系效应如何?

二、研究设计

(一)指标构建与数据来源

1.高等教育集群和城市集群的测量

高等教育在校生数量和城市人口数量集聚形成了高等教育集群和城市集群。[24]本文在参考Porter对产业集聚量化评估研究的基础上,[25]再综合相关学者对高等教育集群程度的估计方法,[26,27]最终借鉴陈雁云、戴毅区位熵方法进行高等教育集群和城市集群水平的测量。[28,29]令t期i地区的高校集聚指数为GXit,则

其中,Git为t期i地区的高校在校生人数,Rit为t期i地区的在校生人数,Gt和Rt分别为t期的全国高校在校生人数和全国在校生人数。由上式可知,GXit>0。当各地区的GXit值都为1时,高校呈均匀分布,即不集中于任一地区;如果某地区的GXit大于1,则表明该地区的高校处于集聚状态,且值越大,集聚程度越高。若某地区的GXit趋近于零,则高校处于低集聚、不均匀分布状态。[30]

同理,令t期i地区的城市集聚指数为CSit,则

其中,Sit为t期i地区的城市人口数,Zit为t期i地区的总人口数,St和Zt分别为t期的全国城市人口数和全国总人口数。如果某地区的CSit大于1,则表明该地区的城市处于集聚状态,且值越大,集聚程度越高。

2.经济发展水平和控制变量

本文参考罗志红[31]的方法,经济增长以第二产业增加值、第三产业增加值之和与地区生产总值的比值进行表征。此外,为确保实证分析的可靠性,引入控制变量。其中,财政干预(Mec)用政府支出与地区国民生产总值(GDP)的比值来衡量,政府干预是高等教育发展和城市发展的基础动力来源,也是提升其集群发展水平的重要保障;科技创新(Ist)用R&D经费投入与城市集群国民生产总值(GDP)的比值来衡量;[32]人力资本(Hr)用受教育程度来衡量,采用各省份6岁及以上人口的平均受教育年限作为代理变量,分别把小学、初中、高中、大专及以上的教育年限定为6、9、12、16年,按各类受教育年限的人口占6岁及以上总人口的比重加权求得人均受教育年限。[33]

3.数据来源

借鉴蔡文伯的城市集群数据选取方法,[34]再根据国务院2016年对三大城市集群划分,选取三大城市集群涵盖的9个省份为研究对象:京津冀城市集群的北京、天津和河北,长三角城市集群的上海、江苏、浙江和安徽,成渝城市集群的四川和重庆。选取年份为2012—2021年,数据来源于《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国城市年鉴》、EPS数据库及各省份的统计年鉴,部分数据为整理计算所得。

(二)研究方法

1.耦合协调度模型

耦合度虽然可以在一定程度上表明两系统之间的相关程度,却不能反映出两者的整体协调度。对此,为避免系统间耦合度高的伪评价结果,更科学、准确地反映高等教育集群和城市集群间的耦合协调度水平,文章进一步借鉴耦合协调度模型,如下:

在耦合协调度模型中,T值代表总体协调评价指数,D代表耦合协调度,α、β为待定系数,本文α、β都赋值0.5。[35]耦合协调度D的取值范围规定在0到1之间,D值越大说明高等教育集群与城市集群的耦合协调度越好。基于已有研究,[36]确定耦合协调度划分维度标准(10个区间10个等级)如表1。

表1 耦合协调度发展阶段标准

2.面板模型设定

基于统计数据和研究目的,本文选择面板模型来分析高等教育集群与城市集群耦合协调关系及其与经济增长的关系效应。为增加数据平稳性,降低异方差和多重共线性影响,对各变量进行对数处理:

式中,Red为经济发展,D为高等教育集群与城市集群的耦合指标,CSit和GXit分别代表城市集群程度和高等教育集群程度,Mec、Ist、Hr三者是与经济发展相关的控制变量。

三、实证分析

(一) 三大城市集群指数与高等教育集群指数发展水平差异分析

利用式(1)、式(2)测算三大城市集群指数与高等教育集群指数,深入探析三大城市集群指数与高等教育集群指数的发展差异水平(见表2)。

表2 2012—2021年三大城市集群与高等教育集群的发展水平

从三大城市集群的U1和U2综合发展水平看,除成渝城市集群,京津冀城市集群和长三角城市集群发展水平整体呈现降低态势。成渝城市集群两大系统的综合发展水平呈现稳步增长趋势且涨幅较为明显。成渝城市集群基于西部大开发和“一带一路”倡议政策红利,将高等教育集群和城市集群发展提上日程,形成了西部优质高等教育和城市资源集聚的区位优势。2020年,在国家加快建设世界一流大学的背景下,四川大学和重庆大学牵头成渝地区20所高校结成成渝地区双城经济圈高校联盟,成渝两地多所高校参与组建“两联盟一中心”。[37]同时,成渝区域尤为强调牢固树立“一体化”发展理念,合力打造区域协作高水平样板,推动区域“同城化”发展。[38]2016年的成渝城市集群战略地位的调整(成渝城市集群—成渝双城经济圈)也加快了成渝城市集群式发展速度,京津冀城市集群和长三角城市集群的两大系统综合发展存在较大差异。其中,京津冀城市集群水平呈现倒“U”型发展态势,高等教育集群发展水平呈现降低趋势。京津冀地区是我国高等教育资源和城市资源最为密集的地区,从京津冀城市集群发展水平角度来看,大致分为两个阶段:第一阶段是2012—2018年,京津冀城市集群联系网络密度日益提高,由早期单核心演变为中期“1+2”空间模式,再到中后期“多中心、多层次”的发展格局。[39]第二阶段是2019—2021年,京津冀城市集群发展水平呈现下降趋势,其主要原因在于“一核、两翼、三轴、四区、多节点”的京津冀城市集群发展理念并未达到预期效果。北京作为核心城市,其外围缺乏大型、中型城市的过渡承接,区域间仍存在巨大的经济差距,城市集群式发展存在断层和裂隙。[40]在高等教育集群式建设方面,京津冀三地高校先后成立信用教育联盟等10余个高校联盟,但其高等教育发展差距、优质高等教育资源空间布局失衡等是制约高等教育集群式发展的关键性问题。长三角城市集群高等教育集群发展水平呈现降低态势,城市集群发展水平总体呈现“V”型态势。近年来,长三角城市集群虽然积极调动区域内高等教育互动的积极性,努力巩固其在实现中国教育现代化2035与建设世界教育强国中坚力量的地位,但“卡脖子”问题依然存在,如资源集聚优势和科研创新增速放缓、省际资源差异与失衡等。长三角城市集群指数呈现出先下降再上升的发展态势,其可能的原因在于,近年来长三角地区城市经济快速发展带来了城镇化水平的不断提升,大部分城市城镇化水平实现了从低到中等阶段转变,内部差异逐步缩小,这在一定程度上促使人口流动空间格局上从分散走向集中,产生人才流入现象。

(二)耦合协调发展模型结果与分析

运用式3和式4对城市集群和高等教育集群指数进行处理,获得三大城市集群与高等教育集群的耦合协调度指标数据,将数据绘制成图表(详见表3、图2)。

表3 2012—2021年三大城市集群与高等教育集群的耦合度D

对2012—2021年三大城市集群与高等教育集群的耦合协调度测算,以探究三大城市集群和所涉及的9省市的耦合协调时序演变特征(见表3和图2)。2012—2021年,三大城市集群耦合协调水平都出现了变化且呈现出京津冀城市集群>成渝城市集群>长三角城市集群的特征。成渝城市集群整体的耦合协调度D值呈现稳步上升趋势,耦合协调度值从0.297上升至0.386,耦合协调度由中度失调转变为轻度失调。京津冀城市集群与长三角城市集群耦合协调度均达到一致,都由勉强协调向濒临协调过渡。主要原因在于京津冀城市集群与长三角城市集群内各城市空间及资源结构分布不合理,综合实力存在较大差异。尤其是北京和天津高等教育和城市集群式发展的“虹吸”模式,更有利于北京与天津构建高质量发展藩篱,削弱对河北的辐射带动作用。如在科技创新能力供给方面,京津二地侧重于发展现代服务业、金融业等,河北省则仍处于传统高污染高能耗产业转型期。[41]这就导致北京、天津的高端科技人才供给与河北传统产业转型升级的实践技术人才需求不匹配,使得河北省难以发挥相对优势,在京津冀城市集群的耦合协调水平发展中成为短板。

2012—2021年,三大城市集群所涉及的9省份耦合协调水平发展存在较大差异。北京、天津、上海、江苏、浙江的耦合协调度均处于下降态势。由于北京、天津、上海、江苏和浙江经济繁荣,人才济济且高等教育综合实力较强,优势明显,城市集群式发展优势次之,发展水平还存在较大的提升空间和潜力。可以问题为导向补齐城市集群式发展短板,加快推进城市集群内区域的协同发展。河北、安徽耦合协调发展水平呈倒“V”型降低发展趋势。值得注意的是,相较于2020年的耦合协调发展水平,两省的耦合协调发展水平在2021年出现大幅度降低。其原因可能在于2021年河北和安徽每10万人高校平均在校生数分别为2288人和2462人,远远低于全国平均值,这严重制约着两省的产业布局优化、高端人才聚集和创新能力提升;重庆和四川的耦合协调发展水平虽然总体不高,但呈现出上升发展态势,这得益于其正确的政策性战略定位完美吻合高等教育集群与城市集群发展的耦合协调机制(见图1)。如重庆在已基本形成成渝地区双城经济圈的基础上,致力于构建具有示范引领作用的高等教育集群,不断推进高等院校间的资源流动和共享,促进了重庆整体耦合协调发展水平的不断提高。

(三)面板模型结果与分析

1.数据预检验

为了避免由于非平稳序列造成的“伪回归”,需要对各面板数据进行单位根检验(见表4)。检验结果显示,各数据均呈现出平稳序列,可以建立面板数据模型进一步分析二者关系。此外,基于单位根检验结果进行协整性检验,以验证是否存在长期稳定关系(见表5)。研究表明,城市集群、高等教育集群、耦合协调发展水平与区域经济间存在较好的平稳性且具有长期的协整关系。

表4 单位根检验

表5 协整性检验

2.模型检验和回归结果分析

面板数据基本模型包含三种:混合效应模型、固定效应模型以及随机效应模型。为了正确选择合适的回归模型,避免估计结果与现实偏差太大,本文在模型回归前,分别进行F检验、LM检验与Hausman检验。结果显示,P值均小于0.01,随机效应模型、混合效应模型的基本假设得不到满足。因此,构建固定效应模型,回归结果如表6、表7、表8、表9所示。

表6 描述性统计

表7 三大城市集群面板数据回归结果(一)

表8 三大城市集群面板数据回归结果(二)

表9 三大城市集群面板数据回归结果(三)

(1)城市集群、高等教育集群、耦合协调水平对经济增长的影响

回归结果表明,耦合协调发展水平、高等教育集群、城市集群的系数均为正,且都很显著,证明高等教育集群、城市集群及耦合协调水平发展能促进城市集群经济增长。同时也说明,各城市集群高校和城市发展了跨圈层的交流与联系,加速要素多样化聚集的功能。另一方面,比较三大城市集群发现,城市集群、高等教育集群及耦合协调发展水平对经济增长的影响程度有显著差异。首先,从城市集群对经济增长的影响角度来看,三大城市集群呈现出成渝城市集群>京津冀城市集群>长三角城市集群的特征。成渝城市集群式发展对经济增长的影响作用最高,这与王卓等研究结论一致。[42]成渝城市集群在一定程度上增强了劳动力等要素的投入结构与产出结构的耦合程度,而京津冀、长三角的城市集群发展因各城市间发展存在较大差异并未显著促进产业结构的合理化。因此,对于京津冀城市集群和长三角城市集群而言,应采取有效措施加快产业结构的转型,提升河北、安徽等区域的高技能创新人才承接力。其次,从高等教育集群对经济增长的影响来看,城市集群发达程度越高,受高等教育集群影响越强,且呈现出京津冀城市集群>长三角城市集群>成渝城市集群的特征。说明高等教育集群对三大城市集群的经济增长在不同水平上具有促进作用。主要原因在于,成渝城市集群相对于京津冀城市集群和长三角城市集群而言,虽有照顾性政策优势,但教育资源欠缺且区位优势不明显,集聚经济效应得不到充分发挥。最后,从耦合协调发展水平对经济增长的影响角度来看,城市集群发达程度越高,受耦合协调发展水平影响越强,且呈现出京津冀城市集群>长三角城市集群>成渝城市集群的特征。其原因在于,相较于成渝城市集群,京津冀、长三角城市集群起步较早,城市集群内部不同规模和层次的城市和高等教育发挥各自的相对优势,相互开放协同,进而产生“1+1>2”的极化效应。因此,成渝城市集群可以借助西部大开发战略和“一带一路”建设打开对外开放门户,促进技术、资本、劳动力等要素充分流动,提升区域经济实力。

(2)控制变量对经济增长的影响

首先,从控制变量政府干预(MEC)来看。政府干预(MEC)在模型12上显著为正,在其他模型上不显著。说明京津冀城市集群和长三角城市集群政府干预对经济增长影响不显著,成渝城市集群政府干预对经济增长具有促进作用。究其原因,主要是京津冀城市集群和长三角城市集群市场经济发展更为充分,较为完善的市场运行机制已经形成,政府对市场干预较少,或者是不存在违背市场规律的政府干预,所以加入政府干预变量并不会产生显著影响。但是,成渝城市集群作为西部地区快速崛起的城市集群,市场经济发展尚不成熟,需要较多的政府宏观指导与政策倾斜性支持。为此,需要进一步加强国家政策倾斜力度,凸显照顾性政策相对优势,使得成渝城市集群高校资源逐渐丰裕,高等教育集群经济效应得到充分发挥。其次,从控制变量科技创新(Ist)来看。科技创新(Ist)在长三角城市集群和成渝城市集群经济增长上显著为正,在京津冀城市集群上不显著。说明长三角城市集群和成渝城市集群科技创新产业发展较快,新兴产业增长优势明显,创新驱动明显。为此,需要在增加R&D经费投入的同时,健全合作创新机制,持续增强科技创新成果转化能力,盘活科技创新的经济效益。最后,从控制变量人力资本(Hr)来看。人力资本(Hr)在模型2、模型4、模型8上显著为负,在模型14上显著为正。这与城市集群间人才竞争及人才资本质量不无关系。近几年,京津冀城市集群和长三角城市集群在争取人才方面频频发力,使得城市集群人力资本聚集度高、存量高,在一定程度上存在冗余现象,难以充分发挥人力资本效应,导致人力资本对城市集群经济增长贡献度不高。[43]而对于成渝城市集群,人力资本的系数为正,说明人力资本的积累是成渝城市集群实现跨越式发展的必然要求。但值得注意的是,需要把握成渝城市集群人力资本与区域经济发展适配性,避免不协调造成的人力资本错配遏制经济增长。

四、结论与建议

文章基于耦合协调模型,在对比分析2012—2021年三大城市集群高等教育集群和城市集群的耦合协调水平发展差异基础上,深入探析三大城市集群高等教育集群、城市集群、耦合协调发展水平对经济增长的影响作用,得出如下结论:第一,三大城市集群的高等教育集群和城市集群区域性发展趋势差异明显。分别从高等教育集群和城市集群两个维度探究三大城市集群发展情况,发现京津冀城市集群和长三角城市集群发展水平整体呈现降低态势。成渝城市集群两大系统的综合发展水平呈现稳步增长趋势且涨幅较为明显。具体表现为,成渝城市集群高等教育集群和城市集群均呈现上升发展态势;京津冀城市集群水平呈现倒“U”型发展态势,高等教育集群发展水平呈现降低趋势;长三角城市集群高等教育集群发展水平呈现降低态势,城市集群发展水平总体呈现“V”型态势。第二,三大城市集群高等教育集群与城市集群协调水平有待提高。2012—2021年,三大城市集群耦合协调水平都出现了变化且呈现出京津冀城市集群>成渝城市集群>长三角城市集群的特征。成渝城市集群整体的耦合协调度呈稳步上升趋势,由中度失调转变为轻度失调,且在未来仍有进一步增长趋势;京津冀城市集群与长三角城市集群耦合协调度呈降低趋势,都由勉强协调向濒临协调过渡。这将在一定程度上影响城市集群经济增长。具体来看,北京、天津、上海的耦合协调发展水平最优,江苏、浙江次之,河北、安徽、重庆、四川的耦合协调发展水平欠佳。第三,高等教育集群、城市集群及耦合协调发展水平均能促进三大城市集群的经济增长。具体表现为三大城市集群通过协同融合多方资源,外加实施相应高等教育集群和城市集群建设政策能够有效提升其经济增长。第四,在控制变量中,政府干预(MEC)对成渝城市集群的经济增长具有显著促进作用;科技创新(Ist)对长三角城市集群和成渝城市集群经济增长均具有显著促进作用,对京津冀城市集群经济增长无显著影响;人力资本(Hr)对成渝城市集群的经济增长具有显著促进作用,对京津冀城市集群和长三角城市集群的经济增长具有明显的阻碍作用。

基于以上结论,本文提出如下建议:

第一,破除协同发展藩篱,畅通中心城市与副中心城市之间要素流动通道。京津冀城市集群和长三角城市集群的高等教育集群和城市集群发展水平整体呈降低发展态势。打破京津冀城市集群和长三角城市集群发展困境,提高其整体高等教育集群与城市集群竞争力,需在加强发展联动、协同共享发展上下功夫。一方面,应拆除京津冀城市集群和长三角城市集群内中心城市与外围城市协同发展藩篱,构建城市集群利益共同体。通过资源统筹和政策协调(公共服务均等化、公共交通建设及税收分成机制等),破解各自为政、恶意竞争的现实问题,分散核心城市作为磁极的磁力影响,引导区域内高等教育与城市的发展联动。另一方面,在加强中心城市的辐射、示范和带动作用的同时,需要构建“以多核心城市为中心、经济发展梯度依次递进的‘放射式’空间格局”。鉴于“单核心”和“双核心”发展模式下引发的“极化效应”大于“扩散效应”,进而导致的“虹吸效应”现象,应寻找错位发展之路,借助多核心城市辐射效应,打造多元互补城市集群发展格局,实现从“一群城市”“一群高校”向“城市集群”“高等教育集群”的根本性转变。

第二,构建合理化产业结构,依托中小城市打造高等教育集群与城市集群协同发展的载体。对于耦合协调水平欠佳(高等教育集群优于城市集群)的京津冀城市集群、长三角城市集群和成渝城市集群,相较于产业结构高级化,产业结构合理化更能推进城市集群式发展。[44]为此,需要继续完善产业发展及补偿机制,依托中等城市,共建新校区、科研中心、实践产业技术实验园区,推进成渝、京津冀及长三角城市集群人才供给与产业结构一体化的空间布局。一方面,调整城市集群产业发展战略,削减产业同构性,继而驱动产业结构合理化发展。充分发挥城市集群中心城市的辐射带动作用,加紧制定城市集群内产业协同、技术协同、人才协同等实施方案,打造与自身匹配的支柱型产业,深化城市集群产业结构调整与空间功能定位。另一方面,依托中小城市,开展跨区域性产业合作活动,提高人力资本适配度。中小城市应加速提升自身人才承接力,在加快推进本地产业结构升级的同时,出台支持人力资本跨行业流动的扶持政策,积极推进“内部育才”和“外部引才”,提升人力资本的配置效率。

第三,优化空间合理布局,催生高等教育和城市资源多层次配置效应。高等教育集群、城市集群以及耦合协调水平均能驱动城市集群经济增长,且呈现出“城市集群发达程度越弱,受城市集群影响越强;城市集群发达程度越高,受高等教育集群和耦合协调发展水平影响越强”的发展特征。因此,可以依据高等教育集群与城市集群发展的耦合协调机制(详见图1),针对性提高高等教育集群、城市集群以及耦合协调水平。首先,就京津冀城市集群和长三角城市集群而言,需侧重优化城市集群高等教育间的竞合关系,打破高等教育“围墙”,依托高等教育的要素聚散效应相互借力、相互合作,以才兴城,激活人才驱动城市集群式发展的“能动力”,实现城市与高等教育协调发展,互补共赢,发挥耦合协调对经济的驱动效应。其次,就成渝城市集群而言,需依托高等教育集群的经济集聚和扩散能力推动实施“高等教育—城市”一体化发展的新型集聚模式,促进城市整体形象、城市设施与服务机构、资源配置等方面的优化,增加城市高等教育的吸引力和魅力,从而带动周边城市发展,激活人才不断聚集、不断创造的力量源泉,推动城市、经济、高等教育的繁荣共生。

第四,统筹关联因素对三大城市集群经济增长的影响效力。(1)政府干预对成渝城市集群的经济增长作用明显。成渝城市集群需要加强政府的“托管式帮扶与造血式激活”,发挥政府作为市场发挥决定性作用的重要前提和保障作用,健全市场机制并且更充分有效地盘活市场,“输血+造血”的运作机制给予成渝城市集群内生动力,政府干预走向一种可持续发展状态。(2)科技创新对三大城市集群经济增长具有显著促进作用。京津冀城市集群和长三角城市集群应继续打造高水平的科研创新平台与孵化基地,为经济增长注入持续性动力。成渝城市集群应依托政府部门支持加强创新平台设施建设,加快推进推动成渝城市集群战略性新兴产业发展,加大科技创新人才建设和培养力度,进而实现经济跨越式的发展。(3)人力资本对成渝城市集群经济增长具有显著促进作用,对京津冀城市集群和长三角城市集群具有显著的阻碍作用。京津冀城市集群和长三角城市集群现已具备较为充足完善的人力资本存量,若进一步提升其虹吸能力,则可能造成人力资本壅塞,加大其人力资本消化负担,京津冀城市集群和长三角城市集群需要削弱“极化效应”,加快人才资本资源的流动。成渝城市集群则需要坚持培养与引进双管齐下,在改进公共服务体系、构建跨区域人才需求信息交流平台的同时,进一步畅通人才流动渠道、完善人力资本流回的保障机制,协调统筹人力资本发展,进而充分发挥不同类型人力资本的空间经济效应。