基于区位基尼系数的五大城市群高等教育资源的空间集聚程度分析

摘要：以京津冀、长三角、珠三角、成渝和长江中游为代表的五大城市群已经为中国的区域协同发展、一体化战略积累了非常成熟的经验。本文从高等学校资源的视角出发，运用平均差和区位基尼系数这两种方法检验了五大城市群的空间集聚程度，研究发现，2017—2021年，五大城市群的空间集聚程度都有明显的下降，分布趋向于均衡，但是各群之间的差异性依然较为显著。

关键词：平均差；区位基尼系数；高等教育资源；空间集聚程度

城市群的发展是全球城市化发展的趋势，也是中国经济高质量发展的重要战略之一，它是推进中国城市化、区域协同发展、一体化战略的重要举措和有效途径。在最新的“十四五”的规划中，一共要形成十九个国家级的城市群。而已经发展得相对比较成熟的京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群，成渝城市群和长江中游城市群并纳入“优化提升范围”这一类型。

一、基于平均差的五大城市群的集聚程度分析

考察区域内差异程度的大小，最简单的方法可以选择平均差来进行计算检验。公式（1）中x-表示算术平均数，n为研究对象的个数。计算出来如果平均差A越大，表明指标值与算术平均数的差距越大，x-的代表性越小；如果平均差A越小，表明各指标值与算术平均数的差距越小，x-的代表性就越大。

A=∑nixi-x-n（1）

fwF1lmk4qmH7Xsz6P7satg==

以五大城市群的普通高校数这一指标为例（见表1），2017—2021年，成渝地区普通高校数的平均差普遍都高于算术平均数，各城市指标值与算术平均数的差异程度均较大。京津冀城市群、长三角城市群与珠三角城市群则是每一年的平均差都低于算术平均数，长江中游城市群在2017—2019年是差异程度较大，2020年开始差异程度有所缩小。

同样的方法对其他三个指标进行验算，不难发现长三角城市群在所有的指标中平均差都是小于算术平均数的；在校大学生人数这一指标的达标群除了长三角之外还有京津冀和珠三角；长江中游城市群则在专利授权数这一指标中脱颖而出。采用平均差得到的这些初步的结果也为下文其他方法的考察做好铺垫，可以对比检验，看看结果是否一致。

二、基于区位基尼系数的五大城市群的空间集聚表征

（一）公式定义与数据选取

区位基尼系数是目前测度产业聚集程度的一个重要工具［1］。根据计算公式（2）可知，G的取值范围在［0，1］之间。G值越大，就说明被测量的指标越不平均、不均衡，资源越集聚；相反，G值越小，说明份额、区位商等的差距越小，资源的分配是平均的、均衡的。

G=12n2μ∑ni=1∑nj=1Hi-Hj（2）

公式（2）中，Hi和Hj分别表示城市群中城市i和城市j的变量值。μ代表城市群中各城市指标值的算术平均值，n为城市群中所有城市的数量。

本文研究的视角是高等学校资源，目的是促进五大城市群的高质量发展，因此将高等学校资源按照物质、人力和创新三个维度进行划分，通过对历年的《中国城市统计年鉴》进行梳理、对比，最终筛选出高等学校数（物质）、专任教师数（人力）、普通高校本专科在校生数（人力）和专利授权数（创新）这四个指标。同时考虑到指标的前后一致性与统一性，选取的研究时间范围确定为2017—2021年。

（二）五大城市群的空间集聚表征

1.成渝地区的普通高校分布最不均衡，珠三角各城市之间的差异最小

2017年，成渝城市群的G值就是最高的，超过0.6（具体数据见表2）的还有长江中游城市群。到了2021年，还维持在0.6以上的仅仅只有成渝地区一个了。从具体数值来看，成渝16个城市，重庆与成都两个城市在五年中发展较突出，同时成都市与重庆市的差距在不断缩小。其他14个城市中，高校数量在两位数以上的只有德阳市和绵阳市，而且都是不超过15所。

五大城市群的变化趋势都是一致下降的。相较于长三角地区而言，珠三角地区在2018年以后开始转折，超过长三角地区成为普通高校分布最均衡的一个城市群。虽然广州一个城市的高校数量比其他8个城市的和还要多，但是其他城市相互之间的差距较小。剔除广州之后，珠三角的8个城市基本上分为两大梯队，深圳、珠海、佛山、肇庆和东莞属于第一梯队，高校数量都是在10所上下徘徊；江门、惠州和中山属于第二梯队，除了江门的高校数量从2017年的3所增加到2019年的5所之外，其余没有任何变化。

2.专任教师数与本专科在校生数的分布均衡程度在京津冀地区排第一，成渝地区依然是最集聚的

京津冀协同发展上升为国家战略始于2014年，也是国家三大战略之一，以北京、天津为孵化器，向四周辐射。从国家统计年鉴的计算发现：自2019年起，河北省的GDP增速开始高于北京和天津，三地内部的经济发展差异明显有缩小的态势。

这些年在人力资源方面，北京与天津一直是全国的领头羊。根据2022年的《中国区域科技创新评价报告》可悉：首先，2020年综合的“科技创新水平指数值”超过全国平均水平的地区（具体包括上海、北京、天津、广东、江苏和浙江）都排在五大城市群的前列。其次，2020年“科技人力资源指数”的排名前四强分别是北京、天津、上海和江苏。再次，在“万人大专以上学历人数”“十万人博士毕业生数”“万人高等学校在校学生数”等人力资源的指标中北京都是稳居榜首，天津排在前三甲，河北省排在第25名前后［2］。随着协同发展不断向广度和深度递进，其未来目标也在不断升级。2023年7月20日，京津冀协同发展联合工作办公室在北京成立，意味着“协同协作在向联合融合升级”［3］。

3.专利授权数的区位基尼系数在珠三角最小，在成渝最大

尽管横向上看珠三角城市群的区位基尼系数值是最小的（见表4），但是纵向上从2017年到2021年，珠三角的9个城市之间的差异度是在递增的。2021年，广东省中的9个城市的专利授权数之和占全国的17.86%，深圳一个城市占9座城市总和的35.66%，深圳与广州合起来已经占到59.86%。这样的结果可能要归结于这两座城市在近几年的发展实在太迅猛了，其他城市已经铆足了劲在不停地追赶，可惜基数本来差距就大，增速又超不了甚至抵不过。

相似结论还出现在长三角城市群与长江中游城市群，区位基尼系数值仅有2018年是下降的，之后都是在不断增加。

首先，长三角地区在全国的权重就大，2021年的专利授权数占到全国总数的32.83%，41个城市中上海就占到了12.46%，沪苏杭三市占到33.84%，而系数值在015～0.89之间的城市达到18个，1～5之间的有17个，5～10之间的仅有3个，10～13之间的只有2个，剔除沪苏杭之后，余下的城市间差异依然十分显著。

其次，长江中游城市群虽然在全国的份额仅有6.95%，但是武汉、长沙的核心位置也是十分突出的。武汉一个城市占到这个城市群30个城市的28.36%，长沙占到14.63%，南昌也达到了7.81%。

三、结论

（1）平均差与区位基尼系数的计算结果还是有出入的。平均差的计算过程中采用了绝对值的方法来消除指标值与算术平均数的差为负的差异，实际上并不能够更好地诠释指标值之间的离散程度，尤其是当指标值之间的差异较大、目标值的样本量较多的时候。因此，在数据来源、指标前后一致等的客观约束下，区位基尼系数的计算显得更加科学，更加严谨，结果与客观事实更加接近。

（2）高校资源的分布动态上是向均衡化、分散化运动的。五大城市群都不再出现单一的中心城市资源高度集聚现象，每个城市群都有多个中心城市牵头，向周边溢出、辐射，协同发展。然而，城市群相互之间协同发展的效果差异依旧十分明显，长三角城市群在经济支撑、创新驱动等方面一马当先，“产业链与人才链已经深度融合”［4］。珠三角九大城市之间的融合互动在全国是首屈一指的，广州与深圳这两座万亿级别城市的核心作用进一步强化，佛山与东莞紧随其后，江门与肇庆的不断融入，九座城市之间的差异化在不断缩小。当前，京津冀、长三角与珠三角都已经成为国际级别的城市群。与此同时，成渝城市群的集聚程度相对较严重，直辖市、省会城市与其他城市之间的鸿沟短时间内还不能填补。比如省会城市的高等学校到地级市设立分校区、与地级市学校合作办学等都需要一定的建设期、人才培养的周期，地级市的引智政策倾斜程度还要依托于城市经济实力的提升、特色产业链的合理布局、创新驱动的引擎新开发等。

参考文献：

［1］戴平生.区位基尼系数的计算、性质及其应用［J］.数量经济技术经济研究，2015（7）：149161.

［2］中国科学技术发展战略研究院.中国区域科技创新评价报告2022［R］.北京：科学技术文献出版社，2022.

［3］王明浩，郭宇靖.从协同协作升级为联合融合，京津冀协同发展迈上更高台阶［EB/OL］.（2023720）［2023823］.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1771948339841830254&wfr=spider&for=pc.

［4］姚凯.长三角人才一体化发展向纵深推进［EB/OL］.（2023627）［2023828］.https：//fddi.fudan.edu.cn/bf/29/c21257a507689/page.htm.

［5］宋耀辉，王宁.基于区位基尼系数的陕西省产业空间集聚研究［J］.西安石油大学学报（社会科学版），2017（4）：1421.

［6］周光礼，赵之灿，耿孟茹.高等教育资源空间布局及其对区域科技创新能力的影响：基于中国五大城市群的实证研究［J］.现代大学教育，2023，39（01）：6675+112.

基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目“中国外商直接投资（FDI）绩效的时空差异及其提升研究”（项目编号：21YJA790065）

作者简介：蒋兰陵（1978—），女，汉族，江苏扬州人，经济学博士，副教授，硕士生导师，研究方向：国际直接投资与跨国公司管理。