“大城大事”：城市群空间集聚与区域高等教育溢出效应——来自我国“两横三纵”城市群的经验证据

doi:10.16382/j.cnki.1000-5560.2024.06.006

摘要/Abstract

摘要：

国家顶层设计下“两横三纵”城市群的协同发展将重塑高等教育资源配置格局，以极点带动区域发展“从集聚中走向均衡”，实现中国经济高质量发展转型。结合经济地理学、城市经济学有关区域经济活动及要素流动的理论基础，从空间集聚视角出发，使用2006—2020年“两横三纵”城市群内193个城市的面板数据，借助空间计量经济学范式，运用设置经济距离、人口密度空间权重矩阵的空间杜宾模型来表征与衡量城市群高等教育集聚程度对区域科技创新水平、经济转型升级的空间溢出效应。研究发现，城市群内经济发展水平或人口密度接近的城市，通常有着相似的高等教育发展需求，使空间经济相邻、人口密度接近的城市群围绕高等教育规模水平形成空间集聚，由此产生的空间外溢效应带动了区域科技创新水平的提高，推动经济转型升级，进而实现区域发展“从集聚中走向均衡”。展望未来，各级政府应打破原来的以行政区划配置资源的区域发展模式，在城市群空间格局演化过程中探索区域高等教育发展的制度创新与路径选择。

关键词: 城市群, 区域高等教育, 集聚经济, 空间外部性, 溢出效应

Abstract:

The coordinated development of megalopolis will reshape the allocation pattern of higher education resources, drive regional development from agglomeration to equilibrium, and realize the transformation of high-quality development of China’s economy. Based on the panel data of 193 cities in the urban agglomeration from 2006 to 2020, from the perspective of spatial agglomeration, this paper used the spatial Dubin model with economic distance and population density weight matrix to characterize and measure the spatial spillover effect of higher education agglomeration on regional scientific and technological innovation level and economic development. The research found that, megalopolis with similar economy and population in urban agglomeration have the same demand for higher education development, it will make those cities form spatial agglomeration, and the resulting spatial spillover effect will drive the improvement of the level of regional scientific and technological innovation and the degree of economic transformation and upgrading, so as to achieve balanced regional development. In the future, we should break the original pattern of regional development based on administrative allocation of resources, and explore the institutional innovation and path selection of regional higher education development in the process of spatial pattern evolution of urban agglomeration.

Key words: megalopolis, regional higher education, agglomeration economy, spatial externality, spillover effect

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图/表 7

表 1

表 2

表 3

图 1

表 4

表 5

表 6

参考文献 0

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城市群	GDP（亿元）全国占比		常住人口（亿人）全国占比		经济密度（亿元/平方千米）	世界一流大学建设高校（所）全国占比		世界一流学科建设高校（所）全国占比
京津冀	84476	8.5%	11308	8.1%	0.3862	10	23.8%	30	31.6%
长三角	203955	20.6%	22714	16.2%	0.9021	8	19.0%	27	28.4%
珠三角	86899	8.8%	11521	8.2%	1.5813	2	4.8%	3	3.2%
长江中游	91501	9.2%	17511	12.5%	0.2667	5	11.9%	7	7.4%
成渝	66756	6.7%	11499	8.2%	0.8101	3	7.1%	7	7.4%
合计	533587	53.9%	74553	53.3%	—	28	66.7%	74	77.9%

变量类型	变量名	含义	观测样本	均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量	patent	专利授权数（项）	2895	6089.898	14592.126	5	222412
被解释变量	terindustry	第三产业增加值（万亿）	2895	1311.913	2455.865	31.002	33582.276
解释变量	HEIscale	高等教育规模水平	2895	0.101	0.159	0	0.961
控制变量	cityratio	城镇化率（%）	2895	54.568	15.950	18.146	100
	people	财政供养人口（万人）	2895	5.101	4.207	0.660	46.653
	FDexp	地方财政一般预算内支出（万元）	2895	3940144.083	6693585.554	123139	83515363
	RDpop	R&D人员数（人）	2895	27016.482	51485.591	0	1042708
	RDfund	R&D内部经费支出（万元）	2895	749097.330	1746495.679	0	26531684.860

变量年份	高等教育规模水平（HEIscale）
变量年份	经济距离矩阵W^E	人口密度矩阵W^H
2006年	0.139***（3.968）	0.110***（3.450）
2007年	0.136***（3.881）	0.112***（3.496）
2008年	0.141***（4.021）	0.119***（3.724）
2009年	0.128***（3.663）	0.116***（3.637）
2010年	0.125***（3.561）	0.115***（3.585）
2011年	0.120***（3.434）	0.112***（3.503）
2012年	0.116***（3.323）	0.103***（3.224）
2013年	0.117***（3.349）	0.113***（3.519）
2014年	0.111***（3.177）	0.104***（3.270）
2015年	0.107***（3.069）	0.099***（3.110）
2016年	0.109***（3.117）	0.099***（3.107）
2017年	0.119***（3.397）	0.102***（3.190）
2018年	0.122***（3.492）	0.109***（3.418）
2019年	0.122***（3.492）	0.113***（3.537）
2020年	0.120***（3.426）	0.111***（3.480）

模型变量	区域创新水平（Ln_patent）		区域经济转型发展程度（Ln_terindustry）
模型变量	经济距离矩阵W^E	人口密度矩阵W^H	经济距离矩阵W^E	人口密度矩阵W^H
$ \rho $	0.262***（0.033）	0.008（0.039）	0.133***（0.034）	0.083**（0.038）
W_ij*HEIscale	1.277（0.833）	1.027（0.771）	0.184（0.319）	1.019***（0.292）
W_ij*Ln_cityratio	0.700***（0.236）	0.040（0.238）	?0.171*（0.089）	?0.463***（0.089）
W_ij*Ln_people	0.143（0.165）	0.718***（0.217）	?0.137**（0.063）	0.099（0.080）
W_ij*Ln_FDexp	0.024（0.125）	0.119（0.159）	?0.077（0.047）	0.261***（0.063）
W_ij*Ln_RDpop	?0.037（0.044）	?0.191***（0.042）	0.010（0.017）	0.002（0.015）
W_ij*Ln_RDfund	0.041（0.037）	?0.015（0.031）	?0.011（0.014）	?0.006（0.012）
HEIscale	0.182（0.281）	?0.008（0.280）	0.595***（0.107）	0.526***（0.105）
Ln_cityratio	0.781***（0.082）	0.898***（0.079）	0.183***（0.031）	0.175***（0.030）
Ln_people	0.431***（0.068）	0.468***（0.068）	0.082***（0.026）	0.011***（0.025）
Ln_FDexp	0.591***（0.049）	0.652***（0.049）	0.359***（0.019）	0.335***（0.018）
Ln_RDpop	0.005（0.017）	?0.003（0.017）	0.010（0.006）	0.012*（0.006）
Ln_RDfund	0.018（0.012）	0.024**（0.012）	0.025***（0.004）	0.024***（0.004）
R-square	0.800	0.777	0.870	0.842
Log-likelihood	?840.789	?866.627	1956.279	1982.784
Hausman Test	FE	FE	FE	FE

模型变量	区域创新水平（Ln_patent）		区域经济转型发展（Ln_terindustry）
模型变量	经济距离矩阵W^E	人口密度矩阵W^H	经济距离矩阵W^E	人口密度矩阵W^H
直接效应	0.242（0.298）	0.003（0.288）	0.604***（0.111）	0.540***（0.107）
间接效应	1.724（1.170）	1.038（0.806）	0.290（0.381）	1.146***（0.323）
总效应	1.967（1.295）	1.041（0.840）	0.894**（0.420）	1.686***（0.341）
控制变量	是	是	是	是