Spatial Agglomeration of Megalopolis and Spillover Effect of Regional Higher Education in China

doi:10.16382/j.cnki.1000-5560.2024.06.006

Abstract

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

Junfeng Ma, Yuhui Li. Spatial Agglomeration of Megalopolis and Spillover Effect of Regional Higher Education in China[J]. Journal of East China Normal University(Educational Sciences), 2024, 42(6): 61-74.

Figures/Tables 7

References 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