高等教育與區域經濟協調性綜合評價

羅貴君+喬正鵬+嚴亞洲

摘要：文章利用2011年和2016年全國城市統計年鑒據對我國97個城市的高等教育與區域經濟的數據做因子分子，得出二者協調性主要指標的綜合得分算式和城市排名。

關鍵詞：高等教育；區域經濟；協調性

一、研究背景

城市群是一個地區的經濟力量在地域空間上的集中體現，城市群的發展程度是一個地區經濟發展水平的主要標志。目前，我國大陸地區主要形成了包括京津冀、長三角、珠三角、山東半島、遼中南、中原、長江中游、海峽西岸、川渝及關中等在內的十大城市群。這十大城市群以不到10%的國土面積，承載了30%以上的人口，創造了50%以上的GDP。[1]同時，十大城市群還是我國優質高等教育資源的聚集地，匯集了我國絕大部分的高等院校和科研機構，其高等教育質量和水平也遙遙領先于全國其他地區。從高等教育與區域經濟的相互作用規律來看，區域高等教育與區域經濟水平應保持適度協調，才能有助于實現高等教育與區域經濟的相互促進和共同發展。[2]本研究利用2011年和2016年全國城市統計年鑒數據，對我國十大城市群97個主要城市高等教育與區域經濟協調度影響因素進行了實證研究。

二、定量分析

基于筆者前期的研究，構建了由目標層、準則層和指標層構成的城市群高等教育與經濟發展評價指標體系。目標層為城市群主要城市高等教育水平與經濟發展水平；準則層從高等教育規模和高等教育質量兩個維度對高等教育水平進行反映，從經濟規模、經濟結構、經濟增長和經濟效益四個維度對經濟水平進行反映；指標層總共包括12項具體指標，進一步對2011年和2016年數據做了因子分析。使用主成份分析法，按照特征值大于0.9的原則進行因子提取，可得到衡量十大城群97個主要城市高等教育水平的兩個公因子和衡量區域經濟發展水平的三個公因子。

1.數據因子分析適應性檢驗

從KMO和球形Bartlett檢驗中可驗證出變量間是否適合做因子分析。衡量十大城市群高等教育水平和區域經濟水平各指標的KMO值2011年分別為0.613和0.785，2016年分別為0.677和0.759，均在適合因子分析的臨界值內；球形Bartlett檢驗的相伴概率P值為0.000，可以認為相關系數矩陣和單位矩陣有顯著差異，適合于作因子分析。

2. 2011年相關矩陣特征值、方差貢獻率與綜合得分

使用主成份分析法，按照特征值大于0.9的原則進行因子提取，可以得到衡量十大城群97個主要城市高等教育水平的兩個公因子和衡量區域經濟發展水平的三個公因子。

以公因子的方差貢獻率為權數，分別得到十大城市群97個主要城市高等教育水平和區域經濟發展水平的綜合得分計算公式：

2011年97個主要城市高等教育水平綜合得分=（F1×70.001+F2×19.345）/89.346 （1）

（根據旋轉后的成份矩陣，取F1為H1，F2為H2）

2011年97個主要城市區域經濟水平綜合得分=（F1×60.362+F2×17.593+F3×13.058）/91.013（2）

（根據旋轉后的成份矩陣，取F1為E11、E12、E13、E41的綜合得分，F2為E31的綜合得分，F3為E21的綜合得分）

2016年97個主要城市高等教育水平綜合得分=（F1×71.412+F2×18.875）/90.288 （3）

2016年97個主要城市區域經濟水平綜合得分=（F1×55.896+F2×14.653+F3×14.185）/84.733（4）

根據公式（1）和（2），（3）和（4）可分別計算中國十大城市群97個主要城市2011年和2016年高等教育水平綜合得分及區域經濟發展水平綜合得分，并根據綜合水平得分得到城市綜合排名。

2.高等教育與經濟發展的相關性分析

將2011年和2016年反映高等教育發展水平和區域經濟發展水平的綜合得分值進行相關分析。從表5的分析結果中可以看出，2011年十大城市群主要城市高等教育與經濟發展之間的Person相關系數為0.827，Kendall相關系數為0.343，Spearman相關系數為0.485，且相關性非常顯著。由此可知，2011年十大城市群高等教育與區域經濟發展之間的協調程度較高。而到2016年，Person參數相關系數降為0.814，而作為反映匹配性的Kendall相關系數升為0.502，反映等級相關程度的Spearman相關系數升為0.671。

3.回歸分析

采用97個城市2011年和2016年的高等教育水平綜合得分數據和區域經濟水平綜合得分數據進行回歸分析，2011年十大城市群經濟發展水平與高等教育發展水平的線性回歸方程為：E=C+0.827H，其中E表示經濟發展水平，H表示高等教育水平，C為常數項，該回歸模型的R2=0.683，調整后的R2=0.680，表明模型整體擬合情況較好；2016年十大城市群經濟發展水平與高等教育發展水平的線性回歸方程為：E=C+0.814H，其中E表示經濟發展水平，H表示高等教育水平，C為常數項，該回歸模型的R2=0.662，調整后的R2=0.658，表明模型整體擬合情況較好。由此可知，從2011年到2016年，十大城市群97個主要城市高等教育與區域經濟的相關性有一定程度的降低。這可能是由于隨著高等教育的大擴展，高等教育質量亦有所下降，所以導致對區域經濟發展的促進作用有所降低。

參考文獻：

[1]高耀， 紀燕， 方鵬. 中國大陸十大城市群高等教育與區域經濟協調度因素分析與集成評估——基于2000年和2010年的橫截面數據[J]. 現代大學教育， 2013（05）：44-50.

[2]朱迎春， 王大鵬. 高等教育對區域經濟增長貢獻——基于省際面板數據的實證研究[J]. 軟科學， 2010（02）：79-82.

作者簡介：羅貴君，男，四川宜賓人，武漢工程大學法商學院高等教育學2016級研究生，研究方向：區域高等教育；喬正鵬，男，江蘇人，武漢工程大學法商學院馬克思主義經濟學2016級研究生，研究方向：社會主義市場經濟；嚴亞洲，男，湖北人，武漢工程大學法商學院馬克思主義經濟學2016級研究生，研究方向：社會主義市場經濟。endprint