城市集群與高等教育集群的耦合及其對經濟發展的影響
——基于2012—2021年三大城市集群統計數據的實證分析

孫剛成,楊婳婳

集群早期主要用于通信系統領域,指的是系統中眾多信道資源共享、費用共擔、信道設備及服務共用的高效能協調體系。后引入社會學與經濟學等領域,主要指集聚在一定范圍內且相互之間聯系密切、有助于互助共享的組織群體。文中城市集群與城市群的區別主要在于前者有更多密切聯系、資源與設施或服務共享等相互關系,而后者只是空間距離近卻不一定有多少相互關系。目前,我國已經形成了幾個相對成熟的城市集群,如成渝城市集群、長三角城市集群、京津冀城市集群、粵港澳大灣區城市集群等。文章選擇三大城市集群為京津冀、 長三角和成渝城市集群,未選取粵港澳大灣區原因在于其呈現以廣州、深圳、香港、澳門等多中心相互關聯的網絡結構,致使高等教育和城市發展呈現出紛繁復雜局面,不適合與其他三大城市集群作比較。同時,京津冀、 長三角和成渝三大城市集群輻射了東、中、西三大區域,可以通過對三大集群的對比分析,為其他城市集群發展提供借鑒。由于社會體系的不斷縱深性和復雜性發展,以及中國在地理層面行政區劃的相對穩定,人力資本、科研創新、知識生產及信息技術等要素的集聚很大程度上要依賴于人口遷移和流動。[1]在各項影響因素中,城市和高等教育集群程度被認為是一個關鍵性因素。研究表明,高等教育集聚程度對創新績效呈正向作用,而要素流動對創新績效的影響存在顯著的地區差異,勞動要素流動、資本要素流動和技術要素流動在東、中、西三大地區均具有促進作用;[2]城市集群程度的不斷提升,可以加快人力資本的溢出效應,更多地表現為城市集群內部各城市間、 核心城市與非核心城市間的人力資本流動。這決定了開展高等教育或城市合作成為當今社會高質量發展的必由之路。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響該區域的經濟高質量發展。研究發現,高等教育資源空間集聚,可以為城市集群的產業結構升級和經濟增長提供強大的智力支持。[3]文章通過構建耦合協調模型和面板模型,考察2012—2021年三大城市集群和高等教育集群的耦合關系及其對經濟增長的影響,從理論意義上是對現有理論基礎的補充和完善;從實踐意義上看,定量揭示三大城市集群與高等教育集群的發展態勢, 科學理解城市集群與高等教育集群間的關系與影響因素,可以為合理調整高等教育和城市空間布局、推進不同地區經濟高質量增長提供參考依據。

一、文獻綜述與理論基礎

本文主要與兩方面的文獻相關。一方面是專門考察高等教育集群和城市集群的文獻。在實現中國式現代化經濟發展進程中,高等教育常被看作是核心要素。近年來,受地區經濟常態化發展的影響,越來越多地區的高等教育呈集群式發展趨勢。阿姆斯特朗(Armstrong)等人較早發現高等教育集群是至少兩所大學之間的正式的、自愿的合作協議;[4]聞曙明認為高等教育集聚是在某一特定區域(地理空間),以某一或某幾個知名高校為核心,大量相互關聯的學校及其支撐機構在(地理)空間上集聚,以形成強勁、持續的競爭優勢的現象;[5]潘海生等人則認為高等教育集群是一組自主獨立的大學為了一定的目的或者競爭優勢,在某一區域內形成的相互關聯、聯結的、與環境有機融合的松散知識網絡組織。[6]綜合以上不同學者對高等教育集群的內涵認識,本文認為高等教育集群是產業集群內涵的延伸,是在某一特定區域內,高等院校為實現共同目的和利益而展開的,在辦學資源和管理體系等方面實現平等、合作與共享的聯合體。學界從不同角度對高等教育集群進行了深入研究。從有效性研究角度看,潘懋元、俞健偉等人對高等教育集群的功能和模式進行了深入分析,并強調高等教育集群有利于高等教育資源合理配置,是高等教育職能和創新職能的重要載體;[7]劉祖良等人認為高等教育集群可以分為 “海—陸”“陸—陸”等多種“集聚—溢出”發展模式,這對我國高等教育整體發展意義重大。[8]從動力因素角度來看,資源共享、降低成本、提高知名度和競爭力、服務區域經濟需要、人口密度、區位交通因素、土地成本及產業結構等因素是其研究重點與熱點。[9-12]從實施路徑角度來看,卓澤林等人認為可以通過轉變區域宏觀戰略、完善頂層設計、豐富高等教育功能多樣性、轉型高等教育服務職能和升級高等教育合作機制等路徑推動高等教育集群構建。[13]

就城市集群方面而言,雖然學界對城市集群概念的判定標準呈多元化發展趨勢,[14-17]但都共同指向了三個特征:特定數量與規模的城市、經濟發展現狀、空間布局。基于此,本文認為城市集群是指,在一定地域范圍內具有相當數量的不同規模的城市,以一個或兩個超大或特大城市作為地區經濟的核心,依托于一定的自然環境條件、交通與信息網絡等,構成一個相互協調、共享互動、相對完整的城市“集合體”。學界對城市集群的研究主要聚焦于發展現狀、動力以及增長效應。從發展現狀角度,國內外已形成了較為成熟的城市集群,如美國東北部大西洋沿岸以紐約為中心的城市集群、日本太平洋沿岸以東京為中心的城市集群、英國以倫敦為核心的城市集群以及歐洲西北部以巴黎為中心的城市集群等;國內主要形成了長三角城市集群、京津冀城市集群以及成渝城市集群等。[18]從動力因素角度,國際環境、自然因素、區位交通因素、人文因素、信息技術、城市化以及區域產業發展等是學界的研究點。從增長效應角度,生態文明、經濟建設以及區域協調發展是城市集群支撐和培育對象。城市集群可以為不同制造商的消費和貿易提供便利,促進生產要素在區域內的無障礙流動以及區域分工水平的提高。[19]

另一方面是考察高等教育與城市集群協同發展的文獻。相關學者多將目光聚焦于成渝城市集群、京津冀城市集群、粵港澳大灣區、長三角城市集群與高等教育協同研究等。研究發現,凡是創新型產業集群,都得益于大學、科研機構和高技術企業的“集體”支持,特別是建設高等教育集群已成為典型模式的選擇,如以杜克大學、北卡州立大學和北卡教堂山分校為“金三角”框架的北卡羅來納科技園區等。[20]近年來,陳先哲以粵港澳大灣區的產業結構布局為基點,提出高校集群發展路徑應當與大灣區多中心的發展定位相符。[21]陳濤認為,高等教育可以通過三種方式推動成渝城市群的發展,一是以創新性、中心性和協同性的集群式思維為建設方法。二是以集群式操作為建設路徑:優化高等教育結構,對接引領產業體系;探索群地結對聯動,促進要素因地流動。三是設立成渝高教新區,推動教育互認共享;聯結雙城集群網絡,發展雙核共驅創新。[22]我國成渝城市集群高等教育建設中提出建設“以創新驅動為核心的高等教育集群”,同樣也得益于成渝經濟圈經濟的高質量發展。[23]此外,動力學理論強調了從內外環境相互作用的角度來研究群體條件下個體行為的特點和規律,認為影響群體發展的因素是相互作用和相互依存的關系。為此,基于動力學理論,高等教育集群和城市集群可以構成一種動態循環系統。首先,由于地區高等教育自身發展需求,如降低辦學成本、人才共享需要、學科發展以及知識創新與交流等,部分高校開始集聚,遷入城市或城鎮。其次,隨著高等教育集聚程度的逐步擴大,城市的周邊經濟、規模經濟以及競合發展模式開始顯現,迫切要求城市公共服務與設施的跟蹤配套,無形中促進了城市資源、空間布局的擴大化、圈層化,相關金融、法律、科研、咨詢、教育科研等組織機構的完善化,城市規模也隨之擴張。城市憑借自身各異的空間特性、資源稟賦、區位條件等因素形成了差別化活動,促進城市集群內資源流動和共享,進而更多的高校選擇遷入城市圈,逐漸形成核心城市。再次,鑒于擴散效應和輻射效應的不斷增強,核心城市與周邊城市會成為相互關聯的城市集群,這也會在一定程度上帶動其他高校遷入核心城市或周邊城市。最終,雙群效益相互催化,形成動態循環機制(見圖1)。

圖1 高等教育集群與城市集群發展的耦合協調機制圖

綜合已有研究,本文嘗試考察如下重要卻尚未得到很好回答的問題:城市集群和高等教育集群之間是否存在相互作用機制?三大城市集群與高等教育集群耦合協調發展的分異格局如何?三大城市集群與高等教育集群耦合協調發展與區域經濟增長的關系效應如何?

二、研究設計

(一)指標構建與數據來源

1.高等教育集群和城市集群的測量

高等教育在校生數量和城市人口數量集聚形成了高等教育集群和城市集群。[24]本文在參考Porter對產業集聚量化評估研究的基礎上,[25]再綜合相關學者對高等教育集群程度的估計方法,[26,27]最終借鑒陳雁云、戴毅區位熵方法進行高等教育集群和城市集群水平的測量。[28,29]令t期i地區的高校集聚指數為GXit,則

其中,Git為t期i地區的高校在校生人數,Rit為t期i地區的在校生人數,Gt和Rt分別為t期的全國高校在校生人數和全國在校生人數。由上式可知,GXit>0。當各地區的GXit值都為1時,高校呈均勻分布,即不集中于任一地區;如果某地區的GXit大于1,則表明該地區的高校處于集聚狀態,且值越大,集聚程度越高。若某地區的GXit趨近于零,則高校處于低集聚、不均勻分布狀態。[30]

同理,令t期i地區的城市集聚指數為CSit,則

其中,Sit為t期i地區的城市人口數,Zit為t期i地區的總人口數,St和Zt分別為t期的全國城市人口數和全國總人口數。如果某地區的CSit大于1,則表明該地區的城市處于集聚狀態,且值越大,集聚程度越高。

2.經濟發展水平和控制變量

本文參考羅志紅[31]的方法,經濟增長以第二產業增加值、第三產業增加值之和與地區生產總值的比值進行表征。此外,為確保實證分析的可靠性,引入控制變量。其中,財政干預(Mec)用政府支出與地區國民生產總值(GDP)的比值來衡量,政府干預是高等教育發展和城市發展的基礎動力來源,也是提升其集群發展水平的重要保障;科技創新(Ist)用R&D經費投入與城市集群國民生產總值(GDP)的比值來衡量;[32]人力資本(Hr)用受教育程度來衡量,采用各省份6歲及以上人口的平均受教育年限作為代理變量,分別把小學、初中、高中、大專及以上的教育年限定為6、9、12、16年,按各類受教育年限的人口占6歲及以上總人口的比重加權求得人均受教育年限。[33]

3.數據來源

借鑒蔡文伯的城市集群數據選取方法,[34]再根據國務院2016年對三大城市集群劃分,選取三大城市集群涵蓋的9個省份為研究對象:京津冀城市集群的北京、天津和河北,長三角城市集群的上海、江蘇、浙江和安徽,成渝城市集群的四川和重慶。選取年份為2012—2021年,數據來源于《中國統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國城市年鑒》、EPS數據庫及各省份的統計年鑒,部分數據為整理計算所得。

(二)研究方法

1.耦合協調度模型

耦合度雖然可以在一定程度上表明兩系統之間的相關程度,卻不能反映出兩者的整體協調度。對此,為避免系統間耦合度高的偽評價結果,更科學、準確地反映高等教育集群和城市集群間的耦合協調度水平,文章進一步借鑒耦合協調度模型,如下:

在耦合協調度模型中,T值代表總體協調評價指數,D代表耦合協調度,α、β為待定系數,本文α、β都賦值0.5。[35]耦合協調度D的取值范圍規定在0到1之間,D值越大說明高等教育集群與城市集群的耦合協調度越好。基于已有研究,[36]確定耦合協調度劃分維度標準(10個區間10個等級)如表1。

表1 耦合協調度發展階段標準

2.面板模型設定

基于統計數據和研究目的,本文選擇面板模型來分析高等教育集群與城市集群耦合協調關系及其與經濟增長的關系效應。為增加數據平穩性,降低異方差和多重共線性影響,對各變量進行對數處理:

式中,Red為經濟發展,D為高等教育集群與城市集群的耦合指標,CSit和GXit分別代表城市集群程度和高等教育集群程度,Mec、Ist、Hr三者是與經濟發展相關的控制變量。

三、實證分析

(一) 三大城市集群指數與高等教育集群指數發展水平差異分析

利用式(1)、式(2)測算三大城市集群指數與高等教育集群指數,深入探析三大城市集群指數與高等教育集群指數的發展差異水平(見表2)。

表2 2012—2021年三大城市集群與高等教育集群的發展水平

從三大城市集群的U1和U2綜合發展水平看,除成渝城市集群,京津冀城市集群和長三角城市集群發展水平整體呈現降低態勢。成渝城市集群兩大系統的綜合發展水平呈現穩步增長趨勢且漲幅較為明顯。成渝城市集群基于西部大開發和“一帶一路”倡議政策紅利,將高等教育集群和城市集群發展提上日程,形成了西部優質高等教育和城市資源集聚的區位優勢。2020年,在國家加快建設世界一流大學的背景下,四川大學和重慶大學牽頭成渝地區20所高校結成成渝地區雙城經濟圈高校聯盟,成渝兩地多所高校參與組建“兩聯盟一中心”。[37]同時,成渝區域尤為強調牢固樹立“一體化”發展理念,合力打造區域協作高水平樣板,推動區域“同城化”發展。[38]2016年的成渝城市集群戰略地位的調整(成渝城市集群—成渝雙城經濟圈)也加快了成渝城市集群式發展速度,京津冀城市集群和長三角城市集群的兩大系統綜合發展存在較大差異。其中,京津冀城市集群水平呈現倒“U”型發展態勢,高等教育集群發展水平呈現降低趨勢。京津冀地區是我國高等教育資源和城市資源最為密集的地區,從京津冀城市集群發展水平角度來看,大致分為兩個階段:第一階段是2012—2018年,京津冀城市集群聯系網絡密度日益提高,由早期單核心演變為中期“1+2”空間模式,再到中后期“多中心、多層次”的發展格局。[39]第二階段是2019—2021年,京津冀城市集群發展水平呈現下降趨勢,其主要原因在于“一核、兩翼、三軸、四區、多節點”的京津冀城市集群發展理念并未達到預期效果。北京作為核心城市,其外圍缺乏大型、中型城市的過渡承接,區域間仍存在巨大的經濟差距,城市集群式發展存在斷層和裂隙。[40]在高等教育集群式建設方面,京津冀三地高校先后成立信用教育聯盟等10余個高校聯盟,但其高等教育發展差距、優質高等教育資源空間布局失衡等是制約高等教育集群式發展的關鍵性問題。長三角城市集群高等教育集群發展水平呈現降低態勢,城市集群發展水平總體呈現“V”型態勢。近年來,長三角城市集群雖然積極調動區域內高等教育互動的積極性,努力鞏固其在實現中國教育現代化2035與建設世界教育強國中堅力量的地位,但“卡脖子”問題依然存在,如資源集聚優勢和科研創新增速放緩、省際資源差異與失衡等。長三角城市集群指數呈現出先下降再上升的發展態勢,其可能的原因在于,近年來長三角地區城市經濟快速發展帶來了城鎮化水平的不斷提升,大部分城市城鎮化水平實現了從低到中等階段轉變,內部差異逐步縮小,這在一定程度上促使人口流動空間格局上從分散走向集中,產生人才流入現象。

(二)耦合協調發展模型結果與分析

運用式3和式4對城市集群和高等教育集群指數進行處理,獲得三大城市集群與高等教育集群的耦合協調度指標數據,將數據繪制成圖表(詳見表3、圖2)。

表3 2012—2021年三大城市集群與高等教育集群的耦合度D

對2012—2021年三大城市集群與高等教育集群的耦合協調度測算,以探究三大城市集群和所涉及的9省市的耦合協調時序演變特征(見表3和圖2)。2012—2021年,三大城市集群耦合協調水平都出現了變化且呈現出京津冀城市集群>成渝城市集群>長三角城市集群的特征。成渝城市集群整體的耦合協調度D值呈現穩步上升趨勢,耦合協調度值從0.297上升至0.386,耦合協調度由中度失調轉變為輕度失調。京津冀城市集群與長三角城市集群耦合協調度均達到一致,都由勉強協調向瀕臨協調過渡。主要原因在于京津冀城市集群與長三角城市集群內各城市空間及資源結構分布不合理,綜合實力存在較大差異。尤其是北京和天津高等教育和城市集群式發展的“虹吸”模式,更有利于北京與天津構建高質量發展藩籬,削弱對河北的輻射帶動作用。如在科技創新能力供給方面,京津二地側重于發展現代服務業、金融業等,河北省則仍處于傳統高污染高能耗產業轉型期。[41]這就導致北京、天津的高端科技人才供給與河北傳統產業轉型升級的實踐技術人才需求不匹配,使得河北省難以發揮相對優勢,在京津冀城市集群的耦合協調水平發展中成為短板。

2012—2021年,三大城市集群所涉及的9省份耦合協調水平發展存在較大差異。北京、天津、上海、江蘇、浙江的耦合協調度均處于下降態勢。由于北京、天津、上海、江蘇和浙江經濟繁榮,人才濟濟且高等教育綜合實力較強,優勢明顯,城市集群式發展優勢次之,發展水平還存在較大的提升空間和潛力。可以問題為導向補齊城市集群式發展短板,加快推進城市集群內區域的協同發展。河北、安徽耦合協調發展水平呈倒“V”型降低發展趨勢。值得注意的是,相較于2020年的耦合協調發展水平,兩省的耦合協調發展水平在2021年出現大幅度降低。其原因可能在于2021年河北和安徽每10萬人高校平均在校生數分別為2288人和2462人,遠遠低于全國平均值,這嚴重制約著兩省的產業布局優化、高端人才聚集和創新能力提升;重慶和四川的耦合協調發展水平雖然總體不高,但呈現出上升發展態勢,這得益于其正確的政策性戰略定位完美吻合高等教育集群與城市集群發展的耦合協調機制(見圖1)。如重慶在已基本形成成渝地區雙城經濟圈的基礎上,致力于構建具有示范引領作用的高等教育集群,不斷推進高等院校間的資源流動和共享,促進了重慶整體耦合協調發展水平的不斷提高。

(三)面板模型結果與分析

1.數據預檢驗

為了避免由于非平穩序列造成的“偽回歸”,需要對各面板數據進行單位根檢驗(見表4)。檢驗結果顯示,各數據均呈現出平穩序列,可以建立面板數據模型進一步分析二者關系。此外,基于單位根檢驗結果進行協整性檢驗,以驗證是否存在長期穩定關系(見表5)。研究表明,城市集群、高等教育集群、耦合協調發展水平與區域經濟間存在較好的平穩性且具有長期的協整關系。

表4 單位根檢驗

表5 協整性檢驗

2.模型檢驗和回歸結果分析

面板數據基本模型包含三種:混合效應模型、固定效應模型以及隨機效應模型。為了正確選擇合適的回歸模型,避免估計結果與現實偏差太大,本文在模型回歸前,分別進行F檢驗、LM檢驗與Hausman檢驗。結果顯示,P值均小于0.01,隨機效應模型、混合效應模型的基本假設得不到滿足。因此,構建固定效應模型,回歸結果如表6、表7、表8、表9所示。

表6 描述性統計

表7 三大城市集群面板數據回歸結果(一)

表8 三大城市集群面板數據回歸結果(二)

表9 三大城市集群面板數據回歸結果(三)

(1)城市集群、高等教育集群、耦合協調水平對經濟增長的影響

回歸結果表明,耦合協調發展水平、高等教育集群、城市集群的系數均為正,且都很顯著,證明高等教育集群、城市集群及耦合協調水平發展能促進城市集群經濟增長。同時也說明,各城市集群高校和城市發展了跨圈層的交流與聯系,加速要素多樣化聚集的功能。另一方面,比較三大城市集群發現,城市集群、高等教育集群及耦合協調發展水平對經濟增長的影響程度有顯著差異。首先,從城市集群對經濟增長的影響角度來看,三大城市集群呈現出成渝城市集群>京津冀城市集群>長三角城市集群的特征。成渝城市集群式發展對經濟增長的影響作用最高,這與王卓等研究結論一致。[42]成渝城市集群在一定程度上增強了勞動力等要素的投入結構與產出結構的耦合程度,而京津冀、長三角的城市集群發展因各城市間發展存在較大差異并未顯著促進產業結構的合理化。因此,對于京津冀城市集群和長三角城市集群而言,應采取有效措施加快產業結構的轉型,提升河北、安徽等區域的高技能創新人才承接力。其次,從高等教育集群對經濟增長的影響來看,城市集群發達程度越高,受高等教育集群影響越強,且呈現出京津冀城市集群>長三角城市集群>成渝城市集群的特征。說明高等教育集群對三大城市集群的經濟增長在不同水平上具有促進作用。主要原因在于,成渝城市集群相對于京津冀城市集群和長三角城市集群而言,雖有照顧性政策優勢,但教育資源欠缺且區位優勢不明顯,集聚經濟效應得不到充分發揮。最后,從耦合協調發展水平對經濟增長的影響角度來看,城市集群發達程度越高,受耦合協調發展水平影響越強,且呈現出京津冀城市集群>長三角城市集群>成渝城市集群的特征。其原因在于,相較于成渝城市集群,京津冀、長三角城市集群起步較早,城市集群內部不同規模和層次的城市和高等教育發揮各自的相對優勢,相互開放協同,進而產生“1+1>2”的極化效應。因此,成渝城市集群可以借助西部大開發戰略和“一帶一路”建設打開對外開放門戶,促進技術、資本、勞動力等要素充分流動,提升區域經濟實力。

(2)控制變量對經濟增長的影響

首先,從控制變量政府干預(MEC)來看。政府干預(MEC)在模型12上顯著為正,在其他模型上不顯著。說明京津冀城市集群和長三角城市集群政府干預對經濟增長影響不顯著,成渝城市集群政府干預對經濟增長具有促進作用。究其原因,主要是京津冀城市集群和長三角城市集群市場經濟發展更為充分,較為完善的市場運行機制已經形成,政府對市場干預較少,或者是不存在違背市場規律的政府干預,所以加入政府干預變量并不會產生顯著影響。但是,成渝城市集群作為西部地區快速崛起的城市集群,市場經濟發展尚不成熟,需要較多的政府宏觀指導與政策傾斜性支持。為此,需要進一步加強國家政策傾斜力度,凸顯照顧性政策相對優勢,使得成渝城市集群高校資源逐漸豐裕,高等教育集群經濟效應得到充分發揮。其次,從控制變量科技創新(Ist)來看。科技創新(Ist)在長三角城市集群和成渝城市集群經濟增長上顯著為正,在京津冀城市集群上不顯著。說明長三角城市集群和成渝城市集群科技創新產業發展較快,新興產業增長優勢明顯,創新驅動明顯。為此,需要在增加R&D經費投入的同時,健全合作創新機制,持續增強科技創新成果轉化能力,盤活科技創新的經濟效益。最后,從控制變量人力資本(Hr)來看。人力資本(Hr)在模型2、模型4、模型8上顯著為負,在模型14上顯著為正。這與城市集群間人才競爭及人才資本質量不無關系。近幾年,京津冀城市集群和長三角城市集群在爭取人才方面頻頻發力,使得城市集群人力資本聚集度高、存量高,在一定程度上存在冗余現象,難以充分發揮人力資本效應,導致人力資本對城市集群經濟增長貢獻度不高。[43]而對于成渝城市集群,人力資本的系數為正,說明人力資本的積累是成渝城市集群實現跨越式發展的必然要求。但值得注意的是,需要把握成渝城市集群人力資本與區域經濟發展適配性,避免不協調造成的人力資本錯配遏制經濟增長。

四、結論與建議

文章基于耦合協調模型,在對比分析2012—2021年三大城市集群高等教育集群和城市集群的耦合協調水平發展差異基礎上,深入探析三大城市集群高等教育集群、城市集群、耦合協調發展水平對經濟增長的影響作用,得出如下結論:第一,三大城市集群的高等教育集群和城市集群區域性發展趨勢差異明顯。分別從高等教育集群和城市集群兩個維度探究三大城市集群發展情況,發現京津冀城市集群和長三角城市集群發展水平整體呈現降低態勢。成渝城市集群兩大系統的綜合發展水平呈現穩步增長趨勢且漲幅較為明顯。具體表現為,成渝城市集群高等教育集群和城市集群均呈現上升發展態勢;京津冀城市集群水平呈現倒“U”型發展態勢,高等教育集群發展水平呈現降低趨勢;長三角城市集群高等教育集群發展水平呈現降低態勢,城市集群發展水平總體呈現“V”型態勢。第二,三大城市集群高等教育集群與城市集群協調水平有待提高。2012—2021年,三大城市集群耦合協調水平都出現了變化且呈現出京津冀城市集群>成渝城市集群>長三角城市集群的特征。成渝城市集群整體的耦合協調度呈穩步上升趨勢,由中度失調轉變為輕度失調,且在未來仍有進一步增長趨勢;京津冀城市集群與長三角城市集群耦合協調度呈降低趨勢,都由勉強協調向瀕臨協調過渡。這將在一定程度上影響城市集群經濟增長。具體來看,北京、天津、上海的耦合協調發展水平最優,江蘇、浙江次之,河北、安徽、重慶、四川的耦合協調發展水平欠佳。第三,高等教育集群、城市集群及耦合協調發展水平均能促進三大城市集群的經濟增長。具體表現為三大城市集群通過協同融合多方資源,外加實施相應高等教育集群和城市集群建設政策能夠有效提升其經濟增長。第四,在控制變量中,政府干預(MEC)對成渝城市集群的經濟增長具有顯著促進作用;科技創新(Ist)對長三角城市集群和成渝城市集群經濟增長均具有顯著促進作用,對京津冀城市集群經濟增長無顯著影響;人力資本(Hr)對成渝城市集群的經濟增長具有顯著促進作用,對京津冀城市集群和長三角城市集群的經濟增長具有明顯的阻礙作用。

基于以上結論,本文提出如下建議:

第一,破除協同發展藩籬,暢通中心城市與副中心城市之間要素流動通道。京津冀城市集群和長三角城市集群的高等教育集群和城市集群發展水平整體呈降低發展態勢。打破京津冀城市集群和長三角城市集群發展困境,提高其整體高等教育集群與城市集群競爭力,需在加強發展聯動、協同共享發展上下功夫。一方面,應拆除京津冀城市集群和長三角城市集群內中心城市與外圍城市協同發展藩籬,構建城市集群利益共同體。通過資源統籌和政策協調(公共服務均等化、公共交通建設及稅收分成機制等),破解各自為政、惡意競爭的現實問題,分散核心城市作為磁極的磁力影響,引導區域內高等教育與城市的發展聯動。另一方面,在加強中心城市的輻射、示范和帶動作用的同時,需要構建“以多核心城市為中心、經濟發展梯度依次遞進的‘放射式’空間格局”。鑒于“單核心”和“雙核心”發展模式下引發的“極化效應”大于“擴散效應”,進而導致的“虹吸效應”現象,應尋找錯位發展之路,借助多核心城市輻射效應,打造多元互補城市集群發展格局,實現從“一群城市”“一群高校”向“城市集群”“高等教育集群”的根本性轉變。

第二,構建合理化產業結構,依托中小城市打造高等教育集群與城市集群協同發展的載體。對于耦合協調水平欠佳(高等教育集群優于城市集群)的京津冀城市集群、長三角城市集群和成渝城市集群,相較于產業結構高級化,產業結構合理化更能推進城市集群式發展。[44]為此,需要繼續完善產業發展及補償機制,依托中等城市,共建新校區、科研中心、實踐產業技術實驗園區,推進成渝、京津冀及長三角城市集群人才供給與產業結構一體化的空間布局。一方面,調整城市集群產業發展戰略,削減產業同構性,繼而驅動產業結構合理化發展。充分發揮城市集群中心城市的輻射帶動作用,加緊制定城市集群內產業協同、技術協同、人才協同等實施方案,打造與自身匹配的支柱型產業,深化城市集群產業結構調整與空間功能定位。另一方面,依托中小城市,開展跨區域性產業合作活動,提高人力資本適配度。中小城市應加速提升自身人才承接力,在加快推進本地產業結構升級的同時,出臺支持人力資本跨行業流動的扶持政策,積極推進“內部育才”和“外部引才”,提升人力資本的配置效率。

第三,優化空間合理布局,催生高等教育和城市資源多層次配置效應。高等教育集群、城市集群以及耦合協調水平均能驅動城市集群經濟增長,且呈現出“城市集群發達程度越弱,受城市集群影響越強;城市集群發達程度越高,受高等教育集群和耦合協調發展水平影響越強”的發展特征。因此,可以依據高等教育集群與城市集群發展的耦合協調機制(詳見圖1),針對性提高高等教育集群、城市集群以及耦合協調水平。首先,就京津冀城市集群和長三角城市集群而言,需側重優化城市集群高等教育間的競合關系,打破高等教育“圍墻”,依托高等教育的要素聚散效應相互借力、相互合作,以才興城,激活人才驅動城市集群式發展的“能動力”,實現城市與高等教育協調發展,互補共贏,發揮耦合協調對經濟的驅動效應。其次,就成渝城市集群而言,需依托高等教育集群的經濟集聚和擴散能力推動實施“高等教育—城市”一體化發展的新型集聚模式,促進城市整體形象、城市設施與服務機構、資源配置等方面的優化,增加城市高等教育的吸引力和魅力,從而帶動周邊城市發展,激活人才不斷聚集、不斷創造的力量源泉,推動城市、經濟、高等教育的繁榮共生。

第四,統籌關聯因素對三大城市集群經濟增長的影響效力。(1)政府干預對成渝城市集群的經濟增長作用明顯。成渝城市集群需要加強政府的“托管式幫扶與造血式激活”,發揮政府作為市場發揮決定性作用的重要前提和保障作用,健全市場機制并且更充分有效地盤活市場,“輸血+造血”的運作機制給予成渝城市集群內生動力,政府干預走向一種可持續發展狀態。(2)科技創新對三大城市集群經濟增長具有顯著促進作用。京津冀城市集群和長三角城市集群應繼續打造高水平的科研創新平臺與孵化基地,為經濟增長注入持續性動力。成渝城市集群應依托政府部門支持加強創新平臺設施建設,加快推進推動成渝城市集群戰略性新興產業發展,加大科技創新人才建設和培養力度,進而實現經濟跨越式的發展。(3)人力資本對成渝城市集群經濟增長具有顯著促進作用,對京津冀城市集群和長三角城市集群具有顯著的阻礙作用。京津冀城市集群和長三角城市集群現已具備較為充足完善的人力資本存量,若進一步提升其虹吸能力,則可能造成人力資本壅塞,加大其人力資本消化負擔,京津冀城市集群和長三角城市集群需要削弱“極化效應”,加快人才資本資源的流動。成渝城市集群則需要堅持培養與引進雙管齊下,在改進公共服務體系、構建跨區域人才需求信息交流平臺的同時,進一步暢通人才流動渠道、完善人力資本流回的保障機制,協調統籌人力資本發展,進而充分發揮不同類型人力資本的空間經濟效應。