长江经济带城市群高等教育、科技创新和经济增长的耦合协调效应①

蔡文伯，陈念念

（1.石河子大学，新疆 石河子 832000；
2.西南民族大学，四川 成都 610041）

长江经济带辐射东中西三大区域，在中国经济体系中占据重要的作用。［1］2016 年科技部颁布《长江经济带创新驱动产业转型升级方案》，提出要推进科技、教育、金融深度协同发展。［2］尤其在“双循环”新发展格局下推动长江经济带发展更是党中央基于国家经济发展总体格局作出的重大决策，有利于构建协同创新共同体，增强经济内生动力和活力，从而推动新经济发展。鉴于此，本研究采用耦合度模型探究2007—2018年长江经济带城市群高等教育、科技创新和经济增长三大系统的耦合协调程度并利用分位数回归模型探究影响耦合协调差异的影响因素，对于研究长江经济带具有一定程度的意义和价值，也希冀为长江经济带创新发展提供有益建策。

根据已有文献研究，学界对于长江经济带的研究主要聚焦在生态环境、产业结构、高等教育和区域经济发展等方面。

高等教育是长江经济带统筹发展的关键要素。黄艳、周洪宇认为长江经济带11 省市的高等教育竞争力水平存在显著差异，长江经济带下游地区竞争力优势明显，湖北和四川竞争力属于增长态势，其余省份发展缓慢。［3］李廷洲、杨文杰、李婉颖对长江经济带各区域高等教育资源配置存在较大差异，存在各省份资源配置不均、一体化协同发展机制不健全等问题。［4］赵冉、杜育红利用省级面板数据分析发现高等教育能够通过技术创新促进经济增长并产生邻地效应，高等教育在长三角地区表现为技术创新的空间溢出效应。［5］刘晓凤通过实证研究分析发现长江经济带高等教育财政投入与收入分配的协调水平最优。［6］石丽、陈万明基于耦合协调机理分析发现各省份高等教育对高技术产业技术创新存在正向影响且在时序上耦合协调比较平稳，空间分布上两者耦合协调存在显著差异。［7］

科技创新是推动区域经济发展的原动力。谢周亮、李志影通过门槛效应和分位回归分析发现科技创新对经济增长的作用会随着经济水平的提高而加强。［8］孟添、祝波分析了长三角城市群科技金融发展现状以及发展存在的问题并探索了解决的机制和制度。［9］陈子韬、孟凡蓉、袁梦认为科技资源优化配置和科技创新成果转化对于经济具有增长作用。［10］邓琳通过统计分析发现长江经济带科技创新能力整体较好并且对于经济增长影响存在区域差异。［11］鉴于科技创新对于长江经济带经济发展的重要性，各省市地方财政纷纷对其发展进行大力扶持，长江经济带科技投入力度不断加大。吴丹、王士东剖析了1953—2014 年政府科技投入变化趋势，发现科技投入对经济增长具有贡献作用。［12］张优智提出科技投入与经济增长存在非线性关系。［13］

综上所述，关于长江经济带高等教育、科技创新和经济增长的研究成果比较丰富，但仍存在不足之处。首先，在研究内容上，长江经济带文献研究主要聚焦于高等教育、高新技术产业单一视角抑或是聚焦于高等教育、科技创新对经济影响研究。文献中科技创新研究更多指向高新技术产业或者技术创新，把高校科技创新系统纳入评价指标体系探究对长江经济带的影响驱动甚少。其次，在研究视角上，对于耦合协调研究更多集中两两耦合协调，对于高等教育、科技创新和经济增长三者耦合协调的研究鲜少。再者，在研究对象上，已有文献更多以长江经济带或者长江经济带单一区域作为研究对象，鲜少以长江经济带城市群作为研究对象进行三者耦合协调分析。基于研究视角和研究对象的创新，本研究对长江经济带城市群高等教育、科技创新和经济增长三个系统耦合协调效应进行实证分析。

（一）构建指标体系

1.三大系统指标体系构建

由于探究长江经济带城市群高等教育、科技创新和经济增长三大系统的耦合协同效应比较复杂，于是遵循科学性和可获取性原则构建三大系统的指标体系。一是高等教育系统。高等教育是教育体系中最高层次，也是育人、资源集聚和创新高地。高等教育系统主要从人力、物力、财力资源投入三个方面构建，选取教职工总人数、高等教育专任教师、聘请的校外教师等9个指标来衡量。二是科技创新系统。科技创新是技术发明、科技成果转化与市场应用对接并产生新价值的过程。本研究中科技创新是指高校领域科技创新能力，科技创新系统主要从高校科技创新投入、科技创新产出和科技技术转让三个方面构建指标体系，选取研发全时人员当量、政府部门资金投入、企事业单位委托经费等9 个指标来衡量。三是经济增长系统。经济增长系统主要从经济规模和经济效益两个维度构建，选取地区生产总值、地方财政收入、社会固定资产投资总额等6个指标来衡量。最终确定24项指标构成评价指标体系（见表1）。

表1 高等教育、科技创新与经济增长评价指标体系

2.影响因素指标体系构建

为进一步探究影响长江经济带城市群耦合协调效应的关联因素，本研究选取6个指标。一是人力资本。主要选取高等教育专任教师（Lntea）和科技研发人员（Lnpeo）作为解释变量。人力资本是高等教育发展和科技研发的基础动力来源，也是提升科技创新水平的重要保障。二是政府财政支持。主要涉及高等教育经费支出（Lnexp）和政府科技经费拨入（Lnfin）两种解释变量。科研经费能够保障科技创新成果质量。三是科技成果转化。选取技术转让企业实际收入（Lnear）作为解释变量，由于技术转让企业实际收入象征着科技成果转化能力，代表着高校与企业服务对接和交互效果。四是经济效益。选取居民消费水平（Lncons）作为解释变量，原因在于居民消费水平决定着高等教育投入程度以及对科技成果的享受能力并且与各系统之间存在着紧密的交互关联性。

（二）数据来源

根据国务院2014 年对长江经济带城市群划分，本研究选取5 个城市群的11 个省市为研究对象：长三角城市群包括上海、江苏、浙江和安徽；
长江中游城市群包括湖北、湖南和江西；
成渝城市群包括四川和重庆；
黔中城市群包括贵州；
滇中城市群包括云南。为保持数据一致性，本研究把长江经济带五大城市群高等教育、科技创新和经济增长的指标数据选取到2018年，数据来源于《中国教育统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《高等学校科技统计资料汇编》《中国统计年鉴》。

（三）研究方法

1.耦合协调度模型

本研究选取指标均为正向指标，在直接对数据进行归一化处理后，采用熵值法计算各指标权重，之后引入耦合协调度模型之间分析系统之间的协调程度，其模型表达式为：

D为耦合协调度，C为三大系统的耦合度，T为综合评价指数，U1、U2、U3分别为高等教育、科技创新和经济增长系统的综合指数值。α、β、γ为待定系数。根据系统所占权重比例大小将α、β、γ分别赋值为0.281、0.255和0.463。

2.σ收敛及QR回归模型

为进一步了解长江经济带城市群耦合协调差异变动趋势，本研究选取σ收敛性检验准则判断长江经济带城市群耦合协调离散程度，利用QR 回归模型分析长江经济带城市群三大系统耦合协调差异变动的影响因素，进而测量各变量在不同分位点的回归系数。［14］为降低异方差和多重共线性影响，本研究对影响因素各变量进行对数处理：

其中Qyi（δ/Xi）表示yi第δ个条件的分位点，β（δ）为第δ个分位数系数估计。i代表11 省（市），t代表年份，即2007—2018年。

（一）长江经济带城市群三大系统综合发展指数

1.长江经济带城市群三大系统综合发展水平

本研究利用耦合度模型测算长江经济带城市群高等教育、科技创新和经济增长三大系统的综合发展水平（见表2）。

表2 2007—2018年长江经济带城市群三大系统综合发展水平

从长江经济带城市群系统整体综合发展水平看，2007—2018 年长江经济带城市群高等教育系统U1、科技创新系统U2 和经济增长系统U3 综合发展水平整体呈现稳步上升趋势。

从长江经济带五大城市群综合发展指数来看，2007—2018 年长三角城市群、长江中游城市群三大系统的综合发展水平一直处于上升态势并且涨幅比较明显。成渝城市群三大系统的综合发展水平呈现“波状”增长趋势，黔中城市群三大系统的综合发展水平整体呈现增长态势。滇中城市群三大系统综合发展水平存在较大差异，高等教育系统U1 的综合发展水平呈现“Z”形发展趋势，科技创新系统U2的综合发展水平总体呈现“W”形增长趋势，经济增长系统U3 的综合发展水平呈现稳步上升趋势。其中，长三角城市群三大系统的综合发展水平最强，黔中城市群三大系统的综合发展水平最弱。

从城市群各系统综合发展指数看，长江中游城市群在高等教育系统U1的综合发展水平上明显高于其他四大城市群高等教育系统U1的综合发展水平而且上升幅度最大。长三角城市群在科技创新系统U2 的综合发展水平上表现出明显优势，黔中城市群科技创新系统U2的综合发展水平呈现低水平增长而且涨幅最小。成渝城市群在经济增长系统U3 的综合发展水平上最高。2016 年，“成渝城市群”地位上升到“成渝地区双城经济圈”，其战略地位变化促使成渝地区经济增长系统的综合发展水平快速提升。

2.长江经济带城市群三大系统耦合协调关系

根据三大系统综合评价指数U1、U2 和U3 的大小关系，可以将长江经济带城市群耦合协调度分为高等教育、科技创新和经济增长三大系统增长型以及高等教育、科技创新和经济增长系统同步型。

2007—2008 年，长江经济带城市群三大系统整体综合发展指数排序为U1＞U2＞U3，三大系统整体耦合协调关系表现为高等教育系统增长型。2009—2018 年，长江经济带城市群三大系统综合发展指数排序为U2＞U1＞U3，三大系统的耦合协调关系表现为科技创新系统增长型。

长三角城市群三大系统综合发展指数排序为U2＞U1＞U3，三大系统的耦合协调关系表现为科技创新系统增长型。长江中游城市群三大系统的综合发展指数排序为U1＞U2＞U3且差距较大，三大系统耦合协调关系表现为高等教育系统增长型。成渝城市群三大系统综合发展指数排序为U1＞U3＞U2，差距较小，三大系统耦合协调关系表现为高等教育系统增长型，但是成渝城市群的科技创新综合发展水平较低，需要不断激活成渝高校科技创新的内生动力。黔中城市群在2007—2009年三大系统的耦合协调度关系表现为同步型，自2010 年三大系统的综合发展指数开始出现分化，指数排序表现为U1＞U3＞U2，说明黔中城市群耦合协调关系为高等教育增长型，科技创新系统发展水平相对滞后。值得注意的是，黔中城市群科技创新系统发展水平综合指数较低，要注重培养科技创新能力和吸引科技创新人才。2007—2018 年滇中城市群三大系统耦合协调关系整体表现为高等教育系统增长型。

（二）长江经济带城市群耦合协调度分析

通过耦合协调度模型测算出2007—2018 年长江经济带城市群耦合协调度，以探究长江经济带五大城市群和所涉及11省市的耦合协调时序演变特性（见表3和图1）。长江经济带城市群耦合协调值呈现稳步上升趋势，从2007 年的0.333 上升至2018 年的0.666，由轻度失调逐渐转化为初级协调。长江经济带城市群整体的耦合协调度σ 值呈现先上升再下降再上升的趋势，2007—2011 年耦合协调度σ 值由0.107上升至0.111，期间虽有波动但整体呈现上升趋势，2012 年又下跌至0.104，2013 年之后长江经济带城市群的耦合协调度σ 值又呈现波动上升趋势，呈现出阶段性σ收敛。主要原因在于各城市群的综合实力存在较大差异，尤其是上海浦东改革试验区相关政策的实施，更有利于实现长三角城市群发展共赢，但是对于其他城市群的辐射效应较弱，使得人才、科技和金融加速向长三角城市群集聚，造成各城市群之间的差异缓慢增加。

图1 长江经济带城市群三大系统耦合协调趋势

表3 长江经济带城市群三大系统耦合协调度

2007—2018 年，长江经济带五大城市群耦合协调水平都出现涨幅且呈现出长三角城市群＞长江中游城市群＞成渝城市群＞滇中城市群＞黔中城市群的特征。长三角城市群耦合协调呈现稳定上升趋势，各年的耦合协调度均值从0.457 上升至0.789，耦合协调度由濒临失调转变为中级协调。长江中游城市群和成渝城市群耦合协调度呈现“波动”上升趋势，分别由2007 年的0.310 和0.327上升到2018 年的0.659 和0.644，耦合协调度都由轻度失调向初级协调过渡。黔中城市群与滇中城市群耦合协调度达到一致，都由严重失调向濒临失调过渡。其中，滇中城市群的耦合协调度呈现直线上升趋势，黔中城市群的耦合协调度呈现先上升后下降再上升的趋势，但整体上两个城市群的系统协调水平处于失调阶段。由于长三角城市群经济繁荣，人才济济，综合实力比较强，优势明显，长江中游城市群和成渝城市群优势次之，黔中城市群和滇中城市群相对优势不明显，然而可以借助西部大开发战略和“一带一路”建设打开对外开放门户并通过人才和技术引进，提升区域实力。

2007—2018 年，长江经济带城市群所涉及的11 省市耦合协调度都呈现上升趋势。上海、江苏、浙江和安徽的耦合协调度均处于上升态势，江苏的耦合协调水平增长速率最快。江苏为适应经济转型提出创新型经济，通过不断创新发展直接推动江苏成为长三角城市群之首。湖北耦合协调增长速率甚至超越了江苏，由于武汉是长江经济带核心城市，中部崛起的支点，也是智力密集区之一，这促使武汉产生牵一发动全身的强大辐射效应。四川和贵州的耦合协调水平增长幅度较大，两省基于西部大开发战略和“一带一路”建设的政策红利，不断加强对外开放与合作，促进了四川和贵州整体综合发展水平不断提高。

（三）耦合协调影响因素分析

2007—2018 年长江经济带城市群的耦合协调水平存在较大差异且呈现阶段性σ 收敛。本研究在利用耦合度模型和σ 收敛性检验基础上进一步利用QR 分位数回归模型分析影响长江经济带城市群耦合协调差异的因素。以长江经济带城市群整体的耦合协调值作为被解释变量，以高等教育专任教师、研发人员、高等教育经费支出、政府科技经费投入、科技转化成果以及居民的消费水平作为解释变量。选取0.1至0.9分位点来分析各变量对长江经济带城市群耦合协调的影响程度。为了方便与实证研究的回归系数作比较，又对各变量进行了OLS回归分析（见表4）。

表4 影响因素各变量分位数回归结果

由表4分位数回归结果可知，高等教育专任教师人数以及科研人员在0.1 至0.9 分位点上对长江经济带城市群耦合协调均产生显著的正向影响。当高等教育专任教师人数和科研人员投入当量越多，长江经济带城市群的耦合协调程度则不断提升，城市群系统发展的协同性也愈发强劲。说明人力资本投入对长江经济带城市群的耦合协调在不同水平上具有促进作用。需要注意的是区域性人力资本一旦投入不均衡就会使长江经济带城市群耦合协调水平的差异性扩大。因此，对于长江经济带城市群而言，应采取有效措施解决人才结构失衡问题，避免因人力资本存量的区域性差异给长江经济带城市群系统发展水平带来负面影响。

高等教育经费支出在0.1至0.3、0.5和0.9分位点上具有显著性。高等教育经费支出在较低水平上产生显著的正向影响，在高水平阶段具有明显的负向作用。说明教育经费支出在较低和中等水平上能够改善长江经济带城市群耦合协调程度并能够促进城市群系统之间协同发展，但是教育经费在高水平阶段投入越多反而会降低长江经济带城市群耦合协调水平，这可能由于长江经济带城市群各省市发展问题突出，存在巨大的流域经济均衡发展空间和动力。综合实力强大的城市群教育经费十分丰裕，即使在高水平阶段经费投入也游刃有余，但是对于较落后的城市群而言，高水平阶段上的教育经费投入就可能左支右绌，导致教育经费对于耦合协调提升存在滞后性。

长江经济带政府科技经费投入在0.1 至0.9 分位点上均不显著。说明政府科技经费投入虽然与长江经济带城市群的耦合协调发展程度相关但是不存在显著影响性。科技成果转化能力在0.1 至0.8分位点上显著，在0.9分位点上不显著。说明长江经济带城市群的科技创新成果转化能力显著提高，校企合作能力不断提升，企业对科技成果的吸纳能力逐渐增强，但是仍需注意在高水平阶段提升科技创新成果转化能力，加强校企深度合作，促进长江经济带城市群的耦合协调向更高水平发展。居民消费水平在0.1 至0.9 分位点上均有显著的正向影响。说明居民消费水平是影响长江经济带城市群耦合协调效应的重要因素，当居民消费水平每提高一个单位，耦合协调水平将有效提升0.14～0.26个单位。

（一）研究结论

本研究基于耦合度模型分析了2007—2018 年长江经济带城市群高等教育、科技创新和经济增长的耦合协调水平，得出以下结论。

第一，2007—2018 年长三角城市群三大系统的整体综合发展水平最强，黔中城市群三大系统的整体综合发展水平最弱，其中科技创新系统综合发展水平相对滞后，而且滇中和黔中城市群三大系统耦合协调水平最低，一直处于失调阶段。

第二，长江经济带城市群三大系统耦合协调关系存在不同差异。长三角城市群三大系统的耦合协调关系表现为科技创新增长型，长江中游城市群和滇中城市群则表现为高等教育增长型，成渝城市群三大系统中科技创新综合发展水平较低。

第三，2007—2018 年长江经济带城市群耦合协调值呈现稳步上升趋势，由轻度失调逐渐转化为初级协调且耦合协调度σ 值呈现阶段性σ 收敛。江苏、上海、浙江和湖北的耦合协调水平最优，江西、云南和贵州的耦合协调水平欠佳，呈现出“由东北向西南逐渐递减”的空间异质性。

第四，从影响因素看，高等教育专任教师、科研人员、科技成果转化和居民消费水平在0.1至0.9分位点上对长江经济带城市群的耦合协调效应产生显著影响。高等教育专任教师、科研人员、科技成果转化和居民消费水平对长江经济带城市群耦合协调效应的影响不断加强，教育经费支出和政府科技经费投入对于长江经济带城市群的耦合协调效应影响逐渐减弱。

（二）研究建议

第一，完善要素流动机制，推动滇中和黔中城市群系统协调发展。发挥要素流动网络与平台的辐射作用，将要素资源从低效领域向创新领域转移，使资源得到优化配置。［14］一方面要加强滇中城市群的综合发展水平，另一方面要重视强化黔中城市群高等教育发展水平提升。探究各系统的内在属性，结合高等教育、科技创新和经济发展的区域性特点与阶段性特质，创新高等教育发展模式吸引高教人才要素涌入并完善技术市场驱动作用，推进长江经济带滇中和黔中城市群高等教育、科技创新和经济增长的协调衍变。

第二，提升成渝科技创新能力，推进成渝城市群系统协调优化。迈克尔·波特曾言：“竞争力是以产业作为度量单位，它是一个国家或地区竞争优势所在。”［15］科技创新能够直接推动产业创新，提升区域竞争力，进而带动城市、城市群、区域的快速发展。成渝城市群三大系统中科技创新综合发展水平较低，更应该采取全面的科技发展措施，提高科技创新成果转化能力，特别是要加强高校与企业的深度合作。企业的贡献度对于科技创新高质量发展具有拉动作用，高校应主动与企业展开高效的科技合作，促进成渝城市群快速发展并带动落后省市发展，最终实现长江经济带城市群整体协调共赢。

第三，缩小长江经济带各城市群发展差距，实现跨区域协同发展，发挥“黄金效应”。对于耦合协调水平欠佳的江西以及耦合协调水平失调衍化区的云南和贵州，需要借助周边省市的辐射作用，加强在教育、科技和产业之间的协同合作提升自身实力。政府也要发挥积极引导作用，鼓励长三角城市群发挥资源配置的辐射作用，在人才、技术和金融等方面为较落后的城市群提供配给，缩小长江经济带各省市耦合协调水平，形成各城市群优势互补格局。

第四，兼顾关联因素对长江经济带城市群耦合协调的影响效力。由上文分析可知，居民消费水平和经费投入是影响长江经济带城市群耦合协调差异的显著因素。高等教育消费已成为家庭主体性消费，而经济发展能够提升居民消费水平，增强居民对高等教育精神消费和科技成果享受能力，成为系统耦合协调良性发展的催化剂。同时，政府需要持续加强对科技创新研发经费投入，尤其向滇中和黔中城市群失调区倾斜，通过绩效评价跟踪财政资金利用走向，削减低效无效资金，使其能够真正为高等教育和科技创新发展提供动力支持。

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