重点高等院校的密集程度对于地区经济发展的影响

王塑峰　王韬

摘要：高校布局结构又被称为高校的区域结构或地区结构。指的是高校在各个地区的分布状态，包括各地域高等学校数量、类型、层次等相关因素在不同区域的分布。本文通过以高校在各个省域之间的布局特点与一省经济发展水平的相关性为研究对象。对高校分布对于经济发展所产生的贡献进行实证研究。在总结、分析各省高校与该省经济发展关系的同时，努力为我国的经济转型作出合理化建议，并针对现有的高校布局，积极提出更为合理的布局建议。

关键词：高校布局 密集度 经济发展

一、引言

自2008年全球金融危机以来，由于国际整体贸易环境恶化、我国GDP年增长率跌破7%、经济进入“新常态”，适时调整经济结构、转变经济发展方式便成为我国当前经济发展的重要选择之一。经济增长理论表明，除了依靠资本、劳动等生产要素的投入增加，凭借技术的进步以提高生产要素使用效率进而提高劳动生产率可以促进经济的进一步持续增长。同时，人力资本理论也表明，教育一方面可以促进技术的进步，另一方面也会带来人力资本的积累。因此笔者认为，大力发展我国教育尤其是作为教育最高层次的高等教育，应当作为我国助推科技进步、引领经济结构转型升级的必经之路。而对于教育产业的最直接感观便是重点高等院校的密集程度，因此将密集程度与地区经济发展水平相结合加以考量，并代入模型进行定量分析，便是本文所研究的重中之重。

二、重点高等院校对地区经济发展的研究背景

内生经济增长理论认为技术变革和进步是人力资本内生的结果，生产率的提高是受劳动力队伍改进的结果，而这种改进又来自于劳动者和管理者创新能力的提高。阿罗于1962年提出了“知识增长的内生理论”，认为在生产过程中存在“边干边学”的效应。罗默（1986）用“知识”代替资本，把知识分解为一般性知识和专业化知识。他认为一般知识可以产生规模经济，专业化知识可以带来要素的递增收益，使整个经济的规模收益递增，他的研究结论认为，经济增长取决于人力资本，人力资本越高经济增长率越高。

国外关于教育投资和经济增长之间关系的实证研究则起源于对高等教育在经济增长中的贡献率测度。舒尔茨等（1961）采用定量分析的方法得出得出1929-1957年间美国各级教育投资平均收益率为17%，利用余值法测算高等教育对于经济增长贡献率达到32.49%。Stephan（2001）通过对美国各州高等教育回报率进行测算结果显示不同经济水平具有不同的回报率。

中国许多学者对高等教育与对经济增长的重要性进行了研究分析，主要贡献表现在实证分析方面，不少学者借鉴国外研究分析方法，从不同角度对中国教育投资对经济增长的贡献进行了计量分析。蔡和王德文（1999）在传统生产函数模型中加入人力资本要素，利用1982-1997年數据发现人力资本对中国经济增长的贡献为23.7%.赵秋成（1999）对教育投资的成本收益进行了研究，测算了教育的投资收益率。卢静（2003）的研究更新了罗默的模型，在罗默三部门的基础上增加了教育部门，突破了人力资本总量外省给定的假设。她的主要结论是，在经济增长最优均衡状态时，发展汇总国家投入教育部门的资本应该高于发达国家。姚先国、张海峰（2008）应用动态面板数据方法和传统的固定效应估计了教育对地区收入差异的影响。通过实证分析发现，劳动力教育程度的提高对地区经济增长有显著的积极影响，不过于资本投资相比，教育差异仍然不是地区经济差异的主要因素。

三、重点高等院校对地区经济发展的经济分析

基于国内大学的学术实力与认知度的排名，本文选取了比较具有代表性的三个地区来进行研究与调查。这三个地区分别是北京市，吉林省以及河南省。北京市作为首都城市，教育资源最优，教育改革最为前沿，教育投资最为充裕，导致了北京市的大学情况蔚为可观。吉林省位于东北地区，教育资源偏落后，教育水平不高，但是教育重视程度足够，可以成为东北地区的代表。河南省作为人口大省，位于中原地区，但是知名大学却寥寥无几，导致人员流动入不敷出。现有资料表明，985院校中，北京市占有8个（以北京大学为代表），吉林省占有一个（吉林大学），河南省0个。211院校的分布中，北京市有23个，吉林省有3个，河南省有1个。各地区大学分布的状况，北京市有115所大学，吉林省有31所大学，河南省有63所大学。对比三个地区的人口数和占地面积的状况，北京市是16410平方千米占地，人口数为2152万；吉林省占地187400平方千米，人口为2752万；河南省占地面积167000平方千米，人口为9613万（以上数据皆为2014年的统计数据）。

从上述数据可以看出，北京市的大学分布密度很大，吉林省的大学密度与河南省的大学密度相差无几，但吉林省的大学密度略微偏低。北京市和吉林省人口相差六百万左右，但是吉林省却只有一所985院校，教学资源相对贫乏。但是相比于河南省，河南省的人口是吉林省的3.5倍，算起来人均大学数量是三者之中最小的，即教育资源十分不充裕。北京市即作为自己的省会，985大学全部位于北京市，完全均衡分布。吉林大学作为吉林省唯一的985院校位于省会城市长春市。河南省省会郑州市却并没有985院校。北京市的211院校全部位于北京市；吉林省的211院校位于长春市和延吉市；河南省的211院校郑州大学位于省会郑州市。由此可见，高等学府一般位于自己省份的较为发达的地区，是政治亦或者是经济中心，即为教育质量、教学资源与其经济总量成正比关系。

四、重点高等院校对地区经济发展的数据分析

（一）数据分析

本文所使用的是最小二乘法来进行相关性分析，对所得到的各省份高等院校数量各省的人均GDP取对数后的值进行描点发现近似一条直线，使用Eviews的ols方法进行估计log（gdp）=c+log（n）中的研口，得到的结果如下：

即log（GDP）=10.531+0.273510g（n），其中GDP为各省的人均GDP，n为各省的高校数量。

由分析结果的Prob值分别为0.0000～130.0002可知c和（有超过99%的把握可以认为它们不为0），同时标准误差也比较小说明统计系数的可靠性比较高。Prob（F-statistic）值接近于0说明整个模型的回归系数显著不为O。DW值接近于2，序列的相关性比较小。

以上说明了log（gdp）和log（n）之间存在较为明显的相关关系且者之间的关系近似符合log（gdp）=10.531+0.273510g（n）。

（二）结论

在数据分析结果得到的标准误差比较小的情况下，说明各省的人均GDP与其对应的高校数量存在着较强的相关关系，为下一步的研究分析乃至政策化、理论化建议的提出提供了较为可靠地理论基础；可决系数R^2=0.3917，表明log（GDP）的变化的39.17%可由log（n）的变化来解释。

通过最终得到的计量理论模型log（GDP）=10.531+0.273510g（n），我们可以更为清楚地、直接地看到各省的高校数量对于各省的人均GDP的直接影响，并可以借此模型对各省的高等院校密集度的变化的各省人均GDP的影響有一个更为直观的认识工具，并透过对各省高等院校密集度的变化的观察，相应的固定化一些其他次要的对于各省人均GDP产生影响的因素，从而能够更好地观察各省GDP的变化情况以及受影响程度。

正值教育部即将对高等院校推广“双一流”大学建设，各省的高等院校的数量乃至密集程度都会产生相应进行变动，通过项目所建立的计量经济的理论化模型log（GDP）=10.531+0.273510g（n），我们能够更好地从高等院校的密集程度的变动上分析对地区经济发展的推动作用。

五、相关对策及其建议

所谓的马太效应，穷者愈穷（人才的贫乏而导致地区经济更加贫乏）。许多人用引力模型来解释这一现象，即为，大学毕业生更愿意趋近经济总量高的地区，更愿意趋近距离较近的经济发达的地区。因此，国家在设立大学的时候更应该考虑该省市的人才需求以及经济状况，例如北京市的大学已经趋近饱和，而河南省却急需人才流入，国家应首先改善省份的经济发展状况，给予如吉林省、河南省相关教育政策扶持，加大相关教育事业的投入，能够有效地推动相关地区的经济发展。所以，从大学毕业生流向我们可以看出一个地区的发达水平以及其人才吸引力。各个地区如何合理的对待人才以留住人才的乃是各个地区相关政策的制定的重要研讨方向，经济体系和教育体系的完备也是必不可少。