中国大陆十大城市群高等教育与区域经济协调度因素分析与集成评估-基于2000年和2010年的横截面数据

1、    中国大陆十大城市群高等教育与区域经济协调度因素分析与集成评估基于2000年和2010年的横截面数据    摘要：通过构建指标体系，采用因素分析、相关分析、聚类分析和象限分析等方法，使用2000年和2010年横截面数据对十大城市群高等教育与区域经济之间的协调度进行实证研究。结果表明：“十五”和“十一五”期间，十大城市群高等教育与区域经济的总体协调程度有所下降；长三角、京津冀和珠三角城市群为“双领先型”城市群，中原城市群、海峡西岸城市群、关中城市群和长江中游城市群为“双落后型”城市群；整体而言，十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献非常显著，但贡献度

2、随时间推移有所下降。加强高等教育区域合作，优化教育资源配置，提高城市群高等教育质量，同时在高等教育发展与区域经济发展二者之间保持适度协调是促进城市群协调和可持续发展的当务之急。关键词：十大城市群，高等教育，区域经济，协调度 一、研究背景 城市群是指在特定的区域范围内云集相当数量不同性质、类型和等级规模的城市，以一个或两个特大城市为中心，依托一定的自然环境和交通条件而共同构成的完整的“城市集合体”1。根据国家发改委国土开发与地区经济研究所肖金成、袁朱的研究结果显示，我国大陆地区目前已形成了包括京津冀、长三角、珠三角、山东半岛、辽中南、中原、长江中游、海峡西岸、川渝及关中等在内的十大城市

3、群2。统计数据显示，十大城市群以不到10%的国土面积，承载了30%以上的人口，创造了50%以上的gdp3。历史经验证明，城市群区域经济与区域高等教育应保持适度均衡、协调发展，才能实现区域经济与高等教育的相互促进和共同发展。因此，对我国十大城市群高等教育与区域经济协调状况的考察具有重要的理论和现实意义。从现有相关文献来看，龚怡祖、章宗礼等人较早对我国苏南农村地区教育与经济的互动机制进行了探讨4，孙绍荣等人从国际的视角对高等教育与经济水平的关系进行了统计研究5，严全治和苗文燕利用1995-2004年的统计数据对区域高等教育与区域经济的非均衡发展情况进行实证研究6，晏成步和高金岭对大众化进程中我国高

4、等教育与经济发展的空间特征进行了探讨7，佘远富和刘超的研究认为，在大众化进程中，我国高等教育系统表现出诸多与社会经济发展不协调和不适应的方面8，宗晓华和冒荣对高等教育扩张过程中教育结构与经济体系的适应性问题进行了研究9，此外，有学者对我国高等教育与区域经济的协调性10、我国31个省市自治区“高等教育-人口-经济系统”协调状况11、我国高等教育与区域经济发展关系12、我国高等教育结构和经济发展的协调性13等问题进行了研究。还有部分学者将研究视角聚焦于特定区域展开研究，如对河南省高等教育与经济发展协调状况14、西部高等教育与区域经济的协调互动15、甘肃省高等教育与区域经济协同发展状况16进行了研究

5、。而以城市群为研究对象和分析单元，对其区域高等教育与区域经济发展水平协调状况的实证研究非常少。基于上述考虑，为定量衡量和测度大陆十大城市群高等教育与经济水平协调状况，本研究在构造评价指标体系的基础上，利用相关统计数据，对十大城市群高等教育与区域经济协调度进行实证考察研究，希望为促进城市群区域经济与高等教育协同发展寻求政策依据。二、研究范围、指标设计、研究方法与数据来源 （一）研究范围 根据国家发改委国土开发与地区经济研究所的前期研究成果，结合城市群的相关鉴定标准，即有一个到几个较强经济实力的中心城市；有完善的城镇体系；有一定规模的人口与空间；有较高的产业发展与分工协作水平；有完善的基础设施网络

6、，并考虑到相关研究成果的可比性和同口径性，将中国大陆十大城市群界定为：长三角城市群、京津冀城市群、珠三角城市群、山东半岛城市群、川渝城市群、辽中南城市群、长江中游城市群、中原城市群、海峡西岸城市群及关中城市群。（二）指标设计 遵循指标体系设计的科学性、系统性、典型代表性、可获性及独立性等原则，结合前期相关研究成果17，本文构建了由目标层、准则层和指标层构成的评价指标体系。目标层为双重目标层，即城市群高等教育水平与经济发展水平；准则层从高等教育规模（包括学生数和教师数两个指标）和高等教育质量（包括普通高校生师比和教育经费支出两个指标）两个维度对高等教育水平进行反映，从经济规模（包括地区生产总值、

7、全社会固定资产投资总额及社会消费品零售总额三个指标）、经济结构（包括三产增加值占gdp比重和三产从业人员占总从业人员比重两个指标）、经济增长（gdp增长速度指标）和经济效益（包括人均gdp和地方财政预算内收入两个指标）四个维度对经济水平进行反映；指标层总共包括13项具体指标，以全面衡量城市群高等教育水平与经济发展水平。（三）研究方法 本文选取的变量指标较多，数据量较大，为避免采取简单或者加权算术平均法合成指数算法简单化的不足，本文采用较为成熟的因素分析法和聚类分析法进行研究。具体研究过程为：首先通过因素分析法计算出各城市群在高等教育水平和经济发展水平上的综合得分，并分别进行排序；然后根据得分排

8、序情况得到各城市群在高等教育水平和经济发展水平上的等级差；最后进行协调度的衡量和分析，并在此基础上得出研究结论及政策建议。（四）数据来源 评价指标体系中的数据是笔者根据中国城市统计年鉴（2001、2011）、长江和珠江三角洲及港澳特别行政区统计年（2001、2011）中相关数据直接引用或间接计算而得；十大城市群总量指标的数据则是按照城市群所包含的各个城市数据简单求和求得；均量指标数据则是按照城市群所包含的各个城市数据简单求和，然后除以相应城市群包含城市数求得。三、实证研究过程与结果 （一）2000年十大城市群高等教育与经济发展水平综合评价 首先从凯泽-梅耶尔-奥利金（kmo）和球形巴特利特（b

9、artlett）检验中验证变量间是否适合做因子分析。结果显示，衡量十大城市群高等教育水平和区域经济水平各指标的kmo值分别为0.704和0.660，均在适合因子分析的临界值内；球形bartlett检验的相伴概率p值为0.000，相关系数矩阵和单位矩阵有显著差异，适合作因子分析。然后使用因素分析法，按照特征值大于0.9的原则进行因子提取，得到衡量十大城市群高等教育水平的两个公因子（特征值分别为3.852和1.020；方差贡献率分别为77.047和20.404）和衡量区域经济发展水平的三个公因子（特征值分别为5.094、1.130和0.951；方差贡献率分别为63.675、14.125和11.88

10、5），前两个公因子反映了高等教育相关变量总方差的97.451%，前三个公因子反映了经济发展相关变量总方差的89.685%。以公因子的方差贡献率为权数，分别得到十大城市群高等教育水平和区域经济发展水平的综合得分计算公式：2000年十大城市群高等教育水平综合得分=（f1×77.047+f2×20.404）/97.451 （1） 2000年十大城市群区域经济水平综合得分=（f1×63.675+ f2×14.125+ f3×11.885）/89.685 （2） 根据公式（1）和（2）分别计算十大城市群2000年高等教育水平综合得分及区域经济发展水平综合

11、得分，并根据综合水平得分排序，然后计算等级差，结果见表1所示。（二）2010年十大城市群高等教育与经济发展水平综合评价 与上面的分析类似，检验结果显示，2010年十大城市群高等教育水平与区域经济发展水平的kmo检验值分别为0.856和0.586，满足因子分析要求；bartlett检验的相伴概率p值为0.000，因此均适合做因子分析。同样使用因素分析法，按照特征值大于0.4的原则进行因子提取，得到衡量高等教育和经济发展水平的提取公因子，前两个公因子（特征值分别为4.381和0.474；方差贡献率分别为87.628和9.484）反映了十大城市群2010年高等教育相关变量总方差的97.112%，前三

12、个公因子（特征值分别为5.116、1.315和0.720；方差贡献率分别为63.953、16.440和8.997）反映了区域经济发展相关变量总方差的89.390%。以公因子的方差贡献率为权数，分别得到十大城市群2010年高等教育水平和区域经济发展水平的综合得分计算公式：2010年十大城市群高等教育综合得分=（f1×87.628+f2×9.484）/97.112 （3） 2010年十大城市群区域经济综合得分=（f1×63.953+f2×14.440+f3×8.997）/89.390 （4） 根据公式（3）和（4）分别计算十大城市群2010年高等教

13、育水平综合得分及区域经济发展水平综合得分，并根据综合水平得分排序，然后计算等级差，结果见表2所示。 （三）十大城市群高等教育与经济发展相关度有所降低 分析结果显示，2000年十大城市群高等教育与经济发展之间的皮尔逊（person）相关系数为0.907，肯德尔（kendall）相关系数为0.911，斯皮尔曼（spearman）相关系数为0976，且相关性非常显著。从中可以看出，2000年十大城市群高等教育与经济发展之间的协调程度较高。而到2010年，person参数相关系数降为0.842，而作为反映匹配性的kendall相关系数降为0.556，反映等级相关程度的spearman相关系数

14、降为0.685，且显著性水平也降低为较为显著。由此可以看出，从2000年到2010年，十大城市群高等教育与区域经济的协调程度有所降低。（四）十大城市群高等教育与经济发展的聚类结果 为考察城市群在区域经济发展水平和高等教育水平之间的相似性及差异性，对十大城市群高等教育与区域经济综合得分数据采用系统聚类方法进行聚类分析，聚类结果如图1和图2所示。 由图1可知，2000年，长三角城市群和京津冀城市群高等教育综合水平最高，聚为一类，珠三角城市群和关中城市群分别单独聚为一类，剩余其他城市群聚为一类；长三角城市群区域经济发展水平最高，单独聚为一类，京津冀城市群和珠三角城市群聚为一类，其他城市群聚

15、为一类。由图2可知，2010年，长三角城市群和京津冀城市群高等教育综合水平最高，聚为一类，珠三角城市群、山东半岛城市群和川渝城市群聚为一类，关中城市群高等教育水平最低，单独聚为一类，其他城市群聚为一类；长三角城市群区域经济综合水平最高，单独聚为一类，京津冀城市群和珠三角城市群聚为一类，山东半岛城市群、川渝城市群和辽中南城市群聚为一类，中原城市群单独聚为一类，剩余城市群聚为一类。（五）十大城市群高等教育对经济发展的贡献非常显著，但贡献度随时间推移有所下降 为了深入分析高等教育对区域经济发展的促进作用，分别采用2000年和2010年的高等教育水平综合数据和区域经济水平综合数据进行回归分析，回归分析

16、结果见图3所示。 从分析结果中可知，2000年十大城市群经济发展水平与高等教育发展水平的线性回归方程为：e1=c1+0.820h1，其中e1表示经济发展水平，h1表示高等教育水平，c1表示常数项，模型r2=0.822，调整后的r2=0.800，模型拟合情况良好；f=36.982，f值的相伴概率为0.000，且模型参数通过了显著性水平为0.001的显著性检验。线性回归结果表明，在不考虑其他影响因素的条件下，对于十大城市群而言，高等教育发展水平每增长一个百分点，将导致经济发展水平增长0.82个百分点，由此可见，十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献是非常显著的。2010年，十大城市群经济

17、发展水平与高等教育发展水平的线性回归方程为：e2=c2+0.687h2，该回归模型的r2=0.710，调整后的r2=0.673，模型整体拟合情况良好；f=19.560，f值的相伴概率为0.002，且模型参数通过了0.01的显著性检验。线性回归结果表明，在不考虑其他影响因素的条件下，对于十大城市群而言，高等教育发展水平每增长一个百分点，将导致经济发展水平增长0.678个百分点，可见，十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献非常显著。但从2000年到2010年，十大城市群高等教育水平对区域经济发展的贡献度由0.82降低为0.678，这可能是由于随着高等教育的大扩展，高等教育质量亦有所下降，所以导致对

18、区域经济发展的促进作用有所降低。（六）十大城市群高等教育与经济发展协调度评价 借鉴相关文献18和结合专家意见，将十大城市群等级差分为三个档次，等级差为“0”代表“强协调”；等级差为“±1，±2”代表“较不协调”；等级差为“±3，±6”代表“强不协调”。根据上述划分标准，将十大城市群2000年和2010年高等教育与区域经济协调度情况统计（见表3），从中可以得出如下结论： 第一，2000年高等教育水平领先于区域经济水平的城市群有川渝城市群和中原城市群，区域经济水平领先于高等教育水平的城市群有辽中南城市群和海峡西岸城市群，其他6个城市群高等教育水平与

19、区域经济水平基本持平；而到2010年，高等教育水平领先于区域经济水平的城市群有山东半岛城市群、长江中游城市群、中原城市群和关中城市群，区域经济水平领先于高等教育水平的城市群有辽中南城市群和海峡西岸城市群，其他4个城市群的高等教育水平与区域经济水平基本持平。第二，从2000年到2010年，十大城市群高等教育与区域经济的协调程度有所下降，表现为高等教育与区域经济“强协调”的城市群数量由2000年的6个降为2010年的4个；而高等教育与区域经济“强不协调”的城市群数量由2000年的0个上升为2个。第三，根据高等教育与区域经济发展水平高低及总体城市群数量，可将“强协调”的城市群进一步细分为“高水平强协

20、调”、“中等水平强协调”和“低水平强协调”。若高等教育发展水平和区域经济水平综合得分位于十大城市群前3位，则归类为“高水平强协调区”；得分位于中间4位，归类为“中等水平强协调区”；得分位于最后3位，归类为“低水平强协调区”。依据此划分标准，2000年和2010年“强协调”城市群中，长三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群为“高水平强协调”城市群；2000年山东半岛城市群和中原城市群为“中等水平强协调”城市群，而2010年川渝城市群为“中等水平强协调”城市群；2000年海峡西岸城市群为“低水平强协调”城市群。 第四，根据综合得分绘制二维象限图（见图4），并定义第象限为“双领先型”城市群

21、，第象限为“经济领先型”城市群，第象限为“双落后型”城市群，第象限为“高教领先型”城市群。从图4可知，2000年和2010年，长三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群高等教育和区域经济得分水平均最高，为“双领先型”城市群；2000年其他城市群均落于第象限，为“双落后型”城市群；2010年，川渝城市群和辽中南城市群落于第象限，为“经济领先型”城市群，而山东半岛城市群落于第象限，为“高教领先型”城市群。四、研究结论与政策建议 （一）主要结论 第一，整体而言，从2000年到2010年，中国十大城市群高等教育与区域经济的总体协调程度有所下降，二者“强协调”的城市群数量由2000年的6个降为2010年的

22、4个，而“强不协调”的城市群数量由2000年的0个上升为2010年的2个。第二，长三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群在高等教育水平与区域经济水平方面均领先于其他城市群，为“双领先型”城市群；中原城市群、海峡西岸城市群、关中城市群和长江中游城市群在高等教育水平与区域经济水平方面排名相对靠后，为“双落后型”城市群。第三，相关分析结果表明，2000年，十大城市群高等教育与区域经济的相关系数大于0.9，且非常显著；而到2010年，二者的相关系数有所下降，且较为显著。这表明在整个“十五”和“十一五”期间，十大城市群高等教育与区域经济的协调程度有所降低。第四，回归分析结果表明，整体而言，十大城市群高等

23、教育对区域经济发展的贡献是非常显著的，但贡献度随时间推移有所下降。表现为从2000年到2010年，中国十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献度有所下降，由2000年的0.82降低为2010年的0.678。（二）政策建议 首先，应将城市群高等教育发展观念从“数量外延扩张”转变为“质量内涵提升”上来，努力提高城市群高等教育质量，同时在高等教育发展与区域经济发展二者之间保持适度协调，以促进城市群高等教育与区域经济的协调和可持续发展。其次，十大城市群之间应加强高等教育间的区域合作，进一步优化城市群高等教育资源优化配置，推动城市群高等教育之间的联动发展，实现高等教育资源的互惠共享。目前，长三角城市群和京

24、津冀城市群在这方面进行了诸多尝试，取得了良好的效果，其他城市群可以借鉴其成功经验，为城市群高等教育一体化探索条件。再次，作为“领头羊”的长三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群，应以更加积极的姿态参与世界及亚太区域合作，努力推进城市群经济社会一体化建设；其他城市群应继续转变经济增长方式，提升经济增长质量，努力推进城市化建设，在产业结构布局、城市服务水平及环境协同治理方面实现突破，在区域经济可持续发展的基础上，为区域高等教育跨越式发展创造坚实的物质基础和社会环境。参考文献： 1 曾鹏.中国十大城市群综合发展水平的多层次因素分析及非均衡差异研究 j. 人文地理，2008（4）：59.2 肖金成，袁朱.中国将形成十大城市群 n. 中国经济时报，2007-03-29（04）.3 曾鹏.中国十大城市群综合发展水平：因素分析与综合集成评估 j. 中国人口·资源与环境，2008（1）：69.4 龚怡祖，章宗礼.教育与经济的良性循环苏南农村经济与教育的互促机制探讨 j. 教育研究，1994（2