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2015 年第 2 期
421

EDUCATIONAL RESEARCH

No. 2，2015
General No. 421

（总第

期）

，

高等教育质量差异与区域创新
赖德胜 王 琦 石丹淅
［摘 要］

高等教育对区域创新的作用不仅体现在人力资本积累、直接参与研发等 方 面 ，还包括高等教育培养差异化人才 ，不同人才在各层次的劳动力市场分别进行创新、 创新推广与创新成果的大批量制造等。高等教育质量差异对创新的作用机理 ，一方面体 现在人力资本积累和研发成果转化为生产力对区域创新产生正向影响 ，另一方面体现在 竞争效应和交流效应作用下的知识溢出和创新。教育资源质量差异与区域创新的“倒 U” 关系假设和模型推导证明，只有当衡量区域内教育差异的指标值达到某一标准或者落在 一个适当的区间，创新才是最有效的，即在一个地区总体教育质量水平、经济发展水平等 其他条件一定的条件下，存在“高等教育的创新合作边界”或“创新合作区间”。 ［关键词］ 高等教育；质量差异；知识溢出；区域创新 ［作者简介］ 赖德胜，北京师范 大学经济与工商管理学院院长、教授、博士生导师；王 琦，北京师范大学经济与工商管理学院博士生 （北京 100875）；石丹淅，三峡大学法学 与公共管理学院讲师 （湖北宜昌 443002）

此，一个地区总体教育水平的提升有利于推 一、引言 动知识和技术传播，进而带动创新水平提
升。［2］

在看到中国整体创新水平不断提升的同 但是，中国的现实状况却似乎与上述结 时，也不容 忽视不同区域创新水平的差距。 论不相符。1999 年扩招以来，中央和地方政 中国创新产出的聚 集现象明显，如近五年来， 府对高等教育投资增大，各地高校毕业生累 北京、上海、江苏等地区 专利授权数占全国总 积量激增。一些创新产出较为落后的地区 ， 量一直维持在 60%～70%，而专 利授权数最 如内蒙古、安徽、宁夏等普通高等学校数的增 少的青海、新疆、甘肃等地区不足 1%。地区 速一度超过了 100%，远超过北京、上海等创 经济实力、研发经费投入、科研机构（包 括大 新发达地区。到 2012 年，安徽、河南等地区 学）的整体实力等都会影响区域创新水平，其 普通高等学校数都超过了 100 所，不仅远高 中，，高等教育被视作最重要的影响因素之 于全国平 均水平（78 所），而且高于浙江等发 一。学者们通过研究高等教育资源的分配与 达地区。另外， 高等教育经费新增投入量和 产出的关系、高等教育与创新的关系 ，证明了 增速也有非发达地区 远高于发达地区的现 如下结论：以大学为主的教育机构是实现创 象，但大部分地区的创新成果没 有随高等教 新的基本主体之一，这一主体通过人才培养 育投入力度的增加而大量涌现，［3］大学、 企 和科学研究的方式为创新注入动力。
［1］

因 业联合的方式还没有对区域创新产生特别显

— 41 —

著的正向影响， 区域创新差异大的问题也 没 ［5］ 有得到根本解决 。虽然不同区域有着 不同 的经济制度环境、知识生产方式和技术 转移方 ［ 6］ 式， 但一般情况下，大学为企业提 供技术和 知识 ， 企业将其转化为动力源泉 ， 继 而促进技 ［7］ 术革新的规律是客观存在的 。 出现这样的 矛盾现象 ， 除了上述总量指标之 外 ， 不同区域 内高等教育差异水平也是影响 创新的因素之 一。 从中国大学的分布发现 ， 不仅公认的优 质大学分布集中在几个地区 ， 而且区域内大 学质量差异也大 ， 部分地区形成了 “ 个别高校 独领风骚 ， 其他院校望其项背 ” 的局面。是不 是高等教育资源在区域内的配置差异影响了 创新 ？ 更进一步说 ， 是不是大学特别是优质 大学，比如“985”高校、“211”高校在区域上的 分布特性导致了教育质量的差异 ， 进而影响 创新活动的有效进行 ？ 如果这种影响真的存 在 ， 什么样的高等教育资源配置对区域创新 有利 ？ 本文力图借助知识溢出理论、人力资 本理论以及宏观与微观数据的分析来探究大 学质量差异、知识流动与创新的内在联系。 二、理论模型 （一）理论分析 高等教育对区域创新的作用不仅体现在 人力资本积累、直接参与研发等方面，还包括 高等教育培养出差异化人才 ， 不同人才在各 层次进行创新、创新推广与创新成果的制造 等。另外 ， 不同层次的科研机构承担前沿探 索、创新知识传播与转移等任务。 1. 高等教育对区域创新的作用机理 创新 离不开高等教育，优质高等教育资 源是重要的外部技术源泉。
［ 8］

［4］

的重要场所 ，

［ 10 ］

而基于 “ 知识进展 ” 的人力资

本积累引发了技术进步和创新。二是高等教 育 机构的研发成果直接转化为生产力。校企 联合 的科学发明、校企合作的研究基地等都 是高等 教育促进创新的体现。
［11 ］

三是优质教 育资源

打造的高层次人力资本形成“领头羊” 团队，一 般教育资源培养的具有一定学习能 力的人力资 本进一步推动技术成熟。
［ 12 ］

具体 而言 ， 那些

接受了优质高等教育的人进入企 业研发部门或 独立的研究机构 ， 组成核心团 队 ， 进行发明创 新 ； 同时 ， 进入生产领域的这 些高技能人才构 成的创新型团队又吸纳了更 多的、能在短时间 内掌握该创新技术的一般 人才，最终带动创新 产品生产。
［13 ］

四是优质 教育机构研究高端前

沿技术 ， 一般学校学习 并随时跟进 ， 促进地理 区域内整体创新能力 提升。前两种机制强调高 等教育对区域创新 的正向影响，而后两种机制 强调了教育体系 分层以及不同层次人力资本培 养对区域创新 的重要性。 2. 知识溢出与创新的关联机制 知识交流 过程中，在知识的非竞争性和 部分排他性因素作用下 ， 知识溢出产生。
［ 14 ］

竞争效应和交流效应都是知识溢出效应的具 体 表现，被用来解释创新发生机制。一是竞 争效 应，它强调同质性对创新的作用。地理 空间临 近的两个机构 （ 企业或者研究机构 ， 这 里主要 指大学）之间存在竞争关系。政府往 往对人才 培养和科研成果达到既定目标的机 构投入更多 资源，比如科研机构申请科研项 目要看研究成 果和研究基础。类似这样的措 施促进了机构间 竞争 ， 推动知识创造 ， 最终推 动创新。二是交 流效应 ， 它强调差异性对创 新的作用 ， 可以借 助“知识关联”理论
［15］

来阐 释。如果地理空间

一般来讲，高 等

临近的两个人的知识水平 完全没有差异 ， 那 么 ， 这两个人进行知识交流 毫无意义 ； 如果两 个人的知识水平差距太大 ， 交流的可能性低 ， 那么 ， 他们之间合作的可能 性也是很低的 ， 这 种潜在的、能够最大限度提

教育促进创新的作用机理可以通过四条途 径来 实现。一是人力资本积累。大学促进劳 动者知 识、技能提高，培养专用型人力资本和 通用型 人力资本，
［9］

是促进人的“知识进展”

— 42 —

高交流效应的合作可能性称之为人与人之间 的 “ 创新合作边界 ” 。从这个意义上讲 ， 上文 提到的高等教育资源对区域创新的第三条作 用渠道就具有了其理论基础 ， 因为只有借助 不同的教育机构培养出有一定差异、但差异 又不是特别大的劳动力 ， 他们在进行分工合 作的时候才能实现知识溢出和创新。 （二）“倒 U”关系假设 借助上文的理论分析，我们提出教育质 量 差异与区域创新的“倒 U”关系假设。首 先，按 照教育学理论，人获取知识最重要的渠 道之一 是教育，而高等教育是获取专业知识 的主要渠 道。从高等教育和人才培养的关系 来看，人的 基本素质一定的条件下 ，高质量大 学传播知识 的能力更强 ， 更容易创造出综合 能力 （ 包括创 新能力）更强的个体；择优录取 机制存在的情况 下 ， 高质量大学能招收到高 质量学生 ， 两股力 量合并 ， 更有利于顶尖人才 培养。因此 ， 造就 高质量大学有其必要性。 但是 ， 根据 “ 合作边 界”定义，如果顶尖人才寥 寥可数，那么这就意 味着人与人之间很难达 到“合作边界”，不利于 创新合作。其次 ， 学校 间适当的差异导致信 息、教师资源双向流动 ， 如果这种流动产生思 想碰撞引发知识溢出并 导致创新的产生
［ 16 ］

定义 ， 不妨定义 “ 倒 U” 顶点所对应的质量差 异为 “ 教育的创新合作边界 ”， 即其他条件相 同的情况下 ， 大学质量差异继续扩大或减小 都会影响创新的临界值。将“教育的创新合 作 边界” 所在的区间定义为“ 教育的创新合作 区 间”。（见图 1）

图 1 大学质量差异与区域创新关系

（三）模型推导 为了证明只有当衡量区域内教育差异的 指标值达到某一标准或者落在一个适当的区 间内 ， 创新合作才是最有效的 ， 换言之 ， 在一 个地区总体教育质量水平、经济发展水平等 其他条件一定的条件下 ， 存在 “ 高等教育的创 新合作边界 ” 或 “ 创新合作区间 ”， 可以借助下 述模型表示。（见图 2）

，

那么学校间差异过大就 可能会在一定程度上影 响智力合作进而影响 创新。同时，其他条件一 定的情况下，如果区 域内高校的教育水平完全 没有差异 ， 那么这 两个区域就不会有知识溢 出，这两个区域组 成的大的地理范围内基于校 际合作的创新可 能性就为零。 总之，通过理论分析可以假设：在其他 条 件 （ 包 括 区 域 内 总 体 教育 水 平 ） 相 同 的 情况 下 ， 不同区域内大学教育的差异水平与区域 创新水平呈现 “ 倒 U” 型分布特征 ， 即区域内 大学教育质量差异过大和过小不利于创新 合 作，适当差异利于创新合作。因此，既能保 证 竞争又存在合作交流可能的教育资源配置 更 加合理。为方便论述，对应“合作边界”的
图 2 大学质量差异与区域创新关系理论模型

将人与人之间的知识交流模型 形式 推 广到大学间知识交流问题。以地区 A 为 例，假 设 sm 、sn 分别代表大学 m 和 n 的禀赋水
平，sd

［ 17 ］

大小，s
小，s
c
mn

mn

代表大学 m 相对于大学 n 的优势 D
d
nm

的
mn

代表大学 n 相对于大学 m 的优势 D
nm mn

的大小，sc 代表大学 m 和 n 的共同点 C 的大 ＝s
nm

c

mn

（如上图所示），几个变量的关系

— 43 —

可以用以下公式表示：
sm ＝sm n ＋sm n

（1）

s n ＝s n m ＋s n m
c d

c

d

（2）

（s d ）φ 来表示；二是“合作共赢”，凭借与其他
mn

假设其他条件一定的前提下 ， 学校间的 人才交流和科学研讨促进了知识传播和知识 创造 ， 而知识传播和知识创造都是创新不可 或缺的要素 ， 并且二者是有联系的 ， 知识传播 为知识创造提供了前提 ， 知识创造丰富了知 识传播的内容。知识传播和知识创造有两个 来源 ， 一是 “ 自给自足 ”，学校借助自身禀赋优 势进行知识传播和创造，用数学表达式 kmn ＝ 学校相近的特征进行充分的交流合作 ， 在这 个过程中进行知识传播和知识创造。“合作共 赢”的实践性决定了它不仅对显性知识的传 播 和创造有积极意义 ，而且利于隐性知识的 1 －
激发。用（s
c

的，模型（5）中的 G 应该存在一个取值，使得 Y 有最大值，即控制了其他影响创新的因素 之 后 ， 适当的大学质量差异有利于创新合 作。 知识溢出理论和创新产出函数似乎可以 借助 高等教育的差异性问题联系到一起 ， 但 是这 种理论推导结果还需要借助数据进行检 验才 能进一步得到证明。 三、研究方法与数据说明 （一）模型设计
本文首先借助宏观数据构造平衡面板数 据 进行计量分析。具体地，被解释变量是 中国 大陆 31 个省（市、自治区）2007—2012 年
［19］

）

φ

来表示“合作共赢”的效

mn

各年专利授权数的对数 ， 主要解释变量是区 域内大学质量水平差异系数 （ G ） 以及差异系 数的平方 （ G2 ） 。控制变量 （ Z ） 的设计分别从 创新的资金投入、人力资本投入、创新的经济 环境、地区总体高等教育水平几个方面考 虑。第一 ， 用各地区研究与试验发展经费内 部支出（R & DK）来代表创新资本投资情 况。 第二 ， 用各地区年度研究与试验发展全 时人 员数（R & DL）代表创新活动的人力资本 投资 情况。第三，用人均 GDP（AGDP）代表区 域创 新的经济基础。第四 ， 用大学质量综合 得分 的平均分 （ MSC ） 代表地区总体高等教育 水 平。模型形式如下： lnYit ＝αi ＋β1Git ＋β2G2it ＋β'z Z＋μit ＝αi ＋β1Git ＋β2G2it ＋β3 R&DKit ＋β4 R&DLit ＋ β5 AGDPit ＋β6 MSCit ＋μit （6） 其中，t 表示时间（年），i 表示地区，αi 为 截距项 ， β1， β2 为主要解释变量系数 ，β'2 为控 制 变量系数向量，μit 为随机扰动项。 （二）计算“教育的创新合作边界” 从研究方法来看 ， 只需要对不同大学的 人才培养、教学成绩、科研等各方面进行有效 测度 ， 就可以从数字上区分不同大学之间的 质量差异性 ， 描述性统计结果可以分析变量 的基本特征，计量模型可以证明区域教育质

果。合力作用 k 可以用如下公式表示： kmn ＝γ· （sm n）· （sm n） （3） 其中，φ 表示校际间差异系数 ，即大学 m d
占大学 m 总质量水
mn dφ c1－φ

较之大学 n 的优势水平 s 特征量 s
c

平的比率，1－φ 表示大学 m 与大学 n 的相同
占大学 m 总质量水平的比率。
mn

有了知识创造和知识传播 ， 进一步考虑 国家 （ 或地区 ） 两所以上大学质量差异和创新 的问题。为区别表示 ， 区域内多所大学质量 差异系数为 G，Griliches 给出如下形式的知识 生产函数 ： lnY＝F（R,Z）
［18］

（4）

其中 ， Y 为创新产出 ， lnY 为创新产出的 对数，R 为创新投入 ，Z 为其他控制变量。根 据上文的推论，大学的研发水平、培养的人力 资本的质量差异都会对创新产生影响。而包 含了科研、教学等指标在内的大学的整体质 量水平差异可能会更全面地反映大学教育对 创新的影响 ， 因此 ， 在式 （ 4 ） 基础上加入衡量 区域内大学质量水平差异的变量（G）。 lnY＝F（G,R,Z） （5） 假设上文命题是成立的，且数据是连续

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量差异对创新的影响是否显著。但是 ， 更有 意义的工作是在一个可信性强、公信度高的 大学教育质量评价体系下 ， 找到一个标准化 的数值（教育的创新合作边界）或者区间（教 育 的创新合作区间），给高等教育投资方一种 信 号：该地区的大学质量差异是否合理，如何 投 资才可能对该地创新更有利？从数学理论 上 容易推导，式（6）可以变形为： Yit ＝exp（αi ＋β1Git ＋β2G2it ＋β'z Z＋μit） 假设数据是连续的 ， 对公式求偏导可以 得到“倒 U”曲线顶点对应的 Gini 系数值：

著。鉴于不同地区专利申请授权数差异较 大 ， 且数据较为分散 ， 将其取对数值之后的结 果与基尼系数值组合做散点图 ， 分析发现 ， 多 数地区大学质量综合得分的基尼系数值在 0.6 ～ 0.8 之间 ， 且存在 “ 倒 U” 特征 ， 各地差异 特征明显。但是这一特征是否显著尚须进一 步的计量检验。（见图 3）

?Yit
it

＝（β1＋2β2Git）exp（αi ＋β1Git ＋β2G2it ＋β'z Z＋μit）

?G

令上式为 0，得到 G＝－2β2

-

β1

（7）

-

根据第二部分理论模型介绍，我们称 G 为“创新的教育合作边界”。 （三）数据选择与描述 首先，本文以中国大陆 31 个省（市、自治 区 ） 为研究样本 ， 采用了 2007—2012 年《大 学》杂志与中国校友会网等机构联合公布的 大学质量综合得分数据计算各地区的大学质 量差异系数 G。G 可以有如下计算方式 ：基尼 （ Gini ） 系数 ； 测度差异的指标 ， 如 Mehran 指 数、 Kakwani 指数、Theil 指数等。需要说明 的 是，由式（3）和式（5），基尼系数的性质决定 了它可以较为方便地测度区域内大学质量差 异。简单来看 ， 当只考虑两所大学时 ， 令 G ＝ φ ， G 取最大值 1 时意味着区域内教育质量差 异特别大 ， 以至于没有合作和交流的空间 ； G 取最小值 0 时 ，意味着校际没有差异，不存在 交流与合作的必要。两个极端情况下，学校 间 互动形成的创新源泉丧失 ， 即 kmn ＝ 0 。当 G 取大于 0 小于 1 的值时 ，它还可以表示大学 i
较之大学 j 的优势水平（s
d
mn

图 3 大学质量综合 得分 Gini 系数与申请授权专利数的对数 说明：西藏、新疆、青海等省份的大学质量综合评价 得 分的基尼系数均小于 0.4，为清晰展示图示，这里没有 标示 在刻度轴上。另外 ， 为了呈现不同省份的数据特 征，把省 市名称标注在了散点图下方。

四、研究结果与检验 （一）模型实证结果 基于模型（6）和宏观数据样本，进行计 数 面板数据模型的 Hausman 检验 ， 得到卡方 值为 88 479.47，在 1%的显著水平上拒绝了采 用随机效应模型的假设。下表列示了 OLS 和 固定效应模型估计结果，显然 OLS 方法高估 了系数值 ， 从统计意义上看 ， 固定效应模型结 果更为合理。（见表 1） 第一，对比模型 1—1 至模型 1—3，不难 发现所有模型的二次项系数（G2）均小于 0， 表 明控制其他变量不变的情况下 ，前文提出 的理 论假设用宏观数据得到了证明 ，即适度 的教育 质量水平差异对创新合作有促进作 用。加入了 其他变量以后 （ 见模型 1—3 ）， 模 型系数值减 小 ， 但依然显著 ， 根据式 （ 7 ） 计算 发现 ， “ 倒 U 型”曲线最低点对应的基尼系数

）占大学 i 总质量

水平的比率。
其次 ，选择 2007—2012 年国家统计局公 布的 31 个省 （ 市、自治区 ） 的申请授权专利数 进行分析 ，计算得到专利数与上述基尼系数 的 相关系数值为 0.686，且在 1%的水平上显

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