蔡 文 伯，趙 志 強，禹 雪

(1.石河子大學(xué)師范學(xué)院，新疆石河子 832000；2.塔里木大學(xué)人文學(xué)院，新疆阿拉爾 843300)

一、引 言

隨著經(jīng)濟全球化和區(qū)域城市群的快速發(fā)展，不同城市之間相互依賴、相互交織的關(guān)系越來越緊密，以多方資源共同推動城市群建設(shè)的效果也越來越凸顯。在我國區(qū)域發(fā)展版圖中，成渝地區(qū)城市群建設(shè)一直備受矚目，無論是從2011年國家發(fā)展改革委印發(fā)的《成渝經(jīng)濟區(qū)區(qū)域規(guī)劃》到2016年三部委聯(lián)合印發(fā)的《成渝城市群發(fā)展規(guī)劃》，還是到2020年中共中央政治局審議的《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)規(guī)劃綱要》(以下稱《綱要》)，這一系列政策文件均是現(xiàn)階段國家戰(zhàn)略意志的具體體現(xiàn)。其中，《綱要》也明確提出要賦予成渝地區(qū)“兩中心兩高地”的戰(zhàn)略定位，努力使其成為我國繼京津冀、長三角、珠三角之后的第四增長極，成渝地區(qū)已然成為當(dāng)下經(jīng)濟發(fā)展格局中最具有活力和吸引力的西部地區(qū)，在推動各種創(chuàng)新要素集聚與擴散中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。不僅如此，成渝地區(qū)因特殊的區(qū)位優(yōu)勢也逐漸成為我國西部高等教育的主要聚集區(qū)，截至2019年底約有普通高校數(shù)量191所，普通院校在校生256.92萬人，且在校生較2014年上漲24.19%，快速擴張的大學(xué)生規(guī)模不僅體現(xiàn)了成渝地區(qū)在高等教育方面發(fā)展的實力，亦為打造西部地區(qū)科技創(chuàng)新高地打下了堅實的基礎(chǔ)。

但需要注意的是，在傳統(tǒng)發(fā)展模式的指引下，成渝地區(qū)以及其他地區(qū)在高等教育和經(jīng)濟圈建設(shè)上盲目追求規(guī)?；Ⅲw量化，規(guī)模擴張的同時并不代表質(zhì)量也能隨之提升，缺乏教育、科技與經(jīng)濟相互協(xié)調(diào)的內(nèi)部穩(wěn)定結(jié)構(gòu)，可能會加劇投入效率低下、內(nèi)部損耗嚴(yán)重等現(xiàn)實問題。那么，成渝地區(qū)高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展之間是否存在著密切關(guān)聯(lián)？怎樣才能實現(xiàn)更高層次的融合促進？影響三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)的驅(qū)動因素又有哪些?這些問題若能得到有效解決，可以為地區(qū)培養(yǎng)更多“適銷對路”的高層次人才，對推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。

二、文獻綜述

目前，學(xué)術(shù)界已經(jīng)從不同角度對高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系展開了深入又細(xì)致的研究，主要涉及以下三個方面：

第一，就高等教育與科技創(chuàng)新的關(guān)系而言，Jaeger認(rèn)為高等教育機構(gòu)被認(rèn)為是區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中的關(guān)鍵角色，需要持之以恒地支持區(qū)域高等教育發(fā)展，但也存在地理位置上分布不均等情況，需要采用宏觀手段對地區(qū)知識轉(zhuǎn)移加以控制和調(diào)節(jié)[1]。Zubielqui在對澳大利亞中型制造公司進行調(diào)查時發(fā)現(xiàn)，中小企業(yè)普遍使用高校知識轉(zhuǎn)移途徑來提升科技創(chuàng)新水平，并且因過度追求成本最小化可能會長期依托于高校和研發(fā)機構(gòu)[2]。除此之外，國內(nèi)學(xué)者針對兩者之間的關(guān)系也進行了探討，其中張秀萍等人以2004-2013年遼寧省的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用熵權(quán)賦值法計算各年高等教育對科技創(chuàng)新的貢獻率，發(fā)現(xiàn)除中間部分年份有微小波動外，高等教育對科技創(chuàng)新的貢獻總體保持基本穩(wěn)定的上升趨勢[3]。石大千等人從高校擴招角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)高校擴張對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升作用達到44.22%，高等教育質(zhì)量改善對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升作用達到1.12%，但從長遠(yuǎn)看高等教育質(zhì)量的提升作用更加明顯[4]?？讉サ热送ㄟ^運用波特“鉆石模型”和耦合協(xié)調(diào)度模型測量兩者的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)高等教育與科技創(chuàng)新關(guān)系密切，但區(qū)域之間的關(guān)系程度錯綜復(fù)雜，中西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)程度不佳，東部地區(qū)僅江蘇、廣東等地處于良好協(xié)調(diào)階段類[5]。

第二，就高等教育與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系而言，早在20世紀(jì)20年代，Strumilin開創(chuàng)性地提出了勞動簡化率的概念，并采用受教育年限來確定勞動簡化率的方法，計算出受教育程度的提高對國民收入的貢獻率達到30%，且未來一段時間內(nèi)受教育程度越高，對國民收入的貢獻率越大[6]。Schultz也通過實證分析方法檢驗了教育所產(chǎn)生的經(jīng)濟效應(yīng)，并計算出1929-1957年美國教育水平提高對國民經(jīng)濟增長的貢獻達到33%，且在文化傳承、城市建設(shè)、環(huán)境保護等方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用[7]。同時，國內(nèi)學(xué)者卜振興運用向量自回歸模型和誤差修正模型分析教育經(jīng)費投入對經(jīng)濟增長的影響，他認(rèn)為教育經(jīng)費投入對經(jīng)濟增長存在顯著的促進作用，并且兩者存在長期均衡關(guān)系，教育經(jīng)費投入越高，經(jīng)濟增長越理想[8]。趙冉、杜育紅以1990-2017年我國省級面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過空間杜賓模型檢驗了高等教育和人力資本質(zhì)量的經(jīng)濟效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)高等教育和勞動力收入不僅對提升本地經(jīng)濟增長有直接的推動作用，還可以帶動周邊省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[9]。李立國、杜帆引入超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)和柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)測算研究生教育對區(qū)域經(jīng)濟增長中的貢獻率，發(fā)現(xiàn)東部省份的貢獻率明顯高于其他地區(qū)，為8.7%，中部地區(qū)次之，為5.5%，西部地區(qū)最低，貢獻率僅為0.4%[10]。

第三，就高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系而言，國內(nèi)外將三者結(jié)合分析的成果相對較少，具有代表性的為宋美喆、李孟蘇，他們基于2009-2016年全國面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型和空間杜賓模型分析發(fā)現(xiàn)，三元子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升態(tài)勢，且存在“東部高西部低”的空間分布特征[11]。趙冉、韓旭進一步以河南18個市級單位為例，發(fā)現(xiàn)除鄭州達到優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展類型以外，其他大部分地市也均達到勉強協(xié)調(diào)發(fā)展及以上階段，但鄭州與周邊城市的耦合協(xié)調(diào)度差距過大[12]。徐莉等以長江經(jīng)濟帶為研究對象，通過建立CDM-PVAR模型發(fā)現(xiàn)考察期內(nèi)三者的耦合協(xié)調(diào)度呈波動上升趨勢，各省市協(xié)調(diào)度的走勢也與總體走勢呈現(xiàn)相似性，但上游和中游地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)水平一直低于下游地區(qū)且差距較大[13]。邵興東、余志鵬選取江蘇省進行實證分析，得出結(jié)論：高等教育投入對江蘇省經(jīng)濟增長促進作用明顯，且三者之間存在長期的相互聯(lián)動關(guān)系，但同時也表明三者之間的相互聯(lián)動關(guān)系未能充分激發(fā)，技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的促進作用較小且不顯著[14]。張麗華等則選取17個資源型省份，運用固定效應(yīng)模型分析三者的影響，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展和高等教育都對資源型省域創(chuàng)新能力有顯著的促進作用，而且高等教育在金融發(fā)展與創(chuàng)新能力之間存在部分中介效應(yīng)[15]。

綜合已有成果，國內(nèi)外學(xué)者對于高等教育、創(chuàng)新能力和經(jīng)濟發(fā)展相互促進的關(guān)系研究相對成熟，但仍存在一些不足之處：在研究深度上，以往學(xué)者更多關(guān)注高等教育和科技創(chuàng)新、高等教育和經(jīng)濟發(fā)展、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)，而將這三個變量進行耦合協(xié)調(diào)分析的研究少有涉及。在研究方法上，現(xiàn)有相關(guān)研究更多是以獨立視角出發(fā)進行質(zhì)性研究，即便是采用實證分析方法也多為簡單的線性回歸來考察三者間的關(guān)系，指標(biāo)體系的選取較為單一。在樣本選擇上，現(xiàn)有諸多研究主要從全國層面或者東部、中部地區(qū)的省份、城市群展開，缺乏對西部地區(qū)特別是成渝經(jīng)濟圈的深入探討。有鑒于此，本研究依據(jù)協(xié)調(diào)發(fā)展理論，利用熵權(quán)法測算2014-2019年成渝地區(qū)22個市(州)高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展的綜合指數(shù)，并進一步構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型、GM(1，1)預(yù)測模型以及Tobit回歸模型探討三元子系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展的時間趨勢和空間特征，為積極促進成渝地區(qū)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，加快經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級提供政策參考。

三、研究設(shè)計

(一)構(gòu)建指標(biāo)體系

由于高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展之間是多維度、分層次的復(fù)雜協(xié)調(diào)關(guān)系，為全面地揭示三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)程度，按照科學(xué)性和可行性的原則，確定了三元子系統(tǒng)的綜合評價指標(biāo)體系(如表1所示)。(1)高等教育。高等教育是區(qū)域創(chuàng)新體系中必不可少的一部分，對推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮了重要作用。本研究參照孔偉等學(xué)者[5]的衡量方法，選取普通院校數(shù)、專任教師數(shù)、在校學(xué)生數(shù)、畢業(yè)生數(shù)和招生數(shù)作為教育規(guī)模指標(biāo)，選取普通高校生師比作為教育質(zhì)量指標(biāo)。(2)科技創(chuàng)新?？萍紕?chuàng)新是從創(chuàng)新投入到創(chuàng)新產(chǎn)出的系統(tǒng)循環(huán)過程。需要從投入與產(chǎn)出兩個層面進行選取，參照趙冉等學(xué)者[12]的衡量方法，選取財政科技支出、R&D內(nèi)部經(jīng)費支出、R&D內(nèi)部經(jīng)費支出增長率、R&D人員全時當(dāng)量、R&D支出占GDP比重作為創(chuàng)新投入指標(biāo)，選取專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)作為創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。(3)經(jīng)濟發(fā)展。衡量經(jīng)濟發(fā)展水平不能僅看地區(qū)生產(chǎn)總值，經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量也是必不可少的因素之一。參照宋美喆等學(xué)者[11]的衡量方法，選取地區(qū)財政收入、全社會固定資產(chǎn)投資額、地區(qū)生產(chǎn)總值和進出口總額作為經(jīng)濟規(guī)模指標(biāo)，選取人均生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)占生產(chǎn)總值比重和第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占總從業(yè)人員比重作為經(jīng)濟質(zhì)量指標(biāo)。本研究主要以2014-2019年四川省21個市(州)和重慶市作為研究對象，相關(guān)數(shù)據(jù)均取自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《四川統(tǒng)計年鑒》《重慶統(tǒng)計年鑒》和四川知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)，部分?jǐn)?shù)據(jù)為整理計算所得。

表1 三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度指標(biāo)體系及權(quán)重

(二)選擇研究方法

1.熵權(quán)法

(1)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

由于多指標(biāo)在單位和量綱等方面沒有達到統(tǒng)一性，為了使多指標(biāo)之間具有可比性、提高分析結(jié)果的科學(xué)性，需要對選取的多個數(shù)據(jù)指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即通過極差變換法將數(shù)據(jù)集結(jié)到[0，1]區(qū)間。yij的具體公式如下所示：

(1)

(2)權(quán)重確定

權(quán)重是指多指標(biāo)在某個系統(tǒng)內(nèi)部所占的比重或重要程度，權(quán)重越大，其包含的信息量就越多。目前較為常見的有主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和組合賦權(quán)法等[16]。鑒于主觀賦權(quán)法與組合賦權(quán)法均過于依賴主觀意識的引導(dǎo)，在此采用客觀賦權(quán)法來確定多指標(biāo)在系統(tǒng)內(nèi)部的權(quán)重。熵值ej的具體公式如下所示：

(2)

式中，pij表示指標(biāo)j的比重，k表示1/ln(j)，i=1，2，…n，j=1，2，…m。為合理評價2014-2019年三元子系統(tǒng)綜合評價指數(shù)，本研究用各指標(biāo)權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化值的乘積進行表示。指數(shù)Uλ的具體公式如下所示：

(3)

2.耦合協(xié)調(diào)度模型

根據(jù)物理學(xué)概念，耦合是指多個要素或系統(tǒng)在發(fā)展過程中相互促進、相互影響的真實寫照。本研究借鑒李凱風(fēng)等[17]采用的耦合模型測算高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的耦合度，有助于考察三元子系統(tǒng)之間相互影響的強弱程度。耦合度C的具體公式如下所示：

(4)

式中，C表示耦合度，U1、U2和U3分別表示高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指數(shù)。C值越大，表示三元子系統(tǒng)耦合狀態(tài)越好；反之，C越小，表示三元子系統(tǒng)耦合狀態(tài)越差。然而，耦合模型只針對三元子系統(tǒng)的耦合狀態(tài)進行評估，不能反映系統(tǒng)之間的發(fā)展水平，當(dāng)高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展水平較低時也可能有較高的耦合值，需要進一步構(gòu)建能反映三元子系統(tǒng)協(xié)同化發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)度模型。耦合協(xié)調(diào)度H的具體公式如下所示:

(5)

式中，H表示耦合協(xié)調(diào)度，N表示三元子系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)，反映三元子系統(tǒng)發(fā)展水平對協(xié)調(diào)度的貢獻，α、β、γ表示待定系數(shù)值，考慮到三元子系統(tǒng)的相互聯(lián)動關(guān)系，故取α=β=γ=1/3。在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，將三元子系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展程度劃分為10個等級，具體劃分標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

表2 耦合協(xié)調(diào)度等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

3.GM(1，1)預(yù)測模型

(6)

式中，μ為灰色作用量，a為灰色發(fā)展系數(shù)。若檢驗結(jié)果同時滿足P>0.70且C<0.65，則可認(rèn)為預(yù)測結(jié)果較為合理、可靠[18]。

4.Tobit回歸模型

Tobit回歸模型又稱受限回歸模型，是美國學(xué)者Tobin最早于1958年提出[19]，因適用于多種約束性條件，使得該模型受到學(xué)術(shù)界的廣泛應(yīng)用。耦合協(xié)調(diào)度模型測出的耦合協(xié)調(diào)度值是[0，1]之間的非負(fù)隨機變量，不滿足線性回歸(OLS)中被解釋變量接近正態(tài)分布的前提條件，因此本研究運用Tobit回歸模型分析不同影響因素對三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的影響程度。具體公式如下所示:

Yit=α0+β0lnhrit+β1lnulit+β2lniait+β3lnfait+εit

(7)

式中，Yit表示2014-2019年成渝地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度，hrit表示高校人力資本，ulit表示城鎮(zhèn)化水平，iait表示科技創(chuàng)新能力，fait表示地區(qū)財政實力，εit表示隨機干擾項，α0、β0、β1、β2、β3表示待估參數(shù)。

四、實證結(jié)果與分析

(一)高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的綜合水平分析

通過運用前文構(gòu)建的(3)模型，可以測算出2014-2019年成渝地區(qū)各市(州)高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的綜合評價指數(shù)。限于篇幅原因，在此僅對2014、2016、2018和2019年的數(shù)據(jù)進行分析和解讀，具體結(jié)果如表3所示。

表3 2014、2016、2018、2019年成渝地區(qū)高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指數(shù)

從平均值來看，2014、2016、2018、2019年成渝地區(qū)高等教育指數(shù)呈“倒V”型波動上升趨勢，2019年雖然相較于2016年高等教育指數(shù)有所下降，但仍比2014年要高出0.002。為此，需要逐步調(diào)整高等教育擴招規(guī)模，嚴(yán)把高等教育質(zhì)量關(guān)，使其最大限度地與經(jīng)濟發(fā)展需求相契合。2014、2016、2018、2019年經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)呈穩(wěn)步上升趨勢且勢頭較為強勁，2019年相比于2014年增長了0.018，增幅達14.88%。正是由于近幾年成都國際自貿(mào)區(qū)加之天府新區(qū)的大力支持，新一輪“東進西控南拓北改中優(yōu)”中成渝地區(qū)的優(yōu)勢必然會繼續(xù)放大，進而成為西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的核心增長極。而科技創(chuàng)新指數(shù)方面卻不太理想，2014、2016、2018、2019年間基本呈穩(wěn)步下降趨勢，由2014年的0.125下降至2019年的0.122，下降幅度達2.46%。僅從2018年來看，科技創(chuàng)新指數(shù)在三元子系統(tǒng)中處于最小值，表明成渝地區(qū)科技創(chuàng)新水平較低，且未能充分激發(fā)科技創(chuàng)新的潛在優(yōu)勢，對地區(qū)發(fā)展的推動作用仍不明顯。

從各市(州)來看，2014、2016、2018、2019年間成都市的經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)要弱于重慶，但成都的增長幅度要高于重慶市，主要原因就在于成都高校質(zhì)量要優(yōu)于重慶，而重慶強在體量大、工業(yè)實力強，有著龐大的人口基數(shù)和較高的行政級別，從長遠(yuǎn)看，成都的經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿^重慶更大。在高等教育和科技創(chuàng)新方面，成都市的綜合評價指數(shù)則普遍高于重慶市，印證了高等教育與經(jīng)濟發(fā)展相互促進的事實，并且科技創(chuàng)新水平的提升對于加快發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟的作用也十分明顯，不斷加快高等教育投入，提升科技成果轉(zhuǎn)化效率，在短期內(nèi)所獲得的經(jīng)濟效益非?？捎^。進一步分析，成渝經(jīng)濟圈中除了成都與重慶市的綜合評價指數(shù)較為理想外，其他區(qū)域綜合評價指數(shù)均在0.2以下，且0.1以下的城市占大多數(shù)。僅從2019年高等教育指數(shù)來看，最高的成都和最低的巴中相差約3 000倍，高于平均指數(shù)的城市也只有成都、重慶和綿陽市，占比達71.12%，說明成渝地區(qū)高等教育發(fā)展差距較大，成都等地因地緣和教育優(yōu)勢可以優(yōu)先享受更多的國家政策和人才紅利，逐漸形成了區(qū)域資源集聚現(xiàn)象。

(二)高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的兩兩耦合協(xié)調(diào)分析

通過運用前文構(gòu)建的(4)、(5)模型，可以測算出2014-2019年成渝地區(qū)各市(州)高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的兩兩耦合協(xié)調(diào)度，2014、2016、2018和2019年的具體結(jié)果如表4所示。

表4 2014、2016、2018、2019年成渝地區(qū)高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的兩兩耦合協(xié)調(diào)

在高等教育-科技創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度方面，2014、2016、2018、2019年平均值呈下降趨勢且期間波動較大，2018年平均值相對于2014年下降0.010，隨后在2019年平均值上升至0.258，雖然考察期內(nèi)總體呈下降趨勢，但從2019年可以看出仍有巨大的上升潛力，說明大力扶持高等教育對科技創(chuàng)新與進步有一定的促進作用，且兩者相互依存、相互促進。高等教育-經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度方面，2014、2016、2018、2019年平均值變動趨勢較為平穩(wěn)，2019年平均值較2014年有所上升，但上升幅度僅為2.93%，說明高等教育發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展存在可持續(xù)的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。2014、2016、2018、2019年科技創(chuàng)新-經(jīng)濟發(fā)展平均值變動呈“倒N”型下降趨勢，2019年平均值相對于2014年下降0.011，且在2018-2019年下降幅度較大，為4.36%，說明考察期內(nèi)科技創(chuàng)新-經(jīng)濟發(fā)展之間的聯(lián)系程度越來越低，科技創(chuàng)新的潛在優(yōu)勢無法與經(jīng)濟發(fā)展相契合。從地區(qū)來看，各市(州)耦合協(xié)調(diào)度變動趨勢與平均值變動趨勢相類似，僅成都、重慶等較發(fā)達地區(qū)的變動趨勢較為可觀，一直保持在較高水平。以上總體說明，高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展之間均存在或多或少的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，加強區(qū)域內(nèi)部、區(qū)域之間的空間聯(lián)系對于提升高等教育和經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量具有重要的戰(zhàn)略意義。

(三)三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的時間序列分析

根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度模型，計算得到2014-2019年成渝地區(qū)高等教育、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度，結(jié)果如表5所示，成渝地區(qū)三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度跨度在0.041～0.957之間。

表5 2014-2019年成渝地區(qū)三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度

從平均值走向來看，2014-2019年耦合協(xié)調(diào)度值變動較為穩(wěn)定，總體呈“倒M”型上升趨勢，從0.269上升至0.272。具體而言，2014-2015年和2016-2017年數(shù)值有所下降，2015-2016年和2017-2019年數(shù)值有所上升。原因可能在于2014年國內(nèi)經(jīng)濟面臨減速換擋，同時受到區(qū)域市場需求不足的影響，成渝地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)性矛盾更加突出，而人口素質(zhì)結(jié)構(gòu)又是導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性矛盾的重要因素之一。國家為進一步激發(fā)市場潛力，加快高水平人才建設(shè)，于2017年10月開始實施“雙一流”高校戰(zhàn)略，為成渝地區(qū)輸送了源源不斷的創(chuàng)新型人才，由此導(dǎo)致2017-2019年間耦合協(xié)調(diào)度有所上升，且未來一段時間可能會長期處于上升態(tài)勢。

從各城市走向來看，成渝地區(qū)各市(州)耦合協(xié)調(diào)度走勢與平均值呈現(xiàn)相似性，即各市(州)耦合協(xié)調(diào)度也基本保持了波動上升趨勢。將22個市(州)的耦合協(xié)調(diào)度增長率進行排列，前四名分別是阿壩、內(nèi)江、遂寧，且分別增長40.74%、13.44%和11.95%。值得注意的是，阿壩在5年內(nèi)協(xié)調(diào)發(fā)展速度頗為迅猛，這主要得益于阿壩在2014年出臺了《關(guān)于加快推進民營經(jīng)濟發(fā)展壯大的實施意見》之后，有效降低了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)門檻、放寬了市場準(zhǔn)入限制，為促進阿壩民營企業(yè)快速發(fā)展和吸引東部企業(yè)來此投資提供了強有力的政策支撐。資陽和甘孜等地下降趨勢較為明顯，下降幅度分別為23.12%和13.64%。甘孜作為川西最大的民族自治州，因地緣和交通劣勢導(dǎo)致經(jīng)濟發(fā)展相對落后，且截至2019年甘孜僅有高等院校2所，對地區(qū)經(jīng)濟建設(shè)的推動作用較小。而資陽坐擁川東地區(qū)的地緣優(yōu)勢，本應(yīng)有較好的發(fā)展前景，之所以如此可能與成果轉(zhuǎn)化效率偏低有關(guān)，近幾年成都和重慶在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的道路上頻頻發(fā)力，使得許多低端制造業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)流向周邊城市，周邊城市需要在保證教育要素供給充足的情況下，加強高等院校與行業(yè)企業(yè)的交流合作廣度和深度，加快推進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。

(四)三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的空間演變分析

為更加直觀分析各市(州)之間的耦合協(xié)調(diào)度差異，本研究對2014-2019年各市(州)耦合協(xié)調(diào)度等級進行了歸類，具體結(jié)果如表6所示。

表6 2014-2019年成渝地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的空間演變

由表6可知，2014年各市(州)耦合協(xié)調(diào)度有11個處于嚴(yán)重失調(diào)階段，到2019年該階段市(州)數(shù)量減少至8個，中度失調(diào)階段由7個上升至9個，優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段由1個上升至2個，總體表明加大成渝地區(qū)高等教育投入對科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展的促進作用較為明顯，且部分地區(qū)增長勢頭較為強勁。各市(州)之間創(chuàng)新合作頻率加強可以發(fā)揮“1+1>2”的疊加效應(yīng)，例如成都和重慶具有豐富的高校資源和科研機構(gòu)，周邊城市可以借助地緣優(yōu)勢發(fā)揮原創(chuàng)能力和基礎(chǔ)創(chuàng)新的功能，大力扶持本土產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)快速崛起。教育一直是吸引人才、留住人才、成就人才的關(guān)鍵因素，而有著“中國科學(xué)城”美譽的綿陽在教育產(chǎn)業(yè)化方面優(yōu)勢尤為突出，吸引和培育了一大批高水平人才為綿陽教育和經(jīng)濟建設(shè)服務(wù)，加快了各項生產(chǎn)要素的融合。

依據(jù)考察期內(nèi)各市(州)耦合協(xié)調(diào)度的等級變化，大致可以將良好協(xié)調(diào)和優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)城市劃歸為第一梯隊，瀕臨失調(diào)、輕度失調(diào)和中度失調(diào)城市劃歸為第二梯隊；嚴(yán)重失調(diào)和極度失調(diào)城市劃歸為第三梯隊進行具體分析。從2019年各市(州)耦合協(xié)調(diào)度排名可以看出，第一梯隊依然被成都和重慶兩市占據(jù)，第二梯隊的宜賓、南充、樂山等地處于中度失調(diào)階段，且綿陽、德陽兩市處于輕度失調(diào)和瀕臨失調(diào)階段。在成渝地區(qū)整體耦合協(xié)調(diào)度較不理想的情況下，綿陽和德陽已經(jīng)取得了相對不錯的成績。而第三梯隊多為川西、川南等地，特別是甘孜已經(jīng)由2014年的嚴(yán)重失調(diào)階段降至2019年的極度失調(diào)階段，說明該梯隊耦合協(xié)調(diào)度水平普遍較差，僅僅依靠低廉的勞動力成本推動地區(qū)建設(shè)的動力不足。總體而言，三大梯隊之間的差距仍然較大，應(yīng)努力發(fā)揮第一梯隊城市在教育、科技和經(jīng)濟領(lǐng)域的輻射帶動作用，加強各地區(qū)之間的資源共享和技術(shù)合作，形成結(jié)構(gòu)合理、發(fā)展均衡的新面貌。第三梯隊城市也應(yīng)發(fā)揮豐富的非物質(zhì)文化遺產(chǎn)和“綠水青山”等資源優(yōu)勢，大力培育本土型特色產(chǎn)業(yè)，加快提升成渝地區(qū)整體經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。

(五)三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展預(yù)測

基于2014-2019年的已有數(shù)列，可以運用GM(1，1)預(yù)測模型測算出2020-2024年各市(州)三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的預(yù)測值，具體預(yù)測結(jié)果如表7所示。

表7 2020-2024年成渝地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度預(yù)測

由表7可知，2020-2024年三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的平均值呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升態(tài)勢，2024年相較于2020年上升幅度達3.30%，但未來五年內(nèi)仍處于中度失調(diào)階段，各市(州)耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展基本延續(xù)2014-2019年的變動趨勢。成都和重慶依然是耦合協(xié)調(diào)水平最高的區(qū)域，成都將在2020年再次趕超重慶(2017年超過)，且在未來一段時間內(nèi)將長期保持領(lǐng)先水平。重慶在2020-2024年間預(yù)計將保持持續(xù)平穩(wěn)下降趨勢，雖然未來五年內(nèi)仍在優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段，但領(lǐng)先優(yōu)勢正在不斷減弱，由2020年的0.940下降到2024年的0.935，下降幅度為0.53%。成都和重慶對高等教育和科技創(chuàng)新的投入相對較多，“雙一流”高校的入選數(shù)量也相對較多，使得成都和重慶擁有相當(dāng)多的人才和資源優(yōu)勢，為進一步開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動、提升科技創(chuàng)新水平提供了便利。而重慶的耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展預(yù)期不及成都，從高校質(zhì)量上看，成都擁有一流大學(xué)A類2所、一流學(xué)科5所，重慶僅擁有一流大學(xué)和一流學(xué)科各一所，可以說重慶高校相對于成都高校實力相對偏低，且近幾年重慶的頭部高校發(fā)展質(zhì)量有所下降，中間高校進步緩慢，尾部高校止步不前，在未來幾年內(nèi)對重慶三元子系統(tǒng)整體發(fā)展造成不利影響是可以預(yù)見的。

對其他市(州)而言，成都和重慶的周邊城市像綿陽、德陽、內(nèi)江等地也基本保持了平穩(wěn)上升態(tài)勢，雖未能實現(xiàn)向更高階梯邁進，但這些地區(qū)的協(xié)同互動效應(yīng)得到了進一步增強。雅安、宜賓、廣元等地的耦合協(xié)調(diào)度在未來一段時間內(nèi)有所下降，但下降幅度較小且耦合協(xié)調(diào)等級基本保持不變，這些地區(qū)應(yīng)積極融入“一帶一路”倡議布局，充分抓住成都、重慶等地的空間擴散效應(yīng)，推動高等教育與科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的優(yōu)勢互補，鼓勵以地區(qū)發(fā)展為導(dǎo)向的科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出、引進和轉(zhuǎn)化，逐步扭轉(zhuǎn)耦合協(xié)調(diào)度下降的頹勢。

(六)影響因素分析

盡管基于耦合協(xié)調(diào)度模型和GM(1，1)預(yù)測模型對各市(州)進行了等級劃分和趨勢預(yù)測，但不能忽略高校人力資本、科技創(chuàng)新能力、城鎮(zhèn)化水平和地區(qū)財政實力等因素產(chǎn)生的間接影響。本研究分別以2014-2019年各市(州)耦合協(xié)調(diào)度值作為被解釋變量，以高校教師數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)、城鎮(zhèn)化水平和地方財政收入作為解釋變量，運用Tobit模型對其進行回歸分析，具體結(jié)果如表8所示。

表8 2014-2019年成渝地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的Tobit回歸

從整體來看，高校人力資本、科技創(chuàng)新能力和地區(qū)財政實力對三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的提升作用較為顯著，且財政實力對三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的回歸系數(shù)最大，為0.271，說明高校人力資本每提高1%，三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度便提升0.271%。財政實力的增強本質(zhì)上代表著地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的良好勢頭，要堅持把壯大地區(qū)財政實力擺在首要位置，并為高校提供盡可能多的教育資源，才能有效實現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。傳統(tǒng)意義上來說，城鎮(zhèn)化水平的提升對區(qū)域經(jīng)濟建設(shè)有顯著的促進作用，而本研究中城鎮(zhèn)化水平對三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的回歸系數(shù)為-0.331，且未通過顯著性檢驗，僅從數(shù)值來看，說明城鎮(zhèn)化水平每提高1%，三元子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度便下降0.331%。發(fā)展初期，城鎮(zhèn)化積聚了資金、技術(shù)、勞動力等要素，為地區(qū)企業(yè)發(fā)展提供了更多要素產(chǎn)品、市場機會和發(fā)展平臺，但現(xiàn)階段出現(xiàn)了不同城市發(fā)展的不平衡甚至失調(diào)現(xiàn)象，一味擴大城鎮(zhèn)化規(guī)?？赡軙璧K地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量，造成地區(qū)城鎮(zhèn)發(fā)展的“空心化”。

分梯隊來看，第二梯隊和第三梯隊高校人力資本對三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的回歸系數(shù)均顯著為正，說明吸引和培養(yǎng)高水平人才可以達到與其他刺激計劃相類似的經(jīng)濟效果。而第一梯隊的回歸系數(shù)為-0.211，但未通過顯著性檢驗。第一梯隊因占據(jù)地緣和區(qū)位優(yōu)勢，在高校人才數(shù)量方面已經(jīng)接近飽和狀態(tài)，應(yīng)不斷加強高校人才隊伍建設(shè)，鼓勵和吸引有學(xué)術(shù)造詣的高水平人才來校交流，充分發(fā)揮高水平人才的知識擴散效應(yīng)?？萍紕?chuàng)新能力對不同梯隊三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的回歸系數(shù)均為正值，說明持續(xù)培養(yǎng)區(qū)域創(chuàng)新能力，可以有效提升三元子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)等級，但第三梯隊的回歸系數(shù)最小且未通過顯著性檢驗，原因可能有二：首先是失衡的經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。第三梯隊長期以來單純依靠自然資源和低端制造業(yè)，而這些又恰恰是在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中產(chǎn)能嚴(yán)重過剩的產(chǎn)業(yè)，且本土型人才和勞動力外流現(xiàn)象尤為突出，直接導(dǎo)致了地區(qū)科技創(chuàng)新意識的下降。其次是落后的觀念和思維。不僅是地區(qū)就業(yè)人群的創(chuàng)新意識不強，部分干部群眾“等、靠、要”的思想也相當(dāng)普遍，把干部群眾的新思想樹立起來，才是實現(xiàn)“萬眾創(chuàng)新、大眾創(chuàng)業(yè)”的關(guān)鍵所在。從系數(shù)值來看，城鎮(zhèn)化水平對第二梯隊耦合協(xié)調(diào)度的回歸系數(shù)為-0.011，說明造成成渝地區(qū)城鎮(zhèn)化系數(shù)為負(fù)的主要原因在于第二梯隊，第一梯隊因在多方面發(fā)展速度相對過快，對第二梯隊的人才、資金等資源可能產(chǎn)生了較強的“虹吸效應(yīng)”，加劇了第二梯隊的城市“空心化”現(xiàn)象。

五、結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

本研究首先運用熵權(quán)法測算了2014-2019年成渝地區(qū)各市(州)在高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展的綜合評價指數(shù)，繼而運用耦合協(xié)調(diào)度模型和GM(1，1)預(yù)測模型對不同年度、不同地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度進行動態(tài)分析，最后采用Tobit回歸模型分析了不同影響因素與不同地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度是否存在積極的正向影響。主要得到以下研究結(jié)論：

第一，從綜合評價指數(shù)分析，2014-2019年成渝地區(qū)高等教育和經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)呈波動上升趨勢。而科技創(chuàng)新指數(shù)的變動趨勢不容樂觀，2014-2019年整體呈下降態(tài)勢，一直未能發(fā)揮科技創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟建設(shè)的關(guān)鍵作用。第二，從耦合協(xié)調(diào)度分析，時序上，成渝地區(qū)各市(州)耦合協(xié)調(diào)度變動趨勢較為穩(wěn)定，總體呈“倒M”型上升趨勢，在2014-2015年和2016-2017年數(shù)值有所下降，2015-2016年和2017-2019年數(shù)值有所上升?？臻g上，2014年各市(州)耦合協(xié)調(diào)度有11個處于嚴(yán)重失調(diào)階段，到2019年該階段市(州)數(shù)量減少至8個，中度失調(diào)階段由7個上升至9個，優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段由1個上升至2個。第三，未來成渝地區(qū)三元子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度將實現(xiàn)穩(wěn)步提升，但整體仍處于中度失調(diào)階段，且地區(qū)間協(xié)調(diào)發(fā)展差異將更加明顯，其中，成都、德陽等地基本保持了上升態(tài)勢，重慶、宜賓等地下降趨勢明顯。第四，高校人力資本對第二、第三階梯耦合協(xié)調(diào)度的回歸系數(shù)均顯著為正，科技創(chuàng)新能力和地區(qū)財政實力對三大階梯耦合協(xié)調(diào)度均有促進作用，而城鎮(zhèn)化水平對第二梯隊耦合協(xié)調(diào)度有阻礙作用。為加快提升不同地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度等級，應(yīng)實施精細(xì)化、針對性的措施。

(二)對策建議

第一，釋放“雙核”城市擴散效應(yīng)，支持周邊城市“線上”發(fā)展。作為中心城市的成都和重慶本身就具有良好的工業(yè)基礎(chǔ)，加之近年來國家對西部地區(qū)的開發(fā)力度逐漸加強，使得成都與重慶的首位度越來越高。因此，成渝地區(qū)應(yīng)聚焦“兩中心兩高地”的目標(biāo)定位，充分發(fā)揮中心城市在人才、技術(shù)等方面的資源優(yōu)勢，建立以中心城市引領(lǐng)周邊城市發(fā)展、周邊城市帶動邊緣城市發(fā)展新模式。周邊城市經(jīng)過長時間的扶持和發(fā)展，也開始向外向型經(jīng)濟增長模式轉(zhuǎn)型，但目前正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相對單一致使經(jīng)濟轉(zhuǎn)型壓力劇增。短期來看，“線上經(jīng)濟”是消除過剩產(chǎn)能、提升財政實力的關(guān)鍵所在，引領(lǐng)“線上經(jīng)濟”或?qū)⒓涌斓貐^(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。地方政府可以牽頭組織本土型農(nóng)業(yè)和制造業(yè)與江蘇、浙江、山東等地達成線上合作關(guān)系，加大貿(mào)易、技術(shù)等方面的合作力度，以線帶面，形成聯(lián)動發(fā)展格局。

第二，加快成渝高等教育集聚區(qū)建設(shè)，形成集群大發(fā)展格局。高等教育集聚是高等教育結(jié)構(gòu)布局的具體表現(xiàn)形式，不僅可以有效提升高等教育質(zhì)量，加快知識成果轉(zhuǎn)移速度，也能為高等院校節(jié)約更多發(fā)展資金，提高自主辦學(xué)的靈活性。從地理層面來看，成渝地區(qū)文化同源、經(jīng)濟同體，為高等教育集群建設(shè)提供了現(xiàn)實保障，但經(jīng)濟發(fā)展不均衡使得不同地區(qū)教育資源獲取存在較大差異。因此，要想實現(xiàn)未來五年內(nèi)成渝高等教育向更高層次、更高質(zhì)量邁進，就必須以“建好經(jīng)濟圈”“唱好雙城記”為政策引領(lǐng)，推動成渝地區(qū)各市(州)高等教育一體化改革，開展“雙一流”學(xué)科和高校聯(lián)建，促進不同市(州)資源、要素合理流動。兩中心城市也可以借助集聚優(yōu)勢，牽頭成立成渝地區(qū)高等教育聯(lián)盟，建設(shè)高校知識經(jīng)濟圈，幫助周邊城市解決人才短缺、技術(shù)有限、結(jié)構(gòu)單一等問題，最終實現(xiàn)三元子系統(tǒng)更大范圍的動態(tài)耦合協(xié)同發(fā)展。

第三，提升高校成果轉(zhuǎn)化效率，強化知識產(chǎn)權(quán)保護意識。成都、重慶等地已經(jīng)出臺了一系列推進高水平大學(xué)戰(zhàn)略規(guī)劃，吸引了大批院校、人才聚集，形成了良好的科技創(chuàng)新環(huán)境。本研究表明，規(guī)?；目萍汲晒a(chǎn)出并不都能直接作用于地區(qū)經(jīng)濟建設(shè)，而更多的是高校人才用來評定職稱或獲得科研獎勵，為地區(qū)經(jīng)濟建設(shè)的服務(wù)意識也相對較弱。高校應(yīng)正確引導(dǎo)科研創(chuàng)新活動的開展方向，以服務(wù)成渝雙城經(jīng)濟圈為主要宗旨，以解決科技創(chuàng)新難題為主要目的，努力提升科技成果轉(zhuǎn)化等指標(biāo)的評定比重，建立科研成果轉(zhuǎn)化工作崗位，最終實現(xiàn)高等教育、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展的良好互動。同時，也要加強對高校知識產(chǎn)權(quán)的保護力度、提高保護意識。各地區(qū)、各高校應(yīng)根據(jù)創(chuàng)新活動的發(fā)展訴求，制定相應(yīng)的知識產(chǎn)權(quán)保護條例，推動知識產(chǎn)權(quán)市場化運營，以激發(fā)更多科研人員參與到創(chuàng)新活動中去。

第四，引導(dǎo)企業(yè)加強合作共享，促進科技與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。以科技創(chuàng)新驅(qū)動雙城經(jīng)濟圈建設(shè)的主要邏輯在于通過要素流動效率的提升，使企業(yè)長久保持競爭優(yōu)勢。但目前來看，成渝地區(qū)高等院校和科研機構(gòu)承擔(dān)了大多數(shù)研發(fā)活動，地區(qū)中小型企業(yè)因發(fā)展規(guī)模小、科研人員不足等原因?qū)е驴萍紕?chuàng)新的積極性普遍不高。為此，合作共享是提升科技創(chuàng)新效率的首要條件，要支持和鼓勵不同企業(yè)之間加強非核心技術(shù)的交流與合作，找到更多利益契合點和技術(shù)突破點，并將具備一定研發(fā)能力的企業(yè)組建成為技術(shù)聯(lián)盟，實現(xiàn)聯(lián)盟內(nèi)部的技術(shù)、人才共享，逐步打造育人才、引人才和成人才的“強磁場”。此外，成渝地區(qū)也應(yīng)進一步打破人才培養(yǎng)瓶頸，落實以知識價值為導(dǎo)向的收入分配制度，努力打造鼓勵創(chuàng)新、寬容失敗的政策環(huán)境，著力營造潛心研究、追求卓越的科研環(huán)境，使各行業(yè)人才的積極性和創(chuàng)新性得到更大程度發(fā)揮，把握雙城經(jīng)濟圈建設(shè)的主動權(quán)。