大學水平對城市創新能力的影響研究
——以我國200個地級市及北京市為例

鄭健壯 李 彬

(1.浙江大學城市學院,浙江 杭州 310015;2.浙江大學 管理學院,浙江 杭州 310058)

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大學水平對城市創新能力的影響研究
——以我國200個地級市及北京市為例

鄭健壯1李 彬2

(1.浙江大學城市學院,浙江 杭州 310015;2.浙江大學 管理學院,浙江 杭州 310058)

大學和城市是相伴共生的有機體。文章以2014年全國GDP排名前200的城市為樣本，采用結構方程模型驗證城市的大學水平與城市創新能力的相關性。然后，以北京為例，采用協整檢驗(格蘭杰因果檢驗)驗證北京市所有大學與北京市區域創新能力的相關性。實證發現：大學生和大學教師的數量以及大學質量對區域創新能力有顯著促進作用，大學生數量是引起北京經濟增長的格蘭杰原因。

大學水平；城市創新能力；結構方程模型；協整檢驗

世界各地經濟發展的成功經驗表明，保持城市經濟的可持續發展，關鍵在于城市創新能力，而城市創新能力提升的關鍵在于人才供給和知識溢出。硅谷發展的一個重要因素是斯坦福大學、加州大學伯克利分校等世界頂級的聚焦于工程領域的大學和研究機構的存在；中關村發展是因為有中科院、北京大學和清華大學的環抱；上海作為世界新興金融中心，是因為有上海財經大學、復旦大學和上海交通大學等一批聚焦經濟、金融與管理學科的中國頂級大學；杭州作為著名的“女裝之都”，同樣是因為擁有中國美術學院、浙江大學和浙江理工大學等聚焦于服裝和藝術設計的中國頂級大學。可以說，大學已成為當今社會經濟發展的“發動機”和社會的軸心機構。

一、文獻綜述

自1088年世界上第一所大學(博洛尼亞大學)成立以來，大學與城市的關系總體經歷了由相對孤立轉變為密切關聯，從簡單單一發展轉變為多元交織的過程，最終使大學和城市成為相伴共生的有機體。*何健、賀俊英：《大學與城市發展的互動分析及其對城市規劃的啟示》，《江蘇高教》2016年第2期，第81-82、102頁。大學的發展產生了相應的學科和學科鏈，而學科和學科鏈進一步催生、帶動產業鏈，進而影響城市的經濟社會發展。*章仁彪、王雁：《大學與城市互動:矛盾與對策分析》，《高等工程教育研究》2008年第3期，第11-14、38頁。因此，城市所在地大學的科學定位也越顯重要。李國超(2016)針對當前我國高校確立發展目標過程中普遍存在的趨同現象，提出了“高校發展目標定位績效評價指標”，并將“定位的合理性”作為5個指標中最重要的指標(權重為0.217)*李國超：《高等學校發展目標定位績效評價研究》，《高等工程教育研究》2016年第2期，第110-114頁。,主要包括：定位契合經濟社會發展程度(0.325)、定位契合高等教育發展程度(0.333)、定位特色及契合高校辦學傳統與條件程度(0.342)。所有這些都說明，大學對城市發展有重要作用。但綜觀我國聚焦于大學和城市關系的相關研究，大都是定性分析或案例研究，借助于統計方法的大樣本研究相對缺乏。

從城市的視角研究大學整體水平與地方創新能力的相關性，首先要界定大學整體水平和地方創新能力兩個指標。目前國內外對大學整體水平的評價主要有THES評價體系、U.S.NEWS評價體系、廣東管理科學研究院中國大學評價體系和中國校友會網大學評價體系等四個體系。*黃嵐：《國內外大學評價體系的發展比較與演進方向探析——第三方評價的視角》，《南京理工大學學報(社會科學版)》2016年第2期，第73-79頁。2014年《泰晤士報高等教育副刊》世界大學評價體系主要包括教育環境、學術研究、知識轉移和國際視野4個一級指標；《美國新聞和世界報道》評價體系主要有學術聲譽、新生錄取的競爭性、教師資源、畢業率及保持率、經費資源、校友捐贈和畢業率改進績效7個一級指標；廣東管理科學研究院中國大學評價體系主要包括人才培養和科學研究兩大方面；中國校友會網大學評價體系主要包括人才培養、科學研究和社會影響3個一級指標。大學發展的根本動力在于學術力，大學學術力就是指學術環境中的人(學者)與學術資源相結合，通過知識傳授、傳播、發現與應用所體現出來的培養人才、發展知識和服務社會的能力。*張艷紅、董慧：《學術力:大學生存與發展的核心動力》，《河北師范大學學報(教育科學版)》2015年第2期，第93-97頁。因此，盡管評價機構對大學評價的側重點不同，但人才培養、科學研究是關鍵，并由此形成了大學的教學質量。

盡管目前還沒有較統一的城市創新能力的定義，但可以借鑒的一個概念是區域創新能力。20世紀90年代初，英國學者庫克首次提出了區域創新概念*Cook P, Regional Innovation Systems: Competitive Regulation in the New Europe, Geoforum,1992,No.3,pp.365-382.，認為區域創新體系是由一定區域內相互關聯的企業、研究機構和高校等組成的相互支持的創新型系統。而后國內外學者提出了區域創新能力(Regional Innovation Capability)的概念，認為區域創新能力是以區域內技術能力為基礎的、實施產品創新和工藝創新的能力*黃魯成:《關于區域創新系統研究內容的探討》，《科研管理》2000年第2期，第43-48頁。，其實質是區域主體(企業、高校和科研機構)運用技術和知識以得到創新產出的能力。2013年初，我國科技部在廣泛征求社會意見的基礎上，最終形成由創新環境、創新資源、企業創新、創新產出和創新效果5個一級指標構成的“區域創新能力監測指標體系”。

本研究希望從大樣本實證研究的視角，研究城市的大學水平與城市創新能力的相關性。選擇2014年全國GDP排名前200名的地級市作為樣本，這200個城市包含了2 017所大學。本文以下部分主要包括：首先，確定自變量(城市大學水平)和應變量(城市創新能力)測量指標，并建立“大學整體水平與地方創新能力的相關性初始假設模型”；其次，對200個城市提煉相關的統計數值，運用結構方程方法對上述兩個變量的相關性進行實證研究，進而修正“初始假設模型”；再次，以北京市為例，從具體城市的視角研究大學水平與城市創新能力的相關性；最后，根據研究結論提出政策建議。

二、測量指標與模型構建

(一)區域內大學整體水平測量指標

基于大學的三個基本功能:教學、科研和社會服務，筆者擬選用在校大學生數量、大學專任教師數量和大學質量三個觀察變量來衡量區域內大學整體水平。*郭廣生：《內涵發展著力提升有特色高水平大學核心競爭力》，《中國高等教育》2012年第19期，第25-27頁。前兩者主要反映教學水平，而大學質量用來反映科研和社會服務能力，即除去大學生數量與教師數量以外的其他因素全歸于大學質量。大學質量的評價標準采用艾瑞深中國校友會網大學研究團隊發布的中國大學排行榜。文中在校大學生數量和大學專任教師數據均采用各城市2014年統計年鑒數據，而大學質量的量化數據來自中國校友會網發布的2014年中國大學排行榜的數據。由于大學排行榜只包含中國排名前700所大學且得分區間在60至100分，所以，在大學排行榜內的大學，其得分直接取自排行榜的分數；排行榜以外的大學，考慮到本、專科院校之間的差距，每所本科院校以50分代替，專科院校以35分代替。

(二)區域創新能力測量指標

基于科技部“區域創新能力監測指標體系”，考慮數據的可得性，筆者撇開“創新環境”和“企業創新”2個一級指標，選用區域R&D人數(反映創新資源)、區域內專利授權數(反映創新產出)、第三產業增加值(反映創新效果)來衡量區域創新能力。這里需要說明的是，文章沒有采用“第三產業增加值占比(%)”，是因為200個城市該指標始終保持在0.3～0.5之間，差距非常小(幾乎呈水平直線)，失去了統計意義。

(三)模型構建

筆者運用Amos軟件繪制“城市的大學整體水平與創新能力的相關性”的初始假設模型(見圖1)。構建模型后，導入數據，進行第一次運算。檢驗結果見表1第三列。結構方程模型的評價通常包括三個方面：參數檢驗、擬合程度檢驗與解釋能力評價。*吳明隆：《結構方程模型——Amos的操作與應用》，重慶大學出版社2009年版,第52-53頁。筆者首先讓模型滿足參數檢驗，再做后面兩項評價。參數檢驗的標準見表1。

圖1 初始假設模型

指數名稱評價標準初次擬合最終擬合最終結果是否符合標準絕對擬合指數χ2越小越好436.706 7.045是GFI大于0.90.6030.988是RMR小于0.05,越小越好0.0030.000是RMSEA小于0.05,越小越好0.0840.045是相對擬合指數NFI大于0.9,越接近1越好0.6850.996是TLI大于0.9,越接近1越好0.4810.993是CFI大于0.9,越接近1越好0.6890.998是信息指數AIC越小越好46041.045是CAIC越小越好512114.116 是

三、實證研究

(一)模型修正

根據第一次擬合度，對比擬合度檢驗標準，發現第一次的擬合效果不夠理想，所以需要對模型進行修正。通過修正調整，得到最終模型(見圖2)。該模型中，χ2=7.045，df=4，各項擬合指數檢驗均符合評價標準，各變量路徑在P<0.05水平上均是顯著的，因此，該模型是可以被接受的。

圖2 修正后的最終模型

(二)實證結果

實證結果表明，大學專任教師數量對R&D人數和第三產業增加值有顯著影響，大學生數量對第三產業增加值和專利授權數量有顯著影響，而大學質量對專利授權數和第三產業增加值有顯著影響。同時，教師數量和大學質量有正相關關系，R&D人數對于專利授權數量有顯著影響。

1.專任教師數量與創新能力。高校專任教師數量之所以影響地方(城市)R&D人數，具有以下兩個原因：其一，高校專任教師數量本來就被納入地方(城市)R&D人數之內。2013年我國高校R&D人員占全國R&D總人數的9.3%。*科學技術部創新發展司:《2013年我國高等學校R&D活動分析》，2015-03-12，http://www.most.gov.cn/kjtj/201508/P020150817347260155878.pdf。其二，高校專任教師往往參與地方R&D活動，從而“正反饋”地方R&D人數的增加。因此，高校專任教師數量不僅能夠影響區域R&D人員，而且會影響第三產業產業增加值的增加，進而影響地方創新能力。

2.大學生數量與創新能力。大學生對于地方創新能力的影響體現在以下兩方面：一是專利數的增加。大學生在校期間從事發明創新，大學生就業后作為高素質人才進行專利的發明(但往往具有滯后性)。比如2014年中關村超過了4.5萬件專利申請量和2.8萬件的專利授權*孫奇茹：《“高精尖”占中關村經濟超七成》，《北京日報》2016年1月13日，第5版。，與其從業人員中50%具有本科及以上學歷有明顯關系。二是大學生能促進第三產業增加值，因為多數大學畢業生從事第三產業。有調查顯示，2015年全國對應屆生需求最高的十大行業中有八個屬于第三產業(見表2)。*《盤點最缺應屆生的十大熱門行業》，2015-08-03，http://career.youth.cn/zxzx/201508/t20150804_6958168.htm。

表2 2015年6月全國應屆生需求最多的行業和職位

3.大學質量與創新能力。2014年我國大學共有專利授權數8.5萬件，占全國專利授權數的6.5%。*資料來源：《中國統計年鑒(2015年)》。2015年中國大學專利發明獎排名前30名全是重點大學，重點大學申請的發明專利占高校總申請量的80%以上。高質量大學具有高創新性，這充分說明大學質量與專利申請和授權之間存在相關性。文中每個城市的大學質量數據，是該城市涵蓋的所有大學質量評分的總和，因此,城市大學質量不僅取決于每一所大學的質量，也取決于該城市的大學數量，大學數量越多，則累加的該城市整體大學質量越高。

四、大學水平對區域創新能力的具體影響：北京為例

本部分以北京市為例，具體研究特定區域內大學水平對其創新能力的影響。之所以選擇北京市作為分析對象，是因為其作為全國高等院校最密集的區域之一，大學生數量、質量和高校質量在全國各大城市中都是領先的，研究北京區域大學水平對當地的影響，對全國各地來說具有借鑒意義。下文將分別從大學水平與北京市歷年第三產業增加值、北京市歷年專利授權數之間的因果關系兩個方向展開研究。

(一)北京市概況

作為我國政治中心、超大城市和經濟大市的北京，2014年GDP產值達2.13萬億元，其中第三產業增加值1.66萬億元，第三產業貢獻率為78.3%。2014年底，北京市常住人口2 151萬人，高校在校生59.46萬人，從事高等教育的教職工14.89萬人。北京市擁有89所高校，其中26所為“211工程”院校，科研機構有80個。2014年北京市有科技活動人員72.68萬人，R&D人員34.32萬人，專利申請13.8萬件，專利授權7.46萬件，規模以上有R&D活動的企業1 140家，占規上企業總數的31%。*資料來源：《北京市統計年鑒(2015年)》。

(二)協整檢驗

基于羅伯特·恩格爾和克萊夫·格蘭杰的協整理論、誤差修正模型和因果檢驗理論，通過對1988—2014年北京市第三產業增加值、專利授權數、大學生數與專任教師數等數據的采集，分析大學生數、專任教師數與北京市第三產業增加值、專利授權數之間是否存在長期的均衡關系，以及三者之間是否具有格蘭杰因果關系。

1.協整檢驗模型介紹。經典回歸模型是建立在變量平穩的基礎上，如果對非平穩序列采用經典回歸方程擬合則容易造成虛假回歸，影響判斷，而協整檢驗正好彌補了這一穩定假設的不足。協整(Co-integration)最初由格蘭杰于1981年提出概念性設想，后由恩格爾與其一起于1987年提出嚴謹的定理證明及具體的可操作框架。協整檢驗用于檢驗變量之間是否存在穩定關系，該模型近年來已被廣泛應用于分析時間序列變量之間長期穩定均衡關系。

這里需要說明的是，做時間序列分析至少需要30個樣本。根據本文第二和第三部分的闡述，在自變量選擇方面，應該采用大學生數量、大學專任教師數量和大學質量三個指標，但大學排行榜(大學質量)是從2003年才開始的，如果從2003年起計算，則截至2014年只有12數據，即12個樣本，達不到做時間序列分析的基本要求。所以，只能選擇前兩個指標近似地衡量城市大學水平；在因變量方面，應該采用R&D人數、專利授權數和第三產業增加值來衡量城市創新能力，但北京市R&D人數的統計數據從1996年開始，截至2014年僅18年時間，即18個樣本，數量遠遠低于30個。因此本文分別以歷年專利授權數和第三產業增加值作為因變量。文中的學生數、專任教師數、專利授權數和第三產業增加值均來自《北京市統計年鑒(1989—2015年)》(見表3)。筆者用SCY、ZL、XS和JS分別表示第三產業增加值、專利授權數、大學生數和專任教師數。為消除時間序列中存在的異方差現象，對變量進行對數變換，其對數形式分別是LSCY、LZL、LXS和LJS。其中第三產業增加值以1978年為起點，進行GDP平減指數的平減處理。

表3 1988—2014年北京市各項指標匯總表

注：平減指數以1978年北京地區生產總值為100作為計算基礎。根據北京歷年地區生產總值指數，首先計算出歷年北京實際GDP,然后根據名義GDP和實際GDP計算出歷年的平減指數，最后將第三產業增加值進行平減處理。

2.變量的平穩性檢驗。本文運用ADF檢驗法，分別對LSCY、LZL、LXS、LJS平穩性進行檢測，其結果見表4。從表4可以看出，解釋變量LJS、LXS均是非平穩序列,LXS～I(2),LJS～I(2)，被解釋變量LSCY、LZL也是非平穩序列，滿足LSCY～I(2),LZL～I(2)。所有序列均為二階平穩序列。根據相關理論，當檢驗的數據是非平穩(即存在單位根)，并且各個序列是同階單整(協整檢驗的前提)，以進一步確定變量之間是否存在協整關系，可以進行協整檢驗。下文將以SCY和ZL作為被解釋變量，以JS、XS作為解釋變量，分別對第三產業增加值與師生數量和專利授權數與師生數量之間進行協整檢驗。

表4 ADF檢驗結果

注：d表示個變量的一階差分，dd表示二階差分，檢查類型的C、T、K分別表示常數項、時間趨勢、滯后階數。

3.協整檢驗。為進一步分析專任教師數、大學生數與第三產業增加值和專利授權數之間是否存在長期均衡關系，還需要對變量進行協整檢驗。協整檢驗用于檢測兩個或以上的時間序列變量長期的穩定情況。由于待檢變量有三個，不能用常規的EG兩步法，本文采用Johansen檢驗進行變量的協整分析，Johansen協整似然比檢驗的假設是：

H0：有0個協整關系

H1：有多個協整關系

圖3 專任教師數、學生數與第三產業增加值 的Johansen檢驗結果

由圖3可知，在5%的顯著性水平下，13.72640<15.49471,則接受原假設，認為存在一個協整方程。該方程表明，從長遠來看，大學生數、大學專任教師數與第三產業增加值存在長期均衡關系。根據標準化協整方程系數(見圖4)，該均衡關系可以表示為：

elt=LSCY-2.6256LJS-0.3754LXS

(1)

圖4 專任教師數、學生數與第三產業增加值 的標準化協整系數

由圖5可知，在5%的顯著性水平下接受原假設，存在一個協整方程。該方程表明，從長遠來看，大學生數量、大學專任教師數量與專利授權數存在長期均衡關系。根據標準化協整方程系數(見圖6)，該均衡關系可以表示為：

elt=LZL-8.1433LJS+1.1593LXS

(2)

圖5 專任教師數、學生數與專利授權數 的Johansen檢驗結果

圖6 專任教師數、學生數與專利授權數 的標準化協整系數

在確定了變量之間的協整關系之后，需要檢驗協整關系的正確性。本文用AR根的圖表驗證。當AR特征方程的特征根倒數絕對值都小于1，即落在單位圓內，則可認為模型是穩定的，是有效的。AR根檢驗結果如圖7、圖8所示，所有的特征根都落在單位圓內，表明模型是穩定、有效的。

圖7 專任教師數、學生數與第三產業增加值 的AR根檢驗結果圖

圖8 專任教師數、學生數與專利授權數 的AR根檢驗結果圖

4.格蘭杰因果檢驗。之前分析證明了第三產業增加值、專利授權數與大學生數、專任教師數存在長期穩定的關系，并且論證了該穩定關系是有效的，那么這種長期穩定關系是否具有因果關系？格蘭杰因果檢驗法可用于檢驗變量之間是否存在因果關系。格蘭杰因果檢驗的原假設是變量A不是變量B的格蘭杰原因。根據圖9和圖10顯示，在90%置信區間內，學生數量是教師數量增長的格蘭杰原因，同時學生數量增長是專利授權數量增長的格蘭杰原因，教師數量增長是第三產業增加值增長的格蘭杰原因。

圖9 專任教師數、學生數與第三產業增加值 的格蘭杰因果檢驗結果

圖10 專任教師數、學生數與專利授權數 的格蘭杰因果檢驗結果

五、結 語

從全國200個地級市的大樣本以及北京市案例的實證研究，基本證實城市的大學水平與其創新能力存在顯著的相關性。基于此，筆者提出以下三點建議：第一，應進一步擴大招生比例，普及高等教育。目前我國高等教育普及率在全球排名中等，據第六次全國人口普查數據顯示，我國受高等教育人口比例為8.86%，遠遠低于發達國家。高等教育普及率最高的三個國家分別是加拿大、以色列和日本，其擁有大學學位人群所占比例分別達到51%、46%和45%。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010—2020年)》指出，到2020年我國高等教育的入學率將達到40%，這就要求大力普及高等教育。第二，要加大“政產學研”四輪驅動，極大地促進產學研成果的產出速度。在高校發展過程中，政府應扮演好“導航”角色，不能“既導航，又劃槳”。第三，要提升大學科研成果的轉化率。可借鑒斯坦福大學的經驗，成立專門的技術許可辦公室，校內師生的技術活動轉化均通過技術許可辦公室來完成。該辦公室的主要職能是負責大學技術轉移的規劃、監督、協調與服務等執行層面的工作，職能貫穿于科研立項、開發、技術轉移和產業化的全過程。發明人將技術成果交由技術許可辦公室，之后的營銷、宣傳談判與合同等事務都交由辦公室完成，技術發明人只管坐等分成。

本文采用大樣本的統計實證研究方法，探討大學水平與城市創新能力之間的關系，彌補了以往案例研究和定性研究在方法論上的缺陷，為該領域的研究提供了一種新的方法。但受獲取統計數據的限制，城市創新能力等指標的設置仍存在不夠理想的地方，需要在后續的研究中予以完善。

(責任編輯 陳漢輪)

An Empirical Study on the Correlation between University Standard and City’s Innovation Ability: Taking 200Prefecture-level Cities and Beijing as Examples

ZHENG Jianzhuang1& LI Bin2

(1.ZhejiangUniversityCityCollege,Hangzhou,Zhejiang, 310015,China;2.ManagementSchoolofZhejiangUniversity,Hangzhou,Zhejiang, 310058,China)

Universities and cities are symbiotic organisms. This paper takes the first 200 cities in the 2014 national GDP ranking (including 2017 universities) as samples, and uses structural equation model to verify the correlation between cities’ university standard and innovation ability. It then takes Beijing as an example and uses the co-integration test (Granger causality test) to study the correlation between universities in Beijing and Beijing’s regional innovation ability. It is found that the numbers of university students and lecturers, and the quality of universities have a significant effect on the regional innovation ability, and the number of university students is the Granger cause of Beijing’s economic growth.

university standard; city’s innovation ability; structural equation model; co-integration test

2016-09-10

浙江省軟科學研究重點項目(2016C25026)

鄭健壯,男,浙江寧波人,教授,博士,碩士生導師,研究方向為產業集群。

管 理 經 濟

10.3969/j.issn.1671-2714.2016.06.006