基于區(qū)位基尼系數(shù)的五大城市群高等教育資源的空間集聚程度分析

摘要：以京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角、成渝和長(zhǎng)江中游為代表的五大城市群已經(jīng)為中國(guó)的區(qū)域協(xié)同發(fā)展、一體化戰(zhàn)略積累了非常成熟的經(jīng)驗(yàn)。本文從高等學(xué)校資源的視角出發(fā)，運(yùn)用平均差和區(qū)位基尼系數(shù)這兩種方法檢驗(yàn)了五大城市群的空間集聚程度，研究發(fā)現(xiàn)，2017—2021年，五大城市群的空間集聚程度都有明顯的下降，分布趨向于均衡，但是各群之間的差異性依然較為顯著。

關(guān)鍵詞：平均差；區(qū)位基尼系數(shù)；高等教育資源；空間集聚程度

城市群的發(fā)展是全球城市化發(fā)展的趨勢(shì)，也是中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要戰(zhàn)略之一，它是推進(jìn)中國(guó)城市化、區(qū)域協(xié)同發(fā)展、一體化戰(zhàn)略的重要舉措和有效途徑。在最新的“十四五”的規(guī)劃中，一共要形成十九個(gè)國(guó)家級(jí)的城市群。而已經(jīng)發(fā)展得相對(duì)比較成熟的京津冀城市群、長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群，成渝城市群和長(zhǎng)江中游城市群并納入“優(yōu)化提升范圍”這一類型。

一、基于平均差的五大城市群的集聚程度分析

考察區(qū)域內(nèi)差異程度的大小，最簡(jiǎn)單的方法可以選擇平均差來(lái)進(jìn)行計(jì)算檢驗(yàn)。公式（1）中x-表示算術(shù)平均數(shù)，n為研究對(duì)象的個(gè)數(shù)。計(jì)算出來(lái)如果平均差A(yù)越大，表明指標(biāo)值與算術(shù)平均數(shù)的差距越大，x-的代表性越??；如果平均差A(yù)越小，表明各指標(biāo)值與算術(shù)平均數(shù)的差距越小，x-的代表性就越大。

A=∑nixi-x-n（1）

以五大城市群的普通高校數(shù)這一指標(biāo)為例（見(jiàn)表1），2017—2021年，成渝地區(qū)普通高校數(shù)的平均差普遍都高于算術(shù)平均數(shù)，各城市指標(biāo)值與算術(shù)平均數(shù)的差異程度均較大。京津冀城市群、長(zhǎng)三角城市群與珠三角城市群則是每一年的平均差都低于算術(shù)平均數(shù)，長(zhǎng)江中游城市群在2017—2019年是差異程度較大，2020年開(kāi)始差異程度有所縮小。

同樣的方法對(duì)其他三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)算，不難發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角城市群在所有的指標(biāo)中平均差都是小于算術(shù)平均數(shù)的；在校大學(xué)生人數(shù)這一指標(biāo)的達(dá)標(biāo)群除了長(zhǎng)三角之外還有京津冀和珠三角；長(zhǎng)江中游城市群則在專利授權(quán)數(shù)這一指標(biāo)中脫穎而出。采用平均差得到的這些初步的結(jié)果也為下文其他方法的考察做好鋪墊，可以對(duì)比檢驗(yàn)，看看結(jié)果是否一致。

二、基于區(qū)位基尼系數(shù)的五大城市群的空間集聚表征

（一）公式定義與數(shù)據(jù)選取

區(qū)位基尼系數(shù)是目前測(cè)度產(chǎn)業(yè)聚集程度的一個(gè)重要工具［1］。根據(jù)計(jì)算公式（2）可知，G的取值范圍在［0，1］之間。G值越大，就說(shuō)明被測(cè)量的指標(biāo)越不平均、不均衡，資源越集聚；相反，G值越小，說(shuō)明份額、區(qū)位商等的差距越小，資源的分配是平均的、均衡的。

G=12n2μ∑ni=1∑nj=1Hi-Hj（2）

公式（2）中，Hi和Hj分別表示城市群中城市i和城市j的變量值。μ代表城市群中各城市指標(biāo)值的算術(shù)平均值，n為城市群中所有城市的數(shù)量。

本文研究的視角是高等學(xué)校資源，目的是促進(jìn)五大城市群的高質(zhì)量發(fā)展，因此將高等學(xué)校資源按照物質(zhì)、人力和創(chuàng)新三個(gè)維度進(jìn)行劃分，通過(guò)對(duì)歷年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》進(jìn)行梳理、對(duì)比，最終篩選出高等學(xué)校數(shù)（物質(zhì)）、專任教師數(shù)（人力）、普通高校本?？圃谛Ｉ鷶?shù)（人力）和專利授權(quán)數(shù)（創(chuàng)新）這四個(gè)指標(biāo)。同時(shí)考慮到指標(biāo)的前后一致性與統(tǒng)一性，選取的研究時(shí)間范圍確定為2017—2021年。

（二）五大城市群的空間集聚表征

1.成渝地區(qū)的普通高校分布最不均衡，珠三角各城市之間的差異最小

2017年，成渝城市群的G值就是最高的，超過(guò)0.6（具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2）的還有長(zhǎng)江中游城市群。到了2021年，還維持在0.6以上的僅僅只有成渝地區(qū)一個(gè)了。從具體數(shù)值來(lái)看，成渝16個(gè)城市，重慶與成都兩個(gè)城市在五年中發(fā)展較突出，同時(shí)成都市與重慶市的差距在不斷縮小。其他14個(gè)城市中，高校數(shù)量在兩位數(shù)以上的只有德陽(yáng)市和綿陽(yáng)市，而且都是不超過(guò)15所。

五大城市群的變化趨勢(shì)都是一致下降的。相較于長(zhǎng)三角地區(qū)而言，珠三角地區(qū)在2018年以后開(kāi)始轉(zhuǎn)折，超過(guò)長(zhǎng)三角地區(qū)成為普通高校分布最均衡的一個(gè)城市群。雖然廣州一個(gè)城市的高校數(shù)量比其他8個(gè)城市的和還要多，但是其他城市相互之間的差距較小。剔除廣州之后，珠三角的8個(gè)城市基本上分為兩大梯隊(duì)，深圳、珠海、佛山、肇慶和東莞屬于第一梯隊(duì)，高校數(shù)量都是在10所上下徘徊；江門、惠州和中山屬于第二梯隊(duì)，除了江門的高校數(shù)量從2017年的3所增加到2019年的5所之外，其余沒(méi)有任何變化。

2.專任教師數(shù)與本?？圃谛Ｉ鷶?shù)的分布均衡程度在京津冀地區(qū)排第一，成渝地區(qū)依然是最集聚的

京津冀協(xié)同發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略始于2014年，也是國(guó)家三大戰(zhàn)略之一，以北京、天津?yàn)榉趸鳎蛩闹茌椛洹膰?guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒的計(jì)算發(fā)現(xiàn)：自2019年起，河北省的GDP增速開(kāi)始高于北京和天津，三地內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異明顯有縮小的態(tài)勢(shì)。

這些年在人力資源方面，北京與天津一直是全國(guó)的領(lǐng)頭羊。根據(jù)2022年的《中國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)報(bào)告》可悉：首先，2020年綜合的“科技創(chuàng)新水平指數(shù)值”超過(guò)全國(guó)平均水平的地區(qū)（具體包括上海、北京、天津、廣東、江蘇和浙江）都排在五大城市群的前列。其次，2020年“科技人力資源指數(shù)”的排名前四強(qiáng)分別是北京、天津、上海和江蘇。再次，在“萬(wàn)人大專以上學(xué)歷人數(shù)”“十萬(wàn)人博士畢業(yè)生數(shù)”“萬(wàn)人高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)”等人力資源的指標(biāo)中北京都是穩(wěn)居榜首，天津排在前三甲，河北省排在第25名前后［2］。隨著協(xié)同發(fā)展不斷向廣度和深度遞進(jìn)，其未來(lái)目標(biāo)也在不斷升級(jí)。2023年7月20日，京津冀協(xié)同發(fā)展聯(lián)合工作辦公室在北京成立，意味著“協(xié)同協(xié)作在向聯(lián)合融合升級(jí)”［3］。

3.專利授權(quán)數(shù)的區(qū)位基尼系數(shù)在珠三角最小，在成渝最大

盡管橫向上看珠三角城市群的區(qū)位基尼系數(shù)值是最小的（見(jiàn)表4），但是縱向上從2017年到2021年，珠三角的9個(gè)城市之間的差異度是在遞增的。2021年，廣東省中的9個(gè)城市的專利授權(quán)數(shù)之和占全國(guó)的17.86%，深圳一個(gè)城市占9座城市總和的35.66%，深圳與廣州合起來(lái)已經(jīng)占到59.86%。這樣的結(jié)果可能要?dú)w結(jié)于這兩座城市在近幾年的發(fā)展實(shí)在太迅猛了，其他城市已經(jīng)鉚足了勁在不停地追趕，可惜基數(shù)本來(lái)差距就大，增速又超不了甚至抵不過(guò)。

相似結(jié)論還出現(xiàn)在長(zhǎng)三角城市群與長(zhǎng)江中游城市群，區(qū)位基尼系數(shù)值僅有2018年是下降的，之后都是在不斷增加。

首先，長(zhǎng)三角地區(qū)在全國(guó)的權(quán)重就大，2021年的專利授權(quán)數(shù)占到全國(guó)總數(shù)的32.83%，41個(gè)城市中上海就占到了12.46%，滬蘇杭三市占到33.84%，而系數(shù)值在015～0.89之間的城市達(dá)到18個(gè)，1～5之間的有17個(gè)，5～10之間的僅有3個(gè)，10～13之間的只有2個(gè)，剔除滬蘇杭之后，余下的城市間差異依然十分顯著。

其次，長(zhǎng)江中游城市群雖然在全國(guó)的份額僅有6.95%，但是武漢、長(zhǎng)沙的核心位置也是十分突出的。武漢一個(gè)城市占到這個(gè)城市群30個(gè)城市的28.36%，長(zhǎng)沙占到14.63%，南昌也達(dá)到了7.81%。

三、結(jié)論

（1）平均差與區(qū)位基尼系數(shù)的計(jì)算結(jié)果還是有出入的。平均差的計(jì)算過(guò)程中采用了絕對(duì)值的方法來(lái)消除指標(biāo)值與算術(shù)平均數(shù)的差為負(fù)的差異，實(shí)際上并不能夠更好地詮釋指標(biāo)值之間的離散程度，尤其是當(dāng)指標(biāo)值之間的差異較大、目標(biāo)值的樣本量較多的時(shí)候。因此，在數(shù)據(jù)來(lái)源、指標(biāo)前后一致等的客觀約束下，區(qū)位基尼系數(shù)的計(jì)算顯得更加科學(xué)，更加嚴(yán)謹(jǐn)，結(jié)果與客觀事實(shí)更加接近。

（2）高校資源的分布動(dòng)態(tài)上是向均衡化、分散化運(yùn)動(dòng)的。五大城市群都不再出現(xiàn)單一的中心城市資源高度集聚現(xiàn)象，每個(gè)城市群都有多個(gè)中心城市牽頭，向周邊溢出、輻射，協(xié)同發(fā)展。然而，城市群相互之間協(xié)同發(fā)展的效果差異依舊十分明顯，長(zhǎng)三角城市群在經(jīng)濟(jì)支撐、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)等方面一馬當(dāng)先，“產(chǎn)業(yè)鏈與人才鏈已經(jīng)深度融合”［4］。珠三角九大城市之間的融合互動(dòng)在全國(guó)是首屈一指的，廣州與深圳這兩座萬(wàn)億級(jí)別城市的核心作用進(jìn)一步強(qiáng)化，佛山與東莞緊隨其后，江門與肇慶的不斷融入，九座城市之間的差異化在不斷縮小。當(dāng)前，京津冀、長(zhǎng)三角與珠三角都已經(jīng)成為國(guó)際級(jí)別的城市群。與此同時(shí)，成渝城市群的集聚程度相對(duì)較嚴(yán)重，直轄市、省會(huì)城市與其他城市之間的鴻溝短時(shí)間內(nèi)還不能填補(bǔ)。比如省會(huì)城市的高等學(xué)校到地級(jí)市設(shè)立分校區(qū)、與地級(jí)市學(xué)校合作辦學(xué)等都需要一定的建設(shè)期、人才培養(yǎng)的周期，地級(jí)市的引智政策傾斜程度還要依托于城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升、特色產(chǎn)業(yè)鏈的合理布局、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的引擎新開(kāi)發(fā)等。

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基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目“中國(guó)外商直接投資（FDI）績(jī)效的時(shí)空差異及其提升研究”（項(xiàng)目編號(hào)：21YJA790065）

作者簡(jiǎn)介：蔣蘭陵（1978—），女，漢族，江蘇揚(yáng)州人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：國(guó)際直接投資與跨國(guó)公司管理。