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(chuàng)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(jié)構(gòu)方程模型驗證城市的大學水平與城市創(chuàng)新能力的相關性。然后，以北京為例，采用協(xié)整檢驗(格蘭杰因果檢驗)驗證北京市所有大學與北京市區(qū)域創(chuàng)新能力的相關性。實證發(fā)現(xiàn)：大學生和大學教師的數(shù)量以及大學質(zhì)量對區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著促進作用，大學生數(shù)量是引起北京經(jīng)濟增長的格蘭杰原因。

大學水平；城市創(chuàng)新能力；結(jié)構(gòu)方程模型；協(xié)整檢驗

世界各地經(jīng)濟發(fā)展的成功經(jīng)驗表明，保持城市經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，關鍵在于城市創(chuàng)新能力，而城市創(chuàng)新能力提升的關鍵在于人才供給和知識溢出。硅谷發(fā)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(gòu)的存在；中關村發(fā)展是因為有中科院、北京大學和清華大學的環(huán)抱；上海作為世界新興金融中心，是因為有上海財經(jīng)大學、復旦大學和上海交通大學等一批聚焦經(jīng)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(shù)學院、浙江大學和浙江理工大學等聚焦于服裝和藝術(shù)設計的中國頂級大學。可以說，大學已成為當今社會經(jīng)濟發(fā)展的“發(fā)動機”和社會的軸心機構(gòu)。

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(jīng)歷了由相對孤立轉(zhuǎn)變?yōu)槊芮嘘P聯(lián)，從簡單單一發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘣豢椀倪^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(fā)展的互動分析及其對城市規(guī)劃的啟示》，《江蘇高教》2016年第2期，第81-82、102頁。大學的發(fā)展產(chǎn)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(chǎn)業(yè)鏈，進而影響城市的經(jīng)濟社會發(fā)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(fā)展目標過程中普遍存在的趨同現(xiàn)象，提出了“高校發(fā)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(quán)重為0.217)*李國超：《高等學校發(fā)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(jīng)濟社會發(fā)展程度(0.325)、定位契合高等教育發(fā)展程度(0.333)、定位特色及契合高校辦學傳統(tǒng)與條件程度(0.342)。所有這些都說明，大學對城市發(fā)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(tǒng)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(chuàng)新能力的相關性，首先要界定大學整體水平和地方創(chuàng)新能力兩個指標。目前國內(nèi)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(wǎng)大學評價體系等四個體系。*黃嵐：《國內(nèi)外大學評價體系的發(fā)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(huán)境、學術(shù)研究、知識轉(zhuǎn)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(shù)聲譽、新生錄取的競爭性、教師資源、畢業(yè)率及保持率、經(jīng)費資源、校友捐贈和畢業(yè)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(yǎng)和科學研究兩大方面；中國校友會網(wǎng)大學評價體系主要包括人才培養(yǎng)、科學研究和社會影響3個一級指標。大學發(fā)展的根本動力在于學術(shù)力，大學學術(shù)力就是指學術(shù)環(huán)境中的人(學者)與學術(shù)資源相結(jié)合，通過知識傳授、傳播、發(fā)現(xiàn)與應用所體現(xiàn)出來的培養(yǎng)人才、發(fā)展知識和服務社會的能力。*張艷紅、董慧：《學術(shù)力:大學生存與發(fā)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(gòu)對大學評價的側(cè)重點不同，但人才培養(yǎng)、科學研究是關鍵，并由此形成了大學的教學質(zhì)量。

盡管目前還沒有較統(tǒng)一的城市創(chuàng)新能力的定義，但可以借鑒的一個概念是區(qū)域創(chuàng)新能力。20世紀90年代初，英國學者庫克首次提出了區(qū)域創(chuàng)新概念*Cook P, Regional Innovation Systems: Competitive Regulation in the New Europe, Geoforum,1992,No.3,pp.365-382.，認為區(qū)域創(chuàng)新體系是由一定區(qū)域內(nèi)相互關聯(lián)的企業(yè)、研究機構(gòu)和高校等組成的相互支持的創(chuàng)新型系統(tǒng)。而后國內(nèi)外學者提出了區(qū)域創(chuàng)新能力(Regional Innovation Capability)的概念，認為區(qū)域創(chuàng)新能力是以區(qū)域內(nèi)技術(shù)能力為基礎的、實施產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新的能力*黃魯成:《關于區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)研究內(nèi)容的探討》，《科研管理》2000年第2期，第43-48頁。，其實質(zhì)是區(qū)域主體(企業(yè)、高校和科研機構(gòu))運用技術(shù)和知識以得到創(chuàng)新產(chǎn)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(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新資源、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效果5個一級指標構(gòu)成的“區(qū)域創(chuàng)新能力監(jiān)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(chuàng)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(chuàng)新能力)測量指標，并建立“大學整體水平與地方創(chuàng)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(tǒng)計數(shù)值，運用結(jié)構(gòu)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(chuàng)新能力的相關性；最后，根據(jù)研究結(jié)論提出政策建議。

二、測量指標與模型構(gòu)建

(一)區(qū)域內(nèi)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(shù)量、大學專任教師數(shù)量和大學質(zhì)量三個觀察變量來衡量區(qū)域內(nèi)大學整體水平。*郭廣生：《內(nèi)涵發(fā)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(zhì)量用來反映科研和社會服務能力，即除去大學生數(shù)量與教師數(shù)量以外的其他因素全歸于大學質(zhì)量。大學質(zhì)量的評價標準采用艾瑞深中國校友會網(wǎng)大學研究團隊發(fā)布的中國大學排行榜。文中在校大學生數(shù)量和大學專任教師數(shù)據(jù)均采用各城市2014年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，而大學質(zhì)量的量化數(shù)據(jù)來自中國校友會網(wǎng)發(fā)布的2014年中國大學排行榜的數(shù)據(jù)。由于大學排行榜只包含中國排名前700所大學且得分區(qū)間在60至100分，所以，在大學排行榜內(nèi)的大學，其得分直接取自排行榜的分數(shù)；排行榜以外的大學，考慮到本、?？圃盒Ｖg的差距，每所本科院校以50分代替，?？圃盒Ｒ?5分代替。

(二)區(qū)域創(chuàng)新能力測量指標

基于科技部“區(qū)域創(chuàng)新能力監(jiān)測指標體系”，考慮數(shù)據(jù)的可得性，筆者撇開“創(chuàng)新環(huán)境”和“企業(yè)創(chuàng)新”2個一級指標，選用區(qū)域R&D人數(shù)(反映創(chuàng)新資源)、區(qū)域內(nèi)專利授權(quán)數(shù)(反映創(chuàng)新產(chǎn)出)、第三產(chǎn)業(yè)增加值(反映創(chuàng)新效果)來衡量區(qū)域創(chuàng)新能力。這里需要說明的是，文章沒有采用“第三產(chǎn)業(yè)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(tǒng)計意義。

(三)模型構(gòu)建

筆者運用Amos軟件繪制“城市的大學整體水平與創(chuàng)新能力的相關性”的初始假設模型(見圖1)。構(gòu)建模型后，導入數(shù)據(jù)，進行第一次運算。檢驗結(jié)果見表1第三列。結(jié)構(gòu)方程模型的評價通常包括三個方面：參數(shù)檢驗、擬合程度檢驗與解釋能力評價。*吳明?。骸督Y(jié)構(gòu)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(shù)檢驗，再做后面兩項評價。參數(shù)檢驗的標準見表1。

圖1 初始假設模型

指數(shù)名稱評價標準初次擬合最終擬合最終結(jié)果是否符合標準絕對擬合指數(shù)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(shù)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(shù)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(jù)第一次擬合度，對比擬合度檢驗標準，發(fā)現(xiàn)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(diào)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(shù)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(jié)果

實證結(jié)果表明，大學專任教師數(shù)量對R&D人數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)增加值有顯著影響，大學生數(shù)量對第三產(chǎn)業(yè)增加值和專利授權(quán)數(shù)量有顯著影響，而大學質(zhì)量對專利授權(quán)數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)增加值有顯著影響。同時，教師數(shù)量和大學質(zhì)量有正相關關系，R&D人數(shù)對于專利授權(quán)數(shù)量有顯著影響。

1.專任教師數(shù)量與創(chuàng)新能力。高校專任教師數(shù)量之所以影響地方(城市)R&D人數(shù)，具有以下兩個原因：其一，高校專任教師數(shù)量本來就被納入地方(城市)R&D人數(shù)之內(nèi)。2013年我國高校R&D人員占全國R&D總?cè)藬?shù)的9.3%。*科學技術(shù)部創(chuàng)新發(fā)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(shù)的增加。因此，高校專任教師數(shù)量不僅能夠影響區(qū)域R&D人員，而且會影響第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值的增加，進而影響地方創(chuàng)新能力。

2.大學生數(shù)量與創(chuàng)新能力。大學生對于地方創(chuàng)新能力的影響體現(xiàn)在以下兩方面：一是專利數(shù)的增加。大學生在校期間從事發(fā)明創(chuàng)新，大學生就業(yè)后作為高素質(zhì)人才進行專利的發(fā)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(quán)*孫奇茹：《“高精尖”占中關村經(jīng)濟超七成》，《北京日報》2016年1月13日，第5版。，與其從業(yè)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(chǎn)業(yè)增加值，因為多數(shù)大學畢業(yè)生從事第三產(chǎn)業(yè)。有調(diào)查顯示，2015年全國對應屆生需求最高的十大行業(yè)中有八個屬于第三產(chǎn)業(yè)(見表2)。*《盤點最缺應屆生的十大熱門行業(yè)》，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(yè)和職位

3.大學質(zhì)量與創(chuàng)新能力。2014年我國大學共有專利授權(quán)數(shù)8.5萬件，占全國專利授權(quán)數(shù)的6.5%。*資料來源：《中國統(tǒng)計年鑒(2015年)》。2015年中國大學專利發(fā)明獎排名前30名全是重點大學，重點大學申請的發(fā)明專利占高?？偵暾埩康?0%以上。高質(zhì)量大學具有高創(chuàng)新性，這充分說明大學質(zhì)量與專利申請和授權(quán)之間存在相關性。文中每個城市的大學質(zhì)量數(shù)據(jù)，是該城市涵蓋的所有大學質(zhì)量評分的總和，因此,城市大學質(zhì)量不僅取決于每一所大學的質(zhì)量，也取決于該城市的大學數(shù)量，大學數(shù)量越多，則累加的該城市整體大學質(zhì)量越高。

四、大學水平對區(qū)域創(chuàng)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(qū)域內(nèi)大學水平對其創(chuàng)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(qū)域之一，大學生數(shù)量、質(zhì)量和高校質(zhì)量在全國各大城市中都是領先的，研究北京區(qū)域大學水平對當?shù)氐挠绊?，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(chǎn)業(yè)增加值、北京市歷年專利授權(quán)數(shù)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(jīng)濟大市的北京，2014年GDP產(chǎn)值達2.13萬億元，其中第三產(chǎn)業(yè)增加值1.66萬億元，第三產(chǎn)業(yè)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(gòu)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(quán)7.46萬件，規(guī)模以上有R&D活動的企業(yè)1 140家，占規(guī)上企業(yè)總數(shù)的31%。*資料來源：《北京市統(tǒng)計年鑒(2015年)》。

(二)協(xié)整檢驗

基于羅伯特·恩格爾和克萊夫·格蘭杰的協(xié)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(chǎn)業(yè)增加值、專利授權(quán)數(shù)、大學生數(shù)與專任教師數(shù)等數(shù)據(jù)的采集，分析大學生數(shù)、專任教師數(shù)與北京市第三產(chǎn)業(yè)增加值、專利授權(quán)數(shù)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(xié)整檢驗模型介紹。經(jīng)典回歸模型是建立在變量平穩(wěn)的基礎上，如果對非平穩(wěn)序列采用經(jīng)典回歸方程擬合則容易造成虛假回歸，影響判斷，而協(xié)整檢驗正好彌補了這一穩(wěn)定假設的不足。協(xié)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?shù)亩ɡ碜C明及具體的可操作框架。協(xié)整檢驗用于檢驗變量之間是否存在穩(wěn)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(wěn)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(jù)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(shù)量、大學專任教師數(shù)量和大學質(zhì)量三個指標，但大學排行榜(大學質(zhì)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(shù)據(jù)，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(shù)、專利授權(quán)數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)增加值來衡量城市創(chuàng)新能力，但北京市R&D人數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)從1996年開始，截至2014年僅18年時間，即18個樣本，數(shù)量遠遠低于30個。因此本文分別以歷年專利授權(quán)數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)增加值作為因變量。文中的學生數(shù)、專任教師數(shù)、專利授權(quán)數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)增加值均來自《北京市統(tǒng)計年鑒(1989—2015年)》(見表3)。筆者用SCY、ZL、XS和JS分別表示第三產(chǎn)業(yè)增加值、專利授權(quán)數(shù)、大學生數(shù)和專任教師數(shù)。為消除時間序列中存在的異方差現(xiàn)象，對變量進行對數(shù)變換，其對數(shù)形式分別是LSCY、LZL、LXS和LJS。其中第三產(chǎn)業(yè)增加值以1978年為起點，進行GDP平減指數(shù)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(shù)以1978年北京地區(qū)生產(chǎn)總值為100作為計算基礎。根據(jù)北京歷年地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)，首先計算出歷年北京實際GDP,然后根據(jù)名義GDP和實際GDP計算出歷年的平減指數(shù)，最后將第三產(chǎn)業(yè)增加值進行平減處理。

2.變量的平穩(wěn)性檢驗。本文運用ADF檢驗法，分別對LSCY、LZL、LXS、LJS平穩(wěn)性進行檢測，其結(jié)果見表4。從表4可以看出，解釋變量LJS、LXS均是非平穩(wěn)序列,LXS～I(2),LJS～I(2)，被解釋變量LSCY、LZL也是非平穩(wěn)序列，滿足LSCY～I(2),LZL～I(2)。所有序列均為二階平穩(wěn)序列。根據(jù)相關理論，當檢驗的數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)(即存在單位根)，并且各個序列是同階單整(協(xié)整檢驗的前提)，以進一步確定變量之間是否存在協(xié)整關系，可以進行協(xié)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(chǎn)業(yè)增加值與師生數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)與師生數(shù)量之間進行協(xié)整檢驗。

表4 ADF檢驗結(jié)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(shù)項、時間趨勢、滯后階數(shù)。

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

H0：有0個協(xié)整關系

H1：有多個協(xié)整關系

圖3 專任教師數(shù)、學生數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)增加值 的Johansen檢驗結(jié)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(xié)整方程。該方程表明，從長遠來看，大學生數(shù)、大學專任教師數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)增加值存在長期均衡關系。根據(jù)標準化協(xié)整方程系數(shù)(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(shù)、學生數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)增加值 的標準化協(xié)整系數(shù)

由圖5可知，在5%的顯著性水平下接受原假設，存在一個協(xié)整方程。該方程表明，從長遠來看，大學生數(shù)量、大學專任教師數(shù)量與專利授權(quán)數(shù)存在長期均衡關系。根據(jù)標準化協(xié)整方程系數(shù)(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(shù)、學生數(shù)與專利授權(quán)數(shù) 的Johansen檢驗結(jié)果

圖6 專任教師數(shù)、學生數(shù)與專利授權(quán)數(shù) 的標準化協(xié)整系數(shù)

在確定了變量之間的協(xié)整關系之后，需要檢驗協(xié)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(shù)絕對值都小于1，即落在單位圓內(nèi)，則可認為模型是穩(wěn)定的，是有效的。AR根檢驗結(jié)果如圖7、圖8所示，所有的特征根都落在單位圓內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定、有效的。

圖7 專任教師數(shù)、學生數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)增加值 的AR根檢驗結(jié)果圖

圖8 專任教師數(shù)、學生數(shù)與專利授權(quán)數(shù) 的AR根檢驗結(jié)果圖

4.格蘭杰因果檢驗。之前分析證明了第三產(chǎn)業(yè)增加值、專利授權(quán)數(shù)與大學生數(shù)、專任教師數(shù)存在長期穩(wěn)定的關系，并且論證了該穩(wěn)定關系是有效的，那么這種長期穩(wěn)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(jù)圖9和圖10顯示，在90%置信區(qū)間內(nèi)，學生數(shù)量是教師數(shù)量增長的格蘭杰原因，同時學生數(shù)量增長是專利授權(quán)數(shù)量增長的格蘭杰原因，教師數(shù)量增長是第三產(chǎn)業(yè)增加值增長的格蘭杰原因。

圖9 專任教師數(shù)、學生數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)增加值 的格蘭杰因果檢驗結(jié)果

圖10 專任教師數(shù)、學生數(shù)與專利授權(quán)數(shù) 的格蘭杰因果檢驗結(jié)果

五、結(jié) 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(chuàng)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(jù)第六次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，我國受高等教育人口比例為8.86%，遠遠低于發(fā)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%?！秶抑虚L期教育改革和發(fā)展規(guī)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(chǎn)學研”四輪驅(qū)動，極大地促進產(chǎn)學研成果的產(chǎn)出速度。在高校發(fā)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(zhuǎn)化率?？山梃b斯坦福大學的經(jīng)驗，成立專門的技術(shù)許可辦公室，校內(nèi)師生的技術(shù)活動轉(zhuǎn)化均通過技術(shù)許可辦公室來完成。該辦公室的主要職能是負責大學技術(shù)轉(zhuǎn)移的規(guī)劃、監(jiān)督、協(xié)調(diào)與服務等執(zhí)行層面的工作，職能貫穿于科研立項、開發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)化的全過程。發(fā)明人將技術(shù)成果交由技術(shù)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(shù)發(fā)明人只管坐等分成。

本文采用大樣本的統(tǒng)計實證研究方法，探討大學水平與城市創(chuàng)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(tǒng)計數(shù)據(jù)的限制，城市創(chuàng)新能力等指標的設置仍存在不夠理想的地方，需要在后續(xù)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(chǎn)業(yè)集群。

管 理 經(jīng) 濟

10.3969/j.issn.1671-2714.2016.06.006