周光礼 赵之灿 耿孟茹
科技创新是国家发展的重中之重。随着中国经济进入转型期，过去支撑经济长期高速发展的人口、自然资源、环境和投资等要素禀赋发生巨大变化，由投资驱动和要素驱动的出口导向型经济发展模式难以为继，向创新发展模式转变迫在眉睫。党的二十大报告指出：“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。”[1]高等教育是科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的交汇点，是支撑高质量发展的第一根基。作为经济学概念，创新包括科技、产业、产品、制度、战略和文化等方面。其中科技创新是关键创新手段，而高校是科技创新的重要源头。[2]高校一方面通过人才培养提供满足各行业需求的人力资本，一方面通过知识创新和技术转化直接参与科技创新，满足了科技创新的人才逻辑和知识逻辑，已经成为区域经济发展的新动能。[3]
知识经济时代下，城市是创新活动的空间载体， 创新功能是城市的重要职能。[4]与人口分布和工业生产相比，创新活动有着更强的空间聚集性[5]，多活跃于经济发达、人才聚集和高校集中的城市群中，全球层面的科技创新中心也都诞生在世界级大城市群。[6]这是因为城市群聚集了高等学校、企业和科研机构等创新主体，承载了技术、人才、资本等创新要素,提供了便利的生活设施、多样化的资源与互动网络，共同促进创新的产生。这要求我们必须尊重科技创新区域集聚规律，建设若干具有强大辐射力的创新型城市和区域创新中心。因此，研究高等教育资源对城市群创新能力影响的微观机制及其空间效应，对中国创新发展模式改革和高等教育资源空间配置优化有重要的意义。
区域创新能力的形成是多因素影响的复杂过程。学者对于区域创新系统[7]、创新能力[8]、影响因素[9]257、测度指标体系[10]、融入路径[11]等问题进行了系统研究。学者普遍认为，在区域创新系统中，高等教育资源作为重要创新主体以多种路径对区域创新能力产生显著影响，其直接效应和空间效应共同构成对创新影响的总效用[12]。部分学者对研究型大学、创业型大学与本地创新生态的共生路径进行了探索，认为大学是创新，尤其是知识创新的源头，主要以知识生产和传播，人才培养[13]和在地创业[14]等实践路径融入本地创新生态，推动创新能力提升。高等教育资源类型也会对创新效率产生不同影响，即高等教育数量和质量对创新的影响存在异质性，高等教育数量通过人力资本存量间接影响创新活动；
高等教育质量则通过科学研究直接影响技术进步。[15]高等教育资源中的人力资源、物力资源和财力资源都对区域创新具有显著正向影响，且人力资源影响最显著。[16]随着区域创新从“地方空间”向“流动空间”转型，高等教育资源对创新能力的空间效应愈发显著。从全国来看，高等教育集聚水平与区域创新能力的空间分布相近[17]，高等教育发达地区的创新能力也更突出。高等教育集聚程度在省级[18]、市级[19]不同空间标尺下对于区域创新能力呈显著正向作用，集聚程度越高，区域创新能力越强。进一步研究发现，本地高校数量和在校生人数对于临近城市的创新能力存在溢出效应和竞争效应[20]75，高校人力资源集聚对城市不同层次的创新能力影响也不相同[21]70，不同高等教育资源空间结构对于城市群创新能力作用存在差异[22]78。
通过文献梳理可知：第一，高等教育是区域创新的重要创新主体，以直接效应和空间效应两种作用机制共同影响区域创新能力。第二，不同类型的高等教育资源对区域创新的影响机制、途径和作用各不相同，高等教育资源可以分为数量资源和质量资源两种，主要通过人才培养和知识创新两种途径作用于区域创新。第三，高等教育资源集聚对区域创新能力并非完全的正向作用，合理的高等教育空间结构比单纯的高等教育集聚更有利于提升创新效率。第四，当前研究都是以单一行政区划(省份、城市)为边界，然而，创新溢出效应超越了行政区划，需要加强对跨行政区域的城市群研究，而现有研究多集中于单一城市群或者东部沿海城市群，样本代表性不足。因此，本文基于五大城市群2008—2017年面板数据，综合运用规模位序法和空间基尼系数对高等教育数量资源和质量资源的空间布局结构进行测度，采用固定效应模型从空间视角分析高等教育资源空间分布对区域创新能力的影响，以期为城市群高等教育资源空间布局和区域创新生态系统建设提供建议。
高等教育是整个区域创新系统的智力中枢，主要作用表现在两个方面。一方面是人力资本的培养功能，体现为高等教育数量资源，具体表现为：通过传授知识提升区域人力资本水平，为企业输送高素质劳动力和科研人员以承担企业内部创新及消化创新工作，满足创新发展需要的大量科技人才的需求，为区域创新奠定人才保障。另一方面是知识生产的引擎功能，体现为高等教育质量资源，具体表现为：作为基础研究主力军和重大科技突破策源地，高校通过在校科学研究项目产出科技论文和专利成果，这两者是成果转化和产品化的根基和前提，并通过知识溢出效应进一步提升区域知识存量，为区域创新奠定知识基础。高等教育与区域创新能力的关系可表述为创新驱动发展，高等教育支撑创新，城市群承载创新生态空间，因此，需要首先厘清区域视角下不同高等教育资源的空间布局影响创新能力的发生机制。
高等教育资源集聚总效应不等于各个城市效应的简单加和。在城市群视角下，各个城市间的功能定位存在分化，创新资源并非均匀分布，因此，需要在区域科技能力提升研究中引入空间机制。区域增长非均衡理论认为，要素的自由流动会导致空间上的二元结构，经济增长存在优先级，率先发生于创新能力强的城市，进而吸引更多生产要素向发达地区集聚形成增长极，欠发达地区的生产要素则不断流失，区域间生产要素不断循环累积，形成区域增长不均衡格局。[23]创新活动风险极高，对资源质量要求高，并非每个城市都是独立的科技创新中心，各城市创新能力存在两极分化。不同层次的国家获取知识的重要程度不同，对发达国家来说，知识创造很重要，不发达国家更注重知识的扩散与承接。[24]同理，不同等级、规模的城市，其对区域科技创新能力提升的定位和发展路径也不尽相同。
增长极向承接地的创新扩散本质上是知识溢出和人力资本流动。中心城市创新活动的活跃，促使资本投入、知识产出和人才流动形成良性循环，推动中心城市进一步集聚人力资本、扩大规模和提升首位度，但是，集聚效应也并非一直维持正效应。中国城市规模与区域创新能力呈现倒U型变化，即区域创新能力随着城市规模的增长表现出先上升后下降的趋势。[25]这是过度集聚产生的成本外部性。人力资本在中心城市的高度集聚会带来通勤成本和生活成本的升高，土地价格上涨和环境恶化，劳动力竞争加剧以及边际收益下降等，即挤出效应。挤出效应会使部分同质化创新要素流向临近中小城市，提升中小城市因高等教育集聚程度低和高等教育人口不愿主动进入自然状态下的低要素水平[26]，人口双向流动形成中心城市与中小城市协同发展模式，完成创新要素在不同城市内的空间优化配置。
因此，本文理论框架如下(见图1)，对于城市群来说，中心城市负责知识生产，定位于研发能力的培育，内生型创新模式需要高等教育质量资源集聚，提供科学研究能力，成为知识生产的区域中心及源头；
中小城市承接知识扩散，定位于知识吸收能力的培育，知识吸收能力是知识溢出的关键[27]，知识吸收存在人力资本门槛。然而，中心城市的集聚净效应会造成本地人力资本水平下降，各中小城市需要本地高等教育数量资源支持外溢性创新，提供人才培养能力，补充并满足本地人力资本需求，承担中心城市知识溢出，利用已有知识进行创新，成为知识吸收的多中心承接地。
图1 高等教育资源空间分布对区域科技创新能力影响的理论框架
根据上述分析，本文提出以下四个假设：假设一，高等教育数量资源的集聚不利于区域创新能力的提升；
假设二，高等教育数量资源的多中心分布有利于区域创新能力的提升；
假设三，高等教育质量资源的集聚有利于区域创新能力的提升；
假设四，高等教育质量资源的单中心分布有利于区域创新能力的提升。
城市群是在特定区域内由一定数量不同规模、类型和层次的城市组成的城市集合体。城市间依托禀赋关联、竞争合作等保持密切联系。本文参考国家规划文件，选取京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群、长江中游城市群(中三角地区)和成渝城市群共计95个城市作为研究对象。以上城市群是全国经济、高等教育和创新活动的主要聚集地。
本文选取科技创新的重要产出指标之一的专利授权数作为因变量，衡量区域创新能力的强弱。高等教育资源包括规模和质量两个维度。本文以高校数量和高校在校生数衡量高等教育数量资源；
以高校高级职称教师数和高校科技课题总数衡量高等教育质量资源[28]。
研究数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国城市建筑统计年鉴》、中国学位与研究生教育信息网、中国研究数据服务平台创新专利研究以及各省市统计年鉴(2008—2017年)。由于高校高级职称教师数和高校科技课题总数两项指标只更新到2017年，因此，本文数据范围截止到2017年，部分缺失数据采用插值法进行补全。
其一，空间测度的规模-位序法。本文采用城市理论中的规模-位序法对高等教育资源的中心分布情况进行测量。[29]规模-位序律反应城市规模与其所处排序存在的规律关系，具体计算方法如式(1)所示。其中，Hi为按照地区高等教育资源规模排序后，第i位城市的高等教育资源规模，Ri是第i位城市的位序，C为常数，q为回归系数。若q>1，说明高等教育资源在研究范围内服从单中心分布，核心城市突出；
若q<1，说明高等教育资源在研究范围内服从多中心分布，高等教育资源分布较为均衡；
若q=1，说明高等教育资源的空间分布完全服从齐普夫(Zipf)法则。
lnHi=C-qlnRi
(1)
其二，空间测度的区位基尼系数。区位基尼系数是衡量经济空间差异或产业空间集聚程度的重要方法之一。研究使用区位基尼系数测量高等教育资源的地理集中程度。区位基尼系数越大，高等教育资源地理集中度越高，计算方法如式(2)所示。其中，Hi和Hj分别表示城市群中城市i和城市j的高等教育资源。μ为城市群内各城市高等教育资源的均值，n为城市群内的城市数。
(2)
其三，区域创新能力影响因素回归模型建构。已有研究表明，区域创新能力除了受高等教育资源空间布局的影响外，还受地区经济水平、产业结构、政府科技支出、外商直接投资、集聚经济、基础设施的影响。[9]259基于此，本文结合数据可获得性构建回归模型，如式(3)所示。其中：被解释变量(innovationit)为城市群创新能力，用专利授权数表示；
核心解释变量(Mit)为高等教育资源空间布局。本文分别衡量高等教育数量资源、质量资源的规模分布情况与空间集聚程度，最终形成四个核心解释变量，即高等教育数量资源规模分布、高等教育质量资源规模分布、高等教育数量资源空间集聚、高等教育质量资源空间集聚；
控制变量(Zit)包括地区经济水平(gdp)、产业结构(industry)、政府科技支出(government)、外商直接投资(investment)、集聚经济(density)、基础设施(road)六个指标。u、v为个体和时间固定效应，i、t为地区及年份，ξ为扰动项。
Lninnovationit=β0+β1LnMit+β2Lngdpit+β3Lnindustry2it+β4Lnindustry3it+β5Lngovernmentit+β6Lninvestmentit+β7Lndensityit+β8Lnroadit+vt+ξit
(3)
五大城市群在高等教育资源空间布局总体一致，质量资源均呈现出“高集聚-单中心”格局，数量资源分布相对均衡，但除长三角地区外也处于单中心状态。实证还表明，城市自身创新禀赋对人才和知识等要素流动产生影响，进而影响区域创新能力形成。
由于五大城市群的城市数量不同，本文参照最小城市数方便进行比较，计算各城市群前9位城市的q值(见表1和表2)。总体来看，高等教育质量资源的q值均高于数量资源，质量资源的单中心分布现象更为突出，各城市群高等教育资源的q值具有显著差异。由于十年间q值并未发生巨大变化，因此，表格做部分省略处理。从高校数量和高校在校生数两个指标来看，除长三角地区外，各城市群高等教育质量资源的q值集中在1.3—1.6这一区间，呈现单中心分布，且珠三角地区、成渝地区高等教育数量资源q值最高，两地区高等教育数量资源呈现两极化趋势；
长三角城市群表现出明显不同的分布特点，高校数量和高校在校生数的q值最低，在1附近波动，表现出典型的多中心分布形态，可以得知长三角地区高等教育数量资源分布较为均衡。从高校高级职称教师数和高校科技课题总数两个指标来看，除长三角地区外，各城市群高等教育质量资源的q值集中在1.8—2.8这一区间，呈现单中心分布。即使在长三角地区，q值也在1.3—1.5之间，虽然集中程度相对较低，但也呈现单中心分布。珠三角地区、成渝地区、中三角地区高等教育质量资源的q值大于2，单中心集聚明显，说明在科研力量层面，五大城市群呈现出局部集中的现象，且集中程度相较于数量资源更高。2008—2017年，大部分城市群高等教育资源q值呈下降趋势，逐渐向多中心分布转化，集聚程度均有所降低。
表1 2008—2019年高等教育数量资源q值
表2 2008—2019年高等教育质量资源q值
通过计算区位基尼系数可以判断高等教育资源分布的区域均衡程度，但并没有一个绝对的评价标准来界定区域基尼系数究竟多大属于均衡。总体来说，区位基尼系数越接近1，高等教育资源分布越集聚；
越接近0，分布越均衡。因此，本文主要依据高等教育资源区域基尼系数大小对高等教育资源集聚程度进行讨论，而不进行城市群是否属于均衡分布的划分。五大城市群的高校和在校生分布很不均衡(见表3和表4)，空间基尼系数大部分集中在0.5—0.7这个区间。成渝地区高等教育数量资源分布最为不均衡，无论是高校数量和在校生人数的区位基尼系数均是五大城市群的最高值；
相比于数量集聚来说，高等教育资源具有更强的质量集聚效应。各城市群高等教育质量资源的区位基尼系数集中在0.7—0.9这个区间，属于极度不均衡，这也意味着高校科研资源在城市群内中心城市的高度集中。2008—2017年，大部分城市群高等教育资源的集聚程度轻微下降，这可能是因为高等教育逐渐开始走向均衡发展。
表3 2008—2019年高等教育数量资源区位基尼系数
表4 2008—2019年高等教育质量资源区位基尼系数
对比不同城市群的区位基尼系数可知，长三角地区无论是数量资源还是质量资源在五大城市群内均是分布最为均衡的，这与长三角地区多个经济文化强市的共同发力密不可分。成渝地区高等教育数量资源最集聚，这与重庆和成都的超强政治经济地位相匹配。京津冀地区并未出现一枝独秀的格局，这与天津高等教育资源丰富息息相关。
总的来说，五大城市群高等教育资源整体表现出长期高集聚度的不均衡分布状态，同时质量资源的集聚程度要高于数量资源，长三角高等教育资源分布最均衡，成渝地区和珠三角地区高等教育资源区域内相差最大。这种分布状态既贴合现实状况，又符合之前研究认为中国高校存在明显的“省会集中”现象。[30]上述现象形成的原因有以下四个方面。第一，中国高等教育模式始仿苏联模式，高等教育资源集中于各大区域的中心城市，五大城市群中均包含之前大区中心城市，因此，中国高等教育的起点即是区域内非均衡分布格局。第二，改革开放后，国家经济发展在宏观上实施区域非均衡发展策略，同时，市场逻辑推动民办教育发展和异地校区勃兴，新兴大学和校区往往集中于经济发达或高等教育发达城市，更加剧区域分布不均衡的现状。第三，经济发展模式转向高质量发展，知识密集型产业客观要求加强区域创新能力，进一步倒逼城市群中心城市加强自身高等教育资源建设和产业集群集聚[31]。第四，高等教育从大众化逐渐进入普及化阶段，高校数量和招生人数相较之前分布更加均衡，开始往地市下沉，但以“双一流”建设高校为代表的研究型大学依然集中在中心城市。
联合假设检验与豪斯曼检验显示，选用固定效应模型更为合适，以下为回归结果(见表5)。其中，模型(1)(2)(3)(4)以高校数量、高校在校学生数、高校高级职称教师数、高校科技课题总数的q值作为核心解释变量；
模型(5)(6)(7)(8)以高校数量、高校在校学生数、高校高级职称教师数、高校科技课题总数的区位基尼系数作为核心解释变量。统计结果显示，除在校生q值的回归结果不显著外，衡量数量资源与质量资源的内部指标回归结果基本一致，模型具有很好的稳健性。
表5 固定效应回归结果
在规模分布方面，模型(1)(2)中高校数量q值的回归系数显著为负，高等教育数量资源单中心分布对城市群创新能力具有负向影响，高校数量q值每增加1%，区域创新能力降低0.71%；
模型(3)(4)中高校高级职称教师数与高校科技课题总数q值的回归系数显著为正，高校高级职称教师数q值每增加1%，区域创新能力提升1.85%；
高校科技课题总数q值每增加1%，区域创新能力提升1.49%。高等教育质量资源单中心分布对城市群创新能力具有正向影响。在空间集聚方面，模型(5)(6)中高校数量与高校在校学生数区位基尼系数的回归系数显著为负，高校数量的区位基尼系数每增加1%，区域创新能力降低4.04%；
高校在校学生数的区位基尼系数每增加1%，区域创新能力降低3.10%。高等教育数量资源集聚对城市群创新能力具有显著抑制作用。模型(7)(8)高校高级职称教师数与高校科技课题总数区位基尼系数的回归系数显著为负，高校高级职称教师数的区位基尼系数每增加1%，区域创新能力提升3.92%；
高校在校学生数的区位基尼系数每增加1%，区域创新能力提升3.75%。高等教育质量资源集聚对城市群创新能力具有显著促进作用。
由研究结果可知：第一，高等教育质量资源的集聚对城市群创新能力的提升具有正向影响，分散格局则会抑制城市群创新能力的提升。研究结果与梁爽对三大城市群的研究结果类似，即高集聚的科研资源未对区域创新能力产生显著负向影响[22]83，本研究更进一步证实集聚的高等教育质量资源对区域创新能力有显著正向作用。这是因为集中的科研资源有利于知识的溢出，降低了科研和项目商业化的成本，同时，集聚会导致创新网络的形成，更有利于城市群的协同创新。科技创新是一个从新思想产生、知识生产、成果转化到产品商业化和市场化等组成的一系列活动。高校高级职称教师数与高校科技课题总数集聚会带来人才和知识的集聚，空间的临近带来更多的非正式交流，畅通创新要素的循环。从知识生产来说，一方面，高校之间、高校与企业之间的交流和学习更加频繁，特别是良好的产学研合作机制，会推动知识和技术的加速溢出。另一方面，高校之间的竞争也会激励更多知识成果产出。从人才培养来说，知识具有附着在人身上的特性，人才的集聚会促进信息共享，使信息搜索成本降低，通过知识积累与学习、专业化分工、提高劳动力匹配质量等机制提升区域创新效率。显然，高等教育资源的集聚会增加创新要素集聚程度，高水平资源的集聚更有利于基础研究、默会知识的交流与生产。近距离的知识溢出会促进中心城市原始创新能力的提升，缩短知识生产到产品化的创新链条，更快地产生经济效益，进而继续为高等教育资源提供更多保障，形成良性循环，有利于中心城市内生型创新能力建构。
第二，高等教育数量资源的集聚不利于提高城市群的创新能力，高等教育数量资源呈现分散格局对城市群创新能力的提升具有促进作用。陈林心认为长江中游城市群内高校数量集聚会抑制周边城市创新能力；
[20]80黄容霞认为，高等教育人力资本集聚水平对所有城市总体技术创新水平的影响为负，但不显著，这可能与指标选取相关[21]75。研究中高校数量基尼系数对区域创新能力影响也不显著，验证了人力资本的双门槛效应[32]，即人力资源对区域创新能力的影响呈现“先上升后下降”的趋势，这和集聚过度的挤出效应密不可分，意味着当前中心城市的部分普通大学生和普通高校需要往中小城市迁移。这可能是高校数量与高校在校学生数集聚带来了成本外部性升高，中心城市土地成本升高，高等教育数量资源的集聚效应小于挤出效应，高校和在校生开始往周边城市转移。分散格局一方面有助于降低中心城市的集聚成本，同时，补充中小城市因人才流动导致的劳动力流失，提升中小城市的创新承接能力。提升外溢性创新能力，进而提高整个城市群的创新发展水平。
第三，在控制变量中，政府科技支出、第二产业比重、人均道路面积、外商投资、政府科技支出的增加能显著提升区域创新能力。以上回归结果可能存在以下原因。其一，政府科技支出对区域创新能力具有显著的正向影响。这是因为高等教育科研经费主要来自政府拨款，政府拨款多少直接影响高等教育科研产出和人才培养。市场逻辑下产生马太效应，经济发达城市进一步吸引投资与人才，形成循环累积；
创新全过程一直需要大量资金的投入，因此，创新资本投入能够加速城市群创新成果产出，这也进一步解释，只有生产要素集聚的中心城市才有能力进行内生型创新。其二，第二产业对区域创新能力具有显著的正向影响。区域创新能力提升是一个复杂的系统工程,既包括高等教育的知识生产和扩散系统，也包括产业集群等知识承接和转化系统，[33]而第二产业内的许多高科技部门属于知识密集型生产企业，尤其是航空、医药制造、电子及通信设备制造业等。这类产业汇集了大量科技研发项目和研发人才进行基础研究和应用研究，由技术创新带来的利润会进一步投资于知识生产，形成循环累积。因此，作为知识转化系统的第二产业越强，城市群创新能力越强。理论上说，以法律咨询、技术服务和人力中介等专业服务机构为代表的第三产业会促进创新主体间的连接，改善各城市的创新生态。但是，第三产业占比对区域创新并不显著，原因可能是专业服务机构在第三产业内占比过低，需单独选取指标验证。其三，人均道路面积的增大意味着区域交通水平的提升，有利于城市群内知识扩散与人才自由流动，不同城市间人才与产业间的匹配度会更高；
有利于城市群之间城市功能的分化和资源优化配置，进而促进城市群整体创新能力的提升。其四，外商投资对区域创新能力具有显著的正向影响，且只在高等教育数量资源模型下显著。这可能是因为区域创新的外溢接受来源不仅仅存在于区域内部的知识创新中心，也来源于外商投资给承接城市带来的技术转移和溢出，通过示范效应和人力资本流动增加当地创新。[34]但是，技术的消化吸收存在门槛效应，一方面体现在人力资本，另一方面也受本地知识存量高低的影响。大学通过人才培养功能提升当地人力资本水平和知识存量，对区域承接外商投资溢出创新能力具有正效应。本文的控制变量对区域创新能力的影响本质上是城市自身禀赋对于知识、人才、资本自发流动的引力大小，城市引力越大，越有利于创新要素的自发集聚，形成区域创新不均衡格局。
本文从高等教育的数量资源和质量资源两个维度出发，探讨了高等教育资源空间分布及其对城市群创新能力的影响机制，以京津冀地区、长三角地区、珠三角地区、中三角地区和成渝地区五大城市群为研究对象，采用2008—2017年面板数据，运用规模-位序法及区位基尼系数对其规模分布形态和空间集聚程度进行测量。在此基础上，结合固定效应回归模型分析高等教育资源空间布局对城市群创新能力的影响。
五大城市群不同类型高等教育资源的空间分布明显不同。总体来看，五大城市群高等教育数量资源和质量资源均呈现出明显的单中心分布状态，只有长三角地区城市群的高等教育数量资源呈现出多中心分布状态,五大城市群的高等教育质量资源比数量资源的整体集聚程度更高，即科研资源分布更加集中，知识生产源头更为集中，中心城市与中小城市分工明确。
从时间维度上看，五大城市群的高等教育数量资源分布在十年间逐渐向非中心城市转移，但是，总体还是处于不均衡状态，质量资源空间分布变动不大，一直呈现高度不平衡状态。从城市群角度来说，长三角城市群高等教育资源是分布最为均衡的，这和长三角地区一体化息息相关；
长三角城市群人才培养分布更加分散，既有像上海、南京、苏州等高等教育中心城市，也有大学和在校生人数相对均衡的各中小城市，承接知识外溢能力更强。成渝城市群高等教育资源空间分布最不均衡，这与重庆和成都的超强政治经济地位相匹配，导致全区域的人才与科研资源过于集中，且整个区域的集聚程度正在加强。
两类高等教育资源的空间布局对区域创新能力影响存在异质性，区域内创新资源显著影响区域不均衡格局形成。第一，高等教育数量资源集聚对于区域创新能力产生负面影响。高等教育数量资源单中心分布对城市群创新能力具有显著负向影响，高等教育数量资源集聚对城市群创新能力具有显著抑制作用。第二，高等教育质量资源集聚对于区域创新能力产生正面影响。高等教育质量资源单中心分布对城市群创新能力具有显著正向影响，高等教育质量资源集聚对城市群创新能力具有显著促进作用。第三，创新资本投入、二产比重和外商投资等城市自身创新禀赋也影响区域创新能力。
综上所述，科研项目和科研人员的集中带来了学习效应和知识溢出效应，有助于高效率知识生产和隐性知识溢出，高等教育质量资源的单中心分布和集聚状态是提升区域内生知识生产的最佳形态。同时，大学和在校生的分散分布一方面提升了各地人力资本水平，增加知识接受能力，另一方面缓解了中心城市同质化人力过度集聚的挤出效应，人员往中小城市流动带动知识溢出。高等教育资源的分布格局通过影响知识和人才的原始分布，在区域发展体系内不同城市的创新禀赋影响下，最终形成的中心城市-内生型创新和中小城市-外溢型创新的中心承接体系最有利于区域创新能力提升。
新时代要求将教育、科技、人才放在创新型国家战略任务中统筹部署，[35]即遵循高等教育培养人才、人才生产知识、合理分布共同促进科技创新这一逻辑。在高等教育高质量发展和创新型国家建设阶段，区域内高等教育资源空间分布极度不均衡，城市群内不同城市创新禀赋存在巨大差异，为构建合理高等教育布局，充分发挥其对区域创新的支撑与引领作用，可以从以下三方面做起。
第一，明确高等教育分类标准，分地区合理分配高等教育资源，健全新型科技创新举国体制，打造城市群协同创新体系。首先，高等教育资源的划分是从大学的人才培养和科学研究两个功能出发的，合理分配高等教育资源的前提是明确大学分类标准，各级政府应依据自身产业结构，明确各类高校功能定位，分类评估，分类管理，实现多样化错位发展。其次，立足城市存量教育资源，在当前的高等教育资源基础上进行合理规划。具体来说，强化现有中心城市的教育资源，如北京、上海、武汉、成都、广州等；
合理规划新兴城市的教育资源，如雄安新区；
科学布局中小城市，如非省会欠发达城市。同时，也要立足不同中心城市创新禀赋，对珠三角地区“强产业-弱高教”区域要加大高等教育资源的投入，充分利用本地经济系统的反哺能力；
对成渝地区“强高教-弱产业”区域则要在巩固高等教育成果的同时加强产业集群建设。总之，要根据不同类型高校和不同层级城市的特点来统筹优化城市群内高等教育资源空间配置，既要帮助中心城市原始创新能力提升，也要促进区域内中小城市的承接创新水平发展。城市群是通过培育区域创新增长极，增强各地承接溢出的发展路径来提升区域科技创新能力，构建“中心-承接”的区域创新体系。
第二，提升中心城市优质教育资源集聚程度，完善区域中心城市产业集群和配套设施建设，增强内生创新能力，打造区域科技“增长极”。首先，政府发力，在区域中心城市集中布局国家科研机构、高水平研究型大学和科技领军企业，建立一流科技创新平台，深化学科集群，加大政府科研经费支出，形成国家实验室体系，提升科研人员的集聚程度，保证研究的可持续性，承担起知识原始创新和知识溢出的任务，统筹推进国际科技中心、区域科技创新中心建设。其次，完善机制，考虑到科技创新的非线性特征，在加强高等教育优质资源集聚的同时，还要综合利用中心城市优越的经济、地理和产业条件，增强各主体间的交流合作，建立健全“产学研用”深度合作机制，促进资源共享和信息分享，鼓励校校合作和校企合作，提升高校和企业的科技转化能力。同时完善环境，要充分利用市场力量，建立一批专业服务机构，如知识产权保护和技术转移机构等，形成政府主导政策、高校主导知识创新、企业主导技术转化、市场主导服务的良好的创新生态，吸引创新要素集聚，为内生型创新奠定基础，强化知识溢出效应，打造高等教育的人才高地和创新高地。
第三，加快中小城市应用型大学布局，围绕中心城市建设知识转化系统，增强外溢创新能力，做好区域科技溢出承接地。首先，依据本地产业结构需求，推动本地大学往应用型和行业特色型大学转型，形成区域比较优势，实现区域差异化发展。其次，对于高等教育规模扩张来说，可以将布局重点往中小城市转移，重点增加面向产业的应用型大学，增加与本地产业的耦合度，降低整个城市群高等教育资源分布的非均衡性，这样既有利于缓解中心城市人才的过度集聚，降低挤出效应；
也有利于增加各城市人力资本水平，承接中心城市知识外溢，增加知识吸收能力，提升城市群整体科技创新能力。□
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