高等教育与经济高质量发展：机制、路径与贡献
黄海刚1, 毋偲奇2, 曲越3
1. 对外经济贸易大学国家对外开放研究院
2. 对外经济贸易大学国际经济贸易学院
3. 山东科技大学经济管理学院
摘要：高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。提升高等教育在经济高质量发展中的作用和效率，既是教育领域落实二十大精神的重要任务，也是加快建设高质量教育体系的应有之义。本文以2000—2019年中国31省份面板数据为依托，通过构建高等教育的直接效应、间接效应和互补效应模型，基于“高等教育—人力资本、技术、产业—经济高质量发展”传导链条分析高等教育对经济高质量发展的贡献及其实现机制。研究表明，高等教育对经济高质量发展具有正向贡献，且这种经济效应表现出显著的地区异质性。高等教育对经济质量贡献度从大到小依次为西部地区、中部地区和东部地区，人力资本投入边际收益递减、产业转移以及教育政策支持等因素共同促使了高等教育在中西部地区经济发展中较强的提质增效作用。进一步机制检验发现，高等教育能够通过人力资本积累、推动技术创新以及发挥与产业结构的互补效应等路径多维度促进经济高质量发展。
关键词： 高等教育 ; 高质量发展 ; 创新驱动 ; 经济增长
本文发表在《华东师范大学学报（教育科学版）》2023年第5期 #高等教育 栏目
一、引言
习近平总书记在中国共产党第二十次全国代表大会的报告中指出：“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。” ①推动高质量发展，是关系现代化建设全局的一场深刻变革，是要实现创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的高质量发展。党的二十大报告把高质量发展明确作为首要任务，进一步凸显了发展质量的全局和长远意义。②
从动力机制上看，高质量发展是创新驱动的发展，是创新驱动作为第一动力的发展，它是高质量发展的一个定义性特征。只有坚持创新驱动，才能推动我国经济从外延式扩张向内涵式发展的转变，才能实现由要素投入驱动向技术创新驱动的跨越。高等教育体系作为国家创新系统的核心，在事关高质量发展和创新驱动发展的关键命题上，包括高质量人才培养和科技创新等方面发挥着关键和不可或缺的作用。党的二十大报告也首次把教育、科技、人才进行“三位一体”统筹安排、一体部署，并摆放在“高质量发展”之后的突出位置，极具战略意义和深远影响。一方面，高质量教育体系本身是经济高质量发展的重要组成部分，另一方面，高等教育为经济高质量发展提供了坚实的知识、技术、全球价值链升级和人才支撑，成为夯实高质量发展的动力机制和基石，二者间存在着更为紧密的促进和协同作用。在新发展理念下，将单纯关注教育与“经济规模”关系的研究，重点转向教育与“经济质量”关系及其机理的研究，不论是对高等教育自身还是经济高质量发展都尤为迫切和重要。
二、文献综述
（一）全要素生产率与经济高质量发展
经济从粗放式增长到集约型增长离不开全要素生产率（TFP）的提升，全要素生产率被定义为投入要素之外的影响经济增长的各种要素，用来刻画所有要素投入组合的产出效率（Hulten，2001；Coelli et al.，2005；Syverson，2011），反映了技术进步、制度变革以及结构优化等难以观测的因素对经济增长的影响。Massell（1961）和Denision（1962）系统地剖析了影响全要素生产率变动的各种因素，包括研发支出、技术进步、科技创新、人力资本质量的提高、规模经济、政策因素等。新古典经济增长理论则开创性地实现了对全要素生产率的量化测度，特别是其对于国民经济增长的贡献程度。Solow（1957）基于希克斯中性和规模报酬不变的假设，提出经济增长的测度模型，从而刻画出全要素生产率对于经济增长的显著推动作用。之后的内生增长理论将技术进步内生化，从而揭示了全要素生产率变动的原因。经济高质量增长的内涵是以高效率、高效益生产方式为全社会持续而公平地提供高质量产品和服务，通常可以用全要素生产率来表示（李平等，2017；刘志彪和凌永辉，2020）。要实现经济高质量发展，核心任务之一就是提高全要素生产率，只有提高全要素生产率，才能对冲经济增速放缓和劳动力成本上升带来的问题，稳定投资的边际产出，才能实现高效增长的跃升，转向经济高质量增长的主旋律（王一鸣，2020）。可见，全要素生产率不仅成为了分析经济高质量增长动力源泉的重要工具，也是政府制定长期可持续增长政策的重要依据（郭庆旺，贾俊雪，2005）。
（二）教育人力资本与经济增长
20世纪80年代兴起的内生增长理论将知识和人力资本引入增长模型中，从理论上说明专业化的知识和人力资本积累在经济增长中的重要作用（刘伟，范欣，2019）。自此，内生增长理论被用来广泛解释教育与经济增长的关系，认为教育人力资本是驱动经济社会结构变迁和经济内生增长的最根本的动力来源（Aghion et al.，2015）。教育人力资本作用于经济增长的机制具有地区差异性，主要通过技术创新、技术模仿间接作用于经济增长（杜伟等，2014），教育人力资本还能通过增强消费能力、优化消费结构、提升消费意愿等途径促进经济增长（闵维方等，2021）。一些学者研究发现，研究生教育既存在对经济增长的直接促进作用，也存在通过技术创新促进经济增长的间接效应（李苗苗，孙玉涛，2021；李锋亮，王瑜琪，2021）。最新的研究从高校扩招角度研究高等教育的贡献，发现人力资本扩张有利于实现企业出口质量升级（明秀南，冼国明，2021），倾向于改善行业出口质量配置（方森辉，毛其淋，2021）。也有研究从教育投入视角分析其贡献，发现教育投入通过提高纯技术效率推动经济发展方式转变（桑倩倩，栗玉香，2021）。
综上所述，全要素生产率被认为是经济高质量发展的重要指标，同时，已有研究普遍得出高等教育能够通过技术进步、自主创新进而促进经济增长的结论，为本文的研究奠定了一定的理论基础。但是，现有文献也存在一些不足：一方面，当前研究多集中于探讨教育人力资本对经济增长的正向影响，以实证方法证实了教育对经济增量的促进作用，鲜有文献分析教育人力资本与经济高质量发展的关系；另一方面，从人力资本角度出发研究教育对经济增长作用路径的文章较多，这可能忽略了教育作用于经济增长的其他路径。因此，本文可能的创新点如下：一是，高质量发展是今后一个发展阶段的主题，如何提升高等教育在经济高质量增长中的作用和效率，以推动创新驱动以及高附加值型经济增长，既是教育领域落实二十大精神的重要任务，也是加快建设高质量教育体系的应有之义。不同于以往文献分析高等教育对经济增长的影响，本文通过随机前沿生产函数法（SFA）测算全要素生产率，来研究高等教育与经济发展质量的关系，为推动经济高质量内涵式发展提供思路和明确路径。二是，从供给端视角，通过构建直接效应、间接效应和互补效应模型，基于“高等教育—人力资本、技术、产业—经济高质量发展”传导链条，全面、准确地分析高等教育对经济高质量发展的贡献及其实现机制。
三、理论机制
通过高等教育与经济发展之间关系的文献梳理可以发现，高等教育对经济发展的促进作用存在多种机制，在高质量发展阶段，高等教育从直接效应、间接效应和互补效应等多渠道促进了中国经济的发展（图1）。
（一）高等教育促进经济高质量发展——直接效应
消费、投资是经济增长的直接动力，高等教育行业作为服务业中的重要组成部分，通过集聚教育资本投入、教育行业的劳动力投入、教育行业的基础设施建设，以及拉动与教育相关的消费直接带动国民经济的增长。Schultz（1963）将“索罗剩余”解释为劳动生产率的增长，而高等教育是提升劳动生产率的重要途径，建立了教育与经济增长关系的桥梁，Uzawa（1965）将教育作为单独的投入因素引入到经济增长模型中，并且假定技术进步来源于教育。
在此，设定高等教育产业的柯布道格拉斯生产函数为：
式中，YE为t时期高等教育行业的GDP，AEt、KEt、LEt分别为高教行业的技术、资本和劳动力要素，α和1−α为资本和劳动力对经济增长的贡献度。
由此，我们提出假说1：高等教育行业自身发展能够促进经济高质量发展。
（二）高等教育通过培养高级人才和促进技术创新带动经济高质量发展——间接效应
在经济发展现实背景下，高等教育行业除了本身作为服务产业对国民经济增长产生拉动作用之外，还通过人力资本积累和技术进步对经济的高质量发展产生影响。一方面，高等教育是实现经济从“人口红利”向“人才红利”转变的基本途径，是人力资本积累的发动机。Mankiw、Romer和Weil（1992）扩展了新古典增长模型，将人力资本积累的过程加入到公式中，奠定了人力资本决定经济增长的重要地位。因此，可以假定高等教育E为高等教育人力资本积累H的函数：
Ht = h(Et) (2)
另一方面，技术创新是经济高质量增长的重要赋能因素，技术进步对经济高质量发展的影响是高等教育的“引致性”贡献（张艳等，2021），高等教育通过提供知识和技术作用于经济发展。因此，进一步将公式（1）的应用范围拓展到整个宏观国民经济，并将高等教育视作人力资本以及技术进步的重要来源，同时假设R&D投入为资本总投入的组成部分，按照Lucas（1988）和Jones（2002）的研究对公式（1）中的要素进行拓展和分解：
式中，δ为技术转化效率，H是t时期的高等教育人力资本，R是资本K中与高等教育人力资本、技术创新相配套的资本投入（即R&D投入），ρ为劳动力总数中的高等教育人力资本比重，ω为R&D投入在总资本中的占比，λ和1−λ是高等教育人力资本和R&D投入对技术创新的贡献度，将公式（3）（4）（5）与（1）进行整合：
进一步，对公式两边进行对数处理：
由此，我们提出假说2：高等教育通过人力资本积累、促进技术创新进而促进经济高质量发展。
（三）高等教育与产业结构的互补推动经济高质量发展——互补效应
舒尔茨的人力资本理论指出经济增长的“剩余”应归因于人力资本的贡献（Schultz，1961），而高等教育是形成人力资本的重要途径，与人力资本相适应的产业结构有助于强化人力资本在经济增长中的作用（周少甫等，2013）。一方面，高等教育为产业结构升级提供供给端保障。接受高等教育的群体拥有更高的资源整合及干中学能力，带来先进高效的管理理念，进而推动产业升级；同时，高质量人力资本能够加速知识、技术在区域内的扩散与流动（何小钢等，2020），使要素从生产率低的部门向生产率高的部门转移，淘汰一些落后的夕阳产业，发展新兴及高端产业，带动产业升级。另一方面，产业结构升级对高等教育产生需求。克拉克定理认为，劳动力首先由第一产业向第二产业流动，当经济进一步发展时，劳动力向第三产业转移。伴随着产业结构不断升级，新业态、新模式不断涌现，高等教育促使新兴产业雇佣高质量人才，实现产业与人才相适应，从而促进经济增长。
与此同时，人力资本与产业和资源的错配也是资源优化配置领域研究不可避免的问题，适宜技术理论认为前沿技术的运用必须与高质量人才相互匹配才能发挥最优效果（Acemoglu，1998）。在科技进步和经济全球化的驱动下，一些知识技术密集型产业面临着与人力资本不适配的困境，导致实际产出偏离最优产出（马颖等，2018）。人力资本与产业结构的错配将抑制人力资本水平的提升，不利于人力资本结构向产业结构升级方向的调整，导致高质量人才偏离创新路径，抑制劳动生产率的提高进而引致经济运行偏离最优均衡增长路径（李静，楠玉，2019）。
基于以上分析，将人力资本与产业的资源错配因素加入到模型中，借鉴Kumbhakar等（2000）的研究，将公式（1）进行拓展：
Yi = Ai*K4*L,,"exp(-uit),0 < a < 1
式中exp(−μit)为资源错配因素对经济高质量的影响，μit是资源错配因素，若μit≥0，则经济发展中存在资源错配现象，资源错配的产生会对行业i在t时期的发展产生一定的负面影响。在此基础上，公式（7）可进一步整理为：
其中：
由此，我们提出假说3：高等教育与产业结构的互补性能够推动经济高质量发展。
四、研究设计
（一）模型设定
本文利用2000—2019年中国31个省份面板数据估计高等教育在经济高质量发展中的贡献程度，计量模型设定如下：
式（11）中的i代表中国各省份，t代表年份，ln表示对各变量取对数。TFPit是i省第t年的全要素生产率，H_Eduit是i省第t年的高等教育水平，Xit是控制变量，包括平均受教育年限（A_Eduit）、城镇化率（Urbanit）、产业结构合理度（Indus_rait）、固定资本存量（F_capit）、贸易开放度（FTDit）、对外直接投资额（FDIit）。δi是省份效应、θt是年份效应、εit是随机误差扰动项。
（二）变量说明
1. 被解释变量
经济质量。用全要素生产率（TFPit）衡量。全要素生产率是经济内涵式、集约式发展不可或缺的表征指标，一定程度上能反映经济发展质量。内生增长理论认为全要素生产率是实现经济可持续增长的动力源泉（Young，1995）。鉴于效率是经济增长质量的核心，国内学者蔡昉（2013）将全要素生产率作出如下定义：“全要素生产率系指，在各种要素投入水平既定的条件下，所达到的额外生产效率。这一劳动生产率提高源泉，可以抵消资本报酬递减的不利影响，是长期可持续的，实为经济增长经久不衰的引擎”。此外，大量的研究将全要素增长率作为测度经济高质量发展的指标（刘海英等，2006；张长征，李怀祖，2005；戴翔，2015；孙正等，2020）。不仅如此，国际权威机构（世界银行和经合组织）也经常将全要素生产率作为衡量经济增长质量的重要指标。因此，我们选取全要素生产率作为经济高质量发展的表征变量。
关于全要素生产率的核算，我们采用参数方法中的随机前沿生产函数法（SFA）对全要素生产率进行测算。在微观经济理论中，厂商以利润最大化进行生产决策，决定了生产可能性边界的大小，但利润最大化下的产出水平并不一定是最优的，会受到一些不可抗因素的影响，使厂商的产出至多能达到既定技术下的生产可能性边界，即生产前沿f(xit,t)，换句话说，生产非效率μit是普遍存在的。我们将确定性模型中的随机误差项拆分为两部分，一是白噪声，二是生产非效率，模型参照Battese和Coelli（1992）的研究设定如下：
Yit代表第i个省份第t年的产出；x表示J种要素投入；t代表时间趋势，反映技术变化；f(⋅)是函数形式；μit⩾0，表示最终产出的技术非效率。
技术变化定义为f(⋅)对t求导：
TC>0表示给定投入要素，由于技术变化带来的生产可能性边界外移。将Y对t求导得到：
其中技术效率：
TEC0代表技术非效率随着时间而增加，即技术效率随着时间推移而下降。当投入要素可变时，TFP的变化率表示为：
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其中·代表变化率，Saj=wjxj/∑jwjxj，wj是投入要素价格，由以上我们可以得到全要素生产率：
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其中，RTS代表规模经济
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接下来对TFP中涉及到的参数进行核算。
超越对数生产函数（Translog）形式上比Cobb-Douglas函数更具灵活性，同时放松了规模报酬不变和技术中性的假定，允许劳动和资本投入未充分利用的情况，此外，该模型还考虑了随机误差项对全要素生产率的影响，从而在一定程度上提高了估计结果的准确性和有效性，模型形式设定如下：
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LR统计量拒绝了原假设，因此采取超越对数生产函数较合适，式中的η是技术效率水平的时变参数。全要素生产率测算中用到的数据包括各省份产出水平Y，我们用各省份实际GDP数据表示，投入要素L和K，用各省份从业人员数以及永续盘存法计算的固定资产存量数据表示，利用Frontier4.1可以得到γ(t)、σ2μ、σ2ν，μ，进一步地，
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利用Frontier4.1计算得到的2000—2019年中国31省份TFP结果趋势图如图2所示。
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2. 解释变量
高等教育（H_Eduit）。高等教育是本文的核心解释变量，参考已有研究，我们用各省份专科、本科以及研究生文化程度人数占就业人口比重来表示。
3. 控制变量
人均受教育年限（A_Eduit）是经济高质量发展的重要影响因素，我们用公式：平均受教育年限＝（文盲人数*1+小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专及本科以上学历人数*16）/人口总数计算得到；各省份的城镇化率（Urbanit）用分地区年末城镇人口比重表示；产业结构合理度（Indus_rait）是投入产出结构耦合度的衡量，我们借鉴干春晖等（2011）的方法计算得到，公式表示为：
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C表示产业，Y表示产值，L表示就业量，该指数越大，表明产业结构越不合理；固定资本存量（F_capit）用永续盘存法计算得到，借鉴张军（2004）的计算方法，折旧率取9.6%，初始固定资本存量用2000年的固定资本额除以10%；贸易开放度（FTDit）用进出口贸易总额与GDP的比值表示。对外直接投资额（FDIit）按照1美元兑人民币年均汇率进行转换得到。
（三）数据处理与来源
本文变量统一转换为以亿元为单位，使用的原始数据来自各年份《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》、各省份统计年鉴，《中国对外直接投资统计公报》《新中国成立60年统计资料汇编》、中国国家统计局官网、各省份统计局官网、第七次人口普查数据。变量的描述性统计结果如表1所示。
五、实证结果
（一）回归结果分析
在进行模型估计之前，我们首先对自变量与因变量进行拟合，图3为高等教育对经济质量的拟合图，从散点图和拟合线的趋势我们可以清晰地看到，高等教育与全要素生产率呈现正向的线性关系。
变量的多重共线性的方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，简称VIF）均不超过10，因此变量间不存在“严格多重共线性”问题。在模型的选择上，Hausman检验结果拒绝了原假设，表明应选择固定效应模型。表2报告了高等教育对经济高质量发展贡献的基准回归结果，模型（1）是加入省份效应的固定效应模型回归结果，模型（2）是加入年份效应的固定效应模型回归结果，模型（3）是加入省份和年份效应的固定效应模型回归结果。从回归结果可以看到，三种模型估计系数均在1%的水平上显著，从模型（3）的报告结果可以看到，高等教育在1%的显著水平上对全要素生产率的正向贡献为3.342，说明高等教育每增加一个单位，全要素生产率增加3.342个单位。上述结果表明高等教育通过发挥其“内在效应”直接作用于全要素生产率增长（杜伟等，2014）。高等教育“本身”作为一种行业或产业，直接参与了社会体系的分工与合作，其特殊的供应链带来了经济“增长绩效”（李子联，2021）。
（二）稳健性检验
自变量与因变量之间可能存在反向因果关系，即经济高质量发展会进一步促进高等教育水平提高，由此可能导致潜在的内生性问题。据此，我们采取工具变量法进行回归。表3模型（1）报告了两阶段最小二乘法（2SLS）的回归结果，选取高等教育的滞后一阶作为工具变量，相关检验显示本文工具变量选取有效，同时高等教育的估计系数仍然在5%的水平上显著为正，说明高等教育确实促进了全要素增长率的增加，验证了本文基准回归结果的稳健性。
考虑到上一期的全要素生产率会影响到当期全要素生产率，为排除动态面板偏误的影响，我们采用动态GMM方法进行估计，将被解释变量的滞后一期作为解释变量进行回归，结果见表3的模型（2）。结果显示，上一期的全要素生产率估计系数显著为正，说明当期的全要素生产率会受到上一期的影响，同时，高等教育的估计系数显著为正，说明在考虑动态面板产生的偏差后，基准结果依旧稳健。
由于现实中影响经济质量的因素有许多方面，模型可能存在遗漏变量问题，由此产生估计误差，为避免增加过多变量引起的多重共线性问题，在此我们仅增加医疗机构数量的对数值（lnMedical）以及R&D经费支出的对数值（lnRD_Ex）作为控制变量，数据分别来自各省份统计年鉴以及《中国科技统计年鉴》。表3模型（3）报告了估计结果，高等教育对全要素生产率的正向贡献在1%的水平上显著，基本结论未改变，同时增加的控制变量对全要素生产率的影响并不显著，一定程度说明遗漏变量问题不会造成估计结果的偏误。
接下来我们对解释变量进行替换。现有文献多以就业人口中专科以上学历表示，事实上，高等教育会延缓个人进入劳动市场的时间，从而降低劳动参与率（孙志军，管振，2021），因此用总人口中专科学历以上人员占比表示能一定程度排除劳动市场对经济的影响，减缓内生性，更准确反映出高等教育与经济高质量发展的关系。更换解释变量的回归结果见表3模型（4），高等教育的系数在1%的显著水平上为6.386，意味着高等教育对全要素生产率存在显著的正向影响。说明在替换解释变量的测度指标后，基本结论尚未发生改变。
（三）异质性分析
目前，我国各省份高等教育发展状况不均衡，区域经济发展水平也良莠不齐。那么高等教育对不同省份的经济高质量发展的贡献作用到底有多大？为了回答这一问题，我们将中国31个省份划分为东部、中部和西部地区进行子样本回归，③回归结果见表4。在经济发展水平较高的东部地区，高等教育每提高一个单位，全要素生产率提高3.701个单位（5%的水平上显著）；在中部地区，高等教育每提高一个单位，全要素生产率提高7.214个单位（5%的水平上显著）；而在经济发展水平较低的西部地区，高等教育对经济高质量发展的正向边际效应最大，系数为8.262（1%的水平上显著）。整体来看，高等教育对经济高质量发展贡献度呈现西部>中部>东部的特点。可能的原因如下：
一是高等教育对于经济高质量发展的正向效应具有边际递减规律（罗富政，陈丽媛，2022）。高等教育培育的人力资本作为一种资本，伴随着其投入的增加，促进经济高质量发展的作用可能会呈现递减的结果（李锋亮等，2021）。近年来，随着中西部地区高等教育水平不断提高，其带来的经济效益逐步释放并呈加速趋势，尤其是西部地区高等教育的发展潜力还有待进一步释放，对经济高质量发展的推动作用仍具有较大的上升空间。二是产业由东部地区向中西部地区转移。自“中部崛起”“西部大开发”战略实施以来，西部地区和中部地区积极承接经营东部地区相关被转移产业，积极改造提升传统优势产业，培育壮大战略性新兴产业，产业结构的转化与高等教育人力资本发展得以匹配（赵红霞，朱惠，2021），形成前文理论分析中提到的互补效应，使得高等教育对中西部地区的经济高质量发展的促进作用得以加强，因此表现出较强的经济效应。三是教育政策向中西部地区的倾斜。近20年来，国家陆续出台了一系列政策助力中西部地区高等教育高质量发展，例如2013年教育部、国家发展改革委和财政部联合印发《中西部高等教育振兴计划（2012—2020）》；④2018年国家实施部省合建模式支持中西部14所高校，提升中西部高等教育水平；⑤2020年中央全面深化改革委员会第十五次会议审议通过《关于新时代振兴中西部高等教育的若干意见》；⑥“十四五”规划提出优化区域高等教育资源布局，推进中西部地区高等教育振兴等。政府出台各项扶持政策使得中西部地区的教育经费高于东部地区，可能更具后发优势（张心悦，马莉萍，2022）。因此，高等教育对中西部地区的经济高质量发展表现出更强的促进作用。
（四）影响路径分析
1. 间接影响
本部分运用中介效应检验高等教育对经济质量的间接影响机制，以此验证前文的假说2与假说3。逐步检验回归系数是中介效应检验中常见的方法（Baron & Kenny，1986；Judd & Kenny，1981；温忠麟等，2004），计量模型构建如下：
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式中的M为中介变量，我们参照以往的文献（高琳，2021；王启超等，2020；刘成坤，林明裕，2020），将就业人口平均受教育年限作为人力资本积累（H_cap）的测度指标。技术创新（lnpatent_inv）用发明专利授权数对数值表示。相比专利总授权数，发明专利更能体现技术创新的高水平，在授权过程中，发明专利要求具备“突出的实质性特点和显著的进步”，其创造水平在三类专利中最高，与此同时发明专利的审查较为严格，授权率最低，更能体现技术创新水平。以上数据分别来源于《中国劳动统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，模型中其他变量如前所述。
（1）高等教育通过人力资本积累促进经济高质量发展
表5的前3个模型是以高等教育人力资本作为中介变量的回归结果，基于“高等教育—人力资本积累—经济高质量发展”的传导路径，在未加入高等教育人力资本的模型（1）中，高等教育对全要素生产率起到了显著的正向作用，系数为4.394，在1%的水平上显著；以人力资本为被解释变量的模型（2）中，高等教育水平的提高显著促进了人力资本的积累，高等教育每提升一个单位，人力资本积累将增加2.769个单位；模型（3）中，高等教育以及人力资本均对全要素生产率产生显著的正向贡献，系数分别为3.062（在1%的水平上显著）和0.207（在5%的水平上显著），说明高等教育通过人力资本积累间接促进了经济高质量发展，这验证了前文的假说2。通过计算我们可以得出人力资本发挥的中介效应为0.573，高等教育对全要素生产率影响的总效应为4.394，从而人力资本中介效应的比重为13.05%（见表6）。
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（2）高等教育通过促进技术创新影响经济高质量发展
表5的模型（1）（4）（5）是技术创新作为中介变量的回归结果，与前3列分析相似，基于“高等教育—技术创新—经济高质量发展”的影响路径，我们可以看到模型（4）中高等教育对技术创新的影响系数在10%的显著水平上为2.346；模型（5）中，高等教育和技术创新均显著促进了全要素生产率的提升，系数分别在1%的显著水平上为3.885和0.213。我们可以发现传导路径上各估计系数均显著为正，说明高等教育可以通过激发创新和技术进步来提高全要素生产率（杜育红，赵冉，2018），验证了假说2中技术进步的作用路径通过计算，技术创新发挥的中介效应为0.5，高等教育对全要素生产率影响的总效应为4.394，从而技术创新的中介效应占比为11.4%。中介效应及占比的汇总结果具体见表6。
2. 互补效应
为检验前文的假说3，我们将高等教育与产业结构（Struc）的交互项引入式（11）对全要素生产率进行回归估计，产业结构用各省份三次产业增加值/二次产业增加值表示，数据来源于各省份统计年鉴。表5的模型（6）报告了相关结果，高等教育对经济高质量发展的影响系数依旧显著为正，而产业结构对全要素生产率回归的结果不显著，但是通过观察二者交互项可以发现，高等教育与产业结构的交互项在5%的水平上显著为1.141，说明产业结构的升级有利于加强高等教育对经济高质量发展的推动作用。正如前文假设3所述，伴随着产业结构不断升级，新业态、新模式不断涌现，高等教育可以提供更多的高质量人才，实现人才与产业结构相适应，形成互补效应从而促进经济高质量发展。
六、结论与建议
（一）研究结论
本文基于2000—2019年中国31个省份面板数据的实证研究发现：（1）高等教育对经济高质量发展具有正向贡献，这一结果在一系列稳健性检验后依旧显著；（2）高等教育对经济高质量发展的影响具有地区异质性，高等教育对经济质量的正向贡献从大到小依次为西部地区、中部地区和东部地区，主要归因于高等教育培育的人力资本投入边际收益递减、产业由东部向中西部转移、以及政府许多教育利好政策逐渐倾向中西部地区等；（3）通过对高等教育推动经济高质量发展的机制检验发现，高等教育通过人力资本积累、促进技术创新作用于经济高质量发展，同时高等教育与产业结构的互补效应也是经济高质量发展的重要原因。
（二）政策建议
在实现第二个百年奋斗目标、全面建设社会主义现代化国家的新征程中，教育的先导性、基础性、全局性地位和作用更加凸显，肩负的使命更为重大（怀进鹏，2022）。发挥高等教育在新发展格局、新发展阶段中的作用，就需要加快建设一个与高质量发展相适应、相协同的高质量教育体系。一是要始终坚持立德树人，自觉履行高等教育在人才自立自强中的使命担当。在新发展阶段，大学应在人才培养能力和水平上下足功夫，加快调整优化学科专业结构，深化人才培养模式改革，为高质量发展提供有力的人才支撑。二是高校要积极、主动嵌入国家战略科技力量布局，聚焦前沿基础研究突破、关键领域核心技术集中攻关、深度参与国家实验室建设，以高质量科技创新能力和水平服务于国家科技自立自强。三是要加强高等教育服务于产业技术转型升级的能力，进一步提升科教融合、科技成果转化的效率。充分发挥高等学校多学科、多功能的优势，有效整合创新资源，构建协同创新的新模式与新机制。积极推动产学研深度合作，形成支撑学科建设的内循环机制和服务经济社会发展的外循环机制，从根本上解决高等教育社会服务职能的提质增效和路径优化问题。
（黄海刚工作邮箱：sarengaowa66@126.com；曲越为本文通信作者，邮箱：675959386@qq.com）
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