我国高等教育资源配置的地区差异、动态演进和发展预测

刘 晖 马浩鑫

（广州大学 教育学院, 广东广州 510006）

一、引言

改革开放以来，我国高等教育进入了快速发展时期，2019 年我国高等教育毛入学率达51.6%。根据马丁·特罗（Martin Trow）的高等教育阶段理论，正式进入普及化阶段。我国高等教育发展如此迅速，得益于国家不断加大对于高等教育的资源投入，然而整体的飞跃不能掩盖区域之间的不平衡问题。中国是一个幅员辽阔的国家，区域发展失衡问题始终是困扰我国实现高质量发展的关键问题，这个问题同样体现在高等教育资源配置上。2021 年，中共中央颁布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第“十四五”规划和二〇三五远景目标纲要》中，将“优化区域高等教育资源布局”作为“十四五”时期提高高等教育质量的重要目标。如何优化区域高等教育资源配置，实现高等教育全面高质量发展，这是不容忽视的问题。因此，探究我国高等教育资源配置的地区差异特征和演进趋势，有助于客观认知我国高等教育资源配置的现实状况和分布特征，对于促进高等教育和区域经济社会高质量发展具有重要的现实意义。

在高等教育资源配置的问题上，国内学者对其进行了大量研究。以往的研究主要围绕以下四个方面展开：（1）着眼于高等教育资源配置的主体研究。在我国确立社会主义市场经济改革目标之前，政府作为高等教育资源配置的唯一主体，地位不可撼动。随着市场经济改革的推进，高等教育作为社会准公共产品，在资源配置上需要处理好政府和市场两大主体关系。[1]受美国教育学家伯顿·克拉克（Burton Clark）提出高等教育发展的“三种配置力量协调模式”的影响[2]，政府、市场和学术作为高等教育资源配置三大主体的观点被国内学者广泛接受[3-4]。有学者在此基础上提出了“第四种力量”，即发挥公共社会的舆论评价来推动教育资源重新配置。[5]（2）聚焦于高等教育资源配置的方式研究。其主要观点包括权力配置下的计划方式、市场配置下的调节方式以及二者的混合方式。有学者认为高等教育的发展以及资源配置只能通过政府的统筹，市场配置不是实现高等教育资源合理配置的手段[6]。然而随着市场经济体制的建立，有学者提出应该更多引进市场机制，将市场作为资源配置的基本手段，而政府则以宏观调控辅助。[7]在二者基础上，也有学者认为高等教育资源配置主体由单一主体逐渐转变为多元主体，形成政府、市场和高校相互制衡的局面，在配置方式上最终也会形成政府主导和市场调节并存的混合方式。[8]（3）定位于高等教育资源配置的效率研究。一方面有学者运用传统教育经济学理论分析我国高等教育资源配置的现状，具有代表性的包括“教育社会经济效益理论” “规模效益理论”等等。[9]另一方面也有学者运用量化的研究方法，通过构建DEA 模型对我国不同省（自治区、直辖市）的高等教育资源配置效率进行测算，进而探讨我国高等教育资源配置效率的影响因素。[10-11]（4）关注高等教育资源配置区域差异研究。有学者统计1993 至2005 年省级面板数据，分析发现高等教育扩招之后，高等教育经费配置的区域差异呈现上升趋势，经济欠发达地区内部经费差距是主要来源。[12]也有学者运用空间分析和数理统计方法，对我国高校资源地理分布进行探析，得出高校分布呈现“东南多、西北少”和以超大城市、城市群、省会城市为聚集点的空间分布格局。[13]

综观学者们对高等教育资源配置问题做的大量探讨，为高等教育资源配置改进和优化，从应然到实然层面奠定了前期基础。然而，早期的研究以理论为主，缺少数据上的支持。现有的研究虽然极力拓展量化研究，但是大多数采用单一指标评价高等教育资源配置的某个方面，无法全面反映高等教育资源配置的整体水平，并且大多数研究在对多个省域共同评判时，往往忽视了空间因素对于高等教育资源配置的影响。鉴于此，本研究的新进展在于：第一，构建高等教育资源配置水平评价指标体系，运用熵值法对我国31 个省（自治区、直辖市）的高等教育资源配置水平进行测度。第二，运用Dagum 基尼系数及其分解方法，分析高等教育资源配置水平的地区差异。第三，采用核密度估计探讨我国高等教育资源配置水平的动态演进，以此把握资源配置在时间和空间上的分布局势和变化状况。第四，通过传统马尔科夫链和空间马尔科夫链的分析方法，考察空间效应对我国各省（自治区、直辖市）高等教育资源配置的影响。本研究尝试通过上述研究方法，希望为提高我国高等教育整体发展水平，促进高等教育高质量发展提供经验证据和决策依据。

二、研究设计

（一）指标体系和数据来源

高等教育资源配置是指各级政府对高等教育事业投入的人力、物力、财力在不同方向的使用。[14]本文借鉴以往研究有关高等教育资源配置的定义，同时参考刘华军[15]、张男星[16]等学者关于高等教育资源指标的设置，本着制定指标科学性、全面性和准确性的原则，以3 个一级指标、12 个二级指标构建高等教育资源配置水平评价指标体系。具体来看，人力资源配置围绕教师资源投入，包括生师比、专任教师比例、高职称和高学历教师占比四项指标；物力资源配置主要指基础设施配备，包括生均藏书、生均固定资产总值、每百名学生拥有教学计算机和校舍建筑面积四项指标；财力资源配置分为教育经费和科研经费，包括高等教育经费所占比例、生均教育经费支出、校均科技经费支出和R&D 经费支出四项指标（见表1）。

表1 高等教育资源配置水平评价指标体系

基于数据的可获取性和科学性，为探究我国高等教育资源配置的动态分布和演进趋势，本文选取全国31 个省（自治区、直辖市）作为考察对象，考察时期为2010—2020 年。数据来自各年度的《中国教育统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》以及《高等学校科技统计资料汇编》，通过整理计算获得省域面板数据。

（二）研究方法

1.熵值法

在构建评价指标体系之后，需要采取综合评价方法获得各省域高等教育资源配置水平的综合指数。综合评价方法一般包括主观赋权评价法和客观赋权评价法。主观赋权评价法往往容易受到个体主观影响而导致结果偏差，以熵值法为代表的客观赋权评价方法克服了主观性问题而受到学者的青睐。随着研究的拓展，熵值法也广泛应用于高等教育领域，如赵军、贾晶晶利用熵值法对我国各省份的高等教育发展水平进行了测算。[17]因此本文采用熵值法测算各省域高等教育资源配置水平的综合指数具有一定的适切性，其原理是通过信息熵对评价指标体系中的各项指标进行赋权以反映对象的客观水平。

2.Dagum 基尼系数分解

基尼系数最初是用来定量测算收入分配差异程度，Dagum 在1997 年提出了基尼系数及其子群分解的方法，有效克服了传统基尼系数无法解决的地区差异和交叉重叠等问题，在分析地区异质性和空间非均衡等问题上做出了突出贡献。此方法也被应用于研究不同地区教育资源差异问题，如朱恬恬、杨菲等利用Dagum 基尼系数分析高校科技资源地区差异的形成原因。[18]据此，本文借助Dagum 基尼系数及其分解原理，在高等教育资源配置语境下，从整体到局部分析高等教育资源配置的地区差异。Dagum 基尼系数值越大，则表示地区高等教育资源配置越不平衡。

3.核密度估计

核（Kernel）密度估计是一种常见的非参数估计方法，其原理是采用连续的密度曲线将传统的直方图“光滑化”，达到描述数据分布特征的效果。本文借鉴孙阳春、郭明玉使用核密度估计描述地区高等教育水平动态演化的做法[19]，通过核密度估计描述地区高等教育配置水平的动态演进过程。估计曲线的水平位置代表高等教育资源配置水平的高低，曲线波峰的高度和宽度代表地区内高等教育资源配置水平的聚集范围，波峰的数目代表地区高等教育资源配置的极化程度，曲线拖尾程度用来描绘高等教育资源配置水平的地区内部差异，拖尾现象越严重代表地区内部差异越大。本文采用最为常见的高斯核函数对我国三大地区高等教育资源配置分布和演化进行估计。

4.马尔科夫链方法

马尔科夫链是苏联数学家A.A.Markov 在1907 年提出的概率模型，近年来被广泛应用于电力、经济、教育等领域中进行预测分析，如唐菡悄、阮成武基于马尔科夫链方法对“十四五”时期高等教育与就业关系的发展态势进行研究。[20]传统的马尔科夫链分析方法是在时间和空间状态都离散的条件下，将样本数据连续离散成n 种类型，进而计算相应的类型的概率分布和年际变化，本文借助此原理计算2010—2020 年各省份高等教育资源配置水平的转移概率，从而反映出我国31 个省（自治区、直辖市）不同水平的高等教育资源配置在下一个时期的发展趋势。空间马尔科夫链则是在传统马尔科夫链的基础上，考虑空间滞后作为转移条件时，形成空间转移概率矩阵，进而考察空间因素对于观测值转移概率的影响。

三、高等教育资源配置的地区差异分析

为了进一步描绘我国31 个省（自治区、直辖市）高等教育资源配置水平的地区差异，在通过熵值法计算出各省（自治区、直辖市）的高等教育资源配置水平指数之后①考虑到篇幅与研究重要程度，文中并未展示熵值法计算的具体结果，如有需要可向作者索取。，根据Dagum 基尼系数及其按子群分解的方法对2010—2020 年我国高等教育资源配置水平的总体基尼系数进行测算（见表2），并且按照东部、中部、西部的划分，分别测算三大地区内和地区间的差异，使用折线图描述差异的变化趋势（见图1、图2）。

图1 高等教育资源配置地区内基尼系数走势

图2 高等教育资源配置地区间基尼系数走势

表2 高等教育资源配置的总体差异来源及其贡献

（一）高等教育资源配置的总体差异来源及其贡献率

表2 展示了2010—2020 年我国高等教育资源配置水平的总体差异，包括差异的来源以及贡献率。由表2 的统计数据可知，从时间维度上看，2010—2020 年高等教育资源配置总体基尼系数呈现多次上升和下降，但在总体上呈现上升的趋势，其中值得注意的是2015 年之后总体基尼系数呈现大幅度上升的态势，从2015 年的0.1567 上升到2020 年的0.2125，增长率为35.6%。从基尼系数的评判范围分析，传统基尼系数衡量收入差距时以0.4 作为警戒线，但在教育领域并未形成判断标准，本文根据胡耀宗提出衡量高等教育支出的基尼系数标准[21]，即0.1 以下为高度均等，0.1-0.2 为比较均等，0.2-0.3 为相对合理，超过0.3 为差距过大，推断样本期内我国高等教育资源配置总体处于比较均等状态，但值得警惕的是高等教育资源配置总体基尼系数的上升速度加快，并在2020 年越过相对合理的阈值线，表明我国高等教育资源配置总体差异呈现逐渐扩大的态势。

从差异的来源和贡献率上看，在样本考察期内，对总体差异贡献率最大的是地区间差异，其次是地区内差异，贡献率最小的是超变密度，表明地区间的差异是造就高等教育资源配置地区差异的主要原因。从差异演变趋势来看，地区内差异的贡献率变化较为稳定，基本维持在31%左右小幅度波动；地区间差异的贡献率变化从2010 年的40.52%快速上升到2012 年的47.11%，在2020 年达到贡献率最大值47.78%；超变密度的贡献率变化从2018 年的28.32%下降到2012 年的22.59%，随后基本维持在23%左右小范围波动。从三种差异的演变轨迹比较来看，地区间差异与超变密度之间存在此消彼长的关系，其原因可能是高等教育资源配置高水平的省份带动地区内部整体发展，缩小了地区间交叉重叠差异，但也间接加重了地区间的不均衡发展。

（二）高等教育资源配置的地区内差异

图1 描述了高等教育资源配置地区内差异的演进趋势。从整体来看，东部地区基尼系数均值为0.224，明显大于中部（0.103）和西部（0.094），表明东部地区内部高等教育资源配置相对合理。对比东部各省市区数据分析发现，教育经费投入差距是导致东部地区内部高等教育资源配置差异大的主要原因。以2019 年为例，北京市高等教育生均教育经费支出为82 077.48 元，而河北省为25 816.47 元，不足北京市的1/3。在高校科研经费投入方面，北京市高校的平均科技内部经费投入为318 878.81 千元，是河北省（26 285.67 千元）的10 倍有余。北京、上海等经济实力发达城市，能够为高等教育发展提供长久的保障，同时区域高等教育发展也能反哺地区经济增长，形成双向互利局面。而东部地区其余财政支出有限的地方政府，无法保障高等教育的合理供给，进而造成了东部地区内部高等教育资源配置失衡的问题。

从演变过程来看，东部地区和中部地区的高等教育资源配置基尼系数维持在稳定的范围内上下波动，西部地区则是整体呈现上升的态势。具体来看，东部地区基尼系数值从2010 年0.228 下降到2020 年的0.213，整体下降幅度不大；中部地区基尼系数值从2010 年0.106 上升到2020 年的0.110，整体上升幅度不大；值得关注的是西部地区基尼系数值从2010 年的0.082 上升到2020 年的0.165，在2017 年之后呈现大幅度上升趋势，表明西部地区内部各省份高等教育资源配置的差距在逐渐拉大，但尚处于比较均等的范围内。近年来国家实行“双一流”高校建设计划，西部地区的陕西、四川等教育资源相对较好的省份得到了中央的大力支持，而新疆、甘肃等自治区作为高等教育洼地，只有极少高校得到政策的支持，进而加剧了西部地区内部高等教育资源配置失衡。

（三）高等教育资源配置的地区间差异

图2 展示了我国高等教育资源配置地区间差异的演进趋势。从整体上看，东部与中部、东部与西部地区间的差异要明显大于中部与西部的地区差异。上述研究发现地区间的资源差异是我国高等教育资源配置总体差异的主要来源，而地区间差异则主要来自东部与中西部的差异。造成这些差异有历史地理位置和经济发展等原因，且有大量研究证明了东部与中西部的教育资源配置差异问题存在于各级各类教育中。[22-24]

从演变过程来看，随着时间的变化，各地区间的高等教育资源配置基尼系数总体上呈现上升的趋势，表明地区间的差异在逐渐扩大。其中在2017 年之前，三大地区之间的基尼系数值维持在小范围内上下波动，但是2017 年之后，基尼系数值都呈现上升的态势。其中值得注意的是，中西部的基尼系数值从2017年的0.106 上涨到2020 年的0.148，说明地区之间高等教育资源配置差距扩大速度加快。出现上述演变趋势的可能原因是2017 年以来我国将建设世界一流大学计划提上日程，各地政府为了响应中央号召纷纷加入这场“高等教育竞赛”中，东部地区作为高等教育发展的“雁阵前列”，地区内高校得到国家以及地方政府的大力扶持，中部地区紧随其后。相较于名校林立的东、中部地区，西部地区在这场“高等教育竞赛”中处于下风。相关研究也证明了经济竞争是地方政府参与“双一流”建设竞争的根本动力[25]，若地方政府无法为当地高等教育发展提供长期的经济保障，将逐步拉大与东、中部地区的差距。

四、高等教育资源配置的分布动态演进

为了进一步探究高等教育资源配置差异分布动态及其演进规律，本文采用核密度估计法从时间维度上分别探讨全国以及三大地区高等教育资源配置的分布动态演进规律，图3 分别从分布位置、分布形态、延展性和极化趋势等特征对高等教育资源配置动态演进过程进行分析。

图3 全国和三大地区高等教育资源配置的分布动态

（一）全国整体的核密度估计

图3（a）展示了考察期内全国高等教育资源配置的动态演进趋势。首先，从分布的位置来看，整体分布曲线逐渐向右移动，表示我国高等教育资源配置整体水平在不断提高，这与我国长期以来积极推动高等教育发展的政策相一致。其次，从分布形态来看，分布曲线的主峰高度呈现先上升后下降的趋势，同时主峰宽度逐渐拓宽，说明我国各省域高等教育资源配置的差异呈现扩大趋势。再次，从分布延展性来看，分布曲线存在着明显的向右拖尾现象，并且呈现逐渐拓宽趋势，可以看出高等教育资源配置水平高的省份依旧保持强劲的发展势头，长期处于“领先”地位，与水平较低的省份之间的差距日益扩大。最后，从分布极化现象来看，分布曲线从单峰向多峰逐渐转变，说明高等教育资源配置从单极化局面向多极化格局演变，极化现象日益加剧，省域间的绝对差异在逐渐扩大。这一变化趋势与前面基尼系数走势一致，其可能原因在于地方政府作为高等教育资源的主要供体，东部地区省份依托经济优势为高等教育发展提供优质的教育资源，中西部地区省份在短时间难以赶超。

（二）地区层面的核密度估计

图3（b）（c）（d）分别描述了考察期内东部、中部、西部三大地区高等教育资源配置的动态演进趋势。首先，从分布位置来看，三大地区的分布曲线与全国整体分布的演进趋势是一致的，分布曲线的中心位置逐渐右移，高等教育资源配置水平呈现上升趋势。其次，从分布形态来看，东部地区的主峰高度整体上经历了小幅度下降的变化过程，中部地区的主峰高度经历了小幅度的上升下降交替，而西部地区的主峰高度经历了先上升后大幅下降的变化过程，同时西部地区主峰宽度呈现明显拓宽，说明西部地区内部省域资源配置差异逐年扩大。再次，从分布的延展性看，东部地区的分布曲线存在明显的向右拖尾现象，而中部和西部并没有出现拖尾现象，说明东部地区高等教育资源配置在整体水平较高的环境下，仍然存在着个别省（自治区、直辖市）（北京、江苏）处于绝对优势地位，这与上述基尼系数分析结果一致。最后，从分布极化现象来看，东部地区分布曲线表现出明显的多峰形态，中部地区和西部地区都在经历由单峰向多峰转变的过程，表明三大地区内部高等教育资源配置的省际差异在逐渐扩大。

五、高等教育资源配置的长期发展预测

为了进一步反映高等教育资源配置的内部流动方向和位置转移特征，同时对其发展的长期趋势进行预测，本文采用传统的马尔科夫链展开分析。鉴于我国幅员辽阔的区域特质，有必要考虑空间因素影响，因此建立空间马尔科夫链对高等教育资源配置水平进行分析，以此讨论空间因素对高等教育资源配置的影响。

（一）传统马尔科夫链分析

本文参考四分位数的原则，同时借鉴于璇（2021）[26]的做法，将31 个省（自治区、直辖市）高等教育资源配置水平划分成四种类型。其中低于所在年份全国平均水平25%划分为低水平（L），介于25—50%的划分为中低水平（ML），介于50—75%的划分为中高水平（MH），高于75%的划分为高水平（H）。据此测算2010—2020 年高等教育资源配置水平在时间跨度为1 年条件下的转移概率矩阵，结果如表3 所示。

表3 2010—2020 年高等教育资源配置水平的转移概率矩阵

由表3 结果可以看出，转移概率矩阵对角线上的元素大于非对角线元素，其中处于低水平、中低水平、中高水平、高水平的省份在1 年之后保持原有的概率分别为88.75%、76.25%、74.29%和90%，表明各省份的高等教育资源配置水平在未来发展中趋于稳定，存在“俱乐部趋同”现象。此外，对角线两端的元素大于对角线中间的元素，表明低水平和高水平省份俱乐部趋同现象更为明显，各省域高等教育资源配置水平维持在低水平和高水平的概率相对较高，表明等级转移大概率发生在相邻类型之间，很难实现跨越式转移。同时，需要注意的是中低水平、中高水平、高水平向下转移的概率分别为11.25%、14.28%和10%，表明高等教育资源配置水平较高的省份存在等级下移的风险，应该及时预防高水平省份倒退情况出现，同时促进低水平省份的教育资源配置转移升级。

（二）空间马尔科夫链分析

本文基于邻接距离的空间矩阵，运用空间马尔科夫链分析高等教育资源配置在相邻省份的影响下是否发生变化。根据高等教育资源配置水平的高低将各省份的相邻省份划分为四种类型，其中低于全国平均水平25%的划分为低水平（1 类滞后项），介于25—50%之间划分为中低水平（2 类滞后项），介于50—75%之间划分为中高水平（3 类滞后项），高于75%的划分为高水平（4 类滞后项）。随后同样计算时间跨度为1 年的高等教育资源配置水平的空间转移概率矩阵，结果如表4 所示。

表4 2010—2020 年高等教育资源配置水平的空间转移概率矩阵

由表4 可知，首先，在不同空间滞后类型下高等教育资源配置水平的转移概率矩阵均不相同，说明本省份的高等教育资源配置水平的转移概率受到相邻省份的影响，进一步验证了高等教育资源配置的空间效应。其次，在空间滞后类型升高的条件下，不同类型省份的高等教育资源配置水平的转移概率发生了明显的变化。具体来看，当相邻省份为高水平时，低水平省份稳定性降低，向上转移至中低水平的概率为13.33%，大于传统马尔科夫链情况下的11.25%，表明高水平的邻省会对本省份的高等教育资源配置升级起到促进作用；当相邻省份为低水平时，高水平省份风险性提高，向下转移至中高水平的概率为33.33%，超过传统马尔科夫链情况下的10%，说明低水平的邻省对本省份的高等教育资源配置优化产生抑制作用。最后，在同一个空间滞后类型下，不同类型的高等教育资源配置也存在明显差异，中高水平滞后类型下，低水平、中低水平、中高水平向上转移的概率分别为14.29%、7.14%和3.71%，呈现逐级下降的态势，表明本省份高等教育资源配置水平的提升不仅受到相邻省份的影响，而且与初始水平具有一定的相关性。

总体而言，在未来一段时间内我国各省域高等教育资源配置整体格局保持稳定状态，但省域间的空间效应将会成为影响高等教育资源配置的重要因素。高水平的邻省对本省高等教育发展起到促进作用，其可能的原因在于高水平邻省通过跨区域交流合作等方式，实现优质资源的辐射和带动作用，例如近年来兴起的高水平大学异地合作办学和长期振兴中西部高等教育的高校对口支援帮扶措施等，都在一定程度上实现教育资源再分配，对高等教育资源配置低水平的省份的提升具有推动作用。

六、结论与建议

本文从人力、物力和财力资源投入三个方面构建高等教育资源配置水平评价指标体系，运用熵值法对我国31 个省（自治区、直辖市）的高等教育资源配置水平进行测度，并通过Dagum 基尼系数分解、核密度估计以及马尔科夫链分析等方法对全国整体和三大地区高等教育资源配置的地区差异、动态演进以及发展趋势进行分析，形成以下结论和建议。

（一）研究结论

第一，从Dagum基尼系数及其分解结果可知，在考察期内我国高等教育资源配置总体差异呈上升趋势，差异主要来源于三大地区间的差异，并且三大地区间的差异呈持续扩大趋势。而地区内部差异则表现出东部地区内部差异最大，西部地区内部差异扩大速度最快的特征。

第二，从核密度估计结果得出，全国以及各地区的高等教育资源配置水平总体呈现上升趋势，但是各省份之间的绝对差异也在逐渐扩大，呈现单极向多极分化的特征。

第三，传统的马尔科夫链分析表明，我国高等教育资源配置存在“俱乐部趋同”现象，且高水平省份趋同现象更为显著，高等教育资源配置水平转移几乎发生在相邻类型之间，不容易实现跨越式转移。考虑空间因素后，发现相邻省份的高等教育资源配置水平对本省份的高等教育资源配置水平提升有影响，表现为高水平邻域对低水平省份的高等教育资源配置起到促进作用，而低水平邻域则会加大高水平省份倒退风险。

（二）政策建议

第一，加强政策导向，教育资源适当向中西部倾斜。本研究结论表明，东部地区与中西部地区高等教育资源配置的差距日益扩大是我国高等教育发展中最突出的问题。缩小区域教育资源配置差距，必须坚持政策引领导向，建立长期有效的教育资源投入保障机制。在经费投入方面，明确各级政府责任，推进地方设立高等教育专项资金，提高中央政府在教育经费投入方面对中西部的转移支付力度；在学生生源方面，新增招生计划向中西部高等教育资源短缺地区倾斜，同时扩大东部高校在中西部地区招生规模，缓解中西部地区的教育负担；在师资力量方面，加大东部高校对西部高校对口支援力度，鼓励高水平大学学者到中西部高校任教，积极推行“西部之光”等人才培养计划。

第二，建立动态机制，不断调整优化教育资源配置。实证结果表明，无论是全国整体还是三大地区，高等教育资源配置水平不是一成不变的，因此需要建立相应的动态调整机制，及时把握区域高等教育发展的总体情况，根据实际情况科学决策。宏观上，中央政府通过政策调控防止地区内部以及地区间的差距逐渐扩大，设立补偿机制帮扶落后地区教育事业发展。地方政府应积极促使配置主体多元合力，引进社会力量共同办学。微观上，减少高校资源错配现象，深化高校内部管理体制改革，实施推进双一流高校动态遴选机制，促进高校教育资源的高效应用。

第三，促进区域合作，提高高等教育资源利用效率。通过跨区域合作，充分利用优质教育资源是短期促进区域高等教育平衡发展行之有效的方法。本文研究发现高等教育资源高水平省份可以促进周边低水平省份资源配置升级，形成空间溢出效应。因此，一方面鼓励区域间合作，例如东部高校与中西部地区合作建立产业基地、科研基地等，增强优质高等教育资源的区域辐射力，打造区域间相互促进，协同发展的教育格局。另一方面提倡区域内不同水平高校开展合作研究，打破封闭式管理模式，构建资源共享平台、科研教学仪器设备共享平台，推进高校基础设施、师资力量、优质课程的信息公开和相互支援，最大化利用教育资源，避免优质教育资源浪费。