民族地区高等教育资源赋能新质生产力发展

DOI：10.16601/j.cnki.issn2096-7330.2025.01.001" " " " " "文章编号：2096-7330（2025）01-0001-12

摘 要：高等教育作为教育、科技和人才良性循环的汇聚点，构成了推动新质生产力发展的基石。基于2006—2022年民族地区45个地级市的面板数据，构建新质生产力和高等教育资源指标体系，实证检验二者之间的关系，并探讨科技投入和产业集聚在二者间的调节和门槛效应。研究表明：高等教育资源能够显著促进新质生产力发展；科技投入和产业集聚在高等教育资源对新质生产力的影响中发挥了重要的调节作用；门槛效应检验结果显示，随着科技投入和产业集聚水平的提高，高等教育资源对新质生产力的促进作用更加明显；高等教育资源与新质生产力的关系存在空间异质性，高等教育资源在促进当地新质生产力发展的同时，也能实现区域间的正向溢出效应。

关键词：新质生产力；高等教育资源；科技投入；产业集聚；民族地区

中图分类号：F124；G649 文献标识码：Ａ

0" " 引言

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。统筹推进教育科技人才体制机制一体改革是健全因地制宜发展新质生产力体制机制的重要组成部分。高等教育作为教育、科技和人才良性循环的汇聚点，构成了推动社会生产力进步的基石［1］。

以广西、贵州、云南、新疆、内蒙古、青海和宁夏等为代表的民族地区由于受到历史和地理等各方面综合因素的影响，经济发展水平相对滞后，区域创新能力不足，因此，高等教育在推动当地经济发展、社会稳定和文化繁荣等方面具有特殊作用。一方面，民族地区高等教育承担贯彻民族政策和增强民族团结的重要责任；另一方面，高等教育培养适应地方经济社会发展需要的高素质人才，为民族地区的发展提供强有力的人才支撑［2］。

高等教育作为新质生产力的生产者、创造者、赋能者和引领者［3］，通过劳动力再生产提高劳动者素质，更新劳动工具和拓宽劳动对象，为新质生产力的发展提供支持。二者同源共生，协同再生，推动知识转化，驱动经济社会高质量发展［4］。

一是高等教育为新质生产力发展培养高素质新型劳动者。高等教育是提高人力资本存量和质量的重要途径。随着科技的飞速发展，特别是人工智能、物联网和大数据等新兴领域的崛起，高校正积极调整学科设置，加强与科技前沿领域的合作，促进学生融合多领域知识，形成跨界创新能力，从而适应未来技术发展的需求［5］。

二是高等教育为新质生产力发展创造了新型劳动资料。作为科研策源地，高校通过集中一流的学术组织和尖端的科研设施，为开发高科技含量的劳动工具提供强有力的支持。同时，通过产学研深度融合，高校能够更好地了解市场需求和行业动态，利用自身的科研实力和学术资源，与企业共同研发项目，解决技术难题，推动科技成果的转化和应用［6］。这种合作方式有助于缩短新型劳动资料的研发周期，提高研发效率。

三是高等教育为新质生产力发展开辟了新型劳动对象。高等教育发挥其将知识转化为实际应用的作用，通过知识联结技术进步、人才培育与产业升级，不断革新战略性新兴产业，打造未来产业人才高地［7］。在这一进程中，高等教育将传统领域的知识和技能与新技术进行结合，极大地拓宽了劳动对象的范畴，为经济社会的发展提供了更多的可能性和机会。

现有研究中关于高等教育与新质生产力之间的关系探讨较多，但还存在深入探究的空间：一是文献多从定性的角度阐述二者之间的作用机理，停留在理论层面，以数据为依据的实证研究较为缺乏，难以科学识别高等教育对新质生产力的贡献，对于二者之间的作用机制探讨不足。二是对民族地区高等教育发展缺乏关注，难以充分把握高等教育在新质生产力发展中的异质性作用。基于此引发的思考是，民族地区的高等教育资源是否会影响新质生产力发展，其作用机制和路径是什么，对处于不同区域、维度和时间段的城市是否呈现异质性，影响过程中是否存在非线性关系、调节效应和空间外溢效应。

本研究使用2006—2022年民族地区45个地级市的面板数据，探究高等教育资源驱动新质生产力发展的作用机制，以期为民族地区发挥高等教育的优势赋能新质生产力发展提供实证依据。

1" " 理论分析和研究假说

1.1" "高等教育资源对新质生产力发展的影响

高等教育机构作为科技创新的重要基地，拥有强大的科研实力和创新资源，能够为新质生产力的发展提供源源不断的创新动力。通过加强基础研究和应用基础研究，高校可以产出高质量的科研成果，为新质生产力的提升提供有力的技术支撑。高等教育作为人才培养的主渠道，为发展新质生产力提供了高素质的劳动者和创新型人才。这些人才不仅具备深厚的专业知识，还具有较强的创新能力和实践能力，能够适应数字化时代的要求，推动科技创新及其成果转化为现实生产力［8］。高等教育在新质生产力发展中还注重学科交叉融合，推进产学研一体化。通过打破学科壁垒，整合跨学科体系，高校能够培养出既懂技术又懂管理的复合型人才，满足新质生产力对跨学科和多领域整合能力的需求［9］。

此外，高校为本地区输送了具备国际视野、跨学科整合能力和创新素养的智力人才，这些人才在毕业后也往往会流向周边地区，为当地企业提供技术支持和管理创新。高校与企业之间的合作，如实习实训和产学研项目等，也促进了人才在高校与周边企业之间的双向流动，有助于提升企业的创新能力和竞争力［10］。高等教育的科研成果往往能够通过技术转移和专利授权等方式转化为实际生产力，推动周边地区的产业升级和经济发展。据此，提出如下假设：

H1：高等教育资源能够显著促进新质生产力发展。

H2：高等教育资源对邻近地区新质生产力发展具有正向空间溢出效应。

1.2" "科技投入的调节效应和门槛效应

要根据新质生产力发展的要求，畅通教育、科技和人才的良性循环。新质生产力的发展需要先进科技、人才和设备等资源的投入，这些资源的投入直接影响教育的质量和效果，进而影响教育对新质生产力的促进作用。此外，科技的发展也为教育提供了新的手段和方法，如信息技术和人工智能等，这些技术的应用可以提高教育效率和质量，进一步推动新质生产力的发展［11］‌。因此，科技投入的增加不仅可以提升教育水平，还能通过教育培养出的拔尖创新人才来推动新质生产力的发展，形成推动高质量发展的倍增效应。

在推动新质生产力发展的过程中，科技投入对高等教育资源的影响并非一成不变。在投入初期，科技投入的不足或不平衡，可能会导致教育资源分配不均衡，从而限制教育对新质生产力的贡献。因此，科技投入对高等教育资源促进新质生产力发展的影响有限。当科技投入跨越一定的阈值后，得益于前期良好的积累，城市逐渐成为高新技术和人才的汇聚中心，科技投入成为高等教育促进新质生产力发展的黏合剂和助推器，正向效应进一步扩大。据此，提出如下假设：

H3：科技投入在高等教育资源影响新质生产力发展过程中起正向调节作用。

H4：科技投入对高等教育资源促进新质生产力发展存在门槛效应。

1.3" "产业集聚的调节效应和门槛效应

高等教育机构通过与企业、政府等社会主体的紧密合作，可以促进各类创新资源的汇聚，进一步推动新质生产力的形成与发展。新质生产力是创新起主导作用的先进生产力质态，对创新型、高素质和高技能人才更有依赖性。通过校企合作、学科设置和社会实践等方式，产教融合可以培养出符合新质生产力需求的高层次人才［12］。产教融合是高等教育发展的重要趋势之一。基于高校与科研机构、科技型企业之间的深度合作和对接，可以形成促进新质生产力发展供需匹配的科技创新合作成果，将高校的科研成果迅速转化为实际生产力，推动产业升级和转型。这些成果不仅具有创新性和前瞻性，而且能够满足市场的需求，为产业的发展提供有力支撑。

在不同产业集聚水平下，高等教育资源对新质生产力发展的影响可能存在非线性关系。产业集聚水平决定了区域经济发展的方向和重点，进而影响其对人才的需求。产业集聚水平较低的城市，可能存在人才培养与市场需求之间的失衡，使得高等教育培养的人才难以满足产业发展的实际需求。同时，高等教育机构作为科技创新的重要基地，其科研成果需要通过有效的产业集聚来实现转化和应用。如果产业集聚水平不高，科技成果可能难以找到合适的应用场景和合作伙伴，从而影响其转化为现实生产力的效率和效果。产业集聚能够促进创新资源的汇聚，包括人才、技术和资金等，有助于形成完整的产业链和创新链，促进教育链、人才链、产业链与创新链的有效衔接。当产业集聚水平不足时，这种衔接可能受到阻碍，资源可能难以得到有效整合和利用，从而限制了高等教育在推动新质生产力发展中的作用。因此，提出如下假设：

H5：产业集聚在高等教育资源影响新质生产力发展过程中起正向调节作用。

H6：产业集聚在高等教育资源促进新质生产力发展上存在门槛效应。

2" " 研究设计

2.1" 模型设计

2.1.1" "基准回归模型

为检验高等教育资源对新质生产力发展的效应，构建基准回归模型

式中：[PNQP，it]为城市i在t时期的新质生产力；[QHER，it]表示城市i在t时期的高等教育资源；[Xit]表示控制变量；[μi、λt和εit]分别代表个体固定效应、时间固定效应和随机扰动项；[α0]为常数项系数；[α1]是高等教育资源对新质生产力水平的回归系数；[γ]表示控制变量系数。

2.1.2" "调节效应

为了检验科技投入和产业集聚是否具有调节效应，本研究将调节变量及其与自变量的交互项引入基准回归模型。模型为

式中：[Mit]为调节变量，包括科技投入和产业集聚；[α2]是对应的回归系数；[ QHER，itMit]是交乘项，其系数[α3]用于衡量在调节作用下，高等教育资源对新质生产力发展影响的差异。

2.1.3" "面板门槛模型

在高等教育资源影响新质生产力过程中，可能存在基于科技投入和产业集聚的门槛效应。因此，为了捕捉解释变量对被解释变量的非线性影响，构建门槛回归模型

式中：[Kit]表示门槛变量科技投入和产业集聚；[I·]是示性函数，条件不满足时取值为0，满足时取值为1；[θ]为门槛值；[φ1]和[φ2]为对应的回归系数；[φ0]为常数项系数；[φc]为控制变量系数。

2.1.4" "空间计量模型

在探讨高等教育资源与新质生产力发展之间的关系时，空间溢出是一个不可忽视的因素。传统的线性回归模型可能难以充分捕捉这种空间相关性，因此，采用空间杜宾模型加以分析，算式为

式中：W表示空间权重，本研究采用经济地理矩阵和经济距离矩阵描述空间关系；[ρ]代表空间自回归系数；[φ1]和[φc]是核心解释变量及控制变量空间交互项的弹性系数；[αc]为控制变量系数。

2.2" "变量说明

2.2.1" "被解释变量

新质生产力（New Quality Productivity，NQP）。结合民族地区特征，根据新质生产力的内涵，从科技创新、效率先导和绿色发展等3个维度构建新质生产力综合评价指标体系，如表1所示，并采用熵权法计算新质生产力发展水平指数。

2.2.2" "核心解释变量

借鉴马银琦等［13］的研究，从人力资本、物质资本和经济资本等3个方面构建高等教育资源（Higher Education Resources，HER）指标体系。其中，人力资本由普通高等学校在校学生数占总人口的比重和普通高等学校专任教师数2个指标衡量，物质资本由普通高等学校数衡量，经济资本由教育支出占财政支出的比重衡量。

2.2.3" "调节变量和门槛变量

科技投入（Technology Investment，TI）。政府科技投入是新质生产力发展的重要资金来源，本研究采用科学技术支出占财政支出比值来衡量。

产业集聚（Agglomeration，AGG）采用地理集中度测算，借鉴周杰琦等［14］的研究，具体算式为

式中：i和t分别代表城市和年份；[N]表示城市数量；[Ait]表示城市行政区域面积；[Rit]表示第二产业和第三产业产值，其值越大，说明城市的产业集聚度越高。

2.2.4" "控制变量

参考栗向阳等［15］的做法，选择一系列可观测的因素为控制变量，作为新质生产力发展的潜在影响因素。外贸依存度（Foreign Trade Dependence，FTD），采用实际利用外资占地区生产总值比重衡量；政府干预程度（Government Intervention，GI），采用财政支出占地区生产总值比重衡量；市场化水平（Marketization Level，ML），采用城镇私营和个体就业人员与城镇单位从业人员的比值衡量；消费水平（Consumption Level，CL），采用社会消费零售总额衡量；文化设施（Cultural Facilities，CF），采用每百人公共图书馆藏书册衡量。

2.3" "数据说明

本研究使用2006—2022年广西壮族自治区（南宁市、柳州市、桂林市、梧州市、北海市、防城港市、钦州市、贵港市、玉林市、百色市、贺州市、河池市、来宾市、崇左市）、贵州省（贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市）、云南省（昆明市、曲靖市、玉溪市、昭通市、保山市、丽江市、普洱市、临沧市）、青海省（西宁市）、内蒙古自治区（呼和浩特市、包头市、乌海市、赤峰市、通辽市、鄂尔多斯市、呼伦贝尔市、巴彦淖尔市、乌兰察布市）、宁夏回族自治区（银川市、石嘴山市、吴忠市、固原市、中卫市）和新疆维吾尔自治区（乌鲁木齐市、克拉玛依市）共45个地级市的面板数据进行实证分析。相关数据来源于各省份、城市统计年鉴、统计公报和EPS数据库等，在某些特定的年份里，采用插补法填补缺失的信息。变量的描述性统计如表2所示。

3" " 实证结果分析

3.1" "基准回归结果

表3展示了高等教育资源对新质生产力影响的基准回归结果。从列（1）的数据可以看出，在考虑固定效应的基础上，高等教育资源的估计系数为2.093 1，并且通过了1%的显著性检验，这表明高等教育资源对新质生产力发展具有显著的推动作用。进一步观察列（2）—列（6）的数据，在逐步加入了多个控制变量后，高等教育资源的系数符号和显著性仍然保持稳定，没有出现明显的变化，验证了假设H1的正确性。

观察表3数据可知，政府干预程度和文化设施显著为正，意味着政府干预程度和文化设施对中国新质生产力具有显著促进作用。政府通过制定前瞻性政策、改革科技体制、培养与引进人才、建设基础设施、强化市场监管与知识产权保护、促进国际合作和推动绿色发展等措施，有效提高创新活力，优化资源配置，提升生产效率，促进新质生产力的快速发展，为经济社会发展提供了强有力的支持。文化设施则通过提供丰富的知识资源和创新氛围，促进思想碰撞和知识共享，为新质生产力的发展提供源源不断的创意和灵感。外贸依存度的影响系数显著为负，细究其原因，民族地区的外商投资水平之所以没有对新质生产力产生正面影响，是因为这些地区的外资更多集中在劳动密集型和资源消耗型产业上，缺乏技术创新和产业升级的动力。同时，外资企业往往将核心技术和高端管理经验保留在本国，导致当地企业难以通过技术溢出效应提升自身竞争力。此外，民族地区的经济发展水平相对较低，降低了外资对当地经济结构优化的积极作用。因此，外商投资并未有效促进当地新质生产力的发展。

3.2" "稳健性检验

3.2.1" "内生性检验

本研究通过基准回归分析确认了高等教育资源对新质生产力的积极作用。然而，考虑到可能存在的反向因果关系，即新质生产力发展水平可能促进高等教育资源配置，以及新质生产力发展的持续性可能导致回归结果的偏误，研究进一步采用了动态面板回归方法。具体而言，使用系统广义矩估计（Gaussian Mixture Module，GMM），增加新质生产力水平的滞后一期项，如表4第（1）列所示。在动态面板回归中，AR（1）检验和AR（2）检验的P值分别为0和0.594，这些结果说明回归模型通过了扰动项相关性的检验。此外，Hansen检验（P值为0.673）通过了过度识别检验，说明工具变量的选择是合理的。这些检验系数表明，系统GMM模型的设定是有效的。高等教育资源的系数为0.126 5，在5%的统计水平上显著。高等教育资源的影响在考虑潜在的内生性问题后仍显著为正，这一结果有力地支持了高等教育资源有助于新质生产力发展的结论，即使在考虑了潜在的反向因果关系和新质生产力发展的时间持续性之后，这一结论依然成立。

3.2.2" "替换被解释变量

为进一步验证产业协同集聚能否推动中国经济高质量发展，借鉴韩文龙等［16］的研究方法，使用人均GDP作为新质生产力发展的替换变量。结果详见表4列（2）。在对被解释变量进行重新衡量后，观察检验结果可以发现，解释变量系数为1.360 4，在1%的水平上显著为正。这一结果在统计上具有很高的可信度，进一步印证了高等教育资源在新质生产力发展中的重要性。

3.2.3" "剔除特殊样本

考虑到南宁市、贵阳市、昆明市、西宁市、乌鲁木齐市、呼和浩特市和银川市等7个省会城市（自治区首府）在高等教育资源和新质生产力发展水平上的特殊性和领先地位，本研究选择将这7个城市的数据从样本中剔除，以考察民族地区其他城市的情况。在剔除这些省会城市后进行回归检验，详细结果如表4的第（3）列所示。可见，高等教育资源的回归系数依然在1%的水平上显著，并且符号保持一致，说明高等教育资源在不同发展水平的地区均能有效推动新质生产力的发展，结论具有较高的稳健性。

3.2.4" "缩尾处理

为了规避极端值带来的偏误，本研究对所使用的变量数据进行了上下1%的缩尾处理，见表4第（4）列。观察数据可知，高等教育资源回归系数为1.623 9，在1%的水平上显著为正，与基准回归结果无明显差别，说明回归结果具有可靠性。

3.3" "异质性分析

3.3.1" "维度异质性

为深入考察高等教育各维度对新质生产力的影响，本研究对每个维度进行了回归分析，结果见表5。人力资本、物质资本和经济资本均能提高新质生产力水平，其中人力资本对新质生产力的影响程度大于物质资本和经济资本。高校学生和教师作为知识创新与传播的重要主体，对新质生产力发展具有深远影响。师生间的互动交流促进跨学科融合与思想碰撞，加速新技术和新理念的产生与应用，推动新质生产力的蓬勃发展，为经济社会带来持续的创新动力和智力支持。

3.3.2" "区域异质性

根据研究对象所在地理区域划分为北方民族地区和南方民族地区进行回归，结果如表6所示。相比北方民族地区，南方民族地区的高校资源在推动新质生产力方面作用更为明显。南方民族地区经济相对活跃，市场机制更加成熟，为高校科研成果的转化和应用提供了广阔的舞台，促进技术创新快速转化为现实生产力。此外，南方民族地区往往享有更多对外开放的政策红利，如自由贸易区和跨境电商试点等，有利于高校吸引国际资源，开展国际合作研究，这些因素共同促使南方民族地区高校资源在新质生产力发展中的积极作用。

3.3.3" "时间异质性

本研究将考察期划分为2006—2019年和2020—2022年2个区间分别进行实证分析，结果如表6第（3）和第（4）列所示。在前后2个时间段内，高等教育均对新质生产力发展产生了显著的推动作用，但值得注意的是，2020年后高等教育资源对新质生产力的影响更加明显。2020年后，高等教育在新质生产力发展中的角色经历了多方面的变革，形成了时时、处处和人人皆可学的新教育形态。这种新的教育形态更加灵活和开放，能够更好地适应快速变化的社会和经济需求。这些变革不仅体现在教学模式和学科结构上，还包括国际合作、数字化转型、人才培养、科研方向和治理能力等多个层面。这些变化共同推动了高等教育的发展，为新质生产力的提升打下了坚实的基础。

4" " 进一步分析

4.1" "科技投入的调节效应

根据2.1.2的模型设定，在基准回归中加入高等教育资源和科技投入的交乘项，以此探究科技投入在高等教育资源上对新质生产力发展影响的调节作用，如表7第（1）和第（2）列所示。无论是否加入控制变量，高等教育资源及其与科技投入的交互项回归系数都在1%的水平上显著为正。假设H3得到验证，表明科技投入在高等教育资源促进新质生产力发展的过程中起到正向调节作用。可见，新质生产力的发展也需要先进科技的投入，这些资源的投入直接影响教育的质量和效果，进而影响教育对新质生产力的促进作用。科技的发展为教育提供了新的手段和方法，如信息技术和人工智能等。这些技术的应用可以提高教育效率和质量，通过教育培养出的拔尖创新人才来推动新质生产力的发展，形成推动高质量发展的倍增效应‌。

4.2" "产业集聚的调节效应

为考察产业集聚在高等教育上对新质生产力影响的调节路径，构建高等教育资源和产业集聚的交乘项，结果如表7第（3）和（4）列所示。同样地，无论是否加入控制变量，高等教育资源及其与产业集聚的交乘项均在1%的统计水平上显著为正，证实前文假设H5，说明产业集聚能够起到正向调节作用。在产业集聚水平较高的地区，高校通过与企业、科研机构等建立紧密的合作关系，搭建产学研用协同创新平台，能够更好地促进科技成果的转化和应用。这种合作模式有助于将高校的科研成果转化为实际生产力，推动新质生产力的快速发展。

4.3" "科技投入和产业集聚的门槛效应

从表8中可以得知，科技投入跨过门槛值0.018 9后，高等教育资源的估计系数从1.757 5上升到2.225 7，呈现显著的“边际效应递增”现象。具体来看，北方民族地区的科技投入水平低于0.025 3时，高等教育资源每提高1%，带动新质生产力发展水平提高0.708 5%；当科技投入水平高于0.025 3时，高等教育资源每提高1%，促使新质生产力水平上升1.824 2%。南方民族地区的科技投入水平低于0.015 6时，高等教育资源每提高1%，带动新质生产力发展水平提高1.611 2%；当科技投入水平高于0.015 6时，高等教育资源每提高1%，促使新质生产力水平上升2.287 6%。分区域的门槛模型估计系数与全样本方向一致，再次验证了假设H4。究其原因，可能是北方民族地区相较南方民族地区，位置较为偏远，更远离经济中心，经济发展相对缺乏活力，需要更多的科技投入，推动其科技创新和教育发展，从而促进新质生产力的形成和经济高质量发展。

从表9中可以得知，产业集聚跨过门槛值1.163 9后，高等教育资源的估计系数从1.334 8上升到2.432 5，正面效应得到增强，全样本单一门槛效应在1%的水平上显著。具体来看，北方民族地区的科技投入水平低于1.305 7时，高等教育资源每提高1%，带动新质生产力发展水平提高0.922 4%；当科技投入水平高于1.305 7时，高等教育资源每提高1%，促使新质生产力水平上升1.946 2%。南方民族地区的产业集聚水平低于1.436 0时，高等教育资源每提高1%，带动新质生产力发展水平提高1.876 8%；当产业集聚水平高于1.436 0时，高等教育资源每提高1%，促使新质生产力水平上升2.661 8%。分区域的门槛模型估计系数与全样本方向一致，再次验证了假设H6。具体而言，当产业集聚水平超越门槛值后，南方民族地区高等教育对区域新质生产力发展的促进作用更强。原因可能在于，南方民族地区经济增长较快，产业多元化发展，正向反馈机制发挥作用，产教深度融合可以促进高校科研成果向现实新质生产力快速转化，高等教育的正向影响不断增强。而北方民族地区的市场需求与产业创新要素相对匮乏，高等教育对新质生产力的促进作用受到限制。

4.4" "空间异质性分析

使用空间杜宾模型，分解高等教育资源对新质生产力发展的边际贡献，包括直接、间接和总体贡献。根据这些分析，可以看到，无论是哪种空间权重矩阵，都能够证实高等教育资源的积极作用。高等教育既能够有效推动当地的新质生产力发展，又能够带动周围地区新质生产力发展，这与假设H2相符，如表10所示。具体来看，产业协同集聚的直接效应占据着优势，以经济地理矩阵为例，高等教育资源的直接效应为1.888，占总效应的58%，略大于间接效应的影响。

2种空间权重矩阵下，外贸依存度未能显著促进本地新质生产力发展。虽然外商投资可能带来一定的技术和管理经验，但这种转移往往是有限的，且不一定能够完全适应当地的生产环境和条件。此外，民族地区在吸收和创新能力方面可能存在不足，难以充分利用外资带来的技术优势。政府干预能够显著促进本地新质生产力发展，对邻近地区新质生产力发展也体现为正向的溢出作用。政府通过制定和实施一系列政策措施，如税收优惠、财政补贴和产业扶持等，为新质生产力的发展提供有力支持。同时，政府还可以通过制定发展规划和明确发展目标等方式，引导企业和社会资本投向符合地区实际需求的领域，促进产业结构优化升级，惠及周边地区的经济发展。市场化水平抑制了本地新质生产力发展，对邻近地区新质生产力发展体现为正向的溢出作用。市场化通常伴随着资源的流动和重新配置。在民族地区，由于地理位置偏远和基础设施相对落后等原因，资源可能更倾向于流向具有更好基础设施和市场环境的邻近地区。这种资源的外流可能导致民族地区本地的新质生产力发展受到抑制，而邻近地区则因资源的流入促进了其新质生产力的发展。文化设施促进了本地新质生产力发展。民族地区的文化设施，如博物馆、图书馆和文化馆等，是民族文化传承的重要场所，通过展示和传播民族文化，增强了当地居民的文化认同感，也激发了创造力和创新精神，为新质生产力的发展提供动力。

5" " 结论与建议

5.1" "研究结论

本研究选取 2006—2022 年民族地区45个地级市面板数据，实证分析高等教育资源与新质生产力之间的作用机制，得出研究结论如下：1） 基准回归结果表明，高等教育的发展能显著推动新质生产力发展，且在维度、区域和时间上存在异质性。2） 调节效应分析结果表明，科技投入和产业集聚是高等教育资源影响新质生产力发展的传导路径，在其中发挥了调节作用。当科技投入和产业集聚水平较高时，则会强化高等教育对新质生产力发展的促进作用。3） 门槛模型结果表明，高等教育对新质生产力的促进作用，随着科技投入和产业集聚程度的增加呈现“边际效应递增”，推动产教和科教融汇是发展新质生产力的长效作用机制。4） 在不同的空间权重矩阵（经济地理矩阵和经济距离矩阵）下，高等教育资源不仅对当地新质生产力发展产生积极的效果，还能实现地域间的正向溢出效应。

5.2" "政策建议

1） 建设高质量高等教育体系推动新质生产力发展。民族地区高等教育要适应时代需要，立足地区实际，结合新质生产力需求，及时优化调整学科专业布局，提高人才培养与社会需求的匹配度。瞄准科技前沿和关键领域，推进新兴交叉学科生长点的建设，夯实学科基础。深化人才培养模式改革，为新质生产力发展提供高质量人才支撑，重点推进教育理念、模式、内容和方法的变革，构建高质量人才培养体系。

2） 科教融汇助力新质生产力发展。民族地区要加快教育信息化建设，利用数字化手段优化资源配置，提升学习效果，将优质学校的教育理念和教学模式等引入边远民族地区学校，破解部分教师教学胜任力不高和骨干师资不足等问题。此外，通过科学基金的有效运用，强化对青年学生的资助，以此延长并加强人才培养链的连续性和深度，引导更多青年才俊深入探索具有原创性和高科学价值的自然科学领域，鼓励他们提出并解决真正具有挑战性的科学问题。积极支持领军人物及核心骨干力量投身基础研究、应用研究以及工程技术的深度融合之中。

3） 产教融合赋能新质生产力发展。根据民族地区的产业发展需求，合理规划高等教育的专业结构和布局，改善高校办学条件，提高师资力量和教学质量。紧密结合行业、企业和学校等多方主体，构建共同体网络，打通教育链、人才链、产业链和创新链，培养新质生产力所需的高素质人才。强化产学合作协同育人项目的支持力度，引导高校与企业合作设立学位项目，联合开发实践课程。政府通过制定相关政策，提供税收优惠、资金补贴和项目资助等激励措施，鼓励企业与高校和研究机构建立合作关系。建立产学研合作的评估体系，对合作成效进行评价，并根据评估结果给予相应的奖励或支持。

参考文献：

［1］ 李永智， 邓友超， 李红恩. 习近平总书记关于教育的重要论述体系化学理化研究［J］. 中国高校社会科学， 2024（4）： 21-31， 156.

［2］ 李慕春， 罗赣. 民族高等教育数字化转型研究：动因、内涵、困境与方略［J］. 贵州民族研究， 2023， 44（1）： 222-227.

［3］ 高书国. 发展新质生产力背景下城市群高等教育布局调整的价值指向与策略选择［J］. 现代教育管理， 2024（6）： 1-10.

［4］ 陈亮， 孙谦. 新质生产力视域下的高等教育强国建设：核心要义、多重逻辑与行动路向［J］. 内蒙古社会科学， 2024， 45（5）： 31-39， 221.

［5］ 杨国兴， 阎凤桥. 发展新质生产力需要加快推进高等教育现代化［J］. 江苏高教， 2024（5）： 23-25.

［6］ 刘丙利. 高等教育数字化赋能新质生产力的学理阐释、作用机理与实践进路［J］. 中国电化教育， 2024（9）： 77-85.

［7］ 张军. 为推动新质生产力加快发展贡献新时代高等教育力量［J］. 红旗文稿， 2024（5）： 4-8.

［8］ 朱永新. 以进一步深化教育改革助推新质生产力发展［J］. 中国远程教育， 2024， 44（8）： 3-22.

［9］ 申国昌，姬溪曦.高等教育赋能新质生产力的价值、逻辑与路径［J］.湖南师范大学教育科学学报，2024，23（6）：17-24，37.

［10］ 冯晓潇.促进或制约：“双一流”建设高校资源集聚对新质生产力的影响研究［J/OL］.重庆高教研究，2024：1-15［2024-10-06］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/50.1028.g4.20241009.0853.002.html.

［11］ 卢晓中， 王婧. 新质生产力发展视域下科教融汇促进拔尖创新人才培养［J］. 江苏高教， 2024（8）： 13-24.

［12］ 李玉倩. 新质生产力视角下行业产教融合共同体建设逻辑与路径［J］. 南京社会科学， 2023（12）： 122-129.

［13］ 马银琦， 许志通， 张天雪. 高等教育资源配置何以成为推动新质生产力发展的引擎：基于2012—2021年省级面板数据的实证分析［J］. 中国高教研究， 2024（8）： 23-31.

［14］ 周杰琦， 张莹. 外商直接投资、经济集聚与绿色经济效率：理论分析与中国经验［J］. 国际经贸探索， 2021， 37（1）： 66-82.

［15］ 栗向阳， 王磊， 张宇欣. 长江经济带新质生产力发展的时空演化格局及其影响因素［J］. 长江流域资源与环境， 2024， 33（5）： 909-923.

［16］ 韩文龙， 张瑞生， 赵峰. 新质生产力水平测算与中国经济增长新动能［J］. 数量经济技术经济研究， 2024， 41（6）： 5-25.

［责任编辑：许春慧］

收稿日期：2024-11-02

基金项目：国家社会科学基金项目“中国南部陆地边境地区相对贫困治理的实地实验研究”（20BJL087）；广西研究生教育创新计划项目“边疆民族地区新质生产力赋能经济高质量发展问题研究”（YCSW2024472）

通信作者：纪明，博士，南宁师范大学教授，电子邮箱为992970704@qq.com。