韩双淼，顾建民—高等教育何以促进城乡收入均衡发展——一个省域模糊集定性比较分析的解释

　　1.分析框架

　　复杂高等教育系统的各要素往往是相互依赖且共同作用的，很难基于简单的线性逻辑对特定社会结果作出合理的解释。由于不同省份存在经济发展水平、人口规模和教育资源禀赋等因素的差异，高等教育往往通过不同的路径来实现其功能。在已有研究的启示下，本研究选取“投入——产出”的分析框架（见图1），以整体视角揭示高等教育影响城乡收入均衡发展的条件组态效应。

一方面，投入维度主要包括高等教育资源的资本性投入和非资本性投入。高等教育资源指高等教育事业发展过程中占用和使用的人力、物力与财力。本研究选取人均高校占有量、高校生均经费支出、高校在校生规模和高校师生比四个变量表征高等教育资源的占有与投入。其中人均高校占有量中使用省域高校数量（包括本专科高校）与总人口数比值测算，这既反映了地区高等教育资源的丰富程度，也反映了区域间高等教育入学机会公平程度。经费投入对高等教育规模和发展存在正面影响^［19］，也反映了高等教育资源配置的区域差异。考虑到各地区学生人数存在较大差异，本研究以省域高校年度经费支出与在校生人数的比值测算生均经费支出。以年度经费支出为统计口径可以将不同类别和层次高校的多元化经费来源纳入考量。同时，既有文献对高等教育规模的测量多以在校大学生规模作为绝对指标或在校大学生占人口比例作为相对指标。^［20］考虑到省际绝对规模的差异，本研究以省域高校在校生人数与总人口数的比值测算高等教育规模，其中高校在校生包含本科生、专科生、硕士和博士研究生。师生比被视为高等教育大众化进程中质量建设的基础。^［21］本研究以省域高校专任教师人数与高校在校生人数的比值测算此变量。

　　另一方面，高等教育具有人才培养、科学研究和社会服务的多重功能，后者的实现主要依靠前两者。因此，产出维度包含人力资本密度和科技成果转化贡献度两个条件变量。既往研究考察高等教育对经济发展的贡献只关注在校生或毕业生规模，这在一定程度上忽略了人口流动与集聚对区域人力资本密度的影响。区域间差异不仅导致我国劳动力大规模跨区域迁移，也进一步加剧了区域差异。^［22］高等教育的普及则提升了人口迁移能力，降低了人口迁移成本。^［23］人力资本密度反映了人力资本的地理空间集聚程度和人力资本在就业人群中的占比情况。^［24］因此，本研究以省域具有大专及以上文化程度人口数与总人口数的比值测算该变量，关注人口中受高等教育人数的比例，这也在一定程度上反映了区域间接受高等教育机会和毕业生流向情况。高校科技创新对经济增长的贡献体现在多个维度，本研究选取狭义的科技成果转化对地区经济贡献度作为代理指标，以省域高校科研院所科技成果转化金额与年度GDP比值进行测算。受数据可获得性的影响，本研究仅以直接的科研成果转化金额为统计口径，主要指省域高校科研院所通过转让、许可、作价投资方式转化科技成果的合同金额。

　　就社会科学的性质和目标而言，定性研究适用于小规模样本以解释效力背后的原因，定量研究长于大规模样本以揭示原因的效力。^［28］QCA强调以集合关系取代相关关系，以因果复杂性分析取代净效应分析，超越了定性研究和定量研究的界限，在中小规模样本的研究中具有突出优势。考虑到教育活动的人本性、复杂性和权变性，很难通过单一的定量或定性手段解释其间多重复杂因素及结果。对具有不同资源禀赋和发展情境的省域高等教育与城乡收入差距而言，QCA在考察高等教育不同要素及其协同促进城乡收入均衡发展的差异性路径方面更具适切性。这种更为结构化、情境化、聚焦的比较，有助于揭示促成或阻碍如高等教育与城乡收入差距这一特定关系的条件和情境，这无疑对解释实践和制定政策具有更为适切的意义。QCA包含清晰集（crisp-set）、模糊集（fuzzy-set）和多值集（multi-value）三种技术。本研究选择模糊集定性比较分析方法（fsQCA），使用fs/QCA软件作为研究工具，以更好地反映和描述现实情境。

3.变量说明

　　QCA以整体视角开展案例分析，每个案例均被视作条件组态，其目的在于探究哪些条件的组态可以导致预期结果的出现或不出现。本研究选取我国31个省域为案例样本，同时包含高等教育水平和城乡收入水平均衡程度不同的区域以形成对照。如何选择变量是QCA的关键环节，应选择适切的前因条件以平衡有限变异和个案解释。前因条件组合的数量是前因条件数量（k）的组合函数，即2^k，一般为3-8个。^［29］如前所述，本研究选取人均高校占有量、高校生均经费支出、高校在校生规模、高校师生比、人力资本密度和高校科研院所科技成果转化贡献度六项指标作为前因条件变量。

　　本研究的结果变量为城乡收入均衡发展水平。对城乡收入差距的测度手段主要有城乡居民收入之比、基尼系数和泰尔指数三种。其中城乡居民收入之比无法反映区域人口比重，基尼系数则主要度量总的收入差距（而非单纯城乡收入差距），故本研究选取能够更好地度量城乡收入差距的泰尔指数作为结果变量。^［30］为方便计算，本研究用1-泰尔指数作为衡量城乡收入均衡程度的指标，该指标越高，城乡收入均衡程度越高。

本研究数据主要来源于2019-2021年出版的《中国统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》、《中国科技成果转化年度报告（高等院校与科研院所篇）》、《中国人口普查年鉴》等公开出版物和国家统计局网站，即以2018至2020年统计数据的均值测算各变量。选取三年数据均值计算可在一定程度上避免随机干扰项的影响，提高样本数据的可靠性，同时本研究还考虑到数据的可获得性。

　　上述各变量及其描述性统计如表1所示。

　　QCA聚焦两种主要关系以确定其因果关系特征。一是必要条件关系，即“具有特定结果的案例是否或在多大程度上共有前因条件”；二是充分条件关系，即“具有相同前因条件的案例是否或在多大程度上具有相同的结果”。^［31］

　　1.数据校准

　　为使数据具有可解释性，模糊集定性比较分析通过对三个定性断点的赋值构成模糊集标准，即完全隶属、完全不隶属和交叉点，从而将数据原始值转换为模糊隶属方式，其本质上是判断某一案例是否及在多大程度上属于某一集合的过程，以0-1的赋值表征变量的隶属度。这一标准化过程即校准。参考已有研究，本研究根据样本数据的上下四分位数及中位数设定锚点并对原始数据进行校准（见表2）。为避免计算时出现理论困难，将校准后值为0.5的数据调整为0.5001或0.4999。

2.单个条件必要性分析

　　一致性检验测量共享条件变量组合的组态在生成某一结果方面的一致性程度，其计算公式为Consistency（Xi≤Yi）=∑［min（Xi，Yi）］/∑（Xi）。一致率高于0.9，即某一特定结果90%以上隶属于某一条件变量，则后者可被近似地看作前者的必要条件。同时，进行覆盖度检验，评估“前因条件或前因条件组合对结果集合实例的解释程度”，其计算公式为Coverage（Xi≤Yi）=∑［min（Xi，Yi）］/∑（Yi）。覆盖度是衡量前因条件组合实践切题性或重要性的指标，覆盖度非常低的必要条件对实践解释是无意义的。如表3所示，无论是结果变量指向城乡收入均衡水平高（即城乡收入差距小）还是城乡收入均衡水平低（即城乡收入差距大），没有任一变量的一致性分值高于0.9，即不存在作为结果必要条件的单个前因条件。这意味导致特定结果的原因以条件组合的形式存在，需要通过组态分析探究是何种因素的协同作用共同导致城乡收入均衡水平的高或低。

3.充分条件组合分析

　　构建校准后的数据真值表。真值表是可以进行结构化比较的工具，清晰地显示前因条件在逻辑上所有可能的组合及其结果，从而确定两者之间的显式关系，这是QCA进行复杂因果关系分析的关键。本研究的真值表构建选择0.8为一致率门槛值、至少一个案例作为案例频数门槛值、0.7为PRI consistency门槛值，筛选出可充分解释结果的前因条件组合。对真值表进行标准分析，获得三个方案，即复杂解、简约解和中间解。其中，不进行任何形式的反事实分析的复杂解往往无法简洁有力地解释和指导实践^［32］；基于理论指导的简单类反事实分析可以移除冗余条件以简化构型，形成中间解；包含简单类反事实分析和困难类反事实分析的简化构型为简约解。因此，在简约解和复杂解均出现的前因变量为核心条件，仅在中间解出现的前因变量为辅助条件。^［33］

　　本研究选取中间解得出三种前因条件组合，总覆盖率为0.641765，即上述组合可以解释约64%的案例，总体一致性达0.886514，说明上述组合对结果变量具有较高的重要性。上述组合之间的某些方面存在相似性，这说明了高等教育与城乡收入均衡发展有关的前因条件本质上是组合样态的。基于核心条件判定，本研究揭示出高等教育促进城乡收入均衡发展高水平的三种不同路径（见表4）。

（1）全面驱动型。该路径强调人均高校占有量多、高校在校生规模大、人力资本密度高和高校科研院所科技成果转化贡献度大的协同作用会产生城乡收入均衡的高水平，包含构型H1。这表明该路径所在省份同时存在规模效应、人力资本效应和科技支撑模式。其中人力资本密度和科技成果转化贡献度为核心条件，在此过程中起主要作用；人均高校占有量和高校在校生规模为边缘条件，起辅助作用；其他条件存在与否对结果无显著影响，即上述四个条件的协同作用所构成的组态是产生高水平结果的充分条件组合。但这并不代表该构型所覆盖的区域不存在高水平的高校生均经费支出和师生比，相反这意味着并非所有因素（或前因条件）都需要同时存在，以解释结果变量。该组态的原始覆盖度分数为0.511，唯一覆盖度分数为0.467，表明有51.1%的城乡收入均衡高水平的案例可被该组态解释，有46.7%的案例只能被该组态解释。

该组态的覆盖案例较多，不仅包含北京、天津、上海等经济发达地区，还包括黑龙江、辽宁、吉林等人口低密度省份。第一类中以北京、天津为例展开说明。受历史和政治因素影响，北京、天津的高等教育资源非常丰富，近3年每百万人口高校占有量均值分别为4.215和4.043所，在校生人数相对于省域人口规模的比值为4.550和4.511，均位于全国前两位，这为有效提升高等教育入学机会公平提供了坚实的基础。同时，北京、天津的人力资本密度和科技成果转化贡献度均位于全国前列，能有效推动产业结构优化与转型升级。例如，近年来天津大力推动科技成果转化，2017年以立法形式修订《天津市促进科技成果转化条例》，以制度保障、资金支持、人事评聘、收益分配与补助等方法促进高校科技成果转化。^［34］相较于其他省份而言，天津的高校科技成果转化在省域GDP的贡献占比为全国第4位（北京为第1位）。第二类中以吉林省为例展开说明。在现有高校资源相对丰富、在校生规模相对大、人力资本密度相对高和高校科研院所科技成果转化经济贡献大的多重协同作用下，可以有效地推动区域城乡收入均衡发展。吉林省近3年每百万人口高校占有量为2.565，与上海相当；虽然其在校生绝对规模不大，但由于人口基数小，相对规模较为合理。例如，吉林省高校在校生规模近3年均值约为广东省的1/3，但高校在校生相对于省域人口规模的比例高，约为广东省的1.75倍，这有利于推动城乡之间的高等教育入学机会公平，进而发挥高等教育提高低收入群体收入水平和阻断代际贫困传递的作用。科技成果转化对经济贡献度方面，吉林省的表现居全国第3位，这在一定程度上与省域GDP低有关（近3年均值居全国第26位），但也与近年来吉林省大力激发高校创新活力，推动高校创新和产业发展的深度融合，发挥其在推动经济增长中的核心作用不无关系。^［35］

　　（2）人才-科技协同型。该路径强调高校生均经费支出高、高校师生比高、人力资本密度高和高校科研院所科技成果转化贡献度大的协同作用会产生城乡收入均衡的高水平，包含构型H2。这表明该路径所在省份能够实现城乡收入均衡发展的前因条件，主要在于人力资本效应和科技支撑的叠加。其中省域人力资本密度和高校科研院所科技成果转化贡献度为核心条件，高校生均经费支出和师生比为边缘条件，高校人均占有量为缺失条件，高校在校生规模对结果无影响。该组态的原始覆盖度为0.108，唯一覆盖度为0.056，表明有10.8%的城乡收入均衡高水平的案例可以被该组态解释，有5.6%的案例只能被该组态解释。

　　该路径强调人才与科技的支撑与协同作用，典型代表为浙江省。该省人口基数大，虽然高校资源及其在校生规模的绝对值不低，但每百万人口高校占有量和在校生占省域人口比均居全国排名后1/3位。但浙江省拥有规模庞大的高校专任教师群体，其师生比居全国第7位，为高质量人才培养提供了充足的人力保障。同时，浙江省经济发达，高等教育资源投入水平高，生均经费充足（居全国第5位）。发达的经济体同时增强了省域人才的吸引力。近年来，浙江省通过出台人才引进政策、优化生态环境等措施，吸引了大批高素质人才。浙江省强调创新驱动下的科技赋能，在省域GDP高的情况下，其高校科技成果转化对GDP贡献度表现不俗，约是排在最末位西藏的8倍。这些因素共同表征着对于像浙江省这样高校资源相对有限但经济发达的省份，可以通过提升生均经费和师生比，提高人力资本密度和高校科技转化水平，推动产业转型升级，从而为城乡收入均衡发展提供基础。

　　（3）规模效应主导型。这表明该路径所在省份能够实现城乡收入均衡发展的前因条件主要在于高等教育的非资本性规模。该路径强调提升高校在校生规模和师生比对促进城乡收入均衡的作用，这两个因素均为核心条件，包含构型H3。此处的规模效应主要指高校在校生人数和教师人数，不包括如教育经费投入等资本性要素。人均高校占有量、生均经费支出和科技成果转化贡献度为核心缺失条件，人力资本密度为边缘缺失条件。该组态的原始覆盖度为0.096，唯一覆盖度为0.066，表明有9.6%的城乡收入均衡高水平的案例可以被该组态解释，有6.6%的案例只能被该组态解释。

　　河南省作为该组态的典型案例，为其他相似省份推动城乡收入均衡发展提供了有益启示。作为我国人口大省特别是农业人口大省，河南省的城镇化率排名长期处于全国排名后1/3位，但其城乡收入均衡发展水平位居中游水平（略高于0.5分位数）。就高等教育的诸多要素而言，河南省在发展过程中形成了高等教育规模与质量的有效协同，其在校生绝对规模居全国首位，相对规模也处于全国中上游，高于与其人口规模和经济发展水平相当的其他省份。同时，河南省是我国拥有的高校专任教师人数最多的省份之一，这为其具有较为合理的师生比与人才培养质量提供了保障。两者的协同可以充分发挥高等教育的规模效应，使其在面对高等教育资源存量不足（人均高校占有量居全国第30位）、投入有限（高校生均经费支出居全国第31位）、人力-科技制约的情况下仍能实现城乡收入均衡发展。

　　基于QCA的因果非对称性假设，本研究进一步对导致城乡收入均衡水平低的前因条件组合进行分析。一方面，这是稳健性检验的必要步骤，即同时对引致结果变量高水平和低水平的前因构型进行分析，当出现同一构型同时能导致结果变量的高水平和低水平时（即“同因异果”），则应将其剔除。另一方面，该分析也具有重要的现实关照，使我们能够更加明晰地识别并解释部分省份城乡收入差距大的现实情境。

　　表4识别了导致城乡收入均衡水平低的两种路径，包含三种构型。第一种为“全要素缺失型”，包含构型L1和构型L2，两者的核心条件均为人均高校占有量、生均经费支出和师生比。构型L1表明，高等教育资源存量有限且投入不足，在高等教育规模和质量不适配且人力资本密度制约的协同作用下，会产生城乡收入均衡的低水平发展。该构型的典型代表为云南省。就高等教育的众多前因条件而言，云南省存在高校数量少、经费投入不足、在校生规模小、师生比不佳和人力资本密度低等多重因素的组合效应，致使省域城乡收入均衡水平位于全国末列。构型L2表明，当存在高校数量不足、生均经费支出低、师生比低和人力资本密度低的情况，城乡收入均衡水平较低。该构型的典型代表为湖南省。虽然湖南省的高校数量、经费支出和在校生人数的绝对规模不低，但考虑到其人口规模，该省的人均高校占有量、高校生均经费支出、高校师生比和人力资本密度均位于全国排名后1/3位，即使其高校科研院所科技成果转化贡献度位居全国第9位，上述因素的协同作用仍然导致城乡收入均衡的低水平。第二种为“规模-科技制约型”，包含构型L3。该路径表明，即使拥有相对合理的高校数量、经费投入与人力资本密度，高等教育规模制约和科技赋能不足的协同作用会导致城乡收入均衡的低水平发展。该构型的典型代表为宁夏回族自治区。由于人口密度低，宁夏的人均高校占有量较高，但其高校规模普遍偏小，致使高校在校生的绝对规模和相对规模都位居全国末列，且高校科研院所科技转化能力弱，对经济发展的贡献度低。

　　除上述稳健性检测外，还可以通过改变校准锚点和调整分析阈值等方式进行稳健性分析，其目的在于检验上述相关指标在不同操作的选择下是否会产生显著的结果变化。^［36］此处的显著变化并非一成不变，而是在调整上述指标后得出的模型是否与原始模型具有相似的条件组合，无需进行实质性的解释。本研究通过调整一致性阈值从0.80改为0.75、调整PRI阈值从0.70改为0.65等方式进行稳健性分析，结果无实质性改变。

　　本研究在实证意义上建立了高等教育中多重并发的条件组合促进城乡收入均衡发展的复杂因果关系，增强了推动高等教育发展的合法性基础。基于结构化、情境化的比较，研究揭示了促成或阻碍高等教育与城乡收入均衡水平这一特定关系的条件和情境。本研究识别的三条路径突出了规模效应、人力资本效应和科技创新效应与城乡收入均衡发展的因果关系。近年来，社会科学的研究焦点逐渐从“因果关系”转向“因果机制”^［37］，对于因果机制的关切和以机制为核心开展的经验研究有助于推动理论与经验世界的持续对话，为构建具有延续性决策和优化未来行动提供基础。基于QCA的因果关系识别，进一步阐释如下高等教育促进城乡收入均衡发展的机制。

　　第一，规模效应是助力农村地区内源性脱贫的关键，通过以下机制发挥作用。一是劳动者赋能。低收入和最低阶层农村居民接受高等教育的个人投资收益率大于城市居民。^［38］扩大高等教育规模可以增加对低收入群体子女和弱势群体的教育供给，后者通过高等教育的知识习得、技能训练和眼界开拓以提升把握经济机会、改变生活状况和将产品或服务转化为实际效用的能力，从而阻隔贫困代际传递^［39］，并进一步加快地区城镇化进程，推动城乡均衡发展。二是职业教育精准扶贫。高等职业教育的发展有助于充分发挥其提升贫困地区和贫困人口自我发展、自主脱贫的能力，通过职业教育培养农村家庭第一代大学生，帮助他们适应从劳动密集型向技术密集型转变的工作模式，推动农村劳动力非农就业，且通过职业教育引领和推动地方产业布局结构优化和区域经济发展，助力区域性整体脱贫和致富。^［40］三是高等教育与区域协同。依托各类型和层次的高等教育资源统筹区域资源合理布局，以科教协同、产教协同、医教协同、部委协同等打造协同创新和协同育人模式，实现规模性人才培养与城乡经济社会发展的紧密结合。^［41］

　　第二，人力资本效应有助于提高社会生产力，缩小城乡产业结构差距，通过以下机制发挥作用。一是要素集聚。人力资本的要素集聚不仅将人力本身作为重要的生产要素，通过人力资本与就业岗位间的匹配来提高生产效率，同时通过高水平人力资本来合理配置和科学使用其他生产要素以提高要素使用率和完善生产结构。^［42］二是信息溢出。人力资本聚集便于同区域内的人才互动与合作，通过知识传递和技术共享充分发挥信息溢出的价值，形成相互学习和鼓励创新的良好氛围，改善社会生产力水平。三是城乡双向流动。人力资本密度增加的效益存在边际拥挤效应^［43］，导致部分流向城市的农村居民带着新观念、技术、信息和资金回乡创业，有助于加速农村现代人力资本的积聚并改善农村产业结构。

　　第三，科技创新效应有助于在知识经济时代提高社会全要素生产率，并改善资源分配，构建城乡共生共荣的一体化新格局，通过以下机制发挥作用。一是创新驱动。依托科技创新提高资源利用率、生产设备技术水平和改善生产工艺来推动深层次的资源加工，契合我国经济增长动力由要素驱动转向创新驱动，经济增长模式由粗放型转向集约型的趋势，有助于提高社会全要素生产率。二是农业生产方式变革。科技创新驱动现代化农业生产方式并提高农业生产效率，如借助生物育种技术、自动灌溉技术等实现作物种植的自动化、规模化和精准化，降低资源损耗且提升产量^［44］，从而缩小城乡居民收入差距。三是城乡产业结构融合。科技发展为农业结构转型升级，以及农业与制造业、服务业的融合提供了新空间，有助于促进农业供给侧结构性改革，推动城乡产业结构融合。

　　对上述机制的阐释进一步说明，规模效应、人力资本效应和科技创新效应是以相互作用、整合协同的方式促进城乡收入均衡发展。例如，规模效应中的职业教育精准扶贫通过培育创新人才和提供技术保障助推科技支撑中农业生产方式变革，而农业生产方式变革推动农村居民主动接受职业教育提升其知识与技能水平，使职业教育精准扶贫与农村生产方式变革共促乡村振兴；科技创新效应中的城乡产业结构融合要求现代农民既有农业生产经验又有制造业和服务业相关知识，这在一定程度上促使人力资本中的非农人口和高技能人群流动到农村，而城乡人力资本双向流动又加速城乡产业结构融合的步伐，使城乡产业结构融合和城乡人力资本双向流动推进城乡一体化；规模效应中的高等教育与区域协同、科技创新效应中的创新驱动、人力资本效应中的要素集聚和信息溢出，通过为中国式现代化建设提供人力与智力支撑而提高社会生产力，为城乡收入均衡发展乃至共同富裕战略的实现提供物质基础。这充分表明，对于高等教育促进城乡收入均衡发展这一复杂议题，不存在“唯一最佳解”，而应该寻找在切合地区发展情境和有限资源制约下的“最优解”。

1.结论

　　以组态思维和构型技术入手，本研究选取人均高校占有量、高校生均经费支出、高校在校生规模、高校师生比、人力资本密度和高校科研院所科技成果转化贡献度六个变量，对我国31个省域展开模糊集定性比较分析，考察高等教育与城乡收入均衡发展间的复杂因果关系、多元实现路径和内在运行机制。一方面，研究采取新的视角在实证意义上建立了高等教育中多重并发的条件组合促进城乡收入均衡的复杂因果关系，这丰富了已有研究中高等教育缩减城乡收入差距的相关研究，进一步增强了在共同富裕背景下推动高等教育发展的合法性基础，并为高等教育强国建设提供学理支撑。另一方面，在我国，高等教育推动缩小城乡收入差距并非单一的、均衡的、普遍的过程，必须考虑到不同省份和地区教育资源的差异性与实现路径上的多样性。研究表明，高等教育促进城乡收入均衡发展的条件是组合式的，而非个体变量的；其路径是多元的，而非单一的；其作用机制是高度情境化的，而非情境独立的。前因条件的相互依赖和组合是以整合的、非均衡的、多样的和无序的状态对特定结果产生作用。具体而言，本研究识别了高等教育促进城乡收入均衡发展的多种条件组态，将其概括为“全面驱动型”、“人才-科技协同型”、“规模效应主导型”三种路径，并基于其中识别的核心效应如何作用于城乡收入均衡发展的机制展开探讨，有助于建构有利于城乡均衡发展的良好高等教育生态。

2.建议

　　第一，转变理念，强化高等教育的社会适应性和战略先导性。城乡收入差距是共同富裕致力于消除的“三大差距”中的核心问题，高等教育多重要素的协同可在此过程中发挥重要作用。这要求我们必须充分认识到促进城乡收入均衡发展过程的非均衡性，即承认区域之间经济发展水平和高等教育发展水平等因素存在极大差距的结构化情境。因此，不应盲目追求整齐划一的做法，或单纯以高投入手段拉动高等教育，必须面向区域资源禀赋和发展战略构建适切的、多元组合的高等教育发展路径，强化高等教育的社会适应性和战略先导性，充分发挥其在建设人力资本、推动科技创新和实现教育公平方面的作用。

　　第二，打造与地区适切的高等教育生态。我国各地区在不同水平的资源禀赋和供给情境下应进行合理的资源配置，充分发挥高等教育各要素的协同作用以促进城乡收入均衡发展。一是对于高等教育资源相对充足，但经济发展水平相对落后的地区，应加强高等教育的内涵式发展，做优存量资源整合，不断增加受高等教育机会和提升高等教育质量。针对省域高等教育布局情况，多渠道扩大高等教育规模，完善高等教育布局，如大力发展高等职业教育和继续教育，引导部分高校主动与地方经济发展和产业发展相融合，在有效保障城乡教育入学机会公平的同时提高城镇化率，将城乡适龄劳动人口培育为高素质技术技能型人才，增强高等教育在提升国家人力资本中的核心作用。二是对于高等教育资源相对有限的地区，应充分利用已有的高等教育资源完善区域制度建设和文化生态，提高人力资本密度和科技成果转化的水平与贡献度。研究表明，对于高等教育资源人均占有量有限但经济发达的省份而言，人力资本、科技创新与其他要素的协同有利于城乡收入均衡的高水平发展。因此，应加强省域人才的吸引力和区域之间人才的流动性，提高适龄劳动力人口中受高等教育比例，提高区域人力资本密度，打造技能型社会。

　　第三，增强高等教育在促进科技创新中的核心作用。研究发现，高校科研院所科技成果转化贡献度与其他要素的协同作用是解释两种城乡收入均衡发展高水平构型的核心条件；而该条件的缺失则是制约高等教育发挥联动作用，产生城乡收入均衡发展低水平构型的核心要素。因此，各省应着力提高高校在自主培养科技人才，提高科技成果转化效率和水平方面的能力，如探索多元主体的科技投入体系，推行成果导向、市场导向的分类评价机制，并搭建资源、信息共享的公共平台以增强科技成果的转化效率和经济贡献度。

　　囿于分析方法与数据的可获得性，本研究尚存诸多不足。例如，QCA分析建议中等样本研究的解释变量为3-8个，本研究选取的6个解释变量显然无法涵盖所有影响城乡收入差距的因素。同时，虽然本研究使用了近3年的数据均值进行测算，但无法有效地捕捉在长时间内出现的所有动态变化。上述局限性在一定程度上限制了本文的解释力。但本研究的意义不在于厘清高等教育对城乡收入均衡发展的贡献度大小，而在于揭示高等教育多重要素在推动城乡收入均衡过程中的协同作用及优化路径。近年来，我国居民收入差距处于高位稳定状态，其中城乡收入差距短期缩小，但长期而言收入差距持续扩大的基础仍旧存在，且城镇内部和农村内部的收入差距持续扩大^［45］，这都要求后续展开进一步的精细化研究。例如，建立包含时间序列的数据集以追踪高等教育如何提高城乡收入均衡水平的过程。对本科教育和职业教育、农村人力资本密度和城市人力资本密度等要素进行切分，以在实证上厘清并验证不同类型和功能的高等教育在促进城乡均衡发展中的作用。同时，囿于篇幅，本研究无法对每个构型所覆盖的全部案例展开深度分析，未来可针对具体案例的面板数据展开分析以归纳出更具典型性的机制。