高等教育通过人力资本和创新等机制促进经济发展是教育经济研究的核心问题之一，研究生培养承担了日益重要的功能。然而，高等教育和研究生培养覆盖文理在内的庞大差异化学科专业，除总量外，以文理区分的学科结构是否及如何影响经济发展是教育界和政策界关注的核心问题。文理之争从最初的高考志愿选择升级为政府对高等教育学科布局的宏观调控。高考制度恢复后，在“科学技术是第一生产力”的倡导下，我国理科专业的录取比例曾持续保持在60％以上。[1]然而，“文科空谈误国”的流行认知激发了政策界和科学界的反思与批判，[2]市场经济兴起后经管法等应用文科的需求迅速扩张，[3]低办学成本与高收益的双重激励进一步推高了文科办学规模。然而，近十年来全球化退潮叠加文科就业焦虑，我国“重理轻文”“文科无用”的思潮再起。[4] 随着大国间科技和产业竞争的加剧，文理学科布局及专业选择成为各国政府和社会思考及纠结的突出现实问题。欧美发达国家也经历了由纠结文理到更重视理科的转变，定义接近于理科的STEM学科获得欧美发达国家的支持并纷纷转化为国家战略行动。[5]已有文献还揭示了美国等国家学生更多选择理科就读的动态。[6]面临大国博弈、急需突破“卡脖子”技术的中国也将目光投向理(工)科教育。中共中央、国务院2025年初印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》及教育部等部委发布的《普通高等学校学科专业设置调整优化改革方案》，都强调要增加理(工农医)学科点和招生数量，压缩文科招生数量。但这些政策背后的学科区隔对经济发展的差异化影响却少有研究关注，没有充分回应政府、社会、高校和家长对文和理的纠结，迫切需要理论和实证证据。 考虑到不同层级研究生培养的规模经济和范围经济特征，本研究将硕士研究生和博士研究生培养加权来度量研究生规模，区分不同定义文科和理科比重来度量学科结构，进而纳入学科结构对经济发展的非线性影响，还考虑到研究生培养规模及学科结构调整所依赖的空间特征，引入研究生培养的高校分布和区域分布结构，基于2003-2023年中国省际面板数据来综合评估研究生培养对区域经济发展的影响。本研究一方面将高等教育与经济增长文献推进到细分学科结构层面，这有助于丰富教育经济学理论和相关文献；另一方面结合学科结构的非线性影响及其空间布局研究，可以为当前我国研究生教育政策调整、布局优化和教育强国战略的推进提供参考和借鉴。 一、文献综述 高等教育与经济增长的关系是教育经济学的核心研究内容，人力资本和教育投资的价值已广为接受，但直到20世纪90年代后期二者间的量化关系研究才逐渐得到我国学界重视。较早的文献使用投入产出法测算高等教育扩招对中国经济增长和就业的推动作用[7]，还有研究开始测算高等教育对经济增长的贡献率[8]。这方面研究旨在证明高等教育与经济增长之间存在互动关系，力图为高等教育投资提供依据。随后的研究使用协整模型、格兰杰因果关系检验等方法来探究高等教育规模与经济增长之间的动态均衡关系及领先—滞后特征。[9]在二者关系确认条件下，可进一步使用丹尼森因素分析等方法和省域数据来估计高等教育对经济增长的贡献率[10]，不同研究得到低至0.46％高至4.38％的不同高等教育贡献率[11]。因此，如不考虑高等教育贡献率，就会高估资本对经济增长的贡献而低估劳动的贡献率。还有一些研究使用新建高校、“京校外迁”等准自然实验来评估高等教育对经济增长的影响，[12]其优势是以精心选择的高等教育外生冲击为研究对象来缓解内生性担忧，却不适用于连续变动的高等教育对经济增长影响的估计。 但高等教育区分为高职、本科和研究生等不同层次以及成人教育等类型，不区分教育层次的量化研究很难为特定层次教育政策调整优化提供依据。为此，一些文献聚焦成人教育、高职教育来探讨其对经济增长的影响。[13]这类研究也使用协整模型、格兰杰因果关系检验及回归方法，既有发现成人教育投资对经济增长的正向影响[14]，也有发现高职教育不引导经济增长或者依赖于人均国内生产总值的由负转正门槛效应[15]。不过，这方面文献总体较少，且面临严峻的方法论和遗漏变量等问题。亦即，使用协整模型的研究只能说明变量间的长期均衡关系，格兰杰因果关系检验只能说明变量数据上的领先—滞后关系；一些研究虽使用柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数为理论模型，但将人力资本设定为高职等层次却遗漏了研究生等其他层次，显然后者的人力资本水平要远高于前者，这就导致对高职等层次教育影响的高估。 聚焦研究生教育的实证文献产生较晚，2009年前后方有学者使用面板固定效应模型估计研究生教育规模对经济增长的影响。[16]随后的研究遵循两方面的技术路线：其一是使用生产函数模型和回归技术估计研究生教育变量对经济增长的边际效应，[17]其二是使用耦合协调度或者灰色关联度等模型评估研究生教育与经济发展间的适应性或者协调度[18]。后一技术路线能刻画教育与经济两个系统间的量化关系，但难以控制其他变量进而分离出研究生教育的边际影响。前一技术路线的理论基础是罗默(Paul Romer)和卢卡斯(Robert Lucas)等给出的纳入人力资本的生产函数，解释变量使用可得的在校生、毕业生、学位点或高校研发投资等指标。[19]同样，会有质疑认为在生产函数模型研究中突出研究生教育会遗漏高职和本科层次高等教育对经济增长的贡献，但考虑到中国高等教育走向普及和大众化的演进特征，高职和本科教育层次已更多转化为提供劳动要素，可以将研究生教育视为高层次人才和人力资本，这样，遗漏变量或估计偏误担忧会大大减轻。
