摘要
“一带一路”高校联盟是扩大人文和教育交流的平台，助推中国从高校联盟边缘走向中心。然而，哪些因素导致了“一带一路”高校联盟合作的形成，对此很少有研究进行实证探讨。基于20个“一带一路”高校联盟中的68个“一带一路”国家与中国的双边关系数据，通过社会网络QAP分析发现：除了政策环境和双边关系等外生性因素外，财力资源、一流大学数量、经济发展水平等内生性因素也对“一带一路”高校联盟的整体合作具有显著影响；不过，内生性因素对“一带一路”高校联盟不同合作主体的影响表现出一定差异，它们对联盟中的“一带一路”国家影响甚微，而当联盟引入发达国家的高水平大学时，内生性因素才表现出更加明显的影响。
关键词
“一带一路” 高校联盟 社会网络分析 QAP
基金项目
国家自然科学基金2019年度面上项目“制造强国背景下工程创造力的测评、提升机理及系统性开发模式研究”（71974172）
作者简介
胡顺顺，安徽大学马克思主义学院讲师；姚威，浙江大学中国科教战略研究院副研究员，博士生导师
引用本文
胡顺顺,姚威.“一带一路”高校联盟合作影响因素研究——基于中国与沿线68个国家双边数据的分析[J].复旦教育论坛,2023,21(02):89-95.
推进共建“一带一路”教育行动高质量发展是我国教育对外开放工作的重点。其中，高等教育对于提供人才支撑和智力支持具有不可或缺的作用，是服务“一带一路”教育行动的关键所在。在《推进共建“一带一路”教育行动》文件明确提出“支持在共同区域、有合作基础、具备相同专业背景的学校组建联盟”之后，以“我”为主的众多高校多边合作联盟平台发起成立。受新冠疫情影响，高校国际交流合作受阻，人员跨境交流近乎停滞，2020年后没有新联盟产生，即便如此，联盟数量也已近40个[1]。可见，中国作为“一带一路”倡议的发起国，在与沿线国家相关高校进行联盟合作方面具有独特优势和吸引力。然而，研究发现，只有少数联盟较为活跃，部分联盟合作缺乏持续性，活动偏形式化、并未真正落地，而疫情也加速了一些联盟的退出进程。那么，哪些因素导致了当初“一带一路”高校联盟的成立？大部分学者认为，政府推动和双边关系是中国吸引沿线高校联盟合作的关键，关于其他影响因素的深入探讨较少。事实上，高校国际联盟的合作动力与影响因素除了政策外推因素，还应包括内生性影响因素，高校自身的人才资源、顶级大学的声誉、网络信息化技术、科研资金投入等内生性因素能够让高校间形成优势的互补。那么，对于“一带一路”高校联盟合作来说，是否存在内生性影响因素？不同的联盟合作主体是否存在不同的影响因素？针对以上问题，本研究基于制度因素、资源因素以及高等教育质量因素三个维度，利用20个“一带一路”高校联盟①中68个沿线国家与中国的双边关系数据，使用社会网络QAP分析工具检验“一带一路”高校联盟合作的影响因素，以期从研究方法上丰富现有文献，并为高质量推进“一带一路”高校联盟平台建设提供微观证据和思路。
（一）“一带一路”制度背景与“一带一路”高校联盟合作现有文献的主要观点认为，“一带一路”倡议相关制度和政策的出台对“一带一路”高校联盟合作的形成起到至关重要的作用，主要通过三个方面来实现。其一是政策环境。政策属于正式制度，是指专门的规则与规范，更好的政策环境有利于帮助高校构建联盟合作的信心，使它们易于获得外部资金与相关资源[2-3]。“一带一路”中的“政策沟通”实质就是增强沿线各国的政策对接，为区域合作提供政策支持，因此政策环境对沿线国家的合作互动具有重要影响[4]。本文认为，2017年之后，受益于《推进共建“一带一路”教育行动》的政策推力，“一带一路”高校联盟合作规模迅速扩大。其二是双边关系。有学者研究发现，两国间双边关系决定了其进行合作研究的优先级，双边关系越紧密的国家之间合作研究越密集[5]，而且双边关系代表着两国之间能够建立有效的交流机制，意味着两国之间的一种制度保证，能够降低一般合作风险[6]。事实上，跨国的高校科研合作也需要良好的双边关系来降低合作门槛[7-8]。本文认为，两国建立教育双边关系，能更直接地促进两国高等教育合作，能为“一带一路”高校联盟合作奠定良好的区域合作环境。其三是文化邻近。一般来说，语言是文化的重要载体。在引力模型的相关研究中，拥有相同语言背景的国家间被认为有更多共同的文化邻近性[9-10]；在来华留学生影响因素研究中，有些学者也表达了同样的观点，即相似的文化能够吸引更多留学生的流动[8]，语言的相似度越高意味着两国的文化相似性就越高，沟通的成本越低[11]。鉴于此，我们提出三点假设：假设H1：政策环境能显著促进“一带一路”高校联盟合作。假设H2：双边关系能显著促进“一带一路”高校联盟合作。假设H3：文化邻近能显著促进“一带一路”高校联盟合作。（二）高等教育资源与“一带一路”高校联盟合作对于高校自身来说，“一带一路”高校联盟使其能够嵌入国际高等教育资源网络，从而通过提高获取国际资源的能力来促进自身发展。主要有以下三种资源类型：一是财力资源。充足的经费既是政府对高等教育的重视，也是教育高质量发展的必要保障[12]。国内外众多研究表明，资金与人力资源是美国大学的学者参与跨国合作的重要因素[13]，资金投入对高校的跨国研究合作有着显著的促进作用[14-15]。二是人力资源。人力资源与财力资源同属于影响高校国际合作的重要因素[13]，高校合作的根本就在于人力资源的发展[16]。因此，高校国际合作是学生与研究人员之间的合作，人是合作的载体，以学生和研究人员为代表的人力资源是高校国际合作的基础[17]。高校研究人员的能力水平越高，越能够吸引其他国家的高校与其进行合作，从而建立合作关系。有学者甚至认为人力资源等资源条件直接决定了高校跨国合作水平[18]。三是网络基础资源。互联网的发展促进了知识学习与共享，通过提高学习效率来提升人力资本。尤其是在跨国学术资源共享中，由于空间和时间的限制，网络化的学术资源对于各国高校间深化资源共享具有重要意义，可以极大地满足人民对共享学术资源的需求，降低沟通和交流成本[19]。随着新冠疫情在全球的蔓延，高校国际合作短时间内只能通过网络交流平台开展，在此情况下，十分考验联盟成员网络基础设施资源的发展水平。假设H4：财力资源能显著促进“一带一路”高校联盟合作。假设H5：人力资源能显著促进“一带一路”高校联盟合作。假设H6：网络基础资源能显著促进“一带一路”高校联盟合作。（三）高等教育质量与“一带一路”高校联盟合作在“一带一路”高校联盟成员间合作的过程中，各方的实力水平决定了联盟成员间合作的信任程度[20]。从经济博弈角度来看，信任感知是由实力大小决定的，而实力又直接影响了各方合作的收益。已有研究表明，“强强”合作的收益最大，也是联盟成功的关键。有学者通过对国内4所世界一流大学建设高校的国际合作进行内容分析，发现高校国际合作的开展需要高校自身实力的支撑，认为只有自身学术条件过硬，才能顺利进行国际科研合作[16]。也有学者表示中国在选择合作对象时，虽然已随着“一带一路”倡议的提出而将沿线国家选为重要合作对象，但是分析发现中国首选的还是科研实力与教育质量一流的英国、法国和美国等国家[21]。因此，本文认为高等教育质量是“一带一路”高校联盟合作可能的影响因素。据此提出以下两点假设：假设H7：一流大学数量能显著促进“一带一路”高校联盟合作。假设H8：科技论文数量能显著促进“一带一路”高校联盟合作。
（一）计量模型为检验“一带一路”高校联盟合作的影响因素，我们建立以20个“一带一路”高校联盟中68个沿线国家与中国组成的联盟关系数据为被解释变量、以这68个沿线国家与中国的双边数据为核心解释变量的计量模型。本文借鉴博加蒂和埃弗里斯特等人的做法[22]，对关系数据采用QAP回归分析；同时，借鉴已有研究文献，筛选出可能产生影响的13个变量。1.被解释变量被解释变量为2019年20个“一带一路”高校联盟中的68个沿线国家与中国组成的联盟关系数据，即以20个联盟为基础，筛选出其所有成员国家之间是否存在高校联盟合作关系，累计存在的高校联盟合作关系次数为中国与该国的联盟关系数据，以此类推，最终获得了中外90个国家之间的高校联盟关系数据。对照与中国签署“一带一路”合作协议的140个国家名单，进一步筛选出68个“一带一路”签约国与中国的高校联盟合作关系数据。2.解释变量从“一带一路”制度背景角度，本文选取三个变量作为解释变量。首先是政策环境，主要测量的是教育部印发的《推进共建“一带一路”教育行动》政策对“一带一路”高校联盟合作形成的影响。为此，研究使用赋值法，对2016年7月政策发布之后形成的“一带一路”高校联盟合作关系进行赋值，每出现一次则赋值一次，基础赋值为1，若为政策之前形成的合作关系赋值为0，最终累计总赋值数，以此构建政策影响矩阵。其次是双边关系，主要测量的是中外69个国家之间是否在“一带一路”合作框架下构建了教育合作关系，若构建了教育合作关系则赋值为1，否则赋值为0 [3]。最后是文化邻近，使用国家的官方语言是否相同来衡量[8]。从高等教育资源角度，本文选取三个变量作为解释变量。首先是财力资源，指的是某一国对高等教育的资金投入，使用某一国的高等学校R&D经费，构建高等学校R&D经费差异绝对值矩阵[13]。其次是人力资源，指的是某一国的高校教师数量，构建高校教师数量差异绝对值矩阵[17]。最后是网络基础资源，指的是某一国的互联网普及率。从高等教育质量因素角度，本文选取两个变量作为解释变量。首先是TOP500大学数量，其次是科技论文SCI数量，均代表某个国家的高等教育质量[23]。同时，为了提高实证分析的科学性和严谨性，研究还考虑加入一些影响联盟合作的控制因素，在已有的研究中经常被作为不可或缺的基础解释变量，例如经济发展水平[24]、地理邻近性[25]、高等教育规模[26]以及人口规模[27]等。综上，为提高自变量对因变量的解释力，本研究拟按照自变量所属类型进行逐步建模和回归，其计量模型分别为：
模型（1）：“一带一路”倡议因素计量模型
模型（2）：“一带一路”倡议因素、高等教育资源因素计量模型
模型（3）：“一带一路”倡议因素、高等教育资源因素与质量因素计量模型
模型（4）：加入控制因素的计量模型
（二）数据说明本研究根据各联盟官方网站、相关文件，搜集整理了20个“一带一路”高校联盟成员名单，其关系数据均截止到2020年1月，在此之后的成员变动不在本研究范围之内。事实上，受新冠疫情影响，2020年1月之后所有联盟的成员几乎没有再出现变化。由于2020年及其后的数据受新冠疫情的影响较大，可能无法反映其对因变量的真实影响，因此，自变量指标统计时间均为2019年，缺失数据将用往前可以获得的最新数据替代。若到2013年（“一带一路”提出之年）仍无数据的，则通过计算该指标其他国家数据与各自GDP比值的平均值，推算出相关缺失数据。所有变量及其数据来源如表1所示。
（一）QAP相关分析
QAP相关分析主要关注的是两种关系之间是否相关，QAP回归分析则更关注多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系，两者互为补充。研究首先使用QAP相关分析方法，选择5000次随机置换，得到“一带一路”高校联盟合作影响因素相关的结果，如表2所示。
由表2可知，“一带一路”高校联盟的形成与政策影响矩阵PI、双边关系0-1矩阵BR、语言差异0-1矩阵LD、高校R&D经费差异绝对值矩阵RDU、高校教师数量差异绝对值矩阵TTE、互联网普及率差异绝对值矩阵PISI、TOP500大学数量差异绝对值矩阵TOP、SCI论文数量差异绝对值矩阵SCI、GDP差异绝对值矩阵GDP、国土接壤0-1矩阵LB、高校在校生数量差异绝对值矩阵US、人口总量差异绝对值矩阵POP存在显著的相关关系，只与首都间直线距离矩阵CD之间不存在显著的相关关系。该结果初步验证了政策环境、双边关系、文化邻近、财力资源、人力资源、网络基础资源、高等教育质量因素、经济发展水平、地理邻近性中的“是否邻国”、高等教育规模与人口规模都是影响“一带一路”高校联盟合作的主要因素。进一步使用QAP相关分析对自变量矩阵之间进行相关分析发现，13个自变量之间存在着较为严重的多重共线性问题，因此，需要使用QAP回归分析来有效处理该问题。（二）QAP回归分析研究在剔除了不存在相关关系的首都间直线距离矩阵CD之后，对其余12个自变量与因变量之间的关系进行QAP回归分析，同样使用5000次随机置换，回归结果如表3所示。
从回归结果来看，“一带一路”制度背景因素方面，政策环境与双边关系对“一带一路”国家间的高校联盟合作具有显著正向影响，基于语言相似性的文化邻近对联盟合作没有显著影响。分别加入资源因素和高等教育质量因素之后，对“一带一路”国家间的高校联盟合作均没有显著影响。可能的原因是，“一带一路”高校联盟主要由中国高校发起，是在“一带一路”的社会背景和中国政策环境下催生的组织形式，因此，其在组建方式上以邀请便捷性与时效性为主要考量，忽视了联盟成员间资源的匹配与实力的评估。加入控制因素之后，经济发展水平与国土接壤具有显著影响。其中，经济发展水平的影响是负向的。本研究所使用的是经济总量差异矩阵变量，因此，负向意味着一国与其他国家经济总量的差异越小，其与其他国家的联盟合作关系越密切。这一结果能够为中国、俄罗斯等经济总量较大的国家在联盟中的核心作用提供部分解释。此外，在加入控制因素之后，资源因素中的人力资源因素显著性明显增强。该变量是一国与其他国家高校教师数量差异矩阵，因此，该回归结果表示两国人力资源差异越大，越有利于“一带一路”国家进行高校联盟合作。可能的原因是，中国高校教师数量规模较大，与沿线国家存在较大差距，导致从计量结果上看，差距越大合作越紧密。国土接壤显著正向影响联盟合作关系的建立，意味着中国的邻国更有意愿进行联盟合作。综合来看，回归结果显示政策环境、双边关系、经济发展水平以及人力资源水平是影响“一带一路”国家间高校联盟合作的重要因素。这一结果与我们对于高等教育资源与质量影响的判断具有一定的差距。主要原因在于，上述结果是基于68个“一带一路”沿线国家的数据，意味着该结果更针对“一带一路”沿线国家。因此，对于“一带一路”高校联盟中的“一带一路”成员国家来说，高等教育资源因素与质量因素不足以影响联盟合作，而最核心的影响因素就是政策（政策影响）、外交（双边关系）与经济（GDP）。那么，将20个联盟样本中的非“一带一路”国家（以发达国家为主）加入统计分析之后，高等教育资源与质量因素是否会对“一带一路”高校联盟合作产生影响？接下来，我们将分析样本扩大至20个样本联盟中的所有成员国家，以检验上述回归结果的稳健性。
将分析样本从20个“一带一路”高校联盟中的69个“一带一路”国家（含中国）扩大到全体90个成员国家（含中国），新增的成员国家包括英国、美国、澳大利亚、加拿大、法国、德国、比利时、芬兰、荷兰、日本、西班牙、爱尔兰、瑞典、挪威、以色列、巴西、阿根廷、墨西哥、印度、约旦、毛里求斯，这些国家的指标及数据来源均与上文保持一致，此处不再赘述。得到的回归结果如表4所示。
加入了联盟中非“一带一路”国家的相关数据之后，政策环境、双边关系、文化邻近、财力资源、一流大学数量、经济发展水平与地理邻近性均对联盟合作有显著影响。我们注意到，双边关系与基于语言相似性的文化邻近这两个因素皆为负向影响。就双边关系而言，在本文中是指“一带一路”合作框架下的教育合作关系，因此只存在于沿线国家之间；非“一带一路”国家不是“一带一路”签约国，自然不存在“一带一路”框架下的教育合作关系。所以，当众多没有此类双边关系的国家加入联盟合作之后，双边关系因素在统计意义上表现为：越没有双边关系，越有利于形成联盟合作。从稳健性检验的模型（1）到模型（4）中双边关系BR的P值变化可以看出：当我们仅对制度因素进行检验时，双边关系的负向效应是不显著的；当模型中逐渐加入资源、高等教育质量与其他控制因素时，这种负向效应逐渐显著。这意味着联盟合作会因为非“一带一路”国家的财力资源与高等教育质量水平而产生“吸引效应”。这一现象同样存在于文化邻近这一指标。总的来说，扩大了样本后的稳健性检验结果，进一步回答了我们在中国与68个沿线国家高校联盟合作影响因素分析中的疑问，即：当以发达国家为主的非“一带一路”国家参与合作时，资源因素与高等教育质量因素的影响效应逐渐显现，尤其是高校R&D投入和TOP500高校数量的正向影响表明，财力资源和高等教育质量水平的差异越大，越有利于联盟合作的形成。究其原因，“一带一路”沿线合作国家众多，但其中大多数是发展中国家，其高等教育水平和经济发展水平整体上弱于发达国家。经济发展水平越高，越能满足自身科研投入和合作需求；而经济发展水平较低的国家为了提升本国科研水平，会更多地与发达国家合作，以获取更好的资源。因此，当“一带一路”高校联盟引入发达国家高校时，高等教育资源与质量因素成为其显著动因。这也意味着，虽然我国个别高校取得了较大进步，但与发达国家高校相比，仍存在实质性国际影响力相对较弱、不足以引起域外主流学界自发重视的情况。本文利用20个“一带一路”高校联盟中68个沿线国家和21个非沿线国家与中国的双边关系数据，从“一带一路”倡议因素、高等教育资源因素和质量因素三个维度对“一带一路”高校联盟合作的影响因素开展了实证研究。研究发现，“一带一路”倡议因素的影响最为显著，包括政策环境和双边关系。在资源相关因素中，对“一带一路”沿线国家来说，人力资源具有显著正向影响；而非“一带一路”国家加入联盟之后，财力资源具有显著正向影响；网络基础资源并非“一带一路”高校联盟合作的影响因素，意味着联盟成立时并没有考虑过成员间的网络基础资源水平。在高等教育质量因素中，一流大学数量差异和科技论文数量差异均对“一带一路”国家间的高校联盟合作没有显著影响，但当联盟中有非“一带一路”国家时，一流大学数量差异对联盟合作有显著正向影响。最后，经济发展水平与地理邻近性对“一带一路”高校联盟合作均具有显著影响。总体而言，研究发现政策对“一带一路”高校联盟合作的影响是重大的，政策决定了中国高校和“一带一路”国家高校之间联盟合作的动机与结果；资源和质量因素也同时影响了联盟合作的形成，但是也仅在联盟中存在发达国家高校的情况下才会产生影响。为什么影响因素有这样的差异？数据表明，“一带一路”国家的高等教育发展普遍较为薄弱，相互之间的资源差异与质量差异较小，即便中国高等教育发展迅速，也难以让众多沿线国家的高校自发地形成联盟合作。此时，联合一些以发达国家为主的非“一带一路”国家的高校，让联盟成员看到了资源互通与利益互补的可能性，在一定程度上提高了各方联盟合作的积极性。尽管“一带一路”高校联盟合作的初衷是联合“一带一路”沿线国家的高校共同发展，但在实际运行中，中国高校为了提升联盟影响力，也邀请了一些以欧美国家为主的非“一带一路”国家的高校加入联盟合作。这一举措在一定程度上促进了联盟合作的形成和发展，让原本以政策外推为核心的联盟合作，变得更具自发性和主动性。然而，这也反映出我国高校的国际影响力与欧美顶尖高校相比仍有差距。为此，中国高校应该抢抓“一带一路”发展机遇，从沿线区域入手，以点带面提升国际合作水平；在沿线区域优先构建具有国际影响力的高校联盟合作平台，不断拓展合作领域和成员国家；通过高校联盟展示中国高等教育成果，提升中国高等教育的全球影响力。
注释
①20个“一带一路”高校联盟分别是丝绸之路大学联盟、“一带一路”高校战略联盟、丝绸之路农业教育科技创新联盟、“一带一路”中波大学联盟、“一带一路”航天创新联盟、“一带一路”商学院联盟、中俄综合性大学联盟、“一带一路”建筑类大学国际联盟、“长江—伏尔加河”高校联盟、中巴经济走廊大学联盟、“21世纪海上丝绸之路”大学联盟、“一带一路”标准化教育与研究大学联盟、“一带一路”国际医学教育联盟、“一带一路”铁路国际人才教育联盟、“一带一路”南南合作农业教育科技创新联盟、“一带一路”高校食品教育科技联盟、“一带一路”工程教育国际联盟、“一带一路”世界纺织大学联盟、“一带一路”创新合作研究联盟、“一带一路”矿业高校联盟
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