我国长三角地区“双高计划”高水平职业院校建设成效研究

摘 要 基于长三角地区41所“双高计划”高水平学校2016-2022年建设成效面板数据，采用双重差分法评估了“双高计划”高水平学校建设的政策效应。结果显示：“双高计划”高水平学校在学生发展、师资队伍建设、教学实践建设、社会经费投入等方面的成效均有了显著提高；在城市维度上具有明显的异质性，非省会城市的“双高计划”高水平学校对师资队伍建设的提升效用更显著；对学生发展的显著正向影响缺乏持续性，对教学实践建设、社会经费投入方面的政策效应具有即时性且效果明显，对师资队伍建设水平政策效应具有滞后效应；对学校科研服务能力方面的影响虽为正向但不显著。基于此提出：应深入推进“双高计划”建设，引领职业教育服务国家战略；强化“双师”教师实践能力，提升“双师”队伍社会服务能力；深化“产城教”融合，发挥产业学院示范效应；明确“科教融汇”目标定位，创新科技成果转化机制。

关键词 长三角地区；“双高计划”；政策评估；双重差分法

中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2024）17-0027-06

一、问题提出

2019年1月24日，国务院印发《国家职业教育改革实施方案》，提出将启动实施中国特色高水平高等职业学校和专业建设计划；同年4月1日，教育部、财政部发布《关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见》（简称“双高计划”），提出要集中力量建设50所左右高水平高职学校和150个左右高水平专业群；同年12月10日，教育部、财政部公布《中国特色高水平高职学校和专业建设计划建设单位名单》，共计197所高职院校，其中高水平学校56所，高水平专业群建设高校141所。“双高计划”建设为高等职业教育传承技术技能、推动区域经济社会发展奠定了人才之基[1]。

随着“双高计划”建设的推进，关于“双高计划”建设及成效评价引起学界的关注，研究内容主要集中于建设思路和实施路径、评价具体维度和评价方法等方面。在建设思路方面，张宇从建设规划的全面性和局部性、建设内容的常规性与创新性、课程建设的阶段性与总体性、师资队伍建设的形式性与实效性、成果呈现的具体性与整体性等方面进行了分析和探讨[2]。李鹏从建构“省级统筹、多元协同”综合治理格局、实施“创新驱动、重点攻坚”推进策略、执行“精准供给、效率优先”资源配置等方面对“双高计划”的行动策略进行了研究[3]。“双高计划”建设评价维度方面，科学合理的办学评价是确保“双高计划”建设目标如期完成的重要环节。刘晓提出“双高计划”院校办学评价的突破路径要注重质性与效能的多元化、完善分类评价与第三方评估制度的适应性、健全评价过程监督与改进机制的全过程等[4]。评价体系作为“双高计划”建设结果运用的重要方面，周建松从人才培养模式创新、课程教学资源建设、教材与教法改革、教师教学创新团队、实践教学基地等方面对“双高计划”建设绩效管理的具体内容进行了研究[5]。周桂瑾从共享型产教融合新生态、区域产业特色发展新业态、类型特色人才培养新格局等方面阐述了国家“双高计划”中期绩效评价的江苏实践[6]。在评价方法上，汤霓等学者运用数据包络分析法对56所“双高计划”院校的办学进行了评估，并结合Tobit回归分析，探索了“双高计划”院校办学绩效的影响因素[7]。许艳丽基于网络DEA模型提出以联盟治理强化阶段衔接、以技术提升推进精细化管理、以创新东西协作模式促进区域协调、以动态评价机制激励效率推进“双高计划”院校产教融合建设[8]。郑雁通过解析空间生产理论的溯源和分析框架，对197所“双高计划”建设单位中期建设成效的实践样态进行具体分析，审思了“双高计划”未来的发展方向[9]。

上述研究为开展“双高计划”建设成效评价提供了有益思考，但是，现有研究大多聚焦于“双高计划”建设的增量成效，而忽视了2019年以来“双高计划”的时间累积效应。“双高计划”建设能否真正促进入选高校综合实力提升，需要通过教育政策评估中的因果推断进行识别。长三角地区作为中国高等职业院校最为密集、发展水平最高的区域之一，学校高质量发展是长三角一体化发展上升为国家战略的重要支撑。本文以长三角地区41所入选“双高计划”的职业院校为研究对象，采用双重差分法评估“双高计划”政策实施后，入选的高水平学校的综合实力是否显著提高，以期为“双高计划”建设评估提供参考。

二、研究设计

（一）样本选择及数据来源

从2019年12月教育部、财政部公布的“双高计划”名单中选取41所长三角地区高职院校为样本，将入选高水平学校建设的15所高职院校作为实验组，入选高水平专业群建设的26所高职院校作为对照组。数据来源于高职院校人才培养状态数据采集与管理平台、高职院校公布的《职业教育质量年度报告》，部分缺失值通过插值法予以补充。

（二）模型设定与变量选择

1.模型设定

近年来，因果推断作为主要研究方法逐渐被运用到教育学中，旨在推动教育学科建立统一、普遍以因果规律为基础知识结构的发展[10]。双重差分法（DID）作为公共政策评估常用的工具之一，能够在较大程度上避免内生性问题，进而控制干预变量的前定变量，识别因果问题[11]。因此，本文采用经典DID来识别“双高计划”建设的政策影响，计量模型设定如下：

Yit=β0+β1Treatedi×Periodit+β2Xit+μi+γt+εit  （1）

其中，i代表院校，t代表年份。被解释变量为“双高计划”高水平学校建设的发展成效，数据的时间跨度为2016-2022年。Treatedi×Periodit是“双高计划”高水平学校建设的政策虚拟变量，β1控制表示“双高计划”建设政策对高职院校发展成效的影响效应。Xit为控制变量，β2为控制变量的估计系数。β0为常数项，μi和γt分别代表个体固定效应与时间固定效应，εit为随机扰动项，并在实证分析中使用聚类稳健标准误进行检验。

2.被解释变量

结合“双高计划”建设院校公布的建设方案和《高等职业院校质量年报》分析可知，“双高计划”建设旨在通过增强师资队伍建设、教学实践建设、社会经费投入和科研服务能力等，进而全面提升高职院校发展成效。因此，本文在已有文献成果的基础上，选取毕业生月收入、双师教师比、教学实践工位数、专项经费投入、纵向到款额5个指标综合衡量“双高计划”高水平学校建设成效。

3.核心解释变量

本文的核心解释变量Dit=Treatedi×Periodit，其中，Treatedi为分组虚拟变量，当Treatedi=1时，表明该高职院校入选高水平学校建设名单；若未入选高水平学校建设而是入选高水平专业群建设时，Treatedi=0；Periodit是政策时期虚拟变量，因“双高计划”政策于2019年提出，故本文将2019年作为政策冲击年，即Periodit等于1时表示政策实施后（2019-2022年）；Periodit等于0时表示政策暂未实施（2016-2018年）。

4.控制变量

在控制变量的选取上，为了尽可能避免遗漏变量产生的问题，在参考郭立强[12]、马浚锋和罗志敏[13]研究的基础上控制了以下变量：（1）学校规模，用高职院校全日制在校生数的对数值表示；（2）就业质量，用就业人数的对数值表示；（3）满意度水平，用母校满意度表示；（4）晋升规划，用毕业生三年内晋升比例表示；（5）自主创业发展，用自主创业比例表示；（6）教师资源，用专任教师数的对数值表示；（7）校企合作，用兼职教师课时的对数值表示；（8）教育经费投入，用生均拨款的对数值表示。

三、实证结果与分析

（一）基准回归结果

“双高计划”高水平学校建设对高职院校发展成效的基准回归结果见表2，本文重点关注政策效应Dit。在放入控制变量且控制了个体、时间效应后，模型（1）～（5）是全样本在学生发展、师资队伍建设、教学实践建设、社会经费投入、科研服务能力等方面的估计结果，R2均在70%以上说明该模型具有较好的拟合效果。本文控制了年份和个体固定效应后，“双高计划”高水平学校建设政策的实施显著提升了入选高职院校的发展成效。具体来讲，长三角地区“双高计划”高水平学校的毕业生月收入、“双师型”教师比、教学实践工位数、专项经费投入具有显著的正向影响，尤其是在教学实践建设、社会经费投入方面在1%的显著性水平上具有统计学意义。纵向到款额的系数为正，但并不显著，在一定程度上反映出高职院校的科研产出效率并不高。

（二）稳健性检验

1.平行趋势检验

使用DID模型评估政策效应的前提是，“双高计划”政策出台前入选高水平学校建设的高职院校和未入选高水平学校建设的高职院校满足共同的时间趋势。因此，采用事件研究法生成年份虚拟变量和处理组虚拟变量的交互项，并将交互项进行回归。以“双高计划”政策当年为基准期进行平行趋势检验，结果显示，在“双高计划”政策实施前，学生发展、师资队伍建设、教学实践建设、社会经费投入四个方面的政策效应估计值的置信区间包括0，满足平行趋势检验要求，这说明“双高计划”政策实施给入选高水平学校带来了明显的正向效应。此外，该政策对教学实践工位数、专项经费投入的变化较为明显，对教师队伍的“双师型”比例的影响具有一定的滞后性。

2.安慰剂检验

本文从长三角地区样本中随机抽取“双高计划”政策对本文的结果进行安慰剂检验，即从41所高职院校中随机抽取15所，假设这15所高职院校入选高水平学校建设，余下的高职院校作为伪对照组，重复抽取1000次，得到伪政策效应估计值。由于伪处理组的随机产生，因此安慰剂处理变量的回归系数不会显著偏离零点。结果显示，回归系数落在0值附近且服从正态分布，回归结果不显著，基准回归中系数估计值也是偏离0的。因此，可以排除基准估计结果是由不可观测因素导致的，即“双高计划”建设政策成效的估计结果不太可能受到其他政策或者随机性因素的影响，处理组高职院校在学生发展、师资队伍建设、教学实践建设、社会经费投入等方面的发展成效确实是由“双高计划”高水平学校建设政策带来的。

3.控制省份和时间的联合固定效应检验

推进高等职业教育区域协调发展是推进中国式现代化的战略性举措[14]。由于区域内高等职业教育的历史轨迹、资源禀赋等方面的差异，使得各省内“双高计划”建设高职院校办学条件不一，由此带来的遗漏变量问题可能使估计结果出现偏误，而将基准回归中引入的41所高职院校和省份与各年度虚拟变量交互的联合固定效应，在一定程度上可以缓解遗漏变量的影响。由表3可见，“双高计划”建设政策效应的估计结果依然稳健，说明该政策的实施不仅显著提升了入选高水平学校在学生发展、师资队伍建设、教学实践建设、社会经费投入等方面的水平，还提升了其综合发展水平，同时对社会服务能力具有正向影响。

（三）异质性分析

长三角地区作为我国高等职业教育发展的发达地区之一，不同城市在产业结构布局、资源分布方面体现出不平衡性[15]，而这种不平衡性可能导致区域高等职业教育发展综合水平存在明显差异。加强对非省会城市高等职业教育资源的培育并强化与当代产业的匹配度能够为区域内高等职业教育高质量发展提供强大驱动力。借鉴黄艳等人关于城市间高等教育竞争力与城市高质量发展关系研究的做法[16]，从城市角度出发，将长三角地区分为省会城市和非省会城市，以进一步分析“双高计划”高水平学校建设在提升高等职业教育发展时的显著地域性差异。

由表4可知，“双高计划”高水平学校建设对高等职业教育高质量发展的影响确实存在区域异质性。首先，省会、非省会城市的学校在学生发展的政策效应估计值分别为0.0869和0.0434，且在10%水平上显著；同时，省会、非省会城市的学校在实践教学建设的政策效应估计值分别为0.2046和0.1292，且在1%水平上显著；其次，省会、非省会城市的学校在社会经费投入的政策效应估计值分别为0.3630和0.2576，分别在1%和5%水平上显著，以上结果说明了省会和非省会城市在学生发展、教学实践建设和社会经费投入均能显著提升高等职业教育综合水平。此外，省会、非省会城市的学校在师资队伍建设的政策效应估计值分别为0.0184和0.0308，但省会城市的学校未通过显著性检验。造成这一现象的可能解释是，省会城市学校的师资队伍基础明显强于非省会学校，因此对于非省会城市的学校而言，提升“双师型”教师队伍建设更能够显著促进高等职业教育的综合发展水平。最后，省会、非省会城市的学校在社会服务能力方面的影响虽然正向但不显著，这可能说明“双高计划”高水平学校建设在科研服务能力上还存在不足，尤其是实际科研成果方面[17]，该结论也印证了高职院校在科研定位中存在行动困境这一观点[18]。