“双高”院校社会服务绩效评价及影响因素研究*——基于178所“双高”院校2022年质量年度报告

谯欣怡，许晓睿

（广西大学，广西 南宁 530004）

一、问题提出

2008年教育部发布《高职高专院校人才培养工作水平评估方案（试行）》，评价指标体系中设立了“社会服务”二级指标，使得社会服务能力成为了高职院校考核的重要指标之一。2014年12月，民政部发布了《社会工作服务项目绩效评估指南》，规定了社会工作服务项目绩效评估的目标、原则、主体、内容、方法程序等，标准适用于包括高校、公益事业单位等在内的各类评估对象。该指南对社会服务绩效评估项目提出指引，也使得高校的社会服务绩效评估得到广泛重视。

2019年4月，教育部和财政部联合印发了《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》（以下简称“双高计划”）。“双高计划”提出集中力量建设50所左右高水平高职学校和150个左右高水平专业群，且2022年进入“双高计划”的高职学校和专业群办学水平、服务能力、国际影响力应有显著提升，使职业教育成为支撑国家战略和地方经济社会发展的重要力量。这个计划的出台标志着我国高等职业教育改革和发展进入“双高”发展阶段，它是引领职业教育新一轮重大改革的排头兵、领头雁。在此契机下，遴选上的高职院校（下文简称“双高”院校）如何提升社会服务能力，获得社会的认可，并更好地服务国家战略，服务地方经济，成为学校发展的重要任务。

鉴于此，本文采用2022年高等职业教育质量年度报告中的数据，对全国范围内178所“双高”院校社会服务绩效进行评价，并从省域和区域的角度对其社会服务绩效进行比较，深入分析省域社会服务绩效的主要障碍因子和影响因素，以期为高职院校提升社会服务绩效提供有益的参考与建议。

二、文献综述

首先，学者对高职院校社会服务的内涵进行了较丰富的探讨和界定。林凌敏、李伟明提出，高职服务能力主要包括技术服务、培训服务和社区服务［1］；方美君提出，高职院校社会服务是向区域和行业提供多方面的服务，主要包括提供技术应用型和高技能型人才培养与培训，提供技术创新、推广和服务，实施先进文化的传播和辐射［2］；黄玲青、苏江指出，高职院校与本科高校相比，其社会服务具有职业性、区域性、行业性等特点，社会服务内涵可以概括为社会培训、技术服务、咨政服务、文化建设、公益服务五个方面［3］；吴一鸣从内外要素的角度提出：从内看高职院校社会服务能力体现为专业建设、人才培养、师资队伍建设、条件设施保障、体制机制创新；从外看高职院校社会服务能力体现为服务区域产业发展能力、服务行业企业发展能力、服务人才成长发展能力［4］。由此可见高职院校社会服务的内涵是与普通本科院校有一定区别的，且随着国家经济发展战略的调整，其内涵在不断丰富和变化。

其次，高职院校社会服务绩效的评价方法也多种多样。吕坤等基于数据包络分析法，研究了46所典型高职院校2018年的科学研究和社会服务效率［5］；孙永春采用主成分分析法对广东省各高职院校2018年的社会服务绩效进行评价测算［6］；沈铁松、李国渝基于DEA效率模型对71所国家骨干高职建设院校2015年的社会服务效率进行评价研究［7］；万歆应用熵权TOPSIS法测算了15个副省级城市高职院校的社会服务绩效［8］。

最后，有关高职院校社会服务的现状、影响因素、模式构建等也是学者广泛探讨的重点。刘晓、李甘菊通过分析197所“双高”院校的中期建设数据发现，目前高职院校的多领域服务格局已初步形成，但在整体发展进程上仍存在多元取向不足、体制机制建设不够、高质量服务供给态势不足等问题［9］；张菊霞、任君庆以技术技能积累为研究视角，实证分析发现高职院校社会服务适应性总体较弱，其中“双师”素质专任教师、企业提供校内实践教学设备、协同创新中心等因素是高职院校社会服务适应性提升的重要因素［10］；李玲等运用GIS技术揭示了地理位置、经济发展水平、人口状况等均是影响职业教育资源配置效率的空间特征因素［11］；王伟运用空间杜宾模型，通过选择产业结构、经费投入、教育结构、硬件设备等内外环境因素探讨其对职业教育资源配置效率的影响［12］；在模式构建上，胡正明认为需要构建高职院校、政府、企业三者间相互交叉又互相促进的“三螺旋”模式，以提升高职院校社会服务水平［13］。

但是以往文献绩效研究范围小、时间早，大多是“双高计划”之前的研究，缺少“双高计划”实施后全国范围内“双高”院校社会服务绩效的评价以及省域和区域之间的比较。此外，以往的研究成果主要是对高职院校社会服务绩效的排序，对社会服务绩效的主要障碍因子和影响因素的实证分析较少，研究不甚充分。鉴于此，本文着重从人才培养、科技服务与社会培训三方面对“双高”院校社会服务绩效进行探讨，同时立足于指标体系内部以及外部经济环境，进一步探讨其中的主要障碍因子与影响因素，以期更全面地展示“双高”院校社会服务绩效的景象。

三、研究设计

（一）指标设置

高职教育社会服务的内涵是通过人才培养、科技服务和社会培训来支撑国家战略和服务地方经济发展。其中，人才培养不但包括培养学生的数量，还应包括学生的就业去向，尤其是面向西部和东北地区就业的人数，方能更充分地体现职业教育为国家战略（乡村振兴）做出的贡献；科技服务主要体现为学校与企业的横向合作，以及此类合作为当地社会发展带来的经济效益；社会培训既包括政府出资的社会培训，也包括为当地农民工开展的公益培训。

依据内涵界定，本文从人才培养、科技服务和社会培训三个方面构建“双高”院校社会服务总绩效的评价指标体系。其中，人才培养指标设置了毕业生人数、就业人数、留在当地就业人数、西部地区和东北地区就业人数、规模以下企业等基层服务人数、规模以上企业就业人数6个指标。科技服务指标设置了横向技术服务到款额、横向技术服务产生的经济效益、纵向科研经费到款额、技术交易到款额、专利成果转化数量5个指标。社会培训指标设置了非学历培训项目数、非学历培训时间、非学历培训到账经费、公益性培训时间4个指标。具体如表1所示。

表1 “双高”院校社会服务绩效评价指标

（二）研究方法

1.熵权TOPSIS法

本文采用熵权TOPSIS法计算“双高”院校的社会服务绩效。熵权TOPSIS法是由熵权法和TOPSIS模型组合而成的方法，是一种目标决策分析法，用于多方案综合水平评估。熵权法的优点在于能够根据数据离散程度确定指标权重，避免了人为因素的影响，而TOPSIS法能够根据有限评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，从而对现有对象的相对优劣进行评价。具体研究步骤如下：

设有m个评价对象，n个评价指标，则评价矩阵X=（Xij）m*n（i=1，2，3…，m；j=1，2，3…，n），Xij表示第i个评价对象中的第j项评价指标。

首先，采用极差法对指标进行标准化处理：

计算第j项评价指标在第i个评价对象中所占的比重：

计算第j项指标的信息熵ej、差异系数gj与指标权重wj：

其次，构建加权规范化决策矩阵Zij=wj×X′ij

确定决策矩阵Zij的正理想解和负理想解，其中：

正理想解Z+=｛max Zij|j=1，2，3，…，n｝

负理想解Z-=｛min Zij|j=1，2，3，…，n｝

计算各评价对象与正理想解和负理想解之间的欧式距离s+i和s-i：

最后，计算每个评价对象的相对贴近度Ci：

Ci的值是介于0和1之间的，Ci越接近于1则表明“双高”院校社会服务绩效越接近于最优水平。

为了能够更合理地划分“双高”院校社会服务绩效水平区间，借鉴余永琦等运用的标准差分级法对各项指标的相对贴近度进行分级。标准差分级法的具体内容如下：令A为N的均值，S为N的标准差，当N∈（0，A-S］时属于低水平，当N∈（A-S，A］时属于中下水平，当N∈（A，A+S］时属于中上水平，当N∈（A+S，1］时属于高水平［14］。

2.障碍度模型

“双高”院校社会服务水平的理想状态是人才培养、科技服务与社会培训三方面的良好均衡发展，但在指标体系内部，总会存在一些水平偏低的指标成为其社会服务绩效水平提升的“短板”，这些“短板”被称为障碍因子。因此通过引入障碍度模型对障碍因子进行识别，测算社会服务绩效各指标的障碍度，对引导和调整院校的社会服务方向具有重要意义。障碍度模型主要涉及因子贡献度、指标偏离度和障碍度这三个衡量指标，障碍度的计算式如下：

其中，Oij为第i个评价对象中第j项指标对社会服务绩效的影响程度，即障碍度；Wj为上述利用熵权法计算出的各指标权重，代表各指标的因子贡献度，反映各指标对总目标贡献程度的大小；Uij代表指标偏离度，用标准化后的指标值与1的差值表示，反映指标实际值与最优值的差距。

3.多元回归模型

通过参考以往学者在影响因素研究中选取的具体维度与指标，并立足于当前职业教育的现实发展需求，从人口因素、产业特征因素、校企合作因素、学校因素四个方面分析其对“双高”院校社会服务绩效的影响。选取城市常住人口代表人口因素，选取第三产业占比、规模以上工业企业数代表产业特征因素，选取“双师”教师比例、企业提供设备值代表校企合作因素，选取在校生数、学校经费来源代表学校因素。由于178所“双高”院校社会服务绩效为连续变量，因此采用多元回归模型考察其影响因素，模型构建如下：

Yi=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μi

其中Yi为被解释变量，代表“双高”院校的社会服务总绩效；β0代表常数项，β1，…，β4代表回归系数；i代表各“双高”院校；μi代表随机误差项；X1代表人口因素，X2代表产业特征因素，X3代表校企合作因素，X4代表学校因素。对各变量的描述性统计分析如表2所示。

表2 变量的描述性统计分析

社会服务总绩效的均值与最大值相差较大，但标准差较小，表明各院校间绩效水平存在明显差距，但整体波动性较小。城市常住人口、规模以上工业企业数、企业提供设备值以及在校生数这四个变量的最大值与最小值均有较大差距，且标准差较大，说明各院校及院校所在城市在上述变量上的差异水平显著，数据离散程度较大。第三产业占比的均值为57.57，最大值为83.87，体现了在部分城市中第三产业的发展已远远超过其他产业类型。“双师”教师比例的均值与最大值差距较小且标准差较小，表明各院校“双师”教师比例普遍较高。学校经费来源为二分类变量，其均值为0.97，表明有97%的“双高”院校主要办学经费来源是政府财政拨款。

（三）数据来源

本文数据主要来自“双高”院校发布的《高等职业教育质量年度报告（2022）》以及《中国城市统计年鉴》，通过对指标数据缺失的院校进行剔除，共保留了28个省份的178所“双高”院校。其中江苏的“双高”院校数量为19所，此外山东、浙江、广东、重庆的“双高”院校数量均超过10所。上海、宁夏、新疆仅有1所“双高”院校。分区域来看，东部地区共有88所“双高”院校，分布最密集；而东北地区共有14所“双高”院校，在区域间分布数量最少。中部和西部的“双高”院校数量分别为37和39所。

四、实证分析

（一）“双高”院校社会服务绩效现状分析

1.从社会服务总绩效来看，大多省份处于中等绩效水平

通过应用熵权TOPSIS法对“双高”院校社会服务绩效的测算得知，在社会服务总绩效方面，贵州、浙江、甘肃、新疆、江苏5个省份处于高绩效水平，其中贵州绩效水平最高，其贴近度为0.157。天津、山西、北京、上海4个省份处于低绩效水平，其中上海绩效水平最低，其贴近度为0.018。其余总计19个省份处于中等绩效水平，其中既有西部经济较为落后省份，也有东部经济较为发达省份，如云南社会服务总绩效贴近度为0.092，在全国排名第8，广东社会服务总绩效贴近度为0.083，在全国排名第10。这说明我国省域间社会服务绩效离散程度不大，整体处于中等绩效水平，还有待进一步提高。

此外值得注意的是，贵州和甘肃地处西部，经济比较落后，而社会服务总绩效却排在前列。天津、北京和上海经济发达，而社会服务总绩效却处于最低水平。这主要是因为天津、北京和上海普通高等教育发展充分，而“双高”院校数量较少，且这些院校毕业生几乎都在本地就业，对于偏远及经济落后地区的人才辐射能力较弱。同时这些省份“双高”院校的科技服务能力没有得到充分发展，如天津6所“双高”院校中有5所专利成果转化数量为0，致使其社会服务总绩效偏低。而西部省份“双高”院校毕业生多在本地就业，属于服务西部地区，提高了人才培养水平，所以其社会服务绩效排名靠前。

从社会服务总绩效下的二级指标来看，即人才培养、科技服务、社会培训，大多数省份在三个指标的发展上存在较大差异。如浙江，社会培训绩效排1而人才培养绩效排23。浙江共计14所“双高”院校，属于“双高”院校分布数量较多的省份，其培养的学生多在本地就业，去西部地区和东北地区就业人数都在100人以内，所以其人才培养绩效排名落后。浙江的“双高”院校在非学历培训时间和公益性培训时间上远高于其他省份，所以其社会培训绩效排名第一。再如贵州，科技服务绩效排1而社会培训绩效排22。贵州共计2所“双高”院校，其中铜仁职业技术学院横向技术服务产生的经济效益为338800.64万元，是178所“双高”院校中最高的，其对贵州的科技服务绩效做出了主要贡献。但贵州两所“双高”院校在社会培训指标上都低于全国平均水平，所以其社会培训绩效排名靠后。以上情况表明，大多数省份在人才培养、科技服务和社会培训这三个指标上的发展不均衡，因此今后在提高社会服务总绩效时应采取差异化的策略，有重点地提高。

2.从区域角度来看，我国“双高”院校社会服务绩效发展不均衡

为了更全面和深入地了解我国“双高”院校社会服务绩效的地区差异，本文又从四大区域的视角进行比较，具体数值如表3所示。

表3 四大区域社会服务绩效贴近度

从表3可以看出，社会服务总绩效上，西部地区绩效水平最高，其次是东部和东北，中部地区位列最后。尽管西部地区经济发展落后于东部地区，但在国家一系列政策的扶持下，西部地区实现了大跃升，在社会服务总绩效上超过了东部地区，这也在一定程度上印证了高质量的职业教育在推进共同富裕、平衡区域间发展上的重要意义。中部地区“双高”院校的社会服务总绩效落后于其他三个地区，呈现“中部塌陷”现象。出现这个现象的原因在于国家实施的一系列非均衡发展战略使得中部六省的区位优势不能得到充分发挥，发展速度相对滞后。因此中部地区更应重视“双高”院校社会服务绩效水平的提升，缩小区域间差距，谨防职业教育领域出现“中部塌陷”现象。

人才培养二级指标上，西部地区绩效水平最高，东部和中部的绩效水平大体相当，东部地区绩效水平最低。2021年，西部地区“双高”院校共有超过11万毕业生在西部和东北地区就业，远远超过其他三个地区在这一指标上的总人数，因此其人才培养绩效排名最前。科技服务二级指标上，东部地区绩效水平最高，中部和西部的绩效水平大体相当，东北地区绩效水平最低。东部地区科技服务绩效水平最高，源于东部地区省份可以依托长三角地区和粤港澳大湾区，东部人口密度大、创新能力强、产业基础和综合实力雄厚，为“双高”院校提供了科研发展的沃土。东北地区科技服务绩效水平与其他三个地区存在较大差距，主要是因为其在科技服务维度下五项三级指标上的平均水平均落后于其他三个地区，在一定程度上反映出东北地区在推进校企协同以及科技成果转化方面存在劣势。社会培训二级指标上，东部地区绩效水平最高，东北、中部和西部三个地区的绩效水平大体相当，大概是东部地区的一半。东北、中部和西部“双高”院校在提供非学历培训以及公益性培训服务上的平均学时与东部地区都有较大差距，这表明三个区域院校对社会培训没有给予充分的重视。今后这三个区域院校应将非学历培训与学历教育放在同等重要的地位，充分整合培训资源，缩小区域间的社会培训绩效差距。

（二）“双高”院校社会服务绩效障碍因子分析

在上述分析的基础上，采用障碍度模型对“双高”院校社会服务绩效的障碍因子进行识别，根据障碍度的大小选出排序前五位的因子。影响省域间“双高”院校社会服务绩效的前两位障碍因子完全相同，第三、第四、第五位的障碍因子略有不同。按出现频次的多少和重要次序，主要障碍因子排序为：公益性培训时间、非学历培训时间、专利成果转化数量、横向技术服务产生的经济效益、西部地区和东北地区就业人数、纵向科研经费到款额、技术交易到款额。

值得注意的是：江苏、浙江、广东排在第三位的障碍因子是横向技术服务产生的经济效益，而其他省份是专利成果转化数量。这三个省份的专利成果转化数量占全国专利成果转化总量的71.4%，因而更迫切需要的是通过加强校企合作产生更大的经济效益。其次，中部和东部地区各省份排在第五位的障碍因子多是西部地区和东北地区就业人数，而东北和西部地区各省份排在第五位的障碍因子多是纵向科研经费到款额。这表明不同省份间在社会服务绩效水平发展上有差异，各自主要的障碍因子有差别，因此应采取差异化策略来提高社会服务绩效。

（三）“双高”院校社会服务绩效影响因素分析

1.多元回归结果分析

本文运用STATA16.0软件，为了克服异方差问题，对因变量和自变量（只包括连续变量）取了对数，采用稳健回归，得出结果如模型1所示（见表4）。

表4 多元回归模型运行结果

从整体上看，Prob＞F=0.000，表明模型1在1%的水平上显著；R-squared=0.506，表明模型具有较好的拟合优度，具有统计学意义。

首先，从人口因素来看，城市常住人口在1%的显著水平上产生正向影响。城市人口越多，越能形成人口集聚效应，并通过生源数量的扩张促进“双高”院校提升教育供给数量。此外，加之劳动力人数的增加，面对激烈的竞争市场，会无形激发劳动者参与职业培训的意愿，进而增加“双高”院校社会服务的使命感，促进社会服务绩效提升。

第二，从产业特征因素来看，两个代表变量都产生负向影响。第三产业占比在1%的显著水平上产生负向影响。这表明第三产业占比越高，“双高”院校社会服务绩效越低。其可能的原因是，现阶段我国经济发展存在显著城际差异，越是在大城市，第三产业占比越大越能为高校毕业生就业提供有利条件。而中西部很多城市以及东部的中小城市由于需要大量制造类人才以承接产业转移，他们多以第二产业为主导［15］，“双高”院校毕业的学生多在这些城市就业，所以第三产业占比越高，其毕业生就业越困难，所以不利于社会服务绩效提升。规模以上工业企业数在1%的显著水平上产生负向影响，表明规模以上工业企业数量越多，“双高”院校的社会服务绩效越低。高职院校毕业生多在中小微企业就业，某一地区规模以上工业企业数量越多越会挤占中小微企业发展空间，进而影响其吸纳毕业生和校企合作密度。因此扶持中小微企业，拓宽中小微企业发展空间，吸纳更多毕业生服务基层能够显著提升院校的社会服务绩效。

第三，从校企合作因素来看，“双师”教师比例、企业提供设备值均在1%的显著水平上产生正向影响。校企合作是“双高”院校发展的生命线，学校具备“双师”教师越多，企业为学校提供越多的设备，这必然提高学校的人才培养质量，拓宽校企合作深度，最终提高院校的社会服务绩效水平。

第四，从学校因素来看，在校生数、办学经费来源均在1%的显著水平上产生影响，但影响方向不一样，全日制在校生数的影响是正向的而办学经费来源的影响则是负向的。在校生数代表了学校规模，一般学校规模越大，越能提升学校资源的合理配置能力，提升社会服务绩效水平。主要办学经费来源于政府财政的“双高”院校社会服务绩效反而更低，这主要是因为稳定的财政经费使得院校通过各种渠道整合资源的动力不足，降低了服务行业企业、提供社会培训等方面的积极性，而经费来源于企业或其他的“双高”院校多是采用多元化的经费筹措渠道，通过提供丰富的技术服务与培训项目筹集到了充足的办学经费，因而其社会服务绩效较高。

2.稳健性检验

为了检验模型的稳健性，本文增加了一个新的自变量，用人均GDP代表经济因素。很多研究都提到经济是影响学校办学效率的一个因素，但本研究对“双高”院校社会服务绩效内涵的界定强调其为当地社会经济发展所做的贡献，以及为西部、东北这些经济落后地区培养职教人才、提供职业技能培训等方面的重要作用。因此，有些中西部院校为当地培养了大量人才，校企合作成效突出，其社会服务绩效也较突出，如本文提到的贵州和甘肃社会服务绩效就排在全国前列，所以本研究认为经济因素不是影响社会服务绩效水平的主要因素。为了验证这一想法以及验证模型没有遗漏重要变量，增加模型的稳健性，所以本文增加了模型2（见表4）。基准回归与稳健性检验得出的结果基本一致，说明本研究结论是稳健的，也证明经济因素对“双高”院校社会服务绩效没有产生显著的影响。

五、结论与建议

（一）结论

我国大多数省份社会服务总绩效处于中等水平，其中高绩效水平省份有5个；低绩效水平省份有4个，社会服务总绩效与省份经济发展水平并不完全相关。大多数省份在人才培养、科技服务、社会培训三个二级指标上存在发展差异；区域发展不均衡现象较突出。影响“双高”院校社会服务绩效的前三位障碍因子是公益性培训时间、非学历培训时间和专利成果转化数量。社会服务绩效的各项影响因素中，城市常住人口、“双师”教师比例、企业提供设备值、在校生数产生正向影响；第三产业占比、规模以上工业企业数、学校经费来源产生负向影响。

（二）建议

1.补齐短板，促进社会服务绩效全面提升

人才培养、科技服务、社会培训是“双高”院校社会服务能力体系的三个子系统，这三个子系统比起研究型本科大学来说，三个系统之间关联度更高、区分度更低，基本处于一种你中有我、我中有你的格局［16］。但从上文分析看出，我国大部分省份在三个子系统上发展不均衡，因此各省份需要根据自身的优劣势实施差异化发展策略，补齐短板，适当调整薄弱环节的资源投入与发展力度。如科技服务绩效第一位的贵州省应继续保持校企合作优势，坚持职业教育集团化办学方向，同时也需要重视职业培训投入来提高当地农民工的文化素质与技术水平，使民族地区从依靠外力的推动走向内生动力发展道路。

2.精准对接劳动力市场，提升社会培训规模与质量

《国家职业教育改革实施方案》中明确提出，落实职业院校实施学历教育与培训并举的法定职责，按照育训结合、长短结合、内外结合的要求，面向在校学生和全体社会成员开展职业培训。通过障碍度模型分析得知，公益性培训时间和非学历培训时间是具有普遍影响力的两项障碍因子，因此“双高”院校加强社会培训是其目前的主要任务。“双高”院校应充分了解行业企业以及劳动力市场中劳动者的培训需求，合理设置课程、丰富培训模式，并积极推进成立多方共同参与的职业教育与培训联盟机构，整合利用培训资源，形成职业培训的多元共治格局。此外，为了提高培训实效，需要在制定培训考核办法与细则时对标行业、国家标准，提升培训质量。

3.合理设置专业结构，谨防过度设置第三产业专业

分析产业特征影响因素时，第三产业占比对社会服务绩效带来了负向影响，因而“双高”院校如果在专业设置上没有与产业结构密切契合，盲目调整专业结构，忽略自身所在城市产业结构的实际情况，反而会阻碍其社会服务绩效的提升。“双高”院校应充分了解所在地区的产业结构现状与产业发展动态，通过对接地区特色产业和人才紧缺领域，合理建设院校特色专业与重点专业。如中小型城市与西部地区的“双高”院校需要深入了解当地的经济发展状况，该城市如以第二产业为主，在专业设置上就应以建设高质量第二产业专业为主线，通过高质量制造类人才的培养助力地方淘汰落后产能，促进产业转型升级。

4.加强校企合作，积极对接中小微企业

校企合作是“双高”院校发展的生命线，它对提升社会服务绩效起到积极的促进作用。“双高”院校需要充分了解企业的技术服务需求，提高服务行业企业的积极性和精准性。在选择合作对象上，“双高”院校需要以服务本地区经济发展为立足点，积极对接中小微企业，不应只注重与珠三角、长三角的大企业的合作，降低社会服务效能的发挥。据统计，中小微企业在所有经济主体中占比超过95%，且提供了80%以上的城市就业岗位，此外中小微企业也是高职毕业生就业去向的主阵地。为此，应不断加深与中小微企业的合作深度，了解他们的技术人才需求和技术开发困境，通过广泛开展合作，提升社会服务绩效。

总的来说，“双高”院校作为国家整体高等职业教育的重要组织部分，秉持社会服务理念、关注社会各种需求、体现社会服务新型价值、重视社会服务绩效评价是现代教育管理中不可或缺的责任和任务。本文建立了相对全面高效的社会服务绩效评价指标体系，并对其中的障碍因子与影响因素进行了分析研判，取得了一定的研究成效。但因时间、调研数据整理等方面的限制，研究手段及方式还有待更进一步的细化，今后可以进一步细化评价指标体系，创新实证研究方法，以及运用面板数据对“双高”院校社会服务绩效的变化趋势、影响因素等方面做更深入与细致的探讨。