基于利益相关者理论的高职院校产教融合绩效评价研究

□李正标 陈双秀

2017 年12 月，国务院办公厅出台的《关于深化产教融合的若干意见》明确了深化产教融合的政策内涵及制度框架，提出深化产教融合的主要目标是逐步提高行业企业参与办学程度，健全多元化办学体制，全面推行校企协同育人，用10 年左右时间，使教育和产业统筹融合、良性互动的发展格局总体形成，需求导向的人才培养模式健全完善，人才教育供给与产业需求重大结构性矛盾基本解决，职业教育、高等教育对经济发展和产业升级的贡献显著增强[1]。2019 年2 月，国务院印发《国家职业教育改革实施方案》，再次强调促进产教融合、校企“双元”育人，推动校企全面深度合作[2]。产教融合是提高职业教育质量的有效途径，构建科学可信的职业教育产教融合绩效评价模型显得尤为重要。从现有文献来看，学者们对产教融合效果评价的维度和评价的方法进行了较多探讨，但量化研究较少。本文从利益相关者角度，采用专家咨询法进行多层次深入研究，构建了高职院校产教融合绩效评价指标体系，然后建立高职院校产教融合绩效评价模型，并收集相关变量数据，实证检验理论模型的科学性，以期为高职院校产教融合实践活动提供理论指导。

一、高职院校产教融合绩效评价指标体系的构建

（一）高职院校产教融合的基本目标

《国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见》（国办发〔2017〕95 号）提出深化产教融合的主要目标是提高职业教育人才培养质量，为行业企业提供高素质的技术技能型人才，促进区域经济发展。高职院校的产教融合绩效从两个途径影响区域经济全要素生产率水平：一是产教融合活动提高了高职院校毕业生的技术技能水平，毕业生在合作企业就业能够提高企业的人力资源综合素质，提升劳动生产率，影响区域经济的全要素生产率水平；二是产教融合活动促使企业与高职院校合作开发新技术、新工艺，提高企业生产技术水平，提高企业的生产率，从而影响区域经济的全要素生产率水平。

（二）高职院校产教融合利益相关者的期望

政府作为社会公共利益的“掌舵者”，在职业教育产教融合中承担统筹规划、组织引导、服务保障、评估监督等角色。政府的利益诉求包括：推进职业教育体系与劳动就业体系贯通，获得产业转型升级的人才资源；促进高等学校与行业骨干企业、中小微创业型企业紧密协同，获得新旧动能转换的创新资源；争取产教融合型城市建设试点，获得中央政府有关方面的资金支持。学校是校企合作的策动者，主要承担人才培养、科学研究、社会服务等职能和角色。学校在实施产教融合过程中，其利益诉求包括：获得企业在资金、设备、场所等方面的支持；提高人才培养质量；促进科技创新成果转化；提升学校的社会影响力。企业在产教融合中的角色呈现多样性，主要承担的角色有办学主体、培养主体、创新主体等，其利益诉求包括获得企业发展所需的人才资源，获得企业发展需要的技术和创新成果，获得政府在财政、税收、融资、土地等方面的支持，提高企业的社会声誉等。

（三）理论模型的构建

1.绩效的概念与内涵。管理学理论意义上的绩效，包含业绩与效率两方面的内容，既说明某项活动的成效，又包含取得这些成效时的效率。产教融合的业绩即产教融合的结果，效率即为业绩除以产教融合的投入。产教融合绩效评价可以定义为产教融合的实施以何种效率达成产教融合目标，是对达成目标程度的评价，是对产教融合结果与目标的对比，各利益相关者关注的业绩是哪些，取得这些业绩的效率如何。根据管理学对绩效的定义，产教融合的绩效评价可以理解为各利益相关者投入了资源和要素，采用加工转换方法、工艺和技术，取得了一定的成果，满足了各利益相关者的利益诉求。因此，绩效评价应是对取得成果的评价，及对为取得这些成果的效率的评价。对成果的评价，可以测算产教融合取得的成果满足各利益相关者心理期望的程度；对投入资源要素的评价，采用投入资源的数量和质量的方式进行评价；对效率的评价，采用测算全要素生产率的方法进行评价，测量高职院校产教融合绩效对区域经济全要素生产率的影响程度是否存在显著影响、影响程度如何。假设产教融合绩效通过提升技术技能型人才综合素质的途径影响区域经济全要素生产率，设定计量研究模型如式（1）所示：

式中，TFPt表示区域经济的全要素生产率，IECt表示区域高职院校产教融合水平，Controls 表示控制变量，参考已有研究成果，设定为技术进步（TP）、金融发展水平（FD）、产业结构高级化水平（IS）、对外开放水平（OPEN）、财政研发投入水平（R&D）、人力资本水平（HUG）。因产教融合包含了部分人力资源提升因素，为避免解释变量的内生性，这里不将人力资本水平纳入控制变量。式中t 表示年份，取2010 年至2020 年的数据作为考察对象，β0表示截距项，μt表示随机误差项。

2.构建高职院校产教融合绩效评价指标体系。在充分吸收彭张林等学者研究成果的基础上[3]，采用德尔菲专家咨询法和AHP 层次分析法，建立三级指标评价体系，以CRITIC 客观赋权法确定各指标的权重。本研究邀请10 位职业教育方面的专家填写专家咨询调查问卷，包括师范类211 大学的职业教育学教授，高职双高院校的教授、副教授，政府教育部门管理者和企业专家。其中教授3 位，副教授4 位，讲师1 位，企业人力资源总监1 位，政府相关部门主管科长1 位。对专家的遴选满足如下条件：高校职教专家至少主持过一项省部级以上职业教育方面的课题，发表过有关产教融合的研究论文，从事过高职院校产教融合管理或规划工作；企业专家为参与过企业与高职院校的产教融合工作的经理层及以上的管理人员；政府专家为政府主管职业教育相关部门科级及以上的管理者。本课题邀请参与咨询的专家符合上述要求，具有较好的代表性。通过问卷星向专家发送调查问卷，要求专家在仔细理解调查问题的基础上填写各指标的重要性评分，为保证专家能够充分理解问卷内容，要求专家答题时间超过1 个小时以上才能作为合格问卷予以回收。为保证专家充分发表个人意见，问卷设计时每一个指标都设置了修改/删除/新增项目，便于专家发表个人意见。第一轮调查回收有效问卷后，对均值低于3.5 的指标予以删除，对专家提出的修改或新增指标加入第二轮调查问卷之中，进行第二轮调查，邀请专家对新的指标体系进行重要性评价，采用李克特5 分制量表评分。第二轮调查结果所有指标的得分均值达到3.5 以上，因此均予以保留，然后采用AHP 层次分析法，邀请专家使用两两比较评分的形式，对指标体系三个层次的各个指标权重作相对重要性的9 级评分。在第二轮专家问卷调查结束后，根据专家的评分数据和对有关条目的修改意见，采用SPSS26.0 统计软件进行探索性因子分析，结果表明，克隆巴赫α 系数为0.826，大于0.8，说明适合做因子分析，初步确定产教融合绩效评价指标如表1 所示。

3.调查问卷数据分析。具体包括以下四个方面。

（1）问卷的信度检验。为了检验调查问卷数据的可靠性，使用SPSS26.0 统计软件的信度分析方法，逐步剔除不符合信度要求的题项，最后保留25 个题项，其克隆巴赫α 系数为0.922。一般而言，如果信度系数大于0.9，表明问卷调查结果的可靠性较理想。由此可见，本研究设计的调查问卷获得的数据可靠性较高。调查问卷的可靠性统计量如表2 所示。从各题项的“项已删除的Cronbach's Alpha 值”来看，没有需要删除的题项，各题项都需要保留。

表2 可靠性统计量

（2）主成分分析。采用SPSS26.0 统计软件对三级指标做主成分分析，选取特征根大于等于1 的主成分分析法，结果表明前5 个变量的特征根大于1，累计方差贡献率达到76.896%，因此选取主成分个数为5 个。

（3）探索性因子分析。对三级指标进行探索性因子分析，提取方法为主成分分析法，旋转方法为Kaiser 标准化的正交旋转法，旋转在8 次迭代后收敛。变量x213 变异系数为0.268，大于0.25，不符合变异系数小于0.25 的要求，因此，根据第一轮专家咨询的数据和专家意见及统计分析的结果，剔除变异系数大于0.25 的变量x213，形成包含24 个指标的新问卷，主成分分析结果如表3 所示。随后进行第二次专家问卷调查，获取相关数据。

表3 主成分分析旋转成分矩阵

（4）AHP 层次分析。AHP 层次分析法是将要研究的问题分解成不同的几个层次，目标层即需要解决的问题，是体系中的最高层，中间层是为了完成目标应采取的策略，最底层是解决具体问题的方法和措施。层次分析法采用9 级评分制，先构建层次结构模型，随后构造判断矩阵，邀请专家对所有指标的重要性进行两两比较，获得各指标的相对重要性，据此构造判断矩阵，计算判断矩阵的一致性指标为CR，如CR＜0.1，则该判断矩阵的一致性可以接受。用aij表示i 因素和j 因素对上一层指标重要性的比较数值，如式（2）所示：

式中A 为判断矩阵，aij的取值为1～9，依次表示影响程度越来越高。当aij=1 时，表示两个因素强度相同；当aij=3 时，表示i 因素对j 因素影响稍强；当aij=5 时，表示i 因素对j 因素影响强烈；当aij=7 时，表示i 因素对j 因素影响更加强烈； 当aij=9 时，表示i 因素对j 因素有很强烈的影响。本研究邀请10名职教专家对各指标的重要性进行判断，采用规范列平均法计算判断矩阵的权重，使用Matlab 软件计算出判断矩阵权重向量，A=（aij）n×n为确定判断矩阵的具体数值，将各位专家的指标权重数据取算术平均值，得到高职院校产教融合绩效评价指标的最终权重值。以其中一位专家为例计算一级指标权重，专家的判断矩阵如表4 所示。经计算，一级指标权重矩阵的一致性检验CR 值等于0，小于0.1，说明判断矩阵的一致性较好。

表4 高职院校产教融合绩效评价一级指标判断矩阵及权重

本研究构建的高职院校产教融合绩效评价指标体系，分为3 个一级指标、5 个二级指标和24 个三级指标，使用Matlab 软件计算出各指标的权重系数，如表5 所示。

表5 高职院校产教融合绩效评价指标体系及权重表

二、产教融合绩效对全要素生产率的影响

（一）全要素生产率计量模型

全要素生产率（TFP）是指一个系统的总产出量与全部生产要素真实投入量之比，测算公式为：全要素生产率=产出总量/全部资源投入量。全要素生产率刻画的是生产活动在一定时间内对于人力、物力、财力等资源开发利用的效率，本质上是一种资源配置效率，是用来衡量生产效率的重要指标。它有三个来源：一是效率的改善，二是技术进步，三是规模效应[4]。

为研究高职院校产教融合对区域经济全要素生产率的影响，笔者首先采用三阶段DEA 模型计算湖南省2010 年至2020 年的全要素生产率，然后构建高职院校产教融合绩效影响区域经济全要素生产率的研究模型，实证检验高职院校产教融合对区域经济全要素生产率的影响。计算区域经济全要素生产率的DEA 模型采用规模报酬不变CCR 模型，考虑资本和劳动力两种投入要素和区域GDP 一种产出，建立的CCR 模型如式（3）所示：

（二）高职院校产教融合绩效影响区域经济全要素生产率计量模型

尹向飞等通过研究发现，投入要素效率的增长是全要素生产率的来源，单个投入要素的效率变化是TFP 变动的原因[4]。首先，高职院校产教融合校企合作提高了人才培养质量，提升了企业劳动投入的效率，影响区域经济的全要素生产效率。其次，产教融合校企协同开发新工艺、新技术，提高了企业的生产技术水平，影响区域经济的全要素生产效率。高职院校产教融合通过以上两个途径影响区域经济的全要素生产效率。此外，影响区域经济全要素生产率的因素还有金融发展、国际贸易、科技研发、基础设施等，国内外众多学者都进行了验证[5]。本文借鉴学者们研究的全要素生产率理论模型，构建了高职院校产教融合影响区域经济全要素生产率的基本模型，如式（4）所示：

式中，t 表示年份，ln 表示对变量取对数，Y 表示被解释变量，即区域经济全要素生产率TFP，CJRH 表示高职院校产教融合绩效，CV 表示控制变量，εi表示随机误差项。

（三）变量设定

1.被解释变量。被解释变量为区域经济全要素生产率（TFP），本文测算湖南省2010 年至2020 年的省级全要素生产率，需使用的投入变量为劳动投入和资本存量，劳动投入以就业总人口来衡量。本文借鉴单豪杰以1952 年为基期所估算出来2000 年的资本存量数据[6]，并将其转换为2000 年当年价值作为本文估算的基期资本存量，对2010 年至2020年的湖南省资本存量进行估算；产出变量为国内生产总值（GDP），采用2010 年至2020 年湖南省的实际GDP（以2000 年为不变价）衡量湖南省区域经济的产出。

3.控制变量。为了得到无偏差估计结果，参考郭家堂等学者的研究方法[5]，控制城镇化、教育投入（剔除职业教育的教育投入）、对外开放、区域科技研发投入等变量。

（1）城镇化。城镇化过程中，低效率的农业部门劳动力不断流向高效率的城镇工业和服务业部门，提高了整个区域的全要素生产率。本文采用非农就业人口占全部就业人口的比率衡量区域的城镇化水平。

（2）教育投入。在知识经济迅速发展的时代，人力资本的重要性凸显，教育提高了劳动力的人力资本，促进区域经济发展。高职教育是教育的一部分，同样通过提高劳动力的人力资本从而达到提高区域经济的全要素生产率。为避免计量模型的内生性，将区域教育投入经费的总量减去职业教育的投入经费总量作为控制变量。

（3）对外开放。改革开放以来，我国企业不断引进国外先进技术和设备以及先进的企业管理知识，承接西方发达国家产业转移，吸收西方发达国家的知识溢出和技术扩散，提高了国内的全要素生产率。本文采用外商直接投资（FDI）总额占区域GDP 的比重衡量区域经济的对外开放程度。

（4）科技研发投入水平。一个区域科技研发投入水平的高低影响该区域科技水平，高研发投入能有效提高该区域的科技发展水平，进而影响该区域的全要素生产率。本文采用科技投入的金额作为衡量区域科技水平的指标。

（四）数据来源与说明、变量描述性统计

1.数据来源与说明。本文的核心解释变量（高职院校产教融合绩效评价）所使用的数据来自于湖南省历年高职教育质量年报、麦可思湖南省高职院校人才培养质量年报及湖南省统计年鉴。

2.湖南省高职院校产教融合绩效综合评价。本研究采用综合评价方法计算湖南省高职院校产教融合绩效结果。首先对收集的原始数据进行标准化处理，然后按照各指标的权重进行加成计算得出各年度的产教融合绩效数据。高职院校产教融合绩效数据和全要素生产率数据来自于本文的研究计算所得，如表6 所示。

针对高校非计算机专业培养目标的差异性和目前Access数据库教学中存在的问题，本文建议从以下几个方面展开教学方法的改革。

表6 湖南省2010 年至2020 年高职院校产教融合绩效和全要素生产率数据

按照公式（1），查阅湖南省2010 年至2020 年统计年鉴和高等职业教育质量年报，计量模型的控制变量数据如表7 所示。各变量的描述性统计如表8 所示。

表7 控制变量数据

表8 变量的描述性统计

（五）结果分析与解释

1.湖南省高职院校产教融合绩效分析。在对数据进行标准化处理以后，采用OLS 回归分析法对全要素生产率和高职院校产教融合绩效作回归分析，结果如表9 所示。

表9 OLS 回归结果

回归分析的结果表明：在控制有关变量后，产教融合绩效对全要素生产率的影响为0.69397%，P值为0.586，远大于0.05，意味着产教融合绩效每提高1%，全要素生产率提高0.69397%，但这种影响不显著。结合上述研究表明：2010 年至2020 年湖南省高职院校产教融合的绩效在稳步提升，与湖南省这些年持续加大高职教育投入，采用有力措施提高人才培养质量，实施产教融合政策密切相关。产教融合绩效的提高在一定程度上提高了湖南省区域经济的全要素生产率，其作用机制是通过产教融合政策的实施，提高了劳动力的素质和企业的技术水平。产教融合提高区域经济全要素生产率的效果不显著，这与目前高职院校产教融合的实施尚处于低层次状态以及产教融合的产出较低有关，与本研究得出的湖南省高职院校产教融合绩效评价的分数较低是一致的。

2.高职院校产教融合绩效评价指标体系。绩效评价指标体系中产教融合投入分为学校投入和企业投入，包含6 个具体指标。学校投入包括产教融合专业占比、专业设置与区域产业匹配度和校企合作制定人才培养方案的数量。企业投入包括校企共建产业学院数量、校企共建混合制二级学院数量和企业培训指导制度数量。产教融合过程分为产教融合实施和校企协同育人，包含12 个具体指标。产教融合实施包括校企共建实验室数量、校企合作申报专利数量、校企合作开发技术标准数量、横向课题经费和横向技术服务经费。校企协同育人包括校企共同开发课程门数、校企共建课程标准数量、校企共同开发教材数量、订单培养学生人数占比、顶岗实习学生人数占比、企业兼职教师占专任教师比例和下企业挂职锻炼教师占专任教师比例。产教融合产出包含相关利益方获得的利益，包括6 个具体指标，分别为企业的满意度、学校的满意度、毕业生双证书获取率、毕业生本地就业率和学校获得的产教融合专项经费，各指标的权重见表5。

3.高职院校产教融合绩效较低的原因。综合来看，高职院校产教融合政策实施效果不理想。其深层次原因可从政府、行业、企业、学校、社会、学生及家长等相关利益方进行分析。

一是政府方面的原因，包括政策制定和监管的不完善。政府在政策制定时缺乏细致考量，没有充分考虑各利益相关方需求和利益的差异，导致各利益相关方的积极性未充分调动；政府监管方面存在缺失，缺乏有效的监测和指导机制，在产教融合政策实施过程中难以及时发现问题和解决问题。

二是行业方面的原因，涉及行业需求和参与度不足。行业对教育需求反馈不及时、不清晰，未能提供准确的岗位需求和技能要求；同时，部分行业参与产教融合的程度不够，缺乏积极性和主动性，限制了与学校的合作及产教融合的深入。

三是企业方面的原因，包括企业需求与合作期望的不匹配，资源投入不足，对合作机制、利益分配机制的不信任。企业对人才需求与学校合作期望存在差异，认为学校培养的学生与实际岗位要求不匹配。一些企业在产教融合过程中，人力、物力和财力等资源投入有限，限制了校企合作的深度和广度。此外，企业对参与产教融合的合作机制和利益分配机制存在疑虑，现有政策也设有明确规范，企业从成本收益角度考虑，不愿投入太多资源。

四是学校方面的原因，涉及课程设置与行业需求的不匹配以及师资和教学能力的不足。学校的课程设置未能及时调整和更新，滞后于行业的发展和变化，学生毕业后无法满足企业的实际需求。另外，职业院校的师资实践经验不足，科研创新能力与技术革新能力有限，与企业的期望存在较大差距，难以满足产教融合的要求，限制了产教融合校企合作的质量和效果。

五是社会层面的原因，包括文化观念和社会认知的限制。人们的社会文化观念仍然偏重于传统学术教育，社会对职业教育的认知和认可度相对较低。一些学生及家长对传统学术教育有较高期望，对职业教育和产教融合持怀疑态度，影响了学生参与产教融合的积极性。

三、研究结论

本研究基于利益相关者理论，采用德尔菲法和AHP 层次分析法研究高职院校产教融合绩效评价指标体系，得出如下结论：高职院校产教融合包括三个环节，即各利益相关者的产教融合投入、产教融合实施和产教融合产出，这三个维度的权重分别为0.2、0.2 和0.6； 目前高职院校产教融合绩效较低，对区域经济全要素生产率的影响尚不显著。

四、对策建议与研究展望

（一）对策建议

本研究认为实施产教融合的根本途径是各利益相关方获得其期望的利益，才能使产教融合政策落到实处，保障产教融合投入和实施过程的有效产出。

1.政府应加大对职业教育产教融合的政策支持力度，制定明确的产教融合政策，包括激励措施、奖励机制和评价标准等，进一步明确各利益相关方的责任和权利，提高各利益相关方的积极性。如通过税收优惠、资金补贴等激励措施降低企业参与的成本，鼓励高校和企业开展深度合作，同时建立健全的管理机制，加强对合作项目的监管和评估，确保校企合作的质量和效果。

2.高职院校专业设置应符合区域产业发展的趋势，提高区域重点产业、高新产业对应专业的设置比例，主动与行业龙头企业合作办专业，校企联合制定人才培养方案等。

3.行业与龙头企业应以资金、设备、技能人才等方式投入产教融合工作，与高职院校共建产业学院或者校企共建混合制二级学院，制定产教融合管理制度，提高企业的积极性，保障企业的持续投入。在产教融合实施过程中，校企应在教学资源、师资培养和人才培养三个方面加强合作，保障产教融合实施的效果，如校企共建实验室、共同开发新工艺新技术、共同申报专利、共同开发技术标准、共同开发课程和教材，企业接收学校教师到企业兼职，企业技能型人才到学校任教，共建实习实训基地，给学生提供顶岗实习岗位，吸引学生在当地企业就业等，促进区域经济发展。

（二）研究展望

随着产教融合政策的推进，产教融合的形式和内容也将不断演进。产教融合绩效评价的指标体系需要根据最新的实践活动及理论研究成果及时更新，建立动态评价指标体系，才能更好地反映职业教育产教融合的绩效。首先，评价指标体系应更加注重实践应用，包括产教融合的具体实施过程、合作项目的实际效果等方面，指标应能真实地反映产教融合的实际情况和实践效果，为改进和优化指标体系提供依据；其次，评价指标体系应引入多元化的评价方式，包括专家评价、社会评价、企业评价、教师评价和学生评价，使评价更加全面和客观，真实地反映产教融合的绩效和影响；再次，加强数据支持，通过收集和分析大数据，采用实证研究方法，了解产教融合的实际效果和影响，为改进和优化评价指标体系提供实证支持；最后，需要推动国际交流与合作，关注国际上最新评价指标体系的研究成果和实践，借鉴先进经验，将其引入我国的产教融合绩效评价指标体系，推动产教融合的国际化发展。