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        我國省際高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的測度與比較

        2024-05-22 00:00:00姜孟升范棲銀匡瑛
        教育與職業(yè)(下) 2024年5期

        [摘要]采用CIPP評價模型,以2020年的截面數(shù)據(jù)為材料,測度和比較我國不同省份高等職業(yè)教育的綜合發(fā)展水平。研究發(fā)現(xiàn),我國各省份在高等職業(yè)教育發(fā)展水平上的空間分布呈現(xiàn)出明顯的“東部>中部>西部”的格局;各省份高等職業(yè)教育的綜合發(fā)展指數(shù)存在全局空間正相關(guān)特征,高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平相似的省份在空間上相對集中分布;背景維度呈現(xiàn)出“東部高,中西部低”的態(tài)勢,投入維度呈現(xiàn)出“中部塌陷”的態(tài)勢,過程維度呈現(xiàn)出“中東部高,西部低”的態(tài)勢,產(chǎn)出維度呈現(xiàn)出“中部高、東部平、西部低”的態(tài)勢。因此,要助推我國高等職業(yè)教育真正實現(xiàn)全方位“指數(shù)式”發(fā)展,需要強化區(qū)域職業(yè)教育均衡發(fā)展,推進職業(yè)教育公平治理;增強區(qū)域協(xié)同效應(yīng),打破區(qū)域間高等職業(yè)教育發(fā)展的圈層隔閡;從高等職業(yè)教育發(fā)展全過程出發(fā),促進高等職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展。

        [關(guān)鍵詞]省際高等職業(yè)教育;綜合發(fā)展水平;CIPP評價模型

        [作者簡介]姜孟升(2001- ),男,云南昭通人,華東師范大學(xué)職業(yè)教育與成人教育研究所在讀碩士;范棲銀(1997- ),男,四川達州人,華東師范大學(xué)職業(yè)教育與成人教育研究所在讀博士;匡瑛(1978- ),女,上海人,華東師范大學(xué)職業(yè)教育與成人教育研究所,教授,博士,博士生導(dǎo)師。(上海" 200062)

        [基金項目]本文系國家社會科學(xué)基金“十三五”規(guī)劃2020年度教育學(xué)重大招標課題“職業(yè)教育類型特征及其與普通教育‘雙軌制’‘雙通制’體系構(gòu)建研究”的階段性研究成果。(項目編號:VJA200003,項目主持人:匡瑛)

        [中圖分類號]G710" " [文獻標識碼]A" " [文章編號]1004-3985(2024)10-0030-09

        高等職業(yè)教育在我國教育體系中的地位逐漸凸顯,成為培養(yǎng)高素質(zhì)技術(shù)技能人才的關(guān)鍵領(lǐng)域,也為我國經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展提供了重要支持。然而,在高等職業(yè)教育的迅猛發(fā)展過程中,我們不得不面對一個事實:我國各省份之間高等職業(yè)教育的發(fā)展水平明顯不均衡[1]。因此,要想實現(xiàn)我國高等職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展必須深入研究我國省際高等職業(yè)教育的發(fā)展現(xiàn)狀,明晰其綜合發(fā)展水平差異具體體現(xiàn)在哪些方面,以尋求有效的優(yōu)化路徑。為了測度和比較不同省份的高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平,本研究采用CIPP(Context,Input,Process,Product)評價模型,綜合考慮數(shù)據(jù)的完整性、時效性及參考性,選擇2020年的截面數(shù)據(jù)為材料,分析除港澳臺外的我國31個省份的高等職業(yè)教育發(fā)展水平及空間分布情況。需特別指出的是,此處的高等職業(yè)教育特指以開展全日制學(xué)歷教育為主的高等職業(yè)??平逃?,不含職業(yè)本科。而本研究選擇2020年的數(shù)據(jù),主要是因為其涵蓋了我國31個省份的所有數(shù)據(jù),具有較高的數(shù)據(jù)完整性。此外,2020年作為“十三五”規(guī)劃的收官之年,反映了規(guī)劃期末階段各省份高等職業(yè)教育發(fā)展的實際情況,并可以為之后“十四五”規(guī)劃目標的實現(xiàn)提供對照參考。

        一、高等職業(yè)教育綜合評價指標體系的設(shè)計

        (一) CIPP評價模型

        我國高等教育指標體系劃分方法主要包括結(jié)構(gòu)分類法、投入產(chǎn)出分類法、規(guī)模質(zhì)量分類法以及規(guī)模投入產(chǎn)出分類法。而國外教育發(fā)展評價指標體系主要分為四大類,分別由世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織、聯(lián)合國教科文組織、世界銀行和美國國家教育統(tǒng)計中心設(shè)計,其中采用最為廣泛的是世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織的教育發(fā)展指標體系。CIPP評價模型是自1992年世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織首次發(fā)布教育指標體系以來的所有教育指標體系一以貫之的理論指導(dǎo)[2],是美國著名教育評價家斯塔弗爾比姆(Stufflebeam)在1966年針對泰勒(Taylor)的行為目標模型的不足,提出的教育評價模型,主張評價的最主要目的不是為了證明,而是為了改進[3]。CIPP評價模型整合背景、輸入、過程與產(chǎn)出四個評價階段,兼顧計劃、組織、實施和再循環(huán)四類決策類型,使得教育評價具備科學(xué)性、全面性和系統(tǒng)性。

        我國已有不少研究以CIPP評價模型為基礎(chǔ),建構(gòu)了教育評價指標體系。鄒佳雯基于CIPP評價模型的核心設(shè)計,開發(fā)出了一套評價我國高等教育發(fā)展水平的指標體系[4]。李德顯等同樣依托背景、輸入、過程、結(jié)果四個維度創(chuàng)生出了高等教育評價指標體系[5]。潘海生和翁幸借鑒CIPP評價模型,構(gòu)建了包含教學(xué)規(guī)模、教學(xué)經(jīng)費、教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)成果四方面的高等職業(yè)教育評價指標體系[6]。梳理文獻發(fā)現(xiàn),相關(guān)研究在指標體系的完整性與特征性上均存在一定的局限性。在指標的完整性上,受數(shù)據(jù)來源口徑與數(shù)據(jù)收集難度的限制,部分學(xué)者對高等職業(yè)教育端的變量選取較為隨意且單一,缺乏理論依據(jù),如有研究僅以高等職業(yè)教育的規(guī)模去匹配高等職業(yè)教育發(fā)展。在指標的特征性上,職業(yè)教育作為一種區(qū)別于普通教育的教育類型,在評價其發(fā)展情況時應(yīng)該有反映其類型特征的指標。然而,多數(shù)研究未對此進行設(shè)計,選取的指標寬泛且不具有職業(yè)教育類型特征。

        (二) 指標設(shè)計

        如前文所述,CIPP評價模型被廣泛應(yīng)用于國際教育質(zhì)量評價,為我們建構(gòu)高等職業(yè)教育綜合評價指標體系提供了理論基礎(chǔ),在眾多指標評價體系之中,世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織教育發(fā)展指標體系及指標評價維度尤其具有借鑒意義。其以CIPP評價模型為基礎(chǔ),從背景指標、輸入指標、過程指標與產(chǎn)出指標維度呈現(xiàn)了教育系統(tǒng)的變革與發(fā)展趨勢,通過比較各國教育系統(tǒng)發(fā)展情況來評價各國教育質(zhì)量。其中,背景指標涉及人口、經(jīng)濟、人力資本等方面,輸入指標包含財政和人力等,過程指標包含各級教育的參與情況、教師素質(zhì)和教育機會均等三個方面,產(chǎn)出指標囊括了學(xué)生學(xué)習(xí)成就、畢業(yè)成果、教育的勞動力市場成果等。

        綜合CIPP評價模式的指標結(jié)構(gòu),遵循背景、投入、過程和產(chǎn)出這一建構(gòu)邏輯,本研究構(gòu)建出的高等職業(yè)教育綜合評價指標體系共包含了4個維度、13個一級指標,25個二級指標;并應(yīng)用熵值法①對各指標的權(quán)重進行了計算。同時,通過梳理文獻發(fā)現(xiàn),已有研究十分關(guān)注投入和過程的相關(guān)指標,認為其是優(yōu)化教育資源配置、提升教育質(zhì)量、推動政策改進的重要抓手,在評估高等職業(yè)教育發(fā)展中具有重要作用,因此,本研究也設(shè)計了較多投入和過程維度的指標。一是背景維度。背景評價是基于教學(xué)要求考察各方面的條件基礎(chǔ),關(guān)注各種要素可能會對教學(xué)效果產(chǎn)生的影響。該維度一級指標包括經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)、人口年齡結(jié)構(gòu)與人口學(xué)歷結(jié)構(gòu)。經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)的代理變量為人均GDP,人口年齡結(jié)構(gòu)的代理變量為15~64周歲人口比例,人口學(xué)歷結(jié)構(gòu)的代理變量為就業(yè)人員平均受教育年限。這些指標的權(quán)重分別為0.0594、0.0295、0.0125。二是投入維度。投入評價一般是對主觀需要與客觀可得的資源、經(jīng)費、人力、物力等進行的評價。該維度一級指標在考慮財力投入與物力投入的基礎(chǔ)上,增加了人力投入這一因素。人力投入的代理變量為生師比,財力投入的代理變量包括了高職教育經(jīng)費支出占公共財政教育支出比重、占公共財政支出比重及高職生均教育經(jīng)費支出占人均GDP比重,物力投入的代理變量包括了生均校舍建筑面積、生均圖書冊數(shù)及生均教學(xué)儀器設(shè)備值。這些指標的權(quán)重分別為0.0105、0.0136、0.0140、0.0807、0.0331、0.0427、0.0916。三是過程維度。過程評價服務(wù)于決策實施,通過分析教育方案實施情況獲取反饋信息,作為改進教育方案的依據(jù)。該維度一級指標包括了整體規(guī)模、教師素質(zhì)、產(chǎn)教融合與機會均等。各級教育參與情況可以通過各級教育的規(guī)模進行反映,因此,本研究用整體規(guī)模因素對應(yīng)CIPP的各級教育參與情況。整體規(guī)模的代理變量為學(xué)校數(shù)、在校生人數(shù)與招生人數(shù);教師素質(zhì)的代理變量為專任教師中“雙師型”教師比例、高級職稱教師比例、研究生學(xué)歷教師比例及全國職業(yè)院校教學(xué)能力比賽獲獎數(shù)占比;產(chǎn)教融合的代理變量為現(xiàn)代學(xué)徒制試點數(shù)、示范性職教集團(聯(lián)盟)數(shù),以凸顯高職教育的職業(yè)性特點;機會均等的代理變量為高職入學(xué)率、“雙高”院校數(shù)及每十萬人高職學(xué)生數(shù)。這些指標的權(quán)重分別為0.0316、0.0501、0.0551、0.0111、0.0321、0.0339、0.0283、0.0223、0.0492、0.0261、0.0501、0.1162。四是產(chǎn)出維度。產(chǎn)出評價服務(wù)于決策循環(huán),是對教育方案實施成效展開的價值判斷,通過測量和分析方案的實施結(jié)果來確定是否繼續(xù)使用、修改或終止方案。該維度一級指標包括了畢業(yè)成果、勞動力市場成果與學(xué)習(xí)成就。畢業(yè)成果的代理變量為畢業(yè)生數(shù),勞動力市場成果的代理變量為高職學(xué)歷就業(yè)人員累計規(guī)模,學(xué)習(xí)成就的代理變量為全國職業(yè)院校技能大賽獲獎人數(shù)占比。這些指標的權(quán)重分別為0.0524、0.0225、0.0313。需要指出的是,參考李立國和杜帆對研究生教育累計規(guī)模指標的設(shè)計[7],考慮到高等職業(yè)教育屬于學(xué)歷教育,高職生人力資本屬于高層次的人力資本,區(qū)域流動性較強,而高職生招生數(shù)、在校生數(shù)與學(xué)位授予數(shù)是在高職生就業(yè)之前統(tǒng)計的,沒有考慮到高職生就業(yè)地流動的因素,故本研究采用高職生就業(yè)之后的數(shù)據(jù)來代表高職生教育的累計規(guī)模,即就業(yè)人口中具有高職學(xué)歷的人數(shù)。

        (三)數(shù)據(jù)來源

        本研究指標的數(shù)據(jù)來源為《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國教育統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《全國教育事業(yè)發(fā)展簡明統(tǒng)計分析》《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》和各省份的《勞動統(tǒng)計年鑒》及國家統(tǒng)計局、教育部公開的相關(guān)數(shù)據(jù)或資料。高等職業(yè)教育生師比、生均校舍建筑面積、生均圖書冊數(shù)、生均教學(xué)儀器設(shè)備值、專任教師中“雙師型”教師比例、高級職稱教師比例、研究生學(xué)歷教師比例來源于《全國教育事業(yè)發(fā)展簡明統(tǒng)計分析》。教育經(jīng)費支出占公共財政教育支出比重、教育經(jīng)費支出占公共財政支出比重、生均教育經(jīng)費支出占人均GDP比重來源于《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》。學(xué)校數(shù)、在校生人數(shù)、招生人數(shù)、高職入學(xué)率、畢業(yè)生數(shù)來源于《中國教育統(tǒng)計年鑒》。每十萬人高職學(xué)生數(shù)來源于《中國教育統(tǒng)計年鑒》與2020年國家統(tǒng)計局高等學(xué)校普通本、專科學(xué)校和學(xué)生情況的分省年度數(shù)據(jù)。就業(yè)人員平均受教育年限來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。15~64周歲人口比例來源于《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。高職學(xué)歷就業(yè)人員累計規(guī)模來源于各省份的《勞動統(tǒng)計年鑒》。人均GDP來源于2020年國家統(tǒng)計局地區(qū)生產(chǎn)總值與總?cè)丝诘姆质∧甓葦?shù)據(jù)。全國職業(yè)院校技能大賽獲獎人數(shù)占比來源于2020年教育部公示的全國職業(yè)院校技能大賽獲獎名單?,F(xiàn)代學(xué)徒制試點數(shù)來源于2014年、2017年、2018年教育部公示的三批現(xiàn)代學(xué)徒制試點單位名單,示范性職教集團(聯(lián)盟)數(shù)來源于2020年教育部公示的第一批示范性職業(yè)教育集團(聯(lián)盟)培育單位名單,全國職業(yè)院校教學(xué)能力比賽獲獎數(shù)來源于2020年教育部公布的全國職業(yè)院校技能大賽教學(xué)能力比賽獲獎名單,“雙高”院校數(shù)則來源于2019年教育部公布的“雙高計劃”第一輪建設(shè)單位名單。需要說明的是,由于政策實施和評估周期,現(xiàn)代學(xué)徒制試點單位自2018年之后沒有新增試點,“雙高”院校數(shù)自2019年之后亦未公布新的建設(shè)單位。

        此外,由于指標體系中的部分變量無法直接獲取,需要通過計算求得,因此,需特別說明一下。人口學(xué)歷結(jié)構(gòu)為就業(yè)人員平均受教育年限,該數(shù)值是用《中國勞動統(tǒng)計年鑒》中各類受教育程度人口原始數(shù)據(jù)乘以年之后,再除以總?cè)丝跀?shù)獲取的。由于不同年份的年鑒對于受教育程度的分類有差別,本研究與2020年教育部學(xué)歷分類保持一致,將受教育程度分為未上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、大學(xué)??啤⒋髮W(xué)本科、研究生,不同程度對應(yīng)的受教育年限分別為0、6、9、12、15、16、19。而高職入學(xué)率用區(qū)域當年的高職招生數(shù)除以高中畢業(yè)生數(shù)獲得,高中畢業(yè)生數(shù)等于中等職業(yè)學(xué)校畢業(yè)生數(shù)與普通高中畢業(yè)生數(shù)之和,數(shù)據(jù)均來自《中國教育統(tǒng)計年鑒》。每十萬人高職學(xué)生數(shù)用區(qū)域高職生數(shù)除以總常住人口數(shù)(十萬)獲得。

        二、省際高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的整體測度與比較

        (一)省際高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的整體測度

        本研究通過前面用熵值法為每個指標分配的權(quán)重,計算出每個省份高等職業(yè)教育綜合發(fā)展指數(shù),以反映各省份高等職業(yè)教育綜合發(fā)展的整體水平。測算結(jié)果顯示,2020年高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平最高的是山東,而最低的是海南。在總指數(shù)排名前十的省份中,東部地區(qū)7個(山東為0.5717、廣東為0.5237、北京為0.5177、江蘇為0.4980、浙江為0.4562、天津為0.3805)、中部地區(qū)3個(河南為0.3842、湖南為0.3632、湖北為0.3601)、西部地區(qū)0個;在總指數(shù)排名11~21的省份中,東部地區(qū)4個(上海為0.3226、遼寧為0.3136、福建為0.2818、黑龍江為0.2798)、中部地區(qū)2個(安徽為0.3300、江西為0.2957)、西部地區(qū)5個(四川為0.3375、陜西為0.3115、重慶為0.3038、廣西為0.2780、云南為0.2742);在總指數(shù)排名22~31的省份中,東部地區(qū)2個(吉林為0.2296、海南為0.1732)、中部地區(qū)1個(山西為0.2593)、西部地區(qū)7個(內(nèi)蒙古為0.2595、青海為0.2318、貴州為0.2158、寧夏為0.2156、甘肅為0.2123、新疆為0.1916、西藏為0.1825),呈現(xiàn)出明顯的“東部>中部>西部”的格局②。進一步觀察比較發(fā)現(xiàn),江蘇和浙江在背景、投入、過程、產(chǎn)出四個維度的得分均高于全國平均水平,不存在明顯的短板,是我國高等職業(yè)教育發(fā)展的“高地”;而貴州、海南、山西、吉林、新疆的得分則均低于全國平均水平,整體實力羸弱,屬于我國高等職業(yè)教育發(fā)展的“洼地”。

        (二)省際高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的空間比較

        為探索我國31個省份高等職業(yè)教育綜合發(fā)展指數(shù)的空間聚集特征,本研究使用STATA16.0軟件計算了全局莫蘭指數(shù)③。2020年全局莫蘭指數(shù)估計值范圍為0.039~0.427,雖有所波動但始終大于0,并基本通過了1%的顯著性檢驗。這表明各省份高等職業(yè)教育的綜合發(fā)展指數(shù)存在全局空間正相關(guān)特征,高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平相似的省份在空間上相對集中分布,即具有較高發(fā)展水平的省份相對鄰接,具有較低發(fā)展水平的省份也聚集在一起,相鄰省份之間存在著顯著的影響,在提升高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的過程中應(yīng)重視其地理空間分布的相關(guān)性。同時,全局莫蘭指數(shù)總體上偏低,表明區(qū)域間高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的空間自相關(guān)水平并不高,即各省份之間的高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平受到的空間影響相對較小。分維度來看,背景維度、過程維度、產(chǎn)出維度的全局莫蘭指數(shù)較高,指數(shù)估計值范圍為0.209~0.427,說明其空間自相關(guān)程度及整體空間集聚性更強;而投入維度的全局莫蘭指數(shù),則未通過顯著性檢驗。

        由于全局莫蘭指數(shù)只能揭示空間事物的依賴性,顯示的各省份與周邊區(qū)域平均差異的直觀性不顯著,只能刻畫整體空間集聚性特征,無法揭示出具體聚集區(qū)域的范圍,局部空間自相關(guān)分析正好彌補了全局空間自相關(guān)分析的缺點。因此,本研究采用局部Getis-Ord Gi指數(shù)④來識別我國高等職業(yè)教育綜合發(fā)展的高值或低值空間集聚模式,并按其性質(zhì)分為擴散效應(yīng)區(qū)(“高—高聚集”)、過渡區(qū)(“低—高聚集”)、低速增長區(qū)(“低—低聚集”)和極化效應(yīng)區(qū)(“高—低聚集”),集聚類型的顯著性水平為5%。

        “高—高聚集”說明高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平高的省份被同樣高發(fā)展水平的省份所圍繞,高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平較高的省份在空間上集中分布。而“低—高聚集”說明高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平低的省份,其相鄰省份的高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平相對較高,高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平較低的省份在空間上被高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平相對較高的省份圍繞。“低—低聚集”說明高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平低的省份被同樣低發(fā)展水平的省份所圍繞,只有幾個省份落在這一區(qū)域?!案摺途奂闭f明其高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平高而其相鄰省份的高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平相對較低。

        統(tǒng)計結(jié)果顯示,2020年,“高—高聚集”范圍分布在山東、江蘇、河南、安徽、湖北的淮河流域,橫跨東中部地區(qū),這些省份高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平普遍較高,周邊省份的高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平也相對較高,對周圍有一定的輻射帶動作用;同時,“低—低聚集”則分布在以青海、西藏、新疆為主的西部地區(qū),這些省份的高等職業(yè)教育發(fā)展滯后,面臨相似的挑戰(zhàn)或限制,也對周邊省份有一定的負面影響?!暗汀呔奂钡氖呛D?,其高等職業(yè)教育資源和發(fā)展機會仍處于相對較低的發(fā)展水平,但其鄰近的廣東高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平則相對更好,反映了該區(qū)域高等職業(yè)教育的不均衡分布與發(fā)展。因其他省份未能達到顯著水平,所以在此不作討論。

        三、省際高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的具體測度與比較

        (一)背景指數(shù)

        在背景維度,本研究旨在使用背景指數(shù)來評估各省份高等職業(yè)教育在教育條件基礎(chǔ)方面的情況,重點關(guān)注了其經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)(全國平均值為0.0161,東部地區(qū)平均值為0.0249,中部地區(qū)平均值為0.0113,西部地區(qū)平均值為0.0090)、人口年齡結(jié)構(gòu)(全國平均值為0.0152,東部地區(qū)平均值為0.0198,中部地區(qū)平均值為0.0088,西部地區(qū)平均值為0.0133)、人口學(xué)歷結(jié)構(gòu)(全國平均值為0.0067,東部地區(qū)平均值為0.0075,中部地區(qū)平均值為0.0060,西部地區(qū)平均值為0.0049)的差異。從經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)來看,東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)普遍較強,人均GDP相對較高,而一些中西部地區(qū)如貴州、甘肅等則相對較低,這表明東部地區(qū)在支持高等職業(yè)教育方面擁有更充足的物質(zhì)基礎(chǔ)。在人口年齡結(jié)構(gòu)方面,東部地區(qū)具有更充足的勞動力資源,西部地區(qū)次之,而中部地區(qū)則相對最少。究其原因,一方面是由于東部地區(qū)經(jīng)濟相對發(fā)達,吸引了大量的外來人口和年輕人遷入;另一方面是因為西部地區(qū)相對于其他地區(qū)人口年齡結(jié)構(gòu)較年輕,具有更多的勞動力資源,其高等職業(yè)教育發(fā)展的潛力也更大。在人口學(xué)歷結(jié)構(gòu)方面,各省份就業(yè)人員平均受教育年限也反映了勞動力資源質(zhì)量的高低。東部地區(qū)通常具有更高的平均受教育年限,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)則相對最低,而這也反映了中東部的整體教育資源和背景要好于西部地區(qū)。

        總體而言,從背景維度看,高等職業(yè)教育發(fā)展呈現(xiàn)“東部高,中西部低”的態(tài)勢。這表明東部地區(qū)在經(jīng)濟、人口和教育背景方面具有相對優(yōu)勢,為高等職業(yè)教育的發(fā)展提供了更好的基礎(chǔ);中西部地區(qū)整體差異不大,但中部地區(qū)的經(jīng)濟、教育背景要優(yōu)于西部地區(qū);而西部地區(qū)的人口結(jié)構(gòu)又比中部地區(qū)更好,勞動力資源更為充足。值得一提的是,北京、上海的背景指數(shù)要明顯優(yōu)于其他省份,而廣西、貴州、河南、河北和甘肅則明顯低于其他省份,需要進一步投入足夠的資源來支持和改善其高等職業(yè)教育的發(fā)展背景。

        (二)投入指數(shù)

        在投入維度,本研究重點考察了各省份高等職業(yè)教育領(lǐng)域的資源投入情況,包括財力投入(全國平均值為0.0307,東部地區(qū)平均值為0.0235,中部地區(qū)平均值為0.0284,西部地區(qū)平均值為0.0397)、物力投入(全國平均值為0.0295,東部地區(qū)平均值為0.0385,中部地區(qū)平均值為0.0185,西部地區(qū)平均值為0.0253)、人力投入(全國平均值為0.0067,東部地區(qū)平均值為0.0071,中部地區(qū)平均值為0.0068,西部地區(qū)平均值為0.0062)。結(jié)果顯示,東中西部地區(qū)在財力投入上存在較大差異,呈現(xiàn)出“東西部高,而中部低”的發(fā)展態(tài)勢。在東部地區(qū),其財力投入相對更低,但其人力投入、物力投入則相對更高,這與東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達的背景相一致,反映了東部地區(qū)高等職業(yè)教育設(shè)施和資源相對充足。而且,東部地區(qū)通常是人才聚集的地方,吸引了大量的高素質(zhì)教育從業(yè)人員,有助于提供高質(zhì)量的高等職業(yè)教育。同時,由于東部地區(qū)良好的經(jīng)濟物質(zhì)基礎(chǔ),也減輕了政府在這方面的財政負擔(dān),其財力投入也相對更低。在西部地區(qū),其人力投入相對最低,但其財力投入、物力投入都相對較高,體現(xiàn)了政府對西部地區(qū)的資源傾斜。同時,也因為其經(jīng)濟基礎(chǔ)相對較差,難以吸引足夠數(shù)量的高素質(zhì)教育從業(yè)人員。而在中部地區(qū),雖說其人力投入、財力投入都處于中間水平,但是物力投入則相對最低,因此造成了中部地區(qū)高等職業(yè)教育投入“中部塌陷”的現(xiàn)象。

        總體而言,東部地區(qū)在高等職業(yè)教育總體投入上相對較高,其人力投入、物力投入最高,財力投入最低,反映出東部地區(qū)高等職業(yè)教育在經(jīng)濟支持方面相對獨立,基本能自給自足。西部地區(qū)的財力投入和物力投入較高,但其人力投入仍受到限制。而中部地區(qū)的財力投入介于東部地區(qū)和西部地區(qū)之間,但總體得分相對最低,這也需要引起政府的關(guān)注,要平衡和優(yōu)化財力、人力、物力資源的投入,以提高高等職業(yè)教育的綜合發(fā)展水平。值得一提的是,北京、青海和西藏的投入指數(shù)都明顯高于其他省份,而云南則明顯低于其他省份。另外,雖說云南的財力投入處于較高的水平,但是其人力投入和物力投入都相對很低,既不能吸引到足夠數(shù)量的高素質(zhì)教育從業(yè)人員,辦學(xué)所需的基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備投入也亟待提升。

        (三)過程指數(shù)

        在過程維度,本研究重點分析了高等職業(yè)教育的實施過程,包括整體規(guī)模(全國平均值為0.0502,東部地區(qū)平均值為0.0516,中部地區(qū)平均值為0.0754,西部地區(qū)平均值為0.0361)、教師素質(zhì)(全國平均值為0.0514,東部地區(qū)平均值為0.0662,中部地區(qū)平均值為0.0530,西部地區(qū)平均值為0.0346)、產(chǎn)教融合(全國平均值為0.0268,東部地區(qū)平均值為0.0339,中部地區(qū)平均值為0.0291,西部地區(qū)平均值為0.0181)、機會均等(全國平均值為0.0464,東部地區(qū)平均值為0.0617,中部地區(qū)平均值為0.0426,西部地區(qū)平均值為0.0316)方面的情況。在整體規(guī)模方面,整體規(guī)模是高等職業(yè)教育發(fā)展的關(guān)鍵,反映了高等職業(yè)教育在各省份的普及程度。研究結(jié)果顯示,中部地區(qū)的整體規(guī)模相對最高,表明該地區(qū)的高等職業(yè)教育規(guī)模更加龐大,涵蓋更多的學(xué)校、在校生和招生人數(shù)。東部地區(qū)也具有較高的整體規(guī)模,而西部地區(qū)的整體規(guī)模相對最小。在教師素質(zhì)方面,教師素質(zhì)是高等職業(yè)教育發(fā)展的核心因素之一。研究結(jié)果顯示,東部地區(qū)的高等職業(yè)教育擁有較高比例的“雙師型”教師、高級職稱教師和研究生學(xué)歷教師,其在全國職業(yè)院校教學(xué)能力比賽上的表現(xiàn)也更好,整體素質(zhì)相對最好。西部地區(qū)則相反,亟待加強高素質(zhì)師資隊伍建設(shè)。中部地區(qū)處于中間水平。在產(chǎn)教融合方面,產(chǎn)教融合是高職教育的重要特點,對培養(yǎng)職業(yè)化人才具有重要意義。研究結(jié)果顯示,東部地區(qū)的現(xiàn)代學(xué)徒制試點數(shù)和示范性職教集團(聯(lián)盟)數(shù)相對較高,這表明該地區(qū)的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)更為發(fā)達,其高等職業(yè)教育發(fā)展也更加注重與產(chǎn)業(yè)的深度融合。相比之下,中西部地區(qū)在產(chǎn)教融合方面的表現(xiàn)相對較弱。究其原因:一方面是受地區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的限制;另一方面是因為中西部地區(qū)高職院校和產(chǎn)業(yè)的合作與互動機制還不夠健全,存在融合不夠、特色不足等問題。在機會均等方面,機會均等是高等職業(yè)教育的一項基本原則,涉及高職入學(xué)率、“雙高”院校數(shù)、每十萬人高職學(xué)生數(shù)。研究結(jié)果顯示,東部地區(qū)的高職入學(xué)率、“雙高”院校數(shù)及每十萬人高職學(xué)生數(shù)都相對最多,中部地區(qū)次之,而西部地區(qū)則相對最低,這表明東部地區(qū)擁有更多的優(yōu)質(zhì)資源,也有更多的學(xué)生有機會進入高等職業(yè)教育。同時,也反映出東中西部地區(qū)的差距較大,區(qū)域發(fā)展不平衡。

        總體而言,高等職業(yè)教育發(fā)展過程呈現(xiàn)出“中東部高,西部低”的態(tài)勢,東部地區(qū)雖說在整體規(guī)模上不及中部地區(qū),但是在教師素質(zhì)、產(chǎn)教融合、機會均等方面都較其他地區(qū)做得好,而西部地區(qū)則在各方面都有待加強。值得一提的是,山東、廣東、江蘇、浙江的各項指數(shù)要明顯高于其他省份,而青海、西藏則遠低于其他省份。西藏、青海雖說得到了較高的投入,但是由于其經(jīng)濟、地理、人口等因素的限制,高等職業(yè)教育很難快速發(fā)展起來。

        (四)產(chǎn)出指數(shù)

        在產(chǎn)出維度,本研究重點關(guān)注了高等職業(yè)教育的產(chǎn)出效益,包括畢業(yè)成果(全國平均值為0.0186,東部地區(qū)平均值為0.0190,中部地區(qū)平均值為0.0296,西部地區(qū)平均值為0.0128)、勞動力市場成果(全國平均值為0.0102,東部地區(qū)平均值為0.0124,中部地區(qū)平均值為0.0089,西部地區(qū)平均值為0.0086)、學(xué)習(xí)成就(全國平均值為0.0180,東部地區(qū)平均值為0.0201,中部地區(qū)平均值為0.0254,西部地區(qū)平均值為0.0119)的表現(xiàn)。在畢業(yè)成果方面,畢業(yè)成果是評價高等職業(yè)教育的一個重要衡量指標,反映了高職院校培養(yǎng)出的畢業(yè)生數(shù)量。研究結(jié)果顯示,中部地區(qū)的畢業(yè)成果最好,東部地區(qū)次之,而西部地區(qū)則相對最低。這表明中東部地區(qū)的高職院校培養(yǎng)出了更多的畢業(yè)生,這與高職院校數(shù)量、普職晉升比率有一定關(guān)系。在勞動力市場成果方面,勞動力市場成果反映了高職畢業(yè)生在就業(yè)市場的表現(xiàn),可通過高職學(xué)歷就業(yè)人員累計規(guī)模來衡量。研究結(jié)果顯示,東部地區(qū)的勞動力市場成果高于中西部地區(qū),而中西部地區(qū)間的差距也不大。這也反映了東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達,其就業(yè)機會與崗位相對較多,高職畢業(yè)生也能找到合適的工作崗位。在學(xué)習(xí)成就方面,學(xué)習(xí)成就是高職院校培養(yǎng)的學(xué)生在技能方面的成績,可通過全國職業(yè)院校技能大賽獲獎人數(shù)占比來衡量。研究結(jié)果顯示,中部地區(qū)取得的學(xué)習(xí)成就最好,東部地區(qū)稍次之,而西部地區(qū)相對較低,這也反映了中東部地區(qū)高職院校在技能培訓(xùn)方面的投入和效果相對較好。

        總體而言,高等職業(yè)教育產(chǎn)出呈現(xiàn)出“中部高、東部平、西部低”的態(tài)勢,中部地區(qū)產(chǎn)出最好,東部地區(qū)稍次之,而西部地區(qū)相對較低。需要說明的是,本研究將東北地區(qū)歸入了東部地區(qū),而東北地區(qū)在此方面的表現(xiàn)相對較差。此外,值得一提的是,海南、青海、西藏、寧夏的產(chǎn)出指數(shù)遠低于其他各省份,而山東、河南、江蘇、廣東的產(chǎn)出指數(shù)則遠高于其他省份。

        四、研究結(jié)論與對策建議

        (一)研究結(jié)論

        基于CIPP評價模型構(gòu)建我國高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平測度指標體系,對2020年我國 31個省份高等職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)及分項指數(shù)進行測算,揭示了當前我國高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平的空間規(guī)律及高等職業(yè)教育在背景維度、投入維度、過程維度、產(chǎn)出維度的表現(xiàn)。具體而言,主要得出三個結(jié)論:一是各省份在高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平上的空間分布格局呈現(xiàn)出明顯的“東部>中部>西部”的格局,區(qū)分了高質(zhì)量職業(yè)教育發(fā)展的熱點區(qū)域和相對滯后區(qū)域。二是各省份高等職業(yè)教育的綜合發(fā)展指數(shù)存在全局空間正相關(guān)特征,發(fā)展水平相似的省份在空間上相對集中分布。三是不同維度各省份高等職業(yè)教育發(fā)展態(tài)勢不同。

        (二)對策建議

        1.強化區(qū)域職業(yè)教育均衡發(fā)展,推進職業(yè)教育公平治理。針對“東部>中部>西部”的發(fā)展格局,政府可以采取以下行動方略:一是發(fā)揮政府的統(tǒng)籌功能,協(xié)調(diào)區(qū)域間教育資源配置。對中西部地區(qū)教育經(jīng)費不足的省份,東部地區(qū)及中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達省份可通過設(shè)立專項基金給予幫扶,逐漸縮小省域間教育經(jīng)費投入的差距,同時要重視中部地區(qū)高等職業(yè)教育資源的調(diào)配,緩解并逐步解決“中部塌陷”的問題。二是鼓勵利益相關(guān)者共建共享高職院校辦學(xué),號召行業(yè)企業(yè)、民間組織參與高等職業(yè)教育投資。單純依靠國家投入的教育經(jīng)費支撐運營不是長久之計,高職院校應(yīng)提高自主籌資的能力,同時,政府應(yīng)允許高職院校在規(guī)定范圍內(nèi)財政自治[8]。三是確立“共性+個性”的現(xiàn)代化高職院校動態(tài)評價標準,以避免發(fā)達地區(qū)的“天花板效應(yīng)”與薄弱地區(qū)的“地板效應(yīng)”[9]。國家可以先制定出臺基本的高職院校評價標準,而對西部地區(qū)弱勢高職院??蛇m當放寬考核評價標準。

        2.增強區(qū)域協(xié)同效應(yīng),打破區(qū)域間高等職業(yè)教育發(fā)展的圈層隔閡。針對高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平相似的省份在空間上相對集中分布的特點,可以采取以下行動方略:一是堅持相鄰區(qū)域高職院?!耙詮妿酢钡脑瓌t,充分發(fā)揮高等職業(yè)教育強省的輻射帶動作用。例如,積極發(fā)揮河南、山東、安徽、江蘇、廣東“高—高集聚”的輻射作用,推動中東部地區(qū)優(yōu)質(zhì)高等職業(yè)教育資源共享、協(xié)同發(fā)展,同時也要考慮到區(qū)域間的公平性,避免建設(shè)中的“馬太效應(yīng)”。二是直面高等職業(yè)教育發(fā)展的關(guān)鍵問題,精準找尋阻滯區(qū)域高等職業(yè)教育發(fā)展的“短板”[10],做到“對癥下藥”,精準補給,以削弱和避免“低—低型集聚”的相互負向影響。三是推動高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平低的省份積極利用區(qū)域優(yōu)勢,向周邊高等職業(yè)教育綜合發(fā)展水平高的省份學(xué)習(xí)交流。例如,海南可以積極聯(lián)合廣東,通過教師聯(lián)聘、課程聯(lián)建、教研共行、資源互補等方式,全面推動兩地高等職業(yè)教育共建共享。

        3.從背景維度、投入維度、過程維度和產(chǎn)出維度高等職業(yè)教育發(fā)展全過程出發(fā),促進高等職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展。一是針對背景維度“東部高,中西部低”的態(tài)勢,除上述協(xié)同統(tǒng)籌措施外,還可以建立利益驅(qū)動機制,對積極參與幫扶項目、具有較大影響力的高職院校給予一定表彰和相應(yīng)政策支持,如把幫扶成績作為高水平和示范性高職院校評選的重要指標。二是針對投入維度“中部塌陷”的態(tài)勢,除上述加大財政支持力度外,還應(yīng)該考慮到中部地區(qū)各省份自身經(jīng)濟發(fā)展水平積弱和人口壓力較大等因素[11],提供相應(yīng)的配套政策與措施,落實中部地區(qū)崛起戰(zhàn)略。三是針對過程維度“中東部高,西部低”的態(tài)勢,政府應(yīng)制定政策推動西部地區(qū)高等職業(yè)教育內(nèi)涵式發(fā)展,包括引進高素質(zhì)教師及有針對性地培養(yǎng)“雙師型”教師、學(xué)科帶頭人、骨干教師等,由點到面影響、輻射當?shù)貙H谓處煂I(yè)成長,進而提升當?shù)亟逃虒W(xué)質(zhì)量。同時,也要著力深化校企合作,通過學(xué)校與相關(guān)企業(yè)開展訂單培養(yǎng)、冠名班培養(yǎng)等合作模式為學(xué)生提供廣泛的見習(xí)實習(xí)和就業(yè)機會[12]。四是針對產(chǎn)出維度“中部高、東部平、西部低”的態(tài)勢,除上述制定現(xiàn)代化高職院校動態(tài)評價考核外,還要重點提高就業(yè)率,確保教學(xué)質(zhì)量與就業(yè)率掛鉤。政府可以制定政策,獎勵高職院校在培養(yǎng)就業(yè)競爭力強的學(xué)生方面取得的卓越表現(xiàn),確保學(xué)生畢業(yè)后順利就業(yè),并對教育質(zhì)量進行持續(xù)監(jiān)測和改進。

        [注釋]

        ①熵值法利用信息熵來判斷數(shù)據(jù)的離散程度,從而判斷評價指標的有效性和價值。其離散程度越高,信息熵值越大,其所對應(yīng)的指標權(quán)重也就越大,反之亦然。熵值法摒棄了計算程序中賦權(quán)的主觀隨意性,可信度更高,適合對多元指標進行綜合評價。

        ②根據(jù)國家統(tǒng)計局2018年的統(tǒng)計咨詢答復(fù),我國東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南,中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆,東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江。本研究將東北地區(qū)納入東部地區(qū),沿用東部、中部、西部三大地區(qū)的劃分方法。

        ③全局莫蘭指數(shù)是用于判斷地理空間數(shù)據(jù)的集聚模式的統(tǒng)計指標,反映了空間數(shù)據(jù)中是否存在聚集趨勢或離散分布。當莫蘭指數(shù)為 1 時,表示存在完全的正空間自相關(guān),即相似的值聚集在一起;為 0 時,表示空間上的分布是隨機的,不存在空間自相關(guān);為 -1 時,表示存在完全的負空間自相關(guān),即相似的值被分散開來。

        ④局部Getis-Ord Gi指數(shù)是從莫蘭指數(shù)發(fā)展而來,用于檢測空間數(shù)據(jù)中的局部聚集模式的統(tǒng)計指標。它衡量了某一地理位置周圍的鄰域內(nèi)是否存在顯著的高值或低值集聚。

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