浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業耦合協調發展路徑研究

王珂 魏鵬鵬

收稿日期： 2023-04-25

基金項目： 中國職業技術教育學會第五屆理事會2022年度科研規劃課題“浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業耦合協調發展路徑研究”（ZJ2022B168）；浙江省高等學校課程思政教學研究項目“大數據與會計專業群課程思政體系構建研究”（423）；浙江工業職業技術學院數字經濟與智慧財經協同創新中心階段性成果

作者簡介： 王珂（1989—），男，講師，碩士，研究方向：績效評價。

摘? 要： 研究構建高等職業教育、科技創新與新興產業評價體系，運用熵值法與耦合協調度模型，對2016—2021年浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業測算得分，對其兩兩交互以及三者共同的耦合協調展開分析，而后采用障礙度模型，診斷影響三者共同耦合協調度的障礙因子。結果表明：浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業綜合得分分別波動上升至良好、中等偏上與優秀水平，發展經歷低水平科技創新領先、中等水平高等職業教育領先、中高水平新興產業領先等三個階段；浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業兩兩交互和三者共同的耦合度均呈現良性共振耦合中相互促進的轉變，耦合協調度均由失調衰退上升至優質耦合協調；影響三者共同耦合協調度的障礙因子分別是高等職業教育中的人員集聚、教師科研、資源保障和就業發展，科技創新中的投資投入、科技成果和行業擴散，新興產業中的產業利潤、新產品績效和產業創新。最后，提出浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業協調共進的相關建議。

關鍵詞： 高等職業教育； 科技創新； 新興產業； 耦合協調； 障礙度

中圖分類號： G710? ? ? ? ? 文獻標志碼： Ａ? ? ? ? ? 文章編號： １６７１－２１５３（２０24）０1-0066-09

一、引言

黨的二十大報告提出“推進職普融通、產教融合、科教融匯，優化職業教育類型定位”，高等職業教育、科技創新與產業發展結合的模式為高等職業教育高質量發展提供了方向。新發展理念下，實現經濟高質量發展需從技能人才培育、科技創新驅動和新興產業優化方面構建發展的長效機制，且三者的耦合協調至關重要?，F有研究中，學者主要聚焦高等教育、科技創新與新興產業中的兩者交互影響。（1）高等教育與科技創新方面。學者較多關注高等教育與科技創新，高等職業教育鮮被提及。高等教育影響科技創新上，高等教育形成的人力資本與知識外溢能夠增強知識創造和知識獲取能力，對區域創新能力具有顯著促進作用[1-2]，高等教育機構也已成為區域創新系統的重要組成部分[3]?？萍紕撔掠绊懜叩冉逃?，科技創新能夠擴大高新技術產業規模，解決當地高等教育學生就業問題[4]，同時還會成為高等教育課程更新、教學改進、教師角色優化的強有力支撐[5]。兩者交互影響上，高等教育與科技創新相互作用、相互影響、相互制約[6]。（2）高等教育與新興產業方面。學者對高等教育、高等職業教育與新興產業均有關注。高等教育影響新興產業上，高等教育人才培養所形成的人力資本，是區域新興產業升級與優化的加速器[7-8]，但高等教育專業設置前瞻性不夠、專業調整靈活性不足也可能阻礙新興產業發展[9]。新興產業影響高等教育上，區域新興產業迅速發展，需要高等職業教育培養大批高技能人才[10-11]，而對高技能人才的高標準培育有利于高等職業教育不斷前進[12]。交互影響上，高等職業教育要與區域新興產業發展有機結合[13-14]。（3）科技創新與新興產業方面?？萍紕撔掠绊懶屡d產業上，學者分別從科技成果產業化[15]、高?？萍紕撔耓16]、科技創新區域集聚[17]、科技創新政策[18]等方面研究對新興產業的影響，一致認為科技創新對新興產業發展具有顯著促進作用。新興產業影響科技創新上，新興產業集群內部會逐漸出現較為頻繁的創新技術活動，會帶動相關的企業、政府機構、專業中介、科研及高校單位等逐步進入產業集群中[19]。交互影響上，科技人才集聚與新興產業集聚存在顯著雙向促進作用[20]，在轉化發展中，兩者應協調發展，不可偏頗[21]。

綜上所述，高等教育、科技創新與新興產業中兩者交互影響的豐富成果為研究提供借鑒，但以往研究中較少將三者結合進行實證分析。雖然部分學者將高等教育、科技創新與經濟發展[22-24]或產業升級[25-26]三者結合進行分析，但并未涉及高等職業教育和新興產業。浙江省高等職業教育占據高等教育近半壁江山，堅持科技自立自強支持創新發展，落實新興產業引領經濟高質量增長，只有三者實現耦合協調發展，才會在交互促進與協調中形成發展的巨大合力?；诖?，本研究構建高等職業教育、科技創新與新興產業評價體系，選擇2016—2021年浙江省相關指標數據，通過熵值法、耦合協調度模型與障礙度模型，進行綜合水平、耦合協調及障礙因子的分析。

二、研究設計

（一）評價指標體系構建

在構建高等職業教育、科技創新與新興產業的評價體系時，通過文獻統計與專家咨詢的方式進行指標篩選。先匯總各相關主題核心期刊論文中高頻指標，再根據浙江省相關指標數據的可獲得性以及實現高質量發展的內在要求，在高等職業教育中新增校企合作與就業能力子系統，在科技創新中新增科技擴散子系統，在新興產業中新增持續保障子系統，最后咨詢3位專家確定評價體系。高等職業教育評價體系涵蓋辦學規模、教育要素、校企合作和就業能力等子系統，其中辦學規?？紤]人員集聚和專業布局，教育要素考慮教師素養和資源保障，校企合作考慮企業投入、經費支持和合作成效，就業能力考慮就業普及、就業質量和就業發展?？萍紕撔略u價體系包括科技投入、科技產出和科技擴散等子系統，其中科技投入考慮經費投入、人員投入和投資投入，科技產出考慮產出績效和產出成果，科技擴散考慮行業擴散、企業擴散和普及擴散。新興產業界定上，學者選擇高新技術產業[27-28]、戰略性新興產業[29-30]或高技術產業[31-32]代表新興產業。為全面進行新興產業評價，本研究將高新技術產業、戰略性新興產業和高技術產業指標列入其中。新興產業評價體系囊括規模發展、經營績效和持續保障等子系統，規模發展考慮產業占比和產業增加值，經營績效考慮產業利潤、產業利稅和新產品績效，持續保障考慮產業投資、產業支持和產業創新。具體各評價體系的評價指標及其單位、性質等信息如表1所示。指標數據來源方面，高等職業教育評價指標數據來源于浙江省教育廳發布的《浙江省高等職業教育質量年度報告》，科技創新評價指標數據來源于《浙江統計年鑒》，新興產業評價指標數據來源于浙江省統計局發布的《浙江省經濟社會發展報告》、EPS數據平臺“中國高技術產業數據庫”、《中國火炬統計年鑒》。

（二）熵值法

浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業評價指標的權重選用熵值法進行計算。熵理論演化而來的熵值法能夠通過熵值的變異程度實現客觀權重賦值，最終各指標權重與標準化數據的乘積再累加即為各評價體系的綜合得分。

1. 數據標準化轉換

評價體系中各評價指標具有不同性質，正向指標用符號“+”表示，逆向指標用符號“-”表示。數據標準化轉換中，正向指標轉換公式為x’ij=■（1），逆向指標轉換公式為x’ij=■（2）。式中xij和x’ij分別為原始數值和標準化數值，max xj與min xj分別為第j項指標原始數據的最大值與最小值。

2. 指標權重確定

首先，通過數據無量綱化處理得到各指標比重yij，yij=■（3）；其次，計算指標的熵值ej，ej=-■∑n? ?i=1yijlnyij（4）；再次，做差得到指標的差異系數ɡj，ɡj=1-ej（5）；最后，求得指標權重wj，wj=■（6）。

3. 綜合得分計算

公式Z=∑p? ?j=1wjx’ij（7）用于計算浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業綜合得分，其中，Z={GZJY，KJCX，XXCY}，GZJY、KJCX、XXCY分別代表浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業的綜合得分。

（三）耦合協調度模型

1. 耦合度模型

來源于物理學容量耦合理論與系數模型的耦合度，能夠反映評價體系間相互影響與作用的程度。代入熵值法計算浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業的綜合得分，構建耦合度模型如下：

C=■■? ? ?（8）

其中，C為耦合度，取值于[0，1]，數值越大，則評價體系間共振耦合越強，由低至高將耦合度分為低水平耦合、拮抗耦合、磨合階段、協調耦合[33]。

2. 耦合協調度模型

為避免高耦合低協調的現象，同時為更好地反映評價體系間的協調發展一致性[34]，引入耦合協調度模型如下：

T=αGZJY+βKJCX+？酌XXCY? ? ? ?（9）

D=■? ? ? ? ? ? ?（10）

其中，T為協調指數，鑒于高等職業教育、科技創新與新興產業在浙江省發展中同樣重要的地位，因此令系數α=β=？酌=■。D為耦合協調度，取值于[0，1]，數值越大，則評價體系間協調發展的一致性越強，由低至高將耦合協調度分為極度失調、嚴重失調、中度失調、輕度失調、瀕臨失調、勉強協調、初級協調、中級協調、良好協調、優質協調[35]。

（四）障礙度模型

為進一步探討影響浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業三者共同耦合協調度提升的障礙因子，引入障礙度模型如下：

Oi=■? ? ? ? ? （11）

其中，1-x’ij為指標偏離度，wj為利用熵值法計算的指標權重，Oi為指標障礙度。指標Oi數值越大，則該指標對浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業耦合協調的障礙程度越高。

三、結果與分析

（一）綜合得分分析

運用熵值法列示的公式（1）至（7）分別計算浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業評價體系的綜合得分，具體結果如圖1所示。整體來看，2016—2021年浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業綜合得分分別由低分段上升至0.843 3、0.687 0及0.992 8，整體呈現波動上升趨勢，發展中先后經歷低水平科技創新領先、中等水平高等職業教育領先、中高水平新興產業領先三個階段。

分評價體系來看，浙江省高等職業教育綜合得分除2020年略下降0.03分外，其余年份保持得分持續上升且年均增長率高達63.79%，這與浙江省高等職業教育發展中注重政策規劃引導、教育供需優化、職教改革創新和提質培優落實等密切相關。2020年浙江省實施高職擴招，導致教育要素子系統中A7、A9、A10等生均資源保障指標得分下降，同時2020年新冠疫情影響經濟發展，教師獲得企業橫向技術服務經費到款額下降，導致教育要素子系統中A6指標得分下降，整體影響了浙江省高等職業教育2020年綜合得分。浙江省科技創新綜合得分呈現先下降后上升的趨勢，其中2016—2018年下降主要受B5、B12、B14、B16指標得分下降影響，反映出此階段科技投入中投資投入短板與科技擴散應用短板。2018—2021年伴隨著浙江省加快建設高水平創新型省份的部署，科技投入穩步提高，科技產出迅速增長，科技擴散進一步顯現，三個子系統得分在增長期分別實現年均增長率46.61%、66.35%和30.40%。浙江省新興產業始終保持綜合得分持續穩步提升，年均增長率高達70.35%，同時其評價子系統規模發展、經營績效與持續保障的得分持續上升，這與浙江省重視新興產業發展，在產業政策、產業集群、產業科技、產業配套等方面不斷優化有關。

（二）耦合協調分析

利用耦合協調度模型列示的公式（8）至（10）變換計算浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業評價體系中的兩者交互以及三者共同的耦合度與耦合協調度，具體結果如表2所示。

耦合度方面，2016—2018年浙江省高等職業教育與科技創新、科技創新與新興產業以及三者共同的耦合度均呈現倒Ｖ型形態，在經歷極化效應和擴散效應后，2019—2021年耦合度C值穩定位于0.900以上，實現耦合水平波動向穩定的協調耦合轉變。2016—2021年浙江省高等職業教育與新興產業的耦合度C值位于0.928～1.000間，始終處于協調耦合狀態。整體來看，浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業無論在兩者交互還是三者共同的磨合發展中，關聯越來越緊密，匹配度越來較高，在良性共振耦合中相互促進。

耦合協調度方面，2016—2021年浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業中的兩者交互以及三者共同的耦合協調度上升趨勢明顯且實現跨越式發展，實現良性互動和高效協同。各體系匹配的耦合協調度均可分為三個階段，2016—2018年處于失調衰退階段，此時浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業中的兩者交互以及三者共同的協同目標一致性較差；2019年為分水嶺，浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業中的兩者交互以及三者共同耦合協調度迅速提升，進入協調發展階段，協同目標一致性轉好，實現協調的相互促進發展；2020—2021年浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業中的兩者交互以及三者共同的耦合協調度經歷良好協調與優質協調階段，進入高級耦合協調階段，三者在相互帶動中更注重高質量發展。耦合協調的良性優化既與浙江省高等職業教育注重技能創新人才培養、加強“雙師”隊伍建設與創新激勵、服務產業需求等密切相關，又與浙江省產業或企業通過產業學院、實踐平臺、現代學徒、企業導師、掛職鍛煉、就業實習等方式支持高等職業院校提質培優發展密切相關，這是浙江省產業、科技、教育、人才四位一體發展的必然結果。

（三）障礙因子分析

利用障礙度模型列示公式（11）計算影響浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業三者共同耦合協調度的相關障礙度。2016—2021年評價體系與子系統的障礙度結果如圖2所示（柱狀圖及左側縱坐標綜合反映各評價體系障礙度變化、折線圖及右側縱坐標綜合反映各子系統障礙度變化），影響耦合協調水平前10位障礙因子分布如表3所示。

評價體系障礙度方面，2016—2021年浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業對三者共同耦合協調度影響的障礙度均值分別為33.19%、38.26%、28.54%。根據圖2顯示，浙江省高等職業教育障礙度相較科技創新與新興產業而言波動較小，數值位于27.84%～37.76%，但在2016年、2017年、2020年仍是影響三者共同耦合協調度的主要障礙之一，呈現高障礙度—低障礙度—中障礙度的階段性變化?？萍紕撔聦θ吖餐詈蠀f調度影響的障礙度呈現波動上升趨勢，保持年均22.30%的增速，逐步由障礙度最低的評價體系轉換為障礙度最高的評價體系，2021年障礙度高達65.63%，成為影響三者共同耦合協調度的最主要障礙。新興產業對三者共同耦合協調度影響的障礙度基本呈現先上升后下降的趨勢，2016—2019年基本呈現上升趨勢，2019年達到最高值40.22%，此階段為影響三者共同耦合協調度的主要障礙之一，2020—2021年障礙度下降迅速，年均降低66.33%，成為影響三者共同耦合協調度最低的評價體系。結合上述評價體系的障礙度均值和變化趨勢分析，制約浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業耦合協調度提升最強的障礙體系是科技創新，其次為高等職業教育，最后為新興產業。

子系統及評價指標障礙度分析方面，根據障礙度占比，重點分析障礙度較高的關鍵因子[36]。2016—2021年影響浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業三者共同耦合協調的障礙度分析如下：障礙度較高的前五位子系統障礙度占比均超過60%，障礙度較高的前十位評價指標障礙度占比均超過40%，因此結合圖2和表3著重分析障礙度較高的前五位子系統及前十位評價指標。浙江省高等職業教育中，辦學規模和教育要素在2016—2021年間有4年位于子系統障礙度較高的前五位，頻數最多，其次為就業能力有2年，最后為校企合作有1年；具體到評價指標障礙因子，A1、A2、A6、A18出現最多，表明辦學規模中的人員集聚（A1、A2）、教育要素中的教師科研（A6）和就業能力中的就業發展（A18）成為障礙因子，同時在2020—2021年教育要素中的資源保障（A7、A9、A10）障礙因子集中顯現。浙江省科技創新中，科技產出有5年位于子系統障礙度較高的前五位，幾乎覆蓋2016—2021年整個時期，科技投入有4年位于子系統障礙度較高的前五位，集中于2018—2021年，科技擴散有2年位于子系統障礙度較高的前五位，集中于2020—2021年；具體到評價指標障礙因子，相對集中于科技投入中的投資投入（B5）、科技產出中的科技成果（B9、B10、B11）和科技擴散中的行業擴散（B13、B14）。浙江省新興產業中，規模發展、經營績效與持續保障障礙度處于較高的前五位均位于2016—2019年，分別有2年、2年、4年；具體到評價指標障礙因子，規模發展中不存在障礙因子，經營績效中的產業利潤（C6、C7）和新產品績效（C10）成為障礙因子，持續保障中則集中表現為產業創新（C14、C15）成為障礙因子。

四、結論與建議

（一）結論

通過對浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業的綜合得分、耦合協調和障礙因子進行分析，得出如下結論。

第一，2016—2021年浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業綜合得分波動上升，2021年分別達到良好、中等偏上與優秀水平，先后經歷低水平科技創新領先、中等水平高等職業教育領先、中高水平新興產業領先等三個階段。

第二，2016—2021年浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業在兩兩交互和三者共同磨合發展中，均呈現良性共振耦合中相互促進的轉變。同時兩兩交互和三者共同的耦合協調度均實現由失調衰退向協調發展的轉變，已進入優質協調階段，相互帶動中更注重高質量發展。

第三，影響浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業三者共同耦合協調度的障礙因子主要有：高等職業教育中的人員集聚、教師科研、資源保障與就業發展，科技創新中的投資投入、科技成果與行業擴散，新興產業中的產業利潤、新產品績效與產業創新。

（二）建議

基于上述結論，提出浙江省高等職業教育、科技創新與新興產業在各自領域提高三者共同耦合協調度的建議。

第一，浙江省高等職業教育領域。首先，根據新興產業發展需要與科技創新內在需求，進一步擴大高等職業院校教育規模，提高技能創新型人力資本比重，形成人力資源優勢。其次，以成長機制吸引高素養教師投身高等職業教育，形成科技創新與新興產業的人才集聚，進而通過強化“雙師”隊伍建設、搭建校企合作平臺、加強橫向課題考核等方式，形成教師服務產業轉型升級的附屬效應，同時，此過程中的交流合作促進科研反哺教學，進一步提升高等職業教育人才培養水平。最后，實現高等職業教育高質量辦學。硬實力上，相關部門要具備提前規劃能力，在擴招等特殊時期應提前進一步加大對高等職業院校的投入，促進生均硬件實力逐步提高；軟實力上，通過學生畢業后的創新難題技術指導、繼續教育學歷提升、校友推薦就業晉升等服務，助力學生長遠發展。

第二，浙江省科技創新領域。一方面，科技投入中涉及的項目投資投入，需要穩定且持續增加科技經費投入，以作為項目平穩運行的支撐，同時要注重科研投入的效率考核，將科技創新項目自身的運行狀況以及科技創新項目與產業發展的關聯度作為重要依據建立獎懲機制。另一方面，提高高等職業院校與企業合作科技成果產出及轉化的獎勵力度，加大在企業扶持和教師考評中科技成果產出及轉化相關指標的比重，促進高等職業院校與企業間科技人才深度合作，以此潛移默化地形成科技成果產出及轉化中的產、學、研、用結合的良好交互局面，進而間接促進科技創新在行業發展中的擴散。

第三，浙江省新興產業領域。首先，政府應從制度、政策、規劃層面做好新興產業集群發展的規劃與培育，通過產業集群的累積效應、競爭壓力和交流機制，促進產業科技創新能力的提升。其次，通過資源傾斜彌補新興產業暫時性的利潤困境，落實經營場所租金減免、低息無息貸款普及、關鍵技術攻關獎勵、前景項目投資參與、企業稅收優惠、新產品出口補貼等舉措，同時積極探索知識產權質押、綠色信貸等對接新興產業科技創新投入的方式，減輕新興產業經營績效壓力。最后，加大新興產業科技創新投入，激勵形成以企業為主、校企合作、政府支持的協同創新體系，注重成果轉化應用。同時推動“一人多崗”的職業貫通機制，實現產業科技人才既是企業人員培訓師，又是高等職業院校人才培養兼職教師，為構建技能創新型人力資本打下基礎。

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Research on the Development Path of Coupling Coordination of Higher Vocational Education，Scientific and Technological Innovation and Emerging Industries in Zhejiang Province

WANG Ke1， WEI Pengpeng2

（1. Zhejiang Industry Polytechnic College， Shaoxing 312000， China； 2. Shaoxing Development Planning and Research Institute， Shaoxing Development and Reform Commission， Shaoxing 312000， China）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： To begin with，this study formulated an evaluation system for three sample categories，i.e.，higher vocational education，scientific and technological innovation as well as emerging industries. Subsequently，the entropy method and the coupling coordination degree model were employed to verify the system with samples from Zhejiang Province and score the three sample categories there from between 2016 and 2021. Next，this study analyzed the coupling coordination between any two and among all three sample categories，before utilizing the obstacle degree model to identify the obstruction factors hampering the coupling coordination among the three. The results show that the total scores for higher vocational education，scientific and technological innovation，as well as emerging industries from Zhejiang respectively fluctuated upward towards satisfactory，sat predominantly on the upper echelons of the moderate level，and maintained an excellent level. From the perspective of development，the frontrunners were respectively low-level scientific and technological innovation，moderate-level higher vocational education and moderate-to-high-level emerging industries. The degrees of coupling between any two of and among all three of Zhejiang’s sample categories showed the shift to mutual promotion in what was a benign resonance and coupling relationship. Moreover，all degrees of coupling coordination rose from a dysfunctional decline to high-quality coupling coordination. The obstruction factors affecting the coupling coordination among the three sample categories were found to be personnel aggregation，research projects presided by teachers，resource guarantee，and career development for higher vocational education，investment and commitment，scientific and technological achievements，industrial diffusion for scientific and technological innovation，industry-generated profit，new product performance and industry innovation for emerging industries. Lastly，based on the above findings，relevant recommendations aimed at promoting coordination and common progress for the three sample categories in Zhejiang were proposed.

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： higher vocational education； scientific and technological innovation； emerging industries； coupling coordination； obstacle degree

（責任編輯：姜聰瑞）