江苏省高等职业教育发展区域差异及成因分析

摘 要 利用质量工程数据，通过构建包括规模因素、资源水平因素、效益因素在内的高职教育发展水平评估指标体系，对江苏省高等职业教育发展水平进行定量测度发现，江苏省各地区间高职发展不均衡，人才供给与区域经济发展水平尚不够协调。这种不均衡主要是由高职发展历史、各地区经济发展水平及各地所采取的高职发展策略决定的。

关键词 江苏省；高等职业教育；发展水平指数；质量工程；成因；区域差异

中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2013）07-0047-08

“十一五”期间，江苏省以质量工程为抓手，全面提升高职教育质量，增强了高职教育的吸引力，强化了高职教育为区域经济社会发展服务的能力，取得了显著成绩。然而省内高职教育发展不均衡问题也较为突出[1]。本文利用质量工程数据，通过构建高职教育发展水平指数，分析江苏省高等职业教育区域发展差异，并在此基础上分析其成因。

一、指标体系的确定

高职教育发展水平指标体系构建主要基于人力资本形成理论。人力资本形成通常可归结于教育、培训、健康、医疗、迁徙等方面，其中正规学校教育是人力资本形成的主要途径[2]。对于区域高职教育发展水平指标体系，其衡量客体是区域，而具体测度则与高职受教育者个体人力资本积累程度紧密相关，可以用以下模型进行概括：

H=f（I）

其中，H为区域高职人力资本总量；N为区域高职在校生数量，即数量因素；f为高职人力资本投入产出函数，即效益因素；I为高职人力资本投入量，即高职教育资源水平因素。

具体解释如下：首先，高职教育是高职受教育者个体人力资本积累的主要手段。高职教育质量对于其人力资本积累有显著影响，高职教育质量越高，个体人力资本积累越多，两者呈正相关关系。其次，高职教育质量受高职教育资源投入水平的影响，而资源投入是否能产生人力资本，还体现在效益问题上。在同等投入条件下，这种效益与就业率紧密相关，就业率越高，投入效率越高，反之亦然。因此，高职教育发展水平可以通过规模、资源水平、效益三个因素进行测度，这是区域高职教育发展水平评估指标体系的第一层次。因素层又分为若干因子层，即指标层，用于具体指数的测算。

（一）规模因素

规模因素反映了区域高职人力资本数量。这种数量体现为两个因子，一是人力资本绝对数量，表现为区域高职院校在校生数；二是人力资本结构数量，即人力资本专业种类。

（二）资源水平因素

资源水平因素主要针对人力资本形成过程。人力资本形成过程中投入资源越多，人力资本数量越多。这一指标本质上是对教学过程的评价。

目前，通过第一轮高职高专教学水平评估，江苏省高职院校在教师学历结构、人均校舍规模等硬性指标上已基本相似或相近。各院校差距主要是软实力，这种软实力表现为对各种硬性资源的利用和整合能力，如教学团队整体实力、课程建设能力、教学改革能力等。这一内涵本质上是与《江苏省教育厅关于进一步加强高等学校教学工作的若干意见》（苏教高[2005]16号）的要求相一致的，即培养多样化人才；教学质量进一步提高；加强实践教学；着力提高学生的实践能力和创新能力；推进素质教育，促进学生全面发展等，而《若干意见》的核心内容即高职院校质量工程建设[3]。因此完全可以通过对各地区、各院校质量工程核心内容的评价，间接反映各区域高职院校现阶段资源保障水平。本文集中选取了示范院校数量、品牌特色专业、教学团队、实训基地、实践创新基地、教学名师、精品课程、精品教材等8个指标。

（三）效益因素

效益因素是对人力资本形成过程中投入产出系数的综合评价。在同等投入条件下，这种效益与就业率紧密相关，就业率越高，投入效率越高，反之亦然。因此本课题选择最具有综合性特征的总就业率（涵盖协议就业率、灵活就业率、升学出国率）作为评价指标。

（四）权重确定

1.因素层指标权重

因素层包括规模因素、资源水平因素、效益因素三个指标，因此只需两个原则即可确定排序。

稳定性原则：规模因素由在校生人数和院校数两个因子层构成，院校招生规模与数量改变有着严格的行政程序，稳定性极高，而资源水平因素与效益因素可以通过教学投入增减及教学模式转变加以变化，动态性强。本着这一原则，规模因素列因素层第一位。

差异性原则：效益因素对高职教育发展指数有着重要影响，直接决定着高职投入的有效性。但通过数据比较发现，江苏省各区域高职高专就业率总体相近，以2011年为例，总就业率变幅在86.29%～98.23%之间。因此按照差异性原则，资源水平因素位列效益因素之前。

通过专家征询，规模因素、资源水平因素、效益因素权重分别为50、30、20。

2.规模因素指标权重

规模因素指标分为学生规模与高职院校数量两个因子，分别代表人力资本绝对数量与人力资本结构数量。因此只需一个原则即可确定排名。

相较于高职院校数量，学生规模变化比率（增减招生数/原招生数）小于高职院校数量变化比率（高职院校增减数/原高职院校数），因此其相对数量较为稳定，即学生规模因子优先于高职院校数量因子。

通过专家征询，学生规模、高职院校数量因子权重分别为60、40。

3.资源水平因素指标权重

资源水平因素共包含示范院校数量、品牌特色专业、教学团队、实训基地、实践创新基地、教学名师、精品课程、精品教材等8个因子，在确定排序时按照如下原则：

整体性原则：即院校>专业>个人；院校类因子1个，即示范院校数量；专业类因子4个，即品牌特色专业、教学团队、实训基地、实践创新基地。个人类因子3个，即教学名师、精品课程、精品教材。整体大于部分即院校大于专业，专业大于个人，精品课程大于精品教材。在专业类因子中，品牌特色专业是教学团队、实训基地等教学资源因子的综合评价因子位列专业类因子第一位。同理，在个人类因子中，精品课程是整体，精品教材是部分，因此精品课程优先于精品教材。

稳定性原则：在专业类因子中，教学团队属于软实力，而实训基地、实践创新基地属于硬件投入，而人力资源要素相较于硬件条件更为稳定，因此教学团队位列实训基地、实践创新基地之前。同理，教学名师优先于精品课程、精品教材。

重要性原则：即资金投入多者优先，实训基地投入一般在400万元左右，实践创新基地投入一般在25万元左右，实训基地投入远超实践创新基地，因此实训基地优先于实践创新基地。

按照上述原则，对8个指标权重进行排序，并采用德尔斐法进行专家咨询，具体结果见表1。

表1 因素因子指标体系及权重

二、指标计算

本次资料搜集全部采用质量工程数据，数据主要来源为《2011年江苏省教育统计年鉴》《2011年江苏省高校毕业生就业情况》《江苏省教育志》，以及教育部网站与江苏省教育厅网站。

（一）规模因素计算

1.因子指标标准化

采用极值标准化法对学生规模、院校数量因子进行标准化，具体计算公式如下：

Sij=100×

其中，i为城市名称；j为因子层指标名称；X为因子指标；Sij为因子标准化值。

2.规模因素分值计算

其中，Si为规模因素分值；W为因子指标权重。

具体计算结果见表2。

表2 规模因素指标分值

（二）资源水平因子计算

1.各因子赋分值，详见表3。

表3 资源因素各因子赋分分值

注：教学名师、实践创新基地不赋分，直接按其个数标准化。

2.因子指标标准化

采用极值标准化法对8个因子进行标准化，具体计算公式如下：

Rij=100×

其中，i为城市名称；j为因子层指标名称；X为因子指标；Rij为因子标准化值。

3.资源水平因素分值计算：

其中，Ri为资源水平因素分值；W为因子指标权重。计算结果见表4。

（三）效益因素计算

效益因素包含1个因子，即各地区高职院校平均总就业率，其计算过程是将各地区高职院校平均总就业率进行极值标准化，公式为：

Yi=100×

Hi=100×

其中，i为城市名称；X为因子指标；Yi为因子标准化值。由于效益因素只包含1个因子，平均总就业率因子标准化值即代表效益因素分值，具体计算结果见表5。

三、高职教育发展水平区域划分

（一）高职教育发展水平指数计算

高职教育发展水平指数包含规模因素、资源因素、效益因素三个指标，具体计算公式如下：

Mi=Si×Ws+Ri×Wr+Yi×Wy

其中，M为高职教育发展水平综合指数；Ws、Wr、Wy分别代表规模因素、资源因素、效益因素的权重。最终计算结果见表6。

表6 江苏省高职教育发展水平综合指数

（二）高职教育发展水平区域划分

采用聚类分析法，即K-means算法对江苏省高职教育发展水平进行区域划分。参与聚类分析的变量采用两种类型：一是将规模因素、资源因素、效益因素共同作为变量，参与聚类分析。二是采用单变量即高职教育发展水平指数参与聚类分析。前者优势是综合性强，对于高职教育发展水平划分较为全面，缺点是没有考虑到三类因素在评价权重上的区别；后者优势是考虑到了三种因素重要性的差别，但在权重选择上有一定的人工干预。

聚类分析种类划分分别采用了三分法和四分法。三分法即按照江苏省经济发展程度分为苏南、苏中和苏北，以考察省内高职教育发展水平与经济发展程度的耦合性，以期进行相关分析；四分法主要是考虑到高职教育受行政因素影响比较大，省会城市往往有较高的首位度，因此省会城市参与聚类往往使分析结果失真，因此将类型划分为南京、苏南、苏中、苏北。江苏省高职教育发展水平综合排序见表7。

表7 江苏省高职教育发展水平综合排序

四、江苏省高职教育区域发展失衡原因分析

（一）历史因素

江苏省高职院校普遍由原中职学校发展而来，其占比约为59.7%，因此各地区中职教育水平对高职教育发展有很大影响。选取1988年省内各城市中职学校的数量、隶属、行业、升格率等内容进行对比。

1.数量区域分布

苏南地区城市中职学校分布数量占绝对优势，苏南各市平均为17所，苏中苏北平均为7所，如除去新设立的泰州、宿迁两市，苏中苏北平均为9所。

中职学校分布不均衡，其原因包括：其一，区域经济发展水平。区域经济越发达，人才需求量越大，中职学校分布相对越多，这种中职学校与区域经济显著相关表现为苏南地区中职学校高于苏中与苏北地区。其二，行政地位。南京市既是江苏省省会，也是华东地区重要的政治、经济、文化中心之一，因此该市不仅有大量省属市属院校，还分布着面向华东乃至全国的部属院校；无锡市是原苏南行署驻地，位于苏南中心位置，是苏南地区重要的经济中心；扬州市则是原苏北行署驻地，是苏中苏北地区重要的文化中心。这些城市中职学校数量大大高于各自区域中的其他城市。

2.隶属区域分布

从隶属关系来看，中职学校可分为三类：部属中职、省属中职、市属中职。部属中职是行业人才培养的骨干力量，在师资、设备等方面具有先天优势。这类院校升格后往往成为高职院校的佼佼者，且都是国家示范（骨干）院校。从分布看，江苏省有18所部属中职学校，除徐州2所、扬州1所外，其余均分布于苏南地区。省属中职学校是省内行业人才培养的骨干力量，与部属院校一样，这些学校往往具有鲜明的行业特征，地区分布相对均衡，但无论是数量还是质量苏南地区均处于优势地位。市属学校主要为地方经济发展服务，相对于部省院校，市属学校在师资、设备等方面相对薄弱；行业特征不太显著，主要培养服务于地方的一般性人才，因此在专业设置上往往以大众性专业居多，升格为高职后特色不够明显。详见表8。

3.行业区域分布

苏南地区省属中职隶属于机械、电子信息等部门。这些学校升格后由于行业发展原因，招生形势较好，地方政府投入较多；同时该类专业对实训条件要求高，资金投入大，其他学校进入这类专业门槛高，因此具有很大的初始优势；而苏中苏北省属中职往往分布于农林、轻纺等行业，这类专业招生形势相对较差，同时进入门槛低，可复制性较强。详见表9。

4.升格率区域分布

从升格率看，苏南地区远远高于苏中苏北地区，苏南地区中职学校平均升格率为62.43%，而苏中苏北地区中职学校升格率仅为38.02%，而同时苏南地区中职学校数量高于苏中苏北地区，这直接导致苏南地区高职院校数量多于苏中苏北地区。

（二）经济因素

历史是现实的基础，江苏省高职教育发展不平衡除历史因素外，还包括经济、行政与文化因素，其中最重要的是经济因素。本文主要通过区域生产总值与高职教育发展水平综合指数之间的相关性展开分析[5]。

通过K-S检验可以发现，区域生产总值与高职教育发展综合系数呈正态分布，因此采用Pearson相关系数进行相关系数检验。南京是江苏省会，其高职教育发展程度可能包含较多的行政因素。在包含南京的情况下，区域生产总值与高职教育发展综合指数之间的相关系数为0.784，相关关系密切，而剔除南京后，相关系数更是达到0.92。因此可以得出如下结论：区域经济发展水平对高职教育发展起到基础性支配作用。

在计算相关系数的基础上，可建立区域生产总值与高职教育发展水平之间的线性回归方程，在包含南京的情况下，该模型为：

高职教育发展综合指数（HVEI）=20.35922+0.783507*GDP

在计算相关系数和回归模型的基础上，进一步分析高职教育发展综合指数与区域生产总值相关关系的程度，为此建立两者关系的散点图及模型图像，见图1。

图1 区域生产总值与高职教育发展综合指数散点图

图1中，斜线表示回归方程，若城市位于斜线上方则表示高职教育发展综合指数完全为经济发展程度所决定，高职教育发展水平与经济发展水平完全匹配，高职人才可实现就地消化；高于斜线表明高职教育发展水平高于经济发展程度，高职资源过剩，本地高职毕业生供大于求，高职毕业生外流；低于斜线表明高职教育发展水平弱于经济发展程度，高职资源不足，本地高职毕业生供不应求。可将图1进一步转化为表10，由此可以分析高职教育与经济发展水平的匹配程度。

由图1可以看出，江苏省高职教育发展程度基本满足经济发展的需要，但区域差异明显：首先，高职教育发展水平高于经济发展水平的有三个城市：南京、常州和淮安。南京所在点与斜线垂直距离较远，说明南京高职教育发展水平远高于其经济发展水平，在统计上表现为有较多模型所不能解释的残差，因此，南京市高职发展水平除经济因素外还有其他重要因素。其次，高职教育发展水平与经济发展水平基本适应的城市有无锡、镇江、南通、扬州，这四个城市所在点与斜线基本重合。第三，高职教育发展水平落后于经济发展水平的城市有6个：苏州、泰州、徐州、连云港、盐城、宿迁。这种高职人才供给不足在不同地区可能会出现不同的现象：其一，外地高职人才通过流动进行调节可以满足当地需要，如苏州；其二，苏北徐州、连云港等经济洼地与人才洼地叠加，高职人才无法向经济洼地流动，对经济发展有可能构成硬约束。

表10 江苏省高职教育发展水平与经济发展水平匹配程度

（三）行政因素

经济水平、历史因素对高职教育发展水平有着较大影响，但从相关性分析可以看出，有些城市高职教育发展水平与经济发展程度有着较大不能解释的残差。从现实看，如南京；从历史看，如扬州。因此，行政因素在其中发挥着巨大作用，这可以从三个方面解释：一是地区行政地位；二是各市高职教育发展路径，这一点对于市属院校影响尤大；三是院校发展路径。第一点主要针对南京，即其省会的行政地位使在宁高职院校往往具备区位优势，而二、三两点对其他地区高职教育发展程度具有较大影响。

1.地区高职发展策略

地方人民政府对于高职发展路径具有很大影响，特别是市属高职院校。目前江苏地区高职院校发展有两种路径：

一是以苏南地区为代表的中等职业学校独立升格策略，即保留建制，独立发展。以常州为例，从历史看常州市中职教育发展水平不算突出，表现为中职学校数量少、级别低，但在中职学校升格为高职院校时，常州6所中职均独立升格，并实现了抱团发展，这种策略使常州的高职发展水平特别是制造类专业在苏南地区处于领先地位。苏南的独立升格策略较大程度保留了中职学校的特色专业，形成了“特色专业+大众专业”的发展路线。

二是中等职业学校被相关院校合并吸收或合并升格策略，以苏中苏北地区院校较为典型。以扬州为例，从历史来看，扬州市中职学校发展水平较为突出，且门类较为齐全，在中职学校升格为高职院校时，大量中职学校被本科或大专院校吸收合并。这种发展策略的优势是可以集中精力发展少数招生好、发展快的大众化专业，但缺点是高职院校特色不明显，一些富有明显地域特色或行业特色的产业存在人才断档危机，如扬州玉器、漆器产业、国土管理等。

2.高职院校发展策略

我国高职院校往往保留着较为浓重的行业办学特点，其中又分为三种情况：第一种为国家部委办学；第二种为省属厅局办学；第三为地方人民政府办学，主要是地级市人民政府。这三种办学模式差异较大。前两种是行业办学，因此学校特色非常鲜明。在计划经济时期，行业主管部门支持力度很大，很少考虑市场因素。1998年，来随着高等教育体制改革，诸多部委属中职被下放到地方，这些学校由于专业性强、就业狭窄，经历了一段困难时期；但随着政府体制改革，不少行政性机构改制为事业单位甚至企业单位，这类院校传统专业就业面逐渐打开，加之行业历史渊源深厚，逐渐形成了特色专业+大众专业的专业布局模式。这种布局模式的特点是特色专业服务于行业，具有鲜明的行政导向，在资源分配上受到行业甚至地方政府的优先照顾；而大众专业则主要面向市场，且往往由原特色专业衍生而来，具有一定的行业背景。这种院校往往在质量工程项目中占据优势。

地方政府办学主要考虑地方经济发展需要，因此与市场联动性强，专业往往具有短频快特征，即投入少、积累少、见效快、招生好。这类院校办学功利性强、专业更新快，但积累不深、特色不明显，在质量工程中往往处于劣势地位。

参考文献

[1]李永宁.江苏省县域人力资本竞争力的综合评价[J].安徽农业科学，2008（15）.

[2]王德劲.我国人力资本测算及其应用研究[D].西南财经大学，2007.

[3]江苏省教育厅关于进一步加强高等学校教学工作的若干意见[Z].苏教高[2005]16号，2005-6-17.

[4]江苏省教育志编撰委员会.江苏省志·教育志[D].南京：江苏古籍出版社，2004.

[5]刘钊，等.我国各省区教育发展水平区域差异状况分析[J].中国农机化，2008（4）：92-96.

Analysis on Regional Difference and the Causes of Higher Vocational Education in Jiangsu Province

——Based on the Data of Quality Engineering

WANG Dan，SHAO Ru-jun

（Yangzhou College of Science and Technology， Yangzhou Yangzhou 225009， China）

Abstract Applying quality engineering data， building the evaluation indicator system comprises of scale factor， resource level factor and benefit factor to measure the development level of higher vocational education in Jiangsu province， and the results show that， the development of higher vocational education in Jiangsu province is imbalanced， and it isn’t harmonious between talent supply and regional economic development level. The imbalance is caused by the history， economic development level and development strategies of higher vocational education in different regions.

Key words Jiangsu province； higher vocational education； development level index； quality engineering； cause； regional difference