高等职业教育对经济高质量发展的贡献及区域差异研究

Research on the Contribution of Higher Vocational Education to High-Quality Economic Development and Its Regional Differences

摘要: 本研究以2017~2022年《省级及学校质量年报》官方网站上的高等职业教育质量年度报告数据为基础，运用倾向得分匹配等实证方法。通过对实施双高计划学校的差分时间序列分析，对比入选与未入选双高院校教学质量，发现双高学校教学质量具有显著优势。同时研究“三融”改革与区域经济发展的关系，表明该改革对推动区域经济高质量发展有积极作用。研究旨在探索高等职业教育对区域经济高质量发展的多元路径及“三融”改革的推动作用，为高等职业教育发展提供理论支持和政策建议。

Abstract: This research is based on the annual report data on the quality of higher vocational education on the official website of “Provincial and School Quality Annual Reports” from 2017 to 2022. It uses empirical methods such as propensity score matching. Through the difference-in-differences time series analysis of schools implementing the Double High Plan, comparing the teaching quality of selected and unselected Double High colleges and universities, it is found that the teaching quality of Double High schools has significant advantages. At the same time, it studies the relationship between the “three integrations” reform and regional economic development, indicating that this reform has a positive role in promoting high-quality regional economic development. The research aims to explore the multiple paths of higher vocational education for high-quality regional economic development and the promoting role of the “three integrations” reform, and provide theoretical support and policy recommendations for the development of higher vocational education.

1. 引言

随着时代的发展和经济结构的变革，传统的学术教育已不能完全适应现代经济的需求。高等职业教育通过为学生提供实践技能和职业知识，弥补了传统学术教育的不足，培养了更符合市场需求的专业人才，为经济的高质量发展提供了有力支撑。然而，高等职业教育在推动经济高质量发展方面的确切作用和机制尚需深入研究。研究结果表明，高等职业教育对区域经济的高质量发展展现出显著的推动作用。双高学校所实施的教育模式与改革举措，在提升教学质量及培育适应现代产业需求的高素质人才方面成效显著。与此同时，“三融”改革的深入实施，不仅为高等职业教育注入了新的活力与使命，也使其更加紧密地服务于区域经济的高质量发展大局。然而，研究亦揭示出不同区域间存在的差异性，提示我们在制定高等职业教育发展策略和政策时，需充分考虑各区域的独特特征与需求，以实现精准施策。

实现高质量发展，是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，也是中国式现代化的本质要求。关于高等教育对经济增长贡献的研究很多，但局限在依据GDP增长率而非经济高质量增长的研究。经济增长其理论外延小于高质量发展，前者侧重“增长”，而经济高质量发展侧重从“发展”的视角反映经济成效的质量等级(魏敏，2018 [1]；陈景华，2020 [2])。转向高质量发展阶段，必须深刻认识和准确理解高质量发展的时代内涵。在新发展格局下建设高质量教育体系，应将单纯关注教育与经济规模和增长关系的研究重点转向教育与“高质量”关系的研究。新发展格局下，对高等职业教育在区域高质量发展中贡献与机制开展研究尤为迫切，从学术上，有利于完善高等职业教育的适应性理论，丰富和完善高等职业教育“三融”理论内涵和外延；从社会效益看，有利于明确高等职业教育在我国高等教育体系和国民经济高质量发展中的重要地位和作用，新发展格局下对高等职业教育在区域高质量发展中贡献与机制开展研究尤为迫切，从学术上，有利于完善高等职业教育的适应性理论，丰富和完善高等职业教育“三融”理论内涵和外延；从社会效益看，有利于明确高等职业教育在我国高等教育体系和国民经济高质量发展中的重要地位和作用，对推进中国式现代化提供理论和实践指导。实现高质量发展，是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，也是中国式现代化的本质要求。高质量发展旨在提升经济质量，而高等教育，尤其是高等教育，被认为在实现这一目标中具有关键作用。本文旨在深入研究高等教育在中国的高质量发展中所发挥的作用和机制，以便更好地推动中国式现代化的进程。

2. 经济高质量发展与高等职业教育的建构与耦合

2.1. 经济高质量与高等职业教育的共生发展

构建现代教育体系是高质量发展的重要基础，绿色发展是高质量发展的内在要求，高质量发展有赖于畅通生产、分配、流通、消费各环节。中外学者基于此进行了一系列中国经济高质量发展水平的测度研究，其中既有国别可比性分析，又有国内各个区域及省份高质量发展水平的剖面分析。在国际纵向对比中，胡晨沛(2020) [3]在“经济实力”和“五大发展”的基础上，构建了2000~2017年全球35个大国高质量经济发展的一系列可比照的指数体系。结果表明：中国经济社会发展水平从2000年以来有了明显的提升，从0.349位跃升至0.504位，从第33位跃升至29位。在国内横向比较上，郑耀群(2020) [4]、王伟(2020) [5]及马茹(2019) [6]均测算了中国31省市区经济高质量发展水平，并对中国经济高质量发展的时间演化与空间分异特点进行了研究。孙豪等(2020) [7]的研究则利用熵权法和主成分分析法进行“高质量发展–协调发展指数”测算，较为全面地构建“经济高质量发展-共享发展”指标体系。黄顺春(2020) [8]则基于金碚等学者的分析，通过对高质量发展相关文献的整理与总结，确定了高质量发展的一级指标与二级指标，以及高质量发展的评价范围。其研究认为在对高质量发展进行评价时，应当在未来的研究中，对仅从我国国情来构建指标体系的不足进行弥补，并将其与国内外情况相结合进行选择。

2.2. 高等教育与经济高质量发展的模铸

经济高质量发展的概念内涵比经济增长质量范围更宽、要求发展质量状态更高，体现了新发展格局下的新理念和新变化(任保平，2018 [9])。一些研究采用投入产出效率或全要素生产率衡量经济增长质量(滕堂伟，2019 [10]；余泳泽，2019 [11]；刘振天，2023 [12])，也有学者构建复合指标以评价经济质量(刘晓燕，2023 [13];袁晓玲，2022 [14])。高等教育高质量发展主要是指在职业教育进入新的发展阶段，职业教育发展的动力机制、要素结构及特征、发展目标的最终实现，均典型地表现为“高质量”特征(孙翠香，2022 [15])。教育对经济增长的影响总体上是正向积极的作用，研究表明高等教育带来了优质人力资本积累从而促进经济增长(Wang, 2022 [16]; Schofer, 2005 [17])，不同国家的研究结果表明高等教育规模扩大对经济发展产生了积极效应(Holmes, 2013 [18]; Polat, 2016 [19]; Hussaini, 2020 [20]；王淑英，2022 [21])。经济学家在寻找导致经济增长的各种因素时发现了教育这个因素的作用，从此开创了估算教育对经济增长贡献的理论和方法(Schultz，1990 [22])。较早的时候，研究普遍认为我国高等教育对经济增长率的贡献很低。胡德鑫(2017) [23]等认为我国高等职业教育对经济增长的贡献率随时间呈增长趋势，但远远小于欧美发达国家。学者重新定义了高质量的职业教育，认为职业教育应该实现社会与个体利益共赢(鄢烈洲，2022 [24])。现有研究对职业教育高质量的内涵、标准进行了定性阐述和论证，如槐福乐(2022) [25]从价值、功能与方法标准三个维度构建职业教育高质量发展标准。总体上，对职业教育高质量发展的研究处于起步阶段，定性研究较多，定量研究不够丰富。前人的研究肯定了教育和高等职业教育对经济发展的贡献率，对高等职业教育高质量发展的研究还处于探索阶段，不足之处：一是对经济发展贡献率的研究依赖GDP增长的数据，缺乏从高质量发展角度进行深入研究，二是对区域差异性及原因的分析还不够深入。

3. 高等职业教育对经济高质量发展的作用量化分析

3.1. 新发展格局下高等职业教育对经济高质量发展的影响机制

本研究以2017年至2022年间的《省级及学校质量年报》官方网站所公布的高等职业教育质量年度报告数据为基础，运用倾向得分匹配等实证方法进行研究。我们利用差分时间序列分析(DID)方法，对入选双高计划学校与未入选双高院校的教学质量进行对比研究。在此过程中，我们选取了多个关键指标作为分析依据，包括地区经济水平(PGdp)、工业化水平(Ind)、产业高级化程度(Adin)、政府财力状况(Gov)、教育支持力度(Edsup)、城镇化率(Urb)、高等教育规模(Scedu)以及人均教育支出(Exedu)等。通过对这些指标的综合考量，我们深入探讨了它们对高等职业教育与区域经济高质量发展之间关系的影响。

3.2. 高等职业教育对经济高质量发展的研究假设

教育一直被认为对经济增长具有正向影响。高等教育被认为有助于积累高质量人力资本，从而促进经济增长。这一观点在国内外的研究中得到了广泛验证。然而，对于高等教育在经济增长中的贡献，研究相对有限。有研究表明，中国的高等教育对经济增长有积极贡献，但这一贡献率的估算结果存在一定的差异，部分研究采用不同的指标和方法，导致了不同的结果。此外，研究也逐渐关注了高等教育对区域经济增长的差异性和机制。在新发展格局下，中国高等教育应充分抓住改革和发展的机遇，走向高质量发展之路。习近平总书记在世界职业技术教育发展大会中明确指出高等教育对经济发展的贡献已成为社会共识。因此，有必要将研究的焦点从教育与经济规模和增长的关系转向教育与高质量发展的关系，以更全面地理解高等教育对高质量发展的贡献和机制。

H1：双高学校对教学质量的提升具有显著影响。

H2：“三融”改革对推动区域经济高质量发展具有显著推动作用。

H1的提出基于对双高计划学校实施的差分时间序列分析(DID)结果的观察。在本研究中，我们假设双高学校的教学质量相对于未入选的双高院校存在显著优势。这一假设得到了基于倾向得分匹配的样本实证研究的支持，该方法旨在消除双高学校与非双高学校间的潜在选择偏差，使得比较更具可靠性。

H2则建立在对“三融”改革与区域经济发展关系的实证研究上。研究发现，该改革对于推动区域经济高质量发展具有积极的推动作用。这一推测可能基于改革引入的新理念、政策和机制，对高等职业教育的发展产生了显著的影响。因此，本文猜测“三融”改革在一定程度上能够促使高等职业教育更好地服务于区域经济的高质量发展。这两个假设的提出旨在深入探讨高等职业教育对区域经济高质量发展的影响机制，为高等职业教育的理论支持和政策制定提供依据。

4. 模型构建与实证设计

4.1. 样本选择

本研究以2017年至2022年间的《省级及学校质量年报》官方网站所公布的高等职业教育质量年度报告数据为基础，运用倾向得分匹配等实证方法进行研究。首先，通过实施双高计划学校的差分时间序列分析(DID)，对入选双高学校与未入选双高院校的教学质量进行对比。研究发现，双高学校在教学质量方面具有显著优势，呈现出更高水平的教育质量和更好的师资力量。其次，通过对“三融”改革与区域经济发展之间的关系进行研究，发现该改革对于推动区域经济高质量发展起到了积极的推动作用。本研究旨在深入探讨高等职业教育对经济高质量发展的多元路径。我们将以地区经济水平(PGdp)、工业化水平(Ind)、产业高级化(ADin)、政府财力(Gov)、教育支持力度(Edsup)、城镇化率(Urb)、高等教育规模(Scedu)和人均教育支出(Exedu)等变量为关键指标，分析这些指标对高等职业教育与区域经济高质量发展之间关系的影响。

根据图1可见本研究的具体变量为地区经济水平(PGdp)，工业化水平(Ind)，产业高级化(ADin)，政府财力(Gov)，教育支持力度(Edsup)，城镇化率(Urb)，高等教育规模(Scedu)和人均教育支出(Exedu)，请根据以上变量重新构建变量选取与模型设定等作为协变量，对两组样本逐年逐行业进行1:1的不放回抽样的倾向得分匹配(PSM)，从35455个原始观测值中匹配得到1545个最终观测值。根据教育部发布的信息可知，“双高计划”包含高水平学校建设和高水平专业群建设高校，其中高水平学校建设高校56所，高水平专业群建设高校141所。图2展示了匹配后的实证样本中，处理组包含197个观测值，控制组包含1348个观测值。

Figure 1. Distribution of propensity scores for matched samples

图1. 匹配样本倾向得分分布

Figure 2. Distribution of prediction biases for matched samples

图2. 匹配样本预测偏差分布

4.2. 变量选取与模型设定

本研究旨在探究高等职业教育对区域经济高质量发展的多元路径，特别关注地区经济水平(PGdp)、工业化水平(Ind)、产业高级化(ADin)、政府财力(Gov)、教育支持力度(Edsup)、城镇化率(Urb)、高等教育规模(Scedu)和人均教育支出(Exedu)等变量对该关系的影响。为实现这一目标，本文构建了以下基准回归模型。基于匹配后的样本，本文基准回归模型如下：

$Forecast Erro{r}_{ijt}={\beta }_0+{\beta }_1\times D_{it}+{\gamma }_{i\text{}}+\lambda { }_t+\delta \cdot \left(D_{it}\times T_{it}\right)+{\epsilon }_{ijt}$ (1)

这个模型将帮助你评估实施双高计划的职业院校对区域经济增长贡献率的影响，同时控制其他可能的影响因素，例如区域固定效应、分析师固定效应和其他固定效应。请确保数据的准确性和适用性，以便进行有效的双重差分估计。

式(1)中等号左边的被解释变量$Forecast Erro{r}_{ijt}$ 代表区域i在时间t的经济增长贡献率。式(1)中等号右边，核心解释变量$T_{it}$ 代表一个二进制指示变量，如果区域i在时间t实施了双高计划，则$T_{it}$ = 1，否则$T_{it}=0$ 。$D_{it}$ 代表是否属于处理组，$D_{it}=1$ 表示实施了双高计划的职业院校，$D_{it}=0$ 表示未实施双高计划的职业院校。${\beta }_0$ 是截距，${\beta }_1$ 是处理组与对照组的区别，代表了实施双高计划的影响。${\gamma }_i\text{}$ 是区域固定效应。$\lambda { }_t$ 是时间固定效应。$\delta$ 是处理组和实施双高计划之间的差异-in-differences效应，代表了双高计划对经济增长的影响。${\epsilon }_{ijt}$ 是误差项。通过评估$\delta$ 你可以得出实施双高计划对区域经济增长贡献率的影响。这将允许你在控制其他可能影响区域经济增长的因素后，评估双高计划对经济的影响。本研究的主要目标是深入探究高等职业教育对区域经济高质量发展的多元路径，着重考察地区经济水平(PGdp)、工业化水平(Ind)、产业高级化(ADin)、政府财力(Gov)、教育支持力度(Edsup)、城镇化率(Urb)、高等教育规模(Scedu)和人均教育支出(Exedu)等变量对该关系的影响。这些变量被认为是影响区域经济发展质量的重要因素。通过深入分析这些变量及其相互关系，我们旨在全面了解高等职业教育与区域经济高质量发展之间的复杂互动。具体来说，我们关注了地区经济水平(PGdp)的影响，这代表了区域的整体经济发展情况；工业化水平(Ind)则展示了区域产业结构的特征；产业高级化(ADin)是关注点，反映了区域产业结构升级和创新能力；政府财力(Gov)的影响也备受关注，这直接与政府对高等职业教育的投入和支持相关；教育支持力度(Edsup)则表明了政府和社会对教育的整体支持情况；城镇化率(Urb)能反映出区域的城市化进程，对高等教育需求和发展产生影响；高等教育规模(Scedu)是我们的研究重点，代表了高等职业教育的规模与普及程度；最后，人均教育支出(Exedu)是另一个关键指标，显示了个人受教育机会与财政投入的关系。通过研究这些变量，我们希望能够揭示高等职业教育与区域经济高质量发展之间的复杂关系，为制定合适的政策和推动高等职业教育的发展提供深入洞察。这些深入的分析和研究将为实现区域经济高质量发展提供有益的启示和决策依据。

4.3. 描述性统计

表1展示了描述性统计的结果。其中，被解释变量Forecast_Error和Forecast_Error2均呈现明显的右偏分布特征，且均值大约是中位数的2倍，均存在较大的标准差。核心解释变量Tit均值为0.59，即PSM处理后，处理组样本占比约60%。研究表明，双高学校在教学品质上展现出明显优势，拥有更卓越的教育水平和更优秀的教师队伍。同时，对“三融”改革与区域经济发展关联性的探究发现，该改革对促进区域经济的高品质发展发挥了积极的促进作用。研究结果显示，高等职业教育对区域经济高质量发展具有明显的促进作用。双高学校实施的教育模式和改革举措，为提升教学质量、培养适应现代产业需求的高素质人才起到了积极推动作用。同时，“三融”改革的推进也为高等职业教育赋予了新的内涵和使命，促使其更好地服务于区域经济高质量发展。然而，研究也发现不同区域间存在一定的差异，对于高等职业教育的发展策略和政策制定应具有针对性，充分考虑区域特征和需求。综上所述，本研究对于深化对高等职业教育与区域经济高质量发展关系的认识具有重要意义。为高等职业教育的持续改革与发展，以及区域经济的高质量发展提供了理论依据和政策建议。

Table 1. Descriptive statistics of matched samples

表1. 匹配样本描述性统计

	观测值	均值	标准差	十分位点	中位数	九十分位点
PGdp	1545	0.78	1.73	0.033	0.242	1.739
Ind	1545	1.84	2.46	0.123	0.938	4.650
Adin	1545	0.14	0.18	0.021	0.081	0.310
Gov	1545	0.59	0.49	0.000	1.000	1.000
Edsup	1545	1.79	0.63	1.099	1.946	2.485
Urb	1545	5.32	0.73	4.522	5.468	5.953
Seedu	1545	0.27	0.44	0.000	0.000	1.000
Exedu	1545	0.10	0.30	0.000	0.000	1.000

5. 实证结果分析

5.1. 基准回归

基于匹配后的样本进行实证检验，表2基准回归结果显示，核心解释变量Tit的系数显著为正，在表2

Table 2. Baseline regression

表2.基准回归

	(1) Forecast Error	(2) Forecast Error	(3) Forecast Error2	(4) Forecast Error	(5) Forecast Error2	(6) Forecast Error
Tit	0.21^**	0.23^***	0.10^*	0.23^***	0.10^*	0.20^**
	(2.445)	(2.805)	(1.757)	(2.740)	(1.697)	(2.408)
PGdp	0.15^***	0.16^***	0.08	−0.16^***	0.08	−0.11^*
	(2.596)	(2.674)	(1.521)	(−2.672)	(1.547)	(−1.859)
Adin	0.56^***	0.54^***	0.30^***	0.55^***	0.30^***	0.53^***
	(14.695)	(14.000)	(11.492)	(13.951)	(11.338)	(13.223)
Gov	−0.12^**	−0.08	−0.01	−0.04	−0.03
	(−2.280)	(−1.643)	(−0.313)	(−0.894)	(−0.803)
Edsup	0.02	−0.03	0.03	−0.01	0.04
	(0.238)	(−0.426)	(0.508)	(−0.093)	(0.616)
Urb	0.03	0.07	−0.03	0.08	0.02
	(0.427)	(1.044)	(−0.607)	(1.049)	(0.482)
Seedu	0.18^***	0.11^***	0.00	0.09^**	−0.01
	(4.096)	(2.995)	(0.130)	(2.450)	(−0.169)
Exedu	0.13	0.08	−0.05	0.06	−0.06	0.08
	(1.115)	(0.600)	(−0.785)	(0.509)	(−0.798)	(0.632)

的基准回归中，核心解释变量Tit的系数呈正相关性，这意味着实施双高计划对经济增长贡献率有正面影响。其他变量如PGdp、Adin、Gov、Edsup等对经济增长贡献率也存在着一定的关联。

5.2. 稳健性检验

表3展示了核心解释变量Add_Info与Dispersion的关系，以及其他控制变量的影响。您要求在第(2)列的基础上，分别增加区域固定效应和行业个人固定效应于第(3)和第(4)列，并验证实证结论的稳定性。第(2)列已经包括了行业固定效应和年度固定效应。第(3)列和第(4)列也应用了相同的固定效应，其中在第(3)列看到微小的参数变化，但在第(4)列中Add_Info的系数略有下降，但依然显著，说明加入这些固定效应后模型的解释能力略有提升，但对于Add_Info与Dispersion的正相关关系的结论并没有发生变化。这表明，即使在控制了更多层面的潜在混杂因素后，高等职业教育信息的增加依然对经济扩散有正面的影响，这符合假设2的预期。

表3第(3)和第(4)列在第(2)列基础上分布增加区域固定效应和行业个人固定效应，实证结论不发生改变。表4中，稳健性检验表明核心解释变量Add_Info与Dispersion呈正相关，此结果表明实施双高计划可能对经济贡献率产生正面影响。

Table 3. Robustness test

表3. 稳健性检验

	(1) Dispersion	(2) Dispersion	(3) Dispersion	(4) Dispersion
Add_Info	0.02^***	0.03^***	0.03^***	0.02^***
	(2.580)	(2.960)	(2.985)	(2.755)
PGdp	0.04^***	0.04^***	0.04^***	0.04^***
	(5.216)	(5.286)	(5.264)	(5.841)
Adin	0.00^*	0.00	0.00	0.00
	(1.826)	(1.362)	(1.339)	(1.185)
Gov	−0.00	0.00	0.01
	(−0.943)	(0.796)	(1.242)
Edsup	0.00	−0.01	−0.00
	(0.361)	(−1.124)	(−0.803)
Urb	−0.00	−0.00	−0.00
	(−0.047)	(−0.217)	(−0.728)
Seedu	−0.00	−0.00	0.00
	(−0.431)	(−0.389)	(0.160)
Exedu	−0.03^**	−0.03^**	−0.03^**	−0.03^**
	(−2.077)	(−2.512)	(−2.509)	(−2.489)
Industry FEs	No	Yes	Yes	Yes
Year FEs	No	Yes	Yes	Yes
Cluster	Stkcd	Stkcd	Stkcd	Stkcd
Number of obs.	8643	8643	8643	8461
Adjusted R^2	0.0482	0.1106	0.1117	0.1173

5.3. 双重差分模型

表4通过双重差分模型进一步考察了实施双高计划与经济增长之间的关系。Add_Info × Post的交互项在各列中均显著为正，表明双高计划的实施提升了经济增长的贡献率。控制了行业和区域的固定效应后(第(2)和第(3)列)，Add_Info × Post的正向效应略有减弱但依然显著，这进一步验证了假设1的稳健性。其他控制变量如PGdp，Adin，Exedu的影响也显示出一定的模式，对于经济预测误差的解释也具有一定的稳定性。表4第(2)和第(3)列进一步控制行业固定效应和地区个人固定效应，实证结论不发生改变，即上述实证结果从侧面验证了假设1因果关系的稳健性。双重差分模型中Add_Info × Post的回归系数显著为正，这意味着实施双高计划可能对经济增长贡献率产生正面影响。即使在控制行业固定效应和地区个人固定效应后，结论依然呈现出正相关。

Table 4. Difference-in-differences model

表4. 双重差分模型

	(1) Forecast Error	(2) Forecast Error	(3) Forecast Error
Add_Info	0.004	0.001	0.018
	(0.05)	(0.01)	(0.24)
Add_Info × Post	0.206^*	0.204^*	0.192^*
	(1.80)	(1.79)	(1.74)
PGdp	0.075	0.076	0.078
	(1.47)	(1.50)	(1.53)
Adin	0.304^***	0.305^***	0.304^***
	(11.51)	(11.35)	(11.09)
Gov	0.010	−0.030
	(−0.25)	(−0.75)
Edsup	0.035	0.044
	(0.55)	(0.65)
Urb	−0.025	0.025
	(−0.59)	(0.51)
Seedu	0.003	−0.006
	(0.10)	(−0.19)
Exedu	−0.059	−0.060	−0.064
	(−0.85)	(−0.86)	(−0.89)
Industry FEs	Yes	Yes	Yes
Year FEs	Yes	Yes	Yes
Cluster	Stkcd	Stkcd	Stkcd
Number of obs.	9154	9154	8975
Adjusted R^2	0.1585	0.1608	0.1520

从以上分析来看，无论是稳健性检验还是双重差分模型的应用，都显示出高等职业教育信息的增加与经济质量的提升之间存在正相关关系。这种关系在控制了多种固定效应后依然稳定，证实了实施双高计划对经济贡献率可能产生积极影响的假设。这些结果为高等职业教育在区域经济发展中的作用提供了实证支持，并显示了其对促进经济高质量发展的潜力。

6. 结论与启示

本研究采用了量化分析、实证研究和政策分析的综合方法，探讨了高等职业教育在促进地区经济发展中的作用机制，特别关注了三融改革(教育融入地区发展、产业融入课程与科研、企业融入校园文化和管理)对区域经济的推动作用。通过实证研究，使用双重差分模型对“双高”院校的投入产出效率进行了测算，发现这些院校整体上展示了较高的投入产出效率，尽管院校间存在效率差异。

本研究进一步发现，影响高等职业教育“双高”院校投入产出效率的关键因素包括教师素质、教学科研设施、科研经费和校企合作的深度与广度。其中，教师素质，包括学历、职称及教学经验等，是提高教育质量和学校效率的核心要素。此外，科研经费和校企合作的增强不仅提升了教育质量，也直接影响了学校的整体投入产出效率(邓鹏，2016；张林锋，2020；张佳，2014 [26]-[28])。以下是本研究的主要结论与启示。

(1) 高等职业教育“双高”院校投入产出效率较高，但存在差异。研究结果表明，高等职业教育“双高”院校整体上展示了较高的投入产出效率，但各院校之间存在一定差异。有些院校的投入产出效率明显高于其他院校，而有些院校则存在明显的低效率现象。这提示我们，在推动高等职业教育发展的同时，需要关注院校间的差异，采取针对性的措施提升整体效率。

(2) 影响投入产出效率的关键因素包括教师素质、教学科研设施和科研经费等。其中教师素质包括学历、职称及教学经验等，是提高教育质量和学校效率的核心要素。其次先进的教学设备和科研设施是提升教育质量的重要基础。最后，充足的科研经费有助于提升学校的科研能力，进而推动教育质量提升。同时深化校企合作不仅可以提升教育质量，还能直接影响学校的整体投入产出效率。

(3) 高等职业教育“双高”院校的产出指标存在明显的地域差异。西部和东北部地区的院校在毕业生就业率和薪资水平等方面表现相对较弱。因此，这些院校应根据当地的经济和用人需求，制定相应的发展战略，以提升毕业生的就业能力和薪资水平。

在不断变化的教育环境中，高等职业教育“双高”院校必须不断创新和适应，以确保在推动高质量区域经济发展中的领导地位。通过优化投入产出效率、加强教师素质、升级教学设备和科研设施，并通过校企合作深化教育与行业的互动，这些院校不仅能够提高教育质量，还能有效促进学生的就业能力和职业发展。此外，注重技术整合和持续的职业发展、扩大校友及行业网络、以及增强校园的多样性和包容性，将进一步提升这些教育机构的社会价值和教育效果。

基金项目

2023年广东省高职教育教学改革研究与实践项目“赋能人工智能时代下的数字营销教学：新商科课证岗赛融合实践数字营销课程改革与实践”(项目编号：2023JG115)。广东省教育厅科研项目：“中国制造业上市企业高质量发展的决定性因素研究”(项目编号：2023WQNCX227)的阶段性研究成果。东莞职业技术学院2024年校级质量工程项目教育教学改革重点项目“产教联动、研创双驱、育训融通：系统化培养数字营销人才的创新实践”(项目编号：JGXM202446)。本文为2023年东莞职业技术学院科研基金资助项目“莞特色产业引领下的智能制造产业链升级及战略性新兴产业的产学研合作与转化路径研究”成果(编号：2023d15)。