上海市高等职业教育与区域经济耦合关系的实证研究

An Empirical Study on the Coupling Relationship between Higher Vocational Education and Regional Economy in Shanghai

摘要: 高等职业教育与区域经济间存在涵盖宏观层面产教融合、中观层面校企联动及微观层面工学交融的三维深度融合体系。本研究采纳了熵值评估方法与耦合协调度分析模型进行探究，对2016年至2022年间上海市高等职业教育与区域经济之间的耦合关系进行了实证分析。并进一步考察其耦合协调度及耦合协调等级。研究结果表明，上海市高等职业教育为适度超前型，但耦合协调等级较低，因此本文提出应基于三螺旋理论，加快政府职能转变，多主体逻辑出发，综合施策；推动上海市高等职业教育创新发展，完善高等职业教育体系；紧密对接服务业与在线新经济等新质生产力，深化产教融合。

Abstract: There is a three-way deep integration mechanism between higher vocational education and the regional economy, which is composed of macro integration of industry and education, meso school-enterprise cooperation and micro engineering-university integration. This research employed the entropy method alongside the coupling coordination degree model to conduct an empirical investigation into the interplay between higher vocational education and the regional economy in Shanghai, spanning the years from 2016 to 2022, and further investigate the coupling coordination degree and coupling coordination level. The results show that Shanghai’s higher vocational education is moderately advanced, but the coupling coordination level is low, so this paper proposes that the transformation of government functions should be accelerated based on the triple helix theory, and the multi-agent logic should be used to implement comprehensive policies. Promote the innovation and development of higher vocational education in Shanghai and improve the higher vocational education system; closely connect the service industry with new quality productivity such as the online new economy, and deepen the integration of industry and education.

1. 引言

2023年，教育部颁布了《关于加速推进现代职业教育体系构建与改革核心任务的通知》，旨在针对关键产业及核心领域，建立一系列全国范围内跨地域的行业产教融合联盟，旨在引领并催化地方层面构建一批能够有效促进区域经济增长、支撑地方特色产业繁荣的区域性产教融合联合体。当前，上海市正处于深化“五大中心”建设的关键时期，在创新驱动发展战略的引领下，正积极推进产业结构的优化升级，致力于构建一个以高端制造业与现代服务业为主导的现代化产业体系，以期提升城市的国际竞争力和全球影响力。因此在教育方面，上海市规划明确提出促进产教深度融合，完善产教融合发展布局，形成以临港新片区为核心区、若干重点区域协同提升的“1 + N”区域发展格局[1]，构建以临港新片区为中枢，联动多个关键区域共同提升的“1 + N”区域发展布局，在此情境下，职业教育承载着加速培育新型生产力、构筑现代化产业体系并强化人才基石的重大使命。从全球产业竞争态势审视，职业教育的战略意义愈发显著。

有学者强调，产教融合乃高等职业教育运行的核心范式，而促进区域经济发展则是其与生俱来的责任与使命[2]。高等职业教育作为区域经济发展的重要支撑体系，通过定向培养技术技能型劳动力，为实体经济注入稳定且持续的人力资本，促进区域经济的结构优化与增长动力转换。与此同时，区域经济作为高等职业教育发展的宏观环境与基础条件，其发展水平、产业结构及市场需求等因素直接影响着高等职业教育的专业设置、教学内容及实践导向，为教育的持续发展提供了必要的资源与支持。因此，高等职业教育与区域经济之间存在着一种深刻的互动耦合关系(见图1)。

学术界持续关注高等职业教育与区域经济之间的相互作用机制。索洛通过深入剖析1909年至1949年间美国技术变革对经济增长的驱动作用，强调了人力资本积累和技术创新对维持经济长期稳定增长的重要性[3]。随后，舒尔茨所提出的人力资本理论，为量化评估职业教育在促进经济增长方面所做出的贡献奠定了更为坚实的理论支撑。从这一视角出发，高等职业教育不仅肩负着提升我国劳动力素质与生产效率的重任，从而间接促进国家经济繁荣，而且其区域化特征显著，这种特性在某些情况下可能加剧区域间经济发展的不均衡性[4]。新经济增长理论则深化了高等教育与经济增长相互作用的探讨，它强调

Figure 1. Coupling interaction between higher vocational education and regional economy

图1. 高等职业教育与区域经济的耦合互动关系

教育不仅作为人力资本积累的重要途径，还扮演着推动技术革新的关键角色，而技术革新则是驱动经济持续增长的核心动力[5]。

与此同时，区域经济作为高等职业教育发展的外部环境与内生动力，对教育的规模扩张、方向定位、专业集群构建及多元化发展策略均产生深远影响[6]。当前，学界倾向于采用耦合协调度分析框架来量化评估高等职业教育与区域经济之间的协同发展状况，这一方法已成为该领域研究的主流范式[7]。研究表明，尽管我国高等职业教育与经济发展之间存在着显著的双向互动效应，但二者之间的耦合协调水平仍有待进一步优化与提升，以确保更加和谐、高效的发展格局。

经过研究发现，国内学者对高等职业教育与区域经济耦合关系的研究主要集中在以下几个方面：一是高等职业教育对区域经济的贡献。学者们探讨了高等职业教育在人才培养、技术创新、产业升级等方面的作用，及其对区域经济增长的推动作用。二是区域经济发展对高等职业教育的反作用。分析了区域经济的发展如何影响高等职业教育的布局、专业设置和教学质量，以及两者之间的相互作用关系。三是耦合协调度的量化评估。利用耦合协调度模型、熵值法等工具，对高等职业教育与区域经济之间的耦合程度进行量化分析，并探讨其时空分异特征。四是影响因素分析：分析了影响高等职业教育与区域经济耦合协调度的内外部因素，如政府支持、市场化水平、人力资本存量等。

国外学者对高等职业教育与区域经济耦合关系的研究聚焦于：一是职业教育与经济发展的互动关系。探讨了职业教育如何适应经济发展需求，以及经济发展如何促进职业教育的改革与发展。二是职业教育与劳动力市场的对接。分析了职业教育与劳动力市场需求的匹配程度，以及如何通过职业教育培训提高劳动力的就业能力。三是职业教育对经济增长的贡献。研究了职业教育在促进技术创新、提高生产率、增加就业等方面的作用。

国内外学者对高等职业教育与区域经济耦合关系的研究取得了丰富的成果，但仍有待进一步深化。本文结合国内外研究成果，探索更加全面的研究视角和方法，以更好地促进高等职业教育与区域经济的协调发展。同时，针对上海市的具体情况，开展实证研究，为优化上海市的高等职业教育体系、推动区域经济的可持续发展提供政策建议。

2. 研究方法与实证研究设计

2.1. 熵值法

熵值法作为一种客观赋权方法，在综合评价体系中展现出显著优势，其核心在于运用信息论中的熵概念来量化指标的内在信息量及其重要程度。通过精确度量数据的离散特性，来评估各项指标在综合评价体系中的有效性和贡献度。当数据集的离散程度增强时，意味着该指标携带了更多不确定性减少的信息量，信息熵值上升，从而赋予其更高的权重；反之，若数据趋于一致，信息熵值则降低，指标权重相应减小[8]。

相较于传统的主观赋权方法，熵值法显著减少了人为因素的干预，这一特性使得熵值法在处理包含多元、复杂指标的综合评价问题时尤为适用，其计算结果更为可靠，能够更为真实地反映评价对象的实际情况[9]。

因此，本研究选择熵值法计算上海市高等职业教育与区域经济的综合发展指数，具体计算步骤如下[10]：

1、指标标准化处理。$X_{ij}$ 为原始指标数据，${X^{\prime }}_{ij}$ 为标准化处理后数据，年份数$i=1,2,\cdots ,m$ ；指标数$j=1,2,\cdots ,n$ 。

${X^{\prime }}_{ij}=\{\begin{array}{c}\frac{X_{ij}-X_{j\min }}{X_{j\max }-X_{j\min }}\\ \frac{X_{j\max }-X_{ij}}{X_{j\max }-X_{j\min }}\end{array}$

2、计算各指标的熵值。设$E_j$ 为第ｊ项指标的信息熵；常数$K=1/\ln$ ；$P_{ij}={X^{\prime }}_{ij}/{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{X^{\prime }}_{ij}}$ ，为第i年第j项指标比重，则：

$E_j=-K{\displaystyle \sum }_{i=1}^m{P}_{ij}\ln \cdot P_{ij}$

3、运用熵值法计算各指标权重。本研究设${\theta }_j$ 为第j项指标的权重，则：

${\theta }_j=\frac{1-E_j}{{{\displaystyle \sum }}_{j=1}^n\left(1-E_j\right)}$

2.2. 耦合协调度模型

耦合协调度是对系统在发展演化中彼此和谐一致、达到整体协同发展状态的重要度量，应用耦合协调度模型可以测算高等职业教育与区域经济的耦合协调度[11]。耦合协调度模型通过对系统间的耦合度和协调度进行量化，可以清晰地反映出系统间的相互影响程度和协调状况。

因此以量化评估高等职业教育与经济社会发展的耦合关系。

1、耦合度模型构建。本研究设$X_1,X_2,\cdots ,X_m$ 为评价高等职业教育系统的m个指标；$Y_1,Y_2,\cdots ,Y_n$ 为评价经济社会发展系统的n个指标，反映系统间的相互作用。表现为：

$F\left(X\right)={\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{\alpha }_i{X^{\prime }}_i}\text{, 0}\le F\left(X\right)\le 1$

$G\left(Y\right)={\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{\beta }_j{Y^{\prime }}_j},0\le G\left(Y\right)\le 1$

耦合度计算公式为：

$C=\sqrt{\frac{F\left(X\right)\times G\left(Y\right)}{{\left[\frac{F\left(X\right)+G\left(Y\right)}{2}\right]}^2}}$

C为耦合度，且0 ≤ C ≤ 1。当C = 0时，耦合度最小；当C = 1时，耦合度最大。

2、构建耦合协调度模型，旨在量化评估协调发展水平的深浅，揭示上海市高等职业教育与区域经济之间的耦合状态及其所处的发展阶段。该模型通过以下计算公式来实现这一目的：

$W=\rho F\left(X\right)+\sigma G\left(Y\right)$

$D=\sqrt{C\times W}$

D代表耦合协调度，而W则用于表示耦合系统的综合评价指数。待定系数(记为$\rho$ 、$\sigma$ ，且满足$\rho +\sigma =1$ 的条件)的设定基于现有研究成果的参考，本研究认定高等职业教育与经济社会发展具有等同的重要性，因此将$\rho$ 与$\sigma$ 均设定为0.5 [12]，故取$\rho =\sigma =0.5$ 。

为了对耦合协调度进行判别与分级，本研究采用了均匀分布函数法。具体而言，依据高等职业教育发展水平$F\left(X\right)$ 与经济社会发展水平$G\left(Y\right)$ 之间的相对差异，将两者之间的关系划分为超前型，即当$F\left(X\right)$ 大于$G\left(Y\right)$ 时，表示高等职业教育的发展相对于经济社会发展呈现出超前的态势[2]。具体标准见表1。

Table 1. Classification of coupling coordination degree

表1. 耦合协调度的等级划分

区间	耦合协调度等级
0.00 ≤ D < 0.10	极度失调
0.10 ≤ D < 0.20	严重失调
0.20 ≤ D < 0.30	中度失调
0.30 ≤ D < 0.40	轻度失调
0.40 ≤ D < 0.50	濒临失调
0.50 ≤ D < 0.60	勉强协调
0.60 ≤ D < 0.70	初级协调
0.70 ≤ D < 0.80	中级协调
0.80 ≤ D < 0.90	良好协调
0.90 ≤ D < 1.00	优质协调

2.3. 指标体系构建

1、在构建上海市高等职业教育发展评价指标体系的过程中，本研究依据斯塔弗尔比姆提出的“背景–输入–过程–产出”(CIPP)教育评价模型作为理论支撑框架。该模型全面涵盖了高等职业教育发展的多个维度[13]，具体表现为在教学规模、经费投入、教育质量以及教育成果等核心领域上的综合体现。在构建上海市高等职业教育发展评价指标体系的过程中，本研究严格遵循了斯塔弗尔比姆提出的“背景–输入–过程–产出”(CIPP)教育评价模型，以确保指标选取的科学性和合理性。该模型作为教育评价领域的经典框架，为全面、系统地评估高等职业教育发展的多维度特性提供了坚实的理论基础。具体而言，我们选取了教学规模、经费投入、教育质量和教育成果四个核心领域作为评价维度，这些维度涵盖了高等职业教育发展的关键要素和核心环节，见表2。

首先，教学规模指标通过在校学生数量与学校总体数量来衡量，直接反映了高等职业教育的基础规模和普及广度，是评估教育资源配置和覆盖面的重要依据。其次，经费投入指标包括生均教育经费及国家财政性教育经费的投入，这些指标不仅体现了教育资源分配的合理性，还反映了政策对高等职业教育的扶持力度。再次，教学质量指标通过专任教师队伍的规模和科研经费的充裕程度来体现，强调了人力资源和财务资源对提升教育质量的重要作用。最后，教育成果指标通过产教融合的成效，特别是横向技术服务所获得的资金到账情况来衡量，直接关联到高等职业教育的实际应用价值和社会贡献度。

在指标数据的收集过程中，参考了《中国统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《上海高等职业教育质量报告》以及教育部公开的数据资料，确保了数据来源的权威性和可靠性。同时，通过熵值法等客观赋权方法，对各指标进行了科学合理的权重分配，进一步提高了评价体系的准确性和有效性。综上所述，本研究的指标体系构建过程严谨、数据来源可靠、方法科学，确保了指标选取的科学性和合理性。

Table 2. Indicators and weights of higher vocational education system

表2. 高等职业教育系统的各项指标与权重

系统层	因素层	评价指标	单位	权重
高等职业教育系统	教学规模	在校学生数	人	0.163073471
		学校数	所	0.200073728
	教学经费	高等职业院校生均教育经费	元	0.200448321
		国家财政性教育经费	千元	0.20090193
	教学质量	专任教师数	人	0.176593051
		高等职业院校科研经费投入总量	千元	0.119313755
	产教成果	国家示范性高等职业院校数及一流专科高等职业院校	所	0.17383205
		横向技术服务到款	项	0.103830456

2、上海市区域经济发展水平的评价指标体系构建。本研究构建了涵盖经济规模、经济结构、经济效益及发展潜力四个维度的综合评估体系[14]，见表3。相关数据来源于2016~2022年《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《上海统计年鉴》。

Table 3. Indicators and weights of higher vocational education system

表3. 高等职业教育系统的各项指标与权重

系统层	因素层	评价指标	单位	权重
区域经济 发展水平系统	经济规模	地区生产总值	亿元	0.120901442
		从业人数	人	0.120876929
	经济结构	第一产业与第二产业比值	%	0.113348272
		地方公共财政预算收入	%	0.102405153
	经济效益	地方公共财政预算收入	亿元	0.120629827
		城镇居民人均可支配收入(元)	元	0.120976057
	经济发展	历年生产总值比上年增长率	&	0.123908906
		(R&D)经费	亿元	−0.397581142

3. 研究结果

根据耦合公式，2016~2022年上海市高等职业教育与区域经济耦合结果，如图2所示。

通过分析图2所呈现的数据走向，可以明确地看出，经济社会发展指数$G\left(Y\right)$ 与高等职业教育发展指数$F\left(X\right)$ 在总体上均展现出上升的趋势。值得注意的是，由于2022年上海市在研究与实验发展经费支出方面出现了近十倍的激增，这一异常现象对当年的数据结果产生了显著影响。鉴于R&D经费这一异常现象可能对研究结果产生显著影响。因此，本研究采用了稳健性检验方法对其进行处理。具体而言，首先识别出R&D经费的异常值，然后采用均值法统计量替代这些异常值，以消除其对整体数据分析的干扰。通过这种方法，可以更准确地评估R&D经费对高等职业教育发展的影响，确保研究结果的可靠性和有效性。

Figure 2. Comprehensive evaluation of the coupling relationship between higher vocational education and regional economy in Shanghai from 2016 to 2022

图2. 2016~2022年上海市高等职业教育与区域经济耦合关系综合评价

由于研究经费对经济发展的影响往往具有延后性，笔者据此推断，在2023年，G(Y)与F(X)仍将维持其总体增长的趋势。这一推断是基于当前数据的合理延伸，并有待于2023年统计数据的公布以进行进一步的验证。

具体而言，经济社会发展指数$G\left(Y\right)$ 从2016年的0.319253806提升至2022年的0.594884768，实现了86.34%的同比增长率。与此同时，高等职业教育指数$F\left(X\right)$ 也展现出了更为迅猛的增长势头，从2016年的0.373377914跃升至2022年的0.997666372，同比增长率高达167.17%。这两个指数的显著增长不仅反映了我国经济社会与高等职业教育领域的蓬勃发展，也体现了两者在各自领域内所取得的显著成就。

进一步观察上海市的数据，我们发现上海市的高等职业教育指数$F\left(X\right)$ 在2016年至2022年期间始终位于经济社会发展指数$G\left(Y\right)$ 之上。这一现象表明，在这一时间段内，上海市的高等职业教育呈现出一种适度超前的发展态势，即其发展水平相对于经济社会发展水平而言更为先进。

然而，尽管上海市高等职业教育与经济社会发展均取得了显著进步，但两者之间的耦合度C与耦合协调度D在2016年至2022年期间并未呈现出明显的上升趋势。此外，耦合协调等级也仅在中级协调水平徘徊(详见表4)。这些数据表明，上海市高等职业教育与区域经济之间的相互促进作用相对较弱，尚存在较大的提升空间。故而，探索提升高等职业教育与经济社会发展耦合程度的路径，以促进二者间的正向互动与协同演进，构成了当前亟待深入研究的重要议题。

参考范栖银(2023)对高等职业教育与新质生产力的耦合协调研究以及彭说龙(2021)对我国高等教育规模与区域经济耦合协调发展的研究，本研究采用了类似的分类标准，将耦合协调等级细分为极度失调、严重失调、中度失调、轻度失调、濒临失调、勉强协调、初级协调、中级协调、良好协调和优质协调十个等级，以便更精确地反映高等教育规模与区域经济之间耦合协调关系的不同状态。

Table 4. Coupling coordination degree and coupling coordination level of Shanghai from 2016 to 2022

表4. 2016~2022年上海市耦合协调度及耦合协调等级

年份	耦合协调度	耦合协调等级
2016	0.587585645	勉强协调
2017	0.603721257	初级协调
2018	0.625412544	初级协调
2019	0.687098869	初级协调
2020	0.647900501	初级协调
2021	0.796593262	中级协调
2022	0.574736342	勉强协调

通过对不同耦合协调等级的细致区分，我们发现高等教育规模与区域经济的耦合协调度在不同地区呈现出显著差异。以范栖银(2023)的研究为例，东部地区的耦合协调度普遍高于中西部地区，其中北京、江苏、广东等省份处于优质协调等级，而西藏、青海等西部地区则处于较低等级的耦合协调状态。这种地域差异的存在，提示我们在分析耦合协调关系时，必须充分考虑地区间的经济、教育发展水平以及政策环境等因素。

进一步探究影响耦合协调度的关键因素，发现政策环境、资源配置、产业结构以及市场需求等均为重要因素。以彭说龙(2021)的研究为例，他指出高等教育规模与区域经济的耦合协调度受到政府支持程度、市场化水平、人力资本存量等多重因素的影响。具体而言，政府加大对高等教育的投入、优化资源配置、促进产业结构升级以及满足市场需求，均有助于提升耦合协调度[15]。

结合上海市的案例，我们可以看到，尽管上海市的高等职业教育呈现出适度超前的发展态势，但其与区域经济的耦合协调等级却相对较低。这一现象表明，上海市在推动高等职业教育与区域经济耦合协调发展的过程中，仍需进一步优化政策环境、加强资源配置、促进产教深度融合，以提升两者的耦合协调度。

4. 结论与建议

1、加快政府职能转变，深化“放管服”改革，从“办学”向“管理与服务”过渡。基于三螺旋理论，大学、产业与政府在区域创新活动中均扮演着核心角色。为实现区域创新绩效的最大化，需从多主体逻辑出发，综合施策[16]。上海市政府需明确界定其角色与职责，既要扮演好政策制定与监督管理的权力角色，确保职业教育政策的有效实施与持续改进；也要承担起资源配置、服务支持的责任。一是构建产业人才数据平台，实现职业教育培训与市场需求信息的无缝对接，通过数据分析与预测，精准把握各行业对技能人才的需求趋势，从而指导职业院校在专业设置、课程内容及教学方式上的优化调整，确保教育供给与市场需求的高度契合[17]。二是尊重上海市高等职业教育内生逻辑，审慎把握干预的尺度与方式，减少不必要的行政干预。有研究表明，政府干预强度的增强往往伴随着本地耦合协调度的降低。这一现象的背后，可能与行政壁垒、地方保护主义有关。过度的政府介入，若未能妥善平衡各方利益与资源配置，可能引发权力不当行使及行政垄断的风险，进而削弱市场机制的效率与灵活性。这种资源配置的非最优化状态，直接阻碍了区域经济、教育与产业等关键要素的顺畅流动与高效整合，最终对区域的耦合协调度构成显著的负面影响[18]。

2、促进高等职业教育的创新发展并构建更为健全的教育体系。一是依托“双高计划”作为核心驱动力，引领高等职业教育向更高质量层次发展，专注于培育具备高水准技术技能的人才。同时，构建技术创新服务平台，加速技术成果的转化与实际应用，以增强企业的人力资源竞争优势。在师资队伍建设层面，应着重构建高水平“双师型”教学团队，加大对专业群建设领军人才的培育与引进力度。增强教师的教育教学能力和科研素养，不仅有助于推动其个人职业生涯的发展，同时也要求革新教师评价机制，以契合新时代教育背景下的需求，激发教师的内在动力。基于共生理论优化科技服务管理体系，需强化省级层面的统一规划与部署。制定并实施科技服务管理标准，促进各类院校资源的有效整合，针对不同项目类型实施分类管理，涵盖研发、对接、执行及成果转化等关键环节。特别地，应着重提升对战略性新兴产业的孵化能力，并推动科研活动的有序开展[19]。此外，建立灵活适应产业发展需求的专业群建设机制，强化专业群的协同效应与服务能力，确保职业教育与产业发展的紧密对接[20]。二是鉴于上海市经济社会发展对高素质技术技能人才的迫切需求，有必要深入探索职业教育本科层次的发展路径，明确其法定地位及配套政策框架，以增强其合法性与认可度[21]。在此过程中，应广泛遴选教学质量优异的职业院校参与职业教育本科试点项目，并对那些具有鲜明特色、显著优势且符合行业高需求的专业领域实施政策扶持。此外，还需推动建立职业教育本科入学考试制度，此制度需全面评估学生的文化素养及专业技能水平，其目的在于构建一个既自主发展又兼容并蓄的本科职业教育体系[22]。

3、上海市作为第三产业比重接近80%的服务业驱动型经济体，在线新经济[23]以前所未有的速度重塑产业结构、企业运营模式及就业格局的现状。高职院校作为技能人才培养的重要阵地，必须积极拥抱变革，主动“应变”与“求变”。一是高职院校应紧密围绕上海市产业集聚的特色与趋势，灵活构建与调整专业群设置，确保专业与特色产业、行业龙头企业深度对接，形成产教深度融合的发展模式，根据上海市在线新经济发展的需求，高校应及时调整相关专业的课程设置。以电子商务专业为例，结合上海作为国际化大都市和物流中心的特点，增加跨境电商、智慧物流等课程内容。在此基础上，依据产业实际需求和岗位技能标准，精细化制定人才培养方案，确保教学内容与市场需求高度契合，提升学生的就业竞争力和职业发展潜力。二是高职院校需加强与政府、企业、行业协会等多方面的沟通与合作，共同构建开放共享的教育培训体系，推动教育资源的高效整合与优化配置。通过加深产教融合与企业合作的程度，促进教育链条、人才培育链条与产业链条、创新链条的高效融合与对接，为区域经济的持续稳健增长提供更多高素质人才与技术支撑服务，构建专门的在线新经济实践教学基地。例如在上海的科技园区内设立高校实践教学中心，为学生提供真实的企业工作环境。三是运用前瞻性思维，紧跟经济发展脉搏，科学预测未来市场的人才需求趋势，适度超前地布局相关专业与课程，培养具备前沿技术和创新能力的技术技能人才。特别是在数字经济与新质生产力快速发展的背景下，更应加大对大数据、人工智能、云计算等新技术领域的投入与研发，为经济转型升级提供坚实的人才支撑和智力保障[24]。