我國高等職業教育對產業結構優化升級的空間溢出效應

何景師,徐 蘭,葉善椿,戴 航

(1.東莞職業技術學院 商貿學院, 東莞 523808; 2.澳門城市大學 金融學院, 澳門 999078; 3.華南師范大學 經濟與管理學院, 廣州 510006)

21世紀以來,高等職業教育的快速崛起為我國經濟社會發展提供了豐富的人力資源和技術支持。隨著經濟的高質量發展,產業結構進一步優化升級的需求日益突出,職業教育的重要性也愈發凸顯。2022年我國高職(?？?招生人數達538.98萬人,比普通本科招生多71.4萬人。從招生人數看,高等職業教育已經占我國高等教育的半壁江山。教育高質量發展是我國邁向教育強國的必然要求,而新時代新征程的教育高質量發展要求推動教育、科技和產業的融合,促進產業結構的優化升級。2022年12月,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于深化現代職業教育體系建設改革的意見》,明確提出要切實提高職業教育質量,增強職業教育的適應性。這要求職業教育主動適應產業發展,促進產業結構的優化和升級。過去,職業教育被定位為“層次教育”,扮演著“分層”功能,社會對職業教育的認可度不高[1]。2022年新修訂的《中華人民共和國職業教育法》明確指出,“職業教育是與普通教育具有同等重要地位的教育類型”,有著自己鮮明的特征。職業教育的本質是實踐教育,在全球范圍內,發達國家都非常重視職業教育。例如,德國的應用科學大學就是具有顯著應用特性和實踐導向的職業教育機構,學生能被授予專業學士和碩士學位。目前我國正逐步將一批高職高專升格為職業本科高校,職業教育不再限于大專層次,不再是被動分層選擇的結果,而是根據學生興趣、能力和綜合素質進行選擇的一種類型教育。我國高等教育包括?？?、本科和研究生教育,其中本科階段注重學科教育,旨在培養科學家和工程師[1]。高等職業教育的主要任務是致力于為地方經濟產業發展提供智力支持和人才保障,培養符合區域產業需求的高素質技能人才。

學界已經從多個角度探討了高等教育對產業結構優化升級的影響機制,但關于高等職業教育與產業結構優化升級的研究還不夠充分,尤其缺乏對空間影響機制和溢出效應的研究。因此,有必要探討以下問題:高等職業教育呈現怎樣的空間特性,如何影響產業結構優化升級?在本地區和鄰近地區,產業結構優化升級的空間作用和溢出效應是否存在差異?

一、文獻綜述與研究假設

(一)文獻綜述

高等教育對產業結構的作用機制是一個復雜而重要的研究領域。從已有研究中可以看出,提升高等教育的質量有利于提高勞動力素質,促進經濟增長[2],各級教育生均經費、財政性教育經費也對產業結構升級具有顯著的正向影響[3-4]。此外,高等教育規模對經濟增長的影響存在層次結構、質量要素的門檻效應[5]。高等教育人力資本的集聚對產業結構升級的影響具有城市異質性,并非簡單的正向線性關系[6]。在全國范圍內,提升高等教育質量可以有效促進產業結構升級,但在西部地區可能會抑制產業結構升級[7]?，F有研究主要以高等教育為研究對象,從投入、質量、規模等角度分析其對產業結構的影響,但針對高等職業教育的研究成果還不夠豐富,有必要進一步拓展高等職業教育對產業結構影響的研究。

近年來,利用空間計量模型分析教育與經濟的研究逐漸增多。孫俊華指出,高等教育發展與區域經濟增長之間呈現顯著的空間依賴特征,人才培養抑制了經濟增長,但社會服務促進了經濟增長[8]。陳晉玲發現,高等教育的就業人數比重上升對產業結構優化升級具有顯著的正向影響和溢出效應[9]。周均旭指出,目前我國公共教育投資結構對產業結構合理化產生正向的空間溢出效應,但對產業結構高級化產生負向的空間溢出效應[10]。綜合來看,從空間特性因素分析教育與經濟產業影響機制的研究主要集中在高等教育領域,而在高等職業教育領域的研究還相對不足。關于職業教育與產業結構的關系,已有研究總體上較少考慮空間特性,大都聚焦于高等職業教育與產業結構的關系[11]、職業教育與產業結構的協調性[12]以及專業與產業結構協同度[13]等領域。鐘無涯指出,高職教育投入與工業發展之間存在顯著因果關系,但對整體經濟發展和第三產業發展的促進作用并不顯著[14]。謝汝宗指出,高職教育投入在促進產業結構升級方面部分是通過人力資本間接起作用的[15]。趙建玲指出,河北省職業教育發展規模對第二產業發展水平有影響,但對產業結構的優化貢獻不大[16]。

綜上所述,從研究對象看,目前學界主要從高等教育的投入、質量、規模等方面分析其對產業結構的影響,但對高等職業教育對產業結構的影響研究較少。在評價指標方面,現有研究側重于高等職業教育規模與經濟增長、產業結構的關系[14-16],缺乏綜合評估高等職業教育發展指數的分析。在研究方法方面,很少考慮空間作用機制的影響?？臻g計量經濟學認為,空間地理上相鄰的區域存在空間影響和溢出效應,而空間數據分析有助于更好地理解這種影響機制。因此,通過測算各省份高等職業教育發展指數,探究其對產業結構優化升級的空間影響機制,分析全國和各地區之間的空間影響和溢出效應,有助于進一步豐富理論成果,為高等職業教育與產業高質量協同發展提供決策參考。

(二)高等職業教育促進產業結構優化升級的機制

高等職業教育具有教育公共性和職業性雙重屬性[12]。教育公共性要求職業教育滿足國家和產業發展的需求。從古代師徒傳授到現代職業學校的形成,教育一直圍繞技術傳授和勞動生產展開,以實現技術人才和產業的協同發展。高等職業教育的雙重屬性使其更加注重產教融合,以滿足產業優化升級的需求。一方面,高等職業教育培養面向產業需求的實踐型技術技能人才,提高人力資源質量和勞動生產率,推動產業結構的優化升級。在經濟轉型過程中,后發國家的人力資本與產業結構應優先考慮產業升級而不是創新驅動[17]。高素質勞動力具有更強的學習能力,更容易掌握先進技術,有利于快速提高創新水平[18]。高等教育與產業結構耦合對經濟增長具有正向空間作用[19]。人力資源的集聚對產業結構的優化升級有積極影響,并對相鄰省份的產業結構優化升級有消極溢出效應[20]。高職擴招為我國從人口規模紅利轉向人口素質紅利、從人力資源大國向人力資源強國轉變奠定了堅實基礎,加快了新工藝、新技術的推廣,為技術創新奠定人力資源基礎[21]。高等教育的發展對就業率具有積極影響[22],職業教育的辦學滿足了我國產業優化升級對技能人才的需求,穩定了適齡勞動人口的就業率,減少了結構性失業,為產業結構的優化升級打下了堅實的人力資源基礎。另一方面,高等職業教育通過產教融合和科教融匯,服務地方產業和經濟發展,促進產業結構的優化升級。高職院校以服務區域產業發展為使命,圍繞科技創新和科技服務的“最后一公里”,開展實用型、開發型社會服務[23]。根據《高等職業教育質量年度報告(2023)》,2022年全國共有179所高職院校的科研社會服務經費超過1 000萬元,其中19所學校的經費超過5 000萬元。頭部高職院校的師資力量不斷增強,科研能力不斷提升,科研服務社會的能力日益突出。高職院校通過科技成果轉化、技術服務、技術咨詢等,推動產業和教育的深度融合,促進科技元素和職業教育的融合交匯,從而促進產業結構的優化升級。據此,提出研究假設H1。

H1:高等職業教育對產業結構的優化、升級具有正向影響。

研究指出,高等教育具有空間溢出效應[8-10],對產業結構的影響主要通過人力資源和科技知識的溢出產生[24]。傳統研究基于省際面板數據的回歸分析探討教育對產業結構優化升級的作用機制,描述的是絕對空間位置的相關性。然而,考慮到地理空間因素和空間交互的影響,某一區域高等職業教育對產業結構的影響還受到鄰近地區的影響,即區域內高職院校之間通過交流學習、人員流動、競爭等行為對相鄰地區產生空間溢出效應。由于各地區產業差異和資源稟賦的不同,這些因素會吸引人員流動和科技知識擴散,激勵高職院校緊跟產業發展需求,探索產教融合、科教融匯的發展路徑,進而促進區域產業結構優化升級。據此,提出研究假設H2。

H2:高等職業教育對產業結構優化、升級具有空間溢出效應。

二、研究設計、模型與方法

(一)變量設計

1.被解釋變量

產業結構優化升級是指產業結構與資源結構相適應、產業層次由低水平向高水平演化的過程。產業結構優化體現了產業結構的聚合質量,可以用來衡量各產業產值與勞動力投入產出的優化程度,反映產業結構和要素資源的配置效率[25-26]。產業內部結構的變遷則體現產業結構升級的水平,隨著技術和勞動力資源在三大產業間轉移,產業結構呈現從第一產業向第二產業再向第三產業轉移發展的局面,第三產業比重的提高是產業結構升級的演化結果[15,27]。

(1)產業結構優化(Rt):本研究參考姜帥[25]和干春暉[28]的方法,采用泰爾指數衡量產業結構優化。該指標考慮了人力資源投入和產值產出的相對重要性,公式如下:

(1)

式中,Vit、Lit表示第i產業第t期的產值和就業人數。在分析高等職業教育對產業結構優化的影響時,對泰爾指數(Ti)進行正向化處理,得到Rtit。Rtit數值越大,表明產業結構的優化程度越高。

(2)產業結構升級(Upstr):本研究參考謝汝宗[15]的方法,通過三次產業的綜合加權得到產業結構升級指數。該指數越大,表示產業結構升級水平越高。具體計算公式如下:

(2)

其中,i=1,2,3;Qi表示第i產業增加值占GDP的比重。

2.核心解釋變量

本研究以高等職業教育發展指數(Hve)作為核心解釋變量?，F有文獻數據分析更多考慮的是職業教育規模,較少探討其他指標。本研究根據全國31個省份高等職業教育質量年報的面板數據,并結合相關研究成果,確立了高等職業教育發展指數評價指標,具體包括:全日制高職在校生規模(萬人)、在崗教職員工總數(萬人)、教學科研儀器設備值(億元)、教學輔助行政辦公用房(萬平方米)、技術服務到款額(萬元)、縱向科研經費到款額(萬元)、技術交易到款額(萬元)、職業院校教學能力比賽獲獎項目數量(個)、全國職業院校技能大賽獲獎人次(個)。

3.控制變量

為了緩解變量遺漏帶來的回歸內生性誤差問題,我們引入控制變量進行分析,具體包括:(1)對外開放。對外開放活躍的地區人才和科技交流越頻繁,教育的溢出效應越顯著。該指標用進出口總額占GDP的比重來衡量[29]。(2)城鎮化。城鎮化率越高的地區越重視教育,對產業結構優化升級的溢出效應越明顯。該指標以常住人口城鎮化率來衡量[15]。(3)教育投入。教育投入為高職教育發展提供資金支持,教育投入越高,教育的溢出效應越顯著。該指標用教育經費占GDP的比重來衡量[24]。(4)科技發展?？萍己椭R具有溢出效應,科技知識水平越高,產業結構優化升級越明顯。該指標以R&D 經費投入占GDP比重來衡量[24]。

4.數據來源

高等職業教育發展指數各指標的數據來自歷年各省份高等職業教育質量年報、教育統計公報等。被解釋變量和控制變量的數據來自各省份統計年鑒和統計公報。

(二)模型與方法

1.空間相關性檢驗

莫蘭指數(Moran’s I)用于測量觀測單元是否具有空間相關性,Moran散點圖可以幫助我們了解空間數據是否存在聚集現象或者分散現象。Moran’s I公式如下:

(3)

2.空間杜賓模型

空間計量回歸模型通過空間權重矩陣判斷空間位置和鄰接關系,考慮了空間自相關性,以降低數據失真和有偏估計的風險。常見的空間回歸模型有空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM)、空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM)和空間杜賓模型(Spatial Dubin Model,SDM)。SDM模型表達式如下:

Rtit(Upstrit)=α+ρWijYit+β1Hveit+β2Xit+θ1WijHveit+θ2WijXit+μi+λt+εit

(4)

式中,被解釋變量為產業結構優化指數Rtit或產業結構升級指數Upstrit,Hveit、Xit分別是核心解釋變量和控制變量,β1、β2對應回歸系數。Wij為空間權重矩陣,θ1、θ2為空間滯后項系數。α為常數項,ρ為空間自回歸系數,μi、λt分別為不可觀測的個體固定效應和時間固定效應,εit為隨機誤差項[30]。

三、實證分析

(一)空間相關性分析

高等職業教育的輻射和溢出范圍具有區域特性,隨著地理距離的增加,輻射范圍減小。本研究采用地理距離權重矩陣進行空間分析,設定地理距離權重矩陣的元素為兩個省會城市中心直線距離的倒數。2014—2021年,我國高等職業教育、產業結構優化和產業結構升級3個指數的莫蘭指數均顯著為正(見表1),表明在各自的全域范圍內3個指數都存在正向的空間自相關關系和空間依賴特性,這意味著它們并非在空間上的隨機分布,而是存在空間集聚的趨勢。因此,在進行高等職業教育與產業結構優化升級的相關性研究時,應考慮空間分析的影響。

表1 高等職業教育、產業結構優化、產業結構升級的Moran’s I指數

圖1展示了2014年和2021年我國高等職業教育的局部莫蘭散點圖。大部分省份位于第一、第三象限,呈現明顯的高高集聚、低低集聚效應,這進一步說明31個省份的高等職業教育與產業機構之間存在顯著的空間自相關性。對2021年高等職業教育的空間分布進行分析后發現,高-高集聚區位于第一象限(高值被高值包圍),包括:山東、浙江、江蘇、安徽、河南、重慶、湖北、廣西和湖南,主要分布在東部和中部地區。

圖1 我國高等職業教育莫蘭散點圖

(二)空間模型檢驗及回歸結果分析

一般采用拉格朗日乘子(Lagrange Multiplie,LM)檢驗和穩健性判別標準 (Robust Lagrange Multiplie)分析樣本數據是否適用空間杜賓模型,檢驗結果如表2所示。高等職業教育對產業結構優化、升級的LM檢驗結果都通過了顯著性檢驗要求。通過似然比檢驗法(Likelihood Ratio,LR)、Wald檢驗法進一步檢驗SDM模型是否退化為SEM和SLM模型,LR-lag、LR-error和Wald-lag、Wald-error 4個檢驗值都滿足顯著性檢驗要求,說明應選擇SDM模型進行空間分析。高等職業教育對產業結構優化、升級的回歸分析分別用普通最小二乘法(OLS)和空間杜賓模型估計,結果如表3所示。

表2 高等職業教育對產業結構優化、升級的空間回歸檢驗結果

表3 高等職業教育對產業結構優化、升級的空間杜賓模型回歸結果

在高等職業教育對產業結構優化的回歸模型中,OLS模型的回歸系數為0.811且通過了顯著性檢驗(P<0.01),SDM模型中個體固定效應的空間自相關系數Rho值為0.559且通過了顯著性檢驗(P<0.01)。在不考慮空間滯后因子的情況下,核心解釋變量高等職業教育對產業結構優化的回歸系數為1.089且通過了顯著性檢驗(P<0.01)。在考慮空間滯后因子的情況下,高等職業教育的空間滯后項回歸系數為負且通過了顯著性檢驗(P<0.01)。這表明,產業結構優化對鄰近地區產業結構優化有較強的正向空間影響[31-32]。此外,產業結構優化不僅受本地高等職業教育發展水平的影響,還受鄰近地區高等職業教育發展水平的影響[33]。綜合比較赤池信息量AIC、貝葉斯信息度量BIC,個體固定效應SDM模型的回歸擬合效果優于時間固定效應的SDM模型、雙固定效應的SDM模型和OSL模型,說明個體固定效應的SDM模型更能準確反映高等職業教育對產業結構優化的回歸影響。

在高等職業教育對產業結構升級的回歸模型中,SDM模型中個體固定效應的空間自相關系數Rho為0.352且通過了顯著性檢驗(P<0.01),表明產業結構升級對鄰近地區產業結構升級有較強的正向空間影響。在不考慮空間滯后因子的情況下,核心解釋變量高等職業教育對產業結構升級的回歸系數為正且通過了顯著性檢驗(P<0.05)。若考慮空間滯后因子,高等職業教育發展水平的回歸系數為正且通過了顯著性檢驗(P<0.05)。這說明產業結構升級不僅受本地高等職業教育發展水平的影響,還受鄰近區域高等職業教育發展水平的影響[33]。

(三)空間效應分解和區域異質性分析

由于SDM模型的回歸結果包括自變量和空間滯后項系數,一般需要計算直接效應和間接效應的系數來解釋各變量的影響大小和方向。直接效應表示各變量對本地區產業結構優化升級的影響程度,以及各變量對其他地區產生影響后通過空間機制再反饋給該地區的影響,這種影響也被稱為反饋效應。間接效應表示解釋變量對鄰近地區產業結構優化升級的影響,也被稱為空間溢出效應。

將高等職業教育對產業結構優化的效應進行分解,結果如表4所示。全國樣本數據的直接效應系數為0.892且通過顯著性檢驗(P<0.01),間接效應系數為-2.937且通過顯著性檢驗(P<0.5)。這表明高等職業教育對本地區產業結構優化有正向顯著作用,但會抑制鄰近地區產業結構優化。例如,某省高等職業教育發展指數提升1%,本地區的產業結構優化將提升0.892%,但鄰近省域的產業結構優化水平將降低2.397%。產業結構優化衡量的是各產業產值與勞動力投入產出的優化程度,高等職業教育發展越好,人力資源素質越高,勞動力產出程度越高,越有助于提升產業結構優化水平。陶長琪指出,相鄰省份的人力資本要素集聚和勞動力要素集聚的變化對本地區的產業結構優化升級產生消極溢出效應[20]。分區域看,東部地區直接效應顯著為正,說明東部地區的高等職業教育對本地區產業結構優化具有正向提升作用,意味著東部地區高等職業教育培養的技術技能人才與產業發展需求具有較強的協同性和匹配性。中部地區直接效應和間接效應都不顯著,這與劉玉君等人分析教育經費投入對經濟影響的結論[34]具有相似性。其原因可能是中部地區傳統工業基礎雄厚,經濟發展模式仍以粗放型為主,但隨著經濟調結構、促增長向高質量發展方式轉變,中部地區對高素質技能人才的需求日趨顯著。西部地區高等職業教育對產業結構優化的直接效應和間接效應都顯著為負,表明西部地區的高等職業教育對本地區和鄰近地區的產業結構優化具有抑制作用。這說明西部地區高等職業教育發展與產業發展、就業結構不匹配,產業發展對就業人口的容納性不強。因此,西部地區在大力發展產業的同時,應加強區域特色人才培養,以提升產業和就業結構的匹配度,助推區域經濟和產業協同發展。

表4 高等職業教育對產業結構優化的空間效應分解

將高等職業教育對產業結構升級的效應進行分解,結果如表5所示。全國樣本數據的直接效應系數為0.079且通過了顯著性檢驗(P<0.05),間接效應系數為0.213且通過了顯著性檢驗(P<0.05)。這表明高等職業教育對本地區和鄰近地區的產業結構升級有正向顯著影響,如某省份高等職業教育發展指數提升1%,本地區的產業結構升級將提升0.079%,鄰近省域的產業結構升級將提升0.213%。分區域看,東部和中部地區的直接效應顯著為正,間接效應不顯著,而西部地區的直接效應和間接效應都顯著為正。這意味著東部、中部和西部地區的高等職業教育促進了本地區產業結構升級,而西部地區的高等職業教育對鄰近地區產業結構升級有顯著促進作用。

表5 高等職業教育對產業結構升級的空間效應分解

城鎮化對全國樣本數據下的產業結構優化、升級具有顯著正向影響,但在東部地區,城鎮化對產業結構的影響并不顯著,這與張艷等人對高等教育與產業結構的研究結果[7]基本一致。提高城鎮化水平可以促進勞動力集聚,帶來產業集聚和規模效應,進而優化產業結構。高等職業教育投入對東部、中部和西部地區的產業結構優化具有顯著正向的直接效應和間接效應。具體而言,東部地區高等職業教育投入對產業結構升級的直接效應顯著為正,西部地區高等職業教育投入對產業結構升級有正向直接效應和間接效應?？萍及l展對東部和西部地區產業結構優化都具有顯著的直接效應和間接效應,但在中部地區不顯著。這說明科技發展促進了勞動生產率提高,對產業結構優化具有顯著正向作用。然而,在西部地區,科技發展對產業結構升級的直接效應顯著為負。這是因為產業結構升級反映的是產業結構層次從第一產業向第二產業再向第三產業發展演進,而西部地區仍處于工業化中后期階段,科技發展促進了第二產業比重增加,從而對產業結構升級產生了負向影響。

(四)穩健性檢驗

為了進一步檢驗模型的可靠性,我們采用兩種方法進行穩健性檢驗:一是更換權重矩陣,采用鄰接權重矩陣替換原模型中的地理距離權重矩陣;二是替換核心解釋變量,將高等職業教育發展指數的測算指標從9個減到3個,選取全日制高職在校生規模、在崗教職員工總數和教學輔助行政辦公用房來衡量高等職業教育發展水平。重新測算的結果如表6所示?；貧w結果表明,空間自相關系數Rho顯著為正,核心解釋變量的回歸系數和空間滯后項回歸系數顯著為正。重新測算的回歸系數的符號方向與前述模型的回歸結果一致,表明研究模型可靠并具有穩健性。由于空間杜賓模型已經包含了空間滯后項,內生性問題在此不予檢驗,即空間杜賓模型回歸方程不存在內生性問題[35]。

表6 穩健性檢驗

四、結論與建議

(一)主要結論

第一,根據Moran’s I指數,高等職業教育、產業結構優化、產業結構升級在各自全域空間范圍內存在顯著的正向空間自相關關系和空間依賴性。從莫蘭散點圖可以看出,高等職業教育高-高集聚主要分布在東部和中部地區,低-低集聚主要分布在西部地區。在高等職業教育對產業結構優化、升級的回歸結果中,個體固定效應的SDM模型回歸結果最佳,其考慮了因個體而異的遺漏變量問題,較好地反映了我國高等職業教育如何通過空間效應影響產業結構優化升級。

第二,鄰近地區的產業結構優化對本地區產業結構優化具有顯著正向影響,高等職業教育對本地區產業結構優化也具有顯著正向影響,而高等職業教育對鄰近地區產業結構優化存在顯著負向空間溢出效應。當高等職業教育發展指數提高1%,本地區的產業結構優化將提升0.892%,而鄰近地區的產業結構優化將降低2.397%。區域分析結果顯示,東部地區的直接效應顯著為正,中部地區直接效應和間接效應都不顯著,而西部地區的直接效應和間接效應都顯著為負。這說明西部地區的高等職業教育人才培養與當地產業結構的匹配程度還有待提高。

第三,鄰近地區的產業結構升級受本地區產業結構升級的正向顯著影響,而高等職業教育對本地區產業結構升級具有顯著正向影響和溢出效應。具體而言,高等職業教育發展指數提升1%將會導致本地區產業結構升級提升0.079%,同時鄰近地區的產業結構升級將提升0.213%。區域分析結果顯示,東部和中部地區的直接效應顯著為正,但間接效應不顯著,而西部地區的直接效應和間接效應都顯著為正。產業內部結構的變遷反映了產業結構升級的水平,產業結構升級呈現從第一產業向第二產業再向第三產業發展的層次結構變化的趨勢,高等職業教育的發展對產業結構從第一產業向第二、第三產業發展均具有顯著正向影響。

第四,控制變量對各區域的空間影響存在較大區域異質性。城鎮化對本地和鄰近地區產業結構優化、產業結構升級都具有顯著促進作用。教育投入對本地區產業結構優化、升級也均具有顯著正向影響,并對鄰近地區產業結構升級具有顯著正向空間溢出效應,科技發展對本地區產業結構優化也具有正向顯著影響。

(二)政策建議

結合前文分析和高等職業教育發展現狀,提出以下建議。 第一,在宏觀層面上,構建層次分明、有序銜接的職業教育發展格局。對于東部發達地區,應深入推進產教融合,充分利用產業優勢,聚焦現代高端服務業和戰略新興產業,重點培養復合型高素質人才和創新型高技術人才,打造高技術技能人才培養高地,為我國產業體系向高質量發展邁進提供優質人力資源支持。對于中西部地區,應注重培養面向智慧農業、特色養殖、智能農業裝備技術等領域的區域特色技藝能手,面向鄉村振興的復合型經營管理人才,面向傳統制造業向數字化轉型升級的應用型技術技能人才。高等職業院校應根據不同區域的產業特色,合理布局專業群,為地區產業結構優化提供有力的人才支撐,形成東中西部職業教育層次分明、有序銜接的發展格局。

第二,在中觀層面上,促進職業教育區域協同發展。高等職業教育對本地區產業結構優化具有顯著正向影響,但對鄰近地區產業結構優化具有顯著負向空間溢出效應,同時也對本地和鄰近地區產業結構升級具有正向影響,意味著職業教育為產業發展提供的技能型人才和技術積累也可能會對鄰近地區的產業高端優化產生抑制效應,而對低端產業向中高端產業升級具有一定的促進作用。因此,應根據區域產業結構分布和區域職業教育專業群特點,建設具有區域適應性的職業教育體系,推動區域職業教育協同發展,整合課程、教材、實訓、實習、就業等資源,促進區域之間資源共享,助力產業結構優化。

第三,在微觀層面上,高等職業院校應落實產教融合理念,豐富專業群建設內涵,緊跟數字經濟發展趨勢和產業迭代趨勢,結合區域產業行業的發展走向,開設新專業,調整傳統專業,建立與市場需求匹配的專業結構。在主導產業或行業主導環節的區域,優化勞動力資源配置,減少結構性失業,滿足產業不斷優化發展的需要。從學校層面,高等職業院校應聚焦地方產業發展,對接產業行業新技術和新需求,整合科研創新資源和科技力量,推動科技成果轉化,開展實用型、應用型科研開發和技術服務,形成教育資源與產業互動的良性循環。在辦學模式上,要加強校企合作、產教融合,推進訂單班、現代學徒制等培養模式,與龍頭企業共同培養具有行業前瞻性的人才,助力產業結構優化升級。

第四,需要增加職業教育經費投入。2022年,我國高等職業教育經費僅占全國教育經費總投入的5.53%,高職在校生人均經費不僅遠低于本科生的人均水平,也比普通高中人均教育經費低。教育投入對本地區產業結構優化和升級都具有顯著正向作用。西部地區的教育資源經費投入相對不足,教育溢出效應更加顯著。因此,各級政府應加大資金投入力度,完善教學條件,加強實訓基地建設,拓寬資金來源渠道,引導社會力量參與辦學,創新混合所有制或產業學院等新型產教融合辦學模式,推進市域產教聯合體建設,進而促進職業教育高質量發展,推動區域產業高質量發展。