基于结构方程模型的产业学院发展成效影响因素研究
时间：2023-06-03 20:30:42 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
王洪飞 程方启
国务院办公厅于2017年12月印发的《关于深化产教融合的若干意见》明确提出了“鼓励企业依托或联合职业学校、高等学校设立产业学院”的政策导向。2018年10月，教育部与工信部等联合发布了《关于加快建设发展新工科实施卓越工程师教育培养计划2.0的意见》(教高〔2018〕3号)，进一步明确提出了“在行业特色鲜明、与产业联系紧密的高校，面向产业急需建设与行业企业等共建共管的现代产业学院”的指导意见。
目前，产业学院已经成为地方高校推进“新工科”和“产教融合”战略，培养高素质工程技术人才的重要抓手。目前，在长三角、珠三角等经济发达区域已经出现了较多的地方院校深入产业集聚区举办产业学院的现象，因深入产业集聚区且对接当地的不同特色产业，故被称为“产业学院”[1]。典型的如广东省东莞理工学院的先进制造学院(长安)，中山职业技术学院的沙溪服装学院、古镇灯饰学院等，浙江省内宁波财经学院的象山影视学院，台州学院的头门港产业学院等[2]。这些地方院校深入产业集聚区办学，围绕产业群的构建为地方经济发展服务，满足了区域经济社会发展对高等教育的迫切诉求[3]。那么，地方高校深入产业集聚区举办产业学院的办学效果如何？如何对这些产业学院的发展成效进行评价呢？目前的研究对产业学院办学成效的研究尚少，且研究也较多地集中于思辨层面，定量的研究尚不多见。
本文基于对地方高校深入到产业集聚区举办产业学院的现象，通过问卷调查、实地考察、深度访谈等形式，对地处浙江省的部分高校举办产业学院的发展成效进行实证分析，以期深入掌握深入产业集聚区举办产业学院的发展成效，进而对产业学院的办学模式与路径给出建议，供相关高校与地方政府参考。
(一)产业学院发展成效的文献述评。关于产业学院的相关研究是高等教育和产教融合发展的重要研究领域，特别是作为应用型技术技能人才培养创新载体的产业学院，更是得到了研究者极大的关注。通过对CNKI数据库中进行高级检索，搜索篇名“产业学院”的研究文献，共有期刊论文267篇。通过对论文发表年度趋势图分析可知，2009年开始引起研究者的关注，2015年起论文的发表出现快速增长，2020年发表论文达到111篇，说明对产业学院的研究受到了极大的关注。通过对CNKI数据库中2009～2020年间的研究文献进行梳理统计，设置“产业学院”+“绩效”进行主题高级检索，精准搜索到文献6篇(其中硕士学位论文1篇)；
设置“产业学院”+“考核”进行主题高级检索，精准搜索到文献9篇(其中硕士学位论文1篇)。学者们尽管对于产业学院的表述不尽相同，但产业学院的办学定位越来越达成共识：以服务区域高端产业集群的需求为导向、以精准培养产业需要的高素质工程技术人才为目标、与产业骨干企业等多主体共建共享的合作育人平台[4]。产业学院作为一个协同育人平台，必然具有一定的建设与发展目标。制定具体的、可操作、可衡量的绩效考核指标体系，是产业学院建设与发展的必要保证，可使其脱离无约束的“自由生长”状态。
产业学院建设与发展成效已引起了诸多学者们的关注。王洪才等提出了产业学院核心竞争力的三个基本要素：具备高效的资源整合能力、拥有特色的专业集群、拥有高质量的毕业生[5]。吴新燕等提出了产业学院绩效考核的六个因素：战略吻合度、资源共享度、过程融合度、成果认可度、社会贡献度和协同创新度，并以此建立了产业学院绩效考核体系框架[6]。徐国立构建了包含20个评价指标的职业教育产教融合发展评价指标体系，并进一步通过实证研究得到职业教育产教融合发展指数[7]。从以上研究可以看出，学者们从核心竞争力、产教融合、绩效考核等视角出发，逐步从定性的思辨研究向定量的实证研究迈进，但尚缺乏对产业学院发展成效进行定量实证研究的文献。
(二)产业学院发展成效的研究假设。在科技快速发展和竞争进一步加剧的背景下,任何组织仅凭自身的优势均难以维持其长久的竞争力，通过多个具备异质资源优势的组织之间的合作，能够形成持久的竞争优势[8]。地方高校与产业集聚区企业之间由于管理模式、技术进步、人才培养、资金投入等资源具有异质性和互补性而构成互惠共生模式，高校与企业的组织兼容特性使组织之间能够通过交流互换提升各方资源的价值增加值能力[9]。朱艳峰等认为，融合育人是产业学院的运行核心，产业学院将人才培养与行业企业要求相融合，专业教师与能工巧匠相融合，理论教学与技能实训相融合，教学内容与工作任务相融合，真正实现教育链、人才链、创新链有机对接[10]。
卢坤建等认为，高素质的创新型、技术技能型人才培养是产业学院的核心指向，培养区域产业急需的、具有创新能力的技术技能型人才，满足区域产业发展的需求[11]。从某种意义上说，毕业生质量和科研与社会服务质量是产业学院对外展现核心竞争力的重要指标[12]。毕业生质量包括毕业生与行业企业劳动力需求的匹配度、毕业生获得的薪酬待遇与用人单位对毕业生的满意度等，体现在毕业生知识、技能与素养和行业企业岗位能力需求的精准匹配程度，以及用人单位对毕业生综合素质的美誉度。科研与社会服务质量也是产业学院的核心竞争优势之一，体现了产业学院面向行业企业的技术产品研发需求，进行研发项目合作、知识产权成果转化等特点，其外在表现于是否产生了一批高水平学术研究和技术应用成果。可以初步判断：校企之间的合作和合作过程的融合程度能够影响产业学院的人才培养质量和科技服务水平，科研与社会服务水平也对产业学院的人才培养质量产生影响。
基于以上分析，提出研究假设H1～H5：
H1:校企合作协同程度正向影响产业学院的人才培养质量；
H2:校企合作协同程度正向影响产业学院的科技服务贡献；
H3:人才培养过程融合程度正向影响产业学院的人才培养质量；
H4:人才培养过程融合程度正向影响产业学院的科技服务贡献；
H5:科技服务贡献正向影响产业学院的人才培养质量。
(一)研究方法。本研究的目标是获得对产业学院发展成效的综合评价，选取的4个变量均具有难以直接测量与难以避免直接主观测量误差的基本特征。由于传统的统计分析方法较难妥善地处理这些变量，而结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)结合了多种统计分析方法，则能同时处理多个潜变量，且容许观测变量和潜变量具有一定的测量误差，为难以直接观测的潜变量提供了一个用于处理，同时可以将测量误差引入模型的分析工具。因此，本文采用SEM开展对提出的研究假设进行分析和检验。
(二)变量测量。选择恰当的指标参数和问卷题目对潜变量进行测量是模型正确检验分析的前提。本研究通过对大量文献的综合分析与综合归纳，产业学院发展成效既有与普通高校发展成效的相同点(如人才培养质量、科技服务成果等)，但与普通高校也存在不同点：校企等多元主体协作程度、人才培养过程中的融合度等。经深度访谈与问卷初测，本研究确定校企合作协同度、人才培养过程融合度、人才培养质量表征度和科技服务贡献度等四个潜变量，针对四个潜变量设置对应的观测变量(如表1所示)。
表1 变量及其含义
(三)数据来源。初步制定调查问卷，邀请产业学院研究领域相关专家对问卷审阅，并小范围试测。在此基础上，根据专家建议与试测情况修改完善形成最终问卷。调查问卷主要包括三部分：第一部分是简要说明研究的目的与意义；
第二部分是调查对象的基本信息：包括所在高校类别、性别、年龄等；
第三部分是测量指标项，分别为探究产业学院发展的校企合作协同度(6个)、人才培养过程融合度(5个)、人才培养质量表征度(4个)、科技服务贡献度(4个)共19个测量指标组成。均采用李克特五级量表进行测量，其中1表示“极不同意”、2表示“不太同意”3表示“一般同意”、4表示“比较同意”、5表示“非常同意”。
本次调查研究选取了深入产业集聚区举办产业学院的浙江省部分高校，包括举办产业学院的本科院校和高职院校。通过腾讯问卷发布调查问卷，问卷调查的对象为举办产业学院的高校领导班子成员、中层干部、产业学院的骨干教师等，共发放问卷246份，收回224份，回收率为91.1%。人工判断并删除无效问卷后，统计得到有效问卷219份。由腾讯问卷将问卷调查结果导出保存为SPSS文件，应用SPSS17.0进行数据处理，最后使用AMOS24.0建构结构方程模型。
(一)信度与效度分析。本文采用SPSS17.0统计软件对模型中的4个潜变量实施信度和效度分析(表2)，由表2可知，调查问卷的Cronbach’sα系数为0.970，4个潜变量的Cronbach’sα系数从上及下依次为0.940、0.876、0.913、0.907，除了潜变量人才培养过程融合度的系数低于0.9以外，其余全部大于0.9，说明各项指标的一致性和可靠性非常好，通过信度检验。表2所有潜变量的KMO值均大于0.8，符合要求，表示所有潜变量效度良好。同时，各观测变量的标准因子载荷系数均大于0.7，表示调查问卷数据结构的效度良好。
表2 变量的信度与效度检验
(二)验证性因素分析。采用软件AMOS24.0分析调查问卷数据的验证性因子(Confirmatory Factor Analysis，CFA)，以便检验本文构建的理论模型是否科学合理(如表3所示)。由于所有路径的T值均大于1.96，说明本研究假设全部得到支持。本研究涉及的4个潜变量的平均方差提取值AVE(Average Variance Extracted)值全部均大于0.5，而且组合信度CR(Composite Reliability)值全部均大于0.7，说明本次测量量表数据具有优秀的收敛与聚合效度。
表3 SEM变量间路径、载荷系数估计结果
(三)结构模型拟合度分析。模型整体适配度检验获得的结果如表4所示，获得的指标值都良好，一方面说明实际调查数据与构建的因果关系模型高度契合；
另一方面说明研究假设的检验结论也获得支持。
表4 模型整体适配度检验
由表5可以看出，各潜变量之间相关系数在0.833～0.959的范围内，各个潜变量对应的相关系数均在置信区间95%，因此各个潜变量之间具有较好的效度。
表5 潜变量相关系数
效应分析可以得出潜变量之间的相互作用及影响方式，其中影响方式可以分为直接效应和间接效应，而影响的程度则通过路径系数来进行判断。由表6可以看出，路径系数的结果表明本文中的假设得到了验证。
表6 结构模型的潜变量路径系数与假设检验结果
用Amos24.0软件对修正后的模型再次进行估计和检验，得到修正后的结构方程模型图(如图1所示)。
图1 产业学院发展成效的结构方程模型修正图
(四)结果讨论。由表3与图1可以看出，各潜变量与对应的观测变量的路径/载荷系数均大于0.7，表明设置的观测变量能够很好地反映潜变量的含义。其中，校企合作协同度对应的6个观测变量、人才培养质量表征度对应的4个观测变量的路径/载荷系数相对来说普遍在0.8以上，表明这些观测变量能很好地说明对应的潜变量。
表6与图1的结果均支持H1～H5的研究假设，其中，尤以(Y2)人才培养过程融合度对(Y3)人才培养质量表征度的影响最大(路径系数为0.62)，其次为(Y1)校企合作融合度对(Y4)科技服务贡献度的影响(路径系数为0.54)。校企合作融合度对人才培养质量表征度的影响较小，路径系数仅为0.15，其次为科技服务贡献度对(Y3)人才培养质量表征度的影响，路径系数为0.19。
(一)研究结论。本文以地方高校深入产业集聚区举办产业学院的现象为出发点，采用数据分析方法与问卷调查法收集数据，并应用结构方程模型方法构建模型，并开展实证研究与分析。根据文献分析，将校企协同融合程度分为校企合作协同度、人才培养过程融合度2个维度；
将产业学院的发展成效分为人才培养质量表征度、科技服务贡献度2个维度。提出的五个研究假设均通过检验。解读其实践意义得出：校企协同融合程度均正向影响产业学院的发展成效。其中，尤以(Y2)人才培养过程融合度对(Y3)人才培养质量表征度、(Y1)校企合作融合度对(Y4)科技服务贡献度的影响最为明显。
(二)讨论。本文是对产业学院发展成效进行的探索性研究，且探索性进行了基于结构方程模型的实证研究，可参考的文献较少，选取的潜变量、观察变量可能有所偏颇，可能很难完全包含所有的影响因素。构建的研究产业学院发展成效的理论模型也仅仅从人才培养和科技服务2个维度出发进行了实证分析。考虑到产业学院对区域产业的推动作用和地方的文化传承的影响，后续研究可进一步拓展、挖掘观测变量或潜变量，完善理论结构模型的构建，进一步丰富产业学院发展成效或绩效考核的研究成果，对当前国家大力推进校企合作、产教融合，构建专业对接产业，产业链对接人才链，提高技术技能人才培养，促进区域产业发展具有重大的现实意义。
(三)建议。一是地方高校在推进产业学院建设与发展的过程中，要加强与区域行业企业的合作，提高校企合作协同度，共建校企合作的理事会等管理机构，共同制定人才培养方案、共同开发和实施课程，积极聘请企业技术人员参与教学，完善校企经费投入机制和收益分配机制，引导企业积极参与产业学院的建设。二是企业作为产业学院发展不可或缺的一元主体，地方高校要积极探索“引企入教”，与企业构建校企命运共同体。要提升人才培养过程融合度，需要充分利用企业资源，建成可供学生实习实训的校外实践基地，聘任企业技术人员为学校兼职导师，派遣教师深入企业开展挂职锻炼或项目开发，提高教师专业能力，深化人才培养过程的融合度和校企合作过程的黏度。三是建议作为产业集聚区的地方政府制定相关政策，促进校企合作的协同度和人才培养过程的融合度。地方政府可依据产业学院为地方提供的人力资源、技术服务等指标给予地方高校补贴，或给予一定的奖励，引导地方高校强化与产业集聚区按行业企业的合作黏度和融合度，提高产业学院服务区域产业发展的能力。
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