现代职业教育高质量发展探索 ——基于省域fsQCA联动效应分析

［摘要］厘清省域现代职业教育高质量发展的路径差异是实现教育现代化的重要决策依据。以TOE分析框架为基础，使用fsQCA方法对省域现代职业教育高质量发展进行组态分析，发现：任一单个因素并不构成现代职业教育高质量发展的瓶颈；省域现代职业教育高质量发展驱动路径主要有组织环境突出与客观条件作用型、组织环境突出与主观条件作用型、组织投入突出与产业结构引领型三种；政府和民众对现代职业教育高质量发展的关注是快速有效提升现代职业教育高质量发展的有效途径；东部地区政府和大众对现代职业教育关心关注度最高，中西部地区则更加依赖于科技创新和产业结构升级。未来，应加大对中西部地区的科技创新投入，发挥技术技能人才的作用，调整与经济社会发展相适应的产业结构，提高职业教育的地位和关注度。

［关键词］现代职业教育高质量发展；组态分析；省域；fsQCA方法；TOE分析框架

［作者简介］孙艳（1984- ），女，江苏连云港人，无锡科技职业学院招生就业处副处长，副研究员，硕士；韩宁（1975- ），女，辽宁阜新人，无锡科技职业学院党委委员、副院长，高级工程师，硕士。（江苏  无锡  214028）

现代职业教育高质量发展是实现中国式现代化的重要内容。近年来，党中央对职业教育高度重视，密集出台了多项政策、法规，为推进现代职业教育高质量发展提供了顶层设计和政策保障。当前和今后一个时期，推动现代职业教育高质量发展，既是我国职业教育改革与发展的主题，也是基于经济社会发展需要的战略抉择。尽管在国家大力推进现代职业教育高质量发展的宏观政策指导下，各省级政府也相继出台了具体的实施方案，然而各地区的落实效果千差万别。因此，厘清影响省域间现代职业教育高质量发展成效差异的因素和路径机制至关重要。本文以我国省域现代职业教育实践案例为样本，探究省际、地域间现代职业教育高质量发展的影响因素，以期为制定不同省域现代职业教育高质量发展的政策决策提供参考依据。

一、现代职业教育高质量发展的实践经验与文献回顾

国外学者Khairul在《高职教育四十年研究：文献计量学回顾》一文中分析了1980年至2020年发表的有关职业教育的出版物和学术论文，发现中国、美国和英国是职业教育出版物最具影响力的国家，且目前关于职业教育的研究领域是多种多样的。近年来，针对国家密集出台的有关职业教育的政策法规等，学者们进行了不同层面的文本分析或政策解读，为政策制定和执行提供了理论支持［1］［2］。学者们普遍认为，目前我国现代职业教育体系建设已基本完成［3］，并在职业教育类型定位、“职教高地”建设等方面提出了优化和完善建议［4］。同时，学界深入探讨了职业教育在第二、三产业中的重要作用并通过格兰杰因果分析实证二者之间的密切关系［5］［6］，也提出了提升职业教育产教融合和教育质量的具体策略和方法［7］。部分研究还具体探讨了现代职业教育教师能力提升路径、学生素养提升路径、服务地方能力提升路径和教育形象提升路径等话题［8］［9］。近年来，县域职业教育的发展及其助力乡村振兴的路径研究也是热点［10］［11］。然而，目前尚缺乏可借鉴的典范样本或参照模型，以解释省域现代职业教育高质量发展的差异性和不同驱动路径。

综上，以往研究多基于质性研究或单一案例研究，聚焦于描述性分析与规范性讨论，基于经验材料的实证分析较少。即便在基于数据的实证研究中，多数仍局限于单一影响因素的统计回归或变量间的线性关系分析，难以为现代职业教育高质量发展的差异化路径选择提供充分的理论支持。而本文在TOE（Technology，Organization Environment）分析框架下以组态分析视角，探究影响省域现代职业教育高质量发展的复杂因素及复杂因素间的联动效应机制，可以为制定不同省域的现代职业教育高质量发展政策提供科学依据。

二、省域现代职业教育高质量发展的研究方法、分析框架及变量

（一）研究方法

各省推动现代职业教育高质量发展路径的多样性表明，可能存在多条导向同一结果的“殊途同归”的因果链。本文从组态视角出发，摒弃了传统的基于“自变量—因变量”二元关系的统计方法，采用以集合论为基础的模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，尝试分析中国现代职业教育高质量发展背后的多元影响因素及其复杂作用机制，试图找出不同条件的匹配模式与结果之间的逻辑关系，从而进一步在承认因果复杂性的前提下识别多重条件变量的协同效应［12］。同时，试图回答以下三个问题：（1）不确定环境中单个因素是否足以成为现代职业教育高质量发展的瓶颈？（2）哪些因素所形成的组态以“殊途同归”的方式推动现代职业教育高质量发展？（3）不同省域现代职业教育高质量发展的主要影响因素有何不同？

（二）分析框架及变量

TOE分析框架将影响因素分为三个方面，即技术条件、组织条件以及环境条件［13］。技术条件关注技术本身，包括其创新性以及对组织的适应性。组织条件关注组织内部因素，涵盖管理结构、沟通机制、资源技术接受度等。环境条件关注组织的外部环境或宏观因素等。基于组态分析的视角，将各省的实际情况与现代职业教育发展实践相结合，构建了影响和驱动现代职业教育高质量发展的TOE分析框架（见下页图1）。

1.结果变量。“现代职业教育高质量发展”数据来源于清华大学与智联招聘等多家单位联合发布的《中国高等职业院校竞争力白皮书（2023）》。该白皮书覆盖了2021年中国31省域900所高等职业院校的《高等职业教育质量年度报告》相关数据，并使用稳健的字典排序法（lexicographical order），对样本按照8个测度指标从高到低得分区分为A、B、C三个梯度。本文以某个省份的高职综合排名A等以上数量占该省份全部高职数量的比值作为衡量其现代职业教育高质量发展水平的标准。其中，海南、贵州、西藏、青海、宁夏、新疆六个省区排名A等以上数据为0，因此不在本文研究之列。

2.技术条件变量。包括各省份科技创新水平和技术技能人才人力资本。科技创新是推动现代职业教育高质量发展的内生动力。本文从创新产出角度测量各省的科技创新水平，以每百万人的专利授权数作为衡量创新水平的代理变量［14］。职业教育培养的技术技能人才主要面向第二、三产业，且职业教育培养的毕业生就业竞争程度也会影响高职院校的分布。本文以高职院校毕业生数与第二、三产业就业总人数的比值作为技术技能人才人力资本的代理变量，比值越大，则高职毕业生的就业压力越小，技术技能人才人力资本水平越高，相应地也会促进职业教育高质量发展。技术条件变量数据来源于2022年《中国统计年鉴》。

3.组织条件变量。包括各省级政府对现代职业教育的注意力分配和教育投入。本文参考谭海波等学者对注意力分配概念的解释——地方政府通过出台贯彻中央指导文件精神的本地落地文件来具体执行中央政府的方针政策［15］。2019年，国务院印发《国家职业教育改革实施方案》（以下简称《实施方案》）。本文采用省级政府发布针对《实施方案》的地方实施文件的时间间隔作为注意力分配的代理变量，其下发落实执行文件的时间间隔越长，表明该议题的优先性越低。政府教育投入反映了当地政府对教育的重视程度。本文采用各省级政府教育支出占比总财政支出作为代理变量。注意力分配数据来源于各省政府官网，政府教育投入数据来源于2022年《中国统计年鉴》。

4.环境条件变量。包括各省份产业结构合理化水平和人民大众对职业教育的关注度。职业教育主要面向第二、三产业，本文认为，第二、三产业结构占比较高的省份对职业教育毕业生的吸纳能力较强。本文参考徐盈之等学者在《绿色技术创新、要素市场扭曲与产业结构升级》一文中对产业结构合理化水平的计算方法，即第一产业增加值占GDP比重*1+第二产业增加值占GDP比重*2+第三产业增加值占GDP比重*3，作为产业结构合理化水平的代理变量。新修订施行的《中华人民共和国职业教育法》已经明确，职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位，但目前社会大众对职业教育的认可度与普通教育仍然存有一定差距。彭仁孚等利用百度指数分析认为，社会公众对职业教育关注度不高，职业教育吸引力不足，且各省市职业教育社会关注度的空间分布并非完全是随机的［16］。本文以与“职业教育”有关的一系列关键词在百度指数中各省的搜索指数作为职业教育关注度代理变量。产业结构合理化水平数据来源于2022年《中国统计年鉴》，职业教育关注度数据来源于百度指数。

综上所述，技术、组织和环境三大维度共涵盖了六个关键变量。其中，科技创新水平、技术技能人力资本、产业结构合理化水平属于客观条件，注意力分配、政府教育投入和职业教育关注度属于主观条件。

（三）变量校准

在fsQCA中，每个条件和结果都被视为独立的集合，每个案例在这些集合中被赋予隶属分数。给案例赋予集合隶属分数的过程就是校准［17］。根据各条件与结果变量的数据类型，按照杜运周等在《组态视角与定性比较分析（QCA）：管理学研究的一条新道路》一文中的校准标准进行设定，采用直接校准法将数据转换成模糊集隶属分数。校准结果如表1所示。

所有变量交叉点的校准标准为50%分位点，除了注意力分配以外，各变量的完全隶属校准标准为95%分位点，完全不隶属校准标准为5%分位点。注意力分配的完全隶属校准标准为5%分位点，完全不隶属校准标准为95%分位点。

三、数据分析与实证结果

（一）单个条件的必要条件分析

在进行条件组态分析之前，首先要对各个条件的“必要性”进行单独检验。在fsQCA中，如果某个条件始终存在于结果发生的情况下，那么该条件就是结果的必要条件。本文使用fsQCA4.1软件，分别将“高现代职业教育高质量发展（Y）”“非高现代职业教育高质量发展（～Y）”作为结果变量，对6个条件变量进行必要性分析，结果见下页表2。

在fsQCA中，一致性和覆盖度是判断必要条件的重要检测标准。Ragin等认为，当某个条件变量的一致性大于0.9时，我们可以认为该条件是结果的必要条件［18］。从表2中可以看到，所有条件的一致性均小于0.9。这说明任意单一条件变量都不足以成为结果的必要条件，即单一变量无法单独有效解释驱动现代职业教育高质量发展。换言之，现代职业教育高质量发展的成功与否，应综合考虑技术、组织和环境三个维度下多重条件的并发协同效应。

（二）省际条件组态分析

本文继续使用fsQCA4.1软件分析现代职业教育高质量发展的不同条件组态，同时根据组态理论化过程，对本文发现的组态进行命名［19］。遵循fsQCA的操作原则，在考虑案例分布特征及平衡所得解的一致性和覆盖度的基础上，将原始一致性阈值设定为0.8，PRI一致性设置为0.7，频数阈值设置为1，分析得到复杂解、中间解和简约解三种。本文参考杜运周等在《组态视角与定性比较分析（QCA）：管理学研究的一条新道路》一文中所采用的以中间解为主，以简约解为辅，将同时出现在中间解和简约解中的条件认定为核心条件，仅出现在中间解的条件认定为边缘条件，将结果呈现在下页表3。

在表3中，每一列代表了一种可能的条件组态。产生高现代职业教育高质量发展的组态有3个（M1a、M1b、M2），其中M1a、M1b构成了二阶等价组态，即它们具有相同的核心条件［20］。在这三个组态中，解的一致性为0.875，这意味着在所有满足这三类条件组态的省份案例中，有87.5%的省份均呈现出较高的现代职业教育高质量发展。解的覆盖度为0.666，这意味着这三个组态可以解释66.6%的案例。具体而言：

1.组织环境突出与客观条件作用型。组态M1a指出以高注意力分配、高职业教育关注度和非高技术技能人力资本为核心条件，互补高科技创新水平和高产业结构合理化水平为边缘条件。M1a表明，在政府和民众都高度重视职业教育的地区，通过提高科技创新活力，加快地区产业结构升级，可以促进现代职业教育高质量发展，因此我们命名为组织环境突出与客观条件作用型。该组态能够解释约50.4%的案例，处于这类组态的典型省份案例包括江苏省和浙江省。在这个组态中，江苏省和浙江省都是东部沿海经济发达的教育强省，都高度重视职业教育发展。例如，江苏省自2019年以来，已连续出台了34个关于推动现代职业教育发展的相关政策文件，凸显了高注意力分配。江苏省和浙江省人民对职业教育的关注度极高，且两省第二、三产业总产值位列全国前四，两省的产业对职业院校毕业生的吸纳能力较强。有学者研究了基于我国31个省域2019年度高等职业教育质量报告，发现江苏和浙江的高等职业教育国际影响力也明显高于其他沿海发达省份［21］。