創新活力指數對我國省域高等職業教育高質量發展的影響探析

中圖分類號 G718.5 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2025）28-0030-09

一、引言

黨的二十大報告提出要加快構建高質量教育體系。職業教育作為國民教育體系的重要組成部分，其高質量發展成為國家創新驅動發展戰略的重要支撐，是推動產業升級、助推新質生產力發展的應有之義。采用區域創新活力指數衡量國家創新驅動發展戰略的實施效果，通過客觀評估我國高等職業教育的發展水平，深入分析其時空演變趨勢，揭示影響區域差異的關鍵因素，這不僅有助于提升高等職業教育的發展質量，還能有效提升產業和市場對高等職業教育的認可度。本研究構建了反映高等職業教育發展水平和以區域創新活力指數為重要影響因素的指標，通過實證分析驗證指標之間的關系，以期激發區域創新活力、推動高職教育高質量發展。2023年，國家發展改革委、教育部等八部門聯合印發的《職業教育產教融合賦能提升行動實施方案（2023—2025年）》提出，要讓職業教育產教融合真正成為產業發展的“助推器”，區域創新活力指數作為產教融合的發展引擎，對高等職業教育的發展水平影響系數是多少？鄰近區域的創新指數對本地區的高職教育發展水平影響有多大？科學回答上述問題，對于推動高等職業教育高質量發展具有重要現實意義。

在世界百年未有之大變局的背景下，技術創新已成為國家解決產業結構失衡、推動經濟發展的核心動力。區域創新活力指數，作為一個衡量地區創新能力的綜合指標，不僅包含了技術創新的要素，還融入了空間維度的考量[2，賦予了創新指數地理的內涵，從而能夠更加深入地理解技術創新在地理空間上的分布和影響。因此，省域高等職業教育與區域創新活力指數的深度融合顯得尤為重要。一方面，高等職業教育通過培養高素質技術技能人才，為技術創新提供了源源不斷的人才支持；另一方面，區域創新活力指數的提升又進一步促進了高等職業教育的改革與發展，形成了良性循環。因此，深刻認識省域高等職業教育與區域創新活力指數之間的緊密關系，有利于加強兩者之間的融合與互動，進而更好地推動技術創新和職業教育的協同發展。

二、理論分析與研究假設

（一）基于教育治理理論的高等職業教育發展水平協同分析

在教育領域的革新中，現代化教育治理不僅涵蓋了教育治理體系的升級，也涵蓋了治理能力的提升。范國睿認為，其核心目的在于攻克教育發展中的制度桎梏、利益糾葛與權力矛盾，只有改革創新才能實現教育的高質量發展[3]。一是教育改革正面臨一系列挑戰，如權力分配不均、制度設計不足、公眾參與不足以及社會組織力量薄弱4。高職教育質量發展受多種因素影響，呈現出開放、跨界和多元的特點[5]。人力資本需求、制度供給與高職教育發展之間的微妙關系，為未來的政策制定提供了啟示。二是經濟發展水平、產業結構、人力資本和政府支持等因素對高等教育治理具有重要影響，不同地區的教育發展水平受這些因素的影響程度各異，而對外開放程度的影響則相對有限[7]。高等職業教育政策治理工具的新方向，包括強化協同合作、激發教師熱情、完善基礎建設以及發揮學習工具的功能等8。三是從政府職能轉變、職業教育供給側結構性改革等角度，提高高等職業教育與經濟社會發展耦合水平，加強區域統籌，推動高等職業教育均衡發展，以適應經濟社會的多元化需求。因此，強化區域職業教育均衡發展、推進職業教育公平治理，需要打破區域間高等職業教育發展的壁壘，促進教育資源要素的均衡配置[10]。

（二）依托共同體理論訴諸高職教育發展水平影響因素的分析

馬克思認為，共同體作為人類生存的基石，其形態多樣，從自然形成到抽象虛幻，再到真正的共同體，每一類都承載著人類社會的不同面向。聚焦于高等職業教育領域，它與各省份的產業布局、人才結構以及生產力水平緊密交織，形成了一個獨特的“產城教”共同體。一是高等職業教育的布局對區域人力資本的空間結構具有顯著影響，這種影響作用于區域產業的轉型升級和社會發展的步伐[]。在“產城教”理論的指導下，通過產教融合推動新型城鎮化發展，這是一種雙贏的戰略[12]。我國高等職業教育空間分布與生產力發展水平之間呈現出一種正相關關系[13]。二是影響高等職業教育資源配置效率的多個因素。其中，產業結構、區域人口變遷、硬件設備和師資力量等因素起到了促進作用，經濟實力和經費投人等因素則對配置效率構成了一定的約束[14]。此外，發達地區的高等教育對于欠發達地區有輻射帶動作用，這一發現對理解區域間教育資源的流動與共享提供了新的視角[15]。經濟增長對于高等教育規模的協調發展至關重要，這是實現教育可持續發展的重要保障[16]。三是政府支持程度對本地和鄰地的影響具有差異性，而市場化水平則對兩者均產生積極影響。為實現兩者的協同發展，需要把握好職業教育產教融合的系統邏輯、空間邏輯與主體邏輯，持續激發系統間的活力[7]。這些研究不僅揭示了我國高等職業教育發展的地域特色，更為深人理解其背后的影響因素提供了依據[18]

（三）研究的共識及不足

從空間差異的角度來看，我國高等職業教育的發展水平呈現出顯著的地域性特征。關于影響因素的分析，相關研究主要集中在政策導向、資金投入、教育資源分配以及地域文化等方面，不同地區的政策差異導致了職業教育發展的不均衡，教育資源分配的不均衡也加劇了地域間的發展差異。然而，現有文獻對于影響因素的分析多從經濟發展、城鎮化率、固定資產等角度進行，鮮有將區域創新活力指數作為解釋變量進行的分析。對于高等職業教育發展水平空間差異的具體表現除了社會排名機構將“雙高”院校數量（國家示范骨干院校）納人考慮，其他文獻研究缺乏這方面的考量。

綜上所述，我國省域高等職業教育發展水平的空間差異及其區域創新活力指數影響因素是一個復雜而重要的研究課題。通過深入分析和研究，可以更好地了解我國高等職業教育的發展現狀和趨勢，為制定更加科學有效的政策措施提供理論支持和實踐指導。鑒于此，本研究提出如下假設：高等職業教育高質量發展變量因素顯著影響高職教育的發展，以區域創新活力指數為主的解釋變量和控制變量均對省域高等職業教育發展水平有顯著影響。

三、實證分析

（一）省域高等職業教育發展水平的空間差異

1.指標構建

在借鑒有關省域高等職業教育發展水平影響因素等研究成果的基礎上[10]，結合部分數據統計的排名指標，綜合考慮我國各省高等職業教育發展特點以及數據的權威性和可獲得性，在辦學條件、辦學規模、辦學影響力、職業資格獲取情況、經費投入、服務地方經濟6個一級指標下設置了13個二級指標對我國省域高等職業教育發展水平進行評價，省域高等職業教育發展水平指標體系見表1。其中，辦學條件是我國大多數高等職業院校在不斷擴招壓力下面臨的發展瓶頸，相較以往研究用生均教學使用面積作為指標，本研究著眼于生均運動場地和生均綠化面積指標，有利于客觀反映學校的辦學條件。將就業人員中專科文化程度就業人員占比作為客觀上省域地方經濟吸引力的表現。與以往研究不同，本研究將各省“雙高”校的數量納入衡量指標體系，“雙高計劃”正式啟動于2019年，此前的“雙高”院校用各省國家示范（骨干）高等職業院校數量來替代，“雙高”院校（國家示范骨干院校）是職業教育高質量發展的主力軍和排頭兵，對高職院校辦學質量的提升發揮著引領、支撐作用。

表1省域高等職業教育發展水平指標體系

2.數據來源

本研究面板數據來源于2013-2022年，涵蓋我國31個省份（除港澳臺外）的相應指標和變量數據。中國區域創新活力權重指數來源于中國科技發展戰略研究小組和中國科學院大學中國創新創業管理研究中心發布的數據[19]，其余數據均來源于國家統計局、教育部等相關年鑒[20][21]。面對部分數據的缺失，采用插值法進行填補，同時部分關鍵指標亦經過計算得出。

3.數據處理

由于指標體系各個數值的量綱有所區別，需要對數據進行歸一標準化處理。本研究采取極差變換法，通過線性轉換

將數據映射到以0為中心的標準化分布。歸一化公式如下：

X_std=（X-X_min）/（X_max-X_min）

公式（1）中， ΔX_-** 是標準化后的數據，X是原始數據， ΔX_min 和X_max分別是原始數據集的最小值和最大值， min 和max是標準化的目標范圍的最小值和最大值。

不同指標對系統的作用程度不同，需要確定各項指標的權重。目前，常用的權重分析方法有熵權法、AHP層次分析法等。熵權法利用指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響（即權重）就越大的原理，可以消除人為主觀賦值帶來的結果偏差[22]。基于信息熵所計算得出的權重能夠較為精準地反映不同指標間的差別。因此，本研究采用熵權法來確定省域高等職業教育發展水平綜合得分，根據莫蘭指數和空間杜賓模型計量各省份高等職業教育影響因素。

4.評價結果

根據上述計算步驟及公式，對我國省域2013-2022年的13個指標數據進行計算，得到我國省域高等職業教育發展水平的綜合評價值，見表2。為更直觀展示各省域的發展水平，使用柱狀圖對各省域相關數據進行空間比較，見圖1。

如圖1所示，省域高等職業教育發展水平前五名為北京、江蘇、廣東、山東、河南，位居低位的是海南和青海。其中，西藏和新疆得分較高，源自國家政策對兩個省域的大力支持。這跟以往文獻研究不同，往往將西藏和新疆剔除，數據顯示這兩個省份在國家十年來的政策支撐下，高等職業教育有了長足的進步。

5.差異性分析

經過全局空間自相關分析，統計測算結果見表3。查看p值與I值，p值顯示除2013年、2022年外，各個省域空間相關性通過顯著性檢驗。莫蘭指數 Igt;0 ，表示變量存在空間正相關。

同時，對數據進行局部空間差異分析。在探究省域高等職業教育發展水平的空間格局時，借助Stata軟件精心選取了2014年、2017年、2021年三個時間節點，繪制出Moran散點圖來揭示其動態變化。圖中橫縱坐標分別反映了各省份高職教育的實際發展水平及其與鄰近地區的相對水平。通過四個象限的劃分，可以清晰看到：有的省份與其周邊共同繁榮（H-H），有的則與周邊形成鮮明對比（H-L、L-H），而有的則與周邊共同面臨挑戰（L-L）。這一空間關系的揭示，為理解高職教育的區域差異提供了新的視角。用數字1～31依次代表京、津、冀、普、蒙、遼、吉、黑、滬、蘇、浙、皖、閩、贛、魯、豫、鄂、湘、粵、桂、瓊、渝、川、貴、滇、藏、陜、甘、青、寧、新31個省域地區。從圖2可以明顯看出，三個年份的數據點分布不均，凸顯出各省市高職教育發展的顯著差距。特別是第Ⅱ象限的點群密集，表明欠發達地區間的高職教育差距正逐漸縮小。在H-H區域，2014年涵蓋了滬、皖、江、浙、魯、豫、贛、鄂等地區；2017年河北加入其中；而到了2021年則在2017年基礎上增加了湖南，但總體而言，H-H區域的省份總體保持了這種優勢發展態勢，部分省份加人H-H區域，雖然數量較少，但也體現了高職教育在全國范圍內的動態演進。

表2省域高等職業教育發展水平綜合得分

圖1省域高等職業教育發展水平空間比較

表32013-2022年省域高等職業教育發展水平全局莫蘭指數估值

（二）以區域創新活力指數為主導的影響因素分析

圖22014年、2017年、2021年省域高等職業教育發展水平Moran散點圖

1.模型設定

省域高等職業教育發展水平空間差異性分析表明，我國省域高等職業教育發展水平的耦合協調度總體不高。由于各省域的高職院校數量、生均經費、“雙高”院校數量等指標差異性較大，本研究選取影響省域高等職業教育發展水平的區域創新活力指數因素進行回歸分析。在深入探討省域高等職業教育發展水平的多元影響因素時，首先，采用莫蘭指數進行空間自相關性分析。此分析旨在科學驗證是否存在顯著的空間集聚或擴散效應，即各省份高等職業教育發展水平之間是否存在空間上的相互依賴或影響。其次，采用全局莫蘭指數（GlobalMoran'sI）和安瑟林局部莫蘭指數模型，參照文獻公式[23]，通過莫蘭指數檢驗確認存在顯著的空間效應前提下，確定采用空間計量模型進行進一步驗證與解析。空間計量模型為：

公式（2）中，i為省份，t為年份， ∝ 為常數項，Y為被解釋變量；X為因變量；W為鄰接空間權重矩陣， ρ，β，θ 分別為對應變量空間回歸系數； μ_i?δ 分別表示空間、時間固定效應，隨機誤差項用 ε_it 表示。

2.變量說明

第一，被解釋變量。被解釋變量為省域高等職業教育發展水平，由前文測算所得。第二，解釋變量。本研究借鑒已有文獻，經過多重共線性的篩查，選擇以下5個指標：一是經濟發展水平，用人均居民可支配收入（x1）來表示。當地經濟發展水平在一定程度上能夠影響高等職業教育的發展，個人薪資水平與教育水平之間存在著顯著的正相關關系[24]，高職教育所獲得的資源也會相應有所提升。二是區域創新活力指數（x2） ，用區域創新能力綜合效用值表示，區域創新能力綜合效用值是對包括知識創造、知識獲取、企業創新、創新環境、創新績效的綜合權重，其在一定程度上影響著高等職業教育的發展。三是硬件設備，用省域高等職業教育固定資產總值 （x3） 表示。固定資產總值越大，說明高職教育的既往投入越高，其高職教育發展水平的提升越有保障。四是第三產業增加值 （_x4） 。第三產業增加值占比對經濟增長子系統有序度的貢獻相對最大，是影響高等教育子系統有序度的主要因素。五是對外開放程度，用外商直接投資總額（x5）表示。地區外商直接投資總額越大，表明該地區受國外先進技術的影響越大，一定程度上表明與外資企業開展的合作機會更多，有利于提升高等職業教育發展水平。第三引入控制變量。為了保證實驗結果的準確性，需要控制其他可能影響解釋變量的變量。理論上講，省域人口的規模越大，必然對高職教育的發展有著更大的需求，各省域公路里程數越高意味著辦學便利性和基礎性有所保障。城鎮人員的失業率情況表明了該地區教育發展的吸引力和經濟發展能力，教育規劃應該與城鎮化進程同步，省域GDP的規模必然對解釋變量人均居民可支配收人帶來直接影響，因此選取省份常住人口（a1）、城鎮人員失業率（a2）、公路里程數（a3）、年末城鎮人口比重（a4）、省份GDP（a5）作為控制變量。

3.回歸分析

本研究將以上所有變量代入回歸方程，得到回歸結果見表4。

表4高職教育發展水平影響因素回歸結果

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平（下同）。

由表4可知，本研究選取的10個變量中，除省份常住人口（a1）、城鎮人員失業率（a2）、公路里程數（a3）沒有通過顯著性檢驗外，其余7個影響因素均在 5% 以上的統計水平上顯著，說明本研究選取的各變量對高職教育發展水平具有重要影響。

核心解釋變量中，人均居民可支配收入（x1）、區域創新活力指數 （σ_X2） 、省域高等職業教育固定資產總值（x3）對高職教育發展水平影響比較大，是提升高職教育發展水平的關鍵因素。第三產業增加值（ （_X4） 和對外開放程度外商直接投資總額 （σ_X5^′） 對高職教育發展具有顯著促進作用，但促進效果相對較小。這是因為我國經濟發展轉型是一個漸進過程，且外商投資的省域分布不均衡，會出現外商投資數量對高職教育發展的影響效應在不同地區之間存在差異的情況，故整體上第三產業增加值（ λ_X4） 和對外開放程度外商直接投資總額（x5）對高職教育發展僅表現出輕微的促進作用。

控制變量中，除省份常住人口（a1）、城鎮人員失業率（a2）、公路里程數（a3）以外，其他變量年末城鎮人口比重（a4）、省份GDP（a5）對高職教育發展均有顯著影響。年末城鎮人口比重（a4）、省份GDP（a5）的回歸系數為正且在 1% 水平上顯著，表明對高職教育發展產生正向影響。

4.檢驗空間杜賓模型的選擇

由表5莫蘭指數值可知，各變量p值 _lt;0.1 說明解釋變量和控制變量均通過顯著性檢驗，具有空間相關性特征且變量存在空間正相關。從而進一步確定可以采用空間計量模型開展影響因素分析。

表5我國高等職業教育發展水平影響因素的莫蘭指數值

考察空間杜賓模型是否會退化為空間誤差模型（SEM）或空間滯后模型（SAR），以及考察空間杜賓模型是采取固定效應還是隨機效應，需要進行相關檢驗。

檢驗空間滯后模型與空間誤差模型是否合適，LM-err值37.490和LM-lag值17.261均通過 1% 的顯著性檢驗，說明空間滯后模型與空間誤差模型均合適。

由于LM檢驗均顯著，需要通過LR檢驗與Wald檢驗，假設H0：空間杜賓模型可以退化為空間誤差模型和空間滯后模型，結果顯示LR檢驗非常顯著，LR值為177.88，在 1% 的顯著性水平上拒絕了原假設，說明空間誤差模型不會退化為空間滯后模型和空間誤差模型且選擇混合固定效應。

Wald檢驗模型的適配性，Wald值為22.32，在 5% 的顯著性水平上拒絕了0為零的原假設，意味著在統計上該參數是顯著的，認為模型中該參數與零有顯著差異，test線性檢驗和testnl對β值設定非線性檢驗的結果兩者小于0.1，說明空間杜賓模型個體固定效應優于空間滯后與空間誤差模型的個體固定效應，兩者均小于0.1，說明空間杜賓模型不會退化為空間滯后和空間誤差模型。均顯著拒絕原假設，表明單純使用空間滯后模型和空間誤差模型考察空間溢出可能存在偏誤，因此選擇空間杜賓模型。

基于LR檢驗與Wald檢驗，利用Hausman檢驗確定選擇固定效應還是隨機效應，Hausman檢驗結果為15.63，顯示在 1% 的顯著性水平上拒絕采用隨機效應的原假設，因此，選擇固定效應空間杜賓模型。

5.空間杜賓模型結果

基于LR檢驗、Wald檢驗以及Hausman檢驗結果，通過比較最終選擇時間固定效應空間杜賓模型，見表 ：6 其中， 通過 1% 的顯著性檢驗，說明空間溢出效應為正向，即相鄰省份的變化在相互作用上具有正向效應。區域創新活力指數、固定資產和第三產業增加值系數顯著性水平為 1% ，正向效應顯著。省份GDP系數顯著性水平為 5% ，但為負值。省份常住人口數量并不能提升高等職業教育發展水平，呈現負相關。Wx結果顯著表明，鄰近地區的變量對本地區的高職教育發展水平產生影響，結果顯示區域創新活力指數在 5% 的顯著性水平上對鄰近地區產生明顯的刺激作用，外商直接投資總額對鄰近地區高職教育發展水平產生影響，但是作用并不明顯。

表6空間杜賓模型運算結果

空間杜賓模型中的變量空間滯后項導致回歸系數無法精準體現解釋變量的影響。為此，將回歸系數拆解為三大效應：在深入探討分析框架時，直接效應以其明確性，描述的是本區域內解釋變量對被解釋變量的直接作用路徑；而間接效應，揭示的是該解釋變量如何通過空間傳導機制，對鄰近區域產生的潛在且非直接的影響力；總效應作為全面評估的標尺，整合了所有相關地區的直接與間接效應，全面系統地展示了解釋變量在更廣泛地理范圍內的綜合作用與影響力。空間效應分解結果見表7。

表7空間效應分解結果

（三）溢出效應

如表7所示，在直接效應上，省域高等職業教育固定資產總值直接效應系數 （35.097）gt; 區域創新活力指數直接效應系數 （1.528）gt; 第三產業增加值直接效應系數（0.008），系數顯著性水平檢驗分別為 1% / 5% ！ 1% ，說明本地區的省域高等職業教育固定資產總值、省域創新活力和第三產業增加值能夠有效提升高等職業教育發展水平。控制變量城鎮人員失業率直接效應系數為5.28，且通過 1% 顯著性水平檢驗，表明城鎮人員失業率的增加能刺激各省域提高高職教育發展水平，省份GDP直接效應系數為-0.004且通過了 1% 顯著性水平檢驗，表明省份GDP值的增加，對于高職教育發展水平的影響較小，說明省份GDP并不是高等職業教育發展的重要影響因素，有些地區GDP值很高，但是高等職業教育發展并沒有得到有效促進。人均居民可支配收人直接效應系數雖然沒有通過顯著性水平檢驗，但對高職教育發展水平有一定的促進作用。

在間接效應上，外商直接投資總額在本地區產生顯著間接效應，系數為0.003，有力促進了鄰近地區高等職業教育的蓬勃發展。公路里程數間接效應系數為負且較小，雖然通過了 5% 的顯著性水平，表明本地區公路里程數的增加，對于鄰近地區高職教育的發展影響并不顯著。城鎮人員失業率間接效應系數為4.569，通過 20% 的顯著性水平，本地區城鎮人員失業率的增加一定程度上對鄰近地區將產生刺激作用。人均居民可支配收入、省域高等職業教育固定資產總值等分析結果顯示，其對于非直接關聯地區的高等職業教育發展并未展現出顯著的促進作用，說明這些變量的影響力主要集中于本區域內，而對跨區域的高職教育推動作用相對不明顯，從而強調了地區內高職教育發展策略與資源配置優化的重要性。

在總效應上，省域高等職業教育固定資產總值、外商直接投資總額、城鎮人員失業率、公路里程數均通過了顯著性檢驗。其中，省域高等職業教育固定資產總值、外商直接投資總額、城鎮人員失業率估計系數分別為45.563、0.003、9.847，說明省域高等職業教育固定資產總值、外商直接投資總額、城鎮人員失業率無論是對本地區還是鄰近地區的高職教育發展水平都能產生推動作用，公路里程的估計系數呈現微小負值，表明公路基礎設施的擴展在促進本地區高職教育資源流通與發展的同時，可能由于資源分散或競爭效應，對周邊地區的高職教育形成了輕微的負面影響，但這種影響幅度相對有限。因此，需要平衡區域間教育資源的優化配置與協調發展。區域創新活力指數需要 20% 的顯著水平才能通過，但是相關數據仍然表明省域創新活力對本地區和鄰近地區高職教育發展水平產生較大影響。

四、結論及啟示

（一）研究結論

本研究使用2013-2022年我國31個省級面板數據，通過空間莫蘭指數模型和空間杜賓模型回歸分析，實證檢驗了創新活力為主要解釋變量對我國高職教育高質量發展的空間效應及其影響，主要得出三方面結論。

第一，我國高等職業教育發展面臨地域不均衡挑戰，與政策支撐帶來的發展機遇并存。高等職業教育發展既展現出各地的活力與成就，也凸顯出顯著的地域差異。盡管高職教育整體水平穩步提升，但各省份間的發展不均衡現象依然顯著。H-H值區的穩定表現固然令人鼓舞，但L一L值區的廣泛分布卻值得醒。這種地域差異不僅體現在教育資源的配置上，更深刻反映在區域經濟發展、政策扶持等多方面的因素上。然而，西藏、新疆等地區在高職教育領域的進步尤為顯著，這些地區能夠在較短時間內達到中值水平得分，不僅展示了這些地區在職業教育發展上的巨大潛力，更證明了政策扶持的有效性。

第二，通過共享教育資源、推動人才流動、加強技術研發創新與轉移等方式，對高等職業教育區域協同產生正向溢出效應。空間效應分析顯示：一個省域內高等職業教育固定資產投入、創新活力的提升以及第三產業的增長，對本地區的經濟社會發展具有直接的推動作用。這不僅體現在教育資源的優化配置上，更在于其對人才培養、技術創新和產業升級的支撐作用。然而，這些正向效應并非止步于本地區，它們還通過人才流動、技術擴散等方式，對鄰近區域產生積極影響。盡管高等職業教育的正向空間溢出效應存在，但其對鄰近區域的影響存在較大差異，這與地區間的教育資源、經濟發展水平、產業結構等因素的差異有關。這種差異，既為各地區提供了發揮自身優勢的空間，也說明在推動高等職業教育發展的同時，需要更加注重區域間的協同合作。

第三，省域高等職業教育發展水平受區域創新活力指數的影響顯著。以上實證分析基于多重檢驗，有力佐證了空間杜賓模型的應用適配性，并通過空間杜賓模型的計量更加精準地反映了我國高等職業教育發展水平影響因素的直接效應、間接效應和總體效應。在區域創新指數較高的地區，高職教育的資源投入通常更為充足。政府和社會對于教育的投人，特別是對高等職業教育的投入，往往與地區的創新能力成正相關。這些地區的高職院校擁有更多先進的教學設備、實驗設施，以及更多與企業、科研機構合作的機會。這種優勢使得這些地區的高職教育能夠為學生提供更多實踐機會，幫助學生更好地掌握專業技能，為未來的就業和創業打下堅實基礎。同時，區域創新活力指數的提升也推動了高職教育教學科研的更新。

（二）研究啟示

第一，因地制宜、精準施策，保障制度的有效供給。面對各省域高等職業教育發展的地域差異和發展機遇，首先，需要加大對L-L值區的扶持力度，通過政策引導、資源傾斜等手段，推動這些地區的高職教育實現跨越式發展，政府的政策支持和資金投入，能夠直接決定高職教育的規模和水平。同時，也要充分借鑒H-H值區的成功經驗，加強區域間的交流與合作，共同推動我國高職教育的整體進步。此外，還應關注高職教育在促進區域經濟發展、提升人才素質等方面的重要作用。通過深化產教融合、校企合作等模式，將高職教育與地方經濟社會發展緊密結合起來，為區域經濟轉型升級提供有力的人才支撐和智力保障。我國高等職業教育的發展既面臨著地域差異的挑戰，也蘊含著巨大的機遇。只有正視問題、把握機遇、有效供給，才能推動我國高職教育的整體水平不斷邁上新臺階。

第二，多元主體、協同治理，推動產城教融合。在推動高職教育發展的過程中，需要充分發揮“產城教”共同體中各個利益相關者的作用，形成合力。審視治理策略，針對高等職業教育混合性的“準公共品”特性，政府在高等職業教育中扮演著至關重要的角色，承擔著公共服務的責任。對于其非公共部分的屬性，需引入市場力量，特別是行業企業的參與，提出一系列支持舉措，實現多元主體的協同治理。在資源配置方面，政府應主導高等職業教育公共資源的分配，提高公平與效率，同時鼓勵市場機制在非公共資源中的作用，以激發創新和活力，更有效地實現高職教育的內外部治理，實現公共利益的最大化，達到高職教育治理的善治目標。各地區應充分發掘自身的教育資源優勢，加強與其他地區的交流合作，通過共享教育資源、推動人才流動、加強技術研發與轉移等方式，實現高等職業教育發展的區域協同，共同推動我國經濟社會的高質量發展。

第三，創新驅動、數智賦能，推動校企合作同頻共振。以人工智能為核心的新一輪科技、產業革命推動社會生產方式發生顛覆性變革，高職教育與企業共同面對市場變化和技術創新帶來的挑戰，創新不僅要從技術層面突破，更要從合作模式、教育理念上重塑。在數字化、智能化雙重賦能的場域下，教育創新的重要改革戰略和科學決策首先要優化高職教育的頂層設計。依據企業和市場需求與技術趨勢，高職院校需要不斷更新教育觀念和教育技術，培養學生的創新意識和創新能力，利用數智化手段重塑管理系統、嵌入智能教學手段、創新培育理念，實現高職教育數智化的體系化有序發展。校企雙方通過設立聯合實驗室、共建研發中心等方式，推動技術革新。通過深化產學研合作，推動產業鏈、創新鏈、教育鏈的有效銜接，構建起一個開放、協同、共贏的校企合作新生態。這種基于創新的合作模式，不僅可以加速科技成果的轉化應用，也為科技愛好者提供參與重大項目、接觸尖端技術的寶貴機會，實現學校教育與企業需求的無縫對接。

參考文獻

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Analysis ontheImpactof Innovation Vitality Indexonthe high-qualityDevelopmentof Provincial Higher Vocational Educationin China

Peng Renfu， Wang Jianliang

AbstractThedevelopmentofnewqualityproductivityisaninherentrequirementandimportantfocus forpromotingthhigh-quality developmentofocatialducatiodoatioiteoreentoftvelopetofualityproductivityistet studyingtherelationshipbetweeninnovationandthehigh-qualitydevelopmentofhighervocationaleducationinChina’sprovinces hasprofoundsigificance.asedorovincialpaneldatafrom13to2，thisstudyusedetropweighmethd，oradad spatialDurbinmodel tomeasuretheimpactofinnovationvitalityindexasanexplanatryvarableontheighqualitydevelopntof highervocatioaleducationiCina’sprovnces.Teresearchsultssowthatthecoeicentofthregioaliovatiovitalitidex afectingtedevelopmentofhighervocatinaleducationis.64;thedevelopmentlevelofhighervocatioaleducationinprovicesnot onlydemontratestevitalityandacievementsofvariosregins，utalsoigightsthesignificantuneendevelopentpoeon amongprovinces.InordertopromotethehighqualtydevelopmentofhighervocationaleducationinChina，weshouldtailormeasures tolocalonditiosdipeetprecisestrategiestsueteftivesupplyoftete;prooteteitegatiofidstity andeducatiotoughvesifdstakeoldersandclboratiegoveraceddrivoatiodpowerithigitaliteleeto promote the synchronized resonance of school-enterprise cooperation.

Key words new-quality productivity; innovative vitality; higher vocational education; high-quality development

AuthorPengRenfu，PhDcandidateinEducationCollegeatCentral China NormalUniversityprofesorof ChangshaSocialWork Colege （Wuhan 43oo79）;Wang Jianliang，profesor ofthe School ofEducation in Central China Normal University