職業(yè)教育發(fā)展與新質生產力提升

張安民

摘 要 利用2010-2022年中國274個城市的數(shù)據(jù)，分析職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平的影響及其作用機制。研究結果顯示：職業(yè)教育顯著提升了城市新質生產力，這一結論經穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。機制分析發(fā)現(xiàn)，職業(yè)教育通過促進技術成果市場化和產業(yè)數(shù)字化，提升了城市新質生產力水平。異質性分析表明，職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力的影響呈現(xiàn)多維異質性，職業(yè)教育對中西部區(qū)域、教育經費投入大的城市和新質生產力分位數(shù)較高城市的促進作用更為明顯。據(jù)此，應緊扣社會需求，大力推動職業(yè)教育高質量發(fā)展；暢通轉化渠道，充分發(fā)揮職業(yè)教育加快技術成果市場化和產業(yè)數(shù)字化的機制作用；遵循比較優(yōu)勢，制定差異化職業(yè)教育發(fā)展政策。

關鍵詞 新質生產力；職業(yè)教育；產業(yè)數(shù)字化；技術成果市場化

中圖分類號 G719.2 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2024）16-0028-08

新質生產力“是中國共產黨人對馬克思主義生產力理論的原創(chuàng)性貢獻”[1]?！白詮牧暯娇倳?023年9月在黑龍江省考察時首次提出‘新質生產力這個概念以來，學術界進行了廣泛而深入的研究”[2]。概括來看，這些研究大致可以分為兩支。一支專注于探討新質生產力的影響效應。宏觀上，新質生產力可以賦能中國式現(xiàn)代化[3][4][5]、推動經濟社會高質量發(fā)展[6]、保障國家經濟安全[7]和助力共同富裕[8]等。中觀上，新質生產力有助于會計數(shù)字化轉型[9]、出版業(yè)高質量發(fā)展[10]、農業(yè)高質量發(fā)展[11]、數(shù)字鄉(xiāng)村建設[12]和新型工業(yè)化推進[13]等。另一支文獻集中于探討新質生產力的驅動因素，包括數(shù)字經濟[14][15]、金融集聚[16]、數(shù)實融合[17]、數(shù)據(jù)要素[18]、數(shù)字技術[19]、稅收[20]等。

職業(yè)教育與新質生產力之間存在著密切且互補的關系。一方面，職業(yè)教育通過提供與新質生產力相適應的技術培訓和專業(yè)教育，為社會輸送技術技能型人才，直接支持和促進了新質生產力的發(fā)展。另一方面，新質生產力的涌現(xiàn)和更新也促使職業(yè)教育不斷調整教育內容和方法，以滿足產業(yè)發(fā)展的新需求。與本文緊密相關的研究是教育對新質生產力的影響。代表性文獻有王頂明和黃蔥[21]、林夕寶、余景波和宋燕[22]、徐平利[23]、馮海芬[24]、李奕[25]等學者的相關研究成果。這些文獻為深入理解教育與新質生產力的關系奠定了堅實基礎，但多從泛化的教育層面，定性闡釋兩者間相互作用邏輯，還存在有待深入探究的空間：一是專門聚焦于職業(yè)教育與新質生產力關系的研究還比較少，尤其是缺少采用合理計量模型，準確測度職業(yè)教育對新質生產力貢獻度的研究；二是由于實證研究的不足，無法科學識別出職業(yè)教育促進新質生產力發(fā)展的作用機制，以及職業(yè)教育作用效應的異質性。

為了更好地補充和完善現(xiàn)有文獻，本文利用2010-2022年中國274個城市的面板數(shù)據(jù)，從職業(yè)教育的視角研究城市新質生產力水平的影響因素，構建了職業(yè)教育賦能新質生產力水平的影響模型，以期為理解職業(yè)教育在新質生產力提升中的作用提供依據(jù)。

一、理論分析與研究假說

本文關注的是城市新質生產力水平，其以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優(yōu)化組合的躍升為基本內涵。拼合現(xiàn)有教育與新質生產力關系的片段式分析，本文構建如下理論框架，見圖1。

（一）職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力水平的直接影響

“職業(yè)教育賦能新質生產力本質上就是為新質生產力的形成與發(fā)展提供要素支持?！盵26]從系統(tǒng)觀來看，新質生產力是一個包含勞動者、勞動資料和勞動對象3個基本要素的系統(tǒng)。職業(yè)教育發(fā)展可通過對系統(tǒng)內勞動者、勞動資料和勞動對象的優(yōu)化組合，提升新質生產力水平。一是提升勞動者創(chuàng)新素質。職業(yè)教育通過融入最新行業(yè)知識和技術動態(tài)，強化實踐教學和技能訓練，培養(yǎng)學生解決問題能力和創(chuàng)新實踐能力，使學生在真實工作環(huán)境中鍛煉和提升創(chuàng)新素質。二是優(yōu)化整合勞動資料。職業(yè)教育通過不斷更新和完善課程體系，強化與行業(yè)企業(yè)的合作，將最新的生產工具、信息技術和自動化設備納入教學內容，確保學生能夠熟練掌握和運用這些勞動資料，從而有效提升勞動資料的使用效率和生產過程的智能化水平。三是拓展延伸勞動對象。職業(yè)教育不僅培養(yǎng)學生對傳統(tǒng)物質產品的生產能力，還通過不斷調整和優(yōu)化專業(yè)設置，在智能制造、綠色能源、數(shù)字經濟等新興前沿領域提升學生的參與度和貢獻能力，拓寬勞動對象的范圍?；谝陨侠碚摲治?，本文提出：

假設1：職業(yè)教育發(fā)展有助于提升新質生產力水平。

（二）職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力水平的作用機制

根據(jù)熊彼特的創(chuàng)造性破壞理論，職業(yè)教育不僅充當著知識和技能“儲水池”的功能，這些知識和技能的運用，還會加速產業(yè)數(shù)字化和技術成果市場化，對現(xiàn)有的生產體系產生“擾動”，通過淘汰舊的技術和生產體系，打破現(xiàn)有生產力均衡，逐漸建立起新的、更高級的生產力均衡。這種熊彼特式的創(chuàng)造性破壞效應將成為職業(yè)教育作用于新質生產力的重要媒介。一是產業(yè)數(shù)字化。職業(yè)教育通過優(yōu)化專業(yè)設置、構建豐富的數(shù)字化教育資源、實施混合式教學、深化產教融合與校企合作，為產業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供堅實的人才支持。產業(yè)數(shù)字化通過自動化和智能化手段提高生產效率，降低運營成本，優(yōu)化生產流程和決策制定，從而培育新的經濟增長點，實現(xiàn)新質生產力提升。二是技術成果市場化。一方面，職業(yè)教育通過與行業(yè)企業(yè)搭建技術成果轉化平臺，促進校企之間的技術交流與合作，加速技術成果的孵化和商業(yè)化應用。另一方面，職業(yè)教育通過舉辦各類技能競賽、創(chuàng)新項目和創(chuàng)業(yè)指導活動，加快技術成果的市場化進程。在市場分割、信息不對稱和交易成本高昂等多重因素的共同作用下，創(chuàng)新要素市場常常處于非瓦爾拉斯均衡狀態(tài)。技術成果市場化加速了知識資本化和技術產業(yè)化的速度，促進了新技術、新工藝、新材料的應用，提高了生產效率和產品質量，消減了信息交流障礙，增加了創(chuàng)新資源的匹配精度和配置效率，提升了新質生產力水平。根據(jù)以上分析，本文提出：

假設2：職業(yè)教育發(fā)展通過產業(yè)數(shù)字化、技術成果市場化提升新質生產力水平。

二、研究設計

（一）計量模型

針對本文研究的核心問題，即職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力水平的影響，設定如下計量模型：

Nqpit=β0+β1Voeduit+δX+λi+φt+μit? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

式中，i表示城市，t表示年份。Nqp為被解釋變量：城市新質生產力指數(shù)；Voedu為核心解釋變量：職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)；X為一系列控制變量，λi為城市固定效應；φt為時間固定效應，μit為隨機擾動項。β0為常數(shù)項，β1和δ都是模型估計參數(shù)，其中β1是本文主要關心的參數(shù)，若β1為正且顯著，表明職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平具有顯著提升作用。

（二）內生性討論

在基準回歸模型中可能存在遺漏變量和反向因果的問題，這可能會導致回歸結果出現(xiàn)偏差。針對遺漏變量的內生性問題，本文借鑒現(xiàn)有文獻，在模型中盡可能多地加入控制變量，同時使用面板數(shù)據(jù)控制城市不可觀測效應，因此遺漏變量的可能性較小。所以本文主要討論由反向因果關系導致的內生性問題。一般來講，新質生產力水平高的城市可能會提供更好的條件促進職業(yè)教育發(fā)展。因此，職業(yè)教育和城市新質生產力水平之間可能存在反向因果關系。本文借鑒羅澤爾（Rozelle）等的做法[27]，引入同一省份其他城市職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)作為本城市職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)的工具變量，來檢驗職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平的影響。

（三）變量說明

1.被解釋變量

本文被解釋變量是城市新質生產力指數(shù)。當前對新質生產力的測量主要有區(qū)域宏觀和企業(yè)微觀兩種視角。區(qū)域宏觀視角下，有兩種主要測量思路，一是根據(jù)新質生產力的內涵，從勞動者、勞動資料和勞動對象3個維度進行指標體系設計；二是根據(jù)新質生產力的外延，從科技生產力、綠色生產力和數(shù)字生產力3個維度設計指標體系[28]。企業(yè)微觀視角下，主要基于生產力二要素理論，從勞動力和生產工具2個維度進行指標體系設計[29]。本文研究的是城市新質生產力發(fā)展狀況，因此，參考區(qū)域宏觀視角下大多數(shù)學者的研究成果[30][31]，從勞動者、勞動資料和勞動對象3個維度構建指標體系，并運用熵值法確定各層級指標權重，計算出各城市新質生產力指數(shù)，見表1。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)。我國職業(yè)教育主要包括中等和高等職業(yè)教育。由于高等職業(yè)教育相關數(shù)據(jù)在國家統(tǒng)計中跟普通高等教育混合在一起，難以被單獨剝離出來[32]。參考相關研究的做法[33]，本文用中等職業(yè)教育相關數(shù)據(jù)替代職業(yè)教育發(fā)展水平。在職業(yè)教育測量指標方面，主要存在單一指標和多維度指標體系2種方式，相對來講多維度指標體系更為全面[34]。限于城市職業(yè)教育相關數(shù)據(jù)的可獲得性，參考相關研究[35][36]，本文從教育規(guī)模、教育經費和教育成果3個維度構建指標體系，并在對原始數(shù)據(jù)標準化處理的基礎上，以熵值法計算職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)，見表2。

3.控制變量

參考相關文獻[37][38]，本文將以下可能影響新質生產力水平的因素作為控制變量，以最大程度降低因遺漏變量而產生的內生性偏誤。一是勞動要素分配，以勞動報酬占GDP的比重來測量；二是就業(yè)率，以就業(yè)人數(shù)占總人數(shù)的比率來測量；三是固定資本投入，以各城市每年全社會固定資產與GDP的比值來測量；四是金融集聚度，用Fatit=（Fit/GDPit）/ （Fi/GDPi）表示，其中F為金融業(yè)增加值；五是工業(yè)化水平，用第二產業(yè)產值占GDP的比重來測量；六是對外開放程度，用實際利用外資額表示；七是城鎮(zhèn)化水平，用城鎮(zhèn)人口占年末總人口的比重來測量；八是市場化水平，用非國有企業(yè)就業(yè)人員與總就業(yè)人員的比值來測量；九是政府干預，用每年地方財政一般支出占GDP的比值來測量。

（四）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源于各城市歷年統(tǒng)計年鑒及相關數(shù)據(jù)庫，分別是《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》《中國教育統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國財政統(tǒng)計年鑒》和各城市統(tǒng)計年鑒，以及國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫等。除此之外，示范院校數(shù)據(jù)來自教育部和各省教育廳網站；技能大賽獲獎信息來自“職業(yè)院校技能大賽網（vcsc.org.cn）”“全國職業(yè)院校技能大賽網（chinaskills-jsw.org）”，以及教育部、各省教育廳、人力資源和社會保障廳、部分省大學生科技競賽網等。對上述數(shù)據(jù)庫進行匹配后得到274個城市2010-2022年的非平衡面板數(shù)據(jù)。需要說明的是：一是對數(shù)據(jù)缺失值，通過查閱該城市國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報或政府工作報告進行補充后，利用線性插值法進行填補；二是對于個別數(shù)據(jù)缺失嚴重的城市，以及設立期或終止期沒有貫穿研究期始終的城市予以剔除；三是我國直轄市在教育、社會經濟等方面都具有特殊性，為避免明顯的政策差異和其他不可觀測因素的影響，文中未統(tǒng)計直轄市的相關數(shù)據(jù)。

三、實證結果與分析

（一）基準回歸

多重共線性檢驗表明，所有解釋變量方差膨脹因子總值和單個變量的方差膨脹因子值都遠小于10，說明基準模型的解釋變量之間不存在明顯的多重共線性問題。表3報告了職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平影響的回歸結果。其中第（1）列是未考慮控制變量和固定效應的估計結果，職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)的系數(shù)為正，且通過1%的顯著性水平檢驗，初步表明職業(yè)教育發(fā)展可以提升城市新質生產力水平。第（2）列是在第（1）列基礎上加入控制變量后的估計結果。第（3）列是在第（2）列基礎上加入年份固定效應后的估計結果。第（4）列是在第（3）列基礎上進一步加入城市固定效應后的估計結果。第（4）列的R2高于前三列，職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明一個城市職業(yè)教育發(fā)展的確能夠提升其新質生產力水平。從回歸系數(shù)的值來看，職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)每提高一個單位，城市新質生產力指數(shù)將增加0.161個單位。據(jù)此，假設1得到初步驗證。

（二）內生性檢驗

為克服內生性問題，本文選取同一省份其他城市職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)作為本城市職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)的工具變量，進行兩階段最小二乘估計，見表4。在第一階段回歸結果中，工具變量同一省份其他城市職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)與解釋變量本城市職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)顯著相關，且F統(tǒng)計量為182.400，大于10，說明不存在弱工具變量問題。從第二階段的回歸結果看，在使用工具變量克服內生性后，職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平的影響顯著為正。Sargan檢驗的卡方統(tǒng)計值為5.258，對應P值為0.124，表明接受原假設，所有工具變量都是外生的。核心解釋變量職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)的回歸系數(shù)為0.175，說明職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力的綜合影響為正，表明職業(yè)教育在新質生產力發(fā)展中能起到“催化劑”的作用。

（三）穩(wěn)健性檢驗

考慮到基準回歸結果仍可能存在一定偏差，本文從3個方面對基準回歸結果的穩(wěn)健性進行檢驗。

1.替換因變量或自變量

對因變量，借鑒盧江等構建的指標體系，從科技生產力、綠色生產力和數(shù)字生產力3個維度重新計算城市新質生產力指數(shù)，作為新的解釋變量[39]。對自變量，利用主成分分析法將表2的指標體系合成職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)1，作為新的解釋變量。通過構建新的因變量和解釋變量，對回歸結果進行重新估計。表5第（1）、（2）、（3）列顯示，無論是替換因變量還是解釋變量，職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平都具有顯著的促進作用，且估計系數(shù)在1%水平上顯著。這與基準回歸結果較為一致。

2.剔除2020-2022年樣本

為排除COVID-19疫情對研究結論的可能影響，剔除2020-2022年的樣本觀測值重新進行估計。表5第（4）列顯示，更換樣本后，職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平的影響依然顯著為正，表明本文核心結論穩(wěn)健。

3.工具變量的近似零方法（LTZ）估計

參考康利（Conley）等的做法[40]，通過指定擾動項與工具變量相關系數(shù)的先驗分布，獲得工具變量的有效估計值，進行近似外生工具變量檢驗。表5第（5）列結果顯示，職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力水平具有顯著促進作用，表明在工具變量非完全外生時估計結果依然穩(wěn)健。

四、機制檢驗和異質性分析

（一）機制檢驗

為驗證職業(yè)教育提升城市新質生產力水平的機制，本文使用中介效應模型進行檢驗。

Mdvarit=γ0+γ1 Voeduit+δX+λi+φt+μit? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

Nqpit=α0+α1 Voeduit+α2 Mdvarit+δX+λi+φt+μit? ? ? （3）

式中，Mdvar為中介變量產業(yè)數(shù)字化（Indig）和技術成果市場化（Tacmk）。產業(yè)數(shù)字化參考朱繼緒等的研究[41]，利用網上零售額占社會消費品零售總額的比重進行衡量。技術成果市場化參考劉卓瑤等的研究[42]，以技術市場成交額占城市生產總值的比重來衡量。其他符號與基準回歸模型相同。本部分主要關注γ1、α1和α2，如果系數(shù)γ1和α2均顯著，說明中介效應成立。進一步地，如果α1也顯著且與γ1×α2符號一致，說明Mdvar具有部分中介效應，且其對總效應的貢獻度為（γ1×α2）/（γ1×α2+α1）。

1.產業(yè)數(shù)字化的作用機制

表6第（1）列的職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)在1%水平上顯著為正，表明職業(yè)教育發(fā)展顯著推動了產業(yè)數(shù)字化。第（2）列展示了將產業(yè)數(shù)字化加入基準回歸模型的估計結果，可以看出，職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力的影響在1%水平上顯著，產業(yè)數(shù)字化對新質生產力的影響在5%水平上顯著。列（1）和列（2）中職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)和產業(yè)數(shù)字化的系數(shù)均顯著為正，表明職業(yè)教育通過推動產業(yè)數(shù)字化，提升城市新質生產力水平，產業(yè)數(shù)字化具有部分中介效應，且中介效應對總效應的貢獻度為26.556%。

2.技術成果市場化的作用機制

表6第（3）列的結果顯示，職業(yè)教育顯著擴大了技術成果市場化。第（4）列結果顯示，職業(yè)教育發(fā)展指數(shù)和技術成果市場化的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明職業(yè)教育發(fā)展通過促進技術成果市場化，提升城市新質生產力。技術成果市場化具有部分中介效應，中介效應對總效應的貢獻度為40.800%。

由以上分析可知，職業(yè)教育具有產業(yè)數(shù)字化效應和技術成果市場化效應，且技術成果市場化的影響力大于產業(yè)數(shù)字化，職業(yè)教育發(fā)展能夠為城市新質生產力提升提供“驅動器”式的激勵效應。據(jù)此，本文假設2得到驗證。

（二）異質性檢驗

1.職業(yè)教育發(fā)展對不同區(qū)域新質生產力的異質性影響

為進一步探究職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力的促進效應是否存在區(qū)域異質性，根據(jù)李建軍等的區(qū)域劃分標準[43]，將樣本分為東部、中部和西部區(qū)域進行檢驗，見表7。結果顯示，中部和西部區(qū)域職業(yè)教育發(fā)展的回歸系數(shù)顯著為正，表明職業(yè)教育發(fā)展顯著提升了中西部區(qū)域的新質生產力水平。然而在東部區(qū)域，職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力的影響沒有到達顯著水平。究其原因可能在于東部區(qū)域新質生產力的發(fā)展動力除了職業(yè)教育外，數(shù)字經濟、普惠金融等可能更為發(fā)達，一定程度上稀釋了職業(yè)教育發(fā)展的影響力。中西部區(qū)域在科學技術和數(shù)字經濟等方面沒有東部區(qū)域發(fā)達，凸顯了職業(yè)教育的作用；這也在一定程度上表明，職業(yè)教育挖掘了中西部區(qū)域新質生產力的發(fā)展?jié)摿?，釋放了職業(yè)教育的“紅利”。從影響力來看，西部區(qū)域職業(yè)教育在提升新質生產力方面的作用最強，中部區(qū)域次之，東部區(qū)域最弱，職業(yè)教育的促進效應呈現(xiàn)出自西向東（西>中>東）逐漸衰減的特征。這表明職業(yè)教育能夠緩解區(qū)域間新質生產力發(fā)展不平衡的“馬太效應”。

2.職業(yè)教育不同方面發(fā)展的影響差異

為檢驗職業(yè)教育不同方面的影響是否存在差異，將教育規(guī)模、教育經費、教育成果3個維度指標分別作為核心解釋變量進行估計。表8顯示，職業(yè)教育規(guī)模和職業(yè)教育經費系數(shù)均為正且通過1%顯著性水平檢驗；職業(yè)教育成果的系數(shù)在5%水平上顯著為正。這說明雖然職業(yè)教育規(guī)模的擴大、經費投入的增加和成果的豐富都有助于城市新質生產力的提升，但三者的影響力存在一定程度的差異，職業(yè)教育經費投入的促進作用最為明顯。

3.基于城市新質生產力水平的異質性分析

進一步采用面板分位數(shù)回歸模型，在新質生產力10%、30%、50%、70%和90%的分位點上，檢驗職業(yè)教育發(fā)展對于城市新質生產力提升的影響差異。

表9顯示，在新質生產力水平10%～90%分位點上，職業(yè)教育發(fā)展系數(shù)均顯著為正，表明本研究基于分位數(shù)回歸系數(shù)的分析是有意義的。職業(yè)教育發(fā)展在5個分位處的回歸系數(shù)分別為0.087、0.092、0.158、0.172、0.183，顯示隨著分位點的增加，其影響系數(shù)也逐漸增大，這一結果表明職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力的影響存在結構性差異：新質生產力水平越高，職業(yè)教育發(fā)展越有助于提升城市新質生產力水平。即新質生產力水平較高的城市，產教融合更加廣泛和深入，能更充分發(fā)揮職業(yè)教育的優(yōu)勢，更有效地推動勞動者素質提升、勞動資料優(yōu)化整合和勞動對象提質升級。

五、結論與政策啟示

（一）結論

新質生產力發(fā)展是一項系統(tǒng)工程，需要各方力量的協(xié)同推動。以職業(yè)教育發(fā)展賦能城市新質生產力，既是黨和國家賦予的重要任務，也是職業(yè)教育的當代使命。本研究采用中國274個城市2010-2022年的面板數(shù)據(jù)，探究了職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力水平的影響。研究發(fā)現(xiàn)：一是職業(yè)教育發(fā)展有助于提升城市新質生產力水平，該結論在替換變量、剔除異常樣本和近似外生工具變量檢驗后依然成立。二是職業(yè)教育通過技術成果市場化和產業(yè)數(shù)字化間接推動城市新質生產力提升，其中技術成果市場化的“驅動器”效應更為明顯。三是職業(yè)教育發(fā)展對城市新質生產力的影響呈現(xiàn)多維異質性。中西部區(qū)域職業(yè)教育發(fā)展能顯著提升新質生產力水平，然而東部區(qū)域，職業(yè)教育對新質生產力的提升作用不顯著。雖然職業(yè)教育發(fā)展的3個維度（教育經費、教育規(guī)模、教育成果）均能顯著促進城市新質生產力發(fā)展，然而這3個維度的影響力存在一定差異，其中教育經費投入的影響力最大。此外，職業(yè)教育發(fā)展對新質生產力水平較高城市的提升作用更明顯。為此，應進一步優(yōu)化職業(yè)教育發(fā)展，提升城市新質生產力水平，助力中國式現(xiàn)代化建設。

（二）政策建議

1.緊扣社會需求，大力推動職業(yè)教育高質量發(fā)展

本研究證實，職業(yè)教育可以作為提升新質生產力的動力引擎。為此，一要加強產教融合。推動企業(yè)與職業(yè)院校深度合作，共同制定符合市場需求的教育培訓計劃，確保教育內容與實際工作緊密對接。二要優(yōu)化專業(yè)設置。根據(jù)經濟社會發(fā)展趨勢，及時調整和優(yōu)化專業(yè)設置，增設與新興產業(yè)和未來產業(yè)相關的專業(yè)，以滿足社會對高技能人才的需求。三要提升師資水平。加大對職業(yè)教育教師的培訓和發(fā)展力度，引進行業(yè)專家和企業(yè)技術人員參與教學，提高校內教師的技術水平和校外專家的教學水平。四要強化實踐教學。增加實訓基地和工學結合課程，讓學生在真實的工作環(huán)境中學習和鍛煉，提高其解決實際問題能力。

2.暢通轉化渠道，充分發(fā)揮職業(yè)教育加快技術成果市場化和產業(yè)數(shù)字化的機制作用

應建立健全技術成果評價和轉化機制，鼓勵師生參與技術創(chuàng)新和研發(fā)，將技術成果轉化為實際的產品和服務。通過舉辦職業(yè)競賽、技能展示等活動，提高技術成果的市場認知度和接受度，有效推動技術成果的市場化進程。為充分發(fā)揮職業(yè)教育在加快產業(yè)數(shù)字化方面的機制作用，應與企業(yè)合作共同開發(fā)數(shù)字化教學資源和實訓平臺，提高學生數(shù)字技術基礎研發(fā)和應用能力。同時借助職業(yè)教育資源，引導企業(yè)員工提升數(shù)字技能和數(shù)據(jù)管理能力，全面系統(tǒng)推動企業(yè)業(yè)務數(shù)字化轉型。

3.遵循比較優(yōu)勢，制定差異化職業(yè)教育發(fā)展政策

對東部地區(qū)和新質生產力水平較高城市，要合理引導職業(yè)教育發(fā)展，避免趨同和低水平重復建設，打造我國職業(yè)教育高地。對中西部地區(qū)和新質生產力發(fā)展水平相對較低城市，要給予針對性的政策傾斜，借鑒東部地區(qū)的優(yōu)秀經驗，積極增強職業(yè)教育的開放性和適應性，充分釋放職業(yè)教育“紅利”。

參 考 文 獻

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Vocational Education Development and New-quality Productivity Improvement

——Evidence from 274 Cities in China

Zhang Anmin

Abstract? Using data from 274 cities in China from 2010 to 2022， the impact of vocational education development on the level of urban new quality productivity and its action mechanism were analyzed. The findings show that vocational education significantly enhances urban new quality productivity， and the conclusions that still holds after robustness testing. The mechanism analysis reveals that vocational education enhances the level of urban new quality productivity by promoting the marketization of technological achievements and the digitalization of industries. Heterogeneity analysis shows that the impact of vocational education development on urban new quality productivity exhibits multi-dimensional heterogeneity. Vocational education contributes more significantly to the central and western regions， to cities that invest heavily in education， and to cities with higher new quality productivity quartiles. Based on this， we should closely adhere to social needs and vigorously promote the high-quality development of vocational education; smooth transformation channels and fully leverage the mechanism of vocational education to accelerate the marketization of technological achievements and industrial digitization; develop differentiated vocational education development policies based on comparative advantages.

Key words? new quality productivity; vocational education; industrial digitization; marketability of technological achievements

Author? Zhang Anmin， professor of Huzhou Vocational & Technical College （Huzhou 313000）