教学诊改对提升高职人才培养质量的实证研究——基于倍差法实证检验

李 平

（重庆财经职业学院 马克思主义学院，重庆 402160）

自教育部2015年6月发布《关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》以来，高职院校教学诊改工作历经启动、试点、总结、推广等阶段，已成为当前最重要的改革工作之一，引起了各界的广泛关注和讨论。从现有研究来看，大多数学者讨论了教学诊改的内涵与理念[1-2]、意义与作用[3-4]，体系、机制与模式[5-7]，但有关教学诊改对人才培养质量影响的研究较少。有学者指出，在国家深化“放管服”改革和推进教育管办评分离的背景下，教学诊改被赋予了落实高职院校人才培养质量保证责任的重要使命[8]。学校开展教学诊改要紧紧抓住人才培养质量这个核心，任何决策做法必须服务和服从于这个核心[9]。但也有学者认为，仅仅依靠阶段性的一两次教学诊改难以解决教学质量和人才培养质量的长远大计[10]。

当前我国高职教育正处于不断推进治理体系和治理能力现代化发展的关键阶段，亟须释放制度红利效能来二次提升高职院校人才培养质量。教学诊改作为一项旨在培植内生发展力量、建构内生发展机制的重大制度，对人才培养质量的影响值得深入研究。简单的理论分析和事实判断仍不足以回答上述问题，需要从实证的角度进行量化分析，尤其要评估教学诊改政策对人才培养质量及其不同维度的异质性影响。因此，本研究紧扣2020年1月习近平总书记亲自谋划的成渝地区双城经济圈建设背景，选取该地区85所高职院校为样本，基于2013—2018年的数据，运用倍差法（Difference-in-Differences，DID）评估2016年实施的教学诊改政策对人才培养质量及其不同维度的影响效果，同时进行平行趋势假设检验和调整样本框检验，以观测实证结果的稳健性，最后提出相关对策。

1 研究方法

1.1 模型设定

对政策实施效果评估的逻辑通常是在其他条件不变的前提下，比较政策实施前后的差异化表现。从方法上来看，既可以是横向比较，也可以是纵向比较，但两种方法都存在局限。前者无法剔除试点样本与非试点样本之间不可观测的差异，后者难以剔除政策实施前后政策以外因素变动的影响。而倍差法（DID）可以很好地弥补上述局限，其基本原理是用试点前后样本的差异之差来衡量政策效果，是一种准自然实验方法，已成为政策评估的常用方法。此外，倍差法还避免了政策实施前后组内固定效应对组间效应的干扰，有效地解决了内生性问题。本研究选用倍差法设定如下模型：

其中，i为院校，t为年份，因变量Q为人才培养质量，Time为时间虚拟变量，在教学诊改实施之前（2015年及之前）的年份取0，实施之后的年份取值为1。College也是一个取值为1或0的哑变量，若某院校实施了教学诊改，则取值为1，否则取值为0，College×Time为院校虚拟变量与时间虚拟变量的交互项，是模型的核心估计量，其系数反映了教学诊改的政策效应，衡量的是高职院校人才培养质量在教学诊改前后的平均变化。Z为控制变量，β、γ、φ为待估参数，ε为随机扰动项。

后续在OLS（最小二乘法）回归的基础上，采用倍差法（DID）来估计教学诊改政策的效果，这能够更好地控制由于院校层面未观察的因素所引起的系数偏误。

1.2 变量描述

（1）被解释变量（Q）。为全面地度量高职院校人才培养质量，本研究参照有广泛影响力的《高等职业教育人才培养质量年度报告》之做法，分别选取“就业率”（E）、“月收入”（M）、“母校满意度”（C）、“自主创业比例”（I）、“雇主满意度”（S）五个指标来表示，分析教学诊改对各个维度人才培养质量的影响。同时将各指标进行标准化无量纲处理，然后运用熵权法赋权，得出人才培养质量综合指数，用作整体分析。

（2）核心解释变量（College×Time）。根据各高职院校教学诊改的实际情况，对某院校某年份开始实施教学诊改的赋值为1，否则为0。

（3）控制变量（Z）。根据相关研究成果，分别从师资队伍、设备条件、实践教学、校企合作和经费投入五个方面，分别选取“双师素质专任教师比例”（F）、“生均教学科研仪器设备值”（V）、“生均校内实践教学工位数”（P）、“企业兼职教师年课时总量”（T）、“日常教学经费”（H）五个指标。

表1为各变量的描述统计结果。易知“College×Time”均值为0.29，意味着2013—2018年期间，高职院校实施诊改且当年为诊改年这一情形发生的比例为29%，处于较高水平。“人才培养质量”均值为0.51，总体水平较低，最大值与最小值的差距较大，表明人才培养质量存在“两极分化”现象。“就业率”均值为96.34%，高于全国平均水平，标准差较小，显示了样本高职院校就业形势较好。但“月收入”的均值仅2 872.79元，低于全国水平，且最大值为最小值的近3倍，表明样本高职院校毕业生月收入尚有待提高。“母校满意度”和“雇主满意度”均值分别为92.59%和94.16%，为较高水平，但前者的均值、极差和标准差均大于后者，也显示了毕业生对母校的评价不如雇主的评价。五个控制变量具有类似性，即均值水平较高，但标准差、极差较大，显示了各院校间的差距较大。

表1 各变量的统计描述

1.3 样本与数据来源

2020年1月，习近平总书记在中央财经委第六次会议上提出“成渝地区双城经济圈建设”，旨在将成渝地区打造为“具有全国影响力的重要经济中心、科技创新中心”[11]。高职院校作为成渝地区双城经济圈建设的一支重要力量，通过提供高质量智力和技术支撑助推区域经济发展，通过开展产教融合和技术转化加速科学技术创新。目前，成渝地区已有入列国家“双高计划”的高职院校18所，占两地院校总数的18.4%，高于全国和西部地区平均水平。考虑到数据的完整性，本研究搜集到重庆35所、四川50所共85所院校2013—2018年数据[12]。

2 实证分析

2.1 整体回归

以“人才培养质量”（Q）综合指数为被解释变量时，得到的是整体回归结果。表2中第二、三列为最小二乘法（OLS）估计结果，其中第二列未包含控制变量，第三列包含了控制变量。不难看出，模型的R-squared值较大，尤其是加入了控制变量后，R-squared值有了明显增加，意味着本研究设定的模型总体显著性较好，估计结果是有效的。同时，无论加不加入控制变量，College×Time的回归系数均通过显著性检验，且为正，也就是说，平均而言教学诊改政策对高职院校人才培养质量的确有较显著的促进作用。

表2 整体回归结果

表2中第四、五列为倍差法（DID）的估计结果，其中第四列未加入控制变量，第五列加入了控制变量。不难看出无论是否加入控制变量，在以“人才培养质量”综合指数作为被解释变量时，重点关注的交互项系数均在1%显著性水平上为正值，这表明教学诊改政策对于我国高职院校人才培养质量确实存在显著的推动作用。而且DID法估计的各变量回归系数和t值普遍大于OLS法估计的结果，也证实了DID法优于OLS法。

从控制变量来看，双方的t值均通过1%或5%的显著性检验，表明师资队伍、设备条件、实践教学、校企合作和经费投入对高职人才培养质量都有着显著影响。当“双师素质专任教师比例”和“生均校内实践教学工位数”提升1%时，人才培养质量综合指数将分别提升0.020 2%和0.089 5%，不难看出，实践教学的贡献作用大于师资队伍。类似的，校企合作对人才培养质量的贡献作用大于经费投入，经费投入大于设备条件，这说明工学结合、校企合作仍是高职人才培养质量的关键驱动力。

2.2 不同维度回归

考虑到教学诊改政策对不同维度的人才培养质量可能存在异质性异响，继续采用倍差法进行分次估计，具体结果如表3。从各模型的R-squared值来看，均接近于0.7，显示了模型的拟合性较好，其整体解释能力较强，因而这些模型是有意义的，可以作进一步分析。

表3 不同维度回归结果

从就业率这一列的估计结果来看，College×Time的系数为正，通过了1%的显著性检验，表明教学诊改政策对毕业生就业率产生了明显的促进作用。同时，师资队伍、设备条件、实践教学和校企合作对毕业生就业率均有贡献作用，但经费投入没能产生显著的促进作用，这可能与其滞后效应有关。类似地，教学诊改对毕业生月收入、母校满意度和自主创业比例均产生了正的政策效应，且毕业生月收入的显著性较强，这意味着教学诊改不仅对高职院校“好就业”和“就好业”有明显的推动作用，还极大地提升了学生获得感和创业水平，这对当前做好高职院校学生就业创业工作具有指导意义。

需要注意的是，教学诊改政策对雇主满意度虽有0.010 9的贡献作用，但没有通过显著性检验，这表明教学诊改政策还没有显著地提升雇主满意度，其原因可能有二。一方面，教学诊改政策的实施效果存在滞后性，其传导路径通常由内及外，因而先影响的是高职院校内部体系，还没有扩散至雇主评价这一外部体系。另一方面，现阶段高职院校教学诊改可能存在“自导自演”倾向，还没有将雇主作为关键主体引入[10]，这既有院校方面的原因，也有行业企业参与机制“中梗阻”问题。此外，各个模型中控制变量也存在个别不显著问题，这就要补齐短板，精准施策，推动其“齐头并进”。

3 稳健性检验

3.1 平行趋势假设检验

采用倍差法检验教学诊改对高职院校人才培养质量的政策效应，其基本假设是处理组与对照组具有可比性，即如果教学诊改没有发生，人才培养质量将不随时间的变化而变化。然而除教学诊改实施之外，还可能存在其他潜在因素对人才培养质量产生扰动，但这种扰动并非教学诊改政策实施造成的，因而上述政策效应评估可能存在偏差。借鉴已有的研究，通过改变政策执行时间进行平行趋势假设检验。

为避免偏差的存在，假设教学诊改政策实施时间发生在2016年之前，若交互项系数不显著为正，则说明人才培养质量的增量贡献来源于教学诊改政策实施。从表4的结果来看，无论是人才培养质量的整体回归还是不同维度回归，2014—2015年各交互项系数并不显著，无法拒绝平行趋势假设。这意味着，教学诊改政策效果并未被夸大，且政策的实施确实促进了人才培养质量的提高。而在2017—2018年的这两年内，交互项显著为正且系数逐渐增大，意味着教学诊改的整体效果随着时间的推移逐渐增强。

表4 平行趋势假设检验结果

3.2 调整样本框检验

进一步来看，不同类型的高职院校可能存在不一样的结果，即有些院校教学诊改的政策效果较强，可能掩盖了一些院校表现不佳的情形。为了检验这类因素的影响，将院校分为“双高计划”类型与普通类型两种，分别进行回归；此外，由于四川省和重庆市高职教育的禀赋不同，也按地区进行分类回归，具体结果见表5。

表5 调整样本框检验结果

不难看出，教学诊改不仅对“双高计划”高职院校人才培养质量产生了显著的正向政策效应，同样也对普通高职院校人才培养质量有明显的影响效应，且对“双高计划”院校的提升作用更为突出。此外，无论是重庆市还是四川省的高职院校，教学诊改对人才培养质量均存在积极的政策效果，四川省的表现略强于重庆市。这些结论再次证明了前述实证检验具有很强的稳健性。

4 结论与政策建议

4.1 结论

本研究针对2016年教育部开始实施的教学诊改政策，评估了其对高职院校人才培养质量的影响，结果表明教学诊改显著地提升了高职院校人才培养质量。从政策评价的角度来看，此次教学诊改不仅对人才培养质量整体上有积极影响，也对“就业率”“月收入”“母校满意度”和“自主创业比例”有了明显提升作用，但对“雇主满意度”的作用不显著。进一步的稳健性分析显示，教学诊改如在2016年之前实施，政策效应并不明显；同时，无论是“双高计划”院校、普通院校，还是四川省、重庆市院校，教学诊改的贡献作用仍然显著。

4.2 政策建议

首先，健全与人才培养质量增量挂钩的教学诊改复核制度和工作机制。教学诊改的初衷是对人才培养全过程的问题与症结进行诊断，旨在精准施策改进人才培养质量。现阶段，有的院校存在“为诊改而诊改”的被动应付，有的院校热衷于“炒理念”“提模式”，教学诊改虽如火如荼，但冷静下来的“真诊改”仍然不多。2018年实施的《高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进复核工作指引（试行）》在“复核目的”中提出：“建立常态化的自主保证人才培养质量机制”，“进一步提升办学水平和人才培养质量”。因此，在教学诊改复核工作中，必须始终突出人才培养质量的核心地位，既要健全人才培养质量增量的量化评价制度，又要强化大数据技术支持和专家复核相结合的工作机制。

其次，破除行业企业参与教学诊改的体制机制障碍，强化雇主评价导向。目前，行业企业参与人才培养质量评价尚处起步阶段，这使得高职院校内部质量保证体系面临重要缺陷。2015年，教育部在《关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》中明确指出：“支持对企业有较大影响力的部分行业组织牵头，以行业企业用人标准为依据，设计诊断项目。”因此，要充分发挥全国行指委和地方行会（协会、商会等）的重要作用，创造条件让其参与教学诊改工作。一方面，政府要加强教育、人社、财政、税务等部门统筹，对参与协同诊改的企业给予资金奖补和税收优惠；另一方面，高职院校要把雇主评价作为诊改的重要内容，探索行业企业多渠道参与学校自我诊改、省市诊改复核等工作。

最后，将教学诊改与设备条件升级、实践教学改革和经费投入绩效统一起来。从前述检验可知，教学诊改虽促进了高职人才培养质量，但设备条件、实践教学和经费投入并未对各维度人才培养质量产生显著作用。这就是说教学诊改既不是简单地对涉及内部质量保证的制度体系、标准体系等“软条件”进行“修修补补”，也不是仅仅对仪器设备、实践教学工位和经费投入等“硬条件”的升级加码，而是要将两者结合起来，统一到“软硬兼施”，提升人才培养质量这一中心目标上来。因此，教学在“诊”的过程中要着重发现短板，“改”的进程中则要积极补齐短板，通过教学诊改不断升级设备条件、改革实践教学与提升经费绩效，从而对人才培养质量产生更大更显著的贡献作用。