许艳丽，蔡璇|基于网络DEA模型的“双高计划”院校产教融合建设成效评价研究

作者简介：许艳丽，天津大学教育学院教授，博士生导师；蔡璇，天津大学教育学院博士生。

摘　要

产教融合是“双高计划”院校发展的重要模式，也是推动高职教育现代化发展的必由之路。将产教融合过程分为资源建设阶段和成果产出阶段，基于网络DEA模型评价我国“双高计划”院校产教融合建设成效，可以发现，“双高计划”院校产教融合整体运行效率处于中等水平，院校间存在一定的分化现象；大部分院校较为重视成果产出阶段的运行，产教融合两阶段未能实现有效衔接；多数院校产教融合因纯技术效率偏低导致综合效率偏低，但仍有少数院校因资源投入不足导致综合效率偏低；东部、西部、中部和东北地区院校的综合效率依次递减，院校产教融合存在明显的区域特征。基于此，应以联盟治理强化阶段衔接，以技术提升推进精细化管理，以创新东西协作模式促进区域协调，以动态评价机制激励效率提升。

文章出处：许艳丽，蔡璇. 基于网络DEA模型的“双高计划”院校产教融合建设成效评价研[J].现代教育管理，2023（02）：82-93.

一、问题的提出

产教融合是职业教育强化类型特色、实现高质量发展的关键进路。随着国家“双高计划”持续深入，产教融合作为促进整体教育改革和社会经济转型的国家战略，在职业教育改革发展中的地位日益凸显。2019年3月，教育部、财政部印发《关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见》，将培育人才培养高地、组建高水平专业群、打造高水平双师队伍、提升校企合作和服务经济社会发展作为重要的改革发展任务，始终体现着我国高职院校深化产教融合的政策意涵。2022年新修订的职业教育法更是从法律层面确立了产教融合这一基本办学原则，并贯穿职业教育人才培养全过程。产教融合、校企合作是影响“双高计划”院校办学效率最大的因素。从2019年，“双高计划”进入推进阶段开始，经过三年多的努力，在国家的大力支持和全面推动下，2022年终于迎来了第一轮中期绩效评价。“双高计划”院校产教融合建设成效是中期绩效评价值得关注的重点问题，是国家中长期推进职业教育高质量发展的重要方向。

产教融合评价是高职院校合理配置资源以高质量进行人才培养和服务社会的重要导向。目前，关于如何评价高职院校产教融合建设成效意见不一。有学者认为，产教融合、校企合作是推动高质量创新、实现经济效益的重要平台，应更多从技术成果转化方面评价产教融合建设成效。如贝尔托莱蒂（Bertoletti）等采用潜在类别随机前沿模型测量英国高等院校校企合作技术转化效率，并分析不同类别院校在校企合作知识技术转化中的决定因素。何秀青（Ho Mei）等将技术转化分为“研究创新”和“价值创造”两个阶段，运用DEA模型分析美国高校技术转化效率。马诺通戈沃拉普（Manotungvorapun）等人则从企业角度出发，基于研究水平的互补性、与企业模式的兼容性以及校企关系的契合度三项标准，测量校企在技术转移中的“匹配度”，以期为企业选择高效的院校合作伙伴提供决策框架。国内主要基于三种视角研究职业教育产教融合评价，一是院校整体办学视角，例如，姜泽许从组织保障、专业课程与教学、毕业生评价、就业质量、行业指导、人才培养、教师发展、基地建设八大方面设计了评价职业教育产教融合质量三级指标体系；谢敏等运用层次分析法和德尔菲法，从专业建设、实践教学条件、师资队伍、课程建设、校企合作支持五个方面构建了评价产教融合度三级指标体系。二是资源整合视角，主要从人才培育能力、科研综合竞争力和市场需求满足力三个方面构建高职院校产教融合绩效评价指标。三是从更宏观的区域发展视角，构建包括校企合作能力、区域服务能力和社会支持三级指标体系对产教融合度进行综合性评价。这些研究考虑到了产教融合的各个方面，为全面评价产教融合提供了参考，但多基于产出视角，只关注成果产出，忽视了产教融合的投入端，且未能反映产教融合系统内部的运行结构及其联系。全面评价“双高计划”院校产教融合，既要测算产出效率，也要测算投入效率，还要综合考虑产教融合系统内部运行结构及各资源要素的组合特征，才能科学评价产教融合建设成效，有针对性地加以改进。

为此，本研究从复杂系统的视角出发，通过构建产教融合建设成效评价的网络DEA模型，同时考察产教融合的投入端和产出端，又反映产教融合运行的过程结构，体现其内部运行逻辑和复杂结构，深入剖析产教融合运行效果和存在的问题，以期为后期“双高计划”建设调整方案、明确定位提供参考，为加强产教深度融合，促进校企双方资源互补、良性互动提供行动方向。

二、研究设计

（一）模型选择

DEA（Data Envelopment Analysis）模型是由查恩斯（Charnes）等在1978年首次提出的，用于评价有多投入和多产出的各个决策单元（decision-making units，DMU）的相对效率的模型。该模型既不需要具体的生产函数，也无须对数据进行无量纲化处理，而是借助统计数据和数学规划，测量有多投入和多产出单元的相对效率。然而，该模型把各个DMU视为一个整体，将所有投入和产出放在一个“黑箱”中运作，忽视内部结构的交互作用，无法测量内部各个生产活动在整体系统中的效率，不能全面了解系统内部各结构潜在的效率问题，进而影响对整体效率的评价。随着管理的深入和部门分工的细化，传统DEA模型日益暴露出其不足。于是，费雷（Färe）和格罗斯科普夫（Grosskopf）将研究深入到传统DEA模型的“黑箱”中，提出了网络DEA模型，并得到了广泛应用。如路易斯（Lewis）等人基于网络DEA，构建了分析组织内部复杂结构的多阶段模型。但网络DEA模型是基于传统径向的方法，认为各投入与产出始终以相同比例调整，与实际生产活动中存在的投入冗余情况不符。鉴于此，托恩（Tone）等引入投入产出的松弛变量，提出基于SBM（slack-based model）的非径向网络DEA模型。该模型能够将整体效率划分为内部各个生产活动的阶段效率，同时也解决了实际生产活动中投入产出的非同比例调整问题，具体内容如下。

假设有n个DMUS，K个节点（或阶段），阶段k有[mk]个投入变量和[rk]个产出变量，从阶段k到阶段h的中间变量为（k，h），中间变量（k，h）的项目数为[t(k,h)]，DMUj在阶段k（k=1，2，…，K）的投入量为[xkj]（[xkj∈Rmk+]），产出量为[ykj]（[ykj∈Rrk+]），在阶段h到阶段k的中间投入变量为[zk,hj]（[zk,hj∈Rtk,h+]），[λkj]为阶段k的密度向量。在中间变量的链接上，托恩等给出了“固定”和“自由”两种链接方式，考虑到中间变量在生产活动中的可调整性，这里采用“自由”链接，引入投入松弛变量[sk-i]和产出松弛变量[sk+i]，并基于SBM的网络DEA模型，DMUO（O=1，2，…，n）整体效率公式表示如下：

其中，[sk-*o]和[sk+*o]分别为公式（1）中整体效率投入和产出的最优松弛变量值。以公式（1）中的整体效率为例，当[ρ*o=1且sk-io=0]时，则DMUO为DEA有效；若[ρ*o<1或sk-io≠0]，则DMUO为非DEA有效，可能存在一定的投入冗余、规模不足或管理不科学等问题。该模型测算出的效率为基于规模报酬不变的综合效率，通过在公式（1）（2）中加入限制条件[j=1nλkj=1 ∀k]，即可测算出基于规模报酬可变的纯技术效率，进而通过“综合效率=规模效率×纯技术效率”测算出规模效率，深入揭示了要提高综合效率，不仅要考虑投入和产出规模，还要考虑生产运行过程中的管理技术问题，更有针对性地分析各个DMU效率。

自查恩斯等创立DEA模型以来，经过不断的改进发展，DEA模型已被国内外学者广泛运用于工程管理、区域创新和公共服务等领域。近年来，我国学者也将其运用于评价高校办学绩效、科技成果产出、学科建设和产学研协同创新等教育管理领域的运行效率。产教融合是一个系统复杂的工程，存在多主体、多部门的合作，对产教融合效率进行评价，既要指向结果导向，又要体现运行过程性质。将每个高职院校视作一个DMU，运用网络DEA模型评价“双高计划”院校产教融合建设成效，具有较好的适切性。

（二）指标选择

在产教融合、校企协同创新过程中，资源是成果产出的基础，产教融合需要通过资源的优先整合才能最终实现成果产出。同时，企业参与校企合作具有明确的知识与技术获得性目的，为实现投入效益最大化，企业会优先通过评估院校的合作潜力来决定合作的院校。为切实体现产教融合的内部结构和运行过程，更好地剖析高职院校产教融合过程中各组织内部资源要素相互作用和影响，可以将产教融合过程分为资源建设阶段和成果产出阶段，并在两个阶段分别设置投入指标和产出指标。指标选取依据《中国特色高水平高职学校和专业建设计划绩效管理暂行办法》，从该政策的指标体系中选取与产教融合紧密相关的指标，同时参考了谢敏和顾军燕构建的产教融合质量评价三级指标体系。在此基础上，本研究根据指标设置的科学性及数据可获得、可运算原则，从两个阶段构建了“双高计划”院校产教融合建设成效评价指标体系。

1.资源建设阶段指标

资源建设阶段主要是院校通过投入相关的人、财、物进行基础建设，以夯实院校合作基础，是高职院校产教融合的前期准备。该阶段共包含6个指标，分别是教学实训设备值、专任教师数、学生人数、校内外实训基地、“双师型”教师数、专业群数。教学实训设备既是产教融合、校企合作办学的基础，又是院校对产教融合人才培养资金投入的具体体现。专任教师和学生是产教融合主要的利益相关主体，是院校在产教融合的人力投入。因此，将这3项作为资源建设阶段的投入指标。校内外实训基地建设是产教融合、校企合作人才培养的主要场所，“双师型”教师是校企合作培养师资的主要体现，专业群是院校人才培养与产业需求的有机载体，这3项指标都是以院校为主导，联合产业企业共建，是院校在产教融合过程中的初步建设成果。因此，将这3项作为资源建设阶段的产出指标，也是成果产出阶段的部分投入指标。

2.成果产出阶段指标

成果产出阶段由校企双方共同主导，主要通过投入人员、设备和资金等合作进行人才培养、技术研发和社会服务等。该阶段包括6个指标，分别为校内外实训基地、“双师型”教师数、企业投入设备、毕业生数、技术服务到款、产生经济效益。企业投入设备是企业参与产教融合的主要支持力量，也是企业在产教融合、校企合作办学过程中主体地位的体现。因此，将企业投入的设备值与资源建设阶段的校内外实训基地和“双师型”教师作为该阶段的投入指标。毕业生是高职院校产教融合人才培养最主要的产出，技术服务到款是横向技术服务到款、纵向科研经费到款、技术交易到款和非学历培训到款的加总，用于衡量院校与企业、政府、行业等合作进行技术研发、成果转化和社会服务力度，产生经济效益是院校的技术服务给企业带来的经济收益，因此，将这3项指标作为最终的产出指标。

由于高职院校专业群建构主要立足区域支柱产业，依托院校优势专业，体现产业逻辑的工具理性和教育逻辑的价值理性的耦合，将专业群作为链接产教融合两个阶段的中间变量。通过两阶段结构、各主体、各要素的组合连接，体现产教融合运行过程中系统内部层次清晰、结构分明、动态运转等特点。基于上述考量，本研究构建了“双高计划”院校产教融合建设成效评价指标体系。

（三）数据来源

以2019年12月教育部、财政部公布的首批“双高计划”建设单位名单中的56所高水平高职院校作为研究对象，数据来源于各院校2020年《高等职业教育质量年度报告》和《适应社会需求能力评估自评报告》，反映了“双高计划”院校2019年产教融合发展情况。由于其中有9所院校的部分数据无法获取，为保证整体数据完整有效，故剔除这些院校，最终确定了47所院校的情况作为研究的样本数据，符合DEA模型规定的DMU数量应为投入与产出变量总数的三倍以上的要求。

三、“双高计划”院校产教融合建设成效实证研究

（一）数据的描述性统计

通过对47所“双高计划”院校教学实训设备值、专任教师数、学生人数、“双师型”教师数、校内外实训基地数、专业群数、企业提供设备值、毕业生数、技术服务到款以及产生经济效益10项指标进行平均值、最大值、最小值和标准差的数据统计发现，随着“双高计划”的启动，各院校着力统筹“双高计划”十大任务，深入推进产教融合、校企合作，在办学条件、学生发展、合作办学、社会服务等方面成果显著。47所“双高计划”院校“双师型”教师占专任教师的平均比重达78.42%，说明各院校大力促进教师发展，夯实人才培养根基。同时，扎根区域，平均建设校内外实训基地325个。围绕地方产业支柱、面向区域新兴产业、聚焦院校优势专业、融合调整专业布局，平均每个院校已建设7个专业群，为人才培养提供了良好的跨学科基础和实践平台保障。在服务社会方面，各院校积极构建社会服务工作体系，对接粤港澳大湾区、长三角G60科创走廊、西部大开发等区域发展战略，强化服务乡村振兴、对口扶贫支援、科技创新包村等能力。2019年，47所院校平均技术服务到款和产生经济效益分别达5 324.5万元和12 770.94万元，为促进产业企业转型升级、区域经济发展做出了重要贡献。但是，无论资源投入还是成果产出方面院校间都存在较大的差距，有的院校在经济效益产出上甚至为0，由此也可以看出我国高职院校办学水平参差不齐。（见表1）

（二）研究过程

本研究通过将每个高职院校视作一个DMU，采用SBM网络DEA模型评价“双高计划” 院校产教融合建设成效。关于指标权重的确定，由于资源建设阶段和成果产出阶段都是当前职业教育改革和深化产教融合的重要举措，故认为两阶段的指标同等重要。具体研究步骤如下：

第一，“双高计划”院校产教融合两阶段效率与整体效率评价。采用DEA-solver13.1，选取基于规模报酬可变的SBM网络DEA模型测算47所“双高计划”院校产教融合资源建设阶段效率、成果产出阶段效率以及整体运行效率，考察47所“双高计划”院校产教融合建设情况及整体发展水平。

第二，“双高计划”院校产教融合两阶段效率与整体效率相关性分析。采用皮尔逊相关系数对47所“双高计划”院校产教融合两阶段效率和整体效率进行相关分析，以进一步明晰“双高计划”院校产教融合两阶段效率和整体效率之间的关系，探索两阶段的协调程度。

第三，“双高计划”院校产教融合综合效率分解评价。采用基于规模报酬不变的SBM网络DEA模型测算47所“双高计划”院校产教融合整体运行的综合效率，并基于第一步测算出的产教融合整体运行的纯技术效率，根据“综合效率=规模效率×纯技术效率”运算得出规模效率。同时，为探析“双高计划”院校产教融合效率缺失的具体原因，对综合效率与纯技术效率和规模效率分别进行回归分析，并利用DEA-solver13.1所构建的绩效改进目标，对47所“双高计划”院校产教融合各指标进行投影分析，剖析其系统内部各要素存在的问题。

第四，“双高计划”院校产教融合分区域效率评价。根据国家统计局对我国经济区域的划分，将全国划分为东部、中部、西部和东北地区四个区域，对47所“双高计划”院校产教融合效率分区域进行统计分析，了解各区域“双高计划”院校产教融合的发展情况和区域协调性。

（三）结果分析

1.“双高计划”院校产教融合两阶段效率与整体效率分析

为更好地探析“双高计划”院校产教融合的整体运行水平以及资源建设阶段、成果产出阶段的发展情况，了解“双高计划”院校在产教融合运行过程中的具体情况及院校间的发展差距，本研究采用基于规模报酬可变的SBM网络DEA模型测算47所“双高计划”院校产教融合两阶段效率与整体运行效率，DEA值越接近1，说明投入产出效率越高；DEA值为1，说明投入产出达到最佳效率状态；DEA为0，说明投入产出无效率。（见表2）

表2说明，47所“双高计划”院校产教融合平均整体运行效率为0.556，处于中等水平。从整体运行效率看，效率值高于平均值的院校有26所，效率值低于0.3的仍有14所。但从两阶段的效率看，47所“双高计划”院校间的产教融合资源建设阶段平均效率值和成果产出阶段平均效率值还存在一定的分化现象。

2.“双高计划”院校产教融合两阶段效率与整体效率相关分析

本研究采用皮尔逊相关系数对47所“双高计划”院校产教融合资源建设阶段效率、成果产出阶段效率和整体运行效率进行分析。（见表3）

从表3可见，成果产出阶段效率与整体运行效率相关系数为0.873，呈高度相关；资源建设阶段与整体阶段相关系数为0.415，呈低度相关，说明大部分院校较为重视成果产出阶段的运行。关于产教融合两阶段关系，资源建设阶段与成果产出阶段的相关系数为0.14，呈不相关。从表2可知，部分院校在资源建设阶段效率值为1而在成果产出阶段呈低效率，如DMU16、DMU24、DMU27、DMU31、DMU46。也有部分院校在成果产出阶段效率值为1，但在资源建设阶段为低效率，如DMU11、DMU15、DMU20、DMU22、DMU23、DMU25、DMU29、DMU35、DMU40、DMU41、DMU46，说明产教融合两阶段存在一定程度的脱节。

3.“双高计划”院校产教融合综合效率分解分析

鉴于效率低既有可能是由规模投入不足引起，也有可能是技术管理水平低、资源配置不当造成，故将“双高计划”院校产教融合整体运行的综合效率分解为规模效率和纯技术效率来进行测算（见表4）。规模效率低，说明在现有的技术水平下资源投入不足；纯技术效率低，说明管理和技术水平较低，资源未得到充分利用。

虽然47所“双高计划”院校平均规模效率达0.800，纯技术效率和综合效率却明显偏低，分别为0.556和0.445。为探究纯技术效率和规模效率对综合效率的影响，采用线性回归模型的拟合优度（R2系数）来判定自变量对因变量的影响，R2越接近1，说明拟合优度越好，自变量对因变量的影响越大。通过回归分析得出，纯技术效率与综合效率的拟合度R2为0.620，规模效率与综合效率的拟合度R2为0.271，说明纯技术效率是影响院校综合效率的主导因素。但也有少数院校因规模效率低而导致综合效率偏低，如院校DMU5、DMU8的纯技术效率均达到0.99以上，规模效率和综合效率却低于0.3。

为深入探究效率缺失的原因，进一步窥视“双高计划”院校产教融合运行中系统内部要素存在的问题，利用DEA-solver13.1所构建的绩效改进目标，即投影（projection），对47所“双高计划”院校产教融合各指标进行投影分析。（见表5）

从资源建设阶段看，在产出端上，校内外实训基地、“双师型”教师和专业群都呈现产出不足，不足率分别为38.36%、3.61%和8.20%。在投入端上，教学实训设备、专任教师和学生均表现为投入冗余，冗余率分别为51.31%、7.72%和16.44%，这并不是因为投入资源过多，而是由于技术水平低，资源管理不当，投入的资源未能得到有效利用。如有的院校由于教学实训设备昂贵、维护成本高，除了完成规定的教学任务，其余时间不向学生开放，造成资源闲置浪费。从成果产出阶段看，在产出端上，毕业生、技术服务到款和产生经济效益均表现为产出不足，尤其是产生经济效益的不足率高达119.57%，说明“双高计划”院校技术服务对企业的经济收益促进力度不足。在投入端上，校内外实训基地、“双师型”教师和企业提供设备值都表现为投入冗余，冗余率为16.74%、0.76%和18.27%。

4.“双高计划”院校产教融合分区域效率分析

通过对47所“双高计划”院校产教融合效率按区域进行统计归类，计算结果见表6。

从不同效率值分析，四个区域“双高计划”院校产教融合综合效率由高到低依次是东部、西部、中部和东北地区，均处于较低发展水平，存在较大的提升空间。纯技术效率由高到低依次是东部、西部、中部、东北地区，东部地区的纯技术效率最高，为0.604，东北地区纯技术效率最低，仅为0.207。规模效率从高到低依次是东北地区、西部、中部、东部，东北地区最高，为0.921，东部地区最低，为0.780，区域间存在明显的发展特征与差距。尤其是东北地区，虽然规模效率高达0.921，但纯技术效率和综合效率却低至0.207和0.191。与其他三个地区相比，纯技术效率和综合效率的极差分别为0.397和0.281。

四、结论与建议

（一）研究结论

1.“双高计划”院校产教融合发展处于中等水平，院校间存在一定的分化现象

从47所“双高计划”院校产教融合资源建设阶段、成果产出阶段和整体运行效率数值的分析可以看出，各院校产教融合发展均处于中等水平。从院校层面的效率值来看，虽都为“双高”建设院校，但仍有部分院校产教融合发展处于较低水平。这印证了2019年《国家职业教育改革实施方案》指出的我国职业院校办学水平参差不齐，我国高职院校产教融合仍有大幅度提升的空间。从两阶段效率值分析，案例院校大部分院校成果产出阶段运行效果良好，成效显著。但仍有部分院校处于较低水平，有的院校甚至因该年无经济效益产出以致效率值为0，表明院校间产教融合发展存在一定的分化现象。

2.大部分院校较为注重成果产出阶段的运行，产教融合两阶段未能实现有效衔接

在产教融合运行过程中，多数院校之所以较为注重成果产出阶段，主要原因在于成果产出阶段直接产出经济效益，符合现行评价体系的结果导向以及企业的经济效益取向，因而大部分院校更为重视成果产出阶段的运行。由于人才培养前期投入的合作成本较高，且短期效益低，很多企业不愿参与，造成院校忽视了资源建设阶段的基础作用。同时，在产教融合过程中，组织间沟通不畅，院校对市场认识不清，企业对院校办学不够了解，使得产教不同组织在信息、资源、人员等要素的融合度不足，导致产教融合两阶段未能实现有效衔接。

3.多数院校产教融合因纯技术效率偏低导致综合效率偏低，但仍有少数院校因资源投入不足导致综合效率偏低

通过回归分析可知，纯技术效率偏低是多数院校综合效率偏低的主导因素，表明大多数院校综合效率偏低的主要原因是产教融合运行管理不当、资源配置不合理。由于松散的组织运行模式，产教融合管理存在问题，使得教学实训设备、实习实训基地利用率不足，教师难以实质性地参与企业挂职锻炼，人、财、物等资源配置能力弱，投入的资源未能有效转化为产出，导致成果产出不足。从投影分析结果可知，教学实训设备、校内外实训基地和企业提供的设备均存在冗余，说明“双高计划”总体投入较好，但在产教融合过程中管理不当，资源利用率不高，最终导致技术服务到款和经济效益产出不足。对于少数资源投入不足的院校来说，由于区域经济不发达，产业发展水平落后，资金投入不足，人才流失严重，导致资源投入达不到最佳运行状态，影响产教融合综合效率。

4.东部、西部、中部和东北地区的综合效率依次递减，“双高计划”院校产教融合存在明显的区域发展特征

由于不同的区域发展特征，“双高计划”院校产教融合也呈现出不同的效率差距。院校产教融合效率的区域差异与各地区经济发展水平、产业转型升级和技术管理水平密切相关。东部地区经济发达，高新科技力量汇集，在四个地区中纯技术效率和综合效率最高。由于近几年国家的政策支持和对口支援，西部和中部地区发展迅速，正努力追赶东部地区。而作为国家的老工业基地，东北地区经济发展、产业升级和技术更新缓慢，虽然在四个区域中规模效率最高，但由于纯技术效率较低，导致综合效率偏低，说明依靠规模取胜的东北地区已无法适应当前技术经济发展要求，与其他三个地区差距拉大。所以，由于区域经济发展水平和技术力量不平衡，不同区域的资金投入、资源管理和技术支持等存在显著差距，导致不同区域院校产教融合发展不协调。

（二）研究建议

1.以联盟治理强化阶段衔接

在产教融合组织运行中，系统化的联盟治理体系能够增进多种异构组织共同参与决策，通过构建共同愿景加强组织紧密联系，加之现代数字技术的发展，为多主体联盟治理体系的构建创造了更广阔的平台。通过运用区块链等数字化信息技术搭建去中心化的产教融合平等协作和资源共享平台，制定清晰的联盟治理协议，明确各方的职责和利益，并适当融入强制性措施，形成产教融合各主体权责分明、平等合作的联盟治理体系，打破组织融合壁垒，畅通沟通渠道，促进校企合作双方在设备、知识、技术等方面共建共享。在联盟治理机制上，通过混合所有制形式，以政策优惠和政策帮扶激励企业参与合作办学，以校办产业为着力点，建立校企联动协同机制，以此支撑起校企共建实习实训基地，推动校企人员双向流动，双方协商劳动力需求结构和人才培养规格，增强企业在产教融合前期资源建设的参与度，促进产教融合两阶段运行协同对接。

2.以技术创新推动过程管理精细化

虽然加大资源投入能产生更多收益，在一定程度上提升产教融合效率，但落后的技术水平、不健全的管理模式是影响“双高计划”院校产教融合运行效率的主导因素。对于部分因资源投入不足的院校，应积极拓展资源获取渠道，通过技术创新吸引政府、企业相关主体的投资建设，加大资源投入的同时努力提升管理水平。但对于大部分院校而言，应创新生产技术和管理模式，充分提高校企双方在技术交流、产品研发等方面的积极性，通过技术创新、产业升级和科学管理，加强人才培养在组合式生产和灵活生产的融入，提高企业投入设备的共享率，拓宽技术服务范围，提高产教融合经济效益。健全管理制度，制定相关管理条例，保证教学实训设备轮流对各系各专业学生开放，提高资源利用率。创新管理模式，形成人才培养、专业群建设、教学实践、师资培训、实训基地建设、社会服务等紧密融合的精细化管理模式，提升资源配置效益，增强产教融合成果产出能力。

3.以创新东西协作模式促进区域协调

产教融合是促进区域教育扶贫与产业转移的载体和引擎，应继续推进职业教育“东西协作”计划，完善扶贫协作机制，加强产教融合在职业教育扶贫整个过程的融入贯穿。以往的教育扶贫是通过经济发达地区向贫困地区扩大招生规模，并在学生毕业后帮助学生就地就业，这种模式主要在于帮助家庭个人脱贫，对于贫困地区却容易造成人才流失，不利于贫困地区长期发展。应转变传统扶贫模式，以产教融合为着力点，构建交叉联动精准帮扶机制，推进职业教育省际协作，鼓励东中部发达地区学生到西部和东北贫困地区实习实训，定期安排教师与企业人员跨区域交流合作，制定专项政策支持经济发达地区的企业利用西部和东北地区的区域特色、资源优势和空间环境进行异地办学与产业转移，实现异地院校与产业之间深入合作。通过异地就业、异地培训和产业转移等方式，将东中部地区的技术资源、管理经验等带到西部和东北地区，实现职业教育资源跨区域调配，留住地方人才，调整当地产业形态和专业结构，促进贫困地区职业教育与外部产业企业耦合对接，实现区域院校产教融合协同发展。

4.以动态评价机制激励产教融合效率提升

动态评价能在产教融合运行过程中及时监测系统内部各主体的参与度、阶段衔接融合度及总体运行水平，通过及时调整产教融合系统内部各资源要素的组合及运行效果，引导院校产教融合向高效率、高质量发展。当前，为保障“双高计划”有力落实，国家制定了相关绩效管理办法，对“双高计划”院校进行目标及过程评价。各省级政府应结合区域特色、产业发展情况以及产教融合系统运行特征，将企业纳入区域绩效目标的责任主体，以评价结果作为税收减免、财政支持的依据，充分激发产业企业参与“双高计划”建设。院校应结合自身的办学特点和产教融合系统的特殊性，进一步细化产教融合评价框架，建立过程与结果并重的产教融合动态评价机制，以动态评价促进动态管理，及时进行方向调整，优化资源配置效率。通过评价约束力推进校企双方实时沟通，共同促进产教融合效率提升。