周森 刘云波 魏易

[关键词]国家示范性高职  录取分数  双重差分

[中图分类号]G710    [文献标识码]A    [文章编号]1004-3985（2019）07-0057-06

一、问题的提出

2006年，教育部和财政部联合启动了国家示范性高等职业院校建设项目。该项目旨在通过建设使得示范院校在办学实力、教学质量和辐射能力等方面有较大提高，推进高职院校人才培养模式的改革，引领全国高职院校的改革与发展方向。项目分两期进行，第一期从2006年开始分三批重点支持建设100所示范高职院校，第二期从2010年起同样分三批重点建设100所骨干高职院校。2006—2014年，中央财政投入47.23亿元，引领带动地方财政和行业企业投入超过100亿元，公共财政投入巨额资金保障了项目的顺利进行。

国家示范性高职院校建设计划作为职业教育领域一项里程碑式的改革举措，对我国高等职业教育的发展影响深远。但是，学术界对该项目实施效果的研究并不充分，已有的文献主要聚焦于项目在申请建设时期所暴露出的问题等。例如，贺武华指出示范和骨干高职在遴选与评审中明显呈现“重评审、轻建设”问题，其实质上是争夺政策资源的过程。金鑫和王蓉的研究也证实了这一点，她们通过实证分析发现，第一期的示范建设并未有效提升示范院校的校企合作水平，并且示范学校的各项指标在申请阶段和验收阶段有所上升，而在获得示范资格和通过验收后有所下降，其实质仍在于获得和保持“示范”资格的环节。限于数据的可得性，目前还未有从学生质量的角度评估示范性高职建设影响的研究。而学生的质量，尤其是生源质量才是一所学校发展的根基。笔者将高考录取分数作为高职生源质量的主要衡量指标，基于2008—2011年全国高职高专院校录取的学生高考分数数据，分析示范高职院校建设工程对院校生源质量造成的影响，以丰富示范高职院校建设效果评估的实证研究，并为当下的职业教育政策制定与决策提供参考。

本文研究的具体问题如下：项目建设对示范高职院校的生源质量有何影响？与普通学校（即非示范学校）相比，二者之间的生源质量差距呈现怎样的变化趋势，是在扩大还是缩小？不同批次示范高职院校的招生质量是否有所不同？

二、数据与研究方法

（一）数据来源与样本选取

本研究数据一部分来自2008—2011年全国普通高校分专业招生录取分数线数据，包含学生进入的学校、生源地、高考分数、文理科等个人信息;一部分来自全国高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台中2008年的数据，提供了高校层面的控制变量，包括学校类别、办学主体、所在地区以及师生规模等。汇总后，2008年高职院校的样本个数为1139所，2009年为1177所，2010年为1215所，2011年为1175所。其中，各批次示范校建设情况如表1所示。

因变量用各高职院校每年在各省所錄取学生的平均高考分数来衡量高职院校的招生质量。由于各省的高考试卷不同、总分不同、不同年份的试题难易程度不同，本研究在模型中加入省份与年份的固定效应，以控制由于省份和年份不同所导致的高考分数差异。同时，本研究还使用了录取学生的高考平均分数排名，更好地体现学生质量的相对变化。

自变量为学校是否为示范、骨干高职，以及为第几批次的示范、骨干高职。由于数据缺失，本研究仅包含97所示范高职、98所骨干高职，以及近1000所普通高职。

（二）双重差分模型与固定效应模型

本文采用双重差分模型（DID）和固定效应模型估计示范性高职建设计划这一政策对学校招生质量的影响。双重差分模型对政策实施效应的估计采用“政策实施后示范骨干高职与一般高职学生质量的差异”减去“政策实施前示范、骨干高职与一般高职学生质量的差异”，也可以理解为“示范、骨干高职在政策实施前后学生质量的差异”减去“非示范、骨干高职在政策实施前后学生质量的差异”。这一估计方法既控制了示范、骨干高职院校与非示范、骨干高职院校间原本的差异，又控制了在政策实施过程中随着时间变化，除政策之外的其他因素可能对所有高职院校都会产生相同影响的差异，从而对示范、骨干高职建设政策的效应进行更为精确的估计。本文模型不仅对后一差异采用年份固定效应模型加以控制，而且加入省份的固定效应。省份固定效应可控制各省间不同的、会对省内高校产生同样影响的因素，以求对政策效应的估计更为精准。

考虑高职院校之间原本存在的差异，加入高校层面的控制变量，包括学校类别、办学主体、所处地区、学校面积、年收入、年支出、建校年数和专任教师数。此外，由于招生名额分配，高职院校往往会分配大量名额用于本省招生，导致省内平均学生分数低于省外学生分数。因此，本研究也控制高职院校是否为本省高职。

回归模型如下：

[Yits=βPi+γTitPi+ΘX+Γ+Ζ+εit]

其中，[Yits]表示学校i在时间t省份s所招学生的平均高考分数;[Tit]表示在时间t学校i是否已经开始进行示范校建设;[Pi]代表学校i是否为示范校;[X]为学校层面的控制变量矩阵;[Γ]为年份固定效应;为省份固定效应。参数[β]估计的是示范高职与普通高职本身的差异;参数[γ]即为我们要估计的示范校政策的实施对招生质量的影响。

为进一步估计不同批次的示范院校建设效果，在模型中加入批次变量，以及批次变量与时间T的交互项。受所得数据的限制，本文只能估计骨干院校第一建设周期的影响。

三、研究发现

（一）初步发现

在未考虑省份高考试题、高考总分差异的情况下，经初步统计发现，在2008年，第一批示范高职平均录取分数比普通高职高出24分，该差异不断增大，至2011年为38分（具体见表2）。各批次的示范、骨干高职与普通高职的平均录取分数差异均呈现逐年增加的趋势（具体见表3）。值得注意的是，示范、骨干高职与普通高职院校的招生质量本身就有差异——2008年，第三批次的示范高职刚开始建设、三个批次的骨干高职均为开始建设，可其招生质量却高于非示范高职。这表明学校之间存在原始差异，为了对示范、骨干高职的影响做出准确的估计，我们需要加入学校层面的控制变量。

在控制建设批次、学校层面相关变量并加入年份和省份固定效应之后回归发现，示范校、骨干校建设对所录取学生的生源质量有显著的影响。如60页表4所示，进行示范校、骨干校建设后，示范、骨干高职院校所录取的学生平均高考分数提高了4.091分。其中，录取的文科学生平均高考分数提高较多，为6.148分;所录取的理科学生平均高考分数提高相对低一点，为3.145分。若将录取平均分排名作为因变量，结果表明示范校录取的文科学生平均分排名高于一般高职学校11名，录取的理科学生平均分排名高于一般高职院校5名。但是，对于理科学生录取而言，示范校、骨干校建设的影响并不显著。

（二）示范校、骨干校建设对生源质量的长期影响

随着示范校、骨干校建设时间的推移，学生质量的变化如何呢？笔者在模型中加入不同建设周期与是否开始示范校、骨干校建设的交互项，即可看出影响效用的时间变化趋势。

回归结果（具体见表5）表明，随着建设周期的推进，示范校建设对录取学生质量的影响逐渐增加。在示范校建设的第一年，与普通高职院校相比，示范校录取学生的平均分数要高出7.546分，而在第二年，其影响增加为9.640分，第三年为13.968分，第四年为18.144分，第五年更高，为24分。由于骨干校于2010年刚开始建设，因此在第一年建设的2011年，其影响还不明显;相比而言，示范校建设对生源质量的影响则相对较大。对于所录取的文科学生，在开始示范校建设的第五年，与普通高职院校相比，所录取的学生平均分甚至高出超过30分，而录取平均分排名要高出57名。

更進一步，加入不同批次的示范校与年份的交互项，以此来估计不同批次的示范、骨干校在不同建设周期的影响。由于数据年份有限，研究以2008年为基年，只考虑第一批次的骨干校在第一个建设周期结束后的表现。

回归结果①发现，第一批示范校（开始于2006年），在第三个建设周期，以及示范校建设结束之后，学生质量持续提高;第二批示范校（开始于2007年），在第二、三个建设周期，以及示范校建设结束之后，招生质量也持续提高，但不如第一批示范校的改变明显;第三批示范校（开始于2008年），其学生质量提高的程度也很明显，只有骨干校效果并不显著。此外，骨干校在2008—2011年所录取学生的高考平均分数并未有显著性差异。这表明，评为骨干校但并未开始骨干校建设，对学校录取的生源质量并无显著性的影响，除了第一批次和第二批次的骨干校所招的理科学生质量在2010—2011年度有所提高。这进一步验证了前文的结论。

四、主要结论与启示

本研究发现，示范校、骨干校建设对所录取学生的生源质量有显著的影响。首先，与一般高职院校相比，整体上进入示范校、骨干校建设计划的高职院校所录取的生源质量按照高考成绩衡量有了显著提高。其次，最早被评为示范校的高职院校生源质量提高越大，也即越早进入国家示范建设序列的学校，所录取的学生质量越高。此外，本研究进一步估计了随着建设周期的推进，示范校、骨干校建设的影响。结果表明，随着建设周期的推进，示范校建设对录取学生质量的影响逐渐增加。在示范校建设周期结束之后，这种作用依然存在，示范校的生源质量持续提高。

国家示范性高职院校建设对学校招生质量的影响可能存在两种途径。一种是信号机制。由于高职院校一直缺乏较为有效的区分办学质量的信息，而进入国家示范性高职院校建设则意味着在全国1200多所高职院校中进入前15%，成为高职院校中的“211”名校，是一种高质量办学的象征，为学校创造了无法估量的品牌“声誉”价值。这种质量的象征会起到信号的作用，使学生在报考高职院校的时候，更优先选择示范校，从而使这些高职院校的生源质量有所提高。国内外的高校入学选择理论都表明，大学的声誉是学生报考时普遍关注的因素。另一种是建设效应，示范校建设带来的巨额资金投入和各种资源，客观上改善了办学条件，推动了课程和教学改革，提升了人才培养质量。这种建设作用可以创造出较高的声誉和知名度，吸引优质生源报考。

无论是上述的信号作用还是建设效应，都被评为示范校、骨干校的高职院校吸收到高分的学生;反过来，优质生源又推动了示范高职院校办学质量的进一步提升，逐步形成了一种良性循环。随着示范校建设批次的推移，其对生源质量的影响效用由强转弱，并且减弱的趋势加快。可能的原因在于，一是优势生源的数量总是有限的，批次靠前的示范校早占据了高考招生市场的优势地位，后来者相比而言处于劣势;二是相比批次靠前的改革先锋，批次靠后的示范校有前者的成功经验可供模仿学习，其在人才培养模式方面进行深入改革和再创新的动力稍显不足，示范校建设的信号作用和建设效应不可避免地递减。

从本研究的结论中可以看出，示范校建设对高职院校的发展有显著的良性作用。其带来的大量资金促进了学校的建设，基于该项目所提供的信号效应以及建设效应，示范校、骨干校的生源质量显著提高。但与此同时，需要考虑示范高职院校对普通高职院校可能带来的影响。一方面，普通高职院校可能模仿学习示范高职院校的成功经验，从而提高自身的办学质量;另一方面，示范校招收了越来越多的优质生源，由于其原本就处于优势地位，又得益于示范校建设项目的效应，在取得其他方面的建设资金时，也会相应地挤占普通高职院校的资源。这一过程随着时间不断循环和强化，便使得示范校和普通学校之间的差距逐步拉大。普通高职院校可能生源质量会进一步恶化，资源获得情况也进一步变差。这就会导致高职院校之间的发展分化，强者越强，弱者越弱。如何在长期内保持改革实验项目的政策“初衷”不走样，值得政策制定者和学界在未来共同探讨和研究。

对此，笔者建议采取以下措施来促进高职教育的发展：一是在制度设计上推动高职院校间的互动合作，以分享示范校的改革成效，切实发挥并扩大示范校对周边普通高职院校的辐射效应。扩大示范校在建设时期与中西部院校对口帮扶的成果，增加“结对子”院校的地区范围和数量，考虑到地理交通距离对院校合作和交流中的影响，重点建设本区域内示范院校与新建、民办等发展较弱的院校之间的互助合作。在政府层面，不妨以区域内高职院校的整体发展水平作为高职教育发展的一个绩效因素;在院校层面，以其他普通学校所获得的外溢效果作为示范院校社会贡献的一个方面，引导和激励高职院校间建立常态化、深层次的交流合作机制。

二是在分配类似的高职专项资金时，尤其是“扶优型”的项目时，有必要打破优势院校的垄断地位，防止院校间的分化加剧。示范校建设对生源质量有显著的长期影响，并且随着这一反馈系统的不断循环，国家级示范校的优势地位不断巩固，造成院校发展的不平衡和分层。从长期来看，对整体高职院校的发展并不利。因此，有必要在今后的专项资金分配时，考虑到项目的建设效应，结合发展潜力等因素实现示范校建设对象的流动性，定期重新评定项目的支持重点，鼓励已经发展相对很好的高职院校降低对专项资金的依赖程度，从而抽出专项资金去支持需要更多支持的高职院校。在进行“扶优型”项目的同时，也要考虑“扶弱型”项目，支持弱势高职院校的发展。

三是在高职领域实施“管、办、评”分离的政策，建立多主体参与的科学、有效的高职教育质量评价体系。示范校建设对生源质量的信号作用，建立在政府主导的财政专项政策基础上。示范校建设项目是政府积极介入高职教育、树立发展“典范”并指引未来方向的重大尝试。在这一项目的基础上，有必要引入第三方组织的力量，利用市场机制的优势引导和完善政策设计或实施过程中可能出现的激励扭曲和偏差，避免出现单方面的“政策失灵”。因此，有必要整合社会各界的力量，对高职教育质量进行多主体参与的客观、独立、严谨的评估，形成多方评价体制，价值取向多元化，鼓励高职院校因地制宜，办出自身特色，实现错位发展。

此外，本研究还有两点局限：首先，各地可能在示范校建设前后出台不同的职业教育政策和法规，对示范校和普通学校产生了不同的影响，使得双重差分的估计结果可能存在一定程度的偏差。其次，示范校对普通学校产生一定的示范和引领作用，可能促进了普通学校教学质量的提升，使得示范校建设对生源质量的影响作用被低估。但是，这并不影响回归结果所呈现的总体趋势。

[注释]

① 受篇幅所限，表格省略，感兴趣的读者可向作者索取。

[参考文献]

[1]贺武华.中国式政策运动：一场没有硝烟的战争——“国家‘骨干高职遴选与评审”评议[J].职业技术教育，2011（10）.

[2]金鑫，王蓉.“示范高职”推动校企合作办学模式改革的效果分析——基于双重差分模型的实证研究[J].教育发展研究，2013（3）.

[3]中国财经报.我国高职教育“全面开花”[EB/OL].（2016-

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[5]Perna L W.Studying college access and choice：A proposed conceptual model[J].Higher Education，2006（21）.