多维度构建高职院校服务贡献评价指标体系
在高等职业教育不断发展的进程中，其服务贡献的评价愈发重要。高职院校如何精准衡量自身服务经济发展、社会进步等方面的贡献？这是一个亟待深入研究的问题。本文聚焦于此，详细阐述了通过选定多领域专家（学生），运用德尔菲法，从设计服务贡献观测点出发，涵盖人才供给、科技服务、社会培训等多方面，确定各因素重要程度，进而构建起科学合理、具有可操作性的高职院校服务贡献评价指标体系，为全面评估高职院校服务贡献提供了新的思路与方法。
一、设计服务贡献观测点
本研究基于不同利益相关者的视角，在对职教专家、企业专家、专业教师、学生等群体大范围深度调研和访谈的基础上，确定了服务贡献质量观测点。
遵循高职院校服务贡献的场域属性，依据评价指标体系科学性、合理性、可测性原则，本研究将影响服务贡献的要素分为人才供给、科技服务、社会培训3个一级指标，专业布局、就业质量、科技创新、科研育人、社会培训5个二级指标，并根据不同利益相关者的利益诉求，设计了32个观测点，其中，32个观测点的数据均可从质量年报数据采集平台和全国高等职业学校人才培养工作状态数据采集与管理平台（以下将二者统称为“数据平台”）获取。
指标一：专业布局。专业是高职教育与社会用人需求对接的桥梁，专业布局是高职院校服务经济发展、服务产业转型升级的关键环节，也是体现高职院校服务贡献的重要因素。专业布局位于人才供给场域，是高素质技术技能人才培养的基本单位，涉及的利益相关者为政府、产业、企业、科研院所、教师、学生，可以从动态调整专业数量占比、一产专业布点数占比、一产专业在校生人数、二产专业布点数占比、二产专业在校生人数、三产专业布点数占比、三产专业在校生人数7个维度进行观测。
指标二：就业质量。为经济社会发展培养适应需求的人才是高职教育的应有之义。就业质量在人才供给场域，人岗匹配度直接影响着高职院校的人才供给质量，涉及的利益相关者为政府、产业、企业、学生，可以从毕业生就业人数占比、毕业生本省去向落实率、留在当地就业人数占比、毕业生面向一产就业人数占比、毕业生面向二产就业人数占比、毕业生面向三产就业人数占比、到西部和东北地区就业人数占比、到中小微企业就业人数占比8个维度进行观测。
指标三：科技创新。对高职教育来说，科学研究更侧重于技术技能及其应用研究，通过与企业共同开展科技研发，进行科技攻关，赋能经济社会高质量发展。科技创新位于科技服务场域，是高职院校服务贡献的重要表征，涉及的利益相关者为产业、企业、科研院所、教师，可以从横向技术服务到款额、横向技术服务项目数、横向技术服务产生的经济效益、专利授权数量、发明专利授权数量、专利成果转化项目数、专利成果转化到款额7个维度进行观测。
指标四：科研育人。高职院校通过将技术研发流程与教育教学过程融会贯通，将企业的新技术、新标准、新规范、新工艺渗透到专业、课程、课堂。在科研育人场域，将科技创新元素融入高职院校人才培养过程，有助于塑造学生的科研素养和创新意识，提高学生的创新能力，涉及的利益相关者为产业、企业、科研院所、教师、学生，可以从纵向科研项目数、纵向科研经费到款额、科研平台数、学生参与科研平台人数4个维度进行观测。
指标五：社会培训。高职院校是社会职业培训市场的主力军，开展大规模职业技能培训和面向特殊人群的非学历培训是提升劳动者就业创业能力、缓解结构性就业矛盾、促进扩大就业的重要举措。社会培训场域受政策支持力度、高职院校的专业面向、培训品牌等诸多因素的影响，主要涉及政府、产业、企业、教师、学生等利益相关者，可以从非学历培训项目数、非学历培训学时、非学历培训人日、非学历培训到款经费、社区教育公益培训项目数、公益项目培训学时6个维度进行观测。
二、德尔菲法筛选评价指标
本研究由选定的51名专家（学生）确定各因素在评价指标体系中的重要程度（极重要、很重要、一般重要、不重要、不必考虑，用0～9范围内的数字代表该指标在评价体系中的重要程度），专家（学生）独自对每个评价指标进行赋分，然后统计得出最终结果，构成评价指标。
根据专家（学生）的赋分结果，计算每个指标的均值和方差。均值即一组数据的平均值，方差是用来描述一组数据的波动大小，方差越大，数据波动越大，表明专家（学生）的意见越不集中；方差越小，数据波动越小，表明专家（学生）的意见越集中。然后，选取合适的阈值和，将所有指标中计算出均值和方差的指标筛选出来作为有效指标，最终确定了高职院校服务贡献评价指标体系的有效指标，一级指标5个、二级指标17个。
由于评价指标体系中二级指标均为量化指标，且均可以从数据平台获取，因此本研究避开用层次分析法确定指标权重，而是采用将每个指标与对标值进行对比的方式，评价高职院校服务贡献的能力和水平。其中，对标值可以根据需要选择全国或本省三产结构比例、各项指标的平均值、最大值、最小值、中值，以更精准地评价服务贡献质量，
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