协同育人机制在双创师资队伍...秀双创导师入选者的实证分析_丁澍.pdf
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1、第 14 卷第 2 期 Vol.14 No.2 2023 年 4 月 CHUANGXIN YU CHUANGYE JIAOYU Apr.2023 协同育人机制在双创师资队伍建设中的作用探析 基于教育部首批优秀双创导师入选者的实证分析 丁澍 (合肥工业大学经济学院,安徽合肥,230601)摘要 以三螺旋创新体系为理论框架,分析了教育部首批优秀双创导师的相关情况发现,当前我国双创教育优秀导师具有数量缺乏、结构不合理、地区差异明显、校内及校外导师培育特点有别等特征。其中,政府的人均教育经费和高新技术企业的人力资源正向影响优秀导师数及校内导师数;高校的R&D 项目数正向影响优秀导师数及校外导师数,高校
2、的技术转让合同数正向影响校外导师数;研究机构的有效发明专利数负向影响校外导师数。在孵化链条上,国家大学科技园的影响最突出,科技园的数量正向影响优秀导师数及校内导师数,科技园管理机构的从业人员数正向影响校内导师数。人均科技馆参观次数正向影响优秀导师数及校外导师数。由此可见,需通过强化认识、立足自身、以研促教、树全局观的方式,构建各主体、孵化链条上各实体组织积极参与的双创师资培育机制。关键词 协同育人;双创师资;影响因素;三螺旋 中图分类号 G640 文献标识码 A 文章编号 1674-893X(2023)02006912 实施创新创业教育(以下简称“双创教育”)是契合国家创新发展战略的新举措。教
3、师在双创教育中扮演多重角色1,但随着双创教育的快速发展,师资匮乏,尤其是高质量师资的匮乏,已严重制约高校双创人才的培养,影响高等教育综合改革的成效2。按照关于建设全国万名优秀创新创业导师人才库的通知(以下简称 通知)的相关要求,2017 年教育部公布了 4 492 位优秀创新创业导师。2018 年,教育部发布的关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见强调,要在高等教育体系中“构建全方位全过程深融合的协同育人新机制”,“深化创新创业教育改革”,特别是“师资队伍建设等关键领域改革”。因此,研究双创教育的师资现状,总结和发现师资队伍存在的问题,方能有的放矢,全面贯彻协同育人新理念,切实提
4、高双创教育的质量。一、文献综述 就双创教育师资的已有研究而言,国外主要涉及对创业教育的哲学思考3、教师定位4、教师创业教育培训对教师创业教育实践的影响57、教师创业教育培训 89等方面。学界对教师创业能力及其创业行为的研究1012也逐渐增多。国内双创教育师资研究主要集中在师资现状分析13、国外经验借鉴14、创客型师资介绍15、教师创业能力分析16、教师创新创业教育能力及胜任力提升等1719方面。梳理双创教育师资相关文献发现,以下研究目前都未涉及:我国双创教育整体师资现状的定量分析;宏观环境因素及环境中不同主体间合作、协同状况等对师资现状的量化影响等。鉴于此,本文基于教育部公布的首批优秀双 收稿
5、日期 20220731;修回日期 20221229 基金项目 安徽省高等学校省级质量工程项目“国家级一流本科专业建设背景下金融工程专业课教学改革研究 以固定收益证券分析为例”(2020jyxm1492)作者简介 丁澍,女,安徽当涂人,博士,合肥工业大学经济学院副教授,主要研究方向:高等教育学、应用统计,电子邮箱: 2023 年第 14 卷第 2 期 70 创导师信息,以三螺旋创新体系为理论框架,综合运用聚类分析、Elastic net 方法分析各省(区、市)(不含港澳台地区)优秀双创导师的数量及结构特征、影响导师数量的相关因素及其影响程度,并据此提出相应对策,希冀有助于大学、产业、政府三者在双
6、创教育师资培育中发挥协同作用。二、双创教育优秀导师数量影响因素体系构建 20 世纪 90 年代,美国学者埃茨科维兹基于硅谷的创新创业实践经验,提出了三螺旋理论。随后,“大学产业政府”三螺旋创新体系成了备受瞩目的研究范式,并在创业型大学20、双创教育2122等研究领域被广泛应用。本文将以三螺旋理论为框架构建双创师资的影响因素体系,探讨大学、产业、政府三方协同对双创师资的影响。三螺旋创新体系强调,各主体在保持自身传统功能的同时扮演其他某些角色,发挥其他主体的某些功能。培养创新人才是高校的首要任务,为企业发展提供了人力资源,也是国家发展的战略举措。企业和政府不再仅仅是生产者和管理者,而应同样拥有教育
7、者的身份,发挥着教育功能。因此,大学、企业和政府等拥有的创新资源和创新产出都应是双创教育师资建设的有力支撑。三螺旋理论强调合作、协同对创新的积极作用。较之合作,协同更强调各主体间的优势互补、资源整合。合作、协同对双创师资建设同样关键:各主体间通力合作才能破除资源壁垒,拓宽师资交流渠道,促进师资的合理流动;各主体间协同发展才能搭建出高质量的双创教育发展平台,提高双创教育资源配置的效率,有利于更多、更优秀的双创教育导师脱颖而出。因此,本文归纳了大学、产业、政府三主体在创新资源、创新产出、合作、协同四个维度上可能影响各省(区、市)双创教育优秀导师数量的具体因素,见表 1(除特别标出外,金额相关的指标
8、单位均为万元)。表 1 双创教育优秀导师数量可能的影响因素 维度 变量 具体因素 各主体创新 资源 高校 HR1-HR10 每百万人高校数、每万名学生教学与科研人员数、教学与科研人员中高级职称比例、每万名学生研究与发展机构数、每万名学生研究与发展机构 R&D 人员当量、高校研究与发展机构 R&D 人员中高级职称比例、每名教学与科研人员 R&D 项目数、R&D项目当年平均支出经费金额、每名教学与科研人员 R&D 成果应用及科技服务项目数、R&D 成果应用及科技服务项目当年平均支出经费金额 研究与发展机构 RR1-RR5 每百万人研发机构数、每万人中研发机构 R&D 人员、研发机构 R&D 人员中
9、硕士及博士比例、每名 R&D 人员 R&D 项目数、R&D 项目平均投入经费金额 工业企业 IR1-IR12 规模以下企业中开展创新活动企业占被调查企业比例、实现创新企业占被调查企业比例;规模以上企业中开展创新活动企业占所有企业比例、实现创新企业占所有企业比例、有研发活动的企业比例、R&D 投入占主营业务收入比例、新产品开发经费支出占主营业务收入比例、有研发机构的企业比例、企业每万人中 R&D 人员人数、企业每万人中企业办研发机构数、企业每万人中企业办研发机构人员数、企业办研发机构人员中硕士及博士比例 高新技术企业 HTR1-HTR8 每万人高新技术企业数、每万人中高新技术企业年末从业人数、高
10、新技术企业从业人员中归国留学人员比例、从业人员中大专以上人员比例、从业人员中科技活动人员比例、从业人员中 R&D 人员比例、科技活动经费内部支出占营业收入比例、R&D 经费内部支出占营业收入比例 政府 GR1-GR5 人均教育经费、教育经费占 GDP 比例、高校每名 R&D 人员 R&D 经费内部支出中来自政府资金金额、研究与发展机构每名 R&D 人员 R&D 经费内部支出中来自政府资金金额、规模以上工业企业每名 R&D 人员 R&D 经费内部支出中来自政府资金金额理论研究 丁澍:协同育人机制在双创师资队伍建设中的作用探析 基于教育部首批优秀双创导师入选者的实证分析 71 续表 1 维度 变量
11、 具体因素 各主体创新 产出 高校 HO1-HO6 每名 R&D 人员国外发表论文数、每名 R&D 人员有效发明专利数、专利所有权转让及许可平均收入、每名教学与科研人员技术转让合同数、技术转让合同平均收入、每万名 R&D 人员形成国家或者行业标准数 研究与发展机构 RO1-RO4 每名 R&D 人员国外发表论文数、每名 R&D 人员有效发明专利数、专利所有权转让及许可平均收入、每万名 R&D 人员形成国家或者行业标准数 工业企业 IO1-IO2 新产品销售收入占主营业务收入比例、每名 R&D 人员有效发明专利数 高新技术企业 HTO1-HTO3 技术收入占营业收入比例、新产品销售收入占主营业务
12、收入比例、每名 R&D 人员有效发明专利数 各主体合作 高校与其他主体 HC1-HC4 高校中每名 R&D 人员 R&D 经费内部支出中来自企业资金金额、每名 R&D 人员 R&D经费外部支出至境内研究机构资金金额、每名 R&D 人员 R&D 经费外部支出至境内高校资金金额、每名 R&D 人员 R&D 经费外部支出至境内企业资金金额 研究与发展机构与其他主体 RC1-RC4 研究与发展机构中每名R&D人员R&D经费内部支出中来自企业资金金额、每名R&D人员 R&D 经费外部支出至境内研究机构资金金额、每名 R&D 人员 R&D 经费外部支出至境内高校资金金额、每名 R&D 人员 R&D 经费外
13、部支出至境内企业资金金额 工业企业与其他主体 IC1-IC7 规模以上工业企业中每名 R&D 人员 R&D 经费外部支出至境内研究机构资金金额、每名 R&D 人员 R&D 经费外部支出至境内高校资金金额、创新费用支出中内部研发经费支出比例、创新费用支出中外部研发经费支出比例、有创新合作的企业中与高校开展合作的企业占比、有创新合作的企业中与研究机构开展合作的企业占比、有创新合作的企业中与政府部门开展合作的企业占比 各主体协同 众创空间 MMS1-MMS16 每百万人众创空间数、每万人众创空间服务人员数、每万人众创空间创业导师数、人均众创空间享受财政资金支持金额(元)、当年服务的创业团队平均数、当
14、年提供技术支撑服务的团队和企业平均数、每万人举办创新创业活动场次、每万人开展创业教育培训场次、每万人创业团队和企业吸纳就业数、每万人吸纳应届毕业大学生就业数、每万人中大学生创业人数、每万人中留学归国创业人数、每万人中科技人员创业人数、每万人中大企业高管离职创业人数、每万人中连续创业人数、团队及企业当年获得投资平均额 生产力促进中心 PPC1-PPC12 每百万人生产力促进中心数、每万人中生产力促进中心人员数、人员中硕士及博士比例、人均生产力促进中心政府投入金额(元)、每万人咨询服务项次、每万人提供信息条数、每万人技术服务项次、每万人培训服务人次、每万人中介服务项次、平均孵化企业服务数、每万人为
15、社会增加就业数、为企业增加销售平均额 国家大学科技园 USP1-USP7 每百万人国家大学科技园数、每万人中国家大学科技园管理机构从业人员数、管理机构从业人员中硕士及博士比例、人均国家大学科技园孵化基金金额(元)、平均在孵企业数、每万人中在孵企业从业人员数、在孵企业平均净利润 国家技术转移示范机构 TTC1-TTC9 每百万人国家技术转移示范机构数、每万人中国家技术转移示范机构人员数、人员中大学本科及以上比例、每万人组织交易活动次数、每万人组织技术转移培训次数、平均服务企业数、平均解决企业需求项、平均促成项目数、促成项目成交平均额 科技企业孵化器 TBI1-TBI9 每百万人科技企业孵化器数、
16、每万人中科技企业孵化器管理机构从业人员数、每万人科技企业孵化器创业导师数、人均科技企业孵化器孵化基金金额(元)、人均科技企业孵化器对孵化器公共技术服务平台投资金额(元)、当年平均在孵企业数、每万人中当年在孵企业从业人员数、当年在孵企业平均总收入、当年在孵企业获投融资平均额 2023 年第 14 卷第 2 期 72 续表 1 维度 变量 具体因素 创新 环境 经济水平 E1 人均地区生产总值 产业结构 E2-E3 第三产业/第一产业比值、第二产业/第一产业比值 消费水平 E4 全体居民消费水平 文化素质 E5-E8 每万人中 R&D 人员、每万人中普通本专科学校当年预计毕业生人数、人均图书馆流通
17、次数、人均科技馆参观次数 基础设施 E9-E10 人均拥有公共图书馆藏量、每万人中互联网上网人数 志愿文化 E11 每万人中科普兼职人员数 三方主体中的“大学”包括高校和研究机构;“产业”主要包括规模以上工业企业、数据可查的部分规模以下工业企业及高新技术企业;“政府”则指省(区、市)级地方政府。就创新资源而言,本文主要关注各主体在创新方面投入的人力、财力等;就政府而言,政府资金投入对创新产出的促进较为显著2324,故着重考虑其资金的投入效果。创新产出主要以论文、专利、国家或行业标准等为显性指标。各主体间的合作也以资金往来数为量化指标。就各主体间的协同而言,各主体的协同共生促成新实体组织如众创空
18、间、大学科技园、科技企业孵化器等的产生25。这些创业孵化链条中的实体组织既为不同创业者、政府机构、教育机构、科研机构间的交流搭建桥梁,也是双创人才培养基地,承担着教育职责。鉴于此,本文将重点分析以上实体组织在资源提供、服务提供、绩效产出等方面对双创教育优秀导师数量的影响。此外,本文进一步考虑了创新环境对双创师资的影响。GEM(Global Entrepreneurship Monitor,全球创业观察)认为,创新环境涉及资金、政策、创业服务、人员素质、创新水平、基础设施、文化规范等众多因素26。在排除上文已引入的资金投入及创新产出、各孵化器服务情况等相关指标后,创新环境将重点讨论各地区经济发展
19、水平、产业结构、消费水平、文化素质、基础设施、文化规范等对双创教育优秀导师数量的影响2728。就文化规范而言,基于双创导师“志愿者”的角色定位,双创导师数量与志愿服务文化氛围有关29,在此以“科普兼职人员”作为志愿服务文化氛围的量化指标。三、双创教育优秀导师数量影响因素分析的定量方法 (一)Elastic Net 变量选择方法 为量化评价大学、产业、政府对各地区优秀双创导师数量的影响,有必要建立线性回归模型进行定量分析。从上文可知,可能的影响因素涉及各主体创新资源及产出、合作、协同、创新环境等多个维度的多个变量,变量数目众多,已远超样本数(地区数量);并且变量间具有相关性,此时常用的最小二乘估
20、计方法不具有适用性,应考虑作为岭回归及 LASSO 扩展方法的 Elastic Net 变量选择方法。Elastic Net 方法引入了 l1及l2惩罚项,兼具岭回归及 LASSO 方法特点,可筛选出超过样本数的变量,使得最终识别出的“优秀导师数量的影响因素”既不受限于地区数量,又可筛选出自变量中相关程度高的同组变量,从而体现出影响因素中的群体效应。此外,该方法兼顾了预测效果,故在此具有较好的适用性。Zou 和 Hastie 提出了以 LARS-EN 算法实现线性回归模型中的 Elastic Net 变量选择功能。该算法因为是以 LASSO 方法为基础,所以在实际计算中,Elastic Net
21、 方法中的两个调节参数(1,2)可替换为(2,s),其中 s 对应 LASSO 方法中的分数参数(fraction)30。这些调节参数值可以通过交叉验证方法(cross-validation)获得。本文所涉及理论研究 丁澍:协同育人机制在双创师资队伍建设中的作用探析 基于教育部首批优秀双创导师入选者的实证分析 73 的统计分析由 R 软件及 SPSS 软件完成。(二)数据来源 本文所涉及的数据主要来源于教育部网站上公布的相关信息、高等学校科技统计资料汇编、中国科技统计年鉴、中国统计年鉴、中国火炬统计年鉴、中国基本单位统计年鉴 等。为与大部分统计年鉴中的统计口径保持一致,新疆生产建设兵团的数据归
22、并至新疆维吾尔自治区。由于优秀导师遴选工作于 2017 年 10 月完成,本文使用的是 2016 年的统计数据。四、双创教育优秀导师的特征及影响因素分析 (一)优秀导师的规模及构成特征分析 2016 年 11 月教育部下发的通知中,对高校推荐导师人选的途径、数量、来源结构进行了详细说明。其中,来源结构的相关要求强调导师来源应具多样性,体现协同育人机制。因此本文将从导师数量、结构两个维度对我国31 个省、市(不含港澳台地区)进行聚类分析,了解各地区优秀双创导师的规模及构成特征。考虑不同地区高等教育发展的差异性,导师数量、结构两个维度的变量将分别由该地区“每万名普通高校在校学生所拥有的双创教育优秀
23、导师数”(后简称“万人导师数”)、“非高校教师任双创教育优秀导师数/高校教师任双创教育优秀导师数”(后简称“校外/校内导师比”)度量。本文使用的聚类方法为系统聚类法,以平方欧式距离度量样品间的距离,以类平均法中的组间联结法度量类之间的距离。从聚合系数随分类数变化的曲线可知,分类数为 5 时,聚合系数曲线变得较为平稳,因此,将 31 个省、市分为五类,各类的类成员、该类成员的优秀导师数量及结构均值见表 2。表 2 分类结果及各类数量、结构指标均值 分类 省/市 数量 结构 1 北京 11.766 1.878 2 西藏,宁夏 8.355 1.275 3 上海,海南,甘肃,新疆 3.259 1.11
24、6 4 天津,江苏,湖南,云南,青海 2.042 2.782 5 河北,山西,内蒙古,辽宁,吉林,黑龙江,浙江,安徽,福建,江西,山东,河南,湖北,广东,广西,重庆,四川,贵州,陕西 1.327 1.870 从聚类结果及各类特征总结可知,总体看来我国双创教育优秀导师数量缺乏、高校教师占比过大、地区差异显著。19 个省、市的万人导师数仅为 1.327 名;除江苏、天津等少数省(市、区)外,大部分省、市校外/校内导师比小于 2,与通知中“高校教师一般不超过 30%”的要求存在差距。此外,无论数量还是结构,地区间的差异均显著存在。就数量而言,北京万人导师数远超大部分省、市,是河北、山西等省、市的近
25、9 倍,而西藏、宁夏等地区万人导师数也达到了 8.355,体现了两省对双创教育的重视程度;就结构而言,天津等省、市校外/校内导师比达到了 2.782,已超过通知要求,并且是其他地区的 1.481倍以上。(二)影响优秀导师数量的相关因素分析 由于协同育人机制下双创导师来源具有多样性,所以相对应的培养机制应分类、细化。在对优秀导师数量总体进行分析后,分别讨论优秀导师中高校教师数量及非高校教师数量的影响因素。此外,校内、校外导师的区分也有助于理解优秀导师结构性差异产生的原因。为此分别以各省(区、市)“每万名普通高校在校学生所拥有的双创教育优秀导师数”(以下简称“生均优秀导师数”)、“每万名普通高校在
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