[摘 要] 本文根据西安、咸阳两地企业的调查数据，利用二元Logistic回归模型、SPSS 20.0软件实证分析了校企合作人才培养中影响企业参与的制约因素。结果表明，企业经营时间、校企合作途径、政府政策支持与引导对企业参与校企合作人才培养具有显著影响；企业性质、企业规模、所属行业对企业参与校企合作人才培养的影响不显著。最后，为促进企业参与校企合作人才培养提出了相关建议。

[关键词] 企业 校企合作 人才培养 二元Logistic回归模型

基金项目：本文系陕西省教育厅专项科研计划项目研究成果（项目编号：17JK0677）。

党的十九大报告为我国现代职业教育的未来发展指明了方向，要求走好“完善职业教育和培训体系，深化产教融合、校企合作”的基本道路。校企合作中的企业是重要角色，关系到合作能否顺利开展及进行，所以，开展“企业到底想不想合作”的讨论，或将成为深化校企合作的基石。我国在职业教育中开展了校企合作的摸索和实践，获得了重大成果，但是，这些校企合作仍处于基础阶段，还存在诸多问题亟待解决。近年来，我国人才需求类型和层次呈现出多样化趋势，对中高级人才的需求较高。作为人才培养的重要基地，高校必须响应人才需求新趋势，校企合作人才培养已成为职业教育发展的必然选择，同时，高校和企业也面临着新的机遇和挑战。

国外校企合作人才培养模式

德国职业教育体系的特点是联邦政府和州政府共同支撑的“双元制”，高校与企业合作建立“双元制”人才培养模式。申请这个项目的学生不仅可以进入研究所学习，还可以签订由行业协会许可的企业培训合同。企业要深入参与学生的在校培训，学生的毕业论文必须由企业和学校双方共同评估。英国的多元化校企合作模式成果也比较突出，在与工业紧密联系的理念指导下，该模式要求企业参与人才培养的整个过程。为促进高新技术企业发展，华威大学与其他顶级英国大学提供校企合作的孵化资金、所需的商业知识等，并成立大学科技园，设置跨学科的新工科专业，构建新工科人才培养需要的教学体系，以积极吸纳各利益相关者。

为了保证工程技术培训人员符合行业和企业的要求，美国工程与技术认证委员会（ABET）对学校的专业进行认证，采用最新技术教育认证标准，共有8项一般标准和28项额外标准，包含学习目标、学习成果、不断改进教育机构教学水平质量和财政资源等。学者Barry指出工程专业的学生需要经历多个认证周期才能确保其满足实际需要和工作标准。但是，也有学者提出校企合作人才培养的潜在问题，如校企合作不利于大学研究的独立性、校企共有的科研成果很难转化为商业应用等。

我们可以研究已成功的校企合作模式，从中吸取经验教训，将其转化为适合我国国情的模式。本研究以西安、咸阳两地企业为例，分析企业参与校企合作的影响因素，定量分析各影响因素的作用大小，并在此基础上提出相关建议。

影响企业参与校企合作人才培养的实证分析

1.变量选择与指标设计

在分析中，借鉴相关研究成果，基于技术接受模型与信息行为模型，发现企业参与校企合作人才培养的影响因素主要涉及：企业的性质、所属行业、规模、经营历时、校企合作的方式方法、政府政策支持和引导，依据这6个方面设计一份调查问卷。

2.数据来源及样本说明

本次研究向西安、咸阳两地112家企业进行问卷调查，发放350份问卷，收回334份，其中共有317份有效问卷，有效回收率为90.6%。从企业样本看，112家被调查的企业中大部分是私有企业，占60.7%，混合所有制企业占27.7%，国有企业占11.6%；企业规模方面，中等企业占50.9%，小型企业占38.4%，大型企业占10.7%；企业运营时间也不同，有16.1%的企业运营不到5年，36.6%的企业运营5~10年，另有32.1%的企业运营11~20年，15.2%的企业运营超过20年。依据企业的差异性进行分析，所属行业中从事第一产业的企业有18家，占样本总量16%；56家企业从事第二产业，占比50%；38家企业涉及第三产业，占34%。调查结果显示共有48家企业参与校企合作，是总数的42.9%，没有参加的64家企业占比57.1%。多数学校和企业还未建立合作渠道，只有45家企业与学校建立了合作渠道。有关政府政策支持力度的调查显示，由于政府政策支持力度较弱，校企合作难达到预期效果，只有26家企业受到政府政策支持与引导，约占总数的23.2%。

3.二元Logistic回归模型分析

为研究企业参与对校企合作人才培养的影响，将校企合作人才培养行为设置为二分类变量，分“参与”和“没有参与”两种情况。因变量是二分类变量层面上的，选用二元Logistic模型进行分析，具体分析步骤如下：第一步，赋值因变量。Y=1表示“参与”，Y=0表示“没有参与”。第二步，进行显著性检验。变量是否通过显著性检验可通过参数估计的P判断，若P小于显著性水平α，则该变量通过显著性检验，即对企业是否参与校企合作有显著影响，否则变量不通过显著性检验。第三步，参数估计。显著性检验的变量对因变量的影响通过估计参数的大小及正负判断。二元Logistic模型如下：

式中，[χi]是影响企业参与校企合作行为的第i个自变量，βi表示第i个自变量的回归系数，m表示影响因素的个数，P（Y=1|[χ1]，[χ2]，…，[χm]）表示在m个自变量作用下企业参与校企合作的概率。各变量描述性统计如表1所示：

4.结果分析

本文选用SPSS 20.0统计软件展开回归分析，从模型的拟合优度检验来看，似然比的[χ2]为185.307，Cox & Snell’s R2为0.442，Nagelkerke R2为0.610，表明模型的拟合优度较高。具体分析结果如表2所示：

根据模型回归结果可知，企业经营时间、校企合作渠道，以及政府政策支持与引导具有统计显著性，其他影响因素没有通过显著性检验。其中，企业经营时间因素在10%水平下显著；校企合作途径、政府政策支持与引导这两个变量是在5%水平下显著。回归系数表明这三个变量呈正相关关系，对企业是否参与校企合作产生了积极影响。有合作途径的企业参与校企合作的意向更为显著，同时，受政府政策支持与引导因素影响，企业参与校企合作的积极性会更高。另三个变量：企业性质、企业规模、企业所属行业因素影响不显著，说明这三个因素不是影响企业参与校企合作的重要因素，可见不同性质企业、不同规模、不同行业的企业都有可能参与校企合作。

5.小结

以上三个因素是影响企业参与校企合作的主要原因，与企业参与行为呈正向相关的关系。一个长期、稳定、成熟的企业越活跃，越有可能与高等教育机构合作；相较于那些没有合作渠道的企业，有合作机会的企业更有可能参与校企合作。由此看，合作环境对于企业参与校企合作的决策有着重大影响，政府要对职业教育高度重视，将技术应用型人才培养放在关键位置，因政府出台的政策会在校企合作中起到关键作用，可通过宏观调控引导企业积极参与校企合作。此外，企业的自身实力也会在很大程度上影响其是否会做出校企合作的决策，实力强、想要长远发展的企业参与校企合作时，看重的是人才，而非利润。经营时间长的企业，已形成了稳定的企业文化、人文环境与长期发展战略，它们参与校企合作的动机会更高；而尚处于低发展期的企业则更倾向于开展成本低、见效快的“社会培训”，参与校企合作的动机较低。

建 议

1.建立完善的政策保障体系

立法改革是保障国家新发展模式安全的关键和重要的环节。没有强有力的政治支持、保障和领导，任何发展模式都不可能实现。目前，我国校企合作的相关政策尚不完备，如在现行政策中，缺乏企业参与培训的强制性支持和法律支持。要解决校企合作对企业没有足够的吸引力的问题，政府可设立专门的校企融合机构，或打造校企交流的沟通平台，以有效促进校企合作的发展。政府需要制定相应的政策或法律，促使学校和企业都能够积极探索校企合作，主动提供生产融合服务的方式和措施。在政府校企之间扮演宏观指导的角色，可有效助推学校与企业的融合。

2.建立互动、互助的校企合作渠道

校企合作的本质是学校与企业双方联动，而在目前的我国校企合作中，受学校为解决学生的就业及企业单方面合作意愿浅的限制，学校教育对企业的吸引力较小，使得校企之间的互动互补合作渠道尚未建立。地方政府可制定适当的行政措施、奖励措施以促进校企合作，如为参与校企合作的企业建立培训基地，提供信贷优惠或税收优惠等。此外，还可建立完善的专业评价体系，采用多元化的校企合作方式，全面提升教学效果。

3.形成稳定、成熟、系统的人才培训体系

在校企合作中，企业应担当主导角色，企业参与的主动性，可决定校企合作的效果。对此，政府要建立适当的政策机制，促进生产一体化。通过校企合作，企业和学校之间可建立一个健全、完备、稳定的人才培养体系，不仅能加快企业人才培养和选拔的过程，降低企业人力资源成本，还能进一步优化学校人才培养方式。

参考文献：

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作者单位：左 拉 孔令夷 西安邮电大学

贺甲宁 陕西职业技术学院