摘要:基于2014—2023年中国30个省份的面板数据，构建以科技创新为门槛变量的门槛回归模型，实证分析职业教育产教融合对科技成果转化的影响。研究发现，职业教育产教融合对科技成果转化存在基于科技创新的双门槛效应：当产教融合水平处于第一门槛区间时，对科技成果转化具有促进作用；处于第一与第二门槛值之间时，促进作用显著增强；跨越第二门槛值后，促进作用达到最佳水平。研究结果表明：科技创新能力是调节产教融合成效的关键因素，深化产教融合需与区域科技创新水平同步推进。据此，建议进一步对接产业需求，增强职业教育产教融合水平；保障经费增长，优化地方教育经费投入结构；实行分类指导，精准施策区域产教融合。

关键词:职业教育 产教融合 科技创新 科技成果转化 门槛模型

基金:国家自然科学基金项目“新疆乡村教育现代化高质量发展的动态监测与预警机制研究”（72264033）,主持人：蔡文伯

作者简介:蔡文伯（1962-），男，石河子大学师范学院教授，博士生导师，博士，研究方向：高等教育学，教育经济学（石河子，832061）;林鸿伟（2003-），男，石河子大学师范学院硕士研究生，研究方向：高等教育学;

一、问题提出

2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出要“塑造多元办学、产教融合新形态”“提高高校科技成果转化效能”[1]。职业教育作为社会经济发展的重要组成部分，通过科技成果研发与转化促进经济及科技创新增长。科技成果转化是科技成果从实验室推向市场的过程，它既是职业院校科技研发的重要内容，又是衡量职业院校服务地方产业、支撑区域经济发展的重要指标。科技成果转化的“最后一公里”困境，本质在于实验室成果与产业需求的脱节，缺乏支撑产业化的技术技能人才，也缺少连接科研与生产的中间载体。职业教育产教融合的跨界属性恰好能通过人才供给、平台共建、场景落地三大路径，为科技成果从理论可行走向产业可用提供精准赋能，成为破解转化难题的关键抓手。

2024年9月，习近平总书记在全国教育大会上强调“让更多科技成果尽快转化为现实生产力”[2]。职业院校的科技成果转化不仅是连接科研与生产的桥梁，更是一项复杂的系统性工程，既需要理论体系支撑，也需要实践方法指导。在职业教育产教融合维度，彭鹏认为产教融合在推动产业升级、促进就业创业、服务高质量发展中扮演着至关重要的角色[3]。石伟平等指出产教融合致力于解决职业教育与产业系统之间的协调发展问题[4]。在科技成果转化维度，吴玺玫认为科技成果转化是以市场需求为导向，挖掘科研成果的创新价值和实用价值，实现创新要素增值的复杂过程[5]。邵玲芝等研究发现，科技成果转化是通过对科学研究所产生的具有实用价值的科技成果进行后续实验直至形成新技术、新工艺，可提高生产力水平的活动，与政府部门、企业、高校院所等多元主体有关[6]。

现有研究为理解二者关系奠定了基础，但多数学术探讨或政策分析隐含着一个线性假设，即认为产教融合水平的提升会直接、均匀地转化为科技成果转化效能的增长。这种认知难以充分解释上述现实困境。事实上，产教融合对科技成果转化的促进作用，很可能并非简单的线性关系，而是存在关键的“阈值”或“门槛”。因此，本研究旨在回应上述国家战略需求、现实困境与理论不足，核心研究问题是：职业教育产教融合对科技成果转化的影响，是否存在基于科技创新水平的非线性门槛效应？其具体的作用阈值与动态规律为何？

二、文献综述与理论框架

（一）职业教育产教融合与科技成果转化

从人力资本理论的角度看，教育主要是通过增加个人的知识与能力资本，进而提高科技创新投入与产出的效率，高水平人力资本能促进技术创新的涌现，产出更具创新性的技术成果[7]。通过职业教育产教融合的协同培养，可显著提升社会的人力资本水平，人力资本的提升不仅增加科技成果产出，还加速科技成果转化应用。职业院校作为协同发展中心，在创新链条中发挥着培养应用型人才、服务地域与产业集群的作用[8]。深化产教融合可强化职业院校服务地方与产业的功能，推动科技成果落地转化。有学者认为，需要在体系构建层面打造“产教创”协同机制：企业作为产业链代表，提供真实生产场景与市场需求；院校承担教育链职责，系统化开展专业知识教学与实践能力训练；科研机构及行业协会则依托创新链，引入先进技术与创新理念，构建起“问题发现—知识传授—技术转化”的高职学生实践创新能力培养模式[9]。有学者构建了产业结构升级、科技创新与经济高质量发展的耦合协调模型，指出通过实施产教融合，我国在高校、科研机构与企业之间构建了更紧密的协作机制。该机制推动了产学研的深度互通，促进了联合科技创新项目的落地，为科研成果的产业化应用提供了强劲动力[10]。

（二）科技创新与科技成果转化

科技创新与科技成果转化是相互衔接、相互促进的连续过程。科技创新往往分为两种形式，一种是颠覆性创新，一种是渐进式创新。渐进式创新是颠覆性创新的基础，其出现的频率较低且具有极大的不确定性，人类发展中出现的大部分的创新都是渐进式创新，相对应的科技成果转化也是渐进式的[11]。科技创新带来的技术进步，经研发团队与企业接力推进实现局部应用，能使产业链或产品的处理效率进一步提升。科技成果转化分为“科学研究—技术性成果—中试试验线—商业产业化”四个阶段，在这一创新链条中，技术性成果即科技创新发挥了重要作用，通过中试与试验将科技创新的技术性成果转移到实际的应用场景之中，实现科技成果转化[12]。科技成果转化落地给研究团队与企业带来经济效益，研究团队与企业进一步推进科技成果的产出，形成一个新的循环。

（三）职业教育产教融合、科技创新与科技成果转化

职业教育产教融合与科技创新、科技成果转化之间构成了一个紧密互动、协同发展的共生系统。从创新生态系统理论的角度来看，企业、职业院校、政府等多元主体及其所处环境通过复杂的互动、竞争与合作，共同构成致力于科技成果转化、技术服务等动态协同网络[13]。职业教育的产教融合、科技创新与科技成果转化三者共同构成高度耦合、协同演进的创新价值链。在一个包含“核心种群、知识种群、支持种群、环境”四要素的健康生态中，深度产教融合可视为构建“区域性技术创新生态系统”。其中，职业院校不仅作为培养人才的“知识种群”，更通过融入产业实践，参与解决实际技术问题，成为“核心种群”的组成部分；企业作为“核心种群”提供真实需求与场景；政府作为“支持种群”通过政策与资金搭建平台；科技创新是系统的“能量流”，科技成果转化则反映系统的“生产力水平”。

国内学者根据勒特·雷德斯道夫的三螺旋理论提出“3345协同创新模式”，认为政府、产业、职业院校三方在创新过程中协同作用，相互交织形成螺旋式结构，通过资源共享与角色渗透带动科技的创新并推进科技成果转化，以此形式不断螺旋上升[14]。在产教融合框架下，科技创新成果的转化与应用是关键一环，有效地将研究成果导向产业实践，创造经济价值。同时，这些经过市场检验的创新成果，又成为优化职业教育的源头活水：它们推动课程内容与时俱进，催生基于真实项目的沉浸式教学方法，并牵引教育管理模式的现代化变革，从多个维度夯实了职业教育高质量发展的根基。产教融合既加速科技成果产生，也通过科技创新带来的虚拟仿真实训基地强化人才培养。科技成果转化催生新教学方法，同时依托优质人才推动成果落地。渐进式创新推动科技成果转化应用，成果转化落地的经济效益，又会反哺推动新的科技创新，其循环机制见图1。

图1职业教育产教融合、科技创新及成果转化的互动循环机制示意

三螺旋理论揭示了政府、产业、院校三方互动对科技成果转化的促进作用，但现有研究多将这种互动视为匀速的线性过程，忽视了其阶段性跃升的本质特征。事实上，三螺旋的协同演进并非一蹴而就，而是随着科技创新水平的提升，呈现出从“政府主导”到“校企协同”再到“三方深度融合”的阶段性特征[15]。当科技创新水平较低时，三方互动多停留在政策引导下的浅层合作。当科技创新水平跨越一定阈值后，校企双方的协同需求与能力显著增强，互动深度与广度大幅提升。当科技创新水平达到更高阶段后，三方将形成相互渗透、利益共享的深度融合生态。这种“阶段性、突变式”的演进特征与门槛回归模型的数学形式高度契合。门槛模型能够有效识别变量间关系的结构性突变点，恰好可以用来刻画三螺旋协同演进过程中的关键阈值。因此，本研究构建以科技创新为门槛变量的门槛回归模型，利用2014—2023年全国30个省份的面板数据，实证检验在三螺旋协同的不同阶段，职业教育产教融合对科技成果转化的赋能效应差异。期望通过识别产教融合促进成果转化的关键效能阈值与最优区间，从理论上揭示二者间的非线性作用机制，弥补现有研究的认知缺口，更能为决策者提供精准、分阶段的政策干预依据。

三、研究设计与数据说明

（一）模型设定

为探讨职业教育产教融合与科技成果转化之间的非线性关系，本研究采用汉森（Hansen）的面板门槛回归模型进行实证研究[16]，以科技创新作为门槛变量，分析职业教育产教融合如何赋能科技成果转化。

门槛回归的基本方程为：

若存在两个门槛，上式可进一步表述为：

其中，I（·）为示性函数，μi代表个体效应，t、i分别表示年份与省份，Eit代表解释变量，Fit为控制变量，qit表示门槛变量，γ值表示门槛值，在此基础上，构建职业教育产教融合水平对科技成果转化的门槛回归模型，以科技创新为门槛变量。

其中，Tsit为被解释变量，表示科技成果转化水平，Epit为解释变量，表示产教融合水平，Tcit为门槛变量，表示科技创新水平。

（二）变量选取

1. 被解释变量

科技成果转化水平是本研究的被解释变量，衡量一个地区科技成果转化水平的指标主要有专利授权量、技术市场合同成交额等，遵循数据可得性原则，本研究参考兰淑娟等学者的做法[17]，将科技成果转化水平划分为1个一级指标，2个二级指标，5个三级指标，以此搭建中国科技成果转化水平指标体系，采用熵权法测定其水平，为捕捉变量与解释变量之间可能存在的非线性边际效应，对其采用先平方变换，再进行Z-score标准化的处理方式，见表1。

表1科技成果转化水平指标体系

2. 解释变量

职业教育产教融合是本文的解释变量，根据上述分析，遵循数据可得性原则，本研究参考刘奉越等学者的做法[18]，将职业教育产教融合水平划分为2个一级指标，7个二级指标，12个三级指标，搭建职业教育产教融合发展水平的指标体系，用熵权法测度其水平。为捕捉变量与被解释变量之间可能存在的非线性边际效应，对其采用先平方变换，再进行Z-score标准化的处理方式，见表2。

表2职业教育产教融合发展指标体系

3. 门槛变量

科技创新作为门槛变量，刑明强等学者采用财政科学技术支出占地方一般预算支出比重来衡量科技创新，用专利授权量作为替换变量[19]；参考刘和东等学者的共同做法，采用各地区专利授权量来衡量科技创新的水平[20]，由于该变量呈现右偏分布，为压缩极端值影响并缓解异方差，对其采用先取自然对数，后进行Z-score标准化的处理方式。

4. 控制变量

第一，R&D经费投入程度（F1）。各地区科技成果转化经费投入对当地科技成果转化有重要影响，R&D经费投入程度能反映当地科学研究与试验发展的投入程度。因此，采用R&D经费投入强度作为控制变量。

第二，地方教育经费支出（F2）。我国教育事业发展的资金来源主要是政府拨款，职业教育发展水平与地方政府部门的教育经费投入有关。因此，采用地方教育经费支出作为控制变量。

同时，为避免数据单位差距过大而影响研究结论的准确性，对以上控制变量数据采用先取自然对数，后进行Z-score标准化的处理方式。

本研究在变量选取上受限于省级面板数据的可得性。诸如“校企合作项目数”“产教融合共同体数量”等反映三螺旋互动的微观变量，目前尚未被纳入国家统计年鉴的常规统计体系，难以获取2014—2023年30个省份的面板数据。因此，本研究采用替代性策略。首先是产教融合水平指标，指标内容已涵盖“职业院校数量”“常住人口”“生均教育经费支出”“获得职业资格证书毕业生比例”等，间接反映了院校端与产业端的对接程度。其次在门槛变量中用专利授权量反映科技创新，本质上捕捉的是三螺旋系统中“创新链”的整体效能，是政府研发投入、企业技术需求、院校科研产出三方互动的综合结果。最后是控制变量中的R&D经费投入和地方教育经费支出，分别代表了政府支持科技创新的力度和教育投入强度，一定程度上反映了政府端的行为。

（三）数据来源与描述性统计分析

研究数据来源于2014—2023年的《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》以及国家统计局网站数据，选取全国30个省份进行分析，表3报告了各变量的描述性统计结果，部分数据存在缺失，采用插值法进行填补。

表3各变量的描述性统计结果

注：观测值为300个。

四、实证分析

（一）门槛值个数检验

本研究利用stata 18.0软件，检验职业教育产教融合对科技成果转化的赋能作用，表4报告了将产教融合水平作为解释变量、科技创新作为门槛变量时，单一门槛、双门槛以及三门槛效应存在性的检验结果。结果显示，科技成果转化水平单门槛通过1%的显著性检验，双门槛通过1%的显著性检验，三门槛未通过10%的显著性检验，单门槛效应与双门槛效应均显著，三门槛效应不显著，证明职业教育产教融合与科技成果转化存在双门槛，因此本文均采用双门槛分析。

表4门槛显著性检验结果

当科技创新处于低水平阶段时，企业主要聚焦于成熟技术的规模化应用，对于职业教育产教融合的需求仅局限于基础技能人才输送，与科技成果转化的核心环节关联较弱，因此职业教育产教融合的赋能效果较弱。当科技创新水平跨越第一个门槛值时，企业开始布局技术中试、成果产业化适配等环节。此时职业教育的实训设施、技能人才可以直接对接技术落地的实操需求，职业教育产教融合赋能科技成果转化的效果大幅增加，单门槛效应在1%水平下显著。当科技创新跨越第二个门槛值时，企业进入前沿技术研发的新阶段，对职业教育产教融合的需求升级为协同创新的新阶段。职业院校与企业共建产业学院、联合开发技术，职业教育产教融合的深度和价值创造能力进一步提升，对科技成果转化的赋能作用再次大幅提升，双门槛效应在1%水平下显著。当科技创新水平突破双门槛对应的高值后，其研究方向往往进入前沿基础研究领域。以“应用型、技术型人才培养”为核心定位的职业教育与前沿基础研究的成果转化需求匹配度较低，职业教育产教融合对科技成果转化的赋能效果无法出现新的质变，这也解释了为何三门槛未通过10%显著性检验。

表5报告了职业教育产教融合在以科技创新为门槛时的门槛估计值和95%水平置信区间，结果显示，在以科技创新为门槛变量时，职业教育产教融合赋能科技成果转化的门槛值分别为2.5229和2.5784，该模型的第一个门槛值95%置信区间较窄，证明其样本估计较为精确。该门槛回归检验可用似然比函数图加以说明，图2为第一个门槛值的似然比（LR）曲线图，黑色虚线为95%置信水平下的临界值（7.35）。曲线最低点对应的门槛值约为2.52，与模型估计的第一个门槛值2.5229基本一致。LR曲线仅在门槛值附近显著低于临界值，其95%置信区间为[2.5074,2.5350]，说明该门槛值的识别结果稳健。第二个门槛值2.5784未能报告95%置信区间，主要原因在于样本在高门槛区间的分布高度集中。Hansen指出，似然比统计量构造置信区间需要门槛附近样本具有充分变异，当样本分布稀疏时，LR曲线可能无法与临界值形成有效交点，导致置信区间无法识别，但门槛估计量本身在较大样本下仍具有一致性[21]。本研究后续通过调整Bootstrap次数、工具变量法和替换门槛变量进行了多重稳健性检验，结果均支持双门槛效应的显著性。

表5门槛估计值与95%置信区间

图2第一个门槛的估计值

注：图2为门槛值2.5229的估计结果。

为进一步加强模型的说服力，本研究对模型进行Bootstrap次数调整。表6报告了Bootstrap次数分别调整到500和1000时整个模型的门槛显著性检验，结果显示，门槛回归模型的显著性未发生大幅改变，仍在0.01水平下显著。在不同的Bootstrap次数调整下，不同显著水平的临界值也与Bootstrap取值为300时没有较大差异，第一和第二门槛值没有发生变化，第一和第二门槛的置信区间也与Bootstrap次数为300时一致，证明本研究具有较好的稳定性。

表6 Bootstrap次数调整的稳定性检验

除此之外，针对产教融合与科技成果转化之间可能存在的双向因果内生性问题，本研究采用工具变量法进行处理：选取滞后一期的产教融合水平作为工具变量，通过面板固定效应模型估计得到产教融合的外生拟合值，并将其代入双门槛模型进行回归。如表7所示，处理内生性后，双门槛效应仍在5%水平上显著（p=0.0133），门槛数量与门槛值与原模型保持一致；核心解释变量在不同门槛区间的影响方向与显著性未发生本质变化，仅系数大小略有差异。这表明本研究识别的非线性效应并非由双向因果关系驱动，核心结论具有稳健性。

表7产教融合水平滞后一期的内生性检验

为检验研究结论的稳健性，本研究将门槛变量替换为财政科学技术支出占地方一般公共预算支出比重，重新进行面板双门槛回归。如表8所示，替换门槛变量后，单门槛效应（p=0.0767）与双门槛效应（p=0.0967）仍在10%水平上显著，表明非线性关系依然存在。核心解释变量的影响方向与阶梯式增强的变化趋势，与基准模型保持高度一致。系数值与显著性水平的小幅下降，可能源于新门槛变量与原控制变量存在一定相关性，导致部分效应被吸收。整体来看，核心结论并未发生本质变化，表明本研究的研究结果具有较好的稳健性。

表8替换门槛变量的稳健性检验

经过以上各项稳健性检验，本模型更有解释职业教育产教融合赋能科技成果转化的代表性，本研究将就此继续探究职业教育如何赋能科技成果转化。

（二）模型设定、诊断检验与稳健门槛模型结果分析

1. 多重共线性检验

为检验变量间可能存在的多重共线性问题，本研究进行了方差膨胀因子（VIF）检验。如表9所显示，所有变量的VIF值均小于10，均值VIF为2.73，不存在严重多重共线性问题，模型参数估计结果可靠。

表9多重共线性VIF检验

2. Hausman检验与模型形式选择

为确定面板模型的具体形式，本研究进行了Hausman检验。如表10所示，Hausman检验的p值为0.5494，无法拒绝“随机效应模型更优”的原假设。但由于本研究核心模型为Hansen提出的面板门槛模型，其理论框架基于固定效应设定，且目前主流的门槛模型实现命令均采用固定效应估计。因此，本研究后续分析仍采用固定效应门槛模型，以保证模型的理论一致性与可实现性。同时，固定效应模型能够有效控制不随时间变化的个体异质性，避免遗漏变量偏误，对于本研究的研究主题而言，更能保证估计结果的可靠性。

表10诊断性检验

3. 异方差检验与修正

本研究采用Modified Wald检验对模型的组间异方差进行检验，表10结果显示p值为0.0000，强烈拒绝“同方差”的原假设，表明模型存在显著的组间异方差。

4. 序列相关检验与修正

本研究采用Wooldridge检验对面板数据的序列相关问题进行检验，表9结果显示p值为0.0000，强烈拒绝“不存在一阶序列相关”的原假设，表明模型存在显著的序列相关问题。

为修正异方差与序列相关对统计推断的影响，本研究门槛模型估计均采用稳健标准误，以保证t检验与p值的可靠性，最终的估计结果具有良好的统计推断基础。

（三）门槛效应分析

根据上述门槛显著性检验结果可知，职业教育产教融合与科技成果转化存在双门槛，在此基础上构建双门槛回归模型，并对具体的门槛效应进行检验分析。

表11门槛效应

注：***表示在1%水平上显著。

如表11所示，职业教育产教融合与科技成果转化之间存在双门槛效应，其中第一个门槛值为2.5229，第二个门槛值为2.5784。当科技创新处于低水平阶段（q≤2.5229）时，三螺旋协同处于政府主导的初级阶段。此时政府通过政策引导与资金投入推动产教融合，但产业与院校的自主互动意愿较弱，合作形式多为简单的订单式人才培养，未能深度参与科技成果转化的核心环节。因此，职业教育产教融合对科技成果转化的赋能作用较弱，系数仅为0.074054。当科技创新处于中等水平阶段（2.5229<q≤2.5784）时，三螺旋协同进入校企协同的中级阶段。随着区域科技创新水平的提升，企业对技术升级与人才培养的需求日益迫切，院校也开始主动对接产业需求，校企双方在技术中试、实训基地建设等方面开展深度合作。此时产教融合能够有效支撑科技成果的中试与产业化适配，因此赋能作用显著提升，系数跃升至0.855585。当科技创新处于高水平阶段（q>2.5784）时，三螺旋协同进入三方深度融合的高级阶段。政府、产业、院校形成了相互渗透、利益共享的创新生态，职业院校不仅是人才培养的主体，更是区域技术创新的重要力量。校企双方共建产业学院、联合开展技术研发，产教融合直接嵌入科技成果转化的全链条，因此赋能效果实现大幅飞跃，系数达到了1.966182。数据显示，在第一门槛区间内，职业教育对科技成果转化的赋能效果并不突出；在第二门槛区间内，职业教育产教融合对科技成果转化的赋能有了一定提升；跨越了第二门槛值后，职业教育产教融合对科技成果转化的赋能有了质的飞跃。

以上表明，随着职业教育产教融合水平不断提升，其对科技成果转化产生的促进作用呈现逐渐增强的趋势，在逐步跨越门槛后，职业教育产教融合赋能科技成果转化的作用愈发显著。因此，国家需要进一步增加对职业教育产教融合发展的投入。此外，科技成果转化水平也受地方教育经费投入的影响，随着地区教育经费投入的增加，职业教育人才培养的效率越高，职业教育与产业之间的协调融合会更加紧密，科技成果转化的水平随之提升。

表12控制变量门槛回归结果

注：***表示在1%水平上显著。

如表12所示，R&D经费投入程度对科技成果转化无显著影响，系数为0.0033685，无法说明R&D经费投入程度对科技成果转化的作用；地方教育经费投入对科技成果转化的作用通过了1%的显著性检验，估计值为0.0419903，代表地方教育经费投入对科技成果转化起着正向的促进作用，促进作用比较明显，地方教育经费投入对应的95%置信区间较窄，估计精度较高。从这个角度来看，地方教育经费的投入程度可以进一步扩大，通过加大地方教育经费投入，能进一步增加职业教育人才培养的力度，提升当地职业教育水平，吸引企业入驻，还能借助人才对技术进行帮扶升级，加速科技成果转化的过程，进一步强化企业落地。

R&D经费投入程度对科技成果转化的影响在统计上不显著，这一结果可能源于多方面因素：第一，投入环节错位。我国区域R&D经费中较大比例投向基础研究和实验室技术研发，而科技成果转化更依赖中试放大、产业化适配等中间环节的投入，二者在创新链条上存在一定的阶段性差异。第二，变量测量局限性。本文采用的R&D经费投入程度是区域总量指标，未能区分基础研究、应用研究、试验发展等不同类型研发投入对成果转化的异质性影响，也未能捕捉R&D经费中用于职业教育产教融合相关领域的专项投入。第三，多重共线性影响。相关性分析显示，R&D经费投入程度与产教融合水平、地方教育经费投入的相关系数均超过0.6，变量间的高度相关性在一定程度上降低了其统计显著性。地方教育经费投入的作用显著，是资源投入与科技成果转化高度匹配的结果，地方教育经费主要投向职业教育的技能人才培养、实训设施升级、产教融合基地建设，与职业教育产教融合赋能科技成果转化的逻辑相契合，所以对于职业教育产教融合赋能科技成果转化的作用显著。

表13 2014年、2018年、2023年各省份门槛值跨越情况

如表13所示，以科技创新为门槛变量，职业教育产教融合对我国30个省（区、市）的科技成果转化均发挥正向促进作用。2014年我国各省份均处于第一门槛区间，是由于全国多数省份的产业以传统制造业、资源型产业为主，科技创新水平普遍偏低，产教融合主要聚焦于订单式技工输送，未与科技成果转化深度绑定，因此所有省份均处于低门槛区间。2018年江苏、浙江、广东三个省进入第二门槛区间，是由于这三个省份是我国制造业、数字经济等产业集群的核心区，科技创新已进入技术中试的新阶段，因此率先跨越第一门槛。2023年广东省跨越第二门槛，部分省份进入第二门槛区间。广东省凭借珠三角地区的高端制造，科技创新进入前沿研发的新阶段，职业教育产教融合升级为校企协同创新的新阶段，直接对接科技成果转化的高端需求，跨越了第二门槛。北京、江苏、浙江、山东、湖北五个省份进入第二门槛区间，其产教融合能支撑成果转化中端环节，但是未形成广东式的深度协同创新，因此处于第二门槛区间。其余24个省市还未跨越第一门槛，这些省份多为中西部、东北欠发达区域，产业以传统行业为主，科技创新水平低，无法对接中端及以上的成果转化需求，因此未实现门槛跨越。

研究显示，长期以来跨越第一和第二门槛的省份在逐步增加，开始出现跨越第二门槛的省市，并且处于第一区间的省份逐步减少，说明职业教育产教融合对科技成果转化的促进作用逐年增强，直到2023年还有天津、河北、山西等24个省份处于第一门槛区间之内，其科技成果转化的水平未能达到最佳，国家应该注意加强这部分地区的职业教育产教融合水平的提升。而处于第二区间内的北京、江苏、浙江、山东、湖北五个省份，应继续加大职业教育产教融合的力度，使其尽早跨越第二门槛值，达到科技成果转化的最佳效率。

五、结论与建议

（一）结论

本研究主要得出了以下四点结论：

首先，职业教育产教融合对科技成果转化的赋能存在显著的门槛效应，并且随着职业教育产教融合的程度不断提升，科技成果转化水平也会不断提升。

其次，职业教育产教融合对科技成果转化的影响呈现显著的双门槛特征，当科技创新等于或小于第一门槛值时，职业教育产教融合对科技成果转化产生促进作用，但作用效果不明显；当科技创新处于第一和第二门槛值之间时，职业教育产教融合对科技成果转化水平的促进作用显著增强；当科技创新跨越了第二个门槛值时，职业教育产教融合对科技成果转化水平的促进作用达到了最佳值。

再次，2014—2023年地方教育经费投入对科技成果转化水平的提升有显著促进作用，职业教育提升了科技成果转化水平。

最后，各省份在2014年、2018年与2023年跨越科技创新门槛的情况存在显著差异，随着时间发展，各省份逐步跨越第一第二门槛值，其职业教育产教融合赋能科技成果转化的作用愈发明显。

（二）建议

1. 对接产业需求，增强职业教育产教融合水平

提升职业教育产教融合水平，是系统推进其服务科技成果转化的首要任务。首先，产业链中不同行业、不同区域、不同规模的企业对于职业院校都有不同的需求，职业院校要聚焦特色学科与新兴领域，对接新质生产力发展所需要的新兴产业，深入合作研究开发应用，不断拓展研究外延，实现深度产教融合。其次，动态化的人才培养机制要求职业院校与企业通过当前产业的变化预测未来的发展趋势，搭建精准的需求变化预测体系。最后，政府要积极推动相关政策落地。统筹校企的深度融合离不开高效沟通，地方政府要承担起政策统筹与协调发展的责任，要引导资源的合理分配，积极探索区域产教融合建设的特殊方案，建设公开共享的产教融合信息平台，组织各类产教融合对接活动，及时发布产学研项目进展情况，跟进企业单位、事业单位的技术创新需求，为职业院校科研创新团队提供方向指引。

2. 保障经费增长，优化地方教育经费投入结构

为有效激活职业教育产教融合在区域创新中的引擎作用，必须提升并优化地方教育经费投入。首先，建立与职业教育发展目标相匹配的财政拨款稳定增长机制，确保财政性职业教育经费在地方教育总经费中的占比稳中有升。其次，优化财政资金的投入结构，实现投入结构由“基础保障”向“优质提升”转变。教育经费的投入不应仅限于校舍建设、设备购置等方面，更应大幅增加对教师队伍的投入，加强地方师资队伍建设。鼓励教师进行课程与教学资源开发，联合企业共同开发基于真实工作过程的课程体系、活教材和数字化教学资源库，确保教学内容与行业技术前沿同步。最后，创新经费投入机制，拓宽经费来源渠道，鼓励社会资本投入，激发多元主体活力，将社会资金用于高新产业的技术开发与转化。地方教育经费投入是职业教育科技成果转化的“卡脖子”变量。只有大幅度、结构性增加投入，才能真正把职业院校打造成为区域技术技能创新的“高质量转化器”。

3. 实行分类指导，精准施策区域产教融合

针对各省份职业教育产教融合所处的发展阶段不同，应采取“分类指导、精准施策”的差异化推进策略。首先，对于已经跨越第二门槛的“引领区”省份，要继续保持其职业教育产教融合的优势，推动产教融合向芯片、半导体等深层次方向发展，形成服务地方产业链的核心优势，聚焦职业教育创新、应用型人才的全链条式培养。系统总结经验，形成一套可复制的标准与模式，推广到全国各省份以服务国家战略。打造全球职业教育产教融合推动科技成果转化的标签，吸引国际知名企业协同开发产业。其次，对于处于第一和第二门槛区间的“发展区”省市，应该巩固优势，向第二门槛发起冲刺，进一步围绕地方特色产业开展产教融合，精准补齐产业链薄弱环节。破解“深度产教融合”的机制障碍，重点改进科技成果转化的知识产权归属、利益分配等问题，激发多主体的创造活力。最后，对于仍处于第一门槛区间内的“追赶区”省份，要将跨越第一门槛作为核心任务，尽快进入高效发展的阶段。加大财政投入，优化职业教育产教融合使用的实训设备。加强与“引领区”省份的沟通交流，引入优质课程、师资力量以及企业资源，弥补当地发展短板。各地区经过分类指导与精准施策才能促进科技成果转化，实现国家科技水平的大幅提升。

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