How Can Universities Build Distinctive Discipline Clusters While Serving Industrial Development? An empirical study based on configuration theory
-
摘要: 做好特色学科群建设是高校对现代化产业体系建设的积极回应。基于组态理论，通过收集国内20个省份的高校及轻工产业相关数据，利用NCA和fsQCA方法对特色学科群建设的影响因素进行分析，可以探索高校在服务产业发展中建设特色学科群的必要条件及建设路径。研究发现，政策指向性和产教融合水平是推动高校在服务产业发展中建设高质量特色学科群的核心要素；特色学科群高质量建设存在5个组态，并分为3条等效路径，即政产环境驱动型、政学因素聚集型、政产学多源联动型。最后提出研究建议：强化多要素组态式联动推进，深化政策引导与产教融合协同，建设情境适配型路径分类与评估体系。Abstract: In order to study how universities can build distinctive discipline clusters in the development of service industry, this study analyzes the influencing factors of the construction of distinctive discipline clusters by using Necessary Condition Analysis (NCA) and fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) methods on data from universities and light industries across 20 Chinese provinces. The study finds that the policy orientation and the level of integration of industry and education are the core elements to promote the construction of high-quality distinctive discipline clusters in the development of the service industry in universities. Further more, key findings of this study reveal that the five configurations of high-quality construction of distinctive discipline clusters, from which three equivalent paths can be obtained, namely, the government-industry-environment-driven type, the political-academic factor aggregation type, and the government-industry-academia multi-source linkage type. The Research conclusion provides a theoretical basis for the construction of distinctive discipline clusters in the process of service industry in universities.
-
表 1 研究对象简况表
省份 高校 轻工业相关专业 特色学科（群） 北京 北京工商大学、北京化工大学、清华大学 食品科学与工程、化学工程与工艺、化学工程与工业生物工程 化学工程与技术、材料学和化工过程机械 广东 广东工业大学、广东海洋大学、华南理工大学 化学工程与工艺、食品科学与工程、食品质量与安全、轻化工程 材料科学与工程、化学工程与技术、食品科学与工程 广西 广西大学 轻化工程 土木工程与先进材料学科群 河北 华北理工大学 化学工程与工艺 绿色智能矿业冶金化工 河南 河南工业大学、郑州大学、郑州轻工业大学、中原工学院 食品科学与工程、粮食工程、化学工程与工艺、纺织工程 人工智能与智慧粮食学科群、粮食产后安全及加工、食品科学与工程、材料科学与工程、化学、纺织服装新材料及高端装备 黑龙江 东北农业大学 食品科学与工程 食品科学 湖北 武汉轻工大学 食品科学与工程、化学工程与工艺、包装工程 天然产物与功能食品、粮油智能制造、食品科学与安全 吉林 吉林工商学院、吉林化工学院、长春工业大学 食品科学与工程、化学工程与工艺 食品科学与工程、化学 江苏 江南大学、江苏海洋大学、南京财经大学、南京工业大学、南京理工大学 食品科学与工程、纺织工程、化学工程与工艺 食品科学与工程、轻工技术与工程、食品科学技术与健康学科群、化学工程与技术、天然产物与功能食品、粮油智能制造、食品科学与安全 辽宁 大连理工大学、沈阳化工大学、大连工业大学 化学工程与工艺、食品科学与工程 资源化工与材料学科群 内蒙古 内蒙古工业大学 化学工程与工艺 材料科学、化学 宁夏 宁夏大学 食品科学与工程 化学工程与技术 山东 青岛科技大学、中国石油大学（华东） 化学工程与工艺 材料科学与工程、化学工程与技术、化学工程与技术 陕西 陕西科技大学、西安工程大学、延安大学 包装工程、轻化工程、纺织工程 轻工学科群、纺织特色学科群 上海 东华大学、华东理工大学、上海交通大学 轻化工程、纺织工程、化学工程与工艺、食品科学与工程 纺织工程、轻化工程、环境工程、高分子材料与工程 四川 四川大学、四川轻化工大学 轻化工程、化学工程与工艺 材料科学工程、先进轻工技术与环境保护 天津 天津工业大学、天津科技大学 轻化工程、纺织工程、非织造材料与工程、食品科学与工程、包装工程 智能轻工装备制造、药食同源、化工新材料 新疆 新疆大学、石河子大学 化学工程与工艺、纺织工程 化学工程与技术学科群、化学工程与工艺 浙江 浙江科技学院、浙江理工大学、浙江工业大学 化学工程与工艺、轻化工程、纺织工程 纺织材料、高分子材料 江西 南昌大学 食品科学与工程、材料成型及控制工程、高分子材料与工程、化学工程与工艺、材料科学与工程 食品科学与工程、新材料技术学科群、食品科学技术与健康学科群、新材料创新发展、绿色食品 注：信息来源于各高校网站。 
下载: 导出CSV
表 4 校准锚点及描述性统计
锚点变量 描述性统计
均值
标准差
最小值
最大值校准锚点
完全隶属
交叉点
完全不隶属政策数量 0.4906 0.3733 0.05 0.95 0.9495 0.5005 0.05 政策指向性 0.5305 0.3015 0.05 0.95 0.95 0.67 0.05 产业地方特色 0.4316 0.2473 0.05 0.96 0.948 0.505 0.05 产业联盟情况 0.4376 0.2824 0.05 0.95 0.947 0.4655 0.05 主干学科优势 0.4525 0.3137 0.05 0.95 0.9495 0.585 0.051 学科群文化 0.3736 0.2592 0.05 0.96 0.946 0.501 0.05 校企协同创新平台 0.5227 0.2707 0.04 0.95 0.95 0.501 0.049 产教融合水平 0.3801 0.2385 0.05 0.96 0.942 0.4855 0.0505
下载: 导出CSV
表 5 NCA方法必要条件分析结果
条件 方法 精确度 上限区域 范围 d p值 X1 CE 1 0.024 0.81 0.029 0.612 CR 0.9 0.017 0.81 0.02 0.612 X2 CE 1 0.43 0.81 0.531 0 CR 0.85 0.348 0.81 0.43 0 X3 CE 1 0 0.82 0 1 CR 1 0 0.82 0 1 X4 CE 1 0.19 0.81 0.235 0.017 CR 0.9 0.226 0.81 0.28 0.003 X5 CE 1 0.018 0.81 0.022 0.738 CR 1 0.009 0.81 0.011 0.754 X6 CE 1 0.152 0.82 0.185 0.019 CR 0.9 0.123 0.82 0.15 0.017 X7 CE 1 0.252 0.82 0.308 0.059 CR 0.9 0.226 0.82 0.275 0.037 X8 CE 1 0.306 0.82 0.374 0 CR 0.7 0.279 0.82 0.34 0 注：X1-X8分别为政策数量、政策指向性、产业地方特色、产业联盟情况、主干学科优势、学科群文化、校企协同创新平台、产教融合水平。
下载: 导出CSV
表 6 NCA方法瓶颈水平（%）分析结果
Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 0 NN NN NN NN NN NN NN NN 10 NN NN NN NN 0.2 NN NN 5.3 20 NN 5.4 NN NN 0.4 NN NN 12.4 30 NN 17.4 NN NN 0.6 NN 1.9 19.6 40 NN 29.5 NN 4.2 0.9 4 12.6 26.8 50 NN 41.5 NN 18.3 1.1 10.9 23.3 34 60 1 53.6 NN 32.4 1.3 17.9 34 41.2 70 3 65.6 NN 46.5 1.5 24.8 44.7 48.3 80 5.1 77.7 NN 60.6 1.8 31.7 55.3 55.5 90 7.1 89.7 NN 74.7 2 38.6 66 62.7 100 9.1 NA NN 88.8 2.2 45.6 76.7 69.9 注：1）NN=不必要；2）NA=不适用。
下载: 导出CSV
表 7 fsQCA对单个条件的必要性检验
前因条件 结果
特色学科群高质量建设
特色学科群非高质量建设高政策数量 0.692245 0.609622 非高政策数量 0.551968 0.468054 高政策指向性 0.942130 0.767201 非高政策指向性 0.450231 0.414270 高产业地方特色 0.453704 0.454177 非高产业地方特色 0.960648 0.730056 高产业联盟情况 0.796296 0.786196 非高产业联盟情况 0.635417 0.488043 高主干学科优势 0.622685 0.594475 非高主干学科优势 0.711805 0.561644 高学科群文化 0.707407 0.817987 非高学科群文化 0.710417 0.489943 高校企协同创新平台 0.834722 0.689879 非高校企协同创新平台 0.592361 0.536141 高产教融合水平 0.766435 0.871087 非高产教融合水平 0.706944 0.492660
下载: 导出CSV
表 8 实现特色学科群建设路径
S1 S2 S3 S4 S5 X1 ● ● × X2 ● ● ● ● ● X3 × × × × × X4 ● ● ● × × X5 × × ● ● X6 × ● ● ● ● X7 × ● ● × ● X8 ● ● ● ● ● 原始覆盖度 0.35 0.42 0.38 0.29 0.29 唯一覆盖度 0.096 0.037 0.066 0.056 0.009 解的一致性 0.974076 解的覆盖度 0.695833 注：（1）●=核心条件存在=核心条件缺失●=边缘条件存在=边缘条件缺失（2）上表X1-X8分别代表前因条件政策数量、政策指向性、产业地方特色、产业联盟情况、主干学科优势、学科群文化、校企协同创新平台、产教融合水平。
下载: 导出CSV
-
[1] 胡冰君. 部省合建高校优势特色学科群对接地方主导产业发展现状及路径研究[J]. 教育观察, 2023 (07): 26-30. [2] 王焰新. 发挥学科特色型高校独特优势为培育新质生产力注入"源头活水"[J]. 中国高等教育, 2024(06): 43-44+49. [3] 刘献君. 在共性和特性的发展中形成个性——行业特色高校的建设之道[J]. 高等工程教育研究, 2021(06): 12-16. [4] 王小兵, 胡青青. 地方高校学科群建设的对策研究[J]. 中国高等教育, 2022(17): 51-53. [5] 项杨, 周志强, 亓晶. 复杂系统视角下学科群的生成逻辑、演化路径及推进策略[J]. 高校教育管理, 2020 (04): 107-114+124. [6] 葛世伦, 王念新, 尹隽, 等. 行业特色型高校专业人才培养模式构建[J]. 中国高等教育, 2022: 26-28. [7] 韩海波, 刘欢喜, 王斌等. 大学与区域创新体系建设的协同路径探析[J]. 研究与发展管理, 2022 (06): 167-177. [8] 陆晓静, 罗鹏程. 高校学科群组织的发展逻辑与类别分析[J]. 高校教育管理, 2020 (06): 25-33+124. [9] 杜运周, 李佳馨, 刘秋辰, 等. 复杂动态视角下的组态理论与QCA方法: 研究进展与未来方向[J]. 管理世界, 2021 (03): 180-197+12-13. [10] DUL J, ERWIN V D L, ROELOF K. A statistical significance test for necessary condition analysis[J]. Organizational research methods, 2020(2): 385-395. [11] 杜运周, 刘秋辰, 程建青. 什么样的营商环境生态产生城市高创业活跃度?——基于制度组态的分析[J]. 管理世界, 2020 (09): 141-155. [12] 林艳, 卢俊尧. 什么样的数字创新生态系统能提高区域创新绩效——基于NCA与QCA的研究[J]. 科技进步与对策, 2022 (24): 19-28. [13] 李作学, 张蒙. 人才生态环境促进城市科技人才集聚的实现路径——基于必要条件分析(NCA)和模糊集定性比较分析(fsQCA)方法的研究[J]. 科技管理研究, 2023 (12): 183-193. [14] 钱锋. 以需求和目标为导向, 大力推进学科设置与布局调整[J]. 研究与发展管理, 2022 (04): 9-12. [15] 李庆满, 杨皎平, 赵宏霞. 集群内外竞争、标准网络外部性对标准联盟组建意愿和创新绩效的影响[J]. 管理科学, 2018 (02): 45-58. [16] 陈东辉, 曲嘉, 房永佂. 高水平应用型大学应如何全面推进协同创新平台建设——基于上海应用技术大学的实践探索[J]. 中国高校科技, 2018(12): 26-29. [17] 冯朝睿, 张叶菁. 教育资源开放共享水平的影响因素与提升路径[J]. 湖北大学学报(哲学社会科学版), 2022 (04): 125-134. [18] 肖静, 曾萍, 任鸽. 如何提升制造业绿色转型绩效?——基于TOE框架的组态研究[J]. 科学学研究, 2022 (12): 2162-2172. [19] 谭海波, 范梓腾, 杜运周. 技术管理能力、注意力分配与地方政府网站建设——一项基于TOE框架的组态分析[J]. 管理世界, 2019, 35(09): 8194. [20] 程建青, 刘秋辰, 杜运周. 创业生态系统与国家创业成长愿望——基于NCA与fsQCA方法的混合研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2023, 44(03): 80-97. [21] 杜鹏程, 范明君, 刘升阳. 信息加工理论视角下工作重塑对员工适应性绩效的影响[J]. 首都经济贸易大学学报, 2022, 24(02): 101-112. [22] 杨帮兴, 杜宝贵. 科技资源配置何以促进高校创新效能增长?——基于31个省域的fsQCA分析[J]. 东北大学学报(社会科学版), 2024, 26(03): 106-115. [23] 杜赟, 方大春. 高新技术产业发展的多元驱动路径研究——基于fsQCA方法的组态分析[J]. 安徽工业大学学报(社会科学版), 2024, 41(02): 7-11+20. -
点击查看大图
图(2) / 表(8)
计量
- 文章访问数: 8
- HTML全文浏览量: 4
- PDF下载量: 2
- 被引次数: 0