引言

当前，世界正处于以智能制造为核心的第四次工业革命浪潮中，先进制造业的竞争本质上是高技能人才的竞争。中国作为制造业大国，正经历由“制造”向“智造”的关键转型。《中国制造2025》等国家战略对高技能人才培养提出了更高要求。成都市作为国家中心城市和西部重要经济增长极，其“5+5+1”现代产业体系的建设成效直接关系到成渝地区双城经济圈的发展能级。然而，与长三角、珠三角等先进发达地区相比，成都市在先进制造业高技能人才的培养与供给上面临独特挑战，存在产业基础相对薄弱、龙头企业带动力不足、产教融合机制不健全等问题。因此，系统研究成都市先进制造业高技能人才培养机制，具有重要的理论价值与现实意义。本文综合运用定量与定性相结合的混合研究方法，以“现状分析-问题诊断-对策提出”为总体研究框架。首先，对成都市先进制造业高技能人才培养的现状进行了分析。其次，对存在的主要问题与问题产生的深层原因进行了剖析。再次，对国内外先进经验进行了借鉴，并得出宝贵经验和启示。最后，针对成都市先进制造业高技能人才培养机制提出了优化建议。

1 成都市先进制造业高技能人才培养的现状分析

1.1 政策支持体系初步形成

近年来，成都市高度重视高技能人才培养，构建了多层次的政策支持体系。市级层面先后出台了《成都市职业技能提升行动实施方案（2023-2025年）》《“技能成都”建设行动计划》等文件，明确将先进制造业高技能人才培养作为重点任务，政策工具趋于多元化，详见表1。

政策工具	具体形式
财政直接补贴	对开展新型学徒制培训的企业给予每人每年不低于5000元的补贴；对获得高级工以上职业资格证书的职工给予个人技能提升补贴
税收优惠激励	企业发生的职工教育经费支出，不超过工资薪金总额8%的部分准予税前扣除。
项目化引导	通过“蓉漂计划”产业技能领军人才项目、市级高技能人才培训基地建设项目等进行重点支持。

在区（市）县层面，如龙泉驿区（成都经开区）、高新区等结合本地主导产业制定了更具针对性的实施细则，初步形成了市、区联动的政策网络。

1.2 院校人才培养规模持续扩大，结构不断优化

成都市拥有较为丰富的职业教育资源。截至2023年底，全市有高等职业院校29所（含民办），应用型本科高校多所，年培养技术技能人才超过10万人。为对接“5+5+1”产业需求，院校专业结构持续调整。首先，专业设置进行了动态调整。如成都工业职业技术学院、成都航空职业技术学院等院校，近年来增设了工业机器人技术、大数据技术、航空发动机装配调试技术等专业，撤销或缩减了部分传统专业招生规模。其次，订单式培养模式得到推广。部分职业院校与成都京东方、科伦药业、航发集团等本地龙头企业合作开展订单班、冠名班，学生就业针对性增强。最后一次，实训条件有所改善。这主要得益于国家和市级财政投入，许多院校建设了智能制造、数字媒体等高水平专业化产教融合实训基地。

1.3 企业主体作用逐步显现但深度不一

企业对高技能人才培养的参与呈现梯队化特征。首先，龙头骨干企业积极参与，例如成都京东方、英特尔成都、一汽大众成都分公司等往往设立企业大学或培训中心，建立了较为完善的内训体系，并与院校开展深度合作，参与课程开发、师资互聘。其次，中型企业部分参与了新型学徒制试点，但多以满足当前岗位急需技能为主，对前瞻性技能培养投入有限。最后，大量小微企业受限于资金、规模和意识，员工培训主要依赖“干中学”，与院校合作非常薄弱，存在显著的搭便车心理。

1.4 行业协会的桥梁功能初步发挥

成都市机械制造业商会、电子信息行业协会等组织，在行业人才需求预测、职业标准建议、组织行业技能竞赛等方面发挥了一定作用。例如，成都市电子信息行业协会定期发布行业人才需求白皮书，为院校专业设置提供参考。但总体而言，行业协会在协调校企利益、制定有约束力的行业培训标准等方面的权威性和行动力仍有待加强。

1.5 技能供需对接平台开始搭建

政府主导搭建了成都职业培训网络学院、成都市产业人才供需对接平台等线上平台，提供课程资源、招聘信息和政策咨询。线下，定期举办“蓉漂人才荟”制造业专场、校企对接洽谈会等活动，促进了供需双方的初步接触。然而，这些平台在数据深度挖掘、智能匹配、长效跟踪服务等方面的功能尚不完善。

2 存在的主要问题与深层原因剖析

2.1 技能供给与产业需求的结构性错配与动态性脱节

2.1.1 技能供给与产业需求的结构性错配

技能供给与产业需求的结构性错配主要表现为三方面。其一，层次错配。院校培养输出的人才，以中级技能人才为主，而产业升级急需的掌握系统集成、工艺优化、智能装备运维等复合型高技能人才和工匠型尖端技能人才供给严重不足。其二，领域错配。传统工科专业毕业生存在一定过剩，而集成电路、生物医药、工业软件等新兴领域人才缺口巨大。据2023年成都市重点产业人才报告，人工智能、大数据领域人才需求满足率不足60%。其三，能力错配。毕业生理论知识与企业实际生产所需的实践能力、解决现场复杂问题的能力存在差距，企业反映新入职员工平均需要6-12个月的再培训才能胜任岗位。

2.1.2 技能供给与产业需求的动态性脱节

技能供给与产业需求的动态性脱节主要表现为两方面。一方面，培养周期滞后。职业院校专业设置、教材更新、师资准备的周期通常为2～3年，而先进制造技术迭代周期已缩短至1年甚至更短，导致人才培养内容往往滞后于技术发展前沿。另一方面，标准更新迟缓。国家职业资格标准（技能等级认定标准）的修订周期长，难以迅速涵盖数字孪生体工程师、智能制造系统集成师等新岗位、新技能的要求。

2.2产教融合发展不平衡，协同机制不深不实

首先，企业参与的内生动力不足。中小企业普遍将员工培训视为成本而非投资，担心培养后人才流失，为他人做“嫁衣”。投入的积极性不高，深度参与校企合作存在顾虑。其次，合作模式表层化。许多校企合作停留在学生实习就业基地挂牌、零星接受学生参观实习的层面，在人才培养方案共同制定、技术攻关协同、师资双向流动等深层次合作上进展缓慢。最后，利益共享与风险分担机制缺失。校企双方在合作中的权责利界定不清，缺乏具有法律效力的契约保障和长效的利益补偿机制，导致合作稳定性差。

2.3 政策协同性不足与评估机制缺位

首先，政策存在碎片化。人社部门负责职业技能提升和补贴，教育部门负责院校专业建设，经信部门负责产业发展，科技部门负责技术研发，各部门政策出自多门，缺乏有效的统筹协调和资源整合，导致政出多门而合力不足。其次，评估机制不健全。对校企合作项目、培训补贴资金的绩效评估，多侧重于培训人次、证书获取数量等短期、易量化的产出指标，缺乏对人才留存率、企业生产率提升、员工薪酬增长等中长期效益的追踪和考核，政策资金的使用效益未能最大化。最后，双师型教师的激励与保障不足。教师赴企业实践在职称评定中的权重不高，且缺乏稳定的企业实践渠道和经费保障；企业技术骨干到院校兼职授课的报酬和认可度有限，影响了双师队伍的建设和活力。

2.4 优质培训资源分布不均且共享不畅

首先，实训资源趋于孤岛化。龙头企业的先进设备、真实生产场景，职业院校的实训基地，公共培训中心的设施，分属不同体系，彼此之间共享壁垒高，利用率不均。中小企业和新办院校普遍面临高端实训设备匮乏的困境。其次，师资资源结构性短缺。能够教授智能产线运维、工业数据分析等前沿技术的教师极度缺乏，而从企业引进高技能人才担任教师又面临编制、薪酬等方面的障碍。最后，数据资源未打通。产业人才需求数据（招聘平台）、企业技能库存数据、院校培养数据分属不同主体，未能有效整合形成区域技能供需“全景图”，导致决策和培养缺乏精准数据支撑。

2.5 成渝双城经济圈内人才流动与培养联动不足

在成渝地区双城经济圈建设国家战略下，成都与重庆两地在产业上既有协作也有竞争。目前，两地高技能人才培养基本处于各自为战状态，在职业资格互认、培训资源共享、跨区域校企合作、联合举办技能大赛等方面尚未形成常态化的深度协作机制，制约了区域整体人才竞争力的提升。

3 国内外先进经验借鉴与启示

3.1 国外经验

德国双元制的法治化与标准化。其成功核心在于《职业教育法》等法律明确了企业、学校、学生各方的权责利，以及由行业协会主导制定的全国统一的培训条例，确保了培养质量。

新加坡技能未来计划的终身学习体系。通过政府补贴、个人技能账户（SkillsFuture Credit），激励全民在不同人生阶段进行技能提升，并建立覆盖广泛的技能框架（SSG）。

美国先进制造业伙伴计划的产学研协同。由政府牵头，联合龙头企业、顶尖高校和研究机构，共同投资建设制造业创新研究所，聚焦特定技术领域进行研发与人才培养一体化推进。

3.2 国内经验

苏州企业学院模式。由地方政府、职业院校与龙头企业共建实体化运作的企业学院，实现教学空间嵌入企业、课程内容对接产线、师资队伍校企混编。

深圳校企双制、工学一体模式。充分发挥市场机制和企业主体作用，政府通过购买服务、以奖代补等方式支持企业开展技能培训，形成了产业引导专业、岗位决定课程的灵活机制。

常州工业与职业教育示范区模式。在城市规划层面将产业园区与职教园区毗邻布局、融合发展，形成了经科教联动、产学研结合、校企所共赢的生态系统。

综上所述，国内外先进经验对成都的启示在于，必须结合自身“后发赶超”、中小企业多、产业正在升级中的特点，不能简单照搬先发地区的成熟模式，而应探索一条强调政府有效补位、行业积极协调、激发中小企业集群合力的特色路径。

4 优化成都市先进制造业高技能人才培养机制的对策建议

针对前述问题，结合国内外经验，本文提出构建一个以精准匹配、深度协同、敏捷响应、生态共育为特征的现代化高技能人才培养体系。

4.1 构建“政-行-企-校”四维协同治理新生态

第一，强化市级统筹协调机制。建议成立由市领导牵头，市经信局、人社局、教育局、财政局、科技局等多部门参与的成都市先进制造业产教融合领导小组，下设实体化办公室，负责政策统筹、项目审批、绩效评估和争议协调，打破部门壁垒。

第二，提升行业协会的权威与功能。通过政府授权、购买服务等方式，支持龙头企业牵头、相关企业参与的细分行业产教融合联盟，赋予其在制定行业技能标准、组织技能等级认定、协调校企合作契约等方面的更大权限。

第三，激发企业集群的集体行动。在产业功能区（园区）推广中小企业培训联合体模式。由管委会或龙头企业牵头，园区内中小企业按规模筹集资金、共享培训资源、共派学员，政府给予联合体额外的运营补贴和奖励，破解单个中小企业能力不足的问题。

4.2 建立技术预见+快速响应的动态技能标准与培养更新机制

第一，组建成都市先进制造业技能发展研究院。作为第三方智库，整合高校、科研机构、龙头企业研发部门力量，定期跟踪分析全球及本地产业技术路线图、专利数据和招聘大数据，预测未来2～3年新兴技能需求，发布《成都市先进制造业紧缺技能人才目录》。

第二，推行职业技能等级认定新职业快速通道。对于目录中明确的、尚无国家标准的全新职业或技能，由行业协会牵头，联合龙头企业、院校专家，快速制定地方性或行业性评价规范，开展技能等级认定试点，待成熟后向上推荐为国家标准。

第三，推动院校模块化、学分制教学改革。鼓励职业院校将专业课程体系拆解为基础模块和前沿技术选修模块。后者可根据技能发展研究院的预测报告，每年动态更新，学生通过选修积累学分。推广“1+X”证书制度，将“X”证书内容与前沿模块紧密对接。

4.3 创新多元化成本分担与长效激励政策包

第一，推行技能投资回报率（ROSI）挂钩的补贴政策。改变单纯按人头、按证书补贴的方式，试点对企业培训投入进行综合绩效评估。将培训后员工生产率提升、产品合格率改善、专利产出增加等指标纳入评估体系，根据ROSI评估结果给予梯度化、后置式的补贴或税收返还，引导企业注重培训实效。

第二，试点企业技能社会责任分级认证与激励制度。建立企业技能培训投入、参与职业教育贡献度的量化评价体系，评定A、B、C等级。高等级企业在政府项目申报、用地指标、融资信贷、招投标等方面享受优先权或加分，形成“培训高投入-高信用-高回报”的良性循环。

第三，设立成都市高技能人才发展基金。通过财政注资、社会募集等方式成立基金，采用市场化运作，重点投资于前瞻性技能培训项目、公共实训基地升级、产教融合创新项目以及奖励杰出高技能人才和培训师。

4.4 打造开放共享的智慧化技能培养资源平台

第一，建设成都制造云实训平台。由政府主导，联合龙头企业和高校，运用数字孪生、虚拟仿真等技术，开发本地重点产业链的典型生产场景、关键工艺的虚拟仿真实训模块。向全市院校和企业，特别是中小企业，提供低成本、高保真、零风险的远程实训服务。

第二，建立区块链+个人技能数字账户。为每位技能劳动者建立基于区块链技术的终身技能电子档案，安全可信地记录其学历、培训经历、技能证书、工作业绩、薪酬变化等信息。该账户可作为跨企业求职、技能等级认定、享受培训补贴的权威依据，促进人才有序流动和技能持续积累。

第三，构建产教融合大数据中心。整合政府部门的产业、就业、教育数据，接入主要招聘平台岗位数据、企业培训数据，形成区域技能供需数字画像。通过大数据分析，实时发布不同产业、岗位的技能缺口预警和薪酬指引，为个人择业、院校招生、企业用人、政府决策提供精准导航。

4.5 深化成渝区域协同，共建高技能人才发展高地

第一，推动成渝职业资格与技能等级互认。联合重庆市，共同遴选一批先进制造业重点职业，制定统一的评价标准或建立便捷的转换机制，实现“一证通两城”。

第二，共建共享高端培训资源。联合两地龙头企业、顶尖职业院校，在工业软件、新能源汽车、高端医疗器械等领域共建成渝地区产教融合创新中心或跨区域实训基地，面向两地企业和院校开放。

第三，建立常态化交流竞赛机制。定期联合举办成渝地区双城经济圈先进制造业职业技能大赛，设立具有区域产业特色的赛项，以赛促学、以赛促培，共同提升技能培养水平，营造崇尚技能的社会氛围。

5结语

本文系统分析了成都市先进制造业高技能人才培养的现状、问题，并提出了系统性的对策建议。主要结论如下：首先，成都市在高技能人才培养方面已建立起基本的政策框架和实施体系，院校培养规模可观，部分龙头企业发挥了积极作用，为后续发展奠定了良好基础。其次，当前体系面临的核心矛盾是技能供给的结构性错配与动态性脱节，深层症结在于产教融合不深、企业特别是中小企业动力不足、政策协同与评估机制不健全、优质资源共享不畅以及区域协同不足。最后，破解这些难题需要系统性改革。根本出路在于构建一个由政府有力统筹、行业有效协调、企业深度参与、院校灵活响应、资源智慧共享、区域开放协同的现代化高技能人才培养生态系统。关键在于推动制度创新，如建立技能投资回报率评估、企业技能社会责任认证等市场化激励工具，以及运用数字孪生、区块链等前沿技术赋能培养过程。

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