中图分类号 G719.2 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2015）27-0056-08
一、引言
1978年以来，中国职业教育取得显著成绩，2013年中国职业教育在校生和毕业生数达3967.54万人，占总人口3%，其中高等、中等和初等职业教育在校生和毕业生数分别为1323.25、2638.3和5.99万人，前两者分别占总人口的1%和2%①。与此同时，中国的城镇化水平从1978年的17.92%提升到2013年的53.73%，城镇人口达到7.31亿，城镇化水平年均增速1.032%，是同期世界年均增幅的5倍。
在取得快速增长的同时，中国的城镇化进程出现了许多问题，如转移人口就业能力较弱、农民市民化程度较低、就业结构滞后、环境污染和城市拥挤等，重规模扩张，轻内涵建设，城镇化质量较低，2013年中国城镇化质量仅为0.5079②，因此，需尽快提高中国城镇化质量，走新型城镇化道路。
党的十八大报告和2013年底专门召开的中央城镇化工作会议均提出了要提高城镇化发展质量。发展职业教育直接影响着城镇化质量，可以在提升转移人口素质和就业技能，改善城镇人口结构、产业结构和就业结构，促进农民市民化、城镇民主和法制建设、教育公平等方面影响城镇化质量。那么，目前职业教育与城镇化质量协调性如何，是滞后还是超前于城镇化质量？高等、中等和初等各层次职业教育与城镇化质量协调性又如何，是滞后还是超前于城镇化质量？职业教育及其不同层次与城镇化质量的相关性如何？文章将基于省级层面数据来分析回答上述问题，该研究有助于得知滞后于城镇化质量的不同省市应采取哪些对策以及重点发展哪一层次职业教育提高城镇化质量。
目前，国内外学者主要关注的是职业教育与经济发展的协调性与相关性[1][2][3]和职业教育对城镇化进程的影响，且主要是实证分析职业教育对城镇化水平的影响[4][5][6][7]，对于职业教育对城镇化质量的影响关注不够，且很少就职业教育与城镇化质量的协调性进行研究，仅发现冉云芳（2013）基于2006年和2011年的省际截面数据分析了中等职业教育与城镇化发展的协调性与相关性[8]，但该研究对象仅为中等职业教育，不够全面。本文将基于2005年和2013年数据，利用因子分析法对比研究中国不同省市职业教育及其不同层次与城镇化质量的协调度，然后利用Pearson、Spearman、Kendall相关分析和回归分析来研究职业教育及其不同层次与城镇化质量是否相关及其相关性大小。
二、实证分析
（一）衡量指标体系构建
为了对职业教育与城镇化质量的协调度与相关性进行分析，文章基于以下四个原则来选取相关指标构建衡量体系。
一是相关性原则。职业教育主要是通过促进农村适龄青年转移，改善城镇人口结构、促进城镇产业结构和就业结构升级、提高城乡劳动力素质，缩小城乡收入差距、促进农民市民化、促进城镇民主和法制建设、促进城镇化进程中的教育公平等方面影响城镇化质量。
二是数据可获得性原则。在选取指标时需考虑到数据的可获得性，指标的获得主要来源于相应年份的《中国教育统计年鉴》、《中国统计年鉴》、各省市的统计年鉴、统计公报和《中国教育经费统计年鉴》。
三是动态性原则。目前，城镇化建设重规模，轻内涵，城镇化质量不高，出现了城镇产业结构不合理、农民市民化程度不高、转移农民就业能力较弱、城市拥挤和环境恶化等诸多问题。因此，在注重量的同时，更需注重质的提高。文章构建的城镇化质量指标体系不仅将城镇化率作为其中的一个指标，还将城镇化看作是量和质发展的动态过程。
四是代表性与独立性。选取的指标体系从各个侧面和各个角度衡量职业教育与城镇化质量，且这些选取的指标之间尽量相互独立，以增强最后实证结果的真实性和可靠性。
基于上述原则，文章从教育规模、师资队伍建设、经费投入和办学条件四方面构建了17个指标来测度职业教育及其不同层次的发展水平。具体是用学校数、每十万人口中在校生数、毕业生数和招生数4个指标衡量教育规模，用教职工数、专任教师数和生师比3个指标衡量师资队伍建设，用教育经费投入、生均经费投入、教育财政支出占总经费投入比率、民办学校办学经费占总经费投入比率和社会捐赠经费占总经费投入比率5个指标衡量经费投入，用生均校舍面积、生均固定资产值、生均图书册数、生均计算机数和生均多媒体教室座位数5个指标衡量办学条件。
对于城镇化质量的测度，目前已有很多学者构建不同指标体系来衡量，文章在参考魏后凯等（2013）构建的指标体系基础上[9]，加入城镇化率、高新技术产业增加值占规模以上工业增加值比重、社会保险综合参保率、每百户拥有电话数（含移动电话）、环境噪声达标率来测度城镇化质量。由于选取的指标较多，数据量大，文章采用了Z得分值法对数据进行了标准化处理，以消除数据在量纲和数量级上的差别。并对指标体系中的逆向指标采用了“1/逆向指标”或“1-逆向指标”的方法进行了处理。
下面首先通过因子分析法计算出不同省市在职业教育和城镇化质量上的综合得分，并分别进行排序;然后根据得分排序情况得到不同省市在职业教育和城镇化质量上的等级差;最后进行协调度的衡量和分析。
（二）协调度分析与相关性分析
1.2005年职业教育与城镇化质量的协调度分析 为了利用因子分析法对2005年职业教育与城镇化质量的协调度进行分析，首先需进行因子分析适应性检验，文章运用KMO和球形Bartlett检验，结果发现职业教育及其不同层次和城镇化质量各指标的KMO值分别为0.758、0.812、0.794、0.825和0.767，均在适合因子分析的临界值内;球形Bartlett检验的相伴概率P值也均为0.000，因此，适合于作因子分析。然后使用主成分分析法，对衡量职业教育和城镇化质量的指标按照特征值大于0.8的原则提取公因子，得到了衡量职业教育和中等职业教育的两个公因子，衡量高等、初等职业教育以及城镇化质量的三个公因子，具体是职业教育和中等职业教育的前两个公因子累计方差贡献率分别为92.214%和91.546%，高等和初等职业教育的前三个公因子累计方差贡献率分别为90.238%和91.019%，城镇化质量的前三个公因子累计方差贡献率为89.206%。因此，采用公因子对职业教育及其不同层次和城镇化质量进行衡量，简化了结构，并保证了准确性。最后，以公因子的方差贡献率为权重，计算职业教育及其不同层次和城镇化质量的综合得分。计算公式为：
2005年职业教育综合得分=F1×61.920%+F2×30.294%
2005年高等职业教育综合得分=F1×60.437%+F2×17.933%+F3×11.868%
2005年中等职业教育综合得分=F1×64.709%+F2× 26.837%
2005年初等职业教育综合得分=F1×59.324%+F2×20.852%+F3×10.843%
2005年城镇化质量综合得分=F1×55.603%+F2× 21.779%+ F3×11.824%
依据上述公式，分别得出各省市职业教育及其不同层次和城镇化质量的综合得分，然后进行排序，并计算等级差①，以等级差来考察职业教育与城镇化质量的协调度，等级差的绝对值越小，表明职业教育与城镇化质量的协调度越好，反之亦然。
表1为2005年职业教育与城镇化质量的综合得分及其排序。借鉴相关文献和结合专家意见，文章将职业教育与城镇化质量的协调度分为五个等级，等级差在[0，±2]区间代表协调度为好;等级差在[±3，±7]代表协调度为较好;等级差在[±8，±12]代表协调度为一般;等级差在[±13，±17]代表协调度为较差;等级差在[±18，±27]代表协调度为差。
根据上述标准，就职业教育总体与城镇化质量的协调度而言，山西、浙江、广东、广西、贵州、西藏、甘肃的协调度为好;北京、辽宁、上海、江苏、福建、江西、湖北、云南、陕西、青海、新疆的协调度为较好;河北、吉林、安徽、湖南、重庆的协调度为一般;天津、内蒙古、黑龙江、山东、海南、四川、宁夏的协调度为较差;河南的协调度为差。其中，北京、天津、内蒙古、辽宁等12省市的职业教育滞后于城镇化质量。
就高等职业教育与城镇化质量的协调度而言，北京、浙江、广西、西藏、甘肃、新疆的协调度为好;山西、辽宁、江苏、广东、贵州的协调度为较好;河北、内蒙古、吉林、黑龙江、上海、安徽、福建、江西、山东、湖北、湖南、重庆、四川、云南、青海的协调度为一般;河南、海南、陕西、宁夏的协调度为较差;天津的协调度为差。其中，北京、天津、内蒙古、辽宁、吉林等13省市的高等职业教育滞后于城镇化质量。
就中等职业教育与城镇化质量的协调度而言，上海、浙江、江西、湖北、广东、贵州、陕西的协调度为好;北京、山西、辽宁、江苏、福建、重庆、西藏、甘肃、新疆的协调度为较好;天津、河北、吉林、黑龙江、安徽、山东、湖南、广西、云南、青海的协调度为一般;内蒙古、海南、宁夏的协调度为较差;河南、四川的协调度为差。其中，北京、天津、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江等15省市的中等职业教育滞后于城镇化质量。
就初等职业教育与城镇化质量的协调度而言，吉林、西藏、陕西、甘肃的协调度为好;江苏、福建、山东、河南、湖北、重庆、云南、青海的协调度为较好;北京、河北、内蒙古、上海、江西、广东、四川、宁夏、新疆的协调度为一般;天津、山西、黑龙江、广西的协调度为较差;辽宁、浙江、安徽、湖南、海南、贵州的协调度为差。其中，北京、天津、辽宁、黑龙江、上海等14省市的初等职业教育滞后于城镇化质量。具体结果见表2。
2.2013年职业教育与城镇化质量的协调度分析
同样，首先运用KMO和球形Bartlett检验进行因子分析适应性检验，结果发现职业教育及其不同层次和城镇化质量各指标的KMO值分别为0.762、0.819、0.785、0.834和0.725，均在适合因子分析的临界值内;球形Bartlett检验的相伴概率P值也均为0.000，因此，适合于作因子分析。在此基础上，分别得到衡量职业教育及其不同层次和城镇化质量的公因子，具体是职业教育总体、初等职业教育和城镇化质量前三个公因子的累计方差贡献率分别为93.902%、91.468%和90.417%，高等和中等职业教育总体前两个公因子的累计方差贡献率分别为89.176%和90.574%。以公因子的方差贡献率为权重，计算职业教育及其不同层次和城镇化质量的综合得分。计算公式为：
2013年职业教育综合得分=F1×60.415%+F2×19.353%+F3×14.134%
2013年高等职业教育综合得分=F1×63.571%+F2× 25.605%
2013年中等职业教育综合得分=F1×66.213%+F2× 24.361% 2013年初等职业教育综合得分=F1×60.157%+F2×18.078%+F3×13.233%
2013年城镇化质量综合得分=F1×56.902%+F2× 20.761%+ F3×12.754%
依据上述公式，分别得出2013年各省市职业教育及其不同层次和城镇化质量的综合得分，然后进行排序，计算等级差①。然后依据等级差和划分标准，得到就职业教育及其不同层次与城镇化质量的协调度和滞后于城镇化质量的省市，见表3。
就职业教育总体与城镇化质量的协调度而言，浙江、江西、湖北、贵州、西藏、陕西的协调度为好;北京、山西、辽宁、江苏、湖南、广东、云南、甘肃、青海、新疆的协调度为较好;天津、内蒙古、吉林、黑龙江、上海、福建、山东、广西的协调度为一般;河北、安徽、河南、海南、重庆、宁夏的协调度为较差;河南、四川的协调度为差。其中北京、天津、内蒙古、辽宁、上海、浙江的职业教育滞后于城镇化质量，原因在于职业教育规模偏小;山西、吉林、黑龙江、青海的职业教育滞后于城镇化质量，原因在于职业教育规模偏小、经费投入不足和办学条件较差;福建、海南、重庆、宁夏的职业教育滞后于城镇化质量，原因则在于除上述提到的所有因素外，师资队伍水平也较低。
就高等职业教育与城镇化质量的协调度而言，北京、浙江、广东、贵州、新疆的协调度为好;山西、辽宁、江苏、湖北、西藏、陕西、甘肃、青海的协调度为较好;河北、内蒙古、黑龙江、安徽、福建、江西、山东、湖南、广西、重庆、云南的协调度为一般;天津、吉林、上海、海南、四川、宁夏的协调度为较差;河南的协调度为差。其中北京、内蒙古、辽宁、上海的高等职业教育滞后于城镇化质量，原因在于高等职业教育规模偏小;天津和宁夏的高等职业教育滞后于城镇化质量，原因在于高等职业教育规模偏小和师资队伍水平较低;吉林、黑龙江、福建、重庆、青海的高等职业教育滞后于城镇化质量，原因在于高等职业教育规模偏小、经费投入不足和办学条件较差;山西和海南高等职业教育滞后于城镇化质量，原因则包括了上述所有因素。
就中等职业教育与城镇化质量的协调度而言，北京、山西、江苏、浙江、贵州、西藏、新疆的协调度为好;天津、内蒙古、吉林、上海、福建、江西、湖北、湖南、广东、陕西、甘肃、青海的协调度为较好;河北、辽宁、黑龙江、山东、云南的协调度为一般;安徽、广西、海南、重庆、宁夏的协调度为较差;河南、四川的协调度为差。其中北京、天津、辽宁、吉林、上海、浙江的中等职业教育滞后于城镇化质量，原因在于中等职业教育规模偏小;内蒙古、海南、青海的中等职业教育滞后于城镇化质量的原因除了规模因素，还有师资队伍水平较低;湖北的中等职业教育滞后于城镇化质量的原因在于经费投入不足和办学条件较差;山西、黑龙江、新疆的中等职业教育滞后于城镇化质量的原因包括规模、经费投入和办学条件因素;福建、江西、陕西的中等职业教育滞后于城镇化质量是由于师资队伍、经费投入和办学条件水平偏低;重庆和宁夏的中等职业教育滞后于城镇化质量的原因则包括了上述所有因素。
就初等职业教育与城镇化质量的协调度而言，湖北、湖南、西藏的协调度为好;山西、内蒙古、山东、广西、陕西、宁夏、新疆的协调度为较好;北京、吉林、黑龙江、上海、江苏、江西、河南、青海的协调度为一般;天津、浙江、广东、海南、重庆、四川的协调度为较差;河北、辽宁、安徽、福建、贵州、云南、甘肃的协调度为差。其中北京、天津、辽宁、上海、江苏、浙江、山东、福建、广东、湖北的初等职业教育滞后于城镇化质量，原因在于初等职业教育规模偏小、经费投入不足和办学条件较差;内蒙古、海南、青海的初等职业教育滞后于城镇化质量是由于初等职业教育规模偏小和师资队伍水平较低;重庆、陕西、新疆的初等职业教育滞后于城镇化质量的原因则包括了上述所有因素。
3. 2005年和2013年职业教育与城镇化质量的协调度比较分析
一是相对2005年，2013年职业教育总体与城镇化质量的协调度整体变化不大。其中，协调度好和较好的省市由18个下降为16个，协调度较差和差的省市由8个下降为7个。但职业教育滞后于城镇化质量的省市由12个上升为14个，东部地区和中西部地区各7个，新增的是山西和浙江。这说明14个省市职业教育发展水平与城镇化进程不相适应，没有跟上新型城镇化发展的需要，故需大力发展职业教育，以提高城镇化质量，特别是海南、重庆和宁夏。
二是就高等、中等职业教育与城镇化质量的协调度而言，相对2005年，2013年整体变化也不大。其中，高等、中等职业教育与城镇化质量协调度好和较好的省市分别由11个增加为13个、16个增加为19个，协调度较差和差的省市均由5个增加为7个。高等职业教育滞后于城镇化质量的省市依然为13个，东部地区6个，中西部地区7个，新疆不再滞后，山西的高等职业教育则变为滞后于城镇化质量。这表明13个省市需要发展高等职业教育，以提高城镇化质量，特别是天津、吉林、上海、海南和宁夏。而中等职业教育滞后于城镇化质量的省市则由15个增加为18个，东部地区7个，中西部地区11个，新增滞后的是上海、浙江和湖北。这表明18个省市需要发展中等职业教育，以提高城镇化质量，特别是海南、重庆和宁夏。
三是相对2005年，2013年初等职业教育与城镇化质量的协调度有所下降。其中，协调度好和较好的省市由12个下降为10个，协调度较差和差的省市由10个增加为13个。初等职业教育滞后于城镇化质量的省市由14个增加为16个，东部地区10个，中西部地区6个，黑龙江和宁夏不再滞后，内蒙古、福建、湖北和陕西的初等职业教育则变为滞后于城镇化质量。说明这16个省市需大力发展初等职业教育以进入更高层次教育提高城镇化质量，特别是天津、辽宁、浙江、广东、福建、海南、重庆。 四是除初等职业教育，2005年和2013年，职业教育及其他不同层次与城镇化质量协调度一般、较差和差的省市基本主要是中西部地区，2005年大部分东部地区省市的职业教育及其不同层次与城镇化质量协调度则为好或较好，而2013年东部地区省市的协调度分布较为分散，大部分省市的中等职业教育与城镇化质量协调度为好或较好，大部分省市的高等和初等职业教育与城镇化质量协调度则为一般或较差。
五是除中等和初等职业教育，2013年职业教育和高等职业教育超前于城镇化质量的省市多于滞后于城镇化质量的省市。因此，整体而言，职业教育和高等职业教育的发展速度相对领先城镇化质量的提升速度。这表明职业教育和高等职业教育在一定范围内超前发展的省市为城镇化发展提供了人才储备，从而防止了城镇化进程中出现的人才短缺现象，在一定程度上也反映了这些省市对于职业教育和高等职业教育的重视和教育本身所具有的前瞻性。
4.职业教育与城镇化质量的相关性分析
上述职业教育与城镇化质量的协调度是分别以各省市两者的等级差来衡量的，为了更直观衡量职业教育与城镇化质量的关联度，将2005年和2013年反映职业教育发展水平和城镇化质量的综合得分值进行相关分析。从表4可知，2005年和2013年职业教育总体、高等和中等职业教育与城镇化质量之间的Pearson相关系数、反映匹配性的Kendall相关系数和反映等级相关程度的Spearman相关系数均在置信度（双侧）为0.01和0.05时是显著的，而初等职业与城镇化质量之间的Pearson、Kendall和Spearman相关系数不显著。
由此可知，2005年和2013年职业教育、高等和中等职业教育与城镇化质量相关，初等职业教育与城镇化质量不相关。且从表4可知，整体而言，从2005年到2013年，职业教育总体、高等和中等职业教育与城镇化质量相关性有较小幅度的下降。
为了深入分析职业教育及其不同层次对城镇化质量的促进作用，分别采用各省市2005年和2013年的职业教育及其不同层次综合得分数据和城镇化质量综合得分数据进行回归分析。
首先，回归结果显示，2005年和2013年职业教育与城镇化质量的线性回归方程分别为CH=0.1042+6.8650ZY和CH=0.0944+7.3104ZY，方程回归系数的伴随概率分别为0.0231和0.0064，说明在不考虑其他影响因素条件下，职业教育发展水平每增长1个百分点，城镇化质量分别增长6.8650和7.3104个百分点，职业教育对城镇化质量的促进作用有所增加。
其次，回归结果显示，2005年和2013年高等职业教育与城镇化质量的线性回归方程分别为CH=0.1039+6.0681GZ和CH=0.1007+5.4289GZ，方程回归系数的伴随概率分别为0.0318和0.0457。中等职业教育与城镇化质量的线性回归方程分别为CH=0.1749+9.2319ZZ和CH=0.1709+9.9402ZZ，方程回归系数的伴随概率均为0.0022。说明在不考虑其他影响因素条件下，高等和中等职业教育与城镇化质量是正相关的，原因在于农村接受过高等和中等职业教育的女性更容易留在城镇，改善了城镇人口结构;高等和中等职业教育提高了人口素质和技能，加速了农村劳动力转移和产业间劳动力的流动，推动了城镇产业结构和就业结构升级;高等和中等职业教育提高了人们收入，特别是农民收入，缩小了城乡收入差距;高等和中等职业教育有助于改变农民的身份、地位、价值观念、工作生活行为等方式，实现市民化;高等和中等职业教育在传授知识技能的同时，也会进行民主和法制教育，推进城镇民主和法制建设;政府对高等和中等职业教育资助制度日益完善，资助力度增加，减少了城镇化进程中的教育不公平。再者，从回归结果可知，在不考虑其他影响因素条件下，高等职业教育对城镇化质量的促进作用由2005年的6.0681下降为2013年的5.4289，这可能是由于随着高等教育的扩招，高等职业教育规模大幅增加，师生比下降等致使高等职业教育质量有所下降导致的。此外，从回归结果可知，在不考虑其他影响因素条件下，中等职业教育对城镇化质量的促进作用由2005年的9.2319上升为2013年的9.9402，原因可能在于目前中国整体经济发展水平不高，从事更多的是劳动密集型制造业和传统服务业，科技水平和附加值不高，中等职业教育较好的迎合了这种产业需求。
最后，回归结果显示，2005年和2013年初等职业教育与城镇化质量的线性回归方程分别为CH=0.1004+3.5182CZ和CH=0.0678+1.5978CZ，方程回归系数的伴随概率分别为0.3447和0.6555，说明在不考虑其他影响因素条件下，初等职业教育与城镇化质量的正相关不显著，这也和上述Pearson、Kendall和Spearman相关系数不显著相吻合，原因可能在于初等职业教育规模大幅下降、师资队伍流失，经费投入不足致使初等职业教育发展水平下降，与此同时，城镇对初等职业教育需求较少，初等职业教育难以优化城镇人口结构、产业结构和就业结构，也难以缩小城乡收入差距、促进农民市民化，对城镇民主和法制建设的促进作用也极其有限。
三、主要结论与政策建议
（一）主要结论
一是相对2005年，2013年职业教育、高等和中等职业教育与城镇化质量的协调度整体变化不大，初等职业教育与城镇化质量的协调度有所下降。除初等职业教育，职业教育及其其他不同层次与城镇化质量协调度一般、较差和差的省市主要是中西部地区，东部地区大部分省市2005年的职业教育及其其他不同层次与城镇化质量协调度则为好或较好，而2013年东部地区省市的协调度分布较为分散。 二是相对2005年，2013年职业教育、中等和初等职业教育滞后于城镇化质量的省市数有所增加，高等职业教育滞后于城镇化质量的省市数没有变化。除中等和初等职业教育，2013年职业教育和高等职业教育超前于城镇化质量的省市多于滞后于城镇化质量的省市，整体而言，职业教育和高等职业教育的发展速度相对领先城镇化质量的提升速度。
三是2005年和2013年职业教育、高等和中等职业教育与城镇化质量相关，初等职业教育与城镇化质量不相关。且在不考虑其他影响因素条件下，职业教育、高等和中等职业教育与城镇化质量均是显著的正相关关系，职业教育和中等职业教育对城镇化质量的促进作用有所上升，高等职业教育对城镇化质量的促进作用有所下降。
（二）政策建议
结合上述结论，对于职业教育滞后于城镇化质量的省市，政府均需加大投入力度，用政策弥补因资源禀赋匮乏和区位环境因素造成的职业教育发展滞后现象。由于滞后的各省市具体情况不同，依据它们在不同层次教育中的协调度可知：
北京、辽宁、福建、山东、广东应增加经费投入，改善办学条件，重点发展初等职业教育以进入更高层次教育来提高城镇化质量，陕西和新疆还需通过加强师资队伍建设来发展初等职业教育，青海则只需提高师资队伍水平即可。
内蒙古、山西、吉林和上海应重点发展高等职业教育提高城镇化质量，四省域高职院校需明确办学定位，增强办学能力，扩大规模，设置为城镇化进程服务的专业和课程体系以及探索新的高职人才培养模式，并且吉林还需增加高职院校经费投入，改善其办学条件，除此以外，山西则还需通过引进和培养相结合来提高高职师资水平。
浙江、江西和湖北应重点发展中等职业教育来推进城镇化进程，其中浙江主要是扩大中等职业教育规模，湖北主要是增加中职学校的经费投入和改善其办学条件，江西则还需加强中职师资队伍建设。
天津和海南应通过扩大规模，提高师资水平重点发展高等职业教育提高城镇化质量，海南还需通过增加经费投入，改善办学条件发展高职教育，且两省市还需发展初等职业教育以进入更高层次教育提高城镇化质量，其中天津需增加中职经费和改善其办学条件，海南则只需加强师资队伍建设。
黑龙江和宁夏应重点发展高等和中等职业教育推进城镇化进程，其中黑龙江需加大财政支出，扩大规模，改善办学条件发展两类教育，宁夏则需通过扩大规模和提高师资水平来发展高职教育，还需通过增加经费投入和改善办学条件发展中职教育。
重庆应通过加强师资建设，增加经费投入，改善办学条件来发展中等职业教育以及初等职业教育以进入更高层次教育来提高城镇化质量。
