民办高校教师稳定性的培育与提升：基于青岛民办高校的实证研究

于桂花

（青岛滨海学院思想政治教研部，山东青岛266555）

一、引言

近年来民办高等教育快速发展，已经成为我国高等教育的一个重要组成部分，对促进我国高等教育大众化起到重要的推进作用。但是，纵观我国民办高等教育的发展，其质量建设仍然任重道远，其中一个重要的影响因素就是民办高校的教师流失率过高，致使校内不能形成教育资源的沉淀[1]。

通过抽样调查进行测算，民办高校每年的教师流失率（离职率）占教师总人数的8%～10%。①按照这样的流失速度测算，大约每10年左右校内全部教师就要循环一遍，即教师的平均任职年限仅为5年左右。②由于影响高等教育质量的重要资源就是沉淀性知识的积累，而这些重要的资源已经内化在高校教师多年的经验、能力、水平等自身知识储备体系中，因此，教师一旦离职，这些多年的宝贵知识资源也就随之流失。虽然知识存在外溢性，但由于民办高校的教师教学任务重，缺少教师合作交流机制，同时内部团队建设不完善，所以这种知识资产的流失是比较大的。加之流失的往往是高学历、高职称、高水平的骨干教师，足以制约今后学校的发展和质量提升，最终将导致民办高校的外延发展与内涵发展不能同步协调。

目前，民办高校正处于以质量工程建设为中心的内涵发展模式的转化时期[2]。以稳定民办高校教师队伍和提高教师对学校忠诚度为核心内容的师资队伍建设，已经成为处于激烈教育市场竞争中的民办高校的一项重要工作。

二、研究方法

（一）变量选择

大量的文献资料表明，民办高校以人为本的软环境建设在稳定教师队伍的过程中起到了重要作用[3]。教育资源的内部再配置、对教师多样化诉求的关注、教师待遇等都是构成软环境的重要元素[4]。本文通过样本调查，试图探索民办高校教师流失与内部软环境之间的相关性，找出导致教师高离职的关键元素，以期指导高校采取相关措施，提高教师对学校的忠诚度，降低教师的流失率。具体操作性指标体系见表1。

表1 模型变量操作性指标体系

（二）模型构建

研究中选用SPSS12.0统计软件作为分析数据的工具，使用的分析方法有描述统计、统计分析、回归分析法，选用的模型为二元L(Logit)模型。

基于逻辑概率分布函数的L模型为：

式（1）的估计式为：

式中，当i=0时，pi表示教师是否做出离职行为的概率；当i=1时，pi表示第i种因素导致教师离职行为的概率。

三、样本特征、信度分析与因子分析

本研究所使用的数据来源于2011年笔者和学生对青岛市4所民办高校560位教师所做的调查。采用问卷调查法，回收有效问卷481份，有效问卷率为86%，符合抽样技术要求。

（一）样本特征

在481位教师中，女教师为224位，占46.6%；32位教师为具有教授职称（6.6%），69位教师具有副教授职称（14.3%），302位教师具有讲师职称（62.8%）；学历层次主要分布在研究生上，所占比例超过60%。详细的样本描述数据特征见表2。

表2 样本数据特征

（二）问卷信度分析

对问卷进行信度检验采用内部一致性法，以C值（Cronbach,a）来测定问卷项目。一般认为，若C值大于0.7则表示高信度，若小于0.35则属于低信度，应予以删除。

本研究对社会因素、经济因素、工作因素三个变量进行了测度。我们利用远离父母、夫妻分居、社会关系、自身性格、进修机会、发展平台、生源基础等指标来衡量社会因素，其信度C系数仅为0.347，远小于0.7。剔除其中的四个变量，剩余的夫妻分居、进修机会、发展平台3个变量的C系数为0.814，明显大于0.7，因此具有较高的信度，为此，利用这三个变量来综合反映教师的社会因素。

我们以工资收入、退休待遇、科研经费、办公经费、住房条件、加班补助、经济惩罚等指标来表征经济因素，其信度C系数仅为0.501，剔除科研经费、办公经费、住房条件这三个变量后，其信度C系数则为0.692，因此，利用工资收入、退休待遇、加班补助、经济惩罚四个变量来反映经济因素。

我们以教学负担、教学监控制度、招生任务、加班时间、晚值班、坐班制度、缺少协作团队、非教学任务分派等指标来反映工作因素，其信度C系数仅为0.21，剔除教学监控制度、加班时间、晚值班、缺少协作团队四个变量后，其信度C系数为0.794，所以，以教学负担、招生任务、坐班制度、非教学任务分派四个变量来反映工作因素。

（三）因子分析

根据以上一致性检验，工资收入、退休待遇、加班补助、经济惩罚四个变量可以用以反映教师选择离职的经济因素，因此我们采用主成分分析法对这四个变量进行因子分析。

表3为经济因素因子分析的KMO测度和B（Bartlett）检验结果，表中KMO值为0.494，B球体检验ⅹ2统计值的显著性水平为0.003 2，表明数据具有相关性，可以做因子分析。表4是因子值的系数矩阵，该系数矩阵将一个公因子表示为两组变量的线性组合，用以进行回归分析。表5和表6显示了社会因素因子分析的KMO测度、B检验结果及计算因子值的系数矩阵，其中KMO值为0.527，B球体检验ⅹ2统计值的显著性水平为0.000，小于0.001，说明数据具有相关性，适宜做因子分析。表7和表8分别显示了工作因素因子分析的KMO测度和B检验结果以及计算因子值的系数矩阵，其中KMO值为0.504，B球体检验ⅹ2统计值的显著性水平为0.000，小于0.001，说明数据具有相关性，适宜做因子分析。

表3 经济因素KMO测度和Bartlett检验结果

表4 经济因素计算因子值的系数矩阵

表5 社会因素KMO测度和Bartlett检验结果

表6 社会因素计算因子值的系数矩阵

表7 工作因素KMO测度和Bartlett检验结果

表8 工作因素计算因子值的系数矩阵

表9 教师离职行为影响分析

在信度和因子分析中，可能由于社会关系、自身性格等数据调查的不完备性，导致其难以反映社会因素，而发展平台则属于教师强关注的一项社会因素。工资收入反映经济因素的总量测度，退休待遇反映经济因素的风险程度，这两项也都属于强关注的经济因素。加班补助属于教师经常性的活动，也予以一定的关注，而科研经费、办公经费、住房条件、经济惩罚则属于非经常性发生因素，不易引起关注。最能反映工作因素的是教学负担、坐班制度、招生任务和非教学任务的分派，其中，招生任务和其他非教学任务对教师离职的工作因素的解释贡献最大，而严格的教学监控制度、较长时间的加班、例行的晚值班制度和缺少协作团队则属于略关注的工作因素。

四、结果与讨论

运用SPSS12.0统计分析软件对教师离职与不离职行为、合同到期离职和合同期内离职进行Logistic回归分析，结果如表9所示。

（续表9）

在教师选择是否离职的回归模型中，工作因素、社会因素对教师离职行为有正向影响，其中，工作因素影响最为显著，而社会因素影响不是特别明显。年龄对教师离职有负向显著性影响，这说明教师年龄越大，越缺乏离职的积极性。经济因素与教师离职行为的选择具有相关性，但不显著。在教师离职类型的选择中，社会因素、经济因素、工作因素对教师离职行为类型的选择都有正向影响，其中经济因素最为显著，工作因素有一定的显著性，但社会因素影响不显著。年龄对教师合同期满离职有正向显著性影响，这意味着年龄越小的教师，越愿意在合同期满时选择离职，而不选择在合同期内离职。

本研究在一定程度上证实了民办高校校内外软环境和校内教育资源的配置与教师离职行为之间的必然联系，在社会因素、经济因素、工作因素中，工作因素是与教师选择离职关系最为密切的因素，而经济因素与合同期内选择离职的关系最为密切。研究中并没有观测到学历职称与教师选择离职之间的必然联系，同时也没有证实对于广大教师而言，家庭越富裕越倾向于选择离职。表面上看，教师离职而选择其他工作70%是基于社会网络，但这并不意味着社会关系越丰富的教师越倾向于采取离职行为。社会关系是教师离职的必要条件但非充分条件，只有与工作因素相结合，才可能产生离职行为。

注释：

①由于受研究范围及地域的限制，以及抽样调查的局限性，此数据仅为特定地区的模糊测定。

②实际中由于存在新老教师的交叉流失，所以每个循环周期都会有相当比例的老教师继续留职，但与公办高校相比教师的流失率还是相当严重的。

［1］张明林.农业产业化进程中的产业链成长机制［M］.北京:科学出版社，2010：62-65.

［2］吉家文,李新华.职业满意度和认同感对海南高校体育教师离职意向的影响［J］.军事体育进修学院学报，2010（4）:110-113.

［3］王嘉毅,赵志纯.教师离职意向研究述评［J］.当代教师教育，2010（3）:5-10.

［4］张海涛,周洪芳.高校教师离职倾向的经济学分析［J］.中国校外教育，2010（1）:44-45.