基于Cox比例风险回归模型的高校教师流失影响因素研究

王中江

（安徽工程大学人事处，安徽芜湖 241000）

基于Cox比例风险回归模型的高校教师流失影响因素研究

王中江

（安徽工程大学人事处，安徽芜湖 241000）

以安徽省地方工科院校抽样调查数据为样本，通过Cox比例风险回归模型进行生存分析，建立危险函数回归模型，得到教师流失的影响因素。结果表明：年龄、职称、家庭保障情况、工资待遇、地域差别、发展空间是教师流失的6个影响因素，其中，年龄、家庭保障情况、工资待遇、发展空间是保护因素，职称、地域差别是危险因素。

地方工科院校；高校教师；流失；Cox比例风险回归模型

高等教育、高校发展的第一资源就是人力资源，高校之间的竞争集中于对人力资源的竞争，高校的教学科研水平在很大程度上取决于人力资源水平的高低。高校教师作为高校人力资源要素，对高校的发展起着至关重要的作用。高校教师队伍与高校的竞争力、国家的科技竞争力息息相关。进入新世纪，高校教师流动的平台更加完善，选择更加多样化。高校教师流失率过高标志着核心竞争力的下降甚至是丧失。我国目前高校人才流失大体呈现西部地区向东部、内地向沿海、偏远中小城市向大中城市流动；重点高校以出国为主；非重点高校主要流向重点高校、科研院所和三资企业，其次为出国；人才流动大多数是45岁以下的中青年教师[1]。我国地方本科院校的人才流失率接近10%，有的竟达到15%[2]。地方本科院校占所有高校的70%以上[2]。

教师流失直接影响学校教学科研等各项基本工作的开展，同时也严重影响学生的培养。研究教师与高校关系断裂的影响因素，即高校教师流失的原因，有利于学校根据不同情况的教师制定不同的制度和策略，以降低流失率，增强学校的竞争力。本文中的“流失”指主动离职，即由教师本人提出的离职要求和离职决定。本文中的地方工科院校是指为地理位置在省会城市以外的，分布在地级市的普通工科类高等院校。

一 文献回顾

国外学者对教师流失影响因素的研究较少，较有代表性的观点包括：Cotton等（1986）指出年龄、性别、受教育程度等对离职意向有显著影响[3]。Price等（1993）指出受教育年限、职位、年龄、性别对离职意向有显著影响[4]。

国内这方面的研究较多。张勉等（2001）认为性别、受教育程度、婚姻状况、年龄对离职意向有显著影响[5]。王茹琚等（2002）通过调查指出：工资待遇、住房条件、工作条件、职务晋升、关系是高校人才流失的主要因素[6]。郝东恒（2002）指出高校人才流失的原因为经济因素、地理因素、高校实力因素、社会因素[7]。董凯静等（2010）认为年龄或工作年限是人才流失的重要原因[1]。周俊峰（2010）指出高学历高职称比例居高，流失专业集中在信息类专业、艺术类专业、金融外贸类专业、外国语言学专业等[8]。杨威等（2011）指出性别、学科、年收入、抚养子女数、来校工作时间对流失意图有显著影响[9]。孙健（2011）指出受教育程度越高，人群流动的可能性就越大[2]。岳莉等（2011）提出人际关系问题是高校人才流失的主要原因[10]。

二 研究设计

（一）影响因素的选取

根据学者们的观点以及调研的结果，找出本文Cox比例风险回归模型的11个协变量，一部分是高校教师个人特征：年龄、性别、婚姻状况、学历学位、职称、学科专业、家庭保障情况（包括夫妻二人是否两地分居、子女上学就业问题）、社会工作机会（包括出国、学历深造），另一部分是通过访谈收集到的3个变量，分别为感知工资待遇、感知地域差异、感知发展空间。已有学者对以上变量做出了研究，认为工资待遇、住房、教学科研硬件配套设施是高校教师流失的影响因素，甚至指出70%-80%的个人迁移是经济原因造成的[2]。安徽高校人才流失现象严重，大部分流向经济发达省份，其中因为薪酬问题离职的占80%以上[11]。 高校流失教师中具备高学历、中高职称的骨干人才比例较高[12]。

内地一些省份的教师流向东南沿海地区的比例非常高，安徽34.93%[13]。高校教师的地区间流动不平衡对中西部地区高等教育的发展产生了不利影响[14]。由于本文研究的是地方工科院校，地域差异就显得更加重要了，这里的地域差异是指地方工科院校所在城市与周边城市、所在省会城市的综合实力差异，所以将地域差异列为可能影响因素之一。

当一个人的专业特长与所处高校不相符时容易流失[1]。在地方工科院校内，由于学科专业等原因可能造成发展空间有限，影响职务晋升，所以将发展空间列为可能影响因素之一。

值得说明的是，由于工资待遇的高低、地域差异的大小、发展空间的大小很大程度上取决于教师本人的主观感知，即期望与实际值的差距，所以本文将这三个变量定义为：感知工资待遇、感知地域差异、感知发展空间，即教师本人主观上认为的变量值,文中简称：工资待遇、地域差异、发展空间。

（二）变量度量

将以上协变量进行分类定义，如表1所示：

表1 变量分类及定义

（三）样本选取及描述性分析

1.样本选取

问卷的收集采用两种方式，一种是走访部分高校，得到相关信息和数据；另一种是邮寄电子版问卷。此次调研总共发放了问卷300份，收回问卷237份，有效问卷193份。其中，完全数据58份，占30.1%；删失数据135份，占69.9%，符合生存分析的样本量要求。

2.样本描述性分析

调查对象的基本情况如表2所示：

表2 样本基本情况的描述性分析

（四）研究方法

Cox比例风险回归模型（Cox’s Proportional Hazards Regression Model），简称Cox回归模型。由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出，它可以分析多因素对生存时间的影响作用，进行相对危险度估计，可处理删失数据，同时不考虑基准风险的分布，是一种半参数回归模型。Cox模型的基本形式如式（1）所示：

其中，h(t,x)表示具有协变量X的个体在t时刻的风险函数、风险率或瞬时死亡率；h0(t)是所有危险因素都为0时的基准风险函数，即所有变量都取0时t时刻风险函数；xi是协变量、影响因素、预后因素，可以是定量的、定性的或等级的；βi是回归系数，表示当其他协变量不变时，xi每变化1个单位，风险率的自然对数变化βi个单位；

将Cox回归模型引入高校人才管理领域是本文的一个创新之处，研究的是高校教师与高校关系保持时间的长度受到哪些因素的影响，这些因素中哪些是保护因素，哪些是危险因素。

三 数据分析

（一）成比例危险性假设检验

Cox模型的应用条件为因素对生存时间的作用不随时间变化，即任何两个个体风险函数之比都不随时间变化而变化，所以，在进行生存分析之前必须先进行成比例危险性假设（Proportion Hazard）检验。采用时依时协变量法进行检验。具体结果如表3所示。

表3 成比例危险性假设检验

由表3可知，11个协变量的P值均大于0.05，说明所有属性都符合成比例危险性的假设， 因此所有属性都可进入Cox回归分析。

（二）Cox回归分析

基于最大似然法，将所有可能影响因素设为协变量，采用向前逐步回归法进行Cox模型分析。进入回归模型的变量及其回归系数如表4所示：

表4 方程中的变量

由表4可知，进入模型的变量有年龄（x1）、职称（x5）、家庭保障情况（x7）、工资待遇（x9）、地域差别（x10）、发展空间（x11），其中，年龄、家庭保障情况、工资待遇、发展空间这4个变量为保护因素，回归系数为负值；职称、地域差别为危险因素，回归系数为正值。例如：教师发展空间每增加一个单位（或等级），与学校关系断裂（即教师流失）的危险率降低0.434倍（1-0.566）；教师职称每提高一个单位（或等级），与学校关系断裂（即教师流失）的危险率增加，是原有等级的6.323倍。

由此得到危险函数回归模型为：

式（2）中，x1、x5、x7、x9、x10、x11是模型中的协变量，h(t,x)是教师在时刻t的流失概率,h0(t)是当所有危险因素都不存在时,时刻t的教师基准流失概率。

（三）有效性检验

对模型进行有效性检验，得到结果如表5所示：

表5 有效性检验a,b

表5表明，Sig值为0.000，以0.05检验水平拒绝无效假设，因此该模型是有效的。

四 结论

本文通过Cox模型对样本数据进行生存分析，得到以下结论：

（1）构建了地方工科院校教师流失的Cox比例风险回归模型和危险函数；

（2）找出了地方工科院校教师流失的影响因素，其中，年龄、家庭保障情况、工资待遇、发展空间这4个变量为保护因素，这4个因素的增加会降低教师流失概率；职称、地域差别为危险因素，这2个因素的增加会提高教师流失概率。

（3）通过对Cox模型的比例风险假设检验,证明模型中的协变量不存在时间依赖性,模型假设成立。

由于受到其他条件的限制，文章不可避免地存在一些局限性，第一，样本数量的限制可能导致代表性的局限；第二，研究领域的局限。因此，未来研究可以增大样本量，以期更大的代表性；也可以进一步拓展到其他类型的院校。

[1]董凯静,吴智育,高校核心人才流失成因及防范对策[J].黑龙江高教研究,2010(8):92-94.

[2]孙健.地方本科院校人才流失问题探析[J].教育评论,2011(1) 20-23.

[3]Contton, J. L. and Tuttle，J.M(.1986)，Employee：A Metaanalysis and Review with Implications for Research [J]. Academy of Management Review.11:55-70.

[4]Price, J.L. and Kim，S.W.(1993), The Relationship Between Demographic Variables and Military：Medical Personnel in a U.S.Air Force Hospital[J]. Armed Forces&Society:125-144.

[5]张勉,李树茁.人口变量、工作满意度和流失意图的关系实证研究[J].统计研究,2001(10):51-56.

[6]王茹琚,郭平茹,吕建珍.普通高校人才流失特征[J].石家庄经济学院学报,2002(4):208-211.

[7]郝东恒.河北省高校人才流失现象分析及对策研究[J].石家庄经济学院学报,2008,31(5):1-3.

[8]周俊峰.高校中青年教师流失原因及对策探析[J].经济研究导刊,2010(22):284-285.

[9]杨威,杨芳侠.高校引进人才流失意图影响因素分析——以黑龙江省哈尔滨市H高校为例[J].中国人口科学,2011(2):102-110

[10]岳莉,窦文莲.高校人才流动问题探究[J].法制与社会,2011(3):214

[11]文静.高校教师薪酬管理问题及其对策研究[J].长沙铁道学院学报(社会科学版)2011,12(4):246-247.

[12]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):44,100.

[13]薛浣白,周家贵.关于当前高校师资队伍现状的调查报告[J].高等师范教育研究,1994(1):45-51.

[14]蒋国河.改革开放以来的中国高校教师流动[J].河北师范大学学报(教育科学版),2010,12(2):9-14.

[责任编辑舒 泳]

Research on the Influencing Factors of Local Engineering Colleges Teachers Outflow Based on Cox Model

WANG Zhong-jiang

(Personnel Department, Anhui Polytechnic University, Anhui Wuhu 241000,China)

This paper chooses the Anhui Province local engineering colleges teachers to be the sampling data, applies the Cox proportion hazard regression model and makes the survival analysis. What’s more, this paper establishes the hazard function regression model and finds out the influencing factors. The result indicates that age, title, family protection situation, wages, geographica differences, development space are the 6 factors, among which, age, family protection situation, wages, development space are th protective factors, and the title, geographical differences are the dangerous factors.

Local engineering colleges; College teachers; Outflow; Cox proportion hazard regression model

G645

A

1008-9128（2017）02-0119-03

10.13963/j.cnki.hhuxb.2017.02.031

2016-05-12

安徽工程大学校级本科教学质量提升计划重点项目（2013jyxm12）

王中江（1980-），男，安徽庐江人，讲师，硕士，研究方向：人力资源、顾客关系管理。