高校教师科研能力影响因素分析——基于重庆市的考察

王志标，杨盼盼

(1.长江师范学院 学报编辑部，重庆 408100；2.郑州经贸学院 经济学院，河南 郑州 451191)

2017年6月，重庆市人民政府正式发布《关于加快高校特色发展推进一流大学和一流学科建设的实施意见》，意见中制定了三期建设目标、五大建设任务、四大改革任务及五大保障措施[5]. 目前，重庆仅有2所学校入选双一流建设高校名单，因此重庆市一流大学和一流学科建设任重道远，亟须高校教师在科研方面大力推进. 但是，高校教师的科研能力受制于多方因素的影响.

在此背景下，研究重庆高校教师科研能力的影响因素，进而提出提升重庆高校教师科研能力的政策建议，不仅有利于重庆各高校培养优秀人才，而且有助于重庆市高校在全国某些学科领域占据高峰. 同时，影响高校教师的科研能力在全国层面具有共性，所以针对重庆市所做研究对于其他地区具有参考价值.

当前，学界对高校教师科研能力的影响因素研究主要从个体因素、组织因素及家庭因素3个方面展开.

第一，国内外学者对个体因素的研究较多，认为科研意识、创新能力、性别及学历等个体因素会显著影响科研能力. 董方圆等[6]指出，高职院校教师的科研意识薄弱与其科研能力低有关. 韩静等[7]基于人格特质分析指出，个人的创新能力是影响其科研能力的内部因素. 王军辉等[8]运用计量模型得出女性教师的科研绩效低于男性的结论；拥有博士学位对教师发表论文的数量和质量有明显的促进作用. 但是，Creamer[9]的研究发现，性别差异随学科不同对科研生产具有不同影响.

第二，国内外学者对组织因素的研究结论是组织因素会正向促进科研能力提高，但个别学者持有不同观点. Jauch等[10]运用计量方法表明，组织承诺显著影响科研能力. Long等[11]认为，教师所在院校排名与教师的科研能力强相关. Porter等[12]认为，院校声誉会作用于教师的科研能力. 张和平等[13]认为，科研激励等对科研产出具有一定正面影响. 但李璐[14]的研究表明绩效导向的科研氛围对科研生产有显著的负面影响.

第三，从家庭因素方面出发所做的研究较少，在有限的研究中，关于家庭支持对教师的科研能力影响缺乏一致结论. 石静等[15]运用因子分析法表明，家庭支持正向促进教师科研能力的提高. 但袁声莉等[16]运用勒温场心理学分析后指出，无论高校处于何种层次，家人支持与科研能力均弱相关.

采用综合性能指标的高渗透率分布式电源集群划分方法//丁明,刘先放,毕锐,胡迪,叶彬,张晶晶//(15):47

上述分析表明，高校教师科研能力的影响因素主要来自于个体和学校等方面，且这些因素对科研能力的影响情况不一，有正向促进作用，也有负面影响. 在这些研究中，很多学者并没有足够关注这些因素的重要程度，尤其是没有说明这些因素影响科研能力的具体情形，并且对家庭影响因素关注不够. 有鉴于此，本文拟采用结构方程模型，以科研能力的衡量指标作为内生潜变量，以个体、家庭等变量作为外生潜变量，由此分析不同因素对科研能力的影响程度和影响侧重点.

1 模型建构

1.1 模型选择

根据本文所研究的问题，拟采用结构方程模型展开分析. 结构方程模型一般包括测量模型和结构模型[17]. 测量模型描述的是观测变量与潜变量之间的关系. 结构模型描述的是外生潜变量和内生潜变量之间的关系. 两类模型的表达式如下：

X=ΛXξ+δ，Y=ΛYη+εη=Bη+Γξ+ζ

(1)(2)

表达式(1)为测量模型，表达式(2)为结构模型.X、Y均为观测变量，ΛX与ΛY为因子载荷矩阵，ξ、η分别为外生潜变量和内生潜变量，δ、ε和ζ为误差项，B和Γ为路径系数.

1.2 变量选取

高校教师的科研能力表现在论文发表及其影响力、课题申报能力和应用转化能力等方面. 论文发表及其影响力主要指的是论文发表的数量和质量情况. 课题申报能力主要用“主持的国家级课题项数”和“主持的省部级课题项数”反映. 应用转化能力主要是指“以第一发明人获得国家发明专利的项数”和“以第一发明人进行技术转让的项数”.

影响高校教师科研能力的因素主要包括个体因素、学校因素和家庭因素. 结合前人的研究，在此选择以下4组外因潜变量：1)基本特征变量. 对应的观测变量有性别、年龄、学历、职称与学科等. 其中，性别对教师科研能力的影响可能表现在科研投入时间的差别上，因为传统上女性会花费更多的时间照顾家庭. 年龄对教师科研能力的影响可能表现在年轻人思维更活跃，具有创新开拓精神，而年长者经验更丰富. 由于本科教育侧重于基础教育，而硕士、博士的培养侧重于专业教育，尤其是对博士生的教育更加注重学术技能的培养，所以学历可能影响科研能力. 职称在某种程度上反映了科研实力的强弱. 学科不同，科研成果的数量与周期也会有差异. 在此用人文、社科、理科、工科、农科及医科等选项作为学科分类. 2)投入与能力变量. 对应的观测变量有投入时间、学习能力、创新能力和协同能力等. 科研投入时间是取得科研产出数量和质量的前提，在此以周投入时间为标准. 学习能力主要指能否较快学习和掌握新知识，它可以促使教师不断储备新知识，为科技研发打下基础. 创新能力是教师科研的灵魂，直接决定教师科研成果的质量. 协同能力以科研合作情况来反映，可用对科研产出效率、科研成果数量的影响来表示. 3)压力与负担变量主要指科研压力和家庭负担. 科研压力情况由压力大小反映，它对科研能力的作用可能表现在两个方面：一方面，适当的压力会推动教师科研成果的产出；另一方面，过重的压力可能对科研绩效产生反作用. 家庭负担影响科研能力的原因可能是照料家庭会耗费教师大量的时间与精力. 对此用两个变量来反映家庭负担，这两个变量分别是赡养子女数量和赡养老人数量. 4)环境支持变量. 对应的观测变量有科研政策、科研平台以及科研奖励等. 环境支持变量均为政策、激励类变量，对科研能力的影响可通过激发教师的科研动机、科研热情等来表现. 其中，科研政策包括对高质量论文、高质量项目、高水平资政成果的奖励等. 为了尽可能全面地考虑此变量，在此通过设置“您的单位在人才、职称等政策方面是否支持科研”这个综合问题来实现. 科研平台通过“学校的平台是否有利于科研”来描述. 科研奖励力度被分为五个层级，分别是太低、较低、一般、较高、很高.

综上所述，本研究的潜变量共有7个，其中内因潜变量3个，对应的观测变量有9个. 外因潜变量为4个，对应的观测变量有15个，具体如表1所示.

表1 潜在变量和观测变量

1.3 理论模型构建

本文研究目标在于分析重庆高校教师科研能力的影响因素. 有鉴于此，构建了重庆高校教师科研能力影响因素的理论模型，如图1(资料来源：作者自制)所示. 在图中用箭头描述外生潜变量和内生潜变量之间可能存在的逻辑关系. 其中，H1代表基本特征变量可能影响教师的课题申报能力，H2表示基本特征变量可能对教师的应用转化能力有影响，H3代表基本特征变量可能和教师的论文发表与影响能力有关，其他以此类推.

图1 高校教师科研能力影响因素理论模型

1.4 研究假设

根据理论模型及已有的研究成果来看，基本特征变量对科研能力的影响方向不确定，正、负均有可能，正如董方圆等[6]所认为的，科研意识与科研方法会显著影响科研能力，而Creamer[9]则认为性别对科研能力的影响需要满足一定的前提条件. 正如韩静等[7]所言，投入与能力变量对科研能力可能有正向影响. 压力与负担变量对科研能力的影响方向也不明确. 如果影响为正，原因可能是高校教师把压力转化为动力；如果影响为负，原因可能是高校教师压力过大，从而对科研造成了负面效应. 如张和平等与李璐所表明的那样，环境支持变量对科研能力的影响可能为正，也可能为负[13-14]. 所以，针对该模型提出的研究假设如下：H1基本特征变量对教师的课题申报能力有路径影响；H2基本特征变量对教师的应用转化能力有路径影响；H3基本特征变量对教师的论文发表与影响能力有路径影响；H4投入与能力变量对教师的课题申报能力有正的路径影响；H5投入与能力变量对教师的应用转化能力有正的路径影响；H6投入与能力变量对教师的论文发表与影响能力有正的路径影响；H7压力与负担变量对教师的课题申报能力有路径影响；H8压力与负担变量对教师的应用转化能力有路径影响；H9压力与负担变量对教师的论文发表与影响能力有路径影响；H10环境支持变量对教师的课题申报能力有路径影响；H11环境支持变量对教师的应用转化能力有路径影响；H12环境支持变量对教师的论文发表与影响能力有路径影响.

2 实证研究

2.1 数据来源与信度检验

通过问卷调研获得变量数据，调研对象为重庆市高校教师，采取线下调研方式. 调查问卷共440份，有效问卷430份，有效问卷占比97.73%.

运用Cronbach’s α系数进行信度检验，以此验证数据的有效性. 一般来说，此系数越接近于1，说明数据的信度越高，问卷的内部一致性也越高. 此外，α系数的最低标准为0.6. 若α小于0.6，则说明数据的信度过低，用此数据做出的结果不可信. 根据SPSS 23.0的分析结果，所有变量的Cronbach’s α系数为0.815，远大于0.6，这说明问卷数据信度较高，可用此数据做进一步的运算.

2.2 模型运算

根据搜集到的问卷数据，运用AMOS 23.0软件对理论模型进行运算，从获得的初始路径图中得到环境支持变量与应用转化能力的标准化路径系数为负值，为-0.11. 环境支持变量和论文发表与影响能力的标准化路径系数为-0.06. 国家发明专利数与应用转化能力的标准化路径系数超过1. 此外，评价模型拟合情况的指标有绝对拟合指数、相对拟合指数以及精简拟合指数[18]. 依据表2中的初始模型的拟合结果可知，虽然精简拟合指数中的PNFI、PCFI和PGFI满足要求，但绝对拟合指数中的AGFI和RMSEA没有达到标准，相对拟合指数中的NFI值也较小. 因此，需要对初始模型进行修正.

2.3 模型修正

由于环境支持变量和应用转化能力、论文发表与影响能力的标准化路径系数过小，因此，考虑剔除掉这两条路径. 此外，根据修正指数的显示结果，再结合模型的理论意义，添加了部分残差项之间的相关关系. 经过修正，确定了修正模型，如图2(数据来源：根据AMOS 23.0运行结果整理得到)、表2所示. 从表2中可看出，修正后的模型只有NFI值不符合标准，其他拟合指数均得到不同程度的优化，说明修正后的模型更为合理.

表2 结构方程模型的适配度拟合指数

2.4 模型结果及分析

修正后的模型结果如表3所示，表格中没有涉及的路径均为软件默认的初始路径系数为1的路径. 由修正模型的拟合结果来看，研究假设H2、H3、H4、H5和H6均在1%的显著性水平上成立，H1在5%的显著性水平上成立，H7和H8在10%的显著性水平上成立，而H9、H10、H11和H12等假设均不显著. 其中，H11和H12等研究假设之所以不成立，是因为在修正模型时这两条路径已经被剔除掉.

表3 重庆高校教师科研能力影响因素修正模型拟合结果

H1、H2和H3研究假设的成立代表基本特征变量对科研能力的影响显著. 3个假设的标准化路径系数分别为0.21、-0.29和0.29，再结合显著性水平情况，基本特征变量对应用转化能力、论文发表能力的影响超过了对课题申报的影响. 而基本特征变量对科研能力的影响方向不确定.

基本特征变量包括职称、年龄、学科以及学历，它们的影响能力依次减弱. 职称对科研能力的影响主要表现在职称评定与科研成果挂钩，一个人职称越高，说明其科研成果越多，这可以从侧面证明其科研能力较强. 年龄之所以能成为影响科研能力的因素，原因可能在于女青年教师因家庭压力不会把过多的时间分配在科研上，部分青年教师会因购房压力而从事非学术兼职活动；年长教师在获得职称或者社会地位后，在科研方面有所懈怠. 学科对科研能力的影响是由学科特点决定的. 相对来说，理工科比人文社科更具有先天优势，理工科的教师更容易出科研成果. 学历对科研能力的正向影响，主要表现在高学历的教师求知欲更强，在不断的自我学习和科研技能的积累下，可以不断提高其科研能力.

H4、H5和H6研究假设成立，说明投入与能力变量对科研能力的影响显著. 由于这3个研究假设均在1%的显著性水平上成立，说明投入与能力变量是影响科研能力的关键因素. 此外，这3个假设的标准化路径系数分别为0.60、0.40和0.76，可知投入与能力变量对论文发表的正向影响最大，正向影响最小的是应用转化情况.

投入与能力变量主要受投入时间、学习能力、创新能力以及协同能力的影响. 在科研上投入时间的多少，可能与科研成果的数量强相关. 调研结果显示，大多数重庆高校教师每周在科研上的投入时间基本在20小时以下. 学习能力是决定教师科研能力高低的关键环节. 根据笔者以往的调研数据，年龄偏长的教师学习能力一般弱于年轻教师，尤其是对于最新研究方法的掌握普遍不如年轻教师. 创新是科学研究的灵魂，直接决定了科研活动的深度. 科研能力高低的判定标准可以量化为科研成果的数量和质量，而创新与科研成果的质量息息相关，但此创新并不包括形式上的创新. 协同能力代表着教师是否有稳定的合作者. 学者之间的分工协作有利于提高研究效率，在不同思想和观点的碰撞下有利于创新的形成.

H7和H8研究假设的成立说明压力与负担变量既影响课题申报，又影响应用转化. H9研究假设不成立说明压力与负担变量对论文发表的影响不大. H7和H8两个假设的标准化系数分别为0.20、0.15，这说明压力与负担变量对课题申报的影响更大. 并且，系数值为正，说明高校教师能够把压力转化为动力，进而对科研形成正向影响. 此外，压力与负担变量主要受赡养子女及老人的数量等因素的显著影响. 虽然科研压力大小对科研能力的影响并不显著，其系数值为负，但这说明可能是由科研考核制度不合理导致的. 赡养子女与老人的数量虽然无法直接影响教师的科研能力，但却可以通过影响科研投入的时间来间接影响教师的科研水平，这个结论在女性教师身上尤其明显[19].

H10、H11和H12等研究假设不成立说明环境支持变量没有对教师科研能力的提高起到关键作用，原因可能是学校的科研政策和科研奖励的力度不够. 在笔者调研的重庆高校中，近50%的教师认为学校政策对科研的支持情况一般，部分教师甚至认为支持力度过低. 有41.86%的教师认为学校的科研奖励力度一般，超过20%的教师认为科研奖励力度过低.

3 结论与政策建议

3.1 研究结论

第一，基本特征变量是科研能力的影响因素，对应用转化能力、论文发表能力的影响超过了对课题申报的影响. 职称高低一般与科研能力正相关. 年龄对科研能力的影响只是表象，深层次原因是由年龄折射出的薪酬待遇、科研动力的问题. 学科特点造成理工科教师比人文社科教师更容易出成果. 高学历教师的求知欲致使其不断提高其科研能力.

第二，投入与能力变量是影响科研能力的关键因素，对论文发表的正向影响最大. 其中，投入与能力变量反映在投入时间、学习能力、创新能力及协同能力等方面. 大多数重庆教师在科研上的周投入时间较低，其中主要原因是教学任务繁重. 年轻教师的学习能力强于年长教师，年长教师的科研经验比年轻教师丰富，所以需要增强年轻教师与年长教师的团队合作能力. 创新与科研成果的质量息息相关，但部分学者为了完成学校规定的量化考核任务，只能做到形式上的创新. 协同能力代表着教师是否有稳定的合作者，学者之间的分工协作有利于提高研究效率，在不同思想和观点的碰撞下更有利于创新的形成.

第三，压力与负担变量对科研能力的影响显著，且对课题申报的影响更大. 此变量反映在赡养子女及老人的数量方面. 赡养情况对科研能力的影响主要表现在女教师身上，虽然无法直接影响教师的科研能力，但通过影响科研投入时间而间接影响教师的科研水平. 即对于女教师而言，家庭支持是关键. 科研压力大小对压力与负担变量的影响并不显著，但因其系数值为负，也有可能是科研考核制度不合理导致的.

3.2 政策建议

1)个人层面 一方面，应加强科研意识. 科研投入时间较低反映出部分重庆高校教师的科研意识不足. 高校教师在完成教学工作的同时，要充分认识到科研的重要性，要坚持教学与科研两手抓，更好地实现自我价值、社会价值. 另一方面，应增强自主学习能力. 要提高学习能力，需要做到以下3点：首先，树立活到老、学到老的终身学习信念；其次，积极参与各种类型的学术会议，尤其是主动与高水平的研究者交流，学习先进的科研理念和方法；再次，合理规划职业发展，保证学习的持久性.

2)学校层面 一是要激发教师科研动力. 年龄对科研能力的影响表现在科研动力方面. 要提高高校教师的科研动力，就需要提高教师的薪资待遇，尤其是提高青年教师的薪资待遇，还要激发年长教师的科研动力，尤其是年长的高职称教师的科研动力. 二是要合理分配教学与科研任务. 高校教师在科研上投入的时间过低，一个重要原因是教学任务繁重，因此学校应合理分配教师的教学与科研任务. 三是要注重科研团队合作. 协同能力正向影响教师的科研能力，因此应提高教师的团队合作意识，通过团队合作实现优势互补.

3)完善科研考核评价体系 创新能力显著影响科研能力，但高校教师易重形式上的创新，而轻质量上的创新，这可能是教师面临过大的科研考核压力导致的. 因此，高校应树立以人为本、宽松自由的科研考核观. 只有这样才能避免教师出现“道德风险”，才能激发教师的创新意识及能力，才能获得高质量的科研成果. 此外，学科对科研能力的影响主要在于不同学科的科研成果不同. 人文社科类的科研成果主要有学术性评价和管理性评价. 理工科的科研成果主要有基础研究成果和应用研究成果. 因此，学校在制定科研评价体系时，应充分考虑学科差异，制定出与学科发展相匹配的评价体系.

4)完善人才引进政策 年龄、学历及职称对科研能力的影响可以通过人才引进来实现，通过引进各类别专业人才以优化教师结构. 引进青年骨干教师可优化教师的年龄结构，为科研团队注入新鲜血液，进而更好地与先进的思想和技术接轨；引进博士教师可优化教师的学历结构；引进学科带头人或高职称教师可以其为中心形成优质科研团队，借助传、帮、带形式，促进大批青年教师的科研成长.

5)家庭层面 赡养子女及老人的数量对科研能力的影响主要体现在对高校教师时间的占用和经济负担压力等方面. 高校教师尤其中年高校教师面临着家庭层面的较大压力，所以要想办法解放高校教师的生产力，将其生产力由家务转向科研. 一是要积极为高校教师扶危解困，通过工会等组织或者高校教师互助为高校教师提供必要的帮助，让他们从繁琐的家务中脱身出来. 二是要完善社会化机构，使社会化机构在教育子女和赡养老人方面承担更多职能. 三是高校教师应尽可能争取家庭支持，以便有余力开展科研工作.