王中江
(安徽工程大學(xué)人事處,安徽蕪湖 241000)
基于Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型的高校教師流失影響因素研究
王中江
(安徽工程大學(xué)人事處,安徽蕪湖 241000)
以安徽省地方工科院校抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本,通過(guò)Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型進(jìn)行生存分析,建立危險(xiǎn)函數(shù)回歸模型,得到教師流失的影響因素。結(jié)果表明:年齡、職稱(chēng)、家庭保障情況、工資待遇、地域差別、發(fā)展空間是教師流失的6個(gè)影響因素,其中,年齡、家庭保障情況、工資待遇、發(fā)展空間是保護(hù)因素,職稱(chēng)、地域差別是危險(xiǎn)因素。
地方工科院校;高校教師;流失;Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型
高等教育、高校發(fā)展的第一資源就是人力資源,高校之間的競(jìng)爭(zhēng)集中于對(duì)人力資源的競(jìng)爭(zhēng),高校的教學(xué)科研水平在很大程度上取決于人力資源水平的高低。高校教師作為高校人力資源要素,對(duì)高校的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。高校教師隊(duì)伍與高校的競(jìng)爭(zhēng)力、國(guó)家的科技競(jìng)爭(zhēng)力息息相關(guān)。進(jìn)入新世紀(jì),高校教師流動(dòng)的平臺(tái)更加完善,選擇更加多樣化。高校教師流失率過(guò)高標(biāo)志著核心競(jìng)爭(zhēng)力的下降甚至是喪失。我國(guó)目前高校人才流失大體呈現(xiàn)西部地區(qū)向東部、內(nèi)地向沿海、偏遠(yuǎn)中小城市向大中城市流動(dòng);重點(diǎn)高校以出國(guó)為主;非重點(diǎn)高校主要流向重點(diǎn)高校、科研院所和三資企業(yè),其次為出國(guó);人才流動(dòng)大多數(shù)是45歲以下的中青年教師[1]。我國(guó)地方本科院校的人才流失率接近10%,有的竟達(dá)到15%[2]。地方本科院校占所有高校的70%以上[2]。
教師流失直接影響學(xué)校教學(xué)科研等各項(xiàng)基本工作的開(kāi)展,同時(shí)也嚴(yán)重影響學(xué)生的培養(yǎng)。研究教師與高校關(guān)系斷裂的影響因素,即高校教師流失的原因,有利于學(xué)校根據(jù)不同情況的教師制定不同的制度和策略,以降低流失率,增強(qiáng)學(xué)校的競(jìng)爭(zhēng)力。本文中的“流失”指主動(dòng)離職,即由教師本人提出的離職要求和離職決定。本文中的地方工科院校是指為地理位置在省會(huì)城市以外的,分布在地級(jí)市的普通工科類(lèi)高等院校。
國(guó)外學(xué)者對(duì)教師流失影響因素的研究較少,較有代表性的觀點(diǎn)包括:Cotton等(1986)指出年齡、性別、受教育程度等對(duì)離職意向有顯著影響[3]。Price等(1993)指出受教育年限、職位、年齡、性別對(duì)離職意向有顯著影響[4]。
國(guó)內(nèi)這方面的研究較多。張勉等(2001)認(rèn)為性別、受教育程度、婚姻狀況、年齡對(duì)離職意向有顯著影響[5]。王茹琚等(2002)通過(guò)調(diào)查指出:工資待遇、住房條件、工作條件、職務(wù)晉升、關(guān)系是高校人才流失的主要因素[6]。郝東恒(2002)指出高校人才流失的原因?yàn)榻?jīng)濟(jì)因素、地理因素、高校實(shí)力因素、社會(huì)因素[7]。董凱靜等(2010)認(rèn)為年齡或工作年限是人才流失的重要原因[1]。周俊峰(2010)指出高學(xué)歷高職稱(chēng)比例居高,流失專(zhuān)業(yè)集中在信息類(lèi)專(zhuān)業(yè)、藝術(shù)類(lèi)專(zhuān)業(yè)、金融外貿(mào)類(lèi)專(zhuān)業(yè)、外國(guó)語(yǔ)言學(xué)專(zhuān)業(yè)等[8]。楊威等(2011)指出性別、學(xué)科、年收入、撫養(yǎng)子女?dāng)?shù)、來(lái)校工作時(shí)間對(duì)流失意圖有顯著影響[9]。孫健(2011)指出受教育程度越高,人群流動(dòng)的可能性就越大[2]。岳莉等(2011)提出人際關(guān)系問(wèn)題是高校人才流失的主要原因[10]。
(一)影響因素的選取
根據(jù)學(xué)者們的觀點(diǎn)以及調(diào)研的結(jié)果,找出本文Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型的11個(gè)協(xié)變量,一部分是高校教師個(gè)人特征:年齡、性別、婚姻狀況、學(xué)歷學(xué)位、職稱(chēng)、學(xué)科專(zhuān)業(yè)、家庭保障情況(包括夫妻二人是否兩地分居、子女上學(xué)就業(yè)問(wèn)題)、社會(huì)工作機(jī)會(huì)(包括出國(guó)、學(xué)歷深造),另一部分是通過(guò)訪談收集到的3個(gè)變量,分別為感知工資待遇、感知地域差異、感知發(fā)展空間。已有學(xué)者對(duì)以上變量做出了研究,認(rèn)為工資待遇、住房、教學(xué)科研硬件配套設(shè)施是高校教師流失的影響因素,甚至指出70%-80%的個(gè)人遷移是經(jīng)濟(jì)原因造成的[2]。安徽高校人才流失現(xiàn)象嚴(yán)重,大部分流向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份,其中因?yàn)樾匠陠?wèn)題離職的占80%以上[11]。 高校流失教師中具備高學(xué)歷、中高職稱(chēng)的骨干人才比例較高[12]。
內(nèi)地一些省份的教師流向東南沿海地區(qū)的比例非常高,安徽34.93%[13]。高校教師的地區(qū)間流動(dòng)不平衡對(duì)中西部地區(qū)高等教育的發(fā)展產(chǎn)生了不利影響[14]。由于本文研究的是地方工科院校,地域差異就顯得更加重要了,這里的地域差異是指地方工科院校所在城市與周邊城市、所在省會(huì)城市的綜合實(shí)力差異,所以將地域差異列為可能影響因素之一。
當(dāng)一個(gè)人的專(zhuān)業(yè)特長(zhǎng)與所處高校不相符時(shí)容易流失[1]。在地方工科院校內(nèi),由于學(xué)科專(zhuān)業(yè)等原因可能造成發(fā)展空間有限,影響職務(wù)晉升,所以將發(fā)展空間列為可能影響因素之一。
值得說(shuō)明的是,由于工資待遇的高低、地域差異的大小、發(fā)展空間的大小很大程度上取決于教師本人的主觀感知,即期望與實(shí)際值的差距,所以本文將這三個(gè)變量定義為:感知工資待遇、感知地域差異、感知發(fā)展空間,即教師本人主觀上認(rèn)為的變量值,文中簡(jiǎn)稱(chēng):工資待遇、地域差異、發(fā)展空間。
(二)變量度量
將以上協(xié)變量進(jìn)行分類(lèi)定義,如表1所示:
表1 變量分類(lèi)及定義
(三)樣本選取及描述性分析
1.樣本選取
問(wèn)卷的收集采用兩種方式,一種是走訪部分高校,得到相關(guān)信息和數(shù)據(jù);另一種是郵寄電子版問(wèn)卷。此次調(diào)研總共發(fā)放了問(wèn)卷300份,收回問(wèn)卷237份,有效問(wèn)卷193份。其中,完全數(shù)據(jù)58份,占30.1%;刪失數(shù)據(jù)135份,占69.9%,符合生存分析的樣本量要求。
2.樣本描述性分析
調(diào)查對(duì)象的基本情況如表2所示:
表2 樣本基本情況的描述性分析
(四)研究方法
Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型(Cox’s Proportional Hazards Regression Model),簡(jiǎn)稱(chēng)Cox回歸模型。由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家D.R.Cox于1972年提出,它可以分析多因素對(duì)生存時(shí)間的影響作用,進(jìn)行相對(duì)危險(xiǎn)度估計(jì),可處理刪失數(shù)據(jù),同時(shí)不考慮基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的分布,是一種半?yún)?shù)回歸模型。Cox模型的基本形式如式(1)所示:
其中,h(t,x)表示具有協(xié)變量X的個(gè)體在t時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)率或瞬時(shí)死亡率;h0(t)是所有危險(xiǎn)因素都為0時(shí)的基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù),即所有變量都取0時(shí)t時(shí)刻風(fēng)險(xiǎn)函數(shù);xi是協(xié)變量、影響因素、預(yù)后因素,可以是定量的、定性的或等級(jí)的;βi是回歸系數(shù),表示當(dāng)其他協(xié)變量不變時(shí),xi每變化1個(gè)單位,風(fēng)險(xiǎn)率的自然對(duì)數(shù)變化βi個(gè)單位;
將Cox回歸模型引入高校人才管理領(lǐng)域是本文的一個(gè)創(chuàng)新之處,研究的是高校教師與高校關(guān)系保持時(shí)間的長(zhǎng)度受到哪些因素的影響,這些因素中哪些是保護(hù)因素,哪些是危險(xiǎn)因素。
(一)成比例危險(xiǎn)性假設(shè)檢驗(yàn)
Cox模型的應(yīng)用條件為因素對(duì)生存時(shí)間的作用不隨時(shí)間變化,即任何兩個(gè)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)之比都不隨時(shí)間變化而變化,所以,在進(jìn)行生存分析之前必須先進(jìn)行成比例危險(xiǎn)性假設(shè)(Proportion Hazard)檢驗(yàn)。采用時(shí)依時(shí)協(xié)變量法進(jìn)行檢驗(yàn)。具體結(jié)果如表3所示。
表3 成比例危險(xiǎn)性假設(shè)檢驗(yàn)
由表3可知,11個(gè)協(xié)變量的P值均大于0.05,說(shuō)明所有屬性都符合成比例危險(xiǎn)性的假設(shè), 因此所有屬性都可進(jìn)入Cox回歸分析。
(二)Cox回歸分析
基于最大似然法,將所有可能影響因素設(shè)為協(xié)變量,采用向前逐步回歸法進(jìn)行Cox模型分析。進(jìn)入回歸模型的變量及其回歸系數(shù)如表4所示:
表4 方程中的變量
由表4可知,進(jìn)入模型的變量有年齡(x1)、職稱(chēng)(x5)、家庭保障情況(x7)、工資待遇(x9)、地域差別(x10)、發(fā)展空間(x11),其中,年齡、家庭保障情況、工資待遇、發(fā)展空間這4個(gè)變量為保護(hù)因素,回歸系數(shù)為負(fù)值;職稱(chēng)、地域差別為危險(xiǎn)因素,回歸系數(shù)為正值。例如:教師發(fā)展空間每增加一個(gè)單位(或等級(jí)),與學(xué)校關(guān)系斷裂(即教師流失)的危險(xiǎn)率降低0.434倍(1-0.566);教師職稱(chēng)每提高一個(gè)單位(或等級(jí)),與學(xué)校關(guān)系斷裂(即教師流失)的危險(xiǎn)率增加,是原有等級(jí)的6.323倍。
由此得到危險(xiǎn)函數(shù)回歸模型為:
式(2)中,x1、x5、x7、x9、x10、x11是模型中的協(xié)變量,h(t,x)是教師在時(shí)刻t的流失概率,h0(t)是當(dāng)所有危險(xiǎn)因素都不存在時(shí),時(shí)刻t的教師基準(zhǔn)流失概率。
(三)有效性檢驗(yàn)
對(duì)模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn),得到結(jié)果如表5所示:
表5 有效性檢驗(yàn)a,b
表5表明,Sig值為0.000,以0.05檢驗(yàn)水平拒絕無(wú)效假設(shè),因此該模型是有效的。
本文通過(guò)Cox模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行生存分析,得到以下結(jié)論:
(1)構(gòu)建了地方工科院校教師流失的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型和危險(xiǎn)函數(shù);
(2)找出了地方工科院校教師流失的影響因素,其中,年齡、家庭保障情況、工資待遇、發(fā)展空間這4個(gè)變量為保護(hù)因素,這4個(gè)因素的增加會(huì)降低教師流失概率;職稱(chēng)、地域差別為危險(xiǎn)因素,這2個(gè)因素的增加會(huì)提高教師流失概率。
(3)通過(guò)對(duì)Cox模型的比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)檢驗(yàn),證明模型中的協(xié)變量不存在時(shí)間依賴(lài)性,模型假設(shè)成立。
由于受到其他條件的限制,文章不可避免地存在一些局限性,第一,樣本數(shù)量的限制可能導(dǎo)致代表性的局限;第二,研究領(lǐng)域的局限。因此,未來(lái)研究可以增大樣本量,以期更大的代表性;也可以進(jìn)一步拓展到其他類(lèi)型的院校。
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[責(zé)任編輯舒 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
安徽工程大學(xué)校級(jí)本科教學(xué)質(zhì)量提升計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2013jyxm12)
王中江(1980-),男,安徽廬江人,講師,碩士,研究方向:人力資源、顧客關(guān)系管理。