基于知識結(jié)構(gòu)的高職院校教師生存特征比較

收稿日期：2013-02-07

作者簡介：何霞，廣州番禺職業(yè)技術(shù)學(xué)院工商管理系副教授。（廣州/511483）

*本文系廣東省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2011年度研究項目“廣東省高職院校教師流失現(xiàn)狀調(diào)查與激勵體系構(gòu)建研究”（項目批準(zhǔn)號2011TJK168）、廣州番禺職業(yè)技術(shù)學(xué)院重點項目“高職院校教師流失現(xiàn)狀分析及激勵體系構(gòu)建研究”（項目批準(zhǔn)號C-G-3）及暨南大學(xué)教學(xué)改革研究項目“基于創(chuàng)新人才培養(yǎng)的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)本土化構(gòu)建探究”的階段性成果。 摘要：高職院校教師知識結(jié)構(gòu)的生存特征研究為保障教師隊伍建設(shè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供了新視角。借助廣東省某高職院校2007～2012年人事檔案數(shù)據(jù)及生存分析方法，對高職教師的離職率和留任時間進(jìn)行了實證研究。結(jié)果顯示，高職教師留任時間普遍較短，留任時間的均值和中值分別只有3.05年和2年，且存在明顯的負(fù)時間依存性；Kaplan-Meier估計顯示，知識結(jié)構(gòu)對高職院校教師的留任時間具有顯著影響。文章進(jìn)一步采用Cox比例風(fēng)險模型，在控制了性別、年齡、崗位選擇等因素后發(fā)現(xiàn)，知識結(jié)構(gòu)對高職教師留任時間的影響依然顯著，分析結(jié)果具有穩(wěn)健性。

關(guān)鍵詞：高職教師流失；知識結(jié)構(gòu)；生存分析；Cox比例風(fēng)險模型 一、研究問題

擁有一支素質(zhì)高且穩(wěn)定的教師隊伍對高職院校的生存與發(fā)展而言，具有舉足輕重的作用。然而，高職院校目前普遍存在教師離職率高、留任時間短等問題，讓我們不得不反思究竟是何種原因?qū)е铝私處煹膰?yán)重流失。國內(nèi)外眾多學(xué)者從經(jīng)濟(jì)待遇、管理體制、考核標(biāo)準(zhǔn)、職業(yè)發(fā)展等諸多方面對這一問題展開透徹分析，并在激勵措施的制定和實施上進(jìn)行了一系列有益探索。[1]然而，高職院校教師的生存特征往往表現(xiàn)出持續(xù)期短、不穩(wěn)定且具有負(fù)時間依存性（negative duration dependence，即隨著留任時間的增長，教師的離職風(fēng)險下降）的特點，單純依靠靜態(tài)的激勵研究并不一定能解決現(xiàn)實問題。因此，在設(shè)計和制定教師激勵措施的同時，應(yīng)結(jié)合高職教師留任時間的生存特征差異，細(xì)致分析教師從在職轉(zhuǎn)向離職的動態(tài)變化過程。

本文嘗試采用生存分析方法[2]，深入探討知識結(jié)構(gòu)對高職教師生存過程的影響，為降低高職教師離職率、延長教師留任時間提供實證依據(jù)。對高職教師這一特殊群體而言，知識結(jié)構(gòu)的重要性不言而喻。知識結(jié)構(gòu)既是促進(jìn)教師專業(yè)化發(fā)展、提高教育教學(xué)質(zhì)量的重要條件，也是高職教師區(qū)別于其他社會群體的關(guān)鍵特征。依據(jù)經(jīng)典人力資本理論，擁有豐富經(jīng)驗、較高學(xué)歷和能力的教師更期望得到與之相對應(yīng)的崗位和薪酬。[3]教師的知識水平越高，職業(yè)遷移的意愿和能力就越強(qiáng)，而受教育程度和職稱則是體現(xiàn)高職院校教師知識結(jié)構(gòu)的主要特征①。因此，本文以受教育程度和職稱作為高職院校教師知識結(jié)構(gòu)的“代理變量”，將難以衡量的“知識結(jié)構(gòu)”轉(zhuǎn)化為兩個易測變量，以便更準(zhǔn)確地預(yù)測教師留任時間及制定教師激勵制度。

具體而言，本文的研究工作將基于統(tǒng)計學(xué)的生存分析方法，從以下兩個方面展開：第一，基于知識結(jié)構(gòu)，對高職教師離職率和留任時間的分布特征加以描述；第二，應(yīng)用生存分析的Cox比例風(fēng)險模型，估計各研究因素對高職教師留任時間的影響。

二、研究方法和數(shù)據(jù)處理

（一）研究方法

以往對教師流失問題的研究要么采用最小二乘法擬合回歸模型來預(yù)測事件發(fā)展變化的因果關(guān)系，要么采用Logistic回歸來預(yù)測結(jié)局事件是否發(fā)生。這些傳統(tǒng)方法都是基于截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析，無法反映教師離職或留任狀況隨時間而改變的規(guī)律，也不能對觀測期內(nèi)不同時間截面上的變量取值變化給予正確的描述和解釋，從而造成信息的損失，甚至引起系統(tǒng)估計的偏差。生存分析方法通過為預(yù)測變量設(shè)置相應(yīng)的示性函數(shù)，對分布復(fù)雜的時間數(shù)據(jù)進(jìn)行生存函數(shù)估計，不僅解決了傳統(tǒng)方法的限制，揭示出傳統(tǒng)方法無法得到的生存特征，而且也精確地反映了預(yù)測事件發(fā)展變化的動態(tài)過程。

本文將采用生存分析的壽命表法（Life Tables）計算不同知識結(jié)構(gòu)的高職教師在各時點上生存函數(shù)的估計值（留任率），從時間維度上反映高職教師總體的生存狀況；采用Kaplan-Meier法比較不同知識結(jié)構(gòu)教師的留任時間差別；采用Cox Regression模型分析在控制其他因素的情況下知識結(jié)構(gòu)對高職教師生存狀況的影響。

·高職教育· 基于知識結(jié)構(gòu)的高職院校教師生存特征比較 （二）數(shù)據(jù)處理

定義高職院校教師留任時間為教師從進(jìn)入該校到辭職離開（中間沒有間隔）所經(jīng)歷的時間。為方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理，本研究以“年”為單位，對高職教師的留任時間進(jìn)行記錄。教師離職稱之為“失敗事件”（failure event）。關(guān)于數(shù)據(jù)處理有兩點需要說明：（1）數(shù)據(jù)刪失（censor）問題。數(shù)據(jù)刪失是生存分析中非常普遍但須加以控制的現(xiàn)象。主要有兩種類型： 左刪失（left censoring）和右刪失（right censoring）。前者是指事件在觀測之前即已發(fā)生并持續(xù)至觀測期內(nèi)的樣本，后者是指到觀測期末仍未終止的樣本。右刪失問題對于研究分析沒有影響，生存分析方法能夠有效進(jìn)行處理，但對于左刪失問題目前仍缺乏有效的解決手段，大多數(shù)研究采取舍棄左刪失觀測值的做法。本研究的樣本為2007～2012年高職院校離（在）職教師，進(jìn)入觀測期內(nèi)的樣本都記錄了明確的起始時間（即入校時間），因此可以恰當(dāng)?shù)靥幚碜髣h失問題，避免了教師的留任時間被低估。（2）多個持續(xù)時間段 （multiple spells）問題。這是指高職教師如果在學(xué)校持續(xù)工作一段時間，離開學(xué)校后（至少一年），有可能再次返回該校工作，因此同一名教師可能存在多個留任時間。我們采取的處理方法是將同一名教師的多個留任時間視為相互獨立的留任時間段。

本文的樣本數(shù)據(jù)來源于廣東省某高職院校的人事檔案，主要分為兩部分：一是該校離職教師數(shù)據(jù)，共221例，留任時間為教師入校時間與離職時間的差值；二是該校在職教師數(shù)據(jù)，共373例，留任時間為教師入校時間與研究截止時間的差值。由此，我們得到了594個觀測樣本。接著，我們對高職教師的留任時間進(jìn)行統(tǒng)計，為每一個時間段定義了結(jié)局變量（out variable），并對多個持續(xù)時間段進(jìn)行了標(biāo)記，最終的統(tǒng)計分析結(jié)果如表1所示。

（一）高職教師留任時間的總體情況

表2是描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。第1行針對全部樣本，給出了高職教師留任時間的均值和中值，分別是3.05年和2.00年；第2行將分析樣本局限于離職教師，此時的均值和中值都有所下降，分別降至2.03年和1.00年；第3行選擇了在職教師樣本，相對于離職樣本和全樣本而言，留任時間均有所提升，均值和中值分別上升至3.65年和3.00年。整體而言，離職教師的留任時間普遍較短，并拉低了全體教師留任時間的均值和中值。

（二）高職院校不同知識結(jié)構(gòu)教師的留任情況

表3的上半部分反映了高職院校不同教育背景教師的留任情況。這里，我們將高職教師留任率定義為高職院校在職教師人數(shù)與總?cè)藬?shù)之比。總體而言，高職教師留任率普遍偏低，平均留任率為6279%，其中最低為高中及以下學(xué)歷教師，為3929%；最高為大專學(xué)歷教師，為6892%。數(shù)據(jù)結(jié)果與高職院校近年來教師隊伍建設(shè)的總體發(fā)展情況基本一致。

表3的下半部分反映了高職院校不同職稱教師的留任情況。從表3可知，在發(fā)生離職行為的221名教師中，無職稱教師43人、初級職稱教師88人、中級職稱教師70人、副高及以上職稱教師20人。平均而言，高職教師中留任率最低的是副高及以上職稱教師，為35.48%；最高的是無職稱教師，為67.18%。原因可能在于，職稱較高的教師更容易在勞動力市場找到工作，如果其對學(xué)校工作滿意度較低，就很容易發(fā)生辭職行為，從而導(dǎo)致雙方聘用關(guān)系中斷；無職稱人員大多為剛?cè)胄２痪玫男陆處?，他們可能會由于沒有職稱，在勞動力市場上的議價能力較弱而處于被動地位，因此暫不考慮離職。

四、生存分析結(jié)果

（一）高職院校不同教育背景教師的生存特征比較

1.高職院校不同教育背景教師留任率的分布情況

從上述對樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述中，我們得到了調(diào)查截止時點高職院校不同教育背景教師的留任率，但這一分析結(jié)果無法反映高職教師留任率的動態(tài)變化特征。因此，我們采用生存分析的壽命表法對不同時點高職教師的生存比例進(jìn)行估計，從而動態(tài)地描述高職院校不同教育背景教師留任率的變化情況。

利用壽命表法，我們對樣本數(shù)據(jù)中四種學(xué)歷的高職教師的留任率進(jìn)行了估計，其中高中及以下學(xué)歷的觀測個體有28人，大專學(xué)歷的有74人，本科學(xué)歷的有286人，研究生學(xué)歷的有206人。表4反映了高職院校不同教育背景教師留任率的分布情況。例如，具有研究生學(xué)歷的高職教師來校當(dāng)年有78%的人留任；來校1年后，有68%的人留任……。從表4可知，除高中及以下學(xué)歷教師外，對于相同時點（如來校后的某年），留任率隨高職教師受教育程度的提高而降低，留任率從高到低依次為大專、本科、研究生。留任率最低的是高中及以下學(xué)歷的教師，這可能是因為高校歷來比較重視求職者的學(xué)歷，高中及以下學(xué)歷教師在高職院校的生存環(huán)境較差，故留任率較低。2.Kaplan-Meier估計

采用生存概率的非參數(shù)估計方法——乘積極限法（Product limit method）對高職院校不同教育背景教師的留任時間進(jìn)行了比較。表5是利用樣本數(shù)據(jù)獲得的高職院校不同教育背景教師留任時間的均值和中位數(shù)估計。由表5可知，高中及以下學(xué)歷教師留任時間的均值為5.225年，大專學(xué)歷教師為9.799年，本科學(xué)歷教師為7.054年，研究生學(xué)歷教師為4.082年。隨著教育程度的提高，高職教師的留任時間大幅度縮短。同時，我們還利用Log Rank、Breslow、Tarone-Ware方法分別對高職院校不同教育背景教師的留任時間進(jìn)行整體比較，查看他們的留任時間是否存在顯著差異。分析結(jié)果顯示，3種檢驗統(tǒng)計量的P值均小于0.05（Sig.=0.000），證明高職院校不同教育背景教師在留任時間上存在顯著差異。

圖1高職院校不同教育背景教師留任時間的生存特征曲線

圖1是高職院校不同教育背景教師留任時間（年）的生存曲線。圖中顯示，除高中及以下學(xué)歷教師外，其他學(xué)歷教師生存曲線所在的位置與其受教育水平呈反方向變化，即受教育程度越高，生存曲線所處的位置越低（即教師的生存狀況越差）。留任時間由長至短依次為大專、本科、研究生、高中及以下學(xué)歷。Kaplan-Meier的分析結(jié)果同樣支持該結(jié)論，教育程度較高的教師在勞動力市場更容易獲得工作，具體表現(xiàn)為留任時間相對縮短。從圖1中還可以看出，不同學(xué)歷教師留任人數(shù)下降速度最快的時點以及生存函數(shù)曲線的趨穩(wěn)時間都存在顯著差異，學(xué)歷較高教師的流失主要發(fā)生在來校后的1～3年，學(xué)歷較低教師的流失主要發(fā)生在來校后的5～6年；平穩(wěn)時間由早到晚分別是研究生、高中及以下學(xué)歷、大專、本科。結(jié)合生存表可知，研究生學(xué)歷教師的留任率趨穩(wěn)時間大約在5年左右、高中及以下學(xué)歷教師在6年左右、大專學(xué)歷教師在8年左右、本科學(xué)歷教師在9年左右。

（二）高職院校不同職稱教師的生存特征比較

1.高職院校不同職稱教師留任率的分布情況

利用壽命表法，我們對樣本數(shù)據(jù)中四種職稱教師的留任率進(jìn)行了估計，其中無職稱教師有131人，初級職稱教師有240人，中級職稱教師有192人，副高及以上職稱教師有31人。表6顯示了高職院校不同職稱教師留任率的分布情況。

從表6中的數(shù)據(jù)來看，高職教師留任時間隨著職稱的升高而降低，分別為15年、11年、11年、9年。第0～6年中，對于相同時點（如來校后的某年），留任率從高到低依次為中級、初級、無職稱、副高及以上職稱；第6～14年中，對于相同時點，留任率從高到低依次為中級、無職稱、初級、副高及以上職稱。以上數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，中級職稱教師在全時段留任率最高，副高及以上職稱教師在全時段留任率最低；初級職稱教師在前5年留任率較高，但超過5年之后，教師流失較大；無職稱教師則與初級職稱教師相反，超過5年之后，教師留任情況反而趨于穩(wěn)定。

2.Kaplan-Meier估計

我們同時也對高職院校不同職稱教師的留任時間進(jìn)行了比較。表7是利用樣本數(shù)據(jù)獲得的高職院校不同職稱教師留任時間的均值和中位數(shù)估計。

根據(jù)表7可知，無職稱教師留任時間的均值為8.584年，初級職稱教師為6.485年，中級職稱教師為7.294年，副高及以上職稱教師為4.367年。從中位生存時間的估計來看，中級職稱教師的中位生存時間大大超過其他組別，為11年；無職稱教師和整體估計一致，為8年；初級職稱教師的中位生存時間為7年；副高及以上職稱教師的中位生存時間最短，為3年。表7中的整體比較結(jié)果也證明，高職院校不同職稱教師在留任時間上差異顯著（3種檢驗統(tǒng)計量的P值均小于0.05）。

圖2高職院校不同職稱教師留任時間的生存特征曲線

圖2是高職院校不同職稱教師留任時間（年）的生存曲線。圖中顯示，中級職稱教師生存曲線所在的位置最高。這說明從一開始，中級職稱教師的生存狀況就明顯好于其他組別，全程也都比其他職稱教師更好。副高及以上職稱教師的流失速度最快，流失主要發(fā)生在來校后的第3年，且基本在9年內(nèi)流失殆盡。無職稱和初級職稱教師由于后期存在失訪數(shù)據(jù)，所以兩個曲線都有高于40%的累計生存率，且在第6年兩條曲線發(fā)生了交叉。在第0～6年，留任時間從長到短依次為中級、初級、無職稱、副高及以上；在第6～14年，留任時間由長至短依次為中級、無職稱、初級、副高及以上。因此，Kaplan-Meier的分析結(jié)果也支持了上述壽命表的分析結(jié)果。從圖2中還可以看出，高職院校不同職稱教師的生存狀況（留任時間）在全時間段內(nèi)存在顯著差異，各組別的生存曲線沒有重疊。結(jié)合生存表，我們得出各組別生存函數(shù)曲線的平穩(wěn)時間：無職稱教師8年左右、初級職稱教師9年左右、中級職稱教師8年左右、副高及以上職稱教師8年左右。這說明不同職稱教師留任率趨穩(wěn)時間差別不大，在職8、9年左右各類職稱教師的留任率都趨于穩(wěn)定。

（三）Cox Regression過程

實際研究中，我們更感興趣的是，在控制其他因素的影響后知識結(jié)構(gòu)是否還能顯著影響高職教師留任的持續(xù)時間。這需要借助統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域中的Cox Regression過程進(jìn)行多變量生存分析建模，基本結(jié)構(gòu)如下：

h（t，X）=h0（t）e β1X1+β2X2+…βkXk

其中，h（t，X）代表在k個因素同時影響生存過程的情況下，時間t處的風(fēng)險函數(shù)（Hazard Function）；h0（t）代表沒有任何自變量影響下的生存狀況；X代表一組影響生存過程的因素。

對上式取對數(shù)，移項得：

Log[Rh（t）]=Log[h（t，X）/h0（t）]=β1X1+β2X2+…+βkXk

在這里，回歸系數(shù)β的實際含義是，當(dāng)變量X改變一個單位時，引起教師離職風(fēng)險改變倍數(shù)的自然對數(shù)值。Cox Regression過程使用最大似然法來估計β值，并標(biāo)記為B。其雖不能給出各時點的風(fēng)險率，但由于Cox回歸模型對生存時間分布無要求，并可估計出各研究因素對風(fēng)險率的影響，因而應(yīng)用范圍更廣。對于生存時間不連續(xù)的情形，Cox回歸模型也可以通過Logistic變換將函數(shù)表達(dá)式推廣到離散情形。因此，本文嘗試?yán)肅ox回歸模型，在控制包括性別、年齡和崗位選擇（含教師、教輔和管理人員）等變量的情況下，探討高職教師的知識結(jié)構(gòu)是否影響其留任時間。Cox回歸結(jié)果見表8。

2 倍對數(shù)似然值 整體（得分）無效模型 Cox回歸模型 x2 df Sig.2584.096 2512.794***（2548.463***） 67.533（35.633） 10（7） 0.000注：a.對照組是女性；b.對照組是高中及以下學(xué)歷教師；c.對照組是無職稱教師；d.對照組是教輔人員；e.***、**和*分別表示參數(shù)的估計值在1%、5%和10%的統(tǒng)計水平上顯著；f.括號中為僅包含性別、年齡、崗位選擇等傳統(tǒng)變量的Cox回歸結(jié)果。

表8顯示，在納入所有自變量后，Cox回歸模型的“-2倍對數(shù)似然值”為2512.794，x2值為67.533，自由度為10，P=0.000<0.05。因此可以認(rèn)為當(dāng)前的Cox回歸模型與原無效模型相比具有顯著差異，新變量的納入有一定價值，模型總體檢驗有顯著意義。同時，變量檢驗結(jié)果也表明，在控制了性別、年齡、崗位等變量的影響后，知識結(jié)構(gòu)仍然是影響高職教師留任時間的重要因素。學(xué)歷的生存系數(shù)估計值B均為負(fù)，表明受教育程度為大專、本科、研究生的高職教師，與高中及以下學(xué)歷教師相比，離職風(fēng)險較低，留任時間更長。高職院校教師的離職風(fēng)險從高到低依次為高中及以下學(xué)歷、研究生學(xué)歷、本科學(xué)歷、大專學(xué)歷，其中大專學(xué)歷教師的離職風(fēng)險為對照組（高中及以下學(xué)歷）的0269倍、本科學(xué)歷教師的離職風(fēng)險為對照組的0270倍、研究生學(xué)歷教師的離職風(fēng)險為對照組的0499倍。這一結(jié)果也說明，在沿海發(fā)達(dá)城市，教育資本投資取得了較好回報。教師受教育程度越高，獲得再就業(yè)的可能性就越大，因此離職率也越高；而高中及以下學(xué)歷教師的離職率高則可能是由于高中及以下學(xué)歷教師在高職院校的職業(yè)發(fā)展受到較大限制所致。

高職院校不同職稱教師的生存系數(shù)估計以無職稱教師為對照組。整體而言，隨著職稱的上升，離職風(fēng)險先下降再上升，呈∪型分布。離職風(fēng)險從高到低依次為：副高及以上職稱、無職稱、初級職稱、中級職稱，其中副高及以上職稱教師的離職風(fēng)險是對照組（無職稱教師）的2.796倍，初級職稱教師的離職風(fēng)險是對照組的0.845倍，中級職稱教師的離職風(fēng)險是對照組的0.650倍。當(dāng)然，U型風(fēng)險曲線的結(jié)論還要在后續(xù)研究中利用精確的類間兩兩比較加以驗證。

五、結(jié)論與建議

本文從高職院校人事檔案中找出2007～2012年間教師離職情況的真實數(shù)據(jù)，在控制性別、年齡、崗位選擇等傳統(tǒng)變量的前提下，以受教育程度和職稱作為教師知識結(jié)構(gòu)的替代變量，對教師留任時間和留任率進(jìn)行生存分析。結(jié)果表明：其一，知識結(jié)構(gòu)的確是影響高職教師離職的主要因素。我們在引入性別、年齡、崗位選擇等傳統(tǒng)變量的基礎(chǔ)上，依次加入學(xué)歷和職稱這兩個反映知識結(jié)構(gòu)的代理變量，模型的整體擬合優(yōu)度提高了47%。換而言之，包含知識結(jié)構(gòu)變量的生存分析模型的擬合優(yōu)度（x2值為67.533）要遠(yuǎn)好于僅包含傳統(tǒng)變量的模型（x2值為35.633）。其二，不同知識結(jié)構(gòu)特征的高職教師之間無論是平均留任時間、在某一時點的留任率、留任人數(shù)下降速度還是留任率趨向穩(wěn)定的時間都存在差別。高學(xué)歷、高職稱教師對工作單位的依存度明顯較弱，研究生學(xué)歷、副高及以上職稱教師的離職時間主要集中在來校后第3年（見圖1、圖2）。高職院校中，大專學(xué)歷、中級職稱教師的生存狀況最好，高中及以下學(xué)歷、副高及以上職稱教師的生存狀況最差、流失率最高。其三，具有年齡和性別優(yōu)勢的高職教師離職風(fēng)險更大。年齡是高職院校教師生存狀態(tài)的保護(hù)因素。高職教師在整個生存時間內(nèi)，年齡每增加一歲，發(fā)生離職的風(fēng)險會降低2.2%（Exp=0.978）。目前，高職院校在職教師的年齡普遍偏小（本樣本均值為32.995歲），因此存在一定程度的人員流失風(fēng)險。性別也是導(dǎo)致高職院校教師離職的重要因素，男性教師離職的可能性更高。在樣本數(shù)據(jù)整個生存時間內(nèi)，男教師的離職風(fēng)險是女教師的2.027倍，女教師的留任時間更長。其四，從崗位選擇來看，專任教師的離職風(fēng)險最大，是教輔人員的2.371倍。而行政與教輔人員由于工作任務(wù)和性質(zhì)較為接近，因此離職風(fēng)險差別不大（Sig.=0.079>0.05）。

在政策操作層面，本文的實證結(jié)果表明，作為教師離職的根本內(nèi)因，知識結(jié)構(gòu)會放大高職教師對自身市場價值的成本收益比較，因此通過分析高職教師知識結(jié)構(gòu)的生存特征可以預(yù)測教師離職事件發(fā)生的時間，從而揭示教師任職的初始狀況和目標(biāo)狀況之間復(fù)雜的變化過程。例如，根據(jù)留任人數(shù)下降速度的時間特點，我們認(rèn)為解決高職稱、高學(xué)歷教師群體流失問題應(yīng)主要集中在其來校后的前3年。實踐中，我們通常以3年為界對新教師進(jìn)行入職管理，但缺乏實證支撐。本研究利用生存分析方法證實，入職3年是高職稱、高學(xué)歷教師產(chǎn)生離職意愿的敏感時期。因此，人事管理中，可將3年作為具有實踐意義的界值加以合理應(yīng)用；在這段時期，采取差異化培訓(xùn)、多元激勵等措施會收到意想不到的效果。同時，數(shù)據(jù)分析結(jié)果也顯示，在知識結(jié)構(gòu)的代理變量中，職稱對高職教師留任的影響更大，教師在職稱評定前后的職業(yè)穩(wěn)定性會有顯著差異，這提示我們在制定激勵政策時應(yīng)對這類教師群體給予特別關(guān)注。樣本數(shù)據(jù)中，本科學(xué)歷、中級職稱教師在來校10年后發(fā)生重大流失，這也從一個側(cè)面反映出他們的忠誠度實際上是最高的，但現(xiàn)有的激勵機(jī)制忽視了他們對職業(yè)發(fā)展的需求。此外，生存分析結(jié)論也解釋了傳統(tǒng)政策的困境——性別、年齡和崗位的不同會在一定程度上影響高職教師的離職選擇，因此在制定教師激勵政策時可針對高職教師的這些特點進(jìn)行設(shè)計與調(diào)整。

注釋：

① 用受教育程度和專業(yè)背景等特征變量代理知識結(jié)構(gòu)是國內(nèi)外學(xué)者在研究知識結(jié)構(gòu)問題時常用的方法[4][5]，本文用受教育程度和職稱來代理高職教師的知識結(jié)構(gòu)亦是此類方法在教育學(xué)研究領(lǐng)域的一種嘗試。

參考文獻(xiàn)：

[1]何霞，袁祖望.高職教師“職業(yè)高原”現(xiàn)象個體成因類型調(diào)查[J].高教探索，2009（6）：119-122.

[2]陳家鼎.生存分析與可靠性[M].北京：北京大學(xué)出版社，2005.

[3]Gomez-Mejia， L.R.， Balkin， D.B..Compensation， organizational strategy and firm performance [M].Cincinnati， OH：South-Western， 1992.

[4]古家軍，胡蓓.TMT知識結(jié)構(gòu)、職業(yè)背景的異質(zhì)性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效關(guān)系——基于產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)的實證研究[J].研究與發(fā)展管理，2008，20（2）：28-33.

[5]黃昕，李常洪，薛艷梅.高管團(tuán)隊知識結(jié)構(gòu)特征與企業(yè)成長性關(guān)系——基于中小企業(yè)板塊上市公司的實證研究[J].經(jīng)濟(jì)問題，2010（2）：89-94.

（責(zé)任編輯于小艷）