國內(nèi)高校“生師比”對學(xué)生科研能力影響的實證研究＊

邵彥君，梅琬舲，沙奕歆，張瀠月，錢璟，汪利錟

國內(nèi)高?！吧鷰煴取睂W(xué)生科研能力影響的實證研究＊

邵彥君，梅琬舲，沙奕歆，張瀠月，錢璟，汪利錟

（上海立信會計金融學(xué)院，上海 201620）

利用實證研究方法分析了中國高校財經(jīng)類專業(yè)“生師比”對學(xué)生科研能力的影響及其內(nèi)在因素。在收集了100所中國高校和全國財經(jīng)類專業(yè)“生師比”的數(shù)據(jù)，如人均占地、生均圖書量、教師平均年齡、論文影響因子、論文被引次數(shù)、論文數(shù)量、碩士點數(shù)、博士點數(shù)、教師論文數(shù)量、教師論文影響因子和教師論文引用次數(shù)，以及學(xué)生獨立撰寫及教師指導(dǎo)撰寫的論文數(shù)據(jù)后，利用計量方法，發(fā)現(xiàn)樣本高校中的“生師比”與學(xué)生發(fā)表論文數(shù)量呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這意味著降低“生師比”可顯著提高學(xué)生發(fā)表論文數(shù)量，提升學(xué)生科研能力。

“生師比”；學(xué)生科研能力；論文影響因子；論文引用次數(shù)

近年來，中國高校越來越重視培養(yǎng)和提高學(xué)生的科研能力。影響學(xué)生科研能力的因素很多，從目前已有文獻(xiàn)看，“生師比”對學(xué)生科研能力的影響較為顯著。DAHAR等人（2009）通過探究調(diào)查發(fā)現(xiàn)，不合理的“生師比”、教室規(guī)模以及人均學(xué)生花費將會導(dǎo)致教育資源的浪費以及更低的學(xué)術(shù)成就。HELEN等人（2012）發(fā)現(xiàn)1∶1配比教學(xué)的學(xué)生學(xué)習(xí)成績顯著高于按小組授課的學(xué)生成績，田納西州立大學(xué)和英國的CSPAR項目實施的明星項目也表明了班級規(guī)模對學(xué)業(yè)成績的重要性。

關(guān)于“生師比”對學(xué)生科研能力的影響，國內(nèi)文獻(xiàn)涉及該主題較少。因此本文試圖揭示“生師比”和學(xué)生科研能力之間的關(guān)系。

1 數(shù)據(jù)說明和統(tǒng)計描述

1.1 數(shù)據(jù)來源

通過瀏覽各校官方網(wǎng)站和招生簡章，本文收集了校友網(wǎng)（中國唯一為校友會組織提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的專業(yè)網(wǎng)站）排名前100的中國高校以及全國財經(jīng)類專業(yè)“生師比”和全?！吧鷰煴取钡臄?shù)據(jù)。本文檢索中國知網(wǎng)等學(xué)術(shù)網(wǎng)站，收集中國前100所高校以及全國財經(jīng)類大學(xué)財經(jīng)類專業(yè)中，學(xué)生自主撰寫及導(dǎo)師指導(dǎo)學(xué)生撰寫的論文數(shù)據(jù)。隨后，還選取了含碩士點或博士點的54所財經(jīng)類院校，將數(shù)據(jù)進(jìn)行收集對比，探究“生師比”對學(xué)生科研能力的影響。

1.2 變量描述

1.2.1 因變量

文章因變量是高校學(xué)生的科研能力，以學(xué)生撰寫的論文數(shù)和導(dǎo)師指導(dǎo)撰寫的論文數(shù)據(jù)來作為該因變量的代理變量。同時確定了衡量學(xué)生科研能力的指數(shù)化指標(biāo)——高校學(xué)生發(fā)表的論文數(shù)量、論文影響因子及被引用次數(shù)。韓玲等人（2003）指出期刊影響因子能測度期刊有用性或顯示度、學(xué)術(shù)水平的指標(biāo)。袁翀等人（2008）指出期刊被引次數(shù)是一個非?？陀^實際的評價指標(biāo)，可用來衡量期刊自創(chuàng)刊以來的學(xué)術(shù)影響力。李佳煜等人（2018）指出論文的被引用次數(shù)越多，說明其學(xué)術(shù)影響力及學(xué)術(shù)輻射能力越大，論文的內(nèi)在價值也就越大。因此，本文將高校學(xué)生發(fā)表的論文數(shù)量和被引用次數(shù)作為本研究的因變量，從而探究“生師比”對學(xué)生科研能力的影響。

1.2.2 自變量

1.2.2.1 核心變量

“生師比”是指某一高校內(nèi)在校學(xué)生數(shù)與學(xué)校專任教師數(shù)的比例，可用來衡量高校辦學(xué)規(guī)模（李智，2016）。國內(nèi)高校的“生師比”=高校折合在校生數(shù)/高校專任教師總數(shù)。

1.2.2.2 控制變量

生均圖書量是指高校學(xué)生人均圖書量。生均圖書（冊/生）=高校圖書館總冊數(shù)/高校折合在校生數(shù)。劉琳等人（2015）指出高校圖書資源合理分配可助于提高圖書館乃至學(xué)校的整體發(fā)展水平。

教師的平均年齡是指高校專任教師平均年齡。鮑威等人（2020）指出教師隊伍年齡結(jié)構(gòu)與科研產(chǎn)出有關(guān)。當(dāng)青年教師、中生代教師、資深教師的占比分別為51.2%、43.0%、5.8%時，高?？蒲挟a(chǎn)出達(dá)到理論最優(yōu)。教師平均年齡=高校專任教師總年齡/高校專任教師總數(shù)。

生均占地面積是指高校學(xué)生人均占地面積。李智等人（2016）將校園占地面積作為外生控制變量最優(yōu)“生師比”。生均占地面積（m2/生）=高?？傉嫉孛娣e/高校折合在校生數(shù)。

碩士點是指判斷高校是否有碩士點，博士點是指判斷高校是否有博士點。兩者均可反映高校的師資力量與科研 實力。

教師科研能力是指高校專任教師發(fā)表文章數(shù)量。姜嵐（2018）指出教師科研能力能影響學(xué)生科研創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

1.3 統(tǒng)計描述

通過對數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析，本文可以得到中國綜合類大學(xué)財經(jīng)類專業(yè)以及中國財經(jīng)類大學(xué)的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。全國前100綜合性大學(xué)的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 全國前100綜合性大學(xué)的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)

變量觀測值均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值 年份1 078.002 014.003.162 0092 019 數(shù)量1 078.0049.5028.301.0098.00 生師比1 078.0023.697.596.7654.32 人均占地1 078.0062.32105.901.47996.21 生均圖書量1 078.00134.51197.5420.001 903.99 教師平均年齡1 067.0047.134.1435.5058.00 論文影響因子1 059.000.850.630.015.51 論文被引次數(shù)1 021.006.204.410.2066.08 論文數(shù)量1 078.00150.3561.0142.00816.00 碩士點1 078.001.000.001.001.00 博士點1 078.000.900.300.001.00 教師論文數(shù)量1 078.004 054.823 271.12954.0025 798.00 教師論文影響因子1 078.001.130.520.122.55 教師論文引用次數(shù)1 021.006.624.410.2066.08

數(shù)據(jù)來源：全國綜合排名前100高校官網(wǎng)和知網(wǎng)，并經(jīng)筆者整理而成。

從表1的信息可以得知，本文收集了2009—2019年全國前100所綜合性大學(xué)財經(jīng)類專業(yè)的數(shù)據(jù)（除去2所醫(yī)學(xué)院）。在所有的解釋變量和被解釋變量中，教師的平均年齡在47歲左右，且所有綜合性大學(xué)均開設(shè)碩士點，學(xué)校具有較強(qiáng)的研究型性質(zhì)。然而，由于各學(xué)校的規(guī)模不同，人均學(xué)生面積和人均圖書資源存量的標(biāo)準(zhǔn)差較大，教師的發(fā)表論文數(shù)量差異性較大。全國54所財經(jīng)類學(xué)校的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

從表2信息可知，學(xué)生人均占地面積、人均圖書資源、學(xué)生發(fā)表論文數(shù)量這3個變量的標(biāo)準(zhǔn)差較大。相比綜合性大學(xué)，財經(jīng)類大學(xué)普遍偏向應(yīng)用就業(yè)型。因此，在人才培養(yǎng)方案中更加注重學(xué)生的實踐能力，而非學(xué)術(shù)研究能力。在這種教育模式之下，學(xué)生的學(xué)術(shù)科研能力就會受到比較大的影響，從而影響論文發(fā)表的數(shù)量，造成差異化大的情況。在開設(shè)博士點和碩士點的平均數(shù)數(shù)據(jù)中，可以發(fā)現(xiàn)對財經(jīng)類大學(xué)而言，碩士點的開設(shè)程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于博士點的開設(shè)。同時，在財經(jīng)類大學(xué)中，教師的平均年齡在45歲左右，略小于全國綜合性大學(xué)教師平均年齡。

從表1、表2的描述性數(shù)據(jù)結(jié)果對比中，可以發(fā)現(xiàn)研究型綜合性大學(xué)學(xué)生平均發(fā)表論文數(shù)量和影響因子略高于應(yīng)用型大學(xué)學(xué)生。然而，在核心變量“生師比”的比較中，綜合性大學(xué)的“生師比”要略低于財經(jīng)類大學(xué)（23.392∶ 26.755）。這與筆者們的原假設(shè)相類似。因此，將利用回歸分析系統(tǒng)性探究“生師比”對學(xué)生科研能力的影響。

表2 全國54所財經(jīng)類學(xué)校的描述性統(tǒng)計結(jié)果

變量觀測值中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值 年份594.002 014.003.1672 0092 019 序列594.0027.5.15.601.0054.00 生師比594.0026.766.2011.1942.47 人均占地594.0053.4836.734.17189.80 生均圖書量561.00111.6769.6025.00350.95 教師平均年齡550.0045.363.1738.2555.00 學(xué)生論文數(shù)量594.00144.43210.630.002 821.00 學(xué)生論文影響因子594.000.490.290.031.33 學(xué)生論文被引次數(shù)594.003.893.290.0018.48 碩士點594.000.760.420.001.00 博士點594.000.370.480.001.00 教師論文數(shù)量594.007.341.783.5912.85

數(shù)據(jù)來源：全國綜合排名前100高校官網(wǎng)和知網(wǎng)，并經(jīng)筆者整理而成。

2 主要估計結(jié)果

文章采用OLS回歸分析在控制學(xué)生人均占地、人均圖書量、教師平均年齡、學(xué)校是否開設(shè)博士點、教師科研能力等變量的變量下，檢驗“生師比”對學(xué)生科研能力的影響。本文使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。面板數(shù)據(jù)指的是在一段世界內(nèi)跟蹤同一組個體的數(shù)據(jù)。根據(jù)收集的全國前100綜合性大學(xué)以及全國54所財經(jīng)類大學(xué)2009—2019年的數(shù)據(jù)，整理成面板數(shù)據(jù)。

在回歸分析時，文章引入了混合回歸模型，并使用“聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤”進(jìn)行估計。回歸模型方程如下：

i=11i+22i+33i+44i+55i+66i+77i+i（1）

式（1）中：i為被解釋變量代表學(xué)生科研能力；n為回歸系數(shù)；1i為核心解釋變量代表“生師比”；2i、3i、4i、5i、6i、7i為控制變量，分別代表學(xué)生人均占地、人均圖書量、教師平均年齡、學(xué)校是否開設(shè)博士點、教師科研能力、是否開設(shè)碩士點；i為隨機(jī)誤差項，此外，學(xué)生科研能力在本實驗中由學(xué)生發(fā)表論文數(shù)量、發(fā)表論文被引用次數(shù)、論文發(fā)表期刊影響因子3部分來衡量。同時，研究型大學(xué)和應(yīng)用類大學(xué)不具有可比性的。所以本文根據(jù)這3個衡量標(biāo)準(zhǔn)分別對中國綜合排名前100的高校以及財經(jīng)類高校進(jìn)行了回歸分析。

全國綜合排名前100高校生師比對學(xué)生發(fā)表論文數(shù)量的影響回歸分析如下?！吧鷰煴取睂W(xué)生發(fā)表論文數(shù)量的影響的混合回歸結(jié)果如表3所示。

從表3中可以發(fā)現(xiàn)“生師比”變量的系數(shù)為﹣0.719，因此“生師比”和學(xué)生論文數(shù)量之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系。同時，值為0.021<0.05，因此可以認(rèn)為在95%的顯著程度上此變量的結(jié)果是顯著的，即“生師比”和論文數(shù)量存在嚴(yán)

格負(fù)相關(guān)關(guān)系。同時，在5個控制變量中，可以得到學(xué)校是否設(shè)有博士點和教師的科研能力可以對學(xué)生的科研能力產(chǎn)生正相的影響，即在學(xué)校開設(shè)博士點和教師科研能力強(qiáng)的情況下，學(xué)生的科研能力也會更強(qiáng)?？紤]到整個方程的值為0.004 5<0.05，所以可以認(rèn)為在95%的置信水平上該方程是顯著的。然而，Adjusted R-squred為0.022 4，說明該模型僅能解釋學(xué)生科研能力2.24%的變異（方差），該模型的解釋性不強(qiáng)。

表3 “生師比”對學(xué)生發(fā)表論文數(shù)量的影響的混合回歸結(jié)果

系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t值P值VIF 生師比-0.720.31-2.340.021.14 人均占地-0.010.01-0.970.331.03 生均圖數(shù)量0.000.01-0.200.841.06 教師平均年齡-0.500.82-0.610.551.12 博士點13.106.262.090.041.04 教師論文論文0.000.002.780.011.11 誤差項175.1442.114.160.00 Adjusted R-squred：0.02 Prob>F：0.004 5 數(shù)據(jù)觀測量：1 067.00

數(shù)據(jù)來源：全國綜合排名前100高校官網(wǎng)和知網(wǎng)，并經(jīng)筆者整理而成。

盡管面板數(shù)據(jù)可以較好地避免截面數(shù)據(jù)中存在的多重共線性現(xiàn)象，仍然對方程的共線性問題進(jìn)行了考慮。從表中第6列的數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)，所有解釋變量的值（方差膨脹因子）均在2以下。計量中考慮當(dāng)值超過10時，則存在多重共線性的現(xiàn)象。因此，該方程并不存在多重共線性。

全國綜合排名前100高?！吧鷰煴取睂W(xué)生發(fā)表論文被引用次數(shù)的影響回歸分析如下?！吧鷰煴取睂W(xué)生發(fā)表論文被引用次數(shù)影響的混合回歸結(jié)果如表4所示。

表4 “生師比”對學(xué)生發(fā)表論文被引用次數(shù)影響的混合回歸結(jié)果

系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t值P值VIF 生師比-0.050.02-2.140.041.06 人均占地0.000.00-0.530.591.02 生均圖數(shù)量0.000.00-3.430.001.06 教師平均年齡0.050.050.880.381.05 博士點1.390.492.850.011.05 教師論文引用次數(shù)0.020.070.310.761.07 誤差項4.472.871.560.12 Adjusted R-squred:0.040 8 Prob>F:0.000 4 數(shù)據(jù)觀測量：1 078

數(shù)據(jù)來源：全國綜合排名前100高校官網(wǎng)和知網(wǎng)，并經(jīng)筆者整理而成。

相比起以論文數(shù)量作為學(xué)生科研能力的衡量標(biāo)準(zhǔn)，可以從表格中明顯發(fā)現(xiàn)“生師比”和論文引用次數(shù)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系不明顯（系數(shù)為﹣0.048）。但“生師比”變量的值低于0.05，即可認(rèn)為在95%的置信水平上結(jié)果是顯著的。在控制變量中，人均圖書資源和是否設(shè)有博士點2個變量較為顯著。同時，結(jié)果表明在人均圖書資源擁有更少的情況下，學(xué)生的科研能力會更強(qiáng)?？紤]整個方程的顯著性，可以發(fā)現(xiàn)方程的值為0.000 4，遠(yuǎn)小于0.005。因此，方程在95%的置信水平上是顯著的。但該回歸中，Adjusted R-squred= 0.040 8，說明該模型僅能解釋學(xué)生科研能力4.08%的變異（方差），不具有較強(qiáng)的解釋性。

3 結(jié)論與建議

中國高校“生師比”與學(xué)生科研能力呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)性，即“生師比”越高，學(xué)生科研能力越低。因此，文章建議增設(shè)科研指導(dǎo)相關(guān)課程，推進(jìn)導(dǎo)師制在本科階段的實行，引進(jìn)科研能力成熟、突出的人才。

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2095－6835（2020）24－0090－03

G642

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.24.030

邵彥君（2000—），女，在讀本科，主要研究方向為會計學(xué)及其教育學(xué)等。汪利錟，上海財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，現(xiàn)為上海立信會計金融學(xué)院財稅學(xué)院副教授。

＊該文系上海市大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目資助的階段性成果（編號：S202011047003），該成果在汪利錟副教授指導(dǎo)下完成。邵彥君、梅琬舲、沙奕歆、張瀠月和錢璟為該項目的課題組成員

〔編輯：王霞〕