基于Cox比例風險回歸模型的高校教師流失影響因素研究

王中江

（安徽工程大學人事處，安徽蕪湖 241000）

基于Cox比例風險回歸模型的高校教師流失影響因素研究

王中江

（安徽工程大學人事處，安徽蕪湖 241000）

以安徽省地方工科院校抽樣調查數據為樣本，通過Cox比例風險回歸模型進行生存分析，建立危險函數回歸模型，得到教師流失的影響因素。結果表明：年齡、職稱、家庭保障情況、工資待遇、地域差別、發展空間是教師流失的6個影響因素，其中，年齡、家庭保障情況、工資待遇、發展空間是保護因素，職稱、地域差別是危險因素。

地方工科院校；高校教師；流失；Cox比例風險回歸模型

高等教育、高校發展的第一資源就是人力資源，高校之間的競爭集中于對人力資源的競爭，高校的教學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，對高校的發展起著至關重要的作用。高校教師隊伍與高校的競爭力、國家的科技競爭力息息相關。進入新世紀，高校教師流動的平臺更加完善，選擇更加多樣化。高校教師流失率過高標志著核心競爭力的下降甚至是喪失。我國目前高校人才流失大體呈現西部地區向東部、內地向沿海、偏遠中小城市向大中城市流動；重點高校以出國為主；非重點高校主要流向重點高校、科研院所和三資企業，其次為出國；人才流動大多數是45歲以下的中青年教師[1]。我國地方本科院校的人才流失率接近10%，有的竟達到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校教學科研等各項基本工作的開展，同時也嚴重影響學生的培養。研究教師與高校關系斷裂的影響因素，即高校教師流失的原因，有利于學校根據不同情況的教師制定不同的制度和策略，以降低流失率，增強學校的競爭力。本文中的“流失”指主動離職，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城市以外的，分布在地級市的普通工科類高等院校。

一 文獻回顧

國外學者對教師流失影響因素的研究較少，較有代表性的觀點包括：Cotton等（1986）指出年齡、性別、受教育程度等對離職意向有顯著影響[3]。Price等（1993）指出受教育年限、職位、年齡、性別對離職意向有顯著影響[4]。

國內這方面的研究較多。張勉等（2001）認為性別、受教育程度、婚姻狀況、年齡對離職意向有顯著影響[5]。王茹琚等（2002）通過調查指出：工資待遇、住房條件、工作條件、職務晉升、關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為經濟因素、地理因素、高校實力因素、社會因素[7]。董凱靜等（2010）認為年齡或工作年限是人才流失的重要原因[1]。周俊峰（2010）指出高學歷高職稱比例居高，流失專業集中在信息類專業、藝術類專業、金融外貿類專業、外國語言學專業等[8]。楊威等（2011）指出性別、學科、年收入、撫養子女數、來校工作時間對流失意圖有顯著影響[9]。孫?。?011）指出受教育程度越高，人群流動的可能性就越大[2]。岳莉等（2011）提出人際關系問題是高校人才流失的主要原因[10]。

二 研究設計

（一）影響因素的選取

根據學者們的觀點以及調研的結果，找出本文Cox比例風險回歸模型的11個協變量，一部分是高校教師個人特征：年齡、性別、婚姻狀況、學歷學位、職稱、學科專業、家庭保障情況（包括夫妻二人是否兩地分居、子女上學就業問題）、社會工作機會（包括出國、學歷深造），另一部分是通過訪談收集到的3個變量，分別為感知工資待遇、感知地域差異、感知發展空間。已有學者對以上變量做出了研究，認為工資待遇、住房、教學科研硬件配套設施是高校教師流失的影響因素，甚至指出70%-80%的個人遷移是經濟原因造成的[2]。安徽高校人才流失現象嚴重，大部分流向經濟發達省份，其中因為薪酬問題離職的占80%以上[11]。 高校流失教師中具備高學歷、中高職稱的骨干人才比例較高[12]。

內地一些省份的教師流向東南沿海地區的比例非常高，安徽34.93%[13]。高校教師的地區間流動不平衡對中西部地區高等教育的發展產生了不利影響[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、所在省會城市的綜合實力差異，所以將地域差異列為可能影響因素之一。

當一個人的專業特長與所處高校不相符時容易流失[1]。在地方工科院校內，由于學科專業等原因可能造成發展空間有限，影響職務晉升，所以將發展空間列為可能影響因素之一。

值得說明的是，由于工資待遇的高低、地域差異的大小、發展空間的大小很大程度上取決于教師本人的主觀感知，即期望與實際值的差距，所以本文將這三個變量定義為：感知工資待遇、感知地域差異、感知發展空間，即教師本人主觀上認為的變量值,文中簡稱：工資待遇、地域差異、發展空間。

（二）變量度量

將以上協變量進行分類定義，如表1所示：

表1 變量分類及定義

（三）樣本選取及描述性分析

1.樣本選取

問卷的收集采用兩種方式，一種是走訪部分高校，得到相關信息和數據；另一種是郵寄電子版問卷。此次調研總共發放了問卷300份，收回問卷237份，有效問卷193份。其中，完全數據58份，占30.1%；刪失數據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

調查對象的基本情況如表2所示：

表2 樣本基本情況的描述性分析

（四）研究方法

Cox比例風險回歸模型（Cox’s Proportional Hazards Regression Model），簡稱Cox回歸模型。由英國統計學家D.R.Cox于1972年提出，它可以分析多因素對生存時間的影響作用，進行相對危險度估計，可處理刪失數據，同時不考慮基準風險的分布，是一種半參數回歸模型。Cox模型的基本形式如式（1）所示：

其中，h(t,x)表示具有協變量X的個體在t時刻的風險函數、風險率或瞬時死亡率；h0(t)是所有危險因素都為0時的基準風險函數，即所有變量都取0時t時刻風險函數；xi是協變量、影響因素、預后因素，可以是定量的、定性的或等級的；βi是回歸系數，表示當其他協變量不變時，xi每變化1個單位，風險率的自然對數變化βi個單位；

將Cox回歸模型引入高校人才管理領域是本文的一個創新之處，研究的是高校教師與高校關系保持時間的長度受到哪些因素的影響，這些因素中哪些是保護因素，哪些是危險因素。

三 數據分析

（一）成比例危險性假設檢驗

Cox模型的應用條件為因素對生存時間的作用不隨時間變化，即任何兩個個體風險函數之比都不隨時間變化而變化，所以，在進行生存分析之前必須先進行成比例危險性假設（Proportion Hazard）檢驗。采用時依時協變量法進行檢驗。具體結果如表3所示。

表3 成比例危險性假設檢驗

由表3可知，11個協變量的P值均大于0.05，說明所有屬性都符合成比例危險性的假設， 因此所有屬性都可進入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為協變量，采用向前逐步回歸法進行Cox模型分析。進入回歸模型的變量及其回歸系數如表4所示：

表4 方程中的變量

由表4可知，進入模型的變量有年齡（x1）、職稱（x5）、家庭保障情況（x7）、工資待遇（x9）、地域差別（x10）、發展空間（x11），其中，年齡、家庭保障情況、工資待遇、發展空間這4個變量為保護因素，回歸系數為負值；職稱、地域差別為危險因素，回歸系數為正值。例如：教師發展空間每增加一個單位（或等級），與學校關系斷裂（即教師流失）的危險率降低0.434倍（1-0.566）；教師職稱每提高一個單位（或等級），與學校關系斷裂（即教師流失）的危險率增加，是原有等級的6.323倍。

由此得到危險函數回歸模型為：

式（2）中，x1、x5、x7、x9、x10、x11是模型中的協變量，h(t,x)是教師在時刻t的流失概率,h0(t)是當所有危險因素都不存在時,時刻t的教師基準流失概率。

（三）有效性檢驗

對模型進行有效性檢驗，得到結果如表5所示：

表5 有效性檢驗a,b

表5表明，Sig值為0.000，以0.05檢驗水平拒絕無效假設，因此該模型是有效的。

四 結論

本文通過Cox模型對樣本數據進行生存分析，得到以下結論：

（1）構建了地方工科院校教師流失的Cox比例風險回歸模型和危險函數；

（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、發展空間這4個變量為保護因素，這4個因素的增加會降低教師流失概率；職稱、地域差別為危險因素，這2個因素的增加會提高教師流失概率。

（3）通過對Cox模型的比例風險假設檢驗,證明模型中的協變量不存在時間依賴性,模型假設成立。

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，樣本數量的限制可能導致代表性的局限；第二，研究領域的局限。因此，未來研究可以增大樣本量，以期更大的代表性；也可以進一步拓展到其他類型的院校。

[1]董凱靜,吳智育,高校核心人才流失成因及防范對策[J].黑龍江高教研究,2010(8):92-94.

[2]孫健.地方本科院校人才流失問題探析[J].教育評論,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]張勉,李樹茁.人口變量、工作滿意度和流失意圖的關系實證研究[J].統計研究,2001(10):51-56.

[6]王茹琚,郭平茹,呂建珍.普通高校人才流失特征[J].石家莊經濟學院學報,2002(4):208-211.

[7]郝東恒.河北省高校人才流失現象分析及對策研究[J].石家莊經濟學院學報,2008,31(5):1-3.

[8]周俊峰.高校中青年教師流失原因及對策探析[J].經濟研究導刊,2010(22):284-285.

[9]楊威,楊芳俠.高校引進人才流失意圖影響因素分析——以黑龍江省哈爾濱市H高校為例[J].中國人口科學,2011(2):102-110

[10]岳莉,竇文蓮.高校人才流動問題探究[J].法制與社會,2011(3):214

[11]文靜.高校教師薪酬管理問題及其對策研究[J].長沙鐵道學院學報(社會科學版)2011,12(4):246-247.

[12]張海濤,周洪芳.高校教師離職傾向的經濟學分析[J].中國校外教育,2010(1):44,100.

[13]薛浣白,周家貴.關于當前高校師資隊伍現狀的調查報告[J].高等師范教育研究,1994(1):45-51.

[14]蔣國河.改革開放以來的中國高校教師流動[J].河北師范大學學報(教育科學版),2010,12(2):9-14.

[責任編輯舒 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

安徽工程大學校級本科教學質量提升計劃重點項目（2013jyxm12）

王中江（1980-），男，安徽廬江人，講師，碩士，研究方向：人力資源、顧客關系管理。