高职院校教师激励模型的验证性因素分析——基于28所高职院校的抽样调查，本文主要内容关键词为：高职院校论文,抽样调查论文,模型论文,因素论文,教师论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
高职院校教师在高职教育教学活动中扮演着重要角色。然而，由于受到环境、制度、教师职业特点等因素影响，高职院校在教师队伍建设和管理中存在诸多不足，激励机制没有得到充分发挥，教师工作积极性不高，人才流失严重，不仅造成了高职教育资源的严重浪费，还从师资结构、教育投资和职业精神等方面影响了教师队伍的整体质量。这些问题如果长期得不到解决，就会逐渐叠加形成累积效应，并最终影响整个高职教育系统的可持续发展。因此，改善高职院校教师建设和管理现状，构建符合高职院校现实情况的教师激励体系，更好地调动教师的工作积极性与创造性，势在必行。
以往虽然已有对教师激励的研究成果，但多数是对国内外相关研究做综述性介绍[1－5]，少数研究论及了教师激励模型的构建问题[6－10]，针对高职院校教师激励问题的实证研究仍不够深入。实践中，有些高职院校虽已出台教师激励的相关政策和管理办法，但未能形成完整的教师激励体系和管理制度，因此也无法从根本上扭转目前高职院校教师激励措施失效的现状。鉴于此，本研究结合新时期高职院校教师流失的特点和趋势，从教师需求出发进行实地调查和深入研究，通过分析和界定高职教师激励因素，提出高职院校教师激励因素模型的初步设想，实现对学校管理激励的有益探索。因此，本研究将从理论上丰富高职院校教师激励的相关研究，解决高职院校教师激励政策失灵的实际问题，对构建具有中国特色的高职院校教师激励体系提供参考。同时，本研究也将在实践上提供高职院校教师激励体系构建的操作依据和实施路径，挖掘并提高教师的工作潜力和效率，从教师需求特点和激励政策的现状分析向教师激励体系的制度安排转变，促进我国高职院校的可持续发展。
在系统回顾已有研究成果和对高职院校教师激励措施进行试调研的基础上，本文将高职院校教师激励归纳为经济激励、职业激励和环境激励三个维度，并据此构建了高职院校教师激励因素分析模型(见图1)，同时提出以下假设：高职院校教师激励模型是一个二阶三因子模型。
图1 教师激励因素分析模型
二、数据分析
1.研究样本。本研究对来自全国7个省、自治区和直辖市(广东、浙江、山东、安徽、重庆、新疆和云南)的28所高职院校进行了调研。每个院校随机抽取30名教师进行问卷调查，共得到617份有效数据。样本描述性统计表明，性别方面，男性占45.8％，女性占54.2％；年龄方面，30岁及以下占30.5％，31－40岁占47.9％，41－50岁占19.5％，51岁以上占2.1％；学历方面，大专及以下学历占1.5％，本科学历占35.1％，硕士学历占59.4％，博士学历占4.0％；职称方面，初级及无职称占27.1％，中级职称占51.4％，副高职称占19.1％，正高职称占2.4％。
2.研究工具。为确保研究工具的信度及效度，我们分四个阶段对测量问卷进行开发：第一阶段，从国内外现有文献已使用过并经过可靠性检验的量表中摘录测量指标，在不改变原有含义的基础上，根据对变量的定义进行修改和补充，经过会议讨论后形成高校教师激励因素的15个测量题项。第二阶段，对高校教师进行访谈，就教师激励、工作动力和职业满意度等问题向教师提问，并结合高校教师的职业特点对上阶段确定的测量题项进行分析讨论，根据分析结果对题项进行修正。第三阶段，邀请9位专家对上述测量题项的有效性进行打分，对操作性定义中表述不当之处提出修改意见，并补充问卷中尚未提及的重要问题，最后形成包含18个测量题项的初步问卷。第四阶段，选择2所学校进行问卷的试调查(这2所学校不在最终样本中)，共发放问卷100份，回收95份，有效回收率95％。利用试调查的样本对调查问卷进行信度和效度分析，删除相关系数低(项目得分与分量表总分的相关性不高)与区分度不高(删除该问项后α系数上升)的项目后，测得各分量表的因子载荷均在0.5以上，Cronbachα系数均在0.7以上，并最终形成本文的研究工具，即一份包含12个测量项目的高校教师激励因素调查问卷，其中经济激励量表5题、职业激励量表4题、环境激励量表3题。问卷中所有题项均采用1－7级Likert量表，1表示非常不同意，7表示非常同意。
利用正式调查获得的、样本数据，我们对测量问卷进行了信度分析，结果显示经济激励、职业激励、环境激励量表的信度系数分别为0.85、0.84和0.88(见表1)，均超过了Hair[11]所提出的门槛值(α≥0.7)，整体量表的Cronbachα系数超过0.9，显示出良好的信度。因素分析结果也显示，载荷值(loading)均在0.69以上，二阶三因素结构模型的简约指数和匹配指数为最优(
＝95.14，df＝51，/df＝1.87，GFI＝0.95，AGFI＝0.92，CFI＝0.98，NFI＝0.95，NNFI＝0.97，RMSEA＝0.05)。
三、研究结果
1.变量区分效度的验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis，简称CFA)。
在对正式样本的研究中，本文运用验证性因子分析对变量的区分效度(Discriminant Validity)进行检验。根据温忠麟和侯杰泰[12]推荐的方法，我们采用/df、RMSEA、CFI、GFI、NNFI这5个拟合指标判断模型的拟合效果。如果/df越小、CFI、GFI和NNFI大于0.90、RMSEA低于0.05，就表明模型具有非常好的拟合度。从表2可以看出，包含三个因子的二阶模型(＝95.14，df=51，/df＝1.87，RMSEA＝0.05，CFI＝0.98，GFI＝0.95，NNFI＝0.97)比其他嵌套模型(Nest Model)的拟合效果都要好，且具有良好的配适度。这意味着，本研究的4个变量之间具有良好的区分效度。
根据Fornell和Larcker[13]及Netemeyer等[14]的建议，我们进一步利用平均变异萃取量(Average of Variance Extracted，简称AVE)对变量的收敛效度进行检验，分析结果如表3所示。经济激励、职业激励和环境激励的AVE值介于0.53－0.73之间，均高于0.5的临界值，组合信度C.R.值均在0.6以上，各项配适度指标良好①。
表3中的标准化因素负荷值显示了各测量指标对变量的贡献大小。以经济激励来看，教师更看重薪酬的整体水平、绩效工资和加薪幅度，路径系数为0.79、0.74和0.74。以职业激励来看，技术职务和竞争感知具有更强的影响力，路径系数分别是0.82和0.80。以环境激励来看，人文环境的路径系数最高，为0.91；其次是制度环境，为0.88；最低是学术环境，为0.76。
同时，我们还根据Netemeyer等人[14]以及韩翼和杨百寅[15]推荐的方法，将高职院校教师经济激励、职业激励和环境激励量表的题目平均到各维度，将其作为潜变量指标(Indicatora)进行检验。从表4中可以看出，各变量的均值和标准差均无异常，且AVE值的平方根均高于它与其他变量的相关系数，说明变量之间具有较好的区分性。如经济激励、职业激励和环境激励AVE值的平方根分别为0.73、0.75和0.85(见表4)，均大于三个变量之间的相关系数0.58、0.54和0.68(见表4)，表明这三个变量之间具有良好的区分效度。
此外，我们还分析了各个变量的组合信度(Composite Reliability，简称C.R.)，以判别变量的内部质量。结果显示，3个变量的组合信度系数为0.85、0.84和0.89(见表4)，均大于0.60的临界值①，且均显著高于各个变量的AVE值。综合CFA和上述分析结果，可以证明3个变量具有良好的信度和效度，可以进行下一步的模型分析。
2.高职院校教师激励模型的验证性因素分析。接下来，我们将对高职院校教师激励模型进行验证性因素分析，以检验测量工具的因素结构是否恰当，分析结果如表5、6、7所示。
(1)经济激励的验证性因素分析。经济激励作为高职院校教师激励模型的一个一阶因子，由绩效工资、薪酬水平、薪酬结构、津贴福利、加薪幅度5个测量项目构成。经济激励的验证性因素分析结果如表5所示。
(2)职业激励的验证性因素分析。职业激励作为高职院校教师激励模型的一个一阶因子，由技术职务、竞争感知、职业认同、发展空间4个测量项目构成。职业激励的验证性因素分析结果如表6所示。
(3)环境激励的验证性因素分析。环境激励作为高职院校教师激励模型的一个一阶因子，由人文环境、制度环境、学术氛围3个测量项目构成。环境激励的验证性因素分析结果如表7所示。
(4)整体模型的验证性因素分析。同时，我们还运用验证性因素分析方法对高职院校教师激励模型是否为二阶三因子模型进行检验，所得出的整体模型验证性结果及标准化路径系数如图2所示。
图2 整体模型验证性结果
从图2和表5、表6、表7中可以看出，所有变量的标准化回归系数均大于0.5，且P值均满足要求(P＜0.01)，表明各观测变量的回归系数均在0.01的水平上显著，模型具有良好的收敛效度。从模型的拟合效果来看(见表8)，/df的值为1.87，满足了小于3的严格拟合要求；GFI、AGFI、NFI、CFI、TLI的值均大于0.90；而RMSEA的值为0.05，达到临界值标准，表明整体模型具有较好的拟合优度与整体结构效度。
3.稳健性检验(Robustness Test)。为确保分析结果的稳健性，我们进一步采取不同的检验方法，对构建的高校教师激励模型进行验证。如表8所示，模型1和模型2的各项拟合度指标较差，模型匹配度不佳；由于只有三个一阶构面(经济激励、职业激励和环境激励)，因此模型3和模型4的各项指标相同，即目标系数(Target coefficient)为1②。在遵循模型简约原则和理论的基础上，我们认为模型4是最佳匹配模型。
综上所述，表8和图1的结果也证实了本研究所提出的假设，即高职院校教师激励模型是一个二阶三因子模型。
四、结论与讨论
本文在理论分析、调查访谈和已有研究的基础上，运用验证性因素分析方法将那些具有价值的激励要素提炼出来，构建了高职院校教师激励的影响因素模型，并验证了研究中所提出的假设，即高职院校教师激励模型可由经济激励、职业激励和环境激励这三个相对独立的维度构成。其中，经济激励包括绩效工资、薪酬水平、薪酬结构、津贴福利、加薪幅度；职业激励包括技术职务、竞争感知、发展空间、职业认同；环境激励包括学术氛围、人文环境、制度环境。基于调查研究结果，我们提出以下建议：
1.合理设计和调整高职院校教师薪酬体系。从表3和图1的标准化因素负荷值中可以看出，高职院校教师更看重薪酬的整体水平、绩效工资和加薪幅度，路径系数分别是0.79、0.74和0.74。薪酬水平反映的是教师薪酬的外部公平性，即教师薪酬与外部市场上同行业(或职业)人员的普遍薪资相比是否具备可比性或竞争力。尽管校内分配制度改革增加了教师收入，但从调查的整体情况来看教师现有薪酬水平仍不高，与教师的期望值相比仍存在较大差距。绩效工资反映的是教师薪酬的内部公平性，即校内不同岗位人员的工资水平是否与岗位内在价值成正比。与校内其他职务人员相比，教师的绩效工资并未体现内部公平，没有合理拉开分配差距，比较平均，因此也未能对教师产生足够激励。加薪幅度反映的是教师薪酬的个体公平性，即教师投入与收入之间是否成正比。调查发现，与个人的劳动贡献相比，教师投入与收入之间的关联度不高，劳动回报的效价水平较低，教师薪酬的个体不公平现象普遍存在。由此可见，提高教师薪酬政策的激励效果不能只停留在提高薪酬的绝对水平上，还需要考虑薪酬的相对水平。高职院校在进行教师薪酬设计时要合理调整薪酬的整体水平，科学设计绩效工资和加薪幅度，充分体现分配的内外部公平及个体公平，以实现对教师的有效激励。
2.制定科学有效的教师专业技术职务聘任制度。对于教师职业激励而言，解释力最强的激励指标是教师专业技术职务的提升和教师对于竞争压力的感知，路径系数分别是0.82和0.80。毋庸置疑，职业发展是高职院校教师最重要的价值取向③，而职业发展最显著的标志就是教师专业技术职务的拾级而上。在教师职业生涯中，专业技术职务已经成为教师个人学术水平、社会声誉和社会地位的象征，不仅是对教师前期职业努力的认可和肯定，也是教师后期职业发展动力的重要来源，教师感知到的职业竞争压力也主要来源于此。然而，由于学校与教师之间存在委托代理关系，当教师专业技术职务的发展目标和学校的发展目标之间发生冲突或是学校的发展目标有时很难投射到教师个人的职业发展目标中时，就会造成激励不相容的委托代理问题。为使教师在实现自身职业发展目标的同时实现学校目标，高职院校应从教师的个人需要出发，确立一套激励和约束教师行为的规范和制度(目前主要体现为教师专业技术职务聘任制度)，以实现教师职业激励效果的最大化。因此，高校管理者应通过制定合理的教师专业技术职务聘任制度，帮助教师提升专业技术职务，满足教师的成就动机，缓解因技术职务晋升所带来的职业竞争压力，让教师感受到工作的乐趣和挑战性，从而产生足够的职业激励，激发教师职业发展的动力。
3.营造良好的人文环境和制度环境。从某种程度上说，和谐的人文环境、公平的制度环境和良好的学术氛围最终可以归结为高职院校的“组织文化”与“学术文化”，比短期的金钱刺激更能吸引、稳定和留住人才。以本文构建的环境激励维度看，人文环境和制度环境的路径系数较高(为0.91和0.88)，显示出高职院校组织文化塑造对教师激励的重要影响。充满人文关怀的学校人本管理以及相对简单的人际关系将凝聚全体教师的共同追求和共同价值观，以文化的形式，根植于教师内心，取得他们的认同，使他们将个人的发展目标与学校目标有机结合，进而带给教师持续激励。而制度环境不仅是高校组织文化的重要体现，同时也深刻影响着高校组织文化建设。高职院校教师对于公平竞争的心理感知能在一定程度上折射出学校的组织文化，并能给予教师充分的环境激励。因此，在教师激励模型视角下的教师激励机制建设应考虑自上而下或逐层循序渐进地进行变革，优先考虑营造和谐的人文环境和公平的制度环境，确保教师个人的职业发展与学校目标保持一致，促进教师和学校的共同发展。
高职院校教师作为被激励的对象，具有薪酬满意、环境和谐、职业发展三方面的需要。只有满足教师的合理需要，才能调动其积极性、主动性和创造性。因此，在构建高职院校教师激励体系时，教师的合理需要应纳入高校决策者及管理者的考虑范畴，以形成正确的激励导向。本研究的结果可作为高职院校设计教师激励制度以吸引优秀人才和获得竞争优势的参考，同时也为高校管理者全面了解影响教师激励的关键因素，建立科学合理的激励体系提供依据。
注释：
①根据Fornell和Larcker的建议，AVE可接受临界值在0.36－0.5之间，组合信度C.R.值应在0.6以上。
②目标系数(Target coefficient)＝一阶因子有相关模型(Model 3)的卡方值/二阶模型(Model 4)的卡方值。构建二阶模型的目的在于简化一阶结构模型。根据Marsh和Hocevar的建议，目标系数愈接近1表示二阶模型愈具有代表性。参见：Lai C,Chiu C,Yang C,Pai D.The effects of corporate social responsibility on brand performance:The mediating effect ofindustrial brand equity and corporate reputation[J].Journal of Business Ethics,2010,95(03):457-469.Marsh H W,Hocevar D.Application of confirmatory factor analysis to the study ofself-concept:First-and higher order factor modelsand their invariance across groups[J].Psychological Bulletin,1985,97(03):562-582.
③本研究构建的高职院校教师激励模型的路径分析结果也证实了这一点，在模型的三个激励维度中，职业激励的标准化因素负荷值最高，为0.92；其次是环境激励，为0.84；最后是经济激励，为0.75。