中图分类号：G645 文献标识码：A 文章编号：1001-4519(2010)03-0073-07 一、问题缘起 随着知识经济时代的到来，国家之间的竞争日趋激烈，国与国之间的竞争归根结底是人才的竞争。大学是培养高层次专门人才的场所，是高深知识产生和传播的重要场所，在国家和民族发展过程中扮演着不可替代的角色。作为以学术为业的大学教师，是培养高层次专门人才的直接参与者，是高深知识的创造者和传播者。然而，在高等教育对未来知识社会的重要性得到普遍认同的时代，学术职业却遭受了来自政府、社会和其他利益相关者的问责，并且各国都在缩减对高等教育的财政投入，学术工作环境正在不断恶化，学术职业陷入了自身发展的困境。中国的大学处在一个激烈竞争的国际国内环境之中，学术职业也面临着巨大的挑战和压力。而拥有一批高素质的学术职业者，使我国的学术职业具有较强的稳定性、竞争性和吸引力，是实现我国高等教育强国的重要保障，是建设世界一流大学的需要。鉴于此，关注我国学术职业者的职业流动倾向及其影响因素具有非常重要的现实意义。 二、相关研究 1.学术职业流动问题的重要性 众所周知，学术职业者的合理流动对学术职业发展具有积极的作用。然而无序流动、不合理流动会给高校、社会和个人带来负面作用。随着全球化趋势愈演愈烈，学者跨国界的流动也大量存在，流动的趋势是发展中国家的学者向发达国家流动①，这对发展中国家来说是一个巨大的损失。近几十年来，争夺高级人才已成为各国移民政策的核心②。美国持续从前苏联、中国、印度和世界其他地区吸引杰出教授和学者，成为“人才外流”的最大受益者③，相对地，中国则成为“人才外流”的受损者。此外，在经济转型期的中东欧国家和俄罗斯，优秀的年轻人中，少有人对学术职业产生兴趣；在西欧国家，大学教师的工资也不再像以前那样有吸引力，高等教育面临着吸引和留住优秀人才的巨大压力。 2.学术职业流动影响因素的相关研究 个性特征对学术职业流动的影响一直是西方学者关注的重点之一。在学术职业的国际化流动中，性别因素是影响教师流动的因素之一，尤其是阻碍女教师的流动④；有研究显示，终身职男教师的流动意向高于终身职女教师的流动意向。此外，工作年限对终身职教师和非终身职教师的离职都具有直接的显著的负影响，年轻者更容易离职⑤。还有，所属学科领域对学术职业的流动也具有重要影响，与人文社会学科相比，自然科学和医学领域的教师更易频繁流动。 薪酬的增长或增长的潜力是大学教师决定离职的重要原因之一。对大学教师离职原因的调查发现，近一半的做答者认为薪酬或者薪酬增长的潜力是影响其离职的因素。⑥有研究发现，终身职教师和非终身职教师的薪酬满意度对其离职意向有显著负影响，尤其是对非终身职教师来说，薪酬满意度越低，越容易离职。⑦此外，不公平的薪酬分配制度会导致女性在学术职业上的流失。⑧ 工作满意度是预测大学教师去留的关键因素⑨。工作满意度一般指对所在组织机构的满意度、对工作量、对研究时间长短的满意度等，工作满意度对终身职教师和非终身职教师的离职意向均有显著负影响，即低工作满意度直接导致大学教师提高自己离职的需求程度。⑩ 学术声望一般用研究产出、职称等表征。有研究称，将更多时间用于研究活动的终身职教授离职的可能性更大(11)，研究产出对终身职教授的离职具有直接而积极的影响作用。 三、研究方法 1.研究问题与研究假设 为了研究学术职业者的职业流动倾向，我们探讨了以下几个方面的问题：人口统计学特征(性别、年龄等)对学术职业者的职业流动倾向是否有显著影响？个性特征与学术职业者的职业流动倾向是否有密切联系？工作满意度与学术职业者的职业流动倾向是否有关系？工作压力对学术职业者的职业流动倾向是否有密切关系？收入与学术职业者的职业流动倾向是否有关系？以上这些因素对学术职业者的职业流动倾向的贡献程度是多大？ 本文的研究假设是：人口统计学特征对学术职业者职业流动倾向的影响不显著；个性特征对学术职业者的职业流动倾向的影响不显著；工作满意度对学术职业者职业流动倾向的影响不显著；工作压力对学术职业者职业流动倾向的影响不显著；收入对学术职业者职业流动倾向的影响不显著。 2.数据来源及变量定义 本研究使用的数据来自26国联合进行的“变革中的学术职业”中国大陆调查。该调查于2006年进行，问卷调查的对象是全国高校的大学教师群体，调查的问题涉及到大学教师的工作条件、教学、科研和管理等各方面的问题。本文仅限于讨论学术职业者的职业流动倾向问题。 本文对使用的数据做以下技术处理。首先，考虑到大学教师年龄分布情况，对“年龄”变量进行分组，35岁及以下、36—45岁、46—55岁、56岁及以上各为一组。其次，为了便于比较，将满意度等5等级评价值中的“非常满意”和“比较满意”合并为“满意”组，其余为“不满意”组。第三，考虑到变量的数据类型，本文使用Logistic回归分析，在回归模型中需要用到虚拟变量，故对满意度、人口统计学变量、职称、最高学历、院校类型、收入等变量进行虚拟。如，性别取女性为参照变量，那么男取值为“1”，女取值为“0”。
