基于委托代理理论和团队生产理论的分析框架,利用33篇基于实验或准实验设计的教师薪酬激励项目研究中的312个效应量,运用元分析方法,剖析中小学教师薪酬激励项目对学生学业成绩的影响及调节效应。结果显示,中小学教师薪酬激励项目对学生学业成绩总体上存在负面影响,中学实施的教师薪酬激励项目效果要优于小学,但存在调节效应。在调节效应中,团体激励在小学教师中效果更好,个体激励在中学教师中效果更好;薪酬激励对数学学科有积极影响,对语言阅读学科有消极影响;发达国家或地区实施的教师薪酬激励项目整体起到消极影响,而在发展中国家或地区则表现出积极影响;激励金额多少对薪酬激励项目的实施效果无显著影响。我国基础教育阶段在进行教师绩效工资制度设计时,应充分关注教师工作所处的学科学段、地区经济发展水平等背景性特征,综合激励形式和强度科学设计教师绩效激励。
其中,第i项研究的实验组和对照组的样本量分别为n[,1i]和n[,2i],均值分别为x[,1i]和x[,2i],标准差分别为S[,1i]和S[,2i],自由度为df。权重系数n[,i]表示样本量之和(n[,i]=n[,1i]+n[,2i])。 一般地,固定效应模型假设所有研究的真实效应大小相同,而随机效应模型将效应大小视为以平均值为中心的分布(Borenstein et al.,2021)。基于在不同研究和项目特征的基础上对教师薪酬激励项目影响的综合效应进行推断的研究需要,固定效应模型的等方差假定不太符合现实情况,因此使用随机效应模型。 2.教师薪酬激励对学生学业成绩的影响的调节效应 基于对文献的回顾结果,假设教师薪酬激励项目对学生学业成绩的影响效应存在异质性,并通过评估教师薪酬激励项目的不同特征的影响大小如何变化,尝试阐明围绕教师薪酬激励的一些政策辩论。本研究并未考虑使用元回归方法来探索教师薪酬激励的影响如何因项目特征而异,原因是Meta回归的样本量是基于研究的数量,因此认为多变量Meta回归是不合适的,33篇研究的样本量意味着分析的把握度严重不足,可能会产生仅由少数研究驱动的回归系数。鉴于这些问题,正如Brant等(2010)所建议的那样,选择了亚组分析作为分析教师薪酬激励对学生学业成绩的影响的调节效应的方法,描述当将样本限制在具有某些特征的研究时,教师薪酬激励影响的综合效应如何变化。其中,在对教师薪酬激励项目的激励强度上,使用教师平均激励薪酬与激励项目实施时间内,区域教师平均薪酬的百分比进行处理,并根据金额是否高于中位数进行分组。