作者简介：何霞，广州番禺职业技术学院工商管理系副教授，广州 番禺 511483；刘文明，广州番禺职业技术学院珠宝学院讲师，广州 番禺 511483

　　内容提要：如何激励教师提高绩效及工作积极性是摆在高校管理者面前一项极其重要的工作。通过从三个重要激励维度对全国28所高职院校教师激励现状进行调查，结果表明，从教师需要出发，以提高教师经济、职业和环境认知入手的激励策略对教师工作效能具有较强预测作用，其中职业激励的预测力最强。具体而言，合理设计和调整薪酬、制定科学有效的教师聘任制度以及营造良好的人文和制度环境将对高职院校教师起到重要的激励作用。

　　关 键 词：高职院校 教师激励模型 验证性因素分析 实证研究

　　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。