“双一流”建设视阈下师资队伍结构均衡性研究

吴 伶，黄长洵，张岐山

(1.福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 350116；2.福州大学经济与管理学院，福建 福州 350116)

2015年10月24日，国务院印发《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》(以下简称《方案》)，围绕“中国特色、世界一流”的核心要求，部署了五项重点建设任务：建设一流师资队伍、培养拔尖创新人才、提升科学研究水平、传承创新优秀文化、着力推进成果转化[1]。“建设一流师资队伍”位于“双一流”建设五项重点建设任务之首，是推动和保障其他四项重点建设任务的关键。

我国师资队伍建设面临的突出问题是专任教师总量仍显不足，结构有待优化。具体体现在以下五个方面：(1)“C9联盟”的平均生师比是16.5，低于高校教学质量评估体系国际常用的生师比14，说明专任教师总量仍显不足。(2)“C9联盟”博士学历教师占比平均为80.04%[2]，而美国排名前30位的大学全职博士学历教师占比平均为96%[3]，同世界一流大学相比仍然偏低。(3)世界一流大学的师资队伍精练，职称结构呈倒三角型[3]；“C9 联盟”高校只有南京大学、复旦大学、浙江大学呈倒金字塔型职称结构[2]，距世界一流大学还有较大差距。(4)高校人才的年龄分布应呈正态曲线，35～50岁的人数应处在高峰较为合理[3]；“C9联盟”高校的专任教师年龄结构呈现“凹形”,处于“两极化”状态，易出现人才断层现象[2]。(5)世界一流大学都高度重视优化师资的学缘结构，强调师资来源的多样化和国际化[3]，我国高校距此还有很大差距。

当前，国内多数学科师资队伍评价都采用生师比、教师数、高级职称教师所占比例等规模指标来整体考察师资队伍及高层次人才情况，鲜有将师资队伍结构作为考察点的评价方法[4]。

在教育管理领域，灰色方法已经成功应用于高校教师创新能力综合评价[5]和教师专业技术职务评聘[6]。本文以高校师资队伍的基本数据为评价对象，构建出基于灰色关联分析理论的高校师资队伍评价模型，并运用该模型对F大学二级学院的师资队伍综合实力进行实证分析，以期为F大学师资队伍建设提供决策参考。

一、师资队伍结构均衡性评价指标

选取生师比和学历结构、学缘结构、职称结构、年龄结构和性别结构作为评价指标。

一是生师比，即学生数量和专任教师数量的比例。生师比是衡量办学水平和人才培养质量的一个重要指标，高校教学质量评估体系国际常用的生师比为14。

二是学历结构，即教师队伍中具有博士研究生学历人数的比例。学历高说明受教育程度高。有研究认为，“211工程”大学的专任教师60%为博士、40%为硕士；“985工程”大学的专任教师70%为博士、30%为硕士[7]。“双一流”建设要求学历结构中拥有博士学历教师占比越高越好。

三是职称结构，即各级职称教师人数的比例。高等学校教师的职称结构关系到教师的职业发展和学校建设目标的实现，主要有金字塔型结构、橄榄球型结构和倒金字塔型结构。职称结构应当根据学校的类型来分别确立。科研型重点高校应当是倒金字塔型的职称结构，即3∶3∶2∶1∶1的教授、副教授、讲师、助教、教员比例；教学科研型本科高校则以橄榄球型的职称结构为宜，即2∶3∶2∶2∶1的教授、副教授、讲师、助教、教员比例；以教学为主的专科院校，应当为金字塔型职称结构，即1∶2∶3∶(3+1)的教授、副教授、讲师、助教加教员比例[7]。本文数据分析以高级职称教师人数占比评价职称结构。

四是学缘结构，即教师最终学历及毕业学校情况，也就是教师的最后学历非本校毕业和本校毕业的比例。世界一流大学强调师资来源的多样化和国际化。

五是年龄结构，即各年龄段教师人数的比例。教师队伍的年龄结构在一定程度上反映了高校学术梯队的情况，也是师资队伍优化的重要方面。高校一般要保持教师队伍年龄结构比例均衡，即35岁以下占比为28%，36～45岁占比为28%，46～60岁占比为42%，60岁以上占比为2%。随着我国步入老龄化社会，高校60岁以上的正高教师返聘会成为常态，比例随着时间推移会有所上升[7]。本文数据分析以45岁以下教师人数占比评价年龄结构。

六是性别结构，即男女教师人数的比例。随着时代发展，知识女性的增加使得教师队伍的性别结构发生的很大改变。一般男教师比例为65%，女教师比例为35%[7]。

二、基于灰关联分析的师资队伍结构均衡性评价模型

灰关联分析是灰色系统分析中的一个重要内容，适用于对小样本、无明显规律的数据进行研究。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线量级变化的接近度或几何形状的相似度来判断因素间的关联程度，曲线形状越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就会越小[8]。本研究评价对象以F大学为例， 在21个二级学院中选取10个主要二级学院为评价单位，即为：

X={x1,x2,…,x10}

(一)权重的计算

本文采用熵权法计算各个指标的权重。熵权法基本计算步骤[9]如下：

1.数据标准化处理

本文采用极差标准化法对原始数据进行转换，正向指标采用公式(1)转换，逆向指标采用公式(2)转换：

(1)

(2)

2.计算指标的比重和信息熵

设Pij表示第j个指标下第i个评价对象占该指标的比重，Ej表示第j个指标的信息熵，其计算公式如下：

(3)

(4)

3.计算指标权重

设Wj表示第j项指标权重，其计算公式如下：

(5)

(二)熵权灰色关联度的计算

熵权灰色关联度的计算步骤如下：

1.确定比较序列

假设有m个被评价对象，每个对象有n个指标，则令xk(i)表示第k个对象的第i个指标的原始数据，其中k=1,2,…,m;i=1,2,…,n，则xk=(xk(1),xk(2),…,xk(n))就是第k个被评价对象各项指标的初始数据作为分量的向量。本文中被评价对象比较序列为各二级学院师资队伍指标值。

2.确定参考数列

方案1：把陈志鸿在《重点高等学校师资队伍评价指标探讨》一文中给出的重点高校工科专业合格标准数据作为参考向量各指标的标准值。

方案2：虚拟理想序列构建，针对各个指标将理想指标值作为参考向量的各指标标准值。参考向量记为x0，x0=(x0(1),x0(2),…,x0(n))。

3.数据规范化处理

由于被评价对象的各项评价指标量纲，本文采用均值化算子D对评价对象的各项指标原始数据进行规范化处理，均值化算子D定义如下：

定义1 设Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))为因素Xi的行为序列，D为序列算子，且

XiD=(xi(1)d，xi(2)d，…，xi(n)d)。

其中

(6)

称D为均值化算子,XiD为Xi在均值化算子D下的像，简称均值像。

4.求差序列

Δi(k)=|x′0(k)-x′i(k)|,Δi=(Δi(1),Δi(2),…,Δi(n)),i=1,2,…,m

(7)

5.求两级的最大差和最小差

(8)

(9)

6.计算关联系数

将标准化后的被评价对象各项指标值与参考数列对应值比较，计算其关联系数。

(10)

7.计算熵权关联度

不同评价指标的权重不同，对被评价对象在各个时刻(指标) 的关联系数值进行加权处理，从而进行整体性比较。

(11)

8.确定关联序

对各个被评价对象的关联度进行排序，确定关联序，进而得出综合评价结果。

三、师资队伍结构均衡性评价实例及决策建议

(一)样本及数据选取

本文选取F大学10个二级学院的专任教师师资队伍数据，指标原始数据详见表1。

表1 F大学部分二级学院师资队伍数据汇总

由原始数据可知，H学院和C学院博士学历占比都超过85%；JG和F学院具有较好的学缘结构；H学院高级职称的占比最高，达到了93%；J学院男教工的比例为75%，即男女教工的比例为3∶1.

(二)数据处理和分析

1.指标权重计算

根据公式(1)～(5)来计算各个指标的权重,计算结果详见表2。其中，学历结构和年龄结构权重较大，说明各学院师资队伍学历结构和年龄结构上信息最不均衡，需要针对这两项结构进行优化和调整。

表2 师资队伍结构均衡性各评价指标的权重

2.灰关联度计算

首先，确定参考样本数列。结合方案1和方案2策略，构建的参考向量为x0=(4.9,0.88,0.88,0.61,0.6,0.65)。

其次，数据规范化处理。生师比为逆向指标数据， 其余指标均为正向指标，再采用公式(6)均值算子规范所有数据。

为了更好地分析各学院师资队伍结构均衡性，故抽取2个学院(H学院和JG学院)绘制师资队伍结构均衡性曲线和参考样本曲线(见图1)。由图1可知，H学院比JG学院在生师比、年龄结构、职称结构、性别结构4个指标都距标准参考样本较近，因此，H学院师资队伍结构均衡性总体水平高于JG学院。这也与表4得出的灰色关联度均衡性排序结果吻合，H学院结构均衡性排名第一，JG学院均衡性排名第七，H学院结构均衡性优于JG学院。

图1 H学院和JG学院结构均衡性曲线Fig.1 Structural equilibrium curves of faculty between H College and JG College

根据公式(7)～(10)计算各学院各指标和标准样本的灰关联度,结果如表3所示。

表3 F大学部分二级学院师资队伍灰关联度

根据公式(11)计算各学院熵权灰色关联度并排序，结果如表4所示。

表4 加权灰色关联度排序表

(三)F大学部分学院师资队伍结构均衡性评价和决策参考

1.F大学二级学院师资队伍结构均衡性层次分析

从表4可以看出，师资队伍结构均衡性在各学院间是不平衡的，总体上F大学师资队伍结构均衡性从高到低呈金字塔分布，分成4个发展水平方阵：H学院在第一层次，师资队伍具有最强的结构均衡性，遥遥领先于其他学院；T学院在第二层次，师资队伍结构均衡性仅次于H学院，具有较强的结构均衡性；J学院、SH学院和S学院在第三层次，师资队伍结构均衡性与上一个层次有一定差距，具有中等的结构均衡性；F学院、JG学院、W学院、C学院和D学院在最后一个层次，师资队伍结构均衡性和上一个层次差距较大，均衡性偏弱。

2.F大学各学院师资队伍结构均衡性水平差异原因分析

第一，学科发展水平不同。一方面，师资队伍结构均衡性是学科发展的关键因素；另一方面，学科发展极大地推动师资队伍建设的快速发展。例如H学院拥有良好的人才培养平台和先进的科学研究平台，拥有4个学科博士点和2个博士后流动站；拥有3个国家级研究平台、1个教育部重点实验室和3个国家部级创新团队，学科特色与优势比较明显，因此能够吸引大量的海内外高层次人才和青年学者的加入，使其具有最好的生师比(4.9)，最高的博士学历占比(88%)和最高的高级职称占比(93%)，因此该学院的师资队伍结构均衡性遥遥领先。

第二，师资队伍内部结构是否均衡。T学院拥有良好的人才培养平台和国家重点(培育)学科，现有9个学科博士点和1个博士后流动站；具有第二名生师比(5.8)，同时具有最均衡合理的师资队伍结构(5个结构指标中最低的关联度也有0.7218)。

第三，专业就业前景和薪资对比不同。例如D学院专业就业前景较好，毕业生就业薪资相对较高，但由于高校教师薪资相对较低，该专业高水平人才。因此，只能通过吸收本校优秀人才留校来补充师资，师资不足带来较高的生师比，已超过20(20.9)，非本校毕业教师占比最低(40%)。

3.提升F大学师资队伍综合水平的决策建议

鉴于各学院师资队伍结构均衡性所存在的显著差异，所以针对学院所处结构均衡性的层次和短板结构指标的不同，各学院应采取不同的有针对性的措施。

一是对于优势学科学院要特别关注师资队伍的结构优化，重点引进高层次顶尖人才，同时注重引智规划，逐年分批引进各类人才，确保年龄结构老中青、职称结构高中低和性别结构的合理均衡，以期师资队伍建设的可持续发展。

二是对师资队伍薄弱学院，应加强引智政策保障，加大引智资金投入，拓宽引智渠道，从国内外引进人才，提升生师比，侧重改善学历结构和学缘结构。

三是加强青年教师的培养。“打铁还需自身硬”，师资队伍建设要立足本土实际情况，鼓励青年教师攻读校外博士学位和出国研修，提升博士学历占比，扩大国际化视野，同时搭建各类高层次人才申报服务平台，培育本土高层次人才，提高高层次顶尖人才数量。

四、结语

教师是教育事业的“第一生产力”，在争创“高水平”和“双一流”创新创业型重点高校的征程中，本着“以评促建，以评促改，以评促管，评建结合，重在建设”的理念，高校应着力加强人才引进工作规划部署，使人才引进和师资队伍建设共同驱动高校教育事业的长足发展。

本文基于熵权和灰色关联理论构建高校师资队伍结构均衡性评价模型，从师资队伍的数量和质量两个维度出发，计算指标权重和总体均衡关联系数，进而计算结构均衡性关联排序，得出融合数量和质量的师资队伍整体水平评价模型。模型计算简单、结论客观、解释性强，可以推广应用于高校各类评估评价问题，并给出决策参考。