高校与教师科研投入不足问题分析.doc

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1、高校与教师科研投入不足问题分析  【摘要】文章关注高校和教师科研投入不足的关键原因在于投资套牢问题的存在。在描述高校的管理制度之后,建立纳什讨价还价均衡博弈和“踢我出局”两个收益模型,并分析在高校管理制度变化下,高校与教师的博弈过程及可能的最佳对策:违约金条款和加强内部选择的空间,均可以促使教师作出社会福利最大化的科研投资,在一定程度上对投资套牢问题进行治理。  一、引言  高校在不断发展与扩招的同时,面对就业率和科研排名等多个指标的影响,对于科研能力强、水平高的教师的争抢是必然的结果;此外,教师教学水平和科研能力投入力度加大也是必要的,但随着教师的科研能力和水平的提高,其流动的可能性会增

2、加;另一方面,教师也可能为自身科研能力的提高投资,但收益水平没有改善的状况。为此,高校与其教师之间就是否进行科研能力的投资以及投资多少进行着不断的博弈。对于这一问题,人们通常会以委托―代理理论分析该问题,认为高校管理层与高校教师之间签订的是完全契约,但由于双方信息的不对称,因此委托人――高校管理部门难以确切知道代理人――高校教师的努力程度和能力大小。因此,建立各种考核指标体系和奖惩制度以加强对教师的管理和激励,使之进行有效投资。  然而考核指标体系和奖惩制度实施的效果总是有限的,特别重要的是,将教学与科研割裂开来评价,使得部分高校,如一些高校教师放弃继续做科研这一高校教师的重要任务,造成激

3、励形式化和软化的现象。对于这一现象,杨林(2004)、段维彤(2007)等研究者认为原因在于“激励和教师配置方式上存在这样或那样的缺陷”。他们认为,只要管理制度是合理的,就会达到最优配置。然而,这个分析理论建立在完全契约理论和静态的观点之上,他们认为存在的问题并非契约不完全,而是双方信息不对称,否则,激励就可能失效。实质上投资一旦做出,尽管过程难以监控,但是实施的效果最终将在一定的时间段内显现,此时,高校才决定对于教师进行奖惩;此外,高校的相关奖惩政策一般在教师行为之前颁布,因此信息是对称的,高校与教师之间的博弈更多的是在不完全契约理论基础上进行的,这种现象可以用投资套牢理论来解释。  因

4、此,本文打算使用投资套牢理论去解释这些现象,并试图寻找较为有效的方法去解决高校管理中存在的教师科研投入不足的问题。  二、基本模型  (一)高校与教师签订的契约及执行状况  高校在教师引入时一般会签订一个长期合同,其是不完全的(一般仅约定了入职最少的工作期限),此外高校制定一套管理制度,作为契约的补充,双方以此博弈。一般情况下,只要高校教师不出现大的工作事故(如严重迟到,拒绝承担学校分配的工作任务等),学校没有足够理由开除教师。  由于高校与教师签订契约时,并没有明确自己所承担的工作任务是什么,且即使确定,也可能随时发生变动;且高校的管理制度也在不断变化,作为契约的一部分(因为教师必须遵守

5、学校的管理制度),或许对教师有利,或许没有,双方不得不对新的情况进行重新谈判。而此时,议价权很大程度上被高校所控制,教师往往只能被迫接受。此外,在不完全契约中,使用揭示原理,认为双方信息是对称的,即在签订契约时,高校并不能对教师的潜在能力作出全面评估,但是,教学效果与科研成果在很大程度上透露了教师的能力与努力程度,因此,信息不对称的问题并不存在①,且高校和教师均会作出投资选择,根据上述分析,指科研方面。他们作出的投资选择具有很强的专用性,其依附于教师本身,一旦作出,就不可收回;但由于契约并未对投资产生回报(即可占用准租)的归属予以约定,造成可占用准租被侵占的后契约机会主义行为,即投资套牢。

6、考虑到这一可能,投资方可能投资不足,从而社会最优投资难以实现。  在高校与教师的契约关系中,可能存在两方面的套牢。一是教师采取机会主义行为,套牢高校。这体现在高校为教师做出的投资是专用性极强的,其依附于教师本身,一旦投资做出,便不可收回,而教师教学与科研水平的提高这一收益的归属难以确定,如果教师选择继续交易,双方共享收益,否则,高校做出的投资将难以收回;此外,由于契约的不完全性(对教师工作属性的描述是不完全的),以及教学行为的不可证实性(即教学效果的好坏是难以为第三方证实),也是机会主义行为产生的来源。二是高校采取机会主义行为,套牢教师。也就是说,教师为了提高教学水平和科研能力,做出投资,

7、但是其并没有得到高校的认可,教师收益未得到提高,使得教师做出的专用性投资收益为高校独享。  这两种机会主义行为均有可能在高校与教师之间的不完全契约实施中出现。需要注意的是,高校投资效果的好坏对教师的投入和能力具有依赖性;而教师自身投入则不依赖于高校的投资。  (二)建立模型  假设根据交易时的情况(签订引进合同),高校与教师均是风险中性。双方的交易价格以工资的形式来体现,假设为It;人才引进时高校会为教师的基本教学和科研

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