摘要：教师流动问题广泛存在于全球的中小学教师当中，频繁的教师流动会对学生的学业表现产生负面的影响。目前我国对教师流动的分析主要集中于教师流动的意愿，鲜有关于教师实际流动率及影响因素的分析。通过对西北农村地区2省23个县414所中小学630名数学教师的2期追踪数据，分析了教师的实际流动率及其影响因素。结果发现，西北地区农村中小学数学教师的流动率为12.06%，其中校内流动率为5.56%，校外流动率为6.51%；小学数学教师的流动率为10.14%，中学数学教师的流动率为14.55%。总体来看，女教师、学历更高的教师流动率更高，这些因素在教师的校外流动中体现得更为明显，但与教师的校内流动无关。关注农村教师的流动问题，尤其是在宏观层面关注教师校外流动对学生质量提升以及教师队伍稳定具有重要作用。
关键词：教师流动率；影响因素；追踪数据；西北农村地区
教师队伍的稳定是加强教师队伍建设、进而提升学生质量的前提。但是，教师因为各种客观或者主观的原因，存在一定的流动。尤其是农村教师的稳定性最差，流动倾向最明显[1]。已有的研究对于教师流动的界定分为两种情况：其一是校际的流动，从一个学校流动到另一个学校；其二是行业流动，即退出教师职业，选择从事其他行业[2-3]。
教师流动对其所在的学校及学生会产生一系列的影响。对学校而言，教师流动会打断学校的原有计划和课程安排，影响教师之间的协作[4]，短期内学校很难找到经验丰富且质量较高的教师[5]。更重要的是对学生的影响，教师流动打乱了师生之间已经建立的稳定关系[6]，对学生的学业表现产生负面影响，尤其是对学困生[4，7-9]。
那么，教师流动的原因是什么？国内外的研究结论主要集中在三个方面：第一，个人因素，如家庭原因、个人健康、个人能力等基本特征[10-12]；第二，工作环境，如教师所在学校的环境、学校的管理方式、人际交往、工作量、工资收入和福利待遇等[7，13-14]；第三，对职业和工作的态度，如工作的满意度、认同感、职业发展规划等[2，15]。
但是，现有的国内外关于教师流动的研究主要是以学校为参照物，以教师是否离开学校作为教师流动的指标，很少从学生的视角进行切入。对学生而言，教师的流动不仅仅是是否离开学校，更重要的是“今天教我的老师不再是昨天的老师”，即使教师在校内流动，从一个班级、年级或者科目调整到其他班级、年级或者科目，也会给学生的学习和环境带来一定的挑战。鉴于此，本文通过比较基线和追踪期的教师-学生配对信息，以“一年内样本学生是否更换了老师”作为教师是否流动的衡量指标，并进一步将教师的流动划分为三种不同类型：校内流动、流动到其他学校、流动到其他行业，通过三套西北农村地区中小学数学教师的追踪数据，从微观层面收集教师流动的发生率以及成因。据此将为我国教育管理部门准确了解农村教师流动率以及影响因素提供依据，从而有的放矢地制定针对不同教师流动的措施。
一、样本选择、数据收集及计量分析模型
（一）样本选择
本研究共使用三套西北地区农村教师追踪调查数据。分别为：（1）小学教师追踪数据I（2013-2014学年），共收集了214所小学243名六年级数学老师样本；（2）小学教师追踪数据Ⅱ（2014-2015学年），在小学教师追踪数据I的基础上，从中随机选择了103所小学112名五年级数学老师样本；（3）初中教师追踪数据（2015-2016学年），涉及200所中学275名初中七年级数学老师。最终，本研究共追踪了414所学校630名数学老师。
具体抽样过程为：（1）小学教师追踪数据。小学教师追踪数据I的抽样过程为：首先，从西北地区的2省2市的16个教育部门获得435所小学的名单、学校规模、班级数量等信息①；其次，剔除位于县城的小学，将总人数小于150人以及六年级班级规模大于50人的完全小学纳入样本框；最后，每个乡镇随机抽取1所学校，该校的所有六年级班级进入样本②。最终获得214所学校243名数学老师样本。小学教师追踪数据Ⅱ的样本是在214所样本学校的基础上，从中随机选取103所学校为样本学校，该校的所有五年级数学老师为样本老师，共112名。（2）初中教师追踪数据。首先，从西北地区2省3市中随机选取23个县③；其次，从23个县教育部门获得所有初中的名单，共496所。剔除学校位于城市或者县城的学校。其余初中均进入样本，共获得200所初中的275名七年级数学老师样本。最终，本研究的样本包含414所学校630名老师。样本分布情况见表1。
表1 样本分布情况
数据来源：作者调查。下表同。
（二）数据收集
在抽样基础上，我们对样本老师和校长进行了两轮一对一的问卷调查。其中基线调查收集了老师和学校的数据，包括样本老师个人基本特征、工作量及工作环境、学校基本特征。此外，为了收集到准确的教师流动信息，在追踪调查中，以基线老师在岗情况为基准，与样本老师确认是否流动，对于已经流动的样本老师，访问员通过电话或者面谈的方式确认样本老师流动的方向、时间以及原因。
（三）计量分析模型
在现有教师流动的相关研究中，性别、年龄、教龄、受教育水平、职称、收入、是否本地人都是影响教师流动的重要因素，几乎所有此类研究都会涉及这些教师的基本特征[2，17-18]。鉴于本文的研究主体是数学老师，也加入了样本老师所学专业是否是数学。教师的工作量和工作环境也是已有研究中考量教师流动的关键信息，我们从两个维度对教师的工作量进行了考量，分别是工作时间、是否担任教学工作以外的其他工作。一直以来，农村教师队伍编制紧缺、数量严重不足，很多老师都不得不“身兼数职”来满足学校的教学安排，承担了较大的工作量[19-20]。此外，教师的工作环境也是吸引老师长期从教的重要因素，总体上，目前农村学校的硬件设施都得到了极大的改善[21]，所以本文中以教师与同事之间的交流以及教师可以获得教学上的指导作为软环境的指标[7，22]。此外，学校的规模和教师数量在某种程度上可以反映其组织系统和发展平台[7，23]。
基于上述文献，本文通过logit模型分析影响教师流动的因素。具体为:
（1）
其中，lnij为因变量，表示第j个学校的第i个老师是否流动（1=流动，0=不流动）；tea_enviij表示教师的个体特征，包含了教师的性别（1=男，0=女）、年龄（岁）、教龄（年）、受教育水平（1=大专及以上，0=大专以下）、月工资（万元）、职称（1=二级以上，0=二级以下）、数学专业（1=是，0=否）、是否本地人（1=是，0=否）；tea_enviij表示教师工作量及工作环境，涵盖了教师的日工作时间（小时）、除了教学是否承担其他工作（1=是，0=否）、听过几次其他老师的教学示范课（次）、跟多少老师请教过教学方面的经验（人）、有没有别的老师主动指导（1=是，0=否）；schj表示学校特征，包括学校规模（人）和教师数量（人）。
二、西北地区农村教师流动率及影响因素分析
（一）西北地区样本农村教师流动率
表2显示了样本地区教师流动的数量和比例。本研究包含了630名中小学数学教师，有76名教师流动，占总样本的12.06%。其中小学样本教师平均流动率为10.14%，中学样本教师的平均流动率为14.55%，二者相差4.41个百分点分地区来看，a市的经济发展水平高于b市和c市，其教师流动比例也最高，达到了15.36%，并且初中样本教师的流动率达到了21.43%。
表2 样本地区教师流动的数量和比例
表3对教师流动的情况进行了进一步的分解，将流动的教师分为三类，分别为校内流动、流动到其他学校、流动到其他行业。这三类教师流动分别占总样本的5.56%、1.75%和4.76%，按照已有文献对教师流动的界定，流动到其他学校和流动到其他行业的教师达到总样本的6.51%。在所有流动教师的样本当中，教师校内流动为46.05%，校外流动略高于校内流动，达到了53.95%。在校外流动的样本当中，教师流动到其他行业占到流动教师的39.47%，流动到其他学校占流动教师的14.47%。
表3 样本地区教师流动的类别
注：流动到其他行业包含：离开教师的工作岗位从事其他工作、因怀孕、生病和退休离开教师行业。
（二）不同特征教师流动的情况
到底具有哪些特征的教师更容易流动？这些教师的流动率是多少？表4报告了不同特征教师和不同学校的教师流动率及差异。
样本教师流动的显著性差异集中于四个特征，分别为教师的性别、教龄、受教育水平、是否担任教学以外的其他工作。对于教师的性别而言，总体上女教师的流动率显著高于男教师，分别为15.56%和9.65%。小学阶段和初中阶段女教师的流动率分别为11.80%和21.88%，均高于男教师的流动率8.76%和10.61%。也表明教师在初中阶段的流动率均高于小学阶段。10年以下教龄的教师流动率为14.07%，显著高于10年以上教龄教师的流动率9.80%。具体来看，在小学和初中阶段，都是教龄低于10年的老师流动率更高。对于教师的受教育水平而言，具有大专及以上学历的教师平均流动率为13.83%，显著高于大专以下学历教师的流动率8.89%。小学和初中阶段同样是大专及以上的老师流动率更高。有意思的是，担任了教学以外工作的老师其流动率为9.29%，显著低于没有担任其他工作的老师。中小学的结果也如此。其他相关的教师和学校特征在教师流动率上未见显著性差异。
（三）与教师流动相关的因素分析
在控制了教师和学校等基本变量的情况下，表5报告了与教师流动相关因素的logit回归分析。通过3个模型将教师的个人特征、工作量和工作环境以及学校相关变量逐步纳入回归分析当中。其中模型1是教师基本特征与教师流动回归分析，模型2在模型1的基础上加入了教师工作量及其环境的变量，模型3增加了学校的特征变量。结果发现，仅性别与教师流动有显著的相关性（表5，第1行第3列）。在保持其他变量一定的情况下，女教师比男教师流动的概率更大。
表4 不同教师和学校特征的教师流动的情况
注：***，**和*分别代表的是1%、5% 和10%的显著性水平，下表同。
表5 与教师流动相关因素的回归分析
注：括号内为标准误的值。
为了进一步分析不同教师流动类别的影响因素，表6显示了2个logit模型的回归分析。其中模型1以教师是否校内流动为因变量（1=校内流动，0=不流动），模型2以教师是否校外流动为因变量（1=校外流动，0=不流动）。结果显示：校外教师的流动与性别、教师受教育水平和所教班级个数显著相关。其中在1%的显著性水平下，女教师流动的概率显著高于男教师（表6，第1行第2列）；在保持其他变量一定的情况下，教师受教育水平是大专及以上的比大专以下的流动可能性更大（表6，第4行第2列）。其他教师和学校的特征与教师流动行为均未见显著相关关系。
三、讨论及结论
本文通过收集2省3市23县414所学校630名数学老师的追踪数据，利用实证数据分析了我国西北农村地区中小学数学教师流动的现状和成因。结果发现，西北地区农村中小学数学教师的流动率为12.06%，其中校内流动率为5.56%，校外流动率为6.51%（流动到其他学校1.75%；流动到其他行业4.76%）；小学数学教师的流动率为10.14%（五年级和六年级），中学数学教师的流动率为14.55%（七年级）。对数学教师流动相关因素的回归分析当中，教师的性别和受教育水平与流动行为显著相关。
描述性统计分析和回归分析结果基本一致。对其进行如下解释。
第一，对比国内外已有关于教师流动率以及流动意愿比例的数据，（1）本文通过追踪数据显示教师流动率为12.06%，其中流动到其他学校和其他行业的比率为6.51%。低于丁生东和于兰兰从当地教育部门获得教师流动的比例（9%—10%之间）[11-12]；（2）实际的教师流动比率远远低于教师有流动意愿的比率（30.7%—85.4%），远低于国外贫困地区教师流动的比率（50%）；（3）值得注意的是，教师校内流动接近教师流动的一半，而这部分教师的更迭问题是长期以来教师流动研究中被忽略的部分。无论教师以哪种方式流动，对学生而言都意味着短期内他们需要更换一个新的授课老师，已有研究已经证明频繁更换授课教师对学生不但无益甚至有害[1，4，7-9]。
第二，描述性分析和回归分析结果均表明女教师的流动率显著高于男教师。然而，大部分关于教师流动意愿的调查显示男教师的流动意愿远高于女教师[24]，但是这些研究大多只是绝对比例的比较，并未检验二者在统计上的差异。安晓敏等对男、女教师的流动意愿进行了卡方检验，并未发现显著性差异[15]。ingersoll通过对美国的研究显示，女教师可能因为结婚生子、照顾家庭或者身体的原因，转到其他学校工作或者离开教师岗位比例分别为33%到45%[7]。本文的教师流动数据也验证了这一点，女教师怀孕或生病的比例占流动教师的24%。
表6 不同教师流动类别的影响因素分析
第三，描述性统计分析和校外教师流动率影响因素的分析显示，大专及以上受教育水平的教师流动率显著高于大专以下受教育水平的教师。教师的受教育水平是已有研究中衡量教师质量的重要指标，从某种程度上讲，教师的受教育水平越高意味着个人能力越强[5]。大部分关于教师流动意愿的研究也得出了教师受教育水平越高，流动的意愿越强烈的结论[15，25]。并且，教师的受教育水平在教师流向校外这一行为中发挥着重要的促进作用。
第四，校内与校外流动的影响因素存在很大差异。教师的校外流动与教师的性别、受教育水平相关，而教师的校内流动几乎与这些因素都不相关。根据调研过程中对教师的访谈发现，教师的校内流动是学校的管理者整体安排的结果，这种调整很大程度上并不是由教师个人意愿决定。总之，无论哪种形式的教师流动，受影响最大就是学生群体。从学生的角度来看，当原有老师离开时，打破了已经建立的稳定的教与学的习惯，新的老师介入时，学生需要花费时间适应新老师的教学和管理方式，教师也需要时间与学生进行磨合。因而，频繁更换教师对学生的学业表现会产生显著负面的影响[7，9]。更值得关注的是，本文仅追踪了一个学年教师的流动情况，如果每一个学年约12%的学生都面临更换一个新的授课老师，而且老师还负责数学这样的主要科目，那么这种负面的影响可能会转化为长期的影响。
根据上述结果，本文提出如下建议：第一，关注农村教师流动问题，吸引农村教师长期从教。农村教师的确存在一定比例的流动，既没有国外教师流动性高，也远低于教师流动的意愿。但是农村教师流动的问题也不容小觑，尤其是教师流动到其他行业、初中阶段教师流动的比例较高。因此有必要在学校和学区层面建立教师流动预警机制，定期了解教师流动的意向及其原因，有针对性地采取改进的措施，留住农村教师长期从教。第二，与大多数职场女性类似，女教师也面临生育和照顾家庭的问题。对于学校管理者来说，在女教师遇到这些挑战时，适当调整工作量或者通过建立教师互助的形式缓解困难，给女教师安心工作提供可能性；长期来看，女教师对学生学业表现和非认知能力都有积极的作用[26]，教育决策部门需要寻求教师的性别平衡，避免更多的女教师流失。第三，受教育水平是衡量教师质量的重要指标[5]。受教育水平高的教师往往有更多的选择机会，对未来的发展也有更多的诉求。因此，一方面加强对教师职业素养的培养，使其充分认识到教师职业的价值，提升其对职业的认同感；另一方面为高质量、高能力教师搭建职业发展的平台，包括有效的绩效奖励方式、公平的职称晋升通道等，吸引这部分教师长期从教；第四，关注教师的校内流动问题，为学生配备稳定和长期的授课老师是促进学生质量提升的前提。鼓励学校实施教师跟班制，尽量保证授课教师的持续性。
当然，本文的分析过程以及采用的数据仍然存在一定的局限。第一，本文的数据仅包含了西北2省的随机抽样样本，并且仅限于数学老师，样本量、样本构成以及追踪的时段仍需扩充；第二，关于教师流动的分类，鉴于样本量的限制，无法进行更精准的分析；第三，受教师流动影响最直接的群体是学生，教师流动对学生学业表现以及身心健康的影响是未来研究的方向。
注释：
①剔除了其中一个市的3个区县，原因在于这些区县是全国百强县，经济和社会发展状况远高于平均水平。
②虽然我们收集了样本学校所有六年级的数学老师和所教学生信息，但是82%的样本学校六年级仅有一个班，对于这样的样本学校和班级，只收集该班的数学老师及其所教学生的信息。换言之，大部分样本学校都只有一个样本班级。
③3个市的农民年人均纯收入分别为6007元、9802元和7706元，均低于全国农民年平均纯收入10772元（国家统计局，2015）[16]。
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A Study of Rural Teacher Turnover and its Influencing Factors——Based on Tracking Data of Mathematics Teachers in Rural Northwest China
FangChang, ShijinWu, HanLiu, YaojiangShi
Abstract: Teacher turnover is a phenomenon that occurs in education systems around the world, previous research has also noted that turnover harms student performance. Most of the research focus on the turnover of the teacher willingness in China, and thereis little research on the real rate of the teacher turnover and related factors. We document the teacher turnover rate and demographics of teachers who turned over. Analyzing data from following-up survey involving 414 schools, 630 mathematics teachers in 23 counties of two provinces. We find that the average mathematics teacher turnover rate inprimary and junior high schools in northwestern rural is 12.06%. Noteworthy, the teacher turnover rate is 5.56% with in the school, and 6.51% who transfer to other schools or leaving teaching. The teacher turnover rate is 10.14% in primary school and 14.55%in junior high school. On the whole, female teachers and teachers with higher academicqualifications have a higher turnover rate, mainly the teachers who transfer outside of the school. Given our findings, from the view of macrol evel, paying attention to the teacher turnover plays an important role in improving the quality of students and stabilizing the faculty.
Key words: teacher turnover rate; influence factors; follow-up data; northwestern rural area
责任编辑：杨舒晗
