我国高校教师激励问题研究——以某省l学院为例

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1、分类号：C9310710-2013111075硕士学位论文我国高校教师激励问题研究—以某省L学院为例张元元导师姓名职称吕宏强副教授申请学位类别管理学硕士学科专业名称公共管理论文提交日期2016年5月17日论文答辩日期2016年6月4日学位授予单位长安大学StudyonIncentiveSystemofChineseUniversityteachers—TakingLInstituteasanexampleAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangYuanyuanSuperv

2、isor：Prof.LvHongqiangChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创惟声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下独立进行研究工作所，取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本论文中不包含巧何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：典日；＿７也右年月／１／Ｉ（占论文知识产权权属声明本人在导师指导Ｆ所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归

3、属学校。学校享有Ｗ任何方式发表、复制、公开阁览。、借阅Ｗ及申请专利等权利本人离校后发巧或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为＆安大学。（涉密论文在解密后应遵守此规定）：各曰论文作者签名动亡也１年（月／（）导师签名：屯可〇年６月曰飾／／｜（＞摘要随着我国教育事业的发展，创办一流的高等学校必须重视师资队伍的建设。因此，对教师队伍进行科学管理，并采取相应的激励措施激发教师工作的积极性是十分必要的。本文以高校教师激励理论基础为出发点，通过对激励内涵界定，系统分析了激励在高校人力资源管

4、理中的作用，分析了基于高校教师激励可采用的基本理论，包括需求层次理论、过程激励理论、强化激励理论以及综合激励理论，并切实定位这些理论在本文研究中的作用。本文结合相关资料，因循理论研究与实例分析相结合的科学方法，以国内外高校教师激励发展状况为立论研究背景，以某省L学院为分析案例，通过问卷调查法、文献资料法、数理统计法等方法对某省L学院的教师需求方面、教师薪酬方面、教师聘任方面以及教师绩效考核方面进行了实地调研。分析了某省L学院在教师激励方面存在教师需求分析不到位、薪酬激励设置不科学、职务聘任机制不合理以及绩效考评指标不健全等问题。并系

5、统探讨和分析了我国高校教师激励存在问题的原因：忽视学术权力的发挥；薪酬福利缺乏灵活性；职务聘任缺乏科学性；绩效考核缺乏战略性。本文对高校教师激励有关的学术权利配置方面、薪酬方面、聘任方面、培训方面进行了探索研究，并基于这些研究结论，比较分析了英国、美国、日本等发达国家在高校教师激励方面的成功措施，为完善我国高校教师激励提供了理论基础和实际借鉴。本文的最后提出了完善我国高校教师激励的措施建议：创建以学术为主导的管理模式；建立科学薪酬机制与岗位聘任制；完善教师绩效考核指标；为教师创建可持续发展的平台。关键词：高等学校；教师；激励问题；调

6、查研究；措施IAbstractWiththedevelopmentofeducationinChina,wemustpayattentiontotheconstructionofteachingstaff.Therefore,itisnecessarytocarryoutscientificmanagement,andtaketheappropriateincentivestostimulatetheenthusiasmofteachers.Onthetheoreticalstartingpointofuniversityhuman

7、resourcesmanagement,throughconnotationdefinitionofincentives,thepapermadesystematicalanalysisabouttheroleofincentivesysteminuniversityhumanresourcesmanagement,analyzedbasictheoriesthatcanbeadoptedbyuniversityteachers.Thesetheoriesincludecontent-basedincentivetheory,beh

8、avior-basedincentivetheoryandextensiveincentivetheory.Theeffectofthesetheoriesontheresearchisalsopointedout.Combining