大学辅助人员的规模与配比对科研产出有影响吗？<br/>

陈文博

(华东师范大学 教育学部/国家教育宏观政策研究院，上海 200062)

一、引言

2021年5月11日，国务院副总理孙春兰出席教育部直属高校工作咨询委员会全体会议时指出，“十四五”时期，构建高质量教育体系、建设一流大学群体，关键是要培养一支高素质的教师队伍，还要减轻教师不必要的负担，让他们心无旁骛地开展教学研究[1]。的确，我国大学教师除教学科研任务外，普遍面临着较为繁重的行政、财务等非学术事务，并在其中投入大量精力和时间[2]。而处理繁琐事务所花费的大量时间成为我国大学专任教师的重要压力源[3]，对大学科研产出和发展造成较大影响。除专任教师和科研人员外，我国大学教职工构成中有行政人员、教辅人员、工勤人员和科研机构辅助人员(以下统称“辅助人员”)。专任教师和辅助人员均是大学的宝贵资源，因为他们拥有确保大学运转所需的大部分系统知识和资本[4]。辅助人员的主要职能是为专任教师和学生提供教学科研服务。辅助人员配比的高低可在一定程度上反映大学内部活动的专业化分工程度。提高辅助人员配比可深化大学科研活动内部专业化分工程度，使专任教师从繁杂的行政、财务等非学术事务中解脱出来，将精力集中于学术领域。我国教育机构辅助人员配比偏低也成为专任教师负担过重的主要原因之一[5]。辅助人员发挥的重要作用难以被认可、其在工作中普遍积极性不高、产生的职业倦怠现象等已成为我国大学发展中不可忽视的问题[6]。辅助人员规模不足和配比较低也导致硕、博士生和青年教师沦为行政领导和其他专任教师的“免费劳动力”，严重影响正常的学习与科研活动，导致人力资源浪费和效能损耗的双重危害，影响我国大学发展与高质量高等教育体系建设。因此，大学充分发挥和有效释放大学专任教师人力资本的关键一环便是配备规模合理、比例适切的辅助人员。但目前针对辅助人员与科研产出关系的研究相对较少，所以本文搜集整理了2007—2018年间58所教育部直属高校校际面板数据，采用双向固定效应模型实证检验辅助人员对科研产出的影响。这不仅有助于从学术层面上深化对科研产出影响机制的理解，更能从实践层面上为优化教职工及辅助人员内部结构提供必要的科学决策依据，希冀在我国实施创新驱动发展战略，把科技自立自强作为国家发展战略支撑的大背景下，构建起高质量高等教育体系，推动高等教育强国发展进程。

二、文献回顾与研究假设

(一)文献回顾

辅助人员虽是大学教职工的重要组成部分，但针对辅助人员及其与科研产出关系的研究却相对较少，相关内容多碎片化地存在于教师队伍与科研产出关系的论文中，他们的研究结论更倾向于国内外大学辅助人员规模对科研产出均具有正向促进作用。比如Rothmann & Essenko(2007)研究发现，辅助人员在大学科研产出过程中发挥着重要作用[7]。Barkhuizen， et al.(2014)也认为，大学辅助人员在提供高质量服务和提升大学能力方面发挥着关键作用[8]。由由 等(2017)在关于美国世界一流大学教师队伍结构与科研产出的研究亦发现，在专任教师规模一定的情况下，辅助人员的增加有利于科研产出水平的提升[9]。宗晓华和付呈祥(2019)关于我国研究型大学科研绩效及其影响因素的研究结果同样表明，科研辅助人员比例对科研产出具有正向影响[10]。李韵婷和张日新(2020)的研究发现，辅助人员可帮助研究人员从繁杂事务中解放出来，使其集中精力进行科学研究，有利于提升科研产出水平[11]。

相关研究也探讨了国内外大学中辅助人员配比及其对科研产出的影响。他们普遍发现国外大学辅助人员配比普遍较高。比如徐警武(2008)研究发现，美国大学一直在聘用更多教师和辅助人员，辅助人员数已超过专任教师数[12]；美国麻省理工学院有近一半的教职员工承担辅助工作[13]。东京大学辅助人员与专任教师配比也达到100%[14]。Carina， et al.(2019)研究发现，美国和英国全部高等教育机构的辅助人员占教职工比例分别为50.95%和50.71%[15]。已有研究也认为辅助人员和专任教师要保持合理的配比，才能最有助于提升科研产出水平。比如哈佛大学前校长德里克·博克(Derek Bok)(2015)在其办学实践中亦发现，辅助人员为大学发展提供服务，但过多的辅助人员会造成大学资源的浪费和使用效率下降，过少的辅助人员又会导致专任教师在工作中无法得到充分辅助[16]。张红伟和李晨英(2016)通过中日研究型大学人员结构比较，发现日本大学辅助人员在教学科研活动中发挥重要作用，辅助人员配比越高越有助于其为师生提供更多和更好的服务，亦有利于帮助专任教师产出高质量的教学科研成果[17]。由由 等(2017)的研究发现，若在专任教师规模扩大的同时大学不能按合理比例扩大辅助人员规模，则所扩大的专任教师规模对科研产出的提升作用也会打折扣[18]。

综上可知，既有研究结果较为一致，即，辅助人员规模、配比对大学科研产出具有显著影响；且国外高水平大学辅助人员规模较大，占教职工总数比重较高。但相关研究多将辅助人员作为次要指标进行分析，且多隐藏于与教师队伍、科研产出等相关的文章中。已有研究暂未能针对大学辅助人员与科研产出的关系做较为深入全面的实证分析。

(二)研究问题与假设

基于上述分析，我们可清晰地发现大学辅助人员是大学科研产出过程中不可缺少的重要支撑力量。大学专任教师和科研人员若有充足且专业的辅助人员提供支持，便能节省宝贵资源，将主要的时间和精力用于科研工作，最终实现大学科研产出水平的提升。但目前辅助人员在我国大学中处于边缘化地位，职业发展也严重受限，没有动力去提升自身专业化水平。但大学发展要求辅助人员起到重要作用，然而由于辅助人员专业化水平较低，影响大学的科研产出与发展。对部分专任教师和辅助人员的访谈结果表明：目前我国大学辅助人员不足，其辅助的相关工作繁杂且专业性较强，工作开展并不顺利，难以有效提升服务质量。特别是在大学自然科学和工程技术领域，大师级专家学者的思想很大程度上要通过辅助人员的工作来实现[19]。相比之下，从与国外教师的访谈中我们了解到，在美国和新加坡等国家的大学中，辅助人员提供了更为全面、系统化和专业性的服务，甚至产生了服务文化；而且除重要决定外，其余辅助工作大部分由辅助人员完成，其职业化和专业化程度可见一斑。德国、日本等国家的大学还为教授配备专门的辅助人员处理事务，帮助教授从琐碎的事务性工作中解放出来，很多时候教授只需要口述或者签字，就可快速高效地做好日常工作，从而可以把更多精力投入到科研和教学业务上[20]。

基于现有研究文献，并结合理论分析以及访谈的结果，本文主要从人、财、物三个维度构建理论模型，如图1所示。本文基于上述分析框架、理论模型与我国教育部直属高校校际面板数据，尝试通过实证分析回应如下研究问题：第一，我国教育部直属高校辅助人员的特征及趋势如何演化？第二，我国教育部直属高校辅助人员规模、配比、内部结构与科研产出有何关系？通过上述分析，本文提出如下假设：

H1：大学辅助人员规模对大学科研产出具有影响。

H2：大学辅助人员配比对大学科研产出具有影响。

H3：大学辅助人员内部结构差异对大学科研产出具有影响。

图1 本文的理论分析模型

三、研究设计

(一)数据来源与清洗

教育部直属高校代表了全国大学的最高水平，是我国提高全球科研竞争力的重要力量[21]，更是我国实现“双一流”建设、高等教育强国、教育现代化乃至是国家发展和民族复兴目标的主体。因此，本文的研究对象聚焦于我国教育部直属高校，研究数据来源于《教育部直属高校基本情况统计资料汇编》，限于数据的可获得性，时间跨度为2007—2018年。由于科研产出往往滞后于人财物等资源的投入，所以本文参照以往研究将科研产出滞后一期[22]。本文对相关数据进行了深度清洗，同时考虑到数据的完整性，研究对象主要集中于58所教育部直属高校。此外，中央戏剧学院、中央美术学院、中央音乐学院和医学类等院校虽是教育部直属高校，但由于其自身承担的职能和院校的性质较为特殊，故本文将这些院校排除，主要保留了综合大学、工科院校、农林院校和师范院校[23]。这58所大学均承担着重要的科学研究职能，虽然具体类型有差别，但均为国内甚至在国际上具有良好学术声誉和较强学术水平的院校，本文结论也将更加适用于上述院校的变革与深化发展。本文使用Stata17.0统计分析软件进行数据统计和回归模型分析。

(二)变量及其操作化定义

本文选取教育部直属高校科研产出作为因变量，其主要测量指标为各大学的论文发表折合数，详见表1。大学科研产出是科研投入成果的集中体现，科研产出一般包括论文、专利、著作、项目、技术转让和获奖作品等智力成果，具有复杂性和多样性的特点。大学教师以生产和传播高深知识为业，论文是高深知识的重要呈现形式，是评价教师学术能力的重要指标，是大学学术发展的共同表征[24]，也是科研产出的主要形式[25]。众多学者均通过不同方式对论文这一科研产出标准进行了合并、分析与研究，论文在科学研究中所承载的作用亦为学界所广泛认可。姜金秋和胡咏梅曾借鉴国内外大学科研评估体系，构建了理工农医类和人文社科类科研产出效益的评价指标体系，并运用层次分析法确定了指标权重[26]。本文参照并采用已构建的论文发表指数，对人文社科、自然科学领域的国内论文和国外论文赋予了相应权重，从质量和数量两个维度全面评估大学科研产出。

本文的自变量为教育部直属高校辅助人员数(包括行政人员、教辅人员、工勤人员和科研机构辅助人员)、辅助人员与专任教师配比(包括行政人员、教辅人员、工勤人员和科研机构辅助人员各自的配比)。专任教师是进行科学研究与教育教学的核心成员；辅助人员是与专任教师在工作、履行自身职能过程中接触最多、提供最多辅助的教职工。除专任教师外，科研人员是大学科研产出的重要力量，本文选取的科研人员是指专任教师和直接从事科研活动的人员，其中，直接从事科研活动的人员(简称“直接科研人员”(1)直接科研人员是指不承担教学等其他工作，而只参与科研工作的研究者。)是通过当年我国58所教育部直属高校中专任教师总数占专任教师、行政人员、教辅人员和工勤人员总数的比例乘以当年大学科研机构人员数折算而来，但由于其人数相对较少且为了文章行文的通畅与重点突出，本文亦将其纳入专任教师。科研机构辅助人员通过大学当年科研机构人员总数减去直接科研人员得出[27]。在下文中若非特殊说明，均按照上述界定进行研究。

人、财、物是大学发展的根基，对大学发展产生重要影响。“人”包括当年专任教师数、在校研究生折合数等。研究表明专任教师数与科研产出总量高度相关，研究生群体也是大学科研产出的重要贡献者[28]。“财”指大学当年总收入与总支出，总收入既可作为大学财务资源的代理变量，也是影响科研产出的重要变量[29]。但总支出才是当年真正用于大学运转和发展的经费，本文选择总支出作为“财”的控制变量。“物”是固定资产总值，指大学当年固定资产的经济价值，其不仅能展现大学的“家底”，更是大学发展与科学研究的重要基础。科研仪器设备总值指在当年基本建设投资的实际完成额中购置的科研仪器设备总值。本文把用经费衡量价值的指标根据平减指数(2015年=100)进行了通货膨胀调整。在模型分析时，除比例数据外其余数据均进行对数处理以求得平稳的线性数据，同时减少异方差产生的估计偏误等对研究结果的影响。

表1 本文主要变量及含义

(三)模型构建与研究方法

面板数据从时间和个体两个维度提供信息，可克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能提供更多信息、更多变化、更少共线性、更多自由度和更高估计效率。但大学由于自身的独特性，可能存在着无法观测的特征差异，比如大学特定的人事管理风格、组织文化、历史声望等因素也会影响大学科研产出。若模型中不能控制这些变量，会造成对研究结果的估计误差。以上现象会产生不随时间而变、但随个体变化的遗漏变量，即个体效应，理论分析模型需要给予有效控制。本文样本数据时间跨度为12年，外界环境的迅速变化及时间演替产生的影响也应加以考虑。所以可同时控制大学个体特征和年份差异的双向固定效应模型是最为科学且合适的选择。

研究构建了如下双向固定效应模型，用以探究我国教育部直属高校辅助人员规模、配比、内部结构与科研产出的关系：

Yi t=α0+α1Xi t+α2Grai t+α3Faci t+α4Expi t+α5Fixi t+α6Equi t+α7Yeart+α8Coli+εi t

其中，Yi t表示大学i第t年的科研产出，Xi t为辅助人员规模、配比和内部结构，Grai t为在校研究生折合数，Faci t为专任教师数，Expi t为大学经费总支出，Fixi t为固定资产总值，Equi t为科研仪器总值，Yeart为年份固定效应，Coli为高校固定效应，εi t是扰动项，α0表示截距项。

四、实证分析

(一)变量描述性统计分析

1.校均发表论文指数得分呈增长趋势

图2呈现了2007—2018年间我国58所教育部直属高校科研产出随时间的变化情况。依据变化过程，本文将大学科研产出变迁划分为三个阶段：增长阶段(2007—2011年)、平稳发展阶段(2012—2013年)和快速增长阶段(2014—2018年)。在增长阶段(2007—2011年)，我国教育部直属高校校均发表论文指数从2007年的2731.21增至2011年的3461.02，年均增长率为5.24%。在平稳发展阶段(2012—2013年)，校均发表论文指数在2012年有所下降，降幅为0.73%；在2013年则再次有所增长，涨幅为4.42%。在快速增长阶段(2014—2018年)，发表论文指数连续增长，从2013年的3588.05增至2018年的5026.92，以年均8.02%的增幅增长。整体来看，2007—2018年间，我国58所教育部直属高校校均发表论文指数呈增长趋势，涨幅为7.64%，而仅在2012年有所下降，其余年份均较上一年有所增长，特别是2013年后呈快速增长趋势。

图2 2007—2018年间58所教育部直属高校校均发表论文指数得分

2.辅助人员规模变动较小，辅助人员配比有所下降

如图3所示，58所教育部直属高校辅助人员总数在2007—2018年间的校均规模保持稳定，在1767人至1819人之间，仅在2009、2016、2017和2018年超过1800人。从专任教师规模来看，校均水平呈逐年增长趋势，从2007年的2183人增至2018年的2588人，年均增速为1.69%。从辅助人员配比来看，辅助人员配比呈快速下降趋势。具体而言，其从2007年的81.74%降为2018年的69.91%，年均降幅为1.32%。此外，不同大学之间的辅助人员配比也有较大差异。在2018年，辅助人员配比最高的是清华大学(185%)，最低的是大连理工大学(37%)，两者有整整5倍的差距。从辅助人员占教职工的比重来看，辅助人员占比呈下降趋势，从2007年的44.98%降至2018年的42.09%，最低的一年出现在2015年，为41.87%。总体来看，辅助人员规模保持相对稳定，但其与专任教师的配比，以及占教职工的比重却不占优势，均呈明显的下降趋势。

图3 2007—2018年间58所教育部直属高校校均辅助人员与专任教师

3.不同类型与层次大学校均辅助人员规模与配比有差异

58所教育部直属高校内部也存在着类型和层次的差异(2)参照我国《高等学校科技统计资料汇编》，本文选择工科、农林、师范和综合大学这四种类型；世界一流大学建设高校(简称“一流大学”)和世界一流学科建设高校(简称“一流学科大学”)是当下学界较为认可的分层标准，本文将58所大学分成一流大学和一流学科大学。。图4表明：2007—2018年间工科院校、农林院校、师范院校和综合大学校均辅助人员规模与配比有较大差异，从校均辅助人员规模来看，工科院校、农林院校、师范院校和综合大学分别为1166、1271、1219和2582人，最大有2.21倍的差距，四类大学内部的变异系数(3)变异系数是某组数据标准差与该组数据平均数的比值，用以衡量指标中各观测值的离散趋势。变异系数越大，说明数据离散程度越大。分别为0.37、0.52、0.26和0.66；从校均辅助人员与专任教师的配比来看，四类大学的相应比重分别为56.18%、79.85%、57.52%和82.64%，内部变异系数分别为0.34、0.44、0.11和0.41。一流大学和一流学科大学建设高校的校均辅助人员规模与配比也有较大差异，校均辅助人员分别为2432和1111人，两者有2.19倍的差距，变异系数分别为0.66和0.42；从校均辅助人员与专任教师的配比来看，两类大学分别为78.76%和60.87%，变异系数分别为0.42和0.37。整体来看，不同类型和层次大学校均辅助人员规模相差较大，但辅助人员校均配比相差较小。

图4 2007—2018年间不同类型与层次的教育部直属高校校均辅助人员规模与配比

4.行政人员占比有微弱增长，其他辅助人员占比有所下降

图5显示了2007—2018年间我国58所教育部直属高校校均辅助人员构成情况。分析发现，校均行政人员规模历年均最大，且保持逐年增长趋势，从2007年的619人增至2018年的791人，年均增长2.53%。校均教辅人员规模均低于校均行政人员，其从2007年的558人增至2018年的582人，年均增速为0.38%。校均工勤人员变化趋势大有不同，从2007年的470人降为2018年的295人，年均降幅为3.38%。科研机构辅助人员呈波动下降趋势，年均降幅为0.26%。与专任教师每年增幅(1.62%)进行比较，发现行政人员呈增长趋势、教辅人员、工勤人员和科研机构辅助人员呈下降趋势。从辅助人员配比来看，行政人员配比从2007年的28.34%增至2018年的30.56%，教辅人员、工勤人员和科研机构辅助人员的配比分别从2007年的25.58%、21.52%和6.30%降至2018年的22.49%、11.39%和5.47%。

图5 2007—2018年间58所教育部直属高校校均辅助人员构成

(二)回归模型分析结果

本文单位根检验、面板数据协助检验、豪斯曼检验(Hausman test)结果支持面板数据存在长期均衡关系这一条件，且双向固定效应模型(以下简称“FE模型”)明显优于混合回归和随机效应模型(4)篇幅限制，此处隐去计算结果。。此外，本文加入以2007年为基年的时间虚拟变量，按照既定研究计划进行分析。

1.辅助人员规模对科研产出具有显著正向影响

如表2所示，模型一呈现了辅助人员与科研产出关系的模型分析结果，其表明辅助人员对科研产出具有显著正向影响，且在1%统计水平上显著。这也表明辅助人员规模的扩大可有效提升科研产出，模型一中自变量估计系数为0.194，由于自变量与因变量均进行了对数处理，所以其含义为辅助人员规模每增加1%，论文发表指数就会增加0.00194分(0.194×1%)。对固定效应模型来说，计量经济学建议使用R2(within)作为拟合程度。模型一中R2(within)为0.440。

表2 辅助人员规模、配比、结构与科研产出的关系

2.辅助人员配比越高越有助于提升科研产出

表2中模型二呈现了辅助人员配比和科研产出的关系。模型二结果表明：在控制其他变量的情况下，提高辅助人员配比非常有助于提升科研产出水平，自变量估计系数为0.227，同时在1%的统计水平上显著，这也说明辅助人员配比的提高对提升科研产出水平具有显著影响。从模型结果来看，辅助人员配比的估计系数为0.227，这表明辅助人员配比每提高一个单位，论文发表指数即可提升0.227分。模型二结果表明：若在增加专任教师的同时，没有扩大辅助人员规模，那么科研产出水平将会大打折扣，辅助人员配比是分工深化和专业化的一个表征，为专任教师配备一定数量的辅助人员对提升科研产出至关重要。

3.提高教辅人员配比有助于提升科研产出

表2中其余四个模型呈现了辅助人员结构中的教辅人员、行政人员、工勤人员和科研机构辅助人员的配比与科研产出的关系。模型三仅有行政人员配比这一自变量，其结果并不显著，说明行政人员配比与科研产出并未有直接关系。模型四在模型三的基础上加入教辅人员配比这一自变量，结果显示教辅人员配比可显著提升科研产出，且在1%统计水平上显著，估计系数为0.442，这表明教辅人员配比每提高一个单位，论文发表指数增加0.442分。模型五和模型六分别在模型四的基础上，分别依次加入工勤人员配比和科研机构辅助人员配比。模型五结果显示：教辅人员配比在10%统计水平上显著，但系数变小，仅为0.368；工勤人员配比在5%统计水平上显著，估计系数为0.250。模型六结果显示：行政人员配比在5%统计水平上显著，估计系数为-0.564，这表明行政人员配比的增加会导致科研产出水平的下降；但教辅人员配比估计系数为0.035(P<0.1)，这表明教辅人员配比的增加可提升大学科研产出水平。

4.一流学科大学辅助人员规模与配比对科研产出的影响最显著

表3给出了不同类型大学辅助人员规模、配比与科研产出关系的模型结果。模型一、模型三、模型五和模型七分别呈现了工科院校、农林院校、师范院校和综合大学辅助人员规模与科研产出的关系；模型二、模型四、模型六和模型八分别呈现了工科院校、农林院校、师范院校和综合大学辅助人员配比与科研产出的关系，但均未见有显著结果。模型九呈现了一流大学辅助人员规模与科研产出的关系，结果表明辅助人员规模在10%的统计水平上显著，估计系数为0.188。这表明一流大学辅助人员配比每提升一个单位，论文发表指数即可增加0.188分(100×0.188%)，要低于表2中的对应结果。模型十呈现了一流大学辅助人员配比与科研产出的关系，但未见显著结果。模型十一和模型十二分别给出了一流学科大学辅助人员规模、配比与科研产出的关系，结果表明：辅助人员规模估计系数为0.213，且在5%统计水平上显著，这说明辅助人员对科研产出具有显著正向影响，辅助人员规模每扩大1%，论文发表指数会增加0.00213分(0.213×1%)；辅助人员配比估计系数为0.281，同样在5%统计水平上显著，这说明辅助人员配比的增加对科研产出具有显著正向影响，辅助人员配比每增加一个单位，论文发表指数可增加0.281分(100×0.281%)。模型十一和模型十二的估计系数要大于表2中相应指标的估计系数，这说明辅助人员在一流学科大学科研产出提升中所发挥的作用更大。分析可知，这很可能是因为一流大学规模相对更大，组织层级相对更加复杂，信息传递中信息失真和效率下降的情况就会更多，在一定程度上限制了辅助人员的工作效率。而相比之下，一流学科大学规模较小，可在更大程度上提升效率，发挥辅助人员的作用和优势。

表3 不同类型与层次大学辅助人员规模、配比与科研产出的关系

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

1.辅助人员规模变化较小，占教职工总数的比重下降明显

研究发现，辅助人员与专任教师的配比呈快速下降趋势。其从2007年的81.74%降为2018年的69.91%，年均降幅为1.32%。这表明在我国教育部直属大学中三个专任教师仅有两位辅助人员提供工作辅助。数据统计结果亦显示：辅助人员队伍结构变化略有不同。从每年校均规模变化来看，行政人员增幅最为明显，增速超过专任教师；教辅人员增幅相对较低；而工勤人员和科研机构辅助人员呈下降趋势。从辅助人员各自构成与专任教师的配比来看，行政人员配比明显增加，但教辅人员、工勤人员和科研机构辅助人员的配比下降较为明显。

2.辅助人员规模和配比对科研产出具有显著正向影响

本文研究发现，我国教育部直属高校辅助人员规模的扩大可有效提升科研产出水平。这说明辅助人员规模对科研产出具有显著正向影响。模型结果显示：在控制住人、财、物、时间和个体固定效应等变量情况下，辅助人员配比也对科研产出具有显著正向影响，即，提高辅助人员配比对提升科研产出水平具有显著正向影响。这跟本文最初预判和研究假设有一致性。辅助人员配比对科研产出具有正向影响，且在模型中显著为正。这说明扩大辅助人员规模可深化科研活动内部分工，使专任教师从复杂的行政、财务等事务中解脱出来，将精力集中于专业学术领域。该研究结论也证明了假设1和假设2。

3.辅助人员结构的差异对科研产出具有显著影响

本文研究结果表明：辅助人员中各类人员规模对科研产出均有显著影响，且仅扩大辅助人员规模无法促进科研产出水平的提升，而辅助人员配比对科研产出具有显著正向影响。教辅人员和工勤人员的配比对科研产出具有显著正向影响。这些均表明：专任教师需要配备一定比例的辅助人员才能有效提升科研产出。但行政人员配比却会对科研产出产生负向影响。这可能与行政人员所发挥的作用及其增速过快所造成的机构臃肿和行政效率低下有关。行政人员主要服务于大学各级领导，而对教师等科研产出主体未有过多的支持，从而对科研产出影响不大，甚至可能造成占用更多资源，导致资源使用效率偏低，科研产出水平受限，扰乱正常学术活动等问题。该研究结论也证明了假设3。

(二)政策建议

1.扩大辅助人员规模，提升辅助人员配比

已有研究发现，德国、日本、美国等国家的大学辅助人员专业性较强，已形成服务文化[31]。5所美国顶尖大学(5)加州大学伯克利分校、哈佛大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学和斯坦福大学。数据来源于美国综合高等教育数据系统(Integrated Postsecondary Education Data System)。的数据表明：其校均辅助人员配比为208%，普林斯顿大学最高为543%，这说明一位专任教师可得到超过五个辅助人员的支持。我国58所教育部直属高校校均辅助人员规模和配比仅为美国顶尖大学校均水平的24.77%和35.10%。清华大学辅助人员配比达到国内最高(185%)，但仍未达到美国顶尖大学校均水平(208%)。我国大学编制和岗位结构比例有着严格限制，2007年教育部发布的《教育部直属高等学校岗位设置管理暂行办法》和人事部、教育部发布的《关于高等学校岗位设置管理的指导意见》均指出，大学专业技术岗位一般不低于岗位总量的70%。其中，教师岗位一般不低于岗位总量的55%，高水平大学为教学科研服务的辅助性专业技术岗位占岗位总量的比例一般不低于15%，这对辅助人员的岗位设置具备较大约束。若参照国际水平，我国教育部直属高校辅助人员配比至少需要增加两倍。我国需要进一步减少对编制和其他教职工内部结构的过多限制。同时，大学要提升辅助人员职业化与专业化水平，专职处理相关常规性科研任务和辅助性事务，同时为辅助人员提供更多职业发展路径选择机会，通过完善辅助人员职业发展通道和薪酬福利管理制度等，来提升辅助人员工作满意度，进而增加其提升工作质量和专业能力的动力。

2.遵循高等教育规律，深化大学内部分工程度

引进高水平教师而控制辅助人员规模与配比是我国大学的理性选择，大学对辅助人员重视不足，辅助人员职业发展路径严重受限等，限制了我国大学科研产出水平的提升。因此，政府要给予大学根据自身发展聘用人员的权力，鼓励大学适当增加辅助人员规模、提升辅助人员配比。同时，政府要给予大学更多的经费支持，提升其在劳动力市场中的竞争力。大学也可通过“多劳多得，优劳优酬”的薪酬制度设计来提升辅助人员工作积极性和专业化水平，深化大学教师科研活动内部专业化分工程度，充分释放专任教师的科研生产力。这也有助于推进大学管理模式向精细化管理转变，建立与世界一流大学和现代大学制度相适应的高水平教师队伍。此外，许多大学的辅助人员不辅教师，而专辅领导，年轻教师也被用来做杂事，其宝贵的学术人力资源消磨于杂事之中，浪费了宝贵的科研资源。所以，我国大学亟需优化选人用人制度，根据高等教育的内在规律、教育目标和大学战略规律推动大学教师队伍建设，达到推动大学资源利用效率最大化的目标。

3.优化辅助人员内部结构，精简内部的行政程序

大学若要切实践行以服务为宗旨，让教师有更多时间从事教学科研等工作，并提升科研产出，就需要考虑扩大教辅人员规模，为院系、专任教师和科研团队等配备更多的专职财务秘书、科研秘书等，专职处理常规性科研任务和行政性事务，将专任教师和科研人员从繁重的非学术事务中解脱出来，有效发挥专业型人力资本作用。此外，大学在增加辅助人员的同时，更要注重内部治理结构调整，需要警惕行政人员规模借机的过度膨胀，制衡不断扩大的行政权力。大学和上级主管部门还需要大幅精简审批、报销、国际交流等行政程序，压缩各种各类的繁杂项目和频繁的考核，减少大学内部管理和运行过程中的环节与不必要的繁文缛节，减少专任教师和科研人员精力和时间的无谓消耗，减少行政化和官僚化对大学发展的不良影响，进而留住优秀的专任教师，并充分释放其人力资本、解放其科研生产力，提升大学科研产出水平。