國際商務碩士(MIB)教學質量影響因素研究*
——以廣西民族大學為例

□ 秦小輝，肖 鑫

(廣西民族大學 商學院，廣西 南寧 530006)

1 引言

面對高層次人才培養的新形勢，提高研究生質量是我國教育改革和發展最緊迫的任務，《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010-2020年)》指出，研究生教育是培養高層次人才的主要途徑，是國家創新體系的重要組成部分。改革開放以來，我國研究生教育取得了重大成就。但總體上看，研究生教育還不能完全適應社會經濟發展的多樣化需求，培養質量與國際先進水平相比還存在著較大差距。因此，學者們分別從高校[1]、專業[2]、課程[3]、教師[4]、教學環節[5]等層面對研究生教學質量的影響因素進行了較為深入的研究。

廣西民族大學商學院成立于2005年3月，本著“面向東盟，商界精英”的辦學理念，利用本校國家外語非通用語種本科人才培養基地和毗鄰東南亞國家的地域優勢，以東南亞語言特色學科為依托，自2016年開始招收國際商務碩士(Master of International Business，簡稱MIB)，留學生學制3年，國內學生學制2年。為分析影響學校MIB教學質量的主要因素，采用電子問卷調查的方式對MIB的研究生調查并進行實證研究，得出了一些有意義的結論，可為學校乃至全國MIB教育提供參考，促進MIB教育向更高質量發展。

2 數據描述性分析

調查采用電子問卷的形式進行，調查對象為廣西民族大學MIB研究生，包括已畢業研究生。剔除無效問卷后，回收問卷70份，有效問卷70份。調查問卷內容分為三部分：第一部分是樣本的人口特征，包括性別、是否工作過、生源地、年級、本科院校5個問題；第二部分為教學質量影響因素調查，選擇了41個問題(見表1)，分別涉及培養方案、專業與課程、教學管理、教學基礎設施、課堂教學、學術研究、導師7個方面；第三部分對MIB教學質量滿意度進行調查。對所有的答案采用李克特五級量表進行賦值，從高到低排列，如“非常不滿意”1分、“比較不滿意”2分、“一般”3分、“比較滿意”4分、“完全滿意”5分。

樣本中，女生占比為67.1%，男生占比32.9%；工作過的學生占比為34.3%，未工作過的學生占比65.7%；留學生占比為8.5%，來自國內城市的占比為48.6%，來自國內農村的占比為42.9%；碩士一年級占比57.1%，碩士二年級占比28.6%，碩士三年級占比4.3%，已畢業占比10.0%；來自一本、二本、三本院校以及其他的占比分別為25.7%、55.7%、12.9%和5.7%。樣本數據較為全面，有較為理想的代表性和可靠性。

3 實證研究

3.1 樣本適合性考察

在進行因子分析之前，需要檢驗所選取的變量是否具有一定的線性關系，觀察其相關矩陣，采用KMO和Bartlett球形度檢驗。調查問卷的KMO值為0.886，大于Kaiser給出的度量標準(0.5000)，表明變量適合進行因子分析。Bartlett球形度檢驗統計量的觀測值為3329.555，自由度為820，顯著性為0.000，達到小于0.01的顯著水平。拒絕變量相關系數為零的原假設，表明變量之間存在相關性，適合進行因子分析。

3.2 各層面因素分析

由于實際數據中影響因素眾多，將7個層面包含的題項分別進行因素分析，其萃取值如表1所示。

表1 萃取值

各層面所包含題項的因素萃取值均在0.600以上，表明各題項均能有效反映其層面的因素。對各層面的解釋總變異量匯總見表2。

表2 解釋總變異量

各層面轉軸后的方差解釋率分別為：72.719%、75.540%、72.146%、74.326%、75.475%、73.742%、75.156%，通常情況下大于60%即說明分析結果良好。

3.3 數據的信度和效度分析

問卷調查的數據來源于MIB研究生，在問卷調查正式進行之前已經進行預調查，對于萃取值小于0.4的題項全部剔除，并且所有的題項已進行修正處理，因此具有良好的內容效度，題項足夠描述所有信息。對研究變量進行描述性分析，描述性分析的目的在于整體上了解樣本對各變量的態度情況。7個層面的信度分析和描述性分析結果匯總如表3所示。

表3 各層面信度分析和描述性分析結果

表3中共有6列，第一列表示各層面名稱，第二列是樣本量，第三列是各層面所包含的題項數，第四列是信度分析各層面里所有題項的內部一致性α系數，第五列是各層面的平均值，第六列是各層面的標準差。

α系數全部采用非標準化的α系數，α系數越大表示量表的信度越理想，通常α系數需要大于0.7，取值為0.6～0.7屬于可以接受范圍，所選取7個層面的α系數都在0.6以上，信度可接受，說明數據信度質量高，可用于進一步分析。

各層面的平均值與標準差主要是對量表的研究的各層面進行描述性分析，學術研究平均分最低為3.493分，表示學生對于學術研究的態度持一般態度；導師因素平均分最高為4.214分，表示學生對導師比較滿意。

3.4 回歸分析

為研究各個層面與MIB教學質量之間的關系，構建線性回歸模型：

(1)

其中：Y表示MIB教學質量，X為提取的各層面，c為常數項表示截距，a為各因素對因變量的彈性系數，i表示提取的層面數量。

為了防止樣本的人口基本特征對模型的干擾，將性別、年級、本科畢業院校、是否工作過、生源地這5項也作為控制變量納入模型，共12個層面。結果如表4。

表4 含控制變量的回歸分析系數表格

表4表明，評價體系與專業與課程、課堂教學、導師這3個層面的回歸系數均顯現出顯著性，顯著性值在0.05以下，但是與培養方案、教學管理、教學基礎設施、學術研究、性別、年級、本科畢業院校、是否工作過、生源地這9個層面并沒有表現出顯著性，因而說明這9個層面對樣本的教學質量沒有顯著的影響。模型調整后的R2為0.717，說明學生對教學質量最高為71.7%，D-W德賓-沃森值為1.908，說明無自相關性產生，可以將3個層面納入模型中。模型顯著性水平為0.000，小于0.01，說明整個方程是顯著的，自變量和因變量之間存在顯著的線性關系，通過F檢驗(ANOVA檢驗)。評價體系與專業與課程、課堂教學、導師這3個層面的回歸系數值分別為0.512、0.346、0.393。7個層面和5個樣本信息的VIF值均小于5，說明沒有多重共線性產生。

剔除性別、年級、本科畢業院校、是否工作過、生源地這5個層面后，采用逐步回歸法分析，對專業與課程、課堂教學、導師這3個層面與教學質量進行回歸分析，將3個層面依據解釋變異量的大小逐個加入模型，進行回歸分析，結果見表5。

表5 回歸系數表

3個層面的顯著性都小于0.01，說明3個層面對教學質量有顯著影響，存在顯著線性關系。表5中的Beta值表示各層面對教學質量影響的貢獻值大小，貢獻最大的為導師因素，其次是專業與課程、課堂教學。根據各因子的系數，得出回歸方程為：

Y=4.000+0.249X2+0.230X5+0.354X7

(2)

公式中，X2為專業與課程，X5為課堂教學，X7為導師。

4 結論

以上研究表明：導師、專業與課程、課堂教學對MIB教育質量有顯著影響，影響程度為導師>專業與課程>課堂教學，說明導師在MIB碩士生培養中的重要性；培養方案、教學管理、教學基礎設施、學術研究對MIB教育質量有一定的影響，但不顯著；而性別、年級、本科畢業院校、是否工作過、生源地等研究生的個體差異因素對MIB教育質量沒有影響。