（2）自变量的选取：在文献研究的基础上，将高校教师过劳成因的影响因素划分为宏观、中观和微观三类，共涉及38个自变量，其中宏观因素包括经济、技术、政策、社会环境，共涉及7个变量；中观因素包括组织管理制度、行政化氛围、时间保护、人力资本回报、时间紧迫感、组织支持、职业特征、工作模式，共涉及18个变量；微观因素包括行为追求偏好、工作/家庭、职业生涯、健康意识，共涉及13个变量。这里需要说明的是，高校教师的个人背景信息等变量只作为影响高校教师过劳呈现出不同的分布特征的因素去分析，不将其作为高校教师过劳的成因去分析；关于工作时间、深夜工作时间、深夜工作带来的身心负担等变量，因在过劳测量量表中对其有所涉及，这些变量的内容其实是涵盖在因变量“过劳等级”中，因此不能再作为自变量进行选取。

　　（二）研究方法

　　由于因变量“过劳程度”是顺序变量，数值越高表明高校教师的过劳程度越高。因此使用STATA11.0中的ologit（序次回归order logit）命令来解决有序响应的问题，该命令主要用来考察自变量对因变量选择的概率影响［16］。具体操作步骤如下：首先，通过vif命令对回归模型进行多重共线性检验，由于本研究中的自变量较多，为了得到拟合程度更好的回归方程，将不显著的自变量剔除后再进行ologit回归分析，形成最终的回归方程。其次，由于ologit回归模型的回归符号不能直接反应自变量对因变量的影响方向，其回归系数也不能直接反映各自变量对因变量的影响程度的真实大小，只能作为各自变量相互比较、排序的依据，因此各自变量对高校教师过劳程度的影响大小和方向需要通过定量计算得到具体数值。本文中采取将常对数模型转换为弹性进行分析，即通过计算出各自变量对因变量的边际贡献来讨论其影响［17］。在STATA11.0中运用mfx命令求解出d(lny)/d(lnx)，即各自变量的边际贡献，某个自变量对因变量的边际贡献是指在其他变量取均值时，该自变量变动1个单位对因变量选择的概率影响，边际贡献的符号更为准确的代表了自变量和因变量之间的影响方向。最后，通过每个自变量边际贡献的绝对值占所有自变量边际贡献绝对值总和的百分比来计算各自变量对因变量的实际作用效果百分比。

　　（三）数据来源与样本情况

　　为了获得所需要的数据，本研究采取问卷调查的方式搜集数据，编制了《高校教师工作状态与职业健康调查问卷》，整体量表的α系数为0.773，问卷信度较高；相关题目的KMO值为0.741，大于0.5，且Bartlett球度检验近似卡方值为9020.768，统计值的显著性概率为0.000，小于0.01，说明问卷具有良好的结构效度。调研采取网络问卷和纸质问卷相结合的方式，网络问卷主要依托问卷星、腾讯问卷平台进行问卷发放；纸质问卷主要依托中国适度劳动研究中心进行调研，共收集问卷727份②，有效问卷711份，有效率97.8%，调查样本共覆盖全国20个省、4个直辖市、3个自治区，未覆盖甘肃、宁夏、青海、西藏、香港、澳门、台湾七个地区。有效问卷中没有个人信息缺失情况，对于问卷其他部分中存在的缺失值，本文采用序列均值替代。

　　样本基本情况为如下③，男性教师占44.2%，女性教师占55.8%；35岁以下教师占32.3%，36-45岁的教师占41.2%，46-60岁的教师占23.3%，60岁以上的教师占3.1%；5年以下教龄的占22.6%，5-9年教龄的占22.8%，10-14年教龄的占25.3%，15-19年教龄的占9.8%，20年及以上的占19.4%；职称方面：助教占13.4%，讲师占33.2%，副教授占35.9%，教授占17.6%；已婚教师占84.8%，未婚教师占15.2%；211高校的教师占35.6%，非211高校的教师占64.4%；硕导占20.7%，硕、博导占14.1%，其他教师没有硕、博导身份；所属学科方面：工学占12.5%，医学占3.7%，理学占5.8%，农学占2.3%，经济学占21.8%，文学占3.1%，法学占3.1%，历史学占1.0%，教育学占4.6%，管理学占41.4%，哲学占0.8%。

　　四、实证分析

　　（一）我国高校教师过劳现状

　　根据问卷调查结果计算我国高校教师过度劳动得分，结果显示：我国高校教师过劳得分最大值为