由于最高学历为本科的教师仅有一所毕业院校，本文统计了样本中具有研究生学历教师的毕业院校背景。如表1所示，四种类型中起终双低的比例相对最大，起高终低的比例最小。这与普遍理解一致，本科毕业院校较好的教师一般不容易在研究生阶段进入相对差的学校读书，但这也可能会对后文得出的部分结论产生影响。

　　2.科研生产力

　　科研生产力通常用以代指教师个体、院系或学校层面科学研究产出的数量和质量。[41]关于科研生产力的度量,目前学界使用较多的是学术刊物论文发表数量或著作数量。[42]同样地，本研究选择过去三年内，教师在国内外学术刊物上发表的论文数量来度量教师的科研生产力，具体包括中文论文篇数和外文论文篇数两个方面。如图3所示，样本高校教师平均每人每年发表论文的总数为2.12篇，其中中文论文1.61篇，外文论文0.51篇。在四类教师中，起终双高者论文总数、外文论文数最多；起终双低者论文总数、中文论文数、外文论文数均最少；起低终高者中文论文数最多。

　　图3样本教师的科研生产力

　　数据来源：根据“亚洲教师学术职业调查”得到的国内28所公立高校的数据。

　　3.控制变量

　　参照相关研究发现的对职业聘任和科研生产力有显著影响的因素，本文选择性别、政治面貌、学科、入职时间、父亲职业、出生地区、所在学科门类的互聘网络密度、最高学历院校在互聘网络中的特征向量中心度为职业聘任的控制变量，选择性别、目前职称、学科、最高行政职务、有授课任务时科研时间占比、过去三年内的课题数、作为成员的国内学术团体个数、作为成员的国际学术团体个数、就职高校位于学术聚集地等为科研生产力的控制变量。[43-49]控制变量的具体情况如表2所示。

　　四、是否存在：毕业院校背景与学术职业聘任

　　本文选择样本中研究生学历的1683位教师，分别以就职院校层次（“985”院校=2、“211”院校=1、普通本科院校=0）、是否就职于“985”院校为因变量，以教师的毕业院校背景为核心自变量，构建了有序logit模型和二元logit模型来探讨毕业院校背景与学术职业聘任的关系。回归结果如表3所