1.受教育情况与年收入

对受教育情况和年收入之间的关系进行分析，如图3－25和图3－26所示。在年薪制中，硕士和本科学历的科研人员的年薪多处于15万元及以下，其次是16万～25万元，拥有博士学位的科研人员的年薪多处于16万～25万元，其次是15万元及以下。在非年薪制中，拥有硕士学位的科研人员的收入较多处于10万元及以下，其次是11万～15万元，而拥有本科或博士学位的科研人员的年收入较多处于11万～15万元，其次是10万元及以下。

图3－25　受教育情况与年收入的关系（年薪制）

图3－26　受教育情况与年收入（非年薪制）

进一步用SPSS软件将“受教育情况”和“年收入”进行相关分析。在年薪制中，受教育情况和年收入的相关系数为0.198（p＜0.01）；在非年薪制中，受教育情况和年收入的相关系数为0.088（p＜0.01），说明受教育情况和科研人员的年收入之间的线性相关程度非常低。

2.职称与年收入

图3－27　职称与年收入关系（年薪制）

图3－28　职称与年收入关系（非年薪制）

对职称与年收入的关系进行分析，如图3－27、图3－28所示。在年薪制中，中级或初级职称的科研人员的年薪多处于15万元及以下，其次是16万～25万元。副高级职称的科研人员的年薪多处于16万～25万元，其次是15万元及以下。正高级职称的科研人员的年薪多处于16万～25万元，其次是26万～35万元。在非年薪制中，初级或中级职称的科研人员的年收入多处于10万元及以下，其次是11万～15万元，副高级职称的科研人员的年收入较多处于11万～15万元，其次是10万元及以下。正高级职称的科研人员的年收入较多处于11万～15万元，其次是16万～20万元。

进一步用SPSS软件将“职称”和“年收入”进行相关分析。在年薪制中，职称和年薪的相关系数为0.547（p＜0.01）；在非年薪制中，职称和年收入的相关系数为0.501（p＜0.01），即职称和科研人员的年收入之间显著相关，并且相关程度较强。这说明，职称与高校科研人员的年收入存在较大关系，职称间收入差距较大。

3.年龄与年收入

对年龄与年收入的关系进行分析，如图3－29和图3－30所示。在年薪制中，30岁及以下年龄段的科研人员的年薪多处于15万元及以下，其次是16万～25万元。31～50岁年龄段的科研人员的年薪多处于16万～25万元，其次是15万元及以下。51～60岁的科研人员的年薪多处于16万～25万元，而处于26万～35万元和15万元及以下这两个区间的人数基本相同。在非年薪制中，40岁及以下年龄段的科研人员的年收入多处于10万元及以下，其次是11万～15万元，41～50岁年龄段的科研人员的收入多处于11万～15万元，其次是10万元及以下。51～60岁的科研人员的年收入多处于11万～15万元，其次是16万～20万元。

图3－29　年龄分布与年收入关系（年薪制）

图3－30　年龄分布与年收入关系（非年薪制）

进一步用SPSS软件将“年龄”和“年收入”进行相关分析。在年薪制中，年龄和年薪的相关系数为0.184（p＜0.01）；在非年薪制中，年龄和年收入的相关系数为0.377（p＜0.01），二者都显著相关，但年薪制中的相关系数比非年薪制的低。(www.daowen.com)

4.期望年收入相关性分析

借助SPSS软件，将“期望年收入（细分年薪制和非年薪制）”与“性别、年龄、婚姻状况、最高学历、职称、高校定位、每天科研和教学时间投入”等人口统计学变量及高校性质进行相关分析，具体情况如表3－4所列。

表3－4　年龄与受教育情况

注：*表示p＜0.05；**表示p＜0.01。

从表3－4可以发现，高校科研人员的期望年收入与性别和高校定位成负相关，说明不论是否年薪制或在不细分是否年薪制的情况下，男性高校科研人员的期望薪酬较女性科研人员更高；高校越是偏向教学型，其科研人员的期望薪酬越低，高校越偏向科研型，其科研人员的期望薪酬越高。说明当高校定位偏向科研型时，科研人员更希望其薪酬与科研情况挂钩，使其投入与所得正相关。同时，从表3－4亦可发现，高校科研人员的期望年收入与婚姻状况、年龄、职称、教育背景和科研投入时间成正相关关系，说明相对于未婚高校科研人员而言，已婚高校科研人员的期望薪酬更高。随着科研人员年龄的增长、教育背景和职称由低到高的上升及科研投入时间的增加，高校科研人员的期望年收入也相应提高。另一方面，相较于非年薪制而言，年薪制下高校科研人员的期望年收入与其教学投入时间成正比，这说明年薪制下的高校科研人员除了期望科研投入时间被认可外，还期望其用于教学的时间和精力也能被认可，而这与年薪制的薪酬结构及具体要求是否存在一定关系有待进一步的验证，由于问卷调查收集数据的有限性，故本问题我们期望通过访谈得到相应的答案。

5.高校科研人员年收入与报考MBA的学生的年收入对比

为了更直观地了解高校科研人员的年收入状况，将高校科研人员的年收入与报考某高校MBA的学生的年收入进行了对比。表3－5是2015—2017年报考某高校MBA的学生的年薪情况分布，可以看出，三年中报考MBA的学生的年薪分布相对较稳定，能够比较真实地反映报考MBA的学生的年收入。因此，我们选择2017年报考MBA的学生的情况进行详细说明。

表3－5　2015—2017年报考某高校MBA的学生年薪情况

2017年报考某高校MBA的学生的学历情况如图3－31所示。由该图可知，大部分学生的学历主要集中在本科（83.02%），硕士及以上学位占比非常低，对比表3－1，高校科研人员的学位主要是博士（85.05%）。

2017年报考某高校MBA的学生的年龄情况如图3－32所示。由该图可知，报考MBA的学生的年龄主要集中在31～40岁（62.16%），对比表3－1，高校科研人员的年龄在31～40岁占39.56%，年龄在41～50岁占37.31%。对比可知，报考MBA的学生的年龄结构相对我们调研的科研人员样本的年龄结构更加年轻化。

图3－31　2017年报考某高校MBA的学生的学历情况

图3－32　2017报考某高校MBA的学生的年龄情况

对比2017年报考某高校MBA的学生的年收入情况（图3－33），报考MBA的学生的年收入在20万元以下占33.7%，而非年薪制中高校科研人员的年收入在20万元及以下的占92.67%，年薪制中，年收入在25万元及以下的占73.63%。对比可知，非年薪制下高校科研人员的年收入与报考MBA的学生的收入之间差距非常大，而年薪制下高校科研人员的年收入与报考MBA的学生的年收入也存在一定差距。

结合上述年龄、学历、年收入的对比可以发现，高校科研人员相对于报考MBA的学生而言，其具有学历高、年龄大和收入低的特点。

图3－33　2017年报考某高校MBA的学生的年收入情况