  01 研究方法 本文以高校中从事教学和科研工作的教师为被试，不包括专门从事行政和管理工作的教辅人员。为保证样本的代表性和数据分布的合理性，调查对象既有985和211高校的教师，也有一般本科院校的教师，共涉及30多所高校，分布于北京、天津、武汉、大连等城市。由于自评式调查存在夸大个人表现的现象，为了提高答案的真实性，在问卷导语中指出调查的目的只为学术研究，不与奖惩相联系，并且对个人的信息完全保密。 调查方式包括现场发放问卷(邀请教师当面填写问卷)、委托他人发放问卷和网络发放问卷(向教师邮箱发送电子版问卷)三种形式，共发放问卷572份，回收问卷481份，其中有效问卷455份。样本的背景特征如下:男教师245人(53．8%)，女教师210人(46.2%);30岁及其以下的80人(17．6%)，31－40岁的207人(45．5%)，41－50岁的131人(28.8%)，51岁及其以上的37人(8．1%);助教68人(15%)，讲师174人(38.2%)，副教授137人(30.1%)，教授76人(16.7%);来自985和211高校的256人(56.3%)，来自一般本科院校的199人(43．7%)。从样本的分布情况可知:男女比例基本平衡;年龄集中在31岁到50岁，占比重的74.3%;职称以讲师和副教授为主;985和211高校的数据多于一般本科院校的数据。 本文的测量体系包括四个子量表:科研压力量表、科研绩效量表、学术氛围量表和情绪智力量表。为了保证量表的信度和效度，四个子量表的设计均参照国内外已有文献。科研压力量表参考徐成东编制的问卷，经修改形成了6个题目，示例题目如:“目前的绩效考核周期设置给我很大的时间压力”、“科研成果的考核让我疲于应付”，分数越高说明科研压力越大。科研绩效量表参考李剑伟的研究，共5个题目，如:“科研项目的数量超过岗位平均数”、“有一定数量的高水平学术论文”，分数越高说明科研绩效越好。学术氛围量表参照Hoy等的问卷和梁爽的问卷，进行了适当的修改，形成了5个题目，如:“所在学校有丰富的学术交流活动”、“所在学校有良好的学术道德风气”，分数越高说明学术氛围越浓厚。情绪智力量表采用香港中文大学的Wong(黄炽森)和Law(罗胜强)两位教授开发的WLEIS量表，多数研究表明此量表适合我国情境。WLEIS量表包括四个维度:自我情绪评估(SEA)、他人情绪评估(OEA)、情绪管理(ROE)和情绪利用(UOE)。每个维度4个题，共16个题，如:“我很了解自己的情绪”、“当我愤怒时，我能在很短的时间内冷静下来”，分数越高说明情绪智力水平越高。四个子量表均使用李克特五点法进行评分，1代表“非常不符合”，5代表“非常符合”。 02 数据分析 由于每份问卷的所有题目均由同一人填写，可能存在共同方法偏差(CommonMethodVariance，CMV)问题，本文采用Harman的单因素检验方法［29］考察数据是否存在共同方法偏差。运用SPSS19对四个子量表的所有题目(共32个题)进行探索性因子分析，得到7个特征值大于1的因子，且第一个因子的解释变异量为17．2%，明显小于40%，说明第一个因子对变异量的解释程度并不起主要作用，所以本文的数据没有明显的共同方法偏差问题。  信度用来衡量量表所测结果的可靠性、稳定性和一致性。效度用来判断所测结果是否能真实有效地反映研究问题。本文选取Cronbachα系数作为量表信度的检验指标，同时，采用验证性因子分析对四个子量表进行结构效度检验。表1列出了数据分析结果，每个子量表的Cronbachα系数都高于参考值0．7，并且验证性因子分析结果的各项模型拟合指标都达到可接受的值，表明量表具有良好的信度和效度。  科研压力、学术氛围、情绪智力和科研绩效四个变量的平均值、标准差及其Pearson相关系数矩阵如表2所示。由科研压力的均值可知，整体而言，高校教师确实承受着较大的科研压力。科研压力与科研绩效显著负相关(r=－0．41，p＜0．01)，初步验证了假设H1。学术氛围和情绪智力分别与科研绩效正相关，并且达到0．01显著性水平，这一结果为后续的调节效应检验提供了必要的前提。  根据本文研究问题的具体特点，采用分层回归的方法依次检验假设H1－H4，使用的统计软件为SPSS19。按照Aiken和West［30］的建议，将自变量科研压力，调节变量学术氛围和情绪智力做中心化变换，并分别构建了乘积项，以检验调节效应。表3列出了分层回归分析结果，模型1检验控制变量的影响，模型2考察主效应的影响，模型3验证两两交互效应的影响，模型4研究三项交互效应的影响。由于把乘积项纳入回归方程中可能出现多重共线性问题，所以要检验变量间是否存在共线性，最常用的共线性诊断方法是计算方差膨胀因子(VIF)，如果VIF超过10，说明存在严重的共线性问题。通过计算，四个回归方程中，各变量的VIF都小于2，可以认为本文中自变量之间不存在严重的多重共线性问题。  (1)控制变量的影响。根据以往的研究文献，本文将性别、年龄、职称和学校类型作为控制变量。由模型1的数据结果可知，四个控制变量中，年龄、职称和学校类型对科研绩效有显著的正向影响，而性别的影响不显著，说明科研绩效的高低与性别关系不大，与年龄、职称和学校类型息息相关。 (2)主效应检验。在模型2中，科研压力对科研绩效的回归系数为－0．36，负向影响达到0．001的显著性水平，表明主效应显著，假设H1得到验证。另外，学术氛围和情绪智力对科研绩效有显著的正向影响(β=0．24，p＜0．01;β=0．31，p＜0.001)。  (3)调节效应检验。模型3主要考察学术氛围和情绪智力的调节效应。乘积项“科研压力×学术氛围”的回归系数为0．18(p＜0．01)，“科研压力×情绪智力”的回归系数为0．26(p＜0．01)，说明学术氛围与情绪智力对科研压力和科研绩效之间关系的正向调节效应均显著，假设H2和H3得到验证，并且情绪智力的调节作用大于学术氛围的调节作用(0．26＞0．18)。同时，模型3还检验了学术氛围与情绪智力的交互作用，数据显示两者的交互作用会对科研绩效产生显著的正向影响(β=0．39，p＜0．001)。模型4考察学术氛围和情绪智力的共同调节作用，把乘积项“科研压力×学术氛围×情绪智力”纳入回归方程，其回归系数为0．27(p＜0.01)，并且解释了4%的方差变异量，△R2显著，表明两者的交互作用能正向调节科研压力与科研绩效的关系，假设H4得到验证。 为了进一步分析学术氛围和情绪智力的调节效果，本文按变量均值加减一个标准差对调节变量进行分组［30］，将样本划分为高学术氛围组和低学术氛围组、高情绪智力组和低情绪智力组，则学术氛围和情绪智力的调节效果如图2－图4所示。 图2展示了学术氛围的调节效应，虽然两组数据都显示科研压力与科研绩效负相关，但是相对于低学术氛围组，高学术氛围组的直线更平缓，说明良好的学术氛围能抵消一部分科研压力的负面影响。图3为情绪智力的调节效应，低情绪智力组显示科研压力负向影响科研绩效，而高情绪智力组显示科研压力正向影响科研绩效，这一结果充分说明情绪智力从根本上调节了科研压力对科研绩效的影响，   使两者的关系由负变为正。图4展示了两个调节变量的交互作用效果，在学术氛围与情绪智力都高的情况下，调节效应最明显，在学术氛围和情绪智力都低的情况下，科研压力对科研绩效的负向影响最强。  03 结果讨论 本文引入学术氛围和情绪智力两个调节变量，深入分析了科研压力对科研绩效的作用机理，得到以下主要研究结果: (1)目前高校教师的科研压力对科研绩效有负向影响。严格的科研绩效考核制度使教师产生了巨大的科研压力，而这种压力未能转化为推动教师提高学术产出质量的动力，却带来了较强的负面效应，这一研究结果与文献［1］和［25］的结论相一致。教师长时间处于高压状态，不仅会产生不安、焦虑、抑郁等负向情绪，而且容易急功近利，引发学术不端等消极行为，因此不利于科研工作健康、有序的发展。 (2)学术氛围和情绪智力均能正向调节科研压力与科研绩效之间的关系。学术氛围作为影响科研绩效的重要环境变量，对教师的成长和发展起着关键作用。良好的学术氛围能提供给教师更多的科研帮助，减缓科研压力造成的负面影响，对科研绩效有促进作用。情绪智力作为重要的个体差异变量，能调节个体在压力下的反应。高情绪智力的教师能降低压力下的不良反应，快速排除消极事件的干扰，化压力为动力，进而促进科研成果的产出。由此可知，科研压力对科研绩效的影响并非一成不变，学术氛围和情绪智力在其中扮演着关键角色，起到了正向调节作用。 (3)情绪智力的调节效果大于学术氛围的调节效果。虽然结果表明学术氛围和情绪智力都具有正向调节作用，但是二者的调节效果不同。通过对比图2和图3可以发现，高学术氛围组中科研压力对科研绩效仍然是负向影响，但高情绪智力组中科研压力能正向影响科研绩效，说明学术氛围的调节只是改变了两者负向关系的强弱，而情绪智力的调节使两者的关系发生了方向上的变化，所以如果培养教师的情绪智力和营造高校的学术氛围所需成本相同，应首选培养教师的情绪智力，以有效改善科研压力对科研绩效的不良影响。  (4)学术氛围和情绪智力的交互作用能正向调节科研压力与科研绩效之间的关系。由图4可知，拥有良好学术氛围和较高情绪智力的教师，最不容易受到科研压力的负面影响，在较高的科研压力下，仍能保持良好的心态，获得高水平的学术成果。相反，在学术氛围不佳、教师情绪智力水平较低的情况下，科研压力对科研绩效的负向影响最强。所以，同时提高高校的学术氛围和教师的情绪智力能发挥最大的调节效用。 文章来源：必记本
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