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摘要： 学术职业社会化是高等教育人才培养的重要环节，但现有研究多聚焦于博士生群体，针对硕士生的研究较为稀缺。本文基于2022年Nature全球硕士生调查数据，采用多元线性回归模型，系统分析了教育环境支持对硕士生学术职业社会化的影响。研究发现，学术支持和情感支持对硕士生学术职业社会化具有显著正向影响，而经济支持则呈现负向作用；学习投入时间对职业社会化具有正向效应，但需与外部支持协同作用才能最大化收益；兼职行为对职业社会化的净效应不显著。本文构建了“动机—能力—实践”的整合框架，揭示了职业社会化的形成机制，并提出深化“心理—资源—行为”协同育人机制、优化绩效导向型经济支持机制等政策建议，为新时代高等教育优化改革提供了理论依据与实践启示。

关键词：教育环境支持；硕士生；学术职业社会化；Nature 数据

一、引言

21世纪以来，我国高等教育事业迅猛发展，目前正处于改革攻坚的深水区。习近平总书记在党的二十大报告中强调，我们要坚持教育优先发展，全方位培养高质量人才。因此，如何推动高等教育在新时代蓬勃发展成为我们当前建设教育强国的重要课题。

学术社会化作为高等教育的重要组成部分，正日益受到社会各界的高度重视。其中，学术职业社会化作为学术社会化的四大重要维度之一，影响着高等教育的人才培养质量。揆诸现实，部分硕士生在步入学术职业社会化的进程中却面临着诸多挑战。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

“学术职业社会化”是一个动态的的过程，不仅包括着研究生在学术领域的知识技能和价值观的内化，还涉及其在学术职业中的角色定位和行为规范的形成。

1.国内研究状态

学者张晓杰与杨程越建构的博士生学术职业社会化的“导师—朋辈—学校”三维支持模型，为推动更多博士生实现从“学生”向“学者”身份的转换提供了新思路。此外，张茜基于博士生个体叙事视角，探讨助推博士生适应学术职业社会化的有效路径[1]。值得一提的是，学者黄亚婷的研究为本课题提供了参考。该研究突破了以往质性访谈的传统方法，创新性地运用了《自然》（Nature）2019年的全球博士生调查数据[4]，为研究结论提供了更具说服力的实证支持[2]。

2.国外研究状态

国外学者Ann E. Austin基于一项为期四年的定性研究，探讨了研究生对于学术职业的看法，为后续研究提供了一手资料[3]。此外，更有学者探讨了生命科学领域的博士生和博士后在学术职业社会化过程中面临的过度竞争等系列问题是如何影响他们未来职业发展和学术价值观的塑造[4]。同时，Pappa等学者聚焦芬兰教育科学领域的国际博士生，思考如何有机转化该群体学术社会化中面临的挑战，助推国际博士们相关学术身份的构建，即达成学术职业化的目标[5]。

目前，国内外学者对学术职业社会化的研究比较深入，结构也非常完整。但究对象主要还是局限于博士生群体，聚焦硕士生群体的相关研究则比较稀缺。

（二）研究假说

因此，综合学界前期研究，本文将基于2022Nature全球硕士生数据，从“教育环境支持”这一视角切入，创新性地探究硕士生群体的学术职业社会化过程。

综上，本研究将提出如下假设：

假设1：学术支持对硕士生学术职业社会化准备度存在正向影响

假设2：经济支持对硕士生学术职业社会化准备度存在正向影响

假设3：情感支持对硕士生学术职业社会化准备度存在正向影响

假设4：学习投入时间对硕士生学术职业社会化准备度存在正向影响

假设5：是否兼职对硕士生学术职业社会化准备度存在正向影响

三、研究设计

（一）数据来源

本文所使用的数据全部来自2022 年Nature全球硕士生和博士生调查数据库。该调查包括全球范围内的硕博群体，旨在全面了解硕博生的学习、科研及职业规划等状况。本文聚焦于硕士生群体，对原始数据进行了剔除重复样本、缺失值、异常值等预处理操作，以确保数据的质量与可用性。

为进一步契合本研究，本文在原始数据基础上，考虑到硕士生在地域、学科及个人背景上的广泛差异，对不同地区、学科及背景的硕士生实施分层抽样。通过这一举措，确保研究样本既能反映不同地域、学术领域及背景特征，又具有充分的代表性和多样性。最终，研究选取了1000名来自不同国家和地区的硕士生作为调查对象。这些样本将为后续的深入分析，提供坚实的数据基础，助力本研究全面剖析全球硕士生群体的各项特征。

（二）变量设定描述

（１）被解释变量

本文选取了 1 个主要被解释变量来估计教育环境支持对硕士生学术职业社会化的影响。这一被解释变量作为硕士生学术职业社会化的代理变量，即职业社会化。职业社会化是指硕士生认为研究生学位对就业前景的提升情况，从低到高分为 5 个等级，1 代表一点也不，5 代表剧烈地。

（２）核心解释变量

本文根据多元线性回归模型原理，结合问卷中对硕士生教育环境支持相关问题的回答构造得出核心解释变量。核心解释变量包括了两个学术支持方面变量——学校学术氛围和导师学术指导；两个经济支持方面变量——资助补贴和项目经费；五个情感支持方面变量——社会生活、社会支持、师生关系、院系人文关怀和同门关系。如果硕士生在各方面教育环境支持指标上达到一定标准，则该硕士生被视为受到积极的教育环境支持，在模型中赋予相应较高的变量值，否则赋予较低变量值。通过这种方式构建核心解释变量，进而探究其对硕士生学术职业社会化的影响，模型拟合优度 R²=0.7158 。

（３）控制变量

本文在已有文献基础上，主要从个人信息和个体行为两个层面对控制变量进行选择，共选出6个控制变量。相关变量说明与描述性统计结果如表1所示。

（三）分析方法及模型设定

本研究基于多元线性回归模型（R²=0.7158），系统探讨了博士生学术职业社会化的关键驱动因素。为稳健估计教育环境支持对硕士生学术职业社会化的影响，在研究核心解释变量时，本研究在计算各变量影响力度（Coefficient）、置信水平（Std. Err.和[95% Conf. Interval]）及显著性（t和P>|t|）的基础上，参考施悦琪和谢鑫（2025）[6]的数据处理方法，对同维度支持变量进行标准化处理后取算术平均值，进而获得最终估计结果。模型拟合优度表明，解释变量有效捕捉了职业社会化的主要变异路径，具体回归分析结果详见表2。以下结合支持类变量与行为变量的作用机制，深入剖析其内在逻辑与外部效度。

四、实证分析结果

（一）支持类变量的双路径驱动：情感支持与学术支持的协同效应

职业社会化的核心动力源于个体在职业角色适应过程中获得的外部支持。本研究发现，学术支持（β=0.254，p<0.01）对职业社会化具有显著正向影响。学术支持的作用体现为知识传递与技能强化的直接路径。系数0.254的统计显著性（95%置信区间[0.112，0.396]）表明，学术资源每提升1单位，职业社会化得分将增加0.254单位。这一结果支持了职业社会化理论中“显性学习”的重要性（Chaoetal.，1994）：通过系统化的知识输入，个体能够快速掌握职业所需的硬技能，从而缩短角色适应周期。值得注意的是，学术支持与情感支持的效应差异（0.341vs.0.254）暗示，职业社会化的深层驱动可能更依赖心理层面的激励，而非单纯的知识积累。例如，在工程师群体中，参与高难度项目虽能提升技术能力，但若缺乏团队的情感认同，个体收不到信任感和同情感时，个体的职业归属感仍可能受限（vanVianenetal.，2011）。从而验证了假设1正确。

情感支持（β=0.341，p<0.01）对职业社会化均具有显著正向影响，且情感支持相对学术支持，边际贡献更为突出。这一结果与社会支持理论（Cohen&Wills，1985）的“缓冲假说”高度契合：情感支持通过提供心理安全感，降低职业适应中的焦虑与不确定性，从而增强个体对职业角色的认同感。具体而言，家庭或同伴的情感鼓励能够帮助个体建立积极的自我评价，进而促进职业价值观的内化（Super，1980）。除此之外，导师给予的情感支持也十分重要，在医学专业学生的职业社会化过程中，导师的情感关怀，例如他们采取定期反馈、挫折疏导的措施，被证实能显著提升其职业承诺（Dyrbyeetal.，2010）。因此假设2正确。

相较之下，经济支持（β=-0.182，p<0.05）的负向效应揭示了资源供给的潜在悖论。尽管经济援助通常被视为职业发展的基础保障，但其负系数（95%置信区间[-0.31，-0.054]）表明，经济支持每增加1单位，职业社会化得分反降低0.182单位。这一现象可归因于“依赖性陷阱”：当个体过度依赖外部经济资源时，其主动探索职业环境的动机可能被削弱（Bandura，1997）。例如，家庭全额资助的学生可能减少兼职或社会实践，导致职业认知停留在理论层面，缺乏实践场景中的问题解决能力（Soria & Stebleton，2012）。此外，经济支持的负向效应可能存在阈值效应——适度的经济援助可能促进职业投入，但超过某一临界值后，边际效用递减甚至转为负向。这一假设可通过分段回归或二次项模型进一步验证。所以能验证假设3错误。

（二）行为变量的分化：学习时间的积累效应与兼职的复杂性

在行为变量中，学习投入时间（β=0.102，p<0.05）的显著正向效应印证了人力资本理论的核心观点：时间作为稀缺资源，其配置效率直接影响职业能力积累（Becker，1964）。系数0.102（95%置信区间[0.018，0.186]）表明，学习时间每增加1单位，职业社会化得分提升0.102单位。这一效应虽显著，但其强度仅为情感支持的30%，暗示单纯延长学习时间并非最优策略。例如，法律专业学生若机械延长法条记忆时间，而缺乏模拟法庭给予的情感支持或案例研讨提供的学术支持，其职业社会化可能停滞于知识记忆阶段，难以转化为实务能力（Kuhlmann，2013）。因此，学习时间的正向效应需与支持类变量形成协同：在情感激励与学术指导的框架下，时间投入才能最大化其边际收益。

是否兼职（β=-0.059，p=0.488）的非显著结果则揭示了职业社会化影响机制的复杂性。尽管兼职常被视为实践技能获取的重要途径，因为它会帮助个人提高沟通能力、时间管理能力等，但其对职业社会化的净效应在本研究中未被识别。这一结果可能源于多重抵消机制：一方面，兼职通过真实职场体验加速角色适应（正向）；另一方面，体力消耗或时间挤占可能降低理论学习效率（负向）。例如，服务业兼职可能提升学生的客户服务技能，但若日均工作时间超过4小时，其课堂参与度与作业质量可能显著下降（Riggertetal.，2006）。此外，兼职效应可能因职业类型而异：技术类兼职对计算机专业学生的职业社会化促进效应，可能显著高于零售业兼职对文科生的影响。因此，未来研究需通过异质性分析或调节变量细化结论。

（三）变量交互与理论整合：支持—行为框架的构建

上述分析表明，职业社会化的形成并非单一变量的独立作用，而是支持类变量与行为变量动态交互的结果。情感支持为个体提供心理韧性，学术支持构建知识基础，而学习时间则通过持续投入将潜能转化为实际能力。三者共同构成“动机—能力—实践”的闭环：情感激励启动职业探索动机（Why），学术支持赋予职业胜任力（How），学习时间确保目标实现的持续性（When）。这一框架可进一步与职业发展模型整合：在Super（1980）的生涯发展阶段理论中，职业社会化对应“探索期”向“建立期”的过渡，而情感与学术支持恰是此阶段的核心外部资源。

五．研究结论与对策建议

（一）研究结论

职业社会化的形成与进步源自于外部支持与个体行为的动态交互。经多元线性回归分析，情感支持与学术支持通过心理赋能与知识传递形成协同效应，两者共同构成“动机—能力”双驱动路径；经济支持则呈现反向作用，过度依赖反而可能削弱研究生的职业探索主动性。从影响效果来看，个人行为中学习时间对职业社会化发展的正向效应必须和外部支持协同作用，方能获得最大化收益。理论层面，研究构建了”动机-能力-实践”的整合框架，为职业社会化从“探索”到“建立”的过渡提供机制解释：情感支持通过心理激励启动职业探索动机，学术支持通过知识传递赋予职业胜任力，学习投入则通过持续实践确保目标实现，三者形成正向强化回路。

（二）对策建议

本文基于上述研究结论，同时结合新时代高等教育优化改革的总体方向，提出以下政策建议。

1.深化“心理—资源—行为”协同育人机制，构建学术职业社会化闭环支持体系

《深化新时代教育评价改革总体方案》指出，要完善德育评价体系，注重心理健康，落实“立德树人”根本任务；同时评价应强化服务国家战略、促进产教融合；更要破除“唯论文”倾向，鼓励将科研成果、实习成效纳入学分体系。本文的研究结果也进一步验证了情感支持、学术支持和个人行为（学习时间）三者协同作用能获得学术职业社会化的最大收益。 故而，构建“心理—资源—行为”协同育人体系具有重要意义。其一，应当推动高校将课程思政与心理健康教育融合，强化学术伦理与职业价值观引导，通过课程思政与心理健康教育融合，破解学生职业认知偏差，帮助促进心理赋能。其二，要依托产教融合政策导向，打造“校实验室—企业平台—双创基地”联动机制，科研资源获取渠道增加，并向教学转化，促进知识传递，从而推动硕士生技能强化。其三，将科研成果、实习成效纳入学分体系，依托动态成长档案实现精准育人，推动个体更加努力。同步搭建“心理评估—资源配置—行为反馈”智慧平台，贯通教务、学工、就业数据链，为高等教育内涵式发展注入可持续动能，助力培养兼具学术底蕴与实践创新能力的新时代人才。

2.优化绩效导向型经济支持机制，破除资源依赖陷阱

《国家职业教育改革实施方案》帮助我们构建“能力—资源”动态适配的经济支持体系。本文研究结果发现经济支持的负向效应可能存在阈值效应。因此需要各大高校需重新审视资源供给策略。一方面，强化绩效激励，让经济资助与职业能力认证挂钩，将无条件经济资助转为绩效导向的奖学金，既保障基本需求，又引导资源向高成长性领域倾斜。另一方面可以尝试推行“职业发展账户”，学生通过参与产教融合项目、技能竞赛等积累“职业信用分”，从而兑换高端培训或创业孵化资源，打破“唯学历”桎梏，契合职教改革“育训结合”导向。

参考文献：

[1]张茜. 理想与现实之间：博士生学术职业社会化的张力及其消解 [J]. 大学教育科学， 2022， （03）.

[2]黄亚婷， 王思遥. 博士生学术职业社会化及其影响因素研究——基于《自然》全球博士生调查数据的实证分析 [J]. 中国高教研究， 2020， （09）.

[3]Austin， A. E. （2002）. Preparing the next generation of faculty： Graduate school as socialization to the academic career. The Journal of Higher Education， 73（1）.

[4]Fochler， M.， Felt， U.， & Müller， R. （2016）. Unsustainable growth， hyper-competition， and worth in life science research： Narrowing evaluative repertoires in doctoral and postdoctoral scientists’ work and lives. Minerva， 54（2）.

[5]Pappa， S.， Elomaa， M.， & Perälä-Littunen， S. （2020）. Sources of stress and scholarly identity： The case of international doctoral students of education in Finland. Higher Education， 80（1）.

[6]施悦琪， 谢鑫. 激活与强化：博士生自主研究能力的形成机制研究[J]. 中国高教研究， 2025（1）： 66-74.