
如何從數(shù)據(jù)分析的角度看待“離職潮”
4月14日一早,一封辭職信引發(fā)熱評,辭職的理由僅有10個字:世界那么大,我想去看看。有人評這是“史上最具情懷的辭職信,沒有之一”。隨著“情懷”二字影響力的擴大,一封封奇葩的離職信在網(wǎng)絡(luò)上的互傳,各種各樣的離職“情懷”進入我們的視野。
辭職需要理由嗎?辭職不需要理由嗎?攀到高枝,辭職吧。工薪太少,辭職吧。心情不好,辭職吧。路途太遠(yuǎn),辭職吧。上司太惡,辭職吧。身體不好,辭職吧。馬云總結(jié)說員工離職的原因很多,只有兩點最真實,一是錢沒給到位,二是心委屈了。所有的離職原因歸根結(jié)底就是員工的滿意度低。
針對上面提到的員工滿意度,本文通過實證調(diào)查,分析員工的工作滿意度與主觀幸福感現(xiàn)狀及其相互關(guān)系。本文借鑒工作滿意度領(lǐng)域和主觀幸福感領(lǐng)域的新理論,考慮到人口變量學(xué)因素的影響,建立起工作滿意度、人口變量學(xué)因素、主觀幸福感三者之間的概念模型和相關(guān)假設(shè),并對其進行論證,從而進一步制定出有效提高員工滿意度并改善員工主觀幸福感的對策,具體見圖1。
一、研究內(nèi)容
美國心理學(xué)家赫茲伯格(Frederick Herzberg)于1959年提出了雙因素理論。他將與工作滿意度相關(guān)的因素稱為滿意因素或激勵因素,將與工作不滿意相關(guān)的因素稱為不滿意因素或保健因素。只有激勵因素才能夠調(diào)動起員工的積極性,才能提高他們的工作滿意度和生產(chǎn)效率。本文結(jié)合雙因素理論和中國的企業(yè)特色制定了符合中國企業(yè)特色的研究模型。具體如下圖2:
在研究內(nèi)容開始前先進行數(shù)據(jù)的收集,數(shù)據(jù)收集過程主要通過開放式問卷進行調(diào)查,開放式問卷設(shè)計的問題主要包括:衡量員工工作滿意度的具體指標(biāo),工作滿意度的影響因素等。通過對其所填寫問卷的統(tǒng)計與分析發(fā)現(xiàn),員工工作滿意度提及較多的是薪酬、晉升、與領(lǐng)導(dǎo)的關(guān)系、與同事的關(guān)系、工作本身等;而對工作滿意度有影響的還涉及到人口變量學(xué)因素,如性別、年齡、受教育程度等,另外職業(yè)變量,如工作年限、職務(wù)高低等對公務(wù)員的工作滿意度也有很大的影響。
在此基礎(chǔ)上通過訪談、因素分析、信度和效度檢驗等方法進行了修正,從而形成了一個包含3個構(gòu)面的員工工作滿意度度量表。而主觀幸福感量表則主要借鑒幸福感指數(shù)量表、情感量表和主觀生活質(zhì)量量表3個表進行了修正。
二、研究方法
1)文獻分析法
本文通過CNKI、萬方、維普、大學(xué)圖書館電子圖書、Apabi數(shù)字圖書等中文學(xué)術(shù)文獻數(shù)據(jù)庫和ABI/INFORM Dateline、ABI/INFORM Global、PQDD博碩論文庫、百度和Google搜索引擎,全面查閱國內(nèi)外關(guān)于工作滿意度、主觀幸福感等方面研究的學(xué)術(shù)文獻,為理論分析、問卷調(diào)查和文獻述評做前期準(zhǔn)備;在此基礎(chǔ)上對文獻進行綜合性分析,查找影響工作滿意度的因素,主觀幸福感的主要維度等。
2)問卷調(diào)研法
本文首先采取開放式問卷調(diào)查方式調(diào)查影響工作滿意度的因素、影響主觀幸福感的因素等;根據(jù)開放式問卷調(diào)查的結(jié)果結(jié)合以往文獻,設(shè)計出封閉式問卷,在進行試測的基礎(chǔ)上進行正式調(diào)查研究。
3)數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法
結(jié)合調(diào)研所得的數(shù)據(jù)及度量指標(biāo),采用了描述統(tǒng)計分析、因素分析、信度效度檢驗、相關(guān)分析、回歸分析和方差分析,對所得數(shù)據(jù)進行分析,從而得出工作滿意度的各個構(gòu)面是如何影響著主觀幸福感的各個構(gòu)面以及不同人口變量學(xué)因素下,員工的工作滿意度、主觀幸福感得分是否存在差異。
三、研究結(jié)果
通過以上數(shù)據(jù)分析我們得出如下結(jié)果:內(nèi)在滿意、一般滿意分別與生活滿意度和正性情緒體驗成正相關(guān),與負(fù)性情緒體驗成負(fù)相關(guān),外在滿意度與生活滿意度成正相關(guān)。因此公務(wù)員的內(nèi)在滿意和一般滿意度越高,其生活滿意度越高,正性情緒體驗越多,負(fù)性情緒體驗越少。但是具體如何影響,影響率有多大,需要通過進一步的回歸分析去發(fā)掘。
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