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user: 3. 数据分析 3.1. 描述性统计 本研究通过M公司系统邮箱向员工发放了6834份问卷，最终有效问卷为6640份，占总数量的84.4%。为保护员工隐私以及保证问卷的真实性，此次调研采用不记名方式，同时为保护公司隐私，本研究也将隐去部门的相关信息，仅对管理层级以及司龄进行统计分析，以下是受访者个人情况的描述性统计分析。 Table 1 Descriptive statistics for the working ag 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 6个月以下 2780 41.87 41.87 41.87 6个月~1年 2218 33.40 33.40 75.27 1~2年 1385 20.86 20.86 96.13 2~3年 230 3.46 3.46 99.59 3~5年 27 0.41 0.41 100.0 总计 6640 100.0 100.0 表1. 司龄描述性统计数据 Table 2 Descriptive statistics at the management leve 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 普通员工 5771 86.91 86.91 86.91 基层管理者 794 11.96 11.96 98.87 总监及以上 75 1.13 1.13 100.0 总计 6640 100.0 100.0 表2. 管理层级描述性统计数据 根据表1、表2的描述性统计数据所示，本次调研中，司龄为6个月以下的受访者占比最多，共计达2780人，占总调研人数的41.87%；而司龄在1年以下的受访者累积占比达到96.13，工作3~5年的受访者仅27人，占比0.41%。由此可见，M公司员工的工作稳定性相对较差，这也与其行业特点有较大关系。从受访者的管理层级来看，本次调研覆盖各个层级的受访者，其中普通员工最多，占比为86.91%，符合当前互联网企业员工的管理层级分布。 1) 员工整体满意度水平分析 在员工满意度方面，研究提取出Great Company、Great Boss、Great Job、Great Reward四个满意度因子。为了清晰的了解互联网企业员工在满意度量表的各个因子上的得分情况，从整体上把握互联网企业员工满意度的影响因素，笔者对4个因子的平均得分进行分析。 图1. 员工整体满意度水平分析 通过图1可以发现，Great Company、Great Boss、Great Job三个因子的平均得分均在70分以上，而Great Reward因子平均得分只有66.4分。由此可知，受访者对于公司的薪酬福利满意度最低。通过访谈可知，福利得分较低可能发跟近期员工讨论较多的打车、下午茶、房补和五险一金等项目有关。 Table 3 Average scores for each dimension of the satisfaction scal 满意度因子 子维度 平均得分 Great Company 用户导向 78．0 创新 76.7 人才管理 66.5 沟通协作 70.4 工作支持 75.5 文化价值观 89.7 公司未来 89.5 Great Boss Great Boss 76.9 Great Job Great Job 74.4 Great Reward 薪酬福利 64.0 认可 70.0 表3. 满意度量表各维度平均得分 从表3可以看出，“文化价值观”、“公司未来”、“用户导向”的平均得分分别为89.7、89.5、78.0，依次位于所有子维度平均得分的前三位。由此可以得出，公司员工对于公司的企业文化认同程度较高，同时对于该公司的未来发展充满信心；“用户导向”则是员工对于公司能力的一种认可。相反，“薪酬福利”、“人才管理”、“认可”的平均得分分别为64.0、66.5、70.0，，依次位于所有子维度平均得分的最后三位。其中“薪酬福利”与“认可”均属于“Great Reward”范畴，说明虽然互联网企业的薪酬水平相对于其他行业处于高位，但互联网企业员工对自己的薪酬水平和合理绩效报酬依然相对不满意。对于“人才管理”维度得分较低的原因，笔者认为，M公司所在领域的市场竞争进入白热化阶段，很多竞争对手高薪挖走人才；同时互联网行业人员流动较快，优秀人才的离开也会影响在职员工的心态，会使他们怀疑部门实力，从而开始观望外面的机会。 2) 员工整体敬业度水平分析 在员工敬业度方面，量表提取出“Stay”、“Say”、“Strive”三个敬业度因子。下图为M公司员工整体敬业度水平分析。 图2. 员工整体敬业度水平分析 通过图2可以看出，M公司员工在“Say：乐于宣传”的平均得分最高，在“Strive：乐于努力”的平均得分最低。这与满意度分析所得结论相符。当员工认同公司文化价值观，对公司未来发展充满信心时，自然会更乐于宣传公司。而当公司的薪酬福利制度不能让员工足够满意，则会失去对员工的激励作用。 Table 4 Average scores for each sub-dimension of the employee engagement metric 敬业度因子 子维度 平均得分 Stay：乐于留任 我不会轻易离开公司 79.6 我很少考虑跳槽 76.4 Say：乐于宣传 我愿意推荐朋友加入这家公司 78.0 我愿意向公司以外的人宣传在这里工作的好处 81.2 Strive：乐于努力 公司能够激励我每天尽全力工作 71.1 公司能够激励我付出额外的努力，以帮助公司取得成功 69.9 表4. 员工敬业度量表各子维度平均得分 从表4可以看出，“我愿意向公司以外的人宣传在这里工作的好处”这一子维度平均得分最高，笔者认为这与公司的软实力有关，“公司能够激励我付出额外的努力，以帮助公司取得成功”这一子维度的平均得分最低。通过访谈，受访者反映，公司“薪酬倒挂”的现象严重。这一方面可能由于整个互联网行业发展过快，人才短缺严重，造成的薪水过快增长，从而出现互联网企业员工薪水与经验“倒挂”，导致员工认为自身薪酬水平未达到自身期望。 3.2. 差异性分析 为了探究不同特征群体在满意度和敬业度水平的差异性，本部分将采用单因素方差分析法分析不同司龄长度和处在不同管理层级的员工的满意度和敬业度水平是否存在显著差异。 1) 司龄对员工敬业度的差异性分析 此次调研将受访者按照司龄(为目前所在公司服务时间)划分为6个组，分别为6个月以下、6个月~1年、1~2年、2~3年和3~5年，首先对不同司龄背景员工的敬业度均值进行描述分析。 Table 5 Overall description of the level of engagement among employees of different age 司龄 6个月以下 6个月~1年 1~2年 2~3年 3~5年 敬业度均值 82.9 72.7 69.1 69.9 83.2 表5. 不同司龄员工敬业度水平的整体性描述 由表5可以看出，员工的敬业度随着司龄的增加呈现先降后升的趋势，且在“1~2年”这一阶段达到最低。由于互联网行业员工流动性较强，且兴起时间尚短，司龄的上限也较为短暂，数据分组相对较少。为了更简便也更直观，笔者以“司龄”为横轴，“敬业度”为纵轴，为计算方便，以“司龄”的中间值为取值点，得到散点图(如图3)。由图3也可以观察到，曲线呈呈现先降低再升高的U型趋势。 笔者认为，这与现实并不违背。员工新入职时往往怀着较高的热情，对工作的敬业度也较高；随着时间的流逝，工作压力逐渐增大，也出现了工作倦怠等现象，故此时敬业度较低；司龄增长到一定时间，员工的组织承诺以及组织忠诚度增高，这也成为敬业度提升的原因。 2) 管理层级对员工敬业度的差异性分析 图3. 司龄对员工敬业度的差异性分析(散点图) 将受访者按照管理层级的不同划分为3个组，分别为总监及以上、基层管理人员、普通员工，对不同管理层级的M公司员工的敬业度水平进行描述分析。 Table 6 Overall description of the level of engagement among management levels at different level 管理层级 总监及以上 基层管理人员 普通员工 敬业度均值 83.5 75 76.3 表6. 不同层级管理层级员工敬业度水平的整体描述 观察表6可知，管理层级为“总监及以上”的受访者的敬业度均值最高，而基层管理人员的敬业度均值最低。从整体来看，随着管理层级的不断上升，员工的敬业度呈现出了先降低后增加的趋势。继续使用单因素方差分析方法检验管理层级对M公司员工的敬业度影响是否具有显著性。 Table 7 One-Way ANOVA at Management Leve 平方和 自由度 均方 F 显著性 组间 114.519 2 57.260 156.230 0.000 组内 35.551 97 0.367 总计 150.070 99 表7. 管理层级的单因素方差分析 如表7所示，F值的观测值大小为156.230，大于1，概率P为0，设置显著性水平为0.05，P值小于0.05，即不同司龄的M公司员工在敬业度水平上的差异具有显著性。笔者认为管理层在公司一般具有一定的资历与较高的待遇，同时产生了一定的组织认同感与归属感，所以敬业度相对较高；而基层管理者平时工作负担及工作压力较大，工作内容繁多琐碎，这对于其敬业度可能产生了一定影响。 3.3. 相关分析 相关分析用于研究不同变量间的是否具有相关关系和关系的强弱。在进行相关分析时，各个变量间相关性的强弱取决于相关系数r的大小，相关系数取绝对值后的值越接近1，变量间的相关性越强。 本章节笔者将采用相关分析法研究敬业度与满意度之间是否存在相关关系和相关关系的强弱程度。 Table 8 Pearson correlation analysis of engagement and satisfactio 满意度 敬业度 满意度 皮尔逊相关性 1 0.907 ** Sig.(双尾) 0.000 个案数 788 788 敬业度 皮尔逊相关性 0.907 ** 1 Sig.(双尾) 0.000 个案数 788 788 表8. 敬业度与满意度Pearson相关分析 **在0.01级别(双尾)，相关性显著。 从表8可以看出，敬业度和满意度的Pearson相关系数的统计值为0.917(>0)，两者为正相关，概率P的值为0(<0.01)，表明互联网企业员工的敬业度与满意度呈显著正相关关系，即互联网企业员工的满意度越高，其敬业度也会越高。 3.4. 回归分析 回归分析是一种通过一组预测变量，即自变量来预测一个和多个相应变量(因变量)的统计分析方法。在上文中，笔者通过相关分析检验了满意度与敬业度之间的相关关系，为了进一步确定预测关系，本章节进行敬业度、满意度回归分析。 Table 9 Summary of Models for Satisfaction and Regression Analysis of Engagemen 模型 R R方 调整后R方 标准估算的错误 1 0.907 a 0.823 0.823 2.5728 表9. 满意度对敬业度回归分析的模型汇总 Table 1 0 Regression analysis results of satisfaction and engagemen 模型 未标准化系数 标准化系数 t 显著性 B 标准错误 Beta 1 (常量) 7.148 1.124 6.357 0.000 满意度 0.931 0.015 0.907 60.486 0.000 表10. 满意度对敬业度的回归分析结果 观察表9可知，经过调整后的拟合优度R 2 的统计值大小为0.823，回归模型与实际数据的拟合程度较高，具有较高的正相关关系。即当员工的满意度增长是，其敬业度也随之增长。观察表10可知，Sig显著性为0，小于显著性水平0.05。Sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig < 0.05一般被认为是系数检验显著。即表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论有95%的把握正确，则此时的回归关系具有统计学意义。 根据表10可以得出回归方程为： Y = bX + a ( Y = 敬 业 度 ，   X = 满 意 度 ，   b = 0. 931 ，   a = 7 . 148 ) 即 敬 业 度 = 7.148 + 0.931 ∗ 满 意 度 对得出的回归方程进行评价，确定系数R 2 的观测值为0.823，说明自变量满意度能解释因变量敬业度的82.5%。 回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。回归方程式^Y = bX + a中的斜率b，称为回归系数，表X每变动一单位，平均而言，Y将变动0.931单位。故当员工满意度每变化一个单位时，敬业度将随之变化0.931个单位，极具统计学意义。