摘要:本研究以戴恩霍(Carol Danehower)和勒斯特(John A.Lust)1995年使用的福利滿意度量表以及Schaufeli等人編制的工作投入量表(UWES)為測量工具，針對軟件開發(fā)人員進行簡單隨機抽樣調(diào)查，共獲得有效問卷205份，通過對所獲數(shù)據(jù)進行方差分析、相關分析及回歸分析，其結果顯示:軟件開發(fā)人員針對不同人口統(tǒng)計變量對福利滿意度存在差異;福利滿意度及各維度與工作投入之間均存在顯著的正相關關系。

關鍵詞:福利 軟件開發(fā)人員 福利滿意度 工作投入

中圖分類號:TP311.52文獻標識碼:A文章編號:1673-8209(2009)10-0207-02

1 文獻回顧

1.1 員工福利滿意度概念界定

福利滿意度是一種組織福利被認知的程度。Price認為:滿意度是社會里的成員對組織所產(chǎn)生的一種情意導向，而積極的情意導向為滿意，消極的情意導向為不滿意。因此，福利滿意度是員工對組織所制定的福利制度和措施的感受，也是員工對公司福利方面的看法[4]。

1.2 工作投入概念界定

工作投入是指與工作相關的一種積極的、對工作盡職盡責的心理狀態(tài)。主要是在從業(yè)者對工作的活力、奉獻與專注等三方面，加以測量。活力表現(xiàn)為精力充沛、富有韌性、在工作中積極努力，勇于克服困難。奉獻表現(xiàn)為責任感、對工作的熱愛、充滿靈感與自豪感，敢于接受挑戰(zhàn)。專注表現(xiàn)為對工作的全神貫注，注意力高度集中[6]。

2 理論假設與研究設計

2.1 理論假設

根據(jù)相關文獻回顧員工的福利滿意度受到人口統(tǒng)計因素的影響，因此提出第一個假設:

H1:人口統(tǒng)計因素在員工福利滿意度上存在顯著差異

H1a: 性別因素在員工福利滿意度上存在顯著差異。

H1b:婚姻狀況因素在員工福利滿意度上存在顯著差異。

H1c:年齡因素在員工福利滿意度上存在顯著差異。

H1d:教育程度因素在員工福利滿意度上存在顯著差異。

H1e:服務年限在員工福利滿意度上存在顯著差異。

工作投入是員工薪酬滿意度中的一個結果變量，而且薪酬滿意度對工作投入存在著顯著的正向影響，而福利滿意度是薪酬滿意度的一個重要組成部分，因此本文提出第二個假設:

H2:員工福利滿意度對工作投入存在著顯著的正向影響。

H2a:員工對福利質(zhì)量和費用滿意度對工作投入存在著顯著的正向影響。

H2b:員工對福利類別滿意度對工作投入存在著顯著的正向影響。

H2d:員工對福利信息滿意度對工作投入存在著顯著的正向影響。

2.2 研究設計

2.2.1 調(diào)查問卷

福利滿意度調(diào)查問卷采用戴恩霍(Carol Danehower)和勒斯特(John A.Lust)1995年使用的福利滿意度量表，并以文獻探討的方式，參考其他學者的相關問卷編制而成，共計17個題項。工作投入調(diào)查問卷采用Schaufeli等人編制的工作投入量表(UWES)，共計17個題項。兩量表的衡量尺度皆采用李克特五點尺度。

2.2.2 問卷的信度與效度檢驗

福利滿意度量表包括三個維度分別為:質(zhì)量和費用滿意維度、類別滿意維度和信息滿意維度，其中質(zhì)量和費用滿意維度能解釋總變異的38.334%，類別滿意維度能解釋總變異的22.146%，信息滿意維度因素能解釋總變異的10.220%。這三個維度共能解釋總變異的70.700%，各分量表內(nèi)部一致性系數(shù)分別為.905，.899，.881， 總量表的內(nèi)部一致性系數(shù)為.883，達到了較高水平。KMO為.885，大于.80并且球形檢驗顯著。工作投入量表包括三個維度分別為:活力、奉獻、專注，分別解釋了總變異的45.399%、17.122%和10.419%，總共解釋了總變異的72.940%。各分量表的內(nèi)部一致性系數(shù)分別為.917、.884、.921，達到了較高的水平?？偭勘淼膬?nèi)部一致性系數(shù)為.916，信度達到較高要求。KMO為.859，大于.80并且球形檢驗顯著。

3 研究結果描述

3.1 人口統(tǒng)計變量對福利滿意度的差異性分析

人口統(tǒng)計統(tǒng)計變量對福利滿意度差異分析結果如表1所示:

3.2 相關分析

相關分析可以探討各變量的相關情況，正值表示正相關，負值表示負相關。本文研究的軟件開發(fā)人員福利滿意度與工作投入各維度的相關情況如表2所示:

由表2得知，福利滿意度中各個維度都分別與工作投入中的各個維度呈現(xiàn)顯著的正相關關系。福利滿意各個維度都與工作投入呈現(xiàn)顯著的正相關系。

3.3 回歸分析

本研究采用回歸分析方法中最為常用的“逐步回歸法”，根據(jù)向前選擇變量法選入變量，然后根據(jù)向后剔除法，將模型中F值最小的且符合剔除判據(jù)的變量剔除出模型，重復進行直到回歸方程中自變量均符合進入模型的判據(jù)，模型外的自變量都不符合進入模型。

把福利滿意度的3個維度作為自變量，工作投入作為因變量，進行回歸分析。經(jīng)過F檢驗，“福利質(zhì)量和費用滿意度”、“福利類別滿意度”及“福利信息滿意度”均進入回歸方程，回歸分析的結果如表3所示:

從以上回歸分析結果可以看出，福利滿意度各個維度的預測回歸系數(shù)都通過了0.05水平上的顯著檢驗，福利滿意度對“工作投入”有顯著的回歸效應。

4 結論

(1)通過單因素方差分析得出，軟件開發(fā)人員福利滿意度各維度在性別、婚姻狀況不存在顯著差異，而在年齡、受教育程度和服務年限上面存在顯著差異。

(2)通過相關分析和回歸分析得出，軟件開發(fā)人員福利滿意度各維度對員工的工作投入有顯著的正向影響。

參考文獻

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