哪些因素影响你的工作满意度？.doc

哪些因素影响工作满意度？摘要：本文通过多元线性回归模型从年龄、性别、民族、受访者户口性质、教育程度、全年总收入这几个因素对工作满意度进行分析，最后得出全年总收入及性别、受教育程度、受访者户口性质、受访者民族对工作满意度都有影响，且影响力逐渐递减，年龄这一个因素对工作满意度几乎没有影响。同时得出，全年总收入，教育程度，对工作满意度有明显的正影响。就男性和女性来说，女性的工作满意度较低。关键词：工作满意度、多元线性回归、CGSS2003引言我国经济迅速发展，就业结构发生变化，劳动力大量迁移。从改革开放前国家对几乎全部重要的资源实行垄断，建立单位制组织体系，把各种可能具有社会性、民间性的群众组织或社团组织全部收编，纳入国家政治体制的结构内，国家几乎包办经济社会领域的一切事务。到改革开放后，国家、经济与社会三大组织的功能朝着自主性方向开始回归，总体性控制不断收缩，并朝着规范化、法律化的方向演进，从而逐步改变了以往国家包揽一切的状况。企业组织的生产功能得到强化，社会生活领域的自主性不断增强，相对独立的社会组织开始发育成长。各类不同组织功能的自主性回归，强化了专业分化下的资源配置，同时，资源与机会的配置由国家完全掌控，转化为国家、市场、社会的共同配置，大大提高了配置效率，这对经济增长具有重要意义。人民的收入分配结构也经历了“打破绝对平均相对平均相对合理收入差距过大”的深刻变迁过程。社会成员间经济收入的数量比例关系和收入获得的机会、不同人群之间或者同一群体不同成员之间收入分配比重多少及其实现途径都会有很大差异。收入分配结构式社会结构、社会分层的重要维度。收入是衡量工作单位的一个重要指标。不同群体收入不等，最高收入居民群体与最低收入居民群体、最多财富居民群体与最少财富居民群体的收入财富差距已经日益扩大。而且趋势是越来越想收入最高、财富最多居民群体集中。这种状况的普遍存在使我国社会的阶层重新划分。劳动力的自由流动对经济发展起到了重要作用，但是农民工的工作待遇和城乡差别反映了经济发展中的社会地位不平等，权利不平等，资源配置不平等、发展不平衡的等级关系特性。而人民对工作的满意度在一定程度上反映了对社会生活、政策、体制的满意程度，是具有社会意义的。综上所述，本文选择年龄、性别、民族、受访者户口性质、教育程度、全年总收入用多元线性回归对工作满意度进行分析。一、 资料分析资料来源CGSS2003，共调查5894人，年龄的频数统计：年龄FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid15.001.0.0.016.001.0.0.017.002.0.0.118.00601.01.01.119.00651.11.12.220.0055.9.93.121.00731.21.24.422.00701.21.25.523.00631.11.16.624.00761.31.37.925.001001.71.79.626.00801.41.411.027.00911.51.512.528.00901.51.514.029.001011.71.715.730.001342.32.318.031.001472.52.520.532.001312.22.222.733.001422.42.425.134.001492.52.527.735.001893.23.230.936.001352.32.333.237.001462.52.535.638.001532.62.638.239.001542.62.640.940.002143.63.644.541.001753.03.047.542.001011.71.749.243.001322.22.251.444.001322.22.253.645.001793.03.056.746.001592.72.759.447.001452.52.561.848.001492.52.564.449.001542.62.667.050.001622.72.769.751.001332.32.372.052.001252.12.174.153.001212.12.176.254.001302.22.278.455.00821.41.479.856.00821.41.481.257.00891.51.582.758.00981.71.784.359.00871.51.585.860.00871.51.587.361.00801.41.488.662.00841.41.490.163.00941.61.691.764.00831.41.493.165.00721.21.294.366.00801.41.495.667.00821.41.497.068.00871.51.598.569.00771.31.399.870.008.1.199.971.001.0.0100.072.001.0.0100.077.001.0.0100.0Total5894100.0100.0从中选择出年龄在18岁至60岁的受访者5140人。频数分布如下：年龄FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid18.00601.21.21.219.00651.31.32.420.00551.11.13.521.00731.41.44.922.00701.41.46.323.00631.21.27.524.00761.51.59.025.001001.91.910.926.00801.61.612.527.00911.81.814.328.00901.81.816.029.001012.02.018.030.001342.62.620.631.001472.92.923.432.001312.52.526.033.001422.82.828.834.001492.92.931.735.001893.73.735.336.001352.62.638.037.001462.82.840.838.001533.03.043.839.001543.03.046.840.002144.24.250.941.001753.43.454.342.001012.02.056.343.001322.62.658.944.001322.62.661.445.001793.53.564.946.001593.13.168.047.001452.82.870.848.001492.92.973.749.001543.03.076.750.001623.23.279.951.001332.62.682.552.001252.42.484.953.001212.42.487.354.001302.52.589.855.00821.61.691.456.00821.61.693.057.00891.71.794.758.00981.91.996.659.00871.71.798.360.00871.71.7100.0Total5140100.0100.0其中，18岁至30岁之间的年轻人占20.6%，31至50岁之间的中年人占59.3%，51至60岁之间的老年人占20.1%。年龄分组FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValidage18-30105820.620.620.6age31-50304859.359.379.9age51-60103420.120.1100.0Total5140100.0100.0男女比例各占47.6%和52.4%，女性居多（见表二）表二：受访者性别 频次百分比有效百分比累计百分比有效男244547.647.647.6女269552.452.4100.0总计5140100.0100.0汉族占整个民族比例的94.4%表三：受访者民族频次百分比有效百分比累计百分比有效无填答/不回答1.0.0.0不知道/说不清1.0.0.0汉485094.494.494.4蒙12.2.294.6满22.4.495.1回751.51.596.5藏5.1.196.6壮571.11.197.7维651.31.399.0其他521.01.0100.0总计5140100.0100.0城镇常住户口占89.5%，农业户口占7.9%（见表四）表四：受访者户口性质频次百分比有效百分比累计百分比有效无填答/不回答4.1.1.1城镇常住户口459989.589.589.6当地有效城镇户口（如蓝印自理口粮户口）1232.42.491.9农业户口4057.97.999.8其他7.1.1100.0无户口1.0.0100.0海外1.0.0100.0总计5140100.0100.0受访者受教育程度：未受过教育或未受过正规教育的占2.7%，受过初等教育的占44.9%，受过高中、职高、中专教育的占31.9%，接受过高等教育的占20%，接受过研究生及以上教育的占0.6%。表五：受教育程度频次百分比有效百分比累计百分比有效1.001392.72.72.72.00230644.944.947.63.00164031.931.979.54.00102620.020.099.45.0029.6.6100.0总计5140100.0100.0受访者收入情况：收入在01000元的占15%，10012000元的占3.7%，20013000元的占4.7%，30014000元的占5.1%，40015000元的占6.5%，5001元以上的占52.5%（见表六）。全年总收入分组FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid1000以下77015.017.117.11001-20001923.74.321.42001-30002444.75.426.83001-40002615.15.832.64001-50003346.57.440.05001以上270052.560.0100.0Total450187.6100.0MissingSystem63912.4Total5140100.0二、 建立模型对于年龄、性别、民族、受访者户口性质、教育程度、全年总收入因素建立多元回归模型：20工作满意度受访者年龄；受访者性别；受访者民族；受访者户口性质；受访者教育程度；6受访者全年总收入；在这几个自变量中，只有“性别“变是定类变量，在进行分析之前，首先将“性别”变量转化为虚拟变量，虚拟之后的变量取值：0=男，1=女。三、 对模型进行检验下面，以工作满意度为因变量，以年龄，性别，民族，户口性质，受教育程度，全年总收入为自变量进行多元线性回归分析。从下图可以看出，采用stepwise方法分析时，进入分析的6个变量一共建立了5个模型，其中“年龄”变量没有进入模型。第一个模型包括了“全年总收入”变量；第二个模型包括了“性别虚拟”变量，第三个模型包括了“受教育程度”变量，第四个模型包括了“受访者户口性质”变量，第五个模型包括了“受访者民族”变量。进入模型的标准是F值的概论=0.05，剔除变量的标准是F值的概率=0.1。进入或剔除模型的变量：Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables RemovedMethoddimension01全年总收入.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).2性别虚拟为男0，1女.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).3教育程度.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).4受访者户口性质.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).5受访者民族.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).a. Dependent Variable: 工作满意度下图说明了五个模型的解释力。包括了全年总收入 变量的第一个模型的调整的决定系数Adjusted R Square 是0.079；包含了全年总收入及性别虚拟变量的第二个模型的调整的决定系数Adjusted R Square是0.090；包含了全年总收入及性别虚拟变量、受教育程度的第三个模型的Adjusted R Square是0.099。包含了全年总收入及性别虚拟变量、受教育程度、受访者户口性质的第四个模型的Adjusted R Square是0.100.包含了全年总收入及性别虚拟变量、受教育程度、受访者户口性质、受访者民族的第五个模型的Adjusted R Square是0.101. 从Change Statistics可以看出，受访者户口性质、受访者民族这两个变量对R Square的变化影响不大，分别只增加了0.002和0.001.模型概要Model SummaryfModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Changedimension01.281a.079.0792.599.079504.37015892.0002.301b.090.0902.583.01274.85415891.0003.314c.099.0982.572.00853.30515890.0004.317d.101.1002.569.00213.65615889.0005.318e.101.1012.568.0014.78515888.0291.760a. Predictors: (Constant), 全年总收入b. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女c. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度d. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度, 受访者户口性质e. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度, 受访者户口性质, 受访者民族f. Dependent Variable: 工作满意度方差分析：从下图可以看出，每一个模型都达到了0.000的显著性水平，说明回归模型是有意义的。ANOVAfModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression3408.03713408.037504.370.000aResidual39812.32658926.757Total43220.36358932Regression3907.56221953.781292.773.000bResidual39312.80158916.673Total43220.36358933Regression4260.15831420.053214.683.000cResidual38960.20558906.615Total43220.36358934Regression4350.29341087.573164.773.000dResidual38870.07058896.600Total43220.36358935Regression4381.8595876.372132.860.000eResidual38838.50458886.596Total43220.3635893a. Predictors: (Constant), 全年总收入b. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女c. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度d. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度, 受访者户口性质e. Predictors: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度, 受访者户口性质, 受访者民族f. Dependent Variable: 工作满意度回归系数：从下图可以看出，在0.001的显著性水平上，常数和回归系数对总体都是有意义的。这五个变量中，全年总收入对工作满意度的影响最大（Beta=0.238，最大）。共线性诊断的容许度不是很小，方差膨胀因子，数值不大，由此认为它们之间不存在共线性。同时可以看到，全年总收入，教育程度，对工作满意度有明显的正影响。性别（男0变成女1）是负影响。女性的工作满意度较低。CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)1.305.04131.633.000全年总收入6.159E-5.000.28122.458.0001.0001.0002(Constant)1.645.05728.990.000全年总收入5.778E-5.000.26320.929.000.9751.026性别虚拟为男0，1女-.590.068-.109-8.652.000.9751.0263(Constant)1.312.07318.079.000全年总收入5.205E-5.000.23718.212.000.9011.110性别虚拟为男0，1女-.555.068-.102-8.159.000.9701.031教育程度.108.015.0957.301.000.9131.0954(Constant)1.593.10515.155.000全年总收入5.205E-5.000.23718.232.000.9011.110性别虚拟为男0，1女-.552.068-.102-8.109.000.9701.031教育程度.101.015.0886.721.000.8951.117受访者户口性质-.220.059-.046-3.695.000.9781.0235(Constant)1.506.11213.395.000全年总收入5.214E-5.000.23818.267.000.9011.110性别虚拟为男0，1女-.556.068-.103-8.169.000.9691.032教育程度.101.015.0886.756.000.8951.117受访者户口性质-.215.059-.045-3.611.000.9771.024受访者民族.065，.030.0272.188.029.9971.003a. Dependent Variable: 工作满意度剔除的变量：下图列出的是每一次模型迭代中没有进入方程的变量的信息。Excluded VariablesfModelBeta IntSig.Partial CorrelationCollinearity StatisticsToleranceVIFMinimum Tolerance1年龄.007a.526.599.007.9991.001.999性别虚拟为男0，1女-.109a-8.652.000-.112.9751.026.975受访者民族.025a1.985.047.026.9991.001.999受访者户口性质-.061a-4.851.000-.063.9981.002.998教育程度.102a7.847.000.102.9181.090.9182年龄.002b.124.901.002.9971.003.972受访者民族.028b2.241.025.029.9991.001.974受访者户口性质-.058b-4.663.000-.061.9971.003.973教育程度.095b7.301.000.095.9131.095.9013年龄.031c2.377.017.031.9111.098.834受访者民族.029c2.324.020.030.9991.001.901受访者户口性质-.046c-3.695.000-.048.9781.023.8954年龄.024d1.843.065.024.8901.124.808受访者民族.027d2.188.029.028.9971.003.8955年龄.025e1.922.055.025.8891.125.807a. Predictors in the Model: (Constant), 全年总收入b. Predictors in the Model: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女c. Predictors in the Model: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度d. Predictors in the Model: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度, 受访者户口性质e. Predictors in the Model: (Constant), 全年总收入, 性别虚拟为男0，1女, 教育程度, 受访者户口性质, 受访者民族f. Dependent Variable: 工作满意度共线性诊断：下图，从特征值和条件参数可以看出，各模型的特征值不算太低，条件参数值不高，因此也可以断定变量存在共线性的可能性较小。Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance Proportions(Constant)全年总收入性别虚拟为男0，1女教育程度受访者户口性质受访者民族dimension01dimension111.5721.000.21.212.4281.916.79.792dimension112.0921.000.07.08.072.6901.741.01.61.243.2193.092.92.31.693dimension112.8161.000