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薪酬公平感对工作绩效的影响研究设计

来源:学术堂 作者:姚老师
发布于:2015-04-07 共1660字
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【第1部分】薪酬不公平感对员工工作绩效的作用分析
【第2部分】薪酬不公平时员工心理与行为表现研究引言
【第3部分】薪酬公平感与工作绩效文献综述
【第4部分】 薪酬公平感对工作绩效的影响研究设计
【第5部分】薪酬公平感和工作绩效相关数据分析
【第6部分】薪酬公平感对员工绩效的作用讨论、建议及参考文献

  3 研究设计

  近几年,国内外学关于薪酬公平感对工作绩效影响的研究数不胜数,并成果颇丰,但很少有研究结合对薪酬成分的公平差别阈的测定值来制定和完善薪酬激励机制。此外,从被试的选取角度讲,多为各行业员工的集合或者以某类企业在全国范围内取样,针对某企业的个案研究较少。由于各行业间存在较大差异,并且员工对薪酬公平感与工作绩效的认识也会因人因地而异,因此调查结果限于直接引用,那么针对某一特定行业的个案研究就显得很有必要,不仅能增强研究结论的实用性,且能为学者提供研究薪酬机制的新视角。

  本研究首先通过搜集有关薪酬公平感、工作绩效、公平差别阈及激励机制的相关文献来奠定理论基础,其次是通过薪酬公平感量表和工作绩效量表来剖析薪酬公平感对工作绩效是否有影响,及员工的人口变量学因素在这两方面是否存在差异,从而引起领导阶层对薪酬公平感的高度重视,最后是通过对公平差别阈的测定和访谈来探讨员工对薪酬公平的感知和期待,让公司意识到其本身存在的问题,为其制定合理的薪酬激励机制提出建议。

  3.1 研究对象

  本研究将山东济南某铸造公司选为研究对象,采用问卷调查法来取得数据,被试选取一线员工、基层和中层管理人员。本研究共发放问卷 270 份,回收 257 份,回收率为 95.19%,剔除无效问卷 36 份,有效问卷 221 份,有效率为 85.99%。

  本研究样本基本情况如表 4 所示。

 

论文摘要
论文摘要

 

  从表 4 可以看出,本研究随机所选样本中男女比例接近 7:4,年龄多集中在 21-30 岁,已婚人数是未婚人数的 3 倍多,专科以下人数占 58.8%;工种以生产为主,管理人员是少数,这也和该公司属于劳动密集型企业相符;员工的工作年限呈现“U”字型,中间两组的比例低于两端。

  3.2 研究假设

  假设 1:企业员工的薪酬公平感和工作绩效在人口学变量上都会存在差异;假设 2:薪酬公平感及各维度对工作绩效总分及各维度有显着影响;假设 3:公平差别阈对薪酬激励成分的测定能辅助公司更有针对性的制定出激励员工提高工作绩效的相应薪酬激励机制。

  假设 4:完善薪酬设计有助于提升员工的薪酬公平感,从而能提高员工工作绩效水平。

  3.3 研究工具

  3.3.1 薪酬公平感量表

  本研究采用姜荣萍(2007)编制的关于企业员工的薪酬公平感量表[22],该量表包括四个维度,即分配公平感、程序公平感、领导公平感和信息公平感。问卷每题采用 Likert 的五点衡量法,从“非常不同意”到“非常同意”分别赋予 1~5 分,所有项目均正向计分,分值越高表示薪酬公平感水平越高,反之越低。

  本研究实测得该薪酬公平感总量表的 Cronbach α 信度系数是 0.929,各分量表的信度系数介于 0.738 和 0.910 之间,说明该量表有很好的信度。

  3.3.2 工作绩效量表

  本研究采用胡飞飞(2009)研究员工组织公平感对工作绩效影响修订的工作绩效量表[7],该量表包括任务绩效和周边绩效两个维度。问卷每题采用 Likert 的五点衡量法,从“非常不同意”到“非常同意”分别赋予 1~5 分,所有项目均正向计分,分值越高表示工作绩效水平越高,反之越低。

  本研究实测得该工作绩效总量表的 Cronbach α 信度系数是 0.926,其中任务绩效信度系数是 0.777,周边绩效的信度系数为 0.928,说明该量表有很好的信度。

  3.3.3 公平差别阈的问卷和个案访谈

  本研究借鉴俞文钊所编制的“分配差距适宜性量表”,并结合实际研究需要,拟定了公平差别阈问卷和访谈内容,经导师指导和同学交流后设计出调查问卷和访谈提纲,用以测定该公司中不同岗位和工种的员工对奖金公平差别阈的取值范围,此外还包括员工对奖励方式的偏好、员工对股份制分红的观点加以调查,对 20 位员工预测后正式施测。

  3.4 资料处理与分析方法

  通过充分查阅薪酬公平感、工作绩效、公平差别阈及激励机制的相关研究文献后,研究制定出薪酬激励机制的相关内容,为研究设计和实施提供坚实的理论基础。在此基础上,主要采用文献综述法、问卷调查法、访谈法和统计分析法等来开展整个研究。

  本研究将文献资料与问卷调查和访谈相结合,对文献资料进行整理汇总,用 SPSS 17.0软件对问卷收集到的资料进行统计分析,其中统计分析包括描述性统计、信效度检验、独立样本 T 检验、单因素方差分析、相关分析和回归分析等。

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