1. 引言
近年来,信息技术的飞速发展、智能手机的广泛普及和网络社交平台的不断完善深刻影响了企业的组织形式[1]和员工的工作方式[2],社交媒体、远程会议、网络云盘等软件大大便利了组织内部成员间的交流沟通,也使得员工居家办公、远程办公成为可能。与此同时,员工使用信息通信技术进行沟通带来的压力也成为了需要重视的问题[3],其所带来的隐性加班问题更是引起社会公众的广泛关注[4]。因此,探索工作中的网络使用对员工工作时间弹性和工作满意度的真实影响,对于优化管理方式、保障劳动者合法权益、提升员工工作效率具有重要意义。
2. 文献综述
2.1. 工作满意度
工作满意度是个人对工作的一种主观感受[5]。工作满意度会显著影响员工的职业倦怠[6]、离职意向[7]、越轨行为[8]、员工行为[9]等,对于员工个人和组织绩效有着重要意义。既有对工作满意度进行定义的理论主要分为三种,其中内容型理论从需要的满足和价值观的实现来讨论工作满意度,过程型理论从工作中个人的需求、价值与期望之间的相互影响来探讨工作满意度,情景理论则强调工作满意度会受到工作情景特性、情景现实和个人特性的影响[10]。就工作满意度的测量而言,有学者按照领导满意度、企业形象满意度、工作回报满意度、工作协作满意度和工作本身满意度五个维度构建工作满意度的测评量表[11];也有研究从企业角度出发,采取单一整体评估法评估企业的员工满意率[12];或者基于赫茨伯格双因素理论,从激励因素和保障因素探讨员工的工作满意度[13]。
2.2. 工作时间弹性
信息技术的持续发展,许多组织开始实行弹性工作制,这种工作制使劳动者得以自主选择工作时间、工作地点以及工作内容,使其得以协调时间完成各类非工作事务,从而满足劳动者因非工作—工作渗透带来的各种需求[14]。受特殊时期各国要求民众减少聚集、居家隔离的影响,弹性工时、远程办公、轮班制等弹性措施进一步得到推广[15]。既有研究认为,弹性工作制能够让员工能够个性化、高效率地配置时间和精力,进而降低工作与家庭的冲突[16]。弹性工作安排不仅有利于雇主与雇员之间形成互惠关系,对员工的工作满意度、任务绩效、创造力和归属感等有积极的促进作用[17],还能够缓解劳动者的负面感知并增进其工作满意度和幸福感[18]。
2.3. 网络使用的双重作用
一方面,网络在工作中的使用带来相当的积极作用。弹性工作安排流行的重要原因之一就是信息技术的发展[17]-[19]。网络使用对员工和企业的积极作用得到大量实证研究证明,如引入信息技术能增强企业内部控制手段的多样性、灵活性和高效性,并增强内部控制的预防、检查与纠正功能[20];电子沟通能够提升员工工作的空间自由度,并便利员工其与他企业员工的相互交流[21];对照顾老年痴呆患者的护士进行的实验证明,信息技术支持可以显著提升其工作满意度[22];员工可以通过使用网络通过寻找培训课程、了解专业最新发展、学习新工作技能等方式学习知识、提升技能,进而提升自身的创造力[23];一项对保险业员工的研究发现,在工作中使用社交媒体不仅为员工带来了享乐价值和功利价值,还能显著正向预测员工的工作绩效[24];需求满意度和内在工作动机[25],并能够对高公共服务动机的公职人员起到显著的激励作用[26]。
另一方面,近年来也有大量研究指出了工作中使用网络进行沟通带来的负面影响。如对知识专业人员工作而言,使用移动电子邮件设备工作从短期上看能提供灵活性、安全感和信息交互控制感,但长期上却会导致随时利用电子邮件设备工作成为集体中每个成员的义务,使他们难以从工作中抽身[27];网络沟通的使用使员工面临快速响应压力、持续可用期望、工作量增加、误解和网络霸凌等问题[28],其带来的远程工作压力与员工的低工作情绪幸福感[3]、倦怠和低睡眠质量显著相关[29];互联网技术发展和即时通信工具普及增加了家庭需求和工作需求传递的便利性和时效性,从而增强了工作家庭的相互干扰[30];员工在工作中使用社交媒体使组织网络趋于半透明,由此带来的监控感知也会对员工情感承诺产生负向作用[31]。
2.4. 总结
综上,既有研究普遍认为高工作时间弹性能够对员工的工作满意度产生积极影响,而弹性工作制的实现很大程度上又得益于信息技术在工作中的普遍应用,从一般逻辑而言易得信息技术在工作中的使用有益于提升员工的工作时间弹性、进而提升员工的工作满意度。然而学者们对于信息技术使用对员工时间弹性和工作满意度影响方向的判断却多有矛盾,一些学者认为网络使用提升了员工时间安排的自主权和灵活性、也能提升员工工作满意度,另一些学者却证明网络使用使员工被迫背负了在非工作时间响应工作的义务、降低了员工的工作满意度。本研究认为,问题的关键在于控制好与网络使用强度关系密切的涉及工作自身的变量影响,如福利保障、薪资待遇、晋升发展等,高度需要网络使用的工作岗位很可能在这些方面相较其他岗位有优势,因此其高工作满意度很可能是由这些优势带来、而非网络使用本身的影响。所以,本文将在重点关注控制变量的同时,将网络使用通过时间弹性影响工作满意度的机制进行拆解,对有控制变量的中介效应进行研究。
3. 研究方法
3.1. 数据来源
本研究基于北京大学中国社会科学调查中心通过开展“中国家庭追踪调查”所得到CFPS2020数据,其样本覆盖25个省级行政区,目标样本规模16,000户,调查对象包含样本家户中的全部家庭成员。2010年正式开展访问后,以之为基线调查界定出来的所有基线家庭成员及其今后的血缘/领养子女将作为CFPS的基因成员,成为永久追踪对象。
该调查覆盖的省份包括河北省、山西省、辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、海南省、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省,共计22个;所覆盖的直辖市包括北京市、天津市、上海市、重庆市,共计4个;所覆盖的自治区包括内蒙古自治区、广西壮族自治区、西藏自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区,共计5个。调查对象共28,590人,其中男性占比49.9%,女性占比50.1%,性别比例均衡。调查对象年龄从9到104岁不等,平均年龄为44.26岁,其中20岁以下占比13.1%,21~40岁占比31.8%,41~60岁占比31.8%,61~80岁占比30.8%,81岁及以上占比2.5%。基于国家统计局资料的城乡分类(即受访家庭所在社区是村委会还是居委会),调查对象中属村委会的占比49.5%,属居委会的占比50.5%。调查对象中文盲/半文盲以及从未上过学占比22.5%,小学学历占比20.0%,初中学历占比28.3%,高中/中专/技校/职高学历占比15.7,大专学历占比7.0%,本科学历占比6.0%,硕士学历占比0.5%,博士学历只有11人(表1)。
Table 1. Descriptive statistics of demographic variables
表1. 人口学变量描述性统计
类别 |
人数 |
占比 |
性别 |
女 |
14,309 |
50.1 |
男 |
14,278 |
49.9 |
年龄 |
≤20 |
3747 |
13.1 |
21~40 |
9103 |
31.8 |
41~60 |
9068 |
31.8 |
61~80 |
5944 |
30.8 |
≥81 |
728 |
2.5 |
城乡 |
居委会 |
13,497 |
50.5 |
村委会 |
13,255 |
49.5 |
学历 |
文盲/半文盲、从未上过学 |
6054 |
22.5 |
小学 |
5389 |
20 |
初中 |
7615 |
28.3 |
高中/中专/技校/职高 |
4228 |
15.7 |
大专 |
1886 |
7 |
本科 |
1612 |
6 |
硕士 |
146 |
0.5 |
博士 |
11 |
0 |
3.2. 研究设计
本文将采用SPSS宏程序Process插件中的模型6,将网络对工作重要性作为自变量,工作时间弹性和时间满意度中介变量,工作满意度作为因变量,依次以不控制变量、控制福利保障(现金福利、实物福利、工作保障)、控制福利保障和其他满意度(收入满意度、安全满意度、环境满意度、晋升满意度)进行中介效应分析,并比较三次分析的结果。
将通过Harman单因素检验进行共同方法偏差检验,对网络对工作重要性、工作时间弹性、工作满意度、时间满意度、收入满意度、安全满意度、环境满意度、晋升满意度、实物福利的5个题项、现金福利的5个题项和工作保障的5个题项放到一个探索性因子分析中,所得特征值大于1的因子如表2,第一个公因子的方差解释百分比为21.277%,小于40%,故可以认为不存在严重的共同方法偏差。
Table 2. Common method deviation test
表2. 共同方法偏差检验
成分 |
初始特征值 |
提取载荷平方和 |
|
总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
1 |
4.894 |
21.277 |
21.277 |
4.894 |
21.277 |
21.277 |
2 |
3.315 |
14.415 |
35.692 |
3.315 |
14.415 |
35.692 |
3 |
1.688 |
7.341 |
43.032 |
1.688 |
7.341 |
43.032 |
4 |
1.393 |
6.055 |
49.087 |
1.393 |
6.055 |
49.087 |
5 |
1.074 |
4.669 |
53.756 |
1.074 |
4.669 |
53.756 |
6 |
1.013 |
4.403 |
58.159 |
1.013 |
4.403 |
58.159 |
3.3. 研究假设
根据本文的研究综述和研究方法,本文提出以下研究假设。
H1:工作中网络重要性对工作时间弹性有显著影响。
H2:工作时间弹性对工作时间满意度有显著影响。
H3:工作时间满意度对工作满意度有显著影响。
H4:工作中网络重要性对工作满意度有显著影响。
3.4. 变量测量
3.4.1. 因变量:工作满意度
采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QG406“总的来说,您对这份工作有多满意?”这一题项对工作满意度进行测量,被调查者就该题项在1~5分内打分,1分表示“非常不满意”,5分表示“非常满意”(表3)。
Table 3. Reliability and validity analysis of expert trust scale
表3. 专家信任量表信效度分析
变量 |
Cronbach’s α |
KMO |
PCA |
CFA |
方差累计率 |
因子 |
AVE |
CR |
专家信任 |
0.989 |
0.960 |
88.648 |
专业信任 |
0.667 |
0.909 |
品质信任 |
0.658 |
0.964 |
3.4.2. 自变量:工作中网络重要性
采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QU951“网络对您的工作有多重要?”这一题项对工作中网络重要性进行测量,被调查者就该题项在1~5分内打分,1分表示“非常不重要”,5分表示“非常重要”。
3.4.3. 中介变量
工作时间弹性:采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QG604“过去12个月,在这份工作中,您多大程度上能安排自己的上下班时间”这一题项对工作时间弹性进行测量,被调查者就该题项在1~3分内打分,1分表示“没有固定的上下班时间,完全看工作需要,由本人安排”,2分表示“有基本固定的上下班时间,但自己有一定的灵活空间,可以自由安排”,3分表示“完全按固定的或上级安排的上下班时间工作”,为符合变量命名,将变量进行重新编码,1分改为3分、2分保持不变、3分记为1分,输出为“工作时间弹性”。
时间满意度:采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QG404“您对这份工作的工作时间有多满意?”这一题项对时间满意度进行测量,被调查者就该题项在1~5分内打分,1分表示“非常不满意”,5分表示“非常满意”。
3.4.4. 控制变量
1) 福利保障
实物福利:采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QG8“过去12个月,您这份工作以实物形式为您提供哪些福利?”这一题项对实物福利进行测量,该题项为包括免费早/中/晚餐、免费住宿、单位配车/班车、购物卡/购物券和其他5个选项的多选题,将被调查者选择的选项数量输出为“实物福利”。
现金福利:采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QG7“过去12个月,这份工作为您提供哪些现金福利?以现金形式发的或打到工资卡里的都算。”这一题项对现金福利进行测量,该题项为包括交通费补贴、餐费补贴、住房补贴、过节费和其他5个选项的多选题,将被调查者选择的选项数量输出为“现金福利”。
保障水平:采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QG9“以个体或者私营业主的身份缴纳了/这份工作提供哪些保险?”这一题项对保障水平进行测量,该题项为包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险5个选项的多选题,将被调查者选择的选项数量输出为“保障水平”。
2) 其他满意度
采用中国家庭追踪调查CFPS2020问卷中QG406“您对这份工作的收入有多满意?”、QG402“您对这份工作的安全性有多满意?”、QG403“您对这份工作的工作环境有多满意?”和QG405“您对这份工作的晋升机会有多满意?”这一题项对时间满意度进行测量,被调查者就该题项在1~5分内打分,1分表示“非常不满意”,5分表示“非常满意”。
4. 数据分析
4.1. 描述统计与相关分析
将主要变量描述性统计和相关分析结果列入下表。
如表4,工作时间弹性、网络对工作重要性、工作满意度及各类满意度的均值水平都中等偏上,保障水平均值偏低,实物福利和现金福利的均值极低;除工作时间弹性与收入满意度、网络对工作重要性之间的关系不显著之外,其余的变量两两相关关系均显著。其中网络重要性与时间弹性之间关系的不显著与本文研究假设相悖,有待在有控制变量的中介效应分析中进一步讨论。
Table 4. Main variable description statistics and correlation coefficient matrix
表4. 主要变量描述统计和相关系数矩阵
|
均值 |
标准差 |
收入 满意度 |
安全 满意度 |
环境 满意度 |
时间 满意度 |
晋升 满意度 |
实物 福利 |
现金 福利 |
保障 水平 |
时间 弹性 |
工作 满意度 |
收入满意度 |
3.50 |
0.934 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
安全满意度 |
3.88 |
0.851 |
0.375** |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
环境满意度 |
3.72 |
0.92 |
0.381** |
0.569** |
|
|
|
|
|
|
|
|
时间满意度 |
3.60 |
1.067 |
0.367** |
0.423** |
0.483** |
|
|
|
|
|
|
|
晋升满意度 |
3.43 |
1.067 |
0.498** |
0.379** |
0.448** |
0.462** |
|
|
|
|
|
|
实物福利 |
0.58 |
0.878 |
0.076** |
0.097** |
0.075** |
0.055** |
0.024** |
|
|
|
|
|
现金福利 |
0.55 |
0.862 |
0.085** |
0.093** |
0.076** |
0.053** |
0.035** |
0.918** |
|
|
|
|
保障水平 |
2.11 |
5.343 |
0.048** |
0.119** |
0.101** |
0.075** |
−0.038** |
0.39** |
0.392** |
|
|
|
时间弹性 |
2.34 |
0.587 |
0.011 |
0.088** |
0.062** |
0.026* |
−0.027* |
0.048** |
0.039** |
0.13** |
|
|
工作满意度 |
3.70 |
0.747 |
0.586** |
0.494** |
0.553** |
0.519** |
0.616** |
0.068** |
0.071** |
0.052** |
0.016** |
|
网络重要性 |
3.74 |
1.324 |
0.078** |
0.131** |
0.148** |
0.103** |
0.079** |
0.146** |
0.156** |
0.198** |
−0.007 |
0.119** |
4.2. 线性回归分析
将专家信任作为因变量,网络重要性、信息怀疑、年龄、性别、城乡、学历作为自变量进行多元线性回归,得到结果如下。
4.2.1. 模型摘要
Table 5. Summary of regression model
表5. 回归模型摘要
R |
R方 |
调整后R方 |
标准估算的错误 |
德宾–沃森 |
显著性 |
0.746 |
0.556 |
0.555 |
0.54058 |
1.413 |
0.000 |
如表5,回归模型R方为0.556,显著性小于0.001,回归方程显著;德宾–沃森值为1.413,小于1.5,自变量存在一定的自相关问题,时间满意度、收入满意度、安全满意度、环境满意度和晋升满意度之间的相关性符合理论预期,这也证明单纯的多元线性回归结果不能解答本研究关注的问题,其结果只能为接下来的中介效应分析起参考作用。
4.2.2. 回归系数和共线性检验
Table 6. Regression analysis results
表6. 回归分析结果
|
B |
标准错误 |
Beta |
t |
显著性 |
容差 |
VIF |
(常量) |
0.704 |
0.053 |
|
13.163 |
0.000 |
|
|
时间满意度 |
0.125 |
0.009 |
0.157 |
13.735 |
0.000 |
0.684 |
1.462 |
时间弹性 |
−0.011 |
0.011 |
−0.009 |
−0.979 |
0.328 |
0.976 |
1.025 |
收入满意度 |
0.261 |
0.01 |
0.301 |
26.562 |
0.000 |
0.699 |
1.431 |
安全满意度 |
0.085 |
0.011 |
0.091 |
7.591 |
0.000 |
0.619 |
1.616 |
环境满意度 |
0.161 |
0.011 |
0.179 |
14.444 |
0.000 |
0.582 |
1.717 |
晋升满意度 |
0.212 |
0.009 |
0.268 |
22.798 |
0.000 |
0.647 |
1.546 |
实物福利 |
0.013 |
0.018 |
0.017 |
0.724 |
0.469 |
0.158 |
6.32 |
现金福利 |
−0.009 |
0.018 |
−0.011 |
−0.473 |
0.636 |
0.157 |
6.361 |
保障水平 |
−0.004 |
0.004 |
−0.01 |
−1.013 |
0.311 |
0.86 |
1.163 |
网络重要性 |
0.007 |
0.007 |
0.01 |
1.065 |
0.287 |
0.949 |
1.054 |
如表6,回归模型中时间满意度、收入满意度、安全满意度、环境满意度和晋升满意度对工作满意度的影响均显著,体现出将除时间满意度之外的其他满意度纳入控制变量的必要性;实物福利和现金福利的VIF均大于5,故存在多元共线性问题,进一步的分析需在中介效应分析中进行。
4.3. 中介效应分析
通过SPSS宏程序Process插件中的模型6,使用Bootstrap抽样法对有调节的中介作用进行检验,抽取样本量设定为5000,置信水平为0.95。模型将工作中网络重要性作为自变量,工作时间弹性和工作时间满意度作为中介变量,工作满意度作为因变量,再分别以在不控制变量、控制福利保障相关变量、控制福利保障相关变量和其他满意度变量的情况下进行中介效应分析,输出相应结果。
4.3.1. 无控制变量的中介效应
如图1,工作中网络重要性对工作满意度的直接效应显著,对工作时间弹性的影响不显著,工作中网络重要性→工作时间满意度→工作满意度这一中介路径均显著。
在不控制变量情况下,工作中网络重要性显著正向预测工作满意度,并能通过提升工作时间满意度提升工作满意度;工作时间弹性与网络重要性无关,但也能通过提升工作时间满意度提升工作满意度。
Figure 1. Mediation model without controlled variables
图1. 无控制变量的中介模型
4.3.2. 控制福利保障的中介效应
如图2,工作中网络重要性对工作满意度的直接效应显著,对工作时间弹性的影响不显著,工作中网络重要性→工作时间弹性→工作时间满意度→工作满意度和工作中网络重要性→工作时间满意度→工作满意度这两条中介路径均显著。
在控制福利保障变量后,工作中网络重要性仍然显著正向预测工作满意度、并能通过提升工作时间满意度提升工作满意度的同时,也会通过负向预测工作时间弹性导致工作时间满意度降低、进而降低工作满意度,出现了相互矛盾的三条路径。
Figure 2. Mediation model with welfare and security variables as control variables
图2. 控制福利保障变量的中介模型
4.3.3. 纳入全部控制变量的中介模型
如图3,工作中网络重要性对工作满意度和工作时间满意度的影响均不再显著,只有工作中网络重要性→工作时间弹性→工作时间满意度→工作满意度这一条中介路径均显著。
在控制福利保障变量和其他满意度后,工作中网络重要性不再显著正向预测工作时间满意度和工作满意度,只剩下通过负向预测工作时间弹性导致工作时间满意度降低、进而降低工作满意度这一条路径。
Figure 3. Mediation model incorporating all control variables
图3. 纳入全部控制变量的中介模型
4.4. 总结
综上,工作中网络重要性与工作满意度的显著正向相关其实是由福利保障和其他满意度导致的,在控制这些变量后,工作中网络重要性实际上通过负向影响工作时间弹性降低了员工的工作时间满意度和总体工作满意度。其中,工作时间弹性在工作中网络重要性和工作时间满意度之间起完全中介作用,工作时间弹性和工作时间满意度在工作中网络重要性和工作满意度之间起完全中介作用,工作时间弹性和工作时间满意度在工作中网络重要性和工作满意度之间起完全中介作用。
5. 研究结果
5.1. 研究结论
首先,本研究在一定程度上为既往研究结论的相互矛盾提供了一种解释:在信息时代背景下,工作中更需要使用网络的工作相较于其他工作往往福利保障更好,在收入、安全性、工作环境和晋升机会等方面也更优越,网络使用与工作满意度之间的正相关很可能是由这些涉及工作本身的因素导致的,而非网络使用本身对工作满意度有正向影响。
其次,虽然弹性工作安排流行的重要推动力之一是信息技术的普及,但在我国劳动者的工作实践当中,网络在工作中的高强度使用反而迫使其在非工作时间也要随时待命,使得对免费数字劳动的要求在无形中增加[4],反而降低了员工的工作时间弹性,导致“隐性加班”现象的广泛出现。
最后,在控制了其他干扰变量后得以辨明,网络在工作中的大量使用非但没有提升劳动者的工作满意度,反而实际上使劳动者需要持续在工作信息上消耗精力和注意力[3],通过降低劳动者的工作时间弹性降低了其工作满意度,对员工产生了负面影响。
5.2. 启示与建议
1) 政府
电子信息技术进步推动了企业组织形式和员工工作方式的革新,并带来了更高的工作效率,然而在高效率带来的效益非但没有减轻劳动者的工作压力,反而导致了隐性加班问题的加剧。为保障劳动者的基本权益,公权力机构应顺应时代发展带来的新要求,出台相关政策法规对企业行为进行规范,尽可能减少因网络使用导致的劳动者在非工作时间隐性加班的现象。
2) 企业
企业在充分应用信息技术发展成果、提高组织内部沟通和工作效率的同时,应当考虑到过度使用网络会提升员工工作压力,进而导致员工工作满意度降低、产生职业倦怠乃至出现离职倾向的风险。应塑造和谐的企业文化氛围,令各级管理者非必要情况下尽量不在非工作时间与员工进行工作相关事务的交流,减少员工精力因非工作时间待命造成的无谓损耗。
3) 劳动者
劳动者应顺应时代发展潮流,通过主动学习正确应对信息技术应用带来的工作方式变化的冲击,提升自己的工作能力和创造性。但同时要平衡好工作与生活的关系,通过主动采取区分工作用和生活用联系方式等措施,有意识地减少工作事务对自己非工作时间的侵入,避免自己在非工作时间仍处于高度紧张的工作状态,在必要时留存证据、准备使用法律武器保护自己的合法权益。
5.3. 局限性与未来发展
首先,本研究的重点在于控制相关变量影响后探究网络使用和员工工作满意度之间的关系,然而在应用公开样本数据资源的情况下,对主要相关变量的控制却只依赖于数据分析软件的系统控制。今后相关研究可以尝试采用更理想的变量控制方法,如采用实验方式,就同一组织内同类岗位的员工分为实验组和对照组并提升实验组的网络使用强度进行研究。
其次,本研究为充分控制其他相关变量,采用了将除时间满意度以外的其他满意度作为控制变量、并使用单一题项代表工作满意度的做法,此外工作中网络重要性和工作时间弹性也均采用单一题项进行测量。今后以这些变量为主要变量的相关研究,可以考虑通过制作量表、采用成熟量表等方式提升变量测量的内容效度。
最后,本研究意在探讨工作中网络使用对员工的影响,但只关注了员工工作满意度这一个变量,没有从多角度对网络使用的影响进行辨证讨论。今后对工作中网络使用影响的研究可以考虑从员工和组织两个方面入手,对员工心理健康、员工和组织工作绩效、组织文化等多角度进行探索。