工作嵌入量表初步编制及信效度研究

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1、工作嵌入量表初步编制及信效度研究摘要:工作嵌入是最近几年提出的一个新概念,虽得到大部分学者的认同,但对工作嵌入测量工具还有待进一步开发,特别是在跨文化下工作嵌入的内容界定和测量都需要进一步深入。因此,文章运用心理学研究方法对工作嵌入的构成维度进行探索性研究,开发出适合中国文化背景的工作嵌入测量工具。关键词:工作嵌入;量表编制;信效度分析一、工作嵌入的概念界定"嵌入性"(Embeddedness)理论是新经济社会研究中的一个核心理论。美国Washington大学的Mitchell[l]和Lee两位教授(2001),借鉴了嵌入理论,从网络化的社会生

2、活现实出发,提出了"工作嵌入"(JobEmbeddedness)理论,充分地反映了对非工作因素重要性的考虑。他将工作嵌入形象比喻为一张网,由个体与工作内外形成的多种多样的关系编织而成,它使人“陷入”其中,具有高度嵌入性的人有许多紧密的社会连接,并能以多种关系的组合方式嵌入或陷入其工作与生活的社会网络中。目前工作嵌入的概念基本上得到了研究者的认同,代表了个体与工作的嵌入程度,本文将工作嵌入定义为,个体和组织内外所有关系网络所形成的个体与工作之间的密切程度。二、工作嵌入问卷编制由于工作嵌入与组织行为学领域的其他概念,如:组织承诺、组织支持感、工作满

3、意度等有着非常密切的关系,所以探索工作嵌入的维度,为相关领域研究和企业管理实践提供依据,有非常重要的意义。再者,工作嵌入的概念虽得到大部分学者的认同,但对工作嵌入测量工具还有待进一步开发,特别是在跨文化下工作嵌入的内容界定和测量都需要进一步深入。因此,结合国内外研究,从实证的角度,运用心理学研究方法对工作嵌入的构成维度进行探索性研究,开发出适合中国文化背景的工作嵌入测量工具,为日后进一步的研究提供借鉴,就成为一个值得努力的研究方向。1•初始问卷的编制现在普遍使用的是Mitchell等人开发的量表,共6个维度、48个测量项目,其中36个项目采用李

4、克特五分测度,“5”表示“非常同意”或表示“非常不同意”,另外12项为选择题。该问卷在多项研究中均证明具有良好的信效度。[2]Mitchell等对“工作嵌入”的研究把员工行为的研究从传统的工作因素扩展到非工作因素,将对“嵌入”的研究从单纯的个体人际关系层面推向组织和社区环境。[3]但是“工作嵌入”有独特的文化背景,使其在中国文化情境下的适用性被削弱。王莉(2007)等人也提到,对于中国员工而言,乡土观念和追求稳定以及其他因素,决定了中国员工的迁移性较弱,在更换工作时大多考虑的是同一城市,一般不会考虑搬出自己原来住的房子[4]。大部分人买了房子后

5、,居住状态比较稳定。再者,中国是一个家庭观念最为强盛的国家,因此以社区作为“工作外嵌入”剖面,在中国就不太适用了。另外,Mitchell等人开发的量表对组织剖面中没有再进行工作外因素和非工作因素的区分[5]。因此本问卷在Mitchell和梁小威的基础上,以"家庭以及工作外因素”作为“工作外嵌入”、“工作因素”作为'‘工作内嵌入”的剖面,仍以联结、匹配和牺牲作为衡量工作嵌入的维度,试图构建适应中国员工的工作嵌入量表。再者,以往的量表题目项目太多,在与其他变量研究中将导致问卷过于冗长,于是参考相关文献后,设计本研究的初始问卷时注意了题目数量。所编制

6、的初始问卷主要由两部分组成,共15个项目。第一部分:共10个项目,主要是采用李克特五点量表,从非常不相符合、不相符、中等、相符、最相符;第二部分为选择题。其中1、2、3题为工作内匹配维度;14、15题为工作内联结维度;6、8、9为工作内牺牲维度;4、5为工作外匹配;11、12、13为工作外联结维度;7、11为工作外牺牲维度。2.实施程序⑴于2008年7月25日一一8月5日施测,施测对象为随机抽取的公司员工、成人教育学生以及函授生,共发放问卷130份,收回有效问卷124份。(2)对初测结果进行分析检验。本研究的调查问卷数据采用SPSS11.5统计

7、软件包进行分析处理。2.结果分析(1)描述统计结果收集并录入数据,先进行基本的描述统计,算出各维度的平均值及标准差。(2)项目分析采用两种方法对问卷条目的区分度进行分析。第一,P值法,即将总分按从低到高的顺序排列,得分前27%者为高分分组,得分后27%者为低分组,进行高低二组被试在每题得分平均数上的差异显著性检验。第二,用相关法计算各项与总量表(总嵌入)的相关系数,考察其是否显著。统计结果见表2O项目分析的结果表明,本问卷各题鉴别力和区分度均良好,均具备良好试题的首要条件。(3)因素分析的适当性(效度分析)将问卷数据做因子分析,从提取的分析结果

8、看到,抽取了6个因素,累计方差贡献率为77.931%,它们反映了原变量的大部分信息。按照方差极大法对因子载荷矩阵旋转后的结果见表3,各因子的变量含义十

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