網絡使用與工作滿意度_風聞

編者按：

本期推送的是挪威學者Fulvio等2018年在 Computers in Human Behavior,Health Services Research上發表的文章Internet use and job satisfaction.將Internet用於專業目的是否會提高員工的工作滿意度？我們專注於六個主要工作特徵–收入，教育，職業類型，自主權，時間壓力和社會互動。筆者使用來自歐洲工作條件調查的數據，並估計了一個雙變量有序概率模型和分層有序概率模型。結果指出，互聯網技術通過改善對數據和信息的訪問，開展新活動以及促進交流和社交互動來提高工作滿意度。

這是社論前沿第S1647次推送

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引言

有關工作滿意度的文獻已廣泛調查了多種因素，這些因素解釋了為什麼有些員工報告的主觀幸福感高於其他員工。尤其是，現有的研究指出了工作滿意度的一些主要前提：收入和職業前景（Chen，Ployhart，Thomas，Anderson&Bliese，2011；Ockenfels，Sliwka&Werner，2014）。

筆者調查的總體思路是，互聯網可以緩和文獻中先前研究過的工作特徵的影響，增強或減弱其與工作滿意度的關係。具體來説，筆者假設在工作中使用互聯網會對工人的福利產生四種不同類型的影響。首先，它為用户提供了前所未有的訪問數據和信息的機會。其次，互聯網技術還導致出現了新的活動和服務，從而導致了嶄新的職業的興起，從而為熟練工人帶來了新的機會。第三，出於專業目的使用Internet可能會節省時間，因此員工可以比以前更高效地執行耗時且重複的任務。最後，互聯網通過各種廉價且功能強大的工具實現了工人之間的遠程通信，這為內部交流和領導提供了前所未有的機會，並促進了管理人員和員工之間的信息流動（Castellacci＆Tveito，2018）。 

研究方法

實證分析利用了來自歐洲工作條件調查（EWCS）的數據，該數據是對歐洲國家工人的大規模調查（有關使用此數據源的先前工作，請參見(Green＆McIntosh，2001；Lopes et.al，2014） ；( Martin＆Omrani，2015）。筆者使用來自最近兩次調查的數據，分別指2005年和2010年。我們包括所有16歲以上，居住地點在歐盟國家的工人。最終樣本包含35,856名工人。2005年的調查中的受訪者與2010年的調查中的受訪者不同，因此數據集不是面板，而是集合的橫截面。表1列出了我們在實證分析中使用的指標。

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筆者將指標分為與第2節中提到的主要概念維度相對應的一些主要類別。表1的頂部報告了我們分析中兩個主要變量的描述。因變量，工作滿意度是一個介於1和3之間的分類指標（不滿意；滿意；非常滿意）。主要的解釋變量是工作中互聯網使用強度的分類指標，範圍在1到7之間。下一組變量是我們的假設所關注的六個概念維度：（1）收入和職業前景，（2）教育和技能，（3）職業類型，（4）自主性，（5）時間壓力以及（6）參與社交互動。最後，表1的底部列出了一些衡量其他工作特徵和個人特徵（例如年齡，性別，健康狀況等）的變量，這些變量將在計量經濟分析中用作控制變量。

計量經濟學分析的目的是研究工人將互聯網用於專業目的對工作滿意度（因變量）的影響。在此分析中必須考慮的一個重要問題是，感興趣的主要解釋變量（Internet使用）可以説不是一個外在的，隨機分配的變量，而是取決於一組與工作相關的和個人的特徵。特別是，報告互聯網使用率高於平均水平的工人更有可能從事白領職業，並且他們的教育程度和技能水平高於其他工人。這意味着，當我們估計工作滿意度和互聯網使用之間的關係時，我們必須考慮這種樣本選擇模式。

研究結果

筆者首先介紹不包含任何交互變量的基線模型的迴歸結果。表2報告了等式（1）的基線結果，其中因變量是Internet使用強度。不出所料，工人的受教育程度與他們出於專業目的使用互聯網的強度成正比並顯著相關。實際上，高等教育水平確實增加了工人被僱用執行以互聯網為主要工作工具的熟練和高級任務的可能性。相關地，白領職業變量也為正且顯着，這表明第三職業的工人更有可能積極地將互聯網用作主要的專業工具。熟練的藍領職業變量的估計係數也為正值，儘管係數較低（參考類別是非熟練的藍領職業羣體，平均而言，他們使用互聯網的頻率比其他職業低得多）。此外，公司規模變量的估計係數為正且顯著，這與現有研究表明較大的組織更可能更早採用Internet並將其用作團隊之間的內部溝通工具（而非合作社）建立聯繫的手段有關。

表2：迴歸結果：公式（1）。因變量：Internet使用。基準結果（無交互變量）。

注意：2.1和2.3方程式中括號內的標準誤差成簇。2.2和2.4公式中括號中的穩健標準誤差。常數和國家假人包括在內。迴歸1.1和1.2中的因變量：互聯網使用（分類）。迴歸1.3和1.4中的因變量：互聯網使用虛擬值（如果工作人員報告在其工作時間的一半以上使用互聯網，則為1；如果工作人員報告在其工作時間的一半以下使用互聯網，則為0）。∗顯着水平為10％。***顯着水平為5％。***顯着水平為1％。

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表3將重點轉移到了主要興趣方程（等式（2）），該方程估計了工作滿意度的決定因素。在討論相關的交互作用（假設檢驗）之前，讓我們首先查看方程（2）中包含的主要解釋變量和控制變量的基線迴歸結果。首先，收入本身對工作生活滿意度沒有顯著影響。但是，可感知的收入變量（衡量工人對工資水平表示滿意的程度）與工作滿意度呈顯著正相關。模型中作為同一概念維度的一部分包含的其他兩個變量，即工作安全和職業前景，也與工作滿意度呈正相關。這些結果表明，感知收入和職業前景是激勵工人並促進他們的工作倖福的重要因素。

表3：迴歸結果：公式（2）。因變量：工作滿意度。基準結果（無交互變量）。

注意：2.1和2.3方程式中括號內的標準誤差成簇。2.2和2.4公式中括號中的穩健標準誤差。常數和國家假人包括在內。迴歸2.1和2.2中的因變量：互聯網使用（分類）。迴歸2.3和2.4中的因變量：互聯網使用虛擬值（如果工作人員報告在其工作時間的一半以上使用互聯網，則為1；如果工作人員報告在其工作時間的一半以下使用互聯網，則為0）。在迴歸2.3和2.4中，所有變量都作為虛擬變量包括在內。

∗顯着水平為10％。***顯着水平為5％。***顯着水平為1％。

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結論

本文研究了將互聯網用於專業目的會影響工作滿意度的渠道。該研究提出的主要思想是，工作滿意度取決於各種工作特徵，而互聯網的使用可以緩解這些特徵對工人幸福感的影響。該研究的實證結果為這一想法提供了支持，並證實了我們在互聯網使用的緩和作用方面發展出的一系列特定假設。現在，我們討論主要結果的重要性及其含義。

兩個變量根據我們的結果起着至關重要的作用：員工的教育水平和職業類別。在我們的分析中，這兩個變量都至關重要，因為它們對工作滿意度有三重影響。首先，考慮到受過高等教育和高技能白領職業的員工更可能積極地將互聯網用作主要的專業工具，因此它們會影響互聯網的使用強度。其次，它們是工作滿意度的主要（直接）決定因素。第三，他們與互聯網使用的互動促進了工作的幸福感。但是，如本文所述，這兩種交互作用具有不同的概念基礎。對於教育變量，互聯網使用的作用與信息訪問（使工人能夠形成對他們的工作條件的現實期望和看法）和學習效果（促進員工的能力和培訓）相關。對於職業變量，交互效應表明，互聯網技術往往使白領職業中相對較高技能的工人受益，白領職業通常將數字技術用作主要的專業工具，而藍領職位的僱員則更少。結果還突出顯示了收入變量的重要作用。收入以及工人對收入的看法是工作滿意度的重要決定因素。互聯網作為主要工作工具的使用增強了這種積極效果，因為它更集中於工人平均技能水平和工資水平更高，職業前景更好的職業和領域。