硕士论文 工作资源、知识共享与工作绩效的关系研究 - 图文

重庆大学硕士学位毕业论文 工作资源、知识共享与工作绩效的关系研究

工作资源 ◆社会支持 ◆工作控制感 ◆工作发展机会工作投入 ◆活力 ◆奉献 ◆专注工作绩效 ◆任务绩效 ◆关系绩效 ◆学习绩效 ◆创新绩效知识共享 ◆知识获取 ◆知识贡献

图3.1 本论文的构思模型

Figure3.1 The conceptional model of this paper

3.3 测量工具

3.3.1 工作资源量表

根据本文研究的相关内容和需要，本文在工作资源量表的设计上，主要采用了国外学者Bakker（2004）对工作资源定义的三维结构模型，以及国内学者段陆生（2007）在工作资源量表的研究成果，因而本文设计的工作资源的量表主要包括社会支持、工作控制感、工作发展机会三个维度。其中，社会支持的主要内容为主管支持和同事支持，社会支持和工作控制感的量表主要参考了段陆生（2007）的主管支持、同事支持以及工作控制感的量表并经过适当修改；而工作发展机会量表则主要是借鉴了Bakker（2004）的工作发展机会量表，最后得到社会支持、工作控制感以及工作发展机会三个维度的指标题项，每个维度分别由5、5、3个指标题项组成。每个指标题项均采用5点计分法，1=“完全不符合”，2=“部分不符合”，3=“不确定”，4=“部分符合”，5=“完全符合”。

3.3.2 工作投入量表

对于工作投入的量表，本文则采用的是Schaufeli等人编制的量表UWES(The Utrecht Work Engagement Seale)，该量表适合于描述不同民族、不同文化背景以及不同人员在组织中的工作投入状况，在国内外均得到了较广泛的应用，并且被证明其信效度都比较高。在国内，刘柳等人[75]通过对UWES量表进行了翻译，目前该量表在国内已成为测量工作投入应用较广泛的自陈式量表。此量表共分为三个维度：活力、奉献和专注，每个维度分别由

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6、5、6个指标题项组成。每个项目均采用7点计分法，0=“从来没有”，1=“极少（一年几次）”，2=“偶尔（一月一次）”，3=“经常（一月几次）”，4=“频繁（一周一次）”， 5=“非常频繁（一周几次）”，6=“每天都有”。

3.3.3 知识共享量表

为了能够有效地契合本文在知识共享上的员工共享行为氛围的研究，在综合国内外对知识共享量表应用情况的基础上，采用国内外较常采用的Hooff & Ridder[24]编制的知识共享量表，该量表分为知识贡献和知识获取两个维度，每个维度分别包含6、4个指标题项。每个指标题项均采用5点计分法，1=“完全不符合”，2=“部分不符合”，3=“不确定”，4=“部分符合”，5=“完全符合”。

3.3.4 工作绩效量表

以往对工作绩效的研究，由于研究内容的不同，不同学者采用了不同的工作绩效结构来设计工作绩效量表，随着，知识经济时代的到来，以及创新越来越得到企业的重视，同时根据本文的研究内容，本文采用韩翼（2006）提出的四维结构的工作绩效（任务绩效、关系绩效、学习绩效和创新绩效）来设计工作绩效量表。

在量表设计上，工作绩效中的任务绩效以及关系绩效量表的设计是在根据韩翼（2006）相关研究基础上，同时借鉴了施信（2009）[76]的任务绩效和关系绩效的量表而得；而对于学习绩效和创新绩效的量表设计，本文根据London & Mone[77]所提出的学习绩效以及Jassen & Van [78]研究的创新绩效的定义和量表基础上，主要借鉴了张京[79]与韩翼（2006）设计的量表进行修改而得。最后设计出的工作绩效量表总共12个指标题项，其中任务绩效、关系绩效、学习绩效以及创新绩效的各指标题项数都为4个，采用的是5点计分法，1=“完全不符合”，2=“部分不符合”，3=“不确定”，4=“部分符合”，5=“完全符合”。

3.3.5 人口统计变量

本文调查问卷的最后一部分为人口统计变量题项，总共包括：性别、年龄、学历、工作年限、服务部门、职务类别、企业性质企业所在行业以及企业员工总数等9个人口统计变量。

3.3.6 数据分析方法

本文将利用SPSS17.0以及AMOS17.0对已整理的研究调查数据进行分析和假设验证，主要包括以下统计分析方法：

样本描述性分析：主要针对本文调查问卷中的基本资料中的统计变量（性别、年龄、学历、工作年限、服务部门、职务类别、企业性质、企业所在行业以及企业员工总数）进行分析，主要分析统计变量的样本频率、所占百分比等分布情况。

信度分析：信度代表量表指标的可靠性，也就是一致性或稳定性，主要以Cronbach’s α 值和CITI值来检验量表指标的信度情况。

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因子分析：主要通过探索性因子分析来检验量表指标的结构效度并提出相应的因子。 独立样本T检验：检验性别对工作资源、工作投入、知识共享以及工作绩效是否存在显著的差异。

单因素方差分析：检查统计变量（年龄、学历、工作年限、服务部门、职务类别、企业性质、企业所在行业以及企业员工总数）对作资源、工作投入、知识共享以及工作绩效是否存在显著的差异。

相关性分析：通过Pearson相关性分析探讨工作资源、工作投入、知识共享、工作绩效以及变量各维度之间的关系。

结构方程验证：首先，通过运用AMOS17.0对各个变量指标的测量模型进行验证式分析，探讨观察变量与潜变量之间的关系。然后是对潜变量与潜变量之间进行结构模型分析与假设验证，探讨潜变量之间的关系。

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4 问卷调查与初步分析

本章将利用问卷调查回收的数据，初步对问卷的数据进行描述性分析、信度分析、效度分析、因子分析、独立样本T检验、方差分析以及相关性分析，为下一步的结构模型分析做准备。

4.1 研究样本

4.1.1 样本选取与数据收集

本文的调查样本主要是来自重庆、广西、广东、北京、浙江、上海、河南、江苏、湖南等9个省市，问卷的调查主要采取三种方式：纸质版问卷、电子版问卷以及网络版问卷。由于能力有限，纸质问卷的调查，主要是在MBA班级进行发放，同时借助亲戚、朋友和同学的人际关系对广西地区的企业工作人员进行问卷发放和填写；电子版问卷和网络版问卷的发放，主要是通过在外地工作的朋友、同学以及亲戚的介绍，通过邮箱和其他网络工具的形式进行发放填写。问卷发放前都会对被试人员的研究特征进行初步了解与确认，然后再进行发放，问卷的发放和填写对象均是企业的各层级人士。

通过三种问卷调查方式，总共回收问卷352份问卷，有效问卷293份。其中，纸质版问卷共发放170份，回收154份，有效问卷131份，有效回收率为77.1%；电子版问卷和网络版问卷的发放数量无法统计，在回收数量上，电子版问卷回收41份，有效问卷34份；网络版问卷回收157份，有效问卷128份。

4.1.2 样本描述性分析

（1）性别分布情况

如表4.1所示，在调查的样本中（总样本数为293），男性140人，占总人数的47.8%，而女性人数153，所占总人数比例为52.2%，可以看出所有被调查员工的性别比例基本平衡。

表4.1 样本性别分布情况统计表

Table4.1 The Gender Description of Sample

项 目 性 别

类 别 男 女

样本数 140 153

百分比 47.8 52.2

总 计 293

（2）年龄分布情况

在年龄分布方面，由表4.2可知，一半的人数的年龄集中在25-30岁，人数为157，占总人数的53.6%，其次是31-35岁69人，占总人数的23.5%，而被调查的样本中40岁以上的员工较少，占总样本的2.7%。

表4.2 年龄分布情况统计表

Table4.2 The Age Description of Sample

项 目

类 别 样本数

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百分比 总 计