绩效考核-工作满意度的维度及测量

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1、工作满意度的维度及测量2.2.1工作满意度的维度对工作满意度的测量在很大程度上依赖于对工作满意度维度的划分(Moorman8,1993)。目前对工作满意度维度的划分存在着两种认识:单维和多维(Pinder2,1998;Newstorm和Davis4,1997)。l所谓单维,就是将工作满意度看作是一个整体的水平,不做各个维度上的区分。在单维情况下,对工作满意度的测量一般是询问诸如“你是否喜欢你的工作”等一般性的问题2。l所谓多维,就是将工作满意度区分为不同的方面,从而进行分别测量。多维所涵盖的各个方面可以包括工资待遇、同事关系

2、、工作自主性、晋升、公司政策等等工作中所涉及的各种因素(Rice等人9,1990;Pinder2,1998),但是到底工作满意度应该区分为哪些具体的方面,学术界并没有统一、明确的认识。其中一种比较常见的维度划分就是将工作满意度划分为内源性和外源性两个方面(Wong等人10,1998;Hirschfeld3,2000)。Newstorm和Davis4(1997)和Hirschfeld3(2000)指出,对多维的工作满意度进行研究,这对组织管理的意义比单维工作满意度对组织的意义更为重大,而工作满意度的研究也因此多集中于多维划分的

3、工作满意度上。但是,单维和多维之间有着很紧密的联系(王垒5,1995;Rice等人9,1991)。有一种观点认为,各方面的满意度加权总和可以反映总体满意度5,而另一种观点认为总体满意度等于各部分满意度的简单相加9。Rice等人9(1991)探察了工作总体满意度、各方面满意度、各方面重要程度三者之间的关系,研究结果表明,虽然各方面的满意度水平受其重要程度的影响,但是总体工作满意度与各方面满意度之间的关系并不受各方面重要程度的影响,这说明总体工作满意度与各方面满意度更有可能是简单相加的关系。另外单维和多维之间也可能是相互影响的关

4、系。Pinder2路桥英才网----中国最权威的路桥行业求职招聘网站(1998)指出,总体满意度和各方面满意度之间很可能是互为因果的。也就是说,如果一个人对其工作的某个或某几个方面满意度很高,那么他的总体满意度可能因此也趋于较高的水平,反之亦然。2.2.2工作满意度的测量鉴于维度划分的差异,工作满意度的测量方法也是多种多样的(Moorman8,1993;Pinder2,1998;Kraut11,1998)。而学术界对工作满意度的测量也存在不同的范式,即测量的是情感性的满意度(affectivesatisfaction),还是

5、认知性的满意度(cognitivesatisfaction)8。首先应当指出的是,这两种满意度测量范式都承认工作满意度的本质是态度,但是两者的出发点是不同的8:l情感性工作满意度测量范式是以对工作总体的、积极的、情绪上的评价为出发点的。这种范式的测量焦点是,工作是否能够唤起良好的心情、积极的感受等。基于这种范式的测量问卷往往会让被试评价其在工作时候的感受或心情。l认知性工作满意度测量范式是以对工作条件更为合乎逻辑的评价为出发点的。对工作满意度的评价不依赖于情绪性的判断,而是注重对各种工作条件、机会或成果的评价。基于这种范式的

6、测量问卷往往要求被试评价其工作,而不是感受。绝大多数工作满意度测量问卷,包括在工作满意度研究中常用的MSQ、JDI、JDS等问卷,采用的都是这种测量范式。Moorman8(1993)探讨了这两种不同测量范式在研究工作满意度与组织成员行为之间关系的时候所产生的影响。研究发现,采用认知性工作满意度测量工具(MSQ),工作满意度所解释的组织成员行为的变异百分比更高一些;而如果采用情感性测量工具(Brayfield-Rothescale),则工作满意度所解释的变异百分比很小。可见,这两种测量范式之间的确存在一定的差异,而且这些差异可

7、能会对有关工作满意度或工作满意度与其他组织变量之间关系的研究产生影响。路桥英才网----中国最权威的路桥行业求职招聘网站2.2.3内源性工作满意度与外源性工作满意度工作满意度的维度划分中,将工作满意度划分为内源性(intrinsic)和外源性(extrinsic)两个维度,这是一种非常常见而且重要的划分方式(Hirschfeld3,2000)。所谓内源性工作满意度(intrinsicjobsatisfaction)就是指人们对工作任务本身性质的感受。所谓外源性工作满意度(extrinsicjobsatisfaction)就是

8、指人们对各种外部的工作情境的感受。3可以用Herzberg12,13(1959,1987)的观点来揭示内源性和外源性满意度的构成:l内源性满意度可以包括对如下几方面的满意程度:成就感(achievement)、对成就的认可(recognitionforachievement)、工作本身(t

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