高校后勤员工敬业度的调研及分析

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1、高校后勤员工敬业度的调研及分析摘要:依据通行的UWES量表对清华大学七个一线业务部门员工的敬业度进行了调查,对调查结果进行了数据处理并给予了分析。结果表明,清华大学后勤员工的敬业度处于中等偏上,影响因素中的年龄、工作年限等对于员工的敬业度有较大的影响,而性别、婚姻状况和教育程度对员工的敬业度影响有限。文章的研究结果对于高校后勤员工的招聘具有一定的参考价值,对于更加精准把握员工的特点,开展相应的工作以提高特定群体员工的敬业度,也有一定的参考意义。关键词:UWES量表后勤员工敬业度中图分类号:F272.92文献标识码:A文章编号

2、:1004-4914(2014)08-213-02高校后勤员工的敬业度是影响后勤服务质量的关键性驱动因素。各高校后勤系统只有提高了员工敬业度,才能够不断提升为大学教学、科研顺利开展的服务保障水平。因此,研究高校后勤员工的敬业度不仅是为广大师生提供优质服务的重要因素,更是构建高校后勤核心竞争力的关键。为此本文就针对清华大学后勤七个一线业务部门的员工敬业度进行了调研和分析。所用量表为张轶文、甘怡群(2005)修正过的中文版Utrecht工作敬业度量表(UWES量表),包括活力(Vigor)、奉献(Dedication)和专注(A

3、bsorption)三个分量表,16个主观测试题目。调研对象只要根据题目描述与自己的契合程度给予评分,例如题目'‘工作中,我会感觉到能量迸发”,员工只要回答这种情况所发生的频率即可,频率越高,得分越高,敬业度也越大。按照定额抽样的办法,从每个一线业务中随机抽取50个员工,作为访问调查对象。此次调研共发放350份问卷,共回收量表343份,其中有效量表337份,有效率为96.3%。调查数据采用SpssDataentry4.0软件建立数据库、输入数据,数据分析采用Spssl9.0和Excel2010软件,分析方法包括描述性统计、差

4、异分析、相关分析等。研究对象的人口统计学数据分布见表lo一、敬业度的描述性分析敬业度UWES量表共有16个项目,5点李克特量表,对量表进行计分整合,得到的描述性分析结果如下。平均数满分为5分,5分代表敬业度高,1分代表敬业度低。从表2中可以看出,员工敬业度的平均得分为3.73,稍微高于5分量表的中值3,说明清华大学后勤员工的敬业度属于中等偏上。在敬业度的三个子维度中,奉献这一维度具有最高的得分,说明员工在奉献层面上,所表现出的积极性较高,也较为敬业,充分说明清华大学后勤的文化建设一直所强调的“爱岗奉献”所体现出来的教育效果。

5、相对而言,活力这一维度,则得到了最低的得分,但是也高于5分量表的中值3,说明员工在活力上虽然有一定的积极性,但是还有很大的提升空间。这与一线员工的后勤服务工作相对单一、枯燥可能有较大关系,毕竟一线服务的员工日复一日、年复一年地在一个岗位上,难以有太多的激情四射,这就需要管理团队更多地依靠党、团、工会等组织,开展群众性的文体活动去化解。二、敬业度的差异分析1.性别因素的差异性分析。从性别因素上来看,男、女两因素是来自两个正态总体的相互独立样本,因此可以进行两独立样本t检验方法,来推断两个总体样本敬业度均值的显著性:由表3可以得

6、知,女性在敬业度方面的平均值略大于男性,另外在奉献、专注两个子维度上的均值也都大于男性员工,男性员工仅在活力这一维度上略高于女性。t检验的结果显示,上述四个指标的所有sig值(统计学指标)均大于0.05,说明该项统计的推论无法得到显著性的结果,即:性别对于员工敬业度并没有显著性差异。尽管如此,数据还是有一定的借鉴意义,有鉴于奉献和专注子维度上,女性指标髙于男性,后勤系统的干部有理由相信,在重复性强的服务岗位上,女性比男性还是具有一定的优势。2.年龄因素的差异性分析。在年龄因素上,共有四个水平(20岁以下、21〜30岁、31〜

7、40岁、40岁以上),因此在分析敬业度数据时,需要进行单因素方差分析:通过上表分析结果可以得知,40岁以上的人敬业度最低,31〜40岁以上敬业度最高,整体的方差分析结果显示,年龄因素在敬业度及其子维度上都具有显著性的影响,且在所有的水平上都达到了sig值0.05)。说明不同层次的教育程度对员工在敬业度水平上不具有显著性差异。5•工作年限因素的差异性分析。在工作年限因素上,共有四个水平(1年以下、1〜2年、3〜5年、5年以上),因此在分析敬业度数据时,需要进行单因素方差分析:通过上表分析结果可以得知,工作1〜2年在敬业度总体以

8、及活力、奉献这些维度上都达到了最高,工作五年以上的人员敬业度最低,但是工作年限因素在敬业度及其子维度上除奉献外均无显著性差异,在奉献这一子维度上达到了0.05水平上显著。说明不同工作年限对员工在敬业度以及活力、专注上不具有显著性差异,而奉献这一维度具有显著性差异。三、结果意义及分析研究结果

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