人才薪酬激励研究方法与问卷设计说明

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　　【题目】互联网知识型员工薪酬激励制度研究
　　【第一章】互联网行业新型人才薪酬管理探究绪论
　　【2.1】互联网员工薪资激励概念辨析
　　【2.2】薪酬激励理论研究综述
　　【第三章】国内外知识型员工激励研究
　　【第四章】全面薪酬激励引入
　　【5.1  5.2】人才薪酬激励研究方法与问卷设计说明
　　【5.3】互联网从业人员激励调研结果分析
　　【第六章】互联网企业薪资激励研究结论与措施建议
　　【总结/参考文献】互联网类知识型人员薪酬激励分析总结与参考文献

　　第五章 互联网知识型员工全面薪酬激励实证研究

　　一、研究设计与方法
　　
　　（一）调查目的

　　面对互联网行业特征和人才激励现状，一方面如何拥有具有竞争力的全面薪酬体系以吸引人才，另一方面，怎样对现有的员工进行有效的激励，留住人才。

　　传统的薪酬激励模式在适应当前互联网发展方面显得尤为不足。针对互联网行业特征，本次调查采用访谈和问卷调查法，尝试解决当前人才薪酬激励的问题，并实现以下目的：

　　1） 了解企业全面薪酬要素对员工激励程度的现状。

　　2） 了解员工对全面薪酬要素重要程度的认知情况。

　　3） 探索互联网行业全面薪酬要素构成和激励模式。

　　（二）调查方法

　　本文为完成调查目标主要采用访谈法和在线问卷调查法。访谈主要采取面对面和电话访谈结合的方式对访谈对象进行访谈。访谈的目的主要以验证最初调查构思、进行构思和内容的调整，最终基于访谈内容，形成调查问卷；问卷法则采用在线问卷方式，面向研究对象进行在线的点对点发放，进行系统后台整理和统计，利用在线系统 IP 地址重复率以检验在线问卷填写的有效性。

　　（三）调查对象

　　本文研究的对象以知识型员工为主，知识型员工遍布在社会上各个行业，研究对象分布的广泛、复杂，故将本文研究的对象定位在知识型员工密集的互联网行业，互联网企业的薪酬激励的核心也正是知识型员工，所以以互联网行业的知识型员工为代表来研究知识型员工薪酬激励问题更具有代表性和迫切性。在互联网行业中选取了具有代表性的几家企业：百度、新浪、腾讯、谷歌、淘宝、大街网、应届生为本文实证在线问卷调查的主要对象。其中访谈对象主要以百度公司人力资源管理人员（1 位）、百度公司 ST 部门员工（1 位）、腾讯公司人力资源管理人员（1 位）、腾讯公司音乐产品事业部员工（1 位）、离职员工（2 名）为主。

　　二、问卷设计说明

　　（一）调查问卷设计说明

　　问卷包括背景材料、全面薪酬要素重要程度认知、全面薪酬要素实际激励程度、知识型员工整体薪酬激励程度等方面的内容。具体由以下几部分组成：

　　第一部分：背景材料问卷。具体项目包括了六项：调研样本对象的性别、年龄、学历、工作性质与工作年限、年薪水平。基于本文对知识型员工的定义，互联网行业中，具有一定的知识资本，在企业中从事技术工作和管理工作的人，调查对象主要集中在工作年限3年左右。

　　第二部分：基于调查对象个人对全面薪酬要素的认知情况，调查知识型员工对全面薪酬要素的认知的重要程度。本文全面薪酬要素一共由21个要素构成，1-8要素是经济性外在报酬，余下的是非经济性内在报酬。将重要程度从低到高依次分为很不重要、不重要、一般重要、比较重要、很重要5个程度，分别依次赋为1、2、3、4、5分。若某一要素的认知程度越重要，则得分越高。

　　第三部分：根据个人工作的实际情况，调查全面薪酬要素对员工实际激励程度。同样，此部分全面薪酬要素内容与第二部分完全一样，并同样采用5点量表计分法，激励程度从低到高依次分为很低、低、一般、高、很高五个程度，分别赋为1、2、3、4、5分。此部分问卷要求调查对象根据目前所在企业的全面薪酬激励现状，对各薪酬要素激励程度进行5点量表计分，某一要素的激励程度越高，则此项得分越高。

　　第四部分：知识型员工对于全面薪酬各要素所带来的激励效用总体程度评价，要求调查对象根据实际情况和自我感受对公司薪酬激励程度做出评价，将总体程度由低到高依次分为很低、低、一般、高、很高五个程度。

　　（二）分析方法说明

　　对回收的问卷，主要通过SPSS统计软件进行数据分析，主要的统计方法包括、因素分析、描述性统计分析、相关分析这三项。首先对问卷的构建进行效度的检验，对问卷涉及的21项全面薪酬要素进行因素分析，通过旋转后的成分矩阵对全面薪酬激励多方面的因素进行分类，提炼出全面薪酬激励因素，以便进行后续研究。其次，对全面薪酬已提炼出的主因素进行个人认知重要程度和实际激励程度进行平均分和方差两个统计指标的统计分析，从而得到目前互联网行业全面薪酬诸因素激励的现实状况。最后，将知识型员工个人认知的重要程度与实际感受到的激励程度与总体感受薪酬激励程度进行相关分析，可测量并探讨全面薪酬要素认知重要程度和实际激励程度与知识型员工被薪酬激励总体状态之间是否存在关联以及关联度的大小。