文摘
据报道,虽然网络是一个求职策略在文学,研究社交网络之间的交互和其他个人及其对工作满意度的影响是稀缺资源。在社会网络的角度来看,本研究探讨社会网络结构,是否由网络规模和领带实力,温和派心理资本和工作满意度之间的关系。用双波纵向设计,我们收集定量数据(调查的344名本科生毕业不久)从19岁大学在北京的城市,在中国东部的山东省和江苏省。采用因子分析和层次回归分析来分析数据的调查。我们发现心理资本对求职者的工作满意度产生积极的影响。此外,较小的网络和弱关系在社交网络都呈现积极的心理资本对工作满意度的影响更大。
1。介绍
社交网络,社会资本的一个重要组成部分,指的是人际关系,通过建立、开发和维护稳定的关系和频繁的互动1]。先前的研究社交网络主要分为两个典型类别:正式和非正式网络(2]。虽然据报道,社交网络是普遍有效,还发现,社交网络在中国有他独特的特点与西方国家的同行相比。社交网络在东亚受到当地文化的影响(3在中国社会中占主导地位,成为一个常态4]。因此,由于显著的地区内的差异,甚至学者采用“关系”描述了非正式的社交网络在中国社会。社交网络在西方国家相反,弱关系在亚洲东部发现既不有效也不可取,而紧密联系更接受和强大的5]。因此,社交网络的特征之间的差异在中国和西方是显而易见的。
无论是在中国还是在西方,大量的应届毕业生在就业中面临困难学生生活的最后一年。中国国家政府高度重视这一问题并发布报告宣布失业率,这在一定程度上代表了一个国家的经济繁荣,每年。从去年到现在,冠状病毒(COVID-19)大流行导致失业率的增加世界各地。事实上,大量的研究表明,失业对个人有害身心健康,减少对他们的生活满意度(6]。因此,研究集中在探索之间的关系个人的求职行为和就业质量,如job-organization健康,工作满意度,和营业额的意图7- - - - - -9),为了澄清什么因素在求职过程中最终会增加个人的机会获得工作机会,然后提高他们的表现(10]。
工作满意度定义为洛克(11]“愉快的或产生的积极情绪状态的评估一个人的工作或工作经验。“很明显,洛克的定义包括两个重要的个人的反应:影响和认知。因此,当个体评估他们的工作,思考和感觉都参与整个过程。广泛讨论的是工作满意度的决定因素主要包括两种类型:工作特定特征,如工资、劳动力市场状况、当前的工作和可观察到的属性,和worker-specific特征,如工人的教育背景、健康和职工教育和就业之间的比赛的看法12]。
文献关于求职行为和过程也非常关注工作满意度,是指求职者的求职行为的结果感到满意,也就是说。,工作他们最终获得(13]。学者发现求职者的内部因素,如心理资本和社会资本和人力资本,和外部因素,如劳动力市场和国家就业政策,会影响他们的工作满意度。在所有这些因素中,据报道,主观因素,这是求职者的内在动机,促进他们造就伟大的努力在求职过程中,影响他们的态度和行为在很大程度上(14]。据报道,大量的求职者在中国总是经历一个漫长的求职的过程,从秋天开始持续到最后的春天15]。此外,所有求职者的困难找到一份满意的工作一直在增加,由于大量的刚毕业的大学生在近年来中国劳动力市场15]。因此,为了帮助求职者提高他们的就业机会,必须注意自己的行为在中国语境。
网络是求职者的重要来源收集信息关于就业机会。一个受欢迎的书,介绍了找工作的技巧,也表明,个人可以通过联系获取有用信息的职位空缺的重要的人可以帮助他们的社交网络16]。这个回应招聘研究,声称知道通过社交网络的工作机会总是对员工的行为产生积极的影响(17,18]。然而,先前的研究网络的角色在求职过程中主要关注个体差异因素网络(19)和网络对就业质量的影响和结果20.]。很明显,社交网络的文献忽略了适度效应在其他重要的内部因素之间的关系(例如,心理资本)在求职过程和就业的质量(如工作满意度)。因此,本研究探讨了适度社交网络对心理资本和工作满意度之间的关系,对下面的问题:社交网络如何适度的心理资本对工作满意度的影响?
事实上,本研究采用一种互动论的方法通过结合个体变量(心理资本)和上下文变量,也就是说,社会网络结构,预测工作满意度首次在一个单一的框架。回答上面的问题,本研究的因变量是“工作满意度”,而自变量是“心理资本。”“社交网络”结构包括网络规模和领带强度检查的主持人心理资本和工作满意度之间的关系。探索性因素分析是用来评估常用方法变量之间的差异而采用层次回归模型来测试心理资本对工作满意度的影响和网络规模和领带的减速的影响强度的心理资本与工作满意度之间的关系(图1)。
作为社交网络和求职者的行为独特性在中国社会,本研究扩展了先前有关研究通过分析社会网络结构的适度影响心理资本和工作满意度之间的关系在中国语境。因此,我们可以更好地实现社交网络的重要作用在中国的日常生活。这是本研究的主要学术贡献。
2。文献综述和假设
2.1。在求职过程中网络的行为
网络行为指的是“个人的努力开发和维护与人的关系有可能帮助他们在他们的工作或事业”21]。在各种情况下网络行为被广泛研究在管理学研究领域,因为组织或者个人采用社交网络作为一个策略如何获得资源。在求职过程的背景下,网络行为是指个人的主动行动旨在获取信息、领导或建议在工作获得通过朋友或其他人在他们的社交网络22]。
在过去的二十年里,这是非常受欢迎的检查的特点,网络求职过程中的行为。Zottoli和Wanous23)网络定义为一个典型的非正式工作搜索行为,formal-informal分类的角度。也就是说,在正式工作搜索行为相比,依靠正式的中介机构,如校园招聘或职业介绍所,这是仅用于招聘目的,建立非正式的求职行为不需要那些正规的中介机构的帮助,但他们熟悉的人联系新的机会。萨克斯百货和Ashforth [24)也做出了很大贡献的特点网络行为在求职过程中,通过说明网络是一个典型的预备工作搜索行为,根据preparatory-active分类。然而,Hoye et al。20.)指出,网络可以分为两个预备行为和积极的行为,因为求职过程可以分为两个阶段。因此,一开始找工作的过程中,个人的经验准备找工作阶段,他们通过网络收集相关信息关于潜在的就业机会。这后,个人将积极联系潜在雇主为了得到一份新工作,是指积极行为。
除了网络行为特征的研究,学者们也非常关注网络求职过程中行为的频率。Kanfer et al。10)使用一般找工作强度来描述相结合的工作搜索行为的频率通过个人的过程。的构成一般求职行为不仅涉及网络行为(例如,向朋友求助),还其他行为(例如,通过广告在报纸、电视或互联网)。据报道,网络行为的频率和强度是正相关的求职结果(10]。因此,以前的研究认为网络作为一个特定的工作搜索行为,不同于其他人,这为我们的研究提供了理论见解和足够的方法来支持我们的研究。
2.2。心理资本和工作满意度
心理资本,指“一个人的积极心理状态的发展(25”,由四个心理资源,即。,“(1) having confidence (self-efficacy) to take on and put in the necessary effort to succeed at challenging tasks; (2) making a positive attribution (optimism) about succeeding now and in the future; (3) persevering toward goals and, when necessary, redirecting paths to goals (hope) in order to succeed; and (4) when beset by problems and adversity, sustaining and bouncing back and even beyond (resilience) to attain success [26]。“心理资本是“国家级”,也可塑的、开放的发展(27,28]。大量的研究已经证明了心理资本的积极影响在不同个人的态度或行为,如性能、接触、满意度、幸福感,和公民行为29日- - - - - -31日]。在求职行为的背景下,个体与高心理资本可能会对自己更有信心在求职过程中,最终获得更多工作机会,而较低的个体心理资本。随后,这些人与高心理资本很可能会满意他们的工作。因此,我们预测以下。
假设1。积极心理资本与工作满意度相关。
2.3。社会网络结构作为主持人
在文献中,社会网络理论强调社会网络结构的重要性,它被定义为正式的结构关系或关系的社交网络(20.),并提出了社会资本的一个重要来源(32,33]。基于这一点,我们认为社会网络结构会影响心理资本和工作满意度之间的关系。根据之前的研究,社会网络结构包括两个重要的部分,即。、网络规模和领带的力量。首先,网络规模是指个体的人的总数与[34]。根据Hoye et al。20.)、网络规模与网络时间呈正相关。个人的社会网络规模很大,总是需要花更多的时间在网络的行为,因为他们需要更多的人在他们的网络联系。因此,网络是较大的求职者可能向更多的人寻求帮助,从他们收集与工作相关的信息。求职者接触的人越多,就越可以获得工作机会。求职者寻求帮助的人越多,取得的进步会越大的求职过程。
因此,在大型网络规模的背景下,求职者可能会严重依赖网络带给他们的信息或机会,这将削弱的影响心理资本的求职过程。相反,求职者,刚刚有一个小的社交网络,只能有限的朋友或熟人,他们可以帮助然后自己需要主要寻求工作。因此,在小型网络规模的背景下,求职者的内部心理资本在收购中发挥更重要的作用与工作相关的信息和工作机会。因此,我们提出以下。
假设2。网络规模温和派心理资本和工作满意度之间的关系,这样的关系是更积极的求职者与较小的社交网络。
除了网络规模、社会网络结构的其他重要元素的强度关系网络(2,35,36]。系强度指的是亲密的人际关系之间的个人和他人的社交网络(2]。例如,父母、亲属或亲密的朋友代表紧密联系的社会网络,而seldom-contacted朋友可能是弱连接的一个例子(20.]。Reingen和Kernan37)表示,个人总是可能与他们接触的人更熟悉有关职位空缺在求职过程中收集信息。相比之下,个体有更少的交互与他们不熟悉的人,可能获得一些帮助。先前的研究在营销还声称,个人更倾向于收集信息从强关系而不是弱关系37,38]。Hoye et al。20.)收集的经验证据发现个人与社交网络紧密联系总是花更多的时间在网络行为以获取足够的信息当他们正在寻找一份新工作。
在此基础上,紧密联系的上下文中,求职者会努力联系那些亲密的朋友帮忙,这意味着他们可能会严重依赖网络行为和忽视心理资本在求职过程中所扮演的角色。相比之下,求职者只有弱关系无法获取足够的信息,从他们的朋友足够的帮助;因此,他们更有可能从其他来源获得与工作相关的信息(例如,通过就业广告或工作地点。)。在这种情况下,心理资本帮助他们有一个积极、乐观的状态来面对困难和求职过程中激烈的竞争。综上所述,我们预测以下。
假设3。领带强度温和派心理资本和工作满意度之间的关系,这样的关系是更积极的求职者在他们的社交网络关系较弱。
3所示。方法
3.1。样品和程序
我们的参与者是大学本科的学生很快就从19岁大学毕业在北京城市,山东,江苏,都位于中国东部。选择标准包含在调查中,学生在四年本科阶段的学习,决定毕业后的工作,获得了至少一个工作直到现在。然后我们联系潜在的受访者,邀请他们作为志愿者参与调查的保密和匿名的保证。如果受访者同意参与,我们要求他们选择通过电子邮件回答问题或者我们聊天(即。在中国,自由通信的应用程序),问卷被送到了他们通过他们选择的平台。
缓解潜在的共同方法偏差(39),调查数据收集在一个双波纵向设计。文献显示收集数据的优势超过一次的数据很长一段时间内(40]。Gollob和Reichardt [41)说,“没有人时滞本身可以给一个完整的理解的一个变量的影响。“因此,数据收集在一个月内在两个不同的时间点。时间1,受访者完成了心理资本的措施,网络规模和领带的力量。一个月后,在时间2,学生被邀请来完成测量工作满意度。总共有403名学生被邀请参加这项研究,并因此,2,共378份问卷被收购,收益率93.7%的反应率。最后,344个有效选择类型的数据,本研究采用。
3.2。变量设计和测量
所有变量在这项研究中测量采用五点李克特规模,范围从1(强烈不同意)到5(非常同意)。Brislin的42反向翻译方法是用于项目英语翻译成汉语。有些物品是适应中国特色和文化的独特性。
3.2.1之上。独立变量
因变量是心理资本。根据Luthans et al。(26)定义,心理资本是分为四个元素,自我效能、乐观、希望、和弹性。测量由Luthans et al。26)是适应适应中国环境,包括24项。一些示例心理资本包括以下项:“我觉得有信心帮助设定目标/目标在我工作区域”(自我效能感);“我总是看到光明的一面的事情关于我的工作”(乐观);“如果我应该在工作中发现自己陷入困境,我能想到的很多方法可以摆脱它”(希望);“我通常管理困难的一种方式或另一个工作”(弹性)。
3.2.2。因变量
因变量是工作满意度。工作满意度是衡量三项,改编自一代诗人和Chaudary43]。第一项是“当前工作邀请我我期望什么。“第二个项目是“我希望我可以有一个光明的未来在我的工作,我选择我的工作机会。第三项是“我相信我做出正确的决定在选择工作机会。”
3.2.3。主持人
正如上面所讨论的,社交网络结构被选为主持人在这个研究。根据Hoye et al。20.),社会网络结构包括两个部分:网络规模和领带的力量。至于网络大小的度量,3项改编自Hoye et al。20.]。第一项是“我知道很多人可能帮我找到一份工作。”第二个项目是“我可以依靠许多亲戚、朋友或熟人的关于工作的信息。第三项是“我有联系我说话能帮我找到一份工作。“另一方面,三个项目,改编自Hoye et al。20.),也选择领带强度的测量。第一项是“大多数人可能会帮助我找到工作的人我很清楚,比如家人或朋友。“第二个项目是“大多数人谁可以帮助我找到一份工作的人我经常交谈。“第三项“大多数人谁可以帮助我找到工作的人谈话,我觉得很舒服,甚至对敏感话题”。
3.2.4。控制变量
控制变量包括性别、独生子女、学生领袖,中共党员,大学分类,主要分类。我们不包括年龄和教育,作为本研究的参与者都在本科时期的最后一年,同样有类似的年龄和教育背景。大学教育背景,我们也使用分类,代表大学的水平和主要分类,代表不同类别的专业不同的这些受访者。变量的扩展和统计描述如表所示1。
3.3。模型
在数据分析和假设检验的过程中,因子分析和层次回归模型。
3.3.1。因子分析
因子分析是一种广泛使用的探测的方法的统计数据,针对分组相似变量到相同的因素。它使用的数据相关矩阵来识别潜在的变量。当进行数据的分析,因子分析总是用来减少数据集的维数。通常,将旋转后提取因素,为了减少变量的回归模型。此外,因子分析总是采用回归分析处理多重共线性的问题。在下一节中,最大方差法作为一个受欢迎的旋转方法,将用于简化模型中的每个因素的解释。根据佩雷拉et al。44),这些步骤进行探索性因素分析说明如下:“(1)收集数据:选择使用的相关变量回归模型;(2)提取初始因素;(3)选择因素的数量保留;(4)选择评估方法和评估模型;(5)旋转和解释结果”44]。
根据(45,46因子分析的基本模型,说明如下: 在上面的模型中(45,46),X指的是可观测的随机向量F指的共同因素X。一个指的是系数F而B是指的特殊因素X。指的是相关系数指的是错误的因素。
进行因子分析(45,46),我们需要规范化X矩阵,为了确保中值= 0和方差= 1。随后,F和应该被认为是独立的。第三,我们需要计算相关系数矩阵(即, )和其潜在的根。最终的数量应该是决定的因素,常见的因素将被旋转载荷矩阵。
3.3.2。适度影响分层回归分析
分层回归分析是一种常用的统计方法,这有助于量化不同变量之间的关系。为了证明上述假设变量之间的关系,有必要进行分层回归分析以确保假设是否支持。分层回归模型的过程中,我们可以决定什么预测应该输入到模型中,我们还需要确定在我们一步输入每个变量。通常,逻辑和理论因素将会影响订单我们进入每一个预测。
这项研究的最重要的目的是决定社会网络结构之间的相互作用和心理资本及其对工作满意度的影响。因此,我们需要检查社会网络结构的适度效应通过层次回归模型。因此,适度效应的模型方程表示如下: 在模型中,Y指的是因变量X指的是独立的变量。指的是调节变量。在这里,b0是拦截;b1指的是回归系数X在Y;b2指的是回归系数在Y;b3指的是回归系数之间的交互X和在Y。这些变量之间的关系如图2。
为了计算的条件影响主持人,应该写成模型方程Y=一个+bX。因此,分组后的条款Y=一个+bX,我们得到以下方程模型: 在这里,b1 +b3代表的直接影响X在Y的条件, 。在以下假设测试的一部分,我们通过使用SPSS 24.0进行了分层回归分析。我们将进入控制变量,自变量(即。心理资本),因变量(即。,job satisfaction), and moderation variables (i.e., network size and tie strength in the social network) into different steps in the model, in order to examine the moderation effect of network size and tie strength on the relationship between psychological capital and job satisfaction.
4所示。结果和分析
4.1。分析战略和描述性统计
为了测试心理资本对工作满意度的影响,缓和社会网络结构对这种关系的影响,采用层次回归模型来测试假设。为了避免多重共线性,所有变量在研究grand-mean-centered。为了确保信度和效度,同时进行相关测试。首先,测试结果告诉我们,克伦巴赫α系数为0.886,这表明,内部一致性是伟大的。其次,发现Kaiser-Meyer-Olkin是0.869,而巴特利特球形检验的显著性水平为0.000,显示了一个高水平的有效性(表2和3)。意味着,标准差,展示在表的所有变量的相关性4。
4.2。探索性因素分析
在这项研究中,我们收集的数据(即四个主要变量。,psychological capital, job satisfaction, network size, and tie strength) from the same source, although it has been done two times within one month. This could lead to common method problems, which exist if only one factor emerged or if a single factor accounted for the majority of the variance among the variables. Thus, it is necessary to assess common method variance among these four variables. We conducted a principal component exploratory factor analysis, which is suggested by Podsakoff and Organ [47]。结果表明,四个因素特征值大于1,解释方差的79.6%(表5)。根据表5,很明显,因子载荷均高于0.75,这说明良好的内部可靠性。因此,将所有使用这四个变量在以下假设测试。
4.3。假设检验的结果
4.3.1。假设检验的结果1
为了测试以上提出的三个假设,分层回归分析。测试假说1,我们创建了一个两步模型通过SPSS 24.0。我们进入了控制变量和工作满意度(因变量)的第一步。随后,我们添加了心理资本(自变量)方程的第二步。结果表明,R2在步骤2中显著增加(回归系数= 0.374, ),相比同行在步骤1中,代表积极的心理资本对工作满意度的影响,从而支持假说1(表6)。
4.3.2。假设检验的结果2
测试缓和社会网络结构对心理资本和工作满意度之间的关系,分层回归分析,分别表现为网络规模和领带的力量。首先假设的检验2输入的控制变量以及工作满意度(因变量)。然后,心理资本(独立变量)被添加到第二步的方程。最后,我们添加了心理资本之间的互动和社交网络规模在第三步。与此同时,为了解决多重共线性问题,我们跟随艾肯和西48)建议在主持回归模型,这两个变量是影响编码和连续变量为中心。
在步骤3中显示的表7结果表明,R2从0.173增加到0.258,略微增加了方差解释道。这支持了假设2说明社交网络规模温和派心理资本和工作满意度之间的关系(回归系数=−0.306, )。除此之外,图3还表明,积极的心理资本对工作满意度的影响更强时,求职者有小型网络比当求职者有大型网络。因此,假设2是支持的。
4.3.3。假设检验的结果3
测试社交网络联系强度的调节效应对心理资本和工作满意度之间的关系,我们遵循了同样的程序进行。我们进入了控制变量和工作满意度(因变量)在第一步中,心理资本(独立变量)在第二步中,和心理资本之间的交互和领带的力量在第三步的社交网络。结果(表8)表明,R2从0.182增加到0.258,支持的假设3(回归系数=−0.291, )。此外,图4表明,积极的心理资本对工作满意度的影响更大当求职者有弱关系比求职者有很强的关系。因此,假设3是支持的。
5。讨论
扩展之前找工作研究中,我们应用社交网络的角度探讨社会网络结构是否温和派心理资本对工作满意度的影响。通过使用数据从一个双波纵向设计,结果表明,网络规模温和派心理资本和工作满意度之间的关系,这样的关系是更积极的为求职者小社交网络。此外,领带强度也温和派心理资本和工作满意度之间的关系,这样的关系是更积极的求职者在他们的社交网络关系较弱。
本研究结果在几个重要的发现有助于文献关于社交网络和搜索工作。首先,心理资本是一种无形的资源,它可以帮助求职者有更好的工作搜索行为,然后好就业的结果,例如,取得令人满意的工作机会。众所周知,中国人口众多,就业市场的竞争十分激烈。因此,求职者高心理资本在竞争中更有可能成功。这一发现与之前的研究一致的积极心理资本对员工态度和行为的影响(如满意度、性能和幸福)(29日- - - - - -31日]。
第二,社会网络结构,即。,network size and tie strength, is found to be a moderator of the relationship between psychological capital and job satisfaction. Specifically, the impact of psychological capital on job satisfaction will be stronger, when job seekers have a smaller network or when job seekers have weaker ties in social networks. This is an interesting and important finding, which indicates the interaction between social network structure and psychological capital. Prior research showed the important role of social networks in job search in Chinese society. It is reported that Chinese“关系”(即。,interpersonal relationship between two individuals) [49),这是一个典型的社交网络在中国,可以帮助个人获得工作机会的公司,通过获得的优势和好处“关系”(即人力资源管理实践。,HRM practices based on“关系”)[50,51]。在这个研究结果证明了强大的社交网络在中国社会的影响,在以前的研究也发现(49- - - - - -51]。也就是说,如果求职者或大型网络大小有紧密的联系,心理资本的影响对求职行为和结果将被削弱。
第三,在这项研究中还发现,不同的个人资源(例如,心理资本和社会资本)有助于求职者获得满意的工作机会在求职过程中。在上个世纪,社交网络被认为是最重要的个人资源,显著影响中国人民生活的方方面面。熊等人指出,他们的决定会永远受到一个邻居在社交网络52,53];例如,用户的决策往往受到社会媒体的现有评级(54]。然而,经济改革和社会发展导致的完善法律监管和政策和程序的透明度。这导致社交网络在中国社会的重要性下降。也就是说,社交网络的一部分社会资本不再是唯一的个人资源,可以决定中国人民可以成功地竞争,这代表了社会的发展。另一方面,值得注意的是,求职者拥有庞大的网络规模或紧密联系仍然严重依赖于社交网络的帮助下,在找工作的过程。事物都有两面性;每件事都有好的和坏的两方面。例如,它是适合求职者通过社交网站来收集更多的信息。然而,它是不合适的对于那些求职者加入公司通过非正式的社交网络违反程序正义,因为这种做法基于非正式的社交网络会导致不公平的竞争对手的看法50,51]。因此,它是重要的对于中国企业和其他组织采取行动,以确保公正的招聘过程。例如,经理可以确保一个公平的程序招聘和更透明的决策,以减少的因素,导致不公平(55,56]。
该研究并非没有限制。首先,本研究采用便利抽样,包括唯一的即将毕业的本科生。未来的研究可能测试假设模型与不同的受访者,如员工已经工作一段时间。其次,对所有实证研究由于时间有限,我们收集了所有在一个月内的数据调查。未来的研究可以考虑在较长时间内收集的数据,例如,收集第二次数据当毕业生开始他们的工作一段时间。
数据可用性
采用的数据来支持这个研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突的研究,本文的作者,和/或出版。
确认
本研究支持的基础研究基金为中央大学(政法大学:20 zfq63001),社会科学基金从中国政法大学(10820366和20 zfq63001),美国国家科学基金会的中国(71874205),以及中国的国家社会科学基金(20 azd071)。