«Влияние участия в виртуальных сетях на успешность поиска новой работы»
Скачать 1.15 Mb.
|
Job search time = β0 + β1 (Sex) + β2 (Age) + β3 (Job search sites) + β4 (Company sites) + β5 (Time) + ε Job search time – сколько времени человеку понадобилось на поиск работы Sex - пол Age - возраст Job search sites – количество специализированных веб-сайтов, на которых зарегистрирован человек Company sites – просмотр страниц вакансий компаний Time – время, которое человек тратил на поиск работы ε – стандартная ошибка выборки Таблица 10
Таблица 11
Согласно итоговой полученной нами модели, женщины дольше ищут работу, чем мужчины. Количество сайтов, на которых зарегистрирован респондент, просмотр страниц компаний, на которых они размещают информацию о вакансиях, а также время, затраченное на поиск работы, увеличивают общее время поиска. Мы не располагаем достаточным количеством информации для интерпретации данных результатов, однако можем предположить, что количество просматриваемых страниц и сайтов, на которых зарегистрирован респондент, может быть связано с параметрами его запроса. Логично предположить, что люди, которые предъявляют более высокие требования к работе, тратят больше времени на ее поиск, так как количество удовлетворительных вариантов становится меньше и тяжелее найти подходящую вакансию. Так, мы можем предположить, что данный результат связан с результатами исследования Фельдмана и Клааса [2002]. Так же вполне очевидно, что чем больше сайтов посещает респондент, тем большее количество информации о вакансиях и компаниях он получает. Соответственно, ему требуется больше времени на её обработку. Тем не менее, мы не можем опираться на результаты данной модели, так как значение R-квадрат очень мало (см. таблицу 11). Задача 3. Понять, является ли малая активность поведения на различных Интернет-ресурсах причиной того, что человек не сменил место работы в процессе поиска. Гипотеза 3. Неактивность поведения на различных Интернет-ресурсах не обязательно является причиной того, что человек не сменил место работы в течение поиска, этому могли способствовать причины самого поиска. Не все респонденты, которые участвовали в нашем исследовании, сменили место работы в 2013-2014 году. 67 человек занимались поиском работы в течение последних 12 месяцев, но не сменили свое текущее место работы. Среди них 51% женщин и 40% мужчин. 84% проживают в городе Москва и 16% в других городах. 52% опрошенных входят в возрастную группу 20-25 лет, 37% - в группу 25-30 лет7. Мы предлагали нашим респондентам ответить на вопрос «R1. Скажите, почему Вы занимались поиском новой работы в течение последних 12 месяцев?». В таблице 12 представлено распределение ответов, наиболее популярные причины поиска работы – «был студентом» (30%), «не устраивала зарплата» (18%) и «я слежу за рынком труда» (18%). Таблица 12.
Мы задавали открытый вопрос тем, кто не сменил работу: «R2. Вы сказали, что последний раз меняли работу в _______ году (DP: вставить год, указанный в вопросе S5) и в то же время использовали интернет для поиска другой работы. Расскажите, пожалуйста, почему Вы остались работать на текущем месте работы». 75% дополнительной выборке отметили уровень удовлетворенности текущим местом работы от 5 до 7 по 7-бальной школе. 55% ответили, что не планируют менять текущее место работы в ближайшие шесть месяцев. Так, опираясь даже на описательную статистику, мы не можем интерпретировать решение человека остаться на текущем месте работы как неуспех в поиске новой работы. Человек мог заниматься поиском новой работы, потому что он ищет лучшие условия труда, такие как зарплата или коллектив. Другие же могут просто просматривать обновление вакансий, тем самым находятся в курсе того, как развивается рынок труда. Мы можем привести несколько примеров открытых ответов, почему респондент остался на текущем месте работы. «Мне был интересен рынок труда, какие есть предложения, возможно, я бы нашел что-то получше». «Наладила отношения с коллективом и начальством, повысила з/п, нашла интересные задачи» «Не нашла лучшей альтернативы» «Не устроила вакансия, которую рассматривала» «Потому что пока что не нашла нового варианта, который бы меня полностью устраивал» «Просто интересовался тем, что происходит на рынке труда» Так же мы задавали вопрос «R5. Если говорить о Вашем отношении к работе вообще, то какие её стороны Вы считаете наиболее важными?». Респондентам был предложен множественный ответ из 13 рабочих характеристик. Мы провели факторный анализ с использованием метода главных компонент, чтобы уменьшить размерность нашей модели и выявить латентные факторы – те характеристики, которые являются наиболее весомыми при выборе работы. Если руководствоваться критерием Кайзера (таблица 13), то пять факторов – это оптимальное количество, которые мы должны получить в результате анализа. Они объясняют 56% вариации исходных переменных. Таблица 13.
Интерпретировать факторы мы будем с помощью матрицы повернутых компонент (таблица 14). Было проведено ортогональное вращение факторного решения, по критерию «варимакс», так мы можем посмотреть на нагрузки для 13 переменных нашей модели. Для упрощения интерпретации, мы выделили цветом те факторы, которые имеют наибольшей вклад в данную ось. Таблица 14.
Первый фактор имеет высокие нагрузки по таким переменным как «не слишком напряженная работа», «большой отпуск» и «удобный график». Другими словами, это те люди, которые хотят вкладывать наименьшее количество усилий в рабочий процесс. Назовем его «минимизация рабочих усилий». Второй фактор имеет высокие нагрузки по таким переменным как «работа, на которой я чувствую, что могу достичь чего-то большего», «интенсивная, творческая работа» и «возможность проявляться инициативу». Назовем его «потребность в самореализации». Третий фактор строится на переменных «Работа, вызывающая уважение у людей», «Ответственная работы» и «Надежность». Так же в этот фактор вошла переменная «Возможность работать удаленно», которая скорее по смыслу подходит для первого фактора (нагрузка 0.254). Предположим, что данное несоответствие связано с качеством данных, в первую очередь, это фактор «социальной значимости». «Высокая зарплата» - желание получать высокую заработную плату выделилось в самостоятельный четвертый фактор. Пятый фактор мы можем описать с помощью переменных «Соответствие работы личным способностям и склонностям» и « Возможность развиваться, получая новые знания и умения». Назовем его «соответствие способностям». Далее мы провели логистическую регрессию с использованием результатов факторной модели на полной базе (252 наблюдения). В качестве зависимой переменной мы рассмотрели бинарную переменную «сменил место работы в 2013-2014 году». Так, мы хотим посмотреть, влияют ли какие-то из факторов (наиболее важные стороны работы) на то, что человек все же не сменил свое текущее место работы, хоть и занимался просмотром новых вакансий. В качестве контрольных переменных для нашей регрессии мы выбрали «пол», «возраст» и «высшее образовании». Наша итоговая модель выглядит следующим образом: Job change = β0 + β1 (Sex) + β2 (Age) + β3 (Higher education) + β4 (Factor 1) + β5 (Time) + ε Job change – респондент сменил место работы в 2013-2014 году Sex - пол Age - возраст Higher education – наличие высшего образования Factor 1 – фактор «минимизация рабочих усилий» Factor 2 – фактор «потребность в самореализации» Factor 3 – фактор «социальная значимость» Factor 4 – фактор «высокая зарплата» Factor 5 – фактор «соответствие способностям» ε – стандартная ошибка выборки Таблица 15.
Согласно полученной модели (таблица 15), из всех факторов только пятый фактор – «соответствие способностям» - оказался значимым. Респонденты, у которых в качестве важных характеристик работы выступают «Соответствие работы личным способностям и склонностям» и « Возможность развиваться, получая новые знания и умения» с большей вероятностью попали в группу тех, кто сменил работу в 2013-2014 году (в 1.5 раз выше). Таким образом, именно соответствие работы способностям и умениям, возможность получить новые навыки и развить текущие являются наиболее важными характеристиками при выборе места работы. Таблица 16.
Таблица 17.
Таблица 16 показывает нам общую оценку качества модели, которая содержит удвоенный логарифм функции правдоподобия со знаком минус и псевдокоэффициенты детерминации, полученные на основе отношения функции правдоподобия моделей с константой и всеми коэффициентами. Таблица классификации под номером 17 показывает процент предсказаний модели. Модель правильно предсказывает 80% наблюдений. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 | Но лишь немногие хорошо владеют арсеналом соответствующих методов и средств. Приводим краткий обзор основных способов поиска работы.... |  | Успешность изучения курса литературного чтения, входящего в предметную область «Русский язык», во многом определяет успешность обучения... |
| Ений и пакетов. Коммутация каналов: использ-ся в телефон сетях, в сетях передачи данных встречается редко. Для установления соедин... | | К таким средствам можно отнести использование команд поиска, фильтрации и использование запросов. Простейшим способом поиска информации... |
| ... | | «Аварийно-восстановительные работы на объектах и сетях пресного технического и питьевого водоснабжения (Юг)» |
| Теперь нужно определиться с основными каналами поиска работы. Среди них можно выделить следующие | | Успешность деятельности Профсоюза зависит от состояния внутрисоюзной работы, включая его кадровое укрепление, повышение профессионализма... |
| Участие в сетях аудиторских организаций (по состоянию на 31 декабря отчетного года) 29 | | Внимание! Для поиска своей фамилии или ключевого слова в тексте нажмите Ctrl+F и введите искомое слово в окно поиска!! |