疫情防控常態化背景下員工遠程線上辦公意愿的影響因素研究

黃馨萍

（首都經濟貿易大學管理工程學院，北京100070）

1 研究背景

當前，中國處于疫情防控常態化階段，全國疫情整體呈現向好的趨勢。科學技術不斷更迭和發展，各個企業面對疫情下員工無法坐班辦公的實際情況，往往會采用遠程線上辦公的“自救”方式。從覆蓋面來看，目前國內線上遠程辦公的人口普及率僅有1%，而一些國家的成熟市場已經超過20%，在線遠程辦公還有很大的可拓寬空間。2020-07-14，國家發展改革委等部委聯合印發的《關于支持新業態新模式健康發展激活消費市場帶動擴大就業的意見》明確提出，當前各企業應該鼓勵發展便捷在線辦公，支持推廣遠程辦公應用，開發安全可靠的遠程協同辦公工具。

基于此，研究在疫情防控常態化期間，企業對遠程線上辦公的意愿以及影響因素，旨在更好地通過對各個因素和真實意愿之間的關系的分析，有針對性地進行總結，將線上與線下辦公的方式更好地融合起來，促進遠程辦公趨勢的發展，為企業線上經營運作提供理論依據。

2 文獻綜述

近年來國內對于遠程辦公的研究主要集中在疫情期間。劉勁達等[1]對使用遠程線上辦公軟件的用戶行為的影響因素進行了研究，分析證明了社會影響、績效期望和感知風險通過使用意愿對在線辦公APP用戶行為產生了顯著的影響。霍偉偉等[2]對主動和被動模式下員工對在線遠程辦公的影響進行了研究回顧和未來展望，其總結出了在線遠程辦公的綜合影響機制。HAMSA等[3]以職業女性為研究對象，發現她們的工作適應性、通勤時間和智能手機使用與遠程在線辦公意愿呈正相關，而汽車擁有量與家庭規模呈正相關，對遠程辦公會產生負面影響。HANDY等[4]對未來社會發展可能受到的遠程辦公的影響進行了研究。LINCOLN等[5]發現使用互聯網在線工作的人可以減少工作帶來的疲倦程度，也能夠為家庭生活的氛圍帶來積極正面的影響。

從現有的科學研究文章來看，國外的學者們主要的研究偏向于線上遠程辦公的應用場景，至于國內在疫情之前對于遠程辦公的研究有空檔期，近來的研究偏于綜述、行為研究、管理與挑戰[6]方面。因此，為了了解當下疫情防控常態化時期，企業對遠程辦公的意愿和影響因素的情況[7]，本文的研究以各行業企業員工為研究對象，這有利于推動中國遠程在線辦公的發展，促進全社會工作效率的提升以及商業組織方式的轉變有著重要的現實意義。

3 研究方法與設計

3.1 變量的選擇與測量方法

通過對參考文獻的閱讀和總結，對于本文企業遠程線上辦公意愿的研究，將員工對遠程線上辦公的意愿設置為因變量，分別是“不愿意”“沒什么想法即不知道”和“愿意”三種情況，相對應的編碼值分為為0、1和2，來考察企業員工對線上辦公的意愿研究。

針對所要研究的相關因素變量，參考國家統計局的研究和分類標準，其中公司所屬行業原本有19類，剔除掉無法實行遠程線上辦公的行業，一共9類可以用來分析；另外對于疫情防控相關的指標選擇的是是否要求進行核酸檢測以及員工對公司疫情防控的評分，由于在調查后，大部分人并不知曉公司的防控等級，故采用該評分指標來度量疫情防控常態化的狀況，其他自變量的選擇如表1所示。

表1 遠程線上辦公意愿相關自變量因素

表1 （續）

本文的研究方法采用無序多分類Logistic回歸模型，由于因變量是員工對于遠程線上辦公的意愿且分成三個與意愿相關的類別，是離散型變量。同時，自變量既有連續型變量，比如年齡，也有離散型變量，比如性別、公司所在行業和員工職位等，故使用此模型作為分析工具進行相關的研究。

3.2 問卷設計

3.2.1 問卷內容

本文的統計分析數據主要通過調查問卷的方式來獲取，調查對象主要是不同地區公司的員工，對該目標人群發放線上調查問卷。問卷調查根據上述影響因素和變量進行設計，通過小型的初步調查進行修正和完善，最終形成正式調查。問卷主要分為引言和正文兩個部分。第一部分主要說明調查問卷的研究目的，第二部分是由人口統計問題和其他相關信息特征問題組成，一共設置了15道題目。

3.2.2 問卷調查

本文采用互聯網分發問卷的方式發放正式問卷，對不同地區、不同行業和不同職位的，具有線上辦公可能性的公司員工進行調研。

本次調研共調查了72名不同地區、不同公司不同崗位的員工。調查問卷主要通過在線平臺分發，用戶填寫完成后可以獲得免費獎勵。為保證研究的科學性和客觀性，剔除掉不超過35 s的不完整和無效問卷，最終共收集到68份有效樣本，問卷有效率為94.44%。

4 實證分析

4.1 描述性統計分析

通過樣本群體的人口統計學變量的描述性統計結果可得，此次參與問卷調查研究的群體的特征大部分為女性、未婚、中等教育程度以及月收入程度為中等收入。

除了人口統計學變量之外，由疫情防控和員工線上辦公意愿的其他因素統計結果可得，愿意線上辦公的人數還是占據主要地位，而對線上辦公持一種中立態度的人比不愿意線上辦公的人數要多。對于不同行業、不同職位、不同工作和生活狀況的員工，他們對于線上辦公的意愿程度也是不一樣的。

由于描述性統計分析的結果并不能解釋各種因素的相互影響，所以在描述性統計分析的基礎上，進一步構建無序多分類Logistic模型，進行統計意義的實證分析。

4.2 模型估計結果與解釋

4.2.1 模型估計結果

通過R語言建立無序多分Logistic回歸模型，使用卡方分布來檢驗方程整體的顯著性，得到的結果是與空模型相比，加入自變量后模型整體的P值為0.001，小于0.05，所以模型整體是具有顯著性的，說明在以上14個自變量當中，至少有1個自變量是對遠程線上辦公意愿的分類是有顯著影響的。所以再通過單因素方差分析，得到公司所屬行業、員工每日的通勤時間和常用的通勤工具這三個因素對員工遠程線上辦公的意愿的影響是顯著性的。

模型整體的結果統計量如表2所示，具有顯著性因素的估計結果如表3所示。

表2 Anova單因素方差分析檢驗的統計結果表

表3 公司行業、通勤時間、通勤工具和截距統計結果表

表3中“-1”和“-2”分別表示的是因變量編碼為1和2的組別，即員工遠程線上辦公意愿分別為“不知道”和“愿意”的群體，參考組為編碼等于0的組，即不愿意采用遠程線上辦公的群體。該表只展示了具有顯著性統計的變量結果，作為研究的相關參考。其中fCompany9是公共管理和社會組織業公司；fCommutetime3、4、5分別是通勤時間為2～3 h、3～4 h和4 h以上；fTransport4是使用打車上班的員工群體。

4.2.2 模型結果解釋

本文中默認的因變量分類參考組為遠程線上辦公意愿編碼為0的變量分類，即不愿意采用遠程線上辦公的員工群體。從顯著性變量的角度，從公司所屬行業、員工在公司中的職務和最常用的通勤工具三個方面對遠程線上辦公意愿的影響因素分析結果和解釋如下。

公司所屬行業。對于公共管理類和社會組織業類企業的員工，相比其他行業的員工，他們不愿意采用遠程線上辦公的方式，而更傾向于線下辦公的傳統方式。該統計結果的原因可能是公共管理和社會組織服務需要面對面交流，效率更高，對實地考察和人員溝通的要求更高。

員工每日所需通勤時間。對于需要每天通勤時間在2～4 h的員工，他們相對于短時間通勤和在4 h以上更長時間通勤的人群相比，對于遠程線上辦公的方式傾向于持中立態度。

員工最常用的通勤工具。對于上班打車的員工，他們對于使用其他交通工具的人群相比，他們不愿意使用遠程線上辦公的方式，這和常識有所不同，可能的原因是由于他們對于打車有一定的預算，相比在家，在公司上班的績效更高、收獲更多。

5 研究結論

在后疫情時代，疫情防控進入常態化，各企業員工對于遠程線上辦公的意愿也產生了變化。本文使用無序多分類Logistic回歸模型對線上辦公意愿的分類以及影響因素進行建模和研究分析。經過卡方檢驗的結果顯示，公司所屬行業、員工每日通勤時間和最常用的通勤方式這三個因變量影響因素對線上辦公的意愿具有顯著性的影響。其中，公共管理和社會組織業的公司員工，不愿意采用遠程線上辦公的方式，而更傾向于傳統的辦公方式；每日通勤時間在2～4 h左右的員工與短時間通勤和4 h以上長時間通勤的人員相比，他們持一個中立的態度，對于是否愿意線上辦公，并沒有很強烈的“愿意”或“不愿意”的想法；對于打車上班的員工也同樣更傾向于傳統的辦公方式，這和人們的常識相違背，其原因可能在于線上辦公達不到實際在公司辦公的績效和可以獲得的經驗與收獲。

本文的研究尚存在不足之處。數據量樣本相對較少，調研群體主要鎖定在20～30歲的人群，缺乏30歲以上的群體；同時，加入的有關疫情方面的“是否需要核酸檢測”和“對公司防控措施打分”兩個變量由于樣本量問題，結果對線上辦公意愿沒有產生顯著影響，所以結論缺少該因素的探討，希望后續收集到更多的樣本，再做進一步的分析。