淺談互聯網時代自媒體企業員工工作效率提升機制：基于實驗經濟學的研究

摘要：工作效率作為評定工作能力的重要指標，對社會生產有著重要價值和意義。本研究旨在利用實驗經濟學的方法，探究在不同工作設計方案、督導模式、手機娛樂休閑性APP使用時長等條件下，員工工作效率可能發生的變化。基于變異系數法的分數計算模型和Spearman等級相關模型的分析結果表明，層級督導模式下的工作效率大于同儕督導模式，傳統指標分配與績效考核的工作設計方案具備更強的效率激發能力。同時，手機娛樂休閑性APP的使用對工作效率的影響可能不是線性的，當大于一定的閾值時，其可能對工作效率產生負面影響。

關鍵詞：實驗經濟學；工作效率；工作設計；督導模式；自媒體

工作效率，一般指工作產出與投入之比。工作效率作為評定工作能力的重要指標，對提高勞動生產率和經濟效益有著重要意義與價值。隨著互聯網時代的到來，自媒體行業迅速發展（楊晨，2024），其得到中國政府、企業和社會的關注與支持，這對中國經濟的發展也意義非凡（黃志聰和周艷，2024）。因此，聚焦自媒體企業，探討在互聯網時代背景下如何優化員工工作效率提升機制是必要的。

研究通過實驗經濟學方法，定量分析工作設計和督導模式兩個關鍵變量對工作效率的綜合作用。實驗利用OKR思路，除成果外，本研究還考察了目標設定難度、工作積極性等因素，來評估其工作效率并通過加權平均法量化員工表現（孫蘭等人，2022）。本研究聚焦自媒體行業探討“工作設計”“督導模式”對員工工作效率的影響，并分析“娛樂休閑性APP使用時長”這一介入因素的影響，探究互聯網時代背景下自媒體企業員工工作效率提升機制，試圖回答以下問題：（1）工作效率、督導模式對員工工作效率的影響（2）休閑娛樂性APP的使用如何影響其工作效率。

一、模型構建與實驗假設

（一）基于變異系數法的分數計算模型構建

為更合理地量化實驗對象的工作效率，本實驗細化對實驗結果起影響作用的指標，通過計算變異系數為各部分指標賦予不同的權重（Gao and Lyu，2023）。其中本次實驗中評判工作效率的主要指標包括最終成果、目標設定、實際完成度、工作積極性、團隊貢獻度等，而評判主要指標的附屬指標包括發布條數、平均點贊數、平均瀏覽量等。

表1是對指標從屬關系的說明。以“最終成果”為例，為了科學準確地計算出“最終成果”所占權重數值，需要依次計算得出該指標附屬指標（發布條數、平均點贊數、平均瀏覽量）的變異系數，基于上述數據求取主要指標對應全部附屬指標變異系數的平均值，即主要指標（最終成果）的權重占比數值。在數據處理過程中，對該部分數據進行標準化處理，并采用加權平均的方法確定指標評分，處理公式如下：

Vi=■（1）

其中，Vi為第i項指標的變異系數；σi為第i項指標的標準差；Xi為第i項指標的算術平均值。各指標權重計算公式如下：

Wi=■（2）

對本實驗而言，某指標的變異系數越高，則其所對應的權重占比越高，表示該指標對測評結果“工作效率”得分影響程度更大。基于實驗過程統計所得數據，將所得變異系數進行歸一化處理后得到各主要指標所占權重（計算結果保留到0.01%）。

表2展示了各主要指標的具體占比情況。基于上表數據，得出本實驗的員工“工作效率”總得分計算公式，即分數計算模型，處理公式如下：

E＝R*33/46%×G*15.23%×C*9.30%×Z*21.96%×D*20.06（3）

其中，E表示工作效率分數，R表示最終成果分數，G表示目標設定分數，C表示實際完成度分數，Z表示工作積極性分數，D表示團隊貢獻度分數。通過該公式可以依次得到每名實驗對象在實驗期間的綜合得分情況，進而通過比較所有實驗對象的總得分高低了解其工作效率。因此，在實驗更換變量后，可以通過該公式初步量化員工工作效率，以滿足實驗需要。

（二）相關性分析： 基于Spearman等級相關模型的分析

在求得實驗對象總得分后，團隊欲進一步探尋實驗對象工作效率與工作期間使用娛樂休閑性APP總時長間的關系。為識別兩者之間的相關性，結合Spearman等級相關模型進行分析（張宇等人，2023）。本實驗的樣本容量為72，故需將72個原始數據轉換成等級數據，求得其相關系數ρ，處理公式如下：

ρ＝■（4）

接著，將原始數據根據其在總體數據中平均的降序位置分配一個相應的等級n。考慮到變量間的聯結無關緊要，于是可以通過簡單的步驟計算ρ，被觀測的兩個變量的等級的差值d，其中ρ的處理公式如下：

ρ＝1-■（5）

根據模型輸出結果進一步分析，通過P值大小界定顯著性與變量間的相關性。為了抓取到更準確的結論，在實驗數據處理分析階段，將APP使用時長分階段進行相關性分析，以判斷出實驗對象高效工作前提下APP使用時長區間。

（三）實驗假設

根據上述的模型理論，本研究提出以下實驗假設。

A1：層級督導模式下的工作效率大于同儕督導模式。

研究推測在相同的工作設計下，層級督導模式利于績效提升。

A2：娛樂性APP使用時長與工作效率不呈常規負相關。

研究推測娛樂性APP存在一個時長區間與工作效率呈現正相關，在區間外與工作效率呈現負相關。

A3：輪崗模式的工作效率低下。

研究推測不管在什么樣的督導模式下，輪崗工作設計均會降低原來的工作效率。

A4：改變工作內容和責任分配可以提高工作積極性。

二、實驗設計與實驗過程

（一）實驗設計

1. 不同督導模式和工作設計對員工工作效率的影響

為了全面地驗證實驗假設，本研究設計了雙變量共八組實驗環境，詳見表3。

如表3所示，實驗設置了x、y雙變量。x變量為督導模式條件，其中x1為層級督導模式，x2為同儕督導模式。y變量為工作設計條件，其中y1為固定工作指標并定期進行績效評估，y2為在同一部門承擔更多責任，y3為在同一部門的同一層級承擔更多任務，y4為在不改變層級的情況下進行不同部門間的輪崗。在此基礎上進行x、y的組合，形成八個實驗組。

在效率評定方面，本實驗認為單純依靠最終結果對工作效率進行分析會缺乏客觀性。因此，實驗借助OKR思路，試圖反映實驗對象在實驗環境下的工作參與度、積極性等情況，并在此基礎上反映出不同實驗環境對工作效率的影響。因此，實驗采用了對多個得分項計算加權平均得分的形式來衡量工作效率。其中得分項分別為：最終成果、目標設定、實際完成度、工作積極性、團隊貢獻度。由實驗員根據實驗情況對每項進行1-10分的評定。其中，“最終成果”的評分方式為：

■×10（6）

其余各項由三名實驗員通過對實驗全過程的觀察，對每個實驗對象進行獨立評分，最終取三位實驗員給出得分的平均值。同時，各項目所占權重將通過構建基于變異系數法的得分模型來計算。此外，為更科學地考察實驗對象的工作效率，實驗設置了八個計分節點，將在每次實驗結束進行統計評分。最后，將所有實驗對象的總得分計算完成后，在每個實驗組內取實驗對象得分的平均值作為該組的實驗效率得分，并進行控制變量分析。

2. 娛樂休閑性APP的使用對員工工作效率的影響

為了探究娛樂休閑性APP的使用對員工工作效率可能產生的影響，在單次實驗結束后，研究團隊利用手機設置中的屏幕使用時間統計功能來記錄實驗對象在實驗期間使用娛樂休閑性應用程序的具體時間。在此基礎上，研究團隊將實驗對象的工作效率得分與他們使用娛樂休閑性應用程序的時間長度進行對比，將這兩個指標視為一對變量進行深入的相關性分析。

（二）實驗過程

本實驗于2023年10月至11月在山東省B大學進行，采用接近自然實地的實驗方法，旨在獲取真實數據并有效反映現實經濟生活。通過問卷調查方式，實驗共招募36名志愿者，分為4組，每組9人，包括5男4女，年齡在18-26歲之間。實驗分為剪輯、攝影、策劃三個部門，每部門3人。志愿者工作一周，每日工作40分鐘，完成短視頻策劃、拍攝和剪輯任務。實驗分為前后兩輪，每輪四組，對照組采用傳統層級督導和固定工作指標。其他組改變同儕督導（x2）、責任分配（y2）、工作量分配（y3）或輪崗（y4）。實驗記錄志愿者使用娛樂軟件的時長，以評估介入性因素。實驗結束時，將根據成果、工作積極性、團隊貢獻度、目標設定和完成度評分，統計排名，分析不同督導模式和工作設計對員工工作效率的影響。此外，在實驗過程中還會記錄每位實驗對象在實驗過程中使用娛樂性軟件的時長為后續相關介入性因素做準備。

三、實驗結果分析及假設驗證

（一）實驗結果

1. 單變量影響結果分析：

圖1至3分別展示了實驗中兩變量分別對于工作效率的影響結果，縱坐標表示分數，橫坐標表示組別。首先，由圖1分析可知，在工作設計給定前提下，層級督導模式的作用效果優于同儕督導模式。

其次，當督導模式保持一致時，正常的指標分配和績效考核作用效果最優，其次是責任分配和改變工作量，而輪崗作用效果較差，詳見圖2、3。這表明責任分配和改變工作量在不同督導環境下作用效果相當，但不如常態化的指標分配有效。輪崗可能因員工對新任務陌生或缺乏必要技能而降低效率。因此，當團隊成員相互了解不足時，穩定的工作指標和績效考核更有利于提高工作效率。

2. 雙變量影響結果分析：

圖4反映了同時調整這兩個變量時各組的最終總得分結果，縱坐標表示分數，橫坐標表示組別。通過數據對比可知，同時調整工作設計方案和督導模式時，員工工作效率存在差異，各組得分降序排列如下：x1+y1>x1+y2>x1+y3>x2+y1>x2+y2>x2+y3>x1+y4>x2+y4。這表明當應用層級督導模式時，通過正常的指標分配與績效考核可以更好地監督員工，提升工作效率。

同儕督導模式對工作效率作用效果弱于層級督導模式，但若考慮節省企業人力資源成本，適當地在部分部門（如創意類部門）應用同儕督導模式可能會有更理想的結果。而在企業決策規劃過程中，對員工實施輪崗一般存在較大風險。雖然采用“同一部門承擔更多責任”“同一部門的同一層級承擔更多任務”會略降低員工或團隊的工作效率，但在員工的定點培養方面仍是一個相對較好的方法。因此，在自媒體企業里領導層可以選擇層級、同儕交替督導，同時根據員工晉升規劃合理地為部分員工選擇性地分配工作，這可以在一定程度上實現降本增效。

3. 介入因素影響結果分析：

圖5展示了各實驗對象在實驗過程使用娛樂休閑APP的時間情況。縱坐標表示APP使用時長，橫坐標表示效率得分。

實驗首先將得分與使用時長進行Spearman相關性分析，得出相關系數為-0.324（如表4），表明相關性較小。由圖5分析可知，使用娛樂休閑性APP對工作效率的影響可能會隨著時長的變化而變化，故而直接使用全范圍的使用時長數據進行分析可能會對結論產生影響。

實驗通過多次嘗試后發現，當APP使用時長大于8分鐘時（標定工作時間為40分鐘），使用時長與效率得分之間有較強的相關性，相關系數為-0.66且具有較強顯著性（如表5）。表明APP使用時長大于8分鐘時，員工工作效率會隨著使用時長的提高而降低。

為佐證該結論，實驗將使用時長小于8分鐘的數據與其對應效率得分進行相關性分析，得出其相關系數為-0.302（如表6）。結合全范圍時長得出的相關系數，可得結論：已知標定工作時長為40分鐘，在工作期間使用娛樂休閑性APP小于8分鐘時，工作效率與該類APP使用時長呈現較小的相關性；大于8分鐘時，工作效率與該類APP使用時長呈現顯著的負相關性。

（二）假設檢驗

A1：層級督導模式下的工作效率大于同儕督導模式。

根據實驗的結果，研究發現該假設成立，在進行的八組實驗中，在擁有相同的y變量條件下，通過統計數據與分數計算模型可以得出層級督導下，員工工作效率高于同儕督導模式下的工作效率。其原因可能是同儕督導模式下的員工貢獻度與積極性的得分低于督導模式的相應得分。

A2：娛樂休閑性APP使用時長與工作效率不呈常規負相關。

觀察各個實驗對象在實驗中平均使用娛樂性APP使用時長并將數據帶入Spearman等級相關模型后分析可知，當使用時長超過8分鐘（共40分鐘）后，APP使用時長與效率得分之間有強相關性，會降低工作效率。

A3：輪崗模式的工作效率低下。

通過對實驗數據與結果的觀察，研究發現這一假設成立。根據實驗設計，實行輪崗模式的實驗組各項得分都處于平均值以下且排名位于所有實驗小組的最后兩名。

A4：改變工作內容和責任分配可以提高工作積極性。

研究發現該假設有一定的準確度，任意督導模式下，y2、y3的應用會增加實驗對象的積極性得分，這說明責任分配和工作內容的改變可以提高個體積極性。但該假設不一定絕對，實驗并未考慮到個體性格差異，意味著不是所有個體對于改變工作內容和責任分配的安排會產生積極性。

四、研究結論

根據前文研究，得出以下結論：

第一，在自媒體企業中，層級督導模式能提升員工效率，但與同儕督導模式的差異不大。建議企業在不同部門交替使用這兩種模式，以節約人力成本。

第二，對于員工晉升培養而言，在領導層確定重點培養對象后可對其適當地授予部分責任與權力，同時選擇性地為其分配一定的任務，但指標分配與定期績效考核仍是保證員工工作效率的必要條件。

第三，輪崗可能激勵員工，但可能妨礙工作效率提升，故不應作為主要的員工培養或效率提升手段。

第四，員工在工作期間，娛樂休閑性APP的使用時長對其工作效率會產生不同程度的影響，超過一定時間會降低工作效率。

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（作者單位：北京交通大學經濟管理學院）