职业决策过程非常复杂，每个职业都包含多方面的工作属性，这些工作属性有物质性的(如薪酬)、影响性的(如认同)和认知性的(如兴趣、自我实现)。每个决策者都有不同的职业价值观，职业价值观会影响决策者的决策行为。多维度的属性和差异化的职业价值观使职业决策的过程变得非常复杂。这些属性称为工作属性，价值观在职业决策中体现的倾向性行为称为偏好，正是众多工作属性不同水平的组合构成了一个个工作选项，对工作属性的偏好建构了该工作选项的吸引力程度。
在以往关于职业决策中工作属性偏好的研究更多采用的是由决策者对单个工作属性打分或对工作属性偏好程度排序的方法。但是在实际职业决策时工作选项是以工作属性组合的整体出现，人们更多考虑的是工作属性组合的吸引力程度，而非单个工作属性偏好程度的简单叠加。[1]55—63文章将对工作属性整合情况下的职业决策行为进行探索。
二、工作属性偏好的研究现状 (一)定义最早提出工作属性偏好这个概念的是Pryor，在这之前更多使用的是工作价值(work values)一词。Pryor对工作价值一词提出了批评，他认为这个概念源于职业晋升理论中的自我概念，但自我概念在理论上却是不可靠的，它忽视并进而混淆了“价值”概念中的情感因素及可评估因素。他提出用一个新的概念工作属性偏好(work aspect preference)代替工作价值，Pryor把工作属性偏好定义为个体面对一个特定职业选择时两者之间关系的描述。[2]
工作属性偏好是决策者在评价每个职业选项时的依据。工作属性偏好有两大功能，第一，偏好是把工作属性转换为某种可衡量的价值，如某个职业的薪酬是X元，这个薪酬水平是高还是低？第二，如果在决策过程中工作属性有很多个，偏好决定每个工作属性在决策时所占的权重。如对一个决策者来说，在某个职业中获得薪酬的重要程度要远远高于在工作中获得免费咖啡供应的重要程度。
(二)个体差异针对职业决策中不同个体所考虑的工作属性的研究结果显示个体间工作属性偏好有很大差异，这些差异来自职业带给决策者的不同价值。人格类型影响偏好，兴趣类型对偏好也有影响，家庭教育背景和家庭收入影响偏好。[3]
在工作属性偏好的研究中，基础性研究是有关工作属性偏好重要程度排序的研究。在Dowling 和 Nagel的调查中，工作的重要性是排在第一位的，晋升排在第二位。[4]Brenner认为成就感、发展、认可是最重要的工作属性，规律性是最不重要的工作属性。[5]Zeynep和Selda发现权利、自主性、安全的工作环境、职业晋升的机会和收入是职业选择时最重要的因素；上司密切的指导与监控、上司的表扬、工作情况的反馈、归属感等是最不重要的因素。内在因素如自我期望最能影响职业选择的结果，而人际关系因素比如重要他人的期望最不能影响职业选择。[6]
由于家庭中社会分工的不同，导致工作属性偏好有性别差异。[7]性别差异是工作属性偏好个体差异研究中被研究最多的内容之一，大部分研究成果显示工作属性偏好的性别差异显著。[8—9]Konrad等通过元分析分析了1970年到1998年之间性别与工作属性偏好之间的关系，发现在40个工作属性中，有33个在性别上有显著性差异，但是影响作用较小，而且与性别的传统定位一致。[10]167—175
针对不同职业从业者之间工作属性偏好差异的研究显示不同职业从业者间在工作属性偏好上存在很多微小差异。蓝领工人与白领之间[10]167—175、不同职责的管理者之间[11]、公共管理部门与私人机构的从业者之间[12]、教授与其他专业从业者之间[13]、高层次职业与其他职业的从业者之间[14]在工作属性偏好上存在显著差异。
Irene发现中国被试比外国被试更看重工作的社会声誉[15]，这个结果在Nick的研究中也得到证实，中国被试比马来西亚和印度被试更关注高的地位与外界的赞誉[16]。
三、结合分析下的工作属性偏好研究 (一)研究方法在以往的工作属性偏好的研究中有3种方式调查被试的工作属性偏好：打分、排序和赋权重。Feather认为排序法提供的是自比值(ipsative values)，如果你对某些属性排序排的比较高，就必须要把其他的属性排的低，这种方式仅在属性数量较少的情况下有效。[17]Schwartz认为打分法从方法论和概念上讲比排序法更合适，它对较多的属性情况下也适用，而且添加属性不用影响到核心属性的分数。[18]打分、排序、赋权重等方法都是单独评价工作属性的吸引力程度，而非评价整体工作的吸引力程度。本研究将采用结合分析法来研究整体工作选项评价下的工作属性偏好。
结合分析(conjoint analysis) 是 1964 年由数理心理学家 Luce 和统计学家 Lukey 提出的。结合分析在欧美被广泛地应用在消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中。它通常用于估测客户对一些能够详细定义的某种产品或服务的相对重要性和属性水平的效用的评价。[19]在结合分析中，产品或服务被描述为“轮廓”(profiles)，每一个轮廓是由能描述产品或服务重要特征的属性(attributes)以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的。结合分析的一个重要假定是消费者是根据构成产品或服务的多个属性来进行理解和进行偏好判断的，因此,消费者对某一轮廓的偏好可以分解成构成该轮廓的多个属性的偏好得分，在结合分析中使用效用(utilities)来描述。[20]职业决策和产品购买决策虽然在重要程度上有很大不同，但是决策性质上类似，因而其也是可以通过结合分析的方法来进行研究的。不管是在职业决策上还是在产品购买决策上，在中国结合分析研究还是一个较新的领域。
(二)影响大学生择业取向的属性与属性水平结合分析首先要对产品或服务的属性和属性水平进行识别。影响大学生职业决策取向的属性有很多，但研究时如果选取属性太多，工作选择的组合数量会非常大，对被试的职业决策造成干扰，所以本研究选取4~5项对中国大学生职业决策影响最为深远的工作属性进行研究。
为了聚焦本研究的工作属性，结合前期文献研究的成果，笔者深度访谈了13名刚刚入职的毕业生，了解他们在职业决策过程中考虑最多的工作属性，并以企业招聘主管和高校就业指导人员为专家，对访谈结果进行了验证，最终选取了4项在中国大学生职业决策过程中最具影响力的工作属性：岗位与兴趣的一致性、收入、工作所在地、职业晋升机会为本研究考虑的工作属性。4个工作属性的属性分别有3个水平或2个水平，如表 1所示。
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表 1 大学生择业取向属性及属性水平 |
结合分析将以上所有属性与属性水平进行整体考虑,生成一系列虚拟工作选项。由全部属性的某个水平构成的一个组合叫做一个轮廓。每个轮廓分别用一张卡片表示,如有一种属性的水平组合如下：工作单位在北京或上海、收入水平中等、职业晋升机会较少、岗位与兴趣的一致性较高。如果把所有水平组合都穷尽，会得到3×3×3×2=54种轮廓,即被调查者要对54张卡片作评价。对如此多张卡片进行排序：第一在实际操作上不可行；第二卡片太多导致误差增大，得到的数据也已经不能反应出真实的情况。为了减少组合数,采用常用的试验设计方法,即正交设计方法,使卡片数减少到9张。使用SPSS18软件中的ORTHHOPLAN过程完成试验设计。对生成的9张卡片进行编号,如表 2所示。
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表 2 正交设计出的9张设计卡片 |
本研究采用问卷的方式收集数据。问卷包括3部分内容：第一部分由参与者直接对4个工作属性在职业决策时的权重进行分配，以100分为满分；第二部分是对9张全轮廓工作选项的吸引力程度以9分Likert量表打分；第三部分内容是个人信息，收集性别、年龄、学生年级、专业类型、生源地等简单的人口信息。
被调查的样本来自通过网络、飞信、微信等方式宣传后填写问卷的北航在校学生，共收集到样本数据307份。因为是自愿填写，数据回收质量较高，100%有效。参与者年龄在18岁到28岁之间，平均年龄22.6岁。其他人口统计情况如表 3所示。
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表 3 参与者人口统计情况(n=307) |
对以上所有数据通过Spss18.0进行分析，分析分为3个部分：结合分析下各工作属性偏好及偏好水平的效用值及权重、人口统计学下各类参与者各工作属性偏好及偏好水平的效用值及权重、结合分析下与自评权重下各工作属性偏好权重的差异性分析。
(一)结合分析下各工作属性偏好及偏好水平的效用值及权重对结合分析的模型进行了拟合优度检验，Pearson’s R=1.000，Kendall’s R=1.000，P值都小于0.05，整体数据拟合完好，较好地预测了大学生在职业决策时的偏好水平，如表 4所示。
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表 4 各工作属性水平的平均效用值及相对重要性 |
从表 4可以看出，结合分析下权重最大的工作属性是职业晋升的机会，其次为收入、工作所在地，最后是岗位与兴趣的一致性。在自评赋权重的情况下，工作所在地占到的权重为22.6%，收入占到的权重为30.66%，职业晋升机会占到的权重是25.91%，岗位与兴趣一致性占到的比重为21.54%。自评情况下权重的重要性排序为收入、职业晋升机会、工作所在地、岗位与兴趣一致性。与结合分析下的权重分配还是有很大差距。
(二)人口统计学下各类参与者各工作属性偏好及偏好水平的效用值及权重在结合分析法下男生参与者和女生参与者在各工作属性偏好及偏好水平的效用值及权重如表 5所示。从结果可以看出，男生和女生在结合分析下在4项工作属性上的权重值有所不同，男生在工作属性上的重要程度排序为：职业晋升机会、收入、工作所在地和岗位与兴趣一致性，而女生的重要程度排序为职业晋升机会、工作所在地、收入和岗位与兴趣一致性。工作所在地与收入的重要程度不同，权重上差异最大的是收入和岗位与兴趣一致性，女生比男生更关注岗位与兴趣的一致性，男生对收入的看重程度高于女生。
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表 5 男生和女生的因素权重与各水平的效用值 |
不同生源地学生的因素权重与各水平的效用值如表 6所示。从表 6可以看出，按重要程度排序只有城镇生源的参与者与其他生源地的参与者在收入与工作所在地的排序上有区别，城镇生源参与者工作属性的重要程度排序为：职业晋升机会、工作所在地、收入、岗位与兴趣一致性。其他3个生源地参与者工作属性的重要程度排序为职业晋升机会、收入、工作所在地、岗位与兴趣一致性。除了排序上的差别，从权重的绝对数量上看，省会城市生源的参与者与农村生源的参与者权重分配最类似。在收入上省会生源的参与者最为看重，在工作所在地上非省会城市生源学生最看重，在职业晋升机会上也是省会生源参与者的权重最大，在岗位与兴趣一致性上城镇生源参与者给予的权重最大。
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表 6 不同生源地学生的因素权重与各水平的效用值 |
不同年级学生的因素权重与各水平的效用值如表 7所示。
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表 7 不同年级学生的因素权重与各水平的效用值 |
从表 7可以看出，从工作属性重要程度排序上看，硕士二、三年级参与者与其他年级参与者对收入和工作所在地的排序不同。硕士二、三年级参与者的工作属性排序为：职业晋升机会、工作所在地、收入、岗位与兴趣一致性，而其他年级参与者的工作属性排序为：职业晋升机会、收入、工作所在地、岗位与兴趣一致性。从权重的绝对值来看，越低的年级在权重分配上越集中，越高的年级权重越分散。越低的年级越看重收入，越高的年级收入的权重越低；年级越高给职业晋升机会上赋予的权重越大。
(三)结合分析下与自评权重下各工作属性偏好权重的差异性分析将结合分析下各工作属性偏好的权重与被试直接分配的权重进行对比，并通过T检验检验2种方法获得权重的差异性，统计结果如表 8所示。
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表 8 结果分析与自评权重的差异对比 |
从表 8的统计结果中可以看出，2种评估方法下对4个工作属性的重要程度在排列顺序上存在差异，在绝对权重的数量上也有显著差异。
五、讨论与分析本研究通过结合分析法对大学生样本整体、部分样本群体以及个体都进行了工作属性偏好的探索，统计分析证明数据能很好地支持统计模型，即能够很好地反映大学生对工作的实际偏好，具有较高的内部效度。研究得到的结果对学生的生涯辅导工作有以下几点反思和借鉴：
(一)职业决策不是一个完全理智和科学的决策过程研究结果显示结合分析下的属性偏好情况与自评结果有很大不同。自评结果更容易受到社会取向、环境因素的影响，而整体评价更倾向反应被试自身当时情景下的真实想法。对多属性决策问题，尤其是涉及属性数量较多的决策，决策过程已不再是单独属性重要程度的简单叠加，每个人可能都有自己独特的数据处理过程，通过这个过程后，自评中的属性偏好就可能发生变化甚至逆转。所以职业决策过程，即便是在模拟的情况下也并非一个完全理智和科学的过程。
(二)西方的生涯辅导理论不能良好的预测中国大学生的工作属性偏好统计数据还显示，在职业决策中，不管是自评情况下还是结合分析下，岗位与兴趣的一致性都是被赋权重最低的。而职业兴趣与所从事岗位的一致性一直是生涯教育中贯穿始终的一部分内容，显然这种教育并没有在参与者的职业决策中起到重要影响。在中国现有国情下大学生的职业选择更多受到组织和地区等外部社会生态环境的影响，西方职业理论强调的择业者的职业自我属性(如职业兴趣、个人能力特点、性格)等显然还不能很好的预测当前中国大学生的工作属性偏好。
(三)虽然大学生工作属性偏好比较趋同，但差异性还是在不同人群中存在从研究结果还可以看出，虽然参与调查的大学生从整体看工作属性偏好是比较趋同的，所有参与者群体最看重的都是职业晋升的机会，最不看重的都是岗位与兴趣的一致性，收入和工作所在地的排序在不同人群中有不同的排序。但是显著的个体差异也还是存在的。工作属性偏好在性别、年级和生源地上都是有差异的。女生比男生更关注岗位与兴趣的一致性，男生对收入的看重程度高于女生。在收入上省会生源的参与者最为看重，在工作所在地上非省会城市生源学生最看重，在职业晋升机会上也是省会生源参与者的权重最大，在岗位与兴趣一致性上城镇生源参与者给予的权重最大。越低的年级在权重分配上越集中，越高的年级权重越分散。越低的年级越看重收入，越高的年级收入的权重越低；年级越高给职业晋升机会上赋予的权重越大。从结果中还可以看出，本研究获得的结果跟类似研究的结果并不完全一致[1]55—63，工作属性偏好在不同学校之间也应该是有差异的。从事就业指导工作的教师要特别注意这些差异，有针对性的开展工作。
(四)职业辅导中职业决策的工具需要改进和提升目前在职业辅导领域帮助学生提升职业决策能力时通常使用的一些工具，如生涯决策平衡单，设计思路是对决策者偏好的工作属性进行权重自评，这种方法在中国大学生真实的职业决策中未必有效，从结合分析得出的工作属性偏好与自评不同这一点上可以看出。所以，提示从事就业指导工作的教师在帮助学生提高生涯决策能力时，应该更多的选择采用全轮廓职业选项来进行决策训练，使学生更能体验到真实职业决策的情景和感觉，更能学习真实职业决策时所需要的决策能力。
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