4. Empiryczna ocena postrzegania korzyści z pracy przez pracowników pracowników
4.2. Charakterystyka respondentów
Płeć
Wśród zakwalifikowanych do interpretacji odpowiedzi 54,3% udzieliły kobiety. Ich udział w próbie jest nieznacznie większy niż wynikałoby to z rozkładu płci w populacji Polaków.
Wykres 4.1: Rozkład płci w badanej próbie oraz w Polsce
Źródło: opracowanie własne na podstawie zebranych danych (N=2245) oraz danych GUS
Wielkość miasta zatrudnienia
Badanych proszono aby określili wielkość miejscowości w jakiej są zatrudnieni. Ponad 1/3 osób zadeklarowała, iż pracuje w mieście zamieszkanym przez co najmniej 500 tyś. mieszkańców. Poniższe zestawienie prezentuje odpowiedzi ankietowanych.
Tabela 4.3: Wielkość miejscowości zatrudnienia respondentów
Wielkość miejscowości zatrudnienia liczba
odpowiedzi procent
wieś 297 13,2%
miasto do 20 tys. mieszkańców 186 8,3%
miasto od 20 tys. do 100 tys. mieszkańców 416 18,5%
miasto od 100 tys. do 200 tys. mieszkańców 234 10,4%
miasto od 200 tys. do 500 tys. mieszkańców 292 13,0%
miasto powyżej 500 tys. mieszkańców 820 36,5%
suma: 2245 100,0%
157 Ankietowani pododawali również swój poziom wykształcenia. Aż 65% osób zadeklarowało posiadanie tytułu magistra. Wykształcenie podstawowe wskazało jedynie 2 badanych czyli 0,1% wszystkich uczestników. Z powodu tak małej liczby respondentów w tej kategorii została ona, w zależności od analizy, wykluczona z badania lub włączona w zagregowaną grupę „podstawowe i średnie”.
Tabela 4.4: Poziom wykształcenia badanych
Wykształcenie liczba odpowiedzi procent
podstawowe 2 0,1%
zawodowe 28 1,2%
średnie 263 11,7%
niepełne wyższe (absolutorium) 84 3,7%
wyższe licencjackie/inżynierskie 301 13,4%
wyższe magisterskie 1480 65,9%
stopień naukowy doktora lub wyższy 87 3,9%
suma: 2245 100,0%
Źródło: opracowanie własne
Porównując poziom wykształcenia respondentów z próby z rozkładem poziomu wykształcenia w Polce widać znaczne różnice. W badaniach autora wyraźnie pominięta jest grupa osób z wykształceniem podstawowym. Należy podkreślić, że badana przez autora zbiorowość nie jest reprezentatywna pod względem wykształcenia dla obywateli Polski. Rozkład poziomów wykształcenia w Polsce prezentuje poniższa tabela.
Tabela 4.5: Poziom wykształcenia w Polsce (dla osób powyżej 13 roku życia)
Wykształcenie procent osób (w tys.)
podstawowe 19,3% 6134 policealne 2,7% 868 zasadnicze zawodowe 22,8% 7260 średnie 30,5% 9705 wyższe 17,9% 5694 pozostałe 6,9% 2193 suma: 100,0% 31854
Źródło: opracowanie własne na podstawie Rocznika Demograficznego GUS z 2013 roku http://stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/rs_rocznik_demograficzny_2013.pdf; dostęp elektroniczny 15.12.2014;
158
Wiek badanych
Poniższa tabela prezentuje rozkład wieku badanych. Respondenci w ankiecie podawali jedynie swój rok urodzenia. Każdorazowo mówiąc o wieku autor badania będzie miał na myśli wiek rocznikowo. Średnia wieku dla badanych osób wyniosła niespełna 40 lat.
Tabela 4.6: Rozkład wieku badanych
Zmienna średnia mediana min. maks. kwartyl dolny górny
kwartyl
odch. std.
wiek rocznikowo 39,8 38 18 69 32 46 10
Źródło: opracowanie własne
Aby ułatwić interpretację wyników oraz obserwowanych prawidłowości, zmienną wiek dodatkowo zagregowano w następujące przedziały.
Tabela 4.7: Zagregowany wiek respondentów
Kategoria wiekowa procent liczba
mniej niż 25 lat 0,9% 20
od 25 do 29 lat 13,8% 310 od 30 do 34 lat 22,3% 500 od 35 do 39 lat 18,5% 416 od 40 do 44 lat 15,0% 337 od 45 do 49 lat 10,9% 245 od 50 do 54 lat 7,3% 164 od 55 do 59 lat 6,1% 136 60 lat i więcej 5,2% 117
159
Branża zatrudnienia
Respondenci wybierali, z przygotowanej listy odpowiedzi, branżę, w której pracują. Najliczniejszą grupę (10,3%) stanowiły osoby, które określiły, że pracują w obszarze nauki i szkolnictwa. Drugą pod względem liczebności branżą okazał się przemysł lekki, w którym pracuje 8,6% badanych. 16,3% w odpowiedzi na pytanie wybrało kategorię „inne”. Szczegółowy rozkład branż, w jakich pracują osoby z badanej próby, przedstawia poniższa tabela.
Tabela 4.8: Branża zatrudnienia respondentów
Branża procent liczba
odpowiedzi bankowość 6,0% 134 budownictwo 5,5% 123 energetyka i ciepłownictwo 2,9% 65 handel 9,0% 203 kultura i sztuka 1,0% 23
logistyka, transport, spedycja 4,1% 93
media, wydawnictwa, reklama, PR 3,0% 68
nauka, szkolnictwo 10,3% 232 ochrona środowiska 0,9% 20 organizacje pozarządowe 1,2% 26 przemysł lekki 8,6% 194 przemysł ciężki 5,0% 112 rolnictwo 0,8% 18 służba zdrowia 4,1% 93
technologie informatyczne (IT) 7,2% 162
telekomunikacja 1,4% 32
ubezpieczenia 1,4% 32
usługi dla biznesu 6,3% 142
usługi dla ludności 4,7% 106
inne 16,3% 367
suma: 100,0% 2245
160
Typ i wielkość firmy
W metryczce badania ankietowani deklarowali również rodzaj organizacji dla jakiej pracują oraz jej wielkość. Jak pokazuje poniższa tabela najliczniej reprezentowane były przedsiębiorstwa prywatne.
Tabela 4.9: Rodzaj własności przedsiębiorstwa dla jakiego pracują badani
Typ firmy procent liczba odpowiedzi
przedsiębiorstwo prywatne 68,6% 1540
administracja państwowa i samorządowa 22,6% 508
spółka skarbu państwa 5,7% 127
organizacja pozarządowa 3,1% 70
suma: 100,0% 2245
Źródło: opracowanie własne
Rozkład respondentów ze względu na wielkość firmy zatrudniania był równomierny. Za wyjątkiem mikro przedsiębiorstw, każda kategoria wielkości organizacji była reprezentowana przez ok 19 – 25% badanych. Szczegółowe dane przedstawia poniższa tabela.
Tabela 4.10: Wielkość firmy w jakiej są zatrudnieni respondenci
Wielkość firmy (liczba pracowników) procent liczba
odpowiedzi mikro (1-5) 4,8% 108 mała (6-50) 23,6% 530 średnia (51 do 250) 25,9% 582 duża (251 - 1000) 18,8% 421 b. duża (powyżej 1000) 26,9% 604 suma: 100,0% 2245
Źródło: opracowanie własne
Poziom stanowiska
1/3 ankietowanych zadeklarowało, że pracuje na stanowisku, na poziomie „specjalisty”. Blisko 19% osób określiło poziom swojego stanowiska jako „pracownik szeregowy”. Kolejne 19% wybrało odpowiedź „starszy specjalista”. 23,5% badanych w momencie wypełniania ankiety pracowało na stanowiskach kierowniczych.
161 Tabela 4.11: Poziom stanowiska na jakim pracują badani
Szczebel zatrudnienia procent liczba odpowiedzi
pracownik szeregowy 18,7% 420
specjalista 33,0% 740
starszy specjalista 18,8% 423
kierownik małego zespołu (2-10) 15,3% 343
kierownik dużego zespołu (powyżej 10) 7,2% 162
dyrektor lub zarząd 7,0% 157
suma: 100,0% 2245
Źródło: opracowanie własne
Zarobki badanych
Mimo, iż opis zarobków badanych nie jest najważniejszy w niniejszej rozprawie, autor zdecydował się poświęcić temu obszarowi więcej uwagi niż pozostałym zmiennym. Po pierwsze, są to dane i prawidłowości zwykle bardzo interesujące. Po drugie wielkość zarobków wpływa na status życiowy badanych i przez to na sposób w jaki postrzegają oni rzeczywistość.
W poniższych zestawieniach autor do pomiarów przeciętnego wynagrodzenia będzie używał przede wszystkim mediany. W przypadku wynagrodzeń należy zwrócić uwagę, że mediana lepiej sprawdza się do wyznaczenia „przeciętnego wynagrodzenia”. Średnia jest miarą wrażliwą na wartości odstające, a te zdarzają się wśród osób najlepiej zarabiających. Właśnie przez to zjawisko rozkład wynagrodzenia przyjmuje charakter prawostronny skośny. Autor chciałby również podkreślić, iż ze względu na wygodę respondentów, podawali oni swoje zarobki w kwocie netto.
Przeciętne miesięczne wynagrodzenie w sektorze przedsiębiorstw w Polsce wynosiło w okresie badania 4004 PLN brutto519 a więc w przybliżeniu 2860 PLN netto520. W grupie respondentów średnie deklarowane wynagrodzenie miesięczne wynosiło 3888 PLN netto. Mediana wynagrodzenia wyniosła 3000 PLN. Badani zarabiali więcej niż przeciętny Polak. Różnica ta wynika m.in. z faktu, iż respondenci byli lepiej wykształceni niż „przeciętny Kowalski”.
519Obwieszczenie Prezesa Głównego Urzędu Statystycznego z dnia 16 grudnia 2014 r. w sprawie przeciętnego miesięcznego wynagrodzenia w sektorze przedsiębiorstw w listopadzie 2014 r, źródło:
http://stat.gov.pl/sygnalne/komunikaty-i-obwieszczenia/lista-komunikatow-i-obwieszczen/obwieszczenie-w- sprawie-przecietnego-miesiecznego-wynagrodzenia-w-sektorze-przedsiebiorstw-w-listopadzie-2014-r-,56,12.html, dostęp 01.2015
520 w zależności od wyboru sposobu opodatkowania różne osoby z tej samej kwoty brutto mogą uzyskać inne kwoty netto
162
Wykres 4.2: Rozkład miesięcznych zarobków netto w badanej populacji
Źródło: opracowanie własne; N=2245; M=3888 PLN; SD=2986 PLN
Badani w różnym wieku mogli liczyć na inny przeciętny poziom wynagrodzenia. Szczegółowe różnice pokazuje poniższa tabela.
Tabela 4.12: Przeciętne miesięczne wynagrodzenie netto w grupach wiekowych
Wiek mediana średnia odch. std. N
60 lat i więcej 3 000 PLN 4 257 PLN 3847 117 od 55 do 59 lat 3 200 PLN 4 227 PLN 3754 136 od 50 do 54 lat 2 725 PLN 3 738 PLN 2712 164 od 45 do 49 lat 3 200 PLN 4 418 PLN 4096 245 od 40 do 44 lat 3 300 PLN 4 398 PLN 3159 337 od 35 do 39 lat 3 300 PLN 4 120 PLN 2718 416 od 30 do 34 lat 3 000 PLN 3 622 PLN 2504 500 od 25 do 29 lat 2 500 PLN 2 927 PLN 1747 310
mniej niż 25 lat 2 050 PLN 2 281 PLN 1270 20
Źródło: opracowanie własne N=2245
Zasadniczo, aż do 50 roku życia średni poziom wynagrodzenia badanych wzrastał. Znaczny spadek przeciętnego wynagrodzenia netto zauważono w grupie wiekowej 50 – 54 lata. Należy jednak dodać, że przy zastosowaniu mediany jako miary tendencji centralnej widzimy, iż różnice w zarobkach w poszczególnych kategoriach nie są tak oczywiste. Wśród osób
163 starszych więcej jest obserwacji odstających w górę, które sprawiają, że średnia jest wyższa od mediany.
Bardzo ciekawie kształtuje się związek między poziomem zarobków a wykształceniem. Badanie potwierdza, iż warto zdobywać wykształcenie. Na najwyższy poziom zarobków mogły liczyć osoby ze stopniem naukowym doktora lub wyższym. Warto zwrócić uwagę, że wśród mniej wykształconych mediana wynagrodzenia jest wyższa u osób z wykształceniem podstawowym i zawodowym niż ze średnim.
Wykres 4.3: Przeciętne miesięczne wynagrodzenie netto wg. wykształcenia
Na wykresie umieszczono dwie linie trendu. Źródło: opracowanie własne; N=2245
Zarobki respondentów różnicowała również branża zatrudnienia. Najlepiej zarabiali zatrudnieni w branży IT, energetyce i ciepłownictwie oraz telekomunikacji. Najmniejsze miesięczne zarobki w badanej próbie zaobserwowano m.in. w obszarze kultury i sztuki, służby zdrowia, ochrony środowiska oraz usług dla ludności.
164
Tabela 4.13: Przeciętne miesięczne zarobki netto w różnych branżach
Branża mediana średnia odch. std. N
technologie informatyczne (IT) 5 000 PLN 5 563 PLN 3137 162
energetyka i ciepłownictwo 4 500 PLN 5 685 PLN 5714 65
telekomunikacja 4 400 PLN 5 639 PLN 4600 32
przemysł ciężki 3 950 PLN 5 261 PLN 4038 112
przemysł lekki 3 725 PLN 4 605 PLN 3034 194
usługi dla biznesu 3 500 PLN 4 912 PLN 3898 142
bankowość 3 500 PLN 4 514 PLN 3455 134
media, wydawnictwa, reklama, PR 3 500 PLN 3 916 PLN 2379 68
budownictwo 3 300 PLN 3 640 PLN 1872 123
rolnictwo 3 100 PLN 4 054 PLN 2950 18
ubezpieczenia 3 000 PLN 3 823 PLN 2540 32
logistyka, transport, spedycja 3 000 PLN 3 762 PLN 2331 93
nauka, szkolnictwo 2 900 PLN 3 157 PLN 1632 232
handel 2 600 PLN 3 565 PLN 3135 203
inne 2 500 PLN 2 786 PLN 1460 367
organizacje pozarządowe 2 450 PLN 2 515 PLN 979 26
ochrona środowiska 2 425 PLN 2 471 PLN 988 20
usługi dla ludności 2 400 PLN 3 039 PLN 2507 106
służba zdrowia 2 200 PLN 2 818 PLN 2072 93
kultura i sztuka 2 083 PLN 2 431 PLN 1404 23
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Wśród badanych ujawniła się znaczna dysproporcja zarobków kobiet i mężczyzn. Ci drudzy otrzymywali dużo wyższe wynagrodzenie.
Tabela 4.14: Miesięczne zarobki netto badanych kobiet i mężczyzn
Płeć mediana średnia odch. std. N
mężczyzna 3700 PLN 4789 PLN 3455 1025
kobieta 2600 PLN 3131 PLN 2266 1220
Źródło: opracowanie własne
Przeciętnie, w Unii Europejskiej kobiety zarabiają mniej o 16,4% niż mężczyźni521. W Polsce różnica ta jest mniejsza i w 2012 roku wynosiła zaledwie 6,4%522. Jest to jeden z najniższych wyników w Europie. W przypadku badanej próby kobiety zarabiały mniej aż o 34,6% niż
521Przeciwdziałanie różnicy w wynagrodzeniu dla kobiet i mężczyzn w Unii Europejskie; Urząd Publikacji Unii Europejskiej; Luxemburg 2014;
http://ec.europa.eu/justice/gender-equality/files/gender_pay_gap/140319_gpg_pl.pdf; dostęp 01.2015
165 mężczyźni. Różnice tłumaczy np. nierówny rozkład płci w poszczególnych branżach. Np. 75% respondentów z licznie reprezentowanej w badaniu branży IT było mężczyznami. Innym czynnikiem sprzyjającym zwiększeniu się tzw. luki płacowej523 jest wykształcenie. W przypadku osób lepiej wykształconych ich zarobki są wyższe co też zwiększa różnice zarobków respondentów obu płci.
Osoby pracujące w większych miejscowościach otrzymywały wyższe wynagrodzenie. W zależności czy analizujemy medianę czy średnią zdarzały się jednak wyjątki (np. mediana w miastach 20–100 tys. ludności jest wyższa niż w miastach 100 - 200 tys.).
Tabela 4.15: Przeciętne miesięczne wynagrodzenie netto wg. miejsca zatrudnienia.
Miejscowość zatrudnienia mediana średnia odch. std. N
miasto powyżej 500 tyś. mieszkańców 3 500 PLN 4 538 PLN 3150 820
miasto od 200 do 500 tyś. 3 000 PLN 3 834 PLN 2819 292
miasto od 100 do 200 tyś. 2 700 PLN 4 009 PLN 4473 234
miasto od 20 tyś. do 100 tyś. 2 800 PLN 3 371 PLN 2095 416
miasto do 20 tys. mieszkańców 2 600 PLN 3 235 PLN 2346 186
wieś 2 500 PLN 3 183 PLN 2165 297
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Oczywistym wydaje się fakt, że osoby pracujące na wyższych szczeblach w strukturze organizacyjnej zarabiają więcej. Poniższa tabela dokładniej prezentuje te różnice.
Tabela 4.16: Miesięczne wynagrodzenie netto na różnych poziomach stanowisk.
Szczebel zatrudnienia mediana średnia odch. std. N
dyrektor lub zarząd 7 000 PLN 8 788 PLN 5878 157
kierownik dużego zespołu (powyżej 10 os.) 4 800 PLN 5 570 PLN 3193 162
kierownik małego zespołu (2-10 os.) 3 900 PLN 4 523 PLN 2616 343
starszy specjalista 3 500 PLN 4 015 PLN 2225 423
specjalista 2 740 PLN 3 093 PLN 1564 740
pracownik szeregowy 2 000 PLN 2 163 PLN 1255 420
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Na najwyższe przeciętnie wynagrodzenie mogli liczyć dyrektorzy oraz przedstawiciele zarządów. Najniższe miesięczne wynagrodzenie netto otrzymywali pracownicy szeregowi.
166
Interesujące okazało się, że pracownicy spółek skarbu państwa zarabiają przeciętnie więcej niż pracownicy sektora prywatnego. Najniższe zarobki w badanej próbie otrzymują przedstawiciele administracji państwowej oraz zatrudnieni w organizacjach pozarządowych
Tabela 4.17: miesięczne zarobki netto w zależności od typu organizacji
Typ firmy mediana średnia odch. std. N
spółka skarbu państwa 3 500 PLN 4 302 PLN 3124 127
przedsiębiorstwo prywatne 3 300 PLN 4 263 PLN 3294 1540
administracja państwowa i samorządowa 2 500 PLN 2 788 PLN 1364 508
organizacja pozarządowa 2 300 PLN 2 862 PLN 1802 70
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Również wielkość firmy jest czynnikiem różnicującym zarobki w badanej populacji, co prezentuje poniższa tabela.
Tabela 4.18: miesięczne zarobki netto w zależności od wielkości organizacji
Wielkość firmy (ilość pracowników) mediana średnia odch. std. N
b. duża (powyżej 1000) 3 500 PLN 4 472 PLN 3491 604
średnia (51 do 250) 3 000 PLN 4 039 PLN 3196 582
duża (251 - 1000) 3 000 PLN 4 020 PLN 2846 421
mała (6-50) 2 725 PLN 3 187 PLN 2039 530
mikro (1-5) 2 000 PLN 2 736 PLN 2168 108
Źródło: opracowanie własne N=2245
Najwyższy poziom wynagrodzenia zadeklarowali pracujący dla bardzo dużych firm. Najniższe zarobki otrzymują pracownicy mikro przedsiębiorstw. Uznaje się, że różnice te powodowane są przez różną wydajność organizacji o różnej wielkości. Duże firmy wykorzystują m.in. efekty skali, rozkładają też koszty stałe na większą ilość zatrudnionych. Dzięki temu mogą zaoferować swoim pracownikom wyższe wynagrodzenie. Pracownicy zaś otrzymują je dlatego, że zwykle ciąży na nich większa odpowiedzialność (np. za większe obroty czy więcej aktywów). Problematyka ta szerzej omówiona jest w rozdziale piątym.
167
Składowe wynagrodzenia
Badani respondenci wynagradzani byli w bardzo różny sposób. Prawie każdy z respondentów mógł liczyć, na płacę zasadniczą. 1/3 otrzymywała również stałe dodatki. Co czwarta osoba otrzymywała premie. Dokładną strukturę składników wynagrodzenia badanych prezentuje tabela poniżej.
Tabela 4.19: Udział różnego typu świadczeń w wynagrodzeniu badanych
Świadczenie od pracodawcy
odsetek osób otrzymujących
świadczenie
liczebność
płaca zasadnicza (stała kwota co miesiąc) 98% 2195
stałe dodatki
(kwota pieniędzy zwyczajowo dodawana co miesiąc do wynagrodzenia) 33% 741
możliwość wykorzystania narzędzi pracy do użytku osobistego
(np. telefon, laptop, samochód służbowy) 29% 645
inne świadczenia/benefity (np. dodatkowe ubezpieczenie) 28% 620
premie obliczane w oparciu o mierniki
(np. wielkość sprzedaży, ilość klientów, ilość wyprodukowanych części itp.) 25% 551
nagrody okolicznościowe (np. premie jubileuszowe) 24% 529
regularne nagrody za osiągnięcia/wyniki tzw. "premie uznaniowe"
(określane np. przez przełożonego) 22% 486
wynagrodzenie rzeczowe (np. przydział produktów firmy) 5% 107
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Analizy z uwzględnieniem dodatkowych zmiennych niezależnych jedynie w przypadku kilku z nich wykazały znaczące różnice. Jedną z nich była płeć respondenta. Okazało się, że wśród badanej populacji mężczyźni mogą dużo częściej liczyć na wykorzystanie narzędzi pracy do użytku osobistego (36% mężczyzn, a jedynie 22% kobiet). Mężczyźni częściej otrzymują też premie. Może na nie liczyć 30% mężczyzn i tylko 20% kobiet. Dokładne różnie prezentuje kolejna tabela.
168
Tabela 4.20: Udział różnego typu świadczeń w wynagrodzeniu badanych wg płci
Świadczenie od pracodawcy % mężczyzn otrzymujących świadczenie % kobiet otrzymujących świadczenie
płaca zasadnicza (stała kwota co miesiąc) 97% 98%
stałe dodatki
(kwota pieniędzy zwyczajowo dodawana co miesiąc do wynagrodzenia) 31% 35%
możliwość wykorzystania narzędzi pracy do użytku osobistego
(np. telefon, laptop, samochód służbowy) 36% 22%
inne świadczenia/benefity (np. dodatkowe ubezpieczenie) 31% 24%
premie obliczane w oparciu o mierniki
(np. wielkość sprzedaży, ilość klientów, ilość wyprodukowanych części itp.)
30% 20%
nagrody okolicznościowe (np. premie jubileuszowe) 23% 24%
regularne nagrody za osiągnięcia/wyniki tzw. "premie uznaniowe"
(określane np. przez przełożonego) 24% 19%
wynagrodzenie rzeczowe (np. przydział produktów firmy) 4% 5%
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Dalsza eksploracja danych, potwierdziła obserwowaną na rynku pracy prawidłowość, że większe firmy częściej oferują swoim pracownikom świadczenia pozapłacowe.
Wykres 4.4: Odsetek osób deklarujących otrzymywanie „innych świadczeń/benefitów” w zależności od wielkości zatrudnienia firmy (w nawiasie ilość pracowników)
169
Zadowolenie z pracy
Ponad połowa respondentów (66%) uznała, że jest bardzo zadowolona z pracy lub raczej zadowolona z pracy. Po drugiej stronie skali znalazło się jedynie 17% osób, które oceniły, że są z pracy raczej lub bardzo niezadowolone. Również 17% respondentów nie było w stanie ocenić czy są zadowoleni czy niezadowoleni z pracy.
Szczegółowe odpowiedzi prezentuje poniższy wykres.
Wykres 4.5: Zadowolenie ze swojej pracy
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Wiek respondenta nie wpływał znacząco na wyżej wymienione proporcje. Jedynie w grupie najstarszych badanych (56 lat i więcej) zmniejszyła się grupa bardzo niezadowolonych i niezadowolonych (do 11,5%). Przybyło bardzo zadowolonych, którzy w tej kategorii wiekowej stanowili blisko 20%. Wraz z wiekiem, jesteśmy z pracy coraz bardziej zadowoleni. Nie znaleziono różnic w zadowoleniu z pracy kobiet i mężczyzn. Analiza danych wykazała natomiast, że ludzie o wyższym wykształceniu są bardziej zadowoleni z pracy.
170
Wykres 4.6: zadowolenie z pracy wśród osób o różnym poziomie wykształcenia
*dane nie sumują się do 100% ze względu na zaokrąglenia Źródło: opracowanie własne; N=2245
Obserwację prawdopodobnie wyjaśnia fakt, że ludzie o wyższym wykształceniu wykonują zwykle bardziej różnorodne obowiązki. Ich praca jest też lepiej wynagradzana, co również może tłumaczyć wyżej opisaną prawidłowość. Mają też większe możliwości podjęcia pracy, dlatego też nie muszą podejmować zawodów np. o niskim prestiżu społecznym.
171 4.3. Wartość korzyści z pracy
Wynagrodzenie a satysfakcja z pracy
Na początek spójrzmy na kwestie wynagrodzenia całkowitego. Istnieje powiedzenie, że „wynagrodzenie jest jak powietrze”. Z jednej strony go nie doceniamy na co dzień, ale bez niego nie potrafimy żyć. Oczywiście jest to kwestia bardzo trudna do pomiaru. O roli wynagrodzenia możemy wnioskować pośrednio pytając np. o satysfakcję z pracy. Chcąc bliżej zbadać te kwestię, autor dokonał analizy współzależności poziomu wynagrodzenia oraz deklarowanego zadowolenia z pracy, mierzonego w uproszczeniu za pomocą jednego pytania. Ciekawym odkryciem jest niska dodatnia korelacja pomiędzy tymi zmiennymi. Ze względu na typ zmiennej oraz odrzucenie hipotezy o normalności rozkładu zadowolenia z pracy do badania korelacji wykorzystano współczynnik ρ Spearmana.
Tabela 4.21: Współczynnik korelacji ρ Spearmana dla zadowolenia z pracy oraz wysokości miesięcznych zarobków
Zmienne N R p
Zadowolenie z pracy a wysokość
zarobków 2245 0,251 0,00
Źródło: opracowanie własne
Do bardzo zbliżonych wyników prowadzi poszukiwanie korelacji między zmienną zadowolenie z pracy a status materialny524. Wartość współczynnika ρ Spearmana wynosi wtedy 0,221 przy p=0,00. Relatywnie niska korelacja wskazuje, że pieniądze nie są tak bardzo znaczącym czynnikiem w kształtowaniu zadowolenia z pracy. Obserwacja ta potwierdza zasadność decyzji F. Herzberga, który wynagrodzenie zakwalifikował jako czynnik higieny.
Osiągnięty wynik jest zbieżny z metaanalizą T.A. Judge, który podsumował wyniki ponad 90 zbliżonych badań525. Jak widać prawidłowość o niskiej korelacji wynagrodzenia i zadowolenia z pracy zachowana jest również na gruncie polskim.
524 Badani wybierali odpowiedź najlepiej opisującą swój status materialny: Nie zawsze stać mnie na jedzenie i produkty potrzebne do utrzymania domu; Stać mnie jedynie na utrzymanie; Stać mnie na utrzymanie i drobne przyjemności; Stać mnie na utrzymanie i niektóre drogie wydatki; Stać mnie na utrzymanie, drogie wydatki, towary wysokiej jakości; Mogę sobie na wszystko pozwolić.
172
Autor rozprawy poszukiwał również wpływu innych zmiennych niezależnych na wyżej opisany związek. Analiza omawianej korelacji z uwzględnieniem wykształcenia, w większości przypadków nie ujawniła znaczących różnic.
W przypadku branż najwyższą, istotną korelację między wysokością wynagrodzenia a deklarowanym zadowoleniem z pracy zaobserwowano w rolnictwie. Należy jednak zwrócić uwagę, na stosunkowo niską wielkość próby w tym przypadku.
Tabela 4.22: Współczynnik korelacji ρ Spearmana zadowolenia z pracy oraz wysokości miesięcznych zarobków w różnych branżach zatrudnienia
Zmienne branża N R P<0,05 Zadowolenie z pracy a wysokość zarobków nauka, szkolnictwo 232 0,255 0,00 inne 367 0,198 0,00 służba zdrowia 93 0,299 0,00
logistyka, transport, spedycja 93 0,246 0,02
rolnictwo 18 0,525 0,03
bankowość 134 0,327 0,00
energetyka i ciepłownictwo 65 0,308 0,01
media, wydawnictwa, reklama, PR 68 0,375 0,00
handel 203 0,325 0,00
usługi dla biznesu 142 0,274 0,00
przemysł lekki 194 0,277 0,00
przemysł ciężki 112 0,202 0,03
Źródło: opracowanie własne; N=1721
Nieznacznie silniejszą korelację zadowolenia z poziomem wynagrodzenia obserwowano w branży mediów, reklamy, PR, handlu i bankowości. Rozkład pozostałych zmiennych niezależnych w branżach jest dość zbliżony. Być może, ten silniejszy związek jest powodowany orientacją na wyniki i systemem premiowania, który w tych branżach zwykle jest oparty o konkretne wskaźniki. W pozostałych, nie wymienionych w tabeli branżach, korelacje były nieistotne statystycznie.
Analiza korelacji ww. zmiennych z uwzględnieniem wielkości miasta, w którym pracują respondenci nie ujawniła znaczących różnic.
173 Do bardzo ciekawego wniosku doprowadziło zbadanie korelacji między zadowoleniem a zarobkami z uwzględnieniem wieku. Okazało się, że najwyższa współzależność tych zmiennych, obserwowana jest wśród odpowiedzi osób starszych oraz tych poniżej 30 roku życia. Najniższa korelacja występuje u respondentów w grupie wiekowej od 30 do 34 lat. Być może właśnie w tym wieku ludzie koncentrują się na innych rzeczach niż pieniądze?
Tabela 4.23: Współczynnik korelacji ρ Spearmana zadowolenia z pracy oraz wysokości miesięcznych zarobków osób w różnym wieku
Kategoria wiekowa N R p<0,05 60 lat i więcej 117 0,416 0,00 od 55 do 59 lat 136 0,313 0,00 od 50 do 54 lat 164 0,297 0,00 od 45 do 49 lat 245 0,239 0,00 od 40 do 44 lat 337 0,279 0,00 od 35 do 39 lat 416 0,231 0,00 od 30 do 34 lat 500 0,165 0,00 od 25 do 29 lat 310 0,327 0,00
Źródło: opracowanie własne; N=2245
Jeżeli spojrzymy na wyżej opisaną zależność z uwzględnieniem płci to zobaczymy, że zmienna ta nie różnicuje znacznie korelacji zadowolenia z wysokością zarobków.
Tabela 4.24: Współczynnik korelacji ρ Spearmana zadowolenia z pracy oraz wysokości miesięcznych zarobków osób o różnej płci
Płeć N R p<0,05
mężczyzna 1025 0,257 0,00
kobieta 1220 0,225 0,00
174
Wartość kart umożliwiających bezpłatne korzystanie z obiektów sportowych
Obecnie, wśród benefitów, dużą popularnością cieszą się karty umożliwiając bezpłatny, często nielimitowany, dostęp do obiektów sportowych. Takie rozwiązanie oferują między innymi firmy: Benefit (karta Multisport), Ok System (karta Multikarnet) czy VanityStyle (karta Fitsport). Ze względów stylistycznych, aby uniknąć nadmiernych powtórzeń, w dalszej części tekstu karty takie będą nazywane też w skrócie „kartami sportowymi”.
Pracodawcy mogą oferować je pracownikom na różnych zasadach: pełnego finansowania przez pracodawcę, współfinansowania z pracownikiem oraz pełnego finansowania przez pracownika.