三 数据和分析

（一）样本说明

本研究数据采用2011年完成的“第三期中国妇女社会地位调查”专业技术人才库的2626份问卷，因研究的是组织性别隔离状况对个人发展的影响，所以剔除已退休样本，得到2386份问卷。调查样本的基本特征如表1所示。

（二）变量选择及处理

1．性别多样性

在衡量多样性上，通常大部分学者会采用Shannon的“熵”的概念，用由Teachman（1980）改进的熵的指标来度量：Diversity=-∑Pi（lnPi），其中Pi表示组织内部具有某特征的群体的比例。对只有两种特征的一个多样性度量时，某个特征群体的比例为Pi和1-Pi的多样性指标值是相同的。但已有研究表明女性高于50%的和低于50%的组织氛围完全不同，其性别多样性指标也应不同，因此本文直接使用女性比例作为衡量性别多样性的指标。使用两个变量，“组织内部女性比例”和“领导层女性比例”，变量值取值：不足30%, 30%～50%和50%以上。

2．满意度

问卷对满意度从5个方面进行测量：“工作环境”“劳动强度”“工作稳定性”“收入水平”“发展前途”，评分为5分制，数值越高满意程度越高，各项均值、方差及相关系数如表2所示。

由检验结果可知满意度测量维度间高度相关，为防止回归分析中的多元共线性，本研究使用主成分分析构建发生线性重合的自变量的潜在变量（主成分）并将其作为新的变量，构建一个综合满意度变量。满意度测量5个维度的KMO值为0.826，高于0.8比较适合进行主成分分析。本研究使用SPSS17.0进行主成分抽取与检验，抽取出1个主成分，解释度为60.846%。对于可接受的解释度并没有一个统一的标准，在社会科学中接近60%就可以使用（杜智敏，2010），因此该主成分可作为代表5个维度的综合满意度指标。

3．组织性别歧视

如果组织近三年内存在“只招男性或同等条件下优先招用男性”或“同等条件下男性晋升比女性快”之一的现象或两种现象同时存在，那么就认为组织内部存在性别歧视。据此标准建立新的变量“组织性别歧视”, 1为存在歧视，0为没有歧视。样本中存在性别歧视的占41.8%。不同年龄组主观判断性别歧视的比例随年龄增长而下降，如图3所示，气泡大小表示年龄组的样本量。因年龄对该指标影响较大，故选择年龄作为一个控变量。

4．交流沟通

交流沟通使用问卷中4分制问题“经常与同事/同行交流对工作/专业的想法”，分数越高沟通越频繁。

5．职业发展

专业技术人员的职业发展可以从“国家专业技术职称”“行政职务”“主持项目的最高级别”“工作后获得的最高奖项”来综合评价。使用主成分分析的方法，4个维度的KMO值为0.648，高于0.6，因此可以进行主成分分析。经主成分抽取得到1个主成分，其解释度为57.38%，接近60%，因此可以作为代表4个维度的职业发展指标。

（三）数据分析

本研究在“职业发展”和“满意度”两个变量设计时使用了主成分分析法，并进行了信度、效度检验，信度检验Cronbach系数分别为0.6232和0.835，系数超过0.6说明所选问卷维度可靠性较强。

得到6个变量后，使用路径分析对图2的理论模型进行检验。该模型包括4个回归分析模型，回归分析结果如表3所示。

因组织内部均衡性别比例50%是一个特殊点，为详细研究性别比例产生的影响，本研究在模型1、模型2中把总样本分成两部分，一部分是性别比例小于30%和30%～50%的，以考察女性比例在向均衡发展时所带来的变化；另一部分是性别比例在30%～50%和50%以上的，以考察女性逐渐占优之后所带来的变化。模型3的这种差异不明显，因此没有做区分考虑。