(写真はイメージです/PIXTA)

ワークエンゲージメントは、仕事に関連するポジティブで充実した心理状態として、「仕事から活力を得ていきいきとしている」(活力)、「仕事に誇りとやりがいを感じている」(熱意)、「仕事に熱心に取り組んでいる」(没頭)の3つが揃った状態として定義されています。ニッセイ基礎研究所の村松容子氏がアンケート調査の結果を使い、どういった項目が、活力、熱意、没頭のそれぞれに影響があるのかを確認していきます。

1―はじめに

従業員のワークエンゲージメントを高めることは、職場に活気をもたらし、従業員が生産性高く働くために効果的であると考えられている。ワークエンゲージメントは、仕事に関連するポジティブで充実した心理状態として、「仕事から活力を得ていきいきとしている」(活力)、「仕事に誇りとやりがいを感じている」(熱意)、「仕事に熱心に取り組んでいる」(没頭)の3つが揃った状態として定義される*1

 

ワークエンゲージメントを向上するために、例えば、それぞれの従業員の役割の明確化や業務評価のフィードバック、職務権限の適切な付与、上司のサポート等が行われているが、どういった取組みやサポートでワークエンゲージメントが向上しているか、また3つの状態のどこに効果的であるかについて、あまり議論されていないのではないだろうか。今後、効果的に取り組みを実施するためには、どういった取り組みがワークエンゲージメントのどういった状態を向上するのか知っておく必要があると思われる。

 

そこで本稿では、ニッセイ基礎研究所が行ったアンケート調査の結果を使って、どういった項目が、活力、熱意、没頭のそれぞれに影響があるのかを確認した。

 

*1:厚生労働省「令和元年版労働経済の分析」等。オランダのシャウフェリらが提唱した概念。

2―分析方法

1|使用したデータと分析内容

本稿で使用するデータは、ニッセイ基礎研究所が2019年3月から毎年実施している「被用者の働き方と健康に関する調査」の2022年調査の結果である。調査はインターネットで2022年3月に実施した。対象は、全国の18~64歳の被用者(公務員もしくは会社に雇用されている人)の男女で、回収件数は5,653件である。全国6地区、性別、年齢階層別(10歳ごと)の分布を、2020年の国勢調査の分布に合わせて収集した。

 

本稿では、ワークエンゲージメントを測る変数を被説明変数、ワークエンゲージメントに関連すると考えられる従業員の裁量を測る変数と、職場環境等の変数を説明変数として重回帰分析を行った。変数の概要は以下のとおりである。

2|使用した変数の概要

(1)ワークエンゲージメントを測る変数

ワークエンゲージメントの測定方法は、いくつか提案されている*2が、本稿では、ニッセイ基礎研究所が定期的に実施している「被用者の働き方と健康に関する調査」で継続的に尋ねている「(1)仕事をしていると活力がみなぎる気がする(活力)」「(2)仕事にのめり込んでいる・夢中になってしまう(没頭)」「(3)職場での自分の役割に誇りを感じる(誇り)」という3つの質問を使い、「あてはまる」~「あてはまらない」に対して順に5~1点を配点した。また、3つの質問の合計点を「(4)ワークエンゲージメント得点」とした。

 

 

*2:健康経営に関する取り組み効果の可視化に向けた動向~ワーク・エンゲイジメントと生産性(1)」ニッセイ基礎研究所保険・年金フォーカス(2022年7月26日)等をご参照ください。

 

(2)ワークエンゲージメントに関連するその他の変数

個々の従業員の業務上の裁量を測る質問として「自分のペースで仕事ができる」「自分で仕事の順番・やり方を決めることができる」「職場の仕事の方針に自分の意見を反映できる」「自分の技術や知識を仕事で使うことが少ない」を、従業員の仕事に対する考え方として「人から感謝される仕事がしたい」「会社や同僚の役に立ちたい」を、職場環境として「上司のサポート(「上司と気軽に話せる」「上司を頼りにできる」「上司は話をきいてくれる」の平均)、「自分が使えるキャリアアップのための研修や制度が整っている」「勤務先は、「従業員の健康増進」についての取り組みが熱心な方である」を、職場における従業員の業績評価として「公平な業績評価」(「男女に関係なく、業績で公平に評価されている」「年齢に関係なく業績で公平に評価されている」の平均)を使い、これらの変数とワークエンゲージメントに関する変数との関係をみた。

 

さらに、職場が関与することが難しい可能性があるものの、従業員の家庭における満足度も関連すると考えられることから、「家庭生活に満足だ」も変数として投入した。

 

その他、回帰分析においては、性、年齢、居住する都道府県、職業、仕事の内容、職場歴(職場に来て何年目か)、本人の年収を調整した。

 

主な変数の概要を【表1】に示す。

 

【表1】
【表1】
次ページ3―分析結果

※本記事記載のデータは各種の情報源からニッセイ基礎研究所が入手・加工したものであり、その正確性と安全性を保証するものではありません。また、本記事は情報提供が目的であり、記載の意見や予測は、いかなる契約の締結や解約を勧誘するものではありません。
※本記事は、ニッセイ基礎研究所が2023年3月30日に公開したレポートを転載したものです。

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