| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| 第一节 研究背景 | 第10-13页 |
| 第二节 研究的基础问题:知识岗位界定及特征总结 | 第13-14页 |
| 第三节 研究方法及意义 | 第14-17页 |
| 第二章 研究回顾和文献综述 | 第17-33页 |
| 第一节 体力工作生产率的提高 | 第17-21页 |
| 第二节 知识工作者的兴起和定义 | 第21-25页 |
| 第三节 信息化的宏观测度理论 | 第25-28页 |
| 第四节 知识员工与非知识员工之特征区别 | 第28-33页 |
| 第三章 指标体系的选取及数据采集 | 第33-44页 |
| 第一节 岗位知识含量研究假设 | 第33-35页 |
| 第二节 工作分析方法的借鉴 | 第35-38页 |
| 第三节 PAQ问卷的改造 | 第38-42页 |
| 第四节 数据的采集 | 第42-44页 |
| 第四章 数据处理及实证研究 | 第44-63页 |
| 第一节 原始数据的预处理 | 第44-45页 |
| 第二节 相似岗位可信度验证 | 第45-46页 |
| 第三节 指标提炼公式 | 第46-50页 |
| 第四节 利用聚类法得出的岗位知识等级 | 第50-51页 |
| 第五节 利用因子分析法得出的岗位知识等级 | 第51-52页 |
| 第六节 岗位知识等级的修正及检验 | 第52-54页 |
| 第七节 岗位样本的主因子象限图 | 第54-57页 |
| 第八节 工作特征指标区域分类图的验证 | 第57-60页 |
| 第九节 决策树方法试验 | 第60-63页 |
| 第五章 结论及研究方向 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 发表的论文目录 | 第69-70页 |
| 附录一: 相同岗位的“频率”和“重要性”指标按小类平均表 | 第70-71页 |
| 附录二: knO-kn7 8个一级指标的计算值 | 第71-73页 |
| 附录三: 聚类法的相关数据 | 第73-74页 |
| 1 运用聚类法得出的岗位知识含量等级 | 第73页 |
| 2 单因素方差分析结果 | 第73-74页 |
| 附录四: 因子分析法的相关数据 | 第74-78页 |
| 1 KnO-kn7等8个一级指标的相关系数阵 | 第74页 |
| 2 KMO和Barlett’s检验结果 | 第74页 |
| 3 主成分列表 | 第74页 |
| 4 因子得分系数阵 | 第74页 |
| 5 旋转后的因子载荷矩阵 | 第74-75页 |
| 6 旋转后的主成分图 | 第75页 |
| 7 岗位样本的主因子计算值 | 第75-77页 |
| 8 运用因子分析法得出的岗位知识含量等级 | 第77-78页 |
| 附录五: 样本岗位知识含量等级的最终修正值 | 第78-79页 |
| 附录六: 运用决策树对问卷分析的结果 | 第79-80页 |
| 1 决策树的一枝:信息处理低分岗位的知识含量分布 | 第79页 |
| 2 决策树的另一枝:信息处理高分岗位的知识含量分布 | 第79-80页 |
| 致谢辞 | 第80页 |