煤矿工人工作倦怠的工作要求-资源模型

【摘 要】 目的:建立矿工工作倦怠的工作要求-资源模型,为矿工倦怠干预提供理论依据。方法:采用多阶段分层随机抽样,抽取井工煤矿一线矿工568名,用自编矿工工作倦怠、工作要求-资源问卷及社会支持评定量表进行调查。对数据进行探索性和验证性因素分析。结果:建立的矿工倦怠的JD-R模型中工作要求对矿工工作倦怠的三个维度均有比较明显的影响(路径系数分别为0.49、0.55、0.70);工作资源对生理疲乏、情感耗竭有预测作用(路径系数分别为-0.34、-0.43)且为模型中有中介的调节变量;社会支持对情感耗竭、疏离工作维度有预测作用(路径系数分别为-0.31、-0.37)且为模型中有调节的中介变量。结论:针对矿工特性提出的矿工倦怠JD-R模型对矿工倦怠成因具有良好的解释能力,可以为矿工倦怠干预提供理论依据。

【关键词】 工作倦怠;工作要求-资源模型;中介变量;调节变量;矿工;横断面研究

中图分类号:B845.66 文献标识码:A 文章编号:1000-6729(2009)007-0515-06

doi:10.3969/j.issn.1000-6729.2009.07.017

工作倦怠不仅与许多身心健康问题有关,还会影响个体的工作,包括工作效率下降,与家人同事的冲突增加等[1]。尤其一些高危行业,如煤矿工人工作倦怠导致对安全操作规程的忽视和生产行为失误,是各种人为事故的重要因素之一[2]。

矿工工作需要长期在恶劣环境下超强度劳动,面对巨大的工作压力和心理压力,易导致工作倦怠。工作行为表现为机械性操作、工作怠慢、注意力不集中,劳动效率降低等,在执行各项安全操作规程时缺乏应有的安全敏感性,容易导致事故的发生[2]。有效降低矿工工作倦怠有助于改善矿工安全敏感性,提高煤矿生产安全绩效;探讨矿工工作倦怠生成机理,可以为矿工倦怠干预措施提供理论依据。

目前关于工作倦怠形成机理的因果模型有:资源保存(COR)理论、工作要求-资源(JD-R)模型、“努力-奖酬”失衡(ERI)模型等[3]。JD-R模型是目前解释职业工作倦怠形成机理用的最多的因果模型。其核心假设是每种职业都有它特定影响倦怠的因素,归纳为工作要求和工作资源[4]。目前国内根据教师、警察等职业特点研究了相应的JD-R模型[5-6],为解释这些职业的倦怠产生机理提供了理论依据。以矿工为代表的蓝领工作倦怠处于研究起步阶段,在其生成机理方面研究尚属空白。分析矿工倦怠特定的工作要求-资源因素,可以科学解释矿工工作倦怠生成机理。

工作要求指的是那些工作中要求持续不断的身体和心理努力的物质的、社会的和组织的方面,与特定的生理和心理付出有关[7],对矿工而言,如恶劣、危险的工作环境、超负荷劳动。工作资源也涉及到物质的、心理的、社会的或者组织的方面,具有促进工作目标实现,降低工作要求,减少生理和心理付出,激励个人成长和发展的作用[8]。矿工缺乏领导支持、工作控制感这样的工作资源。此外,由于社会地位低,长期得不到社会的关注,区别于社会地位较高的教师、警察等群体,其社会支持的缺乏具有特殊性。

目前国内对于JD-R模型的研究,缺乏要求与资源的交互效应研究,虽然有研究将工作资源作为工作要求与倦怠的调节变量进行分析,并且也有研究社会支持在形成倦怠的中介或调节作用[9-10],但是这类分析忽视了一个问题――模型中除了自变量和因变量外,只涉及一种第三变量,并且只考虑一种方式,调节或中介。实际问题中碰到的模型可能同时包含调节变量和中介变量,一个变量也可能同时具有中介、调节效应。根据矿工的特性以及温忠麟等提出的同时包含调节变量和中介变量的混合模型,对模型中变量进行分析,进一步探索矿工倦怠JD-R假设模型中各变量的关系,完善模型解释机制。

1 对象与方法

1.1 对象

采用多阶段分层随机抽样方法。按区域分层抽样,从全国31个省、市、自治区(港澳台除外)选取了华北地区的河北省、山西省,东北地区的辽宁省、吉林省、黑龙江省,华东地区的江苏省,华南地区的河南省,西北地区的宁夏自治区,西南地区的重庆市;根据城市人均GDP水平,确定样本母体为:开滦、唐山、阳泉、大同、枣庄、铁岭、阜新、辽源、七台河、徐州、平顶山、银川、重庆等地国有、地方和小井工煤矿;再将样本母体根据企业性质、企业规模分为国有煤矿、地方煤矿、小煤窑3组,将每组煤矿编号并使用抽签法抽取5个煤矿,共抽取15个煤矿;再将选定煤矿企业的矿工按照工种进行归类列表,根据简单随机原则在样本对象的成员列表中随机抽取3个以上成员匿名回答问卷。调查员在矿工作答完毕后现场收回问卷。共发出问卷800份,收回有效问卷568份。其人口统计学资料见表1。

1.2工具

1.2.1自编矿工工作倦怠量表

参考Maslach工作倦怠量表(Maslach Burnout Inventory,MBI)[11-12]、Shirom-Melamed工作倦怠量表(Shirom-Melamed Burnout Measure,S-MBM)[13]、Oldenburg工作倦怠量表(Oldenburg Burnout Inventory,OLBI)[14-15],并结合矿工工作特性改编而成。问卷共15题,包括3个维度,保留了MBI、OLBI共有的情感耗竭和疏离工作维度,针对矿工群体职业特点,摒弃了“个人成就感/职业效能”维度,引入S-MBM中的生理疲乏维度,并根据矿工职业特点修改各项目。问卷采用5级符合度计分,请被试者根据自己在最近3个月内的工作感觉和态度评定每个项目的陈述,1代表“非常不符合”,5代表“非常符合”,得分越高,表示倦怠程度越严重。该量表各拟合指数:χ2/df=3.13,GFI=0.94,AGFI=0.91,TLI=0.95,CFI=0.96,RMSEA=0.061。

1.2.2自编矿工工作要求-资源问卷

采取访谈结合开放式问卷的方式获取题目。根据矿工工作特征、矿工自身特点及开放式问卷搜集到的关于矿工自身对工作的感受,参考国内外相关研究的工作条件问卷[16-20]改编而成。分为工作要求和工作资源2个分问卷。工作要求分问卷共26个题,6个维度:工作环境、工作负荷、安全管理、角色压力、工作家庭冲突、工作安全冲突。工作资源分问卷共22个题,4个维度:领导支持、组织支持、工作控制感、自我心理调节。问卷采用5级符合度计分,1代表“非常不符合”,5代表“非常符合”,得分越高,工作要求越高,工作资源越丰富。该量表各拟合指数均达到心理测量学要求(工作要求问卷:χ2/df=3.21,GFI=0.90,AGFI=0.85,TLI=0.90,CFI=0.90,RMSEA=0.062;工作资源问卷:χ2/df=3.54,GFI=0.90,AGFI=0.87,TLI=0.92,CFI=0.92,RMSEA=0.067)。

1.2.3 社会支持评定量表[21]

共10个项目,分为3个维度:客观支持、主观支持、对支持的利用度。总分66分,总分≤22分为低水平,23～44分为中等水平,45～66分为高水平。

1.3统计方法

数据收集后采用SPSS15.0进行描述性统计分析及各量表的信效度分析,采用AMOS7.0对量表进行信效度检验及模型的探索与验证。

2 结 果

2.1矿工工作倦怠的JD-R模型探索与验证

在模型探索前,分层回归分析显示相对其他变量,人口学变量对主变量的解释贡献率较低,JD-R模型设定时可以忽略,以简化模型。再将所有数据在SPSS中按照50%的比例随机分成两半,并保证测量条款与样本比例符合结构方程技术要求标准[22]。对其中一半数据进行矿工工作要求-资源、社会支持与工作倦怠3个维度之间关系的探索分析。

根据Bakker的研究[4],借鉴其他职业倦怠模型经验[5-6],提出矿工工作倦怠JD-R假设模型,假设矿工工作要求、工作资源、社会支持与工作倦怠3个维度均有显著影响。

根据Amos7.0提供的修正指数发现,工作资源对疏离工作、社会支持对生理疲乏的预测不理想,因此在模型中删除了这两条路径,对假设模型进行修正,得到如图1所示的模型M1,模型M1的各项拟合指数:χ2/df=3.35,GFI=0.90,AGFI=0.85,TLI=0.91,CFI=0.93,RMSEA=0.064。

根据另一半调查数据对模型M1进行验证性分析,得到的验证模型与探索模型一致。验证模型的各项拟合指数:χ2/df=3.66,GFI=0.90,AGFI=0.85,TLI=0.91,CFI=0.93,RMSEA=0.069,说明验证模型,是有效合理的,证明了探索模型M1中的变量关系能够解释矿工的工作倦怠。

2.2 矿工工作倦怠JD-R模型的中介变量与调节变量

2.2.1有中介的调节变量模型分析

研究工作要求(X)对工作倦怠(Y)影响的研究显示,工作资源(U)是调节变量,社会支持(W)是中介变量[9]。据此可以建立如图3所示的模型。参考温忠麟提出的检验方法[23]检验有中介的调节效应是否显著。

步骤:(1)做Y对X、U和UX的回归,标准化回归方程为Y=0.623X-0.299U-0.172UX,UX的系数显著(t=-3.060,P

交互项UX是调节效应项,上述验证UX影响W,而W影响Y,且在第(3)步中UX的系数有统计学意义(t=-3.403,P

2.2.2有调节的中介变量模型分析

假设工作资源(U)是调节变量、社会支持(W)是中介变量,建立如图4所示的模型。与图3模型不同的是乘积项,UX换成了UW。参考温忠麟的检验方法[22]检验有调节的中介效应是否有统计学意义。

步骤:(1)做Y对X和U的回归,标准化回归方程为Y=0.373X-0.390U,X的系数有统计学意义(t=6.670,P

考虑X对Y的影响时,W仍然是中介变量。但U不是Y与X关系的调节变量,而是Y与W关系的调节变量。说明经过W的中介效应受到U的影响,所以称W为有调节的中介变量。

2.2.3混合模型分析

同时包含上述两个变量的混合模型,如图5所示。

步骤:(1)做W对X、U和UX的回归,标准化回归方程为W=0.303X+0.838U-0.234UX,UX的系数有统计学意义(t=-3.217,P

研究X对Y的影响,UXY表明U是Y与X关系的调节变量,UXWY表明它通过W影响Y,从这个角度看U是有中介的调节变量;XWY表明W是中介变量,UWY表明U是Y与W关系的调节变量,从这个角度看W是有调节的中介变量,模型假设成立。

3 讨 论

本文建立的矿工倦怠JD-R模型各变量的直接关系中,矿工工作要求对其工作倦怠的3个维度具有显著正向预测作用;工作资源对生理疲乏、情感耗竭维度,社会支持对情感耗竭、疏离工作维度具有负向影响。工作要求与工作倦怠间接关系中,工作资源是有中介的调节变量,社会支持是有调节的中介变量。即工作资源低的矿工,工作要求越高越容易导致其倦怠,工作资源高的矿工,工作要求高不一定导致倦怠,同时工作要求与工作资源的交互项通过社会支持对倦怠有影响,所以体现出工作资源有中介的调节作用;矿工工作要求高导致其社会支持低,社会支持低又会加速其倦怠的产生,同时工作资源与社会支持的交互项直接对工作倦怠有影响,说明了社会支持有调节的中介作用。

从模型中不难看出矿工倦怠的形成机理,直接关系中:矿工艰苦危险的工作环境、超强的工作负荷、繁琐的安全管理、角色压力、工作家庭冲突、工作安全冲突组成的工作要求直接正向影响矿工工作倦怠三个维度的表现程度;领导支持、组织支持、工作控制感、自我心理调节组成的工作资源直接负向影响矿工倦怠生理疲乏、情感耗竭维度的表现程度;社会支持直接负向影响矿工倦怠情感耗竭、疏离工作维度的表现程度。即高工作要求、低工作资源、低社会支持直接导致矿工工作倦怠的形成。间接关系中:矿工长期得不到充足的工作资源,难以与工作要求相匹配,使个体无法得到工作心态的调整,出现生理、心理疲惫感,导致生理疲乏、情感耗竭的产生;矿工大多为农民工,长期从事繁重、复杂、危险的工作,内心压抑,加之处于社会弱势群体状态,无法得到且心理上也较少感受到较多的社会支持,导致情感耗竭激化,逐渐产生对工作的疏离感[24]。

与以往采用MBI量表研究的教师、警察等群体的工作倦怠的工作要求-资源模型相比,工作要求对情感耗竭、疏离工作的指向性与以往研究较为一致[5-6],工作资源对倦怠维度的指向性差别较大,可能与矿工工作资源的相对缺乏有关系。研究中引入与矿工职业特征相匹配的生理疲乏变量,以及引起矿工倦怠特有的工作要求-资源特征,模型中的变量关系与其他职业的研究相比有其职业特殊性。

虽然模型针对矿工职业,但是调查样本集中于大型煤矿及国有煤矿,具有一定的局限性,因此研究结果是否适用于一些小矿的煤矿工人尚不可断定。并且有效问卷回收率比较低,这可能与大多数矿工学历较低有关,并且严重的生理疲乏可能也使其对如填写问卷等事情产生反感,导致较低的有效问卷回收率。

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2008-10-27收稿,2009-02-25修回