工作壓力影響公務員職業倦怠的路徑分析

盧曉晶，陳維清

(中山大學公共衛生學院，廣州510080)

當今經濟社會快速發展，工作節奏不斷加快，同時社會競爭也快速加劇，個體的情緒衰竭、去人格化以及個人成就感低落為表現的職業倦怠現象逐漸增多［1］，其中政府機關公務員或事業單位在職人員出現職業倦怠的比例最高。2011年8月～2012年3月，我們對廣州市36個政府機關事業單位600名公務員的職業倦怠狀況進行問卷調查，應用結構方程模型對工作壓力影響職業倦怠的路徑進行分析，為公務員職業倦怠的預防和干預提供理論支持和實踐依據。

1 調查對象與方法

1．1 調查對象 采用抽樣調查方法，對廣州地區36個政府機關事業單位公務員600人進行問卷調查，實際獲得有效問卷542份，其中市直政府機關工作人員占29．3%，區縣及街鎮政府工作人員占26．4%，事業單位及其他職工占44．2%;男性占48．5%，女性占 51．5%。

1．2 調查內容 ①職業倦怠:采用中科院李平超等［2］于2003年修訂的職業倦怠量表MBI-GS，分為情緒衰竭(5項)、玩世不恭(4項)和成就感低落(6項)2個維度。②工作壓力:采用付出—回報失衡問卷和工作內容問卷簡體中文版［3］。其中付出—回報失衡問卷共23項，分為3個維度(外在付出、回報和內在投入);工作內容問卷共22項，分為5個維度(工作要求、技能利用、決策自主性、上司支持、同事支持)。③社會支持:采用社會支持評定量表，共20項，分為客觀支持(4項)、主觀支持(8項)及對支持的利用度(8項)3個維度。④應對方式:采用解亞寧［4］研制的簡易應對方式量表，分為消極應對(8項)和積極應對(12項)2個維度。以情緒衰竭、去人格化、成就感低落維度上得分≥3評價職業倦怠，計算職業倦怠發生率。

1．3 結構方程模型建立 根據有關研究結果［5］，假設工作壓力不直接對職業倦怠產生影響，而是通過社會支持或應對方式產生間接作用，即工作壓力—社會支持(應對方式)—職業倦怠路徑。以工作壓力的8個維度分作為外生顯變量，以社會支持3個維度分及應對方式2個維度分作為中介變量，以職業倦怠3個維度分作為內生潛變量，建立結構方程模型，得出工作壓力及其各維度對職業倦怠的間接影響效應。

1．4 統計學方法 采用Epidata3．1軟件建立數據庫，用SPSS18．0和AMOS18．0進行統計分析。對工作壓力影響職業倦怠的路徑采用結構方程模型中的路徑分析方法建構模型。P≤0．05為差異有統計學意義。

2 結果

2．1 職業倦怠發生率 情緒衰竭、去人格化、成就感低落維度上得分≥3的被調查者比例分別為15．3%、15．5%、64．4%;有 73．8% 的被調查者最少有一個維度得分≥3，其中有 57．0%、12．2%、4．6%的被調查者分別有1、2、3個維度得分≥3。73．8%的被調查者存在輕度以上職業倦怠，其中12．2%存在中度職業倦怠，4．6%存在重度職業倦怠。

2．2 結構方程結果 通過最大似然法不斷擬合，得到結構方程模型的擬合指數值如下:χ2=10 215．78(自由度 df=4 765，P ＜0．01)，適配度指數(GFI)=0．71，調整適配度指數(AGFI)=0．69，比較適配指數(CFI)=0．76，規準適配指數(NFI)=0．63，漸進殘差均方和平方根(RMSEA)=0．046。

2．3 工作壓力及其各維度對職業倦怠的間接影響

見表1。由工作壓力影響職業倦怠路徑分析及表1可知，外在付出、回報通過主觀支持和消極應對影響職業倦怠，間接影響效應分別為0．154、0．109;工作要求、上司支持通過客觀支持和主觀支持影響職業倦怠，間接影響效應分別為0．167、0．117;技能利用通過客觀支持、積極應對和消極應對影響職業倦怠，間接影響效應為0．387;決策自主性通過客觀支持、積極應對影響職業倦怠，間接影響效應為0．779;同事支持通過客觀支持、主觀支持和消極應對影響職業倦怠，間接影響效應為0．156。

表1 公務員工作壓力量表各維度對職業倦怠的間接影響效應(n=542)

3 討論

結構方程模型是一種多元統計分析方法，用以研究和處理復雜多變量的因果關系。在大樣本的結構方程模型研究中，一般而言，當 GFI、AGFI、CFI、NFI、NNFI、IFI、RFI＞ 0．9，RMR ＜ 0．035，RMSEA ＜0．08時，可以認為模型與數據的擬合程度良好［6］。根據這個觀點，本研究中工作壓力影響職業倦怠路徑模型的擬合效果不是很理想，可能是由于不能排除存在其他的模型，故不能輕易修正指數調整模型［6］。而本研究僅提出一個假設模型，并對各變量結果進行整合，而沒有對模型作進一步的修正。

也有部分學者［7，8］認為，在對模型契合度進行評價時，RMSEA值由于較為穩定，其數值較少受樣本大小和觀察變量分布的影響，因此使用RMSEA值比其他指標值更佳。有學者指出，當RMSEA值＞0．10 時，模型適配度欠佳;0．08 ～0．10 表示模型適配度尚可;0．05～0．08表示模型適配度良好;＜0．05 時表示模型適配度非常好［9］。楊文杰等［10］認為，只要根據多個擬合評價準則判定模型擬合良好，而其他指數離界值不遠，則可在一定程度上認為模型是可以接受的。因此，按照上述觀點，認為本研究中的工作壓力影響職業倦怠路徑模型可以接受。

中介變量是自變量對因變量發生作用的中介，即自變量是通過中介變量對因變量產生作用和影響。本研究結果支持工作壓力通過社會支持和應對方式對職業倦怠產生間接作用的假設。部分學者研究認為，缺乏緩沖資源和支持系統而導致工作壓力無法解決時，才導致職業倦怠。本研究結果也證實了這個結論。同時，本研究結果顯示，社會支持在工作壓力和職業倦怠關系中具有調節作用，也符合社會支持的調節效應模型理論［11］。

［1］Schutte N，Toppinen S，Kalimo R，et al．The factorial validity of the Maslach burnout inventory-general survey(MBI-GS)across occupational groups and nations［J］．J Occup Org Psy，2000，73(1):53-56．

［2］李超平，時勘．分配公平與程序公平對工作倦怠的影響［J］．心理學報，2003，35(5):677-684．

［3］Li J，Yang W，Liu P，et al．Psychomeyric evaluation of the Chinese(mainland)bersion of job content questionnaire:a study in university hospitals［J］．Ind Health，2004，24(2):260-267．

［4］解亞寧．簡易應對方式量表信度和效度的初步研究［J］．臨床心理學雜志，1998，6(12):114-115．

［5］Vandenberghe．Understanding and preventing teacher burnout:a sourcebook of internationd research［M］．Cambridge:Cambridge University Press，1999:43．

［6］張林泉．結構方程模型的探究［J］．湛江師范學院學報，2009，30(3):30-33．

［7］吳明隆．結構方程模型——AMOS的操作與應用［M］．重慶:重慶大學出版社，2010:44．

［8］Marsh HW，Balla JR．Goodness of fit in comfirmatory factor analysis:the effect of sample size and model parsimony［J］．Quality Quantity，1994，28(2):185-217．

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［10］楊文杰，李健．工作場所中社會心理因素的測量——兩種職業進展檢測模式的應用［J］．中華勞動衛生職業病雜志，2004，22(6):422-426．

［11］Russell DR，Altmaier E，Velzen DV．Job-related stress，social support，and burnout among classroom teachers［J］．J Appl Psychol，1987，72(2):269-274．