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中國飯店協會統計顯示,全國有超過七成的酒店和民宿由于疫情導致直接閉店,疫情帶來的負面影響依然在不斷發酵中。隨著我國進入疫情防控常態化時期,國內酒店行業雖然走上復蘇之路,但是局部疫情的不斷反復,預示著后疫情時代酒店行業將要面臨一種可能成為常態化的風險因素。在這種情況下如何穩定員工情緒,增強員工的工作積極性也成為酒店思考的問題。
因此,本文將工作排班表變化作為自變量,引入排班壓力為中介變量,探討排班表變化和工作投入之間的關系。
排班是領導在管理工作中的一項重要內容,規范、合理的排班是保證員工工作質量的關鍵。工作排班表的靈活性和效率性能夠讓領導在合適的崗位安排適合的員工,使員工各司其職,發揮最大的能力。
工作壓力是指因工作負擔過重、變換工作崗位、工作責任過大或改變等對人產生的壓力,工作壓力既是一種強大的推動力,又是一個影響工作績效和工作態度的消極因素。工作排班壓力是指由于排班表的突發性、無規律變化,造成的身體壓力、心理壓力和角色壓力。
Kahn(1990)作為最早提出這一概念者,將工作投入定義為“組織成員通過控制自我,使自我與工作角色相結合”。Kahn認為自我與工作角色處在一個能夠相互轉換的過程中,工作投入越高,個體投入到角色行為中的精力就越大,在角色中展現的自我就越多;相反,工作投入越低,個體就會從工作角色中抽離出來,甚至有可能產生離職意愿。
Schaufeli針對工作投入提出了不同的概念。盡管工作投入仍被視為工作倦怠的對立面,但他將之建立在快樂和激發這兩個幸福感的維度基礎上。按照此框架,低水平的快樂和激發作為工作倦怠的特征,高水平的快樂和激發則是工作投入的特征。以此為基礎Schaufeli認為工作投入是一種與工作相關的積極、完滿的情緒與認知狀態。工作投入的結構包括活力、奉獻和專注三個維度。本文根據工作投入相關的定義,結合酒店員工的工作狀態,從自豪感、奉獻感和主人翁意識三個方面進行探討員工的工作投入性。
本文將工作排班表變化作為自變量,引入排班壓力為中介變量,探討排班表變化和工作投入之間的關系。假設工作排班表變化和工作投入之間工作排班壓力起到中介作用,構建了工作計劃的變化-工作計劃的壓力,工作計劃的壓力-工作投入,工作計劃的變化-工作投入的研究概念模型,并提出以下假設:
H1:工作排班表的變化對工作計劃的壓力存在顯著正面影響;
H2:工作排班的壓力對工作投入存在顯著負面影響;
H3:工作排班表的變化對工作投入存在顯著負面影響。
本文主要對變量測量量表的Cronbach's Alpha值進行計算并確定。目前現有的資料中大多數學者認為在實際測量中,信度系數在0.6以上的話信度是比較好的。研究結果可看出,變量的Alpha系數在0.6245~0.79804,均高于標準0.6,即量表具有良好的內部一致性信度,可以進行分析。
3.2.1 假設1:工作排班表的變化對工作計劃的壓力存在顯著正面影響
現將工作排班表變化設定為自變量,工作排班壓力設定為因變量進行線性回歸分析,分析自變量影響因變量的過程。使用Durbin-Watson 統計量通過確定兩個相鄰誤差項的相關性是否為零來檢驗回歸殘差是否存在自相關,如表1所示。

表1 工作排班表變化和工作計劃壓力之間的線性回歸分析
根據回歸分析的結果,Durbin-Watson 統計量中DW值為1.212,顯示殘差存在正自相關。F值為42.12(p=0.000),回歸方程顯著性檢驗表明所有自變量工作排班表變化作為一個整體與因變量工作排班壓力之間有明顯的線性相關關系。Adj R2值為0.4672即46.72%,說明經過檢驗,自變量工作計劃變化與工作計劃壓力之間的關系密切程度達到46.72%。在回歸方程式中,自變量工作計劃變化通過回歸系數顯著性檢驗得出回歸系數為零的概率為5%,即對工作計劃壓力是產生正面影響的。因此,假設1成立。
3.2.2 假設2 工作排班的壓力對工作投入存在顯著負面影響
現設定自變量為工作排班壓力,因變量為工作投入進行線性回歸分析,分析自變量影響因變量的過程,自變量工作計劃壓力所包含的三個不同壓力要素是否都對因變量工作投入產生影響,如表2所示。

表2 工作排班的壓力與工作投入間的線性回歸分析
根據回歸分析的結果,Durbin-Watson 統計量中DW值為1.402,顯示殘差存在正自相關。F值為21.56(p=0.000),回歸方程顯著性檢驗表明所有自變量工作排班壓力作為一個整體與因變量工作投入之間有明顯的線性相關關系。Adj R2值為0.3724即37.24%,說明經過檢驗,自變量工作排班壓力與工作投入之間的關系密切程度達到37.24%。在回歸方程式中,自變量工作排班壓力通過回歸系數顯著性檢驗得出回歸系數為零的概率為5%,即對工作投入是產生顯著負面影響的。因此,假設2成立。
3.2.3 假設3 工作排班表的變化對工作投入存在顯著負面影響
現設定自變量為工作排班表的變化,因變量為工作投入進行線性回歸分析,分析自變量影響因變量的過程,自變量工作排班表的變化所包含的四個不同變化要素是否都對因變量工作投入產生顯著負面影響。分析結果所示:Durbin-Watson 統計量中DW值為1.853,顯示殘差存在一定的正自相關。F值為21.43(p=0.000),回歸方程顯著性檢驗表明所有自變量工作計劃變化作為一個整體與因變量工作投入之間有明顯的線性相關關系。但是在回歸方程式中,自變量工作排班表的變化通過回歸系數顯著性檢驗得出回歸系數P值為0.9140,即對工作投入是不產生顯著負面影響的。因此,假設3不成立。
3.2.4 工作排班的壓力在工作排班表的變化和工作投入間的中介效應檢驗
因假設3工作排班表的變化對工作投入存在顯著負面影響不成立,故僅以工作排班壓力作為中介變量進行檢驗。在原本假設模型的基礎上,以工作排班表的變化為自變量,工作投入為因變量,工作排班壓力為中介變量,使用AMOS23軟件,建構模型圖,中介模型檢驗如表3所示。

表3 中介模型檢驗
由表3可知,第一,工作排班表的變化能顯著正向預測工作排班壓力(β=0.403,SE=0.091,P=0.000);第二,工作排班壓力對于工作投入有著顯著的負向作用(β=-0.414,SE=0.056,P=0.000);第三,加入工作排班壓力作為中介后,工作排班表的變化對于工作投入仍有著顯著的負向作用 (β=-0.383,SE=0.084,P=0.000),因此工作排班壓力的中介效應成立。
在后疫情時代下,許多酒店面臨著困境,經濟極度不穩定。大部分酒店為了節約人力成本等費用,采取了強制性的要求正式員工輪流休長假、縮減員工餐廳費用、提前結束實習員工實習時間等方法來節約成本。這些方法會造成員工因為排班表發生較大的變化而增加角色壓力,導致工作的投入度降低。
因此,在后疫情時代酒店應重視工作排班壓力在工作投入中的中介作用。酒店員工要正確認知后疫情時代的工作現況,面對問題要積極解決。酒店方應積極采取措施,例如通過企業培訓學習代替休長假,最大限度合理安排員工的排班表,減少排班表的變化,從而降低員工的排班壓力,使其自豪感、主人翁意識增強,積極地投入到工作中。