職業倦怠對情感承諾的影響實證研究
——以廣州經濟技術開發區制造業企業為例

譚洪益

(廣東培正學院 會計學系,廣州 510830)

經濟管理研究

職業倦怠對情感承諾的影響實證研究
——以廣州經濟技術開發區制造業企業為例

譚洪益

(廣東培正學院 會計學系,廣州 510830)

使用Maslach 職業倦怠量表 和Meyer/Allen的情感承諾量表的問卷,對廣州市經濟技術開發區制造企業的員工進行隨機抽樣調查。接著使用數據統計分析工具SPSS對調研結果進行錄入和統計分析,通過描述性統計分析、信度和效度分析、方差分析、相關分析和線性回歸分析等方法,驗證了“職業倦怠”變量和“情感承諾”相關,兩者呈現負相關關系,并根據線性回歸分析得到回歸模型。研究結論表明員工職業倦怠越高,其對組織的情感承諾越低。

人力資源;職業倦怠;情感承諾

一、引言

企業運營的各項資源中,最重要的資源是人力資源,因為只有人去獲取,運用和對其他資源進行改良,如資金、原料、技術等,使開發、生產、運輸、服務各個環節得到增值,才能達到企業的經營目標。目前就珠三角乃至全國眾多企業而言,人力資源,尤其是一線員工的流失和短缺早已成為企業的短板,制約著企業的發展甚至是正常運營。除了人力供應不足,職業倦怠是另一個嚴重影響企業生產力的問題,職業倦怠影響了員工對組織的承諾和投入[1]。

目前國內外的研究主要集中于對Meyer的組織承諾的三因素進行調查和分析,而且較集中于公務員,教師和醫護這些和人打交道比較多的從業者的組織承諾的研究,而比較少涉及企業一線員工的調研[2]。因此相關的數據和研究文章都比較少。而實際上,企業一線員工所承受的心理壓力有其特點[3],他們要么面對的是機器,要么是從事一些基礎性的、低技能的、重復而勞動強度大的工作。像流水線的螺絲釘,不起眼卻又不可缺少,而且他們的社會地位、職業發展規劃、薪資待遇和工作安全感遠遠不及公務員、教師和醫護人員。此外,企業由于自身的盈利目標和成本的限制,給到這些人群的薪資福利預算通常都是基礎性而不是可持續性的,因此這些人對企業的情感承諾是比較低的,流動性非常大。近些年來,“民工荒”的現象越演越烈。

本文是根據目前企業中多發現影響員工敬業度和滿意度的因素——職業倦怠這一要素,就員工職業倦怠對組織情感承諾的影響因素進行研究,在國內外的研究理論基礎上,研究珠三角企業一線員工的職業倦怠對組織情感承諾的影響,并建立相關模型。最后探討如何防止或降低員工的職業倦怠,以提高其對組織的承諾,進一步提升人力資源有效性。

二、研究設計

(一)研究假設

根據國內外的理論研究,發現影響組織承諾的因素有很多,而職業倦怠所涵蓋的四個維度則會極大地影響員工的“三度”——對企業的認可度、對自己所從事的工作的滿意度和對工作的投入程度。因此假設職業倦怠會對組織情感承諾有影響,而其影響是負向的[4]。

另外,也將人口統計學變量放進研究中,以觀察人口統計學變量中不同要素是否會導致情感承諾有顯著性差異。

假設1:被調查者的社會背景和相關因素(如性別,年齡,婚姻狀況,收入,是否有下屬等會影響其情感承諾的程度有顯著差異。

假設2:“職業倦怠”與“情感承諾”有線性關系,呈負相關狀態。

假設檢驗如下:

H0: B1=B2=…BN=0(自變量系數為0,變量間無線性相關關系),

H1: B1≠B2≠BN… ≠0(自變量系數不為0,變量間有線性相關關系),

概率值α=0.05.

(二)問卷設計

本研究是在參考國外學者編制的量表的基礎上設計問卷[5]。問卷由四部分內容組成——問卷說明、員工人口統計學因素調查,職業倦怠部分,情感承諾部分。其中包含了人口統計學社會性背景調查9個問題,職業倦怠量表的16個問題和情感承諾量表的6個問題[6]。

調查問卷的主體內容采用Likert的5分計分制方法,為了進一步區分反饋的分數,增加了兩個分值,成為7分制。1分表示完全不符合,4分表示中立,7分表示完全符合,超過4分就表示有所符合,分數越高,符合程度越高。

三、實證檢驗

本文主要以廣州經濟技術開發區某中型外資制造業的一線員工作為調查對象,在500名員工中隨機抽取120人,發放問卷120份,回收104份問卷,回收率是86.7%。有效問卷102份。

通過對問卷資料的整理分析,從性別來看,被調查者當中男性占39.6%,女性占60.4%。從婚姻狀況來看,未婚占54%,已婚無孩者占10%,已婚有孩者35%,離婚占1%。從學歷情況來看,初中學歷占55%,高中學歷占33%,技校10%,大專及以上人員占2%。從是否家庭經濟主要來源來看,52%的人是家庭主要經濟來源,36%的人是家庭次要經濟來源,12%的人是只需養活自己。從籍貫來看,33.7%來自廣東省,66.3%來自廣東省外。從出生年代來看,2%的人生于60年代,14.9%的人生于70年代,43.6%的人生于80年代,39.6%的人生于1990～1994年之間。從工齡來看,32%的人在本企業工作時間不超過1年,43.6%的人的本企業工齡在1～3年之間,有7.9%的人本企業工齡在3～5年之間,13.9%在本企業工作超過5年。從收入范圍來看,19.8%的人月收入在2 000～2 500元,61.4%的人月收入在2 500～3 000元,16.8%在3 000～3 500元這個區間,僅有2%的人月入超過3 500元。

(一)樣本對比檢驗

本文對被調研人群的某些人口統計特征所導致的職業倦怠和情感承諾的狀況作了交叉和對比檢驗。

從性別來看,男性和女性雇員的情感承諾的程度有所不同,不管是均值還是中位值,女性雇員對該組織的情感承諾都要高于男性雇員,而與之相對應的是,女性的職業倦怠程度則低于男性。如果排除答題的誤差因素,則這個結果驗證了性別導致對組織的承諾會有差異。至于其原因,則需要進一步分析,因為有可能是男性與女性的社會角色定位和個體期望值導致,也有可能是雖然都是在一線崗位,但是企業出于照顧女性員工,崗位職責的安排有差異等。

表1和表2綜合反映了不同的婚姻狀態下人們的職業倦怠和情感承諾程度。其中單身人士的情感承諾程度最低,但其職業倦怠則并非最高,這反映出這群人士對于目前的工作不置可否,如有較好的機會,他們會選擇新的機會。此外已婚有孩的人群的情感承諾處于第二位,而職業倦怠則是最低。根據過往經驗和社會的普遍看法推斷,是已婚有孩人士傾向于穩定,而且他們對于目前所從事的工作由于熟悉而感到滿意所致。

表1 情感承諾(婚姻狀況)

表2 職業倦怠(婚姻狀況)

從表3和表4可以看到收入大于3 500元的人群,他們的情感承諾程度最高而職業倦怠程度則最低。而從其反饋的基本資料來看,這2個受訪者均有下屬。可以做出解釋的是,他們的工作狀況是指揮他人工作而不需要自己去從事那些工作量大而有簡單重復的工作,而且收入也較高,因此他們的滿意度應該是較高,對自己所從事的工作比較重視。而收入在3 000～3 500元這個區間的人則是情感承諾排最后,而職業倦怠的程度卻不是最高。根據作者對該企業的了解而推測,這群人所從事的工作大致是含有一定技能要求,所以收入也比其它同樣是一線員工的人群收入高,而由于他們在人力市場上的稀缺性,導致他們的轉換工作比較容易,另外他們的工作也相對沒有那么枯燥和辛苦,所以呈現我們調查的結果職業倦怠程度不高,情感承諾程度也不高。而收入在2 000～2 500元這個區間的被訪者職業倦怠程度最高,但他們的情感承諾也最高。

(二)假設檢驗

1.K-S檢驗

K-S檢驗是擬合優度檢驗。用來研究樣本觀察值的分布與指定的理論分布是否吻和。它通過對資料數據的理論累計頻率分布同觀察的經驗累計頻率分布之間的差異進行比較,判斷經驗分布函數與理論分布函數的擬合程度,即樣本的觀察值是否來自指定分布的總體。本研究假設H0:Sn(x)=F0(x);H1:Sn(x)≠F0(x)。N為樣本量,Sn是經驗分布函數,F0是累計概率分布函數。在SPSS中的KS檢驗項中,設置“情感承諾”為檢驗變量,可以得出475個樣本的均值為4.161 4,標準差為1.227 18。頻率檢驗顯示,“情感承諾”分數的偏度值(0.116)和峰度值(-0.076)均接近0,分布呈近似正態分布。再用SPSS做K-S檢驗,樣本量為102個,采用正態分布為理論分布。利用樣本均值和方差作為其參數, K-S值檢驗的統計量Z值為0.925,其概率值0.360大于顯著值0.05,因此接受H0假設,驗證變量“情感承諾”呈正態分布。

表3 情感承諾(收入狀況)

表4 職業倦怠(婚姻狀況)

2.方差檢驗

方差分析是通過對實驗進行設計,在有限的條件下,從實驗數據中提取信息,以推測哪些因素對待研究變量有顯著影響。因素間是否有交互作用。本文采用了單因素方差分析,考慮因素“職業倦怠”對情感承諾的影響。假設如下:

假設N個樣本均數都相同,即H0:u1=u2=…=un=u,且這些樣本有相同方差,則N個樣本來自同一總體。

單因素方差分析用于檢驗由單一因素影響的一個(或幾個相互獨立的)因變量的各因素分組的均值之間的差異是否有統計意義。

因為采用單因素方差分析的樣本數據需要符合三個假設:(1)因變量的分布是正態分布;(2)樣本方差齊性;(3)因變量是整數。 第(1)點在上文已經論證,第(3)點也符合,第(2)點將在下文檢驗。

通過levene方差齊性檢驗,表10顯示方差齊性檢驗的相伴概率值為0.166,大于0.05,不顯著,小概率事件發生的概率低,確認原假設各組樣本總體方差無顯著差異,可使用方差分析。

表5單因素方差分析,以“情感承諾”為觀測變量,以“職業倦怠”為控制變量,使用LSD方法進行F統計量檢驗分析。結果顯示組間的差異顯著值為0.047,小于0.05,具有統計學意義,即表示“職業倦怠”的程度不同“情感承諾”會有顯著差異。

3.相關分析

相關分析是從數量的角度出發,精確界定變量之間的關系,把變量間的關聯的緊密程度用數量方式予以反映,即使用相關系數反映。相關系數大,概率值小于顯著值,說明變量間的關聯程度高。

本研究通過相關檢驗,將人口統計學變量中的所有變量和“職業倦怠”變量在SPSS軟件中使用全部進入的方式來觀察其和情感承諾相關性,求得pearson(皮爾遜相關系數)r值。表6為SPSS輸出的統計結果。

表5 情感承諾單因素方差分析

表6 相關檢驗

續表6 相關檢驗

注:* 表示顯著性值在0.05(雙尾檢驗)的水平為顯著,**表示顯著性值在0.01(雙尾檢驗)的水平為非常顯著。

從表6可以看到“情感承諾”變量和“職業倦怠”變量的相關性非常顯著,相關系數為-0.33(**),顯著性水平為0.00。“情感承諾”變量和“婚姻”變量的相關性非常顯著,相關系數為0.26,顯著性水平為0.01(**)。而“情感承諾”和“是否有下屬”這個變量也達到顯著,0.029(*)。接下來會再通過線性回歸相關分析,找到進入模型的變量。另外,各自變量間的相關系數均小于0.7。經演算,其容忍度(容忍度是指當自變量無法被因變量解釋的殘差變異,1減去自變量之間相關系數的平方)大于0.1,可以判斷各變量間無多元共線性關系。

4.線性回歸分析

線性回歸分析師通過一組樣本數據,確定變量間的數學關系。對這些關系式的可信程度進行統計檢驗。從影響某一特定的因變量的諸多自變量中找出對因變量影響顯著的變量。然后用所求的數學關系式,來預測因變量的取值。

本文采用線性回歸分析,自變量為“職業倦怠”和各人口統計學變量,因變量為“情感承諾”。假設線性回歸模型為:

Y=β0+∑βnXi+ε,

Y=(y1,y2…yn),

X=(x11, x12…x1p; x21, x22…x2p; xn1, xn2…xnp),

Β=(β0,β1,…βp), ε=(ε1,ε2…εn).

其中Y是因變量,β0是常數項,βn是自變量的系數,ε是隨機誤差。

采用多元回歸分析,通過spss強迫進入變量法(emter), 將人口統計學變量和“職業倦怠”變量逐步代入,可以得到線性回歸模型的擬合情況。相關系數R為0.503,決定系數為0.253.即自變量對因變量的解釋度為25.3%。由表7分析結果可知,模型2的F值顯著性為0.028,小于0.05,模型有顯著的統計意義。

從表7檢驗結果可見,模型的常量B值為4.316,顯著性為0.041,“職業倦怠”的B值為-0.419,顯著性為0.015,均小于顯著值0.05,拒絕原假設H0的職業倦怠的B值為0,因此進入模型中。而人口統計學變量各項的t值的顯著值均大于0.05,顯示對情感承諾的影響沒有達到顯著,即其B值有可能為0,沒有進入模型中。另外,也驗證了本文的兩個研究變量職業倦怠和情感承諾之間存在顯著的負相關關系的預設,即職業倦怠與情感承諾有線性關系。呈負相關狀態;因此模型為一元線性方程,具體如下:情感承諾=4.316+(-0.419×職業倦怠)。

5.職業倦怠的影響因素分析

通過以上實證分析可以得出影響員工職業倦怠的主要因素包括:

(1)性別

從表6可以看出,性別和職業倦怠的Pearson 相關系數為-0.094,職業怠倦與性別之間有一定的負相關性,但不顯著。從性別來看,女性的職業倦怠程度一般低于男性,這主要是由于男性與女性的社會角色定位和個體期望值不同導致,女性比男性更適合于重復性的工作。

(2)是否家庭經濟來源

從表6可以看出,家庭經濟來源和職業倦怠的Pearson 相關系數為-0.170,職業怠倦與家庭經濟來源之間有一定的負相關性,但不顯著。一般來講,如果員工是家庭的主要經濟來源,則其職業倦怠要低一些,而如果員工不是家庭的主要經濟來源,職業倦怠則要高一些。究其原因,主要是如果員工是家庭的主要經濟來源,對職業倦怠的忍耐程度也要高一些。

(3)婚姻狀況

從表6可以看出,婚姻狀況和職業倦怠的Pearson 相關系數為-0.074,婚姻狀況與職業倦怠之間有一定的負相關性,但不顯著。從婚姻狀況來看,已婚有孩的員工的職業倦怠最低,而未婚、已婚無孩的員工要高一些。這主要是已婚有孩的員工一般傾向于穩定,而且對于目前所從事的工作由于熟悉而感到滿意。

(4)籍貫

從表6可以看出,籍貫和職業倦怠的Pearson 相關系數為0.110,籍貫與職業倦怠之間有一定的正相關性,但不顯著。一般來講,籍貫為外地的員工職業倦怠要比籍貫為本地的員工要低一些,主要是因為籍貫為外地的員工的家庭條件要比籍貫為本地的員工要相對差一些,使得對職業怠倦的忍耐程度要高一些。

(5)是否有下屬

從表6可以看出,是否有下屬和職業倦怠的Pearson 相關系數為0.261,是否有下屬與職業倦怠之間有一定的正相關性,而且是顯著相關。這就說明有下屬的員工一般從事管理性工作,職業滿足感要強一些,職業倦怠相對就要少一些。

(6)學歷

從表6可以看出,學歷和職業倦怠的Pearson 相關系數為-0.111,學歷與職業倦怠之間有一定的負相關性,但不顯著。從學歷情況來看,技校、大專及以上學歷的員工職業怠倦要低一些,而初中、高中學歷的員工要高一些。這主要是因為學歷高的員工一般從事管理性工作,職業滿足感要強一些。

(7)出生年代

從表6可以看出,出生年代和職業倦怠的Pearson 相關系數為-0.036,出生年代與職業倦怠之間有一定的負相關性,但不顯著。從出生年代來看,生于60年代、70年代的員工的職業怠倦程度要低一些,而生于80年代、90年代的員工的職業怠倦程度要高一些,這主要是因為年齡大的生產工人更能吃苦耐勞。

(8)工齡

從表6可以看出,出生年代和職業倦怠的Pearson 相關系數為0.147,出生年代與職業倦怠之間有一定的正相關性,但不顯著。從工齡來看,工齡越長的員工職業倦怠越高,這主要因為工齡長的員工對重復性工作沒有什么新鮮感,工作時間越長越容易產生職業倦怠。

表7 職業倦怠相關度表

(9)收入

從表6可以看出,出生年代和職業倦怠的Pearson 相關系數為-0.106,出生年代與職業倦怠之間有一定的負相關性,但不顯著。收入比較高的員工容易產生職業倦怠,這主要是收入高的員工加班也多,工作時間長導致容易產生職業倦怠。

四、結論與對策

兩個研究變量職業倦怠和情感承諾之間存在顯著的負相關關系,P值0.028小于0.05。因此,驗證了之前的預設,即職業倦怠與情感承諾有線性關系。呈負相關狀態;而人口統計學變量對情感承諾的影響不顯著。

首先,調研結果驗證了前面的假設,即職業倦怠會影響到情感承諾,而且是負相關,因此,企業管理人員,無論是人力資源部還是員工的直屬部門都有責任,對員工的情緒和心理,技能狀態有所體察和幫助員工去改善其倦怠的狀態。企業可以通過加強溝通,使員工了解企業的投入和對員工的關懷。

其次,提供心理輔導類的服務,使員工可以將自己的壓抑的情緒得到釋放。這是在心理上的關懷動作。而從物質和精神上,企業要關注到員工的職業發展,當員工的工作遇到瓶頸時,及時給予輔導。員工上崗前要有充分的系統性的崗前培訓,而在崗位上工作一段時間后,企業最好能提供多技能,跨部門跨崗位的培訓,這樣能使員工對工作保持新鮮感和動力,對企業也有好處,因為員工對其他崗位和其他部門有所了解后能促進部門間,員工間的彼此理解和合作。而多技能工也是一線員工職業發展的一個通道。

最后,本次調查顯示,52.9%的員工是家庭的主要經濟來源,而61.4%的人群月入在1 500～2 000元之間,這種收入狀況必然會導致這些家庭主要經濟來源的獲得者有著極大的經濟和精神壓力。面對今天的物價水平,企業有責任提高員工的收入,使其和家庭成員能獲得最低保障,這也是企業換取員工人心成本的前提。當然,企業面臨著沉重的成本壓力,不可能對每個員工都很大手筆,因此,在薪酬福利的保障性和激勵性的設計方面更要下功夫。

在當今社會,員工流動是不以企業的意志為轉移,而且會帶來很多損失的現象。企業要留住有用的人和關鍵人才,并用好人,需要窮盡各種方法。企業的付出要“好鋼用在刀刃上”,而不是一廂情愿,或者強制性的,高高在上的,覺得是企業的給予,員工就得接受并感恩。但是,從作者的人力資源實踐中發現,情況有時不是這樣的,企業付出了不少,而員工并不感激或者“感冒”。所以企業要注重體察員工的差異性需求,并針對性地滿足,追求職業發展的人要為其制訂系統的職業發展方向和途徑;需要激勵的人要及時認可;重視金錢的人要注意其薪酬的市場競爭力等等。這是一個多元化,信息化,人們個人意識也越來越強烈的年代,企業要與時俱進,改變管理思路和方法,和員工同舟共濟或者共謀發展。

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[責任編輯:陳宇涵]

10.3969/j.issn.1672-5956.2017.01.006

2016-06-30

譚洪益,1981年生,男,江西萍鄉人,廣東培正學院講師,研究方向為財務管理、資本市場,(電子信箱)thy06042013@163.com。

C913.2;F279.23

A

1672-5956(2017)01-0038-09