互聯網企業員工職業倦怠影響因素的實證研究

何思學 張卓業

摘 要：互聯網行業飛速發展，在社會變革和經濟發展中起到舉足輕重的作用，而近幾年互聯網企業員工職業倦怠的情況頻發，不僅阻礙員工身心健康，更會制約企業發展。本文通過問卷調查，對互聯網企業員工職業倦怠的因素進行實證分析，運用探索性因子分析找到職業倦怠影響因素的主成分，有助于互聯網企業管理者及員工有針對性地采取措施降低職業倦怠水平。研究結果表明，工作性質、自我效能感是影響互聯網企業員工職業倦怠的兩大主要因素，其中，工作性質的貢獻率達到46.744%；自我效能感的貢獻率為29.560%。

關鍵詞：互聯網員工；職業倦怠；影響因素

互聯網行業飛速發展，在社會變革和經濟發展中起到舉足輕重的作用，而在這個過程中，互聯網企業的員工功不可沒。隨著互聯網的普及，人們對互聯網的認識和要求亦越來越高，互聯網行業與其他行業相比較，人們對產品更新換代的需求速度遠超傳統行業，互聯網員工呈現工作壓力大、員工換代率高、年齡偏低、受教育程度高等個性因素特征。在此大環境中，互聯網從業人員平均離職率高于傳統企業，且處于較高的工作倦怠水平（孫強，2020）。因此，研究互聯網企業員工的職業倦怠影響因素具有實際意義。

一、文獻綜述

“職業倦怠”（burnout）也稱工作倦怠，這一概念由美國著名的心理學家Freudenberger于1974年提出。他認為，當員工超負荷工作，達到了自身難以負荷的程度時，員工就會產生職業倦怠。職業倦怠不僅影響人的身體健康，還會影響企業的長遠發展。職業倦怠員工的消極情緒會通過員工之間的人際交往擴散和蔓延，對組織的文化氛圍造成危害（陳敏靈 等，2019）。

我國對職業倦怠的研究起步較晚，在職業倦怠的影響因素方面，已有的研究多集中在個人因素、工作因素、組織因素三個方面。個人因素方面，性別、年齡、學歷、性格、心理疾病等各種個人因素都會對員工職業倦怠有所影響。陳曦（2020）的研究表明，不同職務、年齡、工作年限的員工其職業倦怠的水平呈現顯著性的差異，教師隊伍中女性的情緒衰竭程度要顯著高于男性（范蕾，2020）。工作因素方面，工作環境、工作強度等對員工職業倦怠有著直接或間接的影響。李麗（2021）通過實證研究表明，工作壓力與職業倦怠呈正相關；鄭建君等（2016）的研究表明，基層公務員的工作壓力對工作倦怠有顯著的正向影響。組織因素方面，最直接的就是會影響員工對組織的滿意度。各種機制和制度的不完善、企業文化建設滯后、管理的不合理等都會降低員工對組織的滿意度，造成職業倦怠。胡俊（2020）的研究表明，企業文化建設滯后會造成員工心理契約缺失的問題，從而引起職業倦怠；張浩等（2016）通過實證發現，男護士的工作滿意度與職業倦怠呈負相關。

回顧參考文獻發現，職業倦怠的影響因素大多數通過差異分析、相關分析等方法進行研究，涉及運用探索性因子分析技術的較少；另外，研究的領域主要聚焦于服務業，涉及互聯網行業的較少。因此，本文從實證角度出發，運用探索性因子分析，致力尋找互聯網企業員工的職業倦怠主要影響因素，幫助互聯網企業管理者及員工有針對性地采取措施降低職業倦怠水平，提升企業業績及個人績效。

二、研究對象及方法

1.數據收集

2021年9—12月，利用問卷星在線上編輯調查問卷，通過滾雪球的方式對從事互聯網工作的員工進行隨機抽樣調查。問卷題目涉及兩個部分的內容：第一部分為基本信息，包含被調查者的性別、年齡、婚姻狀態、文化程度、工作年限、每日工作時長、身體健康狀況等；第二部分為Maslach職業倦怠五點量表，由情緒耗竭、去個性化、個人成就感等共15個項目組成，分值越高，職業倦怠感越強。

共發放261份問卷，經過嚴格篩選，把出現以下情況的問卷視為無效問卷進行剔除：填寫問卷時間過短或過長，如少于60秒或大于20分鐘明顯異于正常時間的；所有選擇項均為同一選項的（如全選“從不”項）；問卷中出現大量未選擇項目，占總題項數10%以上的。經剔除，最終得到有效問卷216份，有效率為82.76%。

從被調查者的基本情況看，男性占60.25%，女性占39.75%，樣本性別分布情況符合互聯網企業實際情況；年齡結構方面，20～30歲占50.5%，31～40歲占28.7%，41歲以上占20.8%，互聯網為新興產業，更新換代快，因此年輕的員工居多；婚姻狀態方面，未婚占53.7%，已婚占46.3%，呈現大約各占一半的比例；文化程度方面，中專占18.5%，本科占58.8%，研究生及以上學歷占14.4%，樣本的學歷分布大致符合互聯網企業對人才學歷選拔的要求；工作年限方面，1～3年占49.1%，4～6年占29.6%，7～10年占19.9%，10年以上占1.4%，互聯網行業更新換代速度快，需要員工具有創新意識，因此樣本的工作年限分布符合行業的實際情況；健康狀況方面，較差占13.9%，一般占48.1%，良好占38.0%。

2.統計分析方法

運用SPSS 26.0對數據進行統計分析，進行信效度檢驗、相關分析、探索性因子分析等。

三、數據的信效度分析

為了進一步檢驗問卷數據的穩定性和有效性，在對數據進行統計分析之前，先對問卷進行信效度檢驗，以此增加數據結果的說服力和嚴謹性。

1.信度分析

使用SPSS對職業倦怠量表進行信度檢驗，通過觀察Alpha系數進行判定，一般情況下，Alpha系數的值高于0.8時，說明量表信度高；位于0.7～0.8時，說明量表信度良好；位于0.6～0.7時，說明量表信度過關；低于0.6時，則說明量表信度不過關。本次的檢驗結果如表1所示。

從表1可知，職業倦怠總量表的Alpha系數為0.931，高于0.8，說明問卷信度高，可進行下一步分析。

2.效度分析

使用SPSS對職業倦怠量表進行效度檢驗，通過觀察KMO值進行判定，一般情況下，KMO值高于0.8時，說明量表效度高；位于0.7～0.8時，說明量表效度良好；位于0.6～0.7時，說明量表效度過關；低于0.6時，則說明量表效度不過關。本次的檢驗結果如表2所示。

從表2可知，職業倦怠總量表的KMO值為0.942，高于0.8，說明問卷效度高。且Bartlett球形檢驗結果顯示，近似卡方值為3108.419，顯著性概率P值為0.000，說明可進行下一步分析，因此原有變量適合進行因子分析。

四、探索性因子檢驗

1.主成分分析提取主要因子

為了更好地發現互聯網員工職業倦怠的影響因素，簡化數據，提取出少數具有意義的新維度或者潛在因素，以便更清晰、更準確有效地呈現其影響因素，采用探索性因子分析對數據進行處理。通過主成分分析方法進行因子提取，得到解釋的總方差（表3），取特征根值≥1的主成分作為初始因素，發現可以提取2個公因子，累計解釋方差比例達到76.303%，能較大程度地解釋原有變量總方差。

觀察其碎石圖（圖1），從第一個因素開始，到曲線開始變平前的點即拐點所對應的數值即提取的最大因素數。根據碎石圖檢驗準則，可以提取3個因子數，但考慮特征值需≥1，因此提取2個因子是最合適的。

2.旋轉因子載荷矩陣

利用方差最大法對2個因子進行正交旋轉，使旋轉后的因子載荷矩陣中的每一列元素盡可能地拉開距離，使每一個主因子只對少數幾個變量具有高載荷，這樣使得各因子的歸屬更明確，并進行各因子的重新命名（表4）。

3.因子命名

由旋轉因子成分矩陣可以發現，成分一主要包括Q1至Q9，這九項指標主要來源于對工作性質的心理體驗，因此將其定義為工作性質（F1）。成分二包括Q10至Q15，這一成分主要體現員工在工作上的自我效能感，因此定義為自我效能感（F2）。

4.計算因子得分

因子得分是因子變量構造的最終體現。為了能進一步得到兩個因子對職業倦怠的影響程度，計算因子得分并構建結構方程。通過成分得分系數矩陣（表5）得到因子得分函數：

F1=0.126Q1+0.120Q2+0.119Q3+0.125Q4+0.128Q5+

0.138Q6+0.139Q7+0.134Q8+0.133Q9-0.013Q10-0.020Q11-0.035Q12-0.031Q13-0.044Q14-0.036Q15

F2=-0.002Q1+0.005Q2+0.009Q3-0.005Q4-0.018Q5-0.041Q6-0.032Q7-0.032Q8-0.046Q9+0.181Q10+

0.187Q11+0.206Q12+0.202Q13+0.214Q14+0.213Q15

結合表3，得到最終的綜合因子F=7.012F1+4.434F2，即職業倦怠的影響因素=7.012×工作性質+4.434×自我效能感。系數越大，表示其貢獻程度越大，即職業倦怠的影響因素中，工作性質對職業倦怠的影響最大，工作上的自我效能感其次。

五、結語

根據以上分析，通過探索性因子分析的方法，提取出互聯網員工職業倦怠的兩個主要的影響因子，即工作性質（F1）和自我效能感（F2），并且建構出職業倦怠影響因素的計算方程。結果發現，工作性質（F1）是互聯網員工職業倦怠的主要影響因素，貢獻率達到46.744%；自我效能感（F2）次之，貢獻率為29.560%。

參考文獻：

[1]孫強.互聯網公司員工職業倦怠實態及管理對策研究[D].鄭州：河南工業大學，2020.

[2]陳敏靈，王孝孝.職業倦怠：內涵、測量與形成機理[J].外國經濟與管理，2019（08）：86-99.

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[4]范蕾.小學教師職業倦怠性別差異現狀的調查研究[D].曲阜：曲阜師范大學，2020.

[5]李麗.基于新生代員工感知的工作壓力對職業倦怠的影響研究[J].企業改革與管理，2021（23）：88-90.

[6]鄭建君，馮昊.基層公務員工作倦怠對工作滿意度的影響機制——基于心理資本的中介作用分析[J].山西師大學報（社會科學版），2016（02）：43-47.

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