北京市醫務人員付出回報失衡與工作壓力的關系研究

李昂，郭默寧，譚鵬，路鳳，王梅

100034 北京市衛生健康大數據與政策研究中心

醫務工作具有挑戰性高、工作任務重和工作壓力大的特點。國際職業安全與健康學會將工作壓力定義為工作者的能力、資源與需求無法與工作環境的要求相互配合時，所產生的情緒上及生理上的不良反應［1］。德國社會學家Johannes Siegrist根據社會交換理論，在20世紀90年代提出“付出-回報失衡”（ERI）模型，該模型的核心思想是：個人在工作中所付出的努力需要在薪資、尊重和職業發展等方面得到相應的回報［2］。如果組織環境造成了ERI，就會對員工的行為和健康狀況產生負面影響，長期的ERI還會導致工作人員產生負面感受和緊張感、增加工作人員離職傾向［3-6］，而上述因素可能也是造成工作壓力的重要原因［7-8］。基于相關假設，國內外學者在不同領域開展了諸多驗證性和探索性研究工作，其中多數研究直接將ERI量表評估結果作為工作壓力本身或代理變量使用，研究工作壓力對心理（如壓抑、情感耗竭、職業倦怠等）、生理（如唾液皮質醇水平、頭發皮質醇水平、肌肉骨骼疼痛）、工作滿意度等指標的影響［2-8］，而對于不同場景下ERI會如何造成工作壓力的驗證性研究相對較少。醫務人員的良好工作感受和工作狀態是居民服務利用和健康改善的重要決定因素，醫務人員的獲得感和滿意度本身也是新醫改的重要目標，因此2018年全國第六次衛生服務調查將醫務人員調查作為該項研究的重要組成部分［9］。鑒于2018年北京市全國第六次衛生服務調查中，針對醫務人員的調查資料既包含ERI量表，也包含工作壓力量表，調查結果可為驗證上述相關假設提供資料。故本研究擬利用該調查結果，驗證ERI可能造成工作壓力增加重要環節的研究假設，同時基于ERI理論，使用結構方程模型量化分析內在、外在付出及回報等要素對工作壓力的影響及其直接、間接、總體效應，從而分析醫療衛生機構內醫務人員工作壓力來源，并提出針對性的措施。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究數據來源于2018年北京市全國第六次衛生服務調查醫務人員調查結果。本次調查采用多階段分層整群隨機抽樣方法，首先從全市16個區隨機抽取103個鄉鎮（街道）作為初步抽樣調查地區，再從抽樣調查地區所選定的醫院、社區衛生服務中心和鄉鎮衛生院抽取臨床醫生、護理和防保人員作為調查對象。每家醫院抽取20名臨床醫生、10名護理人員，每家社區衛生服務中心抽取5名臨床醫生、3名護理人員、2名防保人員，要求全面覆蓋所有臨床科室，兼顧高、中、初級職稱代表性。若某些機構員工數量不滿足樣本需求，則需進行全員調查。最終有210家醫療衛生服務單位參與了調查，其中社區衛生服務中心/鄉鎮衛生院103家、二/三級醫院107家，共4 212名醫務人員接受問卷調查，其中有效調查問卷4 156份（98.67%）。詳細的抽樣方法和抽樣方案可參考文獻［9］。北京市衛生健康大數據與政策研究中心（原北京市衛生計生委信息中心）負責北京市醫務人員調查工作的組織協調、調查表收集、數據核查、調查表在線錄入和上報工作。

1.2 調查內容

1.2.1 基本情況調查表：內容包括受訪者的性別、年齡、婚姻狀況、執業資格、最高學歷、專業技術職稱、所在機構類型、工作年限、月平均收入、參培情況、過去5年職務晉升情況、過去5年職稱晉升情況、夜班次數等。其中，月平均收入指調查前一年（即2017年）的平均月收入，包含工資、獎金、補貼及其他所有收入。

1.2.2 ERI量表：包含中文版ERI問卷［10］和簡化后的ERI量表，包括外在付出、內在付出、工作回報3個維度。其中，外在付出維度有3個條目，用于評估個人因應對外在環境所付出的努力；內在付出維度有3個條目，用于評估工作投入過度情況；工作回報有5個條目。所有條目采用Likert 4級計分法，“完全不同意”～“完全同意”分別計為1～4分，各維度得分為維度內條目得分之和。以付出回報比（ERI指數）為評價指標，ERI指數=付出維度得分／（回報維度得分×調整系數C），本研究中C=6/5。根據BETHGE等［11］的評價標準，若ERI指數≤1表明處于付出與回報平衡狀態，ERI指數越大表明付出與回報失衡程度越大。在本研究中，量表內在付出、外在付出、工作回報維度的Cronbach'sα系數分別為0.704、0.804、0.730，累計方差解釋率分別為62.6%、71.9%、47.9%，說明量表的信效度良好。

1.2.3 工作壓力量表：使用工作感受量表［12］來測量工作壓力，共4個問題，均采用Likert 6級計分法，“非常不符合”～“非常符合”分別計為1～6分。在本研究中，該量表的Cronbach'sα系數為0.896，累計方差解釋率為76.2%，表明量表的信效度良好。

1.3 統計學方法

2 結果

2.1 醫務人員的基本情況及ERI量表、工作壓力量表得分情況

4 156名醫務人員中，男1 210名（29.11%）、女2 946名（70.89%），平均年齡為（38.2±11.9）歲，婚姻狀況為在婚3 433名（82.60%），執業資格為執業醫師2 599名（62.54%）、注冊護士1 381名（33.23%），具有本科及以上學歷3 338名（80.32%），具有中級職稱1 667名（40.11%）、初級職稱1 177名（28.32%），具體情況見表1。

表1 4 156名醫務人員的基本情況Table 1 Basic data of study subjects among 4 156 healthcare workers

醫務人員的ERI量表、工作壓力量表得分見表2。參與ERI指數計算的有效記錄為4 098條，根據ERI指數計算結果，1 333名（32.53%）醫務人員處于付出與回報平衡狀態，2 765名（67.47%）醫務人員處于付出與回報失衡狀態。

表2 醫務人員的ERI量表和工作壓力量表條目得分及對應的負荷系數Table 2 Scores on ERI and job stress questionnaire entries and corresponding loading coefficients for medical staff

2.2 工作壓力預測模型的信度與效度分析

采用CFA方法，基于ERI量表和工作壓力量表，構建工作壓力預測模型的各個構面。最終納入分析的所有變量的因子負荷系數＞0.650，表明模型具備收斂效度，見表2。各因子的Cronbach'sα系數＞0.700、組合信度＞0.700，表明量表各條目具有良好信度與內部一致性。除工作回報的AVE為0.479（接近0.500）外，其他構面的AVE均＞0.500，見表3。

表3 工作壓力預測模型的結構效度和信度指標Table 3 Structural validity and reliability indicators of the job stress prediction model

表4為各構面的相關系數矩陣，其對角線為AVE平方根值，均大于矩陣相對應的相關系數的絕對值，因此模型構面具有良好的區別效度。結構模型的方差膨脹因子值（VIF）＜4.000，表示研究構面共線性問題可以忽略。研究模型的標準化均方根殘差（SRMR）=0.078，＜0.080（保守估計），說明本研究模型具有良好的配適度。另外，工作壓力預測模型對工作壓力的擬合優度（R2值）為46.0%。根據5 000次Bootstrap重復抽樣結果，其95%CI為43.3%～48.7%。

2.3 工作壓力預測模型的路徑系數分析

內在付出和外在付出對工作壓力具有正向影響（P＜0.001），即付出得分增加會導致工作壓力得分增加。通過Bootstrap重復抽樣結果可知，內在付出系數為0.409（95%CI=0.373～0.443），高于外在付出系數0.248（95%CI=0.213～0.284）。工作回報對工作壓力具有負向影響（P＜0.001），內在付出、外在付出對工作回報具有負向影響（P＜0.001），見表5、圖1。

圖1 工作壓力預測模型的各個構面路徑系數Figure 1 Path coefficients of each job stress prediction models

表5 工作壓力預測模型的路徑系數及95%CITable 5 Path coefficients and confidence intervals of the job stress prediction model

2.4 總效應和中介效應

對于工作壓力，內在付出總效應為0.409（95%CI=0.373～0.443），外在付出總效應為0.583（95%CI=0.559～0.606），工作回報總效應為-0.199（95%CI=-0.227～-0.171）。內在付出和工作回報發揮了外在付出對于工作壓力的中介效應（P＜0.001）。外在付出→工作壓力的總效應為0.583，直接效應為0.248；外在付出→內在付出→工作壓力、外在付出→工作回報→內在付出→工作壓力、外在付出→工作回報→工作壓力3條間接效應的效應值分別為0.260、0.021、0.055，外在付出對工作壓力的影響無論是直接效應還是間接效應均為正向作用（P＜0.001），見表6～7。

3 討論

根據全國第六次衛生服務調查中的北京市醫務人員調查數據，本文運用ERI理論，采用結構方程模型分析北京市醫務人員的工作壓力來源。研究結果表明，北京市醫務人員46.0%的工作壓力可歸因于ERI。內在付出、外在付出、工作回報對工作壓力均有直接影響，其中內在付出和外在付出具有正向影響，工作回報具有負向影響，內在付出直接效應最高。本研究結果顯示，2018年北京市32.53%的研究對象處于付出與回報平衡狀態，67.47%的醫務人員處于付出與回報失衡狀態。相關研究表明，付出與回報失衡及過度投入問題在國內醫療機構中普遍存在［14-15］。HUU等［16］通過對2005—2019年發表的41項研究進行薈萃分析，發現醫務人員的ERI發生率為3.5%～96.9%。21 939名醫務人員的ERI發生率為40.2%，高于歐洲普通人群的31.7%。從地區來看，德國農村全科醫生的ERI發生率最高（96.9%），瑞士醫院醫生的ERI發生率最低（3.50%）。說明在國內外醫務人員中，ERI是普遍存在的問題，因此本研究結果對幫助解釋醫務人員的壓力來源具有重要意義。

根據ERI模型，個人所付出的努力分為外在付出和內在付出。外在付出是針對外在環境所做出的努力，而內在付出則是自我驅動的表現，也被稱為工作過度投入。研究發現，外在付出、內在付出和工作回報對工作壓力的影響是直接的。其中，外在付出和內在付出呈現出正向作用，而工作回報則呈現出負向作用，這與ERI模型的基礎理論相符合［2］。當付出超過回報，個體心理上感到不公平、不合理，即為發生了失衡狀況，個體身心都會感受到有工作壓力。從直接效應來看，本研究發現，內在付出對工作壓力影響最大。國內研究發現，護士的高內在驅動可能成為導致ERI發生的危險因素，特別是在高學歷、編外、需要輪班和具有高內在驅動特質的護士中，工作壓力更容易出現［17］。丹麥學者研究發現，自評健康狀況較差的護理人員，具有工作過度投入和工作回報低的特點，工作壓力是其不良健康狀況的預測因子［18］。BONZINI等［19］的研究發現，在相同的工作環境下，伴軀體疼痛護士報告的ERI發生率和過度投入發生率明顯高于不伴軀體疼痛的護士。SIEGRIST［20］回顧性分析了多項研究，發現在個體外在付出和內在付出程度均較高的情況下，壓力性疾病的發生風險會更高，特別是外在付出高和感到回報失衡的員工更容易罹患高血壓、高膽固醇血癥、心臟病、焦慮/抑郁等壓力相關疾病。

本研究還發現，外在付出和工作回報會通過內在付出的間接效應影響到工作壓力。SPENCE等［21］的研究結果顯示，護理人員可能因為過度投入、ERI而產生職業倦怠與情感耗竭，這種現象可以通過調節作用相互影響。國內相關研究也顯示，過度投入在ERI對抑郁等心理問題的影響中存在調節作用［22］。

本研究的不足之處在于：ERI量表中工作回報維度的部分條目一致性不高，導致該部分條目未被納入分析；入選的工作回報維度條目的AVE僅為0.479，說明該部分的簡化量表設計存在一定問題，可能會造成工作回報對工作壓力的影響被低估的情況。建議在后續開展醫務人員相關方向調查之前，對該部分的量表條目重新進行設計和驗證。

綜上，本研究成功地驗證了ERI模型在預測醫務人員工作壓力方面的作用。在北京市，與工作回報相比，工作付出對醫務人員工作壓力的影響更為明顯。衛生管理部門和醫療衛生機構有必要進一步分析導致過度工作付出的原因，針對性地改善相關管理制度，解決ERI問題，降低醫務人員的工作壓力。

作者貢獻：李昂負責數據分析、論文撰寫；郭默寧負責研究整體規劃，指導論文撰寫與修改，對文章整體負責；譚鵬、路鳳負責數據整理、統計指導；王梅負責質量控制和審校。

本文無利益沖突。