职业倦怠对情感承诺的影响实证研究——以广州经济技术开发区制造业企业为例

谭洪益

(广东培正学院 会计学系,广州 510830)

经济管理研究

职业倦怠对情感承诺的影响实证研究
——以广州经济技术开发区制造业企业为例

谭洪益

(广东培正学院 会计学系,广州 510830)

使用Maslach 职业倦怠量表 和Meyer/Allen的情感承诺量表的问卷,对广州市经济技术开发区制造企业的员工进行随机抽样调查。接着使用数据统计分析工具SPSS对调研结果进行录入和统计分析,通过描述性统计分析、信度和效度分析、方差分析、相关分析和线性回归分析等方法,验证了“职业倦怠”变量和“情感承诺”相关,两者呈现负相关关系,并根据线性回归分析得到回归模型。研究结论表明员工职业倦怠越高,其对组织的情感承诺越低。

人力资源;职业倦怠;情感承诺

一、引言

企业运营的各项资源中,最重要的资源是人力资源,因为只有人去获取,运用和对其他资源进行改良,如资金、原料、技术等,使开发、生产、运输、服务各个环节得到增值,才能达到企业的经营目标。目前就珠三角乃至全国众多企业而言,人力资源,尤其是一线员工的流失和短缺早已成为企业的短板,制约着企业的发展甚至是正常运营。除了人力供应不足,职业倦怠是另一个严重影响企业生产力的问题,职业倦怠影响了员工对组织的承诺和投入[1]。

目前国内外的研究主要集中于对Meyer的组织承诺的三因素进行调查和分析,而且较集中于公务员,教师和医护这些和人打交道比较多的从业者的组织承诺的研究,而比较少涉及企业一线员工的调研[2]。因此相关的数据和研究文章都比较少。而实际上,企业一线员工所承受的心理压力有其特点[3],他们要么面对的是机器,要么是从事一些基础性的、低技能的、重复而劳动强度大的工作。像流水线的螺丝钉,不起眼却又不可缺少,而且他们的社会地位、职业发展规划、薪资待遇和工作安全感远远不及公务员、教师和医护人员。此外,企业由于自身的盈利目标和成本的限制,给到这些人群的薪资福利预算通常都是基础性而不是可持续性的,因此这些人对企业的情感承诺是比较低的,流动性非常大。近些年来,“民工荒”的现象越演越烈。

本文是根据目前企业中多发现影响员工敬业度和满意度的因素——职业倦怠这一要素,就员工职业倦怠对组织情感承诺的影响因素进行研究,在国内外的研究理论基础上,研究珠三角企业一线员工的职业倦怠对组织情感承诺的影响,并建立相关模型。最后探讨如何防止或降低员工的职业倦怠,以提高其对组织的承诺,进一步提升人力资源有效性。

二、研究设计

(一)研究假设

根据国内外的理论研究,发现影响组织承诺的因素有很多,而职业倦怠所涵盖的四个维度则会极大地影响员工的“三度”——对企业的认可度、对自己所从事的工作的满意度和对工作的投入程度。因此假设职业倦怠会对组织情感承诺有影响,而其影响是负向的[4]。

另外,也将人口统计学变量放进研究中,以观察人口统计学变量中不同要素是否会导致情感承诺有显著性差异。

假设1:被调查者的社会背景和相关因素(如性别,年龄,婚姻状况,收入,是否有下属等会影响其情感承诺的程度有显著差异。

假设2:“职业倦怠”与“情感承诺”有线性关系,呈负相关状态。

假设检验如下:

H0: B1=B2=…BN=0(自变量系数为0,变量间无线性相关关系),

H1: B1≠B2≠BN… ≠0(自变量系数不为0,变量间有线性相关关系),

概率值α=0.05.

(二)问卷设计

本研究是在参考国外学者编制的量表的基础上设计问卷[5]。问卷由四部分内容组成——问卷说明、员工人口统计学因素调查,职业倦怠部分,情感承诺部分。其中包含了人口统计学社会性背景调查9个问题,职业倦怠量表的16个问题和情感承诺量表的6个问题[6]。

调查问卷的主体内容采用Likert的5分计分制方法,为了进一步区分反馈的分数,增加了两个分值,成为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,超过4分就表示有所符合,分数越高,符合程度越高。

三、实证检验

本文主要以广州经济技术开发区某中型外资制造业的一线员工作为调查对象,在500名员工中随机抽取120人,发放问卷120份,回收104份问卷,回收率是86.7%。有效问卷102份。

通过对问卷资料的整理分析,从性别来看,被调查者当中男性占39.6%,女性占60.4%。从婚姻状况来看,未婚占54%,已婚无孩者占10%,已婚有孩者35%,离婚占1%。从学历情况来看,初中学历占55%,高中学历占33%,技校10%,大专及以上人员占2%。从是否家庭经济主要来源来看,52%的人是家庭主要经济来源,36%的人是家庭次要经济来源,12%的人是只需养活自己。从籍贯来看,33.7%来自广东省,66.3%来自广东省外。从出生年代来看,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年之间。从工龄来看,32%的人在本企业工作时间不超过1年,43.6%的人的本企业工龄在1～3年之间,有7.9%的人本企业工龄在3～5年之间,13.9%在本企业工作超过5年。从收入范围来看,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元这个区间,仅有2%的人月入超过3 500元。

(一)样本对比检验

本文对被调研人群的某些人口统计特征所导致的职业倦怠和情感承诺的状况作了交叉和对比检验。

从性别来看,男性和女性雇员的情感承诺的程度有所不同,不管是均值还是中位值,女性雇员对该组织的情感承诺都要高于男性雇员,而与之相对应的是,女性的职业倦怠程度则低于男性。如果排除答题的误差因素,则这个结果验证了性别导致对组织的承诺会有差异。至于其原因,则需要进一步分析,因为有可能是男性与女性的社会角色定位和个体期望值导致,也有可能是虽然都是在一线岗位,但是企业出于照顾女性员工,岗位职责的安排有差异等。

表1和表2综合反映了不同的婚姻状态下人们的职业倦怠和情感承诺程度。其中单身人士的情感承诺程度最低,但其职业倦怠则并非最高,这反映出这群人士对于目前的工作不置可否,如有较好的机会,他们会选择新的机会。此外已婚有孩的人群的情感承诺处于第二位,而职业倦怠则是最低。根据过往经验和社会的普遍看法推断,是已婚有孩人士倾向于稳定,而且他们对于目前所从事的工作由于熟悉而感到满意所致。

表1 情感承诺(婚姻状况)

表2 职业倦怠(婚姻状况)

从表3和表4可以看到收入大于3 500元的人群,他们的情感承诺程度最高而职业倦怠程度则最低。而从其反馈的基本资料来看,这2个受访者均有下属。可以做出解释的是,他们的工作状况是指挥他人工作而不需要自己去从事那些工作量大而有简单重复的工作,而且收入也较高,因此他们的满意度应该是较高,对自己所从事的工作比较重视。而收入在3 000～3 500元这个区间的人则是情感承诺排最后,而职业倦怠的程度却不是最高。根据作者对该企业的了解而推测,这群人所从事的工作大致是含有一定技能要求,所以收入也比其它同样是一线员工的人群收入高,而由于他们在人力市场上的稀缺性,导致他们的转换工作比较容易,另外他们的工作也相对没有那么枯燥和辛苦,所以呈现我们调查的结果职业倦怠程度不高,情感承诺程度也不高。而收入在2 000～2 500元这个区间的被访者职业倦怠程度最高,但他们的情感承诺也最高。

(二)假设检验

1.K-S检验

K-S检验是拟合优度检验。用来研究样本观察值的分布与指定的理论分布是否吻和。它通过对资料数据的理论累计频率分布同观察的经验累计频率分布之间的差异进行比较,判断经验分布函数与理论分布函数的拟合程度,即样本的观察值是否来自指定分布的总体。本研究假设H0:Sn(x)=F0(x);H1:Sn(x)≠F0(x)。N为样本量,Sn是经验分布函数,F0是累计概率分布函数。在SPSS中的KS检验项中,设置“情感承诺”为检验变量,可以得出475个样本的均值为4.161 4,标准差为1.227 18。频率检验显示,“情感承诺”分数的偏度值(0.116)和峰度值(-0.076)均接近0,分布呈近似正态分布。再用SPSS做K-S检验,样本量为102个,采用正态分布为理论分布。利用样本均值和方差作为其参数, K-S值检验的统计量Z值为0.925,其概率值0.360大于显著值0.05,因此接受H0假设,验证变量“情感承诺”呈正态分布。

表3 情感承诺(收入状况)

表4 职业倦怠(婚姻状况)

2.方差检验

方差分析是通过对实验进行设计,在有限的条件下,从实验数据中提取信息,以推测哪些因素对待研究变量有显著影响。因素间是否有交互作用。本文采用了单因素方差分析,考虑因素“职业倦怠”对情感承诺的影响。假设如下:

假设N个样本均数都相同,即H0:u1=u2=…=un=u,且这些样本有相同方差,则N个样本来自同一总体。

单因素方差分析用于检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量的各因素分组的均值之间的差异是否有统计意义。

因为采用单因素方差分析的样本数据需要符合三个假设:(1)因变量的分布是正态分布;(2)样本方差齐性;(3)因变量是整数。 第(1)点在上文已经论证,第(3)点也符合,第(2)点将在下文检验。

通过levene方差齐性检验,表10显示方差齐性检验的相伴概率值为0.166,大于0.05,不显著,小概率事件发生的概率低,确认原假设各组样本总体方差无显著差异,可使用方差分析。

表5单因素方差分析,以“情感承诺”为观测变量,以“职业倦怠”为控制变量,使用LSD方法进行F统计量检验分析。结果显示组间的差异显著值为0.047,小于0.05,具有统计学意义,即表示“职业倦怠”的程度不同“情感承诺”会有显著差异。

3.相关分析

相关分析是从数量的角度出发,精确界定变量之间的关系,把变量间的关联的紧密程度用数量方式予以反映,即使用相关系数反映。相关系数大,概率值小于显著值,说明变量间的关联程度高。

本研究通过相关检验,将人口统计学变量中的所有变量和“职业倦怠”变量在SPSS软件中使用全部进入的方式来观察其和情感承诺相关性,求得pearson(皮尔逊相关系数)r值。表6为SPSS输出的统计结果。

表5 情感承诺单因素方差分析

表6 相关检验

续表6 相关检验

注:* 表示显著性值在0.05(双尾检验)的水平为显著,**表示显著性值在0.01(双尾检验)的水平为非常显著。

从表6可以看到“情感承诺”变量和“职业倦怠”变量的相关性非常显著,相关系数为-0.33(**),显著性水平为0.00。“情感承诺”变量和“婚姻”变量的相关性非常显著,相关系数为0.26,显著性水平为0.01(**)。而“情感承诺”和“是否有下属”这个变量也达到显著,0.029(*)。接下来会再通过线性回归相关分析,找到进入模型的变量。另外,各自变量间的相关系数均小于0.7。经演算,其容忍度(容忍度是指当自变量无法被因变量解释的残差变异,1减去自变量之间相关系数的平方)大于0.1,可以判断各变量间无多元共线性关系。

4.线性回归分析

线性回归分析师通过一组样本数据,确定变量间的数学关系。对这些关系式的可信程度进行统计检验。从影响某一特定的因变量的诸多自变量中找出对因变量影响显著的变量。然后用所求的数学关系式,来预测因变量的取值。

本文采用线性回归分析,自变量为“职业倦怠”和各人口统计学变量,因变量为“情感承诺”。假设线性回归模型为:

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是因变量,β0是常数项,βn是自变量的系数,ε是随机误差。

采用多元回归分析,通过spss强迫进入变量法(emter), 将人口统计学变量和“职业倦怠”变量逐步代入,可以得到线性回归模型的拟合情况。相关系数R为0.503,决定系数为0.253.即自变量对因变量的解释度为25.3%。由表7分析结果可知,模型2的F值显著性为0.028,小于0.05,模型有显著的统计意义。

从表7检验结果可见,模型的常量B值为4.316,显著性为0.041,“职业倦怠”的B值为-0.419,显著性为0.015,均小于显著值0.05,拒绝原假设H0的职业倦怠的B值为0,因此进入模型中。而人口统计学变量各项的t值的显著值均大于0.05,显示对情感承诺的影响没有达到显著,即其B值有可能为0,没有进入模型中。另外,也验证了本文的两个研究变量职业倦怠和情感承诺之间存在显著的负相关关系的预设,即职业倦怠与情感承诺有线性关系。呈负相关状态;因此模型为一元线性方程,具体如下:情感承诺=4.316+(-0.419×职业倦怠)。

5.职业倦怠的影响因素分析

通过以上实证分析可以得出影响员工职业倦怠的主要因素包括:

(1)性别

从表6可以看出,性别和职业倦怠的Pearson 相关系数为-0.094,职业怠倦与性别之间有一定的负相关性,但不显著。从性别来看,女性的职业倦怠程度一般低于男性,这主要是由于男性与女性的社会角色定位和个体期望值不同导致,女性比男性更适合于重复性的工作。

(2)是否家庭经济来源

从表6可以看出,家庭经济来源和职业倦怠的Pearson 相关系数为-0.170,职业怠倦与家庭经济来源之间有一定的负相关性,但不显著。一般来讲,如果员工是家庭的主要经济来源,则其职业倦怠要低一些,而如果员工不是家庭的主要经济来源,职业倦怠则要高一些。究其原因,主要是如果员工是家庭的主要经济来源,对职业倦怠的忍耐程度也要高一些。

(3)婚姻状况

从表6可以看出,婚姻状况和职业倦怠的Pearson 相关系数为-0.074,婚姻状况与职业倦怠之间有一定的负相关性,但不显著。从婚姻状况来看,已婚有孩的员工的职业倦怠最低,而未婚、已婚无孩的员工要高一些。这主要是已婚有孩的员工一般倾向于稳定,而且对于目前所从事的工作由于熟悉而感到满意。

(4)籍贯

从表6可以看出,籍贯和职业倦怠的Pearson 相关系数为0.110,籍贯与职业倦怠之间有一定的正相关性,但不显著。一般来讲,籍贯为外地的员工职业倦怠要比籍贯为本地的员工要低一些,主要是因为籍贯为外地的员工的家庭条件要比籍贯为本地的员工要相对差一些,使得对职业怠倦的忍耐程度要高一些。

(5)是否有下属

从表6可以看出,是否有下属和职业倦怠的Pearson 相关系数为0.261,是否有下属与职业倦怠之间有一定的正相关性,而且是显著相关。这就说明有下属的员工一般从事管理性工作,职业满足感要强一些,职业倦怠相对就要少一些。

(6)学历

从表6可以看出,学历和职业倦怠的Pearson 相关系数为-0.111,学历与职业倦怠之间有一定的负相关性,但不显著。从学历情况来看,技校、大专及以上学历的员工职业怠倦要低一些,而初中、高中学历的员工要高一些。这主要是因为学历高的员工一般从事管理性工作,职业满足感要强一些。

(7)出生年代

从表6可以看出,出生年代和职业倦怠的Pearson 相关系数为-0.036,出生年代与职业倦怠之间有一定的负相关性,但不显著。从出生年代来看,生于60年代、70年代的员工的职业怠倦程度要低一些,而生于80年代、90年代的员工的职业怠倦程度要高一些,这主要是因为年龄大的生产工人更能吃苦耐劳。

(8)工龄

从表6可以看出,出生年代和职业倦怠的Pearson 相关系数为0.147,出生年代与职业倦怠之间有一定的正相关性,但不显著。从工龄来看,工龄越长的员工职业倦怠越高,这主要因为工龄长的员工对重复性工作没有什么新鲜感,工作时间越长越容易产生职业倦怠。

表7 职业倦怠相关度表

(9)收入

从表6可以看出,出生年代和职业倦怠的Pearson 相关系数为-0.106,出生年代与职业倦怠之间有一定的负相关性,但不显著。收入比较高的员工容易产生职业倦怠,这主要是收入高的员工加班也多,工作时间长导致容易产生职业倦怠。

四、结论与对策

两个研究变量职业倦怠和情感承诺之间存在显著的负相关关系,P值0.028小于0.05。因此,验证了之前的预设,即职业倦怠与情感承诺有线性关系。呈负相关状态;而人口统计学变量对情感承诺的影响不显著。

首先,调研结果验证了前面的假设,即职业倦怠会影响到情感承诺,而且是负相关,因此,企业管理人员,无论是人力资源部还是员工的直属部门都有责任,对员工的情绪和心理,技能状态有所体察和帮助员工去改善其倦怠的状态。企业可以通过加强沟通,使员工了解企业的投入和对员工的关怀。

其次,提供心理辅导类的服务,使员工可以将自己的压抑的情绪得到释放。这是在心理上的关怀动作。而从物质和精神上,企业要关注到员工的职业发展,当员工的工作遇到瓶颈时,及时给予辅导。员工上岗前要有充分的系统性的岗前培训,而在岗位上工作一段时间后,企业最好能提供多技能,跨部门跨岗位的培训,这样能使员工对工作保持新鲜感和动力,对企业也有好处,因为员工对其他岗位和其他部门有所了解后能促进部门间,员工间的彼此理解和合作。而多技能工也是一线员工职业发展的一个通道。

最后,本次调查显示,52.9%的员工是家庭的主要经济来源,而61.4%的人群月入在1 500～2 000元之间,这种收入状况必然会导致这些家庭主要经济来源的获得者有着极大的经济和精神压力。面对今天的物价水平,企业有责任提高员工的收入,使其和家庭成员能获得最低保障,这也是企业换取员工人心成本的前提。当然,企业面临着沉重的成本压力,不可能对每个员工都很大手笔,因此,在薪酬福利的保障性和激励性的设计方面更要下功夫。

在当今社会,员工流动是不以企业的意志为转移,而且会带来很多损失的现象。企业要留住有用的人和关键人才,并用好人,需要穷尽各种方法。企业的付出要“好钢用在刀刃上”,而不是一厢情愿,或者强制性的,高高在上的,觉得是企业的给予,员工就得接受并感恩。但是,从作者的人力资源实践中发现,情况有时不是这样的,企业付出了不少,而员工并不感激或者“感冒”。所以企业要注重体察员工的差异性需求,并针对性地满足,追求职业发展的人要为其制订系统的职业发展方向和途径;需要激励的人要及时认可;重视金钱的人要注意其薪酬的市场竞争力等等。这是一个多元化,信息化,人们个人意识也越来越强烈的年代,企业要与时俱进,改变管理思路和方法,和员工同舟共济或者共谋发展。

[1]袁凌,王烨,陈俊.组织承诺对员工离职行为影响的实证研究[J].湖南大学学报(自然科学版),2007,(4):14-20.

[2]杨德玲,王文新.工作倦怠研究对敬业度特征模型的发展与促进:关于敬业度特征模型的理论综述[J].商业时代,2011,(3):25-31.

[3]凌文辁,张治灿,方俐洛.中国职工组织承诺的结构模型研究[J].管理科学学报,2000,(2):31-38.

[4]于博,白杨.结构方程模型在高校变革型领导影响教师组织承诺研究中的应用[J].复旦教育论坛,2011,(10):35-41.

[5]Shirom A, Ezrachi J. On the discriminate validity of burnout,depression and anxiety. Anxiety:A Re-examination of the Burnout Measure[J]. Anxiety, Stress & Coping: An International Journal, 2003, 16(1): 83-115.

[6]James P,Johnson M,Audrey Korsgaard,Harry J Sapienza. Perceived Fairness, Decision Control, and Commitment in International Joint Venture[J]. Strategic Management Journal, 2002, 23(12): 1141-1160.

[责任编辑:陈宇涵]

10.3969/j.issn.1672-5956.2017.01.006

2016-06-30

谭洪益,1981年生,男,江西萍乡人,广东培正学院讲师,研究方向为财务管理、资本市场,(电子信箱)thy06042013@163.com。

C913.2;F279.23

A

1672-5956(2017)01-0038-09