被动加班约束与离职倾向——基于职业倦怠的中介效应分析

赵 昕

一、前 言

加班，系指除法定或者国家规定的工作时间以外，正常工作日延长工作时间或者双休日以及国家法定假期期间延长工作时间。在各种加班现象中，除去以自我发展或利益驱动而产生的自愿加班外，较多的加班则呈现出被动特征，甚至较多的所谓“自愿加班”实则也是劳动者对于用人单位和组织制度的让步和屈从，而外显出“自愿性”，实际内心表现出抵触性。这种或直接或间接的员工被动加班所施加的约束会进一步增加员工对于工作的负面评价和职业倦怠，从而萌生出离职倾向，不稳定的员工队伍和结构无疑也不利于组织的发展，同样会产生很多劳动者与用人单位之间的摩擦和纠纷。

而作为一种新现象，随着政府层面对于超时工作和加班现象的三令五申制止，较多的组织管理者将原有对于员工被动加班的约束从纸面上带有强制性的明文规定转化成绩效考核、个人工作未饱和以及公司加班文化等软约束和潜规则，进而继续对员工选择被动加班施加约束和影响。该约束按劳动者的感知可知其具有强弱性，同时这种约束具有隐蔽性，有时难以被识别，但无疑同样会对劳动者造成精神及身体负担，并促成其最终选择离职。本文聚焦于被动加班群体，衡量其所受到约束的强弱，并借助职业倦怠作为中介变量，提出被动加班约束影响离职倾向的假设模型并予以实证检验。这将有助于解决当今用人单位如何留住人才并实现良性发展这一重要课题。

二、文献综述与研究假设

就国内研究来看，从劳动者自身出发，就被动加班这一现象来说，部分学者探讨了其对劳动者施加的影响。张智勇等（2019）对加班进行了主被动区分，并利用调查数据发现，不同加班态度的劳动者加班时长无显著差异，同时，无论是自愿或被动加班，劳动者过劳程度无明显差异。罗连化等（2019）从企业施加工时约束的视角，构建含工时约束的劳动供给—效用框架，分析劳动力的加班决策机制及不同工时约束下加班的效用影响，研究发现工作量自主权能够调节加班时间对劳动力效用水平的影响，完全自主和部分自主情形下加班不会降低劳动力的效用水平，而在完全非自主情形下加班会显著降低劳动力的效用水平。该研究结果强调完全的工作量自主权在改善劳动者福利方面能够发挥积极作用。该研究结果一定程度上和本文实证结果具有一致性，即提高工作的自主程度，并降低受到雇主方的强制工时约束有助于改善劳动者效用，进而改善其倦怠程度及离职倾向。董延芳等（2018）为解释农民工工资率随工作时间的延长反而下降的现象，使用终生效用函数和客观约束条件的消费—闲暇选择模型，通过对消费和闲暇跨期效用替代的分析发现，农民工工资率和工作时间的负向关系源于农民工无法突破以低工资率为特征的次属劳动力市场，基于时间灵活性的补偿工资理论成立条件不被满足，这意味着在次属劳动力市场中，农民工只能被动加班来进行工资补偿。

而在国外已有研究中，较多学者是从超时工作对不同群体健康水平（包括心理及生理健康）影响，及进而影响其工作表现等方面开展的。Hino Ayako等（2019）研究了加班工作时间变化对日本白领抑郁症状的影响，并认为加班时间减少可以防止心理健康恶化。Friedman Lee S 等（2019）则证明了美国采矿业员工超时工作所带来的对其自身的相关风险和伤害，如长时间工作与疲劳将引起精神和运动障碍，并且和受伤风险有正向相关性。Watanabe Mayumi 等（2019）通过对日本医院护士群体按照加班动机进行了五组分类，发现了不同类型加班动机的群体在疲劳、精神状态和工作投入方面存在很大差异，其中具有最强非自愿加班动机的劳动者工作参与度最差。R.kato 等（2014）则发现重度加班工作是对男性工人群体中新发抑郁症的危险诱因之一，每周工作60 小时可能是筛选需要针对抑郁症预防措施的高风险群体的截止点。Claire.C（2014）则通过调查发现长时间工作会增加护士群体肥胖、受伤和慢性病等发生的可能，并可能因为造成护士群体的疲劳，进而波及到患者及他人。

综上所述，多数学者偏向于对超时工作这一现象的程度大小进行效应研究，较少考虑劳动者加班选择的主被动性。尽管已有学者对被动加班进行了一定探究，但多数考虑其动机来自于收入补偿和机会成本引致的被动加班，较少有对劳动者受到的被动加班约束进行强弱判定，进而探究其变化对劳动者离职倾向的研究。本文试图从劳动者感知到的外界被动加班约束入手，与劳动者职业倦怠一同考虑其对离职倾向的影响机制，以丰富该领域的研究。

基于此，本文提出以下假设：

假设1：被动加班约束的增强对离职倾向具有直接促进效应。

假设2：考虑异质性情况下，该促进效应具有差异性。

假设3：被动加班约束增强通过加深职业倦怠，对离职倾向产生显著的正向影响。

三、研究方法与数据说明

（一）研究方法

本文重点关注的核心被解释变量为离职倾向，表现为定序变量特征。因此本文采用普通有序Probit 模型，该模型是Probit 模型的扩展。具体模型设定如下：

其中，yi为被解释变量，即离职倾向。Restrain 是核心解释变量，即被动加班约束，Xi则包括一系列的控制变量，包括对离职倾向具有影响的个体特征、家庭因素和环境因素等。F（·）为某非线性函数，具体形式为：

其中，y*是y 的背后存在不可观测的连续变量，称为潜变量，满足：

μ1＜μ2＜…＜μj-1称为切点，均为待估参数。

对于以职业倦怠作为中介变量的中介效应检验模型，分别建立对因变量、自变量对中介变量、自变量和中介变量对因变量的回归模型，采用层级回归的方法。具体如下所示：

上述表达式中，X表示被动约束，M表示中介变量职业倦怠，Y表示离职倾向。由于三者均为有序变量，所以三式均采用有序probit 回归进行分析。首先检验系数c 是否显著，若c 显著，则检验系数a 和b，如果两者均显著，则检验系数c'是否显著，若不显著，说明M 发挥完全中介作用，显著时，且c'＜c，则说明为部分中介作用。

（二）数据来源及变量定义

本文使用的数据来自中山大学社会科学调查中心开展的“中国劳动力动态调查”（CLDS）。该样本覆盖中国除港澳台、西藏、海南之外的29 个省份，主要调查对象为15～64 岁之间的家庭全部劳动力。目的是通过对中国城乡家庭劳动力进行的两年一次动态追踪调查，检测村、居社区的社会结构和家庭、个体变化及相互间的影响。该项目于2012 年6月完成第一期正式调查，完成对全国范围内303 个村居，10612 个家庭及16253 个劳动力个体的访问，并于2014 年完成了第一次追踪调查，以及2016 年对以上对象（新增96 个村居）的第二期追踪访问。本文所使用的数据来自于该项目2016 年的调查结果。由于本文研究对象为具有被动加班选择的群体，故删除无加班与自愿加班情况的劳动力样本，再进行数据筛选和去掉无效样本后，共有548 个样本得以保留。

核心自变量，即被动加班约束。核心解释变量根据被调查者对被动加班原因的回答作为依据，测量该劳动者受到的外界约束强度，由弱到强分别根据选项“大家都加班，我也只好加班（加班作为一种“职场亚文化”）”“加班被列入工作表现的考核范围，涉及晋升机会（加班作为一种“潜规则”）”以及“单位规定必须加班，不加班会惩罚，甚至失去工作（加班作为一种明文规定）”，对结果赋值1—3，数值越大，受到的被动加班约束越强。此外，在对样本选项进一步审视后，发现有部分受访者是因无法在规定劳动时间内完成自己被分配的工作任务，从而只能选择延长劳动时间以完成工作任务，从而形成了“被动”加班。这种被动加班的产生机理较为复杂，一定程度上可能来自于自身工作效率较低而导致的与合理工作量的不匹配出现，也可能是工作分配本身具有不合理性。无论哪种原因，这样的加班方式对劳动者的约束具有一定弹性，并不具有公司明文类的强制力，但却比公司加班文化更具约束力。因此，本文将其归于中等约束强度，即对该种情况等同“潜规则”而赋值为2。

因变量，即离职倾向。本文利用受访者回答问题“您未来2 年内有何打算？”的选项作为判断其离职倾向的强弱，并通过likert-5 点量表进行赋值量化，①当受访者回答“没考虑过/维持原状/继续工作”赋值1（非常弱），“参加在职培训”赋值2（较弱），“暂时离职一段时间再继续工作/半职回家照顾家人”赋值3（一般），“离职脱产参加培训/离职生育子女”赋值4（较强），“找一份新工作/创业”赋值5（非常强）。分值越大离职倾向越低。

中介变量，即职业倦怠。来自于问卷中对于工作感受和体会的多维测量。该测量涵盖4 个问题②问题分别从四个侧面刻画劳动者对工作的倦怠及抵触情绪，分别为“工作让我感觉身心俱疲”“整天工作对我来说确实压力很大”“我觉得自己完成了很多有价值的工作”以及“我对工作越来越不感兴趣”。，按照其发生频率高低采用5 级选项，从少到多依次赋分1—5，对应回答为“从不”“一年数次或更少”“一月数次”“一周数次”及“每天”。本研究采用计算所有问题的平均分来衡量劳动者的职业倦怠，得分越高，其职业倦怠越严重。

控制变量，考虑到员工的离职倾向受到多方面影响并结合数据可得性，参考对离职倾向的影响因素衡量，分别从个体特征因素，家庭与收入因素及组织环境因素三个层面选取若干指标。包括月均加班时长、性别、年龄、职位层级、教育水平、婚姻状况、年收入状况、本单位工作年限、工作环境自评以及工作单位属性共10 项控制变量纳入研究分析之中。具体变量设置及取值说明详见下表1。

通过表1 可以看出，核心变量方面，离职倾向的均值为2.6807，整体处在一般离职倾向稍下的位置。被动加班约束的程度为2.46，即受到较强的甚至明文规定的加班约束，而职业倦怠均值为2.9，基本处于一般倦怠状态。

表1 各变量取值说明及描述性统计（N=548）

四、实证结果

（一）离职倾向的影响因素分析

根据上文提出的理论框架及假设模型，将离职倾向作为因变量，将被动加班约束作为自变量，并加入包括性别等在内的10 项变量作为控制变量，为避免多重共线性影响结果有效性，计算了各回归系数的膨胀因子（VIF），结果显示均小于10，其中工作年限变量最高为7.8，说明本模型不具有多重共线性问题。同时，考虑核心自变量与因变量之间，经卡方检验Pr 值为0.097，因而拒绝零假设，并认为被动加班约束和离职倾向有关系，随后考虑到本文的因变量是以顺序变量的形式出现，故采用Ordered Probit 回归模型来考虑自变量变动对因变量选择概率的影响，并检验上文提出的研究假设H1。为便于后文加入异质性考量分析，同时汇总样本按性别和年龄层分组后的结果，具体的回归结果见表2。

表2 离职倾向影响因素的Ordered Probit 模型回归结果

表3 显著解释变量的边际效应（全样本）

1. 有序Probit 模型回归结果分析

从全样本的角度来看，被动加班约束的增强将对离职倾向在10%的显著水平上具有正向影响，这验证了本文的研究假设H1。除此之外，控制变量中，婚姻与否对离职倾向具有显著负向影响，即已婚群体相比未婚群体，出于对家庭经济负担的考虑，对收入流水的需求更高，对于离职的决定也更加慎重。而工作环境自评的提高对离职倾向具有负向影响，即工作环境的改善将会降低员工离职倾向。这符合我们依据现实产生的预期。

2. 边际效应分析

由于ordered Probit 模型的参数含义并不直观，其只能从显著性水平和影响方向给予有限的解释，因此还需计算得到各个显著解释变量对离职倾向的边际效应，即解释变量在均值处时，其单位变化对于被解释变量取各个值时的概率影响，如式（7）：

其中，x表示所有的解释变量。如表3 所示，只汇报显著性解释变量，当各解释变量处于均值时，被动加班约束每增强一个级别，其离职倾向为“非常强”的概率将上升0.57%，为“比较强”的概率将上升1.11%，为“一般”的概率将上升1.99%，为“比较弱”的概率将下降3.08%，为“非常弱”的概率将下降0.59%。因此，可以看出被动加班约束越强，该员工的离职倾向越高。而且该情况具有向中趋势，即约束的增强，将会对中间离职倾向状况形成较大影响，而对两极端影响较小。该结果一定程度上反映了劳动者对于被动加班中所受到的约束强度的渐进厌恶程度。而员工的离职倾向分布往往近似正态分布，因此改善或减轻被动加班约束强度能够显著降低整体劳动者的离职倾向，有利于员工队伍的稳定。

其他解释变量方面，结婚并组建家庭以及工作环境的改善均有利于降低离职倾向，同时也都具有趋中较大影响的特征。需要注意的是，工作环境的改善相比其他解释变量具有对员工离职倾向的更大程度的影响，因此用人单位应着重从这点出发，努力改善工作环境，避免空气、光、声等污染，丰富并提高硬件配置，提供较好的多方面工作支持，营造舒适的员工工作氛围以及和睦的员工关系氛围。

（二）异质性分析

分别从性别及年龄两个角度加入异质性考量。如表4 所展示，从性别分组回归结果看，男性群体的离职倾向状况受到被动加班约束强度的正向影响，而女性群体，则未表现出两者的显著关联。从边际效应的角度来看，如下表4，在男性群体中，当各解释变量处于均值时，与全样本相比，各概率变化方向一致但幅度均要略高。综上可看出，男性群体更易受到被动加班约束的影响，表现出更强的敏感性。可能的解释是，男性群体相比女性对组织层面和外界施加的无论是职场“潜规则”亦或者组织明文规定的加班要求或文化表现出更强的抵触性，也更易感知到约束的存在，从而转化为其更强的离职倾向。女性群体则表现得更加“逆来顺受”一些，这可能与群体气质和性格特征有关，亦可能来自于外界就业市场的歧视现象带来的压力，或是性别群体工作搜寻成本的差异，使女性群体表现出更多的对离职和失业的顾虑。

表4 核心解释变量（被动加班约束）的边际效应（分性别）

从年龄分组回归结果来看，如表5 所示，处于年龄两端的组表现出被动加班约束对离职倾向的正向影响，而年龄居中组则未出现显著性。可能的解释是，从工作和生命周期角度来看，受客观经济状况和发展目标影响，初入职场的年轻劳动力，对于被动加班的存在和约束感知较为明显，而该群体作为当前加班人群中的“主力军”，更易受到集体意识的影响，对被动加班表现出较强的抵触性，他们更加追求工作时间的自由灵活性和合理性，对于保护自身权益也更加重视，此时的他们工作经验积累不深，工作选择面大，工作转换成本不高，因此较强的约束会刺激其产生离职的冲动和想法；而年长组受身体健康状况约束，加之家庭经济负担和抚养义务的逐渐减轻，以及对自身工作定位和强化发展目标意识的淡化，会出现明显的对被动加班的排斥现象，①年轻组和年长组中仍然会有较大占比的劳动力会应目标和发展导向的人选择加班，但该群体的加班带有自愿性特征，因此在本文数据筛选中已被略去，本文着重讨论的是被动加班情况。进而转换为离职倾向或行为。而处于中间年龄的群体则由于外界经济和舆论压力，以及逐渐对单位规章和文化的匹配趋同后，表现出对被动加班的适应，此时其离职倾向则受该因素影响较小或不明显。从边际效应的角度来看，如表5 所示，影响方向和程度与总样本大体一致，但将18—30 岁样本和45 岁以上样本对比可知，后者较前者在影响程度上更深，即年长组的离职倾向更易受到被动加班约束增强的正向影响。综上可知，本文提出的假设2 得以检验。

表5 核心解释变量（被动加班约束）的边际效应（分年龄）

（三）职业倦怠的中介作用分析

为判断职业倦怠作为中介变量加入后被动加班约束对离职倾向的影响，按照中介效应的检验步骤，①采用SPSS 宏中的Model4（即为简单中介模型）进行中介效应的检验。在其他变量控制的情况下，结果如表6 所示。

可以看出，被动加班约束对离职倾向的预测作用明显（B=0.119，t=2.835），且显著为正向影响；当放入中介变量后，被动加班约束对离职倾向的直接预测作用依然显著（B=0.097，t=2.384）。同时，被动加班约束对职业倦怠的正向预测作用显著（B=0.103，t=2.033），这意味着被动加班约束的增强一定程度上加深了劳动者职业倦怠，而职业倦怠对于离职倾向的正向预测作用同样显著（B=0.211，t=6.170），这也意味着职业倦怠的加深同样会导致劳动者离职倾向的上升。以上结果证明了中介效应的存在，而为了检验这种中介效应的存在，则可以利用Bootstrap 技术进行估计。表7 汇报了分解结果。

可以看出，各效应的bootstrap 在95%置信区间的上、下限范围内均不包含0，表明被动加班约束不仅能够直接影响劳动者离职倾向，而且能够通过职业倦怠的中介作用进而影响离职倾向。该直接效应和中介效应分别占比总效应的约81.5%和18.5%。可见，被动加班约束强度的增加一定程度上通过加深劳动者的职业倦怠进而促进了劳动者离职倾向的提高，但这一中介影响不如直接效应来的程度更深。同时可知，上文提出的假设3 得以证实。

（四）稳健性检验

由于自变量（被动加班约束）一定情况下严格外生，受组织战略层面、行业特征以及领导风格等影响，与劳动者个人离职倾向往往仅具有单向影响，因此不考虑其内生性问题。

表6 职业倦怠的中介模型检验

表7 总效应、直接效应及中介效应分解表

并且，被动加班所受约束一定程度上与其所受到的加班补偿具有较强相关性，其所受约束越强（如单位明文规定时）越容易得到物质上或易量化的回报（如金钱、实物和补假等），而所受约束越弱，越容易得到如潜在晋升机会、利用超出时间完成既定工作任务、口头奖励等不可量化的回报甚至无回报。因此本文对核心变量进行替换，用加班补偿方式替换被动加班约束，按补偿方式的直接感知优劣分别赋值1—3。①来自于问题“通常情况下，您的加班补偿类型符合下列哪种”，将回答“加班费或奖金”或“补休或调休”的赋值3，回答“非实质性补偿如绩效评分或升迁机会”和“其他补偿”的赋值2，回答“无任何补偿”的赋值1。此外，也可通过改变计量方法，即利用Ologit 对模型进行重新回归以验证其稳定性。从表8回归结果可见两种方法使用后，结果依旧显著且与原解释变量影响方向一致，证明该模型具有一定的稳健性。

表8 稳健性检验

五、结论与讨论

本文以中国劳动力动态调查（2016）的数据作为基础，探究了被动加班约束与劳动者离职倾向的关系，并考察了职业倦怠在其中承担的中介作用，丰富了对劳动者离职倾向影响因素的研究。

本文的主要结论包括：总体上，被动加班约束的增强会提高劳动者的离职倾向，考虑异质性的情况下，男性、年轻组及年老组的离职倾向更易受到被动加班约束的影响。此外，职业倦怠在其中起到了部分中介效应，相对效应值为18.49%。

基于上述结论，从减轻和缓解劳动者离职倾向的角度出发，本文尝试给出以下建议。首先，用人单位应尽可能降低劳动者对被动加班约束的感知强度，从直接粗暴的加班要求及规章制度转向以公司文化、目标共享等弱约束，促进员工转变为自我驱动和发展的主动工作状态，提升其工作效率，从而降低整体员工队伍的流动率。其次，重点对于员工结构给予充分考虑，针对工作转换机会成本较低的员工进行关怀，了解其工作满意状况，制定合理的工时和工作安排，避免其因对被动加班抵触，而形成过度劳动造成的身心俱疲状态，从而形成职业倦怠，最终萌生离职想法。最后，从第三方监管机构的角度来说，政府及有关部门应加强劳动法律的监管，准确识别劳动被动加班动机，并在必要时使用法律的力量进行约束，尤其是对因劳动者处于就业弱势地位而屈从于资方的被动加班行为，避免加班风气的盛行，保护劳动者的身心健康，提升劳动者素质和工作效率。只有政府完善制度和提高执行力度，加强劳动法律知识的普及程度，才能提高用人单位的违法成本。