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2022, 39(12):1366-1372.doi:10.11836/JEOM22142

研发型企业员工职业倦怠现况及其影响因素分析:以上海市闵行区7家企业为例


1. 上海市闵行区疾病预防控制中心,上海 201101 ;
2. 上海市闵行区莘庄社区卫生服务中心,上海 201199 ;
3. 上海市闵行区健康促进中心卫生创建科,上海 201199 ;
4. 复旦大学公共卫生学院预防医学与健康教育教研室,上海 200032

收稿日期: 2022-04-13;  录用日期:2022-11-13;  发布日期: 2022-12-25

基金项目: 上海市闵行区自然科学研究课题项目(2021MHZ012);复旦—闵行健康联合体合作项目(2021FM02)

通信作者: 戴俊明, Email: jmdai@fudan.edu.cn  

作者简介: 尉敏琦(1980—),女,硕士,副主任医师;E-mail:18350736@qq.com

[背景] 职业倦怠是工作压力所致的早期心理健康问题,给工作与生活带来许多消极的影响。研发型企业的员工长期处于研发创新、生产提速、扩大销售等的压力下,若得不到有效控制,极易出现倦怠症状。

[目的] 评估上海市闵行区研发型企业员工的职业倦怠现况,探究其影响因素。

[方法] 2021年11—12月,采用横断面调查研究设计,分阶段结合方便抽样方式抽取闵行区辖区内7家研发型企业,在知情同意、自愿参与的基础上,结合自拟问卷(内容包括一般人口学特征、职业特征、行为与生活方式)和通用量表(简明职业紧张问卷中文版、职业倦怠通用版量表中文版)进行问卷调查,收集研究对象的一般人口学特征、职业特征、行为与生活方式、职业紧张和职业倦怠等资料;职业紧张及其各维度(工作要求、工作自主性和社会支持水平)按照三分位法分为高、中、低三个水平;依据职业倦怠得分(<1.5为无职业倦怠,≥1.5为有职业倦怠,其中≥1.5且<3.5为轻中度职业倦怠,≥3.5为重度职业倦怠)分类报告职业倦怠检出率,采用单因素方差分析、卡方检验和向前逐步回归法进行非条件二分类 logistic回归分析等方式进行职业倦怠的影响因素分析,检验水准α=0.05(双侧检验)。

[结果] 共计3153名研究对象接受调查,纳入分析样本3014份,有效应答率95.6%。受访者的职业倦怠检出情况为无倦怠888人(29.46%),轻中度倦怠1775人(58.89%),重度倦怠351人(11.64%)。职业倦怠综合均分为(2.17±1.12)分;其三个维度得分分别为:情感衰竭(2.78±1.61)分,玩世不恭(1.60±1.60)分,个人成就感降低(4.05±1.57)分。不同性别、年龄段、婚姻状况、岗位、睡眠状况以及工作要求、工作自主性和社会支持水平职工的职业倦怠状况有差异。与低工作要求组相比,中、高工作要求组的职业倦怠检出率相对较高;中工作要求组发生职业倦怠的风险及其95%CI是低工作要求组的1.42(1.04~1.94)倍,高工作要求组的风险是2.64(2.17~3.22)倍。中自主程度组发生职业倦怠的风险也是低自主程度组的1.35(1.06~1.72)倍。与低社会支持组相比,其他各组的职业倦怠检出率相对较低,中、高社会支持组OR及其95%CI分别为0.41(0.31~0.53)和0.15(0.12~0.19)。

[结论] 研发型企业员工职业倦怠的检出率较高,应引起足够关注。缓解工作压力,增加自主性,增加社会支持和保持充足睡眠有助于降低职业倦怠的发生。

关键词: 研发型企业;  职业倦怠;  职业紧张;  社会支持;  睡眠 

职业倦怠最早由美国精神病学家Freudenberger[1]提出,而后Maslach[2]确立职业倦怠的概念与三维理论,被公众广泛接受,即:职业倦怠是个体在工作过程中,由于压力过大从而引发身心疲劳与耗竭的状态,是一种职业心理疾病症状,主要表现为情感衰竭、玩世不恭和个人成就感降低。职业倦怠的产生,会给个体、家庭、组织带来许多消极的影响[2]。随着职业倦怠的加重,个体的焦虑、抑郁程度也会更高,有可能还会引发一些慢性疾病[3];同时也会影响工作效率和工作效果,甚至增加缺勤和跳槽的可能性[4]

国内外已有的针对企业职工职业倦怠影响因素的研究表明,年龄、性别、受教育水平、婚姻状况等人口特征[3],长工时[5]工作年限和经验、工作压力、工作家庭冲突、工作环境满意度、薪酬满意度、社会地位等职业特征[4]与职业倦怠之间都有一定关联。

将设有独立研发部门,具备自主研发能力的企业设定为研发型企业。在现今社会经济发展竞争中,具备自主研发能力已成为企业提升活力、保持续航力的重要方面,但也使研发型企业的从业者长期处于研发创新、生产提速、扩大销售的压力下。因此课题组于2021年11—12月间对闵行区辖区内7家研发型企业员工开展评估,以了解职工的职业倦怠状况,为后续开展有针对性的健康促进干预活动提供依据。

1   对象与方法

1.1   对象

采用分阶段结合方便抽样的方法,结合区域发展布局和地理位置分布选取上海市闵行区辖区内7家研发型企业,在知情同意、自愿参与的原则下,在各企业内部动员职工自愿参与横断面调查研究。本研究共回收3153份问卷,其中3014份完整应答问卷纳入分析,有效率95.6%。本研究经上海市闵行区疾病预防控制中心伦理委员会审批通过,审批编号EC-P-2021-003。

1.2   评估方式与工具

本次调查结合自拟问卷和通用量表,调查内容包括研究对象的个人特征、职业紧张和职业倦怠等。各指标定义及评价方法如下。

1.2.1   个人特征

包括人口学特征、职业特征和行为习惯,主要采用自编问卷收集。人口学特征包括年龄、性别、文化程度、婚姻状况、户籍类型和支付压力等,支付压力通过主要花销类型和支付这些花销感受到的压力两个条目进行调查,由受访者根据主观感受自行填写;职业特征包括工龄、编制类型、所在岗位等;行为习惯包括运动、吸烟、果蔬摄入、睡眠等。根据WHO的建议,本研究中相关定义如下:(1)适量运动为每周运动3次及以上,每次30 min及以上;(2)吸烟为累计吸烟100支及以上;(3)果蔬摄入适当为每天蔬菜摄入量300~500 g,水果摄入量200~350 g;(4)睡眠充足为每天睡眠时间在7 h及以上,且没有入睡难、入睡后易醒、醒太早且难以再次入睡等症状。

1.2.2   职业紧张

采用工作要求-自主-社会支持模式(Job Demand-Control-Support Model, JDC)为指导开发的《简明职业紧张问卷》[6]。该问卷包括工作要求、自主程度、社会支持和工作满意度等4个维度,共16个条目,采用李氏5级法评分,取值从1(“完全不同意”)到5(“完全同意”)。以工作要求(demand, D)与自主程度(control, C)的比值(D/C)来判断职业紧张程度的高低,并根据调查对象得分情况将JDC模式中工作要求、自主程度、社会支持、要求/自主(D/C)值按“三分位法”分为高、中、低组;工作要求以得分≤5、>5且<6、≥6分为低、中、高水平;自主程度以得分≤4.5、>4.5且<5.5、≥5.5分的分别为低、中、高水平;社会支持以得分≤5、>5且<7.5、≥7.5分为低、中、高水平;D/C值以≤1、>1且<1.18、≥1.18为低、中、高水平。本研究中问卷内在一致性Cronbach's α系数为0.85。

1.2.3   职业倦怠

采用职业倦怠通用版量表(Maslach Burnout Inventory-General Survey, MBI-GS)[2]中文版。该量表包括情绪衰竭(emotional exhaustion, EE)、玩世不恭(depersonalization, DP)和个人成就感降低(diminished personal accomplishment, PA)3个维度,共15个条目,采用李氏7级法评分,取值从0(“从不”)到6(“非常频繁”)。以[0.4·VEE+0.3·VDP+0.3·(6-VPA)]计算职业倦怠综合分。如综合分<1.5为无职业倦怠,≥1.5且<3.5为轻中度职业倦怠,≥3.5为重度职业倦怠。该问卷是被国际广泛应用的职业倦怠评估工具,对受试对象的职业没有特殊限定。问卷中文版已得到国内学者验证,具有较好的信效度[7-8]。本研究中问卷Cronbach's α系数为0.87。

1.3   质量控制

评估实施前,对所有参与人员进行培训,统一评估方法和标准。通过问卷星设置,规范应答和信息格式限制。由企业健康安全工作部门负责向符合研究纳入标准的职工发放问卷二维码,职工可在既定时间节点内通过扫描问卷星二维码,完成线上答题并提交,每个手机号限做一次。应答结束后,研究人员对收集的信息进行整理,对个人特征、职业紧张、职业倦怠问卷应答不全的,视为废卷,不纳入分析。

1.4   统计学分析

运用SPSS 25软件进行数据处理和统计分析。使用均值±标准差和率分别对计量和计数资料进行统计描述,不同特征及各职业紧张因子水平组间的职业倦怠综合分比较采用独立样本t检验或成组设计的单因素方差分析,职业倦怠检出率比较采用卡方检验。以职业倦怠有无为应变量,以个人特征、各职业紧张因子作为自变量,运用向前逐步回归法进行非条件二分类logistic回归分析。检验水准α=0.05(双侧检验)。

2   结果

2.1   调查对象的职业倦怠状况

调查对象年龄(35.27±8.21)岁,范围18~60岁;男性2002人(66.42%),女性1012人(33.58%);长期合同工2701人(89.62%);10~20年工龄者1367人(45.36%);工作性质以生产操作为主的1391人(46.15%),其次是行政研究人员1224人(40.61%)。受访者中,总的职业倦怠检出情况为无倦怠888人(29.46%),轻中度倦怠1775人(58.89%),重度倦怠351人(11.64%)。职业倦怠综合分为(2.17±1.12)分,各维度平均得分为情感衰竭(2.78±1.61)分、玩世不恭(1.60±1.60)分、个人成就感降低(4.05±1.57)分。

表1~3所示,男性员工的职业倦怠综合分和检出率均高于女性(P<0.001);不同年龄、婚姻状态及支付压力状况以及不同工龄、不同岗位人员的职业倦怠综合分和检出率有差异(P<0.001),低年龄段、未婚人群和支付压力较大的职工以及工龄较短、生产操作人员的职业倦怠综合分和检出率相对较高。不同文化程度职工的职业倦怠综合分不全相同(P<0.05),但检出率无差异。不同户籍、不同编制类型的职业倦怠综合分和检出率差异无统计学意义(P>0.05)。适量运动、果蔬摄入适当、睡眠充足的调查对象职业倦怠综合分和检出率相对较低(P<0.05);吸烟者的职业倦怠综合分较高(P<0.01),但检出率与非吸烟者无差异(P>0.05)。

表1

闵行区研发型企业员工不同个人特征间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table1.

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different general characteristics from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

表2

闵行区研发型企业员工不同职业特征间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table2.

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different occupational characteristics from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

表3

闵行区研发型企业员工不同行为生活方式组间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table3.

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different behavior and lifestyle characteristics from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

2.2   不同职业紧张程度员工的职业倦怠状况比较

调查结果显示(表4),不同职业紧张评估因子水平的调查对象职业倦怠综合分与检出率各异(P<0.001)。

表4

闵行区研发型企业员工不同职业紧张水平间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table4.

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different levels of job stress factors from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

2.3   职业倦怠影响因素的logistic回归

以职业倦怠检出与否为应变量的二分类logistic回归分析结果显示(表5),年龄、婚姻状况、岗位、睡眠以及JDC模式中工作要求、自主程度和社会支持等因素的影响具有统计学意义。

表5

闵行区研发型企业员工职业倦怠影响因素的logistic回归分析

Table5.

Binary logistic regression analysis on influencing factors of job burnout among employees from R&D enterprises in Minhang District

在个体特征因素中,与30岁以下员工组相比,41~50岁组、51~60岁组OR值分别为0.57、0.52;与未婚者相比,已婚者的OR值为0.73;与行政研究人员相比,生产操作人员的OR值为1.21;与睡眠充足组相比,睡眠不足或失眠组OR值为1.38,睡眠不足且失眠组的OR值为1.91。

在职业紧张各评估因子中,工作要求是职业倦怠的危险因子,社会支持是保护因子。与低工作要求组相比,中、高工作要求组OR值分别为1.42和2.64。与低社会支持组相比,中、高社会支持组发生职业倦怠的风险相对较低,OR值分别为0.41和0.15。与低自主程度组相比,中自主程度组OR值为1.35。

3   讨论

职业倦怠是指从业者因为不能有效地应对工作上延续不断的各种压力,而产生的一种持续的、与工作相关的负面心理状态[9-10]。近年国内外研究显示,很大比例的上班族都有不同程度的职业倦怠,职业倦怠的检出率有逐年增加的趋势,可以说职业倦怠已经成为上班族的头号大敌[11-13]。本次评估中研发型企业员工的职业倦怠综合分为(2.17±1.12)分,高于福建快递员[14](2.04)和上海健康教育专职人员[15](2.05),略低于上海三级医院医务人员[16](2.34)和四川警察群体[17](2.44);职业倦怠检出率为70.54%,与上海健康教育专职人员[15](68.47%)、静安区公司员工[18](72.5%)相当。

在个人特征因素中,年龄、婚姻状况、岗位和睡眠状况是影响职业倦怠出现的主要因素。低年龄段、未婚、生产操作人员、睡眠状况不佳的人,出现职业倦怠的可能性较大。年龄被认为是人口统计学因素中与工作倦怠关系最稳定的因素之一[19],本研究发现职业倦怠检出率随年龄增长呈递减趋势,与王作宝等[20]的研究一致;工龄的影响虽然在多因素分析中无统计学意义,但也呈现了与年龄影响相似的趋势变化。究其原因,可能与年轻人初入职场,对个人事业成就期望较高,但工作经验相对不足,工作压力较大,难以排解工作中产生的负面情绪,容易消极对待工作有关[21]。在婚姻状况方面,未婚者的职业倦怠水平高于已婚者,与以往的研究一致[22],这可能与在上海等沿海发达城市置业成家成本较高,年轻人初入职场,经济能力相对不足有关。应积极开展针对年轻、未婚/单身职工的减压疏导和心理干预活动,缓解心理压力,降低倦怠水平;同时也要注意营造积极的工作环境,注重员工职业发展,畅通职业晋升通道,提高从业者对工作的认同感和成就感。在岗位方面,生产操作人员的职业倦怠程度高于行政研究人员,可能是由于该人群职位相对较低,参与组织管理较少,对工作的自主性较低,相对容易产生职业倦怠[3]。需加强生产操作人员的工作技能培训,提高其应对解决工作困难的能力。在生活与行为方式上,睡眠状况的影响具有统计学意义,晚上得不到足够休息,精力与体力无法完全恢复极易引发职业倦怠的出现[23]。另外,适量运动和果蔬适当摄入在单因素分析中显示了对职业倦怠的保护作用,提示引导职工选择科学的行为方式,养成健康的生活习惯,能在一定程度上减缓职业倦怠的出现。

在工作压力和职业紧张各评估因子中,工作压力、工作要求、自主程度和社会支持是职业倦怠的主要影响因素。高工作压力、高工作要求、中自主程度和低社会支持的职工,出现职业倦怠的可能性较大。工作负荷是职业倦怠的重要预测指标[21],本研究中从业者的工作压力感受和工作要求直接反映了其工作负荷,长期处于高水平的工作压力下无法缓解,工作要求高难以应对,都容易使从业者感觉到挫败,工作成就感降低,日积月累就可能出现职业倦怠。有研究认为从业者的工作应激程度与倦怠水平密切相关[21],本研究也发现:除了工作要求外,中等工作自主水平的员工出现职业倦怠的可能性较大,可能是因为这部分员工在处理工作事务时,出于各方面的顾虑,更容易瞻前顾后难以决断,耗费更多的心力,容易消极对待工作。另外,职业倦怠被看作是慢性职业紧张所致的心理结局,工作要求和工作要求/自主程度是评估职业紧张程度的两大核心指标[24],因此应综合考虑工作要求和自主程度对职业倦怠的影响,提高工作自主性,有助于发挥从业者的主观能动性和应对控制能力,可在一定程度上减轻高工作要求对员工职业紧张发生及程度的影响,缓解负面情绪的出现。本研究结果显示社会支持是职业倦怠的保护因子,与以往研究结论一致,组织高社会支持和帮助能有效缓解职业倦怠,员工在具有支持性的环境中工作,产生职业倦怠的现象比较少[20]。研究还发现,职业紧张各评估因子对职业倦怠的影响作用大于个人特征因素,提示职业倦怠并不是单纯的个人压力问题,而是在工作情境中的互动关系,是一个社会性的现象[4]

由于本研究为横断面调查,研究对象仅来自上海市闵行区辖区内的7家单位,因所处地区社会经济水平等因素限制,在一定程度上削弱了研究结果的外推性,后续研究可在更大的范围内开展调查评估,并将社会经济因素等问题纳入考虑。

综上所述,研发型企业员工职业倦怠的检出率较高,应注意缓解工作压力,增加自主性,倡导社会支持和保持充足睡眠有助于降低职业倦怠。宜通过健康企业建设,为特定职工群体开展有针对性的减压疏导和心理干预活动,加强组织支持与帮助,营造积极的、有利于缓解倦怠的职业环境。

表1

闵行区研发型企业员工不同个人特征间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table 1

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different general characteristics from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

表2

闵行区研发型企业员工不同职业特征间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table 2

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different occupational characteristics from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

表3

闵行区研发型企业员工不同行为生活方式组间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table 3

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different behavior and lifestyle characteristics from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

表4

闵行区研发型企业员工不同职业紧张水平间职业倦怠综合分与检出率比较(n=3014)

Table 4

Comparison of MBI-GS score and reporting job burnout among employees of different levels of job stress factors from R&D enterprises in Minhang District (n=3014)

表5

闵行区研发型企业员工职业倦怠影响因素的logistic回归分析

Table 5

Binary logistic regression analysis on influencing factors of job burnout among employees from R&D enterprises in Minhang District

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[基金项目] 上海市闵行区自然科学研究课题项目(2021MHZ012);复旦—闵行健康联合体合作项目(2021FM02)

[作者简介]

[收稿日期] 2022-04-13

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研发型企业员工职业倦怠现况及其影响因素分析:以上海市闵行区7家企业为例

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