工作压力调节和中介作用分析：以工作控制模型为例，本文主要内容关键词为：为例论文,工作压力论文,模型论文,中介论文,作用论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：C936 文献标识码：A 文章编号：1001-8409(2010)07-0078-06
1 引言
Seyle在上世纪50年代就提出，压力是现代人感受最强烈的情绪之一，压力已经成为人们普遍的心理感受，随着生物医学模式向社会—心理—生物医学模式的转变，工作者的社会心理因素被突出出来，工作压力问题也日益引起职业卫生工作者的关注。甚至一些观点认为，工作压力已经成为影响职业健康的最突出因素。
2 相关研究评述
工作压力(Work Stress,Work Tension)又称为职业压力、职业应激。对工作压力有多种观点，Selye认为压力是身体对任何作用于它的需求的非特殊反应；Lazarus[1]认为压力是需求及理性的应对这些需求之间的关系，认为个体是否感知到压力与个体对压力的看法和认知评价密切联系。Quick[2]把压力定义为在面对压力源时机体自然资源普遍的、有规律的和无意识的调动，强调压力的自然性和后果性。Sauter[3]提出了一个折中观点：工作压力是指在职业条件下，环境和机体之间的相互作用，当劳动者不能完全协调好个人需求和环境要求时导致的生理、心理和行为表现。影响工作压力的因素大概可以分为三大类，分别是环境因素、组织因素和个体因素，环境因素包括经济环境的不确定性、政治环境的不确定性和技术环境的不确定性等；组织因素包括组织结构、组织变革、组织生命周期、工作环境、文化、组织沟通、领导风格、工作负荷、任务要求等；个体因素包括性格、支配感、性别、社会支持、应变能力、家庭生活、经济状况等。因此工作压力可以认为是工作条件（环境）和个体特征的相互作用，当工作需求超过职工的工作能力时，就会发生工作压力，是个体因素与工作条件的相互作用[4]。工作压力影响的因素有：组织、个体、职业暴力、工作自杀、工作倦怠、慢性精神疾病、焦虑和认知障碍等。
学者对工作压力的模型提出了许多看法，比较著名的工作压力模型有：个体—环境匹配模型(Person-Environment Fit Mode)，是由上世纪70年代美国密歇根大学学者提出，该模型强调人的工作能力是否适应工作环境，认为环境事件是否构成压力因素是由个体认识决定的，这种认识不仅包括对环境要求的评价，也包括个体为达到环境要求所具备的能力、动机的评价[5]。工作要求控制模型由Rboert和Karaske提出，该模型研究工作要求与劳动者的意志决定（控制）之间不平衡所引起的压力。当工作需求高于个体的决定范围时容易产生压力。工作需求是指工作负荷、作业的复杂性及个体应负的责任等。自主支配是指作业者对知识、技术的运用、作业方式选择的决定权等。当工作需求较高时，而个体的决定范围却很小时，则容易引起较强的压力反应。该模式认为除了工作需求外，更应强调个体的自主程度对压力产生所起的作用。就提高工作效率而言，该模式认为与其提高工作需求，不如增强劳动者的主动参与决策的意识和程度[6]。付出—回报失衡模型(Effort-Reward Imbalance Model)由Johannes和Siegrist提出，该模型认为工作环境的压力是高工作负荷与个体长远回报的不确定性引发的，影响个体健康状态的主要因素是工作得到的回报与付出不平衡[7]。
对工作压力的研究，大多数学者都把工作压力作为自变量、因变量和中介变量，这和已有工作压力的研究有些不符。例如，研究证明大量的因素能够引起工作压力，那么就意味着工作压力可能独立于一些组织变量，具有相对稳定性，那么工作压力就有可能是调节变量。在此我们以工作控制模型为例，在这个模型中，工作控制感认为会导致工作压力，但是工作压力本身受到工作控制以外大量因素的影响，即工作压力也可能同时相对独立于工作控制，这样工作压力即可能是中介变量，也可能是调节变量，或者两种可能同时存在？已有研究没有给出一个明确的答案。所以本文基于这个思想，把工作压力作为调节变量和中介变量来研究，并在分析中介变量和调节变量上采用多种方法。目前大多数学者在分析调节变量和中介变量都是化潜变量为外显变量来处理，即把测潜变量的因子题目的得分进行简单的加总平均来处理，这样会造成统计结果上的误差，往往不够精确[8]。最后，本文为了确保研究结论的可靠性，采用4种不同的隐变量处理方法来对调解作用和中介作用进行分析。本文根据研究需要提出了两个待验证的工作控制模型，分别为中介模型和调节模型，见图1。同时由于本文是一个探索研究，所以不给出具体的研究假设。
图1 研究模型
3 研究方法
3.1 被试
本研究被试来自于培训班在职学员，在企业中担任中高级管理人员，调查对象分别是复旦大学管理学院高级经理工商管理核心课程班、花旗银行中小企业高级经理班、中国人保财险地市级分公司总经理班、在职IMBA学员和山东理工大学烟草企业中层管理人员培训班。本次发放问卷的形式为在课堂上发放，并当场回收。总共发放250份左右，回收222份，剔除不合格问卷14份，有效问卷208份，有效率为93.7%。其中男性136人，占65.4%，女性57人，占27.4%，未填15人，占7.2%；已婚153人，占73.6%，未婚42人，占20.2%，未填12人，占5.8%，研究被试具体特征见表1。
3.2 工具
本研究使用了3个问卷，具体为：
工作控制问卷。本研究使用的工作控制问卷(Job Control Scale)由Dwyer和Ganster[9]编制，测量工作者对工作环境的各个方面控制情况的知觉。该问卷使用李科特5等级计分，从1=非常小到5=非常大。研究表明问卷的内部一致性系数为0.87，探索性因子分析证明了其良好的结构效度。本文只使用了问卷的15道题目，没有使用原问卷的预测控制维度的题目。题目如：“你对完成工作所需要的多种方法的控制能力如何？”
工作压力问卷。本研究使用的工作压力问卷(Job Stress Scale)由House和Rizzo[10]编制，问卷主要测量员工在工作中感受到的与压力有关的心理和生理的症状。该问卷使用李科特5等级计分，从1=非常不同意到5=非常同意。许多研究都表明问卷内部一致性系数在0.70以上。该问卷有7道题目组成，如：“我的工作直接影响到我的健康。”
工作倦怠问卷。采用Maslach和Schaufeli[11]所编制的MBI-GS问卷，其测量的是工作倦怠中个体的情绪耗竭、讥诮态度和自我态度。问卷采用李克特7点等级计分法，依“从来没有”、“几乎没有”、“很少”、“有时”、“经常”、“十分频繁”、“总是”，分别给予0、1、2、3、4、5、6分。Bakker[12]的研究表明MBI-CS有良好的因子结构，并且在美国之外的国家背景中进行研究也有良好内部一致性和结构效度。问卷包括16道题目，如：“工作让我感到情绪枯竭。”
3.3统计方法
本研究采用SPSS15.0、Amos7.0和SmartPLS2.0软件对回收的数据进行录入和统计处理。首先采用信度分析对问卷进行信度分析，然后采用探索性因子分析对问卷进行结构效度分析，再次用多元回归分析、多组结构方程模型和带乘积项的PLS模型做调节效应分析；最后利用结构方程模型分析做中介效应分析。
4 研究结果
4.1 问卷信效度及特征分析
我们将采用探索性因子分析作为本研究信度分析的方法，我们之所以选择探索性因子分析，主要是因为本文在后面对潜变量的分析中，会采用题目打包技术(Itern Parceling)，而因子分析的结果正好是题目打包的参考原则之一（Kishton和Widaman）[13]。具体分析结果见表2。
（一）对工作控制问卷进行信效度分析，我们对问卷15道题目进行探索性因子分析，结果发现工作控制问卷的结构维度并不是像以前学者（Dwyer和Ganster；Smithetal）[14]研究所显示的一维结构，而是一个三维结构，同时我们删掉了双负荷题目6和11题，并根据因子题目表达的意思，我们把因子一命名为方式控制，因子二命名为资源控制，因子三命名为休假控制。之所以会造成因子结构和原有国外研究不一致，主要可能是我们所选的管理者所面临的管理环境与国外环境不一致造成。同时我们以因子分析的维度进行内部一致性信度检验，发现其信度达到统计学水平，在0.690以上。
（二）对工作压力问卷进行信效度分析，我们对问卷7道题目探索性因子分析，结果发现工作压力问卷的结构维度与已有研究存在差异(Grandey和Cropanzano)，而是分成了两个维度，同时题目7的双负荷被删除。虽然结构维度不一致，但并不影响我们的分析，这恰恰给分析提供了更正确的依据，这样二维结构分析更加精确。同时信度分析发现内部一致性系数都符合统计学水平，在0.720以上。
（三）对工作倦怠问卷进行信效度分析，我们对问卷16到题目进行探索性因子分析，结果发现问卷的结构维度与已有研究是一致的，有3个维度组成，分别是情绪耗竭、讥诮态度和自我态度。由于题目10和13存在双负荷现象，所以被删除。同时信度分析发现内部一致性系数都非常高，在0.849以上。
4.2 工作压力的调节作用分析
由于本文研究的工作控制、工作压力和工作倦怠都是潜变量，所以单纯的把因子题目加总就平均来处理得到的结果是不够精确的，研究（温忠麟等）已经表明方法不同得到的结果存在显著的差异。所以本文为了确保对潜变量的分析结果比较精确，采用3种分析方法。
（一）用潜变量的因子得分作回归分析
此方法是用潜变量的因子得分作为外显变量来进行调节作用分析，我们前面对问卷做了探索性因子分析，发现工作控制、工作压力和工作倦怠都不是一维结构，我们则在一阶因子分析的基础上再进行二阶因子分析，这样就得出了3个因子，分别代表工作控制、工作压力和工作倦怠。我们使用Anderson-Rubin因子得分作为因子分进行多元回归分析。由于Anderson-Rubin因子得分都是标准化分数，所以没有必要进行去中性化，我们进行3步多元回归分析，第一步引入控制变量，发现只有年龄的作用显著；第二步引入了工作控制和工作压力变量，发现引入的两个变量都显著；第三步引入工作控制和工作变量的乘积项，却不显著，所以可以初步推断工作压力在工作控制和工作倦怠之间不起调节作用。
虽然使用此种方法对平均加总方法有了改进，但本身也有不足之处。由于使用因子得分，所以会忽略题目（指标）的误差项，因此第三步得到的交互项的回归系数的标准差可能存在误差，所以会影响分析的结果。
（二）分组线性结构方程模型分析
根据学者（Joreskog; Bagozzi和Yi; MacKenzie和Spreng）提出的方法，按假设的调节变量因子的题目进行加总，然后求其平均分，并按这个平均分对研究样本进行分组，高于平均分的设为高分组，剩下的为低分组。然后分别对这两组作结构方程模型。本文在作结构方程模型时，由于变量的题目（指标）较多，且题目的得分不一定呈严格的符合正态分布，且本文样本量只有208，分析起来会复杂而且拟合度不好；同时前面因子分析的指标的内部一致系数α都在0.690以上，说明可以采用题目打包技术。根据探索因子分析的结果把同一个因子的题目加总求平均分作为一个新的指标，这样做即保留了原有的数据信息，又能够使数据分布更加正态化，且提高结构方程模型的拟合程度（Bandalos和Finney；Hau和Marsh）。本文使用Amos7.0软件来处理，首先将两组结构方程模型的回归系数设置为相等，得到一个
和相应的df，接着去掉这个设置重新估计模型，得到一个新的和相应的df，求两个是否差异显著，如果显著，就说明存在调节作用。分析的结构方程模型见图2，分析的结果见表4。从表4中，我们看到设置回归系数相等的与不限制的之间的差异并不显著，与前面潜变量因子得分回归分析的结果一致，所以我们可以进一步的推论，工作接着在工作控制和工作倦怠之间并不起到调节作用。
注：结构方程模型的拟合指标都符合统计学要求
图2 分组结构方程模型
分组线性结构方程模型方法是分组回归的推广，但是存在着一些问题：分组的人为性，因为指标是5等级计分；用观测指标对潜变量进行分组，同样忽略题目的测量误差；最后受到样本量的限制，但用题目打包技术可以一定程度上减低误差。
（三）带有乘积项的结构方程模型分析
前面的两种方法都存在化潜变量为显变量的问题，而在此方法中，完全是按照潜变量来处理，并利用Smart PLS软件来处理。在分析之前，我们按照前面探索性因子分析的结果对题目进行打包处理，这样工作控制潜变量就有三个指标，分别是方式控制、资源控制和休假控制，工作压力就有两个指标，分别是压力一和压力二，工作倦怠有三个指标，分别是情绪耗竭、讥诮态度和自我态度。根据学者（Kenny和Judd; Hayduk; Joreskog和Yang）的研究方法，我们首先把研究变量的指标全部中心化处理，即指标得分减去它们的平均分，就得到平均分为零的数据，这样做主要是消除共线性的影响，但不会影响变量之间的关系（这一步在Smart PLS软件中可以自动完成）。模型有四个潜变量，分别是工作控制、工作压力、工作控制与工作压力的交互项和工作倦怠，工作控制、工作压力和工作倦怠的指标分别是题目打包的生成的指标，而交互项的指标则是用工作控制的指标乘以工作压力的指标（这一步由SmartPLS软件自动完成），这样就得到了3*2=6个指标。带乘积项的PLS方程模型的分析结果见图3，从图3中可以看出工作控制到工作倦怠的标准回归系数为负，且统计检验显著；工作压力对工作倦怠的标准回归系数为正，统计检验显著；交互项到工作倦怠的标准回归系数为负，但统计检验不显著，所以在此方法中，结果不支持工作压力在工作控制和工作倦怠中起到调节作用。
采用三种方法的结果都不支持工作压力在工作控制和工作倦怠之间存在调节作用，但工作压力在工作控制和工作倦怠之间是否存在中介作用还不知道，我们不能够从不存在调节作用就可以推断存在中介作用，调节和中介不存在对立关系，所以接下来要进行潜变量的中介作用分析。
图3 带乘积项的PLS结构方程模型
4.3 工作压力的中介作用分析
采用结构方程模型来对潜变量进行中介作用分析，首先利用题目打包技术对题目按照探索性因子分析结果进行打包，然后对指标进行去中心化，最后得到的中介作用结构方程模型见图4。为了对数据拟合程度的考虑，我们增加了模型中误差项之间的6条相关路径，但为了显示的直观和简洁，我们没有在图4中画出相关路径。中介作用的结构方程拟合指标是可以接受的，拟合指标
/df=1.839,GFI=0.976,AGFI=0.923,NFI=0.950,IFI=0.977,TLI=0.938,CFI=0.976,RMSEA=0.064。从图4中，我们看出工作控制到工作倦怠的标准回归系数为负，且统计检验显著；工作控制到工作压力的标准回归系数为负，统计检验显著；工作压力到工作倦怠的标准回归系数为正，统计检验显著，所以我们认为工作压力在工作控制和工作倦怠之间起到非完全中介作用。
5 讨论
大部分研究基本上都是把工作压力作为自变量和中介变量来研究，但是很少回答工作压力是调节变量还是中介变量，或者在一个模型中起到两种作用。根据已有的经验，起到中介作用的变量一般都是一些容易受其它变量影响，如情绪、态度等，而起到调节作用的变量一般都是一些具有稳定特性的变量，在一个模型中不容易受到其他变量的影响，如性格、自尊等。而工作压力都具备这两者的特性（张春兴）[15]，首先工作压力具有变化性，因为影响压力的因素中的组织因素就包括任务特性、组织变革等，而这些因素是变化比较快速的，如工作任务的完结，压力就会消失，再如，突然的挫折会使压力迅速的增大。同时，工作压力又具体有相对稳定性，因为影响压力的环境因素和个体因素都是具有长时间的稳定性，例如就业压力、经济状况和国家政治环境等，这些压力源不是短时间就可以改变的。进一步，个体性格特质更具有非常强的稳定性，而这些因素都会导致工作压力具有相对稳定性。工作压力具有相对变化性，所以工作压力会起到中介作用；但是，工作压力又具有相对稳定性，在一段时间内压力源不消除，个体在很长的一段时间内都会知觉到压力，而这压力是稳定的，从而最终形成了慢性压力(Taylor,Repetti,Seeman)。工作压力就会一直存在并对个体产生影响，所以这样又可以认为工作压力起到调节作用。而本文的探索性研究就是试图回答这个问题。
图4 工作压力中介作用的结构方程模型
同时，国内对于调节变量和中介变量的研究方法比较单一，特别是在探讨调节作用时，基本上都是采用化潜变量为显变量的方法，即使用维度的指标的总分或平均分来作进行分析，而这种方法是存在一定误差的（温忠麟，侯杰泰），所以本文采用三种方法探讨工作压力的调节作用。结果显示和目前大多数学者的研究是一致的，三种方法的研究结果都支持工作压力在工作控制与工作倦怠之间倾向于不存在调节作用，即工作压力不倾向于加强或削弱工作控制对工作倦怠的作用。相反，研究结果支持工作压力在工作控制和工作倦怠之间存在中介作用。工作压力虽说由于其它变量引起，如前面说的个体因素和组织因素都可以引起工作压力，但工作压力在工作控制和工作倦怠之间不倾向存调节作用，而是倾向于存在中介作用，这一结果与目前大多数学者的研究是一致的。
6 结论
工作压力在工作压力模型中起到中介作用还是调节作用，这是一个值得探讨的问题，本文以工作控制模型为例，说明了工作压力即存在调节作用，又存在中介作用的可能。所以本文为了慎重起见，采用4种潜变量的分析方法来进行调节作用和中介作用分析。最后在本文研究条件下，得到如下结论：
(1)通过用潜变量的因子得分作回归分析、分组结构方程模型和带乘积项PLS结构方程模型分析，研究结果不支持工作压力在工作控制和工作倦怠之间的调节作用；
(2)结构方程模型支持工作压力在工作控制和工作倦怠之间存在非完全中介作用。
收稿日期：2009-12-10
标签：结构方程模型论文; 因子分析论文; 中介变量论文; 压力管理论文; 控制变量论文; 工作压力论文; 工作分析论文; 控制环境论文;