鐵路企業員工工作特征問卷編制及信效度檢驗

徐慶蔚，陳雪峰

（1.中國科學院心理研究所，北京 100101；2.中國科學院大學心理學系，北京 101408；3.中國鐵路成都局集團有限公司干部培訓中心，四川 成都 610097 *通信作者：陳雪峰，E-mail：chenxf@psych.ac.cn）

隨著新時期“八縱八橫”高速鐵路網規劃出臺，我國鐵路網絡規模逐年擴大，鐵路企業員工數量不斷增加。鐵路運輸的安全穩定關系到國計民生，鐵路企業員工的心理健康也一直受到職業心理健康研究領域的關注。與工作壓力相關的因素不僅可能導致高額醫療費用［1］，還與員工的不安全行為密切相關［2］，對安全績效造成影響［3］。職業心理健康與工作內容密切相關，受工作特征影響大。鐵路企業重視員工心理健康，但在心理健康服務實踐中，往往直接選用某個或某幾個工作特征變量進行測量，缺少便于操作且具有特異性的工作特征調查工具，難以準確測查影響鐵路企業員工心理健康狀況的工作特征。

工作要求-資源模型（job demands-resources model，JD-R）是在資源保存理論（conservation of resources theory，COR）和工作要求-控制模型（job demands-control model，JD-C）等理論基礎上發展出來的職業心理健康領域的代表性理論，JD-R理論的應用重點是根據行業特點細化工作特征，深入了解影響員工職業心理健康的因素并加以改善［4］。

本研究以JD-R 理論為基礎，通過質性研究分析影響我國鐵路企業員工職業心理健康的工作特征，形成調查問卷，并通過量化研究驗證問卷的有效性，為鐵路企業員工心理健康的研究提供測量工具。

1 對象與方法

1.1 對象

訪談樣本：用于質性研究。第一輪抽樣采取目的性抽樣，首先選取目標群體占比較大的單位，再根據專業系統分布，在成都、貴陽等地區確定9個單位，在各單位抽取不同性別、不同工齡、不同受教育程度和不同工種的職工共70名，并進行訪談。第二輪根據前期資料分析結果進行理論抽樣，抽取重慶地區7 個單位的7 名職工進行訪談。訪談樣本共77人。

初測樣本：用于初始問卷項目分析、內容效度、結構效度和效標效度分析。在四川、重慶和貴州三個地區分層隨機選取工務系統職工并進行問卷初測，共發放問卷650 份，回收634 份，其中有效問卷612 份，有效問卷回收率為94.15%（樣本1）。人口學信息見表1。

表1 各樣本人口學特征［n（%）］Table 1 Demographic characteristics of each sample

拓展樣本：用于正式問卷信度檢驗、驗證性因素分析和效標效度分析。在四川、重慶和貴州三個地區隨機選取機務、車輛、電務以及供電系統職工并進行正式施測。正式問卷共發放1 450 份，回收1 414 份，其中有效問卷1 360 份，有效問卷回收率為93.79%。在1 360 份有效問卷中，機務系統142份（樣本2），車輛系統410 份（樣本3），電務系統451份（樣本4），供電系統357 份（樣本5）。人口學信息見表1。

1.2 方法

1.2.1 問卷編制

1.2.1.1 訪談資料分析和題項的獲取

按照扎根理論的規范步驟，確定訪談提綱。正式訪談采用焦點小組訪談形式，重點收集與職工的工作感受以及與這些感受相關的工作特征信息。主要訪談問題：您在工作中的總體感受如何？工作壓力主要來自哪些方面？哪些方面有助于應對壓力或實現工作目標？這份工作有哪些讓您滿意或者不滿意的方面？

訪談分兩輪進行，第一輪訪談完成后，對資料進行開放式、軸心和選擇性三階編碼及編碼一致性分析。在選擇性編碼建立的樹狀節點基礎上，確定核心類屬覆蓋的準確性和全面性。由兩位研究人員進行第二輪訪談材料編碼，檢驗并完善第一輪初步抽樣的分析結果，構建出工作特征的理論框架。隨后將初步整理的理論框架放回原始訪談資料中，檢驗理論的完整性，完成對工作特征理論的整合與補充。第二輪資料分析在屬性和維度方面類屬均未發現變化，理論無進一步發展，說明資料信息已達到飽和狀態［5］。檢查資料的編碼及其概念，確定其是否適用于整個文本或其他受訪對象；對兩位編碼人員的編碼結果進行合并，運用軟件的編碼比較功能得出兩份編碼最終的Kappa 值為0.77，信效度良好。

1.2.1.2 問卷結構維度形成和條目編制

訪談材料最終形成37個開放式編碼、19個軸心編碼和2 個選擇性編碼。本研究逐一對照了19 個軸心編碼中與既往JD-R 研究中常見變量的內涵［6］，發現有16 個編碼內涵相似［7-21］，故借鑒既往研究對這16 個編碼進行描述。對于其余3 個編碼，根據受訪者的表述進行提煉并形成描述。見表2。

表2 鐵路企業員工工作特征問卷結構及維度定義Table 2 Structural dimensions and their definitions of job characteristics questionnaire for railway employees

最終形成包括19 個條目的鐵路員工工作特征初始問卷。選擇性編碼顯示，這些條目聚焦為工作要求和工作資源兩個維度。工作資源維度的11 個條目描述個體在工作中獲得資源的情況，這一維度評分越高代表員工能獲得的工作資源越多；工作要求維度的8個條目描述個體需要在工作中持續付出努力的情況，這一維度評分越高代表員工感受到的工作要求越高。問卷采用Likert 7 點計分方式，1 分為非常不同意，7分為非常同意。

1.2.2 效標工具

既往研究表明，工作特征與員工心理健康、工作態度和工作績效等相關［22］，故本研究選定工作滿意度、工作績效、職業倦怠和離職意向作為工作特征的效標變量。

采用Tsui［23］編制、李超平等［24］翻譯的總體員工滿意度問卷對員工的工作滿意度進行評定。該量表共6 個條目，采用Likert 5 點計分，從“非常不同意”到“非常同意”分別記1～5分，計算總評分和樣本平均分，評分越高表明員工工作滿意度越高。本研究中，該量表Cronbach’s α系數為0.912。因素分析結果表明，工作滿意度是一個單維結構，因子累計貢獻率為70.14%，量表效度可接受。

采用Dyne等［25］開發、涂紅偉等［26］翻譯并用于測量任務績效的問卷評定員工的工作績效。該量表共4 個條目，采用Likert 5 點計分，從“非常不同意”到“非常同意”分別記1～5 分，計算總評分和樣本平均分，評分越高表明工作績效越好。本研究中，該量表Cronbach’s α 系數為0.946。因素分析結果表明，工作績效是一個單維結構，因子累計貢獻率為86.00%，量表信效度均較好。

采用李永鑫等［27］修訂的工作倦怠問卷（Chinese Maslach Burnout Inventory，CMBI）中的耗竭維度評定職工職業倦怠情況。該維度共5 個條目，采用Likert 1（非常不同意）～7（非常同意）分7 級評分，計算總評分和樣本平均分，評分越高表明工作倦怠的耗竭情況越嚴重。本研究中，該量表Cronbach’s α系數為0.943。因素分析結果顯示，工作耗竭是一個單維結構，因子累計貢獻率為81.72%，量表信效度均較好。

參考Liang［28］編制的、李超平等［24］翻譯的離職意向問卷，測查職工離職意向情況。由于離職意向非本研究的核心變量，故采用單題項測量，通過Likert 5點計分，從“非常不同意”到“非常同意”分別記1～5分，評分越高表明離職意向越強。

1.2.3 評定方法

通過問卷星平臺進行問卷調查。由研究者在統一時間發放并告知被試當日完成填答，第二日0 時停止回收問卷，問卷建議填答時長為10～15 min，將作答時間過短或過長的問卷視為無效問卷。

1.3 統計方法

運用SPSS 26.0 對工務系統工作特征問卷數據進行項目分析和探索性因素分析，采用Pearson相關分析和多元線性回歸，考查五個樣本中工作特征的兩個維度與職業心理健康的四個結果變量的關系。運用Amos 24.0 對五個樣本的工作特征問卷數據進行驗證性因素分析。

2 結 果

2.1 項目分析

采用平均數偏離檢驗、標準差檢驗、題總相關進行項目分析。平均數偏離檢驗結果顯示，各條目評分的平均數均未高于或低于該維度總評分平均數1.5個標準差（3.178～6.922、3.626～6.211）。條目標準差為1.229～1.789。對各維度條目評分與總評分進行相關分析，刪除相關系數低于0.4的工作環境條目，剩余條目相關系數為0.60～0.70（P 均＜0.01）。分別對工作資源和工作要求兩個維度進行內部一致性檢驗，各維度Cronbach’s α系數均大于0.80，其中工作資源維度所有條目修正后的相關性（CITC）的值均大于0.70，有良好的信度；工作要求維度中科層制和情緒要求兩個條目CITC 值小于0.50，故刪除這兩個條目。

2.2 內容效度檢驗

在初始問卷編制完成后，通過征詢心理學專家對問卷的評估意見，確定人崗匹配主要影響員工對工作特征的感知。在既往關于工作特征影響因素的研究中，人崗匹配更多地作為中介或調節變量影響工作特征，故刪除該條目。根據心理學專家意見，確定團隊氛圍條目的內容與同事支持或主管支持的意思相近，容易引起歧義，故刪除該條目。

2.3 結構效度檢驗

隨機選取樣本1 樣本量的一半（306 人）進行探索性因素分析，另一半（306 人）進行驗證性因素分析。

2.3.1 探索性因素分析

采用主成分分析法，KMO值為0.922，提取特征值大于1 的兩個因素，獲得14 個條目，其中工作資源維度9 個條目，工作要求維度5 個條目，累計解釋總體方差的71.02%。各條目的因子載荷均在0.7以上。見表3。

表3 探索性因素分析結果Table 3 Results of exploratory factor analysis

2.3.2 驗證性因素分析

為驗證問卷結構的合理性，比較一因素模型和二因素模型，二因素模型擬合度更好（χ2/df=3.310，RMSEA=0.087，GFI=0.892，CFI=0.932，NFI=0.905，IFI=0.932）。見表4。

表4 一因素模型和二因素模型擬合指數比較Table 4 Comparison of fitting index between one-factor model and two-factor model

2.4 信度檢驗

對拓展樣本回收數據進行分析，問卷總體Cronbach’s α系數為0.816，工作資源維度為0.943，工作要求維度為0.875。

2.5 各樣本驗證性因素分析

為了進一步驗證正式問卷的有效性，對拓展施測的四個樣本（樣本2、樣本3、樣本4、樣本5）進行驗證性因素分析，結果顯示，χ2/df 均＜5，樣本3、樣本4 和樣本5 的RMSEA 均＜0.1，樣本2 由于樣本量較小，RMSEA 值存在一定偏差，其余各項指標均大于0.8，模型擬合良好。見表5。

表5 各樣本工作特征問卷的驗證性因素分析Table 5 Confirmatory factor analysis of job characteristics questionnaire for each sample

2.6 各樣本效標效度檢驗

五個樣本的相關分析結果顯示，工作要求與職業倦怠和離職意向呈正相關（P＜0.01）；工作資源與工作績效和工作滿意度呈正相關（P＜0.01），與職業倦怠和離職意向呈負相關（P＜0.05）。工作要求與工作績效和工作滿意度的相關關系在五個樣本中存在差異。樣本1 和樣本4 中，工作要求與工作滿意度呈負相關（P＜0.01）；樣本2 中，工作要求與工作績效呈正相關（P＜0.05）；樣本3中，工作要求與工作績效和工作滿意度呈負相關（P＜0.01）；樣本5中，工作要求與工作績效呈正相關，與工作滿意度呈負相關（P＜0.01）。微信掃OSID 二維碼獲取五個樣本工作特征與工作結果變量的相關分析結果。

在控制了工齡、性別、受教育程度、技能等級和婚姻狀況后，分析不同專業系統工作要求和工作資源對工作結果變量的影響。結果顯示，五個樣本的工作要求正向預測職業倦怠和離職意向（P＜0.01）；工作資源正向預測工作滿意度和工作績效（P＜0.01），負向預測職業倦怠和離職意向（P＜0.05 或0.01）。工作要求對工作績效和工作滿意度的回歸分析結果在五個樣本中存在差異，樣本1 和樣本4 的工作要求負向預測工作滿意度（P＜0.01），樣本2 和樣本5的工作要求正向預測工作績效（P＜0.01）。見表6。

3 討 論

本研究結果顯示，與鐵路企業員工從業內容密切相關的工作特征包括工作要求和工作資源，驗證了JD-R 模型對工作特征分類的結果［29］。鐵路企業除普適性工作特征外，還有業余活動和工作穩定兩類特有的工作資源。企業組織開展集體業余活動是增強員工歸屬感的重要途徑之一；職業生涯變數較少的工作性質能夠滿足中國文化背景下從業者對穩定的需要。

本研究編制的鐵路企業員工工作特征問卷結構清晰，信效度良好。五個樣本的驗證分析也表明，該問卷具有跨系統的穩定性，有助于了解鐵路企業員工的工作特征，為開展員工職業心理健康服務提供便捷、可靠的工作特征測量工具?；貧w分析結果顯示，工作資源可正向預測工作滿意度和工作績效，負向預測職業倦怠和離職意向，與既往研究結果一致［30-31］；工作要求可正向預測職業倦怠和離職意向，這一結果也驗證了JD-R理論中工作要求引發倦怠，并影響健康狀態和工作表現的能量損耗過程［22］。

回歸分析結果顯示，不同樣本中工作要求對工作滿意度和工作績效的影響不同：工務和電務系統的工作要求負向預測工作滿意度，機務和供電系統的工作要求正向預測工作績效，出現這一差異結果，可能是因為鐵路企業各個系統的工作內容和政策制度等存在區別。以往研究表明，工作要求可以分為阻礙性和挑戰性工作要求［32］，阻礙性工作要求可能造成員工能量損耗，影響個體工作狀態；挑戰性工作要求雖然也會在一定程度上導致員工身心消耗，但同時對目標實現具有促進作用。

本研究結果為了解鐵路企業員工工作特征提供了測量工具，并考查了不同業務系統工作要求和工作資源對工作結果變量影響的差異。本研究局限性：樣本僅來源于西南地區的鐵路企業，且橫斷面研究無法考查時間跨度的影響。未來需要納入更多的鐵路企業員工并進行實證研究，進一步檢驗問卷的有效性和穩定性，并細化各因子對不同結果變量的影響，制定鐵路企業員工職業心理健康干預策略。