1、某大型电子制造企业女工职业紧张影响因素分析 刘文慧 靳雅丽 黎丽春 耿继武 温薇 李荣宗 陈惠清 苏世标 广东省职业病防治院,广东省职业病防治重点实验室 广东药科大学公共卫生学院 广州市第十二人民医院 摘 要： 目的 分析某大型电子制造企业女工职业紧张的影响因素。方法 采用方便抽样方法, 以某大型电子制造企业 1 081 名女工作为调查对象, 采用中文版工作内容问卷和付出-回报失衡问卷调查其职业紧张状况并分析影响因素。结果 1 081 名女工中, 有 70.95%的员工为工作需求-自主 (JDC) 模式高职业紧张, 19.43%的员工为付出-回报失衡 (ERI) 模式高职业紧张。高中及以上学历
2、、流水线作业和接触职业危害因素均是女工发生 JDC 模式高职业紧张的危险因素 (P1 为 JDC 模式高职业紧张12。本次调查中, 该问卷3 个维度的 Cronbachs 系数分别为 0.698、0.729 和 0.772, 总的Cronbachs 系数为 0.702。付出-回报失衡问卷包括付出、回报和内在投入 3 个维度, 共 22 个条目, 评分采用 Likert 5 级评分法, 各维度中的条目得分相加即为该维度得分。以付出和回报维度的条目得分比值用条目数进行校正后 (付出/回报0.544) 作为 ERI 模式的主要评价指标, 以比值1 为 ERI 模式高职业紧张, 内在投入维度的得分越高
3、表示越容易产生职业紧张反应13。本次调查中, 该问卷 3 个维度的 Cronbachs 系数分别为 0.652、0.850 和0.796, 总的 Cronbachs 系数为 0.885。1.3 质量控制调查人员由经过统一培训的公共卫生技术人员组成。问卷在现场调查人员指导下由调查对象自主填写, 当场完成。建立问卷审核标准, 对回收问卷及时复核, 删除缺失项目超过 50.00%的问卷14。采用 Epi Data 3.1 软件建立数据库, 将审核后的调查表进行双人录入。1.4 统计学分析采用 SPSS 21.0 软件进行统计分析。计量资料经正态性检验符合正态分布或近似正态分布者, 采用s 描述;计量
4、资料经正态性检验不符合正态分布者, 采用中位数 (M) 和第 25、75 百分位数 (P 25, P75) 描述。2 组组间均数比较采用两独立样本 t 检验, 多组组间均数比较采用单因素方差分析, 两两比较采用SNK 法。计数资料率的比较采用 Pearsonx 检验;2 种模式高职业紧张发生的影响因素分析采用多因素 Logistic 回归分析 (逐步进入法, 引入标准为 0.05, 剔除标准为 0.10) 。检验水准 =0.05。2 结果2.1 基本情况本次调查共发放问卷 1 200 份, 回收有效问卷 1 081 份, 有效问卷回收率为90.08%。1 081 名女工年龄为 17.053.0
5、 (30.97.1) 岁, 工龄 M (P25, P75) 为 2.0 (0.5, 6.0) 年。调查对象不同个体特征分布情况见表 1。2.2 JDC 模式职业紧张状况不同个体特征人群的 JDC 模式职业紧张 3 个维度得分比较结果见表 1。JDC 高职业紧张检出人数 767 人, 检出率为 70.95%。不同年龄、学历、户籍所在地、作业方式、职业危害因素接触情况女工 JDC 高职业紧张检出率比较, 差异均有统计学意义 (P0.05) 。见表 2。2.3 ERI 模式职业紧张状况不同个体特征人群的 ERI 模式职业紧张 3 个维度得分比较结果见表 1。ERI 高职业紧张检出人数为 210 人,
6、 检出率为 19.43%。不同学历、月收入、作业方式、职业危害因素接触情况女工高职业紧张检出率比较, 差异均有统计学意义 (P0.05) 。见表 2。表 1 不同个体特征女工 JDC 模式和 ERI 模式各维度得分比较 下载原表 2.4 JDC 模式高职业紧张影响因素以表 2 中对 JDC 模式高职业紧张影响有统计学意义的因素 (P0.05 者) 为自变量, 以是否发生 JDC 模式高职业紧张为因变量, 进行多因素 Logistic 回归分析, 结果显示:高中及以上学历、流水线作业、接触职业病危害因素均是女工发生JDC 模式高职业紧张的危险因素 (P0.01) 。见表 3。2.5 ERI 模式
7、高职业紧张影响因素以表 2 中对 ERI 模式高职业紧张影响有统计学意义的因素 (P0.05 者) 为自变量, 以是否发生 ERI 模式高职业紧张为因变量, 进行多因素 Logistic 回归分析, 结果显示:初中及以下学历是女工发生 ERI 模式高职业紧张的危险因素 (P0.01) ;作业方式和接触职业病危害因素均未纳入回归模型。见表 3。表 2 不同个体特征调查对象 JDC 模式与 ERI 模式高职业紧张检出情况比较 下载原表 表 3 不同模式职业紧张影响因素 Logistic 回归分析 下载原表 3 讨论由于技术和设备的不断完善, 一些传统的职业危害逐步得到控制, 取而代之的是现代工业中
8、出现的心理、情绪状态所导致的生理心理失衡状态。JDC 模型认为职业紧张是工作中出现高心理需求, 低自主性时产生的一种不良心理反应, 低社会支持可以加剧不良反应的发生15。ERI 模型中职业紧张定义为:基于社会交换的互惠原则失败, 高外在付出 (工作量、加班、责任等) 和低回报 (工资、尊重、晋升前景、工作保障等) 会产生职业紧张, 过度内在投入会加剧职业紧张发生16。2 种模式职业紧张评估因子之间存在差异, JDC 模式主要关注个体与外界环境的相互作用, ERI 模式主要从个体应对方式与社会交换原则去判断个体的职业紧张。2 种模式各具特色, 联合使用 2 种模式问卷评价职业紧张状况成为近年来研
9、究新趋势17-18, 在中国人群的实际应用中有良好的信度与效度19-20。电子产品已成为日常生活不可或缺的一部分, 人们对电子产品的需求不断提高, 为了赢得更高的市场占有率, 企业间的竞争不断加剧, 使得该行业员工的职业压力高于其他行业员工21。本次研究结果显示, 1 081 名女工中, 有 70.95%的女工属于 JDC 模式高职业紧张, 高于我国 6 省电子制造服务业流水线作业工人水平 (64.50%) 22, 提示该企业女工面临着较高的职业紧张。单因素分析结果显示, 年龄、学历、户籍所在地、作业方式和职业危害因素接触情况是可能影响 JDC 模式高职业紧张发生的因素, 进一步 Logist
10、ic 回归分析结果显示, 学历、作业方式和是否接触职业危害因素是 JDC 模式高职业紧张的影响因素。与初中及以下学历组女工相比, 高中及以上学历组发生 JDC 模式高职业紧张的风险较高, 高中及以上学历组女工工作要求维度得分高于初中及以下学历组, 可能学历较高者多从事技术岗位或管理岗位, 他们需要承担的责任相对更大或对自我要求更高, 因此感知职业紧张更明显。流水线作业组女工发生 JDC 模式高职业紧张的风险高于非流水线作业者。流水线作业是该电子制造企业女工的主要作业方式, 该类作业多为劳动密集型作业, 其在一定程度上提高了企业的经济效益, 但同时也带来了一系列消极因素, 如由机器决定工作速度,
11、 工人缺乏自主性、操作分化、技能简单、重复性高, 容易产生职业应激与职业倦怠, 影响身心健康23-24。接触职业危害因素是导致 JDC 模式职业紧张的危险因素, 工作场所中存在职业危害因素时, 工人需要承担的风险较不接触职业危害因素组更高, 容易对工作产生不安全感, 引起或增强职业紧张感。本研究结果显示, 19.43%的女工属于 ERI 模式高职业紧张。单因素分析结果显示, 不同学历、月收入、作业方式、接触职业危害因素情况组女工 ERI 模式高职业紧张检出率不同, 多因素 Logistic 回归分析结果显示, ERI 模式高职业紧张的影响因素是学历。初中及以下学历女工是 ERI 模式高职业紧张
12、的危险因素, 与上述 JDC 模式结果相反, 原因是由于 2 种模式测量维度不同, ERI 模式侧重于个人付出与其工作带来的回报之间的平衡状态, 与学历较高者相比, 低学历者付出更多, 而得到的回报 (工资, 尊重、职业保障与晋升机会等) 更少, 因此容易出现付出-回报不平衡感。由于本次研究属于横断面研究, 尚不能推断影响因素与职业紧张的因果关系。总体而言, 本次调查的电子制造业女工的职业紧张程度总体较高, 以 JDC 模式高职业紧张为主, 应开展健康教育及提供心理咨询, 帮助员工缓解压力, 特别是流水线作业及接触职业病危害因素作业岗位的员工;控制该企业职业危害因素, 合理安排流水线作业者作息
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