中国公共卫生  2018, Vol. 34 Issue (2): 199-203   PDF    
中国四城市部分职业人群职业紧张及影响因素分析
申洋, 蒋莹, 娜荷芽, 张代均, 王燕玲, 常春    
北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系,北京 100191
摘要目的 分析中国城市职业人群职业紧张现状及其影响因素。方法 于2015年3 — 10月,采用分层整群抽样方法,从北京、厦门、泉州和呼和浩特4个城市共五类工作场所中抽取18~65岁的职工进行问卷调查。结果 有效调查3 553人,平均年龄为(34.2 ± 9.7)岁;职业紧张程度高者占62.3 %(2 213/3 553);不同职业类型人群中职业紧张程度高者所占比例差异有统计学意义(χ2 = 100.19,P < 0.01);不同性别、年龄、文化程度、职业类型、收入、户籍、职业阶层、合同类型、轮班情况和工作性质分组间工作要求评分差异均有统计学意义(均 P < 0.05);不同年龄、文化程度、职业类型、婚姻状况、户籍、职业阶层和工作性质分组间自主程度评分差异均有统计学意义(均 P < 0.05);不同年龄、文化程度、职业类型、收入、户籍、职业阶层、合同类型、工作时长和工作性质分组间社会支持评分差异均有统计学意义(均 P < 0.01);logistic回归分析表明,女性( OR = 1.20,95 % CI = 1.03~1.38)、本科/大专学历(OR = 2.14,95 % CI =1.73~2.65)、从事行政管理(OR=1.37,95%CI = 1.09~1.71)、日工作时间> 8 h(OR = 1.24,95 % CI = 1.06~1.47)以及面临不良工作性质(OR = 1.48,95 % CI = 1.28~1.71)的职工更有可能出现职业紧张。结论 研究人群职业紧张程度较高,性别、文化程度、职业阶层、工作时间和不良工作性质是其主要影响因素,应从个体水平和组织水平开展干预,降低职业紧张水平。
关键词职业紧张     影响因素     工作内容问卷     职业人群    
Occupational stress and its influencing factors among working populations in four cities, China
SHEN Yang, JIANG Ying, NA He-ya, et al     
Department of Social Medicine and Health Education, School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China
Abstract: Objective To analyze occupational stress and its influencing factors among working populations in urban China. Methods Employees aged 18 – 65 years were selected from 5 types of workplaces in Beijing, Xiamen, Quanzhou and Hohhot using stratified cluster sampling and surveyed with a questionnaire between March and October 2015. Results For the 3 553 employees with valid responses, the average age was 34.2 ± 9.7 years; 62.3 % (2 213/3 553) of the participants had high degree of occupational stress, and there was a significant difference in the proportions of the occupational stress among the participants from the 5 types of workplace (χ2 = 100.19, P < 0.01). The results of analysis of variance (ANOVA) showed that there were significant differences in job demand scores among the employees categorized by gender, age, education, job type, income, household registration, occupational group, type of contract, work shift, and working condition (all P < 0.05); there were significant differences in job control scores among employees categorized by age, education, job type, marital status, household registration, occupational group, and working condition (all P < 0.05); and there were significant differences in social support scores among employees categorized by age, education, job type, income, household registration, occupational group, type of contract, working hours, and working condition (all P < 0.05). Logistic regression analysis indicated that employees who were female (odds ratio [ OR] = 1.20, 95 % confidence interval [95 % CI]:1.03 – 1.38), with education of college and above ( OR = 2.14, 95 % CI:1.73 – 2.65), being a administrator ( OR = 1.37, 95 % CI:1.09 – 1.71), having working hours of > 8 hours/per day ( OR = 1.24, 95 % CI:1.06 – 1.47), and experiencing unfavorable working condition ( OR = 1.48, 95 % CI:1.28 – 1.71) were more likely to have occupational stress. Conclusion The occupational stress is high and mainly influenced by gender, education, occupational group, working hours, and unfavorable working condition among urban working population in China. Interventions should be taken on individual and organizational level to reduce the occupational stress.
Key words: occupational stress     influencing factor     job content questionnaire     occupational population    

随着全球化、人口流动、技术进步和知识经济的发展,生产方式发生了巨大变化并带来了新的职业危害因素,其中社会心理学危险因素尤为引人注目,而职业紧张是最重要的社会心理危险因素之一[1]。职业紧张(也称职业应激),指当工作要求与职工的能力、资源或需求不匹配时出现的有害生理和心理反应,工作状况与个体特征被认为是引起职业紧张的重要因素[2]。2016年哈佛大学工作场所与健康报告指出,美国有57 %的员工在过去1年工作中存在不同程度的紧张反应,有43 %的员工认为他们的健康受到职业紧张的危害[3]。中国某些职业人群的职业紧张发生率在35 %以上[4]。大量研究表明,严重或持续的职业紧张可导致劳动者生理、心理和行为的改变,增加工伤事故发生的风险,还会引起疾病(如心血管疾病、糖尿病、抑郁症等)、缺勤和劳动生产率下降[58]。因此,职业紧张已成为政府、企业和公众普遍关注的公共卫生问题。为了解城市职业人群职业紧张情况及影响因素,本研究于2015年3 — 10月采用分层整群抽样方法,从北京、厦门、泉州和呼和浩特4个城市五类工作场所中抽取3 353人进行问卷调查,现将结果报告如下。

1 对象与方法 1.1 对象

采用典型抽样方法,在北京、厦门、泉州和呼和浩特4个城市选取五类共9个工作场所,包括食品生产企业(2个)、服装加工企业(2个)、工业制造企业(1个)、建筑工地(3个)及高校(1个)。采用分层整群抽样方法,以各工作场所的全体职工作为总体,首先根据岗位类型进行分层,然后按照各岗位类型职工的大致比例抽取相关部门的在职工作人员为研究对象。纳入标准:年龄18~65岁;工龄≥ 1年;岗位类型为行政类、技术类、销售类、教学科研类、生产类或后勤类。本次调查共发放问卷3 565份,回收有效问卷3 553份,有效率为99.7 %。

1.2 方法

由经过统一培训的调查员进行面对面问卷调查。内容包括(1)基本情况:调查对象的人口学特征(性别、年龄等)和职业相关特征(工作岗位、工作时长和工作性质认知等)。(2)职业紧张:采用Karasek提出的工作要求–自主模式(job demand–control model,JDC)[9]对职业紧张进行评价。基于JDC模式的中文版工作内容量表(Job Content Questionnaire,JCQ)[10]包括工作要求(5个条目)、自主程度(9个条目)和社会支持(上司支持4个条目,同事支持4个条目)3个维度,共22个条目,采用Likert 4点计分法,每道题目有4个程度选项可供选择,分别是“极不赞同、不赞同、赞同、极其赞同”,得分为1~4分。本次调查中,量表的Cronbach's α系数为0.897,3个维度的Cronbach's α系数为0.684~0.896。

1.3 指标定义及判定标准

(1)职业紧张:依据JDC理论,通过工作要求均分与自主程度均分的比值对职业紧张程度进行分级,比值≥ 1则职业紧张程度高,反之则为低[4]。(2)职业阶层:参考国内既往文献[11],根据本研究中职工的岗位性质将其职业阶层分为蓝领(从事食品生产、服装生产和建工生产的体力劳动者)、白领(从事企业后勤和营销、高校科研工作的脑力劳动者和部分体力劳动者)和行政管理人员(从事企业和高校行政管理工作的脑力劳动者)。(3)不良工作性质:指职工认为工作中存在工作量过大、临时性工作较多、工作和生活界限不清、部门协作难度较大这些问题,发生其中一项及以上即定义为不良工作性质。

1.4 统计分析

采用Epi Data 3.1软件录入数据,采用SAS 9.4进行数据分析。对职业人群的基本情况采用均数、百分比等进行描述性分析,对分类变量和连续性变量分别采用χ2检验和one-way ANOVA进行单因素分析,应用logistic回归分析进行职业紧张的多因素分析。以P < 0.05为差异有统计学意义,所有的统计检验均为双侧检验。

2 结 果 2.1 基本情况

本次有效调查3 553人,其中男性1 910人(53.8 %),女性1 643人(46.2 %);平均年龄(34.2 ± 9.7)岁;外地户籍1 339人(37.7 %),本地户籍2 214人(62.3 %);文化程度初中及以下1 633人(46.0 %),高中/职高592人(16.7 %),本科/大专及以上1 328人(37.3 %);职业类型食品生产1 151人(32.4 %),服装加工1 030人(29.0 %),工业制造505人(14.2 %),建筑工地488人(13.7 %),高校教师379人(10.7 %);平均月收入< 3 000元 1 048人(29.5 %),3 000~6 000元2 052人(57.8 %),> 6 000元 453人(12.7 %);婚姻状况在婚2 671人(75.2 %),未在婚(包括未婚、离异、丧偶)882人(24.8 %);职业阶层蓝领2 181人(61.4 %),白领693人(19.5 %),行政管理679人(19.1 %);劳动合同类型固定合同者2 976人(83.8 %),临时合同577人(16.2 %);日工作时间≤8 h 2 207人(62.1 %),>8 h 1 346人(37.9 %);轮班作业379人(10.7 %),非轮班作业3 174人(89.3 %);不良工作性质1 971人(55.5 %)。

2.2 不同人口学特征人群职业紧张状况比较(表1

本调查中,职业紧张程度高者2 213人,占62.3 %。不同性别、年龄、文化程度、职业类型、收入和户籍的职业人群工作要求得分差异均有统计学意义(P < 0.05);不同年龄、文化程度、职业类型、婚姻状况和户籍的职业人群自主程度得分差异有统计学意义( P < 0.05);不同年龄、文化程度、职业类型、收入和户籍的职业人群社会支持得分差异有统计学意义( P < 0.01)。女性、30~39岁年龄组、本科/大专及以上学历、高校教师、月收入> 6 000元组和本地户籍组职业紧张程度高者所占比例分别高于男性和其他年龄组、其他文化程度、职业、收入和外地户籍组,差异均有统计学意义( P < 0.01)。

表 1 不同人口学特征人群JCQ各维度得分比较( $\bar x \pm s$

2.3 不同职业特征人群职业紧张状况比较(表2

不同职业阶层、合同类型、轮班情况和工作性质对工作要求得分影响的差异有统计学意义(P < 0.05);不同职业阶层和工作性质对自主程度得分影响的差异有统计学意义( P < 0.01);不同职业阶层、合同类型、工作时长和工作性质对社会支持得分影响的差异有统计学意义( P < 0.01)。行政管理人员、固定合同、日工作时间 > 8 h和不良工作性质组职业紧张程度高者所占比例分别高于其他职业阶层、临时合同、日工作时间≤ 8 h和非不良工作性质组,差异均有统计学意义( P < 0.05)。

表 2 不同职业特征人群JCQ各维度得分比较( $\bar x \pm s$

2.4 职业紧张影响因素多因素非条件logistic回归分析(表3

以职业紧张为因变量,以人口学特征和职业特征为自变量,采用逐步回归法进行多因素logistic回归分析。结果显示,性别、文化程度、职业阶层、日工作时间和不良工作性质是职业紧张的影响因素。

表 3 职业紧张影响因素多因素非条件logistic回归分析

3 讨 论

本研究运用JCQ问卷对我国部分城市职业人群的职业紧张程度进行评估,结果显示,全部调查对象中职业紧张程度高者所占比例为62.3 %,高于吴建华等[4]对中学教师、科研工作者和物业管理人员等三类人群的报道(50.2 %),但低于王芳等[12]对民航飞行员(72.4 %)及谢震宇等[13]对社区医务人员(73.0 %)的报道,调查人群职业紧张程度相对较高。本次调查选择了食品生产、服装加工、工业制造、建筑工地和高校五类工作场所(包括企业、事业及其他),由于不同职业人群个体特征、工作场所环境与组织文化等方面的差异,其职业紧张水平不同,本次调查中高校教师职业紧张程度最高(80.5 %)。

单因素和多因素分析结果均显示,女性职业紧张程度高于男性,与以往研究报道类似[1415],其原因可能是受中国传统文化影响,女性不仅需要满足工作中的要求,还要承担照顾家庭的责任,工作、家庭的双重负担加之女性的特殊生理因素[16](如妊娠、月经周期、更年期等)更容易导致其高紧张反应。高学历者职业紧张程度高于低学历者,随着学历的增加工作要求评分显著增加,工作自主程度评分却逐渐下降,这可能与高学历人群工作技术含量高、所承担的工作任务更重且自主控制机会较少有关。Schieman等[17]研究显示,职业地位较高的职工面临更多人际冲突及更高工作要求,承受着更大的工作压力。本研究显示,与从事体力劳动的蓝领相比,从事脑力劳动的行政管理人员发生高职业紧张的风险是其1.37倍,提示应针对脑力劳动者加强对职业紧张问题的关注。

本研究显示,37.9 %的调查对象存在超时工作情况(> 8 h/d),说明城市职业人群加班比例较高。超时工作是职业紧张的危险因素,与国内外有关报道相似[14, 18]。谷桂珍等[19]针对企业员工的研究显示,轮班作业与职业应激相关,但本研究中并未发现这种关联,不同轮班系统各自有优缺点,今后需进一步探究轮班安排对职业紧张的影响。Damaske等[20]研究显示,对工作状况的负性认知会导致高水平的工作压力。此外,工作与生活冲突也会导致职业紧张[21]。本研究显示,不良工作性质(工作量过大、工作生活界限不清等)是职业紧张的危险因素,研究对象中有不良工作性质认知的职工占55.5 %,其社会支持评分较低,应注重减轻工作中的压力来源,缓解人际关系紧张,从而减少其对个体的消极影响。

综上,应从个体水平和组织水平两个层次对劳动者进行职业紧张预防管理。一方面,针对职业紧张人群,通过培训与教育的方式,帮助其提升工作技能、建立时间管理计划并提供社会支持;另一方面,通过工作与环境的重新设计与组织等方式,具体包括调整工作方式(如轮流换班、减少工作时间、提供休闲时间等)、将工作任务与职工能力匹配、明确角色与责任、丰富工作计划以及解决工作与休闲的冲突等[22],减少工作环境中的紧张源,从而改善和预防职业紧张。

本研究中的调查对象来自国有工作场所、民营工作场所、外资工作场所和事业单位等部门,涉及职业较多且样本量较大,尽管不是随机样本,但具有一定代表性。本研究对职业紧张及其影响因素进行了初步调查,研究的局限性主要有:作为横断面研究设计,本研究尚不能得出因果关系的结论;职业紧张测量采用问卷调查的方式,且未对职业紧张水平进行累积量测量,可能存在回忆偏倚,有待进一步研究和探讨工作内容量表与生物标记物(如唾液皮质醇[20])在职业紧张评价方面的联合应用,使评价结果更加敏感、稳定和客观。

志谢 感谢北京市大兴区健康教育所、内蒙古健康教育所、厦门市和泉州市流动人口计划生育管理站对本研究现场调查提供的大力支持和帮助

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