警察作为一种特殊的行业，工作压力较大，具有工作任务重、加班频繁、警情难测、待命时间长等特点，警察长期处于这种状态会比其他职业更容易产生职业怠倦，从而导致工作投入降低^[1], 因此工作倦怠已经成为警察中最严重的问题^{[2 – 3]}。伴随积极心理学、积极组织行为学研究的兴起，国内外逐渐对工作倦怠的对立面工作投入进行了相关研究，并发现积极的心理因素或心理资源能够提升工作投入水平^{[1, 4 – 5]}。目前对工作投入的研究主要集中于不同职业人群的人口学特征、影响因素等方面的探讨，但对各影响因素对工作投入预测作用的大小还缺乏相应的实证研究。研究工作投入的主要影响因素及各影响因素对工作投入的相对贡献大小，对今后采取针对性的预防性干预措施具有重要的指导意义。因此，本研究于2015年1月 — 2016年8月采用分层整群随机抽样方法选取某市某公安局辖区管理的人民警察2 212为研究对象，探索情绪智力、自尊、乐观主义及工作投入的关系及各因素的相对贡献，为提高警察的工作投入和战斗力水平提供参考。现将结果报告如下。

本研究依据中华人民共和国公安机关警种设置的有关规定以及警察内部条例，2015年1月 — 2016年8月采用分层整群随机抽样方法选取某市某公安局辖区管理的人民警察共计2 500人，发放量表2 500份，收回符合要求量表2 212份，有效回收率为88.48 %。

由经过统一培训的调查员进行问卷调查。调查问卷包括（1）工作投入量表^[6]：采用由李富业修订的公安民警工作投入量表。量表包括活力、奉献和专注3个因素，共计9个条目，每个因素包括3个条目。问卷采用7级记分，0代表“从来没有”，6代表“每天都有”，由0～6符合程度由低到高。问卷的Cronbach′s α 系数为0.93，活力、奉献和专注3个因素的Cronbach's α 系数分别为0.78、0.80和0.81。分量表和总量表均以条目均分计算。相关研究表明，该问卷的信度、效度等测量学指标良好，符合心理学测量要求。（2）情绪智力量表^[7]：由Wong、Law开发，量表由自我情感评价、对他人的情感认识及评价、情绪控制和情绪运用4个维度16个条目组成。量表采用7点评分，1代表“完全不同意”，7代表“完全同意”，得分越高，表明情绪智力得分越高。国内研究表明量表具有较好的信度和效度。（3）基于组织的自尊量表^[8]：量表由Pierce等开发，由10个条目组成，采用5点评分，1表示“完全不同意”，5表示“完全同意”。量表Cronbach′s α 系数为0.91，重测信度为0.75。（4）乐观主义：采用袁立新等^[9]编制的乐观主义–悲观主义中的乐观主义项目进行测量。所有项目采用4点评分，1表示“完全不符合”，4表示“完全符合”。内部一致性系数为0.78，重测信度为0.72。

为了减少调查偏倚，调查之前与相关公安局取得密切配合。集中统一培训调查小组，认真学习量表内容，统一调查用语和调查方法。问卷采用集体施测的方式，统一发放问卷，当场统一收回。对收回的问卷进行统一编号和复查，对于填写内容不足80 %者剔除。数据录入有两名专业人员完成，录入完毕后，随机抽取20 %的问卷进行复核，利用统计软件检查输入的一致性，最终形成分析数据库。

所有资料录入Epi Data 3.1数据库，用SPSS 22.0软件包对数据进行统计描述、相关分析、层次回归分析和优势分析。检验水准 α = 0.05。

本次研究实际完成有效问卷的警察共计2 212人，平均年龄（31.64 ± 10.86）岁。按照警种划分包括消防警429人，刑警297人，交巡警296人，户籍警277人，治安警263人，乘警255人，狱警251人和特警144人。按照警衔划分包括警员463人，警司917人，警督及警监832人。性别方面以男性为主，占93.49 %（2 068/2 212）；民族构成方面以汉族为主，占91.23 %（2 018/2 212）；婚姻状况以未婚（含离异与丧偶）为主，占51.40 %（1 137/2 212）。

情绪智力、自尊、乐观主义与工作投入的得分分别为（83.41 ± 16.99）、（35.05 ± 6.67）、（14.66 ± 3.54）和（3.10 ± 1.70）分。进一步的偏相关分析结果表明，情绪智力、自尊、乐观主义与活力、奉献、专注以及工作投入均呈正相关（r = 0.302～0.372, P < 0.01）。

上述研究结果表明，人口学变量与工作投入各维度之间的具体关系形式存在差异，因此本研究在控制人口学变量对工作投入各维度影响的基础上，评价情绪智力、自尊、乐观主义对其工作投入的影响程度。具体评价过程包括二步：第一步，首先利用各个人口学变量对警察的工作投入程度进行回归分析，评价人口学变量对警察工作投入程度的影响作用。第二步，在控制人口学变量作用的前提下，情绪智力、自尊、乐观主义变量进入回归方程，评价其对于活力、奉献、专注和工作投入的主效应（通过计算 ΔR²以及其显著性，探讨引入的自变量对因变量的影响程度）。本研究分别以活力、奉献、专注和工作投入为因变量，人口学变量、情绪智力、自尊和乐观主义为自变量，建立回归模型。结果发现，在控制了人口学变量之后，情绪智力、自尊和乐观主义对活力、奉献、专注和工作投入均有正向影响（P < 0.01），并做出了新的贡献，解释的方差变异量分别增加了16.2 %、16.6 %、14.4 %和17.9 %，提示情绪智力、自尊、乐观主义对工作投入的具体表现，均做出了有效预测。

为进一步分析情绪智力、自尊、乐观主义的相对重要性，探讨和确定三者对工作投入及其3个维度谁的预测能力更强、作用更大，因此在分层回归分析的基础上进行优势分析。将工作投入及其3个维度对不同预测因素（用X1、X2、X3表示）作回归，这些预测因素包括情绪智力（X1）、乐观主义（X2）、自尊（X3）以及这3个变量的各种不同组合。表1数据显示，对于各子模型，自尊（X3）对应的非空△R²均大于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）对应的非空△R²，因此自尊（X3）完全优势于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）。表1结果发现，对于预测活力的回归方程来说，在已解释的那部分方差中，情绪智力、乐观主义和自尊分别贡献了29.31 %、29.31 %和41.38 %，说明在预测活力时，自尊的贡献更大。

表 1

表 1 情绪智力、自尊、乐观主义对活力的增值贡献、平均贡献及总平均贡献 模型中变量（X） R2 增值贡献（△R2） X1（情绪智力） X2（乐观主义） X3（自尊） 空集或K = 0时，平均贡献 0 0.107 0.102 0.125 X1（情绪智力） 0.107 0.030 0.048 X2（乐观主义） 0.102 0.037 0.061 X3（自尊） 0.125 0.032 0.038 K = 1时，平均贡献 0.035 0.034 0.055 X1X2 0.139 0.036 X1X3 0.157 0.018 X2X3 0.163 0.012 K = 2时，平均贡献 0.012 0.018 0.036 X1X2X3 0.175 总平均贡献 0.051 0.051 0.072 在己预测方差中的百分比（%） 29.31 29.31 41.38

表 1 情绪智力、自尊、乐观主义对活力的增值贡献、平均贡献及总平均贡献

表2数据显示，对于各子模型，自尊（X3）对应的非空△R²均大于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）对应的非空△R²，因此自尊（X3）完全优势于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）。对于预测奉献的回归方程来说，在已解释的那部分方差中，情绪智力、乐观主义和自尊分别贡献了31.87 %、29.67 %和38.46 %，说明在预测奉献时，自尊的贡献更大。

表 2

表 2 情绪智力、自尊、乐观主义对奉献的增值贡献、平均贡献及总平均贡献 模型中的变量（X） R2 增值贡献（△R2） X1（情绪智力） X2（乐观主义） X3（自尊） 空集或K = 0时，平均贡献 0 0.118 0.107 0.125 X1（情绪智力） 0.118 0.030 0.045 X2（乐观主义） 0.107 0.042 0.060 X3（自尊） 0.125 0.038 0.042 K = 1时，平均贡献 0.040 0.036 0.053 X1X2 0.148 0.033 X1X3 0.163 0.019 X2X3 0.167 0.015 K = 2时，平均贡献 0.015 0.019 0.033 X1X2X3 0.182 总平均贡献 0.058 0.054 0.070 在己预测方差中的百分比（%） 31.87 29.67 38.46

表 2 情绪智力、自尊、乐观主义对奉献的增值贡献、平均贡献及总平均贡献

表3数据显示，对于各子模型，自尊（X3）对应的非空△R²均大于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）对应的非空△R²，因此自尊（X3）完全优势于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）。结果发现，对于预测专注的回归方程来说，在已解释的那部分方差中，情绪智力、乐观主义和自尊分别贡献了26.75 %、29.94 %和43.31 %，说明在预测专注时，自尊的贡献更大。

表 3

表 3 情绪智力、自尊、乐观主义对专注的增值贡献、平均贡献及总平均贡献 模型中的变量（X） R2 增值贡献（△R2） X1（情绪智力） X2（乐观主义） X3（自尊） 空集或K = 0时，平均贡献 0 0.091 0.091 0.115 X1（情绪智力） 0.091 0.029 0.048 X2（乐观主义） 0.091 0.029 0.057 X3（自尊） 0.115 0.024 0.034 K = 1时，平均贡献 0.027 0.032 0.053 X1X2 0.120 0.036 X1X3 0.139 0.017 X2X3 0.149 0.008 K = 2时，平均贡献 0.008 0.017 0.036 X1X2X3 0.157 总平均贡献 0.042 0.047 0.068 在己预测方差中的百分比（%） 26.75 29.94 43.31

表 3 情绪智力、自尊、乐观主义对专注的增值贡献、平均贡献及总平均贡献

表4数据显示，对于各子模型，自尊（X3）对应的非空△R²均大于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）对应的非空△R²，因此自尊（X3）完全优势于情绪智力（X1）和乐观主义（X2）。结果发现，对于预测工作投入的回归方程来说，在已解释的那部分方差中，情绪智力、乐观主义和自尊分别贡献了29.59 %、29.59 %和40.82 %，说明在预测工作投入时，自尊的贡献更大。

表 4

表 4 情绪智力、自尊、乐观主义对工作投入的增值贡献、平均贡献及总平均贡献 模型中的变量（X） R2 增值贡献（△R2） X1（情绪智力） X2（乐观主义） X3（自尊） 空集或K = 0时，平均贡献 0 0.121 0.114 0.139 X1（情绪智力） 0.121 0.034 0.054 X2（乐观主义） 0.114 0.041 0.068 X3（自尊） 0.139 0.036 0.043 K = 1时，平均贡献 0.039 0.039 0.061 X1X2 0.155 0.040 X1X3 0.174 0.021 X2X3 0.182 0.013 K = 2时，平均贡献 0.013 0.021 0.040 X1X2X3 0.195 总平均贡献 0.058 0.058 0.080 在己预测方差中的百分比（%） 29.59 29.59 40.82

表 4 情绪智力、自尊、乐观主义对工作投入的增值贡献、平均贡献及总平均贡献

工作投入是目前衡量职业人群工作效率的重要指标之一。研究特殊职业人群警察的工作投入对今后采取针对性的措施提升警察群体的工作效率和战斗力水平，对维护社会稳定和长治久安具有十分重要的意义。相关性分析显示，情绪智力、自尊、乐观主义与活力、奉献、专注以及工作投入均呈正相关且具有统计学意义。通过进一步的分层回归表明，情绪智力、自尊和乐观主义联合解释了工作投入总方差的17.9 %。优势分析表明，预测工作投入及其3个维度时，自尊的贡献更大，上述研究提示情绪智力、自尊、乐观主义可能是警察工作投入的有效预测因素。

情绪智力是个体识别、理解自己和他人的情绪和情感，并据以解决问题和调节自己的思想和行为的能力^[10]，是积极心理资本的主要构成之一。相关研究发现情绪智力对工作投入有明显的正向预测作用^{[10 – 12]}。本次研究也发现情绪智力对工作投入有正向影响，原因可能是情绪智力高的个体能够较为有效调整和控制自身情绪，不仅可以有效维护自身心理健康，同时还能促进个体在组织中与他人的良性互动与沟通，改善人际关系和工作环境氛围，更少将不良情绪带人工作中，鼓励自己更好地投入工作^[11]。相关研究发现情绪智力作为一种积极的心理资源是可以通过后天培养和提升的。自尊是个体能不断地以一种有价值的方式应付生活挑战的能力状态。相关研究认为自尊是影响个体心理健康的主要因素之一。实证研究发现自尊不仅可以影响个体的情绪情感，还可以影响个体的活动动机及其行为^[13]。本次优势分析发现在预测活力、奉献、专注和工作投入时，自尊的贡献更大。高自尊的警察往往对自己持有乐观自信的肯定态度，对自己履行社会公共安全守卫者神圣职责高度认同并以此投入更多的精力。乐观主义是个体对未来事物的发展持有积极的结果期望, 具有较高的生理、心理和社会收益^[14]。乐观主义者能够体验更多的积极情绪，因此在工作中能够付诸积极的工作行为。因此在警察选拔任用、岗前培训、岗中培训中可以设置相关针对性训练科目提高其情绪智力、自尊、乐观主义水平，应当成为今后进行心理干预的主要方向之一。

综上所述，本研究发现作为积极心理资本的情绪智力、自尊和乐观主义均对工作投入做出了正向预测作用，它们对维护职业人群的身心健康、提升积极地组织行为具有重要意义。