社会支持对智能化矿井矿工违章行为的影响——缓解职业倦怠和心智游移的方法研究*

张 晶，栗继祖

(1.太原理工大学 安全与应急管理工程学院，山西 太原 030024； 2.太原理工大学 经济管理学院，山西 太原 030024)

0 引言

煤矿智能化程度日益提高，但由于国内煤矿地质条件复杂，在现有的技术条件下，煤矿开采必须在工作面巡视员和巷道监控员的协同作业下才能保证正常运转。因此，在现阶段的智能化矿井中，矿工更大程度上承担着单调的监控作业[1]。研究表明，单调作业以及自动化系统作业是诱发被动型疲劳的主要原因[2]。同时，监控作业需要高认知资源，而认知资源的消耗会导致矿工出现心智游移[3]。李乃文等[4-5]研究证明矿工极易因为出现自发思维和注意失控现象而导致错误操作。因此，与普通矿井矿工相比，智能化矿井的矿工更容易产生职业倦怠和心智游移，导致错误操作。即使是受过高强度专业训练的专业人员，在他们的专业领域也可能会发生心智游移[6]。目前国内外学者的研究主要集中于造成职业倦怠和心智游移的原因及其产生的结果，较少探究如何对二者进行缓解，鉴于职业倦怠和心智游移在智能化矿井工作人员中的重要性与不可避免性，研究改善矿工职业倦怠和心智游移的方法并使其应用于煤矿管理体系，对减少矿工的违章行为有重大实际意义。

张卫东等[7]揭示个体如果感受到一定程度的社会支持，将会缓解负面状态带来的不良影响。据此认为，社会支持可以通过缓解矿工的职业倦怠水平，进一步缓解心智游移，最终减少矿工违章行为的发生。本文以智能化矿井矿工作为研究对象，运用结构方程模型(Structural Equation Model，SEM)构建“社会支持→职业倦怠→心智游移→违章行为”的链式中介模型，探究社会支持对矿工职业倦怠、心智游移及违章行为的作用途径，为缓解智能化矿井矿工的职业倦怠和心智游移、减少违章行为的发生提供新思路。

1 文献评述与研究假设

1.1 职业倦怠和心智游移水平

智能化矿井的矿工连续从事单调且高认知消耗的监控作业，容易出现职业倦怠和心智游移[2-3]。Waard[8]指出，个体会为了在单调的工作中保持警惕而努力，这种努力会随着时间增长而导致被动疲劳的产生；无意识理论[9]认为，警觉任务的单调会导致任务和思想的分离，个体会出现任务无关思维，某种程度上造成注意力流失；Moritz等[2]在对自动驾驶人员的实验中证明长时间的监视工作会增加个体的心智游移。据此提出如下假设：

H1:智能化矿井矿工比普通矿井矿工的职业倦怠和心智游移水平高。

1.2 社会支持与违章行为

社会支持是指社会网络从物质方面或者精神方面对社会弱势群体进行无偿帮助的1种选择性行为[10]。个体受到的社会支持能增强个体的自我概念和积极态度，会对其心理活动产生有利影响。自我概念高的个体一般具有明确的目标和较强的判断能力，会更容易实现自己的目标[11]。社会支持水平高的矿工可以更加强烈地意识到自我的重要性，重视自身的安全，积极地思考更多的行动方式和这些行动所造成的结果。据此提出如下假设：

H2:社会支持与矿工违章行为负相关。

1.3 职业倦怠的中介作用

职业倦怠是1种负面的身心状态，倦怠的个体往往不能顺利完成作业。社会支持作用机制的主效果模型[12]认为：社会支持对个体有普遍增益作用，增加社会支持能提高个体抵御负面状态的能力。文献[13]证明，社会支持对矿工的职业倦怠有负向预测作用。矿工在身心状态不佳或长时间作业的情况下极易出现职业倦怠，倦怠会使矿工出现作业时注意力不集中、行动迟缓甚至出错的情况，从而导致违章行为的发生。文献[14]表明，职业倦怠在个体所受外界环境影响与消极行为中起中介作用。因此提出如下假设：

H3:职业倦怠是社会支持与矿工违章行为之间的中介变量。

1.4 心智游移的中介作用

心智游移是指个体不受主观意愿控制的，注意力从当前任务或者外界环境转移到内部想法和感觉的现象[15]。在对社会支持概念的界定中，Andrew等[16]将社会支持纳入社会脆弱性的概念，认为社会支持可以缓解人的脆弱性。基于脆弱性理论[17]和情境管理假说[18]，脆弱性会导致个体的注意力水平衰减。对于矿工来说，心理脆弱和生理脆弱均会消耗矿工的注意力资源，导致矿工安全注意力不集中，并将注意力从当前作业任务中转移开来，此行为将面临明显的风险，可能会中断当前任务的处理，造成应对变慢或行为出错。因此提出如下假设：

H4:心智游移是社会支持与矿工违章行为之间的中介变量。

1.5 职业倦怠、心智游移的链式中介作用

脑力负荷过载会降低个体注意的专注程度[19]。长时间的高负荷监控作业会导致矿工出现职业倦怠，注意专注程度降低，因此矿工在长时间的工作后容易出现心智游移。Smallwood等[20]在研究中发现，倦怠会导致个体注意力下降，产生心智游移，导致完成任务时出错；Vinski等[21]认为职业倦怠正向影响心智游移，而且高倦怠者出错率更大；文献[5]证明，疲劳后矿工的平均反应时间会延长、心智游移频率显著增加且工作错误率上升。因此结合上文，提出“社会支持→职业倦怠→心智游移→违章行为”的链式中介模型。据此提出如下假设：

H5：职业倦怠和心智游移在社会支持与矿工违章行为之间起链式中介作用。

假设的理论模型如图1所示。

图1 假设模型Fig.1 Hypothetical model

2 研究方法

2.1 问卷设计

问卷包含人口统计学资料、社会支持、职业倦怠、心智游移和违章行为5个部分，除人口统计学特征和社会支持的题项以外，其他项目均采用Likert 5点计分法，为防止矿工答题不认真，问卷设置2道迫选题(此题的选项请选1)，回收的问卷剔除迫选题选择错误的答卷。

1)社会支持量表设计

借鉴肖水源[22]编制的通用版社会支持评定量表，结合煤矿实际情况，在关于社会支持来源的题项可选答案中增加“企业”选项，例如“当我遇到急难情况时,曾经得到的安慰和关心来源有：企业”。共确定10个题项，分为主观支持、客观支持与支持利用度3个维度，各维度采用所属题项累加计分的方式进行计分。结果显示该量表的Cronbach’sα系数为0.727，表明问卷信度良好。

2)职业倦怠量表设计

题目借鉴Maslach和Jackson编制的通用版职业倦怠量表，结合煤矿实际调整量表部分题项，例如“单调的工作让我有快要崩溃的感觉”。共确定11个题项，分为情绪耗竭、去人性化和个人成就感3个维度。结果显示该量表的Cronbach’sα系数为0.965，表明问卷信度良好。

3)心智游移量表设计

题目借鉴运动员心智游移量表，把题项中的“运动中”改为“作业中”，例如“作业中做简单重复的动作时我会走神”。剔除不符合煤矿实际的部分题项，最终确定13个题项，分为心智游移频率、心智游移内容和心智游移结果3个维度。结果显示该量表的Cronbach’sα系数为0.973，表明问卷信度良好。

4)违章行为量表设计

题目借鉴吴建金开发的矿工不安全行为量表，确定违章行为的5个题项，例“我会用手代替工具完成操作”。结果显示该量表的Cronbach’sα系数为0.803，表明问卷信度良好。

2.2 样本与数据

2019年10月—2019年12月，以山西省华晋焦煤有限公司的矿工为样本来源，分别从普通矿井和智能化矿井的矿工群体中分别随机抽取400人发放调查问卷，剔除填写有遗漏和迫选题错误的问卷。普通矿井回收有效问卷366份，智能化矿井回收有效问卷379份，问卷的人口统计学资料数据见表1。

表1 人口统计学资料Table 1 Demographic data

3 结果与分析

3.1 职业倦怠与心智游移水平

普通矿井矿工和智能化矿井矿工的职业倦怠与心智游移水平见表2。职业倦怠水平方面，智能化矿井矿工的情绪耗竭水平、去人性化水平及个人成就感水平均比普通矿井矿工高；心智游移水平方面，智能化矿井矿工的心智游移频率水平、心智游移内容水平及心智游移结果水平均比普通矿井矿工的高。假设H1得到验证。

表2 职业倦怠水平与心智游移水平Table 2 Levels of occupational burnout and mind wandering

3.2 描述性统计和各变量间的相关关系

对智能化矿井研究的4个变量进行相关性分析。各项系数见表3，其中职业倦怠、心智游移和违章行为两两之间均呈显著正相关；社会支持与职业倦怠、心智游移和违章行为均呈显著负相关，假设H2得到验证。

表3 各变量相关性分析(N=379)Table 3 Correlation analysis of each variable (N=379)

3.3 链式中介效应检验

采用结构方程模型检验智能化矿井矿工职业倦怠和心智游移在社会支持与矿工违章行为之间的中介效应。对比假设模型、完全中介模型和3个部分中介模型的拟合程度，结果见表4，问卷数据与部分中介模型Ⅲ拟合最佳(χ2/df=1.717，CFI=0.974，TLI=0.972，RESEA=0.044，SRMR=0.065 4)，其中假设H4未得到验证。结构方程模型如图2所示。其中，e1～e17为残差项，Q45～Q49为违章行为的问卷题项，结果表明：社会支持负向预测矿工违章行为，路径系数β=-0.28(临界比t=-4.85，P<0.001)；社会支持负向预测职业倦怠，路径系数β=-0.35(t=-5.41，P<0.001)；职业倦怠正向预测心智游移，路径系数β=0.41(t=8.25，P<0.001)；心智游移正向预测矿工违章行为，路径系数β=0.24(t=5.02，P<0.001)。即社会支持水平越高，越可以缓解矿工职业倦怠，从而进一步缓解心智游移，达到减少矿工违章行为的目的。

图2 结构方程模型Fig.2 Structural equation model

表4 模型拟合指数Table 4 Fitting indexes of models

采用偏差校正百分位Bootstrap进行进一步中介效应检验，见表5。由表5可知，职业倦怠和心智游移的中介作用显著，中介效应占总效应的51.26%。中介效应通过2条中介链产生：1)由“社会支持→职业倦怠→违章行为”组成的间接效应1，其置信区间不含0，证明该间接效应显著，假设H3得到验证；2)由“社会支持→职业倦怠→心智游移→违章行为”组成的间接效应2，置信区间不含0，证明职业倦怠和心智游移的链式中介效应显著，假设H5得到验证。

表5 中介效应检验Table 5 Mediating effect tests

4 讨论及管理启示

4.1 讨论

研究结果表明，与普通矿井矿工相比，智能化矿井矿工的职业倦怠水平和心智游移水平较高。智能化矿井矿工的社会支持不仅能直接负向影响矿工违章行为，还能通过职业倦怠的独立中介以及职业倦怠和心智游移的链式中介2条路径间接影响矿工违章行为。根据假设模型，提高社会支持可以控制职业倦怠的产生，进一步缓解心智游移，从而减少矿工违章行为。

1)职业倦怠与心智游移水平

研究表明智能化矿井矿工的职业倦怠各维度水平和心智游移各维度水平均比普通矿井矿工高，说明智能化矿井的矿工比普通矿井的矿工更容易出现职业倦怠和心智游移。智能化矿井的矿工主要从事长时间的巡视和监控工作，乏味和高认知消耗的工作会更容易造成脑力疲劳，从而产生职业倦怠和心智游移。

2)社会支持与违章行为

研究表明社会支持与矿工违章行为显著负相关。高水平的社会支持有利于维持个体的心理健康，且个体更趋向采取积极应对方式[23]。来自亲人、朋友、同事和企业的情感关心、物质帮助、多渠道倾诉等方式可为矿工提供社会支持，让矿工感受1个温暖舒适的生活氛围和工作环境，使其认识到自我的重要性，增强自信心，从而减少违章行为的发生。

3)职业倦怠的独立中介作用

研究表明社会支持可以通过职业倦怠的独立中介作用影响矿工违章行为。智能化矿井矿工长时间的监控作业容易导致职业倦怠，社会支持为职业倦怠提供调节渠道，当个体感到倦怠时可以通过这些渠道得到发泄，从而调节职业倦怠。负面状态的缓解可以减少矿工违章行为的发生。

4)职业倦怠和心智游移的链式中介作用

研究表明社会支持可以通过职业倦怠和心智游移的链式中介作用影响矿工违章行为。矿工从主动型劳动变为被动型监控的角色转化更容易消耗认知资源，此现象在长时间的监控作业后更为常见[24]。智能化矿井矿工长时间的监控作业会使矿工在作业时产生疲惫感，导致心智游移。社会支持能够缓解矿工的职业倦怠水平，从而缓解心智游移的发生，减少矿工违章行为的发生。

假设H4没有得到验证，心智游移不能在社会支持和矿工违章行为之间起到独立中介作用。原因可能是社会支持不能直接影响矿工的注意力资源，减少矿工心智游移的发生，以往的研究也未证明这一点。社会支持更容易对职业倦怠产生影响，职业倦怠与心智游移之间存在密切联系，进而影响矿工违章行为。

4.2 管理启示

研究结果为企业改善管理环节，缓解智能化矿井矿工心智游移和职业倦怠，减少矿工违章行为提供思路。对矿工的管理要体现人文关怀，经常和矿工家属沟通，加强对矿工身心健康和工作情况的关心，定期组织团体活动，加深矿工之间的情感联系，营造互助有爱的企业文化；对提醒同事违章操作的矿工和发现安全隐患的矿工，进行物质上的奖励并在精神上提出表扬和鼓励，设置合理的激励体系；成立关怀小组，帮助矿工建立烦恼和困惑的倾诉渠道，与矿工一起规划职业生涯，帮助矿工将职业规划与组织发展连结起来，使企业战略引领矿工，实现矿工和企业联系更加紧密。

5 结论

1)智能化矿井矿工的职业倦怠和心智游移各维度水平均高于普通矿井矿工，即智能化矿井矿工更容易出现职业倦怠和心智游移。

2)社会支持负向影响矿工违章行为；职业倦怠在社会支持和矿工违章行为之间起独立中介作用；职业倦怠和心智游移在社会支持和矿工违章行为之间起链式中介作用。因此，社会支持不仅可以直接通过缓解职业倦怠减少矿工违章行为，还能通过缓解职业倦怠从而缓解心智游移，进一步减少矿工违章行为。