不同情绪劳动策略对中小学教师工作倦怠的相对贡献_运用优势分析

1、不同情绪劳动策略对中小学教师工作倦怠的相对贡献运用优势分析的实证研究吴宇驹刘毅凌文辁路红吴伟炯*摘要本研究探讨不同的情绪劳动策略对工作倦怠的相对贡献。对834名中小学教师的有效数据的回归分析结果显示情绪劳动策略能有效预测工作倦怠，进一步的优势分析结果表明：预测情绪衰竭时，表层行为贡献了已解释方差的80.2；预测去个性化和个人成就感时，深层行为分别贡献了已解释方差的69.8和71.8。关键词优势分析工作倦怠情绪劳动策略资源保存模型一、引言2011年确立回归模型中预测变量的相对重要性，但这种方法所得的重要性排序依赖于特定的模型，在预测变量各种组合的在社会科学研究中，某一变量往往受到多个变量的影响，

2、从中确立相对重要的影响因素成了研究者不可避免的任务，而多元回归分析就是解决这类问题常用的统计方法。研究者一般通过比较回归系数的绝对值或者R2的大小，宽自己的文化知识，并将其合理地应用于交际和教学；要想发展文化实践意识，就要关注“技巧”层面，采用多种方式实施文化教学，切实提高学生的跨文化意识和跨文化交际能力。因此，英语教师跨文化意识的发展离不开影响因素模型的指引。但由于调研时间有限，所选个案教师的数量有限，构建的模型难免有不足之处。至于此模型是否适用于其他英语教师跨文化意识的发展，要依据比较规则，即某一个案研究的一般结论外推到同一类型的其他个案时，必须对个案的情境与所要外推的其他个案情境进行比较

3、，以便确认该个案研究的一般结论在多大程度上可以外推到同一类型的其他个案，从而避免把某个个案研究的结论生搬硬套到其他个案身上。9子模型中重要性排序却无法保持恒定。针对上述问题，月上半月Budescu1（1993）提出了优势分析的方法。优势分析充分考察预测变量在各个子模型中的相对贡献量，实现预测变量相对贡献的重新分配，其结果不再随回归模型中预测LuceLF.(ed.)TowardInternationalism：ReadingsinCross-culturalCommunicationM.NewburyHousePublishers，Inc.，1979.23陈向明.质的研究方法与社会科学研究M.北

4、京：教育科学出版社，2000：106，110.45袁振国.教育研究方法M.北京：高等教育出版社，2000：176，172.6姜勇.个人生活史与教师发展初探一种解读教师专业成长的新视角J.外国中小学教育，2004(3)：18.7RubenBD.AssessingCommunicationCompetencyforInter-culturalAdaptationJ.Group&OrganizationonStudies，1976.8StevenPC，PatriciaLG，ShernazBG.InterculturalCom-因此，其他英语教师跨文化意municationintheClassroom

5、M.SouthwestEducationalDevelop-mentLaboratory，1999.9王宁.个案研究中的样本属性与外推逻辑J.公共行政评论，2008(6)：48.识的发展是否适用此模型，不能生搬硬套，而要根据当事者的情境进行类推。注释：1HanveyRG.Cross-culturalAwareness.In：SmithEC，（李莎：四川科技职业学院重庆四川成都611745汪敏）乐：重庆市兼善中学400700责任编辑：张42变量的不同组合而波动，从而更确凿地反映各预测变量的表1样本的人口学变量分布重要性，同时以百分比的形式分解全模型中已预测的方差，性别任教年级学历教龄学校等级使结

6、果更容易解读。2男女小学中学本科其他或以5年6101116年情绪劳动作为组织行为学的一个研究热点，备受研究下年15年或以省一其他上级者的关注。围绕个体情绪调节策略的研究，将有助于从微人数268566393441579255223221155224513321百分观的层面认识情绪劳动的作用机制。作为情绪劳动策略的比32.1%67.9%47.1%52.9%69.4%30.6%27.1%26.9%18.8%27.2%61.5%38.5%几种基本方式，深层行为、表层行为和自然行为究竟哪一（二）研究工具种耗费的能量最多，哪一种能够创造更高的工作绩效，亟教师职业倦怠问卷（0.864），9由北京师范大学伍新

7、待研究者的回答。Brotheridge3（2002）的资源保存理论春等人编制，1022题，含情绪耗竭（0.904）、去个性化认为，深层行为的内在感受和外在表现有着较高的一致性，（0.745）、个人成就感（0.796）三个维度。自编的情绪劳动有助于增强自我成就感，而自我成就感可以作为资源补充，问卷（0.848），原文卷33题，本研究仅抽取其中的深层行为因此耗费的心理资源较少；而表层行为的内在感受和外在（0.724）、表层行为（0.763）、自然行为（0.645）三个维度。表现存在较大差距，耗费的心理资源较多，损害自我真实问卷的信效度基本达到心理测量学的要求，均采用Likert5感，降低个体的成就

8、感。Zapf4（2002）提出的行为理论点计分，分数越高说明对应变量的程度越高。却给出不同的解释，认为表层行为是员工习惯化的行为方（三）数据统计式，不需要付出较多的心理资源，更容易操作，而深层行采用SPSS17.0软件进行数据分析。为更加耗能。马淑蕾等人5（2006）采用实验的方式检验上述理论框架对解释情绪劳动作用机制的适用性，结果显三、研究结果示表层行为实验组的被试在后续的三位数乘法计算任务中成绩最差，表层行为较深层行为耗费更多的资源，实验结（一）情绪劳动策略影响工作倦怠各维度的回归分析果更支持资源保存理论。尽管还有很大一部分实证研究采分别以深层行为、表层行为和自然行为作自变量，工用问卷测量

9、的方法证明情绪劳动能够有效预测工作倦怠，作倦怠三个维度为因变量进行多元逐步回归分析，所得结如Brotheridge6（2002）的研究表明表层行为对去个性化果如表2所示。的预测力远大于工作要求，并降低个人成就感，深层行为表2情绪劳动策略影响工作倦怠各维度的回归分析却能显著提升个人成就感；Morris7（1996）指出在工作（stepwise法）中维持自然行为也需要付出努力；Glomb8（2004）研究情绪衰竭去个性化个人成就感更进一步指出负性情绪的真实表现与情绪衰竭呈显著的正深层行为-0.255*-0.312*0.454*R20.048*0.069*0.256*相关。但这些结果并没有甄别出各种

10、情绪劳动策略对工作表层行为0.427*0.22*-0.068*倦怠影响的相对重要性。本研究从问卷测量的角度，采用R20.137*0.046*0.004*自然行为0.095*0.209*优势分析的方法，考察各种情绪劳动策略的相对重要性，R20.008*0.041*为组织更好地管理和利用员工的情绪资源提供实证依据。注：*表示p0.05，*表示p0.01，*表示p0.001。由表2结果可知，除了去个性化对自然行为的标准回归二、研究方法系数没有达到显著水平，三种情绪劳动策略都能显著预测工作倦怠的各个维度。深层行为负向预测情绪衰竭和去个（一）研究样本性化，却与个人成就感呈显著的正相关；表层行为的预测随机

11、取样和随机整群抽样相结合的办法选取广东珠三方向恰好与深层行为相反；自然行为显著提升个人成就感角地区中小学在职教师进行问卷调查。一部分问卷通过群的同时，也加剧了情绪衰竭的程度。从标准回归系数的绝体施测，当场回收；一部分则发放给个人，对问卷的填答对值和R2的大小排序来看，表层行为对情绪衰竭的影响最方式予以清晰说明，待问卷填完后回收。共发放问卷1200大，深层行为次之，尽管两者的作用方向相反；对于去个份，回收的有效问卷834份。样本的人口学变量分布状况如性化，深层行为比表层行为的预测作用更大；深层行为、表1。自然行为成为个人成就感的主要预测变量。432011年1月上半月（二）情绪劳动策略影响工作倦怠

12、各维度的优势分析上述研究结果仅仅建立在自变量包括三种（或两种）情绪劳动策略的回归模型基础上，据此识别主要的预测变量未免有失偏颇。本研究采用SPSS的层次回归分析模块进行优势分析。为了计算各种情绪劳动策略的相对重要性，首先要将因变量对三个预测变量的各种不同组合进行回归。根据子模型数量的计算公式2p1，p为全模型中预测变量的个数。11注：X1表示深层行为，X2表示表层行为，X3表示自然行为，“”表示空缺值，余表同。13根据Budescu（2003）提出的优势关系标准，各预测变量的优势关系从弱到强可分为：总体优势、条件优势和完全优势。总体优势指的是各预测变量重要性的顺序仅根据总平均贡献的大小排列；条

13、件优势指的是各预测变量重要性的顺序在各组平均贡献上保持不变；完全优势指的是各预测变量重要性的顺序在各子模型中保持不变。一旦各预测变量呈完全优势关系，条件优势和总体优势关系也同样成立。优势分析的结果要以经过验证的、可达到的最高水平的优势关系为准。表3数据显示，对于各子模型，表层行为（X2）对应的非空R2均大于深层行为（X1）和自然行为（X3）对应的非空R2，因此表层行为（X2）完全优势于深层行为（X1）和自然行为（X3）。同理可得深层行为（X1）完全优势于自然行为（X3）。对情绪衰竭的预测，深层行为占已预测方差18.2，表层行为占80.2，自然行为占1.6，三种情绪劳动策略中，表层行为对情绪衰竭

14、的影响最大，深层行为次之，自然行为最小。表4情绪劳动策略预测去个性化的相对贡献R20.0690.0230.1152X10.069本研究中p3，则子模型的数量为7个，包括3个分别含有一个预测变量（X1、X2、X3）的回归方程，3个分别含有两个预测变量（X1X2、X1X3、X2X3）的回归方程，以及1个含有三个预测变量（X1X2X3）的回归方程。其中X1X2指的是采用X1和X2两个变量同时预测因变量，而非X1与X2相乘构造的乘积项，同理X1X2X3指的是采用X1、X2和X3三个变量同时预测因变量。以表3为例，K表示子模型中预测变量的数量，R2表示子模型中该行对应的预测变量对因变量变异的解释量。右面

15、三列数据表示在该行预测变量的基础上增加变量X1、X2或X3，回归方程R2的增加量。“k0”一行数据表示子模型中不含预测变量时，单独考察X1、X2和X3对情绪衰竭影响的R2。2011年月上半月“X1X2”一行数据表示当子模型中的预测“X1X2X3”表变量为X1和X2，加入X3，R2的增加0.008，示全模型，因此不需要添加其他变量。平均贡献则根据k的不同取值分组，对组内列变量的非空R2求平均获得，当k1预测变量0，X1对应的非空R2均值为0.01710.017；当k1，X1对应的非空R2均值为（0.0480.02）20.034；当k2，X1对应的非空R2均值为0.05510.055。总平均贡献则

16、是对这三个均值再求平均，X1对应的总平均贡献为（0.017+0.034+K0时的平均贡献X1X2K1时的平均贡献X1X2总平均贡献占已预测方差%X20.0230.0460.0920.0920.0460.055）30.035，X2、X3相应指标的计算同X1。需要说明的是各预测变量总平均贡献的和等于已预测方差（X1X2X3对应的R2），120.08169.8%0.03530.2%注：去个性化对自然行为的回归系数不显著，本次回归分析全模型只包含两个预测变量。对去个性化的预测中，由表4可知，深层行为完全优势于表层行为，深层行为占已预测方差的69.8，表层行为占同时将预测变量的总平均贡献值除以已预测方差

17、，便获得对应的百分比。表4、表5的解读同表3。表3预测变量情绪劳动策略预测情绪衰竭的相对贡献R200.0170.1370.0000.1840.0210.1370.1930.03518.2%0.15480.2%0.0031.6%X10.017K0时的平均贡献X1X2X3K1时的平均贡献X1X2X1X3X2X3K2时的平均贡献X1X2X3总平均贡献占已预测方差%R2X20.1370.16730.2。X30.0000.0040.000对个人成就感的预测中，由表5可知，深层行为完全优势于表层行为和自然行为，自然行为完全优势于表层行为，深层行为占已预测方差71.8，表层行为占1.0，自然行为占27.2。

18、0.0480.020.0340.1370.1520.0020.0080.1720.0550.055四、讨论本研究中回归分析和优势分析的结果较为相近，当因变量为情绪衰竭时，回归分析结果显示表层行为对应的标0.1720.00844表5情绪劳动策略预测个人成就感的相对贡献预测去个性化和个人成就感时，深层行为分别贡献了已解2预测变量R2R释方差的绪衰竭的程度，X1X2X369.8和71.8。表层行为加剧情K0时的平均贡献00.2560.0010.125而深层行为在缓解去个性化程度的同时，又促进个人成就X10.2560.0070.041感的提升。各种情绪劳动策略都耗费一定的能量。X20.0010.261

19、0.125X30.1250.1720.001*本研究受广东省哲学社会科学规划心理学研究项目K1时的平均贡献0.2170.0040.083（编号：09sxly001）、广州市教育科学“十一五”规划项目X1X20.2620.039X1X30.2970.004（编号：09A008）、广州市发展与教育心理学重点研究基地X2X30.1260.175资助。K2时的平均贡献0.1750.0040.039X1X2X30.301总平均贡献0.2160.0030.082注释：占已预测方差%71.8%1.0%27.2%1Budescu，D.V.Dominanceanalysis：anewapproachtothe准

20、回归系数绝对值和R2位居第一，深层行为次之，自然problemofrelativeimportanceofpredictorsinmultipleregression行为的影响最小，优势分析得到了同样的重要性排序。具J.PsychologicalBulletin，1993，114，542-551.体到R2的数值，表层行为、深层行为、自然行为通过回2张力为，梁展鹏.运动员的生活满意感：个人自尊与集体归分析获得的R2分别为0.137、0.048和0.008，而经过优势自尊的贡献J.心理学报，2002，34（2）：160-167分析获得的总平均贡献值分别为0.154、0.035和0.003，可见36

21、15BrotheridgeC.M.，LeeR.T.Testingaconser-优势分析就实现了预测变量相对贡献的重新分配，充分考vationofresourcemodelofthedynamicsofemotionallaborJ.Jour-虑各子模型的状况，不再依赖于某一特定模型，因此计算nalofOccupationHealthPsychology，2002，Vol.7，No.1，57-67.所得的贡献值较为稳定。需要指出的是，回归分析和优势4DieterZapf.Emotionworkandpsychologicalwell-being：A分析的结果并不总是相近的。张力为14（2001

22、）在探讨reviewoftheliteratureandsomeconceptualconsiderationsJ.Hu-集体自尊、与重要他人的相似性、教练支持对运动员一般manResourceManagementReview，12(2002)，237-268.生活满意感的影响时，所得的回归分析和优势分析结果并5马淑蕾，黄敏儿.情绪劳动：表层动作与深层动作，哪一不一致，教练支持在回归分析中重要性排行第三，而在优种效果更好？J.心理学报，2006，38（2）：262-270.势分析中重要性却排行第二。面对不同的结果，研究者应7MorrisJ.A.，FeldmanD.C.Thedimensions，antecedents，以优势分析的结果为准，优势分析更能确切地反映预测变andconsequencesofemotionallaborJ.AcademyofManagement量间的重要性。Review，199