軌交駕駛人員職業壓力影響因素探究論文
地鐵在我國各大城市發展迅速，其運營安全也成為了社會關注的焦點。雖然地鐵運行的自動化程度較高，但駕駛員仍對運營安全有至關重要的影響。然而重大的行車安全責任，單一、枯燥、陰暗的工作環境，嚴要求、高標準的工作制度容易誘發駕駛員的心理壓力[1];而輪班制度致使生物節律紊亂，長時間的強迫體位等因素容易造成駕駛員的生理疲勞；以上生理疲勞與心理壓力相結合容易導致駕駛員產生過重的職業壓力，影響駕駛員的工作狀態，產生運營安全隱患。因此，找出對駕駛員影響程度較大的壓力因素，提出減緩駕駛員職業壓力的措施對保障運營安全意義重大。本文依托駕駛員減壓培訓項目，通過問卷調查，得到對駕駛員影響較大且能在運營公司層面有效干預的職業壓力因素，并分析這些壓力因素影響力與不同個體特征駕駛員的關系，借此針對性地制定減緩駕駛員職業壓力的對策，保證駕駛員擁有良好的工作狀態，維護列車運營安全。
1駕駛員職業壓力測試方案設計
1.1問卷設計
國內學者通過數據調查和分析構建了中國鐵路機車司機工作壓力量表，并發現中國鐵路機車司機的工作壓力主要來自工作環境、工作負荷、組織管理、管理行為、事業發展、人際關系等方面[2]. 有研究者基于壓力典型模式得到工作壓力量表，并依此表通過對臺灣鐵路司機的調查發現駕駛室的物理及路線環境是司機的主要工作壓力來源[3].基于以上研究，并通過對駕駛員及有關專家就電動列車駕駛的工作內容與要求進行訪談，發現駕駛作業和組織管理為影響駕駛員職業壓力的兩大來源，因此梳理出了這兩大壓力來源包含的具體壓力因素條目。最后圍繞梳理出的13個具體的壓力因素條目設計問卷，問卷側重于駕駛員對各個壓力因素的感受度和感受頻率的調查（見表1）。
1.2可靠性檢驗
1.2.1信度檢驗
通過SPSS軟件對問卷數據進行信度檢驗[4],選取Cronbach'sα系數法的同質信度來檢驗問卷的一致性指標。數據的α系數越接近1,信度越高，α系數應大于0.7才符合信度要求。檢驗結果如表2所示。
由表2可以看出標準化后的信度為0.900,信度達到“甚佳”水平。
1.2.2效度檢驗
通過SPSS對問卷數據進行效度檢驗，得到Bartlett球形檢驗和KMO（KaiserMeyerOlkin）檢驗[4],結果如表3所示。
由表3可以看出Bartlett球形檢驗的顯著性概率為0,小于0.001,為高度顯著；KMO檢驗的統計量為0.823,接近1,達到“甚佳”.檢驗結果表明問卷的效度良好。
2駕駛員職業壓力因素分析
2.1數據整體分布
調查隨機抽取上海軌道交通在職駕駛員285人參與測試，回收有效問卷275份，回收率96.5%.參與問卷調查的駕駛員基本信息統計如表4所示。
2.2分析方法
對調查數據的分析首先采用了壓力矩陣法[3],基于每位被測者對各壓力的感受頻率和程度得到各壓力因素的影響力，并將其分為4個等級。其中四級壓力為最嚴重的壓力，嚴重度等級依次遞減，一級壓力為最輕的壓力。壓力矩陣表如表5所示。
之后，將一級至四級壓力的權重（以下用W表示）分別設為1,2,3,4,即W1=1,W2=2,W3=3,W4=4.通過問卷統計得到每項壓力的平均權重后，統計其在所有壓力項中的權重比例后得出該壓力的嚴重度等級。
另外，為進一步了解駕駛員個體特征與壓力因素影響的關系，分別從性別、年齡、工齡、學歷和技術級別等個體特征方面分析與壓力因素影響的相關性。利用SPSS分析軟件，對性別使用獨立樣本T檢驗[4];對年齡、工齡、學歷和技術級別采用方差分析[4],并進行事后比較[4]得到哪幾個配對組之間的平均差異達到顯著。
2.3分析結果
2.3.1壓力因素影響嚴重度分析
采用壓力矩陣法得到的壓力因素影響力排序（見表6）。由表6可知目前駕駛員感受較為顯著的壓力主要來自作業負荷、設備故障以及管理方式方面。在作業負荷方面，地鐵駕駛員的工作要求駕駛員持續保持精神高度集中，并且只能采取坐姿在封閉狹小的空間內，雙眼必須時刻了望前方，長期的強迫體位以及單調的駕駛環境極易使駕駛員產生駕駛疲勞，感受到較重的作業負荷壓力。在設備方面，當列車和信號發生故障時也是最容易出現事故之時。上海軌道交通實行輪乘制，要求駕駛員掌握多種車型的操作技能，并且單人值乘不利于緊急情況下的故障排除。因此，設備故障等突發事件會對駕駛員產生更大的壓力。對于“領導的管理方式”這項，可能是由于中國國情加上國企體制，領導一般具有絕對話語權，員工有意見但無從宣泄，由此累積造成較大壓力。
2.3.2性別與壓力因素的相關性分析
現有研究表明，受思想、傳統、制度等諸多因素的影響，女性更容易感受到較重的職業壓力[5].由于自變量性別為二分類變量，依變量為連續變量，故本文利用SPSS軟件通過獨立樣本T檢驗（見表7）,選取95%的置信區間，得到女性駕駛員在A9和B2壓力因素上的平均數高于男性駕駛員（PA9,女=3.333>PA9,男=2.1923;PB2,女=3.6667>PB2,男=2.0577）且有顯著差異（PA9=0.009<0.05;PB2=0.008<0.05）即女性對上述壓力更為敏感。這可能是由于男女的生理及心理差異導致的`，例如女性在生理期期間的身體不適會影響其值乘工作；女性心理更加細膩，對主管領導的管理方式比如過分的批評指責更容易產生壓力。
2.3.3學歷與壓力因素的相關性分析
有調查顯示，由于高學歷員工的工作責任大，腦力負荷重等原因，導致其職業壓力感受度高于低學歷員工[6].也有調查顯示面對不同壓力源，學歷與壓力感受度可能呈正相關也可能呈負相關[7].由于自變量學歷為多分類變量，依變量為連續變量，故本文利用SPSS分析軟件采用方差分析得到不同學歷的駕駛員對A2因素的壓力感受有顯著差異，其顯著性概率P=0.027<0.05,其他壓力感受因素則與不同學歷沒有顯著差異。
進一步運用多重比較Scheffe法，即采用兩兩配對比較的方式，得到本科學歷的駕駛員對A2因素的壓力感受度高于大專學歷的駕駛員且差異達到顯著性水平（P<0.05）,而中專學歷的駕駛員由于人數較少，沒有顯示出統計差異性，比較結果見表8.本科學歷的駕駛員可能由于責任感高于大專學歷的駕駛員并且對自我的工作要求較高更害怕自己出錯，所以對于外部因素造成的行車安全影響會更有壓力。
2.3.4年齡與壓力因素的相關性分析
現有研究顯示不同年齡段所面臨的職業壓力源是有區別的。一般而言年輕群體感受到的職業壓力危機感最重，年長群體感受到的職業壓力負荷較高[8-9].由于自變量年齡為多分類變量，依變量為連續變量，故本研究采用方差分析法得到不同年齡段的駕駛員對A4、A6、A7、A8和A9因素的壓力感受均有顯著差異，其顯著性概率P均小于0.05,其他壓力感受因素則與不同年齡沒有顯著差異。比較結果見表9.
進一步運用多重比較Scheffe法得到“26~30歲”組群體對上述壓力感受度顯著高于25歲以下組群體。比較結果見表10.以上壓力因素主要集中于工作負荷方面，這說明年輕的駕駛員由于身體素質良好，并且工作時間不長，對工作負荷及環境的影響忍受度較高，而年紀稍大的駕駛員身體素質略有下降并且由于長期承受工作環境壓力，產生的不適感長期累積造成壓力增加。
2.3.5工齡與壓力因素的相關性分析
由于自變量工齡為多分類變量，依變量為連續變量，故通過SPSS采用方差分析法得到不同工齡的駕駛員對A1、A5、A6、A7、A8、A9和B2因素的壓力感受均有顯著差異，其顯著性概率P均小于0.05,其它壓力因素則與不同工齡沒有顯著差異。比較結果見表11.
進一步運用多重比較Scheffe法得到工齡為8年以上組群體對上述壓力因素感受度顯著高于工齡為3年及以下組群體；對A1、A5、A7、B2方面的壓力感受度顯著高于工齡為4~7年組群體。比較結果見表12.這說明隨著工齡增大，駕駛員對于各種工作壓力特別是駕駛時面臨的路線環境、物理環境、工作負荷以及領導某些不合理的管理方式的壓力感受度增加。這可能是由于駕駛員沒有很好的渠道排解壓力從而導致隨著工作時間增長壓力逐漸累積造成的。
2.3.6技術級別與壓力因素的相關性分析
技術級別為多分類變量，依變量為連續變量，故利用SPSS對技術級別進行方差分析后發現其與壓力因素沒有顯著相關性，顯著性概率P均高于0.05,故不作討論。比較結果見表13.
3結論
根據調查結果，得到對駕駛員影響較大的三大壓力因素為工作負荷、設備故障和管理方式，同時通過數據分析得到不同個體特征的駕駛員對壓力因素感受度有著明顯區別。對此，運營公司可以針對三大主要壓力源以及不同類型駕駛員采取以下措施：
（1）為減輕駕駛員工作負荷，運營公司可考慮在保障運營安全與運輸能力的條件下，盡量改善列車駕駛員的工作環境，制定合理的運營計劃，增加駕駛員休息時間，緩解駕駛員連續駕駛時間過長的疲勞。例如可在長線路設置中間站換班，這樣既可以緩解駕駛員疲勞，也有利于防止駕駛員因長時間駕駛導致注意力分散影響行車安全。
（2）為減輕設備故障對駕駛員帶來的壓力，運營公司應加強對駕駛員故障處理的技術培訓和對應急事件的心理輔導，同時還可強化OCC（運營控制中心）內值班司機長在故障時對運營司機的指導作用，以減輕駕駛員的心理壓力。
（3）為減輕管理制度給駕駛員帶來的壓力，運營公司可以完善內部溝通機制，定期組織駕駛員訪談交流，給予駕駛員更多組織上的關懷。對駕駛員的辛勞工作予以肯定，主動表彰優秀駕駛員，以提高駕駛員的工作滿意度與成就感，緩解其職業壓力。
（4）針對不同個體特征的駕駛員進行職業壓力疏導，可實行個人追蹤干預服務[10].研究表明在外界條件不變的情況下進行個人追蹤干預，能提高工人的應對技能，從而減少其對壓力因素主觀的感受程度。
（5）在選拔駕駛員時可參考不同個體特征對崗位的適應能力，將其作為選拔指標之一，以確保被錄用的駕駛員能在生理和心理上勝任該工作崗位的要求。
參考文獻
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