轨交驾驶人员职业压力影响因素探究论文
地铁在我国各大城市发展迅速，其运营安全也成为了社会关注的焦点。虽然地铁运行的自动化程度较高，但驾驶员仍对运营安全有至关重要的影响。然而重大的行车安全责任，单一、枯燥、阴暗的工作环境，严要求、高标准的工作制度容易诱发驾驶员的心理压力[1];而轮班制度致使生物节律紊乱，长时间的强迫体位等因素容易造成驾驶员的生理疲劳；以上生理疲劳与心理压力相结合容易导致驾驶员产生过重的职业压力，影响驾驶员的工作状态，产生运营安全隐患。因此，找出对驾驶员影响程度较大的压力因素，提出减缓驾驶员职业压力的措施对保障运营安全意义重大。本文依托驾驶员减压培训项目，通过问卷调查，得到对驾驶员影响较大且能在运营公司层面有效干预的职业压力因素，并分析这些压力因素影响力与不同个体特征驾驶员的关系，借此针对性地制定减缓驾驶员职业压力的对策，保证驾驶员拥有良好的工作状态，维护列车运营安全。
1驾驶员职业压力测试方案设计
1.1问卷设计
国内学者通过数据调查和分析构建了中国铁路机车司机工作压力量表，并发现中国铁路机车司机的工作压力主要来自工作环境、工作负荷、组织管理、管理行为、事业发展、人际关系等方面[2]. 有研究者基于压力典型模式得到工作压力量表，并依此表通过对台湾铁路司机的调查发现驾驶室的物理及路线环境是司机的主要工作压力来源[3].基于以上研究，并通过对驾驶员及有关专家就电动列车驾驶的工作内容与要求进行访谈，发现驾驶作业和组织管理为影响驾驶员职业压力的两大来源，因此梳理出了这两大压力来源包含的具体压力因素条目。最后围绕梳理出的13个具体的压力因素条目设计问卷，问卷侧重于驾驶员对各个压力因素的感受度和感受频率的调查（见表1）。
1.2可靠性检验
1.2.1信度检验
通过SPSS软件对问卷数据进行信度检验[4],选取Cronbach'sα系数法的同质信度来检验问卷的一致性指标。数据的α系数越接近1,信度越高，α系数应大于0.7才符合信度要求。检验结果如表2所示。
由表2可以看出标准化后的信度为0.900,信度达到“甚佳”水平。
1.2.2效度检验
通过SPSS对问卷数据进行效度检验，得到Bartlett球形检验和KMO（KaiserMeyerOlkin）检验[4],结果如表3所示。
由表3可以看出Bartlett球形检验的显着性概率为0,小于0.001,为高度显着；KMO检验的统计量为0.823,接近1,达到“甚佳”.检验结果表明问卷的效度良好。
2驾驶员职业压力因素分析
2.1数据整体分布
调查随机抽取上海轨道交通在职驾驶员285人参与测试，回收有效问卷275份，回收率96.5%.参与问卷调查的驾驶员基本信息统计如表4所示。
2.2分析方法
对调查数据的分析首先采用了压力矩阵法[3],基于每位被测者对各压力的感受频率和程度得到各压力因素的影响力，并将其分为4个等级。其中四级压力为最严重的压力，严重度等级依次递减，一级压力为最轻的压力。压力矩阵表如表5所示。
之后，将一级至四级压力的权重（以下用W表示）分别设为1,2,3,4,即W1=1,W2=2,W3=3,W4=4.通过问卷统计得到每项压力的平均权重后，统计其在所有压力项中的权重比例后得出该压力的严重度等级。
另外，为进一步了解驾驶员个体特征与压力因素影响的关系，分别从性别、年龄、工龄、学历和技术级别等个体特征方面分析与压力因素影响的相关性。利用SPSS分析软件，对性别使用独立样本T检验[4];对年龄、工龄、学历和技术级别采用方差分析[4],并进行事后比较[4]得到哪几个配对组之间的平均差异达到显着。
2.3分析结果
2.3.1压力因素影响严重度分析
采用压力矩阵法得到的压力因素影响力排序（见表6）。由表6可知目前驾驶员感受较为显着的压力主要来自作业负荷、设备故障以及管理方式方面。在作业负荷方面，地铁驾驶员的工作要求驾驶员持续保持精神高度集中，并且只能采取坐姿在封闭狭小的空间内，双眼必须时刻了望前方，长期的强迫体位以及单调的驾驶环境极易使驾驶员产生驾驶疲劳，感受到较重的作业负荷压力。在设备方面，当列车和信号发生故障时也是最容易出现事故之时。上海轨道交通实行轮乘制，要求驾驶员掌握多种车型的操作技能，并且单人值乘不利于紧急情况下的故障排除。因此，设备故障等突发事件会对驾驶员产生更大的压力。对于“领导的管理方式”这项，可能是由于中国国情加上国企体制，领导一般具有绝对话语权，员工有意见但无从宣泄，由此累积造成较大压力。
2.3.2性别与压力因素的相关性分析
现有研究表明，受思想、传统、制度等诸多因素的影响，女性更容易感受到较重的职业压力[5].由于自变量性别为二分类变量，依变量为连续变量，故本文利用SPSS软件通过独立样本T检验（见表7）,选取95%的置信区间，得到女性驾驶员在A9和B2压力因素上的平均数高于男性驾驶员（PA9,女=3.333>PA9,男=2.1923;PB2,女=3.6667>PB2,男=2.0577）且有显着差异（PA9=0.009<0.05;PB2=0.008<0.05）即女性对上述压力更为敏感。这可能是由于男女的生理及心理差异导致的`，例如女性在生理期期间的身体不适会影响其值乘工作；女性心理更加细腻，对主管领导的管理方式比如过分的批评指责更容易产生压力。
2.3.3学历与压力因素的相关性分析
有调查显示，由于高学历员工的工作责任大，脑力负荷重等原因，导致其职业压力感受度高于低学历员工[6].也有调查显示面对不同压力源，学历与压力感受度可能呈正相关也可能呈负相关[7].由于自变量学历为多分类变量，依变量为连续变量，故本文利用SPSS分析软件采用方差分析得到不同学历的驾驶员对A2因素的压力感受有显着差异，其显着性概率P=0.027<0.05,其他压力感受因素则与不同学历没有显着差异。
进一步运用多重比较Scheffe法，即采用两两配对比较的方式，得到本科学历的驾驶员对A2因素的压力感受度高于大专学历的驾驶员且差异达到显着性水平（P<0.05）,而中专学历的驾驶员由于人数较少，没有显示出统计差异性，比较结果见表8.本科学历的驾驶员可能由于责任感高于大专学历的驾驶员并且对自我的工作要求较高更害怕自己出错，所以对于外部因素造成的行车安全影响会更有压力。
2.3.4年龄与压力因素的相关性分析
现有研究显示不同年龄段所面临的职业压力源是有区别的。一般而言年轻群体感受到的职业压力危机感最重，年长群体感受到的职业压力负荷较高[8-9].由于自变量年龄为多分类变量，依变量为连续变量，故本研究采用方差分析法得到不同年龄段的驾驶员对A4、A6、A7、A8和A9因素的压力感受均有显着差异，其显着性概率P均小于0.05,其他压力感受因素则与不同年龄没有显着差异。比较结果见表9.
进一步运用多重比较Scheffe法得到“26~30岁”组群体对上述压力感受度显着高于25岁以下组群体。比较结果见表10.以上压力因素主要集中于工作负荷方面，这说明年轻的驾驶员由于身体素质良好，并且工作时间不长，对工作负荷及环境的影响忍受度较高，而年纪稍大的驾驶员身体素质略有下降并且由于长期承受工作环境压力，产生的不适感长期累积造成压力增加。
2.3.5工龄与压力因素的相关性分析
由于自变量工龄为多分类变量，依变量为连续变量，故通过SPSS采用方差分析法得到不同工龄的驾驶员对A1、A5、A6、A7、A8、A9和B2因素的压力感受均有显着差异，其显着性概率P均小于0.05,其它压力因素则与不同工龄没有显着差异。比较结果见表11.
进一步运用多重比较Scheffe法得到工龄为8年以上组群体对上述压力因素感受度显着高于工龄为3年及以下组群体；对A1、A5、A7、B2方面的压力感受度显着高于工龄为4~7年组群体。比较结果见表12.这说明随着工龄增大，驾驶员对于各种工作压力特别是驾驶时面临的路线环境、物理环境、工作负荷以及领导某些不合理的管理方式的压力感受度增加。这可能是由于驾驶员没有很好的渠道排解压力从而导致随着工作时间增长压力逐渐累积造成的。
2.3.6技术级别与压力因素的相关性分析
技术级别为多分类变量，依变量为连续变量，故利用SPSS对技术级别进行方差分析后发现其与压力因素没有显着相关性，显着性概率P均高于0.05,故不作讨论。比较结果见表13.
3结论
根据调查结果，得到对驾驶员影响较大的三大压力因素为工作负荷、设备故障和管理方式，同时通过数据分析得到不同个体特征的驾驶员对压力因素感受度有着明显区别。对此，运营公司可以针对三大主要压力源以及不同类型驾驶员采取以下措施：
（1）为减轻驾驶员工作负荷，运营公司可考虑在保障运营安全与运输能力的条件下，尽量改善列车驾驶员的工作环境，制定合理的运营计划，增加驾驶员休息时间，缓解驾驶员连续驾驶时间过长的疲劳。例如可在长线路设置中间站换班，这样既可以缓解驾驶员疲劳，也有利于防止驾驶员因长时间驾驶导致注意力分散影响行车安全。
（2）为减轻设备故障对驾驶员带来的压力，运营公司应加强对驾驶员故障处理的技术培训和对应急事件的心理辅导，同时还可强化OCC（运营控制中心）内值班司机长在故障时对运营司机的指导作用，以减轻驾驶员的心理压力。
（3）为减轻管理制度给驾驶员带来的压力，运营公司可以完善内部沟通机制，定期组织驾驶员访谈交流，给予驾驶员更多组织上的关怀。对驾驶员的辛劳工作予以肯定，主动表彰优秀驾驶员，以提高驾驶员的工作满意度与成就感，缓解其职业压力。
（4）针对不同个体特征的驾驶员进行职业压力疏导，可实行个人追踪干预服务[10].研究表明在外界条件不变的情况下进行个人追踪干预，能提高工人的应对技能，从而减少其对压力因素主观的感受程度。
（5）在选拔驾驶员时可参考不同个体特征对岗位的适应能力，将其作为选拔指标之一，以确保被录用的驾驶员能在生理和心理上胜任该工作岗位的要求。
参考文献
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