基于結(jié)構(gòu)方程模型的地鐵駕駛員工作績效評價研究

呂 靜，楊聚芬，劉志鋼 （上海工程技術(shù)大學(xué)，上海 201620）

LV Jing, YANG Jufen, LIU Zhigang (Shanghai University of Engineering and Science, Shanghai 201620, China)

0 引 言

地鐵駕駛員作為列車的直接控制者，其工作狀態(tài)和績效表現(xiàn)影響著城市軌道交通系統(tǒng)的安全運營和服務(wù)質(zhì)量，對駕駛員工作績效影響因素進行系統(tǒng)分析，有助于促進人崗匹配，建立科學(xué)的人力資源管理機制。目前地鐵公司對駕駛員績效評價主要集中在對駕駛員操作技能和專業(yè)知識兩方面，涉及對駕駛員人因因素的較少[1]。

駕駛員工作績效受到職業(yè)適應(yīng)性、工作負(fù)荷、組織關(guān)系適應(yīng)性、工作滿意度、個性特征等多方面因素的影響。劉玉[2]等研究表明，組織結(jié)構(gòu)和關(guān)系對駕駛員行為影響最為明顯。也有研究表明[3]工作壓力對駕駛員的行為產(chǎn)生消極作用，駕駛員的個性特征、工作滿意度對駕駛員的工作績效有顯著影響[4]。這些影響因素之間可能是相互聯(lián)系的[5]，而傳統(tǒng)的績效評價方法如專家打分法、層次分析法、熵權(quán)法等默認(rèn)為不同影響因素之間是互相獨立的。結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model，SEM） 從大樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)系出發(fā)，能容許更大的彈性[6]，可真實反映各指標(biāo)之間的關(guān)系，適用于多指標(biāo)，指標(biāo)衡量存在誤差的情況，能夠更好地挖掘駕駛員工作績效評價體系。

鑒于此，本文采用維也納心理測評系統(tǒng)（Vienna Test System，VTS） 對駕駛員職業(yè)適應(yīng)性指標(biāo)進行評價，依據(jù)美國國家航空航天局開發(fā)的（National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index，NASA-TLX） 心理負(fù)荷測評量表及卡特爾人格測試量表從駕駛員工作負(fù)荷、組織關(guān)系適應(yīng)性、工作滿意度、個性特征4 個方面設(shè)計調(diào)查問卷，對影響駕駛員工作績效的人因因素進行充分挖掘，利用探索性因子分析篩選出20 個影響駕駛員工作績效的關(guān)鍵二級指標(biāo)。為充分考慮駕駛員工作績效影響因素之間的相關(guān)關(guān)系，本文采用結(jié)構(gòu)方程模型，建立駕駛員工作績效影響因素體系，并應(yīng)用縱向拉開檔次法確定各指標(biāo)的綜合權(quán)重，建立地鐵駕駛員工作績效評價模型。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型（SEM） 整合了因素分析和路徑分析兩種統(tǒng)計方法，適用于同時分析多個指標(biāo)之間的關(guān)系[7]。在SEM 中，可直接觀測出來的變量稱為顯變量，無法直接觀測的變量稱為潛變量。結(jié)構(gòu)方程模型由測量模型和結(jié)構(gòu)模型兩個基本模型構(gòu)成[8]。

（1） 測量模型。測量模型由潛變量與顯變量組成，是一組潛變量和顯變量的線性函數(shù)。

（2） 結(jié)構(gòu)模型。結(jié)構(gòu)模型即是潛在變量之間的因果關(guān)系模型的說明，也即外因潛變量對內(nèi)因潛變量之間的預(yù)測關(guān)系模型。

具體參數(shù)如表1 所示。

表1 參數(shù)意義說明

本文通過文獻資料總結(jié)，結(jié)合專家訪談法，初步確定從職業(yè)適應(yīng)性、組織關(guān)系適應(yīng)性、工作滿意度、工作負(fù)荷、個性特征5 個維度來評估地鐵列車駕駛工作績效，基于結(jié)構(gòu)方程模型，建立駕駛員工作績效評價結(jié)構(gòu)模型如圖1 所示。

圖1 駕駛員工作績效評價結(jié)構(gòu)模型

1.2 拉開檔次法

拉開檔次法是通過差異驅(qū)動原理，根據(jù)各指標(biāo)自身提供的信息量從總體上最大限度突出各指標(biāo)之間的差異[9]，減少主觀因素影響。運用拉開檔次法確定權(quán)重的方法如下所示：

設(shè)有n個評價對象S1,S2,S3,…,Sn，有m個評價指標(biāo)X1,X2,X3,…,Xm，則基于拉開檔次法其線性綜合評價函數(shù)可表述為：

若記：

則將式 （5）、式 （6） 帶入式 （4），得：

要突出各評價對象之間的差異，轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)語言即求n個被評價對象指標(biāo)向量取值的分散度或者方差的最大值，如式（8）所示：

將式（7） 帶入式（8），并對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，可得=0，同時限定ωTω=1，H=AT A為實對稱矩陣，實對稱矩陣最大特征值對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征向量的ω 即為評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

2 工作績效模型建立與評估

2.1 數(shù)據(jù)調(diào)查與分析

為完善和評估駕駛員工作績效評價模型，建立工作績效影響因素指標(biāo)體系，本文數(shù)據(jù)由維也納心理測評系統(tǒng)（VTS） 及問卷調(diào)查兩部分組成。

維也納心理測評系統(tǒng)（VTS） 是對駕駛員的決斷力（DT）、反應(yīng)力（RT）、外周知覺能力（PP） 及注意警覺性（COG） 進行測試和分析，此部分測試用來描述駕駛員的職業(yè)適應(yīng)性。

問卷調(diào)查則在駕駛員做完VTS 之后進行，問卷調(diào)查的內(nèi)容通過調(diào)研分析，依據(jù)美國國家航空航天局開發(fā)的NASA-TLX 心理負(fù)荷測評量表及卡特爾人格測試進行改編[10]。問卷內(nèi)容包括基本信息及調(diào)查題項兩部分，基本信息包括駕駛員的性別、年齡、駕齡等。調(diào)查題項就關(guān)系績效、工作負(fù)荷、工作滿意度、個性特征分別設(shè)計4 個題項，問卷采用5 級李克特計分方式，1～2 分表示低分水平，3 表示一般水平，4～5 分表示高分水平[11]。駕駛員工作績效問卷調(diào)查指標(biāo)體系如表2 所示：

表2 駕駛員工作績效問卷調(diào)查指標(biāo)體系表

本次研究對上海地鐵182 名在職駕駛員進行測試，有效數(shù)據(jù)170 份。在有效數(shù)據(jù)中，包括女性駕駛員6 名，男性駕駛員164 名，年齡在26～40 歲之間161 人，占94.7%，駕齡占比最多的在8～12 年，占64.3%。

2.2 問卷信度和效度分析

為了驗證數(shù)據(jù)收集有效性，首先分析問卷信度和效度。采用Cronbach'sα 系數(shù)對問卷進行整體和5 個潛變量進行檢驗，如表3 所示，Cronbach'sα 系數(shù)均大于0.6，說明問卷的內(nèi)部一致性較好，問卷具有良好的信度。

表3 信度檢驗

為了檢驗問卷調(diào)查是否真正反應(yīng)觀測指標(biāo)，本文采用KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗來檢驗問卷的效度。具體結(jié)果如表4 可知所示，KMO 值均在0.6 以上，大于0.5，Sig值均為0.000，小于0.05，因此問卷結(jié)構(gòu)效度良好。

表4 效度檢驗

2.3 模型建立與評估

在信度和效度檢驗均符合要求后，采用AMOS24.0 對駕駛員工作績效評價模型進行極大似然估計。駕駛員工作績效評價模型標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計如圖2 所示，圖中每條路徑所對應(yīng)的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，表示對應(yīng)變量之間關(guān)系的顯著性。模型的質(zhì)量評估主要包括絕對適配度指數(shù)（RMSEA）、增值擬合指數(shù)（ILI、IFI、CFI） 和簡約適配度指數(shù)（NC、PNFI、PGFI），本模型具體適配度指標(biāo)如表5 所示，由模型適配度指標(biāo)表可知，除了ILI在一般水平，其他指標(biāo)均良好，表示本模型擬合良好。

表5 結(jié)構(gòu)方程模型適配度指標(biāo)

3 工作績效評價

確定指標(biāo)體系的權(quán)重系數(shù)是績效評價中的核心問題。由于在問卷調(diào)查中駕駛員個人感知因素，駕駛員工作績效評價模型關(guān)鍵二級指標(biāo)之間不可避免存在一定的相關(guān)關(guān)系，因此為真實反應(yīng)各指標(biāo)之間關(guān)系，本文采用SEM—拉開檔次法確定指標(biāo)體系權(quán)重系數(shù)。在SEM 中，標(biāo)準(zhǔn)化的路徑系數(shù)可以看作對應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)[12]。將每項顯變量對應(yīng)的路徑系數(shù)絕對值作為分子，每個潛變量對應(yīng)顯變量路徑系數(shù)絕對值之和作為分母，同理對潛變量做相應(yīng)處理，兩者比值相乘即為對應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，本文初級權(quán)重系數(shù)如表6 所示。

圖2 駕駛員工作績效評價模型標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計

表6 駕駛員績效評價初級權(quán)重系數(shù)

基于SEM—拉開檔次法求工作績效的綜合權(quán)重，需要運用Min-max 方法對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，并使用初級權(quán)重進行加權(quán)處理，再根據(jù)式（9），計算出矩陣H最大特征值對應(yīng)的特征向量，并對特征向量進行歸一化處理，即得駕駛員工作績效綜合權(quán)重。為了評價SEM—拉開檔次法確定指標(biāo)權(quán)重的質(zhì)量，本文采用另外一種廣泛使用的客觀評價方法——熵權(quán)法計算權(quán)重，進行對比分析。不同評價方法綜合權(quán)重結(jié)果如表7 所示。

由表7 可直觀看出，利用熵權(quán)法所得列車駕駛員工作績效的綜合權(quán)重系數(shù)基本穩(wěn)定分布在0.05 左右，但是相對于SEM—拉開檔次法缺少區(qū)分度。由于駕駛員個人感知判斷因素，影響駕駛員工作績效的各指標(biāo)之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系，比如駕駛員對組織價值及方針的認(rèn)同度會影響其對工作的責(zé)任感。基于這一顯著特征，本研究通過改變DT指標(biāo)中的10 個數(shù)據(jù)，打破原有的數(shù)據(jù)關(guān)系，來進一步評價SEM—拉開檔次法和熵權(quán)法所確定的權(quán)重系數(shù)對駕駛員工作績效的適用性。如表8 所示為數(shù)據(jù)改變后兩種方法對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)變化率。

由表8 可知，SEM—拉開檔次法的各指標(biāo)的變化率明顯高于熵權(quán)法權(quán)重系數(shù)的變化率。這是由于熵權(quán)法確定權(quán)重系數(shù)的原則是根據(jù)某項指標(biāo)觀測值自身的差異程度來確定權(quán)重系數(shù)，因此只有觀測值發(fā)生變化的指標(biāo)權(quán)重系數(shù)變化率較大，其余指標(biāo)權(quán)重系數(shù)變化率很小。而SEM—拉開檔次法確定權(quán)重系數(shù)是從大樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)系出發(fā)，當(dāng)觀測數(shù)據(jù)間的內(nèi)部關(guān)系發(fā)生改變時，其確定的權(quán)重系數(shù)會發(fā)生明顯改變，由此可知，SEM—拉開檔次法充分考慮了各觀測指標(biāo)間相關(guān)關(guān)系，能更客觀真實反映駕駛員工作績效，在評價駕駛員工作績效上具有一定的優(yōu)越性。

4 研究小結(jié)

結(jié)合指標(biāo)體系的綜合權(quán)重系數(shù)可知，駕駛員的工作負(fù)荷、對工作的認(rèn)知及個性特征對工作績效的影響最為顯著。地鐵列車駕駛員工作環(huán)境相對密閉，需要輪班，這些都會給駕駛員帶來較大的心理生理負(fù)荷，因此在追求駕駛員職業(yè)適應(yīng)性指標(biāo)的同時，不可忽視對駕駛員的人因管理。結(jié)合駕駛員指標(biāo)體系權(quán)重系數(shù)值及駕駛員工作實際，在篩選駕駛員上應(yīng)注意選拔有耐心有責(zé)任心的駕駛員，同時在駕駛員的日常管理中應(yīng)著重加強駕駛員對工作的認(rèn)知，宣揚企業(yè)文化，增強駕駛員的職業(yè)認(rèn)同感和歸屬感。另外，可根據(jù)駕駛員的具體情況，在排班、休息方面作出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，加強人性化管理、不斷優(yōu)化工作氛圍，都可以有效降低駕駛員工作負(fù)荷，提高駕駛員工作績效。

表7 不同評價方法綜合權(quán)重結(jié)果

表8 兩種方法變化率 單位：%