王雅榮，張寧

(內(nèi)蒙古科技大學 經(jīng)濟與管理學院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

近年來，電子商務不斷發(fā)展，快遞物流業(yè)也伴隨著智能化開始步入2.0時代，即由關(guān)注基礎(chǔ)性服務支持轉(zhuǎn)向用戶體驗升級和供應鏈效率改造.2020年快遞已突破800億件，直接或間接雇用了約600萬人，達到當年總就業(yè)人數(shù)的7%.其中，快遞分揀為一線工作崗位，擔負日均2.5億件的快遞物件分揀工作[1].因此，為了更好地掌控快遞分揀人員工作效率，有必要測定影響快遞分揀人員作業(yè)疲勞的影響因素.

作業(yè)疲勞是由勞累會導致次優(yōu)的心理生理狀況，表現(xiàn)為體力疲勞和腦力疲勞兩方面[2].體力疲勞主要表現(xiàn)為身體機能衰退、作業(yè)能力和效率不斷下降等[3]；腦力疲勞表現(xiàn)為信息處理能力下降、心理壓力而產(chǎn)生的情緒低落等[4].已有的研究表明，作業(yè)疲勞與自身生理心理因素[5]、作業(yè)本身[6]、環(huán)境因素[7，8]、管理因素[9]等有關(guān)，以此為基礎(chǔ)，結(jié)合實地觀察和訪談，編制了快遞分揀人員作業(yè)疲勞18個影響因素量表，其中，因變量體力疲勞和腦力疲勞各3個因素，自變量12個影響因素，從這些因素中探尋出快遞分揀人員作業(yè)疲勞的關(guān)鍵影響因素，并研究發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵影響因素的作用機理.

1 快遞分揀人員作業(yè)疲勞影響因素計算過程

1.1 數(shù)據(jù)獲取

快遞分揀人員作業(yè)疲勞量表18個因素，分為因變量體力疲勞因素，包括視覺疲勞(M11)、聽覺疲勞(M12)、肌疲勞(M13)；因變量腦力疲勞因素分為情緒表現(xiàn)(M21)、反應時間(M22)、性格表現(xiàn)(M23)；自變量影響因素包括健康狀態(tài)(N11)、技能水平(N12)、心理素質(zhì)(N13)、勞動負荷(N21)、作業(yè)姿勢(N22)、作業(yè)難易(N23)、設備適配(N31)、噪聲(N32)、照明(N33)、輪班制度(N41)、崗位安排(N42)、工作休息(N43).變量形成因變量集Mij、自變量集Nij.對T市S企業(yè)某快遞分揀中心的20名具有2年以上工作經(jīng)歷的快遞分揀人員進行測定，從而來判定其作業(yè)疲勞與所列影響因素之間是否存在相關(guān)關(guān)系，若相關(guān)則記為“1”，不相關(guān)記為“0”，匯總統(tǒng)計，建立快遞分揀人員作業(yè)疲勞影響因素的初始矩陣X(X=[xij]n×n)，具體見式(1).

(1)

1.2 DEMATEL數(shù)據(jù)處理

決策試驗與評價實驗室分析法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL)是一種把圖表理論和矩陣相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法，通過數(shù)據(jù)以矩陣的形式尋找各影響因素之間的邏輯關(guān)系，并計算各個影響因素的致因程度、中心程度、影響程度和被影響程度[10]，作為構(gòu)建各因素之間因果關(guān)系的模型的理論基礎(chǔ).本研究用此方法，確定快遞分揀人員作業(yè)疲勞的關(guān)鍵影響因素.

首先用MATLAB軟件規(guī)范處理，得到后續(xù)的影響矩陣D(D=[dij]n×n)；在矩陣D的基礎(chǔ)上引入它們之間的相互作用，得出綜合影響矩陣T，規(guī)范化公式見(2)：

(2)

綜合影響矩陣T計算公式為：

=D(1-D)-1.

(3)

基于本研究計算各影響因素的相關(guān)指標，中心程度m，致因程度n，影響程度f，被影響程度e，并以此畫出快遞分揀人員作業(yè)疲勞的IRM圖如圖1所示.計算公式如下：

(4)

(5)

mi=fi+ej,(i=j) .

(6)

ni=fi-ej,(i=j) .

(7)

若致因程度n大于0為致因變量，n小于0為結(jié)果變量.上述公式計算得出，視覺疲勞(M11)、聽覺疲勞(M12)、肌疲勞(M13)，情緒表現(xiàn)(M21)、反應時間(M22)、性格表現(xiàn)(M23)等n值小于0，且影響程度f值大于1.3，為結(jié)果變量；其它變量n值大于0，為致因變量，其中，勞動負荷(N21)、作業(yè)姿勢(N22)、作業(yè)難易度(N23)、分揀設備適配度(N31)、工作休息制度(N43)的中心程度m值、影響程度f值相對較大，成為影響快遞分揀人員作業(yè)疲勞的關(guān)鍵因素.圖1顯示上述5因素均處于坐標系右上方，即中心度、原因度值相對較大.

圖1 快遞分揀人員作業(yè)疲勞影響因素IRM

1.3 ISM的處理及分析

解釋結(jié)構(gòu)模型(Interpretive Structure Model, ISM)是系統(tǒng)工程理論中最常見的分析方法，將對系統(tǒng)有影響的關(guān)鍵因素劃分層級，尋找它們之間的相互關(guān)系，畫出多級遞階有向圖.本研究用以探究快遞分揀人員作業(yè)疲勞的關(guān)鍵影響因素之間的因果關(guān)系和傳遞機制[10].依據(jù)上文DEMATEL綜合影響矩陣T，再研究討論，確定閾值γ=0.065，從而求得快遞分揀人員作業(yè)疲勞影響因素的可達矩陣K=[kij]m×n.

可達矩陣K計算公式如下

H=I+T.

(8)

(9)

對快遞分揀人員作業(yè)疲勞影響因素可達矩陣K進行矩陣變換，得到每一層級最高的要素集，如表1所示，共分為5個層級，依此構(gòu)建快遞分揀人員體力和腦力疲勞影響因素的ISM模型，如圖2所示，該圖表明了快遞分揀人員各影響因素之間的作用機制以及層級關(guān)系，從而更直觀地了解各影響因素之間的邏輯關(guān)系.

ISM模型同時反映了各個因素之間的因果關(guān)系，因此本研究將快遞分揀人員體力和腦力的18個因素分為由下至上的5層多級遞階結(jié)構(gòu).最根本的原因、潛在原因和直接原因在多級遞階結(jié)構(gòu)的第五層、第四層、第三層，它們之間或多或少存在直接或間接的影響關(guān)系并且共同決定著快遞分揀人員的作業(yè)疲勞；而導致分揀人員體力和腦力疲勞的具體表現(xiàn)則被放在了第一層和第二層.

表1 快遞分揀人員體力和腦力疲勞多級遞階影響因素矩陣P

圖2 快遞分揀人員作業(yè)疲勞影響因素的ISM模型

2 快遞分揀人員作業(yè)疲勞SEM模型建立及驗證

2.1 SEM模型的發(fā)展階段

結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)這種多元統(tǒng)計方法主要用來驗證變量之間的關(guān)系，它綜合了路徑分析的簡便性以及因素分析的多樣性，可以通過觀測變量反映潛在變量，并確定其相互關(guān)系，從而得到自變量到因變量的直接關(guān)系、間接關(guān)系和總影響，主要包括測量模型和結(jié)構(gòu)模型2個部分.本研究由前文DEMATEL分析和ISM分析得到快遞分揀人員疲勞關(guān)鍵影響因素及其傳遞路徑，去除影響程度和節(jié)點較少的管理因素中的輪崗制度，SEM模型的作業(yè)疲勞影響因素的觀測變量為11個，自身素質(zhì)(N1j)觀測變量包括健康狀態(tài)(N11)、技能水平(N12)、心理素質(zhì)(N13)，作業(yè)本身(N2j)的觀測變量包括勞動負荷(N21)、作業(yè)姿勢(N22)、作業(yè)難易(N23)，環(huán)境因素(N3j)的觀測變量包括設備適配(N31)、噪聲(N32)、照明(N33)，管理因素(N4j)觀測變量包括人員崗位安排(N43)、工作休息制度(N43)；6個為作業(yè)疲勞的體力疲勞(M1j)觀測變量，包括視覺疲勞(M11)、聽覺疲勞(M12)、骨骼肌疲勞(M13)，腦力疲勞(M2j)觀測變量包括情緒表現(xiàn)(M21)、反應時間(M22)、性格表現(xiàn)(M23).

提出假設如下：

H1：快遞分揀人員自身素質(zhì)直接正向影響體力疲勞；

H2：快遞分揀人員自身素質(zhì)直接正向影響腦力疲勞；

H3：快遞分揀作業(yè)本身直接正向影響體力疲勞；

H4：快遞分揀作業(yè)本身直接正向影響腦力疲勞；

H5：快遞分揀環(huán)境因素直接正向影響體力疲勞；

H6：快遞分揀環(huán)境因素直接正向影響腦力疲勞；

H7：快遞分揀企業(yè)管理因素直接正向影響體力疲勞；

H8：快遞分揀企業(yè)管理因素直接正向影響腦力疲勞；

H9：快遞分揀環(huán)境因素正向影響快遞分揀作業(yè)本身；

H10：快遞分揀人員自身素質(zhì)正向影響快遞分揀企業(yè)管理因素.

圖3 快遞分揀人員作業(yè)疲勞影響因素研究模型

2.2 數(shù)據(jù)的收集

根據(jù)文章的研究目的以及調(diào)查對象等，通過參考之前學者使用的成熟量表，比對了變量的實際含義，通過篩選最終形成了快遞分揀人員作業(yè)疲勞量表，包括11個觀測變量，6個潛在變量，采用李克特5點評分.本研究的發(fā)放對象為S物流企業(yè)流水線分揀員及其相關(guān)的從業(yè)人員，共發(fā)放問卷224份，回收209份，無效問卷14份.

數(shù)據(jù)收集整理后，為確保研究的科學性，必須先對量表的信效度進行檢驗.首先由SPSS20.0軟件計算可知，量表整體的克朗巴哈系數(shù)(Cronbach’a)為0.943，遠大于標準值0.7，而各個維度克朗巴哈系數(shù)分別為0.793，0.844，0.661，0.866，0.791和0.792，也均大于0.65，表明量表的內(nèi)部一致性和信度符合本研究要求；其次，SPSS分析結(jié)果顯示KMO值為0.877，遠大于標準值0.7，Bartlett's球形度檢驗顯著性水平遠低于0.001，表明量表結(jié)構(gòu)效度符合研究要求，同時本量表參考了大量文獻及同類型的量表，且變量的因子載荷無異常，也表明量表的結(jié)構(gòu)效度符合研究要求.

2.3 SEM模型的估計與評價

在假設檢驗之前，必須要對SEM模型的測量模型進行估計和評價，只有當測量模型符合標準時，才能進一步進行假設檢驗.采用路徑權(quán)重法通過軟件Smart PLS 3.0對SEM的測量模型進行內(nèi)部估計：信度方面，每個變量的克朗巴哈系數(shù)(Cronbach’a)均大于建議值0.7，組合信度(Composite Reliability)也均大于建議值0.8，表明本測量模型具有較好的內(nèi)部一致性和信度；觀測變量對潛在變量解釋力的標準化因子載荷(Factor Loading)也大于建議值0.7，表明本模型解釋力也較好，具體數(shù)值見表2；效度方面，模型中每個變量方差提取的平均值(Average Variance Extracted, AVE)滿足研究要求均大于建議值0.5，表明該SEM模型的聚合效度較高，同時，在PLS路徑SEM模型中，要求每個潛在變量與其他變量的交叉載荷(Cross Loading)必須小于指標載荷(Indicator Loading)，具體數(shù)值見表3.根據(jù)Fomell-Larker提出的標準，潛在變量的AVE根大于其相關(guān)系數(shù)，同樣表明本測量模型的聚合效度和區(qū)分效度滿足研究要求.

表2 因子載荷表

表3 交叉載荷系數(shù)表

對SEM模型的結(jié)構(gòu)模型進行估計和評價，主要是判定系數(shù)和路徑系數(shù).由軟件Smart PLS 3.0的運算結(jié)果確定SEM模型的路徑系數(shù)圖如圖4所示.計算發(fā)現(xiàn)因變量指標的判定系數(shù)(R2)均在0.33～0.67之間，而自變量指標的判定系數(shù)也均大于0.67，表明該模型具有很強的解釋力度；進一步用bootstrap方法進行檢驗，模型估計結(jié)果表明路徑系數(shù)t檢驗顯著性滿足研究要求，具體見表4，表明先前假設全部通過了檢驗.再計算本模型的擬合優(yōu)度GoF(Goodness of Fit).計算計算公式為共性方差(Communality)均值和判定系數(shù)(R2)均值的幾何平均數(shù)，通過計算可知，SEM模型的擬合優(yōu)度為0.761，高于建議值，表明本SEM模型的總體擬合效果很好.

3 結(jié)論

本研究運用集成DEMATEL-ISM方法得到快遞分揀人員作業(yè)疲勞的各種關(guān)鍵影響因素及其影響機制，作為結(jié)構(gòu)方程模型的強理論支撐，并由此提出假設構(gòu)建該SEM模型，之后通過模型求解可知，測量模型的信度和效度符合要求，而結(jié)構(gòu)模型的收斂程度和擬合優(yōu)度也符合要求，說明此前提出假設均成立，即快遞分揀人員自身素質(zhì)、作業(yè)本身、分揀環(huán)境和管理因素均對其作業(yè)疲勞有正向影響，但影響程度存在差異.

由圖4路徑模型路徑系數(shù)圖可知，管理因素對快遞分揀人員的體力和腦力疲勞路徑系數(shù)分別為0.262和0.315，均排名靠前；而工作休息制度的因子載荷系數(shù)在管理因素又排名最高.因此，快遞企業(yè)應著力從管理因素中的工作休息制度來進行改善，從而提高快遞分揀效率.

表4 Bootstrap檢驗結(jié)果

圖4 SEM模型路徑系數(shù)