城市从业者“过劳”的成因分析*——基于北京地(2)

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摘要：3.指标选取 过度劳动是后期“过劳”症状的直接诱因。本文借用了日本过劳死预防协会提出的“过劳死”的十大危险信号，分别为：过早地出现了“将军肚

3.指标选取

过度劳动是后期“过劳”症状的直接诱因。本文借用了日本过劳死预防协会提出的“过劳死”的十大危险信号，分别为：过早地出现了“将军肚”；脱发、斑秃、早秃；记忆力减退，开始忘记熟人的名字；经常头疼、胸闷、耳鸣、目眩、心悸，检查无结果；频频去洗手间；注意力越来越不容易集中；性欲、性能力下降；心算能力越来越差；睡眠质量不高；易怒、烦躁、悲观、难以控制自己的情绪。为了进一步细分过度劳动的程度，特设定过劳指数(取值1～10，即上述10个症状出现的个数)作为被解释变量(Y)来反映从业人员“过劳”的程度，使得过劳程度转化为一个连续性变量。选取性别(X1)、周工作小时数(X2)、周上下班交通时间数(X3)、工作紧张程度(X4)、工作时间规则程度(X5)、工作量(X6)、岗位(职业)类型(C1，C2，C3)等个体特征变量作为解释变量，来分析对过劳指数的影响。社会转型期所带来的生存压力、劳动者自身心理素质也是导致劳动者过劳的可能成因，但考虑到不同劳动者个体对压力的感知和心理承受能力具有很大的差异性，生存压力、心理素质等指标具有很大的主观性，难以客观量化，故本篇未涉及。各个解释变量取值如下：性别(X1)：1=男性，2=女性；周工作小时数(X2)：以小时为单位；上下班通勤时间(X3)：以小时为单位；工作紧张程度(X4)：1=不紧张，2=一般，3=比较紧张，4=非常紧张；工作时间规则程度(X5)：1=比较规则，2=一般， 3=不规则，经常赶工；工作负荷(X6)：1=相当于0.8人以下承担量，2=相当于0.9人承担量，3=相当于1人承担量，4=相当于1.1人承担量；5=相当于1.2承担量；6=相当于1.3人承担量；7=相当于1.4人承担量；8=相当于1.5人以上承担量；岗位(职业)类型C1：1=企业老板，0=其他；C2：1=中高层管理人员，0=其他；C3：1=研发人员、设计人员、大学教师，0=其他。

4.线性回归分析过程

由于该模型中具有多个解释变量，采用普通最小二乘法估计的结果是模型拟合优度较低，且模型有轻度的多重共线性(各变量的方差膨胀因子介于1～5之间)。因此，采用加权最小二乘法(权重其中为OLS估计的残差)对模型进行修正，修正后的结果如表1所示。

回归结果显示，模型的拟合优度较高(调整判定系数为0.737)，说明变量对模型整体有很好的解释作用。所有变量的回归系数的显著性t检验的概率值都小于显著性水平(α=0.05)，结果如下(括号内为相应参数的标准误)：

根据以上分析，可以看出以下几点。男性的过劳指数要高于女性，也就是说不考虑其他因素，职场中的男性相对于女性更易于“过劳”。从业人员每周工作时间越长，过劳指数越高，每周工作时间延长1小时，过劳指数提高0.357。上下班交通时间越长，过劳指数越高，上下班交通时间增加1小时，过劳指数提高0.020。工作状态越紧张，过劳指数越高，也就是越容易导致“过劳”。工作时间越不规范，过劳指数越高。个人所承担的工作量越大越容易导致“过劳”。就所从事的职业来看，研发人员、设计人员、大学教师等人群的过劳指数最高，中高层管理人员次之，最低的是企业老板。

表1 回归分析结果变量标准化系数参数标准误非标准化系数t检验值显著性常数项性别周工作小时数周上下班交通时间数工作状态.2910.000工作时间规则程度工作量(1=企业老板,0=其他)-(1=中高层管理人员,0=其他)-(1=研发、设计人员、大学教师,0=其他)-

三、主要结论

从业者的性别，工作任务指标(工作时间、通勤时间、工作的规律性、工作的紧张程度、工作量)以及所从事的职业类型都会不同程度地影响从业者的过劳程度。

首先，从性别上来看，男性较女性更容易过劳。这可能是由于男女社会定位差异所造成的：长期以来，男性往往被定位为一个家庭经济生活的支柱，绝大多数男性监护者挑起了养家糊口的重担；另外，社会衡量男性价值的尺度往往是其事业上是否成功，这导致多数男性在工作上比女性更卖命。其次，从工作任务指标来看，周工作时间越长、每天通勤时间越长、工作时间不规律、工作紧张程度高、工作负荷大对过度劳动会带来正向影响。最后，除了工作本身以外，从业者所从事的不同类型职业也会对过度劳动带来不同影响。在“过劳死”高发的人群中，研发人员、设计人员、大学教师是“过劳”程度最严重的三类人员，其次是企业中高层管理人员。

四、如何应对“过劳”

文章来源：《国际精神病学杂志》 网址: http://www.gjjsbxzz.cn/qikandaodu/2021/0211/567.html

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