1. 研究综述
1.1. 完美主义
完美主义(Perfectionism)是一个多维度的心理学概念，通常被定义为个体对自身或他人设立极高标准，并对不能达到这些标准的情况表现出过度关注和苛责的倾向。完美主义者往往追求极致的完美，容忍失败和错误的能力较低，这一特质常常伴随着强烈的自我批评、害怕失败和对错误的焦虑。
完美主义的结构通常被划分为多个维度，这些维度可以分为三类：自我导向的完美主义，他人导向的完美主义及社会规定的完美主义。
由Frost等人(1990)开发的FMPS是最早的多维完美主义测量工具之一。它包含35个项目，分为六个维度：个人标准、对错误的担忧、家长期望、家长批评、怀疑行为和组织性。
研究表明，完美主义与工作倦怠密切相关，特别是当个体无法达到自我或他人设定的高标准时，更容易体验到情绪耗竭、去人性化和低成就感。完美主义者在职场中往往面临更高的压力和更低的工作满意度(刘洪举，张兴福，2007)。
完美主义的研究揭示了其复杂性和多维度性，并指出了其在不同领域中的深远影响(俞明传，2015)。
1.2. 职场倦怠
职场倦怠(Workplace Burnout)是指在长期的工作压力和情绪消耗下，个体在心理、生理和行为等方面出现的一系列不良反应。
职场倦怠的分类通常基于个体在不同工作情境下的表现和心理体验分为：情绪型倦怠(Emotional Burnout)身体型倦怠(Physical Burnout)心理型倦怠(Psychological Burnout)。
职场倦怠的测量主要依赖于自我报告问卷和量表，马斯拉赫倦怠量表(Maslach Burnout Inventory, MBI)：这是职场倦怠研究中最为广泛使用的测量工具，由马斯拉赫和杰克逊(Maslach et al., 1981)开发。MBI涵盖了情绪耗竭、去人性化和个人成就感降低三个维度，共22个项目，采用Likert五点量表进行评分。MBI已被翻译成多种语言，并在全球范围内得到了广泛应用。
研究表明，职场倦怠与多种心理健康问题密切相关，如抑郁、焦虑、失眠和职业倦怠症。有研究指出，情绪耗竭与焦虑和抑郁之间有显著的正相关关系(孙梦真，2021)。倦怠感会导致工作效率下降、错误率增加、缺勤率上升，甚至导致个体离职。研究还发现，去人性化倾向会使员工对待同事和客户的态度变得冷漠，从而影响团队协作和客户满意度(张悦，2023)。总之，职场倦怠是一个多维度且复杂的现象，其研究为理解和应对现代职场中的心理健康问题提供了重要的理论基础和实践指导(苏雅，2022)。
1.3. 社会比较
社会比较理论由社会心理学家Leon Festinger于1954年提出，旨在解释个体如何通过与他人进行比较来形成自我评价和自我认知。当个体缺乏客观标准来评估自己时，社会比较成为一种重要的自我评价手段。社会比较通常分为上行比较和下行比较：上行比较是个体将自己与比自己优越的人进行比较，通常导致较低的自我评价；而下行比较是与比自己差的人比较，这可能提高个体的自我评价(马红英，2019)。
社会比较的测量通常依赖于问卷工具，其中较为常用的是社会比较倾向量表(Social Comparison Orientation Scale, INCOM)，由Gibbons和Buunk在1999年开发。该量表评估个体在日常生活中进行社会比较的倾向，包括两个主要维度：能力比较(ability comparison)和意见比较(opinion comparison)。
Wills (1981)扩展了Festinger的理论，提出个体不仅仅在平行的基础上进行比较，还会主动选择与比自己优越(上行)或比自己逊色(下行)的对象进行比较。上行比较可能激发个体的积极动机，但也可能引发负面情绪，如嫉妒或焦虑；下行比较则可以保护自尊，但可能导致自满。社会比较是个体在自我评价过程中不可或缺的心理机制，它影响着自我概念的形成、情绪反应和社会行为(Mussweiler et al., 2004)。
1.4. 心理健康
心理健康(Mental Health)是一个多维度的概念，涉及个体在情感、认知、行为以及社会功能等方面的良好状态。总体来说，心理健康是一个动态的过程，受到内在因素(如个性特质、情绪调节能力)和外在环境(如社会支持、生活事件)的共同影响。
心理健康的测量通常采用多种工具和方法，以全面评估个体在不同维度上的心理状态。常见的心理健康测量工具：症状自评量表(Symptom Checklist-90, SCL-90)：SCL-90是一个广泛使用的心理健康评估工具，包括90个项目，涵盖了焦虑、抑郁、敌意、强迫症状、躯体化等多个方面。被试通过自评的方式，在5点Likert量表上评估自己的症状频率，从“没有”到“非常严重”。
心理健康的研究涉及多个领域，如心理学、医学、社会学等。大量研究表明，工作压力与心理健康密切相关。高工作压力通常与较高的焦虑和抑郁水平有关。研究表明，心理健康受多种因素影响，如工作压力、社会支持、生活事件、个性特质以及社会经济地位(沈德立，马惠霞，2004)。
1.5. 完美主义、职业倦怠、社会比较与心理健康的关系研究
完美主义通常被定义为追求极高标准并对自己的表现有严格要求的个性特质，尤其是具有高标准、自我批评和害怕失败等特质的完美主义者，往往更容易经历职业倦怠(Hill, 2012)。研究发现，完美主义倾向与职业倦怠之间存在正相关关系，完美主义越强，职业倦怠的风险就越高。这种关系在高要求、低控制感的工作环境中尤为显著(王亚文，2013)。
完美主义者往往高度关注他人对自己的看法，因此容易进行社会比较。个体倾向于通过比较他人的表现来评估自己的能力和成就。完美主义与心理健康的关系复杂多样，取决于完美主义的不同维度。虽然适度的完美主义可能有助于个体的成就感和自我提升，但过度的完美主义通常与较差的心理健康状况相关。
社会比较在职场中的作用非常明显，尤其是在竞争激烈、压力巨大的工作环境中。研究表明，频繁的社会比较可能增加职业倦怠的风险。社会比较与职业倦怠之间的关系表明，员工的心理状态在很大程度上取决于他们如何看待自己与他人的相对表现(姜敏，2015)。社会比较对个体心理健康的影响是双刃剑。社会比较，特别是向上比较，是导致心理健康问题的重要因素，尤其是在高度竞争的环境中(阳柳青，2005)。
长期的职业倦怠会导致个体情感耗竭、自我效能感降低(González-Romá et al., 2006)，进而引发更为严重的心理健康问题，如抑郁和焦虑而心理健康与职业倦怠之间的双向关系则进一步强调了对心理健康的关注在预防职业倦怠中的重要性(Andela & Truchot, 2017)。企业和组织应关注员工的心理健康，采取措施预防和干预职业倦怠(徐建库等，2022)。
1.6. 问题提出
在现代职场中，越来越多的个体因工作压力而面临心理健康问题，职业倦怠也成为一个日益严重的现象。基于此，本研究旨在通过构建并验证链式中介模型，系统考察完美主义、社会比较、心理健康与职业倦怠之间的复杂关系。
2. 研究设计
2.1. 研究目标
通过探讨社会比较如何在完美主义者中起到桥梁作用，旨在帮助职场人士和企业管理者识别和减少过度的社会比较现象，减轻员工的心理负担。
2.2. 研究假设
基于已有的理论和实证研究，本研究提出以下假设：
假设1：完美主义与职场倦怠呈正相关关系。
假设2：社会比较在完美主义与职场倦怠之间起中介作用。
假设3：心理健康在完美主义与职场倦怠之间起中介作用。
假设4：社会比较与心理健康构成的链式中介在完美主义与职场倦怠之间起作用。模型图1如下所示：
Figure 1. Chain mediation hypothesis model
图1. 链式中介假设模型
2.3. 被试与取样
本研究采用随机抽样的方式，从不同行业中选取职场人士作为研究对象。通过在线发放问卷的方式收集数据，问卷共发放1209份，使用excel将完成问卷用时低于550秒的、所有选项相同的数据剔除，剩下1178份有效数据。有效回收率97%。研究中被试的详细基本情况如表1所示。
Table 1. Basic information table of participants (N = 1178)
表1. 被试基本信息表(N = 1178)
变量 |
类别 |
人数 |
百分比 |
性别 |
男 |
577 |
49% |
女 |
601 |
51% |
年龄 |
25岁及以下 |
256 |
22% |
26~35岁 |
553 |
47% |
36~45岁 |
260 |
22% |
46岁及以上 |
109 |
9% |
学历 |
大专 |
402 |
34% |
本科 |
559 |
48% |
硕士及以上 |
217 |
18% |
婚姻情况 |
未婚 |
397 |
34% |
已婚 |
740 |
62% |
离异 |
33 |
3% |
丧偶 |
8 |
1% |
工作年限 |
临时 |
376 |
31% |
5年及以下 |
433 |
37% |
5~10年 |
230 |
20% |
10年以上 |
139 |
12% |
工资水平 |
8000元以下 |
635 |
54% |
8001~15000元 |
351 |
30% |
15001~20000元 |
75 |
6% |
20001~25000元 |
57 |
5% |
25001元及以上 |
60 |
5% |
编制 |
非正式 |
451 |
38% |
正式 |
727 |
62% |
2.4. 研究工具及方法
本研究以问卷调查形式收集数据，运用SPSS26.0对量表进行信效度检验，描述统计、独立样本t检验、单因素方差分析、相关分析、多元回归分析等验证变量的人口统计学差异及变量间关系，并采用Bootstrap法对链式中介模型及中介效应进行验证，研究采用的量表为：
2.4.1. 职业倦怠通用量表
本研究采用的是适合我国各行业使用的MBI-GS量表，职业倦怠量表包含15个测量指标，得分越高说明职业倦怠越严重。
2.4.2. 抑郁–焦虑–压力量表(DASS-21)
本研究采用抑郁–焦虑–压力量表(The Depression Anxiety Stress Scale, DASS-21)汉化版来测量负性情绪的严重程度。
2.4.3. 多维完美主义量表
本研究采用由Hewitt和Flett (1991)编制、修改的多维完美主义量表，该量表共有包括自我导向、社会规定以及他人导向完美主义维度在内的33个题项。
2.4.4. 《社会比较量表》
本研究采用Gibbons等首次制定了爱荷华–荷兰社会比较倾向量表(Iowa-Netherlands Comparison Orientation Measure)，王明姬等翻译并修订了社会比较倾向量表的中文版。所有题项在项目–总分相关及项目鉴别度等指标上均达到统计学标准。
3. 研究结果
3.1. 共同方法偏差检验
采用Harman单因素检验方法对问卷所有项目进行探索性因素分析，分析结果显示，特征根大于1的因子有14个，并且第一个因子解释的变异量是24.160%，小于40%的临界值。证明此模型的共同方法偏差不严重。
3.2. 测量工具信度检验
采用SPSS26.0对研究中所采用的职业倦怠通用量表、抑郁–焦虑–压力量表、多维完美主义量表和社会比较量表通过可靠性分析进行信度检验，结果如表2所示。
Table 2. Reliability test of the research scale
表2. 研究量表信度检验
量表 |
维度 |
Cronbach’s α |
题项 |
职业倦怠 |
总体 |
0.915 |
31 |
心理健康 |
总体 |
0.883 |
20 |
多维完美主义 |
总体 |
0.744 |
33 |
社会比较 |
总体 |
0.448 |
11 |
初次进行量表信度检验的社会比较量表的Cronbach’s α系数为0.448低于0.6，表明该量表的内部一致性较差，可能需要进一步的修订或调整。
3.3. 职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较的描述性统计检验
对各变量的最大值、最小值、平均分、标准差进行描述性统计分析后，发现职业倦怠通用量表的平均水平大致在2.0到2.43之间，显示受访者对当前的工作环境和条件普遍缺乏明显的认同感。在社会比较量表的平均值处于2.3到2.39之间，表明受访者对工作中遇到的问题的感受普遍较低。心理健康量表的平均值在1.99到2.05之间，表明受访者普遍感到一定程度的情绪困扰或心理不适。关于多维完美主义量表，平均值分布在3.02到4.93之间，表明不同受访者在完美主义倾向上的表现差异较大。具体结果见表3。
Table 3. Descriptive statistics
表3. 描述性统计
量表 |
维度 |
Min |
Max |
M |
SD |
N |
职业倦怠 |
总体 |
2.00 |
2.43 |
2.21 |
1.31 |
1178 |
心理健康 |
总体 |
1.99 |
2.05 |
2.003 |
0.8403 |
1178 |
多维完美 |
总体 |
3.02 |
4.93 |
3.41 |
1.56 |
1178 |
社会比较 |
总体 |
2.3 |
2.39 |
2.34 |
1.11 |
1178 |
3.4. 职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较的差异检验
采用独立样本t检验以及单因素方差分析，将性别、年龄、学历、婚姻情况、工作年限、工资水平、编制作为自变量，四个量表作为因变量，对各变量进行差异分析。
3.4.1. 各变量在性别上的差异检验
以性别为自变量，职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较为因变量进行独立样本t检验，结果如表4所示。
Table 4. Test analysis of differences across genders for each variable
表4. 各变量在性别上的差异检验分析
变量 |
男(n = 577) |
女(n = 601) |
t值 |
M |
SD |
M |
SD |
职业倦怠 |
17.515 |
5.505 |
17.402 |
5.487 |
0.725 |
心理健康 |
8.974 |
2.025 |
8.929 |
2.117 |
0.712 |
多维完美 |
12.166 |
2.848 |
12.111 |
2.844 |
0.744 |
社会比较 |
3.446 |
1.541 |
3.382 |
1.484 |
0.471 |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
所有四个心理变量的t值均显示出男女在这些方面的差异都不具有统计学显著性。这意味着在职业倦怠、心理健康、多维完美和社会比较等心理变量上，性别对个体的影响较低。
3.4.2. 各变量在不同年龄段上的差异检验
以不同年龄段为自变量，职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较为因变量进行独立样本t检验，结果如表5所示。
Table 5. Test analysis of differences across age groups for each variable
表5. 各变量在年龄上的差异检验分析
变量 |
25岁及以下 |
25~35岁 |
36~45岁 |
46岁及以上 |
F值 |
(n = 256) |
(n = 553) |
(n = 260) |
(n = 109) |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
职业倦怠 |
17.434 ± 5.602 |
17.684 ± 5.563 |
17.305 ± 5.410 |
17.722 ± 5.058 |
1.033 |
心理健康 |
8.959 ± 1.992 |
8.973 ± 2.150 |
8.913 ± 2.027 |
8.911 ± 2.026 |
0.065 |
多维完美 |
12.249 ± 2.659 |
12.174 ± 2.934 |
12.060 ± 2.896 |
11.873 ± 2.693 |
0.540 |
社会比较 |
3.345 ± 1.540 |
3.427 ± 1.541 |
3.505 ± 1.500 |
3.284 ± 1.308 |
0.773 |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
通过方差分析的F值结果，可以看出四个变量(职业倦怠、心理健康、多维完美、社会比较)在不同年龄组之间的差异都不具有统计显著性。年龄对于这些心理变量的影响较小，各年龄段在这些变量上的表现是比较一致的。
3.4.3. 各变量在学历上的差异检验
以不同学历为自变量，职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较为因变量进行独立样本t检验，结果如表6所示。
Table 6. Test analysis of differences across educational levels for each variable
表6. 各变量在学历上的差异检验分析
变量 |
大专及以下 |
本科 |
硕士及以上 |
F值 |
(n = 402) |
(n = 559) |
(n = 217) |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
职业倦怠 |
17.578 ± 5.526 |
17.241 ± 5.447 |
17.790 ± 5.554 |
0.928 |
心理健康 |
8.977 ± 2.090 |
8.909 ± 2.024 |
8.900 ± 2.162 |
0.233 |
多维完美 |
12.048 ± 2.907 |
12.092 ± 2.797 |
12.419 ± 2.844 |
1.332 |
社会比较 |
3.507 ± 1.568 |
3.535 ± 1.429 |
3.392 ± 1.606 |
1.230 |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
通过方差分析的F值结果可以看出，在“职业倦怠”、“心理健康”、“多维完美”和“社会比较”四个变量上，学历对这些变量的影响不显著。不同学历层次的人群在这些心理变量上的表现没有显著差异。
3.4.4. 各变量在婚姻状况上的差异检验
以不同婚姻状况为自变量，职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较为因变量进行独立样本t检验，结果如表7所示。
Table 7. Test analysis of differences across marital status for each variable
表7. 各变量在婚姻情况上的差异检验分析
变量 |
未婚 |
已婚 |
离异 |
丧偶 |
F值 |
(n = 397) |
(n = 740) |
(n = 33) |
(n = 8) |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
职业倦怠 |
17.549 ± 5.547 |
17.347 ± 5.425 |
18.207 ± 5.766 |
19.989 ± 7.918 |
0.908 |
心理健康 |
8.908 ± 2.044 |
8.960 ± 2.074 |
9.029 ± 2.2344 |
9.990 ± 2.619 |
0.646 |
多维完美 |
12.132 ± 2.857 |
12.113 ± 2.825 |
12.429 ± 2.996 |
13.477 ± 3.531 |
0.725 |
社会比较 |
3.409 ± 1.455 |
3.406 ± 1.528 |
3.461 ± 1.674 |
4.071 ± 2.090 |
0.773 |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
通过方差分析的F值结果可以看出，在职业倦怠、心理健康、多维完美和社会比较四个变量上，不同婚姻状况对这些心理变量的影响都不显著。婚姻状况并不是影响这些心理变量的显著因素，各组人群在这些方面的表现较为一致。
3.4.5. 各变量在工作年限上的差异检验
以不同工作年限为自变量，职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较为因变量进行独立样本t检验，结果如表8所示。
Table 8. Test analysis of differences across work experience for each variable
表8. 各变量在工作年限上的差异检验分析
变量 |
临时 |
5年及以下 |
5~10年 |
10年及以上 |
F值 |
(n = 376) |
(n = 433) |
(n = 230) |
(n = 139) |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
职业倦怠 |
16.92 ± 4.738 |
17.899 ± 5.985 |
17.403 ± 5.524 |
17.593 ± 5.665 |
2.128 |
心理健康 |
8.770 ± 1.754 |
9.198 ± 2.302 |
8.779 ± 2.022 |
8.950 ± 2.126 |
3.556* |
多维完美 |
11.644 ± 2.643 |
12.355 ± 3.004 |
12.398 ± 2.828 |
13.352 ± 2.741 |
5.583*** |
社会比较 |
3.306 ± 1.394 |
3.498 ± 1.581 |
3.387 ± 1.483 |
4.480 ± 1.633 |
1.119 |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
在职业倦怠和社会比较两个变量上，不同工作年限组别之间的差异不显著，表明工作年限对这两个变量没有明显影响。在心理健康和多维完美两个变量上，不同工作年限的组别之间存在显著差异，在多维完美方面，工作年限较长的员工表现出更强的完美追求倾向，心理健康则随着工作年限的增加有所波动。
3.4.6. 各变量在工资水平上的差异检验
以不同工资水平为自变量，职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较为因变量进行独立样本t检验，结果如表9所示。
Table 9. Test analysis of differences across salary levels for each variable
表9. 各变量在工资水平上的差异检验分析
变量 |
8000元以下 |
8001~15000元 |
15001~20000元 |
20001~25000元 |
25001元以上 |
F值 |
(n = 635) |
(n = 351) |
(n = 75) |
(n = 57) |
(n = 60) |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
M ± SD |
职业倦怠 |
17.521 ± 5.535 |
16.938 ± 4.670 |
18.967 ± 7.110 |
17.345 ± 5.730 |
18.031 ± 6.635 |
2.402* |
心理健康 |
9.037 ± 2.094 |
8.675 ± 1.704 |
9.453 ± 2.948 |
9.002 ± 1.973 |
8.967 ± 2.410 |
2.965* |
多维完美 |
12.199 ± 2.852 |
11.589 ± 2.612 |
13.312 ± 3.107 |
12.465 ± 2.828 |
12.918 ± 3.085 |
8.043*** |
社会比较 |
3.373 ± 1.554 |
3.419 ± 1.306 |
3.673 ± 1.864 |
3.525 ± 1.603 |
3.525 ± 1.611 |
0.770 |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
在职业倦怠、心理健康和多维完美这三个变量上，不同收入水平之间存在显著差异。特别是，较高收入组的职业倦怠较强，中等收入组的心理健康状况最好，而对完美的追求在中等收入组也最为显著。在社会比较上，不同收入水平组之间的差异并不显著，说明收入对社会比较的影响较小。
Table 10. Test analysis of differences across compilation for each variable
表10. 各变量在编制上的差异检验分析
变量 |
非正式(n = 451) |
正式(n = 727) |
T值 |
M |
SD |
M |
SD |
职业倦怠 |
18.517 |
6.923 |
16.802 |
4.258 |
5.264*** |
心理健康 |
9.494 |
2.547 |
8.615 |
1.626 |
7.235*** |
多维完美 |
13.366 |
2.812 |
11.378 |
2.589 |
12.387*** |
社会比较 |
3.489 |
1.853 |
3.366 |
1.254 |
1.352 |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
从表10的事后比较结果可以看出，在职业倦怠、心理健康和多维完美这三个变量上，正式和非正式就业者之间存在显著差异。非正式就业者的职业倦怠感较强，但他们在心理健康和多维完美的得分上优于正式就业者。在社会比较方面，正式与非正式就业者之间没有显著差异，说明在社会比较这一维度上两者的倾向相似。
3.5. 职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较的相关性检验
采用SPSS26.0对研究中的主要变量职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较进行相关分析，考察各变量及维度之间的相关关系，结果如表11所示。
Table 11. Correlation analysis results for each variable
表11. 各变量相关性分析结果
|
1 |
2 |
3 |
4 |
职业倦怠 |
1 |
|
|
|
心理健康 |
0.860** |
1 |
|
|
多维完美 |
0.662** |
0.652** |
1 |
|
社会比较 |
0.812** |
0.728** |
0.505** |
1 |
注：**. 在0.01级别(双尾)，相关性显著。
由上表可知，各变量之间均呈现显著正相关。
3.6. 共线性检验
对研究中的自变量进行共线性检验，检验结果如表12所示。
由下表可知，心理健康、多维完美、社会比较之间的条件指数均小于30，容差均在0.3以上，且VIF值均小于3，表明各自变量之间不存在多重共线性，适合进行回归分析。
Table 12. Collinearity test results
表12. 共线性检验结果
|
条件指数 |
VIF |
容差 |
心理健康 |
6.457 |
2.767 |
0.361 |
多维完美 |
12.750 |
1.745 |
0.573 |
社会比较 |
16.846 |
2.136 |
0.468 |
3.7. 职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较的回归检验
Table 13. Regression model test for social comparison orientation
表13. 社会比较定向回归模型检验
变量 |
第一步 |
第二步 |
β |
t |
β |
t |
性别 |
−0.020 |
−0.698 |
−0.006 |
−0.255 |
年龄 |
0.006 |
0.195 |
0.032 |
1.298 |
学历 |
−0.032 |
−1.099 |
−0.058 |
−2.307* |
婚姻情况 |
0.010 |
0.344 |
0.12 |
0.463 |
工作年限 |
0.23 |
0.785 |
−0.010 |
−0.409 |
工资水平 |
0.024 |
0.805 |
0.006 |
0.225 |
编制 |
−0.035 |
−1.202 |
0.152 |
5.711*** |
多维完美 |
|
|
0.560 |
21.124*** |
R2 |
0.005 |
0.280 |
调整后R2 |
−0.001 |
0.275 |
F |
0.756 |
56.691*** |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
Table 14. Regression model test for mental health orientation
表14. 心理健康定向回归模型检验
变量 |
第一步 |
第二步 |
β |
t |
β |
t |
性别 |
−0.017 |
−0.593 |
0.003 |
0.182 |
年龄 |
−0.011 |
−0.392 |
0.003 |
0.152 |
学历 |
0.004 |
0.124 |
0.005 |
0.282 |
婚姻情况 |
0.015 |
0.531 |
0.011 |
0.631 |
工作年限 |
−0.005 |
−0.173 |
−0.039 |
−2.214* |
工资水平 |
−0.017 |
−0.593 |
−0.042 |
−2.366* |
编制 |
−0.208 |
−7.216*** |
−0.069 |
−3.668*** |
多维完美 |
|
|
0.358 |
16.374*** |
社会比较 |
|
|
0.547 |
26.671*** |
R2 |
0.044 |
0.646 |
调整后R2 |
0.038 |
0.643 |
F |
7.622*** |
236.833*** |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
由上表13可知，在控制性别、年龄、学历、婚姻情况、工作年限、工资水平、编制等变量后，多维完美仍对社会比较有显著的正向预测作用(β = 0.560, t = 21.124, p < 0.001)。
由上表14可知，在控制性别、年龄、学历、婚姻情况、工作年限、工资水平、编制等变量后，多维完美对心理健康有显著的正向预测作用(β = 0.358, t=16.374, p < 0.001)，同时社会比较对心理健康有显著的正向预测作用(β = 0.547, t = 26.671, p < 0.001)。
Table 15. Regression model test for burnout orientation
表15. 职业倦怠定向回归模型检验
变量 |
第一步 |
第二步 |
β |
t |
β |
t |
性别 |
−0.016 |
−0.559 |
0.004 |
0.314 |
年龄 |
−0.038 |
−1.321 |
−0.028 |
−2.259* |
学历 |
0.008 |
0.284 |
0.012 |
0.957 |
婚姻情况 |
−0.001 |
−0.021 |
−0.011 |
−0.920 |
工作年限 |
0.022 |
0.748 |
0.006 |
0.483 |
工资水平 |
0.012 |
0.400 |
0.006 |
0.467 |
编制 |
−0.150 |
−5.151*** |
0.017 |
1.253 |
多维完美 |
|
|
0.158 |
9.369*** |
社会比较 |
|
|
0.383 |
21.165*** |
心理健康 |
|
|
0.481 |
23.650*** |
R2 |
0.025 |
0.829 |
调整后R2 |
0.019 |
0.827 |
F |
4.335*** |
564.846*** |
注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。
由上表15可知，在控制性别、年龄、学历、婚姻情况、工作年限、工资水平、编制等变量后，多维完美对职业倦怠有显著的正向预测作用(β = 0.158, t = 9.369, p < 0.001)，社会比较对职业倦怠有显著的正向预测作用(β = 0.383, t = 21.165, p < 0.001)，心理健康对职业倦怠有显著的正向预测作用(β = 0.481, t= 23.650, p < 0.001)。
3.8. 职业倦怠、心理健康、多维完美主义、社会比较的链式中介模型检验
通过process检验研究假设中的以多维完美为自变量、以社会比较、心理健康为中介变量、以职业倦怠为因变量的链式中介模型图2。
Figure 2. Chain mediation model diagram
图2. 链式中介模型图
采用Bootstrap法执行5000次重复抽样，设定置信区间为95%以计算各个路径的效应值、直接效应和间接效应，计算结果如下表所示。数据显示，各效应值Bootstrap 95%置信区间上下限均为正，不含零，说明在自变量多维完美与因变量职业倦怠之间，中介变量心理健康和社会比较起显著正向中介作用，并且能够形成链式中介，见表16。
Table 16. Chain mediation effect test
表16. 链式中介效应检验
路径 |
效应值 |
标准差 |
下限 |
上限 |
多维→心理→职倦 |
0.2960 |
0.0413 |
0.2068 |
0.3672 |
多维→心理→社会→职倦 |
0.3344 |
0.0368 |
0.2640 |
0.4088 |
间接效应 |
1.5494 |
0.0859 |
1.3801 |
1.7167 |
直接效应 |
1.4032 |
0.0644 |
0.0000 |
1.2769 |
4. 分析与讨论
4.1. 职场倦怠、心理健康、完美主义与社会比较的一般情况分析
根据1178份有效问卷使用MBI-GS量表(职业倦怠通用量表)对职场倦怠进行的测量结果显示，受访者的职业倦怠平均得分在2.0到2.43之间。表明整体上受访者对其当前的工作环境和条件缺乏明显的认同感，并表现出一定程度的情感耗竭、工作动机下降以及个人成就感减弱等倦怠迹象。
抑郁–焦虑–压力量表(DASS-21)汉化版来测量受访者的负性情绪(包括抑郁、焦虑和压力)程度。心理健康的平均得分在1.94到2.03之间。这一结果表明，受访者普遍存在一定程度的情绪困扰或心理不适。心理健康的标准差在0.858到0.941之间，显示出个体间在情绪困扰程度上的显著差异。DASS-21量表的得分范围从0到3，反映出个体心理健康状态的多样性，从无情绪困扰到高度紧张和不适均有分布。
由Hewitt and Flett (1991)编制、修订的多维完美主义量表通过数据分析，完美主义的平均得分分布在2.31到3.04之间，表明受访者在完美主义倾向上存在一定的个体差异。
Gibbons等首次制定的爱荷华–荷兰社会比较倾向量表(Iowa-Netherlands Comparison Orientation Measure, INCOM)，并使用由王明姬等翻译并修订的中文版量表来测量受访者的社会比较倾向。测量所得平均值处于0.823到0.868之间。表明，受访者在工作环境中普遍不太倾向于与他人进行显著的社会比较。标准差范围在1.089到1.213之间，表明受访者在社会比较倾向上存在一定的个体差异。
4.2. 职场倦怠、心理健康、完美主义与社会比较的相关分析
完美主义与职业倦怠之间呈现显著的正相关。完美主义与社会比较也呈显著正相关。完美主义与心理健康(焦虑、抑郁、压力)负面情绪显著相关。完美主义者更容易出现心理健康问题，表现为更高的焦虑和抑郁水平，增加了倦怠的风险。
社会比较与职业倦怠呈现显著的正相关。社会比较与心理健康负相关。心理健康与职业倦怠显著正相关。总体而言，四个变量之间呈现出复杂的正相关关系，完美主义通过社会比较和心理健康对职业倦怠产生了直接和间接的正向影响。社会比较和心理健康在完美主义与职业倦怠之间发挥了中介作用，这一发现为理解完美主义如何影响工作中的情绪体验提供了新的视角。
4.3. 完美主义对职业倦怠的影响机制分析
完美主义对职业倦怠的影响机制是多维度的、复杂的。本文研究分析了完美主义对职业倦怠的影响路径和机制。社会比较是完美主义影响职业倦怠的重要中介机制。完美主义者倾向于通过与他人的比较来评估自身价值，这种外部评价机制导致他们更加容易感受到负面的情绪和心理压力，进而加重职业倦怠的程度。心理健康的恶化与情绪耗竭：他人导向完美主义者因对外界和他人的苛责，常处于人际关系紧张和内心冲突中，导致严重的职业倦怠。
在完美主义与职业倦怠的关系中，社会比较作为一个重要的中介变量，起到了关键的桥梁作用。减少完美主义者的社会比较行为，帮助其建立更健康的自我评价系统，可能是缓解职业倦怠的重要途径。完美主义者担心自己无法达到高标准，尤其在面对复杂或具有挑战性的工作任务时，容易产生强烈的焦虑感。这种焦虑不仅影响他们的工作表现，也会削弱他们的心理韧性，使其更容易感到心理疲劳和耗竭(Stoeber & Otto, 2006)。在完美主义与职业倦怠的关系中，社会比较和心理健康构成了一条链式中介路径。心理健康问题对职业倦怠有显著的正向影响。情绪耗竭、工作效能下降和对工作的冷漠感是职业倦怠的主要表现形式，而这些都与个体的心理健康状况密切相关。特别是完美主义者，在心理健康恶化的情况下，更容易感到职业倦怠。心理健康问题如焦虑和抑郁会导致个体感到情绪上的极度疲惫，这种情绪耗竭是职业倦怠的核心特征之一(Leiter & Maslach, 2016)。
5. 研究总结
研究中的创新与不足
本研究采用链式中介模型，系统地分析了完美主义通过社会比较和心理健康对职业倦怠的影响机制。采用大样本量(1178份问卷)及多维量表对职场倦怠、心理健康、完美主义及社会比较进行实证检验，进一步验证了理论模型的可靠性和普适性。通过Bootstrap法进行抽样验证，提升了结论的稳健性。
本研究采用横断面数据进行分析，无法揭示完美主义、社会比较、心理健康和职业倦怠之间的长期因果关系。未来研究可以采用纵向设计，追踪个体在长期职业生涯中这些变量的动态变化，更全面地了解完美主义与职业倦怠的相互作用机制。
本研究采用了抑郁–焦虑–压力量表(DASS-21)，尽管该量表涵盖了负性情绪的多个维度，但未能全面反映个体的整体心理健康状况。未来可以结合其他心理健康量表，涵盖更多心理层面的指标，如自我效能感、幸福感等，以更全面地测量心理健康。
本研究主要关注完美主义对职业倦怠的直接和间接影响，未能探讨其他潜在的调节变量(如社会支持、组织文化等)对这些关系的调节作用。未来可以结合心理学、社会学、管理学等多学科理论，综合考察完美主义、社会比较、心理健康与职业倦怠的关系。这种多学科的交叉研究能够为理论模型提供更加多元的视角和深度，进一步完善和丰富当前的理论框架。