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                              ★ 经济管理 ★

                              煤炭企业员工逆境商数对安全偏离行为的影响研究

                              崔文卉 姜 珂 陈怀超

                              (太原理工大学经济管理学院,山西省太原市,030024)

                              摘 要 为探究煤炭企业员工逆境商数对安全偏离行为的影响,引入调节焦点作为调节变量以及优势使用作为中介变量,对所获取的263份有效问卷进行实证分析。运用SPSS 26.0软件,使用层次回归分析方法,从逆境控制、逆境归因、逆境延伸和逆境忍耐4个维度分析了逆境商数对煤炭企业员工安全偏离行为的影响。结果表明,煤炭企业员工逆境商数对安全偏离行为有显著负向影响;调节焦点增强了逆境商数对安全偏离行为的负向影响;优势使用在逆境商数影响安全偏离行为过程中存在部分中介作用。

                              关键词 煤炭企业员工;逆境商数;安全偏离行为;调节焦点;优势使用

                              0 引言

                              安全偏离行为容易诱发煤炭事故,危害矿工生命安全和煤炭企业长期发展。因此,如何有效减少矿工安全偏离行为成为学术界和企业界关注的热点[1]。员工的积极心理状态会减少偏离行为的产生[2]。而逆境商数作为煤炭企业员工心理状态的一种反映,会影响矿工的安全偏离行为。因此,有必要对煤炭企业员工逆境商数影响安全偏离行为进行研究。

                              不少学者从企业管理者视角出发,探究了施工企业辱虐管理[3]和领导非权变惩罚[1]等对安全偏离行为的影响,而从员工个人特质角度的研究较为缺乏。因此,需要以员工个人特质为切入点,研究煤炭企业员工逆境商数对安全偏离行为的影响。同时,员工所具备的调节焦点会导致其差异性行为的产生[4],调节焦点水平较高的矿工更善于控制自身行为,获取积极结果并避免消极结果。那么,在不同的调节焦点水平下,逆境商数对煤炭企业员工安全偏离行为的影响是否发生变化?此外,优势使用作为一种员工借用自身优势完成工作任务的能力[5],会增强员工积极情绪[6],而且,优势使用水平较高的矿工即使在工作逆境中也会积极主动地投入到安全生产中。那么优势使用能否在逆境商数影响煤炭企业员工安全偏离行为过程中发挥中介作用?这些都需要进一步探索。

                              基于此,笔者选择煤炭企业员工作为研究对象,就所获取的263份有效问卷,探讨逆境商数对安全偏离行为的影响,并加入调节焦点作为调节变量以及优势使用作为中介变量,分别探究二者在逆境商数与安全偏离行为关系中发挥的调节作用和中介作用。

                              1 研究假设

                              1.1 逆境商数与安全偏离行为

                              逆境商数简称逆商,指一个人面对逆境和挫折的承受能力与反逆境的能力[7]。其中包括逆境控制、逆境归因、逆境延伸、逆境忍耐4个维度[8]。具体而言,逆境控制指煤炭企业员工面对逆境的控制能力;逆境归因指煤炭企业员工对逆境发生原因的解释,承担责任的意愿,改善后果的情况;逆境延伸指煤炭企业员工对逆境影响工作生活其他方面的评估;逆境忍耐指员工认识到问题的持久性以及该问题对自己工作和生活影响的持续时间。

                              安全偏离行为是指矿工在安全生产过程中表现出来的故意违反安全操作规程或制度的行为[3]。首先,高逆商者面对逆境时会能动地改变所处的环境,相信事在人为[9],逆境商数较高的煤炭企业员工即使处于恶劣的工作环境也能够充分发挥自己的主观能动性,主动解决工作中面临的问题,有足够的时间和精力投入到安全生产中,更不会产生安全偏离行为。其次,高逆商者能够正确分析自己陷入困境的原因,不推卸责任,能及时采取行动,重新站起来[9],逆境商数较高的煤炭企业员工能够客观分析逆境发生的原因,主动承担自己应该承担的责任,积极改善工作中的逆境,较少违反安全操作规程或制度,安全偏离行为发生的概率较低。再次,高逆商者能够有效地限制逆境带来的不利影响,使其不至于扩大而影响他人或自己将来的生活[9],逆境商数较高的煤炭企业员工对工作中逆境的态度更偏向于就事论事,将逆境与其他事情区分开来,不至于因为一个逆境影响工作的其他方面,进而安全偏离行为也较少发生。最后,高逆商者认为逆境很快会过去[9],逆境商数较高的煤炭企业员工认为逆境持续的时间不长,问题能够很快解决,进而工作逆反心理发生率较低,较少出现安全偏离行为。因此,笔者提出如下假设:

                              H1:煤炭企业员工逆境商数负向影响安全偏离行为;

                              H1a:煤炭企业员工逆境控制负向影响安全偏离行为;

                              H1b:煤炭企业员工逆境归因负向影响安全偏离行为;

                              H1c:煤炭企业员工逆境延伸负向影响安全偏离行为;

                              H1d:煤炭企业员工逆境忍耐负向影响安全偏离行为。

                              1.2 调节焦点的调节作用

                              调节焦点主要是指一个人希望获取积极结果或是避免消极结果的行动倾向[10],其作为一种人格特质会影响员工的行为[11]。首先,煤炭企业员工调节焦点水平较高时,会更加积极地避免消极结果,激发其面对逆境的控制能力,工作中问题解决的速度相对较快,能够更加积极主动地投入到工作中去,按照规章制度严格执行安全操作,较少发生安全偏离行为。其次,自我调节焦点影响个体动机和行为[12],煤炭企业员工通过自我调节,能够更加客观地分析逆境产生的原因,对症下药解决工作中的逆境,更有助于萌生积极心理品质,减少安全生产中的工作倦怠感,进而抑制安全偏离行为的发生。再次,调节焦点会影响个体的信息加工和行为取向[13],调节焦点水平较高时,煤炭企业员工更容易从组织中感受到积极的正能量,工作中的逆境能够很快解决,更不会影响工作生活的其他方面,更不利于安全偏离行为的发生。最后,为了获取积极结果,煤炭企业员工调节焦点水平越高,其面对工作中各种逆境的承受能力越强,逆境持续的时间就越短,进而在受到正反馈的前提下更加能够安心投入到安全生产中去,较少出现安全偏离行为。因此,笔者提出如下假设:

                              H2:煤炭企业员工调节焦点增强了其逆境商数对安全偏离行为的影响;

                              H2a:煤炭企业员工调节焦点增强了其逆境控制对安全偏离行为的影响;

                              H2b:煤炭企业员工调节焦点增强了其逆境归因对安全偏离行为的影响;

                              H2c:煤炭企业员工调节焦点增强了其逆境延伸对安全偏离行为的影响;

                              H2d:煤炭企业员工调节焦点增强了其逆境忍耐对安全偏离行为的影响。

                              1.3 优势使用的中介作用

                              优势使用是指个体为实现自身成长和发展并高效达成个体目标在工作和生活中充分使用自己优势的行为[14]。煤炭企业员工的工作环境较为复杂,而逆境商数较高的矿工,对逆境的把控能力较强,能够较好地处理工作中面临的困难,进而有充分的时间和精力发掘自己的长处,发挥自身的优势,在工作中表现出优势使用更多。此外,明确了解自己优势的个体,对优势的使用较为频繁[15]。逆境商数较高的煤炭企业员工,能够客观分析逆境产生的原因,对自己的认识较为全面,对自己的优势较为了解,优势使用出现更为频繁。

                              安全偏离行为主要包括安全服从或遵守偏离行为和安全参与偏离行为[3]。一方面,员工优势使用可以增强员工工作投入,提高员工工作激情[16],优势使用水平较高的员工在工作中倾向于表现出更多积极行为[17]。煤炭企业员工工作越积极越上进,越不容易产生职业倦怠、心理枯竭等消极情绪,安全服从或遵守偏离行为发生的可能性就相对较低;另一方面,员工优势使用会使煤炭企业员工工作能力得到提高,技术操作更为娴熟,规则掌握更为精准,安全参与偏离行为较少发生。因此,笔者提出如下假设:

                              H3:煤炭企业员工优势使用在其逆境商数影响安全偏离行为过程中发挥中介作用;

                              H3a:煤炭企业员工优势使用在其逆境控制影响安全偏离行为过程中发挥中介作用;

                              H3b:煤炭企业员工优势使用在其逆境归因影响安全偏离行为过程中发挥中介作用;

                              H3c:煤炭企业员工优势使用在其逆境延伸影响安全偏离行为过程中发挥中介作用;

                              H3d:煤炭企业员工优势使用在其逆境忍耐影响安全偏离行为过程中发挥中介作用。

                              2 研究方法

                              2.1 量表设计

                              在已有成熟量表的基础上根据研究目的进行调整,形成安全偏离行为、逆境商数、调节焦点和优势使用的测量量表。安全偏离行为(SDB)量表参考NEAL A等[18]和陈梅等[19]的研究,共设计6个测量题项;逆境商数指数(AQ)量表借鉴李春艳[20]和王梦凡等[21]的研究,包括逆境控制(AC)、逆境归因(AO)、逆境延伸(AR)和逆境忍耐(AE)4个方面;调节焦点(RF)量表借鉴LOCKWOOD P等[22]和居佳等[6]的研究,共设计8个测量题项;优势使用(SU)量表借鉴WOERKOM M V等[23]、丁贺和林新奇[15]的研究,共设计4个测量题项。所有量表均采用李克特5级量表进行测量。

                              选取年龄(A)、工龄(WA)、教育程度(EL)和婚姻状况(MS)作为控制变量。年龄用调研对象的周岁年龄来测量;工龄用调研对象参加工作的年限来衡量;教育程度包括初中及以下、高中及中专、专科、本科及以上,分别赋值为1至4;调研对象已婚和未婚分别赋值为1和2。

                              2.2 调研与数据收集

                              为保证调研结果的可靠性,调研团队随机选取山西焦煤集团和晋能控股集团下属煤矿的一线矿工进行问卷调查。调研从2021年8月开始,历时近2个月。调研主要通过线上方式进行,调研团队通过各种社会关系,运用问卷星以及微信等网络形式向一线矿工发放电子问卷。此次调研共发放问卷300份,最终回收287份,形成有效问卷263份,有效率为91.638%。

                              通过统计控制减少同源偏差问题。采用哈曼(Harman)检验排除同源偏差,探索性因子分析结果表明,第一个主成分解释了总方差的38.055%(小于40%),说明该问卷数据同源偏差不严重。

                              2.3 样本特征

                              针对矿工的年龄、工龄、教育程度和婚姻状况进行了统计分析,结果表明,年龄为30岁以下、31~40岁、41~50岁、51岁及以上的矿工分别有41、78、99、45人,分别占比15.589%、29.658%、37.643%、17.110%;工龄为3 a以下、4~10 a、11~15 a、16 a以上的矿工分别有38、80、86、59人,分别占比14.449%、30.418%、32.699%、22.434%;教育程度为初中及以下、高中及中专、专科、本科及以上的矿工分别有42、99、82、40人,分别占比15.969%、37.643%、31.179%、15.209%;婚姻状况为已婚和未婚的矿工分别有201和62人,分别占比76.426%、23.574%。

                              3 实证分析

                              3.1 信效度检验

                              使用SPSS 26.0软件进行信效度检验,结果如表1所示。信度检验通过Cronbach's α值和校正的项总计相关性(CITC)进行判断,各变量的Cronbach's α值最低为0.738,均大于0.7;各变量的CITC值最低为0.529,均大于0.5,说明测量量表的信度良好。

                              此外,各变量的抽样适合性检验(KMO)值最低为0.727,均大于0.7,且通过了巴特利特(Bartlett)球体检验,说明该量表适合做因子分析。各测量量表均在现有量表的基础上结合研究目的修改而成,保证了量表较好的内容效度。各变量的因子载荷最低为0.541,均大于0.5,累计方差解释率最小为60.835%,表明测量量表的聚合效度良好。

                              1 信效度检验结果

                              变量题项Cronbach's α值CITC值项已删除的Cronbach's α值KMO值Bartlett球体检验因子载荷累计方差解释比/%SDBSDB1SDB2SDB3SDB4SDB5SDB60.8220.5840.7950.5960.7920.5770.7960.6090.7890.6320.7850.5390.8060.842477.950(0.000)0.7280.7390.7180.7400.7640.68363.185ACAC1AC2AC3AC4AC50.8790.7660.8400.7530.8430.7620.8400.7240.8510.5570.8880.867675.689(0.000)0.8640.8540.8580.8350.68967.692AOAO1AO2AO3AO4AO50.8830.7670.8460.7310.8550.5690.8910.7710.8450.7590.8480.870694.881(0.000)0.8610.8380.6990.8670.85768.377ARAR1AR2AR3AR4AR50.8780.7560.8390.7200.8500.5570.8870.7530.8420.7610.8390.867671.616(0.000)0.8640.8320.6890.8540.85867.569

                              续表1

                              变量题项Cronbach's α值CITC值项已删除的Cronbach's α值KMO值Bartlett球体检验因子载荷累计方差解释比/%AEAE1AE2AE3AE4AE50.8810.7690.8420.7570.8460.5630.8900.7650.8430.7290.8530.869686.743(0.000)0.8660.8560.6940.8600.83768.077RFRF1RF2RF3RF4RF5RF6RF7RF80.9060.6990.8940.7000.8940.7590.8890.6680.8980.6980.8940.7380.8900.6210.9000.7390.8900.9221 107.749(0.000)0.7750.7780.8280.7490.7750.8110.7080.81060.835SUSU1SU2SU3SU40.7380.5290.6820.6060.6350.6760.5960.5370.7790.727266.785(0.000)0.7570.8210.8630.54167.099%

                              注:括号内数据为显著性P值,0.000说明显著性水平P值小于0.001,即在0.001水平显著

                              3.2 直接作用和调节作用检验

                              采用层次回归分析方法检验逆境商数对安全偏离行为的直接作用和调节焦点的调节作用,首先,模型中放入控制变量构成模型1;其次放入自变量构成模型2、模型5、模型8和模型11;再次放入调节变量构成模型3、模型6、模型9和模型12;最后加入自变量与调节变量的乘积项分别构成模型4、模型7、模型10和模型13。逆境商数对安全偏离行为的直接作用和调节焦点的调节作用检验结果如表2所示。

                              2 直接作用和调节作用检验结果

                              变量模型1 SDB模型2 SDB模型3 SDB模型4 SDB模型5 SDB模型6 SDB模型7 SDBConstant2.732???3.907???4.943???5.318???3.770???4.874???5.331???A-0.011-0.0070.0010.009-0.011-0.0020.007WA0.0400.0300.0290.0300.0320.0310.034EL0.059?0.0220.0030.0050.0260.0050.007MS-0.128?-0.084-0.088-0.102-0.085-0.088-0.107?AC-0.324???-0.310???-0.365???AO-0.287???-0.283???-0.349???ARAERF-0.335???-0.400???-0.345???-0.423???AC×RF-0.164??AO×RF-0.209???AR×RFAE×RFR2?倕0.0280.1940.3710.3850.1620.3500.373Adj.R2?倕0.0130.1780.3560.3680.1450.3340.355F1.86012.340???25.152???22.800???9.913???22.933???21.636???Tolerance≥0.996≥0.967≥0.963≥0.525≥0.963≥0.963≥0.554VIF≤1.004≤1.034≤1.039≤1.905≤1.038≤1.038≤1.804

                              续表2

                              变量模型8 SDB模型9 SDB模型10 SDB模型11 SDB模型12 SDB模型13 SDBConstant3.819???4.889???5.327???3.839???4.941???5.302???A-0.009-0.0010.009-0.0030.0050.016WA0.0310.0300.0320.0300.0290.030EL0.0270.0070.0090.0260.0050.009MS-0.084-0.087-0.105?-0.087-0.090-0.108?ACAOAR-0.303???-0.294???-0.358???AE-0.309???-0.305???-0.353???RF-0.340???-0.415???-0.345???-0.413???AC×RFAO×RFAR×RF-0.195???AE×RF-0.171??R2?倕0.1720.3550.3750.1810.3690.385Adj.R2?倕0.1560.3400.3580.1650.3540.368F10.703???23.501???21.828???11.389???24.934???22.822???Tolerance≥0.967≥0.966≥0.536≥0.967≥0.967≥0.569VIF≤1.034≤1.035≤1.864≤1.034≤1.034≤1.759

                              注: Constant 表示常数项;Tolerance 表示容忍度;VIF表示方差膨胀因子;***表示P<0.01,**表示P<0.05,*表示P<0.1

                              由表2可以看出,各变量的容忍度(Tolerance)最小为0.525,方差膨胀因子(VIF)最大为1.905,说明不存在多重共线性问题。由模型2可知,逆境控制的系数显著为负(回归系数β=-0.324,P<0.01),假设H1a得到支持。可见,逆境控制显著负向影响安全偏离行为。由模型5可知,逆境归因的系数显著为负(β=-0.287,P<0.01),假设H1b得到支持。可见,逆境归因显著负向影响安全偏离行为。由模型8可知,逆境延伸的系数显著为负(β=-0.303,P<0.01),假设H1c得到支持。可见,逆境延伸显著负向影响安全偏离行为。由模型11可知,逆境忍耐的系数显著为负(β=-0.309,P<0.01),假设H1d得到支持。可见,逆境商数显著负向影响安全偏离行为,假设H1得到支持。

                              由模型4可知,逆境控制与调节焦点乘积项的回归系数显著为负(β=-0.164,P<0.05),假设H2a得以验证,即调节焦点增强了逆境控制对安全偏离行为的负向影响。由模型7可知,逆境归因与调节焦点乘积项的回归系数显著为负(β=-0.209,P<0.01),假设H2b得以验证,即调节焦点增强了逆境归因对安全偏离行为的负向影响。由模型10可知,逆境延伸与调节焦点乘积项的回归系数显著为负(β=-0.195,P<0.01),假设H2c得以验证,即调节焦点增强了逆境延伸对安全偏离行为的负向影响。由模型13可知,逆境忍耐与调节焦点乘积项的回归系数显著为负(β=-0.171,P<0.05),假设H2d得以验证,即调节焦点增强了逆境忍耐对安全偏离行为的负向影响。可见,调节焦点增强了逆境商数对安全偏离行为的负向影响,假设H2得以验证。

                              3.3 中介作用检验

                              在验证优势使用的中介作用时,首先,检验逆境控制、逆境归因、逆境延伸、逆境忍耐对安全偏离行为的影响;其次,检验逆境控制、逆境归因、逆境延伸、逆境忍耐对优势使用的影响;最后,检验逆境控制和优势使用、逆境归因和优势使用、逆境延伸和优势使用、逆境忍耐和优势使用对安全偏离行为的影响,依次构建了13个模型。优势使用在逆境商数影响安全偏离行为过程中的中介作用检验结果如表3所示。

                              3 中介作用检验结果

                              变量模型1SDB模型2SDB模型3SU模型4SDB模型5SDB模型6SU模型7SDBConstant2.732???3.907???1.915???4.139???3.770???1.843???3.998???A-0.011-0.0070.004-0.007-0.0110.006-0.010WA0.0400.030-0.0110.0280.032-0.0110.030EL0.059?0.0220.0400.0270.0260.0430.031MS-0.128?-0.084-0.034-0.088-0.085-0.040-0.090AC-0.324???0.238???-0.295???AO-0.287???0.258???-0.255???ARAESU-0.121??-0.124??R2?倕0.0280.1940.0680.2120.1620.0820.181Adj.R2?倕0.0130.1780.0500.1940.1450.0640.161F1.86012.340???3.732???11.478???9.913???4.583???9.407???Tolerance≥0.996≥0.964≥0.964≥0.900≥0.963≥0.963≥0.886VIF≤1.004≤1.037≤1.037≤1.111≤1.038≤1.038≤1.129变量模型8SDB模型9SU模型10SDB模型11SDB模型12SU模型13SDBConstant3.819???1.910???4.060???3.839???1.904???4.072???A-0.0090.005-0.009-0.0030.000-0.003WA0.031-0.0110.0300.030-0.0100.028EL0.0270.0380.0320.0260.0390.031MS-0.084-0.037-0.088-0.087-0.033-0.091ACAOAR-0.303???0.241???-0.272???AE-0.309???0.243???-0.279???SU-0.126??-0.122??R2?倕0.1720.0700.1920.1810.0720.200Adj.R2?倕0.1560.0520.1730.1650.0540.181F10.703???3.854???10.161???11.389???4.005???10.668???Tolerance≥0.967≥0.967≥0.901≥0.967≥0.967≥0.928VIF≤1.034≤1.034≤1.110≤1.034≤1.034≤1.113

                              由表3可以看出,各变量的Tolerance最小为0.886,VIF最大为1.129,说明不存在多重共线性问题。在模型2中,逆境控制对安全偏离行为存在显著的负向影响(β=-0.324,P<0.01);在模型3中,逆境控制对优势使用存在显著的正向影响(β=0.238,P<0.01);在模型4中,逆境控制(β=-0.295,P<0.01)和优势使用(β=-0.121,P<0.05)对安全偏离行为的影响均显著,表明在逆境控制影响安全偏离行为中优势使用发挥了部分中介作用,假设H3a成立;在模型5中,逆境归因对安全偏离行为存在显著的负向影响(β=-0.287,P<0.01);在模型6中,逆境归因对优势使用存在显著的正向影响(β=0.258,P<0.01);在模型7中,逆境归因(β=-0.255,P<0.01)和优势使用(β=-0.124,P<0.05)对安全偏离行为的影响均显著,表明在逆境归因影响安全偏离行为中优势使用发挥了部分中介作用,假设H3b成立;在模型8中,逆境延伸对安全偏离行为存在显著的负向影响(β=-0.303,P<0.01);在模型9中,逆境延伸对优势使用存在显著的正向影响(β=0.241,P<0.01);在模型10中,逆境延伸(β=-0.272,P<0.01)和优势使用(β=-0.126,P<0.05)对安全偏离行为的影响均显著,表明在逆境延伸影响安全偏离行为中优势使用发挥了部分中介作用,假设H3c成立;在模型11中,逆境忍耐对安全偏离行为存在显著的负向影响(β=-0.309,P<0.01);在模型12中,逆境忍耐对优势使用存在显著的正向影响(β=0.243,P<0.01);在模型13中,逆境忍耐(β=-0.279,P<0.01)和优势使用(β=-0.122,P<0.05)对安全偏离行为的影响均显著,表明在逆境忍耐影响安全偏离行为中优势使用发挥了部分中介作用,假设H3d成立。可见,在逆境商数影响安全偏离行为中优势使用发挥了部分中介作用,假设H3成立。

                              运用自抽样方法(Bootstrap)对优势使用的中介作用进行进一步检验,检验结果的置信区间分别为[-0.385,-0.205]、[-0.345,-0.164]、[-0.364,-0.181]、[-0.369,-0.189],说明优势使用的中介效应显著,进一步验证了假设H3。可见,包括逆境控制、逆境归因、逆境延伸和逆境忍耐的逆境商数不仅直接影响煤炭企业员工的安全偏离行为,还通过优势使用间接影响煤炭企业员工的安全偏离行为。

                              4 结论与启示

                              4.1 结论

                              以员工个人特质为切入点,聚焦煤炭企业员工,分别探究了逆境控制、逆境归因、逆境延伸和逆境忍耐对煤炭企业员工安全偏离行为的直接影响,揭示了在这一影响过程中调节焦点的调节作用和优势使用的中介作用,进一步深化了煤炭企业员工个人层面的研究,从而得出如下结论:

                              (1)逆境商数对煤炭企业员工安全偏离行为有显著负向影响。研究结果表明,逆境控制、逆境归因、逆境延伸和逆境忍耐负向影响煤炭企业员工安全偏离行为。逆境商数较高的煤炭企业员工,解决工作中面临问题的能力强,工作逆反心理发生率较低,安全偏离行为发生的可能性较小。

                              (2)调节焦点增强了逆境商数对安全偏离行为的影响。由研究结果可知,调节焦点在逆境控制、逆境归因、逆境延伸和逆境忍耐对煤炭企业员工安全偏离行为关系中发挥了调节作用,能够加强逆境控制、逆境归因、逆境延伸和逆境忍耐对煤炭企业员工安全偏离行为的负向影响。

                              (3)优势使用在逆境商数影响安全偏离行为过程中发挥部分中介作用。研究发现,在逆境控制、逆境归因、逆境延伸和逆境忍耐影响煤炭企业员工安全偏离行为的过程中,逆境商数能够通过优势使用而影响煤炭企业员工安全偏离行为的发生,优势使用在逆境商数和安全偏离行为中发挥桥梁作用。

                              4.2 启示

                              (1)煤炭企业管理层应该加强矿工逆境商数训练,帮助矿工减少负面情绪,更加积极主动地面对工作与生活,提高矿工的安全意识,抑制安全偏离行为的产生。具体而言,注重提高矿工面对逆境的把控能力,增强矿工客观分析逆境产生原因的意识,促进矿工就事论事高效解决工作中的逆境,保证工作中的安全规范操作。

                              (2)煤炭企业管理者应该充分发挥调节焦点的调节作用。一方面,在日常工作中注重矿工积极心态的培养,提高其在工作中的获得感;另一方面,定期聘请相关专家进行心理咨询与辅导,加强矿工对积极结果的获取以及对消极结果的规避,有效提高矿工的调节焦点水平,减少矿工安全偏离行为。

                              (3)煤炭企业管理层应当发挥优势使用的桥梁作用。一是帮助矿工发现并挖掘自身潜力,识别并发展自身优势,鼓励员工使用这些优势投入到安全生产中;二是培养并激发矿工的技能优势,营造技能交流氛围,促使员工按照规章制度进行安全生产,减少安全偏离行为隐患。

                              参考文献:

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                              Research on the influence of adversity quotient on safety deviation behaviors of employees in coal enterprises

                              CUI Wenhui, JIANG Ke, CHEN Huaichao

                              (College of Economics and Management, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, Shanxi 030024, China)

                              Abstract In order to explore the influence of adversity quotient on safety deviation behaviors of employees in coal enterprises, regulatory focus was introduced as the adjustment variable and strengths use as the intermediary variable, and the 263 effective questionnaires obtained were empirically analyzed. Using SPSS 26.0 software and hierarchical regression analysis method, the influence of adversity quotient on safety deviation behaviors of employees in coal enterprises was analyzed from four dimensions: adversity control, adversity ownership, adversity extend and adversity endurance. The results showed that adversity quotient of employees in coal enterprises had a significant negative influence on their safety deviation behaviors; regulatory focus strengthened the negative influence of adversity quotient on safety deviation behaviors; strengths use played a part of the mediation role in the process of adversity quotient affecting safety deviation behaviors.

                              Key words coal enterprise employee; adversity quotient; safety deviation behavior; regulatory focus; strengths use

                              中图分类号 TD-9

                              文献标志码 A

                              引用格式:崔文卉,姜珂,陈怀超. 煤炭企业员工逆境商数对安全偏离行为的影响研究[J]. 中国煤炭,2022,48(2):20-28. doi:10.19880/j.cnki.ccm.2022.02.004

                              CUI Wenhui, JIANG Ke, CHEN Huaichao. Research on the influence of adversity quotient on safety deviation be-haviors of employees in coal enterprises[J]. China Coal,2022,48(2):20-28. doi:10.19880/j.cnki.ccm.2022.02.004

                              基金项目:山西省高等学校哲学社会科学研究项目(2017315),山西省回国留学人员科研资助项目(2021-063)

                              作者简介:崔文卉(1995-),女,山西临汾人,硕士研究生,研究方向为创新管理、国际商务管理及供应链管理。E-mail:cwh1812263110@163.com

                              (责任编辑 郭东芝)

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