数字化背景下远程工作压力源对员工福祉的影响：基于模糊TISM的层次关系解析

本研究基于工作需求-资源模型（JD-R模型），针对数字化远程工作环境中员工福祉受损问题，通过模糊总解释结构模型（Fuzzy-TISM）和MICMAC分析，系统识别了12项关键压力源（如低主管支持、数字过载、持续连通性等），揭示了其层级关联及驱动-依赖关系。研究发现低主管支持是核心驱动因素，会引发数字疲劳、情绪耗竭等连锁反应，从理论层面拓展了JD-R模型的健康损害路径，为管理者制定远程工作健康干预策略提供了结构化决策框架。

　　

随着新冠疫情加速全球数字化转型，远程办公从边缘实践迅速成为主流工作模式。据统计，疫情期间居家办公比例从12%激增至50%，科技巨头如谷歌、推特等甚至将远程工作常态化。这一变革虽赋予员工时空自主性，却也埋下隐患：数字工具的无缝连接模糊了工作与生活界限，持续在线压力催生了新型职业健康问题。

在此背景下，学者们开始关注数字化远程工作对员工福祉的双刃剑效应。既有研究多孤立探讨单一压力源，缺乏对压力源间复杂作用机制的系统解析。为此，Swati Baurai团队在《Journal of Management & Organization》发表研究，整合工作需求-资源模型（JD-R Model）与模糊总解释结构建模（Fuzzy-TISM），首次构建了数字化远程工作场景中压力源的层级影响网络。

研究方法与技术路径

研究通过文献梳理与23名IT行业专家访谈，识别出12项关键压力源，采用模糊TISM将专家语言评价转化为三角模糊数，构建结构自交互矩阵（SSIM），通过去模糊化得到层级关系图，并结合MICMAC分析按驱动-依赖功率对压力源分类。该方法克服了传统二元逻辑的局限，捕捉了专家判断中的模糊性。

研究结果与发现

1. 1.
   压力源层级结构
   模糊TISM模型将压力源分为7个层级：低主管支持（S1）位于最底层，通过驱动不切实际的主管期望（S9）、数字过载（S5）等向上传导，最终引发情绪耗竭（S2）、工作生活失衡（S11）等顶端结果。
   
2. 2.
   MICMAC聚类分析
   • •
     独立区（高驱动-低依赖）：低主管支持、数字过载等是核心驱动因素；
   • •
     联动区（高驱动-高依赖）：数字疲劳（S7）为关键枢纽；
   • •
     依赖区（低驱动-高依赖）：情绪耗竭、数字倦怠等多为结果变量。
     
3. 3.
   健康损害路径验证
   研究验证了JD-R模型的健康损害路径：数字化场景中的高工作需求（如持续连通性）消耗员工心理资源，导致数字疲劳→数字衰竭（S4）→数字倦怠（S6）的链式反应，最终引发身心健康问题。

结论与启示

本研究通过模糊TISM揭示了数字化远程工作压力源的因果网络，证实低主管支持是触发健康损害路径的根源。理论层面，拓展了JD-R模型在数字化环境下的适用性；实践层面，建议组织通过强化主管支持、设定数字边界等措施阻断压力传导。未来研究可结合动机路径探索资源补偿机制，为构建健康数字工作生态提供更全面的理论支撑。