解读技术压力：对酒店业员工幸福感与工作表现的影响

《Information Technology & Tourism》：Decoding technostress: impact on wellbeing and performance of employees in the hospitality industry

　　摘要
随着技术日益融入日常运营，了解其对员工福利和工作表现的影响变得至关重要。因此，本研究探讨了不同类型的技术压力——具体来说包括技术侵入、技术超载和技术动荡——对酒店行业员工的影响。该研究基于在土耳其安塔利亚对245名酒店员工进行的调查。使用标准化测量工具来评估技术压力、情绪倦怠、角色模糊性、工作满意度及工作表现。通过结构方程模型分析数据，以探索各变量之间的关系。这种方法有助于揭示技术压力对员工工作体验的直接和间接影响。研究结果表明，这三种形式的技术压力都与情绪倦怠有关。总体而言，研究表明技术压力不仅会影响员工的感觉，还会影响他们的工作表现，尤其是在工作角色不明确的情况下。这项研究的独特之处在于它关注了不同类型的技术压力，以及这些压力如何影响员工的工作方式。通过将角色模糊性确定为这一问题的关键因素，该研究为数字转型中的人力层面提供了新的视角，并为酒店业提供了管理技术对其团队影响的实用建议。

1. 引言
所采用的技术使得入住和退房更加快捷、客房服务更加高效、能够提供个性化的客户体验、协助处理复杂任务，并提升运营效率（Lee等人2021；Moriuchi和Murdy 2024；Xiao和Kumar 2021）。然而，酒店行业的快速技术转型既带来了机遇也带来了挑战。特别是酒店员工，由于工作量增加、需要持续学习以及使用数字工具所带来的技术系统相关问题，他们面临着一种被称为“技术压力”的现象（Ragu-Nathan等人2008；Tarafdar等人2007）。当技术需求超出个人管理和适应的能力时，就会产生技术压力，导致心理压力和幸福感下降（Tarafdar等人2007, 2019；Wu等人2022）。
在酒店行业，客户、竞争对手和管理层都要求组织在日常运营中采用先进技术。这种压力反映了行业对更加个性化服务、更高效率和在日益数字化的市场中更具竞争力的追求。从物业管理系统到服务机器人，数字创新已成为现代酒店业不可或缺的组成部分（Buhalis等人2019；Ivanov等人2020；Yang等人2021）。随着这些技术变革深入日常运营，它们从根本上重塑了工作环境和酒店员工的整体体验。因此，迫切需要弄清楚这种数字整合如何具体影响员工的幸福感以及随之而来的工作表现。例如，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用程序使客人能够在入住前探索酒店，而基于人工智能的服务工具要求员工快速适应新的操作流程（Christ-Brendemühl 2022；Lee等人2023）。销售人员、服务部门、客户关系部门、前台工作人员以及所有员工都在不断增加技术在其业务流程中的使用（Lee等人2023；Leung 2021；Shi等人2024；Tarafdar等人2015）。
尽管数字技术得到了广泛整合，但酒店行业仍是一个独特的组织环境，在这里员工需要同时与技术系统和客户进行实时互动。这种双重需求在季节性旅游中尤为明显，因为高峰期的客流量和服务期望会增加，从而加剧了技术压力的影响（H?gberg 2021；Wu等人2022）。与许多其他主要支持内部流程的技术领域不同，酒店员工在面对客户的实际服务过程中经常依赖技术系统。这种同时性创造了一种独特的压力配置，其中技术故障、系统复杂性或信息超载会直接影响面向客户的服务质量和表现（Buhalis 2020；Buhalis等人2019；Ivanov等人2020）。因此，与技术相关的压力在酒店环境中的表现可能与在企业或信息系统环境中有所不同。
从员工的角度来看，技术压力通过增加信息超载、认知需求和沟通成本来降低工作效率、工作满意度和组织忠诚度（Ragu-Nathan等人2008；Tarafdar等人2007）。同时，它还会加剧工作环境与社会环境之间的冲突，降低生活满意度（Yao和Wang 2023）。在酒店行业，技术在治疗服务和客户互动中起着核心作用，因此了解技术压力如何影响员工的幸福感和工作表现对于可持续的员工管理至关重要（Alfehaid等人2024）。然而，大多数关于技术压力的研究是在信息系统和企业组织环境中开发的，其中员工主要将技术作为内部流程的一部分进行互动，而非实时客户服务。因此，现有的模型可能无法完全反映酒店员工所经历的技术相关压力的本质（Shi等人2024；Tarafdar等人2019）。这种情境差异表明，某些技术压力的维度可能会变得更加显著，而其他维度的重要性可能会根据技术如何在服务流程中的嵌入方式而减弱。
技术压力代表了不同的技术压力源，这些压力源可能以不同的方式影响酒店环境中的员工心理体验（Ayyagari等人2011；Christ-Brendemühl和Schaarschmidt 2020）。在这个框架下，情绪倦怠是指由于长期受到技术和组织要求的影响而产生的心理压力（Bondanini等人2020；Tarafdar等人2019）。角色模糊性反映了员工对其职责和期望的认知不确定性，当技术系统改变既定的工作流程时，这种不确定性可能会增加（Tarafdar等人2014；Unguren和Arslan 2021）。最后，工作满意度代表了员工工作体验的评估维度，反映了他们对工作和工作场所的整体态度（Alfehaid等人2024）。这些维度共同提供了对技术相关压力如何塑造酒店组织中员工心理体验和工作结果的全面理解。
尽管以往的研究已经记录了技术压力在不同组织环境中的负面后果，但大部分现有文献主要关注的是信息系统或企业环境中的技术相关压力（Tarafdar等人2007, 2019）。因此，对于在服务期望高、客户互动频繁和技术服务快速发展的酒店环境中，特定技术压力维度如何影响员工心理体验的关注有限（H?gberg 2021；Shi等人2024）。此外，现有的技术压力研究主要考察了情绪压力导致的后果，如倦怠和疲劳，而技术压力如何影响员工工作体验的认知机制则相对较少被探讨。在服务密集型环境（如酒店）中，员工必须不断解读技术系统如何改变任务职责、服务标准和工作期望。这种情况会加剧角色模糊性，特别是当员工需要同时协调技术和服务人际任务时。在酒店环境中，数字系统的持续更新和服务流程的自动化会进一步加剧角色模糊性，尤其是对于那些负责面向客户的员工（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt 2020）。尽管有这些理论联系，但很少有研究同时考察情绪倦怠和角色模糊性作为技术压力与酒店环境中员工结果之间联系的机制。这表明，在技术密集型服务环境中，角色模糊性可能是一个关键机制，将技术压力与员工结果联系起来（Hassanin等人2023；Shi等人2024）。
因此，本研究旨在回答两个关键研究问题：
- RQ1：不同维度的技术压力如何影响酒店员工的情绪倦怠、角色模糊性、工作满意度和工作表现？
- RQ2：情绪倦怠和角色模糊性是否中介了技术压力对员工工作结果的影响？
通过回答这些问题，本研究在几个方面为技术压力文献做出了贡献。首先，它在酒店环境中探讨了技术压力，那里的技术使用与实时服务提供和客户互动紧密相关（Shi等人2024）。其次，它强调了角色模糊性作为技术压力可能影响员工结果的重要认知机制（Tarafdar等人2014；Unguren和Arslan 2021）。最后，通过同时考察技术压力的多个维度，该研究提供了更全面的理解，即技术相关压力如何影响酒店组织中员工的情感体验和工作结果（Bondanini等人2020；Tarafdar等人2019）。研究的概念框架如图1所示，该框架探讨了技术压力、情绪倦怠、角色模糊性、工作表现和工作满意度之间的关系。

图1
该图像的替代文本可能是使用AI生成的。

2. 文献综述
技术压力是一个心理健康问题，影响着那些难以适应信息和通信技术的个体，因为他们缺乏管理这些障碍的能力（Ayyagari等人2011；Ragu-Nathan等人2008）。简而言之，技术压力是指适应新计算机技术所引起的问题，这会导致心理困扰（Brod 1984；Tarafdar等人2007）。H?gberg（2021）将技术压力与心理、行为和生理压力源联系起来。此外，技术压力还指员工因对工作技术的恐惧、焦虑和不安而经历的生理困扰（Hassanin等人2023；Wang等人2008）。研究人员将技术压力分为五个关键方面：复杂性、不安全感、侵入、超载和不确定性（Ragu-Nathan等人2008；Tarafdar等人2007）。技术复杂性指的是员工在处理不断更新和发展的技术应用时所经历的持续学习过程（Hassanin等人2023）。当员工认为技术应用复杂时，他们常常感到力不从心（Tarafdar等人2007）。这类似于任务难度，因为员工难以理解自己的职责（Ragu-Nathan等人2008）。技术不安全感是指员工对技术的信心不足，担心自己会被技术更熟练的人取代（Ragu-Nathan等人2008）。员工害怕失去工作，并感到受到那些技术上更熟练的人的威胁（Bondanini等人2020）。技术侵入是指技术侵入个人生活的现象，其中数字应用实际上侵犯了他们的私人时间（Ayyagari等人2011；Christ-Brendemühl 2022）。这种现象通常表现为员工在官方工作时间之外收到与工作相关的通信，这得益于电子邮件和社交媒体的持续连接（H?gberg 2021）。这种灵活性虽然看似便利，但往往会导致职业和私人领域之间的界限模糊，使员工感到与设备紧密相连（Yasin等人2021）。因此，缺乏真正的断开连接和自由时间的减少可能会造成一种持续忙碌的感觉，最终挑战健康的工作生活平衡的维持，并可能对整体工作满意度产生负面影响（Ragu-Nathan等人2008）。当员工被迫比平时更快、更长时间地工作时，就会产生技术超载（Ragu-Nathan等人2008）。当员工接触到过多的技术知识时，他们还难以确定什么才是重要的（Wu等人2022）。他们必须付出更多努力来学习如何操作技术，并将其融入日常生活中，这可能会导致技术负担过重（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt 2020）。H?gberg（2021）发现，增加的工作量是酒店业员工面临的重要压力因素。那些需要同时处理来自多个来源信息的员工必须更高效、更有效地工作（Tuan 2022）。技术不确定性指的是员工不确定技术变化可能如何影响他们的工作流程、责任以及他们在学习新技术时所面临的挑战（Shi等人2024）。持续的技术变革迫使员工不断接受培训，导致心理上的不安和不确定性（Tarafdar等人2007）。由于技术变化的快速性，那些不知道会发生什么的员工会感受到更大的压力（Kim和Lee 2021）。技术不确定性和角色模糊性被认为是相似的，因为它们都会引发压力（Ragu-Nathan等人2008）。此外，客户需求与技术之间的不匹配也会导致角色模糊性（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt 2020）。Verkijika（2019）指出，技术的最强大动力是其实用性，这既可以增加采用率，也可以减少复杂性和角色模糊性。为了提供一个关于以往研究中如何考察技术压力的结构化概述，表1总结了关键的实证研究、它们的研究背景以及所调查的技术压力维度。技术压力维度代表了信息技术通过增加工作量、模糊工作与生活的界限、引入复杂系统、威胁工作安全或通过持续的技术变革制造不确定性等方式对员工造成的压力。此外，这些压力因素在酒店业环境中的影响可能因实时客户互动、季节性需求波动以及各部门之间不同的技术使用而有所不同。这些情境因素表明，并非所有技术压力维度对员工的影响都是相同的，这突显了需要对特定于酒店业的压力源-压力关系进行专门研究的必要性。随着数字技术在各个行业中的不同应用，研究人员也越来越调整技术压力维度以反映行业特定的实际情况。例如，Alam（2016）研究了航空业中的技术压力，并重点关注了三个关键维度——技术负担过重、技术复杂性和技术不确定性——认为这些压力源在高度依赖技术的运营环境中尤其相关。同样，Gügger?in（2020）在制造业中研究白领员工时发现，技术不安全性和技术不确定性在那个背景下并不显著或不可测量，因此该研究仅保留了三个维度：技术负担过重、技术入侵和技术复杂性。总的来说，这些研究表明，情境塑造了技术压力的显著性和操作化，强调了研究特定于酒店业的压力源的重要性，以便更好地为理论发展和实际干预提供信息。表1总结了以往关于技术压力的研究及其发现的研究空白。

尽管技术压力传统上被概念化为一个多维度结构，但实证研究表明，这些维度在不同职业背景下的表现并不一致。例如，Kim和Lee（2021）报告称，在验证性因子分析中，技术不确定性和技术不安全性的维度因素负荷低于可接受的0.50阈值。同样，Tarafdar等人（2014）和Tarafdar等人（2015）在他们的销售人员研究中没有包括技术不确定性维度，因为认为它不适用于该职业背景。在这些研究中，剩余的技术压力维度被合并为一个整体进行分析了（Tarafdar等人2014, 2015）。然而，本研究没有采取将这些剩余维度合并为一个整体的方法，因为这样做可能会掩盖技术压力的多维度本质。相反，本研究强调考察反映员工所处独特技术环境的具体技术压力维度配置的重要性。通过强调技术压力在不同情境下的表现和影响方式，本研究旨在通过扩展现有模型到酒店业领域，为理论发展和实际干预提供更加精细的理解。

为了更好地反映酒店业的特定需求，本研究超越了通用的技术压力框架。基于酒店工作环境的情境特征——如持续的技术更新、服务压力和实时客户互动——我们引入了“技术动荡”的概念（见方法部分）。

本研究的假设发展基于Tarafdar等人（2007, 2019）提出的技术压力框架，该框架将技术压力定义为个体与技术系统相互作用产生的多方面现象。在这种视角下，当技术的要求超过个人管理和适应的能力时，压力就会出现。基于技术压力中的压力源-压力-结果视角（Tarafdar等人2019），与技术相关的要求被视为产生心理压力的因素，从而影响员工的态度和绩效结果。这一框架在酒店组织中尤为相关，因为员工需要同时与技术系统和客户进行实时互动。数字服务系统与面向客户的职责的共存可能会加剧与技术使用相关的心理压力（H?gberg 2021；Shi等人2024）。情感耗竭是指由于长期暴露于工作相关压力而导致的精神疲劳和能量减少的状态（Maslach和Jackson 1981）。在由技术驱动的环境中，技术压力会导致持续的压力状态（Tarafdar等人2019）。现有文献表明，特定的技术压力源，包括负担过重、入侵和动荡，在高客户互动和技术密集型行业中尤为重要，因为这些行业有持续的面向客户的任务和技术整合（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt 2020）。根据Tarafdar等人（2019）的研究，特定的技术压力源，如负担过重、入侵和动荡，会加剧这种不平衡，从而导致精神和情感上的疲劳。在酒店环境中，员工经常依赖预订系统、数字预订工具、财产管理系统和移动通信平台，同时与客人互动（Buhalis 2020；Buhalis等人2019；Ivanov等人2020）。在时间压力下管理这些技术需求可能会增加员工的心理压力，并加速情感资源的消耗。因此，预计技术压力源会加剧酒店业员工的情感耗竭。研究的相关假设如下：

H1：技术压力对情感耗竭有正面影响。
H1a：技术负担过重对情感耗竭有正面影响。
H1b：技术入侵对情感耗竭有正面影响。
H1c：技术动荡对情感耗竭有正面影响。

角色模糊性发生在员工对其工作职责或评估其绩效的标准感到不确定时（Rizzo等人1970）。在技术密集型的工作场所，不断的技术升级、任务自动化和不断发展的数字工作流程常常会模糊工作界限，使员工难以准确理解对他们的工作期望（Ayyagari等人2011）。研究表明，角色模糊性是将技术压力与员工结果联系起来的关键认知机制，特别是在高客户互动和技术密集型行业中，频繁的技术更新和面向客户的互动会带来持续的不确定性（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt 2020；Hassanin等人2023）。在酒店环境中，员工必须经常协调技术任务和服务职责，例如在协助客人的同时管理预订系统。数字系统的频繁更新或新服务技术的引入可能会改变任务期望，模糊员工对其角色的理解。这种情况可能会增加角色模糊性，并为努力在适应技术变革的同时保持服务质量的员工带来额外的认知压力。研究的相关假设如下：

H2：技术压力对角色模糊性有负面影响。
H2a：技术负担过重对角色模糊性有负面影响。
H2b：技术入侵对角色模糊性有负面影响。
H2c：技术动荡对角色模糊性有负面影响。

数字技术融入酒店运营显著改变了员工的工作体验。服务员工必须频繁使用物业管理系统、移动服务应用和数字预订系统等数字工具，同时与客户互动。尽管这些技术提高了效率和服务质量，但它们也可能给员工带来额外的压力，因为他们必须快速适应新系统，同时保持高标准的服务（Buhalis 2020；Ivanov等人2020）。研究表明，情感耗竭会对工作满意度和生活满意度产生负面影响（Achour等人2013；Zábrodská等人2018），进一步导致工作表现不佳（Guidetti等人2019；Maslach等人2001）。Grobelna（2021）发现工作量是情感耗竭的主要因素，影响工作表现。在他们针对酒店业员工的研究中，Dogantekin等人（2022）发现，工作不安全感与情感耗竭有关。Lee和Ok（2012）发现酒店业员工的情感耗竭与工作满意度之间存在直接关系。当员工的心理能量耗尽时，情感耗竭就会发生，这是工作压力导致工作满意度和表现下降的关键途径（Maslach等人2001；Grobelna 2021）。随着情感耗竭的增加，员工可能会变得缺乏动力，参与度降低，对工作的态度也会变得消极。在以服务为导向的环境中，如酒店业，情感耗竭的员工可能难以与客人保持积极的互动，这会降低工作满意度和表现。研究的相关假设如下：

H3：情感耗竭对工作满意度有负面影响。
H4：情感耗竭对工作表现有负面影响。

角色模糊性发生在员工缺乏有效履行职责所需的信息，并且不确定他人对他们的期望时（Dawson等人2016）。这种缺乏连贯性也可以与角色清晰度联系起来，后者反映了个人对工作要求的理解程度（Knight等人2007）。根据Belias等人（2015）的研究，角色模糊性会影响工作满意度，导致员工之间的冲突、压力和倦怠。虽然技术引起的角色模糊性使个人难以管理中断和矛盾的任务，但快速变化的技术被认为会增加感知到的工作量。然而，如果个人认为技术是有益和安全的，这种效应可能会减弱（Ayyagari等人2011）。Unguren和Arslan（2021）研究了酒店业员工中的角色模糊性，并将其确定为影响工作表现和满意度的显著压力因素。当员工对其角色感到不确定时，他们可能难以优先处理任务并有效地协调职责。在酒店环境中，这种不确定性可能会对员工的工作满意度和提供一致服务的能力产生负面影响。研究的假设如下：

H5：角色模糊性对情感耗竭有负面影响。
H6：角色模糊性对工作满意度有正面影响。
H7：角色模糊性对工作表现有正面影响。

工作满意度被广泛认为是影响员工工作行为和表现的关键因素。当员工感到满意时，他们更有动力，更致力于他们的组织，并愿意超越他们的正式职责，从而总体上提高他们的表现（Guidetti等人2019；Lee和Ok 2012）。在服务工作具有情感要求的酒店业中，满意度扮演着更加重要的角色——满意的员工尽管面临新技术的挑战，也能够提供高质量的服务（Grobelna 2021）。先前的研究还强调，满意度是一种激励因素，能够将积极的情绪转化为有效的工作行为（Maslach等人2001；Unguren和Arslan 2021）。当员工认为技术工具是有支持的而不是带来压力的时，他们往往更加投入，表现也会更好（Alfehaid等人2024）。

H8：工作满意度对工作表现有正面影响。

在当今的工作场所，业务过程中对技术的依赖正在不断增加（Farrish和Edwards 2020）。因此，文献中广泛研究了技术压力对工作表现和满意度的负面影响（Wu等人2022）。研究表明，由工作要求引起的技术压力会降低工作满意度（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt 2020）。Maier等人（2019）将技术压力与焦虑、疲劳、幸福感和生产力的下降以及更高的抑郁水平联系起来。然而，员工对技术的看法显著影响他们的技术压力水平。例如，虽然客户关系管理系统可能被视为提高效率的工具，但它们也可能被视为耗时和复杂的，从而增加员工的工作负担（Farrish和Edwards 2020）。此外，研究表明，经历技术压力的个体往往生产力较低，工作满意度较低，对组织的承诺也较低（Ayyagari等人2011）。

技术应用的设计对减少技术压力有重大影响。吸引人且用户友好的界面使员工能够更快地适应，使他们能够更高效、更有效地工作，从而最小化压力（Alfehaid等人2024）。此外，工作场所中的社会支持，如同事或经理的指导，有助于建立积极的工作氛围。这种支持有助于员工更有效地管理技术压力，从而提高工作表现和整体工作满意度（Hassanin等人，2023年）。尽管员工普遍对采用创新技术持积极态度（Alfehaid等人，2024年），但技术使用带来的要求可能会调节技术过载和技术不确定性带来的影响（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt，2020年）。Wu等人（2022年）指出，尽管技术压力与工作满意度之间的关联很重要，但在酒店业中这一关联尚未得到充分研究。4 方法论 采用定量研究方法，该研究调查了技术压力对酒店业员工情绪耗竭、角色模糊、工作表现和工作满意度的影响。主要的数据收集方法是结构化问卷调查，采用横断面设计，在一个时间点评估员工对技术压力的感知和体验。研究数据来自土耳其国家旅游中心安塔利亚市的酒店行业员工。该市拥有两个机场门户，服务于季节性的“阳光、海洋、沙滩”旅游。由于度假产品主要是夏季的包价旅游，因此旅游业具有很强的季节性。旅游业是该市及其几乎所有部门的主要收入来源。安塔利亚是土耳其最重要的旅游枢纽之一，在该国的酒店业中发挥着关键作用。该市有899家酒店，其中包括418家五星级酒店和度假村，这凸显了其在豪华和全包旅游领域的强势地位。安塔利亚拥有232,361间客房和648,285张床位，占土耳其总床位容量的42%，显示出其在国家旅游产业中的主导地位。2024年，安塔利亚通过安塔利亚机场和加济帕夏机场接待了约1700万游客，成为国内外游客的主要门户。其中，390万（25%）来自俄罗斯，350万（22%）来自德国，160万（10%）来自英国，100万（7%）是土耳其国内的游客。旅游季节非常集中，92%的游客在3月至10月期间到达，60%的游客在夏季的6月至9月期间到达（Alanya旅游酒店业者协会，2025年）。这种季节性分布突显了对旅游业高度依赖性，强调了员工适应业 务量增加和需求波动的必要性。调查通过方便抽样方法分发给了酒店业的员工。INKAY[人力资源协会]和PERY?N[人力资源管理人员协会]代表该地区的人力资源经理和主管，POYD[专业酒店经理协会]代表酒店总经理，AKTOB[地中海旅游酒店业者协会]代表酒店投资者。在这些组织的匿名和自愿支持下，调查通过25个WhatsApp群组分发，邀请参与者自愿参与。这些WhatsApp群组包括代表不同职业层次和职能领域的专业酒店行业协会成员。具体来说，INKAY和PERY?N群组主要由人力资源经理、主管和部门主管组成；POYD群组主要由总经理和高级管理人员组成；AKTOB群组包括酒店投资者和中级管理人员。虽然调查邀请面向所有酒店业员工，但大多数受访者是直接在日常工作中使用技术的人，如部门经理、助理经理和主管。此外，参与者来自不同的部门，包括前台、餐饮、客房服务、销售和市场营销以及行政单位，确保了样本的多样性，反映了酒店业工作团队的多重角色。2024年夏季进行了五次独立的调查分发，以确保全面覆盖，与旅游季节的不同阶段相对应，这些阶段的工作量会有所变化。此外，分发范围覆盖了从阿拉尼亚到卡斯的680公里海岸线，旨在包括不同类型和服务水平的酒店，以及向客人提供的不同程度的舒适度，从而捕捉到关于技术压力及其对酒店业员工影响的多样化观点。参与完全是自愿的，参与者被保证他们的回答是匿名和保密的。为了保持数据的准确性和可靠性，加入了简单的注意力检查问题（例如，“我是机器人”，“2 + 3 = ?”），任何未通过这些检查的回答都被从分析中删除。共获得了249份回答，经过数据清洗和筛选后有245份适合分析。为了确保回答的可靠性，向参与者说明了研究的目的，并保证了匿名性。参与是自愿的，除了参与者的工作地区和部门外，没有收集任何识别信息。在进行全面研究之前，进行了一个包含65份回答的试点测试，以评估调查工具的有效性和可靠性，这有助于确定问卷的适用性，发现任何程序上的缺陷，并确认测量模型与理论框架的一致性（Podsakoff等人，2003年）。研究中使用的所有量表的内部一致性可靠性得分都高于70%，确保了它们适合进一步分析。为了评估样本量是否足够进行分析，使用G*Power 3.1（Faul等人，2009年）进行了统计功效测试。根据Cohen（2013年）的建议，进行了一个假设效应大小为中等（f2 = 0.15）、alpha水平为0.05、期望功效为0.80的结构性模型的先验功效分析。考虑到PLS-SEM模型中指向单一内生构念的最大结构路径数量为三个，所需的最小样本量约为77个案例。因此，获得的245份回答样本量超过了这一要求，确认了在结构性模型中检测中等和显著效应的足够统计功效。此外，由于PLS-SEM特别适用于中等样本量和非正态数据分布（Hair等人，2013年），所选择的样本量可以认为适合本研究。为了确定酒店业背景下的技术压力结构，进行了探索性因素分析（EFA）。先前的研究表明，技术压力的维度可能因职业环境和技术环境的不同而有所不同（Kim和Lee，2021年；Tarafdar等人，2014年，2015年）。因此，使用EFA来确定酒店业员工所经历的最相关的技术压力维度。技术压力量表改编自Tarafdar等人（2007年，2014年，2015年）的研究。2014年和2015年的研究没有包括技术不确定性维度，因为认为它不适用于销售人员。同样，在本研究中，这一维度也不适合酒店业员工，因此没有被包括。随后进行了使用Promax旋转的EFA和确认性因素分析（CFA），发现了三个特征值大于1的因素。scree图也明确支持了三因素解决方案。分析表明，技术不安全和技术复杂性的项目加载在一个因素上，并且在统计上显著。基于这些结果，研究采用了三维结构。这个组合因素在本研究中被标记为“技术动荡”，反映了员工在与技术系统互动时感知到的不稳定性和困难。情绪耗竭量表改编自Maslach倦怠量表（Maslach和Jackson，1981年）。虽然原始量表包含九个项目，但为了与研究的背景和语言适应相匹配，减少了六个项目。角色模糊量表最初由Rizzo等人（1970年）开发，并由Schuler等人（1977年）进行了验证。原始量表包含六个项目，但在专家审查后移除了一个项目，因此本研究中使用了五个项目。Kirkman和Rosen（1999年）开发了工作表现量表，后来??l（2008年）将其改编为土耳其语版本，保留了其原始的四个项目结构。工作满意度量表最初由Brayfield和Rothe（1951年）设计，后来Judge等人（2000年）缩短为五个项目。然而，由于两个项目的因子载荷较低，最终版本中去掉了两个项目，留下了三个项目。所有项目都在五点李克特量表上测量，范围从1（强烈不同意）到5（强烈同意）。PLS-SEM分析使用SmartPLS 4.0进行。根据Hair等人（2013年）推荐的指南，评估了内部一致性可靠性、收敛效度和区分效度。为了评估结构路径的显著性，应用了5,000次重抽样的自助法。数据正态性检查表明，一些变量的偏度和峰度超出了可接受的阈值，偏度值范围从-1.766到4.212，峰度值范围从-0.973到4.774。Kolmogorov–Smirnov和Shapiro–Wilk检验对于所有变量都是显著的（p < .001），表明正态性假设被违反。根据Kline（2011年）的观点，偏度应保持在±2以内，峰度应在±3以内；由于一些变量超出了这些限制，因此部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）被认为比基于协方差的SEM更合适，因为它对非正态数据分布具有鲁棒性。这种方法允许同时估计测量模型和结构模型，并且广泛推荐用于涉及中等样本量和非正态数据的复杂模型（Hair等人，2013年）。此外，还计算了描述性统计量，包括平均值、标准差和频率，以提供数据集的总体概览。本研究遵循了伦理研究指南，参与者在参与前被告知研究的目的，并提供了他们的同意，如Kadir Has大学在2024年3月1日批准的伦理同意书中所概述的。数据是匿名收集的，并在整个研究过程中保持了保密性。5 结果本研究主要关注安塔利亚地区酒店中的管理人员，包括度假酒店（n = 191，78.0%）和城市酒店（n = 54，22.0%）。大多数酒店位于凯梅尔（n = 88，35.9%），其次是马纳加特（n = 49，20.0%）和贝莱克（n = 31，12.7%）。关于职位，大多数受访者担任管理职务，35.5%（n = 87）担任部门经理，29.4%（n = 72）担任部门经理助理。年龄分布显示，大多数受访者的年龄在18至49岁之间（n = 204，83.2%），只有少数人（n = 4，1.6%）年龄在60岁或以上。关于性别，56.3%（n = 138）的受访者是男性，而42.9%（n = 105）是女性。受访者的教育背景也各不相同，大多数拥有本科学位（n = 146，59.6%），其次是高中毕业生（n = 82，33.5%）和研究生（n = 17，6.9%）。SmartPLS用于评估假设并检查模型的准确性。首先通过检查因子载荷、复合可靠性（CR）和平均提取方差（AVE）值来评估结构模型的收敛效度（Ali等人，2016年），如表2所示。表2 构念的有效性和可靠性所有量表项目的因子载荷均超过了建议的0.70阈值（Hair等人，2013年），除了两个项目：“我被迫因酒店相关技术而更快地工作”，其载荷为0.593，以及“我必须不断更新我的酒店相关技术技能以避免被取代”，其载荷为0.442。因此，这些项目从进一步分析中移除。此外，CR和AVE值超过了可接受的阈值（表3），支持了量表的有效性和可靠性。表3 区分效度为了评估模型的区分效度，使用了Fornell-Larcker准则（表3）和Heterotrait-Monotrait（HTMT）比率（表4）。建议每个维度的AVE值的平方根应超过与其他维度的相关性（Fornell和Larcker，1981年），这里实现了这一要求（表3中突出显示）。此外，HTMT值保持在推荐的0.85阈值以下（Henseler等人，2015年；Kline，2011年），从而支持了模型的区分效度（表4）。表4 Heterotrait-monotrait（HTMT）在测试假设之前，评估了结构模型的潜在共线性问题和整体模型拟合度。所有构念的方差膨胀因子（VIF）值均低于5的阈值，表明多重共线性不会对结构模型构成威胁（Hair等人，2013年）。此外，还使用了标准化均方残差（SRMR）来评估模型拟合度。SRMR值为0.058，远低于推荐的0.08阈值，这证实了所提出的模型与实证数据之间具有良好的适配性（Schermelleh-Engel等人，2003年）。测量模型中的路径系数（β）、t值和f2效应大小在表5中呈现，这些数据概述了变量之间的直接效应。几个假设的关系具有统计学意义，而其他关系则不支持（表5；图2）。在技术压力的各个维度中，技术入侵对情绪衰竭有最强的正面影响（β = 0.482，t = 8.045，f2 = 0.411，p < 0.01），表明工作和个人界限受到更高程度技术侵扰的员工更有可能经历情绪衰竭。同样，技术动荡显著增加了情绪衰竭（β = 0.328，t = 5.280，f2 = 0.153，p < 0.01），表明快速的技术变化加剧了员工的情感压力。技术过载也对情绪衰竭有显著的正面影响，尽管效应大小相对较小（β = 0.127，t = 2.675，f2 = 0.036，p < 0.05）。此外，技术动荡对角色模糊性有显著的负面影响（β = -0.226，t = 2.772，f2 = 0.032，p < 0.01），表明技术动荡可能在某些情况下明确了员工的角色期望。然而，技术过载和技术入侵对角色模糊性没有显著影响。因此，H1a、H1b、H1c和H2c得到支持，而H2a和H2b未得到支持。

表5 测量模型的路径系数和T统计量（假设检验）
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图2 这张图片的替代文本可能是使用AI生成的。
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结构模型

分析显示，技术压力的三个维度——技术过载、技术入侵和技术动荡——与情绪衰竭之间存在正面关系（H1a、H1b、H1c）。尽管最初的假设预期的是负面效果，但这一结果可以通过所有变量都是用负面措辞的条目来衡量的事实来解释。换句话说，技术压力维度的增加与更高的情绪衰竭水平相对应。由于情绪衰竭也是通过负面表述的陈述来评估的，因此这种正向的统计关系实际上反映了两种不利条件的同时增加。因此，结果的正面方向与理论预期一致，并支持技术压力对情绪衰竭有负面影响的观点。

关于组织结果之间的关系，情绪衰竭对工作满意度（β = -0.104，t = 1.608）或工作表现（β = -0.020，t = 0.403）没有显著影响。因此，H3和H4没有得到支持。相反，角色模糊性对情绪衰竭有显著的负面影响（β = -0.104，t = 2.540，f2 = 0.029），支持H5，并表明在这种情境下，更高的角色模糊性与更低的情绪衰竭相关。角色模糊性还对工作满意度（β = 0.517，t = 7.712，f2 = 0.344）和工作表现（β = 0.749，t = 13.689，f2 = 0.743）有显著的正面影响，支持H6和H7。分析表明，角色模糊性对工作表现和工作满意度都有正面影响。尽管这一结果乍看之下可能与理论预期相矛盾，但实际上是因为这两个构念都是用正面措辞的条目来衡量的。例如，对“我清楚地知道人们对我有什么期望”这一陈述的高度同意表明了更明确的角色定义。相反，对“我可以在工作中超越我的目标”的同意反映了更高的工作表现。因此，观察到的正面关系应该被解释为更明确的角色定义与更高的工作表现和工作满意度相关的迹象。在这种情况下，结果与理论假设完全一致，并且当考虑到量表条目的方向时变得有意义和连贯。

工作满意度显著提升工作表现（β = 0.177，t = 2.866，f2 = 0.054），支持H8，并表明工作满意度较高的员工往往表现出更好的工作表现。总体而言，结果表明技术压力维度导致情绪衰竭，这突显了有效的工作场所管理在减少技术障碍和改善工作相关结果方面的重要性。此外，还检查了研究中变量的中介作用；然而，没有发现任何提出的中介效应在统计上是显著的。

该模型的解释力和预测力使用R2和Q2值进行了评估。R2值分别为情感衰竭0.646，工作表现0.587，工作满意度0.290，角色模糊性0.043。这些发现表明，该模型对情感衰竭和工作表现具有相当大的解释力，对工作满意度具有中等解释力，对角色模糊性的解释力相对较弱。相应地，Q2值分别为情感衰竭0.622，工作表现0.013，工作满意度0.012，角色模糊性0.007。所有内生构念的正Q2值表明模型具有预测相关性，尽管工作表现、工作满意度和角色模糊性的预测力相对于情感衰竭来说仍然相对有限。总体而言，假设检验的集体评估以及R2和Q2值表明该模型具有可接受的解释能力和预测相关性，支持所提出模型的结构合理性（Ali等人，2016年；Hair等人，2013年）。

7 讨论

本研究提供了关于技术压力对酒店业中情绪衰竭、角色模糊性、工作满意度和工作表现影响的宝贵见解。研究详细记录了技术压力对个人心理和身体健康的负面影响（Tarafdar等人，2007年；Ragu-Nathan等人，2008年）。研究结果表明，技术压力导致情绪衰竭，这与Maslach和Jackson（1981年）对职业倦怠的概念化一致，其中情绪衰竭被认为是长期暴露于工作相关压力源的结果。同样，技术压力与角色模糊性之间的关联也与Rizzo等人（1970年）的框架一致，该框架强调不清楚的期望和相互冲突的要求——通常因技术变化而加剧——会扰乱员工之间的角色清晰度。这些结果与Ayyagari等人（2011年）以及Christ-Brendemühl和Schaarschmidt（2020年）的发现一致。总体而言，这些发现表明，与技术相关的压力源主要通过心理和角色相关的机制影响员工，而不是直接影响行为结果，如表现。然而，研究发现技术压力对员工的工作表现或满意度没有直接影响，这与Wu等人（2022年）和Alfehaid等人（2024年）的结果相反。

根据研究结果，技术过载和技术入侵维度特别扰乱了员工的工作生活平衡，导致情绪衰竭增加。这支持了Yao和Wang（2023年）所述的技术压力对生活满意度的负面影响。在服务提供通常依赖于实时通信技术的酒店环境中，持续的连接性和时间压力可能会加剧员工的情感疲劳，即使技术提高了运营效率。同样，H?gberg（2021年）发现技术压力增加了工作负担。这一结果可能反映了酒店组织的运营特点，员工习惯于使用技术支持的服务系统，因此随着时间的推移发展出了应对机制。

酒店运营中的技术系统经常要求员工同时执行多项任务并快速响应服务请求。这种运营压力即使在员工继续满足表现期望的情况下也可能增加情绪衰竭。在这方面，开发技术培训计划和支持机制可以帮助员工适应数字化转型。本研究与Chen等人（2024年）的工作不同，后者发现员工表现出高水平的技术压力。

研究发现，员工对工作安全的认知激励他们不断更新技术技能，鼓励与同事分享信息，并促进技术知识的交流。此外，它还强调员工与技术的互动影响了他们的情绪衰竭水平，这种互动是情绪衰竭的关键决定因素。这一结论与之前的研究一致，这些研究将技术压力与情绪衰竭联系起来（Chen等人，2024年；Shi等人，2024年；Tarafdar等人，2019年）。

本研究的一个显著发现是角色模糊性、工作满意度和工作表现之间的正面关系，这似乎偏离了传统的理论预期。这一结果可以直接归因于测量量表的表述方式；条目的表述方式是，更高的同意水平表示更明确的角色定义（例如，“我清楚地知道人们对我有什么期望”），而不是模糊性。因此，我们的发现强调，当酒店经理对其责任和权限有清晰的认识时，他们的职业满足感和表现水平显著提高。在酒店业的高压力环境中，无缝协调至关重要，这种结构上的确定性作为一种重要的心理资源。这种清晰性使员工能够更有效地应对技术需求，证实了在数字化转型过程中，角色透明度是维持表现的先决条件（Rizzo等人，1970年）。

工作满意度是积极影响工作表现的关键因素，这种关系由各种中介机制塑造。本研究的结果还确认，更高水平的工作满意度对员工表现有积极贡献。在酒店环境中，对角色感到满意的员工可能在服务提供方面表现出更大的积极性和投入，从而最终提升表现结果。研究表明，技术压力通过角色模糊性对工作满意度和表现产生负面影响（Wu等人，2022年）。然而，在本研究中，与角色模糊性相关的测量条目主要反映了员工对自己责任和期望的理解。因此，较高的得分可以解释为更明确的角色定义，这可能有助于解释观察到的角色模糊性、工作满意度和工作表现之间的正面关系。这一发现表明，在技术密集型的酒店环境中，明确定义的角色可能在塑造员工结果方面起着比技术变化本身更重要的作用。

情绪衰竭对工作表现或满意度没有显著影响。这一发现可能反映了酒店工作的运营特点，员工经常需要在经历疲劳或情绪压力时保持服务质量和任务完成。因为许多酒店绩效指标侧重于服务提供和任务执行，员工可能即使在经历心理疲劳时也能继续有效表现。同样，Alfehaid等人（2024年）强调了技术系统的可用性和员工培训计划在减轻技术压力影响方面的作用。

8 结论和意义

本研究旨在通过解决两个核心研究问题来解码技术压力在酒店业中的多方面影响。关于第一个问题，我们的实证证据确认，具体技术压力维度——即技术入侵、技术过载和技术动荡——是酒店员工情绪衰竭的重要催化剂。有趣的是，与传统观点相反，技术压力以及由此产生的情绪衰竭并没有直接损害工作满意度或表现。相反，结果强调角色模糊性是积极组织结果的主要驱动力。针对第二个问题，结构分析显示，情绪衰竭和角色模糊性并未作为技术压力和工作结果之间的统计学上显著的中介因素。总之，虽然技术压力无疑会耗尽服务员工的情感储备，但在数字时代，明确定义的角色和健全的运营结构仍然是持续表现和满意度的最终决定因素。

8.1 理论贡献

本研究通过探讨技术压力对酒店业员工的影响，做出了重要的理论贡献。最初，技术压力包括五个核心维度——技术复杂性、技术不安全感、技术入侵、技术过载和技术不确定性——展示了它是如何发展的以及它对个人施加的压力。然而，本研究从三个角度探讨了技术压力：技术过载、技术入侵和技术动荡。通过关注这些维度，本研究提供了对技术压力在酒店环境中更具体的理解，在这种环境中，技术系统经常被整合到日常服务运营中。因此，这项研究通过表明，在酒店环境中，员工的结果不仅受到技术压力源的影响，还受到技术支持的服务系统中工作角色清晰度的影响，为技术压力文献做出了贡献。

本研究通过探讨技术压力对酒店业中情绪衰竭和角色模糊性的影响，以及这些影响对工作表现和工作满意度的影响，对文献做出了原创性贡献。研究发现展示了技术压力如何影响员工的福祉和满意度。此外，研究还强调了角色模糊性和情绪衰竭的机制如何影响技术压力的效果。特别是，结果表明，技术压力主要通过情绪和角色相关的机制影响员工的结果，而不是通过直接的绩效恶化。这些中介变量对工作满意度和绩效的影响强化了现有文献中的观点，同时也提供了新的视角。此外，研究结果表明，在技术密集型的酒店环境中，工作角色的明确性在塑造员工态度和绩效方面起着关键作用。这些针对酒店行业的独特发现代表了本研究的重要理论贡献。通过关注酒店行业员工，本研究填补了现有文献中的一个空白——以往关于技术压力的研究大多集中在一般的组织背景下，而较少关注像酒店这样的服务密集型行业。这些见解加深了我们对酒店行业员工所面临独特挑战的理解，并为未来在该领域的研究提供了宝贵的启示。因此，本研究通过将现有知识扩展到酒店行业，强调了情感因素和角色相关机制在解释员工结果中的重要性，为不断增长的技术压力研究领域做出了贡献。

8.2 管理启示
以往的实证研究经常强调制定个人层面的策略以帮助员工应对技术压力（例如，Salanova等人，2013年）。基于本研究的结论，建议酒店行业实施一系列策略来减轻员工的技术压力。采取措施平衡技术负担、提供培训和支持计划以及明确界定工作角色，可以帮助预防情绪衰竭并提升工作满意度。此外，支持员工适应技术变化以及制定减少对未来不确定性的组织政策，能够提高酒店行业的员工满意度和绩效。研究结果还为酒店行业管理者提供了若干实际建议：由于管理者在度假村和城市酒店中经常同时处理多项任务，并且面临不同程度的技术干扰，因此应采取诸如灵活工作时间、安排离线时段和工作量分配策略等措施来降低情绪疲劳。其次，尽管系统的整体可用性很重要，但特定的培训计划应侧重于帮助管理者适应技术压力；在本研究中，这通过提供结构化的入职培训来减少角色模糊性，从而保持职责的清晰性。第三，在酒店行业中，尤其推荐灵活的工作时间表和明确的离线边界，因为持续的技术干扰与管理者更高的情绪疲劳有关。第四，角色模糊性与工作满意度和绩效呈正相关，酒店行业应确保职位描述清晰，并在技术实施过程中为管理者提供明确的期望指导，从而提升员工表现。第五，领导方式应包括对面临技术压力的管理者的持续支持，鉴于观察到的情绪衰竭对绩效影响不显著，可以直接采取干预措施。这表明管理者尽管可能感到疲劳仍能保持绩效，但有针对性的支持可以改善他们的福祉和可持续性。第六，培训应具有针对性，侧重于帮助酒店行业员工应对技术入侵和技术负担，而不仅仅是通用性的技术压力应对方案。总体而言，干预措施必须基于本研究的结果：减少技术入侵和负担、提升角色清晰度以及在技术动荡期间提供结构化支持，将共同改善酒店行业管理者的福祉、工作满意度和绩效。

8.3 制约与未来方向
尽管有这些发现，但仍需承认一些局限性。首先，数据仅来自安塔利亚地区，这限制了研究结果的普遍性。不同地理区域的酒店行业员工可能因文化、经济和技术条件的差异而有不同的经历，从而导致不同的结果。此外，虽然本研究主要关注员工所经历的技术压力，但很少有研究探讨酒店宾客所面临的技术压力（Lee等人，2023年）。因此，未来的研究可以通过探索酒店行业所有利益相关者（包括宾客）的技术压力体验来扩大研究范围。虽然本研究探讨了技术压力与角色模糊性之间的相互作用，但在某些情况下，角色模糊性也可能加剧技术压力（Christ-Brendemühl和Schaarschmidt，2020年）。进一步的研究可以通过探究这些变量之间的双向关系来提供更全面的行业视角。