军队后勤保障人员工作投入量表的初步编制和信效度检验

摘要/Abstract

摘要：

目的初步编制军队后勤保障人员工作投入量表并进行信效度检验，为测量军队后勤保障人员工作投入水平提供有效工具。方法基于文献回顾、半结构化访谈和专家咨询形成的初始量表对609名军队后勤保障人员进行问卷调查，根据回收数据，利用SPSS 27.0与AMOS 24.0软件对量表进行项目分析、探索性因子分析、验证性因子分析和信效度分析。结果探索性因子分析提取4个公因子共24个题项，累计方差贡献率为75.942%；验证性因子分析结果显示，各项拟合指标达到标准，模型拟合度良好。量表各维度平均方差提取值（average variance extracted，AVE）为0.717 0~0.740 2，且维度间相关系数均小于AVE值的平方根。量表总体的Cronbach’s α系数为0.964，各维度的Cronbach’s α系数为0.922~0.940。结论本研究初步编制的军队后勤保障人员工作投入量表具有良好的信效度，可作为测量我军后勤保障人员工作投入水平的测量工具。

关键词: 军队后勤保障人员, 工作投入, 信度, 效度, 量表编制

Abstract:

Objective To preliminarily develop a work engagement scale for military logistics support personnel and test its reliability and validity，thereby providing an effective tool for measuring their work engagement levels. Methods The initial scale was developed based on literature review，semi-structured interviews，and expert consultations. A questionnaire survey was administered to 609 military logistics support personnel. Based on the collected data，SPSS 27.0 and AMOS 24.0 software were used for item analysis，exploratory factor analysis，confirmatory factor analysis，and reliability/validity tests. Results Exploratory factor analysis identified 24 items across 4 common factors，with a cumulative variance contribution rate of 75.942%. The results of the confirmatory factor analysis showed that all fit indices met the standards，indicating a good model fit. The average variance extracted（AVE） for each dimension ranged from 0.717 0 to 0.740 2，and inter-dimension correlation coefficients were lower than the square roots of AVE values. The overall Cronbach's α coefficient of the scale was 0.964，with subscale coefficients ranging from 0.922 to 0.940. Conclusion The work engagement scale for military logistics support personnel developed in this study demonstrates good reliability and validity，making it a suitable measurement tool for assessing work engagement levels in this population.

Key words: Military logistics support personnel, Work engagement, Reliability, Validity, Scale development

中图分类号:

R181.2

李辉明, 欧朝敏, 钱博, 徐子悦. 军队后勤保障人员工作投入量表的初步编制和信效度检验. [J]职业与健康, 2026, 42(17): 2370-2374.

LI Huiming, OU Chaomin, QIAN Bo, XU Ziyue. Preliminary development and reliability and validity test of the work engagement scale for military logistics support personnel. [J]OCCUPATION AND HEALTH, 2026, 42(17): 2370-2374.

图/表 5

参考文献 17

[1]	尹奎, 张凯丽, 李秀凤. 工作重塑对工作意义的影响:团队任务绩效、领导-成员交换关系差异化的作用[J]. 管理评论, 2019, 31(3):143-153.
[2]	宋萌, 郑秋霞, 姜傲雪, 等. 领导辅导与下属工作投入:自我决定的视角[J]. 管理评论, 2023, 35(5):163-172.
[3]	林新奇, 徐洋洋. 未来工作自我清晰度与员工反馈寻求行为的关系:变革型领导和工作投入的影响[J]. 管理评论, 2021, 33(7):216-226.
[4]	何晓东. 试论军人工作投入及其提高策略[J]. 学理论, 2012(3):21-22,96.
[5]	张轶文, 甘怡群. 中文版Utrecht工作投入量表(UWES)的信效度检验[J]. 中国临床心理学杂志, 2005, 13(3):268-270,281.
[6]	王佳誉, 吴奇瑶, 苗慧, 等. 本科护生劳动素养测评量表的编制及信效度检验[J]. 职业与健康, 2025, 41(3):390-394.
[7]	覃慧, 吴金凤, 王婷, 等. 专科护士工作投入量表的编制及信效度检验[J]. 护理学杂志, 2022, 37(1):56-59.
[8]	陈艳萍, 李超然, 王可欣, 等. 军人身份认同量表的初步编制及信效度检验[J]. 海军军医大学学报, 2024, 45(12):1569-1573.
[9]	邱皓政. 量化研究与统计分析 SPSS数据分析范例解析[M]. 重庆: 重庆大学出版社, 2013:314-315.
[10]	KIM J H, RITCHIE J R B, MCCORMICK B. Development of a scale to measure memorable tourism experiences[J]. J Travel Res, 2012, 51(1):12-25. DOI URL
[11]	吴明隆. 问卷统计分析实务--SPSS操作与应用[M]. 重庆: 重庆大学出版社, 2010:189-190.
[12]	FORNELL C, LARCKER D F. Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error[J]. J Marketing Res, 1981, 18(1):39-50. DOI URL
[13]	徐雷. 情绪智力量表(EIS)的修订与应用研究[D]. 上海: 上海师范大学, 2009.
[14]	吴明隆. SPSS统计应用实务问卷分析与应用统计[M]. 北京: 科学出版社, 2003:108-109.
[15]	刘敏, 刘仍旭, 郭顺利. 社会化问答情境下用户隐私顾虑研究:量表开发及其对知识贡献行为的影响[J]. 情报科学, 2024, 42(10):144-154.
[16]	侯兰, 易长秋, 黄琳, 等. 小学生课堂学习体验量表修订与应用[J]. 教育科学研究, 2022(9):24-30.
[17]	李潇潇, 陶发胜. 大学生军训健康风险感知量表开发及其对训练改进的启示[J]. 空军军医大学学报, 2025, 46(5):616-623.

题项	极端值法		题项与总分相关法		因子分析-共同性法	备注
题项	t值	P值	皮尔逊相关性系数	P值	共同性值	备注
Q1	-10.067	<0.001	0.554	<0.001	0.366
Q2	-8.665	<0.001	0.526	<0.001	0.330
Q3	-14.131	<0.001	0.697	<0.001	0.541
Q4	-14.448	<0.001	0.704	<0.001	0.521
Q5	-11.950	<0.001	0.669	<0.001	0.559
Q6	-11.086	<0.001	0.670	<0.001	0.543
Q7	-7.365	<0.001	0.411	<0.001	0.070	删除
Q8	-9.198	<0.001	0.521	<0.001	0.317
Q9	-17.243	<0.001	0.720	<0.001	0.571
Q10	-14.115	<0.001	0.695	<0.001	0.596
Q11	-12.671	<0.001	0.682	<0.001	0.582
Q12	-18.488	<0.001	0.734	<0.001	0.608
Q13	-15.347	<0.001	0.745	<0.001	0.624
Q14	-10.310	<0.001	0.630	<0.001	0.537
Q15	-4.436	<0.001	0.262	<0.001		删除
Q16	-13.009	<0.001	0.675	<0.001	0.556
Q17	-18.430	<0.001	0.748	<0.001	0.652
Q18	-17.218	<0.001	0.730	<0.001	0.627
Q19	-12.168	<0.001	0.696	<0.001	0.618
Q20	-6.144	<0.001	0.387	<0.001		删除
Q21	-11.038	<0.001	0.656	<0.001	0.572
Q22	-18.430	<0.001	0.760	<0.001	0.675
Q23	-23.540	<0.001	0.820	<0.001	0.720
Q24	-11.536	<0.001	0.618	<0.001	0.482
Q25	-11.077	<0.001	0.627	<0.001	0.508
Q26	-14.233	<0.001	0.693	<0.001	0.556
Q27	-5.712	<0.001	0.311	<0.001		删除
Q28	-22.107	<0.001	0.780	<0.001	0.656

题项	极端值法		题项与总分相关法		因子分析-共同性法	备注
题项	t值	P值	皮尔逊相关性系数	P值	共同性值	备注
Q1	-10.067	<0.001	0.554	<0.001	0.366
Q2	-8.665	<0.001	0.526	<0.001	0.330
Q3	-14.131	<0.001	0.697	<0.001	0.541
Q4	-14.448	<0.001	0.704	<0.001	0.521
Q5	-11.950	<0.001	0.669	<0.001	0.559
Q6	-11.086	<0.001	0.670	<0.001	0.543
Q7	-7.365	<0.001	0.411	<0.001	0.070	删除
Q8	-9.198	<0.001	0.521	<0.001	0.317
Q9	-17.243	<0.001	0.720	<0.001	0.571
Q10	-14.115	<0.001	0.695	<0.001	0.596
Q11	-12.671	<0.001	0.682	<0.001	0.582
Q12	-18.488	<0.001	0.734	<0.001	0.608
Q13	-15.347	<0.001	0.745	<0.001	0.624
Q14	-10.310	<0.001	0.630	<0.001	0.537
Q15	-4.436	<0.001	0.262	<0.001		删除
Q16	-13.009	<0.001	0.675	<0.001	0.556
Q17	-18.430	<0.001	0.748	<0.001	0.652
Q18	-17.218	<0.001	0.730	<0.001	0.627
Q19	-12.168	<0.001	0.696	<0.001	0.618
Q20	-6.144	<0.001	0.387	<0.001		删除
Q21	-11.038	<0.001	0.656	<0.001	0.572
Q22	-18.430	<0.001	0.760	<0.001	0.675
Q23	-23.540	<0.001	0.820	<0.001	0.720
Q24	-11.536	<0.001	0.618	<0.001	0.482
Q25	-11.077	<0.001	0.627	<0.001	0.508
Q26	-14.233	<0.001	0.693	<0.001	0.556
Q27	-5.712	<0.001	0.311	<0.001		删除
Q28	-22.107	<0.001	0.780	<0.001	0.656

题项		因子1		因子2		因子3
A1-Q1工作时我感到自己精力充沛						0.725
A2-Q5在连续高强度的后勤保障工作中，我能保持稳定的工作状态						0.781
A3-Q10工作时，即使感到精神疲劳，我也能很快恢复						0.802
A4-Q14即使工作开展不顺利，我也总能坚持完成						0.738
A5-Q19面对上级批评或保障对象的负面反馈，我能快速调整状态投入后续工作						0.777
A6-Q24工作一整天后，依然有精力完成额外的保障任务						0.772
B1-Q2我觉得我所从事的后勤保障工作与单位战斗力的提升直接关联		0.747
B2-Q6后勤保障工作能够激励我		0.789
B3-Q11我为自己所从事的后勤保障工作感到自豪		0.792
B4-Q16完成1项后勤保障工作后会有很大的获得感		0.831
B5-Q21学懂弄通后勤保障相关的业务知识让我很有成就感		0.809
B6-Q25得到上级的肯定或者保障对象的夸赞让我觉得一切工作付出都是值得的		0.783
C1-Q3工作时我会沉浸其中，感觉时间过得很快				0.555
C2-Q8工作时我忘记周围一切，会达到忘我的境界				0.536
C3-Q12忙碌工作时，我注意力高度集中				0.754
C4-Q17工作时遇到需要临时处理的任务，我能在完成临时任务后迅速投入原有工作中				0.815
C5-Q22面对繁杂琐碎的后勤保障工作，我会及时调整状态，静下心来去完成				0.825
C6-Q26工作遇到困难止步不前时，非工作的时间我都在想解决办法				0.779
D1-Q4我会利用业余时间主动学习后勤保障业务相关的知识和技能							0.756
D2-Q9我会主动创新业务方法以提高工作水平							0.743
D3-Q13有需要时我会主动承担、协调完成更多后勤保障工作							0.750
D4-Q18开展后勤保障工作前，我会充分调查了解现状，提前做好工作准备							0.745
D5-Q23我会主动交流保障经验并认真倾听同事的建议，与身边同事共同进步							0.632
D6-Q28面对突发保障任务时，我能主动调整状态并高效应对							0.607
特征值	13.321		2.050		1.687		1.168
方差贡献率（%）	55.503		8.541		7.031		4.867
累积方差贡献率（%）	19.890		39.677		58.709		75.942

题项		因子1		因子2		因子3
A1-Q1工作时我感到自己精力充沛						0.725
A2-Q5在连续高强度的后勤保障工作中，我能保持稳定的工作状态						0.781
A3-Q10工作时，即使感到精神疲劳，我也能很快恢复						0.802
A4-Q14即使工作开展不顺利，我也总能坚持完成						0.738
A5-Q19面对上级批评或保障对象的负面反馈，我能快速调整状态投入后续工作						0.777
A6-Q24工作一整天后，依然有精力完成额外的保障任务						0.772
B1-Q2我觉得我所从事的后勤保障工作与单位战斗力的提升直接关联		0.747
B2-Q6后勤保障工作能够激励我		0.789
B3-Q11我为自己所从事的后勤保障工作感到自豪		0.792
B4-Q16完成1项后勤保障工作后会有很大的获得感		0.831
B5-Q21学懂弄通后勤保障相关的业务知识让我很有成就感		0.809
B6-Q25得到上级的肯定或者保障对象的夸赞让我觉得一切工作付出都是值得的		0.783
C1-Q3工作时我会沉浸其中，感觉时间过得很快				0.555
C2-Q8工作时我忘记周围一切，会达到忘我的境界				0.536
C3-Q12忙碌工作时，我注意力高度集中				0.754
C4-Q17工作时遇到需要临时处理的任务，我能在完成临时任务后迅速投入原有工作中				0.815
C5-Q22面对繁杂琐碎的后勤保障工作，我会及时调整状态，静下心来去完成				0.825
C6-Q26工作遇到困难止步不前时，非工作的时间我都在想解决办法				0.779
D1-Q4我会利用业余时间主动学习后勤保障业务相关的知识和技能							0.756
D2-Q9我会主动创新业务方法以提高工作水平							0.743
D3-Q13有需要时我会主动承担、协调完成更多后勤保障工作							0.750
D4-Q18开展后勤保障工作前，我会充分调查了解现状，提前做好工作准备							0.745
D5-Q23我会主动交流保障经验并认真倾听同事的建议，与身边同事共同进步							0.632
D6-Q28面对突发保障任务时，我能主动调整状态并高效应对							0.607
特征值	13.321		2.050		1.687		1.168
方差贡献率（%）	55.503		8.541		7.031		4.867
累积方差贡献率（%）	19.890		39.677		58.709		75.942

拟合指标	拟合标准^[12]	检验值	是否符合
χ²/df	<5，模型可接受<3，模型拟合得好	2.668	是
GFI	>0.8，模型拟合得好^[13]	0.833	是
RMR	<0.1，模型可接受；<0.05，模型拟合得好	0.040	是
RMSEA	<0.1，模型可接受；<0.08，模型拟合得好	0.074	是
NFI	>0.9，模型拟合得好	0.911	是
CFI	>0.9，模型拟合得好	0.942	是