公共管理领域中情绪劳动研究的发展现状基于文献计量的综述与建议.docx
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公共管理领域中情绪劳动研究的发展现状基于文献计量的综述与建议
一、情绪劳动概念的背景和提出
情绪劳动(emotionallabor)这一概念的起源并不久远,社会学家ArlieHochschild[1]在长期跟踪研究空乘服务人员的工作后,她发现服务人员通过投射自身情绪来安抚受惊扰的乘客,并将这一过程归纳为“情绪劳动”。
当然,Hochschild的研究主要基于私营部门的工作机制,因为在很多服务行业,客户满意度的高低是决定企业业绩好坏的重要因素,所以服务人员在面对顾客时是否具有同理心,能否将自身的情感要素投射到服务工作中,感同身受地处理客户关系,是企业吸引顾客的一个非常重要的环节。
这一概念的内核对于倡导服务民众的公共部门而言,也是非常关键的因素。
将情绪劳动这一概念应用到公共管理中,以促进政府工作人员认真负责地为人民服务,有利于提升公众对于政府部门(特别是一线业务部门)的信任水平。
情绪劳动的实质是工作人员在工作中面对服务对象时,能够对与工作相关的情绪进行有效管理。
在一些公共部门的实际工作情形中,这不仅要求公职人员有效管理自身的情绪,把服务工作做好,同时还要求他们能够积极应对市民出现的不同情绪状态,提供更好的公共服务。
这意味着公职人员在履行职责时表现出来的情绪状态,有时候是其自身的真实体会,有时候可能只是他所承担的角色所要求体现的情绪,甚至可以说这时候该名公职人员是用表演式的情绪来履行相关职责。
换言之,这些公共部门的工作岗位都要求工作人员在工作中融入情绪要素,并将情绪要素与履行职能有效结合起来。
当政府部门在提供公共服务时,通常需要工作人员直接面对市民或服务对象来了解对方的需求,这种服务形式有时是面对面的沟通(如服务窗口、行政服务大厅等),有时则是通过服务热线的形式实现。
政府部门提升一线公共服务的工作绩效和工作评价的手段,主要依赖于工作人员在和服务对象沟通的过程中,能否清楚有效地了解对方的心理状态和诉求,并根据他们的状态即时调整自身的心理和情绪。
这种应对方式能够体现出训练有素的职业素养,其中最重要的就是有效的情绪管理[2]。
即便许多公职人员在实际工作中已经意识到了情绪的重要性,但是公共管理领域的许多研究者仍然不愿意正视这一问题。
正如Dubnick[3]所言,公共管理领域的许多理论和研究已经在保持“专业化”和“客观中立”的方向走得太远,以至于忽视了情绪要素在公共部门中体现出来的作用,因为公共部门的职员在工作中投入的情绪要素带有较为浓厚的个人印记,这与公共管理领域的主流取向不太相符。
公共管理领域中的一些研究者在关注公共部门中一线工作人员时,其实都或多或少地注意到了情绪对于相关工作人员的作用,即便他们没有在著作中清楚地指出“情绪”这个词,但他们都提到了公职人员在一些服务工作中如何去管理和应对自己内心出现的一些问题,这其实就是在描述基层政府人员在面对市民时,如何在工作中处理好自身的情绪问题[4-6]。
之后,有一群学者开始讨论曾经被公共管理研究所鄙夷的“情绪”问题,他们开始重视政府部门工作人员的内心感受和工作绩效之间的关系。
自2004年MaryE.Guy和MeredithNewman发表Women’sJob,Men’sJob:
SexSegregationandEmotionalLabor一文开始,标志着“情绪劳动”这个概念正式进入公共管理研究领域,情绪劳动研究已成为公共管理领域中的新兴研究问题。
经过了10多年的发展,学者们围绕情绪劳动的前因后果做出了许多卓有成效的研究成果,也加深了公共管理研究对于情绪劳动在公共部门中作用机制的理解,有必要对这些研究进行系统性的回顾和总结。
相对于传统的文献综述分析方法,文献计量方法的兴起,对于探究过往研究的发展历程和现状,提供了一种新视角。
这一方法将图书情报学的诸多理论和工具应用到文献回顾和综述中,有助于研究者充分掌握某一领域的全貌,定位该领域的权威学者以及相关的代表著作,并快速理解该领域内各个主题之间的关联与发展趋势。
二、文献计量在公共管理领域中的应用
文献计量(BibliometricAnalysis),又名科学计量(scientometrics),是跨学科方法在文献综述中的一种运用,其本质是通过统计方法和数学工具来分析某一领域中发表的科学文献和相关话题[7]。
文献计量方法的分析对象主要包括:
一是已发表文献本身及其内容要素,如文献的标题、摘要、关键词、所载刊物、刊发年份、出版地、作者、作者院校信息,以及引用文献等资料;二是与该文献相关的统计指标,如被引用次数、所载刊物的排名及其影响因子等指标[8]。
研究者可以把这些要素都作为量化分析的单元,创造多样化的文献分析结果,增加研究产出的丰富性。
文献计量的结果丰富性体现在,它从较为基础的频数统计开始,到领域内作者合作关系分析和关键词的共现(co-occurrence)分析,再到基于作者、关键词、引用文献等要素的复杂关系网络(network)分析,从各个维度为研究者展示了某个研究领域的发展历程和现状[9]。
因此,本文可以利用这些层次不一的分析结果,特别是关系网络图所呈现的全局式关系,理解情绪劳动研究在公共管理领域中的发展历程,评估情绪劳动研究在公共管理领域中的发展现状,同时为情绪劳动研究未来的发展方向提出一些建议。
当然,已经有不少先驱者将文献计量方法应用在公共管理领域中,并取得了一定成果。
这些成果大致可以分为以下几类,一是研究者收集了公共管理领域中某个学术期刊创刊以来刊登的所有研究论文的相关数据,运用文献计量的方法去探讨了这一刊物上的学术论文的发表趋势和演变过程[10-11];二是有学者运用这一方法分析了公共管理领域中,不同细分领域之间的知识传播和交流情况[12];三是这一方法被学者用来追踪ChristopherHood于1991发表的一篇标志性论文(APublicManagementForAllSeasons),在公共管理领域中的扩散过程,Hood[13]的这篇论文提出了“新公共管理”(NewPublicManagement)这个概念,推动了学术界近几十年以来的新公共管理运动。
所以Chandra和Walker其实是通过文献计量方法追踪了一个经典概念如何被学界接受的过程[14]。
但是,目前还没有公共管理领域的学者尝试运用文献计量方法去探讨一些新兴研究话题中知识扩散的过程以及知识传播的规律,本文正是想要填补这一空白,利用文献计量方法去分析情绪劳动研究这一新兴领域。
相对于Chandra和Walker[14]追踪“新公共管理”这个经典概念,因而有庞杂的文献资料以供他们使用,在情绪劳动研究这一规模较小的新兴领域中,运用文献计量方法,也有一些基本条件需要遵循。
根据图书情报学的研究,我们可以依据一些通用的标准来判断某一学科领域是否初具规模,洛特卡定律(Lotka’sLaw)就是其中之一。
洛特卡定律揭示了作者人数与文献数量之间的关系,描述了科学生产率的分布规律。
洛特卡在研究中指出,发表N篇论文的作者总数,是发表一篇论文作者总数的N的平方分之一。
根据这一发现,只发表一篇论文的作者总数约占该领域内全部作者人数的60.79%[15]。
情绪劳动研究完全符合洛特卡定律(见图1),深色部分显示,只发了一篇论文人数占全部作者数量的70%以上,这说明情绪劳动研究领域已经形成了高生产率与高影响力作者群体与一般作者群体的分野。
即便通读了这些作者的论文,仍然无法直观地理解文献之间的联结和对话,犹如“只缘身在此山中”的体验,正因为洛卡特定律所展示的论文作者不平衡的分布规律,我们才需要运用文献计量方法去揭示情绪劳动研究的全貌和发展规律,更好地推进情绪劳动研究在公共管理领域中的发展。
图1情绪劳动研究的洛特卡定律图除了上述理由外,本研究采取文献计量方法主要基于两个目标,第一,从情绪劳动研究本身来说,文献计量方法可以准确评估目前情绪劳动研究在公共管理领域中扩散的程度以及相关知识概念的传播力度;第二,从方法论角度而言,本研究是为了展示如何运用文献计量方法去探索某个研究话题的扩散过程和传播规律。
因此,本文的研究意义也与这两个目标有关,其一,文献计量方法所提供的分析结果可以从多个角度揭示当前情绪劳动研究领域中那些具有重大影响的学者和论文,这些论文在整个情绪劳动研究的发展过程中所起到的作用,以及这些论文所讨论的问题与这一领域中一些子话题的关系。
更为重要的是,通过确定这些关系网络,我们可以定位情绪劳动研究的不足之处和空白领域,以便于相关研究者构建完善的理论和深入探讨情绪劳动在公共管理理论中的作用。
其二,本研究也可以作为一种方法示范,即如何运用文献计量方法构建其他学科中子领域的关系网络,以及探索一些概念和理论实现跨学科扩散的规律。
三、情绪劳动研究的相关文献数据
本文所用到的文献数据都来源于WebofScience核心数据库,因为该数据库远比其他数据库更为完整且周全,且更利于做各式各样的文献计量分析。
然而,WebofScience数据库目前仅收纳英文学术期刊,因此本文分析的相关文献数据并不包括中文学术期刊。
WebofScience数据库包含了社会科学引文索引(SocialScienceCitationIndex,SSCI)中所列的公共管理领域内所有的英文学术期刊,我们在该数据库中以“情绪劳动”为关键词进行搜索,并对搜索结果逐步进行筛选。
本研究的筛选流程严格遵循了《系统综述和荟萃分析优先报告的条目:
PRISMA声明》(PreferredReportingItemsforSystematicReviewsandMeta-Analyses:
ThePRISMAStatement)一文的要求,这是Moher及其同事[16]为帮助研究者对某一领域或话题的相关文献进行系统评价,优化系统性综述报告的撰写流程,而提出来的一套规则系统,这一系统又被简称为PRISMA声明。
根据PRISMA声明的指导原则,系统性综述研究的文献数据收集需要按照以下步骤逐步进行。
第一,我们以“情绪劳动”为关键词,在WebofScience核心数据库中以全文主题方式搜索文献,搜索返回了1434个条目。
第二,由于本研究只关注公共管理领域中的情绪劳动研究,所以通过对照SSCI所收录的公共管理英文期刊和本领域内的新兴英文期刊名录,同时根据文献类型以及WebofScience所提供的文章标题和摘要,我们排除了一些非学术研究的文章,经过这一步筛选后共得到54篇学术文章。
第三,本研究只关心以情绪劳动为核心话题的“原创型研究”。
因此,我们通读了这54篇文章,保证被选入的文献都为情绪劳动研究提供了新的知识,并拓宽了情绪劳动研究的边界,而不是仅仅讨论一些已有的概念和理论,所以我们把一些评述、总结性的文章和综述类的文章都排除在外。
当然,一些原创型研究如果只是在文中提到了情绪劳动这一概念或者引用了一些情绪劳动研究的文献,但是没有把情绪劳动研究纳入研究的主要内容,我们也会将其剔除。
WebofScience数据库只收录了SSCI中的期刊,其他一些情绪劳动的原创研究并没有被包括在内,比如两本关于情绪劳动的重要著作都没有包括在内[2,17],我们又通过Google学术搜索补充了一些数据,以确保可以完整地覆盖所有公共管理领域内的情绪劳动研究。
按照PRISMA原则的要求,本研究共收集到29项原创研究,其中有26篇学术期刊文章,1个书的章节,以及2本著作。
在下载文献时,将数据下载方式设定为“全记录包含所引用的参考文献以及摘要”,我们于2019年7月将所有的文献数据以纯文本文件格式(plaintextfiles)从WebofScience数据库中下载下来,并借助了相关文献计量分析软件来分析这些数据。
本研究运用的工具主要是R软件的“Bibliometrix”软件包。
“Bibliometrix”软件包是由Aria和Cuccurullo[18]根据文献计量方法所需的计算功能,将R软件中多个强大的功能整合而成。
“Bibliometrix”软件包可以生成一系列量化的文献综述分析结果,其不仅可以生成文献的基本概况分析,如作者水平探索、作者发文数量、词云分析(关键词出现频率的分析)等,还能够将复杂的网络关系图可视化。
VanEck和Waltman[19]指出,网络关系图被视为文献计量方法中最重要的分析结果,因为它可以展示某一研究领域的枝干与其他分支的联结方式,网络关系图通过节点(node)和边(edge)来展示网络结构的数据。
在文献计量方法中,节点既可以是文章或期刊,又可以代表作者或关键词;而边则代表了各个节点之间的关系强弱。
后文将会对情绪劳动研究文献的基本概况和重要的网络关系图逐一进行分析和讨论。
四、文献计量的发现
本文用两个部分来介绍情绪劳动研究的文献计量发现。
第一,我们会介绍本研究所收集的文献数据的总体情况,包括情绪劳动研究的作者数量、发文时间和发文数量的分布情况、方法论的运用情况、作者贡献程度和影响力的分布情况,以及展示三种文献要素之间的互相关系的桑基图(SankeyDiagram)等信息;第二,本文会重点分析文献数据所呈现的网络关系图,包括作者合著关系网络(Co-AuthorshipNetwork)、文献共被引网络(ReferencesCo-CitationNetwork)。
(一)情绪劳动研究文献的总体情况
本文所分析的29项情绪劳动研究都发表于2004—2019年间(见下页图2),历年的发文数量都为2~5篇,处于一个稳步发展的状态。
从引用次数上看,这29项研究被公共管理领域其他研究引用的总体数量达500次以上,特别早期(2010年以前)发表的一些研究的引用次数都已经达到了相当规模,这说明情绪劳动研究在公共管理领域中已经是一个绕不开的话题。
情绪劳动的重要性的上升,也可以从刊发情绪劳动研究的刊物上看到。
情绪劳动研究都发表在公共管理领域的权威刊物上,这些学术期刊重点关注公共部门人力资源管理的理论创新和相关实践问题。
具体而言,我们收集到的26篇期刊文章主要分布在10个学术期刊上,其中前6个期刊所发表的文章数量占到了总数的80%以上,它们分别是PublicPerformance&ManagementReview(5篇),PublicAdministrationReview(4篇),AmericanReviewofPublicAdministration(3篇),InternationalJournalofPublicAdministration(3篇),PublicPersonnelManagement(3篇),以及ReviewofPublicPersonnelAdministration(3篇)。
这一分布状况与情绪劳动概念的内涵也十分一致,情绪劳动理论的讨论重点是公职人员情绪要素对其履行岗位职责的影响,其重要的理论贡献之一就是强化了公共部门工作人员的心理要素与工作绩效之间的联结。
从研究方法上看,情绪劳动研究中的绝大部分文章都是定量研究,只有2篇文章是纯粹在讨论概念[20-21],还有4项研究是定性研究或者是两种方法兼具的研究[2,23][17,23]。
从作者方面来看,情绪劳动研究文献的作者共有26人,我们从历年的发表数量上可以清晰定位这一领域中的几位核心学者(见图3)。
图3中的横坐标代表年份,纵坐标是情绪劳动研究的26位作者,圆点的大小代表当年发表的数量以及年均被引次数,发表数量越多,被引用次数越多,圆点的面积则越大。
首先,我们可以看到MaryGuy不仅是将情绪劳动概念引入公共管理研究的先驱,更是对情绪劳动研究有持续贡献的学者,她从2004—2019年共发表了12篇文章和2本专著,占到了该领域研究总数的51%,她的年均被引次数也是高居榜首,可以说她是情绪劳动研究中绝对的权威学者。
与Guy同一时期进入这一领域的学者还有SharonMastracci(8项研究)和MeredithNewman(6项研究),她们和Guy在情绪劳动领域有着紧密的合作关系,但不同于Mastracci在这一领域持续产生影响力,Newman在2013年后就不太关注情绪劳动研究的发展。
Chi-WeiHsieh于2009年加入了她们的研究网络,并成为高产学者之一。
到目前为止,他共有6篇文章问世,且年均被引次数仅次于Guy和Mastracci。
还有几位学者也不可忽视,如MyungH.Jin、HyunJ.Lee以及XiaojunLu都在发表数量和年均被引次数上排在前列。
当然,这些作者的重要性从表1中的数据也可以得到佐证,我们利用文献计量方法的多种指标来给26位作者进行排序,这些指标分别是h指数(h-index)、g指数(g-index)、m指数(m-index)以及被引总数。
这四类指标都从不同的方面展示了学者的影响力,无论计算公式如何,情绪劳动研究领域的作者排名都十分类似,排名前列的依次是Guy、Mastracci、Newman、Hsieh、Jin、Lee和Lu这几位作者。
具体而言,h指数是用于评估研究人员的学术产出数量和学术产出水平的混合量化指标,某名研究者的h指数代表他有篇论文分别被引用了至少h次,h指数越高,代表这位研究者的论文总体影响力越大。
而g指数和m指数与h指数类似,它们只是为了弥补h指数本身的缺陷而产生的。
Egghe[24]指出,在h指数的计算方式中,如果某篇文章被划归为高引用次数的部分,那即便此篇文章的被引次数此后有更大的增长,也不会影响该作者的h指数。
因此g指数的计算则考虑到了该研究者被引次数最高的文章,它通过三个步骤得出:
第一步将研究者的文章根据被引次数降序排序;第二步是将文章的被引次数按序号叠加;第三步计算每篇文章序号的平方值,当叠加的被引次数等于平方值时,该序号就是研究者的g指数。
同一个作者的g指数与h指数高度相关,且g指数总是大于或等于h指数。
m指数则是考虑了学者的职业生涯发展过程,它是用该学者的h指数除以当前年份与学者首次发表年份之差所得到的数据[25]。
被引总数则比较简单,是研究者发表文章所有被引次数的总和。
相对于单一的文献要素,桑基图可以反映多个要素之间的关系,可以追踪文献要素的流动方向和变化过程,我们可以更为全面地掌握情绪劳动研究数据库的情况。
我们追踪了作者、关键词和刊物之间的关系,最左边的要素是情绪劳动研究的26位作者,中间是出现2次以上的关键词,右边是所有的刊物名称,方块的大小是这一要素所占权重的体现(见图4)。
图4左侧的流动密度在上半部分明显比下半部分更为密集,说明Guy、Mastracci、Newman、Hsieh、Jin、Lee和Lu等具有较大影响力的作者,他们的研究关注点主要流向了情绪劳动、情绪工作(emotionwork)、深层行为(deepacting)、表层行为(surfaceacting)、工作满意度(jobsatisfaction)、工作倦怠(jobburnout)、工作绩效以及公共服务动机(publicservicemotivation)等关键词。
这一流动模式表明他们的研究重点在于探索情绪劳动及其行动策略(即深层行为和表层行为)与工作绩效相关要素之间的关系。
左侧下半部分的流动模式也体现了其他学者试融合其他的理论来解释情绪劳动,如社会交换理论(socialexchangetheory)和人员组织匹配理论(person-organizationfit)等。
桑基图右侧的流动模式则印证了上文对于情绪劳动研究发表刊物的相关数据,情绪劳动研究主要发表于专注公共管理领域人力资源问题的相关英文期刊,从图4右侧的上半部分来看,情绪劳动的关键词主要都流向了PublicPerformance&ManagementReview,InternationalJournalofPublicAdministration,PublicPersonnelManagement,ReviewofPublicPersonnelAdministration,以及AmericanReviewofPublicAdministration等。
(二)情绪劳动研究的社会网络分析
1.作者合著关系网络
本研究基于情绪劳动研究的文献数据,生成了作者合著关系网络(见下页图5)。
文献数据中共有26位作者,但是有2位作者与数据库中的其他学者没有合作关系(MelissaSloan和NevbaharErtas),因此图5中呈现出24位作者的合作关系。
图中圆点的深浅色代表了不同研究社群,而圆点的大小则表示该研究者的作品的数量多少以及研究者在合作网络中所处的位置与中心位置的距离,圆点之间的连线表示各个研究者的合著次数。
在当前这个合著网络中,每个研究者的平均合著作者数是1.12。
从图5来看,当前的合著网络中最大的研究社群共有15位学者,在这些学者中,又形成了一个明显的核心网络,其中包括MaryGuy、MeredithNewman、SharonMastracci、Chih-WeiHsieh以及MyungJin。
本文在第一部分的介绍中也提到过情绪劳动概念的提出标志,正是Guy和Newman于2004年所发表的那篇文章,她们在文中呼吁公共管理领域的理论和学者都应该开始关注情绪劳动这个概念。
Mastracci紧随她们的步伐,很快也加入了情绪劳动的研究网络。
之后,她们三人开始引领公共管理领域中的情绪劳动研究,她们的合作成果既有专著和专著章节,也有多篇期刊论文(我们将会在后文详细介绍这些成果的内容)。
而核心网络中的另外两名成员,即Hsieh和Jin,他们都在Guy的指导下完成了博士学业,并且他们各自都在2009年和Guy合作发表了首篇关于情绪劳动的期刊论文。
之后,Hsieh、Jin和Guy于2012年合作发表了另一项研究,Hsieh也和Mastracci开展合作,并于2016年有一篇期刊论文发表。
除了这个核心作者社群之外,这5位学者都各自与其他学者开展合作,共有10人加入进来,从而形成了这个最大的合著网络。
具体而言,ElizabethTomsich、SeungBumYang、HyunJungLee和XiaojunLu这几位学者,是Guy的合著网络中的成员,而KennethMeier和KristinWilson则是通过和Mastracci的合作进入这个大网络中的。
Hsieh也通过合作关系发展了两组合作研究者,一组是KaifengYang和Kai-JoFu,另一组是JunyiHsieh和IrvingHuang。
还有4组小型合著网络分离在核心网络之外,他们分别是:
(1)MarkWilding、KyungjinChae和JihoJang;
(2)YoonJikCho和HyunJinSong;(3)MichaelMancini和HalLawson;(4)StrangeNoesgaard和JesperHansen。
这4组网络各自都代表数据库中的一篇期刊论文。
2.文献共被引网络
文献共被引网络是基于数据库中文献之间的共被引关系构建的,即文献A和文献B共同被数据库中的其他研究所引用,这些研究的数量越多,A和B之间的共被引关系越强[26]。
它可以体现研究话题的主要脉络和演变过程,分析文献共被引网络中的信息,即那些具有高被引次数的文献,有助于我们理解情绪劳动研究在公共管理领域中的起源和研究重心与研究范式的变化过程(见下页图6)。
图6中的文本框表示一篇被引文献,框之间的连线表示两个文献之间的共被引关系,框的大小代表该文献在数据库中被引用次数的多少,框的颜色深浅和位置是由该文献同其他文献的相似性决定的,同一类别的文献会归为同一个颜色,两篇文献之间的距离越近越说明它们之间有很强的共被引关系[9]。
需要说明的是,本研究所收集的数据库有1129篇文献,如果全部在网络图中显示出来,不利于突出重点文献,所以我们决定只展示共被引5次以上(含5次)的文献网络。
图6中共包括30篇文献
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