"Предикторы и динамика профессионального выгорания у представителей профессий низкого риска (на примере сотрудников публичных библиотек)" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Колачев Никита Игоревич

• Колачев Никита Игоревич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Колачев Никита Игоревич

Введение

Актуальность исследования

Степень разработанности проблемы

Объект и предмет исследования

Цель и задачи исследования

Исследовательские вопросы

Теоретико-методологические основания исследования

Инструменты измерения

Выборка исследования

Обоснование выбора изучаемой профессиональной группы

Характеристика выборки

Результаты исследования

Достоверность полученных результатов

Теоретическая значимость исследования

Практическая значимость исследования

Обсуждение результатов

Выводы

Положения, выносимые на защиту

Апробация исследования

Список литературы

Приложение 1. Статья «Личностные ресурсы и выгорание у сотрудников

библиотек Московской области»

Приложение 2. Статья «Age as a predictor of burnout in Russian public librarians» ..72 Приложение 3. Статья «Роль личностных ресурсов в динамике профессионального выгорания и трудовой мотивации (на примере сотрудников городских публичных библиотек)»

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «"Предикторы и динамика профессионального выгорания у представителей профессий низкого риска (на примере сотрудников публичных библиотек)"»

Актуальность исследования

«Благополучие сотрудников на рабочем месте является одним из приоритетных направлений организационной психологии (Nijp, Beckers, Geurts, Tucker, & Kompier, 2012). В то же время благополучие нередко сопряжено с негативными факторами — стрессом и профессиональным выгоранием (Schaufeli & Bakker, 2004). Исследования показывают, что наличие последнего может приводить к снижению эффективности деятельности сотрудника. Выгорание может стать причиной прогулов, текучести кадров, физического истощения, бессонницы, злоупотребления алкоголем и наркотиками, а также проблем в брачных и семейных отношениях (Harwell, 2008). Снижение выгорания, наоборот, приводит к повышению эффективности труда (Kotze, 2018), лояльности сотрудников (Vokic & Hernaus, 2015), удовлетворённости трудом (Tarcan, Tarcan, & Top, 2017)» (Колачев, Осин, Шауфели, Дезарт, 2019, сс. 129-130). При этом профессиональное выгорание сказывается не только на эффективности сотрудников, но и является причиной серьёзных затрат со стороны системы здравоохранения. К примеру, Го, Феффер и Зениос (Goh, Pfeffer, & Zenios, 2016) на данных Соединённых Штатов Америки показали, что лечение последствий стресса наработе составляет до 8% затрат на здравоохранение и что стресс на работе может быть причиной смерти 120 тыс. человек в год.

В течение последних лет пандемия COVID-19 обострила множество вопросов гигиены труда в современном обществе. Повышение хронического стресса на рабочем месте спровоцировало рост профессионального выгорания у сотрудников самых разных профессий (Edu-Valsania, Laguia, Moriano, 2022), что делает тему диссертации актуальной. Недавно стало понятно, что эмоциональное выгорание вносит существенный вклад (как медиатор) в отрицательную корреляцию между качеством жизни, связанным с работой, и симптомами психического нездоровья (Pereira et al., 2021). При этом известно, что само по себе «горение», увлеченность работой представляет собой позитивное психологическое состояние (Schaufeli et

3

al., 2002; Водопьянова, Шестакова, 2014). Кроме того, исследователи заняты поиском способов снижения рисков выгорания. Так, профессиональному выгоранию противостоят вовлеченность в работу (Salanova et al., 2000) и личностные ресурсы, такие как эмоциональный интеллект (Бочкарева, 2016) и проактивность личности, т.к. они способствуют распознаванию и эффективной регуляции собственной усталости у сотрудников (Bakker & de Vries, 2021).

Несмотря на заметный интерес учёных к проблеме профессионального выгорания, они, как правило, в своих исследованиях останавливаются на срезовом (кросс-секционном, одномоментном) способе изучения этого синдрома (например, Han et al., 2020; Sokal, Eblie Trudel, & Babb, 2020; Zhou et al., 2021). При этом теории и модели, на которые опираются исследователи (теория сохранения ресурсов или модель рабочих требований/ресурсов), в основе своей предполагают процессуальность, динамизм профессионального выгорания. Исследование одномоментных взаимосвязей с рядом других переменных даёт ограниченную информацию о конструкте и сужает доказательную базу потенциальных способов практической работы по предотвращению или сглаживанию проявлений выгорания. Кроме того, срезовый характер эмпирических исследований, с одной стороны, не позволяет полностью проверить существующие теории и модели; с другой стороны, не даёт использовать весь объяснительный потенциал указанных теорий и моделей. Временной фактор для выгорания достаточно важен, ведь человек не сразу становится выгоревшим, а проходит через процесс влияния профессиональной среды, преломляющийся через особенности личности, который в итоге формирует реакцию в виде профессионального выгорания, специфичную для каждого человека. Несмотря на важность фактора времени, можно говорить о немногочисленных, и в то же время противоречивых, свидетельствах генезиса профессионального выгорания. Причём существующие лонгитюдные исследования ограничиваются двумя замерами (например, Kok et al., 2021; Meseguer de Pedro et al., 2021; Skaalvik & Skaalvik, 2020), которые в сравнении со срезовыми исследованиями хотя и дают больше информации о связи

профессионального выгорания с другими переменными, об особенностях его динамики, всё же по-прежнему ограничивают наше понимание функционирования и развития этого синдрома. Дело в том, что при двух замерах, промежуток между которыми разнится от исследования к исследованию, учёные упускают промежуточные значения, которые могли бы помочь увидеть «переломные» моменты в развитии выгорания. Более того, два замера не позволяют зафиксировать нелинейные изменения, которые нередко наблюдаются при анализе психологических феноменов. Таким образом, можно зафиксировать первое противоречие - между процессуальным, динамическим характером используемых теорий и моделей и дизайном имеющихся исследований, не в полной мере соответствующим характеру первых.

Человек - это динамическая система. В нём постоянно протекают разнообразные процессы: отмирание старых клеток и появление новых, физико-химическое взаимодействие между ними, смена фаз продуктивности деятельности, настроения и многое другое. Не является исключением и развитие профессионального выгорания, по существу определяемое как состояние эмоционального истощения, формирующееся в результате длительного воздействия стрессовых факторов (Schaufeli, De Witte, & Desart, 2020). В психологии состояния (как психическая категория) характеризуются процессуальностью, динамизмом и традиционно противопоставляются стабильным характеристикам - чертам личности (или, по-другому, свойствам) (Прохоров и др., 2011). Обычно состояния изучаются с гносеологической точки зрения, то есть через изучение типологии и механизмов (Там же). В рамках этой концепции могут изучаться процессуальные стороны психических состояний, но, как правило, делается это с помощью метода «срезов».

Если обратиться к некоторым отечественным трактовкам понятия «состояние», то выяснится, что важной характеристикой состояния является его беспредметное отражение, содержание (Зинченко, Мещеряков, 2009). Но у профессионального выгорания есть предметное содержание - им выступают различные аспекты трудовой деятельности. Следовательно, по этой логике выгорание можно отнести

к психическим процессам, которые характеризуются предметностью отражения.

Между тем, есть иная точка зрения на сущность профессионального выгорания. О. Полякова (Polyakova, 2014) и В.В. Барабанщикова (Барабанщикова, 2016) рассматривают этот синдром как профессиональную деформацию, которая проявляется в виде деструктивных изменений в структуре личности. Если опираться на триаду основных психологических категорий С.Л. Рубинштейна (Рубинштейн, 1989), - психические процессы, состояния и свойства личности, - то можно предположить, что профессиональные деформации, скорее, предстают свойствами личности; следовательно, должны демонстрировать более медленные изменения во времени или вовсе их отсутствие. При этом ряд отечественных исследователей (Прохоров и др., 2011) более осторожно подходит к интерпретации взаимосвязи выгорания и профессиональной деформации, называя выгорание лишьдетерминантой возможных процессов деформации личности.

Другие учёные предпочитают не относить исследуемые феномены исключительно к стабильным или преимущественно изменчивым. Они больше сконцентрированы на выделении обоих компонентов в каждом конструкте (Geiser, Götz, Preckel, & Freund, 2017; Steyer, Mayer, Geiser, & Cole, 2015). Это связано как с развитием статистических моделей, которые позволяют декомпозировать дисперсию ответов респондентов на стабильную и изменчивую часть, так и с тем фактом, что даже в измерениях стабильных характеристик человека (например, черт «Большой пятёрки» или тревожности как черты) исследователи фиксируют немалую долю изменчивой со временем дисперсии (Schmukle & Egloff, 2005). Следовательно, можно отметить второе противоречие - между теоретическими представлениями о выгорании, чётко идентифицирующими его как состояние или свойство, и современными эмпирическими исследованиями, которые ориентированы на выделение стабильной и изменчивой дисперсии в любом измерении без привязки к тому, к какой психологической категории относится исследуемый конструкт. От места феномена профессионального выгорания в структуре психических категорий будет зависеть способ его изучения (методы и приемы) и выводы, которые делают

исследователи.

Таким образом, в предлагаемой диссертационной работе предпринята попытка разрешить отмеченные противоречия, во-первых, изучив особенности и предикторы динамики профессионального выгорания, опираясь на процессуальные теории и модели; во-вторых, на основе данных сделав предположение о том, к какой категории корректнее относить профессиональное выгорание - процессу, состоянию или свойству; и в-третьих, сформулировав выводы о возможностях совершенствования методологии исследования выгорания.

Степень разработанности проблемы

Исследование динамики профессионального выгорания мы начинаем с наблюдения за тем, что с возрастом респонденты сообщают о меньшей выраженности его симптомов. Во многих исследованиях эта тенденция наблюдалась (см. Ahola, Honkonen, Virtanen, Aromaa, & Lönnqvist, 2008; Marchand, Blanc, & Beauregard, 2018; Maslach, Schaufeli, & Leiter, 2001; Salyers et al., 2019), но специального внимания и особенного теоретического и практического осмысления эта проблема не получила. Известно, что увеличение продолжительности жизни приводит к увеличению среднего возраста рабочей силы (Adams & Shultz, 2018). Увеличение среднего возраста сотрудников влечёт за собой новые вызовы не только для менеджмента организации, но и для психологии.

Одними из первых попытку описать генезис профессионального выгорания предприняли Р. Голембиевский и его коллеги (Golembiewski & Munzenrider, 1990). Опираясь на модель профессионального выгорания К. Маслак, они предположили, что деперсонализация предшествует слабому ощущению профессиональной эффективности, которое, в свою очередь, предшествует эмоциональному истощению в развитии выгорания. Таким образом, они подчёркивали, что эмоциональное истощение присутствует в наиболее тяжёлых фазах выгорания.

Иная концепция, которая говорит о том, что истощение является заключительной

фазой развития выгорания, принадлежит идеи В.В. Бойко (Бойко, 2004). Опираясь на концепцию Г. Селье о трёх фазах стресса, он описал три стадии выгорания (Журавлев, Сергиенко, 2011, с. 427):

• «напряжение, которое характеризуется чувством неудовлетворенности собой, нарастающей ситуативной или личностной тревогой;

• резистенция, характеризующаяся неадекватным избирательным эмоциональным реагированием, эмоционально-нравственной дезориентацией, редукцией профессиональных обязанностей;

• истощение, которое включает симптомы личностной и эмоциональной отстранённости, усталости, психосоматических нарушений».

Можно заметить, что в последней фазе концепции В.В. Бойко представлены два фактора модели К. Маслак - истощение и деперсонализация, хотя некоторые элементы последней представлены на этапе резистенции.

В попытках описать динамический процесс выгорания К. Маслак и её коллеги предложили считать, что сначала у сотрудников развивается эмоциональное истощение, которое в свою очередь формирует циничное отношение к другим людям и способствует повышению чувства профессиональной неэффективности (Leiter & Maslach, 1988; Leiter, 1989).

Необходимо повторить, что вышеперечисленные концепции генезиса профессионального выгорания проверялись либо на срезовых данных, либо на лонгитюдных данных, включающих только два замера. Это обстоятельство не позволяет нам в полной мере принимать ту или иную концепцию как доказанную и требует дальнейшей эмпирической проверки.

В дополнение важно отметить, что немало современных теорий в области организационной психологии и других её отраслях имплицитно или эксплицитно подразумевают процессуальный характер психологических явлений (Корнилов, 2011; Ployhart & Vandenberg, 2010), что также требует изучения их динамических характеристик. К примеру, с точки зрения экзистенциальной психологии

профессиональное выгорание - это особый случай «экзистенциального вакуума», характеризуемого бессмысленностью и пустотой (Langle, 2003). По мнению А. Лэнгле, выгорание формируется у работника потому, что деятельность начинает восприниматься как бессмысленная. Таким образом теряется связь с деятельностью и пропадает ощущение «наполненности» в процессе деятельности. Механизм, посредством которого происходит развития синдрома выгорания, описывается следующим образом: сначала у человека формируются экзистенциальные установки, которые под воздействием внешних и внутренних факторов могут трансформироваться в утилитарные представления о деятельности (например, когда человек фокусируется на цели работы, а не на её смысле); затем сформированные неэкзистенциальные установки приходят в противоречие с экзистенциальными стремлениями (ценностями) человека и способствуют развитию стресса.

Наиболее популярной процессуальной теорией развития синдрома профессионального выгорания является теория сохранения ресурсов (Hobfoll et al., 2018). Согласно её авторам, процесс выгорания запускается в случае, когда существует угроза потери ресурсов, либо когда происходит процесс исключительно потери ресурсов, либо когда процесс приращения ресурсов идёт медленнее процесса использования имеющихся ресурсов. «Процесс потери ресурсов является более заметным и протекает быстрее, чем процесс их аккумулирования. В ходе потери ресурсов происходит снижение удовлетворённости от выполняемой деятельности, угасает ощущение соответствия трудовой деятельности ценностям человека, усиливается мотив внутренних и внешних наград или происходит потеря смысла деятельности» (Колачев, 2021, с. 180). Также считается, что сотрудники, обладающие большим количеством ресурсов, менее склонны к потере ресурсов и более успешны в их обретении. Однако неясно, делает ли это обстоятельство человека более устойчивым перед лицом профессионального выгорания. В этой теории важное место занимает процесс взаимообмена между сотрудниками (crossover effect). Он означает, что в

одной и той же социальной среде эмоциональные состояния одного человека могут передаваться и влиять на состояния другого. В особенности такому взаимообмену подвержены стресс и выгорание, что чревато формированием неблагоприятного климата во всей организации. Авторы противопоставляют принципы и предпосылки теории сохранения ресурсов концепции когнитивной оценки стресса Р. Лазаруса и С. Фолкман (Lazarus & Folkman, 1984), которая предполагает, что реакция на стресс зависит от когнитивной интерпретации стрессоров.Сторонники теории сохранения ресурсов полагают, что они описывают объективную природу стрессовых событий, в то время как теория когнитивной оценки стресса делают упор на индивидуальные особенности восприятия, чтоделает теорию «идиографичной и не обладающей предсказательной силой» (Hobfoll et al., 2018, p. 104).

С теорией сохранения ресурсов перекликается предположение модели рабочих требований и ресурсов в том, что последние участвуют в двух независимых психологических процессах - процессе развития стресса и мотивационном процессе. В соответствии с процессом развития стресса высокие требования к работе, требующие постоянных усилий, могут истощать ресурсы сотрудников и приводить к истощению энергии и проблемам создоровьем (Xanthopoulou et al., 2007). Например, неоднократно обнаруживалось, что определенные рабочие требования (например, рабочая нагрузка или эмоциональные требования) предсказывают истощение (то есть сильную эмоциональную и физическую усталость) среди различных профессиональных групп (Bakker, Demerouti, & Euwema, 2005). Мотивационный процесс характеризуется способностью личностных ресурсов помогать развитию и поддержанию вовлечённости в трудовую деятельность (Xanthopoulou et al., 2007). Рабочие ресурсы, благодаря их (внутреннему и внешнему) мотивационному потенциалу, побуждаютсотрудников к достижению своих целей. В свою очередь, сотрудники могут стать более приверженными своей работе, потому что они получают от неё удовлетворение, соответственно, параллельно с этим снижается уровень профессионального выгорания. Однако процессы, описанные в модели рабочих требованиях и

ресурсов, в большей степени носят констатирующий, теоретический характер и редко изучались в лонгитюдной перспективе, то есть как разворачивающиеся во времени процессы.

Сопутствующая проблематике процессуальности профессионального выгорания тема - временные промежутки между измерениями. Имеющиеся в науке лонгитюдные работы не предлагают ясного обоснования выбора временного промежутка. Более того, среди учёных нет единого мнения относительно периода изменчивости выгорания, поэтому в каждой работе используется тем или иным образом выбранный авторами временной интервал. В связи с этим из эмпирических работ нельзя однозначно сделать вывод о том, в пределах какого времени можно ожидать изменение уровня профессионального выгорания.

Существующие эмпирические исследования динамики выгорания являются противоречивыми. Л. Чен, Й. Кэ и Й. Цай (Chen, Kee, & Tsai, 2009) на выборке из 188 спортсменов-подростков не обнаружили изменений в выгорании за временной промежуток в три месяца. Даже в длительных исследованиях изменения не всегда наблюдаются. В трёхволновом исследовании А. Эволати, Д. Халтелла и А. Коллинс (Evolahti, Hultell, & Collins, 2013), проведенном на 116 женщинах среднего возраста, не было обнаруженоизменений в выгорании в течение времени (9-летний период). Эмпирическое исследование Б. Данфорда и коллег (Dunford et al., 2012), проведенное на большой выборке, не выявило значительных изменений в выгорании за два года, выделив лишь незначительные изменения только у новоиспечённыхсотрудников. В исследовании М. Хэтинен и коллег (Hätinen et al., 2004) были обнаружены заметные краткосрочные изменения. Их участники, классифицированные как «выгоревшие», продемонстрировали снижение уровня истощения и цинизма после 4-месячной программы реабилитации. Профессиональная эффективность, в свою очередь, показала тенденцию к увеличению в группе с изначально низкой профессиональной эффективностью.

В отечественной психологии особенности динамики профессиональноговыгорания изучали с помощью метода «поперечных срезов», то есть изучались взаимосвязи

11

между стажем работы и показателями профессионального выгорания. В свою очередь переменная стажа включалась в исследование и как континуальная, и как дискретная, позволяя изучать средние значениясимптомов выгорания в различных группах по стажу. Так, в работе В.Е. Орла «Синдром психического выгорания личности» на разнообразной в профессиональном плане выборке из 254 человек было показано, что первый пик выгорания приходится на временной отрезок 6-7 лет после начала карьеры, а второй - на 25-26 лет (Орел, 2005). Схожую тенденцию исследователь заметил и при изучении динамики выгорания у операторов телекоммуникационной связи. При этом, анализируя генезис выгорания у педагогов, он приходит к выводам, что в этой профессиональной группе в первую очередь формируется цинизм по отношению к ученикам, выраженность которого снижается к 15 годам работы и вновь возрастает к 25 годам с начала трудовой деятельности. Эмоциональное истощение педагогов с увеличением стажа линейно возрастает.

С.А. Наличаева и Л.Г. Дикая изучали динамику выгорания 80 педагогов школ и вузов с разным уровнем самоактуализации в начале, середине и конце учебного года (Наличаева, Дикая, 2013). Они обнаружили, что у педагогов с низким и средним уровнем самоактуализации эмоциональное истощение,деперсонализация и ощущение профессиональной неэффективности значительно возрастают, особенно в промежутке между серединой и концом учебного года. Все эти показатели у педагогов с высоким уровнем самоактуализации остаются неизменно низкими в течение учебного года.

Лонгитюдные исследования, проведённые по модели рабочих требований и ресурсов, так же можно охарактеризовать как противоречивые. К примеру, на выборке преподавателей австралийских университетов Boyd et al. (2011) продемонстрировали, что при контроле рабочего стресса (T1) единственным предиктором рабочего стресса в замере 2 (T2) оказались толькорабочие ресурсы. На большой выборке (n = 3035) стоматологов, членов Финской ассоциации стоматологов, более сильным предикторов выгорания оказались рабочие

требования (Hakanen, Schaufeli, & Ahola, 2008). В то же время недавний мета-анализ исследований, построенных на модели рабочих требований и ресурсов, показал, что изменение уровня выгоранияпредсказывают как рабочие требования, так и ресурсы (Lesener, Gusy, & Wolter, 2019).

Таким образом, можно заключить, что проблема генезиса и динамики профессионального выгорания интересовала исследователей с первых лет начала изучения этого синдрома. Исследователи сходятся во мнении, что обязательным атрибутом профессионального выгорания являются истощение и цинизм (деперсонализация). Однако нет единства относительно того, какой из симптомов является первичным в генезисе этого синдрома, а какой - вторичным. Многие исследования показали, что с возрастом респонденты сообщают о меньшей выраженности профессионального выгорания, то есть, похоже, большему риску выгорания подвержены молодые сотрудники. Причём эта тенденция характерна для различных профессиональных групп. Лонгитюдные исследования в основном демонстрируют отсутствие значимых изменений в показателе профессионального выгорания как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования выступает профессиональное выгорание, предметом -особенности его динамики и связи с другими психологическими переменными (личностными ресурсами и трудовой мотивацией).

Цель и задачи исследования

Целью предлагаемого исследования является изучение динамических характеристик профессионального выгорания усотрудников публичных библиотек как с помощью метода «поперечных», так и «продольных» срезов. Задача изучения динамических особенностей включает в себя исследование статических характеристик распределения общего фактора выгорания, а также его компонентов. Это необходимо, поскольку библиотекари - малоизученная в психологии профессиональная группа. Изучение такой группы требует

предварительных сведений об особенностях профессионального выгорания, соотнесения результатов с выраженностью этого синдрома у других профессиональных категорий. Кроме того, статический компонент подразумевает рассмотрение взаимосвязей с другими переменными, в нашем случае - с социально-демографическими, а также личностными ресурсами и трудовой мотивацией. Динамический компонент исследуется с помощью двух методов -«поперечных» и «продольных» срезов. В методе «поперечных» срезов «динамической» переменной выступает возраст. Метод «продольных» срезов позволяет изучить связи личностных ресурсов и трудовой мотивации с изменениями профессионального выгорания у одних и тех же респондентов. Выбор именно этих психологических показателей обусловлен тем, что вклад личностных ресурсов и мотивации в динамику выгорания в меньшей степени изучен в рамках модели рабочих требований и ресурсов, а также тем, что практическая деятельность психолога/коуча может быть связана с работой над повышением ресурсов личности и мотивационных составляющих, с тем чтобы воздействовать на профессиональное выгорание.

Поставленная цель предопределила ряд взаимосвязанных задач:

• проанализировать литературные источники на тему динамики профессионального выгорания и роли личностных ресурсов и трудовой мотивации в ней;

• изучить структуру профессионального выгорания у сотрудников публичных библиотек;

• описать особенности динамики профессионального выгорания у сотрудников публичных библиотек;

• выявить роль личностных ресурсов и трудовой мотивации в динамике профессионального выгорания у сотрудников публичных библиотек;

Исследовательские вопросы

С учётом вышеизложенного были выдвинуты следующие исследовательские вопросы:

A) Какова структура профессионального выгорания у сотрудников публичных библиотек?

Б) Как связано профессиональное выгорание с личностными ресурсами и трудовой мотивацией у сотрудников публичных библиотек?

B) Как связан хронологический возраст с общим показателем выгорания и его составляющими у сотрудников публичных библиотек?

Результаты отображены в статьях:

Колачев, Н. И., Осин, Е. Н., Шауфели, В., Дезарт, Ш. (2019). Личностные ресурсы и выгорание у сотрудников библиотек Московской области. Организационная психология, 9(2), 129-147.

Авторский вклад: 0.8 п.л. (написание введения и заключения, обзорлитературы по теме статьи, анализ данных, доработка рукописи по замечаниям рецензентов).

Kolachev, N., Novikov, I. (2020). Age as a Predictor of Burnout in Russian Public Librarians. Evidence Based Library and Information Practice, 15(4), 33-48.

Авторский вклад: 0.7 п.л. (написание введения и заключения, обзорлитературы по теме статьи, анализ данных, доработка рукописи по замечаниям рецензентов). Колачев, Н. И. (2021). Роль личностных ресурсов в динамике профессионального выгорания и трудовой мотивации (на примере сотрудников городских публичных библиотек). Организационная психология, 11(4), 165-189.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Колачев Никита Игоревич, 2023 год

Литература

Гордеева, Т. О., Осин, Е. Н., Шевяхова, В. Ю. (2009). Диагностика оптимизма как стиля объяснения успехов и неудач: Опросник СТОУН. Москва: Смысл. Иванова, Т. Ю. (2016). Функциональная роль личностных ресурсов в обеспечении психологического благополучия. М.: Изд-во Моск. ун-та. Иванова, Т. Ю., Леонтьев, Д. А., Осин, Е. Н., Рассказова, Е. И., Кошелева, Н. В. (2018).

Современные проблемы изучения личностных ресурсов в профессиональной деятельности. Организационная психология, 8(1), 85-121.

64

Казаченкова, Л. (2018). Библиотеки Московской области: перезагрузка — 2018. Современная библиотека. URL: https://modern-lib.ru/byblyoteky-moskovskoi-oblasty-perezagruzka-2018

Леонтьев, Д. А., Рассказова, Е. А. (2006). Тест жизнестойкости. М.: Смысл.

Осин, Е. Н. (2013). Факторная структура краткой версии Теста жизнестойкости. Организационная психология, 3(3), 42-60.

Осин, Е. Н., Горбунова, А. А., Гордеева, Т. О., Иванова, Т. Ю., Кошелева, Н. В., Овчинникова (Мандрикова), Е. Ю. (2017) Профессиональная мотивация сотрудников российских предприятий: диагностика и связи с благополучием и успешностью деятельности. Организационная психология, 7(2), 21-49.

Хачатурова, М. Р. (2012). Личностные ресурсы совладания с организационным конфликтом. Организационная психология, 2(3), 16-31.

Шварцер, Р., Ерусалем, М., Ромек, В. (1996). Русская версия шкалы общей самоэффективности Р. Шварцера и М. Ерусалема. Иностранная психология, 7, 71-76.

Ahmad, S., Zulkurnain, N. N. A., Khairushalimi, F. I. (2016). Assessing the Validity and Reliability of a Measurement Model in Structural Equation Modeling (SEM). British Journal of Mathematics & Computer Science, 15(3), 1-8.

Airila, A., Hakanen, J. J., Schaufeli, W. B., Luukkonen, R., Punakallio, A., Lusa, S. (2014). Are job and personal resources associated with work ability 10 years later? The mediating role of work engagement. Work & Stress, 28(1), 87-105.

Amini Faskhodi, A., Siyyari, M. (2018). Dimensions of Work Engagement and Teacher Burnout: A Study of Relations among Iranian EFL Teachers. Australian Journal of Teacher Education, 43(1), 78-93.

Attafar, A., Asl, N. S., Shahin, A. (2011). Effects of demographic and personal factors on job burnout: An empirical study in Iran. International Journal of Management, 28(4), 275-286.

Bakker, A. B., Demerouti, E. (2007). The Job Demands-Resources Model: State of the Art. Journal of Managerial Psychology, 22(3), 309-328.

Bakker, A. B., Demerouti, E. (2008). Towards a model of work engagement. Career Development International, 13(3), 209-223.

Bryant, F. B., Cvengros, J. A. (2004). Distinguishing hope and optimism: Two sides of a coin, or two separate coins? Journal of Social and Clinical Psychology, 23(2), 273-302.

Demerouti, E., Bakker, A.B., Nachreiner, F., Schaufeli, W. B. (2001). The job demands-resources model of burnout. The Journal of applied psychology, 86(3), 499-512.

Desart, S., Schaufeli, W. B., De Witte, H. (2017). Op zoek naar een nieuwe definitie van burnout. Overwerk, 1, 86-92.

Dimunová, L., Nagyová, I. (2012). The Relationship between Burnout and the Length of Work Experience in Nurses and Midwives in the Slovak Republic. Profese Online, 5(1), 1-4.

Garrosa, E., Moreno-Jiménez, B., Rodríguez-Muñoz, A., Rodríguez-Carvajal, R. (2011). Role stress and personal resources in nursing: a cross-sectional study of burnout and engagement. International journal of nursing studies, 48(4), 479-489.

Hair, J. E., Back, W. C., Babin, B. J., Rolph, E. A. (2010). Multivariate data analysis. New Jersey: Pearson Hall.

Harwell, K. (2008) Burnout Strategies for Librarians. Journal of Business & Finance Librarianship, 13(3), 379-390. DOI: 1.1080/08963560802183021

Harwell, K. (2013). Burnout and job engagement among business librarians. Library Leadership and Management, 27(1-2).

Hobfoll, S. E., Shirom, A. (1993) Stress and burnout in the workplace: Conservation of resources. In T. Golombiewski (Eds.), Handbook of organizational behavior (41-61). New York: Marcel Dekker.

Hobfoll, S. E., Canetti-Nisim, D., Johnson, R. J., Varley, J., Palmieri, P. A., Galea, S. (2008). The association of exposure, risk and resiliency factors with PTSD among Jews and Arabs exposed to repeated acts of terrorism in Israel. Journal of Traumatic Stress, 21, 9-21.

Iwanaga, M., Yokoyama, H., Seiwa, H. (2004). Coping availability and stress reduction for optimistic and pessimistic individuals. Personality and Individual Differences, 36(1), 11-22.

Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). New York, NY: Guilford Press.

Knani, M., Fournier, P.-S. (2013). Burnout, Job Characteristics, and Intent to Leave: Does Work Experience Have Any Effect. Journal of Emerging Trends in Economics and Management Sciences, 4(4), 403-408.

Kotze, M. (2018). How job resources and personal resources influence work engagement and burnout. African Journal of Economic and Management Studies, 9(2), 148-164.

Laschinger, H. K. S., Fida, R. (2014). New nurses burnout and workplace wellbeing: The influence of authentic leadership and psychological capital. Burnout Research, 1(1), 19-28.

Luthans, F. (2002). Positive organizational behavior: Developing and managing psychological strengths. Academy of Management Perspectives, 16(1), 57-72.

Luthans, F., Avolio, B. J., Avey, J. B., Norman, S. M. (2007). Positive psychological capital: Measurement and relationship with performance and satisfaction. Personnel Psychology, 60(3), 541-572.

Maddi, S. (1998). Dispositional Hardiness in Health and Effectiveness. In H. S. Friedman (Ed.), Encyclopedia of Mental Health (323-335). San Diego (CA): Academic Press.

Makikangas, A., Kinnunen, U. (2003). Psychosocial work stressors and well-being: Self-esteem and optimism as moderators in a one-year longitudinal sample. Personality and Individual Differences, 35(3), 537-557.

Maslach, C., Schaufeli, W. B., Leiter, M. P. (2001). Job burnout. Annual Review of Psychology, 52, 397-422.

Nijp, H. H., Beckers, D. G., Geurts, S. A., Tucker, P. T., Kompier, M. A. (2012). Systematic review on the association between employee worktime control and work-non-work balance, health and well-being, and job-related outcomes. Scandinavian journal of work, environment & health, 38(4), 299-313.

Rhemtulla, M., Brosseau-Liard, P. E., Savalei, V. (2012). When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. Psychological methods, 17(3), 354-373.

Salyers, M. P., Watkins, M. A., Painter, A., Snajdr, E. A., Gilmer, L. O., Garabrant, J. M., Henry, N. H. (2018). Predictors of burnout in public library employees. Journal of Librarianship and Information Science, 1-1.

Schaufeli, W. B., Bakker, A. B. (2004). Job demands, job resources, and their relationship with burnout and engagement: A multi-sample study. Journal of Organizational Behavior, 25(3), 293-315.

Schaufeli, W. B. (2017). Applying the Job Demands-Resources model: A 'how to' guide to measuring and tackling work engagement and burnout. Organizational Dynamics, 46, 120-132.

Schunck, R. (2016). Cluster Size and Aggregated Level 2 Variables in Multilevel Models. A Cautionary Note. Methods, data, analyses, 10(1), 97-108.

Seligman, M. E. P., Kaslow, N. J., Alloy, L. B., Peterson, C., Tanenbaum, R. L., Abramson, L. Y. (1984). Attributional style and depressive symptoms among children. Journal of Abnormal Psychology, 93, 235-238.

Sheesley, D. F. (2001). Burnout and the academic teaching librarian: An examination of the problem and suggested solution. Journal of Academic Librarianship, 27(6), 447-451.

Smith, N. M., Nelson, V. C. (1983). The implications of burnout for the special libraries. Special Libraries, 74(1), 14-19.

Smith, N. M., Nielsen, L. F. (1984). Burnout: a survey of corporate librarians. Special Libraries, 75(3), 221-227.

Snijders, T. A. B., Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling (2nd ed.). Los Angeles, CA: Sage.

Tarcan, G. Y., Tarcan, M., Top, M. (2017). An analysis of the relationship between burnout and job satisfaction among emergency health professionals. Applied Nursing Research, 34, 40-47.

Togia, A. (2005). Measurement of burnout and the influence of background characteristics in Greek academic librarians. Library Management, 26(3), 130-138.

Vokic, N. P., Hernaus, T. (2015). The triad of job satisfaction, work engagement and employee loyalty -The interplay among the concepts (EFZG Working Papers Series No. 1507). Faculty of Economics and Business, University of Zagreb. Retrieved from https://ideas.repec.org/p/zag/wpaper/1507.html

West, C. P., Schaufeli, W., Maslach, C. (2017). Measurement challenges and opportunities regarding job burnout. In M. P. Leiter (Chair), Measurement Challenges and Opportunities. Symposium conducted at the conference "Work, Stress and Health", Minneapolis.

Youssef, C. M., Luthans, F. (2007). Positive Organizational Behavior in the Workplace: The Impact of Hope, Optimism, and Resilience. Journal of Management, 33(5), 774-780.

Получена 18.02.2019

ORGANIZATIONAL PSYCHOLOGY

Personal Resources and Burnout: Evidence from a Study among Librarians of Moscow Region

Nikita KOLACHEV Evgeny OSIN

National Research University «Higher School of Economics», Moscow, Russian Federation

Wilmar SCHAUFELI

Utrecht University, Utrecht, The Netherlands

Steffie DESART

Leuven University, Leuven, Belgium

Abstract. Purpose. The paper is aimed to study the level of burnout and its relations to personal resources in librarians of Moscow region. Method. The sample is comprised of 504 respondents, ranging from 17 to 72 years old. The most of the participants is women (96%). To measure burnout, a model proposed by V. Shaufeli and S. Desart was used. The main constructs of personal resources were optimism, hardiness and self-efficacy. As the main method of analysis, multi-level regression was used, which is the most preferable when analyzing clustered data, so that the contribution of any variables is not overestimated. As a preliminary analysis, a measurement model of burnout was validated using confirmatory factor analysis (with first and second order factors). Findings. It was shown, that the respondents' level of burnout is quite low, personal resources are strongly and negatively related to burnout (r = - .64, p < .01). The effect of personal resources varies across libraries (ft = - .08, 95% CI [.04; - .12]), however, is the same amongst rural and urban library workers (ft = .03, 95% CI [- .15; .21]). In addition to personal resources, age was a significant predictor of the level of burnout (ft = - .10, 95% CI [- .18; - .02]), while the work experience turned out to be insignificant. Value of the results. In conclusion, the results of the paper are discussed with previous studies, as well as the possibility of professional development of librarians, considering their psychological state.

Keywords: burnout, personal resources, optimism, self-efficacy, hardiness.

Funding

The article was prepared within the framework of the HSE University Basic Research Program and funded by the Russian Academic Excellence Project «5—100».

References

Address: 16/10 Potapovsky Pereulok, Moscow 101000, Russian Federation E-mail: [e-mail]

Ahmad, S., Zulkurnain, N. N. A., Khairushalimi, F. I. (2016). Assessing the Validity and Reliability of a Measurement Model in Structural Equation Modeling (SEM). British Journal of Mathematics & Computer Science, 15(3), 1-8.

Airila, A., Hakanen, J. J., Schaufeli, W. B., Luukkonen, R., Punakallio, A., Lusa, S. (2014). Are job and personal resources associated with work ability 10 years later? The mediating role of work engagement. Work & Stress, 28(1), 87-105.

Amini Faskhodi, A., Siyyari, M. (2018). Dimensions of Work Engagement and Teacher Burnout: A Study of Relations among Iranian EFL Teachers. Australian Journal of Teacher Education, 43(1), 78-93.

Attafar, A., Asl, N. S., Shahin, A. (2011). Effects of demographic and personal factors on job burnout: An empirical study in Iran. International Journal of Management, 28(4), 275-286.

Bakker, A. B., Demerouti, E. (2007). The Job Demands-Resources Model: State of the Art. Journal of Managerial Psychology, 22(3), 309-328.

Bakker, A. B., Demerouti, E. (2008). Towards a model of work engagement. Career Development International, 13(3), 209-223.

Bryant, F. B., Cvengros, J. A. (2004). Distinguishing hope and optimism: Two sides of a coin, or two separate coins? Journal of Social and Clinical Psychology, 23(2), 273-302.

Demerouti, E., Bakker, A. B., Nachreiner, F., Schaufeli, W. B. (2001). The job demands-resources model of burnout. The Journal of applied psychology, 86(3), 499-512.

Desart, S., Schaufeli, W. B., De Witte, H. (2017). Op zoek naar een nieuwe definitie van burnout. Overwerk, 1, 86-92.

Dimunová, L., Nagyová, I. (2012). The Relationship between Burnout and the Length of Work Experience in Nurses and Midwives in the Slovak Republic. Profese Online, 5(1), 1-4.

Garrosa, E., Moreno-Jiménez, B., Rodríguez-Muñoz, A., Rodríguez-Carvajal, R. (2011). Role stress and personal resources in nursing: a cross-sectional study of burnout and engagement. International journal of nursing studies, 48(4), 479-489.

Gordeeva, T. O., Osin, E. N., Shevyahova, V. Yu. (2009). Diagnostika optimizma kakstilya ob"yasneniya uspekhov i neudach: Oprosnik STOUN [Diagnostics of optimism as a style of explaining successes and failures: STONE Questionnaire]. Moskva: Smysl.

Hair, J. E., Back, W. C., Babin, B. J., Rolph, E. A. (2010). Multivariate data analysis. New Jersey: Pearson Hall.

Harwell, K. (2008) Burnout Strategies for Librarians. Journal of Business & Finance Librarianship, 13(3), 379-390. DOI: 1.1080/08963560802183021

Harwell, K. (2013). Burnout and job engagement among business librarians. Library Leadership and Management, 27(1-2).

Hobfoll, S. E., Canetti-Nisim, D., Johnson, R. J., Varley, J., Palmieri, P. A., Galea, S. (2008). The association of exposure, risk and resiliency factors with PTSD among Jews and Arabs exposed to repeated acts of terrorism in Israel. Journal of Traumatic Stress, 21, 9-21.

Hobfoll, S. E., Shirom, A. (1993). Stress and burnout in the workplace: Conservation of resources. In T. Golombiewski (Eds.), Handbook of organizational behavior (41-61). New York: Marcel Dekker.

Ivanova, T. Yu. (2016). Funkcional'naya rol' lichnostnyh resursov v obespechenii psihologicheskogo blagopoluchiya [The functional role of personal resources in ensuring psychological well-being]. Moskva: MGU Lomonosova.

Ivanova, T. Yu., Leont'ev, D. A., Osin, E. N., Rasskazova, E. I., Kosheleva, N. V. (2018). Sovremennye problemy izucheniya lichnostnyh resursov v professional'noj deyatel'nosti [Modern problems of studying personal resources in professional activities]. Organizational Psychology, 8(1), 85-121.

Iwanaga, M., Yokoyama, H., Seiwa, H. (2004). Coping availability and stress reduction for optimistic and pessimistic individuals. Personality and Individual Differences, 36(1), 11-22.

Kazachenkova, L. (2018). Biblioteki Moskovskoj oblasti: perezagruzka — 2018 [Libraries of the Moscow Region: Reboot — 2018]. Sovremennaya biblioteka. Dostup: https://modern-lib.ru/ byblyoteky-moskovskoi-oblasty-perezagruzka-2018

Khachaturova, M. R. (2012). Lichnostnye resursy sovladaniya s organizacionnym konfliktom [Personal resources of coping with organizational conflict]. Organizational psychology, 2(3), 16-31.

Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). New York, NY: Guilford Press.

Knani, M., Fournier, P.-S. (2013). Burnout, Job Characteristics, and Intent to Leave: Does Work Experience Have Any Effect. Journal of Emerging Trends in Economics and Management Sciences, 4(4), 403-408.

Kotze, M. (2018). How job resources and personal resources influence work engagement and burnout. African Journal of Economic and Management Studies, 9(2), 148-164.

Laschinger, H. K. S., Fida, R. (2014). New nurses burnout and workplace wellbeing: The influence of authentic leadership and psychological capital. Burnout Research, 1(1), 19-28.

Leont'ev, D. A., Rasskazova, E. A. (2006). Test zhiznestojkosti [Viability test]. Moskva: Smysl.

Luthans, F. (2002). Positive organizational behavior: Developing and managing psychological strengths. Academy of Management Perspectives, 16(1), 57-72.

Luthans, F., Avolio, B. J., Avey, J. B., Norman, S. M. (2007). Positive psychological capital: Measurement and relationship with performance and satisfaction. Personnel Psychology, 60(3), 541-572.

Maddi, S. (1998). Dispositional Hardiness in Health and Effectiveness. In H. S. Friedman (Ed.), Encyclopedia of Mental Health (323-335). San Diego (CA): Academic Press.

Makikangas, A., Kinnunen, U. (2003). Psychosocial work stressors and well-being: Self-esteem and optimism as moderators in a one-year longitudinal sample. Personality and Individual Differences, 35(3), 537-557.

Maslach, C., Schaufeli, W. B., Leiter, M. P. (2001). Job burnout. Annual Review of Psychology, 52, 397-422.

Nijp, H. H., Beckers, D. G., Geurts, S. A., Tucker, P. T., Kompier, M. A. (2012). Systematic review on the association between employee worktime control and work-non-work balance, health and well-being, and job-related outcomes. Scandinavian journal of work, environment & health, 38(4), 299-313.

Osin, E. N. (2013). Faktornaya struktura kratkoj versii Testa zhiznestojkosti [The factor structure of the short version of the Viability Test]. Organizational Psychology, 3(3), 42-60.

Osin, E. N., Gorbunova, A. A., Gordeeva, T. O., Ivanova, T. Yu., Kosheleva, N. V., Ovchinnikova

(Mandrikova), E. Yu. (2017). Professional'naya motivaciya sotrudnikov rossijskih predpriyatij: diagnostika i svyazi s blagopoluchiem i uspeshnost'yu deyatel'nosti [Professional motivation of employees of Russian enterprises: diagnostics and links with well-being and success of activities]. Organizational Psychology, 7(2), 21-49.

Rhemtulla, M., Brosseau-Liard, P. E., Savalei, V. (2012). When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. Psychological methods, 17(3), 354-373.

Salyers, M. P., Watkins, M. A., Painter, A., Snajdr, E. A., Gilmer, L. O., Garabrant, J. M., Henry, N. H. (2018). Predictors of burnout in public library employees. Journal of Librarianship and Information Science, 1-1.

Schaufeli, W. B. (2017). Applying the Job Demands-Resources model: A 'how to' guide to measuring and tackling work engagement and burnout. Organizational Dynamics, 46, 120-132.

Schaufeli, W. B., Bakker, A. B. (2004). Job demands, job resources, and their relationship with burnout and engagement: A multi-sample study. Journal of Organizational Behavior, 25(3), 293-315.

Schunck, R. (2016). Cluster Size and Aggregated Level 2 Variables in Multilevel Models. A Cautionary Note. Methods, data, analyses, 10(1), 97-108.

Schwarzer, R., Jerusalem, M., Romek, V. (1996). Russkaya versiya shkaly obshchej samoehffektivnosti R. Schwarzera i M. Jerusalema [The scale of the overall self-efficacy of R. Schwarzer and M. Jerusalem]. Foreign psychology, 7, 71-76.

Seligman, M. E. P., Kaslow, N. J., Alloy, L. B., Peterson, C., Tanenbaum, R. L., Abramson, L. Y. (1984). Attributional style and depressive symptoms among children. Journal of Abnormal Psychology, 93, 235-238.

Sheesley, D. F. (2001). Burnout and the academic teaching librarian: An examination of the problem and suggested solution. Journal of Academic Librarianship, 27(6), 447-451.

Smith, N. M., Nelson, V. C. (1983). The implications of burnout for the special libraries. Special Libraries, 74(1), 14-19.

Smith, N. M., Nielsen, L. F. (1984). Burnout: a survey of corporate librarians. Special Libraries, 75(3), 221-227.

Snijders, T. A. B., Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling (2nd ed.). Los Angeles, CA: Sage.

Tarcan, G. Y., Tarcan, M., Top, M. (2017). An analysis of the relationship between burnout and job satisfaction among emergency health professionals. Applied Nursing Research, 34, 40-47.

Togia, A. (2005). Measurement of burnout and the influence of background characteristics in Greek academic librarians. Library Management, 26(3), 130-138.

Vokic, N. P., Hernaus, T. (2015). The triad of job satisfaction, work engagement and employee loyalty - The interplay among the concepts (EFZG Working Papers Series No. 1507). Faculty of Economics and Business, University of Zagreb. Retrieved from https://ideas.repec.org/p/zag/wpaper/1507.html

West, C. P., Schaufeli, W., Maslach, C. (2017). Measurement challenges and opportunities regarding job burnout. In M. P. Leiter (Chair), Measurement Challenges and Opportunities. Symposium conducted at the conference "Work, Stress and Health", Minneapolis.

Youssef, C. M., Luthans, F. (2007). Positive Organizational Behavior in the Workplace: The Impact of Hope, Optimism, and Resilience. Journal of Management, 33(5), 774-780.

Received 18.02.2019

Приложение 2. Статья «Age as a predictor of burnout

in Russian public librarians»

Kolachev, N., & Novikov, I. (2020). Age as a predictor of burnout in Russian public librarians. Evidence Based Library and Information Practice, 15(4), 33- 48.

Objective - Increasing life expectancy leads to an increase in the mean age of the workforce. The aging workforce implies new challenges for management and human resources. Existing findings on relations between age and burnout are controversial and scarce. Also, the problem of burnout amongst library workers in Russia has received little attention from researchers.

Methods - The studied sample consisted of 620 public librarians from 166 public libraries of different regions (the Moscow region, Yaroslavl, Chelyabinsk, Novosibirsk, Astrakhan, and Republic of Buryatia) of the Russian Federation, who completed a self-reported online survey. For measuring burnout, a new Burnout Assessment Tool was implemented. To examine the associations of interest, we used structural equation modeling with a group correction approach. In addition, library location, general self-efficacy, and length of employment at the current workplace were utilized as predictors. All statistical analysis was performed in R.

Results - Findings confirmed the hypotheses partially and revealed negative links between exhaustion, mental distance, and cognitive control and age, while reduced emotional control did not relate to age. Urban librarians tended to demonstrate higher levels of mental distance and had more significant problems with emotional regulation than their rural counterparts. Also, the non-Moscow region librarians didnot demonstrate correlations between age and reduced cognitive control. Moreover, they showed a positive link between age and reduced emotional control.

Conclusion - The current paper confirmed some previous results on the negative relations between burnout symptoms and chronological age. The results suggest the existence of higher risks of burnout for younger library workers. Potential mechanisms underlying the resilience of older workers are discussed.

_Evidence Based Library and Information Practice

Research Article

Age as a Predictor of Burnout in Russian Public Librarians

Nikita Kolachev Research Assistant

International Laboratory of Positive Psychology of Personality and Motivation National Research University Higher School of Economics Moscow, Russian Federation Email: [e-mail]

Igor Novikov Scientific Secretary

Moscow Governorate Universal Library Moscow, Russian Federation Email: novikov@gumbo. ru

Received: 20 Mar. 2019 Accepted: 17 Sep. 2020

© 2020 Kolachev and Novikov. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons-Attribution-Noncommercial-Share Alike License 4.0 International (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly attributed, not used for commercial purposes, and, if transformed, the resulting work is redistributed under the same or similar license to this one.

DOI: 10.18438/eblip29753

Abstract

Objective - Increasing life expectancy leads to an increase in the mean age of the workforce. The aging workforce implies new challenges for management and human resources. Existing findings on relations between age and burnout are controversial and scarce. Also, the problem of burnout amongst library workers in Russia has received little attention from researchers.

Methods - The studied sample consisted of 620 public librarians from 166 public libraries of different regions (the Moscow region, Yaroslavl, Chelyabinsk, Novosibirsk, Astrakhan, and Republic of Buryatia) of the Russian Federation, who completed a self-reported online survey. For measuring burnout, a new Burnout Assessment Tool was implemented. To examine the associations of interest, we used structural equation modeling with a group correction approach.

In addition, library location, general self-efficacy, and length of employment at the current workplace were utilized as predictors. All statistical analysis was performed in R.

Results - Findings confirmed the hypotheses partially and revealed negative links between exhaustion, mental distance, and cognitive control and age, while reduced emotional control did not relate to age. Urban librarians tended to demonstrate higher levels of mental distance and had more significant problems with emotional regulation than their rural counterparts. Also, the non-Moscow region librarians did not demonstrate correlations between age and reduced cognitive control. Moreover, they showed a positive link between age and reduced emotional control.

Conclusion - The current paper confirmed some previous results on the negative relations between burnout symptoms and chronological age. The results suggest the existence of higher risks of burnout for younger library workers. Potential mechanisms underlying the resilience of older workers are discussed.

Introduction

Increasing life expectancy leads to an increase in the mean age of the workforce (Adams & Shultz, 2018). The aging workforce implies new challenges for management and human resources. According to a Canadian report of 2018, for one employee of 25 to 34 years, there was one employee aged 55 and older (Statistics Canada, 2019). A similar situation is observed in the European Union. According to Eurostat (2020), in the first quarter of 2012, there were 13% of employees aged 55-64; in the first quarter of 2015, there were 15% of employees aged 5564; and in the first quarter of 2019, there were 17% of employees aged 55-64. Librarianship is not an exception. According to Wilder's (2018) findings, the average age of employees of the Association of Research Libraries increased by 2015 as the proportion of workers aged 60 and over grew. In this sample, the mean age was 49 years. Unfortunately, in the Russian Federation, there are no appropriate library statistics; however, the situation seems analogous. According to a statistical report from the Russian State Library, the mean age of its personnel in 2019 was 48.90 years (Russian State Library, 2020). In a recent study of librarians of the Moscow region, the participants' mean age

was 48.05 (Kolachev, Osin, Schaufeli, & Desart, 2019).

Burnout amongst Russian library workers has received little attention from researchers. Librarians are not considered a part of the more socially important professions, like teachers, nurses, physicians, and social workers. However, librarianship belongs to the human services, where short-term contacts with clients are the primary source of stress (Salyers et al., 2019). Some researchers refer to librarianship as a helping profession, in which assistance to those who are staying in need, the frequency of such requirements, and the limitation of available resources often lead to stress (Smith & Nelson, 1983). In addition to general burnout factors (i.e., gender, age, personality, locus of control, expectations) and organizational factors (i.e., excessive workload, underemployment, employee conflict, role conflict), McCormack and Cotter (2013) mentioned a specific stress factor for library workers: boredom with the routine nature of library work and little intellectual stimulation. In addition to the harm of burnout for librarians themselves, it can degrade the quality of services provided, thereby affecting the satisfaction of library visitors.

Literature Review

A crucial problem that influences an employee's performance is work-related stress and its severe form: burnout (Penz et al., 2018). To date, the most common definition of the term "burnout" is Maslach, Schaufeli, and Leiter's (2001) interpretation: burnout is a state of physical and psychological exhaustion, which develops as a reaction to stressful long-term working conditions. According to the authors, burnout consists of three separate but interrelated constructs: emotional exhaustion, cynicism/depersonalization, and lack of accomplishment (inefficacy). Emotional exhaustion is the most common symptom of burnout and is an emotional and physical sensation of exhaustion from excessive workload. Cynicism implies an excessively detached attitude to various aspects of work. Lack of accomplishment refers to a sense of incompetence and reduced production of labour. The model has been common in various studies for almost 30 years, but it is not quite up-to-date with current understandings of burnout syndrome, since we know that burnout also links to emotional and cognitive impairments (Deligkaris, Panagopoulou, Montgomery, & Masoura, 2014).

In a recently developed model by Schaufeli, De Witte, and Desart (2019), burnout syndrome is characterized by extreme fatigue, reduced ability to regulate cognitive and emotional processes, as well as detachment in solving problems, depressed mood, as well as nonspecific psychological and psychosomatic symptoms. According to the authors, this is developed by an imbalance between high job demands and low levels of organizational resources (for reviewing the job demands-resources model, Xanthopoulou, Bakker, Demerouti, & Schaufeli, 2007). Primary symptoms include emotional exhaustion, mental distance (the same as

cynicism/depersonalization in Maslach et al.'s model), reduced emotional control, and reduced cognitive control. Emotional exhaustion refers to

a feeling of either physical or mental exhaustion, or lack of energy. Mental distance is about aversion to work, such as avoiding contact with others at work. Reduced emotional control (emotional impairment) includes irritability and emotional overreacting. Reduced cognitive control (cognitive impairment) supposes attention and memory problems such as forgetfulness or concentration deficits.

In the field of burnout research, much attention has been paid to the dispositional and organizational factors that associate with this syndrome (Bakker & Demerouti, 2007; Bianchi, 2018; McManus, Keeling, & Paice, 2004). In some studies, age negatively predicted burnout symptoms such as exhaustion and cynicism/depersonalization (Maslach et al., 2001; Rutledge & Francis, 2004); however, it was usually used as a control variable, and a limited number of researchers found that it played a role.

Existing scientific works on the connections between age and burnout emphasize that younger employees are more prone to experience burnout (Randall, 2007). In a representative sample of the Finnish population, Ahola, Honkonen, Virtanen, Aromaa, and Lonnqvist (2008) confirmed that the negative association between age and burnous is solely attributed to a subsample of young female persons. In recent research, Marchand, Blanc, and Beauregard (2018) showed that age non-linearly relates to burnout and its components. In particular, there was a positive connection between age and either burnout or exhaustion until the age of 30, then a negative one until the age of 55 (quadratic polynomial), and then again, a positive pattern (cubic polynomial). At the same time, cynicism and a lack of personal accomplishment negatively linked to age. Recent research conducted of librarians of the Moscow region showed that age was a significant predictor of general burnout, pointing out that younger workers are more prone to experience burnout (Kolachev et al., 2019).

Results concerning exhaustion and cynicism/depersonalization are quite clear. Recently discovered symptoms (reduced emotional control and reduced cognitive control) of burnout are of interest. According to Johnson, Machowski, Holdsworth, Kern, and Zapf's (2017) findings, age predicts less burnout because of emotion regulation strategies. This means that older workers who have more emotional experience apply effective coping strategies against burnout; moreover, they pay more attention to emotional states than their younger counterparts. Many other studies support the idea of higher emotional control in older people (Doerwald, Scheibe, Zacher, & Van Yperen, 2016; Mauno, Ruokolainen, & Kinnunen, 2013). One of the explanations for this phenomenon is that older people demonstrate a higher motivation to avoid negative situations and try to enjoy life more, as they realize the finiteness of existence (Johnson et al., 2017). So, we may expect that older workers are more effective when dealing with emotional disturbances associated with burnout.

Another factor that enters into this picture is the role of cognitive abilities, and it is well known that cognitive abilities decline with aging. Theorists admit that more severe changes occur in attention since performance on complex attentional tasks is worse in older people (Murman, 2015). Moreover, so-called fluid cognitive functions, such as processing speed and reasoning, also diminish with aging (Deary et al., 2009). Burnout does not improve cognitive functions either. In their systematic review, Deligkaris et al. (2014) revealed that burnout primarily links to problems with executive functions (working memory, inhibitory control, and task switching). Primarily, respondents with lower levels of burnout perform better on N-back and Stroop tasks (Diestel, Cosmar, & Schmidt, 2013); in other words, people with higher levels of burnout demonstrate less inhibitory control and working memory capacity. Therefore, we may predict that age positively correlates with reduced cognitive

control in burnout, since the older respondents are, the more cognitive deficits they have.

Aims

In this study, we aimed to examine whether linear patterns between age and burnout symptoms are observed in librarians. In addition, we were interested in revealing whether the new constructs of reduced emotional and reduced cognitive control link to age in a manner similar to exhaustion and distance (depersonalization).

Based on the literature review, we hypothesized:

• H1 - younger workers experience higher levels of exhaustion and mental distance;

• H2 - younger librarians demonstrate lower emotional control than their older counterparts;

• H3 - older librarians demonstrate lower cognitive control than their younger counterparts.

Methods

Context

According to the Federalniy zakon №78 [Federal Law №78] of 1994, the library system in Russia is represented by the following types of libraries: national, federal, regional, municipal, research, university, organizational, private, and funded by citizen groups. The four former libraries constitute the system of public libraries (Zverevich, 2014). There are 41,821 public libraries; amongst them, 79% are rural libraries, and 21% are urban (National Library of Russia, 2020). The number of registered users who visit a library 9.4 times per year was 43,371,700 persons in 2018 (Main Information and Computing Center of the Ministry of Culture of Russia, 2018), which is equal to approximately 30% of the total population (Federal State Statistics Service, 2019).

Table 1

Descriptive Statistics of the Demographic Variables

M/% SD

Age 47.36 11.91

Gender (% of females) 95% -

Education (% of those who have a higher education degree) 76% -

Length of employment 15.09 12.47

Library location (% of participants from urban areas) 61% -

Participants

Initially, we sent invitation letters to library directors across the country. We got responses from 600 libraries. Then we took a random sample of 305 libraries and sent the link to the questionnaire. The invitation to participate was sent to a library director who distributed the survey to all staff in the library. In total, 620 librarians from 166 public libraries of different regions of the Russian Federation completed the survey (response rate at the library level = 54%). Sixty-six percent of the participants were from libraries in the Moscow region (central Russia), 8% from Novosibirsk (Siberia), 7% from Chelyabinsk (Ural), 12% from Yaroslavl (central Russia), 4% from Astrakhan (southern Russia), and 3% from the Republic of Buryatia (Siberia).

Participants were reached by email. Every library had a unique link to the online questionnaire created on the 1ka.si survey platform. Participation was entirely voluntary and did not involve any financial reward. Respondents were informed that, by completing the survey, they were giving consent to their inclusion in the study. All ethical standards have been followed.

Table 1 demonstrates the descriptive statistics of the sample. The mean participants' age is 47.36 (the median age is 49); the standard deviation equals to 11.91; range: 17-72. The majority of the sample consists of females (95%). Most respondents have a higher education degree (76%). Usually, the average librarian has a bachelor's degree; it is rare to have a master's or

a doctoral degree among Russian librarians. In our sample, only 3% of the participants have a master's or doctoral degree. The average length of employment at the current workplace equals 15.09 years (standard deviation = 12.47). Sixty-one percent of the participants are from urban libraries, and 39% are from rural.

Measures

For measuring burnout, the Russian version of the Burnout Assessment Tool (Schaufeli et al., 2019) was used. It includes four subscales: exhaustion (Cronbach's a = .89, McDonald's w = .89), distance (Cronbach's a = .76, McDonald's w = .77), reduced emotional control (Cronbach's a = .84, McDonald's w = .85), and reduced cognitive control (Cronbach's a = .85, McDonald's w = .85). The response involves the five-point scale: 1 = Never, 5 = Always. The Russian version of the burnout instrument was validated on librarians of the Moscow region; the factorial validity (using confirmatory factor analysis framework), convergent validity (correlations with optimism, hardiness, and self-efficacy), and content validity were confirmed (Kolachev et al., 2019).

Age was measured in years. We also included length of employment (in years) and type of library (0 = rural, 1 = urban). Length of employment is an important predictor of burnout because less experienced employees tend to burn out more (Dimunova & Nagyova, 2012; Maslach et al., 2001). The location of the library could be important because, in urban libraries, there are more visitors than in rural

ones; it produces more stress factors, which leads to higher levels of burnout. For instance, according to Saijo et al. (2013), urban hospital physicians experience higher levels of burnout than rural hospital physicians.

Additionally, we used the general self-efficacy scale (Schwarzer & Jerusalem, 1995). It is one of the determinants of stress-related outcomes (Shoji et al., 2016). Moreover, self-efficacy is a personal resource whose lower levels connect with higher levels of burnout (Luthans, Avolio, Avey, & Norman, 2007). The instrument contains 10 items with the four-point response scale: 1 - Not at all true, 4 - Exactly true (Cronbach's a = .91, McDonald's w = .91). The scale was validated in many countries (Scholz, Doña, Sud, & Schwarzer, 2002): the authors demonstrated factorial validity (using confirmatory factor analysis framework), concurrent validity (correlations with optimism, anxiety, social support), and measurement invariance (also using confirmatory factor analysis framework).

Gender and education were not included in the model due to little variation in these variables.

Data Analysis Plan

First, we presented bivariate correlations to examine how the variables are interrelated, not accounting for the effects of the other variables. It is also essential to demonstrate that the predictors are independent (not highly correlated) to be included in the structural model.

As a preliminary analysis, we performed confirmatory factor analysis corrected for the clustered nature of the data to examine the factor structure of the burnout measurement model before the structural model was tested. The cluster correction is needed when the observations are nested within clusters (in our case, librarians are nested within libraries). Observations within clusters are more similar

than between them (Hox, Moerbeek, & Van de Schoot, 2010). This implies that our observations are not independent, which requires correction for non-independence.

The maximum likelihood estimation with robust standard errors and a Satorra-Bentler scaled test statistic (MLM) was used, which is appropriate for five-point rating scales (Rhemtulla et al., 2012).

For observing connections of interest, structural equation modeling with cluster correction was used. Structural equation modeling is a useful technique because it estimates all parameters simultaneously, including latent variables, and provides fit indices (Kline, 2011). Structural equation modeling incorporates measurement errors so that researchers can get unbiased estimates of the effects between predictors and outcomes (Bollen & Hoyle, 2012). Structural variables included age, length of employment at the current workplace, library location, and self-efficacy variables.

All statistical analysis was performed in R version 3.6.1 (R Core Team, 2016) using such packages as lavaan (measurement and structural models; Rosseel, 2012), lavaan.survey (cluster correction for the measurement and structural models; Oberski, 2014), and sjPlot (correlational matrix; Ludecke, 2018; Wickham, 2016).

The data described in this article are openly available in CSV format in the Open Science Framework at https://osf.io/m7nwk/.

Results

For the confirmatory factor analysis, the following indicators are the quality criteria: RMSEA < .08, CFI and TLI > .90, SRMR < .08 (Kline, 2011). The model with four first-order factors (exhaustion, distance, reduced emotional control, and reduced cognitive control) was fitted; it was identified through fixing the variance of the latent variables to 1. The results

Table 2

Bivariate Correlations of the Variables of Interest

Variable 1 2 3 4 5 6 7

1. Exhaustion

2. Distance .65***

3. Reduced emotional control .64*** .55***

4. Reduced cognitive control 59*** .63*** .61***

5. Age -18*** - 17*** -.01 -.14***

6. Length of employment -.08* -.07 -.00 -12** .60***

7. Library location (0 = rural, 1 = urban) .08* .13** .10* .03 -.05 -.08

8. Self-efficacy -.43*** - 42*** - 39*** -.46*** -.05 -.06 .01

Note. Computed correlation used the Spearman method. * p < .05. ** p < .01. *** p < .001.

Exhaustion, distance, reduced emotional control, reduced cognitive control, and self-efficacy are latent variables. Their respective manifest variables are omitted for clarity.

ns non-significant, *p < .05, ** p < .01

Figure 1

Structural equation model of relations between age, length of employment, library location, self-efficacy, and the factors of burnout (standardized solution; n = 620).

are the following: x2 (224, N = 620) = 418.25, scaling factor = 1.31, CFI = .96, TLI = .96, RMSEA = .04 90% CI [.04;.05], SRMR = .04. All factor loadings, except one, exceeded .60 and were significant. Therefore, the measurement model demonstrated a good fit.

Table 2 depicts the bivariate correlations between variables tested in the structural model. We can see that burnout dimensions are highly interrelated and negatively correlate with self-efficacy. Age significantly links to exhaustion, distance, and reduced cognitive control. Length of employment correlates significantly with exhaustion, reduced cognitive control, and age. Library location relates to exhaustion, distance, and reduced emotional control. Also, age, length of employment, and library location do not correlate with self-efficacy.

Structural Model

Figure 1 displays the paths and coefficients of the tested model. First, authors tested the structural model of the links between age and burnout symptoms controlling for length of employment, library location, and self-efficacy.

Table 3 depicts standardized and unstandardized regression coefficients. Unstandardized coefficients are estimates of relationships in real units of measurement. Standardized coefficients are the same as the correlation coefficients. Table 3 shows that the model fits the data well because CFI and TLI > .90, RMSEA < .08, and SRMR < .08 (see note in Table 3). Among all predictors, self-efficacy significantly predicts each of the burnout dimensions, controlling for age, length of employment, and library location. Age negatively links to exhaustion and distance. Also, age predicts significantly reduced cognitive control. As in the bivariate correlations demonstrated, age does not relate to reduced emotional control. Length of employment does not predict any of the burnout factors. There is a difference in distance and reduced emotional control between rural and urban library

workers: those who work at urban libraries have higher levels of distance and a lower level of emotional control. Also, respondents from urban libraries demonstrate higher levels of distance and greater problems with emotional control compared to rural library workers. Although these differences between urban and rural librarians are small. Predictors explained 27% of the variance in exhaustion, 26% of the variance in distance, 17% of the variance in reduced emotional control, and 29% of the variance in reduced cognitive control dispersion.

Also, we conducted an additional correlational analysis on the non-Moscow region part of the sample. We found that exhaustion correlates negatively with age (r = -.16, p = .02); there is a negative correlation between age and distance (r = -.14, p = .04); age and impaired emotional control are linked positively (r = .15, p = .03); there is no significant correlation between age and impaired cognitive control (r = .01, p = .93).

Discussion

In the present study, the main aim was to examine how age relates to burnout components such as exhaustion, distance, reduced emotional control, and reduced cognitive control in a librarian sample. As predicted (H1), age linearly and negatively links to exhaustion and distance. Contrary to the predictions (H2), age does not relate to reduced emotional control. Not in line with our expectations (H3), younger workers reported greater problems with cognitive control at work compared to their older colleagues. The length of employment did not predict any of the burnout factors. In addition, there is a difference between rural and urban library workers in mental distance and reduced emotional control. Urban librarians tend to demonstrate higher levels of distance and have more reduced emotional regulation than their rural counterparts.

Age more strongly predicts exhaustion; therefore, younger employees are more likely to experience emotional exhaustion. Younger

Table 3

Unstandardized, Standardized Coefficients, and Significance Levels for the Paths of the Structural Equation Model (Standard Errors in Parentheses; n = 620)_

Predictor -> Outcome Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients P

Age ^ Exhaustion -0.02 (0.005) -.24 .00

Age ^ Distance -0.02 (0.006) -.22 .00

Age ^ Reduced emotional control 0.00 (0.005) .02 .69

Age ^ Reduced cognitive control -0.01 (0.006) -.13 .03

Length of employment ^ Exhaustion 0.00 (0.004) .04 .38

Length of employment ^ Distance 0.005 (0.003) .05 .14

Length of employment ^ Reduced emotional control 0.00 (0.004) -.00 .93

Length of employment ^ Reduced cognitive control -0.005 (0.005) -.05 .33

Library location ^ Exhaustion 0.20 (0.14) .09 .14

Library location ^ Distance 0.38 (0.11) .16 .00

Library location ^ Reduced emotional control 0.26 (0.12) .11 .03

Library location ^ Reduced cognitive control 0.09 (0.15) .04 .54

Self-efficacy ^ Exhaustion -0.53 (0.06) -.46 .00

Self-efficacy ^ Distance -0.51 (0.06) -.44 .00

Self-efficacy ^ Reduced emotional control -0.44 (0.05) -.40 .00

Self-efficacy ^ Reduced cognitive control -0.61 (0.06) -.51 .00

Note. X2(572) = 1070.38, p < .001, scaling factor = 1.23; CFI = .94; TLI = .93; RMSEA = .04, 90% CI [.04, .05]; SRMR = .04.

librarians are also more prone to distance themselves from work than their older counterparts. These results are in correspondence with Salyers et al. (2019), who in a sample of librarians of the Indiana State Library, found that emotional exhaustion and cynicism were related negatively to burnout: r = -.19 and r = -.15, respectively. In our sample, the correlation of exhaustion and age was -.18, between distance (the same as cynicism) and age

was -.17. Wood, Guimaraes, Holm, Hayes, and Brooks (2020), in a sample of 1,628 academic librarians employed within the United States, found that age was related to burnout significantly and negatively. However, Martini, Viotti, Converso, Battaglia, and Loera (2019), in a sample of 167 Italian public library workers, found that controlling for job demands, job resources, and some demographic variables age

was linked to exhaustion positively while the link between age and cynicism was insignificant.

Also, our results overlap Marchand et al.'s (2018) findings partially. In Canadian employees of the private sector, they found that age was linearly and negatively linked to cynicism (b = -0.12, 95% CI [-0.17, -0.07]). However, the authors found that age was non-linearly related to exhaustion (cubic predictor was significant). Moreover, they revealed that the relations are different for males and females, demonstrating non-linear pattern with exhaustion and cynicism in women. In men, associations were linear. A similar non-linear pattern of results in women was obtained by Ahola et al. (2008). Probably, their results are attributable to the higher heterogeneity in terms of different professions of the representative sample. Instead, Brewer and Shapard (2004), in a meta-analysis dedicated to employees' burnout, found that the mean correlation between age and exhaustion was -.18, corrected for heterogeneity of the sample equaled to -.23. Our results confirm linear relations of exhaustion, distance (the same as cynicism), and impaired cognitive control with age.

The only study of Russian librarians dedicated to burnout showed linear relations between age and composite burnout accounting for gender, length of employment, personal resources, and library location (Kolachev et al., 2019). However, in this study, the authors did not pay attention to the relations between age and the four factors of burnout. Although our sample partially overlaps the sample in Kolachev et al. (2019) in terms of regions, our data include librarians from other regions. Moreover, our correlational analysis conducted in librarians from regions other than Moscow revealed that there are no differences between librarians from the Moscow region and librarians from other regions in our sample in the correlation pattern of age with exhaustion and distance. However, there is a difference in relations with reduced emotional control: older librarians not from the Moscow region tend to report more problems with

emotional control than their younger colleagues. Also, in non-Moscow region librarians, there is no age difference in reduced cognitive control. This is another characteristic that differentiates the librarians of the Moscow region.

Concerning reduced emotional control, participants of different ages reported similar levels of emotional regulation. The relationship between emotion, age, and burnout appears to be complex. Several researchers suggest that older adults are more likely to suppress affect and inhibit emotional responses due to increased cognitive complexity (McConatha & Huba, 1999; Orgeta, 2009). However, modern studies mention the role of culture in emotional expression. Sheldon et al. (2017) claimed that Russian people tend to inhibit their emotions no matter whom they encounter - themselves or their countrymen. Russians are more emotionally self-distanced than their western counterparts and are less prone to reflect in the case of experiencing negative situations (Grossmann & Kross, 2010). According to the results obtained on the non-Moscow region part of our sample, older workers are more prone to experience problems with emotional control. This could mean that for this population, the idea that older workers are more successful in emotional regulation is applicable, but it requires further investigation. These results contradict Mauno et al.'s (2013) conclusions that older workers have better emotional regulation in relation to negative feelings.

Regarding the relations of reduced cognitive control and age, it can be assumed that, according to Socioemotional Selectivity Theory, older people may pay little attention to negative stimuli (Martins, Florjanczyk, Jackson, Gatz, & Mather, 2018). At the same time, younger respondents tend to focus on negative stimuli that distract them during the work. The increased engagement with negative information leads to more problems with cognitive control in younger workers. Research conducted by Martins, Sheppes, Gross, and Mather (2016) confirmed that older people

become less distracted when exposed to positive stimuli and more distracted when exposed to negative ones. The non-Moscow region part of our sample demonstrates an absence of the significant link between age and reduced cognitive control. Potentially it could be another specific feature of the non-Moscow region librarians and requires more empirical evidence.

Comparing the present results with those obtained from studies of other professions demonstrates that the relationship between age and burnout is complex and may be situation-dependent. For instance, Thomas, Kohli, and Choi (2014), on a sample of Californian human service workers, found that when controlling for education and caseload size, age was a positive predictor of burnout (the standardized regression coefficient was .18) while years of experience did not link to burnout. However, Chou, Li, and Hu (2014), on a sample of the medical staff of a hospital in Taiwan, revealed that older employees were less prone to experience burnout. Therefore, it would appear that the relationship between burnout and age may differ by profession.

Practical Imp lications

The present findings have some practical implications. It is of use to implement burnout screening in personnel so that supervisors could propose some psychological or even medical assistance to those who are at risk of burnout. There are national and European laws and regulations that oblige employers to assess psychosocial risks among their employees periodically and to implement policies to prevent burnout and work stress (Schaufeli et al., 2019). In several European countries, burnout is acknowledged as an occupational disease or work-related disorder, and there is some compensation for workers included in social insurance (Lastovkova et al., 2017). In the context of librarianship, two directions can be distinguished. First, it is essential to organize an annual program for monitoring employees' emotional state in order to prevent attrition or

reduced job performance. In the absence of a specialized HR department, this program can be implemented by library methodologists. Second, if alarming indicators of stress or burnout are found, job rotation might be applied. For example, a service department employee could work in the acquisition department. Caputo (1991) claims that librarians would appreciate a work rotation that equitably distributes unpopular tasks, such as a particularly heavy reference shift or equipment service calls. Also, if possible, it could be beneficial to give some professional and psychological guidance to newcomers so that they adapt successfully to working conditions. For instance, as Smith, Bazalar, and Wheeler (2020) point out, "pre-service librarians might shadow a public librarian who works at the reference desk or a staff member with administrative duties to get a first-hand glimpse into how to navigate job duties" (p. 426-7).

Limitations

The current research is not free of several limitations. First, the study included a voluntary sample of participants, which means that the results may reflect self-selection bias. This may lead to another explanation of the results by the phenomenon of the survivor's bias, since if older employees experience lower levels of burnout, this may mean that only the most persistent and resilient ones have remained at work (Maslach et al., 2001). Second, there are many potential explanations of the results due to the absence of control for cohort differences. Cohort differences may reflect different work attitudes and values. Finally, results may not be generalizable; as data mostly came from libraries in the central region of the Russian Federation, these librarians may differ from the rest of the country, as we noticed differences concerning reduced emotional and reduced cognitive control.

Conclusion

Despite the limitations mentioned above, the current paper confirms some previous results on

negative relations between burnout symptoms and chronological age. This study is a first attempt to scrutinize burnout in librarians using the instrument based on a new burnout framework that better describes the phenomenon. The results obtained indicate that young employees are at risk not only for exhaustion and depersonalization at work but also for problems with cognitive functions, in particular with attention. They may need psychological help not only in terms of rest to diminish exhaustion and mental distance but a strengthening of attentional skills. Also, in relation to the aging workforce problem, the current study proposes a new challenge for the management and human resources fields in librarianship: how to help young workers experience less burnout or avoid it altogether? If we account for self-reporting bias, it is of practical importance to maintain and boost subjective well-being in younger employees. Moreover, the resilient potential of older workers remains unclear and requires further investigation.

References

Adams, G. A. & Shultz, K. S. (2018). Introduction and Overview. In G.A. Adams & K. S. Shultz (Eds.), Aging and work in the 21st century (pp. 34-58). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315167602-1

Ahola, K., Honkonen, T., Virtanen, M., Aromaa, A., & Lonnqvist, J. (2008). Burnout in relation to age in the adult working population. Journal of Occupational Health, 50(4), 362-365. https://doi.org/10.1539/joh.m8002

Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2007). The Job Demands-Resources model: State of the

art. Journal of Managerial Psychology, 22(3), 309-328.

https://doi.org/10.1108/026839407107331 15

Bianchi R. (2018). Burnout is more strongly linked to neuroticism than to work-contextualized factors. Psychiatry Research, 270, 901-905. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2018.1 1.015

Bollen, K. A., & Hoyle, R. H. (2012). Latent

variables in structural equation modeling. In R. H. Hoyle (Ed.), Handbook of structural equation modeling (p. 56-67). The Guilford Press.

Brewer, E. W., & Shapard, L. (2004). Employee burnout: A meta-analysis of the relationship between age or years of experience. Human resource development review, 3(2), 102-123. https://doi.org/10.1177/15344843042633 3 5

Caputo, J. S. (1991). Stress and Burnout in Library Service. Oryx Press.

Chou, L. P., Li, C. Y., & Hu, S. C. (2014). Job stress and burnout in hospital employees: comparisons of different medical professions in a regional hospital in Taiwan. B.M.J. Open, 4(2). https://doi.org/10.1136/bmjopen-2013-004185

Deary, I.J., Corley, J., Gow, A.J., Harris, S.E.,

Houlihan, L.M., Marioni, R.E., Penke, L., Rafnsson, S.B., & Starr, J.M. (2009). Age-associated cognitive decline. British Medical Bulletin, 92(1), 135-152. https://doi.org/10.1093/bmb/ldp033

Deligkaris, P., Panagopoulou, E., Montgomery, A. J., & Masoura, E. (2014). Job burnout and cognitive functioning: A systematic review. Work & Stress, 28(2), 107-123.

Diestel, S., Cosmar, M., & Schmidt, K. H. (2013). Burnout and impaired cognitive

functioning: The role of executive control in the performance of cognitive tasks. Work & Stress, 27(2), 164-180. https://doi.org/10.1080/02678373.2013.79 0243

Dimunova, L., & Nagyova, I. (2012). The

relationship between burnout and the length of work experience in nurses and midwives in the Slovak Republic. Profese Online, 5(1), 1-4.

https://doi.org/10.5507/pol.2012.001

Doerwald, F., Scheibe, S., Zacher, H., & Van Yperen, N. W. (2016). Emotional competencies across adulthood: State of knowledge and implications for the work context. Work, Aging and Retirement, 2(2), 159-216. https://doi.org/10.1093/workar/waw013

Eurostat. (2020). Employees by sex, age and occupation (1,000). Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/databrows er/view/lfsq eegais/default/table?lang=e n

Federal State Statistics Service. (2019).

Chislennost' postoyannogo naseleniya na 1 yanvarya [Total population number as of January 1]. Retrieved from https://showdata.gks.ru/report/278928/

Federalniy zakon №78 "O bibliotechnom dele" [Federal Law №78 "On librarianship"]. (1994 & Supp. 2019). Retrieved from http://www.consultant.ru/document/co ns doc LAW 5434/c..

Grossmann, I., & Kross, E. (2010). The impact of culture on adaptive versus maladaptive self-reflection. Psychological Science, 21(8), 1150-1157.

https://doi.org/10.1177/095679761037665 5

Hox, J. J., Moerbeek, M., & van de Schoot, R.

(2010). Multilevel analysis: Techniques and applications. Routledge.

Johnson, S. J., Machowski, S., Holdsworth, L., Kern, M., & Zapf, D. (2017). Age, emotion regulation strategies, burnout, and engagement in the service sector: Advantages of older workers. Journal of Work and Organizational Psychology, 33(3), 205-216.

https://doi.org/10.1016/j.rpto.2017.09.001

Kline, R. B. (2011). Principles and practice of

structural equation modeling (3rd ed.). Guilford Press.

Kolachev, N., Osin., E., Schaufeli, W., & Desart, S. (2019). Personal resources and burnout: Evidence from a study among librarians of Moscow Region. Organizational Psychology, 9(2), 129-147.

Lastovkova, A., Carder, M., Rasmussen, H. M., Sjoberg, L., de Groene, G. J., Sauni, R., Vevoda, J., Vevodova, S., Lasfargues, G., Svartengren, M., Varga, M., Colosio, C., & Pelclova, D. (2018). Burnout syndrome as an occupational disease in the European Union: An exploratory study. Industrial Health, 56(2), 160-165. https://doi.org/10.2486/indhealth.2017-0132

Ludecke, D. (2018). sjPlot: Data visualization for statistics in social science. Retrieved from https://cran.r-project.org/package=sjPlot

Luthans, F., Avolio, B. J., Avey, J. B., & Norman, S. M. (2007). Positive psychological capital: Measurement and relationship with performance and satisfaction. Personnel Psychology, 60(3), 541-572. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2007.00083.x

Marchand, A., Blanc, M. E., & Beauregard, N.

(2018). Do age and gender contribute to workers' burnout symptoms? Occupational Medicine, 68(6), 405-411. https://doi.org/10.1093/occmed/kqy088

Martini, M., Viotti, S., Converso, D., Battaglia, J., & Loera, B. (2019). When social support by patrons protects against burnout: A study among Italian public library workers. Journal of Librarianship and Information Science, 51(4), 1091-1102. https://doi.org/10.1177/096100061876371 6

Martins, B., Florjanczyk, J., Jackson, N. J., Gatz, M., & Mather, M. (2018). Age differences in emotion regulation effort: Pupil response distinguishes reappraisal and distraction for older but not younger adults. Psychology and Aging, 33(2), 338349. https://doi.org/10.1037/pag0000227

Martins, B., Sheppes, G., Gross, J. J., & Mather, M. (2016). Age differences in emotion regulation choice: Older adults use distraction less than younger adults in high-intensity positive contexts. The Journals of Gerontology: Series B, 73(4), 603-611.

https://doi.org/10.1093/geronb/gbw028

Maslach, C., Schaufeli, W. B., & Leiter, M. P.

(2001). Job burnout. Annual Review of Psychology, 52(1), 397-422. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.5 2.1.397

Mauno, S., Ruokolainen, M., & Kinnunen, U. (2013). Does aging make employees more resilient to job stress? Age as a moderator in the job stressor-well-being relationship in three Finnish occupational samples. Aging & Mental Health, 17(4), 411-422. https://doi.org/10.1080/13607863.2012.74 7077

McConatha, J. T., & Huba, H. M. (1999).

Primary, secondary, and emotional control across adulthood. Current Psychology, 18(2), 164-170. https://doi.org/10.1007/s12144-999-1025-z

McCormack, N., & Cotter, C. (2013). Managing burnout in the workplace: A guide for information professionals. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-1-84334-734-7.50010-4

McManus, I. C., Keeling, A., & Paice, E. (2004).

Stress, burnout and doctors' attitudes to work are determined by personality and learning style: A twelve year longitudinal study of UK medical graduates. BMC Medicine, 2, 29. https://doi.org/10.1186/1741-7015-2-29

Murman, D. L. (2015). The impact of age on cognition. Seminars in Hearing, 36(3), 111-121. https://doi.org/10.1055/s-0035-1555115

National Library of Russia. (2020). Yezhegodnyy doklad o sostoyanii seti obshchedostupnykh bibliotek Rossiyskoy Federatsii: po itogam monitoringa 2019 g. [Annual report on the state of the network of public libraries in the Russian Federation: Based on the results of monitoring in 2019]. Retrieved from http://clrf.nlr.ru/images/SiteDocum/Ne ws/2020/ed set bibliotek 19.pdf

Oberski, D. (2014). lavaan. survey: An R package for complex survey analysis of structural equation models. Journal of Statistical Software, 57(1), 1-27. https://doi.org/10.18637/jss.v057.i01

Orgeta, V. (2009). Specificity of age differences in emotion regulation. Aging and Mental Health, 13(6), 818-826. https://doi.org/10.1080/136078609029896 61

Penz, M., Wekenborg, M. K., Pieper, L., Beesdo-Baum, K., Walther, A., Miller, R., Stadler, T., & Kirschbaum, C. (2018). The Dresden Burnout Study: Protocol of a prospective cohort study for the bio-psychological investigation of burnout. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 27(2), e1613. https://doi.org/10.1002/mpr.1613

R Core Team. (2016). R: A language and

environment for statistical computing. Retrieved from https://www.R-project.org/

Randall, K. J. (2007). Examining the relationship between burnout and age among Anglican clergy in England and Wales.

Mental Health, Religion & Culture, 10(1), 39-46.

https://doi.org/10.1080/1367467060101 23 03

Saijo, Y., Chiba, S., Yoshioka, E., Kawanishi, Y., Nakagi, Y., Ito, T., Sugioka, Y., Kitaoka-Higashiguchi, K., & Yoshida, T. (2013). Job stress and burnout among urban and rural hospital physicians in Japan. The Australian Journal of Rural Health, 21(4), 225-231.

https://doi.org/10.1111/ajr.12040

Salyers, M. P., Watkins, M. A., Painter, A.,

Snajdr, E. A., Gilmer, L. O., Garabrant, J. M., & Henry, N. H. (2019). Predictors of burnout in public library employees. Journal of Librarianship and Information Science, 51(4), 974-983. https://doi.org/10.1177/096100061875941 5

Schaufeli, W.B., De Witte, H. & Desart, S. (2019). Manual Burnout Assessment Tool (BAT). KU Leuven, Belgium: Unpublished internal report.

Rhemtulla, M., Brosseau-Liard, P. E., Savalei, V. (2012). When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. Psychological Methods, 17(3), 354-373. https://doi.org/10.1037/a0029315

Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R Package for

Structural Equation Modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1-36. http://dx.doi.org/10.18637/jss.v048.i02

Russian State Library. (2020). Kratkaya

statisticheskaya spravka o Rossiyskoy gosudarstvennoy biblioteke v 2019 godu (po sostoyaniyu na 01.01.2020) [Brief statistical information about the Russian State Library in 2019 (as of 01.01.2020). Retrieved from

https://www.rsl.ru/ru/about/documents/

statisticheskaya-spravka-o-rabote-

rgb/spravka-2019

Scholz, U., Doña, B. G., Sud, S., & Schwarzer, R. (2002). Is general self-efficacy a universal construct? Psychometric findings from 25 countries. European Journal of Psychological Assessment, 18(3), 242-251. https://doi.org/10.1027/1015-5759.18.3.242

Schwarzer, R., & Jerusalem, M. (1995).

Generalized Self-Efficacy scale. In J. Weinman, S. Wright, & M. Johnston (Eds.), Measures in health psychology: A user's portfolio. (pp. 35-37). NFER-NELSON.

Sheldon, K. M., Titova, L., Gordeeva, T. O., Osin, E. N., Lyubomirsky, S., & Bogomaz, S. (2017). Russians inhibit the expression of happiness to strangers: Testing a display rule model. Journal of Cross-Cultural Psychology, 48(5), 718-733. https://doi.org/10.1177/002202211769988 3

Shoji, K., Cieslak, R., Smoktunowicz, E., Rogala, A., Benight, C. C., & Luszczynska, A. (2016). Associations between job burnout and self-efficacy: A meta-analysis. Anxiety, Stress, & Coping, 29(4), 367-386.

https://doi.org/10.1080/10615806.2015.10 58369

Smith, N. M., & Nelson, V. C. (1983). Burnout: A survey of academic reference librarians (Research Note). College & Research Libraries, 44(3), 245-250. https://doi.org/10.5860/crl 44 03 245

Smith, D. L., Bazalar, B., & Wheeler, M. (2020). Public librarian job stressors and burnout predictors. Journal of Library Administration, 60(4), 412-429. https://doi.org/10.1080/01930826.2020.17 33347

Statistics Canada. (2019). Study: Occupations with older workers. Retrieved from https://www150.statcan. gc. ca/n1/en/dai l y-quotidien/190725/dq190725b-eng.pdf?st=UGDkvR71

Thomas, M., Kohli, V., & Choi, J. (2014).

Correlates of job burnout among human services workers: Implications for workforce retention. The Journal of Sociology and Social Welfare, 41(4), 69-90. https://scholarworks.wmich.edu/jssw/vo l41/iss4/5

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant graphics for data analysis (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24277- 4 9

Wilder, S. (2018). Delayed retirements and the youth movement among ARL library professionals. Research Library Issues, 295, 6-16.

https://doi.org/10.29242/rli.295.2

Wood, B. A., Guimaraes, A. B., Holm, C. E., Hayes, S. W., & Brooks, K. R. (2020). Academic librarian burnout: A survey using the Copenhagen Burnout Inventory (CBI). Journal of Library Administration, 60(5), 512-531. https://doi.org/10.1080/01930826.2020.17 29622

Xanthopoulou, D., Bakker, A. B., Demerouti, E., & Schaufeli, W. B. (2007). The role of personal resources in the job demands-resources model. International Journal of Stress Management, 14(2), 121-141. https://doi.org/10.1037/1072-5245.14.2.121

Zverevich, V. (2014). Developing the library network in postcommunist Russia: Trends, issues, and perspectives. LibraryTrends, 63(2), 144-160. https://doi.org/10.1353/lib.2014.0039

Приложение 3. Статья «Роль личностных ресурсов в динамике

профессионального выгорания и трудовой мотивации

(на примере сотрудников городских публичных библиотек)».

Колачев Н.И. (2021). Роль личностных ресурсов в динамике профессионального выгорания и трудовой мотивации (на примере сотрудников городских публичных библиотек). Организационная психология, 11(4), 165-189.

Цель. Исследование посвящено проблеме взаимосвязи личностных ресурсов с динамикой трудовой мотивации и профессионального выгорания. Метод. Выборка включала библиотекарей пяти городских публичных библиотек из различных районов Российской Федерации (К = 266) в возрасте от 20 лет до 71 года (из них — 88% женщин). Исследование проводилось в течение одного года и включало три замера с промежутками между ними примерно по шесть месяцев. Были использованы такие инструменты измерения, как «Опросник выгорания» В. Шауфели, «Опросник диспозиционного оптимизма» М. Шейера и Ч. Карвера, «Шкала общей самоэффективности» Р. Шварцера и М. Ерусалема, «Тест жизнестойкости» Е. Н. Осина, «Опросник трудовой мотивации» Е. Н. Осина с коллегами, основанный на теории самодетерминации Э. Деси и Р. Райана. Результаты. По итогам анализа, проведённого с помощью структурного моделирования, выяснилось, что личностные ресурсы связаны с ростом уровня выгорания (в = .63, р = .03), связаны с ростом контролируемой мотивации (в = .57, р < .01) и снижением показателя автономной мотивации (в = -.71, р = .03). Динамика выгорания никак не сопряжена с динамикой трудовой мотивации. Полученные результаты обсуждаются с точки зрения теории сохранения ресурсов и модели рабочих требований и ресурсов. Ценность результатов. В нашем случае выгорание является результатом потери ресурсов, следовательно, связь личностных ресурсов и выгорания при контроле мотивации остается значимой. В то же время мотивация вплетена в процесс сохранения и приращения ресурсов. Соответственно, процесс потери ресурсов оказывается психологически более значимым, чем процесс приращения ресурсов, с которым связана трудовая мотивация, что заметно на респондентах с низким уровнем личностных ресурсов: у них менее выражены изменения в мотивации и профессиональном выгорании со временем.

ОРГАНИЗАЦИОННАЯ ПСИХОЛОГИЯ

www.orgpsyjournal.hse.ru

Роль личностных ресурсов в динамике профессионального выгорания и трудовой мотивации (на примере сотрудников городских публичных библиотек)

КОЛАЧЕВ Никита Игоревич

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

Аннотация. Цель. Исследование посвящено проблеме взаимосвязи личностных ресурсов с динамикой трудовой мотивации и профессионального выгорания. Метод. Выборка включала библиотекарей пяти городских публичных библиотек из различных районов Российской Федерации (N = 266) в возрасте от 20 лет до 71 года (из них — 88% женщин). Исследование проводилось в течение одного года и включало три замера с промежутками между ними примерно по шесть месяцев. Были использованы такие инструменты измерения, как «Опросник выгорания» В. Шауфели, «Опросник диспозиционного оптимизма» М. Шейера и Ч. Карвера, «Шкала общей самоэффективности» Р. Шварцера и М. Ерусалема, «Тест жизнестойкости» Е. Н. Осина, «Опросник трудовой мотивации» Е. Н. Осина с коллегами, основанный на теории самодетерминации Э. Деси и Р. Райана. Результаты. По итогам анализа, проведённого с помощью структурного моделирования, выяснилось, что личностные ресурсы связаны с ростом уровня выгорания (ß = .63, p = .03), связаны с ростом контролируемой мотивации (ß = .57, p < .01) и снижением показателя автономной мотивации (ß = -.71, p = .03). Динамика выгорания никак не сопряжена с динамикой трудовой мотивации. Полученные результаты обсуждаются с точки зрения теории сохранения ресурсов и модели рабочих требований и ресурсов. Ценность результатов. В нашем случае выгорание является результатом потери ресурсов, следовательно, связь личностных ресурсов и выгорания при контроле мотивации остается значимой. В то же время мотивация вплетена в процесс сохранения и приращения ресурсов. Соответственно, процесс потери ресурсов оказывается психологически более значимым, чем процесс приращения ресурсов, с которым связана трудовая мотивация, что заметно на респондентах с низким уровнем личностных ресурсов: у них менее выражены изменения в мотивации и профессиональном выгорании со временем.

Ключевые слова: профессиональное выгорание; личностные ресурсы; трудовая мотивация; лонгитюдное исследование, структурное моделирование, модели латентных изменений.

Введение

Негативное воздействие профессионального выгорания на многие сферы жизни человека изучается довольно давно: начиная от его влияния на субъективное благополучие сотрудников (Schaufeli, Bakker, 2004) и заканчивая затратами системы здравоохранения на избавление от последствий этого синдрома (Goh, Pfeffer, Zenios, 2016). Учитывая влияние профессионального выгорания на все стороны жизни людей, возникает вопрос: что может препятствовать формированию или сглаживать развитие этого синдрома?

Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.

E-mail: [e-mail]

В соответствии с моделью К. Левина, которая гласит, что поведение человека (B) является функцией от личностных (Р) и средовых факторов (E), или B = f(P, E) (Lewin, 1939), исследователи в отношении выгорания так же выделяют средовые и личностные детерминанты. Главный общий фактор, влияющий на индивидуальную склонность к выгоранию, — это фактор личностных черт. На данный момент хорошо известно, что нейротизм линейно и положительно связан с выгоранием на работе, а экстраверсия связана с ним отрицательно (Bianchi, 2018); взаимосвязаны повышенные показатели выгорания и низкая сознательность (McManus, Keeling, Paice, 2004). Д. Дж. Принс с коллегами заметили, что личностные черты могут влиять на восприятие сотрудниками рабочих требований и ресурсов, таких как рабочая нагрузка, автономия и уровень поддержки (Prins et al., 2019). Исследования показывают, что экстраверсия и нейротизм сильнее связаны с выгоранием, чем три других фактора Большой пятёрки личностных черт. Например, на выборке из 447 учителей начальной школы было показано, что эмоциональное истощение в значительной степени связано с нейротиз-мом (г = .50) и экстраверсией (г = -.23), и нет значимой связи между истощением и открытостью новому опыту. Деперсонализация была существенно связана с этими тремя чертами личности (r = .29, r = -.22 и r = -.16 соответственно) (Kokkinos, 2007). На выборке 1759 французских учителей обнаружено, что нейротизм сильнее связан с симптомами выгорания (r = .56), чем экстраверсия (r = -.24) (Bianchi, 2018).

Другим значимым предиктором профессионального выгорания выступают рабочие требования и ресурсы (то есть средовые факторы). Согласно модели рабочих требований и ресурсов (Job Demands-Resources Model), любая работа включает как требования, так и ресурсы. Под ресурсами организации понимаются физические, социальные, психологические и / или организационные аспекты работы, которые (а) являются функциональными в достижении рабочих целей, (б) снижают требования к работе и связанные с этим физиологические и психологические издержки и (в) стимулируют личностный рост (Demerouti, Bakker, Nachreiner, Schaufeli, 2001). Примером организационных ресурсов могут служить поддержка коллег, автономия в принятии решений, наличие обратной связи от руководителя. Рабочие требования определяются как аспекты работы, требующие постоянных физических или умственных усилий и связанные с некоторыми физиологическими и психологическими издержками. Примером этого выступают конфликты с коллегами, чрезмерная загруженность и другое. Риск выгорания выше, когда на работе преобладают требования, а не ресурсы (Xanthopoulou et al., 2007). Рабочие требования в сравнении с рабочими ресурсами являются более сильным предиктором синдрома профессионального выгорания (Schaufeli, 2017).

Обращаясь к проблеме профессионального выгорания на уровне отдельного человека, необходимо признать, что практическая работа по предотвращению развития этого синдрома не может быть проведена через работу с личностными чертами, поскольку они считаются стабильными характеристиками и у взрослых людей практически не поддаются коррекции (Fagerberg et al., 2018). Работа с организационной средой также может быть затруднительна, если нет решения руководства о деятельности в направлении улучшения климата в организации, изменения трудовых условий. Таким образом, столкнувшись с жизненной проблемой, человек может предпринять действия, направленные на коррекцию «гибких» свойств своей личности. Реально возможным направлением можно счесть работу по развитию личностных ресурсов. Причем это направление может реализовываться как самостоятельно, так и в ходе психологического консультирования.

Однако для того чтобы давать практические рекомендации, важно иметь эмпириче- ские доказательства устойчивости взаимосвязей интересующих нас переменных. Особенно

важным является изучение взаимосвязей в динамике, чтобы иметь возможность судить о предсказательных способностях тех или иных свойств личности относительно профессионального выгорания и трудовой мотивации. Более того, теме «ресурсности» человека и выгоранию посвящены статьи и диссертации (см. например: Водопьянова, 2014). Однако в этих работах взаимосвязи изучались в кросс-секционной перспективе. В то же время вопрос динамических свойств профессионального выгорания и мотивационной сферы личности является одним из ключевых для исследователей и остается открытым (Орел, 2005). Именно изучению связей в лонгитюдной перспективе посвящено это исследование.

Теоретические основания

Профессиональное выгорание

До недавнего времени наиболее распространённым представлением о профессиональном выгорании была модель К. Маслак и её коллег (Maslach, Schaufeli, Leiter, 2001), которые выделяли три компонента этого синдрома — истощение, деперсонализацию и ощущение профессиональной неэффективности. Истощение является наиболее частым симптомом выгорания и представляет собой эмоциональное и физическое ощущение истощённости от чрезмерной рабочей нагрузки. Деперсонализация, или цинизм, подразумевает чрезмерно отстранённое отношение к различным аспектам работы. К пониженной эффективности относится чувство некомпетентности и снижения производительности труда.

Современный взгляд на профессиональное выгорание представлен в модели В. Шауфели и его коллег (Schaufeli, De Witte, Desart, 2020). Их теоретические представления основаны на работах Э. Торндайка о психологической усталости. Авторы признают, что выгорание — это связанное с работой состояние истощения, возникающее, как правило, у сотрудников «субъект-субъектных» профессий (Ibid.), однако не исключают того, что оно может быть выражено и у представителей других профессий и тех, кто по разным причинам не осуществляет трудовую деятельность (например, у новоиспечённых родителей). Профессиональное выгорание включает два аспекта — энергетический (неспособность осуществлять трудовую деятельность) и мотивационный (отсутствие желания тратить силы на работу). Авторы включили в модель выгорания не только два компонента, отражённые в модели К. Маслак, — истощение и деперсонализацию, — но также пониженный эмоциональный и когнитивный контроль, поскольку этот синдром сопровождается проблемами с вниманием и рабочей памятью.

Личностные ресурсы

В организационной психологии тема ресурсов получила широкое распространение. Особое внимание уделяется ресурсам противодействия профессиональному выгоранию (Водопьянова, 2014). Согласно модели рабочих требований и ресурсов, ресурсы бывают внутренними (личностные) и внешними (рабочие). В теории сохранения ресурсов дополнительно выделяют материальные, экономические, финансовые ресурсы, которые человек может расходовать, восполнять и объединять с другими видами ресурсов, для того чтобы бороться со стрессом (Hobfoll, Halbesleben, Neveu, Westman, 2018). То есть исследователи подчёркивают системность организации ресурсов, а также тот факт, что «человек способен сохранять, использовать, приобретать, обменивать, терять ресурсы в процессе жизнедеятельности» (Иванова, Леонтьев, Осин, Рассказова, Кошелева, 2018, с. 86).

Под личностными ресурсами понимаются «гибкие» свойства человека, которые помогают более успешно осуществлять деятельность и поддерживать субъективное благополучие на

достаточно высоком уровне (Там же). С подачи теории психологического капитала (Luthans, Avolio, Avey, Norman, 2007) наибольшее распространение среди личностных ресурсов получили такие конструкты, как оптимизм, самоэффективность, жизнестойкость и надежда. Эти переменные успешно образуют фактор второго порядка, который можно назвать психологическим капиталом или личностными ресурсами. Однако есть исследования, которые показывают, что надежда имеет высокую корреляцию с оптимизмом (г = .80, Bryant, Cvengros, 2004). Это свидетельствует о том, что они имеют большую долю общей дисперсии, и в практических целях для надёжного измерения личностных ресурсов достаточно трёх переменных из четырёх.

Перечисленные конструкты отражают различные позитивные стороны личности: оптимизм — восприятие будущего через призму оптимистичных ожиданий (Гордеева, Сычев, Осин, 2010), самоэффективность — способность эффективно действовать и выполнять задачи (Bandura, 2010), жизнестойкость — способность при столкновении с проблемами и невзгодами сохранять устойчивость и веру в то, что благодаря собственной деятельности человек способен влиять на последствия происходящих вокруг него событий (Леонтьев, Рассказова, 2006).

Трудовая мотивация

В организационном контексте, основанном на теории самодетерминации (self-determination theory), исследователи обычно говорят об автономной и контролируемой мотивации (Deci, Ryan, 2012). Эта теория основана на концепции базовых психологических потребностей, — компетентности, автономии и чувстве связности, — которые должны быть удовлетворены для поддержания мотивации (Gagné, Deci, 2005). Компетентность означает эффективно действовать в различных жизненных ситуациях (Ryan, Deci, 2017). Потребность в компетентности проявляется как врождённое стремление, выраженное в любопытстве и широком спектре познавательных мотивов (Deci, Moller, 2005). Под автономией понимается потребность саморегулировать свой опыт и действия (Ibid.). То есть отличительной чертой автономии является то, что поведение человека согласуется с его подлинными интересами и ценностями. Чувство связности предполагает ощущение заботы со стороны других (Ibid.). Оно также предполагает чувство принадлежности к коллективу, какому-либо сообществу. Удовлетворение всех трёх потребностей обеспечивает автономное поведение. Автономные сотрудники действуют добровольно и ощущают, что могут выбирать, как действовать и что делать. Напротив, контролируемая мотивация характеризуется чувством необходимости или обязанности участвовать в деятельности.

Оба типа мотивации являются частью единого континуума «автономия — контроль». Внутренне мотивированное поведение по определению является автономным, в то время как внешне мотивированное поведение может широко варьироваться в зависимости от того, в какой степени оно контролируется по сравнению с автономным (Ryan, Deci, 2017). Чисто внутренняя мотивация (интерес и удовольствие от задачи) является неотъемлемой частью автономной личности (Gagné, Deci, 2005). Два других автономных компонента мотивации — это интегрированная мотивация (согласованность ценностей человека и его целей) и идентифицированная мотивация (важность ценностей и целей).

Есть ещё один компонент — амотивация (Gagné, Deci, 2005; Ryan, Deci, 2017). Она означает отсутствие преднамеренного регулирования поведения и непонимание того, почему кто-то это делает. С точки зрения трудовой мотивации, амотивацию можно рассматривать как часть контролируемой мотивации (Sheldon et al., 2015), поскольку она отражает деятельность без намерения.

Взаимосвязи изучаемых переменных

Связь между личностными ресурсами и трудовой мотивацией

Согласно модели рабочих требований и ресурсов, трудовая деятельность включает в себя два параллельных процесса — мотивационный и стресс-образующий (Bakker, Demerouti, 2007). Первый процесс является благоприятным для субъективного благополучия сотрудников, второй негативно сказывается на нём. В комплекс мотивационного процесса входят рабочие ресурсы совместно с личностными ресурсами, а также вовлечённость в работу (или, по-другому, трудовая мотивация). В комплекс стресс-образующего процесса входят рабочие требования и профессиональное выгорание.

Личностным ресурсам отводится дополнительная роль в мотивационном процессе. В частности, рабочие ресурсы могут играть более активную роль в предотвращении эмоционального и физического истощения за счёт формирования убеждений у сотрудников об их самоэффективности и жизнестойкости; в свою очередь это может приводить к более позитивной оценке стрессовых ситуаций (Xanthopoulou et al., 2007). Другими словами, сотрудники, которые работают в насыщенной ресурсами среде, чувствуют себя более способными выполнять свои задачи, не прикладывая чрезмерных усилий, и в результате у них не формируется чрезмерная усталость или истощение. Выяснилось также, что личностные ресурсы могут выступать предшественником (предиктором) более успешной адаптации на работе. Сотрудники с более высоким уровнем личностных ресурсов с большей вероятностью будут создавать или искать более ресурсную организационную среду, чтобы легче и успешнее достигать целей (Xanthopoulou et al., 2007). В то же время в лонгитюдной перспективе связь между личностными, рабочими ресурсами и трудовой мотивацией является реципрокной, то есть конструкты взаимно дополняют друг друга, происходит процесс ресурсообмена (Xanthopoulou, Bakker, Demerouti, Schaufeli, 2009).

В связи с вышеизложенным можно предположить, что трудовая мотивация опосредует связь между личностными ресурсами и профессиональным выгоранием, поскольку мотивация является более изменчивой переменной, чем личностные ресурсы. Причём важно изучить, опосредует ли именно динамика трудовой мотивации связь между личностными ресурсами и изменением выгорания со временем.

Гипотеза №1: изменение трудовой мотивации со временем опосредует связь между личностными ресурсами и динамикой профессионального выгорания.

Связь между личностными ресурсами и профессиональным выгоранием

Непосредственной связи между личностными ресурсами и выгоранием моделью рабочих требований и ресурсов не предполагается. Тем не менее, исследователи показали, что личностные ресурсы участвуют в стресс-образующем процессе (Vera, Salanova, Lorente, 2012), выступая в равной степени и как предиктор, и как медиатор связи. При этом немало кросс-секционных исследований продемонстрировало устойчивые линейные связи между выгоранием и личностными ресурсами (см.: Колачев, Осин, Шауфели, Дезарт, 2019; Gustafsson, Skoog, Podlog, Lundqvist, Wagnsson, 2013; Makikangas, Kinnunen, 2003; Taku, 2014).

В связи с этим мы ожидаем, что личностные ресурсы могут предсказывать не только текущий уровень профессионального выгорания, но и его динамику. Причём важно это сделать при контроле рабочих ресурсов, с которыми личностные ресурсы находятся в постоянном взаимодействии.

Гипотеза №2: при контроле рабочих ресурсов личностные ресурсы предсказывают начальный уровень профессионального выгорания, а также его изменение со временем.

Связь между профессиональным выгоранием и трудовой мотивацией

Говоря о взаимосвязи между мотивацией и выгоранием, стоит отметить, что внешняя мотивация обычно положительно связана с неблагоприятными жизненными обстоятельствами (включая выгорание). В то же время внутренняя мотивация негативно коррелирует с ними и предсказывает благополучие, а также более высокую производительность труда (Eyal, Roth, 2011; Gagné, Deci, 2005). Исследователи обнаружили, что внутренняя мотивация может выступать буфером между профессиональным выгоранием и потерей ресурсов со временем (Ten Brummelhuis, Ter Hoeven, Bakker, Peper, 2011).

Несмотря на некоторую независимость процессов, в последних работах авторы модели рабочих требований и ресурсов предполагают наличие воздействия связанных со стрессом переменных (тревожность, выгорание, жалобы на здоровье) на трудовую мотивацию (Bakker, Demerouti, 2018). То есть выгорание выступает медиатором связи между рабочими требованиями и профессиональной мотивацией. Учитывая роль выгорания как медиатора связи между рабочими требованиями и трудовой мотивации, можно предположить, что профессиональное выгорание также может выступать медиатором связи между личностными ресурсами и трудовой мотивацией. Причём важно изучить, опосредует ли именно динамика выгорания связь между личностными ресурсами и изменением мотивации со временем.

Гипотеза №3: изменение профессионального выгорания со временем опосредует связь между личностными ресурсами и изменением трудовой мотивации.

Психологические особенности библиотекарей

Прежде чем перейти к работе с данными, необходимо проанализировать личностные особенности библиотекарей и специфику их профессиональной деятельности с психологической точки зрения. Библиотекари так же, как учителя, врачи, социальные работники, являются представителями «субъект-субъектной» профессии, для которой характерно немалое количество стрессовых факторов. Однако в сравнении с перечисленными социо-номическими профессиями библиотекари являются мало исследованной профессиональной группой в психологии. Основным стрессором в таких профессиях является взаимодействие с людьми (клиентами / пациентами / посетителям). Представители таких профессий в большей степени эмоционально вовлечены в процесс трудовой деятельности, так как их деятельность сопряжена с представлениями о призвании, избранности и ответственно- стью за важнейшие человеческие ценности (Доценко, 2008). Американские исследователи отмечают, что, помимо перечисленных выше общих факторов, на эмоциональном состоянии библиотекарей сказываются скука от рутинного характера библиотечной работы и недостаточного интеллектуального стимулирования (McCormack, Cotter, 2013), а также увеличенная рабочая нагрузка и отсутствие карьерных перспектив (Harwell, 2013).