当远程压力永无休止之时：心理/空间隔离作为数字游民睡眠质量的调节因素

《Frontiers in Public Health》：When telepressure never sleeps: psychological/spatial detachment as mediators to sleep quality in digital nomads

　　摘要
引言：本研究基于压力源-脱离模型和工作要求-资源理论，探讨了远程压力（即持续保持联系的感知义务）如何通过心理和空间上的脱离影响数字游民的睡眠质量，并检验了心理韧性的调节作用。我们假设远程压力会减少心理和空间上的脱离，进而损害睡眠质量，而心理韧性可以缓解这些影响。

方法：利用来自中国539名数字游民的横断面调查数据，本研究采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）来检验假设的直接关系、中介关系和调节关系。远程压力、心理脱离、空间脱离和心理韧性通过已建立的多项量表进行评估，睡眠质量则通过匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）进行测量。工作要求作为控制变量也被纳入分析。

结果：远程压力对心理脱离（β = ?0.265，p < 0.001）和空间脱离（β = ?0.153，p = 0.003）产生了显著的负面影响，但其对睡眠质量的直接影响不显著（β = ?0.028，p = 0.567）。中介分析显示，远程压力通过心理脱离（间接效应 = ?0.039，95% CI [?0.073, ?0.009]）和空间脱离（间接效应 = ?0.019，95% CI [?0.042, ?0.002]）间接损害了睡眠质量。心理韧性在空间脱离与睡眠质量之间起到了积极的调节作用（β = 0.159，p = 0.006），但在心理脱离与睡眠质量之间的关系中未显示出显著的调节效应。

讨论：研究结果突显了双重脱离机制在恢复过程中的关键作用，并揭示了在灵活的、以技术为中介的工作环境中远程压力的健康风险。具有较高韧性的个体似乎更能维持行为和环境的界限，从而有效恢复。这些结果强调了支持心理和空间脱离对于维持数字游民的工作场所健康和睡眠质量的必要性。

1 引言
在COVID-19大流行之后的时代，远程工作和“随时随地工作”的模式变得常态化，越来越多的知识工作者采取了数字游民的生活方式——在多地工作同时保持在线协作。数字游民通常被定义为利用数字技术进行不受地点限制的工作，并保持高度流动性的个体（1, 2）。从工作设计的角度来看，这种安排具有高度的自主性和工作与非工作领域之间的界限模糊。同时，信息和通信技术（ICTs）以及数字平台的广泛应用加剧了“始终在线”的规范和远程压力，即立即响应信息的感知义务和强迫（3, 4）。这种现象在跨时区协作中尤为明显，因为随时可用的要求和不规律的工作时间相互强化，削弱了个体在非工作时间实现心理和空间脱离的能力，从而影响睡眠和恢复（5）。最新研究进一步表明，数字游民的高流动性和较低的本地嵌入性使他们更难以维持结构化的日常生活和明确的工作-生活界限（6, 7）。正如Cook（8）所指出的，虽然数字游民生活提供了很大的灵活性，但同时也要求更高的自律性和界限管理能力。因此，本研究聚焦于远程压力-脱离-睡眠机制，将其置于数字游民的背景下，探讨其对健康和恢复的影响。

睡眠质量是工作场所健康和绩效的基本基石。系统评价和纵向研究表明，远程工作安排持续改变了睡眠行为——如延迟就寝时间和起床时间，以及床上花费的时间——这些影响呈现增长和持续的趋势（9）。改善睡眠质量已被证明可以提高心理幸福感（10）。在工作场所环境中，睡眠质量与压力、疲劳和日间功能障碍等结果密切相关（11）。因此，阐明远程压力如何通过脱离体验影响睡眠质量对于工作场所健康和福祉具有直接的实际意义（12, 13）。现有研究一致表明，远程压力与较差的恢复体验、较低的睡眠质量和更大的疲劳感有关（3, 4）。此外，理论和实证研究都认为心理脱离是压力-健康过程中的关键机制（14）。然而，仍有三个主要的研究空白需要解决。首先，大多数研究关注的是一般远程员工，针对数字游民的具体实证证据有限。其次，尽管远程压力和恢复过程在西方和一般远程工作环境中已被广泛研究，但来自中国环境的实证证据仍然不足。鉴于中国高度数字化的工作环境、强烈的响应规范以及移动通信平台（如微信）在工作协调中的广泛使用，员工可能比其他环境经历更普遍和更强烈的远程压力。这些背景特征表明，远程压力、脱离和睡眠质量之间的机制在中国可能有所不同或更强。因此，在中国背景下研究这一模型在理论和实践上都有意义，因为它将现有理论扩展到高强度的数字通信环境中，并提供了关于数字工作者恢复和福祉的特定背景见解。

2 文献综述
2.1 理论基础
本研究基于四个关键理论框架——工作要求-资源理论（JD-R）、压力源-脱离模型、边界理论和资源保护理论（COR），构建了远程压力、脱离和睡眠质量之间的联系机制。根据JD-R理论，远程压力是一种耗尽个人精力、危害福祉的数字工作需求，而心理韧性等个人资源可以抵御这些不良影响（16）。压力源-脱离模型和恢复理论进一步强调，心理脱离和放松有助于恢复枯竭的资源，睡眠质量是关键的恢复结果（5）。边界理论通过引入恢复的空间维度，强调了保持物理和行为界限有助于个体区分工作和非工作角色（15, 17）。同时，资源保护理论认为心理韧性使个体在高需求条件下能够维持功能和恢复（18）。

总之，本研究提出远程压力通过削弱心理和空间脱离间接影响睡眠质量，而心理韧性则调节和缓解这些影响。这些机制共同构成了一个“需求-脱离-睡眠”的综合框架，说明了数字工作压力如何影响恢复和福祉。

2.2 远程压力对心理脱离的负面影响
根据工作要求-资源理论（JD-R）和压力源-脱离模型，持续可用的规范和立即响应的强迫——统称为远程压力——构成了一种数字工作需求。其核心机制在于非工作时间持续认知和情感上被工作线索占据，这阻碍了个体从工作情境中心理上脱离的能力（5, 16）。从边界理论的角度来看，远程压力促进了频繁的“微边界跨越”和保持响应的义务感，使个体难以明确区分工作和非工作领域（17, 19）。这种模糊的界限削弱了个体在晚上进行心理脱离和恢复的能力。此外，持续的可用性期望引发了认知反思和生理唤醒，将注意力资源指向潜在的工作相关刺激。这种高度的警觉性降低了个体在闲暇时间刻意回避工作相关思维的能力，从而不利于后续的睡眠和恢复（5, 20）。

实证研究和元分析证据支持上述机制。研究表明，远程压力与较差的恢复体验、较低的睡眠质量和不利的工作-生活结果显著相关（3, 4）。日记和调查研究进一步发现，下班后使用电子邮件或智能手机，加上立即响应的规范，会减少晚上的心理脱离感，同时增加疲劳和紧张感。值得注意的是，这些效应不仅来自技术使用的持续时间，还来自对可用性的感知期望本身（14, 21）。基于上述理论和实证证据，提出以下假设：
H1：远程压力对心理脱离有负面影响。

2.3 远程压力对睡眠质量的负面影响
从理论上讲，远程压力是一种将工作相关线索和义务感扩展到非工作时间的数字工作需求，造成持续的认知占据和情绪唤醒。根据工作要求-资源理论（JD-R）的健康损害过程，长期暴露于此类需求会耗尽个人资源并损害健康。在压力源-脱离模型和恢复理论的框架内，这种持续的激活首先削弱了心理脱离，随后扰乱了睡眠前的解除过程和夜间休息的连续性。这些干扰表现为睡眠延迟、更频繁的醒来以及主观睡眠质量的下降（5, 20, 22）。从边界理论的角度来看，当响应和可用性的期望侵入晚间例行程序时，它们会中断通常有助于放松的睡前仪式和环境线索。这种入侵加剧了睡前 sympathetic arousal 和反思性思维，从而降低了整体睡眠质量。

实证证据与上述机制一致。研究表明，远程压力与较差的睡眠质量显著相关，部分原因是由于恢复体验不足，如心理脱离水平较低（3, 4）。此外，研究显示，晚间沟通和与可用性规范相关的智能手机使用会减少心理脱离，并预测第二天的睡眠质量更差、疲劳更严重、疲劳感更强（14, 21, 23）。基于上述理论和实证证据，提出以下假设：
H2：远程压力对睡眠质量有负面影响。

2.4 远程压力对空间脱离的负面影响
从边界理论（17, 19）的角度来看，个体通过空间、时间和心理界限维持工作和非工作角色之间的区别。其中，空间脱离指的是通过具体的物理和行为界限（如保持指定的工作空间、关闭工作设备或参与关闭仪式）创造一个不受干扰的环境（15）。然而，由于即时响应的义务和持续可用的规范，远程压力使得个体难以维持稳定的空间分离和行为转换。当工作相关消息可以在任何时间和任何地点到达时，数字游民特别容易在咖啡馆、卧室或旅途中处理工作任务。这模糊了工作空间和生活空间之间的界限，削弱了有效恢复所需的物理和行为界限（24）。根据压力源-脱离模型（5），这种持续的可用性压力在物理和行为层面上干扰了恢复过程。即使个体离开了工作场所或关掉了电脑，他们也可能因为预期的消息通知或对未响应的焦虑而仍处于“准工作状态”。在这种情况下，空间脱离机制失效，无法使非工作环境发挥其恢复功能（22）。同时，工作要求-资源理论（JD-R）认为，过高的数字工作需求会侵蚀个体的资源，使他们更难以通过有效的界限管理来维持必要的精力（16）。

实证上，Barber等人（3）和Derks等人（21）发现，与工作相关的移动设备使用频率和快速响应的期望降低了员工在家中的行为分割。Matthews等人（15）也证实，当空间和行为界限策略不足时，工作干扰和疲劳显著增加。对于数字游民来说，远程工作压力不仅会削弱他们的心理疏离感，还会破坏通过空间安排和日常仪式维持的“离线状态”，从而降低恢复质量和睡眠条件。结合理论和实证证据，提出以下假设：H3：远程工作压力对心理疏离有负面影响。2.5 心理疏离和空间疏离对睡眠质量的影响 在压力-疏离模型和恢复理论的框架内，心理疏离和空间疏离被视为促进恢复和提升睡眠质量的两个核心机制（20, 25）。心理疏离指的是个体在非工作时间内暂时停止思考或处理与工作相关事务的能力，从而实现与工作的心理脱离。相比之下，空间疏离强调创建物理和行为边界——例如设置专门的工作区域、关闭设备或参与离线仪式——以促进角色转换和环境分离（17, 19）。心理疏离可以减少生理唤醒和认知困扰，使身心进入休息和恢复的状态（22）。相反，当疏离不足时，与工作相关的忧虑和持续的责任感会继续占用注意力资源，导致入睡延迟、夜间醒来次数增加以及睡眠连续性降低（14）。这种现象在远程和移动工作环境中尤为明显，因为时间和空间的界限变得模糊，使个体更容易处于持续的“精神待命状态”（3）。另一方面，空间疏离提供了一种具体的行为恢复策略。根据边界理论，个体可以通过分离工作区和非工作区来减少工作线索的溢出，从而使个人空间恢复其恢复和放松功能（15, 24）。恢复理论进一步表明，当外部环境明确区分工作区和休息区时，情境唤醒会降低，从而促进与睡眠相关的恢复（5）。相反，当工作延伸到卧室或其他私人空间时，这些环境的恢复线索会减弱，导致睡前唤醒增加和入睡困难（22）。越来越多的实证研究证实了这两种机制的重要性。Sonnentag和Fritz（20）发现，具有较高心理疏离水平的个体报告的主观睡眠质量明显更好，第二天的活力也更高。Wendsche和Lohmann-Haislah（14）的元分析同样表明，心理疏离是睡眠质量和幸福感的重要预测因素。Derks等人（21）进一步证明，在晚上使用智能手机处理与工作相关的任务会显著降低当天的睡眠质量。此外，Kossek等人（24）显示，保持明确空间边界的个体经历的疲劳更低，恢复水平更高。对于工作与生活界限本来就很模糊的高度流动的数字游民来说，同时维持心理疏离和空间疏离可以部分抵消远程工作压力带来的负面睡眠影响。总的来说，心理疏离可以被视为一种内在的认知-情感放松机制，而空间疏离则代表一种外在的环境-行为恢复条件。这两种机制共同构成了一个双重保护系统，提升了睡眠质量，表明那些能够在工作结束后有效脱离工作，并通过明确的物理边界和“下班后仪式”强化这种脱离的个体，可以显著改善他们的睡眠质量和整体健康。H4：心理疏离对睡眠质量有积极影响。H5：空间疏离对睡眠质量有积极影响。2.6 心理疏离和空间疏离的中介作用 根据压力-疏离模型，工作要求通过削弱个体在非工作时间内脱离工作的能力来影响恢复和健康结果（5）。在这个框架内，远程工作压力作为一种数字化的工作要求形式，产生了“随时可用”和“立即响应”的持续期望，从而产生持续的注意力占用和高度的心理唤醒（4）。这种持续的与工作相关的思维激活使得个体难以在工作结束后停止与工作相关的认知处理，导致心理疏离受损，进而扰乱睡眠恢复过程（3, 22）。同时，从边界理论的角度来看（17, 19），远程工作压力不仅影响“去激活”的心理过程，还破坏了物理和行为边界。由于数字通信工具允许工作信息在任何时候到达个体，人们往往被迫即使在非工作场合（例如卧室、餐厅、咖啡馆）也要做出响应，这使得空间疏离策略（如关闭设备或参与离线仪式）无效（15, 24）。当空间边界变得模糊，工作线索渗入个人空间时，恢复过程受到阻碍，最终表现为睡眠质量下降和第二天疲劳加剧（21）。实证研究为这种双重中介机制提供了初步支持。Barber等人（3）和Wendsche与Lohmann-Haislah（14）的综合发现表明，心理疏离不足显著解释了远程工作压力对睡眠和精疲力竭的间接影响。Matthews等人（15）和Kossek等人（24）也强调，空间和行为边界策略的不足会加剧工作干扰和健康损害。这些发现共同表明，心理疏离和空间疏离共同构成了连接工作要求与健康结果的双重中介途径。基于理论和实证证据，提出以下假设：H6：心理疏离中介远程工作压力与睡眠质量之间的关系。H7：空间疏离中介远程工作压力与睡眠质量之间的关系。2.7 心理韧性的调节作用 根据资源保护（COR）理论，个体依靠他们的心理和社会资源来维持功能并防止在高需求或压力下耗尽（18）。心理韧性作为一种可培养的个人资源，包括情绪调节、问题导向的应对、注意力转移和自我效能等要素，使个体能够在压力环境中迅速恢复平衡（26）。同样，工作要求-资源（JD-R）框架认为个人资源可以缓冲工作要求对健康结果的负面影响（16）。在远程工作压力引发的高唤醒和高需求环境中，心理韧性预计会在疏离与睡眠之间的关系中起调节作用。具有高韧性的个体能够更有效地调节情绪反应并通过适应性策略恢复注意力焦点；因此，即使疏离有限，他们仍然能够减轻唤醒和焦虑对入睡过程的干扰，保持更好的睡眠质量。相反，当疏离不足时，低韧性个体更容易经历过度困扰和情绪疲惫，从而导致睡眠质量更明显受损（5, 18）。此外，心理韧性还可能影响空间疏离的有效性。高韧性个体倾向于建立更清晰的角色边界和更大的自我纪律；即使在远程工作压力引起的可用性压力下，他们也更能够坚持离线行为和睡前仪式，从而维持恢复环境的稳定性。相反，低韧性个体可能由于感知到的期望或焦虑而更容易打破边界，导致空间疏离策略失效（15, 24）。结合COR和JD-R理论，本研究认为心理韧性在疏离与睡眠之间起到缓冲作用，增强了疏离对睡眠质量的保护效果。因此，提出以下假设：H8：心理韧性调节心理疏离与睡眠质量之间的关系，即在韧性较高的个体中，心理疏离的积极效应更强。H9：心理韧性调节空间疏离与睡眠质量之间的关系，即在韧性较高的个体中，空间疏离的积极效应更强。2.8 作为控制变量的工作要求 在本研究中，工作要求被作为控制变量，以考虑与工作相关的压力对个体心理和生理状态的一般影响。根据工作要求-资源（JD-R）理论（27, 28），工作要求指的是执行工作任务所需的持续努力和心理成本，包括工作量、时间压力和情绪需求。高水平的工作要求可能导致能量耗尽、恢复受限和健康结果恶化（29）。先前的研究表明，工作要求与睡眠质量之间存在显著的负相关关系。高工作量和长时间工作会增加生理唤醒和认知困扰，从而延长入睡时间并降低睡眠效率（22）。工作要求还影响个体脱离工作的能力：当任务压力持续存在时，员工即使在非工作时间内也难以停止与工作相关的思考（5）。因此，在研究远程工作压力、心理/空间疏离和睡眠质量之间的关系时，控制工作要求有助于消除普遍工作压力的混杂影响。这确保了观察到的效果主要反映的是数字压力（远程工作压力）带来的额外负担，而不是传统工作压力的影响。这样的设计增强了模型的内部有效性，并阐明了远程和移动工作环境中远程工作压力作用的独特健康相关机制。本研究提出的研究模型如图1所示。图1 研究模型。3 研究方法3.1 研究参与者和数据收集 基于远程工作压力会降低心理和空间疏离，进而损害睡眠质量，以及心理韧性可以缓冲这些影响的假设，本研究针对中国的数字游民，采用在线便利抽样方法进行了一次性横断面调查。纳入标准要求参与者：（1）年龄至少18岁；（2）在过去12个月内至少在两个城市中进行过远程工作或独立于地点的生活；（3）每周有机会进行远程工作。仅从事短期旅游或非工作旅行的个体被排除在外。数据收集时间是从2025年9月1日至2025年9月30日，通过在联合工作空间、数字游民社区/论坛以及社交媒体上的招募发布进行。根据Hair、Risher、Sarstedt和Ringle（30）关于PLS-SEM的建议，样本量确定应基于统计功效，而不是简单的“10倍规则”。以α=0.05、功效=0.80以及每个内生构念大约4-5个预测因子（假设效应大小较小到中等，f2≈0.10-0.15）计算，至少需要150-200名参与者。考虑到本研究包括中介和调节效应以及计划中的数据质量筛查，目标有效响应数量定为大约400个，以确保估计的可靠性和实证结果的准确性。3.2 测量工具 本研究中的所有构念都使用自我报告问卷进行测量，并分为两部分：人口统计背景和研究构念。人口统计变量包括性别、年龄、教育水平、职业、每周远程工作时间以及居住地点。除了睡眠质量外，所有研究构念都使用7点李克特量表进行评估（1=强烈不同意，7=强烈同意）。所有项目都经过“翻译-回译”程序翻译，并通过与30-50名数字游民的试点测试进行完善，以确保语义清晰和项目顺序适当。远程工作压力（TP）使用Barber和Santuzzi（4）开发的6项远程工作压力量表进行测量（例如，“当我收到他人的消息时，我发现很难专注于其他事情”）。这个构念反映了持续可用性和立即响应工作相关通信的感知义务。心理疏离（PD）使用恢复经验问卷（20）中“心理疏离”维度的四项内容进行评估（例如，“在非工作时间，我完全不考虑工作”），捕捉下班时间的认知和情感脱离程度。空间疏离（SD）使用Matthews等人（15）的物理/行为边界策略中的五项改编项进行测量（例如，“我为工作和非工作分配了特定的物理空间”，“在非工作时间我将工作设备收好或关闭”），通过物理分离和仪式化行为评估离线边界。睡眠质量（SQ）使用中文版的匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）（31）进行评估。PSQI是一种广泛验证的工具，用于评估过去一个月的睡眠质量，包括七个组成部分：主观睡眠质量、睡眠潜伏期、睡眠持续时间、习惯性睡眠效率、睡眠干扰、睡眠药物使用和日间功能障碍。按照标准PSQI评分程序，每个组成部分得分从0到3，总分范围为0到21，分数越高表示睡眠质量越差。与行为和健康研究中的常见做法一致，PSQI总分被用作结构模型中表示整体睡眠质量的指标。先前的研究普遍采用PSQI总分作为睡眠质量的综合衡量指标，而不是分别建模各个组成部分（31, 32）。此外，为了确保研究的稳健性，还使用了常用的PSQI临界分数（>5）进行了补充分析，以分类睡眠质量不佳的情况。心理韧性（PR）是通过10项CD-RISC-10量表（26, 33）来评估的（例如，“我在面对压力时能够迅速恢复”），该量表被用作调节变量。最后，工作要求（JD）是通过五项定量工作负荷量表（QWI）（34）来测量的（例如，“我经常在时间压力下工作”），作为控制变量。本研究使用的所有测量工具都改编自已经建立并经过验证的量表。这些工具在先前的研究中已经证明了令人满意的可靠性和有效性。此外，在本研究中还通过对可靠性和有效性分析进一步评估了这些测量工具的特性。

3.3 数据分析
本研究采用了PLS-SEM来验证研究模型，模型估计使用了SmartPLS软件。数据预处理包括样本排除（例如，筛查问题失败、注意力检查或回应时间过短）、处理缺失数据以及识别极端值。测量模型的评估标准如下：指标载荷≥0.70，Cronbach’s alpha（α）和复合可靠性（CR）≥0.70，提取的平均方差（AVE）≥0.50，以及HTMT < 0.85。还检查了方差膨胀因子（VIF < 5），以评估各构念之间的多重共线性。对于结构模型，使用5000次自助法重采样来估计路径系数和95%置信区间，并报告了R2值。中介分析评估了远程压力→心理/空间分离→睡眠质量的间接效应，以及直接效应和总效应。调节分析考察了心理韧性（PR）对路径TP → PD和TP → SD的调节作用，并生成了±1 SD的简单斜率图。控制变量包括工作要求（JD）和基本人口统计特征（例如，年龄、性别、每周远程工作时间）。

4. 研究结果
4.1 参与者背景特征分析
共获得了539个有效回应。在性别方面，女性占多数（70.7%），男性占29.3%。关于年龄分布，最大的两个群体是40–49岁（30.1%）和18–24岁（26.2%）的参与者，表明样本涵盖了多个年龄段。在教育程度上，大多数受访者拥有学士学位（56.0%），其次是有研究生学位或以上的人（16.9%）和 junior college/associate degrees（15.4%），这表明参与者的教育水平相对较高。在工作模式方面，大多数受访者报告每周进行0–10小时的远程工作（64.1%），表明主要是混合工作安排。同时，大约有三分之一的参与者报告每周进行超过20小时的远程工作，反映出有一部分人长期从事远程工作。总体而言，样本显示了人口统计多样性，同时保持了与先前研究中描述的数字游牧者人群的特征一致性。详细分布见表1。

表1
类别 组别 频率 百分比
性别 男 158 29.3%
女 381 70.7%
年龄 18–24 141 26.2%
25–29 66 12.2%
30–34 38 7.1%
35–39 50 9.3%
40–49 16 23.0%
50岁及以上 82 15.2%
教育水平 初中 14 2.6%
高中 49 9.1%
Junior college 83 15.4%
大学 30 25.6%
研究生院 9 16.9%
每周远程工作时间 0–10小时 346 44.1%
11–19小时 52 9.6%
20–29小时 40 7.4%
30–39小时 35 6.5%
40–49小时 31 5.7%
50小时及以上 35 6.5%

4.2 效度分析
根据Fornell和Larcker（35）以及Nunnally（36）的建议，测量效度的评估包括四个指标：因子载荷、复合可靠性（CR）、提取的平均方差（AVE）和Cronbach’s α。分析结果显示，所有项目的因子载荷范围在0.733到1.000之间，CR范围在0.897到0.963之间，AVE范围在0.636到0.723之间（睡眠质量指标未计算，因为它是单项目构念）。Cronbach’s α值范围在0.862到0.960之间，均超过了推荐的0.7的阈值。总体而言，测量模型表现出良好的可靠性和收敛效度，表明该量表能够有效测量每个构念，并具有很强的统计稳健性。详情见表2。

表2
构念 项目 因子载荷 Cronbach’s alpha 复合可靠性（CR） 提取的平均方差（AVE）
工作要求（JD） 10.80 0.86 0.86 0.636
心理分离（PD） 10.76 0.86 0.905 0.705
心理韧性（PR） 10.86 0.86 0.960 0.723
心理分离（PD2） 10.83 0.83 0.890 0.866
心理韧性（PR） 10.86 0.86 0.960 0.963
心理韧性（PR2） 10.86 0.86 0.886 0.843
心理韧性（PR3） 10.86 0.86 0.843
心理韧性（PR4） 10.86 0.86 0.843
心理韧性（PR5） 10.86 0.86 0.868
心理韧性（PR6） 10.86 0.86 0.843
心理韧性（PR7） 10.86 0.86 0.843
心理韧性（PR8） 10.86 0.86 0.863
心理韧性（PR9） 10.86 0.81 0.817
空间分离（SD） 10.76 0.86 0.868 0.903
心理分离（SD2） 10.82 0.82 0.868 0.903
心理分离（SD3） 10.88 0.88 0.86 0.752
心理分离（SD4） 10.80 0.80 0.808
远程压力（TE） 10.83 0.83 0.924 0.940
远程压力（TE2） 10.87 0.87 0.876
远程压力（TE3） 10.87 0.87 0.864
远程压力（TE4） 10.86 0.86 0.865

4.3 区分效度
本研究使用Fornell和Larcker（35）提出的标准来评估反射性构念的区分效度，即评估每个构念的提取平均方差的平方根（AVE）。当每个构念的AVE的平方根大于其与其他构念的相关性时，就认为具有足够的区分效度。分析结果显示，大多数构念都满足这一标准，表明每个构念都是独特的，能够区分不同的概念。总体而言，模型表现出良好的区分效度。详情见表3。

表3
构念 工作要求 心理分离 心理韧性 睡眠质量 空间分离 远程压力
0.798 ?0.13 0.142 0.142 0.185
心理韧性 0.142 0.157 ?0.265
空间分离 0.122 0.110 0.154
远程压力 ?0.028 0.153 ?0.026
区分效度分析。对角线上的粗体值代表每个构念的提取平均方差（AVE）的平方根。

4.4 共方法偏差
为了检查共方法偏差的可能性，进行了Harman的单因素检验。探索性因子分析显示提取了五个特征值大于1的因子，解释了总方差的70.934%。第一个因子解释了25.569%的方差，低于建议的50%的阈值（37）。因此，本研究中不认为共方法偏差是一个严重问题（见表4）。然而，应该注意的是，Harman的单因素检验在检测共方法方差方面的敏感性有限。因此，尽管结果表明共方法偏差不太可能严重扭曲研究结果，但在解释时应谨慎。未来的研究应采用更严格的程序，如标记变量技术、潜在共方法因子方法或时间滞后研究设计，以进一步解决潜在的共方法偏差问题。

表4
成分 初始特征值 提取平方载荷之和 旋转后平方载荷之和 总方差百分比 累计方差百分比
1 17.67 25.56 76.7 25.56
2 12.04 25.56 74.6 44.6
3 39.51 12.04 39.5 44.6
4 14.61 12.04 39.5 44.6
5 33.61 12.04 33.6 44.6

4.5 假设检验
使用自助法（5000次重采样）对结构模型进行了假设检验。直接效应假设检验的结果见表5。

表5
路径关系 路径系数 标准差 t值 p值
工作要求 → 睡眠质量 ?0.146 0.041 3.528 0.000
心理分离 → 睡眠质量 0.148 0.057 2.610 0.009
空间分离 → 睡眠质量 0.122 0.053 2.304 0.021
远程压力 → 心理分离 ?0.265 0.045 5.836 0.000
远程压力 → 睡眠质量 ?0.028 0.048 0.572 0.567
路径关系分析显示，工作要求对睡眠质量有显著负面影响（β = ?0.146，t = 3.528，p < 0.001），表明较高的工作要求会导致较差的睡眠质量。心理分离（β = 0.148，t = 2.610，p = 0.009）和空间分离（β = 0.122，t = 2.304，p = 0.021）对睡眠质量有显著的积极影响，表明能够有效心理和物理分离的个体睡眠质量更好。远程压力对心理分离（β = ?0.265，t = 5.836，p = 0.001）和空间分离（β = ?0.153，t = 3.009，p = 0.003）有显著负面影响，但其对睡眠质量的直接影响不显著（β = ?0.028，t = 0.572，p = 0.567）。这表明远程压力主要通过其对心理和空间分离的负面影响来影响睡眠。总体而言，高工作要求和较强的远程压力会降低个体的分离能力，从而损害睡眠质量；相反，有效的心理和空间分离有助于保持良好的睡眠。详见表5和图2。

图2
PLS-SEM统计模型。使用决定系数（R2）评估了结构模型的解释能力。根据Hair等人（30）的建议，R2值分别为0.75、0.50和0.25，可描述为较强、中等和较弱。在本研究中，心理分离的R2值为0.070，表明远程压力解释了心理分离方差的7.0%。空间分离的R2值为0.023，表明远程压力解释了空间分离方差的2.3%。睡眠质量的R2值为0.130，表明远程压力、心理分离、空间分离和控制变量（工作要求）共同解释了睡眠质量方差的13.0%。虽然解释能力可以认为相对较低，但这些水平在涉及复杂人类行为的行为和心理学研究中是常见的，因为结果受到多种情境和个人因素的影响。

效应大小（f2）用于评估每个预测变量对内生构念的贡献。根据Chin（38）的定义，f2值分别为0.02、0.15和0.35，表示小、中等和大的效应。如表6所示，远程压力对心理分离（f2 = 0.076）和空间分离（f2 = 0.024）有小影响。工作要求对睡眠质量也有小影响（f2 = 0.023）。此外，心理韧性和空间分离之间的交互作用对睡眠质量也有小影响（f2 = 0.027）。其余关系的效应大小可以忽略不计。

表6
路径关系 f2 工作要求 → 睡眠质量 0.023
心理分离 → 睡眠质量 0.018
心理韧性 → 睡眠质量 0.018
空间分离 → 睡眠质量 0.012
远程压力 → 心理分离 0.076
远程压力 → 睡眠质量 0.001
远程压力 → 空间分离 0.024
心理韧性 × 心理分离 → 睡眠质量 0.003

4.6 中介分析
中介分析结果显示，远程压力 → 空间分离 → 睡眠质量的间接效应为?0.019（95% CI = [?0.042, ?0.002]，置信区间不包含零，表明具有统计显著性。同样，远程压力 → 心理分离 → 睡眠质量的间接效应为?0.039（95% CI = [?0.073, ?0.009]，也具有显著性）。这些发现表明远程压力通过降低个体的心理和空间分离能力间接影响了睡眠质量。尽管远程压力对睡眠质量的直接效应不显著（β = ?0.028，p = 0.567），但两个显著的负间接效应证实了心理和空间分离在这种关系中起着关键中介作用。详见表7。然而，远程压力对睡眠质量的直接效应不显著（β = ?0.028，p = 0.567）。根据PLS-SEM文献中的中介标准，这种模式表明完全中介作用。具体来说，远程压力通过心理分离和空间分离间接影响睡眠质量。

表7
路径关系 原始样本 2.50% 97.50%
远程压力 → 空间分离 → 睡眠质量 ?0.019 ?0.042
远程压力 → 心理分离 ?0.039 ?0.009
中介分析。

4.7 调节分析
调节分析结果显示，心理韧性 × 心理分离 → 睡眠质量的交互项不显著（β = ?0.053，t = 0.919，p = 0.358），表明心理韧性不会改变心理分离对睡眠质量的影响。然而，心理韧性 × 空间分离 → 睡眠质量的交互项显著（β = 0.159，t = 2.734，p = 0.006），表明心理韧性在空间分离和睡眠质量之间的关系中起正向调节作用。具体来说，当个体能够有效地从工作中物理分离时，其睡眠质量会有显著改善。详见表8和图3。

表8
路径关系 路径系数 标准差 t值 p值
心理韧性 × 心理分离 → 睡眠质量 ?0.053 0.058 0.919
心理韧性 × 空间分离 → 睡眠质量 0.159 0.058 2.734
调节分析。

5. 讨论与结论
5.1 关键发现总结
5.1.1 “始终在线”状态对心理和空间分离的影响
本研究的结果表明，远程压力（持续保持可用性的压力）对心理分离和空间分离有显著的负面影响，支持了压力源-分离模型和边界理论的核心观点。根据S然而，当前的研究结果表明，在高远程压力环境下，这些行为策略经常失败，因为与工作相关的信息渗透到所有物理空间中——包括卧室、车辆和公共区域——导致非工作环境“再工作化”，并破坏了必要的恢复条件。5.1.2 心理疏离和空间疏离的中介作用本研究证实了心理疏离和空间疏离在远程压力与睡眠质量关系中的显著中介效应，支持了压力-疏离模型（5）和恢复理论的核心假设。结果表明，虽然远程压力对睡眠质量的直接影响不显著，但它通过降低个体的心理和空间疏离能力间接损害了睡眠质量。这一发现表明，远程压力的负面影响并非立即显现；相反，它们通过干扰恢复过程而逐渐累积。在心理层面，远程压力引发的持续可用性预期使得个体在非工作时间难以停止思考工作或情感上脱离工作。这种持续的认知占据导致心理疏离不足，减少了放松和恢复的机会，最终损害了睡眠质量。这一发现与Sonnentag和Fritz（20）、Sonnentag和Fritz（5）以及Barber和Santuzzi（4）的研究结果一致，他们都将心理疏离视为压力-健康过程中的关键环节。值得注意的是，本研究进一步表明，心理疏离在数字游民中起着更为重要的作用。由于他们的自主性高但工作模式不稳定，工作时间和非工作时间之间的界限特别模糊，使得心理疏离更加困难，远程压力的累积心理后果更加明显。在空间层面，研究发现远程压力通过削弱空间疏离间接影响睡眠质量，表明空间边界的崩溃是导致睡眠障碍的另一个关键机制。当工作信息始终可获取时，个体倾向于在各种空间（如卧室或公共区域）进行工作任务，导致原本用于休息的环境被重新用于工作。这与Matthews等人（15）和Kossek等人（24）的观点一致，他们认为不充分的空间或行为边界策略会损害恢复和福祉。通过实证验证这一机制，本研究填补了现有文献的空白，提供了心理疏离和空间疏离在远程压力-睡眠质量关系中的双重中介作用的经验证据。5.1.3 心理韧性的调节作用本研究结果表明，心理韧性显著且积极地调节了空间疏离与睡眠质量之间的关系，但没有显著调节心理疏离与睡眠质量之间的关系。这在一定程度上支持了资源保护理论（COR）（18）和工作要求-资源理论（JD-R）（16）的命题，即个人资源可以缓冲工作要求的负面影响。心理韧性被认为是一种可发展的个人资源（26），有助于个体在压力环境中维持功能和情绪稳定。研究结果表明，具有较高心理韧性的个体更能保持物理边界和行为规律。即使在面对远程压力带来的强烈可用性预期时，他们也更能够遵守离线仪式和空间分离，从而实现更好的睡眠质量。这与Sonnentag和Fritz（5）以及Xanthopoulou、Bakker、Demerouti和Schaufeli（40）的研究结果一致，他们都强调个人资源可以增强恢复过程和促进福祉。相比之下，心理韧性对心理疏离与睡眠质量关系的调节作用并不显著。这可能是因为心理疏离是一种内部认知过程，更容易被远程压力引发的持续认知激活和反刍思维所干扰。换句话说，当工作相关信息反复侵入一个人的思维时，即使具有高韧性的个体也可能难以完全阻断这些认知干扰。这一发现与Barber等人（3）的看法相符，他们指出在“始终在线”的工作环境中，成功的心理疏离通常需要外部结构支持，而不仅仅依赖个体的心理特质。

**理论贡献**本研究聚焦于远程压力-疏离-睡眠质量路径，并发展了一个数字时代工作压力和恢复过程的综合模型。该研究对数字工作压力、恢复过程和职业健康领域的文献做出了几项贡献。首先，本研究将压力-疏离模型和恢复理论的应用范围扩展到了当代数字工作环境。以往的研究主要集中在传统办公环境中，忽视了来自移动工作和远程协作的“始终在线”文化对恢复过程的侵蚀（5）。通过将远程压力纳入模型，本研究表明远程压力不仅是一种心理压力源，也是一种通过技术媒介的数字需求。它通过同时削弱心理和空间疏离间接损害睡眠质量。这一发现通过阐明技术驱动的压力源如何转化为健康结果，填补了理论空白。其次，本研究是少数将心理疏离和空间疏离纳入双路径恢复模型的研究之一。以往的学术讨论大多将疏离视为单一的认知过程（例如，心理解耦），忽略了其物理和行为维度（15）。借鉴边界理论，该研究区分了心理疏离和空间疏离的机制，并实证检验了它们在远程压力与睡眠质量之间的中介作用。这样做扩展了压力-恢复模型的深度和结构，使疏离概念更加全面和可操作。第三，通过引入心理韧性作为调节变量，本研究推进了工作要求-资源理论（JD-R）和资源保护理论（COR）的综合应用。研究结果表明，心理韧性增强了空间疏离对睡眠质量的积极影响，证实了其在“需求-恢复-健康”链条中的缓冲功能（18, 28）。这一结果不仅强化了个人资源可以增强恢复效果的观点，还突出了不同类型资源（心理与行为）之间的互补和放大效应，丰富了JD-R框架的动态视角。最后，本研究通过以数字游民为实证背景，扩展了压力和恢复理论的应用。以往的相关研究主要关注组织员工。通过研究这一高度流动且地理定位不稳定的群体，本研究揭示了数字游民在远程压力下更容易出现心理和空间疏离的侵蚀。这一发现识别了新兴非传统劳动群体面临的独特健康风险，并增强了无边界、数字化和移动工作环境下压力管理理论的外部有效性。

**实际意义**本研究的研究结果为促进数字工作环境中的工作场所健康和可持续管理提供了若干实际见解。结果表明，远程压力可能在技术中介的工作环境中产生隐藏的健康风险，特别是通过削弱员工的心理和空间疏离，从而损害睡眠质量和恢复。从组织角度来看，这些发现强调了制定支持边界管理的数字沟通规范的重要性。例如，组织可以引入诸如“断开连接的权利”等沟通政策，限制非工作时间内的非紧急沟通，或使用自动回复系统来降低对即时回复的期望。这些做法有助于员工在数字化连接环境中保持更清晰的工作和个人时间界限。此外，管理者的沟通方式起着关键作用，因为领导者的沟通模式可以传达关于可用性和响应性的期望。其次，结果表明组织环境和工作设计可能会影响员工体验有效疏离和恢复的能力。除了心理休息之外，环境线索和组织实践也可以作为促进恢复体验的机制。例如，组织可以考虑设立专门的非工作时间沟通安静期，创建象征性地分隔工作和休息的空间，或提供支持员工监控休息时间的数字工具。这些做法有助于减少工作对私人生活的干扰，并支持员工的术后恢复过程，从而促进更健康和更可持续的工作模式。第三，研究结果还强调了个人资源（特别是心理韧性）在管理远程压力中的重要性。具有较高心理韧性的个体似乎更能在高远程压力条件下保持空间分离和恢复习惯，这与改善的睡眠结果相关。从实际角度来看，组织可以通过提供韧性建设措施（如压力管理培训、基于正念的程序或旨在增强心理资源的研讨会）来支持员工福祉。同时，员工可以通过制定个人边界管理策略（如在工作时间后禁用通知或建立一致的工作结束习惯）来从中受益，这有助于减少技术干扰并促进更有效的从工作相关的需求中脱离。尽管假设的关系在统计上显著，但模型的解释能力应谨慎解读。心理疏离（0.070）、空间疏离（0.023）和睡眠质量（0.130）的R2值表明，模型中包含的预测因子只能解释这些结果的一小部分变异。这表明，虽然远程压力是数字工作压力-恢复过程中重要的前因，但疏离和睡眠质量可能还受到更多contextual、行为和个人因素的影响。例如，工作时间不规律、生物钟类型差异、居住环境和社交支持等因素也可能在塑造数字游民的恢复体验和睡眠结果中起到重要作用。因此，当前的研究结果应被视为识别了一个理论相关的路径，而非提供数字移动工作环境下睡眠质量的全面解释。

**局限性和未来研究**尽管本研究提供了有意义的理论和实证见解，但仍存在一些局限性。首先，本研究采用了横断面研究设计，这限制了因果推断，无法捕捉远程压力、疏离和睡眠质量之间的时间变化。尽管提出的关系基于已建立的理论框架，数据无法用于观察远程压力、恢复体验和睡眠结果随时间的变化。未来的研究可以采用纵向设计或经验采样方法来更好地观察这些变化。其次，本研究使用自我报告的匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）来测量睡眠质量。尽管PSQI是一种广泛验证且常用的睡眠和健康研究工具，但它主要反映了个体的主观睡眠质量感知。未来的研究可以结合客观生理测量（如多导睡眠图或可穿戴睡眠监测设备）来提供更精确的睡眠模式评估，并进一步验证本研究中发现的关系。第三，心理疏离、空间疏离和睡眠质量的相对较低的R2值表明，模型中包含的预测因子只能解释这些结果的一小部分变异。这表明恢复体验和睡眠质量可能受到更多contextual、行为和个人因素的影响。例如，生物钟类型差异、工作时间不规律、居住条件和社交支持也可能在塑造数字工作者的恢复体验和睡眠结果中发挥作用。未来的研究可以纳入这些额外变量，以进一步完善解释框架。第四，虽然样本包括在多个城市从事位置无关工作的个体，但相当一部分受访者报告的每周远程工作时间相对较短。这表明样本可能包括混合形式的数字移动工作或低强度的数字移动工作者，而不仅仅是严格意义上的全职数字游民。因此，研究结果可能更适用于更广泛的数字移动和灵活远程工作者群体。未来的研究应采用更严格的分类标准，如最低远程工作强度或地理移动频率，以提高概念的准确性。最后，样本主要由数字游民组成，他们的高流动性和灵活的工作安排可能限制了研究结果的普遍性。未来的研究应包括更广泛的远程工作者群体和跨文化样本，以考察制度环境和社会支持系统如何影响远程压力-恢复关系。总体而言，未来的研究可以通过纵向跟踪、多层分析和跨情境比较来进一步推进需求-恢复-健康框架。

**结论**本研究还应从其社会文化背景来解读。具体来说，这些发现基于中国的数字游民，那里的工作规范通常以更高的响应性期望、集体主义价值观和层级制组织文化为特征。与西方社会相比，西方更加强调工作与生活的界限以及个人自主性，而中国工人可能面临更高的远程工作压力（即“telepressure”），同时也具备较弱的界限控制能力。这些社会文化差异可能会影响本研究中考察的各种关系的强度和机制。因此，在将研究结果推广到西方社会时需要谨慎。建议未来的研究开展跨文化比较研究，以验证所观察到的机制是否适用于不同的制度和文化环境。