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user: 3. 实证研究 3.1. 保险行业的选取分析 本文以保险行业为背景，研究保险销售人员的努力程度如何影响消费者的道德评价，并进行相关实证分析。选择保险行业作为研究背景的理由有如下两点： 首先，保险产品种类繁多，条款复杂，保险销售人员总是尽最大努力为客户服务，解答客户的问题，让客户了解每种保险产品的优劣之处，挑选最适合的保险产品。因此，保险产品的购买需要消费者与销售人员进行大量的互动沟通，正是本文所讨论的充满互动的销售情景。其次，普通消费者在购买保险产品时对保险销售人员依赖性较高，通过保险销售人员挑选、比较、分析保险产品。因此，在保险销售过程中，消费者对保险销售人员的道德品质十分敏感。综上，研究保险行业中销售人员的努力与消费者对销售人员道德评价的关系具有很强的现实意义。 3.2. 问卷与样本 3.2.1. 问卷设计及抽样 本文研究的问题是，销售人员的努力如何影响消费者的道德评价。因本研究的行业背景是保险业，所以购买过保险产品的消费者均可作为此次研究的调查对象。 问卷分为三大部分，第一部分是保险公司和销售人员的基本情况，第二部分是问卷主体，第三部分是被调查者的人口统计特征。 问卷调查形式为网上随机发放，邀请研究者的同事、同学、朋友、亲戚等填写。此次共回收问卷1149份，剔除无效问卷416份，共收集有效问卷733份，问卷有效率为63.8%。 3.2.2. 量表设计 1) 设计过程 为确保研究的可信性，保持与前人研究的一致性，本文采用的量表均源自已发表的英文文献。本文严格按照翻译–回译程序对量表进行翻译(Brislin， 1986)，以确保题项翻译的准确性，避免中英文语义差异带来的影响。此外，还进行了小范围的预测试，就量表的内容完整性、相关性、流畅性与被调查者进行沟通，为确保被访者对量表的理解一致调整了部分题项的内容和措辞，至此量表设计过程完成，形成了本研究最终采用的量表。 2) 量表内容 a. 感知努力(Perceived Efforts) Mohr和Bitner探讨了消费者如何感知到销售人员投入的努力(金玉芳，董大海，2004)，即消费者通过何种线索推测销售人员的努力程度。在探索性研究的基础上，形成一套问卷用于测量感知努力，并在其随后的实证研究中，检验了感知努力与顾客满意之间的关系，感知努力量表的内部一致性得到验证。本文在Mohr和Bitner研究的基础上(金玉芳，董大海，2004)，对感知努力量表进行翻译，得到最终量表。 b. 移情(Empathy) Parasuraman等开发了SERVQUAL量表(Parasuraman， Zeithaml， & Berry， 1985)，用于测量消费者感知到的服务质量，其中移情作为五个维度之一被列入其中，指企业对顾客的关心、个人关注和理解等。Wang等在此基础上检验了量表在高科技行业的应用(Wang， Lo， & Yang， 2004)，并进行了修正。本文采用的量表源自He和Li的研究成果(He & Li， 2010)，他们对高科技服务行业的感知服务质量进行了研究，移情量表的内部一致性并得到验证。 c. 感知压力(Perceived Pressure) Cohen等研究了感知压力对个体行为的影响(Cohen， Kamarck， & Mermelstein， 1983)，并开发了相关量表。本文将压力情境拓展至产品销售中，结合销售过程中销售人员与消费者的互动过程，对Cohen的量表进行改编(Cohen， Kamarck， & Mermelstein， 1983)，形成本文所用量表，并对量表的内部一致性进行检验。 d. 感知激励(Inspirational Appeals) McFarland等研究了影响策略与适应性销售的关系(McFarland， Challagalla， & Shervani， 2006)，其中“吸引”作为一种重要的策略被采用。研究中，吸引性量表由5个题项组成，具有较好的内部一致性，信度和效度检验均通过。本文采用的量表由此翻译改编形成。 e. 道德评价(Ethical Level) Valenzuela等在道德评价的理论基础上(Valenzuela， Mulki， & Jaramillo， 2010)，编制道德感知量表用于测量消费者感知的道德水平，包括三个题项：销售人员是否诚实、销售人员的做法是否符合道德以及对销售人员是否有道德问题的判断，该量表具有较高内部一致性。测量题项如表1所示。 Table 1 In this study， scales were used for summar 感知努力(Perceived Efforts) Mohr and Bitner (1995) 1.销售人员付出了很大的精力 2.销售人员坚持不懈 3.销售人员在交易中花费很多时间 4.销售人员在交易中付出了很大努力 移情(Empathy) He and Li (2010) 1.销售人员为我提供个人关注 2.销售人员有把我的最大利益放在心中 3.销售人员了解我的具体需求 感知压力(Pressure) Cohen et al. (1983) 1.在销售过程中，该保险销售人员采用各种方法促使我购买 2.在销售过程中，该保险销售人员催促我购买 3.在销售过程中，该保险销售人员使我有一种必须购买的压力 感知激励(Inspirational Appeals) McFarland et al. (2006) 1.该销售人员在卖保险过程中努力调动我的积极性 2.该销售人员富有激情和说服力地告诉我该产品的优点 3.该销售人员询问我的时候，迎合我的价值观和理想 道德评价(Ethical Judgement) Valenzuela et al. (2010) 1.我相信该销售人员待我诚实 2.总体上，我相信该保险人员的做法是符合道德的 3.总体上，我相信该保险人员不会有伦理道德问题 表1. 本研究所用量表汇总 对于以上构念的测量均采用李克特7分量表，1表示“完全不同意”，2表示“比较不同意”，3表示“不同意”，4表示“中立”，5表示“同意”，6表示“比较同意”，7表示“完全同意”，数字越大表示认同度越高。 3.2.3. 样本的分布统计 此次调查的人口统计特征包括：被访者的性别、年龄、受教育程度、收入等，保险公司和销售人员的基本情况包括：公司名称、产品种类、保险人员性别、年龄、保险产品金额等。被调查者中男性(53%)略多于女性(47%)，各年龄段分布较为均匀，其中40岁以上被调查者占29%，其次是20岁至25岁被调查者占20%，其余年龄段被访者均为15%左右，20岁以下的被调查者最少，仅有2%。被调查者的受教育程度以大学本科为主，占41%，其次是大专学历和初中以下学历，各占18%和19%，硕士学历、博士及以上学历被调查者较少，合计仅为7%。被调查者的月收入以3000元至6000元居多，3000元以下被调查者占20%，3000元至4000元被调查者占20%，4000元至5000元和5000元至6000元的被调查者各占15%和13%，月收入在6000元至10，000元的被试占比为26%，仅有7%左右的被调查者月收入超过10，000元。 被调查者购买的保险产品主要来自中国人寿和平安，这两家公司所占的比例分别为29%和27%，超过一半比例，其余保险公司中太平洋占19%，泰康占9%，太平占4%，新华占3%，其他保险公司占10%。与被调查者接触的销售人员中，男性(52%)略多于女性(48%)，年龄在25岁至35岁之间的销售人员占一半以上，其中25岁至30岁占29%，30岁至35岁占26%。20岁至25岁、35岁至40岁、40岁以上的销售人员均占15%左右。被调查者与销售人员认识的时间集中在1年至4年，占63%，认识时间在5年至9年的占17%，认识时间10年以上的占11%。 3.3. 数据分析方法 为验证研究假设，本研究使用SPSS 19.0和AMOS17.0对数据进行分析，用到的主要数据分析方法包括：信度分析、效度分析、方差分析、相关性分析、回归分析。 3.3.1. 可靠性分析 可靠性(Reliability)分析用于检验量表中的各题项在测量构念时，各题项间是否密切相关且不受测量时间的影响，即量表是否具有稳定性和一致性。常用的可靠性检验方法有：重测法(同样的量表对同样的被试在不同的时间测量)、复本信度法(同样的被试同时填答两份表述方式不同但内涵一致的量表)、折半信度法(将测量题项随机分成两组，计算两组得分的相关系数)、Cronbach α信度系数法。前三种信度检验方法由于成本或实施难度的原因，在实际操作中运用并不广泛。Cronbach α信度系数法仅需运用已调查的数据进行统计计算即可，所以在研究中广泛使用。本文也采用Cronbach α信度系数检验量表的可靠性。一般来说，Cronbach α系数大于0.7为理想的信度水平。 3.3.2. 效度分析 效度(Validity)即有效性，指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度，主要有内容效度(content validity)、聚合效度(convergent validity)和区分效度(discriminant validity)。如果测量题项涵盖了构念的所有内容，则量表具有较高的内容效度；如果运用不同测量方法测定同一特征时测量结果的相似，即不同测量方式在相同特征的测定中聚合在一起；如果统计数据证明理论上与构念无关的其他构念确实与该构念无关，那么测量该构念的量表就具有较好的区分效度。运用SPSS提供的因子分析法可对量表进行效度检验，将所有测量题项进行因子分析，采用主成分分析法旋转提取公因子，旋转后题项因子载荷越高则量表效度越好，若因子载荷低于0.6则量表效度较差。此外，还可运用AMOS进行检验量表信效度，其中平均抽取方差(AVE)、复合信度(CR)用来检验题项对构念的解释能力，若AVE值、CR值越高，则量表的聚合效度越高，若AVE值低于0.5则聚合效度较差。AVE、CR计算公式如下，其中λ为各测量题项的载荷： A V E = ∑ λ 2 ∑ λ 2 + ∑ ( 1 − λ 2 )       C R = ( ∑ λ ) 2 ( ∑ λ ) 2 + ∑ ( 1 − λ 2 ) 3.3.3. 相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的构念进行分析，从而衡量两个或多个构念的相关密切程度。相关系数用来衡量构念间的相关程度，相关系数介于−1到1之间，相关系数为正时表示正相关，为负时表示负相关，相关系数的绝对值表示相关程度，绝对值越大表示相关程度越大。皮尔森相关系数常被用来检验变量间的相关性，描述的线性相关关系。 3.3.4. 回归分析 现实生活中，往往一种结果或现象的出现与几种因素有关，研究人员需要分析多个自变量与一个因变量的关系。回归分析可以帮助研究者理清自变量与因变量之间的关系，尤其当自变量与因变量呈线性相关时，回归分析的结果会十分清晰。同时，回归分析的局限性在于当自变量与因变量呈非线性相关时，回归分析的结果将无法揭示这种共变关系。 3.3.5. 中介效应分析 本文采用两种方法检验中介效应：逐步回归分析法和Bootstrap方法。 逐步回归分析法源于Baron和Kenny的研究，检验程序如下：第一步，检验自变量与因变量之间的路径系数是否显著，若路径系数显著，则进入下一步分析，若路径系数不显著则说明中介效应不存在，即主效应存在是中介检验的前提；第二步，检验自变量与中介变量之间的路径系数是否显著，若路径系数显著，则进入下一步分析，若路径系数不显著，则说明中介效应不存在；第三步，检验自变量、中介变量与因变量之间的路径系数，若中介变量到因变量的路径系数显著且自变量到因变量的路径系数不显著，则中介效应显著且为完全中介，若中介变量到因变量的路径系数显著且自变量到因变量的路径系数显著且变小，则中介效应显著且为部分中介。上述中介效应的检验方法是目前应用最广泛的。 Bootstrap方法由Preacher和Hayes提出(Preacher & Hayes， 2004)，他们认为对中介效应的检验应当是确定中介路径是否存在，即检验自变量到中介变量的路径系数与中介变量到因变量的路径系数的乘积是否显著，若显著则中介路径存在，若不显著则中介路径不存在。需要指出的是，中介效应是否成立并不需要对主效应进行检验。对Bootstrap检验结果分析时，有两点需要研究者关注的地方：第一，检验中介路径是否存在，即自变量到中介变量的路径系数与中介变量到因变量的路径系数的乘积是否显著，可通过区间是否包含0来判断，若不包含0则说明中介路径显著；第二，判断自变量对因变量的直接影响，同样通过区间来判断，若包括0则说明直接作用不显著。 3.4. 信度与效度分析 量表的信度和效度直接影响调查数据的分析，在进行任何数据分析之前都必须检验量表的信度和效度。虽然本文所用量表均来自已发表的英文文献，量表的信度和效度已经过检验，但是在不同的情境仍有必要对所用量表进行信度和效度检验。 本研究在AMOS17.0软件中构建测量模型检验量表的整体信度和效度。结果显示，测量模型整体卡方值为492.4，自由度df = 94，RMSEA = 0.076，GFI = 0.924，CFI = 0.906，具有较好的拟合优度，详细数据结果如表2所示。 Table 2 Reliability and validity test of scal 构念 测量题项 载荷 感知努力 α = 0.806 AVE = 0.512 CR = 0.808 1. 销售人员付出了很大的精力 0.734 2. 销售人员坚持不懈 0.729 3. 销售人员在交易中花费很多时间 0.638 4. 销售人员在交易中付出了很大努力 0.757 移情 α = 0.728 AVE = 0.502 CR = 0.747 1. 销售人员为我提供个人关注 0.585 2. 销售人员有把我的最大利益放在心中 0.844 3. 销售人员了解我的具体需求 0.673 道德评价 α = 0.727 AVE = 0.501 CR = 0.749 1. 我相信该销售人员待我诚实 0.676 2. 总体上，我相信该保险人员的做法是符合道德的 0.784 3. 总体上，我相信该保险人员不会有伦理道德问题 0.657 感知压力 α = 0.873 AVE = 0.698 CR = 0.873 1. 在销售过程中，该保险销售人员采用各种方法促使我购买 0.798 2. 在销售过程中，该保险销售人员催促我购买 0.875 3. 在销售过程中，该保险销售人员使我有一种必须购买的压力 0.832 感知激励 α = 0.732 AVE = 0.502 CR = 0.667 1. 该销售人员在卖保险过程中努力调动我的积极性 0.802 2. 该销售人员富有激情和说服力地告诉我该产品的优点 0.699 3. 该销售人员询问我的时候，迎合我的价值观和理想 0.672 表2. 量表信度和效度检验 由表2可知，感知努力各题项的载荷均超过0.6，α系数为0.806，高于建议的0.7，AVE值为0.512，超过建议值0.5，CR值为0.808，超过建议值0.7，因此，感知努力量表具有较高的信度和效度。移情各题项的载荷中除“个人关注”为0.585，其余两项均超过0.6，α系数为0.728，高于建议的0.7，AVE值为0.502，超过建议值0.5，CR值为0.747，超过建议值0.7，因此，移情量表具有较高的信度和效度。道德评价各题项的载荷均超过0.6，α系数为0.727，高于建议的0.7，AVE值为0.501，超过建议值0.5，CR值为0.749，超过建议值0.7，因此，道德评价量表具有较高的信度和效度。感知压力量表的四个测量题项载荷均接近或超过0.8，α系数为0.873，高于建议的0.7，AVE值为0.698，超过建议值0.5，CR值为0.873，超过建议值0.7，因此，感知压力量表具有较高的信度和效度。感知激励量表的四个测量题项载荷均超过0.6，α系数为0.732，高于建议的0.7，AVE值为0.502，超过建议值0.5，CR值为0.667，超过建议值0.7，因此，感知激励量表具有较高的信度和效度。 综上所述，本文所用题项量表信度和效度检验达到理想水平，具有较好的内部一致性。 最后，本文比较了所有变量的AVE (平均抽取方差)均方根是否均大于构念间的相关系数，检验量表的区分效度，分析结果如表3所示。结果表明，每个变量的AVE均方根远远大于该变量与其他变量的相关系数，因此量表具有较好的区分效度。 Table 3 Table of correlation coefficient between variables and root-mean-square of AV 变量 均值 标准差 感知努力 移情 道德评价 感知压力 感知激励 感知努力 4.979 1.005 (0.716) 移情 4.487 1.025 0.255 (0.709) 道德评价 5.007 0.915 0.193 0.546 (0.708) 感知压力 3.634 1.611 0.209 −0.264 −0.134 (0.835) 感知激励 5.128 0.957 0.483 0.128 0.239 0.311 (0.709) 表3. 变量相关系数与AVE均方根对比表 结合以上分析，本文认为研究所用量表具有较好的信度和效度，可以进行下一步的深入分析。 3.5. 回归分析与假设检验 根据研究假设，本研究需从所有有效样本中筛选高移情水平组样本和低移情水平组样本进行单独分析。移情水平分组步骤如下：1) 计算移情变量三个题项的平均值，为样本的移情水平，2) 按升序排列，统计移情水平的四分位数，3) 移情水平低于四分之一分位数的样本为低移情组，移情水平高于四分之三分位数的样本为高移情组。如表4所示，移情水平低于4的样本为低移情组，移情水平高于5的样本为高移情组。最终，低移情组共有212个样本，高移情组共有271个样本。 Table 4 Statistical analysis of empathy leve 均值 标准差 25%分位数 中位数 75%分位数 4.487 1.025 4 4.667 5 表4. 移情水平统计分析 3.5.1. 高移情组回归分析与假设检验 对高移情组271个样本数据进行回归分析，研究感知努力与感知激励、感知压力、道德评价之间的影响关系，数据分析结果如表5和表6所示。 由表可知，在高移情组中，感知努力正向影响道德评价(p = 0.000 < 0.01)，即感知努力越高，消费者感知的销售人员的道德水平也越高。假设1得到验证。 1) 逐步分析回归法检验中介效应 感知激励对感知努力的回归结果显示，感知努力显著正向影响感知激励(p = 0.000 < 0.01)。在道德评价回归方程中加入感知激励变量后，感知努力对道德评价的系数由0.236减小到0.140，而感知激励显著正向影响道德评价(p = 0.000 < 0.01)，且R 2 改变0.082，F值更改在0.01水平上显著，说明感知激励在感知努力对道德评价产生影响的过程中起到了中介的作用，且是部分中介。数据分析结果如表5所示。 感知压力对感知努力的回归结果显示，感知努力显著正向影响感知激励(p = 0.000 < 0.01)。在道德评价回归方程中加入感知压力变量后，感知努力对道德评价的系数由0.236增加到0.238，而感知压力对道德评价的影响不显著(p = 0.899 > 0.01)，且R 2 改变−0.007，F值更改不显著，说明感知压力在感知努力对道德评价产生影响的过程中不是中介。数据分析结果如表6所示。 Table 5 Analysis of mediating effect of perceptual stimulation in high empathy grou 因变量 自变量 道德评价 道德评价 感知激励 系数 T值 p值 系数 T值 p值 系数 T值 p值 感知努力 0.236 3.982 0.000 0.140 2.350 0.019 0.316 5.461 0.000 激励 — — — 0.302 5.052 0.000 — — — R 2 0.056 0.138 0.100 调整R 2 0.052 0.131 0.096 △R 2 — 0.082 — F值更改 — 15.853 (0.000) — 表5. 高移情组感知激励中介效应分析 Table 6 Analysis of mediating effect of perceived stress in high empathy grou 因变量 自变量 道德评价 道德评价 感知压力 系数 T值 p值 系数 T值 p值 系数 T值 p值 感知努力 0.236 3.982 0.000 0.238 3.907 0.000 0.217 3.651 0.000 感知压力 — — — −0.008 −0.128 0.899 — — — R 2 0.056 0.056 0.047 调整R 2 0.052 0.049 0.044 ΔR 2 — 0.000 — F值更改 — 0.016 (0.899) — 表6. 高移情组感知压力中介效应分析 2) Bootstrap法检验中介效应 按照Zhao等提出的中介效应分析程序，参照Preacher & Hayes和Hayes提出的Bootstrap方法进行中介效应检验，选择模型4，设定样本量为5000，Bootstrap取样方法选择偏差校正的非参数百分位法，置信区间的置信度选择95%。因变量为道德感知，自变量为感知努力，中介变量为感知激励。结果显示，在95%置信区间下，中介检验的结果没有包含0 (LLCI = 0.0361， ULCI = 0.1359)，表明感知激励的中介效应显著，且中介效应大小为0.0785。 运用同样方法检验感知压力的中介效应，结果显示，在95%置信区间下，中介检验的结果包含0 (LLCI = −0.0553， ULCI = 0.0005)，表明感知压力的中介效应不显著。 结合以上数据分析结果可知，感知激励在感知努力对道德水平感知产生影响的过程中是中介变量，感知压力不是，因此假设1得到验证。 3.5.2. 低移情组回归分析与假设检验 对低移情组212个样本数据进行回归分析，研究感知努力与感知压力、道德评价之间的影响关系，数据分析结果如表7和表8所示。由表可知，在低移情组中，感知努力显著负向影响道德水平感知(p = 0.046 < 0.05)，即感知努力越高，消费者感知的销售人员的道德水平越低。假设3得到验证。 1) 逐步分析回归法检验中介效应 感知压力对感知努力的回归结果显示，感知努力显著正向影响感知压力(p = 0.000 < 0.01)。在道德评价回归方程中加入感知压力变量后，感知努力对道德评价的感知变得不显著(p = 0.341 > 0.05)，而感知压力显著负向影响道德评价(p = 0.000 < 0.01)，且R 2 改变0.06，F值更改在0.01水平上显著，说明感知压力在感知努力对道德评价产生影响的过程中起到了中介的作用，而且是完全中介。数据分析结果如表7所示。 感知激励对感知努力的回归结果显示，感知努力显著正向影响感知激励(p = 0.000 < 0.01)。在道德评价回归方程中加入感知激励变量后，感知努力对道德评价的影响变得不显著(p = 0.094 > 0.05)，而感知激励对道德评价的影响不显著(p = 0.670 > 0.05)，且R 2 改变0.01，F值更改不显著，说明感知激励在感知努力对道德评价产生影响的过程中没有起到中介作用。数据分析结果如表8所示。 Table 7 Analysis of mediating effect of perceived stress in low empathy grou 因变量 自变量 道德评价 道德评价 感知压力 系数 T值 p值 系数 T值 p值 系数 T值 p值 感知努力 −0.137 −2.011 0.046 −0.066 −0.954 0.341 0.280 4.227 0.000 感知压力 — — — −0.255 −3.693 0.000 — — — R 2 0.019 0.079 0.078 调整R 2 0.014 0.079 0.074 △R 2 — 0.060 — F值更改 — 17.866(0.000) — 表7. 低移情组感知压力中介效应分析 Table 8 Analysis of mediating effect of perceptual stimulation in low empathy grou 因变量 自变量 道德评价 道德评价 感知激励 系数 T值 p值 系数 T值 p值 系数 T值 p值 感知努力 −0.137 −2.011 0.046 −0.125 −1.684 0.094 0.388 6.10 0.000 感知激励 — — — −0.032 −0.427 0.670 — — — R 2 0.019 0.020 0.151 调整R 2 0.014 0.010 0.146 △R 2 — 0.01 — F值更改 — 0.182(0.670) — 表8. 低移情组感知激励中介效应分析 2) Bootstrap法检验中介效应 按照Zhao等提出的中介效应分析程序，参照Preacher和Hayes提出的Bootstrap方法进行中介效应检验，选择模型4，设定样本量为5000，Bootstrap取样方法选择偏差校正的非参数百分位法，置信区间的置信度选择95%。因变量为道德水平感知，自变量为感知努力，中介变量为感知压力。结果显示，在95%置信区间下，中介检验的结果没有包含0 (LLCI = −0.1059， ULCI = −0.0233)，表明感知压力的中介效应显著，且中介效应大小为−0.0559。 运用同样方法检验感知激励的中介效应，结果显示，在95%置信区间下，中介检验的结果包含0 (LLCI = −0.0583， ULCI = 0.0595)，表明感知激励的中介效应不显著。 结合以上数据分析结果可知，感知压力在感知努力对道德水平感知产生影响的过程中是中介变量，感知激励不是，因此假设2得到验证。