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user: 4. 研究结果 4.1. 同源误差 如前所述，为了控制同源误差，本研究采用团队领导评价员工个体创造力的方法，这种事前控制可以减少同源误差。为了进一步探讨同源误差严重与否，对于本研究中员工自我报告的数据使用  Podsakoff 等(1990) 推荐使用的策略进行同源误差效果检验，即用Harman单因子检验方法诊断是否存在同源方差。将研究所涉及所有条目进行因子分析，按照特征值是否大于1作为判断标准，发现第一主成分解释了总方差的30.47%。因为并不是只析出一个因子，也不存在其中一个因子解释了总方差绝大部分的情况，因此本研究并不存在严重的同源误差问题。 4.2. 变量区分效度的验证性因素分析 多水平因素分析需要对数据结构进行评估，本研究通过验证性因子分析来考察各变量的区分效度。从表1可知，(四因子模型的数据拟合显著优于其他的竞争模型三因子模型、二因子模型、单因子模型)。同时，测量模型与竞争模型的差异检验表明，四因子的测量模型与其他竞争模型差异显著，即测量模型优于竞争模型  (Schumacker & Lomax， 1996) 。通过对AIC的比较可知(所得值越小越好)，测量模型亦优于竞争模型  (Akaike， 1987) 。说明各变量不存在严重的同源方差，上述变量具有良好的区分效度，确实是四个不同的构念。 4.3. 聚合分析 进行HLM分析前，需先检验个体层次变量整合(aggregation)成组间变量的适当性，即检验(1)组内一致性；(2)组间变量变异。若前者不显著，则组内数据的整合没有意义。如后者不显著，则无法检验组间变量效果。单因素方差分析显示，情感信任的组间与组内方差存在显著差异(F = 3.352， p < 0.001)，本研究组内一致性及组间变异检验指标分别采用：r wg 及ICC(1)、ICC(2)，判定标准：r wg > 0.7  (Lance， Butts， & Michels， 2006) 、ICC(1) > 0.12  (James， 1982) 、ICC(2) > 0.47  (Schneider， White， & Paul， 1998) 。检验结果显示，情感信任ICC(1)为0.27、ICC(2)为0.68、r wg 范围分别介于0.70~0.99，同时，平均数为0.88，中数为0.92，达到所推荐的0.70的标准(James， Demaree， & Wolf， 1993)，表示组内评估者的看法具有一致性，基本达到聚合要求，表明需要进一步将个体层次数据汇总为团队层次(组间)数据，以进行跨层次分析。 4.4. 描述统计分析 个体层次变量的平均数、标准差、相关矩阵详见表2。 从表2中可以发现，自我协调(r = 0.28， p < 0.01)、创造力自我效能感(r = 0.27， P < 0.01)、情感信任(r = 0.20， p < 0.01)与员工创造力呈显著正相关。依据  Tsui， Ashford， Clair 和Xin (1995) 的观点，存在严重的多重共线性问题的相关水平临界值一般超过0.75。因此，本研究的数据不存在严重的多重共线性问题。总之，相关分析结果为接下来的假设检验提供了必要的前提。 4.5. 多层线性模型分析 4.5.1. 零模型(Null Model) 零模型是多层线性模型分析的前提。本研究首先设定一个不包含任何预测变量的零模型，以分解员工创造力和员工创造力自我效能感的组间和组内方差。结果发现创造力自我效能感和员工创造力的组内方差(σ²)分别为0.95和0.42，组间方差(Ʈ 00 )分别为0.16和0.22，组间方差与总方差之比分别为14.28%和34.34%，因此数据具有多层的特征，可以将它们作为因变量进行多层次分析。 4.5.2. Level-1主效应检验 根据  Gavin和Hofmann (2002) 的建议，Level-1预测因子使用原始尺度或总平均数中心化都是适当的 Table 1 The result about confirmatory factor analysi 模型 χ² df Δχ² AIC TLI CFI RMSEA 四因子模型 2834.623 1278 1015.486 *** 3356.623 0.821 0.841 0.052 三因子模型 2850.982 1281 1031.845 *** 3366.982 0.820 0.839 0.052 二因子模型a 3081.225 1283 1262.088 *** 3593.225 0.795 0.816 0.056 二因子模型b 3514.295 1284 1695.158 *** 4024.295 0.745 0.772 0.062 单因子模型 3740.621 1285 1921.484 *** 4248.621 0.720 0.748 0.065 表1. 验证性因素分析结果 注： *** 表示p < 0.001，单因子模型：自我协调 + 情感信任 + 创造力自我效能感 + 员工创造力；二因子模型a：自我协调 + 情感信任 + 员工创造力，创造力自我效能感；二因子模型b：自我协调 + 员工创造力，情感信任 + 创造力自我效能感；三因子模型：自我协调，情感信任 + 创造力自我效能感，员工创造力；四因子模型：自我协调，创造力自我效能感，情感信任，员工创造力。 Table 2 The result about the mean， SD and correlation coefficien M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 1性别(男) 0.32 0.47 - 2工作年限(1年) 0.31 0.46 −0.06 - 3工作年限(1~5年) 0.52 0.50 0.01 −0.70 ** - 4团队规模 6.25 2.01 0.03 0.12 * −0.14 ** - 5自我协调 4.37 4.25 −0.07 −0.07 0.03 −0.17 ** (0.83) 6创造力自我效能感 5.07 1.05 0.12 * −0.07 −0.00 −0.10 * 0.19 ** (0.86) 7情感信任 5.39 1.03 −0.12 * 0.08 −0.04 −0.11 * 0.08 0.33 ** (0.82) 8员工创造力 4.98 0.79 −0.00 0.10 * 0.05 −0.00 0.28 ** 0.27 ** 0.20 ** (0.88) 表2. 变量的平均数、标准差和相关矩阵 注： ** p < 0.01， * p < 0.05；对角线部分为内部一致性系数α。 处理方法，因此，本研究选择使用原始尺度来处理自我协调、创造力自我效能感，估计这些变量对员工创造力的影响。 由于中介变量的验证存在很多争议，  Mackinnon等(2002) 提出直接检验“自变量到中介变量的关系”和“中介变量到因变量的关系”的建议，认为该方法有更高的统计功效。因而本文采用  Mathieu等(2007) 提出的中介检验标准，该标准符合上述建议。从表3模型3的结果发现自我协调(γ 10 = 0.12， p < 0.01)与创造力自我效能感都呈显著的正相关，这个关系符合  Mathieu和Taylor (2007) 提出的中介效应检验的第一标准，表4中模型3结果表明创造力自我效能感与员工创造力呈显著正相关(γ 20 = 0.23， p < 0.01)，符合  Mathieu等(2007) 的中介效应检验的第二标准。模型4的结果表明自我协调(γ' 10 = 0.16， p < 0.05)与员工创造力都有显著的相关。当进入创造力自我效能感后(γ 20 = 0.13， p < 0.01)，自我协调与员工创造力的关系(γ' 10 = 0.15， p < 0.05)稍微减弱，符合  Mathieu等(2007) 的中介效应检验的第三、四标准，说明创造力自我效能感对自我协调与员工创造力的关系呈部分中介作用。 此外，为了检验通过创造力自我效能感，自我协调与员工创造力呈间接正相关，本研究应用  MacKinnon，Lockwood和Williams (2004) 建议的系数检验。具体而言，使用了bootstrap抽取样本的方法(bootstrap sample size = 1，000)对这种间接关系产生不对称的置信区间(CIS)。相比于传统的Sobel检验，bootstrap方法对于这种间接关系有更精确的评估。检验后发现，自我协调与员工创造力间接效应的99%的置信区间分别为[0.01，0.03]，区间并不包含0，因此，证实了假设1和2。 4.5.3. 调节作用检验 按照  Raudenbush (2002) 的建议，本文在考察第一层变量时不进行中心化处理，第二层变量进行组中心化处理。表4的模型6可以发现自我协调与情感信任的正向交互作用显著γ' 21 = 0.02，p < 0.05，证明假设3a，表3中的模型4表明自我协调与情感信任的交互作用对创造力自我效能感的正向影响显著ɣ 11 = 0.01，p < 0.05，即证明假设3b。 本研究采用简单斜率分析进一步深入探讨团队成员与领导者情感信任的调节作用  (Janssen， 2001) 。情感信任正向调节自我协调与员工创造力的关系，当情感信任水平较低时，自我协调与员工创造力的简单斜率效应(simple slope) β = 0.18，t = 2.89，p < 0.01，当情感信任水平较高时，β = 0.37，t = 5.41，p < 0.01，证明了假设3a。同样，当情感信任水平较低时，自我协调与创造力自我效能感的简单斜率β = 0.17，t = 2.68，p < 0.10，情感信任水平较高时，自我协调与创造力自我效能感的简单斜率β = 0.20，t = 3.22，p < 0.10，证明了假设3b。为了更直观的表现出这种调节效应，本研究画了斜率分析的交互效应图，详见图2，图3。