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user: 3. 问卷发放和数据分析 3.1. 问卷设计 问卷由两部分内容组成。第一部分为研究构念的测量。测量量表来源于已有文献，采用适合于本研究情境且引用率较高的量表。关系能量、创新行为、工作嵌入、内在动机均采用Likert7点量表，1代表非常不同意，7代表非常同意。第二部分为员工的人口统计学变量，包括性别、年龄、受教育程度、所在部门等信息。 关系能量是人际交往中产生的一种高程度的心理资源，有助于增强个体的工作能力 [ 3 ] [ 9 ]。本研究采用Owens等 [ 3 ] 开发的5个题项的测量量表。创新行为指员工在工作中产生、引进和应用有益的新想法或工作流程 [ 23 ]，6个测量项目来自于Scott和Bruce [ 16 ]。工作嵌入指使个体避免离开其工作的综合因素 [ 31 ]。在早期研究中，Mitchell等 [ 32 ] 认为联结(Link)、匹配(Fit)和牺牲(Sacrifice)是工作嵌入的三个核心部分，且包括个体与工作所在组织的工作内嵌入(on-the-job embeddedness)，以及个体与生活社区的工作外嵌入(off-the-job embeddedness)两个维度 [ 34 ]。然而这些研究所开发和采用的量表测量题目较多，容易引起被调研者的疲劳，进而影响信度，因此本研究采用Crossley等 [ 42 ] 开发的7个题目的总体测量量表(global job embeddedness)。内在动机指个体从事某种活动和工作的原因在于其本身所带来的快乐和满足感 [ 43 ]，采用Zhang和Bartol [ 40 ] 的3项目量表进行测量。 3.2. 数据收集 本研究以酒店业员工为调研对象。为确保样本的代表性，第一步先选定调研区域。根据2017年中国各省经济总量的统计，广东、江苏、山东、浙江、河南、四川、湖北、河北、湖南、福建、上海和北京等排名前12位的省或直辖市被纳入调研区域。该地区经济状况较好，酒店众多且发展较为成熟，因此被调研者的代表性较强。第二步，选取酒店等级。由于中国一、二星级酒店在整个行业中体量较小(2018年第一季度占比仅为18.21%)，且数量呈下降趋势(全国星级饭店统计公报)，因此仅以三星级及以上酒店的全职员工为对象。第三步，研究者在专业的调研平台——问卷星(Sojump)制作问卷。除研究构念和人口统计学特征外，内容还包括调研名称、指导语和感谢语等。指导语中特别强调了问卷内容不记名、不涉及个人隐私，答案无对错之分，调研结果仅用于学术研究，不涉及商业用途等，请被调研者放心作答。第四步，研究者购买问卷星的样本服务。即由该调研平台定位发送问卷链接到12个地区的目标人群，邀请三星级及以上酒店的员工自愿填写问卷，研究者为每份有效问卷支付16元人民币。调研时间从2018年8月15日开始，9月30日结束，共收回有效问卷440份。 在440份有效问卷中，女性258人，占比58.6%。年龄主要分布在26~35岁，有239人，占比54.3%；36~45岁的样本有102人，占比23.2%；25岁及以下的占比16.4%；而46岁及以上的仅占6.1%。在受教育程度方面，半数样本(51.8%)的学历为本科，大专的占20.9%，高中和中专的占比15.5%；初中及以下和硕士及以上的均为少数，分别占比5.0%和6.8%。在月收入方面，3000元以下和10000元以上的分别占15.7%和11.6%，3001~5000、5001~7000和7000~10000的分别占21.4%，28.0%和23.4%。多数样本工作年限为1~3年和4~6年，分别占比31.1%和28.9%，1年以下、7~9年和10年及以上的样本分别占13.6%、14.8%和11.6%。他们主要来自前厅部(12.0%)、客房部(29.8%)、餐饮部(29.3%)、销售部(21.6%)和其他部门(7.3%)。就职位而言，主管和一线员工最多，占比分别为32.5%和29.8%；领班和经理分别占16.8%和19.3%，总监占1.6%。 3.3. 信效度分析 针对所回收的数据，采用SPSS22.0和AMOS20.0软件进行信度效度分析，并验证假设。关系能量的Cronbach’s α为0.839，大于0.7的临界值 [ 44 ]，因此可认为测量关系能量的量表具有较高的可靠性。类似的，工作嵌入、创新行为和内在动机的Cronbach’s α值分别为0.910，0.873和0.700。据此判断所有测量量表具有较高的信度。 采用AMOS20.0软件构建4因子测量模型，进行验证性因子分析(CFA)，以检验量表的效度。分析结果如表1所示，4因子的CFA模型与数据的匹配程度较好(χ 2 = 393.277， d.f. = 164， CFI = 0.953， GFI = 0.918， TLI = 0.945， IFI = 0.953， NFI = 0.922， SRMR = 0.049， RMSEA = 0.056)。所有构念的组合信度在0.699~0.911范围内，接近或大于0.7，再次说明量表的信度较好。所有指标的标准化因子载荷(standard factor loading)均大于0.55，且在统计上达到显著；平均方差抽取量(AVE)均接近或大于0.5，说明所有构念都表现出较好的聚合效度。关于区别效度的检验，本研究遵循Anderson和Gerbing [ 45 ] 建议的程序，即将构念两两组合，比较限制模型和非限制模型卡方值的差异。若非限制模型的卡方值显著低于限制模型，则可认为这两个构念存在显著差异，量表具有较高的区别效度。分析结果如表2所示，说明区别效度达到要求。 3.4. 假设检验 本研究参照Preacher等 [ 46 ] 和Hayes [ 47 ] 提出的中介和调节分析模型在SPSS软件中进行Bootstrap检验。为检验假设1和2，选择model 4，样本量选择5000，置信区间为95%。分析结果表明，关系能量(非标准化β = 0.5683，p < 0.01，t = 15.1711，LLCI = 0.4946，ULCI = 0.6419)和工作嵌入(非标准化β = 0.1456，p < 0.01，t = 5.0860，LLCI = 0.0893，ULCI = 0.2019)正向影响创新行为，共同解释了51.49%的变异量。关系能量有助于提高员工的工作嵌入(非标准化β = 0.6849，p < 0.01，t = 12.8567，LLCI = 0.5802，ULCI = 0.7896)，能解释27.4%的变异量。工作嵌入中介关系能量对创新行为的影响(间接效应为 = 0.0997，标准误 = 0.0276，LLCI = 0.0505，ULCI = 0.1590)。因此假设1和假设2得到验证。 为检验假设3，选择模型5，Bootstrap的样本量仍为5000，置信区间为95%。关系能量和内在动机的交互项对创新行为有显著的正向影响(非标准化β = 0.0524，p < 0.05，t = 2.2475，LLCI = 0.0066，ULCI = 0.0981)，因此假设3得到验证。进一步按照调节变量的均值、均值加减一个标准差，分别区分了低中高3种程度的内在动机，分析了在不同情况下关系能量对创新行为的影响。如表3所示，在内在动机的不同水平下，关系能量对创新行为的影响都显著，置信区间均不包含0，但影响大小不同。对于内在动机较高的个体，关系能量对创新行为的影响效应为0.3467，高于内在动机较低的情况(影响效应为0.2492)。 Table 1 Results of CF 构念 测量项目 SFL z值 关系能量 在我的工作环境中，存在这样的人， RE1当我和这个人互动时，我感到生气勃勃 0.687 — RE2在和这个人交流之后，我觉得有更多的精力去做我的工作 0.758 14.019 RE3当我和这个人互动时，我感到更有活力 0.775 14.358 RE4当我需要振作的时候，我会去找这个人 0.651 12.176 RE5在和这个人交流之后，我觉得更有毅力去做我的工作 0.717 13.260 工作嵌入 JE1我被这个组织吸引以至于不能离开 0.859 — JE2我觉得自己和这个组织绑在一起 0.862 23.396 JE3我不能轻率地离开我所工作的组织 0.704 16.834 JE4我与这个组织紧密相连 0.810 20.841 JE5离开这个组织对我来说很困难 0.770 19.413 JE6离开这个组织对我来说很容易(R) a — — JE7我觉得自己依附于这个组织 0.756 18.652 创新行为 IB1我在工作中尝试运用新的技术、流程、方法或者服务理念 0.744 — IB2我能与他人沟通自己的想法并力争获得支持与认可 0.687 14.197 IB3我了解并能够获得实施新想法所需的资源 0.709 14.780 IB4我能制定适宜的计划和时间表以实施新的想法 0.743 15.545 IB5我具有创新意识 0.719 15.180 IB6我能够产生具有创造性的想法 0.802 16.820 内在动机 IM1我喜欢对复杂的问题寻求解决方案 0.677 — IM2我愿意为了完成工作任务寻找新方法 0.642 12.201 IM3我愿意改进现有的工作流程或产品 0.662 12.542 表1. CFA分析结果 注：SFL = Standard factor loading，标准化因子载荷， a 该题项因较低的因子载荷而删除，R反向问题。 Table 2 Means， standard error， correlation coefficient and discriminant validit 构念 均值 标准差 CR AVE 1 2 3 4 1关系能量 5.394 1.037 0.842 0.517 6.277** 11.026** 25.925** 2工作嵌入 4.807 1.357 0.911 0.633 0.523** 4.434* 18.599** 3创新行为 5.350 0.994 0.875 0.540 0.697** 0.509** 6.334* 4内在动机 5.563 0.931 0.699 0.436 0.621** 0.438** 0.781** 表2. 均值、标准误、相关系数和区别效度 注：*p < 0.05， **p < 0.01。后4列中，对角线左下方为构念间的相关系数及其显著性水平，右上方为限制模型和非限制模型间的卡方值差异及其显著性水平。 Table 3 The influence of relational energy on innovation behavior at different levels of moderato 内在动机 Effect Boot SE t值 p值 Boot LLCI Boot ULCI 4.6316 0.2492 0.0384 6.4890 0.0000 0.1737 0.3246 5.5629 0.2979 0.0349 8.5276 0.0000 0.2293 0.3666 6.4941 0.3467 0.0437 7.9369 0.0000 0.2608 0.4325 表3. 在调节变量的不同水平下关系能量对创新行为的影响 注：RE = 关系能量，EIB = 员工创新行为。