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user: 3. 结果 3.1. 共同方法偏差的控制与检验 受客观条件限制，本研究采用自评问卷的方式收集数据资料，结果可能受共同方法偏差影响。根据周浩和龙立荣(2004)的建议，在施测程序上进行控制，采用匿名方式进行测查、所用问卷中的部分条目使用反向题等。将收集到的数据，用Harman单因子检验法进行共同方法偏差检验。结果表明，未旋转和旋转后得到的9个因子特征根都大于1，未旋转得到的第一个因子解释的变异量为28.39%，旋转得到的第一个因子解释的变异量为12.04%，都远小于40%的临界值，表明本研究不存在明显的共同方法偏差。 3.2. 各变量的平均数、标准差和相关矩阵 表1列出了各变量的平均数、标准差和相关系数。相关分析表明，心理弹性跟工作倦怠呈显著负相关、跟工作动机呈显著正相关，跟创造性问题解决呈正相关；创造性问题解决跟工作倦怠呈负相关，跟工作动机呈正相关；工作倦怠跟工作动机呈显著负相关。年龄与创造性问题解决正相关，性别与创造性问题解决、工作倦怠和年龄相关，教育程度与工作倦怠、工作动机、年龄和性别相关。由于人口统计学变量与部分所要研究的变量相关，此后的分析中将把以上人口统计学变量作为控制变量。 Table 1 Mean， standard deviation and correlation coefficient of each variabl 变量 M SD 1 2 3 4 5 6 7 1. 心理弹性 56.68 8.36 1.00 2. 创造性问题解决 3.47 1.94 0.032 * 1.00 3. 工作倦怠 48.28 14.80 −0.45 ** −0.08 ** 1.00 4. 工作动机 45.20 12.37 0.39 ** 0.04 * −0.57 ** 1.00 5. 年龄 26.85 4.89 0.02 0.05 ** −0.01 0.02 1.00 6. 性别 — — −0.02 −0.05 ** 0.03 ** −0.02 0.11 ** 1.00 7. 教育程度 — — −0.02 −0.02 0.07 ** −0.06 ** 0.11 ** 0.14 ** 1.00 表1. 各变量的平均数、标准差和相关系数 注：性别、教育程度为类别变量；n = 4647， * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001，下同。 3.3. 心理弹性与工作动机的关系：有调节的中介模型检验 对模型的检验结果如表2所示。由模型4、5、6可知，心理弹性、心理弹性和创造性问题解决的交互项对工作动机的预测作用显著，说明创造性问题解决调节心理弹性对工作动机的关系；由模型1、2、3可知，心理弹性、心理弹性和创造性问题解决的交互项对工作倦怠的预测作用显著，说明创造性问题解决调节心理弹性对工作倦怠的关系。由模型7、8、9、10可知，工作倦怠部分中介心理弹性与工作动机，创造性问题解决的调节效应完全通过工作倦怠起作用。除此之外，通过模型11还可得知，创造性问题解决不调节工作倦怠与工作动机之间的关系。 Table 2 Multiple regression analysis of psychological resilience， job motivation， job burnout， and creativit 变量 M Y 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 模型7 模型8 模型9 模型10 模型11 年龄 −0.021 −0.014 −0.011 0.017 0.010 0.009 0.005 0.004 0.004 0.004 0.004 性别 0.016 0.008 0.006 −0.008 −0.002 −0.002 0.000 0.002 0.002 0.002 0.002 婚姻状况 −0.008 0.001 0.008 0.024 0.016 0.014 0.019 0.016 0.017 0.017 0.017 文化程度 0.075 *** 0.065 *** 0.063 *** −0.063 *** −0.054 *** −0.053 *** −0.020 −0.022 −0.023 −0.023 −0.022 X −0.447 *** −0.451 *** 0.392 *** 0.395 *** 0.175 *** 0.175 *** 0.175 *** 0.175 *** W −0.067 *** 0.021 −0.012 −0.012 −0.012 X * W −0.064 *** 0.034 * 0.003 M −0.564 *** −0.486 *** −0.487 *** −0.486 *** −0.487 *** W * M 0.004 调整R 2 0.005 0.205 0.213 0.004 0.158 0.159 0.321 0.345 0.345 0.345 0.345 ∆R 2 0.020 *** 0.004 *** 0.154 *** 0.001 * 0.317 *** 0.024 *** 0 0 0 F 7.317 *** 240.901 *** 181.108 *** 5.472 *** 174.76 *** 126.279 *** 439.444 408.737 305.483 306.620 306.624 表2. 心理弹性、工作动机、工作倦怠、创造性的多元回归分析 注：X、W、M、Y分别代表心理弹性、创造性问题解决、工作倦怠、工作动机。所有预测变量的显著性检验采用Bootstrap法得到。 为进一步的探究创造性问题解决如何调节心理弹性对工作倦怠的关系，对这一调节路径进行了简单斜率分析。以创造性问题解决按照正负一个标准差分为高、低两组，考察在不同创造性问题解决水平上，心理弹性对工作倦怠的影响。具体检验结果见图1。 图1. 创造性问题解决对心理弹性与工作倦怠之间关系的调节作用 结果表明，同等心理弹性的个体，创造性问题解决越高，工作倦怠水平越低。对于高创造性问题解决的个体，心理弹性对工作倦怠的效应相对低创造性问题解决的个体更显著。即当个体的创造性问题解决越高的时候，心理弹性更多地通过工作倦怠从而影响工作动机。整体而言，员工的心理弹性部分通过工作倦怠影响工作动机，对高创造性问题解决的个体而言，工作倦怠的中介效应比在低创造性问题解决个体身上更加显著。 以上结果表明，工作倦怠在心理弹性和工作动机之间起部分中介作用，而创造性问题解决对心理弹性与工作倦怠的关系有调节作用。对整合的有调节的中介模型进行检验，模型拟合较好(χ 2 /df = 9.172， CFI = 0.99， NFI = 0.99， GFI = 0.99， RMSEA = 0.02)。 见图2，其中心理弹性对工作动机有显著的正向预测作用(γ = 0.17， p < 0.001)，对工作倦怠有显著的负向影响(γ = −0.45， p < 0.001)，工作倦怠对工作动机有显著的负向预测作用(γ = −0.49， p < 0.001)，这说明工作倦怠在心理弹性与工作动机之间起部分中介作用。同时，心理弹性与创造性问题解决的交互项对工作倦怠也有显著的负向影响(γ = −0.05， p < 0.001)。如表2中的方程10与方程6相比，调节效应模型提高了18.6%的变异解释量(p < 0.001)，这一结果支持了创造性问题解决在心理弹性、工作倦怠对工作动机的影响中是一个有中介的调节变量。将员工创造性问题解决测验得分按上下一个标准差分为高低组，检验两组的有调节的中介模型效应量，发现心理弹性对工作动机的直接效应量为25.92% (t = 13.18， p < 0.001)，低创造性问题解决组心理弹性通过工作倦怠对工作动机的间接效应量为27.98% (95% CI = [0.25， 0.31])，高创造性问题解决组间接效应量为37.25% (95% CI = [0.34， 0.41])。 图2. 有中介的调节效应模型