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user: 4. 研究结果 4.1. 信度、效度和验证性因子分析 SPSS25.0探索性因素分析和信度分析结果表明，强制性公民行为、创新行为均析出高载荷的单因子结构，它们的信度系数Cronbach α分别为0.889、0.904，防御型印象管理析出两个因子，总方差解释率为83%，Cronbach α为0.753，因此研究工具具有良好的信度和结构效度。 为了检验本研究所设计变量的构念区分性，本研究对防御型印象管理、强制性公民行为和创新行为3个构念进行了验证性因子分析。主要从AVE (平均方差萃取)和CR (组合信度)进行聚合效度(收敛效度)分析，再通过AVE平方根值检验因子间的区分效度；再看卡方自由度比χ 2 /df、RMSEA (近似误差均方根)、NFI (标准拟合指数)和CFI (比较拟合指数)等指标。 首先针对共3个因子(防御型印象管理合并为一个因子)进行验证性因子分析(CFA)分析。从上表可知，共3个因子对应CR值均大于0.7，但AVE值有出现小于0.5的情况。再看卡方自由度比χ 2 /df、RMSEA (近似误差均方根)、NFI (标准拟合指数)和CFI (比较拟合指数)等指标。结果为：χ 2 /df = 3.947，RMSEA = 0.107，NFI = 0.812，CFI = 0.851。 因此针对共4个因子重新分析，共5个因子对应的AVE值全部均大于0.5，且CR值全部均高于0.7，意味着本次分析数据具有良好的聚合(收敛)效度。针对区分效度进行分析可知：共4个因子分别对应的AVE平方根值最小为0.796，大于因子间相关系数的最大值0.530，且χ 2 /df = 3.947，RMSEA = 0.000，NFI = 0.954，CFI = 1.000。综上，四因子模型对实际数据拟合最为理想，说明本研究所设计但变量具有良好的效度。 4.2. 各变量之间的相关性及回归分析 本研究所涉及的各变量间的均值、标准差和相关系数如表1所示，事先声明与强制性公民行为显著正相关(r = 0.444， p < 0.01)，自我设障和强制性公民行为显著正相关(r = 0.496， p =< 0.01)，事先声明与创新行为显著负相关(r = −0.336 < 0， p < 0.01)，自我设障和创新行为显著负相关(r = −0.362， p =< 0.01)，强制性公民行为与创新行为显著负相关(r = −0.414， p =< 0.05)，因此假设H1a、H1b、H2a、H2b和H3得到支持，初步符合我们的理论预期，为后续验证模型提供了必要基础，进一步采取回归分析对研究假设进行检验。 本研究采用SPSS25.0软件，为了避免潜在对多重共线性问题，首先对涉及到交互作用和平方项对变量(事先声明、自我设障)数据进行中心化处理，然后采用层级回归对方法，对研究假设进行检验。如表2所示，表2中模型4数据显示，事先声明的回归系数值为−0.334，并且呈现出显著性(p < 0.01)，意味着事先声明会对创新行为产生显著的负向影响关系。因此假设H1a得到验证。自我设障的回归系数值为−0.360，p < 0.01，意味着自我设障会对创新行为产生显著的负向影响关系。因此假设H1b得到验证。 接着检验防御型印象管理与强制性公民行为之间的关系，模型2数据显示事先声明与强制性公民行为呈显著正相关(回归系数为0.438，p < 0.01)。因此H2a得到支持。自我设障的回归系数值为0.497，并且呈现出显著性(p < 0.01)，意味着自我设障会对强制性公民行为产生显著的正向影响关系。因此H2b得到支持。 Table 1 The mean value， standard deviation and variable correlation of each major variabl 平均值 标准差 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1、年龄段 3.441 1.101 1 2、性别 1.516 0.501 −0.123* 1 3、学历 3.344 1.036 −0.312** 0.171** 1 4、工龄 2.391 1.309 0.925** −0.123* −0.203** 1 5、岗位类型 2.5 0.933 0.319** −0.025 −0.041 0.266** 1 6、企业/组织类型 3.645 0.934 0.058 0.133* −0.12 0.018 −0.052 1 7、事先声明 0 1 0.041 −0.073 −0.031 0.067 −0.055 0.118 1 8、自我设障 0 1 0.069 0.019 0.02 0.066 0.009 0.044 0 1 9、强制性公民行为 0 1 0.043 −0.051 0.009 0.061 −0.052 0.076 0.444** 0.496** 1 10、创新行为 0 1 −0.04 0.043 −0.056 −0.063 −0.059 −0.059 −0.336** −0.362** −0.414** 1 表1. 各主要变量的均值、标准差和变量相关关系 注：n = 256，*p < 0.05，**p < 0.01。 Table 2 Hierarchical regression analysis result 模型和变量 强制性公民行为 创新行为 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 年龄 −0.052 −0.03 0.103 0.084 0.08 性别 −0.123 −0.066 0.12 0.075 0.065 学历 0.034 0.014 −0.072 −0.058 −0.056 工龄 0.098 0.028 −0.121 −0.067 −0.063 岗位类型 −0.068 −0.034 −0.063 −0.089 −0.094 企业/组织类型 0.092 0.009 −0.089 −0.026 −0.025 事先声明 0.438** −0.334** −0.266** 自我设障 0.497** −0.360** −0.283** 强制性公民行为 −0.155* R 2 0.019 0.446 0.02 0.255 0.269 调整R 2 −0.005 0.428 −0.003 0.231 0.242 F值 0.792 24.851** 0.868 10.592** 10.046** 表2. 层次回归分析结果 *p < 0.05， **p < 0.01。 4.3. 强制公民行为的中介作用 本文利用SPSS25.0中PROCESS插件，采用Bootstrap检验法，对强制性公民行为在防御型印象管理与创新行为之间对中介效应进行检验。结果显示假设H3a、H3b成立。强制性公民行为在事先声明与创新行为之间对中介效应为−0.069，Bootstrap检验显示，置信区间为[−0.141， −0.003]，该置信区间不包含0，因此中介效应显著。强制性公民行为在自我设障与创新行为之间对中介效应为−0.077，Bootstrap检验显示，置信区间为[−0.159， −0.004]，置信区间不含0，故中介效应显著。 因为事先声明对强制性公民行为的回归系数a和强制性公民行为对创新行为的回归系数b都显著，且事先声明对创新行为的间接效应c’显著。参照温忠麟和叶宝娟(2014)检验中介效应流程，由于系数a和b都显著，间接效应c’也显著，且中介效应a * b和间接效应c’同号，因此强制性公民行为在事先声明对创新行为的负面影响过程中起部分中介作用。根据中介效果量计算公式a * b/c，可以得到中介效应量为0.2044。即事先声明、强制性公民行为可共同解释创新行为总变异的20.44%。 如表3所示，同理可以得出以下结论，强制性公民行为在自我设障对创新行为对负面影响过程中起部分中介作用，中介效应量为0.212。 Table 3 Summary of mediating effect size result 项 c a * b a * b c’ 效应占比 计算公式 效应占比 总效应 中介效应 (95% BootCI) 直接效应 事先声明=>强制性公民行为=>创新行为 −0.336 −0.069 −0.141~−0.003 −0.267 a * b/c 20.44% 自我设障=>强制性公民行为=>创新行为 −0.362 −0.077 −0.159~−0.004 −0.285 a * b/c 21.20% 表3. 中介作用效应量结果汇总 *p < 0.05， **p < 0.01。