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user: 4. 实证结果及分析 (一) 信度与效度的检测 本文借助SPSS等软件对本文各量表的信度进行分析，测量结果如下(见表1)。 Table 1 The detection of reliability and validit 检验变量 人际间社会支持 个人–环境匹配 工作绩效 创新行为 Cronbach’s α系数 0.726 0.814 0.840 0.838 KMO取样适切性量数 0.844 0.860 0.859 0.833 巴特利特球形度检验 近似卡方 1271.091 1891.560 589.223 589.827 自由度 66 91 15 15 显著性 0.000 0.000 0.000 0.000 表1. 信度与效度的检测 首先，通过KMO取样适切性量数和巴特利特球形度检验结果进行因子分析，判断各量表的适宜性。表中所有KMO的值都>0.7，P < 0.001，说明每个量表的各个题项都有较好的区分度。其次，各个量表的Cronbach’s α系数均超过了0.7，结果表明量表的信度具有较高的同质性和稳定性，可靠性强。 (二) 描述性统计分析 本次调查在各类企业中共向员工发放问卷300份，有效问卷266份，有效问卷回收率为88.67%。人口统计学变量的结果描述和分析如下： 性别方面，男性员工占44.0%，女性员工占56.0%；从年龄组别来看，30岁及以下的员工占56.4%，31岁至50岁的员工占33.1%，51岁及以上的员工占10.5%；在员工学历方面，具有高中或以下学历的员工占12.8%，具有高中或中专学历的员工占15.0%，拥有本科学历的员工占44.7%，具有研究生或以上学历的员工占11.7%；就员工工龄而言，24.8%的员工工龄不满一年，19.5%的员工工龄1~5年，16.2%的员工工龄5~10年，14.7%的员工工龄10~15年，24.8%的员工工龄超过15年。 (三) 变量间的相关分析 为了使研究更加可靠严谨，本文利用软件对研究的各类变量进行了变量间的相关分析，本研究各变量的均值、标准差和相关系数如表2所示。 根据相关性分析可知，人际间社会支持、个人–环境匹配、员工创新行为、员工工作绩效之间均存在显著的正相关关系(p < 0.05)，相关性较为显著，这也进一步证实了本研究的严谨性。 Table 2 Mean， standard deviation and correlation coefficient of each variable (N = 266 变量 均值 标准差 1 2 3 4 5 6 7 1上司同事支持 3.258 0.6657 1 2家人朋友支持 3.300 0.8327 0.585 ** 1 3组织需求供给匹配 3.391 0.7900 0.497 ** 0.202 ** 1 4环境条件资源匹配 3.550 0.7698 0.449 * 0.293 ** 0.599 ** 1 5工作要求能力匹配 3.563 0.8546 0.542 ** 0.334 ** 0.624 ** 0.564 ** 1 6工作绩效 3.547 0.6976 0.485 ** 0.319 ** 0.364 ** 0.268 ** 0.531 ** 1 7创新行为 3.264 0.8302 0.479 ** 0.284 ** 0.216 ** 0.170 ** 0.298 ** 0.515 ** 1 表2. 各变量的均值、标准差及相关系数(N = 266) 注： ** 表示0.01水平上显著(双侧)； * 表示0.05水平上显著(双侧)，N = 266。 (四) 假设检验 在做完了信度效度的检测、描述性统计分析与变量间的相关分析后，本文按照程序开始了对之前假设的可行性检验。 首先，通过对性别、年龄、教育背景、工龄等人口统计学变量及相关变量进行回归分析，发现年龄、教育背景及工龄等均满足显著性要求，因此本文将其作为控制变量。 其次，为了揭示人际间社会支持、员工创新行为、工作绩效和个人–环境匹配这四个复杂变量之间的间接关系，并探索可能的因果关系。 综上，对个人–环境匹配在人际间社会支持、创业行为和工作绩效之间的中介效应进行分析。中介效应的分析主要分为以下几个部分： 第一步，以人际间社会支持为自变量，以创业行为和工作绩效为因变量进行回归分析；第二步，以人际间社会支持作为自变量，以个人–环境匹配为因变量进行回归分析。 在具体步骤上，先将人口统计学变量标准化代入回归方程的第一步，再代入以人际间社会支持为自变量的回归方程的第二步。将创业行为、工作绩效和个人–环境匹配作为因变量，进行层次回归分析。层次回归分析后得到的数据冗杂，本文将第一步和第二步的进程数据进行处理后，列出如表3所示。 如表3所示，当人际间社会支持为自变量，创新行为和工作绩效为因变量时，人口统计学变量与因变量之间的关系不明显，分别仅占25%和18.3%。而当加入人际间社会支持作为自变量时，第二步数据的解释力增加，分别达到48.9%和46.5%。此外，人际间社会支持对创新行为和工作绩效的回归系数分别为0.531和0.454，在P < 0.001的情况下都显著。由此可见，人际间社会支持正向影响着创新行为和工作绩效，进一步验证了假设H1和假设H2。 从表3可以看出，个人–环境匹配变量与人口统计学变量之间的关系不明显，占11.5%。加入人际间社会支持这一自变量后，第二步的数据解释力增加到了49%。人际间社会支持对个人–环境匹配的回归系数值为0.489，在P < 0.001时显著。由此可见，人际间社会支持对个人–环境匹配具有显著的正向影响，进一步验证了假设H3。 第三部分，是对个人–环境匹配对创业行为、工作绩效的影响假设检验，如表4所示。 Table 3 Regression analysis results of interpersonal social support on individual-environment matching， entrepreneurial behavior and job performanc 个人–环境匹配 创新行为 工作绩效 第一步 第二步 第一步 第二步 第一步 第二步 β sig β sig β sig β sig β sig β sig 人口统计学特征 性别 −0.033 0.707 0.013 0.861 −0.004 0.969 0.046 0.626 −0.015 0.863 0.027 0.733 年龄 −0.061 0.551 −0.158 0.084 0.199 0.106 0.095 0.397 0.033 0.753 −0.056 0.555 教育程度 0.007 0.846 0.002 0.943 0.106 0.016 0.101 0.011 0.089 0.018 0.084 0.012 工龄 0.067 0.167 0.083 0.053 −0.132 0.024 −0.116 0.029 0.057 0.255 0.071 0.114 自变量 人际间 社会支持 0.489 0.000 0.531 0.000 0.454 0.000 R 0.115 0.490 0.250 0.489 0.183 0.465 调整后R方 −0.002 0.226 0.048 0.225 0.019 0.202 表3. 人际间社会支持对个人–环境匹配、创业行为和工作绩效的回归分析结果 Table 4 Results of regression analysis of individual-environment matching on entrepreneurial behavior and job performanc 创新行为 工作绩效 第一步 第二步 第一步 第二步 β sig β sig β sig β sig 人口统计学特征 性别 −0.004 0.969 0.007 0.943 −0.015 0.863 0.000 0.996 年龄 0.199 0.106 0.220 0.063 0.033 0.753 0.061 0.516 教育程度 0.106 0.016 0.104 0.014 0.089 0.018 0.086 0.011 工龄 −0.132 0.024 −0.156 0.006 0.057 0.255 0.026 0.564 自变量 个人–环境匹配 0.342 0.000 0.458 0.000 R 0.250 0.373 0.183 0.477 调整后R方 0.048 0.122 0.019 0.213 表4. 个人–环境匹配对创业行为和工作绩效的回归分析结果 如表4所示，当个人–环境匹配为自变量，创新行为和工作绩效为因变量时，人口统计学变量与创新行为和工作绩效的关系不明显，分别仅占4.8%和1.9%。而当加入自变量个人–环境匹配后，第二步数据的解释力增加，分别达到了12.2%和21.3%。而且个人–环境匹配对创新行为和工作绩效的回归系数值分别为0.342与0.458，在P < 0.001下均显著。因此，个人–环境匹配对员工创新行为和工作绩效正向影响显著，验证了假设H4和假设H5。 最后，以人际间社会支持和个人–环境匹配为自变量，创业行为和工作绩效作为因变量带入进行回归分析，如表5所示。 Table 5 Analysis of the mediating effects of individual-environment matchin 创新行为 工作绩效 第一步 第二步 第三步 第一步 第二步 第三步 β sig β sig β sig β sig β sig β sig 人口统计学特征 性别 −0.004 0.969 0.046 0.626 0.044 0.637 −0.015 0.863 0.027 0.733 0.023 0.763 年龄 0.199 0.106 0.095 0.397 0.114 0.311 0.033 0.753 −0.056 0.555 −0.006 0.946 教育程度 0.106 0.016 0.101 0.011 0.100 0.011 0.089 0.018 0.084 0.012 0.084 0.009 工龄 −0.132 0.024 −0.116 0.029 −0.125 0.018 0.057 0.255 0.071 0.114 0.045 0.300 自变量 人际间社会 支持 0.531 0.000 0.472 0.000 0.454 0.000 0.298 0.000 个人–环境匹配 0.120 0.116 0.318 0.000 R 0.250 0.489 0.497 0.183 0.465 0.537 调整后R方 0.048 0.225 0.229 0.019 0.202 0.272 表5. 对个人–环境匹配的中介效应分析结果 如表5所示，第一步是以人际间社会支持为自变量，以创新行为和工作绩效为因变量分别进行回归分析。所有P值均小于0.05，通过了显著性检验，具有一定的中介作用。 第二步，个人–环境匹配分别应用于创业行为和工作绩效，P值分别为0.116和0.000。 第三步，从表中可以看出，引入中介变量个人–环境匹配，人际间社会支持分别对创业行为与工作绩效的影响均减弱(两个因变量的值β分别由0.531变为0.472，由0.454变为0.298)，同时，个人–环境匹配与创业行为与工作绩效分别呈现正相关(β = 0.120，P < 0.001与β = 0.318，P < 0.001)。 通过以上步骤的分析操作可以得出，个人–环境匹配在人际间社会支持对创新行为与工作绩效的影响中起部分中介作用，其他影响因素也可能对员工的创新行为和工作绩效产生影响。假设H6和H7得到了验证。 综上所述，本文的所有假设都得到了验证，证明了研究内容具有一定的现实操作可行性，假设检验汇总如下表6所示。 Table 6 Hypothesis test summar 序号 内容 检验结果 H1 人际间社会支持对员工创新行为有正向影响 支持 H2 人际间社会支持对员工工作绩效有正向影响 支持 H3 人际间社会支持对个人–环境匹配有正向作用 支持 H4 个人–环境匹配对员工创新行为有正向影响 支持 H5 个人–环境匹配对员工工作绩效有正向影响 支持 H6 个人–环境匹配在人际间社会支持与员工创新行为关系间起中介作用 部分中介作用 H7 个人–环境匹配在人际间社会支持与员工工作绩效关系间起中介作用 部分中介作用 表6. 假设检验汇总