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    物流企業(yè)員工服務(wù)導(dǎo)向影響因素多層線性回歸檢驗(yàn)

    2019-02-28 03:33:30馬欽海王鶴棋
    統(tǒng)計(jì)與決策 2019年1期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)型斜率導(dǎo)向

    胡 洋,馬欽海,王鶴棋

    (1.東北大學(xué) 工商管理學(xué)院,沈陽 110819;2.遼寧省交通高等??茖W(xué)校,沈陽 110122)

    0 引言

    電子商務(wù)環(huán)境下,我國快遞物流產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)高速發(fā)展態(tài)勢,但也成為投訴的重災(zāi)區(qū)??旒哆f速度慢、貨物在途被損壞、價(jià)格不公開不透明、顧客索賠困難等都成為其投訴熱點(diǎn)。對(duì)此,物流企業(yè)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向作用則成為影響物流公司效益的關(guān)鍵[1]。現(xiàn)如今,多數(shù)學(xué)者對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的研究以組間設(shè)計(jì)為基礎(chǔ),但對(duì)于員工感知終究存在局限[2-4]。為此,基于個(gè)體決策存在的多項(xiàng)選擇,應(yīng)在組間設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,適時(shí)加入組內(nèi)設(shè)計(jì)。為了更深入地研究物流企業(yè)員工服務(wù)導(dǎo)向的影響因素,本文采用組間與組內(nèi)設(shè)計(jì)相結(jié)合的方法,將收集的5家447名員工數(shù)據(jù)分為個(gè)人層次與組織層次兩方面,在此基礎(chǔ)上對(duì)物流企業(yè)員工服務(wù)導(dǎo)向的影響因素進(jìn)行多層次線性回歸分析。

    1 研究假設(shè)、數(shù)據(jù)選取與說明

    1.1 研究假設(shè)

    現(xiàn)有研究表明,一線員工服務(wù)導(dǎo)向的影響因素主要體現(xiàn)在個(gè)體層面與組織層面。從個(gè)體層面來說,大五人格作為人格特質(zhì)的代表會(huì)影響個(gè)體的實(shí)際行為[5]。當(dāng)個(gè)體受責(zé)任驅(qū)動(dòng)時(shí),內(nèi)在激勵(lì)會(huì)驅(qū)使他去追求成功,并不斷發(fā)揮其工作的表現(xiàn)力。進(jìn)一步而言,員工正面情緒的展現(xiàn)有利于帶動(dòng)其他人員相似情緒體驗(yàn),從而對(duì)工作產(chǎn)生正向作用;而負(fù)面情緒會(huì)使員工對(duì)刺激做出應(yīng)激反應(yīng),繼而消耗精力,不利于工作的開展。上述理論對(duì)物流企業(yè)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向的影響同樣適用[6,7]。據(jù)此,提出下頁表1中的假設(shè)1和假設(shè)2。

    從組織層面來說,物流企業(yè)對(duì)員工不斷進(jìn)行技能與理念的培訓(xùn),對(duì)提升其工作能力與服務(wù)導(dǎo)向有著較大的影響;而企業(yè)組織對(duì)員工意見的大力支持,可能在提升服務(wù)質(zhì)量,促進(jìn)員工的服務(wù)導(dǎo)向有著一定的影響[8]。據(jù)此提出下頁表1中的假設(shè)3和假設(shè)4。

    此外,在創(chuàng)新逐步成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展動(dòng)力的情況下,物流企業(yè)學(xué)習(xí)型組織水平越高,對(duì)員工人格特質(zhì)與情緒勞動(dòng)可能產(chǎn)生一定的協(xié)調(diào)作用[9,10];同樣,在物流企業(yè)組織支持力度較大的環(huán)境下,對(duì)調(diào)整員工人格特質(zhì)與情緒勞動(dòng)具有一定的作用,員工可能會(huì)更踴躍地表述自己的想法與建議[11-13]。據(jù)此提出下頁表1中的假設(shè)5和假設(shè)6。

    1.2 數(shù)據(jù)選取與說明

    鑒于假設(shè)中的變量層次性較為明顯,使用多層線性模型能夠精準(zhǔn)地分析不同層級(jí)數(shù)據(jù)的差異。本文在前人研究基礎(chǔ)上采取組內(nèi)和組間混合設(shè)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)處理,并運(yùn)用專業(yè)軟件HLM 6.08版本對(duì)接下來所選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行多層線性模型建模[14]。

    模型可分為兩個(gè)層次進(jìn)行:第一層收集了5個(gè)國內(nèi)大型第三方物流公司的每位員工具體資料,最后得到447份有效員工數(shù)據(jù)。這些資料覆蓋了447名被試者的數(shù)據(jù)。其中,涉及被測試者的性別等控制變量以及神經(jīng)質(zhì)、盡責(zé)性、宜人性、開放性和外傾性、表層表演,深層表演和真實(shí)情緒、服務(wù)導(dǎo)向等自變量。第二層數(shù)據(jù)為組織層次數(shù)據(jù),將上述數(shù)據(jù)分為6類,包含學(xué)習(xí)型組織和組織支持?jǐn)?shù)據(jù)。將第一層數(shù)據(jù)嵌入第二層數(shù)據(jù),與第二層數(shù)據(jù)逐條對(duì)應(yīng)。由此,數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)之后可進(jìn)行接下來的多層線性回歸檢驗(yàn)。

    表1 影響因素與具體假設(shè)

    2 模型的回歸檢驗(yàn)

    2.1 零模型對(duì)跨級(jí)檢驗(yàn)分析

    為測試本文數(shù)據(jù)是否存在跨層次效果,以及能否進(jìn)行多層次線性模型的流程,要對(duì)組內(nèi)、組間的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn),才可以進(jìn)行截距與斜率項(xiàng)分析[15]。運(yùn)用零模型進(jìn)行檢驗(yàn)所得結(jié)果如表2所示。

    表2 零模型檢驗(yàn)結(jié)果

    根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,層-1隨機(jī)項(xiàng)方差的估計(jì)值為0.50292(P=0.0000),層-2隨機(jī)項(xiàng)方差的估計(jì)值為0.17517(P=0.0000),不符合隨機(jī)項(xiàng)方差標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)值。數(shù)據(jù)說明,兩層變量對(duì)所研究的物流企業(yè)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向差異不夠明顯,還需要對(duì)組間變量做進(jìn)一步回歸分析。同時(shí),組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ICC為74.17%,說明本文中因變量服務(wù)導(dǎo)向的總變異中,超過74.17%是由各個(gè)體之間差異導(dǎo)致,還應(yīng)對(duì)組內(nèi)變量進(jìn)行回歸分析。因此,一般的回歸模型對(duì)跨級(jí)檢驗(yàn)不夠明確,在考慮到組內(nèi)組間差異特性時(shí),需要分別對(duì)這些影響因素進(jìn)行回歸分析。

    2.2 大五人格對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的回歸分析

    大五人格五個(gè)維度對(duì)服務(wù)導(dǎo)向回歸分析

    如表3所示。分析數(shù)據(jù)可知,控制變量進(jìn)入模型之后,層-2最終數(shù)值從之前的0.168下降到0.162,表明第二層隨機(jī)誤差方差呈現(xiàn)下降趨勢且幅度偏??;而偏差值(Deviance)處于上升趨勢,由330.23增加到344.21,表明控制變量進(jìn)入模型后對(duì)總變異數(shù)產(chǎn)生了影響,總體擬合度較差。同時(shí),將5個(gè)自變量加入模型后發(fā)現(xiàn),層-2數(shù)值從之前的0.168下降到0.122,下降幅度為31.25%;偏差則從330.23下降到329.56。此時(shí),5個(gè)變量加入模型之后的擬合度較好,相應(yīng)增加了32.57%的隨機(jī)方差變異數(shù)。其中,神經(jīng)質(zhì)(P<0.05)的β值為-0.029,負(fù)向影響服務(wù)導(dǎo)向,盡責(zé)性(P<0.01)的β值為0.281,對(duì)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向產(chǎn)生正向的影響作用;而外傾性、開發(fā)性與宜人性(P<0.05)效果不夠明顯,表明這三個(gè)變量對(duì)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向產(chǎn)生的影響作用較小。因此,在隨后進(jìn)行的回歸分析中,僅考慮神經(jīng)質(zhì)和盡責(zé)性兩個(gè)變量的影響效果。綜合以上分析,假設(shè)la和假設(shè)1b得到支持,而假設(shè)1c、假設(shè)1d和假設(shè)1e沒有得到支持。

    2.3 情緒勞動(dòng)對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的回歸分析

    情緒勞動(dòng)三個(gè)維度對(duì)服務(wù)導(dǎo)向影響的回歸分析如下頁表4所示。在自變量情緒勞動(dòng)三個(gè)維度加入模型后可以發(fā)現(xiàn),層-2數(shù)值從之前的0.175下降到0.133,下降幅度為24%;偏差值(Deviance)從333.01下降到332.12。據(jù)此說明情緒勞動(dòng)3個(gè)變量加入模型后,整體模型的擬合度較好,第二層方差變異數(shù)相應(yīng)增加了24%,也就增加了解釋力度。其中,真實(shí)情緒(P<0.01)的β值為0.316,對(duì)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向的影響作用明顯,且是正向作用。而表層表演和深層表演在P<0.05的水平影響力較弱,對(duì)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向的影響不顯著,說明表層表演和深層表演也在一定程度上解釋了結(jié)果的變異,但是解釋力度較弱。所以在后面的回歸分析中,將只考慮真實(shí)情緒變量。綜合以上分析,假設(shè)2a和假設(shè)2b沒有得到支持,而假設(shè)2c得到支持。

    表3 大五人格對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的回歸分析

    表4 情緒勞動(dòng)對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的回歸分析

    2.4 學(xué)習(xí)型組織、組織支持對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的回歸分析

    將自變量學(xué)習(xí)型組織、組織支持分別加入模型并驗(yàn)證后,結(jié)果如表5所示。一方面,學(xué)習(xí)型組織(P<0.05)的β值為0.874,顯著正向影響物流企業(yè)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向。層-2從到0.11顯著上升到0.175,上升比例為37.14%,由此增加了解釋37.14%零模型第二層的方差變異。此時(shí),可以說明在學(xué)習(xí)型加入模型后,模型整體擬合度較好。另一方面,組織支持(P<0.01)的β值為0.812,顯著正向影響物流企業(yè)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向。此時(shí),層-2從0.1顯著上升到0.175,上升比例為42.85%,由此增加解釋42.85%零模型第二層的方差變異。綜合以上分析,假設(shè)3a和假設(shè)4a得到支持。

    表5 學(xué)習(xí)型組織、組織支持對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的回歸分析

    2.5 學(xué)習(xí)型組織和組織支持調(diào)節(jié)作用的回歸分析

    (1)學(xué)習(xí)型組織對(duì)大五人格、情緒勞動(dòng)與服務(wù)導(dǎo)向的調(diào)節(jié)作用

    將學(xué)習(xí)型組織變量加入回歸模型,并與大五人格、情緒勞動(dòng),以及服務(wù)導(dǎo)向之間進(jìn)行數(shù)值分析可得表6??梢钥闯?,在這些變量均加入跨層次交互效應(yīng)后,層-2值明顯下降,由之前0.175變?yōu)楫?dāng)前0.014,且偏差值從333.01下降為當(dāng)前的315.44。據(jù)此說明跨層次交互效應(yīng)的加入,增強(qiáng)了模型的解釋力。且學(xué)習(xí)型組織-神經(jīng)質(zhì)斜率所得β值與t值分別為-0.011、-0.736;學(xué)習(xí)型組織-盡責(zé)性斜率得到β值與t值分別為0.667、3.231;學(xué)習(xí)型組織-真實(shí)情緒得到β值與t值分別為0.554、2.503。由此可知,學(xué)習(xí)型組織對(duì)神經(jīng)質(zhì)的斜率為負(fù)值,學(xué)習(xí)型組織并不能顯著影響神經(jīng)質(zhì)對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的斜率,而其他兩組數(shù)值均在0.05水平上顯著。由此說明,學(xué)習(xí)型組織對(duì)盡責(zé)性、真實(shí)情緒的斜率影響極為明顯。即當(dāng)學(xué)習(xí)型組織水平越高,相應(yīng)的盡責(zé)性對(duì)服務(wù)導(dǎo)向斜率越高;反之,斜率越小。根據(jù)以上分析,假設(shè)5b、假設(shè)5h得到驗(yàn)證,而其余假設(shè)未得到驗(yàn)證。

    表6 學(xué)習(xí)型組織對(duì)人格特質(zhì)、服務(wù)導(dǎo)向的調(diào)節(jié)作用

    (2)組織支持對(duì)大五人格、情緒勞動(dòng)與服務(wù)導(dǎo)向的調(diào)節(jié)作用

    將自變量神經(jīng)質(zhì)、盡責(zé)性、真實(shí)情緒與組織支持、服務(wù)導(dǎo)向加入回歸模型,并對(duì)這些變量之間的數(shù)值進(jìn)行分析得到結(jié)果如下頁表7所示。在加入跨層次交互效應(yīng)后,層-2數(shù)值從0.175下降到0.001,且偏差值從333.01下降到325.12,表明跨層次交互效應(yīng)的加入,同樣有效增強(qiáng)了模型的解釋力。此時(shí),組織支持-神經(jīng)質(zhì)斜率所得β值為0.009,t值為1.032;組織支持-真實(shí)情緒斜率所得β值為0.481,t值為2.341;組織支持-盡責(zé)性斜率所得β值為-0.04,t值為-0.893。此時(shí),組織支持對(duì)盡責(zé)性斜率不顯著,說明組織支持并不能顯著影響盡責(zé)性對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的斜率。而其他兩組數(shù)值均在0.05水平上顯著,說明組織支持可以顯著影響盡責(zé)性、真實(shí)情緒的斜率。即當(dāng)組織支持的程度越高時(shí),神經(jīng)質(zhì)對(duì)服務(wù)導(dǎo)向的斜率越小;反之,亦然。根據(jù)以上分析,假設(shè)6a、假設(shè)6h得到驗(yàn)證,而其余假設(shè)未得到驗(yàn)證。

    3 結(jié)論與建議

    綜上所述,個(gè)體層次對(duì)物流企業(yè)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向具有顯著的影響作用。其中,盡責(zé)性與情緒勞動(dòng)中的情緒表達(dá)對(duì)個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向具有正向影響作用,而神經(jīng)質(zhì)則起到了負(fù)向影響作用。組織層次中學(xué)習(xí)型組織與組織支持,均對(duì)物流企業(yè)員工個(gè)人服務(wù)導(dǎo)向起正向影響作用,且對(duì)個(gè)體層次中的人格特質(zhì)與勞動(dòng)情緒起到調(diào)節(jié)作用。其中,學(xué)習(xí)型組織水平越高,對(duì)盡責(zé)性與真實(shí)情緒表達(dá)的正向影響作用越大;組織支持力度越強(qiáng),對(duì)神經(jīng)質(zhì)與真實(shí)情緒表達(dá)的正向影響作用越大。

    表7 組織支持對(duì)人格特質(zhì)、服務(wù)導(dǎo)向的調(diào)節(jié)作用

    依據(jù)本文結(jié)果,可為物流企業(yè)提供兩點(diǎn)針對(duì)性的建議:第一,物流企業(yè)管理層應(yīng)給予員工更多的技能培訓(xùn)機(jī)會(huì),營造良好的學(xué)習(xí)氣氛,讓員工感受到組織給予他們更多的支持。第二,重視并認(rèn)真對(duì)待員工真實(shí)想法,吸引員工為物流企業(yè)提出更多建設(shè)性意見,同時(shí)穩(wěn)定員工情緒,適當(dāng)增加額外福利為員工帶來個(gè)人責(zé)任心與企業(yè)榮譽(yù)感。

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