企业群体公民行为对员工态度与行为的影响

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1、企业群体公民行为对员工态度与行为的影响摘要:文章采用自编的企业群体公民行为问卷,以工作小组(或团队)为单位选取样本进行问卷调查。对来自69个有效小组750份有效问卷的数据统计分析结果表明:我国企业群体公民行为是一个四维度结构;组织承诺与工作满意感是群体公民行为与个体组织公民行为及个体任务绩效的中介变量。  关键词:群体公民行为;组织承诺;工作满意感;群体层面变量  一、引言  根据社会信息加工理论,个体首先从他所处的环境中获取各种信息线索,然后综合成对周围环境的一个整体的认知,并在这个认知的基础上采取相适应的行为。因此,员工的离职有很大的一方面原因是由于组织方面的因素引起的。当一

2、个员工处于具有较高水平的群体公民行为的环境时,他会受到群体公民行为作为“社会规范与影响”和“组织文化氛围”的作用,对这种工作群体中产生情感上的依恋,从而降低员工离开这种工作群体意愿。因此,我们推断:群体公民行为对员工的离职意向具有负向影响。  二、群体公民行为问卷的编制与检验  1.问卷编制。本研究通过文献检索与分析、深度访谈和开放式问卷调查三种手段进行项目的收集,并在多家企业发放问卷900份,收回有效问卷652份。对通过调查获得的数据进行探索性因素分析。结果表明:本次调查中的企业群体公民行为的内容结构为四因素结构。样本的KMO值为,Bartlett’s球形检验的卡方值为3,自由

3、度为120,显著性水平小于,达到非常显著水平,同时总方差解释率达到%。各项目的因素负荷、方差解释率和累计方差解释率见表1。同时,跟据因素分析的结果,结合有关文献资料和各因素所包含的项目,对各因素进行了命名。   再次在多家企业以工作小组为单位选取被试进行问卷调查,回收有效问卷有647份。采用验证性因素分析研究所获得的有效样本数据的观察值与构想模型进行拟合,以对前面所提出的构想模型进行验证,拟合指标结果显示:χ2/df的值为,RMSEA、IFI、CFI、PNFI和PGFI的值依次为、、、、,均符合要求。  2.信效度检验。信度方面,对企业群体公民行为问卷的内部一致性信度与折半信度进

4、行了分析。结果表明,企业群体公民行为问卷内部一致性信度为,折半信度系数为,表明问卷的信度系数较高,问卷符合统计学要求。效度方面,企业群体公民行为问卷的各项指标均符合心理测量学的要求,探索性因素分析所得出的因素结构也被验证性因素分析证明是最佳的模型,证明该研究所研制的企业群体公民行为问卷具有良好的结构效度。结构方程模型结果中,观测变量的因子负荷达到显著水平,而且路径系数大于,且方向指向一致,各个潜变量之间的相关系数显著低于1,证明该问卷具有较好的聚合效度和区分效度。  三、中介效应检验  1.研究方法。  (1)研究样本。在广东省、山东省、上海市、浙江省、北京市、河北省、天津以及辽

5、宁省等十多个省市的59家企业,以工作小组(团队)为单位进行调查,共发放1000份问卷,回收有效问卷有750份,有效率%。有效问卷的来源来看,取自500人以下企业的样本占%;501人~1000人企业占%,1000人以上企业占%;员工所在工作小组规模上,10人以下的小组占%,10人~20人的小组占%,21人及以上的小组占%。   (2)研究工具。本研究涉及到一个前因变量,五个后果变量共六个变量的量表。其中,企业群体公民行为问卷由研究者自行研制。考虑到员工的行为与态度方面的内容,员工本身最为了解,所以所有问卷均采用自评量表的形式。工作满意感量表采用覃大嘉等修订的Kunin编制的满意度调

6、查量表;离职意向量表采用LichtenstEin等编制的离职意向量表;组织承诺量表采用凌文辁等人编制的组织承诺量表中的感情承诺量表部分;个体组织公民行为量表采用张艳秋编制的组织公民行为量表简版;个体任务绩效量表采用Gould&Papaioannou编制和使用过的任务绩效自评量表。五个后果变量量表的信度系数依次为、、、、和,说明各个量表问卷都具有较高的内部一致性,信度较好。为了避免居中趋势,上述所有量表均以Likert六点量表法进行测量,“1”到“6”选项分别依次代表“非常不符,不太符合,有些符合,比较符合,符合,非常符合”六个主观评价的等距级别。  (3)问卷质量分析。  (1)

7、共同方法偏差检验。由于所有的问卷都是集中进行的调查,因此有可能存在共同方法偏差,必须加以控制。本研究中,采用温忠麟等提出的结构方程模型检验的卡方准则进行判断。经过计算,两个模型(不包含共同方法偏差潜变量的模型和包含共同方法偏差潜变量的模型)的自由度之差△df=32,χ2之差△χ2=,查表得伴随概率为134386>1,即加入共同方法变异因子后,模型并未显著改善。所以可以认为研究方法对前因变量和效果变量之间的关系不具有显著的共同影响,这些潜变量之间不存在显著的共同方法偏差。   (2

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