張亞軍,張金隆,張軍偉
1 華中科技大學(xué) 管理學(xué)院,武漢430074
2 貴州財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院,貴陽550025
隨著信息化進(jìn)程的不斷深入,組織運營和管理決策對信息系統(tǒng)的依賴日漸增強(qiáng)。為了獲取持續(xù)的競爭優(yōu)勢,組織往往會引入各種各樣的信息系統(tǒng),如客戶關(guān)系管理、供應(yīng)鏈管理、企業(yè)資源計劃、IT 服務(wù)管理等。但遺憾的是,信息系統(tǒng)實施成功率并不是太高,而用戶抵制被認(rèn)為是造成該種結(jié)果的重要原因[1]。另外,信息系統(tǒng)實施總是伴隨著企業(yè)文化、組織結(jié)構(gòu)、權(quán)力地位、工作內(nèi)容、薪酬福利等方面的深刻變革,直接觸及用戶的切身利益,抱怨、拖延、罷工、繼續(xù)使用遺留系統(tǒng)、蓄意破壞或拒絕使用替代系統(tǒng)等抵制行為在所難免[2]。因此,識別用戶抵制的影響因素進(jìn)而制定相應(yīng)的管理對策已然變得十分迫切。系統(tǒng)梳理已有研究[3-6]發(fā)現(xiàn),學(xué)者們重點探討個體特征、系統(tǒng)特性、消極情緒、認(rèn)知差異、負(fù)面期望、組織支持以及技術(shù)性或社會性變化對用戶抵制的影響,明顯忽視了工作壓力源這一常見因素。工作不安全感作為一種重要壓力源,是指個體對工作本身及其重要特征可能喪失的威脅知覺以及對此無能為力的主觀體驗。工作不安全感已成為組織行為、人力資源等領(lǐng)域的熱點研究問題,先后有相當(dāng)數(shù)量的學(xué)者投入到工作不安全感與組織信任[7]、工作投入[7]、工作滿意度[7]、組織承諾[8]、工作幸福感[9]、工作績效[9]、創(chuàng)造力[10]、情緒耗竭[11]和反生產(chǎn)行為[12]的關(guān)系研究中。用戶抵制作為反生產(chǎn)行為的典型代表,是工作不安全感這種壓力源最常見的反應(yīng)之一[13],但是兩者關(guān)系卻沒有得到應(yīng)有的關(guān)注。針對現(xiàn)有空白,本研究基于反生產(chǎn)行為的壓力- 情緒理論探討工作不安全感對用戶抵制信息系統(tǒng)實施的影響,這是本研究要澄清的第1個問題。情緒通常被視為工作中的“副產(chǎn)品”予以忽視,然而近期卻有研究提出個體行為不僅是理性加工的結(jié)果,也可能為情緒所致[14]。情感事件理論也認(rèn)為情緒是連接工作環(huán)境特征與員工行為之間的橋梁[15],那么情緒是否在工作不安全感與用戶抵制之間起到中介作用是本研究要澄清的第2個問題。另外,用戶抵制是個人因素和情景因素共同作用的結(jié)果,但對于兩者的交互效應(yīng)卻缺乏研究[1,3]。不確定性規(guī)避作為一種重要的個人特質(zhì),其與工作不安全感是否存在交互效應(yīng)是本研究要澄清的第3個問題。澄清以上問題的理論意義在于幫助研究者理清工作不安全感影響用戶抵制的內(nèi)在機(jī)制,實踐意義在于協(xié)助管理者有效應(yīng)對信息系統(tǒng)實施過程中的用戶抵制行為。
工作不安全感內(nèi)涵復(fù)雜,不同學(xué)者有不同界定。Ashford等[16]認(rèn)為工作不安全感由5個部分構(gòu)成,①失去某些重要工作特征的可能性,如人- 崗匹配、職業(yè)晉升、薪酬發(fā)展、異地派遣、工作自主性等;②上述工作特征對于員工的重要性;③某些工作變動的可能性,如換崗、晉升、提前退休、永久解雇等;④上述工作變動對于員工的重要性;⑤員工對于上述威脅的無力感;工作不安全感= [(∑工作特征重要性× 工作特征失去的可能性)+ (∑工作變動重要性× 工作變動的可能性)]× 面對上述威脅的無力感。Hellgren等[17]認(rèn)為工作不安全感存在數(shù)量和質(zhì)量之分,數(shù)量型工作不安全感表現(xiàn)為員工對喪失工作本身的擔(dān)憂,質(zhì)量型工作不安全感表現(xiàn)為員工對損害雇傭關(guān)系質(zhì)量的威脅知覺。Huang等[18]認(rèn)為工作不安全感具有認(rèn)知評價和情感體驗雙重特性,認(rèn)知型工作不安全感指對工作或利益損失可能性的認(rèn)知評價,情感型工作不安全感指對這些潛在損失擔(dān)憂的情感體驗。胡三嫚[8]的研究則發(fā)現(xiàn)工作不安全感包括工作喪失不安全感、工作執(zhí)行不安全感、薪酬晉升不安全感、過度競爭不安全感和人際關(guān)系不安全感5個方面。誠然,理論界對于工作不安全感內(nèi)涵的理解還存在一定分歧,但是對員工擔(dān)憂源于工作本身及其重要特征受到威脅的看法卻是一致的。此外,Greenhalgh等[19]斷言那些有能力應(yīng)對工作中潛在威脅的員工不會體驗到太多不安全感?;诖?,本研究將工作不安全感定義為個體對工作本身及其重要特征可能喪失的威脅知覺和對此無能為力的主觀體驗。
已有研究[20-21]通常簡單的把用戶抵制當(dāng)成用戶接受的另一面,然而這種理解有失偏頗。首先,從文本語義上分析,與用戶接受相比,用戶支持作為用戶抵制的反面更加精確[22];其次,在信息系統(tǒng)強(qiáng)制使用的情景下,表面的用戶接受會掩飾隱性的抵制行為[23];再次,用戶接受與用戶抵制的理論基礎(chǔ)完全不同,用戶接受以理性行為理論、計劃行為理論、創(chuàng)新擴(kuò)散理論、技術(shù)接受模型和技術(shù)采納與利用整合理論等為基礎(chǔ),而用戶抵制以人為導(dǎo)向論、系統(tǒng)導(dǎo)向論、人- 系統(tǒng)交互論、公平- 實施模型、維持現(xiàn)狀偏好理論等為基礎(chǔ);最后,用戶接受與用戶抵制研究的切入視角存在差異,用戶接受主要通過感知、態(tài)度以及行為意向等構(gòu)念解釋用戶接受信息技術(shù)的過程,用戶抵制通過系統(tǒng)實施引致的技術(shù)性或社會性變化解釋用戶抵制信息技術(shù)的成因[1,4]。由此可見,用戶接受和用戶抵制是兩種截然不同的研究范式。用戶抵制被引用最多的定義有兩個,一個是Markus[3]的定義,即用戶抵制是指個體通過各種隱性或顯性的行為阻止信息系統(tǒng)實施或使用;另一個是Kim等[1]的定義,即用戶抵制是指個體對信息系統(tǒng)實施引致的潛在變化的不良反應(yīng)和反對。嚴(yán)格的講,這些定義都很難涵蓋用戶抵制的全部內(nèi)容。本研究將用戶抵制定義為個體通過各種隱性或顯性行為阻止信息系統(tǒng)實施,常見的表現(xiàn)形式包括抱怨、拖延、罷工、繼續(xù)使用遺留系統(tǒng)、蓄意破壞或拒絕使用替代系統(tǒng)等[24]。已有國外學(xué)者致力于探索用戶抵制信息系統(tǒng)實施的影響因素,大致可歸為個體特征、系統(tǒng)特性、消極情緒、負(fù)面期望、認(rèn)知差異、組織支持和技術(shù)性或社會性變化7個方面[3-6]。已有研究至少存在兩個方面的不足,一是已有研究較多地通過案例研究、德爾菲法和焦點小組訪談等定性方法識別用戶抵制的影響因素,定量研究亟待加強(qiáng);二是研究視角相對較少,鮮有從壓力源視角考察用戶抵制的影響因素。根據(jù)壓力- 情緒理論可知,個體對環(huán)境事件的威脅知覺勢必喚起情緒反應(yīng),進(jìn)而導(dǎo)致反生產(chǎn)行為[13]。根據(jù)情感事件理論可知,個體所經(jīng)歷的工作事件首先會引發(fā)情緒反應(yīng),然后再通過情緒反應(yīng)影響其行為[15]。工作不安全感作為組織生活的重要事件,會對用戶抵制具有較強(qiáng)的預(yù)測力?;诖?,本研究探討工作不安全感影響用戶抵制信息系統(tǒng)實施的作用機(jī)制,重點分析積極情緒和消極情緒的中介作用以及不確定性規(guī)避的調(diào)節(jié)作用。
關(guān)于工作不安全感對員工結(jié)果變量(如態(tài)度、行為等)的作用效果,學(xué)術(shù)界存在3種主流的觀點。第1種觀點視工作不安全感為障礙性壓力源,給個人更多的帶來負(fù)面結(jié)果。Sverke等[7]通過元分析發(fā)現(xiàn),工作不安全感對員工工作投入、組織信任、組織承諾、工作滿意度、心理和生理健康具有消極的影響;張勇等[10]的實證結(jié)果表明,工作不安全感與員工創(chuàng)新自我效能和創(chuàng)造力顯著負(fù)相關(guān);張莉等[25]認(rèn)為工作不安全感不但會誘發(fā)沮喪、痛苦等消極情緒,還會導(dǎo)致員工的心理資源枯竭。第2種觀點視工作不安全感為挑戰(zhàn)性壓力源,給個人更多的帶來正面結(jié)果。Cavanaugh等[26]和Wong等[27]研究發(fā)現(xiàn),對于現(xiàn)有工作的擔(dān)憂有助于激發(fā)員工潛力進(jìn)而改善他們的工作績效。第3種觀點認(rèn)為工作不安全感可以同時發(fā)揮障礙性壓力源和挑戰(zhàn)性壓力源的功效,也就是說,工作不安全感與員工結(jié)果變量之間的關(guān)系并非線性。周浩等[28]研究發(fā)現(xiàn)工作不安全感對員工創(chuàng)造力具有倒U 形影響,即低和高工作不安全感水平下,員工創(chuàng)造力較低;在中等程度工作不安全感水平下,員工創(chuàng)造力最高。周浩等[29]還揭示了工作不安全感與員工建言之間的倒U 形關(guān)系,即在高和低工作不安全感水平下,員工建言較少;在中等程度工作不安全感水平下,員工建言最多。由此可見,學(xué)者們對于工作不安全感到底是發(fā)揮功能性作用還是非功能性作用并沒有達(dá)成一致共識,未來研究應(yīng)具體問題具體分析。
在信息系統(tǒng)實施情景下,工作不安全感對用戶抵制的影響可以從4個方面進(jìn)行闡述。首先,當(dāng)用戶感知到工作受到威脅卻又無力應(yīng)對時,出于自我保護(hù)的目的會傾向于安于現(xiàn)狀[28];其次,工作不安全感作為一種重要的壓力源,不僅會增加用戶罹患心理和生理疾病的概率,還會誘發(fā)沮喪、痛苦、抱怨等負(fù)面情緒,而這些令人不悅的消極體驗會造成不同程度的偏離行為[7,30];再次,工作不安全感會弱化用戶對既得資源的控制感,通過顯性或隱性抵制有助于用戶持續(xù)控制這些已得資源;最后,工作不安全感顯著降低員工對組織的信任和承諾,不利于兩者高水平社會交換關(guān)系的形成,換句話說,即工作不安全感會抑制用戶通過參與替代系統(tǒng)實施來回報組織的動力[7-8]。胡三嫚等[31]的實證結(jié)果也表明,工作喪失、薪酬晉升、工作執(zhí)行、過度競爭和人際關(guān)系不安全感對工作投入有不同程度的負(fù)向影響,依照此邏輯,用戶也會將更多精力投入到慣常性活動而非替代系統(tǒng)實施中?;谏鲜龇治?,本研究提出假設(shè)。
H1工作不安全感對用戶抵制有顯著正向預(yù)測作用。
人們在工作生活之中情緒復(fù)雜多變,時而悲傷,時而快樂,時而冷漠,時而熱情[32]。根據(jù)效價標(biāo)準(zhǔn),情緒可分為正、負(fù)兩極,正性情緒被稱為積極情緒,負(fù)性情緒被稱為消極情緒。積極情緒通常被描繪成一種令人愉悅的主觀體驗,包括高興、欣喜、興奮、自豪、滿足和愛等情緒狀態(tài);消極情緒通常被描繪成一種令人生厭的主觀體驗,包括憤怒、恥辱、厭惡、罪惡、恐懼和神經(jīng)質(zhì)等情緒狀態(tài)[33]。已有研究表明,情緒對于特定行為有一定預(yù)測作用,特別是消極情緒,如恐懼產(chǎn)生逃離、憤怒導(dǎo)致攻擊、厭惡引發(fā)驅(qū)逐等[34]。在信息系統(tǒng)實施情景下,消極情緒會縮小用戶的瞬間思維活動序列[35],在有限認(rèn)知范圍影響下,保險起見用戶更傾向著眼于短期利益(新、舊系統(tǒng)切換初期會有一段時間的陣痛期,個人績效不升反降),即繼續(xù)使用現(xiàn)有系統(tǒng)處理日常事務(wù)。除此之外,消極情緒通常與特定行為緊密關(guān)聯(lián),當(dāng)用戶體驗到令人不悅的負(fù)向情緒時,產(chǎn)生抵制不足為奇[34]。由此可見,消極情緒對用戶抵制有顯著正向預(yù)測作用,積極情緒則不然。根據(jù)積極情緒拓展和建設(shè)理論可知,首先,積極情緒能夠激發(fā)個體探索新鮮事物的興趣,有助于用戶參與替代系統(tǒng)實施[36];其次,積極情緒能夠拓展個體的注意范圍和認(rèn)知地圖,有利于用戶制定符合組織長遠(yuǎn)發(fā)展的決策[35];最后,積極情緒能夠構(gòu)建個體的身體資源(如身體機(jī)能)、智力資源(如知識儲備)、人際資源(如社交網(wǎng)絡(luò))和心理資源(如抗壓能力),有益于用戶自我效能的提升[36]。所以,在積極情緒狀態(tài)下,用戶既有參與替代系統(tǒng)實施的熱情,也有應(yīng)對潛在變化(如人員崗位、工作流程等)的信心。馬慶國等[37]也證實積極情緒對用戶采納信息技術(shù)有顯著地正向影響。由此可見,積極情緒對用戶抵制有顯著負(fù)向預(yù)測作用。
情感事件理論認(rèn)為情緒是連接工作環(huán)境特征與員工行為的橋梁,也就是說,員工所經(jīng)歷的工作事件首先會引發(fā)情緒反應(yīng),然后再通過情緒反應(yīng)影響其行為[15]。Weiss等[15]進(jìn)一步澄清,并不是所有工作事件都能誘發(fā)情緒反應(yīng),那些僅僅停留在初評階段的工作事件就只能影響個體心境。情感事件理論自提出后,被廣泛用于解釋工作環(huán)境對員工行為作用機(jī)制的“黑箱”。Rodell等[38]發(fā)現(xiàn)專注、焦慮和憤怒中介挑戰(zhàn)性壓力源和障礙性壓力源與組織公民行為和反生產(chǎn)行為之間的關(guān)系;王宇清等[30]發(fā)現(xiàn)消極情緒在程序公正和互動公正與員工偏離行為之間起中介作用。工作不安全感作為一種重要的壓力源,勢必會喚起憤怒、沮喪、痛苦等消極情緒[13]。另外,既得資源和權(quán)力的可能喪失顯然也不利于積極情緒的構(gòu)建[36]。換句話說,工作不安全感會導(dǎo)致積極情緒減少、消極情緒增多。因此,可以推斷出積極情緒和消極情緒也應(yīng)是工作不安全感與用戶抵制之間關(guān)系的中介變量。基于上述分析,本研究提出假設(shè)。
H2工作不安全感通過負(fù)向影響積極情緒間接正向影響用戶抵制。
H3工作不安全感通過正向影響消極情緒間接正向影響用戶抵制。
不確定性規(guī)避是指一個社會中人們對于模糊情景的容忍程度,它和權(quán)力距離、個人主義/集體主義、男性化/女性化以及長期取向/短期取向一起,共同構(gòu)成Hofstede[39]的文化維度理論。在不確定性規(guī)避程度低的社會中,人們思維開闊,做事靈活,對探索新鮮事物富有熱情;在不確定性規(guī)避程度高的社會中,人們相對保守,不喜變化,樂于按照既定規(guī)則行事[40]。文化差異不能僅僅局限在社會層面,因為同一社會背景下的個體在文化方面也存在較大差異,并且對于個體層面文化差異的研究更具理論意義和現(xiàn)實意義[41]。Kirkman等[42]對文化差異實證文獻(xiàn)進(jìn)行綜述后也表達(dá)了類似的觀點,即已有研究更多地關(guān)注個體層面而非社會或國家層面;Hwang等[43]的實證研究結(jié)果表明,顧客不確定性規(guī)避調(diào)節(jié)主觀規(guī)范與認(rèn)知信任的關(guān)系?;诖耍狙芯恳矎膫€體層面上分析不確定性規(guī)避對工作不安全感與積極情緒、消極情緒和用戶抵制之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。在信息系統(tǒng)實施情景下,低不確定性規(guī)避用戶主動進(jìn)取,富于冒險,并且對風(fēng)險耐受力更強(qiáng),當(dāng)他們感知替代系統(tǒng)實施能給自身帶來更高的工作績效、更多的工資收入及更好的晉升機(jī)會等潛在收益時,工作不安全感對積極情緒、消極情緒和用戶抵制的影響會被進(jìn)一步弱化。高不確定性規(guī)避用戶傳統(tǒng)守舊,不喜變化,并且對于風(fēng)險更加敏感,當(dāng)他們感知替代系統(tǒng)實施可能帶來工作喪失、薪酬下降、流程變更、過度競爭和人際沖突等潛在成本時,工作不安全感對積極情緒、消極情緒和用戶抵制的影響會被進(jìn)一步加強(qiáng)?;谏鲜龇治觯狙芯刻岢黾僭O(shè)。
H4不確定性規(guī)避對工作不安全感與積極情緒之間關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體而言,與低不確定性規(guī)避相比,對高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感與積極情緒之間的負(fù)向關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。
H5不確定性規(guī)避對工作不安全感與消極情緒之間關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體而言,與低不確定性規(guī)避相比,對高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感與消極情緒之間的正向關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。
H6不確定性規(guī)避對工作不安全感與用戶抵制之間關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體而言,與低不確定性規(guī)避相比,對高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感與用戶抵制之間的正向關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。
如上所述,本研究認(rèn)為不確定性規(guī)避之所以放大了工作不安全感對用戶抵制的正面效應(yīng),是因為其增強(qiáng)了工作不安全感對積極情緒的負(fù)面效應(yīng)和對消極情緒的正面效應(yīng),據(jù)此本研究預(yù)測不確定性規(guī)避調(diào)節(jié)工作不安全感經(jīng)由積極情緒和消極情緒對用戶抵制的間接效應(yīng)?;谏鲜龇治觯狙芯刻岢黾僭O(shè)。
H7不確定性規(guī)避調(diào)節(jié)工作不安全感通過積極情緒對用戶抵制的間接效應(yīng),用戶不確定性規(guī)避越高,這種正向的間接效應(yīng)越強(qiáng)。
H8不確定性規(guī)避調(diào)節(jié)工作不安全感通過消極情緒對用戶抵制的間接效應(yīng),用戶不確定性規(guī)避越高,這種正向的間接效應(yīng)越強(qiáng)。
為了避免同源方差,采用配對方法收集數(shù)據(jù),終端用戶問卷包括性別、年齡、教育程度、工作不安全感、積極情緒、消極情緒和不確定性規(guī)避,直接主管問卷包括用戶抵制。2014年5月至7月,對武漢、鄭州、許昌和安陽等地12家企業(yè)進(jìn)行調(diào)研,行業(yè)涉及制造、金融、通信和培訓(xùn)等。12家企業(yè)都處于信息系統(tǒng)實施期間,但是實施進(jìn)度有所差異。需要特別強(qiáng)調(diào)的是,本次調(diào)研僅涉及上述企業(yè)的IT 部門。調(diào)查過程分為3個步驟,首先,在IT 部門領(lǐng)導(dǎo)協(xié)助下確定參與調(diào)查的終端用戶及其直接主管名單,特別要求這種上下級關(guān)系至少持續(xù)半年以上;其次,對用戶名單進(jìn)行編號并分發(fā)給他們填寫,問卷填完后直接收回;最后,在直接主管問卷上標(biāo)明需要評價的用戶名單并送給他們填寫,填完后交給指定人員統(tǒng)一寄回給研究者。問卷全部回收后,研究人員依照編號對問卷進(jìn)行匹配和篩選。共發(fā)放問卷350 套,最終得到有效匹配問卷266 套。樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果為,就性別而言,女性用戶115 人,占43.233%;男性用戶151人,占56.767%。就年齡而言,25 歲及以下的用戶有66 人,占24.812%;26 歲~30 歲的 有93 人,占34.963%;31 歲~35 歲的 有62 人,占23.308%;36歲及以上的 有45人,占16.917%。就教育程度而言,高中學(xué)歷及以下的用戶有21 人,占7.895%;大專學(xué)歷72 人,占27.068%;本科學(xué)歷129 人,占48.496%;研究生學(xué)歷及以上44人,占16.541%。
以已有研究中的測量工具為基礎(chǔ)設(shè)計題項,同時結(jié)合中國語言習(xí)慣和文化特點進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。問卷初稿形成后,首先交由信息系統(tǒng)、心理學(xué)和人力資源領(lǐng)域內(nèi)的6 位教授進(jìn)行評議,然后根據(jù)他們的反饋意見修改問卷并最終確定。在正式發(fā)放問卷之前,研究者還邀請78 位MBA 學(xué)員參與預(yù)測試,結(jié)果表明探索性因子分析共析出5個因子,總方差解釋量為77.864%,題項在其對應(yīng)潛變量上的載荷系數(shù)均高于在其他潛變量上的載荷系數(shù),而且各個潛變量的內(nèi)部一致性系數(shù)都大于0.700,表明本量表具有良好的信度和效度,并且適用于中國情景的研究。
采用Huang等[18]和Schreurs等[44]編制的問卷測量自變量工作不安全感,包含5個題項,內(nèi)部一致性系數(shù)為0.898;采用Watson等[33]編制的問卷測量中介變量積極情緒,包含4個題項,內(nèi)部一致性系數(shù)為0.904;采用Watson等[33]編制的問卷測量中介變量消極情緒,包含4個題項,內(nèi)部一致性系數(shù)為0.872;采用Dorfman等[45]編制的問卷測量調(diào)節(jié)變量不確定性規(guī)避,包含5個題項,內(nèi)部一致性系數(shù)為0.894;采用Kim等[1,46]編制的問卷測量因變量用戶抵制,包含4個題項,內(nèi)部一致性系數(shù)為0.840。各變量的題項見表1。
本研究的控制變量包括性別、年齡、教育程度、變革強(qiáng)度和實施時長。對性別進(jìn)行虛擬變量處理,女性取值為0,男性取值為1;年齡分為4個等級,25歲及以下、26 歲~30 歲、31 歲~35 歲、36歲及以上;教育程度分為4個等級,高中學(xué)歷及以下、大專學(xué)歷、本科學(xué)歷、研究生學(xué)歷及以上;對變革強(qiáng)度進(jìn)行虛擬變量處理,漸進(jìn)式變革取值為0,激進(jìn)式變革取值為1;實施時長是指截至調(diào)研時項目已實施的時間,可分為3個等 級,6個月 及以 下、6個月~12個月、12個月 及以上。以上測量,除控制變量外,其他變量均采用Likert 5點量表計分,1 為非常不同意,5 為非常同意。
本研究采用SPSS 19.0 和AMOS 17.0等工具進(jìn)行統(tǒng)計分析。具體而言,首先,進(jìn)行驗證性因子分析、描述性統(tǒng)計分析和內(nèi)部一致性信度檢驗;其次,依照Baron等[47]的步驟分析積極情緒和消極情緒的中介效應(yīng);最后,采用層級回歸方法檢驗不確定性規(guī)避對工作不安全感與積極情緒、消極情緒和用戶抵制之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。
通過驗證性因子分析檢驗工作不安全感、積極情緒、消極情緒、不確定性規(guī)避和用戶抵制的區(qū)分效度,結(jié)果見表2。由表2可知,五因子模型對實際數(shù)據(jù)的擬合明顯優(yōu)其他模型,這表明本研究涉及的5個變量具有良好的區(qū)分效度。因此,可以進(jìn)行下一步的結(jié)構(gòu)模型分析。
表1 變量和題項Table 1 Variables and Items
表2 驗證性因子分析結(jié)果(N =266)Table 2 Results of Confirmatory Factor Analysis (N =266)
表3 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果(N =266)Table 3 Results of Descriptive Statistical Analysis (N =266)
表3 給出各個變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)。由表3 可知,工作不安全感與積極情緒顯著負(fù)相關(guān)(r= -0.543,p <0.010),與消極情緒(r= 0.427,p <0.010)和用戶抵制(r=0.397,p <0.010)顯著正相關(guān),H1得到初步驗證;積極情緒與用戶抵制顯著負(fù)相關(guān)(r =-0.485,p <0.010);消極情緒與用戶抵制顯著正相關(guān)(r= 0.555,p <0.010);不確定性規(guī)避與消極情緒顯著正相關(guān)(r=0.128,p <0.050),與工作不安全感(r =0.061,p >0.050)、積極情緒(r=-0.085,p >0.050)和用戶抵制(r=-0.001,p >0.050)無明顯相關(guān)性。
本研究沿用Baron等[47]推薦的步驟檢驗積極情緒和消極情緒是否中介工作不安全感與用戶抵制的關(guān)系,檢驗結(jié)果見表4。①將積極情緒作為因變量,控制變量進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型1;在模型1 基礎(chǔ)上加入自變量工作不安全感,構(gòu)建模型2,檢驗工作不安全感與積極情緒的關(guān)系。由模型2 可知,工作不安全感對積極情緒有顯著的負(fù)向影響,β=- 0.559,p <0.001。②將消極情緒作為因變量,控制變量進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型3;在模型3 基礎(chǔ)上加入自變量工作不安全感,構(gòu)建模型4,檢驗工作不安全感與消極情緒的關(guān)系。由模型4 可知,工作不安全感對消極情緒有顯著的正向影響,β= 0.428,p <0.001。③將用戶抵制作為因變量,控制變量進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型5;在模型5 基礎(chǔ)上加入自變量工作不安全感,構(gòu)建模型6,檢驗工作不安全感與用戶抵制的關(guān)系。由模型6 可知,工作不安全感對用戶抵制有顯著的正向影響,β= 0.393,p <0.001,H1得到進(jìn)一步驗證。④將用戶抵制作為因變量,控制變量和中介變量同時進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型7,檢驗積極情緒和消極情緒與用戶抵制的關(guān)系。由模型7 可知,積極情緒對用戶抵制有顯著的負(fù)向影響,β=- 0.302,p <0.001;消極情緒對用戶抵制有顯著的正向影響,β=0.413,p <0.001。⑤將用戶抵制作為因變量,控制變量、自變量和中介變量同時進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型8,檢驗積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間的中介作用。由模型8可知,積極情緒(β= -0.270,p <0.001)和消極情緒(β=0.397,p <0.001)對用戶抵制仍然存在顯著的影響,但是工作不安全感對用戶抵制的影響卻不顯著,β=0.072,p >0.050。由此可以斷定,積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間起完全中介作用,即工作不安全感通過負(fù)向影響積極情緒間接正向影響用戶抵制,通過正向影響消極情緒間接正向影響用戶抵制,H2和H3得到驗證。
采用Bootstrapping 法進(jìn)一步檢驗工作不安全感對用戶抵制的間接效應(yīng)。檢驗結(jié)果表明,工作不安全感經(jīng)由積極情緒影響用戶抵制的間接效應(yīng)為0.127,間接效應(yīng)99%的置信區(qū)間為[0.053,0.212],不包括零點;工作不安全感經(jīng)由消極情緒影響用戶抵制的間接效應(yīng)為0.143,間接效應(yīng)99%的置信區(qū)間為[0.061,0.250],同樣不包括零點。如上所述,工作不安全感經(jīng)由積極情緒和消極情緒影響用戶抵制的間接效應(yīng)均顯著,H2和H3得到進(jìn)一步驗證。
表4 積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間中介效應(yīng)的分析結(jié)果Table 4 Analysis Results of Mediating Effects of Positive and Negative Emotions between Job Insecurity and User Resistance
本研究采用層級回歸方法檢驗不確定性規(guī)避是否調(diào)節(jié)工作不安全感與積極情緒、消極情緒和用戶抵制的關(guān)系,檢驗結(jié)果見表5。①將積極情緒作為因變量,控制變量、自變量工作不安全感和調(diào)節(jié)變量不確定性規(guī)避同時進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型9;在模型9基礎(chǔ)上加入工作不安全感與不確定性規(guī)避的交互項,構(gòu)建模型10,檢驗不確定性規(guī)避對工作不安全感與積極情緒關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。由模型10 可知,工作不安全感與不確定性規(guī)避的交互項對積極情緒有顯著的負(fù)向影響,β=-0.138,p <0.050,表明不確定性規(guī)避顯著調(diào)節(jié)工作不安全感與積極情緒的關(guān)系。②將消極情緒作為因變量,控制變量、自變量工作不安全感和調(diào)節(jié)變量不確定性規(guī)避同時進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型11;在模型11 基礎(chǔ)上加入工作不安全感與不確定性規(guī)避的交互項,構(gòu)建模型12,檢驗不確定性規(guī)避對工作不安全感與消極情緒關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。由模型12 可知,工作不安全感與不確定性規(guī)避的交互項對消極情緒的影響并不顯著,β=0.057,p >0.050,表明不確定性規(guī)避不能調(diào)節(jié)工作不安全感與消極情緒的關(guān)系,H5沒有得到驗證。③將用戶抵制作為因變量,控制變量、自變量工作不安全感和調(diào)節(jié)變量不確定性規(guī)避同時進(jìn)入回歸方程,構(gòu)建模型13;在模型13 基礎(chǔ)上加入工作不安全感與不確定性規(guī)避的交互項,構(gòu)建模型14,檢驗不確定性規(guī)避對工作不安全感與用戶抵制關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。由模型14 可知,工作不安全感與不確定性規(guī)避的交互項對用戶抵制存在顯著的正向影響,β= 0.161,p <0.010,表明不確定性規(guī)避顯著調(diào)節(jié)工作不安全感與用戶抵制的關(guān)系。
為了進(jìn)一步確認(rèn)不確定性規(guī)避對工作不安全感與積極情緒和用戶抵制之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)是否如先前預(yù)期,本研究依照Aiken等[48]的建議,分別選取工作不安全感和不確定性規(guī)避平均數(shù)加減一個標(biāo)準(zhǔn)差的值代入回歸模型中,并進(jìn)行繪圖,結(jié)果見圖1 和圖2。由圖1 可以看出,與低不確定性規(guī)避相比,對高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感與積極情緒之間的負(fù)向關(guān)聯(lián)性更強(qiáng),H4得到驗證。由圖2 可以看出,與低不確定性規(guī)避相比,對高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感與用戶抵制之間的正向關(guān)聯(lián)性更強(qiáng),H6也得到驗證。
根據(jù)Edwards等[49]推薦的方法檢驗不確定性規(guī)避是否調(diào)節(jié)工作不安全感通過積極情緒和消極情緒對用戶抵制的間接效應(yīng),結(jié)果見表6。由表6 第一階段的分析結(jié)果可知,對不同水平的不確定性規(guī)避而言,工作不安全感到積極情緒的路徑系數(shù)有顯著的差異,Δβ= -0.358,95%的置信區(qū)間為[-0.621,-0.085],p <0.050,H4得到進(jìn)一步驗證;對不同水平的不確定性規(guī)避而言,工作不安全感到消極情緒的路徑系數(shù)差異不顯著,Δβ=0.104,95%的置信區(qū)間為[-0.121,0.312],p >0.050,H5仍然沒有得到驗證。由表6 還可知,在高/低不確定性規(guī)避條件下工作不安全感通過積極情緒影響用戶抵制的間接效應(yīng)均顯著,β =0.148,99%的置信區(qū)間為[0.056,0.254],p <0.010;β=0.086,99%的置信區(qū)間為[0.029,0.173],p <0.010。整體而言,在兩種條件下間接效應(yīng)的差異也是顯著的,Δβ= 0.062,99%的置信區(qū)間為[0.001,0.159],p <0.010,H7得到驗證。在高/低不確定性規(guī)避條件下工作不安全感通過消極情緒影響用戶抵制的間接效應(yīng)均顯著,β=0.161,99%的置信區(qū)間為[0.068,0.288],p<0.010;β= 0.121,99%的置信區(qū)間為[0.037,0.248],p <0.010。整體而言,在兩種條件下間接效應(yīng)的差異卻不顯著,Δβ=0.040,95%的置信區(qū)間為[- 0.043,0.133],p >0.050,因此H8未得到驗證。
表5 不確定性規(guī)避對工作不安全感與情緒和用戶抵制之間關(guān)系調(diào)節(jié)效應(yīng)的分析結(jié)果Table 5 Analysis Results of Moderating Effects of Uncertainty Avoidance on the Relationships between Job Insecurity,Emotions and User Resistance
圖1 不確定性規(guī)避對工作不安全感與積極情緒之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)Figure 1 Moderating Effect of Uncertainty Avoidance on the Relationship between Job Insecurity and Positive Emotions
圖2 不確定性規(guī)避對工作不安全感與用戶抵制之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)Figure 2 Moderating Effect of Uncertainty Avoidance on the Relationship between Job Insecurity and User Resistance
表6 調(diào)節(jié)的路徑分析結(jié)果Table 6 Path Analysis Results of Moderation
本研究以信息系統(tǒng)終端用戶及其直接主管為研究對象,探討工作不安全感對用戶抵制信息系統(tǒng)實施的作用機(jī)理,重點分析積極情緒和消極情緒的中介作用以及不確定性規(guī)避的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果表明,①工作不安全感對用戶抵制存在顯著正向預(yù)測作用;②積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間起完全中介作用;③不確定性規(guī)避對工作不安全感與積極情緒之間具有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng),具體而言,與低不確定性規(guī)避相比,對高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感與積極情緒之間的負(fù)向關(guān)聯(lián)性更強(qiáng);④不確定性規(guī)避對工作不安全感與用戶抵制之間關(guān)系具有顯著的正向調(diào)節(jié)效應(yīng),具體而言,與低不確定性規(guī)避相比,對高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感與用戶抵制之間的正向關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。⑤不確定性規(guī)避正向調(diào)節(jié)工作不安全感通過積極情緒對用戶抵制的間接效應(yīng),用戶不確定性規(guī)避越高,這種正向的間接效應(yīng)越強(qiáng)。上述研究結(jié)果在理論和實踐方面都具有重要意義。
(1)本研究發(fā)現(xiàn)工作不安全感對用戶抵制產(chǎn)生顯著的正向影響。一方面,該結(jié)論有效推動工作不安全感在信息系統(tǒng)實施領(lǐng)域的發(fā)展;另一方面,為用戶抵制研究提供了新的視角。本研究將工作不安全感這一概念引入到信息系統(tǒng)實施領(lǐng)域,填補(bǔ)了長期以來缺乏實證研究工作不安全感與用戶抵制之間關(guān)系的空白。已有研究主要從個體特征[3]、系統(tǒng)特性[3]和成本收益[1,46]等視角研究用戶抵制的形成機(jī)理,而本研究則從情景因素出發(fā),研究工作環(huán)境特征對用戶抵制的預(yù)測作用。
(2)本研究發(fā)現(xiàn)積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間發(fā)揮完全中介作用。一方面,該結(jié)論揭示了工作不安全感影響用戶抵制的內(nèi)在機(jī)理;另一方面,在中國情景下再次佐證情感事件理論,即情緒是連接工作環(huán)境特征與員工行為的橋梁。更為重要的是,還沒有研究把工作不安全感、積極情緒、消極情緒和用戶抵制整合在一起,本研究提出并驗證了工作不安全感通過積極情緒和消極情緒的中介效應(yīng)影響用戶抵制,在理論上澄清了4 者之間的關(guān)系。除此之外,該結(jié)論也支持Ashforth等[14]的論斷,即用戶行為不僅是理性加工的結(jié)果,也可能為情緒所致。
(3)本研究發(fā)現(xiàn)不確定性規(guī)避顯著正向調(diào)節(jié)工作不安全感與用戶抵制的關(guān)系。一方面,該結(jié)論驗證了用戶抵制是個人因素與情景因素交互影響的結(jié)果;另一方面,解釋了相同情景下用戶抵制存在差異的原因。對于低不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感對其抵制的正向影響更小,因為他們主動進(jìn)取,富于冒險,并且對風(fēng)險耐受力更強(qiáng);對于高不確定性規(guī)避用戶而言,工作不安全感對其抵制的正向影響更強(qiáng),因為他們傳統(tǒng)守舊,不喜變化,并且對于風(fēng)險更加敏感。
(4)本研究還發(fā)現(xiàn)不確定性規(guī)避顯著負(fù)向調(diào)節(jié)工作不安全感與積極情緒的關(guān)系,該結(jié)論界定了工作不安全感影響積極情緒的邊界條件,對于情緒理論的發(fā)展有一定促進(jìn)作用。從調(diào)節(jié)作用示意圖可以看出,兩個調(diào)節(jié)作用的趨勢基本相同,即放大自變量對因變量的影響強(qiáng)度,由此不再贅述積極情緒差異形成的原因。此外,本研究還發(fā)現(xiàn)不確定性規(guī)避正向調(diào)節(jié)工作不安全感通過積極情緒對用戶抵制的間接效應(yīng)。但是,不確定性規(guī)避對工作不安全感與消極情緒之間關(guān)系以及工作不安全感通過消極情緒對用戶抵制間接效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用不顯著,具體原因還有待后續(xù)研究進(jìn)行探討。
信息系統(tǒng)實施總是伴隨著企業(yè)文化、組織結(jié)構(gòu)、權(quán)力地位、工作內(nèi)容、薪酬福利等方面的深化變革,直接觸及用戶的切身利益,抱怨、拖延、罷工、繼續(xù)使用遺留系統(tǒng)、蓄意破壞或拒絕使用替代系統(tǒng)等抵制行為司空見慣。另外,用戶抵制還被認(rèn)為是造成信息系統(tǒng)實施過程中超時、超預(yù)算甚至失敗等問題的主要原因[1]。因此,探索用戶抵制的形成機(jī)理進(jìn)而制定相應(yīng)的管理策略具有重要的現(xiàn)實意義。①本研究發(fā)現(xiàn)工作不安全感對用戶抵制有正向促進(jìn)作用,這提示管理者可通過創(chuàng)造一個穩(wěn)定的工作環(huán)境降低用戶對信息系統(tǒng)實施的抵制,如可以通過提供培訓(xùn)協(xié)助用戶掌握替代系統(tǒng)所需技能,提升其可雇傭水平以及人- 崗匹配性,還可以通過適度調(diào)低績效考核標(biāo)準(zhǔn)打消用戶對替代系統(tǒng)表現(xiàn)不佳的顧慮。②本研究發(fā)現(xiàn)積極情緒和消極情緒完全中介工作不安全感與用戶抵制的關(guān)系,這提示管理者應(yīng)持續(xù)關(guān)注用戶的情緒反應(yīng),尤其是消極情緒,做好用戶情緒疏導(dǎo)工作。具體而言,一方面,可以通過心理輔導(dǎo)幫助用戶建立應(yīng)對工作壓力的信心;另一方面,可以通過文體活動緩解用戶緊張和焦慮心態(tài)。③本研究發(fā)現(xiàn)不確定性規(guī)避顯著調(diào)節(jié)工作不安全感與積極情緒和用戶抵制的關(guān)系,這提示管理者應(yīng)該重視個體差異性,采用不同策略應(yīng)對不同特質(zhì)的用戶。對于低不確定性規(guī)避用戶而言,管理者提供更多的支持和鼓勵即可;而對于高不確定性規(guī)避用戶而言,管理者則可能需采取嚴(yán)厲的獎懲制度。
本研究也存在一些局限有待后續(xù)研究加以完善。①本研究中工作不安全感是指個體對工作本身及其重要特征可能喪失的威脅知覺和對此無能為力的主觀體驗,屬于整體性定義,然而還有學(xué)者從不同角度定義工作不安全感,如Hellgren等[17]認(rèn)為工作不安全感存在數(shù)量和質(zhì)量之分,數(shù)量型工作不安全感表現(xiàn)為員工對工作本身喪失的擔(dān)憂,質(zhì)量型工作不安全感表現(xiàn)為員工對雇傭關(guān)系質(zhì)量損害的威脅知覺;Huang等[18]認(rèn)為工作不安全感具有認(rèn)知評價和情感體驗雙重特性,認(rèn)知型工作不安全感是指對工作或利益損失可能性的認(rèn)知評價,情感型工作不安全感是指對這些潛在損失擔(dān)憂的情感體驗。這些類型的工作不安全感對用戶抵制各有什么影響、是否存在差異,本研究無法回答,有待未來深入探討。②本研究僅從情感事件理論考察情緒在工作不安全感與用戶抵制之間的中介作用,然而工作不安全感影響用戶抵制的路徑是多種多樣的,未來可從社會交換理論視角進(jìn)行探討。
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