物流企业员工服务导向影响因素多层线性回归检验

胡 洋，马钦海，王鹤棋

（1.东北大学 工商管理学院，沈阳 110819；2.辽宁省交通高等专科学校，沈阳 110122）

0 引言

电子商务环境下，我国快递物流产业呈现高速发展态势，但也成为投诉的重灾区。快件投递速度慢、货物在途被损坏、价格不公开不透明、顾客索赔困难等都成为其投诉热点。对此，物流企业员工个人服务导向作用则成为影响物流公司效益的关键[1]。现如今，多数学者对服务导向的研究以组间设计为基础，但对于员工感知终究存在局限[2-4]。为此，基于个体决策存在的多项选择，应在组间设计的基础上，适时加入组内设计。为了更深入地研究物流企业员工服务导向的影响因素，本文采用组间与组内设计相结合的方法，将收集的5家447名员工数据分为个人层次与组织层次两方面，在此基础上对物流企业员工服务导向的影响因素进行多层次线性回归分析。

1 研究假设、数据选取与说明

1.1 研究假设

现有研究表明，一线员工服务导向的影响因素主要体现在个体层面与组织层面。从个体层面来说，大五人格作为人格特质的代表会影响个体的实际行为[5]。当个体受责任驱动时，内在激励会驱使他去追求成功，并不断发挥其工作的表现力。进一步而言，员工正面情绪的展现有利于带动其他人员相似情绪体验，从而对工作产生正向作用；而负面情绪会使员工对刺激做出应激反应，继而消耗精力，不利于工作的开展。上述理论对物流企业员工个人服务导向的影响同样适用[6，7]。据此，提出下页表1中的假设1和假设2。

从组织层面来说，物流企业对员工不断进行技能与理念的培训，对提升其工作能力与服务导向有着较大的影响；而企业组织对员工意见的大力支持，可能在提升服务质量，促进员工的服务导向有着一定的影响[8]。据此提出下页表1中的假设3和假设4。

此外，在创新逐步成为驱动企业发展动力的情况下，物流企业学习型组织水平越高，对员工人格特质与情绪劳动可能产生一定的协调作用[9，10]；同样，在物流企业组织支持力度较大的环境下，对调整员工人格特质与情绪劳动具有一定的作用，员工可能会更踊跃地表述自己的想法与建议[11-13]。据此提出下页表1中的假设5和假设6。

1.2 数据选取与说明

鉴于假设中的变量层次性较为明显，使用多层线性模型能够精准地分析不同层级数据的差异。本文在前人研究基础上采取组内和组间混合设计对数据进行分级处理，并运用专业软件HLM 6.08版本对接下来所选取的数据进行多层线性模型建模[14]。

模型可分为两个层次进行：第一层收集了5个国内大型第三方物流公司的每位员工具体资料，最后得到447份有效员工数据。这些资料覆盖了447名被试者的数据。其中，涉及被测试者的性别等控制变量以及神经质、尽责性、宜人性、开放性和外倾性、表层表演，深层表演和真实情绪、服务导向等自变量。第二层数据为组织层次数据，将上述数据分为6类，包含学习型组织和组织支持数据。将第一层数据嵌入第二层数据，与第二层数据逐条对应。由此，数据对应之后可进行接下来的多层线性回归检验。

表1 影响因素与具体假设

2 模型的回归检验

2.1 零模型对跨级检验分析

为测试本文数据是否存在跨层次效果，以及能否进行多层次线性模型的流程，要对组内、组间的数据结果进行检验，才可以进行截距与斜率项分析[15]。运用零模型进行检验所得结果如表2所示。

表2 零模型检验结果

根据检验结果，层-1随机项方差的估计值为0.50292（P=0.0000），层-2随机项方差的估计值为0.17517（P=0.0000），不符合随机项方差标准检验值。数据说明，两层变量对所研究的物流企业员工个人服务导向差异不够明显，还需要对组间变量做进一步回归分析。同时，组内相关系数ICC为74.17%，说明本文中因变量服务导向的总变异中，超过74.17%是由各个体之间差异导致，还应对组内变量进行回归分析。因此，一般的回归模型对跨级检验不够明确，在考虑到组内组间差异特性时，需要分别对这些影响因素进行回归分析。

2.2 大五人格对服务导向的回归分析

大五人格五个维度对服务导向回归分析

如表3所示。分析数据可知，控制变量进入模型之后，层-2最终数值从之前的0.168下降到0.162，表明第二层随机误差方差呈现下降趋势且幅度偏小；而偏差值（Deviance）处于上升趋势，由330.23增加到344.21，表明控制变量进入模型后对总变异数产生了影响，总体拟合度较差。同时，将5个自变量加入模型后发现，层-2数值从之前的0.168下降到0.122，下降幅度为31.25%；偏差则从330.23下降到329.56。此时，5个变量加入模型之后的拟合度较好，相应增加了32.57%的随机方差变异数。其中，神经质（P＜0.05）的β值为-0.029，负向影响服务导向，尽责性（P＜0.01）的β值为0.281，对员工个人服务导向产生正向的影响作用；而外倾性、开发性与宜人性（P＜0.05）效果不够明显，表明这三个变量对员工个人服务导向产生的影响作用较小。因此，在随后进行的回归分析中，仅考虑神经质和尽责性两个变量的影响效果。综合以上分析，假设la和假设1b得到支持，而假设1c、假设1d和假设1e没有得到支持。

2.3 情绪劳动对服务导向的回归分析

情绪劳动三个维度对服务导向影响的回归分析如下页表4所示。在自变量情绪劳动三个维度加入模型后可以发现，层-2数值从之前的0.175下降到0.133，下降幅度为24%；偏差值（Deviance）从333.01下降到332.12。据此说明情绪劳动3个变量加入模型后，整体模型的拟合度较好，第二层方差变异数相应增加了24%，也就增加了解释力度。其中，真实情绪（P＜0.01）的β值为0.316，对员工个人服务导向的影响作用明显，且是正向作用。而表层表演和深层表演在P＜0.05的水平影响力较弱，对员工个人服务导向的影响不显著，说明表层表演和深层表演也在一定程度上解释了结果的变异，但是解释力度较弱。所以在后面的回归分析中，将只考虑真实情绪变量。综合以上分析，假设2a和假设2b没有得到支持，而假设2c得到支持。

表3 大五人格对服务导向的回归分析

表4 情绪劳动对服务导向的回归分析

2.4 学习型组织、组织支持对服务导向的回归分析

将自变量学习型组织、组织支持分别加入模型并验证后，结果如表5所示。一方面，学习型组织（P＜0.05）的β值为0.874，显著正向影响物流企业员工个人服务导向。层-2从到0.11显著上升到0.175，上升比例为37.14%，由此增加了解释37.14%零模型第二层的方差变异。此时，可以说明在学习型加入模型后，模型整体拟合度较好。另一方面，组织支持（P＜0.01）的β值为0.812，显著正向影响物流企业员工个人服务导向。此时，层-2从0.1显著上升到0.175，上升比例为42.85%，由此增加解释42.85%零模型第二层的方差变异。综合以上分析，假设3a和假设4a得到支持。

表5 学习型组织、组织支持对服务导向的回归分析

2.5 学习型组织和组织支持调节作用的回归分析

（1）学习型组织对大五人格、情绪劳动与服务导向的调节作用

将学习型组织变量加入回归模型，并与大五人格、情绪劳动，以及服务导向之间进行数值分析可得表6。可以看出，在这些变量均加入跨层次交互效应后，层-2值明显下降，由之前0.175变为当前0.014，且偏差值从333.01下降为当前的315.44。据此说明跨层次交互效应的加入，增强了模型的解释力。且学习型组织-神经质斜率所得β值与t值分别为-0.011、-0.736；学习型组织-尽责性斜率得到β值与t值分别为0.667、3.231；学习型组织-真实情绪得到β值与t值分别为0.554、2.503。由此可知，学习型组织对神经质的斜率为负值，学习型组织并不能显著影响神经质对服务导向的斜率，而其他两组数值均在0.05水平上显著。由此说明，学习型组织对尽责性、真实情绪的斜率影响极为明显。即当学习型组织水平越高，相应的尽责性对服务导向斜率越高；反之，斜率越小。根据以上分析，假设5b、假设5h得到验证，而其余假设未得到验证。

表6 学习型组织对人格特质、服务导向的调节作用

（2）组织支持对大五人格、情绪劳动与服务导向的调节作用

将自变量神经质、尽责性、真实情绪与组织支持、服务导向加入回归模型，并对这些变量之间的数值进行分析得到结果如下页表7所示。在加入跨层次交互效应后，层-2数值从0.175下降到0.001，且偏差值从333.01下降到325.12，表明跨层次交互效应的加入，同样有效增强了模型的解释力。此时，组织支持-神经质斜率所得β值为0.009，t值为1.032；组织支持-真实情绪斜率所得β值为0.481，t值为2.341；组织支持-尽责性斜率所得β值为-0.04，t值为-0.893。此时，组织支持对尽责性斜率不显著，说明组织支持并不能显著影响尽责性对服务导向的斜率。而其他两组数值均在0.05水平上显著，说明组织支持可以显著影响尽责性、真实情绪的斜率。即当组织支持的程度越高时，神经质对服务导向的斜率越小；反之，亦然。根据以上分析，假设6a、假设6h得到验证，而其余假设未得到验证。

3 结论与建议

综上所述，个体层次对物流企业员工个人服务导向具有显著的影响作用。其中，尽责性与情绪劳动中的情绪表达对个人服务导向具有正向影响作用，而神经质则起到了负向影响作用。组织层次中学习型组织与组织支持，均对物流企业员工个人服务导向起正向影响作用，且对个体层次中的人格特质与劳动情绪起到调节作用。其中，学习型组织水平越高，对尽责性与真实情绪表达的正向影响作用越大；组织支持力度越强，对神经质与真实情绪表达的正向影响作用越大。

表7 组织支持对人格特质、服务导向的调节作用

依据本文结果，可为物流企业提供两点针对性的建议：第一，物流企业管理层应给予员工更多的技能培训机会，营造良好的学习气氛，让员工感受到组织给予他们更多的支持。第二，重视并认真对待员工真实想法，吸引员工为物流企业提出更多建设性意见，同时稳定员工情绪，适当增加额外福利为员工带来个人责任心与企业荣誉感。