H832H分析報告自命題-企業(yè)員工工作狀況調(diào)查問卷

圖4.3.3為知識異質(zhì)性、角色壓力與創(chuàng)新績效這三個變量之間的總體關系模型。角色壓力角色壓力創(chuàng)新績效知識異質(zhì)性圖4.3.3本文理論模型圖 6.1描述性統(tǒng)計分析描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差偏度峰度統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量標準誤統(tǒng)計量標準誤創(chuàng)新績效1,0581.005.003.90351.01635-1.637.075.999.150知識異質(zhì)性1,0581.005.003.83961.04075-1.381.075.270.150角色壓力1,0581.004.693.7972.98150-1.427.075.550.150角色沖突1,0581.005.003.84441.11954-1.402.075.638.150角色模糊1,0581.005.003.81551.08920-1.399.075.408.150角色超載1,0581.005.003.75071.18324-1.334.075.143.150基本信息頻率統(tǒng)計一、企業(yè)概況1、您目前所在企業(yè)的性質(zhì)是頻率百分比有效百分比累積百分比有效國企/事業(yè)單位34民營/私企42139.839.872.0外資/合資28927.327.399.3其他7.7.7100.0合計1,058100.0100.02、您所在企業(yè)的產(chǎn)業(yè)類別是頻率百分比有效百分比累積百分比有效交通運輸、倉儲及郵電通信業(yè)9信息技術、軟件和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)7批發(fā)零售貿(mào)易、住宿餐飲959.09.025.2建筑、房地產(chǎn)業(yè)747.07.032.2文化、體育和娛樂業(yè)948.98.941.1環(huán)境和公共設施管理業(yè)1049.89.850.9金融、保險業(yè)858.08.059.0教育、衛(wèi)生10810.210.269.2制造業(yè)938.88.878.0電力、燃氣和供水排水847.97.985.9地質(zhì)和環(huán)境898.48.494.3居民、商務和社會服務業(yè)585.55.599.8其他行業(yè)2.2.2100.0合計1,058100.0100.03、您所在的企業(yè)屬于頻率百分比有效百分比累積百分比有效高新技術企業(yè)92587.487.487.4非高新技術企業(yè)13312.612.6100.0合計1,058100.0100.04、您所在企業(yè)的員工總數(shù)為頻率百分比有效百分比累積百分比有效50以下451-10020018.918.923.2101-50024022.722.745.8501-100020819.719.765.51001-200021220.020.085.52000以上15314.514.5100.0合計1,058100.0100.05、您所在企業(yè)目前處于的發(fā)展階段頻率百分比有效百分比累積百分比有效初創(chuàng)期31529.829.829.8成長期42940.540.570.3成熟期13312.612.682.9二次創(chuàng)業(yè)（轉(zhuǎn)型）期13712.912.995.8衰退期444.24.2100.0合計1,058100.0100.0二、填卷者基本信息6、您的性別頻率百分比有效百分比累積百分比有效男52女53750.850.8100.0合計1,058100.0100.07、您的年齡頻率百分比有效百分比累積百分比有效25歲及以下1026-30歲15714.814.824.631-35歲636-40歲21520.320.351.141-45歲20719.619.670.746-50歲22421.221.291.951-55歲868.18.1100.0合計1,058100.0100.08、您目前的婚姻狀況是頻率百分比有效百分比累積百分比有效未婚23722.422.422.4已婚45442.942.965.3離婚27125.625.690.9喪偶969.19.1100.0合計1,058100.0100.09、您的教育程度是頻率百分比有效百分比累積百分比有效大專及以下17416.416.416.4本科71968.068.084.4碩士研究生10610.010.094.4博士研究生595.65.6100.0合計1,058100.0100.010、您目前的工作年限是頻率百分比有效百分比累積百分比有效1年以內(nèi)1281-5年17816.816.828.96-10年605.75.734.611-15年25724.324.358.916-20年23922.622.681.521年及以上19618.518.5100.0合計1,058100.0100.011、您所擔任的工作職位是頻率百分比有效百分比累積百分比有效普通員工66963.263.263.2基層主管26925.425.488.7中層管理者736.96.995.6高層管理者474.44.4100.0合計1,058100.0100.012、您所在的工作領域是頻率百分比有效百分比累積百分比有效技術開發(fā)14613.813.813.8研究咨詢16215.315.329.1市場營銷17516.516.545.7管理服務17316.416.462.0財務會計13112.412.474.4生產(chǎn)運營16215.315.389.7廣告公關989.39.399.0其他111.01.0100.0合計1,058100.0100.06.2信度和效度檢驗信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結(jié)果的一致性程度。信度指標多以相關系數(shù)表示，Cronbachα信度系數(shù)是目前最常用的信度系數(shù)。美國統(tǒng)計學家海爾（JosephF.Hair.Jr）、安德森（Jr.RolphE.Anderson）、泰森（RonaldL.Tathan）和布萊特（WilliamC.black）指出：量表的信度系數(shù)最好在0.8以上，如果信度系數(shù)達到0.9以上，說明該量表的信度很好；在0.7-0.9之間良好；0.6-0.7之間還可以接受。Cronbach's

alpha系數(shù)如果在0.6以下就要考慮重新編問卷。利用spss軟件，對問卷內(nèi)容進行內(nèi)在一致性信度分析，計算得到系數(shù)如下表所示?？傮w信度檢驗表Cronbach'sAlpha項數(shù).90928知識異質(zhì)性信度檢驗表Cronbach'sAlpha項數(shù).9386角色沖突信度檢驗表Cronbach'sAlpha項數(shù).8923角色模糊信度檢驗表Cronbach'sAlpha項數(shù).9345角色超載信度檢驗表Cronbach'sAlpha項數(shù).9415創(chuàng)新績效信度檢驗表Cronbach'sAlpha項數(shù).9579從研究變量的信度檢驗表可以看出，各變量的cronbach’s值均大于0.7，說明各變量的信度較好；同時總量表的信度值為0.909，大于0.8。由此可以認為研究變量的測量指標具有較高的內(nèi)在一致性信度，調(diào)查數(shù)據(jù)是比較可靠的。6.3因子分析因子分析是根據(jù)相關性大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關性較高，而不同組的變量間的相關性較低。每組變量用一個不可觀測的假想變量表示，將這個假想變量稱為公共因子，這幾個公共因子能夠反映原始變量的主要信息；即用較少的綜合指標來表示原有變量提供的大部分信息。效度分析是衡量測量工具或手段所測量出來結(jié)果的有效性程度，測量結(jié)果與考察內(nèi)容的吻合程度。數(shù)據(jù)樣本采用KMO和Bartlett樣本測度檢驗數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，檢驗數(shù)據(jù)的效度。KMO越接近1表明數(shù)據(jù)越適合做因子分析，經(jīng)驗表明，KMO大于0.9表明極適合，KMO大于0.8小于0.9表明比較適合，KMO大于0.6小于0.8表明適合做因子分析，在0.5以下則不宜做因子分析。1知識異質(zhì)性因子分析運用SPSS對知識異質(zhì)性數(shù)據(jù)進行KMO和巴特萊球形顯著性檢驗，結(jié)果如下：表效度檢驗表KMO和Bartlett的檢驗取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.932Bartlett的球形度檢驗近似卡方5,096.325df15Sig..000由效度檢驗結(jié)果可知，對數(shù)據(jù)進行效度檢驗，得KMO值為0.932大于0.8；巴特利特球體檢驗的統(tǒng)計值的顯著性為0.000，小于0.001，達顯著性水平；說明使用數(shù)據(jù)的效度較好，適合做因子分析。表因子總方差解釋表解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%14.58176.34976.3494.58176.34976.3492.3585.97382.3223.3025.02987.3514.2724.52791.8785.2604.33796.2156.2273.785100.000提取方法：主成份分析。系統(tǒng)是根據(jù)相關矩陣的特征值來確定提取的主成分因子個數(shù)。本文按照系統(tǒng)默認的方法提取了特征值大于1的因子，結(jié)果提取1個公因子，該因子的方差貢獻率達到76.349%，遠超過30%以上。因此提取的公因子反映了原有變量的大部分信息，認為這個因子對量表的解釋度比較好。表因素負荷矩陣成份矩陣a成份1Q13_1.881Q13_2.898Q13_3.862Q13_4.876Q13_5.861Q13_6.864提取方法:主成份。a.已提取了1個成份。在因子載荷矩陣中，各指標在該公因子的載荷大于0.5，符合要求，可命名該公因子為知識異質(zhì)性因子。2角色壓力因子分析運用SPSS對角色壓力數(shù)據(jù)進行KMO和巴特萊球形顯著性檢驗，結(jié)果如下：表效度檢驗表KMO和Bartlett的檢驗取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.942Bartlett的球形度檢驗近似卡方12,085.502df78Sig..000由效度檢驗結(jié)果可知，對數(shù)據(jù)進行效度檢驗，得KMO值為0.942大于0.8；巴特利特球體檢驗的統(tǒng)計值的顯著性為0.000，小于0.001，達顯著性水平；說明使用數(shù)據(jù)的效度較好，適合做因子分析。表因子總方差解釋表解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%合計方差的%累積%17.87460.56860.5687.87460.56860.5684.00630.81730.81721.51211.63272.2001.51211.63272.2003.92830.21661.03331.1098.53180.7311.1098.53180.7312.56119.69980.7314.3702.84883.5795.3062.35285.9316.2872.20988.1407.2541.95190.0918.2501.92292.0139.2361.81593.82710.2261.74295.56911.2081.59797.16612.1871.43698.60213.1821.398100.000提取方法：主成份分析。系統(tǒng)是根據(jù)相關矩陣的特征值來確定提取的主成分因子個數(shù)。本文按照系統(tǒng)默認的方法提取了特征值大于1的因子，結(jié)果提取的因子數(shù)為3，前3個因子的累計方差貢獻率達到80.731%，遠超過30%以上。因此提取的公因子反映了原有變量的大部分信息，認為這3個因子對量表的解釋度比較好。為了保證最大限度提取原有量表的信息，以及對提取后的變量進行解釋，采取旋轉(zhuǎn)的方法進行分析，本文采用的是正交旋轉(zhuǎn)法，結(jié)果如下所示：表正交旋轉(zhuǎn)后的因素負荷矩陣旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份角色負荷角色模糊角色沖突Q14_1.307.290.795Q14_2.263.259.839Q14_3.262.290.816Q14_4.272.809.248Q14_5.297.810.200Q14_6.224.815.215Q14_7.289.816.248Q14_8.268.825.263Q14_9.851.273.192Q14_10.820.294.220Q14_11.811.279.265Q14_12.831.232.254Q14_13.814.282.246提取方法:主成份。旋轉(zhuǎn)法:具有Kaiser標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。a.旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂。在因子載荷矩陣中，因子載荷的絕對值表明了該主因子與該變量的信息重疊程度，信息重疊度越高，對主成分概括解釋能力越大。要求指標在該公因子的載荷大于0.5。上表為旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，各項指標都符合要求，可將各指標歸類為3類因子，并根據(jù)專業(yè)知識分別進行命名如上表。3創(chuàng)新績效因子分析運用SPSS對創(chuàng)新績效數(shù)據(jù)進行KMO和巴特萊球形顯著性檢驗，結(jié)果如下：表效度檢驗表KMO和Bartlett的檢驗取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.963Bartlett的球形度檢驗近似卡方8,678.825df36Sig..000由效度檢驗結(jié)果可知，對數(shù)據(jù)進行效度檢驗，得KMO值為0.963大于0.8；巴特利特球體檢驗的統(tǒng)計值的顯著性為0.000，小于0.001，達顯著性水平；說明使用數(shù)據(jù)的效度較好，適合做因子分析。表因子總方差解釋表解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%16.68574.28174.2816.68574.28174.2812.4004.44178.7223.3604.00482.7264.3473.85486.5805.2843.15789.7376.2733.02992.7667.2302.55695.3228.2132.36397.6859.2082.315100.000提取方法：主成份分析。系統(tǒng)是根據(jù)相關矩陣的特征值來確定提取的主成分因子個數(shù)。本文按照系統(tǒng)默認的方法提取了特征值大于1的因子，結(jié)果提取1個公因子，該因子的方差貢獻率達到74.281%，遠超過30%以上。因此提取的公因子反映了原有變量的大部分信息，認為這個因子對量表的解釋度比較好。表因素負荷矩陣成份矩陣a成份1Q16_1.857Q16_2.879Q16_3.837Q16_4.865Q16_5.851Q16_6.845Q16_7.887Q16_8.890Q16_9.843提取方法:主成份。a.已提取了1個成份。在因子載荷矩陣中，各指標在該公因子的載荷大于0.5，符合要求，可命名該公因子為創(chuàng)新績效因子。6.4方差分析性別差異性分析性別N均值標準差tSig.(雙側(cè))創(chuàng)新績效男5213.9446.963391.295.196女5373.86361.06460知識異質(zhì)性男5213.86081.03584.653.514女5373.81911.04605角色壓力男5213.8047.96260.243.808女5373.79001.00034性別差異性獨立樣本T檢驗的結(jié)果顯示，性別對創(chuàng)新績效檢驗的T分布值為1.295，對應的顯著性值為0.196，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的創(chuàng)新績效得分情況不存在性別差異。性別對知識異質(zhì)性檢驗的T分布值為0.653，對應的顯著性值為0.514，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的知識異質(zhì)性得分情況不存在性別差異。性別對角色壓力檢驗的T分布值為0.243，對應的顯著性值為0.808，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的角色壓力得分情況不存在性別差異。教育程度差異性分析N均值標準差F顯著性創(chuàng)新績效大專及以下1743.96041.00253.718.541本科7193.91131.01446碩士研究生1063.78621.02957博士研究生593.85121.06286總數(shù)1,0583.90351.01635知識異質(zhì)性大專及以下1743.84291.06118.709.546本科7193.86321.03457碩士研究生1063.72171.03221博士研究生593.75421.07806總數(shù)1,0583.83961.04075角色壓力大專及以下1743.72151.05787.579.629本科7193.8011.98795碩士研究生1063.8665.87276博士研究生593.8488.85299總數(shù)1,0583.7972.98150教育程度差異性單因素方差分析的結(jié)果顯示，教育程度對創(chuàng)新績效檢驗的F分布值為0.718，對應的顯著性值為0.541，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的創(chuàng)新績效得分情況不存在教育程度的差異。教育程度對知識異質(zhì)性檢驗的F分布值為0.709，對應的顯著性值為0.546，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的知識異質(zhì)性得分情況不存在教育程度的差異。教育程度對角色壓力檢驗的F分布值為0.579，對應的顯著性值為0.629，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的角色壓力得分情況不存在教育程度的差異。工作年限差異性分析N均值標準差F顯著性創(chuàng)新績效1年以內(nèi)1283.9323.98509.234.9481-5年1783.86951.033636-10年603.8759.9969811-15年2573.94901.0100716-20年2393.86701.0378221年及以上1963.90871.01806總數(shù)1,0583.90351.01635知識異質(zhì)性1年以內(nèi)1283.66671.192721.370.2331-5年1783.75471.090426-10年603.81111.0225611-15年2573.8885.9805416-20年2393.90731.0122421年及以上1963.8920.99920總數(shù)1,0583.83961.04075角色壓力1年以內(nèi)1283.54331.150862.703.0201-5年1783.7692.993516-10年603.9295.8499111-15年2573.8967.8844016-20年2393.76541.0245321年及以上1963.8564.93299總數(shù)1,0583.7972.98150工作年限差異性單因素方差分析的結(jié)果顯示，工作年限對創(chuàng)新績效檢驗的F分布值為0.234，對應的顯著性值為0.948，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的創(chuàng)新績效得分情況不存在工作年限的差異。工作年限對知識異質(zhì)性檢驗的F分布值為1.37，對應的顯著性值為0.233，大于0.05，沒有達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的知識異質(zhì)性得分情況不存在工作年限的差異。工作年限對角色壓力檢驗的F分布值為2.703，對應的顯著性值為0.020，小于0.05，達到顯著性水平。因此調(diào)查對象的角色壓力得分情況存在顯著的工作年限差異。由分類均值統(tǒng)計結(jié)果可知，1年以內(nèi)的、1-5年的調(diào)查對象角色壓力得分顯著較低。6.5相關性分析相關分析是研究事物之間是否具有相關性及相關性強弱的一種統(tǒng)計方法，線性相關分析是研究兩個變量之間的相關性強弱及方向的一種方法；主要目的是研究變量間關系的密切程度，在統(tǒng)計分析中，常利用相關系數(shù)定量地描述兩個變量之間線性關系的緊密程度。創(chuàng)新績效相關分析表MeanSD123456789性別1.510.501教育程度2.050.70-0.0041工作年限3.841.660.003.309**1創(chuàng)新績效3.901.02-0.04-0.038-0.0021知識異質(zhì)性3.841.04-0.02-0.03.074*.243**1角色壓力3.800.98-0.0070.037.067*-.063*.249**1角色沖突3.841.12-0.0010.009.093**0.06.118**.807**1角色模糊3.821.09-0.0180.0460.033-.077*.177**.878**.613**1角色超載3.751.180.0010.0320.06-.099**.307**.891**.609**.625**1創(chuàng)新績效相關分析的結(jié)果顯示，創(chuàng)新績效與知識異質(zhì)性之間有顯著的正向相關關系，相關系數(shù)為0.243。創(chuàng)新績效與角色壓力之間有顯著的負向相關關系，相關系數(shù)為-0.063。知識異質(zhì)性與角色壓力之間有顯著的正向相關關系，相關系數(shù)為0.249。進一步進行回歸檢驗，研究各變量之間的影響情況6.6回歸分析線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析，目的在于了解兩個或多個變量間是否相關、相關方向與強度，并建立數(shù)學模型以便觀察特定變量來預測研究者感興趣的變量?；貧w分析法預測是利用回歸分析方法，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系；通過建立回歸模型能夠分析變量之間的相關的具體形式，確定他們之間的因果關系。本部分以性別、教育程度、工作年限為控制變量，以知識異質(zhì)性為自變量，以創(chuàng)新績效為因變量，研究知識異質(zhì)性對創(chuàng)新績效的影響情況，并研究中介變量角色沖突、角色模糊、角色超載在上述影響關系中的中介作用。1、知識異質(zhì)性對創(chuàng)新績效影響分析本部分以性別、教育程度、工作年限為控制變量，以知識異質(zhì)性為自變量，以創(chuàng)新績效為因變量，進行回歸分析，結(jié)果如下：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.248a.061.058.98649a.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸67.098416.77517.237.000b殘差1,024.7381,053.973總計1,091.8361,057a.因變量:創(chuàng)新績效b.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準誤差試用版1(常量)3.210.17917.932.000性別-.071.061-.035-1.172.241教育程度-.040.046-.027-.868.386工作年限-.007.019-.012-.368.713知識異質(zhì)性.237.029.2438.088.000a.因變量:創(chuàng)新績效回歸分析結(jié)果顯示，回歸調(diào)整的R方的值為0.058；方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)的值為17.237，對應的顯著性概率為0.000，小于0.05，達到顯著性水平，模型擬合效果較好；回歸結(jié)果顯著有效。自變量知識異質(zhì)性的標準回歸系數(shù)為0.243，顯著性sig值為0.000小于0.05，達到顯著性水平，說明知識異質(zhì)性對因變量創(chuàng)新績效有顯著的正向影響。因此假設H3團隊知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效存在顯著的正相關作用成立。2角色沖突中介作用檢驗本部分以性別、教育程度、工作年限為控制變量，以知識異質(zhì)性為自變量，以角色沖突為因變量，進行回歸分析，結(jié)果如下：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.146a.021.0181.10962a.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸28.30147.0755.746.000b殘差1,296.5151,0531.231總計1,324.8161,057a.因變量:角色沖突b.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準誤差試用版1(常量)3.202.20115.901.000性別.003.068.001.038.969教育程度-.026.052-.016-.496.620工作年限.061.022.0902.800.005知識異質(zhì)性.119.033.1113.621.000a.因變量:角色沖突回歸分析結(jié)果顯示，回歸調(diào)整的R方的值為0.018；方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)的值為5.746，對應的顯著性概率為0.000，小于0.05，達到顯著性水平，模型擬合效果較好；回歸結(jié)果顯著有效。自變量知識異質(zhì)性的標準回歸系數(shù)為0.111，顯著性sig值為0.000小于0.05，達到顯著性水平，說明知識異質(zhì)性對角色沖突有顯著的正向影響。因此假設H1a 知識異質(zhì)性對角色沖突有正向影響成立。角色沖突的中介回歸在知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效的關系上，引入中介變量角色沖突，分析角色沖突的中介作用?；貧w分析結(jié)果如下：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.250a.063.058.98639a.預測變量:(常量),角色沖突,性別,教育程度,知識異質(zhì)性,工作年限。Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸68.284513.65714.036.000b殘差1,023.5531,052.973總計1,091.8361,057a.因變量:創(chuàng)新績效b.預測變量:(常量),角色沖突,性別,教育程度,知識異質(zhì)性,工作年限。系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準誤差試用版1(常量)3.113.19915.618.000性別-.071.061-.035-1.174.241教育程度-.039.046-.027-.851.395工作年限-.009.019-.015-.461.645知識異質(zhì)性.233.029.2397.916.000角色沖突.030.027.0331.104.270a.因變量:創(chuàng)新績效中介回歸結(jié)果顯示，調(diào)整的R方的值為0.058；方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)的值為14.036，對應的顯著性概率為0.000，小于0.05，達到顯著性水平，模型擬合效果較好；回歸結(jié)果顯著有效。中介變量角色沖突的標準回歸系數(shù)為0.033，顯著性sig值為0.27大于0.05，沒有達到顯著性水平，說明角色沖突對創(chuàng)新績效沒有顯著的影響。因此假設H2a 角色沖突對創(chuàng)新績效有正向影響不成立。角色沖突對創(chuàng)新績效的影響不成立，因此對知識異質(zhì)性的中介作用也不成立。假設H4a 角色沖突對知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效起中介作用不成立。3角色模糊的中介作用檢驗本部分以性別、教育程度、工作年限為控制變量，以知識異質(zhì)性為自變量，以角色模糊為因變量，進行回歸分析，結(jié)果如下：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.185a.034.0301.07247a.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸42.826410.7079.308.000b殘差1,211.1601,0531.150總計1,253.9861,057a.因變量:角色模糊b.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準誤差試用版1(常量)2.976.19515.294.000性別-.031.066-.014-.468.640教育程度.078.050.0501.558.120工作年限.003.021.005.153.879知識異質(zhì)性.186.032.1785.844.000a.因變量:角色模糊回歸分析結(jié)果顯示，回歸調(diào)整的R方的值為0.03；方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)的值為9.308，對應的顯著性概率為0.000，小于0.05，達到顯著性水平，模型擬合效果較好；回歸結(jié)果顯著有效。自變量知識異質(zhì)性的標準回歸系數(shù)為0.178，顯著性sig值為0.000小于0.05，達到顯著性水平，說明知識異質(zhì)性對角色模糊有顯著的正向影響。因此假設H1b 知識異質(zhì)性對角色模糊有正向影響成立。角色模糊的中介回歸在知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效的關系上，引入中介變量角色模糊，分析角色模糊的中介作用?；貧w分析結(jié)果如下：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.276a.076.072.97927a.預測變量:(常量),角色模糊,性別,工作年限,知識異質(zhì)性,教育程度。Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸83.001516.60017.310.000b殘差1,008.8361,052.959總計1,091.8361,057a.因變量:創(chuàng)新績效b.預測變量:(常量),角色模糊,性別,工作年限,知識異質(zhì)性,教育程度。系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準誤差試用版1(常量)3.551.19618.076.000性別-.075.060-.037-1.240.215教育程度-.031.046-.021-.678.498工作年限-.007.019-.011-.351.725知識異質(zhì)性.258.030.2648.740.000角色模糊-.115.028-.123-4.072.000a.因變量:創(chuàng)新績效中介回歸結(jié)果顯示，調(diào)整的R方的值為0.072；方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)的值為17.31，對應的顯著性概率為0.000，小于0.05，達到顯著性水平，模型擬合效果較好；回歸結(jié)果顯著有效。中介變量角色模糊的標準回歸系數(shù)為-0.123，顯著性sig值為0.000小于0.05，達到顯著性水平，說明角色模糊的中介作用存在。角色模糊對創(chuàng)新績效也有顯著的負向影響，因此假設H2b角色模糊對創(chuàng)新績效有負向影響成立。知識異質(zhì)性對角色模糊有顯著的正向影響，角色模糊對創(chuàng)新績效有顯著的負向影響，因此角色模糊在知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效的關系中起到顯著的中介作用。假設H4b 角色模糊對知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效起中介作用成立。4角色超載的中介作用檢驗本部分以性別、教育程度、工作年限為控制變量，以知識異質(zhì)性為自變量，以角色超載為因變量，進行回歸分析，結(jié)果如下：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.310a.096.0931.12690a.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸142.647435.66228.082.000b殘差1,337.2181,0531.270總計1,479.8651,057a.因變量:角色超載b.預測變量:(常量),知識異質(zhì)性,性別,教育程度,工作年限。系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準誤差試用版1(常量)2.202.20410.769.000性別.016.069.007.238.812教育程度.056.052.0331.068.286工作年限.020.022.027.888.375知識異質(zhì)性.347.033.30610.386.000a.因變量:角色超載回歸分析結(jié)果顯示，回歸調(diào)整的R方的值為0.093；方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)的值為28.082，對應的顯著性概率為0.000，小于0.05，達到顯著性水平，模型擬合效果較好；回歸結(jié)果顯著有效。自變量知識異質(zhì)性的標準回歸系數(shù)為0.306，顯著性sig值為0.000小于0.05，達到顯著性水平，說明知識異質(zhì)性對角色超載有顯著的正向影響。因此假設H1c 知識異質(zhì)性對角色負荷有正向影響成立。角色超載的中介回歸在知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效的關系上，引入中介變量角色超載，分析角色超載的中介作用?；貧w分析結(jié)果如下：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.307a.094.090.96972a.預測變量:(常量),角色超載,性別,教育程度,知識異質(zhì)性,工作年限。Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸102.583520.51721.818.000b殘差989.2531,052.940總計1,091.8361,057a.因變量:創(chuàng)新績效b.預測變量:(常量),角色超載,性別,教育程度,知識異質(zhì)性,工作年限。系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準誤差試用版1(常量)3.569.18519.248.000性別-.068.060-.034-1.148.251教育程度-.031.045-.021-.680.496工作年限-.004.019-.006-.206.837知識異質(zhì)性.293.030.3019.709.000角色超載-.163.027-.190-6.143.000a.因變量:創(chuàng)新績效中介回歸結(jié)果顯示，調(diào)整的R方的值為0.09；方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)的值為21.818，對應的顯著性概率為0.000，小于0.05，達到顯著性水平，模型擬合效果較好；回歸結(jié)果顯著有效。中介變量角色超載的標準回歸系數(shù)為-0.19，顯著性sig值為0.000小于0.05，達到顯著性水平，說明角色超載的中介作用存在。角色超載對創(chuàng)新績效也有顯著的負向影響，因此假設H2c角色負荷對創(chuàng)新績效有負向影響成立。知識異質(zhì)性對角色超載有顯著的正向影響，角色超載對創(chuàng)新績效有顯著的負向影響，因此角色超載在知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效的關系中起到顯著的中介作用。假設H4c 角色負荷對知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效起中介作用成立。6.7假設檢驗結(jié)果匯總假設內(nèi)容是否支持H1知識異質(zhì)性對角色壓力有正向影響支持H1a知識異質(zhì)性對角色沖突有正向影響支持H1b知識異質(zhì)性對角色模糊有正向影響支持H1c知識異質(zhì)性對角色負荷有正向影響支持H2角色壓力對創(chuàng)新績效有負向影響支持H2a角色沖突對創(chuàng)新績效有正向影響不支持H2b角色模糊對創(chuàng)新績效有負向影響支持H2c角色負荷對創(chuàng)新績效有負向影響支持H3團隊知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效存在顯著的正相關作用。支持H3a團隊成員教育背景差異程度越高，其創(chuàng)新績效越好。支持H3b團隊成員知識技能差異程度越高，其創(chuàng)新績效越好。支持H3c團隊成員職業(yè)經(jīng)驗差異程度越高，其創(chuàng)新績效越好。支持H4角色壓力對知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效起中介作用。支持H4a角色沖突對知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效起中介作用。支持H4b角色模糊對知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效起中介作用。支持H4c角色負荷對知識異質(zhì)性與創(chuàng)新績效起中介作用。支持附錄企業(yè)員工工作狀況調(diào)查問卷尊敬的先生/女士：

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本調(diào)查是一份關于知識異質(zhì)性、角色壓力和創(chuàng)新績效的關系研究，旨在探討如何改善員工工作壓力狀況以及如何提高創(chuàng)新績效來提升企業(yè)競爭力。本問卷不涉及個人隱私及商業(yè)用途，對于您的回答將采取保密的方式進行。

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