201501 - page 15

北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2015
1
3摇
变量的均值
标准差
AVE
平方根和相关系数
均值 标准差
TR GQ RQ DF PF SP NL XL RS
LX RL
TR 3郾 239 0郾 720
0郾 741
GQ 3郾 195 0郾 755 0郾 550
*
0郾 778
RQ 2郾 522 0郾 908 0郾 283
*
0郾 458
*
0郾 868
DF 3郾 095 0郾 763 0郾 575
*
0郾 301
*
0郾 233
*
0郾 742
PF 3郾 382 0郾 630 0郾 634
*
0郾 543
*
0郾 446
*
0郾 480
*
0郾 703
SP 2郾 164 0郾 679 -0郾 344
*
-0郾 338
*
-0郾 054 -0郾 297
*
-0郾 265
*
0郾 744
NL 45郾 170 9郾 518 -0郾 070 -0郾 069 -0郾 059 0郾 074 0 -郾 039 0郾 029
n. a
XL 2郾 100 0郾 812 0郾 066 0郾 069 0郾 072 0郾 097 0郾 108 -0郾 043 -0郾 340
*
n. a
RS 2郾 130 0郾 761 0郾 055 0郾 038 0郾 063 0郾 019 0郾 062 0郾 129 -0郾 112 0郾 091
n. a
LX 0郾 400 0郾 490 0 -郾 029 0郾 200
*
0郾 152
*
-0郾 286
*
-0郾 004 -0郾 061 -0郾 251
*
0郾 171
*
0郾 180
*
n. a
RL 1郾 320 0郾 771 0郾 175
*
0郾 122 -0郾 135
*
-0郾 068 0郾 050 -0郾 069 0郾 120 -0郾 241
*
0郾 131 -0郾 009
n. a
摇 摇
:(
1
)
*
表示
p
<
0郾 01
(
双尾检验
),
*
表示
p
<
0郾 05
(
双尾检验
); (
2
)
对角线黑体数字为各潜在变量的
AVE
平方根
,
其下方为各变量
之间的相关系数
; (
3
)“
n. a
表示不适用
数据分析与结果
本文利用多元层次回归分析
( hierarchical re鄄
gression analysis)
方法进行统计检验
,
以验证研究
假设
(
)
主效应检验
首先
,
为了检验
H1a、H2a
H3a,
DF
因变量
,
RQ、 GQ
TR
为自变量
,
NL、
XL、RS、LX
RL
为控制变量
,
对数据作回归
分析
,
结果如表
4
DF
模型所示
从表
4
以看出
,
DF
模型
( 域)
, RQ
的系数
(
b
=
0郾 064,
p
> 0郾 1 )
GQ
的系数
(
b
= 0郾 021,
p
>
0郾 1)
不 显 著
,
TR
的 系 数 显 著 为 正
(
b
=
0郾 573,
p
< 0郾 001) ,
且加入
RQ、GQ
TR
后的
DF
模型
(域)
较之
DF
模型
(玉) ,
调整后
R
2
F
值都显著提高
假设
H1a
H2a
没有得到
支持
,H3a
成立
其次
,
为了检验
H1b、H2b
H3b,
PF
为因
变量
,
RQ、GQ
TR
为自变量
,
NL、XL、RS、
LX
RL
为控制变量
,
对数据作回归分析
,
结果
如表
4
PF
模型所示
从表
4
可以看出
,
PF
模型
(域)
,RQ
的系数正向显著
(
b
= 0郾 229,
p
< 0郾 001 ), GQ
的系数正向显著
(
b
= 0郾 185,
p
< 0郾 01),TR
的系数也显著为正
(
b
= 0郾 478,
p
< 0郾 001),
且加入
RQ、GQ
TR
后的
PF
模型
(域)
较之
PF
模型
(玉),
调整后
R
2
F
值都显著
提高
,
假设
H1b、H2b
H3b
全部成立
4摇
人情
(
RQ
)、
感情
(
GQ
)、
信任
(
TR
)
对分配公平
(
DF
)
和程序公平
(
PF
)
的直接影响
变量
DF
模型
(
)
DF
模型
(
)
PF
模型
(
)
PF
模型
(
)
NL
0郾 068
0郾 113
*
0郾 007 0郾 043
XL
0郾 166
*
0郾 102
0郾 142 0郾 068
RS
0郾 094
0郾 075
0郾 067 0郾 043
LX - 0郾 305
***
- 0郾 286
***
- 0郾 035 - 0郾 075
RL - 0郾 057 - 0郾 171
**
0郾 072 0郾 027
RQ
0郾 064
0郾 229
***
GQ
0郾 021
0郾 185
**
TR
0郾 573
***
0郾 478
***
F
5郾 433
***
22郾 382
***
1郾 111 27郾 633
***
调整后
R
2
0郾 095
0郾 447
0郾 003 0郾 501
摇 摇
:
***
表示
p
< 0郾 001
(
双尾检验
),
**
表示
p
< 0郾 01
(
尾检验
),
*
表示
p
< 0郾 05
(
双尾检验
)。
摇 摇
第三
,
为了检验
H4a
H4b,
SP
为因变
,
DF
PF
为自变量
,
NL、XL、RS、LX
RL
为控制变量
,
对数据作回归分析
,
结果如表
5
所示
从表
5
可以看出
,
SP
模型
(域)
,DF
的系数显著为负
(
b
= - 0郾 344,
p
< 0郾 001),PF
系数也负向显著
(
b
= - 0郾 149,
p
< 0郾 05),
且加入
DF
PF
后的
SP
模型
(域)
较之
SP
模型
(玉),
整后
R
2
F
值都显著提高
,
假设
H4a
H4b
到支持
最后
,
为了检验
H5a、H5b
H5c,
SP
为因
·01·
1...,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14 16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,...132
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