三 研究方法
(一)问卷及样本概况
本研究问卷分为三部分，第一部分：被调查人员基本情况调查，包括性别、年龄、文化程度、职位、工作年限、单位性质、参与形式等，采用选择题的方式作答。第二部分：员工参与分量表。通过相关文献和网络检索，我们得到了Lawler；GuyPare，MichelTremblay编制的相关员工参与问卷[21，22]，以及黄坚学翻译的Gu
yPare，MichelTremblay的包含五个维度参与问卷[23]。本文通过对GuyPare，MichelTremblay的原问卷与黄坚学所翻译的问卷、以及周硕所用的相关问卷进行对比，适当调整、增加了一些具体项目，形成一份包括30个题目、五个维度的初始员工参与量表。第三部分：员工忠诚度调查分量表。本研究对于员工忠诚度的评价采用了组织承诺的研究成果，通过忠诚严格检测调查表与组织承诺评价模型相结合来评价员工忠诚度，问卷是在Allen&Meyer(1990)[24]的组织承诺量表，凌文辁、张治灿、方俐洛研制的“中国企业员工组织承诺问卷”以及刘小平的“员工参与问卷”的基础上加以修改发展而来[25-26]。所形成初始量表包括三个维度：情感忠诚、持续忠诚和规范忠诚，共26题。问卷第二部分、第三部分均采用Likert五点记分，正向记分，其中忠诚量表的项目18为反向记分，两部分量表从1到5分别描述为：非常不符合、不符合、一般、符合、非常符合。
本研究采用便利抽样对不同行业、不同所有制企业为对象进行了问卷调查，本次调研分预试和正式调查两个步骤，经预试信度效度检验后，经删除、调整形成正式问卷，其中第一部分含10个题目，员工参与量表包括27个题目，员工忠诚度量表包含23个题目，问卷共计60个题目。问卷发放方式包括电子问卷以及纸制问卷面对面的发放等。共发放纸制问卷120份，回收问卷82份，其中有效问卷80份；网上收集数据150份，其中有效问卷127份，问卷总回收率为85.9％，有效问卷共207份，有效回收率为76.7％。被调查对象一般员工、基层管理人员、中层管理人员、高层管理人员分别占42.5％、32.4％、17.9％、6.8％；高中及以下、大专、本科、硕士及以上分别占2.9％、10.6％、70.5％、15.9％；国有、民营(含港澳台资)、外企、其它分别占40.6％、39.6％、5.8％、13.5％，男性、女性分别占59.7％、40.3％。
对于回收的问卷，本研究主要使用SPSS15.0来进行资料的相关分析。
(二)效度信度分析
问卷效度是指问卷测量反映概念真实含义的程度；信度分析则是指测量的一致性或者说是可靠性。问卷员工参与量表的KMO值高达0.916，此外巴特利特球形检验的统计量为2804.104，相应的概率Sig.为0.000，非常适合做因子分析。通过SPSS15.0对调查所得数据进行分析，经过Varimax转换后抽取五个因素，这五个因素对总变异量的解释累计达到63.071％，分别命名为F1信息共享、F2认同、F3公平报酬、F4授权、F5能力提升。参与本量表的总体Cronbach'sα系数达到了0.935，五个因子的内部一致性系数也很高，分别为0.874，0.855，0.805，0.844，0.732可以认为其信度较高。问卷忠诚度量表的KMO值高达0.906，此外巴特利特球形检验的统计量为2241.692，相应的概率Sig.为0.000，非常适合做因子分析。经过Varimax转换后抽取三个因素，这三个因素对总变异量的解释累计达到65.974％，分别命名为F1情感忠诚、F2规范忠诚、F3义务忠诚。本部分总Cronbach’sα系数达到0.903，三维度的内部一致性分别为0.925、0.841、0.603。同样具有较高的信度和效度。
四 数据分析
(一)员工参与及其各维度与员工忠诚度及其各维度之间的偏相关分析
根据前文论述可知，员工自身因素是影响员工忠诚度的因素之一，本文为保证研究的严密性，把员工年龄、工龄、学历及职务作为控制变量，利用统计软件，对整体员工参与及其各维度及与员工忠诚度及其各维度之间的相关性进行分析，结果如表1所示。
由表1可以看出，员工参与各维度当中，能力提升的平均分最高为3.2246，授权最低为2.9839，说明国内企业对员工的授权不太重视，没有给与员工足够的自主空间。同时，从员工参与五维度之间以及员工忠诚度的三成分之间的相关看，都比较显著。从各量表的内部一致性系数可以看出，大部分都在0.8以上，可见员工参与及员工忠诚度量表都具有良好的同时效度。另外，从表中可以看出，员工自身因素当成控制变量后，整体员工参与与整体员工忠诚度之间的相关系数达到0.549，认为具有较强的相关性，同时，员工参与的各维度与情感忠诚相关性最强，与规范忠诚的相关性相对次之，而只有信息共享与公平报酬与持续忠诚在显著水平0.05时显著相关。
(二)员工参与各维度对忠诚度不同维度的回归分析
在相关分析的基础上，本文采用SPSS15.0中线形回归分析的逐步回归方式(Stepwise)，以员工参与各维度作为自变量，整体员工忠诚度
各维度为因变量，通过比较回归系数判断出员工参与各维度中的哪些维度对员工忠诚的影响最为显著，哪些维度的影响次要显著。具体如表2所示。
从表2中可以看出，在情感忠诚度的回归分析中，第一步引进的变量是公平报酬，第二步引入的变量是认同，然后引进了信息共享。引进这3个变量后，方程的复相关系数的平方分别由0.404增加到0.497、0.513，因此，认为拟合优度较好。F检验统计量的观测值为73.342，其分布的显著性概率为0.000，说明因变量和这3个自变量的线性关系是显著的，可建立线性模型。第3个回归方程为Y1(情感忠诚)=1.366+0.195×公平报酬+0.320×认同+0.191×信息共享，标准化回归系数分别为0.394、0.284、0.179，因此影响情感忠诚的各维度是公平报酬、认同和信息共享。由此部分验证了假设H1、H2、H4。同理，规范忠诚回归方程为Y2(规范忠诚)=1.524+0.197×认同+0.175×公平报酬+0.157×信息共享，标准化回归系数分别为0.215、0.202、0.180，因此影响规范忠诚的各维度依次是认同、公平报酬和信息共享，同时表示它们对规范忠诚的影响程度较低。此结论同样部分验证了H1、H2、H4。在持续忠诚的`回归中，只有“公平报酬”这一预测变量进入了回归方程，其标准化回归系数为0.165，F检验统计量的观测值为22.509，其分布的显著性概率为0.017，表示在显著水平0.05的条件下，才能说明它对持续忠诚的影响是正向的，方程的复相关系数的平方为0.027，同时表示它对持续忠诚的影响程度较低。此结果部分验证了H4。
综上所述，我们可以得出五个假设当中，只有H4完全成立，H1、H2部分成立而H3、H5则完全不成立。
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