（一）相关分析

根据统计学原理，变量之间存在显著的相关关系是其间存在因果关系的必要条件。因此，首先需要对主动性人格、员工积极前摄行为（包括任务性与参与性积极前摄行为）、超角色自我效能、柔性角色导向与支持性组织氛围之间进行相关分析，采用SPSS16.0计算这些变量之间的皮尔逊相关系数，如表5-18所示。根据相关系数结果，表明上述变量之间存在显著的正相关关系。

表5-18　主动性人格等变量的相关系数

注：**代表在P<0.01的水平下显著相关（双尾检验）。
资料来源：作者整理。

（二）回归分析

为了验证变量之间的因果关系，本研究使用层级回归的方法，来分析自变量对因变量的影响。层级回归的优点在于能够清晰地分离出自变量对因变量解释的独特贡献，并已在管理学研究中得到了广泛应用。为了避免一些非本研究关注的变量对研究结果的干扰，本研究引入4个控制变量，分别为性别、年龄、教育程度与工作年限。按照层级回归的流程，将每组回归分析过程分为两步：第一步，引入控制变量，观察控制变量对因变量方差变异的解释能力，作为模型A；第二步，在模型A的基础上再引入相应的自变量，观察对因变量的影响，构成模型B。在回归分析过程中，将4个控制变量进行虚拟化处理，具体包括：对于性别，将“女性”作为基准；对于年龄，将“55岁以上”作为基准；对于教育程度，将“研究生”作为基准；对于工作年限，将“15年以上”作为基准。以下将分别对研究假设中变量之间的关系进行检验。

1.主动性人格对员工积极前摄行为的直接影响检验

如表5-19所示，层级回归分析结果表明，控制变量总体对员工积极前摄行为及其两个维度的影响均不显著。将主动性人格分别引入模型2、模型4与模型6中，这三个模型的回归方程显著（p=0.000<0.05），表明主动性人格分别对员工积极前摄行为整体及两个维度具有显著的正向影响（β1=0.858，β2=0.856，β3=0.719）。

表5-19　主动性人格对积极前摄行为及其两个维度的回归分析

续表(www.daowen.com)

注：* p<0.05。
资料来源：作者整理。

2.主动性人格对员工积极前摄行为的间接影响检验本研究采用巴龙和肯尼（Baron & Kenny，1986）[20]提供的检验中介作用的程序和判断条件，分别验证超角色自我效能与柔性角色导向的中介作用。具体的检验程序与判断条件为：（1）将中介变量对自变量进行回归分析，回归系数显著；（2）将因变量对自变量进行回归分析，回归系数显著；（3）将自变量与中介变量同时引入回归方程，中介变量的回归系数显著，如果此时自变量的回归系数变得不再显著，那么表明存在完全中介作用，若自变量的回归系数依然显著但比上一步中有所下降，则表明存在部分中介作用。表5-20的回归分析结果可以明显看出，当主动性人格（自变量）与超角色自我效能（中介变量）同时进入回归方程时，主动性人格的回归系数仍然显著，但比第二步中单独引入回归方程时的回归系数有所下降，因此，超角色自我效能在主动性人格与员工积极前摄行为之间存在部分中介作用。

表5-20　超角色自我效能的中介作用的层级回归分析

注：* p<0.05。
资料来源：作者整理。

同理，如表5-21所示，可以发现当主动性人格（自变量）与柔性角色导向（中介变量）同时进入回归方程时，主动性人格的回归系数仍然显著，但比第二步中单独引入回归方程时的回归系数有所下降，因此，柔性角色导向在主动性人格与员工积极前摄行为之间存在部分中介作用。

表5-21　柔性角色导向的中介作用的层级回归分析

续表

注：* p<0.05。
资料来源：作者整理。