工作不安全感對用戶抵制信息系統實施的影響

張亞軍，張金隆，張軍偉

1 華中科技大學 管理學院，武漢430074

2 貴州財經大學 工商管理學院，貴陽550025

1 引言

隨著信息化進程的不斷深入，組織運營和管理決策對信息系統的依賴日漸增強。為了獲取持續的競爭優勢，組織往往會引入各種各樣的信息系統，如客戶關系管理、供應鏈管理、企業資源計劃、IT 服務管理等。但遺憾的是，信息系統實施成功率并不是太高，而用戶抵制被認為是造成該種結果的重要原因［1］。另外，信息系統實施總是伴隨著企業文化、組織結構、權力地位、工作內容、薪酬福利等方面的深刻變革，直接觸及用戶的切身利益，抱怨、拖延、罷工、繼續使用遺留系統、蓄意破壞或拒絕使用替代系統等抵制行為在所難免［2］。因此，識別用戶抵制的影響因素進而制定相應的管理對策已然變得十分迫切。系統梳理已有研究［3-6］發現，學者們重點探討個體特征、系統特性、消極情緒、認知差異、負面期望、組織支持以及技術性或社會性變化對用戶抵制的影響，明顯忽視了工作壓力源這一常見因素。工作不安全感作為一種重要壓力源，是指個體對工作本身及其重要特征可能喪失的威脅知覺以及對此無能為力的主觀體驗。工作不安全感已成為組織行為、人力資源等領域的熱點研究問題，先后有相當數量的學者投入到工作不安全感與組織信任［7］、工作投入［7］、工作滿意度［7］、組織承諾［8］、工作幸福感［9］、工作績效［9］、創造力［10］、情緒耗竭［11］和反生產行為［12］的關系研究中。用戶抵制作為反生產行為的典型代表，是工作不安全感這種壓力源最常見的反應之一［13］，但是兩者關系卻沒有得到應有的關注。針對現有空白，本研究基于反生產行為的壓力- 情緒理論探討工作不安全感對用戶抵制信息系統實施的影響，這是本研究要澄清的第1個問題。情緒通常被視為工作中的“副產品”予以忽視，然而近期卻有研究提出個體行為不僅是理性加工的結果，也可能為情緒所致［14］。情感事件理論也認為情緒是連接工作環境特征與員工行為之間的橋梁［15］，那么情緒是否在工作不安全感與用戶抵制之間起到中介作用是本研究要澄清的第2個問題。另外，用戶抵制是個人因素和情景因素共同作用的結果，但對于兩者的交互效應卻缺乏研究［1，3］。不確定性規避作為一種重要的個人特質，其與工作不安全感是否存在交互效應是本研究要澄清的第3個問題。澄清以上問題的理論意義在于幫助研究者理清工作不安全感影響用戶抵制的內在機制，實踐意義在于協助管理者有效應對信息系統實施過程中的用戶抵制行為。

2 相關研究評述

工作不安全感內涵復雜，不同學者有不同界定。Ashford等［16］認為工作不安全感由5個部分構成，①失去某些重要工作特征的可能性，如人- 崗匹配、職業晉升、薪酬發展、異地派遣、工作自主性等;②上述工作特征對于員工的重要性;③某些工作變動的可能性，如換崗、晉升、提前退休、永久解雇等;④上述工作變動對于員工的重要性;⑤員工對于上述威脅的無力感;工作不安全感= ［(∑工作特征重要性× 工作特征失去的可能性)+ (∑工作變動重要性× 工作變動的可能性)］× 面對上述威脅的無力感。Hellgren等［17］認為工作不安全感存在數量和質量之分，數量型工作不安全感表現為員工對喪失工作本身的擔憂，質量型工作不安全感表現為員工對損害雇傭關系質量的威脅知覺。Huang等［18］認為工作不安全感具有認知評價和情感體驗雙重特性，認知型工作不安全感指對工作或利益損失可能性的認知評價，情感型工作不安全感指對這些潛在損失擔憂的情感體驗。胡三嫚［8］的研究則發現工作不安全感包括工作喪失不安全感、工作執行不安全感、薪酬晉升不安全感、過度競爭不安全感和人際關系不安全感5個方面。誠然，理論界對于工作不安全感內涵的理解還存在一定分歧，但是對員工擔憂源于工作本身及其重要特征受到威脅的看法卻是一致的。此外，Greenhalgh等［19］斷言那些有能力應對工作中潛在威脅的員工不會體驗到太多不安全感?；诖?，本研究將工作不安全感定義為個體對工作本身及其重要特征可能喪失的威脅知覺和對此無能為力的主觀體驗。

已有研究［20-21］通常簡單的把用戶抵制當成用戶接受的另一面，然而這種理解有失偏頗。首先，從文本語義上分析，與用戶接受相比，用戶支持作為用戶抵制的反面更加精確［22］;其次，在信息系統強制使用的情景下，表面的用戶接受會掩飾隱性的抵制行為［23］;再次，用戶接受與用戶抵制的理論基礎完全不同，用戶接受以理性行為理論、計劃行為理論、創新擴散理論、技術接受模型和技術采納與利用整合理論等為基礎，而用戶抵制以人為導向論、系統導向論、人- 系統交互論、公平- 實施模型、維持現狀偏好理論等為基礎;最后，用戶接受與用戶抵制研究的切入視角存在差異，用戶接受主要通過感知、態度以及行為意向等構念解釋用戶接受信息技術的過程，用戶抵制通過系統實施引致的技術性或社會性變化解釋用戶抵制信息技術的成因［1，4］。由此可見，用戶接受和用戶抵制是兩種截然不同的研究范式。用戶抵制被引用最多的定義有兩個，一個是Markus［3］的定義，即用戶抵制是指個體通過各種隱性或顯性的行為阻止信息系統實施或使用;另一個是Kim等［1］的定義，即用戶抵制是指個體對信息系統實施引致的潛在變化的不良反應和反對。嚴格的講，這些定義都很難涵蓋用戶抵制的全部內容。本研究將用戶抵制定義為個體通過各種隱性或顯性行為阻止信息系統實施，常見的表現形式包括抱怨、拖延、罷工、繼續使用遺留系統、蓄意破壞或拒絕使用替代系統等［24］。已有國外學者致力于探索用戶抵制信息系統實施的影響因素，大致可歸為個體特征、系統特性、消極情緒、負面期望、認知差異、組織支持和技術性或社會性變化7個方面［3-6］。已有研究至少存在兩個方面的不足，一是已有研究較多地通過案例研究、德爾菲法和焦點小組訪談等定性方法識別用戶抵制的影響因素，定量研究亟待加強;二是研究視角相對較少，鮮有從壓力源視角考察用戶抵制的影響因素。根據壓力- 情緒理論可知，個體對環境事件的威脅知覺勢必喚起情緒反應，進而導致反生產行為［13］。根據情感事件理論可知，個體所經歷的工作事件首先會引發情緒反應，然后再通過情緒反應影響其行為［15］。工作不安全感作為組織生活的重要事件，會對用戶抵制具有較強的預測力?；诖?，本研究探討工作不安全感影響用戶抵制信息系統實施的作用機制，重點分析積極情緒和消極情緒的中介作用以及不確定性規避的調節作用。

3 研究假設和模型構建

3.1 工作不安全感與用戶抵制

關于工作不安全感對員工結果變量(如態度、行為等)的作用效果，學術界存在3種主流的觀點。第1種觀點視工作不安全感為障礙性壓力源，給個人更多的帶來負面結果。Sverke等［7］通過元分析發現，工作不安全感對員工工作投入、組織信任、組織承諾、工作滿意度、心理和生理健康具有消極的影響;張勇等［10］的實證結果表明，工作不安全感與員工創新自我效能和創造力顯著負相關;張莉等［25］認為工作不安全感不但會誘發沮喪、痛苦等消極情緒，還會導致員工的心理資源枯竭。第2種觀點視工作不安全感為挑戰性壓力源，給個人更多的帶來正面結果。Cavanaugh等［26］和Wong等［27］研究發現，對于現有工作的擔憂有助于激發員工潛力進而改善他們的工作績效。第3種觀點認為工作不安全感可以同時發揮障礙性壓力源和挑戰性壓力源的功效，也就是說，工作不安全感與員工結果變量之間的關系并非線性。周浩等［28］研究發現工作不安全感對員工創造力具有倒U 形影響，即低和高工作不安全感水平下，員工創造力較低;在中等程度工作不安全感水平下，員工創造力最高。周浩等［29］還揭示了工作不安全感與員工建言之間的倒U 形關系，即在高和低工作不安全感水平下，員工建言較少;在中等程度工作不安全感水平下，員工建言最多。由此可見，學者們對于工作不安全感到底是發揮功能性作用還是非功能性作用并沒有達成一致共識，未來研究應具體問題具體分析。

在信息系統實施情景下，工作不安全感對用戶抵制的影響可以從4個方面進行闡述。首先，當用戶感知到工作受到威脅卻又無力應對時，出于自我保護的目的會傾向于安于現狀［28］;其次，工作不安全感作為一種重要的壓力源，不僅會增加用戶罹患心理和生理疾病的概率，還會誘發沮喪、痛苦、抱怨等負面情緒，而這些令人不悅的消極體驗會造成不同程度的偏離行為［7，30］;再次，工作不安全感會弱化用戶對既得資源的控制感，通過顯性或隱性抵制有助于用戶持續控制這些已得資源;最后，工作不安全感顯著降低員工對組織的信任和承諾，不利于兩者高水平社會交換關系的形成，換句話說，即工作不安全感會抑制用戶通過參與替代系統實施來回報組織的動力［7-8］。胡三嫚等［31］的實證結果也表明，工作喪失、薪酬晉升、工作執行、過度競爭和人際關系不安全感對工作投入有不同程度的負向影響，依照此邏輯，用戶也會將更多精力投入到慣常性活動而非替代系統實施中?；谏鲜龇治?，本研究提出假設。

H1工作不安全感對用戶抵制有顯著正向預測作用。

3.2 積極情緒和消極情緒的中介作用

人們在工作生活之中情緒復雜多變，時而悲傷，時而快樂，時而冷漠，時而熱情［32］。根據效價標準，情緒可分為正、負兩極，正性情緒被稱為積極情緒，負性情緒被稱為消極情緒。積極情緒通常被描繪成一種令人愉悅的主觀體驗，包括高興、欣喜、興奮、自豪、滿足和愛等情緒狀態;消極情緒通常被描繪成一種令人生厭的主觀體驗，包括憤怒、恥辱、厭惡、罪惡、恐懼和神經質等情緒狀態［33］。已有研究表明，情緒對于特定行為有一定預測作用，特別是消極情緒，如恐懼產生逃離、憤怒導致攻擊、厭惡引發驅逐等［34］。在信息系統實施情景下，消極情緒會縮小用戶的瞬間思維活動序列［35］，在有限認知范圍影響下，保險起見用戶更傾向著眼于短期利益(新、舊系統切換初期會有一段時間的陣痛期，個人績效不升反降)，即繼續使用現有系統處理日常事務。除此之外，消極情緒通常與特定行為緊密關聯，當用戶體驗到令人不悅的負向情緒時，產生抵制不足為奇［34］。由此可見，消極情緒對用戶抵制有顯著正向預測作用，積極情緒則不然。根據積極情緒拓展和建設理論可知，首先，積極情緒能夠激發個體探索新鮮事物的興趣，有助于用戶參與替代系統實施［36］;其次，積極情緒能夠拓展個體的注意范圍和認知地圖，有利于用戶制定符合組織長遠發展的決策［35］;最后，積極情緒能夠構建個體的身體資源(如身體機能)、智力資源(如知識儲備)、人際資源(如社交網絡)和心理資源(如抗壓能力)，有益于用戶自我效能的提升［36］。所以，在積極情緒狀態下，用戶既有參與替代系統實施的熱情，也有應對潛在變化(如人員崗位、工作流程等)的信心。馬慶國等［37］也證實積極情緒對用戶采納信息技術有顯著地正向影響。由此可見，積極情緒對用戶抵制有顯著負向預測作用。

情感事件理論認為情緒是連接工作環境特征與員工行為的橋梁，也就是說，員工所經歷的工作事件首先會引發情緒反應，然后再通過情緒反應影響其行為［15］。Weiss等［15］進一步澄清，并不是所有工作事件都能誘發情緒反應，那些僅僅停留在初評階段的工作事件就只能影響個體心境。情感事件理論自提出后，被廣泛用于解釋工作環境對員工行為作用機制的“黑箱”。Rodell等［38］發現專注、焦慮和憤怒中介挑戰性壓力源和障礙性壓力源與組織公民行為和反生產行為之間的關系;王宇清等［30］發現消極情緒在程序公正和互動公正與員工偏離行為之間起中介作用。工作不安全感作為一種重要的壓力源，勢必會喚起憤怒、沮喪、痛苦等消極情緒［13］。另外，既得資源和權力的可能喪失顯然也不利于積極情緒的構建［36］。換句話說，工作不安全感會導致積極情緒減少、消極情緒增多。因此，可以推斷出積極情緒和消極情緒也應是工作不安全感與用戶抵制之間關系的中介變量?；谏鲜龇治?，本研究提出假設。

H2工作不安全感通過負向影響積極情緒間接正向影響用戶抵制。

H3工作不安全感通過正向影響消極情緒間接正向影響用戶抵制。

3.3 不確定性規避的調節作用

不確定性規避是指一個社會中人們對于模糊情景的容忍程度，它和權力距離、個人主義/集體主義、男性化/女性化以及長期取向/短期取向一起，共同構成Hofstede［39］的文化維度理論。在不確定性規避程度低的社會中，人們思維開闊，做事靈活，對探索新鮮事物富有熱情;在不確定性規避程度高的社會中，人們相對保守，不喜變化，樂于按照既定規則行事［40］。文化差異不能僅僅局限在社會層面，因為同一社會背景下的個體在文化方面也存在較大差異，并且對于個體層面文化差異的研究更具理論意義和現實意義［41］。Kirkman等［42］對文化差異實證文獻進行綜述后也表達了類似的觀點，即已有研究更多地關注個體層面而非社會或國家層面;Hwang等［43］的實證研究結果表明，顧客不確定性規避調節主觀規范與認知信任的關系?；诖?，本研究也從個體層面上分析不確定性規避對工作不安全感與積極情緒、消極情緒和用戶抵制之間關系的調節作用。在信息系統實施情景下，低不確定性規避用戶主動進取，富于冒險，并且對風險耐受力更強，當他們感知替代系統實施能給自身帶來更高的工作績效、更多的工資收入及更好的晉升機會等潛在收益時，工作不安全感對積極情緒、消極情緒和用戶抵制的影響會被進一步弱化。高不確定性規避用戶傳統守舊，不喜變化，并且對于風險更加敏感，當他們感知替代系統實施可能帶來工作喪失、薪酬下降、流程變更、過度競爭和人際沖突等潛在成本時，工作不安全感對積極情緒、消極情緒和用戶抵制的影響會被進一步加強?；谏鲜龇治?，本研究提出假設。

H4不確定性規避對工作不安全感與積極情緒之間關系具有顯著的調節效應。具體而言，與低不確定性規避相比，對高不確定性規避用戶而言，工作不安全感與積極情緒之間的負向關聯性更強。

H5不確定性規避對工作不安全感與消極情緒之間關系具有顯著的調節效應。具體而言，與低不確定性規避相比，對高不確定性規避用戶而言，工作不安全感與消極情緒之間的正向關聯性更強。

H6不確定性規避對工作不安全感與用戶抵制之間關系具有顯著的調節效應。具體而言，與低不確定性規避相比，對高不確定性規避用戶而言，工作不安全感與用戶抵制之間的正向關聯性更強。

如上所述，本研究認為不確定性規避之所以放大了工作不安全感對用戶抵制的正面效應，是因為其增強了工作不安全感對積極情緒的負面效應和對消極情緒的正面效應，據此本研究預測不確定性規避調節工作不安全感經由積極情緒和消極情緒對用戶抵制的間接效應?；谏鲜龇治?，本研究提出假設。

H7不確定性規避調節工作不安全感通過積極情緒對用戶抵制的間接效應，用戶不確定性規避越高，這種正向的間接效應越強。

H8不確定性規避調節工作不安全感通過消極情緒對用戶抵制的間接效應，用戶不確定性規避越高，這種正向的間接效應越強。

4 研究方法

4.1 研究對象和調查過程

為了避免同源方差，采用配對方法收集數據，終端用戶問卷包括性別、年齡、教育程度、工作不安全感、積極情緒、消極情緒和不確定性規避，直接主管問卷包括用戶抵制。2014年5月至7月，對武漢、鄭州、許昌和安陽等地12家企業進行調研，行業涉及制造、金融、通信和培訓等。12家企業都處于信息系統實施期間，但是實施進度有所差異。需要特別強調的是，本次調研僅涉及上述企業的IT 部門。調查過程分為3個步驟，首先，在IT 部門領導協助下確定參與調查的終端用戶及其直接主管名單，特別要求這種上下級關系至少持續半年以上;其次，對用戶名單進行編號并分發給他們填寫，問卷填完后直接收回;最后，在直接主管問卷上標明需要評價的用戶名單并送給他們填寫，填完后交給指定人員統一寄回給研究者。問卷全部回收后，研究人員依照編號對問卷進行匹配和篩選。共發放問卷350 套，最終得到有效匹配問卷266 套。樣本的描述性統計結果為，就性別而言，女性用戶115 人，占43.233%;男性用戶151人，占56.767%。就年齡而言，25 歲及以下的用戶有66 人，占24.812%;26 歲～30 歲的 有93 人，占34.963%;31 歲～35 歲的 有62 人，占23.308%;36歲及以上的 有45人，占16.917%。就教育程度而言，高中學歷及以下的用戶有21 人，占7.895%;大專學歷72 人，占27.068%;本科學歷129 人，占48.496%;研究生學歷及以上44人，占16.541%。

4.2 測量工具

以已有研究中的測量工具為基礎設計題項，同時結合中國語言習慣和文化特點進行適當調整。問卷初稿形成后，首先交由信息系統、心理學和人力資源領域內的6 位教授進行評議，然后根據他們的反饋意見修改問卷并最終確定。在正式發放問卷之前，研究者還邀請78 位MBA 學員參與預測試，結果表明探索性因子分析共析出5個因子，總方差解釋量為77.864%，題項在其對應潛變量上的載荷系數均高于在其他潛變量上的載荷系數，而且各個潛變量的內部一致性系數都大于0.700，表明本量表具有良好的信度和效度，并且適用于中國情景的研究。

采用Huang等［18］和Schreurs等［44］編制的問卷測量自變量工作不安全感，包含5個題項，內部一致性系數為0.898;采用Watson等［33］編制的問卷測量中介變量積極情緒，包含4個題項，內部一致性系數為0.904;采用Watson等［33］編制的問卷測量中介變量消極情緒，包含4個題項，內部一致性系數為0.872;采用Dorfman等［45］編制的問卷測量調節變量不確定性規避，包含5個題項，內部一致性系數為0.894;采用Kim等［1，46］編制的問卷測量因變量用戶抵制，包含4個題項，內部一致性系數為0.840。各變量的題項見表1。

本研究的控制變量包括性別、年齡、教育程度、變革強度和實施時長。對性別進行虛擬變量處理，女性取值為0，男性取值為1;年齡分為4個等級，25歲及以下、26 歲～30 歲、31 歲～35 歲、36歲及以上;教育程度分為4個等級，高中學歷及以下、大專學歷、本科學歷、研究生學歷及以上;對變革強度進行虛擬變量處理，漸進式變革取值為0，激進式變革取值為1;實施時長是指截至調研時項目已實施的時間，可分為3個等 級，6個月 及以 下、6個月～12個月、12個月 及以上。以上測量，除控制變量外，其他變量均采用Likert 5點量表計分，1 為非常不同意，5 為非常同意。

4.3 統計分析

本研究采用SPSS 19.0 和AMOS 17.0等工具進行統計分析。具體而言，首先，進行驗證性因子分析、描述性統計分析和內部一致性信度檢驗;其次，依照Baron等［47］的步驟分析積極情緒和消極情緒的中介效應;最后，采用層級回歸方法檢驗不確定性規避對工作不安全感與積極情緒、消極情緒和用戶抵制之間關系的調節效應。

5 結果分析

5.1 驗證性因子分析

通過驗證性因子分析檢驗工作不安全感、積極情緒、消極情緒、不確定性規避和用戶抵制的區分效度，結果見表2。由表2可知，五因子模型對實際數據的擬合明顯優其他模型，這表明本研究涉及的5個變量具有良好的區分效度。因此，可以進行下一步的結構模型分析。

表1 變量和題項Table 1 Variables and Items

表2 驗證性因子分析結果(N =266)Table 2 Results of Confirmatory Factor Analysis (N =266)

表3 描述性統計分析結果(N =266)Table 3 Results of Descriptive Statistical Analysis (N =266)

5.2 描述性統計分析

表3 給出各個變量的均值、標準差和相關系數。由表3 可知，工作不安全感與積極情緒顯著負相關(r= －0．543，p ＜0．010)，與消極情緒(r= 0．427，p ＜0．010)和用戶抵制(r=0．397，p ＜0．010)顯著正相關，H1得到初步驗證;積極情緒與用戶抵制顯著負相關(r =－0．485，p ＜0．010);消極情緒與用戶抵制顯著正相關(r= 0．555，p ＜0．010);不確定性規避與消極情緒顯著正相關(r=0．128，p ＜0．050)，與工作不安全感(r =0.061，p ＞0．050)、積極情緒(r=－0．085，p ＞0．050)和用戶抵制(r=－0．001，p ＞0．050)無明顯相關性。

5.3 中介效應分析

本研究沿用Baron等［47］推薦的步驟檢驗積極情緒和消極情緒是否中介工作不安全感與用戶抵制的關系，檢驗結果見表4。①將積極情緒作為因變量，控制變量進入回歸方程，構建模型1;在模型1 基礎上加入自變量工作不安全感，構建模型2，檢驗工作不安全感與積極情緒的關系。由模型2 可知，工作不安全感對積極情緒有顯著的負向影響，β=－ 0．559，p ＜0.001。②將消極情緒作為因變量，控制變量進入回歸方程，構建模型3;在模型3 基礎上加入自變量工作不安全感，構建模型4，檢驗工作不安全感與消極情緒的關系。由模型4 可知，工作不安全感對消極情緒有顯著的正向影響，β= 0．428，p ＜0．001。③將用戶抵制作為因變量，控制變量進入回歸方程，構建模型5;在模型5 基礎上加入自變量工作不安全感，構建模型6，檢驗工作不安全感與用戶抵制的關系。由模型6 可知，工作不安全感對用戶抵制有顯著的正向影響，β= 0．393，p ＜0．001，H1得到進一步驗證。④將用戶抵制作為因變量，控制變量和中介變量同時進入回歸方程，構建模型7，檢驗積極情緒和消極情緒與用戶抵制的關系。由模型7 可知，積極情緒對用戶抵制有顯著的負向影響，β=－ 0．302，p ＜0．001;消極情緒對用戶抵制有顯著的正向影響，β=0．413，p ＜0．001。⑤將用戶抵制作為因變量，控制變量、自變量和中介變量同時進入回歸方程，構建模型8，檢驗積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間的中介作用。由模型8可知，積極情緒(β= －0．270，p ＜0．001)和消極情緒(β=0．397，p ＜0．001)對用戶抵制仍然存在顯著的影響，但是工作不安全感對用戶抵制的影響卻不顯著，β=0．072，p ＞0．050。由此可以斷定，積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間起完全中介作用，即工作不安全感通過負向影響積極情緒間接正向影響用戶抵制，通過正向影響消極情緒間接正向影響用戶抵制，H2和H3得到驗證。

采用Bootstrapping 法進一步檢驗工作不安全感對用戶抵制的間接效應。檢驗結果表明，工作不安全感經由積極情緒影響用戶抵制的間接效應為0.127，間接效應99%的置信區間為［0.053，0.212］，不包括零點;工作不安全感經由消極情緒影響用戶抵制的間接效應為0.143，間接效應99%的置信區間為［0.061，0.250］，同樣不包括零點。如上所述，工作不安全感經由積極情緒和消極情緒影響用戶抵制的間接效應均顯著，H2和H3得到進一步驗證。

表4 積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間中介效應的分析結果Table 4 Analysis Results of Mediating Effects of Positive and Negative Emotions between Job Insecurity and User Resistance

5.4 調節效應分析

本研究采用層級回歸方法檢驗不確定性規避是否調節工作不安全感與積極情緒、消極情緒和用戶抵制的關系，檢驗結果見表5。①將積極情緒作為因變量，控制變量、自變量工作不安全感和調節變量不確定性規避同時進入回歸方程，構建模型9;在模型9基礎上加入工作不安全感與不確定性規避的交互項，構建模型10，檢驗不確定性規避對工作不安全感與積極情緒關系的調節效應。由模型10 可知，工作不安全感與不確定性規避的交互項對積極情緒有顯著的負向影響，β=－0．138，p ＜0．050，表明不確定性規避顯著調節工作不安全感與積極情緒的關系。②將消極情緒作為因變量，控制變量、自變量工作不安全感和調節變量不確定性規避同時進入回歸方程，構建模型11;在模型11 基礎上加入工作不安全感與不確定性規避的交互項，構建模型12，檢驗不確定性規避對工作不安全感與消極情緒關系的調節效應。由模型12 可知，工作不安全感與不確定性規避的交互項對消極情緒的影響并不顯著，β=0．057，p ＞0.050，表明不確定性規避不能調節工作不安全感與消極情緒的關系，H5沒有得到驗證。③將用戶抵制作為因變量，控制變量、自變量工作不安全感和調節變量不確定性規避同時進入回歸方程，構建模型13;在模型13 基礎上加入工作不安全感與不確定性規避的交互項，構建模型14，檢驗不確定性規避對工作不安全感與用戶抵制關系的調節效應。由模型14 可知，工作不安全感與不確定性規避的交互項對用戶抵制存在顯著的正向影響，β= 0．161，p ＜0．010，表明不確定性規避顯著調節工作不安全感與用戶抵制的關系。

為了進一步確認不確定性規避對工作不安全感與積極情緒和用戶抵制之間關系的調節效應是否如先前預期，本研究依照Aiken等［48］的建議，分別選取工作不安全感和不確定性規避平均數加減一個標準差的值代入回歸模型中，并進行繪圖，結果見圖1 和圖2。由圖1 可以看出，與低不確定性規避相比，對高不確定性規避用戶而言，工作不安全感與積極情緒之間的負向關聯性更強，H4得到驗證。由圖2 可以看出，與低不確定性規避相比，對高不確定性規避用戶而言，工作不安全感與用戶抵制之間的正向關聯性更強，H6也得到驗證。

根據Edwards等［49］推薦的方法檢驗不確定性規避是否調節工作不安全感通過積極情緒和消極情緒對用戶抵制的間接效應，結果見表6。由表6 第一階段的分析結果可知，對不同水平的不確定性規避而言，工作不安全感到積極情緒的路徑系數有顯著的差異，Δβ= －0．358，95%的置信區間為［－0．621，－0．085］，p ＜0．050，H4得到進一步驗證;對不同水平的不確定性規避而言，工作不安全感到消極情緒的路徑系數差異不顯著，Δβ=0．104，95%的置信區間為［－0．121，0．312］，p ＞0．050，H5仍然沒有得到驗證。由表6 還可知，在高/低不確定性規避條件下工作不安全感通過積極情緒影響用戶抵制的間接效應均顯著，β =0.148，99%的置信區間為［0．056，0．254］，p ＜0．010;β=0．086，99%的置信區間為［0．029，0．173］，p ＜0．010。整體而言，在兩種條件下間接效應的差異也是顯著的，Δβ= 0．062，99%的置信區間為［0．001，0．159］，p ＜0.010，H7得到驗證。在高/低不確定性規避條件下工作不安全感通過消極情緒影響用戶抵制的間接效應均顯著，β=0．161，99%的置信區間為［0．068，0.288］，p＜0．010;β= 0.121，99%的置信區間為［0．037，0．248］，p ＜0．010。整體而言，在兩種條件下間接效應的差異卻不顯著，Δβ=0．040，95%的置信區間為［－ 0．043，0.133］，p ＞0．050，因此H8未得到驗證。

表5 不確定性規避對工作不安全感與情緒和用戶抵制之間關系調節效應的分析結果Table 5 Analysis Results of Moderating Effects of Uncertainty Avoidance on the Relationships between Job Insecurity，Emotions and User Resistance

圖1 不確定性規避對工作不安全感與積極情緒之間關系的調節效應Figure 1 Moderating Effect of Uncertainty Avoidance on the Relationship between Job Insecurity and Positive Emotions

圖2 不確定性規避對工作不安全感與用戶抵制之間關系的調節效應Figure 2 Moderating Effect of Uncertainty Avoidance on the Relationship between Job Insecurity and User Resistance

表6 調節的路徑分析結果Table 6 Path Analysis Results of Moderation

6 結論

本研究以信息系統終端用戶及其直接主管為研究對象，探討工作不安全感對用戶抵制信息系統實施的作用機理，重點分析積極情緒和消極情緒的中介作用以及不確定性規避的調節作用。研究結果表明，①工作不安全感對用戶抵制存在顯著正向預測作用;②積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間起完全中介作用;③不確定性規避對工作不安全感與積極情緒之間具有顯著的負向調節效應，具體而言，與低不確定性規避相比，對高不確定性規避用戶而言，工作不安全感與積極情緒之間的負向關聯性更強;④不確定性規避對工作不安全感與用戶抵制之間關系具有顯著的正向調節效應，具體而言，與低不確定性規避相比，對高不確定性規避用戶而言，工作不安全感與用戶抵制之間的正向關聯性更強。⑤不確定性規避正向調節工作不安全感通過積極情緒對用戶抵制的間接效應，用戶不確定性規避越高，這種正向的間接效應越強。上述研究結果在理論和實踐方面都具有重要意義。

(1)本研究發現工作不安全感對用戶抵制產生顯著的正向影響。一方面，該結論有效推動工作不安全感在信息系統實施領域的發展;另一方面，為用戶抵制研究提供了新的視角。本研究將工作不安全感這一概念引入到信息系統實施領域，填補了長期以來缺乏實證研究工作不安全感與用戶抵制之間關系的空白。已有研究主要從個體特征［3］、系統特性［3］和成本收益［1，46］等視角研究用戶抵制的形成機理，而本研究則從情景因素出發，研究工作環境特征對用戶抵制的預測作用。

(2)本研究發現積極情緒和消極情緒在工作不安全感與用戶抵制之間發揮完全中介作用。一方面，該結論揭示了工作不安全感影響用戶抵制的內在機理;另一方面，在中國情景下再次佐證情感事件理論，即情緒是連接工作環境特征與員工行為的橋梁。更為重要的是，還沒有研究把工作不安全感、積極情緒、消極情緒和用戶抵制整合在一起，本研究提出并驗證了工作不安全感通過積極情緒和消極情緒的中介效應影響用戶抵制，在理論上澄清了4 者之間的關系。除此之外，該結論也支持Ashforth等［14］的論斷，即用戶行為不僅是理性加工的結果，也可能為情緒所致。

(3)本研究發現不確定性規避顯著正向調節工作不安全感與用戶抵制的關系。一方面，該結論驗證了用戶抵制是個人因素與情景因素交互影響的結果;另一方面，解釋了相同情景下用戶抵制存在差異的原因。對于低不確定性規避用戶而言，工作不安全感對其抵制的正向影響更小，因為他們主動進取，富于冒險，并且對風險耐受力更強;對于高不確定性規避用戶而言，工作不安全感對其抵制的正向影響更強，因為他們傳統守舊，不喜變化，并且對于風險更加敏感。

(4)本研究還發現不確定性規避顯著負向調節工作不安全感與積極情緒的關系，該結論界定了工作不安全感影響積極情緒的邊界條件，對于情緒理論的發展有一定促進作用。從調節作用示意圖可以看出，兩個調節作用的趨勢基本相同，即放大自變量對因變量的影響強度，由此不再贅述積極情緒差異形成的原因。此外，本研究還發現不確定性規避正向調節工作不安全感通過積極情緒對用戶抵制的間接效應。但是，不確定性規避對工作不安全感與消極情緒之間關系以及工作不安全感通過消極情緒對用戶抵制間接效應的調節作用不顯著，具體原因還有待后續研究進行探討。

信息系統實施總是伴隨著企業文化、組織結構、權力地位、工作內容、薪酬福利等方面的深化變革，直接觸及用戶的切身利益，抱怨、拖延、罷工、繼續使用遺留系統、蓄意破壞或拒絕使用替代系統等抵制行為司空見慣。另外，用戶抵制還被認為是造成信息系統實施過程中超時、超預算甚至失敗等問題的主要原因［1］。因此，探索用戶抵制的形成機理進而制定相應的管理策略具有重要的現實意義。①本研究發現工作不安全感對用戶抵制有正向促進作用，這提示管理者可通過創造一個穩定的工作環境降低用戶對信息系統實施的抵制，如可以通過提供培訓協助用戶掌握替代系統所需技能，提升其可雇傭水平以及人- 崗匹配性，還可以通過適度調低績效考核標準打消用戶對替代系統表現不佳的顧慮。②本研究發現積極情緒和消極情緒完全中介工作不安全感與用戶抵制的關系，這提示管理者應持續關注用戶的情緒反應，尤其是消極情緒，做好用戶情緒疏導工作。具體而言，一方面，可以通過心理輔導幫助用戶建立應對工作壓力的信心;另一方面，可以通過文體活動緩解用戶緊張和焦慮心態。③本研究發現不確定性規避顯著調節工作不安全感與積極情緒和用戶抵制的關系，這提示管理者應該重視個體差異性，采用不同策略應對不同特質的用戶。對于低不確定性規避用戶而言，管理者提供更多的支持和鼓勵即可;而對于高不確定性規避用戶而言，管理者則可能需采取嚴厲的獎懲制度。

本研究也存在一些局限有待后續研究加以完善。①本研究中工作不安全感是指個體對工作本身及其重要特征可能喪失的威脅知覺和對此無能為力的主觀體驗，屬于整體性定義，然而還有學者從不同角度定義工作不安全感，如Hellgren等［17］認為工作不安全感存在數量和質量之分，數量型工作不安全感表現為員工對工作本身喪失的擔憂，質量型工作不安全感表現為員工對雇傭關系質量損害的威脅知覺;Huang等［18］認為工作不安全感具有認知評價和情感體驗雙重特性，認知型工作不安全感是指對工作或利益損失可能性的認知評價，情感型工作不安全感是指對這些潛在損失擔憂的情感體驗。這些類型的工作不安全感對用戶抵制各有什么影響、是否存在差異，本研究無法回答，有待未來深入探討。②本研究僅從情感事件理論考察情緒在工作不安全感與用戶抵制之間的中介作用，然而工作不安全感影響用戶抵制的路徑是多種多樣的，未來可從社會交換理論視角進行探討。

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