第四章 實證結果與分析
第四節 結構模型估計結果
為探討付出回饋失衡模型與職業倦怠對組織承諾與留任意願程度的影響，本 研究假設付出回饋失衡模型與職業倦怠會影響個體的組織承諾，進而降低留任意 願之程度，依據這個假設建立三個假設模型，並將以結構方程式來考驗變項間的 路徑關係。本研究以完全排除遺漏值後的243位連鎖餐廳從業人員作為觀察樣本，
進行模式的建構與評估，經檢定後，本研究三種不同模型分析結果之相關模式適 配度指標值。
一、模型A
本研究以三種不同模型分析結果之相關模式適配度指標值，將本研究架構模 型拆解加以深入探討其差異，而模型A是一種直接效果模型，在估計潛在中介變項 組織承諾的效果前，先估計潛在預測變項付出回饋失衡模型與職業倦怠對潛在結 果變項留任意願的直接效果。詳細分析結果請參考表4-8:
表4-8
模型A結構模型適配度指標值
模型 χ2 df RMSEA SRMR GFI NNFI CFI
模型A：直接效果 115.491*** 28 0.114 0.076 0.915 0.910 0.929 註1：RMSEA = root-mean-square error of approximation; SRMR = standardized RMR; GFI = Goodness of fit; NNFI = non-normed fit index; CFI = comparative fit index.
註2：***表示p<0.001。
結構方程式模型分析結果顯示，在不考慮組織承諾的情況下，從付出回饋失 衡模型直接影響到留任意願以及從職業倦怠直接影響到留任意願的效果值，分別 為0.30、-0.24與-0.38，t值分別為3.85、-2.98與-4.36，除-2.98(p <0.03)未達顯著水準，
其他皆達顯著水準(p < 0.01)，表示接續估計中介模型是有意義的。而本研究之χ2/df 值為115.491，絕對適配指標GFI值為0.915、RMR值為0.076、RMSEA值為0.114；
增量適配指標NFI值、CFI值皆高於0.90；簡效適配指標PNFI值、PCFI值皆高於 0.50，詳細分析結果參考圖4-2：
付出回饋失衡
二、模型B
依據本研究的理論假設，組織承諾可能是付出回饋失衡模型、職業倦怠與留 任意願之間的中介變項。模型B是一種不完全中介模型，表示組織承諾不完全中介 付出回饋失衡模型與留任意願，且組織承諾亦不完全中介職業倦怠與留任意願，
本研究結果顯示模型B具有良好的模式適配度（參考表4-9）。
表4-9
模型B結構模型適配度指標值
模型 χ2 df RMSEA SRMR GFI NNFI CFI
模型B：直接效果 180.756** 51 0.103 0.073 0.899 0.899 0.924 註1：RMSEA = root-mean-square error of approximation; SRMR = standardized RMR; GFI = Goodness of fit; NNFI = non-normed fit index; CFI = comparative fit index.
註2：**表示p<0.01。
比較模型B與模型A的結果，「職業倦怠→留任意願」的直接效果降為未達顯 著（直接效果值為0.30，t = 0.03，p > 0.01）。就統計上的意義而言，代表著組織 承諾在付出回饋失衡模型、職業倦怠對留任意願的關係中，扮演著部分中介的角 色。其中，「職業倦怠→留任意願」的直接效果為未達顯著，根據李家聖、陳益 世(1999）的研究指出，本研究推論其背後未達顯著的可能原因為：適量的工作壓 力可以發揮員工的潛力，使個體對刺激產生滿足感或挑戰性，以增加工作績效，
換言之，當連鎖餐廳從業人員對組織有所認同時，適當的壓力並不一定會讓他產 生離職的意圖。至於是否真的如此推論所言，尚待後續研究收集更充分資料才能 妥善回答此問題。而本研究之χ2值為180.756，絕對適配指標GFI值為0.899、RMR 值為0.073、RMSEA值為0.103；增量適配指標NFI值、CFI值皆高於0.90；簡效適配 指標PNFI值、PCFI值皆高於 0.50。
付出回饋失衡
三、模型Ｃ 註1：RMSEA = root-mean-square error of approximation; SRMR = standardized RMR; GFI = Goodness of fit; NNFI = non-normed fit index; CFI = comparative fit index.
註2：**表示p<0.01。 註1：PGFI = parsimony goodness-of-fit(值愈大愈好)；PNFI = parsimony normed fit index (值 愈大愈好)；CAIC = consistent Akaike information criterion(值愈小愈好)；Δχ2為卡方值差 異；Δdf為自由度差異。
註2：**表示p<0.01。
0.92
根據分析結果，本研究列出所有結構的路徑效果整理於表4-12，包含各變數的 直接效果、間接效果與總效果。由此表發現，付出回饋失衡對連鎖餐廳員工的職 業倦怠有顯著的直接影響，其影響值為0.32。付出回饋失衡對連鎖餐廳員工的組織 承諾有顯著的直接影響，其影響值為0.48。其中，付出回饋失衡透過中介變項職業 倦怠對組織承諾影響的間接效果為(0.32*0.48)=0.42達顯著，總效果為0.64。職業倦 怠對連鎖餐廳員工的組織承諾有顯著的直接影響，其影響值為-0.78。組織承諾對 連鎖餐飲業員工的留任意願有顯著的直接影響，其影響值為0.88。付出回饋失衡對 留任意願其影響值為0.50，職業倦怠對留任意願其影響值為-0.30，皆無顯著的直接 影響，顯示組織承諾在兩變項之間有中介效果。由上述結果得知，連鎖餐廳員工 工作壓力增大，會直接影響職業倦怠，也間接影響員工的組織承諾，進而容易造 成留任意願降低。
表4-12
中介驗證之效果分析表
路徑影響關係 直接效果 間接效果 總效果
付出回饋失衡 → 職業倦怠 0.32 --- 0.32 付出回饋失衡 → 組織承諾 0.48 0.16 0.64 付出回饋失衡 → 留任意願 0.50NS 0.42 0.92 職業倦怠 → 組織承諾 -0.78 --- -0.78 組織承諾 → 留任意願 0.88 --- 0.88 職業倦怠 → 留任意願 -0.30NS -0.23 -0.53
註：NS：Not Significant, 不顯著。
本研究根據理論假設組織承諾在連鎖餐廳從業人員的付出回饋失衡模型及職 業倦怠之間，扮演著重要的評估機制，付出回饋失衡模型與職業倦怠對個體的影 響，需透過組織承諾這個內在機制的評估之後，才會產生影響。依據理論基礎與 精簡適配度指標值(參考表4-13)，進行模型B與模型C的比較，顯示模型C的精簡適 配情況十分良好，是比較良好適切的模型，即為模型C的結構模型圖。整體而言，
本研究結果顯示：付出回饋失衡模型會透過組織承諾，對留任意願產生間接的負 向影響，而職業倦怠也會透過組織承諾，對留任意願產生間接的負向影響；換言
之，組織承諾在付出回饋失衡模型、職業倦怠與留任意願之間，扮演著完全中介 變項的角色。
表4-13
模型假設驗證之結果
假設路徑 實證
結果 備註
H1：付出回饋失衡模型對職業倦怠有直接影響效果 成立
H2：付出回饋失衡模型對留任意願有直接影響效果 不成立
H3：職業倦怠對留任意願有直接影響效果 不成立
H4：付出回饋失衡模型對組織承諾有直接影響效果 成立
H5：職業倦怠對組織承諾有直接影響效果 成立
H6：組織承諾對留任意願有直接影響效果 成立
H7：組織承諾對付出回饋失衡模型及留任意願具有中介效果 成立 完全中介
H8：組織承諾對職業倦怠及留任意願具有中介效果 成立 完全中介
四、模型A、B、C適配度指標值之比較
為了判別各種不同模型之模式何者較佳，本研究參考Hunt and Morgan (1994) 的研究中，比較兩模型時所使用的指標，包含結構模型對潛在變數的解釋力、χ2、
GFI、AGFI、NFI、CFI及PNFI，同時亦比較驗證結果受支持的程度，增加PNFI指 標的原因為此指標能夠同時告知研究人員配適度以及模型的簡約性。
由表4-14可得知模型A的直接效果以及加入組織承諾至模型B、C的路徑之模 型，模型C的模式契合程度皆比模型B較為配適，GFI，NFI，CFI及PNFI皆滿足一 般判斷準則，卡方值亦較小；再者，在驗證假設結果受支持的程度上，整體模型 僅有六個假設受到支持(實證結果占75%)，在模型C中，本研究將原本整體模型所 檢測的路徑假設，刪除不成立的研究假設(付出回饋失衡至留任意願以及職業倦怠 至留任意願之路徑)，故模型C的六個假設皆受到支持(實證結果占100%)。因此，
刪除不成立的研究假設較能有效地驗證本研究之付出回饋失衡、職業倦怠、組織 承諾和留任意願間的因果關係。
表4-14
三種結構模型適配度指標值比較
適配度指標 適配度標準 模型A 模式 模型B 模式 模型C 模式 絕對適配指標
χ2 越小越好 115.491 180.756 156.045
df -- 28 51 51
GFI >0.90 0.915 0.899 0.908 AGFI >0.80 0.833 0.821 0.840 RMSEA <0.08 0.114 0.103 0.092 增量適配指標
NFI >0.90 0.910 0.899 0.908 IFI >0.90 0.930 0.926 0.935 CFI >0.90 0.929 0.924 0.934 簡效適配指標
PNFI >0.50 0.566 0.588 0.597 PCFI >0.50 0.578 0.604 0.614