1. 引言

公共政策的颁布与人民生活息息相关，如果一项政策的制定不够公正公开，就会增加人们的不确定性，人们就会拒绝接受这项政策，甚至还会爆发消极事件，进一步影响政策实施。如果在制定实施公共政策时不能充分考虑到人民群众的可接受性，就有可能导致新的风险爆发。因此，如何制定政策提高人们的公共政策可接受性以及制定政策时考虑可能存在的风险因素都显得尤为重要。当程序过程足够公正时，就会降低人们的不确定性，影响民众的接受性，因此探究程序公正对公共政策可接受性的补偿效应，以及不确定性对这种补偿效应的影响对国家政策的有效实施，社会大环境的相对稳定都有着重要的实践意义。

以往关于程序公正的研究大多聚焦于组织情境对员工态度行为的影响，很少涉及到公共政策领域。事实上，程序公正对公共政策可接受性有很重要的影响。如果公共政策的制定过程是公正的，人们会更接受该政策(Leung, Tong, & Lind, 2007)。随着越来越多的研究证明了程序公正的积极作用，人们开始研究程序公正和结果宜人性交互作用对人们态度行为的影响。这种交互作用又叫做“程序公正的补偿效应”。但是这种交互作用并不是稳定存在的，相关研究表明补偿效应会受到一些调节变量的影响，如，在一个组织环境中，只有当员工的环境不确定感高时，程序公正的补偿效应才显著(De Cremer et al., 2010)。以往研究大多是在组织领域以及西方文化背景下展开的。因此，很有必要在中国文化背景下的公共政策领域中来研究程序公正的补偿效应以及可能会影响这种补偿效应的调节变量。

综上，本研究从公共管理领域出发，考察了程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用以及不确定性在其中的调节作用。

2. 理论分析和研究假设

2.1. 程序公正和公共政策可接受性

组织领域中，大多研究已经证明程序公正对人们的态度行为有积极影响，例如程序公正可以促进员工的任务绩效、组织公民行为等(Tyler & Lind, 1992; Colquitt, 2001)。公共政策领域中，也有研究证明程序公正可以增强对权威的积极态度，促进对结果的可接受性(Tyler, Boeckmann, Smith, & Huo, 1997)。有研究表明政策制定的过程越公正，民众对政府的信任感以及对政策的接受性就越强，从而对政府的满意度也就越高(Leung, Tong, & Lind, 2007; Wu & Wang, 2013)，因此程序公正对公共政策可接受性有积极的作用。

2.2. 程序公正和结果宜人性交互作用

结果宜人性指个体对自己在社会活动中获益多少的感知，其本质为互惠性(Blau, 1964)。心理学相关的研究和理论表明，程序公正和结果宜人性存在显著的交互作用，即“程序公正的补偿效应”：当人们得到不希望的结果时，该结果的过程越公正，人们对结果的接受度就会提高；当人们得到希望的结果时，程序公正对人们对结果的接受性的影响很小甚至不存在，程序公正缓解了不利结果带来的消极影响(Kwong & Leung, 2002)。早期研究发现员工对组织政策的反应受到组织决策过程和决策结果的影响(Blau, 1964)。当决策结果对员工有利并且决策过程公正时，员工更愿意接受并支持组织的决策(Lind & Tyler, 1988)，如，企业薪酬的制定过程中，员工会更容易接受结果合理且过程相对公正情况下所制定的薪酬分配。但当不公正的结果和程序同时出现时，员工产生的消极反应最强烈。

相关心理学的研究和理论表明，当人们得到更多不希望的结果时，人们更倾向于对这个结果进行意义构建，寻找这个结果的原因(Wong & Weiner, 1981)。不公正的结果从心理上对人们造成威胁，促使人们去关心结果的相关信息，如程序公正。结果不理想时，程序越公正，人们越可能做出积极反应。结果相对理想时，人们对于程序公正的关注度降低，程序公正信息对人们的影响减弱。因此一项政策的制定过程是否公正和结果是否宜人对人们的公共政策可接受性有很大的影响。

但是在一些研究中这种效应并不是稳定存在的(Tyler & Caine, 1981)。有研究表明，程序公正和结果宜人性的交互作用会受到一些因素的影响，如人际关系、文化差异以及个体在组织中的地位，特别是当人们在一个有不确定感环境中时(Brockner, Chen, Mannix, Leung, & Skarlicki, 2000; De Cremer et al., 2010)。

因此有必要在公共政策领域中，探讨程序公正和结果宜人性的交互作用，并且进一步研究影响程序公正和结果宜人性交互作用的调节变量。

2.3. 不确定性的调节作用

不确定性是指未来事件显著的不可预测性或重要的认知、经历和行为之间显著的不一致性。Van den Bos和Lind (2002)提出了不确定管理理论(uncertainty management theory)，该理论认为组织成员运用组织程序公正信息来降低不确定性，不确定性越高的个体对程序公正的反应也越强烈。该理论还提出，不确定性主要来自环境与自我(Van den Bos, 2001)，即不确定性可分为自我不确定(self-uncertainty)与信息不确定(information uncertainty)。信息不确定指缺少相关信息而产生的不确定性。自我不确定在一些研究中也被称为个体不确定性(personal uncertainty)，即一种怀疑的主观感受，或者是不稳定的自我看法和世界观，或者说是这种不稳定自我看法与世界观的交互作用，自我不确定性还包括外显和内隐的感受、人们的主观反应(Van den Bos & Lind，2009；梁娟，马红宇，高记，2013)。

不确定管理理论认为不确定性是导致人们关注公正信息的重要因素。当人们产生了不确定性，会搜寻与所处情境相关的公正信息。根据公平启发理论，多数情况下人们不能得到全面的信息，此时人们会借助程序公正信息作为启发来减少不确定性，从而做出整体的公正判断。有研究表明，不确定性对情绪和公正判断以及工作满意度和公正判断具有调节作用(Diekmann, 2004)。还有研究表明，不确定性调节了认同和结果对公正判断的影响(Blader, 2007)。因此，不确定性对程序公正具有调节作用。

程序公正理论提出，人们会根据决策过程做出对某项决策的反应。程序越公正，人们越会感觉权利受到了保障，对结果接受性越高。对于不确定性高的人，当结果不宜人时，他们就会分外关心程序公正，程序越公正，他们越可能做出积极反应。程序公正可以弥补不利结果带来的影响，降低个体的不确定性，即程序公正的补偿效应。根据团体价值理论，高水平的程序公正对待更能让人们感受到其自身的价值，减少其不确定性，从而引发程序公正的补偿效应。对于不确定性低的人，得到的结果对他们心理上造成的威胁较少，不会给个体带来不确定性，个体也不倾向于对结果质疑，更少的引发个体对程序公正信息的关注，程序公正对不利结果的补偿效应较弱(Van Hiel, De Cremer, & Stouten, 2008)。

以往关于不确定性的研究多指信息不确定性或者把信息不确定性和自我不确定性混为一谈，所以有必要进一步分析信息与自我两种不确定性的调节作用。

2.4. 研究构想

本研究分为两个研究，研究一在公共政策领域中，探究不确定性对程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性交互作用的调节作用。研究二进一步探究两个不同来源的不确定性即信息不确定性和自我不确定性对程序公正和结果宜人性交互作用的影响。

3. 研究一

综上所述，研究一提出以下假设：

H1程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性有交互作用。

H2a不确定性高时，程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用更显著，程序公正可以缓解不利结果带来的消极影响。

H2b不确定性低时，程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用不显著。

3.1. 样本选择与数据收集

本研究在北京市医疗改革政策的背景下，通过问卷调查收集数据。共发放问卷280份，最终收到有效问卷为246份，有效率为88%，其中45.5%为男性。

3.2. 变量测量

l 程序公正采用改编自Colquitt (2001)的量表，并且从Tyler和Blader (2003)的量表中选取1个题目，共八个题目进行测量。如，“在该政策制定中，政府征询了民众的意见”(α = 0.892)。

l 结果宜人性采用改编自Leung，Tong和Lind(2007)的量表，共五道题。如，“该政策对您是有利的”(α = 0.727)。

l 不确定性采用改编自Colquitt (2012)编制的评估一般工作不确定性的量表，共四道题。如，“目前在该政策中存在许多不确定性”(α = 0.888)。

l 公共政策可接受性采用改编自Leung，Tong和Lind (2007)的量表，共三道题。如，“您是支持该政策的”(α = 0.945)。

以上题目均采用6点量表，其中1为完全不同意，6为完全同意。

3.3. 结果分析

3.3.1. 变量测量

研究变量的描述性统计结果如表1所示，相关人口学变量纳入方程后并不影响结果。

注：N = 246，^** p < 0.01，^* p < 0.05。

3.3.2. 假设检验

我们采用SPSS16.0做分层线性回归以验证假设。以公共政策可接受性为因变量建立回归方程。第一步将3个自变量纳入回归方程，第二步将3个二阶交互项纳入方程，第三步将1个三阶交互项纳入方程。各模型拟合和回归系数，见表2。

注：^* p < 0.05，^** p < 0.01，^*** p < 0.001。

将程序公正、不确定性、结果宜人性纳入方程之后，回归方程整体显著(F = 118.6, p < 0.001, R² = 0.590)，除不确定性外，其他变量的主效应均显著。三阶交互项纳入方程之后，回归方程整体显著(β = −0.12, t = −2.09, p < 0.05)，因此，H1被验证(见表2)。在三阶交互作用显著的基础上，我们进一步进行了简单交互效应和简单斜率分析。分别取不确定性均值正负一个标准差之外的数据分为高低两组，高不确定性组别中，程序公正和结果宜人性的交互作用显著(β = −0.309, t = −3.415, p < 0.001)。低不确定性组别中，程序公正和结果宜人性的交互作用不显著(β = −0.052, t = −.647, p > 0.05)。简单斜率分析结果见图1，不确定性高且结果宜人性低时，程序公正的简单斜率显著(β = 0.910, t = 15.36, p < 0.001)；不确定性高且结果宜人性高时，程序公正的简单斜率显著(β = 0.208, t = 2.09, p < 0.05)。综上所述，高不确定性组别中，程序公正和结果宜人性的交互作用显著，程序公正缓解了不利结果带来的消极影响，H2a得到验证。低不确定性组别中，程序公正和结果宜人性的交互作用不显著，H2b得到验证。

4. 研究二

基于研究一结果，研究二进一步在公共政策领域中，探讨信息不确定性和自我不确定性的调节作用。

人们对于公正的反应是认知建构的过程，个体认知差异会导致人们对程序公正信息作出不同的解释，因此人们对程序公正的反应也会不同。这种认知差异受到两方面的影响。一方面，不确定管理理论指出(Van den Bos & Lind, 2002)，当个体处于不确定中时，程序公正信息可以帮助个体降低不确定性，这说明信息不确定性是影响人们态度行为的重要原因之一。另一方面，自我不确定性的差异也会影响个体对公正信息的关注点和认知差异。研究发现自我不确定性(self-uncertainty)是引起人们对公正信息构建个体差异的重要调节变量，这说明自我不确定性影响人们的态度行为。相关研究表明，自我不确定性对个体的程序公正反应机制有调节作用，也就是说高自我不确定性的个体在程序公正判断、积极与消极情绪、合作行为意向中，更易受到程序公正的影响(De Cremer & Sedikides, 2005)。但Thau，Aquino和Wittek (2007)的研究结果表明，不论自我不确定性高或低，对程序公正与反社会性工作行为的关系没有调节效应，反而自我不确定性对互动公正与反社会行为的关系有调节作用，自我不确定性高的个体关注的更多的是互动公正的内容而不是程序公正。针对该不一致结论，我们将研究二分为信息不确定性研究2A和自我不确定性研究2B。

综上所述，研究2A和2B分别提出以下假设：

研究2A的假设为：

H3程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性有调节作用。

H4a信息不确定性高时，程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用更显著，程序公正可以缓解不利结果带来的消极影响。

H4b信息不确定性低时，程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用不显著。

研究2B的假设为：

H5程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性有调节作用。

H6a自我不确定性高时，程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用更显著，程序公正可以缓解不利结果带来的消极影响。

H6b自我不确定性低时，程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用不显著。

4.1. 研究2A

4.1.1. 研究方法

采用Scenario实验范式，自变量为程序公正和结果宜人性，调节变量为不确定性，公共政策可接受性为因变量。采用2 (高程序公正 * 低程序公正) × 2 (高结果宜人性 * 低结果宜人性) × 2 (高信息不确定性 * 低信息不确定性)被试间设计。使用t检验进行操纵检验，使用方差分析分析调节效应。

4.1.2. 被试

本研究模拟了人才创业扶持政策的真实情境，通过Scenario的研究方法收集数据，问卷均为纸质版。被试均为在校大学生，共收到有效实验数据240份，其中44.6%为男性。

4.1.3. 变量的操纵

l 情境材料你是一名打算创业的人才，在北京已经工作一年，但是目前还没有完全解决创业资金等一系列问题，北京市政府针对创业人才准备制定相关扶持政策。

l 程序公正的操纵通过发言权效应对程序公正进行操纵(Brockner et al., 1994)，被试随机分为两组。高程序公正组阅读材料：“在政策制定过程中，市政府广泛征求了准备创业人才的意见与建议。其中包括：召开数次听证会，通过微博、微信、专线电话等方式广泛听取意见”；低程序公正组阅读材料：“在政策制定过程中，市政府根本没有征求创业人才的意见与建议，也没有采取任何形式来了解民意，创业人才表示对于该政策过程所知甚少”。

l 不确定性的操纵不确定性的操纵根据信息不确定性的概念采用直接呈现环境信息确定与否的方式操纵，被试随机分为高低组。低信息不确定性组阅读材料：“当前国内经济形势明朗，可预测未来经济发展趋势”；高信息不确定性组阅读材料：“当前国内经济形势不明朗，不可预测未来经济发展趋势”。

l 结果宜人性的操纵结果宜人性的操纵采用直接呈现结果的方式，被试随机分为两组。高结果宜人性组阅读材料：“最终出台政策：北京市政府给予创业人才十年资金扶持并无需还款”；低结果宜人性组阅读材料：“最终出台政策：北京市政府只给予创业人才头一年的资金扶持，但一年后按当时同期的银行利率还款”。

4.1.4. 变量的操纵

l 程序公正通过两个项目进行测量，如，“作为一名创业人才，您认为市政府在该政策制定中，政府征询了创业者的意见”。

l 结果宜人性通过两个项目进行测量，如，“作为一名创业人才，您认为该政策对您是有利的”。

l 信息不确定性通过三个项目进行测量，如，“作为一名创业人才，您认为在此经济形势下，有很多不确定性”。

l 公共政策接受性通过三个项目进行测量，如，“您对该政策是满意的”。

以上题目均采用6点量表，其中1为非常不同意，6为非常同意。

4.1.5. 研究结果

1) 描述性统计

描述性统计结果见表3，各变量均与因变量显著相关。

注：^* p < 0.05. ^** p < 0.01.

2) 操纵检验

在验证实验假设以前，我们首先对自变量和调节变量的操作是否成功进行了检验。t检验结果表明，高程序公正条件下，被试体验到的程序公正显著高于低程序公正的情况(M_{高程序公正} = 4.66, M_{低程序公正} = 2.28, t = 23.06, p < 0.001)；高结果宜人性下，被试感知到的结果宜人性显著高于低结果宜人性的情况(M_{高结果宜人性} = 4.46, M_{低结果宜人性} = 2.80, t = 14.13, p < 0.001)；高信息不确定情况下，被试的信息不确定性显著高于低信息不确定性的情况(M_{高不确定性} = 4.63, M_{低不确定性} = 3.02, t = 18.61, p < 0.001)。因此，操纵成功。

3) 假设验证

方差分析结果显示，程序公正，信息不确定性，结果宜人性三阶交互作用显著(F = 4.77, p < 0.01)，H3得到验证。高信息不确定组中，程序公正和结果宜人性交互作用显著(F = 2.34, p < 0.01)，低信息不确定组中，程序公正和结果宜人性交互作用不显著；为进一步探究信息不确定性的三阶交互作用，我们进行了简单效应分析，结果见图2，高信息不确定性和高结果宜人性下，程序公正显著(F = 3.363, p < 0.01; β = 0.388, t = 5.02, p < 0.001)，高信息不确定性和低结果宜人性下，程序公正显著(F = 1.265, p < 0.001; β = 0.705, t = 7.564, p < 0.001)，即出现了程序公正的补偿效应。综上所述，程序公正缓解了不利结果带来的消极影响，H4a验证；在低信息不确定性下，程序公正和结果宜人性交互作用不显著，H4b验证。

4.2. 研究2B

4.2.1. 研究方法

采用Scenario实验范式，自变量为程序公正和结果宜人性，调节变量为自我不确定性，公共政策可接受性为因变量。与研究2A不同，考虑到自我不确定性是被试自身的特性，不易被实验材料操纵，将自我不确定性设计为测量变量，采用2 (高程序公正 * 低程序公正) × 2 (高结果宜人性 * 低结果宜人性)被试间设计。使用t检验进行操纵检验，使用分层回归分析调节效应。

4.2.2. 被试

本研究模拟了人才创业扶持政策的真实情境，通过Scenario的研究方法收集数据，问卷均为纸质版。被试均为在校大学生，共收到有效实验数据179份，其中44.7%为男性。

4.2.3. 变量的操纵

情境材料、程序公正、结果宜人性的操纵均同研究2A。

4.2.4. 变量的测量

程序公正、结果宜人性、自我不确定性、公共政策接受测量均同研究2A。

根据已有研究，通过自尊不稳定性测量特质自我不确定性。本文采用自尊不稳定性量表测量自我不确定(LSES; Dykman, 1998; De Cremer & Sedikides, 2005; Greifeneder et al., 2011)。

4.2.5. 结果

1) 描述性统计

描述性统计结果见表4，各变量均与因变量显著相关。

注：^*p < 0.05，^**p < 0.01。

2) 操纵检验

在验证研究假设之前，我们首先进行了操纵检验。t检验结果表明，高程序公正显著高于低程序公正(M_{高程序公正} = 4.6, M_{低程序公正} = 2.37, t = 19.04, p < 0.001)；高结果宜人性显著高于低显著宜人性(M_{高结果宜人性} = 4.2, M_{低结果宜人性} = 2.76, t = 10.56, p < 0.001)，这说明我们的操纵是成功的。

3) 假设验证

我们使用分层回归进行了调节效应分析。如表5所示，自我不确定性，程序公正，结果宜人性中心化后作为自变量放入第一层；两项交互项进入第二层；三阶交互项进入第三层。程序公正补偿效应显著(β = −.589, t = −4.575, p < 0.001)；三阶交互作用不显著，所以H5验证、H6没有验证。

注：^* p < 0.05，^**p < 0.01，^***p < 0.001。

5. 综合讨论

关于程序公正和结果宜人性对公共政策可接受性的交互作用，两个研究均得到了验证。在公共政策管理领域，程序公正和结果宜人性存在交互作用，符合以往的理论分析。如，在组织领域，程序公正和结果宜人性的交互作用对个体的态度行为会产生很大的影响(Brockner & Wiesenfeld, 1996)。也就是说，当一项政策程序越公正，人们对政策的接受性越高，即使这项政策的内容和结果不受欢迎，因为人们认为这项政策的产生是合理客观的，所以接受度就高，程序公正缓解了不利结果带来的消极影响。

本文根据不确定管理理论，将不确定性分为信息不确定性和自我不确定性。研究结果表示，在公共政策领域，信息不确定性也可以调节人们的态度行为，与以往研究相符。同样，也符合公平启发理论和不确定管理理论，即当人们处在高不确定性中时，不希望结果会让个体感到威胁，给个体造成更多不确定感，促使个体更加关注程序公正这一重要信息，从而程序越公正，人们越可能接受不希望结果，做出越积极的反应。而自我不确定性对程序公正补偿效应没有调节作用，该研究和本研究都指的是自我不确定性特质。与Thau，Aquino和Wittek (2007)的研究一致。长期自我不确定高的个体更关注通过与他人的比较来获得“自我”相关的信息，而且自我不确定的个体都是通过长期积累的公正经验来做出反应，并不依赖与外界的信息，相比于程序公正，这种与自我相关的经历积累更多的存在于互动公正中，而不是程序公正。这与不确定–认同理论(uncertainty-identity theory)相符，该理论聚焦于群体认同的作用，提出当个体处于不确定性时，个体通过自我归类以及去个性化等，预测他人的态度和行为，最终降低自我不确定性(Hogg, 2007) 。

6. 研究意义

在理论方面，首先，本文在公共政策领域为程序公正和结果宜人性的交互作用提供了实证支持，更有助于其理论上的应用和发展，扩大了其应用和研究领域。其次，本研究将不确定性作为调节变量在公共政策领域进行研究，有利于对不确定性研究的丰富，探究了不确定性在不同于组织的领域对人们的影响。最后，本研究以中国文化及公共政策领域为实验背景，区别于以往组织管理领域和西方文化背景下的大量研究，是对以往研究的补足。

在实践方面，通过证明程序公正和结果宜人性交互作用对公共政策可接受性的影响，强调在制定政策的过程中，应更好的运用程序公正、结果宜人性来制定政策，提高人民满意度，避免不良事件的发生。结果表明信息不确定性对程序公正的补偿效应有影响。提高信息公开化，例如，通过微信、微博等网络平台让人民群众参与其中，可以有效提高人民群众的公共政策可接受性。而自我不确定性对程序公正补偿效应没有影响。这说明程序公正不能降低人们自身主观感受，即自我不确定性。有研究提出自我不确定性受到互动公正的影响，应注意保证互动公正，公平对待每一位群众。

7. 不足和展望

首先，本研究为横向设计，未来研究可以进行纵向设计。而且被试的样本为学生和上班族，对于公共政策的接受性，这两种群体并不能代表所有民众的意见。因此，本研究应在更广泛的群体中进一步研究。

其次，关于不确定性、信息不确定性、自我不确定性的测量，虽然大多研究把信息不确定性和不确定性混为一谈，用相同的测量方法，但其实其还是存在着不同；而且对于自我不确定性的测量，还没有统一的测量方式，这些都需要以后的研究进一步探讨。

最后，未来研究还应扩展到不确定性以外的其他相关调节变量，如人际关系、文化差异以及个体的组织地位等，还可进一步探讨这些变量的具体调节机制是什么样的，是否相同。

基金项目

北京市社会科学基金(No. 17GLC067)。

NOTES

^*通讯作者。

参考文献