群体服务失败下群体愤怒情绪相似度对抱怨意向影响

胥兴安 杜建刚 王璐琪

引用格式：胥兴安， 杜建刚， 王璐琪. 群体服务失败下群体愤怒情绪相似度对抱怨意向影响——群体识别和群体效能的双中介作用[J]. 旅游学刊， 2021， 36（6）： 27-44. [XU Xingan， DU Jiangang， WANG Luqi. Influence of group members anger similarity on complaint intention under group service failure： The mediating effects of group identity and group efficacy[J]. Tourism Tribune， 2021， 36（6）： 27-44.]

[摘    要]群体服务失败的频发使得学者们开始将研究焦点从个体视角向群体视角拓展。为了更清楚地了解群体服务失败情境下顾客间的情绪互动对顾客抱怨意向的影响，文章在情绪感染理论及相关概念分析的基础上，尝试性提出了群体服务失败下的群体愤怒情绪相似度（GMAS）概念，并将其作为自变量引入群体服务失败下顾客抱怨意向模型中，采用情景模拟实验法，探讨群体识别和群体效能在GMAS对抱怨意向影响中的双中介作用，并分析不同群体规模下群体识别和群体效能中介作用的差异。研究发现：群体服务失败下顾客间愤怒情绪会表现出一定的相似度，这种相似度越高，顾客抱怨意向越强。群体识别和群体效能在GMAS对抱怨意向影响中具有中介作用。群体规模在GMAS对群体识别和群体效能影响中具有调节作用，即在较小规模群体经历服务失败下，群体规模强化了GMAS对群体识别的影响，促使群体识别在这一情景下的中介作用大于群体效能的中介作用;在较大规模群体经历服务失败下，群体规模强化了GMAS对群体效能的影响，促使群体效能在这一情景下的中介作用大于群体识别的中介作用。文章对深化群体情境下顾客抱怨意向研究具有探索性价值，为服务企业从顾客情绪相似角度处理群体服务失败事件提供决策参考。

[关键词]群体服务失败;GMAS;群体识别;群体效能;抱怨意向

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2021）06-0027-18

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.06.008

引言

近年来，群体服务失败事件频发，例如2019年12月和2020年1月因遭遇大雾天气，济南、成都、石家庄等城市航班出现大面积延误和取消，致使大量乘客被迫取消行程或滞留机场1。尤其是2020年1月9日，河北石家庄机场因大雾天气，机场延误航班26个，取消航班24个2。尽管机场和航空公司积极做了特殊天气的旅客服务工作，但随着等待时间的延长以及乘客间焦虑、不满情绪的交流，越来越多顾客开始对滞留和无止尽的等待进行强烈抱怨。再如，2020年1月大连导游讽刺游客事件中3，导游因游客未参与付费项目出言嘲讽，致使大量游客产生不满情绪，并集体要求其退款。这些群体服务失败事件不仅极易引发社会风险和公共危机，而且也会对企业声誉造成极大的破坏。行为计划理论认为，行为意向是影响行为最直接的因素，行为意向会受态度、主观规范和知觉行为控制的影响[1]。因此，研究群体服务失败情境下顾客间的情绪互动过程以及情绪互动对顾客抱怨意向（complaint intention， CI）的影响，对正确回应他们的群体抱怨，并尽可能地降低服务失败给企业带来的负面影响，显得十分必要。

群体服务失败情境下，个体往往易受群体内其他成员的影响，情绪感染导致个体负面情绪不断传递从而产生更高的抱怨倾向[2]。群体成员大都表现出较高的情绪主导性，展示出愤怒情绪，且这种愤怒情绪一旦被激发，就会迅速蔓延到群体中[3]。以往研究基于情绪感染[4]、去个体化[5]、社会影响[6]等理论，验证了群体服务失败下个体的负面情绪及抱怨意向均强于其处于个体服务失败情景下的负面情绪及抱怨意向[7]。尽管学者们已开始将研究焦点从个体层面拓展到群体层面，探讨群体情境下个体间情绪互动对行为意向的影响，但研究大多聚焦于个体情绪互动本身对于顾客抱怨的影响及作用过程，以及不同情绪类同度个体之间情绪感染和“情绪循环”过程[8-9]，鲜有研究关注群体成员间互动中的愤怒情绪相似性，也缺乏对群体服务失败下顾客愤怒情绪相似性的度量，更缺乏这种群体情绪相似性程度对顾客抱怨意向影响及作用机制的探讨。

为此，本文在情绪感染理论及相关理论概念分析基础上，尝试提出了群体服务失败下群体愤怒情绪相似度（group members anger similarity，GMAS）的概念，即当面临群体服务失败事件时，在拥有同质愤怒情绪的群体中，群体成员感知到群体表达的愤怒情绪相似程度。基于该研究情境，本文所提到的群体是遭遇服务失败的全体顾客群体。本文将情绪感染理论作為提出GMAS的重要理论基础，需根据该理论重点强调以下3点：第一，由于情绪感染具有共振效应，即均具有高情绪个体之间产生的情绪相互强化叠加[8]，所以群体服务失败下，群体成员均具有的高愤怒情绪会激发较高的愤怒情绪相似度。第二，情绪感染也存在流动效应，即高情绪个体会把其情绪“传染”给低情绪个体[10-11]，所以在群体服务失败情境下，较高愤怒个体向较低愤怒个体“传染”情绪后所形成的GMAS会视情况有所差异。具体体现在，当个体感知群体其他高愤怒情绪成员占多数时，这时受情绪感染的较强流动效应影响，从而产生较高的GMAS;当个体感知到群体内其他较低愤怒情绪成员占多数时，此时情绪感染的流动效应较弱从而导致较低的GMAS。第三，当群体均处在一种较低甚至很微弱的初始愤怒情绪情境下，不易产生明显的情绪感染的共振效应和流动效应，所以这种愤怒情绪相似度也不易对行为意向产生明显作用，而且群体服务失败情形会因为群体存在共同的外在威胁，激发群体力量进而产生较高的愤怒情绪感染现象，因此“整个群体都是‘低程度的愤怒情绪的相似度情境”不纳入本文的研究范围。在此基础上，本文依据集体行动“工具理性-社会认同”双路径模型[12-15]，探讨群体识别（group identity，GI）和群体效能（group efficacy，GE）在GMAS对抱怨意向影响中的双中介作用。同时，考虑到群体规模一直是群体行动的关键因素[4]，本文也分析不同群体规模下群体识别和群体效能的中介作用的差异。

本研究的创新点主要体现在3个方面：第一，以往研究从情绪本身属性探讨群体情境下顾客抱怨意向，本研究尝试性提出GMAS概念，以考察群体服务失败下顾客感知到的GMAS对顾客抱怨意向的影响;第二，以往研究证实熟悉的群体会产生群体识别，本研究证实相互陌生的群体面临服务失败时，GMAS不仅能激发群体效能，更重要的是也能产生群体识别;第三，以往群体规模研究更多作为单一路径的调节，缺乏不同规模下对不同中介变量中介作用大小的比较，本研究则重点比较不同群体规模情境下GMAS对抱怨意向影响路径的差异。

1    理论与假设

1.1    群体情绪感染理论

情绪感染是指个体在交互过程中，会自动和持续模仿他人的面部表情、声音、姿势、动作和行为等，并倾向于时刻捕捉他人的情绪，是个体间自动的、无意识的情绪传递过程[10-11，16-18]。以往情绪感染研究更多关注单对单的个体之间的情绪感染，实际上情绪感染不仅局限于单对单的个体层面之间，群体内部同样会发生情绪感染现象，而且群体情绪感染过程比单对单的个体间情绪传递更加复杂多变[19-20]。这种复杂的群体情绪传递存在“单对多”的涟漪效应（ripple effect），即个体在群体中表达正面或负面情绪时，会很快感染群体中的其他人，并且这种情绪会继续向下传递[21-22]。

由此可知，第一，以往群体情绪感染研究，尤其是实证或实验研究，大多是“单对多”的情绪传递过程[21]，仅有的“多对单”研究均为计算机模拟数据[23]，对于“多对多”的群体感染研究多停留在理论层面[24]。因此，需要找到一个概念，可以较好地进行“多对多”情绪感染的理论分析及实证研究，这也是本研究提出GMAS的一个关键切入点。第二，群体服务失败下的顾客间互动是一种社会互动过程，是群体成员间有意识地进行情绪感染，如果把情绪感染看成一种有意识过程，这种有意识的感染与最终行为意向结果（如群体服务失败下抱怨意向）之间就应该存在可能的社会心理变量作为中介，然而这方面心理机制的探讨相对有限，这也是本文重要的关注点。

1.2    群体愤怒情绪相似度

以往情绪相似（emotional similarity）的研究[25-27]均是基于单对单的，即两个个体之间情绪的相似程度;部分学者基于群体情境提出了类似的概念，如群体情感氛围（group affective climate）是指群体成员共享的情感反应[28];群体情感基调（group affective tone）指一个群体中一致性或同质性的情感反       应[29]。在情绪心理学中，情绪与情感是两个不同的概念，情感主要涉及情绪体验组成成分中的长时间涵义，而情绪则既可以是暂时性也可以是长久性的概念[30-31]，所以将情绪一词应用到群体服务失败情境下，更能全面反映该情境下顾客的心理状态。

虽然以往类似概念（群体情感氛围、群体情感基调）与本文提出的GMAS具有一定的共性，但在群体服务失败情境下的GMAS又存在诸多不同之处：第一，以往类似概念更适用于具有长期人际关系的群体，而GMAS是在临时组建的群体情境下提出的，暂时性是GMAS的基本属性;第二，以往类似概念更多聚焦在正常情境下的正面情绪，例如，强调群体友好和开放的组织群体情绪氛围[32]、群体团结情绪氛围[33]、群体自信情绪氛围[34]、团队积极情绪氛围[35-37]、群体满意情绪氛围和群体希望情绪氛围[38]等，少量研究群体负面情绪氛围或基调的成果，主要聚焦群体恐惧负面情绪氛围[39]和整体上的群体负面情绪基调[29]，本文则主要聚焦群体服务失败情境下群体成员间的愤怒情绪相似度。

本文關注的相互陌生的服务失败群体，是一种暂时性的人际群体，但服务失败导致群体内产生了负面情绪共振，也具有了寻求补偿的共同目标，即产生了一种“同病相怜、同忧相救”的相似情绪体验，因此，GMAS概念的提出及在群体服务失败情境下的应用是合情理的。本文考虑把GMAS作为顾客个体感知变量，在群体服务失败下，顾客会感知到群体情绪表现出两种不同的相似程度：一种为高GMAS，即服务失败下大多数群体成员表达出较高的一致性愤怒情绪;另一种为低GMAS，即服务失败下一部分成员表达出较高愤怒情绪，而另一部分则表达出适中的愤怒情绪。

1.3    GMAS对顾客抱怨意向的影响

相似吸引理论（similarity-attraction theory）指出，人们更愿意与那些与自己相似的人交往，并产生相互吸引力[40]，且个体之间相似性越高越容易相互吸引和互动[41]。相似吸引理论不仅在个体层面得到了支持，在群体层面也得到了广泛的验证，且随着研究的不断深入，学者们发现不仅在态度和信念上，而且在人口特征、个性、价值观、目标、认知等方面也存在相似吸引效应[42-46]。因此，将相似吸引理论应用到情绪相似的群体互动中是合情理的。

群体服务失败情境下由于自身利益受到侵害，消费者大多处于愤怒的负面情绪状态下，由这些消费者构成的群体也因此处于高相似度的群体情绪中。根据相似吸引理论，群体服务失败下，临时组建的顾客群体均处于愤怒情绪之中，这时共享的相似情绪成为维系群体的纽带，也成为情绪互动的内在动力，当个体发现群体其他成员也具有与自己相似的情绪时，会吸引彼此，进而增进互动和交往的程度，对服务失败企业产生相似的态度，进而产生了群体情绪共振效应，即群体内个体之间的情绪叠加作用[9]。而群体情绪共振效应使得每个个体的负面情绪均得到提高[9]，这将直接导致顾客抱怨意向的极大提高。

以往研究发现，群体服务失败情境下，顾客往往直接向企业表达不满[2，5]，因此，本文将顾客抱怨意向聚焦于顾客向企业直接抱怨的意向（即向企业投诉的意向）。本文聚焦相互陌生群体的GMAS，相互陌生的群体情境下，本身可能并无太多的相似性，但是当服务失败这样的外界刺激事件作用于群体时，群体成员之间产生了极大的愤怒情绪的相似性，在这个由“原有相似程度不高的陌生”到“愤怒情绪相似的熟悉”过程中更容易对抗外群体，而向企业抱怨就是一种典型的对抗行为。基于此，本文提出如下假设：

H1：群体服务失败下GMAS正向影响抱怨意向

1.4    群体识别和群体效能在GMAS对抱怨意向影响中的中介作用

社会心理学领域中，工具理性和社会认同是影响集体行为的两个重要因素，也被称为集体行动的双路径模型[12-15]，其中，工具理性集中于参与成本和收益计算的过程，社会认同强调所属群体成员资格的认知、评价和情感重要性[13]。就服务失败群体而言，也应该存在由GMAS引致顾客抱怨意向的两个对应路径因素，其中，群体效能是与工具理性对应的因素，它是一种集体信念，该信念让群体成员相信，通过集体努力可以解决群体相关问题[47-48]，它反映了群体的“投入-回报”的计算过程;群体识别，本质上是与社会认同对应的因素，指以所属群体类别身份、群体成员资格定义自我[49-50]。基于此，本文将群体服务失败下的群体效能定义为，共同遭遇群体服务失败的顾客，通过集体努力解决失败问题的信念;将群体服务失败下群体识别定义为，共同经历群体服务失败的顾客，对作为该群体成员资格重要性的评判。

情绪相似吸引理论指出，个体与他人之间如果具有相似的情绪，会使个体感觉得到他人的喜爱，并因此增进社会关系和构建个体吸引力[40]。同理，群体内情绪的相似会使个体感受到自身的吸引力[19]。情绪相似的群体会感觉人际间关系更加舒适，感受到高水平的融合度、凝聚力和相互信任[51]，并能创建和维持群体同盟，建立紧密的群体成员间纽带，促进群体良性互动和关系质量的提高[52]。以上研究均是基于正面情绪的研究，同理，情绪相似吸引理论也适用于负面情绪的情境[53]。这种情绪相似吸引的结果会产生同盟关系[53]或者增进交流[54]。因此，从长期形成的群体情绪来看，无论是正面群体情绪相似性，还是负面群体情绪相似性，均可以促使群体成员间产生亲密关系，并彼此吸引，进而使成员对群体产生一种归属感和认同感。

其实，情绪相似吸引理论同样可以解释短期情绪的情境。处于对抗中的群体倾向于共同感知到较高的负面情绪，这一较高基准的负面情绪会调整群体对外部事件的反应，使他们的情绪反应产生一致性[55]，当群体成员自我报告的情绪水平具有较高一致性时，就会形成群体情绪基调[56]。同时，吸引选择归因框架强调，具有情绪一致性的群体内部存在情绪规范，该规范鼓励群体内情绪的表达，正是情绪相似的个体互相吸引从而形成特定的群体[57]。Barsade也指出，共享的情绪是维系群体的纽带，也成为情绪互动的内在动力[21]。本质上，形成特定群体是一个成员彼此认同的社会类化过程[58]，该过程强调个体与群体基于群体成员身份意义的心理联系[50]。杜建刚和范秀成发现，群体服务失败的短期情绪情境下，群体情绪感染会让群体情绪趋于一致，从而产生具有群体识别特征的去个体化倾向[2]。因此，在短期群体情绪相似情境下，尤其是处于对抗中的群体愤怒情绪，同样会产生群体识别。

群体识别是个体参与集群行为的关键影响因素[59]。当群体识别显著时，个体会形成或转换为更具有主动性的身份，从而产生针对外群体评价的行为倾向[3]。因此，在群体服务失败情境下，由于服务失败对每个个体都造成了损失，群体内的个体携带了高低不同的愤怒情绪，此时愤怒情绪便成为群体内共享的社会信息。在群体情境与他人情绪信息（被看作一种社会信息）的比较过程，实际上也是个体进行相似性或相异性检验的过程：对于较高的愤怒情绪相似度群体，更容易激活“求同性加工”（即群体识别强），从而吸引个体展示群体成员类似的情绪;而对于较低的愤怒情绪相似度群体，个体面对高低不同程度的情绪展示者，群体情绪信息模糊离散，情绪的“求同性加工”不容易被激活（即群体识别弱），从而群体情绪的感染作用被削弱。去个体化效应的社会识别模型指出，去个体化是一个从自我认同到社会认同转换的社会识别过程[60]。当群体内部对外群体的负面情绪增加时，群体识别也会随之增强，且变化程度随着情绪的强度而改变[61-62]，当群体成员去个体化倾向较强，且群体识别较为凸显时，个体参与集群行为倾向也较明显[2，63-64]。

综上，面对群体服务失败的情境，群体成员间相似的负面情绪、认知和期望会强化情绪感染強度，指向外群体的相似负面情绪会进一步增加内群体的识别[62]，从而加强群体中个体的抱怨倾向。换言之，群体服务失败下GMAS越高，群体识别越高，进而导致抱怨意向越高。基于此，本文提出以下研究假设：

H2：群体服务失败下群体识别在GMAS对抱怨意向影响中具有中介作用

群体效能和情绪是相互联系的。个体感知到的群体支持越强，个体恐惧感越弱，对外群体的愤怒情绪则越强[3]。在此过程中，互动对象间的相似情绪不仅能够提高个体与互动对象的亲密程度，而且能够进一步确认个体自身理解能力，从而使个体产生一种确定性和可预测性意识[65-66]。同时，情绪相似性会使得个体间更容易感知对方的动机和倾向，从而调整个体的思维和行为，以帮助他们面对威胁和思考潜在的机会[55]，且这种在群体内传递的情绪信息会引导群体产生凝聚力，以维护群体权益[67]。

群体服务失败下，如果GMAS高，个体感知到来自群体的力量和资源会更强，会得到更多的群体支持[59]，并通过群体成员确认了自身损失的理解[66]，导致产生更强的群体凝聚力和更强的抱怨意向[63];反之，如果GMAS低，个体认为群体力量和资源匮乏，群体支持感降低，对自身损失的信息具有模糊性，群体凝聚力一般，抱怨意向也相应不会太高[59]。换言之，群体服务失败下情绪相似度越高，越会导致更高的群体效能，进而导致产生更强的抱怨意向;反之，亦然。基于此，本研究提出以下研究假设：

H3：群体服务失败下群体效能在GMAS对抱怨意向影响中具有中介作用

1.5    群体规模在GMAS对抱怨意向影响中的调节作用

目前，少量学者关注了群体规模对群体情绪感染过程的影响。Freud指出，在一个同质情绪群体下，群体规模越大，无意识的情绪感染强度越大[68]。虽然以往研究关注了群体规模在情绪感染中的作用，但却没有深入探讨群体规模在GMAS对抱怨意向影响中的调节作用。从Freud的研究[68]看，似乎更支持群体规模正向调节群体情绪感染过程这一结论。但由于这些成果大多为定性的阐述，定量的检验较少，因此，还不能确定这一结论的可靠性。其实，在社会学和组织行为学研究中，群体规模研究主要集中在群体规模对绩效[69]、合作[70]以及对帮助行为[71]的影响等。

（1）群体规模在“GMAS→群体识别”影响路径中的调节作用。一方面，群体规模越小，成员越容易达成一致，搭便车的成员越少，集体行动的组织和开展就越容易[72]。随着群体规模的增加，群体成员间的社会距离会变大，群体成员的集体责任意识也会弱化[73]。社会距离是衡量群体内部成员间亲密关系的工具之一[74]。相关研究发现，社会距离会降低群体识别（或者群体认同）[75-76]。另一方面，Harris等研究表明，群体规模越小，群体成员的内群体偏爱越高[77]，而内群体偏爱是社会认同的表现形式之一[78]，所以，群体规模越小，群体识别也相应越高。在群体服务失败情境下，随着群体规模的变大，群体成员间的社会距离变大和内群体偏爱也会降低，这会降低集体责任意识和群体归属感，即会降低群体识别。因此，群体服务失败下，随着规模变大，GMAS激发顾客参与集体行动过程中的“社会认同路径”一定程度被弱化了，即群体规模变大削弱了GMAS对群体识别的影响。换言之，在“GMAS→群体识别”影响路径中，较之大规模群体，小规模群体更能强化GMAS对群体识别的影响，即较之大规模群体，在小规模群体下，由于GMAS升高带来的群体识别增量更大。

（2）群体规模在“GMAS→群体效能”影响路径中的调节作用。Postmes等针对群体的去个体化行为进行了元分析，结果发现，较之小规模群体，在大规模群体下，群体极端行为更明显[79]，因为大群体更具有凝集力和控制力[80]。其实，群体凝聚力和控制力恰恰是群体效能的具体表现。群体服务失败情境可视为一种外在威胁，顾客面临相同服务失败带来的损失，会产生与其他顾客相似的愤怒情绪，这种相似的愤怒情绪将让整个群体更具有凝聚力，使得群体具有更大的群体效能。换言之，在“GMAS→群体效能”影响路径中，较之小规模群体，大规模群体更能强化GMAS对群体效能的影响，即较之小规模群体，大规模群体下由GMAS提高产生的群体效能增量更大。

基于以上，可以推断，较小规模群体经历服务失败情境下，群体成员之间的社会距离较小，对群体的内偏爱程度增强，社会认同感变强，所以，在GMAS对抱怨意向影响中，较之群体效能，群体识别发挥的作用更明显;较大规模群体经历服务失败情境下，群体所发挥的团体力量是较大的，所以，在GMAS对抱怨意向影响中，较之群体识别，群体效能所起作用更为明显。因此，本文提出以下研究假设：

H4：群体服务失败下群体规模在GMAS对群体识别和群体效能影响中具有调节作用

H4a：群体服务失败下群体规模变大会弱化GMAS对群体识别的影响

H4b：群体服务失败下群体规模变大会强化GMAS对群体效能的影响

H4c：在较小规模群体经历服务失败情境下，群体识别在“GMAS对抱怨意向影响”中的中介作用大于群体效能在其中的中介作用;在较大规模群体经历服务失败情境下，群体效能在“GMAS对抱怨意向影响”中的中介作用大于群体识别在其中的中介作用

根据以上分析，本文以GMAS作为前置变量，以群体识别和群体效能为中介变量，以群体服务失败下抱怨意向为结果变量，同时探讨不同群体规模情境下群体识别和群体效能中介作用的差异，从而建立概念模型（图1）。

2    实证研究

为了对以上理论假设进行验证，本文设计了3个研究。研究1主要是对GMAS量表的开发和编制。研究2主要通过实验法获得数据，验证在群体服务失败情境下，GMAS对抱怨意向影响的直接效应，以及群体识别和群体效能在GMAS对抱怨意向影响中的中介效应。研究3通过实验法进行研究，重点验证群体规模在GMAS对抱怨意向影响路径中的调节效应。

2.1    研究1

2.1.1    初步量表

该研究主要针对群体服务失败下的感知GMAS进行量表开发。其基本步驟为文献分析、焦点小组访谈和专家判断等技术生成测量题项，开发初步量表。

主要参考文献来自Barsade等[19]、Barsade[21]、Barsade和Gibson[51]、Townsend等[54]的研究，同时，结合本文对GMAS的定义及研究情境，对于英文文献采取双盲翻译法进行验证，以保证测量题项含义的准确性。

在文献分析基础上，为进一步获得服务失败下GMAS的感知情况，本研究组织了焦点小组访谈，主要访谈对象为经历过或目睹过服务失败下顾客群体抱怨（如航班延误、旅游团受到不公待遇）的人士。本研究主要进行了两次焦点小组访谈，组成人员为在职MBA/MTA学员（1次10人，男女比例相同，两次共20人），小组成员均遭遇过群体服务失败事件，两组年龄均为35～45岁之间。访谈的主题是“群体服务失败情境下其他成员之间的愤怒情绪的一致情况”。访谈以互动、开放和保密为主要原则，必要时主持人对部分问题进行追问，以促进进一步深入交流和互动。例如，有部分小组成员谈到“自己曾遇到过两次这样的群体服务失败事件，但两次事件中其他顾客间的愤怒情绪情况不太一样”，主持人便可以追问“您能就两次事件中其他顾客间的愤怒情绪的不同情况具体解释一下吗？”

通过将小组焦点访谈的结果与前面文献相结合，并依据覆盖所测变量内涵和尽量简约的原则，本研究建立了7个测量题项指标。在此基础上，课题组邀请了两位服务营销专家和两位心理学专家配合进行了内容效度的检验。参考Zaichkowsky研究的做法[81]，在告知这些专家“GMAS”基本概念前提下，请他们在每个指标上打分（3为代表性强，2为具有一定的代表性，1为不具有代表性），只有得分至少在2之上的指标才予以保留（即总分至少得8分，且不能出现得分1的指标），最后通过检验保留了3个测量指标（表1）。

2.1.2    预调研

为了检验量表的信度和效度，课题组通过实验法进行了预调研。该实验共有30名高年级大学生参加预调研，男女各半，平均年龄23岁。本文（包括研究1、研究2、研究3）主要选取大学生作为样本，主要基于以下考虑：首先，大学生样本的背景、经历类似，年龄相仿，可以排除职业、学历、收入等因素的干扰，因此，使用学生样本能保证较高的內部效度。其次，由于实验研究法采用真实消费者配合难度较大，室外随机发放问卷对阅读及实验过程安排和控制会产生不便，故选择学生进行实验能够提高实验可控性。最后，在服务失败相关研究领域中，以往较多研究采用大学生样本作为调研对象，这说明采用大学生样本进行研究具有一定合理性，这一点已得到较多学者认同[82-84]。实验刺激材料的素材为2015年9月6日的一则搜狐新闻，“中国游客因航班延误大闹泰国曼谷机场，高唱中国国歌”，经过对该素材进行适当处理，将该群体性抱怨视频配置一定的文字材料和背景材料，形成最终实验刺激材料1。实验过程是让被试观看实验刺激材料，然后让被试填写感知GMAS的问卷（Likert 7级量表）。

通过利用SPSS 20.0软件进行信度检验分析，感知GMAS的Cronbachs α为0.916，大于最低标准0.7，表明该量表具有较好的信度。同时，因子分析结果显示，3个题项清晰地载荷在1个因子上，共解释变量总方差的85.970%，3个题项载荷分别为0.937、0.914和0.931，均大于0.7的标准，表明该量表具有较好的聚合效度，通过探索性因子检验。

2.2    研究2

2.2.1    研究目的及设计

本研究首先让被调查者阅读文字材料后讨论，然后主要通过调查问卷获取数据进行分析，从而验证H1、H2、H3。本研究的群体服务失败设计为散客组团出游遭遇旅游行程变更的情境，文字材料如下：

您去某地旅游，与另外两位散客组成了一个临时旅游团，一路上导游只顾带着大家购物，原来承诺的5个景点只去了3个，饭菜极其简单，并且原来约定的三星级酒店变成了招待所。有游客质问时，导游的态度非常蛮横。旅游结束时，您和两位散客商量着如何讨个说法。

该研究情境设计综合参考如下两方面的来源：一方面借鉴Du等[4]群体抱怨研究，他们将旅游酒店预订、餐饮服务失败作为研究情境;另一方面主要参考胥兴安等[5]的群体服务失败下顾客抱怨研究，他们的研究选择旅游团出游服务失败作为研究情境。

2.2.2    变量测量

本研究主要测量变量有群体识别、群体效能、GMAS、抱怨意向（Complaint intention，CI）。参照Simon等[12]、Sturmer等[13-15]、Bandura[47-48]的研究，设计群体识别变量测量问项包括：“我把自己看做为群体中的一员”“我感觉到与其他两人是有联系的”。参考Van等[85]、Tausch等[86]相关研究，群体效能变量，设计的3个问项包括：“我们相信能够向公司讨个说法”“我们这个群体充满对抗力”“我们一定能争取到我们的权利”。GMAS量表来源于研究1量表开发结果，设计“群体其他成员表达了一致性的愤怒”“群体其他成员表达的愤怒是相似的”“群体其他成员均持久地保持愤怒”3个题项。参考杜建刚和范秀成[2]、Du等[4]相关研究，抱怨意向变量设计“宁肯耽误时间和精力，我们也要参加维权行动”“我们坚决要申诉此事”“若服务商不满足我们的诉求会坚持到底”3个题项。以上均为Likert 7级量表。

2.2.3    研究过程

共33名大学高年级本科生参加调查，男性16名、女性17名，平均年龄22岁，被试看完材料后，要求被试填写愤怒情绪、事件熟悉程度、身临其境程度及事件严重程度。随后把学生进行3人一组随机分配，分配的原则是“两男一女”或“两女一男”（目的是为了平衡性别不同可能对实验结果带来的干扰），共11组。3人小组随后被安排在一间教室内进行大约10分钟左右的讨论，讨论时3人围坐在一起，以便可以面对面看到其他人的情绪展示。讨论后，所有群体成员都被要求填写问卷，包括GMAS、群体识别、群体效能、第2次愤怒情绪、抱怨意向等其他变量。

2.2.4    研究结果

研究数据主要通过SPSS 20.0和Smart PLS 3.0统计软件进行结果分析：一方面利用SPSS 20.0进行控制检验（单样本、两独立样本和两配对样本的t检验）、信度检验、效度检验等;另一方面，利用Smart PLS 3.0进行中介效应分析，PLS是一种结构方程模型分析方法，它的优点在于允许变量为非正态分布，可以处理小样本数据等。

（1）控制检验

事件熟悉程度设计“您对这样的经历感到熟悉吗？”1个题项，数据显示，M=4.55（SD=1.18）[t=12.75，p<0.01]，大于中位数4，表明对该实验情境相对较熟悉，为实验情景融入奠定了基础。身临其境程度设计“请想象您为以上事件中的一名游客，您能做到吗？”1个题项，数据显示，M=5.39（SD=1.48）[t=20.97，p<0.01]，表明被试均能较好地融入预设情境中。严重程度设计“这样的事情发生在您身上，您认为该事情的严重程度”1个题项，结果显示M=5.92（SD=0.37）[t=6.55，p<0.01]，表明事件严重程度相对较高。个体愤怒情绪分两次测量，一次在观看完材料后，一次在群体讨论完后，个体愤怒情绪设计“您感到愤怒”“您感到恼火”“您感到生气”3个题项，第2次愤怒情绪M=5.69（SD=1.49），大于第1次愤怒情绪M=4.15（SD=1.32），t配对=4.72（p<0.01），说明群体讨论进一步激起了被试的愤怒情绪。此外，所有男性的第2次愤怒情绪M=5.63（SD=1.21），所有女性的第2次愤怒情绪M=5.65（SD=1.38），t独立=1.12（p>0.1），表明在该群体服务失败情境下男性和女性的愤怒情绪不存在明显差异，性别变量得到较好控制。综上，以上变量均得到较好的控制。

（2）信度和效度检验

GMAS、群体识别、群体效能、抱怨意向的Cronbachs α分别为0.73、0.85、0.85和0.92（表2），均达到最低可接受标准0.70，同时，组合信度也均高于0.80，表明以上变量均具有较好的信度。

各变量的测量题项的因子载荷均大于0.7的标准，表明量表具有较好的聚合效度（表2）。各变量相關系数如表3，各变量平均方差AVE的平方根均大于各变量间的相关系数，表明各变量的量表具有较好的区别效度。

结构方程模型分析结果显示，GMAS和GI、GMAS和GE、GI和CI、GE和CI共4条影响路径的方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）分别为1.00、1.00、4.21和2.18，小于临界标准5.00[87]，这表明，结构模型的多重共线性问题是可以容忍的，即模型不存在实质性的多重共线性。

（3）假设检验

首先，以GMAS为前置变量，以抱怨意向为结果变量，建立总效应的回归模型，回归结果显示（表4），GMAS对抱怨意向影响的路径系数为0.50[t=4.78，p<0.01]。接着，在总效应模型基础上，将群体效能和群体识别作为中介变量，建立中介效应检验的结构方程模型。表4和图2分析结果显示，各路径系数均显著。

综上，一方面表明群体服务失败下GMAS对抱怨意向影响显著（表4和图2），即H1得到支持;另一方面表明群体服务失败下群体识别和群体效能在GMAS对抱怨意向影响中具有中介作用（表4），从而H2、H3均得到支持。

2.2.5    小结

研究2证实，在群体服务失败情境下，群体识别和群体效能在GMAS对抱怨意向的影响中发挥了中介作用。研究2并未对感知GMAS进行相对严格的实验操控，为了更加精准地考察群体服务失败下GMAS对顾客抱怨意向影响的中介机制以及群体规模的调节机制，课题组进一步设计了研究3。

2.3    研究3

2.3.1    研究设计及变量操控

（1）研究目的及材料设计

研究3主要通过实验法展开研究，具体设计2（GMAS：高vs. 低）×2（群体规模：大6 vs. 小3）的双因子组间实验，主要验证H4。本实验设计为航空业的飞机晚点情境，文字材料如下：

高损失材料：您某日乘坐飞机赶回学校，在候机室接到广播通知，飞机晚点1小时。不久后，又接到第2次通知，飞机还将晚点两小时。航空公司在此期间一直没对晚点原因进行解释。如果飞机再晚一会，您将不能赶上当晚的一门考试。

低损失材料：您某日乘坐飞机赶回学校，在候机室接到广播通知，飞机晚点1小时。不久后，又接到第2次通知，飞机还将晚点两小时。航空公司在此期间一直没对晚点原因进行解释。如果飞机再晚一会，您将不能赶上当晚的一次课程。

您和另外（小规模共3人;大规模共6人）同为一个航班的乘客，请针对你们的处境进行10分钟的讨论。

（2）群体规模大小操控

参考Milgram等研究[88]，结合本文的GMAS定义及测量量表，研究3将大规模群体界定为6人，小规模群体界定为3。讨论组规模与相应实验材料中的规模一致。同时，为了保证操控效果，课题组增加了关于群体规模感知的前测，共有36名大学生参加了前测（男女各半，平均年龄约22岁），随机将其均分为两组，每组的性别比例也是男女各半。前测问项为“当你们6个人（或3个人）共同遇到了一起航班延误事件，你觉得你们群体规模如何？”（Likert 7级量表，7为非常大，1为非常小）。两组的群体规模感知结果显示，M6-size=4.67（SD=0.594）>4，M3-size=1.89（SD=0.832）<4，t独立=11.524（p=0.000），表明两组被试在“群体规模为6情境”和“群体规模为3情境”的规模感知上存在显著差异，为本研究群体规模的操控提供了依据。

（3）GMAS操控

以往研究表明，服务失败造成损失越大，越会导致顾客产生负面情绪[89-91]，为此，本研究通过操控相同的群体服务失败情境下不同情况的被试（耽误考试vs. 耽误课程），从被试对结果损失大小感知差异角度，操控了不同的愤怒情绪。同时，参考Goldenberg等的研究[92]，研究3通过操控个体对群体其他成员情绪的感知差异角度，来操控感知GMAS的高低。因此，GMAS操控过程基本步骤分为两步：

第一步，操控高低不同的愤怒情绪。通过让被试观看不同损失程度的实验材料（高损失是因为航班延误可能带来不能参加一次考试，低损失是因为航班延误可能耽误一次课），从而激发不同的愤怒情绪，进而操控不同的愤怒情绪。有研究已证实顾客在服务失败中的损失越大，其愤怒情绪就越高[89，93]。本实验首先尝试通过服务损失的大小来操控其愤怒情绪的高低。观看高损失（high loss）材料的被试会激发出高愤怒情绪（记作H），观看低损失（low loss）材料的被试则激发出适当的愤怒情绪（记作L）。

第二步，通过对不同愤怒情绪个体分组，实现高低不同GMAS的操控。

① “小规模+高GMAS”组操控。3人组分配两个为高愤怒情绪个体和1个低愤怒情绪个体，其中，这1个低愤怒情绪个体由于观察到两个高愤怒情绪个体，其感知到的情绪相似度较高，而且本实验只记录该1个低愤怒情绪个体的数据，将该1个低愤怒情绪个体纳入样本中。

② “小规模+低GMAS”组操控。3人组分配1个为高愤怒情绪个体和两个低愤怒情绪个体，其中，这两个低愤怒情绪个体中的任何1个，由于观察到1个高愤怒情绪个体和其他1个低愤怒情绪个体，其知觉到的情绪相似度较低，而且本实验只记录该两个低愤怒情绪个体的数据，将该两个低愤怒情绪个体纳入样本中。

③ “大规模+高/低GMAS”组操控。6人组分配3个高愤怒情绪个体和3个低愤怒情绪个体，其中，任意1个低愤怒情绪个体观察到3个高愤怒情绪个体和其他两个低愤怒情绪个体，这样3个低愤怒情绪个体划入高GMAS样本中;其中，任意1个高愤怒情绪个体，观察到两个高愤怒情绪个体和其他3个低愤怒情绪个体，这样3个高愤怒情绪个体纳入低GMAS样本中。研究发现，高情绪个体会把情绪“传染”给低情绪者，最终使两者情绪向一致性方向发展[10]。当任意1个低愤怒情绪个体，感知到3个高情绪个体“传染”情绪给其他两个低情绪个体时，这时该个体感知到由于情绪“传染”带来的情绪一致性高，即操控为高GMAS;当任意1个高愤怒情绪个体，感知到两个高情绪个体“传染”情绪给3个低情绪个体时，这时该个体感知到由于情绪“传染”带来的情绪一致性低，即操控为低GMAS。

2.3.2    实验程序及被试

对于小规模群体，随机招募互不认识的135名大学生参加实验（男性60名，女性75名），其中，75名学生观看高损失材料，60名学生观看低损失材料，看完材料后，要求被试填写愤怒情绪、事件熟悉程度、身临其境程度及事件严重程度的问卷。随后把学生进行组合，3人一组，共45组，其中，30组高GMAS操控组（2H+L），15组低GMAS操控组（1H+2L），因此小规模高GMAS样本量为30，小规模低GMAS组样本量30。3人小组随后被安排在一间教室内进行大约10分钟左右的讨论，讨论时3人围坐在一起，以便可以面对面看到其他人的情绪展示。讨论后，所有群体成员都被要求填写问卷，包括GMAS、群体识别、群体效能、抱怨意向、第2次愤怒情绪等其他变量。

对于大规模群体，随机招募互不认识的90名大学生参加实验，随机分为15组。每组6人，男女各半，随机让3人阅读高损失材料，3人阅读低损失材料，根据前面的GMAS操控流程，最后获得高GMAS组样本量为45人，低GMAS组样本量为45人。其实验程序基本同小规模群体的实验程序。

2.3.3    变量测量

主要变量测量同研究2。

2.3.4    实验结果

（1）控制检验

① 小规模群体

事件熟悉程度数据显示，M=5.38（SD=0.58）[t=71.30，p<0.01]大于中位数4，表明对该实验情境相对较熟悉。身临其境程度数据显示，M=5.85（SD=0.61）[t=74.81，p<0.01]，表明被试均能较好地融入预设情境中。60名观看低损失材料的第2次愤怒程度M讨论后=5.69（SD=0.55），大于第1次测量的愤怒程度M讨论前=5.14（SD=0.44），t配对=10.74（p<0.01），说明群体讨论进一步激发了被试的愤怒情绪。综上，以上变量均得到了较好的控制。

② 大规模群体

事件熟悉程度数据显示，M=5.07（SD=0.54）[t=67.76，p<0.01];身临其境程度数据显示，M=5.35（SD=0.66）[t=62.43，p<0.01]。看到高损失材料的45名被试讨论后，M高愤怒-讨论后=6.65（SD=0.32），t配对=7.94（p<0.01），显著大于讨论前的该被试组愤怒情绪M高愤怒-讨论前=6.26（SD=0.13）;看到低损失材料的45名被试讨论后，M低愤怒-讨论后=5.79（SD=0.26），t配对=17.79（p<0.01），显著大于讨论前该被试组的愤怒情绪M低愤怒-讨论前=4.70（SD=0.32），这表明群体讨论对愤怒情绪起到了启动效应。综上，以上变量均得到了较好的控制。

（2）操控检验

小规模群体下，事件严重程度结果表明，M高损失=6.27（SD=0.60），M低损失=4.87（SD=0.57），t独立=13.80（p<0.01），说明高损失事件的严重程度显著大于低损失事件的严重程度。看到高损失材料的75名被试，其感知愤怒为M=6.01（SD=0.17），显著高于看到低损失材料（M=5.14，SD=0.44，t独立=15.70，p<0.01）的60名被试。高GMAS操控下被试的GMAS平均值，显著大于低GMAS操控下被试的GMAS平均值[M高=6.00（SD=0.28）>M低=4.36（SD=0.45），t独立=17.17（p<0.01）]。

大规模群体下，严重程度结果表明，M高损失=6.11（SD=0.38），显著大于M低损失=4.36（SD=0.48），t独立=19.08（p<0.01）。看到高损失材料的45名被试，M高愤怒-讨论前=6.26（SD=0.13），阅读低损失材料的45名被试M低愤怒-讨论前=4.70（SD=0.32），t独立=30.23（p<0.01），表明看到高损失材料被试的愤怒情绪显著高于阅读低损失材料的被试组愤怒情绪。高GMAS操控下被试的GMAS平均值，显著大于低GMAS操控下被试的GMAS平均值[M高=5.44（SD=0.70）>M低=5.10（SD=0.69），t独立=2.33（p=0.02<0.05）]。

以上表明，服务失败的损失程度和愤怒情绪得到较好操控，进而GMAS得到了较好的操控。

（3）假设检验

① 群体规模在GMAS对群体识别和群体效能影响中调节效应检验

结果顯示，小规模群体下群体识别增量=5.83-4.74=1.09，显著大于大规模群体下群体识别增量=4.78-4.33=0.45（t=3.19，p<0.01），这表明群体规模越大，GMAS对群体识别影响越弱，H4a得到支持。

同时，小规模群体下群体效能增量=5.17-4.38=0.79，显著小于大规模群体下群体效能增量=5.70-4.45=1.25（t=-4.26，p<0.01），这表明群体规模越大，GMAS对群体效能的影响越强，H4b得到支持。

② 群体规模对群体识别和群体效能中介作用的调节效应检验

首先比较小规模群体下群体识别和群体效能的中介效应大小。按照Zhao等[94]提出的中介效应分析程序，参照Preacher和Hayes[95]提出的多个并列的中介变量检验方法，设置95%的置信区间，设置随机取样量为5000次，从而进行Bootstrap中介效应检验及比较分析。分析结果显示（图3和表5），GI和GE两个中介变量共同发挥的中介作用显著，区间[0.11，0.31]不包含0，中介作用大小为0.19;GI、GE分别发挥的中介作用显著，区间[0.08，0.25]、[0.01，0.11]均不包含0，中介作用大小分别为0.15、0.04，从而得知H2、H3均再次得到了支持。同时，为了更好地区分各中介路径相对大小，对GI和GE的中介路径进行了对比，结果显示，GI-GE的中介作用显著，其区间[0.02，0.21]不包含0，即群体识别的中介作用显著大于群体效能的中介作用。

其次比较大规模群体下群体识别和群体效能中介效应的大小。图4的变量路径关系可以看出，GMAS对群体识别的影响不显著（β=0.11，t=1.23，p=0.22>0.1），可以初步判断大规模群体下，群体识别的中介效应不显著。同时，表5和图4分析结果显示，GI和GE两个中介变量共同发挥的中介作用显著，区间[0.13，0.41]不包含0，中介作用大小为0.26;GI发挥的中介作用不显著，区间[-0.01，0.15]包含0，从而H2未得到支持;GE发挥的中介作用显著，区间[0.12，0.39]不包含0，中介作用為0.23，从而得知H3再次得到支持;同时结果显示，GI-GE的中介作用为-0.20，其区间[-0.38，-0.05]不包含0，即群体效能的中介作用大于群体识别的中介作用。

基于以上分析可知，GMAS对抱怨意向影响中，小规模群体下群体识别的中介作用显著大于群体效能的中介作用，大规模群体下群体效能的中介作用显著大于群体识别的中介作用，H4c得到支持。

2.3.5    小结

研究3证实，群体服务失败下，群体规模变大分别会弱化GMAS对群体识别的影响和强化GMAS对群体效能的影响;小规模群体经历服务失败情境下，在GMAS对抱怨意向的影响中，群体识别的中介作用大于群体效能的中介作用;而大规模群体经历服务失败情境下，群体效能比群体识别的作用更大。同时，分析研究3中大规模群体下H2未得到支持的原因在于：随着群体规模的变大，群体识别作用会相应下降，导致群体识别在GMAS对抱怨意向影响中的中介作用减弱，而此时群体效能随之增强，导致群体效能的中介作用发挥了主要作用。

3    结论与展望

3.1    讨论与贡献

（1）群体服务失败下顾客间愤怒情绪会表现出一定的相似度，这种相似度越高，顾客抱怨意向越强。以往研究更多从情绪本身属性角度，探讨群体服务失败下顾客间愤怒情绪互动过程，缺乏对顾客间愤怒情绪相似度问题的关注。本研究在群体情绪感染及相关概念分析基础上，尝试性提出GMAS概念，以衡量服务失败下顾客感知到的GMAS，有助于深刻理解群体服务失败下群体成员间情绪演化及情绪感染过程，深化了群体情绪感染理论。虽然有部分学者提出过群体情绪相似等类似概念，如群体情感氛围[28]、群体情感基调[29]，他们的研究更多关注长期和积极的“非威胁状态下”的群体情境，而本文以短期和负面的服务失败为群体情境，重点关注顾客感知到的GMAS，这将有助于丰富顾客群体性抱怨意向影响的研究视角。

（2）群体识别和群体效能在GMAS对抱怨意向影响中具有中介作用。换言之，群体服务失败下顾客间愤怒情绪相似度会通过影响群体识别和群体效能，进而影响顾客抱怨意向。通过分析群体识别和群体效能在GMAS对顾客抱怨意向影响中的中介作用，有助于揭示群体服务失败下GMAS对抱怨意向影响机制，为深入研究顾客群体性抱怨意向提供新的理论基础。

群体情绪对顾客抱怨影响的相关研究主要以情绪感染、去个体化、群体极化等作为重要的中介变量解读群体抱怨的心理机制[2-5，96]。去个体化的社会认同模型认为，去个体化是一个从自我认同到社会认同的互动过程，结果表现为群体规则的遵守[97]。本文将群体识别作为社会认同的一个侧面，直接引入顾客抱怨意向模型中，并发现群体识别在情绪对顾客抱怨影响中发挥了关键作用，这与杜建刚和范秀成[2]、胥兴安等[5]的研究结果具有一致性。本文进一步证实了集体行动的工具理性和社会认同双路径模型在群体性抱怨意向分析方面的适用性，有助于拓展双路径模型理论的适用领域，也助于进一步完善双路径模型。此外，本文的理论贡献在于：以往研究证实熟悉的群体会产生群体识别[98]，本研究证实相互陌生的群体面临服务失败时，GMAS不仅能激发群体效能，更重要的是也能产生群体识别。

（3）不同群体规模下群体识别和群体效能的中介作用存在差异。具体而言，群体规模负向调节GMAS对群体识别的关联，同时，正向调节GMAS与群体效能的关联。杜建刚和范秀成研究表明，群体服务失败下规模正向影响去个体化[2];Du等研究发现，群体服务失败下大规模群体比小规模群体的情绪感染更显著[4]。不同以往这些研究之处在于，本文将群体规模作为“GMAS→群体识别→抱怨意向”和“GMAS→群体效能→抱怨意向”之间的调节变量，证实了不同规模下群体识别和群体效能的中介作用的差异，即小规模群体下，群体识别的中介作用比群体效能中介作用更明显，大规模群体下群体效能的中介作用比群体识别中介作用更明显。换言之，以往研究更多将群体规模作为单一影响路径（如情绪→行为意向）中的调节变量，缺乏不同规模下对不同中介变量中介作用大小的比较，而本文以此为切入点提出了一种“有调节的中介作用”的理论模型，这对于深刻认识群体规模对顾客抱怨意向影响研究提供了新思路。

3.2    管理启示

（1）群体顾客在遭遇服务失败后会表现出不同的愤怒情绪相似度，服务企业应准确判断这种相似度的程度高低，从而精准预知抱怨意向的强烈程度高低。群体服务失败事件极易导致群体愤怒情绪传染，服务企业要尽快识别顾客GMAS，尤其要重视高愤怒情绪相似度群体，要尽可能进行情绪干预手段以阻断情绪相似度的提高，在使顾客损失得到补偿基础上尽可能降低群体过激行为（如极端抱怨）发生。例如在常见的航班延误的服务失败情境下，航空公司客服人员应重点关注群体愤怒情绪的相似程度，尽可能在充分了解延误原因基础上，给顾客群体以公开精准回应，并安抚他们的情绪。

（2）本文证实，群体服务失败下GMAS会激发强烈的群体识别和群体效能，从而导致更高的抱怨意向。群体服务失败发生后，高情绪个体之间会产生情绪共振效应[9]，即表现出较高的GMAS，从而产生群体识别和群体效能，导致产生更高的抱怨意向。因此，面临群体服务失败事件时，服务企业应在适当增加处理成本基础上尽量隔离群体成员，一方面可以降低来自群体的识别感知，另一方面可以有效降低群体效能，从而让顾客抱怨正常合理，避免演化为极端恶性事件。例如，在群体性服务失败事件中，往往是几个高情绪个体的带头作用可能导致事件升级或发酵，所以把这些高愤怒情绪个体安抚好，对降低群体识别感和群体效能感进而提高群体的满意程度更能起到事半功倍的效果。

（3）本文证实，群体服务失败下，小规模中群体识别比群体效能更易导致抱怨意向，大规模群体的群体效能感比群体识别更易导致抱怨意向。因此，面对小规模群体的服务失败事件，应重视引导顾客降低群体识别，妥善处理顾客抱怨。值得注意的是，本文发现大规模群体情境下，群体识别的中介影响路径不显著，因此，面对大规模群体的服务失败事件，服务企业应分成较小规模的群体分别处理，以尽可能降低群体效能，合理回应较小规模顾客群体诉求基础上，也避免一部分顾客“搭便车”现象，从全局角度避免群体事件极端化。

3.3    局限与展望

（1）本文主要以大学生为样本，虽然该群体综合素质较高且内部效度较高，但仍然存在样本单一、外部有效度较低、未充分考虑该群体旅游文明程度、消费经验等因素对研究结果的影响，未来研究应该扩大样本范围和类型，并将以上因素考虑在内以增进研究结论的可靠性。

（2）本文采取情境想象的研究设计，通过操纵服务失败的损失大小来操纵GMAS，不一定能完全反映真实群体服务失败场景并激发真实情绪反应，未来应该考虑用更加真实的模拟方式（如真实视频刺激）来进行实验操控，或实施真实群体服务失败情景的调查与研究。

（3）本文基于高严重服务失败情景，探讨了GMAS对抱怨意向的影响，但未涉及低严重程度服务失败下的低情绪或平静情绪相似度对抱怨意向的影响，未来研究可以探讨低严重程度服务失败事件情境下所激发的低情绪强度的情绪相似度对抱怨意向的影响，进一步验证情绪相似度的普适性和丰富情绪相似度的研究内容。

（4）本文基于群体服务失败情境，探讨了GMAS对抱怨意向的影响，针对其他情绪（如恐惧、悲伤、后悔等）是否具有相同的效应，在未来研究中值得进一步关注。

（5）本文基于“工具理性-社会认同”双路径理论模型，分析证实GMAS通过影响群体识别和群体效能进而影响顾客抱怨意向，尚未分析群体效能和群体识别两条路径之间的相互影响作用，未来应该考虑将群体效能和群体识别间相互关系纳入研究模型中展开分析，以增强模型的解释力。

（6）本文主要考察了群体识别在GMAS对抱怨意向影响中的中介作用，这种中介作用更适用于解释成员原本不认识的群体情境，缺乏熟悉群体下群体识别对GMAS影响的深入思考，未来应更全面地考察群体识别和GMAS之间相互作用的逻辑关系。

參考文献（References）

[1]       段文婷， 江光荣. 计划行为理论述评[J]. 心理科学进展， 2008， 16（2）： 315-320. [DUAN Wenting， JIANG Guangrong. A review of the theory of planned behavior[J]. Advances in Psychological Science， 2008， 16（2）： 315-320. ]

[2]       杜建刚， 范秀成. 服务失败中群体消费者心理互动过程研究[J]. 管理科学学报， 2011， 14（12）： 60-70. [DU Jiangang， FAN Xiucheng. Research on group consumers psychological interaction process under service failure setting[J]. Journal of Management Sciences in China， 2011， 14（12）： 60-70. ]

[3]     MACKIE D M， DEVOS T， SMITH E R. Intergroup emotions： Explaining offensive action tendencies in an intergroup context[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 2000， 79（4）： 602-616.

[4]     DU J， FAN X， FENG T. Group emotional contagion and complaint intentions in group service failure： The role of group size and group familiarity[J]. Journal of Service Research， 2014， 17（3）： 326-338.

[5]     胥興安， 王立磊， 张梦， 等. 群体服务失误下顾客间“关系”互动对抱怨的影响机制——群体极化和去个体化的中介作用[J]. 旅游学刊， 2016， 31（10）： 70-83. [XU Xingan， WANG Lilei， ZHANG Meng， et al. Mechanism of how customer-to-customer Guanxi interaction influencing complaints under a group service failure setting： The mediation effects of group polarization and de-individuation[J]. Tourism Tribune， 2016， 31（10）： 70-83.]

[6]     ZHOU Y， HUANG M， TSANG A S L， et al. Recovery strategy for group service failures： The interaction effects between recovery modes and recovery dimensions[J]. European Journal of Marketing， 2013， 47（8）： 1133-1156.

[7]     ALBRECHT A K， WALSH G， BEATTY S E. Perceptions of group versus individual service failures and their effects on customer outcomes： The role of attributions and customer entitlement[J]. Journal of Service Research， 2016， 20（2）： 1-16.

[8]     HARELI S， RAFAELI A. Emotion cycles： On the social influence of emotion in organizations[J]. Research in Organizational Behavior， 2008， 28： 35-59.

[9]     杜建刚， 范秀成， 王潇， 等. 消费者群体投诉中情绪互动研究——群体情绪感染的流动效应和共振效应[C]//中国营销科学学术年会暨博士生论坛. 北京： 清华大学出版社， 2009： 287-297. [DU Jiangang， FAN Xiucheng， WANG Xiao， et al. Research on emotional interaction in consumer group complaints — Flow effect and resonance effect of group emotional infection[C]//Annual Conference and Doctoral Forum of China Marketing Science. Beijing： Tsinghua University Press， 2009： 287-297. ]

[10]   HATFIELD E C， CACIOPOO J L， RAPSON R L. Emotional contagion[J]. Current Directions in Psychological Sciences， 1993（2）： 96-99.

[11]   HATFIELD E C， BENSMAN L， THORNTON P D， et al. New perspectives on emotional contagion： A review of classic and recent research on facial mimicry and contagion[J]. Interpersona， 2014， 8（2）： 159-179.

[12]   SIMON B， LOEWY M， STURMER S， et al. Collective identifica-tion and social movement participation[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1998， 74（3）： 646-658.

[13]   STURMER S， SIMON B. Collective action： Towards a dual-pathway model[J]. European Review of Social Psychology， 2004， 15（1）： 59-99.

[14]   STURMER S， SIMON B. Pathways to collective protest： Calculation， identification， or emotion？ A critical analysis of the role of group-based anger in social movement participation[J]. Journal of Social Issues， 2009， 65（4）： 681-705.

[15]   STURMER S， SIMON B， LOEWY M， et al. The dual-pathway model of social movement participation： The case of the fat acceptance movement[J]. Social Psychology Quarterly， 2003， 66（1）： 71-82.

[16]   HOFFMAN M L. How automatic and representational is empathy， and why[J]. Behavioral and Brain Sciences， 2002， 25（1）： 38-39.

[17]   HENNIF-THURAU T， GROTH M， PAUL M， et al. Are all smiles created equal？ How emotional contagion and emotional labor affect service relationships[J]. Journal of Marketing， 2006， 70（3）： 58-73.

[18]   HUANG P F， DAI C W. The impacts of emotional contagion and emotional labor perception on employees service performance[J]. International Journal of Electronic Business Management， 2010， 8（1）： 68-79.

[19]   BARSADE S G， WARD A J， TURNER J D F， et al. To your hearts content： A model of affective diversity in top management team[J]. Administrative Science Quarterly， 2000， 45： 802-836.

[20]   SMITH E R， CONREY F R. Agent-based modeling： A new approach for theory building in social psychology[J]. Personality and Social Psychology Review， 2007， 11（1）： 87-104.

[21]   BARSADE S G. The ripple effect： Emotional contagion and its influence on group behavior[J]. Administrative Science Quarterly， 2002， 47（4）： 644-675.

[22]   WALTER F， BRUCH H. The positive group affect spiral： A dynamic model of the emergence of positive affective similarity in work groups[J]. Journal of Organizational Behavior， 2008， 29（2）： 239-261.

[23]   COENEN R， BROEKENS J. Modeling emotional contagion based on experimental evidence for moderating factors[C]// Proceedings of the 11th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems （AAMAS 2012）. Richland： International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems， 2012： 26-33.

[24]   BOSSE T， DUELL R， MEMON Z， et al. A multi-agent model for emotion contagion spirals integrated within a supporting ambient agent model[J]. Principles of Practice in Multi-agent Systems， 2009（11）： 48-67.

[25]   SCHACHTER S. The Psychology of Affiliation[M]. Stanford： Stanford University Press， 1959： 10-22.

[26]   KULIK J A， GUMP B B. Affective reactions to social comparison： The effects of relative performance and related attributes information about another person[J]. Personality and Social Psychology Bulletin， 1997， 23（5）： 452-468.

[27]   KULIK J A， MAHLER H I. Social comparison， affiliation， and emotional contagion under threat[M]// SULS J， WHEELER L. Handbook of Social Comparison： Theory and Research. New York： Springer， 2000： 296-320.

[28]   RIVER D J. Emotional climate： Social structure and emotional dynamics[J]. International Review of Studies of Emotion， 1992（2）： 197-218.

[29]   GEORGE J M. Personality， affect， and behavior in groups[J]. Journal of Applied Psychology， 1990， 75（2）： 107-116.

[30]   乔建中. 情绪的社会建构理论[J]. 心理科学进展， 2003， 11（5）： 541-544. [QIAO Jianzhong. On the social constructivist theory of emotion[J]. Advances in Psychological Science， 2003， 11（5）： 541-544.]

[31]   乔建中. 情绪研究： 理论与方法[M]. 南京： 南京师范大学出版社， 2003： 7-10. [QIAO Jianzhong. Emotion Research： Theory and Method[M]. Nanjing： Nanjing Normal University Press， 2003： 7-10. ]

[32]   TAGIURI R. The Concept of Organizational Climate[M]. Boston： Harvard University， 1968： 11-32.

[33]   WILLIAMSON B. Review article： Sentiment and social change[J]. Sociological Review， 1989， 37（1）：128-141.

[34]   KATONA G. Toward a macropsychology[J]. American Psychologist， 1979， 34（2）： 118-126.

[35]   LIU X Y， H?RTE C E J， SUN J M. The workgroup emotional climate scale[J]. Group & Organization Management， 2014， 39（6）： 626-663.

[36]   劉小禹， 刘军. 团队情绪氛围对团队创新绩效的影响机制[J]. 心理学报， 2012， 44（4）： 546-557. [LIU Xiaoyu， LIU Jun. The influence mechanism of team emotional climate on team innovation performance[J]. Acta Psychologica Sinica， 2012， 44（4）： 546-557.]

[37]   JAMES K， BRODORSEN M， EISENBERG J. Workplace affect and workplace creativity： A review and preliminary model[J]. Human Performance， 2004， 17（2）： 169-194.

[38]   CANTRIL H. The Pattern of Human Concerns[M]. New Brunswick： Rutgers University Press， 1965： 32-59.

[39]   MARTIN-BARO I， SLOAN T. Religion as an Instrument of psychological warfare[J]. Journal of Social Issues， 1990， 46（3）： 93-107.

[40]   CABALLERO M， RESNIK A J. The attraction paradigm in dyadic exchange[J]. Psychology & Marketing， 2010， 3（1）： 17-34.

[41]   张骁， 林颖， 朱頔. 基于相似吸引理论的逢迎同事策略对职场排斥的作用机制研究[J]. 管理学报， 2018， 15（9）： 1319-1326. [ZHANG Xiao， LIN Ying， ZHU Di. The mechanism of ingratiation to colleagues on workplace ostracism： A study based on similarity attraction theory[J]. Chinese Journal of Management， 2018， 15（9）： 1319-1326.]

[42]   DAVIS D. Implications for interaction versus effectance as mediators of the similarity-attraction relationship[J]. Journal of Experimental Social Psychology， 1981， 17（1）： 96-117.

[43]   BANDURA A. Self-efficacy in Changing Societies[M]. New York： Cambridge University Press， 1995： 1-45.

[44]   SCHNEIDER B. The people make the place[J]. Personnel Psychology， 1987， 40（3）： 437-453.

[45]   MCPHERSON J M， SMITH-LOVIN L. Homophily in voluntary organizations： Status distance and the composition of face-to-face groups[J]. American Sociological Review， 1987， 52（3）： 370-379.

[46]   葉笛， 林东清. 信息系统开发团队知识整合的影响因素分析——基于相似吸引理论与社会融合的研究视角[J]. 科学学研究， 2013， 31（5）： 711-720; 673. [YE Di， LIN Dongqing. Research on the factors affecting ISD knowledge integration： From the perspectives of similarity-attraction theory and social integration[J]. Studies in Science of Science， 2013， 31（5）： 711-720; 673. ]

[47]   BANDURA A. Self-efficacy： Toward a unifying theory of behavioral change[J]. Advances in Behaviour Research & Therapy， 1977， 1（4）：139-161.

[48]   BANDURA A. Self-efficacy： The Exercise of Control[M]. New York： W H. Freeman， 1997： 55-68.

[49]   TAIFEL H， TURNER J C. An integrative theory of intergroup conflict[J]. The Social Psychology of Intergroup Relations， 1979， 33（47）： 33-47.

[50]   REID F. Rediscovering the social group： A self-categorization theory[J]. British Journal of Social Psychology， 26（4）： 347-348.

[51]   BARSADE S G， GIBSON D E. Group emotion： A view from top and bottom[J]. Research on Managing Groups and Teams， 1998， 1（4）： 81-102.

[52]   SPOOR J R， KELLY J R. The evolutionary significance of affect in groups： Communication and group bonding[J]. Group Processes & Intergroup Relations， 2004， 7（4）： 398-412.

[53]   KULIK J A， MAHLER H I， MOORE P J. Social comparison and affiliation under threat： Effects on recovery from major surgery[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1996， 71（5）： 967-979.

[54]   TOWNSEND S S， KIM H S， MESQUITA B. Are you feeling what Im feeling？ Emotional similarity buffers stress[J]. Social Psychological and Personality Science， 2014， 5（5）： 526-533.

[55]   ANDERSON C， KELTNER D， JOHN O P. Emotional convergence between people over time[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 2003， 84（5）： 1054-1068.

[56]   GEORGER J M. Group affective tone[M]//WEST A M. Handbook of Work Group Psychology. Chicester： Wiley， 1996： 77-93.

[57]   COOMAN R D， GIETER S D， PEPERMANS R， et al. Person-organization fit： Testing socialization and attraction-selection-attrition hypotheses[J]. Journal of Vocational Behavior， 2009， 74（1）： 102-107.

[58]   TAJFEL H， BILLIG M G， BUNDY R P. Social categorization and intergroup behaviour[J]. European Journal of Social Psychology， 1971， 1（2）： 149-178.

[59]   VAN Z M， POSTMES T， SPEARS R. Toward an integrative social identity model of collective action： A quantitative research synthesis of three socio-psychological perspectives[J]. Psychological Bulletin， 2008， 134（4）： 504-535.

[60]   TAIFEL H， TURNER J C. The social identity theory of intergroup behavior[M]// WORCHEL S， AUSTIN W G. The Psychology of Intergroup Relations. Chicago： NelsonHall， 1986： 7-24.

[61]   KESSLER T， HOLLBACH S. Group-based emotions as determinants of ingroup identification[J]. Journal of Experimental Social Psychology， 2005， 41（6）： 677-685.

[62]   DUCKITT J， MPHUTHING T. Group identification and intergroup attitudes： A longitudinal analysis in South Africa[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1998， 74（1）： 80-85.

[63]   張书维， 王二平. 群体性事件集群行为的动员与组织机制[J]. 心理科学进展， 2011， 19（12）： 1730-1740. [ZHANG Shuwei， WANG Erping. The motivational and organizational mechanism of collective action in mass incidents[J]. Advances in Psychological Science， 2011， 19（12）： 1730-1740.]

[64]   薛婷， 陈浩， 乐国安， 等. 社会认同对集体行动的作用： 群体情绪与效能路径[J]. 心理学报， 2013， 45（8）： 899-920. [XUE Ting， CHEN Hao， LE Guoan， et al. The effect of social identity on collective action： Group emotion and effective path[J]. Acta Psychologica Sinica， 2013， 45（8）： 899-920. ]

[65]   VAN K G A， OVEIS C， VAN D L I， et al. Power， distress， and compassion： Turning a blind eye to the suffering of others[J]. Psychological Science， 2008， 19（12）： 1315-1322.

[66]   LOCKE K D， HOROWITZ L M. Satisfaction in interpersonal interactions as a function of similarity in level of dysphoria[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1990， 58（5）： 823-831.

[67]   PARKINSON B. Emotions are social[J]. British Journal of Psychology， 1996， 87（4）： 663-683.

[68]   FREUD S. Group Psychology and the Analysis of the Ego[M]. Manhattan： W. W. Norton & Company， 1975： 71-80.

[69]   INGHAM A G， LENINGER G， GRAVES J， et al. The Ringelmann effect： Studies of group size and group performance[J]. Journal of Experimental Social Psychology， 1974， 10（4）： 371-384.

[70]   DAWES R M， MCTAVISH J， SHAKLEE H. Behavior， communication， and assumptions about other peoples behavior in a commons dilemma situation[J]. Journal of Personality & Social Psychology， 1977， 35（1）：1-11.

[71]   LATANE B， NIDA S. Ten years of research on group size and helping[J]. Psychological Bulletin， 1981， 89（2）： 308-324.

[72]   杨光华， 贺东航， 朱春燕. 群体规模与农民专业合作社发展——基于集体行动理论[J]. 农业经济问题， 2014， 35（11）： 80-86. [YANG Guanghua， HE Donghang， ZHU Chunyan. Group size and development of farmer specialized cooperatives： Based on collective action theory[J]. Issues in Agricultural Economy， 2014， 35（11）： 80-86.]

[73]   柳士顺， 凌文辁， 李锐. 群体规模与领导对群体组织公民行为的影响[J]. 心理科学， 2013， 36（6）： 1441-1446. [LIU Shishun， LING Wenquan， LI Rui. Group size， leadership， and group organizational citizenship behavior[J]. Journal of Psychological Science， 2013， 36（6）： 1441-1446.]

[74]   ROBERT P E. Race and Culture[M]. Glencoe： The Free Press， 1950： 403.

[75]   徐延辉， 邱啸. 居住空间、社会距离与农民工的身份认同[J]. 福建论坛（人文社会科学版）， 2017（11）： 127-136. [XU Yanhui， QIU Xiao. Living space， social distance and identity of migrant workers[J]. Fujian Tribune （Humanities and Social Sciences Edition）， 2017（11）： 127-136.]

[76]   潘泽泉， 李挺. 农民工身份认同的影响机制研究——基于社会资本、同群效应与社会距离关系的实证分析[J]. 中州学刊， 2017（3）： 56-64. [PAN Zequan， LI Ting. Research on influence mechanism of migrant workers identity—Empirical analysis based on the social capital， peer effect and social distance[J]. Academic Journal of Zhongzhou， 2017（3）： 56-64. ]

[77]   HARRIS D， HERRMANN B， KONTOLEON A. Twos Company， Threes a Group： The Impact of Group Identity and Group Size on In-group Favouritism， No. 2009-13[R]. Nottingham： University of Nottingham， 2009.

[78]   陳世平， 崔鑫. 从社会认同理论视角看内外群体偏爱的发展[J]. 心理与行为研究， 2015， 13（3）： 422-427. [CHEN Shiping， CUI Xin. Development of ingroup and outgroup favouritism from social identity theory perspective[J]. Studies of Psychology and Behavior， 2015， 13（3）： 422-427.]

[79]   POSTMES T， SPEARS R， LEA M. Breaching or building social boundaries？ Side-effects of computer-mediated communication[J]. Communication Research， 1998， 25（6）： 689-715.

[80]   DIENER E， LUSK R， DEFOUR D， et al. Deindividuation： Effects of group size， density， number of observers， and group member similarity on self-consciousness and disinhibited behavior[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1980， 39（3）： 449-459.

[81]   ZAICHKOWSKY J L. Measuring the involvement construct[J]. Journal of Consumer Research， 1985， 12（3）： 341-352.

[82]   ALBRECHT A K， SCHAEFERS T， WALSH G， et al. The effect of compensation size on recovery satisfaction after group service failures： The role of group versus individual service recovery[J]. Journal of Service Research， 2019， 22（1）： 60-74.

[83]   LIN H， ZHANG M， GURSOY D， et al. Impact of tourist-to-tourist interaction on tourism experience： The mediating role of cohesion and intimacy[J]. Annals of Tourism Research， 2019， 76（5）： 153-167.

[84]   KENG K A， RICHMOND D， HAN S. Determinants of consumer complaint behaviour[J]. Journal of International Consumer Marketing， 1995， 8（2）： 59-76.

[85]   VAN Z M， SPEARS R， FISCHER A H， et al. Put your money where your mouth is！ Explaining collective action tendencies through group-based anger and group efficacy[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 2004， 87： 649-664.

[86]   TAUSCH N， BECKER J C， SPEARS R， et al. Explaining radical group behavior： Developing emotion and efficacy routes to normative and nonnormative collective action[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 2011， 101（1）： 129-148.

[87]   HAIR J F， RINGLE C M， SARSTEDT M. PLS-SEM： Indeed a silver bullet[J]. Journal of Marketing Theory and Practice， 2011， 19（2）： 139-151.

[88]   MILGRAM S， BICKMAN L， BERKOWITZ L. Note on the drawing power of crowds of different size[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1969， 13（2）： 79-82.

[89]   FPRRESTRER W R， MAUTE M F. The impact of relationship satisfaction on attributions， emotions， and behaviors following service failure[J]. Journal of Applied Business Research， 2001， 17（1）： 1-14.

[90]   唐建生， 王彥彦， 郑春东. 组织服务失败对客户针对员工行为意向的影响[J]. 工业工程与管理， 2016， 21（5）： 148-159. [TANG Jiansheng， WANG Yanyan， ZHENG Chundong. The influence of organizational service failure on customers behavioral intention[J]. Industrial Engineering and Management， 2016， 21（5）： 148-159.]

[91]   杜建刚， 范秀成. 服务失败情境下顾客损失、情绪对补救预期和顾客抱怨倾向的影响[J]. 南开管理评论， 2007， 10（6）： 4-10; 18. [DU Jiangang， FAN Xiucheng. The impact of customers loss and emotion on recovery expectation and complain intention under service failure circumstancevice failure circumstance[J]. Nankai Business Review， 2007， 10（6）： 4-10; 18.]

[92]   GOLDENBERG A， SAGUY T， HALPERIN E. How group-based emotions are shaped by collective emotions： Evidence for emotional transfer and emotional burden[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 2014， 107（4）： 581-596.

[93]   OLIVER R， WESTBROOK R. Profiles of consumer emotions and satisfaction in ownership and usage[J]. Journal of Consumer Satisfaction， Dissatisfaction and Complaining Behavior， 1993（6）： 12-27.

[94]   ZHAO X， LYNCH J G， CHEN Q. Reconsidering Baron and Kenny： Myths and truths about mediation analysis[J]. Journal of Consumer Research， 2010， 37（2）： 197-206.

[95]   PREACHER K J， HAYES A F. Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models[J]. Behavior Research Methods， 2008， 40（3）： 879-891.

[96]   陈可， 张剑辉. 在群体中顾客更容易抱怨吗？ 群体服务问题下顾客抱怨行为的探索研究[J].中国软科学， 2014（10）： 97-108. [CHEN Ke， ZHANG Jianhui. Are customers more likely to complain in a group？ Research on customer complaint behavior under group service problem[J]. China Soft Science， 2014（10）： 97-108.]

[97]   兰玉娟， 佐斌. 去个性化效应的社会认同模型[J]. 心理科学进展， 2009， 17（2）： 467-472. [LAN Yujuan， ZUO Bin. An introduction to social identity model of deindividuation effects[J]. Advances in Psychological Science， 2009， 17（2）： 467-472.]

[98]   POSTMES T. Deindividuation[M]// BAUMEISTER R F， VOHS K D. Encyclopedia of Social Psychology. London： Sage， 2005.

Influence of Group Members Anger Similarity on Complaint Intention under Group Service Failure： The Mediating Effects of Group Identity and Group Efficacy

XU Xingan1， DU Jiangang2， WANG Luqi1

（1. School of Tourism， Hainan University， Haikou 570228， China;

2. Business School， Nankai University， Tianjin 300192， China）

Abstract： Recently， amid high incidence of group service failure， researchers have been paying greater attention to this type of failure. These group social incidents not only result in social risks and public crises， they also substantially damage corporate reputations. It is therefore necessary to investigate the interaction process that occurs between consumers in the context of group service failure， as well as the impact of interaction on customer complaint intentions. The results will help enterprises to properly respond to customer complaints and minimize the negative impact of service failure. Few studies， however， have focused on the interaction between individuals who possess similar emotions. Moreover， the existing research ignores measurement of customer emotional similarity under group service failure. The influence of group emotional similarity on customer complaint intention and the behavior mechanism of such a process also have yet to be explored. To this end， this study attempts to put forth the concept of so-called group members anger similarity （GMAS） under group service failure. Namely， when faced with a group service failure event， in a group with homogeneous anger， group members perceive the similarity of the anger that the group expresses. The purpose herein is to gain a clearer understanding of the interaction process between consumers in the context of group service failure， as well as the impact of interaction on customer complaint intentions. This study draws on emotional contagion theory and relevant theoretical foundations to develop a research model of the influence of GMAS on customer complaint intentions. It does so by adopting an instrumental rationality-social identity dual-path model of collective action. The study uses scenario simulation experiments to explore the dual mediating roles that group identity and group efficacy play in the influence of GMAS on customer complaint intentions. Additionally， group size is widely recognized as a key factor in group actions; this study thus employs it as a moderator to further analyze the differences between the mediating roles of group identity and group efficacy in terms of different group sizes. The study has a number of findings in the group service failure context. First， customers show similar anger emotions， and the higher the similarity， the stronger the customer complaint intention. Additionally， both group identity and group efficacy play mediating roles in the relationship between GMAS and customer complaint intention. In other words， GMAS under group service failure will affect customers complaint intention by affecting group identity and group efficacy. Finally， there are differences between the mediating role of group identity and group efficacy when there are different group sizes. More specifically， in a small-size group services failure， the influence of GMAS on group identity is enhanced， and the mediating effect of group identity is greater than that of group efficacy. However， in a large-scale group service failure， the influence of GMAS on group efficacy is enhanced， and the mediating effect of group efficacy is greater than that of group identity. This study thus provides the service industry with practical implications for addressing group service failure from the perspective of emotional similarity. It also offers theoretical implications regarding the customer complaint， service failure， and group emotion literatures.

Keywords： group service failure; group members anger similarity; group identity; group efficacy; complaint intention

[責任编辑：王    婧;责任校对：周小芳]