2020, Vol. 22公共服务动机(public service motivation, 简称PSM)是行为公共管理学研究的热点问题之一, 起源于在公共部门构建与公共选择理论不同的, 又为公共部门所独有的人性假设理论。西方国家已将PSM应用于公职人员的选拔和日常管理中, 近年来也引起了我国学者的普遍关注。PSM研究从一开始就包含了一个假设, 即PSM有助于改善绩效。随后, 诸多学者对这一假设进行了实证检验。他们大多指出PSM对促进个体工作绩效十分有利。但也有研究表明, 这种促进作用在统计上并不显著或是有条件的, 更有研究发现PSM对工作绩效具有一定的干扰作用。可见, PSM对工作绩效的影响效力一直争议不断, 二者之间的关系始终摇摆不定。
在近30年的研究长河里, 有关PSM对工作绩效影响的研究持续增长并积累了丰富的研究成果。然而遗憾的是, 目前还没有一项研究将二者关系的实证结果进行有效整合。基于此, 本研究采用元分析技术主要围绕以下三个问题展开:①PSM对工作绩效是促进还是干扰?②PSM各维度与工作绩效之间的关系是怎样的?③动机-绩效关系受到哪些情境和方法因素的调节?上述问题的澄清不仅在理论层面上丰富了PSM过程理论, 为PSM对个体行为的引导作用提供理论依据, 而且在实践层面对于提升政府治理能力和公信力, 尤其对于我国公务员干部队伍建设与考核至关重要。
一、文献综述与理论假设 1. 公共服务动机:概念与测量PSM最早由美国学者Perry & Wise在他们1990年发表的论文《公共服务的动机基础》中提出, 指个体对公共组织重要或特有目标作出敏感反映的心理倾向[1]。之后, 学者们主要从以下四个角度界定PSM。第一, 利他主义和亲社会行为视角。这以Rainey & Steinbauer为代表, 他们认为PSM是一种服务于团体、地方、国家或全人类利益的利他主义动机[2]。第二, 公共性视角。Scott & Pandy认为, PSM致力于公共服务的观念, 目的是为了追求公共价值, 向社会提供有价值的贡献[3]。第三, 效用性视角。Bright将PSM视为一种激励力量, 将其描述为一种激励个体为公共利益服务的动机[4]。Anderfuhren-Biget认为, PSM是一种特殊的需要和动机, 其伴随着对个体高层次需求的满足[5]。第四, 内生性视角。最具代表性的是Kim[6]以及Stejin[7]的两个研究, 他们均认为PSM依赖于内在报酬而非外在奖励, 个体更看重工作带来的兴趣和挑战, 因此其可驱使个体产生有益于社会的内生性动机。
根据PSM概念视角的不同, 所开发的测量工具也是各具特点。当前应用较为广泛的主要有以下五种量表。第一, 佩里四维经典量表。Perry于1996年编制了首个PSM测量量表, 该量表包括24道题目共四个维度, 分别为政策制定吸引力(attraction to policy making, 简称APM)、公共利益的承诺(commitment of public interest, 简称CPI)、同情心(compassion, 简称COM)和自我牺牲精神(self-sacrifice, 简称SS)[8]。第二, MSPB简短量表。1996年, 美国功绩制保护局(Merit Systems Protection Board, 简称MSPB)从Perry最初40道题目中抽选5题, 形成了三维度(CPI、COM、SS)的MSPB调查量表。第三, 库西三维量表。Coursey & Pandey在对Perry量表进行简化和修正的基础上, 构建了三维度(APM、CPI、COM)10道题目的PSM测量量表[9]。第四, 金姆跨文化国际量表。Kim等人对Perry量表跨文化的适用性提出质疑, 并构建了一个横跨12个国家的包括四维度16道题目的PSM跨文化量表[10]。该量表可以在跨文化情境下对各个国家进行比较分析。第五, 范登毕五维量表。Vandenabeele在沿用Perry量表的基础上增加了“民主治理”(democratic governance)这一维度, 构建了五维度18道题目的PSM测量量表[11]。尽管测量PSM的量表众多, 但迄今为止, 应用范围最广、知名度最高的当属佩里四维经典量表, 其他量表均是在参考这一量表的基础上, 对其进行适度的修正、增删与更新。
2. 公共服务动机与工作绩效:理论模型1990年, Perry & Wise提出PSM与工作绩效呈正相关的假设。即高PSM个体在工作中将会投入比他人更多的努力来实现他们的人生价值和人生信念, 进而对个体表现产生积极的影响。随后, 无论是来自美国或比利时的大样本网络调查[12-13], 还是来自意大利、丹麦、中国的特定类型(如护士、教师、MPA研究生等)的小样本随机抽样[14-15], 均证实了这一假设。虽然上述研究证据看似十分有力, 但越来越多的学者指出, PSM与工作绩效的关系比最初预期的更为复杂和微妙。例如, Alonson & Lewis基于两项针对美国联邦政府雇员的研究发现, PSM与工作绩效的关系十分复杂, 在其中一个样本中, 二者具有显著的正相关关系, 但在另一样本中, 二者之间的关系并不显著[16]。van Loon等人在一项针对荷兰13 967名公务员的实证研究中发现, 当个体感知到的社会影响潜力(societal impact potential)为零时, PSM对工作绩效具有负向影响[17]。
PSM与工作绩效的关系始终没有定论引起学界的反思, 部分学者在后续研究中将视角聚焦于影响二者关系的中介机制。Bright指出, PSM与工作绩效之间关系的不同结论可能是由于没有考虑到“人—组织匹配(person-organization fit)”这一中介变量的影响, 并认为, 当考虑到这一因素时, 二者之间的关系将不再显著[18]。van Loon等人认为, PSM与工作绩效的关系主要受到“绩效类型”和“人-工作匹配(person-job fit)”的中介影响[19]。然而, Leisink & Steijn通过对荷兰4 130名公共雇员的实证研究却发现, PSM对工作绩效仅产生直接影响, 即二者之间存在中介变量的假设被否定[20]。那么, PSM和工作绩效之间到底存在怎样的作用关系?基于以往大多数的研究结论, 本文提出假设H1:PSM有助于促进个体工作绩效。
3. 公共服务动机与工作绩效:调节变量为解释以往多元化研究结论存在不一致的缘由, 本研究通过较为细致的文献梳理发现, 纳入的文献在情境和方法因素的选取上存在诸多分歧。具体地, 本研究将分别探讨“文化背景”这一情境因素以及“PSM测量工具”“绩效评价标准”和“研究设计”三个方法因素对PSM与工作绩效关系的调节作用。本研究构建的理论框架如图 1所示。
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图 1 本文研究模型 |
(1) 文化背景
早期的研究隐含着一个假设, 即PSM这一构念在不同文化背景下具有相同的影响效力。随着研究的日益深入, 学者们逐渐意识到不同国家的文化背景差异可能会对PSM的绩效实现产生一定影响。一方面, 无论是PSM的内涵还是对其进行测量都具有明显的文化特征, 文化差异会影响PSM的内涵、结构与强度[21], 例如在东方文化特别是中国文化中, PSM除了西方原有内涵外, 还附加了由家庭模式推演而来的差序格局特征[22]。另一方面, 文化是价值观的重要体现, 不同文化背景会对个体行为产生不同约束力[23], 进而对个体行为的有效性产生影响。因此, PSM与工作绩效的关系可能会因文化背景的不同表现出跨文化的差异性。本研究依据Hofstede对文化类型的划分标准[24], 将被试对象划分为东方文化(中国、越南、韩国等)和西方文化(美国、丹麦、瑞士等)两种类型, 并提出假设H2:PSM与工作绩效的关系会受到文化背景的调节。
(2) PSM测量工具
如前所述, PSM存在多样化的测量量表, 不同量表在维度划分、题目数量等方面存在差别, 这可能对研究结果产生影响。例如, Perry量表是包含四个维度的多维量表, 测量较为全面; 而库西、MSPB等量表的测量维度则相对单一。Perry量表包含24道题目, 虽然量表内容翔实但题目间可能存在冗余关联; 金姆量表包含16道题目, MSPB量表仅包含5道题目, 虽然测量形式变得极其简洁, 但不可避免地会损失掉部分信息。可见, 不同学者基于各自研究需要, 在PSM测量工具选取上存在诸多差异。本研究将对Perry提出的四个维度进行全面测量的文献统一编码为Perry量表, 而将仅测量了其中一个或几个维度的文献统一编码为维度量表。基于以上论述, 本研究提出假设H3:PSM与工作绩效的关系会受到PSM测量工具的调节。
(3) 绩效评价标准
绩效作为一个多维度构念, 对其采取不同的评价标准会导致研究结果大相径庭, 因而绩效评价历来是令人头疼的难题。从现有文献看, 对于绩效评价指标的获取主要有两种途径, 一是被试自己、同事等针对问卷条目进行自我报告的主观数据; 二是部门提供的可量化的客观数据。一般而言, 主观数据易受个体情绪及记忆的影响, 往往无法真实反映个体的工作绩效水平; 客观数据虽然可以有效规避主观偏差的影响, 但通过客观数据去测量个体工作绩效是一项充满挑战的工作。无论在理论还是实践中, 两种类型的评价标准均有其适用的环境和范围, 无法简单地笃定哪种评价标准更优, 只能判断出两者之间存在显著差异。基于以上所述提出假设H4:PSM与工作绩效的关系会受到绩效评价标准的调节。
(4) 研究设计
本研究认为, 有必要探究各项文献的研究设计对PSM与工作绩效关系的影响效力。实证研究设计主要包括两种形式, 一是在同一时间点进行测量的截面研究; 二是纵向的追踪研究。由于PSM是一个相对稳定的变量, 加之截面数据的收集方式较为便利, 因此既往研究大多在同一时间节点上从事数据收集工作, 即使有少数研究者采取滞后性的追踪研究设计也往往截取较短的时间间隔, 仅能作为二者间关系的一小片段的有益探索。截面研究的泛滥, 必将导致二者陷入因果关系不清的困局。相反, 追踪研究却能较好地用来分析现象之间的因果机制并清晰地解释现象的变化过程。可见, 研究设计的差异可能会对PSM与工作绩效之间的关系产生影响。基于以上所述提出假设H5:PSM与工作绩效的关系会受到研究设计的调节。
二、研究方法 1. 文献检索与筛选本研究通过以下途径对1990年之后相关的中英文文献进行搜集:①中文文献检索主要通过中国知网(CNKI)数据库, 以“公共服务动机”“公共服务伦理”“公共服务精神”匹配“绩效”为检索词进行交叉检索。②英文文献则主要使用EBSCO、Web of Science、Google Scholar数据库, 以“public service motivation”“PSM and public service”“public service and altruism”“public sector motivation”匹配“performance”“merit”为检索词进行交叉检索。③对长期从事PSM研究的学者①以及国内外频繁发表PSM文章的期刊②进行专项检索。④对综述性和实证性文章中的参考文献进行排查, 以确保没有遗漏, 从而形成完整的文献样本。
① 本研究主要针对以下学者进行了专门检索:Perry J L、Vandenabeele W、van Loon N、Bright L、Alonso P、Wright B E、Pandey S K、刘帮成、朱春奎等。
② 本研究主要针对以下期刊进行了专门检索:Public Administration Review、American Review of Public Administration、Journal of Public Administration Research and Theory、Review of Public Personnel Administration、《公共管理学报》《公共行政评论》《中国行政管理》等。
使用EndNoteX 9软件导入文献并遵循如下标准进行筛选:①必须是实证研究且报告了PSM或子维度与工作绩效关系的具体数据(如相关系数r、路径系数β、p值或t值与样本量N)并无明显错误。②必须对PSM的测量工具及工作绩效的评价标准有明确介绍。③所识别的研究必须是个体层面的绩效, 剔除组织或团队层面的绩效。截至2019年7月1日, 初步检索到相关中英文文献563篇。通过筛选与确认, 最终纳入元分析文献共有35篇(英文21篇, 中文14篇), 其中有25篇报告了PSM总体与工作绩效关系的具体数据, 另有13篇报告了PSM各维度与工作绩效关系的具体数据③。共产生107项独立样本(其中有5个样本的效应值由β值转化而来), 涉及99 328名被试, 满足元分析标准的最早的研究出现在1999年。
③ 有3篇文献同时报告了PSM及其各维度与工作绩效之间关系的具体数据。
2. 文献质量评估及编码在借鉴前人制定的元分析文献质量评价量表的基础上, 根据专家建议并参照Jadad量表, 自行编制元分析文献质量评价量表。包括:①抽样方法。随机抽样计2分, 非随机抽样计1分, 未报告计0分。②问卷有效率。问卷有效率在0.9及以上计2分, 介于0.8~0.89之间计1分, 0.79以下及未报告计0分。③PSM量表及绩效评价量表的内部一致性信度。信度在0.8及以上计2分, 介于0.7~0.79之间计1分, 0.69以下及未报告的计0分。④刊物级别。按照SSCI期刊＞CSSCI期刊＞CSSCI扩展版及北大核心期刊＞普通期刊及未公开发表的论文, 分别计2分、1.5分、1分和0.5分。每篇文献总分介于0~10之间, 得分越高, 表明文献质量越好。该编码过程由两位评分者独立完成, 编码完成后计算评分者一致性Kappa值为0.955。根据判定标准[25], 评分一致性达到了较高的水平。经统计得到文献质量评价分数的均值为6.19分, 整体随研究年代呈上升趋势。其中, 有6篇文献评分低于理论均值5分, 后续研究需对此类文献持谨慎态度。
对纳入元分析文献的研究特征进行编码, 包括文化背景、PSM测量工具、绩效评价标准、研究设计等。该过程同样由两位编码者独立完成, 最终将两份编码结果中不一致的数据经过查看原始文献进行更正。
3. 数据处理在管理学领域, 大部分元分析所用的效应值形式都是相关系数r[26]。因此, 本研究同样使用r作为效应值, 针对部分仅报告路径系数(β)的情况, 运用公式(1)将其转换为r后, 再纳入元分析中。
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(1) |
此外, 在计算过程中, 为避免由于量表信息缺陷造成相关系数的衰减偏差[27], 本文利用公式(2)对每项研究中的相关系数r进行信度修正。
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(2) |
其中, rc是修正后的相关系数; ES表示原始相关系数; αpsm和αper分别代表PSM和工作绩效的量表信度系数。针对个别文献中量表信度系数缺失的情况, 本文采用相似构念研究中的加权平均信度来代替[28]。最后, 选取CMA 2.0软件进行数据统计与分析, 统计过程主要包括异质性检验、主效应检验、调节效应检验、发表偏倚分析等。
三、研究结果分析 1. 异质性检验与模型选定异质性检验以Q统计量为基础, 目的在于检验众多研究结果之间是否存在不一致。若Q在统计上显著, 表明效应值之间存在异质性, 宜采用随机效应模型。根据表 1的异质性检验结果可知, 各效应值是异质的(Q=9 005.8, p＜0.001)。这表明, 接下来的元分析适宜选用随机效应模型, 同时也提示不同研究间的估计值差异可能受到一些研究特征因素的干扰, 有必要探讨影响两者之间关系的调节变量。
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表 1 PSM及其各维度与工作绩效关系随机模型分析 |
采用随机效应模型探讨PSM与工作绩效的整体关联程度, 结果显示(见表 1), 两者的相关系数为0.336(p＜0.001)。根据Lipsey等人的评判标准[29], 可以界定二者存在中等程度的正相关。对效果量的敏感性分析表明, 在排除任意一个样本后, 效果量的效应值r仍然在0.247~0.420之间浮动; 根据文献质量评分, 删除低于5分的6篇文献后, PSM与工作绩效的效应值r=0.276(p＜0.001)。以上结果均表明效应值具有较高的稳定性。至此, 假设H1得到了支持。
另外, 有13篇文献报告了PSM各维度与工作绩效的相关性, 共产生了70个适合元分析的效应值。由表 1可知, 各维度与工作绩效均有正的相关性。其中, 公共利益的承诺维度的相关系数最高(r=0.426), 其次是政策制定吸引力(r=0.343)和同情心维度(r=0.323), 而相关系数最低的是自我牺牲精神维度(r=0.202)。从显著性水平上看, 仅自我牺牲精神维度在0.01水平上显著, 其余维度均在0.001水平上显著。另外, 异质性Q检验(p＜0.001)结果表明, 各维度与工作绩效之间存在异质性的影响。
3. 调节效应检验异质性的来源亚组分析结果如表 2所示。首先, PSM与工作绩效的相关系数在东方文化背景下的效应值为0.495(p＜0.001), 大于在西方文化背景下的效应值0.289(p＜0.001), 并且通过了异质性检验(Q=4.882, p＜0.05)。这表明, 文化背景的调节效应显著, 假设H2得到支持。其次, PSM测量工具对PSM与工作绩效的调节效应不显著(Q=0.672, p＞0.05), 假设H3未得到支持。再次, PSM与使用主观数据测量绩效的效应值为0.472(p＜0.001), 大于使用客观数据测量绩效的效应值0.195(p＜0.05), 并且通过了异质性检验(Q=9.852, p＜0.01), 表明绩效评价标准是PSM与工作绩效关系的重要调节变量, 假设H4得到支持。最后, PSM与工作绩效在截面研究中的效应值为0.371(p＜0.001), 大于在追踪研究中的效应值0.209(p＜0.001), 并且通过了异质性检验(Q=5.448, p＜0.05), 表明研究设计的差异影响着PSM与工作绩效的关系, 假设H5得到支持。
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表 2 相关因素对PSM与工作绩效关系的调节效应检验 |
由于大部分期刊均偏向于选择发表那些具有显著性结果的文章, 这会使一些未通过显著性检验的文章无法被纳入到元分析研究样本中, 从而导致“发表偏倚”(publication bias)的存在。本研究首先通过漏斗图来评估该“发表偏倚”的严重程度。若散点(效应值)主要集中于漏斗图顶端, 且沿线向下扩散并均匀分布在中线两侧时, 可视为不存在发表偏倚。软件输出的漏斗图如图 2所示, 其中横轴表示经Fisher's Z转化的效应值, 纵轴表示效应值的标准差。可见, 效应值分布在顶端并沿线向下扩散, 分布较均匀, 初步判定本研究结果较为稳定可靠。
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图 2 各效应值分布的漏斗图 |
图形诊断易受个人主观因素干扰, 为进一步估计发表偏倚风险, 本研究引入失安全系数N与Egger's检验结果(见表 3)。从失安全系数N来看, 若要使PSM与工作绩效的关系变得不显著, 需要找到3 019项未出版的研究。此外, Egger线性回归的结果不显著(p＞0.05), 由此进一步证明本研究不存在发表偏倚问题。
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表 3 发表偏倚检验结果 |
本研究通过对国内外近30年来的35项研究进行元分析, 发现PSM与工作绩效呈中等程度的正相关, 即PSM对工作绩效具有一定的促进作用, PSM较高个体在工作中的绩效水平要比一般人更高。该结果与本文理论假设以及大多数先前研究者所认为的较为一致。尽管本研究无法确认二者的因果关系, 但该结果提示, 高水平PSM的培养在绩效提升方面有着一定的价值, 这也从侧面体现了本研究的现实意义, 因为工作绩效是个体和组织同时关心的一个结果变量。然而, 欣喜之余也应看到, 二者相关程度仅处于中等水平。尽管没有相同主题的元分析研究结果可以类比, 但这一发现意味着并不是高PSM个体一定在工作中表现得更好, 高工作绩效是多种因素交织共振的结果, 例如努力、能力、激励、环境、机会等, 应警惕动机—绩效促进学说被过分夸大的危险。
从理论层面审视, PSM研究起源于人—环境匹配理论, 同样本文的元分析结果也是这一理论的佐证。该理论认为个体行为是人与组织环境相容性的结果[31], 并期望通过人与环境的匹配研究找到个体和组织的高绩效产出, 包括人—组织匹配与人—工作匹配两部分。人—组织匹配强调个体与组织的价值、目标、使命等的匹配; 人—工作匹配则更加关注个体的能力和工作需要之间的匹配[32]。根据这一理论基础, 具体到本研究场域可以有如下两种解释。其一, 个体的高PSM水平意味着组织环境与个体价值观具有较高的契合度, 一致性匹配有效降低或消除了工作中的观念冲突和沟通障碍等工作互动过程中的消极因素[33], 进而促进个体工作绩效的提升。其二, 如果个体的能力得到工作需求的满足, 工作的需求得到个体所具有的能力、技术和知识的满足, 互补性匹配有利于促发公共服务行为, 而这种行为又将助推个体更加高效地工作。实证研究也发现, 高水平PSM个体具有较高的内在认同, 这种内在认同会提升工作认知, 而工作认知又会转化为工作行为, 进而呈现出高个体绩效[34]。
另外, 本研究还发现, PSM各维度均正向影响工作绩效, 其中, 公共利益的承诺维度(CPI)与工作绩效的关系强度最大, 自我牺牲精神维度(SS)最小, 表明与工作绩效关系最为密切的是PSM的“规范”层面, 这与多项研究结果较为一致[35-36]。同时, 这一结果也暗示着PSM各维度在预测工作绩效时可能发挥不同程度的作用。
2. 公共服务动机与工作绩效的调节效应(1) 文化背景的调节效应显著
研究结果显示, 文化背景是PSM与工作绩效关系的重要调节变量, 且东方文化背景下二者的相关性更强。采用交互分析进一步探究文化背景如何影响PSM的绩效实现。如表 4所示, 东方文化背景下PSM各维度与工作绩效的相关性为CPI＞APM＞COM＞SS, 而西方文化背景下的相关性为CPI＞SS＞COM＞APM。可见, 东西方文化背景下二者间关系既有共性又有差异, 共性体现在公共利益的承诺维度(CPI)和同情心维度(COM), 而差异在于:两者关系中东方个体呈现出较强的理性动机, 而西方个体情感成分占很大比例。东方文化尤其是中国传统文化以儒家为主导, “仁”和“义”是其学说中最强调的价值取向, 而“仁”“义”之间矛盾解决的原则即为“和”, “和”是一种基本的处事动机, 也是最类似于西方理性动机的一种传统价值取向。“和”旨在通过参与公共决策达成公共利益, 这是一个寻求公共利益的过程, 同时个体也能从中获得积极的职业体验。为了维持这种“体验”, 个体尽其所能地降低工作中的失误、旷工、懈怠、离职等行为, 会带来更高程度的工作满意度, 由此产生更高的工作绩效。所以东方个体的政策制定吸引力维度(APM)与工作绩效的相关性更高。而西方的整体文化环境是公共权力人人平等, 公共事务人人有责, 为了公共利益个体有必要作出个人牺牲, 他们将自己视做骑士、侠客, 甚至是救人于危难的勇士。此种不求回报的自我牺牲精神促使个体愿意为组织目标的实现奉献自己, 而组织目标的实现又依赖于个体的工作绩效[37]。这应该是西方个体自我牺牲精神维度(SS)与工作绩效相关性较高的主要原因。
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表 4 文化背景在PSM各维度与工作绩效之间的交互作用 |
(2) PSM测量工具的调节效应不显著
元分析结果并没有支持PSM测量工具这一变量对PSM和工作绩效之间的调节作用, 也就是说, 二者的相关程度在不同PSM测量工具下是相似的, 并没有显著差异。虽然假设未被验证, 但却呼应了以往的研究结论。自Perry量表问世以来, 诸多学者对量表维度之间的关系尤其是区分性提出了质疑, 并认为维度之间具有很强的冗余关联[38]。Perry本人也曾发现, 公共利益的承诺维度(CPI)和自我牺牲精神维度(SS)之间具有相当大的重合(r=0.89), 三维度和四维度模型在统计上并无较大的差异。所以, PSM与工作绩效的关联可能不会由于PSM测量维度的不同而产生显著差别。另外值得注意的是, 使用维度量表测得的相关程度有高于使用Perry量表的趋势。推测其原因可能为, Perry量表的题目过于冗长, 在大型调研中降低了量表的内部效度[39]。这是一个很好的警示, 即并非PSM量表涉及的维度越丰富, 与工作绩效的相关程度就越高, 在实际测量中应避免盲目套用Perry量表, 必须结合具体的研究情境选择并适当修正现有维度, 研发特定场景下的PSM测量工具。
(3) 绩效评价标准的调节效应显著
元分析发现, 绩效评价标准是另一个会影响PSM与工作绩效关系强弱的变量。同时, 采用客观数据测量绩效的相关性反而小于采用自我报告的主观数据。这一结论看似有悖于常理但却暗示了共同方法偏差的存在, 即主观测量容易受到“偏好伪装”和“印象粉饰”的干扰, 夸大了PSM与工作绩效的关系, 增大了二者之间的关系强度, 从而产生虚假的结论。对工作绩效的感知过于乐观, 可能会误导部门领导盲目地追求员工PSM水平的提升。曾有学者专门探讨了客观数据与主观数据在衡量组织绩效时相关性的强弱, 并发现二者具有高度正相关[40]。但本研究在更全面、更综合的视角下认为, 在衡量工作绩效时, 主观数据难以成为客观数据的理想替代。此外, 鉴于客观数据的可及性难题, 未来根据已有数据总结的规律, 考虑如何克服主观绩效偏误是十分必要的。
(4) 研究设计的调节效应显著
元分析还发现, 研究设计能够显著影响PSM与工作绩效的关系, 且相较于追踪研究, 在截面研究中二者的相关性更强。这是因为, 虽然PSM是一个相对稳定的变量, 但一次性的测量可能增强变量间的相关性。这也从侧面印证了采取追踪或多次测量的方式可以提供更加可靠的结果, 更能真实地反映变量之间的动态关系。著名学者Wright曾呼吁, 在PSM与职业选择和工作绩效的研究中应采用追踪研究设计[41], 这不仅仅因为追踪研究可以分析个体心理与行为发展变化的一般趋势、探究变量间的因果关系, 更因为截面研究容易放大变量间的相关系数。从纳入元分析中的原始资料看, 追踪研究和截面研究比例严重失调, 这直接限制了PSM与工作绩效之间因果关系的洞察力, 致使其研究结论的科学性受到质疑。为增强研究结论的可靠性, 应在不同时点收集工作绩效数据, 并从动态视角刻画PSM的发展全貌, 运用追踪研究对PSM与工作绩效的关系进行纵向水平上的探索, 以便对二者间的动态趋势和发展规律有着更加精准的把握。
3. 理论贡献本研究的理论贡献在于以下三方面。
第一, 验证了“动机—绩效”关系假设。本研究采用元分析方法弥补了各项独立研究所无法呈现的潜在规律, 从整体上厘清了长期以来备受争议的PSM与工作绩效之间的关系, 发现PSM对工作绩效具有中等程度的促进作用, 不仅为PSM研究积累了新的理论知识, 也为PSM对个体行为的引导作用提供理论依据。
第二, 扩展了“动机—绩效”关系模型。本研究首次构建了带有调节变量的动机—绩效促进理论模型, 并通过亚组分析证明了PSM与工作绩效之间的关系强度并不是一成不变的。这是对现有PSM与工作绩效关系研究的重要补充, 拓展和丰富了PSM过程理论在组织行为学领域的有效运用, 为未来理论的深入探讨提供相应的参考依据。
第三, 揭示了“动机—绩效”的内在隐含关系。本研究不仅为PSM与工作绩效关系提供了更精确的估计, 还确定了PSM各维度与工作绩效的相关系数, 这一发现揭示了PSM与工作绩效之间关系的深层次机理, 从内在心理层面为人力资源管理提供了新的视角, 同时也为后续各维度的赋权研究提供了一定有价值的启示和借鉴。
五、未来研究展望除了上述讨论部分提及的研究点, 未来还可以考虑从以下三个方面进行努力和改进, 以进一步揭示PSM影响工作绩效的深层次机理。
1. 扩展元分析技术, 探究其中的中介机制在PSM与工作绩效的相关性得出定论后, 该领域元分析的重点应转向两者间中介机制的探讨, 这是一个寻找并确认中介变量的过程。正如本文理论回顾部分所介绍的, PSM对工作绩效的影响效力可能受到某些中介变量的影响, 虽然迄今为止仍未得到一致的确证, 但该领域丰富的实证结果积累以及互相矛盾的研究结论为二者间中介机制的元分析提供了可分析和解读的必要条件。由于文献数量未满足元分析基本要求, 本文并未对其中的中介机制进行探究, 这也是本研究的局限所在。未来, 需要对二者间的中介变量进行探究和验证, 进而对影响PSM与工作绩效关系的中介机制进行再认识。在技术层面, 可以采用结构方程模型取向的元分析方法, 通过模型拟合与比较, 找到动机—绩效促进学说更为确切的证据。
2. 挖掘新的调节变量, 探寻潜在的边界条件编码过程中发现, 不同研究样本间仍存在诸多变异。这表明除了本研究所提及的, PSM与工作绩效的关系还可能受到其他调节变量(如抽样方法、被试对象岗位类型、出版类型等)的影响。因此, 未来应进一步挖掘其他可能影响二者间关系的调节变量, 需要明确在怎样的具体情境下PSM这一内驱力才能最有效地促进工作绩效, 二者之间关系可能存在怎样的边界条件, 抑或是怎样的情境将导致PSM对工作绩效产生一定的干扰作用。此外, 元分析要求调节变量必须能够在每个独立研究中单独编码, 而某些研究样本并没有报告基本的描述性统计结果。为此, 本文呼吁学术界和学术期刊能够统一实证论文的报告规范, 尽量杜绝原始研究报告的随意性和主观性, 避免因基本数据缺失降低元分析结果的说服力。
3. 把握维度匹配规律, 寻找绩效提升最优解找到PSM促进工作绩效的证据仅是本文元分析的初级目标, 而基于这一证据发现从PSM视角出发, 寻找提升绩效的最优解才是元分析的终极目标所在。根据异质性检验结果, PSM各维度与工作绩效存在潜在调节变量的影响。这给未来研究提供了很大的研究空间, 即从维度匹配视角探寻工作绩效的提升路径将是一个对理论和实践均有较好启示的命题。比如, 检验PSM各子维度与工作绩效之间的交互作用存在哪些共性与差异?不同的维度组合对工作绩效的影响是怎样的?哪些维度相互组合才是提升工作绩效的最优路径?等等。上述问题的解决为个体工作绩效的提升提供更加可靠和稳定的依据, 同时也为组织绩效的改进提供理论指南。
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