程志辉，胡筱菲，韩 翼

(中南财经政法大学 工商管理学院，湖北 武汉 430073)

管理者如何运用人口特征来“慧眼识珠”*
——来自元分析的证据

程志辉，胡筱菲，韩 翼

(中南财经政法大学 工商管理学院，湖北 武汉 430073)

运用Hunter-Schmidt法对32篇实证论文中的38个独立研究组成的10040个样本进行元分析，系统研究了员工性别等人口特征与员工主动担责的关系，结果发现，员工的性别、年龄、受教育水平、组织任期与员工主动担责显著正相关但比较弱，而组织地位与员工主动担责显著正相关且比较强；同时，数据来源会调节受教育水平和组织地位与员工主动担责的关系，而文化差异来则会调节受教育水平和组织任期与员工主动担责的关系。最后，发表性偏误分析结果表明本文的元分析结果可靠性较高。

员工主动担责；人口特征；元分析；数据来源；文化差异

随着互联网技术的发展，企业在经营过程中面临的不确定性不断增加，许多企业管理者已清醒地认识到，唯有充分调动员工的主动性，才能确保企业在市场竞争中立于不败之地。例如联想的柳传志在2014年博鳌亚洲论坛中就说到：“让每一个人能成为公司前进中的发动机，而不是被领导所带动的齿轮。”其实，他所倡导的“发动机文化”就是积极鼓励企业的每位员工主动作为。学者Katz指出，任何一位企业管理者都无法预见所有可能的意外事件和环境变化，所以员工自发地做出超越角色外要求的建设性行为对组织生存和发展至关重要[1]。随后，学者Morrison和Phelps用“taking charge”(主动担责)这一构念来描述员工的这类变革行为[2]。它与员工建言不同，更强调个体自身实际行动去推动变革，而非通过迂回方式建议他人如何去推动变革[3]。总之，与其它员工角色外行为相比，员工主动担责更突显自发性、变革导向和风险性等特征[2,4]。

虽然员工主动担责对企业的意义不言而喻，然而管理者如何通过人口特征有效识别主动担责的员工呢？学界在这方面分歧较大。以性别为例(0=女，1=男)，一些研究证实男性比女性更可能做出主动担责行为[5-6]；而另一些研究却恰好相反[7-9]；同时，还有研究发现，性别与员工主动担责不相关[2,10-11]。类似的情况在年龄、受教育水平等其它人口特征中也存在。因此，学者Vadera等呼吁应该系统研究人口特征与员工主动担责的关系[12]。因为对文献进行定量分析是解决这类问题的有效途径，所以本文运用Schmidt和Hunter[13]的元分析流程和程序来探讨这一问题。

一、理论基础与研究假设

(一)员工主动担责的界定与测量

员工主动担责是指由员工自愿做出旨在改善岗位、部门和组织之间工作开展方式的一类变革行为[2]，如引入更高效的工作方式、纠正工作中错误的程序或做法等。该构念有别于员工的其他角色外行为，因为它突显自发性、变革导向、风险性等特点。由于角色外行为界定的难度，Parker和Collins将员工主动担责划入工作层面的主动性行为[3]，并运用网络法则将员工主动担责与相似构念进行有效区分。例如，与个体创新相比，员工主动担责不需要强调新颖性，因为员工可以将其它企业的优秀做法引入组织中；与员工建言相比，员工主动担责强调员工身体力行的行动。

目前，学界中对员工主动担责进行测量主要采用Morrison和Phelps开发的10个题项的单维度量表[2]，题项如“尝试改进流程来提升组织效率”等。后来，学者Griffin等将员工主动性行为针对的对象不同，将其划分为针对核心任务、团队成员和组织的主动行为三种[14]，每个含三个测项。还有学者Parker和Collins运用网络法则区分员工主动性工作行为时，使用了一个三个题项量表[3]，这些都是对Morrison和Phelps量表的简化或修订。

(二)人口特征与员工主动担责的关系

1.性别与员工主动担责的关系。社会角色理论认为，社会所制定的两性劳动分工导致性别角色期望差异，进而促成男女的社会行为差异[15]。同理，组织中的领导对男女员工的行为期望也存在差异，如他们往往期望男性在与控制、自信和能力等有关方面表现出主动，而期望女性员工积极表现出跟情感表达相关的一类行为(如表达友好、关心他人等)[16]。Kidder和Parks进一步研究发现，领导对不同性别的员工在主动性行为上的期望也不一样[16]。由于员工主动担责是一种具有挑战性和变革导向的角色外行为，而领导往往对男性在这方面会寄予更高期望。由此，本文提出如下假设：

H1:与女性相比，男性更可能在工作中展现出主动担责。

2.年龄与员工主动担责的关系。年龄是另一个常见的人口特征变量。Grant和 Ashford[9]指出，与年轻员工相比，年长员工可能拥有更多有效地实施主动性行为的知识、技能和能力。例如，国内学者段锦云等对员工建言的元分析结果也表明，年龄越大的员工越敢于建言[17]。因为随着年龄的增长，个体的社会阅历和经验都会增加，心智也更加成熟，这些社会阅历和经验都是个体能在工作中有担责的必要条件。学者Greller和Simpson研究发现[18]，年长员工的工作绩效未必比年轻员工差，因为他们长期积累的技能和经验能够弥补年龄增长导致生产力的下降。由此，本研究提出如下假设：

H2:员工年龄与员工主动担责之间正相关，即随着员工年龄的增加，其做出主动担责可能性越高。

3.受教育水平与员工主动担责的关系。受教育水平能够为个体提供基本的知识和技能，是个体做出主动性行为的重要资本。例如，Van Dyne和Lepine研究发现，受教育水平能够增加员工建言和提出反传统的想法[19]。从人力资本的角度来看，受教育是一种重要的人力资本投入[20]。正式的教育可能给个体带来增强主动担责所必需的深层的分析知识。由此，本文提出如下假设：

H3:受教育水平与员工主动担责之间正相关，即员工受教育水平越高，其在工作中展现出主动担责的可能性越高。

4.组织任期与员工主动担责的关系。组织任期是指员工在某个组织中被雇佣的时长。工作嵌入理论认为，随着员工组织任期的增长，其与组织嵌入越深，也能与组织休戚与共。此外，人力资本理论也认为，组织任期长的员工在职业生涯过程中积累了大量与工作相关的知识，是其实施主动担责行为的重要资本。相较而言，新进员工一般对组织或对组织正式或非正式的文化和目标知之甚少，因此超出角色规范做事的可能性较低[12]。由此，本文提出如下假设：

H4:组织任期与员工主动担责之间正相关，即随着员工进入组织的时间增长，其在工作中展现出主动担责的可能性越高。

5.组织地位与员工主动担责的关系。本文关注的组织地位是指组织设计中对员工的正式规定，如职位或层级。Vadera等认为，在组织中地位较低的员工可能对组织规范有相对简单而死板的看法，不大可能做出任何偏离组织规范的行为，因为他们害怕受到惩罚[12]。相反，职位高的员工因为拥有更多资源，且注重控制感和自主权，更有可能做出变革型组织公民行为。由此，本文提出如下假设：

H5：员工组织地位与员工主动担责之间正相关，即组织地位越高的员工越可能做出主动担责行为。

(三)研究特征的调节作用

1.数据来源的调节作用。数据来源或员工主动担责的评价方式是一个可能的重要调节变量，如学者Van Dyne和LePine指出，在对员工角色外行为进行评价时，自评方式比他评方式更可能存在自我报告偏差现象[19]。从纳入元分析的文献来看，员工主动担责的评价包括三种：员工自评、领导评价和同事评价。但是，由于采用同事评价的文献太少，本文将领导评价和同事评价的文献统一划入到“他评”。因此，本文提出如下假设：

H6(a-e)：员工主动担责的数据来源会调节人口特征与员工主动担责的关系，即采用不同的数据来源，性别(6a)、年龄(6b)、受教育水平(6c)、组织任期(6d)和组织地位(6e)对员工主动担责的影响存在显著差异。

2.文化差异的调节作用。文化差异是导致个体行为差异的重要因素。以权力距离为例，不同文化中人们的权力距离存在差异，如中国人较高，而美国人较低。有研究证实，权力距离与员工主担责呈负相关[10,21]。而且，一般男性的权力距离比女性低。由此可推断，不同文化中男女行为会不同。此外，中国文化强调人情、面子和和谐，这些可能阻碍员工主动担责[22]。不过，也有研究发现，心理集体主义也会促进员工主动担责[8]。可见，文化差异可能是另一个重要的调节变量。因此，本文提出如下假设：

H7(a-e)：文化差异会调节人口特征与员工主动担责的关系，即在不同文化背景下，性别(7a)、年龄(7b)、受教育水平(7c)、组织任期(7d)和组织地位(7e)对员工主动担责的影响存在显著差异。

由此，可勾画出本文的研究模型如图1所示。

图1 研究模型

二、研究方法

按照国内学者魏江等归纳Hunter-Schmidt元分析法的步骤，本文展开文献检索、整理和编码工作[23]。

(一)文献检索

首先，对已发表的纸质或电子版期刊文献进行检索。以taking charge、change-oriented OCB、proactive behavior等为关键词搜索了CNKI中国知网、万方数据资源系统等中文权威学术数据库，以及EBSCO、JSTOR、Science Direct、SAGE等外文期刊数据库。

其次，对国内外硕博论文及相关会议论文进行检索。笔者再次以上述关键词，通过对ProQuest学位论文、美国管理年会论文集、读秀学术和谷歌学术等进行检索，进一步完善文献收集。

(二)文献筛选与编码

借鉴Chamberlin等的元分析做法[24]，本文对纳入最终元分析的文献筛选标准如下：(1)必须为实证类研究；(2)研究必须含有相关系数或能够转换为相关系数的效应值(如t值等)；(3)仅考虑个体层面的实证研究，剔除团队层面和纵向研究；(4)如果不同研究使用同一样本，则将其视为同一个研究。经筛选，本文获取截至到2016年8月为止的实证文献36篇，其中含人口特征与员工主担责关系的文献32篇，共计38个独立研究。所涉论文均经过同行评议。

然后，参考Schmidt 和Hunter的编码原则和建议[13]，对筛选文献的基本信息、样本特征、研究方法等进行编码。所有编码工作均在Excel软件中进行。为了保证编码的效率和准确性，正式编码由两个具有元分析基础的研究生以背靠背式展开。首次编码结果的内部一致性达到95%，对于编码中存在分歧的地方，编码者重新阅读文章，并展开充分讨论，最终就编码结果达成一致。本文最终获得了117对有用相关系数，共计10 044个有效样本。

三、数据分析与假设检验

(一)主效应检验

运用Hunter和Schmidt[13]开发的元分析程序，在剔除抽样误差和测量误差之后，本文研究不仅报告了人口特征与主动担责之间的真实效应值(ρ)、95%的置信区间(CI95%)、标准误等核心指标，还报告了用于判断调节效应的80%可信区间(CrI80%)和“75%法则”(如表1所示)。

由表1可知，性别与员工主动担责显著正相关(ρ=0.08，CI95%=[0.05,0.10])，年龄与员工主动担责显著正相关，受教育水平与员工主动担责显著正相关(ρ=0.12，CI95%=[0.05,0.18])，受教育水平与员工主动担责之间显著正相关(ρ=0.07，CI95%=[0.03,0.11])，组任期与员工主动担责显著正相关(ρ=0.11，CI95%=[0.05,0.17])，组织地位与员工主动担责显著正相关(ρ=0.25，CI95%=[0.18,0.32])。

此外，由于年龄、受教育水平和组织任期与员工主动担责的80%置信区间含0，而且所有人口特征与员工主动担责在抽样误差占观察方差的百分比均低于75%，不满足“75%法则”[25]。可以推断，本文的人口特征与员工主动担责之间均存在调节变量。

表1 主效应的元分析结果

(二)调节效应分析

接着，运用Hunter和Schmidt的程序进行调节效应分析，同时借鉴DeJone等[26]的做法，计算各亚组变量间效应值差异的95%置信区间，用以比较真实效应值均显著的亚组之间的差异显著性。结果如表2所示。

表2 调节效应的元分析结果

从数据来源来看：(1)在性别上，虽然无论采用自评还是他评，性别与员工主动担责的关系均显著，但是二者之间差值为0(CI95%差异=[-0.05,0.06])，调节效应不成立；(2)在年龄上，他评时年龄与员工主动担责的真实效应值比自评时高0.03(CI95%差异=[-0.06,0.12])，调节效应不成立；(3)在受教育水平上，采用自评时受教育水平与员工主动担责的关系不显著(ρ=0.07，CI95%=[-0.03,0.11])，而采用他评时二者关系显著(ρ=0.07，CI95%=[0.02,0.11])，调节效应成立；(4)在组织任期上，无论采用自评还是他评，组织任期与员工主动担责的关系均显著，但是二者之间差值为0.03(CI95%差异=[-0.06,0.12]，调节效应不成立；(5)在组织地位上，采用他评时组织地位与员工主动担责的真实效应值比自评时高出0.09(CI95%差异=[0.02,0.16])，调节效应成立。由此可知，假设H6c和H6e获得验证，而H6a、H6b、H6d未得到支持。

同理，从文化差异来看：(1)虽然无论是在中国文化差异下还是非中国文化差异下，性别与员工主动担责的关系均显著，但是二者之间差值为0.03(CI95%差异=[-0.02,0.08])，调节效应不成立；(2)在年龄上，非中国文化差异下年龄与员工主动担责的真实效应值比中国文化差异下高0.14(CI95%差异=[-0.01,0.14])，调节效应不成立；(3)在受教育水平上，中国背景下受教育水平与员工主动担责的关系显著(ρ=0.08，CI95%=[0.04, 0.11])，而在非中国文化差异下二者关系不显著(ρ=0.02，CI95%=[-0.11,0.15])，调节效应成立；(4)在组织任期上，在中国文化差异下组织任期与员工主动担责的关系不显著(ρ=0.07，CI95%=[-0.01,0.14])，而在非中国文化差异下，组织任期与员工主动担责的关系显著(ρ=0.15，CI95%=[0.06,0.24])，调节效应成立；(5)在组织地位上，非中国文化差异下组织地位与员工主动担责的真实效应值比中国文化差异下的高出0.01(CI95%差异=[-0.08,0.10])，调节效应不成立。由此可知，假设H7c和H7d获得验证，而H7a、H7b和H7d未获得支持。

(三)发表性偏误分析

发表性偏误主要是指由于论文评审人根据论文研究中自变量对因变量影响效应值的大小、方向，如最典型的“抽屉文件效应”。学者Rosenthal运用“失效安全系数”(Fail-safe number)这一指标来估计导致元分析结果逆转所需要未发表的研究的数量[23]。一般而言，失效安全系数越大，表明元分析结果被推翻的可能性就越小。采用Comprehensive Meta-Analysis version 2(CMA 2.0)专业元分析软件，本文获得了人口特征与主动担责关系的发表性偏误结果(如表3所示)。由该表可知，在临界值(=0.05的水平下，性别、年龄、受教育水平、组织任期和组织地位与员工主动担责元分析结果的失效安全系数范围为66～369，而且对应的Z值均大于1.96，表明本元分析结果稳健性较高。

表3 发表性偏误分析结果

四、结论与讨论

(一)研究结论

第一，员工性别、年龄、受教育水平、组织任期和组织地位等人口特征与员工主动担责均呈显著正相关关系。按照Cohen效应值大小标准[27]对本文获得的人口特征与员工主动担责相关关系的真实效应值衡量发现，组织地位与员工主动担责正相关程度最高，而员工性别、年龄、受教育水平和组织任期与员工主动担责相关关系比较弱。

第二，数据来源和文化差异会调节人口特征与员工主动担责的相关关系。具体而言：数据来源或员工主动担责的评分方式能够调节员工学历和组织地位与员工主动担责之间的关系，而文化差异则会调节员工受教育水平和组织任期与员工主动担责关系。换言之，数据来源和文化差异能为现有年龄、受教育水平、组织任期和组织地位与员工主动担责实证研究中出现矛盾性结论提供可能的合理解释。

(二)理论贡献

本文响应了学者Vadera等对系统研究人口特征与员工建设性偏差行为(含主动担责)关系的呼吁[12]。虽然学者Tornau和Frese在利用元分析澄清建言、主动担责和主动性人格等构念时也考虑到了员工性别、年龄、受教育水平和组织任期与员工主动担责的关系，但是分析和谈论的程度不够[28]。与该篇论文的元分析相比，本文存在如下两点贡献：

第一，本文是专门探讨人口特征与员工主动担责关系的元分析。本文元分析与Tornau和Frese均存在两点差异[28]：一是本文人口特征与员工主动担责的主效应均显著，而上述二位学者的结果多数不太显著；二是本文还着重考量了组织地位的影响。结果差异可能的主要原因是本文根据研究假设对部分相关系数符号进行了修正。以性别为例，有的学者用(0=男，1=女)或(1=男，2=女)，本文全部统一(0=女，1=男)，这会影响加权平均效应值大小，并最终影响真实效应值。此外，本文能为后续员工主动担责实证研究中控制变量的选取提供依据。

第二，本文还考量了研究特征的调节作用，特别是文化差异。与Tornau和Frese的元分析研究相比[28]，本研究不仅考量数据来源的调节效应，还特别考量文化差异的调节效应，研究结果能为现有实证研究存在矛盾性结果提供可能的合理解释，如受教育水平、组织任期和组织地位与员工主动担责的关系。

(三)管理建议

本文对企业管理者通过人口特征快速地识别和筛选企业中能够主动担责的员工也具有较强的实践指导意义。

第一，企业管理者使用人口特征作决策时应考量优先次序。本文建议企业管理者在筛选企业内部能够主动担责的员工时应优先考虑员工的组织地位，其次再考虑员工的性别等其他人口特征。由于员工主动担责具有变革性和风险性的特点，需要消耗员工大量的资源，而组织地位较高的员工往往具备资源上的优势，因而更可能做出主动担责行为。除了通过员工组织地位识别能够主动担责的员工外，企业管理者同样可以通过晋升等激励手段激发员工主动担责。

第二，企业管理者在运用员工人口特征识别能够主动担责的员工时还应考量文化差异。本文建议企业管理者，在中国文化背景下，应该多考虑受教育水平高的员工，而在非中国文化背景下则应该多考虑组织任期长的员工，因为非中国文化背景中年长员工主动担责的可能性也越高。

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(责任编辑 王婷婷)

How Managers Apply Demographic Variables to Identify theTaking-charge Employees：Evidences from Meta-analysis

CHENG Zhi-hui，HU Xiao-fei，HAN Yi

(SchoolofBusinessandAdministration,ZhongnanUniversityofEconomicsandLaw,Wuhan430073,Hubei，China)

The paper systematically examined the relationships of demographic variables and employee’s taking charge. After conducting meta-analysis with Hunter-Schmidt to 10040 samples from 38 independent studies in 32 empirical research, this paper found gender, age, education, and organizational tenure are significantly positively but weakly correlated with taking charge, while organizational status is significantly positively and moderately related to taking charge. In addition, evaluation method of taking charge moderated the relationships of education and organizational status with taking charge, and cultural difference moderated the relationships of education and organizational tenure with taking charge. Finally, publication bias analysis showed the robustness of our findings. Besides, this paper can not only provide guidance for identifying and selecting taking charge employees via demographic variables, but lay foundations for including control variables when conducting empirical research of taking charge.

employees’ taking charge; demographic variables; meta-analysis; evaluation method; cultural differences

2017-01-22

程志辉(1987-)，男，湖北省武汉市人，中南财经政法大学工商管理学院博士生，主要从事人力资源与组织行为研究； 胡筱菲(1996-)，女，河南省安阳市人，中南财经政法大学工商管理学院硕士生，主要从事领导力与组织行为学研究； 韩 翼(1970-)，男，湖北省浠水县人，中南财经政法大学工商管理学院教授，博士，博士生导师，清华大学经济管理学院博士后，主要从事员工进谏与领导纳谏、工作绩效等研究。

国家社会科学基金项目(14BGL199)；国家自然科学基金青年基金项目(71502175)

F272.91

A

10.3963/j.issn.1671-6477.2017.03.0011