王炳成 廉贞霞 张士强

摘要：心理资本与创新绩效有着密切的联系，但当前的研究结论却并不一致，需要对数据进行深入分析，找出差异的原因，并给出一个综合性的结论，以利于以后的学术研究及指导企业实践。论文将25篇中外文献所包含的30个独立样本纳入Meta分析，运用CMA 2.0软件检验了心理资本及其4个维度（韧性、希望、乐观和自我效能感）与创新绩效的关系。研究结果显示：心理资本的4个维度对创新绩效的影响，均达到了显著性水平，且与创新绩效的相关性，依次是自我效能感、韧性、乐观和希望，其中自我效能感和韧性，是影响创新绩效的关键因素;心理资本整体与创新绩效的相关性，大于各维度与创新绩效的相关性;测量工具和文化背景，在心理资本与创新绩效的关系中，起到了调节作用。

关键词：心理资本;创新绩效;元分析;调节作用;自我效能感中图分类号：F 270

文献标识码：A文章编号：1672-7312（2019）02-0135-10

0引言

心理资本是积极心理学的一个重要研究主题。Luthans，Avolio，Walumbwa & Li（2005）[1]在整合相关研究的基础上，指出“心理资本是个体一般层次上积极的、核心的心理要素，通过有针对性的投入和开发能够使个体获得竞争优势”。同时，心理资本作为一种核心的积极心理能力，是创新绩效增长的基本动因（宋欣，周玉玺与杨阳，2014）[2]。虽然国内外的大部分学者都认为心理资本能够正向影响创新绩效，但由于研究对象及研究目的的不同，学术界关于心理资本的构成要素至今也没有达成共识，使得心理资本与创新绩效之间的相关关系方向和强度也未得出一致的结论。如宋欣，周玉玺与杨阳（2014）将心理资本区分为个体心理资本和团队心理资本，通过跨层次分析得出2种心理资本对创新绩效有显著正向影响的结论;Gupta & Singh（2014）[3]，Gupta（2014）[4]，Zubair & Kamal（2015）[5]，甄美荣、朱永跃、庄晋财和郭本海（2015）[6]和梁巧转、张真真和李洁（2016）[7]等认同Luthans，Youssef & Avolio（2007）[8]的观点将心理资本结构区分为希望、乐观、自我效能感和韧性4个维度，发现员工心理资本水平越高越会表现出更多的创新行为，从而促进创新绩效的产生。而Huang & Luthans（2015）[9]认为心理资本作为一种心理力量，能够对个体的能力产生显著影响从而提高创新绩效。此外，Jafri（2012）[10]研究发现虽然心理资本整体与创新行为的相关性较低，但也达到了显著性水平，其中自我效能感、希望和乐观对创新行为有积极的显著影响，而韧性与创新行为的相关性未得到验证;侯二秀，陈树文和长青（2012）[11]则将员工心理资本分为学习型、创新型、关系型和任务型4类，并发现，学习型、创新型和任务型心理資本会通过内在动机变量而间接影响创新绩效;张宏如（2013）[12]通过实证研究表明心理资本的各维度（坚韧、自我效能、乐观和情绪智力）对创新绩效的直接影响均达到了显著性水平;董雅楠、韩旭、杨博和贾佳（2014）[13]则通过案例分析认为影响创新绩效的心理资本包括自信、希望、韧性、乐观、幸福感和智慧6个维度，并发现希望、韧性、乐观和幸福感均能提高创新绩效，智慧对创新绩效具有一定的正向作用，且在一定范围内，自信水平与创新绩效正相关，但过度自信会阻碍创新行为的发生;倪超（2014）[14]运用案例研究和内容分析法，在六维度基础上增加了爱国情怀，发现这7个维度，对创新绩效的正向影响，均达到显著性水平。徐礼平和李林英（2016）[15]运用扎根理论将心理资本分为专注、韧性、希望、智慧、责任感、幸福感6个维度，且发现这6个维度均与创新绩效正相关，同时，社会支持系统在心理资本与创新绩效的关系中起中介作用。纵观当前研究，Luthans，Youssef & Avolio（2007）的四维结构得到大多数学者的认同，且尚未发现对这些研究结果及其所产生的差异进行深入分析和探讨的文献。因此，本研究拟在第二部分对心理资本与创新绩效的关系进行理论分析;第三部分对能够提高统计检验效能、解决单个研究间的不统一，并能评价研究结果一致性的元分析方法加以介绍;第4部分采用元分析方法对心理资本整体及其韧性、乐观、希望和自我效能感4个维度与创新绩效的关系加以探讨。在此基础上分析不同测量工具和文化背景在心理资本与创新绩效关系中的调节作用;第5部分对元分析检验结果进行讨论;最后得出一个综合性的结论并提出对策建议，在丰富相关理论的同时，为管理者在实践中通过有针对性地开发员工心理资本提高创新绩效提供思路和方法。

1心理资本与创新绩效关系的理论分析

1.1心理资本整体与创新绩效的关系根据心理资源理论，当员工拥有如心理资本这类积极心理资源（Fredrickson，2001）[16]时，会努力进行自身塑造，将隐藏在积极心理中的价值开发出来，通过日积月累，培养个体优秀的心理素质，使创新成为自身的内在要求

（宋欣，周玉玺与杨阳，2014），从而促进创新行为的发生，提高创新绩效。Amabile（1996）[17]指出，创新是一个具有高不确定性、高难度和低成功率等特征的过程，会消耗员工的心理资源，而心理资本所包含的积极心理资源，使员工具备了应对创新风险性的勇气和信念，能够有效地促进员工创新行为的发生（梁巧转，张真真与李洁，2016）。

有关心理资本与创新绩效关系的研究也基本认为，心理资本作为一种核心的积极心理能力，是创新绩效增长的基本动因。如Judge（2001）[18]指出，员工心理资本与创新绩效密切相关，心理资本可以使员工产生更多创新思维、创新倾向及创新行为，并通过内在动机对创新绩效有显著的影响（侯二秀，陈树文和长青，2012）。可见，心理资本对创新绩效的提高所起的作用得到了大多学者们的认可，这为心理资本与创新绩效的关系，提供了丰富的理论依据。

1.2心理资本各维度与创新绩效的关系韧性包括从逆境中、从积极的、充满挑战的事件中恢复过来的能力以及非凡的意志力。Goldsmith，Veum & William（1997）[19]认为，个体的心理资本会直接影响员工的行为表现，其中韧性能够影响其最终行为效果和工作效率。在创新过程中，高韧性水平的员工将逆境和挫折视为挑战的同时，也认为它们是能够帮助自己提高、学习新知识和经验（Reivich & Shatté，2002）[20]并超越平凡的机会。相较于低韧性水平的员工而言，他们往往性格开朗，思维活跃，更愿意尝试新鲜的事物，并注重心理能力的开发。当面对创新过程中的困难和外界环境的变化时，能够积极主动且充满信心地去应对，在逆境中超越自己并取得成功（Luthans et al.，2007;Avey，Luthans，& Jensen，2009）[21]。因此，研究认为韧性会对创新绩效产生积极的影响。Seligman（1998）[22]在归因理论的基础上，提出乐观是一种解释风格，包括预期未来会发生积极事件的心理倾向和当事情发生时如何去解释2个部分。乐观的员工会通过积极的方式对创新过程中的成功与失败进行归因，即将成功归因于自身所具备的能力，而将失败归因于外部的、暂时性的、不能改变的事实或外界环境的变化，并关注如何利用各种可能出现的机会，来开发和提升自己的技能，以使自己在将来拥有更多的机会。此外，Luthans，Youssef & Avolio（2007）指出，乐观可以产生积极的自我实现预言，能够激励个体取得长期的成功。高乐观水平的员工在面对挑战时会表现出经常性的积极情感，而这种积极情感又有助于员工扩展他们的视野与关注范围，快速排除干扰以探究事物的本质，并从错误中吸取教训，从而更易于接触与吸收新知识、新观念，产生更多新的创意，在应用新方法将创意付诸实施的过程中，表现出更多的创造性（Carr，2004）[23]。因此，基于相关理论，本研究认为乐观是影响创新绩效的一个重要因素。

希望理论认为，高希望水平的員工更能够成功应对创新过程中的困难（Snyder，1994）[24]。Luthans，Youssef & Avolio（2007）指出，合理目标的设置不仅会影响个体的动机水平、努力程度和坚持不懈的程度，也会影响个体为实现目标而寻找创造性途径的意愿和能力。在创新过程中，充满希望的员工往往拥有合理的目标，而且会为实现目标制定一系列的行动计划（Larson & Luthans，2006）[25]。同时，也会因为追求非传统的、不同寻常的途径而具有很强的创造力。当面对创新过程中的困难时，会将妨碍目标实现的障碍视为发展的机遇与挑战，而不是停滞不前的借口。希望所产生的内驱力满足了员工积极探索其他解决方案、重新制定计划并通过不断的努力克服困难、创造性解决问题从而实现创新目标的需要。反之，缺乏希望的员工，由于动机水平低、固守于有限的途径，甚至没有途径来实现创新目标，从而无法达到创新绩效水平的提升。通过对不同希望水平员工的对比分析可见，希望能够对创新绩效产生积极的影响。Bandura（1997）[26]认为，人们对自己能够完成某项特定任务的可能性的估计就是对其自我效能的估计。由社会认知理论可知，自我效能感是个体对自我能力的感知和评价，反映了个体对自身能力、重要性和价值的认同程度（Coopersmith，1967）[27]，而非自身的实际能力（李永周，王月，阳静宁，2015）[28]，过度的自我效能感可能会成为制约个体创新绩效提升的瓶颈（董雅楠、韩旭、杨博和贾佳，2014;张敏，张一力，2015）[29]。研究表明，自我效能感通过影响员工的创新性思考和挑战精神，最终影响到员工的创新行为和创新绩效（陆昌勤，凌文辁，方俐洛，2006）[30]，且自我效能感越高的员工越倾向于通过设定较高的目标，寻求并自愿选择艰难的任务来不断挑战自我。强烈的自我效能感，为创新行为的发生提供了内在动力，使他们相信自己有能力为创意的实施制定合理的方案并达到创新的目标。因此，本研究认为，自我效能感也是创新绩效的积极影响因素之一，并采用元分析的方法探讨心理资本各维度与创新绩效的关系。

1.3心理资本与创新绩效的调节变量Miller & Toulouse（1986）[31]指出，如果2个变量的关系在不同的研究样本之间存在差异，而这些样本又在某些特质方面不同，那么这些特质就可能成为一个调节变量。元分析中的调节变量不同于一般的调节变量（林枫，徐金发与潘奇，2011）[32]，其潜在的调节变量是分析中所包括的、能够解释或者帮助阐释更多方差变异的任何变量（Arthur，Bennett，& Huffcutt，2001）[33]。本研究在文献回顾的基础上，认为测量工具和文化背景，是在心理资本与创新绩效的关系中起到调节作用的重要潜在变量。

1.3.1测量工具

王瑾（2013）[34]指出，心理资本并不是一成不变的，还需要进一步地探索和验证其结构问题，同时需要开发有效的心理资本测量工具并对已有测量工具的有效性进行检验。在心理资本与创新绩效关系的研究中，张宏如参考了Wong & Law（2004）[35]的研究成果，编制了适合中国文化情景的自陈式心理资本问卷，并得出其与创新绩效的相关系数从大到小依次是坚韧、自我效能、乐观和情绪智力，坚韧与自我效能是影响创新绩效的2个主要因素;侯二秀，陈树文和长青（2012）对知识员工心理资本问卷来源于Watson，Clark & Tellegen（1988）[36]、Wong & Law（2002）[37]及Tierney & Farmer（2002）[38]的相关研究，并得出了心理资本通过内在动机而间接影响创新绩效的结论，其中学习型、创新型和任务型心理资本对内在动机的影响达到显著性水平，而关系型心理资本则通过任务型心理资本间接作用于内在动机。沙飞（2014）[39]对心理资本的测量采用柯江林、孙健敏和李永瑞（2009）[40]开发的本土心理资本量表，包括事务型心理资本和人际型心理资本2个维度，结果显示事务型和人际型心理资本与创新绩效均呈正相关关系，但事务型心理资本与创新绩效的相关系数大于人际型心理资本与创新绩效的相关系数。纵观上述研究，尽管心理资本能够直接或间接地影响创新绩效，但由于所使用测量工具的不同，使得心理资本对创新绩效的影响程度存在着差异。

1.3.2文化背景

由于目前对心理资本与创新绩效的理论研究大多是基于西方文化背景开展的，而中国文化与西方文化存在着巨大的差异，因此该理论在中国文化背景下的适用性还应进一步检验。“资源大棚观”认为文化差异会影响个体在其一生中所获得的资源集（Hobfoll，2002）[41]。由于心理资本具有可开发性，故其在个人主义和集体主义文化中受到鼓励的程度将会有所不同。如西方个人主义文化注重自主性、独立性以及创造性，崇尚理性（张武升，肖庆顺，2015）[42]。东方集体主义文化则强调个体的服从性、适应性与从众性，认为角色化、情景性和依存关系性是个体的属性，必然会对企业及个体的行为产生不同的影响（曾德明，孙佳，何文鹏，文金艳，2015）[43]。Heine & Hamamura（2007）[44]通过元分析表明，相较于东方文化，西方文化背景下的个体表现出更高的乐观水平和自我提升行为。Koo（1987）[45]对中国文化背景下的个体进行了研究，结果显示中国文化背景下的个体更乐意积极地适应当前的情境，而对未来可能会发生美好的事情不抱有期望，缺乏对自己能够改变现状、提升自我的确信程度。因此，东西方文化背景，可能会对心理资本与创新绩效的关系起到调节作用。

2研究方法

2.1文献检索论文通过篇名搜索中英文文献。中文文献主要从CNKI和读秀数据库获得。首先，以“创新绩效”、“心理资本”、“自我效能感”、“乐观”、“希望”和“韧性”为检索词，发表时间限定为2000—2016年，其他可能对文献筛选产生影响的信息如：期刊来源、来源类别、作者、作者单位、支持基金来源等不加限定。其次，通过创新绩效、心理资本的定性文献综述，找出与其相关的实证研究文献。最后，通过阅读所检索到文献的参考文献，找出相关的实证研究文献加以补充。剔除重复下载的文献，共获得31篇。英文文献与中文文献的检索方式一致。以“psychological capital”，“selfefficacy”，“hope”，“resilience”，“optimism”，“innovation performance”，“creative performance”，“innovative”和“creative”為检索词，主要从EBSCO数据库搜索篇名获得。共检索到文献9篇，其中非实证文献1篇。

2.2文献筛选为最大限度地剔除低质量研究，本研究严格控制元分析的纳入标准，按照如下原则对文献进行筛选：①必须是实证研究文献;②必须报告样本量且有效回收率不低于50%（Griffin，2000）[46];③研究变量必须至少同时包括心理资本或心理资本的一个维度（自我效能感、乐观、希望和韧性）和创新绩效;④必须包含心理资本（或心理资本的某个维度）与创新绩效的相关系数r或者通过推导能够计算出相关系数的效应值;⑤采用同一样本进行实证研究的多篇文献，同等条件下纳入包含变量较多的一篇文献;⑥剔除研究样本中变量模糊和描述不清的文献。经过筛选与整理，共获得29篇文献。随后通过全文阅读进一步筛选，最终获得25篇文献。其中，中文文献18篇，英文文献7篇。学术论文19篇，学位论文6篇。

2.3文献编码对纳入元分析的文献进行编码。首先，由两位编码者讨论并制定编码规则后独立完成编码;其次，对编码的一致性进行检验，即由第三位研究人员逐一检查核对，结果显示除个别数据有偏差外，内部编码一致性为93.3%;最后，对编码不一致的文献进行核查，并请另一位教授作为独立的第三人进行评议。最终获得30个效应值，见表1.

编码规则如下：①以独立样本为单位，每个独立样本编码一次。若文献中同时包含多个独立样本，则分别编码;②对于研究了心理资本与创新绩效不同维度的相关文献，从下位概念到上位概念逐层取平均，获得最终效应值并编码;③如果文献研究了心理资本各维度与创新绩效的关系，为避免从同一样本中产生多个效应值而使元分析的结果产生偏差，取其效应值的平均值，且只编码一次;④若文献中只涉及心理资本的某一维度与创新绩效的关系，本研究将单一维度等同于心理资本进行编码;⑤如果文献同时报告了总体效应值和各维度效应值，只编码总体效应值;⑥对于按照不同被试特征（如性别、被试周期等）分别报告效应值的独立样本，则分别编码。

2.4数据处理方法元分析是一种对已有实证研究结果进行定量综合分析的研究方法（贺远琼，杨文，陈昀，2009）[47]，能够解释多个步骤的统计过程，而且能监测出版偏倚。本研究选用CMA 3.0（Comprehensive Meta Analysis 3.0）专业版软件进行元分析。运用CMA 3.0软件进行统计时可以采用固定效应模型或随机效应模型。其中固定效应模型估计单个效应，并假设每个研究的效应都相同，而随机效应模型估计效应分布的均值，且在随机效应模型中研究权重比在固定效应模型中要平衡的多，综合效应的标准误差和可信区间也比固定效应模型宽，从而使结论更为可靠。由于本研究所收集到的样本是已出版的文献，根据Borenstein，Hedges，Higgins & Rothstein（2009）[48]的研究，随机效应模型更适合。

3研究结果

3.1效应值处理与分析表2是本研究中的相关系数在随机效应模型中的森林图。

在进行元分析时，通常使用文献中单个相关系数或经过处理的平均相关系数r作为效应值。在计算过程中，为减少线性偏误，以利于效应量间的合并分析，首先需要将每个r值转换为对应的Fishers Z分数来进行元分析，然后再求出Fishers Z分数的加权平均值，最后转换为相关系数，得到最终的效应值。经分析，相关系数的综合效应值为0.454，其95%置信区间为（0.371，0.537），p<0.001，达到显著性水平。Cohen & Wills（1985）[49]认为，相关系数r的绝对值小于等于0.10时，表示效应量较小，有低度关联性存在;相关系数r的绝对值大于等于040时，表示效应量较大，有高度关联性存在;其余为中等，表示有中度的关联性。因此，本研究所收集的文献资料具有高度的关联性，评价综合效应具有统计学意义。

3.2出版偏倚检验在进行元分析前，为避免出版偏倚的问题，必须先对效应值进行检验。朱慧和周根贵（2013）[50]指出，可以用漏斗图进行初步的判断，如图1效应值分布的漏斗图所示，其中横轴是已转化过的Fishers Z效应值，纵轴是Fishers Z效应值的标准误差。从图1中可以看出，大部分研究处于漏斗图的顶部，且较为均匀地分布在中线两侧，表明本研究所收集的文献存在出版偏倚的可能性很小。

由表3可知，Q统计量为441.818，p<0.001，达到显著性水平，说明研究间的变异超出抽样误差的解释范围，这可能是由于文献的样本差异、测量差异等造成的。另外，I2为93.436，表示93.436%的观察变异是由效应值的真实差异造成的，而只有6564%的观察变异是由随机误差导致的。Borenstein等（2009）指出，在元分析中，总的效应及标准差（τ）反映了真实效应的分布：0～0.2之间的效应是不重要的，0.2～0.5之间属于中等效应，0.5以上属于较强的效应。本研究τ2为0.05，τ为0.223，表示总变异存在的组间误差为中等影响。整体来看，本研究中相关文献的效应量是异质的，说明各研究结果之间的差异不完全是因为抽样误差或随机误差所导致的，应该进一步探讨是哪些特征变量（潜在调节变量）可能会造成研究结果（效应量）之间的差异。

3.4主效应检验通过文献编码，共有30项（N=8 757，N为独立个体）报告了心理资本或心理资本各维度与创新绩效相关系数的研究纳入元分析，其随机效应模型分析结果见表4.

由表4可知，心理资本整体与创新绩效的相关系数r=0.454，p<0.001，达到显著性水平;韧性与

创新绩效关系的分析纳入了9项（N=3 000）研究，

其相关性r=0.433，p<0.001，达到显著性水平;乐观与创新绩效关系的分析共有7项（N=2 326）纳入研究，相关性r=0.342，p<0.001，达到显著性水平;希望与创新绩效关系的分析有5项（N=1 734）纳入研究，相关系数r=0.309，p<0.001，达到显著性水平;自我效能感与创新绩效关系的分析有24项（N=6 233）研究纳入元分析，相关系数r=0.433，p<0.001，达到显著性水平。即心理资本整体及心理资本的4个维度（韧性、乐观、希望和自我效能感），对创新绩效均有正向影响。

3.5调节效应检验随机效应模型下，相关调节变量对心理资本与创新绩效的调节效应见表5.

在检验测量工具对心理资本与创新绩效关系的调节作用时，将心理资本测量工具分为Luthans等（2007）PCQ-24量表、Tierney & Farmer（2002）量表、柯江林等（2009）本土量表和其他量表4类。在检验文化背景的调节作用时，将其区分为西方文化、东方文化和其他文化3类。由表5可知，心理资本测量工具的Q值为14.901，p=0.002，达到0.05显著性水平，即不同心理资本测量工具会影响心理资本与创新绩效之间的关系。文化背景的Q值为12141，p=0.002，达到0.05显著性水平，说明不同文化背景也会影响心理资本与创新绩效的关系。

4讨论

4.1心理资本各维度与创新绩效之间关系的讨论与分析

本研究运用元分析方法，对心理资本与创新绩效关系的30项研究进行再统计分析。通过探讨心理资本各维度（韧性、乐观、希望和自我效能感）与创新绩效的关系发现：各维度都与创新绩效正相关，与Sweetman，Luthans，Avey & Luthans（2011）[52]对心理资本和创造力之间的关系研究结果相一致。心理资本各维度与创新绩效的相关性从高到低依次是自我效能感（0.433，p<0001）、韧性（0.432，p<0001）、乐观（0.342，p<0001）和希望（0.309，p<0001）。不同于张宏如对心理资本与创新绩效的实证研究结论，即与创新绩效整体相关从高到低依次是：坚韧、自我效能、乐观和情绪智力，但坚韧与自我效能是影响创新绩效的2个最突出因素得以验证。依据Bandura的自我效能理論，具有高自我效能感的员工，一般具有较强的信念，相信自己有能力控制结果，成功应对困难和挑战，因此更愿意承担具有挑战性的工作，并且会把遇到的困难视为一种需要应对的挑战，而不是要极力避免的威胁，这为员工的创新行为的发生提供了动力;希望水平越高的员工，越有可能为新创意的实施制定合理的方案，并在创意实施过程中遇到困难时能够积极寻找新的途径，重新制定行动计划，运用创造性的方法解决问题;韧性则更侧重自我控制和目标达成，无论在积极情境中还是在消极情境中都能发挥作用。高韧性水平的员工，不仅具有从失败中恢复过来的能力以及不同寻常的意志力，还能创造出效能;乐观员工的积极解释风格易使其产生掌控自己命运的感觉，这种积极的自我预期，能够增加他们的关注范围，产生和接受新观念、新实践并表现出更多的创造性，从而更容易导致新创意的实现。这是心理资本4个构面对创新绩效的影响皆达到显著性的重要原因。

4.2心理资本整体与创新绩效之间关系的讨论与分析

通过探讨心理资本整体与创新绩效的关系发现：心理资本整体与创新绩效的效应值r为0.454，达到0.001显著性水平，说明心理资本整体与创新绩效存在正相关关系，这与Sweetman等（2011）的研究结论一致。从研究结果可以看出，心理资本整体与创新绩效的效应值大于心理资本的每个维度与创新绩效的效应值。权变理论强调要素间匹配的重要性，从微观角度来看，推动员工创新行为的内因很多，这些内因之间若能达成良好的匹配，员工就有可能发挥出更多的潜力，创造更高的效能。心理资本聚合了自我效能感、希望、乐观和韧性的特点，具有高心理资本水平的员工，能够灵活的匹配“不同的能力”，协同发挥各要素的作用，激发自身潜力，创造出更高的绩效。因此，在创新过程中，若员工总是以一种积极的心态投入到工作中，即使遇到困难和挫折，他们依然能看到充满希望的未来，并会坚持不懈，乐观面对眼前的失败，坚信自己有能力突破困境获得成功，那么就能够达到更高的创新绩效。

4.3心理资本与创新绩效关系的调节效应讨论与分析

4.3.1测量工具测量工具对心理资本与创新绩效关系的调节效应检验的Q值为14.901（p<0.05），表明至少有一类测量工具对其有调节作用。其中Luthans等（2007）PCQ-24量表的r值为-0.198（p=0.058>0.05），未达到显著性水平;Tierney & Farmer（2002）量表的r值为-0.164（p=0.047<0.05）、柯江林等（2009）开发的本土量表的r值为0.248（p=0.048<0.05）、其他测量工具的r值为0.528（p<0001），均达到显著性水平，表示这3类测量工具的选取，会影响心理资本与创新绩效的关系。经分析可发现，大多心理资本测量工具的开发都是基于Luthans等（2007）对心理资本的研究，其信度与效度得到了充分的检验，受到了学者们的普遍认可，有较好的适用性。而Tierney & Farmer（2002）的量表，侧重于对自我效能感的测量，柯江林等（2009）的量表，则是针对中国人的心理特性所开发的，其他测量工具也是根据研究目的的不同而设计的，从而使得这3类量表的使用具有一定的局限性。此外，关于心理资本的维度划分仍存在一定争议，而不同测量工具的理论基础和测量形式也存在着差异，这可能是学者们采用不同测量工具进而得出不同结论的原因。

4.3.2文化背景文化背景对心理资本与创新绩效关系的调节效应检验的Q值为12.141（p<0.05），表明心理资本与创新绩效的关系至少会受到一种文化背景的影响。其中，在西方文化背景下的r值为-0.120（p=0.400>0.05），在东方文化背景下的r值为0.190（p=0.138>0.05），均未达到显著性水平;而其他文化背景下的r值为0.356（p=0.003<0.01），达到显著性水平，说明其他文化背景能够影响心理资本与创新绩效的关系。东西方文化背景对心理资本与创新绩效的关系，均未起到显著的调节作用，其中可能的原因是，随着“地球村”的发展，东西方文化不断的交流与碰撞，使得新思想、新理论、新技术能够在较短的时间内相互融合。而其他文化背景，则由于其特殊的历史原因，其文化呈现出的多样性与独特性，使人们的心理资本相差较大，这可能是其在心理资本与创新绩效的关系中起到调节作用的重要原因。

5结论与建议本研究在检索到的25篇文献、30个独立样本的基础上，运用CMA 3.0对心理资本及其4个维度（韧性、希望、乐观和自我效能感）与创新绩效的关系进行了元分析。研究结果显示：①心理资本与创新绩效的整体相关性大于各维度与创新绩效的相关性;②心理资本的韧性、希望、乐观和自我效能感4个维度对创新绩效的影响，均达到了显著性水平，且与创新绩效的相关性从高到低依次是自我效能感、韧性、乐观和希望，其中自我效能感和韧性是影响创新绩效的关键因素;③心理资本的测量工具和文化背景在心理资本与创新绩效的关系中起到调节作用。在企业实践中，应加强对员工心理资本的管理与员工韧性、希望、乐观和自我效能感的开发，尤其要加强员工的自我效能感和韧性的培养，拓展个体心理资本的应用范围，从而创造出可预期的绩效增长，增加企业的竞争力。在未来的研究中，应进一步对心理资本的测量工具进行比较、分析与检验，进一步提高相关测量工具的信度与效度。同时，要结合当地的文化背景加强实证研究，探讨在不同的文化背景下心理资本对创新绩效的影响程度与作用机制，以丰富心理资本与创新绩效的相关研究。

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