管理者如何運用人口特征來“慧眼識珠”管理者如何運用人口特征來“慧眼識珠〞

中圖分類號：F272.91

文獻標識碼：ADOI：10.3963/j.issn.16716477.2022.03.0011

隨著互聯網技術的開展，企業(yè)在經營過程中面臨的不確定性不斷增加，許多企業(yè)管理者已清醒地認識到，唯有充沛調發(fā)動工的主動性，才能確保企業(yè)在市場競爭中立于不敗之地。示例聯想的柳傳志在2022年博鰲亞洲論壇中就說到：“讓每一個人能成為公司前進中的動員機，而不是被領導所帶動的齒輪。〞其實，他所倡導的“動員機文化〞就是積極激勵企業(yè)的每位員工主動作為。學者Katz指出，任何一位企業(yè)管理者都無法預見所有可能的意外事件和環(huán)境變化，所以員工自發(fā)地做出超越角色外要求的建設性行為對組織生存和開展至關重要[1]。隨后，學者Morrison和Phelps用“takingcharge〞〔主動擔責〕這一構念來描述員工的這類變革行為[2]。它與員工建言不同，更強調個體自身實際行動去推動變革，而非通過迂回方式倡議他人如何去推動變革[3]。總之，與其它員工角色外行為相比，員工主動擔責更突顯自發(fā)性、變革導向和風險性等特征[2，4]。

雖然員工主動擔責對企業(yè)的意義不言而喻，然而管理者如何通過人口特征有效辨認主動擔責的員工呢？學界在這方面分歧較大。以性別為例〔0=女，1=男〕，一些研究證實男性比女性更可能做出主動擔責行為[56]；而另一些研究卻恰好相反[79]；同時，還有研究發(fā)現，性別與員工主動擔責不相關[2，1011]。類似的情況在年齡、受教育水平等其它人口特征中也存在。因此，學者Vadera等呼吁應該系統(tǒng)研究人口特征與員工主動擔責的關系[12]。因為對文獻進行定量分析是解決這類問題的有效途徑，所以本文運用Schmidt和Hunter[13]的元分析流程和程序來探討這一問題。

一、理論根底與研究若

〔一〕員工主動擔責的界定與測量

員工主動擔責是指由員工自愿做出旨在改善崗位、部門和組織之間工作發(fā)展方式的一類變革行為[2]，如引入更高效的工作方式、糾正工作中錯誤的程序或做法等。該構念有別于員工的其他角色外行為，因為它突顯自發(fā)性、變革導向、風險性等特點。由于角色外行為界定的難度，Parker和Collins將員工主動擔責劃入工作層面的主動性行為[3]，并運用網絡法那么將員工主動擔責與相似構念進行有效辨別。示例，與個體創(chuàng)新相比，員工主動擔責不需要強調新穎性，因為員工可以將其它企業(yè)的優(yōu)秀做法引入組織中；與員工建言相比，員工主動擔責強調員工身體力行的行動。

目前，學界中對員工主動擔責進行測量主要采用Morrison和Phelps開發(fā)的10個題項的單維度量表[2]，題項如“嘗試改良流程來提升組織效率〞等。后來，學者Griffin等將員工主動性行為針對的對象不同，將其劃分為針對核心任務、團隊成員和組織的主動行為三種[14]，每個含三個測項。還有學者Parker和Collins運用網絡法那么辨別員工主動性工作行為時，使用了一個三個題項量表[3]，這些都是對Morrison和Phelps量表的簡化或修訂。

〔二〕人口特征與員工主動擔責的關系

1.性別與員工主動擔責的關系。社會角色理論認為，社會所制定的兩性勞動分工導致性別角色冀望差別，進而促成男女的社會行為差別[15]。同理，組織中的領導對男女員工的行為冀望也存在差別，如他們往往冀望男性在與控制、自信和能力等有關方面表現出主動，而冀望女性員工積極表現出跟情感敘述相關的一類行為〔如敘述友好、關懷他人等〕[16]。Kidder和Parks進一步研究發(fā)現，領導對不同性別的員工在主動性行為上的冀望也不一樣[16]。由于員工主動擔責是一種具有挑戰(zhàn)性和變革導向的角色外行為，而領導往往對男性在這方面會寄予更高冀望。由此，本文提出如下若：

H1：與女性相比，男性更可能在工作中展現出主動擔責。

2.年齡與員工主動擔責的關系。年齡是另一個常見的人口特征變量。Grant和Ashford[9]指出，與年輕員工相比，年長員工可能擁有更多有效地實施主動性行為的知識、技能和能力。示例，國內學者段錦云等對員工建言的元分析結果也說明，年齡越大的員工越敢于建言[17]。因為隨著年齡的增長，個體的社會閱歷和經驗都會增加，心智也更加成熟，這些社會閱歷和經驗都是個體能在工作中有擔責的必要條件。學者Greller和Simpson研究發(fā)現[18]，年長員工的工作績效未必比年輕員工差，因為他們長期積累的技能和經驗能夠彌補年齡增長導致生產力的下降。由此，本研究提出如下若：

H2：員工年齡與員工主動擔責之間正相關，即隨著員工年齡的增加，其做出主動擔責可能性越高。

3.受教育水平與員工主動擔責的關系。受教育水平能夠為個體提供根本的知識和技能，是《《體做出主動性行為的重要資本。示例，VanDyne和Lepine研究發(fā)現，受教育水平能夠增加員工建言和提出反傳統(tǒng)的想法[19]。從人力資本的角度來看，受教育是一種重要的人力資本投入[20]。正式的教育可能給個體帶來增強主動擔責所必需的深層的分析知識。由此，本文提出如下若：

H3：受教育水平與員工主動擔責之間正相關，即員工受教育水平越高，其在工作中展現出主動擔責的可能性越高?！捕痴{節(jié)效應分析

接著，運用Hunter和Schmidt的程序進行調節(jié)效應分析，同時借鑒DeJone等[26]的做法，計算各亞組變量間效應值差別的95%置信區(qū)間，用以比擬真實效應值均顯著的亞組之間的差別顯著性。結果如表2所示。

從數據來源來看：〔1〕在性別上，雖然無論采用自評還是他評，性別與員工主動擔責的關系均顯著，但是二者之間差值為0〔CI95%差別=[-0.05，0.06]〕，調節(jié)效應不成立；〔2〕在年齡上，他評時年齡與員工主動擔責的真實效應值比自評時高0.03〔CI95%差別=[-0.06，0.12]〕，調節(jié)效應不成立；〔3〕在受教育水平上，采用自評時受教育水平與員工主動擔責的關系不顯著〔ρ=0.07，CI95%=[-0.03，0.11]〕，而采用他評時二者關系顯著〔ρ=0.07，CI95%=[0.02，0.11]〕，調節(jié)效應成立；〔4〕在組織任期上，無論采用自評還是他評，組織任期與員工主動擔責的關系均顯著，但是二者之間差值為0.03〔CI95%差別=[-0.06，0.12]，調節(jié)效應不成立；〔5〕在組織地位上，采用他評時組織地位與員工主動擔責的真實效應值比自評時高出0.09〔CI95%差別=[0.02，0.16]〕，調節(jié)效應成立。由此可知，若H6c和H6e獲得驗證，而H6a、H6b、H6d未得到支持。

同理，從文化差別來看：〔1〕雖然無論是在中國文化差別下還是非中國文化差別下，性別與員工主動擔責的關系均顯著，但是二者之間差值為0.03〔CI95%差別=[-0.02，0.08]〕，調節(jié)效應不成立；〔2〕在年齡上，非中國文化差別下年齡與《T工主動擔責的真實效應值比中國文化差別下高0.14〔CI95%差別=[-0.01，0.14]〕，調節(jié)效應不成立；〔3〕在受教育水平上，中國背景下受教育水平與員工主動擔責的關系顯著〔ρ=0.08，CI95%=[0.04，0.11]〕，而在非中國文化差別下二者關系不顯著〔ρ=0.02，CI95%=[-0.11，0.15]〕，調節(jié)效應成立；〔4〕在組織任期上，在中國文化差別下組織任期與員工主動擔責的關系不顯著〔ρ=0.07，CI95%=[-0.01，0.14]〕，而在非中國文化差別下，組織任期與員工主動擔責的關系顯著〔ρ=0.15，CI95%=[0.06，0.24]〕，調節(jié)效應成立；〔5〕在組織地位上，非中國文化差別下組織地位與員工主動擔責的真實效應值比中國文化差別下的高出0.01〔CI95%差別=[-0.08，0.10]〕，調節(jié)效應不成立。由此可知，若H7c和H7d獲得驗證，而H7a、H7b和H7d未獲得支持。

〔三〕發(fā)表性偏誤分析

發(fā)表性偏誤主要是指由于論文評審人根據論文研究中自變量對因變量影響效應值的大小、方向，如最典型的“抽屜文件效應〞。學者Rosenthal運用“失效平安系數〞〔Failsafenumber〕這一指標來估計導致元分析結果逆轉所需要未發(fā)表的研究的數量[23]。一般而言，失效平安系數越大，說明元分析結果被推翻的可能性就越小。采用ComprehensiveMetaAnalysisversion2〔CMA2.0〕專業(yè)元分析軟件，本文獲得了人口特征與主動擔責關系的發(fā)表性偏誤結果〔如表3所示〕。由該表可知，在臨界值〔=0.05的水平下，性別、年齡、受教育水平、組織任期和組織地位與員工主動擔責元分析結果的失效平安系數范圍為66～369，而且對應的Z值均大于1.96，說明本元分析結果穩(wěn)健性較高。

四、結論與討論

〔一〕研究結論

第一，員工性別、年齡、受教育水平、組織任期和組織地位等人口特征與員工主動擔責均呈顯著正相關關系。按照Cohen效應值大小規(guī)范[27]對本文獲得的人口特征與員工主動擔責相關關系的真實效應值衡量發(fā)現，組織地位與員工主動擔責正相關程度最高，而員工性別、年齡、受教育水平和組織任期與員工主動擔責相關關系比擬弱。

第二，數據來源和文化差別會調節(jié)人口特征與員工主動擔責的相關關系。具體而言：數據來源或員工主動擔責的評分方式能夠調節(jié)員工學歷和組織地位與員工主動擔責之間的關系，而文化差別那么會調節(jié)員工受教育水平和組織任期與員工主動擔責關系。換言之，數據來源和文化差別能為現有年齡、受教育水平、組織任期和組織地位與員工主動擔責實證研究中出現矛盾性結論提供可能的合理解釋。

〔二〕理論奉獻

本文響應了學者Vadera等對系統(tǒng)研究人口特征與員工建設性偏差行為〔含主動擔責〕關系的呼吁[12]。雖然學者Tornau和Frese在利用元分析澄清建言、主動擔責和主動性人格等構念時也考慮到了員工性別、年齡、受教育水平和組織任期與員工主動擔責的關系，但是分析和談論的程度不夠[28]。與該篇論文的元分析相比，本文存在如下兩點奉獻：

第一，本文是專門探討人口特征與員工主動擔責關系的元分析。本文元分析與Tornau和Frese均存在兩點差別[28]：一是本文人口特征與員工主動擔責的主效應均顯著，而上述二位學者的結果多數不太顯著；二是本文還著重考量了組織地位的影響。結果差別可能的主要原因是本文根據研究若對局部相關系數符號進行了修正。以性別為例，有的學者用〔0=男，1=女〕或〔1=男，2=女〕，本文全部統(tǒng)一〔0=女，1=男〕，這會影響加權平均效應值大小，并最終影響真實效應值。此外，本文能為后續(xù)員工主動擔責實證研究中控制變量的選取提供依據。

第二，本文還考量了研究特征的調節(jié)作用，特別是文化差別。與Tornau和Frese的元分析研究相比[28]，本研究不僅考量數據來源的調節(jié)效應，還特別考量文化差別的調節(jié)效應，研究結果能為現有實證研究存在矛盾性結果提供可能的合理解釋，如受教育水平、組織任期和組織地位與員工主動擔責的關系。

〔三〕管理倡議

本文對企業(yè)管理者通過人口特征快速地辨認和篩選企業(yè)中能夠主動擔責的員工也具有較強的實踐指導意義。第一，企業(yè)管理者使用人口特征作決策時應考量優(yōu)先次序。本文倡議企業(yè)管理者在篩選企業(yè)內部能夠主動擔責的員工時應優(yōu)先考慮員工的組織地位，其次再考慮員工的性別等其他人口特征