员工工作绩效及其前因变量关系研究综述

员工工作绩效及其前因变量关系研究综述

员工绩效与绩效降低之间的关系一直是国内外学术界和管理实践的中心主题。根据量表的形状，研究问题。然而，直到今天，还没有达成统一的研究结论。主要原因是，仪器的设计方法混乱。因此,构建通用性较强的量表设计方法体系便成为亟待解决的重要课题。量表设计方法大致包括两方面的内容:一是开发流程,即在理论假设的基础上,经过维度构建、条目设计、题项筛选等环节,直至形成正式量表的研究过程;二是分析方法,即在开发流程各环节运用的定性和定量方法的总和。本文拟从上述两个方面进行研究,构建工作绩效及其前因变量量表设计方法体系。1研究量表开发流程大量参考国内外相关文献,员工工作绩效的前因变量大致有三个:胜任力、工作态度和工作行为。为使研究更具科学性和代表性,我们挑选了80篇有关该方面的权威文献进行量表设计方法研究(以被引用频次为挑选依据)。在如何设计较为全面和可靠的管理学领域测量量表方面,Churchill(1979)构建了测量量表开发范式。他认为经过阐述构念范围、产生测验项目、数据收集、提纯测量、数据收集、信度和效度评价以及发展规划八个步骤,并通过反复开发和测试便可得到符合要求的量表。这个模式被管理领域的学者们广泛接受,大多数学者是基于上述的开发流程并进行创新性应用,设计开发出所需量表。阐述构念范围,也被称做理论假设的提出,研究者一般经过研究问题的界定、理论和实践回顾及总结、观念架构及假设等环节便可形成,但构念范围的阐述一般是不断往复的过程,并且较之前人的研究要有所突破和创新。指出一个好的构念说明必须明确所要测量构念与其他构念的差异、确认理论构念的层次、内部成分以及构念主要的前因、相关与后果(梁建和樊景立,2008)。开发过程的第二步是在第一步理论说明的基础上选取符合理论要求的测验项目。韩翼和廖建桥(2006)将多个权威量表的整合及项目的补充形成一个较完整的项目库,樊景立(2008),魏钧(2009)指出选取测验项目的方法可遵行归纳法和演绎法。得到项目库后,需提纯测量。在研究实践中,研究者通常无法使用项目库中所有的问项,仅能选取其中合理、科学的问项。凌文辁,张治灿和方俐洛(2000)对量表提纯测量细分为:①预测试;②采用因素分析法对数据进行分析;③上述阶段多次进行,得到正式量表。魏钧和张德(2005)提出初始量表形成的步骤:①大样本被试的选择;②对问卷进行数据分析,对项目进行再次筛选;③初始量表得以形成。这个步骤可反复进行,在上述几个步骤以后,理想结果是其研究维度和理论假设是相匹配的,这样才能通过搜集新数据对研究主题进行后续检验。使用新数据对模型进行数据分析,这是每个研究者进行定量分析的必然步骤。Sidhuetal.(2007)在量表开发中进行了两阶段数据收集,其中第一阶段用于提纯测量,而第二阶段的新数据则用于对提纯后量表的信度、效度评价以及对研究假设的检验。覃成菊,孙健敏(2009)在量表开发中,同样经历了初始量表的形成、被试、模型的建立、数据分析以及正式量表的建立这些过程。在Churchill提出的管理类量表设立流程的基础上,综合大量学者的相关创新性研究,我们得出员工工作绩效及其前因变量量表开发程序。经历此量表开发程序开发出的量表,是具有较高的科学性和合理性的。2表面设计过程的各阶段的研究方法(1)功能性分析模型条目库即作者在进行调查(包括问卷调查)之前所需要明确的与研究相关的各个问项条目的集合。条目库形成的方式总体可以分为三类:第一类是非原创型,即直接引用国内外成熟的问卷或量表条目作为自身的条目,此方法在条目库形成中较为普遍,尤其是在工作行为、态度的测量上(李超平和时勘,2003;李超平等,2006;李文东和时勘,2007;唐筱,2008;DeConinck和Johnson,2009)。此类型操作较简单同时又能保证量表的信效度,但量表的实用性不高。第二类是半原创型,即在引用他人量表的基础上加以修改从而形成自身的条目库(仲理峰和时勘,2004;苏方国和赵曙明,2005;韩翼,2006;骆静,2007;Ying-FengKuo和Pang-ChengChen,2008;Lapierre、Bonaccio和Allen,2009)。此类型虽然部分满足实用性的要求,但在修改这一阶段会比较困难。在修改的过程中,结构化和半结构化访谈法、开放式问卷法、焦点小组访谈法、行为事件访谈法等方法纷纷被学者们采用。第三类是原创型,即由作者通过诸如访谈、观察等方法原创生成条目库,此类多见于胜任力的相关研究上(魏均和张德,2005、2007;胡艳曦和官志华,2009;魏均,2009)。这一类型量表的实用性很高,但由于量表是通过结构化、半结构化访谈法、行为事件访谈法等编码提炼而出,为保证量表的信效度,应进行大量的修改和讨论。(2)定量筛选方法编制量表之初,需要全面地收集条目库的题项,并在充分考虑题项的全面性、科学性、层次性和目的性等基础上对量表进行优化。为使量表更加科学合理,研究者往往在初始量表形成之前需要进行小样本的预测试。通过预测试,对条目库的题项予以初步的筛选。在以往的研究中,筛选的方法可以大体分为两类:定性筛选法和定量筛选法。定性筛选是以普遍承认的公理、逻辑思维或历史事实为基础,依据的是一定的理论和经验。常用表面效度(B.Niehoff和R.Moorman,1993;李超平和时勘,2003;韩翼和廖建桥,2006)和专家意见法(魏勇刚和龙长权,2004;彭川宇,2008)来作为筛选的依据。定量筛选法也称为“计量分析”或“数量分析”,泛指将所研究的对象转化成数量形式,并运用数学或统计学方法进行分析的研究方法。定量筛选方法有以下几种:社会称许性分析、项目区分度、信度分析、因子分析。社会称许性分析主要是为了规避项目具有过高的社会称许性或不适当的表面效度从而影响项目的有效性。一般做法是对问卷中所有条目的每个选项进行频数分析,计算出每个选项的频次。当项目的第1、2、3三个选项频数之和与第3、4、5三个选项的频数之和都超过了10%的情况时,所有条目都避免了过高的社会称许性(董学安,2007)。项目区分度旨在揭示问卷中每个项目的临界比率(CR值),并将未达到显著水平的项目删除。根据R.L.Ebel(1991)提出的项目区分度的评价标准:CR值在0.40以上为优良;0.30～0.39为合格;0.20以下应淘汰。此外,也有学者利用“T检验”来考察项目区分度(吴明隆,2003)。一般在初始筛选的步骤中采用两种信度检验,分别是再测信度和内部一致性信度。再测信度是指同一个测验项目,对同一组人员进行前后两次测试(一般间隔两个星期),两次测试所得分数的相关系数。信度分析将在下文作详细介绍,在此不再赘述。因子分析法可以分为探索性因子分析以及验证性因子分析,其中探索性因子分析是初始筛选中较常用到的方法(Angle和Perry,1981;Rosin和Korabik,等,1991)。验证性因子分析主要用于最终结果分析上。在验证性因子分析中,结构方程模型是最常用的方法,这种方法可以提出不同的假设模型,通过比较多个模型之间的优劣,以确定最佳匹配模型(苏方国,等,2005;陈志霞,2006;韩翼,2006)。(3)量表的信效度经过预测试之后,初始量表便可形成。但要得到科学合理的正式量表,还必须对量表的题项进行不断的修正和调整。因此,研究者会将初始量表投入到大规模调查中,收集数据并进行详细的分析,从而使编制出来的量表能够真实准确地切合研究的内容。在各修正调整指标中,信效度是最为常见的量表修正指标。信度指的是测验结果的稳定性。研究者们用某一个测量工具来测量其研究问题,当所研究的问题未发生改变时,所测量出来的结果如果也保持不变,则可认为该测量工具具有信度;而当所研究的问题发生变化时,所测量出来的结果也能正确地显示这种变化,则仍可认为该测量工具是具有信度的。近年来,多数学者在研究过程中均采用内部一致性信度来检验其量表的信度,而在检验值的选择上,大部分学者(张进,2007;吕海艳,2008;王海燕,2009,等)选用了Cronbachα系数。有些学者(凌文辁等,2000;韩翼,2006;王玉梅,2008,等)除了采用内部一致性信度之外,还对量表进行了再测信度的检验。除此,还有一些学者(仲理峰和时勘,2004;AiminYan和YuleiRao,等,2009;Jian-quanTian和DanminMiao,等,2009)采用皮尔逊相关系数作为信度检验值。而在评测的标准上,学者们基本都采纳了Nunnally(1991)或DeVellis(1978)的结论:信度最佳是在0.80以上,0.70～0.80为可以接受的范围;分量表信度最佳为0.70以上,0.60～0.70可以接受。效度可以分为内容效度、效标关联效度和结构效度三种。其中,结构效度是学者们在分析量表时使用频率最多的效度检测。结构效度是指测验能测量到某一理论构想或心理特性的程度,又可分为收敛效度和判别效度(两者同时获得才可说明效度如何)。结构效度的检测一般可以通过相关系数、因素负荷量或是其他方式获得。结构效度一般采用因子分析获得。杨湘怡(2007)研究中层管理者的胜任力时就采用因子分析法来检验量表的结构效度,当因素负荷量大于0.5,并且与其他因素负荷量的差异大于0.3时,该量表可以获得结构效度。此外也有大量学者应用此种方法(Babin,1998;韩翼,2006;杨湘怡和张进,2007;Ashill,2008;Vandenberghe,2009)。除因子分析法外,还可利用其他方式来检验结构效度,其中结构方程最受欢迎,即通过测量χ2/df、RMSEA、GFI、NFI、PNFI、CFI、IFI这几个指标来判断量表的结构效度(Schaufeli等,2002;李晓轩,等,2005;吴志明,2007)。除结构效度之外,内容效度也经常被学者们检验。所谓内容效度又称表面效度或逻辑效度,它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题,一般采用逻辑分析、统计分析或二者相结合的方法进行评价。但是在实际研究中,学者们(苏方国,2005;卫林英,2009,等)大多采用逻辑分析法。另外,相关分析(苏方国,2005;韩翼,2006;彭燕,2007;胡利利,等,2009)会被用做变量间的相关关系;回归分析(韩翼,2006;陈志霞,2006;武欣,等,2007;冉建林,等,2008)以及多元回归分析(梁艳,2006;杨湘怡,2007;吴志明,2007)被用来检测各变量之间存在的因果关系;单因素方差分析也被众学者(梁艳,2006;吕洪利,2007;王晓晨,等,2007)所采用来分析不同水平下各变量是否存在显