高绩效工作系统与雇员工作满意度的关系研究——基于Meta分析的探讨

● 李丽林 鲍晓鸣

一、引言

近年来，有大量研究开始关注高绩效工作系统对雇员工作满意度的影响。从人力资源管理的视角出发，高绩效工作系统的生效依赖于通过有效人力资源管理，改变雇员工作态度并不断增加工作满意度和组织承诺，进而直接改变雇员行为来提高组织绩效；从劳动关系管理的视角出发，高绩效工作系统对雇员工作满意度的影响是前者对工作本身、工作报酬、工作环境、工作关系四个维度影响的综合结果，体现其对雇员利益的影响。

但根据已有文献，高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系的研究结论存在显著差异，不仅影响到学术界对该问题的深入探讨，而且使企业界在实践中产生困惑。例如，尽管有论者 （如Kochan and Osterman,1994;Osterman,2000）指出，实施高绩效工作系统对形成互利共赢的新型劳动关系具有重要意义。特别地，包括广泛培训、雇佣安全以及内部晋升在内的高绩效工作系统实践活动与雇员利益相契合，可以为雇员提供更满意和有保障的工作，有利于提升雇员工作满意度；但现有研究却没有得出高绩效工作系统下确实存在劳资互利共赢的肯定结论 （Black,et al,2004;Handel and Gittleman,2004）。 当 Godard（2001）、Mohr和 Zoghi（2008）的研究相继得出高绩效工作系统与雇员工作满意度之间是正向关系结论的同时，Barker（1993）、Ramsay 等（2000）却指出高绩效工作系统能够带来雇员工作压力感的上升，而后者对雇员工作满意度有很大的负面影响。

综合分析众多实证研究可知：（1）存在大量对该主题的定量研究；（2）缺少一个系统、客观地总结并评价以往研究结论的文献；（3）缺少对独立的研究结论所产生的差异结果及不一致发现进行分析、总结与解释。因此，本文试图综合已有的关于高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系定量研究的数据信息，就两者之间关系、变量的测量方法与样本特征等对该关系程度的调节影响进行Meta分析，以期为实践中的管理者正确理解与处理两者之间关系提供有益的启示。同时，从学术角度而言，为两者之间关系提供新的研究方向，推动高绩效工作系统领域的进一步发展。

二、研究设计

1.研究方法

所谓Meta分析，即通过对具有共同研究目的的相互独立的多个研究结果给予定量分析、合并分析，剖析研究间的差异特征，综合评价研究结果，从而得出更具普遍性的研究结论。它所依据的资料不是各个研究的原始数据，而是提取到的包括r值、t值、P值、χ2值以及F值等在内的数据资料，通过将它们进行综合加权，估计出合并后的平均统计值，以得到较为可靠的结论。

本文选择Meta分析的原因在于：第一，关于高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系存在很多定量研究，满足Meta分析对文献数量的要求；第二，高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系在不同研究中有强弱差异，甚至是方向差异，而这正是Meta分析所善于解决的。通过Meta分析，可以将有关两者之间关系的零散的定量研究采用符合科学标准的研究方法得到总结性的结论。不仅实现了从个别结论到一般结论的科学归纳，而且还可以揭示诸多研究存在不一致的深层次原因。

2.样本与数据

首先建立三条文献入选标准：（1）定量研究且是关于高绩效工作系统与雇员工作满意度的相关关系研究；（2）单个研究需要报告样本规模、测量程序以及相关系数矩阵；（3）如果发现同一研究对象多次发表的情况，则只将其中一次报告纳入分析范围。

为保证Meta分析所需数据的代表性与完整性，本文检索了 Blackwell、EBSCO、JSTOR、ProQuest、Science Direct、CNKI、中国优秀博硕士学位论文全文数据库中收录的2012年以前发表的、篇名或关键词为high performance work system、high involvement work system、high commitment work system、employee attitude、satisfaction或高绩效工作系统、高参与工作系统、高承诺工作系统、雇员态度、工作满意度的所有文献。参照上述Meta分析的三条选择标准，经过初步筛选和整理，共有18篇文献符合要求（见表1）。其中英文文献12篇，中文文献6篇。由于一些研究中包含多于一项的研究结果，因此被纳入不同的样本，最终共得到89个研究样本。

三、Meta分析

Meta分析需要对纳入研究的r值进行异质性检验，即对多个研究之间的一致性进行检验。多个独立研究的相似性是综合分析的前提。若不同研究之间具有一致性，便可以对多个统计量进行加权合并；若不同研究之间存在不一致性，为进行Meta分析，可选择的处理方法包括：选择随机效应模型进行Meta分析；剔除特大、特小或者方向相反的统计量后再进行综合；根据不同的研究特征分组进行分析；根据每个研究的原始数据，探讨异质性的来源之后再进行分析等等。本文利用统计软件Stata12.0的Meta分析功能对数据进行异质性检验。具体数据见表2。

表1 Meta分析的文献来源

表2 高绩效工作系统与雇员工作满意度的关系

表2中异质性检验的Q值为5077.353 （p＜0.001），表明各研究之间存在异质性。因此，本文选择随机效应模型进行Meta分析以校正异质性所带来的影响。此外，也可以根据Q值与S-1（S为研究个数）之间的大小来判断应使用固定效应模型还是随机效应模型。当Q≤S-1时，随机效应模型与固定效应模型计算结果相似；当Q＞S-1时用随机效应模型。本文中，Q=5077.353＞88=89-1=S-1。因而应使用随机效应模型进行Meta分析。所以，使用随机效应模型进行Meta分析是本文的最终选择。从表2可知，通过随机效应模型计算的综合估计值为0.322，处于中等效应水平。换言之，通过排除样本规模对统计显著性的影响，高绩效工作系统对雇员工作满意度的变异具有中等程度的影响。

四、调节效应分析

由于异质性检验显著，表明高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系受到某些潜在调节变量的影响。区别于一般调节变量的来源，Meta分析中的调节变量都是从现有文献中编码出来的。总体上，潜在调节变量可以分为两类：一类是测量因素，如用来测量主要构念的量表特征、结构和条目等；另一类是情境因素，如企业或行业特征、被调查者特征和数据收集年份等等。对纳入本文的18篇文献进行细致梳理后，归纳出以下可能影响两者之间关系的潜在调节变量。

1.测量因素

（1）高绩效工作系统的维度数目。Appelbaum等（2000）提出的高绩效工作系统“AOM”模型认为，构成组织结构的三个核心要素——雇员能力（ability）、动机（motivation）和参与机会（opportunity to participate）——决定了组织绩效；高绩效工作系统正是致力于改善以上三个要素。但一部分实证研究仅仅强调高绩效工作系统某一、两个维度的重要性。在不同的实证研究中，高绩效工作系统的维度数目会有所变化，不同的维度可能影响雇员工作满意度的强度与方向。

（2）高绩效工作系统实践活动之间的契合性。Ichniowski等（1997）认为，单一的高绩效工作系统实践活动必须在其他支持性实践活动的配合下才能充分实现其效能；强调各实践活动之间的相互作用和协同效果。然而，在本文所收集的研究中，仅有6篇研究将高绩效工作系统的不同实践活动视为一个不可分割的整体，共同影响雇员工作满意度；更多的研究则是强调各实践活动对雇员工作满意度的影响的独立性。

（3）测量条目。测量雇员工作满意度的条目在不同研究中是变化的。据此，本文可以将雇员工作满意度这一构念的测量分为单条目测量和多条目测量。一般而言，测量条目越多，量表的信度越高。与单条目测量相比，多条目测量可帮助被调查者较好地辨别出相关概念，在降低测量误差的同时，增加测量信度。

2.情境因素

（1）被调查者特征。来源于企业管理者的信息可能与来源于雇员的信息不同。具体而言，在对企业是否有效实施某项高绩效工作系统实践活动的认知上，管理者的看法与雇员的实际感受之间可能存在差异：前者倾向于夸大高绩效工作系统在本企业的实施状况 （Gerhart,et al,2000;Wright and Boswell,2002;Bowen and Ostroff,2004）。 因此，在回答关于高绩效工作系统的问题时，仅从作为其直接承受者的雇员处更有可能获得较为准确的信息。

（2）行业特征。Jackson 和 Schuler（1995）指出行业特征是决定企业采取不同人力资源管理实践的外部因素之一。在建立高绩效工作系统的过程中，企业必须考虑战略、人员、流程和技术四个方面。在流程上，区别于制造业企业，服务业企业不需要考虑生产流程和供应链管理流程。此外，不同行业人力资源的结构和配置要求不同，因此人力资源开发与管理的工作重心存在显著差异。例如，服务业企业不存在生产人员。因此，制造业企业和服务业企业都需要根据本行业的特征构建自身高绩效工作系统的“雇员能力”维度，并注重与“雇员动机”维度和“雇员参与机会”维度相契合。

（3）数据收集年份。本文认为数据收集年份不仅反映出高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系的变化趋势，而且反映出变化的市场环境以及建立高绩效工作系统的动力与阻力因素。近年来，伴随着市场竞争的激烈程度不断增加、大众市场“碎片化”以及经济环境日趋不稳定，使得企业通过建立高绩效工作系统以迎接挑战的必要性大大提高。本文以2000年为界限。这是因为有理由认为进入新世纪之后，市场环境更加复杂。

3.调节效应分析结果

本文采取0-1变量的形式，对18篇文献中的89个研究样本潜在的调节变量进行编码。之后，利用统计软件Stata12.0的Meta回归功能对数据进行处理。具体数据如下：

根据表3的Meta分析回归结果，高绩效工作系统的维度数目对高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系有显著的负向调节作用 （β=-0.139，p＜0.01）。高绩效工作系统实践活动之间的契合性对高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系有显著的正向调节作用 （β=0.300，p＜0.001）。雇员工作满意度的测量条目对高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系有显著的正向调节作用（β=0.383，p＜0.001）。 数据收集年份对高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系有显著的负向调节作用（β=-0.225，p＜0.05）。 综合上述四个调节变量的解释功能，共解释了各研究50.39%的方差变异。这不仅说明本文所收集文献关于高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系差异的50.39%是由这四个调节变量所决定的，而且也说明在这四个调节变量之外，还存在着其他调节变量影响两者之间关系的强弱程度。

五、研究结论与展望

1.研究的基本结论

18篇文献进行的Meta分析表明，高绩效工作系统与雇员工作满意度之间的相关系数为0.322（p＜0.001），这表明在原则上，企业应持续提倡并鼓励、支持高绩效工作系统的实施，尽管已有研究可能会得出完全相反的结论。此外，Meta回归分析的结果表明，高绩效工作系统实践活动之间的契合性、雇员工作满意度的测量条目对两者之间关系的强度存在显著的正向影响；高绩效工作系统的维度数目、数据的收集年份对两者之间关系的强度存在显著的负向影响。由此知，使用不同量表得出的高绩效工作系统对雇员工作满意度影响程度的研究结论不同。“年代效应”的存在表明复杂的市场环境在一定程度上抑制了高绩效工作系统对雇员工作满意度的提升（例如，金融危机对雇员的薪酬与福利、雇佣安全等均产生负面影响）。

表3 Meta回归分析结果

2.研究的不足与展望

首先，尽管本文通过Meta分析证明了高绩效工作系统与雇员工作满意度之间正相关关系显著，但其中可能存在对文献的语种偏倚：本文只收集相关的英文文献和中文文献，对于其他语言文献未予考虑；鉴于结果显著的研究结论较结果不显著的研究结论被发表的可能性更大，因而也可能存在发表偏倚。未来研究可考虑纳入更多其他语言文献，并通过各种渠道收集未发表的文献。其次，关于高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系在各研究中虽有50.39%的方差变异得到解释，但仍有近一半的方差变异需要更多调节变量加以合理解释。未来研究需努力开发、探索其他可能影响两者之间关系的潜在调节变量。比如，被调查者背景（包括工作年限长短、从事全职或兼职工作等）、企业规模、所有制形式等等。最后，在调节效应分析中，本文只对可能影响高绩效工作系统与雇员工作满意度之间关系的调节变量进行了探索性分析，而未深入分析上述调节变量作用于两者之间关系的内在机理。未来研究可考虑上述四个调节变量影响两者之间关系的深层原因、影响途径与作用机制等。

1.姚山季、王永贵、贾鹤：《产品创新与企业绩效关系之Meta分析》，载《科研管理》，2009年第4期。

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