企业奖励与员工创新绩效关系的元分析研究

吴　婷， 刘　宁

企业奖励与员工创新绩效关系的元分析研究

吴婷， 刘宁

【摘要】运用元分析统计方法可探讨工作场所中企业奖励与员工创新绩效的关系问题。经过筛选，共有25项实证研究中的32个独立样本满足元分析基本条件进入元分析过程。结果发现，整体上企业奖励与员工创新绩效之间有显著的正向相关性；创新绩效的评价方式和文化差异显著调节了二者的关系强度。

【关键词】奖励创新绩效元分析

一、引言

在组织环境中，员工的创新对企业的生存与发展至关重要，企业也力图通过各种激励方法和手段来激发员工的创新。然而，在创造力研究领域，学者们对外部奖励与个体创造力之间的关系仍没有达成共识。对于企业奖励到底能否以及如何影响员工创新，西方学术界有着不同的观点，并且从不同的理论视角得出了截然相反的结论：一方面，基于社会认知理论的“浪漫主义”(Romanticism)视角认为，奖励破坏了个体的内在动机进而抑制其创新；另一方面，基于行为理论的“功利主义”(Utilitarianism)视角则认为，奖励可以通过加强个体创新的外在动机、提高动机协同性，激发员工的创新。[1]

除此之外，Byron等学者还指出，不管是浪漫主义还是功利主义，两种理论视角都没有完全解释奖励对创新绩效作用研究中的矛盾之处。[2]因此不能简单得出奖励是促进或是阻碍了创新的结论，奖励影响员工创新的机理和边界条件仍不清晰。创新领域中研究结果和理论视角所存在的这种矛盾，使得企业管理者在实际的管理工作中不知所措。鉴于此，Friedman (2009)指出未来的研究应当着眼于研究“浪漫主义”和“功利主义”的适用情境，而不是试图证明哪种观点是唯一正确的。[3]

奖励与创新绩效的关系引起诸如管理学、教育学、心理学等多个学科的关注。因此，研究的情景也不局限于工作场所，还涉及很多非工作场所，研究对象包括职场员工和非职场人员(如学生)，研究方法包括工作场所的调查、实验研究和准实验研究等。大多数的研究是关于一般意义上的创新或创造力，比如，艺术中的创造力、解决短期问题的创造力、教育环境下儿童的创造力研究。这和组织工作场所中的创新研究有较大的差异性，工作场所的创新只关注那些对工作情境有直接启示的变量。研究对象的差异在客观上会影响研究的结论，不考虑研究对象的差异性，而将不同研究对象和情景下形成的奖酬与创新绩效关系的结论简单地累积起来，是不够严谨的。Byron等(2012)的元分析纳入了国外60篇有关奖励与创新绩效的研究[2]，其中52篇都是实验研究数据，其研究结论与现实工作场所中的实践可能有所不同。此外，Zhou(2003)指出，至今为止，鲜有关注组织情境中奖酬计划对创新的影响的实证研究，并进一步提议应更多关注在组织中奖励是如何影响创新的，作用机制是什么。[4]虽然当前已有一些实证研究对奖励与创新之间的关系进行了检验，大部分的研究结果支持奖励对创新的正向影响，如Abbey等(1983)[5]。然而仍有个别研究指出奖励与创新之间的关系不是普通的直线关系，而是曲线关系。[6]因此，本研究尝试对在企业情境中探讨奖励与员工创新绩效的关系的实证研究进行量化综述，来进一步探析二者的关系。

采用元分析方法对现有探讨奖励与员工创新绩效关系的实证研究结果进行整合，能够减少各种主观偏差，更大程度上保证研究结论的客观性和真实性。[7]同时，以中国企业为背景探讨奖励与创新绩效之间的关系近年来也得到了不少研究者的关注。因此，本文结合国内外有关企业情境中的奖励与创新绩效关系的研究成果，探讨工作场所中企业奖励对员工创新绩效的影响，并考虑不同的创新绩效测量工具、绩效评价方式和文化背景等潜在调节变量的存在，进行定量化的综述研究与分析，以期进一步了解奖励对创新绩效的影响作用。

二、理论与研究假设

当前创新研究领域主要探讨了以下三个方面的问题：(1)创新绩效的定义和测量；(2)奖励与创新绩效之间的关系；(3)奖励与创新之间的作用机制是否存在及存在何种调节变量等。本文探讨的情境为工作场所，因此下文将针对企业实践围绕这三个方面的问题进行阐述。

(一)奖励与创新绩效的定义和测量

在进行元分析之前，首先针对本研究涉及的主要变量进行界定。本研究中的奖励指的是企业的外部强化措施和手段，包括有形的奖励和无形的奖励两类。有形的奖励指的是经济性的报酬，如金钱、期权、利润分享计划等；无形的奖励指的是组织或领导的赞扬、赞赏、认可等。

关于创新绩效，学者们并没有完全将其与创造力或创新行为等概念做出严格区分。基于过程视角，部分学者将创新绩效操作化定义为创造力的行为表现[8]，然而更为常见的是学者直接用创造力或创新行为来代替创新绩效，如Zhou(1998)[9]、Tierney等(2002)[10]、Madjart等(2002)[11]等都直接采用创造力的量表来测量；而Malik等(2014)[12]则采用创新行为的量表来测量。尽管学者们依据不同的方法来研究创新绩效，然而其主要特征是明确的，都包含了新奇且有实用价值的观点、解决方案或产品的产生这一内涵。[13]这个定义包含了适用于各领域的多样化的创新结果，如解决问题的创新方法以及原创性的产品等。因此，基于概念的模糊性和含义的趋同，本研究对创新的界定同时包含创造力和创新绩效。

创造力领域的研究者对测量创造力的最佳途径都没有达成共识。[14]正因为没有明显优越的方法来对创造力进行测量，导致了创造力领域中有很多不同的测量方法。有些学者认为这是一个缺陷，但还有一些学者有不同的意见。Houtz和Krug(1995)指出，多种测量工具和方法的存在，有利于应对新问题的灵活性和适应性，最大化地拓展理论，并且应用到现实世界的问题中。[15]此外，由于创造力被认为是多方面的，Plucker和Runco(1998)认为，任何单一的测量措施都不足以捕捉到创造力的内涵结构。[16]本研究在Hocevar’s (1981)对创造力的分类的基础上[17]，以“创新性思想”和“创新性行为”作为创造绩效的测量标准。

(二)企业奖励对员工创新绩效影响的整体效应

基于社会认知理论的“浪漫主义”视角的理论研究和实验研究结果表明，创造力不能被奖励激励，因为奖励自身不能促使个体去超越期望绩效的平均水平。Condry(1977)认为奖励是探索行为的敌人[18]，因为奖励可能会降低内在任务兴趣，从而降低任务绩效的自发性和灵活性水平。Amabile(1996)也坚持认为，创造力涉及更为复杂的心理活动的干扰，不管奖励对新奇有什么影响，必然伴随的奖励都会降低创造力。[19]

然而，在企业情境中，希望员工纯粹由内在驱动而不受任何外部诱因来从事工作是不现实的。在工作组织中，员工工作并对组织作出贡献，以换得金钱上的补偿。相对而言，在职工作者更可能出于对奖励的需要而改变自己的内在动机。创新研究领域中，一般认为奖励系统主要有三重功能：一是奖励系统可以使企业吸引具有创造性的员工并留住他们[20]；二是奖励系统会提供创新所需要的额外努力的动机[21]；三是奖励系统混合了多种类型的内部动机，比如，实现自己想法的机会、晋升、奖赏以及特殊的补偿等[22]。在关于企业情境下奖励对员工创新绩效的影响的大部分实证研究中，基于创新的奖励与员工创新绩效都是正向相关的。Gupta(2014)的研究就指出不是所有形式的外部动机对绩效都是有害的，集成化的外在动机可能对绩效非常有益。[23]尽管集成动机后的行动仍然被认为是外部的，但集成动机后的行动与内在动机有很多共通的品质。因为这种动机的集成已经通过明确的规则完全同化到自我，与个体其他价值和需求变得一致了。[24,25]蒋建武等(2013)指出当组织表明了创新的重要性，并提供特别补偿时，奖励计划会通过将利润与创意的提出与采用链接起来而鼓励员工的创造性。[26]Byron(2012)的元分析研究也检验出，西方背景下的实验研究中，基于创新的奖励与创新绩效之间正向相关，基于绩效的奖励则相反。[2]然而与实验操作下的奖励相比，企业情境下的奖励系统通常是综合体现的，并不能完全明确分类，对创新的奖励通常包含在绩效奖励内。由此，本文提出研究假设H1：

H1：企业奖励对创新绩效存在显著的正向作用。

(三)相关因素对企业奖励与员工创新绩效关系的调节效应

为进一步探讨企业奖励与员工创新绩效的关系，与其他元分析文献相类似，本研究从调节变量的角度来探讨企业奖励与创新绩效的关系。具体而言，主要从创造力测量工具、绩效评价方式和文化背景等变量来探讨调节效应的存在。

1.测量工具

创新绩效领域中，由于创新绩效本身定义不统一，各研究者根据研究需要编制或采用不同的测量量表来研究奖励对创新绩效的影响作用这同一问题。不同的测量工具的理论基础和测量形式都存在差异，虽然其信效度都得到了检验，但信效度之间以及测量量表的题目数和形式都存在着客观差异。纳入本元分析的文献，并没有使用统一的创新绩效测量工具。因而，将创新绩效测量工具作为调节变量，检验企业奖励与创新绩效之间的关系是否因测量工具而有所不同，对探寻是否有更好的创新绩效的测量工具和在实证研究中量表的选择都具有极为重要的意义。创新绩效测量运用较多的测量工具有Zhou和 George(2001)[27]及Scott 和Bruce(1994)[28]开发的量表，本研究将其他运用较少的量表归为一类，检验这三类测量工具对企业奖励与创新绩效关系的作用，并提出假设H2：

H2：采用不同的创新测量工具，企业奖励对创新绩效的影响存在显著差异。

2.绩效评价方式

由于创新绩效评价的特殊性，很难用客观的量化标准来进行衡量，基本都采用主观评价的方式来进行评估。然而，企业创新绩效的主观评估方式也有多种，创新绩效的结果会受到绩效评价方式的影响而存在差异。对纳入本元分析的研究进行归纳发现，它们采用的数据收集方式各不相同。部分研究用员工自评的方式来对创新绩效进行评价，其他研究采用主管评价的方式进行评价。不同的评价主体，如管理者和员工，在员工绩效的评价上由于各自立场以及扮演角色的不同，评价结果自然也是有所区别的；且在由员工自评时，还可能存在因相同报告源而导致的共同方法偏差，因而更有可能高估变量间的关系。有关奖励与创新绩效之间关系的研究结论并没有得到完全统一，分析采用不同的绩效评价方式是否会对奖励与创新绩效之间的关系产生不同的影响就变得尤为重要。因此，本研究从不同的绩效评价方式的角度来探讨企业奖励与创新绩效关系是否存在差异，并提出假设H3：

H3：运用不同的绩效评价方式，企业奖励对创新绩效的影响存在显著差异，且由员工自评的奖励对创新绩效的影响作用更大。

3.文化背景

奖励与创造力关系的理论视角，均是基于西方文化情境提出的，而中国社会的价值观、经济的发展程度都不同于西方情境，相应地也可能影响奖励对创新绩效的作用。关于奖励是否影响个体创新绩效争论的焦点是，奖励作为外部激励是否会抑制个体的创新动机？显然，这个问题的答案会受到个体的价值观、人性假设影响。Eisenberger和Shanock(2003)针对以往的实证研究始终没有形成一致的研究结论，指出问题不在于研究结论有多复杂，而是浪漫主义和功利主义对人性的看法不同。[29]他们认为，当不同理论对人性有着不同的假设时，奖励对创新的影响也会随之改变，孤立地从单个理论角度进行研究束缚了视角，在方法上有缺陷。

中国和西方国家处在不同的经济发展阶段，员工的价值观、需求等特性和西方也可能会有一定的差异性。东西方文化在个体主义、权力距离以及不确定性规避等方面存在着完全相反的特点，这种文化相对性会使个体对奖励的解释机制和应对方式存在不同；与西方一贯的奖励系统有所不同，中国计划经济时期的奖励系统强调精神奖励，直到市场经济改革才开始普及了经济奖励[30]，员工的奖励敏感性有很大区别；并且员工在不同文化中进行同样的活动时对需要满足程度的要求是不同的，因而不同文化中奖励所产生的削弱效果也会有所不同[31]。有理由认为，西方学术界关于企业奖励对个体创新绩效的研究结论与中国可能会存在差异。伴随着中国经济改革和市场竞争的加剧，社会价值观发生了一定的变化，物质主义价值观越来越盛行，因此，本研究提出如下假设：

H4：不同文化背景下，企业奖励对创新绩效的影响存在显著差异，且中国背景下企业奖励对创新绩效的影响作用更大。

三、研究方法

元分析，最早由Glass于1976年正式提出，即对大量个体实证研究分析结果进行统计性综合分析。[32]作为一种共性的研究方法，元分析被应用于所有领域的整合研究中。[33]元分析的方法有多种，根据研究需要进行选择。本研究按照国外学者Lipsey等(2001)[34]和Stanley(2001)[35]的较为成熟的程序来进行元分析，以保证研究的质量。

(一)文献检索

为了找到潜在的相关文献来纳入元分析，本文检索的对象包括中文和英文文献。首先，以“奖励”“奖赏”“激励”“外在动机”“绩效薪酬”和“创新”“创造力”“创新绩效”等为题名和关键词，在CNKI 数据库、万方数据检索系统、中国科技期刊数据库和维普期刊等中文数据库中进行搜索，同时辅以互联网搜索引擎，如Google和Microsoft学术搜索，进行文献的搜索与采集。其次，英文文献搜索包括三部分：一是以pay for performance，merit pay，performance related pay，performance based pay，performance-contingent，reinforcement，rewards，extrinsic motivation和creativity，creative，innovation， divergent thinking and originality为题名、关键词、主题词或摘要，在数据库ProQuest，Wiley online library，EBSCO，ISI Web of Science，SAGE 电子期刊数据库以及Elsevier Science Direct，Taylor and Francis 期刊数据库和Springer Link 出版社全文电子期刊图书中检索；同时还在Google以及Microsoft学术研究网站上进行了检索；二是从引用次数较高的创造力文献的参考文献中手动查找并搜索相关文献；三是对非全文的英文文献，阅读文章的主题词和摘要，初步审查是否满足元分析的基本要求，若满足则委托朋友或通过电子邮件向原文作者获取全文。

(二)文献筛选

对于初步检索到的文献，对标题、关键词、摘要和其他研究信息进行阅读和审查，我们采用以下几项标准来对文献进行筛选。一是剔除关于企业奖励和员工创新绩效的理论性和案例研究等非实证的文章；二是由于本研究的目的在于检验真实的企业情境中奖励与创新绩效的关系，因而剔除掉实验的文献；三是由于我们只关注企业中的创造性，所以剔除对儿童、大学生、教师以及科研人员等的创新绩效的研究；四是因为我们关注的是员工个体层面的创新绩效，剔除产品创新、市场创新等文献；最后，舍弃没有提供企业奖励与员工创新绩效之间的相关系数、T值与样本量或者路径系数等可以计算出效应值的数量化指标的文献。

按照上述几项标准，对文献进行查阅与核对，一共有25篇文献、32个独立样本满足上述标准，进入本研究的元分析，总样本量为8 615。罗胜强等(2014)提到，元分析需要纳入的文献数量没有硬性标准，理论上超过一个研究就可以进行分析。[36]郭春彦等(2002)通过模拟实验研究，指出当抽样样本数目大于30时，元分析结果将是准确、可靠和一致的。[37]本研究纳入32个独立样本，可以保证研究结论的准确性和一致性。

(三)编码过程

本研究对纳入分析的25篇文献进行了编码，以提取研究所需要的数据,包括两个部分，一是文献的基本信息：文献作者、发表年份、题名、期刊名等来源信息，样本特征、研究对象、测量方法、研究结论等特质信息；二是效应值统计信息，包括样本量、性别比例、测量量表、相关系数、标准误差、P值、T值、路径系数等。其中，效应值的产生以独立样本为单位，即一篇文献中若包含多个独立样本，将进行多次编码，产生多个效应值。

为确保编码信息的一致性，本研究的编码由两名管理学博士研究生独立进行，对不一致的信息进行讨论与商榷。

(四)数据统计与分析

本研究采用专业的元分析软件Comprehensive Meta-Analysis(CMA)软件来进行数据的统计与分析。CMA软件能够直接导入数据，且输出功能强大，能解释多个步骤的元分析过程，在元分析研究中被广泛采用。为避免录入和计算失误，本研究中所有统计学处理工作均在该软件中完成。

为将研究背景、研究性质各不相同的研究结果直接进行比较，首先需用标准化后的统计量来代表多个独立研究的综合效应。[24]数据指标的选取及处理很大程度上决定了整个元分析的结果，因而这一环节极为关键。本文以奖励和创新绩效之间的相关系数(r)作为效应值统计量，并且为了使效应值更为精确和可信，还根据每项研究的样本量计算了各效应值的权重。Hedges和Olkin(1985)指出在将各个相关系数作为效应值统计量时，首先需要采用费雪转换(Fisher’sZ)对相关系数进行转换，然后再将转换后的相关系数 (rz) 作为效应值进行分析。[38]本研究纳入分析的25篇文献、32个效应值的编码信息(部分)，以及每项独立研究对应的效应值统计项的信息，详见表1。

表1　企业奖励与员工创新绩效元分析编码及效应值信息(部分)

注：作者栏只列出了第一作者。

CMA软件可以计算出固定效应模型和随机效应模型两种模型的分析结果。固定效应模型和随机效应模型是元分析研究中常用的两种统计模型，具体研究过程中选取这两种模型的判断标准是研究间的异质性。[59]当检验出的效应值是异质时，适合采用随机效应模型分析方法。因为随机效应模型考虑了研究内和研究间变异[34]，更符合实际情况。由于元分析通常涵盖某一领域所有的实证研究，研究样本较多，研究之间的异质性通常也较大。Hunter和Schmidt(2004)也指出随机效应模型的假设一般要比固定效应模型所做的假定前提更加合理，建议使用随机效应模型。[33]因此，本研究也使用随机效应模型来对企业奖励和创新绩效之间的整体关系进行分析。

四、研究结果

(一)发表偏倚分析

本研究采用了三种方法来验证纳入分析的研究是否存在发表偏倚问题。一是从直观的图形来分析。图1是发表偏倚漏斗图，横轴是相关系数经过标准化后的Fisher’sZ效应值，纵轴是对应的Fisher’sZ效应值的标准差。从图1可以看出，本研究纳入分析的大部分研究都集中在漏斗图的顶端，并且聚拢在平均效应值的附近，只有少量的几个研究出现在漏斗图的底端，存在一定的发表偏倚，但总体看来本研究的元分析纳入文献的选取情况较为理想。二是采用失安全系数统计量来进行分析。为了从定量的角度检验是否存在发表偏倚，Rosenthal(1979)指出可以使用失安全系数(Fail-safeN)统计量来对样本的抽样偏差进行估计。[60]从元分析输出的结果看，本研究的失安全系数为2 774，即需要再为每个观察到的研究找到2 774项相悖结论的研究，才能使得本效应的信度达到不显著水平。三是对纳入分析的研究进行Egger’s检验，检验结果显示T值为0.874，P值为0.195，远大于0.05，表示没有发表偏倚。[61]综合上述三种检验方法的结果，有理由认为，本研究存在发表偏倚问题的可能性很小。

图1　发表偏倚漏斗图

(二)同质性检验

表2是总体效应值及同质性检验结果。Q统计量为260.065(p<0.001)，说明各研究的效应值是异质的，适合采用随机效应模型分析。I-squared (I2)为92.554，表明有92.55%的观测变异是由效应值的真实差异造成的，只有7.45%的观测变异是由随机误差导致的；Tau-squared(τ2)为0.047，这表明有4.7%的研究间变异可用于计算权重。

表2　效应值同质性检验结果

注：*表示p<0.05; **表示p<0.01; ***表示p<0.001。

(三)整体效应检验结果

首先从整体上对企业奖励与员工创新绩效的关系强度进行检验，表3中随机效应模型分析给出了具体的分析指标。从表3的数据指标来看，企业奖励与员工创新绩效之间的整体相关系数为0.199，呈现中等程度的正相关关系。[34]且95%的置信区间为0.120—0.278，该区间不包括0在内，表明在该置信区间所指定的水平上，效应值是统计显著的。[24]因此，假设1得到验证，即企业奖励与员工创新绩效显著正相关。

表3　企业奖励与员工创新绩效关系随机效应模型分析

注：*表示p<0.05; **表示p<0.01; ***表示p<0.001。

(四)调节效应检验结果

根据本研究的理论假设，分别检验了创新绩效测量工具、评价方式和文化差异等因素的调节影响，具体结果见表4。

从表4相关因素对企业奖励与员工创新绩效关系调节效应检验结果可以看出，除了测量工具的调节效应没有验证外，其他潜在的调节变量都显著调节了企业奖励与员工创新绩效之间的关系。

表4　相关因素对企业奖励与员工创新绩效关系调节效应的随机模型分析

注：(1)*表示p<0.05， **表示p<0.01， ***表示p<0.001;(2)“中国背景”不仅包含中国大陆，还包含港澳台地区。

五、研究讨论与分析

本研究采用元分析方法，聚焦真实的企业情境，对企业奖励与员工创新绩效关系的实证研究进行了量化综述。从文中分析的结果来看，可对研究结论作出以下讨论：

企业奖励与员工创新绩效显著正相关，不同文化背景下两者的关系强度不同。从元分析结果可以看出，企业奖励对员工创新绩效有着显著的正向作用，整体上两者的相关系数为0.199(K=32，p<0.001)。在考虑到文化因素时，从调节效应分析结果可以看出，文化背景显著调节了企业奖励与员工创新绩效之间的关系(Q=4.246，p<0.05)。中国背景下，企业奖励与员工创新绩效之间的相关系数为0.277；非中国背景下，则为0.119，中国文化背景下，企业奖励对创新绩效的影响更大。这表明在中国文化背景下探讨二者关系的意义更大。综合上述结果可以看出，企业奖励与员工创新绩效的关系强度会受情境因素尤其是文化因素的影响，文化因素显著调节了二者的关系，且在中国背景下，企业奖励与员工创新绩效关系的关联程度更强。

元分析结果还发现，采用不同的创新绩效测量工具，企业奖励与创新绩效之间的关系强度没有显著差异。与假设H2相反，本研究发现使用不同的创新绩效测量工具，企业奖励对创新绩效的影响不存在显著差异。导致此结果的原因可能是：虽然创新绩效的测量工具很多，测量条目不尽相同，但是个体创新绩效的内涵都囊括在内，相互之间没有构成显著的差异。

创新绩效的评价方式显著影响企业奖励与创新绩效之间的关系。由员工自评的研究中，企业奖励对创新绩效的影响明显增大。这说明绩效评价方式在一定程度上影响到了研究结论的准确性，未来关于员工创新绩效的实证研究设计中应尽量采用非同源的评价方式。目前的实证研究中，基本都采用主观评价的方式，未来研究可以尝试采用客观数据来测量，力求减少研究偏差，更准确地呈现企业奖励与员工创新绩效之间的关系。

六、研究意义、局限与展望

(一)研究意义

本文的元分析对理论研究和实践运用的意义在于：(1)理论研究上，本文首先丰富了企业奖励与员工创新绩效之间关系的研究文献，提供了中外背景下两者关系强度的系数，是对现有企业奖励与创新绩效之间关系研究的重要补充；其次，在此基础上探讨了多个调节变量对其关系的影响，这些系数和结果可为未来创造力研究提供一些借鉴意义。(2)实践运用上，本文研究结果可以为企业管理者们在期望员工表现出创造性时制定具体的奖励政策和设计时提供参考价值。

(二)研究局限

但是，本研究也存在以下局限：(1)总体样本量较少。企业管理者期望通过奖励手段来激发员工的创造性，然而创造力研究领域中，奖励和创造力之间关系一直没有达成共识，且其研究结论多来自于实验研究，简单化的实验操作得出的结论，对现实的借鉴意义有限。本研究对企业情境下二者的关系进行探讨，纳入的文献是检验二者关系的实证研究结果，因而符合元分析条件的样本量有限，一定程度上可能影响到研究结果的稳定性。(2)部分调节分析样本较少。在这些调节分析基础上得出的结论需要谨慎对待，需要更多的实证研究结果作为支撑，才能得出更为科学的结论。(3)出版偏差问题。一般情况下，已经发表的研究因为发表偏好问题，可能夸大了变量之间关系的显著相关性，尚未发表的研究或许能提供更为精确的估计。然而在进行元分析时，未能将未公开发表文献纳入分析，虽然本文三种检验方式的结果表明存在出版偏差的可能性很小，但也不能完全排除出版偏差问题。(4)元分析很难一次就穷尽研究领域，研究者可以结合自身的研究兴趣，利用已有研究成果的信息得出更丰富的结论。

(三)研究展望

本研究的结果表明，管理者会使用奖励来激励个体表现出创造性，为了有效地激励创造性，管理者可在对常规的绩效进行奖励的基础上，加大对创新绩效的奖励力度。然而，在不同的宏观文化背景中，奖励对创新绩效的影响存在显著差异，在全球化的背景下，这一点尤其应该得到注意和重视。再具体到同一文化背景下的不同组织情境，如不同的组织文化氛围是否也会影响到奖励的效用性，可以作为进一步研究的重点。并且，在操作层面上，若要得到较为客观的创新绩效的测量结果，必须要采用合适的评价方式，用什么工具来评价固然重要，但更为重要的是由谁来评价。

综上所述，我们认识到关于创造力还有较多需要研究的方向，继续争论奖励到底是促进还是降低创造性意义并不大，而应该对奖励进行分类，在具体的情境下来讨论奖励的适用性。

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【责任编辑：于尚艳】

【基金项目】国家自然科学基金资助项目“奖酬对知识员工创新绩效影响的心理机制及员工特性的调节效应”(71472092);江苏省“333高层次人才培养工程”专项资助项目“转型期企业高绩效工作系统的内容结构测量与实施效果：基于江苏服务业的实证研究”(BRA2015330)；中国特色社会主义经济建设协同创新中心资助

【收稿日期】2015-07-30

【中图分类号】F270

【文献标识码】A

【文章编号】1000-5455(2016)01-0143-09

(作者简介:吴婷，安徽安庆人，南京大学商学院江苏企业人才发展研究基地博士研究生；刘宁，河南安阳人，管理学博士，南京邮电大学经济与管理学院教授。)