基于成就动机的建言行为结构模型——经济与管理

 （一）问项提取
为开发出足够的测量问项，保证它们足以涵盖组织变革背景下员工建言行为特征的理论边界，量表问项主要来源于两个方面，一是国内外相关文献，二是通过访谈和开放式问卷收集员工建言行为特征及动机的信息。访谈对象来自山河智能、长沙威重设备、中联重科、凡谷电子、木兰纸业、新风鸣集团、万华集团宁波公司、浙江利尼斯公司等8家企业的21名管理人员和47名普通员工，这些企业都经历过或正在经历不同形式的组织变革。然后在上述企业发放开放式问卷150份，回收有效问卷138份。经过语义分析，按照行为事件清晰和对应动机明确的原则删除不符合要求的问项69条，最后得到包括88个问项的条目库。然后对条目库进行初步筛选，去掉提及频率较低和语义相近以及语义归属模糊的问项共59项，最后由经验丰富的组织行为学专家和人力资源管理专业的研究生对问项进行科学标准化整理，删除问项6项，进一步合并3项（主要审查问项的表达、语义、概念内涵等方面，以保证问项尽可能的清晰、简洁和明了），最终得到随机排列的员工建言行为特征初始问卷（共20个问项）。
（二）样本和数据
经过问项提取，得到20个问项的组织变革背景下建言行为特征初始量表，问卷采用5点量表（1表示从不，5表示经常）。样本的选择主要集中在湖南、湖北和浙江三省。为保证答卷者追溯时的组织变革情境，在联系调研事宜时事先确认该企业经历过或正在经历组织变革，且要求答卷者在该组织的服务年限不少于3年，以保证其具备足够的组织体验。数据收集主要采用两种方式，一是发放纸质问卷，答卷者完成后或当场收回（如果条件允许），或以邮寄的方式收回；二是通过电子邮件的方式，由答卷者完成电子版问卷后发回。研究进行了多轮数据收集以保证足够的样本数量，最后收回有效问卷281份（问卷回收率73%）。独立样本t检验显示数据在人口统计特征和企业性质、规模和行业领域等指标上没有显著差异。为了对数据分别进行探索性因素分析和验证性因素分析，将问卷随机分为两个部分，用于探索性因素分析的问卷数量为141份，余下的140份问卷用于验证性因素分析。
问项分析。根据项目测量理论对问项的区分度进行评价，研究以1个标准差为临界点，对变异量较小的问项共5个进行了删除处理，另有2个问项与测量总分的相关系数较小，予以删除，这样得到量表的问项共13个。本研究样本数据的描述性统计分析、信度系数计算、探索性因素分析采用Spss13.0软件，验证性因素分析通过Amos5完成。
（三）员工建言行为特征结构探索
数据检验。通过探索性因素分析，可以判断构思效度的好坏，并进一步识别构思的内部结构，对指标进行删减和增补。样本的基本情况为：男性89人，女性52人，平均组织服务年限6.51年，本科及以上学历58人。考察样本数据的共同性，分别计算样本数据的KMO值和Bartlett球形卡方统计量，结果显示，KMO值为0.72；Bartlett球形检验近似卡方值842.91，且显著性水平小于0.01，拒绝了相关系数矩阵为单位矩阵的零假设，说明数据相关矩阵之间存在共同因素，适合进行探索性因素分析。
探索性因素分析结果。研究采用主成分法抽取因素，按照Kaiser标准，舍去特征值小于1的因素，并进行方差最大化正交旋转，剔除了因子负荷小于0.45和均负荷的问项共4项。删除后重新进行因素分析，得到基于成就动机的建言行为特征2因素模型共9个问项（见表1）。两个因素能够解释方差总体变异的49.71%。
表1直观的显示，所有问项的因子归属清晰且在其应属因子上表现出最大负荷，综合来看，因素负荷矩阵结构清晰、简单明了，说明所开发的量表具备较好的构思效度，符合测量的层次性清晰和结构简单原则。因素1的6个问项综合体现了在组织变革背景下，员工建言行为的趋向性特征，即员工认为自己的建言有利于组织整体利益，在挑战自我、验证自我、发展自我的动机作用下发生的建言行为，因此可以将其命名为趋向型建言。因素2的3个问项主要反映了组织变革背景下建言行为的规避性特征，即为回避行为导致的厌恶结果（或不愿接受的结果）而采取的迎合性、顺从性和表现性建言行为，因此将其命名为规避型建言。这两个因素之间内涵界限相对清晰，组织变革背景下员工建言行为的结构模型得到了探索性因素分析的初步验证。
考察两因素之间的相互关系，计算其相关系数为0.33（p<0.01），说明因子之间的共同变异问题并不显著，而中等程度的相关也表明两因素之间既相互区别、又有内在的联系。进一步计算内部一致性系数，以考量测量的信度水平，结果表明总体测量、因素一和因素二的内部一致性系数分别为0.84、0.71和0.82，说明测量具有可接受的内部一致性。因此，可以对该模型进行下一步分析。
（四）员工建言行为结构验证
通过上面探索性因素分析，我们对组织变革背景下员工建言行为模型的内部结构有了相对清楚的预期和了解，为模型结构的验证分析提供了基础，以下将通过Amos5软件检验模型的拟合程度和测量的构思效度。
样本数据及检验。用于验证性因素分析的问卷样本有140套，其中男性79人，女性61人，平均组织服务年限6.14年，本科及以上学历者64人，共来自34家企业。检验量表测量的可靠性和一致性，分别计算总量表、趋向型建言和规避型建言的内部一致性系数为0.82、0.74和0.77，说明测量具有较为理想的信度水平。
验证性因素分析分析结果。
验证性因素分析是通过假设模型与多个备选模型之间的比较来实现的。从模型的理论内涵出发，检验模型与样本数据的拟合程度，分析比较备择模型从而产生最佳模型。根据已有研究结论，本研究提出三个备择模型：M0为观察变量相互独立的虚无模型；M1为所有9个问项都直接指向员工建言行为特征的单维模型；M2为两因素模型（即本文的假设模型）。
评价模型拟合程度的指标有很多，本文选择在验证性因素分析中常用的四个指标：卡方与自由度的比值（Chi-square/df）、标准拟合指数（normal fit index，NFI）、相对拟合指数（CFI）和近似误差均方根（RMSEA），用以比较不同模型与样本数据的拟合程度。各模型的拟合指标见表2。
卡方与自由度的比值能弥补样本规模（样本信息）对卡方检验判断的偏误影响，通常的判断标准为：如果卡方与自由度的比值小于2，则模型与样本数据的拟合较好。上表验证结果显示，模型M2的拟合程度优于备择模型，变革背景下员工建言行为两维结构模型基本得到数据的支持。
计算提取因素的平均方差（average variance extracted，AVE），两个因素的AVE值分别为0.70和0.64，超过经验判断标准0.5，故测量具有可接受的聚合效度；进一步计算两因素（潜变量）之间的相关系数和平均值，发现其结果与探索性分析研究结果具有相似的特征，其相关系数为0.31，小于上述AVE值的平方根，说明概念结构具有较好的辨别（区分）效度，员工建言行为的两维结构模型得到样本数据的支持。
校标关联效度检验。根据员工建言行为的内涵，结合以往相关研究结论，本研究分别从情境变量和个体变量中选择组织变革承诺和目标取向作为员工建言行为的关联校标，检验其校标效度。组织变革承诺和目标取向的测量分别来自Fedor和Elliott的量表[22][23]。结果显示组织变革承诺与员工建言行为显著正相关，而目标取向中的学习目标取向和绩效目标取向与趋向型建言正相关，回避目标取向与规避型建言正相关，相关系数在0.01水平上显著。说明测量具有较好的校标关联效度。
四、研究结论
在员工建言行为的研究中，建言行为对组织的效应研究占据着主导地位，国内的研究也多以西方背景下的员工建言行为内涵和量表为主，但中国的管理实践中早期的国有企业就有大力提倡合理化建议、广开言路和群策群力的做法，在知识经济时代，这些措施和理念更具现实意义。基于中国背景的员工建言行为研究需要贴近管理实践，关注管理情境和关键特征，才能促进理论的精细化发展。本研究从组织变革背景和现实问题出发，采用半结构化深度访谈、开放式问卷和现场调查等方法，在借鉴国内外相关研究结论的基础上，从成就动机的理论视角，提出组织变革背景下员工建言行为的两维结构模型，即趋向型建言和规避型建言，随后通过探索性和验证性因素分析进一步验证了组织变革背景下员工建言行为结构的稳健性，开发出了具有一定信度和效度水平的量表。变革背景下员工建言行为结构模型的确定和测量工具的开发为相关后续的定量研究奠定了基础。
按照构思开发的规范程序，本研究表明，在组织变革背景下，员工建言行为是一个包括趋向型和规避型的两维构思，趋向型建言受趋利动机驱动，体现了员工在充分评估组织变革事件的基础上，认可变革对于组织利益和个人发展的积极意义，进而做出的主动性意见表达，即机会趋近；规避型建言受避害动机驱动，反映员工对变革事件消极面判断后做出的有意识应对，这种建言行为既有国人在“面子”、“关系”上的考虑，也有遵从群体规范和群体压力方面的原因。本研究的员工建言行为多维结构结论，与近期的相关研究结论一致。大多数研究者——无论是国内的研究者（如梁建和唐京，2009；李锐，等，2009）还是国外的研究者（如Liu，等，2010；Hagedoorn，等，1999；Choi，2007等）——都支持或认可建言行为结构的层次性[24][25][26][27]，认为建言行为是一个复杂构思。不同的是，以往研究或以文化为背景（如思维模式、权力等级差距、授权取向等）或以建言对象和内容为依据（如对上级建言、对同事建言，自己工作建言、他人工作建言，提供完整方案和提供初始信息等）展开研究，本研究聚焦管理实践和现实背景，关注越来越普遍的组织变革及其对员工的多层次影响，从成就动机的理论视角提出了建言行为的结构模型，体现了理论构思的情境性特征。
需要指出的是，尽管在研究过程中用于分析的数据样本数量完全满足各种分析技术的基本要求，但本研究在因素分析（包括探索性因素分析和验证性因素分析）中所使用的样本数量都稍显不足，有限的样本数量可能会降低研究结论的概化效度，同时对量表的质量造成一定的影响，这是未来研究中应该注意的问题。