个性化契约与员工创新关系的元分析／李进生 张 红

　　根据以上研究假设，本研究构建了一个研究模型（见图1）。

　

　　三、研究方法

　　（一）文献收集与筛选

　　具体文献搜索和筛选过程如下。中文文献主要通过中国知网、万方、维普等电子数据库以“个性化契约”或“个别协议”或“个性化协议”或“个性化交易”或“个性化工作协议”且包含“创新”或“创造”等题名、摘要或关键词进行搜索。英文文献主要在Web of Science、Wiley、ElsevierSD、Springer、EBSCOhost、Emerald等数据库中查找，以个性化契约和员工创新的英文表述“idiosyncratic deals”“creativity/innovation”检索题名、摘要或关键词。另外，对个性化契约和员工创新文献以及国内外管理类期刊进行专项检索。为确保研究的全面性，本研究不仅查阅了相关的综述性文章，还对所发现的实证研究文献的引用文献进行了检索，文献检索时间截至2024年1月22日。然后遵循下列准则来对相关文献进行筛选：第一，必须确保文献中涵盖了与个性化契约和员工创新有关的变量，并排除那些与研究主题不一致或以个性化契约为中介和调节变量的文献；第二，挑选具有实证性质的研究文献，并排除那些定性的研究文献；第三，选择实证研究中报告相关系数、样本量或可转换为相关系数的其他统计量（如F、t和d值等）的文献；第四，若多个研究涉及相同的受试群体，本研究将仅纳入一次以避免重复。根据以上原则，筛选得到21篇文献，其中中文文献14篇，英文文献7篇。

　　（二）数据编码

　　根据以往学者的编码建议，本研究选择了两名研究人员独立地对样本属性和效应量进行编码，前者包括作者、发表时间、研究设计、被试特征、独立样本、测量工具、研究文化背景等，后者则包括了自变量与因变量之间的统计指标，如相关性、回归系数、显著性水平、t检验值、均值、标准差，以及自变量和因变量测量的信度系数α等。在编码效应量时，本研究专注于每个独立的样本单元。如果一篇研究报告包含了多个相关性系数，对于单一样本的编码应遵循如下准则：当这些相关系数均来自同一总体样本中不同维度的自变量与因变量的相互作用时，本研究采用计算简单平均值的方法来处理，以该平均值作为相应效应值的代表。完成编码过程后，研究者对所得结果进行逐一核对，一致性达到95.6%。对于不一致的编码，两名研究人员一起检查、讨论，直至达成一致为止。

　　（三）效应值计算及统计方法

　　本研究的数据分析主要在CMA3.3中进行，分析过程包括效应值转换、出版偏倚分析、效应值同质性检验、主效应检验及调节效应检验。首先，进行效应值转换，可以通过费雪转换得到效应值计算量；其次，进行出版偏倚分析，可以采用失安全系数进行检验；再次，对效应值进行同质性检验以确定本研究的计算模型，并据此计算个性化契约与员工创新之间的相关系数；最后，探究各因素（契约类型、文化背景、企业类型、数据来源）的调节效应。

　　四、研究结果

　　（一）效应值转换

　　在元分析过程中，本研究主要采用相关系数r作为衡量效应的指标，以汇总分析自变量与因变量之间的相关性。为避免因测量结果不可靠而引起的相关性下降，在此基础上，针