楊 剛，謝 懿，紀譜華

(西南大學 經濟管理學院，重慶 400715)

一、引言

在現今競爭如此激烈的動態(tài)商業(yè)環(huán)境中，面對快節(jié)奏的變化和短暫的市場機會，創(chuàng)造力在提高組織效率和獲得競爭優(yōu)勢方面越來越發(fā)揮關鍵作用。有學者認為，創(chuàng)造力是組織的“強有力的競爭武器”[1]，并強調培養(yǎng)員工、團隊和組織的創(chuàng)造力是21世紀領導者的重要目標和任務[2]。創(chuàng)造力的形成受多種因素的影響，領導的作用被認為是必不可少的、最重要的因素之一。[3]以前的研究長期以來一直承認領導者在培養(yǎng)員工創(chuàng)造力方面的關鍵作用[4][5]，突出了領導者對下屬創(chuàng)造力影響的三個方面：領導者的個人特質，領導者行為以及領導者與下屬的關系。其中，關注領導者與員工之間二元關系的領導成員交換理論(LMX)在領導力理論中是獨一無二的。它的基本原則是領導者不會以同樣的方式對待所有下屬，而是發(fā)展和維持與下屬之間不同質量的人際關系。[6]大量研究已經證明，領導成員交換的質量可以預測員工的態(tài)度和與績效相關的工作成果。[7]本研究在已有研究的基礎之上運用元分析方法進一步整合和驗證了領導成員交換與創(chuàng)造力之間的關系，并結合結構方程模型深入探討了社會認知理論視角下領導成員交換對創(chuàng)造力的作用機制，力圖為領導追隨理論相關研究成果提供更多依據。

二、理論基礎與研究假設

(一)領導成員交換與創(chuàng)造力的關系

領導成員交換可以追溯到社會交換理論，該理論根植于社會心理學，最初源于 Gouldner(1960)[8]的文章，將社會變革解釋為人與人之間互動交流的過程。社會交換理論被學者視為是將領導行為與員工表現連接起來的橋梁和框架，而員工與其領導之間的交流則是社會交換的核心機制。1972年，Graen & Dansereau提出了領導成員交換(LMX)的概念，以角色承擔和社會交換為基礎，將領導與成員的關系視為一種“垂直二元”的結構關系，認為領導者會與不同的員工建立不同質量的關系，包括高質量的領導成員交換關系和低質量的領導成員交換關系。高質量交換關系是長期的，涉及信任、互惠、資源與支持，這種關系下的員工受到領導者重視并表現出高滿意度和高承諾。而低質量交換關系是短期的、涉及經濟和交易行為，這種關系下的員工只是執(zhí)行他們領導者要求他們做的事情，具有高離職傾向率和較低的績效水平。[9]領導成員交換相關研究表明，追隨者和領導者之間的交流質量有助于創(chuàng)造力的提升。[10]低質量的關系是基于受限制的互動為特征的契約交換，高質量關系是基于相互信任、尊重、信息共享的交換，能為下屬提供更大的決策余地。[11]與和主管經歷低質量交流關系的人相比，經歷高質量關系的個人被認為更具創(chuàng)造性。首先，高水平的領導成員交換為擴大信息交流創(chuàng)造了更多機會，領導者和追隨者可以自由地表達自己的想法。[12]其次，以互信為特征的高質量領導成員交換中的員工更可能在不擔心責備的情況下從事具有挑戰(zhàn)性和冒險性的工作行為。[13]最后，具備高領導成員交換質量的員工獲得領導者強烈的支持[14]，可以增加他們在工作中產生和實現新想法的可能性[15]。而在低質量領導成員交換的情境下，領導者和下屬之間的溝通頻率較低且不太及時，下屬可能更容易忽視領導者鼓勵創(chuàng)新的行為線索，他們在工作中犯錯誤時常常受到領導者的責怪從而害怕失敗并避免參與冒險的創(chuàng)造性行為。[16]因此，低質量領導成員交換的下屬很難獲得工作自主權[17]，領導者也不太可能提供反饋信息，下屬只能依靠自己的能力來產生創(chuàng)造性的想法?；诖?，本文提出假設H1：

H1：領導成員交換正向影響員工創(chuàng)造力。

高創(chuàng)造性的成員可以幫助團隊形成創(chuàng)新的價值判斷和行為選擇，這對促進創(chuàng)造力至關重要。[18]除了具備高創(chuàng)造性的成員之外，外向、盡責、樂觀的成員可能會表現出激發(fā)討論、激勵團隊以及與其他團隊的成員合作的行為。所以當資源有限時，領導者可以為這些員工分配更具挑戰(zhàn)性或更關鍵的任務，并給予他們更多的信任鼓勵，更高的期望和強烈的情感支持；對于能力較低或表現不佳的下屬，領導者可以分配更多的瑣事，提供較低水平的支持。因此領導者越清楚地認識到下屬各方面的差異，團隊的工作成果就越好。另外，高領導成員交換差異可能會導致員工之間形成團隊內和團隊外的感知，從而引發(fā)人際關系和情感沖突[19]，使得團隊的整體目標無法趨于一致，最終將會抑制創(chuàng)造力的提升?；诖耍疚奶岢黾僭OH2、H3：

H2：領導成員交換差異正向影響團隊創(chuàng)造力。

H3：領導成員交換差異負向影響團隊創(chuàng)造力。

(二)創(chuàng)造性自我效能的中介作用——社會認知理論的解釋

Tierney等(2002)提出的創(chuàng)造性自我效能的概念，指的是個體相信自己有能力產生創(chuàng)造性成果的信念。Bandura認為，言語勸說、情緒喚起、經驗學習等行為能夠影響個體的自我效能。根據此理論，領導成員交換通過上述三種行為影響員工的創(chuàng)造性自我效能，再通過認知機制、動機機制、情感機制過程最終提高員工的創(chuàng)造力。首先，高領導成員交換質量下的領導給予員工情感支持，避免員工因失敗而帶來的負面情緒影響，從而更積極地投身于創(chuàng)造性任務當中；其次，高領導成員交換質量下的領導將自己掌握的部分信息與員工進行分享，給予員工充分的自主權和決策權，增強員工對創(chuàng)造性活動以及個人和團隊總體目標的認知；最后，高領導成員交換水平下的領導不會規(guī)定員工嚴格按照某一套具體的程序完成任務，員工可以在既定目標下采取多樣、靈活的方式以達到領導最終的要求，擁有更多自主選擇的權利和更高的動機水平來產生創(chuàng)造性的角色外行為。基于此，本文提出假設H4：

H4：高質量領導成員交換關系通過提高員工的創(chuàng)造性自我效能，進而促進員工創(chuàng)造力。

(三)潛在的調節(jié)變量

1.文化情境

文化資本理論指出，社會文化環(huán)境影響著個體和群體的行為方式。[20]互聯網經濟的快速發(fā)展和全球化趨勢的進一步深化推動了文化間的相互融合，在一定程度上對人們的社會認知產生潛移默化的影響。但由于傳統(tǒng)的文化觀念、政策引導和長期的歷史積淀使得不同國家或區(qū)域所形成的文化氛圍根深蒂固，并仍然呈現較大的差異化特征。東方情境下的員工注重以差序格局為核心的社會網絡，并一開始就與領導保持清楚的上下級關系，這種關系與家長型或威權型領導與員工的關系是較為相似的。[21]員工尤為在意領導的評價，對領導行為也更為敏感。而西方則更倡導個性化主義，員工往往與領導在平等的基礎之上再明晰權力關系，從而促進了上下級之間信息的有效傳遞和團隊成員知識共享的頻率。因此，在東西方文化情境下，領導與成員之間的關系對員工行為的影響是不同的。此外，Hofstede提出的文化維度理論也為我們提供了劃分不同文化特征和價值觀念的標準和參考依據[22]，該理論涉及五個方面，分別是“權力距離”“個人主義與集體主義”“陽剛型與陰柔型”“不確定性規(guī)避”以及“長期和短期調節(jié)導向”。其中高權力距離表現出集權性特征，會在一定程度上抑制員工的自由行為；個人主義文化下，人們重視自主、獨立與自我表達，更愿意去接受各種新鮮事物和挑戰(zhàn)來實現目標。高不確定性規(guī)避文化強調穩(wěn)定性，與創(chuàng)造力的本質特征相沖突。但同時高不確性規(guī)避可以通過技術的手段來實現，而對技術的需求需要高創(chuàng)造性和創(chuàng)新能力?；诖?，本文提出假設H5：

H5：文化情境的不同使得領導成員交換與創(chuàng)造力的關系具有差異性。

2.國家屬性

發(fā)達國家和發(fā)展中國家由于經濟、技術和社會發(fā)展水平的差異，使得不同國家屬性背景下組織的性質和組織內個體的能力和認知存在較大差異。一方面，發(fā)達國家背景下，企業(yè)處在一個資源相對更為豐富的環(huán)境中，擁有創(chuàng)新所需要的更加完備的先天條件，并且完善的市場機制和社會體制使企業(yè)面臨更低的風險，這使得處在各個生命周期的企業(yè)更加愿意從事冒險活動。另一方面，發(fā)達國家很大程度上來說員工的創(chuàng)造力已經得到較大的發(fā)揮，不管是崇尚集體主義的日本還是崇尚自由主義的美國，領導與下屬之間都保持著較高的交換關系，比如忠誠、奉獻、尊重等。而以中國為主的發(fā)展中國家，社會網絡、生活水平等因素束縛了員工的思維，使得員工即使擁有高度的創(chuàng)造力也無法得到有效發(fā)揮。這種背景下，領導成員交換質量的向好發(fā)展，或許能對員工的創(chuàng)造力產生更高的效應?；诖?，本文提出假設H6：

H6：國家屬性的不同使得領導成員交換與創(chuàng)造力的關系具有差異性。

3.行業(yè)屬性

根據企業(yè)所處行業(yè)領域可將企業(yè)分為知識型企業(yè)和非知識型企業(yè)。兩者在市場需求、資源訴求、產品供給、發(fā)展環(huán)境、組織架構等方面都存在較大的差異。因此，同樣的領導成員交換質量得分在兩種類型的行業(yè)中可能會對創(chuàng)造力產生不同的影響。知識型企業(yè)內的員工具有更高的信息和技能水平，能夠更快地適應環(huán)境的變化，也會產生更多的創(chuàng)造性想法，因此更需要領導與下屬以及下屬之間進行溝通合作整合異質性想法來達成共識。而非知識型企業(yè)不要求員工具備特別高的創(chuàng)造性技能，企業(yè)本身的創(chuàng)新活動和創(chuàng)新機會相對更少。創(chuàng)新本身就具有很高的風險性，并且創(chuàng)新價值鏈的創(chuàng)意產生、創(chuàng)意轉化、創(chuàng)意推廣整個環(huán)節(jié)是一個長期的過程，需要付出很高的機會成本，甚至可能犧牲掉企業(yè)的一部分績效。企業(yè)的創(chuàng)造性活動最終是來源于員工，這種客觀現實條件對領導者提出了更高的要求，需要領導者具有前瞻性眼光和大的格局觀，與追隨者保持動態(tài)的良好關系，需要領導者能夠尊重員工、鼓勵員工進行冒險并寬容他們的失敗。只有這樣才能共同應對激烈的競爭環(huán)境?；诖?，本文提出假設H7：

H7：行業(yè)屬性的不同使得領導成員交換與創(chuàng)造力的關系具有差異性。

4.測量因素

此部分主要考察中國情境下領導成員交換質量測量工具的不同對創(chuàng)造力的影響。通過對現有關于領導成員交換與創(chuàng)造力關系研究的測量工具進行整合后發(fā)現，研究的具體情境和對象不同使得采用的領導成員交換量表也不完全相同。雖然對某一變量的測量都反映了該變量的核心內涵和特征，但基于不同的理論基礎和測量方式，以及根據不同研究環(huán)境進行適當調整后所形成的測量工具是存在差異的。具體表現為量表維度、長度、題項內容、表達方式以及信效度等方面的不同。[23]從本研究所整理的相關文獻所使用的量表來看，中國情境下該類研究的測量工具主要分為三類：分別是Graen等的LMX—7量表、Liden和Maslyn等的LMX-MDM量表以及王輝的量表。其中LMX—7包含七個條目，代表題項為“您的主管在多大程度上認可您的潛力”等[24]，LMX-MDM包含四個維度，分別為情感、忠誠、貢獻和專業(yè)尊敬，代表題項如“我敬重我的直接上司在工作方面的知識和能力”等[25]，相比于LMX—7量表，LMX-MDM量表所包含的范圍更為全面，且更能體現出領導與員工的相互關系和互動評價。而王輝的量表在過去LMX-MDM量表的基礎上進行了修訂，結合了我國的具體情況增添了部分題項[26]，相比直接使用國外翻譯而來的量表更能夠體現中國情境。因此基于元分析技術將測量工具作為調節(jié)變量來考察其對領導成員交換與創(chuàng)造力關系的影響，可以更加深刻地揭示是否考慮情境因素而形成的量表所得出的不同結果?；诖耍疚奶岢黾僭OH8：

H8：中國情境下測量工具的不同使得領導成員交換與創(chuàng)造力的關系具有差異性。

綜合以上分析，構建相應理論模型，如圖1所示。

三、研究方法

Meta分析是對具有共同研究目的的相互獨立的多個研究結果進行系統(tǒng)合并，剖析研究間差異特征，定量綜合評價研究結果的統(tǒng)計方法。分析過程中對于效應量一致的同類研究應盡可能準確估算出效應值，并就此報告其在所合成的研究中是穩(wěn)健的；如果效應量各異，就應量化其變異程度并考慮其意義。[27]這樣做可以增加統(tǒng)計功效，最大限度控制可能出現的偏差，提高結論的論證強度。此外，Meta分析可回答單個試驗難以回答或尚未提及的問題，發(fā)現新的視角或隱藏于其他匯總性研究中的效應或關系。

為了研究創(chuàng)造性自我效能的中介機制，本文使用了元分析結構方程模型(MASEM)。MASEM是一個復雜的因果關系模型，可以測試因果結構和估計回歸效應，也可進一步檢驗調節(jié)效應。[28]該模型的基礎是元分析計算推導出來的相關矩陣，包含各變量整體效應之間的相關性。研究遵循Cheung[29]等提出的兩階段分析步驟：第一階段分析的主要目的是計算變量的聯合相關矩陣，第二階段是采用最大似然法計算結構方程模型，基于聯合相關矩陣探索變量之間的關系。對于結構方程模型的計算，較為流行的統(tǒng)計軟件包括LISREL、AMOS和EQS等，如果將相關矩陣作為協(xié)方差矩陣輸入這些軟件時可能會導致不正確的結果。[30]因此，本文使用包含在Statistica軟件中的結構方程計算程序SEPATH，它能夠正確地對相關矩陣進行分析。

(一)文獻檢索、篩選及納入標準

采用電子和手動搜索的方式以廣泛識別各期刊文章、會議論文和涉及研究主題的碩博士論文，并使用了3種不同的搜索策略：(1)在CNKI、萬方、Ebsco、Web of science、Elsevier、Emerald、JSTOR等數據庫中檢索篇名、關鍵詞、摘要或主題中涉及“領導—成員交換”“領導—下屬交換”“領導成員關系”“領導下屬關系”“LMX”“創(chuàng)造力”“創(chuàng)造性”“創(chuàng)新”“創(chuàng)新行為”“發(fā)散性思維”“創(chuàng)造性自我效能”“創(chuàng)新自我效能”“l(fā)eader-member exchange”“l(fā)eader-subordinate exchange”“l(fā)eader-follower exchange”“LMX”“creativity”“creative”“innovation”“innovative”“idea generation”“divergent thinking”“creative self-efficacy”“innovation self-efficacy”等主要詞匯的文獻。(2)對國內外相關權威期刊進行人工專項搜索以確保不遺漏重要文獻，如管理評論、南開管理評論、管理科學、心理學報、管理學報、JournalofOrganizationalBehavior，CreativityResearchJournal，JournalofCreativeBehavior，LeadershipQuarterly等。(3)在中國博士學位論文全文數據庫、ProQuest學位論文全文檢索平臺對未發(fā)表的碩博士論文進行檢索。通過對初次檢索到的所有結果的題名、關鍵詞和摘要進行閱讀查看之后，剔除掉與本研究不相關的文獻，共獲得518篇潛在的可以納入Meta分析的文獻，其中外文文獻270篇，中文文獻248篇。

然后，剔除重復文獻，并通過參考已有研究，進一步篩選余下的文獻，只有同時符合以下幾項標準的研究才能夠納入最終的Meta分析：(1)必須是實證研究文獻。(2)研究中必須包含領導成員交換或其維度、創(chuàng)造力或創(chuàng)新行為、創(chuàng)造性或創(chuàng)新自我效能。(3)必須是明確報告了樣本量，信度系數，Pearson相關系數或能轉化為相關系數的回歸系數、路徑系數等，以及F值、T值等統(tǒng)計量。(4)對于多階段發(fā)表以及重復發(fā)表、樣本相同的文獻，將其歸為同一項研究。通過上述篩選標準，共獲得311篇符合本文元分析要求的、獨立的實證研究文獻，文獻采納率為60.04%。其中，中文文獻189篇，外文文獻122篇；博士論文7篇，碩士論文73篇，期刊論文229篇，會議論文2篇；領導成員交換對員工創(chuàng)造力影響的文獻162篇；報告了領導成員交換各維度與創(chuàng)造力關系的文獻10篇。在最終能夠納入元分析的文獻中最早出現在1999年，如表1所示。

表1 文獻信息

(二)文獻編碼

為了確保編碼的準確性，由兩位研究生進行獨立編碼，具體包括文獻作者、題目、發(fā)表時間、文獻來源、樣本容量、研究對象、變量類型等實質性描述特征信息，以及pearson相關系數、P值、T值、F值、均值、標準差、路徑系數、回歸系數等統(tǒng)計數據信息。在對文獻中的效應值及相關統(tǒng)計量進行提取錄入時，首先梳理每篇文獻中包含多少獨立樣本及相關系數，如果一篇文獻中同時報告了多個相關系數，則采用如下方式進行編碼：(1)如果這些相關系數來自不同的研究樣本，則將其作為獨立相關效應值分別進行編碼。(2)如果來自相同樣本總體的多個相關系數中既包括LMX與創(chuàng)造力的整體相關系數，又包括LMX各維度與創(chuàng)造力的相關系數，則作為同一項研究分別進行編碼，若只報告了LMX各維度與創(chuàng)造力的相關系數，則逐層平均得到整體關系之后再分別進行編碼。除此之外，為了考慮調節(jié)效應，本文還對研究樣本的文化情境、國家屬性、行業(yè)屬性、測量工具等信息進行了編碼。其中，文化情境主要分為東方情境和西方情境；國家屬性分為發(fā)達國家和發(fā)展中國家；行業(yè)屬性主要考慮實證對象是否屬于高新技術等知識型行業(yè)；測量工具在中國情境下主要分為LMX-7、LMX-MDM以及王輝的量表。最終，編碼產生342項研究，包含105 484個樣本。

(三)統(tǒng)計方法及分析程序

本研究綜合使用Statistica和Meta分析專用軟件Comprehensive Meta-Analysis(CMA)3.0對數據進行分析處理，采用轉換后的相關系數(r值)作為輸入效應值，并將各獨立樣本的效應值最終合成為一個效應值。首先，根據Peterson & Brown(2005)[31]的研究，將回歸系數轉換為相關系數，轉換公式為：r=0.98*β+0.05(β≥0)；r=0.98*β(β<0)(β(0.5,0.5))(1)對于回歸系數與相關系數的轉換公式，依據Peterson & Brown( 2005)的研究：r=0.98*β+0.05(β≥0)；r=0.98*β(β<0)(β(0.5, 0.5))。；為了防止由于量表的信度缺陷所導致的相關系數的衰減偏差，對每項研究的r值以及由回歸系數轉換而來的r值進行信度修正，當獨立研究沒有報告整體信度系數時，使用各維度信度的平均數替代(2)借鑒陳春花教授在《中國情境下變革型領導與績效關系的Meta分析》中的研究與Hunter在Dichotomization of Continuous Wiables:The Implications for Meta-Analysis中的研究，如果個別變量信度值缺失的研究可利用其他相似研究樣本的加權平均信度來代替。[32]，公式為：

(1)

其中,r為觀察到的相關系數,αx為變革型領導的信度系數，αy為創(chuàng)造力的信度系數[33]。

(2)

(3)

(4)

每項研究觀察到的效應大小不同通常有兩種原因:一是研究內部的抽樣誤差，二是異質性。而要定量研究異質性，則需要引入Q統(tǒng)計量(服從自由度為k-1的卡方分布)來描述觀察變異與內部誤差的比值，同時也是估計模型選擇的參考依據，如果Q顯著說明存在異質性，應選用隨機效應模型以防止樣本量不同帶來的估計偏差，如果Q不顯著，則選擇固定效應模型。此外，Q統(tǒng)計量如果顯著，則預示著效應值可能受到潛在的調節(jié)變量影響[35]。Q的公式為：

(5)

如果采用固定效應模型對效應值進行估計，可按以上幾個公式進行轉換和計算，但是面對大部分使用隨機效應模型更為適當的情況，那么權重就需要同時考慮組內和組間方差，組間方差用τ2表示，此時的權重計算公式為：

(6)

根據Hedges的研究，τ2的計算公式為τ2=(Q-(k-1))/c。

隨機效應模型中，除了權重發(fā)生變化之外，Zri的加權平均值的計算采用與固定效應模型相同的公式：

(7)

四、實證結果

(一)異質性檢驗

異質性檢驗的兩個重要觀測指標是Q值和I2值。[36]Q統(tǒng)計量檢驗統(tǒng)計顯著性，I2指標反映實際顯著性，可以解釋有多少比例的觀察方差反映了真實效應的差別，類似于信號噪聲比。已有研究表明，Q值如果顯著，則應當拒絕同質性零假設，采用隨機效應模型估計綜合效應值，Q值如果不顯著，則采用固定效應模型估計綜合效應值。[37]前者不是為了估計一個真實效應值，而是效應值分布均值，它允許一部分效應值的離散來自不同研究間研究的真實差異，可更為合理地對樣本賦予權重，而后者則沒有考慮此因素，需要說明的是，當τ2=0(總體研究效應值參數的方差為0時)固定效應模型與隨機效應模型的估計是相同的。異質性檢驗是否顯著的判斷標準為Q>k-1且I2>0.6。本文效應值異質性檢驗的結果如表2所示：

表2 效應值異質性檢驗結果

從表2可以看出，LMX與員工創(chuàng)造力、分維度LMX與創(chuàng)造力、LMX差異與團隊創(chuàng)造力、LMX與創(chuàng)造性自我效能以及創(chuàng)造力與創(chuàng)造性自我效能的Q值均大于其對應的(k-1)的值，且均在0.001的水平上顯著，說明各研究間的效應量都存在異質性，那么效應估計應采用隨機效應模型。此外各類關系的I2均大于80%，表明有超過80%的觀察方差反映了真實效應的差別。τ表示效應的離散程度，以LMX與創(chuàng)造力的整體關系為例，τ為0.497，若其效應為R總，那么預計95%的真實效應將降落在[R總-1.96τ，R總+1.96τ]，即[R總-0.77,R總+0.77]這個區(qū)間之內，可反映研究間的真實差異。對于其余幾項效應的分析同此。

(二)發(fā)表偏倚檢驗

若干不同領域的研究已經表明，具有統(tǒng)計學意義結果的研究更可能被發(fā)表[38]，也意味著要想在Meta分析中包含所有的灰色文獻幾乎是不可能的，這種現象可能導致效應值的估計產生較大偏倚。發(fā)表偏倚的檢驗可以通過CMA2.0軟件實現。圖2是領導成員交換與創(chuàng)造力整體關系的效應值分布的漏斗圖，這可以對發(fā)表偏倚進行定性分析。橫軸表示轉換后的效應值，縱軸表示標準誤差。從圖中可以看出，效應值大部分位于漏斗圖頂部且對稱分布在平均效應值周圍，只有小部分研究發(fā)生偏離，說明本文納入元分析的研究出現發(fā)表偏倚的可能性較小。

引入Rosenthal的失安全數和Egger’s偏倚檢驗進行定量分析[39]，見表3。Rosenthal的失安全數(classic Fail-safe N)用來計算需要加上多少個漏掉的研究才能使分析結果變得沒有統(tǒng)計學意義。如果失安全數大于5k+10(k指研究的數量)，那么受到發(fā)表偏倚的影響小，反之，則需要重視發(fā)表偏倚的影響。Egger偏倚檢驗則是根據效應值的自然對數來檢測漏斗圖的對稱性，用標準正態(tài)離差對效應估計值的精確度作回歸分析。

表3 失安全數與Egger’s檢驗

從表中可以看出，上述8對關系中的失安全數均大于各自相對應的(5k+10)的臨界值，表明研究結果的穩(wěn)定性較好，均不存在發(fā)表偏倚的問題；從Egger’s偏倚檢驗發(fā)現，表中的8對關系的漏斗圖均呈對稱分布，說明也不存在發(fā)表偏倚的問題。

(三)主效應關系

領導成員交換與創(chuàng)造力的總體效應、領導成員交換與跨層面創(chuàng)造力的效應、領導成員交換不同維度與創(chuàng)造力的效應估計結果見表4。

表4 主效應檢驗結果

從表中可以看出，LMX對員工創(chuàng)造力的效應值為0.51，在0.001的水平上顯著，H1得到驗證；從多維度視角來看，LMX的情感、忠誠、貢獻、專業(yè)尊敬幾個維度與創(chuàng)造力關系的效應值分別為0.536，0.430，0.529，0.503，且均在0.001的水平上顯著。LMX差異化對創(chuàng)造力的效應值為-0.186，在0.001的水平上顯著，H2得到驗證。此外，在LMX不同維度與創(chuàng)造力的關系中，效應值大小的關系依次是情感>貢獻>專業(yè)尊敬>忠誠。

(四)調節(jié)效應檢驗

本文采用元回歸的方式來檢驗調節(jié)變量的影響，對于發(fā)現結果顯著的調節(jié)變量再進一步采取分組分析的方法進行檢驗，涉及的調節(jié)變量包括文化情境(東方文化和西方文化)、行業(yè)因素(知識型行業(yè)和非知識型行業(yè))、國家屬性(發(fā)達國家和發(fā)展中國家)、測量工具(中國情境下直接引用國外量表和改編過的量表)。元回歸結果見表5。從表中可以看出，除行業(yè)因素外(P>0.05)的調節(jié)作用不顯著外，測量工具的調節(jié)作用在0.05的水平上顯著，文化情境、國家屬性均在0.001的水平上顯著，表明這三個因素對LMX與創(chuàng)造力的總體關系具有顯著的調節(jié)作用，H5、H6、H8得到驗證。

表5 元回歸結果

接著，使用分組分析進一步檢驗調節(jié)效應[40]，結果見表6。由表6的異質性檢驗結果可以看出，文化情境、行業(yè)因素、國家屬性、測量工具對LMX與創(chuàng)造力的總體關系具有調節(jié)作用。從文化情境來看，相比于西方情境(r=0.279)，東方文化情境下(r=0.464)LMX對創(chuàng)造力的效應更強。從行業(yè)因素來看，非知識型行業(yè)(r=0.457)比高技術等知識型行業(yè)(r=0.362)對LMX與創(chuàng)造力的關系具有更強的預測作用。從測量工具來看，中國情境下使用Graen等的LMX—7量表效應值更高。綜合來看，行業(yè)因素的調節(jié)作用存在不確定性，文化情景、國家屬性、測量工具對LMX與創(chuàng)造力的關系都具有顯著的調節(jié)效應。

表6 領導成員交換與創(chuàng)造力總體關系的調節(jié)效應檢驗

五、創(chuàng)造性自我效能的中介效應檢驗

表7是將要用于結構方程模型計算的各變量之間的元分析相關矩陣。從矩陣當中可以看出，領導成員交換和創(chuàng)造性自我效能(r=0.469，P<0.01)、創(chuàng)造力(r=0.438，P<0.01)都具有顯著的正相關關系，創(chuàng)造力與創(chuàng)造性自我效能(r=0.733，P<0.01)同樣具有顯著的高度正相關關系，這些結果與假設保持一致。以此矩陣為基礎進行結構方程模型計算，其中，樣本量通過各個效應值樣本量的調和平均數來衡量[41]，最終的路徑如圖3所示。需要說明的是，由于采用元分析相關矩陣的結構方程模型是飽和模型，所以不存在測量誤差，故不能估計其擬合指數[42]。從圖中可以看出領導成員交換正向影響創(chuàng)造力自我效能(B=0.469，P<0.01)，創(chuàng)造力自我效能正向影響創(chuàng)造力(B=0.676，P<0.01)，創(chuàng)造性自我效能在領導成員交換與創(chuàng)造力之間起部分中介作用，H5得到支持。

表7 領導成員交換、創(chuàng)造性自我效能和創(chuàng)造力的聯合相關矩陣

六、結論、局限與展望

(一)結論

本文在已有文獻的基礎之上，采用元分析方法，對領導成員交換與創(chuàng)造力之間的關系進行了總結和驗證，并得出以下幾點結論：

第一，領導成員交換質量對創(chuàng)造力具有顯著的影響，在高質量的LMX下，員工及團隊的創(chuàng)造力也會更高。從領導成員交換的各維度來看，情感、忠誠、貢獻以及專業(yè)尊敬四個維度均會對創(chuàng)造力產生積極的影響，其中，情感維度的作用最強。此外，領導成員交換差異對創(chuàng)造力有著顯著的負向影響，也就是說，領導對于組織或團隊內成員表現出的關系差異越大，越不利于員工或團隊創(chuàng)造力的提升。

第二，文化情境、國家屬性、測量工具對領導成員交換與創(chuàng)造力之間的關系具有顯著的調節(jié)效應。具體而言，相比于西方文化，在東方文化情境下的高質量的領導成員交換關系對創(chuàng)造力具有更加顯著的促進效應；相比于發(fā)達國家，發(fā)展中國家情境下的高質量領導成員交換關系對創(chuàng)造力具有更加顯著的促進效應。而在中國情境下，不同的測量LMX的工具所反映出來的效應也不相同，使用Graen的LMX—7量表測量出來的LMX對創(chuàng)造力的促進效應更高，其次是結合了中國具體情況的王輝的量表，最低的是Liden的LMX-MDM量表。從以上調節(jié)因素所導致的具體差異我們可以知道，由于不同情境下所覆蓋的各種因素復雜多樣，因此即使采用同樣的量表并控制其他多種變量，也會得出不同的結果。中國和西方國家在經濟、文化、政治、社會環(huán)境等方面表現出高度的異質性，因此直接采用國外的成熟量表測量中國的情況可能會與實際發(fā)生偏離，在國外已有量表的基礎之上結合中國的文化和社會網絡等特殊因素，在保證量表信效度的基礎之上進行改編與修訂，可能對中國的管理實踐更具實際意義。此外，本研究中行業(yè)屬性對LMX與創(chuàng)造力關系的調節(jié)并不顯著，一方面可能是因為本文在進行文獻編碼時未將知識型行業(yè)與非知識型行業(yè)進行嚴格分離，部分同時涵蓋兩種行業(yè)屬性的研究樣本也歸入了非知識型行業(yè)范圍之內；另一方面可能是因為LMX與創(chuàng)造力差異的程度不僅僅體現在知識型和非知識型行業(yè)的屬性劃分當中，在非知識型行業(yè)本身內也存在著顯著的差異，比如高端服務業(yè)和低端制造業(yè)等，這也導致了結果的不確定性。

第三，本研究基于社會認知理論，運用元分析結構方程模型探討了創(chuàng)造性自我效能在領導成員交換與創(chuàng)造力關系當中的作用機制。已有研究大多從實證角度研究了三者之間的內在關系，也有研究從元分析的角度驗證了領導成員交換對員工績效等變量的積極作用，個體情緒與創(chuàng)造力的關系或是將創(chuàng)造力作為預測變量驗證其對創(chuàng)新績效的影響等，但幾乎沒有研究從元分析角度來驗證領導成員交換、創(chuàng)造性自我效能與創(chuàng)造力的關系。本研究運用元分析方法證實了創(chuàng)造性自我效能對創(chuàng)造力的積極效應，以及創(chuàng)造性自我效能在LMX于創(chuàng)造力之間所起的中介作用。而三者之間或者LMX與創(chuàng)造力兩者之間是否還有其他作用機制以及效應大小如何還有待用元分析方法進行進一步探討。

(二)局限

一是由于元分析技術本身帶來的限制，使得研究無法納入所有的調節(jié)變量。本研究雖然驗證了文化情境、國家屬性、行業(yè)屬性、測量工具的調節(jié)效應，但是還有大量的可能性因素未考慮進去，比如性別、學歷、管理者的層級等，這些因素在元分析方法當中都可能成為顯著調節(jié)領導成員交換與創(chuàng)造力關系的因素。二是在潛在文獻納入的過程中沒有考慮所有可能涉及領導成員交換與創(chuàng)造力關系的文獻，使得部分公開發(fā)表過的文獻出現遺漏，比如一些包含員工行為、員工角色外行為、員工創(chuàng)新績效的研究，在衡量的過程中可能也同樣使用了創(chuàng)造力或者創(chuàng)新行為的量表。三是部分未公開發(fā)表的灰色文獻難以全部獲得，也包括一些只有論文標題和摘要的會議論文，涉及該方面的研究但并未報告相關統(tǒng)計數據的論文等，通過聯系原文作者的方式也無法獲得最原始的文獻。四是本文在軟件使用的過程中沒有遵循Cheung的研究使用R軟件來進行元分析相關研究，使得部分信息無法通過圖形或表格的形式展示出來以獲得最直觀的感受。在中介變量的選擇上，本文只是站在了單一的社會認知理論視角選取了創(chuàng)造性自我效能變量，而沒有考慮到其他可能會在LMX與創(chuàng)造力之間發(fā)生作用機制的變量。

(三)展望

首先，關于元分析研究方法，其從循證醫(yī)學引入心理學、管理學等社會科學領域后已經得到了廣泛的運用，取得了豐碩的成果，并且不斷地擴展和成熟，其與結構方程模型的結合使得研究不僅僅只探討變量之間或其維度之間的效應關系，也能夠引入更多的中介變量或調節(jié)變量探討更為復雜的機制，從而為現有的研究提供更強有力的解釋。MASEM不是依靠傳統(tǒng)的科學復制過程來搭建幾個概念或概念之間的橋梁，而是提供了一個不斷擴展的視角，研究人員可以將注意力轉向能夠反映整體框架和理論觀點的模型。將其更多地應用到組織行為學、戰(zhàn)略管理等領域，可以豐富企業(yè)的管理實踐，并為領導者的決策和行為改變等提供依據和指導。其次，員工的工作態(tài)度與行為的動機基礎是與管理實踐相關的研究領域的重要組成部分，而領導者的特質、風格及其與追隨者之間的關系是員工認知和行為選擇的重要預測因素。雖然已有很多研究考察了LMX與創(chuàng)造力之間的關系，但本研究提供了一個新的視角，并增強了已有研究的解釋力。未來學者們可以通過元分析以及元分析結構方程模型方法引入更多的中介變量來探討LMX與創(chuàng)造力之間的多重作用機制，也可以將該方法應用到除領導成員理論之外的其他組織行為領域，并結合國內外的前沿研究問題找到更多有價值的主題來進行元分析。