2008.2企业管理研究
ENTERPRISE MANAGEMENT
一、普通调查面临的新挑战
近年来,我国管理学研究实证化的趋势越来越
明显,研究者通过严密的理论推理、精细化的变量
界定以及严谨规范的数理统计,取得了大量有效且
可靠的结果 [1]51,[2]106,[3],100。 但是,当前实证研究的方法
较为单一,绝大部分是普通调查(大规模问卷)。 采
用此方法固然有样本量大的优点,然而也存在着诸
多挑战:(1)随机取样的挑战:若通过邮寄发放问卷,
则回收率普遍较低;若邀请 MBA学员填写问卷,则
属于方便样本(handyysample),代表性值得商榷;若委
托企业发放, 则被调查者很可能是被挑选过的,很
容易导致偏态分步。 (2)测量精度的挑战:由于管理
问题的日益复杂,问卷题量越来越大,很容易造成
被调查者的敷衍和厌倦,再加上主观测量存在的偏
差,问卷精度受到很大影响,变量的相关系数矩阵
常常出现大面积的显著性“星点”。 (3)因果逻辑的挑
战:一项研究的自变量和因变量之间关系的明确程
度,被称之为内在效度 (internalyvalidity) [4]208,其高低
程度取决于研究者的理论假设,更取决于测量的可
靠性。 一次性的问卷调研只能借助统计手段来证明
变量之间的关系,无法在测量手段上体现“因在果
前,果在因后”的逻辑关系。 总之,普通调查在管理
对象和管理情境日益复杂的今天,值得研究者重新
思考和定位它的适用范围,重新寻找其他可依赖的
途径 [2]106,[3]101。
譬如,某研究发现较之于计件式工资,团队式
薪酬更能提高员工的工作绩效,于是,其结论为“团
队式薪酬有助于提高员工绩效”。 该研究的自变量
(薪酬政策)和因变量(工作绩效)均来自直接主管
填写的问卷。 事实上,该研究仅揭示了薪酬政策和
员工绩效存在着较高的相关性,而没有说明两者间
的因果联系。 首先,变量是在同一个时点上测量的,
无法体现薪酬政策引起员工绩效的“过程”;其次,
没有控制其他可能对因变量产生影响的因素,比如
领导风格、任务特点、员工能力等。 在诸多因素的交
织下, 薪酬政策对绩效的影响力有可能是间接的,
也有可能是与其他因素交互作用的。 因此,普通调
查的结论往往不够“小心谨慎”。
二、从实验到准实验的概念发展
近年来,人们开始选择其他一些更为有效的研
究设计思想,其中实验研究被越来越多的管理学研
究所采用, 这大大促进了研究结论的内在效度 [2]107。
正如 Cook所言:“实验是研究真理的基本语言。 ” [4]223
一般而言,实验研究应具有以下两个特点 [5]48:(1)操
管理学研究方法的新思路:
基于准实验设计的现场研究
苗 青
摘 要:管理学研究实证化趋势日益明显,常规的普通调查存在着诸多弊端。管理学研究中应大力发
展基于准实验设计的现场研究(Quasi-ExperimentationoDesignobasedoFieldoResearch,简称 QEDFR),这将有
效提高研究的整体可靠性、内在效度和外部效度。QEDFR的概念源于实验室研究,它的创新价值、设计思
路、研究案例、实施因素、统计功效都与一般的实证研究有较大差别。 严谨的实施过程和完整的设计体系
是 QEDFR广泛应用于管理学研究的生命力所在。
关键词:普通调查 /准实验设计 /现场研究 /内在效度 /外部效度 /统计功效
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纵(manipulation)。 研究者通过操纵和调节自变量的
不同水平(大小、强弱、属性等),观察和测量自变量
对因变量产生的影响。 (2)控制(control)。 研究者通过
控制可能对因变量产生影响的其他变量,更精密地
观察自变量对因变量产生的影响。 常见的控制手段
是对照, 即 A组受试者接受某个自变量的影响,而
B组受试者不接受自变量的影响,通过对比,发现
两组的因变量具有显著差异。 实际上,实验设计在
西方管理学研究中并不罕见,著名的霍桑系列实验
(照明实验、福利实验、群体实验、谈话实验)通过实
验组和对照组的对比, 指出了人群关系比提高照
明、提高福利、提高报酬更能有效提高生产率,倾听
员工谈话能够缓解员工的不满情绪,进而提高生产
量。 参与管理的典型实验斯凯伦计划(ScanlonSPlan)
也是通过实验获得的[6]480,通过对比参与改革讨论和
非参与改革讨论,研究发现参与管理能够有效提高
变革的成功率。 领导风格理论的创始人勒温(Lewin)
通过给不同小组安排三种风格(放任自流、转制作
风和民主风格)的领导,观察领导风格对下属工作
效率的影响,最后发现民主型风格的领导更能提高
下属的成熟度,提高创造力 [7]290。
在管理学研究中, 按照受试者是否随机化,我
们可以将实验设计分为真实验和准实验 (quasi-ex-
perimentation)两类。 前者使用随机化的方法安排受
试者接受不同的实验处理, 而后者则非随机化 [8]105。
比如,在 A部门实施团队式薪酬,在 B部门实施计
件式薪酬,由于部门的人员都是已经存在的,而非
重新组织的, 所以这种研究设计就是准实验设计。
同理,按照研究所在的场所不同,可以将实验设计
分为实验室实验(laboratorySexperimentation)和现场实
验(fieldSexperimentation)两类。 实验室实验又包括人
群互动型和人机互动型两类[9]134。人群互动型是在某
种特定任务下,观察人群互动的特点、模式,以揭示
任务差别所引起的行为差别,比如在员工招聘中常
使用的无领导小组讨论,其核心思想就源于人群互
动实验。 人机互动型实验是通过计算机模拟程序的
呈现,采用人机交互的方式,采集人们特定情境下
的认知加工活动信息, 据此分析人们的认知规律、
行为反应和判断倾向, 比较常见的有行为决策研
究、消费者行为研究等。 现场实验,也被称为现场研
究或实地研究,是针对实际的组织环境进行的实验
设计。 研究者有意识地操纵自变量的不同处理水
平,控制其他相关变量,观察和测量自变量和因变
量所构成的因果联系。 因为现实环境下,受试者在
研究之前就已经形成了特定类型的组群(比如部
门、车间、公司、行业),研究者无法重新进行随机化
的分配, 所以绝大部分的现场研究都是准实验设
计。 基于随机化程度和场地的不同,我们可以得到
四种研究设计(见表 1)。 其中基于准实验设计的现
场研究(Quasi-ExperimentationS DesignS basedS FieldS
Research,简称 QEDFR)是一种高效的研究方法,已
经得到了不少国外同行的重视 [10]141。
三、QEDFR的创新价值
QEDFR作为一种新的研究设计思路, 其创新
性主要体现在以下几个方面(见表 2):(1)自变量得
到操纵:研究者通过操纵自变量的不同水平,可以
详细地分析自变量所引起的变化。 相对而言,一次
性调查所搜集的变量数据是缺乏操纵的,很难推断
变量之间的因果联系。 (2)无关变量的控制:无关变
量是指可能对因变量产生影响,但又不在研究者所
要关注范围之内的变量。 控制这些变量的最佳途径
就是设立一个独立于实验组的对照组,用以观察无
关变量对因变量的影响,两者相对比就能反映自变
量所在的实验组“究竟发生了什么”;也可以通过多
表 1 常见的实验设计:基于不同的随机化程度与场地
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次测量的方法, 在自变量出现的前后不同时期,观
察其他变量对因变量的影响,从而提高自变量对因
变量影响的可信度。 (3)研究命题的范围较大:相对
于其他两类实验室研究而言,QEDFR 处于一个现
实的情境。 研究者既能较为自由地操纵不同的变
量,又可以保持长时间的观察(几个月),因此选题
不再限于行为决策研究、 消费者行为研究等内容。
(4)效应持续时间较长:无论是普通调查还是实验室
研究,都无法观察自变量引起的长期效应。 普通调
查涉及的样本量大,覆盖面广,多次测试的代价大,
且样本丢失率很高;而实验室实验更不可能缺乏人
道地让受试者工作若干小时; 唯独 QEDFR可以持
续地观察效应的变化,并揭示其变化规律。 (5)总体
成本适中: 由于 QEDFR需要安排对照组或者有计
划地进行较长时间的观察和多次重复测量,因此要
求研究者投入较多的精力和时间,并且还需要一笔
不小的费用开销。 不过,相对于普通调查较低的邮
寄回收率,不能不说物有所值。 (6)因果关系明确:
QEDFR的结论具有较高的内在效度, 因为它设计
精密,操纵合理,控制严格,注重过程,所取得的因
果论断令人信服。 (7) 结果的现实代表性较高:
QEDFR并不破坏既有组织或者群体的结构, 保持
原生态情境。 受试者不是一种模拟的身份在参加研
究,而是现实化的表现。 因此其假设一旦得到验证,
结论往往具有明显的现实意义。 有学者称之为结论
具有较高的外部效度(externallvalidity)[11]251。 (8)接受处
理的随机性:QEDFR 一般都采用现成的群体作为
研究对象,因此随机化程度较低。 这既是优点又是
缺点, 优点在于不破坏现有的组织结构和现实性,
缺点在于人群本身的差异可能会导致因变量的差
异。 有经验的研究者则会通过寻找多个对照群体,
或多次前测以确定初始等值(近似随机化),以克服
上述局限性。
四、QEDFR的设计思路与研究案例
QEDFR 最常见的设计是非同等控制组设计
(nonequivalentlcontrollgroupldesign)。 其基本思路是采
用实验组和对照组的方法,通过研究者对自变量的
操纵,观察因变量的变化及其因果关系。 这种方法
需要对实验组和对照组分别进行前测和后测,以确
定因变量的变化的确是由于自变量的引入而产生
的。
正如篇首案例,为了证明团队薪酬比计件薪酬
更能提高员工的工作绩效,本研究选择 ZJ省 JX市
的某两家制衣公司的生产车间作为实验组(78人,
有 5 个生产班组)和对照组(63 人,有 4 个生产班
组)。 两个车间过去一直采用的是计件薪酬制度,即
员工根据个人的产量来决定个人所得。 为了证明团
队薪酬的合理性,即根据某个班组的产量作为支付
薪酬的依据,研究者对实验组的薪酬方式改成为团
队薪酬方案。 每个员工的底薪不变,所在班组的产
量超过同期 120%的月产量的话, 每超过一个百分
点,所在班组将会获得 1000元奖励,奖励将以平均
分配的方式发给组员。 需要说明的是,在团队薪酬
政策推出以前,研究者对实验组和对照组进行了事
先测量。 事先测量的数据是 2001年员工的个人产
量, 结果表明实验组的人均绩效略高于对照组,方
表 2 不同研究设计的特征对比
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差分析表明差异不显著。 在团队薪酬政策推出一年
后,以 2002年的个人产量作为事后测量的数据。 方
差分析表明, 实验组的人均绩效显著地高于对照
组,且显著地高于事先测量(如图 1所示)。 研究的
结论是团队薪酬有助于提升生产部门的员工绩
效。
这是一个较为经典的 QEDFR设计。 研究者控
制了行业变量和生产部门两个重要的变量,对薪酬
政策这个自变量的操纵揭示了薪酬政策与员工绩
效具有十分明确的因果关系。 研究结果既可以作为
理论贡献,也可以指导企业开展实践。
非同等控制设计并不是 QEDFR 的唯一思路,
常见的方法还有间歇时间序列设计(interrupteddtimed
seriesddeign)。 其特点是对因变量的变化采取多次测
量,以更为精确地刻画自变量引起的效应变化程度
和时间跨度。 这种设计对于测量的频次要求非常
图 1 薪酬政策与员工绩效的关系:QEDFR(非同等控制设计)
图 2 薪酬政策与员工绩效的关系:QEDFR(间歇时间序列设计)
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高,比较适用于每个月度的绩效评价。 通过月度绩
效跟踪,可以非常清晰地观察到薪酬政策与员工绩
效的因果关系,显著提高研究结论的内在效度。 如
图 2所示, 员工绩效的变化在薪酬政策推出之后,
可能会出现长期正效应、短期正效应、无明显效应、
滞后负效应四种模式。
五、QEDFR实施中的情境与主体因素
QEDFR 实施中的情境因素是最重要的前提,
为此需要重视以下四个方面的问题:(1)不可低估外
源性影响的控制。 在实施过程中,如果有外源性因
素出现,则可能会对因果关系产生影响,这将妨碍
研究的精确性,比如在薪酬政策对员工绩效的影响
研究中,实行团队薪酬的实验组发生了领导人员的
更换。 研究者必须对诸如此类的外源因素保持足够
的敏感。 (2)实验对现实情境的变化或破坏。 QEDFR
设计的生命力在于情境的现实性。 研究者为了突出
自变量(实验操纵)的影响,会把现实的工作场所转
变成实验场所, 比如为了观察员工的工作效率,在
现场安置了数架录像机,这是一种“不良诱导”。 (3)
研究的情境特定性限制了结论的普遍性(generaliza-
tion)。 如果 QEDFR研究的现场具有非常强的特殊
性,这样的结果会对研究结论类推到其他组织产生
一定的影响[12]720。 比如现场是一家软件企业,那么薪
酬政策有助于提高绩效的结论很有可能是限于知
识性员工。 在结论提出之前,研究者必须对样本的
代表性、现场的特定性保持足够的谨慎。 (4)研究者
的权威形象。 非企业人员的出现无形之中会对受试
者产生影响,日常的关注、不经意的言语鼓励或者
权威的压力都会给受试者产生不必要的心理暗示,
同样也会破坏实验的真实性。
QEDFR实施中受试者是活动的变异源, 为此
需要重视以下四个方面的问题:(1)防范实验处理的
预知性。 通常在实验结束后,研究者应该将实验目
的公布于众,相反,实验目的若是在实验之前被预
知,既有可能出现迎合心态,也有可能出现抵触情
绪,结论的内在效度会大大下降。 因此,受试者的知
情权应该是事后的。 (2)尽量限制和减少受试者间的
互动。 在一个组织中的两个车间开展 QEDFR,往往
会引发受试者的相互交流, 这种交流很有可能使
“背靠背”的设计失去意义,让研究者蒙在鼓里。 (3)
注意受试者的内在变化。 受试者的个体变量(年龄、
学历、态度和个性)等因素可能会对实验处理产生
影响;可能会因为个人成熟度的变化(技能提高、经
验积累)而影响因变量;可能会对变量的反复测试
产生不良反应(比如,反复进行满意度的测量会让
员工敏感生疑或疲劳厌倦); 可能在实验期间发生
离职或流失,致使观察对象数量减少。 (4)随机化的
困难。 QEDFR通常无法进行受试者的随机化处理,
因此就可能存在初始点的差别。 研究者必须在操纵
实验处理之前证明初始点基本等价,否则将给因果
关系的解释带来不利影响。
六、QEDFR的统计功效判断
传统的观点一直主张样本量越大就越能够提
高研究的可信度和有效性。 事实上,样本量大就加
大了犯统计Ⅰ类错误的概率,即夸大自变量对因变
量的影响程度。 因此,样本量越大,统计结果出现显
著的可能性越高。 鉴于此,有学者建议,通用的评价
依据 P<在样本量增大时,应该适当降低 P值,
这样可以确保统计Ⅰ类错误的概率较低 [5]50。 反之,
样本量较小,则 P值可以适当提高,放宽到 P<
水平。
由于准实验设计的控制较为严密,操纵精细程
度较高,因此对于样本的需求量并不是很大,而且
现场研究本身也不可能提供大量的样本。 一般而
言,采用 QEDFR所需样本最低不能小于 30,最高不
超过 150。 样本量低于 30,则可能会加大犯统计Ⅱ
类错误的概率,即自变量对因变量的影响程度缺乏
足够的敏感性,降低了统计功效(statisticalcpower);样
本量高于 150, 除会加大犯统计Ⅰ类错误的概率之
外,还可能给研究者带来较大的麻烦,比如受试者
的管理难度加大、确保受试者理解并接受实验处理
的可能性下降、员工之间的互动增加、自变量和其
他变量的交互作用的出现等等,这些问题都可能降
低实验操作精度。
七、结语
Scandura和 Williams曾对 Academy of Manage-
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ment、Administrative Science Quarterly 和 Journal of
Management三本杂志中的实证研究方法作了一个
较为详细的回顾。 研究指出,在 1985年至 1987年
间,QEDFR 的比例为 %, 到了 1995 年至 1997
年间,这一比例显著地提高到 %,而普通调查的
比例从 %显著下降到 %[13]1248。 与之形成鲜明
对比的是,我国管理学研究方法还停留在大规模的
调查阶段,尚未兴起现场研究和准实验设计。 且我
们可以参考的资料也较少,主要有瞿宝忠 [14]5、王重
鸣[8]104、马庆国[3]105、万迪昉等[9]132学者的研究成果。 本
文从概念发展、创新价值、设计思路、研究案例、实
施因素、 统计功效等方面对 QEDFR作了详细的阐
述。 笔者抛砖引玉,希冀越来越多的中国学者尝试、
发扬和创新本土化的 QEDFR, 不断扩充和丰富管
理学研究方法的新思路。
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基金项目:教育部重大课题资助项目(06JZD0014);
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作者简介:苗青,浙江大学公共管理学院教师,浙江
大学管理科学与工程流动站博士后, 工商管理博士。
(浙江 杭州 310027)
原载《浙江大学学报》: 人文社科版(杭州),
~80
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