1. 前言
在激烈的市场环境中，企业要获得持续健康稳定的发展，就必须不断的提升企业的绩效。而组织支持对绩效的影响一直是理论界关注的课题。据外国的许多研究显示，组织支持在提高企业绩效方面发挥的作用越来越大，且二者具有显著的正相关关系[1] -[3] 。但是在中国情境下组织支持是否也对组织绩效具有显著正向影响仍未达成共识。组织支持感知是指为了判断组织是否愿意奖励更加努力的员工，同时也为了满足员工的社会情感需要，员工会对企业在多大程度上注重他们对企业的贡献以及企业在多大程度上关心他们的福利形成一个总体性的概念。
目前我国对组织支持感知与绩效的理论研究看法不一，如张燕等人认为只有在高水平的组织支持环境下，才能对绩效产生显著影响，而在低水平组织支持环境下这种影响并不显著 [4] ；但陈志霞等人认为组织支持对绩效的直接影响要大于其间接影响，且影响显著 [5] 。鉴于此，对组织支持感知与企业绩效之间的关系进行梳理与验证具有重要意义。
在理论界对于组织支持与企业绩效的研究有很多，但是大部分都是在进行实证验证，或者有部分研究在进行定性综述，这些研究都具有个体研究的局限性，不能对以往研究成果进行量化验证。因此，本文采用定量综述中最重要的统计方法-元分析法对组织支持感知与企业绩效关系进行分析。国外采用元分析法进行研究的文献很多，但是国内却为数不多。在知网等检索网站以“组织支持感知元分析”为关键词进行检索，结果为0。同时，本文也期望能够丰富理论的研究方法。
2. 理论与研究假设
以往的许多研究表明，组织支持感知包括工具性支持、情感性支持、上级支持与同事支持等维度，而企业绩效包括工作绩效、任务绩效、人际促进与工作奉献等维度。但基于这些维度划分的基础上，中国情境下应该讨论两个问题：1) 这些维度之间哪个的相关性最强；2) 是否这些维度的综合要比单个维度的作用效果好。本文主要是在假设1) 2)问题的基础上对组织支持与企业绩效展开研究的。
在中国背景下，张燕等人的研究表明组织支持感知不一定总是对绩效产生显著的正向影响 [4] ，但是国内的大部分实证研究都表明组织支持感知对企业绩效具有显著影响。刘枭博士以自己人感知为调节变量对高新技术产业进行了实证分析，发现组织支持感知对企业绩效具有显著的正向影响 [6] 。Levinsno认为，员工倾向于将主管的行为看成是组织的行为 [7] 。而且根据主管支持理论可知，当主管代表组织对员工的绩效进行评估时，员工会把主管的态度视为组织的对自己的态度，进而通过这种感知影响行为的改变，得到绩效的提升。因此，基于上述理论，我们认为在中国情境下，根据社会交换理论，员工通过感知同事或者上级的支持，进而对自己的行为进行改变以尽量适应上级与同事的方式，努力提高绩效去回报这种支持，个体绩效的提高势必会推动企业绩效的提升。鉴于此，提出以下假设：
H1 中国情境下组织支持感知对企业绩效具有显著正向影响
在以中国企业为样本的实证研究中，大部分均采用了多维度综合的研究方式，而极少数采用了单维度的研究。Huselid、MacDuffie、Delcry等人认为，如果企业实施的实践能够构成一个协调的系统 [8] [9] ，那么作为整体的系统会给企业带来协调作用 [10] ，其作用效果要大于单个的组织支持感知对企业绩效的影响作用之和。因此，基于上述理论，我们认为同事支持、上级支持、工具性支持等综合作用企业绩效要比同事支持或者上级支持单维度作用企业绩效的相关程度强。鉴于此，提出以下假设：
H2 中国情境下组织支持对企业绩效的作用效果大于单个实践的作用效果
3. 研究方法
本文主要采用定量综述法中的最重要的统计学方法-元分析法。为保证研究质量，控制各种可能出现的偏差，首先本文将组织支持对企业绩效的问题聚焦于中国情境下研究；其次本文在对各文献中涉及的组织支持感知与企业绩效之间的问题进行深入研究后，将这些问题归类为几类，具体表述为上述几方面的假设；最后在确定了元分析的课题并进行深入的研究学习后，本文制定了详细的研究方案，具体包括检索的途径和方法、文献的入选和剔除标准、数据收集方法及统计分析步骤、结果解释等等。以下为元分析的具体流程：
1) 检索和筛选研究文献
本文通过以下几种方法进行文献的筛选：① CNKI数据库(中国知网数据库)、万方数据库论文检索网站、维普数据库论文检索网站，主要检索题名、关键词、摘要、全文中包含有组织支持与企业绩效的文献，并根据其参考文献、作者进行链接，下载相关的和相似的文献。② 在谷歌、百度学术搜索等检索网站以关键词、摘要、全文中包含有组织支持与企业绩效、组织绩效等的文献，并根据其参考文献和作者进一步链接检索。③ 为确保没有遗漏，对国内知名的期刊，如南开管理评论、管理评论、软科学、管理世界等进行期刊搜索，然后再通过结果搜索进行检索组织支持与企业绩效的文献。④ 图书馆检索组织支持与企业绩效的相关书籍，并通过与论文文献作者是否一致进行筛选，同时咨询该校教授级教师，推荐其博士生或者其本人发表过组织支持与企业绩效相关的论文。通过以上方式我们共检索相关中文研究文献51篇。
接下来便是对以上检索到的51篇文献进行筛选与剔除，其标准为：① 文献必须是实证研究，不能是综述类等文献。② 实证研究文献中必须是以企业为样本，而不能以学校或者政府组织为样本。③ 以企业为实证研究的文献中，组织支持与绩效必须是在组织层面的，不能是在个体层面的。④ 满足以上条件后，要对文献中组织支持感知的维度进行限制，必须是3个及以上维度的，而不能是单维度或者双维度的。即剔除文中两个变量所有的构项的效应值数不足三个的文献 [11] 。⑤ 剔除使用同一个样本不同时期发表的文献。经过以上五步的筛选，本文共获得15篇相互独立的在中国情境下研究组织支持与企业绩效的文献。15篇文献都是实证性论文，文中均反映了培训支持相关维度与企业绩效相关维度的相关系数，而且其中包括吉林大学、华中科技大学、浙江大学博士学位论文各1篇，上海财经大学、浙江大学、西南财经大学等硕士学位论文共10篇，管理科学学报及工业工程与科学期刊论文各1篇。
2) 整理、评价和录入研究数据
确定了所要分析的文献后，就要提取研究所需要的数据了。本文制作了编码表，分别是从研究描述项目与效应值统计两方面进行归纳编码 [12] ，其中研究描述项包括文献作者、发表年限、题目、期刊名称等文献来源信息，以及研究方法、测量方法、研究对象、样本特征、研究结论等研究特征信息 [13] 。效应值统计项包括样本容量、变量关系、信度系数、相关系数等。由于文献量大，本文的数据整理是由三名人力资源专业的硕士研究生共同完成。
3) 计算、分析和解释结果
元分析的整个数据分析过程均由CMA2.0 (Comprehensive Meta Analysis)中完成，具体过程包括以下几方面：
① 鉴于本文的研究文献的研究性质或者研究的指标存在较大差异，需要将各统计量汇总为单一的效应值统计量，即用经过标准化形式合并的统计量反映多个独立研究的综合效应[14] 。为使研究结果更精确，本文主要以组织支持与企业绩效的相关系数为效应值统计量，并根据每篇文献所采用的样本量对其效应值计算权重。通常把各个相关系数作为效应值统计量时，需要采用费雪(Fisher’s Z)转换对相关系数进行转换 [12] ，将转换后的值作为效应值进行数据分析。本文计入元分析的文献数为15篇，共4935个样本，60个效应值，总样本为23,061个。
② 检验本研究数据的同质性，选择统计模型。同质性检验是以Q统计量为基础，服从df(k − 1)的χ分布，K是效应值的数量 [12] 。如果Q在统计上显著，意味着这些效应值是一个异质性分布，应该采用随机模型 [15] 。因为随机模型可以同时考虑研究间变异和效应值分布的平均值，这样就可以避免低估小样本的权重和高估大样本的权重所带来的偏差，它能产生更大的置信区间，进而得出更保守的结论；如果Q在统计上不显著，固定效应模型和随机效应模型的计算结果相似，但是如果Q检验的统计量在临界值附件，应同时采用两种模型，并比较参数估计是否有差异，进而使结论更加可信。
③ 进行假设检验。无论采用何种模型都需要进行假设检验，本文主要采用Z值的显著水平作为假设检验统计量。以上所述的详细信息如表1所示。
4. 研究结果
利用CMA2.0对研究数据进行效应值分布分析(图略)，发现大部分集中于平均值附近，可见受出版偏差影响较小。表2是总体效应值及同质检验分布，Q统计量显示各效应值是异质的。T2 = 0说明固定效应是随机效应的特殊形式 [16] 。且在表2中的相关系数转换值为rz = 0.789，相关程度比较大 [17] 。研究数据结果显示采用固定效应模型和随机效应模型是一样的。表3显示了随机效应的分析结果，共15篇文献满足元分析标准，独立样本为24,666个，73个效应值，总样本为85,478个。在表3中相关系数转换后的值均显著，说明组织支持对企业绩效是具有显著正向影响的。且95%的置信区间没有包括0，说明该结果具有统计学意义。假设1得证。
另外，本研究从所选文献中提取的组织支持与企业绩效所包含的主要维度之间的相关性均是显著的，但是相关性强弱并不一致。研究发现，企业绩效中，工作绩效和工作奉献与组织支持的相关性最强，而人际促进与任务绩效是相对较弱的。组织支持中的同事支持与企业绩效的显著性相关程度较大，工具性性支持与企业绩效的相关程度较弱。但是通过表2中的转化相关系数rz = 0.789要远远大于表3中单个维度的相关系数，因此可以推断组织支持与企业绩效各维度共同作用要比单个维度作用的相关系数大。假设2得证。
Table 1. The results of effect size and coding information about meta-analysis on the relationship between POS and firm performance
表1. 组织支持与组织绩效元分析部分编码信息及效应值计算结果
注：作者名处只列了第一作者。
Table 2. The results of population effect size and homogeneity test
表2. 总体效应值及同质检验结果
Table 3. The results of meta-analysis on the relationship between POS and firm performance
表3. 组织支持与企业绩效的关系的元分析结果
注：H1a至H4a依次代表任务绩效、人际促进、工作奉献、工作绩效；H1b至H4b依次代表情感性支持、工具性支持、上级支持、同事支持；K为合并效应值个数。
5. 结论与讨论
本文采用定量综述中最重要的统计方法-元分析法对中国情境下组织支持与企业绩效之间的关系进行了量化综述。结果表明，这与西方情境下的研究相似。
首先，假设1的验证结果表明，由情感性支持、工具性支持、上级支持、同事支持四个维度构成的组织支持对由任务绩效、人际促进、工作奉献、工作绩效四个维度构成的企业绩效具有显著正向影响。而且相关性为rz = 0.789。
其次，假设2的验证结果表明，组织支持与企业绩效中单个维度的相关强度都小于总体相关性强度0.789，即中国情境下组织支持与企业绩效的作用效果要远远大于单个实践对企业绩效作用效果的简单相加。而且同事支持的相关性最强，企业绩效中工作绩效的相关性最强。
最后，本文研究具有一定程度的理论意义和实践意义。一方面，验证了众多在中国背景下研究中国企业的组织支持与企业绩效关系的文献的结论，这为以后的相关研究提供一些参考。另一方面，本研究也可以为组织和员工提高企业绩效提供可参考性的建议，即最重要的是先把同事之间的关系搞好，其次是得到上级的支持。
6. 不足与展望
首先，本研究使用的元分析数据样本较小，这在一定程度上影响了研究结果。在以后的研究中可以检索更多的相关文献。
其次，本研究本文Q值的显著意味着组织支持与企业绩效之间存在调节变量，但是由于研究样本的局限性和多样性，无法对调节变量进行综述。因此，以后的研究中可以对调节变量进行定量综述。