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Following social exchange theory and social learning theory, this study conducts a meta-analysis of 61 empirical studies (N=22 562) on leadership styles and employees′ bootlegging innovation. It first follows the PRISMA process commonly used in meta-analysis for literature retrieval and screening. After four stages of coding, the leadership styles are ultimately classified into five metacategories in the meta-analysis. In accordance with Hunter and Schmidt's recommendation, the study uses a random effect model and conducts meta-analysis using the software CMA 3.0. In order to further improve the robustness of the research conclusions, this study further employs three methods, including the funnel plot method, the loss of safety coefficient method, etc., to test publication bias. Finally, this study used subgroup analysis and metaregression analysis to examine the moderating effects of industry categories and methodological factors.
Some conclusions are reached. (1) Transformational, relational, values and ethics, and task-oriented leadership are positively correlated with employees′ bootlegging innovation, while destructive leadership is negatively correlated with employees′ bootlegging innovation. (2) The relationship strength between leadership style meta-types and employees′ bootlegging innovation is ranked from the strong to the weak as follows: transformational, task-oriented, relational, values and ethics, and destructive. (3) Industry categories can moderate the relationship between transformational, task-oriented, and relational leadership and employees′ bootlegging innovation, and sampling time can regulate the relationship between task-oriented and relational leadership and employees′ bootlegging innovation.
The results of the meta-analysis emphasize the close relationship between different leadership style meta-categories and employees′ bootlegging innovation, providing theoretical contributions and practical implications for future research on how to stimulate and promote employees′ bootlegging innovation through leadership styles to achieve positive organizational impact. In terms of theoretical contributions, it emphasizes the key role of leadership styles in stimulating employees′ bootlegging innovation, responds to the differences between existing empirical research conclusions, expands the literature between leadership styles and employees′ bootlegging innovation, and further clarifies the boundary conditions between leadership styles and employees′ bootlegging innovation. In terms of practical implications, organizations should pay attention to the important role of leadership styles in employees′ bootlegging innovation, and view the phenomenon of employees′ bootlegging innovation comprehensively and dialectically. They should guide employees to practice innovative activities scientifically and reasonably, improve the organization′s innovation level, and enhance the organization′s innovation performance.
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创新已经成为当代企业发展的核心助推力,任何一个商业组织都需要依靠创新实现可持续发展(Seyyed-Amiri等,2017)。但是,组织创新实践常常陷入两难境地,即如何在赋予员工创新自由裁量权的同时,又确保员工创新活动与组织发展战略相一致(Criscuolo等,2014)。组织对于创新过程的审批与监管往往限制员工创新能动性的发挥,在这种情况下,越轨创新悄然兴起[1]。尽管越轨创新可能破坏组织创新秩序与效率(Masoudnia等, 2012),但其拥有提升创新绩效、缩短新产品研发周期(Augsdorfer, 2004)、加快排查和解决工作障碍(王弘钰等,2019)等一系列比较优势。谷歌的Gmail、搜狗的浏览器、Nickia的LED照明技术等都是员工在组织中实施越轨创新获得成功的典型范例。越轨创新在组织中广泛存在,5%～10%的研发人员正在或曾经表现出越轨创新行为,他们在越轨创新上耗费5%～10%的工作时间[2]。
已有研究主要从组织和个体层面探讨员工越轨创新影响因素,例如组织创新氛围(王弘钰等,2019)、组织资源紧张(Mainemelis等,2015)、员工资质过剩感(周霞等,2021)等。近年来,学者们对领导风格如何影响员工越轨创新给予了高度关注,涉及道德型领导(Li等,2021)、包容型领导(叶存军等,2020)、真实型领导(吴士健等,2020)、差序式领导(王弘钰等,2018)等多种领导风格。
然而,目前关于领导风格与员工越轨创新之间关系的探讨尚显不足,存在若干亟待解决的问题:第一,针对同一种领导风格与员工越轨创新之间关系的研究,结论存在显著分歧,使得难以准确把握两者之间的真实关系。相关分歧主要体现在两个方面:一是效应值的方向截然不同。以德行领导与员工越轨创新间关系为例,王朝雪(2019)与程莉评(2020)的研究结果完全相反(r1=-0.355,r2=0.445)。二是效应值的方向虽然一致,但存在显著性差异。如在探讨幽默型领导与员工越轨创新间关系时,夏子洋(2022)和黄杜鹃等(2023)的研究结果在数值和统计显著性上存在较大差异(r1=0.002,p1>0.05;r2=0.654,p2<0.001)。第二,对于领导风格与员工越轨创新之间关系的探讨,缺乏文献计量角度的全面系统梳理。大多数分析都是基于质性研究的文献综述[3-4],这些综述往往依赖研究者自身逻辑和视角描述研究现状,难以量化核心变量之间的关联性。虽然有文献采用元分析方法研究两者间关系(房宏君等,2022),但所纳入的文献数量仅18篇,一定程度上限制了研究结论的准确性和说服力。此外,已有研究未对领导风格进行有效归类,也未能深入揭示其与员工越轨创新之间的真实关系,因此,无法准确区分和对比不同领导风格元类别对员工越轨创新影响的强弱差异。第三,囿于传统实证研究方法的局限性,领导风格与员工越轨创新之间的边界条件尚不清楚。单个实证研究无法检验变量之间的边界条件,已有研究结论之间的矛盾和分歧可能是由潜在调节变量导致的。
基于以上分析,本研究对国内外有关领导风格与员工越轨创新的实证研究进行元分析,以期实现两个目标:①深入探讨并完善不同领导风格元类别与员工越轨创新之间的关系,运用领导风格的元类别(如变革导向、关系导向、价值和道德导向、任务导向、破坏导向),全面揭示领导风格对员工越轨创新的影响,并分析不同领导风格元类别与员工越轨创新之间相关性的强弱程度;②拓展领导风格与员工越轨创新之间的边界条件,通过亚组分析进一步检验行业类别(高新技术行业与非高新技术行业)、方法学因素(抽样时间和评价来源)在领导风格与员工越轨创新之间的调节效应。
社会交换理论以个体之间 “有形”或“无形”的交换行为为切入点,可以解释员工与领导在职场情境中的人际互动,扩展分析和解释领导与员工之间交换行为的理论视角。社会交换理论认为,个体之间基于资源的交换行为在本质上是一种互惠行为,交换的过程既可以通过人际互动方式实现,也可以通过签署正式契约的形式实现(Blau, 1964)。员工接受领导给予的物质帮助或精神支持后,可能以实施具有一定风险性的越轨创新作为对领导的报答与反馈。这种报答式恩惠在领导与员工之间形成真实的社会交换关系(Cropanzano et al.,2001),成为员工越轨创新的诱发因素。
社会学习理论从观察学习视角阐述员工实施越轨创新行为的诱因。具有替代性的观察学习和直接经验的学习同样重要,观察学习的核心在于个体通过模仿榜样的社会行为习得知识、技能或者价值观(Bandura,et al.,2001)。榜样的行为易于接受且具有示范效应,人们倾向于模仿可以带来积极效果的榜样行为。组织成员间行为传递过程可以用社会学习理论解释,特别是员工观察和模仿领导的行为(Bai et al.,2019)。当员工观察到领导非公平的创新活动取得积极效果时,会产生模仿动机并且将越轨创新纳入自身行动计划。
员工越轨创新最早由Knight于1967年提出,他发现组织中有些员工在没有得到上级领导授权的情况下私自实施创新想法,以避免在创新成功之前受到组织的抵制和监管。基于已有学者对越轨创新的概念界定(黄玮等,2017),本研究认为员工越轨创新是指在组织缺乏创新资源的情况下,员工为了实现组织潜在利益,采用违反或有悖于组织规章制度的途径和方式,私下和秘密地促进创新想法变成现实的创新实践过程。
领导风格是指领导者在获得员工帮助和支持完成任务的过程中所表现出来的行为特征(Chemers, 1997)。近年来有关领导风格主题的研究方兴未艾,新兴的领导风格不断涌现。但是,不同领导风格类型之间的概念冗余已经成为学界不可回避的问题(Banks等,2016)。学者们试图构建一种全方位的领导行为分析模型[5],并且基于不同视角对领导风格进行分类[6]。在领导分类框架中,变革导向、任务导向和关系导向3种领导风格元类别被广泛研究和采纳[7-8]。近几年出现一个新的领导风格元类别,即基于价值观和道德的领导风格[9]。除此之外,破坏导向的领导也被视为必要的元类别之一(Matthews et al.,2021)。
因此,本研究将领导风格划分为变革导向、任务导向、关系导向、价值观与道德导向、破坏导向5种元类别,这与已有文献采用的领导风格分类标准相一致[10-11]。使用这种领导风格划分标准主要基于以下两个原因:一是在同一元类别下,具体领导风格在概念和行为上的重叠程度很高(Hoch et al.,2018);二是简洁明了的结构框架有助于进行具有管理实践意义的元分析(Cao et al.,2023)。
1.2.1 变革导向领导与员工越轨创新
变革导向领导指领导行为旨在推动和促进组织积极变化[12],变革型领导是其典型的领导风格,特别表现在激励维度上(Banks等,2018)。变革导向领导通常表现为:向员工解释变革的原因和迫切性、为组织设计变革蓝图、为实施组织变革而承担风险等(Bass, 1985)。变革导向领导通过与员工开展人际互动,挖掘和满足员工关于变革的深层次精神需求,营造员工积极变革态度,激发员工变革行为(Liang et al.,2012)。
根据社会学习理论,变革导向领导给予员工个性化关心和爱护,通过组织愿景激励提升员工组织认同感,引导员工将领导视为观察学习的榜样与模仿对象,激发员工变革情绪和需求,促进员工产生越轨创新动机[13]。同时,变革导向领导使用魅力呼唤等方法打破员工传统思维的桎梏,促进组织内部知识共享,让员工摆脱组织规则约束,在行为层面实施越轨创新。此外,变革导向领导在组织中营造的创新氛围也会鼓励员工敢于主动承担变革风险,进一步强化员工越轨创新的内部动机(Nielsen et al., 2012)。许灏颖等(2016)的研究也表明,以变革为特征的领导风格能够引起下属的社会观察和模仿学习,进而对员工创新绩效产生正向影响。基于以上分析,本研究提出如下假设:
H1：变革导向领导与员工越轨创新呈正相关关系。
1.2.2 关系导向领导与员工越轨创新
关系导向领导是指领导者积极主动维持组织成员之间的人际互动[14],表现为同意、支持、许可、发展、咨询、赞同员工行为。关系导向领导不仅有助于建立和维持高质量的组织人际关系,增进团队成员之间的互相信任和情感承诺,为实施越轨创新行为创造良好组织氛围,而且能够满足员工成长和自我决定等方面的需求[15]。亲和幽默型领导是一种典型的关系导向领导,通过友善和幽默的行为方式营造良好组织氛围与人际关系(路文玲等,2022),进而增强员工对领导和组织的归属感。
社会交换理论强调,当员工感知领导给予其资源或恩惠时,会产生报答领导的动机和义务,并在行为层面表现出来[16]。领导的善意和幽默被员工视为一种恩惠,并且以相同交流方式作为对领导的回报,轻松愉快的交流氛围使员工对领导敞开心扉,人际互动更加顺畅和频繁(Wood et al.,2020)。员工在体验到与领导的积极互动后,愿意主动承担创新行为带来的风险,激发员工内在创新动机。同时,亲和幽默型领导可以减少员工实施越轨创新的心理负担。越轨创新不能公开是因为可能因违反组织规定而受到惩罚,而领导的幽默行为让员工感受到一定范围内违背组织规则是被允许的(Mcgraw et al., 2010),同时与领导的高质量关系联结也让员工倾向于认为违背组织规则会得到领导谅解。基于以上分析,本研究提出如下假设:
H2：关系导向领导与员工越轨创新呈正相关关系。
1.2.3 价值观和道德导向领导与员工越轨创新
价值观和道德导向领导通过社会道德、价值观和同理心与员工产生社会联结,是对真实型领导、道德型领导等领导风格在行为上的高度概括。他们表现出高度的组织吸引力,被员工视为学习的榜样[17-18]。
根据社会学习理论,员工对价值观和道德导向领导的道德行为产生认同,并且通过模仿在组织中习得和内化道德行为[19]。如真实型领导通过与员工建构高质量的上下级关系(王苗苗等,2019),使员工心理安全感得到显著提高,激励和支持员工主动寻找新兴工作领域(何文心等,2019)。真实型领导的深切感召让员工将注意力和资源聚焦到组织目标与个人使命感上,可以完成工作职责以外的任务,进而实施越轨创新行为。同时,真实型领导拥有乐观开朗、积极向上、坚韧不拔等积极的心理品质(Ilies et al.,2005),员工通过观察学习和间接强化习得这种心理资本。在创新行为受到阻碍和束缚时,他们会更加积极坦然地面对困难,坚持自身创新想法,调动个体和组织资源解决问题,有利于最终取得越轨创新成功。同样地,道德型领导具备诚实守信、公平信任等良好的道德品格(Trevino et al.,2000),有利于在组织任务互动中与员工形成高质量的领导—成员交换关系(仲理峰等,2019)。道德型领导给予员工组织资源、社会支持和情感承诺,员工也会产生回报道德型领导的动机和愿望(Srivastava, 2006),在完成本职工作的基础上付出额外努力,实施越轨创新。基于以上分析,本研究提出如下假设:
H3：价值观和道德导向领导与员工越轨创新呈正相关关系。
1.2.4 任务导向领导与员工越轨创新
任务导向领导指通过组织和指导员工工作帮助其完成任务的领导行为,包括短期任务规划、明确工作岗位职责、工作监督与控制等(Yukl et al.,2019)。授权型领导是一种典型的任务导向领导,他们将权力赋予员工以提高其内在激励水平,为员工提供充分自由裁量权,不干涉工作任务完成细节,对员工表现出高度信任。
根据社会交换理论的互惠原则,面对授权型领导给予的自由裁量权和高度信任,员工会对领导产生回报的内部动机,积极尊重领导的希冀和偏好,努力提高绩效水平,创新的内部动机被激活(吴梦颖等,2018)。在创新实施过程受到阻碍时,得到领导充分授权的员工更可能表现出越轨创新行为,主要是因为:第一,员工为了尽快回报授权型领导的恩惠,可能无视组织规则的束缚,实施越轨创新;第二,授权型领导对员工的积极认可和恩惠可能让员工对自身能力的认知产生偏差,员工倾向于认为自己拥有受到补偿和优待的特权,能够逾越规则达到创新目的(Yam et al.,2017)。此外,领导授权会一定程度上削弱对组织成员的监督力度,为员工实施越轨创新创造客观条件(Sharma et al.,2015)。基于以上分析,本研究提出如下假设:
H4：任务导向领导与员工越轨创新呈正相关关系。
1.2.5 破坏导向领导与员工越轨创新
破坏导向领导是一个广泛的概念范畴,包括一系列蓄意侵害组织和员工利益的领导行为,表现为嘲笑和贬低员工、违背诺言、破坏组织规则以谋取个人私利等,对员工和组织产生广泛的消极影响[20],辱虐型领导是一种典型的破坏导向领导。
根据社会交换理论,领导者的破坏行为会演化为员工与领导之间的消极互动,比如辱虐管理通过情绪耗竭对员工越轨创新行为产生消极影响(刘晓琴,2017)。当领导对员工进行辱虐管理时,员工会降低应对消极情境的主动性(Ouyang et al.,2015),从而激发员工的反馈回避行为和沉默行为(申传刚等,2020)。辱虐管理消耗员工心理资源,导致员工情绪耗竭,破坏员工创造力,使员工产生不安全感(吴维库等,2012)。同时,辱虐型领导被视为员工职场压力源,遭受辱虐的员工会不断损耗自身心理资源。员工会停止创新行为,以免心理资源遭到进一步损耗(Hobfoll, 2011)。越轨创新是一种高风险且充满不确定性的活动,需要员工投入大量心理资源。领导的辱虐行为将消耗员工有限的心理资源,员工无法再组织额外的心理资源满足越轨创新需要。基于以上分析,本研究提出如下假设:
H5：破坏导向领导与员工越轨创新呈负相关关系。
1.3.1 行业类别
不同的国民经济行业类别在科技创新需求与发展水平上表现出高度异质性,以电子信息技术、生物科学技术、航空航天技术等为代表的高新技术行业是自主创新和科技创新的重要主体[21],在面对日益增加的环境不确定性时会表现出更多越轨创新行为。与非高新技术行业相比,高新技术行业面临更大的创新风险,需要投入更多资源改善企业资源对自主创新的限制(宋建等,2020),因此,更需要通过越轨创新弥补企业自主创新不足,提高企业整体创新水平。在此背景下,在高新技术行业中领导风格对员工越轨创新的影响效应更大,员工越轨创新更容易受到不同类别领导风格的激发或抑制。基于以上分析,本研究提出如下假设:
H6：行业类别能够调节领导风格与员工越轨创新之间的关系;与非高新技术行业相比,高新技术行业中领导风格与员工越轨创新之间的关系更强。
1.3.2 方法学因素
不同研究设计和数据搜集方式可能对元分析结论产生影响,因此,检验双变量关系时,方法学因素通常被视为重要调节变量[22]。为了进一步控制共同方法偏差[23],本研究检验评价来源和抽样时间在领导风格与员工越轨创新之间的调节效应。检验使用同源数据(如自我评价)、多源数据(如自评和他评相结合),以及采用横截面(同一时间点施测)、纵向研究设计(多个时间点施测)是否影响领导风格与员工越轨创新之间的关系。基于以上分析,本研究提出如下假设:
H7：抽样时间能够调节领导风格与员工越轨创新之间的关系,与横截面研究相比,采用多时间点抽样的研究中领导风格与员工越轨创新之间的关系更弱。
H8：评价来源能够调节领导风格与员工越轨创新之间的关系,与同源评价相比,采用多源评价的研究中领导风格与员工越轨创新之间的关系更弱。
综上,本文构建研究模型如图1所示。
图1 研究模型
Fig.1 Research model
本研究遵从元分析通用的PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)流程进行文献检索与筛选。文献检索过程中,中文主要使用CNKI、维普、万方等数据库,英文主要使用Web of Science、Google Scholar、PsycINFO等数据库,中文文献检索采用“领导”“领导风格”和“越轨创新”“员工越轨创新”“越轨创新行为”“员工越轨创新行为”等作为联合检索关键词,英文文献检索采用“leadership”“leader” “leadership style”和“bootlegging innovation”“employees′ bootlegging innovation”“bootlegging innovation behavior”“employees′ bootlegging innovation behavior”“deviant innovation”“employees′ deviant innovation”“deviant innovation behavior”“employees′ deviant innovation behavior”等作为联合检索关键词。为了减少出版偏倚对元分析结果的干扰,本研究还使用相同关键词对国内外组织行为学重要学术会议、学位论文数据库、已出版学术著作等进行检索,将相关主题的工作论文、会议论文和著作纳入元分析样本。
根据元分析方法的基本原理,结合本研究主题,文献筛选流程如图2所示。纳入元分析样本的文献需要同时符合以下标准:①实证研究的自变量是领导风格,因变量是员工越轨创新;②文献明确报告了样本量、测量工具的信度值、变量之间的皮尔逊相关系数r或者可以转化成r的t值、F值、χ2值等其它系数;③重复或已撤回的研究、质性研究不纳入元分析样本。最终纳入元分析样本的文献共计61篇,其中,中文文献56篇,英文文献5篇;学术期刊43篇,学位论文17篇,会议论文1篇。
图2 文献检索与筛选流程
Fig.2 Process of literature retrieval and screening
本研究遵从Cooper[24]的建议,编码过程包括4个阶段:第一阶段,3位组织行为学领域的研究人员根据变量测量及相关操作化定义,共同制定编码工作表和编码方案,并对纳入元分析的文献进行独立编码,如自变量、因变量、效应值、样本量、行业类别抽样方式、评价来源等;第二阶段,3位研究人员对随机选择的12篇文献进行独立编码,然后评估结果的一致性(一致性系数为0.85),对编码存在分歧的地方进行讨论、完善与更新;第三阶段,3位研究人员再次对随机选择的10篇文献进行独立编码,一致性水平有所提高(一致性系数为0.97),所有分歧通过讨论得以解决;第四阶段,3位研究人员完成所有文献编码,后期多次反复检查没有发现明显错误。
最终纳入元分析的领导风格涉及5种元类别,其中,变革导向包括变革型领导,关系导向包括谦逊型领导、包容型领导、差序式领导、服务型领导、仁慈型领导、亲和幽默型领导、自我牺牲型领导,价值观和道德导向包括道德型领导、真实型领导、德行领导,任务导向包括授权型领导、教练型领导、悖论式领导,破坏导向包括辱虐型领导、剥削型领导、非伦理型领导、威权领导等。
鉴于3个调节变量均为二分变量,根据元分析的常用做法,采用虚拟变量的方法进行编码。如在行业编码时将属于高新技术行业的样本编码为1,非高新技术行业的样本编码为2。
本研究遵从Hunter等[25]的建议,使用随机效应模型,采用软件CMA 3.0进行元分析。首先,计算样本大小加权的元分析相关性(r)以纠正抽样误差,然后,计算纠正了抽样误差和测量误差的真实总体相关性(ρ)。通过使用两个相关变量的信度值(Cronbach′s α),校正两个相关变量之间的测量误差:
其中,rm是已校正的相关系数,rxy是变量X和Y的相关系数,rxx、ryy分别代表变量X和Y的信度值。如果原始文献没有汇报领导风格与员工越轨创新之间的信度值,则使用已报告信度值的算术平均值校正测量误差。
每组元分析关系的研究个数(k)、样本量(N)、修正后的相关系数(ρ)、95%置信区间CI、异质性检验的卡方值(Q统计量)、由人工效应导致的方差比例(I2)如表1所示。
表1 领导风格与员工越轨创新的主效应、异质性与出版偏倚检验结果
Table 1 Main effects, heterogeneity and publication bias test results of leadership style on employees′ bootlegging innovation
领导风格类型kN加权平均相关ρZ95%置信区间下限上限异质性检验QI2p出版偏倚检验Fail-safe-NM变革导向 51 8300.7215.1010.5080.851244.05998.3610.0001 6690关系导向 3211 5060.5228.0760.4120.6162 112.44598.5800.00017 7930价值观和道德导向93 1730.4173.3460.1820.607457.21998.2500.0001 5480任务导向 155 7160.6067.0550.4680.715586.27997.4410.0001 9240破坏导向 62 101-0.134-0.831-0.4250.182103.61995.1750.000600
注:k表示效应值个数,N表示样本量,M表示使用剪补法计算的研究数量缺失值
出版偏倚是指结果显著的研究更容易被发表但不能代表该领域总体研究情况[26]。出版偏倚有可能使效应值的估计出现偏差,从而影响元分析结论准确性。本研究采用多种检验方法,以提高出版偏倚检验的稳健性。首先,使用漏斗图法检验出版偏倚。从图3可以看出,效应值比较均匀地散落在漏斗顶部,并且左右大致呈现对称关系,说明存在出版偏倚的可能性较小。然后,使用失安全系数法和剪补法提供的缺失研究数,检验出版偏倚。从表1最后两列可以看出,失安全系数值均高于临界值5k+10,剪补法提供的缺失研究数均为0,进一步说明不存在严重的出版偏倚。
图3 漏斗图
Fig.3 Funnel plot
Q值和I2是检验研究异质性水平的重要指标,Q值显著则说明主效应值之间具有高度异质性,使用随机效应模型进行后续分析。I2代表实际效应值引起的变异占总变异的比例,其值大于0.6则说明主效应间存在高异质性。
根据表1可知,不同领导风格元类别与员工越轨创新的Q值均在0.001水平上显著且I2均大于0.6,说明各研究主效应之间存在异质性,不同领导风格元类别与员工越轨创新之间可能存在潜在调节变量,采用随机效应模型进行后续分析。
由表1可知,变革导向、关系导向、价值观和道德导向、任务导向、破坏导向领导与员工越轨创新之间的效应值分别为0.721(CI=[0.508,0.851])、0.522(CI=[0.412,0.616])、0.417(CI=[0.182,0.607])、0.606(CI=[0.468,0.715])、-0.134(CI=[-0.425,0.182]),说明变革导向、关系导向、价值观和道德导向、任务导向领导与员工越轨创新呈现高度正相关关系,破坏导向领导与员工越轨创新呈中等程度负相关关系。领导风格元类别按照相关系数强弱依次为变革导向、价值观和道德导向、关系导向、任务导向、破坏导向,说明领导风格对员工越轨创新存在广泛和显著影响,由于行为特征和影响机制异质性,不同领导风格元类别对员工越轨创新的影响程度存在差异,因此,假设H1～H5得到支持。
3.4.1 行业类别
本研究进一步采用亚组分析,检验行业类别在领导风格与员工越轨创新之间的调节效应。由表2可知,行业类别对变革导向、关系导向、任务导向领导与员工越轨创新之间的调节作用显著(p<0.05),而行业类别对价值观和道德导向、破坏导向领导与员工越轨创新之间的调节作用不显著(p>0.05),因此假设H6得到初步验证。使用元回归分析检验行业类别的调节作用,结果表明,行业类别显著调节变革导向(β1=-0.633,p<0.05)、关系导向(β1=0.374,p<0.05)、任务导向领导(β1=0.304,p<0.05)与员工越轨创新之间的关系,因此假设H6得到进一步验证。行业类别调节效应不显著的原因可能是主效应之间的关系较为复杂,调节变量产生的差异性被其它效应抵消或者达不到统计学显著性要求。
表2 行业类别对领导风格与员工越轨创新间关系的调节作用
Table 2 Moderating effects of industry category on leadership style and employees′ bootlegging innovation
领导风格类别异质性检验Q(组间)df(Q)p划分类型kN效应值及95%置信区间ρ下限上限双尾检验Z值p变革导向5.597*10.017H31 3020.8590.7100.9356.2550.000NH25280.5770.3190.7553.9450.000关系导向4.974*10.026H134 1530.6500.4920.7666.4330.000NH186 3380.3810.1710.5583.4470.001价值观和道德导向0.91610.338H31 0830.253-0.2040.6191.0900.276NH62 0900.4910.2050.7003.1980.001任务导向4.187*10.028H73 3280.7020.5840.7918.4050.000NH93 4030.5140.3700.6346.1960.000破坏导向1.35710.244H31 213-0.014-0.2940.268-0.0980.922NH3888-0.252-0.4990.033-1.7400.082
注: H表示高新技术行业,NH表示非高新技术行业
3.4.2 抽样时间
由于价值观和道德导向、破坏导向领导与员工越轨创新的实证研究都是横截面研究,因此,仅检验抽样时间对变革导向、关系导向、任务导向领导与员工越轨创新间关系的调节作用。结果如表3所示,抽样时间对关系导向、任务导向领导与员工越轨创新间关系的调节作用显著(p<0.05),采用多时点抽样的研究中,关系导向领导对员工越轨创新的效应值比采用横截面设计的研究小;抽样时间对变革导向领导与员工越轨创新间关系的调节作用不显著(p>0.05),因此假设H7得到初步验证。
表3 抽样时间对领导风格与员工越轨创新间关系的调节作用
Table 3 Moderating effects of sampling time on leadership style and employees′ bootlegging innovation
领导风格类别异质性检验Q(组间)df(Q)p划分类型kN效应值及95%置信区间ρ下限上限双尾检验Z值p变革导向0.10710.744多时点15560.641-0.2460.9441.4740.141横截面41 2740.7390.4150.8973.6660.000关系导向4.176*10.041多时点103 7800.292-0.0170.5491.8570.063横截面227 7260.5970.4570.7086.9170.000任务导向6.173*10.013多时点25480.5330.4170.6327.7420.000横截面135 1680.7340.6120.8218.1960.000
使用元回归分析检验抽样时间的调节作用,结果表明,抽样时间显著调节关系导向(β1=0.388,p<0.05)、任务导向领导(β1=-0.342,p<0.05)与员工越轨创新之间的关系,因此假设H7得到进一步验证。相比横截面的研究设计,多时间点抽样能够减少共同方法偏差对结果的干扰,研究结果更加客观和准确,能够显著抑制效应值的“虚高”(Podsakoff等,2003),因此使用多时间点抽样方式的效应值更小。
3.4.3 评价来源
由于价值观和道德导向、破坏导向领导与员工越轨创新的实证研究均为同源数据(均由员工填写),因此,仅检验评价来源对变革导向、关系导向、任务导向领导与员工越轨创新的边界作用。结果如表4所示,评价来源对变革导向、关系导向和任务导向领导与员工越轨创新间关系的调节作用均不显著(p>0.05),因此假设H8没有得到验证。究其原因,可能与行业类别调节效应不显著类似。
表4 评价来源对领导风格与员工越轨创新间关系的调节作用
Table 4 Moderating effects of evaluation source on leadership style and employees′ bootlegging innovation
领导风格类别异质性检验Q(组间)df(Q)p划分类型kN效应值及95%置信区间ρ下限上限双尾检验Z值p变革导向2.83910.092同源41 3210.7790.6020.8835.8810.000多源15090.361-0.3040.7891.0720.284关系导向0.23110.631同源3111 2550.5300.3910.6466.5170.000多源12510.341-0.5270.8610.7400.459任务导向0.03310.855同源145 3740.6030.4910.6968.5220.000多源13420.6400.1350.8812.3890.017
本研究基于国内外61个实证研究的效应值进行系统的元分析,结果表明,变革导向、关系导向、价值观和道德导向、任务导向领导与员工越轨创新呈显著正相关关系,破坏导向领导与员工越轨创新呈显著负相关关系。变革导向、关系导向、价值观和道德导向、任务导向领导通过为员工提供组织资源和情感支持,让员工在认知和情感上感受到领导者的关怀、温暖和以身作则的榜样力量,作为社会交换和观察学习的传导机制,员工实施越轨创新推进组织变革(Qu等,2023);而破坏导向领导通过鼓励员工追求破坏性的目标和使用破坏性的方法对员工施加影响(Krasikova等,2013),不仅抑制员工产生创新想法的动机,而且阻碍员工实施越轨创新行为。
不同领导风格元类别主效应存在强弱差异:①变革导向领导在预测员工越轨创新方面发挥重要作用,相关实证研究也表明变革导向领导与员工越轨创新存在密切关系[27],在当前创新风险和不确定性大量存在的商业环境中,变革型领导在激励员工提高自身创造力时,也要求员工承担创新风险,会培育和塑造员工风险意识[28],因此对员工越轨创新的影响最大;②价值观和道德导向领导通过自身道德情操与正确价值观为员工树立社会学习的榜样,领导展现出对员工集体福祉的密切关注、利他主义、包容和接纳等特点[29],同时通过社会互动和人际交往对员工产生影响,提高员工工作满意度,激发员工角色外行为(杨磊等,2023),因此,价值观和道德导向领导对员工越轨创新的影响仅次于变革导向领导;③然后是关系导向领导,其影响员工对任务绩效、工作满意度和组织承诺的评价,进而影响员工越轨创新;④任务导向的领导行为比关系导向的领导行为对员工评价的工作态度和领导者评价的管理效率影响小,任务导向领导主要影响任务绩效评价,涉及的移情行为较少[30],对员工越轨创新的影响相对较小。
行业类别显著调节变革导向、任务导向和关系导向领导与员工越轨创新间关系。高新技术行业的初始资金投入大,创新需求大、风险高,因此,领导风格对员工越轨创新的影响更大,效应值比非高新技术行业大。
抽样时间显著调节变革导向、任务导向、关系导向领导与员工越轨创新间关系,相对于多时间点抽样,横截面研究可能产生更多抽样误差,导致效应值被夸大而高于真实水平。
行业类别和抽样时间对价值观和道德导向、破坏导向领导与员工越轨创新间关系的调节作用不显著,评价来源对变革导向、关系导向、任务导向领导与员工越轨创新间关系的调节作用不显著,可能是因为亚组分析样本量太小,以及两者之间的内在影响因素比较复杂,调节变量的差异还不足以对变量之间的关系产生影响。
(1)强调领导风格在激发员工越轨创新中的关键作用。以往研究主要聚焦员工个体因素[31]、组织因素[32]等,本研究着重探讨领导风格对员工越轨创新的重要影响,通过分析不同领导风格元类别与员工越轨创新之间的关联性,扩展了员工越轨创新前因变量研究。
(2)全面回顾领导风格与员工越轨创新间关系文献,阐释了之前研究结论之间的分歧。同时,扩展了社会交换理论和社会学习理论在领导风格与员工越轨创新间关系研究中的运用,为解释员工越轨创新产生机制提供了新视角。
(3)进一步厘清了领导风格与员工越轨创新间关系的边界条件,丰富了领导风格与员工越轨创新研究。通过亚组分析检验了行业类别和抽样时间的调节作用,为挖掘跨行业创新发展需求、优化研究设计提供了参考。
(1)重视领导风格对员工越轨创新的重要作用。在充满创新风险和不确定性的时代,组织创新需求大大增加,但囿于组织流程和顶层设计对创新的限制,具有隐蔽性的越轨创新显得更加重要。组织要合理引导和培养管理者的良性领导风格,发挥其对组织创新驱动发展的积极作用;同时,减少领导辱虐、剥削、霸凌等消极行为对越轨创新的抑制作用。可以开展主题沙龙、专家讲学、团体辅导、素质拓展等活动,培养积极领导行为。
(2)辩证地看待员工越轨创新行为,为员工创新活动营造良好组织氛围、健全审批流程。领导者应积极与员工进行沟通,了解员工关于创新的真实想法,循序渐进地引导员工将越轨创新过渡到正常创新活动上来,让员工能够光明正大地将自身创新想法转变为创新实践。同时,领导也应通过资源支持、心理关怀、愿景激励等多种方式,提升员工创新动机,提高组织创新效能感,建设创新型组织。
本研究存在以下局限和不足:①仅纳入英文和中文文献作为元分析样本,其它语言的文献并未纳入,可能影响元分析结论的全面性和准确性;②由于缺乏具体领导风格类别与员工越轨创新的相关系数矩阵,未能对元类别下具体领导风格对员工越轨创新的影响进行相对权重分析;③可能存在潜在调节变量,如权力距离是一个重要的调节变量,但目前关于领导风格与员工越轨创新的实证研究都基于中国情境(英文文献涉及的样本也是中国情境),暂时无法探讨不同权力距离背景下两者关系差异。
未来研究可从以下方面展开:①纳入更多语言种类的文献,提高元分析代表性和结论准确性;②在条件成熟的情况下,利用相关系数矩阵进行领导风格类别与员工越轨创新的相对权重分析,明确具体领导风格与员工越轨创新关系的强弱;③挖掘更多潜在调节变量,进一步扩展领导风格与员工越轨创新的边界条件。
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