攀登更高的山多层次多来源纵向研究设计的挑战.pdf

Management and Organization Review 7:3 59-74 组织管理研究 第7 卷 第3 期 2011 年11 月 攀登更高的山：多层次、多来源、纵向研究设计的挑战 Carol T. Kulik 澳大利亚国立大学 中文翻译：北京大学光华管理学院2011 级研究生 易洁 摘 要 近年来，管理学者常被鼓励收集多层次、多来源和纵向研究的数据。 在这篇论文中，我指出了学者在收集此类数据时会面临的挑战：申请获得大学伦 理委员会对研究批准的挑战，以及研究者在组织中进行此项研究时来自组织的挑 战。我为如何解决这两个挑战提供了建议。最后，本文讨论了多层次、多来源、 纵向研究对研究者和被研究组织之间关系的影响及对整个管理学界的影响。 关键词 纵向，多层次，多来源，出版，研究伦理 引言 最近我所工作的大学接待了一位资深管理学者的来访。在座谈中他鼓励我们 在研究中采摘 “高悬的果实”。他用这个比喻来形容历史对学术研究的影响。那 些比我们早进入研究领域的学者已经解决了最简单的问题——他们摘到了挂在树 上很低位置的果实。而如果我们想要研究那些与今日社会息息相关的理论问题， 我们就必须采摘挂在更高位置的果实，触碰那些需要更复杂、更精密研究方法的 问题。随着时间的推进，这些问题变得更加有趣，但回答这些问题的挑战也随之 变得更大，我们对评判一项研究质量高低的标准也变得越来越高。 在那次座谈之后，我的一位同事用一句中国谚语代替了演讲者的比喻： “一 山更比一山高”。也许这个关于山的比喻比摘水果的比喻更能贴切地描述研究者 的工作状态：它是如此清晰地刻画了如今研究者为了达到越来越高的 “高水平” 研究标准所付出的努力。有时，在做我自己的研究项目时，觉得自己正背着沉重 的行李爬一座很高的山—— 当然，我确信我今天爬的这座山一定比我在以前的研 究生涯中爬的那些山更高。 越来越多的人认为，爬更高的山意味着使用那些具有多层次、多来源、或者 纵向数据——甚至理想的状态下，将这三者结合在一个研究中。在这篇论文中， 版权归中国管理研究国际学会所有 60 Carol T. Kulik 我称这些多层次、多来源、纵向的数据为 MML 设计(multi-level, multi-source, or longitudinal data design) 。多层次意味着数据来源于不同的层级（例如，个体与小 组；个体与组织；或者个体、小组和组织同时出现）。多来源意味着数据将会来 自不同的信息源（例如，一个雇员也许会提供他的工作满意度情况，一位管理者 也许会评估这位雇员的工作表现，组织有可能提供一些雇员的旷工记录）。 一些期刊也对 MML 设计表明了兴趣。Journal of Organizational Behavior 曾 报道： “通常，评论家认为多来源（至少来自于不同的组织机构）的数据收集方 法是论文发表的重要前提” （Ashkanasy, 2010: 1 ）。Journal of Applied Psychology 则警告说，“那些使用横截面的数据、来源单一、仅仅建立在调查基础上的研究 通常是不被鼓励的”(Kozlowski, 2009:1) 。通常，期刊的标准总是迫使我们与其保 持一致。而攀登更高的山则意味着需要将组织的运营状况和业绩 （通常来自于人 力资源经理）与雇员的个人感知和产出（通常来自于雇员自己）合并起来，并且 需要同时收集不同来源的数据至少三遍，以便能够做真正的纵向数据分析 (Ployhart Vandenberg, 2010) 。这是一项艰苦的工作——很明显，它需要花费更 多的劳动，且需要更多资源。不仅如此，在其他很多不常被讨论的方面它也会遇 到很多困难——这正是本文要讨论的部分。 例如，MML 设计为大学中的伦理委员会出了难题——通常，他们负责保证 研究参与者不会被研究本身伤害。有一些大学的伦理委员会已经花费了数十年时 间调查一个接一个的匿名横截面研究的伦理问题。到现在为止，MML 设计在很 多领域都不常见，大学伦理委员会可能对这项研究方法并不熟悉。研究者怎样才 能说服伦理委员会通过他的 MML 式数据收集研究？怎样才能使伦理委员会相 信