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第三节
研究目的与内容结构

一 研究目的

本书的主要目的是探究员工感知视角下创新导向人力资源管理实践通过员工的心理、行为影响企业绩效的作用机理。这将为有效利用创新导向人力资源管理实践提供理论基础与实证依据。具体如下所示:

一是创新导向人力资源管理实践的核心范畴与构念结构。通过对相关文献的研读,发现人力资源管理实践有很多成熟的量表(蒋琬等,2013;覃大嘉等,2018),但当创新战略和人才战略结合形成创新导向人力资源管理实践后,相关研究就为数不多了,对其核心范畴与构念结构也没有定论。创新导向人力资源管理实践的核心范畴与构念结构,影响着整个研究的预期目标。本书将借助质性研究的方法,通过实地走访企业的中层管理者、基层管理者和有三年以上工作经验的资深员工,进行一对一的深度访谈,获取相应材料,之后进行抽取、合并、分类,凝练出创新导向人力资源管理实践的核心范畴与构念结构,并以此选取最合适的量表。

二是探究创新导向人力资源管理实践对企业绩效的影响。在以往文献研究中人力资源管理实践与企业绩效有密切的联系(Chen & Huang,2009;杜娟,2007;王艳平等,2014),那么这种融入创新导向的指向性人力资源管理实践对企业绩效有无影响?什么样的影响?本书将进行细致深入的论述。

三是剖析创新导向人力资源管理实践与企业绩效之间的“黑箱”问题。在明确创新导向人力资源管理实践对企业绩效存在影响作用之后,本研究将进一步揭示此作用的内在影响过程。从员工心理、行为方面入手,探究多个中介变量所发挥的中介作用,不光检验单一中介效应,还需检验多中介效应以及串联中介效应,揭示内在影响路径。

四是讨论员工个体特征因素在创新导向人力资源管理实践对企业绩效影响过程中的调节作用。在剖析理论模型的影响路径基础上,进一步研究影响路径作用的调节变量。根据本书的研究主题,拟定员工个体特征因素为员工学习目标导向。本书首先检验学习目标导向在各个路径上的调节作用,之后再结合证实的中介变量,深入讨论复杂作用,如:有调节的中介作用、有中介的调节作用以及混合作用。

以上各项研究内容分别探讨了不同的研究问题,但又都是从研究目标按科学逻辑推演来的,步步深入,紧密联系,较为深刻全面地揭示了创新导向人力资源管理实践对企业绩效的复杂影响过程。

二 本书结构

全书共分八章,分别是绪论、相关文献综述、创新导向人力资源管理实践构型的质性研究、研究假设与理论模型构建、问卷调查与数据收集、测量模型检验与数据质量评估、员工感知视角下的影响效应检验、研究结论与展望。

第一章绪论。在当前以创新促发展的背景下,提出研究的中心问题,简述研究意义,之后对研究内容、框架结构、研究方法、技术路线和创新点进行阐述。

第二章相关文献综述。在对相关文献广泛研读的基础上,围绕创新导向人力资源管理实践、心理授权、员工创新行为、企业绩效、员工学习目标导向五个研究变量,进行文献梳理和综述。为之后章节的研究奠定理论基础,并进一步论述后续有待拓展的问题和本书的努力方向。

第三章创新导向人力资源管理实践构型的质性研究。在第二章相关文献综述的基础上,对创新导向人力资源管理实践进行质性分析。挑选18家代表性企业进行实地访谈,一对一深入了解创新导向人力资源管理实践的实际情况,搜集大量材料进行编码和归纳,得出当前情境下创新导向人力资源管理实践的结构,为之后的量表选取和实证研究提供铺垫与支撑。

第四章研究假设与理论模型构建。通过前文的主要变量的综述研究,逐步明晰了创新导向人力资源管理实践、心理授权、员工创新行为、企业绩效和学习目标导向的逻辑关联,之后进一步整合社会认知理论、计划行为理论、创新扩散理论、社会交换理论和目标设定理论,提出主要变量间的研究假设,构建包含创新导向人力资源管理实践、心理授权、员工创新行为、企业绩效和学习目标导向的理论模型。

第五章问卷调查与数据收集。根据前文的文献研究和质性分析,选取用于测量各个变量的合适量表,组成原始问卷。为保证调查的效果,先进行了预调研,分析信度和效度,对不合适的题项进行调整或删除,形成正式问卷。之后是正式调研,大规模发放问卷,对获得的数据做初步的统计分析。

第六章测量模型检验与数据质量评估。运用验证性因子分析对各个变量的测量模型进行检验,评估信度和效度,为之后的假设检验建立科学可信的基础。同时,本章还进行了竞争模型检验、共同方法变异和变量相关性分析。

第七章员工感知视角下的影响效应检验。运用正式调研数据对研究假设进行检验,考证理论模型的路径可行性,验证变量间的直接效应、单中介效应、双中介效应、串联中介效应、调节效应、有调节的中介效应、有中介的调节效应和混合效应。

第八章研究结论与展望。对本书实证分析的结果进行梳理总结,形成研究结论,归纳最终的创新点,并简要阐述以后的研究方向。 XKpFiH1vIIiJHG5pyO22fgV5OZDBk4I+4/BRxGjm+eWfb8hL83hU7Axc7Mbdrg5q

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