职业生涯成功影响机制及跨文化的元分析研究

彭贤杰

(同济大学 职业技术教育学院， 上海 200092)

有关职业生涯成功的研究可追溯至20世纪30年代，初期发展缓慢。20世纪80年代后期越来越多的学者热衷于职业生涯成功的研究。20世纪90年代中后期，随着商业模式的转变，无边界职业生涯时代的出现，使得该主题的研究出现新的高潮。时至今日，全球化背景下，职业生涯成功仍是组织和个人进行职业生涯开发与管理所备受关注的重要议题。

目前，关于职业生涯成功的研究虽然取得了较为丰硕的成果，但争议和矛盾也日渐显现。毋庸置疑，时代的变迁、信息的发展、组织的变革、行业和地区差异等因素，驱动着组织及个人对职业成功的测量和评价进行更深层次的探讨。尽管国外对职业生涯成功的研究较早，但由于文化的特殊性，即使采用一致的研究过程或方法，中国情境下职业生涯成功的研究可能还会得出一些不同于国外研究的结论。在不同的文化情境下，它们之间的关系是否存在差异，这种差异是否显著，是否存在一般性规律，即两者之间是否存在情境依赖，目前还缺少相关的实证研究。

因此，有必要对已有研究成果进行归纳，在对职业生涯成功的影响因素已有普遍共识的基础上，分析究竟哪种因子更能解释其形成机制。这不仅是理论界研究的热点，更是个体和组织在进行职业生涯管理实践时需要识别的因素。

职业生涯成功的研究结果数量较大，各个研究结论之间存在诸多差异，使用元分析方法可以更好地达到研究目的。通过对具备特定条件的、同主题的研究结果进行再统计和综合评价，剖析研究间的差异特征，继而探查出在每个单独研究中显现不出但对解决重大问题具备更高价值的结论趋势和形态，可以为不同文化情境下的职业生涯管理提供实证依据，为个体和组织的人力资源开发及管理提供实践指导。

一、职业生涯成功研究成果的差异性

学者们对职业生涯成功的研究已经取得了非常丰富的成果，但其结论仍然存在诸多差异，主要表现在以下几个方面：

1.职业生涯成功的评判标准呈现二元化特征

随着时代的发展，对职业生涯成功的评判由传统的客观职业生涯成功发展为主客观职业生涯成功相结合的二元化标准。并且，在衡量主客观职业生涯成功的评价指标上，学者们各持己见。“薪酬水平”、“工资增长”、“晋升或晋升次数”、“职务等级”、“个体的市场竞争力”等指标都曾被用来衡量客观职业生涯成功；“感知到的职业成功”、“职业满意度”、“职业参与度”、“感知到的晋升机会”、“生活满意度”等指标常用于衡量主观职业生涯成功。[1]学者们常常根据自己的研究实际，采用不同的衡量指标，因此研究结论呈现出较大的差异。

2.职业生涯成功影响机制研究存在差异

诸多因素对职业生涯成功产生影响。这些因素大致可以分为人口统计学变量、人力资本特征、个体行为特征、社会资本特征等变量。在已有的研究中，学者们根据不同的研究目标，对变量的选取也各不相同，同一变量有的被用作自变量，有的被用做控制变量或者调节变量，因此形成了不同的影响机制，使研究成果呈现出差异性。

3.职业生涯成功的跨文化权变因素的影响

关于文化、国情、时代变迁等宏观环境因素对职业生涯成功的作用差异性，国外研究给了我们很好的启示。由于文化的特殊性和时代的差异性，纵然采用一致的研究过程和方法，职业生涯成功的研究结论仍可能会产生较大的差异。然而国内目前还缺少这方面的比较研究，因此中国文化情境下的职业生涯成功研究是否会得出不同于国外的研究结论，它们的关系是否存在差异，这种差异是否显著、是否存在一般性规律，目前还没有针对性的实证研究。

因此，就上述存在的问题，文章的研究目标如下：(1)考查人口统计学变量、人力资本、社会资本对职业生涯成功的作用机制；(2)针对是否存在显著性，引入文化变量，探究是否能作为解释变量；(3)根据研究结论，对个体或组织进行职业生涯管理提出建议和展望。

二、职业生涯成功的影响机制及跨文化的研究关系

职业生涯成功的定义多采用Seibert等人的界定，即个人在工作经历中逐渐积累和获得的积极的心理感受，以及与工作相关的成就。[注]S.E.Seibert, J.M.Grant, and M.L.Kraimer, “Proactive Personality and Career Success,” Journal of Applied Psychology, 1999,84(3), p.416.人们对职业生涯的关注在于其双重性，一方面，它紧密联系人们的内在状态，如对自我的想象、自我认同等；另一方面，它又涉及正式地位、法定关系、生活方式等方面的问题。

通过对文献的梳理，我们发现对职业生涯成功产生主要影响的变量可概括为人口统计学变量、人力资本、社会资本等变量。我们发现：(1)在选用的53篇实证研究文献中，所有的文章均使用职业满意度来衡量主观职业生涯成功，并使用Greenhaus等人编制的职业满意度量表进行测量。[注]J.H.Greenhaus, S.Parasuraman, and W.M.Wormley, “Effects of Race on Organizational Experiences, Job Performance Evaluations and Career Outcomes,” Academy of Management Journal, 1990,33, p.64.有76%的文献使用薪酬水平和晋升次数来衡量客观职业生涯成功。2003年后，较多的学者使用个体职业竞争力来衡量职业生涯成功，多数采用Eby等人所编制的职业竞争力问卷进行测量。[注]L.T.Eby, M.Butts, and A.Lockwood, “Predictors of Success in the Era of the Boundaryless Career,” Journal of Organizational Behavior, 2003,24, p.698.(2)人口统计学变量研究中，性别、年龄和婚姻状况与职业生涯成功的关系密切。与人力资本相关的实证研究中，涉及较多的是教育程度、职位以及工作经验。社会资本与职业生涯成功的影响关系是近十年研究的热点，涉及较多的是社会网络、上级/导师支持、职业支持。因此根据已有研究的主要成果，将这些重要变量纳入元分析中。(3)在作用机制研究中，较多学者以人口统计学变量作为控制变量，研究人力资本、社会资本与职业生涯成功的关系。在不同时期，变量间的影响显著程度不一致。并且，国内外学者的研究结论也出现不一致的情况。具体表现如下：

1.人口统计学变量与职业生涯成功

Gattiker等人研究发现，人口统计学变量比其他影响因素能够解释更多的职业生涯的差异。Cox等人研究发现，年龄能够积极地预测客观成功，因为客观成功是随年龄而变化的。Igbaria等人认为，在对年龄、工作经验、职位这些变量进行控制的情况下，女性的薪资水平仍比男性低。王忠军在采用职业成功新型评价标准的实证研究中，证实了年龄、婚姻状况对职业生涯成功具有重要影响作用。周文霞认为，人口统计学变量(性别、年龄、婚姻状况)在职业满意度方面差异不显著，在晋升和薪水方面显著。[2]

因此，在总结了以往的人口统计学变量(性别、年龄以及婚姻状况)与职业生涯成功的关系的研究基础上，尽管学者对于两者的作用关系未达成一致结论，但基于众多的研究成果，可提出如下假设：

H1：人口统计学变量(性别、年龄以及婚姻)对职业生涯成功有显著正向影响，且差异不显著。

2.人力资本与职业生涯成功

人力资本中个人在教育和经验方面的投资，是预测职业发展最有力的因素[3-4]，工作经验、职位任期对客观和主观职业生涯成功都是强相关的。[5]Keeton研究了政府专员、中层和高层的成功企业管理者的案例，他发现，人力资本中的教育、智力、工作的竞争力和技术技能与他们的职业生涯成功有着高相关性，除了技术技能外，其他都被认为是必要的因素。Sandy等人调研了美国的大型企业，通过实证分析证实了人力资本变量中的职位任期和培训能显著预测职业成功。Hassan通过实证研究认为人力资本中的教育水平、工作投入、工作经验和工作的时间与职业生涯成功呈正相关的关系。龙立荣在调研中发现教育程度对主观职业生涯成功有显著影响。周文霞认为人力资本变量在主观职业生涯成功方面差异不显著，但在客观职业生涯成功方面差异显著。

学者们在进行职业生涯成功的研究中，重点关注人力资本因素中的教育程度、职位以及工作经验的影响作用。但是，即使采用相同维度的职业生涯成功评价指标，其研究结论还是不能达成一致。据此，提出假设2：

H2a：人力资本(教育程度、职位与工作经验)对客观职业生涯成功有显著影响，且差异显著。

H2b：人力资本(教育程度、职位与工作经验)对主观职业生涯成功有显著影响，且差异显著。

3.社会资本与职业生涯成功

以往的研究表明社会资本与薪酬水平和晋升有相关性，有助于实现客观职业生涯成功。[6]Seibert等人认为，社会资本在个体职业生涯发展过程中，通过控制信息、机会和资源的获取，对个体的职业生涯成功发挥影响作用。王忠军也探讨了社会资本对职业生涯的影响关系，他认为在控制了人口统计学变量和组织变量的影响后，员工接触到的社会资本和动员的社会资本对他们的职业生涯成功具有显著的预测作用。并且，相对于人力资本变量，社会资本对主客观职业生涯成功有更重要的影响。社会资本中导师资源与职业成功有高度的一致性。[注]T.D.Allen, L.T.Eby, K.E.O’Brien, and E.Lentz, “The State of Mentoring Research: A Qualitative Review of Current Research Methods and Future Research Implications,” Journal of Vocational Behavior, 2008.73,p.343.国内对社会资本的实证研究总体上肯定了社会资本对促进职业发展的重要作用。[注]陈成文、王修晓：《人力资本、社会资本对城市农民工就业的影响——来自长沙市的一项实证研究》，载《学海》，2004年第6期，第24页。在考察社会资本与职业生涯成功的关系中，学者们得出了较为一致的结论。因此，提出假设3：

H3：社会资本与职业生涯成功显著相关，且差异不显著。

在宏观层面上，不同的文化情境对职业生涯的成功会产生不同程度的影响。自古以来，中国人认为成功人士应具有较高的社会地位和声望，工作要受到认可，赢得他人的赞许和尊重。因此，社会声望、工作认可程度、职业地位等是中国人评价职业成功的重要指标。在传统中国社会，人们秉持“学而优则仕”的观念，认为职业生涯的成功源于对教育和培训的投入，“孟母三迁”的故事至今脍炙人口。因此，在中国文化情境下人力资本与职业生涯成功的相关性很高。而西方处于个人主义文化情境中，强调自我意识，组织成员在情感上极具独立性，成员间的互动规则往往以“契约”、“交换”为基础。社会资本的概念起源于西方，社会资本强调的是对社会资源的占有、控制和交换。在西方社会，社会资本与职业生涯成功方面的研究非常丰富也比较成熟。因此，在西方文化情境下社会资本与职业生涯成功的相关性很高。据此，提出假设4：

H4a：相对于西方文化背景，在中国文化背景下，人力资本与职业生涯成功的相关性较高。

H4b：相对于中国文化背景，在西方文化背景下，社会资本与职业生涯成功的相关性较高。

三、职业生涯成功的作用机制研究方法及数据分析

1.研究方法

元分析是通过对众多单个研究结果进行综合的统计学再分析，进而得出一个普遍性结论的研究方法。多层次模型是实现元分析的一种重要建模方法。已有学者建议“将参与元分析的各个研究结果看作是一组多层次结构数据，已有各研究的结果是第一层次的单位，各个研究是第二层次的单位，通过建立一个多层次分析模型来探讨各个研究的特征对研究结果的影响”。[注]贺远琼、杨文：《高管团队特征与企业多元化战略关系的Meta分析》，载《管理学报》，2010年第7期，第91页。

文章使用多层线性模型(HLM)进行元分析。在多层次分析的第一层，考察人口统计学变量、人力资本、社会资本与职业生涯成功的变异程度；第二层分析中引入文化变量，考察文化对研究结果的影响作用是否显著，以及对相关系数的调节作用。这种多层嵌套模型可以很好地分析各定量研究结果的组内效应，并且兼顾组间效应，揭示了高层变量(文化因素)对各定量研究结果的影响，解决了跨级相关问题。[注]张雷、雷雳、郭伯良：《多层线性模型应用》，北京：科学教育出版社，2005年，第160页。数据来源于近10年发表于国际管理学权威期刊和国家自然科学基金委认定的学术期刊上的关于职业生涯成功影响机制的文献，共计112篇，其中定量研究的文献为53篇。

2.研究结果的数据分析

(1)元分析结果

考察关于人口统计学变量、人力资本、社会资本与职业生涯成功的变异程度，其元分析数据结果显示:人口统计学变量(性别、年龄与婚姻)、人力资本(教育程度、职位与工作经验)、社会资本均与职业生涯成功呈正相关关系。由于样本量存在的差异性，在此将Q值(用来判断是否存在潜在的变量用于解释研究间效果量的异质性)作为解释变量的指标。在人口统计学变量中，性别因子与主、客观职业生涯成功的相关性较高，其与主观职业生涯成功存在着显著的影响，Q值达到了81.6，验证了男女两性看待职业生涯成功的标准有所差异。而年龄和婚姻状况与职业生涯成功的相关性相对较弱，并不显著，对于假设H1部分支持。人力资本与职业生涯成功呈现积极的正向关系，教育程度与职位对客观的职业生涯成功存在着显著的变异，与主观的职业生涯成功相关性相对较弱，支持假设H2。社会资本的检验结果显示，其与职业生涯成功的相关性较高，支持假设H3。

(2)基于多层次方法的元分析结果

在多层次分析的第一层，由于初步的元分析表明人口统计学的变量不显著，因此，只考察人力资本、社会资本与职业生涯成功的变异程度，如果存在显著差异，则进入第二层次的分析。在探讨人力资本变量对职业生涯成功的影响时，中国文化背景编码为1，西方文化背景为0；在探讨社会资本变量对职业生涯成功的影响时，中国文化背景编码为0，西方文化背景为1。

在第一层水平上，职业生涯成功作为结果变量，人力资本和社会资本作为预测变量，在第二层水平上，平均值因素的模型中加入文化的权变因素，采用HLM软件内化Meta程序完成上述分析，结果如表1所示：

表1 人力资本、社会资本与职业生涯成功的多层线性模型Ⅰ

注:*P<.05

在多层次的第二水平分析中，加入文化因素，检验结果如表2所示：

首先，在人力资本与职业生涯成功关系的研究中，卡方以及相应的P值分别为517.367和0.029，达到了显著性水平；G01的回归系数为0.419且P值显著，表明存在文化的差异，解释了人力资本与职业生涯成功的影响程度，支持了假设H4a的成立。同时，第二层方差变为0.045，但仍然显著，说明除了文化因素很有可能还存在其他高水平变量可以解释变异。其次，在社会资本与职业生涯成功关系的研究中，卡方及相应的P值分别为447.191和0.037，达到了显著性水平；G01′的P值也显著，文化可用于解释变异，支持假设H4b。同样，第二层的方差变为了0.173且仍然显著，说明很有可能还存在其他高水平变量可以解释变异。

表2 人力资本、社会资本与职业生涯成功的多层线性模型Ⅱ

注:*P<.05

四、理论意义与实践启示

1.理论意义

文章采用元分析方法对近十年文献的研究成果进行了分析和统计，考察了人口统计学变量、人力资本、社会资本与职业生涯成功的影响关系，证实了文化可用于解释人力资本和社会资本对职业生涯成功影响的差异性。总体来说文章的研究成果存在以下三个方面的理论意义：

首先，在人口统计学变量对职业生涯成功的影响关系方面，近十年来的结论与以往的研究结论有所不同，人口统计学变量对职业生涯成功的影响显著度被弱化，性别与职业生涯成功存在显著差异，婚姻状况及年龄差异变得不显著。另外，在分析数据中，我们发现性别还影响着职业生涯成功观的评判，这可能是研究结论产生差异的主要原因之一。针对这一结论，未来的研究可以进一步对职业生涯成功的标准进行性别比较和分析，尤其是将案例研究和实证研究相结合，通过案例研究对职业生涯成功观的评判进行定性探讨，再结合具体的调研数据进行验证。

其次，在人力资本、社会资本与职业生涯成功的影响关系方面，初步的元分析显示教育程度、职位与客观的职业生涯成功的相关性较高。人力资本与职业生涯成功关系的Fish Z分数为0.682，在考虑了组织文化变量后，其P值下降0.014，一定程度上解释了变异。同样，在社会资本与职业生涯成功的研究关系中，显示社会资本与主观的职业生涯成功的相关性较高。总体而言，社会资本与职业生涯成功关系的Fish Z分数为0.574，相对于社会资本而言，人力资本对职业生涯成功的影响作用更加突出。

最后，在加入了文化的影响后，研究结论表明：总体而言，人力资本和社会资本都对职业生涯成功具有显著的正向影响，在中国文化背景下，人们更加注重人力资本的投入，从而影响职业生涯成功的实现；而在西方文化背景之下，社会资本对职业生涯的成功影响作用更大，这也是进行元分析的主要价值所在。另外，从总体趋势来看，通过跨文化比较后发现，国内的学者普遍认为，人口统计学变量不显著，多数将其作为控制变量进行分析，而西方学者较多地将其作为前因变量进行解释。

2.实践启示

从文章的研究结论中，我们可以得到以下实践启示：

首先，从研究结论中，我们发现影响职业生涯成功的因素来自多个层面，并且各因素之间存在相互影响关系。因此在管理实践中，要因地制宜，将员工个人特质、组织环境和文化背景结合起来。注意不同文化背景下各因素对职业生涯成功的影响作用差异。理解和尊重不同的文化背景下，职业生涯成功的评价异同。在中国文化情境下，组织应更关注员工在职业发展的不同阶段所需要的支持和帮助。组织对优秀员工提供丰厚的薪酬，安排更优越的工作环境，及时鼓励和认可其取得的成绩，给员工提供晋升的机会。而在西方的文化情境中，组织应该更注意尊重个人发展的自我意识，鼓励员工参加一些组织内部和组织外部的信息交流会、跨部门协调会，以增加接触各种信息、资源的机会。组织还可以为优秀的员工安排导师指导。另外，全球化背景下，中国80、90后员工也开始强调“自我意识”， 组织不仅要为新生代员工提供培训与发展的机会，以促进其人力资本的提升，而且也要为员工的社会资本的累积提供便利条件。组织可以有意识地把不同学历背景、知识结构、工作经历、专业经验的员工组建成一个团队，一方面使团队成员之间能够取长补短，相互促进，提高个人职业发展的技能，另一方面可以帮助组织内部形成资源互补的社会网络。

其次，我们在研究分析中发现，尽管近十年的研究成果发展了职业生涯成功的测量和评定标准，但是随着时代的变迁、信息的发展、组织的变革、行业和地区差异以及个体职业性质等因素的影响，职业生涯成功的衡量标准仍然非常复杂。职业生涯成功的测量和评价还需要根据实际的研究主题进行更深一步的探讨。另外，多数国内学者在研究中使用了国外学者开发的量表，但研究结果出现了异同于国外学者的结论。因此，在未来的研究中，要结合我国管理实际，开发出适用于我国文化情境的量表，增加职业生涯成功研究领域的学术成果，为做好人力资源的开发和管理工作提供支持。