JPART精选 | 公共服务动机的益处——是绿洲还是海市蜃楼？

编者按

公共服务动机作为公共管理领域的研究热点之一，在学界受到了广泛的关注。经过多年发展，相关理论研究成果越来越丰富，呈国际化、多领域、多学科的特征。随着研究的推进与成熟，公共服务动机的实证检验在测量方法、数据来源国家以及所采用的统计方法等方面越来越具有异质性，得出的结果也产生部分分歧。本期推荐的文章试图阐明背景因素（国家的法律渊源和腐败程度）和由研究者在实证研究中做出的测量相关选择（工作满意度、个人绩效、负面结果、组织承诺和组织公民行为），并观察结果中的部分分歧是否归因于它们。此外，作者利用Meta分析以研究公共服务动机对组织内各种个人和组织结果的影响。

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Meta分析试图整合和解释有关某些特定重要参数的文献的经验分析。它用于现有研究结果存在一些分歧的情况下，试图整合和协调这些结果，并在这个过程中寻找可能会缓和关系的变量。Meta回归分析提出了一种系统而客观的方式，对不同规模、不同样本量、来自不同国家、具有不同显著性水平的经验结果进行判断并赋予权重。因此，有学者（Stanley, 2001）认为Meta回归分析一般比传统的定性文献综述更客观。由于这一过程利用了现有的定量研究，一般采用回归分析，因此有时也被称为“回归分析的回归分析”。虽然该技术在经济学等门类中被广泛使用，但在公共管理中却是一种相对较新的方法。

作者简介

Sahar Awan，西班牙拉曼·鲁尔大学ESADE商学院；

Germà Bel，西班牙巴塞罗那大学经济计量、统计及应用经济学系 & 应用经济学研究所（IREA）GiM研究小组；

Marc Esteve，伦敦大学学院 & 拉曼·鲁尔大学ESADE商学院

摘要

学界对公共服务动机（Public Service Motivation, PSM）的兴趣产出了大量研究来解释PSM对公共部门组织的益处，包括提高雇员的工作满意度、提高个人业绩、提高留在组织的意愿、增强组织承诺和组织公民行为。然而，对文献仔细研究发现，对于PSM的这些影响，其经验证据不一。因此，作者分别对PSM的这五种影响进行了Meta分析（Meta-analysis）以阐明现有文献结果的差异。结果表明，PSM对消极结果、组织承诺和组织公民身份存在真正的影响。此外，背景变量（国家的法律渊源和腐败）以及测量相关的变量，都以独特的方式影响着上述五种关系中的每一种。

关键词：人事管理；公共行政；公共服务；Meta分析

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引言

多年来，研究PSM的成果急剧增长，呈国际化、多领域、多学科的特征。随着研究的成熟，PSM的实证检验在测量方法、数据来源国家以及所采用的统计方法等方面越来越具有异质性。最近，学者们建议在研究PSM的影响时深入研究背景因素的重要性（van Loon, 2017），因为至今鲜有研究对这些因素进行说明（例如见Vandenabeele & Van de Walle, 2008）。本研究试图阐明这些背景因素和由研究者在实证研究中做出的测量相关选择，并观察结果中的部分差异是否归因于它们。作者认为更广泛的背景因素可能会在影响PSM对各种结果的影响因素方面，产生有趣的见解。

作者建立的Meta分析中包括了五个常与PSM相关的关键结果变量，即工作满意度、个人绩效、负面结果（人员流动和倦怠）、组织承诺和组织公民行为。作者考虑了现有研究中两类因素的显著性，以及它们如何加强或削弱PSM对特定个体或组织的影响。首先，他们评估了研究者所做的与测量相关选择的影响；其次，他们考察了可能引起研究结果中出现差异的背景因素。因为他们注意到一些研究记录了PSM水平的跨国差异，并将其归因于各国制度背景的差异（Vandenabeele & Van de Walle, 2008）。作者通过研究两个独立的国家一级属性，即国家的法律渊源和腐败程度，进一步完善公共行政文献。法律渊源理论在金融和经济领域被广泛使用，以解释不同国家在政府质量、对塑造制度环境的影响等方面的差异。（Botero, 2004; La Porta, 1999）。接着，考虑到制度对个人态度的影响（Houston, 2011），作者探讨国家的法律渊源对PSM及其结果关系的影响。本研究纳入的第二个背景变量是该国的腐败程度。由于腐败对公共部门雇员的态度和行为的突出性（Gould & Amaro, 1980），作者探讨其对PSM及其结果之间关系的影响。

总的来说，本研究试图阐释现有研究结果的差异是人为的（是测量选择的结果），还是研究所在环境的影响，对现有文献做出了贡献。通过使用Meta分析工具，作者将测量选择的影响与背景和环境因素的影响分开。最后发现，研究者所做的测量相关选择以及背景因素（腐败和国家的法律渊源），以不同的方式影响着PSM与每个结果变量的关系强度。这将在后面的章节讨论这些结果及其影响。

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理论基础

（一）公共服务动机（PSM）

PSM的概念提出了一种替代基于狭隘的自我利益的理性动机理论（Moynihan &  Pandey, 2007），而是建立在为他人做好事、造福社会的利他主义基础上（Perry & Hondeghem, 2008）。在PSM的众多定义中，作者采用Rainey和Steinbauer（1999）提出的定义：PSM是“为一个社区、一个国家、一个民族或人类的利益服务的一般利他主义动机”。学者们现在认识到，PSM并不是政府机构员工所特有的，然而，PSM水平较高的个体更有可能在公共部门寻求就业（Christensen & Wright, 2011; Vandenabeele, 2008; Wright & Pandey, 2008）。

PSM承认并接受动机的多重基础，由理性、规范和情感基础组成。个体对参与政策制定过程的吸引力呈现出理性动机，对社会做出贡献的责任感或义务感呈现出规范性动机，而同情心和自我牺牲的感情则呈现出个体的情感动机。Perry和Wise（1990）在对PSM的概念化中预言，PSM会给个人和组织带来许多益处，包括提高个人绩效和组织承诺。

随后，在接下来的几年里，大量的研究探讨了PSM对工作满意度、个人绩效、减少负面结果、组织承诺和组织公民行为等方面的影响。尽管对这些构想的关注和研究相当多，但Ritz、Brewer和Neumann（2016）指出，这些研究的结果仍然存在不一致的地方。本文将分别讨论PSM与这些结果变量中的每一个变量的关系基础和总体研究结果。

（二）工作满意度（Job Satisfaction）

工作满意度被定义为“对工作或工作经历的评价所产生的愉悦或积极的情绪状态”（Locke 1976），也有人将其视为“员工认为他们从组织中获得的利益”（Moynihan & Pandey, 2007）。PSM被许多人看作是服务于公共利益的愿望，公共部门组织的性质使其具有特殊的地位，可以提供为公共利益工作的机会（Homberg、McCarthy和Tabvuma，2015）。因此，在公共部门就业为个人提供了通过工作为社会做出贡献的机会，从而帮助他们“满足想要帮助他人的个人需求”（Vandenabeele, 2009），使得工作满意度水平提高。工作满意度被誉为推动了许多积极的结果，包括组织承诺、组织公民行为甚至是个人绩效的提高（Homberg, McCarthy & Tabvuma, 2015）。这些显著的工作满意度效益给予PSM很大的推崇，PSM本身也被认为直接影响了个体的工作满意度。

（三）个人绩效（Individual Performance）

Perry和Wise（1990）提出PSM的意义在于能够对个人绩效产生积极影响。由于PSM是基于服务社会的愿望，当个人有机会通过工作为社会服务时，他们会发现他们的工作更有意义，从而使他们在分配的任务中表现得更好。早期的研究依靠自我报告和主观的绩效测量来寻找这种关系的支持。然而后来，Anderson, Heinesen和Pedersen（2014）通过建立教师PSM和学生成绩之间的联系，提出了这种关系的更有力的证据。然而，少数研究没有看到PSM对个人绩效的显著影响。Jin, McDonald和Park（2018）没有发现任何支持PSM对个人绩效有直接影响的证据。通过使用两个独立的大规模数据集，每个数据集都有两种不同的绩效衡量标准，作者只在一些估计中找到了支持，并得出结论：“PSM与绩效之间的联系显然不够稳健”（Alonso & Lewis , 2001）。一些学者提出了情境对PSM与绩效之间关系的影响问题，并表明工作情境对这种关系影响显著（van Loon, 2017）。作者进一步探讨其他情境因素的影响，观察不同研究结果的差异是否可以归因于这些因素。

（四）消极结果（Negative Outcomes）

包括遏制或抑制可能对组织利益有害的态度或行为。其中一种态度是流动意向，这对于政府组织来说尤为重要，因为它们面临着人力资本的限制（Moynihan & Pandey，2008）。在此，作者考虑PSM对抑制消极态度，如流动意向和职业倦怠的影响。

1. 职业倦怠（Burnout）

关于PSM与职业倦怠之间的关系，理论上认为这两个变量之间既有正向关系，也有负向关系。Van Loon等（2015）提出，高PSM个体认为自己的工作对社会影响较大，放弃了自身利益，甘愿为社会利益过度消耗精力，导致员工职业倦怠。另一方面，Palma和Sepe（2017）称，具有较高PSM的个体由于已经有较强的动力为公共利益服务，因此不太可能因情绪疲惫而倦怠。他们通过实证表明，PSM与职业倦怠呈负相关，即较高的PSM存在会导致较低的职业倦怠事例，因为这些个体受环境压力源的影响较小，从而导致公共部门员工的情绪疲惫。然而，Rayner, Reimers和Chao（2017）无法对这些发现给予进一步的支持，并检测到PSM对职业倦怠没有显著影响。

2. 流动意向（Turnover Intent）

Perry和Wise（1990）曾预言高PSM的个体“有很高的动机留在组织中”，而研究者也认为高PSM的员工可能更有可能离开公共部门组织，因为他们无法在这些组织中为公共利益做出贡献（Wright & Grant, 2010）。一些研究者（Campbell, Im & Jeong, 2014）发现PSM对离职意向有显著的负面影响，而另一些研究者则对PSM与离职意向之间是否存在直接关系持较为不可知的态度（Bright, 2008）。

（五）组织承诺（Organizational Commitment）

组织承诺被定义为“将个人与组织联系在一起的心理状态”（Allen & Meyer, 1990），或者说是“个人对某一组织的认同和参与的强度”（Porter, 1974）。这种将个人与组织联系起来的状态对组织有重要的影响，因为更多的投入者会对组织做出更高的贡献（Aven, Parker & McEvoy, 1993）。Perry和Wise（1990）预测PSM对员工的组织承诺有积极的影响，从而沉溺于对组织有益的行为。当具有较高服务动机的个体看到自己的价值观与组织的价值观相匹配时，他们就会对组织形成依恋（Kim, 2012），即组织承诺。这种对组织的依恋或承诺随之而来的是个人愿意为组织的福祉做出贡献（Kim, 2005）。虽然一些学者发现支持PSM与组织承诺增加之间的关系，但也有学者认为这种关系取决于某些因素，或者这种关系只是一种间接关系。Taylor（2008）和Leisink, Steijn（2009）一致认为，即使考虑到个人与组织的匹配度，PSM对组织承诺也有积极影响。尽管这种关系得到了压倒性的支持，但其他研究者未能发现PSM与组织承诺之间存在显著的直接关系（例如Itansa, 2016; Potipiroon & Ford, 2017）。

（六）组织公民行为（Organization Citizenship Behaviour）

PSM理论“主要基于超越自我利益的利他动机”（Brewer & Selden, 1998），因此它排除了狭隘的自利行为。这导致了关于PSM与亲社会型（Prosocial）行为关系的论断，在组织环境中，亲社会型行为被等同于组织公民行为。不同类型的公民行为，如举报、协作、无偿加班等，都是组织环境下公民行为的例子，这些行为在组织内得到了实证检验。大多数关于PSM与公民行为关系的文献都一致认为PSM与公民行为之间建立了正向关系，然而仍有一些研究发现PSM与公民行为之间没有直接联系，既没有针对其他同事的公民行为，也没有针对组织的公民行为（例如Potipiroon & Faerman, 2016）。

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研究概述

作者在表1中概述了在文献中发现的关于这些关系的证据，它显示了发现PSM与每个因变量之间有显著的正向关系、无显著关系或有显著的负向关系的研究的分类。从表中可以看出，虽然某些关系的结果有较高的趋同性（例如PSM和组织承诺），但其他关系的结果有较大的分歧（例如个人绩效和工作满意度）。

研究者已经提出了一些偶然性的证据，例如工作的社会影响（van Loon, 2018），然而许多其他因素仍未被探索。为了推进关于PSM的文献，利用这些研究中提供的信息，对当前的结果进行调节不仅是有用的，而且是至关重要的。这些关于PSM的研究的证据来自各大洲和不同级别的政府。作者相信，考虑到这些差异，现存文献中的一些分歧之处可能会得到调和。作者试图用法律传统和腐败文献来解释结果中的一些分歧。由于现有数据不足，作者无法将政府级别作为解释变量。

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解释PSM与组织结果之间的背景差异

（一）法律渊源（Legal Origins）

世界各地的法律传统被广泛认为来自两个不同的法律体系，即普通法和民法。普通法起源于英国法，而民法则源自罗马法（Glaeser & Shleifer, 2002）。民法还有更多的子传统，即法国、德国、社会主义和斯堪的纳维亚法律渊源（La Porta, Lopez-de-Silanes & Shleifer, 2008）。随着时间的推移，这些法律传统由于征服、帝国主义和模仿而被传播到全球各地。在学者们看来，不同法系之间的一些差异是相当明显的。拉波尔塔等（1999）将二者并列，认为民事法律传统的基础在于“建立制度以推进国家权力的意图”，而普通法律传统的基础则在于“限制而非加强国家的意图”。

法律渊源理论也被认为会影响各国的体制演变（Botero, 2004）。在公共管理和行政领域，已经进行了一些多国研究，目的是研究各国PSM水平的差异。Vandenabeele & Van de Walle（2008）注意到38个国家的PSM水平存在差异，并怀疑这种差异背后有体制原因，但没有具体说明是哪些原因。同样，Houston（2011）考察了福利制度对PSM和工作动机的影响，发现国家背景对PSM很重要，“用于提供公共服务的制度会影响社会态度”。考虑到制度在塑造个人行为方面的作用（Bonin, Jones & Putterman, 1993; Dal Bó, Foster & Putterman, 2010），以及法律规则对经济和社会结果的影响（La Porta, Lopez-de-Silanes & Shleifer, 2008），作者希望看到法律渊源对PSM与各种个人和组织结果之间关系的调节作用。

（二）腐败（Corruption）

文献中通常将腐败定义为 “滥用公职谋取私利”（Treisman, 2000）。政府腐败会产生广泛的影响，如项目之间的支出分配扭曲（Distortions）（Mauro, 1998），降低这些经济体的金融投资（Gould & Amaro-Reyes, 1980），而且会导致经济增速下降（Mauro, 1995）。腐败行为的这些不利影响超过了前面提出的与腐败行为有关的好处，如提高服务速度和政府雇员为接受更多的贿赂而付出更多努力。除了这些比较明显的腐败对经济的影响外，腐败在政府机构内部也会产生不良影响。组织内部的腐败会在组织内产生一种低效率的环境，“使原本专业胜任和诚实的公务员感到沮丧”（Gould & Amaro-Reyes, 1980）。此外，Gould和Amaro-Reyes（1980）认为腐败要对官僚机构各级的不信任感负责，同时也要对组织的行政效率降低负责。这使得腐败（或者说公务员对政府腐败的看法）成为研究公共组织中个人和组织结果的一个变量（Lederman, Loayza & Soares, 2005）。

然而，对腐败进行实证分析的复杂性之一是缺乏可观察的指标（Lederman, Loayza & Soares, 2005）。因此，对腐败感知的主观测量通常被用于此类分析。作者使用透明国际公布的腐败感知指数（Corruption Perception Index, CPI）。CPI的得分基于从13个不同组织收集的数据，是企业高管和专家对公共部门的各种腐败行为以及控制腐败的预防机制的主观评价的综合。

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研究方法

（一）Meta分析简介

作者利用Meta分析（Meta-analysis）以研究PSM对组织内各种个人和组织结果的影响。Meta分析是“试图整合和解释有关某些特定重要参数的文献的经验分析”（Stanley & Jarrell, 1989）。它用于现有研究结果存在一些分歧的情况下，试图整合和协调这些结果，并在这个过程中寻找可能会缓和关系的变量（Geyskens, 2009）。Meta回归分析提出了一种系统而客观的方式，对不同规模、不同样本量、来自不同国家、具有不同显著性水平的经验结果进行判断并赋予权重（Roberts, 2005）。因此，Meta回归一般比传统的定性文献综述更客观（Stanley, 2001）。

由于这一过程利用了现有的定量研究，一般采用回归分析，因此有时也被称为“回归分析的回归分析”（Stanley & Jarrell, 1989）。虽然该技术在经济学等门类中被广泛使用（Bel, Fageda & Warner, 2010），但在公共管理中却是一种相对较新的方法。Meta回归分析的另一个好处是能够在分析中加入原始研究中不存在的调节变量。这种技术可以让研究者收集每项研究的某些背景和规范特征的数据，然后分析它们在引入结果的变异方面的作用。

（二）抽样准则（Sampling criteria）

尽管PSM主要立足于公共部门研究，但公共行政和管理领域以外的学者，如经济学、教育学、管理学、政治学、公共政策和社会学等领域的学者已经注意到了它，并将其纳入了他们的研究中（Ritz, Brewer & Neumann, 2016）。考虑到发表有关PSM文章的期刊种类繁多，作者决定使用不同的方法来编译PSM文章数据库。作者利用其认为最准确的使用PSM的研究记录，即PSM理论的发起人之一James Perry教授维护的在线数据库，该数据库不仅包括公共行政和管理领域已发表的文章，还包括其他学科已发表和未发表的研究。

在线数据库于2017年11月开始构建，第一步由一名审稿人阅读所有研究项目的摘要清单。在这一阶段，所有着眼于PSM对任何个人或组织因素影响的研究都被记录下来，共产生135项学术作品（包括已发表和未发表的研究）。为了更具包容性，对期刊的选择没有设置最低标准，所有的学术期刊都被考虑纳入。此外，作者还在专门研究博士和硕士论文的在线资源库上进行了补充检索，包括E-Theses Online（ETHOS）, DART Europe, Open Access Theses and Dissertations（OATD）和European Science Research Council。作者以“Public Service Motivation”和“PSM”作为关键词进行检索。检索最终于2018年6月完成。

使用与“Public Service Motivation”相似的概念的文章（例如公共部门的工作动机或亲社会型动机）被排除在外，因为进行Meta回归的基本要求是因变量的同质性（Bel & Warner, 2016）。接下来，将研究者使用的不同结果变量进行分组，以得出5个不同类别的结果变量。这些变量已经引起了大量的研究关注，分别是工作满意度、个人绩效、负面结果、组织承诺和组织公民行为。这共产生了82项已发表和未发表的研究，随后将其数据编码到excel表格中。编码方案在三位研究者之间进行了多次讨论并最终确定，最后由一位研究者进行编码。

虽然权威学者建议所有利用回归分析的实证研究都应该包括标准误差和实际p值与每个系数（Meyer, van Witteloostuijn & Beugelsdijk, 2017），但并不是所有研究者都遵循这些准则。在编码过程中，作者发现一些研究既没有报告标准误差（Standard error），也没有报告系数的t值（t-value），而这是进行Meta回归分析所需要的。在这种情况下，作者使用一些先进的技术，以保留最大数量的研究和估计。使用p值估计器（p-value estimator），在给定的自由度（Degrees of freedom）和研究中披露的p值的情况下，作者估计每一个没有披露的估计的t统计量。遗憾的是，由于缺乏这些关键信息，所有这些既没有报告确切p值，也没有报告标准误差或t值的文章都不得不从进一步分析中删除。同时，作者也剔除了被调查者中包括私营或非营利机构工作人员的研究。在这一步骤之后，样本包括47篇估计PSM对作者感兴趣的五个结果变量中至少一个变量影响的文章。作者采用的最后一个筛选标准是删除那些在同一个回归方程中包含多个PSM衡量标准（维度）的研究。由于这些研究在同一估计中产生了多个系数，违反了估计的独立性原则，因此这些估计也被排除在最终样本之外，使总样本量达到42个研究。

（三）分析方法（Method of Analysis）

作者的Meta回归分析有两个目标。第一个目标是作者希望观察研究中模型规范的影响，并探讨结果的部分分歧是否可以归因于它们。作者考虑了一些变量，即研究的样本量（SampleSize）、期刊的影响因子（ImpactFactor）、是否使用了Logistic回归（LogisticReg）以及是否只使用了PSM的一维度测量，还是使用了多维度的复合测量（CompositeMeasure）。而变量SampleSize和ImpactFactor是连续变量，LogisticReg和CompositeMeasure是虚拟变量。作者最初想加入其他变量，如收集数据的组织的政府级别（联邦组织、州级或市级），以及员工所从事的工作类型，但研究中对这些变量的报告信息不足。

第二个目标是分辨另外两个研究特征的影响。作者在前面的章节中已经介绍了这些变量，即收集数据的国家的法律渊源和对该国腐败程度的认识。虽然有五种不同的法律渊源，但作者使用了更简单的普通法和民法的二分法，这也是早期一些研究者所喜欢的。作者对CommonLaw使用了一个虚拟变量，其中1的值表示普通法法系法律渊源，0的值表示民法法系法律渊源。

作者考虑的第二个研究特征是该国的腐败感知程度。根据Judge, McNatt和Xu（2011）的建议，他们考察了文献中使用的各种腐败指数的适用性，作者使用透明国际发布的腐败感知指数（CPI）。每个国家的评分范围在0到100之间，分数越高代表该国的腐败程度越低。

研究者在Meta回归中面临的一个关键决定是选择用于分析的度量标准（Geyskens, 2009）。Stanley和Jarrell（1989）警告说，由于计量单位的不同，不同研究之间的回归系数不具有可比性，因此建议使用t统计量，因为它是一种标准化的计量方法，作者在分析中遵循这一建议。

最终的样本共有162个估计值，其中工作满意度、个人绩效、负结果、组织承诺和组织公民行为的估计值分别为41、41、28、25和20。

作者对调节变量对PSM和工作满意度之间关系的影响进行如下方程估计：

t_i是每次估计报告的PSM系数的t值。作者对多共线性进行了检验，得到方差膨胀系数（VIF）的均值为1.50，非常低。接下来，作者对这些调节因素对PSM和个体绩效之间关系的影响进行类似的方程估计。在这里，由于所有的估计都依赖于PSM的综合测度，所以在方程中去掉了变量CompositeMeasure。由此得出的方程是：

多重关联性的检验结果显示，VIF为1.64，也是非常低的。为了考察调节因素对PSM与负性结果之间关系的影响，作者首先对符号进行同质化处理，使系数越高，说明负性行为越少，然后估计以下方程：

这个回归的VIF为6.99，虽然比前面的案例要高，但这表明多关联性不是一个严重的问题。接下来，作者对PSM和组织承诺之间的关系进行调节因素回归，排除变量LogisticReg，因为没有研究采用这种方法。但是，作者面临的VIF过高，无法接受，所以决定将变量CommonLaw从这个回归中剔除。因此，最终估计出的调节因素对PSM与组织承诺之间关系的影响的回归方程如下：

剔除CommonLaw后，VIF降低到平均2.22。最后一个方程作者估计的是调节因素对PSM和组织公民身份之间关系的影响。由于本分析中所有的估计都使用综合测度，所以在回归中剔除了CompositeMeasure这个变量。结果方程又有过高的VIF，所以作者再次剔除变量CommonLaw的结果方程是：

剔除CommonLaw这个变量后，平均VIF降低到2.64。这些数值表明，作者现在可以有意义地解释这些回归的结果。

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结果

Meta回归分析是在Stata 12中用普通最小二乘法（OLS）进行的。在进行主要分析之前，所有的Meta回归模型都进行了异方差性测试。结果显示，异方差性在作者的数据中对任何模型都不构成威胁。尽管如此，作者还是提供了OLS稳健估计的结果作为检查的方式。Nelson和Kennedy（2009）对许多Meta分析研究中出现的自相关问题提出警告，并讨论了这个问题的根源。一个研究中存在多个估计，使用共同的数据集和同一组研究者的多个研究是作者研究中也面临的一些问题。为了解决属于同一研究的估计中的自相关问题，作者遵循Ringquist（2013）的建议，使用广义估计方程（GEE）将属于同一研究的估计聚类在一起。由于作者进行了5个不同的Meta回归，依次讨论每个Meta回归的结果。

（一）工作满意度

对PSM与工作满意度之间的关系进行Meta回归，采用18个研究样本，得到41个观测值。结果见表2。

使用广义估计方程（GEE），作者对Meta回归的随机效应模型进行估计。可以注意到，使用更稳健的GEE方法，估计的结果只有轻微的变化（作为一种检查方式，作者对所有模型进行GLS估计，结果与使用GEE的结果非常相似。这些结果可根据要求提供）。 Meta回归的结果显示，唯一对PSM和工作满意度之间关系有显著影响的模型规范变量是SampleSize（p<0.05），样本量越大的研究检测到的正向关系越强。另一个有显著调节作用的变量是Corruption（p<0.01）。为了分析结果，用于衡量感知腐败的指数CPI是这样衡量的，分数越高代表感知腐败越低，分数越低代表感知腐败越高。因此，负向调节表示当国家感知到较高的腐败量时，PSM和工作满意度之间的联系更强。

（二）个人绩效

剔除了在同一估计中分别测试PSM不同维度的研究后，作者得到了12个研究的最终样本，共41个关于PSM对个人绩效影响的估计。由于所有的估计都使用了PSM的综合测度，所以在方程中剔除了虚拟的CompositeMeasure。所得的Meta回归使用GEE进行估计，GLS显示也产生了相同的结果。作者提出了表3的结果。

SampleSizeis再次成为一个显著的调节因子（p<0.01），然而，有趣的是，这次样本量对PSM对个体绩效的影响是负调节。另一个规范特征也被发现是显著的（p<0.10）是Logistic，其中采用的logistic回归方法会增加关系的强度。作者在讨论部分进一步探讨。研究特征感知腐败和民法法律渊源也缓和了PSM对个体绩效的影响（分别为p<0.10和p<0.01）。感知腐败的系数为正，说明感知腐败程度越低，PSM与个体绩效之间的关系越加强，感知腐败程度越高，这种关系越弱。同时，发现普通法法律传统也会降低这种关系的强度。

（三）消极结果

这一类是文献中发现的两个结果变量的综合，即离开的意图和倦怠。为了保持一致性，在进行Meta回归之前，将职业倦怠的征兆进行了反转。样本由10个研究组成，共28个估计值。尽管估计的数量似乎较少，但Hedges, Tipton和Johnson（2010）提供了证据，证明20-40个估计的Meta回归分析可以为系数提供稳健的置信区间。此外，之前的公共行政和管理领域的Meta回归研究也使用了类似的估计数量进行分析（例如Homberg, McCarthy & Tabvuma, 2015）。

一般来说，PSM与负面结果之间的关系是一种反向关系。作者的Meta回归结果显示，这种关系的强度在普通法法系国家会减弱，在民法法系国家会更强（p<0.01）。另外值得注意的是，在影响因子较高的期刊上发表的文章也可能证明这种关系较弱（p<0.05）。这表明，那些未发表或发表在影响因子较低的期刊上，并经过较不严格的评审程序的研究，描绘出的关系更强。最后，使用PSM的综合测量也增加了检测这种关系的机会（p<0.05）。

（四）组织承诺

作者检验PSM与组织承诺关系的样本包括11个研究，共25个估计结果。由于没有一项估计采用Logistic回归方法，因此排除了虚拟变量LogisticReg。初步的Meta回归的VIF值过高，说明变量之间存在高度的多重关联性。这个问题通过排除CommonLaw这个变量得到解决。用GEE运行得出的方程，结果也与OLS大致相似。

国家对腐败的感知会影响这种关系（p<0.05），因此对腐败的感知越低，PSM对个人对组织的承诺的影响就越大。这种关系在采用综合衡量法（p<0.10）的研究中也发现比采用单维衡量法的PSM更强。

（五）组织公民行为

作者用于检验PSM与组织公民行为之间关系的样本相对较少，只有9项研究和20项估计。然而，作者再次重申这个小样本对其稳健性的可接受性。由于所有的估计都是使用PSM的综合测量，所以排除了虚拟变量CompositeMeasure。然而，进行Meta回归时，它显示出不可接受的高VIF，因此随后将VIF最高的变量CommonLaw从方程中剔除。然后使用得出的Meta回归，产生了可接受的VIF。GEE和OLS方法的结果再次相似。PSM与个体在组织中的公民行为之间关系的唯一显著调节因素是样本量（p<0.01）。样本量较大的研究检测到PSM与组织公民行为之间的关系更强。

（六）发表偏倚

发表偏倚可能是Meta回归分析的一个相关限制，因为发现变量之间有重要关系的研究可能更容易发表（Stanley, 2005）。FAT（Funnel asymmetry tests）可用于检验发表偏倚（Stanley, 2005, 2008）。FAT检验是基于研究对报告效应及其标准误差的估计。表7显示了作者对每一个估计结果进行FAT检验所得到的结果；作者报告的结果既包括研究的精确性（FAT 1）和样本量（FAT 2）的[分别使用1/SE和sqrt（样本量）]。关于发表偏差，重要的是截距是否与cero有显著差异。在这方面，作者没有发现工作满意度的发表偏倚迹象，FAT（1）和FAT（2）的截距都与零没有显著差异。作者发现其他四个估计结果的公布偏倚迹象很弱，因为其中一个FAT检验的截距是显著的。

作者可以通过估计一个多变量的FAT Meta回归模型（Stanley, 2005）来过滤发表偏差，作者按照Bel, Fageda和Warner（2010）中的方法指南来做。作者重新估计了相应的方程，用反标准误差-1/SE-（针对组织承诺）或用样本量的平方根-SQR-（针对个人绩效、负面结果和组织公民度）替换样本量。作者之前的所有结果都得到了证实，作者原方程的其他结果也都是稳健的。

此外，作者使用Meta显著性检验（MTS）来分析是否存在真正的经验效应——不管“发表偏差”。MTS检验是基于统计力的能力，根据t值和自由度之间的关系，给出真正的经验效应的证据。表7所示的MTS结果确实表明，PSM对消极结果、组织承诺和组织的真实效应显著为正。有趣的是，对于工作满意度，以及个人业绩，似乎并不存在PSM的真正效应。

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讨论

公共服务动机是否是工作场所的一个理想特征？答案是肯定的，尽管有某些实质性的注意事项。首先，对现有经验证据的分析表明，PSM对组织承诺和组织公民意识有真正的影响，尽管它也表明它与较高的负面结果有关。因此，虽然它有一些积极的影响，但它也与较高的职业倦怠和更替意向有关。因此，PSM可能是一把双刃剑；虽然高水平的PSM将确保更多的对组织的承诺和更多的有利于帮助组织成员的行为，但它可能会使提供公共服务的员工感到沮丧。

此外，作者的结果表明，感知腐败会调节PSM对三个结果变量的影响：工作满意度、个人绩效和组织承诺。乍一看，感知腐败对公共服务管理与工作满意度之间关系的调节作用似乎是反直觉的。调节变量的系数是负的，这意味着较低水平的腐败感知盛行会降低关系的强度，而较高水平的腐败感知会加强关系。要理解这种关系，必须考虑影响工作满意度的其他因素。虽然PSM是影响工作满意度的因素之一，但其他背景因素，如组织文化（Lok & Crawford, 2001）和对其他同事和管理层的信任（Gould-Williams & Gatenby, 2010）也是员工工作满意度的重要前因。组织内部腐败现象的普遍存在，使官僚体系的各个层面普遍产生不信任感（Gould & Amaro-Reyes, 1980）。作者的Meta回归结果指出，在这样的环境中，PSM对影响员工工作满意度的重要性增加.因为在这种环境中，对获得员工工作满意度重要的其他背景因素可能不存在。所以，在腐败程度较高的国家，需要较高的公共服务动机才能使员工对工作满意。相反，在腐败程度较低的国家，由于其他积极因素的普遍存在，公共服务管理在影响雇员工作满意度方面的作用就会降低。

另一方面，当作者审视PSM与个人绩效和组织承诺的关系时，作者看到感知到的腐败具有积极的调节作用，表明当CPI得分较高时，这两个变量之间的关系更强（表明腐败程度较低）。考虑到组织内部腐败的影响，这一结果更为直观。一些研究者（例如van Loon, 2017）已经强调了在研究PSM对个人绩效的影响时，背景因素的重要性。Meta回归结果也符合这一论断，并表明高感知腐败的环境会削弱PSM与绩效之间的联系。一个可能的解释是腐败与行政效率低下之间的联系（Gould & Amaro-Reyes, 1980），但是，作者认为，这背后的原因还需要进一步探讨。同样，较低的腐败感知也加强了PSM与组织承诺之间的联系。由于腐败的盛行与资源分配决策的低效率有关（Mauro, 1998），较低的腐败感知可能意味着国家资源的有效利用，以造福社会。因此，员工可能会认为个人价值和组织价值有较高的一致性，这构成了个人对组织承诺的基础（Kim, 2012）。

另一个调节PSM对组织结果影响的背景因素是法律渊源。法律渊源理论规定，普通法法系和民法法系这两大类法律渊源不仅在塑造方式上有区别，而且在对国家制度环境的影响上也有区别（Botero, 2004）。制度所服务的根本目的影响着这些制度的运作方式。民法传统反映了“建立机构以促进国家权力的意图”，而普通法传统则反映了“限制而不是加强国家的意图”（La Porta et al., 1999）。因此，在普通法传统中，政府的作用被视为提供市场支持和解决争端的功能，而在民法传统中，政府被视为政策执行者。据推测，政府和机构的角色在社会中的认知方式也会对机构内部产生影响。在作者的样本研究中，民法法系传统国家的PSM与个人绩效之间的关系较强，而普通法系国家的关系强度则有所减弱。此外，PSM在减少职业倦怠和流失意向等消极态度方面的作用在普通法系国家也有所减弱，而在具有民法法系法律传统的国家则显著增强。这是一个值得注意的结果，说明PSM的积极影响在以民法法系法律传统为基础的国家更强。经济学和金融学的大量文献介绍了普通法系法律渊源对各种结果的积极影响，如吸引金融资本、金融市场的稳定性等。作者的结果指出，实际上是民法法系法律渊源的国家收获了PSM对个人绩效和减少员工消极态度的好处。

研究的一些特征，如样本量和影响因子也对PSM与一些结果变量的关系产生了显著影响。结果表明，大样本更容易检测出PSM与工作满意度以及与组织公民的关系。然而，对于个人绩效来说，情况恰恰相反，较大的样本研究实际上不太可能检测到PSM与个人绩效之间的关系。

另一个有趣的见解与不同研究中使用的测量方法有关。为了简约性，作者只区分了使用两个或多个维度的多维度测量和使用四个维度中任何一个的单维度测量。Kim和Vandenabeele（2010）指出，PSM是一个形成性构想，所有四个维度都需要保留，因为即使“放弃一个维度也可能改变PSM的意义”。Wright（2008）也提到测量的等效性对于结果的可比性的重要性。然而，作者的结果表明，除了PSM与组织承诺以及与负面结果的关系外，使用多维度的测量方法与单维度的测量方法相比并没有对结果产生显著影响。这一结果部分支持Harari等人（2017）的观点，他们支持“不同测量方法的等效性”，认为比较使用多维度和单维度测量的研究结果是合适的。

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本期编辑：翁晨源