一般心理能力(GMA)預測績效：現狀、機制及趨勢*

李英武 于 宙 韓 笑 劉婷安胥

(中國人民大學心理學系, 北京 100872)

1 引言

一般心理能力(General Mental Ability, GMA),又稱認知能力(Cognitive Ability, CA), 其概念雖然早在百年前Spearman (1904)就已提出, 但在心理學、教育學、組織行為學、醫學等領域對其概念界定卻眾說紛紜, 不斷重構。著名心理學家Jensen (1998)曾感慨“測量GMA要比界定其概念要容易的多”。早期, 以Spearman (1904)為代表的經典心理測量學派認為, 所謂的GMA, 就在多種認知測驗中(刺激)表現優異(反應), 通過因素分析提取的起共同作用的公共因素, 即G因素。一項基于國際學生評估項目(Program for International Student Assessment, PISA)跨國數據的因素分析表明, 不同國家學生個體的認知能力同樣存在G因素 (Rindermann, 2007)。但是, 單憑Spearman的定義來理解G因素, 往往會受到質疑, 即個體在某些測驗上沒有獲得高分, 是不是說明他的一般心理能力就低？當然也可能是測驗設計的題目并不全面。顯然, 回應質疑的最好方式就是打開GMA的“黑箱”, 揭示其認知機制(Kaufman,Kaufman, & Plucker, 2013)。

近期的一系列研究正是朝此方向努力。頂-額聯合理論(Parieto-frontal integration theory, P-FIT)和神經效率理論(Neural Efficiency)認為在智能活動中G因素的確存在(Brancucci, 2012), 不同腦區間信息的傳遞效率與GMA呈正相關(Deary,Penke, & Johnson, 2010), 大腦容積與GMA的相關高達0.63 (Rushton & Ankney, 2009)。但G因素并非是單一認知機制而是由多種認知機制, 如工作記憶(working memory)、處理速度(processing speed)和外顯聯想學習(explicit associative learning)交互作用并貫穿于個人發展整個過程(Kaufman et al., 2013)。

G因素是人類各項活動的中心(Spearman,1904)。G因素與大量生活事件顯著相關, 并可以預測個體的社會經濟地位。高G因素個體比低G因素個體受教育水平更高, 工作更體面, 收入更高(Judge, Klinger, & Simon, 2010)。綜合美國、英國、新西蘭、澳大利亞等國數據的縱向元分析發現, G因素是經濟社會地位(職業(0.43)、教育(0.56)、收入(0.23)的預測變量(Strenze, 2007)。G因素也對個體的主觀幸福感(Judge, Ilies, &Dimotakis, 2010)、健康(Ciarrochi, Heaven, &Skinner, 2012)、壽命(Gottfredson & Deary, 2004)等產生重要影響。研究顯示, 高G因素個體看電視時間更短, 體育鍛煉更多(Ciarrochi et al., 2012)。GMA在組織領域, 同樣可以預測工作相關效標,包括工作滿意度(Wulff, Bergman, & Sverke,2009)、領導力(Li, Arvey, & Song, 2011)、反生產行為(Marcus, Wagner, Poole, Powell, & Carswell,2009)、創造力(Cho, Nijenhuis, van Vianen, Kim, &Lee, 2010)等。縱向研究顯示, 個體的GMA具有跨時間的相對穩定性(Schalke et al., 2013), 青少年期的GMA可以預測中年期的工作滿意度(Wulff et al., 2009)。

2 GMA的心理結構與測量

2.1 GMA的心理結構

探討GMA與績效的關系, 首先必須界定GMA的心理結構(又稱“構念”或者“維度”)。依據Spearman (1904, 1928) GMA經典界定方式, 不同測驗中S因素可以由更高階智力成分解釋, 這些更高階智力可以由一個成分——G因素解釋。Horn和Cattell (1966)認為, G因素代表了兩種智力, 即流體智力(Fluid intelligence)和晶體智力(Crystallized intelligence)。兩年后, Horn (1968)拓展了兩分法, 認為G因素主要由4種智力構成：一般視覺(visualization, Gv)、短時記憶(short-term memory, Gsm)、長時記憶(long-term retrieval, Glr)和處理速度(processing speed, Gs)。Carroll (1993)提出了G因素的三層級理論(Three-stratum theory),最頂層是一般能力(G); 中間層由7種因素構成,即流體智力、晶體智力、一般記憶容量、一般流暢性、一般視知覺、加工速度以及一般聽知覺; 最底層由許多特殊因素構成。Carroll認為認知能力層級模型的核心是GMA決定一般性向, 一般性向決定特殊性向, 因果關系方向自上而下, 不可顛倒。上述理論得到很多研究者的認同(Johnson &Bouchard, 2005), 并將Carroll的層級理論(hierarchical theory)、Horn和Cattell的流體-晶體智力理論(Gf-Gc theory)合稱為CHC理論(Cattell-Horn-Carroll Theory) (Flanagan, Ortiz, & Alfonso,2013)。CHC理論對當代智力測驗開發產生了重要影響, 如斯坦福-比奈智力測驗第五版(Roid, 2003),考夫曼兒童智力測驗第二版(Kaufman & Kaufman,2004)。

GMA與其他心理特質一樣, 不可以直接測量, 但可以測量其外部表現, 這些外部表現(通常是一般性向)被稱作GMA的“指示計” (Gottfredson,2002)。Hunter等(1985)也基于CHC給出了構建GMA測驗工具的理論基礎(見圖1)。圖1中的路徑系數說明了特殊性向、一般性向和GMA的關系(Hunter, Crosson, & Friedman, 1985), 采用復合相關公式(Nunnally, 2010)計算3個一般性向組合與GMA的相關系數為0.95 (Schmidt & Hunter,2004), 因此, 可以采用3個及以上一般性向測驗組合測量GMA。大多數GMA測評工具是紙筆測驗。研究發現, 紙筆測驗與相應的實踐任務, 測量了相同的成分(Vernon, 2014)。

圖1 美國軍隊職業傾向測驗(ASVAB)的認知能力層級

但是, CHC實質上是基于統計的數據導向(data- driven) 的理論, 如果再以CHC理論去指導智力測驗的編制, 難免會給人一種循環論證的感覺(張闊, 胡竹菁, 2002)。傳統的因素分析也只是對G因素表現的再描述, 并未真正解釋G因素的本質(Kaufman et al., 2013)。G因素并未是單一的認知機制, 而是與個體發展構成各個階段緊密相連的、復雜的交互作用機制(Tamez, Myerson, &Hale, 2008)。揭示G因素的本質, 顯然需要深入探討其腦機制(Kaufman et al., 2013)。

對于G因素腦機制的探討, 目前的研究主要集中于工作記憶(Working memory, WM)的研究。以WM為關鍵詞在PsycINFO數據庫中檢索, 近10以來, 每年有近300篇文獻, 而且呈逐年上升趨勢。Baddeley和Hitch (1974)認為WM是一種容量有限的心理工作空間, 在信息加工和貯存任務上可靈活地部署能量。WM在復雜的認知過程中, 參與控制調節活動并主動維持任務信息有關的加工過程。近期的一系列研究證實, WM在個體學習、記憶、思維及問題解決等高級認知活動時,提供暫時的信息加工與存儲機制和平臺(或空間),保存被激活的信息表征, 以備進一步加工之用(劉兆敏, 郭春彥, 2013)。進一步研究發現, WM的信息加工與Gf相關顯著, 而信息存儲與Gc聯系緊密(Dang, Braeken, Ferrer, & Liu, 2012)。在WM經典腦電實驗范式n-back任務中, 隨著WM負載增大, P300的波幅下降, 且波幅與被試的韋氏智力測驗成績呈正相關(Jaeggi et al., 2010)。

在神經影像學研究中, 流體智力與WM容量(Working Memory Capacity, WMC)相關(Halford,Cowan, & Andrews, 2007), 且流體智力(fluid intelligence, Gf)、晶體智力(crystallized intelligence,Gc)和WMC的神經影像重疊, 均位于額中回(BA 8) (Colom & Thompson, 2011)。較高水平的WMC處理任務, 會激活右前額葉(BA 10) (Colom, Jung,& Haier, 2007)。

顯然, 上述研究不僅為認識GMA提供了新視角而且為測評GMA, 即采用WM的一系列經典實驗任務, 如復雜的記憶廣度任務(流體智力的最佳預測指標, 在記憶的同時完成復雜的認知任務, 但是需要較高的教育水平, 應用范圍受限)(Lucidi, Loaiza, Camos, & Barrouillet, 2014)。用閱讀廣度, 計算廣度和點陣任務測評工作記憶容量(Colom et al., 2013)。工作記憶是通過復雜的記憶廣度任務測量的, 應用雙任務范式, 要求被試在記憶簡單項目的同時進行認知任務(Dang, Braeken,Colom, Ferrer, & Liu, 2014)。在工作記憶任務中,被試必須協調存儲任務和加工任務(Engle, Tuholski,Laughlin, & Conway, 1999)。可以用數字任務、言語任務、空間任務,測評工作記憶(Colom, Rebollo,Palacios, Juan-Espinosa, & Kyllonen, 2004)。

2.2 GMA的統計校正方法

一個多世紀以來, GMA對績效的預測效度的統計方法也在不斷改進。傳統研究的重點是特定測驗或預測變量在特定組織中的預測效度, 此類研究一直由于樣本量過少飽受詬病。研究中, 如果被試少于2000人, 抽樣誤差會極大的影響預測效度(Schmidt & Hunter, 1978)。實際上, 某一特定組織中, 某一崗位的員工數量始終有限, 以致傳統研究結果在統計上不穩定(Schmidt, Hunter, &Urry, 1976), 不同研究之間預測效度差異較大。為了矯正此類偏差, 提高對預測效度估計的精確度,Schmidt和Hunter (1977)提出了元分析, 在人事選拔領域稱為概化效度(Hunter & Schmidt, 2004)。目前, 元分析已廣泛應用于各研究領域(Sackett, 2003),美國心理學會也認可將元分析用于效度校正和效度概化。最佳效度數據源于大量研究結果的積累。校正了抽樣誤差后, GMA在不同組織中的預測效度幾乎一致(Schmidt et al., 1993)。

近年來, 研究者提出了更精確的偏差校正方法, 全距限制校正是應用最為普遍的一項技術。研究發現, 具體工作求職者群體的標準差比全國整體求職者的標準差低4%～6% (Lang, Kersting,& Hulsheger, 2010), 因此, 校正全距限制十分必要。通過校正, GMA的預測效度高于傳統元分析的結果(Le & Schmidt, 2006)。Hunter, Schmidt和Le (2006)研究發現, 未恰當的校正全距限制低估了GMA對工作績效(21%)和培訓績效(28%)的預測效度。在德國, 對培訓績效的元分析也發現了類似結果, 校正后, GMA對培訓績效的預測效度高達0.65 (Ziegler, Dietl, Danay, Vogel, & Buehner,2011)。

3 GMA與績效

績效是工業組織心理學研究的重點之一, 同樣也是GMA研究最為關注的預測指標。所謂績效是指有益于實現組織目標的全部行為和活動總和(Campbell et al., 1990)。

3.1 GMA與任務績效

在人事選拔近40年研究中, 通常將工作樣本和上級評定進行整合, 合稱整體工作績效(Schmidt & Kaplan, 1971)。毋庸置疑, 任何工作的績效都可以細分為不同的維度, 有研究者甚至將工作績效分為十個維度(Ng & Feldman, 2008)。分維度評定工作績效更為精確？其實不然。目前最廣泛認同的觀點是將工作績效分為任務績效和關系績效兩個維度(Motowidlo & Vanscotter, 1994)。實證研究表明, 工作績效評定中存在一般因素。元分析發現, 在控制了暈輪誤差等測量誤差后,在工作績效評價中仍然存在一個可以解釋總變異中60%變異的一般因素(Viswesvaran, Schmidt, &Ones, 2005)。因此, 評定整體工作績效已可以滿足研究和實踐需求。

選拔方法的預測效度是重要的實踐屬性, 直接決定選拔方法的經濟效益。研究者對GMA的預測效度進行了大量研究, 包括對大量職業整體預測效度的研究(Bertua, Anderson, & Salgado,2005; Hunter & Hunter, 1984; Schmidt & Hunter,1998), 以及對某一具體職業預測效度的研究, 例如警察(Cuttler & Muchinsky, 2006; Hirsh, Northrop,& Schmidt, 1986)、售貨員(Vinchur, Schippmann,Switzer, & Roth, 1998)、聯邦刑偵人員(Ono, Sachau,Deal, Englert, & Taylor, 2011)等。

Hunter和Hunter (1984)采用一般能力傾向成套測驗(GATB)為美國就業服務中心進行的大規模研究是經典研究之一。Hunter和Hunter (1984)對文職工作(civilian job)的425項研究(N=32124)進行了元分析, 發現GMA對初級職位工作績效的預測效度為0.53, 每年帶來156.1億美元的效用,按照復雜度(基于信息加工需求)將工作分為五類(參照美國職業分類大典), 發現GMA對高復雜度(教授, 科學家, 高管)工作(職位族1)績效預測效度(0.58)高于低復雜度(看護工作)工作(職位族5)績效預測效度(0.23) (見表1)。顯然, GMA對所有工作的預測效度均較高, 預測效度受工作復雜度的調節。美國國家委員會的專家小組(Hartigan &Wigdor, 1989)對Hunter和Hunter (1984)的研究數據重新進行了分析, 得出GMA對工作績效的預測效度為0.80。同樣印證了工作復雜度在GMA對工作績效預測關系中起調節作用。歐洲研究(Salgado, Anderson, Moscoso, Bertua, de Fruyt, et al., 2003)也發現了類似的結果。

GMA也是軍職工作績效最佳的預測變量,對空軍工作的平均預測效度為0.45 (Ree, Earles,& Teachout, 1994)。對海軍水手的研究發現, GMA顯著預測多重工作績效(Hambrick et al., 2011)。GMA對美國聯邦刑偵人員工作績效的預測效度為0.44 (Ono et al., 2011)。McHenry, Hough, Toquam,Hanson和Ashworth (1990) 連續多年研究入伍人員(A計劃), 將工作績效分為5個維度, 采用實踐工作樣本測驗評估績效。得出GMA對“專業技能(Core Technical Proficiency)”維度的預測效度為0.63,對“士兵共同科目(General Soldiering Performance)”維度的預測效度為0.65。近期的研究也驗證了以上結論, GMA是工作績效的唯一顯著預測變量(Tews, Michel, & Lyons, 2010)。

表1 采用GATB對GMA預測效度的研究(Hunter &Hunter, 1984)

GMA對具體職業工作績效預測效度也普遍較高, 辦公室文員為0.52 (Pearlman, Schmidt, &Hunter, 1980), 銷售員為0.40 (Vinchur et al., 1998),電工、機械工、通信維護等技術性預測效度是0.43(Levine, Spector, Menon, & Narayanan, 1996), 警察績效的平均預測效度為0.38 (Hirsh et al., 1986),是否完成培訓、是否違反紀律兩組警察的GMA差異顯著, 高GMA個體培訓通過率高, 違紀行為少(Cuttler & Muchinsky, 2006)。對消防員的23年的縱向研究發現, GMA對學業認知工作績效的預測效度高達0.89 (該研究中學業認知績效作為整體績效的一個維度) (Henderson, 2010)。在不同研究中, GMA對不同職業的預測效度在數值上略有不同, 但是, 預測效度均較高。

3.2 GMA與培訓績效

在經濟快速發展, 技術加速進步的今天, 培訓是幫助員工與時俱進, 更新知識技能必不可少的手段。從組織視角來看, 組織對員工進行培訓,是基于員工長期提高的生產力可收回培訓成本(Tracey, Tannenbaum, & Kavanagh, 1995)。然而,如果員工的培訓績效不高, 員工很難將新知識應用于現實工作中, 生產力沒有提高, 培訓成本難以收回(Arthur Jr, Bennett Jr, Edens, & Bell, 2003)。所以, 了解員工的培訓績效至關重要。對多種員工培訓績效影響因素的研究發現, GMA預測效度最高(Schmidt & Hunter, 1998)。GMA對培訓績效的預測效度高于對工作績效的預測效度。

Schmidt和Hunter (1998)元分析得出GMA對培訓績效的預測效度為0.56, 高于同一研究中對工作績效的預測效度(0.51)。不同的元分析發現,GMA對工作績效的未加權平均預測效度是0.55,對培訓績效的預測效度是0.63 (Schmidt & Hunter,2004)。Kramer (2009)研究了德國特殊教育體系背景下GMA對培訓績效的預測效度, 得出GMA的預測效度為0.62。

在不同研究中, GMA對不同職業培訓績效的預測效度在數值上略有不同, 但是, 預測效度均較高, GMA對培訓績效的預測效度高于工作績效,是培訓績效的最佳單一預測變量。

4 GMA預測績效的機制

學習和問題解決能力是GMA影響工作績效的中介。學習和問題解決能力是影響績效的核心能力(Tews, Michel, & Noe, 2011), 而GMA是影響學習和問題解決的主要個體差異(Sternberg &Grigorenko, 2002)。也有研究提出GMA和工作績效之間的中介是工作知識(陳述性知識)和技能(程序性知識) (Schmidt, 2002)：GMA直接影響工作知識的獲得與技能習得(Hunter & Schmidt, 1996),工作知識與技能直接決定工作績效(如圖2)。

圖2 GMA影響工作績效邏輯圖

Hunter和Schmidt (1996)研究發現, GMA主要影響工作知識的獲得, 通過工作知識影響工作績效, GMA對工作績效也有直接效應, 但是, 這一效應小于通過工作知識中介的效應, 其分析結果路徑圖見圖3。研究結果表明, GMA通過影響工作知識的獲得影響工作績效。學習能力決定了習得各類知識和技能的速度, 在這一層面上, 兩類中介變量是統一的。

大量研究證明, GMA對績效的預測效度受到工作復雜度的調節, 主要原因是：復雜工作需要員工掌握更多知識, 同時復雜工作必需的信息加工量更大(Kuncel, Hezlett, & Ones, 2004)。在培訓和工作中, 高GMA個體學習和問題解決能力更強, 可以更多更快的掌握工作知識, 習得工作相關技能, 處理復雜信息, 因此, 績效更高。

圖3 認知能力、工作知識、工作績效和上級評價績效的路徑分析

5 GMA與影響績效的其他因素

除GMA外, 也存在其他可能影響工作或培訓績效的因素, 包括特殊性向、工齡等。

5.1 特殊性向

特殊性向理論認為, 不同工作需要不同能力,通過工作分析得出的每一具體工作所需的幾類特殊性向的加權組合, 可以比GMA更好的預測工作和培訓績效。但是, 近年來大量研究反對這一理論, 認為GMA的預測效度高于特殊性向測驗的加權組合, 特殊性向幾乎沒有為GMA測驗提供增量效度(Salgado, Anderson, Moscoso, Bertua,de Fruyt, et al., 2003)。Hunter (1986)發現GMA的平均預測效度(0.63)等于或高于特殊性向組合的平均預測效度(0.58～0.63)。Ree和Earles (1991)研究了78041名空軍士兵的培訓績效, 發現控制了GMA后, 特殊性向沒有產生增量效度。Ree等(1994)對7類空軍工作的研究發現特殊性向對預測工作績效的平均增量效度僅有0.02。Brown, Le和Schmidt (2006)采用涵蓋10類工作的大樣本軍方數據, 校正了測量誤差和統計偏差后發現, 特殊性向沒有為GMA預測培訓績效提供任何增量效度。歐洲研究也發現GMA是最佳單一預測變量, 對10個歐洲國家GMA和特殊性向(包括言語、數字、空間、知覺和記憶)對工作績效和培訓績效預測效度進行了元分析, 結果表明, GMA的預測效度顯著高于特殊性向(Salgado, Anderson,Moscoso, Bertua, & De Fruyt, 2003), 特殊性向幾乎不提供增量效度(Ziegler et al., 2011)。

特殊性向沒有為GMA提供增量效度, 主要原因是學習能力在工作和培訓績效中必不可少(Bloom, 1976), 而GMA包括學習能力。學習能力決定了習得其他所有認知技能的速度——包括工作相關技能(Schmidt & Hunter, 2004)。其次, 根據智力層級模型以及GMA測驗的構建方法, GMA與特殊性向之間高度相關, GMA是特殊性向的潛變量, 特殊性向是GMA的“指標” (Schmidt &Hunter, 2004)。所以, 特殊性向不會為GMA預測績效提供增量效度。

5.2 工齡

工作經驗(以工齡衡量)提供學習工作知識的機會, 工齡長的個體可習得更多工作知識, 知道怎樣更高效的完成工作任務, 從而績效水平更高(Schmidt, Hunter, & Outerbridge, 1986)。可以假設：工齡越長, 工作績效越高, 工齡可以預測工作績效。然而, 大量實證證據反駁了以上假設。元分析發現, 工齡對整體工作績效的預測效度為0.27(Quinones, Ford, & Teachout, 1995)。Schmidt和Hunter (1998)的大規模元分析發現, 工齡對工作績效的預測效度為0.18, 增量效度為0.03, 對培訓績效的預測效度為0.01。工齡對績效的預測效度較低。與McDaniel, Schmidt和Hunter (1988)研究發現在控制GMA的前提下, 隨時間推移, 工齡的預測效度下降(見表2)。近期的大規模元分析發現, 工齡與多種方式評定(自評, 上級評價, 同事評價, 其他非自我報告評價)的工作績效相關均在0.10以下, 甚至存在負相關(Ng & Feldman, 2013),根據Cohen (2013)的標準, 系數在0.10以下, 可以認為相關不顯著。

在工業化國家, 員工的平均任期越來越短(Feldman & Ng, 2007)。組織頻繁裁員和重組, 員工終身雇傭減少, 勞動力市場流動頻繁(Verbruggen,2012), 在單一崗位上的工齡, 也越來越短。加之科技不斷進步和全球化的日益發展, 職業領域不斷變化, 漸趨復雜, 工作知識總量不斷增加, 通過工齡難以窮盡工作知識。因此, 工齡的重要性日漸下降。GMA的作用日益凸顯, 高GMA個體習得更多工作知識, 同時, 對不斷變化的工作環境適應度更高(Lang & Bliese, 2009), 進而績效更高。同時, 人力資源實踐關注的是整體工作績效,任務復雜度高, 必須控制加工多種認知信息。因此, 工齡與工作績效相關度低, GMA與工作績效保持高相關(Schmidt, Ones, & Hunter, 1992)。

表2 工齡對工作績效的預測效度(McDaniel et al., 1988)

6 GMA預測效度研究趨勢

6.1 GMA與其他因素結合

GMA是績效的最佳單一預測變量, 為了進一步提高選拔方法的預測效度。人事選拔領域歷來將GMA與其他預測變量組合, 以期最大化預測效度。

傳統預測變量, 例如, GMA和人格組合, 對績效產生重要的影響(Kuncel, Ones, & Sackett, 2010;O'Connor & Paunonen, 2007), 有些研究者也開始關注非傳統的預測變量。其中一個因素就是個體的道德發展水平(Moral Development’s level,MDL), 通常包括道德判斷、道德推理、道德意向和道德行為四個維度。研究發現, 個體的道德發展水平可以通過技術績效間接預測工作績效(Lee,Stettler, & Antonakis, 2011)。

政治技能(Political Skill)是工作中有效理解他人, 并且引導他人實現個體和組織目標的技能(Ferris et al., 2005)。政治技能與其他因素(例如,自我監控, 領導自我效能感, 情緒智力)相比是管理績效最佳的預測指標(Semadar, Robins, & Ferris,2006), 政治技能比自我效能感的對關系績效的預測力更強(Jawahar, Meurs, Ferris, & Hochwarter,2008)。橫向縱向研究均表明政治技能為GMA和人格提供增量效度(Blickle et al., 2011)。

工作滿意度(Job satisfaction)指的是個體對自己所承擔工作的態度, 即由個體對的工作情感體驗和工作信念導致的對工作的整體評價判斷(Weiss, 2002)。工作滿意度是工業組織心理學中古老的主題之一, 近年來出現了研究興趣的復興。元分析發現, 工作滿意度與工作績效之間的校正后平均相關為0.30 (Judge, Thoresen, Bono, &Patton, 2001)。也有元分析的證據表明工作滿意度與工作績效之間的相關是虛假的, 控制了人格等因素后, 相關不顯著(Bowling, 2007)。工作滿意度與工作績效之間的關系受到文化的調節, 在個體主義文化、低權力距離文化、男性化文化中, 工作滿意度與工作績效之間的相關較強(Ng,Sorensen, & Yim, 2009)。研究者對工作滿意度與工作績效線性關系的研究結果并不一致, 有些研究者開始關注工作滿意度與工作績效的非線性關系(Somers & Casal, 2009), 工作滿意度與工作績效之間的調節變量(例如, 工作沖突(Job Ambivalence)等) (Ziegler, Hagen, & Diehl, 2012)、中介變量(例如, 組織承諾等) (Tsai, Cheng, &Chang, 2010)。工作滿意度已經成為研究者關注的態度型預測變量之一, 相對于特質型變量, 態度型變量更容易通過干預, 提高員工工作滿意度,進而增加工作績效。

認知性好奇(epistemic curiosity)包括對信息和知識獲得、學習和思考的偏好。研究顯示, 認知性好奇對工作績效的預測效度為0.34, 認知性好奇為12個認知和非認知預測變量提供增量效度(Mussel, 2013)。認知性好奇是預測和解釋工作相關行為中一個重要的變量。認知性好奇驅使個體學習更多工作相關知識, 習得更多工作相關技能, 更新知識體系, 精進工作技能。隨著經濟技術的快速發展, 工作任務和性質發生巨變, 認知性好奇的重要性日益凸顯, 認知性好奇的測評可能會成為人事選拔技術的未來發展方向之一。

6.2 GMA預測效度研究的未來發展

盡管, GMA是工作績效和培訓績效的最佳單一預測變量, 但是, 一個世紀以來, 對GMA預測效度的質疑從未平息, 不僅包括傳統上對GMA測試合法性和歧視性的質疑(Derous, Ryan, &Buijsrogge, 2013), 還有大量新問題需要未來研究解決。

實踐中, GMA測驗存在時間限制, 這可能會激發測驗焦慮, 降低得分。不同特質個體受到時間限制的影響不同, 焦慮、深思熟慮的個體更容易受到時間限制的影響, 更可能在選拔中被淘汰掉(Denis & Gilbert, 2012), 導致組織拒絕合格的應聘者。時間限制的存在, 使得測評方法不僅僅測評了GMA, 還包括焦慮等人格特質。鑒于實際情況, GMA測驗不可能取消時間限制。如何降低時間限制對GMA測驗的影響, 可以成為未來人事選拔程序發展的突破點。

研究者采用了瑞典征兵辦公室的大規模數據評估GMA和非認知能力對社會經濟地位(教育、工作、收入)的影響。結果表明, 經濟社會地位低的男性是由于非認知能力低而不是低GMA, 非認知能力對管理崗位更為重要(Lindqvist &Vestman, 2011)。同時, 有研究指出, 非認知能力的預測效度低, 是因為缺乏對非認知能力的有效測評手段(Borghans, Duckworth, Heckman, & ter Weel, 2008)。如果可以解決這一問題, 將會使整個人事選拔領域進入新階段。

近百年來, 統計技術不斷進度, 研究者不斷采用更高精度的統計分析方法。研究者采用新統計方法分析——嵌套模型, 基于Sperman的智力理論, 分析了7項特殊性向(基于瑟斯頓的基本心理能力), GMA, 和工作績效的關系。結果發現GMA解釋了工作績效總變異的10.9%到28.6%(受到工作復雜度的調節) (Lang, Kersting,Hulsheger, & Lang, 2010)。在特定組織中, 低GMA個體也可成為高績效者(Beier & Oswald,2012), 在設計特定組織的選拔程序時, 也應該考慮組織類型。

元分析發現, 應試指導和練習效應影響GMA對績效的預測效度, 在復試中, 影響更大(Hausknecht, Halpert, Di Paolo, & Gerrard, 2007)。應試指導的目的在于改善應試技巧, 練習效應可以從應試中獲取經驗。目前, 在我國大規模公務員招錄考試中, 所采用的行政職業能力傾向測驗也測量了考生的GMA, 在臨考前各類形形色色的輔導班遍地開花, 此類應試指導和練習效應是否會對GMA的預測效度產生影響, 是未來需要解決的重要問題之一。此外, 歐洲的研究證明GMA具備較好的概化效度。但是, GMA在我國的概化效度探討并不充分, 這些都是GMA預測效度未來研究的突破點之一。

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