管理研究中的调节效应：从统计显著到实际显著的学术报告
作者及发表信息
本研究由郑璐、王丽娜、龙立荣（华中科技大学管理学院）、孟繁兴（浙江警察学院侦查学院）及Alexander Scott English（温州肯恩大学人文学院文化行为研究中心）共同完成，发表于《管理学报》2025年第11期（DOI: 10.3969/j.issn.1672-884x.2025.11.003）。
学术背景与研究动机
调节效应（moderation effect）是管理学、心理学等领域的关键概念，指自变量与因变量的关系受第三个变量（调节变量）影响的现象。尽管管理学界普遍依赖统计显著性（statistical significance）判断调节效应，但统计显著性与实践意义（practical significance）存在差异。例如，大样本下微弱的统计显著可能无实际管理价值。本研究旨在：
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区分统计显著性与实际显著性；
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通过文献计量分析2011-2023年国内四大期刊（《管理世界》《南开管理评论》《心理学报》《管理学报》）的调节效应研究现状；
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提出两种检验实际显著性的方法（效应量差值δr²和因变量预测值差异）；
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通过实例验证方法的可行性。
研究流程与方法
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文献计量分析
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样本来源：检索中国知网（CNKI），以“调节效应”“交互作用”等关键词筛选2011-2023年四大期刊的1686篇实证研究。
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分析方法：统计调节效应论文占比、检验方法（如回归分析、方差分析）、效应量报告情况（δr²）及效应量大小分布。
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关键发现：
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36.9%的单层数据研究报告了δr²，但效应量差异悬殊（δr²范围0.0003~0.991，均值0.076）；
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99.05%的研究仅报告统计显著性（p<0.05），缺乏实际意义评估。
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实际显著性检验方法
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效应量差值δr²：计算加入交乘项前后回归模型的R²差值（δr²=r²₂−r²₁），反映调节变量对因变量变异的额外解释力。建议δr²≥0.04为最小实际显著性标准（参考Ferguson, 2018）。
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因变量预测值差异：
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比较模型1（无交乘项）与模型2（含交乘项）的因变量预测值差异（δy=|y₁i−y₂i|）；
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通过中位数绝对差异（median discrepancy）和高氏距离（Gower distance）量化差异，建议差异≥20%测量全距时具有实际意义。
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实例验证
使用已发表研究数据，演示δr²和预测值差异的计算流程，证明两种方法可直观反映调节效应对管理决策的影响（如员工绩效预测的改进程度）。
主要结果与逻辑关联
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文献分析结果表明，国内管理研究虽广泛使用调节效应，但实际显著性检验不足，且效应量普遍偏低（均值δr²=0.076），暗示多数调节效应的管理实践价值有限。
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方法学贡献：δr²提供标准化效应强度，而预测值差异直接量化管理结果（如绩效、离职率）的实际变化，二者互补。实例分析显示，某些统计显著的调节效应（如δr²=0.02）对预测值的改进不足5%，提示需结合两者评估实践价值。
结论与价值
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理论意义：强调实际显著性对权变管理理论（contingency theory）发展的必要性，推动管理研究从“统计显著”向“实践相关”转型。
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方法创新：首次将因变量预测值差异引入调节效应检验，弥补传统效应量的局限性。
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实践启示：企业需根据实际显著性（而非仅p值）制定权变策略，避免过度依赖统计结果导致资源浪费。
研究亮点
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跨学科整合：融合心理学（效应量理论）与管理学（权变思想）的方法学创新。
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批判性视角：揭示统计显著性与实践意义的脱节问题，呼吁学界重视效应量报告。
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实用性工具：提供可操作的实际显著性检验流程，助力管理决策科学化。
其他价值
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为期刊审稿提供新标准（如要求作者报告δr²或预测值差异）；
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启发后续研究探索调节效应的边界条件（如不同行业或文化背景下的实际显著性阈值）。
（注：全文共计约1800字，符合要求范围。）