1 引言
随着创新的基本单位越来越汇聚于团队层次,因此对于如何提升团队创新的团队情境因素和内部互动过程的研究越来越成为众多学者的研究焦点.目前关于如何促进团队创新的研究主要涉及两大类变量,第一类是团队情境因素的静态变量,如团队规模[1]、团队异质性[2]等,第二类是涉及团队内部互动过程的动态变量,如团队冲突[3]、团队反思[4]等等.
但是目前还很少有研究从团队外部行为来考察对团队创新的影响.而在以知识为基础的超竞争时代,跨越边界去获取新知识已经成为了创新的一个重要推动力.所以,越来越多的学者开始强调跨越组织边界的外部联系和知识搜索[5 -6],而通过整合跨边界的知识资源来提升团队创新对于理解团队创新的外部因素也就有了越来越重要的意义.因此,本文将着重从团队外部知识网路利用行为的角度,去探讨这一外部行为怎样转化为团队创新,试图从三个方面来拓展现有的研究:首先,将研究层次聚焦于团队层面,收集了 114 个团队数据来考察团队外部知识网络利用对团队创新的影响,从而将团队创新的影响因素研究从内部视角进一步拓展到外部视角;其次,引入知识整合这一中间过程,从而来打开外部知识资源是如何内化为团队创新的过程黑箱;第三,引入团队内部社会资本作为调节变量,来考察外部知识资源如何更容易进入到团队知识整合这个关键知识过程的情境因素.
2 理论与假设
2. 1 外部知识网络利用与团队创新
外部知识网络的利用为团队提供了更为丰富的知识资源和新鲜思想[6].可以使团队成员进入到外部各种分散的知识元素中去,而创新就是对于这些可获取知识的重新组合.更为重要的是,外部知识网络往往可以为团队提供更多的异质性知识,这些异质性知识可以增加团队的认知柔性,避免团队的惯例化思维陷阱.同事经常暴露在不同的观点和方法中会促进与创造性高相关的发散性思维和灵活性思考,从提升团队的创造性问题解决能力,并最终促进团队创新.因此,本文推出假设 1:团队外部知识网路利用与团队创新绩效正相关.
2. 2 知识整合的中介作用
知识整合是整理、吸收、运用所获得知识的过程[7].静态的知识需要在不断的交互、摩擦、整合中才能产生创新.因此动态的知识整合过程被认为是知识创造过程中的核心环节.而知识整合恰恰能够随着外部知识网络利用水平的提升而更好地被激发起来,其机制主要表现在:
首先,外部联络有可能会遭遇一些不同或质疑意见,这些非赞同性信息会引发更多的分析性思考[8],而分析性思考会产生更多的讨论与求证,因此知识整合就会被激发起来.其次,在团队中知识行动者的信息交换关系往往是不对称的,拥有更多知识的成员在不断承担信息提供者角色的过程中会逐渐减弱分享动机[9],从而减少知识整合行为.外部知识网络利用可以很好地来弥补信息不对称,因为当团队每个个体的知识资源扩大,知识获取渠道增多时,成员间更容易形成一种知识的交错势差,成员在某个任务中会扮演信息提供者的角色,而在另一种任务中则会扮演信息接受者的角色.因此团队更容易形成一个信息提供和接受的平衡关系,从而促进团队内知识的流动与整合.
当知识整合被激发起来的时候,团队中的知识流动就会大大提速,知识会拥有更强的活性.
知识的整合能力有助于对于复杂问题的理解,能够转化为高绩效.不同的知识在交流、分享过程中不断地被重新组合、定义、构建,或者再去寻找新的知识来补充支持,这个过程本身就是知识创新的步骤.因此,当团队的知识整合水平提升的时候,团队创新也会提升.所以,我们提出假设2:外部知识网络利用可以提升团队知识整合水平.假设 3:知识整合在团队外部知识网络利用与团队创新绩效之间起中介作用.
2. 3 内部社会资本的调节作用
当成员从外部获得知识资源并进而在团队内部进行整合时,会受到一个重要情景变量的影响---团队内部社会资本.团队内部社会资本指的是嵌入于团队成员内部社会关系网络的一种资源交换能力[10].柯林江等(2007 年)[10]参照 Na-hapiet 和 Ghoshal(1998 年)的三分框架将团队内部社会资本分为结构、关系、认知三个维度[11].结构维度是指团队成员彼此间的联结紧密度,关系维度是指团队成员的信任与道德规范,认知维度是指团队的共同目标、价值观与语言[11 - 12].
当团队成员彼此连接越紧密,彼此的互动频率就越高,大家就越有可能将从外部获得的知识进行交流与整合.当团队成员的关系越亲密,彼此的信任和真诚度就越高,在整合过程中就能够更加敞开和无保留地将自己所拥有的知识资源与大家共享,也能够更加全心地投入到集体的讨论中来.不少研究都验证了信任对于知识整合的促进作用[13],信任可以大大降低大家在交流过程中的保留和戒心.而当团队成员的认知一致性越高,大家对于团队的目标和工作价值观有了更为一致的认同,就会有更高的意愿来投入于有利于团队创新的知识整合活动.而且知识整合并不只是一次性的识别和转移知识,而是需要成员不断地进行彼此间的调整.而如果没有一个共同的工作价值观,大家就不容易彼此迁就调整.同时有共同的语言有利于流畅地沟通知识,尤其是当知识隐性程度较高时,共同语言可以大大降低在隐性知识分享和整合过程中的障碍.因此,本文提出假设 4:(1)结构紧密度调节了外部网络利用与知识整合的关系,当结构紧密度高时,外部网络利用与知识整合的正向关系越强,反之越弱.(2)关系亲密度调节了外部网络利用与知识整合的关系,当关系亲密度高时,外部网络利用与知识整合的正向关系越强,反之越弱.(3)认知一致性调节了外部网络利用与知识整合的关系,当认知一致性高时,外部网络利用与知识整合的正向关系越强,反之越弱.
3 方法
3. 1 变量的测量
团队外部知识网络利用.参考彭灿和李金蹊(2011 年)团队外部社会资本的网络互动密度和强度设计了八个题目[14],通过 AMOS 5. 0 进行验证性因素分析(CFA)后发现,有两道题(第 1,6两题)的因子载荷较低,删掉重新拟合后的结果各项指标呈现良好(χ²/ df = 2. 14,RMSEA =0. 04,CFI = 0. 99),所有题目都在单一因子上有可接受的载荷(均大于 0. 6),该测量工具的 Cronbachα为 0. 856.
知识整合.参照 Mehta(2006 年)内部知识整合的题项[15],通过验证性因子分析(CFA)结果(χ²/ df = 5. 7,RMSEA = 0. 088,CFI = 0. 99) 显示所有题目都在单一因子上有可接受的载荷(均大于0. 8),该测量工具的 Cronbach α 为 0. 890.
内部社会资本.参照戴勇,朱桂龙和肖丁丁(2011 年)开发的量表[16],包括结构、关系、认知三个维度,在原量表每维度两题的基础上各增加一题.总共包括 9 题,每个维度 3 题.通过验证性因子分析(CFA)结果(χ²/ df = 8. 12,RMSEA =0. 10,CFI = 0. 96) 显示所有题目都在单一因子上有可接受的载荷(均 > 0. 7),该测量工具的结构维度的α 为 0. 765,关系信度为 0. 877,认知信度为 0. 897.
团队创新.参照 Lovelace,Shapiro 和 Wein-gart(2001 年) 的量表[17],通过验证性因子分析(CFA)结果(χ²/ df = 0. 108,RMSEA = 0. 000,CFI= 1) 显示所有题目都在单一因子上有可接受的载荷(均 > 0. 8),该测量工具的 Cronbach α 为0. 849.所有题目均采用 7 级量表,"1"表示完全不赞同,"7"表示完全赞同.
