跨层次影响（共5篇）
跨层次影响 篇1
一、问题的提出
教学创新是教育创新的重要组成部分, 是推进素质教育的根本途径, 教学创新就是要改革教学的内容、方法和手段, 完善人才培养模式, 充分吸纳当代自然科学和人文社会科学的最新成果, 建立符合受教育者全面发展规律、激发受教育者创造性的新型教育教学模式[1]。因此, 要想通过创新教育培养出具有创造力的学生, 教师教学过程中的创新行为非常重要, 教师的教学创新为学生提供新的学习内容与方式, 给学生不同的思路, 培养学生分析问题和解决问题的能力。本文将教师的教学创新行为界定为:教师在教学过程中, 以学生更好的成长与发展为目标, 不断形成与采用新的教学理念, 更新教学内容, 运用新的教学方法与手段, 以提高教学效果的教学实践活动[2]。
在影响教师教学创新的诸多因素中, 教学创新与教学文化的关系密切, 近年来, 教育改革之所以流于形式和表面化, 其中原因很多, 但适宜的教学文化的缺失是造成教学创新不足的重要原因之一。教学本身就是一种文化现象, 是动态生成与发展的创造过程, 表现为教师群体共享的思维方式、信仰和价值观念[3], 例如, 学者布迪厄 (Bourdieu) 与阿普尔 (Apple) 等人对教育文化的研究主要是在“教育是文化再生产过程”的总命题下展开的。教育文化学就是在文化的背景中以及教育与文化的关系中审视教育, 从而为人们审视教育提供了新的视角, 也使教育自身所固有的文化本性彰显了出来。因此, 从教学文化的角度探讨教师的教学创新行为, 对于教育观念的转变和教学效果的提升具有重要意义。
教师的教学创新还应强化师生双主体互动的教学模式, 教学互动实现了教学相长, 教师是学生学习的启发者和指导者, 相反, 学生是教学的参与者和促进者, 教学互动在教学文化与教学创新行为的关系中发挥着重要的作用。因此, 本文关心的另一问题是师生互动在我国的教育环境下是否真的有助于教学相长?师生互动是否有助于学校的教学文化对教师个体行为的潜移默化?基于此, 本文不仅分析教学文化对于教学创新行为的直接影响, 还将进一步探讨师生互动在教学文化与教学创新行为之间可能的调节机制。
二、理论分析与研究假设
1. 教学文化与教学创新行为
美国教育研究协会在1986年出版了《教学研究手册》 (第三版) , 书中有专门的“教学文化”研究, 自此教学文化引起了学者的广泛重视。其中, 加拿大学者哈格里夫斯 (Hargreaves) 在其经典著作《教学文化:变革的焦点》中对教学文化进行了深入的研究[4]。他认为, 教学文化是课程与教学改革的最大障碍, 教学改革要取得预期的目标, 教学文化就必须改变, 没有教学文化和教学工作的变革, 课程与教学的变革无法收到效果。因此, 本文认为, 教师的教学创新过程不仅仅受到教育者自身特质的影响, 还要受到身处其中的教学文化的影响。
教学文化是指在一定价值观影响下教学过程相关的教学生态环境。要使教学文化概念形象和具体化, 还需要对教学文化的结构进行分析。本文认为教学文化不仅表现为内在的教学价值观, 而且还应包含外在的制度与支持, 本文结合学术界关于文化和教学文化的理解, 在专家讨论的基础上, 将教学文化的基本结构分为四个方面: (1) 教学价值观, 是教师对教学活动所能取得成效的重要性认识。 (2) 教学开放性, 是指在教学过程中教师对学生不同思维与见解的接受度。 (3) 教学合作, 是指在教学目的的支配下教师之间以及师生之间关于教学活动的合作程度。 (4) 教学支持, 反映了教学的制度实施, 是指学校对各种教学活动所需资源的支持和保障程度。
教学文化是动态生成与发展的创造过程, 以上四个维度是相互联系的。教学价值观是教学文化的核心, 反映了学校整体上对于教学活动的价值倾向, 尽管学者们对于教学文化的认识各有不同, 但所揭示的教学文化的内涵都涉及教学价值观这个共同的因素。教学开放性与教学合作是教学文化的行为表现, 教学开放性有助于为学生创造一个良好的学习环境, 为他们提供自己发现和自己思考的机会, 鼓励学生在学习中针对各种观点进行理智的质疑和探讨, 自己提出问题并主动进行探寻和验证, 使学生成为具有开放精神的思考者。教学支持则属于教学文化的资源基础和物质环境。教学活动的有序开展离不开各种教学资源的支持, 教学支持也是各个学校之间教学文化差异的重要特征。总之, 教学文化是教学活动中表现出来的持久稳定的、普遍而根本性的特征。
就教学文化的各维度对教学创新行为的影响而言, 具体表现为: (1) 当教师认为所从事的教学工作有趣且能充分体现他们的个人价值时, 他们就会对自己的工作以更大的投入, 每个教师都有一种从工作中寻求意义的基本动机, 个体越认为工作有意义, 就越有动力去投入工作。 (2) 教学的开放性有助于培养学生的批判性思维, 那种单纯的给予与接受的教学模式对于教学效果有很大的局限, 教学思想的多元与开放使得师生的思维与思维得以碰撞, 这种碰撞过程有助于教师调整或者形成新的教学思路与方法。 (3) 合作性的教学文化能够帮助教师克服教学工作的各种压力和挑战, 进而认同学校倡导的价值观并有动力展现出必要的教学创新。维斯 (Weiss) 在美国的研究发现, 教师在合作型的教学文化中参与决策并能鼓舞其士气, 激发强烈的责任感[5]。 (4) 如果教师认为自己受到学校的重视与关怀, 将促使教师把组织成员关系及角色地位融入到自我认同当中, 并且将学校的价值观和规范内化, 基于这种信念教师会表现出更多的创新行为。
基于以上分析, 提出本论文的第一个研究假设 (H1) :教学文化对教学创新行为具有正向的显著影响。其又可细分为:教学价值观对教学创新行为具有正向的显著影响 (H1a) ;教学开放性对教学创新行为具有正向的显著影响 (H1b) ;教学合作对教学创新行为具有正向的显著影响 (H1c) ;教学支持对教学创新行为具有正向的显著影响 (H1d) 。
2. 教学互动对教学文化与教学创新行为之间关系的影响
互为主体是教学互动的前提, 过去单一“师本”或“生本”的教学模式不符合教学的内在规律并脱离实际理论。教与学的互动是以差异性为基础, 以承认两个主体并存为前提的师生交往过程[6], 在教学互动的过程中, 建立了民主和谐的师生关系。由此, 宽松、民主、和谐的教学氛围得以形成, 促使师生在人格上真正平等, 而在这种平等与共生的关系中, 无论是教师还是学生都不存在支配或中心的地位, 师生之间的关系是对等而非权威的命令与控制, 这种氛围促使教师对学生一视同仁, 促使师生教学角色的不同转换, 从而为教学创新打下良好的基础。
关于师生互动的有效性, 以往研究更多地关注了其对学生学习效果的影响, 而对教师教学活动的影响研究非常有限, 事实上, 师生互动还有助于改进教师教学过程的创新。从教学过程来看, 教学互动能够使教与学双方主动地发挥自身主观能动性并主动激发对方的主观能动性, 从而达到相互促动、教学相长。教师的主动在于对学生的引导与启发, 相反, 学生的反问和质疑也对教师构成促动和挑战, 从而促使教师进一步钻研专业理论, 探索教育规律与提高教育水平。教师是学生学习的启发者、指导者和合作者, 学生是教学的积极参与者和促进者。
基于以上分析, 提出本文的第二个研究假设 (H2) :教学互动对教学文化与教学创新行为的关系具有正向的调节作用, 即教学互动程度越强, 教学文化对教学创新行为的影响越大, 反之亦然。
三、研究方法
1. 数据收集及样本特征
参与本次研究的教师来自我国中西部的21个高校, 本文作者与参与本次研究的各高校教学单位的相关负责人进行沟通后, 教学文化与师生互动问卷由学校教务部门相关负责人进行填写, 而教学创新行为量表及其个人信息的问卷通过电子邮件发送给教学一线人员, 并对这些问卷进行了编号。本次调查共发放问卷510份, 回收问卷487份, 回收率为95.5%, 其中有效问卷为428份, 有效问卷回收率为85.9%, 样本的分布情况如表1。
2. 研究工具
教学创新行为量表。本研究的教学创新行为量表改编自Scott&Bruce (1994) 的创新行为量表[7], 反映教师在从事教学活动时有关教学模式、方法及资源的实施或者采用, 如:问答技巧、能力分组教学、同事合作教学、运用信息科技辅助教学、创新启发式教学等。原始量表经过初测删除后共6题, 如:“我会依照学生能力的不同, 进行分组或个别教学”、“我经常运用信息科技来帮助教学”等。
教学文化量表。教学文化量表的编制主要有三个参考来源:一是晋银峰 (2009) 编制的教学价值观与教学伦理问卷[8]。二是Allen、Shore&Grifeth (2003) 开发的组织支持量表[9], 三是本研究针对教学开放度自行开发的测量问卷。教学文化的四个维度共包括26个问项。例如, “教学应以学生为中心, 一切为了学生的发展”、“学校给每个人都有提升教学科研技能的机会”、“大多数时间我喜欢专注于我的教学工作”、“我个人的生活目标大部分是以教学工作为导向”等。
师生互动量表。本文参照史静寰 (2012) 等人所采用的师生互动量表[10], 经过题项的适当调整后共包含6个问项, 例如, “我们学校的学生课堂上主动提问或参与讨论”、“课堂上积极回答思考老师没有既定答案的提问”、“学习表现得到任课老师及时的反馈 (口头或书面) ”等。
四、研究结果
1. 研究变量的描述性分析及信度
注:*P<0.05, **P<0.01;括号内数据是各研究变量的信度系数
师生互动、教学创新行为及教学文化四个维度的均值、标准差、相关系数等描述性统计量如表2所示, 各量表的信度均达到可接受的0.7。
2. 研究变量的效度分析
本文的教学文化属于二阶变量, 本文采用验证性因子分析来确定变量的可靠性。教学文化的验证性因子分析结果表明:x2/df=2.793, 小于通常所能接受的5。GFI=0.95, AGFI=0.93, NFI=0.95;CFI=0.95, IFI=0.92, 均大于可接受的0.9, 所有问项的标准化因子负载均大于0.6, 表明拟合效果比较理想。
本文中的教学创新行为与师生互动属于一阶变量, 其收敛效度是通过探索性因子分析进行, 结果表明教学创新行为的样本适应性指标KMO值为0.878, 巴特莱特球度检验值为1167.63, p<0.001, 各个问项的因子载荷均超过0.60, 累积方差解释率达60.47%, 表明具有较好的收敛效度。师生互动的探索性因素分析表明, 其KMO值为0.773, 巴特莱特球度检验值为442.72, p<0.001, 各问项的因子载荷均超过0.60, 累积方差解释率达58.08%, 表明问卷具有较好的收敛效度。
3. 多层线性模型分析
由于同一学校教师的数据无法保证传统线性模型的线性、正态、方差齐性及独立假设, 因而, 本研究的数据具有跨层次特征, 因而本文将运用HLM7.0统计软件进行跨层次分析。本研究中, TIB表示教学创新行为;SEX、AGE、EDU、MAR分别代表教师的性别、年龄、教育程度以及婚姻状况;TMN、TDV、TCO、TSU分别表示教学价值观、教学开放度、教学合作、教学支持等维度的教学文化, TCU表示整体层面上的教学文化, TSA表示师生互动。本研究首先建立了教学创新行为没有任何预测变量的虚无模型。该模型如下所示 (模型0) :
利用HLM7.0对虚无模型进行参数估计, 结果表明模型的组间变异都是显著的 (τ00=0.075, p<0.001) 。组内相关系数 (ICC) 反映了教学创新行为在学校层面的趋同程度, 教学创新行为的ICC为0.237, 高于可接受的最低标准0.05, 因此, 可以认为不同学校在教师的教学创新行为方面存在着整体上的差异。
注:τ00=层次2中因变量的组间变异;σ2=层次1中因变量的组内变异;***表示p<0.001 (下同) 。
接下来进行假设1和假设2的检验, 第一步, 本研究建立了教学创新行为只有控制变量的随机回归模型。该模型如下所示 (模型1) :
利用HLM7.0进行参数估计的结果表明, 模型的组间变异是显著的 (见表4, τ00=0.078, p<0.001) ;接着进行第二步的分析, 教学文化四个维度的截距预测模型分析, 即:
模型2:
模型3:
模型4:
模型5:
分析结果表明在学校层次的截距残差变异都是显著的, 教学文化的四个维度对教学创新行为的影响是显著的 (教学价值观维度:γ01=0.450;教学开放性维度:γ01=0.39;教学合作维度:γ01=0.410;教学支持维度:γ01=0.431) , 这就意味着教学文化的四个维度对教学创新行为均产生有正向作用 (见表5) , 因此, 本文的假设1得到了验证。接着进行第三步的分析, 包含教学文化整体与教学互动交互项的截距预测模型分析。即模型6:
在层次二中加入教学文化整体与教学互动交互项, 结果表明在学校层次的截距残差变异也都是显著的 (见表4, τ00=0.040, p<0.001) , 表5表明教学互动对教学文化与教学创新行为具有正向的调节作用 (γ03=1.394, p<0.05) , 即教学互动程度越强, 教学文化对教学创新行为的影响越大, 教学互动程度越弱, 教学文化对教学创新行为的影响越小, 因此, 本论文的假设2得到了验证。
注:τ00=层次2中因变量的组间变异;σ2=层次1中因变量的组内变异
注:*P<0.05, **P<0.01, ***P<0.001
本研究表明, 学校的教学文化对教师的教学创新行为具有显著的正向影响。因此, 培育和建设新型的教学文化对于教学领域的改革与创新具有非常重要的价值。而师生互动对于教学文化和教学创新行为之间的关系具有跨层次的调节效果, 这就说明, 师生互动不仅仅是教师和学生在完成教育教学任务过程中作为教学工具或教学条件而存在, 师生互动有助于教师对学生学习需求的理解, 有助于教师采用更有效的办法来推动教学创新。
摘要：教师的教学创新行为是提高教学效果和培养学生创新能力的重要途径。文章通过阶层线形模型研究了学校层次的教学文化特征及其对教师教学创新行为的影响机理, 结论表明教学文化是教学创新行为的重要情境因素, 师生互动能够显著提升教学文化对教学创新行为的影响效果。
关键词：教学文化,教学互动,教学创新行为
参考文献
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跨层次影响 篇2
我国党的十七届六中全会从全党高度和全国范围空前突出了文化与科技融合发展在社会主义现代化建设中的地位和作用［1］。党的十八大报告进一步提出促进文化和科技融合,发展新型文化业态,提高文化产业规模化、集约化、专业化水平。34个字,内蕴丰富,影响深远。 “文化与科技融合创新” 必将成为今后一个时期我国文化产业发展的主导模式和攻坚方向［2］。实际上,文化和科技融合过程中, 文化不是被动地、机械地、简单地受制于科技［3］。 文化发展提出了科技创新需求,科技创新为文化发展提供技术支撑,通过文化表现形式拓展文化传播渠道和能力,文化与科技深度融合及二者间相互促进、相辅相成的关系共同形成国家、地区、城市的创新力、竞争力、凝聚力,为文化精神注入刚劲有力的生长力［4］。以文化科技融合创新为主线,集聚创新资源,激发创新活力,提升创新能力,实现文化科技创新的双重驱动的战略目标。因此,作为文化与科技融合发展主体的文化科技企业,其技术创新能力涉及到企业资源基础、企业战略规划、组织结构、企业文化、员工创新行为等多方面,因此众多内外因素影响着企业专利创造能力的形成和发展［5］。已有研究表明,企业家素质、组织创新氛围、 组织学习能力和员工创新行为影响着企业专利创造能力的培育和发展［6］。因此,明确各影响因素之间存在的逻辑关系,对指导文化科技企业技术创新能力的形成和发展有着重要的理论价值。
文化科技企业的可持续竞争优势主要来源于不断进行技术创新及产品创新,技术创新能力为文化科技企业创新提供基础支撑和和保障,以鼓励创新和担当风险为核心的企业家素质给企业创新行为带来了心理和物质上的支持和鼓励［7］。我们从组织层面来界定企业家素质,着重关注企业家群体与组织及其所处环境的互动性。正是由于鼓励创新和勇于承担风险的企业领导者在资源、制度、心理上的支持,组织及成员不断对所处工作环境具有的支持创造力程度和创新程度进行心理感知,并逐渐形成推动企业创新的组织创新氛围,从而员工将其作为一种工作价值观保留在了企业文化中,构成创新文化和强创新环境的重要组成部分,进而促进着企业技术创新能力的发展［4］。知识作为创新的基础,组织作为知识学习的主体,随着组织创新氛围的形成, 与之相匹配的则是组织学习能力,组织在整合个人学习能力的基础上,在创新过程中不断对相关知识进行获取、传播、共享、转化、运用和保护。而组织成员作为将知识转化为创意的主导,组织创新氛围和组织学习能力激发了员工在知识运用过程中的创新行为,员工在积极寻求领导者支持和组织支持过程中,将有关新技术、新流程、新技巧或新产品的创意付诸实践并使其产品化,并通过个体创新行为,为文化科技企业技术创新能力提升做出贡献［7］。
企业家素质推动着组织创新氛围和组织学习能力的形成与持续发展,从而为员工创新行为提供了可持续的创新环境。正是基于各因素之间相互影响产生的 “1 + 1 > 2”的协同效应,推动着企业技术创新能力的提升。本文以 “创造过程”为视角,研究影响企业技术创造能力的4个因素,认为影响企业技术创新能力的因素之间存在一定逻辑关系,如图1所示,企业家素质通过组织创新氛围和组织学习能力的培养,影响员工创新行为,继而员工创新行为作为企业技术创新的起点,不断促进着企业技术创新能力的提升。我们通过构造 “ 企业家素质——— 组织创新氛围、组织学习能力———员工创新行为” 作用机制模型,探索四大影响因素间的逻辑关系。
2假设提出
2. 1企业家素质与员工创新行为
组织领导者的素质和能力以及管理理念给组织成员以心理认知。Bass［8］正式将变革型领导定义为进一步了解下属并激发其高层次的需求,通过建立互信的氛围,促使下属将自身利益位于组织利益之下,使得下属的工作结果超出预期期望,他认为变革型领导的重要特征为该组织领导者善于创造一种鼓励创新的组织氛围和组织环境。学者们对领导理论进行了深入研究,Amabile等［9］实证研究发现不同领导行为方式对员工创新行为存在不同影响; Shin等［10］研究发现变革型领导与下属的创造性存在显著正相关; 霍伟伟等［11］将企业家素质或领导行为看作是情景变量,通过元分析和横断历史分析得出,变革型领导对员工创新行为起到较显著的促进作用, 且变革型领导与员工创新在东方文化情景下比在西方文化情景下更具显著正相关关系; Dragoni［12］根据主管对创新和失败的态度,将主管目标取向划分为3种模式; 张文勤等［13］进一步对3种模式与研发部门员工创新行为关系进行实证分析得出,发展员工目标取向与员工创新行为显著正相关,而回避失败目标取向与员工创新行为显著负相关,能力展示目标取向与员工创新行为不存在显著影响。即若主管重视团队和员工的学习、强调接受挑战和鼓励创新, 组织成员会表现出持续的创新行为,从而为企业带来稳定的竞争优势。因此提出第1个研究假设:
H1: 企业家素质与员工创新行为呈正相关关系。
2. 2企业家素质、组织创新氛围与员工创新行为
企业文化是企业成员共同遵循的基本价值观和行为指导,是企业领导者长期鼓励与支持及员工长期践行所形成的。创新价值观、创新氛围和企业家素质三者之间相互影响,构成了企业文化的核心体系,其中,企业家素质和企业创新价值观是企业文化内在成分,而组织创新氛围则是其外在表现形式［14］。因此可以得出,企业家素质孕育着企业创新价值观和创新氛围,组织创新氛围作为企业文化的重要组成部分,启发员工创新意识和创新行为。企业领导者作为形成组织创新氛围的关键,是组织创新氛围的培育者、引领者和实践者,进而引导和鼓励企业成员不断创新。其中,员工创新行为是一种自发式行为,不仅具有情景动机,即受到组织内外环境双重影响,而且具有特质动机,即员工受到个体和组织环境的认知程度与接受程度影响。Amabile等［15］以情景动机为研究视角,发现员工创新行为的发挥和组织支持与鼓励、管理层鼓励、团队支持、 工作环境自由度、工作挑战性程度呈正相关关系。 刘云等［16］根据特质动机研究发现,无论是来源于员工自身的内在激励偏好还是来源于环境的外在激励偏好,均正向影响着员工创新行为。而Scott和Bruce提出的创新行为模型中指出,包括领导、团队支持、个人特质在内的组织创新氛围对员工创新行为起到正向的推动作用,而由创新支持和资源供给所构成的员工心理创新气氛起到了中介作用。Hirst等［17］认为员工个体从事创新行为的内在兴趣和动力来源于对组织的认同。组织创新氛围作为重要的情景变量,推动员工创新行为产生。因此提出第2个研究假设:
H2: 组织创新氛围在企业家素质与员工创新行为之间起中介作用。
2. 3企业家素质、组织学习能力与员工创新行为
在配置企业资源和战略优化选择上,企业家被赋予了最高决策权,其影响力深入组织内部。因而企业家领导行为及其素质对整个组织影响范围较大且意义深远。关于学习的论述主要来源于组织行为学,学习是在直接经验或间接经验的指引下产生的具有持久性的行为改变,其主要关注于对新事物认知能力的培养［18］。从组织层面看,这种行为改变体现在组织绩效上,而从个体层面分析,这种行为改变体现在每一个员工身上。正是员工创新行为下产生的创新产品为组织绩效的提升提供了动力; 也正是组织学习能力培养及保持,促使员工不断学习, 不断获取对新事物的认知和应用。对企业家素质与组织学习能力的关系进行直接研究的并不多,往往组织学习能力均以中介变量出现。Slater等［19］构造了 “领导行为———组织学习———组织绩效” 作用机制模型并发现,在有效的领导行为下,通过组织学习,有效的提升了组织绩效。陈国权等［20］认为企业家的TRC3种领导行为导向均对组织学习能力有显著地影响,这种影响是通过对员工分配工作内容、 授予一定的权力,并在工作过程中不断被激励,在激励中不断学习实现的。刘子安等［21］学者对高层领导者的魅力型领导行为与企业自主技术创新之间的关系及在不同背景下的差异性进行研究发现,高层管理者的魅力型领导行为与企业自主技术创新具有正相关关系,并且组织学习发挥了部分中介作用。 而任何创新行为的产生均是由知识为起点,“发现— 学习—应用”知识为基础,进行有效的创造性活动。 本文以组织内部个体成员的认知过程和知识共享为视角,认为个体的创造性行为和对新知识的认知学习过程密切相关,通过 “信息收集———知识转化和积累———创新想法产生———创新行为”这一过程链, 促使企业技术创新能力的可持续性发展。因此提出第3个研究假设:
H3: 组织学习能力在企业家素质与员工创新行为之间起中介作用。
基于上述3个假设,本文旨在探索影响企业技术创新能力的4个因素之间的作用机制,并构建 “企业家素质———组织创新氛围、组织学习能力——— 员工创新行为”作用机制模型,在企业家素质与员工创新行为关系的基础上,验证组织创新氛围和组织学习能力的中介作用,如图2所示。
3研究设计
3. 1研究样本
2013年7月—2014年6月期间,我们向全国范围包括重庆、成都、西安、北京、广州等地的92家具有技术创新能力的文化科技企业进行了问卷调查, 主要涉及的具体业务有数字出版、动漫、网游、新媒体等文化科技产业。问卷发放给熟悉企业技术创新工作的技术研发、创意设计、内容建设等相关部门。为了更客观地描述各变量,每家企业发放1 ~ 5份问卷,由相关创新人员填写。共发放调查问卷316份,共收回230份,有效问卷193份,有效率为84% 。有效样本特征如表1所示。
%
3. 2测量工具
( 1) 企业家素质。企业家素质通常包括心理素质、能力素质和经验素质。朗福臣［22］对我国相关研究成果加以统计分析发现,我国学者最强调的企业家素质依次是创新素质、知识素养、战略素质、经营管理和决策素质。而汪正红等［23］对我国企业领导者进行调研发现,我国的企业领导者较关注的企业家素质是成功欲、协调管理能力、处事能力、承担风险和寻求新机会。因此本文采用张玉明等［24］所构建的中国背景下的企业家素质量表,并根据研究需要进行了小范围的修订,最终将企业家素质划分为3个维度,分别是运用决策创新能力、领导协调能力以及知识素养。
( 2) 组织创新氛围。 “组织氛围”属于情境变量,因此在组织创新氛围量表的选用上,应加入本土化元素,并以中国文化为研究背景。我们基于刘云等［25］开发的适合中国文化背景的创新气氛量表, 其中将测量的条目依据研究的需要,进行了细微整合与修订,将组织理念用组织支持替代,运用组织支持、主管( 领导) 支持、同事( 团队) 支持作为组织创新氛围的衡量维度。
( 3) 组织学习能力。组织学习能力并不是组织个体员工学习能力之和,其存在 “1 + 1 > 2 ” 的协同效应,即组织学习能力是在个体学习能力基础上产生的一种组织层面的可持续的学习能力。Carvin［26］将组织学习能力定义为: 组织根据已获取的新知识制定出长期目标,并不断调整行为以达到吸收知识、转化知识和创造知识。学习作为知识型组织的灵魂,知识学习是其内涵所在。因此本文主要采用张立新等［27］的研究成果, 以知识学习为视角,认为组织学习能力是一个知识循环和累积的过程,将组织学习能力划分为4个维度,分别为: 知识获取能力、知识转化能力、知识运用能力和知识保护能力。
( 4) 员工创新行为。组织内部员工创新行为作为组织创新的基础,关系到组织的可持续竞争优势的保持,因此早在上世纪80年代就开始了关于个体创新行为的研究。关于员工创新行为的界定,学者们普遍支持从过程视角来界定该定义。我们赞成包括员工在内的创新行为均具有多阶段的特点,认为员工创新行为是将有关新技术、新流程、新技巧或新产品的创意付诸实践使其商业化的行为表现过程, 该过程包括创意寻找、创意确立、创意执行及创意商业化等系统行为过程［28］。借鉴Susann等［29］开发的测量员工个人创新行为的量表,将评价员工创新行为的指标确定为发展创意、寻求支持和创新 “产品化”3个阶段性指标,以系统测量员工创新行为。
同时,我们用SPSS18. 0对有效样本数据进行信度和效度分析,并在相关分析基础上,运用多层次线性模型( Hierarchical linear models,HLM) 对构建的模型进行跨层次分析,以验证所提出的假设。
4统计分析
4. 1量表的信效度分析
α 系数是评价量表的内在一致性系数,适用于态度、意见式量表的信度分析。通过计算 α 系数, 组织创新氛围的 α 系数为0. 909,组织学习能力的 α 系数为0. 889,企业家素质的 α 系数为0. 899,员工创新行为的 α 系数为0. 916,各分量表中基于标准化项的Cronbach’s Alpha值均大于0. 889,其中各分量表中各维度基于标准化项的Cronbach’s Alpha值均大于0. 729,表明各变量的内部一致性较好。
我们运用验证性因子分析来分析各量表的构念效度。对于企业家素质量表、组织创新氛围量表、 组织学习能力量表和员工创新行为量表,数据拟合结果均表明GFI > 0. 9,CFI > 0. 9,REMSA < 0. 08, χ2/ df ( 1. 267) < 2,符合因子分析要求,且各量表的因子载荷均在0. 5以上,可见4个分量表构念效度较好。
4. 2相关分析
由于线性相关系数分析要求变量数据服从正太分布,通过正态性检验发现,企业家素质的显著性水平值均小于0. 05,断定企业家素质变量服从正太分布; 而组织创新氛围、组织学习能力和员工创新行为的显著性水平值均大于0. 05,判定组织创新氛围、组织学习能力和员工创新行为不服从正太分布。 因此本研究采用Spearman等级相关系数来度量企业家素质、组织创新氛围、织学习能力和员工创新行为4个因素之间的相关程度( 见表2) 。由表2可知,4个变量之间均具有较为显著的正相关关系, 其中,企业家素质与组织创新氛围、组织学习能力、 员工创新行为之间的相关系数分别为0. 647、0. 770、 0. 581,组织创新氛围与组织学习能力、员工创新行为之间的相关系数分别为0. 673、0. 556,组织学习能力与员工创新行为之间的相关系数为0. 623。由此可知,各变量之间相关系数均低于0. 770,变量之间的多重共线性问题基本可以忽略,为后续假设验证奠定了基础。
4. 3多层线性模型分析
文中所提出的概念模型中,自变量和中介变量均属于组织层面,因变量属于个体层面,因此利用HLM可更加精确地对本文提出的概念模型进行显著性检验。
( 1) 检验假设1中企业家素质对员工创新行为的跨层次直接作用效果,构建模型I:
level - 1: 员工创新行为= β + γ
level - 2: β0= γ00+ γ01( 企业家素质) + μ0
( 2) 检验假设2中组织创新氛围在企业家素质与员工创新行为之间的中介作用效果,构建模型II:
level - 1: 员工创新行为= β + γ
level - 2: β0= γ00+ γ01( 组织创新氛围)+ γ02( 企业家素质) + μ0
( 3) 检验假设3中组织学习能力在在企业家素质与员工创新行为之间的中介作用效果,构建模型III:
level - 1: 员工创新行为= β + γ
level - 2: β0= γ00+ γ01( 组织学习能力)+ γ02( 企业家素质) + μ0
其中,level - 1为个体层面,level - 2为组织层面。个体层面的员工创新行为为因变量,组织层面中的 β0为各组织的截距,γ 和 μ0分别为个体层面和组织层面的随机效果,如表3所示。
中介效果的确认需满足Baron和Kenny提出的三环节,缺一不可: 第一,自变量与因变量显著相关。由模型I计算结果可知,企业家素质与员工创新行为显著正相关, 回归系数为0. 627 ( p < 0. 001) ,假设1成立。第二,自变量与中介变量显著相关。根据表2已知,企业家素质与组织创新氛围显著相关,相关系数为0. 647,企业家素质与组织学习能力显著相关,相关系数为0. 77。第三,将中介变量引入模型后,使得自变量与因变量的显著性水平下降或者使得二者不显著相关。由模型II可知, 在第一步基础上,将组织创新氛围作为中介变量引入,使得企业家素质的回归系数从模型I中的0. 627 ( p < 0. 001) 降为0. 422 ( p < 0. 001) ,企业家素质与员工创新行为显著相关,但显著性水平下降; 由模型III可知,在第一步的基础上,将组织学习能力作为中介变量引入,使得企业家素质的回归系数从模型I中的0. 627 ( p < 0. 001) 降为0. 260 ( p < 0. 001) ,企业家素质与员工创新行为显著相关,但显著性水平下降。由此可知,组织创新氛围与组织学习能力在企业家素质与员工创新行为之间起到部分中介作用,假设2与假设3得到验证。
5结论
文化科技企业的技术创新是一个复杂的系统工程,技术创新能力也是受到众多因素的影响,各个影响因素之间存在着复杂的线性或非线性关系。系统深入研究文化科技企业技术能力影响因素之间的相互关系,不仅丰富了文化科技企业技术能力的相关理论,也为文化科技企业技术能力的培育及发展提供了有效指导。本文从组织内部出发,选取企业家素质、组织创新氛围、组织学习能力和员工创新行为4个不同层面的影响因素,探索四大影响因素之间存在的关系。通过构建跨层面作用机制模型及实证数据验证得出: 第一,企业家素质与员工创新行为之间存在显著正相关关系; 第二,组织创新氛围与组织学习能力在企业家素质与员工创新行为之间起部分中介作用。
文化科技企业在进行技术创新能力培养与发展的同时,领导者们应注重企业家素质的培养与提高。 以风险承担为视角,文化科技企业领导者应不断提高承担风险的能力、组织决策能力和投资能力; 以经济学为视角,文化科技企业领导者应不断提高其对市场环境的预测能力和合理配置资源能力; 从创新能力为视角,企业领导者应不断提高文化科技管理创新能力［22］。企业领导者通过有效的经营管理活动和鼓励创新意识的传递,给予员工一定的正面引导,使组织形成一种相对稳定的创新氛围,并以组织学习能力为有效支撑和保障,促使员工有能力去进行创造性活动。任何能力的产生并不是各影响因素的简单相加,而是在相互影响中产生的协同效应有效促进了能力的形成并不断发展,因此,文化科技企业应尽可能统筹各个影响因素并使其协调发展, 为技术创新能力的可持续化提供保障。
摘要：基于组织内部视角,影响文化科技企业技术创新能力的因素具有跨层次的特点,通常领导者通过组织层面影响一般员工,因此构造“企业家素质——组织创新氛围、组织学习能力——员工创新行为”跨层次分析模型,运用SPSS和HLM软件探索4个影响因素之间的作用机制。结果表明,企业家素质与员工创新行为显著相关,组织创新氛围与组织学习能力在企业家素质和员工创新行为之间起到部分中介作用,四大因素之间存在一定的跨层次作用机制。
跨层次影响 篇3
人力资本与社会资本作为组织中的两大无形资本,与组织创新密切相关,而组织创新源于团队及个体创造力的涌现。个体人力资本体现个体受教育和学习所获得的知识存量[6],也反映创造力所需的“专门知识”与“创造性思维技能”[1]。社会资本(Social Capital)概念强调社群中人际关系网络,是一种有助于个人在社群中发展的关系性资源[7],而社会连带(Social Ties)是组织中的个体进行社会学习的一种纽带和资源,很大程度体现了个体社会资本,它为知识获取与交换提供灵活的渠道[8],通过员工之间高质量的互动促使知识共享,有利于创造力提升。
目前,人力资本、社会连带与知识共享及创造力的关系已引起为数不多的国内外学者的关注和研究,团队情境跨层次影响个体创造力的相关研究较少,而多层次考察个体和团队的动态相互影响是组织管理和实践的一个挑战[3]。因此,本研究以无形资本为视角,构建个体与团队多层次模型,研究个体人力资本、社会连带对知识共享及创造力的影响,以及团队错误中学习对其关系的跨层调节效应,以揭示团队错误中学习对知识共享和提升个体创造力的作用机理。
1 理论与假设
1.1 人力资本、社会连带与知识共享
人力资本理论创始人Schultz[9]指出,个人对教育、职业培训、保健以及迁移的投入都是一种投资,这种投资的结果形成人力资本。Becker[6]对人力资本的研究从经济学扩大到人的行为的范畴,指出教育和经验是人力资本概念的关键特征。其后在管理学领域研究中,一些学者将人力资本归为两类:专门人力资本(Specific Human Capital)指在特定知识领域中具有局域的更深层次的嵌入式的知识;通用人力资本(General Human Capital)指多个情境下都可使用的多技能的可通用的知识与智力。Zarutskie将高管团队(TMT)人力资本归类为通用人力资本(高管团队受教育经历)、专门人力资本(高管团队工作经历)[10]。基于上述研究,本文确定人力资本两维度,其中教育程度反映通用人力资本,专业领域的工作经验反映专门人力资本。
Moorman等[11]认为知识共享是组织中有关不同个体间或不同部门间学习范畴的一种集体信念或行为规则,知识共享提高知识承载者的知识交叉和复合的程度,个体必须具备知识共享的能力、意愿及机会才能有效地共享知识。能力与人力资本、机会与社会连带具有紧密关系。研究表明,员工的接受能力在知识传递中扮演重要角色[12];并强调人力资本的合作效率,人力资本只有通过资源共享、协作和发挥团队精神才能得到充分释放,组织配置具有胜任能力和积极态度的人员做合适工作,能促使企业共享与整合多源的知识[13]。Sveiby等[14]研究认为员工的教育水平及经验可影响知识共享的有效性。
由此,我们提出假设:
假设1a:团队成员通用人力资本对知识共享有显著正向影响。
假设1b:团队成员专门人力资本对知识共享有显著正向影响。
社会连带强调人际交往的过程和结构,可为双方利益促进或阻碍资源运用,研究者通常区分两种广泛的、有时相互重叠的社会连带:工具连带与情感连带[15,16]。工具连带(Instrumental Ties)指工作相关建议连带,涉及一个人完成工作任务所必需的收集信息、建议和资源,这对有效完成任务至关重要。工具连带源于正式关系,交换内容涉及工作相关信息或知识。情感连带(Expressive Ties)反映的是友谊,是表达社会支持和价值观的重要通道[15,16]。总的来说,情感连带是基于规范和感情,而工具连带是基于信息和认知。
工具连带强调成员间以完成工作任务为目标的互动。在多数成员之间均有互动的团队(如高密度团队)中,成员间会有更高层次的信息共享与合作,这对成功完成任务是必要的;相反,在低密度团队中,成员间不愿去交换工作相关的重要想法或隐性知识[17]。强联系相对弱联系更有利于主体间分享精细化的深层次的知识,因为高频率互动为主体提供了更多的认识和接触独有知识的机会[18,19]。其次,情感连带与知识共享相关,团队成员间互动会提高信任及可靠性方面的满意度,从而产生高频率和广泛的信息交流[20]。若网络成员互相信任,那么一方就不会感到需要保护自己以避免他人的机会主义行为,并相信对方有能力为其提供有价值的知识,隐性知识转移和共享才可行[20,21]。
由此,我们提出假设:
假设2a:团队成员工具连带对知识共享有显著正向影响。
假设2b:团队成员情感连带对知识共享有显著正向影响。
1.2 人力资本、社会连带与创造力
专门人力资本体现特定领域的知识,往往能进一步有效地在特定领域获取和吸收新的深层次的知识;通用人力资本定位于多个知识领域,在决策中,通用人力资本往往产生更多元化的思维模式和低认知冲突,能对问题和情况作出不同解释,因此通用人力资本不仅可提供不同知识应对替代的任务,而且对未来发现、理解、合并与应用新知识具有潜在的适应能力[22]。Marvel等[23]发现科技创业者的正规教育水平与相关工作经验均对基础创新有积极的显著影响。某领域经验对创造性成功很有必要,因为个体只有对该领域有足够了解才能从事创造性工作[24]。Simonton[25]认为当个体拥有更多领域相关的专门知识,能通过增加的个人能力提出新的解决方案,提高创新绩效。由此,我们提出假设:
假设3a:团队成员通用人力资本对创造力有显著正向影响。
假设3b:团队成员专门人力资本对创造力有显著正向影响。
团队成员间的社会连带与创造力相关。首先,为完成团队任务,个体需要与同事保持紧密联系(工具连带),一起分享、扩大、批评/过滤各种想法,这类互动会激发个人产生创新性想法[26]。Shalley[27]比较处于独立工作状态和参与合作状态的两类个体之间存在的个体创新绩效差异,发现团队成员的交流互动会提高个体创新水平。其次,友谊是同事间相互信任的一个因素,友谊和社会支持是情感连带的核心要素[28],员工更愿意相信朋友般的同事会给予支持,因此情感连带影响同事间的信任。换言之,拥有亲密友谊的同事之间构成子群体,相互之间更容易产生信任[29]。而信任使环境更开放、支持、宽容、少敌意和少竞争,信任使团队成员拥有更多自由,往往触发想法并减轻冲突,所有这些元素将有利于产生高水平创造力[30]。由此,我们提出假设:
假设4a:团队成员工具连带对创造力有显著正向影响。
假设4b:团队成员情感连带对创造力有显著正向影响。
1.3 知识共享的中介作用
已有研究显示知识共享对于提高组织创新能力的重要性[29],Cohen等[12]与Tsai[31]明确地把知识共享作为知识创造的一个关键的前提。设立人力资本的激励机制有利于知识共享行为发生,继而影响组织绩效[32]。Chen等[33]研究发现,知识管理能力对战略人力资源实践与创新绩效之间关系具有中介作用。Panteli等[34]认为信任关系是组织间知识共享过程的核心,伙伴企业间缺乏必要的信任将无法完成预期的创新绩效目标。Inkpen等[35]指出,组织网络关系有助于促进组织间的知识共享和信息交流,有利于开发和吸收新技术,获得更高创新绩效。社会互动影响知识共享进而产生创造性想法[19,36]。由此,我们提出假设:
假设5a:团队成员通用人力资本通过知识共享显著影响创造力。
假设5b:团队成员专门人力资本通过知识共享显著影响创造力。
假设6a:团队成员工具连带通过知识共享显著影响创造力。
假设6b:团队成员情感连带通过知识共享显著影响创造力。
1.4 团队错误中学习的跨层调节
Edmondson[37]认为尽管从错误中学习是明智之举,但组织并不善于从错误或失败中总结经验,根本原因在于管理者对失败缺乏正确认识,为此,组织营造从错误中学习的氛围十分重要。从经验中学习能挖掘出对团队有意义的知识和规律,以指导和改进行为,促使成员及时发现问题、产生新想法、形成新的解决方案并减少错误重现[38]。另外,一些研究表明人力资本、社会连带与错误中学习密切相关。专门人力资本是深层次的专业知识,对拓展性学习影响更为明显,通用人力资本对探索性学习的影响则更明显[22]。Carmel[4]以以色列企业为样本,研究发现社会资本与错误中学习行为呈正相关关系。
Hirst等[3]研究表明,团队学习行为跨层次调节员工目标导向与创造力之间关系,并认为可扩展探讨已被证明与创造力有关的个体差异。人力资本、社会连带与错误中学习及创造力的关系前面也已阐述,在此基础上,本研究认为,教育水平高的员工具有更好的从错误中学习的能力,有经验的人更了解从错误中学习的重要意义。当团队的错误中学习氛围高时,激发具有高人力资本的个体从错误中学习,有利于知识共享及其创造力的提升;当团队的错误中学习氛围高时,社会连带中所嵌入的资源会被激活,有助于个体从错误中学习,即:通过员工互动交流及高度信任,寻求产生错误或失败的原因并学习新知识,通过知识共享及整合提出新方法和新思想。
由此,我们提出假设:
假设7a:错误中学习正向调节成员通用人力资本与知识共享之间关系。
假设7b:错误中学习正向调节成员专门人力资本与知识共享之间关系。
假设8a:错误中学习正向调节成员工具性连带与知识共享之间关系。
假设8b:错误中学习正向调节成员情感性连带与知识共享之间关系。
假设9a:错误中学习正向调节成员通用人力资本与创造力之间关系。
假设9b:错误中学习正向调节成员专门人力资本与创造力之间关系。
假设10a:错误中学习正向调节成员工具性连带与创造力之间关系。
假设10b:错误中学习正向调节成员情感性连带与创造力之间关系。
2 研究方法
2.1 数据收集与样本描述
本研究对象是R&D团队,调查重点聚焦于移动通信、集成电路、软件开发、航天研究等技术含量较高的行业,企业涵盖多种所有制形式,规模在100人以上,地点在上海、北京、深圳与杭州等地区。调查问卷采用套问卷形式,即:将问卷分为团队主管问卷与团队成员问卷,克服只由团队成员填写易存在的主观偏见性,以减少数据来源相同而产生的同源误差问题。
本研究共发放问卷630份,回收598份,经过筛选,有效问卷为585份,问卷的有效回收率为92.86%。其中,有效配对数据有151个团队共包括585个成员,团队规模2~7人。
被调查样本成员的描述性统计如下:性别方面,男性占75.73%,女性占24.27%;年龄分布方面,20~30岁占58.80%,30~40岁占33.16%,40~50岁占5.64%,50~60岁占1.37%,60岁以上占1.03%;教育程度方面,专科学历占1.88%,本科学历占33.50%,硕士学历占58.29%,博士学历占6.32%;专业背景方面,通讯占21.88%;电子占11.28%,计算机占21.54%,电器占20.17%,其他占25.13%;在本单位工作时间方面,3年以下占55.21%,3~6年占20.17%,6~9年占9.74%,9年以上占14.87%;在该专业领域工作时间方面,3年以下占42.05%,3~6年占22.56%,6~9年占15.73%,9年以上占19.66%。
2.2 变量测量
本研究量表测试中每个项目采用1~5的等级分值,从1(非常不同意)到5(非常同意)。
人力资本的测量参考Hitt[39]及Zarutskie[10]的研究分为2个维度:通用人力资本是以个体所接受的正规教育程度来衡量,教育程度分为大专、本科、硕士、博士4个等级分值;专门人力资本是以个体在专业领域内的实际工作年限来衡量。
社会连带的测量采用Chen等[33]的研究分为2个维度:工具连带和情感连带,由个人自评。工具连带测量有5个项目,其Cronbachα为0.787,代表性项目如:“我们在工作中相互支持”;情感连带测量有4个项目,其Cronbachα为0.835,代表性项目如:“我们相互信任”;社会连带的Cronbachα为0.855。使用验证性分析来衡量该量表,两因子结构模型拟合指数均较好(χ2/df=2.809,RMSEA=.056,CFI=.980,IFI=.981,NFI=.970,TLI=.971)。
知识共享的测量参考郑仁伟等[40]的研究问卷共10个测量项目,由个人自评。其Cronbachα为0.901,代表性项目如:“成员会尽量为同事提供其所需的资料、文件等”。
创造力变量的设计主要参考Zhou等[2]的研究共8个项目,由团队主管给予评分。其Cronbachα为0.919,代表性项目如:“他/她能提出达成目标的新方法”。
团队错误中学习的测量参考Tjosvold等[5]的研究共6个项目,每个项目得分等于团队成员评分的平均值。其Cronbachα为0.933,代表性项目如:“错误对改进团队工作很有用”。
3 结果分析
3.1 团队层次变量的聚合
错误中学习为团队层次的变量,在聚合过程中,Rwg=0.863,表明具有较高的组内一致度;ICC(1)=0.381,表明不同团队间具有足够的变异量;ICC(2)=0.705,大于0.7,表明具有较好的团队平均信度。
3.2 信度与效度分析
社会连带两维度的组合信度分别是:0.735、0.847,均大于0.6;知识共享、创造力与错误中学习3个变量的组合信度分别是:0.924、0.926、0.936,也均大于0.6。表明5个潜变量具有较高的内部一致性,测量模型的内在质量理想。其次,收敛效度与区分效度检验中,社会连带两因子的平均方差抽取量AVE分别是0.419与0.530,知识共享、创造力与错误中学习的AVE分别是0.550、0.610和0.712,除了工具连带的AVE略小于0.5,其他均大于0.5,表示量表具有较好的收敛效度。表1为研究变量的均值、标准差和相关性,可看出所有潜变量之间的相关系数小于对角线上AVE平方根,表明5个潜变量之间具有良好的区分效度。
注:1)**小于0.01显著性水平,*小于0.05显著性水平(双尾);2)对角线括号内为各变量AVE平方根
3.3 HLM零模型检验结
建立零模型检验知识共享组间方差的显著性水平,如模型1所示:知识共享的组内方差σ2为0.264,组间方差τ00为0.036,χ2检验结果显示此组间方差显著(χ2(150)=229.478,p<0.001);跨级相关系数ICC1=0.12,即知识共享的方差有12%来自于组间差异方差,而88%来自于组内方差。建立零模型检验创造力组间方差的显著性水平,如模型5所示:创造力的σ2为0.271,τ00为0.105,χ2检验结果显示此组间方差显著(χ2(150)=377.380,p<0.001);ICC1=0.279,即个体创造力的方差有27.9%来自于组间差异方差,而72.1%来自于组内方差。多层次线性模型分析结果如表2所示。
注:*p<0.05,**p<0.01
3.4 个体层次检验结果
为了检验假设1和2,在零模型1的基础上构建随机效应回归模型,如模型2所示,通用人力资本、专门人力资本对知识共享均有显著的正向影响(γ10=0.145,p<0.01;γ20=0.018,p<0.01),工具和情感连带对知识共享的影响也均为正向显著(γ30=0.212,p<0.01;γ40=0.189,p<0.01),假设1和2均得到支持;加入个体层次4个自变量后,组内方差减少的程度为R2组内=0.386,表示知识共享的组内方差有多大程度可被通用人力资本、专门人力资本、工具连带、情感连带所解释。此外,χ2检验结果表明,个体层次4个自变量的回归系数在团队之间均存在明显变异(χ2(29)=54.171,p<0.01;χ2(29)=54.826,p<0.01;χ2(29)=43.181,p<0.01;χ2(29)=76.724,p<0.01),说明了多层次分析的必要性。
为了检验假设3和4,在零模型5基础上构建随机效应回归模型,如模型6所示,通用人力资本、专门人力资本对创造力均有显著的正向影响(γ10=0.152,p<0.01;γ20=0.017,p<0.01),工具和情感连带对创造力的影响也均为正向显著(γ30=0.229,p<0.01;γ40=0.171,p<0.01),假设3和4均得到支持;加入个体层次4个自变量后,组内方差减少的程度为R2组内=0.428,表示创造力的组内方差有多大程度可被通用人力资本、专门人力资本、工具连带、情感连带所解释。此外,χ2检验结果表明,个体层次的4个自变量的回归系数在团队之间均存在着明显变异(χ2(29)=60.230,p<0.01;χ2(29)=54.596,p<0.01;χ2(29)=58.192,p<0.01;χ2(29)=59.796,p<0.01),说明了层次分析的必要性。
假设1和2已得到验证,在模型6基础上加入知识共享变量后如模型7所示,通用人力资本、专门人力资本、工具连带、情感连带对创造力的显著性均有下降,但仍为显著,所以知识共享部分中介人力资本、社会连带与创造力之间的关系,假设5和6得到部分支持。
建立完整模型以检验假设7和8,如模型4所示,团队错误中学习对通用人力资本与知识共享之间关系的调节作用不显著,假设7a未得到支持;团队错误中学习正向调节专门人力资本与知识共享之间的关系(γ21=0.014,p<0.01),假设7b得到支持,调节作用如图1所示,专门人力资本与知识共享关系的斜率大一些,说明错误中学习氛围高的环境下员工的专门人力资本越高,其知识共享程度越高。错误中学习正向调节工具连带与知识共享之间的关系(γ31=0.204,p<0.01),假设8a得到支持,调节作用如图2所示;错误中学习对情感连带与知识共享之间关系的调节作用不显著,假设8b未得到支持。完整模型对知识共享的方差解释度R总2为39.7%。
建立完整模型以检验假设9和10,如模型9所示,团队错误中学习分别正向调节通用人力资本、专门人力资本与创造力之间的关系(γ11=0.178,p<0.01;γ21=0.012,p<0.01),假设9得到支持,调节作用分别如图3和4所示,表示在团队错误中学习氛围高的环境下,通用人力资本与专门人力资本对员工创造力的影响越大;此外,错误中学习分别正向调节工具连带、情感连带与创造力之间的关系(γ31=0.130,p<0.05;γ41=0.124,p<0.05),假设10得到支持,调节作用分别如图5和6所示,表明当存在高团队错误中学习时,成员社会连带与其创造力之间的正相关会提高。完整模型对个体创造力的方差解释度R总2为33.8%。
4 结论与讨论
本研究基于无形资本视角,以R&D团队及成员为研究对象构建多层次模型,相较于传统回归分析,多层次分析对嵌套数据结构的验证和分析更加合理和准确,得到的主要研究结论如下:
首先,两大无形资本对成员知识共享及创造力均有显著的正向影响。(1)通用人力资本与专门人力资本对2个因变量的影响显著性上没有差别,即教育程度、工作经验对知识共享及创造力同样具有重要作用。人力资本理论假定具有更高质量人力资本的个体将获得更理想结果[10],本文结论也与Marvel等[23]的研究基本一致。(2)工具连带增加意味着团队工作中成员进行充分沟通与互动、尊重多样性观点,有利于增进彼此理解、促进创造力提升;情感连带增加意味着成员间增进了友谊,相互支持且信任度提高,有利于隐性知识的共享,而隐性知识相对于显性知识更有助于创造性思想的产生。这一结论与Lin[29]研究社会连带通过同事间信任影响隐性知识共享的结论部分相同。
其次,知识共享部分中介人力资本、社会连带与创造力之间关系。研究表明,人力资本越高,知识获取与知识交换的能力越强,对新知识的探索与对现有知识的利用越有效,越有利于创造力提升;社会连带越高,越易形成互动、支持、合作与高度信任的团队氛围,从而促进成员积极地交换与共享社会资源,提高创造力。
第三,团队错误中学习可强化两大无形资本与成员创造力之间的正相关关系。错误中学习可强化专门人力资本、工具连带与知识共享之间的正相关关系,但是,对通用人力资本、情感连带与知识共享之间关系的跨层次调节未得到支持,不支持的原因分析如下:高通用人力资本不意味具备丰富专业领域工作经验,未必对错误中学习的重要性有认知,在高团队错误中学习氛围下,通用人力资本对知识共享的正向影响未必加强;高情感连带反映的是友谊及感情的深入,还包括团队成员间投缘、有相似兴趣和爱好,但是,如果不是以工作为目标的交互,高团队错误中学习未必能够强化成员进行有利于工作任务的知识共享。
5 管理启示
当今我国大力倡导提升企业自主创新能力,团队是企业创新活动的基本单位,团队及企业创新源于个体创造力的涌现,因此,如何有效管理团队以促进个体创造力提升是管理者面临的紧迫而又具有挑战性的问题,本研究结论具有以下几方面的管理启示:
首先,管理者应重视培育团队成员无形资本并发挥其对创造力的积极作用。应加强人力资本开发,结合员工职业定位和职业发展,通过导师制、在职培训、脱产学习和积极引进优秀人才等方式,针对创新工作的专业性和复杂性,提高团队成员的专业技能和素质,使其充分掌握完成工作任务中所需专业知识、工具、方法与规范等,以增强人力资本,进而提升成员创造力。积极创造条件和平台鼓励与强化成员间的互动交流、讨论,形成一种以完成工作任务和目标为核心的和谐工作关系;同时,鼓励成员间加深工作关系的情感成分,在工作中增进理解、信任和默契,促进相互支持和相互合作,促进成员创造力提升。
其次,管理者也需充分重视无形资本对知识共享的促进作用及知识共享的中介作用。借助团队无形资本的力量,通过专业知识和技能的掌握,同时鼓励成员间互动交流,强化对团队目标的认同,通过成员间相互支持和信任来激发知识共享,进而提升创造力。此外,建议企业开发与使用知识库系统或内部公共交流平台,建立管理机制,使知识能够安全地获取与共享,充分利用网络连带的知识传导作用,促进个体创造力提升。
第三,应营造团队错误中学习的氛围。在可预测的日常运营环境中,有些错误是可预防的,但在动态或复杂工作环境中,如创新的过程是对未知或新的知识与事物的探索,具有不确定性、模糊性和风险性,错误与失败是不可避免的,因此,组织应重视营造团队错误中学习氛围,强调错误对于团队工作改进及获取重要信息的作用,在工作中允许试错、发表不同看法或似乎不合常规的意见,对一些冒风险的想法和行为予以认可,帮助成员解决在工作中遇到的困难,并鼓励成员勇于找出错误、反思错误以及分析并纠正,确保避免同类错误重现。组织必须不断鼓励成员适应新环境要求、不断探索新知识和新技术,并对过去及现在的工作进行反思和改进。
6 局限性及未来研究
跨层次影响 篇4
1 文献梳理和研究假设提出
1.1 概念界定
1.1.1 KIBS企业高绩效工作系统
高绩效工作系统作为一整套人力资源系统, 包含较广泛的内容和多项彼此相关而又不同的人力资源管理实践, 对其概念尚未形成共识, 代表性观点有:Nadler等认为高绩效工作系统以实现组织高绩效为目标, 能充分配置组织各种资源、有效满足顾客和市场潜在需求的人力资源系统;Huselid等[6]将其界定为企业内部高度一致的、确保人力资源管理服务于企业战略目标的一系列人力资源政策和实践;Datta等[2]认为高绩效工作系统是一系列人力资源实践, 有助于提升员工工作技能和组织诺承, 有助于提高企业整体生产率和持续竞争优势。目前尚无针对特殊行业的高绩效工作系统的界定, 而本研究结合KIBS高知识度、高互动度和高创新度等特征, 将KIBS企业高绩效工作系统界定为具有内部一致性、外部战略契合性、服务导向和知识驱动等特征, 有利于实现KIBS企业优秀绩效与持续竞争优势并有积极影响的一整套人力资源管理系统。
1.1.2 创新绩效
目前对于员工个体创新绩效的界定尚未形成统一的意见, 可以广义地理解为创新过程绩效和创新产出绩效的结合。创新过程绩效一般采用企业员工创新行为予以衡量。员工创新行为既是个体创造力的具体体现, 也是组织创新能力的基础, 其频率和水平决定了组织创新活力和创新绩效可能性程度。Ari[7]、Vinceni[8]等认为, 创新绩效是指过程创新活动或产品创新带来的组织绩效的提高;Janssen认为员工创新行为是指员工在工作角色、群体或者组织内有目的地创造、引入和实施新思想, 从而达到提升企业组织绩效的目的。可见, 企业员工创新行为是一种员工自由裁量的积极角色外行为, 有利于组织、群体甚至自己顺利有效地完成任务。
1.1.3 服务氛围
服务氛围作为组织氛围的一个侧面和其中一种类型, 反映了一个组织对顾客提高服务水平的支持和重视程度。目前对服务氛围的概念尚未形成统一的意见, 主要从感知主体和概念所属层面两个视角进行了研究。感知主体的视角包括员工感知的服务氛围和顾客感知的氛围, 其中, 员工感知的服务氛围是指员工对组织奖励、要求、支持服务工作、服务行为等方面的政策、管理措施和程序的共同认知[9], 如Chester等[10]认为顾客感知的服务氛围是指顾客在与企业和员工接触的过程中, 对组织的服务导向、管理措施和程序方面的支持以及员工的服务质量等方面的看法和评价;概念所属层面角度对服务氛围界定包括个体和组织两个层面, 个体心理层面的服务氛围是个体对于组织在多大程度上重视优质服务的感知和评价, 组织层面的服务氛围是经过组织活动过程而形成的一种组织情景或内部环境, 独立于个体的主观感知而存在。
1.1.4 知识共享
目前国内外学者对知识共享概念尚未形成共识, 但大多数学者主要从员工之间如何处理信息的角度进行知识共享概念的界定:组织的员工或者内外部团队在组织内部或者跨组织之间, 彼此通过各种渠道进行知识交换和探讨, 其目的在于通过知识交流, 扩大知识的利用价值并产生新知识的效应。如Soule将其界定为参与者通过接触和交换信息并且针对某项具体任务采取有效行动的过程;Kang等[11]、Bartol等[12]认为知识共享是指组织成员之间交流和相互分享与工作相关的信息、想法、建议、经验和专业技术知识的过程。
1.2 研究假设
1.2.1 KIBS企业高绩效工作系统影响员工创新绩效
知识型员工是KIBS企业创新的主体, 因此, KIBS企业管理者做好激发与鼓励员工创新行为工作, 激发和支持内部员工或团队表现出较强的创造力, 以及创造影响员工创新行为的良好条件和管理环境就成了KIBS企业创新问题的关键, 其中KIBS企业的人力资源管理实践活动是影响员工创新行为或创新绩效的重要因素。Michie和Sheehan提出并验证了人力资源管理实践与创新绩效之间的关系;随后Gloet和Li也分别通过实证研究方法论证了人力资源管理实践与创新绩效两者之间的密切关系;Lado和Wilson、Wright和Snell认为战略人力资源管理实践为企业提供了一种加速创新的非常有效的方法, 人力资源管理实践通过对员工的工作环境和条件的影响, 从而达到激励和引导员工个体向创新行为发展所需的环境、条件等;刘善仕等认为人力资源管理系统能够增强组织的创新能力, 而创新能力对于提升组织创新绩效有非常积极的作用。因此, KIBS企业可以通过采取系统化的人员配置、员工培训、员工参与、绩效管理、薪酬管理等战略人力资源管理实践来提高员工参与创新的积极性、创新的意识以及创新的能力, 促使员工积极参与创新活动并表现出积极的创新行为来提升个体创新绩效和组织的整体创新绩效。基于上述逻辑推理, 本文提出如下假设:
假设1:KIBS企业高绩效工作系统各维度对员工创新绩效有显著正向影响。
假设2:KIBS企业高绩效工作系统对员工创新绩效有显著正向影响。
1.2.2 服务氛围在KIBS企业高绩效工作系统与知识共享间的中介效应
人力资源管理实践影响知识共享的作用机制关系是一个复杂的和多环节的过程, 是战略人力资源管理领域研究的热点之一。Collins和Smith研究结果表明, 基于承诺的人力资源管理实践对建立组织良好的社会氛围具有积极的推动作用, 能够培养企业内部相互信任和合作的社会氛围, 这种氛围又促进了企业知识交换和整合能力的提高, 利于促进组织内部知识的共享, 服务氛围作为组织氛围的一个侧面, 强调了组织对于服务支持和重视的程度, 有利于促进员工在服务知识方面的共享;且高互动度和高知识度的特征决定了KIBS企业应符合知识的情景嵌入性规律, 内部员工的工作行为交互过程中, 在知识沟通交流时须考虑服务氛围的情景因素, 当服务氛围不同时, 从员工个体到组织层面的工作态度和工作行为也会有所不同, 服务氛围情景的差异会造成KIBS企业员工知识获取、交换和整合上的差异。因此, 服务氛围作为一种知识在不同员工之间转移的情景, 能够促进KIBS企业内部员工个体之间的知识共享。从意会理论来看, 员工根据现有的制度、程序以及实践来形成并修正自己对服务的判断[13];在积极的服务氛围影响下, 身处同一服务氛围下的员工由于对待服务重要性有着共同感受和认知, 彼此的主观规范较为一致, 愿意去共享个人所拥有的知识[14];积极的服务氛围能激励和促使员工更容易表现出组织公民行为, 也有利于员工之间知识共享的紧密联系和深化。据此, 本文提出如下假设:
假设3:KIBS企业高绩效工作系统正向显著影响知识共享。
假设4:服务氛围在KIBS企业高绩效工作系统与知识共享间起中介效应。
1.2.3 知识共享在KIBS企业高绩效工作系统与创新绩效间的中介效应
目前关于人力资源管理实践与企业创新之间作用机制关系的探索还较少, 两者之间的作用机制仍然没有被证实。Collins和Clark、Bowen和Ostroff指出承诺型人力资源实践并不会直接影响创新绩效, 而是通过信息的交换和整合来增强创造新知识的能力, 培育能够增强员工能力的组织社会氛围从而提升企业的竞争能力;Cohen和Levinthal指出拥有不同知识的个体间的相互作用能激发远高于个体所能达到的组织创新能力;Moorman和Mine认为组织成员的知识共享可以增加决策制定的效率和效益, 有利于促进组织创新;Hertog进一步研究指出, 专家咨询、经验分享等一系列知识共享的方法可以支持组织创新;Ehi和Holsple也指出, 知识共享的重要功能就是保持组织持续创新;Smith等则通过实证研究表明知识共享能力与企业创新绩效之间存在显著的正相关关系。通过以上文献梳理, 可见在KIBS企业人力资源管理实践会通过员工个体之间的知识共享行为来激发和提升创新绩效。据此, 提出以下假设:
假设5:知识共享在KIBS企业高绩效工作系统和创新绩效间起中介效应。
基于以上分析和研究假设, 提出本文的理论模型, 如图1所示。
2 研究设计
2.1 研究样本
本次调研抽样方式为简单随机抽样, 调研对象为金融服务企业管理者或员工, 通过现场发放、网络发放、快递邮寄等方式共回收了1 034份问卷, 有效问卷912份, 共92家企业, 问卷有效率达到88.2%。样本特征如表1所示。
2.2 变量测量
2.2.1 KIBS企业高绩效工作系统
采用张传庆等[15]针对KIBS企业人力资源特殊性而编制的KIBS企业高绩效工作系统量表, 问卷包括严格规范招聘、系统化培训、工作结果和行为双导向的绩效考核、物质和精神双重激励、基于胜任力的人力资源流动、长远人力资源规划、双向循环的沟通交流、自觉自愿的团队合作等8个维度, 共35个题项。
2.2.2 服务氛围
采用Schneider等包含员工感知的整体服务氛围、顾客导向、管理实践和顾客反馈等4维度量表, 考虑到顾客反馈和顾客导向的相似性, 本研究将顾客反馈和顾客导向合并成顾客导向1个维度, 共包括20个题项。
2.2.3 知识共享变量
采用杨玉浩和龙君伟编制的适合中国文化背景的员工知识分享行为问卷, 包含分享质量、协调精神和躬行表现等3个维度, 共15个题项。
2.2.4 创新绩效变量的测量
本研究根据量表选取原则, 采用吴治国单维的包括6个题项的员工个体创新绩效量表。
2.3 信度分析和效度检验
对问卷进行信度分析, 各个变量及其维度的Cronbachα系数均高于0.8, 表明该问卷的每个量表都具有较好的内在一致性, 具体如表2所示。问卷内容基本上能够反映KIBS企业高绩效工作系统、服务氛围、角色内行为、角色外行为等变量的应有内涵, 具有较好的内容效度, 除服务氛围外, 各变量的方差解释率均达到65%以上, 因此该问卷的结构效度是良好的。
2.4 测量模型检验
运用LISREL8.80软件检验KIBS企业高绩效工作系统、服务氛围和知识共享测量模型的拟合度, 结果如表3所示。按照拟合度参数标准[16], KIBS企业高绩效工作系统和服务氛围两个模型整体拟合度均较好, 知识共享模型的χ2/df为7.14 (>5) , 效果不好, AGFI拟合度略低于0.8, 但考虑到其他指标拟合度均良好, 从整体上仍可以判定知识共享测量模型拟合度可以接受, 因此, 所有测量指标都能很好地反映所测量的变量。
2.5 数据聚合检验
在本研究中, KIBS企业高绩效工作系统、服务氛围这两个组织层面的变量的数据由个体层次同一调查对象回答提供, 在由个体层次的数据聚合到组织层面之前, 必须检验这些跨层次变量的组内同质性和组间变异性的存在。
2.5.1 组内同质性检验
本研究用组内一致性系数rwgj评价组内同质性。经计算和单因素方差分析, KIBS企业高绩效工作系统和服务氛围变量的rwgj平均值分别为0.87和0.82, 大于0.7的标准值, 组间方差均达到显著水平, 表明同一组织内的员工对KIBS企业高绩效工作系统与服务氛围的评价有较高程度的一致性, 个体员工感知和评价可以聚合到组织层次。
2.5.2 组间变异性检验
本研究以组内相关系数ICC (1) 和ICC (2) 测量组间差异, 运用SPSS17.0软件, 分析结果显示:KIBS企业高绩效工作系统和服务氛围ICC (1) 分别为0.387 (F=2.08) 和0.418 (F=2.296) , 均达到了符合高于0.12的标准;ICC (2) 分别为0.723和0.781, 也符合高于0.47的标准值。可见, KBIS企业高绩效工作系统和服务氛围这两个变量的数据在组间是存在差异的, 由个体数据聚合组织层面是合适的, 说明具备进行跨层次分析的合理性。
3 研究结果
3.1 直接效应检验
如表4所示可见, 在员工创新行为零模型中, 加入组织层次KIBS企业高绩效工作系统的各维度变量后, 8个维度均对个体层次的员工创新行为有着显著正向影响, 员工创新行为的组间方差降低, 统计水平上也显著, 但组间解释率均在12%以下, 说明组间解释度不高, 假设1得到验证。
3.2 中介效应跨层次检验
3.2.1 服务氛围在KIBS企业高绩效工作系统与知识共享间的跨层中介效应检验
知识共享零模型加入KIBS企业高绩效工作系统后, 知识共享的组间方差由0.168降低至0.054, KIBS企业高绩效工作系统对员工知识共享行为具有显著的正向影响 (γ00=0.636) , 解释了组间方差的13%, 假设3得以验证 (如表5的模型1) ;第2步分析在第1步的基础上引入服务氛围这一中介变量, KIBS企业高绩效工作系统的回归系数由第1步分析结果的0.636 (p<0.001) 降为0.081 (p>0.01) , 由显著变成了不显著, 服务氛围对员工知识共享行为的影响系数为0.579 (p<0.01) , 同时组间方差由0.054 (p<0.001) 减小至0.011 (p<0.005) , 解释了组间方差的3.2%, 表明服务氛围在KIBS企业高绩效工作系统与员工知识共享间起完全中介效应, 假设4得到验证 (如表5的模型2) 。
注, 1) *表示p<0.05, **表示p<0.01, **表示p<0.001 (双尾) ;2) 表中系数为标准化系数
3.2.2 知识共享在KIBS企业高绩效工作系统与创新行为间的跨层中介效应检验
员工创新行为零模型加入KIBS企业高绩效工作系统后, 员工创新行为的组间方差由0.143降低至0.037, KIBS企业高绩效工作系统对员工创新行为具有显著的正向影响 (γ00=0.602) , 解释了组间方差的5.5%, 假设2得到支持 (如表6的模型1) ;第2步分析在第1步的基础上引入知识共享这一中介变量, KIBS企业高绩效工作系统的回归系数由第1步分析结果的0.602 (p<0.005) 降为0.147 (p>0.01) , 由显著变成了不显著, 知识共享对员工创新行为的影响系数为0.721 (p<0.001) , 同时组间方差由0.037 (p<0.005) 减小至0.018 (p>0.01) , 变得不再显著, 解释了组内方差的3.8%, 表明知识共享在KIBS企业高绩效工作系统与员工创新行为间起完全中介作用, 假设5得到验证 (如表6的模型2) 。
4 讨论
4.1 研究结论
(1) KIBS企业高绩效工作系统及各维度正向显著影响员工创新绩效。组织层次的KIBS企业高绩效工作系统及8个维度均对个体层次的员工创新行为有着显著正向影响, 表明KIBS企业人力资源管理实践能影响和改变员工个体对组织的态度和反应, 提高员工参与创新的积极性、创新的意识以及创新的能力, 促使员工积极参与创新活动, 鼓励和激励员工表现出大量积极的创新行为, 将组织员工个体创造力集合为组织创新能力, 从而最终提升个体创新绩效和组织的整体创新绩效。
(2) 知识共享完全中介了KIBS企业高绩效工作系统与员工创新绩效之间的关系。KIBS企业人力资源管理实践对员工创新绩效的影响会受到员工之间知识共享行为的影响, 有效的员工之间的知识共享行为能增强员工的个体工作能力、学习能力和沟通能力, 实现员工之间的知识交换、共享和整合, 促使员工表现出较强的创新行为。
(3) 服务氛围对KIBS企业高绩效工作系统和知识共享的关系起到完全中介效应。服务氛围能够促进组织内部不同员工之间的知识共享, 因为在积极服务氛围的影响下, 身处同一服务氛围下的不同员工个体能共同感受和认知对待服务的重要性, 有着较为一致的主观规范, 彼此之间都愿意去共享个人所拥有的知识, 且积极的服务氛围也能激励和促使员工更容易表现出组织公民行为, 有利于员工之间知识共享的紧密联系和深化。
4.2 研究意义
(1) 高绩效工作系统影响员工工作行为的作用机制已受到理论界的广泛关注, 但尚未形成共识, 本文认为结合特定行业进行研究有利于确定影响作用过程。基于KIBS企业人力资源的特殊性, 将服务氛围与知识共享融合到KIBS企业高绩效工作系统作用机制模型的研究具有重要理论价值和现实意义;而关于服务氛围与知识共享这两个变量之间的关系的研究却一直比较少, 对两者关系的内在作用机制仍然缺乏深入的探讨, 本文的研究结论也有助于深入理解这两个变量之间的关系。
(2) 以往学者较多的探讨了知识共享对员工创新行为的影响, 但对于KIBS企业内部服务氛围影响员工创新行为的中间变量探讨的却较少, 本研究结果表明知识共享是服务氛围影响员工创新行为的中介变量, 这有助于深化服务氛围影响员工创新行为的内在机理研究。
(3) 以往对于不同层次上变量之间关系的研究忽略不同样本单位之间的差异性, 假定不同样本单位之间是无差异的, 这与现实情况不相符合, 就会导致研究结果与现实情况出现较大差异性。本研究应用阶层线性模型, 考虑了不同样本单位之间的差异性, 并运用不同单位编号将组织层次和个体层次之间的变量关系有效衔接起来, 整合了KIBS高绩效工作系统与服务氛围等宏观层次变量和知识共享、服务绩效及创新绩效等微观层次变量之间的关系, 可为KIBS企业高绩效工作系统向员工个体绩效转换提供微观解释基础, 相比单一层面的研究能更准确、更全面地揭示KIBS企业组织层面的人力资源管理实践对个体层面员工创新绩效的影响。
摘要：以服务氛围和知识共享为中介变量, 运用HLM软件, 以92家知识密集型服务企业912名员工为研究对象, 探讨宏观层面知识密集型服务企业高绩效工作系统影响微观员工创新绩效的作用机制。跨层次分析表明, 知识密集型服务企业高绩效工作系统有助于服务氛围的营造, 而服务氛围会提升员工的知识共享和创新绩效水平, 且服务氛围在高绩效工作系统与员工知识共享间起跨层次中介效应。这些结论有助于知识密集型服务企业高绩效工作系统向员工个体绩效转换提供微观解释基础。
跨层次影响 篇5
March (1991) 提出探索性学习和挖掘性学习概念以后, 探索性学习和挖掘性学习就被认为是组织发展和保持竞争优势的重要因素。但是, 二者在组织学习中的关系仍然不够明确 (Gupta等, 2006;朱朝辉和陈劲, 2008) 。现有研究大多数将企业作为研究对象, 假设学习发生在企业内部, 受到企业边界影响, 因此, 二者是对立的, 需要协调和平衡。然而, 随着组织间学习的发展, 探索性学习和挖掘性学习的平衡应该在更广的组织层面而不是仅仅局限于企业层面 (Gupta等, 2006) 。与此同时, 供应链联盟已成为组织获取新知识的重要源泉之一, 但是, 供应链组织之间的学习却几乎没有得到深层次研究 (迪尔克斯, 2001) 。因此, 本文基于供应链联盟组合跨层次分析视角研究探索性学习和挖掘性学习平衡, 希望能为企业组建供应链联盟、合理搭配联盟组合、解决探索性学习和挖掘性学习平衡问题提供借鉴和参考。
二、核心企业与供应链联盟组合跨层次探索性学习与挖掘性学习模型
(一) 供应链联盟组合内的探索性学习与挖掘性学习
核心企业在组建供应链联盟时, 往往根据战略目标在不同时间段、与不同企业组建不同联盟, 进而形成供应链联盟组合。Koza和Lewin (1998) 认为, 某些联盟是为了开发新知识 (即研发联盟) , 某些联盟为了挖掘已有知识 (即产销联盟) 。本文采取这种分类, 供应链联盟组合中的联盟分为研发联盟和产销联盟。组建研发联盟的目的是为了更好的进行产品研发, 提高研发速度, 降低研发风险, 其学习可以用“探索、变化、承担风险、试验、尝试、应变、发现、创新”等词汇形容。因此, 研发联盟的学习是以探索性学习为主。核心企业组建产销联盟的目的是为了提高产品生产、运输、销售等运作效率, 其学习可以用“提炼、筛选、生产、效率、选择、实施、执行”等词汇形容。因此, 产销联盟的学习是以挖掘性学习为主。应该指出的是, 挖掘性学习主要指在已有知识的基础上学习, 凡是发展已经存在的技术、采用已有的技能和能力的活动就是挖掘性学习;反之, 探索性学习则是指离开已经拥有的知识和技术, 凡是获得新技术、新能力的活动都属于探索性学习。在越发强调合作创新、合作生产、合作销售的今天, 核心企业既要组建产销联盟, 也需要组建研发联盟, 因此, 供应链联盟组合中存在探索性学习与挖掘性学习。
(二) 核心企业与供应链联盟组合中跨层次的探索性学习与挖掘性学习平衡模型
Gupta (2006) 等人提出, 研究探索性学习与挖掘性学习平衡问题可以采用跨层次视角, 即企业只完成探索性学习或者挖掘性学习, 而将二者之间的平衡放在与之相关的另一个层次中完成。本文认为, 核心企业与其供应链联盟组合中可以实现探索性学习与挖掘性学习平衡, 这种平衡是一种跨层次的平衡 (即核心企业在不同时间追求不同的战略目标, 如果核心企业内部学习的重点是探索性学习时, 挖掘性学习则在产销联盟中完成;反之, 如果核心企业内部学习重点是挖掘性学习时, 探索性学习则在研发联盟中完成) , 这种平衡称为空间平衡。与企业内部探索性学习与挖掘性学习争夺资源、导致成功陷阱或者失败陷阱不同, 这种跨层次平衡不存在资源争夺问题, 并能起到企业内部学习与联盟学习相互促进的作用。同时, 从核心企业出发的供应链联盟组合的跨层次探索性学习与挖掘性学习平衡也是一种时间平衡, 核心企业根据自身战略目标, 在不同时间组建不同联盟, 并进行不同类型为主的学习, 以实现企业内部和联盟的效率与创新的平衡。基于上述分析, 本文构建了核心企业与供应链联盟组合跨层次探索性学习与挖掘性学习平衡模型 (如图1所示) 。
三、核心企业与供应链联盟组合跨层次探索性学习和挖掘性学习平衡
(一) 核心企业与供应链联盟组合跨层次探索性学习和挖掘性学习空间平衡
探索性学习与挖掘性学习平衡可以通过核心企业与供应链联盟组合之间的空间平衡实现, 表现为核心企业与产销联盟之间、核心企业与研发联盟之间两种平衡形式。
1. 核心企业挖掘性学习与研发联盟的探索性学习平衡
核心企业组建研发联盟时, 是以企业内部挖掘性学习、研发联盟探索性学习为主的跨层次平衡。此时, 核心企业一般会与供应链上游企业结成合作关系, 企业内部学习强调充分利用和挖掘已有知识, 研发联盟强调通过不断创新和探索来开发新知识, 通过所获得的隐性知识 (强调隐性知识并不是否认显性知识, 研发联盟中以隐性知识转移为主) 进行新产品研发, 强调通过合作伙伴间的合作来探索、尝试和试验创造新的产品。
核心企业组建研发联盟进行探索性学习时, 应该注意成员企业之间的知识异质性。因为探索性学习要突破原有知识进行新知识创造, 需要通过成员间的异质性知识进行创新, 这需要各参与主体之间的知识互补。比如, 核心企业在新产品开发时, 会选择与其知识有异质性的供应商参与产品开发, 通过彼此之间的知识碰撞产生新知识、新创意、新产品。因此, 选择合作伙伴时应尽量扩大选择范围, 通过大范围筛选获得合适的合作伙伴, 保证合作伙伴之间的知识异质性。
从核心企业内部学习看, 核心企业应该依靠所拥有的核心能力, 吸收来自研发联盟的隐性知识进行挖掘性学习, 并强调学习中的正式控制 (与供应链联盟中的非正式控制相比较而言) 。为了战略目标的实现, 企业制定正式的管理制度、管理程序等对影响战略目标、学习目标实现的行为进行管理。应该指出的是, 正式控制是相对于联盟中的非正式控制而言, 企业内部主要依靠正式控制来协调挖掘性学习, 以提高学习效果。
2. 核心企业的探索性学习和产销联盟的挖掘性学习
核心企业组建产销联盟是以内部探索性学习、外部挖掘性学习为主的跨层次学习平衡。此时, 核心企业一般与供应链下游企业结成伙伴关系, 企业内部学习强调探索新的知识, 产销联盟中则主要强调挖掘下游供应链成员企业已有的知识和能力, 充分利用已有的显性知识 (相对于研发联盟, 产销联盟知识转移以显性知识为主) 组织供应链生产、运输、销售等活动, 从而提升供应链联盟运作效率。
组建产销联盟进行挖掘性学习时, 应该注意伙伴的同质性 (所谓同质性, 是指合作伙伴应该在产品生产、运输、销售等流程上存在一定的一致性) 。之所以强调同质性, 是因为产销联盟挖掘性学习强调对已有知识的提炼、执行和实施, 强调效率和稳定性, 同质性有利于提高供应链联盟对已有知识的利用和执行。合作伙伴选择以已有合作经验的企业为主要对象, 已有合作经验的企业之间比较熟悉, 彼此之间对生产、营销、销售等流程比较熟悉, 能够提高合作效率。
从核心企业内部学习看, 吸收来自下游伙伴的显性知识之后, 核心企业可以针对市场需求有针对性的进行产品开发, 为满足市场的需要而进行探索性学习。当然, 企业内部探索性学习不能与产销联盟的挖掘性学习分离, 核心企业进行内部探索性学习时, 需要来自产销联盟的知识, 而内部探索性学习的知识也将进一步用于产销联盟, 从而实现企业内部探索性学习和外部挖掘性学习的平衡, 达到企业内部创新和产销联盟外部效率提升的有机结合。
(二) 核心企业与供应链联盟组合探索性学习和挖掘性学习时间平衡
核心企业在不同时间组建不同联盟进行探索性学习和挖掘性学习, 也存在时间平衡。首先, 核心企业需要考虑实际情况进行两种学习的平衡, 比如, 在规模较弱时, 更倾向于内部挖掘性学习和研发联盟探索性学习;在规模比较大时, 更倾向于内部探索性学习和产销联盟挖掘性学习。其次, 核心企业需要考虑发展战略, 采取多元化战略、不断开发新产品时, 学习重心会从挖掘性学习向探索性学习转化;反之, 采取低成本领先战略、不断降低产品成本时, 学习重心会从探索性学习向挖掘性学习转化。再次, 核心企业需要考虑自身能力, 对于核心能力强、吸收能力强的核心企业来讲, 可以多组建研发联盟进行探索性学习, 而对于核心能力还比较弱、吸收能力比较弱的核心企业来讲, 可以组建产销联盟进行挖掘性学习, 并不断的提升企业能力, 最终转化到组建研发联盟进行探索性学习。最后, 外部市场环境也在一定程度上影响着核心企业的学习方式, 外部环境变化快、市场竞争以创新为主要竞争方式时, 需要不断开发新的产品, 应组建研发联盟进行产品开发, 反之, 顾客需求比较稳定、市场竞争以成本为主要竞争方式时, 则应当建产销联盟。
四、核心企业与供应链联盟组合跨层次学习平衡应注意的问题
为了实现核心企业与供应链联盟组合探索性学习和挖掘性学习的平衡, 从核心企业视角看, 应该注意以下问题。
(一) 供应链联盟学习强调基于信任的关系治理
虽然, 成员企业间有共同的联盟目标, 也承诺进行知识共享, 但是, 供应链联盟企业间学习仍然存在着知识和技术泄露的可能性, 特别是成员企业存在竞争的情况下。因此, 供应链联盟组合的学习需要协调和管理。供应链联盟学习应该强调基于信任的关系治理, 信任是供应链联盟成员企业间学习、信息和知识共享的基础, 也是防止合作伙伴之间的自利行为的管理模式。与正式合同相比, 基于信任的关系治理能够更好的协调成员企业间的学习行为, 协调、监管成本更低。
(二) 内部学习和外部学习要实现知识螺旋上升
核心企业与供应链联盟探索性学习和挖掘性学习平衡中, 显性知识和隐性知识的转移对企业内部学习有重要作用。首先, 核心企业应该将来自供应链联盟的隐性知识与企业内部知识整合, 并实现知识创造、知识螺旋上升。按照Nonaka (1991) 提出的SECI模型, 隐性知识转移到企业内部后, 首先进行显性化, 然后, 显性化后的知识与企业已有知识整合并在企业内部进行知识分享, 整合后的知识进一步转化为隐性知识, 从而使企业的知识螺旋上升进入到新的层次。其次, 核心企业应将所获得的显性知识加到知识库中, 与内部知识库格式进行统一, 并将所获得显性知识与企业内部的知识进行有机整合以增加企业的知识。因此, 无论是显性知识还是隐性知识, 核心企业都应该将其与内部知识整合, 并通过整合实现知识的螺旋上升。
(三) 核心企业要防止陷入过度外部学习误区
核心企业在利用供应链联盟组合进行外部学习时, 必须坚持内部学习, 要防止陷入过度外部学习误区。核心企业需要不断地吸收外部的隐性知识和显性知识, 将其转化为内部的知识, 才能建构独有的专业知识 (包括隐性知识和显性知识) , 形成独特的可以获取竞争优势的知识。从核心企业与供应链联盟的关系来说, 内部学习是核心企业外部学习的基础, 尽管供应链联盟学习比企业内部学习更有效率和效果, 但是, 核心企业不能将所有的学习都放到供应链联盟中完成。企业应该将需要创造、获得的知识分类, 涉及到企业核心能力、核心竞争力的知识, 应该尽量通过内部学习实现, 必须注意对这部分知识的保护, 否则, 将会导致知识过度扩散, 影响企业核心竞争力。
五、结语
探索性学习和挖掘性学习平衡问题一直是研究的重点。本文构建了核心企业与供应链联盟组合跨层次的探索性学习和挖掘性学习平衡的模型, 基于核心企业视角讨论了核心企业与供应链联盟组合跨层次学习平衡应该注意的问题, 希望能为探索性学习和挖掘性学习平衡的研究和实践提供一定的借鉴。
参考文献
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