知识异质性与知识创新绩效的关系研究

1知识异质性与知识创新绩效的关系研究：以企业研发团队为例王颖1，彭灿2（南京航空航天大学1，2经济与管理学院，江苏南京210016）摘要：在界定知识异质性和知识创新绩效概念的基础上，基于前人相关研究文献提出了知识异质性与知识创新绩效的关系假设，然后通过对有研发团队工作经验的142名员工进行问卷调查收集并分析了有关数据。结果显示：团队成员的教育背景异质性对知识创新绩效产生负面影响，知识技能与职业经验异质性对研发团队知识创新绩效均有积极显著影响。最后对实证研究的结果进行了分析，进而提出了有关对策建议。关键词：知识异质性；知识创新绩效；研发团队中图分类号C939引言随着越来越多的企业采用团队这种组织形式来开展研发活动，如何科学组建和有效管理研发团队成为学术界和企业界共同关注的一个重要研究课题。从知识观的角度看，研发团队的根本任务就是充分运用其原有的相关知识和努力创造新的知识。因此，研发团队的有效性在很大程度上可以用其知识创新绩效来反映。要科学地测量和有效地提高研发团队的知识创新绩效，就必须对影响研发团队知识创新绩效的主要因素进行系统而深入的研究。团队建立的同时伴随而来的是包括团队成员的生理属性、社会属性等在内的异质性（多样性），既包括年龄、种族、性别等客观易查的显变量，也包括价值观、技能知识等较难测量的隐变量。而研发团队一般是由若干在知识、能力、经验、观念、思维方式、行为习惯和性格特征等方面存在差异的人组成的群体，该群体的一个显著特征是其各成员所具有的知识之间存在一定的差异。换言之，知识异质性是研发团队的一个基本特征，研发团队知识异质性的高低必然会对其知识创新绩效的好坏产生重要的影响。然而，迄今为止，国内外学者对这种影响所做的研究（特别是实证研究）十分鲜见。因此，对知识异质性与知识创新绩效二者之间的关系进行研究具有重要的理论与现实意义。1理论背景与研究假设1.1知识异质性Milliken等［1］指出，随着组织的协调管理越来越依赖团队的形式，员工们会有越来越多的时间用于团队内的交流，因此他们会与职业技能、教育背景、价值观念不同的人接触。由于现实中的团队大多都是异质性团队，而且团队异质性（diversity）的大小会对团队有效性产生重要的影响，因而其一直是团队研究的热点。邓今朝与王重鸣等人［2］认为，团队多样性首先表现为知识的多样化，面对特定问题，人们会习惯性的相信并依赖自己的知识经验，知识和经验在很大程度上决定了解决问题的方式。他们认为，团队中的认知多样化源于知识多样化，也被称为更深层次的多样化。不同的经历会反映出人们不同的思维模式和不同的知国家自然科学基金项目“研发团队的知识资本与社会资本对其有效性的影响研究”（70972073）航空科学基金项目“突破性创新三大动因的理论与实证研究：以我国航空工业企业为样本”（2009ZG52066）2识结构。本文认为，知识异质性是由于个人的教育背景、工作经验、生活经历等一系列的因素形成的个人知识和经验的差别。根据野中郁次郎等人的知识分类，我们可以将其分为形式知识异质性和暗默知识异质性。形式知识即所易观察的特质，如教育背景中的学历、所学专业等，暗默知识即个人所具备的知识技能，职业经验等。Jehn等［3］［4］认为，团队中存在信息（即团队成员的知识基础与观点）异质性，例如：教育背景、经验、专业知识等，他认为专业背景、学历和职业经验则能够反映成员的知识储备情况、观点及思想倾向。这里的信息指的是经过加工易于理解的结构化信息。我们认为，Jehn的文章中所指的信息异质性与本文中的知识异质性大同小异。Milliken&Martins［1］等人整理了1989－1994年，在排名前13的管理研究期刊中所刊登有关异质性的文章后，用了14个指标来描述团队的异质性，其中，关于技术与知识异质性的指标包括：教育背景、职务背景、职业背景、产业经验及组织成员地位。古家军与胡蓓［5］将高管团队异质性分为知识结构和职业背景两个维度，其中知识结构涉及到两个变量：学历和专业背景。浙江大学的熊立［6］也认为，团队成员在专业背景、学历和职业经验等方面的差异能拓宽整个团队经验和专长的范围。本文中的知识异质性量表主要参考以上学者的指标体系进行设计。1.2研发团队知识创新绩效创新理论之父熊彼特认为，创新是把一种从来没有过的关于生产要素的“新组合”引入生产体系，其目的是获取潜在利润。同样，知识创新也是将各种知识要素进行新的组合与创造，从而在企业内形成价值增值。研发团队是专门从事研究和开发（发展）工作的团队。Leenders等人［7］认为，研发活动的核心产品是知识，故其根本任务就是生产或创造（新）知识，即进行知识创新。事实上，知识创新也就是知识的生产、应用和增值的过程。一般团队绩效模型把团队绩效定义为团队产出绩效(主要是团队任务产出)和非产出绩效(包括工作满意感和顾客满意度等)两类，对于科研团队的知识创新活动而言,主要采用产出绩效（即团队的任务产出）来衡量其知识创新绩效［8］。大多数学者采用研发新产品数量、新产品质量、研发成本、工作效率、客户满意度等测量指标来反映团队的任务产出。樊治平等在《知识管理研究》一书中提出的知识创新能力评价指标包括：新产品开发能力和新知识运用能力［9］。韩智慧［10］也认为，知识创造的成果一方面体现为满足市场需求的新产品，另一方面则体现为研发团队成员的知识增长，以及团队组织的知识增长——既包括显性知识的增长，如大量的文档、手册等，也包括隐性知识的增长，如团队特有的惯例、流程等，换言之，新产品开发活动中的知识创造绩效应该由产品层绩效和知识层绩效两方面构成。基于上述文献的观点我们认为，知识创新绩效可以从产品和知识两个维度进行测量，即知识创新主要体现在新知识的直接创造和新产品的创新上。为了便于数据的处理，在本文中，团队知识创新绩效被看成一个整体变量，不再划分具体维度。本文中的团队知识创新绩效量表主要参考了韩智慧的有关量表［10］。31.3知识异质性与研发团队知识创新绩效关系的研究假设张钢等人［11］认为,团队中的知识具有多元化和异质性，由于知识的多元性和异质性，在团队的知识获取、共享、应用和创造过程中，知识主体之间认识和行为的差异性不仅是必然的，而且是激发创造和创新所必须的。当团队成员的知识差异较高时，团队获得了更多的看问题的视点从而大大拓宽了对问题表征的认识宽度，促进了更多创新思维的产生。他们［11］认为，当团队内不存在知识冲突时，知识差异对团队创新度有积极的影响。Huber［12］指出，团队成员拥有的知识信息和所持的观点是不同的，通过团队学习综合不同个体的信息，不仅形成新的信息，也形成了对问题新的理解。Kristina［13］研究了团队异质性对信息利用的影响，发现教育背景异质性、国别异质性对团队信息利用有促进作用。AllenC.Amason［14］则主要针对高层管理团队内的知识冲突对绩效的影响做了一定的研究，他们认为，由于认识上差异带来的冲突令管理者视角变得开阔，同时打破思维定势，有利于创新性决策的制定。古家军、胡蓓［5］的研究表明，高层管理团队(TMT)知识结构（包括学历与专业背景）和职业背景的异质性对R&D绩效及创新过程绩效均产生显著的积极影响。而磨玉峰、徐国芳［15］等人认为，团队教育异质性上表现出两个相互矛盾的作用：一方面，教育的异质性为团队提供了多元的信息和对现象更深层次的理解，从而提高了团队绩效；另一方面，团队成员的教育程度相差越大，越容易产生冲突，因此降低了绩效；职业经验异质性有利提高决策的质量和效率，从而提高团队绩效。研发团队成员主要是由知识型员工组成的，员工的知识技能异质性对研发团队知识创新绩效的影响是非常直接的。跨学科的知识创新是将承载着不同学科知识、运用不同思维模式、具有不同价值观的人聚拢在一起，实现异质性知识（包含文化知识、组织知识在内的广义知识）的耦合创新[16]。因此我们认为，知识技能的异质性程度越高，知识创新能力越强。一般说来，职业经验越丰富面对问题时处理的方式方法越得当，同时能够在短时间内确定最恰当的解决方法，进而提高了团队绩效。基于上述文献回顾与分析，笔者提出以下假设：H1：教育背景异质性与研发团队知识创新绩效正相关。H2：知识技能异质性与研发团队知识创新绩效正相关。H3：职业经验异质性与研发团队知识创新绩效正相关。2变量测量、数据收集与量表检验2.1变量测量本文主要采用问卷调查的研究方法，在借鉴国内外成熟量表的基础上，结合本研究的实际情况，对已有量表进行一定的修正，保证了一定的信度与效度。本研究设计的问卷包含三个部分:基本资料、知识异质性与研发团队知识创新绩效量表组成。知识异质性的量表主要参考Jehn和熊立等人的量表根据研发团队的特点自行编制，将知识异质性分为三个维度：教育背景、知识技能和职业经验，共11个测量项目。教育背景4主要是用于描述被试者的教育经历、所学专业等，项目范围为V1～V2；知识技能主要是描述被试者所具备的与工作相关的各方面的知识以及各类工作技能,项目范围为V3～V6；职业经验主要是描述被试者职业经历以及职业价值观等，项目范围为V7～V11。研发团队知识创新绩效量表参考了韩智慧（2006）所开发的知识创造绩效指标体系，量表由10个测量项目构成，主要从知识层和产品层对绩效进行考察，项目范围为K1～K10。问卷采用Likert5点式量表，每个测量项目根据同意程度有“非常不同意”、“比较不同意”、“不确定”、“比较同意”和“非常同意”等五种选择项，分值分别对应为1-5分。2.2数据收集论文以我国企业研发团队为研究对象，针对企业研发部门的员工或者是曾经参加过研发活动的员工进行调研。为保证调研的顺利进行，在发放问卷之前，笔者曾经向企业研发团队的员工以及导师详细介绍了调研的目的和问卷的内容，并就问卷中的一些测量指标和他们进行了讨论。发放问卷200份，回收153份，剔除部分不完整问卷和无效问卷，形成150有效问卷，有效问卷回收率为75%，对回收数据采用SPSS17.0软件包进行分析。由于本文研究的对象是企业研发团队，我们主要选择从事信息行业和制造业的企业员工进行问卷的发放。接受调研的对象的性别结构为男性占样本总量的64%，女性占样本总量的36%；年龄结构主要在30岁以下的占样本总量的73%,30至40岁的占样本总量的19%；40岁以上的占样本总量的8%；在团队中任期一年以内的占样本总量的26%，一至三年的占样本总量48%，三至五年的占样本总量的22%，五年以上的占样本总量的4.0%；企业性质中国有占样本总量的24%，合作占样本总量的2%，合资占样本总量的12%，独资占样本总量的4%，集体占样本总量的2%，私营合作占样本总量的52%，其他合作占样本总量的4%。2.3变量测量量表的信度与效度检验我们对知识异质性量表进行了KMO测度和Bartlett球体检验，如表1所示，结果显示KMO的值为0.737，说明变量间的共同因素较多，适合做因子分析；Bartlett球体检验的近似卡方分布为963.634，在自由度为55时Sig=0.000，表明参与因子分析的样本的数量是充足的，数据具有相关性，适宜进行因子分析。表1知识异质性量表的KMOandBartlett’s检验结果Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy..737Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Square963.634Df55Sig..000对研发团队知识异质性的11个测量题项采用主成分因子分析法，按照特征值大于1和正交旋转法方差最大法抽取因子，获得3个因子结构，即“教育背景”、“知识技能”与“职业经验”，总方差解释量为71.051%。采用Cronbach一致性系数(α系数)来分析信度。对知识异质性量表进行信度分析，各个因素的一致性系数CITC都在0.3以上，且大部分项目都保5持在0.5以上的高水平，说明量表的内部一致性较高。且各结构维度的整体a信度系数均大于0.7，说明研发团队知识异质性的三维因子结构具有较好的信度。如表2所示。表2