DRS团队效能影响因素研究

●李娟娟，赵 磊，徐 楠

(1．中国民航大学 图书馆，天津 300300；2．中国科学院 文献情报中心，北京 100190)

1 DRS团队及团队效能

自20世纪80年代出现电子邮件咨询以来，数字参考咨询服务(DRS)在国内外得到了快速发展，咨询模式日益丰富多样，咨询人员日益专业化、合作化，出现了专门从事数字参考咨询服务的咨询团队。探究影响咨询团队服务效能的因素，加强咨询团队服务能力，提高咨询服务水平成为亟待解决的问题。

DRS的实现需要参考馆员协同工作，组成虚拟团队或者现实团队共同服务于用户。数字参考咨询团队效能应包括3个方面：(1)团队绩效，具体指团队咨询服务的质量、用户满意度等服务成果；(2)团队成员从团队工作中体验到成就感和个人能力提升；(3)团队整体服务能力的增强。

2 DRS团队效能影响因素调查与实证分析

2.1 理论模型构建

通过对管理学团队效能影响因素模型的研究、对认知心理学中自我效能理论和集体效能理论的解析以及对数字参考咨询评价体系的分析，[1－4]结合数字参考咨询实践的需要，遴选出了影响DRS团队效能的要素。从理论上分析得出DRS团队效能的影响因素包含3个层面，即咨询队伍的团队特性、咨询人员个体特征和咨询服务依托的客观条件，在此基础上构建了团队效能影响因素的理论模型，包含3个层面共14个影响因素(见图1)。

图1 DRS团队效能影响因素理论模型

2.2 调查问卷设计

调查问卷分为三部分：

第一部分(A)是对咨询团队的基本情况进行调查，包括咨询人员性别、学历、专业背景、数字参考咨询服务方式等。

第二部分是DRS团队效能影响因素测度的具体内容，包括三个层面(见表1)。

表1 DRS团队效能的影响因素与题项对应表

第三部分(E)是咨询团队效能的调查(见表2)。第二和第三部分全部采用克里特五点尺度计分(很不符合—不符合—一般—符合—很符合)，要求被调查者判断描述项是否与实际情况相符，分值越高，表明描述项与实际情形越相符。

表2 DRS团队效能的测度内容与题项对应表

本次调研的范围是开展了数字参考咨询工作、成员在两人及两人以上的图书馆。具体的问卷发放范围包括：国内联合参考咨询系统、211高校图书馆、国家图书馆、省市级的公共图书馆。样本的取得采用网络和社会关系两种形式。2011年4月至2011年6月，通过网络向咨询人员发放问卷270份，其中包括登陆网上咨询系统以提问的方式提交问卷55份。通过社会关系发放问卷45份。两种方式共发放问卷315份，回收108份，回收率为34%，有效问卷为104份。

2.3 样本基本特征分析

(1)样本学历及性别分布。104个样本中，本科学历咨询人员有40位，占38.46%；硕士学历咨询人员有50位，占48.08%；博士学历咨询人员有10位，占9.62%，硕博士学位咨询人员占总人数的比例高达57.7%。在所回收的问卷中，男性有37位，占35.58%，女性有67位，占64.42%，女性咨询人员的数量约为男性的2倍。

(2)样本学科背景分布。调查的咨询人员中，有图书馆学/情报学学科背景的咨询人员占42.31%；所学专业为非图书馆学/情报学的样本中，理工农医类有58人，占55.77%；教育、语言类和管理类各有7人；文史哲类及其他学科各有3人。

(3)数字参考咨询服务方式。统计数据表明，E-mail咨询98个样本(94.23%)和表单咨询91个样本(87.50%)是最为普遍的数字参考咨询方式；实时参考咨询服务在目前也比较普遍，82.69%的样本(86个)提供实时参考咨询服务；其他形式的咨询服务方式(46个样本，44.23%)，如BBS(30个样本，28.85%)等不是主流的数字参考咨询服务方式。

通过对样本基本特征的分析，可以看出，取样效果较好，样本能够代表国内数字参考咨询服务及其咨询团队的基本情况，对样本的分析可以为国内数字参考咨询团队的发展提供一定的借鉴和参考。

2.4 影响因素的实证分析

2.4.1 影响因素的拟合提取

利用SPSS16.0统计软件，通过主成分因子分析方法拟合提取出实际有效的影响因素，即从调查问卷全部变量(题项)中提取出公因子，各公因子分别与问卷中的特定变量高度关联，这些公因子即代表了问卷的基本结构，是最终拟合提取出的实际有效的影响因素。在本文主成份因子分析法中以最大方差正交旋转法(Varimax)作为转轴方式，以变量的因子载荷大于0.5、公因子累积贡献率接近或大于80%为标准提取公因子。如果归类后的公因子与原设定变量相同，则判断理论上提出的团队效能影响因素有效并保留；如果不同，则对聚合出的有效影响因素重新命名。

以DRS团队效能影响因素问卷B部分得到的信息为数据源，对团队特性层面影响因素进行主成份因子分析。在因子分析中，采用最大方差正交旋转方法提取出4个公因子，总方差分解情况见表3。特征根也就是方差，反映了因子对原始变量的影响程度。表中第三列是旋转后引入公因子可以解释的原始变量的信息。第1个公因子的特征根为1.880，占总特征根的比例，即方差贡献率为23.503%，表示第1个公因子解释了原始8个变量23.503%的信息。第4个公因子的方差累积百分比为82.921%，表示共可解释8个原始变量82.921%的信息。

表3 团队特性层面总方差分解表

从旋转后的因子矩阵结构来看(见表4)，8个题项在4个因子分析中的因子载荷最大为0.943，最小为0.738，符合因子载荷值大于0.5的要求。由此得到4个公因子，即经过实际检验提取出的有效的团队效能影响因素：BB1“员工参与度”、BB2“共享氛围”、BB3“集体效能感”、BB4“团队沟通”。

表4 团队特性层面旋转后的因子载荷矩阵及有效影响因素

用同样的方法，对个人特征、客观条件2个层面也分别进行了因子分析。3个层面共提取出10个公因子，因子分析后提取出的有效影响因素见表5。另外，由于客观条件层面抽取的3个公因子有较高的概括性，结合数字参考咨询实际，可以将其作为3个独立的层面。

表5 理论影响因素与因子分析后的影响因素对照表

2.4.2 团队效能构成的拟合提取

同理，对团队效能进行因子分析，结果显示，个人能力提升和团队能力提升两个因子可以合并，将公因子命名为“能力提升”以综合二者的信息。

2.5 团队效能的主要影响因素分析

笔者采用逐步回归法筛选DRS团队效能的关键影响因素。思路是按照全部自变量(10个公因子)对因变量(团队效能的两个方面：能力提升、团队绩效)的作用大小，或者说贡献大小，由大到小地逐个引入回归方程，而对那些对因变量作用不显著的变量可能始终不被引入回归方程。

2.5.1 以能力提升为因变量的回归分析

首先以“能力提升”为因变量，以因子分析提取的10个公因子(有效影响因素)作为自变量，采用逐步回归法进行因子分析，表6为回归分析的结果。从模型3可以看出：集体效能感、外部支持、能力和态度先后进入了回归方程，其回归系数逐渐减小，说明这3个因素对能力提升的影响程度逐次递减。

2.5.2 以团队绩效为因变量的回归分析

同理，以“团队绩效”为因变量，因子分析提取的10个公因子(有效影响因素)为自变量，采用逐步回归法进行因子分析，回归分析结果显示：外部支持、集体效能感、管理机制、团队沟通先后进入了回归方程，其回归系数逐渐变小，说明这4个影响因素对团队绩效的影响程度逐次递减。

表6 能力提升回归分析结果

2.5.3 回归分析结果

通过对团队效能的两个方面进行回归分析，结合前文对有效影响因素提取的结果，得到如表7所示结果。

表7 DRS团队效能影响因素理论模型检验结果

2.6 DRS团队效能影响因素模型的修正。

结合因子分析的结果和回归分析，对本文提出的DRS团队效能影响因素模型进行修正，如图2所示，团队特性、个人特征、外部支持和管理机制4个层面的9个因素对团队效能有较大影响。

3 结语

图2 修正后的DRS团队效能主要影响因素模型

许多图书馆和信息服务机构已经投入了相当大的人力、物力、财力开展数字参考咨询服务。目前，DRS正呈现出合作化的发展趋势，信息资源和人力资源的整合利用已是大势所趋，咨询团队成为提供咨询服务的重要组织形式。探讨影响团队效能发挥的主要影响因素，对于搞好团队建设，提升团队效能将起到指导作用。

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