交互记忆系统对团队创造力的影响路径研究

张鸿萍 赵 惠

交互记忆系统对团队创造力的影响路径研究

张鸿萍 赵 惠

当团队逐渐成为组织的主要工作方式，交互记忆系统、团队学习、知识分享等因素都会对团队的创造力和绩效水平产生影响。基于团队管理与知识管理的视角，首先探讨了交互记忆系统对团队创造力的主效应，之后分别探讨团队学习和知识分享在交互记忆系统与团队创造力关系中的中介效应，最后加入支持创新的团队领导行为作为调节变量，力求更深入分析团队学习和知识分享对团队创造力的影响作用。通过对42个工作团队的实证研究发现：交互记忆系统对团队创造力的主效应和团队学习、知识分享的中介效应显著，而支持创新的团队领导行为的调节效应不显著。

交互记忆系统； 团队创造力； 团队学习； 知识分享； 领导支持

一、引言

作为团队认知的表现形式，交互记忆系统不仅对团队学习产生影响，还为有效分享他人专长知识提供了条件，而团队学习和知识分享是提升团队创造力水平的关键过程，并决定绩效产出。同时，支持型领导行为对团队创造力也会产生影响作用*石冠峰、韩宏稳:《领导行为对团队创造力的影响:兼比较分析研究》,《科技管理研究》2014年第19期。。本文的研究目的是探究交互记忆系统对团队创造力的作用路径，于是以交互记忆系统为自变量，团队学习和知识分享为中介变量，团队创造力为因变量，支持创新的团队领导行为作为调节变量，构建了如图1所示的理论模型。

图1 理论模型

二、理论基础与研究假设

(一)交互记忆系统与团队创造力

第二，团队成员对彼此专长的信任程度能够促进信息交换和协调使用。在完成团队任务过程中，当需要自己不擅长的某一领域的知识时，可以通过交互记忆系统找到熟知该知识的专家，如果对其专长的信任程度高，则有利于快速获取知识，不仅降低了知识冗余度，而且能够更加专业地解决问题，有利于提升团队创造力水平。

第三，通过交互记忆系统可以协调利用所有个体的知识和信息，实现分工合作。当完成任务时，不再是依靠某个人，而是调动与该任务所需知识的相关领域的专家，通过各个专家的分工协作有效完成任务。同时，在合作过程当中更容易产生思想的碰撞，产生创新性的解决方案。

第四，当团队成员明确知道彼此的职责与专长，将花费最少的时间获取所需的信息，从而提高团队对信息的处理水平和工作效率，促进团队创造力水平的提高。由此提出以下假设：

假设1：交互记忆系统对团队创造力具有显著的正向作用。

(二)团队学习的中介效应

团队学习反映的是在团队个体间进行的一种信息处理活动，该过程具有动态性和复杂性。团队成员需要通过合作学习来有效完成各项任务，实现知识的产品化与创新化。团队学习通过团队成员间的学习过程能够使团队获得良好的绩效产出和协同效应。由此提出以下假设：

假设2：团队学习在交互记忆系统与团队创造力的关系中起到中介作用。

(三)知识分享的中介效应

假设3：知识分享在交互记忆系统与团队创造力的关系中起到中介作用。

(四)支持创新的团队领导行为的调节效应

支持型领导通过激励、支持、鼓励和挑战等方式作用于个体进而影响团队创造力水平。当一个团队领导属于支持型领导时，他能够为员工勾画一个明确的蓝图，并告诉团队成员怎样实现目标，坚信团队能够完成的信念。同时，团队领导者拓宽了团队成员的眼界和兴趣，并鼓励团队成员以新的方式来解决之前的问题，这有利于建立一种一对一的沟通机制，能够理解团队成员的不同需求、能力和期望。此外，团队成员自我效能感的增强更有可能激发创造性思维，或者想到新的解决方案，而支持型领导能够帮助员工形成并提升这种自我效能感。领导与团队成员建立的情感关系也是增强创造力的重要来源，因为情感联系能够导致更高水平的创造力*薛会娟:《授权型领导如何促进团队创造力?——以交互记忆系统为中介》,《科技管理研究》2013年第24期。。因此，面对团队领导对其挑战和创新的支持，团队成员的反馈更有可能是在工作任务中展现更多的创造力，并与团队领导的情感联系更加密切。

假设4a：支持创新的团队领导行为调节了团队学习与团队创造力的关系，团队领导对创新行为的支持越大，团队学习与团队创造力的正向关系就越强，反之越弱。

假设4b：支持创新的团队领导行为调节了知识分享与团队创造力的关系，团队领导对创新行为的支持越大，知识分享与团队创造力的正向关系就越强，反之越弱。

三、研究设计

(一)数据来源

本文的数据是取自国内某机械制造类上市公司的5个事业部，该企业主要以班组(工作团队)的方式完成任务。本次研究一共发放员工问卷383份员工问卷和47份主管问卷。为避免同源偏差(common method variance,CMV),先后进行了两次问卷调查,前后间隔3个月。数据收集是在各事业部人力资源部门的支持配合下完成的。研究采取配对调查方式,分主管问卷和员工问卷,每一主管被要求对直线团队及其成员做出评估。第一次调查中,对主管的调查内容主要包括自身背景信息、交互记忆系统建设、团队创造力评价等;对员工的调查内容主要包括自身背景信息、个人的性格特质、交互记忆系统认识、团队学习、知识分享、感知的主管支持行为等。在第二次调查中,主管需要再次评估团队的交互记忆系统、创造力和任务绩效等。通过进行上下级配对、前后两次调查匹配后，共得到279份团队员工和42份团队主管的配对样本可供后续进行有效地假设检验分析。员工和主管的有效反馈率分别是为72.8%和89.4%。团队规模平均为6.6人。

(二)变量测量

(三)效度和信度分析

对于效度分析，本文采用AMOS16.0进行验证性因子分析(CFA)，结果显示各量表构念效度良好：交互记忆系统、团队学习、知识分享和团队创造力的CMIN/DF值分别为2.73,1.11,2.96和3.67；CFI分别为0.92,0.99,0.93和0.98；GFI分别为0.90,0.99,0.90和0.99；SRMR分别为0.06,0.02,0.05,0.03；RMSEA分别为0.08,0.02,0.12,0.09。

对于信度分析，本文采用Cronbach α可靠性系数进行测量，通过验证，交互记忆系统、团队学习、知识分享、支持创新的团队领导行为和团队创造力的信度系数分别为0.88，0.82，0.84，0.73和0.80，都在0.70以上，符合信度要求。

四、假设检验与结果

(一)相关关系分析

如表1所示，交互记忆系统与团队创造力正相关(r=0.54，p<0.01)，即团队中交互记忆系统越成熟，团队创造力水平也就越强。同时，交互记忆系统与团队学习(r=0.69，p<0.01)和知识分享(r=0.80，p<0.01)均正相关，即团队中交互记忆系统越成熟，团队学习和知识分享的程度就越高，而团队学习(r=0.60，p<0.01)和知识分享(r=0.61，p<0.01)与团队创造力也呈正相关，即团队学习和知识分享程度越高，团队创造力也就越强。此外，支持创新的团队领导行为与团队创造力正相关(r=0.43，p<0.01)，即支持创新的团队领导行为正向促进团队创造力水平的提高。相关关系与假设方向一致，但仅表示各变量两两间相互关系，因此须通过回归分析进一步验证。

表1 各变量均值、标准差及相关关系

变量均值标准差1234567团队规模a1．901．031．00团队年龄异质性0．620．140．231．00交互记忆系统5．100．380．31∗0．221．00团队学习4．990．430．180．220．69∗∗1．00知识分享5．020．410．180．230．80∗∗0．96∗∗1．00支持创新的团队领导行为4．780．490．010．200．58∗∗0．56∗∗0．63∗∗1．00团队创造力4．680．390．010．090．54∗∗0．60∗∗0．61∗∗0．43∗∗1．00

注：a团队规模：(1)3-5人；(2)6-8人；(3)9-11人；(4)12-14；(5)15人以上；

n=42; **p<0.01，*p<0.05。

(二)层次回归分析

为进一步验证假设，本文采用层次回归分析来确定多个变量间的相互关系。

主效应：为了验证交互记忆系统对团队创造力的主效应，以团队创造力为因变量，首先输入控制变量(团队规模、团队年龄异质性)得到模型5，然后在此基础上增加自变量(交互记忆系统)，得到模型6。根据表2的结果显示，交互记忆系统对团队创造力(M6，β=0.63，p<0.001)的作用显著，表示去除控制变量影响后，团队创造力水平的高低受到交互记忆系统成熟程度的影响。因此，假设1得到了数据的支持。

从表2中我们可以看到，交互记忆系统对团队学习(M2，β=0.68，p<0.001)和团队创造力的作用显著，团队学习对团队创造力(M7，β=0.66，p<0.001)的作用也显著。但在加入中介变量后，交互记忆系统对团队创造力(M8，β=0.31)的作用变为不显著，而团队学习对团队创造力(M8，β=0.46，p<0.01)的作用仍然显著。由此，我们可以得出：团队学习在交互记忆系统与团队创造力之间起着完全中介效应，支持了假设2。

同样，交互记忆系统对知识分享(M4，β=0.81，p<0.001)和团队创造力的作用显著，知识分享对团队创造力(M9，β=0.68，p<0.001)的作用也显著。在加入中介变量后，交互记忆系统对团队创造力(M10，β=0.21)的影响作用变为不显著，而知识分享对团队创造力(M10，β=0.52，p<0.05)的作用仍然显著。由此，我们可以得出：知识分享在交互记忆系统与团队创造力之间起着完全中介的作用，支持了假设3。

调节效应：本文通过回归方法进行调节效应检验，首先，为了降低回归方程中变量的多重共线性将自变量(本文为两个中介变量)和调节变量标准化；第二，将标准化后的自变量和调节变量相乘，得到交互项；第三，构造方程，加入自变量、因变量和交互项检验调节效应。从表2中我们可以看到，在模型12和模型14中，团队学习(M12，β=0.54，p<0.01)和知识分享(M14，β=0.59，p<0.01)对团队创造力的影响作用仍然显著，调节变量对团队创造力(M12，β=0.17，M14，β=0.10)的影响不显著，而交互项团队学习*支持创新的团队领导行为(M12，β=0.12)和知识分享*支持创新的团队领导行为(M14，β=0.18)对团队创造力的影响作用为不显著。由此，我们可以得出：支持创新的团队领导行为分别对团队学习和知识分享与团队创造力的关系的调节作用不显著，假设4a和假设4b没有得到数据支持。

表2 过程模型验证结果

因变量解释变量团队学习M1M2知识分享M3M4团队创造力M5M6M7M8M9M10M11M12M13M14控制变量团队规模0．14(0．07)0．05(0．05)0．13(0．06)0．09(0．04)0．03(0．06)0．14(0．05)0．06(0．05)0．16(0．05)0．06(0．05)0．10(0．05)0．04(0．05)0．001(0．05)0．05(0．05)0．00(0．05)团队年龄异质性0．19(0．48)0．08(0．37)0．20(0．45)0．07(0．28)0．10(0．44)0．20(0．37)0．23(0．35)0．24(0．34)0．24(0．34)0．24(0．34)024(0．35)0．25(0．35)2．4(0．35)0．25(0．35)自变量交互记忆系统0．68∗∗∗(0．14)0．81∗∗∗(0．11)0．63∗∗∗(0．14)0．31(0．17)0．21(0．21)中介变量团队学习0．66∗∗∗(0．15)0．46∗∗(0．15)0．58∗∗(0．14)0．54∗∗(0．14)知识分享0．68∗∗∗(0．12)0．52∗(0．19)0．63∗∗∗(0．16)0．59∗∗(0．16)调节变量支持创新的领导行为0．15(0．12)0．17(0．12)0．07(0．13)0．10(0．13)交互项团队学习∗支持创新的领导行为0．12(0．05)知识分享∗支持创新的领导行为0．18(0．05)模型拟合优度R20．070．480．070．650．010．350．420．470．440．450．440．450．440．45调整后的R20．020．440．020．620．040．300．370．410．390．390．370．370．380．38F值1．3911．68∗∗∗1．4522．98∗∗∗0．206．95∗∗9．17∗∗∗8．09∗∗∗9．81∗∗∗7．59∗∗∗7．13∗∗∗5．58∗∗∗7．26∗∗∗5．91∗∗∗△R20．070．410．070．580．010．340．410．110．430．100．020．010．0030．01△F1．4030．17∗∗∗1．4561．53∗∗∗0．2020．27∗∗∗26．86∗∗∗7．77∗∗28．75∗∗∗6．47∗1．000．860．220．73

注：n=42；***p<0.001，**p<0.01，*p<0.05；括号内是标准误差。

五、结论与展望

本文主要结论有如下几点：

(一)交互记忆系统推动团队提高创造力水平和创新能力。通过交互记忆系统，个体不需要增加自己的认知负担就能够获得相关的知识完成团队任务，不仅增强了信息处理效率，实现知识利用最大化，而且在向团队成员搜寻、获取信息的过程中更能够增强沟通交流，不同领域信息交汇更容易产生新的想法，促进创新。

(二)交互记忆系统推动团队提高学习能力和知识分享能力。在团队学习方面，交互记忆系统增强了个体学习和彼此间的相互学习。在知识分享方面，通过交互记忆系统，个体了解彼此的专长分布，当团队任务需要某一知识时，其他成员就需要分享和利用他们不同的专业知识，从而实现将分布于不同位置的知识在其需要的时候转移到另一种情境中。

(三)团队学习和知识分享在交互记忆系统与团队创造力的关系中起到了中介作用。在交互记忆系统中，个体了解彼此的专长、信任他人所提供的知识信息、能够协调利用团队知识。这种知识分工体系使团队成员有效地分享彼此的专长知识，并根据自己的专长和他人的专长不断学习。

本文还存在一些不足之处。首先，本文的数据是基于某单一企业的基层工作团队，且样本数量较少，存在一定的局限性，未来研究可以进一步深入，将数据扩大到不同行业。其次，本文研究了团队学习和知识分享两个中介变量，但是并未探讨其相关关系，未来的研究可以进一步探究两者间的作用机制。第三，支持创新的团队领导行为所起的调节作用并不显著，但是其他潜在的变量仍有可能起到类似的调节作用，比如团队冲突、团队工作特征等，未来研究可以进一步增加调节变量，检验调节作用及被调节的中介作用等。第四，团队创造力不仅受到个体和团队层面的影响，同时还要考虑来自组织层面的因素，如组织领导力、文化氛围等，未来研究可以进一步通过跨层次模型考察组织层面的变量对团队创造力的影响作用。

[责任编辑：贾乐耀]

Research on the Influence of Transactive Memory System on Team Creativity

ZHANG Hong-ping ZHAO Hui

(School of Management, Shandong University, Jinan 250100, P.R.China；Qingdao International Airport Group Co., Ltd., Qingdao 266108, P.R.China)

Despite growing interest in understanding the influence of transactive memory system (TMS), researchers have failed to consider how the process through which transactive memory system impacts team creativity. Drawing on team management and knowledge management, this paper builds a model that describes the effect of transactive memory system on team creativity. We predict that transactive memory system relates to team creativity through the mediating effect of team learning and knowledge sharing. We also predict that the support for creativity from the team supervisor will moderate the effects between both team learning-team creativity and knowledge sharing-team creativity. We test the model with a sample of teams in a public manufacturing company. Results show that: 1) TMS has a positive effect on team creativity; 2) team learning and knowledge sharing mediate the relationship between TMS and team creativity; 3) the moderating effect of the support for creativity from the team supervisor is not significant.

Transactive memory system; Team creativity; Team learning; Knowledge sharing; Support for creativity from supervisor

2016-02-26

教育部人文社科研究规划基金项目“基于组织与团队互动视角的中小企业双元性创新实证研究”(13YJA630124)；国家自然科学基金项目“渐进、激进抑或双元平衡：中国企业国际化速度研究”(71572098)；国家社科基金重大项目“完善现代文化市场体系与培育骨干文化企业研究”(14ZDA051)。

张鸿萍，山东大学管理学院副教授 (济南 250100)；赵惠，青岛国际机场集团有限公司中级经济师(青岛 266108)。