赵炎 杨笑然 王嘉惠 王玉仙
摘 要:基于特质理论和资源保存理论,探究国企研发团队中知识共享、主动性人格和新产品开发绩效之间的关系。通过对上海汽车集团、上海电气集团和宝武集团三家大型国企的研发团队的问卷数据进行实证研究,结果发现:知识共享对新产品开发绩效具有显著正向影响,主动性人格在两者间起中介作用。
关键词:知识共享;主动性人格;新产品开发绩效
中图分类号:F273.1 文献标识码:A 文章编号:1671-0037(2020)5-21-7
DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2020.05.003
研发团队促使拥有不同背景和水平的成员为产出高质量的研发成果,积极地进行合作,得到了企业越来越多的关注,并逐渐成了创新的基本单位。在知识经济的浪潮下,知识共享在团队内知识流动中发挥着日益突出的作用,它不仅有效地凝聚了团队创新能力,还决定着创新的成功与否[1]。近年来,有关“怎样发挥知识共享的效用以提高企业创新绩效”的问题得到了学术界的广泛关注。针对中国情境下的知识共享和创新绩效的关系,有学者通过元分析的方法,指出团队层面中两者的相关性最高,并且企业对于知识共享的依赖性更高[2]。更多的学者是将知识共享作为中间变量进行实证研究,探究其在团队多元性[1]、外部联结[3]和分布式创新[4]等要素与创新绩效的关系中所发挥的效应。
同时,40余年的国有企业改革使得大部分国企的内部治理结构逐步规范,初步建立起现代企业制度,成为独立自主经营的市场主体。当前,众多制造型国企纷纷向技术型转变,技术和产品创新在国有企业的竞争体系中地位日益凸显。更重要的是,作为我国国民经济发展中主导力量的国有企业,在国家技术创新体系的建设中发挥着更为重要的作用,因而有必要从国企研发团队出发,对国有企业新产品开发绩效进行研究。但是,通过系统的文献归纳可以看出,目前缺乏对知识共享和新产品开发绩效间的内在机制的研究,且仅针对国企内部研发团队的研究较少。结合以上论述,本文基于特质理论和资源保存理论,将知识共享、主动性人格和新产品开发绩效纳入研究模型,以国有企业研发团队成员为研究对象,以主动性人格为中间变量,探讨知识共享、主动性人格和新产品开发绩效三者之间的关系。
1 概念模型与研究假设
1.1 知识共享和新产品开发绩效
知识是组织存在与发展的重要资源, 也是能给其拥有者带来现实或潜在收益的有价值物品[5]。作为知识管理的核心,知识共享对团队的重要作用已经得到学者的广泛承认[6]。知识共享使得知识资源在成员间持续流动,并且促使团队成员积极吸收新知识,实现了知识从个体拥有到团队拥有的升华。知识共享的过程使知识价值增加,能够促进知识的碰撞和新思想的产生,这些新思维和新思想是产出创新成果的前提[7]。
对于企业而言,绝大多数情况下由团队合作进行新产品开发是其创新发展过程中的重要一环。研发团队作为创新的基本单位,通常是由不同背景、拥有不同专长的成员合作进行研发或设计方案等,这就要求团队内有良好的知识共享氛围和平台。对员工而言,积极的知识共享能提高利用信息的能力,降低知识获取成本,从而促进知识积累和创新行为的产生[8]。对研发团队而言, 高效的知识共享在团队创新能力和绩效提高过程中发挥着中坚力量[11],知识共享显著地正向影响着创新绩效[13]。结合上述分析,本研究提出如下假设:
H1:知识共享对新产品开发绩效具有正向影响。
1.2 知识共享和主动性人格
主动性人格(Proactive Personality)是指个体不受情境阻碍,主动探寻新的路径以发挥影响的一种稳定倾向[14]。有心理学的相关研究表明,人格影响行为的同时,其稳定性也受到许多因素的影响[15],负面生活事件会激发人的神经过敏症[16],而正向事件则会使人的外向性增加[17];同时,随着年龄增长,外界因素对成年期人格稳定性的影响越来越大[18]。换言之,年纪越大,人格越会受到外界因素影响,积极要素会使其正向人格更加稳定或激发其积极人格,消极要素则会一定程度上使人产生负面人格。目前在管理学领域,既有学者们从人格影响行为的角度出发,揭示了主动性人格对知识共享有着显著的正向促进作用[19],也有學者从外界因素影响人格的视角,基于特质激活理论指出了潜藏于个体内部的特质在适宜的工作情境下可被激活,并且这种被激活的特质可促使个体表达出相应的工作行为[21]。例如,领导自恋特质会被其不公平感知激活[22],员工责任心会被员工授权激活从而有助于减少偷懒行为[23],组织的无边界性会“限制”领导者外倾性的激活[24]。
但对国企而言,招聘时并不能完全确保员工具有突出的主动性人格,因而如何发挥外界因素对于人格的影响,激活员工人格中的主动要素十分重要。正如2019年《财富》世界500强企业中高居第二位的中国石化,为员工知识共享建立完善的知识云平台,其下属各公司也相应建立了多种类聚沙成塔式的知识型实践社区,形成浓厚的知识共享氛围,成功地激发员工主动性,促进生产科研等部门研发问题的解决,创造经济效益过亿元。知识共享使得团队成员知识资源在团队内不断流动,成员间的知识共享既能促进有价值的知识在团队内流动,还能抑制虚假、歪曲知识的负面影响[25],因此,知识共享作为积极的团队要素可以形成有助于激活员工主动性特质的工作情境并对员工人格稳定性产生影响。结合上述分析,本研究提出如下假设:
H2:知识共享对主动性人格具有正向影响。
1.3 主动性人格的中介作用
创新是一个“个人→团队→组织”的过程,其中成员创新行为是团队创新成果产出的基石。具有主动性人格的员工通常会克服困难和冲破制约,积极地发挥个体创造能力以提高绩效水平[26-28]。李光红等[29]和Major等[30]学者研究发现,具有主动性人格的员工会更加积极地致力于新理念的学习和新问题的解决,不断地进行突破和研发活动等。也有研究发现积极主动的员工会将带动团队创新当作工作责任,并愿意因此承担风险[31],能够积极发挥主动性的员工,大多创造了更高的创新绩效[32-33]。正如资源保存理论所提到的,个体拥有的资源越丰富,越容易表现出积极的心态和行为[34]。许多学者的研究指出了组织的管理要素和环境氛围是导致资源分布不均的主要原因,而资源拥有情况则会影响员工的个性发挥和心理状态,如辱虐型领导会使员工产生倦怠和规避等消极心理[35-36],工作不安全感会使员工产生巨大心理压力,导致情绪耗竭并挫伤其积极性[37-38]。知识共享是促使团队内知识流动以丰富个人的知识资源的重要手段,即员工的个人知识资源的增加和主动性的激发需要团队内有效的知识共享,同时,员工主动性觉醒或提高往往会催生相应的创新行为,创新绩效也会因此提升。结合上述分析,提出以下假设:
H3:主动性人格对新产品开发绩效具有正向影响。
H4:主动性人格在知识共享影响新产品开发绩效的机制中具有中介作用。
2 研究方法
2.1 样本与数据收集
本研究的数据收集是基于问卷调查法进行的,通过向上海汽车集团、上海电气集团和宝武集团三家大型国企的研发团队成员发放问卷,剔除未答、漏答等无效问卷后,收回有效问卷166份,回收率为92.5%。基于收集的数据,具体样本分布情况为:性别方面,分布较为均匀,男性占54.2%,女性占45.8%;年龄方面,以30~50岁为主,其中,30~40岁者占31.3%,40~50岁者占30.1%,50岁及以上者占28.9%,18~30岁和60岁以上者占比较低,均为4.8%;教育背景方面,本科学历占54.2%,硕士学历占31.3%,博士学历占9.6%,专科及以下学历占4.8%;团队规模方面,3~5人的团队占24.1%,6~10人的团队占34.9%,11~20人的团队占13.3%,21~50人的团队占4.8%,50及以上人的团队占22.9%。
2.2 变量测量
为保证测量量表的效度和信度,在变量测量上,综合本研究的目的与相关领域学者的研究进行了量表设计,采用当前国内外较为成熟的李克特五点评分量表(Likert scale)。
新产品开发绩效的测量上,借鉴了Moorman[39]和周健明[40]的研究进行设计,由“销售增长率高于行业平均水平”和“新产品的具有技术层面的开创性”等在内的6个题项构成。
在知識共享的测量上,借鉴Lee[42]、李柏洲和董恒敏[41]以及耿紫珍等[44]的研究,最终确定了包含5个题项的测量量表,代表题项为“我经常与团队成员分享工作报告和正式文件”“我尝试以更有效率的方式向团队成员分享我所学到的专业知识”。
在主动性人格的测量上,在Bateman等[14]提出的测量量表基础上,结合商佳音和甘怡群[43]翻译的量表,并与逄键涛和温珂[45]、张振刚等[19]的研究进行比对后修订形成了9个题项的量表,代表题项为“如果看到别人遇到困难,我会尽力提供帮助”和“我总会去寻找新的方法或行事方式”。
3 数据与分析结果
3.1 信度和效度检验
量表信度检验中,新产品开发绩效、知识共享和主动性人格变量的Cronbach's α值依次为0.896、0.889、0.889,均大于0.8,从以上数据得出量表信度水平较好的结论。
量表的效度检验中,首先进行KMO和Bartlett球体检验,结果显示适宜进行因子分析(KMO值是0.836且Bartlett球体检验显著)。进一步使用AMOS 21.0进行验证性因子分析,每个变量中题项的因子荷载均高于阈值0.5,且变量的平均萃取变异量(AVE)和组合效度均达到了标准(AVE>0.5,组合效度>0.7),表明量表聚合效度较好。从表1可以看出,原模型的X2/df小于3,IFI、TFI和CFI均大于0.9,RMSEA小于0.08,其他模型与各个拟合指标较于原模型均变差,且通过了显著性检验(p<0.001),表明区分效度良好。
3.2 共同方法偏差检验
相同时间点收集的数据无法排除共同方法偏差的影响,因而需要进行Harman单因子检验,具体来说需要进行探索性因子分析中的主成分分析。从表2中的方差贡献率可以看出,第一个因子为25.183%,没有达到解释总方差66.709%的一半。故本文的数据排除了共同方法偏差的影响。
3.3 描述性统计与相关性分析
本文在验证了量表的信度和效度后,进行了变量的描述性统计和相关性分析。从表3中可以看出,主动性人格和知识共享、新产品开发绩效分别显著相关,知识共享和新产品开发绩效也显著相关。其中,各个变量间的相关系数均小于阈值0.7,表明本文数据可以进行接下来的检验。
3.4 假设检验
首先,本文进行了层级回归分析来验证变量间的正向影响关系和中介效应,分析结果如表4所示。在表4中,模型1检验了控制变量和新产品开发绩效之间的关系,模型2则加入了“知识共享”变量,结果表明知识共享会显著地正向影响新产品开发绩效(β=0.301,p<0.001),假设 H1得到支持;较模型1,模型3中增加了“主动性人格”变量,验证了主动性人格对新产品开发绩效的显著正向影响(β=0.54,p<0.001),假设H3得到支持;模型5检验了控制变量和主动性人格间的关系,模型6较于模型5,增加了“知识共享”变量,得出了知识共享显著正向影响主动性人格(β=0.701,p<0.001),假设H2得到支持;模型4则在模型3的基础上加入“知识共享”变量,结果发现知识共享与新产品开发绩效的关系不再显著;综合以上变量相关关系,结合温忠麟等[46]提出的中介效应检验程序,初步验证了主动性人格在知识共享和新产品开发绩效关系间的完全中介效应,假设H4得到初步支持。
接下来,采用Hayes[47]编制的PROCESS宏中的Bootstrap方法进行中介效应的进一步检验。从表5可以看出,当模型中包含“知识共享、主动性人格、新产品开发绩效”三个变量时,“知识共享→新产品开发绩效”的直接效应值为负,表明直接效用不显著,而“知识共享→主动性人格→新产品开发绩效”的间接效应值为正,表明中介效应显著且主动性人格为完全中介,假设H4得到进一步支持。
4 研究结论与展望
4.1 研究结论与理论价值
本文结合特质理论和资源保存理论,建立且验证了知识共享对新产品开发绩效的作用路径,同时探讨了主动性人格的中介效应。结果表明:知识共享对主动性人格和新产品开发绩效分别有正向影响;主动性人格正向影响了新产品开发绩效,并且在知识共享与新产品开发绩效间的关系中起到完全中介效应。上述结论具有如下理论意义:
具有理论开创性。已有研究多是将主动性人格作为自变量,探讨其对创新有关要素的影响,而本文基于心理学的环境影响人格稳定性的理论,创造性地将主动性人格引入知识共享和新产品开发绩效的关系之中,构建了“知识分享→主动性人格→新产品开发绩效”的作用研究模型,并基于国企研发团队的情况进行了实证研究,探究影响新产品开发绩效的因素,为国企的创新发展提供理论依据。
弥补认知局限。本研究探讨主动性人格在知识共享与新产品开发绩效间的中介作用,结果显示主动性人格完全中介了知识共享对于新产品开发绩效的正向影响,因而只有员工更积极主动,知识共享才能不断加快团队知识积累的速率,从而促进产品创新绩效的提高。不同于已有基于计划行为理论和认知动机理论的个体要素对于创新要素的影响相关研究,本文基于主动性人格视角推动了团队知识共享影响新产品开发绩效的路径解释,弥补了单一视角可能存在的认知局限。与此同时,揭示了知识共享正向影响了主动性人格的情况,为今后的研究打开了新的路径。
4.2 实践价值
拥有主动性人格的员工能积极认识到研发团队内的不足或问题,并抓住机会进行创新。然而,国企的招聘过程不甚完善,很难确保聘用的员工具有主动性人格,并且,许多员工抱有进了国企就有了“铁饭碗”的心态,导致其不愿发挥主动积极的个性,引发甚至加剧其消极拖延的心理,这些都在很大程度上阻碍了国企的创新发展。结合当前研发活动多是以团队形式进行的,对于国企而言,唤起或是激发研发团队内员工的主动性人格对创新绩效的提高至关重要。
一方面,可以调整管理制度,积极构建知识共享平台,要求团队成员要定期上传自己的工作進展或创新性成果,集聚团队成员的知识,形成团队知识库;另一方面,为研发团队设定目标,以项目或任务为纽带,促使员工为达到目标而在项目进行中相互学习、协同创新。
4.3 研究局限与展望
本研究还不甚完善,存在相应的局限性。首先,本研究的研究对象仅是国企研发人员,研究结论可推广性不足,未来可以扩大研究对象范围,提高结论的普适性;其次,在研究数据方面,本文的样本数据均来自上海市且数量有限,今后可以进一步扩大样本量,同时,采用截面数据,结合纵向数据研究法或实验法对因果关系进行验证;最后,在模型构建方面还有许多问题值得探讨,本文仅考察了主动性人格的中介作用,但可能存在其他变量,如知识整合、交互记忆系统等因素,未来可进一步拓展中介机制研究,同时,可以考虑加入知识异质性等调节变量,以不断完善模型,使得解释力更强。
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