基于三元交互模型提升物流企业员工创新绩效的机制研究

0 引言

互联网信息时代，电商平台的兴起推动物流业成为经济发展的关键性行业之一。据《中国物流行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计，2021年社会物流总额335.2万亿元，物流业总收入11.9万亿元，同比增长15.1%。物流业的蓬勃发展依赖与时俱进的科技革新，大数据、区块链、云计算、自动化、IOT以及API等技术渗入物流产业链的各环节，“科技+平台+服务”逐渐成为主流趋势，物流企业数字化建设加快向数智融合发展迭代升级。创新对于组织适应快速变化并在动态环境中保持竞争力至关重要，在充满机遇和挑战的科技勃兴时代，提高创新绩效是员工和组织的一个关键目标[1]。

如何提高创新绩效受到各界学者广泛而长期的关注，并从不同的角度和层次进行研究。现有研究总结了创新绩效的影响因素[2-4]，如个性、动机、认知能力、工作特征和情绪等。但关于员工创新绩效具体影响机制的研究仍有不足，有待深入分析和探讨。本文借助社会认知理论构建以环境因素、个体行为、个体认知为维度的三元交互模型，探究提升物流企业员工创新绩效的具体机制，为物流企业员工的培养与职业成长提供合理的策略建议。

1 理论分析与研究假设

团队心理安全感（team psychological safety）是团队成员对可能需要承担的人际风险的感知。个体感觉自己被团队包括在内，可以安全地学习、贡献和挑战现状，而不必担心被孤立化、边缘化或以某种方式受到惩罚。现有研究表明，团队心理安全感可以有效促进创新行为[5]、工作绩效以及团队创造力等因素。基于社会认知理论，个体识别到安全、自由的环境氛围，团队心理安全感越高，越愿意提出自己的看法和创新性意见，敢于将支持性感知转化为具体的行动，提高创新创造的积极性。

创新动机（innovation motivation）是促使个体发挥创新潜能的驱动力量，是实现创新绩效的重要动因。现有研究大多关注创新动机与员工创造力、认知类型、人格特质等的关系[6]。社会认知理论认为个体的行为是一个完整的调节系统，个体感知到高水平的团队心理安全感，不断激发高水平创新动机，进一步消除个体对创新性活动伴随风险的顾虑，催生个体积极的创新意愿，增加创新行为与活动。

机会识别（opportunity identification）是指个体通过关键信息检索与资源整合，对创新活动的有利信息与时机进行分析和获取的过程。多数学者认为机会识别与组织绩效、机会属性、认知风格等因素存在一定的直接联系[7]。结合社会认知理论，高机会识别的个体更易发现周边事物间的联系，并利用技术手段重塑或改造现有资源，获取更多更好的创新创造机会，以颠覆性思维和创造性方式完成工作绩效。

结合以上分析，本文提出以下假设：假设1：团队心理安全感正向影响物流企业员工的创新绩效；假设2：创新动机在物流企业的团队心理安全感与员工创新绩效的作用机制间起中介作用；假设3：机会识别在物流企业员工创新动机与创新绩效的关系间发挥调节作用。具体研究模型如图1所示。

图1 研究模型

2 变量选择与研究设计

2.1 样本选取与问卷发放

研究选取上海、江苏、浙江等地区的物流企业在职员工，采用无接触线上问卷调查法收集数据，发放问卷254份，回收有效问卷203份，问卷有效率79.92%。

2.2 变量测量

本文采用的变量量表均选自国外成熟的量表，各量表的克隆巴赫系数在0.85～0.89之间，符合量表信度要求。研究利用Likert 5级计分法，从1到5分别为“完全不同意”、“不同意”、“中立”、“同意”、“完全同意”。

团队心理安全感量表：团队心理安全感采用Edmondson编制的量表[8]，共7个题项，包括“在这个团队中，寻求其他成员的帮助并不困难”。量表的克隆巴赫系数为0.858。

创新动机量表：创新动机采用Pamela Tierney等编制的量表[9]，共5个题项，包括“喜欢改进现有的产品或流程”。量表的克隆巴赫系数为0.888。

机会识别量表：机会识别采用Ozgen等编制的量表[10]，共6个题项，包括“企业所确定的经营机会非常有效”。量表的克隆巴赫系数为0.883。

创新绩效量表：创新绩效采用Scott等编制的量表[11]，共5个题项，包括“会积极地制定适当的计划或规划来落实TA的创新性构想”。量表的克隆巴赫系数为0.877。

3 实证检验与结果分析

3.1 信效度检验

本文采用Mplus7.4进行信效度检验，团队心理安全感的CR复合信度为0.863，创新动机的CR复合信度为0.889，机会识别的CR复合信度为0.884，创新绩效的CR复合信度为0.877。各变量的CR复合信度都大于0.7，量表具有较好的信度。

团队心理安全感、创新动机、机会识别和创新绩效的平均方差萃取量分别为0.559、0.618、0.604以及0.589，AVE平均方差萃取量都大于0.5，符合Hair等建议的评判标准，变量量表具有较好的收敛效度。又因为各变量的相关系数均小于平均方差萃取量的标准差，所以各变量的区分效度良好。收敛效度与区别效度分析如表1所示。

表1 收敛效度与区别效度分析

3.2 验证性因子分析

本文利用Mplus7.4进行验证性因子分析，分析结果如表2所示。其中，四因子模型的拟合效度最优（卡方χ2=299.423，自由度df=164，χ2/df=1.826，RMSEA=0.064，CFI=0.941，TLI=0.931，SRMR=0.050），表明各变量的构面独立，具有良好的区别效度，可以进行具体的研究分析。

表2 验证性因子分析

3.3 描述性统计和相关性分析

本文运用SPSS23.0进行团队心理安全感、创新动机、机会识别、创新绩效的平均值和标准差计量，以及四个变量之间的相关性分析。各变量间的相关性都呈显著正相关，初步验证研究假设，分析结果如表3所示。

表3 描述性统计和相关性系数

3.4 回归分析

本文参照叶宝娟等提出的中介效应检验步骤[12]，利用SPSS23.0进行中介效应检验。其次，根据温忠麟等的建议[13]对团队心理安全感、创新动机、机会识别与创新绩效四个变量进行标准化处理，并利用中介变量（创新动机）标准化值与调节变量（机会识别）标准化值的乘积构建交互项，利用逐步回归法检验调节效应。分析结果如表4所示。

表4 逐步回归分析

（1）由模型4显示，自变量团队心理安全感对因变量创新绩效显著正向影响(β=0.512，P＜0.001)，假设1成立。（2）模型2表明自变量团队心理安全感对中介变量创新动机显著正向影响(β=0.579，P＜0.001)，模型5表明中介变量创新动机对因变量创新绩效具有显著正向影响(β=0.476，P＜0.001)。由模型6可知，当中介变量创新动机引入模型时，团队心理安全感对创新绩效的影响降低，但结果仍显著(β=0.350，P＜0.001)，因此创新动机在团队心理安全感与创新绩效间起部分中介作用，假设2成立。（3）由模型8可知，团队心理安全感、创新动机、机会识别以及交互项同时引入模型后，各项回归系数仍显著(β=0.252，P＜0.01；β=0.225，P＜0.01；β=0.185，P＜0.01；β=0.149，P＜0.05)，机会识别正向调节创新动机与创新绩效间的关系，即假设3成立。

4 研究结论与管理启示

4.1 研究结论

研究分析结果显示，物流企业中团队心理安全感对员工创新动机与创新绩效均有显著正向作用。创新动机在物流企业团队心理安全感与员工创新绩效间发挥部分中介作用，感知到高水平团队心理安全感的员工更信任企业的团队环境，结合其更高水准的创新动机，在工作表现与成就上倾向于较高的创新绩效。此外，机会识别在物流企业员工创新动机与创新绩效的作用机制间发挥正向调节效应，员工的机会识别能力越强，团队心理安全感对创新动机与创新绩效的促进作用也越强。因此，本文认为，利用员工个体行为、认知与环境的三元交互模型优化物流企业的内部管理，可以达到提升物流企业员工创新绩效的效果，一定程度上促进物流企业的创新进步与转型升级。

4.2 管理启示

根据研究结果，本文基于三元交互模型，对提升物流企业员工创新绩效的相关管理活动提出以下建议：（1）物流企业领导层加强对企业文化与管理制度的建设。通过文化建设与渗透，强化员工对企业、团队的认同感与集体意识，推动员工将自身职业发展与企业经营成长相结合。建设学习型组织，通过知识共享增强企业凝聚力，促进员工敢于信任、勇于建言、大胆创新。畅通企业内横向与垂直沟通渠道，通过信息化管理系统构建沟通反馈体系，为员工提供可供信赖、安全可靠的工作与创新活动环境。（2）物流企业管理者注重激励方式的多元化应用。依据员工的实际需求，合理制定和调整员工保障措施，为员工创造性工作奠定前期基础。在物质激励的基础上，综合运用多种形式的激励策略，激励员工创新活动，挖掘员工创新性潜能。坚持以人为本的管理理念，引导员工做好职业生涯发展规划，提供适宜的学习与晋升机会。通过物质与精神激励的有机结合，强化员工创新动机与创新行为。（3）物流企业人力资源部门关注员工创新创造与适应能力的培训与开发。首先，重视员工的入职培训，帮助员工适应新的工作环境，融入企业团体。其次，结合物流企业现阶段的发展战略，关注员工发现、分析以及解决问题能力的培养，活跃员工创新思维，增强员工的创新动机与创造能力。最后，提升员工创新认知、知识与技能等方面素养，激发员工创新热情，繁荣企业内外大众创新氛围，驱动企业可持续发展。