交互记忆系统对团队创造力的影响路径研究_64调剂网-广东MBA/EMBA/MPA/MEM/MTA调剂平台

交互记忆系统对团队创造力的影响路径研究经典分享

点击数： / 作者：小鹰 / 2018-01-16

交互记忆,路径研究

一、引言

团队已逐渐成为组织的基本单元，团队创造力无疑是影响组织创新和绩效的重要因素。知识被认为是帮助组织开发和维持竞争优势最宝贵的资源和关键的资产，同时也被看作是组织及团队有效解决复杂、特殊问题的重要来源①。有效进行知识管理是组织产生创新思想、解决复杂问题、提升创造力的重要基础②。交互记忆系统，作为知识处理平台，是通过对各领域的分类知识进行编码、存储和检索而实现的一种专门的分工合作系统③，该系统通过使团队成员更有效的接触、学习和利用专长来提升整个合作过程的有效性，从而提升团队创造力水平④。Austin(2003)认为交互记忆系统的实现机制是值得探究的⑤，Choi，Lee和Yoo(2010)也提出应该研究团队认知过程对团队绩效的影响作用⑥，因此，探究交互记忆系统的作用路径是团队创造力实践中亟待解决的问题⑦。组织学习理论认为虽然可以通过积极的管理信息、知识和专长实现个体和团队学习，但隐形知识很难在团队中分享并转化为交互记忆⑧，因此，需要鼓励团队学习来促进信息处理的过程交互，从而推动彼此间知识和信息的相互转化。除了团队学习，知识分享必不可少⑨。团队必须了解怎样从具有某专长的员工向需要该专长的员工转移经验，因此，团队要从内外部获得以知识为基础的资源⑩，并通过知识分享使个体能够获取并利用所需的信息资源。

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(11)。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。

二、理论基础与研究假设

(一)交互记忆系统与团队创造力

在团队中，交互记忆系统通过实现知识的学习、记忆和交流为团队提供了一个基于个体专长的分工与合作系统，当一个团队拥有较高水平的交互记忆系统，其绩效水平通常比其他团队高(12)。通过对以往的文献梳理，交互记忆系统对于团队创造力的促进作用是因为能够快速获取大量专长知识并进行整合处理(13)，主要表现在以下几个方面：

第一，区分知识职责能够使个体集中力量更深入地开发和研究各自领域的专长。因为一个人记住所有的信息是不可能的，如果实现专长分工，那么个体则更倾向于深入学习与自身领域相关的知识，当遇到该领域问题，团队成员则更倾向于选择这个人去解决，由此更能加深对知识的运用，并总结经验，如此循环便更容易在实践中产生创造性想法(14)。

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

团队成员对彼此专长的理解是提高团队学习有效性的基础，交互记忆理论强调了团队成员能够通过将他人的个体记忆作为外部记忆源的方式来扩展自身的记忆系统，并为识别工作任务提供了一个聚焦框架(15)。交互记忆系统在检索知识的基础上，有助于个体形成对某领域的概要理解，而概要知识的发展是提高团队平衡和转移以往学习经验的重要手段，同时，交互记忆系统也是在团队中探索与任务情境相关的新知识的重要方式(16)。Lewis，Lange和Gillis(2005)提出一个建立交互记忆系统的团队不仅能够产生与当前任务相关的知识，还能够实现相似领域内其他任务情境的经验学习(17)。Akgun，Byrne和Keskin等(2006)认为交互记忆系统对团队学习有正相关关系(18)。

交互记忆是个体知识的集合，团队成员依赖彼此的记忆系统形成了自身专业领域之外的人工信息库。Hollingshead(2000)提出在交互记忆的检索过程中，专长能够降低工作重复率，并且能够获取更广泛的专长(19)，团队成员通过交互记忆来更新知识存储能够促进团队学习(20)。在团队工作情境中，个体更倾向于从信任的团队成员中学习相关知识(21)。信任可以通过社会交换促使团队形成一个良好的学习氛围。此外，创造性活动能够增强团队互动，团队需要协作来利用多元化的想法和知识。通过协调专长的分配，团队成员能够更好地理解谁掌握哪些知识，从哪里可以获取哪些知识。因此，交互记忆系统增强了团队成员彼此交换和吸收知识的意愿，从而增强了团队学习。

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

对知识的创造、鉴别、分享、应用等能力直接影响竞争优势的形成，组织绩效更大程度上是依赖有经验、有技能的团队成员或者团队领导如何将知识转化为生产力，而并不仅仅是要知道该怎么去做，所以知识分享对于绩效非常重要(22)。随着知识转移和信息交换的日益迅速，组织间的信息差异将会越来越小，更重要的是怎样利用知识。

在团队的社会认知处理中，一个关键问题就是团队知识的不均衡分布。尽管交互记忆系统对支持团队知识工作和信息技术的重要性已经得到很大的认同，但是交互记忆系统对知识分享的作用研究得比较少。知识分享是指一种能够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的处理过程(23)。当团队成员具备一个良好发展的交互记忆系统，就更能有效地从团队其他成员获得知识，绘成一幅知识分布图，使个体能够合理利用所需信息。另外，随着团队交互记忆系统的发展，团队成员也能够根据自己的专长参与到团队其他成员可能所需的知识中，因此，他们可以为团队成员提供更有效的专业知识。同时，知识管理的相关研究表明知识分享从不同情境提升团队绩效水平(24)。由此提出以下假设：

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

随着对领导力的研究深入，学者越来越关注支持型领导行为对创造力的影响作用。支持型领导能够提高下属的绩效期望水平，并且探索改变下属的个人价值观和自我观念，促使其上升到一个更高的需求层次(25)。同时，支持型领导更愿意支持创新活动，适当授权给员工，能够建立一种创新氛围(26)。

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(27)。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。

Barczak，Lassk和Mulki(2010)提出团队氛围是促使创造力产生的关键因素(28)。团队创造力水平受到创新支持程度的影响，当团队成员感受到较强的创新氛围与较高的风险承担氛围，那么团队成员就更有可能在工作中运用创新方法(29)。团队领导通过创造鼓励创新的工作方法提升员工对支持创新氛围的感知，从而营造团队氛围产生更多创造性想法和解决方案。因此，有必要对检验支持创新的团队领导行为在团队学习和知识分享与团队创造力关系中的作用，由此提出以下假设：

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

交互记忆系统：本文基于以往学者的观点认为交互记忆系统是指个体成员通过紧密合作关系所形成的信息分享和分工合作系统，该系统将个人专长与彼此认知相结合实现编码、存储和检索所需信息和知识。本文采用Lewis(2003)(30)和Zhang等(2007)(31)的成熟量表，共计14个题项，将交互记忆系统划分为三个维度：专长、可信和协调。

团队学习：本文采用Bunderson和Sutcliffe(2003)(32)等学者的成熟量表来测量团队学习，共计5个题项，包括“我们班组成员经常寻找机会去拓展新的知识和技能”等。

知识分享：本文采用Srivastava，Bartol和Locke(2006)(33)等学者的成熟量表来测量知识分享，共计7个题项，包括“我们班组成员彼此分享独特的知识和技能”等。

团队创造力：本文采用West和Anderson(1996)(34)、Shin和Zhou(2003)(35)等学者的成熟量表来测量团队创造力，共计4个题项，包括“该班组的成员经常执行一些新的想法来改进产品或服务质量”等。

支持创新的团队领导行为：本文采用Madjar，Oldham和Pratt(2002)(36)等学者的成熟量表来测量支持创新的团队领导行为，共计3个题项，包括“团队领导与我讨论工作相关的想法以寻求改善”等。以上变量的问卷设计均采用李克特7分等级量表，从1到7表示为从“非常不同意”到“非常同意”。

(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)团队样本数据整合

本文所涉及的变量需要在团队层面进行分析，而部分数据来源于个体，因此需要将个体数据汇聚成团队层数据。本文采用Kozlowski和Hattrup(1992)(37)、Bliese(2000)(38)的研究通过测量Rwg(j)来衡量团队中N个被测者回答多个问卷题项的组内一致度。如果Rwg的值大于0.70，且90％以上的团队的Rwg大于0.70，则通常认为汇聚分析有较高的一致度(39)(40)。经过计算，交互记忆系统、团队学习、知识分享和支持创新的团队领导行为的Rwg的值分别为0.99，0.88，0.89和0.85，且Rwg大于等于0.7的百分比均超过95％，符合汇聚分析的要求。

除了组内一致性，还需要通过ICC(1)和ICC(2)测量组间差异。James(1982)指出通过“可汇聚”检验的经验标准是ICC(1)＞0.05和ICC(2)＞0.50(41)。经过计算，交互记忆系统、团队学习、知识分享和支持创新的团队领导行为四个变量的ICC(1)的值均显著(p＜0.01)，分别为0.13，0.14，0.13和0.14，ICC(2)的值分别为0.53，0.54，0.52和0.52，符合汇聚要求。因此，本文可以将这四个变量的个体层数据聚合到团队层。

(五)控制变量整合

由于调研数据来源于生产制造型企业，且所调研团队为基层工作团队，普遍存在男性职工偏多的情况(本研究样本男性占74％)，因此本文没有将性别作为控制变量，而主要考虑团队规模和团队成员的年龄异质性。对于团队规模，本文按照人数不同，将团队规模划分为5类，第1类为3-5人，第2类为6-8人，第3类为9-11人，第4类为12-14人，第5类为15人以上。对于团队年龄异质性，本文采用Blau(1977)所提出的Herfindal-Hirschinan系数将该数据整合到团队层面(42)。

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。

(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。

中介效应：本文采用Baron和Kenny(1986)提出的方法检验中介效应(43)。参见模型1-10。

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。

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。

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