科研团队创新绩效的影响因素及其作用机理研究

文章编号:1003-2053(2009)09-1428-11

科　学　学　研　究StudiesinScienceofScienceVol.27No.9

Sep.2009

科研团队创新绩效的影响因素及其作用机理研究

郑小勇,楼　鞅

1

2

(11浙江大学管理学院,浙江杭州310058;21第一创业证券有限责任公司,上海518028)

摘　要:在团队绩效相关研究的基础上开展团队创新绩效的研究,从创新有效性和创新效率两个维度来架构团队创新绩效,探索了团队个人因素、团队结构因素和团队环境因素对团队创新绩效的影响。并在团队理论已有的概念模型基础上,提出科研团队创新绩效影响因素对创新绩效的作用机理模型,以院校科研团队为例的探索结果表明团队互动在团队结构因素及团队环境因素两者与团队创新有效性之间,以及团队个人因素与团队结构因素两者与创新效率之间有中介作用,而科研任务类型对团队互动与团队创新有效性和创新效率两者之间有一定的调节作用。关键词:科研团队;创新绩效;团队理论中图分类号:C931;B849　　　　　文献标识码:A

　　洪国藩曾提到英国剑桥大学MRC分子生物学

实验室,这个在20世纪80年代只有69个固定研究

[1]

人员的科研团队却有8人次获得过诺贝尔奖金。诚然,MRC分子生物实验室聚集了一批国际上一流的科学家,但更为重要的是在这里不同年龄,不同研究经验,不同科学背景和不同研究水平的人都可以充分发表意见,而且都能得到尊重。正是这种学科背景有一定差异但又有一定联系的科研人员组成团队,针对共同感兴趣的某一领域的前沿科学问题展开学科交叉研究,形成真正的学术交融氛围和环境,才会产生如此丰硕的科研成果。

相比之下,我国在各个学科领域至今仍然没有一个本土的科学家能够获得诺贝尔奖金,除了与诺奖得主所在国家所提供的科研硬件上的差异之外,尚有许多软件方面的因素即团队建设起着很大的影响作用,甚至更为重要。所以,如何进行团队建设使科研团队有效地运作,以便产生出有深远影响的创新性强的科研成果这是一个很现实也很迫切的问题。而要使得科研团队有更好的创新绩效首先要弄清楚的两个问题就是有哪些因素对科研团队创新绩效起着决定性的影响以及这些因素是如何影响科研团队创新绩效的,影响的大小如何等,这实际上就是本文的现实意义所系。

本文是在团队工作和团队绩效相关理论的基础

上进行的研究。虽然国内外对于团队绩效已有较多的研究成果,但通过回顾这些文献笔者也发现团队理论仍有很大的进一步研究空间,比如Mcgrath提

[2]

出了团队绩效的影响因素,Hackman通过研究发现这些因素中的团队过程,特别是内部团队过程是

[3]

其他因素影响团队绩效的中介变量,这引发了学者对团队影响因素及各因素对于团队绩效的作用机理的再研究。科研团队是一种以创新绩效为导向的知识密集型团队,团队工作任务的性质具有特殊性,已有研究表明不同的工作任务对于团队工作的要求及由此产生的效果是不同的。为此,笔者思考对于这样一种特殊的团队其创新绩效的影响因素及其作用机理是怎样的。针对上述问题,本文以院校科研团队为例对科研团队创新绩效影响因素的作用机理进行了探索性的研究。

1　概念模型的理论基础及研究设计

文章研究的是团队创新绩效的影响因素,而团队创新绩效的研究是团队绩效研究中的一个特例,故分析框架遵循团队绩效的相关研究。文章的研究思路是通过梳理团队绩效的影响因素,重点剥离出对团队创新有影响的一些因素,在已有研究成果的基础上构建各因素对团队创新绩效作用机理的概念

　　收稿日期:2008-11-06;修回日期:2009-03-30　　作者简介:郑小勇(1978-),男,浙江杭州人,博士研究生,研究方向为企业管理。

楼　鞅(1976-),男,上海人,硕士,研究方向为人力资源。

　第9期郑小勇楼　鞅:科研团队创新绩效的影响因素及其作用机理研究

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模型和有关假设并通过调研和统计分析进行实证性研究。

研究团队绩效影响因素的学者较多,结果各异。其中较早进行系统研究且结果广受引用的是Mcgrath等人的研究。Mcgrath和Salas认为团队绩效的影响因素划分为五类相对的关键因素,即团队成员个人因素、团队结构因素、团队环境因素、

[2][4]

团队过程因素、团队任务因素。这一研究得到很多后续学者的应用与发展。如Fiske以及Tubes

[5][6]

和Christal对个人因素的深入发展,和后来“大五”人格理论的提出,进一步表明了个人因素对团队绩效的影响;Burns和Stalker、Lawrence和Lor2sch,Miller,及Pennings提出的组织结构会对组织绩[10-13]

效有积极的意义,Hollenbeck认为此论断也同[14]

样适用于团队工作,Cohen和Bailey,Gladstein,Hackman,Manz以及Wageman的研究结果表明团队

[7-9]

2　机理模型的解构及假设提出

2.1　概念模型中互动模块的解构与假设提出

互动是内部团队过程的主要表征,对于内部团队过程的测量大都是在Bales的研究基础上提出来

[15]

的,它包括了任务和社会情感两种互动。Hack2man把社会情感的范畴界定为群组内发生的人与人之间的事务,如谁与谁对话(或不对话),谁与谁对立,谁与谁成对等等。把任务范畴定义为那些在任务上与群组工作直接相关的互动方面,并指出应该有可能评价一个群组是否妥善运用其成员的能量和才干(而不是浪费或滥用它们),并决定群组互动是否发展并扩大(而不是减弱)了成员创造绩效的能力。

本文对于互动的测量很大程度上是以往研究的深入,即对Gladstin和McGrath中所提的社会情感互动(类似于国内学者刘雪峰和张志学所提的人际

[19]

)深入分析。参照国外学者对情感互动互动因素

的上述描述可以把这种类型的互动进一步地归纳为一般意义上信息的交流与沟通、相互之间协调合

[21][22]

作及相互之间的冲突与对立。需要说明的是冲突与绩效的关系,Simons等和Jehn的研究显示,与工作高相关的差异所引致的冲突比与工作低相关

[23][24]

所引致的冲突对绩效更有益。学者基本上都认同工作冲突对于绩效有积极作用,但这种冲突并非情绪上的冲突,而是指知识上的冲突。当知识冲突产生时,往往会促进不同类型知识之间的碰撞和互动,使那些原本分散的差异化知识借机得以重组、归并和整合。同时冲突也会在团队成员中产生一个契机,促使大家必须较大幅度地切换已有视角,才有可能理解对方意见或缩小彼此的差距,这种视角的

[25]

切换孕育了创新的可能性。从这些研究中明显感觉到团队互动对团队创新绩效的重要意义,结合第二部分的研究基础本文提出如下假设并在实际测量中通过沟通、合作与冲突来描述团队内部人际互动:

H1:良好的科研团队内互动在团队创新绩效影

[20]

绩效的变化是可以用团队结构的差异性来解释的;

国外学者Gladstein和Hackman,国内学者杨连生对环境因素研究的发展充分说明了团队所在组织特征

[15]

及团队氛围对团队绩效的影响,团队所在的组织状况、制度环境和社会环境等因素对创新思想的形

[16]

成、发展和实现具有不同程度的影响;最后,Hackman等人的研究指出团队的内部过程实际上是影响因素与团队绩效之间的一个中介性的变量,并且这种内部团队过程可以用团队成员之间的互动来表示,互动强有力的影响和决定着团队的产品。而团队任务因素则被认为是团队过程与团队绩效之

[18]

间起调节作用的一个调节性的变量。于是这个逻辑可以描述为:许多影响因素影响着团队的创新绩效,其中团队内部过程(互动)在这些影响因素的作用过程中起着中介(部分中介)的作用,而团队内部过程(互动)对团队创新绩效作用的大小受任务类型或任务性质的调节。至此,如果把这样一种描述用于研究团队创新绩效影响因素的作用机理,便可以得到一个概念模型,如图1所示。

[17]

响因素与创新绩效之间有中介作用。

H1a:良好的科研团队内互动在影响因素与创新有效性之间有中介作用;

图1　团队创新绩效影响因素的作用机理概念模型

H1b:良好的科研团队内互动在影响因素与创

新效率之间有中介作用;

・1430・

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2.2　决定因素模块的解构及研究假设

在第二部分团队绩效影响因素的文献回顾中确

定了本文研究团队绩效的因素集合,在该部分将进一步通过挖掘因素集中对团队创新绩效有影响的子集来深入本文的研究。首先就团队成员个人因素而言,Anderson指出个人能力等个人因素对团队创新

[26]

能力有显著影响。郭桂梅和段兴民认为人格特征是影响个体创造性的5个个体特征之一①。然被国内外学者所普遍接受的还是前文所提的五因素模型。其中Feist的研究指出开放性和尽责性对于创新绩效高低的影响作用显著。实际上尽责性是五因素人格理论中最重要的因素。另外,Gladstein提出成员技能直接或通过过程间接提高团队创新绩效。笔者据此猜想团队成员个人因素整个作为输入变量均可直接或通过过程间接提高创新绩效,进而认为个人因素中的知识、技能和人格特质中的尽责性和开放性等均会在某种程度上影响团队互动即沟通、合作与冲突,进而对团队创新绩效产生影响。为此,本文假设:

H2:良好的团队成员个人因素对科研团队创新绩效和团队内互动有积极影响。

H2a:良好的团队成员个人因素对科研团队创新有效性有积极影响;

H2b:良好的团队成员个人因素对科研团队创新效率有积极影响;

H2c:良好的团队成员个人因素对科研团队内

素的多个视角和维度。为使各因素更为有针对性,笔者回顾了研究型团队绩效或创新绩效的影响因

[31]

素。回顾包括马彩凤的五因素说,李海波的结构

[32][33]

测量指标体系,蒋日富等的三因素论。这些研究中具有共性的地方是都注意到了年龄结构、学科(教育)背景、能力结构和人员稳定性等,本文在此基础上假设这些结构要素对团队的互动有影响进而对团队创新绩效产生影响。

H3:良好的团队结构因素对科研团队创新绩效和团队内互动有积极影响。H3a:良好的团队结构因素对科研团队创新有效性有积极影响;H3b:良好的团队结构因素对科研团队创新效率有积极影响;

H3c:良好的团队结构因素对科研团队内互动有积极影响作用;

关于团队环境的研究中,Cohen和Bailey的团队有效性模型对团队绩效有影响的环境因素进行了

[34]

概括,它包括稳定性和行业特征等。Campion等构建的团队有效性的5因素模型中则将团队环境表述为培训、管理层的支持和团队之间的沟通合作三个方面。国内学者刘惠琴和张德通过访谈发现资源丰裕度、薪酬制度、学术氛围等高校组织内环境对团队创新绩效有重要影响。崇尚创新的文化氛围,为创新活动提供足够的资源,从薪酬制度、考核等方面支持创新,对提高成员合作与沟通的积极性、营造良好的团队创新气氛具有重要影响。由于本文的研究以科研团队为例故不考虑行业特点的影响,而把稳定性、培训、管理层的支持、团队之间的沟通合作、创新资源丰富程度、薪酬制度和学术氛围等作为环境因素来考虑,为此提出如下假设:

H4:良好的团队环境因素对科研团队创新绩效

互动有积极影响作用;

国内外学者对于团队结构因素的分解分歧较大。Schwarz认为团队结构因素包括团队有形的结构要素如团队规模和团队异质性,也包括无形的结构要素如团队角色分工、团队氛围和团队凝聚力等。;Campion,Medsker和Higgs认为团队结构中的两个重要的要素分别是相互依赖性和团队自[28]治;Heng-LiYang和Jih-HsinTang在研究团队结构与信息系统研发团队绩效的过程中发现了他们认为很重要的三个结构变量:凝聚力、冲突性和中心性;Eric分析和检验了团队结构的三个维度,即规模、形式和角色构成对医疗目标实现的作用及对

[30]

青年项目的部署的影响。从这些观点很难说有哪些共性,但却给研究人员提供了审视团队结构因

[29][27]

和科研团队内互动有积极影响。

H4a:良好的团队环境因素对科研团队创新有效性有积极影响;

H4b:良好的团队环境因素对科研团队创新效率有积极影响;

H4c:良好的团队环境因素对科研团队内互动有积极影响作用;2.3　创新绩效模块的说明

①郭桂梅和段兴民综述的对个体创造性的具有影响力的5个个体特征分别是人格特征、认知风格、内在动机、知识、自我效能和角色认

同。

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・1431・

对科研绩效的测量,如果以实际发生情况即文献计量法①来测量,可能会存在以下几个问题存在:一是科研绩效的评估项目类型多,科研绩效的主要表现形式包括纵向课题、横向课题、论文、著作、专利等,项目复杂,统计难度大;二是衡量科研绩效的认定标准不一,各个高校或科研机构对于著作类出版社的定级不同和著作字数不同折算科研绩效的标准是不一样的。对于学术期刊杂志,各高校或科研机构也有自己不同的标准,如一级期刊的种类,权威期刊的界定等都有所不同;三是换算方法没有统一的公认的标准。国内外各类期刊论文如何折算科研绩效,出版的专著和教材如何区别对待,承担的科研项目如何进行衡量,理工科类的专利技术如何转换等都还没有形成公论;四是科研产出的滞后性,例如论文的发表,从论文的撰写到发表之间往往需要较长的时间。此外,如专利的申请到正式获批,专著或教材的写作到正式出版等这些工作的具体执行与最终成果的显现都有时差,而且这种滞后性差异性较大,所以本文拟用主观测量方法。

国内部分研究人员对团队绩效的测量与国外学者有些偏差,这种理解上的偏差主要是由于对“团队绩效”和“团队有效性”两个概念的理解不同所造成的。就科研绩效的测量而言,有学者认为科研团队绩效的测量包括团队产出、团队满意感、团队发展

[35]

和团队适应性。也有学者认为可以从科研业绩与创新、知识生产与传播、经济和社会效益、组织机制、人才体系(人才结构)、产品的顾客满意度等6

[36]

个维度来测量。国外学者的研究与国内研究有些不同,Campion等人对团队有效性的测量是从生产力、满意度和管理者评价三个维度,Cohen和Bai2ley对团队有效性的测量则从绩效、态度和行为三个维度,其中绩效主要包括质量和生产力,态度主要包括满意度和信任。Campion与Cohen和Bailey对于前两个维度是基本相同的,而在第三个维度上有一些分歧。虽然,在Madhavan和Grover的研究中指出团队绩效可以用有效性和效率两个变量来描述,但其所指的有效性是指产出的质量预期的满足程度,即有效性反映的是实际产出与预期产出之比,与国内学者测量团队有效性的维度有些出入,如果本文也因此而将Campion等人对团队有效性的测

[37]

量维度纳入到团队绩效的测量当中略有不妥。另外,效率则是实际投入与预期投入之比。综合考虑Madhavan等人和Campion等人的观点,本文拟从预期创新质量的满足程度即创新有效性和创新效率两个维度来测量。

2.4　任务类型模块的解构与研究假设

Gladstein与Stewart和Barrick指出高水平的团

队合作并不必然会提高团队绩效,这两者的关系会受到任务特点如新颖性、复杂性和不确定性的调节。任务的这些特性结合起来就是所谓的任务创新性。在院校的科研中,通常可以把科研任务类型划分为基础性研究和应用性研究两类。基础性研究一般都是偏理论性的,并且对创新性要求较高。褚超孚等指出社科研究基础性研究项目在“创新程度”指标评分等级达不到B级,即低于6分时;应用性研究项目在“对部门决策的指导意义”指标评分达不到B级中等水平,即低于7分时,即使其他指标分均很高,该研究项目也会被认为没有意义

[40]

而否定。这表明在基础性的研究中是非常强调创新性的,而应用性的研究强调的是对实践的指导意义。就我国院校科研现状而言,基础性的研究一般是由有关部门通过立项的方式资助,通常这种形式的项目称之为纵向课题。而应用性的研究一般是由企业或其他社会力量资助(也有可能是资助),这种形式的项目通常称之为横向课题。结合以上的陈述可以认为纵向课题的创新性就比横向课题要求更高,创新成为了纵向课题管理的重[41]

心。为此本文将以纵向课题和横向课题作为科研任务类型来研究,并提出以下假设:

H5:科研任务类型在科研团队内互动与科研团队创新绩效之间起着调节作用;

H5a:科研任务类型在团队内互动与团队创新

[38][39]

有效性之间起调节作用;

H5b:科研任务类型在团队内互动与团队创新效率之间起调节作用;2.5　实证模型综合本部分所述及的各个对团队创新绩效有积极意义的因素以及提出的相关假设,就可以进一步把机理模型刻画为图2。

①文献计量法指的是用出版物、专利、引文等科研绩效指标进行对科研绩效进行评估的一种方法(汲培文,1999)。

・1432・

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图2　团队创新绩效影响因素作用机理实证模型(1)影响因素的因子分析

3　实证研究

考虑到团队理论是一个相对成熟的理论状态,

对于这种状态理论的深入研究往往需要根据研究的需要进行现场调研,收集所需的数据,通常需要对数

[42]

据进行统计分析得到量化数据支持的精确模型。因此本文在研究方法上主要考虑采用探索的因子分析和回归分析等方法来对前文所提出的概念模型进行实证研究。3.1　问卷、样本及统计说明

问卷主要是在前文关于对创新绩效有影响的因素分析的基础上,结合团队相关理论研究的问卷设计方法来设计和施测。问卷主体部分共含问题48道,其中个人因素相关的9个,结构因素相关的5个,环境因素相关的7个,互动因素相关的有3组共9个,创新绩效相关的有6组(其中创新有效性3组和创新效率3组)共18个。

在调查的实施过程中,笔者首先选择了浙江某高校的12个科研团队进行了初试和意见征询,对问卷做了部分修改工作,减少问题产生的歧义以利更准确地收集真实的数据。正式施测阶段,在朋友和同学的帮助下,得到了包括浙江、上海和江苏等地9所院校共81个团队的调查数据。其中,社会科学大类(包括管理学、经济学和文学等)的团队45个,占55.5%,自然科学大类(包括医学和理学等)的团队36个,占44.5%。对于数据的处理笔者主要运用了SPSS16.0的软件应用技术和方法。3.2　因子分析

对于回收的问卷首先是对所有变量的相关矩阵

进行检验,采用的方法是SPSS16.0提供的KMO样本测度法和巴特利特球体检验法,计算结果如表1所示。影响因素样本KMO测试结果为0.856(大于0.7),巴特利特球体检验的卡方统计值的显著性概率为0.000(小于0.001),完全适合因子分析的条件。

表1　影响因素KMO测度和巴特利特球体检验

类别KMO样本测度巴特利特球体检验

项目

Approx.Chi-Square

测量值

.8561.770E3210.000

自由度df

显著性概率Sig.

因子分析的处理方法具体包括在Descriptives

中选择变量的描述统计量,Extraction中选择主成分分析法,因子提取原则为因子的特征根大于1,采用方差最大旋转,最大收敛迭代次数为25,Score项选择把变量作为回归分析使用变量保存,至此得到影响因素的一阶因子分析载荷矩阵如表2所示。

因子荷重表中的3个因子对原始变量的解释能力(用累计量表示)达到77.86%,这说明提取的3个因子对底层的各个指标综合反映效果良好。这也使得后续回归分析中应用提取的因子进行分析有了可靠的保障。

(2)创新绩效的因子分析

创新绩效的因子分析方法也采用SPSS16.0来处理,具体处理方法与影响因素相同,此处不再赘述,检验矩阵计算结果如表3所示。

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3.3　回归分析:检验中介变量的中介作用

(1)影响因子对创新绩效的回归分析

由于本文对于创新绩效的测量是从有效性和效率两个维度来设计的,因此在观察影响因素对于创新绩效的作用时也分别从其对创新有效性和创新效率两个方面来展开。为最大限度的减小共线性产生的影响,此处采用逐步回归的方法来处理,以下回归分析未加特别说明均同此,测量结果如表5所示。

表5　影响因子对创新有效性的逐步回归结果非标准化系数标准化系数B标准差Beta常数项-2.331E-17.072

F2F3.709.292.073.073

.709.292

t检验值显著性概率Sig..0009.7574.025

1.000.000.000

调整后的R=0.578,F=55.702,回归效果的

显著性概率为0.000,效果显著,从而验证了假设H3a和H4a。

表6　影响因子对创新效率的逐步回归结果

表3　创新绩效指标KMO测度和巴特利特球体检验

类别

KMO样本测度2

非标准化系数标准化系数

B标准差Beta

常数项-9.229E-17.091

F1F3

.5.192

.092.092

.5.192

t检验值显著性概率Sig..0006.0372.091

1.000.000.040

项目

Approx.Chi-Square

测量值

.773291.49015.000

巴特利特球体检验

自由度df显著性概率Sig.

KMO测量值为0.773(大于0.7)卡方检验的显

著性概率为0.000(小于0.001)。同理,创新绩效指标也完全适用于作因子分析,旋转后所得的因子荷重如表4所示。

创新绩效的6个指标中提取出了2个因子,这两个因子能够解释总体差异的81.72%,这说明因子对于绩效指标的特征反映较好。并且两个因子的结构与原设想的两个测量维度相一致,仍然使用有效性和效率两个名称进行下一步的分析。

结果显示回归效果显著,从而验证了假设H2b和H3b。H2a和H4b没能得到验证,笔者认为主要原因可能与前文所做的假设有关,由于笔者是根据现有文献中三个因素对团队绩效的影响,结合本项研究的需要进而笔者假设其对创新绩效的两个维度上都有影响,作为一种探索性研究是可以接受的。而探索性研究的结果显示只有结构因素和环境因素对于创新绩效中的创新有效性影响显著,而个人因素和结构因素对于创新绩效中的创新效率影响显著。

(2)影响因子对互动因素的回归分析

此处通过影响因子对互动因素的回归分析旨在一方面验证影响因素与团队内部互动之间的关系,二是通过计算结果能充分认识在院校科研团队的科研活动中有关的影响因素与科研团队内部互动之间的各种联系的紧密程度。借助相关软件,测量的结果如下表7所示。

通过逐步回归的方法可以看到科研团队创新绩效的各个影响因子与团队互动的关系都很显著,科研团队环境因素对于团队互动的影响最大,其次是

・1434・

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科研团队内成员的个人因素,再次是科研团队的结

构因素,从而验证了假设H2c、H3c和H4c。

表7　影响因子对互动因素回归结果

非标准化系数标准化系数

B标准差Beta

常数项

F2F1F3

1.235E-11.457.276.253

.0.0.0.0

.602.363.333

t检验值显著性概率Sig..0008.3985.0674.6

1.000.000.000.004

从输出的结果看,由于互动因素的引入使得原

来结构因素和环境因素对创新有效性的影响均有不同程度的减小(具体详见表5和表8的数据)。特别地,结构因素因为互动因素的引入使其对创新有效性的影响已经变得不显著了,但同时也注意到环境变量对于创新有效的影响仍然显著,这并不说明互动因素对于结构因素的中介性要强于环境因素,因为表5的结果显示环境因素对于创新有效性的影响要大大高于结构因素,因此环境因素在被削弱之后仍然对创新有效性有显著影响也是可以接受的。

表9　影响因子对创新效率的作用途径非标准化系数标准化系数B标准差Beta

常数项-7.252E-12.081

F1F3

.392.043.587

.088.087.123

.392.043.446

t检验值显著性概率Sig..0004.463.5004.7

1.000.000.619.000

(3)互动因素的中介作用检验

关于研究一个过程中某个变量是否对其他两个

变量起到一定的中介性作用,方法有很多,在此笔者主要参照Baron和Kenny的测量方法来进行观察,其整个观测的过程可以描述为图3所示。

[43]

互动因子

同样地,由于互动因素的引入使得个人因素和结构因素对于创新效率的影响有所减小,而且从显著性概率看得出引入互动因素之后的回归模型中结

图3　中介变量研究图示(Baron&Kenny,1986)

Baron和Kenny指出在途径a和途径b显著的

情况下,在途径c的分析中由于中介变量的引入使得自变量对于因变量或者产出变量(outcomevaria2ble)的影响有所减小,那么就可以认为这个引入的变量对自变量影响因变量的这个过程中起了一定的

[43]

中介作用。当然,最为完美的是当这个变量引入后原有的自变量对因变量的影响彻底消失。其实这种中介又被称之为完全中介,事实上这种中介在社会科学的研究中是比较难以实现的,而比较常见的是部分中介,即第三个变量的引入削弱了原来两个变量之间的关系,削弱程度越大说明中介作用越明显。于是按照这一指导思想笔者分别进行了两项测量,见表8和表9。

表8　影响因子对创新有效性的作用途径

非标准化系数标准化系数B标准差Beta

常数项-7.258E-12.063

F2F3

.440.144.588

.082.069.115

.440.144.446

t检验值显著性概率Sig..0005.3712.0725.134

1.000.000.042.000

构因素对创新效率的影响不显著,这也证实了互动

因素在这一过程中起到了中介性的作用。本例和上例为分别验证了假设H1a和H1b。综合表7、表8和表9的结果,可以把影响因素、互动因素和创新绩效的相关维度的关系简要的描述如图4所示。3.4　检验调节变量的调节作用

根据Baron等的解释,当预测变量(路径a)、调节变量(路径b)以及预测变量和调节变量的乘积项(路径c)都会对同一个产出变量有影响的话,如果路径c是显著的,则认为调节变量的假设是成立的。借此,笔者分别以课题类型作为本文的调节变量测量文中所指的路径c的显著性,从而借此来观察课题类型在互动因素影响创新绩效过程中是否具有调节作用,于是得到表10和表11的结果。

计算结果显示混合因子在创新有效性和创新效率两张表中都通过了显著性检验。在调节变量值假设为1的情况下,每增加一个单位互动因素会使得创新有效性增加0.443个单位。或者当互动水平不变,假设为一个单位,而调节变量值为ξ时,互动因

ξ-素对创新有效性的影响大小就调整成为1.1490.706。结合本文的现实意义来讲,设M1和M2分

互动因子

别是横向和纵向课题的类型区别码,代表的是两类

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・1435・

图4　影响因素的作用途径示要表10　科研任务类型对互动因素与创新有效性的影响

非标准化系数

B标准差

常数项

课题类型互动因子混合因子

-4.486E-12

.000-.706.727

.212.134.214.135

.000-.7061.149

标准化系数

Beta

t检验值.000.000-.3.3065.382

显著性概率Sig.

1.0001.000.001.000

R=.529;R2=.280;

调整后的R2=.266;

F=20.450

表11　科研任务类型对互动因素与创新效率的影响

非标准化系数

B标准差

常数项

课题类型互动因子混合因子

1.706E-12.0001.042-.276

.191.121.193.122

.0001.042-.437

标准化系数

Beta

t检验值.000.0005.411-2.268

显著性概率Sig.

1.0001.000.000.025

R=.3;R2=.413;

调整后R2=.402;

F=37.126

课题的创新性要求的高低,不确定性大小等,根据前文所述可得M1[38]

之间的关系还取决于项目的创新性。同理来分析创新效率的问题。假设调节变量为单位值的情况下,每增加一个单位的互动因素会对创新效率产生0.605个单位的积极影响。或者当互动水平不变,假设为一个单位值,而调节变量值为ξ时,互动因素

对创新效率的影响大小就调整成为1.042-ξ01437。结合本文的现实意义来讲,仍以M1和M2

为例(M1・1436・

科　学　学　研　究第27卷　

4　主要结论、不足与展望

通过理论和实证相结合的方式得到这样一些基

本认识:第一,以科研团队从事科研任务为例,团队成员个人因素(如知识、技能及责任心等)、团队结构因素(如学科背景、能力结构及稳定性等)和团队环境因素(如培训、科研资源及管理层关心和支持等)对科研创新绩效都有积极作用。团队环境因素更多的是通过影响创新有效性的方式影响创新绩效,团队成员个人因素则是通过影响创新效率的方式影响创新绩效,而团队结构因素不仅会对创新效率有影响而且还对创新有效性有显著影响。第二,科研团队作为从事知识密集型同时又是与创新紧密联系的工作团队,团队内部互动是很重要的。互动因素对科研团队的创新绩效意义重大,不仅影响了创新有效性同时也影响着创新效率,可以说结构因素和环境因素对创新有效性的影响很大程度上是通过互动因素实现的,而个人因素和结构因素对创新效率的影响也部分通过互动因素中介而实现。第三,科研任务类型在整个作用过程中起着调节性的作用,即科研团队创新绩效受团队互动的影响的同时还受到科研任务类型不同的影响,科研任务对创新性要求相对较高,不确定性较强,团队互动对科研创新的有效性影响相对要大,而对创新效率影响要小。反之,科研任务对创新性要求相对较低则团队互动对创新效率的影响较大,更大程度上通过提高创新效率来提高创新绩效。

存在几个不足的地方:第一,有关样本问题,主要在于两个方面:(1)样本的代表性问题,本文选取的几所学校都是在国内排名相对靠前的大学,主要是考虑到在这些大学里面科研活动相对比较频繁,没能选取一般院校科研团队的样本。另外,除了高等院校之外,尚还有其他一些科研机构如社会科学院和中国科学院的研究所等也是我国社会科学和自然科学专门研究机构,该研究中也没有样本入例,是否会因此影响样本的代表性尚不明确。(2)样本量的问题。研究共采用了81个团队的数据资料,而事实上在综合性大学里科研团队是很多的,比较常见的是以导师为核心形成的各个团队,一个导师就可能拥有一个研究团队,团队规模一般少则三四人多则几十人不等,还包括一些项目制团队(因项目需要组建的临时团队)等,这样,一个学院多则可能会

有上百个研究团队存在。虽然样本量从统计学意义上能够满足研究的需要,但从比例上可能还是会略显少了点。第二,作用机理的研究不够深入,研究的样本涉及医学、理学、管理学、经济学和文学等多个学科的科研团队,将这些学科不同的科研团队作为一个整体来研究一方面是使得样本结构相对合理,然另一方面就容易出现抹杀学科差异性的问题,学科特点不同具体的科研活动组织过程就可能存在着一定的差异。

针对以上的问题,所以在进一步研究中可能会在三个方面有所改进。第一,科研团队类型多样化,进一步的研究不仅涉及的样本容量要大,而且要把上文所提到的专门研究机构的科研团队纳入到研究样本之中,特别地还可关注一下项目制科研团队的相关问题。第二,是对创新绩效决定因素的作用机理进一步地剖析,是否可以考虑按学科类型来观察科研团队创新绩效决定因素的作用机理和影响大小,如从学科大类上分别从社会科学和自然科学来设计相关研究,笔者在研究之初有这种设想限于研究的篇幅和避免研究过于繁杂难以驾驭而未能实现。第三,是对团队互动因素的研究,团队互动因素在这个作用过程中就像是一个还未完全解析的黑箱,进一步的研究中可以涉及互动的影响因素,研究哪些因素对团队互动有促进作用,哪些因素对团队互动是不利的,这对于提高互动水平从而提高创新绩效是很有意义的,特别是对于科研团队而言意义更大。参考文献:

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Theinfluentialfactorsoninnovationperformanceof

researchteamanditsmechanism

ZHENGXiao-yong,LOUYang

1

2

(11ZhejiangUniversity,Hangzhou310058,China;21FirstCapitalSecuritiesCo.Ltd.,Shanghai518028,China)

Abstract:Thisworkstudiestheinnovationperformanceofresearchteamonthebasisoftheresearchonteamperformance.Weanalyzetheinnovationperformancefromtwodimensions,innovationeffectivenessandinnovationefficiency,preliminarilyexploringtheimpactofpersonalfactor,structurefactorandenvironmentfactoronteam’sinnovationperformance.Themechanismmodelisproposedtoshowthefactorrolingininnovationperformancebasedontheconceptualmodelofteamtheory.Thedatashowthattheinnerinteractionactsasamediatorvariablebetweenstructurefactor&environmentfactorandtheinnovationeffectiveness,betweenpersonalfactor&structurefactorandtheinnovationefficiencywhilethetypeofresearchactsasamoderatorvariablebetweeninnerinteractionandthein2novationeffectiveness,andalsobetweeninnerinteractionandtheinnovationefficiency.Keywords:researchteam;innovationperformance;teamtheory