摘要:通过企业问卷调查,利用多层线性模型,对理论假设进行验证。结果显示,个体层面的知识共享四个维度对员工创造力有显著的正向影响,而组织层面的知识共享三个维度则单独或两两合并对上述关系起调节作用。 关键词:知识共享; 员工创造力; 多层线性模型 中图分类号:F272.92文献标识码:A文章编号:1001-8409(2013)06-0094-04 引言 随着世界向知识社会的转变,知识已然成为今天惟一有意义的资源[1]。而无论是Stemberg的创造力投资理论还是Woodman的创造力交互理论也都强调知识是创造力的重要来源,认为知识将单独或与其他因素一起影响员工的创造力[2]。Amabile[3]进一步指出,员工现有的知识积累会决定其未来创造活动的方向[3]。然而,应该注意到,员工知识积累与知识共享程度密切相关。员工知识共享程度越高,将问题反馈、引申的机会就越大,从而能促使知识积累速度成指数增长。为此,知识共享对员工创造力的影响成为创造力研究的新趋向。综合已有关于知识共享促进员工创造力的研究成果,易于发现其分析重点,要么集中在员工知识共享层面。比如,以VonHippel、Schrader为代表的部分学者认为,个体对经济利益的预期是影响知识共享行为的关键因素,特别是在非正式的知识共享中,经济利益的作用尤为突出[4,5]。Cabrera在对372名员工的知识共享影响因素的实证研究中发现,个体自我效能感可以提高员工的合作意愿,同时也能促进其知识共享,影响员工创造力的发挥[6]。要么集中于从组织层面识别、测评知识共享能力,或是设计组织知识共享环境,以完善组织内部制度、文化环境,推动成员参与知识共享活动,从而利于员工个人创造力的提升[7]。但是,几乎很少有文献会考虑同时从个体、组织两个层面出发,分析二者在知识共享影响员工创造力过程中担纲的角色。 本文认为,研究知识共享对员工创造力的影响应从个体、组织两个层面综合考量。前者作为个体层面的变量,其实质是关注员工知识共享动机,强调的是员工利用知识共享增强自身创造力的主动性。只有员工有意愿参与知识共享活动,才可能通过交流沟通,学习到他人的经验和技术,并在工作实践中创造性应用,进而将创造性活动获取的高价值知识再次投入共享活动,如此螺旋性上升,不断丰富自有知识积累,从而才会开拓思维,发展新思想、新创意,提升创造力。而后者是组织层面的变量,主要指企业为个体知识共享提供的便利与支持。毕竟员工知识共享活动在组织中进行,企业有关知识共享的制度、文化、技术支持自然会作用于个体知识共享活动,进而间接对员工创造力产生影响。因此,研究知识共享对员工个体创造力的影响,应当同时考虑个体层面和组织层面。为验证这一观点,本文在进行广泛数据调查的基础上,采用多层线性模型(HLM),从个体和组织两个层面,实证分析知识共享对员工创造力的影响。 1理论和假设 1.1个体层面 Crossan认为,知识存在于不同水平的组织和成员个体之中,当个体受到内外动机的支配,愿意交换并共享知识时,就会去整合知识,并在知识和资源交换的过程中获得增效的利益[8]。其中,所谓增效的利益,就包括员工个体知识存量的增加,新思想新做法的涌现、分析解决问题能力的改善,即员工创造力的提升。因此,在个体层面上员工创造力直接受知识共享动机的影响。而知识共享动机,学者们从20世纪90年代就开始讨论,期间分析主流经历了定性分析向定量分析方法的转变,至今学者们主要以经济动机/非经济动机或者外部动机/内部动机作为基本分类框架,关注知识共享动机的组成因素,以及各因素在知识共享行为过程中的影响强度。本文在参阅他人研究的基础上,认为个体层面影响员工创造力的知识共享动机可以从愿景规划、任务导向、成员支持、参与安全四个维度展开分析。 (1) 愿景规划与员工创造力关系:未来生动的前景,会促使员工在学习知识、利用知识积累进行创造性实践活动、并将实践获取的高价值知识再次共享时,即使遇到阻碍,仍坚持知识共享和创新。所以,管理层为员工设定清晰的组织目标是员工在工作中表现出高水平创造力的一个关键性因素。本文假设: H1:愿景规划与员工创造力正向相关。 (2) 任务导向与员工创造力关系:任务卷入理论认为推动创造的关键点在于,人对所承担的任务的深深喜爱和欣赏,进而会全身心的投入。而对员工而言,在力所能及的范围内,才会有积极性去参与知识共享活动,并在任务中主动验证、尝试利用自己的知识存量解决问题,进而使自己的创造力得以提升。正如Amabile所言,以任务导向为标志的内部动机有利于创造性[9]。因此本文假设: H2:任务导向与员工创造力正向相关。 (3) 成员支持与员工创造力关系:成员支持指成员在工作中尝试引进新的或改进的方法,并把实践积累贡献共享时,在多大程度上可以得到周围人群的赞许和实际支持。期望理论指出,期望值和效价的乘积决定动机水平。当员工在创造性实践中,如果能得到来自领导或同事的支持,特别是有机会获取资源供给方面的帮助,则其对创新结果的期望值会有所增加,进而利于改善工作动机、充分发挥创造力。Andrews的研究表明[10],个体承受的时间压力与其观点的创造性负向相关。但是,如果企业其他成员能为员工提供合适的资源,一定程度上对员工尝试创造性构想恰当的指导帮助,则员工创造活动会倾向主动。因此本文假设: H3:共享支持与员工创造力正向相关。 (4) 参与安全与员工创造力关系 对员工而言,尤其是具备高价值隐性知识的员工而言,其行为是与其职业生涯相联系,而非当下所在的企业。因此,只有在感知参与知识共享不会导致搭便车,而对其自身的职业生涯产生威胁时,员工才有积极性去交流、共享自己在创造性活动中获得的知识,否则,即使知识共享能对其创造力提升有现实的意义,员工也不会有积极性参与其中。因此本文假设: H4:参与安全与员工创造力正向相关。 1.2组织层面 从心理契约理论而言,个体层面的知识共享动机其实是个人对组织的。关于员工参与知识共享活动,主动学习、获取知识,并在任务实施过程中,利用知识积累充分提升自己创造能力的活动所持有的心理契约集合。但是,心理契约是个人向组织做出的贡献和组织向个人提供的激励诱因之间的平衡点。在内容上,不仅包括员工个体对组织的期待,而且也包含组织对个体期待实现的支持。心理契约构建的过程实际上就是通过互惠原则去寻求这两方面内容平衡的过程[11]。因此,在组织层面上,应当有相应的安排,此类安排能使员工产生信任,感受到其参与知识共享付出的努力会得到组织的支持和回报,从而促使员工从其他成员在组织中利用知识共享,提升创造力的活动中能够产生替代学习。换言之,这是组织技术、制度环境在动机激发活动中的作用。对于此类组织安排,本文认为应从信息技术、共享制度、共享文化三个维度予以考虑。 (1) 信息技术的作用:知识共享是与信息技术交织在一起的,从某种程度而言,知识共享就是架构在成熟的信息技术之上的。在知识共享过程中,无论是编码化知识的存储库连接模式还是知识交换的网络互动模式,都需要完善的信息技术的支持[12]。因此,信息技术的缺失将直接削弱个体知识共享动机,计算机中介沟通技术的利用会直接影响个体的组织承诺。为此,本文假设: H5:信息技术对个体层面知识共享与员工创造力之间关系存在正向调节作用。 (2) 共享制度的作用:一旦员工个体层面的知识共享活动以制度形式存在,比如对其利用知识共享进行创造性活动的经济报酬以薪酬奖励、职位晋升等形式的规章制度公布,作为企业活动过程中共同遵守的规定和准则,自然代表组织层面对员工层面创造性活动的激励,具有公示、公信的效果。为此,本文假设: H6:共享制度对个体层面知识共享与员工创造力之间关系存在正向调节作用。 (3) 共享文化的作用:费孝通的差序格局理论形象地剖析了中国员工不愿意与“圈外人”共享知识的现象,而这一不共享行为会增强个体的知识储存动机。为打破这种格局,企业内共享文化的培育是必要的[13]。在此文化氛围中,员工乐于主动去沟通交流,共享自己的知识积累,并将其在创造性活动中获取的经验知识投入共享,以赢取他人的尊重及相应的声望。为此,本文假设: H7:共享文化对个体层面知识共享与员工创造力之间关系存在正向调节作用。 2研究方法 2.1数据采集说明 本文在参考相关知识共享的文献基础上[14~17],设计了自有的知识共享问卷。卷面分为个体层面知识共享、组织层面知识共享两大部分。其中,个体层面包括愿景规划、任务导向、成员支持、参与安全四个维度,而组织层面则有信息技术、共享制度、共享文化三个维度。至于员工创造力的测量,笔者参考学者Zhou[18]的研究,设计了包含9个问题的员工创造力量表。各题项衡量方式采用里克特(Likert)5点量表。问卷发放对象则以工作所在高校的企业培训班学员、笔者所带班级毕业5年以上的部分学生、博士就读学校MBA学员为调查对象,询问其所在企业是否愿意参与项目的问卷调查,结果有83家表示可以协助。在决定抽样对象后,2011年9月,以E-mail、直接邮寄等方式,对83家企业进行调查,每家企业发放问卷20份,共回收1224份。Pedhazur等指出,问卷分析的稳定性与样本大小有关,一般每个测量题项需要4~10个样本才能使分析结果较为稳定[19]。为此,本文在对问卷内容填写明显不符合实际或有效问卷数小于4的企业予以剔除后,最终形成77家企业的921份问卷用于正式分析,企业样本的有效率达到927%,员工样本的有效填写率为752%。从企业的分布来看,出于样本来源的限制,主要集中在陶瓷、电子、交通、工程设计领域,而金融、中介、制药、食品领域也有少量企业。至于填写问卷员工,其为样本企业服务年限在3~7年的居多,从事技术的员工有615%,从事管理的有395%,受教育程度为本科及以上学历的占到75%以上,这几项特征符合本研究的需要。 22量表质量和多层数据问题 信度分析能考察量表的可靠性程度,一般采用Cronbach’s 系数检验。在本研究中,个体层面知识共享四个因子的α系数分别为0764、0723、0687和0711,组织层面知识共享的三个因子α系数分别为0742、0715和0684,员工创造力的α系数为0747。显然,测量题项有较好的信度。通常在社会科学研究中,只要α>06就可以认为问卷的信度能够接受。为此,本文设计的问卷调查题项可以接受。 同时,本文研究量表的内容参考了国内外学者的研究成果,且在题项表达上,也和相关专家进行了反复探讨,因此问卷的内容效度理应符合要求。至于结构效度,本文因子分析结果表明,各因子载荷基本都在07以上,且团队层面知识共享变量解释方差比例在689%~7421%之间,个体层面知识共享变量累积方差比例为667%~803%之间,员工创造力方差解释比例为874%,为此,由探索性因素分析结果大致能看出,因子与研究假设量表构思一致,检验结果符合要求。 由于对组织层面变量的测量是由个体多重评估的平均值得到,因此需要从组内同质性和组间差异性两个方面来论证。结果表明,rwg值在077~083的范围内,都大于经验值070,代表调查数据的组内一致性吻合要求。而ICC(1)在008~017之间,满足James提出的0~05之间的范围要求[20],因此,各变量在各企业中有充足的内部同质性。ICC(2)的值介于074~082之间,符合大于070的经验要求,说明调查数据在组间稳定性和变异性方面都是满足要求的,适合用个体数据的算数平均值作为组织层次变量的观测值。 3研究结果 多层线性模型(Hierarchical Liner Modeling,HLM)是一个可以估计各层面数据变化,涵盖不同层级变量的统计模型,被广泛应用于分层数据分析的实践中。因此,本文采用该方法以及HLM608统计软件对研究假设进行显著性检验。 31假设检验 具体而言,首先只对第一层面(员工)的知识共享变量进行分析建模,然后依据第一层面变量分析的显著性检验结果,确定第一层面的变量在第二层面(组织)上的差异是否显著。如果差异显著,则需要根据差异来选择合适的第二层面上的知识共享变量作为自变量建立模型,做进一步分析。如果差异不显著,则无需建构第二层模型。分析结果见表1。 其中,个体层面知识共享变量的回归系数分别为00477、01872、01779和01892,而且T检验都达到了005的显著水平,初步说明假设H1、H2、H3和H4是合理的。而随机效应结果中,任务导向、成员支持、参与安全的方差成分都达到005显著水平,说明个体层面的知识共享变量中,任务导向、成员支持、参与安全在不同的组织间对创造力的影响存在显著差异,需要加入适当的组织层面(第二层)知识共享变量予以解释。至于愿景规划变量,由于其方差成分不显著,因此,可以不考虑其对员工创造力的回归系数在不同组织之间的变异而构建相应的二层模型。如果以方差成分达到显著的回归系数为因变量,用组织层面知识共享变量作为自变量建立二层(组织层)的回归方程来解释组织之间的变异,则相关结果见表2所示。 从显著性检验结果来看,组织层面的信息技术变量对个体层面任务导向与员工创造力关系的回归系数为0077527(p 而组织层面的共享制度变量,对成员支持、参与安全与员工创造力关系的回归系数分别为012336、0037691,至于组织层面的共享文化变量,对成员支持、参与安全与员工创造力关系的回归系数则分别为0077036、0032178,且都通过了显著性检验。为此,共享制度、共享文化主要解释个体层面成员支持、参与安全与员工创造力关系的组织间差异。其原因在于,无论是成员支持还是参与安全变量,其对员工创造力的正向推动,关键在于组织内是否成功营造了一种良好的氛围。在此氛围中,成员能够感受到参与知识共享的安全以及来自组织的支持,坚信自己不会因为贡献知识或是努力学习知识,而在组织中受到人际关系的排斥,更不会担心在知识共享活动中自己付出的努力会得不到组织的承认,或是参与知识共享会使得自己的职业生涯受到威胁。显然,这种良好氛围则来源于组织制度的完善和组织文化的提升,其程度会因组织实际情况不同而相异。因此,H6、H7假设部分成立,应修正为共享制度对个体层面成员支持、参与安全与员工创造力之间存在正向调节作用,以及共享文化对个体层面成员支持、参与安全与员工创造力之间存在正向调节作用。 32方差成分变化 检验的最后是比较加入组织层面变量后的相关方差成分的变化,以考察组织层面变量对不同变异解释的方差比例,从而从另一个角度说明加入组织层面变量后对模型的改善程度。结果见表3。 表中数据表明,任务导向-员工创造力的斜率在不同组织间的变异有65%被组织层面的信息技术支持解释。成员支持-员工创造力的斜率和参与安全-员工创造力在不同组织间的变异分别有805%、106%被组织层面的参与安全解释,且检验结果都达到了显著。由于第二层已然设定了解释的自变量,所以这里检验的是在被组织变量解释过后,个体层回归系数在组织间是否还存在显著差异。显著性结果显示,还有其他组织变量会作用于任务导向、成员支持、参与安全与员工创造力间的斜率。 4结论 员工个体参与知识共享,在积极贡献自有知识的同时,通过努力学习,不断弥补自己的知识缺口,在工作实践中尝试、检验,并再次将实践所得的高价值知识与组织其他成员分享,进而在此过程中,提升自身的创造力,这一知识共享促进员工创造力的路径是可行的。但是,其中的关键问题在于,员工是否有意愿发挥参与的主动性。本文认为,主动性来源于两方面,一是个体层面知识共享动机,包含愿景规划、任务导向、成员支持、参与安全四个维度,这一假设在本文通过显著性检验。而另一来源则取决于组织是否成功发出支持员工个体知识共享的信号。具体而言,这一信号就是组织提供的知识共享环境是否能让员工感受到参与知识共享的努力会得到组织的支持。显然,这一信号的强度会因组织的不同而有所差异。本文利用HLM模型,证实了组织层面的这一差异,会间接影响到组织中员工通过知识共享提升创造力路径的有效性差别。为此,知识共享促进员工创造力应该是包括员工个体层面、组织层面变量在内的二层模型。换言之,知识共享促进员工创造力不应视作员工或是组织单方面的问题,而是员工与所属企业间的一份契约,其有效实施不仅取决于员工的主动参与,同样也需要组织层面的支持。 参考文献: [1]Guilford J P. Creative Talents:Their Nature Uses and Development[J]. Strategic Management Journal, 2001 (11):1133-1153. [2]德鲁克. 后资本主义社会[M]. 上海, 上海译文出版社, 1998(1). [3]Amabile T M. Motivating Creativity in Organizations:On Doing What You Love and Loving What You Do[J]. California Management Review, 1997,40(1):39-58. [4]Von Hippel E. Cooperation between Rivals: Informal Know-how Trading: Sloan School of Management[J]. MIS Quarterly, 2005,29(1): 59-85. [5]Scharder S. Gaining Advantage by Leaking Information: Informal Information Trading[J]. European Management Journal, 2005, 13(2):156-163. [6]Cabrera A. Determinants of Individual Engagement in Knowledge Sharing[J]. The International Journal of Human Resource Management, 2006, 17(2): 245-264. [7]Hsu M H. Knowledge Sharing Practices as a Facilitating Factor for Improving Organizational Performance Through Human Capital: A Preliminary Test[J]. Organization Science, 2007, 2(1):88-115. [8]Crossan M. An Organizational Learning Framework:From Intuition to Institution[J].Academy of Management Review,1999,24(3):522-537. [9]Amabile T M. Social Psychology of Creativity: A Componential Conceptualization[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 1983,43:357-377. [10]Andrews J,Smith D C. In Search of the Marketing Imagination: Factors Affecting the Creativity of Marketing Programs for Mature Products[J]. Journal of Marketing Research,1996,33:174-187. [11]Kerr N L, Bruun S E. Dispensability of Member Effort and Group Motivation Losses:Free Rider Effects[J].Journal of Personality and Social Psychology, 1983,44:78–94. [12]Alavi M, Leidner D E. Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues[J]. MIS Quarterly,2001,25(1):107-136. [13]于光君. 费孝通的差序格局理论及其发展[J]. 社会科学论坛, 2006(12): 51-54. [14]黄芳, 马剑虹. 企业员工知识共享的理性行为模型[J]. 科研管理, 2010(3): 120-126. [15]Bock G. Behavioral Intention Formation in Knowledge Sharing: Examing the Roles of Extrinstic Motivators、Social-psychological Factors and Organizational Climate[J]. MIS Quarterly, 2005, 29(1): 87-111. [16]宋志红, 范黎波. 企业内员工知识共享的实证研究[J]. 管理学报, 2010(3): 400-405. [17]宋志红, 陈澎. 知识特性、知识共享与企业创新能力关系的实证研究[J]. 科学学研究, 2010(4): 597-604. [18]Zhou J, George J M. When Job Dissatisfaction Leads to Creativity: Encouraging the Expression of Voic[J]. Academy of Management Journal, 2001(44): 682-696. [19]Pedhazur E J, Schmelekin L P. Measurement, Design, and Analysis: An Integrated Approach [M]. NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publisher,1991. [20]James L R. Aggregation Bias in Estimates of Perceptual Agreement[J]. Journal ofApplied Psychology, 1982, 67: 219-229. (责任编辑:唐杰)
摘要:通过企业问卷调查,利用多层线性模型,对理论假设进行验证。结果显示,个体层面的知识共享四个维度对员工创造力有显著的正向影响,而组织层面的知识共享三个维度则单独或两两合并对上述关系起调节作用。 关键词:知识共享; 员工创造力; 多层线性模型 中图分类号:F272.92文献标识码:A文章编号:1001-8409(2013)06-0094-04 引言 随着世界向知识社会的转变,知识已然成为今天惟一有意义的资源[1]。而无论是Stemberg的创造力投资理论还是Woodman的创造力交互理论也都强调知识是创造力的重要来源,认为知识将单独或与其他因素一起影响员工的创造力[2]。Amabile[3]进一步指出,员工现有的知识积累会决定其未来创造活动的方向[3]。然而,应该注意到,员工知识积累与知识共享程度密切相关。员工知识共享程度越高,将问题反馈、引申的机会就越大,从而能促使知识积累速度成指数增长。为此,知识共享对员工创造力的影响成为创造力研究的新趋向。综合已有关于知识共享促进员工创造力的研究成果,易于发现其分析重点,要么集中在员工知识共享层面。比如,以VonHippel、Schrader为代表的部分学者认为,个体对经济利益的预期是影响知识共享行为的关键因素,特别是在非正式的知识共享中,经济利益的作用尤为突出[4,5]。Cabrera在对372名员工的知识共享影响因素的实证研究中发现,个体自我效能感可以提高员工的合作意愿,同时也能促进其知识共享,影响员工创造力的发挥[6]。要么集中于从组织层面识别、测评知识共享能力,或是设计组织知识共享环境,以完善组织内部制度、文化环境,推动成员参与知识共享活动,从而利于员工个人创造力的提升[7]。但是,几乎很少有文献会考虑同时从个体、组织两个层面出发,分析二者在知识共享影响员工创造力过程中担纲的角色。 本文认为,研究知识共享对员工创造力的影响应从个体、组织两个层面综合考量。前者作为个体层面的变量,其实质是关注员工知识共享动机,强调的是员工利用知识共享增强自身创造力的主动性。只有员工有意愿参与知识共享活动,才可能通过交流沟通,学习到他人的经验和技术,并在工作实践中创造性应用,进而将创造性活动获取的高价值知识再次投入共享活动,如此螺旋性上升,不断丰富自有知识积累,从而才会开拓思维,发展新思想、新创意,提升创造力。而后者是组织层面的变量,主要指企业为个体知识共享提供的便利与支持。毕竟员工知识共享活动在组织中进行,企业有关知识共享的制度、文化、技术支持自然会作用于个体知识共享活动,进而间接对员工创造力产生影响。因此,研究知识共享对员工个体创造力的影响,应当同时考虑个体层面和组织层面。为验证这一观点,本文在进行广泛数据调查的基础上,采用多层线性模型(HLM),从个体和组织两个层面,实证分析知识共享对员工创造力的影响。 1理论和假设 1.1个体层面 Crossan认为,知识存在于不同水平的组织和成员个体之中,当个体受到内外动机的支配,愿意交换并共享知识时,就会去整合知识,并在知识和资源交换的过程中获得增效的利益[8]。其中,所谓增效的利益,就包括员工个体知识存量的增加,新思想新做法的涌现、分析解决问题能力的改善,即员工创造力的提升。因此,在个体层面上员工创造力直接受知识共享动机的影响。而知识共享动机,学者们从20世纪90年代就开始讨论,期间分析主流经历了定性分析向定量分析方法的转变,至今学者们主要以经济动机/非经济动机或者外部动机/内部动机作为基本分类框架,关注知识共享动机的组成因素,以及各因素在知识共享行为过程中的影响强度。本文在参阅他人研究的基础上,认为个体层面影响员工创造力的知识共享动机可以从愿景规划、任务导向、成员支持、参与安全四个维度展开分析。 (1) 愿景规划与员工创造力关系:未来生动的前景,会促使员工在学习知识、利用知识积累进行创造性实践活动、并将实践获取的高价值知识再次共享时,即使遇到阻碍,仍坚持知识共享和创新。所以,管理层为员工设定清晰的组织目标是员工在工作中表现出高水平创造力的一个关键性因素。本文假设: H1:愿景规划与员工创造力正向相关。 (2) 任务导向与员工创造力关系:任务卷入理论认为推动创造的关键点在于,人对所承担的任务的深深喜爱和欣赏,进而会全身心的投入。而对员工而言,在力所能及的范围内,才会有积极性去参与知识共享活动,并在任务中主动验证、尝试利用自己的知识存量解决问题,进而使自己的创造力得以提升。正如Amabile所言,以任务导向为标志的内部动机有利于创造性[9]。因此本文假设: H2:任务导向与员工创造力正向相关。 (3) 成员支持与员工创造力关系:成员支持指成员在工作中尝试引进新的或改进的方法,并把实践积累贡献共享时,在多大程度上可以得到周围人群的赞许和实际支持。期望理论指出,期望值和效价的乘积决定动机水平。当员工在创造性实践中,如果能得到来自领导或同事的支持,特别是有机会获取资源供给方面的帮助,则其对创新结果的期望值会有所增加,进而利于改善工作动机、充分发挥创造力。Andrews的研究表明[10],个体承受的时间压力与其观点的创造性负向相关。但是,如果企业其他成员能为员工提供合适的资源,一定程度上对员工尝试创造性构想恰当的指导帮助,则员工创造活动会倾向主动。因此本文假设: H3:共享支持与员工创造力正向相关。 (4) 参与安全与员工创造力关系 对员工而言,尤其是具备高价值隐性知识的员工而言,其行为是与其职业生涯相联系,而非当下所在的企业。因此,只有在感知参与知识共享不会导致搭便车,而对其自身的职业生涯产生威胁时,员工才有积极性去交流、共享自己在创造性活动中获得的知识,否则,即使知识共享能对其创造力提升有现实的意义,员工也不会有积极性参与其中。因此本文假设: H4:参与安全与员工创造力正向相关。 1.2组织层面 从心理契约理论而言,个体层面的知识共享动机其实是个人对组织的。关于员工参与知识共享活动,主动学习、获取知识,并在任务实施过程中,利用知识积累充分提升自己创造能力的活动所持有的心理契约集合。但是,心理契约是个人向组织做出的贡献和组织向个人提供的激励诱因之间的平衡点。在内容上,不仅包括员工个体对组织的期待,而且也包含组织对个体期待实现的支持。心理契约构建的过程实际上就是通过互惠原则去寻求这两方面内容平衡的过程[11]。因此,在组织层面上,应当有相应的安排,此类安排能使员工产生信任,感受到其参与知识共享付出的努力会得到组织的支持和回报,从而促使员工从其他成员在组织中利用知识共享,提升创造力的活动中能够产生替代学习。换言之,这是组织技术、制度环境在动机激发活动中的作用。对于此类组织安排,本文认为应从信息技术、共享制度、共享文化三个维度予以考虑。 (1) 信息技术的作用:知识共享是与信息技术交织在一起的,从某种程度而言,知识共享就是架构在成熟的信息技术之上的。在知识共享过程中,无论是编码化知识的存储库连接模式还是知识交换的网络互动模式,都需要完善的信息技术的支持[12]。因此,信息技术的缺失将直接削弱个体知识共享动机,计算机中介沟通技术的利用会直接影响个体的组织承诺。为此,本文假设: H5:信息技术对个体层面知识共享与员工创造力之间关系存在正向调节作用。 (2) 共享制度的作用:一旦员工个体层面的知识共享活动以制度形式存在,比如对其利用知识共享进行创造性活动的经济报酬以薪酬奖励、职位晋升等形式的规章制度公布,作为企业活动过程中共同遵守的规定和准则,自然代表组织层面对员工层面创造性活动的激励,具有公示、公信的效果。为此,本文假设: H6:共享制度对个体层面知识共享与员工创造力之间关系存在正向调节作用。 (3) 共享文化的作用:费孝通的差序格局理论形象地剖析了中国员工不愿意与“圈外人”共享知识的现象,而这一不共享行为会增强个体的知识储存动机。为打破这种格局,企业内共享文化的培育是必要的[13]。在此文化氛围中,员工乐于主动去沟通交流,共享自己的知识积累,并将其在创造性活动中获取的经验知识投入共享,以赢取他人的尊重及相应的声望。为此,本文假设: H7:共享文化对个体层面知识共享与员工创造力之间关系存在正向调节作用。 2研究方法 2.1数据采集说明 本文在参考相关知识共享的文献基础上[14~17],设计了自有的知识共享问卷。卷面分为个体层面知识共享、组织层面知识共享两大部分。其中,个体层面包括愿景规划、任务导向、成员支持、参与安全四个维度,而组织层面则有信息技术、共享制度、共享文化三个维度。至于员工创造力的测量,笔者参考学者Zhou[18]的研究,设计了包含9个问题的员工创造力量表。各题项衡量方式采用里克特(Likert)5点量表。问卷发放对象则以工作所在高校的企业培训班学员、笔者所带班级毕业5年以上的部分学生、博士就读学校MBA学员为调查对象,询问其所在企业是否愿意参与项目的问卷调查,结果有83家表示可以协助。在决定抽样对象后,2011年9月,以E-mail、直接邮寄等方式,对83家企业进行调查,每家企业发放问卷20份,共回收1224份。Pedhazur等指出,问卷分析的稳定性与样本大小有关,一般每个测量题项需要4~10个样本才能使分析结果较为稳定[19]。为此,本文在对问卷内容填写明显不符合实际或有效问卷数小于4的企业予以剔除后,最终形成77家企业的921份问卷用于正式分析,企业样本的有效率达到927%,员工样本的有效填写率为752%。从企业的分布来看,出于样本来源的限制,主要集中在陶瓷、电子、交通、工程设计领域,而金融、中介、制药、食品领域也有少量企业。至于填写问卷员工,其为样本企业服务年限在3~7年的居多,从事技术的员工有615%,从事管理的有395%,受教育程度为本科及以上学历的占到75%以上,这几项特征符合本研究的需要。 22量表质量和多层数据问题 信度分析能考察量表的可靠性程度,一般采用Cronbach’s 系数检验。在本研究中,个体层面知识共享四个因子的α系数分别为0764、0723、0687和0711,组织层面知识共享的三个因子α系数分别为0742、0715和0684,员工创造力的α系数为0747。显然,测量题项有较好的信度。通常在社会科学研究中,只要α>06就可以认为问卷的信度能够接受。为此,本文设计的问卷调查题项可以接受。 同时,本文研究量表的内容参考了国内外学者的研究成果,且在题项表达上,也和相关专家进行了反复探讨,因此问卷的内容效度理应符合要求。至于结构效度,本文因子分析结果表明,各因子载荷基本都在07以上,且团队层面知识共享变量解释方差比例在689%~7421%之间,个体层面知识共享变量累积方差比例为667%~803%之间,员工创造力方差解释比例为874%,为此,由探索性因素分析结果大致能看出,因子与研究假设量表构思一致,检验结果符合要求。 由于对组织层面变量的测量是由个体多重评估的平均值得到,因此需要从组内同质性和组间差异性两个方面来论证。结果表明,rwg值在077~083的范围内,都大于经验值070,代表调查数据的组内一致性吻合要求。而ICC(1)在008~017之间,满足James提出的0~05之间的范围要求[20],因此,各变量在各企业中有充足的内部同质性。ICC(2)的值介于074~082之间,符合大于070的经验要求,说明调查数据在组间稳定性和变异性方面都是满足要求的,适合用个体数据的算数平均值作为组织层次变量的观测值。 3研究结果 多层线性模型(Hierarchical Liner Modeling,HLM)是一个可以估计各层面数据变化,涵盖不同层级变量的统计模型,被广泛应用于分层数据分析的实践中。因此,本文采用该方法以及HLM608统计软件对研究假设进行显著性检验。 31假设检验 具体而言,首先只对第一层面(员工)的知识共享变量进行分析建模,然后依据第一层面变量分析的显著性检验结果,确定第一层面的变量在第二层面(组织)上的差异是否显著。如果差异显著,则需要根据差异来选择合适的第二层面上的知识共享变量作为自变量建立模型,做进一步分析。如果差异不显著,则无需建构第二层模型。分析结果见表1。 其中,个体层面知识共享变量的回归系数分别为00477、01872、01779和01892,而且T检验都达到了005的显著水平,初步说明假设H1、H2、H3和H4是合理的。而随机效应结果中,任务导向、成员支持、参与安全的方差成分都达到005显著水平,说明个体层面的知识共享变量中,任务导向、成员支持、参与安全在不同的组织间对创造力的影响存在显著差异,需要加入适当的组织层面(第二层)知识共享变量予以解释。至于愿景规划变量,由于其方差成分不显著,因此,可以不考虑其对员工创造力的回归系数在不同组织之间的变异而构建相应的二层模型。如果以方差成分达到显著的回归系数为因变量,用组织层面知识共享变量作为自变量建立二层(组织层)的回归方程来解释组织之间的变异,则相关结果见表2所示。 从显著性检验结果来看,组织层面的信息技术变量对个体层面任务导向与员工创造力关系的回归系数为0077527(p 而组织层面的共享制度变量,对成员支持、参与安全与员工创造力关系的回归系数分别为012336、0037691,至于组织层面的共享文化变量,对成员支持、参与安全与员工创造力关系的回归系数则分别为0077036、0032178,且都通过了显著性检验。为此,共享制度、共享文化主要解释个体层面成员支持、参与安全与员工创造力关系的组织间差异。其原因在于,无论是成员支持还是参与安全变量,其对员工创造力的正向推动,关键在于组织内是否成功营造了一种良好的氛围。在此氛围中,成员能够感受到参与知识共享的安全以及来自组织的支持,坚信自己不会因为贡献知识或是努力学习知识,而在组织中受到人际关系的排斥,更不会担心在知识共享活动中自己付出的努力会得不到组织的承认,或是参与知识共享会使得自己的职业生涯受到威胁。显然,这种良好氛围则来源于组织制度的完善和组织文化的提升,其程度会因组织实际情况不同而相异。因此,H6、H7假设部分成立,应修正为共享制度对个体层面成员支持、参与安全与员工创造力之间存在正向调节作用,以及共享文化对个体层面成员支持、参与安全与员工创造力之间存在正向调节作用。 32方差成分变化 检验的最后是比较加入组织层面变量后的相关方差成分的变化,以考察组织层面变量对不同变异解释的方差比例,从而从另一个角度说明加入组织层面变量后对模型的改善程度。结果见表3。 表中数据表明,任务导向-员工创造力的斜率在不同组织间的变异有65%被组织层面的信息技术支持解释。成员支持-员工创造力的斜率和参与安全-员工创造力在不同组织间的变异分别有805%、106%被组织层面的参与安全解释,且检验结果都达到了显著。由于第二层已然设定了解释的自变量,所以这里检验的是在被组织变量解释过后,个体层回归系数在组织间是否还存在显著差异。显著性结果显示,还有其他组织变量会作用于任务导向、成员支持、参与安全与员工创造力间的斜率。 4结论 员工个体参与知识共享,在积极贡献自有知识的同时,通过努力学习,不断弥补自己的知识缺口,在工作实践中尝试、检验,并再次将实践所得的高价值知识与组织其他成员分享,进而在此过程中,提升自身的创造力,这一知识共享促进员工创造力的路径是可行的。但是,其中的关键问题在于,员工是否有意愿发挥参与的主动性。本文认为,主动性来源于两方面,一是个体层面知识共享动机,包含愿景规划、任务导向、成员支持、参与安全四个维度,这一假设在本文通过显著性检验。而另一来源则取决于组织是否成功发出支持员工个体知识共享的信号。具体而言,这一信号就是组织提供的知识共享环境是否能让员工感受到参与知识共享的努力会得到组织的支持。显然,这一信号的强度会因组织的不同而有所差异。本文利用HLM模型,证实了组织层面的这一差异,会间接影响到组织中员工通过知识共享提升创造力路径的有效性差别。为此,知识共享促进员工创造力应该是包括员工个体层面、组织层面变量在内的二层模型。换言之,知识共享促进员工创造力不应视作员工或是组织单方面的问题,而是员工与所属企业间的一份契约,其有效实施不仅取决于员工的主动参与,同样也需要组织层面的支持。 参考文献: [1]Guilford J P. Creative Talents:Their Nature Uses and Development[J]. Strategic Management Journal, 2001 (11):1133-1153. [2]德鲁克. 后资本主义社会[M]. 上海, 上海译文出版社, 1998(1). [3]Amabile T M. Motivating Creativity in Organizations:On Doing What You Love and Loving What You Do[J]. California Management Review, 1997,40(1):39-58. [4]Von Hippel E. Cooperation between Rivals: Informal Know-how Trading: Sloan School of Management[J]. MIS Quarterly, 2005,29(1): 59-85. [5]Scharder S. Gaining Advantage by Leaking Information: Informal Information Trading[J]. European Management Journal, 2005, 13(2):156-163. [6]Cabrera A. Determinants of Individual Engagement in Knowledge Sharing[J]. The International Journal of Human Resource Management, 2006, 17(2): 245-264. [7]Hsu M H. Knowledge Sharing Practices as a Facilitating Factor for Improving Organizational Performance Through Human Capital: A Preliminary Test[J]. Organization Science, 2007, 2(1):88-115. [8]Crossan M. An Organizational Learning Framework:From Intuition to Institution[J].Academy of Management Review,1999,24(3):522-537. [9]Amabile T M. Social Psychology of Creativity: A Componential Conceptualization[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 1983,43:357-377. [10]Andrews J,Smith D C. In Search of the Marketing Imagination: Factors Affecting the Creativity of Marketing Programs for Mature Products[J]. Journal of Marketing Research,1996,33:174-187. [11]Kerr N L, Bruun S E. Dispensability of Member Effort and Group Motivation Losses:Free Rider Effects[J].Journal of Personality and Social Psychology, 1983,44:78–94. [12]Alavi M, Leidner D E. Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues[J]. MIS Quarterly,2001,25(1):107-136. [13]于光君. 费孝通的差序格局理论及其发展[J]. 社会科学论坛, 2006(12): 51-54. [14]黄芳, 马剑虹. 企业员工知识共享的理性行为模型[J]. 科研管理, 2010(3): 120-126. [15]Bock G. Behavioral Intention Formation in Knowledge Sharing: Examing the Roles of Extrinstic Motivators、Social-psychological Factors and Organizational Climate[J]. MIS Quarterly, 2005, 29(1): 87-111. [16]宋志红, 范黎波. 企业内员工知识共享的实证研究[J]. 管理学报, 2010(3): 400-405. [17]宋志红, 陈澎. 知识特性、知识共享与企业创新能力关系的实证研究[J]. 科学学研究, 2010(4): 597-604. [18]Zhou J, George J M. When Job Dissatisfaction Leads to Creativity: Encouraging the Expression of Voic[J]. Academy of Management Journal, 2001(44): 682-696. [19]Pedhazur E J, Schmelekin L P. Measurement, Design, and Analysis: An Integrated Approach [M]. NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publisher,1991. [20]James L R. Aggregation Bias in Estimates of Perceptual Agreement[J]. Journal ofApplied Psychology, 1982, 67: 219-229. (责任编辑:唐杰)