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多学科专业研究生知识共享对协同创新的影响研究:一个有调节的中介模型

更新时间:2009-03-28

1 研究背景

研究生作为高层次、专业性创新人才,其创新能力对高校科研水平的提高和国家创新战略的实施有着重要影响。知识经济时代,科学技术发展日益呈现出高度综合化趋势,单一学科专业研究生的创新已无法满足科学发展的需要。因此,培养能够解决未来重大综合性科技难题的研究生,尤其是提高多学科专业研究生协同创新能力,已成为当前研究生教育发展的新趋势。

目前,学术界对管世铭及其作品的研究还没有全面展开,相关研究成果也屈指可数,如汪最中的《管世铭家族的文学创作及其唐诗学研究》、焦体检的《论管世铭唐诗研究》、何诗海的《总集凡例与文学批评——以〈读雪山房唐诗钞〉凡例为中心》、汪雯雯的《唐诗选本凡例批评功能转变与诗学理论建构——以〈读雪山房唐诗钞〉为中心》等。就研究范围而言,现有研究成果大多论述管世铭的家族、生平、诗学理论,以及他在诗集编纂体例上的贡献,而对管世铭诗歌的诗史价值等问题缺乏深入的研究。有鉴于此,本文立足管世铭的诗歌和相关史料,采用诗史互证的方式,揭示管世铭诗歌的诗史价值。

知识共享是协同创新的关键一环。Taylor等[1]通过大量研究得出知识共享促进员工创新行为的产生。方文敏等[2]指出显/隐性知识共享对创新行为有显著正向影响。尽管已有研究表明有效的知识共享能够促进协同创新,但当前的研究成果大多从知识共享行为的可呈现视角(即显隐性知识)来讨论其对协同创新的影响效应,且主要聚焦于新兴技术企业和产学研机构,鲜有学者以多学科专业研究生为研究主体,从知识共享内容的广度和深度视角(即知识共享多样性和复杂性)来探讨其对协同创新的影响。此外,已有关于多学科专业研究生协同创新的文献多数侧重于对其概念、特性等作界定性研究[3-4],少量文献从宏观层面对其影响因素及对策进行了探索性描述[5-6],缺乏定量性分析及调节机制研究。

本文拟从团队视角出发,在探讨团队特征对协同创新影响的基础上,进一步研究知识共享的中介效应及团队学习能力的调节效应,进而为多学科专业研究生协同创新的理论研究与实践管理提供借鉴与参考。

2 理论模型

2.1 团队特征与协同创新

Szulanski[7]发现影响组织内部知识共享的3类因素分别是知识共享主体、客体和情境因素。结合多学科专业研究生创新团队,本文着重从知识共享主体(团队成员)和情境因素(团队结构)来分析知识共享与协同创新的作用机理,下文将分别阐述二者与协同创新的逻辑关系。

2.1.1 团队结构与协同创新

结构是团队内部分工协作的基本形式。根据现代项目管理理论,合理构建组织结构不但可以保障团队的创新力和工作积极性,还能进一步促进项目绩效提高。张健等[8]从组织结构视角阐述了产学研协同创新的新模式,并指出产学研合作要实现从“1+1”到“1×1”的转变。对于多学科专业研究生创新团队来说,良好的团队结构不仅能为其成员提供一个学习和交流的平台,还能使得成员之间的交流层次更深、范围更广,进而促进协同创新。基于此,本文提出以下假设:

(2)互动教学法。互动教学法将传统教学以教师为主导,变为“教师为主导,学生为主体”的教学模式,在教学中要调动学生学习的主动性、积极性,激发其创造力,教师与学生交流互动,引导学生学习,总结问题,通过反馈,使教学能够精准施教、有的放矢,提高教学效果[2]。在教学设计上,运用现代教学设备和教学艺术,通过对语言、板书、图片、音频、视频等媒体的综合运用,吸引学生的注意力,提高其学习兴趣,激发其积极参与的欲望,鼓励其勇于表现的行为[3]。

H1:多学科专业研究生创新团队的团队结构对协同创新有正向影响。

2.1.2 团队成员多样性与协同创新

本文认为团队成员多样性指的是成员在思维方式、学习风格和专业技能等方面的多样性。李朝明等[9]指出。高效的创新团队应是成员角色合理、人员齐备,且由团队领导者、专业带头人和团队毕业生等7类成员组成。由于多学科专业研究生协同创新需要整合多种创新要素实现资源共享,因此需要多层次、多学科和多专业的研究生协同工作,从而研究生成员的角色构成直接影响着团队的创新成果。基于此,本文提出以下假设:

[2]方文敏,叶小军,魏华飞.知识共享对研究生创新行为影响的内在机理研究[J].教育与教学研究,2016,30(11):81-88.

2.2 团队特征与知识共享内容广度/深度

团队作为知识共享的环境因素,必然会对知识共享内容的广度/深度产生显著影响。如前文所述,本文选取了团队结构和团队成员多样性作为团队特征的代表性变量,下文将分别阐述二者与知识共享内容广度/深度的逻辑关系。

3)加大滹沱河生态保护力度。启动全流域生态修复工程,按照“山水林田湖系统治理”的思路,坚持“综合治理、系统修复”的原则,开展全流域生态修复,涵养河流水源。

2.2.1 团队结构与知识共享内容广度/深度

金丰公社大张旗鼓组织本次“千人游学会”,就是希望越来越多致力于农业服务领域转型的经销商能够亲身实践体验“到底怎么做服务”,通过观摩、学习、讨论、制定行动方案,找到一条属于自己的能下地的“真服务”模式,共同将金丰公社的事业做大,共同为中国农业服务发展贡献力量。

按徐演的说法,这个版本本来要作为“云南民族民间文学丛书之一”出版,但因为这时由宣传部领头的,具体由一群学生组成的调查又已经启动,所以出版暂停。徐嘉瑞甚至“拿出这份由出版社已经打印成校样的整理稿,以完全无私的精神,无条件地全部交给了学生们”。

本研究运用多层线性回归分析法来进行模型假设检验,采用逐步加入控制变量和自变量的层级线性回归模型进行数据分析。

[9]李朝明,杜宝苍.协同知识创新团队结构模型研究[J].科技管理研究,2012,32(15): 180-184.

H4:多学科专业研究生创新团队的团队结构对知识共享复杂性有正向影响。

2.2.2 团队成员多样性与知识共享内容广度/深度

从知识共享内容广度/深度的定义可知,团队成员因在个人特质、专业背景、学习能力上各不相同,个体数量越多时知识共享的内容越丰富、渗透力越强、复杂性越高[13]。Ojha[14]通过对性别、婚姻状况、教育背景等划分特征研究发现,研发团队中女性比例与知识共享程度正相关。在创新团队中,自信外向型的成员有更强烈的知识共享意愿,且具有竞争精神的研究生能够通过与他人的思维碰撞,产生更多创新性想法,从而丰富共享知识的多样性,拓宽共享知识的界限。基于此,本文提出以下假设:

H5:多学科专业研究生创新团队的成员多样性对知识共享多样性有正向影响。

H6:多学科专业研究生创新团队的成员多样性对知识共享复杂性有正向影响。

2.3 知识共享内容广度/深度与协同创新

2.3.1 知识共享多样性与协同创新

[1]TQYLOR W A, WRIGHT G H, SHITTU A J K.Organizational readiness for successful knowledge sharing: challenges for public sector managers[J].Information Resources Management Journal,2004,17(2):22-37.

H7:多学科专业研究生知识共享多样性对协同创新有正向的影响。

2.3.2 知识共享复杂性与协同创新

知识基础学派的观点是企业应尽可能地提升自身的沟通能力,以获取那些隐藏在个体内稀缺的、核心化的隐性知识和复杂性知识,从而促进企业创新。根据Casal等[17]的观点,复杂性的知识既是一种存在于个体洞察力中的缄默性知识,也是一种与组织环境密切相关的系统依赖性知识。也就是说,复杂性知识体现的是多学科专业研究生拥有知识的专业性程度,当共享的知识复杂度越高时,团队内形成的核心知识越多,其协同创新能力也就越高。赵息等[18]通过对208家高新技术企业进行实证分析,得出复杂性知识能正向影响突破性创新。基于此,本文提出以下假设:

H8:多学科专业研究生知识共享复杂性对协同创新有正向的影响。

2.4 知识共享内容广度/深度的中介作用

2.4.1 知识共享多样性在团队特征与协同创新之间的中介作用

根据知识管理的输入-处理-输出(IPO)范式,团队内成员所拥有的知识只是团队进行协同创新的基础,并不能直接决定最终创新成果的产出。Alavi[19]亦指出,成员间的知识共享是知识效用增加的有效途径。此外,基于社会网络的视角,知识共享能够给多学科专业研究生提供交流、了解多样化知识和信息的机会,从而提高个人乃至整个组织的创新性。Taylor等[20]认为多样性发挥积极作用应以各种异质性知识得到有效整合和利用为前提。刘灿辉等[21]通过数据分析得出知识共享在员工多样性与个体创新绩效中具有部分中介效应。多学科专业研究生协同创新是个复杂的过程,需要输入大量的信息,通过知识共享,自身知识与外部有价值知识得以交互融合,从而实现既有知识价值的转换,促进协同创新。基于此,本文提出以下假设:

H9:多学科专业研究生知识共享多样性在团队特征与协同创新中具有中介效应。

图4为控制系统的主电路,主电路主要包括:总电源回路、主油泵电动机电源回路、控制器电源回路、直流电源回路和伺服电源回路。

H9a:多学科专业研究生知识共享多样性在团队结构与协同创新中具有中介效应。

H9b:多学科专业研究生知识共享多样性在成员多样性与协同创新中具有中介效应。

2.4.2 知识共享复杂性在团队特征与协同创新之间的中介作用

知识共享是进行知识创新的关键途径,有效而充分的知识共享有利于团队内研究生知识的互补和核心知识体系的形成。Hamel等人[22]指出企业要发展核心能力和赢取竞争优势,应首先在相关技术领域增加知识深度。在多学科专业研究生创新团队中,扁平化的团队结构能充分发挥其成员知识共享的积极性,而多层次的研究生又增加了知识共享内容的深度,使团队在相关研究领域拥有更为丰富的技术分析和经验判断,从而创新能力更强。周健明等[23]的研究表明,团队知识深度中介了研发人员知识隐藏行为与新产品开发绩效之间的关系。基于此,本文提出以下假设:

H10:多学科专业研究生知识共享复杂性在团队特征与协同创新中具有中介效应。

H10a:多学科专业研究生知识共享复杂性在团队结构与协同创新中具有中介效应。

H10b:多学科专业研究生知识共享复杂性在成员多样性与协同创新中具有中介效应。

2.5 团队学习能力的调节效应

本文认为团队学习能力是多学科专业研究生通过不断获取知识、改善行为、优化体系,使团队在竞争性的学术环境中保持良好创新优势的能力[24]。从团队学习的角度来看,只有多学科专业研究生具备较强的学习能力,才能高效地将运用新知识。一方面,当团队的学习能力较高时,多学科专业研究生可以快速地辨识创新所需的知识,构建核心知识体系,提高团队的创新效率;另一方面,团队的学习能力较强,更易于将复杂性的知识加以转化,更能将过去的经验和专业化的知识有效地应用到创新任务的完成中,提升团队的创新水平。蔡俊亚等[25]实证得出团队学习在交互记忆系统与团队反思、团队绩效的关系中起正向调节作用。基于此,本文提出以下假设:

H11:团队学习能力在知识共享对协同创新的影响中具有正向调节效应。

H11a:团队学习能力在知识共享多样性对协同创新的影响中具有正向调节效应。

H11b:团队学习能力在知识共享复杂性对协同创新的影响中具有正向调节效应。

2012年新刑诉法将英美法系“排除合理怀疑”引入到刑事诉讼证明标准之中,但异质法律文明之间的法律移植应当建立在“异质性”分析基础之上,比较法意义上的法律移植更应该注重移植地的本土化效果。通过这层语境,重新审视一下我国的“排除合理怀疑”证明标准,确实存在多重现实的问题。以“排除合理怀疑”为视角,我们可以充分的比较和分析我国与英美法系的“异质性”所在,在此基础之上取其精华,去其糟粕,为我国的“排除合理怀疑”的适用创造更为合理的环境。

综上,构建本文的研究理论模型如图1所示。

  

1 本研究理论模型

3 研究设计

3.1 量表设计

本研究采取问卷调查的研究方法。为了确保测量的信度与效度,主要沿用现有文献的成熟量表,或在前人比较成熟的量表上进行改进来编制问卷。量表设计如表1所示。

欣赏美术作品的过程中,有的内容比较抽象学生不容易理解。如果将同一个绘画内容用不同画种表现出来可以加深学生对作品的感受。而PHOTOSHOP就可以很快得实现各种效果。PHOTOSHOP中的滤镜效果很神奇,比如增加画布纹理、颗粒效果、彩色铅笔效果、油画涂抹效果、水彩效果、浮雕效果、线描效果等等。再比如关于构图知识,要求学生把各种物品按构图方法摆放并画出。如果利用PHOTOSHOP的图层和移动功能,可以使构图知识具体化、直观化。

 

1 量表设计

  

变量题项题项来源团队结构5吴培良等[26]团队成员多样性2王黎萤[27]知识共享多样性4黄佳[28]知识共享复杂性3王长峰[29]协同创新4Scott等[30]团队学习能力3陈国权[24]

3.2 样本选择与数据收集

根据Baron等[31]建议的方法,中介作用必须满足3个条件:(1)自变量与因变量显著相关;(2)自变量与假设的中介变量显著相关;(3)当中介变量放入回归方程后,自变量与因变量的相关性程度更弱或者不显著。

 

2 样本背景统计特征描述

  

统计项频率/次占比/%统计项频率/次占比/%性别男157534组长2275女137466团队中位置副组长124120~21岁414成员26088422~23岁101344≤2人1758年龄24~25岁145493团队人数3~6人12141226~27岁381297~9人59201≥28岁620≥10人97330≤1年69235竞赛团队521772~4年93316课题组团队154524加入团队时间5~7年2895团队类型社团/研究生会401368~11年1965兴趣小组2275≥12年85289其他2688

3.3 数据质量分析

信度分析方面,如表3所示,本文6个变量的Cronbach’s α值分布于0.712~0.891之间,均大于0.7,表明本文研究变量的测量信度较高。

 

3 变量的信度分析

  

变量题项/项Cronbachα系数团队结构50818团队成员多样性20712知识共享复杂性30849知识共享多样性40839协同创新40866团队学习能力30891

效度分析方面,采用探索性因子分析(EFA)对变量间的区分效度进行检验。如表4所示,本研究KMO值是0.891(大于0.5),且Bartlett球形度检验显著,说明数据适合进行探索性因子分析。

 

4 量表的KMOBartlett检验

  

指标KMO检验Bartlett检验KMO0891近似卡方3196378df210sig0000

探索性因子分析结果如表5所示,共提取出6个因子(Eigen值大于1),各项因子载荷均大于0.5且均分布于对应潜变量,说明量表具有较好的结构效度。

(6)加工包装。销售公司可将从基地加工好的果蔬进行深入加工并进行包装后再申请货物出厂清单,清单包括商品名称、等级、生产日期、数量、公司名称等基本的关键信息,以便后期对消费者对该产品进行查询。

 

5 量表的探索性因子分析

  

变量123456团队结构10742团队结构20769团队结构30712团队结构40648团队结构50654团队成员多样性10867团队成员多样性20797知识共享复杂性10731知识共享复杂性20811知识共享复杂性30802知识共享多样性10805知识共享多样性20782知识共享多样性30791知识共享多样性40634协同创新10693协同创新20837协同创新30815协同创新40777团队学习能力10835团队学习能力20797团队学习能力30817

注:1)采用主成分分析法;2)采用具有Kaiser 标准化的正交旋转法,旋转在6次迭代后收敛

4 数据分析与假设检验

在知识共享领域,一些学者对扁平式的团队结构进行了研究。Kim[10]等指出扁平式的或分权式的结构促进知识共享,集权式的结构阻碍知识共享。王丽丽等[11]同样指出高校科研团队成员因具有独立的学术能力与个性,应采用层次少、幅度大的扁平化结构。对于多学科专业研究生创新团队来说,合理的团队结构能够使研究生之间形成良好的知识梯度,进一步扩展共享知识的广度和深度。一个健康的团队必须是梯度合理的团队,一个梯度合理的团队也才能是有发展潜力的团队[12]。基于此,本文提出以下假设:

在吸引更多人加入老年护理行业方面,各国政府和企业都使出了浑身解数。甚至解决问题的思路也相当一致,那就是:一方面从外部引进人才,一方面采取各种激励措施吸引本国劳动力。

4.1 主体模型检验

由表6可知:模型1(M1)检验了控制变量对因变量协同创新的作用,其调整的R2=0.007,解释效力可以忽略不计,模型2(M2)检验了自变量团队结构/成员多样性对协同创新的影响,其回归系数分别在0.01置信水平下显著,从M1到M2的ΔR2为0.236,在0.01置信水平下显著,F检验显著,表明假设1和假设2成立;模型3(M3)检验了中介变量知识共享多样性/复杂性对协同创新的影响,其回归系数分别在0.01置信水平下显著,从M1到M3的ΔR2为0.314,在0.01置信水平下显著,F检验显著,表明假设7和假设8成立;模型9(M9)检验了团队结构/成员多样性对知识共享多样性的影响,其回归系数分别在0.01置信水平下显著,从M8到M9的ΔR2为0.293,在0.01置信水平下显著,F检验显著,表明假设3和假设5成立;模型11(M11)检验了团队结构/成员多样性对知识共享复杂性的影响,其回归系数分别在0.01置信水平下显著,从M10到M11的ΔR2为0.306,在0.01置信水平下显著,F检验显著,表明假设4和假设6成立。

第三,构建多边竞争平台及其相应规则。在有关竞争中立的谈判中,应该提前对各个参与国予以具体分析,判断各国的立场和态度,联合具有相同利益的成员,拢和不具有冲突利益的成员,并积极寻找支持伙伴。在竞争中立政策方面,美国坚持将国企限定在中央政府一级,并不牵涉到州级或是省级国企,导致新加坡、马来西亚和越南等国纷纷表示不满,因为这些国家的国企主要集中在中央层面,但美国的国企则主要分布在州级,这使得竞争中立政策对各国的影响都大不相同。㉟

4.2 中介效应检验

本研究的调查对象为高校创新团队的多学科专业学术型硕士研究生。问卷调研范围涵盖江苏、浙江、安徽等省份高校,通过现场和网络方式共发放330份问卷,收回有效问卷294份(填写完整且无明显矛盾、无明显连续选项一致),问卷的实际有效回收率89%。样本的描述性统计分析如表2所示。

表6中,模型2(M2)验证了条件(1),团队结构/成员多样性与协同创新显著相关;模型9(M9)验证了条件(2),团队结构/成员多样性与知识共享多样性显著相关;模型4(M4)验证了条件(3),加入中介变量知识共享多样性后,知识共享多样性系数显著,团队结构/成员多样性系数分别由0.463、0.158降到0.369、0.100,且团队结构/成员多样性系数仍显著,说明假设H9aH9b成立,即知识共享多样性在团队结构/成员多样性与协同创新中起部分中介效应;此外,模型11(M11)验证了条件(2),团队结构/成员多样性与知识共享复杂性显著相关;模型5(M5)验证了条件(3),加入中介变量知识共享复杂性后,知识共享复杂性系数显著,团队结构/成员多样性系数分别由0.463、0.158降到0.291、0.045,且团队结构系数仍显著,团队成员多样性系数不显著,说明假设H10aH10b成立,即知识共享复杂性在团队结构与协同创新中起部分中介效应,在团队成员多样性与协同创新中起完全中介效应。

 

6 团队特征知识共享多样性/复杂性和协同创新的回归分析

  

变量因变量:协同创新因变量:知识共享多样性因变量:知识共享复杂性M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10M11常量52682183235218811826016201334633134046910956控制变量性别-0044-00890017-0090-00130025001100380004-0165-0202年龄012701680160015001810153014600290080-0093-0034

 

表6(续)

  

变量因变量:协同创新因变量:知识共享多样性因变量:知识共享复杂性M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10M11加入时间-00210046-0003-0039-0021-0013-0014-0005-0029-0040-0066团队中位置-0106-0092-0150-0088-0141-0080-0075-0029-001901190130团队人数-0094-0142-0126-0150-0126-0093-0082009800370028-0042团队类型-0059-0023-0057-0025-0037-0045-0051-0019001200050040自变量团队结构0463∗∗∗0369∗∗∗0291∗∗∗0414∗∗∗0461∗∗∗团队成员多样性0158∗∗∗0100∗∗00450259∗∗∗0304∗∗∗中介变量知识共享多样性0418∗∗∗0225∗∗∗0094∗0107∗知识共享复杂性0206∗∗0373∗∗∗0372∗∗∗0366∗∗∗调节变量团队学习能力0302∗∗∗0325∗∗∗交互项知识共享多样性×团队学习能力0096∗∗知识共享复杂性×团队学习能力0006统计量更改R200270264034102950369040904230011030400160322调整的R20007024303220273034903900400-00100285-00040303ΔR200270236∗∗∗0314∗∗∗0032∗∗∗0106∗∗∗00680014∗∗00110293∗∗∗00160306∗∗∗F值1344127551842213235184652180918784∗∗∗052615586079016914ΔF13440457340∗∗∗677810∗∗∗128360∗∗∗474976∗∗∗32578034680∗∗05260601180∗∗∗079064241∗∗∗

注:*表示P<0.1,**表示P<0.05,***表示P<0.01

4.3 调节效应检验

为了避免回归方程中存在多重共线性问题,本文对自变量、因变量和调节变量均进行了中心化处理。表6中模型6(M6)和模型7(M7)检验了团队学习能力的调节效应。模型6(M6)在模型3(M3)基础上增加了调节变量团队学习能力,模型7(M7)在模型6(M6)基础上添加知识共享多样性/复杂性×团队学习能力交互项。其中,知识共享多样性与团队学习能力交互项回归系数为0.096,且在0.05置信水平下显著,表明H11a成立;知识共享复杂性与团队学习能力交互项回归系数为0.006,不显著,表明H11b不成立,即团队学习能力在在知识共享多样性对协同创新的影响中具有正向调节效应,在知识共享复杂性对协同创新的影响中不具有调节效应。

表7为所有假设检验的结果。

 

7 研究假设检验汇总

  

编号假设内容假设是否支持H1多学科专业研究生创新团队的团队结构对协同创新有正向影响支持H2多学科专业研究生创新团队的成员多样性对协同创新有正向影响支持H3多学科专业研究生创新团队的团队结构对知识共享多样性有正向影响支持H4多学科专业研究生创新团队的团队结构对知识共享复杂性有正向影响支持H5多学科专业研究生创新团队的成员多样性对知识共享多样性有正向影响支持H6多学科专业研究生创新团队的成员多样性对知识共享复杂性有正向影响支持H7多学科专业研究生知识共享多样性对协同创新有正向的影响支持H8多学科专业研究生知识共享复杂性对协同创新有正向的影响支持

 

表7(续)

  

编号假设内容假设是否支持H9a多学科专业研究生知识共享多样性在团队结构与协同创新中具有中介效应部分支持H9b多学科专业研究生知识共享多样性在团队成员多样性与协同创新中具有中介效应部分支持H10a多学科专业研究生知识共享复杂性在团队结构与协同创新中具有中介效应部分支持H10b多学科专业研究生知识共享复杂性在团队成员多样性与协同创新中具有中介效应支持H11a团队学习能力在知识共享多样性对协同创新影响中具有正向调节效应支持H11b团队学习能力在知识共享复杂性对协同创新影响中具有正向调节效应不支持

5 结论

本文以多学科专业研究生为对象,突破以往从知识共享行为可呈现视角(显隐性知识)对协同创新的研究,深入探究了知识共享内容广度/深度(知识共享多样性/复杂性)与协同创新的关系;在分析中介效应的基础上进一步引入了调节变量,实证剖析了团队学习能力在不同中介作用中的调节效应。主要结论与启示如下:

(1)多学科专业研究生创新团队的团队结构和成员多样性、知识共享多样性和复杂性对协同创新具有显著正向影响,说明团队特征和知识共享均能影响团队的创新成果。因此,管理者应重视多学科专业研究生创新团队的建设,构建良好的团队结构,通过引入多学科、多层次的研究生,使团队形成良好的知识梯度,进而充分整合团队的创新资源,发挥团队的竞争优势;其次,应在团队内大力倡导知识共享行为,鼓励团队成员积极发言,通过创新思维的碰撞拓宽知识共享的广度和深度,进而提高团队创新效率。

(2)知识共享在团队特征与协同创新之间的中介效果得到了验证。知识共享复杂性在团队成员多样性对协同创新的影响中具有显著中介作用,说明团队成员多样性通过知识共享复杂性的中介作用影响团队创新成果转化的程度明显高于其直接影响作用;而知识共享多样性在团队特征与协同创新之间的部分中介效应和知识共享复杂性在团队结构与协同创新中的部分中介效应表明,团队特征对协同创新产生的正向促进作用,除了一部分通过知识共享多样性和复杂性进行传递外,同时也会通过其他的变量起到中介传递作用。

(3)团队学习能力在知识共享对协同创新的影响中具有一定的调节效应。管理者应营造良好的学习氛围,充分调动研究生的学习积极性,通过定期召开总结交流会,提高研究生的反思能力,从而提高团队的创新水平。团队学习能力的调节效应在本文的研究中得到了部分证实,可能原因在于本次数据调查的样本人群均为在校跨学科的硕士研究生团队,虽然团队共享的知识足够多样化,但毕竟受自身学历和所学知识的限制,团队内共享知识的复杂性程度一般,团队学习能力虽然具有正向调节,但是不显著。因此,管理者在构建创新团队时,应根据项目的特征,适当地引入博士研究生,增加团队知识共享深度,实现创新成果的转化。

参考文献

高校教育不应该只体现在课堂学习方面,其教育理念应该在一定程度上体现出社会的广泛需求,并且展现出当今社会所需要的时代精神,调节自身固有的理念,推动创业体系的改革,从一开始的学生意识不强,家长学校重视度不够,开始转变以往的教育理念,将学生的创业意识、创业实践,真正的去内化为学生的能力和素质,摒弃旧的思想观念,建立起新的创业理念,以服务学生为宗旨,切实的推进创业教育、创业实践能力的培养,为社会的进步、经济的发展培养出一代新兴人才。

协同创新是多学科专业研究生各自投入优势资源和能力,共同进行学术研究以形成独特竞争优势的创新活动。Leiponen等[15]研究指出,多样化的内部知识体系能让组织进行多种创新尝试,以在一定程度上分散创新风险。赵蓓等[16]实证分析发现,内部知识多样性能显著促进组织的突破式创新。多学科专业研究生协同创新首先就要突破原有的思维定式,通过多样性知识的交流与碰撞,不断产生创新性思维,以应对创新过程中的困难与挑战。基于此,本文提出以下假设:

H2:多学科专业研究生创新团队的成员多样性对协同创新有正向影响。

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H3:多学科专业研究生创新团队的团队结构对知识共享多样性有正向影响。

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苏利,金辉,龚文超
《科技管理研究》 2018年第08期
《科技管理研究》2018年第08期文献

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