摘要:采用现场调查方法，以湘、鄂、闽、粤和浙等地企事业单位93个团队为对象，应用多元回归方法探讨了员工建言对团队创造力的影响。研究发现:员工建言对团队创造力有显著的影响，交互记忆系统中的专长和信任维度在员工建言与团队创造力之间有部分中介作用，而知识共享则有完全中介效应，团队学习行为在员工建言对团队创造力作用中有正向调节效应。在两条作用路径中，团队学习行为越高，员工建言对交互记忆系统(知识共享)的积极作用越大，进而对团队创造力的影响越强。
关键词:团队创造力;员工建言;交互记忆系统;知识共享;团队学习行为
1引言
创造力是企业生存和发展的决定性因素，越来越多的企业开始关注于此。而今工作团队已普遍存在，团队创造力也成为学术界和实践者的焦点。有研究表明，创造力不仅与异质的知识和信息相关[1]，也与情境氛围和互动有关。面对竞争，许多企业通过团队建设策略(如营造氛围、鼓励成员交流互动等)来提升创造力。
团队创造力是两个或以上基于明显不相干概念在认知上的联想式异类混搭(bisociation)，并产生奇思妙想的能力，是团队成员之间在情感和认知层面上引发的通感性现象(synaesthesia)[2]。团队创造力研究有两大视角:构成观--团队创造力是个体的累加，个体创造力是主要构成因子，并受团队环境的影响[3];整体观--团队创造力是个体创造力的有机结合，具备整体性，是特定氛围和互动行为促使成员思考角度“顿悟式转换”的思维过程[4]。整体观认可个体创造力的作用，但强调氛围和互动过程。
与此对应，以往研究主要从两个方面探讨了团队创造力的形成及影响因素:(1)团队成员的个体差异，即个体的个性、知识、技能、认知风格等会影响团队创造力。如Kirton发现相对于适应认知风格，创新认知风格个体的创造力水平更高，这样的成员越多，团队创造力水平越高。类似，Vincent等认为如果成员具备发散性换位思考技能，则团队创造力水平更高。(2)团队特征(团队认知、共享心理等)、团队情境(领导、氛围、激励等)、沟通与互动都会对团队创造力造成影响[5，6]。
值得注意的是，异质性知识、信息的获取和团队互动与认知系统是解释团队创造力差异的重要途径[7]，这一观点显然更具实际意义。因为帮助团队获取多源异质信息、鼓励团队深度交流、营造合作氛围，是常用的管理策略。研究表明，团队成员提出自己的想法和意见等行为———员工建言对决策质量、知识转移等有积极效应[8]。不难看出，建言行为活跃的团队，知识信息更全面和丰富，互动也更为深入，其创造力水平也应有别于其他团队。遗憾的是，建言行为对团队创造力的作用仍是一个“黑箱”问题。因此，从建言行为和认知结构探索其对团队创造力的影响，将有助于透彻理解团队创造力形成的深层机制。为此，本研究将采用现场研究法，从团队认知的视角，按照行为—认知—功能的逻辑线，探讨员工建言对团队创造力的内在作用机理，以期为理解团队创造力形成的内在机理提供新证据。
2研究设计
2.1研究假设
(1)员工建言与团队创造力的关系。
员工建言是近年来日渐兴起的主动行为研究的典型概念，指员工主动提出与组织相关的想法、意见或信息，是一种挑战现状、基于合作和创新导向的角色外行为。其内容可以是促进组织效率的新做法、新观点，也可以是组织当前或未来的隐忧[9]。从知识管理的角度看，建言是员工基于自我视角综合加工的信息交流和传递。
研究表明，员工建言与创新绩效关系密切。梁建和唐京[10]以零售业员工为对象的研究发现员工建言对创新绩效有积极影响。基于团队的研究也发现，建言行为对技术团队的创新绩效有正向效应。团队中建言行为可以激发认知冲突，为知识的重新编辑和联想过程提供认知材料[11]，更多的信息能促进团队发散性思考和创造性认知的形成，多视角观点能提高认知成分相互关联的可能性，对团队适应能力、环境响应和创新性大有好处[12]，基于改变的不同意见能促使反思，增加认知的灵活性和丰富度，促进新构想的形成[13]。因此，研究假设如下:
假设1:成员建言行为对团队创造力有显著的正向作用。
(2)交互记忆系统的中介作用。
交互记忆系统(TransactiveMemorySystem，TMS)是表征团队认知和记忆的概念，是团队成员通过互动形成的相互依赖、用以编码、存储、获取团队内不同专业知识、技能、信息的合作性分工系统[14]。通过构建TMS，成员了解彼此专长，对团队信息处理能力和有效沟通十分有利。Lewis[15]认为TMS包括三个方面:专门化的知识信息、信任与依赖、协调与互助。许多研究证明了TMS在团队效能机制中的重要作用[16]。
建言是人际沟通行为，而沟通被证实对TMS有重要影响，TMS的形成和保持是在成员之间的持续沟通中实现的[14]。Wenger[17]认为成员多次提出想法和建议，使成员逐渐形成关于知识和专长在团队中分布的认知。以此推断，建言行为对TMS和团队创造力的影响是多方面。首先，关注内容的建言研究认为[18]，专业思考形成的想法(havingideas)是建言的起点。专门化和异质性的知识在团队中高频交流，促进了专业领域的标签化[19]，进而为团队创造力的提升提供多元知识基础。其次，建言行为以团队氛围的安全性知觉为前提[9]，建言者基于信任和对建言结果的正向预期提出建议，踊跃建言有利于形成开放和信任氛围[18]。特征激活理论认为，该氛围将会进一步激发建言行为，进而形成建言与信赖的互促循环。最后，积极指出团队中的问题及其解决方法，可以帮助其他成员了解建言者的意图，并据此选择合适的反应方式，因此建言行为有助于成员之间实现恰到好处的配合。综上，本研究假设如下:
假设2:交互记忆系统在建言行为和团队创造力的关系中有中介作用。
(3)知识共享的中介作用。
团队创造过程的重要机制是分享设想和观点，个体独特的信息在成员之间传播共享有助于团队创造力的提高[11]。知识共享的内核是成员之间知识了解、转化、吸收和利用的过程。员工建言善意的指出问题，主动分享自己独特的观点和信息，为不同知识的链接和累积性创新创造了条件[20]。
沟通是促使团队知识共享的前提和保障。作为一种沟通行为，员工建言在诸多影响知识共享的因素中必然扮演着重要角色。有理由推断，员工建言对团队知识共享有积极影响。因为知识共享的关键条件是成员全面准确的理解团队知识，员工建言为团队成员之间的信息交流和知识传递创造了机会，任何建言都会促进多元化认知的整合并实现团队认知拓展[2]。据此，研究提出如下假设:
假设3:知识共享在建言行为与团队创造力的关系中有中介作用。
(4)团队学习行为的调节作用。
团队学习是持续的反思与行动，因其对团队创造力的重要影响而受广受关注。团队学习行为包括提出并诊断问题、寻求反馈、反思决策、尝试新方法和改进、讨论失误等。团队学习行为离不开信息搜索和再思考，有利于营造一个易交流、宽松包容和低心理风险的环境[21]。高学习行为团队中，成员的沟通更顺畅、频繁和直接，低情境沟通条件会对成员的相互理解和认识以及工作中的协调一致产生积极影响，促进交互记忆系统的形成和知识共享的实现;高团队学习行为鼓励成员通过交流、共享学习团队知识，明确和提升工作专长，为新方法的产生奠定基础。基于此，研究得到以下假设:
假设4a:团队学习行为在员工建言与交互记忆系统的关系中有调节效应;
假设4b:团队学习行为在员工建言与知识共享的关系中有调节效应。
2.2研究方法
采用SPSS18.0和Amos7.0软件进行统计分析。首先检验测量的同源偏差，并做数据聚合分析，然后通过回归模型，应用Baron和Kenny的方法检验假设1、2和3，最后通过Edwards等的总效应调节模型检验假设4a、4b。
(1)样本。
数据收集采用问卷调查方法(纸质和电子)。指导语要求工作团队至少三分之二的成员参与填答。为消除被试的顾虑提高卷入度，问卷都采用匿名形式并有独立信封。电子版问卷通过邮件发送和回收。
样本主要来自湘、鄂、闽、浙和粤等省的企业和科研组织(包括高校的科研机构)。调查共发放问卷800份、回收639份。剔除无效和不合要求样本，最终得到614份、93个团队。大部分团队来自企业(企业团队69个，科研机构团队24个)。团队最大规模10人，最小3人。被试以20至35岁年龄段(337人)为主，工作年限3至10年的占比最大(341人);从教育程度看，大专及本科学历比例最大(353人)。
(2)测量。
建言行为测量采用VanDyne&LePine的工具，根据需要调整了部分指代词并进行了回译比较。量表共6个问项，如“成员对新项目和团队工作积极的提出建议”。
参照Lewis开发的测量工具，结合本土化研究结果，研究采用三维模型(专长、可信和协调共15个问项)测量交互记忆系统，如“团队中每个成员都有与任务有关的知识”。
团队知识共享测量采用基于共享行为量表，借鉴Collins&Smith[21]的工具并做适当修改，测量包括5个问项，如“团队经常进行面对面的专业讨论”。
团队学习行为测量采用Edmondson[22]开发的7问项量表，因原量表为英文，研究在译后请专家对汉化量表进行了对比分析和完善。如“团队成员在讨论问题时能畅所欲言”。
团队创造力的测量参考Chen在Amabile研究基础上总结的量表，并结合Neil&Michael[23]的研究，选取了最契合本研究的7个问项。问项如“团队经常采用不同的方法解决问题”。
控制变量。有学者认为员工教育程度和工作经验会影响团队的创新绩效，成员团队工作年限影响交互记忆系统的形成[15]。本研究选择受教育水平、工作经验和团队成员之间的熟悉程度作为控制变量。上述所有量表都采用5点计分，即从“1-完全不符合”到“5-完全符合”进行评价。
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3实证分析
3.1共同方法偏差及聚合分析
调查中同一被试提供了所有变量信息，数据可能存在共同方法变异。研究采用Podsakoff等的方法对数据进行分析。变量因素分析结果显示，抽取的特征值大于1的析出因子可以解释总变异量的70.37%，最大解释量的因子变异方差占总变异的21.08%。结果排除单一因子情况，没有发现个别因子方差占绝大多数协方差比率的情况。数据的共同方法偏差不显著。
数据聚合分析。本研究采用rwg和ICC分析数据结构的有效性。结果显示①，各变量rwg的均值为:员工建言0.846、团队学习行为0.782、交互记忆系统0.717、知识共享0.768、团队创造力0.813，且rwg值大于0.7的比例最小为89.6%，说明评价具有充分的组内一致性。计算组相关系数分别为:员工建言ICC10.182、ICC20.915，团队学习行为ICC10.203、ICC20.883，交互记忆系统ICC10.144、ICC20.741，知识共享ICC10.232、ICC20.691，团队创造力ICC10.192、ICC20.778。方差分析表明，各变量的组间均方和组内均方存在显著差异，数据聚合可行的、有效。注:①计算rwg时期望随机方差采用一致性等同分布下的方差。
3.2信、效度检验
探索性因素分析结果显示，团队学习行为的第3、7个问项负荷较低(分别为0.414和0.481)，删除后α系数从0.723提高到0.767，经过相关分析，最终保留5个问项，因素累计解释总方差的76.3%。团队创造力的第2个问项归属模糊且负荷较低(0.382)，删除后量表整体信度有所改善(α系数从0.822上升到0.886)，纳入分析的6问项量表因素累计解释总方差的80.65%。交互记忆系统的探索性因素分析得到三个因素，基本符合原量表的维度内涵，但第2、6问项负荷分布平均，第9、10、13、15负荷较小，经相关分析和比对，删除第2、10、13、15问项后整体信度从0.773上升到0.804，最终纳入分析的问项共11个(专长、可信、协调分别为4、4、3)，因素累计解释总方差69.1%。
研究采用验证性因素分析(CFA)方法对测量模型进行分析(见表1)。5因素模型的拟合指标达到推荐标准，测量具有可接受的辨别效度。
3.3假设检验
(1)直接效应和中介效应检验。
控制变量首先进入回归方程(M0)，然后分别构建以下回归模型:M1自变量建言行为、因变量交互记忆系统;M2自变量交互记忆系统、因变量团队创造力;M3自变量建言行为、因变量团队创造力。最后根据4个模型回归结果构建M4自变量建言行为和交互记忆系统、因变量团队创造力。
