视角下多团队学习和过程绩效的关系研究

肖余春　周盈盈　杨　丹

(浙江工商大学工商管理学院,浙江杭州　310018)

摘　要:在多团队系统的研究视角下,本文以高新技术企业的研发团队为研究对象,通过对国内外相关文献的梳理、反思和重构,构建了基于MTS(多团队系统理论)的多团队学习过程模型,并探讨了多团队学习与过程绩效的关系。本研究通过问卷调查和验证性因子分析等手段对提出的多团队学习过程模型进行了评价,并采用相关分析和多元回归分析等手段验证多团队学习与过程绩效之间的相关关系。研究结果显示,可将多团队学习分为知识的获取构建、共享转移、存储应用三个阶段,并且这三个阶段对过程绩效的运行状况及阶段性成果均呈显著正向影响。

关键词:多团队系统　多团队学习　过程绩效

一、引言

随着我国改革开放的不断深入,现代化进程的稳步前进,传统的劳动密集型产业被技术密集型产业逐步取代,以一大批高新技术企业为代表的高技术产业成为带动国家经济增长的主导产业,科技创新也随之成为提高我国社会生产力和综合国力的战略支撑。构建产学研相结合的技术创新体系也因此成为国家创新发展战略中的重要一环。现代企业组织,尤其是高新技术企业中,存在着大量分工明确,但又相互关联的团队。这些团队往往会因为某一任务或项目临时组合起来,形成一个多团队系统。在该组织中,成员来自若干个不同的团队,专业背景与技能也具有极大的差异,那么如何高效地运作这类团队系统成为诸多企业面临的严峻问题之一。在这一背景下,多团队系统理论[1](Multiteam System Theory,简称MTS)遵循了这一趋势,引起了国内外学者越来越多的关注。

对于高新技术企业而言,研发的时间复杂度与产品质量之间存在不可调和的矛盾,这对企业的研发团队提出了更苛刻的要求。新产品的开发周期往往具有弹性,长则持续数年,短期也需要几个月,倘若无法在项目过程中对绩效进行合理的评估,那么整个进行过程就很可能偏离预期的方向,进而使整个产品研发项目失控乃至失败。Standish集团的项目调查结果表明:仅有16%的研发项目勉强达到预期目标,近三分之一的项目被中途叫停。超过半数的项目虽然勉强完成,但仅能实现预期目标的四分之三。如何准确评估一个研发团队的项目绩效逐渐受到了企业的重视,相关企业也采取了一系列措施,比如建立初步的评估体系等,但从总体上来说还很不完善。因此建立一个全面的产品研发过程绩效评价体系成为了解决这一问题的关键。

提升企业的创新和研发能力是高新企业维持旺盛生命力的保证。在产品研发过程中,多团队学习可以帮助项目中分工明确的不同技术团队实现团队间的沟通与知识共享,可以保证该项目顺利进行。而对项目中各技术团队的过程和结果绩效进行有效的评估,则是保障研发绩效的基础。因此,本文试图通过探究多团队学习与团队过程绩效之间的影响机制,为企业团队管理提供新的思路,从而实现优化企业研发团队管理过程的目标。

二、理论分析与研究假设

(一)多团队学习的内涵

多团队学习是学习过程从单一团队内部向团队外部演进延伸的结果,它已逐渐引起国内外学者的关注。他们的基本观点是各不同团队目标的实现通常以团队间的相互学习为基础,多团队学习则是指两个或两个以上的团队间为了同时达到个体目标和总体目标而进行的双边或多边的相互学习[2]。

有国外学者认为,多团队学习是指在某一特定的网络环境中进行知识发现和获取,即通过网络层次上的知识寻求获取新知识的行为[3]。他们将多团队学习定义为单个团队在其内部原有的知识基础上,进一步从团队外部获取新知识来应对当前的各种网络活动。国内学者也试图在企业人力资源管理领域引入多团队的概念,并研究了浙江民营企业团队的学习水平。

总之,多团队学习并非将系统中单一团队学习进行简单累加,而是团队学习向网络系统进化的结果,目前在我国尚处于起步阶段。因此,多团队学习与过程绩效的关系也是新的课题。

(二)多团队学习的过程

多团队系统是一种新的研究视角,目前还没有引起学者们的足够重视,关于多团队学习的过程研究领域研究成果较少。Nevis等认为,组织学习可分为知识获取、知识共享和知识应用三个阶段。肖余春则认为,多团队学习是组织学习的一种特殊形态,多团队学习过程也可以分为这三个阶段[4].基于之前的团队学习概念,参考已有的对多团队学习系统的研究,结合众多学者提出的团队学习过程模型,本文对多团队学习的过程进行了简单的修正,将多团队学习的过程分为知识的获取构建、知识的共享转移和知识的存储应用三个阶段。如图1所示:

图1　多团队学习过程模型

H1:多团队学习过程包括知识的获取构建、知识的共享转移、知识的存储应用三个阶段。

(三)过程性绩效

对于工作绩效模型,国内外学者均做了大量的研究,但这些研究中,工作绩效通常被作为一种输出结果而不是一个过程对象来评估。然而工作绩效往往是阶段性成果到最终成果的累积,严重依赖于工作过程,因此为更好地控制工作过程,有学者提出了过程绩效的概念。

Prabu等认为,过程是一个为某特定市场或客户提供某种具体产出的结构化活动集,它可能涉及多个职能领域,也可进一步被分解为多个子过程,过程绩效就是对众多子过程中的绩效进行测量。王宝荣等[5]则认为,过程绩效是工作绩效的一部分,是个人或团队的工作行为所取得的符合客户及市场要求的阶段性工作成果。新产品研发是一个持续过程,且复杂度高,研发成果往往很难在短时间内体现出来,这就需要通过评价研发人员的行为来反映,且评价受外部环境的影响。而且研发团队的最终成果并不等于研发团队各成员个体输出成果之和,对研发团队的过程绩效的评估,是对其工作绩效评估的一个良好补充。

以往的研究表明,过程绩效既是一种行为,也是一种结果,或者说是行为和结果的统一,即过程绩效由行为绩效和结果绩效两部分构成。朱其权[6]认为,相对最终绩效而言,研发团队的过程绩效指研发过程中所取得的成果,包括研发过程中的运行状态和阶段性成果,研发过程中的运行状态由角色匹配情况和知识共享两个因素决定,阶段性成果则由预算控制、人才培养和研发业绩三个部分组成。徐佩认为,研发过程的运行状况可分为团队沟通、冲突管理、团队协作和团队士气四个方面,其中团队沟通所占比例最大。李永周等[7]则通过构建IT研发团队过程绩效的模型,将研发中的过程绩效分为团队沟通、团队协作、集成能力和知识管理四个方面。考虑到研发团队预先分配了研发任务,且不会轻易更换研发人员,因此在这里,角色匹配维度作为过程绩效的测评指标存在着一定的不合理性。本研究最终基于徐佩和李永周等人的观点,选取团队沟通和团队协作作为衡量研究团队运行状况的测量指标。综上所述,本文将研发MTS过程绩效划分为研发MTS运行状况和研发MTS阶段性成果两个维度,其中运行状况由团队沟通和团队协作两个维度构成,阶段性成果则由预算控制、研发业绩和人才培养三个维度构成。

(四)多团队学习各阶段与过程绩效的关系研究

研发团队是否能够及时有效地获取研发过程中需要的知识,是新产品研发过程能否顺利进行下去的依据。持续获取客户和竞争对手的信息并对其进行分析,能够更好地了解客户的需求,并迅速对激烈的市场竞争做出反应。在高科技产品研发项目中,知识的获取构建在整个过程中呈现相对专业化和复杂化的特点。Akgun提出,组织中的知识获取与产品开发的程度呈显著正相关关系,因为对于新产品的研发,团队内部现有的知识和技能是远远不够的,从外部获取知识的能力是新产品开发成功的保障。

对高新技术企业来说,企业研发团队的知识共享转移将直接影响新产品的研发是否成功。如果在系统内知识能够根据研发目的针对性地转移或者共享,就在一定程度上提高了多团队对已获取知识的整合和应用,进而提高多团队效能。多团队系统中的内部知识若能得到良好的处理和理解,那么系统的知识需求就更容易得到满足。同时这些内部知识和信息的共享也可以使研发团队以低时间成本、低人力成本获取高研发效能。

企业的竞争优势并不只在于其所掌握知识的数量和质量,而在于知识的存储应用。也就是说,企业所掌握的知识本身并不能保证企业的竞争优势,只有将这些知识应用到研发过程中,解决实际遇到的问题,比如发现机会、解决问题和制定策略等,才能发挥其作用,从而获取高研发效能。Cornelia对208家制造企业进行实证研究,研究结果表明,企业对知识的存储应用与创新绩效之间呈显著正相关关系。

基于以上理论综述,本文的研究模型如图2所示:

研究假设:

H2.1:多团队学习各阶段对团队沟通呈显著正向影响。

H2.2:多团队学习各阶段对团队协作呈显著正向影响。

H3.1:多团队学习各阶段对预算控制呈显著正向影响。

H3.2:多团队学习各阶段对研发业绩呈显著正向影响。

图2　研究模型

H3.3:多团队学习各阶段对人才培养呈显著正向影响。

三、研究设计

(一)样本来源

本研究主要是针对高新企业的研发多团队系统,因此问卷的主要发放对象为杭州、武汉、保定三城的生物科技行业、机械设备行业、通信行业和软件行业中现有研发团队。共计发放问卷227份,收回213份,问卷收回率为93.8%;扣除不合格问卷,最终有效问卷198份,问卷有效率为93.0%。各样本具体信息分布情况如表1所示。

表1　调查对象的基本信息

(二)数据收集

本研究的问卷主要包括两个部分。第一部分是多团队学习和MTS过程绩效的各维度的测量。采用李克特7点量表进行测量,由一系列对所研究的概念持肯定或否定态度的陈述构成,通过受访者自评收集信息,“1”到“7”代表从“完全不符合”到“完全符合”。第二部分是被调查者的基本信息,包括性别、年龄、学历、所在部门、团队规模、组建团队时间等。问卷来源及各部分测量结果如下:

具体的测量指标上,多团队学习三个维度主要借鉴了陈占夺[9]、杨瑞明[10]、林筠[11]和耿科化[12]的观点,并结合多团队系统的特点共编制了14个题项。对于MTS过程绩效的测量,主要参考了Campion[13]、王永丽[14]、Alan[15],以及朱其权的相关研究,并结合研发过程特点,编制了19个题项。

本研究通过小样本测试对问卷进行了信度分析和探索性因子分析。分析结果表明,多团队学习量表中知识的获取构建、共享转移、存储应用三个维度的信度系数分别为0.853,0.910,0.762;MTS过程绩效中运行状况、阶段性成果的信度系数分别为0.916,0.928,说明量表符合研究要求。探索性因子分析结果表明,多团队学习3个因子对原始变量的解释能力累计达到68.3%,运行状况中2个因子对原始变量的解释能力累计达到76.6%,阶段性成果中3个因子对原始变量的解释能力达到80.6%,说明提取的各个因子对底层的各个指标综合反映较好。

(三)统计分析

本研究中,对多团队学习的概念模型通过AMOS7.0进行验证性因子分析,对多团队学习与过程绩效的关系探究通过SPSS17.0进行相关分析和多元回归分析。

四、研究结果

(一)多团队学习过程模型的验证性因子分析

根据本研究中的研究假设,设计出多团队学习过程的结构方程模型路径分析图(图3),从图中可以看出,各指标在该三维模型各维度上的载荷系数分布在0.53－0.85之间,说明因子结构较为清晰,模型较为理想。

图3　多团队学习过程模型的验证性因子模型

多团队学习结构方程模型的主要拟合参数结果如表2所示。可以看出,在整体模型适配度方面,所有适配度指标值均达到模型可接受标准:多团队学习模型的拟合度卡方值(X2)为58.686,自由度(df)为58,卡方与自由度比值为1.012,小于2;显著性概率值为0.450,大于0.05,所以接受虚无假设,表明样本数据与该假设模型可以适配。RMSEA值为0.008,小于0.05,表明该模型拟合效果较好;其他的拟合指标GFI,IFI,TLI,CFI,NFI的值均大于0.9,表明本模型拟合程度很好,整体的建构效度较好。综合以上指标,我们认为本研究构建的“多团队学习三维因子模型”可以接受,H1成立。

表2　多团队学习模型的主要拟合指标

(二)多团队学习与过程绩效的相关分析

研究采取Pearson相关系数衡量多团队学习过程变量与研发MTS运行状况,以及研发MTS阶段性成果之间的相关方向、程度及其显著性。统计结果如表3所示,可以看出在显著性0.01水平上,所有变量之间呈现出不同程度的正相关,相关系数处于0.393和0.716之间,即多团队学习过程各个维度水平与研发MTS过程绩效的相关各维度呈现正相关关系。

表3　多团队学习与研发MTS过程绩效各因子间相关性分析

∗∗表示p在0.01水平(双侧)上显著相关。

(三)多团队学习与过程绩效的多元回归分析

在本研究模型中,多团队学习的过程对研发MTS过程绩效的影响是一个不断循环交替的过程,各个阶段会相互影响,所以本研究采取多元回归分析中的阶层分析方法。

表4　MTS运行状况回归分析结果

注:∗∗∗表示p＜0.001,∗∗表示p＜0.01,∗表示p＜0.05。

从表4中可以看出,在团队沟通这个维度上,在未考虑变量知识的存储应用时,知识的获取构建与知识的共享转移对团队沟通有显著的预测力;但如果同时考虑多团队学习三个维度,则知识的获取构建对团队沟通的解释力不显著,主要由另外两个变量解释,所以H2.1部分成立。而对于团队协作,将多团队学习的三个过程变量依次加入到回归模型中其预测力均达到显著,且解释力显著增加,因此H2.2得到了验证。

表5　MTS阶段性成果回归分析结果

注:∗∗∗表示p＜0.001,∗∗表示p＜0.01,∗表示p＜0.05。

从表5中可以看出,在预算控制、研发业绩这两个维度上,分别依次加入多团队学习的三个过程变量到回归模型中,回归系数均达到显著,且解释力都显著增加,因此H3.1,H3.2都成立。而人才培养的阶层回归结果显示,知识的获取构建这一维度的预测力达到显著程度,但加入知识的共享转移和存储应用这两个维度后,回归系数不显著。因而,知识的获取构建这一个维度对人才培养有显著的预测力;但如果同时考虑多团队学习两个或三个维度,则知识的获取构建对人才培养的解释力不显著,主要由另外两个维度解释,因此H3.3部分得到验证。

五、研究结论与启示

(一)主要研究结论

经过前文的文献总结和实证分析,本文的主要研究结论如下:

第一,多团队学习的过程可以分为知识的获取构建、知识的共享转移和知识的存储应用三个阶段,各阶段之间均呈显著正向影响,并构成了多团队学习的整体。知识的获取构建为多团队学习奠定了一个良好的基础;知识的共享转移作为知识的获取构建和知识的存储应用的桥梁,不可或缺;而企业竞争优势来源于知识的应用而非知识本身,只有将知识有效地运用到企业的产品和服务的生产或者其他问题的解决过程中,才能为企业带来竞争优势。

第二,在过程绩效的运行状况方面,多团队学习的三个阶段对团队协作均呈显著正向影响,这表明有效的多团队学习可提高多团队系统的协作程度。多团队学习过程中的知识共享转移和存储应用对团队沟通有显著正向影响,表明知识的共享转移和存储应用有助于研发多团队系统中成员的互动,从而有助于提高研发效率。而知识的获取构建过程并不能很好地调动研发人员共同的积极性,可能是由于研发人员专注于对知识的探求而忽略了团队间相互沟通。

第三,在过程绩效的阶段性成果方面,多团队学习的三个阶段对预算控制、研发业绩都呈显著正向影响,这表明有效的多团队学习过程可在研发过程中对研发费用的支出起到较好的控制和约束作用,并且可以对研发过程中资源的管理、研发进度的执行、阶段性成果的鉴定和后续研发计划的制订起到积极的促进作用。另外,知识的共享转移和存储应用对人才培养存在显著的正向影响,而知识的获取构建过程并不能显著地影响人才培养,可以理解为个体的学习过程并不能很好地培养人才,因此在多团队系统内部,良好的互动与沟通会对提高过程绩效起到关键的作用。

(二)研究启示

本研究构建了多团队学习过程模型,并以高新技术企业的研发团队为研究对象,对多团队学习与过程绩效之间的关系进行探究,为高新技术企业研发绩效提供了一定的借鉴,为企业在激烈的市场竞争中提供了生存和发展策略。

作为一种新的学习方式,多团队学习可以有效提高学习效能。面对日益激烈的竞争及复杂多变的外部环境,较之以往各种形式的团队学习,多团队学习可以更高效地加工、处理信息和知识,对各企业的内部结构改革具有重大参考价值[16]。知识经济的时代,有效进行学习将成为保持企业竞争力的关键。过程绩效的研究给我们提供了一种新的绩效测量思维。测量时需要同时关注研发系统的运行状况和阶段性成果,不仅要关注团队之间的沟通和协作,也要关注控制预算、研发业绩,同时还要注重人才的培养。团队和个人共同成长,才能保证研发工作的顺利进行,从而使最终目标得以实现。团队学习和组织学习已经应用到部分企业研发团队中,如果企业能够运用多团队学习的思维来对新产品研发团队进行管理,将对研发绩效的提高产生重要影响。如何有效地提高多团队学习的水平,是研发成功与否的关键。

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