研发团队共享式领导对创造力的影响
——有调节的中介模型

赵 佳，罗瑾琏

（1.上海师范大学旅游学院，上海201418；2.同济大学经济与管理学院，上海200092）

团队创造力的相关研究一直备受学术界的关注，如何更好的提升团队创造力一直是学者们致力于研究和解决的热点问题。领导方式对于团队创新能力的激发和促进发挥着至关重要的作用[1]。在现有研究中，主要聚焦于拥有正式领导职务的单个领导者对于团队创造力的影响。然而，近期的领导理论研究已发现，在团队中采用传统的单一垂直领导模式存在着较多的弊端，尤其在当今复杂、动态的团队环境下，传统的单一领导已经不能为团队带来保持其竞争优势所需的灵活性和创新性[2]，因而研究者开始关注由团队成员共享领导职能的新型领导模式——共享式领导。正如管理大师明茨伯格所指出的，团队成员应当根据自己的能力和环境条件的变化动态地共享领导角色，从而实现由传统领导模式向共享式领导模式的转变，为团队带来持续的竞争优势和活力。

与以往管理实践中的传统领导方式不同的是，共享式领导是一种动态的过程，在这一过程中，团队成员是以一种集体领导的方式对领导职能进行共享，能够充分发挥团队成员的主观能动性，从而更加高效和迅速的完成复杂的团队任务；同时，共享式领导增进了团队成员之间的情感联系，提升了团队活力，促进各种信息和资源的充分交互和共享，有利于实现各种知识的创造性集成和整合，进而增强团队创造力，为团队保持持续的竞争优势奠定良好的基础。

因此，研究依托研发团队为背景，系统分析和考察共享式领导对团队创造力的影响机理以及两者之间关系的边界条件，打开共享式领导对团队创造力影响的过程黑箱，不但充实了团队领导的相关理论，而且为团队创造力的研究提供了新的视角。

一、研究假设的提出

1.共享式领导与团队创造力

团队创造力是一种较为复杂的团队互动过程，是团队将各种知识和技能转化为创造性产品或服务的一种综合能力。在这一转化过程中，领导模式扮演着非常重要的角色，会对团队创造力的激发产生显著的影响(Amabile，2004；Shalley，2004)[3，4]。Ensley、Hmielski &Pearce(2006)的研究提出，在研发团队中，共享式领导能够使团队中的每个成员共享领导权力，承担领导责任，是一种具有激励性的领导模式，其能够更好的挖掘团队中每个成员的最大潜能，有力的激发创新性想法的产生和创意思维的碰撞，从而提升团队创造力[5]。Pearce&Manz(2009)的研究发现，当团队成员基于一致的知识结构、态度和信念时，有利于团队成员对任务目标和团队运作具有共同的认知，促进团队成员之间的交流和互动，加强团队成员交流信息和知识的效率，有效提升了团队整体的创新能力[6]。因此，综合共享式领导与团队创造力之间的逻辑联系，文章研究认为，研发团队共享式领导会促进团队创造力的提升。综合上述分析，文章提出如下假设：

假设1：共享式领导能够正向促进团队创造力。

2.交互记忆系统的中介作用

交互记忆系统是团队成员之间相互依赖的合作性的知识和信息的分工系统(Akgun，Byrne&Keskin，2005)[7]。具体来说，交互记忆系统的专长维度和可信维度使得不同领域的专业知识由不同的团队成员负责，这样既会减轻单个成员的认知负担，又会减轻成员之间的信息重复现象，使整个团队能够获取远多于单个成员所能单独掌握的专业知识和技能，带来1+1＞2的整体效果，同时，交互记忆系统还为团队成员之间的相互协作创造了良好的条件，基于对其他成员相关专长的了解和信任，团队成员不仅能够对工作任务进行更加有效的分工，而且能够快速、准确地寻求并获得有关知识和技能的帮助，与具备不同专长领域的成员进行互动和相互影响，从而激发出更多的创新思想和创意的火花，提升团队创造力。

在研发团队中，共享式领导的运用，使不同的团队成员根据自己的能力和环境条件的变化来共同分享领导角色，本身就体现了团队成员间的相互信任、相互依赖以及相互协调[8]。因此，共享式领导对交互记忆系统具有内在的促进和强化的效应。Morelaud&Myaskovsky(2000)、Lewis(2004)的研究均显示，在领导方式对于团队创新的影响效应中，交互记忆系统可能起到中介作用[9，10]。Pearce&Manz(2011)以研发团队为研究对象，得到交互记忆系统是链接团队领导与团队创造力的中介机制的结论[11]。因此，考虑到共享式领导、交互记忆系统与团队创造力之间的逻辑联系，研究认为，交互记忆系统是研发团队共享式领导对团队创造力产生作用的一个可能的解释机制。综合以上分析，提出假设如下：

假设2：在共享式领导对于团队创造力的影响过程中，交互记忆系统具有中介作用。

3.集体效能感的中介作用

集体效能感(Collective efficacy)作为心理机制的重要组成部分[12，13]，在团队领导与团队创造力之间，发挥着桥梁作用(Zellars，2001；Walumbwa et al.，2005)[14]。共享式领导作为一种集体领导模式，摆脱了以往的集权化领导模式，更加注重领导职能在团队成员之间进行充分的共享，更加强调激发团队成员的主动性和交互影响力。根据社会身份理论，通过不断提升团队成员的自我身份认知，共享式领导能够增强团队成员完成任务和目标的信念，也即增强团队成员的集体效能感(Pearce，Yoo&Alavi，2004)[15]。Tierney&Farmer(2002)的研究表明，团队成员在参与创造性活动的过程中需要一种内在的、持续的动力来鼓舞，而集体效能感恰好提供了这样一种强有力的共同信念，根据“皮格马利翁效应”，集体效能感的激励效应会持续强化团队成员的创新思维和创新活动，因而，集体效能感会增强团队创新和创造能力。尤其对于研发团队而言，共享式领导所带来的团队成员相互协调、交互影响的互动过程以及团队支持性感知都会对整个研发团队的集体效能感产生决定性的影响，进而影响团队创造力水平(Vandewaerde，2011)[16]。综合以上分析，提出如下假设：

假设3：集体效能感在共享式领导和团队创造力之间具有中介作用。

4.任务特征的调节作用——对中介机制的调节

任务特征作为最重要的团队情境变量之一，在团队的行为意图以及行为绩效的形成过程中扮演着重要的角色，能够对其形成过程产生显著的促进或阻碍的作用。当任务特征作为情境变量显示出不同的差异时，会显著的影响团队领导行为向特定的行为意图或行为绩效的转化。一般认为，团队的任务之间是否具有相互依赖性，以及各个任务所显示出的复杂程度，也即任务互依性和任务复杂性，是团队任务的两个特征维度。具体而言，任务互依性指的是团队的工作任务之间的相互关联和依赖的表现程度。任务复杂性指的是实现团队目标所需的团队工作任务结构的复杂程度，通常以多目标、多路径、多冲突为主要特征。

在团队中，当任务互依性程度增加时，会要求团队成员之间进行更加充分的团队横向沟通和高水平的团队协作，这会加强团队学习和团队知识的整合；当任务复杂性程度增加时，仅靠单个团队成员的知识和技能将不能胜任团队任务的完成，而是需要团队成员运用其知识、技术以及能力合作协同才能完成任务。因此，当任务互依性程度较高，任务复杂性程度较高时，共享式领导的运用，会显著的激发和促进交互记忆系统的形成；同时，在这种较高互依性、较高复杂性的任务情境下，为了更好的完成团队任务目标，共享式领导会进一步强化团队成员完成任务的共同信念，并激发团队成员的工作主动性，从而促进集体效能感的形成。基于此，研究提出如下假设：

假设4a：任务互依性在共享式领导和交互记忆系统之间具有正向调节效应；

假设4b：任务复杂性在共享式领导和交互记忆系统之间具有正向调节效应。

假设5a：任务互依性在共享式领导和集体效能感之间具有正向调节效应；

假设5b：任务复杂性在共享式领导和集体效能感之间具有正向调节效应。

根据前述假设及其推导过程，进一步研究认为，任务互依性、任务复杂性对于假设2和假设3中交互记忆系统、集体效能感的中介作用还应具有调节效应。具体而言，根据情境理论的预测[17]，当任务互依性程度较高，任务复杂性程度较高时，为了更好的完成具有高度合作需求和以多目标、多路径、多冲突为特征的团队任务，共享式领导会加强整合各种资源，积极运用知识与信息的合作分工系统来提高工作胜任力；同时，在这种较高互依性、较高复杂性的任务情境下，为了更好的实现团队任务目标，共享式领导会增强团队成员完成任务的共同信念，激发团队成员的工作主动性，增进团队成员对于任务目标和团队运作的共同认知，促进团队成员之间的沟通和交互，提高知识吸收和利用的效率，从而更加有效的激发团队创造力，也即当任务特征呈现出高互依性、高复杂性时，会强化共享式领导通过集体效能感的传导机制从而进一步影响团队创造力的间接效应。基于此，研究进一步提出如下假设：

假设6a：任务互依性对于交互记忆系统在共享式领导和团队创造力之间的中介作用具有正向调节效应，当任务互依性程度越高时，交互记忆系统在共享式领导和团队创造力之间的中介作用越强；

假设6b：任务复杂性对于交互记忆系统在共享式领导和团队创造力之间的中介作用具有正向调节效应，当任务复杂性程度越高时，交互记忆系统在共享式领导和团队创造力之间的中介作用越强。

假设7a：任务互依性对于集体效能感在共享式领导和团队创造力之间的中介作用具有正向调节效应，当任务互依性程度越高时，集体效能感在共享式领导和团队创造力之间的中介作用越强；

假设7b：任务复杂性对于集体效能感在共享式领导和团队创造力之间的中介作用具有正向调节效应，当任务复杂性程度越高时，集体效能感在共享式领导和团队创造力之间的中介作用越强。

5.研究模型

综合以上分析，结合研究假设的提出，绘制出文章的研究模型，如图1所示。

图1 研究模型

二、研究方法

1.样本来源及特征统计

本研究的数据样本来源于江苏省、安徽省、广东省以及上海市的32家高新技术企业，累计发放问卷539份。在行业选择方面涵盖了包括信息通信、生物医药、机械制造、石油化工、金融等在内的不同行业的研发团队，保证取样的代表性。通过问卷调研，有效回收了394份问卷，有效样本团队56个。在样本中，男性成员占70.1%，女性成员占29.9%，这也符合研发团队男性较多女性较少的实际情况；从年龄结构来看，研发团队成员主要集中在25～35岁，该年龄段的比例高达69.8%，年龄结构总体呈现年轻化态势；从学历结构来看，主要以大专及本科和硕士学历为主，分别达到65.8%和21.3%，学历结构总体呈现高学历状态；从团队规模来看，主要集中在5～10人，占样本总数的69.2%，其中，团队规模最少为3人，最多为12人，平均规模为6人；从团队存续时间来看，主要集中在3年以上，占样本总数的48.7%，其次为1～3年，占样本总数的26.9%，从上述分析可以看出，被调研团队的总体规模较小，这也符合研发团队的规模特征，并且团队存续整体时间在3年及以上，具有较高的团队特征稳定性，这也有助于提高本研究的实证检验的准确性。

2.变量测量

（1）共享式领导的测量

对于运用社会网络分析法(Social Network Analysis，SNA)进行共享式领导的测量方面，比较有代表性的研究有Mehra等(2006)[18]以及Carson等(2007)[19]的研究。其中，Mehra等(2006)的研究通过逐个绘制共享式领导的社会网络类型图的方式对共享式领导进行考察，具有一定的可操作性，但是该种方法对于大规模的实证研究来说并不适用；Carson等(2007)的研究基于社会网络分析模型，运用共享式领导的分布密度这一指标来测量共享式领导，不但能够对共享式领导的整体分布状态进行较为准确的测量，同时也可以较好的应用于较大规模的实证数据研究之中。因此，在本研究中，基于社会网络分析视角(SNA)的共享式领导测量指标的构建，在结合Mehra等(2006)的研究基础上，主要参考和借鉴Carson等(2007)的研究中的测量方法，具体而言，根据共享式领导的分布密度的计算公式，即：

其中，Xij为第j个团队成员对第i个团队成员的共享式领导程度的评分（i=[1，N]，j=[1，N]，N为团队成员总数）Ti为第i个团队成员与其他所有成员之间可能发生的领导途径的数目，计算出相应的指标数值，由此用于衡量团队的共享式领导水平。

根据这一指标，还可以绘制出每个团队共享式领导在团队内部分布的示意图，直观的反映出团队内部共享式领导的分布形式[19]。具体操作方法如下：将每一个团队成员对其他所有团队成员的领导程度的评分进行分类，当评分大于等于4时赋值为1，当小于等于3时赋值为0，然后由一条带箭头的直线来表示某一个团队成员感受到另一个团队成员的领导，如果团队成员A感受到团队成员B对他的领导，则箭头将从B指向A，如果团队成员A和B彼此都感受到对方对于其的领导，则表示为一条双箭头的直线。根据此方法绘制的团队内部共享式领导分布示意图如图2所示：

图2 团队共享式领导分布示意图

（2）交互记忆系统的测量

本研究采用交互记忆系统的三维度模型，包括专长、可信和协调三个维度，在借鉴Lewis(2004)成熟量表的基础上[10]，形成本研究的交互记忆系统量表，共9个题项。

（3）集体效能感的测量

借鉴Walumbwa(2005)量表[14]，共5个题项。

（4）任务特征的测量

对于任务互依性，采用Campion(2003)的量表；对于任务复杂性，采用Ganzach(2002)的量表。

（5）团队创造力的测量

借鉴罗瑾琏等(2012)量表[20]，共7个题项。

三、数据分析与结果

1.共同方法偏差检验

为了检验共同方法偏差，通常采用Harman单因素检验来进行[21]。分析结果显示：在未旋转时出现了多个因子，并且得到的第一个因子所解释的变异量仅为19.3%，说明共同方法偏差问题在本研究中可能造成的影响较小，可以忽略不计。

2.团队层次数据聚合检验

研究采用组内一致性系数rwg作为团队层次数据聚合的检验指标。一般可以采用0.7作为rwg的判定临界值。团队层次数据聚合检验结果如下：交互记忆系统、集体效能感、任务互依性、任务复杂性、团队创造力的rwg检验结果分别为0.82，0.90，0.88，0.83，0.89，各研究变量的rwg值都大于0.70的判定临界值，达到数据聚合的标准。

3.信度与效度检验

信度和效度的检验结果如下所示：交互记忆系统、集体效能感、任务互依性、任务复杂性、团队创造力的Cronbach'sα值分别为0.86，0.82，0.85，0.84，0.88，各变量的Cronbach'sα值均大于0.7，显示出良好的信度水平；交互记忆系统、集体效能感、任务互依性、任务复杂性、团队创造力的累计方差贡献率分别为81.16，75.29，79.83，78.41，80.05，各变量的Cronbach'sα值均超过50%，显示出良好的效度水平，因而适于进行后续的数据分析和验证。

4.假设检验

（1）共享式领导对团队创造力的直接作用验证

采用多元回归模型进行验证，数据结果显示，共享式领导对团队创造力的回归系数为0.52，显著性水平为0.01，因此，假设1得到验证。

（2）交互记忆系统、集体效能感的中介作用验证

第一步，由于共享式领导对团队创造力的回归系统为0.52，显著性水平为0.01，因此对于中介效应检验的第一个条件得到验证。第二步，分别将交互记忆系统和集体效能感作为因变量进行回归，回归结果显示：共享式领导与交互记忆系统的回归系数为0.32，显著性水平为0.01，共享式领导与集体效能感的回归系数为0.37，显著性水平为0.01，因此，共享式领导与交互记忆系统、集体效能感都具有显著的正相关关系，因而中介效应检验的第二个条件得到验证。

表2 共享式领导对交互记忆系统、集体效能感的回归分析

对于中介效应检验的第三个条件，从表3的验证结果可知：引入中介变量交互记忆系统后，共享式领导对团队创造力的回归系数由0.54减少到0.48，具有0.01的显著性水平，表明交互记忆系统在共享式领导和团队创造力之间起到部分中介作用，假设2得到验证；引入中介变量集体效能感后，共享式领导对团队创造力的回归系数由0.54减少到0.41，具有0.01的显著性水平，表明集体效能感在共享式领导和团队创造力之间起到部分中介作用，假设3得到验证。

表3 交互记忆系统、集体效能感的中介作用分析

（3）任务特征的调节作用——有调节的中介效应分析

首先，对任务互依性、任务复杂性在共享式领导和交互记忆系统、共享式领导和集体效能感之间的调节作用进行验证。在进行调节作用验证前，为减少回归方程中变量间的多重共线性问题，首先对所有变量进行中心化处理[23]。为了进行调节效应的检验，分别建立以共享式领导为自变量、以任务互依性、任务复杂性为调节变量、以交互记忆系统为因变量的回归方程I（对应回归模型M6、M7、M8）和以共享式领导为自变量、以任务互依性、任务复杂性为调节变量、以集体效能感为因变量的回归方程II（对应回归模型M9、M10、M11）。在进行多元回归分析前，需检验多重共线性问题和自相关问题。检验结果表明，VIF值接近于1，在0到10的临界值范围内，表明变量间的多重共线性问题并不严重；D-W值接近于临界2，表明存在自相关的可能性也不大，因此，适合进行多元回归分析。通过表4的数据结果显示，在回归方程I中，共享式领导和任务互依性的乘积项的回归系数为0.15，显著性水平为0.05，由此说明，共享式领导对于交互记忆系统的影响作用中，任务互依性具有正向的调节效应；共享式领导和任务复杂性的乘积项的回归系数为0.18，显著性水平为0.05，由此表明，共享式领导对交互记忆系统的影响作用中，任务复杂性具有正向的调节效应。因此，假设4a和4b得到验证。在回归方程II中，共享式领导和任务互依性的乘积项的回归系数为0.11，显著性水平为0.05，由此表明，共享式领导对于集体效能感的影响作用中，任务互依性具有正向的调节作用；共享式领导和任务复杂性的乘积项的回归系数为0.13，显著性水平为0.05，由此表明，共享式领导对于集体效能感的影响作用中，任务复杂性具有正向的调节作用。因此，假设5a和5b得到验证。

表4 任务互依性、任务复杂性的调节作用分析

其次，对于有调节的中介效应的检验，采用bootstrapping技术[24]，分析在任务互依性、任务复杂性的不同程度下，交互记忆系统、集体效能感在共享式领导与团队创造力之间所起的有调节的中介效应。

由表5可知，当任务互依性程度较低时，共享式领导对交互记忆系统的正向影响较低（r=0.15，p＜0.05），而当任务互依性程度较高时，共享式领导对交互记忆系统的正向影响较高（r=0.27，p＜0.01），同时，这两个影响系数之间存在着显著的差异（Δr=0.12，p＜0.01），因此，任务互依性会增强共享式领导对交互记忆系统的影响，进一步支持了假设4a；当任务复杂性程度较低时，共享式领导对交互记忆系统的正向影响较低（r=0.18，p＜0.05），而当任务复杂性程度较高时，共享式领导对交互记忆系统的正向影响较高（r=0.32，p＜0.01），同时，这两个影响系数之间存在着显著的差异（Δr=0.14，p＜0.01），因此，任务复杂性会增强共享式领导对交互记忆系统的影响，进一步支持了假设4b。由表8可以进一步看出，共享式领导对团队创造力的间接影响（通过交互记忆系统的中介作用）在任务互依性程度较低时较低（r=0.03，p＜0.05），而在任务互依性程度较高时则较高（r=0.09，p＜0.01），由此验证了假设6a；共享式领导对团队创造力的间接影响（通过交互记忆系统的中介作用）在任务复杂性程度较低时较低（r=0.06，p＜0.05），而在任务复杂性程度较高时则较高（r=0.13，p＜0.01），由此验证了假设6b。

由表6可知，当任务互依性程度较低时，共享式领导对集体效能感的正向影响较低（r=0.29，p＜0.05），而当任务互依性程度较高时，共享式领导对集体效能感的正向影响较高（r=0.41，p＜0.01），同时，这两个影响系数之间存在着显著的差异（Δr=0.17，p＜0.01），因此，任务互依性会增强共享式领导对集体效能感的影响，进一步支持了假设5a；当任务复杂性程度较低时，共享式领导对集体效能感的正向影响较低（r=0.33，p＜0.05），而当任务复杂性程度较高时，共享式领导对集体效能感的正向影响较高（r=0.51，p＜0.01），同时，这两个影响系数之间存在着显著的差异（Δr=0.18，p＜0.01）。因此，任务复杂性会增强共享式领导对集体效能感的影响，进一步地支持了假设5b。由表9可以进一步看出，共享式领导通过集体效能感的中介作用对团队创造力产生的间接影响，在任务互依性程度较低时较低（r=0.04，p＜0.05），而在任务互依性程度较高时则较高（r=0.06，p＜0.01），由此验证了假设7a；共享式领导通过集体效能感的中介作用对团队创造力产生的间接影响，在任务复杂性程度较低时较低（r=0.06，p＜0.05），而在任务复杂性程度较高时则较高（r=0.17，p＜0.01），由此验证了假设7b。

表5 有调节的中介效应分析（交互记忆系统为中介变量）

表6 有调节的中介效应分析（集体效能感为中介变量）

四、结论与启示

1.研究结论

该研究以研发团队为对象，运用基于社会网络分析视角（SNA）的共享式领导测量指标对共享式领导进行测量，并通过实证数据分析得出以下主要结论：共享式领导能够显著的正向提升团队创造力；交互记忆系统、集体效能感在共享式领导对团队创造力的影响过程中起到部分中介作用；任务互依性、任务复杂性对交互记忆系统、集体效能感所起到的部分中介作用具有进一步的正向调节效应，即当任务互依性程度越高、任务复杂性程度越高时，交互记忆系统、集体效能感的部分中介作用越强。

2.管理启示

研究的相关结论对团队管理实践具有较好的启示：第一，创造良好的团队氛围，充分发挥共享式领导在团队中的作用，使团队成员能够提出更多富有创造性的想法。第二，构建专长异质性团队，增强团队成员间的互动与协调，推动团队中研发信息资源的共享以及知识整合平台的建设，提升研发实力，增强团队创造力。第三，重视团队文化建设和团队氛围的营造，促进集体效能感的形成，增强团队软实力，更好的激发研发团队创造力。第四，实现团队任务特征与共享式领导的适配，充分发挥共享式领导的效用，不但能够提高知识与权力的配置效率，提升团队的任务适应能力和综合竞争力，而且更有利于创造性思维的激发和创新性想法的整合。

五、研究贡献及展望

目前，学术界关于共享式领导的研究仍处于起步阶段，相关研究还比较匮乏，研究依托研发团队为背景，采用基于社会网络分析(SNA)的测量技术对共享式领导进行测量，运用多层次回归、bootstrapping分析等技术手段，系统揭示出共享式领导对团队创造力影响的过程黑箱和边界条件，不仅丰富了团队领导的相关理论，而且也为团队创造力的研究提供了新的研究视角和可供借鉴的研究框架。但是，由于文章依然是探索性的研究，研究者所能借鉴和参考的直接研究比较缺乏，因而研究仍存在一些不足之处，需要在后续研究中进行完善。一方面，研究采用的是静态视角的研究方法，未能关注动态视角下的演化过程和规律。另一方面，研究是基于团队层次的研究，未能关注个体层次变量的跨层次影响。因此，在后续的相关研究中，可以考虑采用动态视角的研究方式，运用追踪研究或者系统仿真模拟方法，对纵向数据进行收集和整合，考察共享式领导与团队创造力之间的因果联系，探寻两者的作用过程的动态演化机理。同时，可以结合跨层次视角，将个体层次变量纳入到研究模型中去，使模型更加全面和准确，使研究成果在现有基础上得到进一步的突破。