社會網絡有助于提升團隊創造力嗎？

王 磊，付鵬翔

(東北財經大學 工商管理學院，遼寧 大連 116025)

一、問題的提出

在動態復雜的組織情境中，如何提升團隊創造力始終是學術界和實業界共同關注的重要議題。所謂團隊創造力是指在一個復雜的社會系統中，由共同工作的個體所產生的新穎且實用的想法、產品、過程或服務[1]。團隊作為信息處理單元，實質上承擔了團隊成員進行互動和交流媒介的角色，因而在團隊互動過程中，團隊和團隊成員之間的網絡連帶對團隊產生新穎且實用的創意具有重要作用[2]，故而從社會網絡的視角來研究團隊創造力成為當前創造力領域研究的一個重要視角。

然而，由于當前在社會網絡構念界定及樣本來源等方面的的研究存在差異，社會網絡是否能夠促進團隊創造力始終未取得一致性的結論。例如，有些研究認為網絡密度會積極影響團隊創造力[3]，而有些研究則認為網絡密度與團隊創造力之間不存在顯著關系[2]。Perry-Smith和Shalley[4]認為弱的外部連帶會積極影響團隊創造力，而有些研究則認為外部連帶和團隊創造力之間不存在顯著關系[3]。這些研究結果之間的差異對于從整體上理解社會網絡與團隊創造力之間關系的作用較小，因而從更大樣本意義上探尋二者之間的關系就顯得十分必要。更為重要的是，以往研究由于在自身情境因素或測量因素上存在差異，就有必要探討諸如研究樣本由于所在地區、團隊屬性、團隊規模等的不同會對社會網絡與團隊創造力關系的影響。元分析作為一種定量的文獻研究方法，能夠以科學的方式將不同的研究結果整合到一起，可以勝任上述研究任務。故而本文通過元分析的方法來揭示社會網絡與團隊創造力之間的實際關系，并探索社會網絡與團隊創造力之間存在的調節作用。

本文可能的理論貢獻在于：其一，現有研究僅從個體層面關注網絡強度這一社會網絡變量對于個體創造力和創新的影響，未從團隊層面進行社會網絡相關變量與團隊創造力之間關系的元分析，本文將從這一方面推進當前的研究。其二，當前研究往往分散地研究社會網絡中的某一或某幾個變量，較少從一個整合的視角來系統地看待社會網絡，本文將系統地描繪社會網絡的各個特征變量與團隊創造力之間的關系。其三，本文還考慮不同的情境變量對社會網絡與團隊創造力之間關系的調節作用。

二、理論基礎與研究假設

社會網絡的研究一般可以從關系主義和結構主義兩個視角進行歸類[5]。其中，關系主義視角主要包含內部網絡連帶和外部網絡連帶。當視角聚焦于內部網絡時，關注的是內部成員之間形成的關系與結構問題；而當視角聚焦于外部網絡時，關注的則是團隊作為一個整體與外部形成的關系與結構[4]。而結構主義視角主要強調從行動者在網絡聯結中的位置、網絡密度及網絡異質性等角度出發進行相關問題的探究。因而，本文將社會網絡從內部網絡和外部網絡兩個角度來進行分類，其中，內部社會網絡從內部網絡連帶、網絡密度和網絡異質性這三個角度進行闡述，外部社會網絡則從外部網絡連帶角度進行闡述。

(一)內部網絡連帶與團隊創造力

內部網絡連帶屬于社會網絡理論中的關系主義視角，強調從網絡節點之間的關系或連帶的強度來討論社會網絡的影響，指的是團隊內部網絡成員之間互動及關系的緊密程度[6]，其研究常聚焦于內部成員之間形成的關系與結構問題，如Granovetter[7]所提出的著名的弱連帶理論。團隊內部網絡連帶反映出成員之間的互動水平，為團隊成員獲取信息和資源提供了可能。而團隊創造力并非是個體創造力的簡單加總，而是體現出團隊成員之間經過通力合作而產生的團隊層面的創造力[1]。由于團隊內部網絡連帶為整合團隊成員之間的異質性想法提供了多樣性的知識與情感等方面的支持，因而有利于團隊成員將創造力的想法進行有效激發。基于以上論述，筆者提出如下假設：

H1：內部網絡連帶與團隊創造力呈正相關。

(二)網絡密度與團隊創造力

網絡密度屬于社會網絡研究中的結構主義視角，指的是團隊成員之間實際的聯結數量與成員之間可能存在的最大聯結數量比，比值越高，表明團隊網絡密度越大。Reagans和Zuckerman[8]研究發現團隊的網絡密度越大，團隊的生產效率越高。網絡密度與團隊創造力呈正相關，一方面在于，團隊的網絡密度越高，越有利于團隊成員進行知識行為分享，從而使團隊成員將團隊外部成員很難輕易識別、理解的隱性知識進行傳遞，而這有利于深化團隊成員集體共識。另一方面在于，緊密的網絡密度有利于成員間進行有效的協調合作，并將創造性想法進行深化和拓展[8]。這使團隊成員在獲取更為廣泛信息資源的同時，將創造性的觀點和想法在成員間的互動和交流中得以提升。因此，在網絡密度高的情況下，團隊更能激發出創造性的想法。基于以上論述，筆者提出如下假設：

H2：網絡密度與團隊創造力呈正相關。

(三)網絡異質性與團隊創造力

網絡異質性屬于社會網絡研究中的結構主義視角，是指一個社會網絡中相互交往的個體之間某些特性方面的差異化程度[9]，包括團隊成員之間淺層次的差異化程度(如性別、年齡等)和深層次方面的差異化程度(如風格、成員的態度等)。團隊成員的特性差異越大，團隊成員的網絡異質性就越大，反之，則團隊成員的網絡異質性就越小。網絡異質性高的團隊能夠帶來廣泛的認知資源，從不同的認知視角來看待和解決問題，避免團隊成員之間因相似性的觀點而產生認知視角封閉的問題，有利于將團隊成員的創造性想法和觀點匯集整合，從而激發團隊創造性的火花。Woodman等[1]指出，團隊多樣性將會增加團隊創造性績效。基于以上論述，筆者提出如下假設：

H3：網絡異質性與團隊創造力呈正相關。

(四)外部網絡連帶與團隊創造力

外部網絡連帶指團隊內部網絡成員為獲取信息、知識和資源而與團隊之外網絡成員所建立的正式或非正式的關系[10]。有效的外部網絡連帶為獲取與自身領域相關的異質性信息和知識提供了可能，從而將不同領域的觀點進行整合并擴展團隊成員思考和解決問題的方式。具有外部網絡連帶的成員能夠利用跨界關系優勢，與外部成員和團隊進行正式或非正式互動，以便提升團隊成員看待問題的方式和團隊的適應能力，避免團隊成員因過度嵌入而降低團隊成員的適應能力與認識能力[11]。Perry-Smith和Shalley[4]認為，外部連帶更有利于提升團隊創造力。基于以上論述，筆者提出如下假設：

H4：外部網絡連帶與團隊創造力呈正相關。

(五)調節變量

1.區域因素

文化是影響管理實踐的重要變量，在一種文化情境下有效的方式，在另一種情境下不一定有效。由于中國社會的差序格局與西方“一捆一捆扎得清楚的柴”的格局具有差異性，而且，中國情境下更多遵循“合情合理”的人際交往法則，而西方則更多強調在目標任務上對個體知識進行挖掘[12]。同時，西方的人際關系網絡具有松散性，而中國情境下人際關系具有緊密性，這使得文化情境對社會網絡與創造力的關系可能產生差異性。基于以上論述，筆者提出如下假設：

H5a：所在區域的不同對社會網絡與團隊創造力的關系具有差異性。

2.團隊屬性

根據團隊屬性可以將團隊劃分為研發團隊和非研發團隊。與非研發團隊相比，研發團隊在創造力的產生過程中所伴隨的不確定性及反復的試錯過程尤為明顯。此外，研發團隊比非研發團隊需要更多的信息、知識、技能以激發團隊創造力。研發團隊對創新的需求更高，這使得研發團隊成員更需要進行溝通與合作而整合異質性想法，以便團隊成員達成共識。因此，相較于非研發團隊，在研發團隊情境下，社會網絡與團隊創造力可能起著更為重要的作用。基于以上論述，筆者提出如下假設：

H5b：團隊屬性的差異對社會網絡與團隊創造力的關系具有差異性。

3.團隊規模

一些研究指出，團隊規模會正向影響團隊產出，另一些研究認為團隊規模對團隊結果產生負向影響。在社會網絡的研究中，本文認為團隊規模的大小對社會網絡與團隊創造力的影響具有差異性。這是因為，團隊規模越大，團隊通過不同渠道獲取信息的可能性增加，這使得團隊成員將不同領域的相關知識匯聚的結果增加。但是，與團隊規模較小的團隊相比，規模較大的團隊可能出現團隊成員互動的緊密程度降低，信息的通達性與真實性降低等問題。因此，團隊規模的差異性會對社會網絡與團隊創造力之間的關系產生不同的影響。基于以上論述，筆者提出如下假設：

H5c：團隊規模的大小對社會網絡與團隊創造力的關系具有差異性。

三、研究方法

單個量化研究的樣本和測量存在局限性，而元分析能夠從更大樣本來源上看待變量間關系。元分析作為解決研究與研究之間差異的一種分析工具，能夠以科學的方式將不同的研究結果整合到一起，并可以降低測量和抽樣方面的誤差，最終可以更為精確地評價出變量之間的實際關系。

(一)文獻來源

為盡量全面搜集該領域文獻，中文文獻主要從中國知網、谷歌學術進行檢索獲取，利用團隊創造力、團體創造力、社會網絡、社會資本、網絡結構、網絡密度，網絡中心性、網絡異質性、團隊異質性、團隊多樣性、網絡連帶，按題目、主題、關鍵詞、摘要進行檢索；英文文獻在Web of Science、EBSCOhost及全球碩博士論文進行檢索，利用team creativity、group creativity、social network、social capital、network structure、network density、network heterogeneity、team/group heterogeneity、team/group diversity和network centrality進行檢索，搜索時間截止到2017年6月。根據檢索初步得到32篇中文文獻，97篇英文文獻。文獻進一步篩選的標準為：必須涉及某一類別社會網絡與團隊創造力關系的文獻，排除非實證類型的文獻，排除無法從研究中獲取有關樣本信息的文獻，排除無法將統計量轉化為相關系數的文獻，同一研究對象的多個文獻只納入一篇。

基于上述篩選標準，本文最終獲得28篇文獻的28個獨立樣本，每個獨立樣本牽涉到22—229個團隊不等，共計2 154個團隊。其中，中文文獻12篇，英文文獻16篇，具體如表1所示。

表1 元分析文獻列表

注：僅列出第一作者。由于版面限制，表1未列出本文沒有直接引用的元分析文獻來源，可向作者索取。

(二)變量設計

通過對納入元分析的文獻進行閱讀分析并結合實際情況，本文從團隊創造力、內部網絡連帶、網絡密度、網絡異質性和外部網絡連帶的角度進行合并歸類。相關變量描述如表2所示。

表2 相關變量描述

(三)數據編碼

本文對文獻進行了兩種方式的編碼：一是對篩選的文獻按照題目、作者、年份、自變量、因變量、中介變量、調節變量和文獻類型等進行編碼，并根據文獻中的構念進行測量，從而將相似的變量進行合并。二是對選取文獻中的統計量如相關系數、回歸系數和p值等進行編碼。

(四)元分析程序

魏江等[14]指出，現有元分析研究大多選取未經轉換的相關系數作為效應值。本文基于此，結合樣本量加權平均法，通過手工計算得到樣本加權平均效應值r。Cohen[15]指出當加r≤0.10時為較小，0.10

四、研究結果

(一)主效應檢驗

本文利用95%置信區間內部是否包括零，以及Z檢驗來驗證以上假設是否成立。如表3所示，內部網絡連帶與團隊創造力之間的加權平均效應值為0.43，效應程度較大，雙尾檢驗的p值小于0.001，且95%置信區間未包括0，因而H1成立；網絡密度與團隊創造力之間的加權平均效應值為0.12，效應程度較低，但95%置信區間包括0，因而H2不成立；網絡異質性與團隊創造力間的加權平均效應值為0.25，效應程度適中，雙尾檢驗的p值小于0.05，且95%置信區間未包括0，因而H3成立；外部網絡連帶與團隊創造力間的加權平均效應值為0.48，效應程度中等，雙尾檢驗的p值小于0.001，且95%置信區間未包括0，因而H4成立。

表3 社會網絡與團隊創造力關系的元分析

注：k代表獨立樣本數，N代表團隊數量，r代表樣本加權平均效應值，SE代表抽樣引起的方差的標準誤，Sρ代表真實總體的標準差，Z代表Z檢驗，*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001，%Var代表同質性檢驗，下同。

網絡密度與團隊創造力的正向關系不顯著，這意味著網絡密度并不一定就能促進團隊創造力。這與Balkundi和Harrison[16]認為內部網絡密度對團隊有效性具有正向顯著作用的觀點相悖。可能的解釋在于，一方面由于網絡密度越大，會使得團隊成員傾向于在相似或重疊的社會群體中進行互動，會導致團隊成員接觸冗余信息的可能性提高，團隊由于缺乏異質性的想法而阻礙了創造力的產生[6]；另一方面可能是由于在網絡密度大的團隊，形成群體規范的可能性越大，團隊成員遵守群體規則、避免團隊成員沖突的可能性提高，由此使得團隊成員會更趨謹慎地提出新穎實用的想法，這將不利于團隊創造力的產生。由此看來，適度限制網絡密度能避免團隊對外部變化應對遲滯。故而后續研究可以就網絡密度與團隊創造力之間可能存在的非線性關系(如倒U型關系)進行研究，以確定網絡密度在何種程度上可以促進團隊創造力的產生，并確定其拐點在何處。

與先前眾多研究結果相一致，內部網絡連帶、網絡異質性、外部網絡連帶與團隊創造力之間均呈顯著的正向關系。內部網絡連帶與團隊創造力之間的正向關系積極顯著，這意味著團隊成員之間的內部網絡連帶能夠提升團隊成員之間進行高質量的資源交換[13]，從而激發團隊產生創造性的想法。而網絡異質性與團隊創造力之間的正向關系積極顯著，這意味著團隊創造力離不開團隊成員的共同思考與互動，網絡異質性為激發團隊創造力提供了重要保證，這與Woodman等[1]所提出的“多樣性的群體更能促進創造力的提升”的觀點相吻合。而外部網絡連帶與團隊創造力之間的正向關系積極顯著，這說明團隊成員需要與外界進行正式與非正式的交流，以確保團隊內獲取豐富的信息和資源以激發團隊創造力。

(二)發表偏倚檢驗

所謂發表偏倚，是指得出顯著效應的研究比沒有得出顯著效應的研究被發表的可能性更大的傾向。本文通過CMA2.0進行發表偏倚檢驗。先通過漏斗圖法進行檢驗。其原理是如果圖中的點集中于頂部，沿曲線向下擴展且均勻分布于中線兩側，則不存在發表偏倚；相反，若點位于圖的底部并集中在中線的某一方，則說明存在發表偏倚。根據漏斗圖來看，內部網絡連帶和網絡異質性可能存在著發表偏倚問題，而網絡密度和外部網絡連帶受到發表偏倚影響較小。*由于版面限制，本文未能呈現漏斗圖。如有需要，可向作者索取。

由于漏斗圖判斷具有主觀性，為更精確地檢驗發表偏倚，本文還采用了失安全系數法與Egger’s檢驗法進行檢驗。失安全系數是指需要多少不顯著結果的研究才能使效應值降低到不顯著的狀態，其值越大，元分析的結果越穩定，結果被推翻的可能性越小。根據Rosenthal和Rosnow[17]給定的標準，當失安全系數大于5k+10時，則發表偏倚造成的影響小；反之，當失安全系數小于5k+10時，則需要關注發表偏倚造成的影響。而Egger’s檢驗法采用線性回歸，根據比值比的自然對數值來測量倒漏斗圖的對稱性。這兩種方法的檢驗結果如表4所示。通過表4可以看出，內部網絡連帶、網絡密度、網絡異質性和外部網絡連帶不存在發表偏倚問題。

表4 失安全系數與Egger’s的發表偏倚檢驗

通過以上三種方法發現，網絡密度和外部網絡連帶均不存在發表偏倚問題。內部網絡連帶與網絡異質性通過漏斗圖法檢驗發現，受到一定的發表偏倚影響，但通過失安全系數法來看，需要納入較多的涉及該方面的相關研究才能使其效應量不顯著。而通過Egger’s檢驗發現，內部網絡連帶與網絡異質性也不存在發表偏倚的影響。故而筆者認為涉及內部網絡連帶與團隊創造力的研究與涉及網絡異質性與團隊創造力的研究受到來自發表偏倚的影響較小。

(三)調節效應檢驗

Schmidt和Hunter[18]建議，如果抽樣方差能夠解釋觀察方差的75%，則沒有必要尋找調節變量；反之則需要尋找調節變量。而如表3所示，同質性檢驗皆顯著，這表明可能均存在調節變量。鑒于此，本文從區域因素、團隊屬性和團隊規模這三個角度進行調節效應檢驗，具體檢驗結果如表5所示，區域因素僅對網絡異質性與團隊創造力調節效果顯著(Z=2.53, P <0.01)；而區域因素對內部網絡連帶、網絡密度、外部網絡連帶與團隊創造力的調節效果不顯著，因而H5a 部分得到支持。團隊屬性對內部網絡連帶(Z=4.70, P <0.001)、外部網絡連帶(Z=8.05, P <0.001)與團隊創造力的調節效果顯著。而團隊屬性對網絡密度與團隊創造力的調節效果不顯著，因而H5b 得到部分驗證。團隊規模僅對外部網絡連帶與團隊創造力的調節效果顯著(Z=-2.13, P <0.05)，而對內部網絡連帶、網絡密度、網絡異質性與團隊創造力的調節效果均不顯著。因而H5c部分得到支持。

區域因素對網絡異質性與團隊創造力的調節效果顯著，其中，在中國大陸情境的網絡異質性與團隊創造力之間的關系(r= 0.36)要強于非中國大陸地區(r= 0.09)。這意味著不同地區制度、文化、價值觀等方面的差異性會造成不同的結果。不同于西方強調目標任務對個體知識進行挖掘[12]，中國大陸情境下更重視“廣植人脈”的行為來拓展認知視角，以將多樣性的觀點整合來激發團隊創造性的觀點。本文的研究結果為東西方不同情境下，網絡異質性與團隊創造力之間的差異性提供了證據，后續研究可以針對兩者之間的關系進行多元文化之間的比較，以探討不同情境之下的心理機制。而區域因素對其余關系之間的調節作用不顯著，這意味著它們之間的關系不存在文化或地域間的差別，任何文化之下團隊創造力的激發，都離不開團隊成員對內進行信息的搜尋、知識整合，以及與外部成員進行跨界合作。在團隊屬性的調節作用方面，團隊屬性對內部網絡連帶、外部網絡連帶與團隊創造力的調節效果顯著。這意味著相對于非研發團隊，研發團隊更為重視內部網絡成員間的溝通合作，將異質性信息共享，以便將不同相關領域的知識進行深度整合，促進達成共識，形成新穎而實用的想法。而且，研發團隊更需要與外部網絡成員進行互動來拓展團隊知識和資源，并將其加以吸收、整合、利用，從而使得團隊成員做出更為有效的決策。在團隊規模的調節作用方面，團隊規模對內部社會網絡所有變量與團隊創造力的關系調節效果均不顯著。其原因可能是內部社會網絡中，團隊規模小使得團隊成員過多地接觸相關領域知識和經驗，這樣很難看到外部領域的知識，從而限制其探索創造性觀點。而團隊規模過大可能使團隊內部成員接受沖突性觀點的可能性增加，使團隊成員將過多的精力分散在沖突性的觀點上，這樣很難有充分的時間整合，形成具有創造力的觀點。而團隊規模對外部網絡連帶與團隊創造力的關系調節效果顯著，這意味著與團隊規模較小的團隊相比，規模大的團隊更需要與外界進行跨界互動以激發團隊的創造性潛力，以避免團隊規模過大降低對外界的適應能力[11]。

表5 區域因素、團隊屬性與團隊規模對社會網絡與團隊創造力的調節效應分析

注：Sr2代表觀察到的樣本相關系數方差，團隊規模中人數界定標準參照Camison等[19]的方法, 將每個納入元分析的獨立樣本中所報告的平均團隊人數加總求和，再除以納入元分析的獨立樣本數而得到。

五、結 論

雖然本文力求嚴謹地探究不同社會網絡特征與團隊創造力之間的關系，以及可能存在的調節變量，但本文仍存在著一些不足之處：第一，由于語言和地域的限制，本文僅搜集了中文和英文的數據庫，對于其他語言如日語、德語等數據庫未能搜集，這必然會遺漏相關文獻，造成研究結論出現一定的偏差。第二，對于會議論文和未出版論文納入較少，也可能造成研究結果出現一定的偏差。第三，由于元分析對文獻數量的要求，本文未將所有社會網絡特征與團隊創造力的關系都涵蓋其中，如網絡中心性與團隊創造力之間的關系、網絡關系質量與團隊創造力之間的關系等，故而待后續研究文獻積累到一定程度，可以更加全面地探究社會網絡與團隊創造力之間的關系。第四，待文獻數量累積足夠之后，可以對有關社會網絡與團隊創造力之間的調節機制進行檢驗，如在社會網絡研究中，網絡數據是采取整體網絡搜集的方式，還是采取自我中心網絡搜集的方式，是否會對社會網絡與團隊創造力之間的關系產生影響？又如，團隊創造力的評價方式，采取自評與他評是否會產生差異？未來研究可以就這些因素進一步挖掘潛在而有價值的調節機制。第五，本文未能發現網絡密度和團隊創造力之間的顯著線性關系，也未能找出顯著影響該關系的調節變量，后續研究可以從更多方面探究社會網絡(包括網絡密度)與團隊創造力之間可能存在的調節效應。

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