半虚拟创新团队中虚拟性概念界定与量表开发

王丽平,李忠华

(天津理工大学 管理学院,天津 300384)

摘 要:个性化创新成为“随经济”时代企业跨界合作、迭代创新的竞争优势,广泛存在的半虚拟创新团队是契合“随经济”实现创新的最小单元。虚拟性作为半虚拟创新团队的特性,对团队各方面都能产生影响。基于虚拟性对半虚拟创新团队的作用,从边界视角和技术视角出发,结合质性研究和量化研究,从成员合作特点中提取虚拟性概念内涵,解构虚拟性维度,开发测量量表。研究发现,虚拟性在半虚拟创新团队中普遍存在,且表现差异、程度不同,虚拟性维度主要表现在3个方面:团队成员多样性、沟通信息丰富度以及虚拟工具依赖度。

关键词:半虚拟创新团队;虚拟性;概念界定;量表开发

0 引言

当今,具有随时、随地、随缘、随处、随支付与随渠道6项特征的“随经济”与共享经济相结合,催生出了个人品牌时代[1],该时代促使企业更注重以定制化个性创新主导市场需求,以共享互利逻辑主导价值共创,并由此形成了既有独立性又有包容性的创新氛围。“随经济”通过手机、感知器、物联网连接整个创新链中的市场活动和协同资源,进而形成创新联盟[2]。创新联盟离不开知识型员工,由于其对沟通工具的熟练运用促使他们更倾向于选择高柔性组织,即往往工作于一个或多个团队中。美国康涅狄格大学一项调查显示,截至2011年,有65%~95%的知识型员工处于这一团队形式中[3]。知识型员工高学历、高素质、重自我、流动性等特点使目前团队成员形式呈现出两大趋势:一是空间虚拟性;二是沟通虚拟性。具有不同知识背景的团队成员不仅可以处在一个相对稳定的组织中,还可以借助网络工具跨越组织边界,也可以处在与其他非组织成员的协作关系中,这种关系使结合实体性与虚拟性的半虚拟创新团队成为当今普遍存在的团队方式[4]

半虚拟创新团队通过多种手段进行沟通。Davison等[5]和Tong[6]指出,运用网络管理知识和掌握信息沟通技术将弥补创新链中不同创新主体之间信息互动的不足。半虚拟创新团队成员间的互动既依赖于实体成员之间面对面的传统方式,又借助手机、电脑硬件及Web2.0技术、多媒体功能等虚拟手段,使半虚拟创新团队虚拟性程度不断变化[7]。Mesmer-Magnus等[8]、Thompson等[9]学者认为,虚拟性存在于成员无限分散的虚拟半虚拟创新团队、面对面沟通的传统半虚拟创新团队以及介于二者之间的半虚拟创新团队中。虚拟性有可能导致团队成员缺乏信任,影响信息共享质量,但也会为成员带来头脑风暴,产生交互作用[10],并对半虚拟创新团队成员沟通及交互能力等[11-12]产生积极影响,虚拟性是企业应对环境动荡、调节自身资源约束的杠杆[13]

本研究选取具有普适性的半虚拟创新团队为研究对象,主要是基于以下考虑:一方面,完全虚拟团队大多存在于全球性跨国企业和精细研发团队中,针对大多数企业的团队任务不具有普遍性[14];另一方面,虚拟性只是程度问题,可将其视为从完全传统到完全虚拟的连续渐变过程中的某一点,即介于完全虚拟与完全传统之间的半虚拟创新团队形式更容易被大多数企业接受。因此,本文从半虚拟创新团队虚拟性程度变化视角出发,结合质性研究和量化研究,提炼出虚拟性概念内涵,剖析虚拟性维度,并开发测量量表,既可为半虚拟创新团队、跨界创新和创新联盟提供新研究视角和理论诠释,也可为后续相关实证研究奠定基础。

1 文献述评

“虚拟性”一词不仅出现在生物学中的“虚拟组织”和仿真学中的“虚拟现实”领域,也出现在组织行为领域。在组织行为领域,虚拟性最早出现在虚拟组织中,而团队是组织的最小单元,故虚拟性也存在于虚拟化团队中。结合学者对虚拟性研究重点的不同,虚拟性概念界定很难达到统一。一种观点认为,虚拟性主要针对虚拟团队,是指团队对科学技术的运用,这种观点以Kirkman[15]为代表,认为“虚拟性”是基于虚拟团队在沟通工作中采取了通讯和信息技术(ICTs),而不局限于传统面对面形式的沟通;Pearce等[16]对虚拟系统构建进行了研究,认为虚拟性涉及使用软件(管理程序或虚拟机监视器)操作系统,其体现了虚拟的技术性;Douglis等[17]认为,软件定义网络(SDN)体现虚拟性的新用途。另一种观点代表更广义的虚拟性,以Zigurs[18]为代表的学者认为,虚拟性作为团队的一项属性,存在于各种形式的团队中,应摒弃针对虚拟团队的研究[19-20];Redhat[21]论证了虚拟性可通过多种方式实现,其可以具有也可以不具有硬件支持,这一观点得到了学者认同,即任何形式的团队都可以对其虚拟程度进行描述[22]。虚拟性不仅包括团队成员、地理位置和时间分散性,还包括对电子信息技术的依赖。

除此之外,虚拟性体现方式多种多样。如基于批量任务的云中心[23]、供应链与其他合作伙伴之间的虚拟联系[24]、虚拟系统(虚拟现实-网络技术-数学模型-硬件交互-“STEP-NC”方法)[25]、虚拟沟通[26]、电子信息市场、技术辅助性客户管理活动等。Shekhar[27]在以往学者研究的基础上,将虚拟性表现方式归为3个方向:VC(Value Chain)、EC(External Customer)、IC(Internal Customer),并研究了虚拟性影响因素对团队的影响,具体包括沟通方式改变[28]、高水平价值创造[29]、不同部门间收集和共享资源的方法等[30]

从以上研究可以看出,有关虚拟性研究的出发点和最终结果都集中在对半虚拟创新团队的影响方面。然而,对于其维度和概念学者并未给出确切定义,测量量表也有待开发。因此,本文针对虚拟性在半虚拟创新团队中的存在方式,从边界视角和技术视角界定虚拟性概念和维度,并开发量表,为未来团队管理和创新联盟绩效提升提供理论支持。

2 概念界定

本文在梳理国内外文献的基础上,对广泛存在的半虚拟创新团队成员进行小组访谈和深入焦点访谈,在访谈过程中通过收集表现虚拟性特征的资料,进而提炼其概念内涵与维度构成。

(1)虚拟性概念界定。本文通过整理访谈资料和文献发现,虚拟性在半虚拟创新团队中普遍存在,具体可从以下两方面进行分析。首先,由于企业受到跨地区业务、科研压力、工作效率等因素的影响,为了利用异地资源,管理者更倾向于借助发达的现代网络技术建立异地组织,进而降低创新成本。这时,团队成员需要跨越多重边界,采用多样化信息沟通技术完成任务。跨地域组织团队成员在协调和执行团队任务过程中,不仅在人员组成、沟通媒介、沟通内容等方面需跨越面对面的实体性认知,对虚拟工具和沟通频率也有自己的认知倾向,异地性和虚拟网络使半虚拟创新团队体现出更强的虚拟性[3]。其次,从动态视角分析,传统团队不是一成不变的,随着团队成员、团队任务和网络技术的发展,团队交互形式也随着时间得到检验[31]。这一变化过程在团队成员分散度、对网络技术的依赖度[32]以及成员之间的沟通程度[33]等方面均得到体现,其可认为是传统团队向虚拟团队演化的过程。由此可见,虚拟性是一种程度,并且是持续性的而非完全固态的[34]。综上所述,本文认为虚拟性是衡量团队成员地理分散度、沟通深度、网络工具依赖度的团队属性。

(2)虚拟性维度构建。团队虚拟性表现形式多种多样,而边界理论和技术理论能对复杂多样的虚拟性行为进行类别区分与归纳,二者结合从一定程度上奠定了虚拟性维度。

组织边界理论认为,成员需整合、开发和更新以资源为基础的专属优势以创造价值(田莉,2015)。由此可见,价值本质上是团队在变化环境中跨越边界、整合差异化资源的结果,资源-环境匹配过程在一定程度上代表了虚拟性产生的过程。由资源-环境匹配而产生的虚拟性更强调团队成员依据外界环境变化,运用现有沟通技术和媒介克服地理位置、知识和成员差异。由此可见,当团队成员工作地指数(团队成员分布的地点数量)、特征指数(成员间特性差异)、孤立指数(在同一地点仅有一位成员的比例)和不平衡指数(不同地点相对的成员数差异)较大时[35],通讯和信息技术(ICTs)将弥补这一缺陷。ICTs是跨越有形边界和无形边界进行互动的工具,团队成员借助智能移动设备能超越地理社交距离[36]、提高无障碍沟通效率,而信息量和媒介是团队成员运用技术跨越组织边界的结果。由此可见,人和技术是构建虚拟性多维模型的基础[19]

本文通过访谈整理资料发现,在不断变化的环境中,团队实现创新需要完成跨组织任务,而特定知识、团队结构与网络环境为合作提供了动态系统[37],合作过程也间接影响成员多样性、成员沟通内容和沟通工具,这些都会导致虚拟性的产生。本文依据团队任务对跨地域、跨专业要求的从弱到强,分别激活人、技术和组织3个层面,最终基于成员多样性、虚拟工具依赖度、沟通信息丰富度,构建了虚拟性维度模型,如图1所示[20]

图1 虚拟性维度模型

本文对构成虚拟性模型的3个维度具体分析如下:①成员多样性。成员多样性作为“内生变量”,表现为地理分散、时区分布、文化多元和不同的个人特质4个方面[38],其跨学科、跨地域等特性导致半虚拟创新团队成员间存在空间距离和心理距离,成员多样性越大,虚拟性越强;②沟通信息丰富程度。其是指在团队成员完成创新活动期间的沟通频率和内容,用来表示团队成员对工作的投入度以及成员之间相互依赖的程度,沟通频率越低,内容越丰富,依赖性越强,虚拟性越弱;③虚拟工具依赖程度。Web2.0的发展为团队工作提供了便捷渠道,半虚拟创新团队大多介于没有任何虚拟交互或通过虚拟手段合作在某一点上,对通信工具的使用程度代表了虚拟性程度,使用这类工具越多越频繁,虚拟性程度也越高。

3 量表开发

本文借鉴学者Churchill[38]提出的量表,具体步骤如下:①通过文献梳理与调研,整体性把握虚拟性概念和维度组成;②对半虚拟创新团队成员进行深度访谈,设计初始测量指标;③由专业管理者和专家对初始量表进行修正,并通过小范围测试初级量表的表面效度和内容效度,净化题项,设计调查问卷;④通过问卷调查收集数据,经过质性统计得到最终量表,并对量表进行最后评估。

3.1 初始测量条目确定

本研究综合国内外文献梳理和深入访谈两种方式,结合概念界定阶段收集到的虚拟性信息,发放问卷,深入挖掘团队虚拟性的具体条目。

(1) 关键事件收集。被调研人员需首先了解虚拟性概念内涵,回忆在自身团队工作中采取的有代表性的虚拟性行为。事例收集方法以访谈调研为主、调查问卷为辅。 首先,通过对半虚拟创新团队40名成员进行调研,以纸质和电子邮件两种形式发放问卷;其次,对40名团队成员进行深入访谈,现场收集关于虚拟性代表行为的具体事例。

(2)关键事件整理。将通过访谈与文献梳理得到的事例重新整理,形成事例库,对语义重复事例进行合并或删除,使对概念的理解和描述条目意思更加清晰,用于代表团队成员的典型行为特征。通过整理、筛选、对比访谈具体事例,最后确定了25条符合虚拟性行为的条目。

3.2 问卷编制与数据收集

(1)预测试与调研问卷形成。在开展大规模正式问卷调研之前进行预测试,该阶段选取70名团队成员对问卷条目、题项选择和问卷整体效果进行预测试,结合被调研者意见重新编写复杂条目并清理重复题项,最后得到21个测试条目。经过小范围预测试结果,调整后的问卷具有较好的整体信度(Cronbach's α值为0.928),由此构建虚拟性初始量表(见表1)。

表1 虚拟性初始量表

指标具体事例X1团队成员分布在不同地方X2团队成员具有不同的专业知识X3团队成员年龄差别很大X4团队成员使用不同语言和方言X5团队成员来自于不同组织X6团队成员学历水平差别很大X7团队成员人格品质差别很大X8成员很少在团队内部寻求帮助X9团队成员沟通渠道比较单一X10团队成员非工作时间也不经常沟通X11团队成员之间沟通困难,没有默契X12团队成员不喜欢讨论工作以外的事情X13团队成员之间的沟通反馈机制很慢X14团队成员对信息沟通工具的使用仅限于工作X15团队成员之间的沟通很不主动X16团队成员之间经常使用电话联系X17团队经常使用视频会议X18成员经常发送邮件X19团队成员依赖微信、QQ等在线传输文件X20团队成员依靠的媒介工具比较丰富X21团队成员不喜欢传统实体会议

以上述初始量表为基础形成调查问卷。在设计问卷时,首先对虚拟性概念进行解释,然后请回答者根据实际情况,针对自身情境对虚拟性进行评分。问卷采用Likert5级量表形式,即“1=完全赞同”、“2=赞同”、“3=一般”、“4=不赞同”、“5=完全不赞同”。然后,通过开展大规模调研,并对调研结果进行统计分析,以确定最优量表。

(2)样本与数据收集。由于虚拟性存在于所有性质的半虚拟创新团队中,故本文调研样本选取企业内部各种形式的半虚拟创新团队,问卷数据收集通过现场访问、网站填写、发送邮件等方式进行。本次大范围调研分为两步:第一步是初步调研以净化量表题项,将数据命名为甲组;第二步是以净化后的量表为基础进行调研,以检验成熟量表的信度和效度。甲组数据收集过程是首先发放问卷230份,回收200份,回收率为86.96%,剔除填写不符合规范等各种无效问卷后,剩余有效问卷182份,问卷有效率为91%。为实现对量表的检验,本文对甲组数据(N=182)的虚拟性进行探索性因子分析,首先对该数据进行独立样本t检验,结果如表2所示。

表2 样本统计特征分析

类别甲组(N=182)占比性别男6234.17女12065.832~5人6535.836~10人7943.33团队规模11~15人3016.6716~20人84.1721人以上0~4个月12267持续时间5~8个月5831.99~12个月21.113个月以上普通员工13976.37职位底层管理者2614.29中层管理者158.24高层管理者21.1

3.3 探索性因子分析

(1)信度检验与项目净化。本研究采用SPSS17.0和Amose19.0软件对甲组数据进行处理,使用Cronbach's α系数进行信度检验,以衡量多维量表的内部一致性,并结合单项—总体的相关系数(CITC)净化测量条目。依据探索性研究采用标准,不仅因子的α系数内部一致性大于0.6,且CITC指数不低于0.5的题项才可保留。结果显示,X14、X15的CITC值分别为0.486、0.498,均低于0.5,故删除这2项,最终得到19个题项。

(2)探索性因子分析。对甲组数据进行探索性因子分析,其KMO值和Bartlettχ2值测试结果分别为0.911和1 305.757,表明各条目之间的公共因子较多且达到显著性水平(p<0.001),适合进行下一步因子分析。本研究对收集到的数据进行主成分分析,采用最大变异法旋转,选取满足条件的因子。题项筛选标准参考文献[40]:①在某一因子上的负荷大于0.5;②与其它题项之间交叉负荷小于0.4,删除不满足以上标准的条目。最终提取出3个公共因子,累计方差解释率为63.348%。但题项X4在第三个公共因子上的值分别为0.726、0.345、0.455,X5在第三公共因子上的值分别为0.095,0.418,0.615,X9、X11在第三个公共因子上的值均小于0.5。因此,这4项均不符合要求,故删除。经过探索性因子分析再次清理条目,最后剩余15个题项,提取出3个公共因子。经分析对比,3个因子所含题项的语义恰好表征了虚拟性的不同程度。因此,分别将其命名为团队成员多样性、沟通信息丰富度与虚拟工具依赖度,见表3。

表3 探索性因子分析结果

测项因子1(团队成员多样性) 因子2(沟通信息丰富度) 因子3(虚拟工具依赖度 )X1团队成员分布在不同地方0.763X2团队成员具有不同专业知识0.817X3团队成员年龄差别很大0.702X6团队成员学历水平差别很大0.853X7团队成员人格品质差别很大0.758X8成员很少在团队内部寻求帮助0.843X10团队成员非工作时间也不经常沟通0.839X12团队成员不喜欢讨论工作以外的事情0.872X13团队成员之间的沟通反馈很慢0.627X16团队成员之间经常使用电话联系0.569X17团队经常使用视频会议0.853X18成员经常发送邮件0.831X19团队成员依赖微信、QQ等在线文件传输形式0.581X20团队成员依靠的媒介比较丰富0.510X21团队成员不喜欢传统实体会议0.542测项数546特征值8.2342.1471.655累计方差解释率23.762%43.870%63.348%

3.4 验证性因子分析

通过对甲组问卷数据进行整理,经净化得到以上15个题项,对最终形成的量表重新进行问卷调查,调查结果设为乙组。乙组数据收集过程如下:首先,发放问卷220份,回收190份,回收率为86.36%。其次,剔除不符合要求的问卷,剩余有效问卷181份,问卷有效率为95.26%。再次,对乙组数据进行独立样本t检验,结果如表4所示。

对甲组数据和乙组数据在性别、年龄、团队规模、团队持续时间、公司职位等控制变量的检验结果进行对比发现,两组结果基本一致(p值均高于0.10),不存在无应答偏差。

为了使测量结果有较高信度,对乙组数据(N=181)进行验证性因子分析。将团队成员多样性、虚拟工具依赖度和沟通信息丰富度3个因子设为模型1。再拟合另外3个竞争模型:模型2,将团队成员多样性与虚拟工具依赖度整合,形成相对于沟通信息丰富度的二因子模型;模型3,将虚拟工具依赖度和沟通信息丰富度结合,形成相对于团队成员多样性的二因子模型;模型4,将团队成员多样性、沟通信息丰富度、虚拟工具依赖度合成为单因子模型。采用Amos19.0对这些竞争模型进行统计检验,比较拟合指标判断出最优模型,模型拟合情况见表5。从中可见,模型1拟合情况显然优于模型2、模型3和模型4。结果表明,三因子模型拟合结果最优。

表4 样本统计特征分析结果

类别乙组(N=181)占比性别男10356.9女7843.12~5人6334.86~10人7742.54团队规模11~15人2513.8216~20人84.4221人以上84.420~4个月9049.72持续时间5~8个月2011.059~12个月2011.0513个月以上5128.18普通员工14077.35职位底层管理者2011.05中层管理者2011.05高层管理者10.55

3.5 量表信度与效度检验

(1)信度检验。本研究通过分析Cronbach's α系数衡量综合信度,团队成员多样性、沟通信息丰富度、虚拟工具依赖度的Cronbach's α系数分别为0.798、0.791、0.862,其结果如表6所示。整个量表的Cronbach's α系数为0.914,均超过0.7,说明该量表内部一致性达标。

表5 竞争模型拟合情况

模型绝对指数Χ2RMSEAGFIRMR相对指数NNFIIFIRFINFI简约指数CFIPNFIPGFIΧ2/df模型1268.0790.1000.8460.0650.8550.8810.7990.8330.8800.6900.6133.081模型2286.4140.1030.8340.0670.8450.8700.7900.8220.8690.6970.6183.218模型3360.6990.1210.7900.0810.7870.8210.7350.7760.8190.6580.5864.053模型4384.9540.1250.7800.0820.7710.8060.7210.7610.8040.6520.5854.277

表6 内部一致性信度分析结果

因子1因子2因子3总量表Cronbach'sα0.7980.7910.8620.914题项个数54615

(2)效度分析。本步骤主要检验量表的内容效度和结构效度。量表具备较好的内容效度不仅需有确定好的内容范围,还要确保量表各条目具有代表性,能够涵盖各内涵领域。虚拟性概念内涵与维度结构是基于半虚拟创新团队成员分散、借助电子信息设备沟通技术,在深度访谈的基础上,运用内容分析法,通过分析、归纳、提炼而得,而虚拟性测量量表是经过条目开发、小样本预测试、大样本检验等量化研究方法不断检验、修正得出的结果,故本调查问卷具有较好的内容效度。

结构效度主要是收敛效度和区别效度两个方向。本文通过验证性因子分析检验结构效度,其结果如图2所示,所有因子载荷的路径系数均在0.5以上,达到了显著性水平。各因子的组合信度值(CR)均大于0.7,平均方差抽取量值(AVE)均超过0.5,如表7所示。因此,量表具有较好的收敛效度。

图2 虚拟性三因子结构标准化路径

组合信度(CR)及平均方差抽取量(AVE)的计算公式如下:

CR=(∑λ)2/(∑λ)2+∑σ

(1)

AVE=∑λ2/n

(2)

其中,λ为路径系数,σ为非标准化测量误差,可从Amos结果获得,n为题项个数。

结构效度是指能够测量出理论特质或概念的程度,即实际测验分数能够解释某一变量有多少,主要包括收敛效度和区别效度两部分,本文通过验证性因子分析检验结构效度。很多学者将收敛效度标准定为3项:①所有标准化的因子荷载大于0.5且达到显著性水平(p<0.05);②组合信度大于0.7;③平均方差抽取量超过0.5。如图2所示,所有因子载荷均在0.5以上,且达到了显著性水平。如表7所示,各因子组合信度值(CR)均大于0.7,平均方差抽取量值(AVE)均超过0.5,因此量表具有较好的区别效度。

对于各维度间是否存在足够的区别效度,常用的区别效度评估方法有2种[41]。本研究模型中6个构成变量之间的相关系数见表8,最大值为0.703,均小于标准值0.85。由表8可知,3个维度之间的标准化相关系数均小于其AVE的平方根值,从而可以得出,本问卷具有较好的区别效度。综上所述,本问卷收敛效度和区别效度较好,可以判定其具有较好的结构效度。

表7 模型验证性因子分析结果

因子组合信度(CR)平均方差抽取量(AVE)团队成员多样性0.8080.517虚拟工具依赖0.8010.573沟通信息丰富度0.8690.535

表8 区别效度检验

因子团队成员多样性 虚拟工具依赖 沟通信息丰富度 团队成员多样性0.719虚拟工具依赖0.703**0.757沟通信息丰富度0.674**0.615**0.731

注:对角线括号内为因子的AVE系数的平方根,*表示P<0.05,**表示P<0.01,***表示P<0.001

4 结语

4.1 研究结论与贡献

价值共创为企业应对易变性、动荡性、不可预见性的竞争环境带来了新的应对策略,半虚拟创新团队是知识型创新人才实现价值创造的载体。本研究以组织边界理论为支撑,结合理论分析和量化分析,从半虚拟创新团队的价值创造过程提取出虚拟性概念内涵,并构建了结构维度,开发了测量量表。研究发现,虚拟性具有普遍性且程度各异,依据虚拟性表现方式及程度不同,可将其划分为3个维度:团队成员多样性、沟通信息丰富度、虚拟工具依赖度。

本文理论贡献主要体现在以下几个方面:首先,本研究界定的虚拟性是边界理论和技术理论整合的结果,为未来虚拟团队内部知识管理、成员沟通、团队创新绩效管理提供了新思路,为解析团队成员虚拟性行为提供了新视角;其次,本研究开发的虚拟性测量量表为剖析团队创新绩效提供了新的量化工具,有助于企业创新领域的定量研究和应用研究;最后,虚拟性是一个多维度构念,以后学者可探讨虚拟性不同维度对知识共享、团队交互、团队效能等方面的影响。

本文实践贡献在于:随着企业所处环境的日趋虚拟化,本研究结论对于企业创新实践具有重要启示。首先,知识型员工的教育背景和心理行为差异化使其更倾向于选择高弹性的组织氛围和组织结构,以满足团队对快速信任、协同创新、价值共创等行为的需求。因此,管理人员在组建半虚拟创新团队时,应营造相对宽松的工作环境,组建高柔性团队,提高知识型员工的满足感;其次,半虚拟创新团队成员之间的沟通效率对提高企业创新水平至关重要,而沟通渠道则有助于提高沟通效率。因此,企业需丰富沟通方式,在传统沟通渠道的基础上,运用网络技术,采取在线一对一及多人头脑风暴等方式;最后,知识型员工对计算机、社交软件的熟练掌握使其对虚拟工具具有较强的依赖性,他们普遍认为适当运用虚拟工具可提高工作效率。因此,企业应保障内部固定电话畅通、无线网络全覆盖、硬件设备完善,以保障沟通的及时性和高效性。总之,虚拟性对团队运作具有重要影响,其已成为企业管理者在新形势下管理团队的新角度。

4.2 研究不足

本研究的主要局限为:首先,本文属于探索性研究,调研样本存在一定的局限性,样本全面性及其代表性存在偏差,针对不同专业的团队成员进行调研,访谈对象及样本不同,最终确定的量表也不同;其次,本研究验证了虚拟性三维度划分方法的有效性,但有学者认为虚拟性也可划分为地理位置分散、电子依赖、文化多元、结构变化4个维度。因此,对于虚拟性维度的研究需要进一步深入分析;最后,本次调研基层员工占多数,不同层次管理者对虚拟工具的依赖和沟通内容的理解等也不全面,以后有必要从管理者角度探讨半虚拟创新团队虚拟性管理问题。

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(责任编辑:王敬敏)

The Construct Definition and Scale Development of Innovation Team Virtuality

Wang Liping,Li Zhonghua

(School of Management,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China)

Abstract:Personalized innovation is a new path accompany with"ubiquinomics" to help enterprises to cooperate over boundaries and realize iterative innovation,widespread virtual innovation teams are smallest units to correspond "ubiquinomics" and to realize innovation. Virtuality is considered as the common feature of contemporary teams,it has much influence on teams. Virtuality plays an important role on virtual innovation teams,this paper combines qualitative method with quantitative method from border perspective and technical perspective,the concept and connotations of virtuality are extracted,refined,then its structural dimensions are constructed and measurement scale are exploited. The result is that virtuality not only largely existed in all teams,but also has different performance and degree. Virtuality mainly in three aspects: diversity of team members,reliance on virtual instruments and communication and information richness.

Key Words:Virtual Innovation Team; Virtuality; Conceptual Definition ; Scale Development

收稿日期:2016-11-16

基金项目:天津市科委战略规划项目(15ZLZLZF00230); 天津市教委社会科学重大项目(2016);天津社会科学基金项目(TJYY16-020)

作者简介:王丽平(1966-),女,山东武城人,博士,天津理工大学管理学院副院长、教授,研究方向为创新管理、创业管理;李忠华(1989-),女,河南商丘人,天津理工大学管理学院硕士研究生,研究方向为创新管理。

DOI:10.6049/kjjbydc.2016060642

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)03-0110-07