高校科研团队创新绩效评估实证研究-论文网

论文摘要：本文在回顾国内外对团队创新绩效的已有研究成果的基础上，运用验证性因子分析和相关分析等方法，从团队层面对影响高校团队创新绩效的影响因素进行实证分析，发现团队创新氛围的三维度结构模型由于四维度结构模型；团队领导能力与行为通过团队创新氛围对创新绩效的提高效果显著；团队异质性与团队创新之间存在相关性，但并不是每一个因素都与团队创新绩效显著相关；团队发展阶段与团队创新绩效呈U形关系。
论文关键词：高校,科研团队,创新绩效评估

一、引言

1、研究的背景和意义

当今世界科学技术迅猛发展，科学发展的综合化、分支化趋势增强，多学科交叉发展使得传统的学科间的界限变得越来越模糊。各学科间的交叉性和渗透性达到了史所未有的程度，渗透趋势增强。新的重大的科学发现和理论创新难以通过原先单兵作战的方式获得。这就间接地致使科研人员既需要独立思考与研究，还需要团队协作并肩攻关。但如何来建设一批具有创新行为和创新能力的科研团队，既是一个实践问题，也是一个理论问题。遗憾的是，目前学者们在这方面的研究还很少。尤其是对具体哪些关键因素影响高校科研团队创新绩效，各因素的影响程度有多大等问题时，缺乏有力的实证研究的支持。

2004年，教育部制定了“长江学者和创新团队发展计划”以支持团队创新，在高校支持一大批优秀创新团队。同年，全国众多高等院校相继出台了自己支持团队创新的办法，很多学者已认识到高校科研创新团队建设的重要意义。但是，高校科研创新团队的建设仍存在许许多多的问题，无管是在创新团队自身建设方面，还是在外部环境支持方面。主要表现在以下几方面：（1）拼凑现象严重(2)缺乏学科交叉（3）近亲繁殖严重

高校科研团队创新绩效的研究意义可以从学术意义和实践意义两个方面来说明：从学术方面来说，主要是国内研究起步晚，研究成果少，而且针对高校科研团队创新绩效的系统研究更少，对实践的指导作用不够。因此本研究将有助于完善高校科研团队创新绩效研究，为高校科研领导者管理团队，制定政策提供了理论基础。从实践方面意义来讲，本研究分析了科研团队创新绩效的关键影响因素、影响程度以及各因素在团队创新中的作用，对提高科研团队创新绩效具有重要意义。

2、文献回顾与假设

早在20世纪60年代，国外就开始研究团队绩效，研究成果较丰。许多学者基于对团队绩效的概念与特征的分析，从不同角度构建了团队绩效模型来揭示团队价值创造过程，其中大家普遍认同“输入—过程—输出”的团队绩效评估模型。Bailey和Cohen（1997）认为团队有效性主要涵盖了3个主维度：绩效，成员态度，行为结果。由此可见，团队绩效是团队有效性的重要维度，而创新又是团队绩效的重要内容。基于此框架，学者们纷纷提出了自己的模型：McGrath(1964)的团队有效性模型、Nieva等人（1978）的团队绩效模型以及Reitz和Jewell（1981）的团队行为模型；1983年Hackman提出了规范性模型；实证性模型主要有Gladstein的团队有效性模型、Scott与Bruce的团队创新行为决定因素模型；还有Cohen和Bailey在通过对54个团队的研究后提出的启发式模型。

国内研究团队绩效的高潮是在1997年张小林、王重鸣对群体绩效和团队效能研究新进展进行了详细描述之后。赵曙明和赵筠（2004）等主要从理论层面论述分析了虚拟团队在10个方面的价值。项目团队也是研究的热点，廖泉文（2002）分析了项目团队的信任影响因素，杨杰等（2003）从理论上就如何构建高效率项目团队。2005年，于立宏等对知识团队做了一定的描述。在管理团队方面张必武等（2005）做了研究回顾，并提出了研究方向。对于科研团队陈春花（2002）基于团队运行模式进行研究，但没有开展有关实证研究。李孝明等（2008）对高校创新型团队绩效评价内容、评价主体及对象作了描述，张艳（2006）对高校科研团队绩效评估标准及评价指标进行了研究。

高等院校科研创新型团队首先必须是团队。卡曾巴赫与史密斯都认为：团队就是由少数具有互补技能、彼此愿意为了共同的目的和业绩目标而相互承担责任的人们组成的特殊群体。张艳(2006)认为：高校科研创新团队一般是以重点实验室或者工程中心为依托，其主要研究领域是基础研究和应用基础研究，而团队成员彼此之间较热或者具备良好合作的能力。作为一个全新的创新组织，科研创新团队在科技创新方面起着越来越重要的作用。

通过借鉴前人的研究结论和对高校科研团队的深度分析，本文从团队创新氛围、团队领导能力与行为、团队创新能力、成员创新能力与行为、团队工作偏好、团队异质性、团队规模、组织内环境、团队发展阶段等方面构建了高校学科团队创新绩效评估研究假设，如表1所示。

表1：高校科研团队创新绩效评估假设

1、理论模型

结构方程模型（StructuralEquationModeling，SEM)，又称协方差结构模型。它是一个社会科学研究中的非常好的方法，该方法在20世纪80年代就已成熟。在社会科学、经济、市场以及管理等研究领域，有时需处理多个因果关系，或者碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统统计方法不能很好解决的问题。80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。主要计算公式如下：

（1）测量模型。

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