基于异质性研究团队工作绩效提高策略

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1、基于异质性研究团队工作绩效提高策略  摘要:团队成员的异质性对团队的绩效有至关重要的影响。团队异质的多维性是研究团队绩效不可或缺的内容。文章通过团队异质性对团队的影响分析,从团队异质性的分类与测量、团队异质性对团队工作效率的影响和增强异质性团队工作效率的策略这些方面进行描述。最后是对未来研究的展望。关键词:团队效率异质性团队管理中图分类号:F246文献标识码:A文章编号:1004-4914(2014)01-027-03所有团队组成的最终目标是为了达到较高的绩效水平,团队工作的绩效决定了这个团队是否合格,

2、而团队成员的组成类型对于团队的绩效有直接或间接的影响作用,从一开始便对这个团队是否会成功起着决定性的作用。由于成员类型对团队绩效的重要影响,从上世纪90年代以来,团队异质性的研究有了迅猛发展。在这里,笔者基于现有的团队异质性的理论和研究成果,通过异质性对团队影响的研究数据整合,找出异质性对团队工作的影响,并提出增强异质性团队工作效率的策略,以期为提高团队的运作流程,建立良好的以研究为基础的联系,使团队工作更有效。12一、团队异质性的分类与测量关于异质性的研究,上个世纪初就引起了不少专家学者的关注,也因此

3、产生了许多的分类方式,不同的时期有着不同的分类方法,根据不同的分类,也有各式的测量方法。(一)团队异质性的分类20世纪90年代,团队异质性的研究开始重视,对异质性进行了分类研究。先后有Jackson、Jehn和Pelled的观点。20世纪90年代初,占主要地位的分类是Jackson等人提出的,他们将团队异质性划分两组,分别是任务相关的异质性(task-related)与关系取向的异质性(relations-oriented)为一组;易观察特质的异质性(readily-detectable)与深层特质异质

4、性(underlyingdiversity)为一组?譹?訛。任务相关的异质性主要是指工作中所需要的能力不同导致的差异,如教育经历、工作经验之类的;关系取向的异质性通常是间接对团队的绩效产生影响,主要是指种族、年龄以及性别这些方面的差异,但是这些变量容易影响人际关系;易观察特质指的是年龄、性别、种族这些容易了解到的特质,深层特质则包括了人格和态度这种需要一定的研究才能获得数据的特质?譺?訛。12到了20世纪90年代中后期,具有代表性的主流思想是Jehn提出的异质性分类,他将异质性分为三类:具有社会特征的异

5、质性(socialcategorydiversity),主要是指成员在人口统计学特征上的差异,包括年龄、民族、种族、性别等;信息异质性(informationaldiversity),主要是指团队成员在知识背景和观点上的差异,这是由不同的教育水平、工作年限等带来的;价值异质性(valuediversity),是指团队成员对于团队任务、目标的不同理解造成的差异。21世纪初,Pelled将分类方式进行精简,仅将异质性分为了两类:高工作相关异质性(highlyjob-relateddiversity),包括教

6、育、工作时间异质性等,以及低工作相关异质性(lowlyjob-relateddiversity),也就是人口统计学特征上的异质性。笔者认为,异质性的分类应该分为两类,一类是Jehn提出的社会特征的异质性,在团队成立之前确定成员类型时,就应该确定好这一类,根据这一类初步筛选出适合自己团队的成员;另一类是信息价值观异质性,即信息异质性和价值观异质性的结合,指的是成员的知识和观点这些方面的异质性,如专业知识、工作经验、对团队目标、任务的观点。这一类不易观察,但是可以通过诸如调查问卷、笔试、面试等方式进一步筛选

7、出较为合适的团队成员,并且在团队正式运营之前进行一些活动用以检测团队成员之间是否能够很好地进行协作。12(二)团队异质性的测量异质性的测量可以帮助人们更好的选择成员的组成,对于异质性的测量根据变量的性质可以分为前因变量、控制变量和结果变量,下面是对异质性测量进行的分类介绍。1.前因变量的测量。Blau系数,它所表示的是i个随机选择的个体同时不属于同一个样本的概率,常用于测量性别、种族等可以分类的变量,计算公式为:1-∑Pi2(Pi:第i个类别成员在团队中所占的比例),所得值在0-1之间,Blau系数越接

8、近1,团队异质性越高;越接近0,团队的异质性越低。Herfindahl指数,常用于测量学历和专业背景的分类变量,计算公式为:H=1-■Pi2(P是指种类i的成员所占总体比例,n指种类数量),H值在0-1之间,H值越高,异质性越高。2.控制变量的测量。一些难以直接了解到的特质,如成员的态度,心理,人格特质等,一般采取抽样问卷调查,然后通过对有效样本数据的整合,进行T检验,Pearson相关性,协方差分析统计,获得异质性的分析结果。3.结果变量

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