工作特征与员工创新绩效关系研究

张山虎

【摘 要】 工作特征与员工创新绩效之间的作用机制是人力资源管理领域研究的前沿问题。文章以工作特征理论和人力资本理论为基础，通过对来自26个省、市、自治区的1 151份调查数据进行统计分析，结果表明：工作特征与人力资本投资和员工创新绩效呈正相关关系；人力资本投资在工作特征与员工创新绩之间起部分中介作用。揭示了中观层面的工作设计对微观层面员工创新绩效的作用机制，探索了工作特征、人力资本投资和员工创新绩效研究的新路径。

【关键词】 工作特征； 人力资本投资； 创新绩效

【中图分类号】 F272.92；C963 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）05-0091-06

引 言

2016年5月30日，在“全国科技创新大会、两院院士大会、中国科协第九次全国代表大会”上，习近平总书记强调，创新始终是一个国家、一个民族发展的重要力量，也始终是推动人类社会进步的重要力量。创新发展作为新发展理念之首是中国经济下行压力较大、产能过剩、产业结构失衡下的要求，有助于成功实施供给侧结构性改革。研究表明，创新绩效是组织生存和发展的关键因素[1-2]，国内外对创新绩效的界定可以概括为过程论[3]、结果论[4]、过程与结果综合论[5]3种主要观点。虽然企业的创新活动是实现企业竞争优势的基础[6]，但是企业创新活动的实现都需要员工来实现，研究企业如何有效地培育和提升员工的创新绩效具有很强的现实意义和理论意义。

随着“大众创业、万众创新”战略的推动和“互联网+”战略的实施，知识经济时代的员工成为企业最重要的资产，如何激发员工学习企业需要的知识技能，提升员工的创新绩效，已经成为理论和实践所关注的重要课题。“钱学森之问”和任正非之“华为迷航”都揭示了一个国家和企业创新发展的动力来源——创新型人才缺失，导致国家和企业的创新能力不足。人力资本在促进国家和地区经济发展中的重要作用已经取得共识，包括人力资本是技术创新和经济增长的动力和源泉[7]，人力资本水平与企业绩效正相关[8-9]。

员工进行人力资本投资，提高创新绩效，一方面取决于员工本身的因素，另一方面也受到员工所处工作环境（如工作特征）的影响[10]。美国哈佛大学商学院罗伯特·西蒙斯的研究表明：工作设计已经成为实现组织高绩效的最可靠途径，从亚当·斯密的劳动分工论到哈克曼和奥德海姆的工作特征模型甚至未来的工作重塑都提及如何进行工作设计才能有效发挥员工的主动性，提升员工和企业的创新绩效。

基于以上分析，本文探讨工作特征对员工创新绩效的影响，进一步分析人力资本投资作为中介变量在工作特征与员工创新绩效之间的作用机制，以期能够对工作再设计和工作重塑提供理论支撑和依据，为提高员工创新绩效提供理论指导。

一、理论分析与假设建立

（一）工作特征与员工创新绩效

通过国内外文献检索和梳理发现，国内外学者对企业创新研究倾向于从外部激励的角度研究如何提高企业的创新绩效[11]，而对员工创新绩效的研究比较少。根据Scott and Bruce[12]、Janssen et al.[13]、韩翼[14]的研究，员工创新绩效是结果论和过程论的结合，员工创新绩效的提高，不仅依赖于员工的知识和技能，而且依赖于组织的工作设计。Hackman and Oldham的工作特征模型[15]是工作设计与再设计的重要理论基础，它包括技能多样性、任务整体性、任务重要性、工作自主性和反馈，工作内容本身对员工具有一种内在的激励。Oldham and Kulik[16]研究发现，资料处理人员工作特征的五个核心维度能显著正向预测其工作績效；王富祥[17]研究发现商业银行员工的工作特征能显著正向影响工作绩效。基于以上分析，提出假设1。

假设1：工作特征正向影响员工创新绩效。

（二）人力资本投资的中介效应

人力资本是由诺贝尔经济学奖获得者西奥多·W.舒尔茨提出，是体现于劳动者身上，通过投资形成并由劳动者的知识、技能和体力所构成的资本。舒尔茨、贝克尔和明塞尔认为人力资本形成的途径包括教育、职业培训、医疗保健与人力资本迁移等项活动，阿罗“干中学理论”补充了传统的人力资本投资理论。

国外很多学者的研究表明人力资本水平与组织绩效正相关[8-9]；国内学者孙文杰和沈坤荣[18]、邓学芬等[19]认为人力资本对创新具有正向影响，人力资本对高技术企业绩效具有正向影响；姚瑶和赵英军[20]的研究表明，人力资本的显化和激活有助于经济增长实现从要素驱动向创新驱动动力转换。基于以上分析，提出假设2。

假设2：人力资本投资对员工创新绩效具有正向影响。

随着经济市场化程度的提高，结合当前人力资本投资的回报严重低于物质资本投资的回报，导致企业和员工没有动力进行人力资本投资，这与理论界研究中国企业平均寿命2.9年具有很大的关系。诺贝尔经济学奖获得者詹姆斯·赫克曼提出，中国企业人力资本投资实践存在的问题主要包括两个方面：一方面是企业人力资本投资不足；另一方面是企业人力资本投资缺乏效率。借鉴员工职业生涯设计的思想，本文尝试基于工作特征的工作设计引导人力资本投资的主体——员工变被动为主动，提高人力资本投资的意愿，解决当前我国企业人力资本投资不足和效率不高的问题，真正实现人力资本投资由外在推动向内在拉动和外在推动相结合转变，提高员工和企业的创新绩效，增强了企业的竞争优势，追求企业的可持续发展。

工作特征对工作者的影响已被广为关注，基于工作特征模型的工作设计能调动员工的工作积极性，以工作扩大化和工作丰富化为目的的工作设计，鼓励员工在工作中主动学习和创新，进一步增加了工作本身的激励能力[15]。从工作特征的内容和员工个体差异的因素，都需要员工积极主动地学习适应组织需求的知识、技能和能力。基于以上分析，提出假设3。

假设3：工作特征对员工的人力资本投资具有正向影响。

虽然人力资本理论被认为是人力资源管理影响企业绩效的重要理论基础，但是人力资本在人力资源管理影响企业绩效的作用机理分歧较大，Youndt and Snell[9]研究发现人力资本在人力资源管理影响企业绩效的过程中起部分中介作用；陈云云等[21]的研究表明专用型人力资本完全中介高绩效人力资源管理实践对绩效的作用；程德俊和赵曙明[22]的研究表明专用人力资本在高参与工作系统与企业绩效的关系中起着部分中介作用。基于以上分析，提出假设4。

假设4：人力资本投资在工作特征对员工创新绩效的影响中起部分中介作用。

二、研究设计

（一）样本选择与数据收集

为了保证实证研究的科学性和客观性，借鉴经过理论和实证检验的信度和效度比较高的量表进行分析，采用调查法获得相关的数据资料，量表设计采用Likert量表5点分类法（1=非常不符合，5=非常符合）。为了消除同源方差，基于多渠道、广覆盖的原则，通过合作企业和直接上门两种方式从26个省、市、自治区选取企业进行实地调研。从2016年7月至10月，总计发放量表2 000份，收回1 265份，有效量表1 151份，问卷有效率57.55%，符合国际上对有效量表的要求。样本企业的基本特征如表1。

从表1的分析结果可以看出，样本企业涵盖了不同性别、年龄、学历，以及不同岗位和层次的员工；样本企业涵盖了不同规模、不同所有制类型、不同地位和企业类型，分布较为均衡，具有较好的代表性。

（二）变量与测量

1.自变量：工作特征（JC）。关于工作特征的操作化量表，本研究借鉴Hackman et al.的量表[15]。本研究对量表进行了信度和效度检验，工作特征的a系数为0.819取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量为0.871，检验结果显著。

2.中介变量：人力资本投资（HCI）。本研究借鉴陈云云等[21]开发的人力资本投资意愿量表进行修订，本研究对修订的量表进行了信度和效度检验，人力资本投资量表的a系数为0.914，取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量为0.950，检验结果显著。

3.因变量：创新绩效（CP）。创新绩效的量表借鉴Scott and Bruce、Janssen et al.、韩翼等的量表，按照本研究进行修订。本研究对修订的量表进行了信度和效度检验，创新绩效的a系数为0.887，取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量为0.932，检验结果显著。

4.控制变量。根据以往的研究，将户籍、工作年限、工作职位性质、企业所有制类型、企业规模和企业的地位设为控制变量。

三、实证研究

（一）变量区分效度的验证性因子分析

本文借鉴Thomas et al.[23]对自评创新绩效与他评创新绩效的元分析的结果，当自变量涉及自我特征时，只要有效控制共同方法偏差问题，则可保证自评创新绩效的有效性。

表2显示所有预期变量的平均提取方差（AVE）大于0.5，复合信度（CR）大于0.75，达到Hair et al.[24]的标准，表明该量表具有较好的内部一致性，信度良好。

根据Podsakoff et al.[25]的建议，采用SPSS 21.0对整个量表收集的数据做分析，利用Harman单因子法来检验共同方法偏差问题，第一个因子只解释了29.349%的方差，并没有出现单个因子解释多数方差的现象，共同方法偏差问题并不严重；根据侯杰泰等[26]的建议，选定相关拟合指标分别对基准模型（M0）和备选模型（M1-M3）进行评价，从表3可以看出，基准模型具有较好的拟合度：CMIN=3 094，自由度DF=816，CMIN/DF=4.785，小于5（較宽松值[27]）；CFI=0.828，TLI=0.819，接近于0.9；RMSEA=0.057，小于0.08，显著优于所有3个备选模型。因此，三因子的基准模型能更好地代表测量的因子结构，上述变量具有良好的区分效度，确实是三个不同的构念，同源方差对研究结果的解释并不会产生严重的影响。（表3、表5、表6中的M1、M2、M3都有特定的含义，应该区分对待）

综上所述，模型中各变量的信度、效度都达到了理想水平，说明本研结合中国情境修订的量表可靠，结构属性良好，适合进行后续的数据分析。

（二）变量的描述性统计与相关性系数

自变量工作特征用JC表示；中介变量人力资本投资用HCI表示；创新绩效用CP表示，控制变量用Controul+数字来表示：户籍用C1表示；本企业工作年限用C2表示；工作职位性质用C3表示；企业所有制类型用C4表示；企业规模用C5表示；企业的行业地位用C6来表示。

表4具体列出了研究变量的均值、标准差和相关系数。从中可以看出，创新绩效与工作特征和人力资本投资均为显著正相关，且p值均小于0.01为研究假设提供了初步的依据。

（三）假设检验

1.工作特征与创新绩效回归分析的主效应检验

假设1提出了工作特征与创新绩效显著正相关。表5中模型M2所示，在控制变量的基础上，加入工作特征，工作特征对创新绩效有显著正向影响（β=0.015，p<0.01，模型M2），假设1得到了支持。

2.人力资本投资的中介效应检验

对于人力资本投资对工作特征与创新绩效的中介效应检验；本文建立如下回归方程：

Y代表因变量创新绩效CP，X代表自变量工作特征JC，W代表中介变量人力资本投资HCI，a、b、c、c'为回归参数，e1、e2、e3为残差。

对中介效应的检验通常包括如下三个步骤：（1）检验自变量与因变量之间的相关关系，在前文主效应已经检验过工作特征与创新绩效显著正相关，c≠0；（2）检验自变量与中介变量之间的关系；（3）检验中介变量和因变量之间的关系；（4）控制中介变量对因变量的影响，检验自变量对因变量的最初影响是否减弱或消失，如果减弱，说明是部分中介效应；如果消失，说明是完全中介效应。

按照以上步骤进行检验，结果如表5所示。首先，工作特征对人力资本投资显著正相关，验证了假设3；其次，人力资本投资与创新绩效显著正相关；验证了假设2；最后，将自变量工作特征和中介变量人力资本投资同时放入回归方程后，结果如表6所示，比较模型M3和模型M2可以发现，工作特征在两个模型中都与创新绩效显著相关（β=0.015，p<0.01，模型M2；β=0.003，p<0.01，模型M3），并且回归系数降低，说明人力资本投资部分中介了工作特征对员工创新绩效的影响，验证了假设4。

为了检验人力资本投资中介效应的稳健性，本文进一步采用了Sobel检验法和Bootstrap法进行了变量关系分析。分析结果见表7，Z值大于1.96，置信区间不包括0，进一步验证了假设4。

四、研究结论与讨论

（一）研究结论

本文关注的重点是探索员工创新绩效的驱动因素和形成机制，实证研究支持了所有假设，首先工作特征正向影响人力资本投资和创新绩效；其次，人力资本投资有助于创新绩效的提高，并且验证了人力资本投资部分中介了工作特征对创新绩效的影响。

（二）研究的局限性和未来的研究方向

首先，本文作为一项横截面研究，难以反映工作特征模型和人力资本投资影响员工创新绩效的动态过程。后续研究有必要采用追踪研究方法进行纵向对比研究；其次，没有分维度对员工创新绩效的影响效应进行研究；最后，进一步探索影响员工创新绩效的因素，是否存在其他自变量，比如薪酬、成就动机等变量。

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