人口统计变量对企业知识员工创新行为影响的实证研究

人口统计变量对企业知识员工创新行为影响的实证研究人口统计变量对企业知识员工创新行为影响的实证研究

中图分类号：F240文献编码：ADOI：10.3969/j.issn1003-8256.2022.01.009

0引言

创新已经成为各个国家、各级政府和企事业单位关注的焦点，受到了空前的重视。作为市场经济主体的企业，承载着技术创新、管理创新、市场创新、效劳创新、品牌创新、组织文化创新等多项推动经济和社会开展的创新职能，持续、快速、敏捷的综合创新能力是企业致胜的法宝。作为企业最具能动性和发明性的知识员工，他们是企业创新致胜的基本。Amabile指出，员工是组织实现创新职能的最重要的能动性资本，是组织创新的重要根底[1]。Woodman，sawyer&Griffin认为，员工的创新能够提升组织抓住机遇、适应环境的能力，关系到企业的生存和开展[2]。

近年来，知识员工个体创新行为已经成为理论界研究的一个热点问题，关于个体创新行为影响因素的研究，当前主要关注组织内部因素和个体因素。关于影响创新行为的个体人口统计变量的实证研究，主要集中在性别、年龄、学历、婚姻、工作行业、工作职位等因素上。当前，国内这方面的研究主要散见于博士和硕士毕业论文中，且大多只是简单作为T检验和ANOVA〔AnalysisofVariance〕分析的内容，未能对得到的调查数据进行较为深入的分析，很少针对人口统计变量对创新行为的影响提出管理对策或倡议。根据既有文献，本研究选择性别、年龄、学历和职位四个变量，在问卷调查的根底上，深入分析其对知识员工创新行为的影响，并从企业视角探讨如何针对这些影响改善管理对策。

1根本理论与若

本研究将知识员工界定为：在企业正式上班、具有大专及以上文化程度的员工。这里所说的企业不分行业、不分性质，但是在规模上有要求：1〕知识密集型〔含高科技〕企业1必须有50名及以上的知识员工，2〕一般企业必须有100名及以上的知识员工。这里所说的“正式上班〞的员工，是指具有企业正式员工身份的人，不包含实习生、临时工、劳务差遣工、因各种原因2个月以上在家休息休假的员工。本研究将企业知识员工创新行为界定为，员工将有益于企业开展的创新〔设想、意愿、行为、成果等〕予以产生、导入以及应用于企业任何一个层面的所有个人行为[3]。

关于人口统计变量对员工创新行为的影响，已经有较多的国内外学者进行了相关研究。Scott&Bruce调查研究发现，员工性别、年龄、职责对其创新行为有显着影响[4]。Zhou&George研究证实，男性员工比女性员工具有更强的创新意愿和行为，学历越高的员工具有越强的创新意愿和行为[5]。卢小君的调查检验结果说明：男性在创新设想产生和创新设想实施方面均优于女性；高中/中专及高中以上毕业的个体在个体创新设想产生方面优于高中及高中下列毕业的个体；大专及大专以上毕业的个体在个体创新设想实施方面优于高中下列毕业的个体[6]。卢小君未论及其他人口统计变量的影响情况。朱苏丽的实证调查显示，男性与女性的创新行为存在显着差别，男性高于女性；员工的创新行为水平随着年龄的增长经历了一个先升后降，然后再回升的过程；不同学历员工的创新行为不存在显着差别[7]。赵行斌通过实证调查发现，知识型员工的性别、年龄和学历对创新行为有显着影响，婚否和单位性质对创新行为不存在显着影响[8]。前述国内学者都没有研究职位对创新行为的影响。另外，文献研究还发现与前述结论不一致的观点，赵鑫通过对来自浙江四个地区的1257份调查数据分析发现，性别和年龄对员工创新行为没有显着影响，学历和行业才对创新行为有显着影响[9]。赵鑫对于其实证得出的结论没有解释，笔者认为其得出的结论可能受其调查的样本属性限制。

根据以上论述，本研究提出如下若：

若1：性别对员工创新行为有显着影响，且男性比女性具有更显着的创新行为。

若2：年龄对员工创新行为有显着影响，且年龄为36-45岁的员工具有最强的创新行为。

若3：学历对员工创新行为有显着影响，且学历越高，创新行为越突出。

若4：职位对员工创新行为有显着影响，且职位越高，创新行为越突出。

2研究办法

2.1变量设计

本研究采用的人口统计变量为性别、年龄、学历和职位，其具体构成是，性别分为男女2类，年龄分为20-28岁、29-35岁、36-45岁、45岁以上等4类；学历分为大专、本科、硕士、博士等4类；职位分为高层管理人员、中层管理人员、基层管理人员及一般职员等4类。

本研究的因变量为创新行为，在国内外已有成熟量表的根底上，结合中国文化与研究对象的实际情况，本研究开发、修改形成了企业知识员工创新行为量表，该量表由2个维度〔创新设想产生和创新设想实施〕、8个题项构成。采用李克特5点计分法，每个题项提供五个选择项：“从来不这样〞、“很少这样〞、“偶尔这样〞、“经常这样〞和“总是这样〞，依次分别给予1、2、3、4、5的分值。

2.2样本采集

本研究采用问卷调查的方式采集样本。问卷发放的地域范围主要为北京、上海、天津、武汉、长沙、湘潭、株洲、重庆、海口、大连、宁波、广州、深圳、佛山、东莞、珠海等地区2。本研究力求样本在不同地域、不同行业、不同类型的企业、不同职位层次、不同工作岗位〔部门〕、不同学历、不同年龄等方面都有分布，以提高样本的有效性。研究者通过现场调查、委托亲友同学和本校学生现场调查与网络调查等方式，一共回收了1221份问卷，其中有效问卷825份，样本有效率为67.57%。2.3样本特征

调查对象在4个人口统计变量上的特征如表1所示。

表1调查对象的个人特征

变量名称变量类别频数〔人〕所占比重〔%〕

性别男45455.0

女37145.0

年龄20-28岁44453.8

29-35岁31037.6

36-45岁647.8

45岁以上70.8

学历大专26131.6

本科48558.8

硕士769.2

博士30.4

职位一般职员37945.9

基层管理人员22927.8

中层管理人员18021.8

高层管理人员374.5

2.4样本分析办法

本研究先采用软件SPSS17.0对调查数据进行了探索性因子分析及其他初步的统计分析，然后用SPSS17.0进行内部一致性分析，检验问卷的信度；再用AMOS7.0进行验证性因子分析，检验问卷的效度；最后用SPSS17.0对知识型员工个人特征变量与创新行为变量进行了ANOVA〔AnalysisofVariance〕分析。

3数据分析结果与讨论

3.1创新行为的因子分析与信度效度检验

本研究在国内外专家开发量表的根底上，经过多道程序最终选择12个题项作为初试量表的题项，初试量表经净化与探索性因素分析后，得到员工创新行为量表由8个题项和2个维度〔因子〕构成，2个因子对整体解释的总变异量到达了65.870%。因子分析结果如表2所示。在探索性因素分析根底上，用结构方程模型分析软件AMOS7.0对员工创新行为〔IB〕进行验证性因子分析，分析结果如图1所示。

表2员工创新行为因子分析结果

条目标记条目〔题项〕具体内容因子〔主成因分析法〕

IB1创新设想产生IB2创新设想实施

BB1我会去关注工作、部门、单位或市场中不常出现的问题0.8420.194

BB2我会去寻找可以改善单位、部门、工作流程或效劳等方面的时机0.7730.271

BB3我会对工作中出现的问题提出新的设想或新的解决办法0.7410.320

BB4我会从不同的角度看待工作中的问题，以获得更深入的见解0.6710.251

BB5我会冒着风险以支持新设想或新办法0.1510.814

BB6我会去从事可能对单位产生益处的改变0.3260.779

BB7当应用新办法于工作流程、技术、产品或效劳时，我会设法修正新办法所产生的毛病0.3330.730

BB8我会将新的设想和办法应用到日常工作中去改善工作流程、技术、产品或效劳0.2630.675

特征值2.6752.595

Cronbach’sa系数0.7850.796

从图1中可以看出，8个匹配条目对IB1、IB2的回归系数在0.56到0.81之间，说明员工创新行为变量与其2个维度具有良好的建构效度；另外X《/df值为4.676，小于5.00；RMR值为0.023，RMSEA值为0.080，均小于0.10；GFI值为0.963，NFI值为0.951，IFI值为0.958，CFI值为0.958，均小于1.00而大于0.90。可见，前述指标均合乎温忠麟、侯杰泰[10]总结的拟合评价规范。因此，可认为拟合情况良好。

由此可知，本研究生成的员工创新行为2个因子、8个题项的量表具有良好的信度与效度。

3.2员工人口统计变量与创新行为变量的关系分析

在上述因子分析、信度和效度分析的根底上，对知识型员工的人口统计学变量与创新行为变量的关系进行独立样本T检验和单因子方差分析。研究发现，知识型员工的人口统计学变量――性别、年龄、学历和职位对创新行为都有显着的影响，如表3所示。

图1员工创新行为的验证性因子分析图

表3知识员工人口统计学变量与创新行为关系的统计分析结果

变量名称变量类别IB1创新设想产生IB2创新设想实施

均值规范差F值均值规范差F值

性别男14.83042.442242.749**13.99562.544093.434**

女14.36662.371082.758**13.36662.703423.414**

年龄

20-28岁14.22522.297069.495***13.44372.638313.894**

29-35岁15.00652.4402213.95812.64786

36-45岁15.45312.6602914.39062.39455

45岁以上15.14292.6095113.71432.05866

学历

大专14.36402.522533.195*

13.44832.697971.706

本科14.65772.4048813.78762.66331

硕士15.19742.0397414.10532.16382

博士16.66671.5275314.66671.52753

职位一般职员13.89712.3042336.260***

13.18472.6049819.206***

基层管理人员14.69432.2030713.61572.51677

中层管理人员15.57782.3325614.54442.48419

高层管理人员16.94592.1978015.67572.51721

注：〔1〕*：p〔1〕T检验显示，性别对创新设想产生〔IB1〕、创新设想实施〔IB2〕存在显着性影响〔p〔2〕年龄对创新设想产生〔IB1〕、创新设想实施〔IB2〕存在显着性影响〔p表4职位对创新行为两维度的方差多重比拟表

因变量〔I〕您的工作职位〔J〕您的工作职位均值差

〔I-J〕规范误显着性95%置信区间

下限上限

创新构

想产生

〔IB1〕基层管理人员一般职员.79723*.19069.000.42291.1715

中层管理人员一般职员1.68068*.20623.0001.27592.0855

基层管理人员.88345*.22694.000.43801.3289

高层管理人员一般职员3.04885*.39240.0002.27863.8191

基层管理人员2.25162*.40367.0001.45933.0440

中层管理人员1.36817*.41124.001.56102.1754

创新构

想实施

〔IB2〕基层管理人员一般职员.43102*.21350.044.0120.8501

中层管理人员一般职员1.35975*.23090.000.90651.8130

基层管理人员.92872*.25409.000.43001.4275

高层管理人员一般职员2.49098*.43935.0001.62863.3534

基层管理人员2.05996*.45196.0001.17282.9471

中层管理人员1.13123*.46044.014.22752.0350

*.均值差的显着性水平为0.05

〔3〕学历只对创新设想产生〔IB1〕有显着影响〔p〔4〕职位对创新设想产生〔IB1〕、创新设想实施〔IB2〕存在十分显着的影响〔p4研究结论与倡议

本研究主要分析探讨了企业知识员工人口统计变量对其创新行为的影响，以企业1221位知识员工为样本，主要探讨了性别、年龄、学历和职位对知识员工创新行为