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一、理论背景和研究假设
1.团队异质性。通过对前人研究的文献资料进行梳理，不难发现，学术界尚未明确团队异质性的概念，学术界关于团队异质性的概念各抒己见、众说纷纭。
1992年学者杰克逊指出：团队成员的教育水平、性别、个人特质和技能水平等混合在一起的特征被称为团队异质性；2007学者张平指出：人口价值观、观点、专业知识点和属性方面的不同被称为异质性；2008年学者张钢则强调：性格是团队成员产生分歧意见的主要原因之一。通过对上述学者关于团队异质性的界定，可以得出团队异质性是团队成员的个体差异。一方面，主要指一些客观性难以改变的差异性因素，如种族、年龄、性别等；另一方面，主要指一些可控和可以改变的差异性因素，如教育水平、思想观念、工作经验等。
2006年学者菲利普斯·劳埃德依据异质性的识别难易度主要对团队异质性进行了分类，主要分为表层（易观察）和深层（不易观察）的两种异质性。2008年学者张钢将团队异质性分为一般异质性和专长异质性。1999年学者耶恩主要对影响团队绩效的两大因素冲突和异质性展开研究，通过研究得知，团队异质性可以分为三种类别，分别为社会属性、价值观和信息的异质性，其中信息异质性主要指成员以不同的角度和视野认知知识及相关的知识信息，之所以会产生这种认知差异，主要源于团队成员的工作经历、教育水平和社会分工等；价值观异质性则是指成员对工作、最终目标、使命的不同价值取向及团队成员在任务执行过程中或日常生活中出现的不同观点或态度；社会属性异质性则指成员在人口统计学方面表现的差异性，如种族、祖籍等。本文在研究过程中主要基于前人的研究结论和本文的研究对象，主要从三方面对团队异质性进行了划分，分别为社会属性、价值观和信息异质性。
2.知识共享。1998年学者达文波特和普鲁萨克共同指出：共享主要由传递、转移和吸收三方面构成。2011年学者谢永平等认为：个体之间的知识交流与分享的过程被称为知识共享，在交流和分享过程中包括获得知识、吸收知识、消化知识等；学者凯尔基斯主要对知识共享进行了五方面的划分，分别为愿景、渠道、才能、实质和气氛的共享。
2008年學者樊治平以共享能力为核心点，对知识共享指标进行划分，分别为技术和非技术两种；学者韩维贺按照两种维度对知识共享进行划分，分别为吸收和传播，同时完成了量表的编制。
由于本文适的实际研究需要，本文将立足于整体研究知识共享，不再进行深入和细致的维度划分。
3.团队创新绩效。创新一直是企业的灵魂，是保持企业持久竞争力的核心因素之一。此外，绩效的构成要素中也包括创新要素。就目前而言，国内外学者也尚未统一创新绩效的概念。
2003年学者Caldwell 和 O’Reilly提出包括创意的产生和执行两个方面，同时指出团队通过创新产生创新绩效，产生的绩效结果具有感知性和测量性；2010年学者钱源源对团队创新绩效的概念进行了界定，指出创新绩效是团队在生产、研发、设计等一系列过程中为了实现生产目的进行的一系列技术的改良和工艺的创新等，进而提升生产的目标的质量、效率，节省生产的时间和成本等。2007年学者刘惠琴和学者朱少英联合指出：团队创新行为和创新能力的全面提高是创新绩效的主要内容，所以在考察团队创新绩效过程中需要将创新行为和能力作为重要指标。本文界定的团队创新绩效主要指：团队基于规划和设计的创新目标不断为完成创新目标所进行的一系列创新活动表现出的效率和效能等综合水平。
二、基于知识共享的团队异质性对研发团队创新绩效影响的理论模型及假设
1.团队异质性与知识共享的关系假设。2015年学者郑强国和秦爽主要辩证分析团队绩效和异质性的关系，在研究过程中发挥知识共享“媒介”的作用构建出理论模型。2007年学者胡艳通过研究表明：异质性成员的个体和认知差异性会导致知识共享过程中发生一系列冲突，如分析冲突、比较冲突、阐释问题的冲突等，最终导致团队成员之间形成的心理契约被改变，导致知识难以共享，团队沟通不通畅。由此可见，团队成员社会属性异质性和价值观异质性均不利于团队知识共享。
通过上文的研究得出以下假设：
H1：团队异质性对知识共享产生影响。
H1a：社会属性异质性对知识共享产生负向影响作用；
H1b：信息异质性对知识共享产生正向影响作用；
H1c：价值观异质性对知识共享产生负向影响作用。
2.知识共享与团队创新绩效的关系假设。异质性成员之间共享知识，可以实现对团队创新目标的全面把控，提高团队目标实现的效率，促使团队决策精准性的提高。另外，在知识共享的作用下，团队之间的信任度也会相应增加，促使项目更加顺利的开展。由此可见，知识共享可以对团队绩效具有积极的影响。
2009年学者吕占华通过实证研究得出：在知识共享的作用下团队的创作能力可以迅速得以提升；2015年学者杨平晓指出：创新绩效受知识共享的积极影响。
综上所述，本文对相关理论进行了假设：
H2：团队知识共享对团队创新绩效有显著正向作用
H2a：知识共享对团队创新效率有显著正向作用
H2b：知识共享对团队创新有效性有显著正向作用
3.团队异质性对创新绩效的关系假设。2008年学者张钢通过研究团队异质性表明；年龄和性别的差异是影响团队绩效的负向因素，大部分学者认为个人专长、教育水平和工作经历的异质性是影响团队决策的正向因素，有助于团队决策获得更多的信息和方法。1999年学者卡伦指出：价值观方面的差异负向影响组织的绩效。使组织成员无法全部获得满足，无法遵守预定的团队承诺。面对问题时难以形成共识，而且时常会出现一些冲突。
基于此，本文对相关理论进行了假设：
H3a：社会属性异质性对创新绩效产生负向影响； H3a1：社会属性异质性对创新效率产生负向影响
H3a2：社会属性异质性对创新有效性产生负向影响
H3b：信息异质性对创新绩效产生正向影响；
H3b1：信息异质性对创新效率产生正向影响；
H3b2：信息异质性对创新有效性产生正向影响；
H3c：价值观异质性对创新绩效产生负向作用；
H3c1：价值观异质性对创新效率产生负向作用；
H3c2：价值观异质性对创新有效性产生负向作用；
4.知识共享在团队异质性及团队创新绩效中的中介作用假设。2014年学者姚云雷基于质量的整体性，指出创新绩效在知识共享的“媒介”作用下受关系质量的影响，所以说知识共享属于中介变量；2008年学者贾俊生和刘宁在信息决策理论的基础上，指出创新绩效受成员知识结构差异性等因素的正向影响，而且在影响过程中知识共享发挥着“媒介”的作用。
基于此，本文提出了相关假设：
H4：团队异质性在影响团队创新绩效时知识共享发生“媒介”作用。
针对该假设，本文以知识共享为中介变量，构建出了团队异质性影响团队创新绩效的模型：
研发团队异质性对团队创新绩效的影响模型。
三、变量测量及数据收集
1.变量测量。本文对团队异质性量表的编制主要参考Jehn、Neale和Northcafte（1999））的成熟量表，知识共享量表参考Jialin Yi（2005）和柳艳婷等（2015）讨论整理得出。对于团队创新绩效是结合钱源源2010年博士论文中开发的量表完成创新绩效的量表制作。问卷采用李克特（Likert）5 点式量表。
2.数据收集。问卷调查的对象为国内的各大研发团队，被调查的对象主要分为两类，一类为从事于企业研发岗位的员工，另一类为参与过研发活动的员工。本文在研究过程中发放的问卷为496份，其中440份问卷被收回，340份问卷为有效问卷，所以问卷回收率和有效率分别为88.6%和77.3%。问卷结果显示，男性占比53.53%，25岁到30岁年龄段比重较大，为35.88%，41岁以上占比最小，说明目前研发团队群体年轻化。其中本科学历占比55.59%，硕士及以上占比26.76%，说明研发团队中高学历人才居多。专业背景上，理工科占比62.94%，符合研发团队人员的一般特征。团队规模以8到15人居多，占比51.19%。
3.量表的信度与效度检验。首先对团队异质性量表应用 KMO 和 Bartlett 检验的方法进行了检验。通过检验得知，0.772为KMO的值，这表明变量之间存在较多的共性因素。在自由度为55时，sig的取值为0.000，可以得出样本的取量较为充足，适合做因子分析。此外，依据正交旋转法方差最大提取因子和特征值大于1，得出的因子数量包括3个，56.706%是总方差解释量的值。根据旋转成份矩阵，三个因子分别代表原量表中的“信息异质性”、“价值观异质性”和“社会属性异质性”。通过信度方法分析团队异质性量表，得出整体维度的信度为0.7777，四个维度的因子结构通过信度分析，也呈现出较为良好的信度。
同理，知识共享量表也通Bartlett球形检验和KMO进行检验，检验结果为：KMO的检验值为0.881，适合做因子分析。近似卡方为1001.094，在自由度为 21 时 sig=0.000，进行因子分析較为适宜，依据正交旋转法方差最大提取因子和特征值大于1，得出的因子数量为1个，66.369%为总方差解释量。提取因子为一个，通过原量表的“知识共享”信度分析知识共享量表，得出0.91的整体信度系数，这充分说明发团队知识共享量表的结构具有较高的信度。
团队绩效量表也通Bartlett球形检验和KMO进行检验，检验结构为0.905的KMO取值，说明适合做因子分析。在自由度为 36时 sig=0.000，进行因子分析较为适宜，依据正交旋转法方差最大提取因子和特征值大于1，得出的因子数量为2个，71.803%为总方差解释量。即为原量表的“创新效率”及“创新有效性”，对团队创新绩效量表进行信度分析整体信度系数为 0.907，这表明发团队创新绩效量表结构的信度较高。
四、研究假设的实证分析
1.相关分析。本文收集和整理的数据主要通过回归分析方法及相关分析方法进行分析。首先吗，对每个维度的相关性进行分析，用Person 相关系数，显著性全部是“双尾检验显著”经过检验，团队异质性、知识共享不是独立存在的，具有一定的相关关系。团队异质性与团队创新绩效也不是独立存在的，具有一定的相关关系。
2.回归分析。将分别对团队异质性与知识共享、创新绩效与知识共享、创新绩效与团队异质性、知识共享中介作用通过回归分析法进行分析。
2.1研发团队异质性与知识共享的回归分析。将线性回归模型的解释变量定义为社会属性异质性，将被解释变量定义为知识共享，将其之间的不确定性关系构筑回归方程，对其进行拟合，系数B为-0.317，调整后的 R 方值为 0.396，F 值为 23.688，显著性概率P小于0.01，说明知识共享对其产生显著影响，所以H1a的假设成立。
将线性回归模型的解释变量定义为信息异质性，将被解释变量定义为知识共享，将其之间的不确定性关系构筑回归方程，对其进行拟合，系数B为0.218，P=0.006<0.01，说明其对知识共享呈显著正相关，H1b的假设成立。
价值观异质性解释为线性回归模型的变量，而知识共享被解释为变量定义，将其之间的不确定性关系构筑回归方程，对其进行拟合，β =-0.194，P<0.05，说明其对知识共享呈显著负相关，H1c的假设成立。
2.2知识共享对团队创新绩效的回归分析。同上，知识共享作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新效率，对其进行拟合，调整后获得R方值为0.223，意味着知识共享可以对创新效率22.3%的变化进行解释，62.290为F值，显著性概率P小于0.01。通过回归分析得到创新效率受知识共享的积极影响，二者构成的方程式为：，最终得出H2a的假设成立。 将线性回归模型的解释变量定义为知识共享，将被解释变量定义为创新有效性，对其进行拟合，调整后获得R方值为0.237，意味着知识共享可以对创新有效性23.7%的变化进行解释，67.128为F值，显著性概率P小于0.01。通过回归分析得到创新有效性受知识共享的积极影响，二者构成的方程式为：，最终得出H2b的假设成立。
2.3团队异质性对研发团队创新绩效的回归分析。将线性回归模型的解释变量定义为社会属性异质性，将被解释变量定义为创新效率，构筑回归方程，对其进行拟合。方程F 值为12.610，显著性概率 P<0.01。此次回歸分析结果表明社会属性异质性对创新效率的负向影响具有显著性，得出H3a1的假设成立。
社会属性异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新效率，构筑回归方程：对其进行拟合，调整后获得R方值为0.330，意味着社会属性异质性可以对创新有效性33.0%的变化进行解释，7.671为F值，显著性概率P小于0.01。通过回归分析得到创新有效性受社会属性异质性的消极影响，二者构成的方程式为：
，最终得出H3a2的假设成立。
将线性回归模型的解释变量定义为信息异质性，将被解释变量定义为创新效率，构筑回归方程，对其进行拟合，方程F 值为7.710，显著性概率 P<0.01，说明方程有效，而且信息异质性对创新效率呈显著正相关，最终得出H3a2的假设成立。
信息异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新有效性，构筑回归方程，对其进行拟合，方程F 值为9.088，回归模型有效。此次回归分析结果表明信息异质性对创新有效性无显著影响，最终得出H3b2的假设不成立。
价值观异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新效率，对其进行拟合，方程F 值为4.542，显著性概率 P<0.05。此次回归分析结果表明价值观异质性对创新效率呈现负向影响。最终得出H3c1的假设成立。
价值观异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新有效性，对其进行拟合，从表中可以看出，方程F 值为10.298，显著性概率 P<0.01。此次回归分析结果表明价值观异质性对创新有效性无显著影响。因此，假设 H3c2不成立。
2.4知识共享在团队异质性与团队创新绩效的关系中起中介作用。本文检验中介效益的程序为2004年学者温忠麟编创的中介效应检验程序，该程序对完全或部分中介效应都具有适应性。
依据前文的研究得出下文所述的假设：
H4d1：在社会属性异质性对团队创新有效性产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
H4d2：在社会属性异质性对团队创新效率产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
H4d3：在信息异质性对团队创新效率产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
H4d4：在价值观异质性对团队创新效率产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
（1）知识共享在社会属性异质性与团队创新有效性之间的中介作用。依据社会属性异质性和创新有效性构建回归方程，将知识共享作为变量，创新有效性受知识共享作用产生的回归系数变为0.479（原数为0.490），呈现出较为明显的关系，而创新有效性受社会属性异质性作用产生的回归系数为0.035（原数为-0.187），变化较为明显，所以H4d1的假设成立。
（2）知识共享在社会属性异质性与团队创新效率之间的中介作用 。依据社会属性异质性和创新效率构建回归方程，将知识共享作为变量，创新效率受知识共享作用产生的回归系数变为0.446（原数为0.477），呈现出较为明显的关系，而创新效率受社会属性异质性作用产生的回归系数为0.091（原数为-0.237），变化不明显，所以H4d2的假设成立。
（3）知识共享在信息异质性与团队创新效率之间的中介作用。依据信息异质性和创新效率构建回归方程，将知识共享作为变量，创新效率受知识共享作用产生的回归系数变为0.462（原数为0.477），呈现出较为明显的关系，而创新效率受信息异质性作用产生的回归系数为0.007（原数为0.118），变化不再明显，所以H4d3的假设成立。
（4）知识共享在价值观异质性与团队创新效率之间的中介作用。依据价值观异质性和创新效率构建回归方程，将知识共享作为变量，创新效率受知识共享作用产生的回归系数变为0.467（原数为0.477），呈现出较为明显的关系，而创新效率受价值观异质性作用产生的回归系数为-0.101（原数为-0.145），变化不再明显，所以H4d4的假设成立。
3.实证分析结果。以上分析可看出，假设H1、H2、H3、H3b1及H3c1均成立， 假设H3b2及H3c2不成立，假设H4部分成立。
五、结语
本文主要探讨了团队异质性对团队创新绩效的影响机制，考察了团队层面的知识共享的中介效应。结果显示：（1）研发团队异质性对其创新绩效产生显著影响。其中社会属性异质性对研发团队的创新效率及创新有效性均为负向影响；信息异质性对创新效率正向影响；值观异质性对创新效率产生显著负向影响；（2）价值观异质性对创新效率产生显著负向影响。其中社会属性和价值观异质性负向作用知识共享，信息异质性正向作用知识共享；（3）知识共享对团队创新绩效产生正向影响。知识共享对创新绩效和创新效率均产生正向影响；（4）知识共享是研发团队异质性与其创新绩效之间的中介变量。团队异质性通过影响知识共享的意愿、态度和行为对创新效率及有效性产生影响。
1.团队异质性。通过对前人研究的文献资料进行梳理，不难发现，学术界尚未明确团队异质性的概念，学术界关于团队异质性的概念各抒己见、众说纷纭。
1992年学者杰克逊指出：团队成员的教育水平、性别、个人特质和技能水平等混合在一起的特征被称为团队异质性；2007学者张平指出：人口价值观、观点、专业知识点和属性方面的不同被称为异质性；2008年学者张钢则强调：性格是团队成员产生分歧意见的主要原因之一。通过对上述学者关于团队异质性的界定，可以得出团队异质性是团队成员的个体差异。一方面，主要指一些客观性难以改变的差异性因素，如种族、年龄、性别等；另一方面，主要指一些可控和可以改变的差异性因素，如教育水平、思想观念、工作经验等。
2006年学者菲利普斯·劳埃德依据异质性的识别难易度主要对团队异质性进行了分类，主要分为表层（易观察）和深层（不易观察）的两种异质性。2008年学者张钢将团队异质性分为一般异质性和专长异质性。1999年学者耶恩主要对影响团队绩效的两大因素冲突和异质性展开研究，通过研究得知，团队异质性可以分为三种类别，分别为社会属性、价值观和信息的异质性，其中信息异质性主要指成员以不同的角度和视野认知知识及相关的知识信息，之所以会产生这种认知差异，主要源于团队成员的工作经历、教育水平和社会分工等；价值观异质性则是指成员对工作、最终目标、使命的不同价值取向及团队成员在任务执行过程中或日常生活中出现的不同观点或态度；社会属性异质性则指成员在人口统计学方面表现的差异性，如种族、祖籍等。本文在研究过程中主要基于前人的研究结论和本文的研究对象，主要从三方面对团队异质性进行了划分，分别为社会属性、价值观和信息异质性。
2.知识共享。1998年学者达文波特和普鲁萨克共同指出：共享主要由传递、转移和吸收三方面构成。2011年学者谢永平等认为：个体之间的知识交流与分享的过程被称为知识共享，在交流和分享过程中包括获得知识、吸收知识、消化知识等；学者凯尔基斯主要对知识共享进行了五方面的划分，分别为愿景、渠道、才能、实质和气氛的共享。
2008年學者樊治平以共享能力为核心点，对知识共享指标进行划分，分别为技术和非技术两种；学者韩维贺按照两种维度对知识共享进行划分，分别为吸收和传播，同时完成了量表的编制。
由于本文适的实际研究需要，本文将立足于整体研究知识共享，不再进行深入和细致的维度划分。
3.团队创新绩效。创新一直是企业的灵魂，是保持企业持久竞争力的核心因素之一。此外，绩效的构成要素中也包括创新要素。就目前而言，国内外学者也尚未统一创新绩效的概念。
2003年学者Caldwell 和 O’Reilly提出包括创意的产生和执行两个方面，同时指出团队通过创新产生创新绩效，产生的绩效结果具有感知性和测量性；2010年学者钱源源对团队创新绩效的概念进行了界定，指出创新绩效是团队在生产、研发、设计等一系列过程中为了实现生产目的进行的一系列技术的改良和工艺的创新等，进而提升生产的目标的质量、效率，节省生产的时间和成本等。2007年学者刘惠琴和学者朱少英联合指出：团队创新行为和创新能力的全面提高是创新绩效的主要内容，所以在考察团队创新绩效过程中需要将创新行为和能力作为重要指标。本文界定的团队创新绩效主要指：团队基于规划和设计的创新目标不断为完成创新目标所进行的一系列创新活动表现出的效率和效能等综合水平。
二、基于知识共享的团队异质性对研发团队创新绩效影响的理论模型及假设
1.团队异质性与知识共享的关系假设。2015年学者郑强国和秦爽主要辩证分析团队绩效和异质性的关系，在研究过程中发挥知识共享“媒介”的作用构建出理论模型。2007年学者胡艳通过研究表明：异质性成员的个体和认知差异性会导致知识共享过程中发生一系列冲突，如分析冲突、比较冲突、阐释问题的冲突等，最终导致团队成员之间形成的心理契约被改变，导致知识难以共享，团队沟通不通畅。由此可见，团队成员社会属性异质性和价值观异质性均不利于团队知识共享。
通过上文的研究得出以下假设：
H1：团队异质性对知识共享产生影响。
H1a：社会属性异质性对知识共享产生负向影响作用；
H1b：信息异质性对知识共享产生正向影响作用；
H1c：价值观异质性对知识共享产生负向影响作用。
2.知识共享与团队创新绩效的关系假设。异质性成员之间共享知识，可以实现对团队创新目标的全面把控，提高团队目标实现的效率，促使团队决策精准性的提高。另外，在知识共享的作用下，团队之间的信任度也会相应增加，促使项目更加顺利的开展。由此可见，知识共享可以对团队绩效具有积极的影响。
2009年学者吕占华通过实证研究得出：在知识共享的作用下团队的创作能力可以迅速得以提升；2015年学者杨平晓指出：创新绩效受知识共享的积极影响。
综上所述，本文对相关理论进行了假设：
H2：团队知识共享对团队创新绩效有显著正向作用
H2a：知识共享对团队创新效率有显著正向作用
H2b：知识共享对团队创新有效性有显著正向作用
3.团队异质性对创新绩效的关系假设。2008年学者张钢通过研究团队异质性表明；年龄和性别的差异是影响团队绩效的负向因素，大部分学者认为个人专长、教育水平和工作经历的异质性是影响团队决策的正向因素，有助于团队决策获得更多的信息和方法。1999年学者卡伦指出：价值观方面的差异负向影响组织的绩效。使组织成员无法全部获得满足，无法遵守预定的团队承诺。面对问题时难以形成共识，而且时常会出现一些冲突。
基于此，本文对相关理论进行了假设：
H3a：社会属性异质性对创新绩效产生负向影响； H3a1：社会属性异质性对创新效率产生负向影响
H3a2：社会属性异质性对创新有效性产生负向影响
H3b：信息异质性对创新绩效产生正向影响；
H3b1：信息异质性对创新效率产生正向影响；
H3b2：信息异质性对创新有效性产生正向影响；
H3c：价值观异质性对创新绩效产生负向作用；
H3c1：价值观异质性对创新效率产生负向作用；
H3c2：价值观异质性对创新有效性产生负向作用；
4.知识共享在团队异质性及团队创新绩效中的中介作用假设。2014年学者姚云雷基于质量的整体性，指出创新绩效在知识共享的“媒介”作用下受关系质量的影响，所以说知识共享属于中介变量；2008年学者贾俊生和刘宁在信息决策理论的基础上，指出创新绩效受成员知识结构差异性等因素的正向影响，而且在影响过程中知识共享发挥着“媒介”的作用。
基于此，本文提出了相关假设：
H4：团队异质性在影响团队创新绩效时知识共享发生“媒介”作用。
针对该假设，本文以知识共享为中介变量，构建出了团队异质性影响团队创新绩效的模型：
研发团队异质性对团队创新绩效的影响模型。
三、变量测量及数据收集
1.变量测量。本文对团队异质性量表的编制主要参考Jehn、Neale和Northcafte（1999））的成熟量表，知识共享量表参考Jialin Yi（2005）和柳艳婷等（2015）讨论整理得出。对于团队创新绩效是结合钱源源2010年博士论文中开发的量表完成创新绩效的量表制作。问卷采用李克特（Likert）5 点式量表。
2.数据收集。问卷调查的对象为国内的各大研发团队，被调查的对象主要分为两类，一类为从事于企业研发岗位的员工，另一类为参与过研发活动的员工。本文在研究过程中发放的问卷为496份，其中440份问卷被收回，340份问卷为有效问卷，所以问卷回收率和有效率分别为88.6%和77.3%。问卷结果显示，男性占比53.53%，25岁到30岁年龄段比重较大，为35.88%，41岁以上占比最小，说明目前研发团队群体年轻化。其中本科学历占比55.59%，硕士及以上占比26.76%，说明研发团队中高学历人才居多。专业背景上，理工科占比62.94%，符合研发团队人员的一般特征。团队规模以8到15人居多，占比51.19%。
3.量表的信度与效度检验。首先对团队异质性量表应用 KMO 和 Bartlett 检验的方法进行了检验。通过检验得知，0.772为KMO的值，这表明变量之间存在较多的共性因素。在自由度为55时，sig的取值为0.000，可以得出样本的取量较为充足，适合做因子分析。此外，依据正交旋转法方差最大提取因子和特征值大于1，得出的因子数量包括3个，56.706%是总方差解释量的值。根据旋转成份矩阵，三个因子分别代表原量表中的“信息异质性”、“价值观异质性”和“社会属性异质性”。通过信度方法分析团队异质性量表，得出整体维度的信度为0.7777，四个维度的因子结构通过信度分析，也呈现出较为良好的信度。
同理，知识共享量表也通Bartlett球形检验和KMO进行检验，检验结果为：KMO的检验值为0.881，适合做因子分析。近似卡方为1001.094，在自由度为 21 时 sig=0.000，进行因子分析較为适宜，依据正交旋转法方差最大提取因子和特征值大于1，得出的因子数量为1个，66.369%为总方差解释量。提取因子为一个，通过原量表的“知识共享”信度分析知识共享量表，得出0.91的整体信度系数，这充分说明发团队知识共享量表的结构具有较高的信度。
团队绩效量表也通Bartlett球形检验和KMO进行检验，检验结构为0.905的KMO取值，说明适合做因子分析。在自由度为 36时 sig=0.000，进行因子分析较为适宜，依据正交旋转法方差最大提取因子和特征值大于1，得出的因子数量为2个，71.803%为总方差解释量。即为原量表的“创新效率”及“创新有效性”，对团队创新绩效量表进行信度分析整体信度系数为 0.907，这表明发团队创新绩效量表结构的信度较高。
四、研究假设的实证分析
1.相关分析。本文收集和整理的数据主要通过回归分析方法及相关分析方法进行分析。首先吗，对每个维度的相关性进行分析，用Person 相关系数，显著性全部是“双尾检验显著”经过检验，团队异质性、知识共享不是独立存在的，具有一定的相关关系。团队异质性与团队创新绩效也不是独立存在的，具有一定的相关关系。
2.回归分析。将分别对团队异质性与知识共享、创新绩效与知识共享、创新绩效与团队异质性、知识共享中介作用通过回归分析法进行分析。
2.1研发团队异质性与知识共享的回归分析。将线性回归模型的解释变量定义为社会属性异质性，将被解释变量定义为知识共享，将其之间的不确定性关系构筑回归方程，对其进行拟合，系数B为-0.317，调整后的 R 方值为 0.396，F 值为 23.688，显著性概率P小于0.01，说明知识共享对其产生显著影响，所以H1a的假设成立。
将线性回归模型的解释变量定义为信息异质性，将被解释变量定义为知识共享，将其之间的不确定性关系构筑回归方程，对其进行拟合，系数B为0.218，P=0.006<0.01，说明其对知识共享呈显著正相关，H1b的假设成立。
价值观异质性解释为线性回归模型的变量，而知识共享被解释为变量定义，将其之间的不确定性关系构筑回归方程，对其进行拟合，β =-0.194，P<0.05，说明其对知识共享呈显著负相关，H1c的假设成立。
2.2知识共享对团队创新绩效的回归分析。同上，知识共享作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新效率，对其进行拟合，调整后获得R方值为0.223，意味着知识共享可以对创新效率22.3%的变化进行解释，62.290为F值，显著性概率P小于0.01。通过回归分析得到创新效率受知识共享的积极影响，二者构成的方程式为：，最终得出H2a的假设成立。 将线性回归模型的解释变量定义为知识共享，将被解释变量定义为创新有效性，对其进行拟合，调整后获得R方值为0.237，意味着知识共享可以对创新有效性23.7%的变化进行解释，67.128为F值，显著性概率P小于0.01。通过回归分析得到创新有效性受知识共享的积极影响，二者构成的方程式为：，最终得出H2b的假设成立。
2.3团队异质性对研发团队创新绩效的回归分析。将线性回归模型的解释变量定义为社会属性异质性，将被解释变量定义为创新效率，构筑回归方程，对其进行拟合。方程F 值为12.610，显著性概率 P<0.01。此次回歸分析结果表明社会属性异质性对创新效率的负向影响具有显著性，得出H3a1的假设成立。
社会属性异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新效率，构筑回归方程：对其进行拟合，调整后获得R方值为0.330，意味着社会属性异质性可以对创新有效性33.0%的变化进行解释，7.671为F值，显著性概率P小于0.01。通过回归分析得到创新有效性受社会属性异质性的消极影响，二者构成的方程式为：
，最终得出H3a2的假设成立。
将线性回归模型的解释变量定义为信息异质性，将被解释变量定义为创新效率，构筑回归方程，对其进行拟合，方程F 值为7.710，显著性概率 P<0.01，说明方程有效，而且信息异质性对创新效率呈显著正相关，最终得出H3a2的假设成立。
信息异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新有效性，构筑回归方程，对其进行拟合，方程F 值为9.088，回归模型有效。此次回归分析结果表明信息异质性对创新有效性无显著影响，最终得出H3b2的假设不成立。
价值观异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新效率，对其进行拟合，方程F 值为4.542，显著性概率 P<0.05。此次回归分析结果表明价值观异质性对创新效率呈现负向影响。最终得出H3c1的假设成立。
价值观异质性作为线性回归模型的解释变量，将被解释变量定义为创新有效性，对其进行拟合，从表中可以看出，方程F 值为10.298，显著性概率 P<0.01。此次回归分析结果表明价值观异质性对创新有效性无显著影响。因此，假设 H3c2不成立。
2.4知识共享在团队异质性与团队创新绩效的关系中起中介作用。本文检验中介效益的程序为2004年学者温忠麟编创的中介效应检验程序，该程序对完全或部分中介效应都具有适应性。
依据前文的研究得出下文所述的假设：
H4d1：在社会属性异质性对团队创新有效性产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
H4d2：在社会属性异质性对团队创新效率产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
H4d3：在信息异质性对团队创新效率产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
H4d4：在价值观异质性对团队创新效率产生作用的过程中知识共享发挥着中介作用；
（1）知识共享在社会属性异质性与团队创新有效性之间的中介作用。依据社会属性异质性和创新有效性构建回归方程，将知识共享作为变量，创新有效性受知识共享作用产生的回归系数变为0.479（原数为0.490），呈现出较为明显的关系，而创新有效性受社会属性异质性作用产生的回归系数为0.035（原数为-0.187），变化较为明显，所以H4d1的假设成立。
（2）知识共享在社会属性异质性与团队创新效率之间的中介作用 。依据社会属性异质性和创新效率构建回归方程，将知识共享作为变量，创新效率受知识共享作用产生的回归系数变为0.446（原数为0.477），呈现出较为明显的关系，而创新效率受社会属性异质性作用产生的回归系数为0.091（原数为-0.237），变化不明显，所以H4d2的假设成立。
（3）知识共享在信息异质性与团队创新效率之间的中介作用。依据信息异质性和创新效率构建回归方程，将知识共享作为变量，创新效率受知识共享作用产生的回归系数变为0.462（原数为0.477），呈现出较为明显的关系，而创新效率受信息异质性作用产生的回归系数为0.007（原数为0.118），变化不再明显，所以H4d3的假设成立。
（4）知识共享在价值观异质性与团队创新效率之间的中介作用。依据价值观异质性和创新效率构建回归方程，将知识共享作为变量，创新效率受知识共享作用产生的回归系数变为0.467（原数为0.477），呈现出较为明显的关系，而创新效率受价值观异质性作用产生的回归系数为-0.101（原数为-0.145），变化不再明显，所以H4d4的假设成立。
3.实证分析结果。以上分析可看出，假设H1、H2、H3、H3b1及H3c1均成立， 假设H3b2及H3c2不成立，假设H4部分成立。
五、结语
本文主要探讨了团队异质性对团队创新绩效的影响机制，考察了团队层面的知识共享的中介效应。结果显示：（1）研发团队异质性对其创新绩效产生显著影响。其中社会属性异质性对研发团队的创新效率及创新有效性均为负向影响；信息异质性对创新效率正向影响；值观异质性对创新效率产生显著负向影响；（2）价值观异质性对创新效率产生显著负向影响。其中社会属性和价值观异质性负向作用知识共享，信息异质性正向作用知识共享；（3）知识共享对团队创新绩效产生正向影响。知识共享对创新绩效和创新效率均产生正向影响；（4）知识共享是研发团队异质性与其创新绩效之间的中介变量。团队异质性通过影响知识共享的意愿、态度和行为对创新效率及有效性产生影响。