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1、. . . 金融企业中自我管理团队容结构研究王威（银行， 121000）【摘要】随着市场经济的高速发展，金融企业之间的竞争日益加剧，越来越多的银行业、证券业、保险业等企业注重具有创造性、高智商和以结果为导向的员工组成的自我管理团队。本文主要运用探索性因子分析和结构方程数学模型，系统分析了在金融企业自我管理团队的容结构，对其因子进行命名，并且在此基础之上进行阐述。模型定量分析不仅有利于理论本身的发展和完善，还有效地将理论知识与实践领域相结合，充分发挥自我管理团队理论价值和实践意义。【关键词】金融企业；自我管理团队；因子分析金融企业之间竞争日益激烈的背景下，从金融企业资源的观点出发，金融企业需要依
2、靠强劲的团队力量来维持自身的竞争力，而团队的自我管理成为企业中一个不可忽略的因素。但是现在众多金融企业还处于传统的团队管理阶段，这就出现了员工对组织承诺较低、核心人才流失和业务差错率高等现象。自我管理团队具备创新性技术、知识和信息共享以及良好的适应力。一方面，团队通过自我管理，可能极减少所需的领导者数量，为企业节约了用人成本，有利于扁平化组织的建立，从而有利于提高企业对外环境变化的灵活应变能力。另一方面，团队成员可以自己发现工作中所遇到的问题，自己决定改革进取的目标，自己分析出现问题的原因并进行现状调查，自己检查工作效果和评定工作总结。员工通过自我管理，在自己的工作团队中形成共同目标，相互学习
3、、共同分享知识，从而增强团队的应变能力和创造力。1、研究假设及思路假设：金融行业中自我管理团队的结构是多维度的，应包括相互协作、共同目标、团队学习、彼此信任、领导授权等因素。本研究试从对有关自我管理团队的文献研究分析入手，根据金融企业自身发展的特点，通过面对面访谈、问卷调查等方法构建了金融企业自我管理团队的容结构问卷，并在此基础上立足我国金融企业中自我管理团队进行测量，检验问卷的信度和效度，最后构建了具有我国特色的金融企业自我管理团队容结构模型。具体的研究方法和研究过程如下：（1）文献分析和结构化访谈法：本研究在探讨自我管理团队的容结构时，首先进行多方面的文献检索、个案分析和深度访谈，广泛收集
4、相关信息，充分了解其容，为评价指标和测量工具的编制和完善提供理论和现实依据。（2）问卷调查法：本研究将对不同人口学、组织学变量的企业员工进行问卷调查，主要采用克特5点式量表法对问卷项目的符合程度进行等级评价。（3）统计分析方法：主要有探索性因子分析、结构方程模型分析。（4）统计工具：SPSS18.0和LISREL8.7结论验证内容结构研究访谈、归纳、测量研究框架图1.1金融企业自我管理团队容结构示意图2 模型构建2.1测量样本本研究初期通过对近20位在职的金融企业的管理人员进行访谈，并发放了近100份原始问卷，共收集问卷项目数150余条，运用频次分析方法和预试问卷分析，最终确定保留22个项目因
5、子作为金融企业自我管理团队容结构正式问卷进行大规模调查，然后将收集的有效数据进行探索性因子分析，以确定自我管理团队的容结构。本次在、等地共发放问卷700份，共收回调查问卷621份，其中有21份为无效问卷，有效回收率为85.7%。本次样本数据将用于探索性因子分析和验证性因子分析两个部分，为了检查设想模型的准确性，故将正式收集来的样本数据进行奇偶分组。奇数组主要用来做探索性因子分析（样本容量N=300），偶数组主要是用来做验证性因子分析（样本容量N=300）。表2.1探索性因子分析的被试情况一览表人口变量类 别人 数总 计性别男137300女163年龄25岁以下7128626-307931-408
6、641-542855岁以上22受教育程度高中以下1300高中/13大 专120本 科156研究生及以上10工作年限1年及以下313002-5年1056-10年8611-15年5216-25年26行业类别商业银行126286证券公司34资产管理公司18城商行52保险公司52其他4团队规模5人及以下782986-10人10211-15人5616-20人4820人以上142.2 数据分析在对正式数据统计分析之前，首先采用了KMO和Bartlett球形检验对于本研究构建理论进行可行性检验，如表2.2所示。表2.2 KMO和Bartlett检验结果KMO 和 Bartlett 检验取样足够度的 Kais
7、er-Meyer-Olkin 度量。.905Bartlett 的球形度检验近似卡方3823.864df231Sig.000结果表明，本数据适合做探索性因子分析。然后研究主要采用主成分分析法，正交旋转来提取特征根大于1的因子。结果5个因子的方差累积解释率为66.862%，因子负荷均在0.50以上。以上结果表明了该问卷的结构效度是良好的。因子分析结果如表2.3和表2.4。表2.3各因子的特征值及方差解释量成份初始特征值合计方差的 %累积 %17.34733.39633.39622.54111.54944.94431.7418.91453.85841.3797.26860.1265.9776.736
8、66.862表2.4因子负荷图成份12345MC3.731.110.183.183.016MC4.691.013.294.294.192MC1.624.108.120.120.160MC5. 611.060.347.337.335LA26.027.803.156.007.005LA27.200.743-.053-.014.036LA25.233.729.155-.009.137LA23-.106.591.134.023.401LA24-.008.586.302-.099.308LA28.027.582.156.136.474MT13.247.125.766-.013.233MT14.256.1
9、16.763-.158.047MT12.212.107.626-.038.040MT17.144.235.570.092.393CG18.168-.068-.161.832-.026CG19-.018-.107.021.778-.005CG20-.005.052.100.776-.057CG21-.002.067-.103.744-.008TL9.230.282.022-.091.742TL7.399-.097.121-.098.694TL8.104.066.256.024.542TL10.018.240.379-.083.5352.3 因子命名根据问卷中所含条目的容，笔者对五个因素进行命名。
10、它们名称分别为:因素1：“相互协作”。主要容包括：成员彼此之间在工作中合作比较默契、团队成员在工作中善于同他人合作、成员彼此之间有相互合作的意愿、成员可以积极消除相互间的冲突以利于团队协作。因素2：“领导授权”。主要容包括：团队的领导对员工充分授权，使员工享有完成工作的相应权利、团队成员有施展领导才能的平台、团队成员视领导为朋友、团队的每个成员都有参与领导决策的机会、领导尊重并接纳员工的合理化建议、团队成员非常乐意承担自己的工作责任。因素3：“彼此信任”。主要容包括：团队成员对团队充满信心、团队（部门）会履行对成员作出的承诺、成员相信彼此的工作能力、领导相信下属的能力，并提供相应的支持。因素4
11、：“共同目标”。主要容包括：团队成员始终有一致的目标、团队成员参与制定本团队的工作目标、当个人目标与团队目标发生冲突时，我们团队成员往往以团队目标为重、团队成员能够将团队目标分解，并按计划完成。因素5：“团队学习”。主要容包括：团队成员把工作过程当作学习过程、团队（部门）成员有自觉学习新的知识和技能的意愿、团队成员在学习中善于发现问题并解决问题、团队在解决难题时会选用集体研讨的方式。3 模型验证本部分研究是选取正式调查样本的另一半数据，即偶数租的样本数据（样本容量N=300），采用验证性因子分析方法即结构方程模型进行分析，其目的是比较不同因子模型之间的优劣，来确定最匹配的模型结构，从而验证假设
12、理论模型的匹配程度。根据探索性因子分析的分析结果，笔者提出金融企业中自我管理团队容结构的构想模型，如图3.1所示。图3.1金融企业自我管理团队容结构的构想模型根据结构方程模型的要求，对所提出的构想模型需要进行验证。本研究采用300个样本的观测值与构想模型进行拟合，得出了金融企业中自我管理团队容结构构想模型的完全标准化解。具体结构与各参数的标准化解如图3.2所示。图3.2金融企业自我管理团队五因子结构模型完全标准化解衡量一个构想模型是否可以被接受，主要还是看构想模型与观测数据的拟合情况，在本部分研究中，笔者主要采用X/df、GFI、NNFI、PNFI、RMSEA、CFI等来对理论模型进行评价比较
13、。本研究中的主要拟合指数见表3.1。表3.1金融企业自我管理团队构想模型与观测数据的拟合指数XdfX/dfGFINNFIPNFIRMSEACFI346.432001.7320.910.930.760.0730.94通过表3.1的拟合指数可以看出，金融企业中自我管理团队容结构的理论构想模型与观测数据的主要拟合指标均达到了良好的拟合程度，这表明观测数据很好地支持了构想模型，探索性因子分析结果得到了验证。将金融企业自我管理团队容结构的单因子模型、二因子模型、三因子模型、四因子模型和五因子模型进行比较，具体的拟合指数见表3.2。表中结果可以说明，对各因子模型的X/df、GFI、NNFI、PNFI、RMSEA、CFI指标比较来讲，五因子模型的各项拟合指标均达到了理想水平，这就说明了五因子模型是比较理想的金融企业中自我管理团队容结构模型。表3.2金融企业自我管理团队容结构验证性因子分析结果比较XdfX/dfGFINNFIPNFIRMSEACFI五因子模型346.432001.7320.910.930.760.0730.94四因子模型864.452074.1760.790.900.740.1050.90三因子模型1027.572144.802
