本研究是一项关于多团队系统协调机制的重要实证研究。论文题为《应对多团队系统的绩效张力：平衡团队内与团队间的非正式协调机制》，作者为Jonathan C. Ziegert（德雷塞尔大学）、Andrew P. Knight（圣路易斯华盛顿大学）、Christian J. Resick（德雷塞尔大学）和Katrina A. Graham（萨福克大学）。该研究发表于《管理学会期刊》2022年第65卷第一期（Academy of Management Journal, Vol. 65, No. 1, 2022）。
一、 学术背景
该研究属于组织行为学与团队管理研究领域，具体聚焦于多团队系统这一复杂组织结构。多团队系统被定义为两个或更多直接互动、相互依赖以应对环境变化并共同实现集体目标的团队集合。由于其在解决现代复杂知识型问题中的广泛应用，多团队系统研究日益受到重视。然而，多团队系统独特的特征——如嵌套式的分层目标（团队自身近端目标与系统级超级目标）和结构分化（各团队拥有不同的规范、流程与专业知识）——导致了显著的协调挑战。团队成员需要同时进行团队内协调以实现本地目标，以及团队间协调以实现系统整体目标，这往往造成内在的绩效张力。
尽管协调对于多团队系统功能至关重要，但过往研究存在一个关键模糊点：关于非正式协调机制在其中的作用。经典协调理论和知识工作研究普遍认为，对于复杂、不确定和相互依赖的工作，非正式协调机制（如直接的、自发的、实时的、人与人之间的互动调整）比正式机制（如预先规划、层级结构）更为有效。然而，多团队系统的既有文献大多聚焦于正式协调机制（如集成团队角色、预先规划、集中训练），并因其规模和复杂性而对非正式机制（特别是团队成员间直接的人际互动）的价值持怀疑甚至悲观态度。少数涉及非正式机制的研究也得出了模糊甚至矛盾的结论。
为厘清这一模糊性，本研究旨在建立并检验理论，探讨多团队系统成员间的人际互动作为一种非正式协调机制，如何影响团队和系统的功能。研究者整合了多团队系统研究与团队边界跨越研究的见解，提出了核心观点：成员在团队内互动与团队间互动之间的平衡程度，塑造着团队层面和系统层面的绩效。具体而言，研究旨在回答：这种平衡/失衡如何通过影响团队冲突等过程，进而影响团队绩效和系统最终成功。
二、 详细研究流程
本研究采用多源、多方法设计，对44个执行知识型工程任务的多团队系统进行了为期11周的跟踪研究。研究流程包括准备、行动阶段数据收集和绩效评估三个阶段，具体如下：
研究准备与对象构成：
- 任务设计：研究对象为参加美国东海岸一所大学必修工程课程实验室部分的学生。他们被组织成多团队系统，任务是设计和建造一个鲁布·戈德堡机械（一种通过复杂连锁反应完成简单任务的装置）。每个实验室部分构成一个独立的多团队系统。
- 团队结构：在每个系统内，学生首先被组成组件团队（共295个），每个团队负责建造一个包含至少六个规定能量传递事件的独立鲁布·戈德堡机械。
- 系统级目标：所有团队的机械随后需要按照指定顺序连接起来，形成一个更大的系统级机械。因此，团队之间是顺序互依的，必须通过协调确保能量在团队机械之间顺畅传递，最终共同完成一个终极任务（如将糖倒入咖啡杯）。
- 样本规模：研究共涉及44个多团队系统，295个团队，930名成员。团队规模为3-4人，系统包含4-8个团队。
行动阶段数据收集（第5-7周）： 此阶段是团队构建组件机械并设计团队间能量传递机制的核心时期，也是协调行为最为关键的阶段。研究者在此期间采用可穿戴传感器测量人际互动。
- 测量工具：使用可穿戴多传感器设备（如Sociometric Badges），通过蓝牙信号强度来评估成员之间物理接近的时间。研究假设并现场观察验证，在该特定情境下（成员每周在同一教室工作），物理接近是工作相关人际互动的有效指标。
- 数据处理：收集原始蓝牙信号强度数据。通过设定阈值和处理算法，将连续的信号强度数据转化为“交互事件”，计算每对成员之间处于有效互动距离内的时长。
- 变量构建：
- 团队内互动：汇总一个团队内所有成员两两之间互动的总时长（团队层面）。
- 团队间互动：汇总一个团队成员与其他所有团队（同一系统内）成员互动时长的总和（团队层面）。随后，将各团队的互动数据在系统内取平均值，得到系统层面的团队内/团队间互动水平。
- 控制变量：在后续分析中，研究者控制了团队熟悉度（项目开始前成员间的了解程度）和团队规模（团队人数）。
过程与结果数据收集：
- 团队冲突测量（第8周）：在行动阶段结束后，通过问卷调查测量团队冲突。使用Jehn和Mannix（2001）的9项团队冲突量表，要求成员评估过去行动阶段中任务、过程和关系冲突的频率。问卷具有良好的信度和聚合效度。
- 绩效评估（第11周）：
- 团队绩效：由训练有素的观察员评估。计算每个组件团队的机械在五次最终运行试验中，其内部能量传递事件成功的平均百分比。
- 系统绩效：由训练有素的观察员评估。计算整个系统在五次试验中，团队间能量传递（包括最终任务）成功的平均百分比。这直接衡量了多团队系统整体目标的实现程度。
数据分析方法：
- 为检验关于“平衡”的核心假设，研究采用了多项式回归与响应面分析。这种方法比简单的差值分数或交互项更精确，能够刻画两个预测变量（团队内互动与团队间互动）以不同组合形式（平衡 vs. 失衡）影响结果变量的具体三维曲面形状。
- 在团队层面的分析中，由于团队嵌套于系统内，使用了聚类标准误来调整非独立性问题。
- 除了检验先验假设，研究者还利用传感器数据的颗粒度进行了事后探索性分析，考察了互动焦点（相邻团队 vs. 非相邻团队）和互动形式（互动集中度，即边界跨越活动是由少数成员承担还是平均分配）的影响。
三、 主要研究结果
团队层面结果：
- 假设1得到支持：团队内与团队间互动的失衡与团队冲突正相关。响应面分析显示，当团队间互动超过团队内互动时（失衡），团队冲突水平显著上升。斜率参数 a3 显著为负（-0.32, p < 0.01）。这意味着，如果团队成员花了大量时间与其他团队协调，却没有足够时间在内部整合信息和调整工作，就容易产生关于任务、资源和流程的分歧与冲突。
- 假设2得到支持：这种失衡通过团队冲突对团队绩效产生间接的负面影响。路径分析显示，失衡 → 团队冲突 → 团队绩效的间接效应显著（β = -0.04, p < 0.05）。团队冲突本身与团队绩效呈显著负相关（b = -0.02, p < 0.01）。这表明，失衡本身并不直接损害团队绩效，而是通过引发破坏性的内部冲突这一中介机制，最终拖累团队表现。
系统层面结果：
- 假设3得到支持：在控制了团队冲突、团队绩效等因素后，团队内与团队间互动的失衡与系统绩效负相关。响应面分析的关键参数 a4（沿不平衡线的曲率）显著为负（-0.07, p < 0.05）。响应面图（图3b）呈现出一个倒“U”形曲面：当团队内互动与团队间互动大致平衡时，系统绩效最高；无论是过度偏重团队内互动（忽视外部协调）还是过度偏重团队间互动（忽视内部整合），都会导致系统绩效下降。这证实了平衡对于实现系统级超级目标的关键作用。
事后探索性分析结果：
- 互动焦点：研究进一步区分了与“相邻团队”（工作流上直接衔接）和“非相邻团队”的互动。结果发现，导致团队冲突上升和系统绩效下降的有害失衡效应，主要来源于与“非相邻团队”的互动超过团队内互动。而与相邻团队的互动失衡，其负面影响不显著。这提示，非正式协调努力应优先聚焦于有直接工作依赖的团队。
- 互动形式：分析发现，将团队间互动活动集中在一小部分成员身上（较高的集中度），与更高的团队绩效直接相关，且这种好处并非通过减少冲突实现。然而，系统层面绩效并不受团队平均互动集中度的影响。这意味着，对于组件团队而言，指定“边界跨越者”可能是一种有效的策略，且不会损害系统整体表现。
四、 研究结论与价值
本研究得出核心结论：在多团队系统中，非正式的人际互动协调机制的有效性，关键在于成员在团队内互动与团队间互动之间取得平衡。 这种平衡能够缓解因过度外部关注而引发的团队内部冲突，从而保障组件团队的本地绩效。同时，平衡也是实现系统级协同增效的前提，它确保跨团队获取的信息和所做的调整能在团队内部得到有效整合。研究挑战了过去多团队系统文献中对非正式协调机制的悲观看法，证明了即使在复杂的大型系统中，自发的、人际间的协调依然具有不可替代的价值。
科学价值： 1. 理论贡献：通过整合多团队系统研究与团队边界跨越理论，本研究清晰揭示了“平衡”概念在理解多团队系统协调中的核心地位，解决了关于非正式机制作用的长期模糊性。它强调了同时考虑团队内和团队间过程的重要性，而非将其视为独立的累加因素。 2. 机制阐释：研究识别了“团队冲突”作为连接失衡互动模式与团队绩效的关键中介机制，深化了对非正式协调如何影响团队内部动态的理解。 3. 方法创新：采用可穿戴传感器客观、精细地测量人际互动，为多团队系统协调研究提供了新的方法论范例。事后分析展示了利用这种颗粒度数据探索协调“焦点”和“形式”等新问题的潜力。
应用价值： 1. 管理启示：为多团队系统的领导者和管理者提供了具体的实践指导：在鼓励必要的跨团队协调的同时，必须确保团队有足够的内部互动时间来整合信息、达成共识、避免冲突。管理者应引导团队成员将非正式协调努力重点放在有直接工作接口的相邻团队上。 2. 工具建议：研究提示，组织可以利用社交网络分析或类似的交互追踪工具，来监控多团队系统中的互动模式，帮助识别和纠正可能导致绩效损失的失衡状态。
五、 研究亮点
- 重要的理论发现：明确提出了“平衡”是非正式协调在多团队系统中发挥作用的关键，并提供了坚实的实证证据，修正了该领域的传统观点。
- 新颖的研究方法：大规模使用可穿戴传感器在多团队系统真实任务场景中收集行为数据，实现了对协调过程客观、动态、细颗粒度的测量，突破了传统依赖自我报告或观察编码的局限。
- 多层次分析设计：同时考察并对比了团队层面和系统层面的过程与结果，生动揭示了多团队系统内在的“绩效张力”，以及平衡策略在缓解这种张力中的作用。
- 丰富的探索性洞察：利用传感器数据的优势，进行了超出原假设的探索分析，提出了关于协调“焦点”和“形式”的新见解，为未来研究开辟了方向。
这项研究是一项设计严谨、发现深刻的工作，显著推进了对多团队系统协调动力学的理解，并为管理复杂知识型协作提供了重要的理论和实践依据。