第二章 文獻回顧
第一節 人口變項多元性與團隊年齡多元性
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l C h engchi U ni ve rs it y 第二章 文獻回顧
第一節 人口變項多元性與團隊年齡多元性
在劍橋字典中，多元性（diversity）的解釋為許多種類的物品或人被包含在 一個範圍之中的事實或情況。根據此定義，人口變項多元性（demographic diversity）指的便是在一個範圍之內，有許多種類的特定人口變項被包含在一個 範圍中，例如人群中有男有女，此人群則符合性別多元性的定義；而在一個工 作團隊中，成員的年齡皆不相同，則為團隊年齡多元性的定義。在學術領域 中，在相當早之前便有研究者將人口變項當作一個議題來研究，有趣的是，過 往的許多研究者其實對多元性並沒有提出一個詳細且根本的定義（Harrison &
Klein, 2007; Konrad, Prasad, & Pringle, 2005），大多直接從多元性的重要性以及 效果開始講起，而 Konrad 等人（2005）認為此種現象會對研究之間的相互比較 造成混淆與困擾，並決定提出一個定義以導正此現況，因此在其著作中，其將 多元性定義為：一個社會單位中，成員之間的集體差異程度。而本研究將根據 上述兩者對於多元性之定義做延伸，並將範圍設定至工作團隊層級，將團隊年 齡多元性定義為：一個工作團隊中，成員之間的年齡集體差異程度。團隊年資 多元性以此類推。
作為一個研究議題或變項，研究者對於多元性的概念其實大多相去不遠，
但因各研究之立場、後續變項的不同，何謂多元性高低、以及其測量方式是因 人而異的：首先，有不少研究者直接使用標準差（standard deviations）作為變 項之測量方式，例如 Harrison、Price、Gavin 及 Florey（2002） 便直接以標準 差作為團隊中團隊年齡多元性之計算方式，所得到結果為團隊層級之變項。因 為其有不會受到樣本數量影響、對其他讀者方便理解與解釋之特性，因此被許 多研究者使用。但是，也有不少研究者會使用其他符合其自身觀點之測量方 式：例如 Tsui、Egan 及 O'Reilly III（1992）的研究主要在於人口變項上的差異 程度對於員工之組織附著（organizational attachment）之影響，因此使用
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√1
𝑛∑𝑛𝑗=1(𝑆𝑖 − 𝑆𝑗)2作為計算多元性的公式，𝑆𝑖指的個人在某項特徵上的分數，例 如年齡便是以實際年齡當作此分數，而𝑆𝑗則是團隊內其他成員的分數。其核心 概念為歐幾里得距離（euclidean distance），代表的是個人與團隊內其他成員之 差異程度，並將個人與其他成員之差異程度平均，得到一個個人層級的分數；
Campion、Medsker 及 Higgs（1993）則是想了解團隊成員知覺到的團隊異質性
（heterogeneity）的效果，因此使用團隊成員知覺團隊內之特徵（例如年齡、性 別）多元性，再將其平均作為團隊層級之多元性分數；Klein、Conn、Smith 及 Sorra（2001）使用的則是變異係數（coefficient of variation），是將標準差除以 平均數所得到之係數，代表著資料的分散情形，為一團隊層級的分數。但換句 話說，決定變異係數大小的因素，除了成員本身的差異量之外，亦須考慮成員 的平均分數，因此即使兩個不同團隊當中，其成員的標準差一樣，但平均數不 一樣，則會得到不一樣的變異係數。
參考上述文獻，本研究決定將多元性定位於「團隊層級」，而非個人層級。
原因是希望將多元性看作一個團隊整體的特徵，並討論如何使該團隊有更好的 績效與成果，而並非將重點放在團隊內個人與其他人的關係。也因此，最後的 結果變項將以團隊績效為主要方向。
而除了上述的操作定義外，Harrison 與 Klein（2007）認為，多元性研究到 目前為止所得到的混合且不一致的結果是源自於研究者們對於定義與計算方式 的混淆不清，並認為必須要根據研究的立場去選擇要探討的面向才是正確的。
因此其提出了三種多元性的面向（詳見圖一），分別是分散程度（separation）、
變異程度（variety）、差距程度（disparity）。
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圖一、Harrison 與 Klein（2007）所提出之多元性三種面向
三者都是用來形容多元性的方式，但是其背後的邏輯、想法及操作定義卻 是迥然不同：Harrison 與 Klein（2007）認為分散程度主要用來形容「對於意見 的分歧程度」，例如對於某議題的正負面立場、信念、態度等等，最小的分散程 度為所有人意見一致，但最大的分散程度則為團隊中分別有一半的人同意、另 一半的人不同意。應用的理論以社會分類/社會認同為主。常用的依變項為向心 力、人際間衝突，最後影響任務績效等等。而變異程度指的是「成員間訊息、
經驗的來源或種類的多樣化程度」，例如訊息來自不同的背景、專業，最小分數 為所有人一致，與前者一樣，但最大則是成員間所有人皆完全不一樣。適用於 訊息多元性相關的理論，並影響創造力、決策品質等等。最後，差距程度指的 是「在同一向度上，大家所擁有的資源不均的程度」，例如資產、經驗等等。分 數最小為所有人一致，但分數最高為單獨一人持有大量資源、其他人持有極小 量資源。常見的研究主題為分配的公平、正義、階級、權力等等。上述三者，
都是用來形容多元性的方式，但是依研究主題不同、立場不同，將會推論到不
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同的結果。
根據 Harrison 與 Klein（2007）的建議，Kearney 與 Gebert（2009）選擇採 用變異程度的立場作為其測量的原則，並使用任務相關訊息精緻化（elaboration of task-relevant information；指的是成員之間是否會去分享、討論、整合不同的 訊息或意見，並最終得出一個結果）來做為中介變項，呼應了其將多元性視為
「種類」的立場。而實際的測量上使用的是 Blau 的異質性係數（Blau's index of heterogeneity; Blau, 1977），公式為 1-∑ 𝑝𝑖2，p 指的是各類別在團隊中所佔的比 例，將每個類別（i）中的比例平方後加總即為異質性係數。最小值為 0，代表 團隊無差異，最大值理論上趨近於 1，代表著每個類別都佔極小比例。而在連 續變項（例如年齡或年資）上，該研究使用 5 歲為一個區間來計算。
而在本研究中，將採用 Harrison 與 Klein（2007）所提及的三種多元性面向 之中的變異程度作為本研究之定位，並參考 Kearney 與 Gebert（2009）的作 法，使用 5 歲為一個區間，並使用 Blau 的異質性係數作為團隊年齡多元性分數 之計算方式，團隊年資多元性亦同，由 0 開始、以 5 年為一個區間。
表一、過往多元性測量方式整理
計算方式 得到層級 意義 代表文獻
歐幾里得距離 個人 個人與團隊其他成員之差異程度 Tsui, Egan,及 O'Reilly III（1992）
知覺多元性（量
表） 個人 個人與團隊其他成員之知覺差異程度 Campion, Medsker,及 Higgs（1993）
標準差 團隊 團隊分數之分散程度 Harrison, Price, Gavin,及 Florey（2002）
變異係數 團隊 團隊分數之分散程度、考量團隊平均分數 Klein, Conn, Smith,及 Sorra（2001）
Blau 係數 團隊 團隊包含不同類別之程度 Kearney 與 Gebert（2009）