老年人代际知识转移意愿的影响因素研究

暂未开放讨论



老年人代际知识转移意愿的影响因素研究

浏览下载总计

网页浏览 论文下载
1214 8

老年人代际知识转移意愿的影响因素研究

作者发表的论文

1 企业信息化主体间的六类知识转移
左美云. 计算机系统应用[J],2004,0(8),72-74

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 5

2 老年人信息需求模型的构建与应用
左美云,刘勍勍,刘方. 管理评论[J],2009,21(10),70-77

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 3

3 企业信息技术外包的过程研究
左美云,杨波,陈禹. 中国软科学[J],2003,0(7),84-87

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 1

4 SNS中影响力用户预测研究——基于不平衡数据的多种数据挖掘方法对比
柴雯,左美云,许伟,王轶博. 系统科学与数学[J],2015,35(9),1059-1072

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 0

5 中国MIS领域教师科研状况研究
左美云,毛基业,林希. 管理学报[J],2008,5(3),430-438

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 0

6 强势用户在信息系统实施中的行为研究
左美云,王璐,程艳国. 管理科学[J],2010,23(4),58-67

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 0

老年人代际知识转移意愿的影响因素研究

汪长玉1 左美云2 何丽3

1.中国人民大学商学院 北京 100872
2.中国人民大学信息学院 北京 100872
3.山东财经大学管理科学与工程学院 济南 250000

摘要:[目的/意义]老年人在其生命历程中积累了许多宝贵的知识(如经验、专业技能、社会关系和智慧等),如能使老年人的知识在代际之间传承下去,将能实现社会人力资本的积累延续以及年轻人力资本的开发,从而实现我国第一次人口红利与第二次人口红利的较好过渡,最终实现社会、经济的可持续发展。因此本文试图对老年人代际知识转移意愿的影响因素进行初步分析。[方法/过程]以济南市老年人为调查对象,回收了286份有效样本(年龄均在60岁以上)。通过多元线性回归分析,构建了一个老年人代际知识转移意愿的影响因素模型。 [结果/结论]教育背景、老年人感知的(自己)知识有用性和感知(代际知识转移)收获对老年人代际知识转移意愿具有直接积极影响;身体条件除对老年人代际知识转移意愿有直接的消极影响外,还会通过老年人感知知识有用性的中介,消极影响老年人代际知识转移意愿;通过老年人感知收获的中介,上网频率会积极影响老年人代际知识转移意愿;通过老年人感知知识有用性和感知收获的中介,年轻人感知(老年人)知识有用性会积极影响老年人代际知识转移意愿。

关键词老年人  代际知识转移  意愿影响因素模型

分类号F270

基金项目本文系中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目(项目编号:10XNJ065)、国家自然科学基金项目“线上线下互动对老年人在虚拟社区知识分享的影响研究”(项目编号:71273265)、“企业信息系统演进中跨项目知识转移的机制、影响因素与效果评价”(项目编号:70971130)、国家社科基金重大项目“国家数字档案资源整合与服务机制研究”(项目编号:13&ZD184)、北京市社会科学基金项目“面向北京城乡的线上线下社区协同养老模式与机制研究”(项目编号:14SHB018)研究成果之一。

作者简介:汪长玉(ORCID: 0000-0002-8566-5516),博士研究生;左美云(ORCID: 0000-0002-5281-5071),副院长,教授,博士,通讯作者,E-mail: zuomy@ruc.edu.cn;何丽,教师,硕士。

收稿日期:2016-04-12        发表日期:2016-06-24        本文责任编辑:王铮

引言

人口老龄化导致老年人口激增,2015年中国统计年鉴报告显示:截至2014年底,我国60周岁及以上老年人口21 242万人,占总人口的15.5%,65周岁及以上人口13 755万人,占总人口的10.1%[1]。人口老龄化使得我国经济面临“刘易斯转折点到来”和“人口红利开始式微”的局面,同时中国人口红利将于2013至2015年前后消失。蔡昉提出,在第一次人口红利式微乃至消失的背景下,有必要通过加快人力资本积累、提高人口素质等来挖掘第二次人口红利以促进经济增长[2]

在知识经济和知识社会的背景下,知识成为了社会生产的重要要素,将知识转变为人力资本是开发第二次人口红利促进经济增长的有效方式之一。老年人在其生命历程中积累了许多宝贵的知识(如经验、专业技能、社会关系和智慧等),如能使老年人的知识在代际之间传承下去,将能实现社会人力资本的积累、延续以及青年人力资本的开发,从而实现第一次人口红利与第二次人口红利的较好过渡,最终实现社会经济的可持续发展。

目前关于代际知识转移(intergenerational knowledge transfer)的研究并不是很多。国内研究较为关注家族企业的代际知识转移(如窦军生等,2009)[3];国外研究更为关注高技术组织中的代际知识转移,集中指向如何通过代际知识转移解决老年员工退休造成的知识大量流失问题(如J. Liebowitz等,2007[4])。代际知识转移的现有研究主题主要包括代际知识转移问题的描述性研究、代际间隐性知识转移研究、代际知识转移影响因素研究、代际知识转移的方法和机制研究等方面[5]。已有文献关于企业中代际知识转移的研究以定性研究居多,定量研究较少,且缺少关于退休后老年人代际知识转移意愿的实证研究[6]。本文将重点关注退休后的老年人与年轻人之间的代际知识转移问题,通过文献回顾、问卷调查和统计分析方法回答老年人代际知识转移意愿的影响因素有哪些,以及这些因素如何对老年人代际知识转移意愿产生作用。这些问题的解决能够为促进老年人通过再就业、在线社区等方式将知识传递给下一代的相关工作提供指导。

2   文献综述

现有研究对代际知识转移的定义并不明确,这是因为已有研究对于代际关系的理解还不尽相同。比如有的研究强调家庭关系,如父母与子女;有的研究强调社会中的上一代人和下一代人之间的关系[5],本文重点关注后者。“代”指的是出生在相同历史时期的人们的集合,他们拥有共同的集体形象[7]。同一代人都经历了共同的社会事件以及外部影响,这些共同经历会帮助一代人核心价值观的形成,且这种核心价值观在之后的生活中难以发生显著的改变[8]。一代的长度一般在20-25年之间,主要根据出生年份来描绘一代[8]。现有研究中,美国人群通常被划分为传统一代(Traditionalists,生于1946年前)、婴儿潮一代(Baby Boomer generation,生于1946-1964年)、X一代(Generation X,生于1965-1980年)、Y一代(Generation Y,生于1981-1994年)[9],由于该文献[9]发表时间较早,本文认为Y一代可改为生于1981年及以后。

关于中国人群“代”的划分也有较多说法。C P. Egri等(2004)将中国企业管理者划分为:共和国创立一代(生于1930-1950年)、社会主义巩固建设一代(生于1951-1960年)、文化大革命一代(生于1961-1970年)、社会改革一代(生于1971-1975年)[10];王聪颖等(2012)在此基础上将我国现有在职的企业员工划分为以下3代:社会主义巩固建设一代(1950-1965年出生)、文革一代(1966-1978年出生)、改革开放一代(1979年以后出生)[11]

在综合已有研究的基础上,本文认为可以将我国人群划分为五代:共和国创立一代(1949年前出生)、社会主义巩固建设一代(1949-1965年出生)、文革一代(1966-1978年出生)、改革开放一代(1979-2000年出生)、新生代(2001年后出生);第一代人群属于激情/奉献型,第二代属于严谨/谨慎型,第三代属于实干/实用型,第四代属于困惑/挣扎型,第五代属于自我/现实型。在本文中,代际知识转移指的是共和国创立一代和社会主义巩固建设一代中60岁及以上老年人将知识转移给文革一代和改革开放一代年轻人的行为。

代际知识转移的成功发生并不是理所当然的[12],在转移过程中,代际知识转移双方对于什么知识值得转移给下一代的认知可能不一致,这种认知不一致会影响转移效果[13]。目前已有很多关于个体间知识转移影响因素的研究[14-16],但针对代际知识转移影响因素的研究较少。

个别定量研究验证了年龄差异对知识转移的积极影响[17],即年龄相差越大,代际知识转移效果越好;也有定量研究验证了老年员工对年轻员工的认知、老年员工感知到的年轻员工对老年员工的认知以及老年员工的沟通模式适应性会对老年员工知识转移意愿产生影响[18];还有一些定量研究发现导师和学徒认知类型的一致性,会对他们之间的隐性知识转移效果产生积极影响[19]

有些定性研究中提到,影响老年员工知识转移意愿和行为的因素包括:知识类型[20],老年员工对组织的情感和知识转移动机[20-21],年轻人知识重用的动机、年轻人对老年员工的态度[21]以及学习意愿和能力[22],转移双方的交流方式差异和知识价值认知差异[20]、信任[23-24],组织结构、文化[21,23,25]、领导支持[20-21]等。

3   研究框架

本文将选取与老年人相关的个体因素作为自变量,选择老年人代际知识转移意愿作为因变量,来探索老年人代际知识转移意愿的问题。在上述文献回顾的基础上,本文建立了如表1所示的研究框架。

人口统计特征(性别、年龄)、社会经济地位(教育背景、年收入)、身心状态(身体条件、心态、时尚性)和上网频率等变量分别在研究老年人行为的研究(如张硕等,2013[26])中经常出现。因此本文将选取上述变量作为本文的自变量来探索它们对老年人代际知识转移意愿的影响。

表1  研究框架

人口统计特征

社会经济地位

身心状态

网络使用情况

认知因素

性别

教育背景

身体条件

上网频率

年轻人感知的(老年人)知识有用性

年龄

年收入

心态

 

老年人感知的(自己)知识有用性

 

 

时尚性

 

老年人感知的(代际知识转移)收获


除了上述因素外,知识转移双方对知识价值认知的差异[20]也会对老年人知识转移产生影响,而知识价值认知差异又是由转移方的知识价值认知和接收方的知识价值认知形成,因而知识价值认知差异可拆分为两个变量:年轻人对老年人知识价值的认知(年轻人感知的老年人知识有用性)和老年人对自己知识价值的认知(老年人感知的自己知识有用性)。由于本文的受访对象都是老年人,因而需要强调的是在本文中“年轻人感知的(老年人)知识有用性”是指“老年人所感知到的年轻人对老年人知识价值的认知”。此外,知识转移的动机或预期收获[20]也会对老年人知识转移产生影响,因此老年人感知的(代际知识转移)收获也是老年人代际知识转移意愿的重要影响因素。本文将选取上述认知方面的因素作为自变量来探索它们对老年人代际知识转移意愿的影响。

4   研究方法

4.1  数据来源

为了回答本文的研究问题,本文以山东省济南市城镇老年人作为抽样总体,于2014年6月份对山东省济南市城镇老年人进行了走访调查,共发放问卷387份,回收了387份,剔除5份关键数据缺失的无效问卷、96份年龄在60岁以下的问卷,最后得到286份有效问卷(年龄全部在60岁及以上)。

济南市2013年统计年鉴报告显示,截至2012年底,济南市城镇居民年人均家庭总收入为36 244元、年人均可支配收入为32 570元、年人均消费性支出为 20 032元[27],这些经济指标都略高于同期的全国城镇居民的平均情况(26 959元,24 565元,16 674元)[28],这表明,在一定程度上济南市城镇居民能够代表我国中高收入水平居民的一般情况;另外,截至2012年底,济南市老年人达到391 522人,占全市人口的5.63%[27]。因此,我们认为研究济南市老年人代际知识转移意愿具有一定的现实意义。

4.2  变量定义

4.2.1  人口统计特征

本文对老年人的性别(1表示男,0表示女)、年龄(60-65岁=1,66-70岁=2,71-75岁=3,76-80岁=4,80岁以上=5)这些人口统计特征进行了调查。

4.2.2  社会经济地位

本文使用受教育程度(小学=1,初中=2,中专/高中=3,大专/本科=4,研究生及以上=5)和年收入(0-3万=1,3-5万=2,5-10万=3,10万以上=4)来测量老年人的社会经济地位。

4.2.3  身心状态

问卷中通过询问受访者“现在的生活是否需要有人照料?”来了解老年人的身体条件,该问题采用李克特3级量表进行测量(1表示经常需要,2表示偶尔需要,3表示不需要)。

问卷中通过询问受访者“觉得相对于同龄人自己的心态是更年轻、差不多还是更保守?”来了解老年人的心态,该问题采用李克特3级量表进行测量(1表示更年轻,2表示差不多,3表示更保守)。

问卷中通过询问受访者“是否跟得上时代的发展?”来了解老年人的时尚性,该问题采用李克特5级量表来测量(1表示完全跟不上,5表示完全跟得上)。

4.2.4  上网频率

问卷中通过询问受访者“平常多长时间上一次网?”来了解老年人的上网频率,可供选择的项目包括:不上网,1个月或更长时间1次,1个星期1次,1个星期3-5次,每天至少1次,该问题采用李克特5级量表来测量(1表示不上网,5表示每天至少上一次网)。

4.2.5  认知因素

(1)年轻人感知的知识有用性

问卷中通过询问受访者“觉得现在的年轻人如何看待老一辈的知识价值?”来了解年轻人感知的知识有用性,该问题采用李克特5级量表来测量(1表示非常没有价值,5表示非常有价值)。

(2)老年人感知的知识有用性

问卷中通过询问受访者“觉得自己是否掌握对社会及下一代仍然有用的知识?”来了解老年人感知的知识有用性,该问题采用0、1变量进行测量(1表示是,0表示否)。

(3)老年人感知的收获

问卷中通过询问受访者“觉得向年轻人转移知识能否得到一些收获?”来了解老年人感知的收获,该问题采用0、1变量进行测量(1表示是,0表示否)。

4.2.6  老年人代际知识转移意愿

问卷中通过询问受访者“愿意向年轻人分享您的一些经验或知识么?”来了解老年人代际知识转移意愿,该问题采用李克特5级量表来测量(1表示完全不愿意,5表示非常愿意)。

4.3  数据分析

本文将采用SPSS 20.0对回收的286份有效问卷进行回归分析,在数据分析结果的基础上建立老年人代际知识转移意愿的影响因素模型。

  研究发现

5.1  描述性统计

根据描述性统计分析的结果发现,样本的男女分布均匀(男性占52.4%),低龄的老年人居多(60-70岁的老年人占68.5%),高学历的老年人较少(大专/本科及以上的占20.9%),年收入在5万以下的居多(86.7%),样本中老年人的身体条件总体上比较好(不需要照料的占86%),大部分老年人表示心态比较年轻或和同龄人差不多(84.3%)。

如图1所示,虽然较少的老年人表示会上网(29.7%)、觉得年轻人对老年人知识有用性有高评价的老年人只有不到1/3(31.8%),但大多数老年人表示自己的知识是有用的(84.6%)、代际知识转移能够给自己带来收获(78.3%)、而且愿意转移知识给年轻人(62.9%)。显然,我们应该好好利用这些老年人的积极性和有用的知识。后文将会继续探索到底哪些因素对老年人代际知识转移意愿起到关键作用。

图1  描述性统计

5.2  皮尔逊相关分析

为了尽量避免回归模型的多重共线性问题,在采用回归分析前,本文先对影响老年人代际知识转移意愿的各因素进行皮尔逊相关分析(部分结果见表2)。相关系数R的范围在-1到1之间,当R=1表示完全正相关,R=-1表示完全负相关,R=0表示不相关。相关系数绝对值的范围在0.3-0.5之间是低度相关,在0.5-0.8之间是显著相关,0.8以上是高度相关[29]

表2  皮尔逊相关分析的部分结果

 

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X11

Y

.067

-.057

.305**

.158**

-.143*

-.214**

.179**

.264***

.281***

.413***

.409**

注:显著水平*P<0.05,**P<0.01,*** P<0.001;X1-X11依次表示性别、年龄、教育背景、年收入、身体条件、心态、时尚性、上网频率、年轻人感知的知识有用性、老年人感知的知识有用性和感知收获,Y表示老年人代际知识转移意愿。

根据皮尔逊相关分析,我们可以发现,除性别和年龄外其他自变量和因变量之间的相关系数都显著,这为本文的实证研究提供了可行性。另外,数据显示所有自变量间的相关系数(由于篇幅关系,此处省略具体的数值展示)都比较低(<0.5),这在一定程度上能够说明我们建立的回归模型不存在严重的多重共线性问题。

5.3  回归分析

5.3.1  直接关系

为了了解人口统计特征、社会经济地位、身心状态、上网频率以及认知因素对老年人代际知识转移意愿的影响,本文首先选择人口统计特征(性别、年龄)作为自变量、代际知识转移意愿作为因变量建立模型1;然后在模型1的基础上依次加入社会经济地位(教育背景、年收入,模型2)、身心状态(身体条件、心态、时尚性,模型3)、上网频率(模型4)、年轻人感知的知识有用性(模型5)、老年人感知的知识有用性和感知的收获(模型6)这些自变量,建立了模型2、3、4、5、6(回归分析结果见表3)。通过回归系数的变化以及模型R2的变化可以得到各类型自变量对因变量的影响程度以及模型的解释力度,从而找到影响老年人代际知识转移意愿的关键因素。

(1)人口统计特征与老年人代际知识转移意愿

模型1、2、3、4、5、6中,性别和年龄都没有表现出对老年人代际知识转移意愿的显著影响;且在模型1中F检验不显著(P>0.05),模型拟合度不好,R2只有0.8%。综上所述性别和年龄不能有效地对因变量做出解释。

(2)社会经济地位与老年人代际知识转移意愿

模型2、3、4、5、6中,年收入都没有表现出对老年人代际知识转移意愿的显著影响,但教育背景在这5个模型中都表现出对老年人代际知识转移意愿的显著积极影响;在模型2中F检验显著(P<0.001),模型拟合度较好;模型2中 R2有9.4%,加入社会经济地位使得R2从模型1(0.8%)到模型2(9.4%)发生了显著的改变(8.6%)。

表3  多元线性回归分析结果

 

模型1

模型2

模型3

模型4

模型5

模型6

性别(X1)

.068

-.008

-.022

-.014

-.005

.019

年龄(X2)

-.057

-.034

-.046

-.024

-.040

-.028

教育背景(X3)

 

.303***

.255***

.205**

.186*

.164*

年收入(X4)

 

.001

.002

-.041

-.064

-.006

身体条件(X5)

 

 

-.178**

-.179**

-.190**

-.166**

心态(X6)

 

 

-.103

-.097

-.076

-.037

时尚性(X7)

 

 

.077

.070

.063

.065

上网频率(X8)

 

 

 

.153*

.131*

.091

年轻人感知的知识有用性(X9)

 

 

 

 

.220***

.072

老年人感知的知识有用性(X10)

 

 

 

 

 

.216***

老年人感知的收获(X11)

 

 

 

 

 

.273***

R2

.008

.094

.140

.156

.200

.340

调整后R2

.001

.081

.119

.132

.173

.314

F(df)

1.117

7.287***

6.477***

6.395***

7.647***

12.835***

△R2

.008

.086***

.046**

.016*

.044***

.140***

△F

1.117

13.359***

4.985**

5.139*

15.071***

29.158***

注:表中的回归系数B是标准化状态下的系数,显著水平*P<0.05,**P<0.01,*** P<0.001。

 

根据上述的数据分析可知,教育背景对老年人代际知识转移意愿具有直接的积极影响。已有研究也已经证明了教育水平是知识转移的重要影响因素[30]。据此,本文提出命题1:

命题1:教育背景对老年人代际知识转移意愿具有积极影响。

(3)身心状态与老年人代际知识转移意愿

模型3、4、5、6中,心态和时尚性都没有表现出对老年人代际知识转移意愿的显著影响,但身体条件在这4个模型中都表现出对老年人代际知识转移意愿的显著消极影响;在模型3中F检验显著(P<0.001),模型拟合度较好;模型3中 R2有14%,加入身心状态使得R2从模型2(9.4%)到模型3(14%)发生了显著的改变(4.6%)。

根据上述的数据分析可知,身体条件越强的老年人向年轻人转移知识的意愿越弱。这可能是因为身体条件越好的老年人再就业意愿越强[31],从知识保护的角度考虑可能不太愿意将有用知识转移出去[32]。据此,本文提出命题2:

命题2:身体条件对老年人代际知识转移意愿具有消极影响。

(4)上网频率与老年人代际知识转移意愿

模型4、5中,上网频率表现出对老年人代际知识转移意愿的显著积极影响;模型4的 F检验显著(P<0.001),模型拟合度较好, R2有15.6%,加入上网频率使得R2从模型3(14%)到模型4(15.6%)发生了显著的改变(1.6%),这表明上网频率能在一定程度上解释老年人代际知识转移意愿;然而在模型6中,加入了老年人感知的知识有用性和感知的收获之后,上网频率的影响不显著了,这表明新加入的两个变量可能对上网频率与老年人代际知识转移意愿之间的关系起到中介作用。

(5)认知因素与老年人代际知识转移意愿

模型5中,年轻人感知的知识有用性表现出对老年人代际知识转移意愿的显著积极影响;在模型5中F检验显著(P<0.001),模型拟合度较好;模型5中 R2有20.0%,加入年轻人感知的知识有用性使得R2从模型4(15.6%)到模型5(20.0%)发生了显著的改变(4.4%),这表明年轻人感知的知识有用性能在一定程度上解释老年人代际知识转移意愿;然而在模型6中,年轻人感知的知识有用性的影响不显著了,这表明新加入的两个变量可能对年轻人感知的知识有用性与老年人代际知识转移意愿之间的关系起到中介作用。

模型6中,老年人感知的知识有用性和感知的收获都表现出对老年人代际知识转移意愿的显著影响;在模型6中F检验显著(P<0.001),模型拟合度较好;模型6中 R2有34%,加入新变量使得R2从模型5(20.0%)到模型6(34%)发生了显著的改变(14%)。

根据上述的数据分析可知,老年人感知的知识有用性和感知的收获能够较好地解释老年人代际知识转移意愿,当老年人觉得自己拥有对社会和下一代有用的知识、代际知识转移能够给自己带来收获,老年人更愿意向年轻人转移知识。这可能是因为,当老年人认为自己拥有有用知识时,才会觉得自己能够为年轻人提供有用知识,已有研究也表明了知识自我效能是知识转移的重要前因[16];另外,当老年人认为代际知识转移行为能够给自己带来收获时,才会有动力为年轻人提供有用知识,已有研究也表明了内外动机是知识转移的重要前因[16]。据此,本文提出命题3、4:

命题3:老年人感知的(自己)知识有用性对老年人代际知识转移意愿具有积极影响。

命题4:老年人感知的(代际知识转移)收获对老年人代际知识转移意愿具有积极影响。

5.3.2  中介关系

考虑自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量[33],而要检验M是否起到中介变量的作用,需要进行一系列的回归分析(如图52所示)。

图2  中介作用检验

若图2中的回归方程I、II中a、c显著,回归方程III中b显著而c’不显著,则M对X和Y之间的关系起到完全中介作用;若回归方程I、II中a、c显著,回归方程III中b显著、c’显著但绝对值减小,则M对X和Y之间的关系起到部分中介作用。

(1)方程I

从模型5我们可以看出,教育背景、身体条件、上网频率、年轻人感知的知识有用性这些自变量对因变量具有显著的直接作用(即方程I的c显著);

(2)方程III

从模型6我们可以看出,当加入老年人感知的知识有用性和感知的收获之后,老年人感知的知识有用性和感知的收获的回归系数显著(即方程III的b显著),教育背景、身体条件的回归系数显著但绝对值减小(即方程III的c’显著但绝对值减小),上网频率、年轻人感知的知识有用性的回归系数不显著(即方程III的c’不显著)。

综合模型5、6的结果我们认为,老年人感知的知识有用性和感知的收获可能对教育背景和身体条件与因变量之间的关系起到部分中介作用,对上网频率和年轻人感知的知识有用性与因变量之间的关系起到完全中介作用。

(3)方程II

为了进一步检验老年人感知的知识有用性和感知收获的中介作用,我们还需要参照方程II建立自变量与中介变量间的回归方程:

首先,为了检验老年人感知的知识有用性是否为中介变量,我们选择性别、年龄、教育背景、年收入、身体条件、心态、时尚性、上网频率、年轻人感知的知识有用性作为自变量,老年人感知的知识有用性作为因变量建立二元逻辑回归模型7(回归结果见表5);

然后,为了检验老年人感知的收获是否为中介变量,我们选择性别、年龄、教育背景、年收入、身体条件、心态、时尚性、上网频率、年轻人感知的知识有用性作为自变量,老年人感知的收获作为因变量建立二元逻辑回归模型8(回归结果见表4)。

根据模型5、6、7、8,我们可以得到以下发现:

第一,身体条件与老年人代际知识转移意愿之间的关系。

在模型7中,身体条件(B=-1.680,P<0.05)表现出对老年人感知的知识有用性的显著消极影响(即方程II的a显著)。

综合模型5、6、7,我们可以认为身体条件除了对老年人代际知识转移的意愿具有直接消极影响,还会通过老年人感知的知识有用性的中介对老年人代际知识转移的意愿产生间接消极影响。这可能是因为身体条件好的老年人越能紧跟时代发展(前述的皮尔逊相关分析显示身体条件和时尚性具有正相关关系),知识更新换代的意识越强,越有可能觉得自己以前掌握的知识过时了,从而越不可能转移知识给年轻人。据此我们可以提出命题5、6:

命题5:老年人的身体条件对老年人感知的知识有用性具有消极影响。

命题6:老年人的身体条件通过老年人感知的知识有用性的中介,对老年人代际知识转移意愿产生消极影响。

表4  二元逻辑回归分析结果

 

模型7(X10老年人感知的知识有用性)

Cox & Snell R2=14.6%

模型8(X11老年人感知的收获)

Cox & Snell R2=14.4%

B

wald

sig

Sig.

wald

Sig.

(Constant)

3.864

2.667

.102

-1.086

.714

.398

性别(X1)

.060

.026

.873

-.609

3.360

.067

年龄(X2)

-.085

.336

.562

-.074

.350

.554

教育背景(X3)

.341

2.492

.114

.056

.098

.754

年收入(X4)

-.476

2.785

.095

-.493*

3.996

.046

身体条件(X5)

-1.680*

5.664

.017

.128

.222

.638

心态(X6)

-.400

1.927

.165

-.248

.995

.319

时尚性(X7)

-.007

.001

.971

-.003

.000

.984

上网频率(X8)

.038

.056

.813

.319*

4.549

.033

年轻人感知的知识有用性(X9)

1.226***

21.729

.000

1.041***

23.458

.000

 

第二,上网频率与老年人代际知识转移意愿之间的关系。

在模型8中,上网频率(B=0.319,P<0.05)表现出对老年人感知的收获的显著积极影响(即方程II的a显著)。

综合模型5、6、8,我们可以认为上网频率完全通过老年人感知的收获的中介对老年人代际知识转移意愿产生间接消极影响。这主要是因为经常上网的老年人,对新知识、新技术的需求比较高,因而更可能希望从年轻人身上学习电脑、互联网等知识,希望能够得到年轻人的帮助,而且已有研究也表明社会交往、学习新知识等是老年人上网的主要动机和行为;另外,经常上网的老年人也有更多的与年轻人交往的经验,更可能认识到和年轻人交往能够得到一些收获(如社会交往的乐趣、尊重、学习新的知识等),因此他们从事代际知识转移这种与年轻人交往的行为的意愿更强。据此我们可以提出命题7、8:

命题7:上网频率对老年人感知的收获具有积极影响。

命题8:上网频率通过老年人感知的收获的完全中介,对老年人代际知识转移意愿产生积极影响。

第三,年轻人感知的知识有用性与老年人代际知识转移意愿之间的关系。

在模型7中,年轻人感知的知识有用性(B=1.226,P<0.001)表现出对老年人感知的知识有用性的显著积极影响(即方程II的a显著);在模型8中,年轻人感知的知识有用性(B=1.041,P<0.001)表现出对老年人感知的收获的显著积极影响(即方程II的a显著)。

综合模型5、6、7、8,我们可以认为年轻人感知的知识有用性通过老年人感知的知识有用性和感知的收获的中介对老年人代际知识转移意愿产生间接积极影响。一方面,老年人的行为和认知很容易受到外界环境的影响,若年轻人对老年人的知识价值评价不高,老年人的自我评价会受到一定的负面影响,转移知识给年轻人的意愿也会降低;另一方面,知识转移可以看作是一种社会交换活动,知识转移方的收获大部分来自于接收方,只有接收方认为转移方的知识是有价值时,接收方才有可能为接收知识而付出报酬(经济、尊重、互惠等),因而当老年人感觉年轻人对老一辈知识价值具有较高评价时,老年人更可能认为向年轻人转移知识能够得到一些收获,从而更愿意向年轻人转移知识。已有研究也证明,老年员工感知到的年轻员工对老年员工的认知会对老年员工知识转移意愿产生影响[18]。据此我们可以提出命题9、10、11、12:

命题9:年轻人感知的(老年人)知识有用性对老年人感知的知识有用性具有积极影响。

命题10:年轻人感知的知识有用性通过老年人感知的知识有用性的完全中介,对老年人代际知识转移意愿产生积极影响。

命题11:年轻人感知的知识有用性对老年人感知的收获具有积极影响。

命题12:年轻人感知的知识有用性通过老年人感知的收获的完全中介,对老年人代际知识转移意愿产生积极影响。

5.3.3  影响因素模型

综合上述分析,我们可以建立老年人代际知识转移意愿的影响因素模型(参见图3)。教育背景、老年人感知的(自己)知识的有用性和感知的(代际知识转移)收获对老年人代际知识转移意愿具有直接积极影响;身体条件除对老年人代际知识转移意愿有直接的消极影响外,还会通过老年人感知的知识有用性这个中介消极影响老年人代际知识转移意愿;通过老年人感知的收获这个中介,上网频率会积极影响老年人代际知识转移意愿;通过老年人感知的知识有用性和感知的收获这两个中介,年轻人感知的(老年人)知识有用性会积极影响老年人代际知识转移意愿。

图3  老年人代际知识转移意愿的影响因素模型

6   总结与展望

本文首先在文献回顾的基础上构建了老年人代际知识转移意愿影响因素的研究框架;然后对山东省济南市城镇老年人进行走访调查,回收了286份有效问卷(年龄均在60岁及以上);最后,通过SPSS20.0对样本数据进行分析,构建了老年人代际知识转移意愿的影响因素模型。本文的研究结论具有一定的理论贡献和实践意义,当然还存在一些不足之处需要在未来研究中进一步完善。

6.1  理论和实践启示

6.1.1  理论启示

首先,以往研究往往从空间维度研究母子公司间、不同组织间、组织内部之间的知识转移问题[5],本文主要关注的是时间维度的代际知识转移,本文的研究发现能够对既有研究进行补充。

其次,本文构建的老年人代际知识转移意愿的影响因素模型显示:①教育背景能够积极影响老年人代际知识转移意愿,在以往研究中教育背景往往作为控制变量;②身体条件一方面会对老年人代际知识转移意愿产生直接消极影响,另一方面还会通过老年人感知的知识有用性的中介,对老年人代际知识转移意愿产生间接消极影响,以往研究中暂未发现关于这种关系的分析和验证;③上网频率也会通过老年人感知的收获对老年人代际知识转移意愿产生积极影响,这一结论在一定程度上验证了老年人采纳互联网等新技术的积极后果;④年轻人感知的知识有用性对老年人代际知识转移意愿没有直接影响,但会通过老年人感知的知识有用性和感知的收获,对老年人代际知识转移意愿产生间接的积极影响,而以往研究更多关注知识接收方的个体因素对接收方意愿和行为的影响,缺少关于接收方的个体因素对转移方意愿和行为作用的研究。

6.1.2  实践启示

本文构建的老年人代际知识转移意愿的影响因素模型能够为代际知识转移促进策略的制定提供参考。如上网频率能够通过影响老年人感知的收获来影响老年人代际知识转移意愿,虽然目前济南市老年人上网率已达到29.7%,但仍然有较大的提升空间。相关机构应该继续寻找有效措施提高老年人上网比例,这不仅有利于提高老年人幸福感,还能够促进老年人代际知识转移;年轻人感知的知识有用性会通过影响老年人感知的知识有用性和感知的收获来影响老年人代际知识转移意愿,因而社会应引导年轻人正确对待老年人的经验和知识,给予老年人的经验、知识应有的尊重和评价,从而提高老年人的代际知识转移意愿和行为,实现整个社会的知识传承。

6.2  不足与展望

虽然本文的研究得出了有意义的结论,但仍存在一些不足之处。首先,本文的研究还只是停留在意愿的阶段,未来研究还需要考虑如何将老年人的意愿变为行动,并对代际知识转移行为的结果进行研究;第二,由于本文只选择了济南市的城镇老年人为调查对象,因而本文构建的影响因素模型的普适性略显不足,之后需要扩大调查范围,在全国数据的基础上构建更具有代表性的模型;最后,未来还需要将本文选取的变量构念化,采用结构方程模型对本文提出的命题进行更深入的检验。

参考文献

[1]    中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2015.

[2]    蔡昉. 未来的人口红利——中国经济增长源泉的开拓[J]. 中国人口科学, 2009(1): 2-10.

[3]    LIEBOWITZ J, AYYAVOO N, NGUYEN H, et al. Cross-generational knowledge flows in edge organizations[J]. Industrial management & data systems, 2007, 107(8): 1123-1153.

[4]    王馨,周丽霞,刘佳. 代际知识转移研究述评——一个新兴领域的现状和走向[J]. 情报科学, 2013(1): 142-147.

[5]    汪长玉,左美云. 退休员工知识保留的内容和方式研究[J]. 中国人力资源开发, 2014(11): 10-17.

[6]    STRAUSS W, HOWE N. The fourth turning: an American prophecy[M]. New York: Broadway Books, 1997.

[7]    SCHEWE C D, MEREDITH G. Segmenting global markets by generational cohorts: determining motivations by age[J]. Journal of consumer behaviour, 2004, 4(1): 51-63.

[8]    LANCASTER L C, STILLMAN D. When generations collide: who they are, why they clash, how to solve the generational puzzle at work[M]. New York: Harper Business, 2003.

[9]   EGRI C P, RALSTON D A. Generation cohorts and personal values: a comparison of China and the United States[J]. Organization science, 2004, 15(2): 210-220.

[10]  王聪颖,杨东涛. 员工代际差异对其工作场所乐趣与绩效关系的影响[J]. 管理学报, 2012(12): 1772-1778.

[11]  JOSHI A, DENCKER J C, FRANZ G, et al. Unpacking generational identities in organizations[J]. Academy of management review, 2010, 35(3): 392-414.

[12]  HARVEYJ. Managing organizational memory with intergenerational knowledge transfer[J]. Journal of knowledge management, 2012, 16(3): 400-417.

[13]  CUMMINGS J L, TENG B. Transferring R&D knowledge: the key factors affecting knowledge transfer success[J]. Journal of engineering and technology management, 2003, 20(1): 39-68.

[14]  SZULANSKI G. Exploring internal stickiness: impediments to the transfer of best practice within the firm[J]. Strategic management journal, 1996, 17: 27-43.

[15]  BOCK G, ZMUD R W, KIM Y, et al. Behavioral intention formation in knowledge sharing: examining the roles of extrinsic motivators, social-psychological forces, and organizational climate[J]. MIS quarterly, 2005: 87-111.

[16]  NOETHEND. Knowledge transfer in teams and its role for the prevention of knowledge loss[D]. Bremen: Jacobs University, 2011.

[17]  deBLOIS S. Older workers’ perspectives on age and aging: exploring the  predictors of communication  patterns and knowledge transfer [D]. Ottawa: University of Ottawa, 2013.

[18]  LIN C, KAO M, CHANG K. Is more similar, better? Interacting effect of the cognitive-style congruency and tacitness of knowledge on knowledge transfer in the mentor-protégé dyad[J]. Asian journal of social psychology, 2010, 13(4): 286-292.

[19]  DELONG D W. Lost knowledge: Confronting the threat  of an aging workforce[M]. Oxford: Oxford Un iversity Press, 2004.

[20]  SLAGTER F. Knowledge management among the older workforce[J]. Journal of knowledge management, 2007, 11(4): 82-96.

[21]  WANG C, ZUO M, BO Y. Factors affecting knowledge transfer from pre-retirees to younger employees[C]//International conference on service systems and service management. Beijing, 2014: 1-6.

[22]  STEVENS R H. Managing human capital: how to use knowledge management to transfer knowledge in today’s multi-generational workforce[J]. International business research, 2010, 3(3): 77-83.

[23]  MCNICHOLS D. Optimal knowledge transfer methods: a Generation X perspective[J]. Journal of knowledge management, 2010, 14(1): 24-37.

[24]  MARKKULA V. Bridging the generational knowledge gap- three case studies of knowledge sharing in the generational shift [D]. Vårterminen: Linköpings Universitet, 2013.

[25]  张硕,功陈. 中国城市老年人新媒体使用影响因素研究——基于北京市朝阳区的调查[J]. 南方人口, 2013(3): 64-72.

[26]  济南市统计局. 济南统计年鉴—2013[M]. 北京: 中国统计出版社, 2013.

[27]  中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴2013[M]. 北京: 中国统计出版社, 2013.

[28]  陈晶璞,闫丽莎. 基于多元线性回归的上市公司市场竞争力影响因素分析[J]. 统计与决策, 2011(24): 132-134.

[29]  魏法杰, 邓婉君, 单伟. 员工隐性知识转移的网络结构和影响因素研究[J]. 北京航天航空大学学报(社会科学版), 2011, 24(2): 65-70, 83

[30]  PENGCHAROEN C, SHULTZ K S. The influences on bridge employment decisions[J]. International journal of manpower, 2010, 31(3): 322-336.

[31]  SIMONIN B L. Ambiguity and the process of knowledge transfer in strategic alliances[J]. Strategic management journal, 1999, 20(7): 595-623.

  1.  

 

作者贡献说明

汪长玉:负责研究设计(包括问卷设计),数据分析处理,论文初稿撰写;

左美云:负责论文观点提出,研究设计(包括问卷设计),论文的修改完善;

何丽: 负责数据收集。

 

Initial Exploration of Influence Factors of the Elderly Intergenerational Knowledge Transfer Intention

Wang Changyu1, ZuoMeiyun2, He Li3

1School of Business, Renmin University of China, Beijing 100872

2School of Information, Renmin University of China, Beijing 100872

3School of Management Science and Engineering, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250000

Abstract: [Purpose/significance] The elderly has accumulated much valuable knowledge in their life course, such as experience, professional skills, social relations and wisdom, etc. If knowledge can be successfully transferred from the elderly to young people, existing human capital will be accumulated and retained for the next generation and young human capital will be developed. It will be conducive to the transition from the first demographic dividend to the second demographic dividend, and the sustainable development of human society and economy. In order to understand the situation of the elderly intergenerational knowledge transfer intention, we designed a questionnaire. [Method/process] We surveyed 387 elderly people of Jinan City, Shandong Province. After eliminating invalid questionnaires, we finally got 286 valid questionnaires from elderly people over 60 years old. [Result/conclusion]Using multiple linear regression, we found that perceived usefulness of knowledge and the benefits of intergenerational knowledge transfer (IGKT) by the elderly will positively impact their intention of IGKT. Except directly and negatively impacting the intention of IGKT, health will also indirectly and negatively impact the intention of IGKT through the mediation of perceived usefulness of knowledge by the elderly. Online frequency will positively impact the intention of IGKT indirectly through the mediation of perceived benefits of IGKT by the elderly; perceived usefulness of knowledge by young people will positively impact the intention of IGKT indirectly through the mediation of perceived usefulness of knowledge and benefits of IGKT by the elderly. At the end of this paper, the theoretical and practical implications, limitations and the future work are discussed.

Key words: the elderly  intergenerational knowledge transfer  intention influence factors model

引用格式:汪长玉,左美云,何丽.老年人代际知识转移意愿的影响因素研究[J/OL]. 知识管理论坛, 2016, 1(3): 204-216[引用日期]. http://www.kmf.ac.cn/paperView?id=41.


知识共享许可协议
本作品采用知识共享署名 3.0 中国大陆许可协议进行许可。

下载