团队知识共享如何推动豪华酒店中员工服务创新：一个跨层级模型

《International Journal of Hospitality Management》：How team knowledge sharing drives employee service innovation in luxury hotels: A cross-level model

　　**摘要**
在豪华酒店业中，服务创新是竞争优势的关键来源，然而关于团队层面的知识流程如何影响员工的服务创新表现（ESIP）却知之甚少。基于知识基础理论和动态能力理论，本研究利用来自中国33家五星级酒店中60个团队的422名员工的两次调研数据，测试了一个跨层次模型。多层结构方程建模结果显示，团队知识共享（KS）与知识协调能力（KOC）呈正相关，而KOC又能够预测ESIP。KOC在其中起到了中介作用，调节了KS与ESIP之间的跨层次关系。吸收能力（AC）则以倒U形的方式进一步调节了KS与KOC之间的关系：在AC较低时，KS的正效应增强；而在AC较高时，这种效应减弱。这些发现表明，团队知识共享的创新价值取决于有效的知识协调能力和平衡的吸收能力。

**1. 引言**
豪华酒店提供了一种独特的酒店服务环境，在这种环境中，服务质量、个性化以及难忘的顾客体验是顾客价值的核心（Jain等人，2023年；Lei等人，2024年）。这些酒店面临着持续的管理挑战：它们必须在保持服务一致性及符合品牌定位的同时，不断适应并个性化顾客体验。由于服务创新最终取决于员工对新服务理念的生成、推广和实施，因此员工的服务创新表现（ESIP）是服务差异化和更新的重要基础（Lim等人，2024年；Rasheed等人，2024年）。在此背景下，本研究探讨了团队层面的知识流程如何影响豪华酒店中员工的服务创新表现。

酒店研究显著提升了人们对员工创造力和服务创新的理解。以往的研究涵盖了 leadership、个人资源、工作特征以及团队构成等多个方面的因素（Lim等人，2024年；Rasheed等人，2024年；Yang等人，2022年）。然而，对于支持创新行为的团队层面知识机制的关注相对较少。团队知识共享（KS）尤为重要，因为酒店服务创新依赖于员工之间客户信息、运营经验以及隐性服务技能的交流（Hu等人，2009年；Kim和Lee，2013年）。在豪华酒店中，这一问题尤为突出，因为团队需要在满足多样化的顾客需求的同时，确保服务的协调性和品牌一致性（Jain等人，2023年；Lei等人，2024年）。在这种情况下，仅仅拥有相关知识是不够的，团队还必须有效地组织和运用这些知识。

**知识基础理论**指出，知识的价值不仅取决于其可用性，还取决于整合和运用知识的能力（Pereira和Bamel，2021年）。从这个角度来看，知识协调能力（KOC）可以解释团队知识共享如何转化为服务创新表现（ESIP）。KOC反映了团队结合、重新配置并运用共享知识以支持服务创新的能力。然而，这一转化过程的有效性也可能取决于吸收能力（AC），即一种使团队能够识别、吸收、转化和应用有价值知识的能力（Hang和Meng，2025年）。尽管吸收能力通常被视为有益的，但过强的吸收能力也可能强化既有的解释模式、知识冗余以及路径依赖性，从而削弱共享知识的知识创新价值。这一点在豪华酒店团队中尤为明显，因为员工必须在一个高度标准化的服务系统中进行创新。

因此，本研究基于知识基础理论和动态能力理论，开发并测试了一个跨层次框架。具体而言，它探讨了团队知识共享是否通过团队层面的知识协调能力影响员工层面的服务创新表现，以及吸收能力是否对此过程产生非线性的调节作用。该研究从三个方面为酒店服务创新研究做出了贡献：首先，它确定了连接团队知识流程与员工创新成果的跨层次路径；其次，确立了知识协调能力作为将共享知识转化为服务创新表现的团队层面机制；最后，明确吸收能力在豪华酒店团队知识共享过程中的条件性和潜在非线性作用。

**2. 文献综述与研究假设**
**2.1 知识共享与员工服务创新表现**
知识共享（KS）指的是组织成员之间工作相关信息、经验和技能的交流与传播。在酒店服务团队中，KS使员工能够共享客户信息、服务经验、问题解决方法以及可能仅限于个别员工的隐性服务知识（Lim和Ok，2021年）。通过提高这些知识的可获得性，KS有助于协调和集体问题解决，并扩大服务相关决策的信息基础（Hu等人，2009年；Idrees等人，2023年；Kumar等人，2024年）。

KS的价值不仅限于沟通效率。服务体验具有多样性，无法完全标准化，员工需要借助同事的经验来应对变化的顾客需求。通过反复的知识交流，员工可以从之前的服务成功与失败中学习，改进判断，并获得对服务方案的反馈（Akram等人，2020年；Wang等人，2025年）。因此，团队层面的知识共享使员工能够获取更广泛的客户相关和运营知识，并有机会将这些知识整合为更适应性的服务响应（Lim和Ok，2021年；Lim等人，2024年）。这些好处在豪华酒店中尤为重要，因为员工需要在保持组织和品牌标准的同时，个性化顾客体验。当团队内部广泛共享知识时，员工更有可能获得识别服务问题、生成新想法并实施服务改进所需的信息和实际技能。因此，团队层面的知识共享应与员工的服务创新表现呈正相关（H1）。

**2.2 知识协调能力的中介作用**
知识共享使之前分散的信息和经验变得可供团队利用。通过交流客户见解、运营经验和与工作相关的技能，团队成员扩大了可用于集体工作过程的知识库（Lim和Ok，2021年；Wang等人，2025年）。反复的互动还有助于保护关键知识、减少知识损失，并提高对相关专长的获取（Tangaraja等人，2016年）。因此，KS为团队协调和调动知识资源提供了必要的知识和互动基础。

然而，知识共享在概念上不同于知识协调能力（KOC）。虽然KS关注的是团队成员之间的知识流通，但KOC关注的是团队整合、重组和运用所拥有知识的能力。当团队频繁进行知识共享时，他们能更清晰地了解谁拥有何种知识，不同知识要素之间的联系，以及这些要素如何应用于服务问题。这种清晰度有助于开发整合和运用知识的共享流程。因此，团队知识共享应与知识协调能力呈正相关（H2）。

**2.3 吸收能力的调节作用**
吸收能力（AC）指的是团队识别、吸收、转化和运用有价值知识的能力（Cohen和Levinthal，1990年；Zahra和George，2002年）。虽然这一概念最初是为了解释外部知识的处理而提出的，但团队内部共享的知识对个体接收者来说可能是新颖的，也需要解释和吸收。在团队层面，AC使员工能够理解新获得的知识，将其与现有知识联系起来，并在服务活动中加以运用。

AC和KOC虽然功能相关但有所不同：AC关注的是潜在有价值知识是否能被识别、理解和吸收，而KOC关注的是如何协调、重组和运用现有的知识。因此，AC可能决定通过KS产生的知识能否有效转化为服务创新。尽管AC通常被视为有益的，但过强的AC也可能强化既有的解释模式、知识冗余和路径依赖性，从而削弱共享知识的知识创新价值。在豪华酒店团队中，这一点尤为明显，因为员工必须在高度标准化的服务系统中进行创新。

据此，本研究提出了一个基于知识基础理论和动态能力理论的跨层次框架。具体而言，它探讨了团队知识共享是否通过团队层面的知识协调能力影响员工层面的服务创新表现，以及吸收能力是否对此过程产生非线性的调节作用。

**3. 研究方法**
**3.1 数据收集**
鉴于酒店企业亟需提升服务创新，本研究在中国豪华酒店领域进行。我们选取了来自六个代表性城市的33家五星级酒店作为样本：深圳、广州、上海、北京、青岛和西安。这些城市位于中国的不同地区，经济发展水平和旅游特征各不相同，从而提供了对中国豪华酒店服务创新情况的全面视角。

我们采用目的性抽样方法确定了符合条件的酒店。由于服务创新表现是研究的重点结果变量，受访者来自多个酒店部门。由于本研究采用了团队层面的视角，因此确保样本员工属于成员之间有足够互动的可识别工作团队是非常重要的（Wu等人，2023年）。因此，团队的选择基于两个标准：(1) 他们的工作职责直接或间接地促进了酒店服务的提供和服务改进；(2) 团队成员属于同一个工作单元，经常互动，并向同一个直属上级汇报（Wu等人，2023年）。为了减少共同方法变异的风险（Podsakoff等人，2003年），还实施了几项程序性措施。具体来说，问卷中没有透露焦点构念的身份，采用了经过验证的多项式量表，并且调查分两波进行，中间间隔大约两个月。第一波数据收集在2025年4月进行。在参与酒店的人力资源经理的帮助下，向60个工作团队中的1200名员工分发了问卷，以衡量知识共享和知识协调能力。这一波获得了587份有效回答。第二波调查在2025年6月进行，邀请了第一波的受访者完成吸收能力和服务创新绩效的衡量。在匹配了两波的回答并排除了不完整的问卷后，保留了422份有效回答用于最终分析。这些受访者属于60个工作团队，有效回复率为35.17%。在最终受访者中，40.6%为男性，59.4%为女性。在年龄方面，20.5%在21至30岁之间，35.7%在31至40岁之间，43.8%在41至50岁之间。关于教育水平，42.3%拥有学士学位。在组织任职年限方面，25.5%的任职年限少于5年，38.6%的任职年限在5至10年之间，35.7%的任职年限超过10年。大多数团队规模较小，67.3%的团队成员少于10人，21.3%的团队成员在10至20人之间。

3.2. 测量
所有焦点构念都使用从先前研究中改编的多项式量表进行测量。遵循Brislin（1970年）的方法，原始的英文条目被翻译成中文并独立地重新翻译成英文。通过讨论解决了差异。随后，五位酒店人力资源经理和三位学术专家审查了问卷的清晰度、情境相关性和内容有效性。根据他们的反馈，对部分措辞进行了微调。除非另有说明，所有条目都在一个五点李克特量表上进行评分，范围从1=强烈不同意到5=强烈同意。

如表3所示，KS主要改编自Wang和Wang（2012年）以及Hussain等人（2016年）的研究。该量表被修改为包括六个条目，涵盖了两个维度，即显性知识和隐性知识，涉及工作文档和经验性知识。KOC改编自Sirmon等人（2011年）和Asiaei等人（2021年）的研究，用四个条目进行测量。AC改编自Xie等人（2018年）和Camisón与Forés（2010年）的研究，用四个条目测量知识评估、吸收与存储、整合和处理。ESIP改编自Hu等人（2009年）的研究，用六个条目测量创意生成、创意推广和创意实施。与理论分析的层次一致，KS、KOC和AC以团队为参照对象进行测量，而ESIP则以个体为参照对象进行测量。

3.3. 数据分析方法
由于同属一个工作团队的员工面临类似的知识共享惯例、协作互动和团队层面的能力配置，他们的回答可能受到团队背景因素的影响。因此，KS、KOC和AC被概念化为团队层面的构念，从而需要接受实证聚合测试。相比之下，ESIP被建模为个体层面的构念。

在聚合之前，我们使用rwg(j)、单向随机效应方差分析（ANOVA）、ICC(1)和ICC(2)（Bliese, 2000; James等人, 1984）来评估团队内的一致性和团队间的差异。如表1所示，这三个团队层面的构念都表现出显著的团队间差异。平均rwg(j)值在.83到.88之间，ICC(1)值在.24到.29之间，ICC(2)值在.69到.74之间。尽管AC的ICC(2)略低于.70，但综合证据支持聚合。因此，KS、KOC和AC的个体评分在团队内进行了平均处理，而ESIP保持在个体层面。由于60个团队来自33家酒店，首先估计了一个无条件的三级模型。酒店层面的ESIP方差可以忽略不计，这支持了更简约的二级模型的使用。

表1. 焦点构念的聚合统计
变量 F(59, 362) rwg ICC(1) ICC(2)
KS 3.84*** 0.88 0.29 0.74
KOC 3.41*** 0.85 0.26 0.71
AC 3.26*** 0.83 0.24 0.69

注：N = 422名员工，隶属于60个工作团队。ANOVA自由度 = (59, 362)。
KS：知识共享；KOC：知识协调能力；AC：吸收能力。
*** p < .001

在测试假设之前，我们估计了一个无条件模型以评估ESIP的团队间方差。然后我们使用Mplus 8.3中的多层结构方程建模来测试2–2–1模型，其中团队层面的KS通过团队层面的KOC影响个体层面的ESIP。团队层面的AC被建模为KS–KOC和KS–ESIP关系的非线性调节变量。性别、年龄、教育水平和组织任职年限被作为个体层面的控制变量，而团队规模被作为团队层面的控制变量。间接效应基于20,000次重复实验的蒙特卡洛置信区间进行评估（Preacher等人，2010年）。在构建AC2以及KS × AC和KS × AC2的交互项之前，KS和AC都进行了均值中心化处理（Cohen等人，2003年）。保留了所有低阶项。根据Haans等人（2016年）的方法，基于二次交互项、估计的转折点及其在AC观察范围内的位置评估了非线性调节效应。所有方差膨胀因子均低于5.0，表明多重共线性不是严重问题。

4. 结果
4.1. 无响应偏差和共同方法变异
为了评估无响应偏差，我们进行了独立样本t检验，比较了前30名受访者和后30名受访者的数据（Wang等人，2023年）。在性别、年龄、教育水平或组织任职年限方面没有发现显著差异，表明无响应偏差不太可能是一个严重问题。

为了最小化潜在的共同方法变异（CMV），在调查设计中实施了几个程序性措施。具体来说，我们使用了经过验证的多项式量表，向受访者保证没有正确或错误的答案，确保匿名性，并采用了分两波的时间滞后数据收集程序。我们还进行了几项统计测试来评估CMV。首先，Harman的单因素测试显示第一个未旋转的因素解释了总方差的27.47%，低于推荐的50%阈值。其次，我们比较了一系列替代的CFA模型。如表2所示，假设的四个因素测量模型对数据的拟合最好（χ2 = 419.365，df = 164，SRMR = 0.052，TLI = 0.914，CFI = 0.926，RMSEA = 0.061）。第三，所有条目都被限制加载到一个潜在因素上，以估计单因素CFA模型。该模型的拟合效果较差（χ2 = 2131.415，df = 170，SRMR = 0.176，TLI = 0.359，CFI = 0.427，RMSEA = 0.166），表明CMV不太可能导致测量之间的协方差。最后，根据Podsakoff等人（2003年）的方法，通过在原始的四个因素测量模型中添加一个未测量的方法因素来估计一个共同的潜在因素模型。与四个因素模型相比，共同潜在因素模型在拟合指数上只有微小的变化（|ΔSRMR| = 0.002，|ΔTLI| = 0.006，|ΔCFI| = 0.003，|ΔRMSEA| = 0.002）。总的来说，这些结果表明CMV不太可能显著影响研究结果。

表2. 验证性因素分析和共同方法变异测试
模型 χ2 df SRMRT ICC CFI RMSEA
单因素模型 (ESIP+KS+KOC+AC) 2131.415 170 0.176 0.359 0.427 0.166
两个因素模型 (ESIP; KS + KOC + AC) 122 5.95 116 0.141 0.653 0.691 0.122
三个因素模型 (ESIP; KS; KOC + AC) 70 4.11 167 0.128 0.821 0.843 0.087
四个因素测量模型 (ESIP; KS; KOC; AC) 419 365 164 0.052 0.914 0.926 0.061
共同潜在因素模型 (ESIP; KS; KOC; AC; CMF) 386 144 0.050 0.908 0.929 0.063

注：CMF = 共同方法因素。将四个因素测量模型与替代的嵌套模型和共同潜在因素模型进行比较，以评估区分效度和CMV的潜在影响。

4.2. 可靠性和有效性测试
我们使用Cronbach的α系数和复合可靠性（CR）来评估内部一致性可靠性。如表3所示，Cronbach的α系数范围在0.798到0.880之间，CR值范围在0.868到0.908之间，均超过了推荐的0.70的阈值。此外，标准化因子载荷范围在0.740到0.861之间，所有平均方差提取（AVE）值范围在0.618到0.652之间，超过了推荐的0.50的阈值。这些结果表明了令人满意的可靠性和聚合效度。

表3. 焦点构念的可靠性和聚合效度
项目 载荷 α = AVE = CR =
知识共享（KS） 1. 0.88 0.798 0.868
1. 我们经常在组织内部分享现有的报告和官方文件。 0.777
2. 我们经常分享自己准备的报告和文件。 0.799
3. 我们经常根据工作经验分享知识。 0.813
4. 我们经常根据同事的经验寻求和收集知识。 0.779
5. 我们经常根据我们的专业知识分享知识。 0.823
知识协调能力（KOC） 1. 0.798 0.623 0.868
1. 我们系统地收集和更新客户和运营知识。 0.793
2. 我们整合不同部门的知识以建立统一的做法。 0.781
3. 我们迅速将新知识转化为程序并确保前线执行。 0.781
4. 我们使用绩效指标来监控和改进知识的生成和应用。 0.802

吸收能力（AC） 1. 0.83 0.652 0.882
1. 我们的团队积极使用与服务工作相关的信息来源。 0.744
2. 我们的团队通过知识交流有效支持成员解决问题。 0.836
3. 我们的团队能够将现有知识与新见解联系起来。 0.783
4. 我们的团队能够根据新知识调整服务实践。 0.861

员工服务创新绩效（ESIP） 1. 0.876 0.618 0.907
1. 在工作中，我经常生成创新和有创意的服务想法。 0.795
2. 在工作中，我积极提出创意想法并寻求支持。 0.763
3. 在工作中，我经常寻找新的服务技术和方法。 0.745
4. 在工作中，我为实施新想法制定可行的计划。 0.835
5. 在工作中，我积极获取实施创新所需的资源。 0.824
6. 总体而言，我认为自己是团队中具有创造力的成员。 0.752

注：α = Cronbach的α系数；CR = 复合可靠性；AVE = 平均方差提取。

区分效度通过两种方式得到支持。首先，假设的四个因素测量模型比表2中报告的替代因素模型更好地拟合了数据。其次，如表4所示，焦点构念的AVE值的平方根大于相应的构念间相关性。这些发现共同提供了足够的区分效度证据。

表4. 描述性统计和变量间的相关性
空白单元格 均值 标准差
1. 1.59 0.49 --
2. 2.23 0.76 --
3. 2.70 0.97 0.05 0.06 --
4. 2.10 0.77 0.10 0.06 --
5. 员工服务创新绩效（ESIP） 2.99 1.10 0.04 0.11 0.03 --

1. 性别 1.59 0.49 --
2. 年龄 2.23 0.76 --
3. 教育 2.70 0.97 0.05 0.06 --
4. 组织任职年限（年） 2.10 0.77 0.10 0.06 --
5. 频繁分享现有报告和官方文件 1. 0.77 0.77 --
6. 频繁分享自我准备的报告和文件 1. 0.79 0.79 --
7. 频繁根据工作经验分享知识 1. 0.81 0.77 --
8. 频繁根据专业知识分享知识 1. 0.82 0.82 --
9. 需要时分享过去的失败经验 1. 0.74 0.74 --

1. 团队规模 1.44 0.69 --
2. 知识共享（KS） 3.00 1.12 0.44 **（0.789） --
3. 知识协调能力（KOC） 3.00 1.13 0.09 0.25 **（0.789） --
4. 吸收能力（AC） 3.00 1.15 0.01 0.14 **（0.807） --
注：AVE的平方根出现在对角线上。* p < .05；** p < .01；*** p < .001

4.3. 描述性统计和相关性分析
表4报告了聚合前的个体层面响应的平均值、标准差和相关性。ESIP与教育水平有轻微的正相关（r = .110，p < .05），但与性别、年龄或组织任职年限无关。此外，KS与KOC（r = .251，p < .01）和AC（r = .149，p < .01）呈正相关，KOC与AC（r = .139，p < .01）也呈正相关。焦点构念的AVE值的平方根大于相应的构念间相关性，进一步支持了区分效度。

4.4. 主效应和中介效应
在测试实质性假设之前，我们估计了一个无条件的二级模型来评估ESIP。结果表明团队间存在显著方差，ICC(1) = .16，表明ESIP中16%的方差可归因于团队间的差异。这种聚类水平支持使用多层分析。

如表5所示，尽管教育在模型1中显示出小的正相关，但个体层面的控制变量总体上与ESIP无关。在团队层面，KS对ESIP有显著的总体跨层效应（β = .151，p < .01），支持H1。KS还显著预测了KOC（β = .248，p < .001），支持H2，而KOC对ESIP也有显著的跨层效应（模型3：β = .423，p < .001），支持H3。

表5. 跨层直接效应和中介效应的MSEM结果
变量 ESIP KOC
模型1 -0.056 -0.054 -0.072 -
模型2 -0.0**调节效应**

我们使用MSEM方法来检验AC在团队间层面的非线性调节作用。遵循Haans等人（2016年）的研究方法，在结构方程中同时包含了线性交互项（KS × AC）和二次交互项（KS × AC2），而人口统计变量仅保留在团队内ESIP方程中。如表6所示，在ESIP方程（模型6和7）中，线性交互项和二次交互项均不显著，表明AC并未显著调节KS与ESIP之间的直接跨层面关系。因此，H6假设未得到支持。

**表6. MSEM的调节效应结果**

| 变量 | ESIPE | 空单元 | KOC |
|-------------|----------------|-----------------|--------------|
| 性别 | ?0.043 | ?0.039 | |
| 年龄 | 0.021 | 0.020 | |
| 教育程度 | 0.087* | 0.084* | |
| 组织任期（年） | 0.026 | 0.025 | |
| 团队规模 | 0.008 | 0.006 | ?0.002 |
| 知识共享（KS） | 0.157** | 0.154* | 0.244*** |
| 吸收能力（AC） | 0.049 | 0.051 | 0.109* |
| 吸收能力平方（AC2） | ?0.012 | ?0.029 | |
| KS × AC | 0.067 | 0.071 | 0.112* |
| KS × AC2 | ?0.041 | ?0.118* | |
| 残差方差组分 | 团队内残差方差（σ2） | 0.606 | 0.605 |
| | 团队间残差方差（τ00） | 0.109 | 0.098 |
| | | 0.086 | |

注：*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001

相比之下，在KOC方程（模型8）中，KS × AC的系数为正且显著（β = 0.112, p < 0.05），而KS × AC2的系数为负且显著（β = ?0.118, p < 0.05）。这种模式表明AC对KS与KOC之间的关系具有倒U形的调节作用，从而支持了H5假设。

根据模型8中报告的标准化系数，KS对KOC的 Conditional effect 的转折点估计在AC ≈ 0.475。如图2所示，这个转折点位于样本中观察到的AC标准化范围（AC ∈ [?1.730, 1.722]）内，说明倒U形的调节效应是具有实际意义的。具体来说，当AC从低水平增加到中等水平时，KS对KOC的正面影响增强；然而，一旦AC超过平均值约0.475个标准差以上，AC的进一步增加会削弱这种正面影响。因此，AC对KS–KOC关系的调节效应是显著的高低U形，支持H5假设。

**图2. AC的倒U形调节效应**
图2展示了在不同AC水平下KS对KOC的跨团队条件效应。随着AC从低水平增加到中等水平，KS与KOC之间的关系斜率变得更陡峭。然而，一旦AC超过估计的转折点，斜率开始变平并减弱，呈现出倒U形的调节模式。

**图3. 基于团队间MSEM估计的三维交互表面**
图3显示了当团队同时具备高KS和中等AC时，KOC达到最高值。当AC过高时，即使在相对较强的知识共享条件下，KS与KOC之间的正向关联也会减弱。这一模式进一步支持了H5假设。

**5. 讨论**

**5.1. 一般发现**
本研究探讨了团队层面的知识流程如何影响豪华酒店中个体员工的服务创新表现。结果表明，团队知识共享（KS）与员工服务创新表现（ESIP）有正向的跨层面关联，并且与知识协调能力（KOC）正相关。KOC又正向预测了ESIP，并解释了KS与ESIP之间的显著间接关系。一旦纳入KOC，KS与ESIP之间的直接关系变得不显著，表明存在纯粹的间接中介模式。此外，研究发现吸收能力（AC）对KS与KOC之间的关系具有倒U形的调节效应：随着AC从低水平增加到中等水平，KS与KOC之间的正向关联增强，但在相对高水平时减弱。相比之下，AC并未显著调节KS与ESIP之间的直接跨层面关系。综合这些发现，表明AC在将共享知识转化为团队层面的协调能力方面起着更为直接的作用，而不是在直接影响个体创新表现方面。

**5.2. 理论意义**
本研究在酒店服务创新和知识管理领域有三个贡献：
首先，它通过开发和测试一个跨层面框架，将团队知识流程与个体ESIP联系起来，加深了对团队-员工界面在服务创新中作用的理解。以往的研究主要集中在个体或组织层面探究服务创新（Sharma等人，2024年；Shin和Perdue，2022年），较少关注团队层面知识条件如何影响员工创新行为。通过整合团队层面的KS、KOC和AC与个体层面的ESIP，本研究展示了集体知识流程如何在不同层面与员工创新结果相关联。
其次，本研究将基于知识的视角扩展到了酒店服务创新中，明确了KOC作为连接KS与ESIP的重要机制。结果表明，KS与KOC正相关，KOC随后又正向预测了ESIP；而在纳入KOC后，KS与ESIP之间的直接关系变得不显著。因此，KS的创新价值不仅取决于知识的传播，还取决于团队整合、重组和利用这些知识以支持服务改进的能力（Edghiem和Mouzughi，2018年；González-González和García-Almeida，2021年）。在豪华酒店中，这一过程可能涉及跨部门协调客户信息、结合运营知识和体验知识，并将共享见解转化为符合品牌要求的可操作服务实践。
第三，本研究通过揭示AC的非线性和阶段特定的作用，丰富了动态能力理论。随着AC从低水平增加到中等水平，KS与KOC之间的正向关系增强，但在相对高水平时减弱。这挑战了“AC水平越高越有益”的传统假设，并与证据一致，即AC的回报可能在更高水平上减少并在不同知识环境下有所不同（Wales等人，2013年；Stettler等人，2025年）。一种可能的解释是，高度发展的吸收机制越来越依赖熟悉的解读模式和处理流程来传递共享知识，从而限制了新知识组合的生成（Lane等人，2006年；Wales等人，2013年）。重要的是，AC并未显著调节KS与ESIP之间的直接关系，表明它在将共享知识转化为KOC的过程中可能起到了更为直接的作用，而不是直接转化为员工创新表现。因此，AC的贡献可能不仅取决于其本身水平，还取决于其在知识到创新过程中的作用位置。这一区别在豪华酒店中尤为重要，因为团队需要为不同类型的客人提供个性化服务，同时保持服务的协调性和品牌一致性（Jain等人，2023年；Lei等人，2024年）。

**5.3. 实际意义和管理建议**
研究结果对酒店管理有两个主要启示：
首先，酒店应通过加强知识协调的实践来补充鼓励知识共享的措施。当团队能够整合分享的信息和经验并将其转化为可操作的服务解决方案时，这些信息更有可能促进ESIP。管理者可以建立记录服务体验、审查客户和运营问题以及将有用见解转化为跨部门协调实践的流程。奖励系统、知识贡献记录和基于团队的奖励也可以鼓励员工交流、完善和重用有价值的知识（De Clercq和Pereira，2020年；Gong等人，2025年；Wang等人，2025年）。
其次，管理者不应假设更高的AC总是有益的。研究结果表明，AC对KS–KOC关系的贡献在相对高水平时减弱。与其追求最大化AC，不如保持团队知识输入的多样性，并避免过度依赖熟悉的解读机制。跨职能合作、接触不同的服务环境以及定期引入外部客户、市场和运营见解，有助于扩展团队的知识基础。管理者还可以进行结构化的知识转化评估，以判断团队是否在开发真正的新服务响应，而不仅仅是复制现有的解决方案。
**5.4. 研究局限性和未来方向**
本研究存在几个局限性：
首先，样本来自中国六个城市的五星级酒店员工，可能限制其推广到其他酒店行业和文化背景的普遍性。研究也未比较不同部门的情况。未来的研究可以探讨这些关系在不同客户接触型、支持型和后台团队中的差异，并在其他酒店类别和服务环境中验证该模型。
其次，尽管采用了双波设计提供时间分离，但KS和KOC是同时测量的，无法确定时间顺序和因果方向。未来的研究可以使用三波纵向设计、重复测量或实地实验来观察团队知识流程和员工服务创新随时间的发展。
第三，所有研究指标均通过员工自我报告获得，虽然程序性和统计方法减少了潜在偏差，但仍无法排除共同来源和社会期望响应的影响。未来的研究可以将员工对团队知识流程的报告与主管对ESIP的评分、同事评估、客户评价或档案创新指标结合起来。
最后，本研究主要关注AC这一边界条件，60个团队的第二层样本可能限制了非线性估计的精确度。未来的研究可以测试其他调节因素，如心理安全感、团队学习氛围、跨职能多样性和服务标准化，并使用更大、更平衡的样本。更大的三层样本将使研究人员能够更明确地区分员工层面、团队层面和酒店层面的影响。

**作者贡献声明**
梅红：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、项目管理、数据整理、概念化；
卢腾：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、资源准备、方法论、数据整理、概念化。

**学校及地址**
卢腾 | 梅红
哈尔滨工业大学经济与管理学院，深圳，广东省深圳市518055，中国