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与同事多打交道会增强员工创造力吗?
——一个被调节的中介模型

2016-11-05吴湘繁关浩光

预测 2016年4期
关键词:主管动机创造力

吴湘繁, 关浩光, 马 洁

(1.新疆财经大学 工商管理学院,新疆 乌鲁木齐 830012; 2.上海财经大学 国际工商管理学院,上海 200433; 3.新疆财经大学 MBA学院,新疆 乌鲁木齐 830012)



与同事多打交道会增强员工创造力吗?
——一个被调节的中介模型

吴湘繁1,关浩光2,马 洁3

(1.新疆财经大学 工商管理学院,新疆 乌鲁木齐 830012; 2.上海财经大学 国际工商管理学院,上海 200433; 3.新疆财经大学 MBA学院,新疆 乌鲁木齐 830012)

员工创造力的产生离不开与他人的交流与互动。基于社会资本理论,本研究探讨了职场关系网络建构行为对员工创造力影响的作用机制,并采用234名员工及对应的主管为样本进行了模型检验。结果表明:(1)关系网络建构行为对员工创造力具有正向的影响;(2)资源获取完全中介了关系网络建构行为与员工创造力之间的正向关系;(3)创新内在动机调节了资源获取与员工创造力之间的正向关系,员工创新内在动机越高,资源获取对员工创造力的影响越强;(4)研究进一步验证了被调节的中介效应,即创新内在动机强化了资源获取在关系网络建构行为与员工创造力之间的中介效应。本文的研究结果不但丰富了员工创造力的相关理论研究,也为管理实践提供了有益的参考。

关系网络建构行为;资源获取;创新内在动机;员工创造力

1 引言

员工创造力(employee creativity)是指员工针对组织的产品、实践、服务、程序等产生的一些新颖、有用的想法[1]。值得注意的是,员工的创造力并不是只针对研发、设计等专业人员,只要与原有的想法或事物有差异,并且可以为组织带来直接或间接、长期价值或短期应用的行为,都被认为是员工创造力的表现[2]。受Granovetter所提出的“关系性嵌入”思想的影响[3],近年来创造力的社会属性受到关注,如Perry-Smith在研究中提出,创新是在社会互动的过程中发生的[4]。因此,对于创新的研究,只局限于个体特质和组织情景因素是不够的,个体的社会属性也可能产生显著的影响作用。已有文献也表明,员工在与他人的互动过程中形成的联系和交换越多越广,就越有利于寻找到创新所需要的相关信息与技能[5],这些信息和技能会直接或间接地助力于员工的创新。然而,回顾从社会属性的视角研究创新的文献,多从社会网络的结构视角(如人际网络联结的数量、强度等)展开[5~7],而少有文献立足于个体行为的视角(如关系网络建构行为)进行研究。

关系网络建构行为(workplace networking behaviors)是指员工针对那些能够给自己带来工作或利益(或潜在利益)的人实施的发展和维系关系的行为[8,9]。需要说明的是,职场关系网络建构行为的对象既包括组织中的成员,也包括组织外的成员[9]。本研究主要关注职场员工对同一组织内成员实施的关系网络建构行为,即组织内的关系网络建构行为。在现有文献研究的基础之上,本文基于社会资本理论构建了职场关系网络建构行为影响员工创造力的被调节的中介效应模型,并以企业60个团队中的234名员工及其主管为样本,采用多层线型模型(HLM)进行了假设检验。

本文的创新之处主要有两点:(1)区别于社会网络的静态结构视角,本文是从动态的行为视角(关系网络建构行为)来研究员工创造力的产生机制,相关理论与实证结果拓展了社会网络影响个体创造力的研究范围。(2)基于社会资本理论,本文提出了关系网络建构行为影响员工创造力的整合理论模型,并进行了实证检验。虽然已有研究表明个体与环境都会对创造力造成影响,然而在个体方面多关注人格特征、认知风格等[10],但少有研究关注个体主动性行为。本文的研究结果表明,员工的主动性行为(关系网络建构行为)会显著地影响创造力,这一结论丰富了影响创造力的个体因素。

2 理论与假设

2.1关系网络建构行为与员工创造力

社会资本理论(social capital theory)提出,个体人际网络的重要功能是信息的流动和社会资源的交换[11]。基于社会资本理论,本文认为关系网络建构行为会对员工创造力有积极促进作用。这主要是因为:(1)借助于关系网络建构行为带来的良好人际网络,员工会感知到有更多的资源可以作为支持和后盾,当在创新过程中遇到困难和挫折时,更容易从心理上倾向于去探索和解决问题而不是放弃。(2)创造性活动所需要信息和技能很可能超出员工的能力和资源范畴,因此创新过程中员工往往需要借助于他人的支持[5]。关系网络建构行为会有助于员工加强与同事和主管之间的相互了解,当需要解决新的问题或需要获得更多的信息时,一方面员工会知道去找谁进行进一步的交流(如知道谁可能会对这个问题更加了解或是这个方面的专家),进而获得更全面的、异质性的知识与信息;而另一方面,这些被求助的对象(如员工的同事或主管)往往会基于前期相互良好的互动往来基础而更愿意提供协助。相关研究也表明,职场中的关系网络建构行为会有助于员工获得更多的建议、指导和帮助,带来更多的资源与信息[12,13]。基于此,提出以下假设:

假设1关系网络建构行为对员工创造力具有正向的影响。

2.2资源获取的中介作用

资源获取(access to resources)是指个体在解决问题时能够借助于某些特殊工具(统称为资源,如资金、原材料、空间和时间等)的可能性[14]。这些资源将有助于易化(easier)个体解决当下的问题,而如果缺乏相关的资源支持,将会导致个体的无助感和依赖性。实证研究还表明,资源获取会增强个体的自我效能感以及对于外部环境不确定性的控制感[15],有助于个体获得更高的薪酬,并会促进个体的职业发展[14,16]。

基于社会资本理论,本文认为关系网络建构行为将会促进员工的资源获取:(1)根据社会资本理论的观点,处于组织内不同层级和岗位的员工其掌握的资源存在着一定的差异性[17]。因此,当需要借助于并不属于自己控制的资源来解决问题时,日常的关系网络建构行为积累的良好人际网络关系无疑将会为员工奠定良好的人际网络基础[18]。(2) 著名社会资本研究学者林南认为,个体的社会关系可以被组织或互动对象确认为个人的社会信用证明(social credentials),特别是当员工在组织中有一些特殊的“背景”或“后台”时,会有助于调用到超越个人自身资本之外的额外资源[19]。相关的实证研究也表明,社会关系网络会有助于员工获得信任和可靠感,并进而促进了资源的组合和交换[20]。

林南还明确指出,由于社会联系的延伸性和多样性,个人有不同的社会资源,并因此影响了个体的行为效果[19]。因此,基于社会资本理论,我们推测资源获取将有助于员工创造力的提升,这是因为:(1)一方面,有效的资源获取客观上支持了员工的创新。创新过程往往伴随着大量的不确定性和风险,当员工有充足的资源支持,在解决实际问题时更容易借助于资源来克服困难,达成目标。已有研究也表明,多样化的资源输入和结合有助于员工的创新[21]。更进一步,Tsai和Ghoshal的研究证明,如果可以有效地配置资源,如输入更多的新资源或把现在的资源进行重新的结合,都有可能促进员工的创新能力提升[20]。(2)另一方面,资源获取也从心理上支持了员工的创新行为。创新过程本身依赖于对于完成工作任务具有高度的信心和勇气,人们总是更倾向于去做那些自己更有把握的事情。当员工感知较高的资源获取能力时,会激发出员工更多的尝试新方法、寻找新思路的动力。

在以上论述中,本文认为职场关系网络建构行为会促进员工的资源获取,而资源获取对员工的创造力会产生正向的影响。以社会资本理论为基础,我们进一步推论:职场关系网络建构行为对员工的创造力的影响可能是通过资源获取的中介作用而实现的。基于此,提出以下假设:

假设2资源获取中介了关系网络建构行为与员工创造力之间的正向关系。

2.3创新内在动机的调节作用

创新内在动机(intrinsic motivation)是指因为个体感知到创新本身具有挑战性、趣味性等从而使个体产生的创新欲望[22]。相对于外在动机,创新内在动机更关注于创新本身,而不是报酬、他人认可等外在激励因素。相关研究表明,具有高创新内在动机的个体,倾向于表现出灵活性和坚持不懈的特征。因此,相对于低创新内在动机的个体,他们会主动地去寻找解决问题的方法和途径,并倾向于使用非传统的新颖方法,并且也更加善于坚持。已有文献证实,内在动机是个体提升创造性行为最重要的因素之一[23]。本文认为,资源获取对于员工创造力的作用很可能受到自身创新内在动机的影响。这是因为:高创新内在动机的员工在获得了资源之后,会更愿意主动地把相关资源用于解决创新中的问题,从而促进了员工创新力的提升;而低创新内在动机的员工即使获得了资源,也缺乏使用相关资源用于创新的热情和动力。基于此,提出以下假设:

假设3创新内在动机会调节资源获取与员工创造力之间的正向关系,员工的创新内在动机越高,越会增强资源获取对员工创造力的影响。

在上述论述中,本文假定:(1)资源获取中介了关系网络建构行为与员工创造力之间的正向关系;(2)创新内在动机促进了资源获取与员工创造力之间的正向关系(调节模型第二阶段的影响),员工的创新内在动机越高,越会增强资源获取对员工创造力影响。根据这些假设,我们进一步推论,员工的创新内在动机越高,关系网络建构行为通过资源获取进而影响员工创造力的正向作用(间接效应,第一阶段影响系数与第二阶段影响系数的乘积)越强。也就是说,资源获取的中介作用受到创新内在动机的调节,是一个被调节的中介效应。基于此,提出以下假设:

假设4创新内在动机强化了资源获取在关系网络建构行为与员工创造力之间的中介效应。

综上所述,本文研究模型如图1所示。

图1 研究模型

3 研究设计

3.1研究样本

数据采集于国内一家大型上市公司。首先我们随机挑选了68个团队中的365名目标员工及其对应的68名主管,先后进行了3次问卷调查。具体时间从2013年10月开始,至2014年1月完成。第1次调查的内容包括员工的个人背景信息和关系网络建构行为;第2次在第1次调研1个月后,调查员工的资源获取与创新内在动机;第3次是在第2次调研1个月后,调查主管评价的员工创造力(每位主管对应3~6位直接下属)。剔除无效配对问卷及填写不认真的问卷(如存在大量缺失值)之后,最后得到有效样本为234名员工及其对应的60名直接主管。员工及主管的调查最终有效反馈率分别为64.5%和88.2%。

员工的有效样本中,男性占75%,平均年龄为34.23岁(标准差=7.47),平均工作年资为10.28年(标准差=7.21);其中,82.9%的员工为基层员工,8.1%的员工为基层管理者(如班组长),9%的员工为中层管理者。主管的有效样本中,男性占85%,平均年龄为39.30岁(标准差=5.46),平均工作年资为16.12年(标准差=7.02);其中,61.7%为基层管理者(如班组长),38.3%为中层管理者。

3.2变量测量

所有量表均使用Likert-5点评分方法进行评价,其中关系网络建构行为采用频率评价(1=从来不; 5=非常频繁),其余量表使用程度评价(1=非常不同意,5=非常同意)。

关系网络建构行为。结合Wolff等,Michael和Yukl研究[9,24],采用了11个题项的量表测量。示例问题如“帮助其他部门的员工解决问题”。此量表的内部一致性系数为0.84。

资源获取。采用Spreitzer的3个题项的量表[14],由员工提供评价。示例问题如“我能够获得所需的资源去支持我的新想法”。此量表的内部一致性系数为0.83。

创新内在动机。采用Zhang和Bartol的3个题项的量表[23],由主管提供评价。示例问题如“我乐于提出产品的创新方案”。此量表的内部一致性系数为0.78。

员工创造力。采用Zhou和George的13个题项的量表[25],由主管提供评价。示例问题如“该员工提出提高产品/服务质量的新方法”。此量表的内部一致性系数为0.94。

控制变量。考虑到员工的背景变量(如年龄、性别和教育程度等)可能会影响员工的创造力[2,26],本文在进行假设检验时控制了员工的背景变量。同时,由于本文的样本是每位主管评价多位下属的创造力,这可能产生不同主管评价偏好的差异性。因此,本文在进行假设检验时,也同时控制了主管相关变量(年龄、性别、年资、部门、教育程度及组织层级)。

4 数据分析和结果

4.1嵌套效应分析

本文使用ANOVAS(analysis of variance,方差分析)对结果变量(员工创造力)进行检验,每个组代表一个主管。结果表明,ANOVAS是显著的:F(59,174)=4.32,p<0.05。这说明主管对员工的评价存在组间差异(没有相对独立),这可能会导致数据分析的结果偏误。因此,在本研究中,我们采用多层线型模型软件HLM 6.02进行假设检验。这种分析方法可以在控制了员工层次变量和主管层次控制变量的情况下,更准确地检验各主要变量之间的因果关系。具体分析时,主要变量关系网络建构行为、资源获取、创新内在动机及员工创造力是在第一层级,而主管的背景变量(年龄、性别、年资、部门、教育程度及组织层级)在第二层级。

4.2验证性因子分析

本文使用AMOS 17.0对主要变量关系网络建构行为、资源获取、创新内在动机和员工创造力进行了验证性因素分析(confirmatory factor analyses,CFA)分析,以检验这四个主要变量的区分效度,并对比了四因子模型、三因子模型、两因子模型与单因子模型之间的拟合指数。结果表明,四因子模型的拟合度较好(χ2(48)=65.60,p<0.05;RMSEA=0.04,CFI=0.99,TLI=0.98),各项指标都达到推荐的标准,而且优于其它备选模型的拟合优度,表明这四个主要变量是不同的构念。

4.3相关分析

本文使用软件SPSS 21.0分析了相关变量的平均值、方差以及相关系数。结果显示,关系网络建构行为与资源获取(r=0.30,p<0.01)以及员工创造力(r=0.29,p<0.01)正向相关;资源获取与员工创造力(r=0.42,p<0 .01)正向相关;创新内在动机与员工创造力(r=0.36,p<0.01)正向相关,创新内在动机与资源获取(r=0.54,p<0.01)正向相关。这些相关系数的结果为假设提供了初步支持。

4.4假设检验分析

本文采用多层线型模型软件HLM 6.02进行假设检验,具体的分析结果如表1所示。

主效应。通过表1中的模型4可知,在同时控制了员工和主管的相关背景变量之后,关系网络建构行为对员工创造力(β=0.14,p<0.01)具有显著的正向影响。由此,假设1得到了数据的支持。

中介效应。由表1可知,在同时控制了员工和主管的相关背景变量之后,关系网络建构行为对资源获取(模型2,β=0.27,p<0.01)具有显著的正向影响;资源获取对员工创造力(模型5,β=0.17,p<0.01)具有显著的正向影响。在加入了中介变量资源获取后,关系网络建构行为对员工创造力的影响系数从显著(模型4,β=0.27,p<0.01)转变为不显著(模型6,β=0.09,n.s.)。同时,排除控制变量和关系网络建构行为的影响后,资源获取对员工创造力(模型6,β=0.16,p<0.01)仍具有显著的正向影响。由此,数据分析结果显示:资源获取在关系网络建构行为与员工创造力之间起着完全中介的作用,支持了假设2。

调节效应。表1的模型8结果显示,资源获取与创新内在动机之间的乘积项对员工创造力的正向影响系数显著(模型8,β=0.07,p<0.05)。这表明创新内在动机调节了资源获取与员工创造力之间的正向关系。本文分别以高于均值一个标准差和低于均值一个标准差为基准,模拟绘制了不同创新内在动机的员工在资源获取下员工创造力的差异示意图。

如图2所示,当员工有高的创新内在动机时,资源获取对员工创造力的正向作用会显著加强(γ=0.26,p<0.01);而当员工的创新内在动机低时,资源获取对员工创造力的正向作用不显著(γ=-0.05,n.s.)。假设3得到了数据检验支持。

图2 创新内在动机对资源获取与 员工创造力的调节效应

资源获取 员工创造力 模型1模型2模型3模型4模型5模型6模型7模型8截距3.50**(0.05)3.50**(0.05)3.61**(0.05)3.61**(0.04)3.60**(0.05)3.61**(0.05)3.61**(0.05)3.61**(0.05)第一层级控制变量员工年龄-0.00(0.01)-0.01(0.01)-0.01(0.01)-0.01(0.01)-0.01(0.01)-0.01(0.01)-0.01(0.01)-0.01(0.01)员工性别-0.18(0.11)-0.14(0.11)-0.11(0.07)-0.08(0.07)-0.08(0.07)-0.06(0.07)-0.04(0.07)-0.04(0.07)员工组织年资0.00(0.01)0.00(0.01)0.00(0.01)0.00(0.01)0.00(0.01)0.00(0.01)0.00(0.01)0.00(0.01)员工任职部门-0.07(0.04)-0.07(0.04)0.00(0.03)0.00(0.03)0.01(0.03)0.01(0.03)0.01(0.02)0.01(0.02)员工教育程度-0.07(0.09)-0.06(0.09)-0.09(0.05)-0.08(0.05)-0.07(0.05)-0.07(0.05)-0.07(0.05)-0.08(0.04)员工组织层级-0.00(0.07)-0.00(0.07)0.06*(0.03)0.06*(0.03)0.06*(0.03)0.06*(0.03)0.07*(0.03)0.07*(0.03)第二层级控制变量主管年龄-0.02(0.05)-0.02(0.01)0.00(0.02)0.00(0.02)0.00(0.02)0.00(0.02)0.00(0.02)0.00(0.02)主管性别-0.13(0.02)-0.13(0.12)-0.01(0.13)-0.01(0.13)-0.01(0.13)-0.01(0.13)-0.01(0.13)-0.01(0.13)主管组织年资0.00(0.01)0.00(0.01)-0.01(0.02)-0.01(0.02)-0.01(0.02)-0.01(0.02)-0.01(0.02)-0.01(0.02)主管任职部门0.07(0.07)0.07(0.07)0.07(0.07)0.07(0.07)0.07(0.07)0.07(0.07)0.07(0.07)-0.07(0.07)主管教育程度0.03(0.06)0.03(0.06)0.09(0.08)0.09(0.08)0.09(0.08)0.09(0.08)0.09(0.08)0.09(0.08)主管组织层级0.12(0.14)0.12(0.14)0.10(0.15)0.10(0.15)0.10(0.15)0.10(0.15)0.10(0.15)0.10(0.15)自变量关系网络建构行为0.27**(0.08)0.14**(0.05)0.09(0.05)0.09(0.05)0.11*(0.05)

续表1

注:n=234;**p<0.01,*p<0.05;括号内的值为对应的标准差估计值(S.E.);第一层级:个体层级, 第二层级:团体层级。

被调节的中介效应。假设4提出,创新内在动机强化了资源获取在关系网络建构行为与员工创造力之间的中介效应。为了验证此被调节的中介效应假设,根据Edwards和Lambert的建议[27],我们采用拔靴法(bootstrapping method)检验了在不同的创新内在动机水平下,资源获取在关系网络建构行为与员工创造力之间所起的中介效应,分析结果如表2所示。

表2 被调节的中介效应分析

注:n=234;**p<0.01,*p<0.05;PMX:关系网络建构行为对资源获取的影响;PYM:资源获取对员工创造力的影响;PYX:关系网络建构行为对员工创造力的影响。

从表2中可以看到,当员工创新内在动机低时,资源获取对员工创造力的影响不显著(r=0.04,n.s.);当员工创新内在动机高时,资源获取对员工创造力具有显著正向影响(r=0.40,p<0.01);并且存在着显著的差异(Δr=0.36,p<0.01)。此外表2的结果显示,在低创新内在动机时关系网络建构行为对员工创造力的间接影响(通过资源获取)不显著(r=0.01,n.s.),而在高创新动机时则为显著的正向影响(r=0.14,p<0.01),并且两者的差异显著(Δr=0.13,p<0.01)。这说明创新内在动机会强化资源获取在关系网络建构行为与员工创造力之间所起的中介效应,从而支持了假设4。

5 讨论

5.1理论意义

本文的理论贡献主要有三个方面:(1)不同于以往相关研究的人际网络结构化视角,职场中员工的关系网络建构行为主要关注员工行为发生的频率。相对结构化概念(如人际网络联结的数量)而言,是更为前置性和动态化的研究变量,这对于研究员工创造力的社会属性是新的视角。(2)关系网络建构行为是员工自发性、主动性的自我职业管理行为,相关研究会有助于我们从社会关系网络的行为视角进一步了解员工的主观能动性对职业后果的影响。(3)本文用数据实证检验了社会资本理论的一个重要的观点:人际互动行为对于结果(如员工创造力)的影响往往是通过影响嵌入其社会网络中的社会资源来实现的[17],本文的研究为社会资本理论的实证研究补充了新的实证依据。

5.2实践意义

本文的实践意义主要有两个方面:(1)研究结果表明,关系网络建构行为会增强员工的资源获取,进而增强了员工创造力。这说明促进更多的关系网络建构行为会有助于提升员工创造力。为此我们建议从制度、文化等多方面入手努力营造相互交流与合作的组织氛围,建立企业内部员工互动与交流的平台和机会。(2)在招聘和选拔员工时,企业要考虑员工的性格特点和行为倾向。那些不愿意与他人交流与合作的员工,其员工创造力可能会因此而受到限制。

5.3研究的优势、局限与未来研究方向

为了更好地控制同源偏差,本文采用了多时点(分3次进行数据采集)、多源(分别由员工及其直接主管进行变量的评估)的研究设计,降低了数据采集过程的偏误。同时,考虑到本文样本中每位主管会评价多名下属,我们采用了多层线型模型(HLM)在控制了主管层次的背景因素干扰的情况下对假设进行检验,此方法有效降低了数据检验结果偏差的可能性,相对而言更为严谨。

本文的研究局限性及未来研究方向:(1)在此研究中,我们从社会资本理论的研究视角考察了关系网络建构行为对员工创造力的影响,并检验了资源获取和员工创新内在动机在此关系中所起到的中介和调节作用。然而,是否可以从其它的理论视角切入,分析关系网络建构行为对员工创造力的影响?例如:Amabile在创新组成理论(componential theory of creativity)中指出,个体的创造力受到创新相关技能(creativity-relevant skill)的影响[28]。结合关系网络建构行为的概念,职场关系网络建构行为很可能会有效地提升员工的创新相关技能(如对问题的识别与界定),进而帮助员工有更好的创造力表现。相关构想有待于后续研究的检验。(2)受数据可得性的限制,此研究的全部样本采集自国内一家上市公司,这样做可有效控制行业、地区、企业文化等因素对研究结论的影响,有效保证了研究的内部效度。然而局限于一家企业的研究结论,外部效度还有待于检验。因此,建议后续的研究尽可能采集来源于不同企业类型、行业和地区的样本,以提高研究结论的普适性。

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Does Workplace Networking Behavior Enhance Employee Creativity? A Moderated Mediation Model

WU Xiang-fan1, KWAN Ho-kwong2, MA Jie3

(1.SchoolofBusinessAdministration,XinjiangUniversityofFinanceandEconomics,Urumchi830012,China; 2.SchoolofInternationalBusinessAdministration,ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics,Shanghai200433,China; 3.MBASchool,XinjiangUniversityofFinanceandEconomics,Urumchi830012,China)

Communications with others is the critical resources of employee creativity. Using social capital theory as the overarching framework,the study explores the influencing mechanism of workplace networking behaviors on employee creativity,and then it adopts 234 dyads of supervisors and subordinates as empirical samples to verify the model. The results show that: (1)Workplace networking behaviors have significantly positive effects on employee creativity; (2)Access to resources plays a fully mediating role between workplace networking behaviors and employee creativity; (3)Intrinsic motivation moderates the relationship between access to resources and employee creativity, such that the relationship is stronger when the level of intrinsic motivation is higher; (4)The study further verifies the moderated mediation effect, intrinsic motivation positively moderate the indirect relationships between workplace networking behaviors and employee creativity via access to resources. This study not only extends existing theoretical research of employee creativity, but also shed light on management practices to improve employee creativity.

workplace networking behaviors; access to resources; intrinsic motivation; employee creativity

2015- 08- 05

国家自然科学基金资助项目(71202001);新疆维吾尔自治区软科学资助项目(201542106);新疆财经大学博士启动基金资助项目(2015BS012)

C936

A

1003-5192(2016)04- 0008- 07

10.11847/fj.35.4.8

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