网络社会支持、积极工作压力与新生代员工创新行为

陆玉梅，彭振革

(江苏理工学院 商学院，江苏 常州 213001)

一、引言

目前，“80”“90”后新生代员工正逐渐成为企业的主力军，他们不仅在基层占据了绝大多数位置，管理层中也出现了越来越多的“80”“90”后年轻干部。企业能否调动这些年轻一代的创新积极性，将直接关系企业的长远发展。依据当前中国组织实践和相关理论研究，在“80”“90”后新生代员工中存在主动性创新和被动性创新两种性质截然不同的创新行为，两者产生的创新绩效差异较大。其中主动性创新行为主要是员工自发性、主动性的行为，员工发自内心的为创新活动进行准备，并愿意为创新带来的风险主动承担责任；而被动性创新行为是员工的一种非自愿行为，其从事的创新活动和自身的认知往往不一致，此时创新完全变成了上级交给下级的不得不完成的“作业”，员工仅仅为了完成“作业”而进行敷衍回应。结合“80”“90”后新生代员工工作特点，这两种创新行为主要表现在以下方面：新生代对新事物、新技术有较强的接受能力，能够熟练使用互联网等工具与其他社会成员交流，继而进一步激发其主动合作创新的意识；同时，他们也容易受社会、家庭环境等因素的影响，在工作中奉献精神和拼搏动力难以维持，部分新生代员工容易选择“躺平”。一旦遇到困难，他们往往更加容易退缩，这会导致其趋于被动性创新。基于此，结合我国社会情景，探索主动创新行为和被动创新行为，剖析引致新生代员工不同创新行为的影响因素，对于提升企业竞争力具有重要意义。

任何工作情景中都普遍存在着工作压力，而员工的创新行为与工作情景因素息息相关。同时，由于互联网等通信技术的飞速发展，员工从网络中寻求社会支持已成为传统社会支持的重要补充，新生代员工可以通过互联网获得来自社会成员的鼓励，取得情感支持，进而提升员工的工作热情，有利于更好地进行创新行为。因此，探究工作压力在网络社会支持与新生代员工创新性行为之间的关系尤为重要。本文的创新点主要体现在以下两个方面：(1)现有研究大多默认员工的创新行为为主动性创新，而忽略了被动性创新的一面，本文将员工的创新进一步区分为主动性创新行为和被动性创新行为，拓展了创新行为研究的内涵。(2)本文以新生代员工为研究对象，探索网络社会支持和主动性创新行为以及被动性创新行为之间的关系，同时将积极工作压力作为中介变量展开研究，并且挖掘心理资本的调节作用，有利于丰富个体创新行为理论体系并进一步提供实证证据。

二、理论分析与研究假设

(一)新生代员工主动性创新行为、被动性创新行为的概念及内涵

西方文献普遍认为员工创新多为个体主动性和自愿性的行为，如Shalley和Blum认为，员工主动性创新行为是员工发自内心的，并愿意为创新过程中可能发生的风险承担责任[1]。Jong和Hartog认为员工的创新行为是一个涵盖所有行为和活动的总括结构，通过这些行为和活动，员工可以为企业做出贡献。[2]Parker和Collins认为员工创新是一种典型的主动性行为，而且必然导致良好的创新绩效。[3]基于我国本土企业的研究，赵斌和韩盼盼认为，员工的主动性创新行为是员工自愿的为创新做准备，并勇于面对创新过程中遇到的各种问题。[4]张捷等认为由于员工创新意识较强、接受新事物的速度较快，因而员工创新行为通常是自发性的行为。[5]苏康永等认为员工创新行为是员工为了提高工作绩效或者增加集体利益，而有意识的产生、促进或者实现创新想法的一种努力。[6]

关于被动性创新行为，目前国外文献几乎未提及这一概念。国内学者杨皖苏和杨善林认为，被动性创新行为是指员工的自身认知与创新行为存在不一致的非自愿行为，具有应对性、职责性和非认同性三个要素。[7]赵斌等运用质性和量化结合的方法，提炼出员工被动创新行为的概念和内涵，指出被动性创新是员工在组织内外部环境压力下迫使自己为完成创新指标而产生的非自愿性创新行为。[8]1911张端民指出，由于中国是高权利距离和集体主义社会，因而员工更加容易屈从组织安排和领导权威，此时员工往往在不合适的领域及岗位上进行创新活动。[9]

(二)网络社会支持与新生代员工主动性创新行为、被动性创新行为的关系

社会支持是指当个人面临较大的压力时，经过和朋友、家人或其他人的互动，取得不同形式的支持与协助，此种支持与协助提供给个人心理资源的帮助以及情绪支持，因而有助于消除其负面情绪。[10]大量的文献已经发现，社会支持对于员工创新行为具有显著的正向影响。Madjar等研究了人际间社会支持对员工创新的作用，指出社会支持有利于激发员工产生新的思维方式，进而员工可以创造性地开展工作。[11]李贵卿等以中、美两国员工为研究对象，发现人际间的社会支持对创新行为和创新绩效有着显著的正向影响。[12]然而，随着互联网的普及以及微信、QQ等网络社交工具的发展，员工从网络中寻求社会支持很快就成为传统社会支持的重要补充；由于网络社交产品丰富，能够满足用户多元化的需求，因而网络社会支持弥补了传统社会支持的不足，可以使个人情感得到进一步释放。新生代员工可以通过互联网获得来自社会成员的鼓励、得到更多的资讯和归属感，同时获得相应的情感支持，这些均有利于激发员工自身的工作热情、发挥主动性，进而积极投入工作。[13]相反的，如果员工的网络社会支持感较低，其负面情绪不容易找人倾诉，会产生更强的焦虑感和孤独感。[14]此时，员工容易消极怠工并缺乏主动性，表现出更多的被动性创新行为。基于此，本文提出如下假设：

假设H1a：网络社会支持对新生代员工主动性创新行为具有正向影响。

假设H1b：网络社会支持对新生代员工被动性创新行为具有负向影响。

(三)积极工作压力的中介作用

企业面临着日益激烈的竞争压力，新生代企业员工也承受着巨大的工作压力。工作压力不仅影响着员工的生理、心理和行为等方面，还对组织绩效产生较大的影响，这已经是众多学者得出的共识。现有研究根据工作压力的性质将其分为积极工作压力和消极工作压力。积极工作压力指个体对工作压力的积极反应，此类员工不仅具备良好的身心健康状况而且具备高效率的工作表现。[15]曹勇等认为积极工作压力可以给员工带来挑战和欲望，激发员工的创造热情和正面情绪，而消极工作压力给员工带来了不良约束，会导致员工被动的处理问题。[16]申艳娥等以新生代员工为研究对象，发现通过网络获得的社会支持越多，员工的积极工作压力越大。[17]这主要是由于通过互联网可以获得来自社会成员的鼓励，得到更多的归属感和情感支持，进而激发员工自身的工作热情，积极投入工作。曹芳发现一个人的网络社会支持越密集，层次越丰富，则其抗压能力越强，因而更能承受逆境带来的困难。[18]基于此，本文提出如下假设：

H2a：网络社会支持增强了员工的积极工作压力。

过分安逸的环境可能容易使员工产生懈怠情绪，而来自外界的压力也不一定总是不好的。张永军从压力分类视角探讨了挑战性和阻断性压力对员工创造力的影响，研究发现挑战性压力与员工的创造力正相关，而阻断性压力为负相关。[19]Ren等认为挑战的压力源与创意的产生呈正相关，障碍的压力源与创意的产生呈负相关。[20]当员工的积极工作压力水平越高时，其会越容易感受到上级对自己工作能力的肯定，因而在工作中会更加勤奋努力，积极表现自己。[21]此时，个体的灵活性与包容性得到增强，进而有助于产生发散性思维和新颖的观点。相反，若员工没有工作积极性，则会经常感到无奈和焦虑，容易对工作产生疲劳，没有精力实现绩效突破。[22]而创新本身是一种风险较高的行为，具有消极倾向的员工会将其看作是一种威胁性因素，对于创新任务容易采取回避和推脱的态度。积极工作压力却将使员工认为其工作充满较大的挑战，进而可以激发其创造力，因而员工会表现出更多的主动性创新行为和更少的被动性创新行为。

综上所述，本文认为若新生代员工能获得较高的网络社会支持，此时压力产生的消极影响会大幅度降低，甚至能起到鼓励和促进的作用。积极工作压力是网络社会支持作用于新生代员工不同性质的创新行为的“阀门”。所以，本文提出如下假设：

假设H2b：积极工作压力在网络社会支持与新生代员工主动性创新行为之间具有中介作用。

假设H2c：积极工作压力在网络社会支持与新生代员工被动性创新行为之间具有中介作用。

图1 理论研究模型

(四)心理资本的调节作用

Luthans等把心理资本定义为一种可测量和改变的个人特质，包括信心、乐观、希望和韧性等四方面。[23]544Seligman通过研究发现心理状态能够对个人行为产生较大影响，正向心理状态能够减少压力带来的冲击。[24]柯江林等指出心理资本、人力资本和社会资本共同组成了企业的整体资源能力，且心理资本对企业竞争优势的创造和提升效果远远大于后两者。[25]吴能全和李芬香基于心理与认知科学的视阈，将创业者的心理资本分为希望、乐观、自我效能和韧性，认为心理资本对于创业能力具有积极的影响。[26]同时，严瑞丽等认为心理资本对员工组织公民行为、变革支持行为和创新行为都具有积极的影响，对工作控制与员工内部创业行为有显著的正向影响。[27]高希望者会尝试将过去取得的成功经验转换成执行目标的动力，高乐观的人会尝试将事情向好的方向解释，高自我效能者会更加倾向于采取积极的行为，而高韧性者在面对挫折时，恢复到正常水平的能力更强。[28]所以，心理状态良好的人，会更加主动地克服工作中遇到的困境，减少退缩，可以保持较高的积极工作压力水平。因此，员工心理资本水平会影响网络社会支持与新生代员工主动性和被动性创新行为。基于此，本文提出如下假设：

假设H3a：心理资本水平正向调节网络社会支持与新生代员工主动性创新行为之间的关系。

假设H3b：心理资本水平负向调节网络社会支持与新生代员工被动性创新行为之间的关系。

基于上述分析，本文理论研究模型如图1所示。

三、研究设计与方法

(一)研究样本

本研究问卷收集历时2个月，为了提高问卷回收质量，问卷发放对象是江苏省民营企业的新生代员工，主要涉及制造业和服务业企业。共发放问卷500份，回收问卷468份，最终统计有效问卷426份，回收问卷有效率为85.2%。样本年龄特征如下：受试者年龄25岁以下的所占比例为34.04%，26—30岁的比例为26.29%，31—35岁的比例为16.2%，36岁以上的比例为23.47%，表明大部分为“80”“90”后新生代员工，样本情况满足调研需求。

(二)变量测量

研究使用问卷调查法，本文中所涉及的量表均为国内外相关研究中比较成熟的量表，能够保证问卷的内容效度。其中主要研究变量包括员工主动性创新行为、员工被动性创新行为、积极工作压力、心理资本和网络社会支持，同时还包括了性别(gender)、年龄(age)、教育水平(edu)等人口统计变量，以及公司规模(size)、公司行业(industry)等变量。问卷采用Likert5点量表度量(从1“完全不符合”到5“完全符合”)。

员工主动性创新行为(pro-innovation)参考Belsehak等[29]研究成果，一共6个题项，主要包括“我能敏锐地发现工作中需要改进的问题”“我对创新非常感兴趣，发自内心想要创新”“创新前会考虑过程中出现的问题，并想好解决对策”等，内部一致性系数为0.847；员工被动性创新行为(rea-innovation)测量参考赵斌等[8]1914的研究成果，共4个题项，主要包括“创新时，我是为了敷衍指标”“为了取得创新成果，必须符合主流规范，即使不认同”“我是因为害怕被处罚而进行创新”“我时刻感到创新的压力，使我喘不过气”，内部一致性系数为0.853。

积极工作压力(eustress)采用刘妮娜[30]编制的企业员工积极工作压力问卷。一共8个题项，主要包括“当遇到麻烦，我会想方设法去解决”“我认为工作值得付出”“即使处于陌生环境，我也知道如何去做”等，其内部一致性系数为0.884。

心理资本(capital)采用Luthans等[23]550所编制的PCQ量表，一共6个题项，主要包括了“我对自己的工作能力充满信心”“我相信能够胜任本职工作”“我相信自己的能力会越来越强”“陷入困境时，我想一定有脱离的办法”等，其内部一致性系数为0.847。

网络社会支持(support)采用梁晓燕和魏岚[31]编制的网络社会支持量表进行衡量，包括情感支持、信息支持、工具支持和社会成员支持四个维度，涉及7个题项，主要包括“通过网络交往能从他人那里得到一些学习资料”“通过网络交往能获得自己感兴趣的技术信息”“当情绪低落时，可以获得网上朋友的情感支持”“当在网上发布自己成功的消息时，会有人向我祝贺”等，其内部一致性系数为0.877。

(三)研究模型

为了检验积极工作压力在网络社会支持与员工主动性创新行为和被动性创新行为间的作用，本文构建如下模型：

innovation=α0+α1support+α2gender+α3age+α4edu+α5size+α6industry+εi，

(1)

eustress=β0+β1support+β2gender+β3age+β4edu+β5size+β6industry+εi，

(2)

innovation=γ0+γ1support+γ2eustress+γ3gender+γ4age+γ5edu+γ6size+γ7industry+εi。

(3)

当模型(1)(3)中的因变量innovation为pro-innovation时，如果模型(1)系数α1显著为正，表明网络社会支持水平越高，新生代员工主动性创新行为越强(支持假设H1a)。当模型(2)系数β1显著为正，表明网络社会支持增强了员工积极工作压力(H2a)。模型(3)系数γ2显著为正，表明积极工作压力能增强新生代员工主动性创新行为。且当β1与γ2均显著时，积极工作压力在网络社会支持与新生代员工主动性创新行为之间存在中介效应(支持假设H2b)。此外，如果系数γ1显著，表明网络社会支持能够直接提高新生代员工主动性创新行为。当β1、γ2与γ1同号时，存在网络社会支持通过积极工作压力提升新生代员工主动性创新行为的部分中介效应(β1=γ2/α1)。

当模型(1)(3)中的因变量innovation为rea-innovation时，如果模型(1)系数α1显著为负，表明网络社会支持水平越高，新生代员工被动性创新行为越弱(支持假设H1b)。当模型(2)系数β1显著为正，表明网络社会支持增强了员工积极工作压力(H2a)。模型(3)系数γ2显著为负，表明积极工作压力能降低新生代员工被动性创新行为。且当β1与γ2均显著时，积极工作压力在网络社会支持与新生代员工被动性创新行为之间存在中介效应(支持假设H2c)。此外，如果系数γ1显著，表明网络社会支持能够直接降低新生代员工被动性创新行为。当β1、γ2与γ1同号时，存在网络社会支持通过积极工作压力降低新生代员工被动性创新行为的部分中介效应(β1=γ2/α1)。

为了进一步检验心理资本影响网络社会支持与新生代员工创新行为关系的路径，本文根据温中麟和叶宝娟有调节的中介模型[32]，构建模型(4)—(6)；同时，为检验调节路径，构建模型(7)—(9)。

innovation=c0+c1support+c2capital+c3gender+c4age+c5edu+c6size+c7industry+εi，

(4)

eustress=a0+a1support+a2capital+a3gender+a4age+a5edu+a6size+a7industry+εi，

(5)

innovation=c0+c1support+c2capital+b0eustress+b1gender+b2age+b3edu+b4size+

b5industry+εi，

(6)

eustress=a0+a1support+a2capital+a3support*capital+b1gender+b2age+b3edu+

b4size+b5industry+εi，

(7)

innovation=c0+c1support+c2capital+c3support*capital+b1gender+b2age+b3edu+

b4size+b5industry+εi，

(8)

innovation=c0+c1support+c2capital+b0eustress+d0eustress*capital+b1gender+b2age+

b3edu+b4size+b5industry+εi。

(9)

模型(4)(6)(8)(9)的因变量innovation同时为pro-innovation或rea-innovation。模型(4)—(6)是为了检验心理资本调节了(1)—(3)的中介模型。如果模型(4)中的c1显著，同时模型(5)中的a1显著、模型(6)中的b0显著，表明有调节的中介模型成立。如果模型(7)中的a3显著，表明图1的路径1受到了调节(调节效应为a1+a3*capital)；如果模型(8)中的c3显著，表明图1的路径2受到了调节(调节效应为c1+c3*capital)；如果模型(9)中的d0显著，表明图1的路径3受到了调节(调节效应为b0+d0*capital)。

四、实证结果与分析

(一)效度与信度分析

本文使用AMOS21.0和SPSS22.0软件对问卷进行检验，采用Harman检验同源偏差。结果表明，第一主成分解释的方差贡献率为28.18%，同源方差偏差并不严重。各变量内部一致性系数均大于0.8，说明问卷信度较好；同时，所有题项的因子载荷均大于0.6，并计算出CITC均大于0.5，且通过了Bartlett球形检验，说明问卷具有良好的聚合效度。

(二)验证性因子分析

为了验证变量间的区分效度，本文采用AMOS22.0软件进行验证性因子分析，结果见表1。由表1可以看出，五因子模型的数据拟合最优，且达到推荐标准，χ2/df=2.220，RMSEA=0.054，GFI=0.863，NFI=0.855，CFI=0.914，说明变量间具有良好的区分效度。

(三)描述性统计

变量间的描述性统计见表2。结果表明support的均值是3.515，最大值为5，最小值为1，标准差为0.822，表明新生代员工所感知的网络社会支持差异较大；此外，员工主动性创新行为、被动性创新行为的标准差分别为0.685和0.831，表明员工的创新行为差异较大。

表2 变量的描述性统计分析(n=426)

(四)相关性分析

变量间的相关性分析见表3。由表3可以看出，support与pro-innovation正相关，与rea-innovation负相关；support与eustress正相关，eustress与pro-innovation正相关，与rea-innovation负相关，初步验证了本文的假设。同时，根据共线性诊断，方差膨胀因子(VIF)均小于3 ，说明变量间不存在多重共线性。

表3 变量的相关性分析

(五)假设检验结果

1.网络社会支持、积极工作压力与新生代员工主动性创新行为回归结果

表4的回归结果显示，模型(1)中pro-innovation与support显著为正，支持假设H1a；模型(2)中eustress与support显著为正，支持假设H2a。模型(3)中pro-innovation与eustress显著为正，表明积极工作压力水平越高，新生代员工主动性创新行为越强。β1与γ2均显著，且同时为正，支持假设H2b。根据公式β1γ2/α1，本文得出积极工作压力效应占总效应的60.31%，此外系数γ1显著为正，表明除了网络社会支持通过积极工作压力影响新生代员工主动性创新行为的路径外，还存在网络社会支持直接提升新生代员工主动性创新行为的路径。

表4 网络社会支持、积极工作压力与新生代员工主动性创新行为

表5 网络社会支持、积极工作压力与新生代员工被动性创新行为

2.网络社会支持、积极工作压力与新生代员工被动性创新行为回归结果

表5的回归结果显示，模型(1)中rea-innovation与support显著为负，支持假设H1b；模型(2)中eustress与support显著为正，支持假设H2a。模型(3)中rea-innovation与eustress显著为负，表明积极工作压力水平越高，新生代员工被动性创新行为越弱。β1与γ2均显著，支持假设H2c。同时，γ1不显著，得出eustress在support与rea-innovation之间起完全中介效应。

3.调节效应检验

为了避免加入交互项以后带来的多重共线性问题，在检验之前，首先对交互项进行了标准化处理，调节效应结果见表6。模型(4)中pro-innovation与support显著为正，即网络社会支持提高了新生代员工主动性创新行为；模型(5)中eustress与support显著为正，即网络社会支持增强了积极工作压力；模型(6)中pro-innovation与eustress显著为正，表明有调节的中介模型成立。那么，心理资本调节上述关系的方向是什么？本文发现，模型(7)中pro-innovation与capital*support显著为正，表明图1的路径2受到了调节(效应为0.573+0.586capital)。模型(8)中pro-innovation与capital*eustress不显著，表明图1的路径3没有受到调节。模型(8)中当心理资本较高(capital=5)时调节效应为3.503，当心理资本较低(capital=1)时调节效应为1.159，这表明较高的心理资本更能起到促进网络社会支持提升新生员工主动性创新行为的作用，支持了假设H3a。

同时，当模型(4)(6)(8)(9)的因变量innovation同时为rea-innovation时，调节效应不显著。此处，为了节省篇幅，本文没有列出该回归结果。

表6 调节效应检验结果

五、研究结论与启示

(一)研究结论

本文以新生代员工为样本，研究了员工在积极工作压力传递下网络社会支持对员工主动性创新行为和被动性创新行为之间的影响关系，以及心理资本的调节效应。研究结果表明，网络社会支持对员工主动性创新行为具有正向影响，对其被动性创新行为具有负向影响，积极工作压力在网络社会支持与主动性创新行为、被动性创新行为之间发挥中介效应。此外，心理资本对员工的主动性创新行为产生了调节作用，也即心理资本水平越高，网络社会支持与员工的主动性创新行为的正向关系越强。

(二)理论贡献和管理启示

虽然现有的文献对员工创新行为的研究较多，但针对员工不同性质的创新行为研究相对不足。本文的理论贡献之一是立足于网络社会支持、心理资本与积极工作压力对员工创新行为的视野共同探讨了中介传递和调节效应，拓宽了此领域研究的视角。同时，突破了原有模型的局限，关注到组织管理的过程中网络社会支持的外在影响与个人内在的双向交互影响，具有一定的创新性。通过研究认为，企业一方面要让新生代员工树立乐于奉献、勇于开拓的创新精神，敢于让年轻人挑重担，赋予其重要职位；另一方面应该及时了解员工的知觉心理状态，改善组织的环境，通过组织一些户外的集体活动提高员工的自我效能和维持乐观的思维模式，增强员工的心理状态。不仅如此，企业还应重视来自于网络社会成员的支持作用，尤其是员工从中获得的归属感，需要针对性的指导员工并增强网络方面的社会支持，从而激发新生代员工的主动性创新行为。