大学生创新动机、情绪智能对创新能力影响的实证研究——以湖南省7所高校为例

龚潇潇，陆杉

（湖南商学院工商管理学院，湖南长沙410205）

一、引言

创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。培养具有创新精神的复合型人才是实现中华民族伟大复兴“中国梦”宏伟蓝图的应有之义。然而，培育大学生的创新能力是一项系统、复杂、长期的工程。创新领域的突破，离不开创新动机（Innovativemotive）与情绪智能（Emotionalintelligence）的作用。国内外关于创新能力（Innovativeability）的研究已有几十年的历史，当今国内的研究主要集中在情绪智能对创新能力的影响，基于创新动机、情绪智能及其交互作用对创新能力影响的实证研究非常欠缺。本研究将探索性的分析出三者间的关系，就如何协调好创新动机、情绪智能间的关系促进创新能力最大化得出相应的结论。同时，对现今教育工作者来说，提高大学生创新能力是人才培养过程至关重要的问题，具有较强的现实意义。

二、理论框架与假设

（一）创新动机与创新能力

Torrance（1958）认为，创新动机是促使个人潜在创新能力向现实的创新行为转化的动力。Bandura（1997）指出，员工意愿和动机是创新的原因之一，在很大程度上决定创新事实的发生和运行，并对创新环境造成重要影响。创新动机的加强，使个体对创新行为具有了积极的影响，会进一步加深对心理的暗示，充分挖掘个体潜在的创新技能，最终大幅提升个体的创新能力。

因此，提出假设H1：创新动机对创新能力具有正向影响。

（二）情绪智能与创新能力

情绪智能，即个体监控自己及他人的情绪和情感，并识别、利用这些信息指导自己的思想和行为的能力（Salovey＆Mayer，1990）。随后，Salovey＆Mayer的定义经1993年至2004年不断完善，与之类似的还有Davies等人的EI四维度定义，即对自己情绪的评价和表达、对自身情绪的监控、评价和识别他人的情绪，以及运用情绪自我激励的能力。

1.“对自己情绪的评价和表达”与创新能力

“对自己情绪的评价和表达”这与个人理解他或她的深层情绪的能力并能够自然表达情绪有关。“对自己情绪的评价和表达能力”越强，在一定程度上也激发了个人创新灵感思维的散发，丰富了个人实际解决问题的经验，使其整体的创新能力显著提升。

因此，提出假设H2-1：“对自己情绪的评价和表达”对创新能力具有正向影响。

2.“对自身情绪的监控”与创新能力

“对自身情绪的监控”这与个人调节自身的情绪能力有关，从而有能力从心理压力中迅速恢复。个人情绪的发展是无准则的过程，“对自身情绪的监控”作为情绪智能的焦距点，在一定的监控力度下，可以很好地调节自身的情绪，保持愉悦的心情，能够很好地与别人沟通相处并保持身心健康，促使大学生不断进行创新活动，提高自身的创新能力。

因此，提出假设H2-2：“对自身情绪的监控”对创新能力具有正向影响。

3.“评价和识别他人的情绪”与创新能力

“评价和识别他人的情绪”这与个人观察和理解周围人的情绪有关。“评价和识别他人的情绪”是创新能力施展的环境依托，对一个人事业的成功与生活的幸福所起的作用尤为重要。“评价和识别他人的情绪”开发过程中散发着创新思维的灵感，营造了创新氛围浓厚的人文环境，有利于增强大学生的创新意识，促使当代大学生乐于创新、勇于创新。

因此，提出假设H2-3：“评价和识别他人的情绪”对创新能力具有正向影响。

4.“运用情绪自我激励的能力”与创新能力

“运用情绪自我激励的能力”这与个人使用自身的情绪把它们导向建设性的活动和个人行为的能力有关。“运用情绪自我激励的能力”是大学生个人能力塑造与培养的基石，可以进一步激发个体的自觉创新能力，促使他们对提升个人价值形成比较清晰的认识，使其在原有的知识和经验基础上不断提高创新性思维，进一步强化大学生创新能力。

因此，提出假设H2-4：“运用情绪自我激励的能力”对创新能力具有正向影响。

（三）情绪智能、创新动机的交互作用与创新能力

创新可以描述为创新动力、创新难度和有效利用跨越难度的资源三因素之间相互作用的函数（Lawrence B.Mohr，1969）。探讨创新相关的指标需要考虑如认知风格、能力、情绪、内在动机等因素间的交互作用（Woodman，1993）。情绪智能和创新动机的交互作用，给大学生创新能力呈现出一个两难的问题，即情绪智能、创新动机是否能同时提升创新能力。

本文认为情绪智能和创新动机存在交互作用效果。由于情绪智能和创新动机具有交互作用，而从前面可知二者单独能提升创新能力，因此本文假设二者的交互作用会对大学生的创新能力产生积极影响，即大学生的情绪智能和创新动机两者中会带来促进任务完成，有助于创新能力的施展。

因此，提出假设H3：情绪智能、创新动机的交互作用对创新能力具有正向影响。

（四）研究模型

结合上述的理论推导成果，提出本文的研究模型如图1所示。

图1 研究模型

三、研究设计

（一）数据收集与样本描述（表1）

本研究对湖南省七所高校128个班级进行分层抽样，再在所选的班级里随机抽取2-3名学生进行调查，共发放问卷330份，回收问卷300份，其中有效问卷280份，有效回收率84%。

为了避免共同方法变异，本研究采用配对式问卷的调查方法来收集数据。即分为A、B两卷，A卷为抽取的受访者（分层抽取的各个班的学生）填写个人信息及自我情绪智能量表，B卷由该班的班委会（不属于受访者）的四个主要班干部对被受访者的创新能力、创新动机进行独立的测评，最终取这四个独立分值的平均值。

回收的280份有效问卷中，从性别来看，男性占45.4%，女性占54.6%。从专业类型来看，经管类占23.1%，理工类占25.0%，师范类占31.1%，艺术类占12.8%，其他类占8%。从籍贯来看，湖南省占58.9%，其他省份占41.1%。从民族类别来看，汉族占67.1%，少数民族占32.9%。从获奖情况来看，有获奖经历占36.8%，无获奖经历占63.2%。在年级的分布上，大一占30.7%，大二占26.1%，大三占25.3%，大四占17.9%。从参与对象的描述性数据可以看出，样本具有广泛的代表性，其研究结论应该具有较为普遍的意义。

（二）变量测量

情绪智能。对情绪智能的测量，本研究拟使用Wong和Law（2004）编制的情绪智能量表（Wongand Law's Emotional Intelligence Scale,WLEIS），该量表的理论基础是Salovey和Mayer（1996）情绪智能模型，共计16个条目。并且Wong和Law证明了该量表在中国情境下具有良好的效标关联效度和结构效度。

创新能力。由于当前没有统一的测量标准，本研究依据国内的研究，再结合权威的威廉斯创造性倾向量表修改而成用8个题项来衡量，并采用李克特5点量表（1=完全不同意，5=完全同意），由4名班干部针对各项测量指标，依据平时观察对被调查同学的表现进行填答。

创新动机。关于创新动机的调查和创新能力一起，也采用了威廉斯创造性倾向量表中的3个题项进行测量。

表1 样本特征

控制变量。为了控制其余影响调查研究的因素，得到最真实的结果，本研究采用了控制变量。第一，性别特征会影响大学生创新能力的水平，因此引入两个虚拟变量来测量大学生的性别（1女，0男）。第二，每个高校拥有很多不同的专业，但是很难测量出不同专业创新的水平，本研究引入四个虚拟变量来控制专业类型。第三，年级也会影响大学生的创新，用两个虚拟变量来控制。

四、结果与分析

（一）信度与效度分析

本研究主要采用各测量题项与Cronbach’sα 系数来检验各变量的信度，采用因子分析的方法从抽样调查的数据中厘清问卷的基本框架，并在原有的基础上对测量的问卷的效度进行分析。

1.情绪智能量表（表2）

表2 情绪智能量表的KMO 及Bartlett’s 球形检验值

本次测量利用SPSS20.0软件进行探索性因子分析（EFA）。由表2可知，KMO值为0.875，适合进行因子分析。继而运用主成分分析法与方差最大法来旋转，抽取出特征值大于1的4个因子。各题项清楚地负载到所预期的因子中，且载荷均超过0.6（表3）。

表3中表示的因子分析的结果如下：第一个因子“对自己情绪的评价和表达”维度包含题目E11、E12、E13、E14；第二个因子“对自身情绪的监控”维度包含题E21、E22、E23、E24；第三个因子“评价和识别他人的情绪”维度包含题目E31、E32、E33、E34；第四个因子“运用情绪自我激励”维度包含题目E41、E42、E43、E44。维度划分以及各维度包含的项目内容都和原理论构思基本一致。四个因子的α 系数分别为0.766、0.825、0.839、0.811，其方差累积解释量达到64.910%，说明该量表的效度是可以接受的。

表3 情绪智能量表的因子分析结果

2.创新能力、创新动机量表

“创新能力”包含题目A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8，“创新动机”包含题目M1、M2、M3，两部分题项参考了国内外的研究成果，并测得创新能力和创新动机量表的KMO值分别为0.909和0.758，表明这两份量表具有良好的效度。

创新能力量表的α 系数为0.918，创新动机量表的α 系数0.798，说明本研究各个变量的测量表都具有较好的内部一致性信度。

（二）相关性分析

由表4中数据可以观察到，创新动机、情绪智能中“对自己情绪的评价”、“评价和识别他人的情绪”和“运用情绪自我激励”的各要素与创新能力之间存在显著的相关性。创新动机与创新能力之间（r=0.578，p＜0.01）、“对自己情绪的评价”与创新能力之间（r＝0.156，p＜0.01）、“评价和识别他人的情绪”与创新能力之间（r＝0.166，p＜0.01）以及“运用情绪自我激励”与创新能力之间（r＝0.163，p＜0.01）的相关性都处于中度的水平。这说明本研究的思路是可行的。但是情绪智能中“对自身情绪的监控”维度与创新能力不存在相关关系（r＝0.088，p＞0.1），关于两者的影响须在假设检验中进行相关分析证明。

表4 变量的均值、标准差和相关性

（三）假设检验

相关分析是用来说明各研究变量间关系的紧密程度、方向及是否存在线性相关关系，而回归分析是用来判断自变量对因变量的解释力大小及影响作用。本文分别以创新动机、情绪智能的“对自己情绪的评价和表达”、“对自身情绪的监控”、“评价和识别他人的情绪”、“运用情绪自我激励”维度及创新动机与情绪智能交互作用的标准值为自变量，以创新能力为因变量，进行线性逐步回归，统计结果如表5所示。

表5 回归分析

1.创新动机对创新能力影响的回归分析

表5的模型2表明，创新动机与创新能力之间存在显著的相关关系，其标准化回归系数β＝0.547，p＜0.01。这就意味着大学生拥有强烈的创新动机对其创新能力有正向的影响作用。本研究的假设1得到了支持。

2.情绪智能对创新能力影响的回归分析

（1）“对自己情绪的评价和表达”对创新能力影响的回归分析

表5的模型3表明，情绪智能的“对自己情绪的评价和表达”维度与创新能力存在显著的相关关系，其标准化回归系数β＝0.148，p＜0.01。本研究的假设2-1得到了支持。这就说明，大学生越善于评价、表达自己的情绪，越能够带来较强的创新能力水平。

(2)“对自身情绪的监控”对创新能力影响的回归分析

表5的模型4表明，情绪智能的“对自身情绪的监控”维度与创新能力不存在相关关系，其标准化回归系数β＝0.082，p＞0.1。本研究的假设2-2没有得到支持。这就说明，大学生对自身情绪的监控可能会带来两种结果，一是过度的监控会压抑住自己的创新思维，扼制创新灵感，不利于创新能力的培养；二是大学生对自己情绪有效的监控，更有利于培养创新思维，开发出新奇的点子。综上，情绪智能的“对自身情绪的监控”对创新能力不存在影响。

（3)“评价和识别他人的情绪”对创新能力影响的回归分析

表5的模型5表明，情绪智能的“对自己情绪的评价和表达”维度与创新能力存在显著的相关关系，其标准化回归系数β＝0.156，p＜0.01。本研究的假设2-3得到了支持。这就说明，大学生评价、识别他人的情绪，能够融洽和谐的人际关系，便于组织的创新，反过来会促进个人的创新能力水平。

图2 交互作用图

(4)“运用情绪自我激励”对创新能力影响的回归分析

表5的模型6表明，情绪智能的“运用情绪自我激励”维度与创新能力存在显著的相关关系，其标准化回归系数β＝0.154，p＜0.01。本研究的假设2-4得到了支持。这就说明，大学生运用情绪自我激励，往往能够开发出更多的创意想法，大大提升个人的创新能力水平。

3.大学生创新动机与情绪智能的交互作用对创新能力影响的回归分析

为了检验创新动机（M）、情绪智能要素（E）之间的互补性，解释变量中除了纳入他们的直接效果外，也放入要素之间的交乘项（E×M，E、M为标准化值）。如果放入交乘项的模式解释力显著比仅含直接效果的模式为佳，则显示创新动机与情绪智能具有互补性。在表5中，我们用模型7和模型8来检验创新动机与情绪智能的交互作用对创新能力的影响。模型8表示，创新动机与情绪智能的交互作用对创新能力影响呈现显著的负相关影响（β＝-0.177，p＜0.05）。这个结果拒绝假设3。

为进一步了解创新能力与情绪智能的关系，将两种因素，以高/低于平均数一个标准做基准，分成两个组—高分组与低分组，绘出交互作用图（图2）。由图2可知，创新动机对情绪智能与创新能力之间具有负向的调节作用，创新动机越强的情况下，会弱化情绪智能对创新能力的正向影响。这个结果也拒绝假设3。

五、结论

（一）研究结论与分析

第一，本文指出情绪智能的不同维度对创新能力的影响不同，研究发现情绪智能中的“对自己情绪的监控”对创新能力没有直接的影响。

第二，创新动机与情绪智能虽然在某一层面上能够相互影响、相互作用，但是他们的交互作用无法促进创新能力，甚至对其产生反向影响。这也是本文重大的理论发现。

第三，从整体来看，在注重创新动机与情绪智能的互动性与交互效果时，不能单独的测量情绪智能。组织可以利用创新动机和情绪智能间所存在的持续互动关系，分析情绪智能维度的划分组合，有效发展其完整的知识基础。

（二）大学生创新能力提升策略研究

1.基于创新动机的视角

创新动机对创新能力具有强烈的积极作用（β＝0.547，p＜0.01）。创新动机的核心在于培养大学生的创新思维能力，应该从学习观、教育观、人才观出发，引导学生主动学习，重视培养学生的批判精神和怀疑精神。同时，学校需营造良好的创新氛围，提高大学生对专业知识的学习、创新、钻研热情，不断引导大学生积极参与创新性社会实践。

2.基于情绪智能的视角

情绪智能的“对自己情绪的评价和表达”维度与创新能力存在显著的相关关系（β＝0.148，p＜0.01），“对自身情绪的监控”维度与创新能力不存在相关关系（β＝0.082，p＞0.1），“对自己情绪的评价和表达”维度与创新能力存在显著的相关关系（β＝0.156，p＜0.01），“运用情绪自我激励”维度与创新能力存在显著的相关关系（β＝0.154，p＜0.01）。情绪智能对创新能力的提升研究将从建构模式和提升途径两个方面入手：

一是以思维与情绪智能为桥梁，建立“情绪智能——思维——情绪智能——创新——情绪智能”创新能力建构模式。建立专业评价制度，定期安排学生自测，并有专业老师提供隐向监控。建立情绪智能互评机制，让大学生在他人评价中弥补缺陷。充分发挥创新思维，积极调动各个因素间相互作用的正向提升，拓展大学生创新思维的深度与广度。

二是以心理健康为依托，建设“心理健康-情绪智能培养-创新能力”创新能力提升途径。教育工作者应该以心理健康教育为支撑，通过鼓励大学生在学习、生活的过程中充满“正能量”，以积极乐观的态度面对社会，磨炼其意志品质，进而增强其创造兴趣，培养持续不断的创新能力。

3.基于创新动机与情绪智能交互作用的视角

创新动机与情绪智能的交互作用对创新能力影响呈现显著的负相关影响（β＝-0.177，p＜0.05）。创新能力的提升要以坚持全面发展的高度为前提，把创新能力与情绪智能两者有机统一起来，恰当地运用两者作用的外部环境及其内部变化，探索两者最佳的理论值。同时，要以权变理论为基准，制定情绪智能与创新动机交互作用的测量模型，此外，要通过分析个体间的内部维度和系统之间的相互联系，以及创新能力和它们所处的环境之间的联系，来确定各种变数的关系类型和结构类型，以此进一步利用二者间的交互作用。

（三）研究贡献、局限和未来研究建议

1.研究贡献

第一，本研究的顺利开展弥补了现有研究中只从理论上分析创新能力、情绪智能对创新能力的影响，没有进行实证研究分析这一不足。

第二，本研究界定了大学生创新能力维度和动机维度，并开发了相应的量表，为本项目的继续进行以及以后的有关创新能力的科学研究打下了夯实的理论基础，而量表的开发也为以后教育工作者抑或是科学研究起到了较为科学的辅助作用。

第三，本研究在进行实证调查的过程中，采用了配对式问卷。目的在于使问卷更加科学合理，避免共同方法变异，减少同源误差，使得本研究的结果更为科学，更能有效反映他们之间的关系问题。

第四，本研究通过实证研究及对国内外文献资料的归纳、总结，最终建立了关于创新动机、情绪智能及其交互作用对创新能力影响的模型，并利用层级回归的方法进行了科学的、系统的分析。这一模型的建立为完善大学生创新动机、情绪智能与创新能力之间的关系，为当代甚至是以后大学生创新能力的培养提供了辩证的逻辑理论支持。

2.研究局限和未来研究建议

首先，本文研究运用AMO理论，在该理论的运用中，本文侧重于“A”（创新能力）与“M”（创新动机）的研究。而在“O”（机会）这方面的调查、研究还是有所欠缺。在未来研究中，我们将全面充分地利用AMO理论，将“创新机会”作为新的研究维度，使之更具深度和可信度。

第二，关于创新动机、情绪智能之间交互作用对创新能力影响的研究上没有采用更为具体的定量分析，仅进行了定性描述，今后可以在这方面入手，通过聚类分析，比较创新动机、情绪智能值不同的情况下创新能力的差异，得出创新能力值最大情况下创新动机、情绪智能值的最优组合。

第三，本研究的样本不是通过随机抽样获取，影响了本研究结论的可推广性。在今后的研究中，可以采用横截面的实证研究设计，进一步深入发掘变量间的关系。

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