□黄 祺
创新是组织的发展原动力,而激励与知识吸收、知识转移、知识创新有着密切的联系。激励传递差异、激励机制设定导致的信息传递和甄选的不同,对组织行为、个体动机产生的影响也不同。激励可以引导和激发个体的创新行为,受到激励的个体会通过自我效能采取有利于自身或者组织发展的知识创新行为,提升创作活动的效果。在组织情境下,绩效或奖励等激励方式有助于实现个体或团队的潜能而不破坏内在动机[1]。激励方式的差异化、多样化导致创造力在创新性、新颖性、实用性上的不同反应效果,从而形成对创造力不同影响机制和差异。因此,一方面综述创造力的概念和其分类视角,阐释激励与创造力之间的关系;另一方面,梳理激励对创造力的作用机制,为激励影响下不同类型创造力的作用效果与内在机制提供新的理论启示和新的思路。
(一)激励。“激励”是指个体根据自身的需要,在动机的驱使下采取一定行动去努力实现所期望目标的一系列过程[2]。从心理角度和行为角度两个方面研究激励概念是国外学者研究的主流。从心理角度看,“激励”是无法直接观察的内在心理过程(Herlinger,1973);从行为角度看,“激励”是从个体或团队的需求出发,通过多种手段激励个体实现个体愿景或组织目标的行为(Davis,1972)。然而个体的行为往往会因激励驱动而产生差异,受到正面激励(绩效激励、晋升激励等)的个体会采取积极的措施,从而提升知识转移,甚至是知识创造的效果;受到负面激励(惩罚性激励、规范性激励)的个体,有可能产生激励厌恶,或者低绩效激励也会降低个体在创造力过程中的自我能效。也有学者认为,激励能有效强化团队学习和创新绩效的关系,其中绩效薪酬激励等物质激励以及评优晋升等非物质激励均有显著调节作用。国内学者对激励的研究倾向于研究激励类型以及激励如何影响创造力及内在机制。郭安苹(2018)认为激励的方式可以是金钱报酬等物质激励,也可以评优晋升等非物质激励,还可以是批评和惩罚等规范激励。在高校等组织环境中,薪酬激励、考核激励等外在激励和创新激励、成就激励等内在激励对高校教师群体产生激励效果差异[3]。因此,激励是个体在外部或内部刺激作用下形成需求,并在需求导向下产生动机和行为,最终在内外部力量的持续作用下达成某些目标或行为的过程。
(二)创造力。创造力是新颖的思想、产品、过程或者方法的产生,学术界提出了创造力五阶段模型(Amabile,1983),并将创造力研究延伸到团队。Lazarus(1984)认为创造力是指组织情景中个体或团队成员产生的一系列新颖的、独特的、具有潜在价值的观点,这是推动创新发展的重要源泉之一。叶亮(2015)等学者从创造力的有用性与新颖性两个维度深入探讨创造力的内涵与分类。李召敏(2018)表示,创造力受到个体自身特质与组织环境等因素的影响。孙莆丽(2018)等从社会认知理论角度研究创新奖励与创造力对员工个体的认同关系,认为创新激励对个体创造力角色认同具有积极的影响。王晓红(2018)从利益分配的角度研究团队创造力,提出在分配机制公正的前提下组织环境中的领导力会正向影响团队创造力。根据创造力的类型学研究,创造力可分为突破性创造力和渐进性创造力[4]。研究表明,在高变革领导情境下,绩效薪酬激励正向影响内在动机,并间接对突破性创造力产生正向影响,同时,也放大了绩效薪酬对渐进性创造力的正向效应[5]。郭婧的观点也为人们提供了一个启示,绩效激励对渐进性创造力具有一定的促进作用,对突破性创造力具有一定的抑制作用[6]。
(三)创造力影响因素。影响创造力因素包括相关技能、相关过程和内在动机[7](Amabile,1996)。领导者行为对推动组织成员和个体成员创造力的发展也起到关键作用。因此,孙永磊(2018)提出市场导向与组织创造力之间存在倒U关系,认为知识获取和领导者风险等因素促进组织环境下个体创造力的形成。叶亮(2015)等学者认为个人背景、人格特征、动机是个体层面的创造力影响因素,而领导风格、奖惩激励制度以及组织结构变动是组织层面的创造力影响因素。
在企业组织环境中,个体或者团体的随和性特质与创造力导向的交互对知识共享行为具有显著影响,个性特质与创新性的融合一定程度上对知识创新、知识转移等行为起到负向作用。因此,个体的个性特质的差异也有可能成为影响创造力的因素。罗瑾琏(2016)等学者认为,学习目标和绩效对个体创造力具有显著的正向影响;而绩效回避对个体创造力具有负向影响。许红华(2017)基于知识型个体调查研究发现激励因素P-O(Person-Organization)匹配对知识型个体的创造力具有正向影响作用。
在高校组织环境中,高校的个体或者团队创造力研究中,高校教师学历背景、绩效考核、职称评定、人事管理和职务晋升等激励政策,教师个体动机和领导者风格等因素,都有可能对教师创新能力产生重大影响[8]。赵新宇(2016)研究发现领导者的积极语言框架正向影响创造力,领导者的消极语言框架不利于激发个体的创造力。郭安苹(2018)认为激励方式调节下的团队学习对个体创造力具有积极的作用,激励团队学习与创新绩效之间发挥正向调节作用。因此,激励对创造力的影响成为学术界研究的热点之一。
国内外基于激励对创造力内在机制研究主要表现为个体或团队创造力内在机理及边界研究。个体或团队参与创造性活动的动机或目标以及相关行为的激励因素,都会影响个体或团队创造力。激励方式可以是物质性的金钱报酬、馈赠报酬,也可以是非物质性的精神奖励、评优评先、职称晋升和鼓励表彰。郭婧(2017)提出绩效激励对个体或团队的渐进性创造力和突破性创造力存在作用机制。
行为学的观点认为,激励具有信息传递、信息甄选等作用,对个体或团队行为具有一定的指导作用,从而在一定程度上可以促进创造力的产生,实现创造性绩效,因此,行为变量成为探讨创造力与激励绩效作用机制的一个重要中介变量。也有学者以认知评价理论为依据,从压力认知领域对影响创造力内在机制进行研究,引入内在动机和外在动机与创新难易程度分别作为中介与调节变量,研究不同压力认知对组织环境下高校科研绩效的影响机理,研究发现,压力信息性认知在一定程度上促进青年教师科研绩效的发展,而控制性认知抑制青年教师科研绩效的提升,进而影响个体创造力与动机的纯洁性[9]。
Eisenberger(1992)提出的习得性努力理论也从动机因素角度研究创造力内在机制,提出人类个体的行为会随着外部激励得到强化,揭示绩效激励对物质性、非物质性的渐进性创造力的作用机理。与此同时,外部激励的信息性、差异性和控制性等属性,决定了激励(如奖励)是促进还是阻碍个体或团队成员内在动机以及与之相关的突破性创造力。研究发现,合理地、有效地、科学地、正面地利用激励机制会促进个体的潜能和创造性绩效的实现而不破坏内在动机。因此可以推断,绩效薪酬激励等机制具有激发个体或团队成员创造力的潜能,但是这种潜能能否实现还取决于特定的情境条件和相关约束。激励机制能够有效强化团队学习和创新绩效的关系,创造力绩效激励对渐进性创造力具有促进作用,而创造力绩效激励对突破性创造力具有抑制作用[9]。张勇等从认知评价理论和习得性理论视角,考察绩效薪酬激励对个体突破性创造力和渐进性创造力的影响及其机制,认为绩效薪酬激励通过正向影响内在动机间接对渐进性创造力产生正面影响,但是对突破性创造力没有显著影响。这就给领导者一个警示,刚性的薪酬激励不一定能激发个体创造力,“重赏之下必有勇夫”仅是一厢情愿。
人本学派以认知评价理论为依据,提出激励会抑制内部动机和创造力,而内在动机是连接激励与创造力之间关系的内在心理机制,但针对内在动机与创造力之间的关系研究发现,内在动机对创造力影响并不显著。学习学派以习得性努力理论为依据,认为激励会通过建立创新行为与强化之间的关系而促进个体创造力。因此,从以往研究回顾发现,尽管激励在人本学派和学习学派之间存在分歧,但是都强调激励的动机性。激励所传递的绩效和内在动机会促进个体或团队主动或被动性地随机地参与创新性活动。
根据文献分析,激励对创造力影响因素与机制研究主要表现为以下三个方面。
(一)理论视角同质化。不管是理论研究还是实证研究,学术界对创造力的相关研究都是基于认知评价理论和习得性努力理论等为主要理论研究背景。认知评价理论和习得性努力理论针对个体本性的不同假设以及对个体动机形成的解释机制,研究表明外部激励对突破性创造力和渐进性创造力具有不相同的作用机制及影响效果。
(二)变量维度具有多元化。为了更好地解释激励对创造力的影响关系,研究者细分创造力为突破性创造力和渐进性创造力,并在真实的组织环境下研究激励对个体突破性创造力和渐进性创造力的影响及其内在心理机制,丰富了理论界个人与团队创造力内在机制的理论边界。同时,还从内在动机和外在动机的整体视角解释激励、领导者行为、工作复杂性、团队学习、知识创新、心理安全感、绩效激励、部门异质性、群体差异性方面开展统计分析与研究,梳理各变量与因变量之间的内在机制。
(三)量体裁衣。在组织环境的创新管理实际中,如何科学、合理通过激励机制实现突破性创造力和渐进性创造力的最优是组织创新战略的重点。由于激励机制的促进作用,绩效薪酬激励对于追求渐进性创造力的个体或团队是“重赏之下必有勇夫”,但是对于追求突破性创造力的个体或团体而言却是一厢情愿,并非两全其美。同时,领导者的风格必须与激励机制相对应,因为刚性的绩效激励与柔性的领导风险不匹配,甚至会适得其反。而个体在决定是否投入到高风险、不确定的突破性创造互动时,非基于预期的经济汇报或社会评价,对工作本身的兴趣或归属感(内在动机)可能是主要驱动因素。相反,个体选择低风险、高实用的渐进性创造性活动不是出于对工作的热爱,而功利性的外部动机可能是主要诱因。
以上研究存在的部分局限性在于都是基于横断面的研究设计,导致归因果归因的不严格性。同时,由于样本量的选择面小,研究结果推广性受到限制。未来研究可以考虑采用大数据和区块链技术进行数据搜集、故障诊断、特征提取和样本分析。