在商業環境加劇變化的時代背景下, 創造創新已經成為企業組織發展的最主要驅動力, 在促進企業轉型和維持組織核心競爭力中發揮著關鍵作用。近年來, 無論是管理實踐還是學術研究, 人們越來越傾向於摒棄傳統中將創造和創新人為割裂的做法, 而聚焦於融合了創造與創新各個階段的全過程管理思想, 創造創新已經成為研究企業創新兩個不可分割的部分。另一方面, 在關注企業組織創造創新「硬體」因素的同時, 與「人」相關的軟因素, 諸如「文化」、「氛圍」等也越來越受到理論與實踐的重視。大量文獻表明, 個體情緒及其衍生的組織情緒氛圍在創造和創新中扮演著關鍵的角色, 探究情緒在創造與創新過程中的作用已然成為熱點議題。
儘管如此, 關於情緒與創造創新的研究仍處於發展階段。首先, 自Weiss和Cropanzano (1996) 提出「事件-情感-行為」模型以來, 情緒與創造創新的研究主要集中在理論構建, 實證檢驗相對缺乏;其次, 現有的關於情緒與創造創新研究主要聚焦於不同的理論, 產生了缺乏共同知識基礎且較為分散的文獻, 進一步地, 減弱了文獻的互聯性與理論的相通性, 限制了相關理論的發展。最後, 由於學界未能有效地檢驗情緒與創造創新關係研究的條件機制, 已有的關於本議題的研究結論存在不一致。鑑於此, 本文採用科學計量學的方法, 從研究熱點與知識演進的角度, 全面梳理了情緒與創造創新研究的文獻, 試圖從較為分散的研究熱點中歸納及構建情緒與創造創新關係研究的理論研究框架, 為國內該議題的進一步深入探索提供基礎。
一研究方法
(一) 分析工具
CiteSpace是由美國德雷賽爾大學教授陳超美開發、用於分析科學文獻以探測理論發展趨勢與演進的可視化軟體。它通過繪製可視化圖譜, 尋找開創性和標誌性文獻、主流主題、演變趨勢及研究領域間的關聯, 以探索學科演化的潛在動力機制與學科發展的前沿動態, 籍此更好地幫助人們理解某一研究領域。其基本原理是通過以共引分析 (co-citation analysis) 和尋徑網絡算法等理論在某一時區內尋找文獻共現關係、形成共現網絡, 然後將眾多小的網絡按時間順序合併, 最終得到大的遞進的可視化網絡。在CiteSpace繪製的圖譜中, 節點 (圓圈) 的大小表示在網絡中出現的頻次, 節點越大頻次越多;節點之間的連線表示共現關係, 連線越粗表示共現強度越大;節點的顏色表示第一次出現的時間, 從冷色逐漸變為暖色, 藍色表示較早的年份, 紅色代表最近的年份;中介中心性、突顯頻率指標能用來尋找關鍵節點, 以紫圈標註的節點有較大 (≥0.1) 的中介中心性, 以紅色標註的節點表示某文獻 (或關鍵詞) 在某一時間突顯。
藉助CiteSpace的可視化功能, 採用文獻共引分析及關鍵詞共現的方法, 我們繪製出情緒與創造創新研究的科學知識圖譜, 以把握情緒與創造創新研究的演進動態, 籍此梳理出該議題研究的研究熱點、理論框架及發展脈絡。
(二) 數據來源與檢索
數據來源於美國科學情報研究所 (ISI) 的網絡資料庫Web of Science, 它是國際上最重要、最有學術權威性的引文信息源[10]。我們圍繞情緒與創造創新的研究主題, 限定「主題=emotion and innovation」或者「主題=emotion and creativity」, 「時間跨度=1980—2017」, 對英文文獻進行檢索, 共檢索到1076篇文獻。通過對無效文獻的逐一剔除, 最終有效文獻為293篇, 並按照CiteSpace的要求, 導出全部有效文獻及參考文獻, 以作為該研究的數據池。運用CiteSpace進行分析時, 以1為時間片段, 選定數據池中文獻的主題、關鍵詞等進行數據處理。
二分析結果
(一) 情緒與創造創新研究的聚類特徵
研究熱點是指在某一段時間內, 有內在聯繫的、數量相對較多的一組文獻所探討的學問或專題[7]。我們採用了CiteSpace的關鍵詞聚類的時區視圖的呈現功能和探測突變功能, 探尋1980至2017年該議題研究熱點的變化。本文資料庫囊括的有效文獻中共包括參考文獻11885篇, 剔除無效參考文獻43篇, 形成整合的情緒與創造創新知識網絡中包括了194個節點, 498條關聯路徑。
通過參數設置及閾值選定, 我們對生成的網絡進行關鍵詞的LLS聚類, 繪製了以時間維度來表示的聚類時區圖 (Timeline view) 。該圖譜呈現了30年來本議題在心理與管理學領域發展的基本態勢 (圖1) 。我們發現, 本議題包括了9個主要聚類群 (以高頻關鍵詞的聚類特徵描述) , 分別是:活化 (activation) 、情緒調控能力 (emotion regulationability) 、團隊工作 (teamwork) 、自主權 (autonomy) 、積極效應 (positivity ratio) 、創意團隊環境 (creative teamenvironment) 、動機 (motivation) 、工作資源 (job resources) 和真實領導力 (authentic leadership) 。值得注意的是, 不同研究主題間存在直接或間接的聯繫。
另一方面, 透過聚類圖譜的關鍵節點 (圖1中以圈標識, 圈越大表示共引文獻越多) , 我們發現截至2017年, 9個聚類中有5個聚類一度成為研究熱點, 分別為活化、團隊工作、積極效應、創意團隊環境及動機。其中, 活化聚類主要是以Baas、Dreu和Davis等人的研究為基礎, 且George和Zhou於2002年在心理學領域的頂尖雜誌JAP發表題為「Understanding when badmoods foster creativity and good ones don't:The role of context andclarity of feelings」的文章, Fredrickson和Branigan於2005年在CE雜誌上發表的題為「Positive emotions broadenthoughtaction repertoires:Evidence for the broaden-and-build model」的文章, Bursts值分別為4.57、4.55, 是具有標誌性意義的參考文獻, 成為本議題在該時期內的研究熱點及核心;團隊工作聚類以Yuan和Anderson等人的研究為基礎, 其關鍵文獻 (中介中心度≥0.1) 在2010年和2014年分別成為了研究熱點;積極效應聚類是以Luthans、Ilies和Lyubomirsky等人的研究為基礎, 其關鍵文獻在2010年成為了研究熱點;創意團隊環境聚類主要是以Elfenbein、George和Bledow等人的研究為基礎, 且其關鍵文獻在2007年、2009年和2013年分別成為了研究熱點;動機聚類是以Hirt、Kaufman等人的研究為基礎, 且關鍵文獻在2008年成為了研究熱點。
圖1 情緒與創造創新研究聚類特徵
進一步地, 聚類圖譜中各節點的連線越多, 表示兩個時區節點間傳承關係越緊密。從聚類圖譜我們可以發現, 活化聚類、動機聚類與創意團隊環境聚類跨節點聯繫較緊密, 而自主權聚類、團隊工作聚類、情緒調控能力聚類及真實領導力聚類相互間的聯繫相對甚少, 各自形成小聚類, 基本上處於孤島狀態, 這表明關於情緒與創造創新關係的研究主題相互之間存在不均衡的關聯關係, 充分反映了當前相關研究的非凝聚態特徵, 暗示其核心理論以及一般性的研究框架尚不成熟, 處於不斷的演化過程中。
(二) 情緒與創造創新研究的知識演進
基於上述發現, 我們進一步利用CiteSpace繪製了關鍵詞時區視圖 (Timezone View) , 以研究本議題的動態演進過程。通過客觀地呈現情緒與創造創新的研究熱點隨時間變化的動態過程, 我們不僅能在時間維度上掌握情緒與創造創新研究的發展脈絡, 還能更直觀地了解該研究關鍵詞在不同時區的分布特徵。
在CiteSpace分析界面中, node types選擇keyword, topN=50, 當節點與連線屬性達到以上閾值時, 其數據信息才能在圖譜中呈現。運行軟體生成了關鍵詞共現時區圖 (見圖2) , 在此基礎上, 對全部關鍵詞進行LLR算法聚類, 最後截取了TOP20 (引用頻次大於10) 的高頻關鍵詞, 同時列出了各自對應的中介中心性 (見表1) 。
圖2 情緒與創造創新研究的知識演進
表1 情緒與創造創新研究出現頻次TOP20的關鍵詞
圖2描述了相關研究熱點隨著時間動態演化的基本特徵。從中可以看出, 學術界關於情緒與創造創新的研究呈現了突變式的演化特徵。當前的文獻證據顯示, 最早出現於1996年的較為零星的文獻在很長時間內處於孤獨的冷落狀態, 並沒有引起過多的學術反響。這種狀態持續了將近10年, 直到2006年前後 (考慮到從研究到發表的時間延遲) , 本議題的研究文獻驟然增多, 出現了爆發式增長。文獻統計表明, 僅僅2006年至2008年3年時間, 國際權威期刊就發表了16篇相關主題的文獻, 而到2017年, 該領域累計文獻已經達到了162篇。
另一方面, 圖2顯示, 本議題的研究熱點隨著時間呈現了多樣化的演化特徵。對本議題研究關鍵詞的統計表明, 僅僅10年的時間, 關鍵詞 (頻率閾值達到6及其以上) 迅速增長到30餘個, 並在整體上呈現了J型增長模式。從時間分布來看, 以每3年為一時間切點, 2006—2008年情緒與創造創新「關係」研究成為熱點, 主要圍繞情緒 (積極情緒) 、創造力 (績效) 、行為與動機等關鍵詞展開;2009—2011年則主要關注本議題相關機制的研究, 包括情感效價、創新、活化、員工創造力與組織等成為熱點主題;到2012—2014年, 學界則主要關注了情緒前因的研究, 出現了認知、個體差異性、性格等關鍵詞。值得特別注意的是, 這期間出現了關於消極情緒的討論話題並成為了熱點;2015—2017年期間, 學界則更為深入地探究了情緒與創造創新關係的理論與模型議題, 出現了自我效能、決策及雙調諧理論等研究主題。
進一步地, 利用關鍵詞共現的頻次進行排序, 我們選取了排名前20位的關鍵詞, 並列出了每一個關鍵詞的中介中心性 (見表2) 。其中, 中介中心性的大小反映了該主題詞的學術關注度, 是測量節點佔據網絡重要性的重要指標。一般認為, 中介中心性大於0.1的節點是研究不同領域的關鍵樞紐, 在網絡結構中佔據重要位置。從中可以看到, 創造、情緒 (心境) 、績效、行為和創新等關鍵詞的中介中心性大於0.1, 這意味著這些關鍵詞在本議題研究中一度成為了研究熱點。進一步地, 排名前20位的關鍵詞主要分布於2006年至2013年期間, 且從整體上看每年的關鍵詞呈上升趨勢。
結合圖2與表2, 我們可以發現, 情緒與創造創新關係研究的知識演進, 呈現出了S型的知識演化模式。我們可以將其演進過程劃分為四個階段, 分別為萌芽期 (2006年以前) 、突變期 (2006—2008年) 、快速增長期 (2009—2013年) 、平穩發展早期 (2014—2017年) 。我們發現, 前20位的關鍵詞主要集中於2006年至2013年期間, 2013年以後的研究關鍵詞是對前期研究的「漏沙式」聚集, 也就是說, 該階段的研究既注重於對前期研究的總結與歸納, 又正在逐步地挖掘重要的研究主題, 但是由於該議題的研究理論不夠成熟, 研究主題仍呈現出「平鋪式」的增長趨勢。因此, 當前正處於該議題平穩發展的早期, 這深刻地暗示了情緒與創造創新研究正逐步進入理論成熟期, 亟需學界總結歸納相關研究議題, 完善情緒與創造創新研究的理論框架。
三情緒與創造創新研究的理論框架
綜合相關文獻, 關於情緒與創造創新的研究主要基於兩種視角, 即情緒信號功能視角和情緒動機功能視角。其中, 情緒信號功能視角涉及到情緒信息理論和情緒投入理論, 而情緒動機功能視角則涉及到情緒擴展理論及情感事件理論。這二視角四理論構成了當前相關研究的基本理論框架 (見圖3) 。
圖3 情緒與創造創新研究理論框架
基於情緒動機功能視角研究認為, 情緒伴隨著動機性行為產生, 積極情緒會強化行為動機, 消極情緒會削弱行為動機。基於該視角, 目前較有影響的理論, 一是以Fredrickson (1998, 2001)為代表的積極情緒擴展理論, 該理論認為, 積極情感能夠促進個體思維的靈活性, 有利於個體創造創新的發揮;而消極情感則會縮窄個體思維的活動空間與認知範圍, 因而會抑制創造創新的提升;二是Weiss和Cropanzano (1996)提出的「情感事件理論」。該理論認為, 情緒反應源自於對事件的評估, 也就是說, 引起工作環境變化的事件誘發員工的情緒反應, 進而影響員工的行為活動與任務績效。這兩種理論的一個共同特徵就是關注到情緒在創造創新活動中的動機功能, 成為了本領域廣泛採用的研究基石。例如, Isen (1999) 以情感事件理論為基礎, 通過實驗研究方法, 發現由某些刺激物, 如特定事件、電影片段或節選音樂, 誘發的積極情緒, 拓展了個體的認知靈活度, 會使得個體產生更高的績效水平及創造力;Rhee (2007) 依據積極情緒擴展理論, 認為當組織中具備積極情緒氛圍時, 組織內部會出現更多開拓性或擴展性互動行為, 該互動行為更益於員工認知與情感系統的開拓與延伸, 進而強化了個體的行為動機, 最終推動了個體的創新行為。
基於情緒信號功能視角的創造創新研究則強調情緒伴隨著傾向性行為產生, 積極情緒會弱化行為傾向, 消極情緒會促進行為傾向。該視角衍生出兩類理論:「情緒投入理論」和「情緒信息理論」。情緒投入理論認為, 人們以當前體驗到的情緒作為反映當前環境的一種信息提示, 以決定其投入程度;而情緒信息理論認為, 情緒可以作為一種信息線索直接影響個體當前的判斷, 即個體對事物或環境進行認知評價, 首要參考的信息就是情緒。情緒投入理論與情緒信息理論具有一定的相似性, 二者均強調情緒的信息功能, 但二者的區別在於, 前者強調情緒信息與任務情境的匹配對創造創新的影響, 而後者強調情緒與特定認知加工策略之間的對應關係對創造創新的影響。情緒投入理論已經得到大量實證。研究表明, 當體驗到積極情緒時則意味著周圍環境一切正常、當前狀態良好, 反而會促使人們放鬆下來, 更少地付出努力去改變現狀;而體驗到消極情緒時則意味著當前狀態存在不足之處, 人們需要系統地對現狀加以分析, 弄清楚哪些方面出了問題, 並對存在的問題加以解決。另一方面, George和Zhou (2007) 基於情緒信息理論, 表明積極情緒傳達出一種安全信息, 接收到安全信息的個體由於缺乏危機意識而極易懈怠, 進而沉浸於當前的舒適圈以致停滯不前;而消極情緒暗示著一種問題狀態, 這種「病態」會激發個體的危機感, 進而迫使個體採取行動解決當前的問題。
此外, 從發展的最新動態來看, 當前的研究正在轉向於複雜情緒研究, 即衍生情緒與動態情緒。衍生情緒主要包括情緒創造力、情緒勞動與情緒智力。Schaubroec和Jones (2000) , Ivcevic、Brscket和Mayer (2007) 以及Fuchs、Kumar和Porter (2007) 等的研究表明, 衍生情緒能有效地預測員工的創新行為。另一方面, 個體的情感體驗總是動態的, 情緒總是隨外部事件而「起起落落」, 這就意味著動態情緒狀態才是「常態」。進一步地, 情緒波動總伴隨著個體關注焦點與思維模式的轉變。Bledow、Rosing和Frese (2013)採用問卷與實驗相結合的多重設計, 以「鳳凰涅槃、浴火重生」為比喻, 驗證了先體驗高消極情緒, 而後消極情緒減弱同時積極情緒加強———即體驗情緒變換過程的員工能實現創新。
總體而言, 情緒影響創造創新的路徑主要有兩條:一是情緒通過認知路徑直接作用於創造創新, 即通過情緒信號功能視角進行闡述;二是情緒通過動機路徑間接作用於創造創新, 即通過情緒動機功能視角展開研究。此外, 當前在創造創新研究領域, 學界開始轉向於對複雜情緒的探究, 從而使得創新情緒的研究更為深入和系統。
四結論與展望
依據科學計量方法論, 利用CiteSpace對Web of Science資料庫中涉及情緒與創造創新關係研究的主題論文進行了系統深入的梳理, 描述了情緒與創造創新關係研究的知識圖譜及其演進規律, 並通過進一步分析構建了相關的理論框架。得到如下結論。
第一, 從情緒與創造創新關係研究的聚類圖譜我們可以發現, 該研究主要形成了九大熱點, 即活化、情緒調控能力、團隊工作、自主權、積極效應、創意團隊環境、動機、工作資源和真實領導力。進一步地, 我們發現, 活化聚類與動機聚類、創意團隊環境聚類跨節點聯繫較緊密, 而自主權聚類、團隊工作聚類、情緒調控能力及真實領導力聚類相互間的聯繫相對甚少, 各自形成小聚類, 基本處於孤島狀態, 這表明關於情緒與創造創新關係的研究主題之間的關聯並不均衡, 該議題尚處於不斷演化的狀態。
第二, 研究演進的知識圖譜顯示, 在2006年之前, 情緒與創造創新關係研究的文獻較為零星且處於冷落狀態, 直至2006年才出現了爆發式的增長, 10年的時間其研究關鍵詞 (頻率閾值達到6及其以上) 迅速增長到30餘個, 並在整體上呈現S型演化模式。進一步地, 我們發現情緒與創造創新的關係研究的演進過程主要分為四個階段, 分別為萌芽期、突變期、快速增長期、平穩發展早期。
第三, 在科學計量的基礎上, 我們進一步分析了情緒與創造創新關係研究的理論框架。情緒與創造創新關係的研究主要是圍繞「二視角四理論」展開, 其中, 二視角是情緒動機功能視角與情緒信號功能視角, 四理論包括情緒事件理論、積極情緒擴展理論、情緒投入理論與情緒信息理論。進一步地, 前兩種理論聚焦於情緒是通過認知路徑直接作用於創造創新, 後兩種理論側重於情緒是通過動機路徑間接作用於創造創新。這些理論已然成為本議題研究的理論基礎。
情緒與創造創新關係的研究需要進一步關注如下幾個方面:首先, 在研究內容方面, 要重點關注情緒與創造創新關係的的情境嵌入性, 因為情景因素不僅會影響工作態度與行為的關係, 還會促進或抑制個體特性對創造創新的影響, 檢驗不同情景因素在情緒與創造創新關係中的作用勢將成為管理實踐和管理研究的焦點之一。其次, 在研究的理論基礎方面, 要聚焦關注多理論視角的探討。現有情緒與創造創新關係的研究多以某單一理論為基礎, 這是導致相關研究結論莫衷一是的根本原因。鑑於情緒與創新行為間的複雜性特徵, 多理論視角探究可能是保證研究結論穩健性的關鍵。最後, 在情緒內容研究中, 還要更多地關注複雜情緒的研究。當前的研究主要聚集在簡單情緒研究, 對複雜情緒的研究相對甚少。事實上, 真實組織情境中總是存在著正面和負面情緒的複雜組合, 僅對單一情緒的關注無疑會阻礙我們對其在組織創新中複雜的作用規律的理解。
作者：謝荷鋒鄒潔。原載《南華大學學報 (社會科學版)》， 2018,19(05),72-78