我国企业员工创造性情感结构的探索及验证性研究_张剑
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我国企业员工创造性情感结构的探索及验证性研究* 张剑;韩欣欣;王欢 (北京科技大学 经济管理学院,北京 100083) 摘要:在文献调研与对中国企业员工的访谈与开放式问卷进行分析的基础上编制符合中国国情的《企业员工创造性情感问卷》,试图找到企业员工创造性情感的关键维度。通过探索性因素分析(n=350)。验证性因素分析(n=130)得出了员工的创造性情感结构,包括忧虑、悲愤、害怕、乐观、注意力、愉快6种情感。最后通过创造性情感和创造性绩效的相关分析证明本量表的效度良好。
关键词:创造性情感;探索性因素分析;验证性因素分析; 中图分类号:B849;F241 文献标识码:A
Confirmatory Factor and Exploratory Factor Analysis on the Structure of Creative Emotion in Chinese Employees
ZHANG Jian; HAN Xinxin; WANG Huan
(School of Economics and Management, University of Science & Technology, Beijing 100083)
Abstract:The purpose of this study is to explore the structure of creative emotion. A questionnaire of employees’ creative emotion was made by means of open-ended survey. By EFA and CFA, the structure of employees’ creative emotion was established, which included six factors: anxiety, grief and indignation, fear, optimism, attention, and pleasure. At last, we improved that the questionnaire we made had good validity through correlation analysis on creative emotion and creative performance.
Key words: Creative emotion; Exploratory factor analysis; Confirmatory factor analysis;0 前言
随着情感研究成为心理学研究领域中的前沿与热点,情感在员工创造性产生过程中的作用日益引起重视。Amabile(2005)提出组织是一种充满情感的环境,创造性活动是一种复杂的认知过程,这一过程既被情感体验所塑造,又构成复杂的情感体验[1];同时某些随工作展开的激情性情
感又被视为与创造性联系最为密切的内部动机形式,所以探讨组织环境中创造性的情感作用应当是员工创造性研究过程中不可忽视的重要角度。1 1基金项目:国家自然科学基金项目资助(70771009,71071017); 中央高校基本科研业务费专项资金资助(FRF-BR-09-013A)。 作者简介:张剑(1967— ),女(汉族),新疆乌鲁木齐人,北京科技大学,教授,博士生导师,研究方向:组织行为学,人力资源管理 创造性情感是指有利于员工创造性绩效产生的情感,即当员工处于创造性情感状态下时,其创造性绩效比较高。有文献提出创造性情感是个体的创造性需要是否获得满足而产生的态度体验。比如,个体对创造的热爱和衷情;个体在创造活动中获得了成功、感到满意、欣慰、愉快、自豪;个体在创造活动中遇到了障碍和失败,感到烦恼、忧愁、困惑、痛苦——这些都属于创造性情感的表现[2]。
哪种情感促进员工的创造性,对此还没有形成定论,已有研究的分歧主要集中于到底是积极情感还是消极情感促进创造性。 (1)积极情感促进创造性 目前有许多研究的结论支持积极情感促进创造性。Isen,Daubman 和Nowicki(1984) 研究表明,积极情感对创造性问题的解决有促进作用。对问题的洞察力和远程联想测验的结果也证明,正情感使被试加工刺激的时间减少[3]; Isen(1999)
用小礼物、喜剧片段等方法诱发出大学生的积极心境, 发现学生在实验中会找到更多新颖、恰当的词汇联结,证实了积极情感与个体的独创性正相关[4];Amabile 等(2005)通过纵向研究, 发现
员工的积极情感与创造性正相关,在管理活动中诱发积极情感是提高员工创造性成绩的重要举措[1];Davis (2009) 对62 项实验及10个现场研究的
元分析结果表明,与中性和消极心境相比,积极心境促进创造性, 但这种影响还要考虑创造性任务的类型[5]。 (2)消极情感促进创造性 也有研究结论支持消极情感促进创造性。Bowden(1981)在对认知特征和提高积极情感之间关系的研究中发现,这种心理状态(积极情感)和封闭的概念界限及松散的概念界限倾向有联系[6];Kaufomann 和Vosburg(2002)研究进一步发现,情感和加工时间之间有交互作用,积极情感组在思想加工早期任务上的得分较高,而控制组和消极情感组在思想加工后期任务上的得分较高[7];Montgomery 和Hodges(2004)对情感状态和创造力自我感知的关系进行了进一步的研究,结果表明,消极情感和创造性自我感知相关[8]。 到目前为止关于是积极还是消极情感会促进创造性并没有达成一致。但是在组织环境中,员工很少体验到单纯的快乐或悲伤,往往是多种情感的复合。因此有研究者提出考虑积极与消极情感的共存作用,更有可能整合两种情感对创造性绩效影响的分歧[9]。 (3)积极和消极情感共同促进创造性 Blaney(1986)的心境一致性理论认为一种给定的心境状态能够促进回忆那些在相近心境下所获得的信息,这样相对于一种情感而言,同时激发出积极与消极的体验可能会激活大量的记忆节,从而促进认知的可变性与创造性。因为在记忆网络中最相似的联结最强,同时持有积极与消极情感可能会在记忆中形成交叉[10]。有实验室研究中显示对立情感的同时性存在对创造性产生积极的影响。 从上述研究结果中可以看出,目前对于情感和创造性绩效之间关系的研究并没有一致的结论,很多学者认为情感划分过于笼统是造成这种问题的重要因素[11]。Getz & Lubart & Russ认为每种情感激活信息网络中不同的联结,想法和标志,由此对创造性产生不同的影响。所以我们有理由认为研究情感与创造性的关系需要细化因变量指标,不同的情感类型提供不同的原材料,激活不同的认知网络,结果导致不同的创造性反应,即人们的言行、表情和声音信号等的反应都是不同的,情感的子集对创造性绩效就会产生不同的影响[12]。所以,探索更为细致的情感类型对创造性的作用可能会很有意义[13]。
但是从促进创造性角度,探讨创造性情感分类结构的研究很少,同时国内对创造性情感的研究也只是停留在基础研究的位置上[14 ,15]。因此,本研究
首先运用探索性因素分析得出员工创造性情感的维度结构,然后运用验证性因素分析方法进行结构验证,最后通过相关分析验证本量表的效度。试图通过实证调查,研究中国背景下员工创造性情感的维度结构,一方面能够对以后的创造性情感研究有一定的借鉴意义,另一方面为解决情感与创造性关系也提供新的研究思路。
2 研究方法 2.1 问卷编制 (1)自编开放式问卷:通过自编的开放式问卷调查收集影响我国企业员工创造性绩效的情感类型。问卷的全部内容均是由被调查者独自完成,题目为“什么样的情感状态下您的工作创造性最高?”,即员工只需依据自身情况,在该问卷上写下他们创造性最高时的情感状态,越多越好,越全面越好。本次调查施测15名被试,分别为不同企业的员工。之后将他们所列出的促进创造性绩效的情感内容进行归纳。 (2)编制《中国员工的创造性情感问卷》:对开放式问卷得来的员工创造性的情感进行分析归纳,将意义相近的内容进行归类,具体得到影响员工创造性成绩的情感因素有七个方面,分别是愉快、注意力、自信、害怕、悲哀、愤怒、厌恶。之后对反映不够充分的条目加以补充,删除重复的条目,再请专家对条目的内容进行审查、鉴定,最终确定了测量员工创造性情感的38个条目的原始问卷,包含七个方面的员工创造性成绩的情感因素:愉快、注意力、自信、害怕、悲哀、愤怒、厌恶。采用LIKERT五点评定法,要求初测被试判断自己在所描述的情感状态下,个人工作成果的创造性情况,得分越高,表示员工在此类情感状态下创造性绩效越高。1代表创造性非常低,5代表创造性非常高。 2.2被试选择 开放式问卷调查选择的是北京地区的不同企业的15名员工。探索性因素分析依据随机抽样和便利抽样相结合的原则,从北京、上海、山西、浙江、黑龙江等地的各类型企业选取了350名员工作为被试。其中男性比例为44.1%,女性比例为55.9%,此阶段共发放350份问卷,收回样本217份,其中有效样本143份。再次施测在一年以后,按照便利抽样的原则,得出的样本为验证性因素分析所用,调查选取了北京、河北两地的150名企业员工,有效样本为130份。男性占47%,女性比例为53%。 2.3统计分析 本文首先利用传统的因素分析方法,借助SPSS13.0,对员工的创造性情感结构进行探索性因素分析,再利用Liseral.8.53对初测基础上提出的创造性情感结构进行验证。
3 结果分析 3.1创造性情感结构的探索性因素分析 利用SPSS13.0统计软件对样本的数据进行探索性因素分析[16]。采用
主成分分析法,抽取因素时限定特征值大于1,进行方差最大正交旋转。样本KMO值为0.798,Bartlett球形检验的近似卡方分布值为2037.636,达.000水平显著,表明适合对数据进行因素分析。对初测数据进行探索性因素分析。利用特征值图形的陡坡检验法,进行因素的最大方差正交旋转,由碎石图发现抽取出由33个题目构成8个因子时能够取得有更意义的聚合,其解释总变异量为62.532%。对8个因素的分别被命名为:1.忧虑,2.悲愤,3.新奇,4.放松,5.害怕,6.乐观,7.注意力,8.愉快。如表1。
表1 创造性情感的结构 Tab. 1 The structure of creative emotion
Item 忧虑 Item 悲愤 Item 新奇 Item 放松 Item 害怕 Item 乐观 Item 注意力 Item 愉快 a36 a30 a38 a31 a37 a21 a3 a29 0.759 0.686 0.677 0.629 0.627 0.626 0.585 0.579 a15 a26 a16 a19 a18 a25 a33 0.796 0.750 0.734 0.725 0.611 0.559 0.491 a12 a11 a9 a10 0.834 0.721 0.635 0.577 a8 a17 a7 0.789 0.696 0.560 a6 a22 a27 0.771 0.559 0.437 a24 a23 a20 0.744 0.692 0.393 a14 a13 a35 0.782 0.716 0.522 a1 a2 0.789 0.722