创新绩效的社会网络论文范文

1文献回顾及假设提出

1．1积极拖延与个体创新绩效拖延作为一种普遍的社会现象，主要表现为个体完全回避或推迟其所必须做出的决策、承担的责任和执行的任务［5］，很多来自学生学业以及员工工作绩效的实证研究都已证明拖延会对工作绩效产生负面效应［6］，尽管也有研究发现偏好压力者以及提高任务参与度能够减弱拖延行为对工作绩效的影响［7］［8］，但是拖延行为在很多场合都被视为一种反生产行为;即便是身处网络环境中，拖延也不利于绩效提升，尤其是个体在承担合作任务时更易发生拖延行为［9］。然而，来自心理学、社会学以及经济学等不同领域的学者发现，面对资源紧缺以及不确定的外部竞争环境，对某些任务的延迟执行或许能够起到积极作用。Chu和Choi在2005年首次提出了积极拖延的概念，并指出传统的对拖延的理解属于消极拖延的范畴，两者在认知、情绪、行为等方面存在根本区别［3］。研究发现，积极拖延者会有意图地做出拖延的决定，通过激发自身在时间压力下的强烈动机，以高效地在截至时间之前完成任务。近期的研究进一步证实积极拖延有利于管理消极情绪［10］，收集重要信息并寻找更具创意的实施策略;并且越是富有创造性的个体往往更倾向于运用更多的时间去思考和酝酿，因而更易于产生积极拖延行为［4］。正如学者们所发现的，积极拖延者具有较高的自我效能感和自我调节能力，表现出较强的时间控制感、压力偏好、计划行为和较强的自信，而上述特征均已被证实能够切实提高创新绩效［11］［12］。由于已有文献在研究积极拖延的前因变量和结果变量时一般将个体置于相对独立的工作环境［13］，很少考虑个体间的交互作用对积极拖延行为的影响，而个体在创新过程中往往会更加依赖其从属的团队。作为团队中的一员，个体积极拖延行为的选择及其后果理应受到其所在团队的制约。若直接将上述结论简单移植，可能会忽略团队运作中典型组织特征所带来的影响，无法对团队中的积极拖延行为施以有效的引导和监控，进而影响个体创新和团队创新的顺利实现。当然，我们依然希望管理者能够有效引导团队成员正确使用积极拖延以提高个体创新绩效。基于上述分析，做出如下假设:H1:团队成员的积极拖延行为有助于个体创新绩效的提升。

1．2社会网络与个体创新绩效创造性往往蕴藏于人际交往互动所形成的社会网络中［14］，只有考虑个体所处的社会情境因素，才能真实的再现组织行为的演化规律，因而社会网络分析逐渐成为创新和组织行为领域的重要研究范式［15］。团队成员因为工作需要建立的人际关系网络属于个体层次的社会网络，社会网络理论将团队成员视作嵌入在网络结构中的相互影响的个体;在项目生命周期中个体的认知、态度及行为会受制于社会网络的结构特征和团队的整体规范，继而对个体及团队的绩效产生影响。由于社会网络的存在有助于个体协调紧缺资源，获得所需的信息和机会，尤其是当工作中涉及高度复杂的知识交换时，社会网络能够有效提高员工的创新绩效［16］，后续研究也发现以社会关系为纽带成立的团队比单纯以人口统计特征成立的团队有着更好的创新表现［17］。组织内的社会网络被分为三种，情感网络、咨询网络和情报网络［18］，项目团队中最为普遍的当属情感网络和咨询网络。个体所处网络的结构位置则用中心性来衡量，个体中心性越高则说明其影响力和权力越大［19］。现有研究一般将社会网络中心性分解为程度中心性、接近中心性和中介中心性［15］，由于物理距离不再是经济活动的主要瓶颈，采用程度中心性和中介中心性更能够清晰描述网络中个体的影响力和控制力。其中，程度中心性用来衡量个体的影响力大小和非正式权力的控制范围，中介中心性可表示个体占据操纵信息流通的数量和控制信息的可能性。咨询网络传递的是团队成员间与工作任务相关的信息、知识、建议，在实施项目创新过程中，成员之间可借助咨询网络进行知识的交换、信息的碰撞和创意的激发。作为获得团队创新所需工具性资源的基本通道，咨询网络对创新目标的实现至关重要［20］。个体咨询网络中心性越高则越可能拥有创新的关键资源并具有支配创新资源的权利，知识的汇集也为个体提升复杂问题的处理能力提供了平台，个体在咨询网络中的位置将直接对自身创新绩效产生重要影响。基于上述分析，做出如下假设:H2a:咨询网络程度中心性与个体创新绩效正相关;H2b:咨询网络中介中心性与个体创新绩效正相关。情感网络提供的是工作内容之外的成员间感情交流的通道，通过成员间的情感交流并展开互动，有助于个体建立良好的社会关系并累计社会资本［15］。处于情感网络的中心位置可以赢得更多的友谊和信任，获得更为密切的情感支持和心理支持，有助于舒缓创新过程中的压力，体验更为积极的情绪，使个体在创新活动中保持较高强度的内部动机;与此同时，处于情感网络中心位置的个体还可以借助情感支持和心理支持来获得更多的资源摄取途径，甚至可以运用强大的情感感召力来构建和强化有益于创新的组织文化，有效应对不确定因素对创新过程的扰动，营造更加有利于创新的工作氛围，激发个体持续创新的潜力。基于上述分析，做出如下假设:H3a:情感网络程度中心性与个体创新绩效正相关;H3b:情感网络中介中心性与个体创新绩效正相关。

1．3社会网络与积极拖延研究发现，积极拖延是不确定创新活动中管理消极情绪的有效策略［8］，积极拖延者会依据任务复杂程度、资源消耗程度来选择拖延的方式。尽管积极拖延者被证实拥有更强的自我调节能力、更突出的压力偏好和时间知觉能力［21］，但在完成任务过程中依然会面临信息缺失、情绪焦虑等情况。作为有限理性、有限意志力的个体，即便积极拖延者具有高超的问题解决能力，面对上述情景还是可能对自我效能感的判断产生偏离，继而影响对任务特征的判断和创新行为的实施;而社会网络的存在可以使积极拖延者及其网络成员在信息、资源和情感等不同层面进行交互与协调，帮助个体做出较为客观的评判。其中，咨询网络提供了与任务相关的信息、技术、知识等传递的通道，情感网络则成为团队成员相互支持并建立信任的载体。团队成员身处社会网络之中，一旦个体呈现出积极拖延行为，信息的交流分享会使其进一步强化内在动机，情感的交流则是舒缓压力的绝佳手段，上述因素均能够帮助积极拖延者高效、及时、创造性地完成任务。Michinov等通过实证研究发现，如果个体能够积极融入咨询网络，获得情感支持，将有效降低拖延对绩效的负面作用;个体参与度的提高也能增强积极拖延对创新绩效的正向预测力［8］。随着个体在咨询网络中的中心性逐渐提高，信息传播范围不断扩大，知识的融合促使个体的创新技能得到强化，有利于积极拖延者完成预期目标;虽然信息共享有利于创新想法的传播［22］，但信息传递过于密切则不利于获得异质信息，限制了创意发挥，降低了信息的识别效率［23］。咨询网络中心性程度高的个体往往掌握了项目中的核心资源、重要知识和关键技术，其他成员容易对其形成信息依赖;该个体在任务紧迫的情景下一旦表现出积极拖延，高频率的信息共享势必会进一步压缩创新思考的时间，难以识别有效信息，进而导致创造性下降［24］;而该个体在网络中的影响力和控制力又促使创新惰性或低绩效的创新行为在整个团队中快速扩散，最终对团队整体的创新绩效带来损害。因此，积极拖延者的个体创新绩效会随其所在咨询网络的中心性程度的提高而呈现出倒U型的变化规律，过高或过低的咨询网络中心性特征也许并不能促使积极拖延者一定表现出较高的创新绩效。基于上述分析，做出如下假设:H4a:咨询网络程度中心性在积极拖延与个体创新绩效的关系中起着倒U型调节作用;H4b:咨询网络中介中心性在积极拖延与个体创新绩效的关系中起着倒U型调节作用。随着个体在情感网络中的中心性逐渐提高，与团队成员之间建立的信任关系将更为稳定。由于信任水平与个体创新绩效之间具有显著的协同效应［22］，当个体决定通过积极拖延来高效地达成任务目标时，成员间的高度信任能促使个体以积极的情绪投身于充满风险的创新活动，情感上的相互支持使得积极拖延被赋予更多的认可，高水平的信任氛围为积极拖延提供了更多的资源利用渠道，有利于积极拖延者完成预期目标。然而，一旦个体与团队成员之间建立高强度的感情依赖，从众行为极易滋生，如果个体不善于独立思考，即便是积极拖延行为也容易同化为消极拖延行为，而团队成员间的高度信任又使得个体的消极拖延行为无法有效识别和监控［25］，最终难以完成高强度的创新任务。因此，积极拖延者的个体创新绩效会随其所在情感网络的中心性程度的提高而呈现出倒U型的变化规律，过高或过低的情感网络中心性特征也许并不能促使积极拖延者一定表现出较高的创新绩效。基于上述分析，做出如下假设:H5a:情感网络程度中心性在积极拖延与个体创新绩效的关系中起着倒U型调节作用;H5b:情感网络中介中心性在积极拖延与个体创新绩效的关系中起着倒U型调节作用。通过对既有文献的梳理发现，从社会网络的视角对团队成员拖延行为与创新绩效之间的关系重新进行审视，既是对已有积极拖延行为研究的完善，也是对社会网络分析领域的扩展。本研究将借助情景实验，在模拟创新任务的完成过程中，对团队成员在情感网络和咨询网络中的社会中心性指标(情感网络及咨询网络的程度中心性和中介中心性)、积极拖延程度及个体创新绩效进行测评，深入探索积极拖延、社会网络结构特征及个体创新绩效之间的关联机制，同时也得以对创新过程中的合作、拖延等行为现象及其与创新绩效的关系展开更为真实的描述。由于个体的情绪性特质被证实与拖延行为和个体创新绩效显著相关［10］，因此本实验将个体的情绪性特质作为实验的控制变量。

2实验设计与实施

2．1实验对象和实验步骤本研究选择武汉和温州两所高校商学院的合作机构为实验被试的来源，以企业家联谊会、温商发展研究会、行业协会、商会以及参与校企合作项目的企业家或经理人为研究对象，以电子沙盘培训项目为实验内容，实验教师设定每个季度的完成时间，并在实训过程中通过倒计时的形式提示每个季度运营还余留的允许操作时间，要求参与者按照预先设计的流程完成实训并进行关键变量的测评。具体实验步骤如下:(1)第一阶段实验以参加电子沙盘实训的42名企业家为被试展开实验，每位成员被要求独立完成连续3年的电子沙盘操作，个体之间不进行任何形式的交流与合作。每位被试在实验开始前填写情绪性特质量表，实验结束后被要求当场完成积极拖延量表。(2)第二阶段实验以参加电子沙盘实训的68名企业家为被试展开实验，被试被随机分为10组，每组5－6人，分别采用强制要求和一般引导两种方式进行积极拖延的情景控制。其中5组被试被要求组内成员在开始各个模块操作前必须通过交流合作以尽可能充分利用团队资源，实验教师将各个季度运营时间的前五分之一时段屏蔽，被试只能在余下时间内展开操作;另外5组被试只是对组内合作提出建议，但并未做出强制性要求，且能够在整个时间段独立安排各自的实验操作。每位参与者在实验开始前填写情绪性特质量表，实验结束后要求当场完成积极拖延量表。个体创新绩效则根据系统生成的财务指标加权得到。(3)第三阶段实验以参加电子沙盘实训的102名企业家或高管为被试展开实验，被试被随机分为10组，每组9－11人，要求组内成员在开始各个模块操作前必须通过交流合作以尽可能充分利用团队资源，实验教师将各个季度运营时间的前五分之一时段屏蔽，被试只能在余下时间内展开操作。在完成连续3年的电子沙盘操作后，每位参与者需要当场完成积极拖延量表、情绪性特质量表以及情感网络和咨询网络测量题项，个体创新绩效则根据系统生成的财务指标加权得到。

2．2变量测量积极拖延量表借鉴Choi和Moran［26］、倪士光等［27］、VanEerde［28］等学者的观点，从压力偏好、结果满意、主动决定拖延和按时完成任务的能力四个方面设计8个正式题项，如:我习惯先计划再行动;当我感到时间压力时会更好的投入工作;在行动前，我确信有能力先做些别的事情。社会网络量表借鉴Krackhardt［18］和罗家德［15］的研究成果，情感网络结构题项如:你的自由支配时间里，你和哪些同学常有社交活动;咨询网络结构题项如:在学习中碰到困难和问题时会向谁请教?问卷上罗列团队中所有成员的名单，被试只需根据题项选择自己以外的成员。本次实验中，咨询网络为有向网络，情感网络为对称网络。情绪性特质采用钱铭怡等学者［29］修订的艾森克人格问卷简式量表中国版(EPQ－RSC)。以上量表从1(完全不符合)到5(完全符合)以5分制评定计分。个体创新绩效借鉴吴晓波［30］的研究成果，对被试在实训中通过产品创新、技术创新和渠道创新所获得的创新财务绩效进行衡量，将公司的利润率、投资回报率、公司总成本、品牌知名度进行排名，经过加权评分和聚类分析后，由低到高从1到7赋值。此外，由于实验中自变量和控制变量的数据均由个体自评获得，为了避免社会赞许性偏差，借助马洛－克罗恩社会赞许性量表设置了三个社会赞许性问题［31］，如:有时你喜欢讲别人的闲话(反向计分)、你从来不会想让别人代你受过、当你犯了错误时，你总是勇于承认失误，要求被试在“是”或“否”中选择，若题目中答“是”(反向计分题为“否”)的有两个及以上，则认为该问卷存在严重赞许性倾向，按废卷处理。

3研究结果

3．1量表的信度和效度检验第一阶段实验结束后，所有问卷在实验现场及时回收，保证问卷的回收率和真实性。对收集到的问卷数据进行探索性(EFA)和验证性因子(CFA)分析以检验量表效度。借助SPSS软件对所有测量条目进行探索性因子分析，KMO值为0．736，Bartlett球形检验值为3011．432，P＜0．001，说明样本适合做因子分析。正交旋转析出的二个因子，各因子载荷均大于0．67，未出现交叉载荷题项，二个因子累计方差解释率达到65．63%，分别对应积极拖延、情绪性，表明测量问卷具有初步研究效度。积极拖延、情绪性量表的Cronbach’sα系数分别为0．802、0．875，均大于最低标准值0．7，因而量表所测变量具有较好的信度。运用LISREL软件对问卷中所有题项进行验证性因子分析(CFA)，二因子模型验证性因子分析主要拟合指数为，Chi－Square=382．78，X2/df=2．316，RMSEA=0．102，CFI=0．925，IFI=0．957，NFI=0．939，GFI=0．918，IFI=0．926，RMR=0．038。根据拟合优度指数判断，测量量表具有较好的结构效度。积极拖延、情绪性量表的潜在变量的组合信度(CR)分别为0．781、0．828，大于0．7这一临界值;二个变量的平均变异抽取量(AVE)分别为0．668、0．732，大于0．5这一临界值，且二个变量的AVE大于两个因子间的相关系数的平方，因而所有问卷均具有较好的收敛效度和区别效度［32］。Harman单因子检验结果表明未出现主导的单因子，说明共同方法变异并不严重，加之对数据进行了中心化处理，能够有效避免同源偏差。

3．2独立样本的t检验和协方差分析对第二阶段收集的数据展开独立样本t检验，以确定团队模式下合适的积极拖延实验方案。结果显示:强制要求和一般引导两种实验方案下团队成员的情绪性特质不存在显著差异(t值=0．718，p＞0．01)，但积极拖延自评数据存在显著差异(t值=2．936，p＜0．01)。说明通过强制要求的方式进行实验操纵更容易引导团队成员实施积极拖延，这一结论为第三阶段实验中的情景变量设计提供了依据。另外，将积极拖延作为自变量，将控制变量(性别和情绪性)作为协变量加入模型，来共同分析对因变量(个体创新绩效)的影响。结果表明积极拖延和情绪性均对个体创新绩效产生显著影响，说明实验设计中的控制变量和自变量的选择能够满足研究要求。

3．3假设检验及层次回归分析在第三阶段采用个体社会网络中心性问卷来测度团队成员情感网络和咨询网络的位置特征，调查问卷为半开放式，且测量题项只有两项，因而可以直接计算，无需进行信度和效度检验［18］。将问卷获得的数据以二进制邻接矩阵的形式录入UCINET，计算个体在社会网络中的情感网络程度中心性、情感网络中介中心性、咨询网络程度中心性和咨询网络中介中心性4个指标，数值越大，则说明个体在网络中的中心性程度越高。在此基础上展开描述性统计分析和层次回归分析，Pearson相关系数如表1所示。情感网络程度中心性和咨询网络程度中心性与积极拖延正相关，而情感网络中介中心性和咨询网络中介中心性与积极拖延的关系并不显著，说明与情感和信息的交流渠道相比，资源和情绪的实际掌控能力是积极拖延的直接决定因素，情感网络程度中心性和咨询网络程度中心性高的个体更容易发生积极拖延行为。情绪性与个体社会网络结构特性以及个体创新绩效的关系均呈现显著负相关，说明神经质特征明显的个体既不容易被社会网络接纳，也不容易在创新活动中取得较大成功;情感网络中心性与咨询网络中心性高度相关，说明情感网络中心性高的个体，也容易成为咨询网络的中心，情感网络的建立可能会影响咨询网络和情报网络的形成。积极拖延对个体创新绩效的正相关性较为显著，H1得到初步证实。情感网络程度中心性和咨询网络程度中心性虽与个体创新绩效正相关，但并不显著，说明信息、知识和情感的控制权集中有可能产生认知趋同和感情依赖，对创新信息的敏感度下降，弱化了资源的创新潜力，这也验证了Rost［34］提出的社会资本与知识创造呈倒U型结构的观点;相比之下，情感网络中介中心性和咨询网络中介中心性与个体创新绩效正相关关系较为显著，意味着信息、知识和情感的碰撞是激发创意的必要条件;信息、知识的交互能够提升个体创新技能，而情绪的良性互动和情绪感染过程直接决定创新的情绪氛围，正是由于信息、知识和情感的多次互动能够营造良好的创新氛围，因而能够有效提升个体创新绩效。H2a和H3a未能得到验证，H2b和H3b初步得到证实。

利用第三阶段数据重新进行信度分析，发现各个量表的Cronbach’sα系数均大于0．70，证明量表具有较好的再测信度。在此基础上进行验证性分析，考察情感网络中心性、咨询网络中心性、积极拖延与个体创新绩效之间的相互影响。表2中的数据均进行了中心化处理，以避免共线性问题。层次分析发现，积极拖延与个体创新绩效正相关，H1再次得到证实;情感网络中介中心性(β=0．293，p＜0．05)与个体创新绩效正相关，咨询网络中介中心性(β=0．341，p＜0．05)与个体创新绩效正相关，H2b和H3b通过验证;情感网络程度中心性以及咨询网络程度中心性与个体创新绩效相关性并不显著，H2a和H3a通过验证。模型4中，将情感网络中介中心性的平方项与积极拖延相乘后作为一个新的自变量对个体创新绩效进行回归，分析结果表明，情感网络中介中心性的平方项与个体创新绩效之间存在着显著的负相关关系(β=－0．371，p＜0．05)，情感网络程度中心性的平方项与个体创新绩效之间存在着显著的负相关关系(β=－0．231，p＜0．05)，说明情感网络中介中心性和程度中心性会对积极拖延与个体创新绩效之间的正相关关系产生显著的倒U型调节作用。同理，模型5咨询网络程度中心性(β=－0．292，p＜0．05)也会对积极拖延与个体创新绩效之间的正相关关系产生显著的倒U型调节作用，咨询网络中介中心性(β=0．117，p＜0．05)对积极拖延与个体创新绩效之间的正相关关系产生一定的U型调节作用，但未能通过显著性检验，这与假设中提出的倒U型调节作用存在差异。上述结论在模型6中亦能得到一致性检验。因此，H4a和H5a通过检验，H4b未能获得验证。

4研究结论与启示

本研究从社会网络的视角，借助情景实验，对社会网络中个体的中心性特征、积极拖延行为及其与创新绩效的关系进行全新阐释。首先，相对于程度中心性指标，中介中心性强的个体更易于提升创新绩效，这表明知识传递和情绪感染的多元化通道是创新绩效提升的先决条件，而信息、情感的高度控制所产生认知趋同和感情依赖却有可能成为创新绩效提升的桎梏;其次，团队中的积极拖延行为虽有助于创新，但由于个体身处社会网络之中，其行为的实际绩效受制于个体在情感网络和咨询网络中的社会中心性特征。咨询网络中介中心性高的个体能够促进积极拖延行为进一步提高创新绩效，而咨询网络程度中心性、情感网络程度中心性以及情感网络中介中心性等结构特征在积极拖延与个体创新绩效的关系中起到倒U型调节作用。这说明上述三项中心性特征高的个体，在实施积极拖延行为时，可能会经过从促进创新到抑制创新的过程，过高或过低的中心性位置都不利于创新绩效的实现。第三，本研究发现情感网络在某种程度上比咨询网络在个体创新体系中发挥更为显著的作用。由于积极拖延者主动做出拖延的决策是基于对自己按时完成任务的自我效能感，资源的控制感和情绪的自我调节能力，而情绪网络中个体的中心性程度决定了情绪的强度。已有研究证实，个体情绪强度与创新绩效之间的关系反映为倒U型曲线中的一段［35］，因此，积极拖延者所处的情感网络中的节点位置将直接决定团队情绪感染的进程和创新氛围的营造。最后，研究发现情感网络的中介中心性与咨询网络中介中心性与个体创新绩效之间呈现出不同的影响，这一结论提示我们，团队中处于咨询网络中心的个体不一定位于情感网络的核心位置。与处于咨询网络的中心位置相比，如果团队成员处于情感网络的中心，为了保证创新绩效，在实施积极拖延时需要更加慎重。

本研究采用社会网络分析方法来探测个体积极拖延在网络互动中可能产生的创新绩效，为客观评判引导积极拖延行为以及正确构建项目咨询网络和情感网络提供了理论依据和策略支持。首先，在项目实施过程中，即便个体自我效能感和压力控制能力非常突出，其积极拖延行为并非一定能够提供创新绩效。因此，项目管理者需要通过判断个体在情感网络和咨询网络中的位置来实施个性化管理，对咨询网络中介中心性高的个体可以鼓励其借助积极拖延以充分利用信息传递的便利性来获得更多创意想法;对咨询网络程度中心性、情感网络程度中心性以及情感网络中介中心性程度较高的个体则需根据其在网络中的影响力适时对其积极拖延行为进行引导和控制;更为重要的是，项目管理者需要对可能存在的能够促使积极拖延充分发挥作用的中心性指标范围做出客观的判断并展开监控，帮助团队成员提高创新绩效。其次，由于团队中个体知识、技能、情绪特质都存在一定差异，只有多渠道的进行知识互渗、情感共融、技能互补，才能有效激发创意，提高创新绩效。单纯的信息和情感汇聚只能为短期创新提供资源存量，而无法提供创新的持久动力，过多的信息和情感堆积易于滋生创新惰性，反而不利于营造积极的创新氛围。因此，项目团队中需要一种能够促进情感、知识传递的组织架构和工作流程，在流程的关键点或者资源的聚集点配备能够胜任积极拖延行为，并能够通过自我反思对积极拖延的实施时间和实施范围进行调控的关键成员。借助关键成员在社会网络中的影响力和自控能力，在整个团队中营造一种创新与效率兼顾的创新氛围，打造既能够容忍积极拖延又能够促使积极拖延与个体创新协同演进的社会网络。或许，这种自适应的社会网络才是项目团队持续创新的根本动力。尽管本研究得到了一些有价值的论断，但依然需要完善。后期可以对情景实验中控制变量及环境变量的完善细化入手，加大实验样本的数量，进一步探索积极拖延行为对团队整体绩效的影响，以期获得更具说服力和适用性的结论。

作者：张敏张一力单位：温州大学商学院