Considering the double-edged sword effect of informational faultlines on team creativity, this study focuses on the moderating and mediating mechanisms in the relationship between informational faultlines and team creativity. A thorough literature reviewed shows two gaps. First, although the generation of creative ideas in teams with subgroups is a process laden with emotions, little attention has been paid to the moderating role of emotional regulations. Second, the current research mainly considers the mediating role of task-related or knowledge-related mechanisms, such as information elaboration, task reflexivity and knowledge sharing, ignoring the mediating role of social-emotional processes and the possibility of multiple intermediaries.
Based on the categorization-elaboration model and the emotional regulation process model, the present study investigates the relationship between informational faultlines and team creativity by constructing a research model treating emotion regulation norms of the team as the conditional variables, and knowledge utilization and team vitality as the intermediary variables. A dataset collected from 106 research and development teams is used to empirically test the proposed hypotheses. It is found that when team members’ cognitive reappraisal is high, informational faultlines can promote team creativity; knowledge utilization and team viability have an indirect effect on the relationship among informational faultlines and cognitive reappraisal and team creativity; when team members’ expression suppression is high, informational faultlines can inhibit team creativity; knowledge utilization mediates the relationship between the interactive term of informational faultlines, expression suppression, and team creativity.
This research makes important contributions in the following ways. First, it studies the moderating effects of different emotion regulation strategies of team members on the relationship between informational faultlines and team creativity, complementing the research on the moderating variables that has focused on leadership, task characteristics and team motivation. For teams with subgroups, members will inevitably experience the negative emotions of disagreement and conflict, and thus the generation of creative ideas in such context is a process laden with a great amount of emotions. Therefore, although informational faultlines can provide knowledge resource for team creativity, whether this advantage can be realized depends on how team members regulate these negative emotions. By combining the research on emotional regulation strategies and team subgroups, the current research expands the study of the regulatory mechanism of informational faultlines. Further, the current study draws on emotional regulation from the individual-level research and distinguishes team level emotional regulation into two different strategies, namely, cognitive reappraisal and expression suppression, which is a further excavation of the previous team emotion regulation research of single-dimensional conception, and deepens our understanding of the mechanism of different emotion regulation strategies at team level. Second, the current study further opens the black box of the relationship between informational faultlines and team creativity by considering the dual pathway mechanisms. Existing studies generally focus on the role of task-based knowledge process, ignoring the mediating role of social-emotional processes and the possibility of multiple intermediaries. Thus, this study contributes to the literature by simultaneously examining the indirect effect of knowledge utilization (as the task-based process) and team viability (as the socio-emotional process) in the relationship between informational faultlines and team creativity, providing a more complete picture of how informational faultlines affect team creativity.
在知识经济时代,组织只有通过不断产生新想法和新点子促进创新,才能在激烈的市场竞争中生存和发展。多元化信息和知识是创造力生成的基石。因此,跨学科、跨职能的多元化知识团队成为当前组织创新的重要载体[1]。然而,多元化团队中,团队成员在教育背景、工作职能、工作经历等方面存在较大差异,极易在工作理念与方法上产生分歧,出现“物以类聚、人以群分”现象,促使团队内部产生子团队[2,3]。如华为公司技术人才因教育背景差异,存在界限分明的“海龟”和“土鳖”群体。团队成员基于教育背景、工作职能等与任务相关的属性而形成的断裂被称为信息型团队断裂[4]。一方面,信息型团队断裂可以提供激发团队创造力的异质性知识;另一方面,信息型团队断裂会带来情绪冲突,造成团队成员工作倦怠。因此,系统、深入地理解信息型断裂的作用机理,强化其对团队创造力的积极作用,对于企业创新管理具有重要意义。
现有研究对于信息型断裂与团队创造力/创新的关系尚未达成一致结论。近年来,有研究发现,因教育背景、职能背景和工作年限差异形成的信息型团队断裂有利于激发团队创造力[5,6]。然而,也有学者发现,两者间关系不显著,甚至信息型团队断裂对团队创造性过程具有抑制作用[7,8,9]。学者们认为,信息型断裂与团队创造力关系研究的关键不在于两者间的主效应,而在于信息型断裂在何种任务情境下通过何种过程机制影响团队创造性产出[10,11]。由此,信息型断裂研究重点转变为信息型断裂与团队创造力关系的调节机制和中介机制。
在调节机制方面,现有研究大多考虑团队任务特征[12]、团队动机[9]、领导特质[13]、外部环境特征[10]的作用,而较少考虑团队成员特征。情绪是团队及其成员对团队内外部刺激作出的反应。团队断裂导致子团队形成,子团队间在观点、态度等方面可能存在差异,团队断裂不可避免地会使团队成员面对各种分歧、冲突以及由此带来的消极情绪[8]。因此,上述情境下开展创造性工作本身就是情绪充斥的过程。情绪调节过程可以帮助团队成员更好地处理因断裂带来的冲突,能够打破沟通障碍,改善人际关系。然而,目前尚未有研究深入分析团队成员情绪调节对团队信息型断裂的作用。因此,本研究第一个重点是探讨团队成员的不同情绪调节方式对信息型团队断裂和团队创造力关系的作用。在中介机制方面,分类—加工模型指出,任何类型的断裂都可以通过知识过程和社会过程影响团队产出[14]。然而,目前研究主要考虑单一中介机制,如信息精细化加工[12]、团队冲突[10]、团队反思[3]等与任务知识相关的团队过程,忽略了社会情感过程的作用以及多重中介存在的可能性。Muller等[15]指出,团队创造力产生涉及两种过程:基于任务的信息加工过程和基于情感的社会过程,前者是指团队成员对来自团队内外部知识和信息进行共享与加工,以提高知识利用水平的过程;后者是指团队成员间通过互动提供情感支持以维持或提高团队活力的过程。因此,本研究第二个重点是构建信息型断裂影响团队创造力的双中介(知识利用和团队活力)模型。
本研究基于分类加工模型和团队创造力发展双过程模型,构建情绪调节视角下信息型断裂与团队创造力关系模型,检验在不同情绪调节策略下,信息型团队断裂如何通过任务过程—知识利用和情感过程—团队活力影响团队创造力的理论进路。
团队断裂是指基于一个或多个属性的联合而将团队划分为若干同质子团队的假想分界线[2]。个体倾向于以特定身份(如教育背景和专业知识)定义自己,而后根据这些显著身份特征的相似性/差异性将自己和他人归为组内/组外成员。当成员多个身份特征重合时,团队更可能分裂为内部高度同质、外部高度差异的子团队。现有文献区分了两种类型团队断裂:社会分类型断裂和信息型断裂[4]。前者是指因非任务相关属性(如性别、种族和年龄)的一致性联合而形成的断裂,后者是基于任务相关属性(例如教育背景、任期和职能背景)的一致性联合而形成的。学者们对社会分类型断裂的观点较为一致,认为其对团队具有负向影响[11,16]。然而,信息型断裂研究指出,信息型团队断裂的作用效果取决于情境变量,由此学者们呼吁应更多地关注信息型断裂产生正向或负向影响的边界条件[7,11,17]。
团队创造力是指由团队成员产生的关于产品、服务、流程和程序的新颖、有用的想法[18]。从本质上来说,团队创造力产生过程不仅是成员对多元化信息进行精细化加工的过程,也是一个涉及成员间社会情感的过程[15]。信息型断裂可以通过子团队提供异质性信息和知识,具有影响团队创造力的潜力。然而,信息型断裂的存在并不能保证团队创造力产生,即信息型断裂是团队创造力的充分非必要条件。其原因在于,团队断裂对团队知识加工过程和情感过程的影响具有不确定性。团队断裂的信息分类加工模型指出,一方面,信息型团队可能激发团队成员对不同观点的深入思考;另一方面,信息型断裂可能带来子团队间的情感冲突[14]。信息型断裂如何影响团队创造力取决于团队如何利用信息型断裂带来的知识以及处理因断裂产生的人际/社会情感问题。因此,本研究选取团队知识利用和团队活力作为中介变量,分别代表团队任务知识加工过程和社会情感过程,探求信息型断裂如何影响团队创造力。其中,知识利用是指成员通过交换和利用团队内所拥有的知识与技能完成团队任务的程度[19];团队活力是指成员对团队的满意程度,以及继续维持本团队成员身份的意图[20]。
情绪调节最初是一个个体层面的概念,是指个体在情绪发生过程中对情绪体验与表达施加影响的过程[21]。目前,情绪调节研究主要集中在个体层面,将情绪调节视为个体技能或特质。个体在情绪调节策略运用上存在差异,最常用和有价值的策略是认知重评与表达抑制[21-22]。认知重评是先行关注的情绪调节策略,指个体试图以一种更加积极的方式理解并合理化(负性)情绪事件。表达抑制是反应关注的情绪调节策略,指个体通过调动自我控制能力并启动自我控制过程抑制将要发生或正在发生的情绪表达行为。
现有研究表明,成员个体情绪调节策略会对团队产生影响。团队成员面对相似的工作环境,在日常工作中频繁交互,因而个体情绪调节在其互动中会被放大[23]。一个典型的例子是具有高超情绪调节能力的个体可以在团队成员间的人际关系处理方面起润滑剂和安慰剂的作用。尽管个别成员情绪调节策略有所不同,但随着时间流逝,其参与的团队互动可能提升整个团队情绪调节水平。此外,也有学者将团队情绪调节方式视为一种集体规范[24],发现团队成员在长期互动与发展中更倾向于采用某种特定的情绪调节方式/策略,从而形成团队情绪调节规范。然而,现有研究对于成员个体情绪调节影响团队过程和产出的关注较少[25]。因此,本研究试图探讨团队成员不同情绪调节策略在团队层面的作用机理,深入理解团队层面情绪调节策略对信息型断裂与团队创造力关系的影响。
综上,基于信息分类加工模型[14]、团队创造力双过程模型[15]和情绪调节过程[21],本文构建如下研究模型。本研究提出,信息型断裂与团队创造力的关系取决于团队成员不同的情绪调节策略,知识利用和团队活力在这一过程中起间接作用。
图1 研究理论模型
Fig.1 Research model
当团队成员更多地采用认知重评的情绪调节策略时,信息型断裂有利于团队创造力。首先,信息型团队断裂能够将子团队间在知识、观点方面的不同外显化,认知重评促使团队成员从建设性角度理解不同观点的作用[21],进而对任务和问题产生新的、全面的认识。其次,来自其他成员的积极评价可以提高成员自身积极的情感体验[21]。以往研究发现,团队积极情绪有利于成员认知范围拓展,提高认知灵活性[26],使团队成员更容易在不同的观点间建立联系,提高创造积极性。最后,从社会互动角度出发,团队成员间的积极评价有利于团队内部良好人际关系建立,为创新活动提供社会情感支持[27]。因此,本研究提出以下假设:
H1:当团队成员认知重评水平较高时,团队信息型断裂与团队创造力正相关。
认知重评有助于开放、协作的团队氛围形成,可以帮助信息断裂团队提高知识利用水平,增强团队创造力。信息型团队断裂能够将子团队间在知识、观点方面的不同外显化,而团队成员情绪调节能够极大地影响团队对于上述知识和观点的利用水平。当团队成员使用认知重评的情绪调节策略时,子团队之间会对彼此观点重新进行正向评估,试图从积极角度理解不同观点对问题解决的作用[21]。此外,当认知重评能力强的团队成员遇到冲突或不同时,会从积极角度出发,利用情绪调节机能,将注意力转移到共同任务目标上,并在成员之间建立共识,从而促进团队对知识的整合性利用。因此,充分考虑因信息型断裂产生的子团队间不同知识和观点,团队成员对彼此想法和建议更具开放性,进一步促进团队知识利用水平提升,形成良性知识利用循环。
较高的团队知识利用水平意味着团队充分考虑来自不同成员和子团队的观点与信息,可以帮助团队成员从多个角度看待问题,克服自我中心和自我服务偏差,更全面地了解当前任务[28],对问题产生系统性甚至全新的理解,实现知识重构与整合,产生更具创造性的想法。此外,知识利用可以激励团队成员主动学习不同的想法和观点,阐述与任务相关的信息,并探索不同想法间潜在但被忽略的联系。因此,团队创造力水平得以提高[19]。基于此,本研究提出以下假设:
H2:知识利用在认知重评与信息型断裂的交互项和团队创造力关系中起间接作用。
认知重评有助于提高信息型断裂团队活力,从而提升团队创造力水平。认知重评使团队成员对子团队间不同意见的评估更加正向和具有建设性,有助于团队成员获得被尊重感,增加其积极情绪体验[21],认同自身所在团队,从而提高团队成员情感承诺水平以及团队活力。此外,从社会互动角度看,对他人观点的积极评价有利于与他人建立良好的人际关系。因此,团队成员之间的情感关系得以加强。当团队成员之间具有较强的情感连接时,团队活力水平较高[20]。
团队活力是一个长期导向构念,着眼于团队可持续保持的效率[29]。考虑到团队共同命运和未来,团队成员更有可能通过付出额外努力帮助团队获取长期成功。团队活力所产生的情感纽带可以持续激励团队成员努力工作,为完成任务不断贡献新想法、新点子,增强团队成员内部动机,这是团队创造力的重要前因变量[30]。此外,创造性活动是一个充满不确定性和风险性的活动,团队成员不可避免地会遇到各种挫折和困难,而团队活力产生的情感连接可以提供社会和情感支持,鼓励团队成员共同面对困难与挑战。基于此,本文提出如下假设:
H3:团队活力在认知重评与信息型断裂的交互项和团队创造力关系中起间接作用。
当团队成员采用表达抑制情绪调节策略时,信息型断裂会抑制团队创造力。首先,在面对因信息型断裂带来的子团队间观点分歧时,团队成员会不自觉地产生抵抗甚至沮丧等消极情感[8]。团队表达抑制规范需要团队成员有意识地抑制这种情绪表达[21],因为这会占用团队成员的注意力、控制力等资源,使团队成员无法准确、全面理解其他成员观点,从而降低整合不同观点的可能性。其次,对情绪表达的抑制使团队成员产生非真实自我的感知 [22],降低成员对团队的评价,使团队成员陷入消极情绪的恶性循环。人类具有减少消极体验的倾向[31],因此成员会试图疏离团队和团队任务,甚至产生脱离团队的想法。在这种情况下,团队成员目标仅仅是完成最低工作要求,而非产生创造性想法,因而会降低团队创造力水平。基于此,本文提出以下假设:
H4:当团队成员表达抑制水平较高时,团队信息型断裂与团队创造力负相关。
表达抑制不利于信息型断裂团队知识利用,从而降低团队创造力水平。表达抑制需要调用团队成员认知、心理等资源,抑制因面对子团队分歧和非真实自我产生的抵抗、沮丧、痛苦等消极情绪,对个体有限资源的占用使成员无法准确、深入地理解自子团队间的异质性想法,因而无法理解各种观点的内在逻辑和可能存在的联系,甚至对其他成员和子团队的观点产生负面评价[22]。这会进一步降低子团队之间的沟通意愿,甚至导致沟通障碍,使团队成员间知识共享和知识利用水平下降。
当知识利用水平较低时,团队成员以及子团队拥有的异质性信息和观点得不到有效分享,即子团队间不了解彼此观点。团队创造力产生需要不同知识要素之间建立联系,而当团队成员知识共享水平较低时,子团队和团队成员更愿意在自己熟悉的领域依照惯常思路解决问题,而无法利用团队成员拥有的各种知识对问题进行全面理解,因而难以在不同观点间建立创新性连接。因此,本研究提出以下假设:
H5:知识利用在表达抑制与信息型断裂的交互项和团队创造力关系中起间接作用。
表达抑制会给信息型断裂团队带来消极影响,从而威胁团队创造力水平。面对子团队间的观点差异,团队成员会产生对抗等消极情绪[8]。表达抑制要求团队成员付出额外努力,遏制将内在消极情绪外化为行为表达的倾向,带来的资源消耗会使团队成员产生工作耗竭感[22]。根据资源保存理论,当团队成员自身资源被损耗时,他们会采取各种措施保护现有资源或弥补已经耗损的资源[31]。因此,团队成员会从心理上对团队和任务产生疏离感。此外,虽然抑制愤怒等消极情绪的外向化表达可能会降低关系冲突水平,但这一作用只适用于短期关系冲突。从长期来讲,随着被抑制的消极情绪积累,团队成员存在爆发更大冲突的可能性。因此,团队活力会受到抑制。
较低水平的团队活力意味着团队成员间缺乏情感联系,成员对团队的满意度下降。在这种情况下,成员对团队的认同感和归属感降低,对团队集体目标的承诺感下降。因此,团队成员工作动机减弱,工作卷入程度降低,即使勉强留在团队,其工作目标也是完成最低工作要求,而非进行创造性产出。因此,本文提出以下假设:
H6:团队活力在表达抑制与信息型断裂的交互项和团队创造力关系中起间接作用。
本研究使用调查问卷方式收集数据,样本来自山东、陕西等地7家高新技术企业研发团队。为有效降低共同方法偏差的影响,问卷分为两个部分:第一部分包括团队成立年限、团队规模和团队创造力,由团队领导填写;第二部分包括团队成员人口统计学特征(性别、年龄、教育程度、职能背景等)、情绪调节策略,以及团队层面的知识利用、团队活力和关系冲突。为提高问卷质量和回收率,采用研究人员现场发放问卷、被试现场填写问卷方式。参与问卷调研的团队有121个,其中团队领导121名,团队成员720名。信息型团队断裂计算需要团队所有成员的人口统计信息,否则就会出现随机系统偏差[32],降低研究结果的可靠性和稳定性。由于员工请假和出差等情况,在数据收集过程中并不能保证100%的参与率,团队组成相关研究表明,80%的团队成员参与率是可接受的标准[9,18]。因此,本研究将80%的团队内部参与率作为样本筛选标准。在剔除不合格问卷并确保每个团队具有80%以上的问卷回复率后,最终得到106个团队566个成员有效匹配问卷,整体有效问卷回收率为79.90%。有效样本的团队规模(不包括团队领导)介于3~12之间,平均团队规模为5.338,男性占62.873%,平均年龄为29.918。
变量测量题项均来自成熟量表,涉及英文题项的量表在翻译过程中使用标准回译程序,问卷中,题项采用7级里克特量表进行测量。
信息型团队断裂强度。本研究采用ASW方法计算团队断裂强度[33],选择团队成员教育专业背景、职能背景和工作年限3个指标测量团队信息型断裂强度。上述3个属性能够较为全面地反映成员在任务相关属性方面的差异性,广泛应用于信息型断裂强度评价[7,9]。根据ASW算法所得到的信息型断裂强度取值范围介于0~1之间。在本研究中,根据ASW方法计算的各团队信息型断裂强度范围为0.228~0.875。
情绪调节策略。本研究采用Gross&John[21]的量表测量不同情绪调节策略。其中,认知重评包括6个题项,表达抑制包括4个题项。认知重评典型题项如“面对压力时,我会用正确的思考方式来让自己保持冷静”,Cronbach's alpha系数为 0.898;表达抑制典型题项如“我的情绪状态只有我自己知道”,Cronbach's alpha系数为0.837。
知识利用。知识利用测量题项来自Sung&Choi[19]的研究成果,包括3个测量题项,典型题项如“团队成员的专业知识和技能在团队任务完成过程中得到了有效的利用”。Cronbach's alpha系数为 0.825。
团队活力。团队活力测量题项来自Hu&Liden[20]的研究成果,包括12个题项,典型题项如“加入这个团队后,我个人福祉得到了提升”。Cronbach's alpha系数为0.916。
团队创造力。团队创造力的量表来自Shin&Zhou[18]的研究成果,该成熟量表被广泛应用于团队创造力相关研究,由团队领导打分产生,具有良好的信度与效度,共4个题项,典型题项如“您领导的团队是创造性的”。Cronbach's alpha系数为 0.922。
控制变量。首先,本研究控制团队规模和团队成立年限。其次,为分析信息型断裂对团队创造力的独特影响,控制教育专业多样性、职能多样性和工作年限多样性。由于教育专业和职能背景均属于类别变量,因而采用Blau指数方法计算教育专业多样性、职能背景多样性,其公式为D=1-∑pi。其中,pi为第i个类别中成员所占比例。因为工作年限为连续变量,故采用标准差计算工作年限多样性。最后,由于断裂可能带来团队冲突并对团队过程和结果产生影响,因而本研究控制团队关系冲突,其测量借鉴Pelled等[34]的研究成果,共4个题项,典型题项如“团队成员间情绪冲突频繁”,Cronbach's alpha系数为 0.830。
本研究实证分析包括以下步骤:描述性统计;验证性因子分析;聚合分析,检验将个体层面数据聚合到团队层面的可行性;假设检验。
各变量描述性统计结果,包括均值、标准差和相关系数见表1。表1结果显示,核心变量间的相关系数与本研究假设基本一致。
表1 描述性统计结果与AVE平方根
Tab.1 Results of descriptive statistics and the square roots of AVE
均值标准差1234567891011121.团队成立时间33.90110.215-2.团队规模5.3382.5070.079-3.专业多样性0.3450.1770.1860.053-4.工作年限多样性7.8578.6930.011-0.1220.050-5.职能多样性0.5290.1720.1300.0740.0450.069-6.关系冲突3.1630.655-0.009-0.0660.0720.0910.0860.9047.信息型断裂0.6120.1840.1020.0290.1850.209*0.226*0.160-8.认知重评5.7601.0620.046-0.082-0.0650.0180.057-0.290*0.1120.8339.表达抑制4.3550.8310.118-0.105-0.0470.0230.062-0.1040.1580.356**0.81110.知识利用5.2450.5710.0360.0800.125-0.0140.076-0.185-0.0220.028-0.1510.87411.团队活力5.3670.954-0.0130.1260.033-0.1070.044-0.198*-0.0510.212*0.1360.287*0.89212.团队创造力5.4220.833-0.109-0.078-0.038-0.0940.136-0.209*-0.0160.302**0.1540.480**0.335**0.778
注:团队成立时间的单位为月;*p<0.05;**p<0.01;对角线上的值为各变量的AVE的平方根,加粗显示
本研究分析模型拟合度,检验数据与模型间的匹配程度,四变量模型和单变量模型各项拟合指标见表2。
表2 模型拟合度结果
Tab. 2 Results of model fit
模型χ 2/dfpRMSEGFIIFICFITLI四变量模型1.333>0.050.0700.9350.9230.9030.912单变量模型4.067<0.010.1510.7860.6490.7270.836标准<2.00>0.05<0.08>0.90>0.90>0.90>0.90
结果显示,四变量(知识利用、团队活力、关系冲突和团队创造力)模型中各拟合度指标均良好,且四变量模型的拟合度明显优于单一变量模型。因此,本研究数据与模型间的匹配度较高。
验证性因子分析包括信度和效度检验,效度包括聚合效度和区分效度,聚合效度根据因子载荷水平加以判断。本研究中,所有变量测量题项因子载荷均高于0.70,说明变量具有较好的聚合效度。区分效度使用两种指标衡量,表1显示,所有变量AVE的平方根均大于0.70,且每个变量的AVE平方根均高于该变量与其它变量的相关系数,说明变量具有较好的效度。
本研究利用内部一致性系数Cronbach's alpha系数衡量变量信度。根据前文结果,所有变量的Cronbach's alpha系数均高于0.70,表明变量均具有较好的信度。
本研究所涉及变量均为团队层面变量,其中,团队创造力相关数据由团队领导打分获得。在团队情绪调节研究中,普遍以个体情绪调节策略水平加总平均反映团队整体情绪调节水平[25]。因此,不对情绪调节策略所涉及的两个变量(认知重评和表达抑制)进行聚合分析[35]。知识利用、团队活力和关系冲突由团队个体成员对团队整体进行评价,因而需要检验个体团队成员的回答是否具有足够且稳定的组内一致性和组间差异,即进行聚合分析,包括3个指标,Rwg、ICC(1)和ICC(2),具体结果见表3。
表3 聚合分析统计指标结果
Tab.3 Results of aggregation analysis index
变量Rwg均值Rwg最小值ICC(1)ICC(2)知识利用0.8980.7450.1860.549团队活力0.9280.7190.2300.615关系冲突0.9040.8200.2540.640
注:团队平均规模K=5.34
表3结果显示,各变量Rwg的最小值及均值高于0.70,即各变量具有较高的组内一致性;ICC1的值均大于0.12,即各变量具有足够的组间差异;ICC2的值与文献报告结果一致,说明各变量组间差异具有稳定性。因此,知识利用、团队活力和关系冲突均可以将其个体层面数据聚合到团队层面。
本研究使用SPSS20.0对假设进行检验。为避免潜在共同方法偏差的影响,回归分析中对变量进行中心化处理。此外,鉴于认知重评策略和表达抑制策略在理论上通常不能共存,对上述两种策略分别进行回归。
为检验H1和H2,本研究首先以团队创造力为因变量进行分步回归,结果见表4。表4结果显示,信息型断裂与认知重评的交互项对团队创造力存在显著影响(β=0.612, p<0.001),信息型断裂与表达抑制的交互项对团队创造力存在显著影响(β=-0.533, p<0.001)。因此,H1和H2得到初步支持。本研究利用Aiken & West[36]的方法对认知重评和表达抑制的调节作用进行简单斜率分析,结果见图2和图3。图2结果显示,当认知重评水平较高时,信息型断裂与团队创造力间的关系显著正相关(b=0.652, t=2.232);当认知重评水平较低时,信息型断裂与团队创造力间的关系显著负相关(b=-0.472, t =-1.996)。图3结果显示,当表达抑制水平较高时,信息型断裂与团队创造力间的关系显著负相关(b=-0.317, t =-2.205);当表达抑制水平较低时,信息型断裂与团队创造力之间的关系不显著(b=0.095, t=0.236)。图2和图3进一步验证了H1和H2。
表4 以团队创造力为因变量的分步线性回归结果
Tab. 4 Hierarchical regression results of team creativity as dependent variable
变量团队创造力模型1模型2模型3模型4控制变量成立年限0.0160.0130.0100.013团队规模0.0710.0590.0560.061专业多样性0.184*0.1840.1900.187工作年限多样性0.0930.0970.0840.086职能多样性0.1310.1180.0940.105关系冲突-0.358**-0.324**-0.257*-0.264**自变量信息型断裂0.1190.090-0.106认知重评0.180+表达抑制0.104交互项信息型断裂*认知重评0.529***信息型断裂*表达抑制-0.335**F1.1471.3623.014***2.750**调整后的R20.0200.0270.1830.142Δ R20.1050.0230.1540.109
注: *p<0.05;**p<0.01;***p<0.01;模型4的ΔR2是以模型2为基础计算的
图2 认知重评策略调节信息型断裂与团队 创造力间关系的简单斜率检验结果
Fig. 2 Simple slope test for the moderating effect of cognitive reappraisal on the relationship between informational faultlines and team creativity
随后,为检验H3—H6,本研究利用Process Model 8进行分析,结果见表5。结果显示,当团队成员认知重评水平较高(+1SD)时,知识利用和团队活力在信息型断裂—团队创造力关系间具有显著间接效应(b=0.337, 95% CI [0.194, 1.385];b=0.182, 95% CI [0.068,0.833]);当团队成员认知重评水平较低(-1SD)时,知识利用和团队活力的间接效应均不显著(b =-0.139, 95% CI [-0.726, 0.259];b =-0.064, 95% CI [-0.541, 0.216])。因此,H3和H4得到支持。当团队成员认知重评水平较高(+1SD)时,知识利用在信息型断裂—团队创造力关系间具有显著间接效应(b =-0.165, 95% CI [-0.952, -0.006]),团队活力的间接效应不显著(b =-0.102, 95% CI [-0.814, 0.726]);当团队成员认知重评水平较低(-1SD)时,知识利用和团队活力的间接效应均不显著(b =0.091, 95% CI [-0.749, 0.661];b =0.014, 95% CI [-0.637, 0.958])。因此,H5得到支持,H6未得到实证支持。
随着工作团队构成多元化,“人以群分”的团队断裂现象越来越普遍。本研究提出并检验不同情绪调节策略对信息型团队断裂和团队创造力关系的调节作用,进一步探讨知识利用和团队活力在这一调节关系中的中介作用,通过构建理论模型,提出并验证相应假设,得出以下结论:
图3 表达抑制策略调节信息型断裂与团队 创造力间关系的简单斜率检验结果
Fig.3 Simple slope test for the moderating effect of expression suppression on the relationship between informational faultlines and team creativity
(1)团队成员认知重评正向调节信息型断裂与团队创造力间的关系,即当团队成员的认知重评水平较高时,信息型团队断裂与团队创造力之间存在正向关系。这一结论与以往研究发现相一致[21,25]。当团队成员更多地采用认知重评策略时,能够以更具建设性的积极方式看待不同子团队在观点上的分歧和冲突,断裂所构建的资源优势得以发挥,即认知重评能够更好地帮助团队成员创造性利用信息型断裂子团队异质性信息,提高团队创造力水平。
(2)知识利用、团队活力在信息型断裂与认知重评交互项和团队创造力的关系中起间接作用。这表明当团队成员认知重评水平较高时,信息型断裂通过提高团队成员知识利用水平和优化团队情感过程为团队创造力提供支撑。
(3)团队成员表达抑制负向调节信息型断裂和团队创造力间的关系,即当团队成员表达抑制水平较高时,信息型断裂与团队创造力负相关。当团队成员更多地采用表达抑制的策略时,从长期看情绪体验与表达的不一致会使成员产生倦怠感和疏离感,从而抑制创造力发挥,即表达抑制会破坏团队创造性发展过程。Jiang等[25]认为,表达抑制能够减少团队人际冲突,从而为团队合作创造一定的有利条件。然而,本研究结果发现,表达抑制并不能为团队利用信息型断裂促进团队创造力提升创造有利条件。表达抑制情绪调节策略更多地占用了团队成员的认知、注意力等资源,因而不能帮助团队成员很好地利用信息型断裂带来的创造性资源。
表5 被中介的调节效应检验结果
Tab.5 Results of the mediated moderation effect
调节变量中介变量取值效应值b95%置信区间结果认知重评知识利用高(+1SD)0.337(0.194, 1.385)H3得到支持低(-1SD)-0.139(-0.726, 0.259)团队活力高(+1SD)0.182(0.068, 0.833)H4得到支持低(-1SD)-0.064(-0.541, 0.216)表达抑制知识利用高(+1SD)-0.165(-0.952, -0.006)H5得到支持低(-1SD)0.091(-0.749, 0.661)团队活力高(+1SD)-0.102(-0.814,0.726)H6未被支持低(-1SD)0.014(-0.637, 0.958)
(4)知识利用在信息型断裂与表达抑制交互项和团队创造力的关系中起间接作用。这一结果说明,当团队成员表达抑制水平较高时,成员因无法较好地整合利用团队所拥有的知识资源而抑制团队创造力提升。此外,团队活力在信息型断裂与认知重评交互项和团队创造力关系间的间接作用不显著,可能原因在于,表达抑制这一情绪调节策略可以有效抑制消极情绪以及情绪冲突表达,因而未对以情感连接为核心的团队活力造成显著影响,这与Jiang[25]的观点一致。同时,这一结果提示,表达抑制对团队产出的影响并非是线性的消极或积极,而可能存在复杂“双刃剑”效应。
(1)本研究首次从情绪调节过程视角出发,探讨团队成员不同情绪调节策略对于信息型断裂和团队创造力间关系的影响。在存在断裂的团队中,成员会不可避免地体验到因分歧和冲突带来的消极情绪[8],在上述情境下开展创造性工作本身就是情绪充斥的过程。因此,信息型断裂能够为团队创造力提供重要资源和能力,然而这一优势能否发挥作用取决于团队成员所采取的情绪调节策略。通过将团队成员的情绪调节策略与团队断裂研究相结合,拓展了信息型团队断裂的调节机制研究。
此外,与以往研究将团队情绪调节作为单一维度构念[25]不同,本文借鉴个体层面研究[21],将团队情绪调节区分为认知重评和表达抑制,揭示认知重评的积极作用以及表达抑制可能存在的复杂作用,深化了对团队层面情绪调节策略作用机制的理解和认识。
(2)考虑信息型团队断裂与团队创造力之间存在的双重作用路径,进一步打开二者作用关系的“黑箱”。基于任务知识加工过程、社会情感过程在信息型断裂与不同情绪调节策略交互项和团队创造力关系间起间接作用,现有研究普遍关注基于任务知识加工过程的作用,忽略了社会情感过程的中介作用以及多重中介存在的可能性[3,10,12]。本文将知识利用和团队活力纳入研究框架,提出并实证检验知识利用、团队活力在信息型团队断裂和团队创造力间的中介作用,是对以往研究的有益补充,丰富了团队断裂中介机制研究。
(1)随着团队构成多元化,团队断裂现象越来越普遍。管理者需要意识到断裂并不一定会带来负向效应。如果断裂形成是基于任务知识相关的特质,如教育背景、职能背景等,那么因断裂形成的子团队就具有激发团队创造力的潜力。因此,在团队配置上,领导者可以将员工任务相关特质纳入考虑范畴。
(2)信息型断裂对于团队创造力的影响在一定程度上取决于团队成员如何调节自身情绪。管理者和团队领导者可以通过培训、反馈、奖励等措施鼓励团队成员采用特定的情绪调节策略(如认知重评),避免使用表达抑制策略,有助于团队成员知识利用水平提升,从而促进团队创造力提升。最后,管理者可以动态监测团队知识利用水平和团队活力水平,发现问题并通过一定方式加以引导,及时纠正和解决问题,从而在激烈的竞争中赢得先机。
首先,本研究实证数据为横截面数据,因而只能探讨变量间的相关关系,而不能检验因果关系。未来可以通过一定的研究设计获取纵向数据,检验信息型断裂、知识利用、团队活力和团队创造力间的因果关系。其次,本研究样本数据取自陕西、山东等地企业,在一定程度上会影响研究结论的外部效度。后续可将本研究理论模型拓展至其它情境,如销售型团队和服务型团队等,收集更广泛的样本,进一步提升研究结论的普适性。最后,本研究仅考虑了情绪调节策略的调节作用,未同时考虑其它情境因素。未来研究可进一步选取更多重要情境变量,这对于全面揭示信息型断裂对团队创造力的作用具有重要理论意义和实践价值。
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