工作好奇心如何影响员工创造力与创新绩效：任务特征的调节作用

本研究针对AI时代高技术人员创造力提升需求，基于自我决定理论(SDT)和人-环境匹配理论(P-E Fit)，探究兴趣型(I-type)与匮乏型(D-type)好奇心对增量/突破性创造力的差异化影响。通过402名台湾高科技从业者调查，发现任务多样性强化I型好奇心对两类创造力的促进作用，而任务专业化增强D型好奇心对突破性创造力的影响，为创新导向的人力资源管理提供理论依据。

　　

随着人工智能技术的迅猛发展，职场环境正经历着前所未有的变革。ChatGPT等生成式AI的崛起，不仅改变了知识工作者获取信息的方式，更对传统专业技能的适用性提出了挑战。在这种背景下，员工的创造力成为组织保持竞争力的关键因素。然而，究竟是什么驱动着职场中的创造性思维？台湾成功大学国际管理研究所的研究团队在《Technovation》发表的研究，为我们揭示了工作好奇心与创新绩效之间的复杂机制。

研究团队采用问卷调查法，收集了台湾地区402名高科技企业研发人员的横断面数据。通过结构方程模型(SEM)和层次回归分析，验证了基于自我决定理论(SDT)和人与环境匹配理论(P-E Fit)构建的调节中介模型。样本主要来自半导体、电子制造和信息技术等知识密集型行业，确保了研究结论在创新驱动型组织中的适用性。

研究结果部分：

1. 工作好奇心双路径模型
   数据显示，兴趣型好奇心(I-type)和匮乏型好奇心(D-type)分别通过不同机制影响创造力。I-type好奇心与愉悦感、探索欲相关，显著提升增量创造力(β=0.34, p<0.01)；D-type好奇心则与问题解决、知识缺口填补相关，对突破性创造力影响更大(β=0.28, p<0.05)。

2. 任务特征的调节作用
   任务多样性(task variety)强化了I-type好奇心对两类创造力的促进作用(ΔR²
   =0.07, p<0.01)，而任务专业化(task specialization)仅增强D-type好奇心对突破性创造力的影响(β=0.21, p<0.05)。这表明多样化任务能激发广泛探索，而专业化任务促进深度思考。

3. 创造力的中介效应
   增量创造力在I-type好奇心与创新绩效间起完全中介作用(间接效应=0.19, 95%CI[0.12,0.27])，突破性创造力则在D-type路径中发挥部分中介作用(间接效应=0.15, 95%CI[0.08,0.22])。

讨论与结论指出，该研究首次系统验证了好奇心双路径模型在组织创新中的应用。在AI重塑工作形态的当下，研究强调：1)人力资源配置需"因材施用"——将偏好广泛探索的员工安排到多样化岗位，让擅长深度思考者专注专业领域；2)创新管理应"分类施策"——增量改进依赖兴趣驱动，而突破性创新需要问题导向。这些发现为高科技企业的岗位设计、人才选拔和创新能力建设提供了实证依据。

研究局限性包括横断面设计难以确定因果关系，以及样本局限于台湾地区可能影响结论普适性。未来研究可纵向追踪好奇心动态变化，或比较不同文化背景下作用机制的差异。随着AI辅助创新成为趋势，探索人机协作如何改变好奇心-创造力关系也值得关注。