深入了解这位创新者：自我调节过程中分歧性与趋同性因素之间的相互作用

《Journal of Occupational and Organizational Psychology》：A closer look at the innovator: The interplay between divergent and convergent processes of self-regulation

　　摘要

创造力和创新对于现代组织至关重要。虽然已有大量研究帮助我们更好地理解了日常工作中的创造力，但对于个体在实施创新项目期间如何实现创造性表现却关注甚少。我们阐述了发散性和收敛性自我调节过程之间的辩证互动，这种互动支持了创新项目中的创造性表现。我们认为，发散性的探索导向通过激发对新奇的广泛搜索和促进迭代（反复的实验与改进循环）来贡献于创造性表现。收敛性的自我调节过程——结果导向和计划——加强了发散性过程与创造性表现之间的联系。具体来说，结果导向确保了有针对性的探索和持续的目标追求，而计划则为迭代努力提供了方向，使其朝着创新目标前进。为了验证我们的假设，我们从104对员工与管理者中收集了关于200个创新项目的数据。我们使用多层次建模来分析管理者对项目特定创造性表现的评价在个体内部和个体之间的差异。员工的探索导向与其创造性表现呈正相关，这种关系通过迭代得到中介作用，并受到结果导向的调节。计划则逐步预测了创造性表现。我们讨论了本研究对有效创新管理的启示。

引言

创新，即新产品和过程的开发与实施（Amabile, 2000），是推动组织成功和生存的重要因素，而这种创新的动力源于创造力，即产生新颖且有用的想法（Amabile, 1983; Zhou & Shalley, 2011）。创造力不仅在创新的初始阶段至关重要，而且贯穿于创新项目的所有阶段（Rosing et al., 2018）。当员工朝着创新目标努力时，他们需要完善和修订初步想法，探索新兴机会，并创造性地解决在实施想法过程中遇到的问题。尽管创造力对创新项目成功的重要性得到了广泛认可，但其心理基础尚未得到充分理解，因为关于创造力和创新的研究是分开发展的（Baer, 2012）。创造力研究将创新分为不同的、依次进行的部分，并主要关注早期阶段的想法生成，而不是员工在实施想法过程中展现的创造性表现（例如，Amabile, 1988; Farr et al., 2003）。此外，研究通常关注的是日常工作中的创造力，而不是创新项目的背景。另一方面，创新研究则集中于团队或组织层面成功实现想法的前提和后果。然而，它没有考虑负责创新的个体所展现的自我调节过程和创造性表现。本文旨在通过采取辩证视角，审视员工在实施创新项目过程中所表现的创造性表现，从而弥合创造力和创新研究的差距。辩证视角的一个前提是，激发创新的想法本质上是动态的。初始想法并非固定不变，而是通过在互补过程中的互动演变而来，其中员工作为积极主体，将想法塑造成创新的成果（Eisenhardt et al., 2010; Faems & Subramanian, 2013; Frese & Zapf, 1994; Grimpe et al., 2019）。创新项目往往不仅在最初的idea生成阶段失败，而在随后的阶段失败，这些阶段员工需要将初始想法转化为可行的成果（Birkinshaw et al., 2011）。因此，了解员工在设定目标后所参与的能动过程非常重要（Diefendorff et al., 2000）。因此，我们的研究问题关注的是人们在从事创新项目时如何有效地自我调节。关于自我调节的研究探讨了个体如何调整自己的思想、情绪和行为以实现目标（Carver & Scheier, 1998）。然而，自我调节的文献迄今为止主要集中在追求明确定义的目标以及可以通过清晰步骤完成的任务上（Ivcevic et al., 2024），而对创造力和创新的关注较少（Ivcevic & Nusbaum, 2017; Jalonen, 2012）。与常规任务不同，创新通常始于定义不明确的问题和目标，涉及试错（Amabile, 1996; Simonton, 2015），并且以高度的不确定性和失败为特征（George, 2007）。这些创新的特点对自我调节提出了双重要求（Bledow et al., 2009a, 2009b）。一方面，员工必须进行广泛而灵活的探索——寻找新的方法和解决方案，并根据任务需求调整方法；另一方面，他们必须保持对创新目标的关注，为努力提供结构，并在创新固有的不确定性和挫折中坚持不懈。我们借鉴创造力和创新的辩证视角，发展并测试了一个模型，描述了塑造个体追求创新的自我调节过程（Bledow et al., 2009a; Hieronymi, 2013; Rosing et al., 2011）。这一视角认为，创新并非以线性或有序的方式推进，而是从发散过程（如探索，Bledow et al., 2009b）和收敛过程（如规划和构建未来行动，Gerlach & Brem, 2017; Revilla & Rodriguez-Prado, 2018; Thompson, 2003）之间的持续张力和动态互动中产生的。因此，管理创新需要个体整合这些发散性和收敛性的自我调节过程，并在灵活性和结构之间进行权衡——这使得创新成为一个特别复杂和具有挑战性的任务（Bledow et al., 2009a）。尽管学者们普遍同意这两种形式的自我调节对创新都是必要的，但它们在追求目标过程中的相互作用机制仍不够明确（Paulus et al., 2018; Revilla & Rodriguez-Prado, 2018）。我们的研究通过三个相互关联的贡献直接填补了这一空白：首先，我们将注意力从早期阶段的想法生成和日常创造力转向了使个体在实施创新项目期间能够实现创造性表现的自我调节动态；其次，我们将创造力和创新的辩证视角扩展到个体层面，并展示了其生成可实证验证预测的实用性；第三，我们为日益增长的关于自我调节和创造力的文献做出了贡献，这种文献超越了传统上对明确定义的目标和任务的关注（De Stobbeleir et al., 2011; Ivcevic et al., 2024; Zielińska et al., 2022）。与自我调节在个体内部动态上的概念强调一致，我们的实证方法捕捉了自我调节过程和创造性表现在个体内部和个体之间的差异。

理论与假设发展

自我调节是指个体为了追求个人或社会认为有价值的目标而监控、控制和调整自己的思想、情绪和行为的过程（Baumeister & Vohs, 2007）。在本文中，我们关注创新——新产品、过程或实践的开发（Amabile, 2000）——作为个体指向的最终状态，并将创造性表现作为结果变量进行研究。虽然已有研究探讨了各种自我调节过程（如寻求反馈（De Stobbeleir et al., 2011）、情绪调节（Bledow et al., 2013）和灵活性（Ivcevic et al., 2024）如何影响创造力，但研究通常关注的是日常创造力，而不是创新背景下的创造性表现。为了识别支持创新项目创造性表现的自我调节过程，我们采用了辩证视角。创造力和创新的辩证视角（Bledow et al., 2009a）认为，创造性表现需要动态整合竞争时间和资源的互补过程。通过在互补过程之间切换并管理它们之间的张力，可以整合它们对创造力和创新的功能。创新依赖于互补过程之间的动态互动这一观点在创造力和创新研究中有着深厚的根基。基础理论以多种形式描述了这种互动，例如，悖论理论对管理矛盾需求的解释（Miron-Spektor et al., 2011）、进化的变异和选择模型（Campbell, 1960; Staw, 1990）以及设计思维对反复的构思和改进循环的关注（Schon, 1983）。这些视角都认为创新是通过互补过程之间的迭代交替而产生的。在个体自我调节的层面上，应用辩证视角的基本区分在于发散性和收敛性过程（Paulus et al., 2018; Revilla & Rodriguez-Prado, 2018）。发散性的自我调节过程在追求目标的过程中引入了新颖性和变化（Gebert et al., 2010; Rosing et al., 2011），而收敛性的自我调节过程则激发并引导目标追求。尽管发散性过程对于创造力和创新是必要的，因为它们产生了作为创新基础的新颖性（Gupta et al., 2006; March, 1991），但它们还不够充分，需要收敛性过程的补充，后者整合新想法并将其转化为现实世界的解决方案（Harvey, 2014）。这些自我调节过程是动态的，可以在不同个体之间以及同一个体内部随时间变化（Lex et al., 2022; Lord et al., 2010），例如，在两个不同的创新项目中。因此，自我调节的差异有助于解释员工之间的创造性表现差异（Bledow et al., 2022），以及同一员工在多个项目中的创造性表现差异。基于这一理论基础，我们发展了一个概念模型，通过发散性和收敛性自我调节过程来解释创造性表现（见图1）。在个体层面，我们将探索导向确定为一个变量，它反映了员工在工作中实施发散性自我调节的程度。探索导向反映了员工尝试新方法和寻求替代路径的总体倾向，而不是依赖既定的常规（March, 1991; Miron et al., 2004）。在项目层面，我们考察了迭代作为一种可在不同项目之间变化的发散性自我调节过程。迭代涉及一种循环模式，其中一项活动、设计或分析被反复执行，每个循环都包含反馈或新信息，以逐步改进结果（Bledow et al., 2009b）。关于收敛性自我调节，我们关注两个项目层面的过程——结果导向和计划——我们将其理论化为发散性过程与创造性表现之间关系的调节因素。结果导向指的是在追求目标过程中频繁激活对创新成功的积极心理表征（Oettingen, 2012; Oettingen et al., 2001），而计划则涉及通过预见必要的步骤、逻辑排序和组织行为来模拟目标导向的行动（Zacher & Frese, 2018）。在接下来的部分，我们将详细阐述每个自我调节过程，并理论化它们之间的互动如何塑造创造性表现。

图1：概念模型和假设。发散性自我调节过程

创新与其未来导向和对新颖性及变化的强调从根本上不同于常规表现。用March（1991）的话来说，创新主要依赖于探索，而常规表现则依赖于现有知识和能力的利用。利用旨在通过重复、改进和高效执行实现短期绩效，而探索则通过产生新想法、新方法和知识为未来的组织绩效奠定基础（March, 1991）。尽管这两种过程对组织生存都至关重要，但它们竞争稀缺资源，依赖于不同的思维模式，并可能相互干扰。这些权衡和紧张关系在个体层面尤为明显，因为个人的认知、动机和时间资源比在团队或组织层面更为有限（Gupta et al., 2006; O’Reilly & Tushman, 2008）。具有较高探索导向的员工更符合创新的目标，因此我们预期他们在创新项目中会表现出更高的创造性表现。这样的员工将注意力集中在新颖性和变化上，并被激励去实施发散性自我调节过程，包括寻找替代方案、尝试新方法和质疑既定惯例。探索导向反映了好奇心、对不确定性的开放性以及愿意承担风险——这些认知和动机特征已被确定为创造性表现的核心驱动力（George, 2007; Miron-Spektor et al., 2011）。探索性行为在创新努力受到失败、模糊路径或限制的阻碍时变得尤为重要，因为它使个人能够重新定义问题、调整方向并识别可行的替代方案（March, 1991）。尽管其对未来组织绩效至关重要，但许多员工仍倾向于利用现有资源而非进行探索（Raisch et al., 2009）。依靠过去证明成功的常规和程序通常被认为风险更低，且能更直接地帮助实现目标（Kauppila, 2018; March, 2006; Verwaeren & Nijstad, 2022）。具有低探索倾向的员工倾向于以模仿过去成功的方式完成任务，只进行渐进式的调整，并选择能够利用现有专长的活动，而不是涉足新领域（Kirton, 1976）。虽然这种倾向可能有助于提高常规工作的效率，但它可能限制创新项目中的创造性表现。与此推理一致，先前的研究将探索视为一个核心的分歧过程，通过这一过程产生了新的想法、方法和知识（Gupta et al., 2006; March, 1991），并记录了探索与创新行为之间的正向关系（Rosing & Zacher, 2017; Sidhu et al., 2004）。因此，我们提出以下假设：

**假设1：**探索倾向与创新项目中的创造性绩效呈正相关。探索倾向反映了员工在工作中接受新事物的一般倾向，而接下来的讨论将探讨这种倾向如何在具体的创新项目中得到体现。由于实现创新成果所需的行为无法提前完全确定，探索往往需要反复的尝试和调整。因此，具有探索倾向的员工通过迭代循环进行尝试、反馈和调整，将对新事物的开放态度转化为具体的、适应性行动（Amabile & Pratt, 2016; Rosing et al., 2011）。在项目层面，这种分歧性自我调节的一个核心表现是迭代。迭代通常被描述为一个循环过程，在这个过程中，工作通过重复的执行、评估和修订而不断进步（Brown, 2008）。在本研究中，我们使用“迭代”一词来指代这种与先前工作的循环性重新接触，并将其视为一个分歧性过程，因为它涉及重新审视已经做出的决定并引入新的替代方案，而不是线性地向结束推进。重要的是，即使现有解决方案已经足够，探索倾向较低的个人也会进行迭代；然而，探索倾向较高的个人倾向于重新审视和修改工作，以超越现状，追求创新和改进。从这个意义上说，迭代代表了探索倾向的行为体现，使个人能够不断挑战、完善和完善新想法。从创造力和创新的辩证视角来看（Bledow et al., 2009a, 2009b），迭代作为一个关键的分歧过程，履行了两个核心功能：首先，在目标或实现目标所需的步骤一开始就无法完全定义的情况下，迭代是必不可少的。在这种条件下，目标追求是通过试错来实现的（Amabile, 1996; George, 2007; Simonton, 2015），其特点是高不确定性和频繁的失败（George, 2007）。在这种情况下，单靠增加努力并不一定能提高绩效（Gardner, 2012）。相反，进步取决于根据反馈和新见解调整和重新导向先前行动的能力。通过摆脱僵化的线性目标路径，强调灵活性和响应性，迭代使个人能够识别机会，从失败中学习，并在创新工作中调整行动方向。其次，迭代帮助个人管理新颖性与实用性之间的内在矛盾（Amabile, 1983; Kaplan & Vakili, 2015），这些是创造力的核心特征（Harvey & Berry, 2023）。如果过早试图同时满足这两个标准，可能会导致过早放弃那些新颖但尚未充分发展的想法（Jin & Chua, 2024）。初步想法往往更注重新颖性而非可行性（Sharma, 1999），但通过迭代循环，个人可以逐步完善想法，提高其可行性并增加其最终实用性。迭代允许个人重新审视早期的决定，根据新信息重新解释问题，并根据经验学习调整策略。因此，迭代循环作为一种分歧性引擎，将创造性输入转化为可行的成果。尽管关于迭代与工作环境中创造性绩效之间关系的实证研究较少，但相关领域的证据强调了迭代对创造力和创新的重要性。关于专业艺术和设计教育的定性研究表明，创造力以非线性、迭代的方式展现，而不是作为一系列离散的阶段（Sawyer, 2021；另见Rosing et al., 2018）。实验研究表明，迭代过程提高了儿童创造性作品的新颖性（Taranu et al., 2024），并且迭代被认定为学术出版（Grant & Pollock, 2011）和艺术生产（Kozbelt, 2008）等领域的创造性成就的关键。特别是与本研究相关的是，Ghosh和Wu（2021）发现，组织层面的迭代协调提高了创新成果的实用性。这些证据共同表明，迭代支持实现新颖性和实用性——这两个是创新背景下创造性绩效的定义性组成部分。基于这一推理，我们认为具有高探索倾向的个人更有可能参与搜索、实验和测试替代方案——这些活动自然会在创新项目中产生迭代循环。这些迭代循环又通过促进学习、适应和逐步完善想法来促进创造性表现。因此，我们提出以下假设：

**假设2a：**迭代与创新项目中的创造性绩效呈正相关。
**假设2b：**迭代在探索倾向与创新项目中的创造性绩效之间的正向关系中起到中介作用。

接下来，我们将理论扩展到研究分歧性自我调节过程（如探索取向）如何与其收敛性对应过程（如结果聚焦和计划）相互作用，从而影响创造性绩效。分歧性过程通过实验和探索引入新颖性和多样性，而收敛性过程则将注意力和努力导向期望的结果，并侧重于目标的实现。我们将结果聚焦视为探索倾向的收敛性对应过程，并认为它将注意力引导到期望的创新目标上，而不是持续搜索（Oettingen, 2012; Oettingen et al., 2001）。这样做有助于确保创造性努力不仅新颖，而且相关且有目的。在创新背景下——目标通常是模糊的，结果也是不确定的（George, 2007）——期望结果的内在表征具有强大的激励作用。通过设想成功的最终状态，个人可以将注意力和行为聚焦在一个连贯的方向上，减少对失败的恐惧，并在面对不确定性和挫折时保持承诺（Zacher & Frese, 2018）。因此，结果聚焦有助于将探索活动引导到长期的创新目标上，在进展缓慢或结果不明确时增强坚持性。我们认为，当探索倾向与强烈的结果聚焦的激励效果相结合时，探索倾向最为有效。虽然探索倾向激励个人进行实验、尝试不同的方法和承担风险，但结果聚焦可以缓解创新工作中由于立即成功概率低而常常伴随的挫败感。通过保持对期望结果的关注，结果聚焦确保了探索性努力仍然指向目标，而不是散漫或无目标的（Oettingen & Mayer, 2002）。此外，预见未来的成功增强了目标的清晰度，并将认知资源导向识别实现目标的可行路径，使探索产生创造性和可操作的成果（De Dreu et al., 2008）。然而，当员工的探索倾向较低时，我们预期结果聚焦可能会有不同的后果。在探索倾向较低的情况下，结果聚焦仍可能增强动机，但它可能会加强了对现有能力和熟悉常规的依赖，而不是鼓励实验。在这种情况下，预见期望的结果会将注意力引导到已知策略的高效执行上，而不是寻找新的替代方案（Verwaeren & Nijstad, 2022）。因此，它可能会削弱依赖于发现和多样性的创新项目的创造性绩效。综合这些推理，我们提出以下假设：

**假设3：**结果聚焦调节了探索倾向与创新项目中的创造性绩效之间的正向关系，当结果聚焦较高时，这种关系更为强烈。作为一种补充迭代的收敛性自我调节过程，我们研究了计划。迭代涉及通过重复的修改和调整循环偏离现有方法，而计划则是指向目标行为的心理模拟（Hacker, 2003; Zacher & Frese, 2018）。作为收敛性过程，计划的特点是线性和顺序性的，旨在朝着期望的结果前进（Mumford et al., 2002; Osburn & Mumford, 2006）。计划将注意力和努力导向一个明确的目标，减少模糊性，并使行为与期望最终状态的内部表征相一致（Ivcevic & Nusbaum, 2017）。在创新背景下——创造性见解通常最初是模糊或无结构的——计划作为抽象想法与其实施之间的关键桥梁，将新兴见解转化为具体的、可操作的策略。根据辩证视角强调整合互补过程的观点（Bledow et al., 2009a），我们认为计划增强了迭代与创造性绩效之间的正向关系。虽然迭代通过实验、反馈和修订循环使创新者引入新颖性（Bledow et al., 2009a, 2009b），但计划通过引导注意力朝向评估、优先排序和有效利用新兴机会来提供结构（Cropley, 2006; Osburn & Mumford, 2006; Torrance, 1988）。通过有意识地评估先前的行动和预期的未来步骤，计划有助于从经验中学习，并及时调整工作策略（Patalano & Seifert, 1997; Xiao et al., 1997）。这样，迭代产生了多样性和见解，而计划则帮助将这些见解细化为可实施的解决方案（Byrne et al., 2010）。尽管创新需要灵活性和对反馈的响应性，但没有结构的过度灵活性可能会分散创造性努力，阻碍向可行结果的进展（Cropley, 2006; Torrance, 1988）。当迭代实验伴随着有意的计划时，个人可以将从前一循环中学到的知识整合到协调的策略中，使活动与创新目标保持一致，并更有效地分配资源。通过将迭代学习与结构化的预见相结合，计划确保了实验循环不仅产生新颖性，还产生可行性和战略一致性。因此，我们提出以下假设：

**假设4a：**计划调节了迭代与创新项目中的创造性绩效之间的正向关系，当计划较高时，这种关系更为强烈。
**假设4b：**计划调节了探索倾向通过迭代对创造性绩效的间接效应，当计划较高时，这种间接效应更为强烈。

**方法：**

**量表开发与验证：**
由于没有已发布的量表能够捕捉员工在创新项目中表现出的自我调节过程，我们遵循推荐的量表开发程序（Anderson & Gerbing, 1991; Colquitt et al., 2019; Hinkin, 1998; Hinkin & Tracey, 1999），开发并验证了新的测量工具。我们与一组研究生一起，首先根据理论定义制定并初步测试了一组用于捕捉探索倾向、迭代、结果聚焦和计划的条目。遵循Hinkin（1998）的指导原则，我们进行了几轮讨论，以完善并选择最能反映所讨论的自我调节过程的条目（见表1.1）。然后，我们使用Colquitt等人（2019）改进的验证方法进行了两项内容有效性研究：Anderson和Gerbing（1991）的psa和csv指标，以及Hinkin和Tracey（1999）的htc（用于Hinkin-Tracey对应性）和htd（用于Hinkin-Tracey区分性）指标。我们首先报告psa和csv指标，以评估开发出的量表的各个条目是否被解释为代表其预定的目标构念。然后，我们报告htc和htd指标，以提供量表层面的定义对应性和定义区分性的证据，特别关注探索倾向这一个人层面构念是否在概念上可与密切相关构念（如对经验的开放性（Soto & John, 2017）和工作复杂性（Morgeson & Humphrey, 2006）区分开来。最后，我们使用独立样本进行了探索性和确认性因子分析，以检验和确认新开发量表的实证因子结构。这种结合内容验证与因子分析的方法符合量表开发的建议（Anderson & Gerbing, 1991; Colquitt et al., 2019; Hinkin, 1998）。规模
盖板
項目


p

sa




c

sv










探索导向

我测试新方法和工作方式
.88

.82




我选择非传统的路径
.91

.88




我质疑普遍的惯例
.74

.61
interstate




即使有风险，我也选择新的路径
.90

.86




我尽可能多地开展创新活动
.85

.75




反向编码的题目









我依赖普遍的惯例
.65

.47




我按照公认的标准完成任务
.55

.33




我使用过去成功的方法
.54

.23




我坚持经过验证和测试的方法
.64

.45




我尽可能多地开展操作性活动
.50

.09




迭代
我经常暂停项目的某个部分，以便将来重新设计
.69

.50




我经常改进已经执行过的某些步骤
.80
.69




我经常重新考虑之前做出的决定
.73

.59




我经常重新开始已经完成的项目的某个部分
.82
.75




结果导向
我经常思考成功完成项目的后果
.91

.88




我经常想象如何成功完成项目
.83

.70




我经常思考这个项目可能对我产生的积极影响
.96
.94



计划
我精确地规划了项目的每个步骤
.93

.90




在开始项目之前，我仔细考虑了每个步骤应该如何进行
.94
.91



在项目的每个阶段，我都会提前详细思考各个子步骤
.93
.90










缩写：csv，实质性有效性系数；psa，实质性一致性的比例。内容有效性

首先，我们通过Prolific招募了104名参与者（平均年龄=33.60岁），使用psa和csv指数来评估新开发题目的内容有效性，遵循Colquitt等人（2019年）的指导原则。这些指数提供了关于各个题目与其预期构念定义相对应程度的证据。参与者给予了知情同意，并被告知四个构念的定义——探索导向、迭代、结果导向和计划——并要求他们将20个题目分类到最能代表它们的构念中。根据Colquitt等人（2019年）的建议，我们还告知参与者题目可能有正面或负面的表述。我们使用了五个题目来捕捉探索行为，五个题目来捕捉利用行为，这是探索-利用二元连续体的对立面。迭代通过四个题目来测量，结果导向和计划各自通过三个题目来测量。对于每个题目，我们计算了实质性一致性比例（psa）——将题目归类到预期构念的评委比例——以及实质性有效性系数（csv）——将题目正确分类的评委比例减去将其归类到最常见错误类别的评委比例，除以评委总数。psa捕捉定义对应性，这在概念上类似于收敛效度，而csv反映了定义独特性——类似于项目级别的区分效度。两者共同表明每个题目相对于其他题目在多大程度上代表了其预期的构念（Colquitt等人，2019年）。题目级别的有效性解释遵循Colquitt等人（2019年）提出的整体标准，而不是基于平均焦点轨道的相关性。这种方法是合适的，因为本研究依赖于题目级别的分类判断，而不是焦点和轨道构念的尺度级别测量。使用这些先验基准，大多数题目表现出较强的实质性有效性（见表1）。特别是，关于结果导向和计划的题目显示了较高的psa和csv值（所有题目的psa>.82，csv>.69），表明具有强到非常强的实质性有效性。代表迭代的题目（psa=.69–.82，csv=.50–.75）和探索导向的题目（平均psa≈.85；csv≈.78）处于中等到强范围内，表明与预期的概念定义有清晰的对齐。代表利用行为的题目，即探索的反面，在psa和csv值上略低（平均psa≈.58；csv≈.31）。这与Colquitt等人（2019年）的观察结果一致，即反向表述的题目通常由于极性和理解效应而导致内容有效性减弱，而不是真正的构念不匹配。先前的研究表明，当焦点构念在概念上与现有构念相邻时，仅依靠题目级别的共识可能是不够的，因为这种接近性增加了尺度级别重叠的可能性，尽管题目级别的分类是可以接受的（Colquitt等人，2019年）。对于探索导向这一可能与人格特征和与创造力及创新相关的职位特征（如对经验的开放性（Soto & John, 2017）和职位复杂性（Morgeson & Humphrey, 2006）有关的构念而言，这一点尤其相关。因此，为了更严格地评估探索导向是否代表一个独立的构念领域，而不是相关概念的重新配置，我们使用了htc和htd指数（Colquitt等人，2019年）进行了另一项内容有效性研究。这些指数提供了尺度级别的定义对应性和独特性评估，特别适用于澄清概念上相邻的构念之间的界限。为此，我们特别将htc和htd应用于探索导向及其理论上的相关比较构念。另一组150名通过Prolific的参与者（平均年龄=33.39岁）给予了知情同意，并被要求表明他们认为10个探索导向题目在多大程度上符合探索导向、对经验的开放性（Soto & John, 2017）和职位复杂性（Morgeson & Humphrey, 2006）的定义。在主要任务之前，参与者被告知题目集包括正面表述和反向表述的陈述。在完整的题目集中，10个探索导向题目的定义对应性与焦点构念最高（M=4.48），而对经验的开放性和职位复杂性的对应性较低（M=3.99和M=3.19）。使用Colquitt等人（2019年）概述的程序，我们获得了htd值.30和htc值.64。根据Colquitt等人（2019年）报告的先验评估标准，htd值.30反映了强烈的定义独特性。结果表明，探索导向可以与对经验的开放性和职位复杂性区分开来。同时，htc值.64表明定义对应性相对较低。然而，如前所述，探索导向题目包括正面和负面的表述，这在基于判断的验证任务中可能会减弱内容有效性估计（Colquitt等人，2019年），可能导致了观察到的相对较低的htc值。因此，我们进行了仅限于5个正面表述的探索导向题目的补充分析。在这项分析中，与探索导向定义的对应性显著增加（M=5.86），与对经验的开放性定义（M=5.28）和职位复杂性定义（M=3.58）相比。补充分析得出的htc值为.84，表明定义对应性处于中等水平，htd值为.47，表明定义独特性非常强。这些结果共同表明，该构念的核心指标与探索导向的定义高度一致，并且可以与其他概念化（即对经验的开放性、职位复杂性）清晰区分开来。基于两项内容有效性研究的结果，我们保留了所有探索和利用的题目，以保持正面和负面表述题目的平衡，并保持一个全面的构念表示。探索导向可以被视为由探索和利用两个相互关联的子维度组成的多维构念。因此，在主要研究中，我们检查了结合的探索导向量表及其潜在的子维度，并在额外的分析中分别报告了探索和利用这两个一级因子的结果。因子分析2

接下来，我们通过Prolific招募了293名全职员工（平均年龄=35.85岁）来检查新开发量表的因子结构。在提供知情同意后，参与者回答了10个评估他们在工作中探索导向的题目。然后，他们被要求思考一个最近完成的创新项目，并在回答有关迭代、结果导向和计划的题目时参考该项目，使用从1（“不适用”）到5（“完全适用”的5点量表）。遵循Hinkin（1998年）的方法，我们首先进行了探索性因子分析（EFA），但由于我们有一个理论定义的测量模型，因此专注于验证性因子分析（CFA）。我们在Stata 18中使用主轴因子分析并进行Promax旋转进行了EFA。Scree图和特征值支持五-factor解决方案。所有题目都强烈加载到它们预期的因子上（所有加载量> .75），没有显著的交叉加载（所有交叉加载< .30）。探索和利用的两个因子（反向编码）是相关的（r = .33，p = .000），支持它们是一个总体多维构念的子维度这一观点（Law & Wong, 1999）。接下来，我们使用验证性因子分析来测试我们测量模型的有效性。我们首先测试了一个包括迭代、结果导向和计划的三个因子模型——这些构念是根据参与者具体的创新项目来评估的。该模型对数据的拟合良好，χ2(32) = 54.34，CFI = .98，TLI = .98，RMSEA = .05，SRMR = .04，支持这三个构念的独特性。然后我们将模型扩展到包括探索和利用的题目。四个因子模型强制探索和反向编码的利用题目加载到同一个因子上，拟合较差，χ2(164) = 976.50，CFI = .74，TLI = .70，RMSEA = .13，SRMR = .14。因此，我们将探索和（反向编码的）利用题目建模为两个加载到同一个二级因子上的第一级因子，遵循Law和Wong（1999）的方法。五因子模型的拟合显著改善，χ2(160) = 317.58，CFI = .95，TLI = .94，RMSEA = .06。这种与提出的概念框架一致的结构被保留用于主要分析。主要研究的样本和程序

为了评估员工在创新项目中展示的自我调节过程与管理者对创造性绩效的评价之间的关系，我们招募了一组来自创新项目的员工及其管理者的异质样本。一个创新支持机构帮助我们确定了样本。他们提供了比利时创意行业内的联络人名单。我们直接联系了潜在的参与者，并询问他们是否愿意参与一项关于创新项目的研究。作为参与的激励，我们提供了研究结果的反馈。在描述研究之后，我们询问潜在参与者在过去两年中是否在至少一个创新项目中发挥了重要作用。所有潜在参与者都表示是。我们还询问他们的管理者是否愿意参与研究。当这些要求得到满足后，通过邮件将员工和管理者的问卷发送给参与者。我们包括了两个回邮信封，以便员工和管理者可以分别返回他们的问卷。匿名代码确保了员工-管理者配对的两个问卷在返回后可以匹配。我们首先询问参与者通常参与探索性活动和利用性活动的倾向（反向编码的题目）。为了捕捉员工在追求创新目标时所参与的特定情境行为，我们要求员工回忆并描述两个他们发挥了重要作用的最新创新项目。然后员工回答了一组关于自我调节过程的标准化问题。员工分别对每个项目回答了同一组问题。管理者收到了单独的问卷，并评估了员工在每个项目中表现出的创造性绩效。在收到问卷的175对员工-管理者配对中，有112对返回了问卷（响应率为64%）。在这112对中，有8对因为管理者或员工的回答缺失而被丢弃。最终样本包括104对员工-管理者配对，他们提供了关于200个不同项目的信息。200个项目中的示例包括开发新的CRM系统、金属折叠过程的自动化、开发新的互联网优惠券标准以减少欺诈以及引入领导力发展计划。在最终数据集中，大约75%的员工和管理者是男性。员工的年龄范围从22岁到59岁，管理者的年龄范围从26岁到64岁。平均而言，员工年龄为35岁，组织任职时间为7年。管理者的平均年龄为42岁，组织任职时间为11年。员工与管理者之间的工作关系平均持续时间为4年。66%的员工和78%的管理者拥有硕士学位或更高学历。员工样本中占比最高的职业依次为：研发工程师（24%）、产品设计师（21%）、支持人员（10%）、信息通信技术专业人员（8%）以及市场营销人员（8%）。占比最高的行业包括：金属行业（20%）、广告行业（11%）、化工行业（9%）和纺织行业（7%）。

**人口统计变量**

我们测量了员工的人口统计变量，包括年龄（以年为单位）、教育水平以及性别（1=男性，2=女性）。对于教育水平，我们询问了员工获得的最高学位（1=中学毕业，2=学士学位，3=硕士学位，4=博士学位）。这些变量被用作回归模型中的控制变量，以解释它们与因变量和自变量之间的潜在关系。控制变量的包含或排除并没有改变显著关系的模式。

**创造性表现**

管理者回答了三个问题来评估员工在创新项目中的创造性表现。我们根据Tierney等人（1999年）和Zhou与George（2001年）的研究结果进行了项目调整，以适应创新项目的背景。这些问题包括：“这名员工为该项目提供了新的想法”、“这名员工在项目期间想出了原创的解决方案”以及“这名员工将想法转化为可行的解决方案”。管理者需要在一个1到5的评分范围内对这些问题进行评价。管理者首先对第一个项目进行创造性表现的评价，然后对第二个项目进行评价。因此，员工之间的创造性表现可能存在差异，同一员工在两个项目中的表现也可能有所不同。创造性表现的内在变异占63%，而37%的总变异存在于员工之间。这三项问题的Cronbach's alpha值为0.86。

**自变量**

我们使用上述量表验证研究中开发的条目来测量自变量。对于项目特定的变量，参与者首先提供第一个项目的自变量信息，然后使用相同的条目提供第二个项目的信息。在迭代方面，67%的总变异存在于个体内部；Cronbach's alpha值为0.78；在结果导向方面，64%的总变异存在于个体内部；Cronbach's alpha值为0.78；在计划方面，47%的总变异存在于个体内部；Cronbach's alpha值为0.83。探索导向的10项量表的Cronbach's alpha值为0.79（个体内探索导向没有差异）。

**分析与结果**

我们使用分层线性建模（HLM 7，Raudenbush等人，2004年）来检验假设，以解释每个员工-管理者对包含两个项目的数据结构。项目特定的创造性表现是因变量。所有预测变量都围绕总体平均值进行了中心化（Hofmann & Gavin，1998年）。表2展示了主要研究变量的均值、标准差和相关性。因变量创造性表现与年龄、探索导向、迭代和计划显著相关。表3展示了一组分层线性模型，我们依次将预测变量添加到控制变量中以检验假设。对于每个模型，我们报告了伪R2值，该值表示相对于零模型的方差比例减少量（Raudenbush & Bryk，2002年）。

**表2. 均值、标准差和相关性**

| 变量 | 均值 | 标准差 |
|---------------|------------|------------|
| 1. 年龄 | 35.10 | 8.92 |
| 2. 性别 | 1.27 | 0.45 |
| 3. 教育水平 | 2.70 | 0.64 |
| 4. 创造性表现 | 3.81 | 0.75 |
| 5. 探索导向 | 3.36 | 0.48 |
| 6. 迭代 | 2.90 | 0.81 |
| 7. 结果导向 | 3.26 | 0.91 |
| 8. 计划 | 3.24 | 0.86 |

**表3. 分层线性模型**

| 模型 | 截距 | 年龄 | 性别 | 教育水平 | 探索导向 | 迭代 | 结果导向 | 计划 |
|-------------|-------------|-----------|------------|-----------|-----------|-------------|-----------|
| 模型1 | 3.81** | 0.02* | -0.10 | 0.09 | 0.28* | 0.00 | -0.01 |
| 模型2 | 3.81** | 0.01* | -0.06 | 0.28* | 0.00 | -0.01 |
| 模型3 | 3.81** | 0.01* | -0.04 | 0.25* | 0.00 | -0.01 |
| 模型4 | 3.81** | 0.01* | -0.06 | 0.27* | 0.01 | 0.04 |
| 模型5 | 3.81** | 0.02* | -0.01 | 0.17* | -0.02 | 0.04 |
| 模型6 | 3.81** | 0.01* | -0.06 | 0.29* | -0.11 | 0.17** |

**注释：**
N = 104个员工-管理者对；N = 200个项目。
* 性别用“1”表示男性，用“2”表示女性参与者。
** p ≤ 0.05；** ** p ≤ 0.01。**

**表3. 创造性表现作为因变量的分层线性模型**

| 模型 | 截距 | 年龄 | 性别 | 教育水平 | 探索导向 | 迭代 | 结果导向 | 计划 |
|-------------|-------------|-----------|------------|-----------|-----------|-------------|-----------|
| 模型1 | 3.81** | 0.02* | -0.10 | 0.09 | 0.28* | 0.00 | -0.01 |
| 模型2 | 3.81** | 0.01* | -0.06 | 0.25* | 0.00 | -0.01 |
| 模型3 | 3.81** | 0.01* | -0.04 | 0.26* | 0.01 | 0.04 |
| 模型4 | 3.81** | 0.02* | -0.01 | 0.27* | 0.17** | -0.02 |
| 模型5 | 3.81** | 0.01* | -0.06 | 0.29* | -0.11 | 0.17** |

**注释：**
创造性表现是因变量。这些值是回归权重的未标准化参数估计值（γ）。标准误差用括号表示，N = 200个项目嵌套在104个对中。伪R2表示模型中变量解释的创造性表现方差相对于零模型的部分。

**结论：**
- **模型2**表明，在考虑了其他变量后，探索导向能够解释创造性表现中的显著方差（p = 0.026，R?2 = 0.03）。探索导向越高，管理者对员工创造性表现的评分越高。
- **模型3**显示，迭代作为预测变量解释了创造性表现中的增量方差（p = 0.043，R?2 = 0.03）。员工报告的迭代次数越多，管理者对员工在该项目上的创造性表现评分越高。
- **模型4**表明，迭代调节了探索导向与创造性表现之间的关系。正如这一假设所預期的，探索导向与迭代呈正相关（见表2）。
- **模型6**显示，计划并没有调节迭代与创造性表现之间的关系。

**讨论：**
基于对创造力和创新的辩证视角（Bledow等人，2009a），当前研究旨在揭示创新开发和实施过程中影响创造性表现的自我调节过程。我们对200个创新项目的分析表明，特定的自我调节过程——尤其是探索导向和迭代——在促进创造性表现中起着核心作用。员工的探索导向与创造性表现呈正相关，部分原因是它激发了迭代——即反复的改进和优化循环。此外，结果导向调节了探索导向与创造性表现之间的正相关关系，当员工将探索导向与对期望结果的关注相结合时，创造性表现最高。值得注意的是，当探索导向较低时，强烈的结果导向会抑制创造性表现，这强调了将收敛性过程与探索性过程相结合的重要性。
- 与我们的预期相反，计划并没有调节迭代与创造性表现之间的关系。相反，迭代和计划各自都与创造性表现呈正相关。
- 总体而言，这些发现提供了更细致的理解，说明员工如何调节自己的思维和行为以实现创新背景下的创造性表现。
- 我们的研究在几个重要方面推动了创造力、创新和自我调节的相关文献：首先，它通过在创新项目背景下研究创造性表现，扩展了以往主要关注日常工作中创造力或创新早期阶段想法生成的创造力研究（参见Anderson等人，2014年的综述）。尽管学者们早就指出创新的成败取决于初始想法产生之后的阶段（Birkinshaw等人，2011），但创造力与创新文献之间的持久分歧导致了对这些后期阶段个体层面过程的关注有限（Baer，2012；Chandy等人，2006；Lua等人，2024）。通过将个体层面的自我调节过程与创新开发和实施过程中的创造性表现联系起来，我们的研究帮助弥合了这一分歧，强调了个人在创新中的积极作用。
- 其次，我们的研究扩展了关于组织中探索与利用的文献（March，1991）。我们将探索-利用框架从传统的组织层面扩展到个体层面（例如，Kauppila，2018；Mom等人，2009；Rosing & Zacher，2017），将员工的动机导向概念化为一个多维结构。这种方法使我们能够将探索和利用两个维度视为一个更高层次结构的不同方面。
- 我们的发现突显了March（1991）最初提出的探索与利用之间的紧张关系和权衡。具体来说，创新背景下的创造性表现主要依赖于强烈的探索导向。相反，过强的结果导向可能会限制探索性搜索——尤其是在依赖现有知识和能力的同时强调结果导向时。
- 这些结果表明，尽管组织需要在探索与利用之间取得整体平衡（即组织的两面性），但它们也需要保护创新者免受干扰探索性活动的利用需求的束缚（Gupta等人，2006；O’Reilly & Tushman，2008）。第三，我们的研究通过将注意力从常规、结构良好的任务的表现转移到员工通过自我调节过程实现创造力和创新的能力上，为自我调节的研究做出了贡献。传统上，自我调节研究强调在具有明确目标的结构性情境中的目标追求（Ivcevic等人，2024年）。相比之下，对于自我调节过程在具有创造性及创新性质的工作中的运作方式的研究相对较少，这类工作往往结构不清晰、目标不明确，并且目标是在不断演变中的（Ivcevic & Nusbaum，2017年；Jalonen，2012年）。我们通过将探索、迭代、结果聚焦和规划确定为创新情境中创造性表现的关键过程，扩展了从自我调节角度研究创造力和创新的研究领域。重要的是，我们采用了多层次的视角，考察了嵌套在个体中的多个创新项目。这种方法使我们能够捕捉自我调节过程和创造性表现中的个体内和个体间差异，并研究个体水平的倾向如何转化为项目层面的行为。例如，我们发现探索导向——一种广泛的个体层面的动机倾向——与更高水平的迭代相关，而迭代是项目层面体现的具体自我调节行为。尽管我们的研究结果展示了这些自我调节过程在创新情境下的重要性（这些情境通常具有高度的不确定性和新颖性），但它们也可能有助于理解其他工作环境中的表现，并预测其他结果。最后，我们讨论了结果聚焦作为一种自我调节过程在动机构建更广泛背景下的概念独特性。结果聚焦与主要影响目标选择的动机机制（如期望或目标设定）不同，它强调在追求目标过程中对期望終态的生动想象，而不是行动前的规划或概率评估。期望涉及对实现目标可能性的判断（Bandura，1977年），而目标设定则是在行动开始前指定具体目标（Lewin等人，1944年；Locke & Latham，1990年）。虽然这些机制在清晰和可预测的条件下非常有效（Wood等人，1987年），但创新项目通常具有不确定性、不断变化的目标以及努力与结果之间的弱或不稳定的联系（Gardner，2012年；Jalonen，2012年）。在这种情境下，结果聚焦作为一种自我调节过程，通过保持对想象中的期望終態的关注来维持坚持性，即使成功的概率不确定或最初较低（Klinger，1990年；Ordó?ez等人，2009年）。通过将结果聚焦作为一种独特的自我调节过程，我们的研究细化了自我调节理论，并将其适用性扩展到了支撑创造力和创新的复杂、开放性过程。

本研究有几个局限性，在解释其结果时应予以考虑，同时也指出了未来研究的重要方向。首先，我们的结果的普适性可能受到样本特征的限制。所有参与者都来自比利时，并从事创新工作，这可能限制了这些发现在其他职业、组织或文化背景下的普遍性。这一限制反映了我们的招募过程，该过程依赖于一个比利时创新机构提供的、客户群体相对集中的联系人名单。尽管该样本提供了这一背景下创新专业人士的有效和有信息量的快照，但未来的研究应该探讨观察到的关系是否适用于不同的国家、行业和工作形式。其次，创造性表现是通过管理者的评价来评估的，这可能会受到员工-管理者关系质量的影响，并受到感知偏差的影响（Schuh等人，2018年）。同时，管理者评价在组织环境中是一个重要且具有影响力的信息来源，相比员工自我报告具有优势，包括减少了共同方法偏差的风险。先前的研究表明，管理者对创造性表现的评估相对无偏，并且与客观指标高度相关（Criscuolo等人，2014年）。然而，未来的研究将受益于将自我调节过程与创新的客观结果更直接地联系起来。特别是，纵向研究可以考察员工在创新项目中的自我调节过程如何转化为项目层面的结果——例如新开发的产品或服务的质量、新颖性和商业成功——这将提供有价值的额外见解。第三，我们的研究依赖于非实验性的研究设计，这限制了可以得出的因果推断的强度。尽管我们数据的多层次性和项目特定性增强了我们对关键变量时间顺序的信心，但需要实验性和准实验性设计来更严格地测试探索、迭代、结果聚焦和规划的因果效应。未来的研究可以例如操纵特定的自我调节过程，或在受控条件下提供有针对性的干预来考察它们对创造性表现的影响。最后，我们对自我调节过程的选择是基于对创造力和创新的辩证视角，但并不旨在提供创新工作中自我调节的全面描述。例如，我们没有研究寻求反馈的行为或个体如何根据社交环境的反馈调整自己的行为（De Stobbeleir等人，2011年；Madjar，2005年）。未来的研究可以通过整合额外的自我调节过程，并将个体层面的自我调节与团队层面的发散和收敛过程联系起来来扩展我们的框架（例如，Acar等人，2024年；Harvey，2014年）。此外，还需要进一步的工作将这里引入的构建和测量嵌入到更广泛的诺莫逻辑网络中。例如，员工的探索导向可能受到个人因素（如促进和预防导向）以及情境因素（包括领导风格和组织氛围）的影响（Rosing等人，2011年）。未来研究的一个重要方向是通过培训、领导实践和管理干预来改变我们识别的自我调节过程的可塑性。

虽然我们的研究不允许得出强有力的因果推断，但提出的框架和观察到的关联为创新管理提供了可行的建议。特别是，有效的创新管理可能涉及在整个创新项目中使员工能够参与发散的自我调节过程（如探索和迭代）。实际上，这意味着创造能够认可实验和反复改进循环的项目条件（例如，为迭代提供时间缓冲、快速反馈循环以及心理上安全的规范，以便在遇到挫折时能够修改工作并从中学习）。当员工愿意和能够参与这些发散过程时，收敛过程（如结果聚焦和规划）可以帮助将探索性努力导向实现结果。例如，管理者可以通过明确一个有吸引力的终态（例如解决客户问题或实现的影响）并通过里程碑和认可来加强结果聚焦。同时，我们的发现提醒不要对所有员工统一加强结果聚焦。对于探索导向较高的员工来说，强烈的结果聚焦会提升创造性表现；但对于探索导向较低的员工来说，则可能产生负面影响，这表明领导者应根据员工的导向来调整目标设定和监控。对于高度探索导向的员工，管理者可以强调愿景、有意义的里程碑和坚持的提示；对于探索导向较低的员工，干预措施可能首先需要建立探索性参与（例如，结构化的实验提示、跨职能交流或技能培养），然后再增加结果导向的责任感。最后，由于规划和迭代与创造性表现显示出独立的积极关联，组织可能会从支持迭代工作习惯和结构化规划中受益——例如，为员工提供轻量级的规划程序（例如，简短的“下一步”规划和优先级检查），这些程序提供方向而不限制迭代所需的灵活性。

这项研究通过提出一个辩证的自我调节模型来深化对创造力和创新的理解，在该模型中，员工在创新项目的开发和实施过程中整合了发散和收敛的过程。在200个项目中，员工的探索导向部分通过促进迭代来预测创造性表现。结果聚焦增强了探索导向的好处，但在探索导向较低时却削弱了创造性表现。规划对创造性表现有积极贡献，尽管与迭代的预期互动并不一致，这表明结构和灵活性在创新工作中可能各自独立地增加价值。总体而言，我们的发现强调了创造性在创新的所有阶段都是必不可少的，并取决于员工调节他们的动机和行为的能力，以使探索性活动与有意义的创新目标保持一致。

作者贡献：
Ronald Bledow：概念化；方法论；验证；初稿撰写；审阅和编辑；正式分析。
Hye-Jung Eun：验证；正式分析；初稿撰写；审阅和编辑；概念化；调查；方法论。
Lien Vossaert：审阅和编辑；方法论；调查。

致谢：
无。

开放获取出版物由COUPERIN CY26提供资助。

利益冲突声明：
作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明：
支持本研究发现的数据可在合理请求下从相应作者处获得。

关于量表开发的附加细节可以在在线补充材料中找到。详细的EFA和CFA结果也在在线补充材料中提供。