我是@扣子Bolt，关注【AI工具｜科研学术 | 博士生活 | 网络创业｜自我提升】，利用AI工具提升科研效率和自我成长，这是我在公众号发布的第【116】篇原创内容。
这篇论文探讨了不同GenAI使用目的对员工创造力的影响机制，揭示了开发性和探索性学习的中介作用，以及感知易用性的调节作用。研究发现，工作相关的GenAI使用和非工作相关的GenAI使用均能促进员工的开发性和探索性学习，进而提升增量和激进创造力。感知易用性对非工作相关的GenAI使用与员工学习的关系具有负向调节作用。论文等级：SSCI Q1
研究背景
- 研究问题：
生成式人工智能（GenAI）的不同使用目的如何影响员工的增量和激进创造力。具体来说，研究了工作相关和非工作相关的GenAI使用对探索性和开发性学习的影响，以及这些学习方式如何进一步影响员工的创造力。 - 研究难点：
如何区分不同GenAI使用目的对员工创造力的影响，如何揭示GenAI使用与员工学习之间的中介机制，以及如何考虑感知易用性对这一关系的调节作用。 - 相关研究：
现有研究主要集中在GenAI的采用阶段，探讨了影响GenAI采用的各种因素。然而，关于GenAI使用模式在采用后阶段对员工创造力的影响的研究仍然有限。此外，现有研究大多忽略了不同类型学习（如探索性和开发性学习）在GenAI使用与员工创造力关系中的作用。
研究方法
基于自我决定理论（SDT），提出了一个理论模型来探讨工作相关和非工作相关的GenAI使用对员工增量和激进创造力的影响。具体来说，
- 理论基础：
自我决定理论（SDT）指出，人类有内在的学习倾向，外部环境可以通过满足基本心理需求（自主性、胜任感和关系感）来促进这种倾向。GenAI工具通过提供智能和类人的支持，满足员工的基本心理需求，从而激发学习动机和行为。 - 研究假设：
工作相关的GenAI使用对开发性学习有积极影响（H1）。 非工作相关的GenAI使用对开发性学习有积极影响（H2）。 工作相关的GenAI使用对探索性学习有积极影响（H3）。 非工作相关的GenAI使用对探索性学习有积极影响（H4）。 开发性学习对增量创造力有积极影响（H5）。 开发性学习对激进创造力有积极影响（H6）。 探索性学习对增量创造力有积极影响（H7）。 探索性学习对激进创造力有积极影响（H8）。 感知易用性减弱了非工作相关的GenAI使用对开发性学习的积极影响（H9c）。 感知易用性减弱了非工作相关的GenAI使用对探索性学习的积极影响（H9d）。
研究方法
- 数据收集：
研究在中国进行，样本包括使用GenAI的员工。数据通过在线问卷调查收集，共收集了386份有效问卷，最终保留了330份用于分析。 - 样本选择：
样本涵盖了不同行业、年龄、教育水平和职位的员工，以确保样本的代表性和广泛性。 - 测量工具：
所有变量的测量项目均基于文献中的量表，并根据研究背景进行了调整。采用七点Likert量表进行测量，确保数据的可靠性和有效性。
结果与分析
测量模型：Cronbach's alpha值和复合可靠性值均超过了阈值水平0.7，表明量表具有良好的内部一致性。平均方差提取（AVE）值超过了0.6，且所有因子负荷量均超过了0.7，表明量表具有良好的收敛效度。
结构模型：结构方程模型的分析结果显示，工作相关的GenAI使用和非工作相关的GenAI使用均对开发性和探索性学习有积极影响。开发性学习和探索性学习均对增量和激进创造力有积极影响。
中介效应：开发性学习部分中介了工作相关和非工作相关的GenAI使用对员工创造力的影响。
调节效应：感知易用性减弱了非工作相关的GenAI使用对开发性学习和探索性学习的积极影响，但未对工作相关的GenAI使用与员工学习的关系产生调节作用。
Purpose – The potential of generative AI (GenAI) to stimulate employee creativity has received extensive attention from industry and academia. However, there is still limited research on strategically using GenAI to leverage its positive effects on employee creativity. This study aims to clarify the effects of different GenAI use purposes on employee creativity.
Design/methodology/approach – Based on self-determination theory, this study explores the effects of workrelated and nonwork-related GenAI use on incremental and radical creativity through the mediator role of exploratory and exploitative learning and the boundary role of perceived ease of use. This study constructs a theoretical model and uses structural equation modeling to test the model by analyzing survey data from 330 employees. Findings – (1) Work-related and nonwork-related GenAI use positively impacts incremental and radical creativity through exploratory and exploitative learning; (2) work-related GenAI use contributes more to exploitative learning than to exploratory learning, while nonwork-related GenAI use contributes more to exploratory learning than to exploitative learning; (3) exploitative learning has a stronger positive impact on incremental creativity, and exploratory learning has a stronger positive impact on radical creativity; (4) perceived ease of use weakens the positive effects of nonwork-related GenAI use on exploratory and exploitative learning.
Originality/value – First, this study enriches employee creativity research by revealing the relationship between different GenAI use purposes and incremental and radical creativity. Second, this study enriches employee creativity research by revealing the mediating role of exploratory and exploitative learning between GenAI use and incremental and radical creativity. Finally, this study enriches GenAI use rese
Zhang, X., Yu, P., & Ma, L. (2025). How and when generative AI use affects employee incremental and radical creativity: An empirical study in China. European Journal Of Innovation Management, (ahead-of-print).
https://doi.org/10.1108/EJIM-04-2024-0466
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