《现代财经-早读早分享》2025年元月18日周六（第3249期）

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  一、早读分享   

话题关注：数字技术赋能冰雪经济高质量发展的驱动因素与实践路径

绩效报酬影响创造力的短期效应与长期效应“悖论”

  导读  

0 引言

弗里德里希·哈耶克在《通往奴役之路》中提到：如果从长远考虑,我们是自己命运的创造者,那么从短期着眼,我们就是我们所创造观念的俘虏。作为激励和开发创造力的重要手段,尽管存在诸多争议[1],但从实践看,绩效报酬(pay for performance,PFP)还是被广泛地应用于以华为和谷歌为代表的高科技企业中[2]。理论上说,绩效报酬通过将收益与个人贡献挂钩,将员工的成就目标与组织目标链接起来,与此同时也把风险部分转嫁给了员工[3]。创造性的探索行为不仅会耗费员工大量的时间精力[4],而且使员工承担相应的失败风险[5]。这意味着伴随绩效报酬强度的变化,员工的风险厌恶和不确定回避程度也随之改变,由此引发个体关于收益和损失的心理预期变化,进而影响其是否愿意参与到创造的过程中。已有研究基于截面数据探索了绩效报酬与创造力关系的短期效应[2,6],然而,行动的预期效用不仅取决于对收益得失的权衡[7],还取决于预期结果发生在眼前还是将来。换言之,研究绩效报酬与创造力的关系,时间框架是绕不开的因素。

事实上,在绩效报酬体系下,员工往往会付出相应的努力来获得高报酬和他人的认可。通常来说,个体有两种努力形式[8]：一是聚焦当下的绩效标准以提升短期绩效水平,二是着眼于学习发展以提升长期绩效水平[9]。两种努力反映了个体在成就目标导向上的差异,分别对应表现目标导向(performance goal orientation, PGO)和精熟目标导向(mastery goal orientation, MGO)[10]。前者反映个体侧重于发挥现有的能力来快速达成眼下的业绩成就,但它以牺牲通过获取新知识进而形成应对挑战性工作的深层次认知结构和处理策略为代价,这可能会抑制员工的创造力[11];后者表现为个体侧重于精进和发展学习技能以达成未来的业绩成就,虽然它以牺牲眼前的收益为代价,但是员工能够专注于从任务中获取新的经验和知识,长期看这可能会促进其创造力[12]。据此,成就目标导向为本文揭示时间框架下绩效报酬和创造力之间的关系提供了良好的解释机制。本文需要关心的是,在PFP 影响创造力的短期和长期效应下,个体究竟偏好选择何种目标导向? 值得注意的是,其一,从特质角度来看,个体既可能会秉持单一的目标导向并维持稳定,而从情境角度来看,个体也可能受到组织情境的影响转换其目标导向;其二,由于个体时间精力的有限性,员工在一段时间内只会选择一种成就目标导向作为调整自身绩效表现的策略[13]。

时间动机理论(temporal motivation theory)将时间看作是一种影响目标导向的决定性动机因素。一个简单的示例是,刚领的工资是用于即时消费还是存款? 显然存款带来的价值更大,但是考虑到这在长期内才能实现,个体的目标选择必然受到时间折扣的影响。同样,在一个任务周期或绩效考核周期内,受到时间折扣的影响,当目标的驱动力或效用被其他环境诱惑力超过时,个体就会发生偏好逆转和目标偏离[14]。备受诟病的科研激励制度,误导科技工作者或追求“短平快”成果,或精于包装追逐各类“头衔”,这都与刚性的短周期考核有关[15]。为推动科技自强自立,引导各类人才专注原始创新,国家近期密集出台多项为科研人员减轻负担的政策,其核心要义是开“机会之源”、节“时间之流”。拉长激励考核周期,就是充分考虑了时间动机效应的影响。总之,在以PFP 为核心的激励制度下,员工是选择利用现有能力在短期内变现享益,还是选择增强自身能力以获取长期发展利益,会受到时间折扣的影响[16]。因此本文推测,在不同的时间跨度下,绩效报酬会引导个体呈现不同的成就目标导向,特别是随着学习增益的时间累积效应逐渐凸显,个体的成就目标导向可能会发生逆转,进而对创造力的影响发生根本性改变。本文进一步推测,为了在短期内获得较大收益,绩效报酬会增强PGO而降低MGO,从而削弱员工创造力,但是随着时间的推移,MGO 带来的潜在效益越来越大,为了在长期内获得较大收益,员工此时会更倾向于选择MGO。这里就存在一个有趣的目标逆转现象或长短期悖论：当时间周期由短至长时,PFP 对MGO 的影响由负转正,进而员工创造力提升。

据此,本文基于时间动机理论,引入成就目标导向(PGO、MGO)作为中介机制,设计一项横截面研究和一项为期10 个月的纵向研究,探索PFP 影响创造力的短期效应和长期效应,从而全面而动态地揭示二者的关系机理。

1 理论研究与假设

根据期望理论,个体选择动机的激发取决于行动结果的价值和目标实现的概率[17],即当人们有信心获得期望的回报或结果(即价值)时,动机就会增加。然而,根据行为决策理论特别是累积前景理论,当激励实现之前有大量的时间距离,加之人们对时间延迟满足敏感时,动机强度就会降低[15]。据此,Steel 和König 整合期望理论和双曲线贴现理论[18],基于风险厌恶、时间折扣和不确定性回避等经典动机影响因素[19],提出一种新的动机元理论——时间动机理论。该理论指出个体选择动机的激发是一个通过比较时间贴现后的行为得失情况并选择效用最高行为的过程[20],从而将行为动机选择从静态和短期导向动态和长期。

根据该理论[21],行动的预期效用(utility)是由以下要点共同决定的：行动结果的价值;实现该结果的概率或预期;该结果发生在近期还是遥远的将来;时间贴现率,或对该结果是得还是失的敏感性。其核心思想是,近期发生的损益比未来发生的损益更为重要,公式如式(1)所示。

在式(1)中,Utility 为效用,代表的是个体对目标选择的偏好;V 为价值,表示行动结果带来的价值;E 为期望值,表示实现该结果的概率(或期望值);D 为时间距离,表示该结果将在近期或遥远的将来发生;Γ 为折现率,表示人们对时间延迟的敏感度,通常被视为固定指标;Z0 为截距项,是一个反映瞬时奖励的常数,它可以防止当时间无限小(为0)时效用值无限大。

由公式可见,当E 和V 的乘积增大或Γ 和D 的乘积减小时,该预期效用值增大;当E 和V 的乘积减小或Γ 和D 的乘积增大时,该预期效用值减小。换言之,若行动结果带来的收益价值(V)越大,实现概率(E)越高,则个体选择该目标的动机强度就越大。然而,当奖励实现之前有很长的时间距离或延迟(D),以及当个体对时间距离或延时满足又很敏感时(Γ),个体选择该目标的动机就会大打折扣。这就是目标导向的时间折扣效应,其基本原理是,个体倾向于选择实现难度较低、能够带来及时回报的目标。

作为引导员工将个人目标纳入组织目标轨道的最重要的激励手段[22],绩效报酬制度要求员工必须在特定时间(评估周期)以特定的标准完成特定任务(绩效目标),才能获得报酬奖励[1],因而它与目标有关,也与时间相关。成就目标导向反映一个人的自我发展信念,该信念影响着他如何理解和回应目标实现的环境[19]。其中,PGO 以个体对外部环境的偏好作为选择有利行为的主要信息依据,体现了短期导向;MGO 关注自我学习和成长,而学习是一个潜移默化、水滴石穿的过程,体现了长期导向。因而个体目标导向也与时间有关。创造力是个体为解决在目标实现过程中遇到的挫折和难题而产生的新颖有用的想法,然而想法的迸发绝非一时之功,因而创造力也与目标和时间相关。据此,本文以目标和时间为主线,系统地将绩效报酬、成就目标导向与创造力联系起来。同时,根据时间动机理论,当个体对行为的预期效用越高时,其动机倾向越强,进而影响目标导向的呈现状态[23]。据此,本文在式(1)时间动机模型的基础上构建了基于利弊权衡“算计思维”的时间心理计量框架,如表1 所示,系统分析在不同的绩效考核周期下绩效报酬对个体成就目标及创造力的长短期影响效应。

表1 PFP 影响目标导向选择的时间心理计量框架
Table 1 The temporal psychometric framework of PFP influencing goal orientation selection

注：*表示MGO 的相关结果价值相对高于PGO,因为个体通过学习和技能精进可在未来获得更多的技能价值。**表示长期内PGO 带来的损失价值高于收益价值,因为失去学习机会而维持现有技能的机会成本高于聚焦绩效标准带来的收益价值。

1.1 PFP 对MGO 的短期效应

任务本身具有时间上的多样性特征。也就是说,有些任务具有鲜明的时间周期性,可以“快刀斩乱麻”般高效完成,只需要关注效率;而有的任务需要个体倾注时间涵濡浸渍、精心打磨,即所谓“慢工出细活”。然而尽管如此,任务在时间分配上依然受到预算、流程和进展的约束。为追踪任务进展,及时发现问题并解决问题,涵盖月度、季度和年度的周期性绩效考核是必不可少的。相应地,个体也必然会基于绩效考核周期的时间特性,启动时间心理计量框架,在PGO 和MGO 间进行利弊权衡,从而做出行为效益最大化的抉择。

PGO 的特点是个体倾向于向他人展示自己的能力,喜欢在与他人的比较中获得正面评价或避免受到负面评价。因此,秉持PGO 导向的个体善于利用规则在竞争中胜出。当绩效考核周期较短时,如表1 左侧所示,一方面,从收益角度来看,PGO 导向意味着个体主要依赖现有技能和成熟规则来解决问题。与采用另辟蹊径或从无到有等创新工作方式来达成绩效目标相比,采用驾轻就熟或循规蹈矩的方法风险更小,实现预期结果的概率(E)更高。这不仅意味着个体能够顺利地完成绩效任务,在领导和同事那里获得积极评价,更会带来高的绩效报酬回报,增加收入。显然,PGO 带来的结果价值V 是显著的,且随着绩效报酬强度提高,这种价值越大。同时,在短期效应内的时间跨度D 较小,鉴于折现率Γ 一般恒定(下同),根据U收益 = EV收益 /(Z0 +ΓD收益) 的推算,短期内PGO 所带来的潜在收益较高,能给个体带来强烈的当下收益感。

另一方面,从损失角度来看,个体选择PGO 形成的损失是未能获得技能上的提升。然而技能的提升不是一蹴而就的,在较短时间内提升技能水平通常是不现实的,发生概率(E)极低。由于短期内技能未得以提升而损失的机会成本也不高,因而损失的结果价值(V)相对较少甚至为0。且这种损失可能体现在个体未来的工作中或新任务中,个体因技能缺乏而导致绩效降低,损失的时间跨度(D)较大,因而根据U损失= EV损失/(Z0 + ΓD损失) 的推断,短期内PGO 所引起的潜在损失较少,给个体带来较小的损失感(甚至为0)。综合来看,由式(1) Utility =U收益- U损失可推出,当个体在短期内选择PGO 作为目标导向时,其预期效用收益大于损失,整体呈现收益状态。

MGO 的特点是个体致力于挑战自我,不断精进业务和能力。当个体选择MGO 作为目标导向时,从收益角度来看,个体可以从探索和学习过程中获得知识和经验积累,形成较为完备的认知结构来有效达成绩效标准以获得相应奖励,带来的行为结果价值(V)较高。然而,“冰冻三尺,非一日之寒”,学习是一个漫长的过程,在短期内提升一定程度的技能水平并将其转化为绩效收益的可能性较低。通常情况下,个体的学习成果会在较远的未来泛化到新任务中并转化为相应的收益,即发生的结果概率(E)较低甚至为0,时间跨度(D)较大。根据式(1)的推断,短期内MGO 带来的潜在收益通常发生在遥远的未来,个体的当下收益感较低。从损失角度来看,选择MGO 作为目标导向的个体会将时间精力聚焦于钻研工作难题、积攒知识经验上,而对问题解决与绩效输出缺乏关注。甚至个体学习的知识技能可能不符合当下的任务需求,从而导致其短期内无法达到绩效要求的概率(E)增加。换言之,此时的个体技能提升是以牺牲短期绩效为代价的[24]。在高绩效报酬的组织制度中,这种短期绩效损失近乎是个人收入的损失(V 增大),同时这种损失发生在当下(D 较小)。根据式(1)的推断,短期内个体选择MGO 会带来较大的潜在损失,并使个体产生强烈的当下损失感。根据式(1) Utility =U收益-U损失综合来看,当个体在短期内选择MGO 作为目标导向时,其预期效用上的损失大于收益,整体呈现损失状态。

此外,从原则上说,个体在做出目标选择时,可以综合所有信息(即所有结果和概率)进行整体评估。但是在短期时间压力下,因为个体可能意识到他们不能处理所有的信息或没有足够的时间合理灵活地整合所有的信息,所以他们往往可能会倾向一个更简单的策略来指导他们的选择[25]。综上所述,由于时间和精力的有限性,个体在短期内选择PGO 时的收益大于损失,且收益发生在当下而损失发生在未来,此时个体会产生较强的收益感,并随着PFP 强度变高而增强。个体在短期内选择MGO时的损失大于收益,且损失发生在当下而收益发生在未来,此时个体会产生较强的损失感,并随着PFP强度变高而增强。综上可以看出,在短期内,个体可能更趋向带来当下收益的PGO 而远离造成当下损失的MGO,而其回避MGO 的可能性随着PFP 的强度提高而增强,由此本文提出以下假设：

H1 短期内,在PFP 制度下,个体会趋近PGO,远离MGO,PFP 强度负向影响MGO。

1.2 PFP 对MGO 的长期效应

绩效报酬的核心要义在于优绩优酬。提升绩效的途径一方面在于个体对绩效目标和绩效标准的精准理解力和执行力;另一方面,正所谓“打铁还需自身硬”,绩效提升还取决于个体在潜移默化的学习和历练过程中逐步积累的工作经验和策略发展能力[8]。正如熟读菜谱不一定能烧出可口的饭菜,提升绩效还需要实践的智慧。在中国传统故事中,庖丁解牛十九年不换刀,经历了初始无状、三年小成和不断精进的过程,可见学习发展技能是提升绩效最重要的途径。因此,从长周期看,个体有动力利用工作之外的时间学习和发展自我能力,特别是每一次短期绩效的形成过程都孕育着学习和自我提升的机会。个体不断累积经验,这一切为扩展其认知结构和发展深层次难题处理能力打下基础。反过来,能力和技能的提升又推动个体产生超越眼前的任务或绩效标准的动力,并且产生精通工作任务的内在兴趣,从而乐于投入更多的时间和精力发展必需的技能以解决未来之难题,并从中体现一种超越自我的成就感。由此,本文推断,在绩效报酬的激励体系下,个体不仅有动力在PGO 的驱动下实现眼前绩效从而获得高的绩效报酬;从长周期看,个体也有动力在MGO 驱动下去实现未来的高绩效从而获得更高水平的报酬。

如表1 所示,当绩效考核周期较长时,个体有充足的时间精进技能、提升自我。他们将注意力聚焦于使自己发展成为未来计划中的样子,而不用担心要在较短时间内达成规定的绩效任务。在时间精力、任务预算、挑战难度等成本因素不过于受限的情况下,个体更可能将精熟目标导向作为一种对未来的投资选择。换言之,个体倾向于在长期内选择MGO 作为目标导向。正因为绩效考核周期较长,个体有足够的时间和精力按照自己的意愿全方位地提高认知水平,完善知识结构,发展工作技能和深层次处理策略的能力,并将这些新技能和策略应用到工作中,其绩效水平特别是通过创造性提高绩效水平的概率(E)也随之提升。这种提升不仅体现为技能提升和绩效提升,重要的是个体的创造性工作水平也随之提升。各种提升也随之带来高收入,这表明选择MGO 能带来高的行为结果价值(V)。加之在长期效应内,个体通过MGO 获得学习成果收益变现的时间距离(D)变短,根据U收益= EV收益/(Z0 +ΓD收益) 的推算,长期内MGO 的潜在收益较高。同时,从损失角度来看,个体的损失可能是因为其不再专注于绩效标准或如何快速达到高绩效水平而带来的短期损失,以及挑战自我带来的潜在失败成本。首先,在考核周期时间较长的情况下,个体无须在短期内达到高绩效标准或要求,因而损失的成本或价值(V)有限或为0。同时,从长期看,随着个体学习能力和技能的提升,这种价值损失发生的概率低且呈现下降趋势,直至为0。且损失发生的时间距离越来越远。因而根据U损失= EV损失/(Z0 + ΓD损失) 的推断,长期内MGO 带来的潜在损失可以忽略不计。综合来看,由Utility = U收益- U损失可推出,当个体在长期内选择MGO 作为目标导向时,其在预期效用上的收益大于损失,整体呈现收益状态。

作为对应,如果个体在长期内仍坚持PGO 导向,如表1 所示,从收益角度看,当个体不断研究如何取得竞争优胜或快速提升绩效水平的途径或绝技时,其获得高绩效的概率(E)也同样提升并随之带来高的绩效报酬回报(V)。但是与此同时,个体在长期内坚持PGO 导向的机会成本或损失也高。正如《庖丁解牛》中庖丁所言,“臣之所好者道也,进乎技矣”。造成结果价值(V)损失的原因在于个体过度专注“技”而忽视了“道”,即过度关注绩效水平提升或超越他人会使个体学习力下降,导致深层次的技能止步不前。换言之,尽管绩效水平提升了,但是个体也失去了更重要的诸如学习力、创造力等隐性价值(V),而且这种损失发生的概率(E)无疑也是高的。事实上,个体维持现有的技能知识水平并不能保证其应对日益复杂的工作任务,尤其是在周围同事精进业务技能、与时俱进的情况下,此时个体可能会逐渐失去原有的绩效水平甚至受到组织制度的惩罚。此外,无论是收益还是损失,该情况下个体变现的时间距离无疑都是短的,据此,根据式(1)Utility = U收益- U损失=本文推断,由于损失的结果价值更高,因而个体在PGO 导向下的总收益为负数,即呈损失状态。

综合以上分析,当个体在长期内选择PGO 作为目标导向时,其收益为0 或呈损失状态;选择MGO作为目标导向则会呈现收益状态。因此,长期来看,个体会远离PGO,趋近MGO。故提出假设：

H2 长期内,随着时间的推移,在PFP 制度下个体会远离PGO,趋近MGO,PFP 强度对MGO 的影响由负转正。

1.3 MGO 与创造力的关系研究

创造力是指个体为解决工作中遇到的挑战或问题所使用的新方法和新思想[26]。创新工作方法常常具有高风险性,个体在创新过程中可能会遭遇挫折和失败,甚至影响其职业生涯[27]。

Amaile 经典创造力理论认为,领域相关技能、创造相关技能、内在动机是创造力的三个必然要素[13]。首先,在精熟目标导向的指导下,个人倾向于加强学习,掌握相关知识和工作技能,进而能够有效处理反馈中的正负面信息,形成一个相对完整的知识结构,帮助其快速找到合宜方法来解决工作中具有挑战性的问题,使自身得以增强领域相关技能[13]。其次,MGO 会促使个体乐于接受挑战和冒险,将创新过程中出现的失败视作发展和学习的一部分,使其抱着长期自我发展的心态并不断在失败中磨炼,对任务难题和自身认知能力进行动态整合,形成有效的双循环学习[28]。最后,Dweck 和Leggett,王娟等发现,技能熟练的个体会渴望进一步完善和精进自身本领,从而产生超越任务本身的兴趣和享受感,增强自身内在动机并积极投入到工作中[29-30]。简而言之,MGO 会通过强化这三个必然要素来增强个体创造力。本文推断：短期内,绩效报酬通过削弱MGO 来抑制员工创造力,且绩效报酬强度越高则该抑制作用越强;长期内,绩效报酬通过增强MGO 来促进员工创造力,且绩效报酬强度越高则该促进作用越强。由此,推出假设如下：

H3 短期内,绩效报酬强度通过弱化MGO 对员工创造力产生负面效应。

H4 长期内,绩效报酬强度通过强化MGO 对员工创造力产生正面效应。

综上,本文提出了一个多中介模型(见图1),并设计了一项横截面研究(研究1)和一项跨度为10个月的纵向研究(研究2),旨在探索绩效报酬引导个体聚焦精熟目标导向(MGO)随时间变化的轨迹及其对创造力的影响。

图1 理论模型
Figure 1 Theoretical model

注：图中虚线为解释机制。

2 研究一

2.1 研究设计与数据收集

研究对上海市5 家高科技公司进行实地调研和数据采集,涉及信息技术、集成电路和生物制药等行业。研究得到了公司高层的支持及相关部门的配合,数据采集使用现场收集的方式进行。考虑到因果关系滞后效应和同源偏差影响,数据采集间隔两周分两阶段进行。第一阶段向员工收集人口统计学变量及绩效报酬强度数据。第二阶段向员工收集表现目标导向、精熟目标导向、员工创造力变量数据,其中员工创造力变量数据由领导对其进行打分得出。整个过程被严格编码。

本着自愿的原则,研究安排每组10 名员工到会议室参加调查,员工间保持相应的距离,每组大约花费20 分钟。在数据填写前,由研究助理讲解注意事项并逐一阐释题项含义。参会者都会得到印有某大学logo 的小礼品一份。最后,共计330 位员工填写了问卷,剔除无效问卷后获得304 份有效样本,样本回收率为92.12%。在调查样本中,男性占比为65.47%,女性占比为35.53%。年龄方面,18 岁～25 岁占比为9.54%,26 岁～30 岁占比为42.43%,31 岁～40 岁占比为26.32%,41 岁～50 岁占比为14.47%,其他占比为7.24%。学历方面,高中及以下占比为3.61%,大专及以下占比为14.80%,本科占比为67.11%,硕士及以上占比为14.48%。工作年限方面,1 年以上及3 年(含)以下占比为4.28%,3 年以上及5 年(含)以下占比为27.96%,5 年以上及10 年(含)以下占比为31.58%,10 年以上占比为30.59%,其他占比为5.59%。

2.2 变量测量

本文控制了性别、学历、年龄和工龄等人口统计学特征。主要量表出自国外成熟量表,并请相关专家对题项合理性及问卷严谨性进行判定。所有变量均采用5 点李克特量表(从“1=完全不同意”到“5 完全同意”)。

绩效报酬强度(PFP 强度)。Lawler[31]认为,不同组织及其内含部门在传达绩效工资计划时的范围和程度有所不同。员工对绩效与工资联系的强度感知也不同,他们更可能根据自身主观判断而非现实情况来采取行动[32]。加之,员工的成就目标导向往往受到其对外界环境主观感知的影响。每个个体对外界感知的PFP 强度是不同的,所激发出的成就目标导向强度也可能是有差异的。采用个体主观感知的PFP 强度可以更准确地挖掘个体内部PFP 强度对其成就目标导向选择所带来的潜在影响,也可以更准确地揭示不同个体在同一变量上的差异性。因而本文采用Deckop 等人[32]开发的“感知绩效报酬强度”量表,示例题项如“生产率提高意味着员工报酬提高”“我的个人绩效对报酬激励没有什么影响[反向编码]”。克伦巴赫值为0.860。

精熟目标导向(MGO)。采用Baranik 等人[33]编制的10 题项量表。示例题项如“在工作中,我寻找机会发展新的技能和知识”“我喜欢在工作中接受具有挑战性的困难任务,并从中学习新的技能”。克伦巴赫值为0.932。

表现目标导向(PGO)。采用Baranik 等人[33]编制的8 题项量表。示例题项如“我一直在努力寻找方法,想在工作中向他人展示我的能力”“如果我可能会在别人面前表现不佳,我会避免承接新的任务”。克伦巴赫值为0.914。

员工创造力。采用Farmer 等[34]编制的3 题项量表。示例题项如“他或她产生了与该领域相关的突破性想法”“他或她会率先尝试新的想法或方法”。克伦巴赫值为0.893。

2.3 研究结果

本文首先运用验证性因子分析来检验变量的区分效度。以四因子模型为基准模型,构建三个竞争模型：三因子模型(将PGO、MGO 归为一个潜变量,将PFP 强度、员工创造力归为独立变量)、双因子模型(将PFP 强度、PGO、MGO 归为一个潜变量,员工创造力为独立变量)、单因子模型(四个因子完美相关,相关系数设定为1)。结果显示,四因子模型各项拟合指数满足标准要求(χ2=632.082, df =246, χ2/df = 2.569, RMSEA = 0.070, SRMR =0.066, CFI=0.925, TLI=0.916),优于其他备择模型。为了评估共同方法偏差对模型的影响,本文借鉴Podsakoff 等人[35]的做法,在基准模型的基础上增加共同方法因子来构建五因子模型,表2 最后一行结果显示RMSEA、SRMR、CFI、TLI 指标改善程度有限,未超过0.02,表明共同方法偏差不会对研究结果的解释构成影响。

表2 验证性因子分析结果
Table 2 Results of confirmatory factor analyses with variables

注：N=304。***p ＜0.001。

描述性统计及变量间的相关系数如表3 所示,PFP 强度与员工创造力呈负相关关系(r=-0.547,p＜0.001)。PFP 强度与PGO 呈正相关关系(r=0.582, p＜0.001),PGO 与员工创造力呈负相关关系(r=-0.531, p＜0.001)。PFP 强度与MGO 呈负相关关系(r=-0.466, p＜0.001),MGO 与员工创造力呈正相关关系(r=0.544, p＜0.001)。

表3 描述性统计及变量间的相关系数
Table 3 Descriptive statistics and correlations between main variables

注：N=304。***p＜0.001,**p＜0.01,*p＜0.05。

回归分析结果如表4 所示,模型1 中PFP 强度正向影响PGO(β=0.531, p＜0.001),模型2 中PFP强度负向影响MGO(β=-0.438, p＜0.001),说明在短期效应内PFP 强度导致个体趋近PGO,远离MGO,即H1 得到支持。由模型3 可知PFP 强度与员工创造力呈显著负相关(β=-0.504, p＜0.001),模型4 在控制PGO 的影响后加入MGO,结果显示MGO 对员工创造力有显著的正向影响(β=0.301,p＜0.001),PGO 对员工创造力有显著的负向影响(β=-0.209, p＜0.001),且PFP 强度对创造力的负向影响下降(β=-0.261, p＜0.001),表明部分中介效应成立。随后,本文根据Preacher 和Hayes 提出的区间估计法进一步检验了间接效应[36],结果如表5 所示。双尾检验显示PGO 的间接效应显著(效应值为-0.175,95%CI 为[-0.279, -0.088],不含0),MGO的间接效应也显著(效应值为-0.159,95%CI 为[-0.226, -0.100],不含0),故H3 得到支持。

表4 层级回归结果
Table 4 Hierarchical regression results

注：N=304。***p＜0.001,**p＜0.01,*p＜0.05,PGO=表现目标导向,MGO=精熟目标导向。

表5 间接效应测试
Table 5 Indirect effect test

注：N=304。***p＜0.001,**p＜0.01,*p＜0.05,BCbootstrap=2000。

3 研究二

3.1 研究设计与数据收集

传统的横截面方法只关注特定变量间的关系,而潜变量增长模型可以从动态变化视角考察变量在固定点的值及其变化趋势。为了考察个体内不同层次MGO 状态的变化趋势,本文开展如下调查研究。

研究在上海市某大型金融机构展开。在高层领导和人力资源部的支持配合下,选取30 名员工进行为期一年的跟踪调查。在第一个月时,将30 位参与者召集在一个大会议室中,对其进行问卷测量。在填写问卷前向他们讲解注意事项,随后发放问卷,收集人口统计变量、绩效报酬强度、精熟目标导向、员工创造力等数据(变量测量同前),并邀请对应领导在另一个房间判定员工创造力,收集完数据后赠予每位参与者一份小礼品。之后每隔一个月对这30 名员工及其对应领导进行问卷测量,程序同前。由于该公司在第11 个月时人员结构发生了变动,导致部分参与者流失,本文最终采集到10 个月的追踪数据。

研究共计发放问卷300 份(最大二级样本量为30,最大一级样本量为300),有效回收率为100%。调查样本中,40.00%的人员为男性,60.00%的人员为女性。年龄方面,18 岁～25 岁占比为13.33%,26 岁～30 岁占比为30.00%,31 岁～40 岁占比为23.33%,41 岁～50 岁占比为30.00%,50 岁以上占比为3.34%。学历方面,大专学历占比为16.67%,本科占比为60.00%,硕士占比为20.00%,博士占比为3.33%。工作年限方面,1 年以下占比为6.67%,1 年以上及3 年(含)以下占比为13.33%,3 年以上及5 年(含)以下占比为23.33%,5 年以上及10 年(含)以下占比为16.67%,其他占比为40.00%。

3.2 研究结果

本文首先利用验证性因子分析检验各变量间的区分效度,结果表明该模型与数据拟合程度较好(CFI=0.996, TLI=1.000, RMSEA＜0.001, SRMRB=0.010, SRMRW＜0.001)。从变量相关性上来看,如表6 所示,PFP 强度与MGO(r=0.200, p＜0.01)、员工创造力呈正相关(r=0.129, p＜0.05),MGO 与员工创造力呈正相关(r=0.266, p＜0.01)。

表6 描述性统计及变量间的相关系数
Table 6 Descriptive statistic and correlations between main variables

注：N=300。***p＜0.001,**p＜0.01,*p＜0.05,对角线为变量的Cronbach′s α 值。

本文使用潜在增长曲线模型(LGM)检验PFP强度对MGO 的影响趋势。从表7 中可以看出：MGO 的总体趋势随着月份变化呈现增长趋势,即在PFP 强度和时间的共同影响下,MGO 的水平越来越高。数据标准差及差异系数都较小,说明MGO 的分散程度较小,样本间的异质性较小,无需对样本进行分类讨论。

表7 MGO10 个月数据的趋势分析
Table 7 Trend analysis of MGO based on corresponding data in ten months

潜在增长模型如图2 所示,以PFP 强度(标记为x)作为预测因子,MGO(标记为y1-y10)作为因变量。在该模型中,I 代表了y1-y10 增长曲线的截距,意味着MGO 状态的初始值,将其到y1-y10 的截距载荷设置为1。 S 代表了y1-y10 增长曲线的斜率,意味着MGO 状态的变化速度,将其到y1-y10 的载荷根据测量的不同时间分别设置为0～9。需要强调的是,鉴于I 和S 是个体间(between person)层面的因素,因此不能使用随时间变化的PFP 感知强度值来预测I 和S。鉴于员工对于PFP 的感知很有可能不稳定,因此本文取10 次测量的PFP 强度的平均值来对I 和S 进行预测。这种做法在一定程度上减少了因员工感知不稳定造成的影响。

图2 潜变量增长模型
Figure 2 Latent growth model

由表8 可以看出,PFP 强度对MGO 变化的截距(MGO 初始值)有显著的正向预测作用(b=0.332,SE=0.084, p=0.000),同时PFP 强度对MGO 变化速度有负向效应(b=-0.034, SE=0.015, p=0.020),即MGO 变化速度随着PFP 强度增强而变慢。综合分析来看,横断研究1 中显示短期内PFP 强度负向预测MGO,研究2 中显示长期内PFP 强度正向预测MGO。由此可以推断,随着时间的推移,PFP 强度对MGO 的影响效应逐渐由负转正。综上,H2 得到验证。

表8 PFP 强度对MGO 变化状态的影响
Table 8 The impact of PFP intensity on MGO

随后,本文使用多层线性回归模型HLM 来检验长期状态下MGO 的中介效应。根据Becker 的建议,为了保证控制变量纳入的严谨性,需要检验将所有控制变量移除时的研究结果是否稳健[37]。结果显示依旧成立,本文只展示了移除控制变量的结果。由表9 模型1 可知,个体间的随机方差为τ00 =0.072,卡方检验结果(χ2=98.622, p＜0.001)说明组间方差是显著的。 σ2=0.240,故ICC1=0.231,表明在MGO 的变异数0.231(即σ2+τ00=0.312)中,由于个体间差异所造成的变异程度(0.072)占总体变异数的23.08%,76.92%的变异来自员工个体的内部差异。这说明在绩效报酬体系下,个体MGO随时间发生的变化可以解释MGO 总的变异情况。同理,由模型2 可知,在员工创造力的总变异中,随时间变化的解释率为71.55%(即0.7155=0.244÷[0.244+0.097])。由表9 模型3 可知,PFP 强度正向影响员工创造力(β=0.162, p＜0.001),在模型4中加入中介变量后显示MGO 对员工创造力有正向影响(β=0.225, p＜0.001),且PFP 强度对员工创造力的正向影响显著减小(β=0.130, p＜0.001),即MGO 存在部分中介作用。

表9 多层线性回归结果
Table 9 Multilevel linear regression results

注：N=300。***p＜0.001,**p＜0.01。

本文随后基于蒙特卡洛模拟[36]检验了时间带来的跨层间接效应,以进一步验证结论的稳定性。如表10 所示,从10 个月的纵向状态来看,PFP 强度对MGO 有显著的正向影响作用(b = 0.017,p ＜0.001)。同时,长期状态下的间接效应显著(b=0.004, 95%CI 为[0.002, 0.007],不含0)。因此,H4 得到支持。

表10 长期中介效应
Table 10 Long-term mediating effects

注：N=300。***p＜0.001。BCbootstrap=2000。

4 结论与启示

关于绩效报酬与创造力关系的争议由来已久。本文基于时间动机理论构建了一个基于时间演进的绩效激励动态心理计量框架,探讨了短期内绩效报酬强度影响员工成就目标导向和创造力的个体间差异(研究1),以及长期内绩效报酬强度影响员工成就目标导向和创造力的个体内差异(研究2),从而揭示出一个有关绩效报酬的长短期导向“悖论”：绩效报酬激励体系在短期内引导个体聚焦表现目标导向、远离精熟目标导向从而抑制创造力,而在长期内它又有助于激活个体的精熟目标导向而促进创造力。

4.1 理论启示

首先,本文揭示了绩效报酬影响创造力的长短期导向“悖论”。研究表明,任务的时间框架是员工选择规避负面结果还是争取奖励的主要信息依据。当组织安排给员工创造性要求较高的紧急工作任务,并辅以高强度绩效报酬机制时,各种不确定性会加剧个体有关创造力的心理感知风险,从而限制了员工的自我成长和改进空间拓展,激起其追求安全的逃避倾向,使其回避蕴含高风险性错误和高可能性失败的精熟目标导向。这种情况下,个体趋向于表现目标导向,并收敛心思专注眼前目标,形成事与愿违的效果。事实上,针对外在经济激励究竟是鼓励还是抑制个体创造力这一问题的争议已经持续近半个世纪[16,38]。以Deci 等为代表的认知学派基于自我决定理论,认为绩效报酬的控制性导致了个体内在动机受控从而抑制了其创造力[39];而以Eisenberger 和Shanock 为代表的行为学派基于习得性勤奋理论,认为绩效报酬提供了正面反馈和强化机制,促进了个体自主学习并促进了其创造力[38]。在这幅波澜壮阔的理论论战的历史画卷背后的是“观点对峙、学派分明、理论停滞、实践彷徨”[22],客观上形成了一桩亟待破解的“学术悬案”。客观地说,两个学派关于绩效报酬与创造力关系的研究都存在一个共同的局限性,即他们的研究都仅基于短期的横截面数据[40],忽视了具有长期影响的时间效应[41]。在一定程度上,这些横断面研究的结果低估了绩效报酬与创造力之间关系的复杂性。本文收集了10 个月的纵向数据,基于时间动机视角,为这两个相互冲突的研究结论提供了新的理论解释：鉴于PGO属于受控动机状态而MGO 属于自主动机状态,本文认为,绩效报酬在短期内导致个体趋近PGO 远离MGO,此时创造力受到抑制,该结论支持了认知学派的观点[39];而在长期内,绩效报酬又潜移默化地使个体趋近MGO 远离PGO,此时创造力得到促进,该结论支持了行为学派的观点[38]。本文结论为弥合两个学派的理论冲突提供了一个时间分析框架。

其次,成就目标导向状态的时间逆转性为揭示绩效报酬的长短期导向“悖论”提供了良好的解释机制。研究结果表明,绩效报酬与创造力间的关系与员工自身的成就目标导向选择有关,这与Gerhart等人的观点一致,即绩效报酬是企业引导员工努力实现组织目标的重要手段,同时员工选择何种目标导向来面对工作任务中的困难和挑战是检验其创造力的基础[42]。从短期来看,横向数据表明PFP强度通过增强PGO、削弱MGO 对员工创造力产生负面影响,即在绩效报酬强度的影响下,员工更可能聚焦于提升当下绩效,忽略对未来具有更大价值的学习和自我发展;从长期来看,纵向数据表明PFP强度对MGO 状态的初始值有正向预测作用,且对MGO 状态的上升速度产生负面影响,即员工的MGO 状态随时间增加呈上升趋势,但变化速度开始变慢。横向和纵向的研究结果揭示了员工目标导向具有根据外部PFP 强度和时间维度变化而改变的特性。在两者作用下,员工逐渐从回避MGO 状态到趋近MGO 状态。这一结论不仅证明了绩效激励制度存在时间效应[43],也支持了March 在学习过载理论中揭示的学习活动边际效益递减规律[44]。同时,对长短期内成就目标导向时间折扣效应的发现,与累积前景理论所揭示的“人们具有‘等量的损失带给人的痛苦大于等量的收益带给人的喜悦’的风险厌恶本性”[45]有着内在的逻辑一致性,即近期发生的损益比未来发生的损益更为重要。这在一定意义上丰富和拓展了对人们在追求成就目标过程中的动机行为选择的研究。同时,随着时间的演进而出现的成就目标逆转现象也与偏好逆转理论具有逻辑一致性。区别在于,偏好逆转理论表现的是一种保守意义上的短期行为决策——从高价值高风险转向低价值低风险。而本文揭示的成就目标逆转现象强调的是具有积极意义的长期行为决策——个体的成就动机转向高价值的目标,进而从时间角度与偏好逆转理论形成差异性和互补性,共同丰富了人类的动机决策研究。

最后,本文构建了一个时间心理计量框架和成就目标导向选择框架,揭示了绩效报酬激励的时间折扣效应和成就目标逆转机制。正如前文表1 所呈现的那样,基于利弊权衡的“算计思维”,本文创建了一个基于绩效报酬制度的时间心理计量框架,这对于元动机理论的发展无疑是一种贡献。在时间心理计量框架的基础上,考虑到在特定的时间点上,员工的时间、精力特别是注意力资源往往是有限的,而员工的有限性资源是组织形成创新力的重要源泉。由此本文延伸出一个随时间演进的成就目标导向选择框架,如图3 所示。其中,长方形面积(SABCD)代表组织内所有员工的有限性资源叠加(诸如时间、精力、注意力),时间分割线将短期效应与长期效应分开,时间分割线与时间轴共同划分了短期和长期状态下员工的有限性资源分布。左为短期内员工有限性资源分布(SAEFD),右为长期内员工有限性资源分布(SBCFE)。在左边的短期状态中,大多数员工主要选择PGO,少数选择MGO,并将有限性资源主要用于PGO 上(SAEGM);随着时间推移变化至长期状态时,员工主要选择MGO,少数选择PGO,并将有限性资源主要用于MGO 上(SFGNC)。图中显示,部分员工仍保持原先状态,而其他员工则发生了目标导向偏转(从PGO 转化为MGO)。这也体现了目标导向的状态特质既可能是稳定特质,也可能是受外部因素影响(如时间、情境)的状态特质。这一结论丰富了成就目标导向理论研究,也为后续探讨如何引导员工打破固定思维,将个人成就目标从表现目标导向转向专注学习和成长的精熟目标导向提供了理论接口。

图3 随时间演进的成就目标导向选择框架
Figure 3 An achievement goal orientation selection framework that evolves over time

4.2 实践启示

推进高水平科技自强自立,推动颠覆式创新,实现“从0 到1”的转变,需要激发人才的原始创造力。因此,健全激励体系至关重要。本文从时间视角,讨论了以绩效报酬为核心的激励体系的有效性,启示如下。

首先,组织在考核创新任务时要考虑成就目标的长短期导向“悖论”。毋庸置疑的是,以表现为导向(即PGO)的短期激励模式,会导致组织内部同侪竞争压力不断加大,形成一种病态的“内卷”格局,致使员工个人成长发展通道收窄、绩效压力增加,每日忙碌于事务性工作,无暇思考与创造,这是对创新资源的极大浪费,其背后的原因与短期导向的激励制度设计不完善有关。正如本文所揭示的那样,从引导员工树立成长思维、促进自我学习和探索、不断挑战自我能力的角度看,绩效报酬体系对创造力的激励作用是不可小觑的。但是当创新任务面临较为紧迫的时间压力和预算约束时,显然此时绩效报酬的激励作用是消极的,企业应尽可能减少基于绩效考核的报酬支付。因此,组织应根据创新任务的时间框架合理设置绩效激励强度,为员工创设相对宽松的自我空间与任务环境。组织给予员工与创新相关的任务时应根据任务难度为员工设定时间充裕的绩效评估周期。此时,组织实施高绩效报酬制度会促使员工专注于精熟目标导向,不断寻找新颖可行的策略方案来解决任务难题,提升创造力技能和层次。

其次,组织可以通过激励计划的“长-短期导向”来调整员工的成就目标导向。立足当下的企业,专注于满足当下需求以实现短期目标;立足未来的企业,专注于制定长远的战略目标以实现持续发展[46]。员工会犹如“变色龙”一般,通过自身感知和对外部环境信息进行评价,推测组织偏好并展现出合宜行为,动态调整其在之后一段时间内的目标导向。具体而言,当员工感知到组织目标是立足未来且有较长时间跨度时,会接收到组织传达的“创造活动是展现自身能力的竞技场”的信号,从而意识到精熟目标导向更有利于其达成目标。此时,员工将专注于打破常规和发展技能,对从创造性角度解决问题的工作方式投入更多的时间精力。相反,当员工感知到组织目标是立足当下且任务时间跨度较短时,此时的任务要求明确、规则明晰。出于精力有限性的角度考虑,员工会侧重于提升当前绩效并选择“看组织脸色行事”的表现目标导向,忽略了在过程中的学习机会,使其创造力受到限制[16]。由于创新型组织不可避免地会产生绩效考核与学习成本、时间成本的剧烈冲突,因此管理者应依据实际情况制定长期或短期导向的激励机制,调整员工的目标导向状态,将其学习探索行为调控在适度范围内,并在必要时进行干预,使得组织对于创造力的投资更富有效率。

4.3 研究不足与展望

第一,本文基于时间动机理论揭示了绩效报酬影响员工创造力的长短期导向“悖论”,并以成就目标导向的逆转作为解释机制。尽管研究具有一定的合理性,但未来应进一步整合更多的理论以全面解释这一“匪夷所思”的现象。

第二,本文采用潜变量增长模型,对调查对象进行了10 个月的跟踪,揭示了有关成就目标导向的逆转规律。但由于时间、人力等因素制约,研究2 中用于潜变量增长模型的调查样本数量较少,未来研究中可以扩大样本量以进一步检验结果的稳定性和有效性。同时,为更好地揭示成就目标导向随时间的变动规律,未来研究应尽可能延长调查周期。

第三,本文对成就目标导向理论采取了经典的二分法,没有考虑趋近和回避因素。未来可以基于四维度(精熟趋近导向/精熟回避导向、表现趋近导向/表现回避导向)[13]、六维度(任务接近/任务回避、自我接近/自我回避、他人接近/他人回避)的理论框架体系[47],进一步深化这一主题研究。

第四,本文构建了在绩效报酬体系下,基于时间心理计量的成就目标导向选择框架(如图3 所示),该图的可靠性以及MGO 随时间变化发生逆转的时间段还需在未来研究中进一步拓展验证。

第五,本文仅考虑了以员工创造力作为结果变量,忽略了员工任务绩效上的变化。在长期视角下,不论个体秉持PGO 还是MGO,都有足够的时间和精力来协调任务绩效和创造力,例如PGO 高的个体通过“干中学”既能完成现阶段既定任务,又通过学习增加了知识技能;MGO 高的个体在不断精进技能的过程中也能在充裕的时间内将知识技能用于绩效提升。但两种不同目标导向的个体在任务绩效和创造力上的知识累积速率可能不同。在未来的研究中,可以同时探讨成就目标导向在任务绩效和创造力上的表现和区别。

第六,本文缺乏调节变量的引入,没有考虑不同边界条件带来的影响。员工的学习能力、冒险意愿、风险偏好等个人特质以及诸如人岗匹配、绩效反馈、任务难度等外部环境因素都可能对绩效报酬与创造力间的关系产生影响[43]。例如,学习能力强的员工在同一时间段内既能根据绩效指标指引达成高绩效,又能通过不断的学习摸索增加知识储备从而提升创造力。又比如与低冒险意愿的个体相比,具有较高冒险意愿的个体更可能将时间精力作为一种投资,注入到创造性活动中以获得绩效报酬,并倾向于选择精熟目标导向[6]。未来研究可以从不同角度探讨员工目标导向发生逆转的边界条件。

第七,本文没有考虑到绩效报酬与组织创新目标的挂钩程度。绩效报酬的一个核心内容是定义和识别绩效目标,它通过将收益与个人贡献挂钩,从而将员工的绩效目标与组织目标联结起来。因此绩效报酬在很大程度上往往与绩效目标挂钩。在将组织创新目标作为绩效目标的一个重要维度考量的情况下,受到该绩效报酬体系激励的员工便会展现出更充分的“创新导向”风格的工作行为和工作态度,他们会更倾向于从长期视角进行创新所需的人力资本投资。未来研究应将绩效报酬与组织创新目标的挂钩程度作为变量纳入考量。

参 考 文 献

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基金项目：国家自然科学基金项目(71872111)

*通讯作者：朱梦霆(1998—),女,浙江义乌人;上海交通大学安泰经济与管理学院博士生;研究方向：绩效激励。

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《现代财经-早读分享》是由《现代财经》天津财经大学学报编辑部编辑出版（总第3249

期）

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审核审校：蔡双立  方菲  胡少龙

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