工作場所智能技術使用對員工工作幸福感的影響研究

馬賢東，張銀飛

（1.安徽大學 商學院，安徽 合肥 230601；2.銅陵學院 工商管理學院，安徽 銅陵 244000）

智能技術是新一代技術革命與產業革命的核心要件，包括人工智能、機器人、算法等與新一代信息技術的集合［1-2］。智能技術在與制造業、服務業等產業不斷融合的同時，也融入人們的日常生活與工作，重塑了組織管理模式與員工的工作方式［3］。隨著人工智能技術的不斷發展，類似ChatGpt 等已經具備了自動推理、機器學習、半自主決策的能力［4］，“學習”“分析”“輸出”這一過程正是與知識工作者工作內容的諳合之處。由此產生的新工作認知與人機協作互動方式都將沖擊、改變員工的工作感受。文獻梳理發現，人工智能在人力資源管理領域的實踐領先于理論研究［5］，相關研究主要集中在對勞動市場［6］、勞動關系［7］等宏觀層面因素的考察，對微觀領域組織行為與個體方面的探索仍處于起步階段，所以有必要豐富如生成式人工智能等組織智能技術使用的結果變量研究。

工作幸福感被定義為員工對當前工作的環境和內容的全方位積極感受與情感體驗［8］，能夠提升組織績效，維持組織的市場競爭力，是企業行穩致遠的動力源［9-10］。因此，如何培育與提升工作幸福感，充分發揮其對組織與員工的有效性，引起了學者們的關注。相關研究表明，工作旺盛感、工作自主性等相關因素均可以提升員工的工作幸福感［11-12］。但這局限于傳統工作場所下的探討，如今工作場所已發生智能化的轉變。由于組織環境是員工工作幸福感的重要前因［13］，所以處于智能化工作場域或者智能機器使用場所，員工的工作幸福感將會如何變化？這是企業管理實踐與理論的挑戰。因此，亟需厘清智能技術使用與員工工作幸福感之間的關系和作用機制。

工作-要求資源模型（JD-R 模型）為厘清智能技術使用與員工工作幸福感之間的關系提供了理論視角。根據模型，工作特征可以分為工作資源、工作要求兩種類型。工作資源是指工作中可以實現工作目標、降低工作要求的身心與組織方面的資源［14］。智能技術的使用將員工從重復性的事務工作中解脫出來，增加了工作自主權、技能多樣性，對員工來說意味著工作資源的補充，增強了工作勝任感與幸福感。同時，在智能化工作情景下，工作資源的補充使得員工的工作效率進一步提升，并具有了一定的自由裁量權。為適應工作資源的動態變化，員工會進行工作重塑實現工作要求與資源的平衡［15］。工作重塑是指員工主動改變工作任務、工作參與的關系類型以及對工作的認知［16］，可以有效預測工作滿意度［17］、職業倦?。?8］，進而影響工作幸福感。因此，工作重塑可能是智能技術使用影響工作幸福感的作用機制。此外，技術變革以及動態的組織環境往往會導致領導者威權［19］，限制了員工工作重塑的意愿與行為，所以本文將考慮威權型領導作為智能技術使用與工作重塑關系邊界條件。

綜上所述，本文采用JD-R 模型探討智能技術使用對員工工作幸福感的影響和作用機制，以及工作重塑的中介作用和威權型領導的調節作用。

1 理論基礎與研究假設

1.1 智能技術使用與員工工作幸福感

新一代人工智能技術主要是指基于大語言模型生成式的智能技術，具有及時性。根據JD-R 模型，工作特征是影響員工工作幸福感的決定性因素［20］，其核心假設強調工作資源與工作要求分別是“資源增益”與“資源損耗”的心理過程［21］。智能技術使用主要通過增強“資源增益”路徑，削弱“資源損耗”路徑來影響員工工作幸福感。一方面，工作場所智能技術的引入使得工作特征發生變化。部分體力型工作將通過智能設計完成機器替代，智能機器承擔了大部分重復、機械型的工作。知識型工作者進行創造性勞動的工作方式也可以通過算法搜索引擎優化，減少時間與精力的損耗，降低工作要求，削弱“資源損耗”路徑。另一方面，技術變革產生的優勢補充了員工的個人資源。具體來看，人工智能技術可以快速響應常規性、具有結構的任務并處理，也可以快速搜尋與任務對象特征相關的信息，為決策提供參考，還能采用程序算法根據任務對象匹配多種科學的解決方案，提供半生成決策。這都賦予員工自由決策、工作把控能力，提高了工作自主性。研究表明隨著個人對工作控制程度的上升，工作滿意度也會提高［21］，形成了“資源增益”路徑。此外，員工的工作幸福感還可能是來自于工作場所中放大了的“干中學”效應。換句話說，人工智能具備豐富的知識儲備、超級運算能力［23］，縮短了員工學習知識技能的時間成本，為其職業成長與發展也提供了更多的可能性。職業成長屬于工作資源一部分，進一步提高員工勝任能力，最終提高工作幸福感。因此提出假設：

H1 工作場所智能技術使用正向影響員工的工作幸福感。

1.2 工作重塑的中介作用

Wrzesniewski 等［16］認為工作重塑是指員工積極主動改變工作邊界、對工作的認知以及關系邊界，從而重塑工作的一種行為，并把工作重塑的方式分為任務重塑、關系重塑和認知重塑三種。其中任務重塑是指工作內容與范圍發生的變化［24］，智能技術使用帶來工作特征的變化，因此與任務重塑最為契合。根據JD-R 模型，工作重塑是組織中員工主動尋求工作資源的行為［25］。智能技術使用一方面補充了個人資源，使員工具有更多的工作自主性，研究表明工作上具有較多自主性的員工更可能和更多機會去進行工作重塑［26］；另一方面提高了員工的勝任感與控制感，使其高效率完成任務的同時，也能對棘手的工作任務尋求更多解決辦法，也就越能決定工作方法與速度［27］。此外，還帶來了關系重塑。以往研究認為關系重塑發生在人與人的互動中［28］，但隨著智能機器引入工作場域，員工越來越將其視為工作伙伴，良好的人機互動關系也會帶來工作資源。伴隨著工作資源的增加，員工會通過調整個人行為和關系，調動資源自發進行工作重塑。

工作重塑積極影響員工工作幸福感。首先，員工自發進行工作重塑的目的是為了更好地獲得工作意義。研究表明有效的工作重塑能喚醒個體工作意義感［29］。即員工從工作本身獲得內在樂趣與滿足狀態的程度，而不再僅僅是追求工作提供的物質與經濟利益，進而提高工作的幸福感知。其次，根據JD-R 模型，職業成長可以看作一種工作資源，是影響工作幸福感的重要前因。個體可以通過工作重塑，對工作進行積極地重新建構獲取所需資源［30］，使自身的活力與潛能充分發揮出來，實現自我成長與職業發展，提高了員工工作幸福感。最后，工作重塑讓員工在工作資源與工作要求之間取得動態平衡［31］，避免角色過載或資質過剩，緩解工作倦怠、工作壓力等帶來的消極情緒，提高積極感受。因此提出假設：

H2 工作重塑在智能技術使用與員工幸福感關系之間起中介作用。

1.3 威權型領導的調節作用

情境化變量可以有效識別組織行為的作用邊界。領導風格作為情景因素之一，會影響員工主動做出工作重塑行為的可能性［32］。

威權型領導是指領導者對追隨者施以強大的控制與權威，并要求追隨者無條件服從的領導風格［33］。當外部環境出現技術變革，如智能技術的出現，意味著環境發生了VACU（復雜性Complexity、模糊性Ambiguity、不確定性Uncertainty、波動性Volatility）變化。面對這種變化，管理者通常會收縮授權的范圍與程度，通過威權提高對外部環境變化的響應速度，以增強組織適應性。但采取此種措施，也意味著減少了員工的工作自主性［34］，對員工的主動性行為與組織認同具有破壞性作用［35］，也會進一步地影響員工的工作重塑。Bakker 等［18］關于JD-R 模型綜述中的一個命題認為，工作資源（自主性、社會支持、績效反饋、職業成長）的豐富是員工做出類似工作重塑等主動性行為的主要原因。威權型領導漠視下屬，傾向大權在握、決策獨斷、獨享信息，極大削弱了員工的自主性與獲得的社會支持。有限的工作資源使得員工工作重塑意愿降低。同時，威權型領導對下屬的控制與決策獨斷使得員工感受到自己不被重視與尊重，如果違反領導意圖也可能招致相應的懲罰，增加了工作壓力，工作重塑意愿降低。所以威權型領導程度高，員工沒有較大的自主性來改變自身工作條件與方式，也無法獲取領導的意見與授權去重新界定工作邊界，智能技術使用就越無法形成員工的工作重塑。相反，威權型領導程度低，員工就有權利對工作做一定程度的重新設計，也能在領導意見的輔助下更加有效地進行工作重塑，工作重塑的方向感強，智能技術使用也就更能帶來員工工作重塑。由此提出假設：

H3 威權型領導調節了智能技術使用與工作重塑的關系。

根據前文所述，威權型領導通過減少工作資源、增加工作要求，降低了智能技術使用后員工進行工作重塑的意愿與程度。同時，工作重塑又與員工對工作意義、工作幸福感的感知息息相關。所以威權型領導程度較高，智能技術使用后，員工工作重塑程度被降低，工作幸福感也間接被降低。反之，員工工作幸福感就高。因此提出假設：

H4 威權型領導調節了智能技術使用通過工作重塑對員工工作幸福感的產生的間接影響。

根據以上分析，本研究構建理論模型如圖1 所示。

圖1 理論模型

2 研究設計

2.1 研究樣本

本研究依托線上平臺Credamo 見數進行問卷的發放與回收。該平臺可以杜絕機器作答，保證問卷收集有較好的效度。為確保調研數據的有效性與可靠性，問卷封面注明本次調研僅用于學術研究，問卷填寫以不記名形式進行。問卷主要包含人口統計學變量（性別、年齡、工作年限等）、智能技術使用、工作重塑、威權型領導、員工工作幸福感。共收集問卷480 份，剔除空白項較多和具有規律作答，最終獲得有效問卷415 份，問卷回收有效率為86.4%。填寫者主要來自安徽、上海、江蘇等城市；性別方面，男性58.1%，女性41.9%；年齡方面，18 到25 歲占15.7%，26 到35 歲占比50.8%，36 到45 歲占比20.7%，45 歲以上占比12.8%；工作年限，1 到2 年占16.2%，3 到5 年占51.8%，6 到10 年占21.4%，10 年以上10.6%；受教育程度，中專/高中學歷及以下占11.6%，大專占27%，本科占53%，研究生及以上占8.4%。

2.2 變量測量

本文量表借鑒以往研究的成熟量表，根據研究內容自行編寫，并嚴格遵循標準的翻譯、回譯、修正程序，將英文漢化。問卷設計采用Likert 五點記分法，依次從完全不符合（1 分）到完全符合（5 分）。

智能技術使用 參考Medcof［36］的量表，共3 個題項，包括“我使用人工智能來執行我的大部分工作職能”“我大部分時間都花在人工智能上”“我在人工智能上做出重大工作決策”。量表的內部一致性系數為0.806。

工作重塑 參考Bruning［37］編制開發的量表，包括7 個維度30 個題項。如“通過在重要的事件中提供我的觀點來拓展我的工作角色”“積極地去提高我與工作中其他人的溝通質量”“自主地訓練新的技術”等。量表的內部一致性系數為0.833。

威權型領導 參考鄭伯塤［38］的量表，包括“領導要求我們完全服從他/她的指示與命令”等8 個題項。量表的內部一致性系數為0.864。

員工工作幸福感 參考Zheng［8］的量表，包括“我滿足于當前的工作職責”“我能找到豐富工作的途徑”等6 個題項，量表的內部一致性系數為0.815。

3 數據分析與實證檢驗

3.1 共同方法偏差

為避免可能出現的同源方差問題，保證數據的效度，本研究進行了同源方差檢驗。采用Harman 單因素法進行探索性因子分析。檢驗結果顯示第一個因子解釋的變異量為26.324%，在標準范圍以內。將沒加入共同方法偏差的因子分析模型和加入共同方法偏差為潛變量的模型進行比較，結果如表1 所示。與基準模型相比，比較模型擬合效果并未得到顯著改善。因此本研究的共同方法偏差并不嚴重。

表1 驗證性因子分析表

3.2 驗證性因子分析

在檢驗變量的區分效度時，本研究使用Amos22.0 軟件進行驗證性因子分析，結果如表1 所示。與三因子、二因子、單因子模型相比，四因子模型擬合程度良好，匹配指數均在可接受范圍內（χ2/df=1.457，RMESA=0.031，CFI=0.952，TLI=0.966，SRMR=0.035）。因此，4 個變量之間的區分效度較高。

3.3 描述性統計與相關分析

變量均值、標準差與相關系數見表2。智能技術使用與工作重塑的相關系數顯著（β= 0.277，p＜0.001），與員工工作幸福感相關系數顯著（β= 0.375，p＜0.001）；威權型領導與工作重塑的相關系數顯著（β= 0.400，p＜0.001），與員工工作幸福感相關系數顯著（β= 0.393，p＜0.001）；工作重塑與員工工作幸福感的相關系數顯著（β= 0.478，p＜0.001）。表明自變量可以很好地解釋中介變量，中介變量也可以解釋因變量，假設得到初步支持。

表2 主要變量的均值、標準差和相關關系

3.4 主效應與中介效應檢驗

本研究利用SPSS 26.0 對樣本數據的主效應、中介效應、調節效應進行回歸分析，旨在更為全面系統地檢驗智能技術使用對員工工作幸福感的影響機制以及工作重塑在兩者之間的中介作用。選取性別、學歷、年齡、工作年限作為控制變量，采用層次回歸進行驗證，結果如表3 所示。

表3 主效應與中介效應回歸結果

由模型2 可知，智能技術使用與員工工作幸福感顯著正相關（β= 0.392，p＜0.001），說明智能技術使用顯著正向影響員工工作幸福感，因此假設H1 得到驗證。

其次，采用三步法檢驗工作重塑的中介作用。第一步，主效應智能技術使用對員工工作幸福感影響存在且顯著（β= 0.392，p＜0.001）。第二步，由模型5 可知自變量智能技術使用對中介變量工作重塑影響存在且顯著（β= 0.267，p＜0.001）。第三步，在模型2 的基礎上加入中介變量即模型3，可以看出智能技術使用與員工工作幸福感回歸系數下降，但依然顯著（β= 0.279，p＜0.001），表明工作重塑部分中介了智能技術使用與員工工作幸福感之間的關系，假設H2 得到了支持。

3.5 調節效應檢驗

為降低多重共線性，減少誤差，在檢驗威權型領導的調節效應時對自變量智能技術使用和調節變量威權型領導進行中心化處理。樣本的回歸結果如表4 所示，由模型9 可知，智能技術使用與威權型領導的交互項對工作重塑的影響負向且顯著（β= -0.148，p＜0.01），并且與模型7 中智能技術使用與工作重塑的回歸系數相反，說明威權型領導對智能技術使用與工作重塑關系起到了負向調節作用。

表4 回歸分析結果

同時，根據簡單斜率圖（如圖2）可以看出，在高威權型領導水平下，曲線的斜率變小，即在較高程度的威權型領導水平下，智能技術使用對工作重塑的正向效應被削弱了。因此假設H3成立。

圖2 交互效應的簡單斜率圖

本文采用bootstrap 抽樣方法對有調節的中介效應進行檢驗（如表5 所示）。威權型領導程度較低的情況下（均值-1SD），工作重塑在智能技術使用和員工工作幸福感之間的間接效應為0.1288，95%置信區間為［0.0759，0.1970］，不包含0；在威權型領導程度較高時（均值+1SD），間接效應95%置信區間為［-0.0409，0.0959］，包含0，間接效應由顯著變為不顯著。由此表明模型的被調節中介效應存在，假設H4 得到驗證。

表5 被調節的中介作用檢驗結果

4 結論和建議

4.1 研究結論

本研究采用JD-R 模型探索了工作場所中智能技術使用對員工工作幸福感的影響。通過對415 份問卷調研數據進行實證分析。結果發現：智能技術使用對員工工作幸福感有顯著的正向影響。工作場所中智能技術使用可以豐富員工的工作資源，降低工作要求，減少個人資源在職業中的損耗，此外也賦予員工更新技能，實現職業成長的機會，進而提高工作幸福感。

本研究進一步探討了智能技術使用通過工作重塑影響員工工作幸福感的路徑。研究發現：工作重塑在智能技術使用與員工工作幸福之間起部分中介作用?；贘D-R 模型，本研究認為工作重塑是員工工作資源的“資源增益路徑”，智能技術使用給員工帶來更多的工作自主性與工作資源，使其具備進行任務維度工作重塑的條件，同時也帶來新型的人機關系，產生關系維度的工作重塑。而工作重塑又進一步提高員工工作意義感，積極影響員工工作幸福感。

本研究還考察了威權型領導對于智能技術使用與工作重塑關系之間的調節效應。研究發現：威權型領導負向調節智能技術使用與工作重塑之間的關系，能夠削弱員工因智能技術使用帶來的技術革新而采取的主動工作重塑行為。本結論也佐證了威權型領導對組織以及員工個人的消極影響［39］。在出現技術變革時，管理者威權確實能提高組織的靈活性、對市場變化的適應能力，但卻是以犧牲員工部分有效性為前提，因此威權型領導對權力的高度集中對員工工作重塑和員工工作幸福感均具有破壞性作用。

4.2 管理啟示

首先，本研究為組織管理者和員工提供了智能技術使用技術賦能效應的啟示。不管員工是否意識到或真正參與了智能技術在工作場所中的使用，智能技術都在逐漸改變員工的工作方式，并提供了新型的同事關系與智能化的工作場景。管理者與員工均需要正視智能技術使用帶來的影響，雖然智能技術在很多基礎工作上代替了員工原來發揮的作用，應該認識到智能技術的出現與應用是提升自身效率的一大助力。當組織內部環境發生變化時，員工應積極進行工作重塑，重新找到自身在人與機器承擔職責中的定位，提高工作幸福感。其次，當組織環境發生動態變化時，威權雖然是應對環境復雜性可選的方式，管理者也應該認識到威權型領導對員工工作幸福感的消極作用，應把握好集權與授權程度，適當給予員工工作自主性，這不僅有利于員工進行工作重塑，提高組織的效率，而且可以提高員工的工作幸福感，提高組織認同與凝聚力，也變相提高了組織在復雜環境下、技術變革時的生存能力。最后，企業也應該加強對員工智能技術使用或相關技能的培訓，職業發展是員工考慮進行工作重塑的一個重要前因，只有將技能培訓與員工職業成長相掛鉤，員工才能更有效地進行工作重塑，從而增強工作幸福感。