AI应用场景下人机协同程度对员工工作重塑的影响：心理赋能的中介作用.pdf

352023 年第 9 期 总第 69 期企业人力资源管理 企业人力资源管理紧密的人机交互合作关系。1然而，在 AI 应用的过程中，也会出现工作内容的冲突，比如AI 能以极快的速度完成一幅符合指令且惊艳的画作，这让一部分原画设计师的工作稳定性受到严重冲击。但也有设计师发现 AI 绘画看似精美，实则是已有素材的重构，缺乏独有的创新性和情感表现力。这些画作在一定程度上可以激发创作灵感，设计师可以向 AI 提供绘画素材，与 AI 合作，从而提高自身的创作水平。因此，在 AI 应用场景下，人机协同程度越高，AI 与员工合作的关系就越紧密，这要求员工改变以往的工作习惯，学会与 AI 共事的相关能力和技巧，在智能辅助下提高个人工作技能，整合工作资源，以便发挥出人机协同的更大效用。因此，在新技术应用环境下，推动员工对工作的重新塑造行为，既为员工提供有效应对机器换人趋势的助力，也能更好地促进企业智能化发展。员工工作重塑（job crafting）正是一种员工为主动适应内外部环境变动，针对工作要求和工作资源水平进行调整的行为。2已有研究发现，员工个体的敬业度3、职业能力4和资质过剩感5，社会情境方面的工作资源6和领导风格7，以及工作特征方面的工作自主性8等都会对员工工作重塑行为产生显著的促进或抑制作用。但是，技术的更新对员工的影响逐步扩大，员工为了不被取代就需要找到与 AI 合作共处的平衡点，提高对自身工作的要求，构建高效的人机合作模式。而在现有的员工行为研究中，技术环境方面的因素涉及较少，特别是对 AI 技术背景下的员工工作重塑研究还比较少见。那么，在 AI 应用场景下，AI 成为员工的合作伙伴是否会对大部分员工工作重塑行为产生影响，人机协同程度又是如何影响员工工作重塑的，这些问题值得进一步研究。本文在关注人机协同程度与员工工作重塑之间关系的同时，也意在探讨于两者间发挥作用的中介机制。自我决定理论认为，个人选择做出的行动，是基于对个人需要和环境信息的充分认识上的。9并且，在工作环境满足个体的心理需要时，个体会体验到工作活动赋予个体的心理意义，进而产生增强或维持自主性动机以及持久性工作的行为。搭载了 AI 技术的工作系统或机器在人机合作关系里已经从“工作工具”转变成了“工作助理”10，能够将员工从繁杂且重复的劳动中解放出来，让员工拥有更多的工作自主性。在AI 的帮助和信息反馈中，员工有更多的时间来重新审视自身和工作情况，对自我认知和环境信息进行充分评估，这有利于促进他们对自我影响力、自我效能感、自我决定以及工作意义感的感知，使其有信心且有动力在与 AI 的合作中完成工作方式和内容的重新塑造。因此，本文认为人机协同程度的变化会强化员工的心理赋能，进而产生积极的工作重塑行为。综上所述，本文将在人机协同的视角下，以自我决定理论为基础，分析在应用 AI 的工作场景中人机协同程度与员工工作重塑之间的关系。并且，研究引入了心理赋能的 4 个子维度作为中介变量，探讨在人机协同中能够有效推动员工工作重塑的心理赋能路径。本文在理论和实践方面的价值主要有两点。第一，构建了新技术背景下人机协同程度对员工工作重塑的影响路径，丰富了员工工作重塑的前因研究；第二，以心理赋能为中介变量，分别揭示出工作意义感和自我效能感在人机协同推动员SCKKU-中国人事科学2023年第9期总第69期.indd 362023/10/23/星期一 10:48:18372023 年第 9 期 总第 69 期企业人力资源管理 企业人力资源管理作动机来源于工作带来的控制感、胜任感和联结感。随着 AI 技术的深入推进，智能化水平逐步提高，人机协同程度提高，员工由于掌握新技能会产生更强的工作胜任感，17工作效率提升。同时，人们在深入了解 AI 的过程中意识到，现阶段 AI 缺乏跳出原有的素材库进行创造和进行情感性工作的能力。员工会认识到“人”在工作任务中的重要性和影响力，工作意义感提升，从而乐于在交互学习中挖掘自身的潜在价值。因此，高程度的人机协同不仅能为员工提供工作上的便利和效率的提升，还有助于员工深化自己的角色定位，赋予员工心理能量。这些心理上的赋能对员工工作重塑有积极的推动作用。现有研究发现，具有高度自我效能感的员工会倾向于做出积极的主动性行为，他们更愿意通过从事创造性活动来改变所做的任务和与他人的关系，18以拥有更好的工作资源。同时，当员工感受到自身对工作行为的强控制感时，他们能显著感知到自己的工作意义和自身对组织发展所产生的影响力，这有利于个体再设计工作形式与任务以迎接新挑战。19因此，人机协同程度越高，AI 与员工之间的了解更深、信任更强，员工在认同 AI 的同时，增强了完成工作任务的信心，感知到更强的工作意义感、自我效能感、自我决定和在组织内的主体性以及影响力，进一步发挥主观能动性，通过整合工作资源等途径来精心设计和重塑自己的工作。因此，本文提出以下假设：H2：人机协同程度能通过心理赋能间接影响员工工作重塑，即心理赋能在人机协同程度与员工工作重塑之间起到中介作用；H2a：工作意义感在人机协同程度对员工工作重塑的正向影响中起到中介作用；H2b：自我效能感在人机协同程度对员工工作重塑的正向影响中起到中介作用；H2c：自我决定在人机协同程度对员工工作重塑的正向影响中起到中介作用；H2d：影响力在人机协同程度对员工工作重塑的正向影响中起到中介作用。综上所述，本文构建的理论模型如图 1所示。图 1理论模型三、研究方法（一）研究样本本文为获得一手有效数据，在全国各行业已应用 AI 的企业中针对员工进行了问卷调查。问卷包括人口统计学变量（性别、年龄、学历）、人机协同程度、心理赋能（工作意义感、自我效能感、自我决定、影响力）以及员工工作重塑量表。调查全程采用不记名形式，对回收到的问卷进行鉴别性题目筛选并剔除明显不达标的数据后，获得有效问卷1 095 份。在有效样本中，性别情况为：男性占48.3%，女性占 51.7%；年龄情况为：21 30SCKKU-中国人事科学2023年第9期总第69期.indd 382023/10/23/星期一 10:48:19392023 年第 9 期 总第 69 期企业人力资源管理 企业人力资源管理（二）描述性分析及相关性分析结果本研究中各变量的描述性统计和相关性分析结果见表 2。相关性分析表明，人机协同程度、心理赋能及其自我效能感、工作意义感、自我决定和影响力的 4 个子维度与员工工作重塑之间均呈现显著正相关关系。表 2 各变量的描述性统计和相关性分析（N=1 095）指标MSD12345671.人机协同程度2.950.9212.心理赋能3.870.530.406*13.工作意义感4.090.590.320*0.755*14.自我效能感4.120.560.227*0.766*0.636*15.自我决定3.800.710.307*0.858*0.492*0.515*16.影响力3.470.770.416*0.810*0.384*0.408*0.676*1 7.员工工作重塑4.050.450.285*0.583*0.534*0.560*0.430*0.384*1注：*表示 p 0.05，*表示 p 0.01，*表示 p 0.001。（三）假设检验分析1.人机协同程度对员工工作重塑的直接效应在相关性分析的基础上，首先验证人机协同程度对员工工作重塑的直接效应。在建立模型时，人机协同程度和员工工作重塑分别是模型的自变量和因变量。人机协同程度作为潜变量，其测量指标分别为资源辅助程度、工作辅助程度、实时交互程度、AI 智能程度。员工工作重塑作为潜变量，以其包括的 4 个维度作为测量指标（结构性工作资源行为、社会性工作资源行为、挑战性工作要求行为和妨碍性工作要求行为）。结果表明，模型整体拟合指数较为良好（2/df=3.485，GFI=0.985，CFI=0.989，TLI=0.983，RMSEA=0.048），人 机 协 同 程 度 对 员 工工作重塑具有显著的正向作用（=0.170，p 0.001），H1得到验证。2.心理赋能的中介效应将心理赋能的 4 个维度（工作意义感、自我效能感、自我决定和影响力）作为中介变量加入模型，其各自对应的题项作为测量指标。简化的标准化模型如图 2 所示，模型整体拟合指数较为良好（2/df=3.212，GFI=0.955，CFI=0.971，TLI=0.965，RMSEA=0.045）。数据分析结果表明，心理赋能在人机协同程度与员工工作重塑之间起完全中介效应，工作意义感和自我效能感在人机协同程度影响员工工作重塑的过程中发挥积极作用，人机协同程度不再直接显著影响员工工作重塑（=0.070，p 0.05）。SCKKU-中国人事科学2023年第9期总第69期.indd 402023/10/23/星期一 10:48:20412023 年第 9 期 总第 69 期企业人力资源管理 企业人力资源管理度的提高所激发。因此，本文突破了传统的人机关系视角，从人和技术之间相互影响和塑造的互动角度来探讨 AI 等新兴技术与员工行为之间的关系，深化了人与技术互动关系理论的研究。第二，本文基于自我决定理论揭示心理赋能在人机协同程度与员工工作重塑之间的中介作用，并发现工作意义感和自我效能感的作用显著。自我决定理论提出，当组织和管理层给予员工工作自主性时，员工有了自主意识，就会自行寻找满足心理需求的方法，表现出更强的工作动机。25可见，当工作环境能够赋予员工意义感和自我效能感时，将增强个体的内在工作动机，并促使员工将其转化为具体行为。在人机协同过程中，人与 AI 互为补充，实现了员工技能的多样化、工作自主性的提高以及对工作反馈的更好理解，提升了员工的胜任感和工作意义感，员工心理被充分赋能，从而驱动员工主动开展工作设计，实现工作重塑，达成个人与 AI 以及工作的最佳适配。本文的研究结果扩展了自我决定理论在新兴技术背景下的应用，丰富了心理赋能相关领域的实证研究。（三）管理启示目前，AI 在企业中的应用越来越广泛，但在 AI 技术应用初期，人与 AI 技术双方还处于磨合状态，人机协同水平低，工作技能要求高，工作变化大，员工较难适应，导致其情绪消极，工作效率低下。这种情况不仅会影响员工身心健康，而且会降低技术使用效率，从而给组织带来负面影响。因此，组织在 AI 技术应用的过程中，需要帮助员工提高人机协同程度，进而激励员工展现工作重塑等积极行为。首先，在人工智能应用初期，企业应积极开展相关技术的培训，帮助员工正确认识并接纳新兴技术，缩短人与 AI 之间的磨合时间。管理者可以通过宣传 AI 优势，表彰并奖励能利用 AI 对工作方法进行创新的员工，鼓励员工发掘更多与 AI 合作的方式。同时，AI 的高效使用需要员工的正确操作，更精准和具体的表达才能获得 AI 更贴合需求的帮助。这提示管理者要重视引导员工与 AI 之间的相互学习及配合，向员工说明使用 AI 的正确方法，也为 AI 应用在贴合企业发展需求的路径上学习成长打好基础。其次，在人机协同期间，管理者应密切关注员工的心理状态和情绪变化，了解他们的心理需求，并为满足他们的需求创造条件。在与 AI 协同工作的过程中，人机的有效合作赋予了员工心理能量。员工对自身工作意义感和自我效能感的感知更强烈，参与并推动新兴技术落地的积极性更高，就更容易出现工作重塑行为。因此，在激励员工进行工作重塑时，可以着重培养员工的工作意义感和自我效能感。在工作意义感方面，企业要向员工说明应用 AI 技术对组织管理以及个人发展的重要意义，让一线员工明确人机配合的重要性和未来的人机协同发展方向，在组织内形成一股推进数字化技术融入实际发展的合力；同时，管理者也要在日常管理和沟通中向员工分析并传达“人对于组织来说是不可或缺的”，帮助员工意识到工作任务内容对于自身和组织的意义，让员工拓展更多 AI 无法取代的工作技能，实现更高水平的人机协同。在自我效能感的提升方面，企业需要为员工提供职业生涯规划辅导，让员工更进一步了解 AI 技术的发展趋势，明确今后技能提升的方向，从而强化员SCKKU-中国人事科学2023年第9期总第69期.indd 422023/10/23/星期一 10:48:20432023 年第 9 期 总第 69 期企业人力资源管理 企业人力资源管理理工大学学报(社会科学版),2020,35(6):40-56.4 覃大嘉,曹乐乐,施怡,等.职业能力、工作重塑与创新行为:基于阴阳和谐认知框架 J.外国经济与管理,2020,42(11):48-63.5 林世豪,李漾,黄爱华,等.资质过剩感对员工创造力的内在机制研究:基于资源保存视角 J.科学学与科学技术管理,2022,43(4):174-192.6 朋震,陈天子.远程办公强度对企业员工知识共享意愿的影响机制探究:工作重塑的中介作用 J.湖北社会科学,2022(1):77-87.7 郭一蓉,陈黎梅,占小军.自我牺牲型领导对员工工作重塑的影响机制研究 J.管理学报,2021,18(10):1503-1511.8 BIZZI L.Network Characteristics:When an Individuals Job Crafting Depends on the Jobs of OthersJ.Human Relations,2017,70(4):436-460.9 刘海燕,闫荣双,郭德俊.认知动机理论的新近展:自我决定论 J.心理科学,2003(6):1115-l116.10 GOLDEN A G,GEISLER 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442023/10/23/星期一 10:48:21452023 年第 9 期 总第 69 期企业人力资源管理Infl uence of Man-Machine Cooperation Degree on Employees Job Crafting in AI Application Scenarios:The Mediating Role of Psychological EmpowermentLi Ziying Zhu Xiaomei Guo JuanAbstract In the context of the development of digital economy,many enterprises have introduced artifi cial intelligence technology to reduce management costs and improve organizational operational efficiency.From the perspective of man-machine interaction,based on the self-determination theory,this paper analyzes the relationship between man-machine collaboration degree and employees job crafting behavior in work scenarios in which AI is applied.This paper introduces four sub-dimensions of psychological empowerment as mediating variables to explore the psychological empowerment pathways that can effectively promote employees job crafting in man-machine collaboration,and tests the infl uence of artifi cial intelligence and employee collaboration on employees psychology and behavior based on data from 230 artifi cial intelligence application enterprises nationwide.In AI application scenarios,man-machine collaboration degree positively predicts employees job crafting behavior;psychological empowerment plays a significant mediating role in the process that man-machine collaboration degree influences employees job crafting,mainly through the sense of work signifi cance and self-effi cacy.Therefore,in AI application scenarios,by improving employees self-efficacy and sense of work significance,man-machine collaboration degree can achieve psychological empowerment of employees and thus enhance their job crafting.Key words Man-machine collaboration;Psychological empowerment;Employees job craftingThe State of a ScienceJ.Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior,2017(4):19-43.SCKKU-中国人事科学2023年第9期总第69期.indd 452023/10/23/星期一 10:48:21