人工智能技術(shù)沖擊下的員工主動學(xué)習(xí)行為

鄒 勇，周艷榕，黃啟新

（1.桂林理工大學(xué)商學(xué)院，廣西桂林 541004；2.桂林學(xué)院管理工程學(xué)院，廣西桂林 541006）

1 研究背景

隨著Alpha Go 在人機(jī)圍棋對弈中的驚人戰(zhàn)績，以及Chat GPT 展示出的強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)造能力，社會大眾開始普遍關(guān)注人工智能技術(shù)。其實，在這之前人工智能技術(shù)早已應(yīng)用于生產(chǎn)、消費多個環(huán)節(jié)；并且，人工智能作為一種新型技術(shù)，其應(yīng)用已經(jīng)引起了新一輪的工業(yè)革命。由于擁有低成本、高效率、高利潤的特點，人工智能技術(shù)備受企業(yè)界的青睞。尤其我國也已成為世界上人工智能技術(shù)應(yīng)用（例如機(jī)器人）最多、增速最快的國家［1］。王軍等［2］認(rèn)為人工智能技術(shù)的應(yīng)用將替代員工的勞動，可能引發(fā)員工的失業(yè)風(fēng)險；甚至有學(xué)者認(rèn)為人工智能技術(shù)的應(yīng)用將挑戰(zhàn)員工的生存方式，威脅其勞動價值［3］。隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，員工會如何反應(yīng)以及如何應(yīng)對呢？這也是人工智能技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動人力資源管理變革的重要議題［4］。

人工智能技術(shù)作為重要引擎，引發(fā)了多領(lǐng)域、多環(huán)節(jié)的變革。基于此，學(xué)術(shù)界開始關(guān)注人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工產(chǎn)生的影響。已有研究表明，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將減少員工的創(chuàng)新行為［5］、變革支持意愿［6］，增強(qiáng)員工的工作不安全感［7］，誘發(fā)抑郁和犬儒主義傾向［8］、離職意愿［9］，同時也會降低組織承諾、工作滿意度等［8］。人工智能技術(shù)的應(yīng)用不僅僅產(chǎn)生消極影響，也會產(chǎn)生積極的影響。朱曉妹等［10］人工智能的嵌入對員工的工作崗位提出新的要求，這將增強(qiáng)員工的工作旺盛感；盛曉娟等［11］認(rèn)為人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工工作績效能夠產(chǎn)生正向影響，而周文斌等［12］的研究發(fā)現(xiàn)這種正向影響在人工智能技術(shù)的使用達(dá)到臨界值之前才是正向的?？傮w來看，已有文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)了人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工造成的影響，而較少關(guān)注員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略［13］。雖然有學(xué)者認(rèn)為人工智能技術(shù)應(yīng)用使員工感知到工作存在被替代的風(fēng)險［2］，但是王才等［7］認(rèn)為人工智能技術(shù)的應(yīng)用也將在未來創(chuàng)造更多的新崗位，David［14］、Wilson 等［15］、周卓華［16］也持有相同的觀點。由于人工智能技術(shù)應(yīng)用會改變社會分工，導(dǎo)致員工業(yè)務(wù)內(nèi)容的“轉(zhuǎn)型”［3］，員工是否會采取積極主動的行為策略來適應(yīng)新的就業(yè)形勢，進(jìn)一步拓展其職業(yè)發(fā)展呢？根據(jù)資源保存理論［17］，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將威脅員工在組織中的自我價值，為了恢復(fù)自我價值評價以及增強(qiáng)掌控自身工作穩(wěn)定性的信心，員工將主動學(xué)習(xí)新技能、新知識、新能力。也就是說，主動學(xué)習(xí)行為是員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略。這有利于學(xué)界認(rèn)識員工在面對人工智能技術(shù)應(yīng)用時的積極行為策略。

聚焦人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工產(chǎn)生的影響，大多數(shù)文獻(xiàn)是基于理論展開探討的。張志學(xué)等［18］研究了數(shù)智時代的自我領(lǐng)導(dǎo)和自我管理，謝小云等［13］研究了人工智能對人力資源管理變革的影響，陳楠等［19］、汪昕宇等［20］、張遠(yuǎn)等［21］都關(guān)注了人工智能對就業(yè)的影響；在這基礎(chǔ)之上，Haesevoets 等［22］、Tang 等［23］以及楊賡等［24］學(xué)者研究了人工智能背景下的人機(jī)如何互動以及人機(jī)互動產(chǎn)生的影響。然而，對人工智能技術(shù)的應(yīng)用如何影響員工的意愿、行為的研究相對比較匱乏。已有文獻(xiàn)基于組織自尊［6］、工作滿意、工作焦慮［5］、勝任需求［10］、成長需求強(qiáng)度［12］、知識技能要求等研究了人工智能技術(shù)的應(yīng)用影響員工行為［11］、意愿的心理機(jī)制。人工智能技術(shù)應(yīng)用可能淘汰某些工種、某些行業(yè)［25］，它造成的最大威脅是替代人類勞動［3］，這將直接影響員工工作的存續(xù)性、穩(wěn)定性［26］。因此，人工智能技術(shù)的應(yīng)用對員工最直接的影響應(yīng)該是導(dǎo)致他們產(chǎn)生工作不安全感。然而，學(xué)界卻不曾基于工作不安全感的視角，研究其在人工智能技術(shù)的應(yīng)用影響員工行為過程中發(fā)揮的傳導(dǎo)作用。人工智能技術(shù)的應(yīng)用將威脅員工工作的穩(wěn)定性、存續(xù)性，導(dǎo)致員工產(chǎn)生工作不安全感；感受到工作不安全的員工將采取措施來提升自我能力，在增加個體資源的同時緩減或消除工作不安全感。即人工智能技術(shù)應(yīng)用將通過員工的工作不安全感對其主動學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生影響。這豐富了學(xué)界對人工智能技術(shù)應(yīng)用影響員工行為內(nèi)在機(jī)制的了解，以及增進(jìn)人工智能技術(shù)應(yīng)用如何驅(qū)動員工主動開展學(xué)習(xí)行為的心理機(jī)制的認(rèn)識。

已有文獻(xiàn)基于情境因素和個體因素研究了人工智能技術(shù)應(yīng)用影響員工行為或意愿中的邊界條件，情境因素有威脅感知［6］、組織支持感、競爭氛圍感知［9］、人機(jī)共生關(guān)系等［10］，個體因素有職業(yè)能力［7］、組織領(lǐng)導(dǎo)遺忘等［12］。但是，員工的人格特質(zhì)如何調(diào)節(jié)人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工行為、意愿的影響，學(xué)界還沒有進(jìn)行研究。本文聚焦積極人格特質(zhì)——主動性人格，探索其如何影響員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略以及內(nèi)在機(jī)制。積極人格特質(zhì)是一種重要的個體資源［17］，具有高主動性人格的員工因其本身擁有較多的資源而不懼怕個體資源的損耗［27］，更可能以積極主動的方式來獲取資源［28］。因此，相對于低主動性人格的員工，高主動性人格的員工面對工作不安全感時更可能通過學(xué)習(xí)行為來增強(qiáng)掌控工作穩(wěn)定性、存續(xù)性的自信心。因此，主動性人格將調(diào)節(jié)工作不安全對主動學(xué)習(xí)行為的影響；同時，本文也認(rèn)為，主動性人格將調(diào)節(jié)人工智能技術(shù)應(yīng)用通過工作不安全感對員工主動學(xué)習(xí)行為的間接影響?；谥鲃有匀烁駷檫吔鐥l件的研究，明確了人工智能技術(shù)應(yīng)用影響員工主動學(xué)習(xí)行為內(nèi)在機(jī)制的邊界條件。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

2.1 技術(shù)沖擊意識與主動學(xué)習(xí)行為

人工智能技術(shù)的應(yīng)用將滲透于養(yǎng)老、安全、健康、教育等多個行業(yè)以及生產(chǎn)、分配、交換、消費等多個環(huán)節(jié)［2］，在未來會替代員工的勞動［3］。人工智能技術(shù)在未來將改變勞動分工甚至替代腦力勞動、體力勞動［29］。基于此種情形，員工將形成技術(shù)替代感知，也就是技術(shù)沖擊意識［6］。技術(shù)沖擊意識是指員工對應(yīng)用人工智能技術(shù)替代其職業(yè)可能性的感知［8］。根據(jù)定義，形成技術(shù)沖擊意識的員工認(rèn)為自己所從事的工作崗位可能被人工智能技術(shù)所替代。完成本職工作進(jìn)而獲取勞動報酬［30］，是員工存在于組織之中的意義所在，也是體現(xiàn)個人價值的方式［3］?；谧陨砉ぷ鲘徫豢赡鼙惶娲募夹g(shù)替代感知，員工認(rèn)為自己在未來很可能會失業(yè)而無法獲取勞動報酬，這將威脅員工在組織中的個人價值［6］。資源保存理論認(rèn)為，當(dāng)員工感受到自身的個體資源在持續(xù)流失時，他們的資源獲取意識將被啟動，并促使他們增加資源獲取的行為［17］。員工對自我價值的積極評價是一種重要的個體資源［31］。當(dāng)感受自我價值被威脅或者受到挑戰(zhàn)時，員工將增加提升自我價值的行為［32］，以此來恢復(fù)個體資源。主動學(xué)習(xí)行為指個體自主決定投入學(xué)習(xí)活動，以掌握新知識、新技能和新能力的行為［33］。員工通過主動學(xué)習(xí)獲取新技能、新知識、新能力，可以提升其積極自我評價［34］。也就是說，主動學(xué)習(xí)行為能夠?qū)崿F(xiàn)員工恢復(fù)積極自我評價這種重要個體資源的功能。因此，技術(shù)沖擊意識將誘發(fā)員工的主動學(xué)習(xí)行為。

H1：技術(shù)沖擊意識正向影響員工的主動學(xué)習(xí)行為。

2.2 工作不安全感的中介作用

工作不安全感是指個體對工作存續(xù)性和穩(wěn)定性的不確定程度的感知［35］，包括擔(dān)憂可能失去工作或者失去有價值的工作特征（如職業(yè)發(fā)展機(jī)會、薪酬等）［36］。員工形成技術(shù)沖擊意識時認(rèn)為自己目前的工作崗位存在被人工智能技術(shù)替代的風(fēng)險［8］。也就是說，此種情形之下員工認(rèn)為自己目前所做工作的穩(wěn)定性、存續(xù)性欠佳。穩(wěn)定的工作特征對員工來說是一種重要的資源［17］。雖然新技術(shù)的應(yīng)用不會馬上導(dǎo)致員工失去這種穩(wěn)定的工作特征的消失，但是對工作存續(xù)性、穩(wěn)定性的擔(dān)憂造成的負(fù)面影響不亞于真正失去工作［35］，對不確定性的擔(dān)憂會讓員工感受到穩(wěn)定的工作特征這一資源面臨損失的威脅。另外，員工對自身工作可能被替代的技術(shù)感知，會促使他們形成恐懼［13］、擔(dān)憂［34］、焦慮等負(fù)面情緒［4］。當(dāng)體驗到負(fù)面情緒時，個體會調(diào)節(jié)或改善負(fù)面情緒體驗［37］，而這個過程需要消耗其生理和心理資源［38］。根據(jù)資源保存理論［17］，當(dāng)個體感受到失去資源的威脅以及無力保護(hù)個體資源時，會產(chǎn)生心理壓力，進(jìn)而產(chǎn)生工作不安全感［7］。已有文獻(xiàn)表明，機(jī)器人規(guī)模應(yīng)用將導(dǎo)致員工工作不安全感的產(chǎn)生［7］。

H2：技術(shù)沖擊意識正向影響員工的工作不安全感。

心理安全感是一種的心理資源充盈的狀態(tài)［39］；與此相對應(yīng)，工作不安全感是一種心理資源匱乏的心理狀態(tài)。根據(jù)資源保存理論，為了防止資源的持續(xù)流失，員工在資源獲取意識的驅(qū)動下將主動獲取資源［17］。員工對工作不安全的反應(yīng)可能是努力［40］。具體來說，感受到工作不安全的員工將通過付出更多的積極行動，使自己對組織更有價值，從而緩減或消除工作中的不安全感［40］。工作不安全感是一種壓力源，感受到工作不安全感的員工要想掌控工作的穩(wěn)定性、存續(xù)性，首先需要開展學(xué)習(xí)，掌握更多的知識和技能［41］。員工通過主動學(xué)習(xí)獲取新技能、新知識、新能力，可以充實自己的知識儲備、技能儲備以及能力儲備，從而使自己擁有更多信心掌控工作的存續(xù)性和穩(wěn)定性［42］。與此同時，員工的主動學(xué)習(xí)行為增加了個體資源，具有緩減或消除因工作不安全感產(chǎn)生的資源匱乏的目的。因此，工作不安全感可能誘發(fā)員工的主動學(xué)習(xí)行為。

H3：工作不安全感正向影響員工的主動學(xué)習(xí)行為。

根據(jù)資源保存理論，對外界情境的感知可能損耗個體資源，在資源獲取意識的驅(qū)使下員工將增加資源獲取的行為［17］。當(dāng)員工形成技術(shù)沖擊意識的時候，他們將認(rèn)為自己目前所從事的工作可能被人工智能技術(shù)替代［8］。由于穩(wěn)定的工作特征是一種重要的條件資源［17］，因此形成技術(shù)沖擊意識將威脅員工的個體資源；另外，形成技術(shù)沖擊意識的員工將產(chǎn)生一系列消極情緒（例如，恐懼、擔(dān)憂、焦慮等），當(dāng)他們調(diào)節(jié)這些負(fù)面情緒時將耗損很多生理和心理資源［38］。王才等［7］認(rèn)為當(dāng)員工感受到失去資源的威脅而且無力保護(hù)個體資源時，將會感受到工作不安全?；诖?，在工作不安全感的驅(qū)使下，員工將通過主動學(xué)習(xí)新技能、新知識、新能力的方式來充實自己、提升自己，從而增強(qiáng)掌控工作存續(xù)性和穩(wěn)定性的信心。綜上，技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生間接影響。

H4：工作不安全感在技術(shù)沖擊意識與主動學(xué)習(xí)之間發(fā)揮中介作用。

2.3 主動性人格的調(diào)節(jié)作用

主動性人格是個體主動采取行動以改變環(huán)境的傾向［43］。資源保存理論認(rèn)為積極的人格特質(zhì)是個體的重要資源［17］。作為典型的積極人格特質(zhì)，擁有高主動性人格的員工其本身擁有較多的應(yīng)對資源［27］。當(dāng)面對資源匱乏的壓力時，高主動性人格的員工可能不太懼怕自身資源的損耗，或許敢于主動構(gòu)建資源［28］，以積極主動的方式尋求自身處境的改變［44］。對于高主動性人格的員工來說，當(dāng)他們形成工作不安全感時，他們可能不懼怕資源的流失，更愿意選擇積極主動的學(xué)習(xí)行為來掌控自己工作的存續(xù)性和確定性，增強(qiáng)穩(wěn)定自己工作的信心。也就是說，員工的主動性人格越強(qiáng)，工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的正向影響越強(qiáng)烈。對于低主動性人格的員工來說，當(dāng)他們形成工作不安全感時，由于他們自己擁有的資源較少，可能不愿意投入資源改變現(xiàn)狀，更愿意選擇坐以待斃而不是主動學(xué)習(xí)。也就是說，員工的主動性人格越低，工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的正向影響越弱。

H5：主動性人格調(diào)節(jié)工作不安全感對員工主動學(xué)習(xí)行為的影響。具體來說，員工的主動性人格越高，工作不安全感對員工主動學(xué)習(xí)行為的影響越強(qiáng)；反之，員工的主動性人格越低，工作不安全感對員工主動學(xué)習(xí)行為的影響越弱。

綜上，主動性人格在工作不安全感與員工主動學(xué)習(xí)行為之間發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，結(jié)合工作不安全感在技術(shù)沖擊意識與主動學(xué)習(xí)行為之間的中介作用，本文提出一個第二階段帶調(diào)節(jié)的中介模型，即主動性人格在技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接效應(yīng)中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。具體講，員工的主動性人格越高，技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接影響越強(qiáng)；相反，員工的主動性人格越低，技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接影響越弱。

H6：主動性人格會正向調(diào)節(jié)技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接影響，即主動性人格越高，這一間接關(guān)系越強(qiáng)；反之，間接關(guān)系越弱。

基于以上分析，本文構(gòu)建了理論模型，如圖1所示。

圖1 理論模型

3 研究設(shè)計

3.1 樣本

研究樣本來源于重慶、廣東、廣西等地區(qū)，并按照領(lǐng)導(dǎo)與下屬1 ∶1 配對的方式收集數(shù)據(jù)。經(jīng)企業(yè)高管的同意后，通過現(xiàn)場發(fā)放的方式發(fā)放問卷。為了減少外界干擾因素和被試的顧慮，我們預(yù)先將問卷裝入信封，并用雙面膠密封。問卷卷首重申保密原則與研究目的，提醒被試根據(jù)真實情況填寫。為了減少共同方法偏差，采用兩階段收集領(lǐng)導(dǎo)-員工配對數(shù)據(jù)。在第一階段，收集員工人口統(tǒng)計變量、技術(shù)沖擊意識、工作不安全感三方面的數(shù)據(jù)。在第二階段（間隔一個月之后），收集主動性人格、主動學(xué)習(xí)行為兩個量表的數(shù)據(jù)。其中，主動學(xué)習(xí)行為由員工的直屬領(lǐng)導(dǎo)報告，其它變量由員工報告。

第一輪問卷總共發(fā)放350 份，回收330 份填寫完整的問卷；第二輪問卷共回收下屬問卷315 份有效問卷。刪除隨意亂答、選項明顯存在規(guī)律的無效問卷后，最終回收305 套配對問卷。問卷總體回收率為87.14%。從性別來看，男性占比50.8%；從學(xué)歷來看，本科或大專學(xué)歷為主，占比為57.4%；從工作年限來看，4～10 年的占絕大多數(shù)；從年齡來看，大部分為25～35 歲。

3.2 測量工具

技術(shù)沖擊意識的測量采用徐廣路等［6］修改的Li等［9］開發(fā)的4 題量表，如“我認(rèn)為我的工作有很大可能會被人工智能機(jī)器所取代”。本文中，該量表Cronbach's α 系數(shù)為0.810，AVE 為0.639，CR 為0.876。

工作不安全感的測量采用Hellgren 等［45］開發(fā)的3 題量表，如“我擔(dān)心會被迫離職”。本文中，該量表Cronbach's α 系數(shù)為0.823，AVE 為0.743，CR為0.897。

主動學(xué)習(xí)行為的測量使用Bezuijen 等［46］開發(fā)的8 題量表，如“在工作中，該員工會不斷學(xué)習(xí)新技能”。該量表Cronbach's α 系數(shù)為0.859，AVE 為0.503，CR 為0.890。

主動性人格的測量采用了Wu 等［47］改編的Bateman 等43］開發(fā)的量表，共4 個條目，如“我比較善于發(fā)現(xiàn)機(jī)會”。該量表Cronbach's α 系數(shù)為0.922，AVE 為0.652，CR 為0.837。

所有量表均采用5 點制計分，1 代表從不或非常不同意，5代表經(jīng)常或非常同意。另外，本文將性別、年齡、工作年限、學(xué)歷、工作行業(yè)等人口統(tǒng)計變量作為控制變量。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 驗證性因子及共同方法偏差分析

基于Mplus 7 的驗證性因子分析結(jié)果見表1。由表1 可知，4 因子模型比其他嵌套模型擬合效果都要好（χ2/df=1.794，CFI=0.960，TLI=0.953，RMSEA=0.051，SRMR=0.046），表明各測量具有良好的區(qū)分效度。

表1 測量模型的比較

雖然本文采用領(lǐng)導(dǎo)-員工配對、兩時點的方式收集數(shù)據(jù)，但是技術(shù)沖擊意識、工作不安全感、主動性人格由同一主體（員工）報告，可能存在共同方法偏差的問題。通過Harman 單因子檢驗發(fā)現(xiàn)，第一個主成分解釋的變異為36.182%，沒有超過40%的臨界標(biāo)準(zhǔn)［48］。因此，本文中的數(shù)據(jù)共同方法偏差問題并不嚴(yán)重。

4.2 變量間的相關(guān)分析

表2 列出變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及變量之間的相關(guān)系數(shù)。由表2 可知，技術(shù)沖擊意識與主動學(xué)習(xí)行為顯著正相關(guān)（β=0.285，P＜0.01），技術(shù)沖擊意識與工作不安全感顯著正相關(guān)（β=0.427，P＜0.01），工作不安全感與主動學(xué)習(xí)行為顯著正相關(guān)（β=0.333，P＜0.01）。根據(jù)以上結(jié)果，本文的假設(shè)H1、H2、H3初步得到了支持。

表2 變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)

4.3 假設(shè)檢驗

運用SPSS 24，基于階層線性回歸法以及PROCESS 插件對假設(shè)進(jìn)行檢驗。模型1 和模型2 以工作不安全感為結(jié)果變量，模型1 引入控制變量，模型2 檢驗技術(shù)沖擊意識對工作不安全感的影響。模型3、模型4、模型5、模型6 和模型7 以主動學(xué)習(xí)行為為結(jié)果變量，模型3 引入控制變量，模型4檢驗主效應(yīng)技術(shù)沖擊意識對主動學(xué)習(xí)行為的影響，模型5 檢驗工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的影響，模型6 檢驗工作不安全感在技術(shù)沖擊意識和主動學(xué)習(xí)行為之間關(guān)系的中介作用，模型7 檢驗主動性人格對工作不安全感與主動學(xué)習(xí)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

由表3 模型4 可知，技術(shù)沖擊意識對主動學(xué)習(xí)行為具有顯著的正向影響（β=0.297，P＜0.001），H1得到驗證。由表3 模型2 可知，技術(shù)沖擊意識對工作不安全感具有顯著的正向影響（β=0.444，P＜0.001），H2得到驗證。由表3 模型5 可知，工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為具有顯著的正向影響（β=0.422，P＜0.001），H3得到驗證。

表3 主效應(yīng)及中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果

工作不安全感對技術(shù)沖擊意識與主動學(xué)習(xí)行為之間中介機(jī)制的檢驗發(fā)現(xiàn)，當(dāng)在回歸分析中加入工作不安全感后，技術(shù)沖擊意識對主動學(xué)習(xí)行為的正向影響顯著下降，由模型4 中的β=0.297（P＜0.001）下降到模型6 中的β=0.143（P＜0.05）。進(jìn)一步采用Process 插件中的MODEL 4 檢驗，重復(fù)抽樣5 000 次的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，技術(shù)沖擊意識與主動學(xué)習(xí)行為之間的間接效應(yīng)達(dá)到顯著水平（β=0.147，95%CI（0.075，0.225），區(qū)間不包括零）。由于區(qū)間不包括零，說明工作不安全感部分中介技術(shù)沖擊意識對主動學(xué)習(xí)行為的正向影響，H3得到驗證。

主動性人格對工作不安全感與主動學(xué)習(xí)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用檢驗發(fā)現(xiàn)，當(dāng)主動性人格與工作不安全感以及兩者的交互項放入模型7 后，交互項的系數(shù)為正且顯著（β=0.439，P＜0.001）。檢驗結(jié)果表明，主動性人格對工作不安全感與主動學(xué)習(xí)行為之間的關(guān)系產(chǎn)生正向的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文進(jìn)一步采用Process 插件中的MODEL 1，分別基于高（增加一個標(biāo)準(zhǔn)差）或低（減少一個標(biāo)準(zhǔn)差）主動性人格來分析調(diào)節(jié)效應(yīng)。當(dāng)主動性人格處于低水平時，工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的影響是不顯著的（β=0.009，95%CI（-0.133，0.151），區(qū)間包括零）；當(dāng)主動性人格處于高水平時，工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的影響是顯著的（β=0.694，95%CI（0.556，0.832），區(qū)間不包括零）。根據(jù)以上分析可知，主動性人格正向調(diào)節(jié)工作不安全感與主動學(xué)習(xí)行為之間的關(guān)系。因此，H5得到驗證結(jié)果。為了更直觀地反映主動性人格對工作不安全感與主動學(xué)習(xí)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文繪制了調(diào)節(jié)效應(yīng)圖，如圖2 所示。

圖2 主動性人格的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文采用Process 插件中的MODEL 14，分別基于高（增加一個標(biāo)準(zhǔn)差）或低（減少一個標(biāo)準(zhǔn)差）主動性人格的間接效應(yīng)的顯著性來檢驗被調(diào)節(jié)的中介關(guān)系。檢驗結(jié)果如表4 所示。當(dāng)主動性人格處于低水平時，技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接效應(yīng)是不顯著的（β=-0.055，95%CI（-0.073，0.064），區(qū)間包括零）；當(dāng)主動性人格處于高水平時，技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接效應(yīng)是顯著的（β=0.266，95%CI（0.188，0.196），區(qū)間不包括零）；而且，高/低水平主動性人格對技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接效應(yīng)的差異也達(dá)到顯著水平（β=0.273，95%CI（0.200，0.349），區(qū)間不包括零）。因此，主動性人格對技術(shù)沖擊意識通過工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的間接影響的調(diào)節(jié)效應(yīng)是顯著的。即H6得到驗證。

表4 被調(diào)節(jié)的中介檢驗結(jié)果（重復(fù)抽樣5 000 次）

5 結(jié)論

基于資源保存理論，本文探討了當(dāng)面對人工智能技術(shù)應(yīng)用時，員工的主動學(xué)習(xí)行為；并且，以工作不安全感為中介，以主動性人格為調(diào)節(jié)，檢驗其中的發(fā)生機(jī)制以及邊界條件。研究結(jié)果表明，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將催生員工的主動學(xué)習(xí)行為；人工智能技術(shù)大的應(yīng)用將誘發(fā)員工的工作不安全感，進(jìn)而刺激他們進(jìn)行主動學(xué)習(xí)，即工作不安全感中介人工智能技術(shù)應(yīng)用與員工的主動學(xué)習(xí)行為之間的聯(lián)系；主動性人格正向調(diào)節(jié)了工作不安全感與主動學(xué)習(xí)行為之間的關(guān)系；同時，主動性人格正向調(diào)節(jié)人工智能技術(shù)應(yīng)用通過員工的工作不安全感對其主動學(xué)習(xí)行為的間接影響。

5.1 理論

第一，研究了員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究了人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工的影響，例如減少創(chuàng)新行為［5］、組織承諾、工作滿意度［8］、變革支持意愿［6］，誘發(fā)抑郁、犬儒主義傾向［8］、離職意愿［9］、工作不安全感［7］，以及對工作績效的線性影響［11］或倒“U”型影響［12］等。但是，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略［13］。由人工智能技術(shù)應(yīng)用將導(dǎo)致員工主動學(xué)習(xí)行為的增加。也就是說，主動學(xué)習(xí)是員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略。研究有助于學(xué)界了解員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略。

第二，研究了員工以主動學(xué)習(xí)行為應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的心理機(jī)制?，F(xiàn)有文獻(xiàn)大多基于理論層面討論了人工智能技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)生的影響，例如謝小云等［13］、羅文豪等［4］探討了其引發(fā)的人力資源管理的變革，陳楠等［19］、汪昕宇等［20］、張遠(yuǎn)等［21］探討了其對如何改變就業(yè)形勢；不僅如此，Haesevoets 等［22］研究了人機(jī)協(xié)作在管理決策中的應(yīng)用，Tang等［23］研究了人機(jī)協(xié)作產(chǎn)生的結(jié)果，楊賡等［24］探討了人機(jī)協(xié)作的框架體系。另外，學(xué)術(shù)界對新技術(shù)應(yīng)用影響員工行為意愿、行為的傳導(dǎo)機(jī)制的研究相對較少，已有文獻(xiàn)僅僅關(guān)注了新技術(shù)應(yīng)用將通過工作滿意和工作焦慮［5］、組織自尊［6］、勝任需求［10］、知識技能要求［11］、成長需求強(qiáng)度［12］等心理機(jī)制影響員工的行為或意愿。人工智能技術(shù)應(yīng)用造成的最大威脅是替代人類勞動［3］，這將直接影響員工的工作不安全感。人工智能技術(shù)應(yīng)用將使員工感知到自己的工作可能被替代，產(chǎn)生工作不安全感，在工作不安全感的趨勢下員工將增加主動學(xué)習(xí)行為。也就是說，員工面對人工智能技術(shù)應(yīng)用員工將產(chǎn)生工作不安全感，進(jìn)而驅(qū)動他們的主動學(xué)習(xí)行為，工作不安全感是驅(qū)動員工以主動學(xué)習(xí)行為來應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的內(nèi)在機(jī)制。這豐富了學(xué)界認(rèn)識員工采取行為策略應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的心理機(jī)制。

第三，基于人格特質(zhì)，探尋了員工以主動學(xué)習(xí)行為應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的邊界條件。根據(jù)已有的研究，學(xué)術(shù)界還沒有討論人格特質(zhì)作為邊界條件如何在人工智能技術(shù)應(yīng)用影響員工過程中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。本文認(rèn)為由于高主動性人格的員工擁有較多的個體資源，在面對工作不安全感時更愿意以學(xué)習(xí)行為來增強(qiáng)對工作存續(xù)性、穩(wěn)定性的掌控。也就是說，主動性人格將強(qiáng)化工作不安全感對主動學(xué)習(xí)行為的正向影響；同時，主動性人格也將強(qiáng)化人工智能技術(shù)應(yīng)用通過員工的工作不安全感對其主動學(xué)習(xí)行為的間接正向影響。基于主動性人格為邊界條件的研究，明確了人工智能技術(shù)應(yīng)用影響員工主動行為內(nèi)在機(jī)制的邊界條件，豐富了學(xué)界認(rèn)識哪些員工面對人工智能技術(shù)應(yīng)用更可能選擇主動學(xué)習(xí)的應(yīng)對方式。

5.2 實踐啟示

推進(jìn)智能化、自動化、數(shù)字化發(fā)展是國家宏觀層面的大戰(zhàn)略，作為微觀層面的企業(yè)主體推進(jìn)業(yè)務(wù)的智能化、自動化、數(shù)字化建設(shè)是勢在必行。雖然人工智能技術(shù)提升企業(yè)經(jīng)營效率，但是人工智能技術(shù)的應(yīng)用可能會遭受來自各方的阻力。基于員工層面來說，管理者并不需要擔(dān)心，因為員工會以主動學(xué)習(xí)的行為策略來應(yīng)對新技術(shù)的應(yīng)用，適應(yīng)新的就業(yè)形勢。企業(yè)需要定期舉行技能、知識、能力培訓(xùn)，為員工自主學(xué)習(xí)提供更多的、更專業(yè)的機(jī)會。企業(yè)為員工提供學(xué)習(xí)的平臺、學(xué)習(xí)的平臺，員工通過自主學(xué)習(xí)提升能力、技術(shù)可以更好地為企業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。這將促使企業(yè)與員工的發(fā)展進(jìn)入良性循環(huán)，打造一種雙贏的局面。

工作不安全感是驅(qū)動面對人工智能技術(shù)應(yīng)用的員工選擇主動學(xué)習(xí)行為的心理機(jī)制。在推進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)智能化、自動化、數(shù)字化建設(shè)時，管理者需要強(qiáng)化員工的不安全感。在企業(yè)愿景中要明確提及公司智能化、自動化、數(shù)字化發(fā)展的方向；并且根據(jù)自身具體情況制定企業(yè)發(fā)展規(guī)劃時，要深入分析企業(yè)智能化、自動化、數(shù)字化發(fā)展的必要性，同時也要確定具體業(yè)務(wù)發(fā)展的進(jìn)程。通過這一系列的措施，員工會感受到公司推進(jìn)技術(shù)變革的決心，了解其中的變革進(jìn)程，進(jìn)而提高了工作不安全感，在工作不安全感的驅(qū)使下將開展主動學(xué)習(xí)行為。

基于主動性人格會強(qiáng)化人工智能技術(shù)應(yīng)用通過員工的工作不安全感對其主動學(xué)習(xí)行為的間接正向作用，企業(yè)在人才選擇方面需要作出篩選。企業(yè)需要重視在招聘環(huán)節(jié)對高主動性人格員工的選拔。同時，企業(yè)需要通過施加壓力推動主動性人格較低員工的主動學(xué)習(xí)。因為相對于高主動性人格的員工，低主動性人格的員工在面對人工智能技術(shù)應(yīng)用時，他們較少采取主動學(xué)習(xí)的行為來積極應(yīng)對。

5.3 研究局限和未來展望

第一，主動學(xué)習(xí)之所以成為員工應(yīng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的行為策略，是因為主動學(xué)習(xí)行為能夠緩減或消除工作不安全感，這是本文重要的理論基礎(chǔ)。但是，研究并沒有論證主動學(xué)習(xí)行為最終是否緩減或消除了員工的工作不安全感，即沒有檢驗這種行為的現(xiàn)實有效性。因此，未來可以設(shè)計實驗，進(jìn)一步論證主動學(xué)習(xí)行為對緩減或消除工作不安全感的實際效用，對本文的研究結(jié)論進(jìn)行驗證。

第二，在推導(dǎo)人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工主動學(xué)習(xí)行為的影響時，闡述了前者可能威脅員工在組織中的自我價值評價。根據(jù)積極自我評價維持理論［34］，感受到自我價值被威脅的會通過提升自我的方式來恢復(fù)自我價值評價。但是，并沒有對這種機(jī)制進(jìn)行驗證。未來可以基于自我價值威脅的視角或者自尊威脅的視角來研究人工智能技術(shù)應(yīng)用對員工主動學(xué)習(xí)行為的傳導(dǎo)機(jī)制，為了解前者對后者產(chǎn)生影響的內(nèi)在機(jī)制的多樣性作出貢獻(xiàn)。

第三，雖然通過兩階段收集數(shù)據(jù)，但是依然沒能驗證其中的因果關(guān)系，未來可以通過實驗的方式來進(jìn)行補(bǔ)充研究；另外，僅僅驗證了主動性人格在人工智能技術(shù)應(yīng)用影響員工主動學(xué)習(xí)行為中的調(diào)節(jié)作用，未來可以基于更多人格特質(zhì)作為邊界條件，進(jìn)一步研究其中的權(quán)變因素。