人工智能焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為：組織依戀及工作重塑的作用

摘要：數(shù)智化背景下人工智能技術在職場中的應用愈發(fā)普遍，員工因而面臨職業(yè)替代風險和技術學習焦慮。成長于人工智能技術快速發(fā)展時代的新生代員工已經(jīng)活躍在職場中，關于他們面臨人工智能焦慮時會作出何種反應，目前學界尚未開展深入研究?；趬毫φJ知評價理論，對343份樣本進行實證分析，構建有調節(jié)的中介模型，探討人工智能焦慮如何影響新生代員工創(chuàng)新行為。研究表明：人工智能焦慮通過工作重塑正向影響新生代員工創(chuàng)新行為，員工組織依戀程度在其中發(fā)揮調節(jié)作用；當員工組織依戀程度較低時，人工智能焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為的正向中介效應顯著，而當員工組織依戀程度較高時，中介效應不顯著。

關鍵詞：人工智能焦慮；新生代員工；創(chuàng)新行為；工作重塑；組織依戀

中圖分類號：F272.92"""文獻標識碼：A"""文章編號：1001-7348（2025）01-0132-09

0 引言

數(shù)智化背景下，越來越多的企業(yè)引入人工智能技術替代部分低端重復的工作，AI技術的“替代效應”逐漸凸顯^[1-3] 。未來各類場景都可能實現(xiàn)數(shù)字化、智能化重塑，人工智能技術對人們工作和生活的滲透將更加普遍^[4] 。成長于AI技術快速發(fā)展時代的新生代員工開始活躍于職場，感受到AI技術對個人就業(yè)競爭力的沖擊。AI技術快速發(fā)展引發(fā)新生代員工對失業(yè)的恐慌和對學習新技術的不安，表現(xiàn)為人工智能焦慮（Artificial Intelligence Anxiety，簡稱AI焦慮）^[5] 。AI焦慮指對學習人工智能技術感到困難，同時對人工智能技術可能替代自己的工作感到不安^[6] 。一方面享受AI技術帶來的工作和生活上的便利，另一方面對AI技術可能取代自身工作而感到擔憂。在此矛盾心理狀態(tài)下，新生代員工行為會發(fā)生何種改變，是“迎難而上”采取創(chuàng)新行為提高自身職場競爭力，還是“因循守舊”避免作出冒險嘗試，這一問題值得研究。

當前，學界對AI焦慮的概念、維度及來源進行了研究，認為AI焦慮是一種焦慮或恐懼的整體情感反應，可分為學習、人工智能配置、工作替代和社會技術盲目性4個維度^[7] 。AI焦慮可能是由于技術發(fā)展的不準確認知、對自主性的困惑和社會技術盲目性造成的^[8] 。人工智能焦慮對員工偏差行為^[6] 、人工智能技術接受意愿^[9] 的負面影響，以及對動機學習行為^[7] 的正面影響已經(jīng)得到驗證。有學者從前景理論視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)員工對于被AI取代的恐懼心理促使其更具創(chuàng)新性^[10] ，也有學者從AI技術引發(fā)替代危機角度驗證了AI技術替代感對工作場所人與AI合作意愿具有負向影響（張恒等，2024）。但對于AI技術所引發(fā)的焦慮、不安情緒會對員工行為產生什么影響，相關研究較為缺乏。相比老一輩員工，新生代員工想法更為大膽，也更富創(chuàng)新活力，是企業(yè)創(chuàng)新不可忽視的一股強大新生力量。創(chuàng)新行為不可避免存在風險，有研究表明，工作中人工智能技術應用對員工創(chuàng)新行為有著“雙刃劍”作用^[11] 。AI焦慮如何因員工自身認知不同而帶來不同行為影響，相關研究還處于探索階段。本研究基于壓力認知評價理論，分析AI焦慮如何影響新生代員工創(chuàng)新行為。

工作重塑（Job Crafting）指員工為了更好地將自身與工作相匹配，自主對工作角色、工作關系以及工作環(huán)境進行調整或重新設計^[12] 。根據(jù)壓力認知評價理論，個體會對壓力源進行認知評價并采取應對行為。智能機器人、智能語音助手、ChatGPT等大模型在職場中的使用愈發(fā)頻繁，新生代員工為了保住自己的“飯碗”，可能主動更新自身對AI技術的認知，學習掌握先進的AI技術，并做出一系列行為對自身工作內容和工作方式進行升級創(chuàng)新，以求在數(shù)智化變革中展現(xiàn)個人獨特能力。因此，本研究選取工作重塑作為中介變量，探究AI焦慮對新生代員工創(chuàng)新行為的影響路徑。

員工與其所屬企業(yè)在長期工作中形成較為穩(wěn)定的心理鏈接，企業(yè)就像一個“家”，給員工帶來保障和安全，使其感受到歸屬和溫暖，這種現(xiàn)象稱為組織依戀（Organizational Attachment）^[13] 。根據(jù)壓力認知評價理論，個體與環(huán)境相互作用會形成“評價—情感—反應”作用路徑^[14] 。當企業(yè)或組織給予新生代員工足夠的關心和支持時，員工所感知到的客觀環(huán)境趨向安全、穩(wěn)定，在正面評價下員工積極情緒被激活，此時他們敢于大膽探索新事物，開展創(chuàng)新行為。因此，本研究選取組織依戀作為調節(jié)變量，揭示其在AI焦慮與工作重塑、新生代員工創(chuàng)新行為之間的調節(jié)效應。

綜上，本研究從壓力認知評價理論視角出發(fā)，分析AI焦慮對新生代員工創(chuàng)新行為的影響效應，以及工作重塑在其中的中介作用，并討論組織依戀的調節(jié)作用，探究在不同水平組織依戀下，AI焦慮、工作重塑與新生代員工創(chuàng)新行為的關系邊界。

1 理論基礎與研究假設

1.1 壓力認知評價理論

壓力認知評價理論和情緒認知評價理論屬于認知評價理論兩大分支，由Lazarus等^[15]首先提出。認知評價理論認為，個體所感知到的客觀環(huán)境對自身福祉的影響，以及個體是否有足夠資源應對這一影響，共同決定個體認知和行為。情緒認知評價理論認為，個體對外部的認知評價會產生不同情緒，并指導個體后續(xù)行為^[16] 。而壓力認知評價理論強調個體對壓力源的認知評價和應對行為，當外界對個體的要求大于個體本身擁有的資源時，會產生較大壓力，若個體認為外界壓力會危害自身福祉且無法有效應對時，就會產生消極反應，反之則會作出積極反應^[14] 。

壓力認知評價理論認為，個體應對壓力有兩種方式，分別為聚焦情緒和聚焦問題^[15] 。當個體認為外界壓力較大，自身難以應對時，會傾向于采用聚焦情緒的方式，通過回避、疏遠、選擇性注意等策略盡量降低壓力源對自身的負面影響。當個體認為外界壓力具有一定挑戰(zhàn)，自身通過努力可以作出應對時，會傾向于采用聚焦問題的方式，通過重新定義壓力源、生成替代性方案、提升個人能力等積極應對壓力。人工智能技術會引發(fā)個體學習焦慮和工作替代焦慮，即個體會感到人工智能技術學習和運用存在一定困難，難以掌握，且人工智能技術有可能替代自己的工作，使個體面臨失業(yè)危機。此時，人工智能技術作為一種外部壓力源，會引發(fā)員工一系列后續(xù)行為。根據(jù)壓力認知評價理論，當員工對自身能力和資源進行衡量，認為自己可以較好地應對人工智能焦慮時，就會把重心放在解決問題上，積極尋找新思路和方法，如主動學習新技術，擴大自己工作范圍，使原有工作內容變得更具有挑戰(zhàn)性，努力提升工作質量等。反之，當員工評估自己難以應對人工智能焦慮時，會把重心聚焦在情緒上，任由負面情緒蔓延，不去尋找解決問題的辦法，盡量避免出現(xiàn)自己不熟悉的情況，如只完成本職工作、拒絕學習新技術、不愿意改變工作方式等。

1.2 AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為

AI技術發(fā)展要求員工具有更高的信息處理能力、專業(yè)度和更豐富的技能，員工需要理解并掌握人工智能相關技術，但這并非能輕松做到；同時，AI技術替代部分崗位，引發(fā)的工作替代危機愈發(fā)顯著^[10] ，從事低技能工作的員工難免產生工作不安全感。根據(jù)壓力認知評價理論，人工智能技術發(fā)展給新生代員工帶來的學習焦慮和工作替代危機作為一種外部壓力，由于員工個體對壓力的不同認知，會產生不同行為結果。新生代員工的顯著特點是敢想敢干，追求個性，自我意識強^[17] 。在成長過程中，他們經(jīng)歷了智能產品從出現(xiàn)到變革的時代，對于人工智能應用并不陌生，且對于這種新技術普遍接受度較高。出現(xiàn)AI焦慮時，新生代員工的好勝心有可能被激發(fā)，認為自身能力和資源可以應對AI技術帶來的挑戰(zhàn)，從而采取聚焦問題的壓力應對方式，積極行動，如學習AI技術、改變工作范圍和工作內容、優(yōu)化工作方式等，面對不斷變化的外界環(huán)境，持續(xù)提高個體工作勝任力和競爭力?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設：

H1：AI焦慮正向影響新生代員工創(chuàng)新行為。

1.3 工作重塑的中介作用

工作重塑的概念最早由Wrzesniewski等^[18]提出，指員工通過對工作進行重新構建，取得工作認同和工作角色，根據(jù)自身偏好及個人能力主動對工作任務作出調整。他們將工作重塑分為3種類型：任務重塑（改變任務數(shù)量、范圍、類型及個人時間精力分配）、關系重塑（改變與他人互動的形式、時間、性質）、認知重塑（改變對任務和關系的看法）。隨后，Tims等^[19]基于工作要求—資源模型對工作重塑的概念作了修訂，認為工作重塑是員工根據(jù)個人能力和需求，為了實現(xiàn)工作要求與工作資源平衡所采取的行為。Tims等^[20]提出工作重塑四維度，包括增加結構性工作資源（如“我努力在工作中學習新東西”）、增加社會性工作資源（如“我向同事征求意見”）、減少阻礙性需求（如“我通過管理工作盡量避免與那些會影響我情緒的人接觸”）、增加挑戰(zhàn)性需求（如“如果有新情況出現(xiàn)，我會做第一個去了解并行動的人”）。Wrzesniewski amp; Dutton的觀點與Tims amp; Bakker的觀點作為工作重塑領域的兩大分支，分別從工作角色理論視角和工作資源理論視角定義了工作重塑。之后，Bruning等^[21]對前人觀點進行整合，將工作重塑定義為“員工為了改善工作而作出的有關工作任務結構、社會關系和認知等改變”，并基于趨近—回避動機理論及調節(jié)定向理論提出趨近導向工作重塑和回避導向工作重塑。其中，趨近導向工作重塑強調員工主動改變以提高工作收益，具體包括拓展工作內容和范圍、使任務復雜化和更具挑戰(zhàn)性、擴大自身人際關系網(wǎng)等。回避導向工作重塑強調員工努力使負面結果最小化，具體包括僅專注本職位核心技能、降低工作復雜程度、盡量避免與不熟悉的同事互動等。同時，他們將工作重塑分為7個維度，分別為工作角色拓展、社會擴張、減少工作角色、工作組織、采用、元認知、回避，并構建了對應量表。Bindl等^[22]在Bruning amp; Campion觀點的基礎上進一步指出，個體會出于內部動機做出趨近和回避兩種行為，并制定了趨近導向和回避導向的工作重塑量表。

本研究參考Bruning amp; Campion的觀點，將工作重塑分為趨近導向工作重塑和回避導向工作重塑。趨近導向工作重塑關鍵在于員工主動改變工作內容和范圍等，以適應環(huán)境變化，使工作收益最大化?；乇軐蚬ぷ髦厮荜P鍵在于員工專注本職位核心工作，盡量避免復雜或陌生事件發(fā)生，使負面結果最小化?；趬毫φJ知評價理論，個體對AI技術的不同認知大體分為積極和消極兩種情感傾向，進而在工作中表現(xiàn)出不同行為，即積極認知通過趨近導向工作重塑對行為產生影響，消極認知通過回避導向工作重塑給個體行為帶來影響。

隨著扁平化組織管理趨勢愈發(fā)顯著，新生代員工在工作中擁有更多自主性，可以發(fā)揮主觀能動性，思考如何優(yōu)化工作方式和內容，從而使價值最大化。擁有強自我意識的新生代員工，在感知到AI焦慮時，其主動性的“開關”很可能被觸發(fā)，他們不甘于被AI技術打敗，會積極行動，改變舊有工作方式和內容，開展創(chuàng)新活動使自身價值得以體現(xiàn)，例如設計創(chuàng)新性方案，采用創(chuàng)新型工具或方法，主動擴大工作范圍，學習崗位要求之外的技能，與同事討論解決問題的新辦法等。有研究表明，工作重塑對增強員工責任感知，提高工作績效和工作幸福感具有積極影響^[23]。因此，本研究提出以下假設：

H2：AI焦慮正向影響工作重塑。

H3：工作重塑正向影響新生代員工創(chuàng)新行為。

H4：工作重塑在AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為之間發(fā)揮中介作用。

1.4 組織依戀的調節(jié)作用

組織依戀起源于心理學家Bowlby^[24]于1982年提出的依戀理論（Attachment theory）。依戀理論認為，個體從外界感受到的安全感、愛和信任，促使個體表現(xiàn)出親社會化行為，個體依戀風格可分為安全型、焦慮型、回避型 。Hazan等^[25]最先將依戀理論引入工作場所，認為不同依戀風格的員工表現(xiàn)出的工作態(tài)度和行為不同。Misciagna^[26]提出個體會對組織產生依戀關系，將依戀這一構念從“人對人”跨越至“人對組織”。隨后，學者們對此進行完善，將組織依戀定義為個體對組織的情感聯(lián)結和依賴，或個體對組織目標、價值觀等的認同心理和行為投入^[27-29] 。國內學者陳琳等^[30]將組織依戀定義為個體對組織的持久、穩(wěn)定情感聯(lián)系，并將組織依戀風格分為安全型和非安全型。陳玉玲等^[31]進一步將組織依戀界定為個體對組織的信賴感、歸屬感，即對組織的情感寄托和眷戀。綜合學者們觀點，本研究將組織依戀定義為個體對組織或團體的情感聯(lián)結。根據(jù)個體對組織依戀程度高低，劃分為非安全型組織依戀和安全型組織依戀^[30]。安全型組織依戀的員工面對AI焦慮時更可能采取行動尋求支持，且更容易適應多變環(huán)境，以積極心態(tài)面對未知挑戰(zhàn)，因為他們從組織處獲得足夠安全感，相信自己能得到組織關心和支持；非安全型組織依戀的員工更易產生憂慮或憤怒情緒，害怕自己的行為遭到拒絕，容易受到外界負面刺激，因為他們認為組織沒有給予自己足夠幫助和認可，對組織可靠性抱有不確定和懷疑態(tài)度。

員工在工作中的行為受到個體特質影響，新生代員工成長環(huán)境和個性特點使其對組織產生不同依戀心理，而組織依戀程度高低作為個體特質會對其行為產生不同影響。低組織依戀（安全型組織依戀）的個體往往對組織有著更強歸屬感和安全感，認為組織會給予他們關心和幫助，相信組織不會因為某次任務失敗而苛責自己。根據(jù)壓力認知評價理論，擁有低組織依戀的新生代員工面對AI焦慮時會傾向于用積極態(tài)度看待這一問題，由此產生相應主動行為，創(chuàng)新工作內容和工作方式，迎接AI技術帶來的挑戰(zhàn)。即低組織依戀與AI焦慮的交互作用會增強新生代員工組織歸屬感和支持獲得感，進而激發(fā)員工工作重塑。反之，對于高組織依戀（非安全型組織依戀）的個體，往往對組織的信任不強，不確定組織能否給予自己足夠支持。根據(jù)壓力認知評價理論，擁有高組織依戀的新生代員工，為了避免外部環(huán)境不確定性給自己帶來負面影響，會盡量選擇循規(guī)蹈矩的工作方式完成本職工作，減少陌生情況的發(fā)生。面對AI焦慮時，他們傾向于將其評價為一種危險、負面的情緒，這種認知使得他們進一步避免采用新的技術或方式工作，盡量降低工作復雜程度，減少工作中的不確定性，避免負面情況發(fā)生。即高組織依戀與AI焦慮的交互作用會引起新生代員工負面情緒，進而削弱員工工作重塑。因此，本研究提出以下假設：

H5：組織依戀在AI焦慮與工作重塑之間發(fā)揮調節(jié)作用，即相比高組織依戀的新生代員工，AI焦慮對低組織依戀新生代員工工作重塑的正向影響更顯著。

1.5 被調節(jié)的中介作用

根據(jù)壓力認知評價理論，當新生代員工組織依戀程度較低時，新生代員工對其工作組織的評價是安全的、舒適的，可以放心大膽地按照自己的創(chuàng)新想法開展工作，因為他們知道組織如同安全港灣一樣在身后給予支持，提供所需各種資源，并在精神上鼓勵和包容他們，不管創(chuàng)新實踐是否取得成功，組織都不會責怪他們。此時，新生代員工樂于通過改變原有工作方式和工作內容使任務更具有挑戰(zhàn)性，并嘗試使用創(chuàng)新性工具，主動學習技能以提高工作效益，從而激發(fā)創(chuàng)新意愿并產生創(chuàng)新行為。當新生代員工組織依戀程度較高時，表示其未能從組織中獲得足夠安全感和支持，身處不穩(wěn)定環(huán)境下，不敢嘗試風險性較高的創(chuàng)新活動。此時，新生代員工傾向于保持原有工作方式，降低任務復雜程度，專注本崗位核心工作和核心技能，盡量避免陌生事件的發(fā)生，減少創(chuàng)新想法，難以做出創(chuàng)新行為。因此，本研究提出以下假設：

H6：組織依戀調節(jié)AI焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為的中介效應。即組織依戀水平越低，AI焦慮越能通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為。

綜上所述，本研究構建理論模型如圖1所示。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)收集

本研究于2023年11月—2024年2月采用多時點調查方式收集數(shù)據(jù)，樣本為互聯(lián)網(wǎng)IT行業(yè)、制造業(yè)、餐飲服務業(yè)、教育行業(yè)在職人員。調查共進行兩輪，每輪均分為兩個階段，第一階段邀請被試測量人工智能焦慮、組織依戀、工作重塑，收集樣本的性別、年齡、受教育程度等人口統(tǒng)計學信息；第二階段，從第一階段樣本中篩選年齡23～34歲之間（滿足新生代員工定義）的群體，邀請其報告員工創(chuàng)新行為?？傆嫲l(fā)放問卷435份，回收有效問卷343份，有效回收率為78.85%。其中，男性占51%，女性占49%；高中及大專占35.3%，本科占45.1%，研究生及以上占19.6%。

2.2 變量測量

除個人基本信息外，AI焦慮、組織依戀、工作重塑、員工創(chuàng)新行為4個變量的測量均選取在國際權威期刊上公開發(fā)表的成熟量表，采用Likert 5點計分法，其中，1表示“非常不同意”，5表示“非常同意”。

（1）AI焦慮：采用Li等^[5]編制的AI焦慮量表，選取其中兩個分量表測量工作替代焦慮和學習焦慮，共6個題項，如“我擔心人工智能的發(fā)展會造成很多人失業(yè)”。

（2）組織依戀：采用李同歸等^[32]開發(fā)的團體依戀量表，從兩個維度對組織依戀類型進行測量，本研究從中篩選10個題項，如“我有點擔心會失去這個團體成員的身份”。

（3）工作重塑：采用Bindl等^[22]開發(fā)的八維度工作重塑量表，從中篩選16個題項，其中8個題項測量趨近導向工作重塑，8個題項測量回避導向工作重塑，如“我積極提升自己的工作能力，甚至去學習超越我核心領域的技能”。

（4）新生代員工創(chuàng)新行為：采用張振剛等^[33]開發(fā)的量表，共8個題項，如“我經(jīng)常嘗試采用新的方法解決工作中出現(xiàn)的問題”。

（5）控制變量：根據(jù)以往關于AI焦慮對員工行為影響的研究，本文選取性別、年齡、學歷作為控制變量。

3 實證分析

3.1 信度與效度檢驗

使用SPSS23.0和Mplus8.0軟件對模型進行信效度檢驗，結果如表1所示，各變量的Cronbach′s α系數(shù)均大于一般規(guī)定值0.7，說明本研究所使用的測量量表具有良好內部一致性。同時，組合信度（CR）大于0.7，各變量平均方差萃取（AVE）大于0.5，說明問卷聚合效度達到判定標準，量表具有較高信度。

3.2 驗證性因子分析與共同方法偏差檢驗

為檢驗AI焦慮、組織依戀、工作重塑、員工創(chuàng)新行為4個變量之間的區(qū)分性， 本研究使用Mplus8.0軟件對上述變量進行驗證性因子分析（confirmatory factor analysis， CFA）。結果如表2所示， 四因子模型對數(shù)據(jù)的擬合結果較為理想（χ2=1 114.059，df=726， RMSEA=0.071，CFI=0.861，TLI=0.85，SRMR=0.057），且其擬合優(yōu)度顯著優(yōu)于其它模型，表明這4個變量具有較高區(qū)分效度。

盡管本研究采用問卷匿名評價、多時點獲取等方法，但由于多數(shù)題項由員工自評完成，結果可能存在共同方法偏差問題。為檢驗是否存在嚴重同源偏差，采用Harman單因子法，對4個變量涉及的40個題項進行探索性因子分析。如果因子分析結果顯示只能抽出一個因子， 或者第一個因子解釋了大部分方差（方差解釋率高于40%），就說明存在嚴重共同方法偏差問題。檢驗結果顯示，存在7個特征值大于1的因子，未經(jīng)旋轉的最大因子方差解釋率為18.517%，因此，本研究不存在嚴重共同方法偏差問題。

3.3 描述性統(tǒng)計與相關分析

本研究各變量均值、標準差和相關系數(shù)如表3所示。部分變量間相關系數(shù)大于0.3，為檢驗變量間是否存在多重共線性問題，本研究進行多重共線性診斷。結果顯示，所有變量的方差膨脹因子（VIF）最大值為4.9，遠小于10的臨界值標準，因此，多重共線性問題未對研究結果產生實質性影響。由表3可知，AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為（r=0.388，plt;0.01）、工作重塑（r=0.259，plt;0.01）顯著正相關，工作重塑與新生代員工創(chuàng)新行為顯著正相關（r=0.368，plt;0.01）。變量相關性基本符合預期，研究假設得到初步支持。

3.4 假設檢驗

（1）主效應及中介效應檢驗。借助Mplus8.0軟件，采用多元回歸分析對假設進行檢驗。將性別、年齡、學歷作為控制變量，結果如表4所示。

由表4中模型6結果可知，AI焦慮顯著正向影響新生代員工創(chuàng)新行為（B=0.731，plt;0.001），因此假設H1得到驗證；由模型2可知，AI焦慮顯著正向影響工作重塑（B=0.782，plt;0.001），同時由模型7可知，當自變量受到控制時，工作重塑顯著正向影響新生代員工創(chuàng)新行為（B=0.744，plt;0.001），因此，假設H2、H3得到驗證。此時AI焦慮對工作重塑的影響不再顯著，說明工作重塑在AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為之間具有中介作用。為進一步檢驗中介效應，采用SPSS中的process插件對中介變量進行Bootstrap檢驗，重復抽樣5 000次，結果如表5所示。AI焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為的總效應值為0.731，95% CI為[0.615，0.848]；直接效應值為0.15，95% CI為[-0.027，0.327]；間接效應值為0.581，95% CI為[0.416，0.788]。直接效應置信區(qū)間包含0，間接效應置信區(qū)間不包含0，因此，間接效應顯著，進一步說明工作重塑在AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為之間發(fā)揮中介作用，假設H4得到驗證。

（2）調節(jié)效應檢驗。由表4中模型4可知，AI焦慮與組織依戀的交互項顯著負向影響工作重塑（B=-0.214，plt;0.001），說明組織依戀負向調節(jié)AI焦慮與工作重塑間關系。為進一步明確調節(jié)作用的大小和方向，本研究以均值加減一個標準差為基準，劃分調節(jié)變量高分組和低分組，分析AI焦慮與工作重塑間關系，繪制調節(jié)效應圖，如圖2所示。對組織依戀程度較高的員工而言，AI焦慮對工作重塑的正向影響不顯著（B=0.257，t=0.142，p=0.071）；對組織依戀程度較低的員工而言，AI焦慮對工作重塑的正向影響顯著（B=0.456，t=0.096，plt;0.001）。這說明在低組織依戀條件下，AI焦慮對員工工作重塑的正向影響作用更強，因此假設H5得到驗證。

（3）有調節(jié)的中介效應檢驗。本研究采用process插件檢驗組織依戀在AI焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為關系中的調節(jié)效應，結果如表6所示。當組織依戀水平較高（+1SD）時，AI焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為的中介效應估計值為0.106，95% CI為[-0.055，0.28]，包含0，說明工作重塑的中介效應不顯著；當組織依戀水平較低（-1SD）時，人工智能焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為的中介效應估計值為0.406，95% CI為[0.243，0.596]，不包含0，說明工作重塑的中介效應顯著。且高低兩組之間的效應估計值為-0.3，95% CI為[-0.484，-0.143]，不包含0，說明在不同組織依戀水平下中介效應存在顯著差異。因此，組織依戀負向調節(jié)AI焦慮通過工作重塑對新生代員工創(chuàng)新行為的間接影響，組織依戀水平越低，AI焦慮越能通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為，假設H6得到驗證。

4 研究結論與討論

4.1 研究結論

本研究基于壓力認知評價理論，通過對343份樣本進行實證分析，探究人工智能焦慮對新生代員工創(chuàng)新行為的影響機制，并驗證組織依戀在其中的調節(jié)作用。得到主要結論如下：

（1）AI焦慮促進新生代員工創(chuàng)新行為。AI技術在產生職業(yè)替代效應的同時，也催生一批新職業(yè)和新崗位（陳琳等，2024），同時，新生代員工敢想敢拼的個性特點使得其面對AI焦慮時擁有更多自信，主動學習新的AI技術，讓AI技術為己所用。盡管工作中的創(chuàng)新行為具有冒險成分，但當壓力和挑戰(zhàn)并存時，個性鮮明的新生代員工不會因為困難而止步不前，而更有可能迎難而上，主動學習并利用AI技術。充分挖掘新生代員工身上的特質與潛力，能更好地激發(fā)其在AI焦慮下蘊藏的創(chuàng)新活力。

（2）工作重塑在AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為之間發(fā)揮中介作用。AI技術發(fā)展帶來許多新變化，被AI“省”去的工作流程背后是越來越多的崗位被迭代。AI焦慮促使新生代員工主動思考工作內容、工作方式在新形勢下該如何變化，充分發(fā)揮主觀能動性，通過優(yōu)化工作流程，轉變固有模式，跳出思維限制，在AI技術的加持下發(fā)現(xiàn)新的機會與挑戰(zhàn)，激發(fā)創(chuàng)新行為。

（3）組織依戀不僅調節(jié)AI焦慮與工作重塑間關系，還調節(jié)工作重塑在AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為之間的中介效應。具體而言，新生代員工組織依戀程度越低，AI焦慮與工作重塑間正向關系越強，通過工作重塑促進新生代員工創(chuàng)新行為的影響機制就越顯著；當新生代員工組織依戀程度較高時，該影響不顯著。AI焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為，受到員工組織依戀程度的影響。組織依戀程度高的員工，其依戀風格對應非安全型組織依戀，在焦慮或回避情緒狀態(tài)下，難以從組織處獲得足夠安全感，擔心組織會拋棄自己。創(chuàng)新行為具有挑戰(zhàn)和冒險特性，需要付出一定時間和精力，同時需要承擔失敗的后果。因此，組織依戀程度高的員工在缺乏安全感的情境下很難做出創(chuàng)新行為。相反，組織依戀程度低的員工其依戀風格對應安全型組織依戀，能從組織處獲得足夠安全感，面對AI焦慮時保持穩(wěn)定情緒，敢于嘗試新的工作方式，挑戰(zhàn)困難的工作任務，付諸更積極的行動，促進創(chuàng)新行為產生。因此，組織依戀程度低的員工能更好地在工作中開展創(chuàng)新實踐，AI焦慮通過工作重塑激發(fā)其創(chuàng)新行為的影響效應更強。

4.2 理論貢獻

（1）本研究揭示了AI焦慮對新生代員工創(chuàng)新行為的重要預測作用。以往關于新生代員工創(chuàng)新行為的前因研究從組織因素、個體因素和領導因素出發(fā)，主要關注組織環(huán)境、組織管理、員工自我效能感等對新生代員工創(chuàng)新行為的影響。數(shù)智化變革背景下，員工深刻感受到AI技術給工作帶來的新變化。成長于不同時代的員工會表現(xiàn)出不同人格特質，研究其獨特性能幫助組織管理者更好地知悉員工特點和需求，從而進行有效管理?，F(xiàn)有研究較少關注AI焦慮對新生代員工創(chuàng)新行為的影響，本研究從人工智能這一時代背景出發(fā)，揭示了AI焦慮對新生代員工創(chuàng)新行為的正向影響作用，豐富了新生代員工創(chuàng)新行為前因研究，有助于增進對新生代員工創(chuàng)新行為的認識，為激發(fā)新生代員工創(chuàng)新行為提供了新思路。

（2）本研究基于壓力認知評價理論，引入工作重塑，試圖打開AI焦慮影響新生代員工創(chuàng)新行為作用機制的“黑箱”。如果員工對問題的評價是積極、樂觀的，其更有可能通過一系列積極行為改變自身工作方式和內容，通過工作重塑，如主動學習技能，積極與同事交流，敢于提出新的工作方法等，增強創(chuàng)新行為。本研究從壓力認知評價理論視角出發(fā)，驗證了壓力源（AI焦慮）—認知評價（工作重塑）—行為反應（新生代員工創(chuàng)新行為）這一作用鏈，豐富了AI焦慮對員工創(chuàng)新行為作用機理研究。

（3）本研究探討了AI焦慮通過工作重塑影響新生代員工創(chuàng)新行為的邊界條件，即組織依戀的調節(jié)作用。組織依戀作為員工個體特質，依戀程度反映員工對組織的安全感和依賴感水平。對于低組織依戀的新生代員工而言，從組織獲得的安全感和支持度更高，進而積極影響其工作重塑和創(chuàng)新行為。該研究結果證實了組織依戀在“AI焦慮—工作重塑—新生代員工創(chuàng)新行為”這一影響路徑中發(fā)揮重要邊界作用，為AI焦慮在何種條件下激發(fā)員工創(chuàng)新行為提供了依據(jù)。

4.3 管理啟示

（1）關注新生代員工面對AI技術壓力下的行為反應，發(fā)掘其創(chuàng)新潛能。企業(yè)早已認識到創(chuàng)新對發(fā)展的重要性，但對于占據(jù)勞動力市場半壁江山的“90后”員工的價值挖掘存在不足。而且，未清晰意識到AI技術發(fā)展對新生代員工的潛在威脅會導致員工做出差異化行為，若管理欠妥，則不利于企業(yè)長遠發(fā)展。AI焦慮對新生代員工創(chuàng)新行為具有正向影響，且這種正向影響可以通過工作重塑得到加強，因此管理者應關注新生代員工在AI技術運用下的壓力狀況。AI技術發(fā)展使得一部分低技能、重復性的工作被替代，一定程度上解放了生產力。但隨著技術不斷進步，是否會有越來越多職位被AI取代，自己能否跟上AI發(fā)展步伐，這類焦慮或多或少影響著新生代員工們。管理者首先要意識到AI焦慮會對新生代員工帶來影響，其次要正向利用這種焦慮心理，引導、鼓勵員工主動進行工作重塑，大膽開展創(chuàng)新行為。如適度營造人與機器的競爭氛圍，適當放權讓員工自主開展工作，改變過于嚴厲的領導風格，疏導員工緊張情緒等。

（2）關注新生代員工對組織的依戀程度，給予其更多關心和支持，提高新生代員工安全感和歸屬感。組織依戀對新生代員工工作重塑和創(chuàng)新行為具有重要影響，在低組織依戀條件下，AI焦慮通過正向影響工作重塑促進新生代員工創(chuàng)新行為，而在高組織依戀條件下這一影響不顯著。因此，管理者應盡量使員工保持低組織依戀程度，即安全型組織依戀，打造“避風港”和“安全島”式的組織環(huán)境，給予新生代員工足夠安全感，鼓勵其大膽進行創(chuàng)新實踐；當員工需要組織幫助時，最大程度給予員工所需支持。此外，管理者也要注意不過分苛責員工，不漠視員工需求，以免員工形成非安全型組織依戀。

4.4 研究不足與未來展望

本研究存在幾點不足：第一，采用兩時段、跨地域數(shù)據(jù)收集方式，盡量避免同源偏差問題，但數(shù)據(jù)來源仍存在局限，未來可采用實驗法、經(jīng)驗抽樣法等方式，增加多樣化數(shù)據(jù)來源，使實驗結果更為精確。第二，本研究聚焦新生代員工創(chuàng)新行為前置影響因素，但未對具體職業(yè)涉及的技術含量進行區(qū)分，不同職業(yè)中AI技術的影響可能存在差異，進而影響員工行為。未來研究可進一步細化職業(yè)分類，關注AI焦慮下技術密集型等不同類型職業(yè)員工創(chuàng)新行為有何不同。第三，未來可繼續(xù)深入探究AI焦慮與新生代員工創(chuàng)新行為間關系，分析是否存在其它中介和調節(jié)機制，尤其是在人工智能時代何種因素會阻礙員工創(chuàng)新行為，何種因素能激發(fā)員工創(chuàng)新活力，為管理者有的放矢，幫助員工更好實現(xiàn)個人價值，促進企業(yè)長遠發(fā)展提供參考。

參考文獻：

[1] 王林輝，胡晟明，董直慶.人工智能技術、任務屬性與職業(yè)可替代風險：來自微觀層面的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2022，38（7）：60-79.

[2] ACEMOGLU D， RESTREPO P. The race between man and machine： implications of technology for growth， factor shares， and employment[J]. American Economic Review， 2018， 108（6）： 1488-1542.

[3] 蔡躍洲， 陳楠. 新技術革命下人工智能與高質量增長， 高質量就業(yè)[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究， 2019， 36（5）： 3-22.

[4] 翟云，潘云龍.數(shù)字化轉型視角下的新質生產力發(fā)展——基于“動力—要素—結構”框架的理論闡釋[J].電子政務，2024，21（4）：2-16.

[5] LI J， HUANG J S. Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory[J]. Technology in Society， 2020， 63（10）： 101410.

[6] 徐廣路.人工智能焦慮對員工偏差行為的影響——一個有調節(jié)的中介模型[J].華東經(jīng)濟管理，2023，37（11）：120-128.

[7] WANG Y Y， WANG Y S. Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale： an initial application in predicting motivated learning behavior[J]. Interactive Learning Environments， 2022， 30（4）： 619-634.

[8] JOHNSON D G， VERDICCHIO M. AI anxiety[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology， 2017， 68（9）： 2267-2270.

[9] 黃麗滿，宋晨鵬，李軍.旅游企業(yè)員工人工智能焦慮對知識共享的作用機制——基于技術接受模型[J].資源開發(fā)與市場，2020，36（11）：1192-1196，1258.

[10] VERMA S， SINGH V. Impact of artificial intelligence-enabled job characteristics and perceived substitution crisis on innovative work behavior of employees from high-tech firms[J]. Computers in Human Behavior， 2022，131（10）： 107215.

[11] 張恒，高中華，李慧玲.增益還是損耗：人工智能技術應用對員工創(chuàng)新行為的“雙刃劍”效應[J].科技進步與對策，2023，40（18）：1-11.

[12] TIMS M， DERKS D， BAKKER A B. Job crafting and its relationships with person-job fit and meaningfulness： a three-wave study[J]. Journal of Vocational Behavior， 2016， 92（2）： 44-53.

[13] 陳維政， 陳玉玲. 組織依戀的影響因素及其作用機理分析[J]. 四川大學學報（哲學社會科學版）， 2017，63（2）：134-145.

[14] LAZARUS R S. Emotion and adaptation[M].New York： Oxford University Press， 1991.

[15] LAZARUS R S， FOLKMAN S. Stress， appraisal， and coping[M].Berlin： Springer Publishing Company， 1984.

[16] KOOPMAN J， ROSEN C C， GABRIEL A S， et al. Why and for whom does the pressure to help hurt others？ affective and cognitive mechanisms linking helping pressure to workplace deviance[J]. Personnel Psychology， 2020， 73（2）： 333-362.

[17] 趙宜萱， 趙曙明， 徐云飛. 基于20年成就方式數(shù)據(jù)的中國員工代際差異研究[J]. 管理學報， 2019，16（12）：1751-1760.

[18] WRZESNIEWSK A， DUTTON J E. Crafting a job： revisioning employees as active crafters of their work[J]. Academy of Management Review， 2001， 26（2）， 179-201.

[19] TIMS M， BAKKER A B. Job crafting： towards a new model of individual job redesign[J]. SA Journal of Industrial Psychology， 2010， 36（2）： 1-9.

[20] TIMS M， BAKKER A B， DERKS D. Development and validation of the job crafting scale[J]. Journal of Vocational Behavior， 2012， 80（1）： 173-186.

[21] BRUNING P F， CAMPION M A. A role-resource approach-avoidance model of job crafting： a multimethod integration and extension of job crafting theory[J]. Academy of Management Journal， 2018， 61（2）： 499-522.

[22] BINDL U K， UNSWORTH K L， GIBSON C B， et al. Job crafting revisited： implications of an extended framework for active changes at work[J]. Journal of Applied Psychology， 2019， 104（5）： 605-628.

[23] 陳志俊，紀順洪，張輝華.自下而上提升組織績效的主動嘗試：基于動態(tài)過程視角的工作重塑[J].心理科學進展，2023，31（10）：1814-1827.

[24] BOWLBY J. Attachment and loss， volume I： attachment[M]. New York： Basic Books， 1982.

[25] HAZAN C， SHAVER P R. Love and work： an attachment-theoretical perspective[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1990， 59（2）： 270.

[26] MISCIAGNA M A. Measuring workplace attachment as the relationship between individuals and the social institutions for which they work[M]. Alexandria：The George Washington University Publishing， 2005.

[27] TSUI A S， EGAN T D， O'REILLY III C A. Being different： relational demography and organizational attachment[J]. Administrative Science Quarterly， 1992， 62（3）： 549-579.

[28] BOLANOWSKI W. Organizational attachment of interns in Poland to healthcare system[J]. International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health， 2007， 20（3）： 281-319.

[29] SAHU S， PATHARDIKAR A D. Job cognition and justice influencing organizational attachment： an assessment through SEM[J]. Sage Open， 2014， 4（1）： 1-12.

[30] 陳琳， 樂國林， 王利敏. 依戀理論在組織研究中的應用與啟示[J]. 心理與行為研究， 2015， 13（6）： 853-860.

[31] 陳玉玲， 陳維政， 胡冬梅. 組織依戀在組織投入與工作績效之間的跨層次中介效應[J]. 企業(yè)經(jīng)濟， 2020， 39（2）： 114-122.

[32] 李同歸， 劉飏. 團體依戀的概念與測量： 項目因子分析方法的應用[J]. 北京大學學報： 自然科學版， 2012， 48（2）： 331-342.

[33] 張振剛， 余傳鵬， 李云健. 主動性人格、知識分享與員工創(chuàng)新行為關系研究[J]. 管理評論， 2016，28（4）：123-133.

（責任編輯：萬賢賢）

英文標題Artificial Intelligence Anxiety and Innovative Behavior of New Generation Employees： The Roles of Organizational Attachment and Job Crafting

英文作者Ma Lu， Li Sirou

英文作者單位（School of Management， Guangxi Minzu University， Nanning 530000， China）

英文摘要Abstract：With the integration of digital economy with technological innovation， organizational innovation and industrial innovation， more and more enterprises have been introducing artificial intelligence technology to replace some low-end repetitive work. The emerging workforce， nurtured during the era of AI's swift advancement， is acutely aware of its influence on their professional competitiveness. This rapid technological evolution has instilled a sense of unease among these young professionals regarding potential job displacement and the necessity to master novel technologies. This phenomenon is commonly referred to as artificial intelligence anxiety.

From the perspective of the cognitive evaluation theory of stress， the study analyzes the impact of AI anxiety on the innovative behavior of the new generation of employees. The paper proposes the following hypothesis that， first， AI anxiety can promote innovative behavior of the new generation of employees， and fully tapping the characteristics and potential of the new generation of employees can better stimulate their innovative vitality under the anxiety of AI. Second， job crafting plays a mediating role between AI anxiety and the innovation behavior of the new generation of employees. AI anxiety can stimulate the new generation of employees to actively think about the changes in work content and work mode. Third， organizational attachment not only moderates the relationship between AI anxiety and job crafting， but also moderates the mediating effect of job crafting between AI anxiety and the innovation behavior of the new generation of employees. It is difficult for employees with high organizational attachment to have innovative behaviors in the context of insecurity. On the contrary， employees with low organizational attachment have an attachment style corresponding to secure organizational attachment. Therefore， employees with low organizational attachment are better able to carry out innovative practices and carry out innovative behaviors at work， and AI anxiety has a stronger effect on stimulating their innovative behaviors through job crafting.

The study conducted a survey in two phases with data from November 2023 to February 2024 through a multi-time point survey methodology. The target population consists of employees across various sectors， including the Internet and Technology （IT） industry， manufacturing， catering services， and education. There are 343 valid responses out of 435 questionnaires， which corresponds to a robust response rate of 78.85%. The study employs SPSS 23.0 and Mplus 8.0 software to assess the reliability and validity of the research model. To evaluate the discriminant validity among the four key variables of artificial intelligence anxiety， organizational attachment， work remodeling， and employee innovative behavior， it conducts the confirmatory factor analysis （CFA） using Mplus 8.0. Additionally， to ensure that common method bias was not a significant concern in this research， Harman's single-factor test was applied to an exploratory factor analysis of the 40 items pertaining to these four variables. It delves into the mediating effect of job crafting， and the moderating effect of organizational attachment; and then it explores the boundary of the relationship among AI anxiety， job crafting and the innovative behavior of the new generation of employees under different levels of organizational attachment.

The results show that artificial intelligence anxiety positively affects the innovation behavior of the new generation of employees through job crafting， and the degree of organizational attachment of employees plays a moderating role in this process. When employees' organizational attachment is low， the positive mediating effect of AI anxiety on the innovation behavior of new generation employees through job crafting is significant. When employees have a high degree of organizational attachment， the mediating effect above is not significant.

Therefore，it is essential for managers to acknowledge the influence of AI anxiety on the new generation of employees， and harness this anxiety constructively to steer， inspire， and energize employees to proactively redefine their roles and to embrace innovation with confidence. While employees should maintain a secure level of organizational attachment， which is characterized by a healthy balance between commitment and autonomy. To facilitate this， managers are tasked with cultivating an organizational environment that serves as both a \"safe haven\" and a \"security island\"， providing the new generation of employees with a robust sense of security.

英文關鍵詞Key Words：Artificial Intelligence Anxiety; New Generation Employees; Innovative Behavior; Job Crafting; Organizational Attachment

基金項目：廣西研究生教育創(chuàng)新計劃項目（YCSW2024291）

作者簡介：馬璐（1965-），女，云南昆明人，博士，廣西民族大學管理學院院長、教授、博士生導師，研究方向為組織戰(zhàn)略與人力資源；李思柔（1997-），女，廣西南寧人，廣西民族大學管理學院碩士研究生，研究方向為組織戰(zhàn)略與管理。