陳嘉茜 趙曙明 丁 晨 陳一寧

內(nèi)容提要：零工經(jīng)濟(jì)的興起與普及突破了體面勞動(dòng)的場(chǎng)所限制并拓寬了其情境外延，而目前關(guān)于體面勞動(dòng)感知的研究多針對(duì)傳統(tǒng)雇傭勞動(dòng)者群體，鮮有研究討論其對(duì)零工工作者的影響作用。本文基于自我決定理論，構(gòu)建出一個(gè)被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型，探索勞動(dòng)者對(duì)零工工作的體面勞動(dòng)感知與其工作投入的關(guān)系及其內(nèi)在機(jī)制。通過對(duì)391份樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明：零工工作者的體面勞動(dòng)感知正向影響其工作投入；心理授權(quán)在體面勞動(dòng)感知與其工作投入之間起部分中介作用；算法控制感知負(fù)向調(diào)節(jié)體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)之間的關(guān)系，同時(shí)負(fù)向調(diào)節(jié)心理授權(quán)在體面勞動(dòng)感知與工作投入之間的間接效應(yīng)。

一、問題提出

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，依托數(shù)字技術(shù)平臺(tái)發(fā)展、打破傳統(tǒng)用工模式的“零工經(jīng)濟(jì)”已成為新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)和新就業(yè)形態(tài)的助推器[1]。中華人民共和國(guó)人力資源和社會(huì)保障部公布的數(shù)據(jù)顯示，2021年中國(guó)靈活就業(yè)人員規(guī)模達(dá)2億左右。隨著零工經(jīng)濟(jì)成為全民就業(yè)的“蓄水池”，日益龐大的零工工作者群體受到越來越多的關(guān)注。2022年政府工作報(bào)告中明確指出，“完善靈活就業(yè)社會(huì)保障政策，開展新就業(yè)形態(tài)職業(yè)傷害保障試點(diǎn)”。山東省通過“政策幫扶+權(quán)益保障”的方式增強(qiáng)靈活從業(yè)人員的獲得感、歸屬感；美團(tuán)則推出“同舟計(jì)劃”，從工作保障、體驗(yàn)提升、職業(yè)發(fā)展、生活關(guān)懷四個(gè)層面提升騎手體驗(yàn)?？梢姡趪?guó)家各級(jí)政府和平臺(tái)型企業(yè)的共同努力下，靈活就業(yè)已更有保障、更加體面。

體面勞動(dòng)感知不僅與個(gè)體的物質(zhì)生活息息相關(guān)，更對(duì)個(gè)體的心理精神健康具有重要意義[2]。張光磊等(2021)結(jié)合中國(guó)社會(huì)的具體情境指出，非體面工作感知不利于個(gè)體維護(hù)自我公共形象，抑制了個(gè)體的自尊感知[3]；而體面勞動(dòng)感知有助于個(gè)體呈現(xiàn)出飽滿自信的工作態(tài)度[4]，對(duì)激發(fā)創(chuàng)造力[5]與創(chuàng)新工作行為[6]、減少工作倦怠[7]、促進(jìn)工作家庭增益[8]等具有重要作用。費(fèi)斯特等(Fest et al.,2021)研究指出，計(jì)件工資形式的貨幣激勵(lì)與體面勞動(dòng)感知形式的非貨幣激勵(lì)同時(shí)促進(jìn)了零工工作者工作績(jī)效的提高[9]。盡管零工經(jīng)濟(jì)的興起與普及突破了“體面勞動(dòng)”的場(chǎng)所限制并拓展了其情境外延，為組織行為的相關(guān)研究提供了新的群體視角，但現(xiàn)有研究仍主要關(guān)注體面勞動(dòng)感知對(duì)傳統(tǒng)雇傭勞動(dòng)者心理狀態(tài)與行為表現(xiàn)的影響，對(duì)零工工作者群體的討論尚處于起步階段。

鑒于此，本文擬基于零工工作者這一新興群體視角探究體面勞動(dòng)感知與個(gè)體工作投入的關(guān)系。工作投入是指?jìng)€(gè)體從生理、認(rèn)知和情感上將自我與工作角色相結(jié)合的狀態(tài)，包括活力、奉獻(xiàn)和專注三個(gè)維度[10-11]。高水平的工作投入不僅有助于勞動(dòng)者保持積極的工作狀態(tài)、提升工作滿意度與工作績(jī)效，還能為組織可持續(xù)發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步提供內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力[12]，對(duì)零工經(jīng)濟(jì)這一新興經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)的發(fā)展至關(guān)重要。劉等人(Liu et al.,2020)結(jié)合零工經(jīng)濟(jì)特征指出，提高零工工作者的工作投入是零工組織面臨的必要挑戰(zhàn)[13]。雖然已有研究從物理環(huán)境、工作強(qiáng)度、工作時(shí)間、社會(huì)環(huán)境、工作技能、發(fā)展前景、工作收入等體面勞動(dòng)感知維度出發(fā)，分別評(píng)估并比較了零工工作者與傳統(tǒng)雇傭勞動(dòng)者的體面勞動(dòng)感知水平及各維度與其工作投入的關(guān)系[14]；還有研究發(fā)現(xiàn)非正規(guī)工作的工作自主性提高了勞動(dòng)者的體面勞動(dòng)感知[15]，但體面勞動(dòng)感知對(duì)零工工作者工作投入的作用機(jī)制尚不清楚。內(nèi)部動(dòng)機(jī)是工作投入的有效預(yù)測(cè)因素[16]，達(dá)菲等(Duffy et al.,2016)指出體面勞動(dòng)感知可以滿足個(gè)體的基本心理需求，是個(gè)體內(nèi)部動(dòng)機(jī)的重要預(yù)測(cè)變量[17]。心理授權(quán)作為內(nèi)部動(dòng)機(jī)的具體表現(xiàn)形式[18]，是個(gè)體對(duì)工作意義、自身工作能力、自我決定與自身影響的綜合認(rèn)知[19-20]，對(duì)個(gè)體的工作投入具有重要作用[21]。因此，本文將基于動(dòng)機(jī)視角以心理授權(quán)為中介變量探究零工工作者體面勞動(dòng)感知對(duì)其工作投入的影響機(jī)制。

零工工作強(qiáng)調(diào)在線平臺(tái)的參與以及數(shù)字技術(shù)的使用，在線平臺(tái)借助算法代替管理者監(jiān)督勞動(dòng)過程、約束勞動(dòng)者的行為并輸出數(shù)字化管理實(shí)踐[22]，是平臺(tái)規(guī)避用工風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)化的重要管理手段。以往研究表明，零工組織的管理實(shí)踐會(huì)影響零工工作者的工作體驗(yàn)與工作動(dòng)機(jī)[23-24]，而對(duì)平臺(tái)算法管理的不同感知將影響零工工作者的工作投入水平[25]。雖然學(xué)者們從人機(jī)交互視角進(jìn)行了深入探索[23，25-27]，但平臺(tái)算法管理對(duì)零工工作者態(tài)度與行為的影響仍未厘清。盡管智能的決策系統(tǒng)與靈活的工作設(shè)計(jì)等為零工工作者提供自主性支持[23]，但在線平臺(tái)對(duì)勞動(dòng)過程與勞動(dòng)結(jié)果的“軟”控制亦激發(fā)了零工工作者的受控動(dòng)機(jī)[26-27]。依據(jù)自我決定理論，當(dāng)外部環(huán)境使個(gè)體感覺到行為活動(dòng)缺乏自主性與勝任力時(shí)，其內(nèi)部動(dòng)機(jī)將被削弱[28]。那么，在感到受控時(shí)，零工工作者將如何重塑其工作態(tài)度與行為？平臺(tái)“去人性化”的算法控制對(duì)零工工作者內(nèi)部動(dòng)機(jī)的削弱[29]是否會(huì)進(jìn)一步抑制個(gè)體體面勞動(dòng)感知下的工作投入水平？鑒于此，本文引入算法控制感知作為調(diào)節(jié)變量，從人機(jī)交互視角考察其對(duì)零工工作者體面勞動(dòng)感知、心理授權(quán)與工作投入的影響。

綜上所述，本文擬基于自我決定理論，構(gòu)建一個(gè)被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型，以系統(tǒng)分析零工工作者體面工作感知影響其工作投入的心理機(jī)制，以期在理論上豐富零工工作者的相關(guān)實(shí)證研究，并為體面勞動(dòng)感知的作用機(jī)制研究提供新的研究視角；在實(shí)踐上引起零工平臺(tái)對(duì)關(guān)系型管理的重視，營(yíng)造和諧的平臺(tái)工作氛圍，充分釋放零工工作者的潛能。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

(一)體面勞動(dòng)感知與工作投入

體面勞動(dòng)的概念經(jīng)歷了從安全視角到公平視角再到自我實(shí)現(xiàn)視角的轉(zhuǎn)變[2]。1999年，國(guó)際勞工組織(ILO)基于安全視角將體面勞動(dòng)定義為男女在自由、平等、安全和具備人格尊嚴(yán)的條件下，獲得體面的、生產(chǎn)性的可持續(xù)工作機(jī)會(huì)[30]，強(qiáng)調(diào)在制度設(shè)計(jì)層面保障收入與勞動(dòng)安全。隨著社會(huì)的發(fā)展與各個(gè)國(guó)家(地區(qū))制度設(shè)計(jì)的健全，勞動(dòng)者對(duì)工作的訴求由物質(zhì)需求得到滿足，逐步過渡到對(duì)自身權(quán)利與尊嚴(yán)的保護(hù)。2015年，國(guó)際勞工組織基于公平視角重新將體面勞動(dòng)界定為具備生產(chǎn)性的工作機(jī)會(huì)、公平的收入、安全的工作場(chǎng)所與對(duì)家庭的社會(huì)保護(hù)、更好的個(gè)人發(fā)展和社會(huì)融入前景、自由的觀點(diǎn)表達(dá)、平等的組織與參與決策制定、男女平等的機(jī)會(huì)與待遇等要素的工作[31]，強(qiáng)調(diào)企業(yè)改進(jìn)管理方法，保護(hù)勞動(dòng)者的尊嚴(yán)與平等權(quán)利。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來了商業(yè)模式與工作環(huán)境的快速變遷，勞動(dòng)者對(duì)工作意義與價(jià)值也提出了更高的要求，體面勞動(dòng)的內(nèi)涵也開始轉(zhuǎn)向自我實(shí)現(xiàn)視角，強(qiáng)調(diào)個(gè)體對(duì)工作穩(wěn)定、有尊嚴(yán)與安全[32]、生存與權(quán)利、社會(huì)聯(lián)系與自我決定[17]等工作意義與價(jià)值的主觀感知。體面勞動(dòng)概念的提出引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，隨著研究的不斷深入，學(xué)者們意識(shí)到微觀個(gè)體的體面勞動(dòng)改善是宏觀層面體面勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)的必要基礎(chǔ)[4]，體面勞動(dòng)感知的提出進(jìn)一步提供了將體面勞動(dòng)落腳于個(gè)體心理層面的可測(cè)量的可操作性構(gòu)念[33]。

零工經(jīng)濟(jì)是一種以數(shù)字平臺(tái)為基礎(chǔ)，以獨(dú)立自主且有特定能力的勞動(dòng)者為主體，以碎片化任務(wù)為工作內(nèi)容，工作時(shí)間、地點(diǎn)、方式靈活，最大程度實(shí)現(xiàn)供需匹配的新興經(jīng)濟(jì)模式[1]。體面勞動(dòng)感知來自個(gè)體基于自身需求對(duì)工作的感知與評(píng)價(jià)[4]。然而，由于體面勞動(dòng)概念本身的寬泛性以及零工工作的新特征，目前勞動(dòng)者對(duì)零工工作的體面勞動(dòng)感知尚未形成一致的內(nèi)涵與測(cè)量機(jī)制。?？怂?Heeks, 2017)在2017年根據(jù)國(guó)際勞工組織制定的11條體面勞動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)提出了數(shù)字零工經(jīng)濟(jì)的體面勞動(dòng)框架[34]，并在2021年針對(duì)零工工作者的工作訴求從勞動(dòng)收入、工作條件、合同契約、管理過程、表達(dá)談判等方面開發(fā)了體面勞動(dòng)的公平工作框架[35]，為系統(tǒng)評(píng)估零工工作提供了框架依據(jù)。近年來，政府不斷建設(shè)相關(guān)制度、出臺(tái)政策支持，平臺(tái)企業(yè)不斷規(guī)范組織管理，零工工作者的工作回報(bào)與勞動(dòng)保障等需求逐漸得到滿足，并開始對(duì)職業(yè)發(fā)展、職業(yè)認(rèn)可、工作氛圍、工作負(fù)荷與工作條件等提出了新的要求[26，36]。基于此，本文結(jié)合希克斯(2017)[34]針對(duì)數(shù)字零工工作者提出的體面勞動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)，從自我實(shí)現(xiàn)視角將零工工作者的體面勞動(dòng)感知定義為：個(gè)體出于自身需求對(duì)零工工作在工作回報(bào)、工作崗位、工作氛圍、職業(yè)發(fā)展、職業(yè)認(rèn)同等方面實(shí)現(xiàn)程度的主觀感知。

在經(jīng)濟(jì)下行與新冠肺炎疫情的沖擊下，零工工作作為傳統(tǒng)雇傭方式的補(bǔ)充，依托在線平臺(tái)與數(shù)字技術(shù)將瑣碎且復(fù)雜的工作分解成微小的任務(wù)并分配給外部零工工作者[37]，大大降低了工作門檻，并提供了海量的工作崗位，使迫于技能水平較低的勞動(dòng)者擺脫了失業(yè)困境并獲得收入來源[38]，促進(jìn)了零工工作者工作回報(bào)與工作崗位體面感的產(chǎn)生。研究表明，零工工作的時(shí)空與內(nèi)容安排的靈活性與自主性有效緩解了工作壓力與不安[39]，減少了勞動(dòng)者的職業(yè)心理健康問題[40]，從而促進(jìn)了零工工作者工作氛圍體面感的產(chǎn)生[14]。此外，零工工作中平臺(tái)技能導(dǎo)向型的人才選拔與對(duì)供求信息的精確匹配提高了勞動(dòng)者與工作之間的契合度[41]。同時(shí)，平臺(tái)與自主勞動(dòng)者的關(guān)系取代了傳統(tǒng)雇主和雇員概念，勞動(dòng)者由“被雇傭”轉(zhuǎn)變?yōu)椤白晕夜蛡颉保瑐€(gè)體忠誠(chéng)于技能而非企業(yè)的職業(yè)理念[1]，促使其主動(dòng)培養(yǎng)和發(fā)展多樣化技能以擺脫傳統(tǒng)組織形式的束縛，并作為獨(dú)立的服務(wù)提供商充分發(fā)揮自身技能、體力、知識(shí)、時(shí)間等人力資本[42]，促進(jìn)了個(gè)體自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn)[43]，激發(fā)了個(gè)體職業(yè)成就感與認(rèn)同感[17]，從而促進(jìn)了零工工作者職業(yè)發(fā)展與職業(yè)認(rèn)同體面感的產(chǎn)生。

已有實(shí)證研究表明，傳統(tǒng)雇傭勞動(dòng)者的體面勞動(dòng)感知正向影響其工作投入[4，7-8]。但是，零工經(jīng)濟(jì)的發(fā)展伴隨著大量的實(shí)踐變化，零工工作者的體面勞動(dòng)感知亦呈現(xiàn)出新的內(nèi)涵，因此對(duì)工作投入的影響也需要進(jìn)行重新思考。自我決定理論是研究個(gè)體自我激勵(lì)或自我決定行為的動(dòng)機(jī)過程理論，強(qiáng)調(diào)自主、勝任、歸屬三個(gè)基本需求的滿足是影響個(gè)體動(dòng)機(jī)的決定性因素[44]。依據(jù)自我決定理論，獲得收入來源催生的工作回報(bào)體面感與獲得就業(yè)機(jī)會(huì)催生的工作崗位體面感，能夠在滿足生存需求的同時(shí)，滿足零工工作者的勝任與歸屬需求，從而激勵(lì)他們?cè)诠ぷ髦型度胪⒌木εc體力[36]，表現(xiàn)出較高的活力水平。與傳統(tǒng)受制于工作場(chǎng)所、工作時(shí)間等正式規(guī)章制度的工作模式不同，零工工作的地理和時(shí)間限制相對(duì)較低，任務(wù)選擇相對(duì)靈活[1]，由此催生的工作氛圍體面感滿足了零工工作者的自主需求，進(jìn)而激發(fā)零工工作者的工作熱情以及認(rèn)知與情感投入[28]。同時(shí)，雇傭勞動(dòng)關(guān)系重塑下的職業(yè)發(fā)展與職業(yè)認(rèn)同體面感強(qiáng)化了零工工作者的內(nèi)在激勵(lì)效果，進(jìn)一步促進(jìn)個(gè)體的勝任需求、自主需求與歸屬需求的滿足，促使個(gè)體表現(xiàn)出對(duì)工作全神貫注與持續(xù)投入的情感狀態(tài)[28]。總體而言，零工工作改變了從業(yè)者的工作實(shí)踐與工作體驗(yàn)，對(duì)零工工作的體面勞動(dòng)感知改善了勞動(dòng)者對(duì)工作的態(tài)度[4]并提高了其工作投入水平[7]。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H1：體面勞動(dòng)感知正向影響零工工作者的工作投入。

(二)心理授權(quán)的中介作用

康格和卡農(nóng)戈(Conger & Kanungo, 1988)最早將心理授權(quán)定義為與個(gè)體自我效能感相關(guān)的動(dòng)機(jī)因素[45]。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們將心理授權(quán)的內(nèi)涵逐漸豐富為個(gè)體基于對(duì)工作意義、自身工作能力、自我決定與自身影響的認(rèn)知而產(chǎn)生的內(nèi)在動(dòng)機(jī)，并開發(fā)了心理授權(quán)的四維度量表[19-20]。其中，工作意義是指?jìng)€(gè)體對(duì)工作價(jià)值的主觀感知；自身工作能力是指?jìng)€(gè)體對(duì)自身完成工作任務(wù)的知識(shí)、技能、經(jīng)驗(yàn)的主觀感知，即自我效能感；自我決定是指?jìng)€(gè)體對(duì)如何開展工作的自主性感知，即工作自主性；自身影響是指?jìng)€(gè)體行為對(duì)工作結(jié)果的影響作用。心理授權(quán)是個(gè)體內(nèi)部動(dòng)機(jī)的重要表現(xiàn)形式[18]，其在工作特征與工作投入之間的中介作用得到了學(xué)者們的積極探討[21，46]。

奧拉夫森等(Olafsen et al.,2018)研究了自我決定理論中基本需求滿足與內(nèi)部動(dòng)機(jī)之間的方向性問題，檢驗(yàn)了基本需求滿足對(duì)個(gè)體內(nèi)部動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)作用[47]。因此，依據(jù)自我決定理論，體面勞動(dòng)感知對(duì)零工工作者的自主、勝任與歸屬需求的滿足能夠強(qiáng)化個(gè)體的內(nèi)部動(dòng)機(jī)，并表現(xiàn)出較高的心理授權(quán)水平[17，21]。具體而言，首先，基于收入保障與就業(yè)安全的工作回報(bào)體面感與工作崗位體面感有助于滿足個(gè)體的生存需求、社會(huì)聯(lián)系需求與勝任需求，能夠增強(qiáng)零工工作者的心理意義感知[17]。其次，零工工作者可以自主決定工作時(shí)間、工作地點(diǎn)、工作方式等[1]，這種靈活、自主的工作氛圍體面感滿足了個(gè)體的自主性需求，進(jìn)而增強(qiáng)了零工工作者的自我決定程度與自主性認(rèn)知。此外，零工工作重視個(gè)體知識(shí)技能的可用性，通過管理、匹配消費(fèi)者與工作者的請(qǐng)求進(jìn)行價(jià)值共創(chuàng)[48]，有助于零工工作者自我效能感的增強(qiáng)與自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，這種建立在價(jià)值創(chuàng)造與價(jià)值賦能基礎(chǔ)之上的職業(yè)認(rèn)同體面感滿足了個(gè)體的勝任需求，并加強(qiáng)了零工工作者對(duì)自身工作能力與工作意義的認(rèn)知評(píng)價(jià)[49]。最后，個(gè)體與工作的有效匹配有助于個(gè)體技能的充分發(fā)揮，較低的跨平臺(tái)門檻[41]也為個(gè)體提供了積累工作經(jīng)驗(yàn)、提高工作能力的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)[36]，這種掌控工作環(huán)境、拓展工作能力的職業(yè)發(fā)展體面感滿足了個(gè)體的自主與勝任需求，亦增強(qiáng)了零工工作者對(duì)自身影響力與勝任能力的認(rèn)識(shí)[49]?？偟膩碚f，體面勞動(dòng)感知促進(jìn)了零工工作者對(duì)工作意義的判斷、對(duì)自身勝任能力的認(rèn)知、對(duì)工作自主性的評(píng)價(jià)，以及對(duì)自身影響力的認(rèn)識(shí)，提高了零工工作者的心理授權(quán)程度。

現(xiàn)有研究廣泛討論了心理授權(quán)對(duì)工作投入的積極影響。首先，基于零工工作的具體情境，本文認(rèn)為較高的心理授權(quán)水平意味著對(duì)工作意義的深入理解，能夠激發(fā)零工工作者的自我激勵(lì)過程，促使其投入更多的時(shí)間與精力，表現(xiàn)出更高的工作投入水平[16，21]。其次，零工工作的自主性體現(xiàn)了零工工作者對(duì)工作的控制程度[46]，能夠有效激發(fā)個(gè)體的工作熱情與內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力，進(jìn)而提高個(gè)體的工作投入意愿。此外，自我效能感反映了零工工作者自我與工作角色的結(jié)合[50]，有助于激發(fā)個(gè)體完成工作的信心，并表現(xiàn)出更高的認(rèn)知與情感投入，提高個(gè)體對(duì)工作的專注與奉獻(xiàn)程度。最后，影響力體現(xiàn)了零工工作者對(duì)工作環(huán)境的積極認(rèn)知與強(qiáng)烈興趣，促進(jìn)了個(gè)體與工作環(huán)境的積極互動(dòng)[46]，進(jìn)而提高零工工作者的工作投入水平。總結(jié)而言，自我決定理論視角下，體面勞動(dòng)感知通過滿足個(gè)體對(duì)工作意義、自身能力、自我決定與自身影響的認(rèn)知需要，增強(qiáng)了個(gè)體的心理授權(quán)程度[7-8]，進(jìn)而激勵(lì)個(gè)體表現(xiàn)出更多的活力、奉獻(xiàn)和專注，提升了零工工作者的工作投入水平。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H2：心理授權(quán)在體面勞動(dòng)感知對(duì)工作投入的影響中起中介作用。

(三)算法控制感知的調(diào)節(jié)作用

算法是在線平臺(tái)管理零工工作者的勞動(dòng)過程和結(jié)果的重要手段[22]。零工工作者在人機(jī)交互過程中如何感受、認(rèn)知和評(píng)價(jià)算法技術(shù)將從根本上影響其態(tài)度與行為[25]。一方面，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能算法系統(tǒng)優(yōu)化了零工工作者的在線勞動(dòng)過程并向其提供決策信息支持，隨時(shí)并持續(xù)地影響零工工作者的行為決策與選擇[51-52]，為零工工作者構(gòu)建了一個(gè)支持性的工作環(huán)境。另一方面，在線平臺(tái)通過算法推薦和算法限制進(jìn)行規(guī)范指導(dǎo)，通過算法記錄和算法評(píng)級(jí)進(jìn)行追蹤評(píng)估，通過算法替換與算法獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)零工工作者進(jìn)行行為約束，以更全面、即時(shí)、交互與不透明的方式構(gòu)建了一個(gè)控制性的工作環(huán)境[53]，擴(kuò)大了平臺(tái)與個(gè)體的數(shù)字距離，使零工工作者逐漸成為“活在系統(tǒng)中的人”[54]。根據(jù)自我決定理論，當(dāng)外部環(huán)境因素滿足基本心理需要時(shí)，個(gè)體的內(nèi)部動(dòng)機(jī)將得以提升，反之則降低。因此，對(duì)平臺(tái)算法進(jìn)行決策支持性解讀的個(gè)體更加注重在線平臺(tái)通過一系列信息和決策支持對(duì)其自主與勝任需求的滿足，從而產(chǎn)生較低的算法控制感知水平并具有更高的內(nèi)部動(dòng)機(jī)；而對(duì)平臺(tái)算法進(jìn)行控制性解讀的個(gè)體認(rèn)為平臺(tái)通過精密算法對(duì)其實(shí)施操控的行為極大地?fù)p害了其自主需求，從而產(chǎn)生較高水平的算法控制感知，并表現(xiàn)出較低的內(nèi)部動(dòng)機(jī)[28-29]。

基于以上邏輯，本文認(rèn)為，零工工作者對(duì)平臺(tái)算法控制的感知程度會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)體面勞動(dòng)感知與其心理授權(quán)之間的關(guān)系。具體而言，低算法控制感知的個(gè)體傾向于將算法系統(tǒng)的指令要求、反饋評(píng)價(jià)、獎(jiǎng)勵(lì)懲罰視為決策信息，并以此為依據(jù)自主控制工作過程與工作結(jié)果[51-52]，促進(jìn)了體面勞動(dòng)感知對(duì)個(gè)體內(nèi)部動(dòng)機(jī)的強(qiáng)化作用，從而提高了其心理授權(quán)程度，即零工工作者對(duì)工作意義、自身能力、自我決定與影響力的綜合認(rèn)知。而高強(qiáng)度的算法管理不僅要求工作者無條件接受算法工作指令，還通過聲譽(yù)系統(tǒng)對(duì)工作結(jié)果進(jìn)行持續(xù)控制，導(dǎo)致隨時(shí)隨地工作的靈活性演變?yōu)闊o時(shí)無刻不在工作的勞動(dòng)強(qiáng)化[37]。由此可見，高算法控制感知會(huì)限制工作氛圍體面感下零工工作者的自主性認(rèn)知，并損害個(gè)體的自主需求。同時(shí)，個(gè)體對(duì)算法系統(tǒng)的復(fù)雜性、不透明性與去人性化解讀破壞了工作者的程序公平感知與對(duì)工作環(huán)境的積極體驗(yàn)[55-56]，進(jìn)而損害了職業(yè)認(rèn)同體面感與職業(yè)發(fā)展體面感對(duì)個(gè)體勝任需求的滿足，負(fù)面影響了個(gè)體對(duì)自身勝任能力與影響力的認(rèn)識(shí)[57]，大大降低了零工工作者的心理授權(quán)程度。此外，高算法控制感知的個(gè)體對(duì)平臺(tái)“全景監(jiān)獄”式的管理模式更加敏感，部分工作者會(huì)表現(xiàn)出反抗、回避、操縱算法的抵制行為[53]。這種抵制行為使得零工工作者長(zhǎng)期處于自我損耗狀態(tài)，消耗了大量的心理資源，也降低了個(gè)體的工作滿意度[58]，損耗了個(gè)體的內(nèi)部動(dòng)機(jī)。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H3：算法控制感知負(fù)向調(diào)節(jié)體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)之間的正向關(guān)系，即算法控制感知越高，體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)之間的正向關(guān)系越弱，反之越強(qiáng)。

圖1 研究模型

依據(jù)假設(shè)H2與假設(shè)H3的理論分析，本文進(jìn)一步提出一個(gè)被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型，如圖1所示，即零工工作者對(duì)平臺(tái)算法控制的感知程度會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)體面勞動(dòng)感知通過心理授權(quán)影響其工作投入的間接效應(yīng)。具體而言，低算法控制感知的個(gè)體對(duì)平臺(tái)算法管理進(jìn)行的支持性解讀，能夠強(qiáng)化體面勞動(dòng)感知下零工工作者的內(nèi)部動(dòng)機(jī)，促使其表現(xiàn)出較高程度的心理授權(quán)，并展現(xiàn)出活力、奉獻(xiàn)與專注的工作狀態(tài)即較高的工作投入水平。而高算法控制感知下非自主的工作狀態(tài)既降低了工作氛圍體面感對(duì)零工工作者自主需求的滿足，也限制了個(gè)體偏好與工作的契合以及個(gè)體技能的發(fā)揮與拓展，從而無法有效實(shí)現(xiàn)職業(yè)認(rèn)同體面感與職業(yè)發(fā)展體面感對(duì)零工工作者勝任需求的滿足，削弱了個(gè)體的內(nèi)部動(dòng)機(jī)，同時(shí)對(duì)零工工作者造成一系列負(fù)面影響，如情緒耗竭、身份緊張、工作不安全感、曠工、離職、工作家庭沖突等[26]。綜上，高算法控制感知下的消極體驗(yàn)削弱了體面勞動(dòng)感知對(duì)工作者內(nèi)部動(dòng)機(jī)的激勵(lì)作用，降低了個(gè)體的心理授權(quán)程度，從而負(fù)面影響了零工工作者的工作投入水平。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H4：算法控制感知負(fù)向調(diào)節(jié)體面勞動(dòng)感知通過心理授權(quán)影響工作投入的間接效應(yīng)，即算法控制感知越高，間接效應(yīng)越弱；反之越強(qiáng)。

三、研究方法

(一)研究對(duì)象與調(diào)研程序

在線勞動(dòng)力市場(chǎng)集中在交通出行、生活服務(wù)與知識(shí)技能三大領(lǐng)域。數(shù)據(jù)顯示，2021年，交通出行與生活服務(wù)領(lǐng)域的交易額占到三大領(lǐng)域交易總額的81%。其中，交通出行領(lǐng)域的網(wǎng)約車司機(jī)與生活服務(wù)領(lǐng)域的外賣騎手是零工經(jīng)濟(jì)中最活躍的群體。數(shù)據(jù)顯示，截至2021年年底，中國(guó)靈活就業(yè)人員約2億人，網(wǎng)約車司機(jī)約400萬人，外賣騎手約1 300萬人。以往研究指出，這一群體對(duì)收入保障、就業(yè)安全、工作氛圍、職業(yè)認(rèn)同與職業(yè)發(fā)展等的訴求相對(duì)強(qiáng)烈[34，36]，與平臺(tái)算法管理的交互關(guān)系最為密切[59]，他們的工作投入對(duì)工作績(jī)效具有重要意義，也是平臺(tái)管理的重要目標(biāo)之一[25]，具有一定的典型性與代表性。因此，本文選取南京市網(wǎng)約車司機(jī)與外賣騎手為樣本。在A網(wǎng)約車公司1位社群運(yùn)營(yíng)工作人員和B外賣公司5位站點(diǎn)負(fù)責(zé)人的幫助下，通過官方渠道向網(wǎng)約車司機(jī)與外賣騎手傳達(dá)調(diào)研目的與注意事項(xiàng)、數(shù)據(jù)僅用于科學(xué)研究與數(shù)據(jù)的匿名性承諾以及填答報(bào)酬，并在此基礎(chǔ)上發(fā)放調(diào)研問卷。為減少共同方法偏差的影響，本文分別在兩個(gè)時(shí)間段向同一群體發(fā)放調(diào)查問卷，每次為期10天，時(shí)間間隔3周。具體信息如下：第一次調(diào)研收集樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息及體面勞動(dòng)感知信息，共回收535份調(diào)研問卷；第二次調(diào)研收集樣本的算法控制感知、心理授權(quán)與工作投入等信息，共回收461份調(diào)研問卷。調(diào)研結(jié)束后，本次的調(diào)研小組成員根據(jù)手機(jī)后四位將兩次調(diào)研收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，在剔除無法配對(duì)、篩選題不通過、答題不完整、答題時(shí)間少于5分鐘、明顯亂填的問卷后，共獲得有效問卷391份，有效問卷回收率為84.8%。其中，外賣騎手占42.7%，網(wǎng)約司機(jī)占57.3%，全職零工工作者占69.6%，兼職零工工作者占30.4%；性別方面，女性占23%，男性占77%；年齡方面，樣本的平均年齡為35歲；學(xué)歷方面，高中及以下學(xué)歷占比達(dá)80.6%，本科學(xué)歷占14.3%，碩士及以上學(xué)歷占5.1%；零工工作年限方面，一年以內(nèi)占41.2%，1～3年占24.3%，3～5年占14.3%，5年以上占20.2%；日零工工作時(shí)間方面，每天工作8小時(shí)以下占19.9%，8～10小時(shí)占28.1%，10～12小時(shí)占30.4%，12小時(shí)以上占21.5%。

(二)變量測(cè)量

本文的所有測(cè)量量表均來源于國(guó)內(nèi)外權(quán)威文獻(xiàn)的成熟量表，通過采取嚴(yán)格的翻譯-回譯程序以保證所使用的英文量表在中國(guó)情境中的信效度。除控制變量外，所有量表均采用李克特(Likert)5點(diǎn)量表。除體面勞動(dòng)感知量表的1—4題外，分值1—5表示從“完全不符合”到“完全符合”的感知分值。

1.體面勞動(dòng)感知

該變量的測(cè)量采用毛冠鳳等(2014)[60]編制的體面勞動(dòng)量表，共16個(gè)題項(xiàng)。其中1—4題測(cè)量零工工作者對(duì)工作回報(bào)的體面性感知，分值1—5表示調(diào)查樣本對(duì)其收入的評(píng)價(jià)，如在題項(xiàng)“零工工作收入對(duì)滿足我的基本生活需要而言”中，1—5分別表示“非常欠缺、比較欠缺、剛剛好、比較充裕、非常充?！保?—7題為反向題，測(cè)量零工工作者的工作崗位體面感，如“我的工作量很大，因此我經(jīng)常處于超負(fù)荷的工作狀態(tài)”，得分越高，表明樣本的體面勞動(dòng)感知越低。8—10題、11—13題、14—16題分別測(cè)量職業(yè)發(fā)展體面感、職業(yè)認(rèn)可體面感與工作氛圍體面感，具體題項(xiàng)如“我獲得了與工作相關(guān)的培訓(xùn)”“平臺(tái)工作讓我在親友面前很有面子”以及“平臺(tái)的工作氛圍是積極向上的”。

2.算法控制感知

該變量的測(cè)量采用裴嘉良等(2021)[59]針對(duì)零工工作者編制的算法控制感知量表，共11個(gè)題項(xiàng)，包含規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評(píng)估和行為約束三個(gè)維度，具體題項(xiàng)如“平臺(tái)通過算法實(shí)時(shí)向我反饋我的工作表現(xiàn)”“平臺(tái)通過算法實(shí)時(shí)追蹤定位我的地理位置”以及“平臺(tái)通過算法對(duì)我進(jìn)行排名并劃分等級(jí)”。

3.心理授權(quán)

該變量的測(cè)量采用施普賴策(Spreitzer, 1995)[20]編制的心理授權(quán)量表，共12個(gè)題項(xiàng)，包含工作意義、能力、自我決定和影響四個(gè)維度，具體題項(xiàng)如“平臺(tái)工作對(duì)我來說非常重要”“我相信自己能很好地完成工作任務(wù)”“我可以自主決定如何完成工作任務(wù)”以及“我能夠影響工作中發(fā)生的事情”。

4.工作投入

該變量的測(cè)量采用肖費(fèi)利等(Schaufeli et al.,2002)[11]編制的工作投入量表，共9個(gè)題項(xiàng)，包含活力、奉獻(xiàn)和專注三個(gè)維度，具體題項(xiàng)如“工作中，我覺得干勁十足”“我對(duì)工作充滿熱情”以及“我全身心都投入到工作中”。

5.控制變量

以往研究指出，零工工作者的個(gè)體特征(如性別、年齡、學(xué)歷等)[61]、工作特征(參與零工工作方式、工作年限、工作收入等)[22，61]、家庭特征(家庭結(jié)構(gòu))[34]等可能會(huì)影響零工工作者的工作投入水平?；诖耍疚膹牧愎すぷ髡叩膫€(gè)體特征、工作特征及家庭特征三方面進(jìn)行變量控制，具體控制了零工工作者的性別、年齡、學(xué)歷、全職/兼職、零工工作年限、日工作時(shí)間、零工收入占總收入比重、平均月收入、婚姻狀況與孩子數(shù)量。

四、數(shù)據(jù)處理

(一)描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析如表1所示，其中，相關(guān)性分析結(jié)果顯示，體面勞動(dòng)感知與工作投入顯著正相關(guān)(r=0.490，P<0.01)，體面勞動(dòng)感知和心理授權(quán)顯著正相關(guān)(r=0.310，P<0.01)，心理授權(quán)與工作投入顯著正相關(guān)(r=0.484，P<0.01)，這些相關(guān)性均為后續(xù)假設(shè)檢驗(yàn)提供了初步支持。

表1 變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差與相關(guān)系數(shù)

(二)信效度與共同方法偏差檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)體面勞動(dòng)感知、心理授權(quán)、算法控制感知、工作投入四個(gè)主要變量測(cè)量的一致性程度，本文使用軟件SPSS 24.0對(duì)上述變量進(jìn)行信度分析。信度分析檢驗(yàn)結(jié)果如表1對(duì)角線所示，內(nèi)部一致性信度系數(shù)均大于0.819，說明各變量信度良好。

為檢驗(yàn)共同方法偏差的影響，本文根據(jù)哈曼(Harman)單因子檢測(cè)法，對(duì)體面勞動(dòng)感知、心理授權(quán)、算法控制感知、工作投入四個(gè)主要變量的所有題項(xiàng)進(jìn)行主成分因子分析。結(jié)果顯示，未旋轉(zhuǎn)時(shí)第一因子的方差解釋水平為16.944%，低于50%的上限值[62]，在可接受的范圍內(nèi)，表明本文的共同方法偏差并不嚴(yán)重。

表2 驗(yàn)證性因子分析結(jié)果

(三)假設(shè)檢驗(yàn)

1.主效應(yīng)檢驗(yàn)

本文運(yùn)用軟件SPSS 24.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。為了檢驗(yàn)體面勞動(dòng)感知、心理授權(quán)、算法控制感知、工作投入之間的關(guān)系，本文采用層次回歸方法進(jìn)行分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。表3中，模型1為檢驗(yàn)體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)之間關(guān)系的基礎(chǔ)模型，模型5為檢驗(yàn)體面勞動(dòng)感知與工作投入之間關(guān)系的基礎(chǔ)模型，即僅有控制變量。由表3的模型6可知，體面勞動(dòng)感知正向影響零工工作者工作投入(β=0.496，p<0.001)，假設(shè)H1得到支持。

2.中介效應(yīng)檢驗(yàn)

根據(jù)巴倫和肯尼(Baron & Kenny, 1986)[63]的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，本文依次構(gòu)建自變量對(duì)因變量、自變量對(duì)中介變量、中介變量對(duì)因變量、自變量與中介變量對(duì)因變量的回歸分析模型，如表3所示。由模型2可知，體面勞動(dòng)感知顯著正向預(yù)測(cè)心理授權(quán)(β=0.311，P<0.001)；由模型7可知，心理授權(quán)顯著正向預(yù)測(cè)工作投入(β=0.475，P<0.001)；由模型6與模型8可知，加入心理授權(quán)后，體面勞動(dòng)感知與工作投入的回歸系數(shù)由0.496下降至0.381，且仍然顯著(β=0.381，P<0.001)，表明心理授權(quán)部分中介體面勞動(dòng)感知與零工工作者工作投入之間的關(guān)系，假設(shè)H2得到初步支持。為了保證心理授權(quán)在體面勞動(dòng)感知與零工工作者工作投入之間中介效應(yīng)的穩(wěn)健性與一致性，本文運(yùn)用拔靴(Bootstrap)法對(duì)樣本進(jìn)行5 000次重復(fù)抽樣。結(jié)果顯示，體面勞動(dòng)感知通過心理授權(quán)影響工作投入的間接效應(yīng)值為0.222，95%的置信區(qū)間為[0.114 7，0.338 6]，不包含0，表明心理授權(quán)對(duì)體面勞動(dòng)感知與零工工作者工作投入之間關(guān)系的中介作用顯著，假設(shè)H2得到進(jìn)一步支持。

表3 層次回歸分析結(jié)果

圖2 算法控制感知對(duì)體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

3.調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

假設(shè)H3提出算法控制感知負(fù)向調(diào)節(jié)了體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)之間的關(guān)系。為降低多重共線性的干擾，本文首先對(duì)自變量與調(diào)節(jié)變量進(jìn)行中心化處理，并計(jì)算交互項(xiàng)。其次，依次進(jìn)行因變量對(duì)自變量和調(diào)節(jié)變量，因變量對(duì)自變量、調(diào)節(jié)變量和交互項(xiàng)的回歸分析。模型4的結(jié)果顯示，算法控制感知削弱體面勞動(dòng)感知與零工工作者心理授權(quán)之間的關(guān)系(β=-0.127，P<0.05)，初步支持了假設(shè)H3。

為更直觀判斷算法控制感知的調(diào)節(jié)作用，本文按照加減一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的方法將算法控制感知分為高和低兩類，繪制交互效應(yīng)圖如圖2所示。簡(jiǎn)單斜率檢驗(yàn)表明，低算法控制感知對(duì)應(yīng)的斜率為0.218(t=2.255，P<0.05)，而高算法控制感知對(duì)應(yīng)的斜率為-0.160(t=-0.706，P>0.05)，由此可見，算法控制感知削弱體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)之間的正向關(guān)系，假設(shè)H3得到進(jìn)一步支持。

4.被調(diào)節(jié)的中介作用檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)假設(shè)H4，本文運(yùn)用拔靴法進(jìn)行5 000次重復(fù)抽樣，用來估計(jì)在不同算法控制感知下心理授權(quán)在體面勞動(dòng)感知與工作投入之間的中介作用的大小。表4的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，對(duì)于低算法控制感知的零工工作者，體面勞動(dòng)感知通過心理授權(quán)影響工作投入的間接效應(yīng)值為0.194 2，95%的置信區(qū)間為[0.093 8，0.293 8]，不包含0，間接效應(yīng)顯著；對(duì)于高算法控制感知的零工工作者，間接效應(yīng)值為0.067 2，95%的置信區(qū)間為[-0.062 2，0.184 9]，包含0，間接效應(yīng)不顯著。此外，低算法控制感知和高算法控制感知下的間接效應(yīng)差異值為-0.127 0，95%的置信區(qū)間為[-0.262 9，-0.011 9]，不包含0。該檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)算法控制感知較低時(shí)，算法控制可以有效激發(fā)零工工作者的內(nèi)部動(dòng)機(jī)，增強(qiáng)其心理授權(quán)體驗(yàn)，最終提高工作投入水平；而較高的算法控制感知下，中介作用不再顯著，說明算法控制感知負(fù)向調(diào)節(jié)體面勞動(dòng)感知通過心理授權(quán)影響工作投入的間接效應(yīng)。由此，假設(shè)H4得到支持。

表4 被調(diào)節(jié)的中介作用檢驗(yàn)

五、結(jié)論與討論

(一)研究結(jié)論與理論貢獻(xiàn)

本文以外賣騎手與網(wǎng)約車司機(jī)為研究對(duì)象，采用問卷調(diào)查的方法，探究了零工工作者的體面勞動(dòng)感知對(duì)其工作投入的影響機(jī)制。研究結(jié)果表明，勞動(dòng)者對(duì)零工工作的體面勞動(dòng)感知正向影響其工作投入水平；零工工作者的心理授權(quán)在二者之間起部分中介作用;零工工作者對(duì)平臺(tái)的算法控制感知負(fù)向調(diào)節(jié)心理授權(quán)在體面勞動(dòng)感知與工作投入之間的中介作用，具體而言，當(dāng)個(gè)體的算法控制感知較高時(shí)，體面勞動(dòng)感知通過心理授權(quán)影響零工工作者工作投入的中介作用越弱;而當(dāng)個(gè)體的算法控制感知較低時(shí)，這一中介作用越強(qiáng)。

本文的理論貢獻(xiàn)在于：首先，現(xiàn)有針對(duì)體面勞動(dòng)感知的相關(guān)研究多聚焦于傳統(tǒng)雇傭勞動(dòng)群體[3-4，7]，而本文以外賣騎手、網(wǎng)約車司機(jī)為代表的零工工作者為研究對(duì)象，拓展了體面勞動(dòng)感知的研究群體及影響范圍。本文通過梳理體面勞動(dòng)感知相關(guān)概念的提出與發(fā)展，結(jié)合相關(guān)學(xué)者針對(duì)零工工作制定的體面勞動(dòng)框架[34-35]，基于零工工作者的工作訴求，從自我實(shí)現(xiàn)視角明確界定了零工工作者體面勞動(dòng)感知的內(nèi)涵，并以此為出發(fā)點(diǎn)，從工作回報(bào)、工作崗位、工作氛圍、職業(yè)發(fā)展、職業(yè)認(rèn)同等多維度探討了零工工作者體面勞動(dòng)感知對(duì)其工作投入的影響，進(jìn)一步深化了零工經(jīng)濟(jì)背景下對(duì)該新興勞動(dòng)力群體態(tài)度與行為的探索。

其次，現(xiàn)有研究證實(shí)了體面勞動(dòng)感知對(duì)傳統(tǒng)雇傭勞動(dòng)者基本需求滿足、多維工作動(dòng)機(jī)等的積極影響[7，17]，并發(fā)現(xiàn)內(nèi)部動(dòng)機(jī)等能夠有效預(yù)測(cè)個(gè)體的工作投入水平[16]。納瓦哈斯-羅梅羅等(2019)[14]提議對(duì)零工工作者體面勞動(dòng)感知與其工作投入之間的心理機(jī)制進(jìn)行深入探討?；谙嚓P(guān)學(xué)者的研究成果，本文回應(yīng)了這一呼吁，從心理授權(quán)的新視角揭示了零工工作者體面勞動(dòng)感知對(duì)其工作投入的作用機(jī)制，填補(bǔ)了該研究領(lǐng)域的理論空白，同時(shí)拓展了自我決定理論在新興勞動(dòng)者群體中的實(shí)際運(yùn)用[21]。

最后，本文為算法管理對(duì)零工工作者認(rèn)知體驗(yàn)與行為反應(yīng)的影響提供了更多理論支持?，F(xiàn)有研究多通過案例研究等定性方法對(duì)在線平臺(tái)算法管理的影響效應(yīng)進(jìn)行討論，缺乏進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)[27]。本文從人機(jī)交互視角出發(fā)，探索了零工工作者算法控制感知的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建了更為完整的理論模型，進(jìn)一步明確了勞動(dòng)者對(duì)零工工作的體面勞動(dòng)感知影響其心理授權(quán)，以及體面勞動(dòng)感知通過心理授權(quán)進(jìn)而影響零工工作者工作投入這一中介機(jī)制的邊界條件，深化了對(duì)零工工作者體面勞動(dòng)感知的作用機(jī)制與邊界條件的理解。

(二)實(shí)踐啟示

目前，中國(guó)的靈活就業(yè)人員已有2億余人，相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，至2024年這一群體將達(dá)到4億人。因此，結(jié)合平臺(tái)算法控制的管理實(shí)際探索勞動(dòng)者對(duì)零工工作的體面勞動(dòng)感知，對(duì)有針對(duì)性地改善該群體的工作質(zhì)量、激發(fā)這一群體的工作投入具有十分重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。對(duì)零工工作平臺(tái)而言，可以借鑒美團(tuán)、優(yōu)步(Uber)等平臺(tái)的管理實(shí)踐，兼具效率型管理與關(guān)系型管理，在深度融合數(shù)字算法技術(shù)創(chuàng)新并執(zhí)行人力資源管理活動(dòng)提升組織效率的同時(shí)，注重對(duì)零工工作者的人文關(guān)懷，從工作回報(bào)、工作崗位、工作氛圍、職業(yè)發(fā)展、職業(yè)認(rèn)同等方面全面提高零工工作者的體面勞動(dòng)感知水平，重視勞動(dòng)者的心理授權(quán)體驗(yàn)。平臺(tái)需要優(yōu)化管理方式，有效利用算法管理工具制定招聘計(jì)劃、協(xié)調(diào)工作配置、提供學(xué)習(xí)和培訓(xùn)支持、規(guī)劃職業(yè)發(fā)展、收集反饋意見、提供激勵(lì)性的薪酬等，做好對(duì)零工工作者的管理與服務(wù)工作，強(qiáng)化平臺(tái)企業(yè)與個(gè)體之間的連接程度，提升零工工作者的體面勞動(dòng)感知與心理授權(quán)程度，真正從管理零工到提升和激勵(lì)零工。同時(shí)，平臺(tái)需要引導(dǎo)零工工作者辯證地認(rèn)知和評(píng)價(jià)算法管理，致力于構(gòu)建和諧的人機(jī)協(xié)作模式[59]，從而有效地提升算法管理效能，不斷鞏固零工工作者對(duì)工作意義、工作自主性、自我效能感、自身影響力的認(rèn)知，滿足其自主、勝任與歸屬的心理需求，緩解高算法控制對(duì)其心理授權(quán)與工作投入的負(fù)面影響，充分釋放零工工作者的潛能。此外，政府部門也應(yīng)積極出臺(tái)相關(guān)制度，依法保障勞動(dòng)者基本權(quán)益，保障算法管理的開發(fā)、運(yùn)行與問責(zé)合法合規(guī)，避免“最嚴(yán)算法”對(duì)零工工作者收入與就業(yè)安全、工作氛圍、職業(yè)發(fā)展與職業(yè)認(rèn)同等的負(fù)面影響，積極借力數(shù)字化手段賦能靈活用工，助力零工經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

(三)局限性與未來研究方向

本文的不足之處在于：第一，目前學(xué)術(shù)界多針對(duì)正規(guī)就業(yè)群體定義體面勞動(dòng)感知、進(jìn)行量表開發(fā)且測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)不一，雖然本文結(jié)合希克斯(2017)[34]針對(duì)數(shù)字零工工作者提出的體面勞動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)這一群體的體面勞動(dòng)感知進(jìn)行界定并對(duì)測(cè)量量表進(jìn)行情境化操作，但仍可能存在對(duì)零工工作者體面勞動(dòng)感知的認(rèn)識(shí)偏差。因此，未來研究可以考慮針對(duì)零工工作者進(jìn)行體面勞動(dòng)感知的量表開發(fā)，以全面準(zhǔn)確剖析該群體體面勞動(dòng)感知的具體維度及其影響機(jī)制與提升路徑。第二，零工工作者是一個(gè)多樣化的群體，本文以外賣騎手與網(wǎng)約車司機(jī)為樣本僅代表了以業(yè)務(wù)量、接單量為導(dǎo)向的零工工作者，未能反映零工工作者的全貌[26]，未來研究可以進(jìn)一步將網(wǎng)紅主播、電競(jìng)達(dá)人、咨詢顧問等作為研究對(duì)象，擴(kuò)大樣本群體，探究不同類型零工工作者的體面勞動(dòng)感知水平與差異。第三，本文僅獲得391份有效問卷，樣本量較小，可能會(huì)導(dǎo)致抽樣誤差增大，影響研究結(jié)果的可靠性。未來的研究可以借鑒汪等人(Wang et al.,2022)[25]的做法事先計(jì)算最小樣本量，采用多來源、多時(shí)點(diǎn)進(jìn)行大樣本調(diào)研，優(yōu)化研究設(shè)計(jì)。第四，盡管本文分別在兩個(gè)階段對(duì)零工工作者的體面勞動(dòng)感知、工作投入、心理授權(quán)與算法控制感知進(jìn)行調(diào)查，仍然無法完全規(guī)避共同方法偏差與內(nèi)生性的問題。未來的研究可以采取縱向研究設(shè)計(jì)，對(duì)零工工作者的體面勞動(dòng)感知與工作投入水平進(jìn)行持續(xù)追蹤，通過縱向分析研究二者間的方向性關(guān)系，減少內(nèi)生性問題。第五，由于現(xiàn)有體面勞動(dòng)感知的相關(guān)研究多圍繞動(dòng)機(jī)和資源視角展開[2，7]，而零工工作者體面勞動(dòng)感知影響其工作投入的心理機(jī)制并非單一路徑，本文基于自我決定理論，從心理授權(quán)視角對(duì)零工工作者體面勞動(dòng)感知與工作投入之間關(guān)系的探討只打開了“黑箱”一角。因此，未來的研究可以通過更為豐富的視角探究體面勞動(dòng)對(duì)工作投入、組織承諾、組織公民行為、工作倦怠、情緒勞動(dòng)、離職等的影響，采用自我決定理論、資源保存理論、工作要求-資源模型等進(jìn)一步探尋其他邊界條件，完善體面勞動(dòng)感知對(duì)零工工作者心理態(tài)度與行為表現(xiàn)的作用機(jī)制。