馬繼遷 李肖肖 張宏如

[摘要]人工智能在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用，推動企業(yè)快速轉(zhuǎn)型升級，同時給企業(yè)員工帶來巨大沖擊。利用中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS2018）數(shù)據(jù)，考查了人工智能應(yīng)用對制造企業(yè)員工心理健康的影響。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能對制造企業(yè)員工心理健康產(chǎn)生顯著的積極影響，人工智能被制造企業(yè)應(yīng)用后，員工的心理健康狀況大為改善。進(jìn)一步檢驗表明，人工智能通過改善工作環(huán)境提升員工的心理健康狀況。人工智能對在車間工作員工、90后員工心理健康的影響更為明顯。基于上述發(fā)現(xiàn)，提出充分認(rèn)識人工智能的心理健康改善效應(yīng)、有效引導(dǎo)環(huán)境較差企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)、大力推動制造企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”進(jìn)程等政策啟示。

[關(guān)鍵詞]人工智能；企業(yè)員工；心理健康；工作環(huán)境；智改數(shù)轉(zhuǎn)

一、 引言

人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，已成為推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。黨的二十大報告指出要加快建設(shè)制造強(qiáng)國、質(zhì)量強(qiáng)國，推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。我國是制造業(yè)大國，要實現(xiàn)制造強(qiáng)國，智能制造是必然選擇。根據(jù)頭豹研究院發(fā)布的《2021年中國智能制造行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈研究報告》1，2020年中國智能制造行業(yè)市場規(guī)模達(dá)2.7萬億元，預(yù)計2025年中國智能制造行業(yè)市場規(guī)模將達(dá)5.3萬億元。人工智能技術(shù)快速滲透于制造業(yè)，成為制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要驅(qū)動力。隨著人工智能的大規(guī)模應(yīng)用，制造企業(yè)快速“智改數(shù)轉(zhuǎn)”，結(jié)構(gòu)性失業(yè)成為隨之而來的突出社會問題。出于對“機(jī)器換人”的擔(dān)憂，員工會產(chǎn)生焦慮與恐慌心理，這影響了員工身心健康，也容易誘發(fā)企業(yè)勞動糾紛，不利于企業(yè)發(fā)展與社會穩(wěn)定。

人工智能應(yīng)用對就業(yè)崗位的替代效應(yīng)顯而易見，但其創(chuàng)造效應(yīng)依然存在。從歷史上看，技術(shù)進(jìn)步會創(chuàng)造新的行業(yè)和領(lǐng)域，并刺激新的工作崗位產(chǎn)生。已有研究發(fā)現(xiàn)，人工智能雖然在一定程度上替代了部分勞動崗位，但同時也會提高難以被自動化替代的勞動崗位需求[1]。伴隨著智能機(jī)器的使用，崗位的減少抑或新崗位的出現(xiàn)，都意味著員工的工作環(huán)境發(fā)生變化，包括自然環(huán)境和人文環(huán)境。根據(jù)資源依存理論，工作環(huán)境的改變會觸發(fā)個體產(chǎn)生消極或積極情緒[2]。人工智能生產(chǎn)系統(tǒng)的使用減輕了工作人員的工作負(fù)荷，讓他們有更多的時間去開展主動性和創(chuàng)造性的工作，給員工心理帶來幸福感等積極情緒。

由此可見，人工智能應(yīng)用對制造企業(yè)員工心理健康產(chǎn)生一定的影響。那么，人工智能應(yīng)用于制造企業(yè)后是如何影響員工心理健康的？這種影響是消極還是積極的？如果人工智能的應(yīng)用對員工的心理有重要影響，那么該影響的發(fā)生機(jī)制是什么？這種影響是否因工作場所、年齡等因素而有所差異？為回答上述問題，本文擬使用中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS）數(shù)據(jù)來進(jìn)行相應(yīng)研究。

二、 文獻(xiàn)回顧

1. 制造企業(yè)員工心理健康狀況及其影響因素

1989年聯(lián)合國世界衛(wèi)生組織（WHO）對健康作了新的定義：“健康不僅是沒有疾病，而且包括軀體健康、心理健康、社會適應(yīng)良好和道德健康。”[3]此后心理健康議題成為學(xué)術(shù)熱點，企業(yè)員工的心理健康問題廣受關(guān)注。員工工作壓力大或者人際關(guān)系不良，可能導(dǎo)致工作事故增加、工作效率下降，將直接或間接影響到雇主收入。雇主為了利益最大化，會有意識地滿足員工的心理需求。調(diào)查表明，自21世紀(jì)以來我國大約有86.7%的人都不同程度地患有心理問題，主要表現(xiàn)為抑郁、焦慮、心理緊張等，重者在一定程度上影響到了正常的交往、工作以及人際關(guān)系，其中30%左右的人會發(fā)展為各種心理疾病乃至精神疾病，僅僅抑郁癥患者就達(dá)到17%1。劉華山[4]認(rèn)為心理健康是在一種持續(xù)的心理狀態(tài)下，能夠有效發(fā)揮個人的身心潛能和社會的積極功能。有學(xué)者指出，我國心理健康狀況有待提高，不論是心理健康服務(wù)體系還是從業(yè)人員，數(shù)量和素質(zhì)上都難以滿足我國社會和民眾對心理健康的需求[5]。

Gavin[6]認(rèn)為企業(yè)員工在不同工作環(huán)境下心理健康狀況會有所不同，在工作過程中，公平的獎勵制度、信任和對員工的關(guān)注程度更有益于員工心理健康。Warr[7]提出了9個影響心理健康的因素，其中，機(jī)會、物理安全和社會地位是最重要的因素。周曉琴[8]認(rèn)為文化程度是影響員工心理問題的重要因素，這種差異在中高度心理問題上表現(xiàn)顯著。劉晉洪[9]通過對深圳市外來務(wù)工員工心理健康的研究發(fā)現(xiàn)，不同年齡段的人心理問題會有所不同，其中18—35歲的人群心理健康狀況較差。在遠(yuǎn)離家鄉(xiāng)和缺少親人支持的情況下，不良的工作環(huán)境、繁忙的工作狀態(tài)、不公平的工資待遇、復(fù)雜的人際關(guān)系等均給他們的心理健康帶來影響，嚴(yán)重的會引起心理疾病。郭麗娟[10]認(rèn)為，企業(yè)員工長期從事生產(chǎn)一線操作、家庭與人際關(guān)系緊張、經(jīng)歷過安全事故等因素，都會對心理健康產(chǎn)生影響。

2. 人工智能應(yīng)用對制造企業(yè)員工心理健康的影響

近年來，數(shù)智化技術(shù)儼然成為推動生產(chǎn)與生活關(guān)系變革的新動能，引起學(xué)者們廣泛關(guān)注。勞動力短缺導(dǎo)致用工成本上升的背景下，智能技術(shù)在制造業(yè)中被廣泛應(yīng)用，智能技術(shù)與制造業(yè)的深度融合成為新時代一大趨勢。學(xué)術(shù)界試圖回答這種趨勢如何影響到員工心理健康的問題時缺乏敏銳度，尚未達(dá)成一致結(jié)論。

悲觀派學(xué)者從勞資關(guān)系角度分析人工智能與制造業(yè)融合對員工心理健康的影響，他們認(rèn)為制造業(yè)智能化將通過替代工作崗位和去技能化，減少員工的就業(yè)機(jī)會與工資議價能力，這將對員工的心理健康產(chǎn)生負(fù)面影響。在勞動力短缺的背景下，智能化改造是一種企業(yè)利用新興技術(shù)形成的資本替代勞動力、削弱勞動力議價能力、降低勞動力成本的發(fā)展戰(zhàn)略。相較于發(fā)達(dá)國家，我國制造業(yè)中的低技能勞動者比重更大，制造業(yè)企業(yè)對人工智能技術(shù)的采納和應(yīng)用，會顯著影響低技能勞動者的就業(yè)機(jī)會。研究表明，人工智能不僅能夠取代勞動力市場的工作，還可以變革勞動者的工作方式，導(dǎo)致大量技術(shù)驅(qū)動崗位工人失業(yè)[11]。有學(xué)者對美國1990—2007年19個行業(yè)使用機(jī)器人的情況、全球近800個職業(yè)所包含的近2000個崗位進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人的使用不僅導(dǎo)致就業(yè)人口和工資收入下降，而且近50%的工作崗位可以通過現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)步來實現(xiàn)機(jī)器替代[12]。據(jù)預(yù)測，隨著人工智能的快速發(fā)展，在未來30年內(nèi)，人工智能將轉(zhuǎn)變?yōu)槌壢斯ぶ悄?，其對人類產(chǎn)生負(fù)面影響的概率為三分之一[13]。甲骨文公司的調(diào)查表明，51%的員工對應(yīng)用人工智能引發(fā)的失業(yè)后果表示擔(dān)憂[14]。人工智能的普遍應(yīng)用增大了員工的就業(yè)壓力，加劇了勞動力市場的不確定性。在此背景下，員工面對收入下降、失去工作以及一定的經(jīng)濟(jì)動蕩，極易產(chǎn)生一些消極情緒。這些情緒會消耗員工的大量精力，促使其產(chǎn)生離職傾向，不利于他們的心理健康[15]。

樂觀派學(xué)者提出不同見解，他們認(rèn)為現(xiàn)有研究高估了人工智能對就業(yè)的破壞能力，人工智能對制造企業(yè)的賦能效應(yīng)能夠創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會、提高工作效率及增加員工收入，從而使員工產(chǎn)生積極情緒。Berg等[16]指出，工業(yè)機(jī)器人的使用大大提高了勞動生產(chǎn)率，產(chǎn)生更多的勞動需求，創(chuàng)造出大量的勞動崗位。Oschinski等[17]研究發(fā)現(xiàn)，智能化對加拿大勞動市場的影響主要集中在自動化程度較低的行業(yè)，這些行業(yè)受自動化影響的不到1/4，面臨自動化風(fēng)險影響的僅占1.7%。同一職業(yè)內(nèi)包含許多任務(wù)，但是人工智能只能替代部分任務(wù)。OECD國家的情況表明，僅9%的工作可以實現(xiàn)自動化，因此人工智能不太可能對就業(yè)產(chǎn)生巨大負(fù)面影響。另外，人工智能所替代的都是枯燥、骯臟和危險的任務(wù)[18]。從創(chuàng)造效應(yīng)的角度分析，人工智能可以增加就業(yè)機(jī)會，提高生產(chǎn)效率，提升員工收入，同時減少工作時間。一定程度上，人工智能所產(chǎn)生的替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)能夠相互抵消[19]。在人工智能創(chuàng)造大量“快樂工作崗位”的推動下，勞動者的就業(yè)質(zhì)量和心理健康狀況將得到提高。王君等[20]指出，人工智能的應(yīng)用拓展了就業(yè)總量，也提高了工作質(zhì)量，給員工帶來新的就業(yè)機(jī)會，同時緩解了失業(yè)帶來的恐懼，讓員工以飽滿的熱情投入到工作中，有利于提高員工的心理幸福感。

3. 人工智能應(yīng)用影響制造企業(yè)員工心理健康的機(jī)制

人工智能首先被應(yīng)用于危險和骯臟的工作環(huán)境中，工作環(huán)境的快速變化有助于改善員工的職業(yè)安全與身體健康。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能確實在改善工作環(huán)境、促進(jìn)員工心理健康方面發(fā)揮了重要作用。機(jī)器人通常被安置于惡劣、危險、難以接近或不安全的工作環(huán)境中，以提高生產(chǎn)效率、靈活性、保障員工的安全和減少事故的發(fā)生[21]。陳昊等[22]認(rèn)為機(jī)器人存量和增量的擴(kuò)大，有利于減少制造業(yè)工業(yè)廢氣排放量和一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量，通過適度擴(kuò)大機(jī)器人在制造業(yè)中的使用規(guī)模，可以減少污染物的排放，改善制造企業(yè)工作環(huán)境。在“機(jī)器換人”背景下，人工智能降低了勞動強(qiáng)度、減少了工作危險性和工作環(huán)境的污染、提高了工作滿意度，這些都有益于員工的身心健康[23-24]。

人工智能在制造業(yè)企業(yè)的應(yīng)用，也可以通過增加收入和減少工作時間來改善員工的心理健康。何小鋼等[25]認(rèn)為，在中國這樣一個大型轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體中，如果能夠?qū)崿F(xiàn)完善和穩(wěn)步推進(jìn)工業(yè)AI轉(zhuǎn)型，那么它很可能有助于緩解員工的心理健康問題，而不是造成技術(shù)的恐懼。

三、 研究假設(shè)

人工智能對就業(yè)崗位的影響，同時產(chǎn)生替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)，進(jìn)而給企業(yè)員工心理健康帶來一定沖擊。悲觀派學(xué)者認(rèn)為，人工智能應(yīng)用產(chǎn)生的替代效應(yīng)會給員工帶來威脅，失業(yè)者可能會經(jīng)歷長時間的失業(yè)，甚至可能陷入永久性失業(yè)，這進(jìn)一步限制了他們自身和家庭需求的滿足，導(dǎo)致其心理健康狀況惡化。員工的心理健康受到負(fù)面影響，產(chǎn)生消極、反抗的心理行為[26]。樂觀派學(xué)者持不同觀點，他們更重視人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)造性而不是破壞性，認(rèn)為其破壞力是可控的。人工智能的廣泛應(yīng)用有利于增加積極的生活事件，從而改善員工的情緒，有效提升他們的心理健康狀況。Metra Martech市場調(diào)研公司2015年發(fā)布的《工業(yè)機(jī)器人對就業(yè)的積極影響》報告認(rèn)為，工業(yè)機(jī)器人對就業(yè)并非產(chǎn)生消極影響，相反積極影響更為顯著。未來5年機(jī)器人將為世界創(chuàng)造100萬個更高質(zhì)量的就業(yè)機(jī)會[27]。因此，從人工智能的崗位創(chuàng)造效應(yīng)來看，新產(chǎn)生的就業(yè)機(jī)會在一定程度上緩解了員工因失業(yè)帶來的恐懼，有利于提高員工的心理健康狀況。

從一般意義上看，兩種不同的觀點都具有一定合理性。但針對工業(yè)化程度不同的國家，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)、勞動力市場等因素的差異，還要做細(xì)致分析。在我國，目前面臨著對人工智能了解不深、應(yīng)用方式簡單、發(fā)展方向雜亂等問題，人工智能技術(shù)還未完全與中國制造業(yè)深度融合。迄今為止，我國制造業(yè)領(lǐng)域還沒有普遍性地、根本性地使用人工智能。人工智能應(yīng)用于制造業(yè)領(lǐng)域后，給員工帶來的精神和心理層面沖擊效應(yīng)，往往具有一定滯后性。因此，當(dāng)前人工智能技術(shù)給制造企業(yè)員工心理層面的負(fù)面事件尚不明顯。此外，企業(yè)通過提供培訓(xùn)、增加休息時間等措施，也可以將人工智能對員工心理健康的破壞性影響降到最低，在一定程度上改善員工的心理健康?；谏鲜銮闆r，本文提出假設(shè)1。

H1：制造企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)后，員工的心理健康有顯著改善。

人工智能在制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)場所的廣泛應(yīng)用，改變了工作流程、工作方法、工作特征以及工作內(nèi)容。根據(jù)資源依存理論，工作場所的改變會使工作環(huán)境發(fā)生變化，繼而導(dǎo)致個體出現(xiàn)資源的損益，個體在維持或者獲得有價值資源的動機(jī)下，產(chǎn)生消極或者積極的情緒體驗。機(jī)器人存量和增量的擴(kuò)大，減少了污染物的排放、改善了制造企業(yè)工作環(huán)境[28]。人工智能經(jīng)常被安置在惡劣、危險、難以接近或不安全的工作環(huán)境中，人工智能的應(yīng)用提高了工作效率，減少了工作環(huán)境的危險性，提高了員工的滿意度。據(jù)此本文提出假設(shè)2。

H2：人工智能的使用改善了工作環(huán)境，有利于員工的心理健康。

四、 研究設(shè)計

1. 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自中山大學(xué)社會科學(xué)研究中心組織實施的2018年中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS）。該調(diào)查采用一種多階段、多層次、勞動力規(guī)模與行業(yè)規(guī)模成比例的抽樣方法。目標(biāo)人群是全國29個省、市、自治區(qū)（不包括香港、澳門、臺灣、西藏和海南）15至64歲的勞動力。調(diào)查重點是員工個人、家庭和社區(qū)的狀況和變化。此外，2018年CLDS中的個人調(diào)查包括一份專門針對個人工作信息和工作單位使用人工智能情況的調(diào)查問卷，這符合本研究的目標(biāo)。本文使用的實證數(shù)據(jù)僅來自2018年CLDS中的個人問卷。樣本選擇過程如下：根據(jù)研究目標(biāo)，關(guān)注制造業(yè)企業(yè)員工的情況，篩選了1040名制造業(yè)企業(yè)的員工，對16—60歲制造業(yè)員工樣本進(jìn)行分析，有801個樣本符合條件。由于樣本中缺乏聯(lián)合信息，有246個觀測值缺失值，最終分析樣本包括555個有效觀測值。

2. 變量選取

（1）因變量

因變量是制造業(yè)員工心理健康，通過其抑郁程度、抑郁與否來表征。CLDS數(shù)據(jù)采用Center for Epidemiologic Studies Depression Scale（CES-D）量表測量抑郁程度，受訪者被要求報告過去一周他們經(jīng)歷20種不同抑郁癥狀的頻率。反應(yīng)選項為“從不或基本從不（<1天）、很少（1—2天）、經(jīng)常（3—4天）、幾乎總是（5—7天）”，這些反應(yīng)被分別賦值為0、1、2和3分。計算被調(diào)查者20種抑郁癥狀每一種的評分，并將每一種評分簡單加和，總評分作為心理健康的代理指標(biāo)。該指標(biāo)的取值范圍為0—60分，較高的分?jǐn)?shù)意味著心理健康狀況較差。另外，CES-D量表在臨床使用過程中已經(jīng)有較為明確的切點值來判斷調(diào)查者是否處于病理性的抑郁狀態(tài)。

（2）自變量

核心自變量是人工智能，它源于CLDS問卷中的一個問題“你的雇主是否使用高度自動化的流程、機(jī)器人或人工智能等技術(shù)例如無人駕駛汽車、機(jī)器翻譯、工業(yè)機(jī)器人等”。如果答案為“是”，該變量賦值為1；答案為“否”，其賦值為0。

（3）中介變量

中介變量是工作環(huán)境，工作環(huán)境是衡量員工對其工作環(huán)境滿意度的指標(biāo)。本文使用五種選項，即非常不滿意、不太滿意、既不滿意也不滿意、比較滿意、非常滿意，選項的賦值分別為1、2、3、4、5分，這個指數(shù)的值越高，工作環(huán)境就越好。

（4）控制變量

此外，為了防止影響員工心理健康的其他重要變量被遺漏，本文設(shè)定以下三類控制變量：個體特征、就業(yè)特征和區(qū)域特征。

個體特征。①年齡。根據(jù)受訪者時的年齡，僅保留16—60歲適齡勞動力的樣本。②性別。設(shè)置虛擬變量，將男性賦值為1，女性賦值為0。③婚姻狀況。問卷中將被訪者的婚姻狀況分為未婚、初婚、再婚、離異、喪偶、同居六類，未婚和同居賦值為0，其他賦值為1。④戶籍。將農(nóng)業(yè)戶口賦值為0，其他賦值為1。⑤受教育程度。按照受教育年限設(shè)置虛擬變量。⑥身體健康。根據(jù)被訪者的身體健康狀況分為非常不健康、比較不健康、一般、健康、非常健康五類，分別設(shè)置虛擬變量1—5。

就業(yè)特征。①公司類型。根據(jù)調(diào)查問卷中的分類，將其分為公有制和其他，設(shè)置虛擬變量。將公有制賦值為1，其他賦值為0。②年收入。將2017年的稅前收入作為工資收入并取對數(shù)。③工會地位。根據(jù)被訪者是否有加入工會設(shè)置虛擬變量，有加入工會賦值為1，未加入工會賦值為0。④加班情況。根據(jù)被訪者是否加班設(shè)置虛擬變量，將加班賦值為1，否則賦值為0。

區(qū)域特征。鑒于與工作相關(guān)的心理健康受區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，區(qū)域特征也受到控制。將地區(qū)分為東部和中西部，將東部地區(qū)賦值為1，中西部地區(qū)賦值為0。每個主要變量的含義和相應(yīng)的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。

3. 模型設(shè)定

本文旨在探討制造企業(yè)應(yīng)用人工智能對員工心理健康的影響，并闡明工作環(huán)境在人工智能影響心理健康過程中發(fā)揮的中介作用。為此，建立如下模型：

[psyhealthi=α0+β0AIi+γ0controli+εi] （1）

[Environmenti=α1+β1AIi+γ1controli+εi] （2）

公式（1）用于檢驗人工智能對制造業(yè)員工心理健康的影響，即檢驗假設(shè)1。參考江艇[33]的做法，本文用公式（1）和公式（2）來檢驗工作環(huán)境在人工智能對制造業(yè)員工心理健康影響中的“橋梁作用”，即檢驗假設(shè)2。在公式中，下標(biāo)i表示單個員工，psyhealthi表示員工i的心理健康。environmenti表示員工i對其工作環(huán)境的滿意度，AIi是一個虛擬變量，表示雇用員工i的企業(yè)是否使用人工智能技術(shù)。此外，controli表示控制變量矩陣，該矩陣包括與個體特征、就業(yè)特征和區(qū)域特征有關(guān)的變量。最后，α0，α1是截距項，εi是隨機(jī)擾動項。

五、 實證結(jié)果與分析

1. 基準(zhǔn)回歸

（1）人工智能對制造企業(yè)員工心理健康的整體影響

表2中模型1報告了人工智能對制造企業(yè)員工心理健康的整體影響。在控制個體特征、就業(yè)特征和區(qū)域特征后，人工智能的回歸系數(shù)為-1.686，在5%的水平上顯著。由于因變量心理健康是一個負(fù)向指標(biāo)，因此可以認(rèn)為，與未使用人工智能的制造企業(yè)相比，使用了人工智能的制造企業(yè)，其員工的心理健康狀況提升了1.686分，人工智能的應(yīng)用大大改善了員工的心理健康狀況。由此假設(shè)1被接受。近幾年，在政府大力推動下，一批制造企業(yè)積極引入人工智能設(shè)施，企業(yè)的智能化程度大為改善。但總體上來說，目前人工智能技術(shù)還未完全與制造業(yè)深度融合，在勞動力短缺的背景下，智能技術(shù)給員工帶來的負(fù)面影響總體上表現(xiàn)的還不突出，員工心理層面的感受還不明顯。

（2）工作環(huán)境對制造企業(yè)員工心理健康的中介作用

前文中，已有大量文獻(xiàn)表明，工作環(huán)境的改善有利于提高員工的心理健康狀況，因此，本文通過兩步實證進(jìn)行工作環(huán)境這一作用機(jī)制的檢驗。在表2中，模型1和2展示了工作環(huán)境這一中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果。模型1報告了人工智能對員工心理健康的整體影響，模型2報告了人工智能對工作環(huán)境的影響。在模型2中，人工智能對工作環(huán)境影響的回歸系數(shù)顯著為正，這表明人工智能的使用促進(jìn)了制造企業(yè)工作環(huán)境的改善，提升了員工對其工作環(huán)境的滿意度。結(jié)合模型一中人工智能的顯著回歸系數(shù)，表明工作環(huán)境在人工智能和制造企業(yè)員工的心理健康之間起到了中介作用，假設(shè)2得到證實。人工智能的應(yīng)用改善了工作環(huán)境，進(jìn)而促進(jìn)了制造企業(yè)員工的心理健康。

2. 穩(wěn)健性檢驗

（1）內(nèi)生性檢驗

考慮到人工智能的使用可能非隨機(jī)，是一些個人自發(fā)的、有選擇性的行為，基本模型的估計結(jié)果可能會因個體的自選擇問題而產(chǎn)生估計偏差，本文借鑒李磊[34]的做法，采用傾向得分匹配法（PSM）緩解內(nèi)生性這一問題。本文以控制變量作為匹配協(xié)變量，采用1[∶]2最近鄰匹配法進(jìn)行傾向得分匹配，使用頻數(shù)加權(quán)后的樣本進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。具體結(jié)果如表2中模型三所示?？梢钥闯觯渌兞坎蛔兊那闆r下，自變量的估計系數(shù)為負(fù)，并通過了10%的顯著性檢驗。說明人工智能應(yīng)用可以改善制造企業(yè)員工的心理健康狀況?？梢姡疚募僭O(shè)依然成立。

（2）替代因變量、中介變量的檢驗

為確保上述結(jié)果的可靠性，進(jìn)行了兩次穩(wěn)健性測試（表2）。在本部分，著重測試人工智能主要影響和工作環(huán)境中介影響的穩(wěn)健性。

首先，通過使用因變量的替代項來測試整體影響的穩(wěn)健性。前文中，員工的心理健康是以20種抑郁癥狀的總分來衡量的。在這里，參考既有做法，使用16分的分?jǐn)?shù)來構(gòu)建員工心理抑郁傾向的指標(biāo)，作為心理健康的代理變量。如果員工的抑郁癥狀總分小于16，則認(rèn)為其心理狀況良好，將變量賦值為0。相反，如果總分為16或更大，則表明其心理狀況較差，賦值為1。將這個新變量代入公式（1）得到回歸結(jié)果（見模型四），此結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，本文的主要結(jié)論依然成立。

其次，通過對中介變量使用新的測量維度來檢驗中介效應(yīng)的穩(wěn)健性。在前文中，僅使用了工作環(huán)境這一維度量，在這里使用五維度量。五維包括工作收入、工作保障、工作環(huán)境、工作時間和總體工作滿意度。用五個維度的滿意度得分之和作為工作環(huán)境的替代項（表2用工作環(huán)境2代替該指標(biāo)），得分之和越大，整體工作環(huán)境越好。結(jié)果為模型5所示，結(jié)合模型1可知，人工智能和整體工作環(huán)境對制造業(yè)員工心理健康的影響仍然顯著，工作環(huán)境是人工智能與制造業(yè)員工心理健康之間的有力中介。

3. 異質(zhì)性檢驗

有文獻(xiàn)認(rèn)為人工智能對員工心理健康的影響因員工稟賦的不同而異，基于這個原因，本文繼續(xù)從工作場所、年齡兩個維度來探討人工智能對制造企業(yè)員工心理健康影響的異質(zhì)性。

（1）工作場所異質(zhì)性

本文中員工工作的場所分為車間、辦公室和其他。表3報告了人工智能對不同工作場所的制造企業(yè)員工心理健康影響的異質(zhì)性。結(jié)果表明，人工智能對員工心理健康的影響因工作場所而不同。具體來說，人工智能顯著改善了在車間工作的員工的心理健康，但沒有顯著改善在辦公室或其他場所工作的員工的心理健康。值得注意的是，人工智能對低技能制造業(yè)員工心理健康影響的系數(shù)為2.747，該結(jié)果遠(yuǎn)高于對整個樣本的估計值，并且這一結(jié)果在1%的水平上顯著。這一發(fā)現(xiàn)有幾個可能的原因：第一，雖然人工智能取代了部分車間工作員工的特定任務(wù)，但并不意味著這些員工愿意做這些工作。相反，人工智能將員工從枯燥、危險、骯臟的工作環(huán)境中解放出來，改善了他們的心理健康。第二，在辦公室或者其他場所工作的員工，工作環(huán)境相對較好，人工智能更多地起輔助作用。這意味著人工智能對這些員工的幫助有限，他們的心理健康狀況改善不明顯。第三，因目前人工智能主要用于枯燥、危險、骯臟的任務(wù)，因此在車間工作的員工，其心理健康收益高于制造業(yè)員工整體水平。

（2）年齡異質(zhì)性

本文以1990年作為代際界限，1990年之前出生的稱為“90前”員工，1990年及之后出生的稱為“90后”員工。青年群體處于體能和智力的巔峰時期，是就業(yè)市場的主力，代表著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的活力。表3報告了人工智能對不同年齡制造業(yè)員工心理健康影響的異質(zhì)性，結(jié)果表明存在顯著的差異。具體來說，當(dāng)人工智能被用于制造業(yè)時，“90后”員工的心理健康狀況提升了2.655分，這一結(jié)果在10%的水平上顯著。人工智能對90前員工的心理健康并沒有明顯影響。這表明，人工智能只顯著改善了“90后”員工的心理健康。

這一結(jié)果有兩個可能原因。首先，與“90前”的員工相比，“90后”的員工剛剛邁上工作崗位，他們面臨更多的工作壓力。當(dāng)人工智能承擔(dān)這些工作時，員工的工作量得到緩解，他們的心理健康獲得顯著改善。其次，人工智能應(yīng)用增強(qiáng)了工作時間的靈活性，使他們擁有更多時間陪伴家人，并由此獲得更多情感支持，從而改善提高了他們的心理健康狀況。

六、 結(jié)論與討論

1. 結(jié)論

本文基于中國勞動力動態(tài)調(diào)查（2018CLDS）數(shù)據(jù)，考查了人工智能應(yīng)用對制造企業(yè)員工心理健康的影響以及工作環(huán)境在此影響過程中的中介作用。同時，區(qū)分不同工作場所和年齡，探討了人工智能對制造業(yè)員工心理健康影響的異質(zhì)性?；窘Y(jié)論是，人工智能應(yīng)用對制造企業(yè)員工的心理健康起到了積極影響。同時，人工智能通過改善員工的工作環(huán)境，間接地改善了他們的心理健康狀況。本研究也發(fā)現(xiàn)，人工智能對制造業(yè)企業(yè)員工心理健康的影響，因工作場所和年齡而有所差異。人工智能可以顯著改善車間工作員工的心理健康狀況，也對“90后”員工的心理健康產(chǎn)生顯著的積極影響。本研究為理解人工智能應(yīng)用于制造企業(yè)后員工群體的發(fā)展變化提供了微觀視角。

2. 局限性

本研究也具有一定局限性。第一，中介變量的局限。人工智能應(yīng)用對制造業(yè)員工心理健康的影響路徑比較復(fù)雜。人工智能可能通過多種途徑影響心理健康，除工作環(huán)境，還可能通過晉升機(jī)會、社會地位、工作與家庭平衡等路徑影響制造企業(yè)員工的心理健康，需要更多的數(shù)據(jù)和信息來考查這些問題。第二，調(diào)查樣本的局限。問卷發(fā)放時，沒有追問失業(yè)者其雇主是否使用智能技術(shù)這一問題，該問題在問卷中表述為“您的雇主是否使用高度自動化的流程、機(jī)器人或人工智能（例如無人駕駛汽車、機(jī)器翻譯、工業(yè)機(jī)器人等）等技術(shù)”。因此無法獲知因人工智能應(yīng)用而失業(yè)的員工的心理健康狀況，只能觀察人工智能對目前在崗員工心理健康的影響。

3. 政策啟示

隨著人工智能技術(shù)在制造業(yè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，重視員工心理建設(shè)、維護(hù)員工心理健康、幫助其分享人工智能發(fā)展紅利，成為下一步的重要工作指向。本文基于研究結(jié)論，提出以下三點政策啟示。

第一，充分認(rèn)識人工智能的心理健康改善效應(yīng)。前文發(fā)現(xiàn)，人工智能應(yīng)用可以改善制造企業(yè)員工的心理健康狀況。對身處不同工作場所的員工，人工智能的影響不盡相同，對在車間工作員工的影響更為積極。因此，制造業(yè)企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的同時，要重視人工智能給車間工作員工帶來的精神紅利?！?0后”員工作為就業(yè)市場的主力，代表著未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的活力，人工智能的應(yīng)用顯著改善了他們的心理健康狀況。因此，制造企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)時，應(yīng)對企業(yè)車間之外工作員工、“90前”員工的精神心理狀況給予重點關(guān)照。

第二，有效引導(dǎo)環(huán)境較差企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)。本文研究發(fā)現(xiàn)，工作環(huán)境在人工智能對制造企業(yè)員工心理健康的影響上起到“橋梁”作用。因此，企業(yè)可以識別處于惡劣、危險、難以接近或不安全工作環(huán)境的工種，在此基礎(chǔ)上，有針對性地引入智能機(jī)器與設(shè)備，建設(shè)安全智能的生產(chǎn)空間。在改善工作環(huán)境的同時，緩解人工智能技術(shù)應(yīng)用給工人帶來的就業(yè)沖擊。另外，應(yīng)用智能制造使用數(shù)字孿生優(yōu)化等方法來減少碳排放，有助于環(huán)境污染防控。

第三，大力推動制造企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”進(jìn)程。智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是企業(yè)提質(zhì)增效、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。在建設(shè)制造強(qiáng)國的道路上，需要政府和企業(yè)通力合作，共同努力。企業(yè)要從技術(shù)更新、管理創(chuàng)新等方面著手，廣泛應(yīng)用智能技術(shù)設(shè)備，迭代升級管理模式，推動“智改數(shù)轉(zhuǎn)”有效實施。政府可以從基礎(chǔ)設(shè)施改造、支持政策制定、管理制度優(yōu)化等方面加大力度，為企業(yè)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”創(chuàng)造良好外部環(huán)境。制造企業(yè)通過“智改數(shù)轉(zhuǎn)”，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級與高質(zhì)量發(fā)展。企業(yè)和政府各司其職，共同發(fā)力，推動早日建成制造強(qiáng)國。

參考文獻(xiàn)：

[1] 余玲錚，魏下海，孫中偉，等.工業(yè)機(jī)器人、工作任務(wù)與非常規(guī)能力溢價——來自制造業(yè)“企業(yè)—工人”匹配調(diào)查的證據(jù)[J].管理世界，2021，37（1）：47-59.

[2] 鄧鎖.開放組織的權(quán)力與合法性——對資源依賴與新制度主義組織理論的比較[J].華中科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2004（4）：51-55.

[3] 中島宏，彭通才.世界衛(wèi)生組織總干事中島宏博士關(guān)于1989年世界衛(wèi)生日的文告大家談健康[J].中國健康教育，1989（2）：4-6.

[4] 劉華山.心理健康概念與標(biāo)準(zhǔn)的再認(rèn)識[J].心理科學(xué)，2001（4）：481-480.

[5] 黃希庭，鄭涌，畢重增，等.關(guān)于中國心理健康服務(wù)體系建設(shè)的若干問題[J].心理科學(xué)，2007（1）：2-5.

[6] Gavin J F.Employee Perceptions of the Work Environment and Mental Health：A Suggestive Study[J].Journal of Vocational Behavior，1975，6（2）：217-234.

[7] Warr P.A Conceptual Framework for the Study of Work and Mental Health[J].Work&Stress， 1994，8（2）：84-97.

[8] 周曉琴，方蘭琴，蔣武，等.外資企業(yè)員工心理健康狀況和生活質(zhì)量調(diào)查[J].中國健康心理學(xué)雜志，2010，18（1）：34-36.

[9] 劉晉洪，張泉水，夏莉，等.深圳市外來務(wù)工人員心理健康狀態(tài)分析[J].中國健康心理學(xué)雜志，2007（7）：644-646.

[10] 郭麗鵑，李達(dá)，周磊.石油工程建設(shè)企業(yè)一線員工心理健康狀況分析及對策[J].人力資源管理，2014（5）：317.

[11] 韓民春，韓青江.機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步對勞動力市場的沖擊[J].當(dāng)代財經(jīng)，2020（4）：3-16.

[12] Acemoglu D， Restrepo P.Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets[J].Journal of Political Economy，2020，128（6）：2188-2244.

[13] Müller V C， Bostrom N. Future Progress in Artificial Intelligence： A Survey of Expert Opinion[M].Fundamental Issues of Artificial Intelligence. Springer， Cham，2016：555-572.

[14] David H.Why Are There Still So Many Jobs？ The History and Future of Workplace Automation[J].Journal of Economic Perspectives，2015，29（3）：3-30.

[15] 田雅琳，仇勇，張杉杉.情緒勞動對導(dǎo)游職業(yè)滿意度和離職傾向的影響[J].商業(yè)研究，2019（1）：139-146.

[16] Berg，A，Buffie，E F. Should We Fear the Robot Revolution？[J].Journal of Monetary Economics，2018（97）：117-148.

[17] Oschinski M， Wyonch R. Future Shock？ The Impact of Automation on Canadas Labour Market[C]//The Impact of Automation on Canadas Labour Market（March 16，2017）.CD Howe Institute Commentary，2017.

[18] 范長煜，唐斌斌.半數(shù)崗位易替代：警惕“機(jī)器換人”的技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險——基于2018年廣東省制造業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析[J].學(xué)術(shù)論壇，2020，43（3）：9-17.

[19] 蘆婷婷，祝志勇.人工智能是否會降低勞動收入份額[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2021，43（11）：29-41.

[20] 王君，楊威.人工智能等技術(shù)對就業(yè)影響的歷史分析和前沿進(jìn)展[J].經(jīng)濟(jì)研究參考，2017（27）：11-25.

[21] 孫中偉，張莉，張曉瑩.工作環(huán)境污染、超時加班與外來工的精神健康——基于“二次打擊”的理論視角[J].人口與發(fā)展，2018，24（5）：14-23.

[22] 陳昊，閆雪凌，朱博楷.機(jī)器人使用影響污染排放的機(jī)制和實證研究[J].中國經(jīng)濟(jì)問題，2021（5）：126-138.

[23] 孫中偉，鄧韻雪.“世界工廠”的“鳳凰涅槃”——中國制造業(yè)“機(jī)器換人”的經(jīng)濟(jì)社會意義[J].學(xué)術(shù)論壇，2020，43（3）：1-8.

[24] 曹詠萍，黃婧瑋，孫中偉.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移還是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型？——以“機(jī)器紅利”重塑中國制造的比較優(yōu)勢[J].華東理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2021，36（1）：17-33.

[25] 何小鋼，劉叩明.機(jī)器人、工作任務(wù)與就業(yè)極化效應(yīng)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2023（3）：1-20.

[26] 姚戰(zhàn)琪，夏杰長.資本深化、技術(shù)進(jìn)步對中國就業(yè)效應(yīng)的經(jīng)驗分析[J].世界經(jīng)濟(jì)，2005（1）：58-67.

[27] 2016年底機(jī)器人將創(chuàng)造百余萬就業(yè)機(jī)會[J].食品安全導(dǎo)刊，2011，39（12）：38-39.

[28] 張文博，周馮琦.人工智能背景下的環(huán)境治理變革及應(yīng)對策略分析[J].社會科學(xué)，2019（7）：23-30.

[29] 江艇.因果推斷經(jīng)驗研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（5）：100-120.

[30] 李磊，王小霞，包群.機(jī)器人的就業(yè)效應(yīng)：機(jī)制與中國經(jīng)驗[J].管理世界，2021，37（9）：104-119.

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“人工智能應(yīng)用對制造企業(yè)員工就業(yè)質(zhì)量的影響研究”（項目編號：21BSH044）;江蘇省社科基金一般項目“人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域?qū)η嗄昃蜆I(yè)的影響研究”（項目編號：19SHB008）；國家社科基金重大項目“我國就業(yè)量質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展的動態(tài)監(jiān)測與保障體系研究”（項目編號：20&ZD128）。江蘇省“紫金文化人才培養(yǎng)工程”項目；江蘇省“333高層次人才培養(yǎng)工程”項目。

作者簡介：馬繼遷（1980-），男，博士，常州大學(xué)瞿秋白政府管理學(xué)院副院長、教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向為人工智能與就業(yè)；李肖肖（1998-），女，常州大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，研究方向為人力資源管理;張宏如（1973-），男，博士，鹽城師范學(xué)院黨委副書記、校長、教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向為人力資源管理。

（收稿日期：2023-01-09? 責(zé)任編輯：蘇子寵）