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领导前沿
领导正念如何破解人工智能悖论促进工作繁荣/史 青 张雪洁
来源:领导科学
作者:史 青 张雪洁
日期:2025-09-30 10:46:16
.096,p<0.05)、职业自我效能与领导正念的交互项对工作繁荣的影响显著为正(β=0.181,p<0.01)。遵循Preacher等的思路进行简单斜率分析,将调节变量领导正念划分为高水平与低水平(分别为均值基础上增减1个标准差),绘制交互效应图(见图2、图3)。如图2所示,领导者正念水平较高时,职业倦怠对工作繁荣的负向影响较弱(β=-0.023,p<0.05);领导者正念水平较低时,其负向影响较强(β=-0.323,p<0.01)。如图3所示,领导者正念水平较高时,职业自我效能对工作繁荣的正向影响更强(β=0.466,p<0.01);领导者正念水平较低时,其正向影响更弱(β=0.104,p<0.01)。由此,假设H3a、H4a得到支持。
采用Bootstrap法对被调节的中介效应进行检验(见表6),结果表明:当领导者正念水平较高时,职业倦怠的间接效应显著,其效应值为-0.029,95%置信区间为[-0.06,-0.0054];在领导者正念水平较低的情况下,职业倦怠的间接影响也显著,其效应值为-0.0675,95%置信区间为[-0.115,-0.0269]。检验高低两组之间的组间差异显著(效应值差值=0.0385,p<0.05),95%置信区间为[0.0025,0.0822],不包含0,这表明领导正念在消极中介路径上具有显著的调节作用。同时,当领导者正念水平较高时,职业自我效能的间接效应显著,效应值为0.1305,95%置信区间为[0.0678,0.2005];而在领导者正念水平较低时,职业自我效能的间接效应不显著,效应值为0.0324,95%置信区间为[-0.0123,0.0826]。检验高低两组之间的组间差异显著(效应值=0.098,p<0.05),95%置信区间为[0.0332,0.1719],不包含0,这表明领导正念在积极中介路径上也具有显著的调节作用。由此,假设H3b、H4b得到支持。
五、结论与讨论
(一)研究结论
本文基于JD-R模型深入分析了领导正念如何破解人工智能悖论以促进员工工作繁荣的影响机制,包括职业倦怠引发的损耗路径和职业自我效能形成的增益路径。此外,本研究还发现,领导正念对于缓解职业倦怠对员工工作繁荣的负面影响以及增强职业自我效能对工作繁荣的正面影响具有重要作用。这些发现不仅扩展了人工智能技术在组织行为学领域的研究视野,也为组织在人工智能环境下促进员工工作繁荣提供了理论和实践上的参考。
(二)理论贡献
第一,本研究揭示了领导正念的调节作用,从组织层面探讨了领导正念如何破解人工智能悖论以促进员工工作繁荣的影响机制。已有研究主要从人机共生关系、学习目标导向等视角考察人工智能技术应用的边界条件。本研究突出了在人工智能环境下领导正念的关键作用,为现有关于人工智能技术应用效果调节机制的研究提供了新的视角和补充。
第二,本研究基于JD-R模型,从工作要求和工作资源两个维度深入探讨了人工智能技术应用对员工工作繁荣的影响机制。这不仅扩展了人工智能技术应用影响因素的研究,也丰富了人工智能技术应用作为工作繁荣前因的研究。已有研究探讨了影响员工工作繁荣的因素,涵盖部门情境特征、工作资源的获取以及由动因驱动的工作行为等方面,但鲜有研究探讨人工智能技术应用对员工工作繁荣的影响。本研究构建了人工智能技术应用通过JD-R模型的作用路径对员工工作繁荣产生影响的理论框架,这不仅为探讨人工智能技术应用的影响机制提供了新的理论视角,也为工作繁荣的前 |