《European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education》：AI-Enabled Algorithmic Management and Frontline Employee Job Crafting: The Roles of Control, Support, and Managerial Orientation
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算法管理（algorithmic management, AM）将调节工作的功能与提供信息和指导的功能结合起来，但其不同的心理和行为关联仍需进一步考察。基于工作需求–资源（Job Demands–Resources, JD–R）框架和社会技术视角，本研究考察算
算法管理（algorithmic management, AM）将调节工作的功能与提供信息和指导的功能结合起来，但其不同的心理和行为关联仍需进一步考察。基于工作需求–资源（Job Demands–Resources, JD–R）框架和社会技术视角，本研究考察算法控制（algorithmic control）与算法支持（algorithmic support）与一线员工工作重塑（job crafting）的关系，并区分系统功能与感知到的管理者实施。研究人员采用偏最小二乘结构方程模型（partial least squares structural equation modeling, PLS-SEM）分析来自快餐连锁门店547名员工的三波时间滞后调查数据。算法支持与工作投入（work engagement）正相关、与耗竭（exhaustion）负相关，而算法控制呈现相反模式。间接效应估计与以下模式一致：支持通过投入与更高促进聚焦工作重塑（promotion-focused job crafting）相关，并通过耗竭与更低预防聚焦工作重塑（prevention-focused job crafting）相关。控制通过耗竭与更高预防聚焦工作重塑相关，并通过投入与更低促进聚焦工作重塑相关。在感知管理者决策支持取向（managerial decision-support orientation）更高时，支持–投入关系更强；在感知执行取向（enforcement orientation）更高时，控制–耗竭关系更强。这些发现凸显了在动机路径和压力相关路径上考察算法功能，以及考虑管理者如何实施系统输出的价值。观察性设计支持与所提机制一致的关联，而非因果结论。
研究背景与问题：近年来，大数据分析、人工智能和实时监控系统推动算法管理（algorithmic management, AM）在服务行业快速扩散。快餐连锁中，算法系统用于排班、监控服务速度、追踪销售、标准化流程并向管理者和一线员工提供实时反馈。AM兼具调节工作的控制功能与提供信息、指导的支持功能，但其心理和行为关联仍不明确。既有工作重塑研究多将AM视为控制导向系统，强调监控、标准化与合规执行，对信息共享、任务推荐、反馈和发展指导等支持维度关注不足；同时，边界条件多聚焦技术特征、员工属性或制度情境，较少考察管理者如何解释、沟通并依据算法输出采取行动。基于JD–R框架的健康损害与动机过程，以及社会技术视角，研究人员同时考察算法控制与算法支持，区分系统功能与感知管理者实施，以解释一线员工工作投入（work engagement）、耗竭（exhaustion）及促进/预防聚焦工作重塑。
研究人员在中国北方快餐连锁一线员工中开展三波时间滞后调查，最终分析547名员工，采用PLS-SEM检验主效应、中介、调节和有调节中介。结论显示：算法支持正向关联投入、负向关联耗竭，算法控制相反；支持经投入正向关联促进聚焦工作重塑、经耗竭负向关联预防聚焦工作重塑；控制经耗竭正向关联预防聚焦工作重塑、经投入负向关联促进聚焦工作重塑；管理者决策支持取向增强支持–投入关系，执行取向增强控制–耗竭关系。研究意义在于从动机与压力双路径同时解释AM与两类工作重塑，并将管理者对系统输出的实施纳入边界条件；但观察性设计仅支持关联，不能作因果结论。
关键技术方法（不超过250字）：采用员工聚焦问卷。以非概率目的抽样结合参与者转介/滚雪球方式，招募中国北方快餐连锁（KFC、McDonald’s、Wallace、Subway）一线员工，最终547名来自114家门店。三波数据：T1（2025-10-06至10-26）测算法控制、算法支持、感知决策支持取向、执行取向及人口学；T2（2025-11-28至12-23）测工作投入与工作耗竭；T3（2026-01-25至02-15）测促进/预防聚焦工作重塑。T1 720人，合格680人，T2 612人，T3 565人，最终筛除18人。使用SmartPLS 4.1.0.3进行PLS-SEM，bootstrap 5000次；问卷经专家评审、中英回译和60人预试。
4.6.1 主效应：PLS-SEM结果支持算法控制正向关联预防聚焦工作重塑（β=0.255，t=6.788，H1），算法支持正向关联促进聚焦工作重塑（β=0.299，t=7.641，H2）；额外直接关系为算法支持负向关联预防聚焦工作重塑（β=-0.179）、算法控制负向关联促进聚焦工作重塑（β=-0.154）。算法支持正向关联投入（β=0.468）、负向关联耗竭（β=-0.283，H3）；算法控制正向关联耗竭（β=0.354）、负向关联投入（β=-0.297，H5）。投入正向关联促进聚焦工作重塑（β=0.403），耗竭正向关联预防聚焦工作重塑（β=0.433）。模型解释投入30.0%、促进聚焦工作重塑39.8%、耗竭21.3%、预防聚焦工作重塑36.3%的R
2。
4.6.2 中介效应：bootstrap 95% CI显示，算法支持经投入关联促进聚焦工作重塑的间接效应为正（β=0.189，95% CI [0.150, 0.235]，H4）；算法控制经耗竭关联预防聚焦工作重塑的间接效应为正（β=0.153，95% CI [0.118, 0.193]，H6）。另有两项交叉路径：算法支持经耗竭关联预防聚焦工作重塑为负（β=-0.123，95% CI [-0.173, -0.081]）；算法控制经投入关联促进聚焦工作重塑为负（β=-0.120，95% CI [-0.164, -0.084]）。四个区间均不含零，说明关联跨越动机与压力双路径，但时间滞后观察设计不确立因果中介。
4.6.3 调节分析：算法支持×决策支持取向对投入的交互为正（β=0.174，t=3.908，p<0.001，H7）；算法控制×执行取向对耗竭的交互为正（β=0.147，t=3.543，p<0.001，H8）；额外发现算法支持×决策支持取向对耗竭的交互为负（β=-0.104，t=2.421，p<0.05）。其余交互不显著。该分析基于员工层标准误，未调整门店或主管聚类，显著性需谨慎解释。
4.6.4 有调节的中介效应：bootstrap指数显示，执行取向调节算法控制经耗竭至预防聚焦工作重塑的间接效应（index=0.064，95% CI [0.026, 0.098]），H9a仅对执行取向获暂定支持；决策支持取向调节算法支持经投入至促进聚焦工作重塑的间接效应（index=0.070，95% CI [0.026, 0.102]），H9b仅对决策支持取向获暂定支持；额外发现决策支持取向增强算法支持经耗竭至预防聚焦工作重塑的负向间接效应（index=-0.045，95% CI [-0.079, -0.005]）。其余指数含零，不支持下述有调节中介。因未调整聚类且检验效力未确立，结论为暂定关联。
讨论部分总结：结果总体符合JD–R对应路径，并显示交叉路径，即算法支持同时关联更高投入与更低耗竭，算法控制同时关联更高耗竭与更低投入；支持经投入关联更多促进聚焦工作重塑、经耗竭关联更少预防聚焦工作重塑，控制则相反。调节结果将管理者实施作为边界条件：决策支持取向增强支持–投入及支持–耗竭负向关系，执行取向增强控制–耗竭关系。理论上，研究区分控制与支持两类系统功能，拓展JD–R至动机与健康损害双路径，连接两类工作重塑，并引入社会技术视角下的管理者实施；但系统功能与管理取向均为员工感知，不能直接确立管理者意图或客观实施。实践上，快餐连锁应同时关注算法工具提供的信息指导与管理者的情境化使用，培训管理者解释算法信息、先核查工作负荷与培训需要，再决定行动；不应放弃必要运营标准，也不应将预防聚焦工作重塑自动视为脱岗。评价应结合员工反馈、投入/耗竭、服务质量和负荷信息，且需评估而非假定干预有效。局限包括中国北方快餐一线非概率样本、未保留门店/主管标识而无法评估或调整聚类、三波设计不确立因果、自报共同方法风险、决策支持与执行取向量表为新开发需独立验证、管理者取向仅首波测量、高阶复合可能掩盖各功能差异、有调节中介需谨慎解释；未来应跨行业跨国家复制、保留分组标识并处理聚类、重复测量与实验/准实验、多源数据及检验各算法功能组合。
研究结论翻译：这些发现凸显了在动机路径和压力相关路径上考察算法功能，以及考虑管理者如何实施系统输出的价值；观察性设计支持与所提机制一致的关联，而非因果结论。总体而言，研究结果支持在解释投入、耗竭和工作重塑时，将算法系统功能与感知到的管理者实施一并考察；结论涉及本样本中的关联而非已证明因果效应；解释仍受交互与有调节中介检验统计效力未确立、以及无法评估或调整门店或主管聚类的限制。
