摘 "要""零工工作者在算法控制下可能被迫做出更多的短期抉擇， 是其在看似自由的工作面前更為實際的當下生存抉擇。然而， 過往研究卻未能將其明確納入研究框架。本研究基于生命史理論， 創(chuàng)新性提出算法控制下的時間困境本質(zhì)， 并進一步探討了“在時間困境中， 算法控制是如何迫使零工工作者做出短期抉擇以及該如何破局”的問題。具體而言， 通過兩階段時間滯后田野調(diào)查和實驗室實驗， 考察了算法控制影響零工工作者主動服務(wù)行為的作用機制及主觀時間邊界。研究發(fā)現(xiàn)：作為解開時間困境的鑰匙， 職業(yè)未來時間觀緩解了零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系， 及其通過角色寬度對主動服務(wù)行為的負向間接影響， 而不同零工行業(yè)類型影響了職業(yè)未來時間觀的發(fā)揮。結(jié)論有助于推動對算法控制下的時間困境的思考， 并為零工工作者如何跳脫困境提供啟示。

關(guān)鍵詞""感知算法控制， 時間困境， 角色寬度， 主動服務(wù)行為， 職業(yè)未來時間觀

分類號""B849：C91

1 "問題提出

算法控制是商業(yè)數(shù)字化平臺運用大數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法技術(shù)， 對零工工作者（gig worker）勞動過程進行控制的一套數(shù)字化管理實踐（Duggan et al.， 2020; Pignot， 2021; Wood et al.， 2019）。零工工作者如何受制于算法控制一直廣受討論。以往研究認為自主性悖論——一種算法控制在表面上賦予了零工工作者自主性， 但實際上卻削弱了其自主性的現(xiàn)象——是數(shù)字控制的根本困境（Shevchuk et al.， 2019）。相關(guān)研究對零工工作者自主性受限的行為表征有頗多闡述（Shevchuk et al.， 2019; Shibata， 2019）， 但有關(guān)悖論出現(xiàn)的原因揭示不足， 尤其針對算法控制“無法理解的不確定性”特征（Heiland， 2022）如何影響零工工作者做出更多短期抉擇、進而導(dǎo)致實際自主性受限的內(nèi)在機制揭示不足。比如， 算法分配的顧客評價很不穩(wěn)定， 工人們不清楚什么時候會迎來難纏的顧客（M?hlmann et al.， 2021）， 看似有選擇的工人們?yōu)楸苊馐芰P往往會選擇“循規(guī)蹈矩”， 而不是額外地主動服務(wù)。零工工作者不敢進行主動服務(wù)行為（proactive customer service performance） （Rank et al.， 2007）就是自主性悖論的體現(xiàn)之一（劉善仕 等， 2021）。零工工作者在多種時間導(dǎo)向抉擇上被迫選擇短期導(dǎo)向的行為， 才引致了其實際自主權(quán)的喪失。這恰恰表明了導(dǎo)致自主性悖論的原因之一， 本文將其稱為算法控制下的“時間困境” （temporal dilemmas）"（Van Lange amp; Joireman， 2008）。有鑒于時間困境下的短期抉擇看似解決了零工工作者當下的生存問題， 在長期上卻有更為深遠的不利影響（Ashford et al.， 2018）。這啟發(fā)了本文探討“在時間困境中， 算法控制是如何迫使零工工作者做出短期抉擇以及該如何破局”的問題。其必要性如下：

首先， 零工工作者從算法控制直觀感受到的不確定性提高了短期抉擇的可能性。目前， 算法控制的不確定性和不穩(wěn)定性已成為被廣泛呼吁關(guān)注的主題（Heiland， 2022; M?hlmann et al.， 2021）。雖然算法嚴格規(guī)定了工作流程， 但從零工工作者看來， 它卻創(chuàng)造了多個無法理解的不確定性“黑箱” （Heiland， 2022）， 如：算法控制下的收入不確定、算法分配的訂單不確定、算法派送的交通路線不確定、算法規(guī)則不確定、顧客評價不確定等（M?hlmann et al.， 2021）。根據(jù)人類應(yīng)對環(huán)境沖擊的行為規(guī)律研究， 不穩(wěn)定與不確定的環(huán)境會引起人類對當前利益的偏好（Stolarski et al.， 2015）， 因此算法控制有可能引致零工工作者的短期抉擇。然而， 先前的零工研究忽略了這種零工在面對算法沖擊時的應(yīng)對行為規(guī)律。

其次， 這些短期抉擇在符合零工工作者短期自身利益的同時， 實際上會損害長遠的社會和集體利益， 如顧客與企業(yè)的利益。研究表明， 平臺的核心優(yōu)勢在于為顧客帶來卓越的體驗， 這源于零工工作者們的主動服務(wù)行為（裴嘉良 等， 2023）。因此， 算法控制如何激勵零工工作者提供主動服務(wù)是對平臺管理策略有效性的關(guān)鍵考驗， 并直接關(guān)系到顧客滿意度與服務(wù)質(zhì)量（裴嘉良 等， 2023）。然而， 主動服務(wù)行為通常夾雜了工人短期的自身利益和長遠的集體利益的沖突（Balliet amp; Ferris， 2013）， 算法控制下主動服務(wù)行為的減少將不符合顧客利益且不利于企業(yè)長遠發(fā)展（劉善仕 等， 2021）。

有鑒于此， 生命史理論（life history theory） （MacArthur amp; Wilson， 2001）提供了一個適用于解釋人類應(yīng)對環(huán)境威脅的發(fā)展適應(yīng)性框架， 有助于解讀零工工作者未能自主選擇主動服務(wù)行為的原因之一。在此理論視角下， 時間困境是指短期利益與長期利益互相沖突的情況（Khachatryan et al.， 2013; Nordlund amp; Garvill， 2003）。其中， 短期導(dǎo)向的抉擇和長期導(dǎo)向的抉擇是一種不同時間導(dǎo)向上的沖突（Van Lange amp; Joireman， 2008）。不妨想象， 平臺給予零工工作者選擇的自主權(quán)， 使其在一個分叉路口徘徊。左邊道路通向拓展角色內(nèi)容， 進而長期導(dǎo)向地主動服務(wù)， 既能為顧客多做一些事情， 又有利于企業(yè)長遠發(fā)展; 而右邊道路通向減少角色內(nèi)容， 只需短期導(dǎo)向地做好本分工作、避免因超時或犯錯而受罰， 進而保全自己眼前的利益。兩難之下， 零工工作者將走向何方？

生命史理論表明， 個體的抉擇根植于工作與生活環(huán)境中（Stolarski et al.， 2015）， 為時間困境的走向提供了啟示。本研究推論， 對于受算法控制的零工工作者而言， 時間困境最后難免陷入短期導(dǎo)向的陷阱（Platt， 1973）。具體而言， 感知算法控制具有不確定性和不穩(wěn)定性（M?hlmann et al.， 2021）。依據(jù)生命史理論， 環(huán)境資源的不穩(wěn)定性和未來事件的不確定性會導(dǎo)致個體產(chǎn)生短期導(dǎo)向的抉擇（MacArthur amp; Wilson， 2001; Rushton， 1985）。據(jù)此推論， 一方面， 零工工作者遭受角色限制的可能性更大， 比如角色寬度（role breadth） （McAllister et al.， 2007）更窄; 另一方面， 其長期導(dǎo)向的主動服務(wù)行為可能會顯著減少。然而， 生命史理論與時間困境目前仍較少延伸到零工工作領(lǐng)域， 且缺少理論解釋和實證檢驗。鑒于主動服務(wù)行為對個人和服務(wù)組織成功的重要性， 我們不禁思考如何破局？

時間心理學表明， 身處時間困境的人有可能從主觀時間維度找到突破口（Stolarski et al.， 2015）。職業(yè)未來時間觀（occupational future time perspective， 簡稱OFTP）是對人類行為影響最大、與人類職業(yè)行為最為密切的主觀時間之一（Zacher amp; Frese， 2009）。第一， OFTP作為一種在職業(yè)情景下無意識地構(gòu)建未來的抽象認知過程， 將強有力促使工作者超越“即時的空間” （Zimbardo amp; Boyd， 2007）。生命史理論認為， 盡管個體抉擇受到不穩(wěn)定性與不確定性環(huán)境的影響， 但也存在明顯的個體差異（Luo et"al.， 2023）。那么， OFTP水平高的個體由于高度關(guān)注未來與機會， 樂觀地致力于長期的目標、計劃和選擇（Zacher， 2013）， 使自己遠離和削弱不確定與不穩(wěn)定工作環(huán)境的影響， 可能會表現(xiàn)出更多的主動服務(wù)行為。第二， 從實踐層面來說， OFTP超越作用的發(fā)揮必須建立在特定情境下（Apostolidis et al.， 2006）。那么， 不同零工行業(yè)類型的差異可能會對OFTP的調(diào)節(jié)作用產(chǎn)生影響。也就是說， OFTP有可能幫助零工工作者跳脫算法控制的桎梏， 在時間困境的分岔路口“掉頭轉(zhuǎn)左”; 并且OFTP的力量是可以被干預(yù)的， 這為我們提供了實踐抓手。這可能挑戰(zhàn)過去關(guān)于算法控制消極效應(yīng)的傳統(tǒng)觀念（Wu et"al.， 2019）。

為此， 本文基于生命史理論， 探索算法控制對角色寬度及后續(xù)主動服務(wù)行為的影響、OFTP的調(diào)節(jié)作用， 以及零工行業(yè)類型對OFTP調(diào)節(jié)的調(diào)節(jié)作用（見圖1）。本文進行了田野問卷調(diào)查和實驗室研究。預(yù)期貢獻在于：第一， 創(chuàng)新性地引入生命史理論， 揭示零工工作者面臨的更為實際的時間困境問題， 由此洞察算法控制如何把工人推向短期導(dǎo)向， 即算法控制對角色寬度、主動服務(wù)行為的限制。第二， 通過探討OFTP對時間困境的權(quán)變影響， 以及影響OFTP調(diào)節(jié)作用的情境， 為解釋主觀時間框架幫助跳脫“即時的空間”提供啟示。第三， 不僅在微觀的人類心理變化層面再次驗證了生命史理論的適用性， 而且把生命史理論的微觀研究情境拓展到了算法技術(shù)與零工工作這種最新的技術(shù)環(huán)境， 為生命史理論加入到前沿的算法技術(shù)理論研究提供了機會（Buss， 2015）。

1.1""生命史理論與時間困境

生命史理論迄今主要用于理解宏觀層面的物種進化、中觀層面的組織戰(zhàn)略實施， 以及微觀層面的人類心理變化。第一， 宏觀的物種進化層面。生命史理論最早是指生活在資源不穩(wěn)定和未來事件不確定的自然環(huán)境中的物種， 將傾向于進化出快速繁殖和后代投資相對較低的繁殖特征， 而生活在穩(wěn)定和未來相對確定的環(huán)境中的物種更傾向于降低繁殖率和提高對自己身體和近親等的長期投資（MacArthur amp; Wilson， 2001）。先前研究側(cè)重環(huán)境變化與物種典型發(fā)育和生態(tài)進化（Otto et al.， 2021）等宏觀話題。第二， 中觀的組織戰(zhàn)略層面。作為理論適用情境的創(chuàng)新， 部分學者關(guān)注了中觀層面下的組織在外部環(huán)境沖擊下的應(yīng)對機制。例如， Huang等人（2021）借鑒生命史理論， 發(fā)現(xiàn)了旅游企業(yè)在急性環(huán)境沖擊時用以適應(yīng)新常態(tài)的戰(zhàn)略變化機制。第三， 微觀的人類心理變化層面。Rushton （1985）提出了生命史理論也可以用于理解微觀的人類心理和行為的個體差異。在相對不太確定的環(huán)境中的個體會大多持有短期導(dǎo)向， 更關(guān)注當下利益， 從而表現(xiàn)出更冒險、更面向當下的行為策略（Chisholm， 1999）; 而在環(huán)境相對確定時， 個體更多持有長期導(dǎo)向， 更關(guān)注未來利益， 從而表現(xiàn)出更面向未來的行為策略（Wilson amp; Daly， 1997）。此后， 越來越多學者在微觀的人類心理變化層面發(fā)展了生命史理論， 并在多種情境中驗證了生命史理論的適用性。例如， Li和Cao （2023）在公共衛(wèi)生事件情境中發(fā)現(xiàn)個體在Covid-19期間會表現(xiàn)出更多的沖動攻擊、冒險尋求和機會主義行為等。羅一君等人（2020）認為童年生活環(huán)境不可預(yù)測性會對個體的暴飲暴食產(chǎn)生影響。

最后， 近年來生命史理論已經(jīng)開始先鋒性地應(yīng)用于組織情境（Sirola， 2023， 2024）。例如， Sirola （2023）發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟低迷時期， 未來更難預(yù)測且不太確定， 那些具有貧窮童年背景的員工會減少組織公民行為。Hu等人（2022）發(fā)現(xiàn)處于比較混亂和惡劣的環(huán)境中的人更有可能減少對未來的職業(yè)探索和目標堅持等。學者呼吁， 通過關(guān)注其他情境來更新生命史理論的應(yīng)用情境是必要的（Huang et al.， 2021）。生命史理論是一個可推廣到不同人類群體的框架（Stulp amp; Sear， 2019）。然而， 在微觀的人類心理變化層面， 尤其在組織情境方面， 生命史理論目前尚缺乏對最新技術(shù)環(huán)境下的零工工作情境的解讀。

在拓展生命史理論到零工工作這一情境時， 我們從核心構(gòu)念與關(guān)系的一致性（Smith amp; Hitt， 2006）、時間尺度的可遷移性（即， 是否屬于原理論的時間邊界內(nèi)） （Busse et al.， 2017）、所處情境的影響程度相似性（即， 該理論在新情境中應(yīng)用的合理性和實用性） （Sussman， 2001）來判斷可行性。第一， 生命史理論的核心構(gòu)念與關(guān)系與本研究的零工工作情境中的核心構(gòu)念與關(guān)系具有一致性。生命史理論的核心構(gòu)念是外部環(huán)境的不確定性與不穩(wěn)定性， 以及個體在長期導(dǎo)向或短期導(dǎo)向之間的傾向與抉擇， 核心關(guān)系是強調(diào)環(huán)境不確定性與不穩(wěn)定性如何導(dǎo)致個體短期導(dǎo)向的心理和行為策略（Hu et al.， 2022; Li amp; Cao， 2023）。而在零工工作情境中， 算法控制同樣具有不確定與不穩(wěn)定性特征（Heiland， 2022）。在這種情況下， 零工工作者更傾向于符合自身短期導(dǎo)向的角色內(nèi)容（如， 順利完成目前的訂單、取得即時性收入、減少差錯、避免受罰等等）， 不再把主動服務(wù)行為等一系列額外的、長遠的組織公民行為視為自身的角色內(nèi)容。第二， 本研究探討的零工工作情境的時間尺度在過去研究的時間尺度之內(nèi)。盡管生命史理論起源于宏觀層面的物種進化， 探討的是長期時間尺度的情境， 但是經(jīng)過學者們的創(chuàng)新性探索， 生命史理論在應(yīng)用于中觀層面的組織戰(zhàn)略實施以及微觀層面的人類心理變化的研究中時， 關(guān)注焦點已經(jīng)變成短期時間尺度內(nèi)的環(huán)境對組織或個人的影響。例如， Huang等人（2021）基于生命史理論探討旅行社業(yè)務(wù)面臨公共衛(wèi)生危機下的權(quán)衡和選擇策略， 研究時間尺度為6～8個月。Li和Cao （2023）基于生命史理論探討公共衛(wèi)生危機下的封閉措施對居民的短期導(dǎo)向抉擇和精神病態(tài)特征的影響， 研究時間尺度為不到3個月。此外， 更是有學者在基于生命史理論研究組織行為的時候， 認為個體只需接觸帶有不確定與不穩(wěn)定性環(huán)境暗示的材料刺激， 就會呈現(xiàn)出短期抉擇的傾向和行為，

這更是拓展了該理論適用的時間尺度（Sirola， 2023; Tan et al.， 2022）。根據(jù)統(tǒng)計， 本研究的研究對象零工工作者在平臺的工作年限平均值為3年左右（來自研究1田野調(diào)查的數(shù)據(jù)）， 所以生命史理論應(yīng)用到零工工作這一情境時， 并未超出原有理論的邊界。第三， 零工工作情境作為一個組織情境， 是深刻影響人類認知與行為的重要情境（Tasselli et al.， 2018）。生命史理論認為， 個體權(quán)衡的形成遠遠不止于青春期， 個體的抉擇在某種程度上是開放的， 可以持續(xù)修改（Del Giudice amp; Belsky， 2011）。Hudson等人（2012）指出， 有鑒于人們每天將極高比例的時間分配給他們的事業(yè)， 工作場所自然地成為了一個值得探索的領(lǐng)域， 可以在其中探索人們對角色的承諾和投入過程。因此， 生命史理論在組織情境中應(yīng)用兼具合理性和實用性。因此， 生命史理論有利于合理地揭示零工工作者在時間困境中為什么最終會陷入短期導(dǎo)向的陷阱。

1.2""感知算法控制、角色寬度與主動服務(wù)行為之間的關(guān)系

算法控制通過不確定、不穩(wěn)定的工作環(huán)境（Heiland， 2022）將零工工作者角色限制在短期時間框架內(nèi)， 并進一步帶來消極的工作者響應(yīng)。角色寬度指的是一個人是否將與特定類型的組織公民行為相關(guān)的行為視為其工作的一部分（McAllister et"al.， 2007; Morrison， 1994）。當某一特定組織公民行為類別被視為角色內(nèi)行為而非角色外行為時， 角色寬度會更大（Morrison， 1994）。研究表明， 主動性包括主動性狀態(tài)（即對主動性的態(tài)度或動機）和主動性行為（即主動執(zhí)行的行為或互動表現(xiàn)）兩個元素。人們對角色寬度的理解屬于主動性狀態(tài)之一， 而主動性狀態(tài)會激發(fā)主動性行為（Harris amp; Kirkman， 2016）， 即人們實際履行寬泛角色內(nèi)容和積極主動的工作行為的可能性應(yīng)該更高（Parker et al.， 2006）。作為員工主動性行為在服務(wù)領(lǐng)域中的特殊表現(xiàn)形式（Raub amp; Liao， 2012）， 主動服務(wù)行為也是組織公民行為之一（Rank et al.， 2007）。當角色寬度越大時， 零工工作者就越容易把組織公民行為視為角色內(nèi)容的一部分， 也就越容易產(chǎn)生一系列超出正式工作要求以外的行為（Coyle-Shapiro et al.， 2004; Katz amp; Kahn， 1978）。值得注意的是， 組織公民行為看似面向組織， 而主動服務(wù)行為面向顧客， 但在零工工作這種工作組織虛擬化、強調(diào)顧客導(dǎo)向的情境下， 兩者最終都回歸到顧客利益的實現(xiàn)。例如， 部分快遞員工在快遞站點內(nèi)的組織公民行為包括改變快遞站的收發(fā)方式以提高效率、想辦法消除不必要的流程等等， 這也是在主動提高顧客的便利性。綜上， 零工工作者的角色寬度與主動服務(wù)行為相關(guān)。

時間困境強調(diào)個體行為內(nèi)在的時間權(quán)衡（Joireman et al.， 2006）。作為組織公民行為的一種， 主動服務(wù)行為是指員工表現(xiàn)出的超出組織標準化行為規(guī)范的、自發(fā)的、長遠取向的和持久的服務(wù)行為（Rank et al.， 2007）， 和零工工作者自身的短期利益沖突。研究表明， 組織公民行為在實施過程中面臨著時間困境， 即員工短期的個人利益與組織長期的集體利益相沖突（Van Lange et al.， 2013）。也就是說， 從事組織公民行為對個人來說是一種短期成本， 但對個人和組織都有長期利益（Balliet amp; Ferris， 2013; Van Lange et al.， 2013）。因此， 角色寬度與主動服務(wù)行為二者的大小均代表了零工對不同時間導(dǎo)向的權(quán)衡。

角色寬度取決于特定的情境刺激（Bergeron et"al.， 2014）。算法控制讓零工工作者經(jīng)歷持續(xù)的不確定性和不穩(wěn)定性（M?hlmann et al.， 2021）。比如， 在一項調(diào)查中， 63%的德國平臺食品快遞員經(jīng)常感到受技術(shù)擺布， 無法預(yù)測和理解算法的決策， 這產(chǎn)生了不確定和不穩(wěn)定的感覺（Heiland， 2022）。Waldkirch等人（2021）認為包括Upwork在內(nèi)的平臺采用算法作為隱形的管理者， 讓客戶提供對工人不可見、但對算法可見的反饋， 會增加了不穩(wěn)定性。根據(jù)生命史理論， 經(jīng)歷過不穩(wěn)定與不確定環(huán)境的人更傾向于表現(xiàn)出短期導(dǎo)向（Stolarski et al.， 2015）。因此， 受算法控制影響， 處于時間困境中的零工工作者會更傾向于關(guān)注短期導(dǎo)向的工作角色內(nèi)容， 而摒除長期導(dǎo)向的角色內(nèi)容。即， 零工工作者感知算法控制會收窄其角色寬度， 進而減少其主動服務(wù)行為。綜上所述， 本研究提出以下假設(shè)。

H1：零工工作者感知算法控制與角色寬度之間存在負向關(guān)系。

H2：零工工作者感知算法控制通過角色寬度對其主動服務(wù)行為產(chǎn)生負向關(guān)系。

1.3""職業(yè)未來時間觀（OFTP）的超越作用

不穩(wěn)定與不確定是零工工作的特性之一， 在短時間內(nèi)難以被充分解決。因此， 根據(jù)生命史理論的邏輯， 除了改變算法控制的缺陷以外， 破解時間困境的關(guān)鍵可能在于促使零工工作者構(gòu)建未來的抽象認知過程更加深層、流暢和有力（Zimbardo， 2004）， 也就是構(gòu)建一個更加穩(wěn)定與確定的“抽象未來” （Kooij et al.， 2018）。

OFTP是一種普遍的、強大的主觀時間視角（Strathman et al.， 1994）， 定義為員工對其職業(yè)前途的看法， 包括對自身未來職業(yè)生涯中剩余時間和發(fā)展機會的看法（Zacher amp; Frese， 2011; Zacher amp; Rudolph， 2019）。研究表明， OFTP能提升零工工作者對未來的認知信念和期望以及當前工作對未來有價值的感知效用（de Volder amp; Lens， 1982; Zimbardo， 2004）。一方面， 生命史理論作為“情景化理論” （Whetten， 2009）， 其成立會受到各種個體差異的影響（Del Giudice amp; Belsky， 2011; Luo et al.， 2023） 。比如， 遺傳差異（Figueredo et al.， 2006）、性別差異（Del Giudice， 2009; Del Giudice amp; Belsky， 2011）、年齡差異（Harpur amp; Hare， 2024）、國家差異（Jonason et al.， 2020）等等。例如， 當環(huán)境相對穩(wěn)定和確定時， 雌性會選擇長期導(dǎo)向抉擇（如減少交配）， 但這種情況不一定在雄性個體上出現(xiàn)（Del Giudice， 2009）。作為一種超越即時空間的主觀時間因素， 個體的OFTP水平差異是一種高于過去文獻中分析層次的解釋因素， 有很大可能成為生命史理論的一個潛在的邊界。另一方面， 根據(jù)生命史理論， 環(huán)境的不確定性與不穩(wěn)定性是導(dǎo)致個體短視的關(guān)鍵， 而未來時間觀恰好可以為個體提供確定、穩(wěn)定和清晰的未來圖景， 讓個體迅速適應(yīng)當下， 提高面對困難的韌性（Stolarski et al.， 2015）。研究表明， 未來時間觀可以使個體主觀地與不確定的環(huán)境保持距離（Yang et al.， 2021）， 降低負面事件的情感強度和效價（Williams et al.， 2014）。

因此， 高水平OFTP的零工工作者并不會太過受制于生命史理論下所謂的不穩(wěn)定和不確定的算法控制， 相反， 他們會通過建立預(yù)期、設(shè)定目標、提前計劃等構(gòu)建出未來場景（Husman et al.， 2015; Janeiro， 2010）。當積極、清晰、完整的“抽象未來”融入工作中時， 這種主觀上的確定性和穩(wěn)定性一定程度上可以遠離和削弱算法控制客觀上的不確定和不穩(wěn)定性（Williams et al.， 2014; Yang et al.， 2021）。此外， OFTP不僅讓個體對未來更確定， 而且會讓個體產(chǎn)生更關(guān)注事件的積極方面而忽略消極方面的傾向（Szczesniak amp; Timoszyk-Tomczak， 2018）。因此， 高水平的OFTP可以削弱算法控制對角色寬度的負面影響。

反之， OFTP水平較低的零工工作者缺乏強有力的認知框架來展現(xiàn)“更廣闊的圖景”， 更關(guān)注當下（Carstensen， 2006）。研究表明， 低水平的未來時間觀與強調(diào)生活中不愉快或痛苦的傾向有關(guān)（Szczesniak amp; Timoszyk-Tomczak， 2018）， 個體會缺乏意愿去克服不確定性相關(guān)的負面反應(yīng)（Przepiorka amp; Sobol-Kwapinska， 2021）。因此， 低水平OFTP的零工工作者不僅會主觀上構(gòu)建消極的未來， 不利于遠離和削弱客觀上的不確定和不穩(wěn)定性， 而且也更容易潛在地強調(diào)算法控制的不穩(wěn)定與不確定性， 為此其角色寬度會進一步被收窄。為此， 本文提出：

H3：OFTP調(diào)節(jié)了零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系， 這種負向關(guān)系在OFTP水平較低時更強， 在OFTP水平較高時更弱。

1.4""職業(yè)未來時間觀（OFTP）對算法控制、角色寬度以及主動服務(wù)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

緊接上文推導(dǎo)， 根據(jù)生命史理論， 高水平OFTP的零工工作者擁有更確定和穩(wěn)定的未來圖景， 此時算法控制所帶來的不確定性和不穩(wěn)定性工作環(huán)境難以妨礙零工工作者把長期導(dǎo)向內(nèi)容納入角色定義中， 即削弱了算法控制對角色寬度的消極影響。根據(jù)上文推導(dǎo)可知， 角色寬度的增加意味著個體更容易產(chǎn)生主動服務(wù)行為（Coyle-Shapiro et al.， 2004）。因此， 高水平的OFTP會削弱算法控制通過角色寬度對主動服務(wù)行為間接產(chǎn)生的消極效應(yīng)。

相反， 低水平OFTP的零工工作者會缺乏建立穩(wěn)定與確定的“抽象未來” （Kooij et al.， 2018）"的能力， 且其對職業(yè)的防御導(dǎo)向（Zacher amp; Frese， 2011）會讓他們更謹慎行動以規(guī)避可能的懲罰， 這種對未來封閉和保守的心態(tài)會使他們更容易聚焦于算法控制的不確定與不穩(wěn)定性環(huán)境?；谏防碚摽芍?， 此時算法控制的不穩(wěn)定與不確定性會更容易迫使他們關(guān)注當前的短期利益， 這表現(xiàn)為縮減角色寬度并減少主動服務(wù)行為?；诖?， 本文提出：

H4：零工工作者感知算法控制通過角色寬度對主動服務(wù)行為的間接影響受OFTP的調(diào)節(jié)。當OFTP較低時， 間接影響較強。

1.5""零工行業(yè)類型對職業(yè)未來時間觀（OFTP）的調(diào)節(jié)作用

快遞行業(yè)與外賣行業(yè)是非常典型的兩個零工行業(yè)。研究表明， 時間觀是一種“社會情境的時間特征” （Apostolidis et al.， 2006）。因此， OFTP調(diào)節(jié)作用的發(fā)揮很大程度上還可能受到行業(yè)類型的調(diào)節(jié)。如前文所述， OFTP調(diào)節(jié)了算法控制通過角色寬度對主動服務(wù)行為的關(guān)系， 在此基礎(chǔ)上， 本文提出零工工作者所處零工行業(yè)類型（外賣行業(yè) vs. 快遞行業(yè)）會進一步調(diào)節(jié)OFTP對感知算法控制到主動服務(wù)行為中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

第一， 零工行業(yè)類型的差異意味著工人權(quán)益保障的差異（Galan amp; Zu?iga-Vicente， 2022; Huang et"al.， 2020; Watson et al.， 2021）。零工工作者的勞動權(quán)益保護包括勞動安全保障、社會保障福利、薪酬保障三個方面（Du et al.， 2018）。具體而言， 處于外賣行業(yè)的零工工作者的權(quán)益保障情況并不樂觀。首先， 在勞動安全保障方面， 處于外賣行業(yè)的零工工作者由于時間緊迫而產(chǎn)生了嚴重的交通風險（Fan et al.， 2022）。相關(guān)學者認為， 處于外賣行業(yè)的零工工作者比其他行業(yè)的工人更容易發(fā)生事故， 其勞動安全缺乏足夠的保障（Du et al.， 2018）。其次， 在社會保障福利方面， 處于外賣行業(yè)的零工工作者的社會保障和社會福利問題的解決仍處于起步階段（Du et al.， 2018）， 由于勞動關(guān)系認定的復(fù)雜性（比如“眾包模式”在外賣行業(yè)中比在快遞行業(yè)中更為普遍）， 很多外賣行業(yè)的零工工作者仍游離在社會保障福利之外。最后， 在薪酬保障方面， 其與工資的可獲得性有關(guān)（Du et al.， 2018）。處于外賣行業(yè)的零工工作者大部分沒有底薪， 靠自身選擇工作時間獲取收入， 而且收入取決于算法分配與自主搶單， 所以工資的可獲得性較差。

反之， 處于快遞行業(yè)的零工工作者的權(quán)益保障情況會相對樂觀。在勞動安全保障方面， 快遞行業(yè)按片區(qū)統(tǒng)一分配訂單， 工作時間和工作流程相對固定， 派送時間較充裕， 工作安全風險相對較低。此外， 雖然在社會保障福利方面， 快遞行業(yè)與外賣行業(yè)的問題如出一轍， 勞動關(guān)系認定模糊、社會保障體系不健全，"但是快遞行業(yè)在薪酬保障方面會比較有優(yōu)勢。處于快遞行業(yè)的零工工作者大部分有底薪以及站點加成， 這提高了工資的可獲得性。

第二， 不同零工行業(yè)類型的職業(yè)培訓也有差異。職業(yè)培訓是指組織履行相關(guān)經(jīng)濟或社會義務(wù)， 提供幫助員工追求和實現(xiàn)職業(yè)目標的資源（Baruch amp; Rousseau， 2019）。在面臨工作的復(fù)雜情況時， 需要組織提供職業(yè)培訓以幫助員工解決問題。具體而言， 外賣行業(yè)給予零工工作者的職業(yè)培訓會更缺乏， 主要針對接收驗視、配送、質(zhì)量管理、異常管理、客戶服務(wù)與開發(fā)等工作內(nèi)容， 往往只包括了掌握

輕便交通工具、手機和平臺軟件等相對簡單的工具（Luthfia et al.， 2021）。但事實上， 處于外賣行業(yè)的零工工作者目前面臨著培訓周期短、培訓質(zhì)量低等問題， 這使得他們難以有效應(yīng)對大部分工作場景， 進而產(chǎn)生了一系列服務(wù)問題， 為此， 希望接受更多的素養(yǎng)培訓和技能教學來應(yīng)對源源不斷的服務(wù)問題， 已經(jīng)成為了外賣行業(yè)零工工作者的主要訴求之一。

反之， 快遞行業(yè)給予零工工作者的職業(yè)培訓會更多， 針對了快件攬收、派送、客戶信息收集、關(guān)系維護及業(yè)務(wù)推廣， 以及快件及總包的接收、卸載、分撥、集包、裝載、發(fā)運等多個環(huán)節(jié)。為此， 快遞公司需要嚴格確保快遞工人掌握包括較大容量的交通工具、手機、條碼掃描器、GPS設(shè)備等在內(nèi)的工具， 還會讓快遞工人對倉儲物流系統(tǒng)有一定的了解（Cheng et al.， 2017）。綜上， 平臺會更注重給予快遞行業(yè)的零工工作者比較系統(tǒng)和充足的培訓（Wong et al.， 2021）。

OFTP發(fā)揮超越作用時具有定向性， 人們的注意力資源是有限的， 所以人們需要經(jīng)歷一個將注意力資源從現(xiàn)在轉(zhuǎn)移到未來的心理過程（Addis et al.， 2007; Okuda et al.， 2003）， 才有注意力解讀那些已經(jīng)基于OFTP構(gòu)建好的未來圖景。當OFTP在算法控制的負向間接影響中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用時， 最終分配在OFTP構(gòu)建的未來圖景上的注意力多少可能決定了OFTP調(diào)節(jié)作用的大小。具體而言， 快遞行業(yè)具有相對充足的勞動權(quán)益保護、職業(yè)培訓， 所以零工工作者可以相對較少地為勞動安全、社會福利、薪酬等現(xiàn)實問題擔憂， 也會對現(xiàn)實工作中的復(fù)雜情況更加游刃有余。因此， 零工工作者集中在現(xiàn)實中的一部分注意力可以被解放出來， 所以有更充足的注意力資源去關(guān)注OFTP已經(jīng)構(gòu)建好的未來圖景。此時， OFTP水平的高低就產(chǎn)生了較大的影響力， 進而顯著調(diào)節(jié)了算法控制通過角色寬度對主動服務(wù)行為產(chǎn)生的負面影響。

反之， 外賣行業(yè)具有較匱乏的勞動權(quán)益保護和職業(yè)培訓， 因此零工工作者需要為了現(xiàn)實保障問題擔憂， 加上職業(yè)培訓的匱乏使得他們難以有效應(yīng)對大部分工作場景， 所以非常容易出現(xiàn)外賣騎手、商家、顧客、其他外賣騎手之間的現(xiàn)實沖突。這種頻繁剝奪工人注意力資源的行業(yè)， 使得工人們?nèi)狈ψ銐虻淖⒁饬θリP(guān)注OFTP傳遞的未來圖景。此時， 無論OFTP是高或低， 工人們也缺乏相應(yīng)的“時間注意”。就算零工工作者認為自己未來有時間或機會， 也只能擱置關(guān)于未來的想法。此時， OFTP的高或低就難以有顯著差異的影響， 其對于感知算法控制到主動服務(wù)行為中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用不再顯著。

因此， 本文提出：

H5：零工行業(yè)類型（外賣行業(yè)vs. 快遞行業(yè)）會調(diào)節(jié)OFTP對感知算法控制到主動服務(wù)行為中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。也即在快遞行業(yè)下， 隨著OFTP提高， 感知算法控制對主動服務(wù)行為的負向中介效應(yīng)逐漸被削弱。在外賣行業(yè)下， OFTP對感知算法控制到主動服務(wù)行為中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)不存在。

2 "研究1：來自田野調(diào)查的證據(jù)

2.1""樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本研究調(diào)查對象為華南地區(qū)某大型零工工作者人力資源服務(wù)企業(yè)， 其零工工作者分散就職于快遞企業(yè)（如順豐、京東、圓通、中通等）和外賣企業(yè)或即時配送企業(yè)（如美團、餓了么、樸樸等）， 囊括了主要的快遞和外賣企業(yè)。通過與企業(yè)負責人溝通， 并以匿名身份進入零工工作者閑聊群得知， 各平臺在快遞員或外賣員工作過程中均使用算法控制， 因而這些員工的工作模式契合研究主題。首先， 以快遞員為例， 快遞員在日常工作中需要根據(jù)算法提供的貨物信息和任務(wù)時間完成包裹分揀、包裹上架和包裹派送等相關(guān)工作。其次， 工作過程中， 算法通過智能終端持續(xù)收集快遞員地理信息、任務(wù)時間、工作進度等相關(guān)數(shù)據(jù)。最后， 根據(jù)收集的數(shù)據(jù)， 算法將對快遞員的績效進行評估考核。此外， 零工的角色寬度、主動服務(wù)行為雖然沒有直接納入算法評價范圍內(nèi)， 但也在一定程度上通過提高顧客滿意度， 間接影響了零工工作者的評分及平臺的顧客聲譽。典型的例子是外賣員通常需要按照顧客要求采取平臺規(guī)定和算法要求之外的行為以確保評分， 例如將食物和包裹放到指定位置， 或順便幫顧客帶香煙， 或與顧客溝通路上堵車的行為等等。

通過該企業(yè)的人力資源部門負責人， 采用隨機抽樣方式派送問卷。在詳細解釋了調(diào)查目的、要求及流程， 并經(jīng)過負責人的同意后， 本研究委托其向員工派發(fā)問卷。同時員工也被明確告知該調(diào)查只用于學術(shù)目的， 不做任何商業(yè)用途， 并且不會泄露個人信息。本研究分兩階段收集數(shù)據(jù)， 兩階段間隔為一周。第一階段收集數(shù)據(jù)包括感知算法控制、OFTP、零工行業(yè)類型以及其他控制變量數(shù)據(jù)， 共收集問卷676份。第二階段收集數(shù)據(jù)包括主動服務(wù)行為和角色寬度數(shù)據(jù)， 共回收問卷556份。剔除連續(xù)多個條目填寫規(guī)律明顯的問卷34份后， 得到有效問卷522份。

人口統(tǒng)計學變量顯示， 樣本中男性409人， 占78.35%，"女性113人， 占21.65%;"年齡方面， 樣本中20歲及以下占14.75%， 21～25歲占25.29%， 26～"30歲占35.25%， 31～35歲占18.39%， 36歲及以上占6.31%; 受教育程度方面， 小學及以下占42.34%， 初中占49.81%， 高中占5.94%， ?？萍耙陨险?.92%;"個人職業(yè)類型方面， 樣本中89.27%為全職， 10.73%為兼職; 家庭戶籍類型方面， 樣本中66.28%為農(nóng)村戶籍， 33.72%為城市戶籍; 零工行業(yè)類型方面， 樣本中80.08%為快遞企業(yè)， 19.92%為外賣企業(yè)。以上人口統(tǒng)計學變量情況與我國快遞行業(yè)情況以及外賣行業(yè)情況大致吻合， 樣本抽樣具有代表性。

2.2 "變量測量

本研究使用SPSS 24.0和MPLUS 8.3進行數(shù)據(jù)分析。在選擇量表時， 本研究首先考慮國內(nèi)外高水平期刊已公開發(fā)表且具有良好信度和效度的量表。外文量表按照嚴格的雙向互譯流程進行翻譯。在正式收集數(shù)據(jù)前， 本研究邀請了3位企業(yè)管理人員以及20位零工工作者填寫問卷， 并根據(jù)反饋對問卷進行調(diào)整， 確保被試能準確理解問卷內(nèi)容。本研究所涉及的變量包括感知算法控制、OFTP、零工行業(yè)類型、主動服務(wù)行為和角色寬度等， 所有量表均采用Likert 7點量表， 1～7分別表示從“完全不符合”到“完全符合”。

（1）感知算法控制""采用裴嘉良等人（2021）的量表對感知算法控制進行測量。該量表包含規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評估以及行為約束三個維度， 共11個條目。由于在絕大多數(shù)被調(diào)研企業(yè)中算法只被用于評估員工是否完成工作， 而只有少數(shù)被調(diào)研企業(yè)將算法應(yīng)用于評估員工的工作完成質(zhì)量。因此， 結(jié)合本研究樣本的實際情況， 刪除“算法自動地評估我的工作完成質(zhì)量”， 剩余10個條目。一致性系數(shù)為0.84。該感知算法控制量表實際上包含了與算法控制的不確定與不穩(wěn)定性、乃至零工工作者從零工工作中感受到的不確定與不穩(wěn)定性等等相關(guān)的信息， 變量測量的選取具有一定合理性， 可以較好地回應(yīng)研究問題（詳見網(wǎng)絡(luò)版附錄）。

（2）角色寬度""采用McAllister等人（2007）的量表測量員工角色寬度。該量表共包含人際幫助和承擔責任兩個維度， 共15個條目， 示例條目包括“我總是想辦法讓新員工在工作小組中感到受歡迎”、“我經(jīng)常試著采用改進后的流程來完成工作”。一致性系數(shù)為0.87。

（3）主動服務(wù)行為""采用Rank等人（2007）的量表對主動服務(wù)行為進行測量。該量表共包括7個條目， 示例條目包括“我會預(yù)測顧客可能存在的問題或需求， 并主動想出解決方案”。一致性系數(shù)為0.77。

（4） OFTP""采用刪減后的Zacher和Frese （2009）的量表對員工的OFTP進行測量。該量表共包括3個條目， 示例條目包括“在我的職業(yè)生涯中有許多機會等待著我”。一致性系數(shù)為0.70。

（5）零工行業(yè)類型""選取零工行業(yè)類型（外賣行業(yè)vs. 快遞行業(yè)）進一步探究其對OFTP調(diào)節(jié)效應(yīng)的影響。

（6）控制變量 "將員工性別、年齡、學歷、工作年限、家庭戶籍類型和個人職業(yè)類型作為控制變量。

2.3""數(shù)據(jù)分析

2.3.1""信度與效度分析

本文采用量表測量了4個主要變量：感知算法控制、角色寬度、主動服務(wù)行為和OFTP。本研究使用MPLUS 8.3軟件， 通過驗證性因子分析來檢驗測量結(jié)果之間的區(qū)分效度。由于本研究模型較為復(fù)雜，"部分變量條目較多， 為了進一步簡化模型以更好地探究變量間的關(guān)系， 本文對量表中的條目進行了打包處理（Little et al.， 2013）。本研究遵循以下原則進行打包：第一， 只對單一維度內(nèi)的條目進行打包（Little et al.， 2002）; 第二， 打包時優(yōu)先遵循變量原有維度; 第三， 本研究遵循吳艷和溫忠麟（2011）的建議將每一變量打包為3個指標。具體而言， 本研究將條目按照負荷大小進行排序， 用高配低的方法將主動服務(wù)行為打包成3個觀測指標（Rogers amp; Schmitt， 2004）。角色寬度中人際幫助維度的5個條目作為一個觀測指標， 負責行為維度的10個條目采用高配低的方法打包為兩個觀測指標。另外感知算法控制3個維度作為3個觀測指標， OFTP的3個條目未做處理， 直接作為3個觀測指標。完成指標處理后， 再對觀測指標進行驗證性因子分析。由表1可知， 相較于其他3個模型， 四因子模型的擬合效果最好（χ²/df"= 2.62， CFI"= 0.96， TLI"= 0.95， RMSEA"= 0.06， SRMR"= 0.04）， 說明研究模型具有良好的區(qū)分效度。

此外， 本研究中各個量表的內(nèi)部一致性系數(shù)均大于0.7， 表明量表具有良好信度。Harman單因子法結(jié)果顯示， 未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的第一個因子只解釋了總變異的18.33%， 并未超過40%。此外， 根據(jù)Podsakoff等人（2003）的建議， 本研究在四因子模型的基礎(chǔ)上增加被測構(gòu)念構(gòu)成的潛在因子， 構(gòu)建一個五因子模型（χ²/df"= 2.32， CFI"= 0.98， TLI"= 0.96， RMSEA"= 0.05， SRMR"= 0.03）。通過對比潛在因子控制前后的模型， 發(fā)現(xiàn)五因子模型的χ²/df變化量不顯著， 且各項適配指標的變化量均未超過 0.02。這表明問卷并未有嚴重的共同方法偏差。

2.3.2""相關(guān)分析

使用SPSS 24.0軟件， 對本研究中主要變量與控制變量的均值、標準差與相關(guān)關(guān)系進行描述性統(tǒng)計分析， 結(jié)果如表2所示。所有變量的相關(guān)系數(shù)均在合理范圍之內(nèi)， 最大相關(guān)系數(shù)為0.38， 且方差膨脹因子（VIF）最大值為1.39， 初步判斷變量不存在嚴重的共線性問題。由表2可知， 感知算法控制與角色寬度（r = ?0.28， p"lt;"0.001）顯著負相關(guān)， 角色寬度與主動服務(wù)行為顯著正相關(guān)（r"= 0.25， p"lt; 0.001）顯著負相關(guān)。這為研究假設(shè)提供了初步支持。

2.3.3""假設(shè)檢驗

假設(shè)1提出零工工作者感知算法控制與角色寬度之間存在負向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進行層次回歸分析， 結(jié)果如表3的模型2所示。零工工作者感知算法控制對角色寬度具有顯著負向影響（β ="?0.28， p lt; 0.001）。綜上， 假設(shè)1得到支持。

假設(shè)2旨在探討零工工作者感知算法控制與主動服務(wù)行為之間的中介效應(yīng)。為了檢驗這一假設(shè)， 本研究將首先參照溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應(yīng)檢驗流程使用SPSS 24.0軟件檢驗中介效應(yīng)。表3模型2表明感知算法控制對個體角色寬度有顯著負向影響（β = ?0.28， p lt; 0.001）。表3模型4表明角色寬度對主動服務(wù)行為有顯著正向影響（β = 0.44， p"lt;"0.001）。同時， 進一步使用excel進行Sobel檢驗表明中介效應(yīng)顯著（t"= ?5.01， p"lt; 0.001）。因此， 假設(shè)2得到上述中介檢驗方法的支持。

為了進一步檢驗中介效應(yīng)， 本研究繼續(xù)使用PROCESS 4.1插件進行5000次bootstrap抽樣檢驗了中介效應(yīng)的置信區(qū)間。結(jié)果表明， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)為?0.09， 并且95%置信區(qū)間包含零[?0.20， 0.01]。因此， bootstrap法下的假設(shè)2沒有得到支持。

綜合上述兩種結(jié)果， 本研究建議謹慎地認為假

設(shè)2得到了一定程度的支持， 但未來仍需要進一步的研究來支撐。

假設(shè)3提出OFTP調(diào)節(jié)了零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進行層次回歸分析， 結(jié)果如表3的模型3所示。感知算法控制與OFTP的交互項對角色寬度有顯著的正向影響（β"= 0.35， p"lt; 0.001）。同時， 使用PROCESS 4.1插件檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)， 發(fā)現(xiàn)零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系在OFTP水平較低時更強（β"= ?0.80， p"lt; 0.001， 95% CI [?0.96， ?0.65]）， 在OFTP水平較高時更弱（β"= ?0.36， p"lt;"0.001， 95% CI [?0.45， ?0.27]）。此外， 使用MPLUS 8.3檢驗調(diào)節(jié)變量高低水平間調(diào)節(jié)效應(yīng)， 發(fā)現(xiàn)存在顯著差異（效應(yīng)量 = 0.45， p"= 0.011， 95% CI [0.04， 0.71]）。調(diào)節(jié)效應(yīng)簡單斜率估計如圖2所示， 這表明OFTP削弱了零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系。綜上， 假設(shè)3得到支持。

假設(shè)4旨在檢驗有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)， 即零工工作者感知算法控制通過角色寬度對主動服務(wù)行為的間接影響是否受OFTP的調(diào)節(jié)。本研究使用PROCESS 4.1插件檢驗有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)。本研究進行20000次bootstrap抽樣檢驗了在OFTP取均值以及均值加減一個標準差的情況下， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為中介效應(yīng)的95%置信區(qū)間。表4顯示， 當OFTP低時， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)為?0.36， 并且95%置信區(qū)間不包含零[?0.56， ?0.13]， 中介效應(yīng)顯著; 當OFTP高時， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)為?0.16， 并且95%置信區(qū)間不含包零[?0.28， ?0.06]， 中介效應(yīng)顯著。有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗系數(shù)為0.16， 95%置信區(qū)間不包含零[0.004， 0.30]。這表明零工工作者感知算法控制通過角色寬度對主動服務(wù)行為的間接影響受OFTP的調(diào)節(jié)。進一步分析表明， 相較于OFTP低時， OFTP高時感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)提高了0.20， 并且該差異的95%置信區(qū)間不包含零[0.01， 0.38]。這說明相較于OFTP低的情況， 當OFTP高時零工工作者感知算法控制對主動服務(wù)行為的負向間接影響顯著減弱。綜上， 假設(shè)4得到支持。

假設(shè)5旨在檢驗在何種零工行業(yè)類型下， 感知算法控制對于零工工作者主動服務(wù)行為的負向間接影響更容易被OFTP削弱。本研究使用PROCESS4.1插件進行該假設(shè)檢驗。從表5可以看出， 感知算法控制、OFTP和零工行業(yè)類型三項交互系數(shù)顯著（β"= ?1.14， p ="0.001）， 表明3個變量間的聯(lián)合效應(yīng)對角色寬度產(chǎn)生顯著影響。分析零工行業(yè)類型調(diào)節(jié)OFTP的調(diào)節(jié)效應(yīng)可知（見表6）， 在快遞行業(yè)中， 低OFTP時感知算法控制負向影響角色寬度（β"= ?0.83， p lt; 0.001）， 高OFTP時感知算法控制對角色寬度的負向影響被削弱（β = ?0.36， p lt; 0.001）。在外賣行業(yè)中， 低OFTP時感知算法控制對角色寬度的影響不顯著（β = 0.14， p"="0.68）， 高OFTP時感知算法控制對角色寬度的負向影響顯著（β = ?0.84， p"="0.001）。此外， 進一步區(qū)分不同零工行業(yè)的樣本分析OFTP對感知算法控制影響角色寬度的調(diào)節(jié)效應(yīng)可知（見圖3）， 在快遞行業(yè)下， 隨著OFTP提高， 感知算法控制對角色寬度的負面效應(yīng)顯著減弱（β"= ?0.51， p"="0.01）; 在外賣行業(yè)下， 隨著OFTP提高， 感知算法控制對角色寬度的負面效應(yīng)沒有被削弱， 反而被增強， 但這一變化不具有統(tǒng)計學意義（β"= 0.38， p"="0.52）。

進一步檢驗零工行業(yè)類型對被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)（見表7）， 當個體處于快遞行業(yè)且OFTP低時， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)為?0.37， 并且95%置信區(qū)間不包含零[?0.58， ?0.14]， 中介效應(yīng)顯著; 當個體處于快遞行業(yè)且OFTP高時， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)為?0.16， 并且95%置信區(qū)間包不含零[?0.28， ?0.05]， 中介效應(yīng)顯著。進一步分析表明， 當零工工作者處于快遞行業(yè)時， 相較于OFTP低時， OFTP高時感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)提高了0.21， 并且該差異的95%置信區(qū)間不包含零[0.02， 0.40]。當個體處于快遞行業(yè)時， 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗系數(shù)為0.17， 95%置信區(qū)間不包含零[0.01， 0.31]。這意味著在零工工作者處于快遞行業(yè)時， OFTP能夠顯著減弱感知算法控制對主動服務(wù)行為的負向間接影響。

當個體處于外賣行業(yè)且OFTP低時， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)為0.06， 并且95%置信區(qū)間包含零[?0.45， 0.33]， 中介效應(yīng)不顯著; 當個體處于外賣行業(yè)且OFTP高時， 感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)為?0.37， 并且95%置信區(qū)間包含零[?0.61， 0.24]， 中介效應(yīng)不顯著。進一步分析表明， 當零工工作者處于外賣行業(yè)時， 相較于OFTP低時， OFTP高時感知算法控制通過角色寬度影響主動服務(wù)行為的中介效應(yīng)降低了0.43， 并且該差異的95%置信區(qū)間包含零 [?0.82， 0.65]。當個體處于外賣行業(yè)時， 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗系數(shù)為?0.34， 95%置信區(qū)間包含零[?0.64， 0.51]。這意味著在零工工作者處于外賣行業(yè)時， OFTP并不能顯著影響感知算法控制對主動服務(wù)行為的負向間接影響。

綜上， 只有當零工工作者處于快遞行業(yè)時， OFTP能夠顯著減弱感知算法控制對主動服務(wù)行為的負向間接影響。當零工工作者處于外賣行業(yè)時， 則不存在該效應(yīng)。因此， 假設(shè)5得到支持。

2.3.4""額外分析與討論

此外， 表3中的模型4也顯示感知算法控制與主動服務(wù)行為直接效應(yīng)為正且顯著。本研究并不認為這說明算法控制通過更多的確定性導(dǎo)致主動服務(wù)行為增加， 而是表明感知算法控制的影響機制可能不僅限于角色寬度的中介作用， 反而很可能是一個多路徑模型（詳見4.4節(jié)討論）。此外， 本研究數(shù)據(jù)可以進一步解讀。我們進一步檢驗OFTP對于感知算法控制與主動服務(wù)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)（表8），"發(fā)現(xiàn)交互項顯著（β"= 0.52， p"lt; 0.001）。當OFTP取負一個標準差時， 算法控制負向影響主動服務(wù)行為（β"= ?0.42， p"lt; 0.001， 95% CI [?0.60， ?0.24]）。當OFTP取正一個標準差時， 算法控制正向主動服務(wù)行為（β"= 0.25， p"lt; 0.001， 95% CI [0.14， 0.35]）。這說明只有當零工OFTP水平高時， 算法控制才會對主動服務(wù)行為產(chǎn)生正向影響。也即OFTP發(fā)揮了其“超越作用”， 幫助零工破解時間困境。

3 "研究2：來自實驗的證據(jù)

3.1""實驗?zāi)康呐c變量選擇

本實驗旨在通過內(nèi)部效度較高的實驗驗證零工工作者受感知算法控制的影響而在時間困境中的短期抉擇， 以及OFTP幫助零工工作者脫離困境的作用。即， 檢驗零工工作者感知算法控制對角色寬度的負向影響（H1）， 以及OFTP對上述機制的調(diào)節(jié)作用（H3）。變量選擇原因如下：

第一， 由于在時間困境中， 零工工作者需要在長期導(dǎo)向和短期導(dǎo)向之間抉擇， 所以這表現(xiàn)為角色寬度的變化?；谏防碚摚?算法控制可能會導(dǎo)致角色寬度的收窄。為此， 考慮到角色寬度這個變量更能直接反映實驗情境下工人的“傾向”， 而主動服務(wù)行為作為一種“行為”， 其測量在實驗中容易產(chǎn)生霍桑效應(yīng)， 且不利于線上實驗測量， 因此本實驗選擇角色寬度作為因變量， 感知算法控制作為自變量。

第二， 考慮到OFTP意味著個體構(gòu)建未來的抽象認知過程和能力， 可能會導(dǎo)致算法控制和角色寬度之間的關(guān)聯(lián)存在差異， 這是一個幫助零工工作者擺脫算法控制負面效應(yīng)的關(guān)鍵， 所以本實驗選擇OFTP作為調(diào)節(jié)變量。

此外， 過去研究表明感知算法控制可能會影響零工工作者的工作自主性， 從而對其動機與行為造成影響， 在研究時需要加以排除（裴嘉良 等， 2023）。因此， 本實驗還排除了工作自主性作為潛在的混淆因素。

3.2""實驗設(shè)計與被試

本實驗采用單因素組間設(shè)計（感知算法控制組 vs. 控制組）。本實驗從華南地區(qū)的各大零工工作平臺招募了153個被試參與線上實驗， 被試分別來自京東快遞、順豐快遞、美團外賣、宅急送、餓了嗎外賣、樂跑、暢跑、大眾點評等平臺。作者通過企業(yè)的人力資源部門負責人采用隨機抽樣的方式招募被試參加線上實驗。同時員工也被明確告知該調(diào)查只用于學術(shù)目的， 不做任何商業(yè)用途， 并且過程全匿名， 不會泄露他們的個人信息。其中被試28.76%為21～25歲， 69.28%為男性。被試被隨機分配到兩個實驗組中。

3.3""感知算法控制操縱與預(yù)實驗

我們借鑒和改編了Yam等人（2022）的研究設(shè)計與實驗材料， 基于后續(xù)單因素（感知算法控制組vs. 控制組）的實驗設(shè)計， 設(shè)計了關(guān)于或不關(guān)于算法控制的文章頁面， 來操縱感知算法控制。在感知算法控制條件下， 參與者需要閱讀一篇我們在網(wǎng)絡(luò)上收集并略作整理的討論算法控制的文章。這篇文章描述了平臺企業(yè)推出了強大的算法技術(shù)， 以及算法對零工工作者的規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評估、行為約束等大概的控制機制。在純控制條件下， 參與者需要閱讀一篇與算法控制完全無關(guān)的文章（改編自Yam等人（2022）的實驗材料） （詳見網(wǎng)絡(luò)版附錄）。

為了避免正式實驗中放入操縱檢驗題項會影響被試的判斷， 本研究采用獨立的預(yù)實驗的方式去檢驗感知算法控制操縱的有效性。在正式實驗的樣本之外， 我們另外單獨招募了94名零工工作者參與預(yù)實驗， 他們同樣來自京東快遞、順豐快遞、美團外賣、宅急送、餓了嗎外賣、樂跑、暢跑、大眾點評等平臺。在預(yù)實驗中， 這94 名參與者被隨機分成兩組接受上述材料刺激， 一組瀏覽討論算法控制的文章， 另一組瀏覽與算法控制完全無關(guān)的文章。然后， 94 名參與者回答了關(guān)于感知算法控制的問題， 題項同研究1。

結(jié)果表明， 感知算法控制組的感知算法控制得分（M _{感知算法控制組} = 5.60， SD = 0.51）顯著高于控制組的感知算法控制得分（M _控制組 = 5.32， SD = 0.53）， t（92） = 2.65， p = 0.009， 95% CI [0.07， 0.50]， d = 13.80。感知算法控制操縱成功。

3.4""實驗材料與程序

實驗分為三個部分。在第一部分， 首先， 參與者需要完成OFTP的測量。由于在研究1中， 考慮到田野調(diào)查的成本與被試填寫的精力與耐心問題， 采用了簡短量表， 所以在研究2中OFTP的測量采用了Zacher和Frese （2009）的完整量表（1 = 非常不同意， 7 = 非常同意）， 包括“在我的職業(yè)生涯中有許多機會等待著我”、“我的職業(yè)未來對我來說似乎是無限的”等6個題項， 一致性系數(shù)為0.80。

在第二部分， 本實驗將參與者隨機分配到2種實驗條件之一。在感知算法控制條件下， 參與者閱讀了一篇討論算法控制的文章。這篇文章描述了平臺企業(yè)推出了強大的算法技術(shù)， 以及算法對零工工作者的規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評估、行為約束等大概的控制機制。在純控制條件下， 參與者閱讀了一篇與算法控制完全無關(guān)的工作文化文章。上述材料均來自預(yù)實驗， 并經(jīng)過預(yù)實驗檢驗。

在第三部分， 被試回答了關(guān)于角色寬度與人口統(tǒng)計學的問題。角色寬度（一致性系數(shù)為0.94）、人口統(tǒng)計學問題的測量同研究1。最后， 為排除工作自主性作為潛在的混淆因素， 參與者還需要完成工作自主性的測量。工作自主性的測量采用Liu等人（2007）的量表（1 = 非常不同意， 7 = 非常同意）， 包括“在工作中， 我自己決定如何做工作”等3個題項。一致性系數(shù)為0.62。

3.5""數(shù)據(jù)分析

3.5.1""信度與效度分析

本研究使用SPSS 24.0軟件， 通過驗證性因子分析來檢驗測量結(jié)果之間的區(qū)分效度。為了達到樣本量與條目的最佳比例， 本文對量表中的條目進行了打包處理（Little et al.， 2013）。本研究遵循以下原則進行打包：第一， 只對單一維度內(nèi)的條目進行打包（Little et al.， 2002）; 第二， 打包時優(yōu)先遵循變量原有維度。具體而言， 本研究將條目按照負荷大小進行排序， 用高配低的方法打包條目（Rogers amp; Schmitt， 2004）。角色寬度中人際幫助維度的5個條目作為一個觀測指標， 負責行為維度的10個條目采用高配低的方法打包為3個觀測指標。OFTP兩個維度打包為兩個觀測指標。工作自主性的3個條目未做處理， 直接作為3個觀測指標。完成指標處理后， 再對觀測指標進行驗證性因子分析。由表9可知， 相較于其他競爭性模型， 三因子模型的擬合效果最好（χ²/df"= 1.76， CFI = 0.98， TLI = 0.96， RMSEA = 0.07， SRMR = 0.05）， 說明研究模型具有良好的區(qū)分效度。

此外， 除控制變量外， 本研究中各個量表的內(nèi)部一致性系數(shù)均大于0.7， 表明量表具有良好信度。Hamman單因子法結(jié)果顯示未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的第一個因子只解釋了總變異的39.51%， 并未超過40%。此外， 根據(jù)Podsakoff等人（2003）的建議， 本研究在三因子模型的基礎(chǔ)上增加被測構(gòu)念構(gòu)成的潛在因子， 構(gòu)建一個四因子模型（χ²/df = 2.46， CFI = 0.96， TLI"="0.93， RMSEA = 0.10， SRMR = 0.15）。通過對比潛在因子控制前后的模型， 發(fā)現(xiàn)各項適配指標并未改善。這表明問卷并沒有嚴重的共同方法偏差。

3.5.2""相關(guān)分析

使用SPSS 24.0軟件， 對本研究中主要變量與控制變量的均值、標準差與相關(guān)關(guān)系進行描述性統(tǒng)計分析， 結(jié)果如表10所示。所有變量的相關(guān)系數(shù)均在合理范圍之內(nèi)， 最大相關(guān)系數(shù)為0.55， 且方差膨脹因子（VIF）最大值為1.46， 初步判斷變量不存在嚴重的共線性問題。由表10可知， 感知算法控制與角色寬度（r"= ?0.52， p"lt; 0.001）顯著負相關(guān)， 這為研究假設(shè)提供了初步支持。

3.5.3 "假設(shè)檢驗

首先， 需要排除工作自主性作為潛在的混淆因素。參照相關(guān)研究做法， 對感知算法控制組和控制組的工作自主性得分進行獨立樣本t檢驗（Li et al.， 2023; Tonietto amp; Barasch， 2021）。結(jié)果表明， 感知算法控制組和控制組的工作自主性得分沒有顯著差異（M _{感知算法控制組} = 4.44， SD = 0.86 vs. M"_控制組 = 4.45， SD = 1.01）， t（151） = ?0.06， p"= 0.95， 95% CI [?1.36， ?0.79]， d = 0.01。這說明感知算法控制對零工工作者主觀感知到的工作自主性不具有顯著影響， 符合自主性悖論的原則， 可以進行下一步分析。

其次， 本研究將性別、年齡、最高學歷、職業(yè)類型（全職vs.兼職）、戶籍（農(nóng)村vs.城鎮(zhèn)）、工作年限等人口統(tǒng)計學變量和工作自主性作為控制變量， 將OFTP作為調(diào)節(jié)變量， 將感知算法控制（編碼為啞變量， 感知算法控制組"="1， 控制組"="0）作為自變量， 將角色寬度作為因變量， 進行多層線性回歸分析。

假設(shè)1提出零工工作者感知算法控制與角色寬度之間存在負向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進行層次回歸分析， 結(jié)果如表11的模型2所示。零工工作者感知算法控制對角色寬度具有顯著負向影響（β ="?1.11， p lt; 0.001）。此外， 補充進行獨立樣本t檢驗（圖4）， 表明感知算法控制組的角色寬度顯著低于控制組（M _{感知算法控制組} = 3.94， SD = 0.96 vs."M"_控制組 ="5.01， SD = 0.83）， t（151） = ?7.39， p lt; 0.001， 95% CI [?1.36， ?0.79]， d"= 1.20。假設(shè)1得到支持。

假設(shè)3提出OFTP調(diào)節(jié)了零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進行層次回歸分析， 結(jié)果如表11的模型3所示。感知算法控制與OFTP的交互項對角色寬度有顯著的正向影響（β = 0.35， p"="0.016）。同時， 使用PROCESS 4.1插件檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)， 發(fā)現(xiàn)零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系在OFTP水平較低時更強（β"= ?1.37， p"lt;"0.001， 95% CI [?1.71， ?1.03]）， 在OFTP水平較高時更弱（β =?0.77， p"lt; 0.001， 95% CI [?1.12， ?0.43]）。此外， 使用MPLUS 8.3檢驗調(diào)節(jié)變量高低水平間調(diào)節(jié)效應(yīng)， 發(fā)現(xiàn)存在顯著差異（效應(yīng)量 = 0.60， p"= 0.036， 95% CI [0.07， 1.17]）。調(diào)節(jié)效應(yīng)簡單斜率估計如圖5所示， 這表明OFTP削弱了零工工作者感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系。綜上， 假設(shè)3得到支持。

4 "結(jié)論與討論

4.1 "結(jié)論

本研究基于生命史理論， 通過二階段時間滯后的田野問卷調(diào)查與實驗室實驗， 探索了算法控制束縛零工工作者主動服務(wù)行為的內(nèi)在機制和主觀時間邊界。研究表明， 感知算法控制通過減少零工工作者的角色寬度， 進而減少其主動服務(wù)行為。OFTP可以為個體提供確定、穩(wěn)定和清晰的未來圖景， 進而削弱感知算法控制與角色寬度之間的負向關(guān)系， 以及感知算法控制通過角色寬度對主動服務(wù)行為的間接影響。此外， 在快遞行業(yè)下， OFTP對感知算法控制到主動服務(wù)行為中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。在外賣行業(yè)下， OFTP對感知算法控制到主動服務(wù)行為中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)不存在。

4.2""理論貢獻

首先， 本研究基于生命史理論指出了零工工作者自身所面對的更為實際的時間困境， 為算法控制如何限制零工工作者的角色寬度及其主動服務(wù)行

為提供了嶄新理論視角。算法控制為零工工作者制造了表面自主、實際受限的自主性悖論（Shevchuk et"al.， 2019）。目前， 學界主要關(guān)注自主性悖論的表現(xiàn)與影響（Shevchuk et al.， 2019; Shibata， 2019）， 僅有少量研究關(guān)注了自主性悖論的前因， 如算法控制的合法性不足（Wiener et al.， 2023）、算法的嚴格考核體系（Anderson， 2016）等等。然而， 悖論產(chǎn)生的前因仍缺乏足夠的理解和證據(jù)（Bunders amp; De Moor， 2023; Jarzabkowski et al.， 2019; Keller et al.， 2020）。尤其對算法控制不確定與不穩(wěn)定的特征如何使零工工作者在各種時間導(dǎo)向中做出更多短期抉擇、進而導(dǎo)致自主性受限的內(nèi)在機制揭示不足。為此， 本研究通過引入生命史理論和時間困境視角揭示了算法自主性悖論（實際不自主）產(chǎn)生的前因之一， 關(guān)注了不確定與不穩(wěn)定的算法環(huán)境對零工主動服務(wù)行為產(chǎn)生的影響。

此外， 盡管很多研究提到了算法控制下組織環(huán)境的不確定與不穩(wěn)定（Heiland， 2022）， 但過去比較注重闡述這種不確定性與不穩(wěn)定性產(chǎn)生的前因與機理， 鮮有研究探索其在時間困境中導(dǎo)致自主性悖論（實際喪失自主權(quán)）的產(chǎn)生。究其原因之一， 便是忽略了人類和其他物種在面對環(huán)境沖擊時的應(yīng)對行為規(guī)律。為此， 本研究基于生命史理論， 驗證了算法控制會通過限制角色寬度對主動服務(wù)行為帶來消極影響， 即讓零工工人在時間困境中走向了短期導(dǎo)向的道路， 最終導(dǎo)致自主性悖論（實際不自主）的產(chǎn)生。

從算法控制的實踐來看， 零工工作者所面對的時間困境可能是一個更為實際的問題（Paw?owska， 2019）。因為從零工工作者的視角來看， 他們最直觀感受到的是不確定性， 這導(dǎo)致了他們在時間困境中走向短期抉擇， 不敢主動服務(wù)顧客， 這也正是自主性悖論的表現(xiàn)之一。而且從平臺的視角來看， 零工工作者這些短期抉擇可能有利于短期的自身利益而損害了長遠的集體利益， 而主動服務(wù)行為恰恰是平臺的核心競爭力之一（裴嘉良 等， 2023）。雖然算法控制下的時間困境推動了自主性悖論的產(chǎn)生， 且對平臺管理實踐具有十分深遠的影響， 但是過去極少研究涉及。為此， 本研究揭示了零工工作者直觀面臨的時間困境問題， 以及最后做出的有損企業(yè)與顧客利益的短期抉擇。上述結(jié)論與生命史理論的主要原則是一致的（Buss， 2015; Callaghan amp; Tottenham，"2016; Nettle， 2011）， 生命史理論的引入有利于深入理解為何算法控制會導(dǎo)致零工工作者身陷時間困境， 并可能對正在進行的“關(guān)于為什么零工工作者會被算法控制所限制”的研究對話（Caza et al.， 2022; Shevchuk et al.， 2019）產(chǎn)生影響。

其次， 本研究在零工行為研究中較早地探討了OFTP的影響， 驗證了其破解算法控制消極效應(yīng)的作用。以往研究提及了算法控制的陰暗面（Anderson， 2016; Wiener et al.， 2023）， 也提出了自主性悖論， 承認了算法控制可能存在相悖的影響（Shevchuk et al.， 2019）， 但鮮有研究關(guān)注規(guī)避算法控制消極影響的方法。其表現(xiàn)之一， 是以往研究很少明確地把主觀時間及其理論納入研究框架。為此， 本研究探討了主觀時間變量OFTP對算法控制消極效應(yīng)的緩解作用。

OFTP的引入有利于解釋不穩(wěn)定與不確定環(huán)境對個體影響效果的差異性（Caswell， 2007）。以往研究側(cè)重認為生物或個體面對不穩(wěn)定和不確定環(huán)境時， 會傾向于采用短期導(dǎo)向策略（Buss， 2015）。然而， 生命史理論認為， 這種現(xiàn)象也存在明顯的個體差異性。作為一個情景化理論， 生命史理論的作用范圍受到諸多因素的影響（Del Giudice amp; Belsky， 2011; Luo et al.， 2023）， 但目前學界對此仍未有較完備的認知。本研究證實了生命史理論的主觀時間邊界， 即零工工作者可以通過提高OFTP水平， 為個體提供確定、穩(wěn)定和清晰的未來圖景， 用主觀上的確定性和穩(wěn)定性遠離和削弱客觀上的不確定和不穩(wěn)定性（Williams et al.， 2014; Yang et al.， 2021）， 從而削弱了算法控制對主動服務(wù)行為的消極影響。此外， 本研究還驗證了幫助OFTP生效的情境， 表明快遞（相比于外賣）這種零工行業(yè)類型更有利于OFTP超越作用的發(fā)揮。

與上述對應(yīng)的是， 本研究在挖掘生命史理論新的邊界時， OFTP的超越作用并非完全出于理論本身的核心關(guān)系（環(huán)境不穩(wěn)定性與不確定性導(dǎo)致短期抉擇）， 而是從理論的本質(zhì)出發(fā)尋找突破（用主觀上的確定性和穩(wěn)定性遠離和削弱客觀上的不確定和不穩(wěn)定性）。其中的考量是， 生命史理論作為一個適應(yīng)性框架（MacArthur amp; Wilson， 2001）， 具有其局限性。因為人作為一個具有主觀能動性的獨特個體， 不可能一直被動地適應(yīng)環(huán)境， 而是要發(fā)揮主動性去改變一些事情。尤其在人工智能技術(shù)不斷滲透進工作的時候， 人類的位置是受到威脅的， 此時此刻， 再從適應(yīng)性框架去談人的適應(yīng)問題， 只會磨滅人的主體性。同時， 當前學界的成果更多采用人類被動適應(yīng)算法的視角（Braganza et al.， 2021; Cao et al.， 2023）， 忽視了人類在工作場所重大改變下主動求變的能動性和靈活性（Parker amp; Grote， 2022）。為此， 生命史理論亟待找到一個破解難題的出口。Sirola （2023）在生命史理論的討論中曾呼吁道， 外部環(huán)境的威脅對組織公民行為造成損害的現(xiàn)象是不可接受的。有趣的是， Sirola （2023）隨后展望了與本文非常契合的觀點， 即在外部環(huán)境存在威脅的時候， 員工如何解讀這種威脅很大程度上可能受到各種意義構(gòu)建和意義賦予的過程的影響。如需要在充滿不確定與不穩(wěn)定的環(huán)境中推廣員工的組織公民行為， 領(lǐng)導(dǎo)者可能需要利用有效策略來引導(dǎo)員工關(guān)注未來。因此， 我們在生命史理論的核心關(guān)系之外， 發(fā)現(xiàn)了OFTP是關(guān)乎理論作用范圍的重要主觀時間邊界。我們啟發(fā)了零工工作者作為一個具有社會角色的主體， 不用像動植物那樣被動接受自然選擇， 而是可以采取主觀時間舉措來克服不利的算法環(huán)境挑戰(zhàn)。同時， 企業(yè)也可以在合適的零工行業(yè)類型中借鑒經(jīng)驗來幫助零工工作者克服挑戰(zhàn)。

最后， 本研究拓展了生命史理論的研究情境。先前生命史理論的研究聚焦于宏觀層面的物種進化（White amp; Culver， 2012）， 中觀層面的組織戰(zhàn)略實施（Huang et al.， 2021）， 以及微觀層面的人類心理變化（Hu et al.， 2022）等話題。在微觀層面的人類心理變化的文獻中， 現(xiàn)有生命史理論研究主要集中在惡劣經(jīng)濟環(huán)境（如經(jīng)濟衰退）、公共衛(wèi)生事件（如新冠疫情）、“骯臟”生存和工作環(huán)境（如監(jiān)獄犯人、消防員的生活環(huán)境）、糟糕的童年家庭經(jīng)濟情況、童年家庭逆境（如， 家庭的隨機遷入和遷出）等不確定與不穩(wěn)定環(huán)境對個體長期與短期抉擇的影響機制（Hu et al.， 2022; Kwiek amp; Piotrowski， 2020; Sirola， 2023; Tan et al.， 2022; Xu， 2021; Ye et al.， 2021; Yijun et al.， 2020）。然而， 在微觀的人類心理變化層面， 生命史理論目前尚缺乏在最新技術(shù)環(huán)境下的解讀。

學者們呼吁， 通過關(guān)注其他情境來擴展生命史理論是必要的（Huang et al.， 2021）。零工經(jīng)濟作為一種依賴先進智能算法和數(shù)字技術(shù)的新興經(jīng)濟模式， 其中的零工工作被公認為具有更大的波動性、不確定性和不穩(wěn)定性等新特點。因此， 生命史理論的具體內(nèi)涵隨著時代發(fā)展可能發(fā)生了變化， 適用情境可能發(fā)生了拓展， 亟需探討零工工作這個具有當代智能技術(shù)特色的工作情境。近年來， 生命史理論已經(jīng)開始先鋒性地應(yīng)用于組織情境（Sirola， 2023， 2024）， 這為我們在數(shù)字技術(shù)環(huán)境下探討零工工作者行為提供了契機。順應(yīng)這一趨勢， 本研究不僅在微觀的人類心理變化層面再次驗證了生命史理論適用性， 而且把生命史理論的微觀研究情境拓展到了算法技術(shù)與零工工作這種最新的技術(shù)環(huán)境。這為生命史理論加入到前沿的算法技術(shù)理論研究提供了機會（Buss， 2015）， 這也回應(yīng)了相關(guān)理論前沿學者的呼應(yīng)（Sirola， 2024）。

4.3""實踐啟示

第一， 本研究啟示平臺企業(yè)在實施算法控制過程中應(yīng)該弱化其不確定性與不穩(wěn)定性， 啟示政府可關(guān)注合理引導(dǎo)平臺企業(yè)優(yōu)化算法規(guī)則設(shè)置， 進而削弱算法控制帶來的短期抉擇。例如， 基于零工工作者或工會組織的意見調(diào)查， 督促企業(yè)改進平臺訂單分配、工作時間、獎懲等規(guī)則， 對調(diào)度機制、配送時間、配送補貼及申訴免責多個環(huán)節(jié)進行算法規(guī)則優(yōu)化， 積極實行“算法取中”， 合理確定算法的考核標準。

第二， 本研究發(fā)現(xiàn)OFTP是破解算法控制時間困境的關(guān)鍵因素。研究表明， OFTP是可塑的（Kooij et al.， 2018）。因此， 平臺可以通過“職業(yè)顧問”幫助工人構(gòu)建更積極的OFTP， 或者為零工工作者打造體系化的晉升路徑。再如， 平臺可以與工會、學校、培訓機構(gòu)等合作， 為零工工作者提供學歷教育與技能認證。最后， 這也啟示政府關(guān)注零工工作者的職業(yè)發(fā)展性， 對此提供一站式集成的政務(wù)服務(wù)和管理服務(wù)。

第三， 本研究在快遞行業(yè)觀察到了OFTP更能有力地削弱算法控制的消極效應(yīng)。首先， 這表明充足的勞動權(quán)益保障是讓OFTP發(fā)揮其積極作用的關(guān)鍵之一， 啟示各行業(yè)建立起完善的勞動權(quán)益保護是必要的。我們鼓勵各類平臺吸取其他零工行業(yè)類型的優(yōu)秀勞動權(quán)益保護經(jīng)驗。 其次， 不同行業(yè)的職業(yè)培訓等工作特征也會影響OFTP的調(diào)節(jié)作用。以外賣平臺為代表的這類相對缺乏培訓的平臺可以通過增加職業(yè)培訓， 減少零工工作者對當下的過度關(guān)注。

4.4""局限與展望

第一， 本研究關(guān)注的是快遞員與外賣員的情況， 并未就零工工作者在其他領(lǐng)域的情況展開討論。其他行業(yè)背景可能會給本研究的結(jié)論帶來不一樣的影響。此外， 本研究的樣本平均年齡較小且學歷較低， 未能充分代表所有零工工作者。另外， 本研究中絕大部分的樣本均為男性， 盡管這大致符合我國快遞行業(yè)和外賣行業(yè)的性別分布現(xiàn)狀， 但本研究無法充分把女性零工工作者納入考慮。對此， 未來可以擴大樣本的范圍和規(guī)模， 開發(fā)新的零工工作者類型學。

第二， 本研究主要探討感知算法控制對角色寬度的限制作用， 及其通過角色寬度對主動服務(wù)行為的間接消極影響。然而， 數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示感知算法控制與主動服務(wù)行為的直接關(guān)系為正相關(guān)， 且角色寬度的中介效應(yīng)只能謹慎地認為得到了一定程度的支持， 這存在三種潛在的解釋。第一， 感知算法控制的影響機制很可能是一個多路徑模型， 存在其他路徑導(dǎo)致感知算法控制與主動服務(wù)行為顯著正相關(guān)。這與過去的研究結(jié)論一致（裴嘉良 等， 2023）。從整體的視角而言， 生命史理論的確難以全面地解釋這一結(jié)果， 因為生命史理論僅僅解釋了不穩(wěn)定和不確定的環(huán)境使人更傾向于短期導(dǎo)向的一條路徑（Stolarski et al.， 2015）。盡管生命史理論的確難以全面地解釋這一結(jié)果， 但是這并不能否定公認的算法控制的不確定與不穩(wěn)定特征（Heiland， 2022）， 同時也不能否認算法控制對短期抉擇的影響。因為無論在外部效度較高的田野調(diào)查中， 還是在我們后續(xù)所進行的內(nèi)部效度較高的實驗室實驗中， 算法控制的不確定與不穩(wěn)定特征的確顯著引發(fā)了角色寬度的收窄， 同時這種田野調(diào)查和實驗室實驗均符合過去生命史理論研究的范式（羅一君 等， 2020; Sirola， 2023; Tan et al.， 2022）。未來可以繼續(xù)探討算法控制對主動服務(wù)行為的多路徑機制。第二， 算法控制可能是一種充滿“張力” （tension）的存在：即一方面， 算法控制的規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評估以及行為約束三個維度中， 個別維度可能潛在地“鼓勵”了零工工作者進行主動服務(wù)行為。例如， 算法控制的行為約束維度中的評級、獎懲十分嚴格， 這可能導(dǎo)致零工工作者為了“討好”顧客與避免差評， 會被迫地進行某種主動服務(wù)行為; 另一方面， 算法控制的規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評估以及行為約束三個維度也正好如本研究所示存在不穩(wěn)定與不確定性， 進而收窄著零工工作者的角色寬度。這種張力可能是導(dǎo)致上述結(jié)果的原因， 未來可以補充更多的證據(jù)。第三， 盡管模型的前半段得到了較充足的支持， 但是不同的統(tǒng)計方法對我們的中介效應(yīng)產(chǎn)生了不同的解釋。因此， 未來首先應(yīng)考慮采用多種統(tǒng)計方法以驗證結(jié)果的穩(wěn)健性; 其次應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量， 考慮結(jié)合客觀數(shù)據(jù)（如平臺內(nèi)部的工作記錄、系統(tǒng)日志等）來補充驗證?？傊?， 本研究發(fā)現(xiàn)了一種值得關(guān)注的威脅， 僅憑生命史理論和實證研究并不足以全面概述復(fù)雜的算法控制機理， 未來仍有很大的研究潛力。未來研究應(yīng)當基于不同的理論視角、研究方法進一步探討算法控制的其他影響機制。此外， 未來研究可以引入更多中介變量， 如算法仁慈和算法權(quán)力距離等等， 以更全面地理解算法控制的多重影響機制。

第三， 雖然本研究采取了分階段收集數(shù)據(jù)的方式盡可能避免共同方法偏差， Harman單因子法的結(jié)果也表明問卷不存在嚴重的共同方法偏差。但本研究量表均為樣本自評， 依然可能存在共同方法偏差問題。受限于調(diào)研對象工作特點， 零工工作者難以通過管理者來評價其工作行為， 主動服務(wù)行為也無法用客觀數(shù)據(jù)測量。未來可以開發(fā)新的數(shù)據(jù)收集方式以降低共同方法偏差問題。

第四， 未來可進一步探究技術(shù)環(huán)境的問題在社會環(huán)境中通過何種無意識的隱性機制顯現(xiàn)。算法控制帶來的短期導(dǎo)向問題可能未被零工工作者歸咎于技術(shù)環(huán)境， 而是將其歸咎為社會環(huán)境。例如， 當騎手遇到客戶投訴時， 可能會歸咎于客戶的刻薄， 而非算法的嚴苛。因此， 未來值得探討個體是否會將技術(shù)環(huán)境中的問題識別為社會環(huán)境中存在的問題， 以及是否存在破解之道？

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How to break out of time dilemma： The subjective time boundaries for the effects of algorithmic control on gig workers

WANG Hongli¹， CHEN Zhengren¹， LI Zhen¹， LIU Zhiqiang²， LIANG Cuiqi¹， ZHAO Binjie¹

（¹"School of Business Administration， South China University of Technology， Guangzhou 510641，"China）（²"School of Management， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan"430074， China）

Abstract

Compared with the abstract judgment of the algorithmic autonomy paradox， the impact of time oppression on gig workers may be more intuitive and stronger， but previous studies have failed to incorporate it into the research framework explicitly. Based on life history theory， we innovatively proposed the nature of the time dilemma of algorithmic control and further explored the question of “How does algorithmic control become a time dilemma， and how can gig workers escape from the time dilemma？”

In Study 1， we developed a two-stage time lag survey of 522 gig workers. The participants were randomly sampled from a large-scale gig worker HRM service platform enterprise in South China， which employed gig workers for major express delivery and takeaway enterprises. At Time 1， gig workers reported their perceived algorithmic control， occupational future time perspective， gig industry type， and other control variable data. At Time 2， gig workers reported their proactive customer service performance and role breadth.

In Study 2， we divided the experiment into three parts. In the first part， participants from express delivery enterprises and takeaway or instant delivery enterprises completed the measure of occupational future time perspective. In the second part， participants were randomly assigned to one of two experimental conditions： the perceived algorithmic control condition， where they read an article discussing algorithmic control， and the control condition， where they read a work culture article unrelated to algorithmic control. In the third part， participants answered questions about role breadth and other control variable data.

Firstly， we found that perceived algorithmic control， as a temporal dilemma， could limit the role breadth of gig workers in the immediate space. Second， occupational future time perspective， as an abstract cognitive process of unconsciously constructing the future in occupational contexts， was associated with specific social goals. Occupational future time perspective strongly motivated gig workers to transcend the immediate temporal space and break free from the temporal dilemma， which constituted the subjective temporal boundary of the effect of perceived"algorithmic control on role breadth. Specifically， occupational future time perspective mitigated the negative relationship between perceived algorithmic control and role breadth. Third， perceived algorithmic control negatively and indirectly affected proactive customer service performance through role breadth. This negative indirect effect was moderated by occupational future time perspective. Finally， we found a moderating effect of gig industry type on occupational future time perspective.

This study has the following theoretical contributions. Firstly， by innovatively incorporating life history theory from temporal psychology， we have unveiled the nature of the temporal dilemma posed by algorithmic control and its constraints on role breadth and proactive customer service performance. This analysis sheds light on the antecedents of the autonomy paradox. Secondly， by examining the influence of gig workers' occupational future time perspective on the temporal dilemma， we contribute to our understanding of whether and how subjective temporal frames can assist gig workers in escaping the constraints of algorithmic control. Thirdly， this study broadens the application and context of life history theory， extending it into the technological environment.

Keywords "perceived algorithmic control， time dilemma， role breadth， proactive customer service performance， occupational future time perspective

附錄

1""感知算法控制測量的不確定性與不穩(wěn)定性內(nèi)涵具體解讀

2 "研究2的實驗材料

2.1""感知算法控制組

材料一：請簡單閱讀以下材料。

最近兩年， 外賣的市場規(guī)模持續(xù)以超常速度發(fā)展。近期美團外賣訂單量峰值達到1600萬， 是全球規(guī)模最大的外賣平臺。目前各外賣平臺正在優(yōu)質(zhì)供給、配送體驗、軟件體驗等各維度展開全方位的競爭， 其中， 配送時效、準時率是外賣平臺的核心競爭力之一。提升配送時效和準時率， 最直接的方法是配備較多的配送員， 擴大運力規(guī)模， 然而這也意味著配送成本會很高。所以， 外賣平臺一方面要追求好的配送體驗， 另一方面又被配送的人力成本掣肘。怎么在配送體驗和配送成本之間取得最佳的平衡， 是即時配送平臺生存的根基和關(guān)鍵所在。

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的上半場結(jié)束， 用戶增長紅利驅(qū)動的粗放式發(fā)展模式已經(jīng)難以適應(yīng)下半場的角逐。如何通過技術(shù)手段讓美團外賣平臺超過40萬的騎手高效工作， 在用戶滿意度持續(xù)提升的同時， 降低配送成本、提高騎手滿意度、驅(qū)動配送系統(tǒng)的自動化和智能化， 是美團配送技術(shù)團隊始終致力于解決的難題。在過去一年多時間里， 美團配送團隊在機器學習、運籌優(yōu)化、仿真技術(shù)等方面持續(xù)發(fā)力， 并針對即時配送場景特點將上述技術(shù)綜合運用， 推出了用于即時配送的超級大腦。

系統(tǒng)首先通過優(yōu)化設(shè)定配送費以及預(yù)計送達時間來調(diào)整訂單結(jié)構(gòu)：在接收訂單之后， 考慮騎手位置、在途訂單情況、騎手能力、商家出餐、交付難度、天氣、地理路況、未來單量等因素， 在正確的時間將訂單分配給最合適的騎手， 并在騎手執(zhí)行過程中預(yù)判訂單超時情況并動態(tài)觸發(fā)改派操作， 實現(xiàn)訂單和騎手的動態(tài)匹配。同時， 系統(tǒng)派單后， 為騎手提示該商家的預(yù)計出餐時間和合理的配送線路， 并通過語音方式和騎手實現(xiàn)高效交互：在騎手

送完訂單后， 系統(tǒng)根據(jù)訂單需求預(yù)測和運力分布情況， 告知騎手不同商圈的運力需求情況， 實現(xiàn)及時的運力調(diào)度。通過上述技術(shù)和模式的引入， 持續(xù)改善了用戶體驗和配送成本：訂單的平均配送時長從41分鐘， 下降到32分鐘， 進一步縮短至28分鐘， 另一方面， 單均配送成本也有了20%以上的縮減。

2.2""控制組

材料二：請簡單閱讀以下材料。

新加坡是一個東西方文化交匯的世界性大熔爐， 它的工作文化是由亞洲和西方文化混合組成的。這些文化主題帶來了不成文的文化規(guī)則和規(guī)定， 這些規(guī)則和規(guī)定支配著新加坡人在工作場所的行為方式。新加坡政府采取的不干涉政策為文化傾向的主導(dǎo)提供了寬松的環(huán)境。位于新加坡的大型西方跨國公司通常會以西式工作文化為主， 而大多數(shù)當?shù)卣退綘I公司在其工作環(huán)境中會受到傳統(tǒng)亞洲文化的更大影響， 高權(quán)力距離、集體主義、高不確定性和長期導(dǎo)向等文化特征對本土企業(yè)的影響最大。

雖然一些新加坡人（尤其是年輕人）可能不會完全踐行新加坡以群體為中心的傳統(tǒng)價值觀、尊卑等級關(guān)系和面子關(guān)系。但強烈建議你學習和理解新加坡華人、印度人和馬來人的行為模式， 原因之一是：那些將與你工作的大多數(shù)新加坡人仍然保留著傳統(tǒng)價值觀——不管他們看起來有多西方化。

在工作時間方面， 新加坡的許多公司已經(jīng)從每周6天改為每周5天。對于跨國公司和從事白領(lǐng)工作的公司來說尤其如此， 正常工作時間為每周40～45小時。然而， 根據(jù)工作量的不同， 你每周可能會有更多的時間， 通常有半小時到一小時的午休時間， 大多數(shù)專業(yè)和管理工作都不用加班。總體而言， 新加坡人的生活態(tài)度以嚴格為主， 權(quán)威結(jié)構(gòu)清晰、社會地位界限分明。