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(shí)際的當(dāng)下生存抉擇。然而， 過(guò)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(shí)間困境本質(zhì)， 并進(jìn)一步探討了“在時(shí)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(wèn)題。具體而言， 通過(guò)兩階段時(shí)間滯后田野調(diào)查和實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)， 考察了算法控制影響零工工作者主動(dòng)服務(wù)行為的作用機(jī)制及主觀時(shí)間邊界。研究發(fā)現(xiàn)：作為解開(kāi)時(shí)間困境的鑰匙， 職業(yè)未來(lái)時(shí)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(fù)向關(guān)系， 及其通過(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的負(fù)向間接影響， 而不同零工行業(yè)類型影響了職業(yè)未來(lái)時(shí)間觀的發(fā)揮。結(jié)論有助于推動(dòng)對(duì)算法控制下的時(shí)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(shí)間困境， 角色寬度， 主動(dòng)服務(wù)行為， 職業(yè)未來(lái)時(shí)間觀

分類號(hào)""B849：C91

1 "問(wèn)題提出

算法控制是商業(yè)數(shù)字化平臺(tái)運(yùn)用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法技術(shù)， 對(duì)零工工作者（gig worker）勞動(dòng)過(guò)程進(jìn)行控制的一套數(shù)字化管理實(shí)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(rèn)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(shí)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(duì)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(duì)算法控制“無(wú)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(jìn)而導(dǎo)致實(shí)際自主性受限的內(nèi)在機(jī)制揭示不足。比如， 算法分配的顧客評(píng)價(jià)很不穩(wěn)定， 工人們不清楚什么時(shí)候會(huì)迎來(lái)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(huì)選擇“循規(guī)蹈矩”， 而不是額外地主動(dòng)服務(wù)。零工工作者不敢進(jìn)行主動(dòng)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(shí)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(shí)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(shí)間困境” （temporal dilemmas）"（Van Lange amp; Joireman， 2008）。有鑒于時(shí)間困境下的短期抉擇看似解決了零工工作者當(dāng)下的生存問(wèn)題， 在長(zhǎng)期上卻有更為深遠(yuǎn)的不利影響（Ashford et al.， 2018）。這啟發(fā)了本文探討“在時(shí)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(wèn)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(yán)格規(guī)定了工作流程， 但從零工工作者看來(lái)， 它卻創(chuàng)造了多個(gè)無(wú)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(píng)價(jià)不確定等（M?hlmann et al.， 2021）。根據(jù)人類應(yīng)對(duì)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(huì)引起人類對(duì)當(dāng)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(duì)算法沖擊時(shí)的應(yīng)對(duì)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(shí)， 實(shí)際上會(huì)損害長(zhǎng)遠(yuǎn)的社會(huì)和集體利益， 如顧客與企業(yè)的利益。研究表明， 平臺(tái)的核心優(yōu)勢(shì)在于為顧客帶來(lái)卓越的體驗(yàn)， 這源于零工工作者們的主動(dòng)服務(wù)行為（裴嘉良 等， 2023）。因此， 算法控制如何激勵(lì)零工工作者提供主動(dòng)服務(wù)是對(duì)平臺(tái)管理策略有效性的關(guān)鍵考驗(yàn)， 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(dòng)服務(wù)行為通常夾雜了工人短期的自身利益和長(zhǎng)遠(yuǎn)的集體利益的沖突（Balliet amp; Ferris， 2013）， 算法控制下主動(dòng)服務(wù)行為的減少將不符合顧客利益且不利于企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)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(gè)適用于解釋人類應(yīng)對(duì)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(dòng)服務(wù)行為的原因之一。在此理論視角下， 時(shí)間困境是指短期利益與長(zhǎng)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(zhǎng)期導(dǎo)向的抉擇是一種不同時(shí)間導(dǎo)向上的沖突（Van Lange amp; Joireman， 2008）。不妨想象， 平臺(tái)給予零工工作者選擇的自主權(quán)， 使其在一個(gè)分叉路口徘徊。左邊道路通向拓展角色內(nèi)容， 進(jìn)而長(zhǎng)期導(dǎo)向地主動(dòng)服務(wù)， 既能為顧客多做一些事情， 又有利于企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)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(shí)或犯錯(cuò)而受罰， 進(jìn)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(gè)體的抉擇根植于工作與生活環(huán)境中（Stolarski et al.， 2015）， 為時(shí)間困境的走向提供了啟示。本研究推論， 對(duì)于受算法控制的零工工作者而言， 時(shí)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(lái)事件的不確定性會(huì)導(dǎo)致個(gè)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(zhǎng)期導(dǎo)向的主動(dòng)服務(wù)行為可能會(huì)顯著減少。然而， 生命史理論與時(shí)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(shí)證檢驗(yàn)。鑒于主動(dòng)服務(wù)行為對(duì)個(gè)人和服務(wù)組織成功的重要性， 我們不禁思考如何破局？

時(shí)間心理學(xué)表明， 身處時(shí)間困境的人有可能從主觀時(shí)間維度找到突破口（Stolarski et al.， 2015）。職業(yè)未來(lái)時(shí)間觀（occupational future time perspective， 簡(jiǎn)稱OFTP）是對(duì)人類行為影響最大、與人類職業(yè)行為最為密切的主觀時(shí)間之一（Zacher amp; Frese， 2009）。第一， OFTP作為一種在職業(yè)情景下無(wú)意識(shí)地構(gòu)建未來(lái)的抽象認(rèn)知過(guò)程， 將強(qiáng)有力促使工作者超越“即時(shí)的空間” （Zimbardo amp; Boyd， 2007）。生命史理論認(rèn)為， 盡管個(gè)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(gè)體差異（Luo et"al.， 2023）。那么， OFTP水平高的個(gè)體由于高度關(guān)注未來(lái)與機(jī)會(huì)， 樂(lè)觀地致力于長(zhǎng)期的目標(biāo)、計(jì)劃和選擇（Zacher， 2013）， 使自己遠(yuǎn)離和削弱不確定與不穩(wěn)定工作環(huán)境的影響， 可能會(huì)表現(xiàn)出更多的主動(dòng)服務(wù)行為。第二， 從實(shí)踐層面來(lái)說(shuō)， 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(huì)對(duì)OFTP的調(diào)節(jié)作用產(chǎn)生影響。也就是說(shuō)， OFTP有可能幫助零工工作者跳脫算法控制的桎梏， 在時(shí)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(shí)踐抓手。這可能挑戰(zhàn)過(guò)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(duì)角色寬度及后續(xù)主動(dòng)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(duì)OFTP調(diào)節(jié)的調(diào)節(jié)作用（見(jiàn)圖1）。本文進(jìn)行了田野問(wèn)卷調(diào)查和實(shí)驗(yàn)室研究。預(yù)期貢獻(xiàn)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(shí)際的時(shí)間困境問(wèn)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(duì)角色寬度、主動(dòng)服務(wù)行為的限制。第二， 通過(guò)探討OFTP對(duì)時(shí)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(shí)間框架幫助跳脫“即時(shí)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(yàn)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(jī)會(huì)（Buss， 2015）。

1.1""生命史理論與時(shí)間困境

生命史理論迄今主要用于理解宏觀層面的物種進(jìn)化、中觀層面的組織戰(zhàn)略實(shí)施， 以及微觀層面的人類心理變化。第一， 宏觀的物種進(jìn)化層面。生命史理論最早是指生活在資源不穩(wěn)定和未來(lái)事件不確定的自然環(huán)境中的物種， 將傾向于進(jìn)化出快速繁殖和后代投資相對(duì)較低的繁殖特征， 而生活在穩(wěn)定和未來(lái)相對(duì)確定的環(huán)境中的物種更傾向于降低繁殖率和提高對(duì)自己身體和近親等的長(zhǎng)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(jìn)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(xué)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(duì)機(jī)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(shí)用以適應(yīng)新常態(tài)的戰(zhàn)略變化機(jī)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(gè)體差異。在相對(duì)不太確定的環(huán)境中的個(gè)體會(huì)大多持有短期導(dǎo)向， 更關(guān)注當(dāng)下利益， 從而表現(xiàn)出更冒險(xiǎn)、更面向當(dāng)下的行為策略（Chisholm， 1999）; 而在環(huán)境相對(duì)確定時(shí)， 個(gè)體更多持有長(zhǎng)期導(dǎo)向， 更關(guān)注未來(lái)利益， 從而表現(xiàn)出更面向未來(lái)的行為策略（Wilson amp; Daly， 1997）。此后， 越來(lái)越多學(xué)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(yàn)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(gè)體在Covid-19期間會(huì)表現(xiàn)出更多的沖動(dòng)攻擊、冒險(xiǎn)尋求和機(jī)會(huì)主義行為等。羅一君等人（2020）認(rèn)為童年生活環(huán)境不可預(yù)測(cè)性會(huì)對(duì)個(gè)體的暴飲暴食產(chǎn)生影響。

最后， 近年來(lái)生命史理論已經(jīng)開(kāi)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(jì)低迷時(shí)期， 未來(lái)更難預(yù)測(cè)且不太確定， 那些具有貧窮童年背景的員工會(huì)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(duì)未來(lái)的職業(yè)探索和目標(biāo)堅(jiān)持等。學(xué)者呼吁， 通過(guò)關(guān)注其他情境來(lái)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(gè)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(duì)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(shí)， 我們從核心構(gòu)念與關(guān)系的一致性（Smith amp; Hitt， 2006）、時(shí)間尺度的可遷移性（即， 是否屬于原理論的時(shí)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(shí)用性） （Sussman， 2001）來(lái)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(gè)體在長(zhǎng)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(qiáng)調(diào)環(huán)境不確定性與不穩(wěn)定性如何導(dǎo)致個(gè)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(shí)性收入、減少差錯(cuò)、避免受罰等等）， 不再把主動(dòng)服務(wù)行為等一系列額外的、長(zhǎng)遠(yuǎn)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(shí)間尺度在過(guò)去研究的時(shí)間尺度之內(nèi)。盡管生命史理論起源于宏觀層面的物種進(jìn)化， 探討的是長(zhǎng)期時(shí)間尺度的情境， 但是經(jīng)過(guò)學(xué)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(shí)施以及微觀層面的人類心理變化的研究中時(shí)， 關(guān)注焦點(diǎn)已經(jīng)變成短期時(shí)間尺度內(nèi)的環(huán)境對(duì)組織或個(gè)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(jī)下的權(quán)衡和選擇策略， 研究時(shí)間尺度為6～8個(gè)月。Li和Cao （2023）基于生命史理論探討公共衛(wèi)生危機(jī)下的封閉措施對(duì)居民的短期導(dǎo)向抉擇和精神病態(tài)特征的影響， 研究時(shí)間尺度為不到3個(gè)月。此外， 更是有學(xué)者在基于生命史理論研究組織行為的時(shí)候， 認(rèn)為個(gè)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(huì)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(shí)間尺度（Sirola， 2023; Tan et al.， 2022）。根據(jù)統(tǒng)計(jì)， 本研究的研究對(duì)象零工工作者在平臺(tái)的工作年限平均值為3年左右（來(lái)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(shí)， 并未超出原有理論的邊界。第三， 零工工作情境作為一個(gè)組織情境， 是深刻影響人類認(rèn)知與行為的重要情境（Tasselli et al.， 2018）。生命史理論認(rèn)為， 個(gè)體權(quán)衡的形成遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于青春期， 個(gè)體的抉擇在某種程度上是開(kāi)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(shí)間分配給他們的事業(yè)， 工作場(chǎng)所自然地成為了一個(gè)值得探索的領(lǐng)域， 可以在其中探索人們對(duì)角色的承諾和投入過(guò)程。因此， 生命史理論在組織情境中應(yīng)用兼具合理性和實(shí)用性。因此， 生命史理論有利于合理地揭示零工工作者在時(shí)間困境中為什么最終會(huì)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(dòng)服務(wù)行為之間的關(guān)系

算法控制通過(guò)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(shí)間框架內(nèi)， 并進(jìn)一步帶來(lái)消極的工作者響應(yīng)。角色寬度指的是一個(gè)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(dāng)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(shí)， 角色寬度會(huì)更大（Morrison， 1994）。研究表明， 主動(dòng)性包括主動(dòng)性狀態(tài)（即對(duì)主動(dòng)性的態(tài)度或動(dòng)機(jī)）和主動(dòng)性行為（即主動(dòng)執(zhí)行的行為或互動(dòng)表現(xiàn)）兩個(gè)元素。人們對(duì)角色寬度的理解屬于主動(dòng)性狀態(tài)之一， 而主動(dòng)性狀態(tài)會(huì)激發(fā)主動(dòng)性行為（Harris amp; Kirkman， 2016）， 即人們實(shí)際履行寬泛角色內(nèi)容和積極主動(dòng)的工作行為的可能性應(yīng)該更高（Parker et al.， 2006）。作為員工主動(dòng)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(dòng)服務(wù)行為也是組織公民行為之一（Rank et al.， 2007）。當(dāng)角色寬度越大時(shí)， 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(dòng)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(qiáng)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(shí)現(xiàn)。例如， 部分快遞員工在快遞站點(diǎn)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(dòng)提高顧客的便利性。綜上， 零工工作者的角色寬度與主動(dòng)服務(wù)行為相關(guān)。

時(shí)間困境強(qiáng)調(diào)個(gè)體行為內(nèi)在的時(shí)間權(quán)衡（Joireman et al.， 2006）。作為組織公民行為的一種， 主動(dòng)服務(wù)行為是指員工表現(xiàn)出的超出組織標(biāo)準(zhǔn)化行為規(guī)范的、自發(fā)的、長(zhǎng)遠(yuǎn)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(shí)施過(guò)程中面臨著時(shí)間困境， 即員工短期的個(gè)人利益與組織長(zhǎng)期的集體利益相沖突（Van Lange et al.， 2013）。也就是說(shuō)， 從事組織公民行為對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō)是一種短期成本， 但對(duì)個(gè)人和組織都有長(zhǎng)期利益（Balliet amp; Ferris， 2013; Van Lange et al.， 2013）。因此， 角色寬度與主動(dòng)服務(wù)行為二者的大小均代表了零工對(duì)不同時(shí)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(xiàng)調(diào)查中， 63%的德國(guó)平臺(tái)食品快遞員經(jīng)常感到受技術(shù)擺布， 無(wú)法預(yù)測(cè)和理解算法的決策， 這產(chǎn)生了不確定和不穩(wěn)定的感覺(jué)（Heiland， 2022）。Waldkirch等人（2021）認(rèn)為包括Upwork在內(nèi)的平臺(tái)采用算法作為隱形的管理者， 讓客戶提供對(duì)工人不可見(jiàn)、但對(duì)算法可見(jiàn)的反饋， 會(huì)增加了不穩(wěn)定性。根據(jù)生命史理論， 經(jīng)歷過(guò)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(shí)間困境中的零工工作者會(huì)更傾向于關(guān)注短期導(dǎo)向的工作角色內(nèi)容， 而摒除長(zhǎng)期導(dǎo)向的角色內(nèi)容。即， 零工工作者感知算法控制會(huì)收窄其角色寬度， 進(jìn)而減少其主動(dòng)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(fù)向關(guān)系。

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

1.3""職業(yè)未來(lái)時(shí)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(shí)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(shí)間困境的關(guān)鍵可能在于促使零工工作者構(gòu)建未來(lái)的抽象認(rèn)知過(guò)程更加深層、流暢和有力（Zimbardo， 2004）， 也就是構(gòu)建一個(gè)更加穩(wěn)定與確定的“抽象未來(lái)” （Kooij et al.， 2018）。

OFTP是一種普遍的、強(qiáng)大的主觀時(shí)間視角（Strathman et al.， 1994）， 定義為員工對(duì)其職業(yè)前途的看法， 包括對(duì)自身未來(lái)職業(yè)生涯中剩余時(shí)間和發(fā)展機(jī)會(huì)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(duì)未來(lái)的認(rèn)知信念和期望以及當(dāng)前工作對(duì)未來(lái)有價(jià)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(huì)受到各種個(gè)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(guó)家差異（Jonason et al.， 2020）等等。例如， 當(dāng)環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定和確定時(shí)， 雌性會(huì)選擇長(zhǎng)期導(dǎo)向抉擇（如減少交配）， 但這種情況不一定在雄性個(gè)體上出現(xiàn)（Del Giudice， 2009）。作為一種超越即時(shí)空間的主觀時(shí)間因素， 個(gè)體的OFTP水平差異是一種高于過(guò)去文獻(xiàn)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(gè)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(gè)體短視的關(guān)鍵， 而未來(lái)時(shí)間觀恰好可以為個(gè)體提供確定、穩(wěn)定和清晰的未來(lái)圖景， 讓個(gè)體迅速適應(yīng)當(dāng)下， 提高面對(duì)困難的韌性（Stolarski et al.， 2015）。研究表明， 未來(lái)時(shí)間觀可以使個(gè)體主觀地與不確定的環(huán)境保持距離（Yang et al.， 2021）， 降低負(fù)面事件的情感強(qiáng)度和效價(jià)（Williams et al.， 2014）。

因此， 高水平OFTP的零工工作者并不會(huì)太過(guò)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(huì)通過(guò)建立預(yù)期、設(shè)定目標(biāo)、提前計(jì)劃等構(gòu)建出未來(lái)場(chǎng)景（Husman et al.， 2015; Janeiro， 2010）。當(dāng)積極、清晰、完整的“抽象未來(lái)”融入工作中時(shí)， 這種主觀上的確定性和穩(wěn)定性一定程度上可以遠(yuǎn)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(gè)體對(duì)未來(lái)更確定， 而且會(huì)讓個(gè)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(duì)角色寬度的負(fù)面影響。

反之， OFTP水平較低的零工工作者缺乏強(qiáng)有力的認(rèn)知框架來(lái)展現(xiàn)“更廣闊的圖景”， 更關(guān)注當(dāng)下（Carstensen， 2006）。研究表明， 低水平的未來(lái)時(shí)間觀與強(qiáng)調(diào)生活中不愉快或痛苦的傾向有關(guān)（Szczesniak amp; Timoszyk-Tomczak， 2018）， 個(gè)體會(huì)缺乏意愿去克服不確定性相關(guān)的負(fù)面反應(yīng)（Przepiorka amp; Sobol-Kwapinska， 2021）。因此， 低水平OFTP的零工工作者不僅會(huì)主觀上構(gòu)建消極的未來(lái)， 不利于遠(yuǎn)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(qiáng)調(diào)算法控制的不穩(wěn)定與不確定性， 為此其角色寬度會(huì)進(jìn)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(fù)向關(guān)系， 這種負(fù)向關(guān)系在OFTP水平較低時(shí)更強(qiáng)， 在OFTP水平較高時(shí)更弱。

1.4""職業(yè)未來(lái)時(shí)間觀（OFTP）對(duì)算法控制、角色寬度以及主動(dòng)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(lái)圖景， 此時(shí)算法控制所帶來(lái)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(zhǎng)期導(dǎo)向內(nèi)容納入角色定義中， 即削弱了算法控制對(duì)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(gè)體更容易產(chǎn)生主動(dòng)服務(wù)行為（Coyle-Shapiro et al.， 2004）。因此， 高水平的OFTP會(huì)削弱算法控制通過(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)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(huì)缺乏建立穩(wěn)定與確定的“抽象未來(lái)” （Kooij et al.， 2018）"的能力， 且其對(duì)職業(yè)的防御導(dǎo)向（Zacher amp; Frese， 2011）會(huì)讓他們更謹(jǐn)慎行動(dòng)以規(guī)避可能的懲罰， 這種對(duì)未來(lái)封閉和保守的心態(tài)會(huì)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(shí)算法控制的不穩(wěn)定與不確定性會(huì)更容易迫使他們關(guān)注當(dāng)前的短期利益， 這表現(xiàn)為縮減角色寬度并減少主動(dòng)服務(wù)行為?；诖耍?本文提出：

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

1.5""零工行業(yè)類型對(duì)職業(yè)未來(lái)時(shí)間觀（OFTP）的調(diào)節(jié)作用

快遞行業(yè)與外賣(mài)行業(yè)是非常典型的兩個(gè)零工行業(yè)。研究表明， 時(shí)間觀是一種“社會(huì)情境的時(shí)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(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)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(mài)行業(yè) vs. 快遞行業(yè)）會(huì)進(jìn)一步調(diào)節(jié)OFTP對(duì)感知算法控制到主動(dòng)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(dòng)權(quán)益保護(hù)包括勞動(dòng)安全保障、社會(huì)保障福利、薪酬保障三個(gè)方面（Du et al.， 2018）。具體而言， 處于外賣(mài)行業(yè)的零工工作者的權(quán)益保障情況并不樂(lè)觀。首先， 在勞動(dòng)安全保障方面， 處于外賣(mài)行業(yè)的零工工作者由于時(shí)間緊迫而產(chǎn)生了嚴(yán)重的交通風(fēng)險(xiǎn)（Fan et al.， 2022）。相關(guān)學(xué)者認(rèn)為， 處于外賣(mài)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(dòng)安全缺乏足夠的保障（Du et al.， 2018）。其次， 在社會(huì)保障福利方面， 處于外賣(mài)行業(yè)的零工工作者的社會(huì)保障和社會(huì)福利問(wèn)題的解決仍處于起步階段（Du et al.， 2018）， 由于勞動(dòng)關(guān)系認(rèn)定的復(fù)雜性（比如“眾包模式”在外賣(mài)行業(yè)中比在快遞行業(yè)中更為普遍）， 很多外賣(mài)行業(yè)的零工工作者仍游離在社會(huì)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(mài)行業(yè)的零工工作者大部分沒(méi)有底薪， 靠自身選擇工作時(shí)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(huì)相對(duì)樂(lè)觀。在勞動(dòng)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(shí)間和工作流程相對(duì)固定， 派送時(shí)間較充裕， 工作安全風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。此外， 雖然在社會(huì)保障福利方面， 快遞行業(yè)與外賣(mài)行業(yè)的問(wèn)題如出一轍， 勞動(dòng)關(guān)系認(rèn)定模糊、社會(huì)保障體系不健全，"但是快遞行業(yè)在薪酬保障方面會(huì)比較有優(yōu)勢(shì)。處于快遞行業(yè)的零工工作者大部分有底薪以及站點(diǎn)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(xùn)也有差異。職業(yè)培訓(xùn)是指組織履行相關(guān)經(jīng)濟(jì)或社會(huì)義務(wù)， 提供幫助員工追求和實(shí)現(xiàn)職業(yè)目標(biāo)的資源（Baruch amp; Rousseau， 2019）。在面臨工作的復(fù)雜情況時(shí)， 需要組織提供職業(yè)培訓(xùn)以幫助員工解決問(wèn)題。具體而言， 外賣(mài)行業(yè)給予零工工作者的職業(yè)培訓(xùn)會(huì)更缺乏， 主要針對(duì)接收驗(yàn)視、配送、質(zhì)量管理、異常管理、客戶服務(wù)與開(kāi)發(fā)等工作內(nèi)容， 往往只包括了掌握

輕便交通工具、手機(jī)和平臺(tái)軟件等相對(duì)簡(jiǎn)單的工具（Luthfia et al.， 2021）。但事實(shí)上， 處于外賣(mài)行業(yè)的零工工作者目前面臨著培訓(xùn)周期短、培訓(xùn)質(zhì)量低等問(wèn)題， 這使得他們難以有效應(yīng)對(duì)大部分工作場(chǎng)景， 進(jìn)而產(chǎn)生了一系列服務(wù)問(wèn)題， 為此， 希望接受更多的素養(yǎng)培訓(xùn)和技能教學(xué)來(lái)應(yīng)對(duì)源源不斷的服務(wù)問(wèn)題， 已經(jīng)成為了外賣(mài)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(xùn)會(huì)更多， 針對(duì)了快件攬收、派送、客戶信息收集、關(guān)系維護(hù)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(yùn)等多個(gè)環(huán)節(jié)。為此， 快遞公司需要嚴(yán)格確?？爝f工人掌握包括較大容量的交通工具、手機(jī)、條碼掃描器、GPS設(shè)備等在內(nèi)的工具， 還會(huì)讓快遞工人對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)物流系統(tǒng)有一定的了解（Cheng et al.， 2017）。綜上， 平臺(tái)會(huì)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(xùn)（Wong et al.， 2021）。

OFTP發(fā)揮超越作用時(shí)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(gè)將注意力資源從現(xiàn)在轉(zhuǎn)移到未來(lái)的心理過(guò)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(lái)圖景。當(dāng)OFTP在算法控制的負(fù)向間接影響中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用時(shí)， 最終分配在OFTP構(gòu)建的未來(lái)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(duì)充足的勞動(dòng)權(quán)益保護(hù)、職業(yè)培訓(xùn)， 所以零工工作者可以相對(duì)較少地為勞動(dòng)安全、社會(huì)福利、薪酬等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題擔(dān)憂， 也會(huì)對(duì)現(xiàn)實(shí)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(shí)中的一部分注意力可以被解放出來(lái)， 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(lái)圖景。此時(shí)， OFTP水平的高低就產(chǎn)生了較大的影響力， 進(jìn)而顯著調(diào)節(jié)了算法控制通過(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為產(chǎn)生的負(fù)面影響。

反之， 外賣(mài)行業(yè)具有較匱乏的勞動(dòng)權(quán)益保護(hù)和職業(yè)培訓(xùn)， 因此零工工作者需要為了現(xiàn)實(shí)保障問(wèn)題擔(dān)憂， 加上職業(yè)培訓(xùn)的匱乏使得他們難以有效應(yīng)對(duì)大部分工作場(chǎng)景， 所以非常容易出現(xiàn)外賣(mài)騎手、商家、顧客、其他外賣(mài)騎手之間的現(xiàn)實(shí)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(lái)圖景。此時(shí)， 無(wú)論OFTP是高或低， 工人們也缺乏相應(yīng)的“時(shí)間注意”。就算零工工作者認(rèn)為自己未來(lái)有時(shí)間或機(jī)會(huì)， 也只能擱置關(guān)于未來(lái)的想法。此時(shí)， OFTP的高或低就難以有顯著差異的影響， 其對(duì)于感知算法控制到主動(dòng)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(mài)行業(yè)vs. 快遞行業(yè)）會(huì)調(diào)節(jié)OFTP對(duì)感知算法控制到主動(dòng)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(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的負(fù)向中介效應(yīng)逐漸被削弱。在外賣(mài)行業(yè)下， OFTP對(duì)感知算法控制到主動(dòng)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(lái)自田野調(diào)查的證據(jù)

2.1""樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究調(diào)查對(duì)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(mài)企業(yè)或即時(shí)配送企業(yè)（如美團(tuán)、餓了么、樸樸等）， 囊括了主要的快遞和外賣(mài)企業(yè)。通過(guò)與企業(yè)負(fù)責(zé)人溝通， 并以匿名身份進(jìn)入零工工作者閑聊群得知， 各平臺(tái)在快遞員或外賣(mài)員工作過(guò)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(shí)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(guò)程中， 算法通過(guò)智能終端持續(xù)收集快遞員地理信息、任務(wù)時(shí)間、工作進(jìn)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(duì)快遞員的績(jī)效進(jìn)行評(píng)估考核。此外， 零工的角色寬度、主動(dòng)服務(wù)行為雖然沒(méi)有直接納入算法評(píng)價(jià)范圍內(nèi)， 但也在一定程度上通過(guò)提高顧客滿意度， 間接影響了零工工作者的評(píng)分及平臺(tái)的顧客聲譽(yù)。典型的例子是外賣(mài)員通常需要按照顧客要求采取平臺(tái)規(guī)定和算法要求之外的行為以確保評(píng)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(chē)的行為等等。

通過(guò)該企業(yè)的人力資源部門(mén)負(fù)責(zé)人， 采用隨機(jī)抽樣方式派送問(wèn)卷。在詳細(xì)解釋了調(diào)查目的、要求及流程， 并經(jīng)過(guò)負(fù)責(zé)人的同意后， 本研究委托其向員工派發(fā)問(wèn)卷。同時(shí)員工也被明確告知該調(diào)查只用于學(xué)術(shù)目的， 不做任何商業(yè)用途， 并且不會(huì)泄露個(gè)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(wèn)卷676份。第二階段收集數(shù)據(jù)包括主動(dòng)服務(wù)行為和角色寬度數(shù)據(jù)， 共回收問(wèn)卷556份。剔除連續(xù)多個(gè)條目填寫(xiě)規(guī)律明顯的問(wèn)卷34份后， 得到有效問(wèn)卷522份。

人口統(tǒng)計(jì)學(xué)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(xué)及以下占42.34%， 初中占49.81%， 高中占5.94%， ?？萍耙陨险?.92%;"個(gè)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(mài)企業(yè)。以上人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量情況與我國(guó)快遞行業(yè)情況以及外賣(mài)行業(yè)情況大致吻合， 樣本抽樣具有代表性。

2.2 "變量測(cè)量

本研究使用SPSS 24.0和MPLUS 8.3進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在選擇量表時(shí)， 本研究首先考慮國(guó)內(nèi)外高水平期刊已公開(kāi)發(fā)表且具有良好信度和效度的量表。外文量表按照嚴(yán)格的雙向互譯流程進(jìn)行翻譯。在正式收集數(shù)據(jù)前， 本研究邀請(qǐng)了3位企業(yè)管理人員以及20位零工工作者填寫(xiě)問(wèn)卷， 并根據(jù)反饋對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行調(diào)整， 確保被試能準(zhǔn)確理解問(wèn)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(dòng)服務(wù)行為和角色寬度等， 所有量表均采用Likert 7點(diǎn)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(duì)感知算法控制進(jìn)行測(cè)量。該量表包含規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評(píng)估以及行為約束三個(gè)維度， 共11個(gè)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(píng)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(píng)估員工的工作完成質(zhì)量。因此， 結(jié)合本研究樣本的實(shí)際情況， 刪除“算法自動(dòng)地評(píng)估我的工作完成質(zhì)量”， 剩余10個(gè)條目。一致性系數(shù)為0.84。該感知算法控制量表實(shí)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(cè)量的選取具有一定合理性， 可以較好地回應(yīng)研究問(wèn)題（詳見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)版附錄）。

（2）角色寬度""采用McAllister等人（2007）的量表測(cè)量員工角色寬度。該量表共包含人際幫助和承擔(dān)責(zé)任兩個(gè)維度， 共15個(gè)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(jìn)后的流程來(lái)完成工作”。一致性系數(shù)為0.87。

（3）主動(dòng)服務(wù)行為""采用Rank等人（2007）的量表對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為進(jìn)行測(cè)量。該量表共包括7個(gè)條目， 示例條目包括“我會(huì)預(yù)測(cè)顧客可能存在的問(wèn)題或需求， 并主動(dòng)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(duì)員工的OFTP進(jìn)行測(cè)量。該量表共包括3個(gè)條目， 示例條目包括“在我的職業(yè)生涯中有許多機(jī)會(huì)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(mài)行業(yè)vs. 快遞行業(yè)）進(jìn)一步探究其對(duì)OFTP調(diào)節(jié)效應(yīng)的影響。

（6）控制變量 "將員工性別、年齡、學(xué)歷、工作年限、家庭戶籍類型和個(gè)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(cè)量了4個(gè)主要變量：感知算法控制、角色寬度、主動(dòng)服務(wù)行為和OFTP。本研究使用MPLUS 8.3軟件， 通過(guò)驗(yàn)證性因子分析來(lái)檢驗(yàn)測(cè)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(jìn)一步簡(jiǎn)化模型以更好地探究變量間的關(guān)系， 本文對(duì)量表中的條目進(jìn)行了打包處理（Little et al.， 2013）。本研究遵循以下原則進(jìn)行打包：第一， 只對(duì)單一維度內(nèi)的條目進(jìn)行打包（Little et al.， 2002）; 第二， 打包時(shí)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(gè)指標(biāo)。具體而言， 本研究將條目按照負(fù)荷大小進(jìn)行排序， 用高配低的方法將主動(dòng)服務(wù)行為打包成3個(gè)觀測(cè)指標(biāo)（Rogers amp; Schmitt， 2004）。角色寬度中人際幫助維度的5個(gè)條目作為一個(gè)觀測(cè)指標(biāo)， 負(fù)責(zé)行為維度的10個(gè)條目采用高配低的方法打包為兩個(gè)觀測(cè)指標(biāo)。另外感知算法控制3個(gè)維度作為3個(gè)觀測(cè)指標(biāo)， OFTP的3個(gè)條目未做處理， 直接作為3個(gè)觀測(cè)指標(biāo)。完成指標(biāo)處理后， 再對(duì)觀測(cè)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。由表1可知， 相較于其他3個(gè)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(shuō)明研究模型具有良好的區(qū)分效度。

此外， 本研究中各個(gè)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(gè)因子只解釋了總變異的18.33%， 并未超過(guò)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(cè)構(gòu)念構(gòu)成的潛在因子， 構(gòu)建一個(gè)五因子模型（χ²/df"= 2.32， CFI"= 0.98， TLI"= 0.96， RMSEA"= 0.05， SRMR"= 0.03）。通過(guò)對(duì)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(xiàng)適配指標(biāo)的變化量均未超過(guò) 0.02。這表明問(wèn)卷并未有嚴(yán)重的共同方法偏差。

2.3.2""相關(guān)分析

使用SPSS 24.0軟件， 對(duì)本研究中主要變量與控制變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差與相關(guān)關(guān)系進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)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(yán)重的共線性問(wèn)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(fù)相關(guān)， 角色寬度與主動(dòng)服務(wù)行為顯著正相關(guān)（r"= 0.25， p"lt; 0.001）顯著負(fù)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(yàn)

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(fù)向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進(jìn)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(duì)角色寬度具有顯著負(fù)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(dòng)服務(wù)行為之間的中介效應(yīng)。為了檢驗(yàn)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(yàn)流程使用SPSS 24.0軟件檢驗(yàn)中介效應(yīng)。表3模型2表明感知算法控制對(duì)個(gè)體角色寬度有顯著負(fù)向影響（β = ?0.28， p lt; 0.001）。表3模型4表明角色寬度對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為有顯著正向影響（β = 0.44， p"lt;"0.001）。同時(shí)， 進(jìn)一步使用excel進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)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(yàn)方法的支持。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)中介效應(yīng)， 本研究繼續(xù)使用PROCESS 4.1插件進(jìn)行5000次bootstrap抽樣檢驗(yàn)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(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(méi)有得到支持。

綜合上述兩種結(jié)果， 本研究建議謹(jǐn)慎地認(rèn)為假

設(shè)2得到了一定程度的支持， 但未來(lái)仍需要進(jìn)一步的研究來(lái)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(fù)向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進(jìn)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(xiàng)對(duì)角色寬度有顯著的正向影響（β"= 0.35， p"lt; 0.001）。同時(shí)， 使用PROCESS 4.1插件檢驗(yàn)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(fù)向關(guān)系在OFTP水平較低時(shí)更強(qiáng)（β"= ?0.80， p"lt; 0.001， 95% CI [?0.96， ?0.65]）， 在OFTP水平較高時(shí)更弱（β"= ?0.36， p"lt;"0.001， 95% CI [?0.45， ?0.27]）。此外， 使用MPLUS 8.3檢驗(yàn)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(jiǎn)單斜率估計(jì)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(fù)向關(guān)系。綜上， 假設(shè)3得到支持。

假設(shè)4旨在檢驗(yàn)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(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)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(yàn)有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)。本研究進(jìn)行20000次bootstrap抽樣檢驗(yàn)了在OFTP取均值以及均值加減一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的情況下， 感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)服務(wù)行為中介效應(yīng)的95%置信區(qū)間。表4顯示， 當(dāng)OFTP低時(shí)， 感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(dāng)OFTP高時(shí)， 感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(yàn)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(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的間接影響受OFTP的調(diào)節(jié)。進(jìn)一步分析表明， 相較于OFTP低時(shí)， OFTP高時(shí)感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(shuō)明相較于OFTP低的情況， 當(dāng)OFTP高時(shí)零工工作者感知算法控制對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的負(fù)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(yàn)在何種零工行業(yè)類型下， 感知算法控制對(duì)于零工工作者主動(dòng)服務(wù)行為的負(fù)向間接影響更容易被OFTP削弱。本研究使用PROCESS4.1插件進(jìn)行該假設(shè)檢驗(yàn)。從表5可以看出， 感知算法控制、OFTP和零工行業(yè)類型三項(xiàng)交互系數(shù)顯著（β"= ?1.14， p ="0.001）， 表明3個(gè)變量間的聯(lián)合效應(yīng)對(duì)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(jiàn)表6）， 在快遞行業(yè)中， 低OFTP時(shí)感知算法控制負(fù)向影響角色寬度（β"= ?0.83， p lt; 0.001）， 高OFTP時(shí)感知算法控制對(duì)角色寬度的負(fù)向影響被削弱（β = ?0.36， p lt; 0.001）。在外賣(mài)行業(yè)中， 低OFTP時(shí)感知算法控制對(duì)角色寬度的影響不顯著（β = 0.14， p"="0.68）， 高OFTP時(shí)感知算法控制對(duì)角色寬度的負(fù)向影響顯著（β = ?0.84， p"="0.001）。此外， 進(jìn)一步區(qū)分不同零工行業(yè)的樣本分析OFTP對(duì)感知算法控制影響角色寬度的調(diào)節(jié)效應(yīng)可知（見(jiàn)圖3）， 在快遞行業(yè)下， 隨著OFTP提高， 感知算法控制對(duì)角色寬度的負(fù)面效應(yīng)顯著減弱（β"= ?0.51， p"="0.01）; 在外賣(mài)行業(yè)下， 隨著OFTP提高， 感知算法控制對(duì)角色寬度的負(fù)面效應(yīng)沒(méi)有被削弱， 反而被增強(qiáng)， 但這一變化不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（β"= 0.38， p"="0.52）。

進(jìn)一步檢驗(yàn)零工行業(yè)類型對(duì)被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)（見(jiàn)表7）， 當(dāng)個(gè)體處于快遞行業(yè)且OFTP低時(shí)， 感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(dāng)個(gè)體處于快遞行業(yè)且OFTP高時(shí)， 感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(jìn)一步分析表明， 當(dāng)零工工作者處于快遞行業(yè)時(shí)， 相較于OFTP低時(shí)， OFTP高時(shí)感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(dāng)個(gè)體處于快遞行業(yè)時(shí)， 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)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(shí)， OFTP能夠顯著減弱感知算法控制對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的負(fù)向間接影響。

當(dāng)個(gè)體處于外賣(mài)行業(yè)且OFTP低時(shí)， 感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(dāng)個(gè)體處于外賣(mài)行業(yè)且OFTP高時(shí)， 感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(jìn)一步分析表明， 當(dāng)零工工作者處于外賣(mài)行業(yè)時(shí)， 相較于OFTP低時(shí)， OFTP高時(shí)感知算法控制通過(guò)角色寬度影響主動(dòng)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(dāng)個(gè)體處于外賣(mài)行業(yè)時(shí)， 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)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(mài)行業(yè)時(shí)， OFTP并不能顯著影響感知算法控制對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的負(fù)向間接影響。

綜上， 只有當(dāng)零工工作者處于快遞行業(yè)時(shí)， OFTP能夠顯著減弱感知算法控制對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的負(fù)向間接影響。當(dāng)零工工作者處于外賣(mài)行業(yè)時(shí)， 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(dòng)服務(wù)行為直接效應(yīng)為正且顯著。本研究并不認(rèn)為這說(shuō)明算法控制通過(guò)更多的確定性導(dǎo)致主動(dòng)服務(wù)行為增加， 而是表明感知算法控制的影響機(jī)制可能不僅限于角色寬度的中介作用， 反而很可能是一個(gè)多路徑模型（詳見(jiàn)4.4節(jié)討論）。此外， 本研究數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步解讀。我們進(jìn)一步檢驗(yàn)OFTP對(duì)于感知算法控制與主動(dòng)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(xiàng)顯著（β"= 0.52， p"lt; 0.001）。當(dāng)OFTP取負(fù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)， 算法控制負(fù)向影響主動(dòng)服務(wù)行為（β"= ?0.42， p"lt; 0.001， 95% CI [?0.60， ?0.24]）。當(dāng)OFTP取正一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)， 算法控制正向主動(dòng)服務(wù)行為（β"= 0.25， p"lt; 0.001， 95% CI [0.14， 0.35]）。這說(shuō)明只有當(dāng)零工OFTP水平高時(shí)， 算法控制才會(huì)對(duì)主動(dòng)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(shí)間困境。

3 "研究2：來(lái)自實(shí)驗(yàn)的證據(jù)

3.1""實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c變量選擇

本實(shí)驗(yàn)旨在通過(guò)內(nèi)部效度較高的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證零工工作者受感知算法控制的影響而在時(shí)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(yàn)零工工作者感知算法控制對(duì)角色寬度的負(fù)向影響（H1）， 以及OFTP對(duì)上述機(jī)制的調(diào)節(jié)作用（H3）。變量選擇原因如下：

第一， 由于在時(shí)間困境中， 零工工作者需要在長(zhǎng)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?， 算法控制可能會(huì)導(dǎo)致角色寬度的收窄。為此， 考慮到角色寬度這個(gè)變量更能直接反映實(shí)驗(yàn)情境下工人的“傾向”， 而主動(dòng)服務(wù)行為作為一種“行為”， 其測(cè)量在實(shí)驗(yàn)中容易產(chǎn)生霍桑效應(yīng)， 且不利于線上實(shí)驗(yàn)測(cè)量， 因此本實(shí)驗(yàn)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(gè)體構(gòu)建未來(lái)的抽象認(rèn)知過(guò)程和能力， 可能會(huì)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(gè)幫助零工工作者擺脫算法控制負(fù)面效應(yīng)的關(guān)鍵， 所以本實(shí)驗(yàn)選擇OFTP作為調(diào)節(jié)變量。

此外， 過(guò)去研究表明感知算法控制可能會(huì)影響零工工作者的工作自主性， 從而對(duì)其動(dòng)機(jī)與行為造成影響， 在研究時(shí)需要加以排除（裴嘉良 等， 2023）。因此， 本實(shí)驗(yàn)還排除了工作自主性作為潛在的混淆因素。

3.2""實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與被試

本實(shí)驗(yàn)采用單因素組間設(shè)計(jì)（感知算法控制組 vs. 控制組）。本實(shí)驗(yàn)從華南地區(qū)的各大零工工作平臺(tái)招募了153個(gè)被試參與線上實(shí)驗(yàn)， 被試分別來(lái)自京東快遞、順豐快遞、美團(tuán)外賣(mài)、宅急送、餓了嗎外賣(mài)、樂(lè)跑、暢跑、大眾點(diǎn)評(píng)等平臺(tái)。作者通過(guò)企業(yè)的人力資源部門(mén)負(fù)責(zé)人采用隨機(jī)抽樣的方式招募被試參加線上實(shí)驗(yàn)。同時(shí)員工也被明確告知該調(diào)查只用于學(xué)術(shù)目的， 不做任何商業(yè)用途， 并且過(guò)程全匿名， 不會(huì)泄露他們的個(gè)人信息。其中被試28.76%為21～25歲， 69.28%為男性。被試被隨機(jī)分配到兩個(gè)實(shí)驗(yàn)組中。

3.3""感知算法控制操縱與預(yù)實(shí)驗(yàn)

我們借鑒和改編了Yam等人（2022）的研究設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)材料， 基于后續(xù)單因素（感知算法控制組vs. 控制組）的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)， 設(shè)計(jì)了關(guān)于或不關(guān)于算法控制的文章頁(yè)面， 來(lái)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?cè)诰W(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(tái)企業(yè)推出了強(qiáng)大的算法技術(shù)， 以及算法對(duì)零工工作者的規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評(píng)估、行為約束等大概的控制機(jī)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(wú)關(guān)的文章（改編自Yam等人（2022）的實(shí)驗(yàn)材料） （詳見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)版附錄）。

為了避免正式實(shí)驗(yàn)中放入操縱檢驗(yàn)題項(xiàng)會(huì)影響被試的判斷， 本研究采用獨(dú)立的預(yù)實(shí)驗(yàn)的方式去檢驗(yàn)感知算法控制操縱的有效性。在正式實(shí)驗(yàn)的樣本之外， 我們另外單獨(dú)招募了94名零工工作者參與預(yù)實(shí)驗(yàn)， 他們同樣來(lái)自京東快遞、順豐快遞、美團(tuán)外賣(mài)、宅急送、餓了嗎外賣(mài)、樂(lè)跑、暢跑、大眾點(diǎn)評(píng)等平臺(tái)。在預(yù)實(shí)驗(yàn)中， 這94 名參與者被隨機(jī)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(wú)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(wèn)題， 題項(xiàng)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(shí)驗(yàn)材料與程序

實(shí)驗(yàn)分為三個(gè)部分。在第一部分， 首先， 參與者需要完成OFTP的測(cè)量。由于在研究1中， 考慮到田野調(diào)查的成本與被試填寫(xiě)的精力與耐心問(wèn)題， 采用了簡(jiǎn)短量表， 所以在研究2中OFTP的測(cè)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(jī)會(huì)等待著我”、“我的職業(yè)未來(lái)對(duì)我來(lái)說(shuō)似乎是無(wú)限的”等6個(gè)題項(xiàng)， 一致性系數(shù)為0.80。

在第二部分， 本實(shí)驗(yàn)將參與者隨機(jī)分配到2種實(shí)驗(yàn)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(tái)企業(yè)推出了強(qiáng)大的算法技術(shù)， 以及算法對(duì)零工工作者的規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評(píng)估、行為約束等大概的控制機(jī)制。在純控制條件下， 參與者閱讀了一篇與算法控制完全無(wú)關(guān)的工作文化文章。上述材料均來(lái)自預(yù)實(shí)驗(yàn)， 并經(jīng)過(guò)預(yù)實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)。

在第三部分， 被試回答了關(guān)于角色寬度與人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的問(wèn)題。角色寬度（一致性系數(shù)為0.94）、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題的測(cè)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(cè)量。工作自主性的測(cè)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(gè)題項(xiàng)。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(guò)驗(yàn)證性因子分析來(lái)檢驗(yàn)測(cè)量結(jié)果之間的區(qū)分效度。為了達(dá)到樣本量與條目的最佳比例， 本文對(duì)量表中的條目進(jìn)行了打包處理（Little et al.， 2013）。本研究遵循以下原則進(jìn)行打包：第一， 只對(duì)單一維度內(nèi)的條目進(jìn)行打包（Little et al.， 2002）; 第二， 打包時(shí)優(yōu)先遵循變量原有維度。具體而言， 本研究將條目按照負(fù)荷大小進(jìn)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(gè)條目作為一個(gè)觀測(cè)指標(biāo)， 負(fù)責(zé)行為維度的10個(gè)條目采用高配低的方法打包為3個(gè)觀測(cè)指標(biāo)。OFTP兩個(gè)維度打包為兩個(gè)觀測(cè)指標(biāo)。工作自主性的3個(gè)條目未做處理， 直接作為3個(gè)觀測(cè)指標(biāo)。完成指標(biāo)處理后， 再對(duì)觀測(cè)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。由表9可知， 相較于其他競(jìng)爭(zhēng)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(shuō)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(gè)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(gè)因子只解釋了總變異的39.51%， 并未超過(guò)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(cè)構(gòu)念構(gòu)成的潛在因子， 構(gòu)建一個(gè)四因子模型（χ²/df = 2.46， CFI = 0.96， TLI"="0.93， RMSEA = 0.10， SRMR = 0.15）。通過(guò)對(duì)比潛在因子控制前后的模型， 發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)適配指標(biāo)并未改善。這表明問(wèn)卷并沒(méi)有嚴(yán)重的共同方法偏差。

3.5.2""相關(guān)分析

使用SPSS 24.0軟件， 對(duì)本研究中主要變量與控制變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差與相關(guān)關(guān)系進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)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(yán)重的共線性問(wèn)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(fù)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(yàn)

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(duì)感知算法控制組和控制組的工作自主性得分進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)（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(méi)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(shuō)明感知算法控制對(duì)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(jìn)行下一步分析。

其次， 本研究將性別、年齡、最高學(xué)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(jì)學(xué)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(jìn)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(fù)向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進(jìn)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(duì)角色寬度具有顯著負(fù)向影響（β ="?1.11， p lt; 0.001）。此外， 補(bǔ)充進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)（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(fù)向關(guān)系。使用SPSS 24.0軟件進(jìn)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(xiàng)對(duì)角色寬度有顯著的正向影響（β = 0.35， p"="0.016）。同時(shí)， 使用PROCESS 4.1插件檢驗(yàn)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(fù)向關(guān)系在OFTP水平較低時(shí)更強(qiáng)（β"= ?1.37， p"lt;"0.001， 95% CI [?1.71， ?1.03]）， 在OFTP水平較高時(shí)更弱（β =?0.77， p"lt; 0.001， 95% CI [?1.12， ?0.43]）。此外， 使用MPLUS 8.3檢驗(yàn)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(jiǎn)單斜率估計(jì)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(fù)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(guò)二階段時(shí)間滯后的田野問(wèn)卷調(diào)查與實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)， 探索了算法控制束縛零工工作者主動(dòng)服務(wù)行為的內(nèi)在機(jī)制和主觀時(shí)間邊界。研究表明， 感知算法控制通過(guò)減少零工工作者的角色寬度， 進(jìn)而減少其主動(dòng)服務(wù)行為。OFTP可以為個(gè)體提供確定、穩(wěn)定和清晰的未來(lái)圖景， 進(jìn)而削弱感知算法控制與角色寬度之間的負(fù)向關(guān)系， 以及感知算法控制通過(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的間接影響。此外， 在快遞行業(yè)下， OFTP對(duì)感知算法控制到主動(dòng)服務(wù)行為中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。在外賣(mài)行業(yè)下， OFTP對(duì)感知算法控制到主動(dòng)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(xiàn)

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(duì)的更為實(shí)際的時(shí)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(dòng)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(shí)際受限的自主性悖論（Shevchuk et"al.， 2019）。目前， 學(xué)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(yán)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(duì)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(shí)間導(dǎo)向中做出更多短期抉擇、進(jìn)而導(dǎo)致自主性受限的內(nèi)在機(jī)制揭示不足。為此， 本研究通過(guò)引入生命史理論和時(shí)間困境視角揭示了算法自主性悖論（實(shí)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(duì)零工主動(dòng)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(guò)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(jī)理， 鮮有研究探索其在時(shí)間困境中導(dǎo)致自主性悖論（實(shí)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(duì)環(huán)境沖擊時(shí)的應(yīng)對(duì)行為規(guī)律。為此， 本研究基于生命史理論， 驗(yàn)證了算法控制會(huì)通過(guò)限制角色寬度對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為帶來(lái)消極影響， 即讓零工工人在時(shí)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(shí)際不自主）的產(chǎn)生。

從算法控制的實(shí)踐來(lái)看， 零工工作者所面對(duì)的時(shí)間困境可能是一個(gè)更為實(shí)際的問(wèn)題（Paw?owska， 2019）。因?yàn)閺牧愎すぷ髡叩囊暯莵?lái)看， 他們最直觀感受到的是不確定性， 這導(dǎo)致了他們?cè)跁r(shí)間困境中走向短期抉擇， 不敢主動(dòng)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(tái)的視角來(lái)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(zhǎng)遠(yuǎn)的集體利益， 而主動(dòng)服務(wù)行為恰恰是平臺(tái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一（裴嘉良 等， 2023）。雖然算法控制下的時(shí)間困境推動(dòng)了自主性悖論的產(chǎn)生， 且對(duì)平臺(tái)管理實(shí)踐具有十分深遠(yuǎn)的影響， 但是過(guò)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(shí)間困境問(wèn)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(huì)導(dǎo)致零工工作者身陷時(shí)間困境， 并可能對(duì)正在進(jìn)行的“關(guān)于為什么零工工作者會(huì)被算法控制所限制”的研究對(duì)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(yàn)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(rèn)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(shí)間及其理論納入研究框架。為此， 本研究探討了主觀時(shí)間變量OFTP對(duì)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(duì)個(gè)體影響效果的差異性（Caswell， 2007）。以往研究側(cè)重認(rèn)為生物或個(gè)體面對(duì)不穩(wěn)定和不確定環(huán)境時(shí)， 會(huì)傾向于采用短期導(dǎo)向策略（Buss， 2015）。然而， 生命史理論認(rèn)為， 這種現(xiàn)象也存在明顯的個(gè)體差異性。作為一個(gè)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(xué)界對(duì)此仍未有較完備的認(rèn)知。本研究證實(shí)了生命史理論的主觀時(shí)間邊界， 即零工工作者可以通過(guò)提高OFTP水平， 為個(gè)體提供確定、穩(wěn)定和清晰的未來(lái)圖景， 用主觀上的確定性和穩(wěn)定性遠(yuǎn)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(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的消極影響。此外， 本研究還驗(yàn)證了幫助OFTP生效的情境， 表明快遞（相比于外賣(mài)）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(duì)應(yīng)的是， 本研究在挖掘生命史理論新的邊界時(shí)， 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(yuǎn)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(gè)適應(yīng)性框架（MacArthur amp; Wilson， 2001）， 具有其局限性。因?yàn)槿俗鳛橐粋€(gè)具有主觀能動(dòng)性的獨(dú)特個(gè)體， 不可能一直被動(dòng)地適應(yīng)環(huán)境， 而是要發(fā)揮主動(dòng)性去改變一些事情。尤其在人工智能技術(shù)不斷滲透進(jìn)工作的時(shí)候， 人類的位置是受到威脅的， 此時(shí)此刻， 再?gòu)倪m應(yīng)性框架去談人的適應(yīng)問(wèn)題， 只會(huì)磨滅人的主體性。同時(shí)， 當(dāng)前學(xué)界的成果更多采用人類被動(dòng)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(chǎng)所重大改變下主動(dòng)求變的能動(dòng)性和靈活性（Parker amp; Grote， 2022）。為此， 生命史理論亟待找到一個(gè)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(duì)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(diǎn)， 即在外部環(huán)境存在威脅的時(shí)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(guò)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(lái)引導(dǎo)員工關(guān)注未來(lái)。因此， 我們?cè)谏防碚摰暮诵年P(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(shí)間邊界。我們啟發(fā)了零工工作者作為一個(gè)具有社會(huì)角色的主體， 不用像動(dòng)植物那樣被動(dòng)接受自然選擇， 而是可以采取主觀時(shí)間舉措來(lái)克服不利的算法環(huán)境挑戰(zhàn)。同時(shí)， 企業(yè)也可以在合適的零工行業(yè)類型中借鑒經(jīng)驗(yàn)來(lái)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(jìn)化（White amp; Culver， 2012）， 中觀層面的組織戰(zhàn)略實(shí)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(xiàn)中， 現(xiàn)有生命史理論研究主要集中在惡劣經(jīng)濟(jì)環(huán)境（如經(jīng)濟(jì)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(jì)情況、童年家庭逆境（如， 家庭的隨機(jī)遷入和遷出）等不確定與不穩(wěn)定環(huán)境對(duì)個(gè)體長(zhǎng)期與短期抉擇的影響機(jī)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(xué)者們呼吁， 通過(guò)關(guān)注其他情境來(lái)擴(kuò)展生命史理論是必要的（Huang et al.， 2021）。零工經(jīng)濟(jì)作為一種依賴先進(jìn)智能算法和數(shù)字技術(shù)的新興經(jīng)濟(jì)模式， 其中的零工工作被公認(rèn)為具有更大的波動(dòng)性、不確定性和不穩(wěn)定性等新特點(diǎn)。因此， 生命史理論的具體內(nèi)涵隨著時(shí)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(gè)具有當(dāng)代智能技術(shù)特色的工作情境。近年來(lái)， 生命史理論已經(jīng)開(kāi)始先鋒性地應(yīng)用于組織情境（Sirola， 2023， 2024）， 這為我們?cè)跀?shù)字技術(shù)環(huán)境下探討零工工作者行為提供了契機(jī)。順應(yīng)這一趨勢(shì)， 本研究不僅在微觀的人類心理變化層面再次驗(yàn)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(jī)會(huì)（Buss， 2015）， 這也回應(yīng)了相關(guān)理論前沿學(xué)者的呼應(yīng)（Sirola， 2024）。

4.3""實(shí)踐啟示

第一， 本研究啟示平臺(tái)企業(yè)在實(shí)施算法控制過(guò)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(tái)企業(yè)優(yōu)化算法規(guī)則設(shè)置， 進(jìn)而削弱算法控制帶來(lái)的短期抉擇。例如， 基于零工工作者或工會(huì)組織的意見(jiàn)調(diào)查， 督促企業(yè)改進(jìn)平臺(tái)訂單分配、工作時(shí)間、獎(jiǎng)懲等規(guī)則， 對(duì)調(diào)度機(jī)制、配送時(shí)間、配送補(bǔ)貼及申訴免責(zé)多個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行算法規(guī)則優(yōu)化， 積極實(shí)行“算法取中”， 合理確定算法的考核標(biāo)準(zhǔn)。

第二， 本研究發(fā)現(xiàn)OFTP是破解算法控制時(shí)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(tái)可以通過(guò)“職業(yè)顧問(wèn)”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(tái)可以與工會(huì)、學(xué)校、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等合作， 為零工工作者提供學(xué)歷教育與技能認(rèn)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(duì)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(dòng)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(dòng)權(quán)益保護(hù)是必要的。我們鼓勵(lì)各類平臺(tái)吸取其他零工行業(yè)類型的優(yōu)秀勞動(dòng)權(quán)益保護(hù)經(jīng)驗(yàn)。 其次， 不同行業(yè)的職業(yè)培訓(xùn)等工作特征也會(huì)影響OFTP的調(diào)節(jié)作用。以外賣(mài)平臺(tái)為代表的這類相對(duì)缺乏培訓(xùn)的平臺(tái)可以通過(guò)增加職業(yè)培訓(xùn)， 減少零工工作者對(duì)當(dāng)下的過(guò)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(mài)員的情況， 并未就零工工作者在其他領(lǐng)域的情況展開(kāi)討論。其他行業(yè)背景可能會(huì)給本研究的結(jié)論帶來(lái)不一樣的影響。此外， 本研究的樣本平均年齡較小且學(xué)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(guó)快遞行業(yè)和外賣(mài)行業(yè)的性別分布現(xiàn)狀， 但本研究無(wú)法充分把女性零工工作者納入考慮。對(duì)此， 未來(lái)可以擴(kuò)大樣本的范圍和規(guī)模， 開(kāi)發(fā)新的零工工作者類型學(xué)。

第二， 本研究主要探討感知算法控制對(duì)角色寬度的限制作用， 及其通過(guò)角色寬度對(duì)主動(dòng)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(dòng)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(jǐn)慎地認(rèn)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(jī)制很可能是一個(gè)多路徑模型， 存在其他路徑導(dǎo)致感知算法控制與主動(dòng)服務(wù)行為顯著正相關(guān)。這與過(guò)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?yàn)樯防碚搩H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(rèn)的算法控制的不確定與不穩(wěn)定特征（Heiland， 2022）， 同時(shí)也不能否認(rèn)算法控制對(duì)短期抉擇的影響。因?yàn)闊o(wú)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(jìn)行的內(nèi)部效度較高的實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)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(shí)這種田野調(diào)查和實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)均符合過(guò)去生命史理論研究的范式（羅一君 等， 2020; Sirola， 2023; Tan et al.， 2022）。未來(lái)可以繼續(xù)探討算法控制對(duì)主動(dòng)服務(wù)行為的多路徑機(jī)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(píng)估以及行為約束三個(gè)維度中， 個(gè)別維度可能潛在地“鼓勵(lì)”了零工工作者進(jìn)行主動(dòng)服務(wù)行為。例如， 算法控制的行為約束維度中的評(píng)級(jí)、獎(jiǎng)懲十分嚴(yán)格， 這可能導(dǎo)致零工工作者為了“討好”顧客與避免差評(píng)， 會(huì)被迫地進(jìn)行某種主動(dòng)服務(wù)行為; 另一方面， 算法控制的規(guī)范指導(dǎo)、追蹤評(píng)估以及行為約束三個(gè)維度也正好如本研究所示存在不穩(wěn)定與不確定性， 進(jìn)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(lái)可以補(bǔ)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(jì)方法對(duì)我們的中介效應(yīng)產(chǎn)生了不同的解釋。因此， 未來(lái)首先應(yīng)考慮采用多種統(tǒng)計(jì)方法以驗(yàn)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(tái)內(nèi)部的工作記錄、系統(tǒng)日志等）來(lái)補(bǔ)充驗(yàn)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(shí)證研究并不足以全面概述復(fù)雜的算法控制機(jī)理， 未來(lái)仍有很大的研究潛力。未來(lái)研究應(yīng)當(dāng)基于不同的理論視角、研究方法進(jìn)一步探討算法控制的其他影響機(jī)制。此外， 未來(lái)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(jī)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(wèn)卷不存在嚴(yán)重的共同方法偏差。但本研究量表均為樣本自評(píng)， 依然可能存在共同方法偏差問(wèn)題。受限于調(diào)研對(duì)象工作特點(diǎn)， 零工工作者難以通過(guò)管理者來(lái)評(píng)價(jià)其工作行為， 主動(dòng)服務(wù)行為也無(wú)法用客觀數(shù)據(jù)測(cè)量。未來(lái)可以開(kāi)發(fā)新的數(shù)據(jù)收集方式以降低共同方法偏差問(wèn)題。

第四， 未來(lái)可進(jìn)一步探究技術(shù)環(huán)境的問(wèn)題在社會(huì)環(huán)境中通過(guò)何種無(wú)意識(shí)的隱性機(jī)制顯現(xiàn)。算法控制帶來(lái)的短期導(dǎo)向問(wèn)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(huì)環(huán)境。例如， 當(dāng)騎手遇到客戶投訴時(shí)， 可能會(huì)歸咎于客戶的刻薄， 而非算法的嚴(yán)苛。因此， 未來(lái)值得探討個(gè)體是否會(huì)將技術(shù)環(huán)境中的問(wèn)題識(shí)別為社會(huì)環(huán)境中存在的問(wèn)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(cè)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(shí)驗(yàn)材料

2.1""感知算法控制組

材料一：請(qǐng)簡(jiǎn)單閱讀以下材料。

最近兩年， 外賣(mài)的市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)以超常速度發(fā)展。近期美團(tuán)外賣(mài)訂單量峰值達(dá)到1600萬(wàn)， 是全球規(guī)模最大的外賣(mài)平臺(tái)。目前各外賣(mài)平臺(tái)正在優(yōu)質(zhì)供給、配送體驗(yàn)、軟件體驗(yàn)等各維度展開(kāi)全方位的競(jìng)爭(zhēng)， 其中， 配送時(shí)效、準(zhǔn)時(shí)率是外賣(mài)平臺(tái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。提升配送時(shí)效和準(zhǔn)時(shí)率， 最直接的方法是配備較多的配送員， 擴(kuò)大運(yùn)力規(guī)模， 然而這也意味著配送成本會(huì)很高。所以， 外賣(mài)平臺(tái)一方面要追求好的配送體驗(yàn)， 另一方面又被配送的人力成本掣肘。怎么在配送體驗(yàn)和配送成本之間取得最佳的平衡， 是即時(shí)配送平臺(tái)生存的根基和關(guān)鍵所在。

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的上半場(chǎng)結(jié)束， 用戶增長(zhǎng)紅利驅(qū)動(dòng)的粗放式發(fā)展模式已經(jīng)難以適應(yīng)下半場(chǎng)的角逐。如何通過(guò)技術(shù)手段讓美團(tuán)外賣(mài)平臺(tái)超過(guò)40萬(wàn)的騎手高效工作， 在用戶滿意度持續(xù)提升的同時(shí)， 降低配送成本、提高騎手滿意度、驅(qū)動(dòng)配送系統(tǒng)的自動(dòng)化和智能化， 是美團(tuán)配送技術(shù)團(tuán)隊(duì)始終致力于解決的難題。在過(guò)去一年多時(shí)間里， 美團(tuán)配送團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、仿真技術(shù)等方面持續(xù)發(fā)力， 并針對(duì)即時(shí)配送場(chǎng)景特點(diǎn)將上述技術(shù)綜合運(yùn)用， 推出了用于即時(shí)配送的超級(jí)大腦。

系統(tǒng)首先通過(guò)優(yōu)化設(shè)定配送費(fèi)以及預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間來(lái)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(lái)單量等因素， 在正確的時(shí)間將訂單分配給最合適的騎手， 并在騎手執(zhí)行過(guò)程中預(yù)判訂單超時(shí)情況并動(dòng)態(tài)觸發(fā)改派操作， 實(shí)現(xiàn)訂單和騎手的動(dòng)態(tài)匹配。同時(shí)， 系統(tǒng)派單后， 為騎手提示該商家的預(yù)計(jì)出餐時(shí)間和合理的配送線路， 并通過(guò)語(yǔ)音方式和騎手實(shí)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(cè)和運(yùn)力分布情況， 告知騎手不同商圈的運(yùn)力需求情況， 實(shí)現(xiàn)及時(shí)的運(yùn)力調(diào)度。通過(guò)上述技術(shù)和模式的引入， 持續(xù)改善了用戶體驗(yàn)和配送成本：訂單的平均配送時(shí)長(zhǎng)從41分鐘， 下降到32分鐘， 進(jìn)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(qǐng)簡(jiǎn)單閱讀以下材料。

新加坡是一個(gè)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(lái)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(chǎng)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(guó)公司通常會(huì)以西式工作文化為主， 而大多數(shù)當(dāng)?shù)卣退綘I(yíng)公司在其工作環(huán)境中會(huì)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(zhǎng)期導(dǎo)向等文化特征對(duì)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(huì)完全踐行新加坡以群體為中心的傳統(tǒng)價(jià)值觀、尊卑等級(jí)關(guān)系和面子關(guān)系。但強(qiáng)烈建議你學(xué)習(xí)和理解新加坡華人、印度人和馬來(lái)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(jià)值觀——不管他們看起來(lái)有多西方化。

在工作時(shí)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(duì)于跨國(guó)公司和從事白領(lǐng)工作的公司來(lái)說(shuō)尤其如此， 正常工作時(shí)間為每周40～45小時(shí)。然而， 根據(jù)工作量的不同， 你每周可能會(huì)有更多的時(shí)間， 通常有半小時(shí)到一小時(shí)的午休時(shí)間， 大多數(shù)專業(yè)和管理工作都不用加班?？傮w而言， 新加坡人的生活態(tài)度以嚴(yán)格為主， 權(quán)威結(jié)構(gòu)清晰、社會(huì)地位界限分明。