人工智能时代增强物流企业员工自我效能感研究

乔梦琪 秦迎林

摘  要：人工智能的发展正在颠覆着人类的生产和生活方式，“AI+物流业”成为物流业数字化转型的主要方式之一，人工智能作为衡量现代科技水平的重要标准，在有效提高社会劳动生产率，催生出与人工智能相关的岗位的同时，也带来了人们关于“机器换人”的隐忧，文章采用问卷调查法对192位物流行业从业者进行了研究，分析了谦卑型领导通过心理安全感的中介作用对物流企业员工自我效能感的影响。

 关键词：人工智能;物流企业;谦卑型领导;自我效能感

 中图分类号：F272    文献标识码：A

Abstract： The development of artificial intelligence is subverting human production and lifestyle，“AI+logistics industry”has become one of the main ways of digital transformation of logistics industry. As an important standard to measure the level of modern science and technology， artificial intelligence can effectively improve social labor productivity and give birth to posts related to artificial intelligence. It also brings people's hidden worries about“machine replacement”. This paper uses the questionnaire survey method to study 192 practitioners in the logistics industry， and analyzes the impact of humble leadership on the self-efficacy of employees in logistics enterprises through the intermediary role of psychological security.

Key words： artificial intelligence; logistics enterprises; humble leadership; self efficacy

0  引  言

人工智能（Artificial Intelligence），作為社会进步的核心技术，对经济、社会，文化、生产及生活等各个领域产生了颠覆性的影响，成为产业革命和驱动经济增长的重要引擎，在各个行业都将受到人工智能的影响，十九大报告中指出要切实推动“人工智能与实体经济深度融合”[1]。物流业对国民经济健康发展意义重大，其效率直接影响着生产、生活的效率及顾客的满意度，《2020年中国人工智能+物流发展研究报告》指出我国人工智能+物流的市场规模预计到2025年将接近百亿，人工智能应用于物流业加剧了物流企业之间的竞争，“AI+物流业”逐渐成为我国物流企业数字化转型中重要的变革力量[2]。

1  人工智能对物流业的影响

1.1  人工智能在物流业的应用

 物流业作为一种综合型服务行业，包含运输业、货代业、仓储业、通信业，属于传统密集型产业。随着人工智能的发展，一系列无人化智能技术逐渐应用于货物分拣、仓储揽货、物流配送、分发配送等各个环节，推动了物流业从传统人工操作时代逐步向智能化、数字化方向发展[3]。

1.2  人工智能对物流业的影响

 来自Tractica的研究显示，全球电商类仓储和物流机器人的市场规模将在人工智能的助力下于2021年达到224亿美元，可见，当前物流企业向智能化转型升级形势更加明确，人工智能将对物流企业的生产要素和就业结构产生深刻影响。

1.2.1  人工智能的应用引起物流业生产要素的变革

 我国工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》于2017年发布，该计划明确指出我国物流业应着力提升物流装备的智能化水平[4]。近年来一系列前沿技术在物流业应用或测试，越来越多地物流企业在运营过程中采用智能化设备，为客户提供自动下单、自助下单，并推进快速集成配送。新技术的应用改变了物流业的运营和商业模式，产生了新业态和新模式，同时在物流业降低成本、提升效率、增强消费者感知中起到了重要作用[2]。因此，大数据、云计算的应用对物流企业的运行方式进行了重构;人工智能技术在物流各个环节的的应用，引起了物流业生产要素的变革，为物流业的发展提供了有力的技术支持[4]。

1.2.2  人工智能对物流业就业的影响

 技术进步对就业市场有着广泛而深远的影响，人工智能作为现代科技水平发展的又一新台阶，一方面能够有效提高社会劳动生产率，催生出与人工智能相关的岗位;另一方面也带来了人们关于“机器换人”的隐忧。大数据的积累增加了人工智能可能引发失业的风险[2]。普华永道的研究显示，从长期来看，交通运输领域被人工智能替代的风险较高[6]，且新时代劳动力市场越来越重视社交能力，因此对社交能力需求越低、规律性越强的岗位越容易被人工智能所替代[7]。李磊、何艳辉（2019）则指出按照被人工智能所替代的风险高低划分，物流人员、生产人员、行政人员均属于高风险型职业，而医疗、科技、教育行业则属于低风险型行业[8]。

 传统物流业因其劳动密集型的属性，对基层员工技术能力要求较低，人工智能技术应用于物流业，使货物分拣、运输、配送等多个领域职位消失，且智能机器操作的效率更高，成本更低，风险更小，因此这些员工被替代的风险更大。新技术的应用必然会引发企业人员的变动，而在当前，我国物流业低端劳动力数量庞大的情况下，在物流企业智能化转型过程中如何避免因人工智能应用而引发的大规模失业，是急需解决的问题。

1.2.3  关注物流业员工自我效能感的重要性

 员工作为一个企业的核心要素，其自我效能感对企业的竞争力存在着重要影响，而领导作为组织中直接接触人才的因素。组织的发展离不开员工，伴随着现代学者对组织的研究逐渐深入，对领导力的探寻也在不断的进行，谦卑型领导作为一种和传统差别较大的领导方式逐渐进入人们的视线，这种“由下而上”的领导方式正在成为现代企业管理研究的的焦点问题。

2  谦卑型领导对员工自我效能感的作用机制

 谦卑型领导对员工和组织的影响是多种多样的，已有的研究从多个方面验证了谦卑型领导对员工心理安全感及自我效能感的正向影响，并将二者作为中介条件研究其对各种结果变量的影响，但缺少该领导方式对物流企业员工自我效能感的影响研究，因此本文基于对物流企业员工的调查分析，提出如下假设：假设1，谦卑型领导对物流企业员工的自我效能感具有正向影响;假设2，谦卑型领导对物流企业员工的心理安全感具有正向影响;假设3，心理安全感中介了物流企业谦卑型领导与自我效能感之间的关系。研究模型如图1所示。

3  調查设计

3.1  样本选取和数据收集

 本文的调研对象来自重庆、上海、甘肃、河北等企业在职人员，主要通过网络问卷调查法收集样本数据，共回收问卷232份，有效问卷192份，问卷有效率为82.75%。其中男性占40.63%，女性占59.37%，年龄以21到25岁为主（占51.04%），具有本科学历的（占67.71%），工作年限为一年及以下为主（占41.67%）。

3.2  变量测量

本文所采用的构念的测量量表均来自国外期刊的成熟量表，除非特别说明，所有多题目量表都采用1-5级Likert量表，分值越高表示越认同。

（1）谦卑型领导：参照Owens等研发的共包含9个题项的量表，示例题项为：“我的领导能积极寻求反馈，即使这些反馈是负面的”[9]。

（2）创造力：采用Farmer等开发的量表，共包含4个题项，示例题项为：“我总是率先尝试新想法或方法”。

（3）自我效能感：选用Chen等开发的包含8个题项的量表，示例题项为：“相对而言，我可以将多数事情做得很好”[10]。

（4）心理安全感：选用的是Edmondson等开发的5题项量表，示例题项为：“在组织工作中，我可以自由表达想法”[11]。

（5）控制变量：主要选取了物流企业员工的性别、员工的年龄、学历及其工作年限。

4  数据分析

4.1  信效度分析

 本文采用SPSS 23.0和Mplus7.0进行信度分析，谦卑型领导量表的克朗巴赫系数Cronbach's α为0.895，CR组成信度为0.896;自我效能感量表的克朗巴赫系数为0.877，CR组成信度为0.878;心理安全感量表的克朗巴赫系数为0.844，CR组成信度为0.850;本文的Cronbach's α系数均在0.844～0.895之间，CR组成信度均在0.850～0.896之间，表明各量表的信度水平良好。

 本文采用Mplus7.0用AVE进行收敛效度评价，如表1所示，结果显示三个研究变量的AVE值分别为谦卑型领导（0.591）、自我效能感（0.645）、心理安全感（0.655），均具有较好的收敛效度。同时，变量的Pearson相关系数均小于各变量AVE的平方根，这说明这本文所选取的变量之间的区别效度良好。

4.2  验证性因子分析

本文采用Mplus7.0对三个变量进行验证性因子分析，结果如表2所示，表明三因子结构模型（谦卑型领导、心理安全感、自我效能感）的拟合效果最优（χ■=113.523，df=62，χ■/df=1.831，RMSEA=0.066，SRMR=0.039，CFI=0.964，TLI=0.955），这表明本文所采用的三个因子区分效度较好，适合进一步的分析检验。

4.3  描述性统计和相关性分析

本文采用SPSS 23.0对各变量进行平均值、标准差分析以及相关性分析，结果如表3所示。结果表明，自变量谦卑型领导与中介变量心理安全感及结果变量自我效能感均为显著正相关r=0.283，P<0.01;r=0.240，P<0.01;中介变量与结果变量正相关r=0.694，P<0.01。以上结果初步验证了研究假设，为下文分析奠定基础。

4.4  主效应及中介效应检验

为了检验自我效能感及心理安全感在谦卑型领导和创造力之间关系中的中介作用，本文分4步对主效应和中介效应进行分析：（1）自变量（谦卑型领导）对结果变量（自我效能感）的影响。（2）自变量对中介变量（心理安全感）的影响。（3）中介变量对结果变量的影响。（4）中介效应。分析谦卑型领导通过中介作用对自我效能感的影响。分层回归结果如表4所示。

（1）由模型2可知，自变量对结果变量的主效应β=0.245，P<0.001成立，假设1得到验证。（2）由模型6可知，自变量对中介变量存在正向影响β=0.284，P<0.001;（3）由模型3可知，中介变量对结果变量的正向影响存在且显著β=0.722，P<0.001;由模型4可知，当中介变量心理安全感被引入到模型中，自变量对结果变量的效应不再显著，β=0.043。可以判定员工的心理安全感在物流企业谦卑型领导方式与其员工自我效能感之间起完全中介作用，假设2、3得到验证。

5  研究结论与管理启示

5.1  研究结论

本文验证了在人工智能时代，物流企业领导采取谦卑型领导方式能够对员工的自我效能感产生显著的正向作用，并且这种类型的企业能够通过增强员工心理安全感来提升员工对完成本职工作的信心。因此，本文认为这种领导方式能够在一定程度上缓解物流企业员工对“机器替人”的焦虑程度。

5.2  管理启示

 首先，我国物流企业领导在今后的管理工作中应有意识培养该领导方式，以增强企业员工的心理安全感，减少员工对于被辞退的忧患心理，进而增强其在工作中的自我效能感，从而为企业的未来发展助力。其次，物流企业领导应结合其传统密集型特性与智能化转型需求在与员工互动的过程中表现出对员工个人能力的肯定以及对其工作的支持，以此提升员工对组织奉献的意愿。最后，我国应为物流企业培养复合型人才以适应，促进物流业高端人才的合理配置，以此提升物流管理水平，从而在加快物流企业数字化转型的同时，减轻员工心理问题对企业发展产生的阻碍。

参考文献：

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[6]  Hawksworth J， Berriman R， Goel S. Will Robots Really Steal Our Jobs？ An International Analysis of the potential long term impact of automation[EB/OL]. （2021-06-12）[2021-06-30]. https：//www.pwc.co.uk/services/economics-policy/insights/the impact of automation on jobs. Html.

[7]  DEMING D J. The growing importance of social skills in the labor market[J]. NBER Working Papers， 2015，132（4）：1593-1640.

[8] 李磊，何艳辉. 人工智能与就业——以中国为例[J]. 贵州大学学报（社会科学版），2019（5）：13-22.

[9]  Owens B P， Hekman D R. Modeling how to grow： An inductive exanmination of humble leader behaviors， contingencies， and outcomes[J]. Academy of  Management Journal， 2012，55（4）：787-818.

[10]  Farmer S M， Tierney P， Kung-Mcintype K. Employee creativity in Taiwan： an application of role identity theory[J]. Academy of Management Journal， 2003，46（5）：618-630.

[11]  Chen G， Gully S M， Eden D. Validation of a new general self-efficacy scale[J]. Organizational Research Methods， 2001，4（1）：62-83.

[12]  Edmondson A. Psychological safety and learning behavior in work teams[J]. Administrative Science Quarterly， 1999，44（2）：350-383.

收稿日期：2021-07-26

作者簡介：乔梦琪（1996-），女，河北张家口人，上海工程技术大学管理学院硕士研究生，研究方向：人力资源管理;秦迎林（1977-），女，辽宁鞍山人，上海工程技术大学管理学院，副教授，硕士生导师，研究方向：人力资源管理。