我是@扣子Bolt，关注【AI工具｜科研学术 | 博士生活 | 网络创业｜自我提升】，利用AI工具提升科研效率和自我成长，每天必须读两篇论文才能睡得着，这是我在公众号发布的第【132】篇原创内容。
论文表明AI的使用与员工福祉和职业成功呈负相关，工作不安全感在这一关系中起中介作用。此外，技术压力作为调节变量，加剧了AI使用对员工福祉的负面影响。研究结果为理解AI在酒店业中的应用对员工的影响提供了新的视角，并为缓解这些负面影响提供了理论依据。文章发表在SSCI Q2，数据收集采用的三阶段进行。
研究背景
- 研究问题
探讨了在酒店行业中，人工智能（AI）的使用如何影响员工的工作和职业结果，特别是工作不安全感和技术压力在其中的作用。 - 研究难点
如何量化AI使用对员工幸福感和职业成功的影响，如何解释AI使用与工作不安全感之间的关系，以及如何考虑技术压力对这一关系的调节作用。 - 相关工作
AI在提高服务质量和降低成本方面具有积极作用，但也可能导致员工绩效下降和心理压力增加。现有研究主要集中在AI的积极影响上，对其潜在负面影响的探讨较少。
研究方法
提出了基于自我决定理论（SDT）的研究框架，用于解决AI使用对员工幸福感和职业成功的影响问题。具体来说，
- 理论基础
基于自我决定理论（SDT），该理论强调内在动机、自主性和能力感对员工绩效和幸福感的重要性。 - 研究假设
假设H1：AI的使用与员工的幸福感和职业成功负相关。 假设H2：AI的使用与员工的工作不安全感正相关。 假设H3：工作不安全感中介了AI使用与员工幸福感和职业成功之间的关系。 假设H4：技术压力调节了AI使用与员工幸福感和职业成功之间的关系，即在技术压力较高时，这种关系更强。 假设H5：技术压力调节了工作不安全感对AI使用与员工幸福感和职业成功之间关系的中介作用，即在技术压力较高时，这种中介作用更强。
实验设计
- 数据收集
研究采用三波在线调查的方法，收集了中国快餐连锁餐厅员工的问卷数据。共发放450份问卷，最终回收277份有效问卷，响应率为61.6%。 - 样本选择
包括277名员工，其中男性占76.1%，年龄主要集中在25岁以下，教育程度以本科为主，工作经验多在1-2年。 - 测量工具：
AI使用：使用Brougham和Haar（2018）的4项量表。 工作不安全感：使用Tarafdar等（2007）的4项量表。 员工幸福感：使用Stewart-Brown等（2009）的7项量表。 职业成功：使用Reiche等（2011）的5项量表。 技术压力：使用Maier等（2015）的4项量表。
结果与分析
信度和效度：通过Cronbach's alpha和复合信度（CR）验证了量表的信度，AVE值超过0.5，表明量表具有良好的收敛效度。
路径分析：路径分析结果显示，AI的使用对员工幸福感有显著的负向影响（β=-0.140, t=1.750, p<0.05），但对职业成功的影响不显著（β=-0.074, t=1.078, p>0.10）。
中介效应：工作不安全感中介了AI使用与员工幸福感（β=-0.102, t=3.179, p<0.01）和职业成功（β=-0.079, t=2.800, p<0.01）之间的关系。
调节效应：技术压力调节了AI使用与员工幸福感（β=0.115, t=1.582, p<0.10）之间的关系，但对职业成功的影响不显著（β=-0.022, t=0.523, p>0.10）。技术压力还调节了工作不安全感对AI使用与员工幸福感和职业成功之间关系的中介作用。
总体结论
这篇论文通过自我决定理论（SDT）探讨了AI使用对员工幸福感和职业成功的影响，发现AI使用与员工幸福感负相关，并通过工作不安全感中介这一关系。此外，技术压力调节了AI使用与员工幸福感之间的关系，但对职业成功的影响不显著。研究结果为AI在酒店行业中的应用提供了理论依据和实践指导，强调了关注员工心理健康和职业发展重要性的必要性。
Drawing on self-determination theory (SDT), this research examines how the utilization of artificial intelligence (AI) in hospitality organizations is influencing employee work and career outcomes (well-being and career success). We explore the underlying role of job insecurity in the associations of AI use with employee wellbeing and career success. We further explore the boundary condition effect of technostress in our proposed model. This study used a three-wave online survey approach to collect data from 277 workers of fast-food chain restaurants in the People's Republic of China. We used Smart PLS 4 to analyze our data. The results showed a positive relationship among AI use and employee well-being, but not with career success. Job insecurity mediates the relationship between AI use and employee outcomes. Additionally, technostress moderated the associations between AI use and employee well-being and career success. This study contributes to the theory and practice in the field of AI and hospitality industry and helps understand the nexus between increasing use of AI and employees' work and career outcomes.
Sharif, M. N., Zhang, L., Asif, M., Alshdaifat, S. M., & Hanaysha, J. R. (2025). Artificial intelligence and employee outcomes: Investigating the role of job insecurity and technostress in the hospitality industry. Acta Psychologica, 253, 104733.
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