陈嘉茜 赵曙明 丁 晨 陈一宁
内容提要：零工经济的兴起与普及突破了体面劳动的场所限制并拓宽了其情境外延，而目前关于体面劳动感知的研究多针对传统雇佣劳动者群体，鲜有研究讨论其对零工工作者的影响作用。本文基于自我决定理论，构建出一个被调节的中介效应模型，探索劳动者对零工工作的体面劳动感知与其工作投入的关系及其内在机制。通过对391份样本数据进行分析，结果表明：零工工作者的体面劳动感知正向影响其工作投入；
心理授权在体面劳动感知与其工作投入之间起部分中介作用；
算法控制感知负向调节体面劳动感知与心理授权之间的关系，同时负向调节心理授权在体面劳动感知与工作投入之间的间接效应。
随着互联网时代的到来，依托数字技术平台发展、打破传统用工模式的“零工经济”已成为新的经济增长点和新就业形态的助推器[1]。中华人民共和国人力资源和社会保障部公布的数据显示，2021年中国灵活就业人员规模达2亿左右。随着零工经济成为全民就业的“蓄水池”，日益庞大的零工工作者群体受到越来越多的关注。2022年政府工作报告中明确指出，“完善灵活就业社会保障政策，开展新就业形态职业伤害保障试点”。山东省通过“政策帮扶+权益保障”的方式增强灵活从业人员的获得感、归属感；
美团则推出“同舟计划”，从工作保障、体验提升、职业发展、生活关怀四个层面提升骑手体验。可见，在国家各级政府和平台型企业的共同努力下，灵活就业已更有保障、更加体面。
体面劳动感知不仅与个体的物质生活息息相关，更对个体的心理精神健康具有重要意义[2]。张光磊等(2021)结合中国社会的具体情境指出，非体面工作感知不利于个体维护自我公共形象，抑制了个体的自尊感知[3]；
而体面劳动感知有助于个体呈现出饱满自信的工作态度[4]，对激发创造力[5]与创新工作行为[6]、减少工作倦怠[7]、促进工作家庭增益[8]等具有重要作用。费斯特等(Fest et al.,2021)研究指出，计件工资形式的货币激励与体面劳动感知形式的非货币激励同时促进了零工工作者工作绩效的提高[9]。尽管零工经济的兴起与普及突破了“体面劳动”的场所限制并拓展了其情境外延，为组织行为的相关研究提供了新的群体视角，但现有研究仍主要关注体面劳动感知对传统雇佣劳动者心理状态与行为表现的影响，对零工工作者群体的讨论尚处于起步阶段。
鉴于此，本文拟基于零工工作者这一新兴群体视角探究体面劳动感知与个体工作投入的关系。工作投入是指个体从生理、认知和情感上将自我与工作角色相结合的状态，包括活力、奉献和专注三个维度[10-11]。高水平的工作投入不仅有助于劳动者保持积极的工作状态、提升工作满意度与工作绩效，还能为组织可持续发展与社会进步提供内在驱动力[12]，对零工经济这一新兴经济业态的发展至关重要。刘等人(Liu et al.,2020)结合零工经济特征指出，提高零工工作者的工作投入是零工组织面临的必要挑战[13]。虽然已有研究从物理环境、工作强度、工作时间、社会环境、工作技能、发展前景、工作收入等体面劳动感知维度出发，分别评估并比较了零工工作者与传统雇佣劳动者的体面劳动感知水平及各维度与其工作投入的关系[14]；
还有研究发现非正规工作的工作自主性提高了劳动者的体面劳动感知[15]，但体面劳动感知对零工工作者工作投入的作用机制尚不清楚。内部动机是工作投入的有效预测因素[16]，达菲等(Duffy et al.,2016)指出体面劳动感知可以满足个体的基本心理需求，是个体内部动机的重要预测变量[17]。心理授权作为内部动机的具体表现形式[18]，是个体对工作意义、自身工作能力、自我决定与自身影响的综合认知[19-20]，对个体的工作投入具有重要作用[21]。因此，本文将基于动机视角以心理授权为中介变量探究零工工作者体面劳动感知对其工作投入的影响机制。
零工工作强调在线平台的参与以及数字技术的使用，在线平台借助算法代替管理者监督劳动过程、约束劳动者的行为并输出数字化管理实践[22]，是平台规避用工风险、促进劳动力转化的重要管理手段。以往研究表明，零工组织的管理实践会影响零工工作者的工作体验与工作动机[23-24]，而对平台算法管理的不同感知将影响零工工作者的工作投入水平[25]。虽然学者们从人机交互视角进行了深入探索[23，25-27]，但平台算法管理对零工工作者态度与行为的影响仍未厘清。尽管智能的决策系统与灵活的工作设计等为零工工作者提供自主性支持[23]，但在线平台对劳动过程与劳动结果的“软”控制亦激发了零工工作者的受控动机[26-27]。依据自我决定理论，当外部环境使个体感觉到行为活动缺乏自主性与胜任力时，其内部动机将被削弱[28]。那么，在感到受控时，零工工作者将如何重塑其工作态度与行为？平台“去人性化”的算法控制对零工工作者内部动机的削弱[29]是否会进一步抑制个体体面劳动感知下的工作投入水平？鉴于此，本文引入算法控制感知作为调节变量，从人机交互视角考察其对零工工作者体面劳动感知、心理授权与工作投入的影响。
综上所述，本文拟基于自我决定理论，构建一个被调节的中介效应模型，以系统分析零工工作者体面工作感知影响其工作投入的心理机制，以期在理论上丰富零工工作者的相关实证研究，并为体面劳动感知的作用机制研究提供新的研究视角；
在实践上引起零工平台对关系型管理的重视，营造和谐的平台工作氛围，充分释放零工工作者的潜能。
(一)体面劳动感知与工作投入
体面劳动的概念经历了从安全视角到公平视角再到自我实现视角的转变[2]。1999年，国际劳工组织(ILO)基于安全视角将体面劳动定义为男女在自由、平等、安全和具备人格尊严的条件下，获得体面的、生产性的可持续工作机会[30]，强调在制度设计层面保障收入与劳动安全。随着社会的发展与各个国家(地区)制度设计的健全，劳动者对工作的诉求由物质需求得到满足，逐步过渡到对自身权利与尊严的保护。2015年，国际劳工组织基于公平视角重新将体面劳动界定为具备生产性的工作机会、公平的收入、安全的工作场所与对家庭的社会保护、更好的个人发展和社会融入前景、自由的观点表达、平等的组织与参与决策制定、男女平等的机会与待遇等要素的工作[31]，强调企业改进管理方法，保护劳动者的尊严与平等权利。经济的发展带来了商业模式与工作环境的快速变迁，劳动者对工作意义与价值也提出了更高的要求，体面劳动的内涵也开始转向自我实现视角，强调个体对工作稳定、有尊严与安全[32]、生存与权利、社会联系与自我决定[17]等工作意义与价值的主观感知。体面劳动概念的提出引起了学术界的广泛关注，随着研究的不断深入，学者们意识到微观个体的体面劳动改善是宏观层面体面劳动实现的必要基础[4]，体面劳动感知的提出进一步提供了将体面劳动落脚于个体心理层面的可测量的可操作性构念[33]。
零工经济是一种以数字平台为基础，以独立自主且有特定能力的劳动者为主体，以碎片化任务为工作内容，工作时间、地点、方式灵活，最大程度实现供需匹配的新兴经济模式[1]。体面劳动感知来自个体基于自身需求对工作的感知与评价[4]。然而，由于体面劳动概念本身的宽泛性以及零工工作的新特征，目前劳动者对零工工作的体面劳动感知尚未形成一致的内涵与测量机制。希克斯(Heeks, 2017)在2017年根据国际劳工组织制定的11条体面劳动标准提出了数字零工经济的体面劳动框架[34]，并在2021年针对零工工作者的工作诉求从劳动收入、工作条件、合同契约、管理过程、表达谈判等方面开发了体面劳动的公平工作框架[35]，为系统评估零工工作提供了框架依据。近年来，政府不断建设相关制度、出台政策支持，平台企业不断规范组织管理，零工工作者的工作回报与劳动保障等需求逐渐得到满足，并开始对职业发展、职业认可、工作氛围、工作负荷与工作条件等提出了新的要求[26，36]。基于此，本文结合希克斯(2017)[34]针对数字零工工作者提出的体面劳动标准，从自我实现视角将零工工作者的体面劳动感知定义为：个体出于自身需求对零工工作在工作回报、工作岗位、工作氛围、职业发展、职业认同等方面实现程度的主观感知。
在经济下行与新冠肺炎疫情的冲击下，零工工作作为传统雇佣方式的补充，依托在线平台与数字技术将琐碎且复杂的工作分解成微小的任务并分配给外部零工工作者[37]，大大降低了工作门槛，并提供了海量的工作岗位，使迫于技能水平较低的劳动者摆脱了失业困境并获得收入来源[38]，促进了零工工作者工作回报与工作岗位体面感的产生。研究表明，零工工作的时空与内容安排的灵活性与自主性有效缓解了工作压力与不安[39]，减少了劳动者的职业心理健康问题[40]，从而促进了零工工作者工作氛围体面感的产生[14]。此外，零工工作中平台技能导向型的人才选拔与对供求信息的精确匹配提高了劳动者与工作之间的契合度[41]。同时，平台与自主劳动者的关系取代了传统雇主和雇员概念，劳动者由“被雇佣”转变为“自我雇佣”，个体忠诚于技能而非企业的职业理念[1]，促使其主动培养和发展多样化技能以摆脱传统组织形式的束缚，并作为独立的服务提供商充分发挥自身技能、体力、知识、时间等人力资本[42]，促进了个体自我价值的实现[43]，激发了个体职业成就感与认同感[17]，从而促进了零工工作者职业发展与职业认同体面感的产生。
已有实证研究表明，传统雇佣劳动者的体面劳动感知正向影响其工作投入[4，7-8]。但是，零工经济的发展伴随着大量的实践变化，零工工作者的体面劳动感知亦呈现出新的内涵，因此对工作投入的影响也需要进行重新思考。自我决定理论是研究个体自我激励或自我决定行为的动机过程理论，强调自主、胜任、归属三个基本需求的满足是影响个体动机的决定性因素[44]。依据自我决定理论，获得收入来源催生的工作回报体面感与获得就业机会催生的工作岗位体面感，能够在满足生存需求的同时，满足零工工作者的胜任与归属需求，从而激励他们在工作中投入旺盛的精力与体力[36]，表现出较高的活力水平。与传统受制于工作场所、工作时间等正式规章制度的工作模式不同，零工工作的地理和时间限制相对较低，任务选择相对灵活[1]，由此催生的工作氛围体面感满足了零工工作者的自主需求，进而激发零工工作者的工作热情以及认知与情感投入[28]。同时，雇佣劳动关系重塑下的职业发展与职业认同体面感强化了零工工作者的内在激励效果，进一步促进个体的胜任需求、自主需求与归属需求的满足，促使个体表现出对工作全神贯注与持续投入的情感状态[28]。总体而言，零工工作改变了从业者的工作实践与工作体验，对零工工作的体面劳动感知改善了劳动者对工作的态度[4]并提高了其工作投入水平[7]。据此，本文提出以下假设：
假设H1：体面劳动感知正向影响零工工作者的工作投入。
(二)心理授权的中介作用
康格和卡农戈(Conger & Kanungo, 1988)最早将心理授权定义为与个体自我效能感相关的动机因素[45]。在此基础上，学者们将心理授权的内涵逐渐丰富为个体基于对工作意义、自身工作能力、自我决定与自身影响的认知而产生的内在动机，并开发了心理授权的四维度量表[19-20]。其中，工作意义是指个体对工作价值的主观感知；
自身工作能力是指个体对自身完成工作任务的知识、技能、经验的主观感知，即自我效能感；
自我决定是指个体对如何开展工作的自主性感知，即工作自主性；
自身影响是指个体行为对工作结果的影响作用。心理授权是个体内部动机的重要表现形式[18]，其在工作特征与工作投入之间的中介作用得到了学者们的积极探讨[21，46]。
奥拉夫森等(Olafsen et al.,2018)研究了自我决定理论中基本需求满足与内部动机之间的方向性问题，检验了基本需求满足对个体内部动机的驱动作用[47]。因此，依据自我决定理论，体面劳动感知对零工工作者的自主、胜任与归属需求的满足能够强化个体的内部动机，并表现出较高的心理授权水平[17，21]。具体而言，首先，基于收入保障与就业安全的工作回报体面感与工作岗位体面感有助于满足个体的生存需求、社会联系需求与胜任需求，能够增强零工工作者的心理意义感知[17]。其次，零工工作者可以自主决定工作时间、工作地点、工作方式等[1]，这种灵活、自主的工作氛围体面感满足了个体的自主性需求，进而增强了零工工作者的自我决定程度与自主性认知。此外，零工工作重视个体知识技能的可用性，通过管理、匹配消费者与工作者的请求进行价值共创[48]，有助于零工工作者自我效能感的增强与自我价值的实现，这种建立在价值创造与价值赋能基础之上的职业认同体面感满足了个体的胜任需求，并加强了零工工作者对自身工作能力与工作意义的认知评价[49]。最后，个体与工作的有效匹配有助于个体技能的充分发挥，较低的跨平台门槛[41]也为个体提供了积累工作经验、提高工作能力的学习机会[36]，这种掌控工作环境、拓展工作能力的职业发展体面感满足了个体的自主与胜任需求，亦增强了零工工作者对自身影响力与胜任能力的认识[49]。总的来说，体面劳动感知促进了零工工作者对工作意义的判断、对自身胜任能力的认知、对工作自主性的评价，以及对自身影响力的认识，提高了零工工作者的心理授权程度。
现有研究广泛讨论了心理授权对工作投入的积极影响。首先，基于零工工作的具体情境，本文认为较高的心理授权水平意味着对工作意义的深入理解，能够激发零工工作者的自我激励过程，促使其投入更多的时间与精力，表现出更高的工作投入水平[16，21]。其次，零工工作的自主性体现了零工工作者对工作的控制程度[46]，能够有效激发个体的工作热情与内在驱动力，进而提高个体的工作投入意愿。此外，自我效能感反映了零工工作者自我与工作角色的结合[50]，有助于激发个体完成工作的信心，并表现出更高的认知与情感投入，提高个体对工作的专注与奉献程度。最后，影响力体现了零工工作者对工作环境的积极认知与强烈兴趣，促进了个体与工作环境的积极互动[46]，进而提高零工工作者的工作投入水平。总结而言，自我决定理论视角下，体面劳动感知通过满足个体对工作意义、自身能力、自我决定与自身影响的认知需要，增强了个体的心理授权程度[7-8]，进而激励个体表现出更多的活力、奉献和专注，提升了零工工作者的工作投入水平。据此，本文提出以下假设：
假设H2：心理授权在体面劳动感知对工作投入的影响中起中介作用。
(三)算法控制感知的调节作用
算法是在线平台管理零工工作者的劳动过程和结果的重要手段[22]。零工工作者在人机交互过程中如何感受、认知和评价算法技术将从根本上影响其态度与行为[25]。一方面，大数据驱动的智能算法系统优化了零工工作者的在线劳动过程并向其提供决策信息支持，随时并持续地影响零工工作者的行为决策与选择[51-52]，为零工工作者构建了一个支持性的工作环境。另一方面，在线平台通过算法推荐和算法限制进行规范指导，通过算法记录和算法评级进行追踪评估，通过算法替换与算法奖励对零工工作者进行行为约束，以更全面、即时、交互与不透明的方式构建了一个控制性的工作环境[53]，扩大了平台与个体的数字距离，使零工工作者逐渐成为“活在系统中的人”[54]。根据自我决定理论，当外部环境因素满足基本心理需要时，个体的内部动机将得以提升，反之则降低。因此，对平台算法进行决策支持性解读的个体更加注重在线平台通过一系列信息和决策支持对其自主与胜任需求的满足，从而产生较低的算法控制感知水平并具有更高的内部动机；
而对平台算法进行控制性解读的个体认为平台通过精密算法对其实施操控的行为极大地损害了其自主需求，从而产生较高水平的算法控制感知，并表现出较低的内部动机[28-29]。
基于以上逻辑，本文认为，零工工作者对平台算法控制的感知程度会负向调节体面劳动感知与其心理授权之间的关系。具体而言，低算法控制感知的个体倾向于将算法系统的指令要求、反馈评价、奖励惩罚视为决策信息，并以此为依据自主控制工作过程与工作结果[51-52]，促进了体面劳动感知对个体内部动机的强化作用，从而提高了其心理授权程度，即零工工作者对工作意义、自身能力、自我决定与影响力的综合认知。而高强度的算法管理不仅要求工作者无条件接受算法工作指令，还通过声誉系统对工作结果进行持续控制，导致随时随地工作的灵活性演变为无时无刻不在工作的劳动强化[37]。由此可见，高算法控制感知会限制工作氛围体面感下零工工作者的自主性认知，并损害个体的自主需求。同时，个体对算法系统的复杂性、不透明性与去人性化解读破坏了工作者的程序公平感知与对工作环境的积极体验[55-56]，进而损害了职业认同体面感与职业发展体面感对个体胜任需求的满足，负面影响了个体对自身胜任能力与影响力的认识[57]，大大降低了零工工作者的心理授权程度。此外，高算法控制感知的个体对平台“全景监狱”式的管理模式更加敏感，部分工作者会表现出反抗、回避、操纵算法的抵制行为[53]。这种抵制行为使得零工工作者长期处于自我损耗状态，消耗了大量的心理资源，也降低了个体的工作满意度[58]，损耗了个体的内部动机。据此，本文提出以下假设：
假设H3：算法控制感知负向调节体面劳动感知与心理授权之间的正向关系，即算法控制感知越高，体面劳动感知与心理授权之间的正向关系越弱，反之越强。
图1 研究模型
依据假设H2与假设H3的理论分析，本文进一步提出一个被调节的中介效应模型，如图1所示，即零工工作者对平台算法控制的感知程度会负向调节体面劳动感知通过心理授权影响其工作投入的间接效应。具体而言，低算法控制感知的个体对平台算法管理进行的支持性解读，能够强化体面劳动感知下零工工作者的内部动机，促使其表现出较高程度的心理授权，并展现出活力、奉献与专注的工作状态即较高的工作投入水平。而高算法控制感知下非自主的工作状态既降低了工作氛围体面感对零工工作者自主需求的满足，也限制了个体偏好与工作的契合以及个体技能的发挥与拓展，从而无法有效实现职业认同体面感与职业发展体面感对零工工作者胜任需求的满足，削弱了个体的内部动机，同时对零工工作者造成一系列负面影响，如情绪耗竭、身份紧张、工作不安全感、旷工、离职、工作家庭冲突等[26]。综上，高算法控制感知下的消极体验削弱了体面劳动感知对工作者内部动机的激励作用，降低了个体的心理授权程度，从而负面影响了零工工作者的工作投入水平。据此，本文提出以下假设：
假设H4：算法控制感知负向调节体面劳动感知通过心理授权影响工作投入的间接效应，即算法控制感知越高，间接效应越弱；
反之越强。
(一)研究对象与调研程序
在线劳动力市场集中在交通出行、生活服务与知识技能三大领域。数据显示，2021年，交通出行与生活服务领域的交易额占到三大领域交易总额的81%。其中，交通出行领域的网约车司机与生活服务领域的外卖骑手是零工经济中最活跃的群体。数据显示，截至2021年年底，中国灵活就业人员约2亿人，网约车司机约400万人，外卖骑手约1 300万人。以往研究指出，这一群体对收入保障、就业安全、工作氛围、职业认同与职业发展等的诉求相对强烈[34，36]，与平台算法管理的交互关系最为密切[59]，他们的工作投入对工作绩效具有重要意义，也是平台管理的重要目标之一[25]，具有一定的典型性与代表性。因此，本文选取南京市网约车司机与外卖骑手为样本。在A网约车公司1位社群运营工作人员和B外卖公司5位站点负责人的帮助下，通过官方渠道向网约车司机与外卖骑手传达调研目的与注意事项、数据仅用于科学研究与数据的匿名性承诺以及填答报酬，并在此基础上发放调研问卷。为减少共同方法偏差的影响，本文分别在两个时间段向同一群体发放调查问卷，每次为期10天，时间间隔3周。具体信息如下：第一次调研收集样本的人口统计学信息及体面劳动感知信息，共回收535份调研问卷；
第二次调研收集样本的算法控制感知、心理授权与工作投入等信息，共回收461份调研问卷。调研结束后，本次的调研小组成员根据手机后四位将两次调研收集的数据进行匹配，在剔除无法配对、筛选题不通过、答题不完整、答题时间少于5分钟、明显乱填的问卷后，共获得有效问卷391份，有效问卷回收率为84.8%。其中，外卖骑手占42.7%，网约司机占57.3%，全职零工工作者占69.6%，兼职零工工作者占30.4%；
性别方面，女性占23%，男性占77%；
年龄方面，样本的平均年龄为35岁；
学历方面，高中及以下学历占比达80.6%，本科学历占14.3%，硕士及以上学历占5.1%；
零工工作年限方面，一年以内占41.2%，1～3年占24.3%，3～5年占14.3%，5年以上占20.2%；
日零工工作时间方面，每天工作8小时以下占19.9%，8～10小时占28.1%，10～12小时占30.4%，12小时以上占21.5%。
(二)变量测量
本文的所有测量量表均来源于国内外权威文献的成熟量表，通过采取严格的翻译-回译程序以保证所使用的英文量表在中国情境中的信效度。除控制变量外，所有量表均采用李克特(Likert)5点量表。除体面劳动感知量表的1—4题外，分值1—5表示从“完全不符合”到“完全符合”的感知分值。
1.体面劳动感知
该变量的测量采用毛冠凤等(2014)[60]编制的体面劳动量表，共16个题项。其中1—4题测量零工工作者对工作回报的体面性感知，分值1—5表示调查样本对其收入的评价，如在题项“零工工作收入对满足我的基本生活需要而言”中，1—5分别表示“非常欠缺、比较欠缺、刚刚好、比较充裕、非常充裕”；
5—7题为反向题，测量零工工作者的工作岗位体面感，如“我的工作量很大，因此我经常处于超负荷的工作状态”，得分越高，表明样本的体面劳动感知越低。8—10题、11—13题、14—16题分别测量职业发展体面感、职业认可体面感与工作氛围体面感，具体题项如“我获得了与工作相关的培训”“平台工作让我在亲友面前很有面子”以及“平台的工作氛围是积极向上的”。
2.算法控制感知
该变量的测量采用裴嘉良等(2021)[59]针对零工工作者编制的算法控制感知量表，共11个题项，包含规范指导、追踪评估和行为约束三个维度，具体题项如“平台通过算法实时向我反馈我的工作表现”“平台通过算法实时追踪定位我的地理位置”以及“平台通过算法对我进行排名并划分等级”。
3.心理授权
该变量的测量采用施普赖策(Spreitzer, 1995)[20]编制的心理授权量表，共12个题项，包含工作意义、能力、自我决定和影响四个维度，具体题项如“平台工作对我来说非常重要”“我相信自己能很好地完成工作任务”“我可以自主决定如何完成工作任务”以及“我能够影响工作中发生的事情”。
4.工作投入
该变量的测量采用肖费利等(Schaufeli et al.,2002)[11]编制的工作投入量表，共9个题项，包含活力、奉献和专注三个维度，具体题项如“工作中，我觉得干劲十足”“我对工作充满热情”以及“我全身心都投入到工作中”。
5.控制变量
以往研究指出，零工工作者的个体特征(如性别、年龄、学历等)[61]、工作特征(参与零工工作方式、工作年限、工作收入等)[22，61]、家庭特征(家庭结构)[34]等可能会影响零工工作者的工作投入水平。基于此，本文从零工工作者的个体特征、工作特征及家庭特征三方面进行变量控制，具体控制了零工工作者的性别、年龄、学历、全职/兼职、零工工作年限、日工作时间、零工收入占总收入比重、平均月收入、婚姻状况与孩子数量。
(一)描述性统计与相关性分析
主要变量的描述性统计和相关性分析如表1所示，其中，相关性分析结果显示，体面劳动感知与工作投入显著正相关(r=0.490，P<0.01)，体面劳动感知和心理授权显著正相关(r=0.310，P<0.01)，心理授权与工作投入显著正相关(r=0.484，P<0.01)，这些相关性均为后续假设检验提供了初步支持。
表1 变量均值、标准差与相关系数
(二)信效度与共同方法偏差检验
为检验体面劳动感知、心理授权、算法控制感知、工作投入四个主要变量测量的一致性程度，本文使用软件SPSS 24.0对上述变量进行信度分析。信度分析检验结果如表1对角线所示，内部一致性信度系数均大于0.819，说明各变量信度良好。
为检验共同方法偏差的影响，本文根据哈曼(Harman)单因子检测法，对体面劳动感知、心理授权、算法控制感知、工作投入四个主要变量的所有题项进行主成分因子分析。结果显示，未旋转时第一因子的方差解释水平为16.944%，低于50%的上限值[62]，在可接受的范围内，表明本文的共同方法偏差并不严重。
表2 验证性因子分析结果
(三)假设检验
1.主效应检验
本文运用软件SPSS 24.0进行统计分析。为了检验体面劳动感知、心理授权、算法控制感知、工作投入之间的关系，本文采用层次回归方法进行分析，检验结果如表3所示。表3中，模型1为检验体面劳动感知与心理授权之间关系的基础模型，模型5为检验体面劳动感知与工作投入之间关系的基础模型，即仅有控制变量。由表3的模型6可知，体面劳动感知正向影响零工工作者工作投入(β=0.496，p<0.001)，假设H1得到支持。
2.中介效应检验
根据巴伦和肯尼(Baron & Kenny, 1986)[63]的中介效应检验方法，本文依次构建自变量对因变量、自变量对中介变量、中介变量对因变量、自变量与中介变量对因变量的回归分析模型，如表3所示。由模型2可知，体面劳动感知显著正向预测心理授权(β=0.311，P<0.001)；
由模型7可知，心理授权显著正向预测工作投入(β=0.475，P<0.001)；
由模型6与模型8可知，加入心理授权后，体面劳动感知与工作投入的回归系数由0.496下降至0.381，且仍然显著(β=0.381，P<0.001)，表明心理授权部分中介体面劳动感知与零工工作者工作投入之间的关系，假设H2得到初步支持。为了保证心理授权在体面劳动感知与零工工作者工作投入之间中介效应的稳健性与一致性，本文运用拔靴(Bootstrap)法对样本进行5 000次重复抽样。结果显示，体面劳动感知通过心理授权影响工作投入的间接效应值为0.222，95%的置信区间为[0.114 7，0.338 6]，不包含0，表明心理授权对体面劳动感知与零工工作者工作投入之间关系的中介作用显著，假设H2得到进一步支持。
表3 层次回归分析结果
图2 算法控制感知对体面劳动感知与心理授权关系的调节作用
3.调节效应检验
假设H3提出算法控制感知负向调节了体面劳动感知与心理授权之间的关系。为降低多重共线性的干扰，本文首先对自变量与调节变量进行中心化处理，并计算交互项。其次，依次进行因变量对自变量和调节变量，因变量对自变量、调节变量和交互项的回归分析。模型4的结果显示，算法控制感知削弱体面劳动感知与零工工作者心理授权之间的关系(β=-0.127，P<0.05)，初步支持了假设H3。
为更直观判断算法控制感知的调节作用，本文按照加减一个标准差的方法将算法控制感知分为高和低两类，绘制交互效应图如图2所示。简单斜率检验表明，低算法控制感知对应的斜率为0.218(t=2.255，P<0.05)，而高算法控制感知对应的斜率为-0.160(t=-0.706，P>0.05)，由此可见，算法控制感知削弱体面劳动感知与心理授权之间的正向关系，假设H3得到进一步支持。
4.被调节的中介作用检验
为检验假设H4，本文运用拔靴法进行5 000次重复抽样，用来估计在不同算法控制感知下心理授权在体面劳动感知与工作投入之间的中介作用的大小。表4的检验结果显示，对于低算法控制感知的零工工作者，体面劳动感知通过心理授权影响工作投入的间接效应值为0.194 2，95%的置信区间为[0.093 8，0.293 8]，不包含0，间接效应显著；
对于高算法控制感知的零工工作者，间接效应值为0.067 2，95%的置信区间为[-0.062 2，0.184 9]，包含0，间接效应不显著。此外，低算法控制感知和高算法控制感知下的间接效应差异值为-0.127 0，95%的置信区间为[-0.262 9，-0.011 9]，不包含0。该检验结果表明，当算法控制感知较低时，算法控制可以有效激发零工工作者的内部动机，增强其心理授权体验，最终提高工作投入水平；
而较高的算法控制感知下，中介作用不再显著，说明算法控制感知负向调节体面劳动感知通过心理授权影响工作投入的间接效应。由此，假设H4得到支持。
表4 被调节的中介作用检验
(一)研究结论与理论贡献
本文以外卖骑手与网约车司机为研究对象，采用问卷调查的方法，探究了零工工作者的体面劳动感知对其工作投入的影响机制。研究结果表明，劳动者对零工工作的体面劳动感知正向影响其工作投入水平；
零工工作者的心理授权在二者之间起部分中介作用;零工工作者对平台的算法控制感知负向调节心理授权在体面劳动感知与工作投入之间的中介作用，具体而言，当个体的算法控制感知较高时，体面劳动感知通过心理授权影响零工工作者工作投入的中介作用越弱;而当个体的算法控制感知较低时，这一中介作用越强。
本文的理论贡献在于：首先，现有针对体面劳动感知的相关研究多聚焦于传统雇佣劳动群体[3-4，7]，而本文以外卖骑手、网约车司机为代表的零工工作者为研究对象，拓展了体面劳动感知的研究群体及影响范围。本文通过梳理体面劳动感知相关概念的提出与发展，结合相关学者针对零工工作制定的体面劳动框架[34-35]，基于零工工作者的工作诉求，从自我实现视角明确界定了零工工作者体面劳动感知的内涵，并以此为出发点，从工作回报、工作岗位、工作氛围、职业发展、职业认同等多维度探讨了零工工作者体面劳动感知对其工作投入的影响，进一步深化了零工经济背景下对该新兴劳动力群体态度与行为的探索。
其次，现有研究证实了体面劳动感知对传统雇佣劳动者基本需求满足、多维工作动机等的积极影响[7，17]，并发现内部动机等能够有效预测个体的工作投入水平[16]。纳瓦哈斯-罗梅罗等(2019)[14]提议对零工工作者体面劳动感知与其工作投入之间的心理机制进行深入探讨。基于相关学者的研究成果，本文回应了这一呼吁，从心理授权的新视角揭示了零工工作者体面劳动感知对其工作投入的作用机制，填补了该研究领域的理论空白，同时拓展了自我决定理论在新兴劳动者群体中的实际运用[21]。
最后，本文为算法管理对零工工作者认知体验与行为反应的影响提供了更多理论支持。现有研究多通过案例研究等定性方法对在线平台算法管理的影响效应进行讨论，缺乏进一步的实证检验[27]。本文从人机交互视角出发，探索了零工工作者算法控制感知的调节作用，构建了更为完整的理论模型，进一步明确了劳动者对零工工作的体面劳动感知影响其心理授权，以及体面劳动感知通过心理授权进而影响零工工作者工作投入这一中介机制的边界条件，深化了对零工工作者体面劳动感知的作用机制与边界条件的理解。
(二)实践启示
目前，中国的灵活就业人员已有2亿余人，相关数据预测，至2024年这一群体将达到4亿人。因此，结合平台算法控制的管理实际探索劳动者对零工工作的体面劳动感知，对有针对性地改善该群体的工作质量、激发这一群体的工作投入具有十分重要的实践指导意义。对零工工作平台而言，可以借鉴美团、优步(Uber)等平台的管理实践，兼具效率型管理与关系型管理，在深度融合数字算法技术创新并执行人力资源管理活动提升组织效率的同时，注重对零工工作者的人文关怀，从工作回报、工作岗位、工作氛围、职业发展、职业认同等方面全面提高零工工作者的体面劳动感知水平，重视劳动者的心理授权体验。平台需要优化管理方式，有效利用算法管理工具制定招聘计划、协调工作配置、提供学习和培训支持、规划职业发展、收集反馈意见、提供激励性的薪酬等，做好对零工工作者的管理与服务工作，强化平台企业与个体之间的连接程度，提升零工工作者的体面劳动感知与心理授权程度，真正从管理零工到提升和激励零工。同时，平台需要引导零工工作者辩证地认知和评价算法管理，致力于构建和谐的人机协作模式[59]，从而有效地提升算法管理效能，不断巩固零工工作者对工作意义、工作自主性、自我效能感、自身影响力的认知，满足其自主、胜任与归属的心理需求，缓解高算法控制对其心理授权与工作投入的负面影响，充分释放零工工作者的潜能。此外，政府部门也应积极出台相关制度，依法保障劳动者基本权益，保障算法管理的开发、运行与问责合法合规，避免“最严算法”对零工工作者收入与就业安全、工作氛围、职业发展与职业认同等的负面影响，积极借力数字化手段赋能灵活用工，助力零工经济的高质量发展。
(三)局限性与未来研究方向
本文的不足之处在于：第一，目前学术界多针对正规就业群体定义体面劳动感知、进行量表开发且测量标准不一，虽然本文结合希克斯(2017)[34]针对数字零工工作者提出的体面劳动标准对这一群体的体面劳动感知进行界定并对测量量表进行情境化操作，但仍可能存在对零工工作者体面劳动感知的认识偏差。因此，未来研究可以考虑针对零工工作者进行体面劳动感知的量表开发，以全面准确剖析该群体体面劳动感知的具体维度及其影响机制与提升路径。第二，零工工作者是一个多样化的群体，本文以外卖骑手与网约车司机为样本仅代表了以业务量、接单量为导向的零工工作者，未能反映零工工作者的全貌[26]，未来研究可以进一步将网红主播、电竞达人、咨询顾问等作为研究对象，扩大样本群体，探究不同类型零工工作者的体面劳动感知水平与差异。第三，本文仅获得391份有效问卷，样本量较小，可能会导致抽样误差增大，影响研究结果的可靠性。未来的研究可以借鉴汪等人(Wang et al.,2022)[25]的做法事先计算最小样本量，采用多来源、多时点进行大样本调研，优化研究设计。第四，尽管本文分别在两个阶段对零工工作者的体面劳动感知、工作投入、心理授权与算法控制感知进行调查，仍然无法完全规避共同方法偏差与内生性的问题。未来的研究可以采取纵向研究设计，对零工工作者的体面劳动感知与工作投入水平进行持续追踪，通过纵向分析研究二者间的方向性关系，减少内生性问题。第五，由于现有体面劳动感知的相关研究多围绕动机和资源视角展开[2，7]，而零工工作者体面劳动感知影响其工作投入的心理机制并非单一路径，本文基于自我决定理论，从心理授权视角对零工工作者体面劳动感知与工作投入之间关系的探讨只打开了“黑箱”一角。因此，未来的研究可以通过更为丰富的视角探究体面劳动对工作投入、组织承诺、组织公民行为、工作倦怠、情绪劳动、离职等的影响，采用自我决定理论、资源保存理论、工作要求-资源模型等进一步探寻其他边界条件，完善体面劳动感知对零工工作者心理态度与行为表现的作用机制。
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