第六章 研究结论与展望
6.1 研究结论
在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越多地采用人工智能和机器人等先进技术，这一趋势已成为常态。本研究聚焦于这一现象，深入探讨了人工智能冲击意识对员工行为的影响，揭示了人工智能冲击意识对员工工作重塑的的影响机制及边界条件，主要结论如下：
与以往研究多强调技术冲击的消极后果不同，本研究发现人工智能冲击意识对员工行为的影响具有双重路径：挑战性路径，人工智能冲击意识通过质量性工作不安全感（β＝0.380，P＜0.001）驱动趋近型工作重塑（β=0.288，p＜0.001），体现为资源增益逻辑下的主动适应行为；威胁性路径，人工智能冲击意识通过数量性工作不安全感（β=0.448，p＜0.001）触发回避型工作重塑（β=0.241，p＜0.001），表现为资源防御逻辑下的压力规避行为。这一发现突破了传统“技术冲击-消极结果”的线性认知，验证了资源保存理论中资源威胁评估的多维度性，为技术冲击研究提供了动态揭示框架。
本研究发现，学习目标导向通过满足胜任需求与自主需求，显著调节压力应对逻辑。在质量性不安全感情境下，高学习目标导向员工更易将压力视为成长机会，趋近型重塑效应增强（β=0.170，p<0.001）；在数量性不安全感情境下，高学习目标导向削弱了回避倾向（β=-0.090，p<0.05），表明其对资源防御行为的缓冲作用。这一发现呼应了自我决定理论中内在动机的核心作用，揭示了个体特质如何重塑技术冲击的心理传导的路径。
参考文献（略）
