吕荣杰，李 颖，2

(1.河北工业大学，天津 300400；2.天津理工大学,天津 300384)

一、引言

互联网、程序和算法的指数级发展，促使人工智能对就业的影响从劳动密集型员工向知识型员工逐步扩散。在工业机器人替代蓝领员工的机械性、重复性工作的同时，知识型员工所拥有的知识也面临随时可能被淘汰的风险。为了应对以人工智能等新技术为代表的工业4.0带来的经济、技术环境的快速变化，知识型员工必须保持持续的职业敏感性和自主学习的能力。然而，理论界和实务界对知识型员工自主学习行为的关注却相对较少，主要表现如下:

第一，自主学习(又被称之为“自我调节型学习”或“自我导向型学习”)一直是教育学和心理学的研究热点，但是在组织管理领域却未得到充分的重视。管理学领域虽有大量组织学习的概念、分类、影响因素、度量等方面的研究(1)陈国权，刘薇：《企业组织内部学习、外部学习及其协同作用对组织绩效的影响：内部结构和外部环境的调节作用研究》，《中国管理科学》，2017年第5期。，却忽略了微观层面员工自主学习行为的效能。在强调动态适应性和个体能动性的无边界水样组织和多元智能组织内，开展对知识型员工自主学习行为(2)孔靓，李锡元，章发旺：《包容型领导对员工主动性行为的影响:组织自尊与差错管理氛围的中介作用》，《管理评论》，2020第2期。的研究尤为重要。

第二，自主学习是知识型员工发自内心的、主动采取的行为，知识型员工是否具有自主学习的动机和意愿是自主行为产生的关键影响因素。但是，既有的研究中缺乏对行为意愿这一心理变量在自主学习行为产生机制中的考量。教育和心理学学者从最初对自主学习必要性和可行性的理论研究(3)Lee D, Lee S L, Watson W R. Systematic Literature Review on Self-regulated Learning in Massive Open Online Courses.Australasian Journal of Educational Technology, 2019, (1).过渡到对影响因素(4)刘奉越：《西方成人自我导向学习理论发展的比较研究》，《现代远距离教育》，2014年第2期。、培养模式(5)Steffens K. Competences, Learning Theories and MOOCs: Recent Developments in Lifelong Learning. European Journal of Education, 2015,(1).和自主学习测量(6)Zimmerman B J, Kitsantas A. Comparing Students’ Self-discipline and Self-regulation Measures and Their Prediction of Academic Achievement.Contemporary Educational Psychology, 2014, (2).等内容的实证研究。虽然部分学者的研究涉及了自我效能、控制力或学习态度等影响因素，但是无论“能力”还是“过程”视角的研究，“意愿”在自主学习行为产生机制中所扮演的角色仍未得到深入探讨。

计划行为理论(Theory of Planned Behavior，TPB)具体解释了行为意愿对个体行为的重要影响，为研究知识型员工的自主学习意愿及其前置因素提供了全面的、系统的研究框架。事实上，计划行为理论属于一般行为模型，那么将这一理论具体运用于实际操作当中时，需要对一些具体因素加以考虑并适当地引出一些新的变量。因此，本研究根据相关理论和实际对TPB模型进行改进，以更好地阐述知识型员工自主学习行为产生机理。

二、理论分析与研究假设

(一)人工智能时代知识型员工自主学习行为界定

国内外学者从不同的角度对自主学习进行了界定，学者们普遍认为自主学习有以下特征：1)调节的主动性。即个体能够积极、主动地调节学习策略和行为；2)风格的独特性。指在学习时，能找到最适合自己或自己最擅长的动机激发手段和学习策略，而不是模仿他人；3)自主的相对性。一般来说，学习的自主性可以被认为是一个动态的、相对的概念，学习没有绝对的自主或不自主；4)过程的适当调控性。学习者能根据实际情况选择合适的学习节奏和强度，并且进行自我监测，从而得到较为理想的效果(7)丁桂凤，俞文钊：《现代企业员工自主学习研究》，《心理科学》，2003年第2期。。结合前人研究，本文将人工智能时代员工自主学习行为定义为员工主动获取知识、改善行为、提升素质，以在人工智能时代保持良好生存和健康和谐发展的行为。

自主学习是知识型员工学习的主要方式。虽有研究证实了员工学习行为是量变与质变不断交互的过程(8)陈国权，周琦玮：《量变式学习和质变式学习模型的研究》，《管理科学学报》，2018年第10期。，是探索式学习与利用式学习平衡和互补的结果(9)张振刚，李云健，余传鹏：《利用式学习与探索式学习的平衡及互补效应研究》，《科学学与科学技术管理》，2014年第8期。，但这些研究大多基于员工学习的过程或能力视角，忽略了作为学习主体的员工的内在动力和心理机制。人工智能时代，组织边界变的模糊，灵活就业逐渐替代传统雇佣方式。组织形式变得平台化、信息化、虚拟化，诸多企业正在把业务重心逐渐地移到由外包公司、合伙人和自由工作者组成的多元化服务网络。知识型员工需要利用碎片化的时间不断地学习新的知识和技能来缓解技能迭代焦虑，在线学习、移动学习、微学习成为知识型员工自主学习的新方式。必须重新确立知识型员工自主学习行为产生的心理机制及产生机理。鉴于此，本文对相关问题展开了讨论与分析。

(二)计划行为理论

计划行为理论(见图1)为中国学者研究人们的具体行为提供了的重要理论基础和研究思路。在创新研究领域，赵斌运用TPB理论验证了主观规范对员工创新行为的正向影响(10)赵斌，周倩倩，刘桂霞，宇卫昕：《主观规范与员工创新行为:印象管理动机的研究视角》，《管理评论》，2019年第3期。。张毅和游达明基于TPB理论开发了员工创新意愿影响因素模型并进行了实证检验(11)张毅，游达明：《科技型企业员工创新意愿影响因素的实证研究：基于TPB视角》，《南开管理评论》，2014第4期。。在建设项目领域，严玲等基于TPB视角分析了承包人履约意愿和行为的影响因素，并将行为态度具体化为感知价值、合作和收益三种具体类型(12)严玲，郭亮，韩亦凡：《工程总承包情境下承包人尽善履约行为形成机理的实证研究：基于计划行为理论》，《软科学》，2019年第6期。。在消费者行为研究领域，邓新明的研究证明TPB理论能有效地解释我国消费者伦理购买的决策机制(13)邓新明：《中国情景下消费者的伦理购买意向研究：基于TPB视角》，《南开管理评论》，2012年第3期。。既有文献表明，目前还鲜有研究运用TPB理论对员工的自主学习行为进行系统的论证。本文对TPB理论进行拓展并对人工智能背景下知识型员工的自主学习行为产生机理进行研究。

(三)研究假设

1. 自主学习态度与自主学习意愿之间关系

行为态度主要是指个体对行为的整体性、综合性的评价，是在某一件事情的参与中所表现出的喜欢或不喜欢的态度。自主学习者的积极学习态度有助于增强自主学习的动机和意愿(14)何莲珍:《自主学习及其能力的培养》，《外语教学与研究》，2003年第4期。。知识型员工自主学习态度可分为两种：一种是内生态度(个体会基于人格特征、兴趣、爱好等因素对某项行为进行评价)，另外一种是外生态度(对某项行为的评价会受个体特质以外的因素影响)(15)Phan P H, Wong P K, Wang C K. Antecedents to Entrepreneurship Among University Students in Singapore: Beliefs, Attitudes and Background. Journal of Enterprising Culture, 2002, (2).。

知识型员工自主学习的内生态度是指知识型员工会基于人格特征、兴趣、爱好等因素对自主学习产生积极意愿。目前在职知识型员工接受的都是在工业1.0时代确立的分科专才的教育体系(16)杨现民，唐斯斯，李冀红：《发展教育大数据:内涵、价值和挑战》，《现代远程教育研究》,2016年第1期。，但此教育体系显然不能适应人工智能的指数级发展态势，知识型员工面临转型升级。吴峰的研究发现员工的在线学习更多的是源于他们对知识的兴趣(17)吴峰，王辞晓，李杰: 《非约束条件下成人在线学习动机量表编制》，《现代远程教育研究》，2015年第2期。。基于大数据和云计算的智能检索和推送使兴趣学习变得更加容易，通过对相关记录进行分析，使用者的兴趣点和知识缺陷可以被快速识别出来，个性、智能、动态的自主学习生态圈正在形成。换而言之，知识型员工认为学习活动可以进一步发展个人的兴趣、爱好而产生强烈的内部学习意愿。

对自主学习持有外生态度的知识型员工更看重学习本身以外的其他因素，如物质奖励、社会地位、他人认可等。面对人工智能带来的就业极化现象，中间技能劳动者的就业机会和工资不断减少和降低，而且这种现象正在从发达国家向发展中国家扩散(18)Autor D H.Why Are There Still So Many Jobs?The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives, 2015，(3).。人工智能不断地改变着知识型员工需要执行的工作任务，人机合作要求员工承担更多的创造性和操作性工作，学习已经成为员工工作的一部分。赵慧军等人的研究证明了成人在线学习的主要因素之一是为了实现岗位晋升、他人认可或增加薪资等(19)赵慧军，李岩，刘西真：《成人在线学习动机对学习迁移的影响:知识惯性的调节作用》，《电化教育研究》，2019年第8期。。所以，本文认为员工为了获取更好的声誉、更高的地位也会产生自主学习意愿。

综上所述，本研究提出如下假设：

H1a：知识型员工自主学习的内生态度对自主学习意愿有正向作用。

H1b：知识型员工自主学习的外生态度对自主学习意愿有正向作用。

2. 主观规范与自主学习意愿之间关系

主观规范主要是指当个体在参与并从事某项具体任务时感受到的一种社会压力。本文采用指令性和示范性规范来解释主观规范(20)Harrison D A. Volunteer Motivation And Attendance Decisions:Competitive Theory Testing in Multiple Samples From a Homeless Shelter.Journal of Applied Psychology,1995,(3).。在知识型员工的角度来看，指令性规范主要表现在领导与组织对其自主学习行为及结果的期望压力，示范性规范具体是指知识型员工身边的领导、同事、家人以及朋友在自主学习方面对其产生的一种示范效应。

目前，终身学习已经多次出现在我国法律法规和相关政策当中。组织形式的扁平化、信息化、虚拟化倾向也促使组织通过规章制度“督促”员工的自主学习行为，知识型员工出于对上级领导意见和要求的尊重与服从，而接受组织与领导的期望，从而产生自主学习的压力，这种压力通过不断地积蓄与沉淀会使知识型员工认为“我应该自主学习”，从而激发员工自主学习的意愿，主动产生自主学习行为。

随着信息技术的发展，员工学习方式发生了改变，云笔记、云盘、付费知识平台成了员工获取知识的重要工具。同时，组织学习数字化、智能化在持续演进，企业大学和企业MOOC也在不断更新升级(21)吴峰:《企业知识的生产车间:企业MOOC的现状、特征与展望》，《远程教育杂志》，2015年第3期。。韩晓燕和迟毓凯研究发现组织员工更崇尚榜样教育(22)韩晓燕，迟毓凯: 《自发社会比较中的威胁效应及自我平衡策略》，《心理学报》，2012年第12期。，尤其是当个体发现周围同事因为某种行为受到表扬或奖励时，他们会进行自我提升并向优秀人物学习。

综上所述，本研究提出如下假设：

H2a：知识型员工自主学习的指令性规范对自主学习意愿有正向作用。

H2b：知识型员工自主学习的示范性规范对自主学习意愿有正向作用。

3. 知觉行为控制与自主学习意愿、行为之间关系

知觉行为控制主要是指个体对从事某种行为的便利条件和自我能力的认知，包括内部控制和外部控制。Ajzen将内部控制和外部控制具体化为自我效能和控制力(23)Ajzen I. The Theory of Planned Behavior:Reactions And Reflections.Psychology & Health, 2011, (9).。知识型员工自主学习的自我效能感指知识型员工主动学习新知识或形成新技能的信心。人工智能的迭代发展促进了教育的智能化进程，降低了知识型员工自主学习的难度，使人人可学、人人会学成为可能。胡杰辉论述了自我效能对自主学习的积极影响(24)胡杰辉: 《外语自主学习能力评价：基于二维模型的量表设计》，《外语界》，2011年第4期。。本文认为自我效能感高的知识型员工能够主动提高与培养工作技能，敢于接受工作中的挑战和风险，内心更容易产生自主学习的念头。

本文中自主学习控制力是指知识型员工对自主学习进程和结果的掌控能力。人工智能时代，时间和空间的限制不复存在，知识型员工均可在线自主学习，对自主学习过程有较高的控制力。知识型员工感觉到自己能胜任或掌控外界环境时会表现出好学、充满活力等自我特征(25)金辉: 《内、外生激励因素与员工知识共享:挤出与挤入效应》，《管理科学》，2013年第3期。。所以，本研究认为知识型员工自己可以很好地掌控自主学习过程和结果的时候，就会激发出更积极的学习欲望。反之，则会遏制学习欲望。

综上所述，本研究提出如下假设：

H3a：知识型员工的自我效能对自主学习意愿有正向作用。

H3b：知识型员工的自主学习控制力对自主学习意愿有正向作用。

相对于理性行为理论，计划行为理论得以改良，主要表现在以下两个方面：一是肯定意愿对员工行为的决定作用，二是认识到了知觉行为控制对员工行为产生的直接影响。相关研究也证实了自我效能对自主学习行为的促进作用(26)宋伟，张学和，彭小宝: 《我国中小企业知识型员工自主学习能力的实证研究：基于长三角部分企业的调查分析》，《科学学与科学技术管理》，2010年第4期。。同时学习主体对自主学习过程有较高的控制力，就会更积极地表现出自主学习行为(27)王静琼等: 《大学生自主学习影响因素的中介效应模型》，《心理学报》，2010年第2期。。

综上所述，本研究提出如下假设：

H4a: 知识型员工的自我效能对自主学习行为有正向作用。

H4b: 知识型员工的控制力对自主学习行为有正向作用。

4. 工作被人工智能替代的不安全感与自主学习意愿之间关系。

TPB理论注重认知变量对个体行为及其意愿的重要作用，但是它忽视了情感变量对意愿和行为的驱动作用。为了提高TPB理论的适用性和解释力，本文将工作不安全感这一情感变量加入到模型中。工作不安全感主要是指当员工在从事某项工作时，内心感受到一种威胁和担忧。叶龙研究发现作为主要工作压力源的工作不安全感可以促进员工在工作场所中自我调控学习(28)叶龙，余彬彬，郭名: 《工作不安全感与工作场所非正式学习的关系:基于有调节的中介模型》，《技术经济》，2019年第7期。。工作被人工智能替代的“威胁”充斥着网络媒体，由于人工智能的替代效应，劳动力市场出现“中空”现象(29)Coelli M, Borland J. Job Polarisation and Earnings Inequality in Australia. Economic Record, 2016, (296).，劳动力开始从中等技术需求工作岗位向高技术和低技术需求工作岗位流动(30)吕世斌, 张世伟: 《中国劳动力“极化”现象及原因的经验研究》，《经济学(季刊)》，2015年第2期。。本文将工作不安全感具体化为工作被人工智能替代的不安全感，并认为工作被人工智能替代的不安全感会提升知识型员工自主学习的意愿。由于人工智能的消极影响主要表现在工作岗位消失和工作任务替代、就业量减少、收入降低(31)都阳，贾朋，程杰: 《劳动力市场结构变迁、工作任务与技能需求》，《劳动经济研究》，2017年第3期。，本文将工作被人工智能替代的不安全感具体化为工作丧失、过度竞争和薪酬晋升带来的不安全感(32)王才，周文斌，赵素芳: 《机器人规模应用与工作不安全感：基于员工职业能力调节的研究》，《经济管理》，2019年第4期。，并提出如下假设：

H5a：知识型员工工作丧失的不安全感对自主学习意愿有正向作用。

H5b：知识型员工过度竞争的不安全感对自主学习意愿有正向作用。

H5c：知识型员工薪酬晋升的不安全感对自主学习意愿有正向作用。

5. 自主学习意愿与自主学习行为之间的关系

TPB 理论认为，行为的产生直接取决于行为意愿，此结论在社会学、心理学等诸多领域得到了验证，如Armitage 和Conne通过对185篇发表的文献进行元分析，验证了行为意愿对行为的积极影响(33)Armitage C, Conner M. Efficacy of the Theory of Planned Behavior: A Meta-analytic Review. British Journal of Social Psychology, 2001, (4).。意愿对行为产生影响的解释机制包括两种：一种解释认为意愿是促进行为产生的内因，是对具体行为的承诺，这种意愿被称之为“目标意愿”；另一种解释认为意愿可以为行为的实现提供不同的情境线索和有效反应策略，这种意愿被称为“执行意愿”(34)闫岩: 《计划行为理论的产生、发展和评述》，《国际新闻界》，2014年第7期。。褚贝的研究指出员工的学习意愿能够促使其持续地完成各阶段的培养目标，员工的学习意愿越高，越容易产生学习行为，反之，则不会发生学习行为(35)褚贝: 《基于认知规律的企业导师指导方法选择模型研究》，《管理世界》，2016年第9期。。李小平和郭江澜也发现学习意愿是学习行为最好的预测指标之一(36)李小平，郭江澜: 《学习态度与学习行为的相关性研究》，《心理与行为研究》，2005年第4期。。本研究认为只有当知识型员工内心产生自主学习的驱动力后，才能更愿意自主学习，并产生自主学习行为。

综上所述，知识型员工的自主学习行为意愿可以直接决定自主学习行为。所以本研究提出如下假设：

H6: 知识型员工的自主学习意愿对员工自主学习行为有正向作用。

6. 组织支持的调节作用

当知识型员工的内心产生自主学习驱动力后，其所处的组织氛围对自主学习意向向行为的转化起到重要的促进作用(37)杨培,赵颖:《企业员工社会资本、关系网络与组织认同的互动关系：基于跨区域企业数据的实证分析》，《河南师范大学学报》(哲学社会科学版)，2020年第3期。。因此，在研究自主学习意愿对自主学习行为的影响时，应该考虑组织氛围的调节作用。在对员工学习行为的研究中，学者们也逐渐重视组织支持的重要作用。在互联网、计算机、人工智能等科技指数发展的时代，知识型员工自主学习更需要组织提供资金、时间、信息技术等工具性支持以及沟通、互助、理解、关怀等情感性支持。本文采取组织支持的二维结构(38)Mcmillin R. Customer Satisfaction and Organizational Support for Service Providers. Gainesville: University of Florida, 1997.。工具支持是指组织为知识型员工提供自主学习所需的工具设备、时间和资金等资源方面的支持，而情感支持指组织鼓励知识型员工自主学习，允许员工在学习和培训中有更多的自主性。

综上所述，本研究提出如下假设:

H7a：工具性支持对知识型员工自主学习意愿向自主学习行为转化有正向调节作用。

H7b：情感性支持对知识型员工自主学习意愿向自主学习行为转化有正向调节作用。

本研究的理论模型如图2所示。

三、研究设计

(一)测量工具和变量测量

在以往相关研究的基础上，本文对现有量表进行了整理，邀请相关的专家、学者进行充分的探讨并修改了问项的具体情境。学习态度量表参考赵斌等对内生、外生态度的测量(39)赵斌等:《科技人员创新行为产生机理研究：基于计划行为理论》，《科学学研究》，2013年第2期。，包括7个题项。主观规范采用Fishbein和Ajzen开发的指令性和示范性规范两维量表(40)Fishbein M, Ajzen I. Predicting And Changing Behavior:The Reasoned Action Approach.New York:Psychology Press, 2011.，包括7个题项。知觉行为控制量表包括自我效能和控制力两个维度，参考朱祖德设计的量表(41)朱祖德等: 《大学生自主学习量表的编制》，《心理发展与教育》，2005年第3期。，包括8个题项。工作被人工智能替代不安全感量表来自胡三嫚和李中斌(42)胡三嫚，李中斌:《企业员工工作不安全感的实证分析》，《心理学探新》，2010年第2期。，包括3个维度9个题项。自主学习意愿量表参考Zheng开发的自主学习意愿量表(43)Zheng X, Lu Y, Le Y, et al. Formation of Interorganizational Relational Behavior in Megaprojects:Perspective of the Extended Theory of Planned Behavior. Journal of Management in Engineering, 2018, (1).编制，包括5个题项。自主学习行为量表参考Frey 和Osborne(44)Frey C B, Osborne M A. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs To Computerisation?. Technological Forecasting & Social Change, 2017.研究结论，对陈国权开发的员工自主学习问卷(45)陈国权:《复杂变化环境下人的学习能力:概念、模型、测量及影响》，《中国管理科学》，2008年第1期。进行修订，以使其更适合分析人工智能时代员工学习行为，共有10个题项。 组织支持量表参考魏海波和孙燕群的研究(46)魏海波,孙燕群: 《员工非正式学习参与的学习迁移效果探究：组织支持感知的调节作用》，《中国人力资源开发》，2016年第4期。，共2个维度8个题项。以上量表都使用李克特5级量表，选项为数字1-5，代表同意程度由低到高。同时，本文涉及了性别、岗位级别、学历、年龄、单位规模、企业性质及行业类型等个人特征和企业特征变量。

(二)样本选取与数据收集

根据信效度分析结果，将不符合标准的题项(1-7、6-10)进行删除，问卷的发放采取网络和现场发放两种形式。调查的知识型主要来自京津冀地区的IT、互联网、银行、法律服务、建筑设计等行业。发放问卷500份，回收有效问卷为402份，样本特征如表1所示。

表1样本特征性描述统计

四、实证分析

(一)信度和效度分析

本研究运用SPSS22.0进行信度分析。两个题项(2-4、3-8)的CITC值仅为0.109、0.370，故予以删除。总体量表Cronbach’s α系数为0.905，各题项的CITC值均大于0.4这一临界值，且没有题项在删除后能显著提升Cronbach’s α系数，说明量表内部一致性较高。

本研究使用SPSS20.0进行探索性因子分析，结果与本研究对该变量的设计相符，表明本文采用的量表具有比较好的效度。同时，本文采用AMOS 23.0进行验证性因子分析。结果显示，X2/df小于3，RMSEA小于0.8，CFI、GFI、AGFI高于0.9，标准化因子荷载大于0.5。此外，CR、AVE值均大于各自可接受的最小阈值，各潜变量AVE开根号后都明显超过它与其他变量的相关系数(见表2)，这就表明模型聚合效度、区别效度良好。

表2AVE平方根值与相关系数矩阵

(二)共同方法偏差检验

为控制共同方法偏差，本研究首先进行严格的过程控制。其次，本文采用Harman单因素检验法。结果显示，有13个因素的特征根大于1，第一个因素解释的累积变异量为20.04%，说明不存在严重的共同方法偏差。

(三)假设检验

1. 各变量间路径关系

为了能得到各个变量路径关系，本文使用AMOS23.0来构建结构方程模型。首先，根据图2研究框架中的变量关系将402份样本数据代入测量模型进行分析。模型拟合指数如下：X2/df的值为2.635，RMSEA值为0.061，CFI值为0.925，GFI值为0.922，AGFI值为0.911，表示模型的拟合度较为理想。

根据模型分析结果，自主学习内生态度和外生态度正向影响知识型员工的自主学习意愿。其中，路径系数β分别为0.112、0.134，t值为2.231、2.573，假设H1a、H1b得到支持。自主学习示范性规范对知识型员工自主学习意愿的路径系数β为0.245，t值为4.398，达到显著水平，H2b通过验证。自主学习自我效能和控制力对自主学习意愿的路径系数β分别为0.258、0.227，t值为4.539、3.443，达到显著水平，假设H3a、H3b通过验证。控制力正向影响自主学习行为，β为0.104，t值为2.210，H4b得到验证。工作被人工智能替代的不安全感和过度竞争的不安全感对自主学习意愿的影响路径系数β分别为0.102和0.124，t值为2.209和2.513，达到显著水平，假设H5a和H5b成立。知识型员工的自主学习意愿正向影响自主学习行为，β为0.466，t值为6.818，假设H6得到验证。而指令性规范和薪酬晋升造成的不安全感均未表现出对自主学习意愿有显著正向影响，假设H2a、H5c未得到验证。自我效能对自主学习行为无显著影响，假设H4a未得到验证。

2. 组织支持的调节效应

本研究运用层级回归验证组织支持的调节作用，结果如表3所示。模型3和模型4考察了工具性支持和情感性支持在自主学习意愿向自主学习行为转化的调节效应。由模型3可知，自主学习意愿与工具性支持交互项系数显著，β为0.201，P<0.05，假设7a成立。由模型4可知，自主学习意愿与情感性支持交互项系数不显著，β为0.036，假设7b没有得到验证。为了对工具性支持的调节效应进行进一步解释，绘制出工具性支持调节作用图(见图3)。从图中可以直接看出，当组织的工具性支持较高时，员工自主学习意愿对自主学习行为作用较强。组织的工具性支持较低时，自主学习意愿对自主学习行为的作用较弱。

表3组织支持调节作用回归结果

五、结论与启示

本文基于TPB视角探讨了知识型员工自主学习行为的产生机理，旨在对知识型员工的自主学习行为进行解释和预测。方差分析结果显示，自主学习行为和意愿在不同的年龄、性别、学历和行业等因素之间没有明显差异或呈边缘显著，且描述性统计结果显示自主学习意愿和行为的均值都超过了3。这说明所谓的性别优势和专业优势已经不复存在，在人工智能不断对工作进行替代、创造和重塑的背景下，知识型员工已经认识到自主学习和终身学习的重要性。具体结论与启示主要包括如下五方面。

(一)知识型员工的行为态度对自主学习意愿的影响

研究将知识型员工自主学习行为态度分为内生态度和外生态度。实证研究表明，知识型员工的内生态度对自主学习意愿有积极正向影响。知识型员工可以因为兴趣、爱好、追求自我实现等内部动机，产生自主学习意愿，从而引发自主学习行为。人工智能时代，管理者既要负责企业业绩增长，又要重视持续性和内在的发展能力，全方位促进员工超越自我，完成自我发展和转型。

外生态度对自主学习意愿有积极促进作用。奖励、地位等外在因素可以通过知识型员工的自主学习意愿促进员工自主学习行为的产生。这说明了外部奖励和认可对知识型员工自主学习行为的重要作用，组织如果不能提供有效的激励措施会阻碍知识型员工自主学习行为的产生。

(二)知识型员工主观规范对自主学习意愿的影响

中国文化注重群体和谐性，注重集体价值，这就意味着个体的意愿会受到舆论的干预和影响。研究结果表明，示范性规范是促进知识型员工自主学习意愿的产生重要变量之一。这表明如果知识型员工身边的同事、上司积极主动地进行自主学习，就会营造出良好的学习气氛，作为该群体中的一员，会出于群体压力产生从众的自主学习意愿或外在行为。但是，在工作中“隐型”学习者较为普遍，员工之间互动性不强，组织可以尝试建立在线学习共同体，鼓励知识型员工开展多元化、智能化的学习交流。

从模型输出结果还可以看出，指令性规范对自主学习意愿没有正向影响。来自同事或领导的说教、压力不会激发知识型员工内心的学习意愿。所以，人工智能时代的管理者应加强上下级之间的沟通和学习，从而营造出良好的学习氛围。

(三)知识型员工的知觉行为控制对自主学习意愿和行为的影响

研究结果表明，自我效能和控制力正向影响员工的自主学习意愿。也就是说，知识型员工如果具备自信心就会产生学习意愿。因此，在新环境下组织应帮助员工树立“我能学”的信心，将自我价值完全释放；另外，领导也要注重知识型员工的工作过程与方法，同时合理配置先进的网络通信工具和信息资源，让员工感受到自主学习的掌控感和获得感，进而转化为学习行为。

(四)知识型员工工作被人工智能替代的不安全感对自主学习意愿的影响

本研究的结果表明，工作丧失、过度竞争的不安全感可以引发知识型员工的自主学习意愿，但是薪酬晋升造成的不安全感不会引发他们内心学习的意愿。因此，人工智能等技术的进步在不断地分解和重组着工作任务，组织应采取共生与分享为导向的、过程与结果并重的激励工具，不仅要注重薪酬，更要注重工作本身的挑战性。正确引领知识型员工，形成良性竞争文化氛围，促使知识型员工理性看待人机协作以及人工智能对劳动力的替代。

(五)知识型员工自主学习意愿对自主学习行为的影响

知识型员工自主学习意愿对自主学习行为影响的路径系数为0. 466，T值为6.818。这就意味着如果知识型员工有自主学习的意愿，就很有可能转化为自主学习行为。当组织发现知识型员工有自主学习的意愿时，就应该激发知识型员工的自主学习行为。进一步研究发现，组织工具性支持能够促进知识型员工自主学习意愿向自主学习行为转化，而组织情感性支持则不能产生促进作用。所以，当知识型员工表达出自主学习意愿后，组织应该更加重视“硬件”支持。