研究成果：No one is an island: How online community support moderates the dual motivational pathways from perceived algorithmic management practices to service performance
作者：张志朋
发表期刊：Human Resource Management
期刊级别：FT50
发表时间：2026年2月
摘要：随着平台经济的快速发展，算法管理成为在线劳动平台管控劳动者的核心方式，但其对平台劳动者服务绩效的影响却呈现复杂的混合效应，现有研究尚未厘清其内在作用机制。针对这一研究缺口，该研究基于自我决定理论，将感知算法管理实践解构为匹配、指导、评估、惩戒四个核心维度，通过情景实验（网约车司机样本）和混合样本实地调研（网约车司机 + 外卖骑手）两项实证研究，系统揭示了算法管理影响平台劳动者服务绩效的双动机中介路径：算法匹配、指导、评估维度通过提升自主动机正向促进服务绩效，而算法惩戒维度通过降低自主动机负向影响服务绩效；同时，算法匹配、评估、惩戒维度通过提升受控动机负向作用于服务绩效，算法指导维度则通过降低受控动机正向推动服务绩效。研究进一步识别了在线社区支持的关键调节作用，发现其能放大算法匹配、评估维度通过自主动机对服务绩效的正向效应，同时削弱二者通过受控动机对服务绩效的负向效应，明晰了算法管理发挥作用的边界条件。该研究的学术贡献体现在三方面：一是解构了算法管理的多维结构，揭示了其对平台劳动者动机的差异化影响，丰富了算法管理与新就业形态的相关研究；二是验证了自主动机和受控动机的双中介作用，打开了算法管理影响服务绩效的 “黑箱”；三是将在线社区支持纳入研究框架，突破了以往聚焦算法系统特征的研究视角，凸显了社会情境因素在算法管理体系中的重要价值。实践层面，该研究为平台企业优化算法管理体系、培育在线社区支持、提升劳动者服务绩效提供了直接的策略指引。