心理赋权在“工作重塑”与“员工绩效感知”之间的关系中的中介作用

《Frontiers in Psychology》：The mediating role of psychological empowerment in the relationship between job crafting and employee performance perception

　　**摘要**
**引言**：员工绩效是组织效率的关键指标。影响员工绩效的一个重要因素是工作设计。本研究探讨了工作重塑（一种近年来越来越受到关注的自下而上的工作设计方法）与员工对绩效的看法之间的关系，以及心理赋能在这一关系中的中介作用。

**方法**：采用横断面设计，从信息技术（IT）行业的403名参与者中收集了调查数据，在该行业中，创造力和创新是工作的核心特征。使用五点李克特量表来评估工作重塑量表、心理赋能量表和绩效量表。研究结果支持了量表的可靠性和有效性。提出的研究模型通过结构方程建模（SEM）进行分析。

**结果**：工作重塑与情境绩效（β≈0.80，p < 0.001）和任务绩效（β≈0.80，p < 0.001）显著相关。它还与心理赋能（β≈0.47，p < 0.001）呈正相关。然而，心理赋能与绩效的任何一个维度均无显著关联，其间接效应也不显著（置信区间包含零）。

**讨论**：研究发现表明，工作重塑、情境绩效、任务绩效和心理赋能之间存在统计学上显著的正相关关系。然而，心理赋能在调节工作重塑与绩效关系方面的假设并未得到支持。结果表明，主动的自下而上的工作设计可以提高绩效，而这可能反映了IT工作中自主性和动态需求的特点。

**1 引言**
工作设计是决定员工生产力和组织效率的关键因素，它关注工作是如何组织的以及员工在日常工作中如何表现（Oldham和Fried，2016）。21世纪初，技术的重大变化、新工作类型的出现、信息技术在生产过程中的整合、服务行业的日益主导地位、劳动力构成的日益多样化、大量有吸引力的工作机会以及劳动力市场的逐步放松监管，重塑了工作设计的格局（Hornung等人，2011）。在这种背景下，工作设计理论中的主要模型和方法被重新审视和讨论。根据Oldham和Hackman（2010）的观点，“工作”一词的传统含义已经演变，因为所研究的现象在不断变化。当代观点强调，工作不再是静态的；因此，员工的新角色需要更高的适应性和自我决定能力（Wrzesniewski和Dutton，2001）。这种动态变化使得传统的、纯粹自上而下的组织工作重新设计措施不足以提高动机和绩效（Grant等人，2011）。在这种动态视角下，关注点从自上而下的重新设计转向了员工主导的调整。其中一种越来越受到关注的方法是工作重塑，这是一种自下而上的工作设计方法。工作重塑指的是个人在工作中对任务或关系边界进行的主动调整（Wrzesniewski和Dutton，2001）。Tims和Bakker（2010）从工作需求-资源（JD-R）的角度为工作重塑增加了新的维度。在这种框架下，这些主动调整涉及将工作需求和资源与个人目标相匹配。大量研究强调了工作重塑的积极成果，包括工作满意度（Slemp和Vella-Brodrick，2013）、工作投入（Tims和Bakker，2010；Petrou等人，2012；Chen等人，2014）、绩效（Chen等人，2014）、创新行为（Bakker等人，2012）和积极心理资本（Slemp等人，2015）。特别是，增加资源和挑战的工作重塑与超出角色范围的贡献相关联，这在概念上与情境绩效一致，突显了工作重塑在现代工作场所日常运作中的重要性（Demerouti和Bakker，2014）。

**2 文献综述**
**2.1 工作重塑**
工作设计文献中的一个重要发展是Wrzesniewski和Dutton（2001）在21世纪初引入的工作重塑概念。如前所述，工作重塑广泛定义为员工主动调整自己的工作，以更好地符合他们的需求、价值观、技能和能力的过程，这是对工作性质和背景发生的深刻变化的响应。在传统的工作设计方法中，管理层主要负责工作设计，而员工只是按照管理层的安排执行工作（Oldham和Fried，2016）。这种方法被称为自上而下的工作设计。相比之下，根据Wrzesniewski和Dutton（2001）的研究，工作重塑被定义为一种自下而上的工作设计方法，强调员工在塑造和重新定义工作体验中的积极作用。
Wrzesniewski和Dutton（2001）认为，工作重塑是指个人在工作中对任务或关系边界进行的物理和认知调整。换句话说，它涉及员工主动重塑他们执行的任务、建立的关系以及他们赋予工作的意义，以更好地符合个人偏好、价值观和优势。在这方面，工作重塑可以被视为一种创新和即兴的过程（S?zber和Ergeneli，2019）。Tims等人（2012）将工作重塑纳入工作需求-资源（JD-R）模型中，定义为员工对自己工作需求和工作资源进行的自我 initiated 的调整，以实现和/或优化个人（工作）目标（Tims等人，2012，第173页）。研究确定了工作重塑的四个独立维度：增加结构性工作资源、增加社会性工作资源、增加挑战性工作需求以及减少阻碍性工作需求。增加结构性工作资源指的是员工为提升工作资源所做的努力，例如寻求职业发展机会、获得更大的自主权或提高技能。增加社会性工作资源涉及员工在工作环境中寻求支持，例如寻求上级支持、同事帮助或绩效反馈。在工作需求-资源（JD-R）模型中，工作需求/要求被分为两种形式：增加挑战性工作需求包括承担促进成就感、促进职业发展和鼓励投入的任务，如自愿参加新项目或追求个人发展机会；减少阻碍性工作需求指的是员工积极尝试减少阻碍绩效的压力因素。

相关文献中众多研究强调了这些主动行为的积极成果，包括工作满意度（Slemp和Vella-Brodrick，2013）、工作投入（Petrou等人，2012）、创新行为（Bakker等人，2012）和整体绩效（Chen等人，2014）。特别是，增加资源和挑战的工作重塑与超出角色范围的贡献相关联，这在概念上与情境绩效一致，突显了工作重塑在现代工作场所日常运作中的重要性（Demerouti和Bakker，2014）。

**2.2 心理赋能**
与此密切相关的心理社会结构是心理赋能。心理赋能被定义为一种以意义、能力、自我决定和影响为特征的动机状态，解释了个体如何接纳工作并提高绩效（Spreitzer，1995）。工作场所中的赋能核心思想是在所有组织层级中分散权力，并支持员工在战略决策中发挥主动性（Conger和Kanungo，1988；Kanter，1983）。尽管赋能有多种概念传统，但元分析证据表明，它始终与重要的组织结果和员工表现相关，并且受到工作环境特征和个人因素的影响（Seibert等人，2011）。最近的定量综述也强化了赋能在不同结果中的重要性，并强调了它作为将工作经历转化为动机和绩效的心理机制的作用（Llorente-Alonso等人，2023）。由于工作重塑通常涉及寻求自主性、资源和意义，因此心理赋能被认为是一种合理的心理机制，通过这种机制，积极的工作经历可以转化为更高的动机和绩效。

理解这些主动行为和赋能水平与绩效之间的关系至关重要。现代框架将个人工作绩效描述为多维度的，通常区分任务绩效（核心工作执行和固定职责）和情境绩效（支持组织社会和心理环境的自愿行为）。然而，尽管兴趣日益增加，关于心理赋能是否完全解释（即中介）工作重塑与这些绩效结果之间关系的证据仍然不一。因此，本研究探讨了工作重塑、心理赋能和员工对绩效的看法之间的关系。尽管已有研究考察了这些结构，但它们之间相互关系的证据仍不明确。为填补这一空白，本研究在三个重要方面为文献做出了贡献：首先，本研究重新审视了心理赋能在工作重塑与员工感知绩效关系中的中介作用；其次，响应Oldham和Hackman（2010）对未来研究适应变化中的工作现象的呼吁，从赋能的角度探讨了积极工作行为背后的心理机制；第三，通过专注于信息技术（IT）行业的专业人士（该行业的特点是高教育水平、灵活性和创造力），当前研究更详细地考察了在不断变化的工作环境和员工特征下的积极工作设计的作用。学者们还证明了心理赋权与创造力和创新动机呈正相关（Zhang和Bartol，2010；Hebenstreit，2012；Knol和van Linge，2009），较低的离职意愿（Kim和Fernandez，2017），减少的职业倦怠（Laschinger等人，2011；Demir Uslu和?avu?，2010），以及更高的心理幸福感（Spreitzer，2012）。在组织层面，研究表明心理赋权有助于创新（Ahearne等人，2005）和团队绩效（Kirkman和Rosen，1999）。此外，被赋权的员工更有可能表现出组织公民行为（Chiang和Hsieh，2012）。近年来，越来越多的研究探讨了工作重塑（job crafting）与心理赋权之间的关系。这种关系引起了越来越多的学术关注，因为这两个概念的前因、益处和结果紧密相连。Han和Jeong（2025）证明了心理赋权是促进护士进行工作重塑行为的关键机制。同样，Piao和Hahn（2025）发现，赋权型领导通过增强心理赋权来激发团队层面的工作重塑。Wang等人（2025）研究了心理赋权和工作重塑的链式中介作用，表明心理赋权能够提升员工的工作重塑行为，进而正面影响工作满意度和幸福感。Zhang等人（2025）提出了一个概念模型，暗示赋权和工作重塑之间存在相互关系。Tims和Bakker（2010）在其工作要求-资源（JD-R）模型中强调了赋权的内在作用，而Petrou等人（2012）则认为工作重塑加强了赋权对工作满意度的影响。

2.3 绩效
组织成功最重要的指标之一是员工绩效。根据Motowidlo（2003）的定义，工作绩效是指在特定时期内，个体在组织中表现出的自愿行为所期望的总价值。这一定义的第一个关键要素是绩效的行为性质；它包括持续存在的自愿行为。其次，这些行为必须反映组织的期望并创造附加价值。因此，不同个体在不同时间表现出的行为不应与同一个体在不同时间表现出的行为混淆。这种区分基于“员工对组织有效性的贡献程度”（Motowidlo，2003）。绩效是组织努力实现的目标之一。因此，提高绩效的条件和因素成为众多研究的焦点。对绩效的不同概念化导致了定义其维度的不同方法。其中，最广泛认可的框架区分了两个主要维度：任务绩效和情境绩效（Kart，2015）。任务绩效指的是与工作相关的固定职责和责任（Jawahar和Carr，2007）。它包括支持工作描述的技术基础并促进商品或服务生产的行为，从而直接满足组织的技术要求。任务绩效与专业能力、支持性的工作环境、明确的工作描述以及遵守道德标准密切相关（?zdevecio?lu和Kan?gür，2009）。情境绩效作为整体组织绩效的一个增值组成部分，在近年来受到了越来越多的关注。员工可以通过与其正式职责无关的行为影响组织效率。这些行为塑造了工作进行的组织、社会和心理环境（Goodman和Svyantek，1999）。尽管这些行为被标记为志愿服务（Zeithaml等人，1990）或组织公民行为（Bateman和Organ，1983；Smith等人，1983），但本研究使用了Borman和Motowidlo（1993）最初提出的“情境绩效”这一术语。例如，即使没有明确说明，也遵守组织规则；帮助同事；在必要时完成他人的任务（Goodman和Svyantek，1999）；以及维护礼貌和积极的工作场所关系。根据Borman和Motowidlo（1993）的观点，所有支持和确保组织工作成功的行为都构成情境绩效。这些行为虽然没有正式包含在员工的工作描述中，但它们对组织的社交和心理环境有显著影响，并显著影响所需整体绩效目标的实现（Polat??，2011）。

3 研究模型和假设的发展
3.1 工作重塑与绩效
利用工作要求-资源（JD-R）模型，诸如工作重塑这样的主动行为有助于优化资源和挑战，自然地提升员工的动机和绩效。基于这一框架，提出了以下假设：
H1：工作重塑与情境绩效呈正相关。
H2：工作重塑与任务绩效呈正相关。

3.2 工作重塑与心理赋权
由于工作重塑通常涉及寻求自主性、资源和意义，因此它自然会增强员工的能力感和影响力。研究表明，这些自下而上的主动行为与员工的心理赋权呈正相关（Miller，2015）。因此，提出以下假设：
H3：工作重塑与心理赋权呈正相关。

3.3 心理赋权的中介作用
从理论上讲，心理赋权是一个关键的认知机制，将主动的工作行为转化为实际成果。结合JD-R模型和赋权理论，主动优化其工作资源和要求的员工会体验到更高的意义感、能力感、自主性和影响力。这种内在动机状态反过来又会驱使他们在其核心职责（任务绩效）和自愿的额外角色行为（情境绩效）上投入更多努力。尽管先前的实证研究已经支持赋权在各种情境中起到中介作用（例如，Farzaneh等人，2014；Kim和Kim，2013），但我们的主要理论前提是工作重塑在结构上培养了赋权，进而促进了绩效。因此，提出以下假设：
H4：心理赋权在工作重塑与情境绩效之间的关系中起中介作用。
H5：心理赋权在工作重塑与任务绩效之间的关系中起中介作用。

4 材料和方法
本研究采用定量、非实验性的横断面研究设计，并采用演绎方法来解决研究问题并检验理论推导出的假设（Trochim和Donnelly，2001）。与以往的研究一致，定量方法被认为是全面理解变量之间关系的最合适方式。此外，选择结构方程模型（SEM）作为主要分析技术。之所以选择SEM，是因为这项研究的基础在于理解多个变量之间复杂的关联网络，它在单一框架内整合了确认性因子分析、路径分析和多元回归。

4.1 抽样和数据收集
本研究考察了心理赋权在工作重塑与员工感知绩效之间的关系中的中介作用。选择信息技术（IT）行业作为研究背景，因为它具有内在的创造力、创新性和灵活性。数据来自土耳其安卡拉技术发展中区的403名ICT公司专业人士。参与者通过电子或纸质方式完成了调查。在数据收集之前，已经获得了相关作者的使用许可，并获得了安卡拉大学机构伦理委员会的伦理批准（协议编号：167/9，日期：2020年12月7日）。所有参与者都被告知了研究目的，得到了数据保密的保证，并自愿提供了知情同意。调查工具还包括捕捉参与者人口统计特征的项目。为了评估样本大小的充分性，G*Power的先验功效分析最初表明至少需要102名参与者。然而，由于G*Power主要适用于一般的多变量分析，可能无法完全捕捉结构方程模型（SEM）的复杂性，因此进行了额外的估计。在R和Stata中使用蒙特卡洛方法进行功效模拟，结果表明至少需要300名参与者才能为SEM分析提供足够的统计功效。最终的有效样本量达到了403个，这足以容纳潜在的异常值并确保模型的稳健性。

4.2 测量工具
4.2.1 工作重塑
工作重塑使用Tims等人（2012）开发的21项量表进行测量。该量表包含四个子维度：增加结构性工作资源（α = 0.82）、减少阻碍性工作要求（α = 0.79）、增加社会性工作资源（α = 0.77）和增加挑战性工作要求（α = 0.75）。Ak?n等人（2014）将该量表适配为土耳其版本，并报告了适配版本的Cronbach's alpha值为0.84。

4.2.2 心理赋权
心理赋权使用Spreitzer（1995）提出的12项量表进行测量。该量表包含四个子维度：意义、自主性、能力和影响力。土耳其版本的可靠性已在先前的研究中得到验证，报告的Cronbach's alpha系数分别为0.72（Sürvegil等人，2013）和0.89（Alt?ndi?和?zutku，2011）。

4.2.3 绩效
作为研究模型中的因变量，绩效使用Goodman和Svyantek（1999）原始开发的25项量表进行测量（α = 0.86）。该工具包括两个子维度：情境绩效和任务绩效。Polat??（2011）对该量表进行了土耳其语适配。在她的试点研究中，Polat??通过探索性因子分析简化了原始量表并移除了六个项目，得到了19项的土耳其语版本。该适配量表的Cronbach's alpha值为0.93（Polat??，2011）。所有量表项目都在1（“强烈不同意”）到5（“强烈同意”）的五点李克特量表上进行评分。

4.3 数据分析
对完成问卷的403名参与者的数据集进行了初步分析，其中包括相关的量表和人口统计问题。处理了缺失值，并删除了异常值。因此，分析使用了314名参与者的数据。在分析之前，对反向编码的项目进行了重新编码。

5 结果
本节展示了用于检验研究假设的基于SEM的统计分析结果。评估了测量模型和结构模型，以评估其可靠性、有效性和整体模型拟合度。

5.1 描述性统计和相关性
如表1所示，样本主要为男性（63.4%），女性参与者占36.3%。在教育背景方面，65.9%的受访者拥有学士学位，28.6%拥有研究生学位（硕士或博士学位）。这表明样本的绝大多数（94.5%）是由受过高等教育的专业人士组成，与IT行业的特点相符。在组织角色方面，41.4%担任行政职务，34.7%从事技术工作，23.9%在其他领域工作（如技术园区内的法律、健康或学术职位）。此外，受访者具有丰富的专业经验，超过55%的人拥有超过10年的工作经验。参与者的详细人口统计特征总结在表1中。

表1 参与者的人口统计特征
| 类别 | 频率（n） | 百分比（%） |
| ----------- | -------- | --------- |
| 性别 | 女性 | 114 | 36.3 |
| | 男性 | 199 | 63.4 |
| 不愿回答 | 10 | 10.3 |
| 总计 | 314 | 100.0 |
| 教育水平 | 高中 | 175 | 54.4 |
| | 学士学位 | 207 | 65.9 |
| | 硕士学位 | 73 | 23.2 |
| | 博士学位 | 17 | 5.4 |
| 总计 | 314 | 100.0 |
| 职位/角色 | 行政 | 130 | 41.4 |
| | 技术 | 109 | 34.7 |
| | 其他 | 75 | 23.9 |
| 总计 | 314 | 100.0 |
| 在当前公司的任职时间 | 1-4年 | 151 | 48.1 |
| | 5-9年 | 67 | 21.3 |
| | 10-14年 | 47 | 15.0 |
| | 15年以上 | 47 | 15.0 |
| 缺失 | 20 | 20.6 |
| 总计 | 314 | 100.0 |
| 总工作经验 | 1-4年 | 60 | 19.1 |
| | 5-9年 | 80 | 25.5 |
| | 10-14年 | 74 | 23.6 |
| | 总计 | 314 | 100.0 |

进行了正态性检验，这是多变量参数分析的先决条件。结果表明数据集满足多变量正态性的假设，因此适合进一步分析。还进行了皮尔逊相关系数分析，结果显示研究变量之间没有多重共线性（表2）。

表2 变量
| | | | |
| JCPEP | | |
| 工作重塑（JC） | 3.67 | 0.43 | ?0.18 | 1.01 | 1.00 | 0.29 | 0.36 |
| 心理赋权（PE） | 4.03 | 0.55 | ?0.66 | 1.67 | 1.00 | 0.27 |
| 绩效（P） | 4.07 | 0.48 | ?0.77 | 1.31 | 1.00 | 0.27 |
| | | | |

5.2 测量模型评估
在SEM分析中，使用Cronbach's alpha、复合可靠性（CR）和平均提取方差（AVE）来评估测量模型的可靠性和有效性（?ark和Ma?rap，2019；Din?er，2020）。Cronbach's alpha和CR值在0.60到0.70之间表示可接受的可靠性，而0.70到0.95之间表示高内部一致性（Hair等人，2016）。此外，AVE值大于0.50表示该构念解释了其指标中超过一半的方差，从而证明了足够的收敛效度（Fornell和Larcker，1981）。本研究中的构念的Cronbach's alpha、CR和AVE值见表3。结果表明模型具有高内部一致性、可靠性和收敛效度。

表3 构念的Cronbach's alpha、CR和AVE值
| | α | CRAV | MSV | ASV |
|------------|-----------|------------|-------------|------------|
| 工作重塑 | 0.82 | 0.86 | 0.87 | 0.59 |
| | | 0.87 | 0.86 | 0.77 |
| 增加结构性工作资源 | 0.82 | 0.82 | 0.59 | 0.22 |
| | | 0.77 | 0.78 | 0.47 |
| | | 0.79 | 0.44 | 0.23 |
| | | 0.81 | 0.82 | 0.48 |
| | | 0.87 | 0.83 | 0.62 |
| | | 0.83 | 0.69 | 0.27 |
| | | 0.80 | 0.80 | 0.57 |
| | | 0.87 | 0.80 | 0.27 |
| | | 0.80 | 0.87 | 0.69 |
| | | 0.85 | 0.86 | 0.67 |
| | | 0.86 | 0.22 | 0.09 |
| | | 0.92 | 0.91 | 0.91 | 0.48 |
| | | 0.87 | 0.88 | 0.35 |
| | | 0.87 | 0.88 | 0.22 |
| | | 0.87 | 0.83 | 0.62 |
| | | 0.80 | 0.80 | 0.27 |
| | | 0.87 | 0.80 | 0.69 |
| | | 0.83 | 0.83 | 0.62 |
| | | 0.80 | 0.80 | 0.57 |
| | | 0.87 | 0.80 | 0.27 |
| | | 0.80 | 0.87 | 0.69 |
| | | 0.85 | 0.86 | 0.22 |
| | | 0.91 | 0.91 | 0.48 |
| | | 0.87 | 0.88 | 0.24 |
| | | 0.87 | 0.87 | 0.22 |
| | | 0.87 | 0.86 | 0.22 |
| | | 0.87 | 0.83 | 0.62 |
| | | 0.88 | 0.87 | 0.48 |

5.2 测量模型遵循Ya?l?o?lu（2017）和Sürücü等人（2021，第2704页）的建议，当每个构念的MSV和ASV都低于平均方差提取值（AVE）时，即MSV < AVE和ASV < AVE，即可支持区分效度。如表3所示，本研究中的所有MSV和ASV值都低于相应的AVE值，表明区分效度是适当的。

5.3 因子分析

首先进行了第一阶确认性因子分析（CFA），使用最大似然估计来评估工作重组、心理赋权和绩效的测量量表的有效性。由于绩效量表仅包含两个子维度（情境绩效和任务绩效），将其建模为更高阶的潜变量可能会导致自由度为零或负值。因此，根据Byrne（2016）的建议，在研究模型中将情境绩效和任务绩效视为两个独立的潜变量，而对于其他多维构念则进行了第二阶CFA分析。第一阶CFA的结果表明测量工具的拟合度是可接受的。卡方与自由度比值（χ2/df）低于5的临界值，比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）、拟合优度（GFI）和近似均方根误差（RMSEA）均落在文献中推荐的范围内（Hair等人，2016；Ya?l?o?lu，2017）。因此，结果证实了第一阶CFA模型具有令人满意的收敛效度。第一阶CFA的拟合指数见表4。

表4

变量 χ2(df) χ2/df CFI TLI GFI RMSEA
工作重组 278.9 (14) 1.87 0.946 0.938 0.053
心理赋权 86.10 (29) 2.97 0.965 0.947 0.064
情境绩效 120.3 (64) 1.88 0.952 0.943 0.058
任务绩效 109.7 (60) 1.83 0.955 0.947 0.080

在第一阶CFA验证了各个测量指标后，进行了第二阶CFA来评估整体测量模型（绩效被保留为两个相关的第一阶因素）。第二阶测量模型的拟合度良好：χ2(1016) = 1667.1，p < 0.001；χ2/df = 1.64；CFI = 0.909；TLI = 0.903；GFI = 0.817；RMSEA = 0.045。这些结果符合Sürücü等人（2021）和Byrne（2016）提出的接受标准。表5中展示了未标准化估计值、标准化因子载荷和临界比值（CRs）。

表5

变量 b (Unstd) β (Std.) CR (z) p
工作重组 1 (fixed) 0.629 0.09 0.337 < 0.001
减少阻碍工作需求 0.444 0.07 0.960 < 0.001
增加社会工作资源 0.064 0.696 6.782 < 0.001
心理赋权 1 (fixed) 0.665 < 0.001
能力 1.150 0.834 10.744 < 0.001
影响 1.578 0.921 11.452 < 0.001

在评估标准化载荷时，发现“减少阻碍工作需求”维度并未显著载荷到更高阶的工作重组构念上（β = 0.071，p = 0.337）。这一发现与先前的研究结果一致，即减少阻碍需求是一种防御性的而非主动的工作重组策略（Bakker等人，2016；Tims等人，2012）。在本研究中，这一结果也可能反映了职业和文化特性。IT行业的员工通常面临动态的工作要求，并重视持续学习，他们更有可能采取增强资源或寻求挑战的行为，而不是减少工作需求。此外，在像土耳其这样的集体主义工作环境中，努力减少工作量或避免任务可能会被认为不太受欢迎，因此可能不符合工作重组的主动性质。因此，为了确保模型的简洁性和理论一致性，将“减少阻碍工作需求”维度从后续的结构模型中排除。

5.4 结构模型和假设检验

使用结构方程建模（SEM）进行了路径分析，以检验研究假设并评估潜变量之间的关系方向和强度。标准化路径系数和假设检验结果见表6和表7。

表6

假设 结构路径 β CR (z) p
H1 工作重组 → 情境绩效 0.990 0.801 6.757 < 0.001 *** 支持
H2 工作重组 → 任务绩效 0.761 0.801 6.801 < 0.001 *** 支持
H3 工作重组 → 心理赋权 0.421 0.468 4.760 < 0.001 *** 支持
心理赋权 → 任务绩效 -0.138 -0.101 -1.233 0.218 不支持
心理赋权 → 情境绩效 -0.015 0.014 -0.182 0.856 不支持

表7

假设 间接路径 间接β (95% CI) 直接β 总β (95% CI)
H4 工作重组 → 心理赋权 → 情境绩效 -0.06 (-0.31 to 0.03) 0.99 0.93 (0.71–1.34) 0.182 不支持
H5 工作重组 → 心理赋权 → 任务绩效 0.01 (-0.21 to 0.09) 0.76 0.77 (0.50–1.21) 0.846 不支持

直接效应来自结构模型中的潜变量。

结果表明，工作重组对情境绩效有显著的正面直接影响（β = 0.801，p < 0.001），支持H1假设，表明积极参与工作重组行为的员工往往表现出更高的情境绩效水平。同样，工作重组对任务绩效也有显著的正面直接影响（β = 0.801，p < 0.001），支持H2假设。因此，较高的工作重组程度与更好的任务绩效结果相关。此外，工作重组与心理赋权也有显著关联（β = 0.468，p < 0.001），支持H3假设。这意味着随着员工参与工作重组行为，他们在工作中的自主性、意义、能力和影响力也会增加。总体而言，路径分析结果为所提出的模型提供了实证支持，表明工作重组在增强心理赋权和员工绩效方面起着核心作用。

为了检验心理赋权在工作重组与绩效结果（H4和H5）之间的关系中的中介作用，使用了5000次重采样的自助法来计算95%的偏差校正置信区间（CIs）来计算间接效应。尽管工作重组与心理赋权显著相关，但心理赋权与任务绩效（β = -0.101，p = 0.218）或情境绩效（β = 0.014，p = 0.856）均无显著关联。自助法得出的间接效应进一步证实了这种无关性，情境绩效的间接标准化效应为-0.06（95% CI [-0.31, 0.03]，任务绩效的间接标准化效应为0.01（95% CI [-0.21, 0.09]）。由于间接效应的置信区间包括零，因此心理赋权并未在工作重组与绩效的任一维度之间起到显著中介作用。因此，H4和H5假设不成立。直接效应、间接效应和总效应总结在表7中，并在结构模型中进行了说明（图1）。

图1 结构路径估计模型。所有路径估计均已标准化。***p < 0.001。

6. 讨论

本研究的主要目的是探讨工作重组与员工绩效之间的关系，心理赋权作为潜在的中介变量。结果显示，工作重组与情境绩效和任务绩效均呈正相关，这两个指标是组织效能的关键（情境绩效的β = 0.80，p < 0.001；任务绩效的β = 0.80，p < 0.001）。这些发现表明，在积极支持工作重组的组织中，员工不仅更有效地完成了正式工作职责，还表现出更高水平的自主性和情境构建行为。这一结果强调了自主性和主动工作设计实践在培养绩效导向组织文化中的重要性。

值得注意的是，工作重组方法与整体绩效的相关性比与任务绩效的相关性更强，特别是与管理者影响主导的工作设计模型相比（Miser，2022）。这一发现与工作重组的概念一致，即通过鼓励员工塑造工作关系并在任务中赋予个人意义，从而促进了超出正式工作描述的行为。此外，管理层分配给员工的职责、权限和责任与有助于组织社会和心理环境的自主行为同样重要，即使这些没有明确包含在工作描述中。研究发现，那些在决定工作方式、合作对象以及工作意义和目的方面有自主权的员工——换句话说，那些具备工作重组特征的员工——更有可能采取增强资源或寻求挑战的行为。此外，这种行为在土耳其这样的集体主义工作环境中可能不被正面看待，因此可能不符合工作重组的主动性质。因此，从后续的结构模型中排除了“减少阻碍工作需求”维度，以确保模型的简洁性和理论一致性。

与先前的研究（Spreitzer，1995；Tims等人，2012）一致，工作重组与心理赋权显著相关（β = 0.47，p < 0.001），证实了其激励作用。然而，与预期相反，心理赋权并未在工作重组与情境绩效或任务绩效之间的关系中起到中介作用。工作重组通过赋权的间接效应在统计上并不显著。这一结果表明，工作重组的激励效果可能并不一定通过心理赋权来体现。在IT行业中，员工通常具有较高的自主性、适应性和技术自我效能感，工作重组对绩效的影响可能更直接，源自参与度、创造力和内在兴趣，而非赋权本身。换句话说，对自己能力有信心的员工可能不需要额外的赋权机制来实现高绩效。这种解释与某些研究一致，这些研究表明，在某些情况下，工作重组的心理结果可以替代而不是依赖赋权过程（Kim和Kim，2013；Farzaneh等人，2014）。研究结果还表明，工作重组策略本身就可以支持员工的心理赋权。能够应对工作挑战并增加工作所需资源的员工似乎不太需要心理赋权来实现绩效目标。尽管如此，这一关联仍需要通过未来的研究来进一步验证。

6.1 局限性和未来研究

本研究的主要局限性是其横断面设计，这限制了对其变量之间因果关系的明确推断。此外，依赖自我报告的数据可能会引入常见的方法偏差。未来的研究应采用纵向或多来源设计，以减少这些风险，并更好地捕捉工作重组随时间的动态变化。当前研究仅限于安卡拉的信息和通信技术（IT）行业的私营组织。未来的研究可以包括来自其他行业（如医疗保健、教育或工业生产）的员工，以拓宽视角并提高研究结果的普遍性。本研究使用了定量方法，未来的研究还可以结合定性方法，以更深入地了解员工和管理者对工作设计和工作重组的看法。从理论角度来看，未来的研究还可以进一步探讨“减少阻碍工作需求”（DHD）维度，特别是它与其他相关工作重组维度的区别。

7. 结论

如前所述，劳动力市场的结构变化使得修改现有的工作设计模型或开发新的模型变得困难。员工主导工作设计的趋势意味着他们不再是工作流程的被动接受者，而是积极塑造工作环境的主体。事实上，员工现在处于中心位置，在许多工作特征中发挥着核心作用（Hornung等人，2011）。此外，环境因素对员工角色的影响比以前假设的要大得多（Fried等人，2007；Johns，2006）。因此，传统的以管理为中心的工作设计方法正在被以员工为中心的工作设计方法所取代，后者将工作设计转变为以员工为中心的模式。这表明工作重组方法有可能支持能够适应现代工作生活结构变化的管理策略。