乐在其中还是权宜之计?——数字零工劳动者工作意愿研究

王文举 魏 巍 刘贝妮

内容提要：本文以327名数字零工劳动者为研究对象，采用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法探讨在理性选择理论下目的合理性和价值合理性如何影响数字零工劳动者工作意愿。研究结果显示：第一，家庭支持是影响数字零工劳动者工作意愿的重要因素；第二，胜任力感知和工作乐趣是主动型工作意愿的重要推动因素，并且有一定的替代作用；第三，数字劳动是面向未来的劳动形式。本文从组态视角出发，对数字零工劳动者主动型和被动型工作意愿不同前因要素的互动过程和组态效应进行梳理和分析，弥补了单一因素研究的不足。

一、问题提出

数字技术的广泛应用倒逼经济环境和经济活动变革[1]。新业态的快速发展拓宽了就业渠道和就业岗位增量市场，成为数字经济发展的红利。移动互联网技术快速匹配劳动力供需方的新模式，产生了按需性(on-demand)和众包性(crowd work)动态匹配劳动力的新供需方式，催生了零工经济(gig economy)、平台经济、共享经济等。这种新业态的本质是平台型企业基于数字化硬件，通过算法构建更加灵活多样的新就业形态。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出，要“支持和规范发展新就业形态”“建立促进创业带动就业、多渠道灵活就业机制”。数字劳动平台应运而生，其迭代呈现出高速、敏捷的特征，可分为通过算法和定位进行实时任务分配的基于位置的数字劳动平台(如网约车平台和网络配送平台)，以及通过任务发布者和任务承接者的需求和技能进行实时任务匹配的基于网络的数字劳动平台(如创意、媒体、设计等众包工作平台)。本文以活跃在基于位置的数字平台上的体力劳动为主的服务型数字零工为研究主体，包括网约配送员、网约车司机、网约家政服务员等，不包括基于网络的数字劳动平台提供解决方案的知识工作者。

学界对零工经济的研究主要集中于数字平台的发展[2]、算法监管[3]、从业者保障困境[4]等，对劳动者工作意愿影响因素的研究也基本局限于对单一因素净效应的分析，鲜有涉及数字零工劳动者工作意愿的研究。而数字经济情境下数字科技与组织形态变革交融，已呈现出生态整体性和复杂性的特征[5]。例如，算法通过提升个人工作偏好和收入水平进一步延长了劳动供给时间[6]，加之宏观层面各影响因素的复杂性和交互性，使数字零工劳动者工作意愿影响因素呈现出复杂特征。平台能否通过有效管理提升不同类型劳动者的工作满意度，进而增加其在该平台的服务时间、增强其平台黏性，是新业态能否健康有序发展的前提条件，也是拓展就业岗位蓄水池的重要路径。

随着社会结构的不断变化，当前社会系统中个体选择与社会结构组织制度之间的关系更加复杂多变。如果每个个体都是理性经济人，管理则失去价值。在组织中，信念、愿景、谦卑型领导、人性化管理等要素相继出现，已成为未来组织管理中的重要组成部分。因此，目的合理性和价值合理性的界限也像组织边界一样变得模糊。数字情境为灵活就业者提供了新的场景和舞台，也促使其目的合理性和价值合理性有机融合，并且各因素之间相互作用更为复杂，形成了组态效应，因此仅从单一因素角度，并不能完整地解释新业态从业者工作选择行为。已有研究对于零工劳动者工作动机的探索，主要集中在简单的因素分析与提取、贡献度计算和排序层面[7]。传统的线性定量回归模型很难深入有效解释案例成因的多元并发效应，而定性比较分析(qualitative comparative analysis，QCA)方法通过揭示多个前因变量间的复杂关系，可以更好地解释其对于工作意愿的影响路径。

不同于传统回归方法分析单个变量的独特净效应，QCA方法否定任何形式的恒定因果，为解决复杂因果关系提供了新的方法。该方法从基本的逻辑框架出发，并不需要提出假设或通过繁琐的数据处理，而是能够通过路径建设发掘解释变量的综合效应，避免了单个影响因素的效应片面性；同时，通过结合传统案例研究和定量研究，可以清晰识别关键因素的影响路径，在处理中等样本的案例时具有显著优势。本文拟基于理性选择理论，通过QCA方法对零工经济中数字零工劳动者的工作意愿影响因素进行路径组合，探究目的合理性和价值合理性对主动型和被动型工作意愿影响的联动效应，以期为有效提升零工经济创造就业岗位的能力和数字劳动关系质量、保障零工经济健康发展提供理论依据和政策建议。

二、数字零工劳动者工作意愿影响因素分析

科尔曼(Coleman，1990)以理性选择理论为立足点，发现并解释宏观层面的社会系统行为，并发展出新的社会行动理论[8]，是社会学中理性选择理论的代表人物[9]。理性选择理论的核心思想是理性人目标最优化或效用最大化。理性选择的决策依据有两个维度：一是人的利益价值偏好，个人会考虑选择的收益和成本，即价值合理性；二是行动者的目的或者意图，即目的合理性[10]。前者关心的是行动本身是否符合绝对价值[11]，强调动机的纯正，关注在某种特定价值理念下行为本身所能代表的价值；后者强调个体行为需要某种信念作为最终目的和依据，是一种个人追求和个人利益的理性考虑。近年来，理性选择理论逐渐在社会学、管理学等领域得到广泛应用。例如，丁波和王蓉(2015)从理性选择理论出发，将农民工群体视为理性人，进而对其定居地选择的影响因素进行探究[12]；周春山等(2021)基于理性选择理论研究广州不同类型社区老年人独立居住特征及影响因素[13]。可见，理性选择理论在个人微观视角具有价值适用性和应用性。

维诺库尔和卡普兰(Vinokur & Caplan，1987)将工作意愿定义为劳动者对特定雇主或特定工作的态度[14]，即求职者根据自身的兴趣及工作能力对职业进行规划，准确定位自己要从事的行业并针对性地寻找合适的工作。工作意愿与就业意愿[15]、再就业心态[16]、择业意愿[17]等都表达了劳动者在工作寻求过程中对未来工作的态度和诉求。本文的工作意愿主要指数字零工基于个人主观或客观思维选择该工作的态度，具体可分为主动型工作意愿和被动型工作意愿。

工作会带来显性和隐性的收益[18-19]，但仅从收益角度并不能全面有效地刻画出劳动者工作意愿的形成动机。国内外学者已经总结出一些维度并对其进行分类，例如把影响劳动者的就业意愿的因素划分为经济需要因素、价值因素和规范因素三类[20]；把影响劳动者工作意愿的影响因素分为正向因素和负向因素，其中正向因素包括财务、个体特征、工作价值和规范，负向因素包括个人资本、健康情况、家庭以及劳动力市场，即劳动者工作意愿既来自其内心所感知到的正向因素的引导力和负向因素的阻碍力相互较量的结果，也取决于自己对工作胜任能力的主观感知[21]。李作学等(2021)依据双因素理论把员工的工作意愿归纳为包括成就感、工作本身等激励因素和引起员工不满的外在保健因素[22]。

零工经济中数字经济背景以及新生代劳动者的成长经历和价值观对其就业意愿产生了新的影响，如灵活、自由和社交机会成为数字零工劳动者关注的焦点[23]，兴趣、追赶潮流的“炫酷感”和新体验也成为主动性工作意愿的重要构成。因此，数字零工劳动者工作意愿的影响因素呈现出多元、交互、非线性组态特征，这对平台通过管理创新提高平台从业人员的忠诚度和实现平台承诺提出了挑战。

(一)目的合理性层面

1.经济效益

经济效益是劳动者为了获得工具性结果而从事活动的所得[7]，包括增加收入、补贴生活等。收入水平包括个人的绝对收入和相对收入的总和[24-26]，是平台劳动供给增加的原因[27]。数字经济的发展推动了新业态的发展，涌现了更多的劳动岗位。很多劳动者开始通过数字平台劳动增加经济效益，甚至将其作为收入主要来源。经济效益是现阶段影响劳动者工作意愿的重要因素之一，数字零工也不例外[28]。因此，本文选择经济效益作为影响数字零工劳动者工作意愿的重要因素。

2.家庭支持

家庭生态系统理论认为家庭自身是个复杂的系统，新家庭的组成使每个个体有了新的身份，而这个新的身份也意味着个体的决定必然会受到家庭系统中其他成员的影响[29]。由于数字零工劳动者与平台间的劳动关系处于模糊地带，劳动权益可能无法得到应有的保障[30]。基于此，来自家庭成员的支持和肯定显得尤为重要。家庭支持即提供信息需要和反馈，以及给予道义和情感上的支持[31],是家庭成员展现出来的旨在帮助个体更好地履行工作和非工作领域的角色职责[32]。切实体会到来自家庭的帮助，遇到难题时能够积极与家庭成员讨论，并且接受来自家庭的决定，会增强劳动者的工作意愿。

3.异质性工作经历

新冠肺炎疫情常态化导致线下消费受阻，加之传统产业数字化转型的需求，促使数字劳动平台快速发展并成为吸纳传统产业劳动力的“蓄水池”。传统产业的不景气导致就业岗位紧缩，很多第二产业的劳动者崇尚更自由灵活的工作方式和工作状态，受新奇性和自主性的吸引涌向数字劳动平台，甚至导致产业空心化。因此，异质性工作经历成为数字平台劳动从业者的又一推动因素[33]。

(二)价值合理性层面

1.平台优势

随着“千禧一代”涌入就业大军，就业结构发生巨大变化。新生代劳动者希望能够掌控工作进程、工作方法和工作准则[34]，数字劳动平台正是在工作搜寻理论指导下实现劳动力供需快速匹配的产物[35]。数字劳动平台的优势在于允许劳动者脱离单一组织的束缚，更为灵活地发挥自己的技能[36]。数字零工劳动者可以根据自己的专长、偏好时间弹性安排自己的工作，实现工作生活的自由切换，从而实现工作家庭的平衡[37]。这在一定程度上也能够降低员工的离职倾向[38]，提高感知的工作自主性、工作满意度和工作绩效[39-40]。可见，平台优势会提升数字零工劳动者的工作意愿[41]。

2.胜任力感知

胜任力感知即劳动者对能否完成工作的自我感知，而平台的可视化、人性化、游戏化设计能够让劳动者体验到自己对环境和能力的掌控[7]。当这种掌控感增强，劳动者就会产生对工作的依赖，进而产生工作意愿。数字劳动平台极大程度地降低工作技能门槛，甚至通过算法设计将复杂劳动拆解，增加了劳动者的工作成就感[42]，使其产生胜任力感知，进而提升工作意愿。

3.工作乐趣

工作乐趣是指在工作中发起和支持一系列活动以增加工作的趣味性[43]，而这些活动能够对个人和组织的态度以及生产力产生积极影响[44-46]，并能够带来更高的士气、更好的氛围，以及更高的工作满意度和幸福感[47]。工作游戏化设计是平台企业通过算法完成的管理创新，旨在通过心流体验的中介作用提升数字零工劳动者的工作卷入[48]。随着工作价值观的改变，工作乐趣越来越成为影响劳动者工作意愿的重要因素之一。

综上，本文采用问卷调查法进行数据分析，基于理性选择理论对影响数字零工劳动者工作意愿进行探索，选取经济效益、家庭支持、异质性工作经历、平台优势、胜任力感知及工作乐趣六类影响因素作为工作意愿的前因变量。工作意愿的影响因素通常以工作动机为基准被分为被动因素和主动因素，本文将经济效益、家庭支持和异质性工作经历这类更加体现个人利益的因素归类为被动因素，强调以最终的经济利益或结果为工作的出发点，符合目的合理性的特征；而将平台优势、胜任力感知和工作乐趣这类强调精神追求以及所获价值的因素归类为主动因素，强调经济利益之外的精神价值的满足，符合价值合理性的特征。

各个变量的分类与定义如表1所示，并建立如图1所示的数字平台劳动者工作意愿的影响机制模型。

表1 六类影响因素分类与定义

表1(续)

图1 数字零工工作意愿的驱动路径模型

三、数据来源与测量方法

(一)研究方法选择

任何功能的表达都不是单个因素所决定的，多种因素的不同组合亦可表达相同的功能，而这些因果复杂性正是组态分析试图解决的问题[52]。QCA是一种突破传统定性分析与定量分析的一种集合理论研究方法[53]，其意义在于整合案例导向方法与变量导向方法的优点重新设计社会科学研究。该方法避免了分析单个变量净效应的片面性，采取整体视角，聚焦于当解释变量相关时对单个变量的独特效应进行组态效应分析[54]。QCA允许通过识别导致相同结果的不同情境特定的因果路径来评估多重并发因果关系，关注多个解释变量通过相互依赖进而构成不同的组合路径对被解释变量的影响[55]，这与本文的研究目的相契合。依据每个案例被定义为一系列特征的组合的观点[52]，本文选取327个案例作为样本。根据样本中条件与结果的特征，本文将选取经济效益、家庭支持、异质性工作经历、平台优势、胜任力感知、工作乐趣作为解释变量，工作意愿作为被解释变量，探究数字零工劳动者工作意愿影响因素。

本文通过逻辑(logistic)回归方法检验发现，解释变量与被解释变量之间并非简单的线性关系，而是相互影响和相互依存的。为进一步厘清数字零工的工作意愿，本文选取327个案例作为样本，并通过QCA方法以组态视角更为全面和细致地探究数字零工的工作意愿。

(二)样本数据来源

本文采用问卷调查方式收集数据。为降低同源方法偏差，在数据收集过程中采用三个波次时间滞后的方法。调研对象集中于基于位置的数字劳动平台上的数字零工劳动者。调研时间为2021年1—7月。新冠肺炎疫情期间考虑到安全性问题，问卷采用线上形式按随机抽样原则发放。为提升问卷真实性和可追踪性，以被测者手机号后四位作为追踪问卷的编码。由于数字零工劳动者数量分散，数据获取有一定的难度，导致样本量偏少。本次调研共发放350份问卷，剔除无效问卷之后，共收集327份有效问卷。

样本的描述性统计结果如表2所示。总体来看，样本特征分布比较均匀，说明样本数据具有较好的代表性。

表2 样本的描述性统计结果

(三)变量测量

为确保问卷内容的准确性和可靠性，本文严格遵循标准的翻译-回译程序，采用李克特(Likert)五点评分法，选项分值越高表示同意程度越高。

经济效益是测量劳动者家庭状况的主要因素，其量表是根据访谈者的回答以及相关学者的建议自行编制，代表性题项如“我期待能够获得更高的收入”“我对目前的薪酬状况比较满意”，问卷克朗巴哈系数为0.824，抽样适合性检验(KMO)值为0.809。

家庭支持的测量采用了姜乾金(1999)[56]编制的领悟社会支持量表(PSSS)中的感知家庭支持部分，量表共4个题项，代表性题项有“我的家庭能心甘情愿协助我做出各种决定”“我能与自己的家庭谈论我的难题”等，问卷克朗巴哈系数为0.946，KMO值为0.950。

异质性工作经历采用杨伟国等(2021)[33]根据中国人民大学“网络约车平台就业状况调查”数据整理的量表，共有3个维度的6个题项，代表性题项如“上一份工作是否全职工作”“是否来自过剩产能行业”等，问卷克朗巴哈系数为0.878，KMO值为0.909。

平台优势分为工作自主性和工作灵活性两个维度。工作自主性采用施普赖策(Spreitzer，1995)[57]编制的心理授权量表中的自主性维度，有3个题项，代表性题项包括“我自己可以决定如何来着手我的工作”“在如何完成工作上，我有很大的独立性和自主权”等，问卷克朗巴哈系数为0.804，KMO值为0.8；工作灵活性采用莱斯利等(Leslie et al.,2012)[58]编制的灵活工作实践归因量表(FWPA-S)，共7个题项，代表性题项包括“您选择这项工作的原因是可以灵活安排工作任务”“我能够适用平台不断变化的环境”等，问卷克朗巴哈系数为0.766，KMO值为0.823。

胜任力感知采用伊比等(Eby et al.,2003)[59]编制的职业胜任力量表。该量表包含知道为什么(knowing-why)、知道如何做(knowing-how)和知道是谁(knowing-whom)三个子维度，共18个题项，代表性题项有“我很明白什么样的任务能够激发我的工作动力”等，问卷克朗巴哈系数为0.860，KMO值为0.833。

工作乐趣测量采用科伊维斯托和哈马里(Koivisto & Hamari，2014)[60]开发的量表，该量表包含8个题项，代表性题项包括“我认为平台基于算法的工作游戏化设计非常灵活”等，问卷克朗巴哈系数为0.913，KMO值为0.898。

对于主动型工作意愿和被动型工作意愿的测量，本文在问卷中设置0-1量表，作答者根据自己的情况进行选择。同时，在“主动型工作意愿和被动型工作意愿”问题之前设置指导语，以防止受访者被误导或理解不清。具体来说，“以最终的经济利益或结果为工作的出发点”为被动型工作意愿，“强调经济利益之外的精神价值的满足”为主动型工作意愿。

整体问卷的克朗巴哈系数为0.839，大于0.7的临界值，说明各个测量量表具有良好的内部一致性信度；KMO值为0.925，说明量表效度较高。

四、数字零工劳动者工作意愿结果分析

QCA方法运用一致性水平来描述条件与结果之间必要性和充分性因果关系，能够在分析案例内部复杂性的同时，使案例间的系统化比较成为可能，其中的模糊集定性比较分析(fsQCA)更适用于处理单个变量问题。本文将运用fsQCA对单个条件进行数据校准以及必要性分析，然后通过条件组态的充分性分析获取组态路径，最后对得到的组态路径结果进行稳健性以及异质性分析，通过多元回归方法拓展检验主动型工作意愿组态和被动型工作意愿组态对工作满意度的影响。

(一)变量校准与必要性分析

fsQCA 研究将每一个条件与结果分别作为一个集合，案例在集合中都有一定的隶属值，而给案例赋予集合隶属值的过程就是校准[53]。本文采用直接校准法，校准的三个临界阈值分别为95%分位数 (完全隶属)、50%分位数 (交叉点) 和5%分位数 (完全不隶属) ，校准后的集合隶属度都介于0～1。本文将该结果与条件变量的3个临界阈值，分别设为原始数据的上四分位数、上下四分位数的均值和下四分位数。

单个条件的必要性分析是为了检验结果集合是否是某个条件集合的子集。具体来说，当某一结果发生时，某一条件总是存在，则该条件是结果的必要条件，即结果对应的集合是条件对应集合的一个子集。将前因条件变量的一致性分数大于0.9的结果视为必要条件[61]，当一致性满足后，需要通过覆盖度来判定解释变量对被解释变量的解释力度，即覆盖度越大，其解释力度越大。

数字零工工作意愿必要性条件分析结果如表3所示。

表3 数字零工工作意愿必要性条件分析结果

由表3可知，所有条件的一致性水平均小于0.9，因此上述条件中均为数字零工劳动者选择工作的非必要因素，这也意味着工作意愿并不是某个因素单一影响的结果。为此，需要对其工作意愿的各种路径进行组态分析。

(二)组态分析

组态分析描述了多个条件构成的组态是否会对因变量产生影响，即讨论条件组态的充分性。施耐德和瓦根曼(Schneider & Wagemann,2012)认为，条件组态的充分性水平临界值为0.75，一般充分性水平高于0.75，则说明该条件组态为被解释变量结果的必要条件[61]。在频数阈值的确定上，要观测样本是否为大样本，统计学意义上认为样本量大于30则为大样本，大样本的频数一般大于1，中小样本一般设置阈值小于1。除此之外，频数阈值的设定应该至少包括75%的案例。本文借鉴拉金(Ragin，1987)[53]的研究，设置频数为1、一致性为0.8。

软件fsQCA 3.0进行模糊集的定性比较分析时会输出复杂解(complex) 、简约解 (parsimonious) 和中间解 (intermediate) 。复杂解分析实际得到的案例，不经过任何简化处理，是完全按照变量设定而得出的结果，不使用逻辑余项，完整性较好; 简约解是按照结果变量强弱出现的，纳入所有可能的余项，相对简单，但往往与事实不符；中间解介于两者之间，更容易理解，也更多地呈现在研究报告上，并结合简约解区分核心条件和边缘条件。核心条件即某一条件在简约解和中间解中都出现，而边缘条件则是指某一条件只在中间解中。借鉴已有研究，本文主要汇报中间解并辅之以简约解。

1.主动型工作意愿的组态分析

表4呈现了由中间解获得的产生主动型工作的五种路径。其中，无论是各路径的一致性还是总体解的一致性均高于最低标准0.75，即在能够满足这五种路径的所有案例中，绝大部分案例都产生了主动型工作意愿。这也证明了这五种路径为产生主动型工作意愿的充分条件。总体解的覆盖度为0.816，说明这五种路径解释了81.6%产生主动型工作意愿的原因。

表4 数字零工主动型工作意愿组态分析结果

为更好地比较产生主动型工作意愿的路径，本文将产生主动型工作意愿的组态归纳为以下三种：

(1)平衡主动型

平衡主动型组态主要包括一条充分解路径：路径1。该路径表明在缺乏异质性工作经历的情况下，无论能否获得经济效益，能否感知到自己能够完成工作任务，以及能否在工作中获得乐趣，只要劳动者能够明确认识到平台的优势，并且能够获得家庭的支持，就能产生主动型工作意愿。也就是说，要产生主动型工作意愿，不仅要让劳动者了解平台就业的优势，还要充分得到家庭成员的认可。这就需要平台企业充分重视企业社会责任和平台多主体价值共益。该条路径能够解释53.2%的产生主动型工作意愿的案例，且有0.8%产生主动型工作意愿的案例仅能被这条路径所解释。由于在这一路径中目的合理性和价值合理性同等重要，本文将其命名为平衡主动型。

(2)高价值主动型

路径2和路径4为高价值主动型组态充分解路径。其中，路径2表明，劳动者无论是否拥有异质性工作经历，能否获得经济效益以及能否完成平台分配的任务，当切实体会到平台优势且能够感知到平台工作乐趣的条件下，只要能够获得家庭的支持，就能产生较强烈的主动型工作意愿。具体来说，工作乐趣能让劳动者对工作产生依赖，用游戏化的思维对工作进行重新设计之后会激励其主动工作进而提升组织承诺[49]；同时，也要让劳动者从家庭成员处获得支持，从而有能力吸引其产生主动型工作意愿。在产生主动型工作意愿的案例中，有55.8%的案例能够被该路径解释，且有4.8%的案例仅能被该路径所解释。

路径4表明在异质性工作经历、经济效益和工作乐趣缺失的条件下，当平台优势对劳动者有一定的吸引力，且劳动者自身能够感知到高度的胜任力时，在获得家庭支持的情况下，劳动者倾向于产生主动型工作意愿。具体来说，平台操作简单快捷，且拥有传统工作无法比拟的高度灵活性和自主性，准入门槛较低，对学历技能没有太多要求，这些优势吸引了大量的劳动者。路径4能够解释50.2%的产生主动型工作意愿的案例，且有4.6%的案例仅能被这条路径所解释。

这两条路径中价值合理性是影响劳动者工作意愿的主要因素，因此将该组态命名为高价值主动型。

(3)高目的主动型

高目的主动型组态即路径3及路径5。其中，路径3表明在缺乏异质性工作经历、胜任力感知以及工作乐趣时，无论能否获得较高的经济效益以及能否感知到平台优势，只要劳动者获得家庭的支持，就能产生主动型工作意愿。也就是说，在少数情况下，尽管劳动者缺乏影响工作意愿的目的合理性及价值合理性的大部分因素，但通过家庭成员的支持，低价值合理性也能产生主动就业意愿。由此可见，数字经济背景为工作-生活平衡和工作-生活共益提供了可能，故在缺乏其他因素时，劳动者也能产生较强的主动型工作意愿，例如很多活跃在直播领域的都是夫妻创业者。路径3能够解释47.5%的产生主动型工作意愿的案例，且有1.5%的案例仅能被这条路径所解释。

路径5表明在缺乏经济效益的条件下，无论劳动者能否感知到平台优势，以及自己能否完成平台分配的任务，当拥有异质性工作经历、能够获得家庭支持，且能够感知到数字劳动的乐趣时，则更倾向产生主动型工作意愿。也就是说，随着新生代劳动力工作价值观的变化，劳动者感知到自己并不适应传统就业，但在能够得到家庭支持的情况下将更愿意从事数字劳动。同时，当感知到算法和大数据的运用能够使得数字劳动更加有趣时，劳动者会产生较为强烈的主动型工作意愿。该条路径能够解释45.7%的产生主动型工作意愿的案例，且有1.3%的案例仅能被这条路径所解释。

在上述两条路径中，目的合理性影响因素的家庭支持是产生主动型工作意愿的主要因素，故将此路径命名为高目的主动型。

从以上产生主动型工作意愿的三种类型的组态可看出，高价值主动型是产生主动工作意愿的主要路径，其他两种组态虽然也能产生主动型工作意愿，但比例较少，可见提高劳动者主动型工作意愿应考虑从价值合理性入手。通过对比路径2与路径4，可以发现胜任力感知和工作乐趣对产生主动型工作意愿有明显的替代作用，即在劳动者获得家庭支持及高平台优势感知的条件下，平台只需满足高胜任力感知和高平台优势感知两者之一就可引发主动型工作意愿。

2.被动型工作意愿的组态分析

表5呈现了由中间解获得的产生被动型工作意愿的路径。各路径的一致性均高于最低标准0.75，证明了这五条路径为产生被动型工作意愿的充分条件。总体解的一致性为0.760，总体解的覆盖度为0.822，即该结果能解释82.2%的案例。

表5 数字零工被动型工作意愿组态分析结果

表5(续)

(1)平衡被动型

平衡被动型主要包括路径2和路径5。路径2表明，在缺乏异质性工作经历以及胜任力感知的条件下，无论经济收益或是工作乐趣，只要劳动者了解平台从业能够拥有更多的灵活性和自主性，并得到家庭的支持，就会产生被动型工作意愿，说明家庭支持和数字劳动的特征推动零工劳动者产生被动型工作意愿。该条路径能够解释43.6%的产生被动型工作意愿的案例，且有1.9%的产生被动型工作意愿的案例仅能被这条路径所解释。

路径5表明在缺乏异质性工作经历、经济效益以及胜任力感知的条件下，无论平台优势能否吸引他们，感知到工作乐趣并且得到家庭支持的劳动者更容易产生被动型工作意愿。该条路径能够解释46.6%的产生被动型工作意愿的案例，且有0.1%的产生被动型工作意愿的案例仅能被这条路径所解释。

由于这两条路径中价值合理性和目的合理性对被动型工作意愿的影响程度呈均匀分布，本文将该路径命名为平衡被动型。

(2)高价值被动型

高价值被动型组态主要是路径1，即无论劳动者是否有异质性工作经历、经济效益和胜任力感知，只要感受到平台优势、工作乐趣，并能获得家庭支持，就能产生被动型工作意愿，说明家庭成员内部的需求具有推动作用。该条路径能够解释53.5%的产生被动型工作意愿的案例，且有8.1%的产生被动型工作意愿的案例仅能被这条路径所解释。该路径中价值合理性是影响劳动者被动型工作意愿的主要因素，因此将该路径命名为高价值被动型。

(3)高目的被动型

路径3和路径4可定义为高目的被动型组态。其中，路径3显示在缺乏高经济效益的情况下，无论是否有平台优势和胜任力感知，当劳动者拥有异质性工作经历，并能够在工作中获得乐趣，且在得到家庭支持的情况下，倾向于产生被动型工作意愿。具体来说，劳动者可能之前从事的是机械性和重复性的工作，乐趣感知度低，迫切需要改变这一现状，但在家庭成员推动下会产生被动型工作意愿。该条路径能够解释43.8%的产生被动型工作意愿的案例，且有0.6%的产生被动型工作意愿的案例仅能被这条路径所解释。路径4表明在异质性工作经历、经济效益、工作乐趣和平台优势缺失的条件下，家庭支持是唯一要素。通过获得家庭成员的支持，低价值合理性也能产生被动型工作意愿。该路径能解释52.6%的案例，且有5.6%的案例仅能被这条路径所解释。

从以上产生被动型工作意愿的组态可看出，高目的型路径的覆盖度远超过其他类型，这表明大多数具有被动工作意愿的劳动者都具有此类型的组态，即高目的型组态是产生被动型工作意愿的主要原因，且更有可能通过这种方式提高劳动者的工作意愿。

(三)稳健性检验

参数设定和模型设定的偏差可能会导致QCA检验出现不一致的结果。对于参数设定来说，偏差可能存在于校准点、一致性阈值、频数阈值等设置的合理性；对于模型设定来说，偏差存在于案例条件和维度设置的合理性。为保持结果的准确性，本文采用集合论特定的方法，对结果稳健性进行检验，如通过调整校准阈值、案例频数、一致性阈值，以及增加、补充或剔除其他条件进行参数稳健性检验，并采用调整数据来源和测量方式等方法来检验模型的稳健性。本文通过合理调整一致性水平和改变校准方法对调整前后的数据进行比对分析，比较组态的变化以评估结果的可靠性完成稳健性检验。参数的调整和校准方式的变动并没有改变组态的数量和组成部分，一致性和覆盖度也并未发生实质性的变化，以确保检验结果稳健。

1.调整一致性水平

在参数稳健性检验中(见表6)，本文将一致性水平从0.80调整到0.75，频数阈值保持不变，得到的主动型工作意愿和被动型工作意愿仍然会分别呈现五条路径，且总体解的一致性水平和覆盖度并未发生实质性变化，各个组态解的一致性仅有微小的变动，但各个组态背后的解释机制几乎相同。具体来说，家庭支持仍然是影响数字零工劳动者工作意愿的重要因素，并且在主动性工作意愿中，胜任力感知和工作乐趣具有一定的替代作用。

2.改变校准方法

为了避免各条件校准标准的差异带来的结果不一致，本文使用15%、45%和75%代替95%、50%和5%的校准区间，频数阈值仍为1，一致性阈值为0.75。再次进行组态分析后，相较于前文的组态分析结果，主动型组态中总体解的一致性由 0.856下降至0.833，被动态组态中解的一致性由0.760提升至0.820，主被动工作意愿组态的总体解的覆盖度也只是发生了微小的变化，分别由0.816提升至0.832、由0.822下降至0.805。同时，每个组态仍然形成了5条不同的路径，各自的一致性水平均处于可接受的范围之内。各个组态形态条件组合与上文结果基本相同，说明结果是稳健的。

表6 工作意愿组态稳健性检验结果

(四)异质性检验

既往对于工作意愿的研究在不同性别群体和年龄群体可能存在差异，为确保研究结果的准确性，本文按照性别类型将样本分为两组分别进行组态检验(1)限于篇幅，异质性检验结果省略，备索。，研究结果显示，性别的区分并不能改变原有各个组态的形态，因此并不存在因为性别差异而表现出的异质性。同理，按照年龄段将样本分为六组分别进行组态检验，研究结果显示，年龄段的区分对原有各个组态的形态虽然有微小的影响，但各组态仍保持原状态，无显著异质性。

(五)进一步检验

数字零工的出现在一定程度上推动了中国的经济发展，同时也推动人类社会走向福祉社会。零工经济中数字零工劳动者的工作意愿与工作满意度息息相关，也会直接影响其平台服务时间和“平台承诺”。基于此，本文在原有研究的基础上进一步通过多元回归方法拓展检验主动型工作意愿组态和被动工作意愿组态对工作满意度的影响。由表7可知，主动型工作意愿的路径2对工作满意的影响最大，影响系数为0.892，而路径3对工作满意度的影响最小，影响系数为0.734；在被动型组态中，路径1对工作满意度的影响最大，影响系数为0.714，而路径4对工作满意度的影响最小，影响系数为0.634。整体来看，主动型工作意愿路径对于工作满意度的影响高于被动型工作意愿路径。

表7 工作意愿组态对工作满意度影响结果

五、结论与建议

(一)研究结论与理论贡献

本文运用定性比较分析方法，实证研究发现数字零工劳动者工作意愿具有多重并发因果关系，且其影响因素具有不对称性。本文把工作意愿概括为主动型和被动型，两种类型均由不同因素组成的多条路径产生，具体可分为平衡主动型、高目的主动型、高价值主动型、平衡被动型、高目的被动型、高价值被动型六种组态。其中，高目的型组态是产生被动型工作意愿的主要原因，高价值型组态是产生主动型工作意愿的主要原因。

研究结果表明：第一，家庭支持是影响数字零工劳动者工作意愿的重要因素，且在产生主被动工作意愿结果的所有组态中，无论家庭支持作为核心条件还是边缘条件，都不会缺失。第二，主动型和被动型工作意愿的驱动路径均为五条，且在主动型工作意愿的高价值型组态中，胜任力感知和工作乐趣具有一定的替代作用，即在其他条件不变的情况下，胜任力感知或工作乐趣均会推动数字零工劳动者主动从事数字零工工作。第三，无论主动型或被动型工作意愿，数字劳动都在一定程度上满足了劳动者对于职业的新需求，例如获得相对自由的工作时间，能够兼顾家庭和工作的平衡进而获得家庭的支持等。可见，网络技术的发展解除了办公室内办公的束缚，而内部的交流和协作，甚至跨地区的分工，成为劳动者行为的重要内容，因此零工经济和数字劳动是面向未来的劳动形式。

本文的理论贡献如下：第一，采用QCA方法，从组态出发，刻画了数字零工劳动者工作意愿并识别出其交互效应。第二，突破传统一分为二的视角，厘清了主动型和被动型工作意愿的不同前因组态，通过价值合理性和目的合理性，较为全面地识别出数字零工工作意愿的影响因素，弥补了单一因素研究的不足。这种新尝试也在一定程度上回应了学者对于工作意愿研究的呼吁[7]。第三，对于家庭支持、异质性工作经历、工作乐趣、胜任力感知等变量的选取，符合新时代劳动者的职业价值观和以零工经济等新业态为代表的未来工作的特征，为后续研究提供了新思路。

(二)政策建议

依据上述研究结论，本文将针对如何进一步促进和推动零工经济健康发展提出以下政策建议：第一，企业要重点关注数字零工的家庭状况，在家庭层面给予其更多的关爱和支持，让家庭支持在其工作意愿中发挥正向推动作用。第二，通过“算法公开”减少“数字鸿沟”对数字零工劳动者的信息压力，让任务分配和工作获取更加透明、公平，增强数字零工的胜任力感知。第三，丰富平台的游戏化设计，通过设置“彩蛋任务”和晋级通道增加工作的趣味性，提升平台黏性。

为促进零工经济健康有序发展，本文在更宏观层面政策建议如下：

一是企业层面。平台企业要通过管理创新实践增加平台工作的吸引力，为社会提供更多的就业岗位的同时，也要以提升数字零工劳动者的幸福感为管理要义。首先，重视互联网技术与平台运行机制、情感劳动、时间内嵌等因素在算法管理中的作用，探索数据价值正循环的平台生态。其次，深入挖掘平台工作者的价值需求，通过算法设计开发游戏化的任务分配方式和人性化的操作系统，增强数字零工劳动过程的工作乐趣感知和成就感。再次，探索在工作设计中融入意义感设计，增加社会舆论的正向引导，提升数字零工胜任力感知，增加数字零工的获得感和职业荣誉感。最后，减少算法带来的“算法霸权”，增加以信息公平、程序公平、分配公平为导向的算法协商和民主参与程序。

二是劳动者层面。网络市场平台的兴起，为工作和人的实时连接匹配提供可能，催生了新业态。新业态下平台型企业的发展为改革、创新、发展提供了广阔的空间，相对于传统劳动关系将迎来全方位、颠覆式的改变。工作的不确定性提升了人力资源管理的难度，如何保持甚至提升员工的忠诚度尚有待解决。首先，新业态劳动关系处于模糊地带背景下，零工劳动者供给不稳定、流动性强、权益保障差等工作特征，亟需劳动者增强自我保护和维权意识。其次，家庭成员的支持成为影响数字零工劳动者工作意愿的重要因素。因此，劳动者在进行多元化职业选择过程中要充分考虑工作-生活平衡，实现工作-生活增益。最后，数字劳动是面向未来的工作形式，劳动者在工作过程中要充分发挥价值主体的重要作用，以共创心态参与平台管理，提升工作中的意义感和幸福感。

三是政府层面。平台经济作为新的生产力组织方式，是经济发展的新动能，对优化资源配置、推动产业升级、拓展消费市场、稳定就业等都有重要作用。政府要积极发挥监管调控作用，通过政策创新提升数字零工劳动者的工作意愿，保障零工经济健康发展。首先，解决目前社保政策未能覆盖的平台从业者职业意外伤害、安全事故、大病救治等相关费用支出的问题，探索利益相关者多方共赢的解决方案。其次，探索新就业形态劳动监管和行业标准制定，制定与实际相符的劳动基准，建立配套的劳动保护和社会保障制度。最后，政府要充分发挥政府在宏观调控、监管监督、风险防范等方面的作用，探索开展“沙盒监管”、触发式监管等包容审慎监管试点；倡导零工、平台、居民、政府、社区等多主体生态化共治，以监管规范促进零工经济健康有序发展。