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在线平台工作的劳动控制与工作自主性研究

2022-03-19杨强强赵莺惠

经济研究导刊 2022年6期

杨强强 赵莺惠

关键词:在线平台;劳动控制;工作自主性;外卖骑手

中图分类号:F49        文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2022)06-0115-03

引言

随着移动通信技术的迅猛发展,依托于在线劳动平台的新就业形态得到爆发式增长和发展,以“饿了么”“美团外卖”为代表的外卖平台企业迅速崛起,外卖从业人数呈指数型增长,外界统称为“外卖骑手”。在2020年,人力资源和社会保障部正式将网约配送员纳入国家职业分类目录,并预计未来5年外卖骑手的需求量约为3 500万。越来越多的工作者成为骑手主要是因为骑手工作的灵活与自由。但是,平台公司能够给予骑手多大程度的自主权?平台对骑手工作是如何控制的?这些问题值得探讨。

在线劳动平台在管理骑手这类新型工作者时,最大的困难在于如何把握自主性与控制的力度。给予骑手充分的自主性,一方面,可以激励骑手的工作热情,调动骑手的工作积极性;另一方面,会使他们感觉在为自己而工作,做自己的老板,工作时间和工作量能够自主决定。但是,平台对骑手的控制也至关重要,一定的控制能够保证骑手成功地完成工作,给自身和平台带来营收,使得企业能够规避用工风险。本文结合劳动过程理论,对两大问题进行分析:第一,外卖平台对骑手的劳动过程是如何進行监控的?第二,骑手的工作自主性如何体现?本文以国内的外卖骑手为研究对象,以骑手的劳动过程为切入点,重点分析外卖平台对骑手劳动过程的控制机制以及骑手的工作自主性。

一、劳动过程理论

(一)工业时代的劳动过程理论

“劳动过程”的概念最早出自马克思的《资本论》一书中,书中提到,劳动过程是指通过有目的的活动,将自然物品或原材料转化为满足人类需要的产品。此后,关注《资本论》的马克思主义学者对该研究难以有较大的突破,劳动过程的研究逐渐淡化。直到1974年,布雷弗曼学者的《劳动与垄断资本》问世,劳动过程研究才引起学者的重视。布雷弗曼从劳动过程出发,重点分析技术和科学管理的进步对工人技能的影响。《劳动与垄断资本》改变了早期劳动社会学关注的问题。之后尽管有大量学者对劳动过程理论进行了仔细研究,主要集中在去技术化和劳动控制方面,然而这些研究限制了劳动过程理论的研究范围,忽视了后工业社会劳动形态的变化。在20世纪八九十年代,学者对劳动过程理论的理论研究转换了视角,其中最具代表性的文章是布若威的《制造同意》,其研究重点为工人的主体性。同时对工厂体制进行了分析,并且将工厂制度根据资本主义的发展阶段进行了区分。尽管这些著名学者对劳动理论做了充分研究,但现在的劳动过程与旧工业化时代的劳动过程有着显著的差异,我们需要结合新情境,探索在线平台公司对工人在劳动过程中的管控。

(二)劳动过程理论的新情境

过去,布雷弗曼、布若威等学者对劳动过程控制的研究都发生在旧工业时代,建立在传统的雇佣关系基础之上。随着互联网及数字技术的不断发展,新型工作形态不断产生,大量在线平台公司应运而生,相继出现了大量的在线零工工作者,雇佣关系和劳动控制也与传统组织有非常大的差异。因此,探讨在线平台公司对工人劳动过程的控制和工人在工作中拥有的自主性程度是非常必要的。

二、骑手劳动过程与控制机制

(一)骑手的劳动过程

以“饿了么”和“美团”两大外卖平台上的骑手为例,分析他们的劳动过程以及平台对他们的控制策略。骑手主要分为众包和专送两种类型,众包骑手由外卖平台管理,但专送骑手不仅要遵循外卖平台的工作要求,还要服从签约站点的管理。

骑手的工作过程分为接单和送单。接单通常有两种方式,一种是平台的自主派单,当骑手打开APP开始上线工作,平台就会根据骑手的相对位置和骑手过去绩效的综合表现来为骑手派单。对于平台的派单,骑手可以选择拒绝,但是拒绝的次数会累积,如果拒绝的次数过多,骑手派单的优先级将会降低。在后续的派单中,平台则会优先派单给拒绝率低的骑手。第二种接单的方式是抢单,对于APP抢单大厅中的外派单,骑手可以选择是否抢单。

接完单之后,骑手需要在规定时限内将物品完整的送达目的地。因此骑手在接单后,要以最快的速度去商家取餐,同时快速地将物品送到,这样就会获得一单的收入,送完一单又得去送下一单,如果未在规定时限内送达,就会面临平台的惩罚和顾客的投诉,面临超额的罚款。

(二)外卖平台对劳动过程的控制机制

1.算法控制机制。在传统的工作中,工作者只需要在固定的时间内完成雇主布置的工作即可。但在共享经济中,数字化管理是其核心特征,骑手的接单、送单、骑手的位置变化、行走路径、到达商家时间、送单完成时间以及客户的反馈都被平台监控着,用数字化的方式一一记录。算法管理成为骑手劳动过程控制的主要方式,平台根据骑手的相对位置,为骑手派单,根据骑手的接单时间及骑手距离商家和客户的距离,为骑手设定送单的时间限制和路线规划,这已经限制了骑手的劳动过程。但是算法控制并不能准确估算商家出餐的时间。商家出餐的速度快慢直接影响骑手的余下送餐时间。算法管理极大地节约了外卖平台的交易成本,但其派单机制和定价机制具有不透明性,外卖平台通常对算法运行机制及其评分标准不做过多说明,这进一步加剧了骑手劳动过程的不透明性。由于派单机制的不透明,骑手为了获得更多订单,增加收入,通常不得不全天候守在手机旁,时刻关注外卖平台的APP。平台通过算法管理正在不断控制骑手的经验,制造潜意识的“同意”,引导骑手慢慢接受工作规则,甘愿成为虚拟流水线上的一员。

2.游戏化的激励方式。对于骑手而言,外卖平台对骑手日常的送单量没有作出明确规定,但月底对骑手的评级和补贴政策是严格按照骑手的月送单量来划分的。对骑手的评级进行了不同级别的划分,如青铜、白银、黄金、铂金、钻石、星耀、王者等,评级越高,每一单的补贴就更高,还附加有额外的奖金,骑手的等级评定不同,奖金的数量也有差异。另外,月末骑手等级的划分与下一个月的送单补贴紧密相关,这就给想要获取更高收入的骑手指明了路径,骑手为了提高收入,要尽可能地提高自己的日送单量和月送单量,达到高级别称号所要求的送单量。因此,骑手只能不断增加自己的工作时间和送单量,同时还要保证送单的准时率,以争取努力评上更高的星级。

3.来自顾客的管理:反馈评价机制。骑手在将物品送达到顾客时,受顾客对送达时间和物品完整性的监督,并且骑手还要受情绪剥削。若未准时送达,骑手可能面临顾客的投诉,顾客会对骑手的服务做出评分,这和骑手的绩效以及评级紧密相关,因此许多顾客便会以此来要求骑手增加一些附加劳动,如帮忙购买其他物品或带垃圾下楼,骑手由于时间原因没有答应这些要求,无理的顾客便会给予其差评,并且骑手的申诉通常难以成功。此外,一些顾客无缘无故也会给差评,让骑手难以理解。平台把骑手绩效评定的权利下放给顾客,有失公平。

三、骑手的工作自主性

外卖平台在招聘骑手时,会宣传工作的自由与灵活,骑手可以成为自己的老板,自由决定上下班时间。但是在真实的工作中,我们也发现了平台对骑手工作的大量碎片化控制。那么在工作中,骑手会产生怎样的主观体验和感受?

(一)对工作自主性的认同

骑手在工作时都认为在为自己“打工”,做众包的也认为是在为自己“赚外快”,是自己的老板。骑手的工作不同于过去的工作,他们的收入和每天的送单量直接相关,送的单越多,收入就越多。大部分骑手认为,只有自己努力送单,才会获得更高的收入,并且没有老板时刻监督自己,接单与否在于自己,工作累了还可以歇息一下。骑手的工作强度由自己掌控,觉得这份工作的自主性强,喜欢这种想工作就工作,不想工作就休息的状态。

由于骑手的文化程度普遍不高,大部分骑手过去都在工厂上班,时间固定,从事一样的工作,工资固定,工作枯燥且乏味,并且受雇主全天候监管。而在外卖平台中,可以自由选择上下班时间,并且工作更富有乐趣。

(二)对平台激励机制的认同

外卖平台会为骑手指定各种激励措施,如送餐高峰期的单价补贴比平常要高,每天完成固定的单量后,会得到额外的补贴,月单量达到某个等级,平台会直接给予奖金补贴。骑手认为平台的激励措施是透明的,没有特殊化,只要自己每天足够努力,主动延长时长,多接单,就能够获得平台补贴,收入和自己的努力直接挂钩。

(三)被动的“同意”

外卖平台会为骑手指派订单,尽管骑手有拒绝的权利,但会影响后面的派单质量甚至没有订单派送,所以骑手一般不得不接受系统指派的订单。另外,平台还会限定骑手送单的时限,一旦超出了送达时限,将会面临顾客的投诉和平台的惩罚。骑手为了挣得每一单的收入,不得不“同意”平台的规定,努力送单,同时还要努力给顾客呈现良好的服务态度,以求获得好评。

四、结论与讨论

本文借助劳动过程理论,从劳动控制与工作自主性的角度对外卖骑手的劳动过程进行了研究,并尝试在零工经济这一背景下对这两个问题进行分析。本文的研究结果表明,外卖平台通过算法控制机制、游戏化的激励方式和顾客的反馈评价机制来对外卖骑手的劳动过程进行控制。“成为自己的老板”“为自己工作”强化了骑手对工作自主性的认同,平台多样化的激励措施和补贴也刺激和培育了骑手多接单多挣钱的观念,骑手认为自己可以通过自身努力快速提升收入,把全天候的接单劳动转换为金钱效益。

另外,与传统的工人管理不同的是,外卖平台企业通过骑手对工作自主性的认同、对平台激励机制的认同和被动的“同意”使得骑手自愿延長自己的工作时间,同时平台将绩效反馈权利下放给顾客也直接促进了骑手更加努力的工作,没有意识到平台对其劳动过程的隐形控制。同时,平台要不断完善算法,提供给骑手更好的工作环境。政府也要完善相关劳动法规,切实保障外卖骑手群体的相关权益。

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Key words:online platform;labor control;work autonomy;food-delivery workers

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