算法主导下的平台企业劳动关系与治理路径

2020年，中国共享经济市场交易额为33773亿元人民币，共享经济参与者约8.3亿人，提供服务者约8400万人，滴滴出行、美团网等共享经济平台发挥了重要的就业支持作用。通过平台经济模式，消费者、劳动者与平台企业紧密联结在一起，相互产生直接或间接的多维度影响。算法技术作为新经济时代的基础语言，正在全面重塑平台企业的劳动过程与劳动关系，不断建构新经济背景下的全新平台关系图谱。伴随着平台企业的野蛮生长，算法技术越来越成为不同学科学者研究与审视平台经济中技术逻辑与劳动关系的重要参照物。

一、引言

人工智能学科认为，算法技术即机器学习（Machine Learning），它是人工智能的子域与核心，是一种能构建自我的技术，是使计算机具有智能的根本途径。当前机器学习领域有符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派与类推学派。每个学派也有体现本学派理念的主算法：符号学派的主算法是逆向演绎和信息增益模型，应用于星巴克人力调度软件；联结学派的主算法是反向传播和连续误差测量模型，应用于优步自动驾驶技术；进化学派的主算法是基因编程和评分函数模型，应用于FICO信用评分模型；贝叶斯学派主算法是贝叶斯推理与后验概率模型，应用于谷歌搜索引擎；类推学派主算法是支持向量机和约束最优化模型，应用于脸书、亚马逊推荐系统。

从传播政治经济学视角出发，有学者认为算法具有技术性和社会性相融合的特点，算法传播具有网络效应。算法作为数据与信息传播的载体，其运行轨迹由线性传播向网络传播转变，数据和信息的聚集带来了公众注意力的聚集。在此过程中，算法可以建构或再生产权力关系，带来了由于数字化不平等产生的信息鸿沟、中心与边缘和不稳定的无产者等社会现象。劳动社会学则认为，算法作为技术和物质的存在，具有嵌入性与脱嵌性的双重特征。首先，算法作为基础设施嵌入到经济与社会结构之中，在具体场景中既是技术力量，也是人类决策代理人，其融入和渗透作用显现在社会生活各个方面；其次，算法作为社会资源和人类价值的载体，拥有解构和重塑现有社会秩序的能力，显现出脱嵌的特点。

再具体到对平台企业劳动关系问题的分析上，上述研究认识到算法作为一种不断构建自我的技术，不仅能够影响政治权力关系，在经济与社会结构中也发挥着基础性框架作用。但随着平台经济的迅猛发展，现实中的平台企业劳动关系格局已发生重大改变，其中较为突出的变化是，资本通过技术所有权争夺劳动过程的控制权，以此形成劳动关系中资本主导的权力、利益支配关系。这说明算法技术是一个蕴涵着技术、控制和关系综合意涵的多元概念。已有研究仅从单一角度出发去理解算法技术，不能揭示在平台企业劳动过程、劳动关系中，算法技术作为型塑平台企业与劳动者关系的中轴与秩序性框架的角色，也无法解释当前平台企业劳动关系发生如此变化的具体成因。因此，本文将应用劳动过程理论的“技术—控制—关系”研究框架对此问题进行分析。

二、劳动过程理论中的“技术—控制—关系”框架

控制管理与技能退化是劳动过程理论研究的核心主题，与此同时，学者们也非常关注技术变迁与劳动关系的互动作用。马克思认为，资本主义劳动过程的最终目标是生产剩余价值，为了最大限度地降低剩余价值生产的不确定性，资本必须控制劳动过程。在分析资本主义从简单协作到工场手工业，再到机器大工业的劳动过程变迁中，马克思提出了分工——劳动均等化、机器——工人技术退化、管理层级化等重要概念，形成了技术分工——资本控制的劳动过程研究思路。沿袭这一基本思路，布雷弗曼提出了科学管理三原则与技能退化；弗里德曼提出适应机器生产模式的管理策略即责任自治；埃德沃兹提出技术和官僚控制策略；布若威从工人主体性研究视角出发，提出资本主义“生产政体”制造出劳动过程中工人的“同意”；西尔弗在研究后福特主义生产劳动过程转型中，提出了技术调整—劳工控制的具体观点。

进入数字化时代，尽管企业组织形式和雇佣模式发生了重大变化，但不能忽略技术对于劳动过程的管理控制。平台劳动过程控制的主要方式是数据驱动的算法技术，在此技术条件下，平台对于在线工作控制变得更强也更隐蔽，体现在劳动任务模块化、颗粒化与商品化，劳动成果报酬给付平台认定等方面。同时，算法权力是泛在的权力关系，背后隐藏的是平台资本的权力，遵循商业逻辑、偏好原则、技术理性与隐形运行四大规则，其滥觞与失控会导致社会效益的巨大损失。

对上述观点进行梳理，发现劳动过程理论中的“技术—控制—关系”研究框架对平台劳动过程的新变化、平台劳动关系的发展趋势有很强的解释力。技术是影响劳动过程中权力关系变化的决定性因素，技术形式变化会带来劳动分工细化，劳动分工则是实现控制、监管和规训劳动者的重要手段。因此，技术既是资本建立劳动控制的特定形式，也是资本调整劳动控制方式的原因，技术变迁与分工形式的主导权成为劳资权力博弈的关键性因素。虽然既有分析框架是建立在机器大工业生产基础之上的，但理论与实践之间存在着长期往复的关系，学术上的延续有利于分析技术变迁背景下平台劳动过程与劳动关系问题。因此，本文将应用此研究框架进行以下分析。

三、平台企业劳动过程的特征：算法主导与资本控制

网络平台劳动是一种适应信息流动社会的劳动方式，为劳动者提供了替代性与过渡性选择，拓展了就业可选集合。平台企业作为消费者和劳动者的中介组织，其拥有的算法机器不断迭代演进，GPS定位信息处理、数据库查询、传感与可视化技术使重塑劳动过程成为可能。

（一）基于算法体系下网络化生产形式，平台资本控制分工与支配劳动

工业化时代，企业生产组织形式的典型特征是纵向一体化生产，福特制与丰田精益生产为其典型表现形式，这种产业组织架构以产业链和集群为中轴，生产与劳动过程以核心企业为主体，创新活动与资源配置均在产业链内部展开。数字化时代，算法技术使得网络空间与物理空间融合成为可能，平台企业的生产组织形式打破了传统企业的线性生产链条。算法技术平台作为生产核心处理信息数据，同时联结用户、劳动者和供应商等边缘生产平台，生成一个网络化形式的生产组织。

平台“核心—边缘”的生产组织结构不仅使劳动分工显现出布雷弗曼所提出的“概念劳动—执行劳动”层级化特点，也塑造了“核心—边缘”的网络层级化劳动过程。处于平台网络化生产核心地位的技术平台依托算法技术收集、处理海量数据，设计与掌握着劳动过程管理、信息传递、价格决定的绝对控制权；边缘平台生产则由个人、劳务派遣公司与供应商承担，同时平台资本能从企业资产负债表上剥离成本，将其转移给边缘生产者，例如投资成本（Uber司机的汽车购买）、维护成本（Airbnb房东的房屋维护）、福利保险与培训成本（AMT劳动者的技能提升）。

对于核心平台执行“概念劳动”的工程师，平台资本利用团队授权与规范性自我约束等主要手段，即通过工程师文化——意识形态规范（规范控制）、科层绩效考核——高额回报激励（直接控制）的控制策略，掩盖平台企业“996”模式下劳动者超时和高强度劳动的本质，实现了资本对剩余劳动的占有。对于边缘平台执行“一般劳动”的劳动者，平台通过众包、劳务派遣为主的弹性雇佣模式与之联结。形式上的劳务合作或者承包关系遮蔽了实质意义上的劳动关系，这意味着：第一，平台通过大数据和算法技术，依据用户需求变化，随时增减劳动者的数量与工作时间，最大限度地降低平台企业的单位劳动成本；第二，平台规避雇主责任，将生产成本和社会保障责任转嫁给劳动者，劳动者丧失了标准雇佣模式下社会保障、工会组织与集体协商等劳动权益；第三，灵活就业与弹性雇佣模式致使劳动者难以通过长期职业培训提升专业技能积累，加剧了普通劳动者工作技能水平的下降。工作技能水平的下降强化了劳动者之间的同质性就业竞争，使个体劳动者以冲突与竞争的形式来面对彼此。边缘劳动者原子化的生存状态瓦解与侵蚀了其形成集体组织的力量，也削弱了劳动者与平台资本进行博弈与谈判的能力。

综上所述，平台劳动过程是基于技术体系上集体劳动的网络化形式，平台资本在网络化生产形式中垄断了技术和分工的权力，通过“分而治之”的劳动等级制分工将劳动过程管理权扩大到最大限度，进而建立起对劳动的统治，实现了平台资本价值增值的目的。

（二）依靠算法垄断与管理，平台资本控制劳动过程和支配劳动

平台作为联结用户和劳动者的基础设施和中介组织，通过双边市场经营结构，获取海量信息数据。平台企业通过算法机器提取分析处理大数据，具备掌握全局视野的上帝视角，拥有信息、技术垄断权力的平台企业自然也在资源、利益分配中占据主导地位。平台企业、用户和劳动者之间存在着数据和技术权力的不对称，这种不对称结构是平台进行资源配置的要素，也是资本控制劳动过程和支配劳动者的基础，平台对劳动过程控制的主要途径是“算法管理”。

第一，平台垄断算法技术，制定劳动过程规则。与传统企业雇佣模式不同，劳动者加入平台企业工作，无需经过面试、合同签订和培训等一系列复杂的工作流程，劳动者只需要下载平台的手机应用程序，在应用程序上在线完成注册和接单两个步骤即可。在正式接单后，手机客户端的应用软件会分解劳动过程，指导劳动者完成分派的劳动任务并获得相应的劳动报酬。平台的工作时间和工作任务具备碎片化特征，工作时间灵活自由、进入退出程序简易、低成本，并且算法技术提高了分派任务与劳动者的匹配度和完成效率，劳动者能够自主控制工作的时间、地点和方式，因此，劳动者乐于加入平台。“正是这种参与游戏的行为产生了对其规则的同意”，通过算法技术，平台将劳动过程建构为一系列游戏或一套有限的选择，提前给定劳动规则，使劳动者不但同意平台的生产关系，也获得了劳动者对平台劳动规制给定、规则不可改的认可。

第二，平台垄断算法技术，全面监督劳动过程。如何监督劳动过程中的劳动者表现，平台资本已不再依赖于以往的直接控制、结构控制等劳动过程控制形式，而是凭借算法技术创造出新的控制手段——应用管理。例如滴滴出行的信息化管理工具“谷雨系统”，从在线时长、服务时长、司机流水、乘客投诉和服务分等多维度的数据评价司机的运营情况与服务质量。算法技术贯彻平台意志，将管理规则隐藏在算法之中，借助应用软件自动执行。内置于应用软件中的算法和程序实质上替代了劳动规制的功能，意味着通过应用软件设计和支配劳动规则，平台迫使劳动者有意识地自我监视与管理，建构最为有效的全景和敞视式劳动过程控制体系。平台劳动者逐渐成为被算法管理的雇佣者，而平台则成为算法化的无法协商的雇主。

第三，平台垄断算法技术，控制劳动过程结构。与福特制和丰田精益生产相比较，平台的网络生产活动貌似分散，边缘生产者自主执行基本生产活动，但这并不意味着技术平台对劳动过程结构的控制也是分散的。技术平台对于平台直接劳动过程的分工、控制与管理，不仅使核心技术平台拥有最大限度的劳动过程管理权，也决定着平台资本与边缘劳动者的权利关系配置，最终影响着平台劳动者的收益。以亚马逊土耳其机器人劳务众包平台（Amazon Mechanical Turk）为例，MTurk平台依托算法机器，将用户与企业分散的产品或工作拆分、简化为若干个标准化的独立劳动模块，并用数字代码标注，众包工人只要点击每项数字代码，就可以破除劳动过程的时空限制，随时随地执行劳动任务。模块化的劳动过程使得边缘劳动者不知道自己生产什么产品，更不能识别自身处于何种劳动分工与协作关系之中，自然就不会拥有西尔弗所强调的工作场所的“结构性谈判力量”，即“工人在经济系统中所处的位置所产生的一种力量”。

第四，平台垄断算法技术，决定劳动成果分配。为防止陌生人交易柠檬化而导致的数字劳动型平台崩塌，平台企业将劳动者的服务进行事后评价，依据订单完成情况记录与消费者评价数据决定劳动成果报酬给付，依托算法技术设计了以用户评价/评分、劳动者诚信记录为基本内容的数字声誉评价机制。用户成为平台企业的代理人，用户评价策略成为数字声誉评价机制的主要依据。在此机制设计框架中，劳动者必须取悦的人是消费者而非管理者，意味着劳动过程控制范围从身体扩展到了情感，情感劳动也是平台劳动者所提供服务的重要组成部分。平台以极低的成本换取了对劳动者从身体到心灵的全程劳动监督，平台企业成为看不见的雇主，算法技术遮蔽、稀释了劳动过程中产生的管理控制的劳资矛盾，同时将资本与劳动者之间的冲突悄无声息地转移到了消费者和劳动者之间。

四、平台企业劳动关系的挑战：权力关系失衡与利益关系失衡

布若威认为劳动过程具有不可分的两个方面：一个是实践方面，一个是关系方面。关系方面是“工人彼此之间的关系或工人与管理者之间的关系”，即劳动过程具备关系面向，在劳动组织过程中能够重塑劳资关系与劳动者之间的关系。平台劳动过程体现出的算法主导与资本控制的基本特征，说明算法技术不仅是整合平台企业各方关系的中轴，也是架构平台劳动关系的基础性秩序框架。在平台企业劳动关系图谱中，识别算法技术所发挥基础性秩序框架作用的前提是，放弃囿于技术中立的价值预设，明晰数据是人类社会的镜像，算法技术则是算法部署者的价值载体。资本偏好能够经由算法技术的设计与安排影响平台企业的权力配置、利益分配格局，致使平台劳动者从正规就业、长期稳定的劳动关系中脱嵌，处于非正规、不稳定的工作状态，最终导致劳资权力与利益关系失衡。

（一）平台劳动过程中算法“黑箱控制”，导致劳资权力关系失衡

从技术逻辑层面分析，算法决策是一个数据→模型→结果的运算过程，即计算机工程师预先安排一个表示结果变量的运算模型，以特定方式确定解释变量参数，以模型和参数来决定输出结果。但与传统算法不同，平台企业所用的机器学习算法，其运算并不受固定参数与模型的限制，即机器学习算法的运算函数关系并非是固定清晰的数据集合。由于算法本身在不断学习变化中，给定数据也在动态变化，机器学习算法的运算和决策规则本身是从动态变化的给定数据中生成的，输入数据与运算规则的动态变化导致算法输出结果的难以把握。这意味着输入数据与输出结果之间的逻辑关系是统计意义上的因果关系，不会是规范意义上的因果关系。“从做中学”以及“知其然而不知其所以然”，在机器学习算法不透明的逻辑演绎推理方法——“非线性技术”的“黑箱控制”上找到了最佳印证。

算法“黑箱”、技术壁垒和数据不透明加深了现实中平台企业劳资权力失衡的格局，为平台资本权力的隐形运作提供了条件。虽然平台宣传自身定位是信息中介，但实际上平台依托算法技术控制着整个劳动过程链条中的交易达成、交易价格、交易履行与违约责任，奠定了网络平台资本单边主义的基本格局。无从了解算法代码规则的平台劳动者，自然被隔离在平台决策的“黑箱”之外，在平台规制的具体依据、各种标准的数据加权以及奖惩规训决策又是遵循何种价值导向等方面，被剥夺了参与权与选择权。以MTurk众包平台为例，由于用工方是MTurk平台的补贴方，平台资本对处于需求垄断地位的用工方进行了多种倾斜的制度安排，例如用工方决定劳务报酬价格、劳动者不能议价；当面对用工方无理由拒绝支付劳动者报酬、工资偷窃等欺诈行为时，平台的劳动仲裁结果多数倾向于用工方。同时，数字声誉评价机制一方面消解数字劳动市场的逆向选择和道德风险，激发平台劳动者提供诚信优质服务，但另一方面，平台间数字声誉资产缺乏流动性，增加了劳动者退出平台的成本，强化了劳动者对于平台的实质依附关系。

（二）平台劳动过程中算法“弹性用工”，导致劳资利益关系失衡

数字技术、新业态和新用工模式，一方面增强了劳动者的技术赋权，即扩大了其多样化的职业选择机会，优化了新经济背景下劳动者的适应能力和能动性，提升了其利益博弈能力；另一方面，平台资本通过众包/分包/劳务派遣等弹性用工模式规避正规劳动关系，致使劳动者陷入社会保障缺乏、技能水平和就业机会下降以及收入不稳定的现实困境。

第一，算法“弹性用工”导致劳动者社会保障权益受损。平台企业弹性用工模式呈现扁平化与去中介化，即平台借助于算法技术，将工作任务拆分为模块颗粒，抛去中间环节，直接外包给众多个人，由个人直接完成。平台只认可与劳动者之间的劳务合作关系，平台劳动者被定义为独立承包商（independent contractors）、待命工人（on-call workers）、临时工人（temporary help agency workers）和合同工人（workers provided by contract firms）。基于正规就业模式上的劳动权益保障，如最低工资保障、健康保险、养老金和退休金在替代就业模式下被稀释与消解。2017年5月，美国劳工统计局调查发现，美国13％的临时工人、41％的合同工人、28％的待命工人和53％的传统就业工人通过雇主获得了健康保险；6.6%的临时工人、38.3%的合同工人、30.1%的待命工人和46.3%的传统就业工人纳入雇主提供的养老金或退休金计划中，实际参与健康保险与养老金计划的替代就业工人比例远低于正规就业工人比例。2021年，国际劳工组织对微任务（Microtask）类型众包平台的调查发现，平台将劳动者定义为“独立承包商”以规避劳动法律和社会责任，导致平台劳动者的社会保障福利保持较低水平，仅有61%的劳动者有健康保险，35%的劳动者有养老金，13%的劳动者有残疾保险，16%的劳动者有失业保险，21%的劳动者有工伤保险。

第二，算法“弹性用工”导致劳动者技能水平降低、就业机会下降。平台弹性用工模式也体现在平台通过人力调度算法碎片化调整劳动者的工作时间。为了维持最低人力成本、降低企业运营成本，非标准工作时间被安排在外卖平台越来越常见，骑手被迫消耗大量时间在等单环节，通过延长、扭曲工作时间来挣取“高薪”。由于供给过剩，工作去技能化等原因导致平台劳动者缺乏工作场所结构性谈判力量，平台企业可以任意扭曲劳动者的生活时间和闲暇时间，令其配合算法模型要求的工作时间安排，但无须担心员工流动率过高。这种算法模型对于平台劳动者制造了一种现实困境：由于非标准、不可预测的工作时间安排，劳动者难以在固定时间内完成自我学习教育，无法提升自身价值、就业前途受损，只能长期陷于低薪就业后备军之中。

第三，算法“弹性用工”导致劳动者收入不稳定与持续下降。平台弹性雇佣模式迫使劳动者必须接受不确定与不安全的工作，导致劳动收入形式弹性化，即平台劳动者收入中必要保障的福利部分收入占比不断下降，货币工资收入占比不断增高，与此相伴随的就是平台劳动者收入从规律的、可预测工资转变为弹性收入形式，个人收入越来越难以获得公平稳定的保障，因而具有明显的不稳定性。平台劳动者的时薪也远低于美国联邦最低时薪7.25美元的标准，平台劳动者每小时收入仅为4.43美元，如果考虑有偿工作时间（实际工作任务）与无偿工作时间（寻找任务、获得资格证书、与客户交流并评论、最终没有提交的无报酬/拒绝的工作任务），每小时收入则降至3.31美元（见表1）。

与平台劳动者利益受损的现实困境形成鲜明对比的是，平台资本借助算法技术在共享经济模式下积累了规模惊人的巨额财富。2019年，美国五家主要平台科技公司持有的现金与有价证券等储备金额达到惊人的规模，其中Microsoft（微软）1366亿美元、Alphabet（谷歌母公司）1212亿美元、Apple（苹果）1006亿美元、Facebook（脸书）523亿美元和Amazon（亚马逊）437亿美元。一方面是平台企业财富的巨额增长，另一方面则是在弹性雇佣模式下平台劳动者收入份额持续下降，劳动与资本在平台企业利益分配格局中显现出较为明显的分化趋势。

五、平台企业劳动关系的治理路径与政策启示

面对平台企业劳动关系的新变化，治理思路既要矫正算法技术在信息不对称和权力配置方面引发的劳资间的权力利益失衡关系，也要构建政府、企业与劳动者共同参与、协同治理的多元协作治理格局。

（一）政府反垄断监管与社会保障权益覆盖

2020年12月11日，中央政治局在分析研究2021年经济工作的会议上要求强化反垄断、防止资本无序扩张。2021年2—4月，国家市场监督管理局对阿里巴巴投资有限公司、阅文集团等平台企业进行了反垄断监管与经济处罚。这说明对平台企业进行有效的反垄断监管是重视维护平台经济各方合法利益，保护劳动者权益的必然要求。对于平台企业算法技术的审查和监管，政府应要求企业公开算法相关记录以明晰算法决策依据规则；解释算法规则以实现政府、企业和公众的有效沟通；构建算法问责机制以提高算法治理的有效精准。

平台企业的弹性雇佣模式实际上是通过形式上的劳务合作关系替代实质的劳动关系，虽然降低了企业用工成本，但加剧了劳动者权益保护弱化的趋势。人力资源和社会保障部门应将社会保险覆盖平台灵活就业劳动者，构建以工伤保险为主的劳动者职业风险防范解决机制，从而实现灵活就业与体面劳动的有效统一。

（二）企业社会责任治理与行业自律体系建设

平台企业作为网络基础设施和协调用户交易的中介组织，能够支持和拓展一个规模网络化市场或者社群，例如2018年美团年度交易用户达到3.8亿人，平台活跃商家达到550万户，外卖骑手达到270万人。作为生产者和消费者进行价值互动的规模化活跃的双边市场和社会化平台，平台企业具有极为广泛的社会参与性和极为明显的社会外部效应。因此平台企业必须承担其相应的保护劳动者权益的社会责任，并将其落实于具体的企业治理举措中，如降低平台劳动者的网络平台服务费用、加盟管理费用；加快新就业形态薪酬制度改革，强化薪酬给付、劳务成果核验等方面的用工方负面行为惩戒，以提高平台劳动者的薪酬待遇。平台企业行业自律可以通过行业规范和信用监管方式限制平台资本权力，保护平台劳动者的合法权益。平台企业所属行业协会应将保护劳动者权益纳入其考核评价的行业规范标准，同时建立平台企业劳动关系信用档案，将平台企业在劳动权益行业规范标准中的失范行为记入信用记录，进行信用综合评价，以信用评价结果作为行业和相关部门差异化监管的依据，重点规制监督劳动关系失范严重的企业。

（三）工会基层组织模式创新与平台集体协商机制

从工会的基层组织模式创新方面依法保护劳动者权益。浙江省“车马象”物流企业联合工会、重庆市沙师弟货车司机（网络）工会，都是区域性或行业性的平台工会组织，通过打造微信公众号、手机应用等入会途径，依据平台劳动者灵活就业的区域、行业，吸纳未参加实体企业工会的劳动者成为工会会员，创新了基层工会的社会化途径。

建立平台集体协商机制，提升劳动者的利益博弈能力。以往劳资集体协商难以发挥实效的问题是资方（行业协会）代表难以识别与认定。一个行业中，不同企业因规模、技术等因素，难以形成行业协会代表的统一共识，因此导致代表性不足的难题。但如今各类平台在各自行业基本处于主导或者垄断地位，具有很强的代表性，因此各地区的行业或地方工会与平台企业进行集体协商，就具有很强的可行性和实效性，可从劳动关系源头上预防与解决劳资矛盾。

随着大数据与算法技术的普遍应用，基于算法技术主导的新型平台劳动关系格局正在逐步形成。在此格局中，拥有算法技术的平台资本占据着平台网络化生产的主导地位和支配地位，控制着劳动过程中生产组织形式、分工方式与权力利益分配。面对平台资本主导下的权力与利益关系失衡结构，需要政府从顶层设计层面进行部署、企业从社会责任治理层面加以规划、工会从组织保护角度实施，以达到提升劳动者博弈能力、矫正劳资关系失衡格局的目的。通过上述举措使平台企业劳动关系治理从“事中、事后反应型”走向真正的“事前建构型”。这对于促进8400万平台劳动者体面劳动，推动平台经济行稳致远，实现“十四五”规划和2035年远景目标具有重大的现实意义。