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摘 要：近年来，平台经济发展迅速。一方面，很多数字 平台宣称能够为劳动者带来灵活的工作安排和更加轻松的 工作体验;另一方面，很多学者也在研究平台算法管理下 的劳动控制。基于此，笔者从平台算法管理和劳动者工作 压力之间的关系入手，通过研究发现，平台算法管理会显 著提高平台劳动者产生工作压力的概率。此外，平台算法 管理对劳动过程影响的三个机制中，任务分配会降低外卖 骑手产生工作压力的概率，作为核心劳动过程的行为规范 和顾客评价均会明显增加骑手产生工作压力的概率。
一、引言
数字平台经济模式在全球越来越受欢迎，从事平 台工作的劳动者不仅因此获得了工作机会，还拥有 基于自主的工作体验带来的非货币收益(李晓曼， 2021)。我国正在积极促进高质量就业。那么数字平 台吸纳的大量零工群体就业是否完全符合高质量就业 的政策导向呢?本文认为高质量就业在于工作质量， 即劳动者能够“轻松”地工作。但近年来，外卖骑手 逐渐成为交通事故高发群体，同时诸多网约车司机疲 劳驾驶、货拉拉司机不按规则驾驶和服务等社会负面 事件频发。这些事件揭开了平台用工背后劳动者权益 得不到保障、身心陷入平台系统而又无法脱离的现实 困境。
本文研究了平台算法管理对劳动者工作压力的影 响，主要有两方面借鉴意义：一是丰富了工作压力的 研究主体和前因变量的选择;二是进一步拓宽了平台 算法管理下对劳动者主体感受的关注，揭示算法管理 通过劳动过程控制对劳动者产生的普遍性社会影响。
二、文献综述
进入互联网时代，大数据、人工智能等新技术对 劳动过程产生了巨大冲击，特别是近几年依托大数据 的算法技术，其在管理上的应用不仅实现了自主决 策，还帮助企业实现了平台规模效应。从控制的角度出发，算法管理多被定义为一种通过数字实现对劳动 过程的监督、管理和控制的系统。资本借以算法管 理以一种崭新而又智能的方式实现对劳动过程的隐蔽 控制，从而获取来自劳动者的巨大剩余价值(陈龙， 2020)。传统的人的管理转移到了幕后，算法管理以 技术中立的角色走到了台前。本文通过对相关文献的 梳理，总结了平台算法管理的主要控制手段为任务分 派指导、行为规则控制和绩效反馈评估。本文将具体 解释分析三个机制的控制过程以及其对劳动者工作压 力的控制结果。
1.任务分派指导方面。平台通过算法管理实行派 单和抢单相结合，但主要以系统派单为主。平台工作 者对订单的到来大多数时候处于被动的“等单”模式。 算法是其背后分配订单的主要技术工具，在任务分派上 的科学调度能增加劳动者的劳动所得，也可能让劳动者 陷于对单量的矛盾心理中，进而产生工作压力。
2.行为规则控制方面。平台算法对外卖员的劳动 过程进行了详尽的“过程指导”。如果没有按照“指 导”的要求去做，外卖骑手很可能会因为超时而无法 完成配送任务。而这些只有规则的限制而无自主资源 的赋予，其激发的情绪劳动是劳动者由内而外的身心 失衡。因此，其结果也很可能带来工作压力的增加。
3.绩效反馈评估方面。算法管理顺利将劳动评价 转移到消费者身上，在消费者评价的基础上设计算法 评分，以此决定平台从业者的综合绩效表现，以决定 下次订单分派优先次序以及奖励获得。平台依据自身 优势，构造出一个生产秩序网络，生产秩序网络中的 任何一方都可以影响到外卖骑手的送餐时间、送餐质 量、星级排名。此种依托不同主体绩效评价和不同激 励评分手段的绩效控制方式在确保商品的交付上面对 很大的挑战，这无疑也会增加劳动者的工作压力。
对此，笔者提出以下假设：
H1：算法管理会增加劳动者的工作压力 H2：任务分配会增加劳动者的工作压力
H3：行为规范会增加劳动者的工作压力
H4：顾客评价会增加劳动者的工作压力
三、实证分析
(一)数据来源
本文选取2020年课题组对美团外卖骑手进行的劳 动状况问卷调查数据。该数据依托互联网和平台优 势，采取手机客户端推送的方式向已经在平台骑手软 件上成功注册并有跑单经历的骑手发放问卷，获得多 个城市的外卖骑手数据，共有9432个有效样本。
(二)变量选择
本文的核心解释变量为平台算法管理，本文总结 归纳出算法管理的三个核心机制，为任务分配、行为 规范、顾客评价。任务分配，以每日送单量除以每天 在线时间得到。行为规范，本文采取题项“希望平台 制定配送规则时征求个人意见”的回答，0表示配送规 则征求了个人意见，1为没有征求个人意见。顾客评 价，本文采取“希望平台对客户的投诉客观评判”的 回答，其中0表示无此需求，1表示有此需求。算法管 理是通过这三个环节作用于劳动过程，劳动过程的整 体性使这三个环节共同说明了算法管理对外卖骑手的 工作压力影响，故本文将这三个变量标准划后求均值 得到平台算法管理变量。
本文的被解释变量为外卖骑手的工作压力，有压 力赋值为1.无压力赋值为0.控制变量具体见表1.
(三)描述统计
本文所涉及变量的描述性统计，平台从业者报告 有压力的比例为53 .93%，超过一半的从业者表示做 外卖配送的工作有压力。在算法管理上，任务分配机 制的均值为0.34.标准差为0. 17;配送行为机制中反 馈平台配送规则没有征求个人意见的样本为4566.占 比48 .41%;绩效管理机制中反馈希望平台对客户的 投诉客观评价的样本为5994个，占比63.55%。在个人 特征上，外卖骑手主要为新一代农民工群体，整体为 男性、农村户籍、大部分有抚养子女的责任、文化水 平不高;骑手从平台获得的收入中低于5000元的占比 59.46%，仅有18.03%的骑手收入高于7000元;70.71% 的骑手从平台获得的收入占个人收入比例大于50%， 说明平台劳动者在经济上对平台的依赖性强。
(四)模型设定
本研究的工作压力为二值变量，因此采用了probit 模型进行估计。
其中，被解释变量表示工作压力，核心解释变量 为平台算法管理，表示包括外卖骑手的个人特征、工 作特征在内的控制变量，为随机扰动项。式(1)表示 平台算法管理对工作压力的影响。式(2)进一步检验 了算法管理的三个机制分别对工作压力的影响，其中表 示任务分配、行为规范、顾客评价三个算法管理机制。
四、实证结果分析
如表1所示， 模型(1) 为基准回归结果， 模型 (2)将平台算法管理变量纳入模型，得到平台算法管 理程度越强，劳动者的工作压力越大，假设1得到验 证。基于劳动过程理论分析，算法管理通过作用劳动 过程进而对平台劳动者的主体心理产生影响，增加工 作压力。
进一步验证具体算法管理机制对压力的影响。从 模型(3)可以看出任务分配的系数显著为负，说明 任务分配带来的单量提升会降低平台劳动者的工作压 力，这与我们的假设相反。这可能因为骑手在进入 这一领域之后，要陷于弹性订单的不确定性压力之中 (陈龙、孙萍，2021)，但当单位时间内获得订单数 量较多时，骑手的劳动不稳定感下降，其压力就会减 小。模型(4) -模型(5)检验了行为规范和顾客评 价对工作压力的影响，结果显示行为规范和顾客评价 会显著增加平台劳动者的工作压力，假设3和假设4成 立。模型(6)将平台算法管理的三个机制同时纳入模 型来进一步验证其结果的稳健性，数据显示三个机制 的系数依旧显著，表明模型(3) -模型(5)结果是可 靠的。
五、结论
本文基于劳动过程理论，研究了平台算法管理对 平台从业者的工作压力的影响。研究得出，平台算法 管理会显著使平台劳动者增加工作压力。在算法技术 对劳动过程影响的三个机制中，任务分配会降低外卖 骑手的工作压力;而作为核心劳动过程的行为规范和 顾客评价均会显著提高骑手有工作压力的概率。
平台利用算法管理实现了对劳动者的根本控制， 造成骑手个体工作压力的增加是最直接的结果。资本 通过平台实现的规模化扩张给平台算法管理的大面积 破环提供了机会。平台算法管理对外卖骑手的工作压 力影响不仅仅是个体的心理感受，还可能映射出资本
利用技术控制带来的结构性社会影响。如果这种社会 面工作压力缺乏任何力量的疏解，那么平台劳动者追 求的“轻松工作”将难以实现。因此，需要认识到， 在平台算法管理由于工具理性带来社会效益的同时， 也需要用劳动与社会的价值理性来阻止平台资本借由 算法技术实施的剩余价值剥削，努力实现技术创新， 从而更好地实现工作目标。
参考文献
[1] 杨伟国，李晓曼，吴清军，罗祥艳.零工就业中的异质性工作经历与保留工资——来自网约车司机的证据[J].人口研究，2021.45(02)：102-117.
[2] 奥尼尔，凯西.算法霸权：数学杀伤性武器的威胁.马青玲译.北京：中信出版社，2018.
[3] 陈龙. “数字控制”下的劳动秩序——外卖骑手的劳动控制研究[J].社会学研究，2020.35(06)：113-135.244. DOI：10.19934/j.cnki.shxyj.2020.06.006.
[4] 吴清军，李贞.分享经济下的劳动控制与工作自主性——关于网约车司机工作的混合研究[J].社会学研究， 2018. 33(04)：137-162.244-245.
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