谢玉华 谢华青 苏策

[摘 要]  采用单案例的研究方法，从纵向的视角分析了滴滴出行平台在发展过程中对司机的劳动控制。研究发现互联网平台对基于平台的劳动者的控制经历了积极寻求合作、强合作弱控制和强控制弱合作阶段。平台经济下的劳动控制是资本、技术与外部环境共同作用的，主要表现形式为技术控制。随着平台对业务掌控的不断增强，劳动者在争取劳动利益上的话语权不断减弱。文章揭示了互联网平台经济有别于传统经济的逆向劳动控制发展过程，为互联网企业的劳动关系规范提供理论支持。

[关键词]  互联网移动平台;劳动控制;工作自主性;经济依赖

[中图分类号]  F49    [文献标识码] A   [文章编号] 1008—1763（2022）01—0057—09

Dynamic Labor Control Process of Internet Mobile Platform：

A Single Case Study Based on Didi Travel

XIE Yu-hua， XIE Hua-qing，SU Ce

（Business School， Hunan University， Changsha 410082， China）

Abstract： This paper based on a single  case study， analyses the labour control of drivers in the development process of Didi Chuxing platform from a vertical perspective. This paper claims  that the control of the Internet platform over the workers  working  on the platform has gone through the stages of actively seeking cooperation， strong cooperation and weak control， strong control and weak cooperation. Under the platform economy， labour control is a combination of capital， technology and external environment， mainly in the form of technical control.With the increasing control of the platform over the business， the rights  of speech of drivers in the struggle for labour interests is continuously weakened. This paper reveals that the Internet platform economy is different from the traditional economy in the process of labour control development and provides theoretical support for the labour relations norms of Internet enterprises.

Key words：  Internet mobile platform; labor control; job autonomy; economic dependence

一 引 言

根据《中国分享经济发展报告2021》的数据，2020年共享经济参与者人数约为8.3亿人，其中服务提供者约为8400万人，同比增长约7.7%;平台企业员工数约631万人，同比增长约1.3%，平台经济领域的就业仍然保持了较快的增长

数据来源于《中国分享经济发展报告2021》。 。平台经济模式作为社会资源重新配置的新方式，正日益成为全球共识，但也给就业质量提高与和谐劳动关系的构建带来了一定挑战。

目前，对于平台经济下劳动的分类和控制依然是关注的热点话题  [1] 。一方面，平台经济下，劳动者被冠以“众包工”的头衔，平台将其部分活动外包给劳工，以削弱雇佣关系，模糊法律制度中雇佣与自雇之间的“二元分化”界限;另一方面，平台通过算法管理来控制劳动过程，使工作组织和管理角色能够在劳动者身上得以实施  [2] 。因此，有学者认为，平台实际上取代了工厂作为经济实体的所在地，使平台公司的地位比早期工业革命中的工厂所有者更加强大，并且与传统的泰勒制相比，分散的、信息不透明的，以及缺乏申诉渠道的工人更加没有抵抗能力  [3] 。

现有的研究虽然意识到了平台对于劳动的控制，如吴清军和李贞  [4] 认为，数字平台通过互联网技术对劳动者的在线工作过程变得更强和更加隐蔽，其他学者也提出“名义自我雇佣（nominal self-employment）”、“变相雇佣（disguised employment）”  [5] 、“有依赖的自我雇佣（Dependent self-employment）”  [6] 等概念来说明劳动过程中存在的控制，但是对新的平台经济下的控制的动态变化，以及外部环境对平台劳动的影响缺乏深入的研究。传统的勞动过程控制经历了简单控制、技术控制、官僚控制和管理控制阶段  [7] ，这些控制形式是否适用于新的经济形式？平台对劳动者的控制过程是如何发生的？平台经济对劳动控制的过程中各个要素是如何互动的？平台经济的劳动控制发展过程是否与传统经济的劳动控制发展过程不同？这些问题尚有待回答。因此，本研究基于劳动关系领域经典的劳动过程理论，试图揭示平台对劳动由合作转向弱控制进而转向强控制的过程，并展示了这一过程中资本、技术、劳动力市场，以及平台对控制的推动。本研究结论为分析平台劳动的发展及劳工政策的制定有借鉴意义。

二 文献回顾

（一）平台经济及其工作控制

自2012年以来，平台经济受到了学术界、大众和监管部门的广泛关注。“平台经济”借助云计算、物联网和个人智能移动设备终端为代表的新基础设施，便捷、低成本地使用数据计算资源，依靠平台建立起的大规模协作为特征的全新社会分工形式  [8] 。其中，劳动平台反映的是工人、客户和平台之间的一种不同的中介关系或三边关系，是一种非标准就业形式  [9] 。虽然大多数平台认为工人在工作中保持自主权，但是袁文全和徐新鹏  [10] 认为平台不仅掌握了产品市场，控制了劳动力市场，劳动者的劳动过程受平台单方面的控制，随时可以开始、终结，不受劳动法律法规的限制。此外，平台对劳工的选择与管理、服务质量及对价格或收入分配高度控制，导致数字劳工的从属性虽然下降，但是独立性却并未增强  [11] 。平台控制是平台劳动研究的核心问题，是衡量员工地位最显著的法律标准。

（二）劳动过程理论及其在平台经济中的分析

劳动过程理论（labor process theory）认为，自主性是控制的重要维度  [12] 。自主性是对工作的各个方面行使控制或自由的能力，包括工作内容和边界、地点、时间和绩效标准  [13] 。Kuhn等  [14] 认为，平台技术和算法管理决定了劳工必须在何时何地完成哪些任务，并为这些任务的支付制定价格。此外，还直接或间接控制工作的质性，以及勞工工作中的表现。最明显的即为评价系统，平台通过建立一套声誉评估机制（reputation rate mechanism）确保劳工的服务质量  [15] 。

除了自主性外，对平台的经济依赖是控制的另一重要表现  [16] 。Murphy  [17] 认为，为了获取体面的收入，劳工反而会选择性放弃一定的自由与灵活。为了增加收入，劳工们必须完成更多的任务，增加工作强度。对平台的经济依赖越大，劳工的自主性就越弱，这也为平台实施控制提供了条件。

劳动关系过程是由环境压力和参与方的持续响应与互动决定的，即外部环境的变化会导致雇主对业务竞争策略进行调整，从而导致不同的劳动关系产出  [18] 。外部环境主要是指劳动力市场、产品市场及公共政策等。大数据和算法革命促成了一个网络协调的劳动力市场，为雇主提供了强化、加速和扩大合同市场的工具，给工资和工作条件带来压力  [19] 。劳动力市场的碎片化，使非标准就业劳动者在劳动力市场中处于相对脆弱的地位。同时，互联网经济“赢者通吃”的产品特性决定了平台必须走向寡头竞争的道路  [20] ，如果没有公共政策的干预，则很容易造成市场失灵，加剧技术对劳动的控制，造成收入分配的不平等。数字平台一方面利用算法优势为工人提供技术支持、共享和协作交换，使参与者可以贡献不同的角色，进行多样化的选择  [21] ;另一方面，利用信息不对称来获取权力来源，通过“游戏化”的实践、“客户反馈工具-排名和评级系统”评估劳动者绩效，形成一种“技术-规范”控制  [2] 。劳动者受制于技术控制的程度会随着平台的发展而有所 变化。

依据劳动过程理论，外部市场环境的变化会导致平台采取不同的竞争策略，从而对劳工产生不同程度与形式的控制。控制主要通过两方面体现，即经济依赖与自主性。平台技术的发展成为资本对劳动控制最好的工具，在不同的竞争策略下，其承担的职能也会有所差异。因此，本研究拟从产品市场、劳动力市场、公共政策三个外部环境，以及技术职能、平台策略的变化来研究平台劳动的控制过程。

三 研究方法

（一）案例选择

文章采用单案例纵向研究方法，原因如下：（1）共享出行平台的控制演化是一个包含了合作、冲突、妥协的复杂过程，试图探讨这种劳动过程控制的演化对劳动者劳动状况的挤压机制，采用单案例研究研究能够更好地回答“How”的问题  [22] 。（2）纵向案例研究能深入解释单一情境下的动态变化过程  [23] 。（3）案例研究方法作为质性研究方法的一种，是一种解释当前现实生活中复杂性社会现象的经验性研究方法，它适合对尚不清晰的理论主题进行探索研究。

遵循理论抽样的原则，文章围绕资本在互联网平台企业上的发展过程对平台劳动者的影响作为研究对象，选取滴滴出行作为研究样本，原因如下：一是滴滴出行从成立至今，已历经23次融资，融资额度逾1000亿元，先后合并了快的打车和Uber中国，成为中国互联网移动出行领域的巨无霸，选择其作为研究对象具有较高的典型性和代表性;二是滴滴出行自成立至今可分为3个阶段，每个阶段背后展现的资本逻辑和对劳动者的管理具有较大的差异，其内在的逻辑值得探索;三是平台经济在新时代下发展迅速，成为经济发展的重大力量，探索新形式下的用工关系有利于推动社会和谐发展。图1显示了滴滴的发展历程。

（二）资料收集

在数据收集上，本研究尽可能地从多种渠道进行搜集，使资料之间能够相互印证，提高研究的信度和效度。本研究从多方来源收集资料，主要的资料来源如表1所示。

四 案例分析

对比滴滴的发展历程，本研究认为，平台在初始阶段，为了谋求生存，会主动寻求合作，通过大量利好吸引司机进入平台，而在快速成长的过程中，积累了一定的用户后，会对市场进行规范，在司机管理上会采取一定的控制，而且这种控制会随着平台在行业中的地位的提升而增加。因此，本研究将滴滴的发展历程分为三个阶段：积极寻求合作阶段、强合作弱控制阶段、强控制弱合作阶段，探讨平台及背后的资本、劳动、技术、政府等各要素动态变化过程。

（一）积极寻求合作阶段（2012.9-2015.2）

1. 市场情境

产品市场。2012年小桔科技在北京成立，快智科技在杭州成立，分别推出嘀嘀和快的打车APP，主要应用群体是出租车司机。2014年8月，嘀嘀专车上线，将注意力转移至商务租车市场，同时，快的也推出了“一号专车”。随着移动出行市场的激发，除了嘀嘀、快的、Uber、易到、神州之外，还有“我有车”、嘀嗒拼车、爱拼车、哈哈拼车、AA拼车等APP和服务也纷纷进入市场，形成一个自由竞争的市场。

劳动力市场。早期进入网约车行业的司机，其本身具有不错的经济条件或者是从事司机类似的职业，在劳动力市场上具有较高的可雇佣性，平台的收入更多地是对其经济的补充而不是主要的收入 来源。

公共政策。在移动出行刚兴起时，民众对这一出行方式的最大担忧在于安全性的问题。因此，2013年5月，深圳交通管理局率先有所动作，下发了《关于加强手机招车软件监管的通知》;7月，《北京市出租汽车手机电招服务管理实施细则》开始试行。2014年7月，交通运输部正式颁布了《关于促进手机软件召车等出租汽车电召服务有序发展的通知》，按照“总体鼓励支持、依法规范管理、促进开放共享”的原则，推动现代信息技术与传统行业深度 融合。

2. 平台策略

蔡宁等  [24] 认为，移动出行平台在发展之初，存在较大的制度压力，一方面现有的出租车行业在出行市场上根深蒂固，另一方面则是来自消费者对于这一新兴的出行方式缺乏认知。因此，制度压力下创业企业能否获得“生存机会”是首要问题，为此，企业会存在不以效益为直接考虑的行为。正如快的打车创始人陈伟星所说，“现阶段最重要的就是抢占用户、培育市场，盈利模式是后话”（WZ）。面对用户与竞争对手双重压力，平台需要快速做大，采取的策略主要是通过降低制度压力、扩大网络效应和承担监管职能。

一是降低制度压力。降低制度压力主要体现在从出租车业务切入，在用户熟知的领域先建立合法性，同时采用互联网技术推进出租车业务的信息化，突破行业规范和用户认知  [24] 。其次是通过大量补贴，增加乘客与司机对新事物的兴趣。2014年2月份，滴滴与快的对用手机叫车的乘客和接载的司机进行双向补贴，共计投入补贴分别为14亿元和10亿元左右。

二是扩展网络效应。在业务发展上，平台采取了较为长期的“烧钱策略”，通过大量的补贴来获得用户基础，以促进直接网络效应和跨边网络效应。滴滴出行在2014年3月底发布的报告上称，1月10日至3月底77天里，滴滴就支付了高达14亿元的打车补贴，为滴滴带来7800万用户，“快的打车”和“嘀嘀打车”已经占到打车软件市场的90%份额。

三是业务捆绑。为了将司机与平台进行更紧密的捆绑，平台将约车对象从出租车拓展至私家车，开展专车业务。相较于出租车司机，私家车主对平台的忠诚度更高。此外，平台会向专车抽取每单20%的抽成作为技术服务费，这也成了平台最稳定的收入来源。

3. 技术控制

在平台运行初期，移动叫车的理念并不完善，互联网及大数据的技术在这一阶段主要表现为乘客与网约车司机之间的连接能力，用户行为感知的智能能力，平台、司机和乘客之间的信息交换能力。平台通过技术将资源进行整合，促进司机、乘客和平台之间的互动，从而实现价值共创  [25] 。

4. 控制程度

由于从事网约车司机工作的收入并不是司机们最主要的收入来源，因此这一时期司机对平台的经济依附较低。许多司机是出于补贴的吸引及为自己的出行节约成本的想法参与移动出行，将其作为一种兼职的方式，对平台具有较低的忠诚度和黏性，可以在各平台之间自由转换，受到较少的控制。

滴滴平台在初创时期，面临较大的制度压力，以及高度同质化的市場竞争。相较于资金、商业模式，司机与客户群体是其较为稀缺的资源，并且是决定平台能否“生存”的关键要素。因此，平台必须尽可能地满足司机群体的需求，最直接的表现为发放大量的补贴及其他优惠。技术在这一阶段的主要作用是为司机群体在平台上劳动提供更优化的服务和获取额外收益的渠道。APP上许多功能的开发，如“自主加价”功能等，给司机接单带来了更多弹性。对司机而言，自由竞争的市场使得司机可以自由在多个平台之间转换，带来更多的自主性，司机会“把两个软件分别装在两个手机上（FT）”同时接单，或者是“刷单”，抢自己或同伴发出的虚假订单。由于司机对网约车的前景抱有观望态度且自身具有较高的可雇佣性，大部分司机都认为平台更类似于其赚钱的一个兼职工具，双方是平等的关系。总体而言，这一时期平台对司机群体主要以追求合作为主，司机群体具有较高的自主性和较低的经济依赖。

（二）强合作弱控制阶段（2015.2-2016.8）

1. 市场情境

产品市场。2014年12月，百度与Uber达成战略合作，向Uber投资近6亿美元，这引起了滴滴与快的极大警惕。为了抗衡Uber，2015年2月，滴滴快的合并，市场份额之和为99.8%，网约车市场由原来的群雄逐鹿逐步演变为滴滴、Uber和神州专车的三足鼎立，专车行业市场格局已基本锁定  [26] 。

劳动力市场。在供给侧改革中，许多下岗工人纷纷加入网约车行业，成为全职的网约车司机。虽然有不少全职司机因为挣得少了而选择退出，但是截至2016年6月，滴滴平台上“仍有1400 万名司机，其中有将近200多万名司机基本上是靠滴滴过活（YJ）”。这些司机普遍低技能、低学历，存在就业困难。大量的空闲人员涌入网约车行业，司机之间的竞争加大。

公共政策。为了维持市场秩序，防止恶性竞争，交通运输部于2015年10月对外公布了《关于进一步深化改革推进出租汽车行业健康发展的指导意见（征求意见稿）》，交通运输部、工信部等七部委联合于2016年7月27日发布《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法（征求意见稿）》，要求网约车司机须取得《网络预约出租汽车运输证》才能提供网约车服务。意见稿的出台不仅给平台带来了压力，也让司机感受到了政策危机。

2. 平台策略

面对市场冲突和政策困境的双重压力，平台开始寻求更多外部利益相关者的合作，主要表现为继续培植市场、多业务单元发展和加强平台管理。

其一，继续培植市场。滴滴和快的合并后，新总裁柳青指出，“互联网出行市场的空间和想象力依然巨大，市场依然处于高速成长期，仍需发放大量补贴扶植市场。同时，将以最大限度提升用户出行体验为业务方向之一，进一步加强优化自身服务和体验体系（WZ）”。由于在竞争市场上存在巨大的压力，司机群体仍然是平台急需争取的资源。

其二，多业务单元发展。为了增强用户的粘性，防止用户流向竞争对手及增加新业务，平台开始积极布局一站式出行平台，构建出行生态链，先后推出了快车、顺风车、代驾、巴士等业务。快车业务主要是面向中低端出行市场，最大限度地吸引社会车辆加入。多业务单元的发展在为群众提供更多样化的服务的同时，也将司机群体进行分化，再通过对利益分配进行等级区分，来弱化司机群体与平台之间的冲突。

其三，加强平台管理。2015年3月，处在合并整合期的滴滴和快的，发布了《互联网专车服务管理及乘客安全保障标准》，明确了专车车辆、司机、服务等标准。驾驶员除了基本的驾驶技术和无犯罪违章记录外，还要求在入职前必须通过严格的培训与考试。平台会对司机的服务记录、服务路线安全、服务态度与连续工作时间进行监管。此外，平台会安排专职人员对司机服务进行抽查，凡是发现不达标的司机都将被“静默”，直到重新培训合格后方可接单。“业界专家认为，此举或是为了规避可能面临的监管政策上的风险，但增强话语权、抢市场的意图也较为明显（ZW）”。

3. 技术控制

由于这一时期滴滴业务的多线发展，技术的作用不仅仅表现为基本的智能分析和连结，还表现为动态资源分配、劳动过程监管和实施奖惩。动态资源分配不仅指平台在海量的数据中通过算法将乘客与司机进行精准的动态实时匹配、最优路径规划和依据供需实时调价，还包括平台对各网约车业务的市场分配与平台对网约业务车的资源投入。“目前滴滴大数据系统已经在研究预测模型，即在乘客发单的时候就能判断，这个订单的成交率有多少，进而计算出是否需要补贴，是否有司机愿意接单（WZ）”。劳动过程监管是指平台利用互联网技术对司机的劳动过程中的服务质量、服务规范等进行监督与控制，具体表现在平台推行的用户星级评分系统。这种评分机制使得司机的工作方式、工作环境与工作时间都受到限制。实施奖惩是指平台将司机的劳动规范制度化，并对司机的劳动结果进行评估，发放奖励或实施惩罚。有学者认为，平台利用评分机制是对司机进行劳动控制的有力机制，并且这种利用评分进行奖惩的行为实质上是在行驶解雇权  [27] 。利用互联网及算法技术，平台以APP取代了传统的中下层管理者，以超低成本換取了对司机工作全程持续及时的监督。

4. 控制程度

随着大量的司机涌入网约车平台，平台补贴力度开始降低，许多司机不得不通过放弃一部分自主性来获得更多的收入。一部分不满意收入的人已经退出了网约车平台，回归原本的工作。依然选择从事网约车工作的司机，基本是对平台的经济依赖较高或者对在平台上获取收入仍然抱有较大期望的群体。“有很多人为专职做专车司机把工作都辞了，还有贷款买车来做的（ZW）”。总体而言，在这一时期，司机群体对平台存在较大的经济依赖，尤其是对通过贷款购车进入平台的劳动者而言，其收入完全是依赖平台收入。对收入的追求会导致司机自主放弃一部分灵活性来获取更大的收入回报，导致自主性降低。

平台发展的第二阶段，网络效应带来的正反馈使得市场已经形成一个良性的循环，在寡头竞争格局下，相较于司机，资本是更为重要的资源要素，这在与优步的竞争中表现得非常明显。资本市场对平台的扶持使得平台依旧可以继续实施“烧钱策略”培植市场。同时，这一时期的政府开始出台一系列限制政策，政策的压力一方面迫使平台通过提高补贴的方式来鼓励司机继续在平台上接单，一方面又促使平台加强对司机的管理。技术成为平台控制司机的主要方式。平台通过技术监管司机完成工作的方法、方式和态度，成为背后“看不见的雇主”，形成了对工作的隐蔽性控制。并且通过对劳动者的服务质量的监管，影响司机通过平台获得的劳动收益，导致司机对平台的依赖性更高。

（三）强控制弱合作阶段（2016.8-至今）

1. 市场情境

产品市场。2016年8月1日，滴滴与优步（中国）合并，占据了专车市场93.1%、快车市场100%的份额，成为移动出行领域的巨无霸，获得市场垄断地位，“日订单量达到 1400 万的水平（YJ）”。

劳动力市场。滴滴方面曾发布信息，2016年有 1700 多万名司机在滴滴平台上赚取收入，其中有 400 万名来自去产能省份的钢厂、煤矿工人队伍（CB）。陈晓菲和王江哲  [28] 在对 30671 名网约车司机的调查问卷中发现，从事网约车业务的司机中，81.34%为“25-44”岁的青壮年，大多数已婚，将近一半的司机群体只有高中学历，月收入大多在3000-5000之间，38%的司机有车贷。相比来自党政机 关、国企、外企的兼职司机，专职司机则很大一部分

人员来自个体工商户、自雇人员、部分退伍军人，还有 6.31%的专职司机之前处于无工作状态，通过平台赚取的收入成为其经济的主要来源，对平台的经济依赖非常高。

公共政策。为了规范网约车市场，交通运输部等七部委正式公布了《关于深化改革推进出租汽车行业健康发展的指导意见》和《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》（下称《暂行办法》），《暂行办法》明确网约车合法地位，满足条件的私家车可按照一定程序转为网约车，从事专车运营。至此，网约车正式合法化。

2. 平台策略

滴滴在获得垄断地位及市场合法化之后，主要遵循的则是效率原则  [24] 。截至2018年8月份，滴滴共获得超过200亿美元的融资，资本的回报成为其主要考虑的因素，因此，滴滴平台主要采取的策略是主导利益分配、算法管理、资本化发展。

一是主导利益分配。当市场冲突和制度困境消失之后，平台利用其雄厚的资本、技术及海量的出行数据优势，在与司机的劳动关系中占据了主导地位。具体表现为服务定价，平台具有单方面的价格制定与调整的权利，以及决定抽成比例的权利，即对司机的劳动所得进行分配的权利。2016年8月，滴滴出行平台实行司机和乘客分开计价。分开计价后司机端只能看到自己的收入，而无法看到乘客端支付的价格。而司机端和乘客端之间的差价即为平台的抽成。分开计价使得司乘之间的信息变得更加不透明，平台占据了对价格制定的绝对权力。

二是算法管理。互联网平台通过计算机技术和资本优势，把整个生产和服务细化成一个个可以由劳动者独立完成的工作任务，在任务分派、利益分配、服务定价、劳动监管和市场控制方面居于主导地位，成为游戏规则的制定者和裁判者。

三是资本化发展。平台主要体现在多元化、国际化及寻求上市上。一方面，在国内积极布局汽车后市场、能源及金融市场，为多元化发展提供基础;另一方面，入驻多个海外国家，进入国际化运营新阶段。2021年滴滴积极IPO，并于6月30日在纽交所上市。资本化的发展路径与滴滴不停通过融资扩展和垄断市场密不可分，这也反映出企业未来在很长一段时间的重心主要是寻求资本回报，司机群体的地位因为企业在市场中的垄断地位而被边缘化，在劳资分配中的话语权更弱。

3. 技术控制

这一时期技术作用主要支持算法管理，表现为“精准供需预测、蜂窝动态调价、智能派单、路径规划、智能拼车、矩阵式服务分体系（CB）”。调节供需主要是平台利用互联网技术实时监测市场动态，通过动态的价格调整，准确的订单分派和匹配来满足市场需求。收购 Uber 中国之后，滴滴改变原有的“抢单模式”，所有司机采用系统 “智能派单”的模式。系统会综合考虑距离、拥堵情况、运力供需、司机服务评价等因素，自动将乘客订单定向匹配给一位最合适的司机，司机必须接受系统派给的单。技术职能的规范与完善使得司机只能按照设计好的流程和标准进行劳动，并且必须接受系统的支配，司机的自主性极大地降低。

4. 控制程度

派单模式下，司机并不清楚现在市场上的供需情况，只能被动等待平台派单。与此同时，依然活跃在网约车司机群体的劳动者在经济上极度依赖平台，通过平台获取的收入甚至成为其最主要的经济支撑。因此，他们具有天然的话语权弱势。技术的复杂性使得劳动者不得不从属于技术的控制，司机并不知道下一单是“五分钟之后还是三小时之后”。司机要想获得预期的收入，不得不延长在线时间。一名跑了3年的滴滴司机说道：“每天8个小时，就五六千块钱，12个小时，就七八千块钱，15个小时就万把块钱（FT）”。基本上，司机除了可以选择是否出车之外，劳动过程的其他环节都没有自主权。

经历过快速成长后，滴滴开始构建自己的生态帝国，除了平台自身的发展之外，对资本的回报成为其需要考虑的重要因素。基于算法管理，平台可以利用技术获取的市场动态与司机的数据，以较小的成本来满足市场需求。网络效应达到临界点后，市场上可以自发形成用户反馈回路，产生规模收益，司机不再是平台争取的稀缺资源。相反，司机群体自身对平台的经济依赖、地域分散，以及缺乏内部凝结力量和外部保障渠道使得司机与平台之间具有极不平等的话语权。司机处于平台的从属地位，接受平台的任务分配、计酬方式及工作监督，平台对司机具有较强的控制。

五 分析讨论

从上述的案例分析中可以发现，互联网平台与劳动者由合作走向控制，平台对劳动过程经历由弱控制走向强控制的动态发展过程，如表2。随着互联网技术的发展，以及在生产过程中的不断应用，资本对劳动进行控制的技术基础变得日趋成熟，从而让劳动对资本的实际隶属逐步加强  [29] 。在积极寻求合作阶段，司机群体是竞争的关键要素，决定了平台的“存亡”，因而具有较高的话语权。同时，这一时期的司机群体自身具有较高的可雇佣性，对平台的经济依赖较低，并且可以在众多平台中自由选择，具有较高的自主性。平台对司机的劳动过程较少控制，更多的是寻求两者之间的合作。在强合作弱控制阶段，平台已经积累了一定的用户基础，开始逐渐争取在市场中的主导权。通过采用标准化、制度化的措施对司机群体进行监管和控制，并且将定价权由市场向平台转移。定价权代表着平台对市场由最初的被动培育变成主动掌控，有意识地通过价格的变化来探索消费者和司机对价格的敏感边界。在强控制弱合作阶段，平台在竞争市场上获得垄断地位，获得对业务的极大掌控力，在服务定价、供需预测、劳动分派、质量评估方面具有绝对的话语权，“从而建议司机何时进入和退出市场，调整车费以及市场结算水平，利用顾客的评价和反馈来监督司机或对司机进行处分或终止合作”  [30] 。平台利用技术优势为资本获取巨大的收入，对于那些缺乏优势的劳动者来说，正在被挤出利益分配格局，他们依赖平台获得收入，除了进入与退出之外，对劳动过程缺乏自主性。他们更像是平台的劳工，却缺乏相应的劳动 权益。

由此可以看出，平台經济下资本对劳动的控制走了一条与传统经济相反的道路。如图2所示，在传统工业经济下，资本对劳动过程的控制经历了简单控制、技术控制、官僚控制以及管理控制的循序渐进过程。在传统经济下，随着各方主体的介入，资本对劳动过程的控制逐渐弱化，劳动者自主性增强、参与劳动过程增多。

相比较而言，在平台经济下，通过案例分析发现，其劳动过程的控制却表现为一种逐渐增强的趋势。最初，劳动者对劳动过程有自主决定权，平台与劳动者合作促成出行服务;资本的集聚和集中、技术的运用，劳动者逐步丧失劳动过程的参与权，劳动自主性减弱。平台对劳动过程从最初的无控制直接跳跃到了技术控制，背后展示的是一种资本对劳动更强的控制与更隐蔽的剥削  [10] 。刘皓琰和李明  [31] 认为，平台经济下，劳工以散点的形式遍布在全社会范围内，整个企业以网络平台为控制中心形成了一个没有实体边界的“社会工厂”。资本利用计算机技术确定了劳动者的劳动收入、劳动规则，并且监督劳动者如何开展工作，剥夺了工人因劳动过程中的专门知识而获取的控制权  [32] 。

六 结论与建议

文章结合市场情境的变化，梳理了滴滴出行平台发展过程中的行动线的变化，揭示其与平台劳动者之间的关系的动态变化过程。我们发现，平台对司机的控制并不是一开始就存在的，而是随着双方力量博弈发生变化而变化的，分别经历了积极寻求合作阶段、强合作弱控制阶段、强控制弱合作阶段。平台通过提升技术对劳动过程的控制使司机服从于资本的支配、整合和调动，从而使其看似自由、独立的劳动过程成为代互联网资本家履行资本职能、为互联网资本家创造剩余价值的生产过程，这正是资本逻辑的特征  [33] 。

该研究的贡献在于，第一，动态角度揭示平台劳动控制的过程，即平台利用对技术的掌控成为支配劳动的主体，获得对规则制定、利益分配的主导权，导致资方的力量越来越强，劳方的话语权则越来越弱。第二，剖析了控制过程中各个要素在其中的作用。劳动力市场是推动控制的内生因素，劳动者之间的竞争使得控制的话语权由劳方转向了平台;资本和政策是控制的外生因素，资本推动平台逐利加剧对劳动的控制，此時，政策是唯一的规制方式。政府需在平衡经济效益和劳动保护中承担社会公平兜底的角色。第三，与传统经济不同的发展规律不同，平台经济依托互联网技术的快速发展及无边界的产品特性，越过了传统的管理控制与官僚控制，直接由无控制逆向飞跃至技术控制。面对复杂的技术，大部分劳动者难以与之抗衡，从而形成了极大的权利不对称。

平台经济的发展是历史的必然，我们在鼓励发展的同时，要关注劳动者权益保护，警惕零工经济过度发展引发的结构性风险  [34] ，使劳资平衡发展。劳资平衡也是互联网经济健康发展的基本条件。首先，互联网企业应该从基业长青的角度构建与平台劳动者合作共赢的关系。在追求企业经济效益的同时注重保护劳动者合法的权益，吸纳劳动者参与劳动过程，建立平等、开放、合作的新型劳动关系。其次，建立外部行业工会保障司机的权益。在劳方分散、资方垄断、劳资交易市场化的情况下，劳方对抗资方的力量太弱小，无法获得平等的地位。劳方需要组织起来，建立工会，代表劳动者参与平台企业的生产和分配规则制定。最后，政府应制定基本规范，监管平台的市场行为，保障劳动者合法权益。传统经济下产生的劳动基准和劳动保护不能适应平台经济，需要尽快制定相应标准，为平台劳动保护“兜底”。此外，平台经济的发展依托巨大的信息优势，用户信息不仅关乎个人隐私，在一些行业也关乎国家的信息安全。因此，互联网平台经济在发展的时候应合理合法收集用户信息，并及时将信息纳入相关部门监管，以充分尊重和保护用户的隐私与国家的信息安全。

[参 考 文 献]

[1]  唐虹， 费翔. 零工经济时代数字平台控制劳动力的供给行为[J]. 财经科学， 2021（4）：62-75.

[2] Gandini A. Labor process theory and the gig economy[J]. Human Relations， 2018（6）：1039-1056.

[3] Wood A J， Graham M， Lehdonvirta V， et al. Good gig， bad gig： autonomy and algorithmic control in the global gig economy[J]. Work， Employment and Society， 2019（1）：56-75.

[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（4）：137-162.

[5] Creighton B， McCrystal S. Who is a worker in international law[J]. Comparative Labor Law & Policy Journal， 2016（3）：691-752.

[6] Williams C C， Lapeyre F. Dependent self-employment： Trends， challenges and policy responses in the EU[R]. ILO Employment Working Paper， 2017 （228）.

[7] 布若威. 制造同意：垄断资本主义劳动过程变迁[M]. 北京： 商务印书馆， 2008.

[8] 肖潇. “分享经济”背景下劳资关系的演变趋势探析[J]. 探索， 2018（2）：185-190.

[9] 牛天. 赋值的工作：数字灵工平台化工作实践研究[J]. 中国青年研究， 2021（4）：5-13.

[10] 袁文全， 徐新鹏. 共享经济视阈下隐蔽雇佣关系的法律规制[J]. 政法论坛， 2018（1）：119-130.

[11] 肖竹. 劳动关系从属性认定标准的理论解释与体系构成[J]. 法学， 2021（2）：160-176.

[12] Adler P S. The future of critical management studies： a Paleo-Marxist critique of labor process theory[J]. Organization Studies， 2007（9）：1313-1345.

[13] Langfred C W. The downside of self-management： a longitudinal study of the effects of conflict on trust， autonomy， and task interdependence in self-managing teams[J]. The Academy of Management Journal， 2007（4）：885-900.

[14] Kuhn K M， Maleki A. Micro-entrepreneurs， dependent contractors， and instaserfs： understanding online labor platform workforces[J]. Academy of Management Perspectives， 2017（3）：183-200.

[15] Wentrup R， Nakamura H R， Strm P. Uberization in Paris-the issue of trust between a digital platform and digital workers[J]. Critical Perspectives on International Business， 2019（1）：20-41.

[16] Valenduc G. New forms of work and employment in the digital economy[M]//A. S， M. J. The Deconstruction of Employment as a Political Question. Cham： Palgrave Macmillan， 2019.

[17] Murphy K R. The legal context of the management of human resources[J]. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior， 2018（1）：157-182.

[18] 寇肯·托馬斯. 美国产业关系的转型[M]. 中国劳动社会保障出版社， 2008.

[19] Drahokoupil J， Piasna A. Work in the platform economy： beyond lower transaction costs[J]. Intereconomics， 2017（6）：335-340.

[20] 李震， 王新新. 平台内网络效应与跨平台网络效应作用机制研究[J]. 科技进步与对策， 2016（20）：18-24.

[21] Sutherland W， Jarrahi M H. The sharing economy and digital platforms： a review and research agenda[J]. International Journal of Information Management， 2018（43）：328-341.

[22] Walsham G. Interpretive case studies in IS research： nature and method[J]. European Journal of Information Systems， 1995（2）：74-81.

[23] 李平， 曹仰锋. 案例研究方法：理论与范例[C]∥凯瑟琳·艾森哈特论文集.北京：北京大学出版社，2012.

[24] 蔡宁， 贺锦江， 王节祥. “互联网+”背景下的制度压力与企业创业战略选择——基于滴滴出行平台的案例研究[J]. 中国工业经济， 2017（3）：174-192.

[25] 周文辉， 邓伟， 陈凌子. 基于滴滴出行的平台企业数据赋能促进价值共创过程研究[J]. 管理学报， 2018（8）：1110-1119.

[26] 程宣梅， 谢洪明， 陈侃翔， 等. 集体行动视角下的制度逻辑演化机制研究——基于专车服务行业的案例分析[J]. 管理科学学报， 2018（2）：16-36.

[27] Aloisi A. Commoditized workers： case study research on labor law issues arising from a set of 'on-demand/gig economy' platforms[J]. Comparative Labor Law & Policy Journal，2015（37）： 653.

[28] 陈晓菲， 王江哲. 共享经济下的网约车司机个人特征与工作特征分析[J]. 管理现代化， 2018（2）：105-107.

[29] 田洋. 互联网时代劳动过程的变化[J]. 经济学家， 2018（3）：44-51.

[30] Rogers B. Employment rights in the platform economy： getting back to basics.[J]. Harvard Law & Policy Review， 2016（2）：479-520.

[31] 刘皓琰， 李明. 网络生产力下经济模式的劳动关系变化探析[J]. 经济学家， 2017（12）：33-41.

[32] Prassl J， Risak M. Uber taskrabbit and Co： platforms as employers-rethinking the legal analysis of crowdwork[J]. Comparative Labor law & Policy Journal， 2016（3）：604-619.

[33] 王俊. 互联网资本主义下劳动力商品化的发展趋势与就业效应[J]. 政治经济学评论， 2016（4）：188-205.

[34] 闻效仪. 去技能化陷阱：警惕零工经济对制造业的结构性风险[J]. 探索与争鸣， 2020（11）：150-159.

3861501908292