分享经济下网约车司机工作的混合研究

摘要：本文采用混合研究的方法对国内某移动出行平台上司机的劳动过程及劳动供给进行了分析。与传统劳动过程控制不同的是，平台对劳动控制变得更加碎片化，平台对劳动过程的控制和劳动者拥有工作自主权是同时并存的。在此判断基础上，本文提出了平台控制劳动过程并使劳动者产生工作认同的三种核心机制，即工作自主性机制、计薪与激励机制以及星级评分机制。在这些机制的作用下，劳动者对平台与平台规则形成了主动认同与被动接受的复杂主观感受与工作体验。同时，本文通过对15484名样本司机的数据分析，论证了司机对工作的认同可转化为超额劳动，但在转化过程中存在着身份的差异。

关键词：分享经济；劳动过程；劳动供给；工作自主性；工作认同

原文标题：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

作者：吴清军，李贞

文章来源：《社会学研究》，2018年第4期

一、引言

自美国优步公司（Uber）2010年推出网约车平台以来，分享经济的用工模式就引发了社会各界的广泛关注和激烈争论。学界争论最激烈的问题，除了如何确定分享经济与传统商业模式之间的行业竞争规则之外，就是互联网平台与劳动者（网约车司机）之间是否存在雇佣关系。判断二者是否存在雇佣关系要参照多个标准，但在所有标准当中，最为核心且最能反映二者关系的标准，则是劳动者在劳动过程中是否接受和服从平台的工作指令，并考虑这种接受和服从是长期的还是短暂的（Cappelli & Keller，2013；Cunningham-Parmeter，2016；Brown，2016）。

网约车司机与互联网平台是否形成雇佣关系？这个问题目前仍处于激烈的争论之中，并且从各国不同的法院判例来看，判决标准和判决结果也不尽相同。虽然学术、政策及法律的争论仍在进行，但自美国优步开始，各种分享经济平台却大量涌现出来，比如以爱彼迎（Airbnb）为代表的短租共享平台、以美团、点评为代表的餐饮配送平台、以亚马逊土耳其机器人（Amazon Mechanical Turk）为代表的工作众包平台，等等。这些分享经济平台以弹性和灵活的工作方式吸引了大批劳动者，参与平台工作的劳动者数量迅速增加（Katz & Krueger，2016；Harris & Krueger，2015；Hall & Krueger，2016；Farrell & Greig，2016），平台的用工模式也已渗透到许多行业当中。

为了更好地分析和探讨分享经济平台与劳动者之间的关系，本文暂不参与目前是否存在雇佣关系的争论当中，而是希望引入社会学的劳动过程理论来进行理解和解释。判定平台与劳动者关系的核心问题在于劳动过程的控制，因此本文将结合劳动过程理论，分析三大问题：第一，互联网平台对劳动者的劳动过程是如何进行监管和控制的？第二，劳动者对劳动过程的控制和监管产生了怎样的意识与态度？第三，劳动者的主观意识与态度对劳动供给会形成怎样的影响？

为回答上述问题，本文将以国内某移动出行平台（以下统称为W平台）为分析对象，从W平台的劳动过程入手，着重分析分享经济平台的劳动过程与监管和控制机制。在具体研究方法上，因考虑到目前对分享经济平台与劳动者的研究都处于探索阶段，所以本文将采用混合研究的方法对司机的工作进行案例研究和数据分析。文章首先对W平台的工作规则、工作管理以及劳动者对工作认可进行案例分析，进而利用15484个司机样本的数据进行定量分析。

二、劳动过程控制：从工业生产时代到互联网时代

关于劳动过程的研究可以追溯到马克思对劳动过程的分析。在《资本论》第一卷中，马克思对劳动过程中涉及的基本概念和分析框架做出了阐述。马克思认为，劳动过程是劳动者制造使用价值的有目的的活动，也是资本家消费劳动力的过程（马克思，2004）。资本家为实现价值增值，对劳动者进行管理、监督和指挥，在对劳动过程的控制中最大限度地攫取剩余价值。所以，马克思通过对资本主义生产方式和劳动组织的分析，揭示了劳动者对资本的隶属、资本对劳动者的剥削以及工人反抗和斗争的观点。

在《资本论》出版后的一百多年中，劳动过程研究并未得到应有的重视，马克思主义学者在此主题上的研究并未获得较大的理论突破（布雷弗曼，1979）。一直到1974年，布雷弗曼（Harry Braveman）出版了《劳动与垄断资本》一书。在这本著作中，他把研究焦点放在了劳动的科学管理和劳动技能退化的主题上，自此之后劳动过程的研究得以复兴。在《劳动与垄断资本》出版之后，学界围绕布雷弗曼的研究展开了广泛而持久的讨论。争论涉及的范围很广，学者从多个角度对布雷弗曼的研究提出了批评（Elger，1979；Friedman，1977；Edwards, 1981）。在这些批判中，一些学者认为布雷弗曼对劳动过程的研究并未涉及工人阶级的主观意识。这是一本关于工人阶级作为一个自在阶级而不是作为一个自为阶级的书。”此后，弗里德曼（Andrew Friedman）、爱德华兹（Richard Edwards）和布若威（Michael Burawoy）等学者开始将劳动过程研究的重点转向了工人的主体性，其中最有代表性的著作是布若威的《制造同意》。在书中，他将劳动过程作为分析的中心，将工人主体的意识与行动置于生产层面上进行研究，阐释了工人“同意”（consent）意识的产生过程。布若威的研究扩展了马克思主义对资本主义劳动过程的认识（参见游正林，2006）。

但是，布雷弗曼、布若威等学者所探究的劳动与雇佣都发生在工业化大生产时代，研究的劳动过程、劳动控制以及工人阶级的主体意识都建立在资本—劳动的雇佣关系基础之上。当今互联网技术的进步和社会经济的发展已催生出了新型的分享经济平台和劳动者群体，传统的组织关系和雇佣关系都在发生改变。在这样的背景下，虽然资本与劳动的关系发生了变化，但是我们认为同样不能忽略资本通过互联网技术对劳动过程的管理与控制。

分享经济平台与传统雇佣组织对劳动过程的控制存在着巨大的差异，最根本一点在于，分享经济平台仅对劳动者完成工作任务的过程进行监管和控制，而其他时间不加以管理和控制。所以，劳动者在平台上接单和工作，可以自由决定工作时间、地点、休息休假，甚至能够决定劳动供给与薪资水平，劳动者拥有工作自主性。那么如何来理解平台工作的这种劳动控制和工作灵活性的关系呢？学者们根据优步的案例，也做出了一些有益的尝试性研究。

一种观点从二者的关系着手进行分析，认为劳动者在工作中获得的工作自由是以损失劳动权益保护为前提的。有学者认为，分享经济平台使得劳动者参与集体行动以及改变环境的可能性被削弱，并且劳动者不得不承担平台调整费率、增加控制带来的不确定风险（Cockayne，2016）。这些风险常被认为是工人为获得灵活工作而进行的必要权衡（trade off）：比如无须固定的工作时间，按照意愿选择是否工作等（Harris & Krueger，2015）。同时也有学者认为，劳动者看似以缺少保护为代价获得了时间安排上的自由和灵活，但竞争导致的工资率下降迫使他们延长工作时间，于是劳动者只能再以牺牲这一自由和灵活为代价来换取养家糊口的收入（Finkin，2016；Stanford，2017）。

另一种观点则是从获得工作自由的结果进行分析的，认为劳动者虽然获得了工作的自由，但结果可能会导致他们陷入资本更加严厉的控制之中。有学者认为劳动者在某平台上持续工作的时间是他们获得收入和保持内部排名的主要方式，为了增加收入，他们不得不增加工作时间。劳动者在平台上的工作并没有什么自由可言，灵活只是一种安慰（Aloisi，2016）。最终，经过市场竞争，仅存的一两家平台得以幸存，权力被集中到少数人手中，平台所有者成为虚拟的垄断资本家（Kenney & Zysman，2016）。在这种情况下，富人更富，财产转换为权力，劳动者的收入和财富则随着工人保护、劳动条件被损害而丧失，劳动者与资本之间的力量发生倾斜（Stone，2017）。对于那些以平台收入为主要生活来源的“全职”劳动者来说，平台对他们的控制力度会更大（Rosenblat & Stark，2016），他们也更容易受到平台政策调整（诸如收入降低、工作条件变得恶劣）的影响，成为承担风险和忍受艰苦工作条件的劳动者（Rosenblat，2016）。依赖网络而生的分享经济尽管听起来很慷慨，但却是“贪婪的资本家将劳动者的拼命工作货币化的方式”（Henwood，2015），其繁荣发展形成了新一代的电子血汗工厂（Aytes，2013），导致了21世纪新一轮的剥削（Ettlinger，2016），且这种剥削更具隐蔽性（曹晋、张楠华，2012）。

从上述文献可以看出，与传统雇佣组织相比，分享经济平台通过互联网新技术和新的用工形式，对劳动过程的控制出现了新的变化。平台仅控制劳动者完成工作任务的过程，而其他时间由劳动者实行自我管理；与此同时，劳动者也可以自由选择工作时间和工作地点，拥有一定的工作自主权。所以，在分享经济的用工模式中，平台对劳动过程控制和劳动者拥有工作自主权是同时并存的。对于这种新用工模式以及平台对劳动过程进行控制的策略，下文结合案例进行详细分析。

三、W平台劳动过程与控制机制

为探究分享经济平台的劳动控制，我们选取了W移动出行平台进行深入探究。W平台自2014年进入网约车市场以来，业务已迅速扩展至上海、广州、深圳、北京、成都、重庆、杭州等多个城市，吸引了大批用户。截至2016年4月末，在该平台上的中国用户注册数为4888.7万。本文选取W平台为个案进行研究，其用工模式和劳动控制策略能够很好地反映当前分享经济用工模式的特征。

（一）“灵活”与“自由”的平台工作

2016年5月-2017年4月，我们分别访谈了W平台的管理人员以及北京、成都、泉州与深圳等地的网约车司机。我们结合访谈结果与平台设定的程序，整理了司机在平台上的工作流程。通过简单描述劳动过程，我们可以比较平台工作与传统雇佣工作之间的差异。

与传统雇佣工作不同的是，司机在平台上工作不需要经过面试、入职、签订合同、培训、工作任务分配、工作协作、业绩考核、薪资发放等复杂的劳动过程，司机在平台上只需经历两个程序即可，即注册和接单。

第一个劳动过程：注册。注册程序和流程可在线完成，注册后几个工作日内即可得到平台认证的信息。在注册中，司机需提供姓名、身份证件、车辆型号、驾驶执照、保险、收款银行账号等信息。上传完相关信息之后，司机需要观看一段简短的视频，内容包括对公司的介绍、客户端软件使用方法、接单流程、注意事项等，视频结束后还需再通过相关测试。经过平台审核和背景调查后，司机即可激活程序，成为网约车司机。

第二个劳动过程：接单和完成工作任务。司机开始工作后，每一订单的工作流程如下：司机打开软件客户端，点击上线按钮→平台根据距离、服务分等信息进行计算，给司机派单→司机有15秒时间点击屏幕确认接单→司机打电话与乘客沟通具体上车地点→乘客上车后，司机滑动开始行程按钮→到达目的地后，司机按下结束行程按钮→司机对乘客进行评价，软件自动计算费用→订单结束，司机等待下一单。

如上所述，司机开始工作后，每一订单的完成实际上都类似于一条虚拟的生产线。手机客户端软件指导司机通过点击手机屏幕完成生产线上的每个任务，即完成“接单→电话确认地点→载客→结束行程→评分”的流水线任务。在这种情况下，司机在潜意识中并不完全将其认同是一种“工作”，“挺有意思的”、“跟着APP的流程走就行”成为司机群体的普遍感受。“轻触屏幕与踩油门”的结合就完成了工作任务，并获得相应的劳动报酬。

同时，司机的工作时间看起来非常灵活，例如司机可以按照自己的时间表选择在线时间、在线时长，也可以选择是否下线。更为重要的是，与传统雇佣工作不同的是，生产资料即网约车是由司机自己提供的。在访谈中我们也了解到，司机有一种“为自己工作”的感觉。W平台对工作的宣传语更加深了司机对工作“灵活性”的认识，即“做自己的老板，您自由决定什么时候上班，工作多久”。

因此，一方面W平台工作时间和工作任务具备了天然的碎片化特点，空闲时间即可完成每单交易，计算机算法和软件的应用大大提高了供需匹配的效率，虚拟的流水线式工作过程使司机感受到并未被管控；另一方面W平台将自由、灵活、可随意支配闲暇时间作为吸引司机加入平台的宣传，使司机产生了自由工作的感觉。相比雇佣条件下的工作，W平台上的司机在工作时间上感受到了更多的自主性。

（二）计酬机制与激励机制

W平台通过后台的大数据运算，设计了区别于出租车行业的计费方式和奖励政策。在计费与奖励政策制定中，平台拥有单方面的定价权，且能实现价格随着天气和路况变化进行实时调整。所以，在整个计费和奖励政策设计与实施中，W平台充当着规则制定者的角色。

为了给乘客提供差异化的服务，平台根据车辆类型制定了不同的计费方式。例如从2016年9月15日-2017年4月，平台根据市场竞争状况，将最低级别的专车里程费由1.5元/公里提升至1.8元/公里，时长费由0.25元/分钟提升至0.35元/分钟，长途费与夜间费维持不变。调整后各级别费用如表1所示。

根据上述计算方式，司机将获得每单的基本收入。除此以外，平台还推出了样式繁多的奖励措施。这些奖励措施因城市不同而有所差异，并且每周都有新的变化。以北京地区某时段的奖励规则为例，奖励项目主要有以下几种：

（1）普通翻倍奖：除高峰时段外所有行程均将得到基础车费（含溢价）的50%作为奖励，最多每单可奖励70元。

（2）高峰小时保底奖：这项奖励的前提是在规定的高峰时间段内，司机每小时至少上线45分钟，并完成至少一项订单业务。如果在规定时段内基础车费和奖励费未达到保底金额，平台将按照保底费用标准进行补贴。

（3）优秀司机额外翻倍奖：司机当周成单率60%以上，当周完成80单以上，且当周评分4.8分以上，平台额外奖励当周基础车费的80%，上限为2000元。

（4）金牌服务奖：司机当周评分在4.8分以上，成单率60%以上，且当周完成订单数最多的前100名司机，可再获得400元金牌服务奖。

（5）新司机首周奖：司机激活账号后7天内完成5单、10单、15单，分别奖励200元、500元和800元。

司机在平台上的收入所得，本质上是司机劳动力价值或价格的转化形式。对于W平台上司机获得收入的计算方式，平台采用了类似于计时工资与计件工资相结合的薪酬体系。这一收入计算体系对司机产生了极强的激励效果，并且不同时间、时段及地区奖励规则的多重变化，也将司机纳入到了一种“有趣”的游戏当中。

（三）隐形的“雇主”和管理：处于核心的评分机制

每一订单完成之后，平台会鼓励乘客根据乘车体验进行星级评价，星级从1星至5星不等。为了增加双方信息的透明度，使双方所提供的信息更具对称性，平台提供了双向评分，即司机和乘客都可以给对方进行相应的评价。这种双向评分机制看似公平，实质上是一种对司机不公平的规则设计，即乘客获得的评分对其出行利益并不会带来太大的影响，但乘客对司机的评分则与司机的收益直接关联。平台通过评分机制对司机的工作进行了相应的管控。

第一，司机完成工作的方式与工作环境受到评分机制的管控。平台推出的所有奖励都涉及司机评分和成单率，而司机的成单率在一定程度上受到司机评分的影响（较低的星级更容易导致乘客取消订单），因此评分高低直接决定司机是否可获得奖励，进而影响司机的实际收入。为了获得奖励，司机表现出对高分星级的强烈偏好，从而直接影响司机在劳动过程中的一系列表现，例如为乘客提供餐巾纸、饮用水、充电器，以热情、友好、积极的态度进行交谈和服务等等。除此以外，决定司机工作环境的权利也被部分转交到了乘客手中，比如播放何种音乐，是否打开空调等。

第二，司机的工作时间受评分机制影响。乘客所能看到司机的星级是他们最近500单行程的平均星级。当司机的星级较低时，他们往往会通过增加接单量来获得提高评分的可能性。当乘客给司机一颗星的评价时，司机则至少需要完成五个五星级的订单才能抵消影响。另外，司机是否能够达到领取奖励的标准，也取决于最近一周的星级评分和成单率，这样的机制使得司机每周都处于被评价的状态之中。通过这种评分机制，平台每周都会给予司机激励，进而督促司机努力工作。

第三，平台使用评分机制对司机进行惩戒。当司机所获得评分低于某一分数时，司机将无法获得相应的奖励补贴；如果分数继续降低，则司机的账号会被停用。爱德华·陈（Edward Chen）认为这一机制是平台对劳动者实施控制的有力方式（Chen, 2015）。也有一些学者认为，平台使用评分机制对司机工作进行控制，这种行为实质上是在行使雇主的解雇权（Aloisi，2016）。

第四，评分机制暗含监督管理权与冲突的转移。从表面上看，司机的星级是由乘客根据乘车体验所打出的评价分数，实际上这样的评分机制是平台通过软件将监督和管理权转移给乘客的一种表现。这种监督和管理权的转移使得司机不会感觉到自己被平台直接监督和管理；并且因为乘客作为消费者天然地具备对服务的敏感，这样的监督伴随着司机的劳动过程无处不在，且成本极低。除此以外，无论是因为司机自身路况不熟的主观原因，还是因为定位不准确的客观原因，或是乘客心情的变化，都有可能导致差评，且后果都由司机来承担。一旦出现乘客的差评，司机首先会抱怨乘客“太过挑剔”、“恶意差评”，大大降低了司机质疑评分机制与平台控制的可能性。平台以超低的成本换取了对司机工作全程的监督，并在这个过程中将自身监管与司机之间的冲突悄无声息地转移到了消费者和司机的身上。

第五，评分的排他性和不可转移性使司机更加依赖平台。司机在平台中所获得的评分在某一特定平台上有效，但无法转移至其他移动出行平台。一旦司机转移到另外一个平台上接单，则意味着其“职业生涯”的终结（Prassl & Risak，2016）。平台评分与收入类似，都是作为司机在平台上工作“资产”的一部分，司机轻易不会放弃已积累起来的分数。尤其对那些在平台中已投入大量精力且已获得较高评分的司机来说，评分的不可转移性对其选择的自主性会产生更大的影响。

除评分机制外，平台还通过其他方式对司机的劳动过程施加监管，比如在其注册过程中要求司机不能同时在不同平台上接单，如被举报则平台有权终止与司机的合作等等。但是，评分机制始终处于平台控制劳动过程的核心，一方面评分机制将监督司机劳动过程的权力转移给乘客，平台成为背后“看不见的雇主”，形成了对工作的隐蔽性控制；另一方面评分与司机的收入和声誉密切相关，对司机完成工作的方法、方式和态度产生了实际的控制。

以上我们描述了网约车司机的劳动过程，通过描述可以看出，司机在互联网平台上工作，既享有一定的工作自主权，同时在工作过程中也要受到平台对劳动过程的控制。尽管司机享有一定工作自由，但是平台仍然拥有控制权，司机在劳动过程中必须接受平台的工作指令，接受平台对司机的劳动过程与劳动结果的监管和控制。平台控制和劳动者工作自主权同时并存于劳动过程中，这一特点与传统雇佣模式下的劳动过程存在着根本性的差异。

四、工作自主性与劳动者认同

布若威把工人的主体性带入了劳动过程的分析，他认为劳动过程的研究应该去考察工人的体验，也就是工人对于剥削的“同意”。通过对资本主义工厂“赶工游戏”的研究，他认为“赶工游戏”作为一种意识形态机制塑造了工人对“剥削”的同意，从而使资本在取得剩余价值的同时掩盖剩余价值的重要作用（闻翔、周潇，2007）。在布若威的分析中，尽管工人能够在“赶工游戏”中产生主观上的“同意”，但资本仍牢牢控制着整个劳动过程，这种控制与布雷弗曼所称的“概念”与“执行”相分离的控制并没有发生改变。

但是在分享经济用工模式下，资本对劳动过程控制的方式发生了巨大变化，互联网平台通过计算机技术，把整个生产和服务任务细化成一个个可以由劳动者独立完成的工作任务。正如上文分析的W平台劳动过程一样，平台将整个运载的任务变成了一单单可以由司机独立完成的任务，平台仅控制司机的在线劳动过程，而其他时间并不加以控制。在W平台这种分享经济模式下，控制变得碎片化了，并且劳动者只要不接单，平台对其没有任何控制。所以，劳动者的工作自主性并非是劳动者的主观感知，劳动者的工作自主性和平台的控制是同时存在的。那么在这种碎片化的劳动过程控制中，劳动者会产生怎样的主观体验和感受呢？

（一）“同意”的主动认可

W平台通过宣传工作的自由与灵活，并提供具有激励作用的计费机制，极大地促进了司机工作的积极性，使之对平台规则产生了认可。所以，通过互联网技术和创新的商业模式，司机对工作的认知与感受发生了较大的变化（粟瑜、王全兴，2016）。我们在与司机的访谈中发现，司机感知到的并非仅仅是平台的监管与控制，同时也感受到工作的自由与灵活。故此，在平台监管与工作自由相互融合的劳动过程中，司机对工作产生了类似布若威所说的“同意”。这种“同意”主要体现在以下几方面。

第一，对工作自主性和灵活性产生了认同。平台通过制定诱人的激励政策，将每项工作任务都嵌入到“游戏”之中，让司机在完成“生产”的同时还感觉不到无聊和单调，反而会觉得工作有趣并受到激励，从而使他们更加配合平台的规则，制造满足奖励条件甚至是超过该条件的“产量”。

同时，司机进入平台的原因存在很明显的差异：有些司机专职开网约车，其动力来自于这份工作带给他们经济收入；部分司机则是为了社交、消磨时间顺便“载客分担一下油钱”；也有司机纯粹出于兴趣，赶一趟分享经济的潮流。无论出于何种目的，平台工作都能在一定程度上满足司机的需求。平台工作之所以能够满足各类人群的需求，就在于平台工作是以“订单”的方式分配任务。司机可以选择在任何时间和任何地点加入平台工作，其工作最大的特性就是工作安排的灵活性。在从事这些灵活工作的劳动过程中，虽然司机的工作也会产生生理和心理上的劳累或不适，但通过访谈我们发现，平台工作为他们带来了“相对满意”。比如一些没有其他技能的司机，除开车之外并没有更好的就业方式，比起失业或不断找工作所带来的压力和焦虑，平台工作使他们暂时获得缓解；有些原本开“黑车”的司机也加入到网约车司机当中，促使他们加入平台工作的动力，很大程度上也是因为开网约车“不用东躲西藏了”；另外，有些司机拥有比较充裕的闲暇时间，与其赋闲没有收入，不如利用随时可进退的平台赚取额外收入。不管司机们加入平台工作的动机是否存在差异，这种“相对满意”的感受都使他们对平台规则产生了主动的认可。

第二，对互联网规则的透明性产生了认同。互联网平台作为乘客和司机的交易平台，无论是交易规则的透明性，还是计酬体系的透明性，都是吸引司机加入平台工作的一个重要原因。透明的规则降低了交易成本，提升了交易双方的信任度。对于司机来说，他们最关心的还是计酬体系的透明性和公开性。无论是基础费率还是奖励补贴，平台都将其公开化和透明化。虽然部分司机存在着“闹不清这个钱怎么算出来的”的怨言，但是公开透明的计酬规则让司机们首先产生了“多劳多得”的公平感。另外，为了刺激乘客的乘车需求并吸引司机上线接单，平台初期的补贴力度非常大，很多司机都感受到了收入的大幅增长；并且平台结算收入的周期以周为单位，司机能够在客户端软件中快速而直观地看到自己收入的变化。这些因素综合在一起，就使得司机更加主动与快速地对平台规则产生了认可，也即布若威所说的“无法在既参与游戏的同时又质疑其规则”（布若威，2008:82），这为促使劳动者产生认同打下了坚实的基础。

第三，对平台激励机制产生了认同。司机被纳入平台所设计的工作游戏中，不知不觉就完成了劳动定额。如果说平台基本里程费和时长费的设置与传统出租车计费模式类似的话，那么平台各项奖励规则的实施则使司机在线时间和接单数量获得了极大提升。为获得各项奖励，司机会自发延长在线工作时长，并尽可能完成更多接单量。如果说传统出租车司机每天首先想到的是“先赚回今天的份子钱”，平台司机想到更多的则是“完成今天的接单量”。并且，与传统激励不同的是，平台的奖励规则可随时变化。在平台奖励种类繁多且力度很大的时候，司机偏好短途拉客，按照他们的说法是：“把单拉够，先把补贴赚到手”。为完成更多的任务目标促使司机在不知不觉中付出了更多的劳动，而不断变化的规则又增添了游戏的趣味性，司机的工作被纳入到了平台指定的规则之中。

按照布若威所言，尽管在工业化大生产下资本实际控制了整个劳动过程，但资本主义“赶工游戏”的意识形态塑造了工人对剥削的“同意”（布若威，2008）。但是在分享经济的劳动过程中，资本对劳动的控制已变得碎片化了，平台对劳动过程的控制与劳动者工作的自主性是同时并存的。在此背景下，我们看到的是网约车司机对互联网平台和工作规则的认同，这种认同的主观体验比布若威所描述的“同意”更加强烈。

（二）“同意”的被动接受

布若威认为资本通过资本主义工厂意识形态塑造了工人的“同意”，但在这里他并没有分析这种“同意”的体验到底是工人主动产生的，还是迫于资本强大的力量而被动形成的。在分享经济劳动过程中，劳动者的工作自主性和平台的控制是同时并存的，在此，我们发现的是：劳动者对互联网平台和工作规则既存在主动的认同，同时劳动者这种认同的主观体验，也源于劳动者面对劳资力量不均衡所产生的被动接受。

并不是所有的司机都会对平台工作产生满意的感受，随着市场需求的饱和以及平台奖励的减少，有些司机逐渐产生了不满。有的司机开始对平台制定的规则产生质疑，一些司机表示：“20%的平台管理费太高，算算现在的收入，这个比例甚至比出租车司机缴纳的份子钱还多”。也有的司机感受到了工作时间的延长，他们认为：“（工作）绑得慌，一大早上了车就下不来，一直在开。现在高峰期出租车也开始活动了，不开车赚不到钱啊”。还有司机深深感受到了评分机制带来的影响，认为“以前我的分没这么高，有的乘客没什么原因就给一星，我这也是一单单把分给拉高的，没什么办法”。虽然司机开始感受到了这样的压力，但他们对规则还是处于接受的状态，认为“这个平台就是给乘客和我们提供一个信息的；总体来说还是比较满意的，就是希望奖励再多一些”。

司机对工作的不满确实存在，但大多数司机应对不满的方式只是在质疑过后继续埋头工作，通过增加工作时间、提高服务质量、向乘客索要好评的方式来继续工作。如布若威（2008:102）所言：“存在的不满，并未指向反抗资本主义而是指向其再生产”。所以我们分析认为，网约车司机主动认可平台规则与被动接受相并存，究其原因，主要表现为以下几方面。

首先，劳动仍依附于互联网平台。按照平台公司的宣传，司机是拥有自己资产（网约车）的独立合伙人，他们实行的是自我管理，不受平台的任何束缚。但是，通过对司机劳动过程的研究发现，司机和劳动仍然依附于平台。消费者通过手机软件获取服务，订单在几十秒乃至几秒钟内被接受，而司机则被要求在规定的时间内和约定的地点接到乘客——这样的模式逐渐让消费者以技术和设备的精准来要求司机，而司机则成为平台和软件在现实中的延伸。同时，司机需要的驾驶技术水平并不高，可替代性极强，他们面临着更大的竞争。因此，在某种程度上，司机被平台和消费者看作是与出租车司机同质的廉价劳动力，劳动逐步被商品化。虽然司机自己提供生产资料，但其劳动却附属于平台。

其次，劳动者更加原子化。通过引入个体竞争和冲突转移，平台中的司机被逐步分散为原子化的个人。尤其对于兼职司机来说，他们与其他的“同行”并没有太多的关联。在平台上专职开车的司机则因为背景和境遇较为相似，有共同的微信群，但这种非正式的组织很难为了共同的目标团结起来。随着平台之间竞争越来越激烈，最后只会剩下一两家影响力较大的平台，劳动者与资本之间的力量愈发不均衡。面对平台制定的规则，他们更加无能为力，只能被动接受平台的规则。

综上所述，W平台通过其对“灵活、自主”工作的宣传，吸引了大批传统劳动力市场中的自由职业者和闲暇时间较充裕的劳动者。当劳动者进入W平台成为司机后，平台通过颇具吸引力和趣味性的计酬机制和实时评分机制，实现了对劳动者工作过程的实质性控制。这种控制渗透入劳动者的工作环境、工作方式及工作时间等多个方面，使劳动者自主或被动地对平台规则产生认可，最终形成了与平台合作的结果。

（三）分享经济下的工作认同

为了更好地探讨分享经济下的工作认同，这部分对上述分析的内容做个简单总结。关于分享经济下劳动者主观意识的研究，目前已有一些学者从劳动过程的角度进行了分析。根据他们的分析，可以把目前学者的观点总结为两类：第一类延续了布若威的观点，认为平台工作通过虚拟的网络和手机软件应用来实现，表面上看劳动者受到IT算法及软件的指挥，使之产生“没有上司”的感觉（Steinmetz，2015），但与其说平台扮演了数据库的角色，不如说平台就是雇主（Aloisi，2016），控制变得难以察觉。另外有学者认为，“分享经济”一词并非偶然出现，它的使用其实是一种商业策略（Cockayne，2016），虽然平台将其运营模式称为共享，但软件只是使资本的运作得以发生在产生合意/同意（consenting）的双方之间，实质的共享并未发生（Rogers，2015）。在分享经济中，“共享”、“任务”、“帮忙”、“服务”等词语的使用替代了“工作”、“劳动者”、“劳工”，劳动者成为隐藏在背后“看不见的工作者”，逐渐被认为是IT设备、虚拟平台和手机软件的延伸（De Valerio，2015）。

第二类是从劳动者工作选择意愿进行研究。有些学者认为，平台工作满足了劳动者在工作过程中的心理需求，产生了“满意”的感觉，从而使部分劳动者产生自我控制（Wheatley，2017）。除收入等经济性因素以外，促使劳动者进入平台工作的原因还包括众多心理因素。一方面，劳动者可能为摆脱某种负面心理情绪而不得不努力工作。平台吸引了一批在劳动力市场中缺乏选择的劳动者，为了避免失业带来的空虚、耻辱和自我贬低，并在平台工作中使用过往培训所获得的技能（Murgia，2013），他们甘愿从事平台上缺乏保护的工作，进而实现自我管理（self-governance）（蒋大兴、王首杰，2017）；另一方面，一些进入平台工作的劳动者则是因为平台能提供正面的心理激励（Ettlinger，2016）。

从上文分析的案例来看，我们觉得以上两种观点都存在一定的片面性。第一种观点过于强调平台对劳动过程的控制，而且过于强调互联网技术所导致的“剥削”的隐秘性。这种观点延续了布若威关于工业化大生产时代劳动过程的研究，实际上并没有关注劳动过程控制出现碎片化的特点。第二种观点片面强调劳动者个体选择的主观性，仅从劳动者主动接受平台规则的角度来阐述劳动者的主观意识，而没有去分析劳动过程中平台控制的事实。通过案例分析，我们认为在分享经济下，劳动控制已出现了碎片化的新特点，劳动控制与工作自主性是同时并存的。这也意味着劳动者对互联网平台和工作规则的主观认识，既存在着主动的接受，同时也存在着在劳动过程中对剥削产生的被动“同意”。

五、数据分析与结果

按照布若威的观点，劳动者在资本控制劳动过程中能够产生主观意识上的“同意”，从而创造更多的剩余价值。那么，在平台碎片化的控制、司机拥有一定工作自主权的劳动过程中，司机的主观意识是否会影响他们的劳动供给？由于目前学界对分享经济与劳动的研究仍处于初步探索阶段，所以本文希望在案例研究的基础上，尝试通过定量的研究方法来验证这一观点。

本文的数据来源于两部分，第一部分是问卷调查数据。通过W平台的协作，我们于2016年5月采用手机客户端推送的方式向司机发放了问卷。为保证数据的代表性，本次研究采用配额抽样的方式，共回收有效问卷15484份。样本城市涉及北京、成都、杭州、深圳、合肥、重庆、长沙、上海与广州等九大主要城市。问卷内容涉及司机的基本人口统计学特征、工作内容和对工作评价等方面。第二部分是根据问卷被调查样本司机在平台中的编号，直接从平台上抽取该样本的部分后台数据。

（一）研究假设

根据马克思的剩余价值理论，资本家有两种途径来赚取更多的剩余价值，一是强迫工人延长劳动时间，或强迫工人提高劳动强度，即产生绝对剩余价值；二是通过技术进步，缩短必要劳动时间，相对延长剩余劳动时间，即产生相对剩余价值。在分享经济平台中，资本通过技术降低了交易成本和市场摩擦，使消费者和司机之间的匹配速度和效率都获得了较大提升。所以，按照马克思界定的两种不同剩余价值，本文认为资本通过技术增加了相对剩余价值的产生。对于相对剩余价值，我们很难使用目前所收集的数据进行测量和计算，所以在这里我们并没有考察资本通过技术所获得的相对剩余价值。本文主要探讨绝对剩余价值，即通过司机的工作时间，我们以绝对剩余价值的产生来衡量司机被控制的程度。因此本文选取了司机的工作时间作为数据分析的因变量。

以案例研究的劳动过程为依托，我们发现司机被平台的计薪方式、评分机制以及“自由灵活”的工作方式所影响，在被平台监管的同时也产生了对平台规则的认可。因此，本文的自变量为平台对司机在三个维度上的影响，具体测量三个方面：（1）是否认为平台的激励机制更优；（2）是否认为评分机制能让自己更好地服务乘客；（3）是否认为平台的工作更具灵活性。同时，在案例研究的基础上，我们发现，影响司机在平台上工作时间的最主要因素是他们的身份，即专职还是兼职。专职司机和兼职司机在工作时间、工作态度、工作动因与工作评价等方面存在着较大的差异，所以本文将这两类群体区别开来进行研究。

根据以上的分析和探讨，本文提出以下两组研究假设：

H1a：认可平台激励机制的专职司机在平台上的劳动时间更长；

H1b：认可平台评分机制的专职司机在平台上的劳动时间更长；

H1c：认可平台工作灵活性的专职司机在平台上的劳动时间更长。

H2a：认可平台激励机制的兼职司机在平台上的劳动时间更长；

H2b：认可平台评分机制的兼职司机在平台上的劳动时间更长；

H2c：认可平台工作灵活性的兼职司机在平台上的劳动时间更长。

（二）变量处理与操作化

1.自变量

本文选取了三个自变量，分别为：

司机感知到的平台激励情况：将“您是否认为平台激励机制优”转化为虚拟变量，回答“是”则取1，“否”则取0。

司机感知到的评分机制，将“评分机制是否让您为乘客服务更规范”转化为虚拟变量，“是”则取1，“否”则取0。

司机感知到的工作灵活度，将“您是否认为平台工作更灵活”转化为虚拟变量，“是”则取1，“否”则取0。

2.因变量

本文选取的因变量为工作时长。工作时长选取的数据为：通过从平台抽取的调查期前十周工作时长，计算每个样本的周均工作时长作为因变量。

3.控制变量

本文选取的控制变量为：人口统计学特征及与工作有关的职业变量。人口统计学变量包括：出生年份、性别、最高学历、婚姻状况、户籍情况、子女个数、所在城市。职业变量包括：开网约车的时间。

将“出生年份”用问卷调查时间2016减去填答年份，得到司机年龄的连续变量。

将“性别”转化为虚拟变量，男性取1，女性则取0。

将“最高学历”转化为“受教育年限”连续变量，“初中及以下”取值9，“高中或中专”取值12，“本科和大专”取值16，“硕士及以上”取值19。

将“婚姻状况”按照“是否已婚”转化为虚拟变量，回答“是”则取1，“否”则取0。

将“户籍情况”按照“是否本地户籍”转化为虚拟变量，回答“是”则取1，“否”则取0。

将“子女个数”按照“0、1、2、3”转化为连续变量。

将“城市”按照“是否为一线城市”转化为虚拟变量，回答“是”则取1，“否”则取0。

用问卷填答时间与第一单接单时间之间的差值，作为司机进入平台工作时间的连续变量。

（三）样本的描述性统计

1.样本的人口统计学特征

根据统计分析的结果，可以对样本司机的总体特征作如下总结：第一，司机的平均年龄为35.9岁，其中“25-44岁”的司机占总体的80.0%。第二，男性司机占比远超过女性，占到总体的95.2%。第三，近一半（48.1%）司机的学历为高中或中专水平，具有本科及以上学历者占比12.3%。第四，84.7%的受访者处于已婚状态，平均子女个数为1.3个。第五，65.0%的司机没有当地户籍，“外来人口”占据平台司机的大多数。53.2%的受访司机来自北京、上海、广州、深圳一线城市，46.8%来自其他非一线城市。

根据对问卷中“开专车是您唯一的工作吗?”这一问题的回答，可以将W平台上的司机分为专职司机与兼职司机。在15484个样本中，专职司机占比为42.24%，兼职司机占比为57.76%。对比来看，兼职司机受教育程度较高，持有本地户籍比例也较高。二者在人口统计学方面特征如下：第一，在年龄方面，专职司机平均年龄为35.8岁，兼职司机为36.1岁，二者在年龄结构和平均年龄方面差异不大。第二，在受教育程度方面，兼职司机中受过高等教育（指本科及以上学历）者的比例约为17.6%，远高于专职司机的5.2%。第三，兼职司机中持有本地户籍者比例为51%，远高于专职司机的36%。第四，在家庭情况方面，兼职司机群体中已婚比例为85.5%，高于专职司机近2个百分点。其中专职司机有更多的子女，平均为1.37个，略高于兼职司机的1.24个。

2.自变量与因变量统计描述

表3对测量司机主观认可的三个自变量进行了统计描述。由表3可以看出，专职司机中认可平台规则的比例比兼职司机高。具体而言，分别有45.3%和42.3%的专职司机和兼职司机对平台的激励机制产生认可；56.9%和52.0%的专职司机和兼职司机对平台的评分机制产生认可，并对评分做出反应；50.3%和40.0%的专职和兼职司机对平台工作的灵活性产生认可。下面的回归分析将以下三个自变量纳入，分别探究专职司机和兼职司机对平台规则的认可是否有效产生了超额工作。

根据司机的工作时间所进行的统计，司机在平台上的工作时间平均每周为27.2小时。其中，专职司机平均每周工作37.2小时，兼职司机平均每周工作时长为20.1小时，专职司机每周工作时间约为兼职司机的1.85倍。

（四）回归分析

本文以司机在平台上的工作时间为因变量，以司机对平台规则产生的三方面认可为自变量，并控制其他人口统计学变量，分别对两类群体将认可转化为劳动供给进行检验。据此，建立以下模型：

其中，Y代表最近十周劳动者的每周平均工作小时数。Motive为虚拟变量：“是否认为平台的激励机制优”，Star为虚拟变量：“评分机制是否让您为乘客服务更规范”，Flex为虚拟变量：“是否认为平台工作灵活”。Xn是人口统计学变量，包括入行时间、年龄、性别、受教育年限、婚姻状况、户籍情况、子女个数、城市。ε代表误差项。

本文使用Stata对上述模型进行逐步回归，以筛选并剔除引起多重共线性的变量，并保证最后得到的结果最优。

1.回归结果：专职司机群体

使用上述模型对专职司机群体相关变量进行回归，在控制其他变量的基础上，回归结果（详见表4）显示：

第一，认可平台激励机制的专职司机表现出更多的劳动时间供给，相较不认可平台激励机制的专职司机而言，认可激励机制的司机平均每周多工作2.7小时；认为评分机制改变自己的工作行为的专职司机表现出更多的劳动时间供给，相较不认为评分机制改变自己工作行为的专职司机，认可者平均每周多工作1.3小时。虽然有一半的专职司机认为平台工作具有灵活性，但是否对平台工作的灵活性产生认可，因为显著性不足被剔除出回归方程。

第二，在其他控制变量中，男性、一线城市、非本地户籍的专职司机的周工作时间相较女性、非一线城市、本地户籍的专职司机平均多4.8小时、1.7小时和10.7小时。入行时间、年龄、教育年限、子女个数变量对工作时间也有显著影响，但影响程度较小。

第三，经检验方差膨胀因子VIF，自变量之间不存在多重共线性问题。

2.回归结果：兼职司机群体

使用上述模型对专职司机群体相关变量进行回归，在控制其他变量的基础上，回归结果显示：

第一，认为平台工作灵活的兼职司机的工作时间更多，相较于不认为平台工作灵活的司机，认可的司机周均工作时间多1小时。是否认为平台激励机制优或是否认为评分机制使自己的服务更规范，对兼职司机群体的工作时间没有显著影响。

第二，在其他控制变量中，非本地户籍和一线城市的兼职司机，比本地户籍和非一线城市的兼职司机周均工作时间多4.5小时和2.5小时。教育年限和年龄也对兼职司机工作时间有显著影响，但程度较低。其他控制变量因显著性不足被剔除。

第三，经检验方差膨胀因子VIF，自变量之间不存在多重共线性问题。

3.小结

通过逐步回归，可以对以上两组假设进行验证。第一组假设中，假设H1a与假设H1b成立，假设H1c不成立。第二组假设中，假设H1a与假设H2b不成立，假设H2c成立。对回归结果的解释是：认可激励机制或评分机制的专职司机会付出更多的劳动；虽然近一半的专职司机认为平台工作更灵活，但与否定平台工作灵活的专职司机相比较，在劳动时间上没有显著的差异。对兼职司机的分析却出现了迥然不同的结果，对平台工作灵活性的认可会产生更多的劳动，但是否认可激励机制和评分机制对兼职司机工作时间没有显著影响。换言之，在平台使司机产生认可、满意进而催生合作的机制中，激励机制和评分机制能够刺激专职司机延长劳动时间，而对平台工作灵活性的认可是刺激兼职司机延长劳动时间的因素。

六、结论与讨论

本文以混合研究的方式，通过深入探究W移动出行平台中劳动者的劳动过程，着重分析了工作中的控制、劳动者的主体性与劳动供给。与以往的研究相比，我们的研究在以下三个方面有所不同。

第一，本文的研究是马克思主义劳动过程理论在当代的应用与扩展。在马克思之后，布雷弗曼、爱德华兹、弗里德曼、布若威等学者对劳动过程理论的扩展做出了巨大贡献，而时代发展至今，在新的商业模式和就业形式下，对劳动过程的研究依旧具有重要意义。我们将劳动过程的研究焦点转向了灵活的就业形式，并着重分析了劳动者的主体性，这些都是劳动过程理论在当代的应用与扩展。

第二，本文丰富了学界对分享经济的研究。分享经济方兴未艾，目前学界的研究都处于起步阶段，当前的研究偏重于分享经济的定义、类型等探索性研究，缺乏全面的描述性研究和深入的解释性研究。本文则着重分析了分享经济下工作的新特点，指出了劳动过程控制和劳动者的主观意识与工业化大生产时代的差异。

第三，在研究方法上，本文采用混合研究的方法，对分享经济中的劳动过程进行了深入的讨论，同时也对案例研究的结果进行了数据验证，从而在研究方式上丰富了该领域的研究。

通过混合研究发现，分享经济以互联网平台和技术为依托，工作任务变得更加碎片化，劳动控制也变得碎片化。所以在分享经济用工模式下，碎片化的控制与劳动者的工作自主性是同时并存的。这种新的用工模式也导致劳动者对平台和平台规则的主观认识与体验变得更加复杂，主动认可和被动接受下形成的主观认识远比布若威描述的“同意”更加复杂。

尽管劳动者享有一定的工作自主权，但是当劳动者在平台上工作时，平台对在线工作过程的控制变得更强，也更具隐蔽性。通过颇具激励性的薪酬体系和任务设计，劳动者在不知不觉中被纳入游戏之中，完成甚至超额完成任务。同时平台通过星级评分机制，借助消费者的监督对劳动者的工作时间、工作方式、工作环境产生了实质性控制，并能够施行类似雇主的惩戒措施。通过以上激励机制、评分机制、监督机制等方面的设计，平台对劳动者的工作过程产生了实质的控制，使劳动者的认可多于不满，合作多于反抗，从而实现了资本的再生产。

参考文献:

[1]布雷弗曼，哈里，1979，《劳动与垄断资本》，方生等译，北京: 商务印书馆。

[2]布若威，迈克尔，2008，《制造同意———垄断资本主义劳动过程的变迁》，李荣荣译，北京: 商务印书馆。

[3]曹晋、张楠华， 2012，《新媒体、知识劳工与弹性的兴趣劳动———以字幕工作组为例》，《新闻与传播研究》第5 期。

[4]常凯，2016，《雇佣还是合作，共享经齐依赖何种用工关系》，《人力资源》第11 期。

[5]蒋大兴、王首杰，2017，《共享经济的法律规则》，《中国社会科学》第9 期。

[6]马克思，2004，《资本论》，中央编译局译，北京: 人民出版社。

[7]粟瑜、王全兴， 2016，《我国灵活就业中自治性劳动的法律保护》，《东南学术》第3 期。

[8]王天玉，2016，《基于互联网平台提供劳务的劳动关系认定———以“e 代驾”在京、沪、穗三地法院的判决为切入点》，《法学》第6 期。

[9]闻翔、周潇，2007，《西方劳动过程理论与中国经验: 一个批判性的述评》，《中国社会科学》第3期。

[10]游正林，2006，《管理控制与工人抗争———资本主义劳动过程研究中的有关文献述评》，《社会学研究》第4 期。

[11]Aloisi，A． 2016，“Commoditized Workers，Case Study Ｒesearch on Labor Law Issues Arising from a Set of‘On-Demand /Gig Economy’Platforms． ”Comparative Labor Law and Policy Journal 37( 3) ．

[12]Aytes，A． 2013，“Ｒeturn of the Crowds． ”In Trebor Scholz ( eds． ) ，Digital Labor: The Internet as Playground and Factory． New York: Ｒoutledge．

[13]Brown，G． E． 2016，“An Uber Dilemma: Employees and Independent Contractors in the Sharing Economy． ”Labor and Employment Law 75 ( 15) ．

[14]Campbell，I． ＆ Ｒobin Price 2016，“Precarious Work and Precarious Workers: Towards an Improved Conceptualisation． ”The Economic and Labour Ｒelations Ｒeview 27( 3) ．

[15]Cappelli，P． ＆ J． Ｒ． Keller 2013，“Classifying Work in the New Economy． ”Academy of Management Ｒeview 38( 4) ．

[16]Chen，E． 2015，“Order Denying Defendant Uber Technologies，INC． ＇ S Motion for Summary Judgment． ”No． C － 13 － 3826 EMC ( https: / /www． pdffiller． com/236551532-OConnor-v-Uber-Technologiespdf-OＲDEＲ-DENYING-DEFENDANT-UBEＲ-TECHNOLOGIES-INCSMOTION-FOＲ-Various-Fillable-Forms) ．

[17]Cockayne，D． 2016，“Sharing and Neoliberal Discourse: The Economic Function of Sharing in the Digital on-Demand Economy． ”Geoforum 77．

[18]Cunningham-Parmeter，K． 2016，“From Amazon to Uber: Defining Employment in the Modern Economy． ”Boston University Law Ｒeview 96．

[19]De Valerio，S． 2015，“The Ｒise of the‘Just-in-Time Workforce’: On-Demand Work，Crowdwork and Labor Protection in the‘Gig-Economy’． ”Working Paper( http: / /www． ilo． org /public /libdoc /ilo /2016 /116B09_2_engl． pdf) ．

[20]Edwards，Ｒ． 1981，“Contested Terrain: The Transformation of the Workplace in the Twentieth Century． ”Administrative Science Quarterly 2( 5) ．

[21]Elger，T. 1979，“Valorisation and‘Deskilling’: A Critique of Braverman． ”Capital ＆ Class 7(1) ．

[22]Ettlinger，N． 2016，“The Governance of Crowdsourcing: Ｒationalities of the New Exploitation． ”Environment and Planning A 48( 11) ．

[23]Farrell，D． ＆ Fiona Greig 2016，“Paychecks，Paydays and the Online Platform Economy． ”

[24]Working Paper ( https: / /www． jpmorganchase． com/corporate /institute /report-paycheckspaydays-and-the-online-platform-economy． html) ．

[25]Finkin，M． 2016，“Beclouded Work，Beclouded Workers in Historical Perspective． ”Comparative Labor Law ＆ Policy Journal 37．

[26]Friedman，A． L． 1977，Industry and Labor: Class Struggle at Work and Monopoly Capitalism． London ＆ Basingstoke: Macmillan Press．

[27]Hall，J． ＆ Alan Krueger 2016，“An Analysis of the Labor Market for Uber＇s Driver-Partners in the United States． ”Working Paper( http: / /arks． princeton． edu /ark: /88435 /dsp010z708z67d) ．

[28]Harris，Seth D． ＆ Alan Krueger 2015，“A Proposal for Modernizing Labor Laws for Twenty-First-Century Work: The‘Independent Worker’． ”

[29]Working Paper ( http: / /www.hamiltonproject．org/papers/modernizing_labor_laws_for_twenty_first_century_work_independent_worker).

[30]Henwood，D． 2015，“What the‘Sharing Economy Takes． ’”Nation 300( 7) ．

[31]Katz，L． ＆ Alan Krueger 2016，“The Ｒise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States，1995 － 2015． ” Working Paper ( http: / /dataspace． princeton． edu /jspui /bitstream/88435 /dsp01zs25xb933 /3 /603． pdf) ．

[32]Kennedy，J． 2016，“Three Paths to Update Labor Law for the Gig Economy． ”Working Paper (http: / /www2． itif． org /2016-labor-law-gig-economy． pdf) ．

[33]Kenney，M． ＆ John Zysman 2016，“The Ｒise of the Platform Economy． ”Issues in Science and Technology 32( 3) ．

[34]Kurin，J． 2017，“A Third Way for Applying U． S． Labor Laws to the Online Gig Economy: Using the Franchise Business Model to Ｒegulate Gig Workers． ”Journal of Business ＆ Technology Law 12( 2) ．

[35]Minter，K． 2017，“Negotiating Labour Standards in the Gig Economy: Airtasker and Unions New South Wales． ”The Economic and Labour Ｒelations Ｒeview 28( 3) ．

[36]Murgia，A． 2014，“Ｒepresentations of Precarity in Italy． ”Journal of Cultural Economy 7( 1) ．

[37]Prassl，J． ＆ Martin Ｒisak 2016，“Uber，Taskrabbit，＆ Co: Platforms as Employers? Ｒethinking the Legal Analysis of Crowdwork． ”Comparative Labor Law ＆ Policy Journal 37．

[38]Ｒosenblat，A． ＆ Luke Stark 2016，“Algorithmic Labor and Information Asymmetries: A Case Study of Uber＇s Drivers． ”International Journal of Communication 10．

[39]Rosenblat，A． 2016，“What Motivates Gig Economy Workers． ”Harvard Business Ｒeview 17．

[40]Ｒogers，B． 2015，“The Social Costs of Uber． ”Working Paper ( https: / /papers． ssrn． com/sol3 /papers． cfm? abstract_id = 2608017##) ．

[41]Stanford，J． 2017，“The Ｒesurgence of Gig Work: Historical and Theoretical Perspectives． ”The Economic and Labour Ｒelations Ｒeview 28( 3) ．

[42]Steinmetz，K． 2015，“Is the On-Demand Economy Taking Workers for a Ｒide?”Time 186( 5) ．

[43]Stone，K． V． W． 2017，“Unions in the Precarious Economy． ”The American Prospect 28( 1) ．

[44]Wheatley，D． 2017，“Employee Satisfaction and Use of Flexible Working Arrangements． ”Work，Employment and Society 31( 4) ．

今日推荐公号

☟

不发表就出局

解读论文写作与发表策略

分享论文写作与发表经验

交流科研动态，帮助您成功发表论文

☟

☟

扫码关注可获取更多论文指导文章

☟

本期编辑：小糊涂（早起播种和御风远行！）