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北大社会学博士卧底当骑手:所谓“劳动力极限被打开”,实为技术进步的扩散过程

  骑手劳动效率低,也只需为自己负责,没有外部压力,而生产线上的环环相扣,则有某种源于集体的压迫、排挤,那更为残酷。所以,平台对骑手的控制力,不是上升了,而是下降了。也正因为更

  骑手劳动效率低,也只需为自己负责,没有外部压力,而生产线上的环环相扣,则有某种源于集体的压迫、排挤,那更为残酷。所以,平台对骑手的控制力,不是上升了,而是下降了。也正因为更大的自由度,随时可以用脚投票,行业也有了更高的流动性。

  外卖小哥在骑行送货。 (新华社记者 鞠焕宗/图)

  北京大学社会学系的一位社会学博士后,为了写论文,当了五个月骑手。后来,他写了篇文章,描述了骑手被算法控制的状况,引发了社会的热议。

  骑手,作为一个新岗位,的确是一个新的社会现象。这个新现象的新,在于高有序度的分工。正如这位博士所说,整个外卖系统,由多个环节组成,高效、紧密的配合,这本质上是高精度、低熵、高能级的现代化生产的特征。

  一架歼20有100万个零件,飞起来要准确无误地配合。在流通领域,组织如此高精度、有序度的流通,也需要同等的技术。这是中国技术发展在不同侧面的反映。

  但同时,围绕骑手岗位的现象,也是一个老现象。很多关于骑手、快递员的叙事中,都会提到算法,似乎发现了一个新东西。比如,这位博士后发现,外卖平台通过追踪骑手的轨迹,到达商家的时间、停留的时长,消费者住址等数据,不断压缩配送时间。比如,人大北门有一个捷径,不能骑电瓶车,但可步行进入,节约很多时间,这样走的骑手多了,系统就会发现,并压缩配送时间。这位博士后称之为“劳动力极限被打开”。

  这看起来是一个关于“算法控制人”的新的社会学发现,但实际上,这就是经济学的“干中学”规律,即生产效率是技术进步的结果,而技术进步源于知识、学习,学习又是经验的不断总结,而经验来自行动。更简单地说,就是新手变熟手,技术进步的扩散过程。

  虽然平台、大数据、算法,加速了这一过程,但管理技术对人劳动效率提升的刺激,并不是一个稀奇的事,而是一个传统的事。

  计算机的出现,极大地提高了信息传递的效率,使得生产网络变得更高效、庞大。但算法并不新鲜,只是连接人与人、人与物、物与物的工具。这与企业的生产纪律、计划调配、单位化控制并无区别,都是组织生产的方式,是人的工具。

  的确,信息技术增加了企业的管理能力,但从未增加企业的管理权力,也不能减少工人的博弈权利。而这才是真正决定骑手的自由、待遇最关键的东西。所以,我们不能希望技术落后,留下缝隙,在缝隙之中去维护骑手利益,而是要去依靠技术为骑手的权利赋能。

  算法的确看不见摸不着,但骑手并不是需要见到老板、上司才能维护他们的权利。正如美国工人过去不用见福特、不用见洛克菲勒,如今,也不用见曹德旺,也仍能维护自己的利益。

  然而,很遗憾的是,这位社会学博士后,看了到新瓶,却没尝出旧酒。

  实际上,这新瓶之中,旧酒并没有变得更苦。

  小时候,我到妈妈厂里帮忙干活,那是典型的集体企业。那时已经有了“超产奖”,那是中国人挣钱的兴趣刚刚被释放出来的时代,一道工序接一道工序,忙碌而紧张。当一个人慢下来,整个流程都会受影响,效率低的人则会遭到抱怨与排挤。现代流水线上,同样如此,某一个人效率低,会立马影响下一道工序的效率。

  所以,骑手劳动效率低,也只需为自己负责,没有外部压力,而生产线上的环环相扣,则有某种源于集体的压迫、排挤,那更为残酷。所以,平台对骑手的控制力,不是上升了,而是下降了。也正因为更大的自由度,随时可以用脚投票,行业也有了更高的流动性。

  关于平台流动率,最近的两篇很火的文章,一篇说,青年一直做骑手,无法学技术,对国家不好。而这位博士后的文章则说,骑手流动率高,意味着行业不好。

  这两个相互矛盾的观点都错了。

  行业流动性,取决于行业性质。模特、球员是青春饭;律师、医生越老越香;服务员、店员的流动性大;出租车司机中有很多曾经的英雄。这都只是行业特征,不能证明一个行业是否必需,是好或者不好。

  实际上,对于一个来自西部山区、初中文化的25岁的男青年来说,骑手岗位,是他最接近互联网红利的岗位。虽然这个红利,比起大厂的程序员、产品经理、高管来说不算什么,但这个红利,仍然可以让他的单位时间工资更高。这么多青年选择这个岗位,就是性价比最好的证明。

  从更大层面来看,所谓产业链提升,带来国家发展,正是这个机制。

  简单地说,

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