数字疾驰：外卖骑手与平台经济的劳动秩序

赶上又一轮的外卖大战，虽然由京东掀起，然而在有生之年，能够经历两次外卖大战，这也算是赶上了😉 这本书从24年出版我就在订阅，微信读书上架不算快。我回去翻了《人物》杂志的那篇《外卖骑手，困在算法里》是20年9月发的，然而这本书作者对于外卖群体的调研，是在2018年。所以是什么原因导致这本书在24年才出版，我不知道，然而事实是，这六年间，外卖规则和骑手运营模式已经天差地别。 对比18年和20年的两篇作品，随意列举两个差异最明显的地方： 一.对于雨天：18年的外卖员喜欢下雨，因为下雨天单量大，而顾客对于下雨超时，大都呈宽容态度，给差评的少，所以雨天他们比平时能够挣到更多；20年骑手们的态度都很摇摆，他们喜欢雨，因为雨天订单会变多，但如果雨下得太大，系统会很容易“爆单”，自己也容易“出事儿”。 二.对于爆单：18年规则是不设上限，由骑手自己调配，多了可以申请转单，人工调度可以决定把单子分配给谁，尤其在非高峰时段，“皇亲国戚”会因此接到更多订单而成为“单王”；20年爆单站点已经不允许申请了，单子再多，都要跑下去；25年的这次外卖大战，能够看到“0元购”们的订单因为外卖员来不及取送，堆满店面操作台，顾客们、商家、平台、外卖员的责任未知，颇有一种美帝20世纪20年代倾倒牛奶的奢靡，然而现在的大环境和美国当时可是天差地别。 以上对比和回顾，我一方面能够发现，规则和模式变化太快，基于算法的精进，骑手们能够钻的漏洞已经不多，自由空间不断被压缩，剥削的本质逐渐显露，另一方面也能看到作者视野的不同，18年的作者是学者调研，在自己不了解的行业里亲身入局，从开头你就能感受到那份真心和亲切感，可能在25年的当下，“亲和力”已经算是一个陌生的名词，然而这在任何一个行业，都是顶级敲门砖的存在。再回头去看20年的《人物》文章，当年也是顶流的10万+的转发爆款，然而在25年的今天回顾过往，依旧能够看到对于了解行业规则的人写出的文章在人文方面有做刻意引导的痕迹，这在当时对于外卖并不了解的人，无异于一种降维打击，只需要把负面(当然是事实)做稍稍引导，就可以达到舆论传播的目的所在，倾向性非常明显。 我们在今天，作为普通人能够做的，就是辩证性的分析和理解，以及依据个人转化自己的行事准则，或者往高处讲，就是“三观”。在亘古可能难见的两次外卖大战中，你看到什么，你收获什么，一切依你，这可能也是上帝能赋予你的，最自由的答案。

———— 观察欧美、日本等发达国家，可以发现一个非常明显的趋势：长期稳定的工作正在逐步被短期零工替代。这既与经济周期有关，也与科技进步密不可分。 伴随这一轮人工智能浪潮，不少专家认为，未来很多传统职业可能彻底消失。但人类世忠需要工作，人们不仅需要通过工作获得生存资料，更要在劳动的过程中寻找自身存在的意义。 世界各国政府都深知就业岗位的重要性，就业率是最重要的经济指标之一。在中国，“保就业”不仅仅是各类重要会议上反复强调的议题，也是老百姓日常热议的话题。 若按单一职业口径来统计从业人数，外卖骑手已经跻身中国前十。排在前列的分别是：农民2.4亿，制造业操作工1亿，建筑工人5500万，零售店员4000万，司机3000万，餐饮服务员2000万，教师1900万，家政1500万，第九位就是外卖骑手约1400万。排在后面的则是网约车司机，快递员，代驾，公务员，医生等群体。 毫无疑问，外卖骑手已成为规模巨大的新兴就业群体。这几年经济转型，不少行业都在萎缩，做外卖骑手成为许多人在找到新工作前的过渡选择。特别值得一提的是，外卖骑手在2024和2025年的从业人数增速均超过了50%，增长势头惊人。 罗振宇甚至评价，外卖骑手是中国新型的“基础设施”。围绕这一领域的研究也随之越来越多。 本书作者陈龙，是一位北京大学社会学博士。他以外卖骑手和平台经济作为研究对象，完成了《数字疾驰》一书。正如他所强调，最好的研究方式，就是以外卖骑手的身份融入研究对象，近距离地接触，直面被遮蔽的劳动过程和生产场景。这样的研究，带着感情与体温，自然格外真切动人。 作为新兴的职业，外卖骑手有其显著优势。从业门槛低——识字，认路，会用智能手机便可以上岗；收入相对可观——多数骑手能超过城市平均收入水平；从业规则清晰透明——来去自由，多劳多得，收入日结，极少拖欠。 这么多人选择从事这个行业，固然与这些优势有关。但与此同时，越来越多的人也开始认识到这个职业存在诸多问题，甚至是其他传统行业从未遇到过的新型问题。 一是劳动保障缺失。外卖骑手的劳动关系往往挂靠在第三方公司，发生工伤、意外时，往往难以得到有效保障。 二是骑手与顾客之间的对抗。外卖平台将对骑手的管理，尤其是监督权转移给消费者。顾客的评价直接关系到骑手的收入。平台降低了管理成本，却将原本针对平台的矛盾悄无声息地转嫁到了顾客与骑手之间。 三是人与算法系统的对抗。外卖骑手按照系统指令接单、配送，管理者隐藏于系统之后。配送时长、路线规划、奖励机制都由算法设定，看似公平透明，但却缺少骑手申诉与反馈的渠道。从业者在系统面前呈现“颗粒化”的状态，无力与平台博弈，只能在算法的精准控制下不断加速奔跑。这种新型“赶工游戏”，掩盖了资本追逐剩余价值的真实面目。 四是新型数字囚徒困境。平台系统如同“瞭望塔”，骑手如同被监控的“囚犯”，而“狱警”就是顾客和站点。平台通过GPS对骑手进行精准实时定位，站点与顾客以“上帝视角”全程监督送餐过程。看似“自由”的工作，实则被牢牢置于平台的数字控制之下。资本借助平台的数字能力，实现了对劳动更强力的支配。“而骑手之所以没有强烈地反抗，很重要的原因在于平台系统背后的数字控制所具有的隐蔽性”。 随着陈龙等学者对外卖骑手群体的持续研究，全社会逐渐关注到他们面临的困境。外卖骑手们说，这些研究让他们收到的“差评”变少了。 这个时代，需要更多像陈龙这样直面现实的研究者。太多真实而重要的社会问题，正等待着被看见、被研究、被回应。

尽管社会学提供结构视角，尽管社会学应面向社会大众“讲好故事，再说个理”，但社会学最终还要回到个体身上。所以扪心自问，我做的研究究竟给骑手带去了什么？我还记得2018年8月中下旬，我请两位师妹——桑雅芸和仝晓霞——帮我一起在海淀中关村和五道口做问卷调查。那时候我们做问卷非常困难。尽管从一开始我们就按填答一份问卷给予5元钱酬劳的方式去找骑手，但还是有很多骑手冲我们摇头摆手表示拒绝（不过也有不少骑手做完问卷后谢绝了我们的酬劳，甚至连一瓶矿泉水也没有拿走）。之所以难，首先是因为他们往往没有时间。但在下午比较清闲的时候，他们也不愿意。起初，我觉得是这些地方的骑手不近人情，但很快我就通过一个骑手明白了其中缘由。因为在我询问他是否愿意填答一份问卷时，他极不耐烦地冲我说道：“填了能怎么样？你能改变什么？”2019年6月博士毕业后，我继续从事关于骑手的研究，所以免不了要和他们打交道。但对比之前，我发现他们更愿意与自称做调查研究的陌生人交谈了。2021年对于外卖骑手而言是关键的一年，因为那一年外卖骑手被多次报道，几度成为新闻热点。政府也在那一年密集出台了多项针对新就业形态劳动者群体权益保护的政策。那时候我问外卖骑手，现在和以前比，有什么不同？他们几乎都会跟我说一句“差评少了！”因为学者的研究、媒体的报道、政府的政策，他们的处境似乎在一点点改变。这或许也是他们比以前更愿意接受访谈的原因。…文卡特斯(Sudhir Venkatesh)在《城中城》(Gang leader for a day)一书中曾经说过的一段话：“在他们的丰富思想与我所读过的社会学研究中对他们的诋毁性刻画之间，存在着巨大的差别。我为之而感到沮丧。在学界，他们会普遍被描述为倒霉的愚民、毫无洞察力或者远见之徒。梅女士的热情好客，租户们自发而乐意对我的教导，不仅出乎我的意料，而且还让我不胜感激。我开始意识到，我可能永远也没有办法回馈他们的慷慨大度。我自欺欺人的想，如果我能够做出优秀而客观的学术研究，那或许就可以导致社会政策的改进，并有可能改善他们的生活。我也想要设法更为直接地回报他们，但是由于当时还在靠学生贷款度日，所以我几乎无法可想。”——陈龙《数字疾驰：外卖骑手与平台经济的劳动秩序》

书中把外卖平台的“算法决策”视为一种全新的劳动控制方式——​​“数字控制”​​，它在根本上改变了传统劳动模式的四个维度： 1. ​​控制权的转移​​ • 传统模式中，管理者的指令、考核与奖惩由“人”发出；而在平台经济中，平台系统接管了“指导工作任务—评估—奖惩”三项控制职能，管理者退居算法背后，呈现出“无人化”却更高效的控制。 2. ​​劳资关系的去人性化​​ • 平台借助算法把骑手视作可被实时调度的“数据节点”，劳动过程被拆解为可量化指标，人与人之间的劳动关系被弱化，转而形成骑手—算法—顾客的三角关系，劳资冲突被“转嫁”到算法和顾客层面。 3. ​​劳动过程的全面算法化​​ • 算法决定派单顺序、配送路线、送达时限、抢单策略等关键环节，骑手必须在算法设定的规则内行动，任何偏离都会触发惩罚。书中称之为“数字治理下的劳动秩序”，强调算法对劳动过程的精准预测与实时纠偏。 4. ​​对传统劳动保护框架的挑战​​ • 算法决策的隐蔽性与动态性，使劳动时间、收入、安全标准等传统监管指标变得模糊；骑手在“看似自由”的算法规则下被持续动员，平台则通过灵活用工、转包和劳务派遣进一步降低雇主责任。 综上，书中认为“算法决策”不仅颠覆了传统的面对面、科层化的劳动管理方式，还塑造了一种更隐蔽、更高效的数字控制秩序；在这种秩序下，劳动者的自主性被算法限制，而资本的控制力量并未削弱，只是转移到了数据与算法层面。

在中国，每100个新增就业岗位中，就有10个来自平台企业，到2025年，将有超过1亿人从事与平台经济有关的工作。而了解平台经济最好的切入口，就是外卖。 外卖小哥、快递员和滴滴司机，被誉为如今吸收下岗就业最主要的三个职业，而在其中，外卖小哥的入职门槛最低、时间安排相对最自由（主要在午餐和晚餐时间工作），也最经常被曝光为“困在算法里”的人。作者陈龙作为北大研究生，亲身经历了中关村兄弟连的外卖员工作，并撰写了本书，全景式的反映了外卖工作的全部流程和工作细节，并就新兴信息时代平台和外卖员之间的关系进行了较为深入的探讨，讲故事和做社会学分析相得益彰，是一本非常优秀的社会学作品 在传统大工业时代，资本（本书小心地用资本，回避了资本家这一人性化称谓）拥有厂房、机器等生产工具，而工人们则成为厂房和机器的附庸。新兴信息时代，资本拥有了平台以及更为重要的生产要素“数据”，而骑手们则成为没有围栏的工厂里的工人。这种劳资之间的关系并没有根本性的改变。在传统大工业时代，工人们可能随时面临失业的风险，而在新兴信息时代，骑手们也拥有着自己的自由（自愿的或者无奈的）。 通过本书，可以看到，骑手所谓困在算法里并不全面，这是一个由顾客、平台和骑手集体贪婪造成的结果，其最主要的原因就是外卖行业极强的时效集中性。点过外卖的人都知道，午餐才是外卖的主战场。平台需要用送餐快来赢得市场，而平台的贪婪在于几乎不会考虑实际能参与送餐的骑手实际能力而无休止的接单和派单；顾客需要用点外卖的方式来节省自己的时间，而顾客的贪婪在于下单后总是希望能够立等可取；骑手出于多劳多得的想法，总是希望能够跑一趟送尽可能多的外卖，从而实质性地自我压缩送餐时间，贪婪地希望用最少的裕量送最多的外卖。正是这三方无休止的纠缠，造成了所谓的算法困局。而这种困局的必然解决方式是AI化的机器人送餐，如同萝卜快跑替代滴滴司机一样。 读过本书最大的好处，就在于再看道路上一个个急驰而过的外卖员，可以更真实感受到他们作为一个个真实的个体人存在。正如读过《我在北京送快递》后更能理解外卖员，《我的母亲做保洁》后更能体谅保洁阿姨一般。 所以，在电梯即将关门时，再让一名匆匆赶来的外卖员上电梯；在写送餐地址时写得更准确一些，或许也是我们力所能及可以做到的小事。

外卖大战，骑手往何处去？京东抛出的“招聘10万名全职骑手，为骑手对象优先安排工作，超时20分钟以上外卖免单”这一系列重磅举措，无疑在本就竞争激烈的外卖行业投下了一枚深水炸弹。表面上看，这是企业对骑手群体的关怀与对服务品质的承诺，但背后折射出的，是平台经济发展进程中劳动力策略的调整，以及对行业竞争格局的重塑。 当我们每天习惯性地等待外卖送达，或许鲜少有人会思考，在这份便捷背后，是怎样一套精密的系统在运转？骑手们如何在复杂的城市路网中高效规划配送路径？平台又依靠何种机制实现对庞大骑手队伍的精细化管理？这些问题的答案，不仅关乎外卖行业的发展，更触及平台经济时代劳动模式的本质。 《数字疾驰：外卖骑手与平台经济的劳动秩序》一书，正是为解答这些疑问而生。作者以严谨的社会学视角，通过深入骑手群体的田野调查，揭示了平台经济背后隐藏的劳动秩序，剖析资本、技术与劳动者之间的复杂关系。接下来，就让我们从书中的精彩片段出发，一同探寻外卖配送行业的深层逻辑。 以下文字摘自本书第六章《祛魅：如何管理成百上千万的骑手》，略有删节，打开电子书阅读原文。 面对每天在中国不同城市的大街小巷上演的流动穿梭的奇观，不禁让人思考，究竟是什么原因促使成百上千万的外卖骑手能够同时在中国两千多个大大小小的城市有条不紊地工作？毫无疑问，如此庞大的用工规模，是任何一家传统制造业、建筑业和服务业的管理都难以企及的。但答案似乎又显而易见，因为同时把外卖骑手、商家、顾客以及站点等联结起来的正是他们手机（或电脑）中安装的外卖平台App（软件）。换言之，就是借助互联网技术搭建起来的虚拟的，位于云端依托强大算法和海量数据的，超高速运转的平台系统。那么，平台系统究竟如何管理和维护平台经济背后的劳动秩序？ 众所周知，20世纪管理和控制工人生产活动最重要的机制就是泰勒（F. W. Taylor）的科学管理方法和福特（Henry Ford）的批量生产流水线。泰勒认为，管理者需要对完成某项工作的时间与动作进行研究。首先要找到熟练工人，研究他们完成工作的基本动作，找到完成每步动作的最佳方式和最短时间，最后把有效动作和工具结合起来，从而创造出完成一项工作的最佳方法。福特的生产流水线和泰勒的科学管理方法异曲同工，其核心思想也是把与工作相关的动作减少到一个绝对的最小值，让工人的每个动作尽可能只完成一项任务，以消除各种繁杂的动作。而在外卖送餐行业“确认到店”—“确认取餐”—“确认送达”的标准化流程中，我们似乎也看到了基于同样原理的对骑手劳动过程的细致拆解。这实际是科学管理方法和福特主义思想在平台经济中的延伸，背后体现的正是马克斯·韦伯预言的理性化趋势。 乔治·瑞泽尔（George Rizter）曾把理性化（或者麦当劳化）归为：效率、可计算性、可预测性、可控制性。因此作为延续科学管理方法和福特主义思想的平台系统管理也处处体现着理性化趋势的特征。透过对这些特征的分析，我们或许可以更好地理解，在平台经济时代，平台系统究竟是如何取代人的管理，对成百上千万的外卖骑手进行控制以维护劳动秩序的。而“资本如何维系生产现场的秩序，是劳动过程理论解释的基本问题”。 效率提升：智能派单系统 外卖平台公司研发的订单调度系统从产生到发展大致经历了三个阶段。第一阶段是“人工派单”，即完全由后台人员派单。这种派单方式效率很低，而且是在订单数量比较少的情况下才能勉强维持。作为中关村最早的外卖骑手之一，杜红梅向我描述过最初的派单是如何进行的—— 杜红梅：那时候人少，钱辉那会儿就是我们的队长，因为他脑子好，转得快。我们所有人先把单子（外卖）取回来，交给他，他就坐地上给我们分，哪几个去哪儿，他分得可快了。然后我们拿上同一个方向的单子就去送。我们从饭店取餐的时候就拿个小票，等我们送餐回来时，把那个小票撕下来拿回来就行，那个小票就是钱。晚上带回来多少小票，就给你折算多少钱。 我：那时候一单挣得要比现在多吧？ 杜红梅：没有，挣得和现在差不多，也是一单8块钱左右。 我：那一天能跑多少单？ 杜红梅：那时候跑得少，一天也就十来二十单。 我：那一天才挣100多块钱，你们也愿意跑？ 杜红梅：不跑干啥呀？他们有的精（明），刚开始那会儿，也没有人管。反正你带回来多少小票，就给你折算多少钱。那时候一个蛋炒饭才5块钱，他们有的人就自己打电话给饭店，一次点个十几二十份，然后再跑过去自己送，自己点的送哪儿啊？他们把小票一撕，再打个电话说不要了，把蛋炒饭退回去，再拿着小票去换钱……可有人靠这发财了！ 显然，相比骑手现在每天少则三四十，多则六七十的订单量，人工派单的方式是低效的。不仅如此，因为监督不到位，大有人从中浑水摸鱼。随着顾客数量的增加，订单调度进入了第二阶段——骑手抢单，即谁离得最近或者谁顺路就去抢单。这时尚在研发中的平台系统开始发挥作用，全部订单都改由平台系统负责收集、发布。骑手抢单模式是众包骑手的雏形。但外卖平台公司很快发现，只根据距离或顺路与否来抢单也容易产生一些问题，并且容易出现二次低效的情况。比如有的订单没有外卖骑手愿意抢，这会导致顾客下的订单没人去送；又或者某些外卖骑手订单抢多了，最终因为时间有限无法及时送到，导致顾客的消费体验差。 基于上述问题，外卖平台公司进一步改进和优化调度系统，由此进入到第三阶段，即人工智能派单。平台建立大数据系统，通过算法进行智能派单。人工智能派单是基于实时以及历史数据，考虑多方交叉因素，借助人工智能和深度卷积神经网络实现最优匹配的派单模式。在匹配过程中，智能派单系统不仅需要考虑不同商户、时段、出餐历史、速度、餐盒包装的数量等数据，还要考虑骑手定位与轨迹、骑手的负载量、骑手的配送速度和能力以及恶劣天气的影响等信息，最后还要结合顾客期望送达的时间、订单的金额、订单的导航路线、订单的重量和体积等因素。平台系统大体上要将以上数据综合起来，实现大规模的智能匹配和云端智能指派，最终在毫秒级的运算速度下给外卖骑手输出一个配送方案。与人工派单和骑手抢单阶段显著不同的是，人工智能派单将所有能由平台系统处理的环节都最大可能地交给了平台系统，只留下配送环节给骑手。 图6.1（详见电子书正文第六章）展示了平台系统在站点终端上显示的一个订单从产生到送达的全部流程。平台系统详细记录了每一环节的用时长短。从中可以看到，从顾客下单到商户接单用时25秒；从商户接单到呼单仅用时1秒；从商户呼单到团队接单用时0秒；从团队接单到智能调度（骑手接单）用时7秒；从骑手接单到骑手到店用时10秒；骑手等餐、取餐用时11分钟，最终配送用时25分钟。前面以秒计时的环节都是通过平台系统完成的，而真正用时比较长的部分是由骑手负责完成的。相比之下，平台系统的效率可见一斑。而如此速度也在不断刷新顾客的时间观念，潜移默化地塑造着顾客对平台速度的认识。 目前，外卖平台公司如饿了么、美团，都实现了类似的技术优化。这不仅极大地提升了运营效率，而且满足了日益庞大的订单需求和配送负荷。而为了最大化提升骑手配送环节的效率，平台系统在承揽了大部分环节的工作以外，还在积极协助骑手配送。比如，考虑到大部分外卖骑手对于周边区域和环境不熟悉，平台系统通过外卖平台App提供智能导航地图，可以极大提升骑手的送餐效率，避免了他们像无头苍蝇一样把时间浪费在问路和寻找目标地址上；还比如平台系统会通过外卖平台App告知骑手订单的预计出餐时间，这让骑手在同时拥有很多订单的情况下可以提前规划取餐顺序，不仅可以节省骑手时间和体力，还可以提高取餐效率；平台系统还会根据历史数据，在一些事故易发路段，或者检测到骑手超速、逆行时，通过外卖平台App提示外卖骑手注意安全。因此，平台系统事实上承包了外卖订单在整个流通领域内的管理。即使在骑手配送环节（外卖订单目前必须依靠人力配送），平台系统也不忘“竭尽所能”地提供支持以确保骑手尽快送达。 可计算性：数据、算法与模型 平台系统的核心是基于各种数据的计算。平台系统的可计算性涉及系统背后的数据、算法和模型。外卖平台公司在管理和控制骑手的过程中，对于如何匹配骑手、如何计算配送时间，以及如何评估骑手的绩效（跑单量、好评数、差评和投诉、出勤、累计里程、平均速度、顾客满意度）等问题都离不开平台系统的计算，而且这种计算能力是人的管理难以企及的。以预计送达时间为例子，平台系统在计算每一个骑手拿到订单以后的送餐时间时，都要考虑大量的特征维度和历史数据。特征维度指影响送餐时间的各种可能因素，而历史数据指之前不仅在下单的同时就知道未来在什么时间可以收到订单，而且在此期间，骑手的行踪变得透明，顾客对他们的行踪了如指掌。除此以外，顾客还能从平台系统中看到整个订单的流程，因为平台系统对于订单流程的各个时间节点都有详细的记录。在顾客下单支付1分钟后，商家就已经接单，而在商家接单1分钟后就有骑手接单，从顾客下订单到商家接单再到外卖骑手接单，仅仅用时不到2分钟。 除了平台系统提供预计时间以外，顾客也可以根据自身需求对送达时间提要求，即所谓的“预订单”。预订单要求骑手在规定时间范围内将外卖送到顾客手中。这一时间范围通常被限定在20分钟。因此顾客也拥有了决定外卖送达时间的权力。预订单虽然方便了顾客，但对于绝大多数骑手来说却是个“烫手山芋”，和二手单一样不被骑手所喜欢。因为预订单降低了骑手配送的自由度和灵活性，尤其在高峰期或订单比较多的时候，为了按照预定时间配送预订单，骑手常常不得不放弃手头的一些好单子，而余下可以配送的订单从送餐距离和区域上来说，也不能离预订单太远。正因为预订单降低了骑手在时空上的自由度和灵活性，所以想把预订单转手出去并不容易。因此拿到预定单的骑手往往选择忍气吞声，自认倒霉。 不管怎样，平台系统提高了整个配送活动的可预测性。而可预测性不单单指作为消费者的顾客可以预见未来某个时间可以收到订单，同样意味着作为劳动者的骑手必须要在未来某个时间把订单送到。不仅如此，如果骑手是按照平台系统提供的智能地图导航顺序送外卖，那么骑手在空间位置上同样具有可预测性。 可控制性：全过程监控 外卖骑手的整个送餐过程都处在平台系统的监控之下，而且平台系统还会将实时情况传送给站点和顾客。通过将骑手的智能手机接入互联网，骑手的所有行为都会被自动识别与记录。可以说，这种新的监督方式能够于任何地点实现对骑手的监督，从而将监督的时空范围扩展到骑手的整个劳动过程。 对劳动者监督的一个主要理论来源是米歇尔·福柯（Michel Foucault）。福柯提出了“全景式监狱”的概念，即一个允许对个人进行彻底观察的建筑物。最明显的例子就是位于圆形监狱中央的瞭望塔，通过该塔守卫可以看到每一个监舍，但是狱警自己却不会被囚犯看见。全景式监狱是巨大的权力来源，因为它赋予狱警实施全面监控的可能性。狱警并不需要总是出现在犯人面前，仅仅由于建筑物的存在就可以起到控制囚犯的作用。因为囚犯担心会被狱警发现，所以他们主动停止做坏事，从而实现了囚犯的自我控制和管理，而建筑物的权力也得以加强。 平台系统仿佛就是配送服务过程中的“瞭望塔”，骑手是“囚犯”，通过瞭望塔监督囚犯的“狱警”就是顾客和站点。平台系统借助“天眼”（GPS定位）掌握骑手的户外行踪（室内可以通过基于Wifi和蓝牙的地理围栏技术捕获骑手行踪），并将实时监控的结果通过外卖平台App反馈给站点和顾客。站点和顾客由此获得了“上帝视角”，对骑手送餐进行全过程监督。 北大社会学博士成为外卖骑手 以局内人视角，揭示数字控制之下新型的劳动过程和劳动关系 一部专业、真诚、冷静的参与式观察力作 沈原、佟新作序 刘爱玉、叶敬忠、周飞舟、渠敬东、王天夫、项飙、杨典、雷雅雯诚挚推荐 世纪文景 纪实&社科 相关推荐阅读《城中城：社会学家的街头发现》《销声匿迹：数字化工作的真正未来》《静寂工人：码头日与夜》

本书揭示的核心观点即平台经济的劳动秩序：在平台经济中，平台系统及其背后的数字控制取代人的管理成为平台经济劳动秩序得以形成的关键所在。这也是数以千万计的平台经济劳动者在无人化监督和管理的情况下依然能够有条不紊地工作的根本原因。数字控制体现了资本对劳动控制的强化而不是削弱，并且这种强化过程极其隐秘。因此劳动者在工作中虽有“自由”与“自主性”的感受，但这种“自由”与“自主性”很有可能会随着平台系统的优化和数字控制的深入最终化为泡影。而驱动平台经济发展，抑或推动平台系统及其背后的数字控制强化对劳动控制的正是来自资本的力量，资本利益驱动的极速追求便是一种证明。 25年2月财新报道：目前，我国各平台注册的网约配送员超过1200万人，这些骑手的工作因为灵活性强，流动性大，往往没有固定的劳动关系，也享受不到完善的社会保障。2月19日，京东、美团等多家平台相继宣布，将为外卖骑手缴纳社保。2月19日，京东宣布，自2025年3月1日起，将逐步为外卖全职骑手缴纳包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险和住房公积金在内的“五险一金”，为兼职骑手提供意外险和健康医疗险。同日，美团也表示，将为全国范围内的全职及稳定兼职骑手缴纳社保，预计2025年二季度开始逐步实施。 保障灵活就业者劳动权益，提高低收入群体收入水平，预计能够为扩大内需做出贡献。个人希望京东能够搅动风云，减少骑手内卷。

从简单控制到技术控制，科层控制，再到现如今数字控制，资本从不会放弃和放松对劳动的控制。那么，现如今某教授评价的“灵活本身是一种福利”，是否真的恰如其分？ 对于底层人民而言，灵活不等于自由。灵活只是解除了看得见的管理者，却将劳动者置于算法或者市场的无形压力之下。灵活是一种无奈，是一种没有兜底，手停口停的压迫。所谓“想干就干、想停就停”，是在有产者视角下的一种福利假象，本质是一种下线就没有收入，“被迫灵活”的无奈。 而资本，在这个过程中，解构了剥削的形式，滑稽之处在于，其甚至以一种自由、高福利提供者的角度得到拥趸者的爱戴。

社会学的魅力所在可能就在于人与人之间，人与物之间，人与社会之间的互动，关系的流动。除了详实的田野调查之外，我永远因为人们之间的温情而感动。读到陈老师带保利他们去校园洗澡，读到骑手们日常工作的吐槽，读到陈老师因为被派到不好的单子给调度人员打电话，这些都让我在严谨的学术之外看到了温度，活生生的一个个人，而不是仅仅作为客体的调研对象。研究者总是从研究对象身上受益更多，我想骑手群体们也乐意与研究者沟通，在互动中，双方最终都有所获益。我感觉除了真实地去送外卖之外，作者在与人沟通交往方面也很厉害，被中关村兄弟们接纳为一员，而不是作为外来的临时性质的同事，这对调查应该也是很有助益的。曾经觉得技术进步是否造福人类生活，这个问题是没有必要讨论的，那时候我的答案是肯定，我认为技术过渡期间可能会存在问题与不便利，长期来看肯定是利大于弊，现在看来我的想法太过简单，其实有很多学者都研究过，有很多很深刻的洞见与观点。尤其是随着数字时代，平台经济下的算法，使得剥削越来越具有隐蔽性，不知道今天的劳动异化已经发展到什么形式，何种程度了。有一天晚上接到外卖小哥的电话，告诉我他因为被车撞了所以要晚点送达，当时我的心情很复杂，在自己身体受伤的情况下可能来不及关心身体，却不得不考虑顾客潜在的差评。有一次坐网约车，司机师傅是从青海来南方打工的，跟我吐槽了一路平台抽成，以及算法下导致一天内不能接到多个大单子，即使有乘车需求的乘客明明就在路边打车，自己也接不到单子。在知乎上看到过一个互联网行业从业者的答主，在看了这本书之后思考了自己所在行业的情况：“外卖小哥这些体力劳动者，被互联网行业的脑力劳动者设计的系统所压榨，只能不断的提高自己的骑车速度、找捷、牺牲吃饭时间、甚至不惜违反交通规则；而互联网行业的脑力劳动者，又何尝不是被另外一种系统所推动着，被迫选择996、内卷、熬夜加班、互相倾轧。”如果技术的进步带来了更隐蔽、更彻底的剥削，那如何又能说这真正给人类带来了进步呢？将视线从互联网上纸醉金迷的精致生活之外，在无数个城乡交界地带，在无数资源禀赋不够优异的小县城里，或许也就在我们生活半径的一公里之内，还有很多在自己的处境里挣扎的人仍然在挣扎着，没有被看见，期待被看见。

把这本书加上书架是当时期末考完中特理论，关于新就业群体（外卖员、快递员、直播网红等）怎么与基层治理联系起来，我当时看了材料中一些地区通过外卖员、快递员的流动性，更好地去了解社区的特殊人群，像老人、残疾人士等等需要帮助人的情况，从而更有针对性帮扶，这样其实省下了更多的试错成本。但是从这本书，我看到了外卖员本身生存的矛盾性以及平台逐渐压缩他们空闲时间的压迫性，那么之前考试中关于新就业群体与基层治理的结合就显得十分的不合理了。因为外卖员有时候就是被平台的时间限制所压迫着，紧张着，不可能放松绷着的弦去留意或者照顾其他群体，因为他们本身来到这个城市就是为了赚钱，甚至他们工作十几年或者更长时间，也只是这个城市的过客，我感觉外卖员在城市中得到的归属感是很薄弱的，所以与基层治理的联合也是任重而道远，不解决外卖员的生存保障和城市归属感，那么这个“合理的推测”永远只是空中楼阁，没有实现的可能。解决这个问题的关键还是在于政府、地区治理的“介入”，去对先要帮助他人的外卖员进行经济补贴，然后后期再让其能形成市场的效应，因为我观察到社会其实有很多留守老人，儿女不在家，他们有经济条件而且需要照顾，那么缺乏的是平台经济的介入，我觉得政府可以想投资先行，而后市场逐利再进入，我感觉只要是达成的社会效果是好的，那么利用市场就是好的手段。 关于作者对于“好的论文”的观点，对我也是很好的启发。要先有理论脉络，在根据的经验研究发展，最后再得出结论。那我认为在这其中，经验研究就是很重要的一步，而经验研究说到底就是学会提出自己的问题，对于已知的理论和所闻的现实，提出自己的问题，将其两者联系起来。其实提出好的问题，那么论文就已经解决大半了。有时候还是要大量的阅读，只有海量的阅读中，才能“轻松”地提出连接田野和理论的“问题”。