如何看待北京大学一博士后为完成论文，送 5 个半月外卖，称「骑手竞争激烈，平台不断试探人的极限」？ 第1页

为知友们补充更多细节：

以下是陈龙的口述：

秩序

前几天不是有一位北京市人社局劳动关系处的副处长，他去跑了一天外卖，12个小时，送了5单，挣了41块钱，然后说心里很委屈，也很辛苦。以我的经验，他只是跑了一天，再跑两天就习惯了，习惯以后他不会觉得跑5单很辛苦，而是我还能跑，我可以跑30单、40单，甚至会抱怨平台，为什么不再给我多一点单子？因为你的劳动力极限已经慢慢被撑开了。

2018年3月初到8月中旬，我加入了北京中关村的一家外卖骑手团队，送了五个半月的外卖。那个团队是北京最早出现的骑手团队之一，当时的站长说过一句话，“咱们团队称得上全国单量第一的外卖团队。如果说全国的外卖团队看北京，那么北京的外卖团队就要看咱们了。”

我们每天9点在中关村广场集合，9点半开晨会，10点开始等单子。我第一天才跑了9单，当时费用还高点，送一单8块钱，我挣了72块。后来极限撑开了，我最多一天送了24单，那个时候甚至还想平台怎么不多派两单。我一般跑到下午3点就不跑了，因为电动车没电了，就会开始找骑手做一些访谈。大部分外卖员会备两块电池，一直跑到晚上八九点，平均每天能跑三四十单。

很多人一开始不知道我是北大的博士，不愿意搭理我，对我的身份会有疑心，觉得我不担心生计问题。后来知道了，就很多人愿意跟我聊天。他们觉得你是博士嘛，会来问我，将来干哪行哪行怎么样。

我的论文写的就是数字治理下的劳动秩序。劳动社会学的一个核心议题就是想知道劳动秩序，全国这么多城市，几十万的骑手，同时间在各地走街串巷，表面上看着很乱，但是他们背后有一个秩序。这个秩序在哪？你就会想了解到底是什么原因让这种井然有序成为可能。

那个时候我还没有想到用“算法”这个词，用的是“数字治理”。因为我在送外卖的过程中意识到，平台在不停地收集数据。通过智能手机和上面安装的配送软件，平台可以不断地追踪骑手的轨迹。到了室内，GPS信号一般会比较弱，但没多久平台就能通过商家的Wi-Fi网络、室内定位基站等等去收集记录骑手的数据，包括骑手的运动状态，到达商家的时间、停留的时长，消费者住址楼层、等待消费者取餐的时长等等。

我后来跟外卖平台的技术员接触过，他们告诉我不光是骑手身上的数据，商家的数据，包括每天订单的多少、重量、内容物，还有消费者的偏好，这些他们都可以知道。比如骑手送餐晚了，有消费者就会直接给一个差评，有些消费者可能连续几次都不会给差评。平台就会开始测算，给你一个预计送达的时间，对于好说话的消费者那可能时间多少都没关系，对于比较计较的人，平台可能就会故意地在送餐时间上多放点水，本来30分钟可以送达，平台给的时间是35分钟。

我们有一个说法叫“投喂”，所有的数据、每个人的习惯都可以让系统去学习和吸收。平台掌握了大量的数据，再用数据去给你规划怎么取餐、送餐，怎么给每个订单定价。我最后写的其实也是这一点，这样庞大复杂的劳动秩序之所以成为可能，是有这样一套数据支撑的系统，是把所有一切可以纳入的，都纳入到了可以计算的程度，是一种高度的控制和精准的预测。

“自发游戏”

我送外卖那段时间，大部分时候也会抱怨一个事情，就是时间，特别是中午高峰期时段，单子真的特别多，也催得紧。这个时候你心里多少都会有点慌，因为你会来不及，通常也是这个时候最容易出事故。

我记得3月的时候，北京天还挺冷。当时我还没开始跑，处于观察状态，有一个骑手带着我跑，我们俩跑相同的距离，一样的时间，一起进了企业的电梯，他搁那儿喘气，汗珠子就从额头上往下冒。我就在想我跟他一块跑的，确实身上发了点热，但不至于到大冒汗这个程度。我就说你是不是累了？他说不是，我是心里面发慌。

外卖平台上最早送一单要一个小时，后来大家都在抢，谁能突破30分钟大关，最后他们现在能达到28分钟。压缩了那么多时间，一方面是技术上有更新，但这毕竟是很少的，因为计算机运算能力很强，它节省也就是几秒钟。于是你看到大部分节省下来的几十分钟时间，是靠骑手。

我印象很深刻的是2018年6月，系统做了一个很大的调整，就是为了提升时间。那天我所有订单都迟到了。

那次平台出现了一个“顾客期望到达时间”，原本这个订单的配送时间是45分钟，系统给你改成顾客期望你40分钟送到，但顾客那儿显示的不是40分钟，假如我42分钟送到，顾客看到的是我还没有超时。到底有没有超过，是由系统来判定，而这个判定标准是什么？没人知道。有些人超了两分钟判定他没超时，有些又判定超时了。

你可以把它看做是平台做的一次实验，测试你是不是还能跑得更快。那天大量骑手超时了，在群里大家反应就很激烈，直接开始骂人了，因为这个实验的代价和后果是骑手买单的。一旦超时，这单挣不上也就算了，还可能扣你个几十块钱，甚至停号。一停号就是半天或者一天不能跑，把你拉去做线下培训。

我之前做问卷调查，一个骑手在北京生活，一天睁眼就是100块钱的支出，包括房租、各种生活开销。所以可想而知，一个处罚，甚至停半天对他们的影响有多大。也就是那次给我一个很大的刺激，我发现平台在想尽办法压缩配送时间，他们在不断试探人的极限。

在这个过程中，骑手也会反抗。我后来研究，他们是不是真的具有自主性，是不是真的很自由？因为那时候都说送外卖很自由，上下班时间自由，不想干就不干了，好像角色权利很大。但做完调查，我发现这种反抗，其实力量很微弱。数据会对你的自主性造成挤压。

平台有自己的一套游戏规则去管理骑手，比如庞大的数据库，还有用游戏等级给骑手划分标准，从青铜、白银、黄金到星耀骑手，鼓励骑手多接单，一级一级往上升。骑手也有“自发游戏”。

我记得当时我们去人大知行公寓楼送外卖，人大只允许骑手从校园北门进去，所以系统给你计算送餐时间的时候，会以北门作为测算依据，导航也会让你从北门进。北门到知行公寓的骑行距离大概是800多米，要花4分钟时间。但后面就有人发现，知行公寓旁边有一个侧门，电动车开不进去，但人下来走两步就进去了，很方便，步行时间不超过半分钟。所以很多骑手就会改变路径，提前完成知行公寓的送餐任务，节省下来的时间可以跑其他订单。

这相当于是系统中的一个漏洞，骑手也发挥了自己的主观能动性，按照自己的决策和想法去做我要做的事情。但很多人都这么做了以后，平台也发现了，它就会给你压缩时间，堵上这个“漏洞”。骑手找近路节省的时间原本是可以用来休息或者跑更多订单的，但由于系统敏锐的“数据控制”，它能很快根据骑手的轨迹更新路线，最后可能就导致原先的30分钟变成25分钟。

平台推着骑手去找捷径，找到了之后，我按你的新捷径来设计标准。骑手的自主性实际上最终还是可能会被压缩到非常小的一个范围。

你会发现技术的进步好像并没有让人生活得更好，科技的便捷是永远赶不上甲方的需求的，当你完成了现在的任务量，永远会有不断涌现的新需求。它在不断地把人陷入内卷的道路当中。

我们为什么会对时间这么苛刻？是一开始就这样吗？还是我们被平台建构了这样的想法？我觉得我们需要反思。

而且这个过程当中也涉及到人的极限的拓展，你说时间还能降吗，可能也还能再降一降。我最近的一篇文章提到一个概念叫“超级流动”，想说的是外卖骑手跑得越来越快，这个流动的背后是有原因的，就是资本增值的一个需求。

在马克思看来，资本在生产当中投入的时间越多，在流通环节投入时间越少，资本增值就越大。从这个角度讲，平台只能是希望流通过程越短越好，最好是菜刚做出来就能马上送给你，恨不得你在家尝到的跟你在饭店尝到的是一样的体验，你就愿意花很高价钱买它对吧？所以这本质上是符合资本积累的逻辑的，最终的趋向就是他们会越跑越快。

隐身的平台

外卖行业里有一个控制权重新分配的问题。管理一般是三方面，第一就是指导工作，员工按照老板的指导去做。第二是要评估员工工作当中的表现，第三是根据评估，决定给员工奖励还是惩罚。放以前的话，这三项工作都是老板决定的。

而现在呢，你会发现boss都不管了。谁来指导？平台给骑手开单，平台根据导航告诉他们先送哪个，再送哪个。消费者决定给差评还是好评。最后的奖惩又是平台根据消费者的评估来决定。你会发现这个“老板”找不着，一个看不见摸不着的软件系统在负责第一项和第三项工作，第二项交给了消费者。

控制权一分配，相应的矛盾就跟着被牵引到了其他地方。技术遮蔽了对应的劳资关系，骑手即便有不满，也不知道找谁发泄，甚至有可能发泄错了地方。我当时就发现很多骑手是在真情实感地骂手机系统，觉得问题都是这个傻X系统造成的。还有一点，外卖企业的架构是一层一层往下加的，有区域经理、加盟商、站长等等，老板到底是谁，骑手已经找不着了。他们只能对着系统发泄。

而在消费者角度，他们并不了解背后的奖惩规则，这套规则是严重失衡的。我送外卖的时候，一个好评能加两块钱，一个差评扣10块，投诉扣200块，处罚的力度远远大于奖励的力度。所有人都害怕被处罚。有时候消费者给一个差评，骑手跑一单才8块，最后还倒欠两块，那可能“噌”地一下，骑手情绪就上来了。

更可笑的一件事是，当消费者和骑手产生矛盾后，平台反而成为了一个仲裁者。它负责判断谁对谁错，而这原本应该是平台或者说资本该负的责任。

你看平台发的一些报告，尤其像美团说疫情期间，骑手的数量不降反升，看着好像一切都很好。但这个行业到底好不好，你要看它的流动率高不高。如果流动率很高，说明它留不住人，那说明它本身还是有问题的。

我当时的访谈对象基本都已经不在这个行业了。我论文里的主人公是甘肃人，原本想在家开小饭馆，也没干起来，欠了很多债，他就到北京来送外卖。他住的就是城中村，骑手都会聚集在类似的地方，10平方米左右的空间要住三四个人，条件也不好，他来北京两个月没有洗过澡。

他干了一年多，每天可能就送三四十单。除了他自己的吃穿用度什么的，能攒下来一半钱就不错了，还挺累的。2019年他就回甘肃了，在老家卖房子。

去年跟朋友吃饭，我还碰到了论文里另一个比较重要的主人公。当时我们在坐电梯，他拿着手机进来了，我们都戴着口罩，但我们互相看了一眼就认出对方了，也没说话，直接就抱在了一块。抱完了以后我才问他，你还在干这个？就这样聊了两句。他还要赶着送餐。他是少数还在干外卖的。

我对女骑手也感兴趣，她们在这个群体占了8%左右的比例，但好像关于她们的报道很少。我最早观察女骑手发现大致有三种类型，第一种就是年纪比较大的，四五十岁。第二种从外貌上看比较男性化，很多理了个平头。第三种是小媳妇类型，一般是跟她老公一块干。

这个行业是男性主导的，女性进入的话多少有点不容易，所以她们在策略上要往男性这个方向靠，要抛弃掉一些女性化的特征。有男骑手就会挺鄙夷地说，那已经不算女的了。

但一个很有特色的地方是，到了冬天，大家都裹得严严实实的，蓝的黄的骑手制服，你看不出性别。但女骑手都会裹一条围巾，红的、黄的，很鲜艳的。我觉得这也是她们主动要的，去标识出她们女性的身份。

跟2018年比的话，我觉得骑手的处境可能是更糟糕了。你想2018年送一单的价格是8块，现在下跌到5块。他们要保证收入不下跌，只能不断地内卷，付出更长的工作时间，压缩每一单的配送时间，送更多的订单。

2018年我觉得换工作可能是一种反抗方式，但我现在已经不这么认为了，因为大家都在做平台，都是零工经济，你自以为走出一个牢笼，实际可能是进入一个新的牢笼。但没办法，因为很多骑手自身的条件就决定了，他不可能在劳动力市场上占据主导权。

（改变）很难。除非是平台想改变，或者是政府出台相关的政策，不然的话没有办法。所以我觉得北京劳动关系处的副处长去体验送外卖是有必要的。

搜狐《极昼》出品
作者：李晓芳

论科技进步和劳动人民的关系：

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作为互联网从业者，看到这个报道也是五味杂陈。

因为某种程度上说，这些压榨外卖小哥的一个个算法、系统和程序，都是由我们这些程序员和产品经理搞出来的。

更讽刺的是，当我们通过设计这些算法，把外卖小哥压榨得越狠的时候，我们获得升职加薪的机会越多。

因为在年终述职汇报PPT上，这一个个效率的提升，都会折算成KPI、ROI，成为所谓的“项目亮点”“突出业绩”，并成为晋升和年终考评的关键指标。

当然了，因为科技企业对于劳动的分工，互联网从业者很难体会到自己的工作，对其他体力劳动者意味着什么。大部分人感受到的，是曲线图、EXCEL中冰冷的数字，以及PPT中的大红星。

只不过，这些冰冷的数字和图像，被这位博士写到论文里的时候，就成了震撼人心的文字：

他还发现平台在想尽办法压缩配送时间，不断试探人的极限......所以很多骑手就会改变路径，提前完成送餐任务，节省下来的时间可以跑其他订单。可是很多人都这么做了以后，平台也发现了，它就会给你压缩时间，堵上这个“漏洞”。

技术的进步好像并没有让人生活得更好，科技的便捷是永远赶不上甲方的需求的，当你完成了现在的任务量，永远会有不断涌现的新需求。它不断地把人陷入内卷的道路当中。

这就像一个循环。

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、找捷径、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。

当所有骑手们，都能1个小时送10单的时候，那平台就会把奖励标准提高到20单；

当互联网从业者，每个人都接受朝9晚8的时候，那资本就会把晋升机会给那些朝9晚10、朝9晚12的人。

更讽刺的是，这些令人绝望的事实，往往被人包装成光鲜亮丽的词汇，比如“大数据”“科技赋能”“奋斗文化”“人口红利”。

但事实是，人口红利本质上并不是劳动者的红利，而是资本的红利。

科技的发展，如果只是为了让人们生活得更劳累、被剥削的更彻底，那这样的科技到底是造福所有人，还是只造福一小撮人呢？我们普通人，是否还应该支持这样的科技发展呢？

所以说，这位北大博士的论文的出圈，把一些冷冰冰的学术理论和实际结合起来，并产生实质性的舆论影响，把一些窗户纸彻底掀开，并让大众讨论，这是很有意义的事情，怎么鼓掌都不过分。

说到底，社会是有一个个人组成的。而这些人里面，99%是普通劳动者。

以往，社会大众和舆论都在吹捧和赞美那1%的一小撮人；

今天，幸运的是，越来越多人开始关注后面这99%的人。

因为我们都知道，只有让这99%的人过得更好，才能回答好下面这个问题：

我国社会主要矛盾，已经转化为人民日益增长的美好生活需要，和不平衡不充分的发展之间的矛盾。

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  deng-bo-yun 网友的相关建议: 
      

之前北大博士为了完成论文去河南当副县长取材。现在北大博士送外卖，可见北大博士也内卷了。

打卡机等管理措施的发明人、泰勒式管理的创始人弗雷德里克·温斯洛·泰勒为了研究打工人的极限可以连续观察、试验某个金属切削工序长达26年。如今有了大数据，管理学家摸索打工人的极限的过程可以更高效。

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  lakeyzhao 网友的相关建议: 
      

看了报道以后，决定把中公教育和华图山鼎各加半仓…

算是对冲一下内卷的风险吧…

（占坑）

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  yuzhouzhang 网友的相关建议: 
      

笔者想说，骑手内卷不算什么，王兴美团最狠的是零选一。

首先得表扬一下这位博士生，非常棒！这哥们值得100万点赞！

并且就像美团这样的垄断企业就得社会各界去敲打一下，不然资本的道德底线只会越来越低！

列一下，王兴的美团三大竞争优势：

骑手内卷，通过算法和规则，不断试探人的极限，寻求利益最大化。

提成比例不断提高，现在最高已经能到百分之二三十了，这种情况下，商家的日子不会好过。

零选一，商家2选1，这个大家已经耳熟能详了，知道是什么意思，但零选一估计很多人不知道，我给大家举个实例，温州茶山孙先生有一家牙医店，有一天突然发现自己的客流量极具下滑，后来发现原来是因为在美团上被标注为已关闭。

嗯嗯，就是说，一家跟美团毫无关系的店铺，在美团上架，然后被标注为关闭或装修中。。。孙先生联系美团客服，让平台下架你的店铺，美团借口平台规定，拖延或者予以否决！

后孙先生寻求当地媒体（科林热线），经曝光后，美团方表示“特事特办”修改了孙先生的店铺消息。

上图截自公众号科林热线

相信这个不是个案！

美团的底线在哪里？ https://www.zhihu.com/video/1373988449737871360

这个就厉害了！王兴的潜台词就很明显了：你要么成为我的客户，要么没生意做！

就是这么霸道，这还是基于现阶段没彻底垄断的情况下，如果哪天彻底垄断了，真不知会是什么样子！

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  lxy192852 网友的相关建议: 
      

首先，陈龙老师的研究好、非常好。

其次，陈龙老师使用了新马克思主义布若威的劳动控制理论，而布若威在上世纪80年代要解决这么一个问题：自从葛兰西、阿尔都塞一定程度上“把国家带回来”后，西方马克思主义普遍认为“劳动力再生产”是分两个部分在两个不同的领域内完成的——一个是经济领域内的物质再生产，即劳动者在工厂内工作以换取自己及家庭所需的薪水；另一个是非经济领域内的社会关系再生产，即劳动者在国家教育、文化消费、社会生活中习得诸如服从性、纪律心、竞争意识、责任意识等性情倾向，后者保证劳动力不仅在肉体上、在精神上也合格，具有一定能动性且便于管理。而当对劳动力的意识形态控制失效后，国家也不吝于动用暴力，如此便衍生出了阿尔都塞那组著名的概念——“意识形态的国家机器”和“镇压的国家机器”。基于这种思路，上世纪6、70年代左翼力量在全世界发起了浩浩荡荡的反文化霸权、反国家运动，但这些运动最终却未能成功瓦解资本主义意识形态。这是为什么呢？

布若威的回答是，西马搞错了一点儿，劳动力再生产不是在两个领域而是一个领域内完成的，物质生产的场所同时也是意识形态生产的场所，工厂才是资本主义意识形态的最大“堡垒”。例如，通过设置管理阶层这一“提线木偶”，资本将纵向的、结构性的劳资矛盾“掩盖”为横向的、人际性的劳动者与管理阶层之间的纠纷，并在这一过程中“隐身”；通过设置绩效工资，资本在劳动者之间制造了差异和竞争，在各种各样的“赶工游戏”中分化了其集体意识；等等。在生产管理体制的控制下，劳动者在经济领域之外可能具有丰富的性情，但在经济领域内却是同样顺从的“厂哥厂妹”，工厂生产商品的同时也生产着劳动力本身。而西马避开经济领域这一社会基础，只在上层国家和中层市民社会展开批判，无疑是隔靴搔痒。

陈龙老师对外卖行业平台“隐身”以及骑手之间“抢单游戏”的研究显然是处在布若威劳动控制理论的延长线上的，但这同时也产生了一种效果，就是“把国家带出去”。当然，我这么说并非是在苛责布若威只关注资本主义内部的“工厂体制”，却忽视了外部的“政治体制”。恰恰相反，布若威是最早一批从事比较政治体制下劳动人类学研究的学者，曾与魏昂德等人在同一时期前往社会主义国家的工厂进行研究，做过相应的类型比较。但一些比较庸俗化的劳动人类学研究却常常将布若威视为只对工作环境内部进行观察，失掉了其国家-社会关系的部分。在现代社会中，人作为劳动力，既是资本主义下的“生产者/消费者”，又是政治体制下的“公民/人口群体”，受到“双重宰制”。如果说葛兰西和阿尔都塞对劳动力再生产的分析是让国家“显身”、资本“隐身”，那么庸俗化的劳动人类学研究可能造成的客观效果就是让资本“显身”、国家“隐身”，在一定程度上也起到了“掩盖”的作用。

同样的，我这么说也并非是在苛责陈龙老师，毕竟我们现在能看到的只是陈龙老师的部分工作。而在这部分工作中，我们也看到了一位社会学学者出色的深描能力以及最重要的——同理心。只是，社会学想要努力看到被遮蔽的事物，因此被某一研究视角所遮蔽的事物，我们也必须揭开它。

最后，还是要说，陈龙老师的研究好、非常好。

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