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作者 | 南風窗記者 肖瑤
編輯 | 張來
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幾年前,一條“北大博士后為做研究送半年外賣”的新聞,讓北京大學社會學系博士、博雅博士后陳龍躋身公共討論視野。
作為每天穿梭在城市里的“最熟悉的陌生人”,外賣騎手構成了這個平臺經濟時代里最典型的零工樣本。
早在2018年,陳龍就開始了對外賣騎手群體的研究和體驗。為了完成博士論文,他加入了位于北京中關村的一個騎手站點,扎扎實實地跑了半年外賣。
2024年底,他將自己的親身體驗、研究結果和16萬字的采訪資料,匯集在了新書《數字疾馳》里。
陳龍
陳龍在前期調查時發現,僅單一平臺的公布數據,就有約300萬外賣員,“但這300多萬人不是在一個實體的公司,而是分布在全國2000多座大大小小的城市里,每天走街串巷,看起來雜亂無章,但都能準時準點地把外賣送到你手里。”陳龍好奇,這背后的主導秩序究竟是什么?
本應賦予人更大靈活度的數據,如何編織成困住人的龐大網絡?隨著科技的進步,資本對勞動控制的強化、系統及其背后的“數字控制”,又如何構成了今天這種獨特的勞動秩序?
《數字疾馳》共分為三篇,從騎手團隊的人員構成,到上路跑單的親身感受,從“人造單王”女騎手,到“掛單”“報備”等具體而微的平臺漏洞,全書以“網”“線”和“點”的結構,將騎手與平臺系統、商家、顧客、站點、保安甚至交警之間的復雜互動模式串聯起來。
《數字疾馳: 外賣騎手與平臺經濟的勞動秩序》, 陳龍 著
如今, 書中詳細呈現的幾位受訪者,大多已經不再送外賣了。有的去南方進了工廠,有的做起了保險銷售,有的回老家帶孩子。
結束研究后,陳龍又花了三年多時間進行樣本搜集與采訪。最終,他得出結論:隨著科技進步與資本對勞動控制的強化,平臺、系統及其背后的“數字控制”,構成了新的勞動秩序。
也正是在切身體驗過這一職業后,陳龍意識到,某種角度而言,系統的確可以困住騎手,但永遠無法真正困住人,也無法參與真正屬于人的靈活性與復雜性。
以下是陳龍的講述。
01
成為他們
在成為外賣員之前,我幾乎沒有點過外賣。
2018年夏天,我還在念博三,住在北大的一座學生宿舍。每天下樓都會路過很多外賣騎手在門口等著學生下來取餐,雖然我天天見到他們,但卻有點熟視無睹。
后來,是在我導師的建議下,我最終決定將這一“最熟悉的陌生人”確定為我的博士論文研究對象。
中關村,陳龍曾送外賣的地方
確定下來后,我意識到自己首先得成為外賣騎手。而且成為一天兩天、一兩個月不夠,我必須熟悉這個群體的工作模式。
我到網上去投簡歷,用地址為山西老家的過期身份證,編了一堆假的經歷,幾經輾轉,最終成功加入了位于中關村食寶街的一個站點兄弟連。
站點的性質有點像平臺的加盟商。外賣剛開始出現的時候,平臺是直接雇傭騎手,但隨著騎手數量越來越多,平臺就不想雇傭了。因為雇傭的成本很高,要簽勞動合同。于是,他們把騎手的招募和管理外包給勞務公司,加盟商們會把某一片區域的平臺訂單都承包下來,設幾個站點,按站點招募騎手。
中關村這個團隊號稱是中國最早的外賣騎手隊伍之一,成立于2015年,如今已從十幾人的小團隊發展壯大到了八百余人的大團體。我剛加入的時候,當時的站長說過一句話:“咱們團隊稱得上全國單量第一的外賣團隊。如果說全國的外賣團隊看北京,那么北京的外賣團隊就要看咱們了。”
不過,送外賣第一天,我只送了9單。那時候比現在貴,一單能賺8塊,一天下來,我賺了72塊錢。
剛開始我跑得比較節制,下午3點收工后就去找騎手做訪談,跑得也不太專心,滿腦子想著我的調查。我仍然是以一個研究者的身份參與其中的。
但隨著研究進展阻滯不前,我越來越焦慮。這種焦慮持續 大概一個月后,我意識到,不行,必須先放下研究這件事兒,全心全意地投入跑外賣。
我所在的中關村兄弟連,毫不夸張地說,簡直是“藏龍臥虎”。什么樣的人都有,有創業失敗的、身負債務的中年人,也有去年那部電影《逆行人生》里徐崢飾演的曾經的中產。
徐崢在電影《逆行人生》中飾演一名外賣員
對他們來說,送外賣是一項可以立刻來錢的工作,不需要高學歷、技術門檻,一輛電瓶車,一臺手機就行。在北京,如果非常努力地跑,一個月還是能拿到1-1.5萬,這對很多三四十歲忽然失去工作的人是很有吸引力的。
這幾年一直有傳言,說外賣員的平均學歷越來越高。最開始是某平臺發布了一份數據報告,經統計,外賣騎手群體里本科以上學歷者高達20萬人,研究生學歷達到7萬,高學歷外賣騎手占比20%以上。
但其實這個數據是有問題的。因為它面向的是平臺注冊的所有騎手,可不意味著所有騎手都會填問卷。
我接觸的騎手們,大部分還是來自小地方、低學歷的。他們就是傳統意義上的外來務工人員,來送外賣往往是因為身上背負著經濟壓力。
據我觀察,經濟壓力最大的騎手大致分為三類:第一個是有養家重任的青壯年男騎手,他們是最能“拼命”的一群人;其次是單親媽媽;最后是已婚已育的女騎手——可能老公在其他地方打工,家里還有一兩個孩子。
《逆行人生》劇照
我從2018年3月開始跑外賣,直到8月底,經歷了北京的早春到盛夏。天氣對跑外賣的影響很大。某種程度來說,外賣騎手和他們的父輩一樣,盡管遠離了黃土地,但本質也是“靠天吃飯”的行業。但不一樣的是,對騎手來說,反而是越惡劣的天氣,越有錢賺。
夏天頂著烈日走街串巷,我印象最深刻的倒不是有多熱,而是我經常穿的那件綠色T恤,一個夏天過去,竟然全部被汗水浸褪成白色了。
當時我有個站點里認識的朋友,他租住在城中村自建房里。有一天,他給電瓶車充電的時候,電瓶車忽然著火了。他第一時間擔心的是把人家房子給燒了,情急之下竟然直接徒手抓著電瓶就往外搬,火就一直順著他的胳膊往上燒。
前幾天我和那位朋友一起吃飯,七年過去,他的整只手臂幾乎還是覆滿乳白色的疤痕。
北京的冬天比夏天更難熬。我剛開始跑的時候還有倒春寒,有時會下雪。但捂得太嚴實也不行,因為跑著跑著會出汗,然后就變成了外面冷風嗖嗖地吹,衣服里面卻已經被汗水濕透了,我只能用自己的身體把汗烘干。雨衣根本不管用。雨水鉆進衣服里,同樣只能靠體溫硬生生把水分蒸干。
圖蟲·創意
我至少還可以回宿舍洗熱水澡,但很多騎手為了省錢,都會住在沒有衛生間的城中村房子里。我在書里提到的來自甘肅的保利、春生,來北京后兩個月沒洗過澡。
我帶他們去北大的學生澡堂洗過一次澡。我記得很清楚,當時,保利特別不好意思,他覺得周圍都是北大學生,他自己是個送外賣的,還穿著制服,怎么好意思?
我告訴他,在澡堂里,大家都沒穿衣服,脫光后就會發現,我們都一樣。
02
另一種控制
大概跑到第三個月,我想要研究的問題終于開始漸漸明朗:我所在的那個平臺號稱全國有三百萬外賣騎手,這三百多萬騎手同時分布在中國大大小小的城市,但我好奇,到底是誰在指揮這三百萬外賣騎手?如此大體量的勞動者,他們看似有條不紊的這種生態和規則,究竟是如何形成的?
與工業化生產時代相比,互聯網平臺勞動者似乎擁有很大的“自由”和“自主性”。所以今天我們常聽到說,很多年輕人寧愿去送外賣,也不愿去工廠。在一定程度上,送外賣的確是更“自由”的。但這份自由是相對的,很多騎手口中的自由,指的是他可以在工作中“手腦并用”。
他既需要不停奔波,也需要不停地動腦,一邊看路線,一邊和商家、顧客甚至是交警互動。相比起封閉的流水線工廠,外賣騎手其實算是一份具有社會性的工作,至少不用將自己變成勞動的機器。
圖蟲·創意
在這個意義上,他們認為自己是自由的。而在賺錢差不多的情況下,所有人都會自然而然地傾向于選擇更有自由的工作。
但這種相對的自由之上,還是懸掛著更精細的數據控制。
一個關鍵數據,是時間。
從取餐那一刻起,騎手就要開始一路的“打怪”送餐之旅。路途中不可預料的因素包括但不限于紅綠燈、交警、交通意外。在繁忙的中關村商圈,紅綠燈對騎手來說只是擺設,幾乎沒有騎手會真的停下來等紅燈。團隊里的一個騎手顧少聰直接告訴我:你不闖紅燈,就擋了后面要闖紅燈的騎手的路。
騎手的工作時間大多是從上午9點到晚上9點,每天上午11點到下午2點之間是高峰期,訂單也主要集中在這一時段。在這期間,由于訂單量激增,平臺系統會進入瘋狂派單狀態,騎手接收起訂單來也會應接不暇。
一般來說,一位騎手完成一筆訂單的時間在25—50分鐘之間,但由于高峰期系統不停地派單,每位騎手手里都積壓了大量訂單。而在訂單時間重疊效應的影響下,每單的送餐時間會被成倍壓縮。
于是,一個矛盾困境誕生了:送餐時間越短,超時的概率反而越大。最理想的效率,是通過復雜的數據計算,讓自己恰好置于一個兩方都平衡的時間點。
《在一起》劇照
在眾多的“線”中,外賣騎手與平臺系統之間的互動是占據主導地位的。整個勞動秩序維系的關鍵就在騎手服從平臺系統的指揮,而平臺系統不斷地收集騎手、商家與顧客的數據,并將數據分析的結果用于優化騎手匹配、線路規劃、時間預計、配送定價等維系勞動秩序的方方面面。
我將這種管理手段稱為“數字控制”,即“點”。
在騎手工作的時候,平臺會不斷收集他們的所有數據,并且通過對這個數據的分析反過來優化對騎手的管理。比如,一個騎手可能在送外賣的時候發現哪個地方有一條近路,可以幫他節約時間,這個時候系統就會優化,發現你明明可以20分鐘送到那里,于是就不再會給你45分鐘的時間。
一般我們會理所當然地認為,騎手在外面奔波、搶時間,很苦很累,但我在親身體會后發現不完全是這么一回事。
剛開始可能的確覺得辛苦,但跑了一段時間以后,其實你根本不在意有多累,你在意的是系統如何給我派更多訂單,讓我在更短時間內賺更多錢。你就是會不由自主地想,我昨天跑8個小時,明天一定要跑10個小時,后天要跑12個小時。我昨天只跑了20單,明天就要想辦法跑30單。
圖片來自網絡
就像我在書中提出來的,騎手是一個不斷探索人的勞動極限的工作。你做這份工作的時間越長,系統其實越會擴展你的極限。
早在上世紀70年代,就有美國科學家提出了“數值控制(numerical control)”的概念,那時候主要是講計算機,通過數值來操控機器或是操控人。而我們今天說的“數字控制”特指平臺經濟時代數字對人的控制。
在互聯網大數據時代,平臺經濟的核心是系統,而系統的核心,是數據??偟膩碚f,平臺系統通過互聯網與大數據技術實現了管理效率的極大提升,將勞動秩序納入可計算的程度,實現了對勞動的高度控制和精準預測。
這種控制看起來很可怕,像是現代的另一種對勞動的異化??晌蚁耄@里面還是有一些空間和縫隙,可以容納人的獨特可能性。
03
數字的盲區
2021年,一條“博士生送外賣”的新聞將我送上了熱搜,接受過一次采訪后,鋪天蓋地的媒體打電話來找我。
那時候,其實我很惶恐。因為新聞報道會突出我,“博士生送外賣”的這種對比會變成噱頭。直到現在,一些人在介紹我的時候還是會說,陳龍是當年那個去送外賣的博士生,這很了不起。雖然是在贊譽我,但本質上就是將我作為關注主體。而我研究的和希望呈現的外賣員卻隱身了。
就在昨天(采訪前一天),我還和當年認識的幾個外賣員朋友吃了頓飯。一共六個人,只有一個是我在2018年就認識,而且至今還在送外賣的。
剩下的大多都已離開外賣行業,有兩個人在賣保險,書中的其中一個主人公保利如今在浙江一個工廠里。而大家離開的原因,無外乎“太苦、太累、風險太大”。
圖蟲·創意
在我體驗的那半年里,剛開始我也很猶豫,到底要不要把我做研究的本意告訴大家。
一方面,我擔心研究者的身份會讓他們產生距離感。但另一方面,我也希望自己能坦誠與他們相處,不必擔心問東問西而顯得可疑。
直到研究快結束的時候,我才開始告訴一部分親近的騎手,再有人來問我之前在做什么的時候,我就直說自己是個學生,放暑假想出來掙點零花錢。這么說了以后,他們反而對我產生了更多好奇,好多騎手主動和我聊天,我也會帶他們去北大轉轉、交流。我發現保持自己和他們的不同,反而能更容易進入他們的世界。
如今,點外賣已經很普遍了,但大部分人不了解,一份外賣送到你手上之前到底經歷了什么。你真的不會知道他為什么送得快,為什么送得慢。他送得快可能是因為闖了紅燈,送得慢可能是因為他遇到了交警或者出了車禍。
我們都無法阻擋技術的發展,我們人類能做的,一個是在制度上進行一些調整,不要讓技術成為人的枷鎖。 比如社會保障、基本的勞動保障,現在騎手群體都是沒有的。
如今,平臺經濟又被稱為“零工經濟”,不僅是外賣騎手,凡是經由平臺經濟興起的職業,比如快遞員、網約車司機等等,都是散工。 他們的工作時間靈活,工資按件提成,但沒有社保,也不與雇主簽訂勞動合同。 但系統本身是無法解決這個困局的。
陳龍在《數字疾馳》新書分享會現場
另一個可以抵擋數字異化的方法,我覺得是現實中人與人之間真實的互動、理解和包容,這也是我想寫這本書的一個核心表達。
我一直相信,系統一定是會存在漏洞的,只是大小問題。算法和數字也一定有它的邊界,它不會無限蔓延到人的每一個角落,總有它鞭長莫及的地方。
比如一個久經沙場的騎手,在拿到訂單的一瞬間,他就可以估摸出大概多長時間可以送到。這完全是憑借一種個人的經驗和直覺計算出來的,而不是數據。這個時候,他就可以思考和抉擇,我要不要再拿幾個訂單再出發?我要不要欺騙平臺說還沒送到?
又比如讓很多騎手頭疼的“確認到店”。現實中,如果遇到商家出餐慢,騎手可以向平臺報備,報備后可以多得到5分鐘的等待出餐時間。但平臺對是否到店的判斷是通過距離測量,500米內就可以點“確認”了。而在一個店鋪密集的商業街,熟練的騎手可以在距離餐廳500米以內但還沒到店的時候先點確認,為自己爭取時間。
圖蟲·創意
還有送餐的時候如果來不及了,我們可能想要打電話給顧客說聲對不起,然后詢問能不能提前點送達?有次我打電話給一個女顧客解釋,她很爽快地說沒問題,你看著弄就行。
那一刻我內心真的極其溫暖,我太感激她了。因為一旦我點了確認送達,她就不能在手機上看到我了,她也不知道我到底會不會送到。這里面有一種數據無法量化的信任。
這些靈活的東西,是數字技術永遠理解不了的。它永遠也想不到,在點了“送達”之后,我們還能有這樣的交流和商定。
不只是外賣騎手,在今天,數字控制發生在現代社會的每個人身上,也會加劇人和人在現實中的疏離。但我覺得,越是在被數據全方位侵蝕的時候,人與人之間真實的互動、交流和理解,越是重要。這種情感的辨認和呼喚,反而能幫我們努力抵擋被數字的異化。
值班主編 | 吳擎
排版 | 八斤
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