提要：本文以外卖骑手的劳动为例，先从劳动过程入手揭示数字经济时代骑手身处的两个世界以及由此带来的双重身份、两重劳动与双重价值，即“新劳动二重性”；然后以此为基础进入劳动关系的分析，从“生产资料所有权决定从属性”的理论视角指出，从数字世界的数据生产而非现实世界的货物运输来看，骑手与平台之间构成劳动而非劳务关系。本文也旨在表明，平台劳动的劳动过程与劳动关系研究紧密相关，在被遮蔽的劳动过程中隐藏着劳动关系的真相。

关键词：数字经济；两个世界；双重身份；劳动过程；劳动关系

作者简介：陈龙（中国农业大学人文与发展学院副教授）

一、引言

人工智能技术在工作领域的广泛应用将劳动从传统形态中解放出来，创造出大量以需求为中心、时间碎片化、场所灵活化、管理虚拟化的新型劳动，加速了人机协同劳动、共享劳动、多重身份劳动等非典型劳动形态的发展，未来社会的劳动形态会呈现普遍非典型化的特点（汪银涛、刘兆光，2019）。《中国共享经济发展年度报告（2021）》的数据显示，2020年共享经济参与者人数约为8.3亿人，其中服务提供者约为8400万人，同比增长约7.7%；平台企业员工数约631万人，同比增长约1.3%（国家信息中心，2021）。这里值得区分的是，共享经济服务提供者大多是非典型劳动从业者，如外卖骑手、快递员、网约车司机、代驾等；平台企业员工则主要是典型劳动从业者，如系统架构师、算法工程师、数据分析专家等。但从数量上看，前者是后者的13倍多。

非典型劳动的快速增长引发了学界的广泛关注。目前，围绕平台非典型劳动的研究主要集中在劳动过程与劳动关系两个领域。其中，劳动社会学沿袭西方劳动过程理论的学术传统，聚焦于劳动过程中的资本控制与工人自主性，揭示了人工智能、大数据与算法强化资本控制、降低工人自主性的事实。劳动法学则以平台劳动关系判定为主线展开辩论，由于在“从属性”认定基准上存在争议，劳动关系认定举步维艰，劳动者权益缺乏保障。总之，围绕平台非典型劳动的劳动过程与劳动关系研究无论学科背景还是研究议题都处于分隔状态。

沈原教授指出当前劳动社会学存在“一点论”问题，即“执着于对劳工本身的研究……导致对劳动过程的另外一方即资本和管理者的重视不足”，于是，“越来越多的学者认识到劳工社会学的这一局限，并试图通过与劳动关系学搭界，引入其关于劳资双方互动的眼光以充实自己的研究”（沈原，2020：13）。同时，针对平台劳动关系判定，劳动法学者提出了劳动关系说、劳务关系说与“类劳动者”（“三分法”）等分歧较大的观点，恰是因为“法学研究侧重于形式要件，而对劳动过程的整体性分析不足”，所以“在互联网平台与劳动者之间状态复杂、关系模糊的背景下，回归劳动过程本质、探究劳动过程中的从属与自主是必要的”（冯向楠、詹婧，2019）。总之，无论以劳动过程为主要议题的劳动社会学，还是以劳动关系为主要议题的劳动法学，都需要彼此借鉴、取长补短。本文试以外卖骑手的非典型劳动为例，整合平台劳动过程与劳动关系研究，同时表明：劳动过程与劳动关系研究紧密相关，在被遮蔽的劳动过程中掩藏着劳动关系的真相。

二、文献回顾：平台劳动过程与劳动关系研究

本节对劳动过程与劳动关系两个领域中有关互联网平台非典型劳动的既有文献进行回顾。互联网平台非典型劳动过程研究沿袭劳动过程理论的传统议题——资本控制与工人自主性展开讨论。马克思以来的经典劳动过程研究逐一揭示了工业经济时代资方管理劳动者的多样化策略，包括分工与协作、机器大生产、科学管理、直接控制、责任自治、技术控制以及科层控制（马克思，2004a；布雷弗曼，1979；Friedman，1977；Edwards，1979）。在快速增长的服务业，资本对劳动过程的控制沿袭了工厂管理的技术思路。程序化管理（Leidner, 1993）就是科学管理思想在服务业的延伸。但无论工业还是服务业，资方的控制手段都会不可避免地引起工人的不满与反抗。由于工人不是控制的被动接受者，而是具有主体意识的行动者（Barrett, 2004），资方的管理不可能一味停留在强迫上，而是要达成劳动者的主动同意，以换取对剩余价值的掩盖与攫取（布若威，2008）。

进入数字经济时代，数字技术强化了资本控制能力，进一步削减了工人的自主性。罗森布拉特（Alex Rosenblat）在《优步: 算法重新定义工作》中揭露了优步（Uber）公司通过详细记录司机行踪的各种细节——从他们手机的震动到乘客对每一趟行程的评分——来量化司机的工作习惯（罗森布拉特，2019）。尽管优步一再宣扬所谓的“放手式”管理给予了司机充分的自由和自主性，但它实际上在实施某种更高级别的监控，因为它记录了司机一系列的个人数据，包括评分、接单率、拒单率、在线时长、行程次数以及与其他司机的表现对比等。米克曼等人认为，美国最大的日用品配送平台Instacart通过对配送时间和活动的严格管理——工人对工作中的时间和活动的控制最小化——对平台工人实行“算法专制主义”（algorithmic despotism），以算法形式再造了“雇主专权”(Milkman et al.，2021)。郑广怀等（2020）提出了“下载劳动”的概念，认为平台作为巨大的具备反思能力的有机体，将一套精密且动态调整的劳动控制模式“下载”到工人身上，全面塑造乃至取代了工人原有的主体性。李胜蓝、江立华（2020）的研究指出，平台通过营造灵活的工作时间和宽松的工作场域吸引向往自由的劳动者加入，却在技术手段的辅助下，以时间为单位和节点，对骑手的劳动过程实施严密而细致的记录和监控，构建多元控制主体。陈龙（2020）则发现，平台通过收集骑手工作数据并将分析结果作用于骑手而使劳动秩序成为可能，“数字控制”在不断蚕食骑手的工作自主性。而对骑手自主空间的步步紧逼必然引发骑手的反抗。有学者针对中国外卖骑手集体行动的研究发现，尽管众包骑手比专送骑手更加原子化，面临更高的集体行动障碍，但由于平台组织、技术与法律维度的相互强化，他们更容易感受到工作关系中的剥削，这会加剧他们的不满，并为团结动员和集体行动提供生成空间（Lei, 2021）。

互联网平台非典型劳动关系研究以探讨劳动者与平台之间是否存在劳动关系为主线。在劳动关系多元化背景下，劳动法是否适用于非典型劳动者正成为各国劳动法学界研究的重要课题。尽管各国对劳动关系的具体判断基准不尽一致，但基本上以“从属性”为核心标准，即劳动者是否在人格、组织与经济上从属于雇主或在劳动过程中被雇主控制。总的来说，由于互联网技术介入而产生的用工方式变化模糊了传统的“控制”外观（肖竹，2021），互联网平台的非典型劳动在从属性的判定标准上不符合传统劳动关系界定的要求（Moore，2017；任洲鸿、王月霞，2019；阎天，2021），劳动者的劳动权益无法得到有效保障（Brown，2016；闻效仪，2018；常凯，2021）。因此，将非典型劳动关系纳入我国现有劳动保障体系（胡放之，2019），抑或借鉴国际经验对从事非典型劳动的“第三类劳动者”（王天玉，2020；娄宇，2021）专门立法加以保护，已成为当务之急。

对于造成平台非典型劳动从属性弱化的原因，有研究从非典型劳动呈现的“非典型特征”入手，指出劳动时间和地点的灵活多样、劳动方式并不局限于流水线劳动、劳动者身份不明确且就业状态不稳定、雇主经营风险向劳动者转移（田思路、刘兆光，2019）等非典型特征构成劳动者对平台从属性弱化的事实。还有研究从造成非典型特征的根源入手，认为互联网平台的运作模式和劳动组织形式发生了深刻变化，劳动者拥有部分生产资料，具有较高的自主性（田洋，2018）。尤其是在数字经济时代，资方提供生产资料、劳方提供劳动力的传统二元格局被打破，劳动力给付中包含的技术通常依附于劳动者自身配备的生产资料，并且不乏部分生产资料由劳动者配给的情况，部分经营风险也从资方转向劳方，劳动者对用人单位在经济上的依附不断降低，经济从属性日趋减弱（汪银涛、吴延溢，2019）。这种理论从劳动力对生产资料的依附出发，依据生产资料的归属来判定劳动关系中的从属性是劳动力的拥有者（无产者）对生产资料的所有者（有产者）的依附，又被称为依附性的阶级法视角（参见沈建峰，2017）。

总的来说，非典型劳动过程研究延续了管理控制的分析路径。大部分研究强调数字技术强化了对工人的管理控制，提及了控制主体增多、控制规模扩大、时空范围增加……在此过程中，以外卖骑手、网约车司机、快递员为代表的非典型劳动从业者也在积极寻找自主性发挥的空间。但是，已有研究在强调数字技术强化劳动控制的同时，回避了数字技术建构性的一面。“数字孪生”（digital twin）是当前在物流配送、装备制造、供应链管理等领域广泛应用的数字技术之一，它基于现实世界的生产过程在信息空间进行数字建模，进而分析、优化现实世界的生产系统。因此，客观地说，数字技术不仅在监控劳动过程，同时还在搭建信息化的劳动过程。其结果是在现实世界的劳动过程以外构建了数字世界的劳动过程。与单独强调现实世界的“数字控制”不同，“数字孪生”把劳动过程引入数字世界的分析中，开辟了对现实世界和数字世界的劳动过程同时进行分析的新思路。

非典型劳动关系研究聚焦于“非典型”特征对现有劳动关系的法律判定标准的冲击以及非典型劳动从业者劳动权益无法得到有效保护的事实，倡导对现有劳动法律体系进行调整和修改。尽管有学者从“生产资料所有权决定从属性”的角度展开研究，但一直没有成为主流视角，更无相关的实证研究。此外，劳动关系研究和劳动过程研究都没有看到数字技术建构性的一面，忽视了平台劳动在现实世界被控制和管理以外还基于“数字孪生”技术在数字世界创造价值的事实。“价值这一取决于人类劳动时间耗费的财富形式，与现代科学与技术所具有的惊人的财富生产潜能之间的张力日益加剧”（Postone、康凌，2012）。大数据与人工智能技术的兴起表明，资本积累模式正从劳动创造财富向技术（数据）创造财富转变。这当中，劳动者从事的劳动类型、拥有的劳动身份、运用的劳动工具、面对的劳动对象以及创造的劳动价值都有待进一步分析，并且可以作为劳动关系判定的新依据。

三、重新发现劳动过程：两个世界与双重身份

（一）从“数字控制”到“数字孪生”

在现实世界中，骑手的劳动过程亦即配送过程。骑手要从平台软件App上接单；到达取餐点以后要立即向平台软件App反馈“确认到店”的信息；取到订单以后也要第一时间向平台软件App反馈“确认取餐”；配送过程中骑手要按照平台软件App规划的路线骑行，在平台软件App显示的规定时间之内把订单送到顾客手上；订单交付顾客以后，骑手还要向平台软件App反馈“确认送达”的结果，平台软件App随后才会开始新一轮的派单。

已有大量研究表明，平台软件App不仅是骑手劳动过程中的主要工具——提供订单信息、指挥骑手配送，并且形成对骑手的监控。“通过将工人身上的可穿戴设备接入互联网，工人们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工人的监督，从而将监督的空间范围扩展到工人的整个劳动过程”（田洋，2018：49）。“超视距管理”“多主体数字化监控”“闭环监控体系”“数字泰勒主义”（赵璐、刘能，2018；冯向楠、詹婧，2019；沈锦浩，2020；陈龙、韩玥，2020）都揭示了这种监控的无处不在。事实上，平台软件App不仅监控骑手，还悄无声息地收集骑手在劳动过程中生成的数据，并将分析结果反作用于骑手。这种“数字控制”不仅蚕食着骑手发挥自主性的空间，还使他们在不知不觉中参与到对自身的管理过程中（陈龙，2020）。

“数字控制”引发了人们对数字技术的批判，甚至出现了“批判多于建构”的情况（孙萍等，2021）。“数字孪生”是当今最热门的数字技术应用领域之一，是物理系统向信息空间数字化模型映射的关键技术,它利用布置在系统各部分的传感器,对物理实体进行数据分析与建模（戴晟等，2018）。通俗地说，“数字孪生”就是在数字世界复制出与现实世界的实体一模一样的数字对象，物理实体在现实世界的足迹在数字世界都会产生相应的数字映射，物理实体的工作状态和进展在数字世界也会全息再现。“未来，物理世界中的任何事物都将可以使用数字孪生技术进行复制，并通过物理实体与数字虚体的有效结合实现真正的数字化”（廖晓红，2019：14）。通过复制现实中的生产系统，“数字孪生”可以实现对生产过程的了解、分析和优化。

“数字孪生”目前被广泛应用于供应链管理、智能车间、装备制造、物流配送、智慧城市等场景中。“数字孪生”的模型通常包括三部分：物理空间的物理实体、虚拟空间的虚拟对象以及虚实之间的连接数据和信息（杨林瑶等，2019）。由于数据是连接物理实体和虚拟对象的桥梁，因此数据的实时采集、传输是“数字孪生”的关键。回到骑手在现实世界的劳动过程，基于图像扫描的城市数字模型、物理仿真、传感系统、数据可视化等技术，平台公司可以针对骑手在现实世界的劳动过程复制出一个与之平行的虚拟数字世界。骑手在现实世界的工作状态和进展可以在数字世界实现全息动态映射。因此，现实世界中的骑手同时存在于一个平行的数字世界当中。

（二）两个世界与双重身份

骑手在现实世界的劳动过程被数字映射到了平行的数字世界中，因此骑手同时身处两个世界。美团技术团队发布的《机器学习在美团配送系统的实践：技术还原真实世界》一文以T大校园学生公寓为例介绍了平台技术团队如何基于骑手轨迹数据校正楼栋单元门的坐标定位。在现实世界中，每天前往T大学生公寓送外卖的骑手不计其数，每一个骑手交付外卖订单以后都要在平台软件App上点击“确认送达”，而他们在点击操作的同时，也把所在地的坐标数据传输给平台，并在平台搭建的数字世界中形成相应的映射。早在2016年，美团外卖日均订单数就已超过600万，每一个订单就意味着一条数据轨迹与坐标定位。当这些看似毫无价值的数据以亿万的量级堆积起来时，足以充分覆盖每个小区、楼栋乃至单元门。因此，在平台搭建的数字世界中，围绕T大学生公寓分布着密密麻麻的坐标定位映射点，这些映射点数量众多且交错重叠，但分布呈现一定规律：首先，所有映射点都按学生公寓楼的位置分布；其次，每栋公寓楼上的映射点并非均匀分布，有的地方重叠多，有的地方重叠少。重叠多的地方意味着骑手在现实世界中经常在该位置点击“确认送达”。

回到现实世界，由于学生公寓楼不许骑手进入，因此骑手要打电话给学生通知其下楼取餐，骑手则在学生公寓楼下等待。通常一幢学生公寓楼会有1~4个楼栋单元，骑手会在相应的单元门外等学生下楼取餐。由于无法保证每次前往相同单元门的骑手都精准地站在同一位置等待，因此骑手点击“确认送达”时在数字世界产生的映射点会因人而异，略有差异。但可以肯定的是，骑手在单元门附近（或者离单元门最近的地方）点击“确认送达”的频次最多。因此数字世界中密密麻麻的映射点才会沿学生公寓楼分布，而重叠多的地方实际上就代表楼栋单元门的位置。平台技术团队通过对数字世界大量映射点数据的清洗、分类、去噪、重新聚合，最终准确定位现实世界楼栋单元门的位置。在2022年世界人工智能大会上，“达达快送”负责人表示，“达达快送”通过AI聚类分析算法，基于骑手产生的数十亿轨迹数据，精准识别到小区内的楼栋定位，有效解决了第三方地图在楼栋定位上存在误差的问题。算法校准后，楼栋坐标准确率提升至95.1%，大幅提升了骑手找到送货地点的准确率。

平台对顾客地址的精确度达到了楼栋单元门的级别，而国内拥有这一级别的精细化地址数据的公司屈指可数。事实上，百度、高德地图目前也只能精确到楼栋，难以精准定位到楼栋单元门；尽管网约车司机也像外卖骑手一样通过网约车平台软件App“贡献”数据轨迹以及坐标定位，但是相比外卖骑手的走街串巷、深入城市“细枝末节”而言，网约车司机的数据收集一般仅限于路边或社区门口（因为很少有网约车可以进入社区并直达楼栋单元门口接乘客上车）。因此，相比百度、高德等专业的地图公司以及网约车平台公司，外卖平台公司拥有更加完备和精确的地址数据。而填补社区大门到楼栋单元小门（如上述大学校园内学生公寓单元门的精确定位)的数据空白，离不开骑手的贡献。

“数字孪生”使骑手同时身处两个世界，因而也获得了双重身份。在现实世界中，骑手通过自身的运输劳动实现了外卖订单在地理空间上的转移——从餐厅到达顾客手中，因此是“运输工”；在数字世界中，通过平台软件App持续地收集、传输与更新骑手轨迹数据和坐标定位，骑手像地图采集员一样肩负起数据采集的任务，因此他们还成了“采集工”。其中最具挖掘价值的数据正是那些在现实世界已经存在而在数字世界尚未被映射的数据盲点，例如上述社区大门到楼栋单元门的数据空白。在《优步：重新定义工作》一书中，美国学者罗森布拉特还发现，网约车司机作为地图软件的用户“可能会在不知情的情况下被指向一条并非最佳选择的路径，以便让以数据为中心的系统收集这条不常用的路线的相关数据……尽管这条对系统收集数据有利的路线对这位用户来说不一定是最佳选择”（罗森布拉特，2019：150）。

（三）两重劳动与双重价值

骑手身处两个世界（现实世界和数字世界），拥有双重身份（运输工和采集工），作用于不同劳动对象（外卖与数据），而且由于劳动发生在资本增殖循环的不同领域（流通与生产），因此还创造了截然不同的价值。

马克思在《资本论》第二卷中指出，资本按照时间顺序通过生产和流通两个阶段完成运动（先后以生产资本、商品资本和货币资本的形式存在）。“资本在生产领域停留的时间是它的生产时间，在流通领域停留的时间是它的流通时间。资本完成循环的全部时间，等于生产时间和流通时间之和”（马克思，2004b：138）。但是，生产和流通时间相互排斥，资本在流通时间内既不生产商品，也不生产剩余价值，所以资本进入流通领域后，生产过程中断，资本增殖也就中断（马克思，2004b：141）。因此“流通时间越等于零或接近零，资本的职能就越大，资本的生产效率就越高，它的自行增殖就越大”（马克思，2004b：142）。

在现实世界（图1上半部分），厨师在餐厅制作外卖（商品资本）是生产过程，发生在生产领域，厨师在食物上投入（生产资本）越多，外卖的价值越大，价格也越高。厨师制作好外卖以后交给骑手，外卖随之进入流通领域。骑手通过运输劳动完成外卖在地理空间上的转移。当外卖被递交到消费者手上，转换成消费者的支付金额（货币资本）后，资本（增殖）循环（Ｉ）结束。

但是，发生在流通领域的运输劳动（骑手）并不像发生在生产领域的生产劳动（厨师）那样生产出商品（外卖），因此“投在这种（流通）费用上的资本（包括它所支配的劳动），属于资本主义生产上的非生产费用。这种费用必须从剩余产品中得到补偿，对整个资本家阶级来说，是剩余价值或剩余产品的一种扣除”（马克思，2004b：167）。换言之，运输劳动产生的费用（骑手配送的报酬）要从原有商品（外卖）的剩余价值中扣除。

但这并不意味着骑手的运输劳动不是生产劳动、不创造任何价值。因为马克思还指出，由于“它（商品）的位置改变了，从而它（商品）的使用价值也起了变化……商品的交换价值增加了，增加的数量等于使商品的使用价值发生这种变化所需要的劳动量……虽然在这里，实在劳动在使用价值上没有留下一点痕迹，可是这个劳动已经实现在这个物质产品的交换价值中”（马克思、恩格斯，2009：419）。换言之，骑手在运输外卖过程中，虽然从表面上看并没有生产出外卖以外的任何商品，但没有运输劳动，外卖（商品资本）无法自动转移并交换（成为货币资本），其结果就是外卖的使用价值被不断损耗。“如果它们没有在一定时间内卖掉，它们就会变坏，并且在丧失它们使用价值的同时，也就丧失作为交换价值承担者的属性”（马克思，2004b：144）。因此流通领域的运输劳动（骑手）实际是一种生产劳动，是生产劳动（厨师）在流通领域的延续，创造的价值也被追加到外卖中，用于抵消外卖使用价值的损耗。显然，对于像美食这种对温度、口感和新鲜度都有较高要求的商品而言，骑手运输劳动的使用价值就体现在减缓温度、口感和新鲜度下降的努力上。外卖作为商品，其使用价值在运输过程中被维护得越好，越有利于交换，也越有利于资本（增殖）循环（Ｉ）。

在数字世界（图1下半部分），骑手化身为地图采集员一样的数据采集工作者，通过平台软件App不断采集、挖掘数据。如同采矿业、狩猎业、捕鱼业的劳动对象是天然存在的一样，“数据就像石油一样，是一个提取、精炼出来的原材料，并且可以在诸多方面进行使用”（斯尔尼塞克，2018：40）。但与现实世界的运输劳动发生在流通领域不同，骑手在数字世界的采集劳动发生在生产领域，而且由于骑手源源不断地采集、挖掘数据，生成新的使用价值（数据），因此骑手在数字世界的采集劳动是生产劳动。骑手采集数据以后，平台公司负责数据存储与开发，甚至可以把通过骑手收集到的数据用于市场交易，使数据成为商品进入流通领域。因为“数据本身是具备商品价值和使用价值二重性的，合理合法的交易行为也就顺理成章”（蔡超，2020:22）。到目前为止，骑手采集的数据至少具有以下四方面的（使用）价值。

首先，骑手采集的数据可以用于优化平台软件App，如配送定价、时间预估、路线规划等。众所周知，平台软件App的开发与维护需要大量基础数据的“投喂”，而骑手采集的动作、时间、道路、环境等数据信息，是平台软件App不断迭代升级的重要依据。平台软件App的迭代升级不仅可以强化对骑手的控制，还可以提升配送效率，为平台公司降本增效。

其次，骑手采集的数据可以服务于高精地图与无人配送等数字产业的研发。在T大学生公寓案例中，骑手的数据采集填补了一直以来数字世界映射现实世界的数据空白，这就为高精地图和无人机配送铺平了道路。2021年4月，美团自研无人配送车在北京顺义正式落地运营。无人配送车可以直接抵达楼栋单元门口。而从社区大门到楼栋单元的数据填补正是数以万计的骑手数据采集的结果。理论上，骑手配送到哪里，通过平台软件App的数据采集就可以延伸到哪里。由于骑手最终可以抵达顾客家门口，通过平台软件App采集的地址数据也可以精确到楼层与门牌，届时无人配送有望直抵顾客家门口。

再次，骑手采集的数据还可以促成不同平台公司之间的交易与合作。2019年，贵州省盘州市响水镇“饿了么”骑手王波收到高德地图公司颁发的奖状。因为在过去四个月，王波在送餐过程中为高德地图新增数十个地图位置点。高德地图公司也很快宣布与“饿了么”公司合作，为骑手开辟专属地图上报通道，使骑手变身为名副其实的地图采集员。由于“饿了么”在全国有300多万注册骑手，他们每天穿梭在城市的大街小巷，最清楚哪里新开了店铺，哪里修的路刚刚开通，这些“新鲜”数据正是高德地图最需要的。高德地图对骑手上报数据的奖励、与“饿了么”公司深化数据采集的合作等进一步把数据采集从幕后推向台前，并置于与货物运输同等重要的地位。

最后，骑手采集的数据可以为平台公司上市增加估值。大数据时代的到来让越来越多的企业看到了数据所拥有的价值。把数据视为企业的重要资产已经成为业界共识。外卖业务由于范围广、频率高，几十万骑手每天日夜不停地穿梭在城市大街小巷，仅定位数据每天就有50多亿条，这些海量数据堆积起来，便有了巨大价值。事实上，除了抽取佣金和广告收入以外，平台公司也越来越受益于数据套现。“数据平台企业上市卖的不仅仅是其创造的价值，更多的是其使用的资源——大数据”（赵燕菁，2021：7）。从脸书（Facebook）公司开始，平台公司上市大都遵循“未盈利＋高估值”模式，原因之一就在于平台公司拥有的数据潜在的商业价值极大，而获取成本极低。

值得一提的是，骑手采集数据并非完全“无意识”的行为，更不应视为运输劳动的“副产品”。骑手在平台软件App上通过专属通道上报地图位置就是采集数据的一种操作行为。骑手王波在“饿了么”送外卖的同时主动为高德地图公司新增数十个地图位置点，也说明骑手在上报新的地图位置点时并非无意识，或者并非不知道这些数据对高德地图公司的价值。虽然表面上看骑手送餐才是主营业务，但是对于平台公司而言，数据采集的价值丝毫不亚于外卖配送。因为骑手能够深入城市大街小巷、社区楼栋以及商场室内，他们采集的数据甚至比专业地图采集员还要细致、完备。

无论外卖平台公司在高精地图、无人配送上的研发，还是与其他平台公司的数据合作与交易，乃至平台公司自身的上市估值，都离不开庞大数据的支撑。随着数据经济时代数据价值的凸显，骑手采集劳动的价值也会更加凸显，甚至会比运输劳动产生更大的价值。

总之，在数字世界中，数据采集由骑手完成，平台公司负责数据的存储、开发与交易。由于资本增殖发生在生产领域，因此骑手采集的数据越丰富，越有利于资本（增值）循环（Ⅱ）。表1总结了骑手身处的两个世界与双重身份、两重劳动与双重价值，列出了他们在不同世界的劳动工具与劳动对象。

三、重新判定劳动关系：是独立承包商还是不被承认的雇员？

（一）从从属性标准到所有权标准

当前，平台非典型劳动从业者的劳动权益保障已成为非常棘手的问题。理论上，非典型劳动从业者与平台之间究竟是劳动关系、劳务关系还是“类劳动者”关系，以及是否受劳动法与劳动合同法保护等问题已经对劳动法学提出严峻挑战。实践中，平台非典型劳动关系判定的争议近几年大量出现，成为劳动争议案件的焦点所在。2013—2018年北京平台劳动争议案件数量迅速增长，排在前三位的案由依次是请求支付解除劳动关系经济补偿、赔偿金，请求支付劳动报酬（含绩效、加班费），以及确认劳动关系。在美国、日本与欧洲等国家和地区，与平台经济有关的劳动争议也主要集中在非典型劳动从业者是雇员还是独立承包商的问题上。

在劳动关系的判定标准上，以德国为代表的大陆法系强调雇员的人格从属性，而以美国为代表的英美法系强调雇主在管理过程中的控制性。虽然从属性和控制性标准在判定劳动关系时侧重考察的具体表征有所差异，但实际上是劳动关系判定的正反两面。因为从属性是从雇员角度而言的，由于雇员在人格、组织和经济维度从属于雇主，雇主才有可能对雇员施加控制。反过来，控制性是从雇主角度而言的，由于雇主在管理雇员的过程中行使指挥、评估和奖惩权，雇员才会在雇主面前表现出人格、组织、经济上的从属。我国沿袭大陆法系的从属性标准，但与世界上其他国家一样，平台劳动关系的判定也陷入僵局，这很大程度上是因为纷繁复杂的用工形态很难完全对应传统的从属性或控制性的判定标准。因此，“未来的应对方案要直面历史经验的局限，对突破从属性理论作出限制，长远来看还要对从属性理论的存废作出抉择”（阎天，2021：44）。事实上，雇主对雇员的控制以及雇员对雇主的从属是雇主与雇员在劳动过程中地位不平等的后果，而非这种不平等的原因。“劳动法理论将后果反过来作为判断劳动关系成立的标准与依据……这种一定程度上的‘倒果为因’其实并未能解决为何‘从属性’成为雇佣关系认定标准及其制度展开的理论问题，仍需另外的理论解释”（肖竹，2021：162）。

对此，被称为德国劳动法之父的辛茨海默（Hugo Sinzheimer）提出，“依附性劳动的基础是所有权，对生产资料的所有权带来了依附性，对生产资料的所有权是决定依附性的支配力”（参见沈建峰，2017）。因此，生产资料所有权是造成雇主与雇员在劳动过程中地位不平等的根源所在。把雇员对雇主表现出的从属或者雇主对雇员的控制理解为雇员对雇主生产资料的依附，提供了从马克思主义理论视角理解平台劳动关系的新依据。在《德意志意识形态》中，马克思就已明确指出，“所有制是对他人劳动力的支配”（马克思，2018：28）。“工人们既不拥有生产工具，也不能自主使用。他们是通过对资本的代理人——指挥劳动过程的经理——的臣服从而从属于而不是掌握劳动过程的”（布若威，2008:45）。

我国也有学者从生产资料所有权出发判定劳动关系。劳动关系归根结底是劳动者与生产资料的结合，也就是劳动力所有者与生产资料所有者在劳动过程中产生的关系（王全兴，2017）。任何用工形式都是作为生产要素的劳动力与生产资料的结合，劳动力所有者和生产资料所有者的地位和关系因劳动力与生产资料组合模式的不同而呈现差异。依据劳动力和生产资料是否归属于同一主体，用工形式可以区分为表2所示的三种情况。Ｉ类形式因生产资料占有者较之劳动力所有者地位更强势，为受雇劳动和从属劳动，构成劳动关系；Ⅱ类形式因劳动力和生产资料归属于同一主体，为自营劳动和独立劳动，构成劳务关系；Ⅲ类形式则是前两类形式的混合，兼含劳动关系和劳务关系（王全兴、王茜，2018）。

（二）被掩盖的劳动关系真相

在平台经济中，基于生产资料所有权的劳动关系判定最早出现在司机与网约车平台之间。“分享经济下的滴滴出行运营平台与司机间没有签订劳动合同，且司机可以自由选择工作时间、作为生产资料的汽车也由司机提供，这些事实都满足了劳务关系的认定标准”（彭倩文、曹大友，2016：97）。更有学者指出，“作为从事专车运营的专车软件运营商，他们既没有传统出租汽车企业所应当具有的基本生产经营资料——出租车辆，也没有完成运输任务的专职司机——企业员工，专车软件运营商只是一个虚拟的互联网信息交流平台”（张素凤，2016：77）。

在此背景下，外卖骑手是独立承包商而非平台雇员的说法同样是基于运输工具电动车归骑手所有的事实。“平台认为骑手拥有电动车等生产资料，决定是否上线或是否接单，拥有很高的自主性。因而不具有劳动关系的特征，亦不具备劳动的从属性。骑手则类似于独立承包人，而不是劳动关系中的劳动者”（冯向楠、詹婧，2019）。在现实世界的运输劳动中，由于骑手本人不仅提供劳动力，而且提供了生产资料电动车，符合第Ⅱ类用工形式（劳动力和生产资料都由本人提供）。因此，骑手是从平台获得订单信息，然后从事独立劳动的独立承包商，与平台之间是劳务而非劳动关系。

但是，“独立承包商”的说法首先掩盖了平台软件App在骑手现实世界的运输劳动中的作用。在现实世界中，尽管骑手的运输劳动发生在流通领域，但作为生产劳动在流通领域的延伸，仍然是生产劳动，骑手所使用的运输工具电动车也是生产资料。由于运输劳动首先离不开运输工具，骑手需要电动车运载外卖商品（就像网约车司机需要汽车运载乘客一样），因此在运输劳动中，运输工具是第一位的。但除此之外，骑手在运输劳动中还需要通过平台软件App获取订单信息、路线规划以及异常求助等服务。因此平台公司所有的平台软件App也是骑手不可或缺的生产资料。所以，在现实世界的运输劳动中，骑手的生产资料实际上有两个来源：骑手所有的电动车和平台公司所有的平台软件App。对照表2，骑手与平台公司之间的关系从货物运输的角度来看更符合第Ⅲ类用工形式（本人提供劳动力，本人和平台公司都提供生产资料），兼含劳动关系与劳务关系。虽然有研究指出同为生产资料的平台软件App比电动车重要，因为“信息资源取代汽车、电动自行车等生产要素而成为核心生产要素，骑手形成对互联网平台的信息依附关系”（冯向楠、詹婧，2019：80）；但就运输而言，若只有平台软件App提供的信息和服务，没有运输工具，骑手显然无法完成配送。因此在现实世界的运输劳动中，电动车与平台软件App作为生产资料的重要性一时难分伯仲。不过，由于平台公司提供的生产资料平台软件App参与运输劳动是不争的事实，骑手完成运输劳动需要依附于平台软件App，因此，所谓骑手是“独立承包商”、与平台之间仅构成劳务关系的说法并不准确。

“独立承包商”的说法还掩盖了骑手在数字世界从事的采集劳动及其创造的数据（使用）价值，更掩盖了骑手与平台之间的真实劳动关系。在数字世界中，骑手的采集劳动发生在生产领域，平台公司所有的平台软件App是主要的数据采集工具，而骑手所有的电动车却不再是生产资料，因为电动车不具备数据采集、传输和存储的功能，在数据采集全过程中也只在特定阶段起到交通工具的作用——因为骑手采集数据并不一定需要电动车。骑手进入商场等室内场景后，通过平台软件App上报商家楼层与位置信息，并不一定要有电动车才能采集数据。事实上，如同地图采集员在多数情况下需徒步采集数据一样，骑手在多数场景中也是通过徒步方式采集数据的，例如进入商场取餐、在禁止电动车行驶的校园送餐以及上下居民楼完成最后一公里的交付都是徒步完成的。T大学生公寓楼栋单元门的位置数据采集也是骑手徒步完成的。因此，在数字世界的采集劳动中，平台软件App是主要的生产工具。从数据生产的角度来看，骑手与平台之间的关系更符合第I类劳动用工形式（本人提供劳动力，平台公司提供生产资料）。在数据采集劳动中，骑手像地图采集员一样服从平台软件App的引导与指挥，主动上报地图位置（骑手点击“确认到店”“确认取餐”“确认送达”等操作的同时，也就采集到商家与顾客的地址、楼层等数据），并最终为平台创造出可用于高精地图、无人配送、数据交易、上市估值的数据（使用）价值。这也表明骑手与平台之间绝非简单的劳务合作关系，而是构成劳动从属关系。

同样的道理也适用于其他互联网平台的非典型劳动，比如网约车司机、快递员等。从“所有权决定从属性”的理论视角出发，只要网约车司机、快递员等在从事运输劳动的同时还通过平台软件App为平台公司采集数据，那么在数据生产而非货物运输的意义上，劳动者与平台之间就构成劳动从属而非劳务合作关系。尽管在现实世界中网约车司机购置汽车的费用远大于外卖骑手、快递员购买电动车的费用，汽车可以视为劳动者所有的“资产”，但这一“资产”也只是在现实世界对于运输劳动而言构成重要生产资料。一旦网约车司机、外卖骑手、快递员通过平台软件App从事采集劳动、创造数据（使用）价值的真相被揭示，或者说他们在现实世界之外的数字世界的劳动与价值的黑箱被打开，那么相比专门用于数据收集的平台软件App而言，作为交通工具的汽车、电动车等“资产”，无论在功能上（不具备数据采集、传输和存储功能），还是在价值上（平台公司在平台软件App上投入的研发、维护和运营经费远高于骑手购买汽车、电动车的费用），都显得无足轻重。

斯尔尼塞克在《平台资本主义》中指出，“在平台上，竞争不是由成本和价格的差值来计算的;数据收集和分析成为判断和评价竞争优势的标准。这意味着如果平台想竞争，它们就必须收集、分析和控制数据——它们必须在其中投入大量的固定资本”（斯尔尼塞克，2018:97）。以美团为例，美团先后招募了一万余名工程师，搭建了中国最大的软件工程团队之一；同时创建了美团平台软件App，设计了可支持相当复杂且规模庞大的订单分发的智能调度系统；2019年研发投入84.5亿元，2020年达到108.9亿元人民币。汽车、电动车不仅在价值上无法与平台软件App相比，在功能上也从具有生产资料属性的运输工具降格为一般意义上的交通工具。因此，判定外卖骑手、网约车司机、快递员与平台之间是劳动关系而非劳务关系的关键，并不在于当前汽车、电动车等生产资料是否归劳动者所有，也不在于平台软件App掌握订单信息以及由此产生的市场垄断，而在于认识到在现实世界的货物运输之外，劳动者还在数字世界从事数据生产。平台软件App是劳动者从事数据采集、创造数据（使用）价值唯一关键的核心生产资料。尽管网约车司机、外卖骑手和快递员都在使用平台公司所有的平台软件App并为平台公司创造大量数据（使用）价值，但他们却并没有像百度、腾讯地图的地图采集员那样获得应有的承认与回报。

五、总结与思考

在数字经济时代，数字技术在劳动过程中的广泛应用使任何一项现实世界的具体劳动都有可能同时在数字世界产生价值。具体劳动通过“数字孪生”转换成数字劳动，这表现为一种“新劳动二重性”。马克思的“劳动二重性”源自对现实世界具体劳动的分析，是从具体劳动背后抽象、提炼出一般意义的抽象劳动，但是抽象劳动在马克思那里并不指向与现实世界平行的数字世界，而是指向人的思维的抽象世界。抽象劳动是马克思运用抽象力的体现，是个人在抽象世界思考的结晶。“新劳动二重性”同样源自对现实世界具体劳动的分析。“新”强调在具体劳动与抽象劳动以外，由于数字技术介入劳动过程，具体劳动同时转换成数字劳动。因而在个体身处的现实世界、人的思维的抽象世界之外，还存在一个资本与技术造就的数字世界。因此，与以往只在现实世界创造价值不同，具体劳动在现实世界创造价值的同时还可能在数字世界创造价值。

新劳动二重性的理论意义是将马克思的劳动价值理论从现实世界拓展到数字世界，在分析现实世界具体劳动及其价值的同时，不忘分析具体劳动映射到数字世界的数字劳动及其价值，并关注二者之间的关系。如果说马克思的劳动二重性是破解产业资本剥削劳动剩余价值秘密的钥匙，那么新劳动二重性则打开了平台资本掩盖并攫取数字劳动价值的黑箱。新劳动二重性的现实意义在于：一方面使我们重新发现平台劳动过程——在现实世界的具体劳动过程之外发现平行的数字世界以及数字劳动过程，进而分析劳动者在不同世界的劳动身份、劳动对象、劳动工具、劳动内容与劳动价值；另一方面让我们重新判定平台劳动关系——在现实世界中，平台劳动关系因具体劳动的生产资料所属问题而陷入争执不休的僵局，但在数字世界中，数字劳动必须依附于平台资本所有的生产资料却是不争的事实，平台劳动关系的真相在数字世界大白天下。

最后值得讨论的是，在生产资料分析中，本文仅选择了电动车与平台软件App作为代表。这一选择主要依据二者所具有的功能与价值，它们决定了生产资料的重要程度。手机之所以没有被加入到分析之中，是因为手机无论在功能还是价值上都排在平台软件App与电动车（网约车）之后。首先，由于使用频繁、经常磕碰，骑手并不会购买昂贵手机，手机价格通常在一两千元左右，而且使用二手手机也很普遍。因此骑手在手机上的投入不及电动车。一辆电动车的价格通常在三千元起步，租一辆合规电动车每月也要六七百元，一年花费近八千元，投入远高于手机。其次，从功能来看，手机在运输劳动中发挥了通信功能，但在采集劳动中，实际收集、传输与存储数据的是平台软件App。不可否认，手机是平台软件App的物理载体。但在数据生产上，真正发挥功能的仍然是平台软件App。除了平台软件App、电动车（网约车）、手机、保温餐箱、安全头盔和蓝牙耳机也是骑手劳动不可或缺的工具，但是如果逐一分析难免会陷入纠缠不清之中。这也暴露了“劳动力+生产资料”判定劳动关系的分析框架在实际运用中存在的问题，即没有对生产资料进行核心与非核心的区分，但这样的区分在当下却十分必要。

如今，劳动者会因为拥有一定的生产资料而被归入“有产者”行列（杜鹃等，2018），最典型的就是网约车司机和外卖骑手。毋庸置疑，平台劳动者如今普遍掌握一定的生产资料，他们的确摆脱了纯粹“无产者”的身份，但他们并没有因此就迈入有产者的行列。在马克思的意义上，有产者与无产者的分野体现在究竟是否依靠自身的劳动力存活：无产者只能依靠自己的劳动力，而有产者依靠他人的劳动力（马克思、恩格斯，2018：70）。因此，尽管外卖骑手、网约车司机拥有一定的生产资料，但他们还是必须依靠出卖自身劳动力去存活，除非他们拥有大量电动车、网约车进行租赁，依靠别人的劳动赚钱，不然不能把他们归入有产者行列。因此，他们虽然摆脱了纯粹的无产者身份，但又没有真正迈入有产者行列，他们真正的身份应该是马克思意义上的小生产者（马克思，2004a：872）。小生产者是拥有一定生产资料的劳动者。他们实际上属于宽泛意义上的“中产阶级”。这一群体无论在西方还是中国都占大多数。这一事实决定了通过“新劳动二重性”分析平台非典型劳动时不能仅对生产资料进行“量”的分析，而不进行“质”的比较。“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产”（马克思，2004a：210）。因此，新劳动二重性的理论与现实意义的实现，最终还取决于我们能否对劳动者在不同世界使用的生产资料进行“质”的辨识。

（注释与参考文献从略，全文详见《社会学研究》2022年第6期）