刘远举/文  算法正在成为互联网技术的典型代表，而对于算法的社会影响，最大的争议点是在外卖领域。

今天，外卖已经成为中国人生活中的日常，它是信息技术、互联网商业模式创新、中国人口红利三者结合的产物。在先进的前台客户端和后台系统的调度下，数以百万计的外卖骑手，提供了顺畅的点餐体验。但与此同时，争议随之而来，很多人认为，数字化管理系统盘剥了骑手。

最流行的观点认为，“数字控制”为提高骑手效率，对骑手送餐环节进行监控、督促、惩罚、激励。但这种解释不但带有某种煽动性，还过于大而化之，对分析问题作用不大。

算法如何创造效率

首先，数字化管理系统的作用，能够赋能劳动者，提升效率，比如订单分配，让骑手整体上比以前更顺路、效率更高。通过这种整体优化，数字化管理系统，能实现更高的效率。

其次，数字管理系统能快速的把单个个体的劳动技能，变为整体的劳动技能，从而提升整体的效率。

骑手的工作是一个很典型的“干中学”过程。

所谓“干中学”(Learning By Doing)，是古典技术内生化经济增长模型的主要内容，指从实践中学。简单的说，经济增长源于人从观察、实践中学会、创造新技术，即“干”促进了知识的产生与技术的创新，它内生于劳动中。

经济学是研究社会生产的，着眼的是整个社会的生产率，那么，“干中学“的一个内在含义，就是个体知识，通过相互学习、讨论、观察与模仿，在集体中的扩散，从而提高整个社会的劳动生产率。这种机制最终从社会生产中抽离出来，形成教育系统。从义务教育、到高等教育，再到MBA等商科教育，都是如此。一个人不必在去观察物理运动，自己总结牛顿定律，可以直接从他人那里获得知识，应用于生产。所以，知识扩散，提升生产效率，本身就是社会生产发展的必然。

需要强调的是，数字化管理系统的这个过程，是效率从无到有，价值从无到有的创造、生产过程。这个创造价值的过程，与农民种出粮食，工人制造出产品是一样的。

这里的一个误解是，认为效率、价值早已存在骑手身上。数字化管理系统仅仅是发现、聚集了已存在的价值，而不是创造了新价值。那么，这个逻辑自然会导向剥削。但这种静态的政治经济学观念已经落后，它已经不符合中国的社会主义市场经济实践。

党的第十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，就是肯定了知识、技术、管理、数据，具有从无到有的创造价值的能力，并凭此参与分配。

“干中学“的扩散

外卖平台的数字系统，高效率的实现了，骑手个体技能在群体中的快速扩散。

有骑手发现一个侧门，可以大大缩短进入某大学送餐的时间。盈余出来的时间，他可以选择休息一会或是多接一单。系统利用大数据发现了很多骑手都走侧门，在系统里指示新的路线，于是，个体骑手的经验，被所有人获得。

需要指出的是，这种改变是效率的提升，而不是劳动强度的提升。毕竟，走路的强度并没有提升，反而是以前要走500米，现在只需要走100米了，不需要再跑着送了。

个体保留自己的诀窍，可以获得比其他人更高的利益，但对整个社会来说，这却是不利的，因为这会延缓生产率的提升。所以，专利制度既要保护创新，又要规定专利的时限。在骑手群体内，骑手的个体技巧被系统发现之前，都有一段独占期，然后，系统发现，并把骑手的个人知识转变为系统中所有人的共有知识，由此，促进整个效率的提升。

技能的快速扩散，还能在群体内部带来公平。

仍然以骑手为例，平台要求骑手收到取餐提醒就要去餐饮商户取餐，不得有拖延，但有经验的老骑手，往往不立即向平台“确认取餐”，而是选择“报备”，意思是“这单我可能会晚到”。由于这一单的路线已经确定，系统为了提升效率，就会派发更多同一方向的订单，骑手跑一趟就可以同时送几单，效率提升。

这种方式对挂单的骑手而言，当然是划算的，但对其他骑手而言，却并不公平。因为这不但会造成潜在的耽误送餐。系统向挂单的骑手派发更多的顺路单的同时，其他骑手的效率也会受到影响，由此产生收入差距。

系统会干涉这个过程。

首先，系统抑制挂单行为，会促进公平，骑手之间的差距会变小。但与此同时，在这种机制下，骑手整个群体中产生的有价值的经验和方法，都无差别的传递给每一个骑手，让每个骑手个体能力都有提升，市场规模扩大，每个骑手都能从中获益。

所以，通过干预，系统在降低骑手之间差距的同时，也实现了骑手整体能力的提高，从而整体性的提升他们的收益。

骑手通过挂单的方式来获取更多的利益，这是一种典型的囚徒困境。对于每个骑手来说，挂单是对自己最好的选择，但每个人都这么做，对于整体中的每个人来说，却是一个坏选择。以系统整体效率为目的管理系统，自然会去抑制这个囚徒困境局面。最后，达到一个整体上更高效、更合理的均衡。这就是“干中学“技术扩散的三个逻辑环节。

所以，数字管理系统创造效率的方法，是通过技术，快速扩散骑手技能。这不是一个“从骑手身上拿出多少”的零和博弈过程，而是一个红利的创造过程。

效率的分配

算法驱动骑手，把骑手个体的分散知识，变为系统中每个人的知识，从而提升整个系统的效率后，这个创造出来的效率红利，节约出来的时间，是怎么分配的，是被谁得到了呢？

只有看清楚效率节约或产生的利益，是怎么分配的之后，我们才能对提升效率做出道德评判。不然，就会出现这样一种局面：利益暗地的都分配给了甲，但舆论却凭着直觉，全部去批评乙。

首先，骑手获得了红利。

不管是否直接面对管理系统，当某种技能被数字化、被扩散后，原本拥有这个技能的群体一定程度上会受损，但与此同时，另一部分群体会受益，社会整体也会受益。

典型的例子是出租车司机。除了开车，出租车司机的主要经验是认识路，随着智能手机的出现，导航更专业、更智能，不但认识路，还能预测拥堵。导航的出现，使得普通人成为网约车司机变得非常容易，某种程度上，出租车司机的经验被分给了所有网约车司机。于是，出租车市场规模变大了，社会效率提升了，消费者获得了技术红利，网约车司机获得了红利。

基于同样原理，导航指引之下，一个从外乡来送外卖的年轻人，可以通过技术熟悉原来陌生的城市。由此，从行业角度，骑手可以与方便面、速食食品、饭店堂食服务员在市场中竞争，这就是所谓的消费升级，而骑手本身，也获得了消费升级的红利。，

骑手的红利不仅如此，骑手的工作还变得更加自由。劳动不再需要一定与时间挂钩，更高效的完成工作之后，骑手有了更多的，劳动多少，何时劳动的自由。。算法之下的高度有序化与自由度，并不矛盾。

自由的另一面是小时工资的提升。实际上，由于靠互联网更近，骑手这个岗位，是一个西部山区，初中文化的25岁的男青年，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，比送快递、在电子厂打工更划算。这就是互联网的红利，这也是算法的红利。这两个红利，正是他们选择这份工作的原因。他们的选择，是最好的证明。

其次，不言自明，当骑手可以送更多的单子，平台交易规模也会扩大。

不过，骑手的红利，不管是自由还是工资，都是实实在在到手的。平台是否能保留红利，还取决于市场竞争。比如，在外卖刚刚兴起之时，平台不但无法保留任何红利，反而要通过融资向消费者发出各种补贴。所以，红利在企业与消费者之间的分配，取决于市场竞争状况。

这里通常会产生一个误解——厂商获得新技术后，能减低成本，获得超额利润。但这并不是事实，因为技术会扩散，然后，在激烈的市场竞争中，技术降低的成本，最终要给到消费者。

第三，消费者会获益。

汽车行业，从100多年的原始手工装配，到引入生产线，引入自动化，产量不断提升，成本不断下降，但这并没有带来厂家与行业利润率的提升。在这100多年中，相对于收入，汽车的价格不断下降。与此同时，也有汽车厂家破产。这就证明，行业技术提升带来的红利，被分配给了消费者。

另一个例子是信息行业，从计算机诞生以来，算力增加了千百倍，但生产厂商的利润率并没因此提升千百倍。以手机为例，第一代手机，砖头一样的大哥大，价格在1万元，那还是多年前的一万元。如今，功能强大得多的智能手机只要千余元。技术进步、技术扩散的红利归谁了呢？显然，是消费者。作为单个的手机厂商，还存在破产的可能，诺基亚、爱立信、HTC都消失了，他们也享受了技术红利的好处，但是他们无力保留这个好处，不但红利给了消费者，把老本也给了消费者。

所以，红利的分配，取决于竞争状况。竞争越激烈，行业红利就会越多的分配给消费者。市场竞争的激烈程度，走向；平台提供服务的倾向、重点，最终取决于消费者所看重的体验。

影响分配的因素

用户不愿多等，希望自己的外卖更快送到；企业想更多利润，送出更多的外卖；骑手想要赚更多的钱，做更轻松的工作，多歇一歇。市场经济中各方自利的动机无可厚非，甚至是必要的。那么，三方的博弈之下，骑手想多歇一歇的时间，该向谁要呢？

正如前面分析，当三方都得到了红利，如果骑手想轻松一些，三方或许都要付出代价。就像没有了996，同时也没有加班费。所以，骑手想要轻松一点，恐怕平台要让利，消费者要更耐心一点，而骑手收入也要少一点。

但是，现在大多数人认为，消费者无需负责，骑手没有得到红利，算法应该为一切负责，算法应有价值观。这个答案很直观，看起来还颇有几分专业性，但却是偷懒的、煽动性的，错误的。

算法并不是劳动力，算法不能替代骑手送外卖，在机器人出现前，算法不能增加劳动。这就像网约车出事，大家都想出各种技术手段，但却忽略了一个现实，手机不是变形金刚，不能变为一个机器人来保卫主人。手机提供的安全背后，需要劳动力、投入，比如社会热议的一键报警，这背后就是一个复杂的公共服务系统，绝非滴滴一家企业就能完成。其次，算法没有人格，算法不需要时间。就像机器不需要利润，技术创新产生的额外利润，要么分配给资本，要么分配给工人，要么给消费者。

算法推动的商业模式创新，并不是零和游戏，而是算法创造效率，做大蛋糕。算法产生红利，但本身并不需要红利，红利在被产生的同时，就立刻被分配了。决定这个分配的从来都是劳动者的权利，而不是具体的管理规则。算法本身是一个中间之物，它是规则，体现的是参与制定规则的各方的意志与利益，那么这一规则的制定，应该由利益相关方参与设定。

劳动的价格由人的选择决定，而人的选择的空间大小，谈判能力的大小，始终是由权利决定的，而非技术。权利才是决定骑手待遇的最关键的东西，不能希望技术落后，管理水平低下去维护骑手利益。

归根到底，算法知识、技术、管理、数据的综合体，所以，对算法的认识，要回到十九届四中全会发布的《关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》上来，客观认识知识、技术、管理、数据所创造的价值。从而让顶层设计的改革意识，不再受困于普罗大众的成旧观念。

（作者系上海金融与法律研究院研究员）