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外賣騎手困境,大數據無解,經濟學有解嗎?

2020-09-11 14:47:24

原創 巴九靈 吳曉波頻道

這不是單純“改算法”就能解決的問題。

文 / 巴九靈(微信公眾號:吳曉波頻道)

最近,一篇《人物》雜志的專訪,喚起了輿論對外賣騎手的境遇的關注。

大數據算法本來是可以提高效率,增加社會福利的,為什么卻成了“胡蘿卜加大棒”的幫兇,讓騎手不得不游走在各種危險的邊緣呢?

首先,這是大數據算法本身的局限所帶來的。大數據用來對客觀的狀態進行抽象總結,找出一般規律,是非常犀利的工具。但是當把這些宏觀的規律應用在具體的人身上的時候,往往就忽略了一點:

均衡的結果,不應該成為算法的前提。

致命的內生性

經濟學里面很喜歡說一個“內生性”的概念。也就是當我們考察各種事物之間關系的時候,不應該忽略一些我們無法看到的因素的影響。外賣平臺的大數據算法,就受到了內生性的嚴重影響。

而大數據算法,在“看得到”的因素方面做到了極致,恰恰忽略了內生性。

外賣配送,最重要的考察指標,自然是送達時間。而大數據所能搜集的,無非是地圖上標示的路程長短和實時的交通信息擁堵情況。而只有外賣騎手才知道的那些信息,比如紅綠燈的狀況、路上的突發事件和電梯擁堵等等,這些算法只能取一個估算值。

是估算值,就會有失誤,而對于具體的騎手而言,如果不能在估算的時間內完成配送,就面臨罰款。于是他們會用各種危險的、甚至是違法的行為,在突發事件發生的情況下,為自己爭取時間,而這種騎手本身的“努力程度”,也是大數據算法看不到的。

大數據算法能看到的,就是騎手們的“效率”似乎在不斷提高,于是算法也相應地縮短了估算的送達時間。然而,上面所說的大數據遺漏的那些變量所造成的內生性,客觀上讓算法對“合理的送達時間”產生了估計偏差。騎手們“消失的兩分鐘”就很可能源自于此。

騎手們僅僅是為了避免自己被罰而采用各種危險的手段,但是這些是算法看不到的,算法看到的就是“這么長的路程,這個時間能完成”。從這個意義上說,每個騎手用危險動作完成配送的同時,雖然避免了即時的懲罰,但是長遠來看導致了算法的偏差,對自己造成了持久的負面影響。

而速度的提升終究是有限的,無論怎么逆行、超時,有時候就真的是擠不過去,最后,能輕松接單的人越來越少,越來越多的人都在超時的邊緣掙扎著。這也是吳曉波老師在昨天的音頻中所說的算法給人帶來的“異化”。

三方的博弈

知道了問題所在,是不是就有容易的解決方案了呢?很遺憾,這不是單純的“改算法”就能解決的問題。

因為送外賣,從餐飲店的層面上,外賣平臺相當于一個長臂的餐飲配送渠道,可以讓餐館開在距離寫字樓較遠,房租和人力成本便宜的地方,這節約了成本;而騎手替顧客跑路去取餐,相當于專業跑腿的,取代了業余跑腿的,也為顧客節省了時間。而平臺的利潤,也來自于此。

要承認大部分的顧客基本上還都是價格敏感的,一份十來塊錢的快餐,快遞費是2元還是3元,其實是很重要的。如果配送費太貴了,或者遲到了,還是會不開心,甚至放棄叫外賣。平臺為了同時滿足“吃外賣”和“便宜配送費”,那就只能在其他的地方打主意。

這種壓力就像一個碰碰球,總要找到一個薄弱的地方釋放出來。

快遞員的供給并不缺,目前很多騎手雖然抱怨,但是依然接受這種生活方式——這意味著騎手們依然認為做這份比較危險的職業,要比其他工作的收入高。

一邊是騎手,一邊是消費者,消費者和騎手對平臺的依賴,誰高誰低一目了然,所以自然壓力就跑到了依賴度較高的騎手一邊。

顧客的時間越值錢,平臺、騎手和顧客能夠因為外賣生意所分的這個餅就越大。現在大城市的單位時間的平均工資,也就是顧客單位時間內的收益本來就有限,而騎手本人的規模效應已經被推到了極致,那么,在不注入新的資源——比如補貼——的情況下,短期內很難有一個讓三方都滿意的解決方案。

在當前的情況下,騎手已經到了極限,消費者的價格敏感度很高,那么只有通過平臺讓利的方式。但是平臺不會自發地讓利,那么“打破寡頭競爭”,引入小的、社區型的配送公司來分蛋糕,未嘗不是一個解決的方案。

當快遞平臺面臨更多的小的,以社區為基礎的快遞競爭的時候,騎手們跳槽的選擇更多,和公司討價還價的底氣也就增強了,境遇也會得到相應的改善。

一個例子就是曾經的制造業工人,工作環境也非常差,但是隨著國際貿易的深入開展,越來越多的人都在沿海開起了工廠做起了老板,對工人,尤其是熟練工的競爭越來越激烈。到現在,工人的工作依然很辛苦,但是工人的工作環境和勞動保障,相比之前已經有了較大的提高。

亡羊補牢

要從根本上解決這個問題,說到底還是要靠整體收入的提高,鼓勵更多的小配送團隊的競爭和勞資之間的規范化談判。這些都不是一朝一夕能夠完成的。

因為配送時間是如此關鍵的指標,而目前市場上的外賣平臺,美團和餓了么競爭激烈,雙方誰能更快,誰就能同時吸引到更多的店家入駐和消費者下單。

所以,任何一家平臺,都不太可能單方面宣布更加寬松的時間政策——如果同一家店,同一個時間段,快遞平臺A需要50分鐘,B需要40分鐘,顧客和商家是會選擇比較有“情懷”、照顧騎手的A,還是選擇“無情”的B呢?

市場是無情而理性的,顧客會一邊感慨A的“人性化”,然后一邊下B的單。

如果不想讓整體的用人成本上升,從而壓到快遞費上,那么有兩個可以在現行的基礎上改進的點:

一是預留一定的容錯率,加強騎手對特殊情況的投訴機制,讓騎手在特殊情況下免于處罰。

二是對市場進一步細分,在顧客的時間敏感性上做一次價格歧視。

顧客的市場細分,又有兩個方法:

1. 用大數據來分析誰是“遲到點無所謂的”,誰是“不好說話的”。

2. 給一點折扣,消費者自己選。

第一種方法看上去很先進,但是面臨兩個難題,首先,大數據做不到這么精確。平臺的數據是有限的,不可能了解顧客所面對的復雜的訂餐狀況,所以會經常出現錯判的情況。

其次,顧客下單了,就是期望按時送到的,哪怕自己脾氣好,看到同事的單都到了,自己總是比較慢,還是會有不高興——用算法欺負老實人,也是有反噬的,因為這也是一個期望管理的問題。

第二種方法,就是下單的時候讓消費者自己選。這樣的好處是肯定不會判斷錯,并且消費者也有心理預期。選不著急的,就給一點好處。

這個方法其實歐洲的亞馬遜一直在用,Prime delivery保證第二天送到,但是如果顧客主動選擇了寬限幾天,那么就可以贈送1塊錢的購物券,可以在亞馬遜上消費。

這在經濟學上是一個很小的“說真話”的激勵機制,對于“遲到一點無所謂的人”而言,因為其對時間不敏感,那么就會樂意于接受一點好處,而容忍幾分鐘的遲到;而對時間敏感的人,則不會因為一點好處而放棄準時送達的權利。

從目前美團和餓了么的回應來看,基本上都采用了上述的兩個思路,這也是在輿論焦點下,短期內就能做出來的回應。

可以預計至少在短期內,騎手的狀況會有一點改善。但是從長期來看,要想徹底把騎手從“困在系統里”解脫出來,還要依賴于勞動者保護的加強、法律法規的完善和執行,以及整體收入的提高。

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