互聯網時代的零工經濟影響因素研究

徐穎 張鄒焱

【摘 要】 本文基于CGSS混合橫截面數據，通過建立二元Logistic回歸模型研究了互聯網時代零工經濟的影響因素，發現2010-2015這六年間，在個人因素、家庭因素、工作狀況、地區因素等控制變量不變的條件下，收入水平對零工經濟有負向影響，互聯網對新零工經濟起促進作用，對零工經濟總體起抑制作用，這是因為舊零工群體比重遠高于新零工群體，互聯網通過前者對零工經濟產生的負面影響遠大于其通過后者產生的正面影響。

【關鍵詞】 零工經濟 互聯網+ CGSS 混合橫截面數據

一、引言

現今人們正處在第四次工業革命的浪潮中，數字化推動著變革以前所未有的速度發生，隨著移動互聯網的出現以及與之相關的社交媒體、VR、AR等技術的衍生，就業不再局限于固定崗位、固定地點和996的固定時間，曾經非主流的“零工經濟”開始走紅，勞動者有更多的碎片時間能夠支配，能夠兼顧個人偏好和效率最大化的多個工作，“斜杠青年”、“U盤化生存”等詞的出現無一不彰顯一場關于產業發展與人才結構的趨勢性變化正在悄然發生。

無獨有偶，2019年末新冠肺炎在我國爆發，為遏制疫情的進一步擴散，防止出現更多的人員傷亡和經濟損失，全國民眾居家隔離，很多生活不得不從線下轉移到了線上，不少企業通過釘釘等線上軟件在家辦公，學校也紛紛推遲開學時間開展網上教學。此次疫情讓越來越多的人認識并接受了線上工作的方式。根據清華大學社會科學學院發布的《2019中國縣域零工經濟調查報告》，35.11%的縣域零工工作與互聯網相關，“互聯網+”類零工在各種零工類型中排名第一。

顯然互聯網、大數據等新興技術的發展正在逐漸改變人們的生活、工作、思維方式，與“朝九晚五”的傳統用工方式相比，就業思維靈活的80、90后已成為當前我國的就業主體，他們追求更加多元化、靈活和平衡的工作。然而零工經濟同樣面臨不小的問題和風險。由于缺乏相對健全的法律法規以及有效的市場監管，使得零工工作者在社會保障方面處于劣勢;同時由于雙方交易存在不確定性，企業雇傭過多零工會使得長期業務難以開展，勢必影響企業效益。

二.文獻綜述與理論基礎

（一）零工經濟的定義

零工經濟指由工作任務不多的沒有固定崗位的自由職業者構成的經濟，他們利用網絡和移動技術高效地為供需方提供相應信息從而實現工作的匹配，主要有按需工作（通過應用程序聯系）和群體工作兩種形式。此處的零工經濟僅指代受益于互聯網和其他新興技術的發展，以網絡作為第三方平臺的“新零工經濟”。

然而零工經濟并非全新的概念，早在上世紀 70 年代末，蘇南地區的鄉鎮企業就已經出現了最早期的零工經濟，他們為實現科創資源的市場化按需配置，從大城市工廠和科研機構聘請技術人才利用其休息日到鄉鎮企業去攻堅克難，這就是“舊零工經濟”，亦稱非正規就業。

現今頻繁出現的零工經濟大多指的是由互聯網和新興技術推動發展的新零工經濟，它“新”在不僅涉及了中產階級和白領階層的工作，還涉及到很多高科技創業公司，越來越靈活的工作種類、工作方式取代了傳統的全職工作和固定用工模式[5][7]。企業以網絡為媒介，將碎片化的工作需求公之于眾，勞動力個體根據自身特點來選擇是否從事多項工作或臨時工作，互聯網在全球的普及大大拓寬了零工經濟的覆蓋范圍，使其不再是雇傭模式的附庸，而具有劃時代的意義[1]。

（二）零工經濟的特點

在零工經濟下，“勞動資本需求方”（傳統零工經濟）或者“平臺”（新零工經濟）招募“自由職工”的用工方式替代了“雇主”直接雇傭“雇員”的傳統模式，曾經的雇傭及控制關系不復存在，取而代之的是職工能夠全權控制自己的勞動，以自由雇傭的姿態進入勞動力市場。零工經濟有別于傳統就業模式，主要有工作碎片化、工作彈性化、合作遠程化三個特點[1]。

雇主提供臨時工作，獨立勞動者通過在有限時間內完成相應的工作量來獲得報酬。不固定的工作時間給了工人控制自己工作的權力，工人的工作積極性和工作效率也就不知不覺提高了，企業能夠減少管理成本、增加利潤。

（三）零工經濟的影響因素

查閱相關文獻，發現國內主要從宏觀層面探討非正規就業即舊零工經濟的影響因素，主要有以下幾方面：

1.最低工資制度。向攀發現最低工資上漲使失業群體更有動力尋找工作，流動到非正規部門就業，從而促使本來在非正規部門的勞動者流動到正規部門就業，不利于勞動者的非正規就業[10]。

2.就業保護制度。王海成發現就業保護制度如最低工資制度、社會保險制度會減少非正規就業 [11]。

（四）研究假設

對于包含新零工經濟的零工經濟整體而言，微觀層面的研究則較為缺乏。本文嘗試從勞動者個體出發，研究他們選擇零工就業的主要因素。

1.互聯網使用頻率對零工經濟的影響

零工經濟作為早已有之的概念，在我國勞動力市場改革開放以來一直處在邊緣位置，隨著2015年“互聯網+”計劃的落地實施，零工經濟又煥發出新的活力。

黛安娜·馬爾卡希在《零工經濟》提出，互聯網讓個人興趣、技能可與市場需求產生更佳的匹配。互聯網的普及使勞動力市場信息交流更通暢，在一定程度上降低了資本方和勞動者的錯配率，并減少了搜尋成本，使勞動力流動的可能性和距離大大增加。有數據表明：截至 2011 年，互聯網在國內創造的工作崗位已達1000 多萬。這是因為一方面，互聯網本身的發展就創造了數以萬計的崗位;另一方面，互聯網推動了平臺就業的發展，我們熟知的嘀嘀打車、美團外賣等都是其中的代表。顯然，互聯網的發展有利于降低因信息不對稱導致的摩擦性失業和結構性失業，但當失業者面臨的選擇不是失業與零工就業，而是正規就業和非正規就業時，就需要分情況論述了。

舊時的零工又稱“打零工”，勞動者為生活所迫、不得不出賣勞動力以求生存，此類勞動者普遍勞動技能低，工作收入微薄，對負面的經濟沖擊較為敏感，其特質決定了他們對穩定的、有社會保障的正規就業的青睞，互聯網的發展使得使此類求職者能夠獲得大量包含零工和正式工的招聘信息，面臨這兩種選擇，我們猜測勞動者會選擇穩定的正規就業，查閱到有文獻實證證實互聯網的普及對非正規就業產生了顯著的負向影響，促進零工就業轉向正規就業。此外，伴隨著共享經濟時代的到來，原先的正規就業人員得以通過網絡平臺尋找兼職，在閑暇時間利用自己的技能補充收入;互聯網還催生了一批擁有技能優勢、向往工作自主的自由職業者，此類勞動者利用自己的特長、資源實行自雇傭，以此實現自己的更高價值。這兩類勞動者通常是自愿投身零工經濟的浪潮，屬于新零工經濟的從業者。綜上所述我們提出如下假設：

2.經濟收入對零工經濟的影響

麥肯錫研究機構于2016年發布的“零工經濟”報告指出，雖然互聯網的普及帶動了數字經濟的發展，線上平臺創造了大量的自由工作，但零工從業者的增加并不是由科技進步帶來的，即使Airbnb、Lyft與Uber等公司為就業者創造了大量的兼職機會，其從業者所占比例仍舊只占零工經濟的小部分。

因此，麥肯錫分析師馬尼卡認為“經濟衰退和糟糕的就業市場”才是零工經濟得以發展的主要原因。西班牙和希臘等失業率高的國家，其零工經濟的發展程度就比較高。我們猜測大多數人選擇打零工的原因是因為收入不高甚至沒有收入，基于此我們提出如下假設：

二、數據來源與研究方法

（一）樣本與數據

本文數據取自CGSS2010、CGSS2012、CGSS2013和CGSS2015。數據經過整合并刪除缺失數據后，四個年度最終獲得的有效個案樣本數分別為3477、3475、3260和2605，本文最終使用的數據共計12817個有效樣本。上述四個年度的調查問卷在問題設置上基本保持一致，使研究者能夠得到混合橫截面樣本數據，與單一年份的橫截面數據相比，混合橫截面數據樣本規模更大，可以更為精準地估計模型;還可以探究變量在時空上的影響力變化，使數據分析更加深入。

（二）變量設定及描述性統計

1.因變量

CGSS 2010年、2012年、2013年和2015年的問卷都調查了居民的工作狀況，本文以麥肯錫“零工經濟”報告中定義的零工經濟群體作為評判標準，認為零工經濟主要由四大群體組成：能自主選擇工作且視其為收入主要來源的自由職業者;有正規工作且收入穩定，同時利用閑暇通過零工賺外快的兼職者;不愿放棄收入低微的本職工作卻為了生活不得不從事零工的不情愿者;生活拮據除零工無收入來源的“打零工”者。設置因變量為“是否從事零工”，將從事零工的樣本賦值為 1，未從事零工賦值為 0。

2010-2015年，零工就業數量上不占優勢，仍舊只是傳統就業的補充形式，2010-2013年零工就業成上升趨勢，2015年有部分回落。

2.自變量

互聯網對個體的影響程度可以直接由個體使用互聯網（包括手機上網）的頻率來測度。個體的經濟收入由個體去年全年的職業收入對數化后表示。

3.控制變量

根據已有文獻的研究，本文將一系列可能對個體擇業產生影響的變量作為控制變量加入模型，這些變量分為三類。

第一類是個人因素，包含性別、年齡、戶籍、政治面貌、受教育程度，其中受教育程度按社會研究中常用的處理方法轉化為尺度變量“受教育年限”。第二類是家庭因素，包含未成年子女數量。第三類是工作狀況，包含溝通能力交流能力、工作年限、工作年限的平方、當前工作自主程度、有無社保、有無簽訂勞動合同。此外，本文還在后續的模型中加入了代表調查年份和受訪者所在經濟區域的虛擬變量，以便控制變量影響的時空效應。

（三）互聯網對新零工經濟的影響

通過上述分析我們已經驗證了部分假設，那么互聯網對新零工經濟的推動作用是否存在，本文進一步從零工群體中剝離出自愿從事零工的個體建立新模型進行分析，自愿從事零工的群體包括自由職業者和兼職者，設置新的被解釋變量，自主零工賦值為1，其余賦值為0。

自愿從事零工就業的個體在勞動力市場中占比極低，最高的2012年也僅有6.19%，我們觀察到2012年與2010年相比，自主零工占比有了較大的提升，之后的幾年在5.4%上徘徊。查閱資料發現，“互聯網+”的概念在國內首次公開提出的時間正是2012年，當時極有可能涌現出一批目光敏銳且擁有技能優勢的新零工先行者，但“互聯網+”真正落地實施卻在2015年之后，就此可以推斷，新零工經濟是在最近5年內才開始大量出現的。

三、結論與建議

（一）結論

本文選用中國綜合社會調查四個年度的數據，對勞動力的就業狀況進行了描述性統計，分別對零工經濟總體和新零工經濟的影響因素進行了實證檢驗，得出以下結論：

目前只有具有一定經濟實力、有無社會保障都不會造成較大影響的高技能勞動者感受到了互聯網的助推作用。第三，收入水平也是影響零工就業的因素之一，收入水平越低，不管是迫于生計還是補充收入，個體都更傾向零工就業。

此外，由于可獲得的最新官方數據只更新到2015年，本文難以使用2016年及之后的數據對零工經濟進行最新的分析，亟待日后進行更進一步的研究。

（二）建議

第一，零工經濟被互聯網注入新的活力，在未來勢必會成為新的就業趨勢，帶來更多就業機會，促進經濟發展，因此在相關政策制定上要加大力度支持“互聯網+”的發展，進一步推動新零工經濟的發展。第二，相關部門應制定相關規定，保障零工工作者這一特殊勞動群體的合法權益，保障他們在各地區包括經濟欠發達地區簽訂勞動合同以及社會保障等方面的權益，使零工經濟走上規范化的道路。第三，提高零工就業群體的人力資本，企業、社會要重視職業技能方面的培訓，同時勞動者自身也需要提高受教育程度和個人認知能力，以滿足越來越高要求高標準的就業崗位。

【參考文獻】

[1] 鄭祁， &楊偉國. （2019）.零工經濟前沿研究述評. 中國人力資源開發（5）， 106-115.

[2] 楊偉國，張成剛，辛茜莉.（2018）.數字經濟范式與工作關系變革.中國勞動關系學報，5（32）， 56-60.

作者簡介：徐穎（1996—1 ），女，漢，浙江舟山人，理論經濟學碩士，人口資源與環境方向。郵編311121，郵寄地址：浙江省杭州市余杭區文一西路1000號中共浙江省委黨校