零工经济为工作者和企业提供了极大的灵活性，但它也给双方带来了许多未知因素。沃顿商学院运营、信息与决策学教授加德·阿隆（Gad Allon）参与合著的一项新研究，考察了一家网约车公司的司机如何做出劳动决策，即何时工作、工作多长时间，旨在改进对劳动供给的预测，并阐明更有效的经济激励措施。这篇题为“行为与经济驱动因素对零工经济工作者的影响”的论文，由纽约大学斯特恩商学院教授马克西姆·科恩（Maxime Cohen）和沃顿商学院博士候选人帕克·辛柴赛里（Park Sinchaisri）合著。阿隆近期做客SiriusXM电台的《沃顿知识》（Knowledge@Wharton）节目，讨论了该研究的影响以及未来工作可能呈现的样貌。
以下为经编辑的对话文字记录。
Knowledge@Wharton： 为什么这是一个重要话题？
加德·阿隆： 外面正在出现一个全新的经济形态，人们称之为“零工经济”。也有人将其称为共享经济。其基本理念是，旧经济以自由职业为主：人们有全职工作，但偶尔会做些自由职业。如今，通过新的平台，人们以各种规模参与自由职业工作的机会越来越多。他们可以每天做一次，也可以每周做一次。他们几乎可以把它当作全职工作，在不同工作之间不断切换，比如先为Uber开几个小时的车，然后转去TaskRabbit，接着可能又为GrubHub或Postmates工作几个小时。
这一经济形态预计到2025年将增长至约2.7万亿美元。但我们真的了解这些员工实际上是如何行事的吗？企业一方的灵活性要大得多。我认为，我们始终希望出现这样一种局面：企业能够精确匹配供需，而它们确实能够做到这一点。现在的唯一问题是，同样的工作者可以不断选择自己想在哪里工作。我们想回答的核心问题，是从根本上理解他们如何做决策。如今的决策是以[基于]秒、分钟、小时或天为单位做出的，而不是“我需要决定明年去哪里工作”。
Knowledge@Wharton： 企业喜欢这种灵活性，因为它让企业能够以更多工人、更少工时来运营，还使其无需提供医疗保险或支付更高的薪酬。这正是许多零工经济企业最初加入这一领域的主要动机，对吧？
阿隆： 没错。它让Uber的规模能够达到任何一家汽车公司的五倍。人们拿它与宝马相比，而它一辆车都没有。你的资产负债表上没有任何资产，但你的估值达到1200亿美元。
Knowledge@Wharton：当你审视工作者与企业这两方时，在整个局面中，哪一方的焦虑程度最高？
阿隆： 我会说是双方。我认为双方的利害关系截然不同。以Uber或Lyft这样的公司为例，由于司机可以在不同公司之间不断切换，因此围绕我们所称的“圈地运动”（land grab）形成了激烈的竞争。当Uber意识到中国的主要玩家滴滴将会胜过它时，它便退出了中国市场。在印度尼西亚和马来西亚也能看到同样的情况，美国亦然。在某些城市，Lyft会有竞争力，而在另一些城市则并非如此。这种情况下存在大量焦虑，主要是因为大量风险投资资金涌入了这一领域。
“[零工]经济预计到2025年将增长至约2.7万亿美元。但我们真的了解这些员工实际上是如何行事的吗？”
现在，我们来谈谈司机。对许多人来说，这就是他们的生计。他们在做决定时知道，15至20年后将出现自动驾驶汽车。许多司机知道，驾驶这份工作也许会在20年后走到尽头，因此他们面临很大的不确定性。我经常与司机交谈，询问他们工作了多长时间，都在做什么。你会发现许多Uber司机说：“我在机场一待就是三个小时。”
收入方面存在很大的不确定性，因为[司机]不再拥有保障。你会听到很多关于对家庭影响的讨论：当你不再拥有此前那种整体社会安全网时，会带来怎样的影响？我认为，未来几年因此将存在大量不确定性。
Knowledge@Wharton： 这就引出一个问题：如果自动驾驶汽车像许多人所相信的那样变得举足轻重，这些公司将会是什么样子？这些公司已经在考虑与美国三大汽车制造商合作，因此，零工经济中的所有这些工作者，在未来可能会也可能不会继续从事这些工作。
阿隆： 在我看来，车内无人操控的无人驾驶汽车可能还需要很多年才能实现。届时仍需要有人在车上，但这类司机可能会与我们现在的司机大不相同，他们所需的技能也将截然不同。想象一下，你坐上一辆出租车，司机的主要技能不再是把你送到目的地，而是一位熟悉这座城市的礼宾员，能够为你建议该去哪里，还能指导你如何为下一场会议做准备。技能组合将会发生变化。
Knowledge@Wharton：在你的研究中，你发现有些司机希望获得一定水平的报酬，一旦达到这一高原期，便决定当天、当周或当月不再工作。能谈谈这一点吗？
阿隆： 让我简单谈谈我们的方法：我们与司机交谈，以便形成假设，但最终[本研究]是以数据为驱动的。我们追踪了约8,000名司机。我们观察了他们过去一年做出的每一个决定。我们看到了他们在被提供更多报酬、被提供较少报酬，以及在上午或下午工作时，如何做出决定。我们观察到了一些有趣的行为。首先，给他们的报酬越多，他们就越有可能去工作。这对某些人来说或许出人意料，但本质上并不令人意外。
但有趣的现象正是你所提到的，即我们观察到了非常强烈的收入目标效应。当司机接近某一收入水平时，我们看到了一个出人意料的结果：你给他们支付的报酬越多，他们就越不愿意出来工作。如果他们开始一个班次，工作时长反而会减少。这一现象此前已有人观察到，但我们确实在此对其作出了解释。我们在不同司机、不同类型的司机身上都看到了这一现象，而且结果非常稳健。
Knowledge@Wharton：如果你有了保障性收入，那么你就不愿意像原本那样拼命工作，因为你知道工作更长时间会带来更多收入。对吗？
阿隆：没错。我们还观察到另一个有趣的行为。总体而言，你付给人们的报酬越多，他们就越想工作，工作时间也越长。但我们确实看到了另一种效应，即我们所称的惯性：人们工作得越久，就越可能继续工作，并且工作得越久。
让我回到收入效应。现实情况是，许多司机都在努力平衡休闲与家庭生活。过去你一次性支付给他们一笔报酬，他们便会付出全力工作，这一点确实如此。我们已经知道，有相当多的研究表明，零工经济工作者的家庭生活会迅速恶化。我们[发现]，可以说，存在一些内在机制，试图阻止这种情况发生。无论是按日、按周还是按月计算，一旦[司机]达到某一[收入]水平，强有力的经济激励便会减弱。
Knowledge@Wharton： 除了时间和金钱，司机还会考虑哪些其他因素？
阿隆： 有一件事似乎相当一致：人们希望在能够真正开车的时段工作，而不是堵在路上。人们希望感觉自己在前进，感觉自己的工作得到了回报。他们讨厌等待。
我想回到我们观察到的惯性现象，即司机为某一特定企业工作得越久，就越有可能继续为该企业工作。至少目前，我对此的解释是，[他们]正在努力寻找更稳定的收入来源。如果你考虑成为一名零工经济工作者，这意味着你需要相当有创业精神。你需要驾车前往你认为能找到更多工作的地方。我们知道，人们会进行我们所称的多平台接单（multi-homing），在不同平台之间切换。但与此同时，我们也看到人们试图精简流程，并对未来的发展方向形成更为一致的看法。因此，尽管司机人数众多，行为方式也各不相同，但我们认为这是非常一致的行为。
“我们观察到非常强烈的收入目标效应。”
Knowledge@Wharton：在研究中，你估计到2025年，大多数劳动力都将从事零工经济。这将对我们的整体经济产生什么影响？
阿隆： 这些并非我们的预测，而是人们普遍认同的看法。随着自动化程度越来越高，我们将看到越来越多的人转向那些所谓“最后一公里”变得重要的领域，即[触达]客户。朝九晚五或在工厂工作的岗位将越来越少。而越来越多的工作将是[涉及]轮班，之后便可以自由安排做任何事。
我们发现一个有趣的现象：相当多从事零工经济的人，并非出于迫不得已而开始工作，而是为了补充收入。他们多跑一个班次，为了攒假期的旅费，随着时间推移，他们逐渐意识到自己其实很享受这种工作，也享受随之而来的灵活性。因此，我们将看到未来的劳动形式会更加碎片化。
Knowledge@Wharton：你的研究针对的是一家网约车公司，但在零工经济的其他领域工作的人，其决策机制是否相同？
阿隆：是的。[在我们的研究中]，大多数人约75%的工作时间都为该特定网约车公司服务，其余时间则为其他网约车公司或其他配送公司工作。这是个好问题，因为我们对员工如何做决策进行了建模，而我们认为，该模型中并不包含任何针对特定企业的内容。宜家（Ikea）收购了TaskRabbit，以帮助其组装家具。亚马逊也越来越多地与零工经济合作。如果你购买需要组装的家具，亚马逊可以派人来为你组装，而这个人将是一名零工经济工作者，而非亚马逊员工。
同一个人可能早上为一家网约车公司开车，而在空闲时间他可能会外出组装一张乒乓球桌。我们看到了很多这样的情况。再次强调，灵活性固然很好，但它也带来了诸多挑战。
Knowledge@Wharton：这将如何影响那些完全依赖零工经济的企业（如Uber和Lyft）或与零工经济某一环节相关联的零售商的底线？
阿隆： 我认为，所有这些[企业]面临的主要问题是，员工之间的竞争异常激烈。员工可以非常迅速地从一家企业转向另一家企业，这带来了一个挑战：你一方面需要吸引客户，另一方面还需要[吸引]员工。这是一种双边竞争。事实上，如今大多数竞争的对象已不再是客户，而更多是员工。现实情况是，你吸引的员工越多，路上的司机就越多，你对客户的响应时间就越短。你吸引的客户越多，就会吸引更多员工。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题，但我们知道，主要挑战在于吸引更多司机或员工。
Knowledge@Wharton：零工经济企业得益于工作者是自由职业者这一事实。有时，某个城市的司机可能多于你真正需要的数量，有时又可能少于你所需的数量。正如你所说，如果司机在Uber上的某个晚上收入不佳，他们可能会转而通过Lyft赚钱。
“如今大多数竞争的对象已不再是客户，而更多是员工。”
阿隆：这正是主要挑战之一。问题不仅在于拥有足够多的员工，更在于拥有恰当数量的员工。如果[企业]的司机过多，他们只能等待、无所事事，那么企业实际上会自我削弱，或者至少企业自己是这样感觉的。[很多时候]，他们不得不通过补贴向司机支付报酬，从长远来看，[这意味着]在烧钱。与此同时，如果司机数量不足，他们又会因为让客户等待而损失金钱。他们宁愿让客户等待，也不愿让司机等待。总体而言，司机等待对其底线的损害更大。
Knowledge@Wharton： 与传统商业相比，零工经济中的未知因素要多得多，对吗？
阿隆： 没错。未知因素要多得多。其次，这些企业不断面临许多新的商业模式。例如，当旧金山的滑板车公司Lime推出时，Uber的需求出现了下滑。大家都在争夺最后一公里。每一种新的商业模式都试图精简这一环节，并从中分一杯羹。这就是这些模式存在大量不确定性的原因。
Knowledge@Wharton：你发现哪些激励措施真正有效，使得企业和员工都对整体运营感到满意？
阿隆：我们测试了一种激励方式，即经济激励。零工经济以及如今人们拥有大量关于每位司机的数据这一新时代的一大优势在于，你能够识别出哪些司机是你希望留住的，哪些司机则更倾向于在某一特定班次留在家中。我们证明了，如果你能识别出那些已经接近其收入目标的司机，你就必须提供相当可观的报酬，才能让他们出来开车。如果你能正确识别并分类司机，例如，你就能以少30%的激励，招募到数量恰当的司机。或者，如果你使用相同的激励，就可以更精准地针对他们。但这归根结底在于理解每一位司机的经济激励究竟是什么。
Knowledge@Wharton： 这些企业在多大程度上关注其每一位司机，以便激励优秀的司机继续工作？
阿隆：持续关注。这些企业是高度数据驱动的。想想机器学习以及我们所称的深度学习。我举个例子。在这项研究中的7,000名司机里，我们大约尝试了1,000种不同的激励方案，它们在不同时间以不同机制推行。这些企业在运用数据方面非常精明。它们分析得很透彻，思考也很周全。然而，我们证明了，如果你想推断你所观察到之外的情况，就需要一个基础模型。但它们会持续进行随机化处理和实验，以找到更好的激励措施。
顺便说一句，有些激励措施是这样的：如果你工作一小时、再多工作两小时，或者一周出勤四天，就能获得加薪。很多措施都旨在为单个司机营造更稳定的工作模式。
Knowledge@Wharton：这种金融激励模式在行业内是否被接受？
阿隆： 它们在一定程度上也受到其与司机之间合同约定类型的限制。它们面临的更大风险来自监管。例如，Uber正试图确保司机不被视为员工。要实现这一点，你必须与司机之间达成一份非常简单的协议，这份协议通常是金钱性质的，并且高度交易化。
总体而言，行业内的共识是：你可以进行随机化处理，可以尝试不同的做法，可以保障一定的基本工资，但除此之外，就不能做得太有创意了。超出这一范围的任何创新都会使你受到约束，在这种情况下，他们就会成为员工，而你就必须为其提供医疗福利和其他相关保障。
“如果你购买需要组装的家具，亚马逊可能会派人来为你组装，而这个人将是一名零工经济工作者，而非亚马逊员工。”
Knowledge@Wharton： 通过采用这种自由职业模式，企业能否利用其收集和分析的数据更好地管理成本？
阿隆： 是的，但与此同时，这也关乎底线。要让司机上路开车，Uber需要确保该司机每小时能获得17美元。而司机通过开车只能赚到14美元，这意味着Uber要为每一位司机补贴3美元，而这3美元来自风险投资机构，实质上也就是来自我们的养老基金。因此，这笔钱直接流入了底线。没错，他们可以预测这一点。一切都变得更加可预测，但3美元可是一大笔钱。
Knowledge@Wharton：这项研究的下一步是什么？
阿隆： 我们在这里提到了两个方向。其中之一是回到惯性这一概念。我们确实希望理解是什么驱动了这种惯性，因为它可能会对其他领域产生重大影响。我们认为，我们合作的这些企业存在某种独特之处，正是这一点造成了惯性。而这也为企业与客户、与司机互动创造了机会。我们认为，其背后的驱动因素是一个根本性问题。
其次，我们认为，这可能不仅为财务协议创造机会，也为减少摩擦的机制创造机会，从而使企业能够设计出更有意思的模式，以确保提供稳定的服务。这里有一点非常根本，我们必须明确：就是客户。我们总体上是占优的，对吧？如今的服务比以往任何时候都更好。如果你想在几分钟内从[一个地方]叫到一辆出租车，马上就会有人过来。总体而言，我们的处境更好了。唯一的问题是，这种状况能否持续？为了使其更具可持续性，我们需要找到更新颖的模式，既让这些司机继续开车，也要更加负责任地做到这一点。
Knowledge@Wharton： 消费者明白最后一公里很重要。当然，消费者觉得自己可以挑选。如果我想去百思买（Best Buy）买一台电视，而他们提供的服务不到位，我可以把它退回，然后去别处购买。
阿隆：这正是挑战所在。在大多数新经济中，无论是Uber、亚马逊、Facebook还是谷歌，我们获得的服务都比以往任何时候更好、价格更低。问题在于长期影响，而这正是我们在这里试图理解的内容。这对员工福祉的长期影响是什么？
杰夫·贝佐斯说，客户总是将当前的服务水平视为理所当然，并且从不满足于企业向他们提供的任何服务。因此，如果你目前能在五分钟内派出一名司机，明年将会少于一分钟。在那之后，我希望它在我想到之前就已经到位。这将推动更多的创新，为满足这一需求而付出的成本也会更高，同时在围绕此类模式寻找有趣的解决方案方面，竞争也会更加激烈。
