外卖骑手困境，大数据无解，经济学有解吗？
这不是单纯“改算法”就能解决的问题 。
文/巴九灵
最近 ， 一篇《人物》杂志的专访《外卖骑手 ， 困在系统里》 ， 唤起了舆论对外卖骑手的境遇的关注 。
大数据算法本来是可以提高效率 ， 增加社会福利的 ， 为什么却成了“胡萝卜加大棒”的帮凶 ， 让骑手不得不游走在各种危险的边缘呢？
首先 ， 这是大数据算法本身的局限所带来的 。 大数据用来对客观的状态进行抽象总结 ， 找出一般规律 ， 是非常犀利的工具 。 但是当把这些宏观的规律应用在具体的人身上的时候 ， 往往就忽略了一点：均衡的结果 ， 不应该成为算法的前提 。
01、致命的内生性
经济学里面很喜欢说一个“内生性”的概念 。 也就是当我们考察各种事物之间关系的时候 ， 不应该忽略一些我们无法看到的因素的影响 。 外卖平台的大数据算法 ， 就受到了内生性的严重影响 。
而大数据算法 ， 在“看得到”的因素方面做到了极致 ， 恰恰忽略了内生性 。
外卖配送 ， 最重要的考察指标 ， 自然是送达时间 。 而大数据所能搜集的 ， 无非是地图上标示的路程长短和实时的交通信息拥堵情况 。 而只有外卖骑手才知道的那些信息 ， 比如红绿灯的状况、路上的突发事件和电梯拥堵等等 ， 这些算法只能取一个估算值 。
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外卖骑手等电梯（图源：微博@曹导视频）
是估算值 ， 就会有失误 ， 而对于具体的骑手而言 ， 如果不能在估算的时间内完成配送 ， 就面临罚款 。 于是他们会用各种危险的、甚至是违法的行为 ， 在突发事件发生的情况下 ， 为自己争取时间 ， 而这种骑手本身的“努力程度” ， 也是大数据算法看不到的 。
大数据算法能看到的 ， 就是骑手们的“效率”似乎在不断提高 ， 于是算法也相应地缩短了估算的送达时间 。 然而 ， 上面所说的大数据遗漏的那些变量所造成的内生性 ， 客观上让算法对“合理的送达时间”产生了估计偏差 。 骑手们“消失的两分钟”就很可能源自于此 。
骑手们仅仅是为了避免自己被罚而采用各种危险的手段 ， 但是这些是算法看不到的 ， 算法看到的就是“这么长的路程 ， 这个时间能完成” 。 从这个意义上说 ， 每个骑手用危险动作完成配送的同时 ， 虽然避免了即时的惩罚 ， 但是长远来看导致了算法的偏差 ， 对自己造成了持久的负面影响 。
而速度的提升终究是有限的 ， 无论怎么逆行、超时 ， 有时候就真的是挤不过去 ， 最后 ， 能轻松接单的人越来越少 ， 越来越多的人都在超时的边缘挣扎着 。 这也是吴晓波老师在昨天的音频中所说的算法给人带来的“异化” 。
02、三方的博弈
知道了问题所在 ， 是不是就有容易的解决方案了呢？很遗憾 ， 这不是单纯的“改算法”就能解决的问题 。
因为送外卖 ， 从餐饮店的层面上 ， 外卖平台相当于一个长臂的餐饮配送渠道 ， 可以让餐馆开在距离写字楼较远 ， 房租和人力成本便宜的地方 ， 这节约了成本；而骑手替顾客跑路去取餐 ， 相当于专业跑腿的 ， 取代了业余跑腿的 ， 也为顾客节省了时间 。 而平台的利润 ， 也来自于此 。
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要承认大部分的顾客基本上还都是价格敏感的 ， 一份十来块钱的快餐 ， 快递费是2元还是3元 ， 其实是很重要的 。 如果配送费太贵了 ， 或者迟到了 ， 还是会不开心 ， 甚至放弃叫外卖 。 平台为了同时满足“吃外卖”和“便宜配送费” ， 那就只能在其他的地方打主意 。
这种压力就像一个碰碰球 ， 总要找到一个薄弱的地方释放出来 。
快递员的供给并不缺 ， 目前很多骑手虽然抱怨 ， 但是依然接受这种生活方式——这意味着骑手们依然认为做这份比较危险的职业 ， 要比其他工作的收入高 。
一边是骑手 ， 一边是消费者 ， 消费者和骑手对平台的依赖 ， 谁高谁低一目了然 ， 所以自然压力就跑到了依赖度较高的骑手一边 。
顾客的时间越值钱 ， 平台、骑手和顾客能够因为外卖生意所分的这个饼就越大 。 现在大城市的单位时间的平均工资 ， 也就是顾客单位时间内的收益本来就有限 ， 而骑手本人的规模效应已经被推到了极致 ， 那么 ， 在不注入新的资源——比如补贴——的情况下 ， 短期内很难有一个让三方都满意的解决方案 。
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在当前的情况下 ， 骑手已经到了极限 ， 消费者的价格敏感度很高 ， 那么只有通过平台让利的方式 。 但是平台不会自发地让利 ， 那么“打破寡头竞争” ， 引入小的、社区型的配送公司来分蛋糕 ， 未尝不是一个解决的方案 。
当快递平台面临更多的小的 ， 以社区为基础的快递竞争的时候 ， 骑手们跳槽的选择更多 ， 和公司讨价还价的底气也就增强了 ， 境遇也会得到相应的改善 。
一个例子就是曾经的制造业工人 ， 工作环境也非常差 ， 但是随着国际贸易的深入开展 ， 越来越多的人都在沿海开起了工厂做起了老板 ， 对工人 ， 尤其是熟练工的竞争越来越激烈 。 到现在 ， 工人的工作依然很辛苦 ， 但是工人的工作环境和劳动保障 ， 相比之前已经有了较大的提高 。
03、亡羊补牢
要从根本上解决这个问题 ， 说到底还是要靠整体收入的提高 ， 鼓励更多的小配送团队的竞争和劳资之间的规范化谈判 。 这些都不是一朝一夕能够完成的 。
因为配送时间是如此关键的指标 ， 而目前市场上的外卖平台 ， 美团和饿了么竞争激烈 ， 双方谁能更快 ， 谁就能同时吸引到更多的店家入驻和消费者下单 。
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所以 ， 任何一家平台 ， 都不太可能单方面宣布更加宽松的时间政策——如果同一家店 ， 同一个时间段 ， 快递平台A需要50分钟 ， B需要40分钟 ， 顾客和商家是会选择比较有“情怀”、照顾骑手的A ， 还是选择“无情”的B呢？
市场是无情而理性的 ， 顾客会一边感慨A的“人性化” ， 然后一边下B的单 。
如果不想让整体的用人成本上升 ， 从而压到快递费上 ， 那么有两个可以在现行的基础上改进的点：
一是预留一定的容错率 ， 加强骑手对特殊情况的投诉机制 ， 让骑手在特殊情况下免于处罚 。
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外卖骑手抬车救人（图源：钱江晚报）
二是对市场进一步细分 ， 在顾客的时间敏感性上做一次价格歧视 。
顾客的市场细分 ， 又有两个方法：
1.用大数据来分析谁是“迟到点无所谓的” ， 谁是“不好说话的” 。
2.给一点折扣 ， 消费者自己选 。
第一种方法看上去很先进 ， 但是面临两个难题 ， 首先 ， 大数据做不到这么精确 。 平台的数据是有限的 ， 不可能了解顾客所面对的复杂的订餐状况 ， 所以会经常出现错判的情况 。
其次 ， 顾客下单了 ， 就是期望按时送到的 ， 哪怕自己脾气好 ， 看到同事的单都到了 ， 自己总是比较慢 ， 还是会有不高兴——用算法欺负老实人 ， 也是有反噬的 ， 因为这也是一个期望管理的问题 。
第二种方法 ， 就是下单的时候让消费者自己选 。 这样的好处是肯定不会判断错 ， 并且消费者也有心理预期 。 选不着急的 ， 就给一点好处 。
这个方法其实欧洲的亚马逊一直在用 ， Primedelivery保证第二天送到 ， 但是如果顾客主动选择了宽限几天 ， 那么就可以赠送1块钱的购物券 ， 可以在亚马逊上消费 。
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这在经济学上是一个很小的“说真话”的激励机制 ， 对于“迟到一点无所谓的人”而言 ， 因为其对时间不敏感 ， 那么就会乐意于接受一点好处 ， 而容忍几分钟的迟到；而对时间敏感的人 ， 则不会因为一点好处而放弃准时送达的权利 。
从目前美团和饿了么的回应来看 ， 基本上都采用了上述的两个思路 ， 这也是在舆论焦点下 ， 短期内就能做出来的回应 。
可以预计至少在短期内 ， 骑手的状况会有一点改善 。 但是从长期来看 ， 要想彻底把骑手从“困在系统里”解脱出来 ， 还要依赖于劳动者保护的加强、法律法规的完善和执行 ， 以及整体收入的提高 。
本篇作者|司马懿|当值编辑|邹燕珠
【外卖骑手困境，大数据无解，经济学有解吗？】责任编辑|何梦飞|主编|郑媛眉
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