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。

外賣騎手等電梯

圖源：微博@曹導視頻

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。

外賣騎手抬車救人

圖源：錢江晚報

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。

原標題：《外賣騎手困境，大數據無解，經濟學有解嗎？》

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