本文是一篇关于零工经济（gig economy）的研究建议，特别关注算法管理（algorithmic management）如何影响应用工作（app-work）中的劳资关系和人力资源管理（HRM）。作者们为James Duggan、Ultan Sherman、Ronan Carbery和Anthony McDonnell，他们隶属于爱尔兰科克大学商学院（Cork University Business School, University College Cork, Ireland）。这篇文章发表于《Human Resource Management Journal》，发表时间为2019年9月12日。

学术背景与研究目的

在当今经济中，零工经济的崛起对传统工作形式带来了巨大的冲击。零工经济利用在线平台连接工人与消费者，以其灵活性和自主性吸引了许多参与者。然而，这种经济模式也带来了许多不确定性和挑战，特别是在劳资关系方面。许多平台通过模糊劳动者的法律身份来规避雇主责任，造成了法律上的争议。因此，本研究旨在探讨算法管理在应用工作中的角色，以及它对劳资关系和人力资源管理的影响。

本研究试图通过将零工工作分为三种不同类型——资本平台工作（capital platform work）、众包工作（crowdwork）和应用工作——来提供概念上的清晰性。作者特别关注应用工作，因为它具有复杂的劳资关系特征，并且因算法管理而广受关注。

研究流程

本研究没有涉及具体的实验或数据分析，而是通过文献回顾和概念分析，构建一个未来研究的框架。研究的核心是提出一系列研究问题，探讨算法管理如何影响应用工作中的工作关系、工作分配和绩效管理。研究启示源于对现有文献、行业报告和实际案例的广泛分析。

主要研究内容

1. 定义和分类零工工作：

   • 零工工作并不是单一模式，它包括资本平台工作、众包工作和应用工作。每种工作类型都由其平台特性的差异所决定。例如，Airbnb作为资本平台工作，旨在”共享”资产而不是完成工作。
   • 应用工作涉及在本地提供服务的中介平台，如Uber或Deliveroo，利用算法即时匹配供需。相比于众包工作，它的工作关系更加直接和个性化。

2. 算法管理的重要性：

   • 在应用工作中，算法管理成为了一种核心的控制机制。自学习算法在劳动过程中自动进行决策，缩减了对人工监督的依赖。
   • 虽然算法被认为是客观和准确的，但在伦理性和真实性等方面存在潜在争议。如Uber使用算法对司机进行工作分配和绩效评估。

3. 劳资关系与HRM的研究议程：

   • 作者提出了关于算法管理对应用工作中劳资关系影响的研究议题。现有研究表明，许多应用工作的参与者期待在工作中获得更多的技能发展和社交互动。
   • 应用工作常常被描述为以经济交换为基础的关系，缺乏传统的雇员-雇主互动，但心理契约理论揭示了更复杂的关系。

4. 绩效管理中的算法控制：

   • 应用工作中，GPS和客户评分被用来监控和评估工人的表现。例如，Uber通过传感器监测司机的驾驶行为，并使用客户评分来判断是否保留司机的资格。
   • 作者指出，这种过于依赖数据的方式或许会忽略工作场所行为的细微差异，并可能导致偏见。

5. 集体行动和法律挑战：

   • 尽管算法管理提供了高度的灵活性，许多零工经济参与者因其不稳定性和不对称的权力结构而进行法律诉讼和集体行动。
   • 作者强调，这种趋势预示着零工经济对传统劳资关系的新挑战。

文章意义

本文的研究为未来的学术探讨奠定了基础，尤其是在日益普及的零工经济中，探讨如何合理管理人与平台的关系至关重要。随着技术在劳资管理中的角色不断增强，本研究呼吁HRM领域重新审视其战略定位和实践方法，以适应零工经济的变化。同时，这为公共政策制定提供指引，因为有必要在多个司法管辖区考虑适当的工人保护。

通过对零工经济的深入分析，本文不仅揭示了其带来的挑战和机遇，还强调了在未来组织管理和劳资关系中，算法管理的重要性和潜在影响。这为学者、政策制定者和企业提供了一个重要的参考框架。