零工經濟下農民工靈活就業研究進展

［摘"要］"零工經濟進入了井噴式增長的階段，對勞動力市場和經濟復蘇產生了廣泛而深遠的影響。然而，數字技術進步和互聯網平臺發展對農民工靈活就業選擇產生哪些影響，通過什么渠道影響，是一個亟須回答的重要問題。文章系統梳理了零工經濟和靈活就業的由來和發展，總結和歸納了零工經濟的前沿研究領域，包括零工經濟下靈活就業選擇及收入的研究，分析了學界關于零工經濟對收入差距是“縮小”還是“拉大”的不同意見，從技術進步對勞動力的替代效應、生產力效應對就業的促進作用、技能互補對就業結構轉型的影響、搜尋匹配機制對勞動的配置效應四方面討論了零工經濟下靈活就業的經濟效果，為有序推進多渠道靈活就業和農民工市民化提供科學依據和決策參考。

［關鍵詞］勞動力轉移；零工經濟；搜尋與信息摩擦；匹配；靈活就業選擇

［中圖分類號］""F3236［文獻標識碼］""A［文章編號］"1673-0461（2024）05-0053-10

一、引言

長期以來，國家為解決就業問題作出了諸多努力。黨的二十大報告強調，要“支持和規范發展新就業形態”，“加強靈活就業和新就業形態勞動者權益保障”。2023年中央經濟工作會議定調，“明年要堅持穩中求進、以進促穩、先立后破，多出有利于穩預期、穩增長、穩就業的政策”。當前，世界經濟復蘇脆弱，全球經濟亟須從危機走向綠色、韌性和包容性復蘇［1］。中國就業形勢錯綜復雜，穩就業、保就業居“六穩”和“六保”之首。2020年12月，中國失業人數暴增至1"160萬人，達到近20年來最高值［2］。農民工總量增速不斷放緩，農業勞動力占比高于發達國家。農民工總量增速從2010年的54%逐年下降到2019年的08%，2020年更是跌至-18%。中國農業勞動力占比（254%）遠遠高于農業產業增加值占GDP比重（69%），是美國的19倍，日本的74倍，以色列的276倍，中國到2050年需要轉移24億農業勞動力。另外，零工經濟下新就業形態的興起，增加了勞動力需求，緩解了就業壓力［3］。2021年，中國靈活就業人數規模達2億人，互聯網平臺的靈活就業人員有8"400萬人，農民工是主要群體。2022年中央一號文件強調“落實各類農民工穩崗就業政策”，首次提出“鼓勵發展共享用工、多渠道靈活就業，規范發展新就業形態”。2023年中央一號文件繼續強調“維護好超齡農民工就業權益。加快完善靈活就業人員權益保障制度”。農民工多渠道靈活就業有助于節本增效、提高競爭力、抵御風險能力，在新發展格局和新型城鎮化中尤為重要。創造多渠道靈活就業機會將成為穩住經濟基本盤的關鍵，符合“以國內大循環為主，國內國際雙循環相互促進的新發展格局”要求。

得益于數字技術進步和平臺發展，新興數字技術衍生出共享經濟、平臺經濟及零工經濟等多種新業態，緩解了摩擦性失業帶來的損失［4］。零工經濟提供了大量的就業崗位和收入來源，勞動力市場運行效率得到提升［5］。主要體現在：一是數字技術擴展了靈活用工管理的人員范圍和規模，由平臺匹配引發的供需規模和勞動者數量大幅度增長。二是數字技術節約了企業用人數量和用工成本。三是減少了企業靈活用工管理中出錯的可能。如由多城市遷移、頻繁離職帶來的社保公積金核算、增員減員問題。四是平臺對靈活用工管理的高效率主要來源于數字技術推動的大數據分析、AI和算法。與數字經濟、共享經濟、平臺經濟不同，零工經濟更側重在經濟活動中的勞動供給問題［6］。

爆發式增長的零工經濟，依托信息通信技術減少了信息不對稱，提高了搜尋匹配的效率，為農民工創造了大量的靈活就業機會。過去受限于農村地區閉塞的信息渠道和滯后的公共設施，農民工往往在城市從事靈活的、季節性的、不穩定的非正規就業［7］。面臨城鄉勞動力市場中搜尋摩擦和信息不對稱帶來的高交易成本［8］。因此，農民工不斷在勞動力市場內進行職業搜尋，搜尋到與自身匹配的工作，實現收入增長。已有研究關于平臺的勞動供給行為討論較多［9-10］。大多采用微觀數據探索農民工的就業選擇問題［11］，但上述研究均未系統研究靈活就業的特征、趨勢。一方面，零工經濟降低了搜尋成本和交易成本，增加了就業機會；另一方面，搜尋匹配的效率提升加劇了勞動力之間的競爭，降低了勞動力的彈性需求。基于搜尋匹配理論，本文梳理了零工經濟下農民工靈活就業的研究進展，這是值得深入探索的實證研究。

本文基于農民工靈活就業選擇的特征，采用技術進步、技能互補、搜尋匹配的理論，試圖更好地闡述零工經濟下勞動力要素市場的供需均衡、結構轉換、質量升級問題。梳理零工經濟下農民工靈活就業選擇的作用機制，精準量化搜尋匹配效率和勞動力市場摩擦，有助于加深對搜尋匹配理論和零工經濟形態的認識，為指導農民工靈活就業和穩定就業的配套政策制定提供參考。

二、靈活就業的內涵與定義

近些年來，零工經濟的迅猛發展對穩定就業、改善就業結構的作用顯著，已經成為國際社會和發展經濟學普遍關注研究的問題。目前眾多國內外學者在數字經濟和勞動經濟學領域，討論了新興數字技術對勞動力結構轉型的影響。雖然相關的理論探討和實踐性總結非常豐富，但現有研究尚未對零工經濟下農民工靈活就業選擇的特征事實、作用機制和效果研究開展量化研究。本部分將使用歸納和比較的方法，總結零工經濟下農民工靈活就業選擇的影響和渠道的國內外文獻。

（一）靈活就業的幾個關鍵術語及范疇說明

多渠道支持靈活就業目前已成為學界和公眾的共識，但對靈活就業與靈活用工的概念界定、實踐中的形態等問題，目前在政策制定、學界討論及企業用工中都有較大的分歧和爭論。因此，首先要對靈活就業、靈活用工的概念、具體形態以及驅動力等問題進行梳理和討論。中國勞動法與就業政策均未對靈活就業進行明確界定。目前，學界普遍引用國際勞工組織（International"Labour"Organization，ILO）的“非正規就業”概念來研究中國靈活就業及相關問題。從國際勞工組織對靈活就業的界定來看，目前關于靈活就業概念的內涵與外延、靈活就業工作方式界定、勞資雙方權利義務關系的判定標準等都存在較大的模糊性。靈活就業概念不清，就導致靈活就業政策在政策對象與政策目標上的模糊性。特別是平臺經濟興起后，隨著商業模式的創新，平臺用工使得靈活就業的概念和邊界就更模糊了。所以，理解“靈活就業”的概念，需要對勞工組織的"“非正規就業”“靈活用工”等概念進行梳理。

靈活用工和靈活就業的定義。廣義的靈活用工指雇傭組織以非標準雇傭方式安排用工，雇傭組織包括企業、平臺組織、非營利性組織、公共服務組織［12］。靈活用工包括勞務派遣、業務外包、人力資源外包、互聯網平臺用工、傳統零工（非全日制用工、兼職、日結、自雇合作）、實習。其中，傳統零工、互聯網平臺用工、實習這三種類型在多數情形下不必受到勞動關系的剛性約束，可稱為“狹義的靈活用工”。與全日制勞動用工不同，靈活用工包括四種形態：時間靈活（非全日制用工）、雇傭形式靈活（勞務派遣）、服務形態靈活（業務外包）、就業形式靈活（平臺型用工）。國際勞工組織于1972年首次提出“非正規就業”，到2003年又發展了概念的內涵。標準雇傭關系范圍外的工作定義為非標準雇傭（Nonstandard"Employment），即法律或實際意義上不受國家勞工法規、收入所得稅制度、社會保護的雇員勞動關系［13］。國際勞工組織并沒有對靈活就業進行概念界定，而中國政策與學術研究對靈活就業的界定也很模糊。目前，學界和政策部門普遍接受的定義是靈活就業包括個體經營、非全日制以及新就業形態等靈活的就業方式，個體勞動者可以自由選擇工作的時間、地點、形式和勞動報酬［14］。

與靈活就業相關的國際通用術語是替代性工作安排（Alternative"Work"Arrangement，AWA）和零工經濟（Gig"Economy），學界尚無明確和統一的定義。傳統工作（Traditional"Job）定義需要同時滿足以下五個條件［15］：①有工資收入；②有一定的工作穩定性；③可以預測的工作安排；④可以預測的收入；⑤工作時受到發放薪水的企業監督。如果上述五個條件至少一項沒滿足則工作是替代性工作安排（AWA），如果五個條件沒有任何一項滿足則判斷為零工（Gig"Work）。關于臨時性工作和替代性工作安排，僅僅用過去一周的工作狀態很難捕捉到非正式的工作安排［16-17］。

零工經濟包括按需服務（Ondemand"Service）和眾包經濟（Crowdsourcing）兩種經濟形式［18］。按需服務包括非全日制、短期用工、勞務派遣。眾包經濟包括業務外包、人力資源外包、平臺新業態等形式。當然，在數字經濟和平臺經濟驅動下，零工經濟呈現了更多的基于應用程序的按需工作（Workondemand"Via"App）和在線勞動力市場（Online"Labor"Markets）的特征［19］。在此背景下，工作形式從“線下、固定、單一”到“線上、靈活、多元”的方式轉變［20］。廣義上，零工經濟是由一系列靈活就業者構成的經濟領域。狹義上，零工經濟是基于網絡平臺或應用程序有特定能力的獨立勞動者執行碎片化任務［21］①。基于農民工群體的特殊性，本文聚焦在傳統零工（制造業和建筑業等）和新就業形態（外賣騎手等）兩類零工就業形態上。

靈活就業包括個體經營、非全日制以及新就業形態等靈活的就業方式②。靈活就業者沒有固定雇主，工作時間和空間雙重靈活，以計件或計時方式來計酬，與個人業績掛鉤［22］。2021年企業使用靈活用工的占比高達6114%，實際的比例更高［23］。原因在于：一是建筑業盛行“分包制”，建筑公司一般不與建筑工簽訂勞動合同，建筑業內靈活用工占比最高（4"4496萬人，766%）；其次，交通運輸倉儲郵政業的靈活就業人員占比超過46%，隨后是餐飲酒店批發零售業（1"0443萬人，222%）。二是制造業靈活用工的季節性特征，用工天數、用工價格和在職人數變化存在明顯的淡季和旺季③。盡管制造業靈活用工人員占比不高（1473%），但由于從業人員規模最大，靈活用工規模超過1"500萬人。三是服務業中互聯網平臺用工是目前較為廣泛的，網約車司機有3"100萬人，外賣騎手有400萬人，快遞員有300萬人，網絡主播160多萬人，比上年增加3倍④。基于農民工所在行業的分布規律，恰好為研究零工經濟下靈活就業選擇的趨勢和特征提供了案例。農民工在勞動供給、就業流向等方面的靈活就業選擇，直接關系到農民工群體發展和城市化進程，以及勞動力市場供需匹配和結構轉型，這是本文試圖回答的關鍵問題。

按靈活就業者對平臺的依賴性和被控制程度，零工可以分為四種類型（見圖1）。按照農民工靈活就業的勞動時間占比、工資收入占比，判斷靈活工作者對平臺的依賴性。平臺對零工的控制，則從自主定價權、服務控制和監督評價三方面衡量。結合農民工的特點，以外賣騎手為例，重點對全職APP工作者、兼職按需工作者的靈活就業選擇進行刻畫和研究。從空間范疇來說，中國零工經濟具有東西分離的空間特征，“強者恒強”“贏者通吃”使得中國的零工經濟在新九大都市圈內增長明顯，西部地區僅有特色城鎮的零工經濟涌出傾向。不同級別城市靈活用工需求比例隨級別的提高而遞增。2020年，一線城市、新一線城市、二線城市、三線及以下城市的用工需求比例分別為2569%、2134%、1606%、1039%。生活服務業新職業從業者，有227%認為收入上升空間不大，沒有官方認證背書，缺少職業認同感，社會認同感低。

（二）零工經濟的形成和靈活就業的由來

零工經濟產生于數字經濟工作方式的變革。數字經濟（Digital"Economy）是廣泛運用信息通信技術（ICT）的經濟系統［24］。廣義的數字經濟包含ICT演化新的商業模式，如平臺經濟、共享經濟、數字服務、工業40、精準農業、算法經濟、零工經濟。數字經濟吸納就業能力顯著提升，促使就業的技能結構變化［25］。數字經濟中互聯網、電信業、軟件業、電商零售業、科學技術發展能實現高質量的充分就業［26］。數字經濟的工作搜尋、工作方式、工作地點更自主和靈活，能更好平衡工作和家庭生活［27］。

圖1"靈活工作者對平臺的依賴性和被控制程度

（三）靈活就業迎合了新業態新經濟模式的需求

隨著數字技術對生產生活滲透，極大促進了零工經濟和靈活就業的興起。由數字技術衍生了平臺經濟、零工經濟、分享經濟的新業態、新職業，如滴滴出行、即時送餐、互聯網家政服務［28］。人工智能技術強化了互聯網平臺對勞動過程的管控，通過數據信息的收集和處理、定價體系和獎懲制度、智能語音助手、大數據的監控等，強化勞動控制［29］。數字控制不僅削弱了騎手的反抗意愿，縮小了發揮自主性的空間，還使得騎手不得不參與到對自身的管理中［30］。分享經濟下平臺控制勞動力，使得勞動者產生工作自主性機制、計薪與激勵機制以及星級評分機制，由此司機對工作的認同可轉化為超額勞動［31］。學界激烈討論了平臺經濟就業、勞資關系和勞動者權益的問題。

三、零工經濟下靈活就業選擇及收入的研究

（一）零工經濟下農民工靈活就業選擇偏好和支付意愿的研究

學界和公眾廣泛關注零工經濟下靈活就業的趨勢，但關于靈活就業偏好存在一定的分歧［32］。大多數學者認為零工經濟下勞動力更加靈活和自主，提高了勞動要素的資源配置效率［33］。零工這一用工形式早已存在，工廠拿計件工資的臨時工和線下直銷等短工等是全日制雇工的有益補充［34］。零工經濟平臺下的靈活就業，包括了平臺組織、派遣、外包公司等第三方。Uber平臺吸引大量司機的原因是工作的靈活性和工資收入的即時性［35-36］。零工經濟減少了勞動力市場中信息不對稱，拓寬了就業信息渠道，更容易搜尋到多樣化的高回報工作機會［37］。為補償每小時保留工資損失的沖擊，Uber司機需要增加50%以上的工資，否則工作靈活性受到限制，容易降低工作意愿［38］。值得關注的是，零工經濟延長了勞動供給時間，加劇了剝削［39-40］。國內學者研究了靈活就業者的工作自主性、福利待遇和相關社會保障問題［41］。

關于零工的工作狀態，以線上問卷調查的方式得出美國零工的比例占所有勞動力的30%左右。針對11種不同的零工工作調研看是否通過網絡或平臺來完成，關注了互聯網和手機APP的使用情況［42］。將零工的種類進一步細分為16類，按類別提問是否需要借助互聯網平臺完成、工作的時長和工資［43］。勞動力選擇靈活就業的決定因素：一是靈活選擇工作地點會使得工作滿意度更高［44-45］。大量研究采用

陳述偏好法，根據勞動力對工作屬性和工資的選擇偏好進而來估計支付意愿［46-47］。在招聘廣告中提供時間靈活性、地點靈活性和不同的薪資方案，靈活工作更容易收到更多的申請，求職者愿意為靈活付費［48］。84%的獨立承包商更喜歡為自己工作，工人很大程度上是根據個人喜好選擇了這些工作［49］。基于美國招聘客服中心工作人員的實驗，發現人們對居家工作的支付意愿高達8%，而靈活時間（除上午9時～下午5時的傳統工作時間）的支付意愿較低，女性比男性對居家工作和工作時間靈活有更高的支付意愿，較少工人會愿意每周調整工作時間［50］。基于2015年Uber司機的調研，可以測算得到Uber司機對各種福利的支付意愿［51］。當然，在平臺經濟發展之前，勞務外包就是AWA的熱點話題，有助于讓企業專注于核心業務，提高市場競爭力。也有學者測算了現場外包（Onsite"Outsourcing）對德國食品、清潔、安保和物流職業工資水平的影響［52］。

（二）零工經濟下農民工收入差距的相關研究

零工經濟下的靈活就業提高了工資收入的韌性。55%的人經歷過每月30%以上的收入波動，在線勞動力平臺參與者的流動率很高［53］。以應用程序或線上活動為媒介的零工工作使工人能夠快速調整勞動力供給，以應對其他收入的損失或消費需求的增加。在傳統工作中，工人再就業時會面臨摩擦。Uber和Lyft等零工經濟平臺允許工人調整工作時間并幾乎立即獲取薪酬。Uber司機能夠根據自己的保留工資（每周150美元）隨時調整每天的工作時間，從而產生大量勞動力剩余［38］。

學界關于零工經濟對收入差距是“縮小”還是“拉大”持不同意見［54］。理論和經驗證據表明，數字經濟在短期內會降低勞動收入份額，提高資本收入份額，拉大資本所有者和勞動者的收入差距，造成數字鴻溝［55］。數字技術誘致的技能偏向性技術進步會改變勞動力技能結構，高技能勞動力需求提升后帶來技能的溢價［56］。在彈性工資制度下，談判意愿與能力是造成工資差異的主要原因，年長的男性勞動力更具備談判意識與能力［57］。干中學效應是造成男女收入差異的重要因素，而不是工作強度和偏好［58］。當然，數字技術發展依托大城市的人口規模和技術創新，大多集中在“北上廣深杭”等大城市，這會加劇數字鴻溝和收入不平等［59］。

當然，部分學者持不同意見。零工經濟提供了靈活就業選擇和多渠道收入來源，延長了靈活就業的勞動供給時間，實現了顯著的工資溢價效應。中國縣域零工經濟為低收入者創造了更多的就業機會和增收渠道。借助勞務共享平臺“微工網”的調查數據，發現零工平臺吸引了大量的女性、青年、流動人口就業，有助于提升勞動參與率，縮小各勞動群體的工資差距，這是傳統經濟難以超越的優勢［60］。在低端勞動力市場中，雇主不愿意跟農民工簽訂長期雇傭合同。不穩定就業會提高農民工個體的工資收入，但不利于家庭成員隨遷和群體性收入提升［61］。很多學者關注農民工的就業總量和結構，卻很少研究評估零工經濟下靈活就業增收效果問題。在有限的平臺經濟的文獻中，大多僅涉及收入趨勢和分配，關于靈活就業選擇的特征事實和決策機制研究較為缺乏。

（三）零工經濟下性別差異的研究

傳統觀點認為，工作時間或工作地點的靈活性對于父母非常有價值，尤其是對有孩子的女性來說價值更高。的確，MAS和PALLAIS（2019）［50］發現女性更愿意選擇為在家工作付費，而WISWALL"和ZAFAR（2018）［46］發現女性重視兼職工作的選擇。性別工資差距的主要因素可能是男性和女性對工作的偏好有異質性，

時間靈活和工作地點的靈活可能工資水平更低［62］。靈活性的時間維度是解釋男女差距的渠道。研究發現女性從事的工作時間較短，當然這意味著更好的平衡工作與生活以及較低的工資水平［63-64］。是否有兼職工作或提供兼職工作選擇的可能是女性是否進入勞動力市場的重要決定因素。與此相一致的是，BLAU和KAHN（2013）［65］研究發現給予工人兼職工作權利的國家政策與較高的女性就業率相關。BLAU和KAHN（2017）［66］認為兼職的工資懲罰可能太小，無法對性別工資差距產生太大影響。GOLDIN（2014）［67］認為長時間工作可以解釋受過高等教育的工人的性別工資差距的大部分原因。GOLDIN和KATZ（2016）［68］研究表明，藥房行業的技術變革增加了工人的可替代性，縮小了性別工資差距。CORTES和PAN（2017）［69］研究發現，通過增加低技能移民來減少對高技能女性長時間工作的限制，可以縮小性別收入差距。來自丹麥的數據表明生育后的收入損失部分是由于工作時間的減少、轉向較低級別的職業以及轉向對家庭更友好的公司［70］。

四、零工經濟下靈活就業的作用機制和效果評價

（一）作用機制：數字技術進步對靈活就業的作用機制

基于技術進步、搜尋匹配等理論視角，已有研究系統分析了數字技術對勞動力流動的作用方向和影響機制［71］。具體而言：

一是技術進步對勞動力的替代效應。當人工智能比勞動力更具比較優勢時，勞動力則會被人工智能替代［72］。進而，導致均衡中的勞動力需求和工資下降［73-74］。人工智能的資本偏向性實現資本替代勞動，降低勞動收入份額，擴大要素收入差距［75］。

二是生產力效應對就業的促進作用。數字技術提高了生產力水平，降低了商品和服務價格，增加對產品服務的需求，促進非農就業［76］。已有研究論證了互聯網平臺有助于低技能勞動跨產業流動，促進了非農就業、勞動參與率和要素配置效率［77-78］。依托數字技術的零工經濟的工作搜尋、工作方式、工作地點更自主和靈活，更好平衡工作和家庭生活［79］。

三是技能互補對就業結構轉型的影響。數字技術進步引發了明顯的就業極化，高低技能勞動力需求上升，中等技能勞動需求下降［80］。人工智能技術實現了數據信息的收集和處理、定價體系和獎懲制度、智能語音助手、大數據監控等技術，強化了平臺對勞動過程的管控和控制［81］。低技能零工傾向于延長工作時間和增加工作強度來提高收入，而高技能零工則可以靈活安排時間來提高收入［82］。零工經濟和分享經濟，需要高品質和高度多樣化勞動需求來創造自身差別化發展［83］。

四是搜尋匹配機制對勞動的配置效應。在零工經濟的匹配層面，平臺將零工經濟的供需雙方進行高效、精準匹配，在匹配層面的優勢保證了中國零工經濟的運行效率。而農民工尋找非農就業機會往往受制于信息的約束和搜尋成本過高［84-85］。要發揮零工經濟在提高匹配效率和資源配置方面的作用，需要依賴足夠大的勞動力規模［21］。按照集聚經濟理論，城市規模越大，勞動力與用人單位的匹配效率越高［86］。盡管如此，隨著參與零工經濟的從業者和需求者不斷增多，平臺的搜尋匹配機制及效率開始面臨較大的挑戰。部分學者研究了在線勞動力市場的信息摩擦，發現最初雇傭產生的信息會影響員工隨后的雇傭結果。基于搜尋和信息理論，全球電商平臺平均需要70～79天才能得到第一單，第二單7～15天，第三單4～6天［87］。搜尋摩擦因減少賣家的數量而降低，信息摩擦則因為減少評論的噪聲來縮小［88］。

（二）效果評估：零工經濟下農民工靈活就業帶來的增收效果

古典經濟學派、新古典經濟學派的工資理論，具備了豐富的前期基礎。效率工資理論認為勞動生產率取決于工資水平。市場工資理論認為勞動的邊際生產力決定需求價格，勞動力的成本和閑暇效用決定了供給價格，工資就是勞動要素的均衡價格。與靈活用工相關的是效率工資和市場工資理論，在此理論下零工經濟可能帶來的增收效果為：

一是城市的規模經濟和供需匹配效率，使得各類技能勞動力從中獲益。城市規模越大，職業多樣性越高［21］。城市職業多樣性有助于匹配職業需求和勞動力技能，降低了不同技能的勞動力和雇主之間的搜索成本，為受制于地理空間的新型職業創造了條件，并不斷激發新的城市活力［89］。城市的高低技能勞動力比重基本是一比一的，三個高端人才（高科技人才、金融、律師）一般會需要三個服務崗位（餐館服務員、家政服務員、收銀員）［90］。高技能和低技能勞動力均能從大城市中獲得好處［91］。

二是城市集聚經濟的匹配、共享、學習機制，有助于效率工資的提升。效率工資由邊際生產力、勞動生產率所決定。城市是經濟活動的集聚中心，不斷吸引周邊商品、要素、人口的集聚，帶來更多的就業機會和更高的工資水平。美國大都市區比非大都市區工資溢價高256%～339%［92］。大城市的生產率和工資率更高，得益于商品多樣化、工資水平更高和就業機會更多。勞動力往往被大城市的高工資所吸引，人力資本積累和干中學效應更明顯，降低就業機會的搜尋匹配成本，提高知識溢出和共享成本的正效應［93-94］。熟練工人和非熟練工人之間的實際工資差距增加的幅度小于名義工資差距［95］。

三是勞動力要素的優化配置和配置效率的提高。零工經濟時代的到來，勞動力更加靈活和自主，也提高了勞動力資源配置效率［25］。近期，也有較多學者關注高溫和降雨等惡劣天氣對快遞員的勞動生產率的影響［96］。要科學精確地識別勞動生產率，就需要規避勞動力自選擇的問題，通過長期觀察工作時長和工資才能較好地識別勞動強度［97］。由于“不出工”和“出工不出力”的自選擇行為導致無法用小時工資率來精確刻度勞動強度［98］。針對“不出工”的問題，勞動供給彈性較低的崗位可以解決該問題。如農忙時期的農業生產、熱線電話的接線員、監獄的服刑人員都很難選擇不出工或減少工作時間［99-100］。針對“出工不出力”的問題，計件工資報酬的工作崗位規避了出工不出力的道德風險［101-102］。為了解決勞動生產率和工資水平測度帶來的因果識別問題，零工經濟下的靈活就業提供了很好的視角［103］。

五、結論與研究展望

零工經濟下新業態發展與農民工靈活就業選擇是全面協調城鄉發展的關鍵問題，已有諸多文獻進行了有益探討，為認識和理解這方面的問題提供了大量的知識儲備和真知灼見，但仍然存在許多值得深入探究的問題。需要說明的是，農民工靈活就業選擇的決策研究較為復雜，既有時間、空間上的變化，也有諸多細分行業上的變化，流動內容既包括規模、分布和流向。在有限的時間和精力內難以做到面面俱到，要保證研究結論的精度和準確性，需要有所取舍。

第一，零工經濟下靈活就業選擇有何種特征，現有國內研究正處在起步階段，且研究爭議較多，結論往往背道而馳。關于零工經濟下靈活就業選擇及其增收效果是“促進”還是“抑制”關系的考察，現有研究結論爭議較大，有必要進一步澄清。第二，現有文獻較少關注零工經濟下農民工群體的就業選擇的影響。如果不厘清零工經濟下農民工靈活就業選擇的特征和作用機制，不利于指導城鄉勞動力流動和把握城鎮化進程，也不利于提高勞動力市場應對不確定經濟環境的韌性。第三，零工經濟下農民工靈活就業和增收效果的作用機制，應當予以揭示。

（1）理論方面，已有文獻從技術進步和資本替代勞動視角，探索了數字技術對勞動力就業的理論基礎和作用機制。大多研究關注勞動力的靈活就業，較少從農民工群體所在的制造業、服務業等行業系統分析。未來可以從兩個層面探索零工經濟下農民工靈活就業選擇：一是制造業靈活用工，從資本替代勞動和技術偏向理論，討論資本如何替代勞動，如何影響制造業季節性的靈活用工；二是服務業的靈活用工，分析職業、技能、行業的流動和就業結構變化。

（2）指標度量上，已有研究更多關注就業總量的變化，對就業結構和就業流向的變化研究不足。缺乏市級層面、縣域尺度的勞動力就業空間區位特征全面系統的識別機制。而在不同統計口徑和城市層級體系下，討論不同地區、城市、職業、行業的農民工靈活就業選擇差異較少。

（3）研究方法上，隨著大量微觀調查數據開放和計量經濟學逐步完善，利用個體和家庭微觀數據分析勞動力流動決策的經驗研究大量涌現。在考察城市特征如何影響就業地選擇的相關研究中，條件Logit模型和隨機參數Logit模型被廣泛運用。

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Research"Progress"on"Flexible"Employment"Choice"of"

Migrant"Workers"in"Gig"Economy

Hu""Wen

（School"of"Advanced"Agricultural"Sciences，"Peking"University，"Beijing"100871，"China）

Abstract：""Gig"economy"boosts"the"development"of"labor"market"and"urbanization."However，"the"impact"of"digital"technology"progress"and"Internet"platform"development"on"flexible"employment"choice"of"migrant"workers"in"the"gig"economy，"and"through"what"channels，"is"an"important"question"that"needs"to"be"answered"urgently."Firstly，"I"systematically"sorted"out"the"origin"and"development"of"gig"economy"and"flexible"employment，"then，"summarized"the"frontier"research"fields"of"gig"economy，"including"the"impact"of"the"gig"economy"on"flexible"employment"choice"and"income，"and"analyzed"the"researchers’"different"opinions"on"whether"the"gig"economy"will"narrow"or"widen"the"income"gap."Finally，"I"discussed"the"effect"of"flexible"employment"and"income"determination"mechanism"in"gig"economy"from"four"aspects："the"substitution"effect"of"technological"progress"on"labor"force，"the"promotion"effect"of"productivity"effect"on"employment，"the"influence"of"skill"complementarity"on"employment"structure"transformation，"and"the"allocation"effect"of"search"and"matching"mechanism"on"labor."This"research"provides"scientific"basis"and"decisionmaking"reference"for"multichannel"flexible"employment"and"citizenization"of"migrants.

Key"words：labor"mobility;"gig"economy;"search"and"information"frictions;"matching;"flexible"employment"choice

（責任編輯：張麗陽）