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1、以騎手為代表的新就業群體研究報告：職業技能與跑單時長對收入的共同作用 中國人民大學勞動人事學院新就業研究課題組 數字經濟的迅速崛起迭代了“零工經濟”的應用場景，以靈活和自由為特征的新就業形態蓬勃發展，給勞動力市場帶來了深刻的結構性變革1。零工經濟是在線勞動力市場基于應用程序和實時需求匹配工作任務的經濟形態，催生了靈活就業群體。國家統計局數據顯示，到 2023 年，中國靈活就業群體中從事新就業形態的勞動者已達 8400 萬人，占全國職工總數的 21%，呈現以男性青壯年為主、農業戶籍人員比例較高的特點。外賣騎手作為新就業形態中的重要群體，隨著外賣等即時配送市場規模持續擴大，從業人員數量也在不斷增加

2、。數據顯示，目前全國外賣騎手已超 1300 萬人。從平臺數據看，阿里巴巴旗下餓了么活躍騎手超過 400 萬人，京東旗下達達活躍騎手數量超過 130 萬人，從美團獲得收入的騎手數量為 745 萬人，2024 年數量依然快速增長。2 從外賣騎手群體的工作收入而言，根據 2024 年 1 月中國新就業形態研究中心發布的2023 中國藍領群體就業研究報告，2023 年外賣員月均收入為 6803 元，超過藍領群體的平均值 6043 元，外賣員、月嫂、貨車司機等職業的收入水平位居藍領前列。3此外在工作時長方面，據中國新就業形態研究中心相關調研，外賣騎手旺季平均每日在線時長為 7.79小時，平均送單時長為

3、6.9 小時；淡季平均每日在線時長為 6.2 小時，送單時長為 5.1 小時。國家統計局發布的數據顯示，2024 年上半年，中國企業就業人員每周平均工作時長為 48.6小時，與 2023 年的 49 小時基本相當。對比外賣平臺發布的騎手工作時長數據，按旺季在線時長、一周工作 6 天計算，騎手的周平均送單時長為 46.74 小時，低于全國平均工作時長。4 無論是工作收入、工作時長亦或是其他數據，關于騎手的諸多研究報告，一定程度上反映了騎手就業狀況，而除了單一維度的數據報告外，我們仍需要進一步分析關于騎手就業多個維度的變量之間的互動關系，騎手自身的特征、工作收入、工作時長、工作技能、工作策略等多個

4、職業關鍵特征維度之間存在怎么樣的關系？外賣騎手在這些就業質量維度上的主觀感知和評價是怎么樣的？對以上問題的回答有助于我們更加深入了解外賣騎手這一職業的就業狀況，回答數字經濟發展能否對外賣騎手群體產生數字紅利這一關鍵問題，探究數字經濟發展與民生就業之間的重要關系。一、研究方法 本報告通過對既有文獻的研究，結合田野調查、半結構化訪談、問卷調研和多元回歸分析等實證方法，對外賣騎手群體職業發展狀況進行研究。綜合群體規模、市場需求、地域經濟發展水平等情況，報告從縱向出發依次選擇一二線城市及縣域地區，從橫向出發分別選擇了東部、中部和西部地區的個別省份，選擇有代表性的外賣騎手群體進行調研分析，1魏巍,劉貝妮

5、.算法管理能提高數字零工勞動者的平臺承諾嗎?“控制主義”和“決策主義”的雙刃劍效應J.經濟管理,2023,45(04):116-132.2中華人民共和國人力資源和社會保障部官網數據https:/ 3新浪財經，“美團 745 萬騎手收入大曝光：近半騎手年接單低于 30 天！“8 萬研究生、30 萬本科生騎手”是假的”https:/ 4美團官網，“美團騎手的真實收入水平、工作時長是怎樣的？”https:/ 調研時間為 2025 年 1 月。1.問卷調查 有效樣本量：2835 份 問卷設計：結合既有文獻研究和實地觀察和訪談所獲取的資料，設計相應的調查問卷 發放方式：平臺系統針對預先實地調研選取的地區

6、，隨機向對應地區的騎手發布問卷 2.田野調查與半結構化訪談 有效樣本量：60 份 調研時間：2025 年 1 月 數據來源：訪談數據來源于課題組在田野調查中開展的半結構化訪談 樣本分布：北京市海淀區中關村；安徽省合肥市濱湖新區；貴州省貴陽市觀山湖區；山西省呂梁市文水縣。3.研究模型 基于現有關于外賣騎手職業的研究，結合課題組實地訪談的資料，此次外賣騎手職業研究構建的模型如下圖所示。從職業動機到職業投入，再到職業產出，描繪了外賣騎手從事這一職業的勞動過程圖景，其中職業動機包含“容易上手”“收入不錯”“時間自由”“收入發放準時”“經濟壓力太大”“短期過渡”等內容，職業投入指的是外賣騎手在從事配送工

7、作時的技能、策略和時間因素，職業技能參考美團研究院發布的外賣騎手的職業技能與技能形成研究報告5，將包含“人際溝通能力”“情緒調節能力”“主動學習能力”“交通工具駕駛能力”“應急處理突發問題能力”，“智能操作技能”“時間與路線規劃技能”等內容作為職業技能的主要研究指標；職業策略則是外賣騎手在現有生產秩序中尋求提升配送效率和收益的行動，包括“同向路線訂單控制”“保持良好的跑單記錄”“靈活運用轉單、拒單”“和商家保持關系”“跟站長、騎士長處好關系”；工作時長則是包括“平均在線時長”和“平均跑單時長”。為研究外賣騎手職業特征和工作時長、收入等變量之間的線性關系，此次研究構建的多元線性統計模型如下：=0

8、+11+22+22+11+其中：i 是觀測值的序號，i=1,2,n，n 為變量數量。是第 i 個觀測的因變量的值。0是截距項，它表示當所有自變量都為 0 時，因變量 Y 的取值。（j=1,2,n）是第 j 個自變量的回歸系數，反映了在其他自變量保持不變的情況下，自變量每變化一個單位時，因變量 Y 的平均變化量。是第 i 個觀測中第 n 個自變量的值 是第 i 個觀測中第 i 個控制變量的值 是控制變量的回歸系數，體現了在核心自變量保持不變時，控制變量每變動一個單位對因變量的平均影響 是第i 個觀測的隨機誤差項，它包含了除自變量以外其他所有對因變量y 產生影響的因素。5新浪財經，美團：外賣騎手的

9、職業技能與技能形成研究https:/ 二、職業畫像 1.基本特征（1）性別：男性騎手占主導，女性比例低 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）男性騎手占比 94.9%，占據了絕大多數。女性騎手占比 5.1%，比例相對較小。這表明在該騎手群體中，男性占據了絕對主導地位，女性騎手的比例非常低。（2）年齡：騎手群體以青壯年為主（數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）騎手的年齡主要集中在 20 歲到 40 歲之間，其中 25 歲到 35 歲的騎手數量最多。隨著年齡的增加，騎手的數量逐漸減少，尤其是在 40 歲之后，騎手數量顯著下降。在 50 歲及以上的年齡

10、段，騎手數量非常少。這表明騎手群體以年輕人為主，尤其是青壯年群體。這種年齡分布可能與騎手職業的體力要求和工作性質有關。（3）戶籍：農村戶口騎手占主導 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）農村戶口的騎手占比 72.5%，占據了大多數。城鎮戶口的騎手占比 27.5%，比例相對較小。表明在該騎手群體中，農村戶口的騎手比例顯著高于城鎮戶口的騎手。這種分布可能與農村地區的就業機會較少、騎手職業的靈活性以及農村勞動力向城市流動的趨勢有關。騎手職業可能為農村勞動力提供了一種相對容易進入的就業選擇，尤其是在城市中從事配送工作。2.職業特征（1）工作年限分布：兩極分化，流動性與穩定性并

11、存 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）從分布來看，騎手的工作年限呈現出明顯的兩極分化趨勢：半年以下和 2 年及以上的騎手數量較多，而處于 1-2 年工作年限的騎手數量相對較少。這一現象背后有著復雜的成因。6對于工作年限在半年以下的騎手，他們大多是剛剛進入行業的新手。外賣配送行業門檻較低，吸引了大量希望快速就業的勞動者。這些新騎手往往將這份工作作為短期過渡選擇，在初步嘗試后，部分人因無法適應工作節奏和環境，或是難以應對復雜的路況和客戶需求而選擇離開。而工作年限達到 2 年及以上的老騎手，在長期工作中積累了諸多職業技能和工作經驗。例如，他們對配送區域的地形、商家位置、客

12、戶偏好等信息了如指掌，能夠高效規劃配送路線，大幅提升配送效率。在應對各種突發狀況時，也能憑借豐富的經驗迅速做出合理決策，這使得他們在工作中具有明顯優勢。同時，外賣行業的激烈競爭和篩選機制，使得那些具備更強適應能力和工作能力的騎手得以留存。綜上所述，騎手職業的流動性較高，許多騎手在短期內進入或退出該行業，但也有相當一部分騎手憑借自身能力和經驗能夠長期從事這一職業?？傮w來看，騎手群體的工作年限分布反映了該職業流動性和穩定性并存的特點。（2）職業選擇動機：靈活性、經濟需求復合性與職業可及性主導 6 此處的區間設置是出于對外賣騎手這一零工經濟職業穩定性的考慮，一般認為從事職業 2 年以上則具有較強的穩

13、定性，因此數據的結論并不會因為 2 年以上時間跨度過大而受到影響 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）職業吸引力主要體現在三個維度。首先，工作靈活性維度構成核心驅動要素，其中時間自由以 24.8%的占比成為首要動因，凸顯零工經濟特有的彈性工作特征。其次，職業可及性維度占據顯著地位，容易上手（18.9%）印證了該職業低技術門檻的結構性特征。再次，經濟要素維度呈現復合性特征，包含即時經濟壓力（16.9%）與收入穩定性訴求（16.3%）雙重考量，兩者合計達 33.2%。輔助性動因則表現為過渡性就業需求（10.8%）與收入水平認可度（10.1%），而其他邊緣性動因僅占 2.1

14、%。由此可見，騎手職業選擇機制實質上是勞動力市場結構性特征與個體理性決策互構的產物。（3）騎手工作策略偏好：效率優先，兼顧合作與職業發展 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）通過數據分析騎手職業策略選擇的結構性特征，可見其工作方式與職業理性之間的內在關聯。從策略分布來看，騎手群體呈現出明顯的效率導向與自主性偏好：訂單控制（專注特定路線）、靈活處理訂單（轉單、拒單）以及保持良好跑單記錄等策略的高頻使用，分別占比顯著，體現了騎手在零工經濟框架下對工作效能最大化的追求。與此同時，社會資本構建策略呈現差異化特征：與上級及同事（站長、騎士長）的關系維護雖占比適中，但作為職業發展

15、的重要社會資本，其潛在價值不容忽視；而與商家關系的重視程度相對較低，則可能源于平臺經濟模式下騎手與商家的弱連接性?？傮w而言，騎手策略選擇呈現出效率優先、關系次之的理性特征。3.工作時長與收入 外賣騎手職業是典型的接單制和計件制工作，騎手上線不一定可以接收到訂單，可能有大量的等單和休息時間，因此對騎手的工作時長研究，分為實際跑單時長和在線時長兩部分。3.1 日均跑單時長（1）總體分布：大多數騎手跑單時長在 4 到 8 小時 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）通過對“日均跑單時長分布”圖表的分析，可以得出以下結論和啟示。首先，圖表顯示，跑單時長在 6-8 小時和 4-6

16、 小時的騎手占比最高，分別為 29.5%和 26.1%，這表明大部分騎手的工作時間集中在中等時長范圍內。其次，跑單時長在 2-4 小時的騎手占比為 21.6%，而8-10 小時和 10-12 小時的騎手占比分別為 13.3%和 1.6%，顯示出隨著工作時長的增加，騎手的比例逐漸減少。特別值得注意的是，跑單時長超過12小時的騎手占比僅為0.1%，這表明極少數騎手會選擇長時間工作。從這些數據可以看出，騎手的工作時間分布呈現出明顯的集中趨勢，大多數騎手選擇中等時長的工作，這可能是為了平衡工作與生活的關系。同時，隨著工作時長的增加，騎手的比例顯著下降，這可能反映出長時間工作對騎手的身心健康和工作效率的

17、負面影響。此外，極少數騎手選擇超長時間工作，這可能與個人經濟需求有關。綜上所述，騎手的日均跑單時長分布反映了他們在工作與生活之間的權衡。（2）不同城市分布：尚未形成普遍性高強度就業形態 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）不同層級城市的外賣騎手日均工作時長分布呈現顯著梯度差異，反映出城市經濟發展水平與零工勞動者就業形態間的結構性關聯。在短時長區間（0-2 小時），二線城市的騎手在 0-2 小時這個短時長區間占比最高，為 10%，高于其他城市分類，意味著二線城市中有相對較多的騎手只是將跑單作為兼職，利用零碎時間來工作。而一線城市在該區間占比最低，為 7%，說明一線城市騎

18、手將跑單作為兼職的比例相對較低，可能更多人是把它作為主要收入來源，因此工作時長相對較長。在 2-4 小時區間，三線及以下城市占比最高，達 23%，表明有一部分騎手選擇了相對較短但又較為穩定的工作時長，可能是為了平衡其他生活事務。在 4-6 小時區間，新一線城市占比最高，為 30%，這可能與新一線城市的業務發展迅速、訂單量增長較快，吸引了較多騎手選擇這個適中的工作時長來獲取較為穩定的收入有關。中長時長區間（6-8 小時）：一線城市在 6-8 小時區間占比最高，為 31%，這說明一線城市的騎手工作投入相對較大，由于城市生活成本高、競爭激烈，很多騎手為了獲得更高的收入，會選擇較長的工作時長來增加跑單

19、量。在較長時長區間（8-10 小時和 10-12 小時）：二線城市在 8-10 小時和 10-12 小時這兩個較長時長區間占比均為最高，反映出二線城市雖然整體業務量和生活節奏與一線城市有差異，但也存在一部分騎手為了更好的經濟回報，愿意投入較長的工作時間。三線及以下城市各時長區間的分布相對較為均衡，可能意味著這些城市的騎手工作模式相對多元化，既包括兼職短時長工作的騎手，也有部分全職較長時長工作的騎手，整體的工作強度和時長選擇相對靈活。值得注意的是，極端工作時長（10-12小時）在各層級城市均處于低位，最高值出現在二線城市，但總體不超過 4%，說明平臺用工模式雖存在超時勞動風險，但尚未形成普遍性高

20、強度就業形態。（3）不同類型分布：4-6 小時段為騎手就業形態轉換的關鍵節點 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）通過對不同類型騎手日均跑單時長的分析，揭示了零工經濟中勞動者就業形態的多元化特征及其背后的結構性差異。數據顯示，專職騎手在較長工作時段（6-8 小時和 8-10 小時）的分布顯著高于兼職騎手，其中 6-8 小時段的專職騎手占比超過 40%，而兼職騎手僅為 23%；相反，兼職騎手在短時工作區間（0-4 小時）的集中度更高，兼職騎手累計占比接近 40%，遠超專職騎手的 12%。這種分布特征表明，專職騎手更傾向于將平臺工作作為主要收入來源，而兼職騎手則更多將其作

21、為補充收入手段。進一步分析發現，極端工作時長（10-12 小時）在兩類騎手中均占比較低，專職騎手為 5%，兼職騎手為 2%，反映出平臺用工模式雖存在超時勞動風險，但尚未形成普遍性高強度就業形態。值得注意的是，4-6 小時段的騎手分布呈現過渡性特征，專職和兼職騎手的占比分別為 20%和 29%，表明這一時段可能成為兩類騎手就業形態轉換的關鍵節點。3.2 日均在線時長（1）總體分布：多數集中在 6-12 小時 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）從該圖表“日均在線時長分布”來看，騎手工作的日均在線時長呈現出較為多樣化的分布情況，且在不同時長區間的占比差異明顯。具體而言，在

22、 0-2 小時這個區間，騎手占比僅為 2.7%，說明極少部分騎手日均在線時長處于該較低水平；2-4 小時區間占比為 10.1%，也屬于相對較低在線時長的占比；4-6 小時區間占比為 12.6%，略有上升；6-8 小時區間占比為 14.8%，在線時長進一步增加的騎手占比有所提升；8-10 小時區間占比達到 23.1%，是占比最高的區間，意味著有較多騎手日均在線時長集中在此；10-12 小時區間占比為 20.9%，同樣有較高比例的騎手處于該時長范圍；12-14 小時區間占比為 11.5%，在線時長較長的騎手占比有所下降；14-16 小時區間占比為 3.3%，僅有極少數騎手日均在線時長處在該區間內。

23、總體而言，大部分騎手的日均在線時長集中在 6-12 小時這個區間，占比合計達到58.8%。這表明騎手工作具有一定的時長要求，多數騎手需要投入相對較長的時間來獲取收入等。同時，也有少部分騎手在線時長較短或極長。值得注意的是，盡管長時間在線的騎手比例較低，但他們的存在仍然對整體在線工作時長分布產生了顯著影響。這種現象可能反映了騎手工作模式的多樣性，部分騎手可能因全職或高經濟需求而長時間在線，而其他騎手則可能更傾向于靈活或短時間的工作方式。綜上所述，騎手的日均在線工作時長分布呈現出明顯的集中與分散并存的特征。大多數騎手的在線工作時間處于中等水平，但仍有相當比例的騎手表現出較長或較短的在線工作時長。（

24、2）城市差異：一二線城市騎手的時間投入水平較高且較集中，而三線及以下城市的騎手需要以更多的在線時間獲取訂單 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）整體上騎手的在線工作時間與城市發展水平密切相關，在二線及以下城市由于服務需求相對較少，騎手需要以更多的在線時間獲取訂單。具體而言，一線城市騎手的在線時長主要集中在6-12小時區間，占比達到56%（6-8小時16%，8-10小時21%，10-12 小時19%），表明一線城市騎手的在線時間分布相對分散，但仍有相當一部分騎手處于長時間在線狀態。三線及以下城市的騎手在 8-12 小時區間的在線時長占比最高，達到 51%（8-10 小時

25、近 25%，10-12小時26%），且12-14小時的比例為11%，顯示出這些城市的騎手工作時間更為集中。二線城市騎手的在線時長在 8-10 小時區間占比最高，達到 29%，10-12 小時區間為 23%，整體呈現出高時間投入的工作特征。新一線城市的騎手則在 4-6 小時和 8-10 小時區間占比最高，分別為 20%和 26%，但 12 小時以上的比例較低，僅為 5%，表明新一線城市騎手的在線時長相對均衡。綜上所述，城市經濟發展水平和生活節奏顯著影響騎手的日均在線時長。一線城市的騎手的時間投入水平較高且比較集中，而三線及以下城市的騎手需要以更多的在線時間獲取訂單。（3）類型差異：眾包騎手更傾向

26、于短時間的在線安排，而專送騎手則表現出中等在線時長 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）根據圖表中不同類型的騎手日均在線時長分布數據，可以得出騎手的工作模式存在顯著差異。眾包和專送兩種類型的騎手在日均在線時長分布上表現出不同的模式，反映了他們在工作強度和時間安排上的不同選擇。通過對專送和眾包騎手日均在線時長的數據分析，可以發現兩類騎手的在線時長分布存在顯著差異，專送騎手的工作投入明顯高于眾包騎手。具體而言，專送騎手的在線時長主要集中在 8-12 小時區間，占比高達 71%（10-12 小時 42%，8-10 小時 29%），6 小時以下的累計比例極低，僅為 5%（0-

27、2 小時 1%，2-4 小時 0%，4-6 小時 0%），表明專送騎手的工作時間高度集中，顯示出專送騎手可能因工作需求或其他原因需要較長時間的工作安排。相比之下，眾包騎手的在線時長分布較為均衡，4-8 小時區間占比最高，達到 44%（4-6 小時21%，6-8小時23%），眾包騎手在8 小時以上的在線時長區間比例顯著下降，8-10 小時區間為 21%，而 10 小時以上的比例僅為 13%（10-12 小時 9%，12-14 小時 4%），顯示出眾包騎手的在線時間相對靈活，在線時間較為短暫且集中，可能與他們的工作性質或生活方式有關。綜上所述，眾包和專送騎手在日均在線時長分布上存在明顯差異，眾包騎

28、手更傾向于短時間的工作安排，而專送騎手則表現出中等時長的工作行為。（4）騎手在線時間分配：跑單為主，30-40%用于等單與休息 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）該圖表呈現了日均跑單時長占日均在線時長比例的分布情況。比例區間在 60-70%的數量最多，其次是 70-80%、80-90%、50-60%區間，而 0-10%、10-20%、20-30%、30-40%等區間的數量較少。多數騎手日均跑單時長占日均在線時長比例集中在 60-70%，說明騎手在線期間有較大部分時間用于跑單，大部分騎手也有 30-40%時間花費在等待派單和休息上。3.3 工作收入（1）城市差異：一線

29、城市和新一線城市的騎手在較高收入區間的比例顯著高于二線及以下城市的騎手 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）通過對不同城市騎手月均收入分布的數據分析，可以發現騎手的收入水平存在顯著的城市層級差異，一線城市和新一線城市的騎手收入整體較高，而三線及以下城市的騎手收入普遍較低。具體而言，一線城市騎手的月收入分布較為均衡，6000 元以上的收入區間占比達到 41%（6000-8000 元 19%，8000-10000 元 14%，10000-12000 元 6%，12000-14000 元2%），而 4000 元以下的低收入區間占比為 41%（0-2000 元 23%，200

30、0-4000 元 18%），表明一線城市騎手的收入水平相對較高，且有一定比例騎手能夠獲得較高收入。相比之下，三線及以下城市的騎手收入主要集中在 4000 元以下區間，占比高達 59%（0-2000 元 29%，2000-4000 元 30%），而 6000 元以上的高收入區間占比僅為 12%（6000-8000 元 9%，8000-10000 元 3%），顯示出這些城市的騎手收入水平普遍較低。二線城市和新一線城市的騎手收入分布介于一線城市和三線及以下城市之間，其中新一線城市騎手的 6000 元以上收入區間占比為29%（6000-8000元18%，8000-10000 元 7%，10000-12

31、000 元 3%，12000-14000 元1%），高于二線城市的 26%（6000-8000 元 18%，8000-10000 元 6%，10000-12000 元 2%），表明新一線城市的騎手收入水平略高于二線城市。從數據中可以得出以下結論：騎手的收入水平與其所在城市的經濟發展水平密切相關，一線城市和新一線城市的騎手收入較高，而三線及以下城市的騎手收入普遍較低，高線城市騎手更有可能獲得較高收入，收入分布的差異反映了不同城市市場需求和服務能力的差異。（2）類型差異：專送騎手更有可能獲得較高的月均收入 （數據僅來自調研的 2835 名外賣騎手，不代表整體外賣騎手）根據圖表中不同類型騎手的月均收

32、入分布數據，專送騎手和眾包騎手在月均收入分布上表現出不同的模式，反映了他們在收入水平和工作穩定性上的差異。通過對專送和眾包騎手月收入分布的數據分析，可以發現兩類騎手收入水平存在顯著差異，專送騎手的收入整體高于眾包騎手，且收入分布更為集中，而眾包騎手的收入則相對較低且分散。具體而言，專送騎手的月收入主要集中在 4000-8000 元區間，占比達到 56%（4000-6000 元 33%，6000-8000 元 23%），而 8000 元以上的高收入區間占比為 15%（8000-10000 元 10%，10000-12000 元 4%，12000-14000 元 1%），表明專送騎手的收入水平相對

33、較高，且有一定比例騎手能夠獲得較高收入。相比之下，眾包騎手的月收入主要集中在 0-4000 元區間，占比高達63%（0-2000 元 37%，2000-4000 元 26%），而 4000 元以上的收入區間占比僅為 36%（4000-6000 元 16%，6000-8000 元 11%，8000-10000 元 6%，10000-12000 元 2%，12000-14000 元1%），顯示出眾包騎手的收入水平普遍較低，且高收入者比例較低。從數據中可以得出以下結論：首先，專送騎手的收入水平顯著高于眾包騎手，且收入分布更為集中，可能與其全職化的工作模式和高強度的工作時長有關，專送騎手更有可能獲得較

34、高的月均收入。其次，眾包騎手的收入水平普遍較低，且收入分布較為分散，反映了其靈活用工模式的特點。（3）專送騎手：一線城市騎手收入高于其他城市，集中在 6000-10000 元區間 通過對不同城市專送騎手的月均收入分布分析，可以發現城市經濟發展水平與騎手收入呈現顯著正相關關系，一線城市騎手收入普遍高于其他城市，而三線及以下城市騎手收入水平相對較低。具體數據顯示，一線城市騎手收入在 6000 元以上的比例高達 65%，其中6000-8000 元區間占比 27%，8000-10000 元區間占比 23%，10000-12000 元區間占比 11%，12000-14000 元區間占比 4%。相比之下，

35、三線及以下城市騎手收入主要集中在 4000-6000元區間，占比 43%，而 6000 元以上收入區間占比僅為 15%，其中 8000 元以上收入比例僅為 2%。二線城市和新一線城市的收入分布介于一線城市與三線及以下城市之間，二線城市騎手收入在6000 元以上區間占比37%，新一線城市占比38%，但兩者高收入區間（8000 元以上）的比例均顯著低于一線城市。收入分布的差異主要與城市經濟發展水平、消費能力以及訂單密度等因素密切相關。一線城市由于經濟發達、人口密集，訂單量較高，為騎手提供了更多高收入機會。而三線及以下城市受限于市場規模和消費水平，騎手收入相對不高。二線城市和新一線城市則處于中間狀態

36、，收入分布相對均衡。三、研究結果 1.工作收入的影響因素 1.1 個體特征對工作收入的影響：性別、年齡、工作類型、戶籍類型、工作年限因素作用顯著 const 性別 年齡 工作類型 戶籍類型 工作年限 系數 7.3288 0.3843 0.0047-0.8703 0.1259 0.203 標準誤差 0.1281 0.0873 0.0023 0.0413 0.0439 0.0118 t 值 57.222 4.403 2.0073-21.0626 2.8717 17.1861 p 值 0 0 0.0448 0 0.0041 0 R 0.2063 調整 R 0.2046 F 值 127.1737 樣本

37、數量 2453 表格中的回歸分析顯示，性別系數為 0.3843，t 值為 4.403，P 值小于 0.05，說明性別與騎手工作收入關聯極為顯著，且性別因素對收入的影響較大，騎手為男性時收入更高；年齡系數是 0.0047，t 值 2.0073，P 值為 0.0448，表明年齡對收入也有明顯影響；工作類型系數-0.8703，t 值-21.0626，P 值小于 0.05，表明騎手為專送時收入更高；戶籍類型系數0.1259，t 值 2.8717，p 值為 0.0041，意味著戶籍類型對騎手收入影響顯著，騎手為農村戶籍時收入更高；工作年限系數 0.203，t 值 17.1861，P 值小于 0.05，說

38、明工作年限也顯著影響收入，工作年限越高收入越高。R為 0.2063，調整 R為 0.2046，F 值 127.1737，樣本數量 2453。綜合來看，性別、年齡、工作類型、戶籍類型、工作年限這些因素均對騎手工作收入存在顯著影響。1.2 職業動機對勞動收入的影響：不同動機對騎手月均收入的作用各異 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 模型 6 Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t const 7.38 0 56.8455 7.3135 0 56.8231 7.4255 0 57.2674 7.3235 0 57.0

39、825 7.3115 0 57.073 7.3295 0 55.9827 性別 0.3792 0 4.3472 0.3856 0 4.4187 0.3577 0 4.1023 0.3841 0 4.4003 0.3808 0 4.3672 0.3843 0 4.4006 年齡 0.0047 0.0433 2.0222 0.0047 0.045 2.0058 0.005 0.032 2.1462 0.0046 0.0501 1.9603 0.0042 0.0705 1.8097 0.0047 0.0475 1.9826 工作類型-0.8732 0-21.1426-0.8677 0-20.9725

40、-0.8181 0-19.0304-0.8718 0-21.0707-0.8767 0-21.2025-0.8704 0-21.0484 戶籍類型 0.1254 0.0043 2.8612 0.1242 0.0047 2.83 0.1224 0.0052 2.7999 0.125 0.0044 2.8487 0.122 0.0054 2.7842 0.1259 0.0042 2.8633 工作年限 0.2016 0 17.0696 0.2032 0 17.2061 0.2025 0 17.2095 0.2026 0 17.1348 0.2033 0 17.2301 0.2029 0 17.08

41、24 容易上手-0.0907 0.0196-2.3353 收入不錯 0.0536 0.2341 1.1902 時間自由 -0.1769 0-4.2339 收入發放準時 0.0286 0.4691 0.724 經濟壓力太大 0.1009 0.0103 2.567 短期過渡 -0.0012 0.9798-0.0254 R 0.208 0.2067 0.212 0.2064 0.2084 0.2063 調整R 0.2061 0.2048 0.2101 0.2045 0.2064 0.2043 F 值 107.0798 106.2322 109.6988 106.0448 107.3184 105.9

42、349 樣本數量 2453 2453 2453 2453 2453 2453 “容易上手”與月均收入負相關?！叭菀咨鲜帧边@一自變量的系數為-0.0907，標準誤是0.0388，t 值為-2.3353，P 值小于 0.05。這表明“容易上手”與月均收入呈顯著負相關，即當工作越容易上手時，月均收入反而越低。出現這種情況可能基于以下原因：若騎手僅選擇配送距離近、商家出餐快這類容易上手的訂單，雖然短時間內能夠輕松完成工作，但由于此類訂單配送費較低，且訂單數量可能受限，月均收入難以提升。而那些愿意挑戰遠距離訂單、熟悉不同區域路況和商家特點的騎手，盡管前期投入的時間和精力較多，上手難度較大，但他們能夠更高

43、效地規劃配送路線，一次承接更多訂單，從而增加收入。此外，部分騎手主動學習客戶溝通技巧、提升服務質量，獲得更多好評，也有助于獲取更多優質訂單，提高收入水平。這說明騎手自身對工作難度和技能提升的選擇，會顯著影響收入情況?！皶r間自由”對月均收入有顯著負面影響?！皶r間自由”變量系數為-0.1769，t 值-4.2339，P 值小于 0.05，這表明“時間自由”對騎手工作收入存在顯著的負面影響，即“時間自由”越強，騎手工作收入可能越低。騎手的月均收入與接單的持續性和總量密切相關。選擇時間自由的騎手工作時間碎片化，難以形成穩定的訂單收入流?！敖洕鷫毫μ蟆睂υ戮杖胗酗@著正向影響?！敖洕鷫毫μ蟆毕禂禐?

44、0.1009，t 值2.567，P 值小于 0.05，這表明在當前樣本和分析條件下，“經濟壓力太大”對騎手工作收入存在顯著的正向影響，即經濟壓力的職業動機越強，騎手工作收入可能越高。當騎手面臨較大經濟壓力時，往往會主動增加工作投入。為了獲取更多收入，他們可能會選擇延長工作時間，比如從原本每天工作 8 小時增加到 10 小時甚至更長。在訂單較少的時段，其他騎手可能選擇休息，而經濟壓力大的騎手會抓住機會繼續接單。此外，他們還可能更積極地拓展業務范圍，不局限于常規的配送區域，愿意前往更遠但訂單報酬可能更高的地方接單。這種更高的工作投入程度，使得他們能夠獲得更多訂單，從而提高月均收入?！岸唐谶^渡”對月

45、均收入無顯著影響?！岸唐谶^渡”系數為-0.0012，t 值-0.0254，p 值0.9798，這表明在當前樣本和分析條件下，“短期過渡”對騎手工作收入沒有呈現出統計學意義上的顯著影響。當騎手將當前工作視為短期過渡時，他們在工作投入和專注度上可能相對較低。例如，這類騎手可能不會花費時間和精力去熟悉復雜的配送區域，也不會積極研究如何提高配送效率的技巧，更傾向于在有限的時間內完成基本任務，而不會追求更高的收入目標。相比將騎手工作作為長期職業規劃的人，他們不會主動爭取更多訂單，或者在訂單選擇上比較隨意，不考慮訂單的性價比，導致整體收入難以提升?？偟膩碚f，騎手的月均收入受多種職業動機影響。選擇容易上手的

46、訂單和追求時間自由的騎手，月均收入較低；而面臨較大經濟壓力、愿意投入更多時間和精力的騎手，月均收入較高。2.工作時間的影響因素 2.1 個體特征的影響：專送、農村戶籍騎手的月均跑單時長更高 模型 1 模型 2 Beta P t Beta P t const 4.224 0 35.1655 4.8858 0 47.6758 性別 0.1491 0.0673 1.8306 0.1899 0.0063 2.7329 年齡 0.0091 0 4.1572 0.0066 0.0004 3.5239 工作類型-0.7504 0-19.2207-0.9273 0-27.8399 戶籍類型 0.0808 0.

47、0485 1.9741 0.163 0 4.6642 工作年限 0.1178 0 10.5392 0.0868 0 9.1059 R 0.1665 0.2782 調整 R 0.1645 0.2765 F 值 84.6039 163.2851 樣本數量 2124 2124 從模型 1 來看，性別系數 0.1491，t 值 1.8306，p 值 0.0673，說明性別對月均跑單時長有一定影響，但未達到傳統的顯著性水平（0.05），不過接近該水平，仍需關注；年齡系數0.0091，t 值 4.1572，P 值小于 0.05，表明年齡對月均跑單時長影響顯著，年齡越大，月均跑單時長可能越長；類型系數-0.

48、7504，t 值-19.2207，P 值小于 0.05，意味著工作類型對月均跑單時長影響極為顯著，不同工作類型下騎手的月均跑單時長差異明顯，相較于眾包騎手而言，專送騎手的月均跑單時長更高；戶籍類型系數 0.0808，t 值 1.9741，P 值小于 0.05，表明戶籍類型對月均跑單時長有顯著影響，相較于城市戶籍的騎手而言農村戶籍的月均跑單時長更高；工作年限系數 0.1178，t 值 10.5392，P 值小于 0.05，體現工作年限與月均跑單時長關聯明顯，工作年限越長，月均跑單時長可能越長。從模型 2 來看，性別系數 0.1899，t 值 2.7329，p 值 0.0063，說明性別對月均在線

49、時長存在顯著影響；年齡系數 0.0066，t 值 3.5239，p 值 0.0004，表明年齡越大，月均在線時長可能越長，年齡因素對月均在線時長的影響顯著；類型系數-0.9273，t 值-27.8399，P 值小于 0.05，意味著工作類型對月均在線時長的影響極為顯著，不同工作類型下騎手的月均在線時長差異明顯；戶籍類型系數 0.163，t 值 4.6642，P 值小于 0.05，表明戶籍類型對月均在線時長有顯著影響，不同戶籍類型的騎手在月均在線時長上存在明顯差異；工作年限系數 0.0868，t 值 9.1059，P 值小于 0.05，體現出工作年限與月均在線時長關聯緊密，工作年限越長，月均在線

50、時長可能越長?？偟膩碚f，月均跑單時長方面，性別對有一定影響但未達顯著水平，而年齡、工作類型、戶籍類型和工作年限均顯著影響月均跑單時長，其中專送騎手、農村戶籍騎手和工作年限較長的騎手跑單時長更長。月均在線時長方面，性別、年齡、工作類型、戶籍類型和工作年限均顯著影響月均在線時長，且影響趨勢與跑單時長類似。2.2 職業動機的影響：為維持經濟安全感，騎手會更愿意投入時間跑單 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 模型 6 Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t const 4.226 0 34.6592 4.2041 0

51、34.8318 4.2687 0 35.0529 4.2087 0 35.0035 4.2148 0 35.0183 4.2417 0 34.5655 性別 0.149 0.0677 1.8281 0.1511 0.0637 1.8555 0.1379 0.091 1.6909 0.1481 0.069 1.8197 0.1481 0.0693 1.8177 0.1508 0.0645 1.8499 年齡 0.0091 0 4.1568 0.009 0 4.1537 0.0093 0 4.2456 0.0088 0.0001 4.0301 0.0089 0 4.0811 0.0088 0.00

52、01 4.0212 工作類型-0.7505 0-19.2049-0.7474 0-19.1311-0.7263 0-17.9082-0.7532 0-19.298-0.7539 0-19.2558-0.7508 0-19.2263 戶籍類型 0.0808 0.0488 1.9712 0.0792 0.0531 1.9351 0.0776 0.0582 1.895 0.0791 0.0534 1.9325 0.0791 0.0536 1.9312 0.0789 0.0549 1.9209 工作年限 0.1178 0 10.5197 0.1182 0 10.5731 0.1177 0 10.540

53、1 0.1167 0 10.4372 0.1181 0 10.5617 0.1169 0 10.3826 容易上手-0.0035 0.9225-0.0972 收入不錯 0.068 0.1067 1.6139 時間自由 -0.0848 0.0306-2.1637 收入發放準時 0.0775 0.035 2.1095 經濟壓力太大 0.0431 0.2404 1.1743 短期過渡 -0.0313 0.4786-0.7087 R 0.1665 0.1675 0.1683 0.1682 0.167 0.1667 調整R 0.1641 0.1651 0.166 0.1659 0.1647 0.1643

54、 F 值 70.4718 70.9908 71.4061 71.3597 70.7456 70.5703 樣本數量 2124 2124 2124 2124 2124 2124 容易上手對月均跑單時長無顯著影響。容易上手，其系數為-0.0035，t 值-0.0972，p 值0.9225，這表明在當前樣本和分析條件下，容易上手對騎手月均跑單時長沒有呈現出統計學意義上的顯著影響，即容易上手的強弱與月均跑單時長之間沒有明顯的線性關系。時間自由對月均跑單時長有顯著負面影響。時間自由，其系數為-0.0848，t 值-2.1637，p 值 0.0306，這表明在當前樣本和分析條件下，時間自由對騎手月均跑單時

55、長存在顯著的負面影響。即時間自由越強，騎手月均跑單時長可能越短。從職業發展的角度出發，如果騎手認為自己未來的職業發展方向可能不局限于當前的跑單工作，他們會保留一定的自由時間去探索其他機會，比如參加各類培訓、面試其他工作崗位等。所以，為了給自己的職業發展留出更多可能性，他們會適當減少月均跑單時長，即使這意味著收入可能會有所降低。收入發放準時對月均跑單時長有顯著正向影響。收入發放準時，其系數為0.0775，t值2.1095，P 值小于 0.05，這表明在當前樣本和分析條件下，收入發放準時對騎手月均跑單時長存在顯著的正向影響，即收入發放準時越強，騎手月均跑單時長可能越長。當騎手對收入發放準時的動機強

56、烈時，意味著騎手十分看重經濟的穩定。穩定準時的收入可以讓騎手更好地規劃生活開支，為了維持這種經濟安全感，騎手會更愿意投入時間跑單，增加月均跑單時長，因為穩定的工作時長往往能帶來穩定的收入。2.3 職業技能的影響：人際溝通能力、主動學習能力、智能操作技能越強，月均跑單時長越低 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 模型 6 模型 7 Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t Beta P t const 4.3901 0 35.5688 4.322 0 34.9509 4.3917 0 35.7267 4.3612 0

57、 34.796 4.355 0 35.1206 4.3893 0 35.4327 4.3759 0 34.7164 性別 0.1966 0.0184 2.3591 0.2066 0.0133 2.4777 0.1897 0.0228 2.278 0.2017 0.0157 2.4169 0.2022 0.0155 2.4232 0.1978 0.0177 2.3727 0.1991 0.0172 2.3842 年齡 0.0127 0 5.7396 0.012 0 5.3974 0.013 0 5.8485 0.0123 0 5.5573 0.0123 0 5.5597 0.0123 0 5.5

58、493 0.0124 0 5.5791 工作類型-0.6561 0-16.8833-0.6453 0-16.5935-0.6604 0-16.9888-0.6503 0-16.7327-0.6502 0-16.7093-0.6539 0-16.8321-0.6508 0-16.7522 戶籍類型 0.0969 0.0209 2.3107 0.0935 0.026 2.2277 0.1003 0.0169 2.3915 0.0937 0.0258 2.2307 0.0933 0.0265 2.2207 0.0954 0.0231 2.2728 0.0929 0.027 2.2124 人際溝通能力

59、-0.093 0.0124-2.5015 情緒調節能力 0.0643 0.0846 1.7255 主動學習能力 -0.1243 0.001-3.2837 交通工具駕駛能力 -0.0151 0.6921-0.3961 應急處理突發問題能力 -0.0084 0.8219-0.2251 智能操作技能 -0.0782 0.0384-2.0722 時間與路線規劃技能 -0.0337 0.3931-0.8542 R 0.1253 0.124 0.1272 0.1228 0.1228 0.1245 0.1231 調整R 0.1233 0.1219 0.1251 0.1208 0.1207 0.1225 0.

60、121 F值 60.7069 59.9591 61.7386 59.316 59.2918 60.2592 59.4467 樣本數量 2124 2124 2124 2124 2124 2124 2124 人際溝通能力對月均跑單時長有顯著負面影響。人際溝通能力這一自變量的系數為-0.093，在 0.05 的顯著性水平下顯著（P=0.01240.05），這表明人際溝通能力越強，月均跑單時長反而可能越低?？赡艿慕忉屖?，有較強溝通能力的騎手，一方面善于向其他騎手學習跑單經驗，提高跑單效率，另一方面則是善于與用戶、商家溝通處理突發情況，避免違規扣分，從而無需通過額外跑單來彌補。情緒調節能力對月均跑單時長

61、無顯著影響。情緒調節能力這一自變量，其系數為0.0643，P 值為 0.0846，雖然在 0.1 的顯著性水平下接近顯著（通常 0.1 為邊緣顯著水平），但還未達到 0.05 的常規顯著性水平。這可能暗示著情緒調節能力與月均跑單時長之間存在某種潛在的正向關系，即情緒調節能力越強，月均跑單時長可能會有所增加。一種可能的原因是，情緒調節能力強的人能夠更好地應對工作中的壓力和挫折，保持較高的工作積極性和耐力，從而在一定程度上延長跑單時長。主動學習能力對月均跑單時長有顯著負面影響。主動學習能力這一自變量，其系數為-0.1243，在 0.05 的顯著性水平下顯著（P=0.001，遠小于 0.05），這顯

62、示出主動學習能力與月均跑單時長呈負相關關系，即主動學習能力越強，月均跑單時長反而可能越低。這或許是因為主動學習能力強的人更善于通過學習高效的跑單技巧、優化路線規劃等，從而縮短了跑單所需的時間。對比之前研究中的情緒調節能力，其未達到 0.05 的常規顯著性水平，而主動學習能力則顯著影響月均跑單時長。這表明在影響月均跑單時長的因素中，主動學習能力的作用更為直接和明顯。交通工具駕駛能力對月均跑單時長無顯著影響?！敖煌üぞ唏{駛能力”這一自變量，其系數為-0.0151，P 值為 0.6921，遠未達到 0.05 的顯著性水平。這表明在當前模型中，交通工具駕駛能力對月均跑單時長沒有顯著影響?？赡苁且驗榕軉?/p>

63、過程中，交通工具駕駛能力雖理論上能影響效率，但實際操作中，受交通狀況、訂單分布等多種復雜因素干擾，或者樣本中該能力差異不突出，致使其對月均跑單時長的影響未能顯現。應急處理突發問題能力對月均跑單時長無顯著影響?！皯碧幚硗话l問題能力”這一自變量，其系數為-0.0084，P 值為 0.8219，遠未達到 0.05 的顯著性水平。這表明應急處理突發問題能力對月均跑單時長不存在顯著影響。智能操作技能對月均跑單時長有顯著負面影響?！爸悄懿僮骷寄堋边@一自變量，其系數為-0.0782，P 值為 0.0384，在 0.05 的顯著性水平下顯著。這表明在當前模型中，智能操作技能對月均跑單時長有顯著影響。在實際跑

64、單場景中，因為智能操作技能可以提升效率，技能有效發揮作用，從而使得其對月均跑單時長產生了顯著影響。時間與路線規劃技能對月均跑單時長無顯著影響?！皶r間與路線規劃技能”這一自變量，其系數為-0.0337，P 值為 0.3931，遠未達到 0.05 的顯著性水平。這表明在當前模型中，時間與路線規劃技能對月均跑單時長沒有顯著影響?？赡茉蚴?，雖然時間與路線規劃技能理論上能優化跑單效率，但在實際情況中，其他因素的干擾較大，導致其對月均跑單時長的影響未體現出來。2.4 職業策略的影響：同向路線訂單控制能力越強，月均跑單時長越低 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 Beta P t Beta

65、P t Beta P t Beta P t Beta P t const 4.3244 0 35.3817 4.2469 0 34.2467 4.196 0 34.1001 4.1857 0 34.5903 4.2099 0 34.64 性別 0.1299 0.1103 1.5976 0.1481 0.0694 1.817 0.1475 0.0704 1.8101 0.1475 0.07 1.8128 0.1465 0.0726 1.796 年齡 0.0094 0 4.3401 0.0092 0 4.2131 0.0092 0 4.2078 0.0088 0.0001 4.0363 0.009

66、2 0 4.1966 工作類型-0.7438 0-19.1042-0.752 0-19.2311-0.7513 0-19.2397-0.7381 0-18.7677-0.7445 0-18.7006 戶籍類型 0.0868 0.0337 2.1253 0.0806 0.0493 1.9668 0.0823 0.0447 2.0085 0.0798 0.0511 1.9516 0.0802 0.0503 1.9583 工作年限 0.1124 0 10.017 0.1168 0 10.3678 0.1182 0 10.5656 0.1188 0 10.6296 0.1177 0 10.5257 同

67、向路線訂單控制-0.1493 0.0001-4.0525 保持良好跑單記錄 -0.0318 0.4555-0.7465 靈活運用轉單拒單 0.0388 0.2947 1.0482 和商家保持關系 0.0891 0.0153 2.4271 和站長、騎士長處好關系 0.0301 0.4456 0.7629 R 0.1729 0.1667 0.1669 0.1688 0.1667 調整 R 0.1705 0.1643 0.1645 0.1664 0.1643 F 值 73.7538 70.5813 70.6896 71.6479 70.5863 樣本數量 2124 2124 2124 2124 21

68、24 同向路線訂單控制對月均跑單時長有顯著負面影響?！巴蚵肪€訂單控制”的系數為-0.1493，在 0.05 的顯著性水平下顯著（P=0.0001，遠小于 0.05），呈負相關關系。這意味著對同向路線訂單控制能力越強，月均跑單時長可能越低，或許是因為合理控制同向路線訂單能提高跑單效率，減少不必要的行程，從而縮短跑單時長。保持良好跑單記錄對月均跑單時長無顯著影響?！氨３至己门軉斡涗洝边@一自變量，其系數為-0.0318，P 值為 0.4555，遠未達到 0.05 的顯著性水平。這表明在當前模型中，保持良好跑單記錄對月均跑單時長沒有顯著影響?？赡苁且驗榱己门軉斡涗涬m然在一定程度上反映了跑單人員的工作

69、表現，但在實際跑單過程中，受訂單分配、交通狀況等多種復雜因素的綜合影響，使得這一因素對月均跑單時長的作用未能凸顯出來。靈活運用轉單拒單對月均跑單時長無顯著影響?！办`活運用轉單拒單”這一自變量，其系數為 0.0388，P 值為 0.2947，遠未達到 0.05 的顯著性水平。這表明在當前模型中，靈活運用轉單拒單對月均跑單時長沒有顯著影響?？赡苁且驗檗D單拒單的操作雖然理論上能優化跑單任務，但實際跑單中，受到平臺規則、客戶需求緊迫性以及周邊跑單人員競爭等多種復雜因素的制約，導致這一能力對月均跑單時長的影響未能有效體現。和站長、騎士長處好關系對月均跑單時長無顯著影響?！昂驼鹃L、騎士長處好關系”這一自變

70、量，其系數為 0.0301，P 值為 0.4456，遠未達到 0.05 的顯著性水平。這表明在當前模型中，和站長、騎士長處好關系對月均跑單時長沒有顯著影響?？赡苁且驗殡m然與站長、騎士長關系良好理論上有助于獲取更多信息或支持，但在實際跑單過程中，受訂單分配機制、市場需求波動等多種復雜因素的干擾，導致這一因素對月均跑單時長的影響未能有效體現。3.不同工作年限下跑單時長對收入的影響變化：日均跑單時長對收入的影響隨工作年限呈現先升后穩的趨勢 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 分組變量 半年以下 半年-1 年 1 年-1 年半 1 年半-2 年 2 年及以上 Beta P t Beta

71、P t Beta P t Beta P t Beta P t 日均跑單時長 0.0623 0 10.953 0.1709 0 20.121 0.1716 0 11.8234 0.154 0 12.0801 0.156 0 28.0518 R 0.4923 0.6424 0.5475 0.5387 0.5367 調整 R 0.4892 0.6382 0.5338 0.5252 0.534 F 值 158.0639 150.5536 39.6941 39.9325 197.8402 樣本數量 821 425 170 177 860 在不同工作年限下對日均跑單時長與收入進行異質性分析，可以發現明顯的

72、差異變化。從模型數據來看，在半年以下工作年限組，日均跑單時長的系數為 0.0623，表明跑單時長每增加一個單位，收入提升幅度相對較小。隨著工作年限增長到半年-1 年，系數躍升至0.1709，這意味著在這個階段，日均跑單時長對收入的正向影響顯著增強，跑單時長增加帶來的收入提升幅度更大。當工作年限處于 1 年-1 年半時，系數為 0.1716，與半年-1 年組相近，說明該階段跑單時長對收入的影響程度保持在較高水平且變化不大。而 1 年半-2 年工作年限組，系數為0.154，較之前略有下降，但仍維持在較高的正向影響區間，說明跑單時長對收入仍有顯著促進作用，只是相比前兩個階段影響強度稍弱。到了 2 年

73、及以上工作年限組，系數為 0.156，與 1 年半-2 年組接近，跑單時長對收入的影響保持相對穩定。綜合來看，不同工作年限下，日均跑單時長對收入的影響呈現出先快速上升，在半年-1 年半左右達到較高且穩定水平，隨后略有下降并保持穩定的變化趨勢。這反映出隨著工作年限增加，外賣騎手在初期可能對業務逐漸熟悉，跑單效率提升，使得跑單時長對收入的影響增強；而隨著工作時間進一步增長，騎手熟練配送后對可獲取的收入已有穩定預期，對可高效獲得收入的時間段有準確判斷，避免在低效時間段跑單，從而讓騎手不再通過無限延長時間來增加收入。四、研究結論與政策建議 1.研究結論 1.1 外賣騎手的職業現狀（1）職業特征：靈活性

74、、穩定性與易操作性的優勢 騎手職業具有多方面獨特的特征。從工作年限來看，呈現兩極波動趨勢，半年以下和2 年及以上的騎手數量較多，而半年-2 年工作年限的騎手數量相對較少，這反映出騎手職業既有較高的流動性，又有部分長期從業者，體現了其流動性與穩定性并存。從職業動機的分布而言，零工經濟提供的彈性工作制度、低準入門檻與即時薪酬體系，有效契合了城市非正規就業群體在職業流動性、技能適配性及經濟安全性方面的復合需求，這種供需關系的耦合性構成了新型服務業態發展的內在動力機制。騎手策略選擇呈現出效率優先、關系次之的理性特征，其核心策略聚焦于工作流程優化與效能提升，而社會關系策略則作為輔助性工具，主要用于應對職

75、業發展需求。這種策略選擇模式既反映了零工經濟中勞動者對自主性與效率的雙重追求，也揭示了平臺經濟下勞動關系重構對勞動者行為策略的深遠影響。（2）工作時長與收入：平臺用工尚未形成普遍性高強度就業形態 外賣騎手的勞動形態呈現顯著的差異化分布特征，其工作時長、收入水平與城市層級、用工類型形成結構性關聯。零工經濟中勞動者通過彈性化時間配置實現工作生活平衡，但不同城市經濟生態與平臺用工機制共同塑造了多元化的就業模式。研究數據來源于 2835 名外賣騎手的抽樣調查，雖不具備完全代表性，但為理解平臺勞動者的生存狀態提供了重要觀察窗口。一是工作時長分布具有三重維度特征。首先，總體分布呈鐘型曲線特征。數據顯示，騎

76、手日均跑單時長集中分布于 4-8 小時區間，符合勞動經濟學中的適度勞動理論。其中 12小時以上極端勞動僅占 0.1%，這種分布印證了生存工資理論與勞動供給曲線的復合作用：多數騎手通過中等強度勞動獲取基本生活保障，而邊際效用遞減規律抑制了超時勞動選擇。其次，城市層級形成梯度差異。一線城市騎手在 6-8 小時段占比達 31%，顯著高于其他城市，印證大都市效應下更高的勞動需求。三線及以下城市各時段分布均衡，體現低線城市用工形態的多元化特征。最后，用工類型決定時長選擇。專送騎手在 6-10 小時段的勞動供給曲線呈現陡峭上升特征；眾包騎手在 0-4 小時段集中度達 40%，符合補充性就業特征。特別值得注

77、意的是 4-6 小時段成為關鍵轉換節點，專送（20%）與眾包（29%）騎手在此形成顯著交集，揭示零工經濟中就業形態的動態轉換機制。二是在線時長的空間分化特征。其一，城市經濟梯度塑造時間配置。一線城市騎手在線時長 6-12 小時占比 56%，體現高密度訂單市場的規模效應；三線及以下城市同區間占比達 65%，新一線城市呈現獨特雙峰分布（4-6 小時 20%，8-10 小時 26%）。其二，用工模式決定時間投入強度。專送騎手在線時長 10-14 小時段占比 67%，眾包騎手 4-8 小時段占比44%，體現算法彈性化管理特點。兩類群體時間配置差異體現了用工契約類型對勞動過程的規制作用。三是收入分配的空

78、間重構效應。一方面，城市層級形成收入階梯。一線城市專送騎手月收入 6000 元以上占比 65%，顯著高于三線及以下城市（15%），驗證空間溢價理論，反映城市經濟發展水平與收入差異的正相關關系。另一方面，用工類型固化收入結構，專送騎手 4000-8000 元區間占比 56%，形成典型橄欖型分布，揭示平臺用工模式對收入分配的形塑作用。（騎手 27-王某某：眾包一個月也就掙個四五千塊錢。一個月大概就跑個 20 天不到。對，然后一天就是有的時候就接，有的時候不接?，F在（專送）得看跑單。就是穩定下來大概一個月大概 8000 多塊錢。）綜述所述，外賣騎手的勞動形態是城市經濟生態、平臺算法機制與個體理性選擇

79、共同作用的產物。中等強度勞動成為主流選擇，驗證了工作-生活平衡的現代勞動倫理，城市層級的梯度差異印證了空間生產理論的勞動重構效應，用工類型的制度設計導致了顯著的就業形態差異。1.2 職業特征變量與工作時長、工作收入的關系 1.農村戶籍、專送騎手相對有更高收入，不同職業動機對收入構成差異性影響 在當今共享經濟蓬勃發展的背景下，騎手作為新興職業群體，其收入影響因素備受關注。通過對相關數據的深入分析，我們發現多個因素與騎手工作收入之間存在著緊密聯系，這對企業平臺制定合理策略以及騎手自身規劃都具有重要意義。從數據分析結果來看，性別、年齡、工作類型、戶籍類型、工作年限等個人屬性因素均對騎手收入有顯著影響

80、。性別變量 P 值小于 0.05，表明性別與收入關聯顯著；年齡變量P 值小于 0.05，對收入影響明顯；工作類型雖影響相對較小，但在統計上也顯著；戶籍類型和工作年限同樣顯著影響收入。這意味著不同性別、年齡、工作經歷和戶籍的騎手，在收入上呈現出明顯差異。在騎手對工作特性的認知和選擇方面，“容易上手”與月均收入呈顯著負相關，因為僅選擇容易上手訂單會因訂單量少而難以提升收入；“時間自由”對收入存在顯著負面影響，工作時間碎片化難以形成穩定訂單收入流；（騎手 11-郭某某：“眾包你想下線就下線的那種，更自由點。眾包掙不了錢嘛，我這種人。專送就你排個班就還給你稍微推一下?！保敖洕鷫毫μ蟆睂κ杖胗酗@著正

81、向影響，經濟壓力大的騎手會通過增加工作投入來提高收入；而“收入不錯”“收入發放準時”與月均收入雖呈正相關，但在統計學上不顯著，騎手更關注實際到手收入和工作強度；“短期過渡”對收入無統計上的顯著影響，將工作視為短期過渡的騎手工作投入不高，難以提升收入。（騎手 5-劉某某：“你像這種眾包，我想跑就跑，不跑就不跑。你像這種團隊機制的，它是有一定的標準的。比如說。每天需要開早會。在線時長還有一定的跑單量的一些指標。就跟那個上班一樣，我到底是全職?！保┐送?，對于工作時長相關因素，如騎手月均在線時長和跑單時長都對勞動收入有顯著的正向影響，且在線時長影響更為突出。在線時間越長，系統派單數量越大，收入越高；跑

82、單時長增加，完成任務和賺取傭金增多，收入也相應增加。（騎手 10-殷某某：“到得熬了，反正就是一個字熬?！保T手 26-潘某某：“更多的話你說對于你跑單的話，我感覺就是在線的時長，然后你需要怎么講呢？會跑，然后你的時長夠長，你比如說你像正常的話，人家可能就是等不到單或者怎么樣，他就會選擇下線，去吃飯。但是正常的你像我們跑單的話，你比如說我們在吃飯的時候，我們也會上線，因為他會刷你的一個活躍度，系統就會愿意給你派單。然后你跑的越多系統就會愿意給你派。這個不知道他有沒有這種算法，但是我們的理解跟感覺就是這樣的?！保?）騎手主動學習能力、智能操作技能越強，跑單時間越短 在對騎手月均跑單時長的研究

83、中，多種因素被納入分析，這些因素從不同維度對騎手的工作時長產生作用，對其深入剖析能夠為平臺的運營策略制定提供關鍵參考。從騎手自身特征來看，在模型 1 和模型 2 中，年齡、工作類型、戶籍類型和工作年限均對騎手月均跑單時長存在顯著影響。年齡越大、工作年限越長，月均跑單時長可能越長；不同工作類型和戶籍類型的騎手在月均跑單時長上差異明顯。性別雖在模型 1 中未達到傳統顯著性水平（0.05），但接近該水平，且在模型 2 中對月均在線時長存在顯著影響，所以性別因素也不可忽視。（騎手 35-宋某:“平均下來就 45、40 多單。這我說的是我，人家男同志這么多（60-80單），我要回家做飯?！保┰诼殬I動機方

84、面，容易上手、收入不錯、經濟壓力太大、短期過渡對騎手月均跑單時長沒有呈現出統計學意義上的顯著影響。（騎手 24-楊某某：“花點時間跑點單的情況下，收入能高一點，但是基本上還是平均穩定的，主要這個還是看自己，因為你多跑點單肯定會多點收入?！保r間自由對騎手月均跑單時長存在顯著的負面影響，即時間自由越強，騎手月均跑單時長可能越短，因為騎手會為職業發展保留自由時間。（騎手 9-楊某某：“賺的多點外賣，雖然辛苦點辛苦點，但是得獨立性，你要是說餐飲和外賣對比，我感覺外賣需要自己，只要自己努力。想賺多少錢，完全取決于自己?！保┦杖氚l放準時對騎手月均跑單時長存在顯著的正向影響，看重收入發放準時的騎手會為維持

85、經濟安全感而增加跑單時長。（騎手 31-武某某:“及時，對工資啥的都比較及時?！保穆殬I技能角度分析，人際溝通能力越強，月均跑單時長反而可能越低，可能是溝通能力強的人善于協調工作生活。（騎手 46-高某某:“現在最基本保安，反正到時候你給人家發個煙，說幾句好話。哈哈，是吧？畢竟人家管的那個大門嘛，你要是跟人家犟，你肯定你的不能進了?！保┲鲃訉W習能力與月均跑單時長呈負相關關系，因為主動學習能力強的人能通過學習技巧縮短跑單時間。（騎手 25-池某某：“只要你跑熟悉了其實都一樣，你知道那些商家卡餐卡不卡餐，或者然后去進行一個配送，那些小區好不好送，怎么去送？你可以先送。比如說你有一個小區他騎車是不讓

86、進的，對不對？那你可以先從隔壁一個可能也可以騎車進來，然后最后剩點時間對吧？我們走進去送也是可以的，主要還是根據自己去規劃。只要你送達能力可以的情況下，然后你自己去規劃一下?！保T手 5-劉某某：“人在這里，我感覺有一些比較重要的因素。比如說，他能夠合理安排時間，或者對這片區域非常熟悉，知道哪個地方會堵車，哪個地方不會堵車，先去哪里，后去哪里，送單的順序如何安排。我現在都按照他的方式去取餐和配送?！保T手 49-蘇某某：“我們這邊學校的話沒有。沒有學?？梢赃M去。都是放門口的外賣柜。外賣各位架子或者保安室專門小學，中學。高中大學。這邊都是的。他門口子要么有架子，要么有桌子嘛，要么放保安室嘛。

87、再就是醫院的醫院的，你想都不用想。電梯肯定很難的。你順利十分鐘上去，十分鐘下來了。不順利的時候，有時候一棟樓你就送一個籃子，半個小時可能就在電梯里面卡著了。他醫院電梯他層層停，而且很慢。你萬一是再遇見一個做手術的。人家有病床的那種。那一下子耽擱了。很麻煩的。當然，再一個就是說。一般我 15 層以下。所以說電梯如果很卡的話，15 層以下我基本上就走樓梯了。就直接從樓梯直接下來了。上去的話也是有很多技巧的嘛，你像我們這邊門診的話，它有一個手扶梯是可以到六樓?！保┣榫w調節能力雖未達到常規顯著性水平，但可能與月均跑單時長存在潛在正向關系，情緒調節能力強的人能更好應對壓力，保持工作積極性。（騎手 5-劉

88、某某：“美團這個工作，干了這么長時間后，我才發現，之前在我的認知里，它只是一個簡單的活兒，取一個送一個就完事了。是個人都能送，看似誰都能做，但隨著時間的推移，我發現并不是每個人都能送好。在跑外賣這一塊，他每個月的數據都保持得非常不錯，單量也特別多，吃了不少苦。所以，我覺得哪怕他不做這個工作，去干別的，也不會有太大問題?！保┲悄懿僮骷寄軐υ戮軉螘r長存在顯著影響，且呈負相關關系，表明智能操作技能強的人能更好操作軟硬件系統，提升配送工作效率，減少時間延誤。（助理兼騎手 2-于某某：“跑的時間久了，幾乎都不看系統推送的規劃路線，而是按照自己的經驗來判斷。因為系統的規劃路線可能會讓你在商家那里等待，而

89、在這個時候，我需要考慮，是等還是不等？如果選擇等，后面的訂單可能會少送很多；如果不等，這個單子頂多超時，和顧客解釋一下，大不了賠點錢就完事了。但如果選擇等，后面所有的訂單都會超時，那就不只是賠一兩個訂單的錢，而是影響整個送餐效率，帶來更大的損失?！保T手 27-王某某：“我如果熟悉的話，我也可以接更多的單。比如說他明明給你派了四五單，對不對？但是你覺得這個時間非常充分，或者是你覺得你送的來得及。就心里大概有個預估。比如說來得及的話，時間還是很充分的情況下，我肯定會在大會在大廳里面去再搶。對，去搶或者看系統會不會再給我再派。雖然說它是方向不同的地方取餐，但是我取餐拿到手了，你肯定點取餐。如果說

90、你四五個餐廳一起送，但是時間還有半個多小時，非常充分。還有多余的時間，我會在那等個五分鐘，他可能給你派的也是同方向的，然后就可以接更多的單?！保T手 28-趙某某：“也不是上線時間是什么，還是跟自己的賬號有關系。對，不超時，沒有其他違規，然后就是快取快送?！保T手 48-張某某：“暢跑他們屬于那種。沒有后臺，但是他不管你這些事。都要你自己去處理那種。有時候有時候人又是手上還有幾個單子要送，又著急。還人家還為難你，人家開著車子，因為。送外賣，整體來說還是被被大部分人是看不起的。不說大部分小部分人看不起。他正好就碰到那種，當時我看他那個臉色真的是我當時也是比較難受的。因為我慶幸的就是怎么說呢？

91、還有個算是個大家庭里面，因為有些人在幫襯著把你手上單子調走什么的?！保?）短期內騎手日均跑單時長對收入的影響較高，但在工作年限超過半年后，影響趨于穩定 在不同工作年限下，日均跑單時長對收入的影響存在顯著差異，呈現出特定的變化規律。從模型數據來看，工作年限半年以下時，日均跑單時長的系數僅為 0.0623，收入提升幅度小，這可能是因為新手騎手對路線、商家出餐時間等還不夠熟悉，跑單效率低。（騎手 25-池某某：“因為那時候剛開始干不怎么熟悉，就感覺跑的太少了，跑單太少了。對，因為你不路線不熟悉，你要去找商家，路線也不熟悉，又怕超時干嘛的嗎“）（高琦 51553217：“我在這領了第一個月，干了 2

92、0 天。嗯 2,000 多，2,800.反正你有導航，沒導航就不能干?！?隨著工作年限增長到半年-1 年，系數躍升至 0.1709，表明這一階段騎手對業務逐漸熟練，跑單效率提升，跑單時長增加帶來的收入提升幅度更大。（騎手 45-韓某某:“開始一天也就是個 20 來單了，一天 20 多單，你剛開始路不熟，你給你再多也送不了，是吧？20 多單現在無所謂了，都能送了，都能送，都路都熟了.（后面錢）就開始多了?！保?。（騎手 41-王某某）：“（熟練了）現在收入肯定比以前高.就是時間變短掙的差不多現在 7 個小時就能掙之前十來個小時才能掙到錢?！?1 年-1 年半階段，系數為 0.1716，與半年-1

93、年組相近，說明跑單時長對收入的影響程度維持在較高水平且穩定。而 1 年半-2 年工作年限組，系數為 0.154，較之前略有下降，可能是市場飽和度增加，可接單數量受限，或者騎手個人體力精力開始難以支撐長時間高強度工作，(騎手 37-成某某:“剛開始當過單王.現在年齡一年比一年大，肯定體力方面我差點.你爬樓，你體力爬樓是吧？騎車你都得精力集中??？對不對？”)但跑單時長對收入仍有顯著促進作用。2 年及以上工作年限組，系數為 0.156，與 1 年半-2 年組接近，影響保持相對穩定。由此可見，對于新手騎手，可以通過培訓、經驗分享等方式幫助他們快速熟悉業務，提高收入；而對于長期從業的騎手，平臺可考慮優化

94、派單機制，合理分配訂單，減輕騎手壓力，以維持其收入水平。2.政策建議 2.1 平臺層面 派單算法機制的改進。優化算法調度機制，降低騎手的無效等待時間?？紤]到騎手對工作靈活性和易操作性的重視，在平臺規則制定和任務分配上應進一步優化。平臺應依據這些時長分布特點，合理調整派單機制，提高騎手的工作效率；關注騎手長時間在線的疲勞問題，制定科學的派單規則，保障騎手休息時間，以維持騎手的工作積極性和身體健康，以提升騎手的工作體驗，促進整個行業的可持續發展。薪酬激勵政策的設計。根據騎手工作年限的分布特點，制定更有針對性的長期激勵政策，以穩定有經驗的騎手群體；針對收入集中在中等水平的情況，可探索優化收入分配機制

95、，提高騎手的工作積極性；在制定騎手招聘體系以及激勵政策時可根據工作年限設計差異化的薪資結構，針對不同工作類型提供更精準的收入方案，同時合理引導騎手的工作選擇，提高其工作積極性、可持續性，進而提升平臺的運營效率和效益。騎手社會權益保障方案，需要兼顧騎手職業的靈活性、流動性等特征，在保障從業者的現金、自由等需求的基礎上，做個性化設計，不適合簡單套用過去的“五險一金”。對此，政策探索上已經達成了共識。2 月 22 日，人社部副部長李忠在第十一屆全國社會保障學術大會上表示，目前一部分農民工、靈活就業人員、新業態從業人員，由于勞動關系不明確、工作方式靈活、收入不穩定等原因，難以直接參加傳統的以單位為依托

96、的社會保險制度，“漏網”“脫網”“斷網”問題比較突出，參不起、不愿參、不便捷并存，成為權益保障的重點，需要積極研究完善降低門檻，給予參保補貼等相關政策措施，盡可能地把他們納入社會保險覆蓋范圍7。在這一政策信號基礎上，近期，美團、餓了么、京東等平臺宣布為騎手繳納社保，美團將為全國范圍內全職及穩定兼職騎手繳納，預估惠及超百萬騎手；餓了么在部分城市展開試點為騎手繳納社保；京東先宣布逐步為外賣全職騎手繳納五險一金，為兼職騎手提供意外險和健康醫療險，24 日又宣布簽約的外賣全職騎手繳納五險一金的所有成本，包括個人所需繳納部分，全部由京東承擔，25 日宣布將快遞員和外賣騎手實現人才打通等8。比起已經逐漸成

97、形的新就業群體保障政策，京東針對外賣員群體的“五險一金”方案沿用了過去針對傳統就業形態的解決思路，相對激進而復雜，勞動者個人與企業為此所付出的成本也相對較高，可能會對行業產生未知的影響。此外，按照現行社會保險法住房公積金管理條例等規定，員工社保由企業代扣而非代繳，這一方案的具體執行細則，尚需京東與人社部門共同商議解決。因該方案并不是現行的政策方向，行業內也并未有過大規模實踐，因此，作為研究者，我們也期待京東明確披露外賣全職騎手的總量及構成，包括計劃招募全職騎手數量、達達外包騎手轉化全職騎手數量、快遞員轉化騎手數量等。唯有京東盡快對外公布詳細的方案，才能具體評估對行業的真實影響。人文導向的管理實

98、踐。平臺可通過強化人文導向的人力資源管理實踐，將零工工作者納入平臺的人力資源視野中，注重有效回應和解決勞動者在勞動過程或職業發展中遇到的問題，提升零工工作者的職業認同感和平臺忠誠度。2.2 騎手層面 注重職業技能的提升和策略的采用。外賣騎手通常被認為是一份入職門檻較低的工作，對于其技能水平和勞動過程，大多數人傾向于進行簡化的概括性理解，認為是低技能的、重復性高的、無法創造更多附加值的。然而，有高質量就業特征的騎手往往擁有與復雜勞動過程相匹配的技能（田豐、王璐，2022）。外賣騎手可以在配送實踐中充分調動著自身主觀能動性，嘗試在配送實踐中開動智慧為自身爭取更多利益，這無形之中也在幫助平臺克服技術

99、應用的“最后一公里”困境。（付堉琪，2021）9 充分發揮勞動者的主觀能動性。外賣騎手基于自身能力、工作技能與數字情境進行有效的互動，主動調整工作內容、關系、認知的過程，提升對數字零工勞動的正向體驗，形成數字零工勞動者與平臺共創、共榮、共成長的態勢。外賣騎手可以有意識地提高主動學習能力和情緒調節能力，以更好地應對算法管理帶來的新變化和新挑戰（魏巍，2023）。對于騎手個人來說，要認識到自身對工作情況和技能提升的選擇會顯著影響收入，綜合考慮多方面因素，合理規劃工作，以實現收入的最大化。2.3 政策層面 新興職業具有“就業蓄水池”的作用，政府應為勞動者獲得平等就業機會創造良好的制度環境（孫茜，20

100、24），進一步加強對騎手在內的新就業形態勞動者的權益保護。2021 年 7月，人社部等八部門共同印發關于維護新就業形態勞動者勞動保障權益的指導意見，該文標志著我國勞動制度正式引入了第三種勞動形態，為新業態靈活就業人員勞動權益保障提供制度基礎。2022 年 7 月，人社部面向外賣騎手等新就業形態試點職業傷害保障，由美 7 人社部副部長李忠：積極研究完善降低門檻、給予參保補貼等政策措施 將新業態從業人員納入社保：https:/ 8 外賣和京東物流人員互通！京東繳納五險一金外賣騎手所指為旗下達達平臺騎手 https:/ 9付堉琪.“系統困不住”的外賣騎手勞動場景視角下的變通與協作關系研究J.新視野,

101、2021,(06):84-89+116.團、餓了么等平臺為騎手繳納保費，解決騎手工傷保障訴求，其中美團已出資 14 億元為 7個試點省市的全量騎手繳納職業傷害保費，未來將進一步覆蓋所有省市所有騎手10。從國家層面來說，相關政策的制定和完善一直在穩步推進，在保障騎手勞動權益和兼顧平臺發展效率方面做好平衡，確保靈活就業群體勞動關系認定、社保繳納等政策的公平性和可持續性。有關部門應充分指導平臺，與平臺、騎手等利益相關方共同探索和制定個性化、符合實際需求的社保繳納方案，比如不同年齡層騎手的繳納意愿存在差異，年輕騎手更看重工傷和醫療；不同戶籍地騎手需求也有差異，農村戶籍騎手公積金繳存意愿低等。對各類靈活

102、用工形式分類規制?，F代社會，勞動者越來越成為獨立、自主的個體，除了傳統的用工關系外，出現了許多新模式、新業態下的就業形式，彼此之間的社會關系可能是勞動關系、雇傭關系、勞務關系或合作關系。對于這些社會關系的法律調整，政府應推動勞動法與民法實現功能上的整合，既應該保障人的主體性權利，實現當事人的充分自治，又應該保護作為勞動者的權益免受不正當的損害（涂永前，2018）11。在社保等勞動權益保障方案上，也應更靈活、個性化，滿足不同騎手的需求，建立差異化的勞動保障體系。比如，一線城市重點規范短時就業者的權益保護，三線以下城市應強化中等時長勞動者的社會保障；針對二線城市超時工作者群體，需完善勞動強度監測與

103、干預機制；新一線城市的均衡分布特征，為探索零工經濟轉型路徑提供了試驗空間，可靈活針對不同年齡層的騎手提供個性化的保障。城市治理應依據不同層級的發展特征，在促進靈活就業與防范勞動風險之間尋求動態平衡，以實現零工經濟與城市發展的良性互動。另一方面，通過組織職業培訓等舉措，提升騎手勞動技能，為騎手提供組織支持。此外，注重消除社會公眾對騎手的偏見和歧視。積極利用新聞及其他媒體渠道，加強對公眾的教育引導，宣傳騎手等群體為城市美好生活所做的貢獻，營造良好社會氛圍，幫助他們樹立正面形象，獲得公眾尊重和認可。在短期內難以完全消除職業身份歧視的情況下，推動優化各類保障制度設計，幫助騎手形成職業認同（李卓，202

104、4）12。參考文獻 1付堉琪.“系統困不住”的外賣騎手勞動場景視角下的變通與協作關系研究J.新視野,2021,(06):84-89+116.2高雪原,張志朋,錢智超,等.零工工作者工作壓力：形成機理與量表開發J.南開管理評論,2023,26(03):244-258.3李卓,王延濤,羅雅楠.勞動權益侵害、職業身份歧視與騎手精神健康風險基于針對北京 地 區 非 京 籍 快 遞 外 賣 騎 手 的 超 大 城 市 流 動 人 口 精 神 健 康 調 查J.中 國 流 通 經濟,2024,38(03):67-79.DOI:10.14089/11-3664/f.2024.03.007.4涂 永 前.應

105、對 靈 活 用 工 的 勞 動 法 制 度 重 構J.中 國 法 學,2018,(05):216-234.DOI:10.14111/ki.zgfx.2018.05.012.5唐 鑛,胡 夏 楓.網 約 工 的 勞 動 權 益 保 護J.社 會 科 學 輯 刊,2018,(02):109-115.6田豐,王璐.職業穩定性對美好生活向往的影響以騎手為例J.中國社會科學院大學學報,2022,42(11):71-89+134.7魏巍,劉貝妮.算法管理能提高數字零工勞動者的平臺承諾嗎?“控制主義”和“決策主義”的雙刃劍效應J.經濟管理,2023,45(04):116-132.DOI:10.19616/ki.bmj.2023.04.007.本課題研究受到中國人民大學勞動管理合規專項研究基金及平臺就業者勞動收入和工作 10 美團騎手迎職業傷害保障新舉措，騎手保險覆蓋顯成效：https:/ 11涂永前.應對靈活用工的勞動法制度重構J.中國法學,2018,(05):216-234 12李卓,王延濤,羅雅楠.勞動權益侵害、職業身份歧視與騎手精神健康風險基于針對北京地區非京籍快遞外賣騎手的超大城市流動人口精神健康調查J.中國流通經濟,2024,38(03):67-79.強度研究項目基金支持。課題組負責人為涂永前教授，課題組主要成員有何禮苗、宋佳一、孟美辰、李健等。