1. 引言
数字经济重构了劳动力市场，平台用工模式打破了传统雇佣关系的时空边界，呈现出“去劳动关系化”的表象。然而，司法实践中关于劳动关系认定的裁判分歧持续扩大，特别是在平台劳动争议案件中，平台与劳动者的劳动关系确认率较低，同案不同判现象突出。尽管《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》引入了“不完全劳动关系”概念，但由于缺乏可操作的判定细则，难以应对算法控制下的复杂劳动场景[1]。平台通过数据采集与算法优化构建了“数字孪生”管理系统，劳动者在形式上享有接单自由，实质上却受到平台的动态定价、路线规划和时效奖惩等算法规则的隐蔽控制。这种技术赋权下的权力不对称，导致传统司法审查依赖合同文本的形式主义倾向，无法穿透算法黑箱识别劳动者的实质从属性。因此，重构劳动关系认定标准成为数字经济法治化进程中的核心命题。
在学术界，劳动关系认定标准的争议主要围绕经济从属性、人格从属性及复合标准展开。经济从属性主导论强调劳动者的经济依赖性，提出通过持续性劳动、报酬依赖性和议价能力等因素来判断劳动关系，这一标准因具备开放性和包容性，更能适应新就业形态的灵活性，但可能误及自雇者[2]。与此相对，劳动从属性核心论认为劳动关系的本质在于劳动者丧失自主经营的可能性，强调资方通过指令管理对劳动过程的直接控制，如工时约束、管理指令和惩戒权等。此观点在德国法学界得到支持，但在算法控制日益普及的背景下，其适用性面临挑战。复合标准论则主张根据不同行业的特征调整认定标准，网约配送行业可侧重劳动持续性，而家政行业应更加关注劳动工具的归属。然而，司法实践中法官对从属性要素的随意组合，导致判决缺乏一致性和可预见性。此外，随着平台用工形态的变革，“算法从属性”概念应运而生，主张将平台技术控制纳入认定标准，以应对算法管理带来的新型劳动关系认定难题[3]。
2. 平台劳动的特征及其劳动关系认定的法律挑战
平台劳动者的法律地位长期处于模糊地带，劳动关系的认定面临诸多法律挑战。平台依托数字技术实现对劳动过程的精细化控制，并通过合同条款规避雇主责任，同时掌控劳动者行为数据，使得传统劳动法难以适用。本文通过分析平台劳动的三重异化现象，探讨其对劳动关系认定的冲击，并进一步梳理传统司法标准在此类案件中的适用困境。
2.1. 劳动形态的三重异化
平台劳动的第一重异化体现在算法控制的隐性化。平台企业依赖大数据和人工智能算法对劳动者进行管理，使得传统的劳动监督模式发生根本性变化。通过实时定位追踪、服务评分系统、订单分配算法等技术手段，平台能够隐性地控制劳动者的工作节奏和行为模式[4]。例如，外卖平台利用“预计送达时间(ETA)”算法不断压缩配送时限，迫使骑手采取闯红灯、逆行等高风险行为以满足系统要求。网约车平台则通过动态定价机制和订单分配算法决定司机的接单范围和收入水平，却在法律上规避了雇主责任。这一控制模式具有自我强化特征，即劳动者的行为数据持续输入算法模型，不断优化管理规则，使得劳动者受到更严格的约束。与传统企业的直接监督不同，平台依靠算法间接实施管理，使劳动者难以察觉自己被支配的程度，从而削弱了抗争能力[5]。
第二重异化体现在风险转嫁的制度化。平台企业通过《服务合作协议》规避雇主责任，将经营风险转嫁给个体劳动者。首先，动态定价机制使得劳动者的收入直接与市场需求波动挂钩，导致收入极不稳定[6]。例如，网约车平台在高峰时段设置奖励机制，刺激司机超负荷工作，但一旦因疲劳驾驶发生事故，平台并不承担任何责任。其次，平台劳动者往往无法享受社会保障，平台并不承担社保缴纳义务，使得劳动者在生病、工伤或退休后面临巨大风险[7]。此外，劳动者需自行承担运营成本，包括车辆损耗、燃油费用、设备维修等，使得经济压力完全落在个体身上。这种“弹性剥削”模式使平台得以在规避传统雇主义务的同时，实现利润最大化。
第三重异化表现为数据生产关系的重构。在平台经济模式下，数据已成为核心生产资料，而劳动者在数据生产过程中被边缘化。劳动者的行为数据，如接单习惯、工作时长、位置轨迹、客户评价等，不仅用于优化调度算法，提高运营效率，还成为平台吸引资本投资的关键资产[8]。例如，头部外卖平台每日产生的骑手轨迹数据超过20亿条，这些数据的商业价值远超劳动者的直接收入。然而，劳动者既无权控制自己的数据，也无法分享数据增值带来的收益。这种“劳动者创造数据–数据反向控制劳动者”的闭环，使劳动者逐渐丧失对自身工作的掌控权，进一步加剧了平台对劳动者的剥削，并使得劳动关系认定更加复杂。
2.2. 传统司法标准的失灵
面对平台劳动的三重异化，传统司法标准在认定劳动关系时面临失灵困境。劳动法通常依赖从属性标准(Subordination Standard)和合意审查(Contractual Review)来判断劳动关系。然而，这些标准在算法控制的背景下面临适用困境。
首先，从属性标准主要依据人格从属性和经济从属性来判断劳动关系。人格从属性指劳动者是否受雇主的指挥和监督，经济从属性则考察劳动者是否经济上依赖雇主提供的工作机会。然而，平台劳动者虽然受到算法的严格管理，但由于缺乏传统意义上的直接人身管理，使得人格从属性难以证明。例如，外卖骑手和网约车司机虽然需要遵循平台规则，但他们并不直接接受管理人员的指示，因此部分法院认为算法仅提供“技术建议”而非“劳动指令”，进而否认劳动关系。此外，某直播平台的主播每日工作超过10小时，并严格遵守排班制度，但由于平台未直接管理其工作内容，法院仍认定其为“合作方”而非雇员。这种认定方式低估了算法管理的强制性，忽视了劳动者在经济上对平台的高度依赖，使得平台能够规避雇主责任。
其次，合意审查的形式主义倾向进一步加剧了劳动者的法律困境。在司法实践中，法院往往过度依赖书面合同，而忽视实际的劳动关系(见表1)。例如，平台企业利用格式条款，在《服务协议》中将劳动者定义为“个体工商户”或“独立承包商”，即便劳动者的工作内容、强度与全职雇员高度趋同，法院仍可能依据合同条款做出对劳动者不利的认定。此外，法院往往忽视劳动者的实际工作条件，将平台劳动视为“平等的商业合作”，而未能充分考虑劳动者对收入的经济依赖性，以及工作时间、任务安排对劳动者自由度的限制。这种形式主义倾向导致劳动者的权利保障被削弱，使平台企业能够合法规避法律义务，进一步加剧了劳动者法律地位的不稳定性。
具体到不同平台类型，争议的核心和司法实践现状也呈现出差异。
Table 1. Status quo of identification of worker types and labor relations on different platforms
表1. 不同平台劳动者类型与劳动关系认定现状
平台类型 |
争议核心 |
司法实践现状 |
外卖平台 |
用工模式分层(自营/专送/众包)
导致劳动关系认定差异。自营明确，众包通过“信息撮合”
规避责任。 |
自营骑手：劳动关系明确(劳动合同 + 社保)。 专送骑手：因接受配送公司管理(培训、考勤、罚款)，多被认定劳动关系。 众包骑手：仅部分案件认定劳动关系(58.9%)，平台通过算法形成“超视距管理 + 经济惩罚”，但合同形式规避责任。 |
网约车平台 |
司机接单自由度较高，但受平台规则(定价/评价系统)隐形控制。 |
多认定为劳务关系(司机可自主选择工作时间)。 国际对比：美国Uber司机曾被认定为雇员，中国尚未突破。 |
快递/物流平台 |
外包与直营并存，平台通过
多层分包转移责任。 |
直营快递员劳动关系明确。 外包模式下，法院审查实际管理方(如配送路线控制、罚款权)。 专送骑手因统一管理(服装、排班)被认定劳动关系。 |
短视频平台 |
创作者经济依赖流量分配与收益分成，但内容自主性高。 |
多否定劳动关系，因缺乏“人格从属性”
(如无需坐班)。 平台通过算法影响流量分配，形成经济控制。 |
整体来看，平台劳动者面临的法律困境源于传统劳动法标准与平台经济的矛盾，尤其是算法管理的隐性控制和合同形式的形式主义，使得劳动者的权益保障面临挑战。
3. 司法实践困境的深层逻辑
3.1. 算法权力的法律属性模糊
算法权力是指算法在社会生活中凭借技术优势对个体、组织乃至社会结构所产生的支配力、控制力和影响力。其核心体现在，算法通过数据的收集、分类、排序与决策等功能，重塑信息的可见性、资源的配置方式以及行为的规范机制。具体而言，算法权力主要包括三个方面：首先是技术性力量，算法依托强大的数据处理能力和算力优势，能够对信息流通、资源分配及社会关系进行有效控制；其次是决策主导权，算法在许多情境下通过自动化决策代替人类判断，进而影响政策议程、舆论走向甚至主导价值观的塑造；再次是隐性权力机制，相较于传统权力的强制性与显性化，算法权力更具隐蔽性，悄然渗透到社会各个领域，形成一种结构性的、难以察觉的支配格局。
从本质上看，算法权力呈现出复合性、动态性和弥散性的特征。首先，它是技术权力与资本权力的结合体，表面上表现为技术优势，如高效的数据处理与建模能力，背后却是资本对数据资源、舆论控制和社会财富再分配的主导权。其次，算法权力具有明显的动态性与不确定性，随着数据的持续迭代与算法的不断更新，其作用范围与影响强度呈现出不可预测的变化。最后，算法权力呈现弥散性特征，它往往以分散、隐匿、非强制的方式嵌入社会网络之中，通过潜移默化的“集体性理解”影响人们的行为，而非依靠直接的命令或外在强制实现控制。
在数字时代，算法在劳动管理中的角色引发了深刻的法理争议。支持“技术中立论”的观点认为，算法仅是供需匹配工具，其本质是技术手段，不涉及对劳动者的直接控制或管理。然而，批判理论指出，算法通过数据画像、行为预测和奖惩机制，实现了对劳动者的规训，构成了一种新型资本权力。这种认知分歧导致司法裁判尺度不一：在同类案件中，一些法院认定算法派单构成“事实用工管理”，从而确认劳动关系，而另一些法院则认为其仅是“技术辅助行为”，从而否认劳动关系[9]。
算法控制的隐蔽性和复杂性进一步加剧了法律适用的困难。作为人工智能的核心工具，算法的决策过程往往难以被劳动者或雇主完全理解，甚至连其设计者也难以完全掌握。这种“黑箱”特性使得算法的法律属性更加模糊，导致司法实践中对算法控制的认定存在较大分歧。例如，在某些案件中，法院可能仅将算法视为一种技术工具，忽视其对劳动者自主性的剥夺；而在另一些案件中，法院则可能认定算法直接参与了劳动过程的管理，从而构成劳动关系。
此外，算法控制的隐蔽性和复杂性还导致了劳动基准的变动和劳动权益的削弱。算法通过实时监控和动态调整，不断优化劳动过程，但这种优化往往以牺牲劳动者的安全和健康为代价。例如，外卖骑手在高强度的工作压力下发生交通事故或猝死的事件屡见不鲜。然而，由于工伤保险的前置条件是确认劳动关系，这些劳动者往往难以获得应有的救济。算法对劳动过程的隐形控制，使得劳动者的自由度被严重限制，但司法实践往往难以捕捉这种控制机制的本质，使得劳动权益保护出现制度性缺口。
3.2. 经济依赖性的认定偏差
现行劳动法标准通常将“持续性服务”作为经济从属性的核心要件，即劳动者需长期依赖某一雇主获取收入，才能认定其具有经济从属性。然而，在零工经济背景下，大量“间歇性全职”劳动者的存在，使得这一标准难以适用。例如，某众包配送员同时注册3个平台，每日工作时间超过8小时，其月均收入占家庭总支出80%，但由于工作碎片化和非持续性特征，法院未能认定其与平台存在劳动关系。
经济依赖性的认定偏差还体现在对劳动者经济弱势地位的忽视。传统劳动法认为，经济依赖性是劳动关系成立的重要条件之一，但这一标准在面对灵活用工形态时显得力不从心。例如，在外卖平台用工中，劳动者的工作时间和收入高度依赖平台规则，但法院往往忽视这一点，仅将其视为劳动者的自由选择结果。这种司法倾向忽略了平台算法在分配工作机会、确定薪酬水平方面的控制力，使得劳动者的实际依附关系被低估，从而难以获得劳动法的保护。
此外，现行标准对经济依赖性的认定还存在过度简化的问题。法院在判断劳动者是否具有经济依赖性时，往往仅考虑其收入来源是否单一，而忽略了劳动者在多个平台之间的灵活切换能力[10]。然而，在现实中，劳动者即便同时注册多个平台，仍可能受限于特定平台的算法规则。例如，一名外卖骑手可能在多个平台接单，但由于某一平台的派单机制决定了其大部分收入来源，该骑手在实际操作中依赖该平台提供的工作机会。这种简化认定方式忽视了灵活用工形态下劳动者的实际经济状况，导致其权益保护不足。
3.3. 权利救济体系的制度性缺陷
职业伤害保障真空是平台劳动者面临的主要问题之一。现行工伤保险制度要求劳动者与用人单位之间存在明确的劳动关系，而平台劳动者往往缺乏稳定的雇佣关系，导致其在发生交通事故或过劳猝死等事件时难以获得救济[11]。例如，某外卖骑手在工作中猝死后，其家属历经两年诉讼才获得平台的人道主义补偿，这一案例暴露了工伤保险制度在灵活用工领域的缺陷。由于缺乏强制性的职业伤害保险，平台劳动者在高风险劳动环境中处于极不稳定的法律地位，其职业安全得不到有效保障。
此外，集体劳动权的虚置化也是平台劳动者面临的重要问题。由于平台算法规则的制定权由企业单方面垄断，劳动者缺乏议价能力，导致报酬计算方式、服务评分标准等关键条款的单方变更频繁引发群体性争议。然而，现行法律未明确平台劳动者的集体谈判主体资格，使得此类纠纷难以通过司法途径有效解决。传统劳动法保护的是典型雇佣关系下的集体劳动权，例如工会谈判权，但平台劳动者由于身份模糊，往往难以参与集体谈判机制，导致其议价权缺失。
现行法律对平台劳动者的保护还存在明显的制度性缺陷。例如，《劳动合同法》对非全日制用工的要求较为宽松，用人单位可以随时终止用工且无需支付经济补偿。这种制度设计虽然缓解了就业市场的压力，但也给用人单位规避责任提供了便利。在平台经济下，企业通过设计复杂的用工模式，将劳动者置于“非全日制”或“个体工商户”的法律地位，使其在法律上被排除在劳动法保护之外。
4. 制度重构路径
面对平台劳动者法律地位模糊、劳动关系认定困难、权利保障缺失等问题，亟需从制度层面进行系统性重构。本文提出三项核心的制度重构路径：判定标准的动态化、举证责任的倒置以及权利保障的分级。这三项制度变革的核心目标是通过科学的判定标准、公平的法律程序以及分层保护体系，建立更加完善的劳动者权益保护机制，确保平台劳动者在新型劳动关系中享有与其劳动贡献相匹配的权利保障。
4.1. 判定标准动态化：从形式控制到实质从属的范式转换
在传统劳动法体系下，劳动关系的认定主要依赖于“人格从属性”和“经济从属性”两个标准。然而，平台经济下的算法管理、数据监控和任务分配机制，已经突破了传统的用工管理模式，使得原有的认定标准难以适用。为应对这一挑战，亟需引入“实质从属性”的复合判断标准，以动态评估平台劳动者的劳动关系属性。具体而言，该标准应包括以下三个核心维度：
算法控制强度：评估平台企业通过算法对劳动者的工作时长、接单规则、服务标准等方面的控制程度。例如，若平台对劳动者的工作时间、地点、服务方式进行严格约束，并通过数据分析和算法奖励机制影响劳动者的决策，则可认定其具有较强的“事实用工管理”特征，从而符合劳动关系的实质认定标准。
经济依赖性指数：通过计算劳动者的收入占比、替代成本及生产资料的依附性等因素，评估其对平台的经济依赖程度。例如，若劳动者超过80%的收入来自某一平台，且切换其他工作模式的成本较高，则可认定其具备较强的经济从属性，从而符合劳动法保护的对象。
劳动内容属性：区分劳动者提供的服务类型，例如标准化服务(如网约车司机、外卖骑手)与技能型服务(如在线咨询师、自由职业者)之间的差异。对于标准化程度较高、受平台控制程度较强的劳动者，应更倾向于认定其符合劳动关系标准，而对自由职业者则适用更灵活的法律框架。
在实践中，可以借鉴美国Borello测试体系中对“业务整合程度”的考察，即劳动者的工作内容是否构成企业核心业务的一部分。然而，这一体系在移植到中国时，需要结合本土法律环境和新业态的特点。例如，《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》已提出对不同类型平台劳动者进行分类保护，这一政策方向可为未来判定标准的动态化提供法律依据。通过构建具有中国特色的分层认定模型，可以确保判定标准既符合国际借鉴，又能适应中国数字经济的发展需求。
4.2. 举证责任倒置：基于信息不对称的衡平机制
在平台劳动争议案件中，由于算法的“黑箱”特性和数据垄断，劳动者在争议中面临严重的举证困难。在“谁主张谁举证”的传统原则下，平台企业通常掌握着关键证据，如派单规则、收入计算方式和任务分配逻辑等，而劳动者却难以获取这些信息，导致平台的用工责任难以得到有效确认。为弥补这一缺陷，建议在《劳动争议调解仲裁法》中增设举证责任倒置条款，以确保在平台劳动争议中，平台企业承担起初步举证责任。
1) 举证责任倒置的适用要求
算法规则的透明性与非歧视性：平台企业需要证明其算法规则公开透明，并确保在劳动者任务分配过程中不存在歧视性行为。例如，平台应提供接单记录、评分算法的具体计算逻辑等信息，以便确认劳动者是否在接单过程中受到不公平待遇。平台企业需要展示其算法在任务分配上的公平性，并提供相关证据以排除任何潜在的歧视行为。
报酬计算标准的合理性：平台企业需提供充分证据，证明其薪酬机制合理、公平，且未通过算法设置过度剥削劳动者的模式。例如，平台应明确公示其报酬结构，如“基础工资 + 绩效奖金”模式，并且不得通过算法设定薪酬规则来人为降低劳动者收入。平台需解释并提供证据，证明其薪酬机制未导致劳动者收入的不合理减少。
接单自由度的实际保障情况：平台企业需证明其对劳动者“自由选择权”的保障是实际有效的，而非仅为形式。例如，若平台通过评分系统降低不频繁接单劳动者的可见性，导致其收入减少，平台需证明这种评分机制并未构成对劳动者的“事实控制”。此时，平台需要提供证据表明其任务分配和接单系统并未通过隐性规则限制劳动者的接单自由。
2) 举证责任倒置的法律基础
举证责任倒置符合“举证责任分割理论”，即在平台企业掌握核心数据而劳动者举证困难的情况下，应由平台企业承担核心证据的披露责任，劳动者仅需提供其服务事实、薪资流水等基础事实的证据。这种做法既能保障劳动者的基本权益，又能避免对平台企业的过度要求，确保公平、公正的裁判。通过这一机制，司法机构可以更有效地处理平台劳动争议，提升司法效率和公正性。
3) 举证责任倒置的操作方式
平台企业的举证义务：在劳动争议中，平台企业需主动提供与劳动者争议相关的核心证据，特别是涉及算法规则、薪酬计算和接单系统的操作数据。这一举证责任的倒置将有助于消除平台企业对核心信息的掌控优势，确保争议得到公正裁决。
劳动者的举证义务：劳动者仍需举证与其工作事实、薪资流水等直接相关的基础证据，但不再承担对平台算法及薪酬模式等信息的举证责任。这一调整可以缓解劳动者因信息不对称而面临的举证困难，确保其基本权益得到保障。
司法机构的审查：在诉讼过程中，法院应根据举证责任倒置的原则，审查平台企业提供的核心证据是否充分，并通过平台企业的举证来判定其是否履行了用工责任。如果平台企业未能履行举证责任，则可以推定其在劳动关系中存在不公平或不合理的行为。
通过引入举证责任倒置机制，可以确保平台企业在劳动争议中的责任更加明确，减少信息不对称对劳动者权益保障的负面影响，进而实现平台劳动领域的公平正义。
4.3. 权利保障分级：类型化保护的制度构建
对于强从属型劳动者(如外卖骑手、快递员)，由于其受平台控制程度较高，且经济依赖性明显，应适用全面的劳动法保护，包括最低工资标准、工伤保险、带薪休假等基本权利保障。平台企业需承担完整的雇主责任，并与劳动者签订劳动合同或类似的保障协议，以确保其合法权益。
混合从属型劳动者(如网约车司机、直播平台主播)则处于劳动者与独立经营者之间的灰色地带。针对这一群体，可设立“第三类劳动者”身份，使其享有部分劳动权利，如最低收入保障、社保缴纳义务及集体谈判权等。虽然此类劳动者不应完全适用于传统劳动合同法，但平台仍需提供一定的就业保障，同时确保薪酬机制透明化，避免因算法调整导致劳动者利益受损。
至于自主经营型劳动者(如众包骑手、在线咨询师)，由于其具有较高的自主性和灵活性，不适用于劳动合同法。然而，为避免这一群体因缺乏社会保障而陷入经济风险，应将其纳入灵活就业社会保障体系，例如提供基本医疗保险、失业保险等。此外，为防止平台利用算法或佣金机制对劳动者进行过度剥削，需建立相应的法律框架，确保公平交易环境。此外，还应建立平台用工备案审查机制，动态评估平台用工模式的变化，确保分类监管机制能够随时调整，以适应不断演变的数字经济形态。
5. 结语
传统的劳动关系认定标准未能有效应对新型劳动形态的出现，导致劳动者权益保护不足。本文深入分析了平台劳动的特征及其对司法认定带来的挑战，并提出了制度重构的路径，包括判定标准的动态化、举证责任倒置和权利保障分级等改革方案。通过对现有司法认定困境的深层逻辑的剖析，可以看出，平台劳动关系的核心问题不仅在于劳动者经济依赖性的认定偏差，更在于算法控制带来的隐性管理权力。这种新型的劳动控制模式，使得传统的劳动法难以适应新的劳动现实。为了实现资本效率与劳动者权益的再平衡，亟需通过制度创新来应对这一挑战。