1. 引言
在数字经济浪潮席卷全球的当下，数字技术正以颠覆性力量重构经济生态与社会运行模式。作为数字经济与灵活用工深度融合的产物，零工经济凭借其弹性化、去中心化的特征，成为全球就业市场变革的核心驱动力[1]。中国作为全球最大的数字消费市场，2024年灵活就业人口规模突破2.65亿，其中依托平台经济的从业者占比达60%，这一数据凸显了平台经济在零工经济生态中的主导地位[2]。
从全球视野观察，零工经济市场规模预计将在2030年达到10.89万亿美元[3]，其爆发式增长背后是技术革命、产业转型与消费行为变迁的协同作用。在数字经济驱动的就业形态变革中，电商行业因其独特的商业模式和技术应用场景，成为零工经济最典型的实践场域。外卖骑手、直播主播、在线客服等新兴岗位构成了电商生态中不可或缺的劳动力群体。这些岗位通过数字平台实现供需精准匹配，既满足了电商业务季节性波动的人力需求，又为不同技能层次的劳动者提供了多元化就业路径。
电商行业之所以成为零工经济的主要载体，源于其与数字技术的深度耦合特性。首先，电商业务的强波动性特征催生了弹性用工需求，而零工经济的按需用工模式恰好能够通过算法调度实现人力资源的动态优化。其次，电商产业链的数字化改造创造了技术型与服务型并重的岗位结构，既需要IT技术人员支撑系统运维，也需要具备沟通能力的客服人员和具有营销创意的直播主播。这种技术–服务双轮驱动的岗位特征，使得电商行业成为吸纳数字技能劳动者与传统服务从业者的交汇点。
电商平台的算法治理机制正在重塑劳动过程。通过大数据分析、智能派单系统和用户评价机制，平台实现了对劳动供给的精准控制，这种数字控制模式既提升了资源配置效率，也引发了关于劳动权益保障[4]、算法歧视[5]等新型治理挑战。在此背景下，深入研究电商领域零工经济与数字经济的融合机制，不仅有助于理解数字经济时代的就业形态演变规律，更为构建包容性、可持续的新型就业生态提供了理论支撑与实践指引。
2. 文献综述
2.1. 国内外研究现状
2.1.1. 国外研究现状
国外学者对零工经济与数字经济的研究主要聚焦于平台资本控制、算法剥削等核心问题。在平台资本控制方面，Möhlmann等(2021)研究表明大型数字平台凭借其强大的技术和市场优势，对零工劳动者实施了严格的控制。平台通过制定规则、算法分配任务以及控制收入分配等方式，掌握了劳动者的工作命运[6]。同时，这些平台通过数据垄断进一步强化自身地位，形成了让劳动者难以摆脱平台控制、只能持续依附其生存的局面[7]。
算法剥削也是国外研究的热点之一。算法作为平台运营的核心工具，虽然提高了效率，但也可能导致对劳动者的不公平对待[8]。CHEN等(2025)研究发现算法根据劳动者的历史数据和行为模式，对其工作机会和收入进行不合理分配，使得部分劳动者面临工作机会减少和收入下降的困境[9]。
面对算法控制，劳动者也展开了多样化的反抗实践。Velkova和Kaun (2021)提出“算法抵抗”，劳动者通过集体罢工、数据伪造等方式反制算法控制，但此类反抗常因平台技术迭代而失效[10]。与此同时，Pulignano等(2024)发现，零工劳动者通过“品牌化自我”与“技能升级”重构主体性，试图在算法体系中争取更多自主权[11]。然而，此类个体化策略可能掩盖结构性不平等，唯有结合工会组织等集体行动，才能推动系统性变革，实现劳动权益的根本保障[12]。
2.1.2. 国内研究现状
国内研究主要聚焦于零工经济发展中暴露的社会保障缺失、技能错配、数字鸿沟及算法控制等现实问题。赵伟等(2022)指出，零工从业者因其就业形态高度灵活，难以被传统社保体系覆盖，导致养老、医疗等保障严重缺失[13]。周国庆(2022)进一步通过数据指出，零工群体社保覆盖率不足正规就业者的1/4，平台企业常通过协议架构规避法律责任[14]。
在技能培训方面，秦华等(2025)发现，现有培训体系滞后于数字经济发展，培训内容与实际需求脱节，方式单一，制约了劳动者技能提升与市场竞争力[15]。李晖(2023)则指出，传统行业劳动者因技能更新滞后，难以适应平台岗位，加剧了就业结构性矛盾[16]。
城乡数字鸿沟也制约零工经济均衡发展。任欣怡和周亚虹(2024)认为，农村地区在基础设施、设备普及与数字素养方面的落后，限制了农村劳动者参与零工经济的机会[17]。邵莹莹等(2025)进一步指出，数字资源不均拉大了城乡劳动者在就业机会上的差距[18]。
算法控制机制也引发学界关注。孙锐等(2024)指出算法通过动态定价、实时监控等手段实施隐性支配[19]。刘晓英(2024)提出“算法计酬的工价均值悖论”，揭示骑手在效率提升的同时，单价反而下降，导致收入被压缩、风险提高[20]。
2.2. 研究述评
综合现有研究，学界对零工经济与数字经济融合的关注已从现象描述逐步走向机制剖析。国外研究理论前瞻性强，深刻揭示了平台资本通过算法实施“技术控制”的内在逻辑，并系统分析了劳动者从“算法抵抗”到“品牌化自我”的主体性策略，为理解数字劳动关系的复杂性提供了重要视角。然而，其分析多基于发达国家成熟制度环境，对中国等发展中国家在制度转型与市场爆发式增长背景下形成的独特融合模式与治理难题，解释力相对有限，难以充分阐释如中国外卖骑手“系统规避”等本土化实践智慧。国内研究在关注算法控制的同时，聚焦中国情境，准确指出了灵活就业者社保缺失、技能培训滞后及城乡数字鸿沟等结构性瓶颈，并对政策实践进行了有益探索，为本研究奠定了坚实的基础。但现有研究在技术如何系统性重塑就业形态与技能需求方面仍显不足，对算法、区块链、元宇宙等技术如何重构生产关系、催生新业态并加剧技能壁垒，缺乏深入剖析。因此，本研究聚焦中国电商领域，深入分析其技术驱动的融合机制，探讨劳动权益、技能匹配与平台治理等挑战的深层逻辑，以期为构建包容、可持续的数字就业生态提供参考。
3. 零工经济与数字经济的融合效应
3.1. 从规模经济到范围经济
零工经济正在经历从依赖单一服务大规模复制的规模经济模式，向以数字技术为支撑、通过多元化服务拓展实现范围经济的结构性转型。平台经济体系中的算法优化与数据匹配机制，正在重构服务供给的边界与逻辑。通过精准识别并聚合碎片化、长尾化的市场需求，平台能够将原本分散的小众化、专业化需求整合为具备规模效应的服务市场。低代码工具与人工智能助手等数字技术的广泛应用，为零工劳动者跨领域服务提供了技术基础与操作便利。在传统服务模式下，劳动者若要拓展服务范围，往往面临较高的技能学习成本与职业转型壁垒。而在数字化工具的支持下，劳动者得以快速掌握跨领域服务所需的基本技能。技能的横向延展，显著降低了服务多元化的边际成本，从而提升了个体劳动者的市场竞争力和收入弹性。从交易成本理论的视角分析，数字化深刻重塑了零工经济的运行机制与效率结构。信息匹配成本的下降使得劳动力供需对接更为精准高效，数字化合约的普及减少了契约谈判与执行监督的成本，而平台信用评价体系的建立则有效降低了信任构建与风险防控的难度。在这一系列制度与技术创新的共同作用下，原本因交易成本过高而难以形成有效交易的小众需求得以激活，为零工经济开辟了新的市场空间与发展路径[21]。
3.2. 一人企业模式与个体创业
数字经济平台通过全链条赋能，正在重塑个体创业的生态格局。平台经济的模块化赋能机制，为零工创业者提供了前所未有的支持体系。在市场方面，平台的流量分配算法替代了传统的营销渠道，使个体创业者能够以近乎零成本的方式接触海量潜在客户。在技术层面，云计算服务将复杂的技术架构转化为即插即用的标准化模块，大大降低了技术使用门槛。运营管理方面，平台集成的支付、物流、客服等系统，承担了传统企业中需要专门团队负责的后台职能。这种全方位的赋能环境，使得创业活动呈现出轻资产化、专业化、弹性化的新特征。创业者可以将有限的资源集中于自身最擅长的核心领域，而将其他环节交由平台生态系统完成。传统创业模式严重依赖资金规模、社会关系等稀缺资源，而数字经济环境下，创业者的数字素养、学习能力和专业技能等“软实力”成为更重要的成功因素[22]。这种转变使得创业机会更加普惠，为更多劳动者提供了通过创业实现自我价值的机会。
3.3. 高技能岗位占比显著提升
零工经济正在经历从量变到质变的结构性升级，高技能岗位比重显著提升。随着人工智能技术在各行业的产业化应用，市场对AI训练师、数据标注专员等新兴职业的需求快速增长；云计算服务的普及带动了云架构师、运维工程师等技术型零工岗位的增加；而在企业数字化转型浪潮推动下，数字营销专家、用户体验设计师等数字化人才的需求也呈现持续升温态势。与此同时，企业组织模式的战略性调整为高技能岗位的零工化趋势提供了制度基础。为增强组织韧性并优化成本结构，越来越多企业采用“核心团队 + 弹性网络”的新型架构。该模式下，企业聚焦核心业务团队的稳定性，同时将专业性强但非核心的职能通过项目制外包给高技能零工，既保持了组织灵活性，又能够有效整合外部优质人力资源。高技能零工岗位的扩张正在重构零工经济的价值分配格局。与传统低技能零工相比，高技能零工在薪酬水平、工作自主权和职业发展空间等方面均具有明显优势。这种结构性升级不仅提升了零工经济的整体发展质量，也为劳动者通过技能积累实现职业跃迁提供了重要通道。
4. 电商灵活就业模式的创新实践
4.1. 技术驱动创新实践
4.1.1. 大数据与算法匹配技术
通过整合LBS实时定位、多维度用户画像及动态行为数据分析等技术，部分平台尝试构建更为高效的劳动力资源配置系统。此类系统旨在捕捉和预测劳动力供需双方的实时状态与潜在需求，推动实现供需之间的快速匹配。相关技术应用对提升劳动力市场的匹配效率具有一定促进作用，并在一定程度上借助数据辅助决策优化了资源配置流程，有助于零工经济从传统线下对接方式逐步转向更为系统化、在线化的模式。技术运用仍受到数据质量、算法透明度、用户接受度及市场环境等多重因素的影响[23]。
4.1.2. 区块链技术
区块链技术被应用于零工经济领域，旨在通过其去中心化特性为协作模式提供新的技术路径。该技术利用智能合约实现自动化执行，借助分布式账本增强数据不可篡改性，并采用加密算法提升信息安全性，从而为零工经济中的信任构建提供了一种技术解决方案。基于代码规则替代部分中介功能，区块链有助于简化佣金支付、合约执行等流程，并降低交易过程中的不确定性。但区块链在零工经济中的实际效果仍面临扩展性、合规性以及用户接受度等多方面挑战。其是否能够真正解决零工经济中的核心信任问题，也依赖于具体应用场景与技术落地的成熟度[24]。
4.1.3. 元宇宙技术
元宇宙技术的发展为零工经济带来了一些新的就业可能性。通过构建虚拟场景和数字交互界面，该技术催生了一些新型岗位，如数字场景架构师、虚拟内容创作者和交互设计相关职位。这些岗位通常要求从业者具备3D建模、虚拟现实交互设计等专业技能，与传统服务类零工相比，对技术能力的要求有所提高。为应对这一变化，部分地区的培训项目开始尝试将元宇宙相关技能纳入课程体系，通过政府与企业合作的方式开展专项培训，旨在帮助劳动者适应数字化就业趋势。整体来看，元宇宙技术在零工经济中的应用仍处于探索阶段[25]。
4.2. 平台企业的角色转型
4.2.1. 生态化资源整合
美团通过整合骑手、商家、消费者三方资源，构建了“即时配送 + 本地生活”的闭环生态。平台不仅提供信息匹配服务，更通过算法优化配送路径、动态调整运力分配，将平均配送时效压缩至28分钟[26]。在公共卫生事件发生期间，美团推出“无接触配送”模式，通过骑手体温上报、智能取餐柜等技术手段，旨在兼顾配送效率与公共卫生防护需求。此类运营方式使平台在信息中介功能之外，进一步承担了部分资源协调与风险管理的职能。
4.2.2. 技术赋能与规则创新
滴滴针对灵活用工的保障痛点，推出基于接单量、服务评分等维度的差异化保险方案。高评分司机可享受更低保费或更高保额，形成“服务越好、保障越强”的正向循环。行业实践表明，此类技术驱动的保障模式通过将风险分层与行为激励结合，能有效提升零工群体的参保意愿并降低平台运营风险。例如，滴滴“橙意保障计划”通过动态调整保障力度，既控制了平台成本，又增强了零工群体的稳定性[27]。
4.3. 制度创新与政策支持
4.3.1. 地方实践探索
杭州市在支持电商灵活就业方面开展了系统性创新，通过构建市、区、街道三级服务体系，为零工群体提供职业培训、权益保障等一站式服务[28]。该市创新推出“政府引导 + 商业保险”的职业伤害保障机制，有效提升零工群体的风险抵御能力。依托数字治理优势，建立零工经济监测平台，动态优化政策供给。通过政企合作开展新职业技能认证，推动零工人员向专业化转型。杭州还通过税收优惠、创业补贴等政策激发市场活力。这些举措将零工就业纳入城市治理体系，形成可复制的“杭州模式”。
4.3.2. 国家政策引导
近年来，国家层面围绕电商灵活就业出台多项关键政策。2019年，国家发改委发布《关于推动平台经济健康发展的若干意见》，要求平台企业对核心算法调整进行备案公示并设立劳资协商通道[29]。2021年，人社部等八部门联合印发《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》，首次将平台用工关系纳入劳动法调整范畴，明确平台需承担工伤保险等责任[30]。同时，税务部门对月收入低于10万元的零工群体免征增值税，简化纳税流程。这些政策通过权益保障、算法治理与税收支持相结合，为零工经济规范发展提供了制度基础[31]。
5. 融合发展的挑战
5.1. 技术创新的双刃剑
5.1.1. 算法优化与算法控制的深化
算法匹配在提升供需效率的同时，也加剧了对劳动者自主性与权益的侵蚀。算法通过数据化与标准化实现隐性控制，将劳动者转化为受其精密指挥的“执行单元”[32]。平台借助算法设定路线、时限、定价与评价奖惩，使劳动者丧失工作过程的主导权，并承担系统优化的不确定性风险。这种不透明的控制机制迫使劳动者以牺牲安全与健康为代价满足算法要求，埋下诸多隐患。
5.1.2. 技术赋能与新型技能鸿沟的加剧
区块链、元宇宙等技术在催生高技能创意型零工的同时，也因其选择性赋能加剧了技能两极分化。低技能劳动者被困于标准化、碎片化的任务型岗位，缺乏向上流动所需的技能积累空间；而高技能零工则借助技术工具持续强化竞争优势。这种由技术内生出的“马太效应”，使技能供需错配问题趋于结构化，进一步固化了劳动力市场分层，阻碍了社会流动。
5.2. 平台模式创新的悖论
5.2.1. 去劳动关系化与社会保障缺失
去劳动关系化的创新策略是平台降低运营成本、实现轻资产运营的关键，但也直接造成了灵活就业者的社会保障缺失[33]。传统以标准劳动关系为基石的社会保障体系无法有效覆盖这种新型用工形态，导致零工劳动者在养老、医疗、工伤等方面面临巨大的风险敞口，其中职业伤害保障的缺位尤为突出。这一挑战正是平台商业模式创新与现有制度框架不匹配的直接结果，反映出当前劳动保障体系在适应新型就业形态方面存在结构性滞后。
5.2.2. 数据垄断与议价能力的结构性失衡
平台凭借资源整合形成的数据垄断，造成了与劳动者之间议价能力的结构性失衡。平台全面掌握订单分配、定价机制及评价数据，劳动者则处于高度信息不对称之中，既无法了解决策逻辑，也难以参与规则协商。个体劳动者若试图挑战平台规则，往往面临被系统“降权”或“封号”的风险。这种单向的数据控制不仅损害劳动报酬的公平性，更持续削弱劳动者的议价能力与职业自主性，进一步固化平台的主导地位。
5.3. 制度创新的滞后性
5.3.1. 算法黑箱与监管的滞后
平台算法的复杂性与不透明性形成了“算法黑箱”，导致传统监管手段难以有效应对[34]。监管部门缺乏足够的技术能力与工具对算法决策进行审计，难以识别其中可能存在的歧视或不公。劳动者与监管者均无法穿透这一技术屏障，造成算法运行过程的监督缺位。监管滞后不仅损害劳动者权益，使其缺乏有效申诉渠道，也可能因算法歧视破坏市场公平。算法黑箱问题暴露出当前监管体系在技术快速迭代下的适应性不足，亟需在认知与工具层面进行系统性升级。
5.3.2. 区域性试点与全国性统一的矛盾
杭州市等地的制度创新实践为全国提供了宝贵经验，但也带来了新的挑战。区域间政策的不平衡可能造成“政策洼地”效应，导致平台企业进行策略性选址，或使零工劳动者因保障水平差异而面临新的流动壁垒。地方实践的“碎片化”与零工经济“全国一盘棋”的市场特性之间存在矛盾。这种区域差异不仅可能扭曲要素资源的合理配置，还会加剧不同地区零工劳动者在权益保障和就业机会上的不平等，对构建统一规范的全国性零工市场形成制度性障碍。
6. 政策建议
6.1. 完善社会保障体系，筑牢零工群体保障底线
6.1.1. 构建多层次、可衔接的社会保障机制
针对零工群体就业灵活、收入波动大的特点，构建由政府引导、市场参与、个人自愿参与的多层次保障体系。一方面，推动基本职业伤害保险与商业补充保险相结合，鼓励保险公司开发按单、按量计费的灵活险种，如短期意外险、订单健康险等，满足多样化需求。另一方面，依托人社部门与平台企业共建数字化参保平台，推行“工作即参保”机制。根据工作量自动扣缴保费，政府配套补贴，实现保险覆盖不因工作间断而中断，增强保障的连续性与公平性。
6.1.2. 建立零工互助与应急支持网络
鼓励零工群体成立互助组织，设立专项互助基金，通过会员缴费、社会捐助等渠道筹集资金，为遭遇重大疾病、意外伤害的成员提供应急经济援助。同时，建立健全基金监管制度，确保资金使用公开透明，既强化零工群体的自我保障能力，也增强群体凝聚力和风险应对韧性。
6.2. 优化技能培训机制，提升零工群体就业竞争力
6.2.1. 构建“技能银行 + 订单式培训”的双轨赋能体系
建立零工群体“技能银行”平台，将培训课程、技能认证转化为可累积的积分，积分可用于兑换进阶课程或考试补贴，形成持续学习激励机制。同时，由政府联合平台企业、行业协会开展“订单式”培训，基于电商、直播等行业实际需求定制内容，并引入企业导师传授实战经验，确保培训与岗位要求无缝对接，提升就业适配性与成功率。
6.2.2. 打造数字化、社群化的技能提升生态
依托元宇宙、VR等技术搭建在线学习社区，模拟真实工作场景(如客服沟通、直播运营)，提供沉浸式实操训练，强化零工群体的实践能力。社区内同步组织技能挑战、专家讲座、经验分享等活动，促进学习者互动交流，形成“培训–实践–互助”的良性循环，激发零工群体自主提升技能的内生动力。
6.3. 强化平台监管，营造公平有序的发展环境
6.3.1. 建立算法透明化与多方共治机制
推动平台企业定期开展第三方算法审计，公开算法逻辑、参数及决策过程，以可视化方式向零工群体解释派单、收益等关键规则，保障其知情权与监督权。同时，设立由零工代表、行业专家、政府人员组成的多方共治委员会，参与平台规则制定、算法调整等重大决策审议，确保零工群体权益在平台治理中得到实质性表达。
6.3.2. 实施平台动态信用评价与分类监管
构建覆盖算法透明度、劳动者权益保障、用户满意度等多维度的平台信用评级体系，定期公布评级结果并将其与政策支持、市场准入等挂钩。对高评级平台给予激励，对低评级平台加强监管约束，形成“评级–公示–激励/约束”的闭环管理，倒逼平台提升治理水平，优化零工经济发展生态。
6.4. 加强技术赋能与制度协同，推动零工经济可持续发展
6.4.1. 开发权益保障工具与构建数据监测平台
运用人工智能与大数据技术，为零工群体开发智能合同审查系统与维权指引APP，自动识别合同风险、提供法律咨询与证据收集支持，降低维权门槛。同步由政府牵头搭建零工经济数据监测平台，整合多方数据实时追踪就业规模、收入水平等关键指标，为精准施策提供依据，例如依据区域收入变化动态调整扶持政策。
6.4.2. 推动区域协同治理与经验共享
建立跨区域零工经济协调机制，鼓励东部地区向中西部输出技术、模式与培训资源，助力因地制宜发展特色零工经济。通过经验交流与产业对接，促进不同地区互补共赢，缩小发展差距，形成全国联动、均衡可持续的零工经济生态。
7. 结论与展望
7.1. 研究结论
本研究基于“技术–平台–制度”的三维分析框架，深入探讨了零工经济与数字经济在电子商务领域的深度融合机制及其影响。研究发现，数字技术的快速发展不仅推动了零工经济从规模经济向范围经济的结构性转型，还催生了一人企业模式，显著提升了高技能岗位在零工经济中的占比。技术驱动下的创新实践，如大数据与算法匹配、区块链信任机制以及元宇宙场景应用，有效优化了劳动力资源配置效率，为零工经济注入了新的活力。平台企业在这一过程中扮演了关键角色，通过生态化资源整合与规则创新，实现了从单纯的信息中介向生态主导者的转变。同时，地方政府与国家的制度创新为行业的规范化发展提供了必要的政策支持与制度保障。然而，零工经济与数字经济的深度融合也带来了诸多挑战。算法控制的深化导致劳动者自主性受损，技能鸿沟加剧；平台模式创新引发的劳动权益保障缺失与议价能力失衡问题日益凸显；制度创新滞后则造成了监管适应性不足，难以有效应对新技术带来的治理难题。面对这些挑战，本研究认为，构建政府、平台与劳动者三方协同的治理体系至关重要。通过设计多层次的社会保障机制，确保零工群体在养老、医疗、工伤等方面的基本权益；优化精准化的技能培训体系，提升零工群体的就业竞争力与市场适应性；强化算法监管，保障劳动过程的公平性与透明性；推动区域政策的协同，促进零工经济的均衡发展。
7.2. 未来展望
未来研究与实践需重点关注以下方向：一是深化技术赋能与伦理治理的协同研究，探索算法审计、透明度提升及劳动者友好型技术设计路径，破解算法控制与技能极化难题。二是构建适应灵活就业特征的多层次、可携带社会保障体系，创新“工作即参保”等机制，筑牢零工群体权益保障底线。三是优化“政–企–社”协同的精准化技能培训生态，通过“订单式”培训、“技能银行”认证等机制，破解技能供需错配困境。四是强化区域政策协同与全国性治理框架构建，弥合数字鸿沟，促进零工经济均衡发展。唯有通过技术、制度与治理的多元协同创新，方能实现零工经济效率与公平的有机统一，构建更具包容性与可持续性的数字时代就业新生态。