导语

新生代劳动者“宁送外卖，不进工厂”的集体选择，是数字技术驱动管理迭代的缩影，亦是传统科层制管理与数字生产力深层脱节的现实映射。这不仅揭示了代际价值观的跃迁，更凸显出工业化时代管理范式与数字原住民需求的结构性矛盾。破局之道，在于超越效率至上的工具理性窠臼，构建“数字人本主义”管理新范式。

文 / 王玮、田艳娇

当前，中国青年劳动力市场呈现一幅耐人寻味的“冰火两重天”景象。一方面，制造业深陷“技工荒”困境。人社部数据显示，2024年高端装备、新能源汽车等制造业重点领域的人才缺口率高达48%，预计2025年技能人才缺口将逼近3000万。另一方面，零工经济呈现“就业热”态势。目前，我国灵活就业人口规模突破2.4亿，其中外卖配送员、网约车司机等新业态从业者占比高达40%，且近三成集中于18～24岁的新生代劳动力群体。这一结构性悖论引发社会普遍关注和热议：为何新生代劳动者“宁送外卖，不进工厂”？

究其根本，新生代劳动者的集体抉择，不仅关乎其独特代际价值观与平台经济特征的高度适配性，更折射出工厂科层制管理与平台算法式管理这两种数字时代管理范式的深层博弈。平台经济借算法之力重塑劳动力市场的组织形态与控制机制，形成了对新生代劳动者的强大“拉力”；反观传统制造业，其僵化的时空束缚、流水线规训与层级管控，则筑起难以逾越的“推力”高墙，令年轻人望而却步。

数字原生代：

职业价值观的代际跃迁

从代际理论（Generational Theory）看，特定历史社会情境会塑造出群体独特的价值观与行为逻辑。当前，新生代劳动者（1997年后出生的Z世代）正逐步成为就业市场主力。作为互联网与数字技术的“原住民”，新生代劳动者的职业价值观相较父辈已发生代际跃迁，更加聚焦于即时反馈、自我实现、公平与自由四大核心维度（见图1），并由此重塑其就业决策逻辑。

即时反馈：碎片化时代的即时贴现者

新生代劳动者正在重构工业时代的线性“时间-价值”兑换体系，其核心特征表现为双曲贴现（Hyperbolic Discounting）倾向的显著强化，即对即时回报呈现超敏反应。碎片化的信息环境导致新生代出现系统性耐心丧失（Systemic Impatience），他们逐渐摒弃父辈的“延迟满足”理念，转而奉行“当下兑现”的价值哲学。基于此，平台工作的日结薪酬、实时订单奖励提供即时可视的成果反馈，对新生代的激励效能远胜于工厂固定月薪的延时兑现。这一现象亦折射出数字时代的青年对不确定性有着独特的认知，他们更擅长在碎片化时间单元中捕获价值，而非寄托于组织承诺的长期回报。

自我实现：认知盈余时代的价值追求

作为数智时代的“原住民”，新生代劳动者在马斯洛需求层次顶端构建了独特的价值坐标系。随着物质基础的相对改善与教育水平的提升，新生代劳动者的需求层次逐渐上移，工作不仅是谋生手段，更是实现自我的“意义容器”。他们渴望证明自我价值、释放创造潜能，喜欢规则有限、自由探索、自我驱动的工作模式，追求工作带来的“酷炫、有趣和充实”，彰显出鲜明的后物质主义价值取向。

重视公平：动态博弈中的公平敏感者

成长于权利意识觉醒与信息高度透明的互联网时代，新生代劳动者对公平的敏感远超父辈，其诉求从结果公平延伸至程序公平与比较公平。他们不仅关注绝对收入，更在意“付出—回报”的匹配度与分配规则的透明度，反感无效内卷、无偿加班和“薪酬倒挂”。此外，他们突破传统纵向代际比较，依托互联网透明化信息与自身跨行业工作经验，形成工厂与平台待遇的实时横向对标，由此衍生出“进工厂领死工资不如送外卖多劳多得”“送外卖后重返工厂，收入不升反降难以接受”等公平考量。

崇尚自由：安稳诚可贵，自由价更高的信奉者

新生代劳动者是崇尚自由、反感束缚的一代，他们对老一辈推崇的“铁饭碗”观念认同度低，不再固守传统稳定的雇佣模式和机械的“三点一线”工作，转而追求时间自由、空间自由和精神自由，抵触工厂流水线伴生的心理压抑与思维桎梏。平台提供的弹性工作安排、流动工作场域、非常规工作流程及多样化任务内容，成为其“用脚投票”的关键动因。诚如《肖申克的救赎》中经典台词所述：“有些鸟儿终究是关不住的，因为他们的羽翼太过光辉，当他们飞走，你会由衷地庆祝他们获得自由。”在平台自由的“浸润”下，他们的自由阈值上升，很难再适应工厂的封闭环境。

管理范式博弈：

科层制桎梏 vs 算法式自由

青年就业选择的集体偏向，本质上是数字技术驱动的组织变革对工业化管理体系的冲击与重塑。传统制造业赖以运转的科层制管理范式，与新生代的价值诉求渐行渐远；而平台经济依托算法构建的新型控制模式，则展现出更强的适配性。二者在控制形式、决策结构、时空架构、控制重心和人机交互类型五个维度上呈现出明显的差异（见表1）。

控制形式：显性权威vs隐性规则

工厂科层制管理依职能分层授权，通过明确的岗位职责、规章制度、等级指令实施刚性控制，权力边界清晰可察。在工厂体制下，管理者通过现场巡查、工时考核、纪律规范等显性手段强化权威，劳动者受制于人身监管、时空束缚与标准化流程，自由感被压抑，劳资矛盾外显，易引发心理抵触、公开对抗或者集体流失。

平台算法式管理依托技术架构，以高度自动化、数据驱动的方式执行任务匹配、行为指引、过程监控与评级奖惩等管理职能，控制方式更趋隐匿化、内嵌化。算法管理将层级权威嵌入技术系统而非具体人员，营造“组织真空”状态，犹如一双“无形之手”实施间接控制，一定程度上缓冲了劳动者感知到的直接监督压力。此外，算法订单分配、定价规则、评分系统等常以“技术中立”的面貌呈现，其参数和动态调整机制对骑手构成“算法黑箱”，使其难以洞悉规则全貌。为获取平台资源倾斜，骑手常主动实施“安抚算法”策略，迎合算法偏好和要求，将算法规则内化为自我规训标准，将收入差异归因于个体努力或运气，无意深究算法结构性限薪或隐形剥削，在相当程度上消解了集体抗争意愿（见图2）。

决策结构：集中式命令vs分布式自主

科层制管理以金字塔式层级结构为核心，权力高度集中于管理层，通过垂直的指令链逐级传递命令。在泰勒制科学管理下，管理者通过动作时间研究制定最优操作规范，工人仅需适应流水线节奏机械执行指令，缺乏自主决策空间，逐渐沦为流水线上的“活零件”。冗繁的层级与迟缓的信息流动，既抑制个体应对变化挑战的能动性，亦难满足瞬息万变的市场需要。

算法式管理以分布式个体决策为核心，平台仅作为技术中介连接多方参与者进行资源调配。算法将个体从僵化框架中释放，赋予一线劳动者高度决策权，例如骑手可通过自主抢单、自由选择接单时段、自行规划路线等策略实现收入最大化。决策权的下沉不仅契合新生代自主诉求，也顺应了互联网商业时代组织重心向用户前端转移的敏捷趋势，即“让听得见炮火的人做决策”。相较于科层制的垂直控制，算法管理呈现“斜线控制”特征：既存在自上而下的系统规则约束，亦包含自下而上的零工自主权博弈，二者相互牵衡，形成差异化的管理控制“斜率”（见图3）。

时空架构：固定时空vs流动时空

科层制管理依赖实体场所运作，通过空间固化压缩劳动密度，空间布局服务于效率最大化。劳动被严格限定于物理边界内，人为的区隔抑制了自由流动与人际互动，易滋生压抑感、疏离感与“人生一眼望到头”的意义匮乏感。此外，工厂依赖考勤与监督确保时间纪律，将劳动者的行动嵌入机器流水线节奏，不仅剥夺个体对时间的掌控权和话语权，更加深了其对非人性化时间管控的憎恶。

算法式管理打破物理空间桎梏，将工作场域融合为无边界网络。劳动者的行动呈现高度流动性与不确定性，工作场景灵活多变，独立分散协作成为可能。骑手可以自由穿梭于城市空间，广泛接触多元个体与新鲜事物，不必局限于固定的“格子间”，有效消解了工厂封闭空间下的束缚和压抑。此外，平台打破了线性连续的标准工时体系，借助时间碎片化拓展劳动广度，塑造了新生代独特的时间感知。虽受算法时限约束，但骑手们普遍感知到明显的时间自主和弹性，他们可以根据需求自由接单或灵活下线，即使在持续跑单，也多被建构为个体自律驱动，从而强化了自身的时间支配感知。在等单间隙，骑手可以通过闲聊、打游戏、小聚分享食品等方式缓解送单的紧张疲惫，相较工厂的持续劳作，这种“跑单—等单”的间歇节奏为骑手们提供喘息空间，同时也提升了时间流逝的主观感知，无形中增加了其对平台工作的路径依赖（见图4）。

控制重心：工具理性治标vs价值赋能治本

科层制管理奉行“理性经济人”假设，依赖制度规范和层级监督约束个体行为，同时通过职位晋升、等级薪酬、绩效考核等形成阶梯式激励，聚焦行为合规性与效率最大化。虽能短期内提升个体工作积极性，但过度强调外部监督，倾向于将劳动者工具化，较少触及其内在动机和深层心理需求，易诱发个体价值感湮没、创造力枯竭与异化焦虑，因此科层制管理仍是一种仅解决表象问题的“治标”之策。

算法式管理在弱化刚性边界的同时构建自驱规则，实现“从激励到赋能”的管理范式转变。平台借助公平性设计原则建立算法可信度，同时运用动态奖励模型形成行为强化回路，促使零工在追求绩效优化的过程中，无意识地将平台规则内化为自我驱动的认知图式，并在技能提升与成就体验中实现自我赋能。例如，为获取算法即时奖励，骑手们善于动态适应系统规则、总结路线经验，有时甚至需同时承担配送、导航、客服等多重角色，并在系统时间限制下快速反应与即时决策，倒逼自身掌握多任务处理能力和即兴能力。除自我赋能外，平台亦提供技术赋能。例如，依赖“超视距管理”能力，算法在超出当前直接观测或控制范围的情况下，进行前瞻性决策、资源调度和风险预判，犹如骑手的“千里眼”和“顺风耳”，辅助其分析复杂情境，提升送单效率。当零工通过算法反馈直观感知跑单能力精进、系统成就累积以及自我价值实现时，其内在动机被激活，实现从“工具理性服从”到“价值理性认同”的认知跃迁，最终强化算法赋能属性，抑制其控制属性（见图5）。

人机交互类型：“人-机”单向协同vs“人-算”双向交互

在传统工厂中，机器运行囿于科层制预设程序，仅记录产量、次品率等结果性指标，缺乏实时反馈或动态协同能力。工人对机器是单向服从，需优先适配机器的固定节奏和操作规范完成工作，人机关系呈现“齿轮啮合”式的物理强制协同。这种协作模式强化了层级权威，劳动者需通过遵守规则、提高效率来获得认可，容易沦为机器的附庸。

在平台体制下，算法与零工形成快速交互并相互渗透。算法利用内置技术规则和自我学习系统驱动零工，零工则通过行动试验数据反向塑造算法决策，二者构成不完全信息动态博弈。算法并非静态计算工具，而是能够实时获取信息、构建劳动者数据画像并动态调试。例如，算法调度系统每分钟根据骑手在途订单、地理位置和实时路况智能分配最优订单，同步规划最优路径；算法评级系统将骑手的接单率、拒单率、准时率和服务评分等指标信息实时上传云端，自动形成绩效评级并反馈奖惩。此外，算法管理本质上是基于统计模型或代码规则进行自主决策，相对规避了人类主管的评估偏见、人情纠葛与沟通冲突，展现出更高的稳定性和可预测性。基于此，零工面对算法控制并非全然被动，而是可以通过后验测试、试错学习甚至策略性“操纵”数据输入以提升收益，倒逼系统动态迭代与优化，提升人机交互体验（见图6）。

结束语：迈向“数字人本主义”新纪元

新生代劳动者“宁送外卖，不进工厂”的集体选择，是数字技术驱动管理迭代的缩影，亦是传统科层制管理与数字生产力深层脱节的现实映射。这不仅揭示了代际价值观的跃迁，更凸显出工业化时代管理范式与数字原住民需求的结构性矛盾。破局之道，在于超越效率至上的工具理性窠臼，构建“数字人本主义”管理新范式。以数字技术为杠杆，在技术效率与人性关怀间寻求精妙平衡，将劳动者主体性深植技术系统，实现技术赋能与个体价值的有机统一与共生共荣。

首先，平台技术逻辑需回归人本导向。算法管理虽以数据驱动和即时反馈见长，但其不透明的规则与隐形剥削风险仍可能加剧劳动者异化。未来平台经济需力推算法透明化改革，发展可解释性算法（Explainable AI, XAI），构建劳动者参与规则制定的协商机制和动态权益保障体系，警惕“最严算法”的负外部性。其次，传统制造业亟待管理范式转型。企业需借鉴平台的柔性化管理精髓，重构组织架构与激励机制，通过推行分布式决策、弹性工时、技能认证与员工赋能计划等举措，为劳动者注入更多人文关怀，同时推动人机关系从“机械协作”向“智能共生”升级。最后，政策层面需构建包容性制度生态。政府应着力完善灵活就业社会保障体系，弥合制度性鸿沟，引导制造业与零工新业态协同共进，避免零和博弈。通过产教融合、数字技能普惠培训等政策工具，助力青年劳动者在多元就业路径中同步实现生存保障与自我价值升华。

数字时代的管理革命，其本质绝非技术对劳动力的单向规训，而是人、技术与组织三者关系的深刻重构。唯有让劳动者“在算法中照见自我，在协作中成就价值”，方能弥合代际认知鸿沟，赋予青年有尊严的职业选择。这不仅关乎企业的基业长青，更是一场关乎社会公平与技术伦理的文明跃迁——当技术不再充当规训的枷锁，而是化身赋能人性的翅膀，“效率与人本共融、组织与个体共赢”的数字未来方可实现。

关于作者 | 王玮：暨南大学管理学院企业管理系教授、博士生导师；

田艳娇：暨南大学管理学院企业管理系硕士生。

责任编辑 | 刘永选（liuyx6@sem.tsinghua.edu.cn）