伴随着平台经济的发展，新就业形态劳动者权益保护工作备受关注。围绕这一问题形成了两个共识，其一是新就业形态具有灵活就业以及劳动密集型特征，发挥“就业蓄水池”作用，在权益保护方面存在紧迫性和必要性；其二是规范新就业形态劳动基准，合理确立新就业形态劳动者工作时间、休息休假、职业安全健康等劳动条件标准，应当成为新就业形态劳动者权益保护的主要方向。在此基础上，怎样推进共识形成有效的保护措施呢？

　　新就业形态

　　劳动者权益保护的两种思路

　　在规范新就业形态劳动基准的两种思路中，一种希望沿袭传统劳动立法的思路，强制性地确立一个最低标准，适用于全部新就业形态。但新就业形态涉及的行业领域众多，劳动过程、工作时间、劳动条件、管理规范千差万别，如果通过劳动法规的标准线统一规制不同行业的多样性问题，不仅耗费法律资源，增加法规落实的难度，也会带来劳动力市场的刚性和僵化，不利于平台经济的整体健康发展。强制确立标准不仅可能带来实施困难和不执行的困境，而且可能使平台企业把最低“基准”变为平均“标准”，从而拉低劳动者整体收入水平，引发新就业形态劳动者群体不满。

　　2020年发布的《国务院办公厅关于支持多渠道灵活就业的意见》提出：“引导互联网平台企业、关联企业与劳动者协商确定劳动报酬、休息休假、职业安全保障等事项，引导产业（行业、地方）工会与行业协会或行业企业代表协商制定行业劳动定额标准、工时标准、奖惩办法等行业规范。”这是新就业形态劳动者权益治理的另一种重要思路。平台经济领域在这方面已经有很多宝贵探索，如京东的集体协商、美团等企业的“恳谈会”、饿了么的“全网职代会”，都通过行业性的劳动者参与和协商民主的方式，推动集体协商制度在新就业形态领域不断发展。

　　新就业形态

　　劳动者权益集体协商的可行性

　　与传统集体协商制度落地困难不同，新就业形态领域推动集体协商在机理机制上具有更大的可行性。一方面，平台企业具有足够的“代表性”。以往集体协商制度在“集体”层面存在结构不平衡的问题，企业往往以“区域个体”的形态存在于劳动关系结构之中，与庞大的工会组织体系形成反差。由于缺乏行业集中度以及企业间的激烈竞争，企业难以形成行业性集体利益代表组织，使得本具有更强协商能力的企业却没有集体地位支撑，集体协商成果受制于行业内企业竞争，集体协商制度难以落实。而平台经济的特征则是企业资本的高度集中，“轻资产”经营模式以及风险资本推动的大量并购重组，使得平台在各自行业领域基本占据垄断地位，获取了足够的集体地位和代表性。这就意味着如果劳动者与企业和行业工会通过集体协商达成的成果可以得到更好的执行，集体协议中的劳动基准就能成为行业性劳动基准。

　　另一方面，新就业群体集体协商可以有效发挥工会的“上代下”机制。工会不仅是党的群团组织，也是劳动关系协商协调的重要主体。平台经济的发展改变了传统时空结构，平台企业通过数据经营获得了超强流动性。这种流动性不仅直接体现在行业劳动人群的流动性以及劳动过程的移动性上，也体现在资本的跨区域流动性上，平台业务模式迅速扩张到所有城市，却不需要在所在城市设置实体机构，这带来跨区域劳动者权益事项的协调需求。而作为一元化的工会组织则可以利用上级工会高政治地位、强统合能力、资源集中的优势，发挥好行业工会和产业工会的作用，在全国或省、市层面与大平台企业进行协商谈判，维护好所代表的新就业形态劳动者整体利益。

　　推动关于算法的集体协商

　　与此同时，新就业形态领域的集体协商也面临与以往不同的协商内容。由于工厂时代的生产技术普遍性和工艺流程的稳定性，劳动基准也具有相对稳定性，这个时期的集体协商是关于劳动“结果”的协商。然而，基于互联网平台数据技术运用而形成的算法，不仅决定了劳动者的工作任务分配、绩效考核，还决定了劳动者工资、工作时长等劳动基准。但这个过程对于劳动者却是“黑箱”机制，劳动者无法预测自己将接到哪些任务，报酬如何计算，是否被公平对待，从而呈现了劳动基准的多变性和单边性。因此，新就业形态的集体协商应当是关于“原因”的协商。如何让算法增加透明度，了解导致劳动权益变化的算法机理，对算法权利进行源头规制，避免一味追求“最严算法”，应当成为协商的主要内容。

　　工会应当参与平台算法的监督和设计，代表劳动者与平台进行协商谈判，确保算法决策公平、公正，并主要应用于三个层面。其一，通过算法设定明确的最低保障标准，确保即使在算法驱动的工作安排中，劳动者的基本权益也能得到保障。例如，设定最低工资标准、强制休息时间、最长工时等规定，防止算法强行推高工作强度、延长工作时间。其二，引入算法协商机制，通过数据透明化和算法的优化设计，平台可以在保障企业运营效率的同时，给予劳动者更多的参与空间和保障。其三，算法应当能够根据劳动者的反馈和市场的变化进行动态调整，而不是僵化地执行一个长期固定的标准。通过工会或劳动者代表的参与，保障算法能够不断优化和调整，防止算法过度依赖固定的、可能对劳动者不公平的规则。

　　需要指出的是，通过集体协商增加算法透明度，并不会建立基于集体行动的利润分配要价机制，而更多的只是让算法能够考虑到劳动者所面临的物价生活境遇。这一方面是因为作为算法基础的数据同时也是企业经营的核心资产，算法代表了企业的生产组织权和经营权，总体上是企业经营的商业机密和核心权利，集体协商总体处于劳动者“参与管理”以及权益规则优化的范畴。另一方面是因为工会在“上代下”机制中代表的是整体利益，而非具体组织化利益。这种利益是基于劳动力市场并覆盖所有新就业形态劳动者群体的底线性权益，其推动力主要来源于劳动者由于生活物价成本上涨带来的生存工资增长。因此，新就业形态领域集体协商的结果并不会出现高于劳动力市场水平工资的增长，而是追求匹配劳动力市场工资水平的增长，是一种社会化工资水平的增长。一旦建立了这样的机制，就可以在更大程度上消解新就业形态领域收入增长不匹配不平衡所带来的劳动关系矛盾风险，同时也可以成为促进居民收入增长与经济增长同步的重要手段。

　　集体协商治理思路的深入，或可有效解决新就业形态劳动者最现实的利益问题，并形成源头预防和治理劳动关系矛盾的机制，增进平台与劳动者之间互信，在平台劳动力市场灵活性和安全性之间形成平衡，实现法治到善治的突破。

　　（作者系中国劳动关系学院副校长、教授）