阿里巴巴全生态就业体系与就业质量研究报告.pdf

阿里巴巴 全生态 就业体系与 就业 质量 研究报告 中国人民大学 劳动 人事学院 课题组 20 20 年 7 月 1 报告摘要 阿里巴巴全生态就业体系与就业质量研究报告由中国人民大学劳动人事 学院课题组完成。报告在数据测算和实地调查资料分析基础上，形成了以下结论。 1 . 报告根据业务模式的差异，对阿里巴巴综合数字经济体（包含商业、服务、 娱乐和互联网基础设施四大模块）进行了分类分析。其中，商业平台主要是指传 统的电子商务平台（如天猫、淘宝、咸鱼、聚划算、 1688 等）以及新零售平台 （如盒马鲜生等）；服务新消费平台主要是指像口碑饿了么、飞猪等一系列线上 服务交易平台；大文娱平台主要是指包括优酷土豆、阿里影业、 UC 等一系列互联 网文化娱乐平台；互联网基础设施平台则主要包括蚂蚁金服、菜鸟、阿里云、钉 钉等一系列互联网金融、物流、技术系统设计和企业数字化管理平台。 2 . 报告依据阿里巴巴四大业务模块中不同就业类型的特点，分别测算了四大 模块带动就业规模。经过测算， 2 019 年 阿里巴巴全生态就业体系中共蕴含就业 机会 6901 万个 （即阿里巴巴数字经济体 2019 年度 为 6 901 万人带来过获取收入 的机会） ，其中 电子商务 平台共带动就业机会 4976 万个，服务新消费平台共带 动就业机会 553 万个，大文娱平台共带动就业机会 302 万个，互联网基础设施共 带动就业机会 1070 万个。从这一测算可以看出，整个阿里巴巴数字经济体已经 构建了一个较为庞大的全生态就业体系，提供了大量获取收入的就业机会。 3 . 除了关注 宏观就业规模，报告还回应了社会上近年来广泛讨论的关于就业 质量问题。报告认为，科学技术的进步至少从六个方面显著地提升了劳动者的工 作质量： （ 1 ） 工作便利化（ Assistance ）：通过科技实现工作便利，帮扶弱势 群体就业； （ 2 ） 工作过程改善（ Betterment ）：低技能、重体力、重复性工作 岗位被改善或者完全替代； （ 3 ） 信用体系（ Credit system ） : 构建信用体系， 降低交易成本，支撑众多行业的发展，成就中小创业者； （ 4） 产业数字化 （ Digitalization ） : 数字化技术改造工业、农业和服务业的生产 过程乃至政府 的社会治理； （ 5 ） 技术赋能（ Empowerment ）：为初入职场的学生提供前沿科技 和就业岗位所需的技能培训； （ 6 ） 用工灵活化（ Flexibilization ）：为用人单 位和劳动者提供灵活多样以及创新的用工 / 就业形式。报告将这六大机制理 论化为科技“理性化”人类关系的“字母表”模型（ Alphabetical Model ），并 通过对阿里巴巴经济体的深入案例研究进行了论证，以期为“新就业”工作质量 的测量提供一个理论基础。 2 目 录 报告摘要 . . 1 第一章 阿里巴巴生态体系（代绪论） . . 3 第二章 阿里巴巴全生态就业体系与就业机会测算 . 6 一、阿里巴巴全生态就业体系分类 . . 6 二、阿里巴巴全生态就业机会测算 . . 9 第三章 阿里巴巴生态体系科技提升就业质量研究 . 19 一、科技提升就业质量的 “字母表 ”模型 . 19 二、阿里巴巴生态体系科技提升就业质量的实践案例 . 26 第四章 报告结论 . . 51 ! 3 第一章 阿里巴巴生态体系（代绪论） 随着整个互联网产业的发展，阿里巴巴以电子商务平台为基础，发展出了一 系列的数字经济业务，从而构建出了包含商业、服务、娱乐和互联网基础设施四 大模块的综合数字经济体 ，如图 1 .1 所示 。其中，商业平台主要是指传统的电子 商务平台（如天猫、淘宝、咸鱼、聚划算、 1688 等）以及新零售平台（如盒马鲜 生等），服务新消费平台主要是指像口碑饿了么、飞猪等一系列线上服务交易平 台，大文娱平台主要是指包括优酷土豆、阿里影业、 UC 等一系列互联网文化娱乐 平台，而互联网基础设施平台则主要包括蚂蚁金服、菜鸟、阿里云、钉钉等一系 列互联网金融、物流、技术系统设计和企业数字化管理平台 。 电商零售 服务新消费 大文娱 互 联 网 基 础 设 施 物流基础设施 支付和金融服务基础设施 企业数字化管理运营平台 技术和系统基础设计 移动数字地图、导航和实时交通信息提供商 市场服务和数据管理平台 图 1 .1 阿里巴巴生态体系 注： 苏宁、红星、居然之家、大润发及蚂蚁非集团并表业务 4 本报告以阿里巴巴生态体系为基础，关注 科技对于劳动世界所带来的变革性 效应 。 主要分成两个部分，分别探讨 在当今时代， 科技的进步对于扩大就业规模 和提升就业质量等两方面所 表现 出来的巨大作用。 在第二章中， 我们 致力于 从宏观层面构建 阿里巴巴生态 系统中的就业体系， 同时分别测算各部分带动就业的规模。 研究显示， 图 1 .1 所展示的阿里巴巴的生 态体系的 四 大业务模块共带动了包括实物商品交易型、线上劳务交易型、线上服 务交易型、商户展示型和互联网企业直接就业型在内的五大就业机会类型。经过 测算， 2 019 年 阿里巴巴全生态就业体系中共蕴含就业机会 6 9 01 万个 1 （即阿里巴 巴数字经济体为 6 901 万人带来过获取收入的机会） ，其中电商零售平台共带动 就业机会 4976 万个，服务新消费平台共带动就业机会 553 万个，大文娱平台共 带动就业机会 302 万个，互联网基础设施共带动就业机会 10 70 万个。从这一测 算可以看出，整个阿里巴巴数字经济体已经构建了一个较为庞大的全生态就业体 系，提供了大量获取收入的就业机会。 在测算的过程中，本报告依据阿里巴巴四大业务模块中不同就业类型的特点， 分别采用不同的方式进行测算。首先，电商零售平台主要带动的是实物商品交易 型就业机会，我们采用行业类目交易规模 的回归 模型来推断其带动的直接就业机 会的数量，然后通过投入产出表测算就业带动系数，来推算其间接带动的中间环 节的就业机会数量。其次，服务新消费平台主要带动了四种不同类型的就业机会， 对于线上服务交易型就业机会的测算，我们采用 类似于交易额 占比法 和带动系数 相结合的方式进行测算，对于线上劳务交易型和互联网企业直接就业型就业机会 主要来自于企业数据的核算，而对于商户展示型就业机会 ，我们仅做定性分析 。 最后，对于阿里巴巴大文娱和互联网基础设施模块对于就业机会带动的测算，主 要通过获取的相关平台数据和调研数据来进行推算。 除了关注宏观就业规模，本报告 还关注 另外一个非常重要的问题 ， 即回应社 会上近年来广泛讨论的 关于 就业质量问题。 数字经济所带动的“新就业”机会 是 否都是 所谓的 “劳动密集型”的 “低端就业” ？ 科技的进步和科技企业 的实践努 力 （包括对于传统行业 生产过程的重构 ） 能 否 有效提升劳动者的就业质量 ？ 承接 韦伯主义的理论视角， 我们的 研究 从 探讨 科技 如何承接宗教的作用，在现代社会 实现 人类 同世界的关系的 “理性化 ”（ r ationalization ） 的过程 这一 基本 命题 出发。 换句话说， 科技 的进步 如何 塑造着 我们今天这个时代 的生产关系 ， 在 新的 1 其中也包括创业（自雇）型就业机会。 5 经济范式下的 重塑 社会经济新秩序？ 面对这个宏大的议题， 我们以 人类 经济 行为 中最重要的 一个方面， 生产性劳动作为突破口 ， 检视并 模型化 在工作过程中 技术 的“理性化”问题。 在 第三章 中，我们 以韦伯的“理性化”理论为基础，提出了科技“理性化” 现代社会人类关系的 “字母表 ”模型（ A lphabetical M odel ）。我们认为，科学 技术的进步至少从 六 个方面显著地“理性化”了人类的行为（以构 成 现代社会经 济秩序 中 最重要的一类人类行为， 即 人类的生产性劳动为代表）同世界的关系 ， 并通过 六 大机制 显著提升 了 劳动者的工作质量 。 这 六 大机制 分别是： Assistance （工作便利化 ） 致力于 改变 人类同世界 / 社会的关系 ； Betterment （工作过程改 善） 致力于 形 塑 人类同自身身体的关系 ； Credit system （信用体系） 致力于 变 革 人类同他人之间的关系 ； Digitalization （产业数字化） 致力于 优化 人类同机 器的关系 ； Empowerment （ 技术 赋能 ） 致力于 重构 人类同时代和未来之间的关系 ； Flexi bilization （ 用工灵活化 ） 则致力于 改善人类同时间和空间之间的关系 。 在这一部分， 课题组于 201 8年 1 0月至 2019 年 12 月 ， 先后 多次 对 阿里巴巴 生态体系（含蚂蚁金服）中 各关键业务部门的 相关人员进行了实地调研。访谈对 象主要分为三类，第一类， 各事业部 关键业务部门负责人和相关工作人员 ； 第二 类， 各事业部 政府关系 部门 、人力资源部门 和相关研究团队的 负责人和相关工作 人员 ；第三， 阿里生态体系所带动的各行各业（包括“新经济”和传统行业）的 相关从业 人员 和劳动者 。 通过严谨的质性研究分析技术，我们对访谈资料、观察 日志和 其他相关资料（包括各事业部补充提供的材料和网络相关资料）进行了系 统的分析 。具体来说，我们 严格遵守 “扎根理论”（ grounded theory ） 的 三级 编码 原则 ， 通过归纳分析提炼 出了 “字母表”模型和其他相关理论框架 ，并 结合 理论文献 进行 系统的 理论论述。 ! 6 第二章 阿里巴巴全生态就业体系与就业机会测算 随着整个互联网产业的发展，阿里巴巴以电子商务平台为基础，发展出了一 系列的数字经济业务，从而构建出了包含商业、服务、娱乐和互联网基础设施四 大模块的综合数字经济体。 而这四大业务模块共带动了包括实物商品交易型、线 上劳务交易型、线上服务交易型、商户展示型和互联网企业直接就业型在内的 五 大就业机会类型。 国家相关部门 日前也 指出 “互联网平台经济是生产力新的组织方式，是经济 发展新动能，对优化资源配置、促进跨界融通发展和 双创 、推动产业升级、 拓展消费市场尤其是增加就业，都有重要作用。 ”互联网平台经济被认作是生产 力新的组织方式，必然会对生产力本身产生重要的反作用，而劳动作为最为主要 的生产要素之一，受到的影响不言而喻。 经过测算， 2 019 年 阿里巴巴全生态就业体系中共蕴含就业机会 6 9 01 万个 2 （即阿里巴巴数字经济体为 6 901 万人带来过获取收入的机会） ，其中电商零售 平台共带动就业机会 4976 万个，服务新消费平台共带动就业机会 553 万个 ，大 文娱平台共带动就业机会 302 万个， 互联网基础设施共带动就业机会 1070 万个。 从这一测算可以看出，整个阿里巴巴数字经济体已经构建了一个较为庞大的全生 态就业体系，提供了大量获取收入的就业机会。 一、阿里巴巴全生态就业体系分类 根据阿里巴巴数字经济体的业务内容和所属行业特征，我们将依托于每一个 平台的就业机会进行分类并特征化，最终将阿里数字平台 主要 带动 的 就业机会类 型分为五类，分别是实物商品交易型、线上劳务交易型、线上服务交易型、商户 展示型和互联网企业直接就业型，具体分类如表 2.1 所示。这五种类型的就业体 系在以下三个维度表现出了不同的特征：交易是否可被平台监测，劳动者的劳动 过程是否可受平台监控，以及劳动者是否享有雇佣身份的保障。报告将定义 并特征化这 五 种就业类型，并分别阐释其 代表性的平台业务模块和主要带动的就 业形式 。 2 其中也包括创业（自雇）型就业机会。 7 表 2.1 阿里巴巴数字经济平台就业生态体系 平台就业机会类型 代表性平台业务模块 主要带动就业形式 实物商品交易型： 商户提供实 物产品，在平台上直接售卖 淘宝、天猫、聚划算、闲鱼、 1688 、零售通 、 ICBU 、速卖通、 Lazada 等 电商平台 线下雇佣就业 线上劳务交易型： 由平台组织 的线上零工劳务产品 饿了么（骑手端） 线上零工就业 线上服务交易型： 商户提供服 务产品，在平台上直接售卖 口碑饿了么（商户端）、飞猪、 淘票票、大麦网、优酷 线下雇佣就业 商户展示型： 商户提供服务产 品，在平台上仅做宣传推广和 部分（团购）贩售 口碑饿了么 生态关联就业 互联网企业直接就业型 蚂蚁金服、菜鸟、钉钉、阿里 云、高德地图、盒马鲜生、苏宁 易购、银泰百货、大润发、居然 之家、红星美凯龙、虾米音乐、 阿里影业 、 UC 、阿里妈妈 直接雇佣及灵活就 业 （一） 实物商品交易型 实物商品交易型就业机会可以界定为由平台之外的第三方（也有部分平台本 身）提供实物商品在平台上直接售卖，由平台提供线上交易场所和支付方式，主 要交易过程线上完成且可被平台监测的业务类型，其对就业机会的带动作用主要 来源于线下雇佣就业。这一就业机会类型主要由淘宝、天猫、聚划算等阿里巴巴 传统的电商平台创造。电商平台目前在中国经济发展进入新 常态以后，仍然保持 了可观的增长速度， 2019 年天猫双十一成交额达到 2684 亿元，再创历史新高。 根据后文行业类目交易规模测算模型的计算， 2019 年阿里巴巴电商零售平台总 体为我国创造 4976 万个就业机会， 其中包括 2010.6 万个交易型就业机会、 2965.6 万个间接带动型就业机会，阿里巴巴电商平台已经成为就业机会带动的重要载体。 从具体就业形式来看，实物商品交易型的就业机会不仅包括电商平台中的个人卖 8 家、品牌商、服务商、物流商等传统的就业形态，还创造了依托于电商平台的淘 宝主播、专业运营师、代运营培训师等一系列新的就业 形态。 （二） 线上劳务交易型 线上劳务交易型 就业机会 可以界定为由平台组织的线上劳务产品，平台组织 劳动者提供劳务产品，由平台提供线上交易场所和支付方式，主要交易过程在线 上完成且可被平台监测，劳动过程受到平台监控的业务类型。线上劳务交易型的 就业形式主要体现为线上零工就业，而包含的业务模块主要是 口碑 饿了么外卖平 台上的骑手。可以说，外卖平台近年来在中国的崛起创造了 “外卖骑手 ”这一全 新的职业的出现 。 骑手群体就其雇佣关系来讲包含两个细分的人群。 一类 是众包 骑手，骑手以个人身份在平台上注册、接单，提供外卖零工服务。这些骑手并不 与 平台或者任何第三方组织签订劳动合同，一般属于众 包（而非雇佣）工作。另 一 类 是专送骑手，是平台通过蜂鸟专送体系招募第三方供应商，由供应商雇佣 的 全职骑手，在平台上接单并提供劳务。这些专送骑手获得的是第三方供应商（而 非平台）的雇佣身份保障。 （三） 线上服务交易型 线上服务交易型可以界定为由平台之外的第三方提供商品或服务，产品在平 台上直接售卖，但是由平台提供线上交易场所和支付方式，主要交易过程在线上 完成且可被平台监测，劳动过程线下完成且一般不受平台监控的业务类型。 代表性的线上服务交易型平台包括 口碑 饿了么（外卖商户端）、飞猪、淘票 票等平台。这些开放式平台为不同行 业的商户提供了线上服务产品交易的场所， 交易过程在线上完成。但是碍于服务产品的本质，劳动过程一般在线下通过 “外 卖配送 ”或者 “到店 ”的方式实现。比如 口碑 饿了么商户提供的外卖服务、优酷 为小型媒体公司和个人提供的媒体服务、飞猪提供的旅游行业的从酒旅到景区门 票的全方位服务，以及淘票票和大麦网所提供的电影和演出票务服务等。这些商 户在线下是正式的就业组织，雇佣了大批的劳动者在平台上从事交易，并在线下 完成服务 产品 的生产过程。而后者并不受到平台的监控，虽然平台可能会对商品 的质量和安全性提出一些标准化的规则要求。 9 （四） 商户展 示型 商户展示型平台可以界定为由商户自行提供服务商品，通过线下 “到店 ” （而非平台线上）形式进行交易，而平台仅作为线上推广和营销的渠道的业务类 型。阿里体系内商户展示型平台主要是口碑饿了么，带动的就业机会属于平台生 态关联型就业。这些在口碑平台上进行展示及推广营销的商户，其所提供的工作 岗位和收入机会并不完全是由于线上平台的出现而产生，但是由于商户在平台上 的推广和运营，这些工作岗位不同程度地受到了平台的影响，而这些影响往往是 积极的，比如提高了员工的收入和福利水平，扩大了商户的雇佣规模等。因此， 我们统称这一类型的就业 为商户关联型就业。 但是，由于在具体测算过程中难以 区分哪些消费额是由商户在平台上的展示作用带来的，所以这部分仅做定性分析， 无法进行定量计算。 （五） 互联网企业直接就业型 互联网企业直接就业型可以界定为由平台直接（或通过购买版权、供应商或 搜索互联网免费信息）提供商品或服务的业务类型，以互联网企业直接雇佣或使 用其他多种灵活就业（比如分包、外包、劳务派遣等）形式扩大就业。互联网企 业直接就业型的业务模块主要包括新零售业务（如盒马鲜生等）、互联网娱乐业 务（如阿里影业、虾米音乐等）以及互联网基础设施平台 （如蚂蚁金服、菜鸟 、 阿里云等） 的相关业务。 作为互联网企业直接就业型的代表， 这些业务体系一方 面 通过 自身直接雇佣或者通过劳务派遣等方式使用大量的劳动力，另一方面还能 带动供应链上的企业和商户的就业。 例如， 随着移动支付的普及，一批新的工作 机会正在涌现，支付宝首次公布了在其平台上出现的 40 余种全新职业 ，如 数字 微客、代收垃圾网约工、云客服 等等 。 二 、阿里巴巴全生态就业机会测算 本部分我们按照前文梳理的五大就业机会类型，并结合阿里巴巴四大业务模 块的内容，来对阿里巴巴全生态就业体系中的就业机会数量进行测算。下面，我 们将首先利用国家统计局刚公布的 2017 年投入产出表来更新计算就业带动系数， 然后分四大业务模块分别对其蕴含的就业机会数量进行测算 。 10 （一） 投入产出法测算就业带动系数 投入产出表又称部门联系平衡表，是反映一定时期各部门间相互联系和平衡 比例关系的一种平衡表。投入产出分析法的优点之一是它揭示了国民经济部门之 间的相互联系，能提供不同行业对劳动力需求的直接和间接效应。因此，我们需 要借助 投入产出表来估算出劳动力中间使用和最终使用二者之间关系的就业带 动系数。 最近，国家统计局公布了 2017 年全国投入产出基本表，这也是目前可得的 最近一次编制的投入产出表。 201 7年投入产出表参照国民经济行业分类，将 国民经济生产活动划分为 149 个部门。本课题使用投入产出表实际上是利用表中 客观反映出的国民经济中的结构关系，具体来看主要使用的是 GDP 、消费、资本 形成总额、进出口、最终使用、中间使用以及总产出之间的数量结构关系。 表 2. 2 201 7年（最新）投入产出简表 单位：亿元 产出 投入 中间使用 最终使用 进口 总产出 农产品 合计 消费 小计 资本形成 总额 出口 合计 中间 投入 农产品 5965.3 50827.5 11133.1 78.8 967.4 12179.2 4344.9 58661.8 合计 20633.3 1434517.8 444177.0 364460.3 163846.8 972484.1 149268.4 2257733.5 增 加 值 劳动者 报酬 39753.8 423268 . 0 生产税 净额 - 3398.4 94978.6 固定资 产折旧 13 22 .8 110325.3 营业 350.3 194643.7 11 盈余 合计 3 8028 .5 823215.7 总投入 58661.8 2257733.5 数据来源：国家统计局 表 2.2 是投入产出表简化表，反映出每生产一单位的最终使用品，需要多少 中间投入。表中第 象限反映部门间的生产技术联系，是表的基本部分；第 象 限反映各部门产品的最终使用；第 象限反映 国民收入 的 初次分配 ；第 象限反 映国民收入的 再分配 ，因其说明的再分配过程不完整，有时可以不列出。通过投 入产出表，我们不难发现，上述几项指标中存在如下关系： 最终使用 = GDP+ 进口 = 消费 + 资本形成总额 + 出口 （ 2.1 ） 总产出 = 中间使用 + 最终使用 - 进口 = 中间使用 +GDP （ 2.2 ） 说明：消费 = 农村居民消费 + 城镇居民消费 + 政府消费；资本形成总额 = 固定资 本形成总额 + 存货增加。 我们 使用 201 7年 投入产出表并假定目前与 2017 年的中间使用和最终使用 的比例关系保持不变，进行相关估算（来测算阿里巴巴零售平台 1 5个行业类目 直接消费（最终使用）与中间使用、总产出的关系，这 1 5个类目与国民经济 行业分类中 41 个部门有关系）。 国家统计局数据显示， 2019 年我国 GDP 初步 核算为 990865 亿元，进口额 143162 亿元。 依据投入产出表中的关系 （ 2 .1 ） ，可以估算出 2 019 年我国最终使用 =GDP+ 进口 =990865+143162=1134027 亿元； 根据上述假定，估算出 2019 年中间使用 =1134027* （ 1434518/972484 ） =1672811 亿元。 根据投入产出表中的关系 （ 2 .2 ） ，我们大致可以估算出总产出 = 中间使用 + 最终使用 -进口 =中间使用 +GDP=1672811+990865=2663676 亿元，具体数值见表 2 .3 。 表 2. 3 2018 年中间使用、最终使用和总产出推算 单位：亿元 2017 年 2019 年 GDP 823216 990865 进口 149268 143162