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      2. 張凌寒的個人空間

        共享經濟平臺用工中的性別不平等及其法律應對
        發布時間:2021/7/26 8:28:05 作者:張凌寒 點擊率[361] 評論[0]

          【出處】《蘇州大學學報(哲學社會科學版)》2021年第1期

          【中文摘要】共享經濟靈活就業成為數字時代新型勞動方式,其在性別平等層面帶來了何種影響?雖然平臺用工提供了更多的就業機會與選擇,但是不同性別并未平等地從中獲益,盡管其匿名性與時間靈活性被認為有性別賦權作用,但勞動者匿名性可被算法畫像輕易破解,時間靈活性往往意味著更多的工作時間與無償勞動。根據實證研究顯示,共享經濟平臺用工對女性賦權有限,并且延續了勞動中的性別不平等,甚至由于性別歧視手段隱蔽、損害難以察覺、性別隔離更強,發展為第三代就業性別歧視,加劇“女性兼職化”的就業趨勢。然而,現有法律制度嚴重不適用,面臨著平臺用工關系認定規則不明、缺乏間接歧視法律規范以及平臺法律責任追究障礙等困難。對此,應擴張我國職場性別歧視的認定標準、要求平臺實現“設計性別平等”,社會范圍內縮小數字性別鴻溝,以促進平臺用工中的性別平等。

          【中文關鍵字】共享經濟;平臺用工;性別歧視;設計性別平等

          【學科類別】勞動與社會保障法

          【寫作時間】2021年


            一、問題的提出
           
            隨著共享經濟在世界范圍內的興起,網絡靈活就業成為數字經濟時代的新型勞動方式。互聯網靈活就業以其“靈活性”(Flexibilization)特點獲得了就業者青睞,龐大數量的勞動者以“U盤”的方式于平臺就業,形成了“即插即用,即拔即走”的工作狀態。而雇主不再需要依據固定勞動合同向雇員承諾工資福利等保障,也不需要承擔雇主責任等法律替代責任,因而靈活就業受到用工需求方的廣泛歡迎。根據國家信息中心分享經濟研究中心和中國互聯網協會分享經濟工作委員會聯合發布的《中國共享經濟發展年度報告(2020)》,共享經濟2020年參與服務提供人數為7800萬人,且共享服務業態收入的平均增長幅度大幅高于傳統服務業態。{1}“兼職就業成為共享經濟領域具有代表性的就業形勢。滴滴平臺上兼職司機大約占到九成,78.9%的兼職司機每天在線時間少于5個小時;美團平臺上52%的騎手每天工作4個小時以下。”{1}碎片化的、松散的、非正式的、基于任務的勞動形式在全球范圍內迅速盛行,這種靈活就業的勞動形式被稱為“宏觀的微觀勞動”,構成了人工智能時代勞動的“范式轉化”。{2}
           
            共享經濟帶來的勞動形式變化是對未來勞動關系的根本性挑戰。這引起了理論界與實務界的熱烈討論,主要集中于平臺用工的性質靈活就業所產生的勞動關系應如何認定,勞動者是雇員抑或是獨立承攬者等性質爭論。盡管近年來學界涌現大量研究成果,但是僅局限于對用工關系認定、勞動者保護等層面,尚未有學者關注這種勞動帶來的性別層面的影響。
           
            共享經濟的靈活就業方式對女性有著天然的吸引力。首先,彈性的工作時間方便女性有更多時間育兒與家務。其次,共享經濟的靈活就業方式可承接女性退出職場后的收入需求。平臺在網絡發布任務,將工作變得碎片化,而這種靈活就業的方式使得女性更容易投向零散任務服務。{3}尤其是2020年新冠疫情以來,在勞動市場的整體蕭條下,女性在勞動力市場相較男性受到更大沖擊。
           
            那么,共享經濟是以重要的、實質性的方式增加了婦女的機會,還是僅僅復制了“舊”勞動關系的性別不平等?隨著各國共享經濟靈活就業人數在勞動力中的比例上升[1],回答這個問題不僅對現在靈活就業的女性具有現實意義,也關系到未來社會生產方式中如何實現性別平等的重大議題。本文以共享經濟靈活就業中性別平等受到何種影響為切入點,探討共享經濟中的勞動關系性別平等問題與傳統用工性別問題的異同,進而討論現有法律在靈活就業保護性別平等中的功能缺失,以及應如何調整法律促進共享經濟時代的性別平等。
           
            二、共享經濟中平臺用工的性別平等:賦權有限與歧視延續
           
            共享經濟就業被認為可促進勞動市場的性別平等,其匿名性、時間靈活性使得更多女性獲得了就業機會。但實證研究發現,平臺算法畫像突破了匿名性限制,而同等收入條件下,靈活就業比固定勞動合同需要更多的工作時長,性別賦權效應有限。與此同時,共享經濟的靈活就業延續了傳統勞動力市場中女性性別歧視與相對較低的工作收入,并且由于性別歧視更具有隱蔽性、損害不宜察覺與證實、勞動性別隔離更嚴重等特征,女性群體由于缺乏保障處于更為弱勢的地位,形成了第三代職場性別歧視。
           
            (一)共享經濟靈活就業的性別平等假設
           
            共享經濟靈活就業一般指的是非雇傭的全職工作,是以從事短期工作、合同和自由職業為主的勞動力。共享經濟的核心是數字勞動平臺,如網約車平臺Uber、滴滴,美團外賣騎手,Task Rabbit等短期任務在線平臺,以及管家、保潔、搬家等提供雜工的家政服務平臺。除此之外,國外也有Upwork這樣的自由職業網站,它提供從事藝術創意類工作的勞動者與潛在客戶的交易洽談平臺,也有諸如亞馬遜機械突擊隊(Amazon Mechanical Turk)這樣的臨時工作“眾包市場”。盡管每個數字勞動平臺都有不同的做法和政策,但其共同點是平臺利用技術將客戶與短期或按任務的服務相連接。伴隨著智能手機、無現金支付系統和客戶評論網站的使用增加,以及臨時和應急就業的日益普遍,這些平臺的受歡迎程度也在上升。
           
            一般認為,共享經濟靈活就業的方式對促進兩性就業平等、賦權女性經濟能力有著積極的促進作用。第一個原因是這種就業形式的匿名性。勞動者在網上提供服務時享有更大程度的包容性,例如女性一般以匿名的方式參與到靈活就業中,而這可以抵消一般勞動市場中女性面臨的性別偏見和歧視,因在線任務所產生的收入計件而不應受到勞動者性別的影響。{4}除此之外,一般假設認為如果靈活就業的形式并不需要在現實生活中露面(如在線客服),這種工作關系被認為是橫向的而不是科層制的,女性也更加容易實現在與雇傭者談判中的同工同酬要求。{5}22
           
            第二個原因是這種就業形式的靈活性。共享經濟中的靈活就業在工作時間和任務方面具有固定工作不可比擬的靈活性。為勞動者提供較短的工作時間安排,可能有利于尋求工作和家庭的平衡。因此,從表面上看來,共享經濟中靈活就業的蓬勃發展可能能夠增強女性的權能,對促進性別平等具有積極作用。
           
            因此,共享經濟靈活就業促進性別平等的假設建立在這樣一個前提下:在共享經濟中,個體具有完全的勞動自主性,沒有雇傭者告訴他(或她)什么時候工作,或者承擔哪些具體的工作任務,勞動者可以隨意加入或退出勞動市場,勞動者個體具有勞動與否、何時勞動的自主權(或者這種自主權遠高于固定就業){5}8,換句話說,勞動者個體是其工作和生活的“設計師”。因此,基于這樣的假設,共享經濟就業的靈活性為男性和女性提供了在照顧家庭的同時從事有報酬工作的機會,甚至能夠改變正常的社會角色分配。
           
            (二)共享經濟就業性別賦權迷思的破解
           
            實證研究發現,平臺算法畫像突破了匿名性限制,而同等收入條件下,靈活就業比固定勞動合同需要更多的工作時長,性別賦權效應有限。
           
            第一,匿名性并不存在,平臺通過算法畫像對勞動者的條件了解更為詳盡。共享平臺靈活就業的勞動錄取過程一般有雇傭者(在線任務發布者)自行挑選和平臺算法匹配勞動者兩種形式。勞動者報名需要填寫姓名和上傳照片。潛在的雇傭者挑選或者算法自動匹配成功后,勞動者接受條款后簽訂合同。工作任務完成后,雇傭者通過平臺托管賬戶向勞動者提供工作報酬,并以評分的形式將其對勞動的評價反饋給平臺,平臺按照每筆交易的百分比收取費用。
           
            算法對勞動者和潛在雇傭者的畫像在匹配過程中起到了關鍵作用。例如網約車中,一個“可靠的”司機可獲得更多的訂單,獲得更高的收入。根據研究,一個完成2500次出行的網約車司機比一個在平臺上完成不到100次出行的司機每小時多賺14%。{6}原因是平臺算法更傾向于隨時可以接受任務的網約車司機。男性司機通過更長的每周開車時長積累比女性司機更多的經驗,而且更少由于家庭和育兒的原因停止網約車駕駛。作為對更高投入時長的回報,男性網約車司機享有的報酬更多。
           
            第二,虛假的工作靈活性。同等收入下靈活就業反而要求更長的勞動時間。根據研究,非全職雇傭的勞動者如果想在數字平臺上獲得全部收入,需要的工作時長比起全職工作的員工來,勞動時間相等甚至更長。{7}除此之外,平臺通過架構設計來監控勞動者承擔了多少工作任務,而未達到平臺要求比例的勞動者的賬戶則可能被停用。如數字勞動平臺Task Rabbit的勞動者必須在接到任務的30分鐘內做出回應,并至少接受85%的任務,否則就有被停用的風險。這種“隨叫隨到”的要求實際上是要求勞動者以更多無償等待的時間來進行工作。一旦勞動者身兼多職,則不可能做到數字平臺隨時響應工作任務的要求。根據美國和印度的研究發現,為了找到合適的工作,勞動者們必須每天無償在線工作數個小時。{7}
           
            此外,由于共享經濟靈活就業的工作往往為雜務、送貨、司機等技術含量較低的工作,因此報酬相對較低,需要投入大量時間才能實現財務自給自足。盡管Uber這樣的網約車平臺在招攬司機時宣稱,勞動者能夠決定自己的日程安排。但是在深夜或清晨等時段工作,工資遠高于正常的工作時間。[2]勞務眾包平臺亞馬遜機械突擊隊的工人表示,他每天花多達17個小時完成任務才能夠賺取足夠的收入。{6}因此,看似能夠照顧家庭的靈活就業,反而對勞動者的勞動時間提出了更高要求。
           
            (三)共享經濟靈活就業中性別不平等的延續
           
            共享經濟就業中的靈活性看似成為女性獲得平等報酬和工作機會的原因,但實際上卻延續傳統勞動力市場中的性別不平等。
           
            國內外的實證研究表明,雖然總體來說共享經濟促進了社會就業并提高勞動者收入,但是平臺用工的錄取與報酬存在巨大的性別差異。換句話說,共享經濟為社會創造了更多勞動和收入機會,但這些收入機會更多地被分配給了男性勞動者。
           
            目前多國的社會調查也顯示女性從業者占據了共享經濟靈活就業的更大比例。數字產業化和產業數字化廣泛吸納更多的就業人口,從而增加了女性就業機會,提高了勞動參與率。{8}我國學者2016年進行的共享經濟從業者小規模(4762人)調查顯示,從受訪者的性別構成看,在被訪人員中,男性為859人,占比45.72%;女性為1020人,占比54.28%,略多于男性受訪者。{9}同時期美國的一份小規模調查(4579人)顯示,女性占據了55%的共享經濟勞動者和44%的在線賣家(女性占同期美國成年人口的52%)。{10}
           
            這樣的社會調查結果掩蓋了一個為人所忽視的基本情況:勞動者將靈活就業作為收入的主要來源還是補充來源存在巨大差異,更多的女性將平臺用工作為部分補貼收入的來源,而男性更多將共享經濟靈活就業作為收入的主要來源。因此,雖然表面上女性從業者總數更多,但依賴其作為全部收入來源的勞動者中男性比例更高。據2019年美國的調查顯示,在所謂的“積極性”(更加正規)的共享經濟勞動力中,男性占到了74%。{11}結合將共享經濟勞動收入當作主要收入和補充收入的條件,調查中60%的男性從數字平臺上尋找工作的原因與收入有關,而所有女性中約有40%。{11}在控制了這一變量后,可以看出獲得工作機會和工作報酬上仍延續了傳統的性別不平等。
           
            第一,獲得勞動機會的差異。勞動力參加共享經濟可分為將靈活就業作為其收入的主要來源,以及作為其部分收入來源兩種情況。在北美和歐洲,將共享經濟作為主要收入來源的主要是白人和男性。{12}女性工人的加入條件不利,其在共享經濟中的勞動參與率以及收入普遍低于男性,但目前的調查很難表明在低收入和中等收入環境下這種情況的普遍性。{11}女性在共享經濟中定期工作的可能性要小得多。在英國,女性在定期工人中僅占16%{13},而另一項調查顯示美國女性在所謂的定期工人中占26%。{14}
           
            第二,女性在共享經濟平臺勞動獲得的收入低于同等條件下的男性從業者,延續了傳統勞動力市場的性別歧視現狀。在控制了就業形式(主要還是部分收入來源)、受教育程度、職業分配、反饋變量等因素后可發現,平臺用工存在“同工不同酬”的問題。{4}2016年美國的調查顯示,女性的零工工作在總收入中的占比低于男性(16%,而男性為23%)。{15}2018年有研究分析了美國Uber平臺上100多萬名司機的數據,發現男女司機之間有7%的收入差距。{6}2017年在英國的調查顯示,75%的女性靈活就業年收入低于11500英鎊,而在所有工人中這一比例為61%;2018年英國的調查則驗證了這一結果:49%的女性零工在上一年的收入低于250英鎊,而男性為35%。{17}這顯示傳統勞動市場上的性別歧視與收入不平等仍在共享經濟靈活就業領域延續。
           
            (四)平臺用工中性別不平等的升級:職場性別歧視3.0
           
            共享經濟靈活就業為未來勞動關系勾勒出了大致的發展方向,而平臺用工情況下的性別差異可以被稱為數字經濟時代的“性別歧視3.0”。如果將職場性別歧視的第一階段描述為“排斥”——禁止女性進入職場,第二階段描述為以男性為中心的社會和職場規范,那么在平臺共享經濟、靈活用工、數字勞動等制度下的性別不平等,則具有了新的隱蔽性:更隱形的性別歧視、無法衡量的損害結果、更嚴重的性別隔離,以及女性群體更弱勢的勞動地位——女性就業兼職化加劇。
           
            第一,更隱形的性別歧視手段。在線數字平臺通過算法對勞動者的個人信息和既往行為軌跡進行畫像,其可能考慮的因素包括勞動者的地理位置、受教育程度、從個人資料中提取的經驗年限、使用的手機等,這樣可以獲得本來不在求職中披露的性別信息,并基于此進行工作的匹配。而這樣的性別歧視并非直接將性別作為考量要素,并且除非有專業的計算機知識否則極難發現。如亞馬遜算法性別歧視事件中,亞馬遜的算法模型通過十年來獲得的求職簡歷給求職者評分。由于男性求職者較多,算法模型自動降低包含“女性”這個詞簡歷的評分。例如簡歷中存在諸如“女子國際象棋比賽冠軍”或兩所女子大學的名稱,亞馬遜的算法系統就會自動進行降分評級。這種隱形的性別歧視算法自動將男性與高收入職位掛鉤,不僅過濾掉女性求職者、固化性別角色、加劇職業領域的性別隔離,而且極具隱蔽性而難以發現。
           
            第二,難以察覺的歧視損害結果。一直以來勞動市場中的招聘就業性別歧視較為直接,如直接拒絕女性獲得某職位,或者直接給女性較男性更低的工作報酬。但是在網絡平臺的勞動中,性別歧視并不以正式的障礙或公開的排斥形式出現。表面上看,男性和女性都可以自由地參與網絡任務,且是公平的按件計酬。但是性別的薪酬不平等發生在平臺促成的勞動中,或需要大量的數據統計方能獲得結論,如之前針對百萬Uber司機數據分析得出的薪酬調查結論。又或者必須通過專業的技術手段,如“谷歌職位廣告歧視案”中,卡內基梅隆大學和國際計算機科學研究所的研究人員建立了一個名為“廣告釣魚”(AdFisher)的工具{17},以探究谷歌在第三方網站上提供的廣告中的性別歧視。研究發現,谷歌對男性求職者網絡用戶展示的高管職位廣告中,薪酬要遠高于同等的女性求職者看到的薪酬。{18}
           
            第三,更嚴重的性別隔離。平臺用工中存在比現實勞動中更高的性別職業隔離。絕大多數男性從事外賣、司機等工作,而女性則偏重于清潔、家政、護理或者寫作編輯類工作。例如,在英國,在提供清潔服務的Hassle平臺上86.5%的工人是女性,而在送餐平臺Deliveroo和私人交通平臺Uber上,分別有94%和95%的工人是男性。{13}澳大利亞的相關調查也支持男性和女性在共享經濟中存在更為廣泛的勞動力市場的性別隔離。{19}本身平臺算法在進行職務分配的時候,也會得出女性僅“適合”當行政助理、護士的錯誤結論,通過算法按類別為不同性別的求職者推送不同求職信息,從而加劇社會勞動的性別隔離。我國2016年的《中國勞動力市場發展報告》也提出,勞動力市場的一個重要現象就是“女性兼職化”,即女性更多地從事兼職等靈活性程度較高的職業。[3]因此,越來越多的女性集中在技術含量較低、收入水平較低的服務行業和勞動密集型行業中,很多行業出現了較為嚴重的性別隔離問題。[4]
           
            第四,女性群體更弱勢的勞動地位。性別弱勢、低收入、受教育程度低等弱勢群體的弱勢地位隨著共享經濟靈活就業的發展進一步加強。研究顯示,共享經濟中更依賴靈活就業維持生計的人常常來自低收入家庭,往往從事體力的按需工作,如打掃衛生、駕車、洗衣等。雖然靈活就業對這類勞動力群體增加就業及收入有利,但是靈活就業的缺乏福利、過長時間工作、收入不穩定等特點,容易更為加劇其弱勢地位,使其更容易與用工平臺妥協,甚至放棄應有的安全保障和權利。例如中國的外賣騎手的處境引起了社會關注,其被稱為“被困在系統中”,騎行的交通安全由于外賣時長要求過短無法得到保證。[5]國外對印度、肯尼亞、墨西哥和南非平臺用工中家政工作的研究發現,“傳統”家政工作中普遍存在的不平等權利關系以及由此產生的對工人的剝削和歧視,在共享經濟靈活就業中得到了加強——通過新的、技術化的方式,如通過平臺評級和評論系統。{20}美國最近一項關于類似護理工作平臺的研究也印證了這些發現。{21}
           
            三、現行法律規范應對平臺用工性別不平等的三重困難
           
            面對平臺用工對女性賦權有限,并且延續職場性別不平等,甚至性別歧視更加隱蔽的問題,現有法律法規可資利用的手段有限,并且面臨著三重困難:平臺用工關系認定規則不明確,缺乏間接性別歧視法律規定,以及平臺責任認定存在障礙。
           
            (一)第一重:平臺用工關系認定規則尚屬待定
           
            平臺用工靈活就業的勞動者究竟屬于何種用工關系尚未得到法律確認。平臺通過靈活就業的方式將勞動的相關風險轉移到了個人身上。當平臺用工的全體勞動者尚缺乏完善法律制度保護時,更無法提供禁止就業性別歧視方面的勞動者保護。
           
            在平臺促成的按需勞動的背景下,勞動關系如何認定較為復雜。自由職業者、臨時工和遠程辦公早已存在,但近年來共享經濟的快速發展,催生了不斷增長的在線服務經濟,將合同工模式應用于各個行業。平臺共享經濟的靈活就業,究竟是雇員身份還是民事合同關系,在世界各國理論界和實務界都存在巨大爭議。如果勞動者被認定是平臺的雇員,則有資格享受最低工資和加班費等勞動保護制度。當然這一主張遭到了平臺的反對,平臺堅持認為這些人是獨立的任務承包商。如網約車Uber等公司將司機視為承包商而非雇主,從而避免了加班、最低工資、失業保險等工人保護措施。{5}2019年4月美國勞工部發布意見書,傾向認為網約工不是《公平勞動標準法》意義上的雇員,不受有關工資工時的保護。[6]2019年6月,美國勞資關系委員會的總法律顧問辦公室發布《建議備忘錄》,認為網約車司機不是《國家勞資關系法》意義上的雇員,不享有組建工會的權利。[7]
           
            靈活就業的勞動者與平臺之間的關系也不是民事承攬合同,而是介于二者之間。平臺從每一筆交易中獲得了傭金,使用算法匹配需求方與勞動者,并對勞動者進行一定程度的控制(如行駛路線、客戶評分等制度);而另一方面勞動者就何時工作、是否接受工作享有比雇員更多的自主權。德國學界已提出,網約工是“類雇員”,是介于勞動者與獨立承包人之間的勞務提供者,有不同于勞動者的自主性,但在一些方面有類似勞動者的社會保護需求。基于類雇員理論和制度,德國形成了“勞動者-類雇員-自雇者”三分法框架,面對平臺用工具有很強的解釋力和制度彈性。{22}
           
            由此可見,共享經濟靈活用工的勞動者尚處于爭取作為勞動者的基本權利階段,社會對勞動者的權利并未發展至關注性別平等的階段。網約工在工資、工作時間、職業傷害保障等多方面,有現實的社會保護需求。{22}我國也著手制定政策解決靈活就業中突出的職業傷害保障與社會保障問題。[8]但是,政策和法律層面尚未關注共享經濟中的性別平等問題。靈活用工的勞動者受到的保護要比被視為雇員的保護少得多,缺乏產假、哺乳假等勞動制度的保護,對女性的影響比男性更嚴重。
           
            (二)第二重:我國尚無間接性別歧視法律規定
           
            共享經濟靈活用工中的性別不平等,往往以用工結果的方式體現。即往往平臺在設定勞動規則時是“中立”的,但是造成了性別不平等的后果,構成了間接的就業性別歧視。然而,我國現在并無相關法律規制間接就業歧視,這為防治共享經濟靈活用工中的性別不平等設置了第二重障礙。
           
            首先,我國相關的法律政策禁止的是直接性別歧視,即“顯性”性別歧視,對間接性別歧視重視不足。共享經濟靈活就業的性別歧視屬于“間接歧視”。間接歧視是指表面上看似中立的規定、標準或做法實際上對具有某種特征的人或群體在機會和待遇方面造成不成比例的不利影響。{23}雖然我國女性就業權保護制度中有一些涉及性別歧視的禁止性規范,但這些禁止性規范并不能涵蓋性別歧視的所有內容。直接歧視是指在相同條件下,故意根據人的某種特征(比如種族、膚色、性別、宗教信仰、年齡等)給予一個人或一個群體的機會和待遇明顯低于另一個人或群體的機會和待遇。如我國人力資源社會保障部等九個部門于2019年2月印發的《關于進一步規范招聘行為促進婦女就業的通知》強調了對招聘中的性別歧視的規制以及完善針對招聘階段遭受歧視的相關救濟體制,還停留在僅針對招聘環節的顯性性別歧視階段。
           
            如前所述,共享經濟靈活用工中的性別不平等,由于兩性不同的工作投入造成的平臺對勞動者算法畫像不同,進而加劇了兩性獲得就業機會與獲取報酬的不平等。這是較為典型的由于既往的性別不平等延續造成的性別不平等。相比我國現階段仍專注于直接性別歧視,國外尤其是美國法院應對性別不平等有較為豐富的經驗。早在1972年的判例中,就確立了禁止間接性別歧視的規則,甚至直接指出“任何表面上中立的,甚至意圖上也是中立的做法、程序、測驗,如果其運作會凍結以前的歧視做法造成的現狀,仍然不能予以支持”[9]。
           
            其次,靈活就業中的性別歧視本身難以證明,而現階段法院認定性別歧視造成的損害結果標準極為嚴苛,導致大量職場性別歧視案件以勞動糾紛而非侵權糾紛解決。靈活就業以及在線勞動的歧視本身難以證明,由于網絡勞動通常是在所謂“匿名化”政策下進行的,而且沒有面對面的交流。2000年至2016年52例職場歧視案件,案由中勞動爭議所占比例最大,占據91%,而平等就業糾紛、侵權類案件、人格權侵害案件僅分別占1.5%、1.5%與5%,反映了我國性別歧視案件特定訴訟理由的缺失。{24}2018年12月2日,最高人民法院把“平等就業權糾紛”增列在“一般人格權糾紛”(三級案由)下的“四級案由”,對減少女性職場性別歧視起到一定積極作用。
           
            最后,平臺用工歧視的故意難以證明。在國外的共享經濟靈活就業中,學者們關注的種族歧視等也存在歧視故意難以證明的情況。{22}平臺是商業機構必須不加歧視地對待客戶(這里指勞動者)。[10]因平臺往往通過算法設定規則,而由于規則設定方法的技術性,平臺可宣稱其應適用技術中立規則。
           
            由此可見,現有法律適用于規范平臺用工性別歧視的第二重障礙,既包括我國本就對就業中的性別歧視保護不力,更沒有禁止就業中的間接性別歧視的相關法律規定。即使在反歧視法律相對完善的美國,也面臨著平臺用工歧視的故意、結果等難以證明的難題。
           
            (三)第三重:平臺法律責任認定存在障礙
           
            如果法律要規范平臺用工的性別不平等,必須回答一個基本問題——誰進行了歧視?應由誰來承擔共享經濟靈活用工性別不平等的責任?這是平臺用工面臨的第三重也是最重要的障礙——平臺責任追究的困境。
           
            第一,平臺可以主張自己并不具有性別歧視的主觀意圖,僅僅是由于女性自身的原因產生了性別不平等的后果。根據美國學者對百萬Uber司機收入進行的分析,驚訝地發現,在一個工作任務由不分性別的算法決定、薪酬結構直接與產出掛鉤而并不需要與資方談判的環境中,男性做同樣的工作,平均每小時比女性多賺7%。{6}繼而,其通過分析將原因劃分為并表明這種差距完全可以歸因于三個因素:平臺上的經驗(即司機工作的時長)、對工作地點的偏好(主要由司機的居住地驅動,其次是安全)以及對駕駛速度的偏好。因此得出結論,在靈活的勞動力市場上,婦女無償工作時間的機會成本相對較高,以及基于性別的偏好和制約因素的差異,也會使性別薪酬差距持續存在。如果將過錯作為認定平臺需承擔法律責任的要件,則面臨著平臺“技術中立”的抗辯。
           
            第二,平臺可以主張第三方(任務發布方)的要求造成了參與工作的性別篩選效應,因此作為提供資源與撮合交易的平臺不應當為第三方的行為承擔法律責任。平臺經常以自己是“信息撮合者”而非實際的用工者提出對法律責任的抗辯。如閃送勞動關系認定案中,閃送提出自己是“一家信息服務公司,而不是一家從事貨物運輸業務經營的公司”,公司與李先生“雙方間為合作關系,并主張公司也已為李先生等快遞員投保商業保險”,李先生是為了承接第三方的工作任務受傷的。最后法院并未接受平臺的抗辯,認定閃送平臺雖然對李先生無工作量、在線時長、服務區域方面的限制和要求,但對每單配送時間有具體規定,超時、貨物損毀情況下有罰款,因此勞動關系成立。[11]
           
            由此可見,即使沒有前兩重障礙,平臺也會以“技術中立”而不具有主觀故意、第三方侵權而自己并無責任來推卸推進平臺用工的相關法律責任,包括防止歧視促進平等的責任。共享經濟靈活用工中的性別不平等現象,現有的法律可以說不具有適用性,無論是從為女性勞動者提供基本的平等就業保護,還是應對間接的性別歧視,甚至連認定承擔推進性別平等法律責任的主體都存在障礙,可謂困難重重。
           
            四、促進平臺用工性別平等的制度構建
           
            促進平臺用工的性別平等,亟需改變思路,將回答“誰進行了性別歧視”的問題轉變為“性別不平等是如何形成的”。首先應縮小“數字性別鴻溝”,在平臺用工入口處減少性別差異;其次應考慮平臺在促成在線勞動中的角色與地位,要求平臺承擔促進性別平等的承諾,將性別平等的理念嵌入平臺架構與算法中。最后,應推進相關制度的建設,促進未來勞動關系中的性別平等。
           
            (一)擴張職場性別歧視的認定標準
           
            職場性別歧視3.0表明應重新認識勞動中的性別不平等,及時調整應對新類型性別不平等的法律與政策,并重新思考促進勞動性別平等的新機制。我國《勞動法》《就業促進法》《婦女權益保障法》《勞動合同法》的相關反性別歧視的規定均是針對直接性別歧視的規定。互聯網時代的性別歧視3.0發生在平臺上,但平臺可能并沒有性別歧視的主觀意圖。應通過考察平臺用工性別不平等的形成機制,將性別不平等的結果作為認定性別歧視存在的標準,并以實質影響而非主觀故意作為性別不平等的衡量要素。
           
            理論上,性別平等中的經濟機會均等是最重要的要素。機器學習算法雖然是自動運行的,但是機器學習算法是由人來進行編碼的。他們可能會將一些固有的偏見編入其中,而這些算法也會通過收集用戶行為數據來進一步學習,強化設計者和用戶本就已經存在的性別偏見。平臺的架構和自動的算法運行可能會在無意中促進性別的不平等。
           
            第一,主觀意圖不應成為認定職場性別歧視的必要條件。雇傭行為中雇主的故意歧視的主觀意圖,并非職場性別歧視的必要條件。在1971年的格里戈斯訴杜克電力公司案件中,美國聯邦最高法院沒有像判斷差別對待歧視那樣去要求雇主須有故意,法官在判決中指出:“意圖良好或者缺乏歧視意圖并不能使得實施起來對少數族裔地位不利、與衡量工作能力無關的程序和測試免除其責任。”[12]由此可見,法律追責的對象不僅是雇傭中歧視的動機,更包括歧視的結果。這一案件確立了美國1964年《民權法案》第七章的適用不僅禁止公然的歧視,也禁止那些形式上公平但操作上產生歧視效果的措施。
           
            第二,性別差別影響的判斷標準應成為衡量性別不平等的要素。我國未來反就業歧視立法中有必要引入“差別影響”這個概念,因為構成間接歧視的關鍵,存在事實上的“差別影響”。即具有某種特征的人或群體在機會和待遇方面造成不成比例的不利影響,歧視就成立。{23}當然,這種差別影響的判斷標準也一直在美國司法界存在較大爭議。1978年,美國發布的《統一雇員選擇程序指導意見》提出了判斷差別影響的4/5或80%的標準,因其計算標準模糊廣受詬病。{23}但現在數字化平臺用工的數據獲得和統計條件遠遠優于四十年前,因此這種性別化的差別統計應更為易得。
           
            引入間接歧視的概念,承認性別差別影響作為判斷性別歧視的關鍵要素,可有效擴張職場性別歧視的認定標準,減輕原告的舉證責任。方可為共享經濟靈活用工中的性別歧視3.0認定掃清障礙。
           
            (二)要求平臺算法“設計性別平等”
           
            平臺在促進靈活用工在線勞動中發揮了核心作用。平臺上存在著人與人之間的互動,而平臺正是通過其架構——基本運行的規則,來通過技術能力和代碼影響著人類的行為。大多數人都看不到平臺的架構與算法,但它們卻決定了數據在平臺上的流動與運作。{25}34也就是說,平臺上人(用工方與勞動者)的行為是由平臺的架構與算法決定的。
           
            2019年8月,聯合國教科文組織發布的《北京共識——人工智能與教育》指出,要致力于開發不帶性別偏見的人工智能應用程序,并確保人工智能開發所使用的數據具有性別敏感性。該報告強調了人工智能應用程序應有利于推動性別平等,編碼者應該認識到算法的高效性、反復性和隱蔽性會導致編碼偏見,產生“差之毫厘,謬以千里”的災難性影響。[13]算法性別歧視的“車輪”會碾壓既有的社會性別平等成果。
           
            平臺應將“性別平等”理念嵌入平臺架構與算法的設計中。現在的個人信息保護領域,開始主張平臺“設計隱私”或“設計個人信息保護”,即將隱私與個人信息保護從平臺架構設計的層面嵌入平臺,并貫徹到算法設計、平臺內部規約制定、糾紛解決等多個平臺運行的層面中。同理,共享經濟的平臺在促進在線勞動時應將“性別平等”作為設計的基本理念,以避免性別歧視,促進性別平等的方式設計平臺架構,而不僅僅將性別作為收集勞動者個人信息的要素加以模糊或省略,更不能以歧視和偏見的方式對待女性勞動者。
           
            平臺促進性別平等的目標應從平臺架構設計、平臺研究者和平臺用工政策制定者層面推進。可能采取的措施包括可以讓平臺向市場通報平均時薪,向任務者提供某些任務的通報平均工資,定期公布平均時薪,或向用工方和勞動者建議合理的報酬。平臺可通過算法設計減少某些與性別相關的要素對自動化決策結果的影響[14],研究現有的架構和算法是如何產生性別不平等的結果的。如果能夠從設計部署層面和日常監督層面對平臺架構和算法進行治理,并有行之有效的監測制度,則平臺能夠在避免用工性別歧視中發揮巨大的作用。
           
            平臺有能力通過主動的措施來促進性別平等。2015年Uber宣布承諾到2020年讓100萬女性司機使用其應用,并提出“開車不僅僅是上班的一種方式——也可以是工作”。盡管Uber在現有的研究中仍存在性別不平等的情況,但是其就促進性別平等做出了一定的努力。[15]由于平臺最容易獲得有關其工人時薪和薪酬的大規模信息,以及對會員資格、個人信息類別、反饋分數等數據的控制權,因此平臺本身最適合通過其技術能力和代碼頒布事先規制的措施,以消除和抵制歧視。{26}促進共享經濟靈活就業中的性別平等,將其視為女性的一種解放、平等的工作選擇。[16]
           
            (三)縮小“數字性別鴻溝”
           
            世界范圍內,縮小“數字性別鴻溝”是提高平臺用工領域性別平等的重要途徑。在許多中低收入國家,仍然存在著深刻、持久的數字性別鴻溝。研究顯示,獲得數字技術的機會不平等是女性參與共享經濟工作的另一個重大障礙。平均而言,婦女擁有手機的可能性比男子低10%,使用移動互聯網的可能性低26%。[17]以印度為例,根據GSMA《2019年移動性別差距報告》印度只有16%的女性是移動互聯網用戶。[18]盡管政府采取了“數字印度”等舉措,但數字掃盲仍然是女性數字性別平等中的首要問題。
           
            這種對數字平臺的不平等使用有可能將婦女、老人等弱勢群體排除在這些平臺所帶來的經濟機會之外,并由此延續進而加劇勞動力市場上現有的不平等。技術嵌入社會的進程不可避免,為保障社會機會平等,需要單獨為弱勢群體提供擺脫貧困或進入勞動力市場較高質量部分的途徑。{27}這就需要國家依據公共利益,采取廣泛而積極措施,包括技能培訓、軟硬基礎設施和降低進入壁壘專門政策。例如,2020年11月26日國務院辦公廳《關于切實解決老年人運用智能技術困難的實施方案》印發,推動解決老年人在運用智能技術方面遇到的困難,讓老年人更好地共享信息化發展成果。一些共享經濟平臺已經采取措施,通過短信等手段與工人溝通,克服數字文盲與缺乏智能手機造成的實際障礙。
           
            (四)發展算法審計與公益訴訟制度
           
            平臺用工中的性別歧視應盡快發展性別歧視公益訴訟,以應對大規模難以察覺的靈活用工性別歧視問題。平臺用工的性別歧視具有隱蔽性,依靠個體的經歷甚至難以發現。目前已有的算法歧視現象大多并非用戶個體發現,而由第三方社會組織通過算法審計發現歧視現象。原因在于:第一,個體難以發現信息權利受侵害之事實,即使發現,也很少提起民事私益訴訟尋求保護。第二,舉證困難。用戶個體缺乏信息收集、處理數據的技術。因此,應發展第三方算法審計與公益訴訟制度,使得受到平臺用工性別歧視的個體可以得到相關救濟。
           
            第一,應推動第三方算法審計制度的設立。2020年11月《中華人民共和國個人信息保護法(草案)》公開并征求社會公眾意見。《個人信息保護法草案》第53條確立了事中的算法審計制度。草案條文規定:“個人信息處理者應當定期對其個人信息處理活動、采取的保護措施等是否符合法律、行政法規的規定進行審計。履行個人信息保護職責的部門有權要求個人信息處理者委托專業機構進行審計。”根據第53條,監管部門的監管對象從外部直接“穿透”至平臺內部的算法運行層面。平臺應對其算法自動化決策等信息處理活動定期進行審計,必要時監管部門有權啟動對平臺的第三方外部算法審計。
           
            第二,應將個人信息保護的公益訴訟應用于平臺用工性別平等保護案件。《個人信息保護法草案》第66條規定:“個人信息處理者違反本法規定處理個人信息,侵害眾多個人的權益的。人民檢察院、履行個人信息保護職責的部門和國家網信部門確定的組織可以依法向人民法院提起訴訟。”由此可見,法律層面將明確制定個人信息保護公益訴訟制度,有助于平臺數字經濟時代對于分散的個體權利損害的救濟。公民個人無論是信息遭受侵犯,還是遭遇平臺用工性別歧視,往往基于時間或經濟成本考量難以實現維權。草案的通過生效將有效緩解當前個人信息保護維權的艱難處境。
           
            共享經濟靈活就業帶來的勞動關系變革剛剛揭開序幕。通過全社會多方努力,在未來的數字經濟勞動關系中,規劃和創造出真正的性別平等勞動市場。


          【作者簡介】張凌寒(1982— ),女,河北張家口人,北京科技大學文法學院副教授,主要從事網絡法研究。

          【注釋】

          [1] 2020年僅美國共享經濟靈活就業的人數就占到勞動力總數的10.1%。See Greg Iacurci: The gig economy has ballooned by 6 million people since 2010. Financial worries may follow, https://www.cnbc.com/2020/02/04/gig-economy-grows-15percent-over-past-decade-adp-report.html, 2020年10月5日訪問。
          [2] 如滴滴代駕超過12點的費用在北京為99元,10點以前的費用為39元。
          [3] 《2016中國勞動力市場發展報告建議盡快出臺反就業歧視法》,載《中國婦女報》2016年11月28日第4版。
          [4] 北京師范大學勞動力市場中心:《2016年中國勞動力市場發展報告》。
          [5] 《外賣騎手困在系統里》,《人物》微信公眾號,https://mp.weixin.qq.com/s/Mes1RqIOdp48CMw4pXTwXw, 2020年10月5日訪問。
          [6] See U.S. Department of Labor, Opinion Letter, http://www.dol.gov/sites/dolgov/files/2019-04-29-06-FLSA.pdf, 2020年10月5日訪問。
          [7] 《建議備忘錄》,https://www.nlrb.gov/news-publications/nlrb-memoranda/advice-memos, 2020年10月5日訪問。
          [8] 國務院于2019年8月8日發布的《關于促進平臺經濟規范健康發展的指導意見》提出,“避免用老辦法管理新業態”,區分了“平臺企業以勞動關系形式雇傭的勞動者”與“靈活就業的新型平臺用工勞務提供者”;并針對當前突出的職業傷害保障問題指出,“鼓勵平臺通過購買保險產品分散風險,更好保障各方權益”;同時“抓緊研究完善平臺企業用工和靈活就業等從業人員社保政策,開展職業傷害保障試點,積極推進全民參保計劃,引導更多平臺從業人員參保”。
          [9] See Griggs v. Duke Power Co.,401 U.S.424, at429-430(1971).
          [10] See Noah Zatz, Beyond Misclassification: Gig Economy Discrimination outside Employment Law, ON LABOR, https://onlabor.org/2016/01/19/beyondmisclassification-gig-economy-discrimination-outside-employment-law, 2020年10月5日訪問。
          [11] 參見北京市海淀區人民法院(2017)案0108民初533634號民事判決書。
          [12] See Griggs v. Duke Power Co.,401 U.S.424, at431(1971).
          [13] 參見中華人民共和國教育部網站:聯合國教科文組織正式發布國際人工智能與教育大會成果文件《北京共識——人工智能與教育》,http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/201908/t20190828_396185.html, 2020年10月5日訪問。
          [14] 一些共享經濟公司已經開始禁止發布基于性取向禁止用戶的資料。Nick Duffy, Accommodation website Airbnb removes listing that banned gay couples, PINKNEWS, http://www.pinknews.co.uk/2014/11/23/accomodation-website-airbnb-removeslisting-that-banned-gay-couples, 2020年10月5日訪問。
          [15] See Blaire Mattson, This International Women’s Day, Women Take the Wheel, UBER NEWSROOM, https://newsroom.uber.com/driven-women, 2020年10月5日訪問。
          [16] 關于社交媒體平臺的技術能力在形成歧視方面的作用,See Ben-David A, Fernández A M. Hate speech and covert discrimination on social media: Monitoring the Facebook pages of extreme-right political parties in Spain. International Journal of Communication, 10:27. (2016).
          [17] See Rowntree, O. The mobile gender gap report 2018. GSMA Connected Women Programme. London: GSMA,www.gsma.com/mobilefordevelopment/wp-content/uploads/2018/03/GSMA_The_Mobile_Gender_Gap_Report_2018_Final_210218.pdf, 2020年10月5日訪問。
          [18] See GSM Association, Connected Women: The Mobile Gender Gap Report 2019, https://www.gsma.com/mobilefordevelopment/wp-content/uploads/2019/03/GSMA-Connected-Women-The-Mobile-Gender-Gap-Report-2019.pdf, 2020年10月5日訪問。
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