在外包和第二次机器革命的崛起影响深远地不断重新构建我们的经济的同时，任何现象都没有完全捕捉到21世纪工作的本质变化。事实上企业不再局限于地域招聘人才，并在越来越多的情况下可以选择计算机程序来完成原本需要人类的工作，目前劳动力的总览图也显示出其他显著的变化：市场的扩展、新多面手的出现、劳动力即时供给性的增加、任务经济的出现以及虚拟工作的出现。
新市场
正如我们前面在书中已经讨论的，越来越多的经济活动是通过类似市场的平台进行组织的。关于该新市场最常见的担心是随着更多有资格的劳动力涌入有限的市场，以及随着透明度和竞争性不断压低劳动力价格达到教科书中理想的“完全竞争市场”状态，工人的工资会被压低。
在图7.1中，我将美国一家劳动力平台上各行业的工资水平和由美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics，BLS）统计的行业工资水平进行了比较。图中展示了2015年夏旧金山市的对比情况；在我的前纽约大学同事、现波士顿学院教授马里奥斯·可可迪斯（Marios Kokkodis）的帮助下，我一直定期在美国的不同城市进行这种对比工作（例如，将纽约市的网约水管工的工资水平和纽约劳工统计局统计的水管工工资平均值进行比较）。
图 7.1 2015年夏旧金山市的工资比较情况（单位：美元）
我们的研究一直表明，即使在他们支付平台的佣金后，劳动者可以放心地相信通过数字劳动力市场进行自由作业可以比通过传统渠道找工作获得更高的时薪。乔纳森·霍尔和阿兰·克鲁格（Jonathan Hall and Alan Krueger，2015）记录了Uber司机与出租车司机的平均时薪之间也有这样的差距。
这些研究结果形成了一个有益的出发点，来探索为什么新市场的出现对通过平台提供服务的劳动者来说不一定是一个坏消息。然而仔细看看数据，可以看出这些按需服务的工资在各个行业中的溢价并不统一。正如图中举例展示的几种最常见的职业，虽然其中很多有更高的工资，其他行业劳动者的时薪却低于全国平均水平。
如何解释这些差异呢？首先，在Handy或者TaskRabbit等市场上提供的大多数服务需要劳动者与客户在地域上比较集中。在麦卡菲和布莱恩约弗森的机器人技术成熟之前，很可能水管工还是必须在自己所在的同一个城镇或城市里做疏通管道的工作。因此，虽然劳务平台的发展在城市可能会开始带来少量清洁人员和维修人员行业的增长，但随着越来越多的全职人员也决定做一些家庭清洁或管道疏通等工作，这些平台还没有准备好进入新员工培训或认证的业务领域。例如TaskRabbit的业务开展到了一个城市也不会导致有资质的电工或新水管工在那个城市里突然大量出现。相反，它使城市现有的电工和水管工更容易找到需要帮助服务的人，让这些客户超出他们社区水管工的范围，有更多的选择。
许多独立的原因可以解释为什么某些按需服务劳动者的工资比其他人多，包括经验水平、地理位置、平台对其的高级认证。然而，对于行业整体来说，似乎最重要的是劳动者必须出现在工作场所所在地点。例如，有人可以从任何地方从事网页设计师或文字编辑工作，但其所在位置对于水管工或木工就非常重要。
虽然专业劳动者的“供给-需求”匹配不受在线市场存在的影响，一种对需求可能存在的影响是，现在越来越多的人在需要这些服务时才会搜索它们（而不是，比如因为街上水管工300美元的报价太高了，就不管浴室堵塞的下水道了）。因此，扩展的是市场，而不是这些领域可用的劳动者数量。
换句话说，新市场使获得这些服务更容易了。在今天按需服务的市场中，对许多流行行业的部分需求是可自由支配。当找一个可靠的家庭清洁员或高质量的摄影师变得更简单时，人更多的需求转化为对实际劳动力的需求，因为人们可以更容易地找到他们正在寻找的服务提供者。在他们想要的和他们最终得到的服务或劳动力之间有了更高的匹配性。
因此，当一个新的电子市场覆盖到了小镇，没有理由总是预测因为突然增加了供给或劳动力，工资就会降低。但是怎么解释工资的上涨呢？是的，新市场将导致完全竞争和抑制收入水平的断言主要集中在经济理论的一个过去重视的方面，而忽略在过去40年里吸引了大量注意力的方面：即“信息不对称”。正如我在第6章中定义和讨论的，分享经济平台可以减少许多形式的信息不对称。经济理论的预测是信息不对称的减少会增加工资，而不是减少工资。
下面，通过进一步引用二手车市场的例子——乔治·阿克洛夫（George Akerlof）曾在其获得诺贝尔奖的研究中对该例子有经典引用，我来解释一下信息不对称的后果，特别是“逆向选择”的影响。在阿克洛夫的模型中，有两种类型的二手汽车——高质量和低质量。假设潜在买家购买二手车之前没有办法确定它的真实质量。买家愿意支付的价格将介于一辆高品质汽车的价值和一个低质量的价值之间（如果买家是风险保守型，那么成交价可能将低于高低两个价格相对比率加权后的平均值）。然而，当预期价格低于车辆的价值时，优质卖家会退出市场，市场里只留下低质量的车。交易比需求的发生更少。现在考虑引入车辆检验。买家现在有更大的“质量透明度”——他们能够清楚地了解任何候选车辆是否和广告上说得一样好。高质量汽车销售商可以让他的产品获得更公正的价格。买家开始变得更信任二手车市场，人们的汽车贸易发生得更频繁，经济进一步增长，更重要的是，二手车的平均价格和平均质量有所增长，而不是下降。
因此，Upwork、Handy和TaskRabbit的出现，特别是它们的筛选程序和评估系统，起到了类似于二手车检验的作用。潜在消费者现在可以依靠来自群众和专家的评估获得对不同的服务提供者的质量有更深入的了解。与过去相比，有更多的人在获取这些服务。较好的供应商有了更大的动力，因为他们的时薪更接近于他们服务的真实价值，还因为糟糕的表现将会导致潜在客户看到自己的负面评价从而影响未来的工作机会。
此外，从长远来看，更透明的工资水平对劳动者也有益处，而且不仅仅是针对现在的局域服务性点对点平台。举个例子，一个类似Upwork的平台要求用户和供应商都要遵守行业规范。一个人希望在该平台上找到一个有资质的人按一个单词1美分的报酬来写公司文稿，但他将很快发现有资质的作者根本不接报酬这么低的工作。这些平台上的新设计师、程序员和作家也在他们职业生涯的不同阶段了解了同行的工资水平（举个例子，一个年轻作家会很快知道美国现行的校对、编辑和作家的工资水平，以及经验和酬金是如何进行排序的）。
因此，进入这个行业的劳动者可以按照其国内由行业需求制定的行业标准来设定自己的报酬水平，在相比购买力较低的国家里劳动者，可能会意识到他们的技能比他们认为的更有价值。通过这种方式，在供应者中减少信息不对称可能会抵消不断加剧的全球竞争带来的一些负面影响，尽管从长远来看它是否会彻底抵消这些负面影响仍然不明确。[78]
新多面手
在过去500年的大部分时间里，特别是因为工业化的出现，在经济领域我们正越来越专业化。在19世纪和20世纪初，随着制造业变得越来越封闭，我们发现了此趋势。例如鞋跟可以在一家店里加工，然后在另一家店里再和鞋体相黏合。在20世纪，随着科学技术变得越来越复杂，从医学到教育的其他各个领域也出现逐渐专业化的趋势。一般内科让位给了越来越多的内科亚学科。在一个学校里有一个老师负责教1~12年级学生的所有科目的情况，已经发展成为按照不同的年龄、水平、潜力和主题来进行分工的越来越多的专业学校。在各领域里，一个人在经济上的成功越来越取决于专业化程度。
然而在分享经济平台上，我们正在见证一个有趣的多面手的复兴。个人和专业之间、正式工作和休闲之间日渐模糊的界限为非专业人员创造了大量机会。实验室技术人员可以轻松地兼职作为房主在Airbnb上出租空房。同样，正如我曾在2015年全国公共广播电台采访中所讨论的，已经准备好通过兼职做按需服务的工作，来提供部分生活来源的、有抱负的行动者，可以在新平台上很容易找到疏通堵塞下水道或将人从一个地方运送到另一个地方的工作。一个有着制作珠宝的私人爱好的会计可以在Etsy开店作为制造商赚一些外快（甚至实现自己的收支平衡）。简而言之，分享经济平台通过启用越来越多的非专业人士而远离了专业化——这些非专业人士由分享平台授权获得了可以面向市场的服务能力。
在许多方面，这一趋势紧跟在一次转变之后，该转变由迈克尔·哈默（Michael Hammer）在1990年《哈佛商业评论》上发表的具有高度影响力的文章《重构工作：不要自动化，就是毁灭》（Reengineering Work：Don’t Automate，Obliterate）中进行了预测。当时，哈默说：“在拥有各种各样竞争的环境里，在计算机出现之前，我们的许多工作设计、工作流程、控制机制和组织结构随着时间逐渐出现。它们是为了效率和控制。然而，新的十年口号是创新、速度、服务和质量。”相比专家，哈默更进一步宣扬了“多面手”的价值：在他的文章发表十年之后，通过各行业剧烈的重组，他预测的情景在一定程度上得到了实现。
但在很多方面，今天在分享经济中发生的事情甚至超过哈默对未来工作重构的大胆设想。哈默认识到关于工作的一切都需要变化——工作设计、组织结构、管理系统等任何与工作过程相关的事——他的观点继续将公司组织放在经济中心。“大型、传统的公司组织，”哈默认为，“不一定是注定要灭绝的恐龙，但是它们背负着非生产性的各种上层机构以及大量的不参加生产的员工。”
今天我们看到的是更广泛的转变。除了哈默预测的工作重构，我们看到随着越来越多的商业交易不需要中心决策，也不需要永久的员工，而是通过选择特定的人才来完成特定的项目或任务来开展公司业务，集中的工作场所正在消失。同时，正如我在第5章所讨论的，这些分享经济平台中嵌入了一些特定功能，这些功能降低了许多行业专业化的需求——在某些方面，类似于向某些企业颁发特许经营的方式。
即时劳动力供给
工作曾经是与工作时间紧密相关。根据不同的职业，工作分为12小时倒班制或8小时工作制。今天，工作可以发生在越来越多的小时间单元里，间隔短至一到两分钟。分享经济催生的新市场使我们能以更精密和更有效的方式供给劳动力。
以按需服务平台Spare5为例。Spare5允许人们在他们的移动设备上完成小任务以换取一定的费用。美国人每天大约花三个小时使用智能手机。虽然完成任务要花费一定时间（例如，通过一个在线银行应用程序订购商品或支付账单），一个对在星巴克排队或在高峰时间乘坐公共汽车的人们的快速调查显示，大部分人用三个小时在做没那么必要、“非生产性”的事情，比如玩糖果粉碎传奇（Candy Crush）或水果忍者（Fruit Ninja）等小游戏。
Spare5只需要这些空闲时间的5分钟（或更多），将花在玩游戏或浏览社交媒体的时间变成可以赚钱的时间。这些工作任务包括从标记照片到完成调查，都是简单的任务（有时还有些无聊），但是在以科技为中心的社会中却很必须。
理论上，公司通过利用有技能、有知识的劳动者来获利，而劳动者通过挽回流失的时间而获利（例如，他们浪费在上班和下班，坐在等候室、医生办公室、孩子游泳课的社区中心大厅里等待的时间）。简而言之，劳动效率提高不是通过榨取更多现有劳动者来实现，而是寻找浪费掉的可以变成工作的时间。当然，这可能会带来一个社会成本：如果我们把所有的业余时间都忙于进行数字化的微型工作，我们可能会牺牲宝贵的休闲时间，忽略一些作为小企业经营者的工作生活相平衡的好处。
任务经济
在过去，雇用成千上万的劳动者去执行很多小任务并不可行，因为这样一个组织的行政成本非常高。今天，越来越多的小任务可以越来越容易地以最小的交易成本外包给数字平台上的劳动者。在著名的Web服务应用程序接口亚马逊的土耳其机器人（Amazon’s Mechanical Turk）上可以看到这种“任务形成”（taskification）的早期例子。这个机器人向消费者连接了世界各地的数百万劳动者，这些劳动者将任务项目分解为简单的任务，每个任务的价格从几便士到几美元。
有人可能会想，如果一个像亚马逊土耳其机器人的平台，比如Spare5，主要被用于简单的任务如照片标记和调查反馈等，会对经济的主体生产性工作的完成起到削弱作用。例如，我们会看到复杂的咨询项目或销售活动被分解成小任务由这些平台上的人在业余时间来完成吗？
当然，关于微任务平台上可以做的工作范围我们已经讨论了，它似乎是有限的。然而，一个被NBA达拉斯小牛队的所有者以及美国真人秀节目《鲨鱼坦克》（Shark Tank）的投资者马克·库班（Mark Cuban）所支持的平台HourlyNerd，创建了一个类似TaskRabbit的管理咨询市场。位于瑞典的Universal Avenue（主要为各个平台匹配合适的销售人员的互联网公司）正在创建一个提供销售人员的按需服务的市场。由WorkMarket（兼职劳务资源平台）开发的这样的企业软件将使公司更容易进入这些按需市场，并将该市场整合到企业的工作任务流中。
一个特别引人注目的例子来自最近由未来研究所（Institute of the Future）的戴文·费德勒（Devon Fidler）首创的一个事物，它被称为临时首席执行官（iCEO），“虚拟管理系统通过自动将复杂工作划分成小的、独立的任务”。费德勒的系统演示了通常与高级管理人联系在一起的复杂工作如何通过oDesk、Elance（两者均为自由职业工作平台，于2015年合并同时推出一个新的品牌产品Upwork）等软件以及亚马逊土耳其机器人上的劳动者将任务分成小份。例如，临时首席执行官被要求为财富50强的客户创建一个124页的研究报告。费德勒形容说：
我们用几个小时的时间插入项目的参数，即任务流程结构化，然后点击启动。例如，为了创建一个石墨烯生产情况的深入评估体系，iCEO要求亚马逊土耳其机器人上的劳动者搜集关于这个主题的一系列文章。去除重复性的内容后，文章列表将会被传递给来自oDesk的技术分析师，由此人提取和排列文章的主要观点。然后，一组Elance的作家将这些变成连贯的文字，再由另一组的相关专家进行审查，将材料按照oDesk的编辑、校对员以及核查人员的顺序进行传递。
iCEO将任务发送给来自世界各地的23个人，包括创建60个图像和图形，然后固定格式和成型准备。我们站在幕后，看着iCEO执行这个项目。我们很少需要进行干预，甚至当报告的各个独立组件提交给iCEO进行质量检查或花时间招聘员工时也不例外，因为品管部门和人力部门也由iCEO实现了自动化（例如，oDesk承包商为这个项目进行招聘本身就是一个oDesk任务）。
工作被分成更小的单元或特定任务，因此公司组织可以和过去一样让一个全职员工做更多的工作，或者让原来由一个全职员工完成的工作由一个或多个兼职外包劳动者来完成。后一个组织方法的优点是有更大余地去保证任务在时限前完成，而且确保没有白拿工资的闲人。此外，招聘、用人以及支付薪酬可以在工作时间以外进行，因为匹配外包劳动者和公司组织分享经济平台总是“工作中”的。工作和技能进行匹配变得越来越自动化，这也使公司组织更容易与在不同时区的外包劳动者进行合作。
看不见的工作
当我们进入一个经济体时，在这里工作被分解为许多个任务在世界各地范围内通过人们利用空闲时间或通过按需平台被完成，而且这里的服务是由多样化的各种平台上的自由职业者提供，或者由在别的方面也是专家的多面手提供，所以我们来跟踪该经济体就业情况的系统开始面临严重挑战。在20世纪下半叶的大部分时间里，大多数美国人只在一个领域，从事全职工作。如果他们失去了工作，他们会保持失业状态直到他们找到另一个全职工作。在今天的经济中，就业或失业越来越难以衡量，因为微创业行为、多重兼职、自由职业以及流动性自主创业扰乱了传统的定义和衡量标准。参议员马克·华纳在《今日美国》的一次视频采访中谈到劳动力性质的改变时，提到了他三个女儿在20岁时的态度：那一代的人，见面第一个问题不是“在哪里工作”，而是“现在你在做什么”。
随着越来越多的劳动者在他们的业余时间成为微型创业者，越来越多的人不再符合20世纪的理想“工作状态”，没有“工作”和拥有“工作”之间的界限变得越来越难以衡量。那么我们如何衡量分享经济中的就业情况呢？
在美国一个常见的问题是美国劳工部收集失业人数的数据是否足够精密以反映出这些变化。想象一个人曾经有一份全职工作，但现在离职了，在Uber开车或在TaskRabbit上提供服务。如果那个人在回应劳工统计局的调查时说这个新工作是为了赚钱，那么他们将继续被算作就业中。
但是，劳工统计局报告的数字并没有捕捉到这些每周至少工作1小时的非雇用劳动者所产生的额外“就业”或“工作”（比如，同时也从事Lyft业务的软件承包人）。此外，劳工统计局调查对既参与分享经济又同时拥有全职工作的人没有很好地统计入内（比如，一个投资银行家也在Airbnb定期出租公寓，一名医生同时在Etsy上制作并售卖手工艺品）。
正如2013年我与《大西洋传媒》（Atlantic Media）的记者艾米丽·巴杰（Emily Badger）讨论到的，部分挑战还在于参与这些工作的人怎么思考自己正在做的工作。调查问卷上关于工作、主要工作、其他工作或产业等问题的提法，可能导致分享经济中的人们都仅仅因为他们不认为他们所从事的活动，符合这些提法而没有将自己的情况报告出来。我向巴杰解释说：“Etsy上的编制手工艺人认为她出售的是其爱好的产品，BlaBlaCar的司机认为他只是从慕尼黑到汉堡顺道载了人而收一点油钱。而Airbnb的房主从不去计算上周她花了多少小时‘招待’从芝加哥来的游客。显然，我们需要重新思考如何完全统计经济体中所有工作的方法。”
除了反思我们的统计方式之外，还有更多值得关注的地方。正如已经证明，以现有的经济衡量手段难以完全反映分享经济的影响，如GDP（在第5章中详细讨论过），通过现有的雇用办法，分享经济创造的工作也不能很容易被理解。我们还需要引入关于工作质量、收入稳定、工作与生活的平衡等指标。一份通勤时间长、花费高的全职工作可能比不上两个在家进行的兼职工作。以现有的标准去衡量是很难得出这个结论的。无论新引入什么样的指标，有一件事是清楚的——我们现有经济衡量方法需要考虑其他因素（工作与生活的平衡、可持续发展、公平等），我们就业方面的衡量也一样。
我通过强调针对Uber的正在进行的劳资纠纷问题作为本章的开头。正如我在本章已经讨论过的，这只是冰山一角，只是一个更广泛的由数字化带来的对全世界工作的重新定义的一小部分。无论这些还在继续的事件结果如何，也许对于Uber的劳动争议最重要的影响是社会注意力引入了将在未来几十年里展开的更深层次的社会问题。我们需要在这场正在进行的转变完成之前拥有新的劳动政策，摒弃过去错误的将人分为“雇员”和“个体经营者”的二分法，从而对生产性工作的分类进行重新定义，打破社会保障体系必须和全职工作挂钩的关系，以更好地支持新兴网络社会的小企业主。我们还需要认真思考20世纪企业的所有权结构是否适合这个新世界的工作。我将在下一章深入讨论这些问题。