536 浏览仲裁委员会经审理认为，虽然平台通过规则对骑手实施管理，但双方未签订劳动合同，且李某可自由决定是否登录接单，其工作时间不固定；李某自行承担设备成本并可同时在多个平台接单，因此不完全符合传统劳动关系中的组织与经济从属性。仲裁裁决未确认双方存在劳动关系，驳回李某主要请求。
裁决结果引发舆论关注，社会各界普遍认为此案暴露了平台用工模式与现行法律框架的脱节，也显示出“算法支配”难以被传统标准充分捕捉的问题。
2.2争议焦点与证据链梳理
2.2.1是否存在事实劳动关系的核心判断点
仲裁庭在审理中主要围绕以下三点展开：
（1）饿了么是否对李某实施了劳动管理；
（2）李某是否在经济上依附于平台；
（3）李某的工作是否构成平台组织体系的一部分。
仲裁庭援引《劳动关系认定若干意见》（劳社部发〔2005〕12号），认为劳动关系应当以“用人单位用工、劳动者提供劳动、有报酬、有管理指挥”为要件。然而在平台场景下，管理指挥通过算法间接实现，呈现隐蔽性与间接性。李某虽可自由登录，但若长期离线则被系统降级，这种“形式自由、实质约束”的矛盾成为案件核心。
2.2.2平台控制事实：排班、派单、考核与罚扣
首先，在排班方面，平台虽未强制规定工作时间，但通过“高峰奖励”“活跃度积分”等机制引导骑手在特定时段上线。李某提交的聊天记录显示，站点负责人经常在微信群中发布“今日任务目标”“晚高峰加价”等信息，具有事实调度性质。
其次，在派单方面，系统算法根据骑手位置与等级自动分配订单。李某多次拒单后系统提示“账号将受限”，显示平台对劳动节奏具有实质控制。
再次，在考核方面，骑手所有绩效数据由系统自动生成，李某无法质疑评分算法或人工申诉。处罚措施包括扣款、冻结账户等。
最后，在奖惩机制上，李某月度被扣款三次，每次因“超时”扣除20—50元。虽然协议称“由第三方判定”，但事实证明由平台系统直接执行。综合以上事实，仲裁庭确认平台在运营上对骑手具有间接但稳定的控制力。
2.2.3证据类型与证明力评价（电子记录、轨迹、绩效分、聊天与培训记录）
李某提交的主要证据包括：（1）蜂鸟众包账户登录记录；（2）配送轨迹截图；（3）绩效积分与结算记录；（4）微信群截图；（5）线上培训截图。
仲裁庭认为，电子记录具有真实性，但缺乏完整性，无法反映平台后台指令。轨迹截图虽能证明李某执行任务，但不能证明平台存在直接管理关系。绩效积分与结算记录表明李某报酬依赖平台，但未能证明固定工作时间。聊天截图虽能说明平台存在事实指导，但因发言主体为站点负责人，其与饿了么主体关系不明，证明力有限。
因此，仲裁机构未能形成充分证据链。由于平台掌握核心数据却未提供，举证责任未倒置，使得事实劳动关系认定陷入“不足证”的困境。
2.3认定要点的规范依据
2.3.1劳动合同法及相关司法解释适用条目
《劳动合同法》第十条规定，建立劳动关系应当订立书面劳动合同；但未签书面合同并不影响劳动关系成立。《劳动合同法实施条例》第六条进一步指出，判断劳动关系可综合考察劳动者受用人单位管理、提供劳动并获得报酬等因素。《最高人民法院关于审理劳动争议案件适用法律若干问题的解释（一）》第七条亦明确，虽无书面合同，但存在用工事实的，应认定劳动关系成立。
然而，现行法规未明确“算法控制”是否属于“管理指挥”，也未规定电子数据在劳动关系认定中的推定效力。这导致平台劳动案件难以通过传统条文直接适用。
2.3.2地方性文件与部门规范的支撑边界
2021年人社部发布《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》，首次提出“在劳动者受平台实际管理情况下，可依法认定劳动关系”。2022年《上海市新业态劳动用工指导规则》进一步细化：对在平台工作时间稳定、收入依赖明显、受规则约束的劳动者，应视为事实劳动关系对象。
但上述文件为行政指导性文件，不具备强制法律效力。在李某案中，仲裁机构虽参考该文件，但因平台辩称其与第三方外包签约，责任主体非饿了么本公司，仲裁庭认为行政指导意见不足以直接认定法律后果，故未予采信。
2.3.3仲裁裁决的论证路径与裁量空间
仲裁庭在论证中采取“形式—实质”二分法。首先从形式上审查合同，确认李某与饿了么之间无直接书面劳动合同；其次从实质上分析劳动过程控制，认为平台存在部分管理行为但非完全支配；最终得出“合作关系不等于劳动关系”的结论。
裁决的裁量空间主要体现在三个方面：
（1）算法控制的法理地位未被纳入正式标准；
（2）举证责任未倒置，导致数据缺失的推定不成立；
（3）责任主体分层复杂，仲裁机构难以穿透外包关系。
综上所述，李某案表明现行司法认定逻辑仍以传统从属性为核心，尚未建立适应算法化劳动的标准体系。案件虽未确认劳动关系，但其事实过程揭示了灵活用工下劳动法律保护的制度盲区，也为后续模型化认定研究提供了基础。
第三章认定困境分析模型的提出与构造
3.1模型总体结构与判定流程
3.1.1三段式：指标评分—举证矩阵—责任穿透
灵活用工情境下的劳动关系认定不再仅仅依赖传统“从属性”三要素的定性判断，而需要通过多维度、多层次的分析框架，将算法控制、证据可得性和责任层级纳入整体考量。本文在前两章对案例的事实分析基础上，提出一个“三段式认定模型”，包括“指标评分—举证矩阵—责任穿透”三个子系统。
第一阶段为指标评分。以组织从属性（O）、经济从属性（E）、人身从属性（P）及算法控制（A）四个维度为核心，通过赋权评分形成综合指数S。该阶段旨在将定性判断标准量化，使认定结果更具一致性与可操作性。
第二阶段为举证矩阵。针对平台掌握数据、劳动者举证困难的现实状况，建立分级举证体系与责任倒置触发条件。通过对电子证据的强、中、弱分类，明确证据替代路径，促使平台承担更高的信息披露义务。
第三阶段为责任穿透。针对多层外包和虚拟合同结构，设计从“控制—收益—风险—组织一体性”四要素出发的穿透审查机制，识别实际用工主体，并提出连带与补充责任配置方案。这一阶段不仅用于劳动关系认定，也为后续工伤、社保、报酬等法律责任的落实提供依据。
该模型的总体目标是构建从事实采集到法律结论的系统化判断流程，实现劳动关系认定的“可度量—可验证—可执行”。
3.1.2决策流转：事实采集—量化评估—结论与救济
在操作层面，模型运行过程分为三个连续环节。
第一环节为事实采集。仲裁机构或法院需对平台劳动场景进行信息采集，包括派单规则、考核体系、报酬结算方式、外包链条、平台算法说明等。该环节的关键在于数据可得性，司法机关可通过申请调取、行政协助、证据保全等途径实现数据复原。
第二环节为量化评估。将采集到的事实要素输入四维指标体系中，通过评分函数计算综合得分S。当S值超过预设阈值时，可推定劳动关系成立；若S值低于阈值，则需进一步结合举证矩阵与责任穿透模块进行补充判断。
第三环节为结论与救济。依据综合得分与证据矩阵结果，确认劳动关系或合作关系，并据此确定社保、工伤、报酬等权利义务。同时，当平台拒不提供关键数据时，应适用不利推定原则，赋予劳动者补偿性救济。
该流转机制的逻辑在于以“事实采集—指标量化—推定结论—制度救济”为主线，将司法裁量转化为结构化决策路径，提升认定标准的透明度与稳定性。
3.2三维从属性与算法控制的量化评分子模型
3.2.1指标体系
本模型在传统三维从属性基础上，加入“算法控制”维度，形成O、E、P、A四指标体系。每一指标以0—10分计量，分值越高表示从属性越强，劳动关系成立概率越大。
（1）组织从属性（O）。主要考察平台对劳动过程的统一管理程度，包括：统一派单、业务流程控制、绩效考核体系和违规处分机制。若平台通过系统算法对骑手进行调度、考核并可实施封号、罚款等制裁，O值取8—10分。若仅提供信息撮合，无实质管理，则O值取0—3分。
（2）经济从属性（E）。衡量劳动者在经济上对平台的依赖程度，包括主要收入来源、费用承担方式、工具提供与成本转嫁。若劳动者超过70%收入来自单一平台，且设备需按平台标准购置，E值取7分以上。若劳动者可自由多平台接单并自定价格，E值取3分以下。
（3）人身从属性（P）。关注劳动者是否受平台的日常管理，如培训、考勤、请假制度等。若平台设有线上培训、违规处罚与固定打卡制度，则P值高；若劳动者完全自由安排工作，则P值低。
（4）算法控制（A）。这是区别于传统模型的关键维度，考察自动化指令强度、实时路径与节奏约束、黑箱惩戒与封禁机制。若平台算法直接决定劳动任务分配与时间节奏，劳动者无法人工干预，则A值取9—10分；若算法仅提供建议而非约束，则A值取3分以下。
综合四维指标，可构建如下表格示意：
|维度|主要判断要素|分值区间|举证来源|
|--|--------------|----|-----------|
|O|派单、考核、处罚、规则|0–10|平台系统规则、骑手记录|
|E|收入依赖、费用负担|0–10|结算单、报酬统计|
|P|管理制度、培训、请假|0–10|聊天记录、培训文档|
|A|算法派单、轨迹控制、封禁机制|0–10|后台日志、算法说明书|
3.2.2评分函数与阈值
3.2.2.1综合得分函数
综合得分公式为：
S=w1·O+w2·E+w3·P+w4·A−w5·F
其中，F为名义自由度修正项，用以平衡骑手接单自主性。w1至w4为各指标权重，w5为修正权重。
3.2.2.2权重设定与灵敏度分析
根据平台劳动场景特征，建议权重配置如下：
O：0.30，E：0.25，P：0.20，A：0.25，F：0.10。
权重反映各因素在整体认定中的相对影响力。灵敏度分析表明，当A值上升至8分以上时，即便O或P值偏低，综合得分S仍有较高概率超过阈值，显示算法控制对劳动关系认定的关键作用。
3.2.3变量度量与取值规则
为保证统一标准，模型设定变量取值规则：
O∈[0,10]，E∈[0,10]，P∈[0,10]，A∈[0,10]，F∈[0,5]。
当S≥7.0时，可推定存在事实劳动关系；6.0≤S＜7.0为灰色区间，应结合举证矩阵进一步判断；S＜6.0则倾向于合作关系。
举证要求方面，组织与人身从属性主要由劳动者提供初步证据，如培训截图、聊天记录、考核结果等；经济与算法从属性则要求平台提供后台数据和派单记录。若平台拒不提供，应适用举证责任倒置与不利推定。
3.3举证矩阵与证据替代路径子模型
3.3.1举证责任配置与倒置触发条件
平台劳动争议中，数据不对称是主要障碍。为平衡举证负担，本模型提出“条件式举证倒置”规则：当劳动者能提供初步证据证明存在持续性劳动、固定报酬或平台控制迹象时，平台负有进一步数据披露义务。若平台拒绝或拖延提供，应推定劳动关系成立。
具体触发条件包括：（1）劳动者连续接单时间超过三个月；（2）劳动报酬按周或月由平台统一结算；（3）存在系统考核或罚扣记录。满足任一条件即可倒置举证责任。
3.3.2数据证据类型分级
根据证据强度，将平台劳动相关数据划分为三类：
强证据：系统日志、订单派发记录、GPS轨迹、考核数据库、支付流水等，由平台直接生成，真实性高；
中证据：绩效截图、封号通知、培训记录、客户评价记录；
弱证据：微信群聊天、口头指令、骑手经验陈述等。
仲裁机构可依据证据等级赋予不同证明力权重。若平台掌握强证据却未提交，法院应依照民事诉讼法第一百一十一条适用不利推定。
3.3.3平台掌握关键数据的调取与保全机制
为落实上述举证矩阵，司法实践中可采取以下措施：
（1）申请证据保全：劳动者可申请法院或仲裁机构冻结相关数据，防止平台删除；
（2）协助义务：依据《劳动争议调解仲裁法》第三十四条，行政部门可协助调取证据；
（3）不利推定：当平台拒绝配合时，应视为其管理行为成立，推定劳动关系存在。
该机制通过强化数据披露义务，建立证据责任平衡，使事实劳动关系的认定更具可执行性。
3.4多层外包责任穿透子模型
3.4.1外包链条识别：平台—站点—外包单位—个人
平台劳动常通过多层外包实现。以饿了么为例，劳动链条通常为：
饿了么总部（技术平台方）→区域代理（站点）→第三方外包公司→个体骑手。
该链条表面上形成合同承揽结构，实质上存在劳动管理垂直传导。穿透识别的第一步是明确各层级的管理权限与收益关系。
3.4.2实际用工者识别规则：控制—收益—风险—组织一体性
本文提出四要素识别法：
（1）控制：谁制定任务、考核、奖惩制度；
（2）收益：劳动成果的经济受益者是谁；
（3）风险：劳动过程风险由谁承担；
（4）组织一体性：劳动者是否被纳入用人单位业务体系。
若平台在以上四项中至少具备三项特征，则可推定为实际用工者。以李某案为例，饿了么通过系统派单控制劳动节奏（控制）、直接从配送中收取平台服务费（收益）、通过意外险转嫁部分风险（风险）、骑手穿着统一制服（组织一体性），符合认定标准。
3.4.3连带与补充责任的配置建议（先位责任、共同管理推定）
为防止外包层级逃避责任，模型提出连带与补充责任配置：
（1）先位责任原则：当外包公司与平台共同管理劳动者时，平台承担首位责任；
（2）共同管理推定：当平台在考核与派单方面发挥实质作用时，应推定存在共同管理关系；
（3）补充责任机制：若外包公司无履约能力，平台应承担补充赔偿义务。
该责任设计兼顾了劳动保护与企业负担平衡，通过制度化穿透路径，防止平台以合同层层外包规避用工责任。
综上所述，本章提出的“指标评分—举证矩阵—责任穿透”三段式模型，为灵活用工场景下的劳动关系认定提供了可操作的量化工具和程序化机制。它不仅弥补了传统从属性判断的不足，也回应了数据不对称与责任模糊的结构性困境，为后续司法适用与政策制定奠定了模型化基础。
第四章模型对本案的应用与裁判路径重构
4.1指标评分应用
4.1.1数据整理与事实映射（派单、罚扣、培训、路径约束、评价与封禁）
在模型验证阶段，本文以“饿了么外卖员李某仲裁案”为典型样本，针对前文提出的四维指标体系（组织从属性O、经济从属性E、人身从属性P、算法控制A），将案件事实逐一映射。
首先，从组织从属性角度观察。李某的工作过程高度依赖平台系统调度。其接单、取餐、配送均需通过蜂鸟众包App完成，平台算法自动分配订单并监控完成时效。李某虽理论上可拒单，但系统设定“拒单三次自动降级”“超时配送扣分”机制，显然在事实层面剥夺了劳动自由。算法派单与绩效考核构成事实上的工作指令，反映平台在组织管理方面的主导地位。
其次，经济从属性方面。李某每周的报酬全部由平台统一结算，通过绑定的支付宝账户发放，未与外包公司直接结算。其收入约占家庭总收入的90%，并需承担车辆维护、电费与设备折旧等成本。虽然表面上李某自负风险，但其报酬完全依赖平台订单数量与评分权重，缺乏独立经营特征。
在人身从属性方面，李某在注册时须完成线上安全培训并通过考试，平台对其日常工作设有违规记录系统；若出现客户投诉，需接受再培训才能恢复派单资格。骑手虽不需每日打卡，但系统自动记录上线时间与休息时长，实质形成了数字化考勤机制。
