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卞中佩/大數據內爆麥當勞?

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作為速食業的龍頭,麥當勞是創新的標竿,但樹大招風,也是被各種不滿鎖定伺候的焦點。麥當勞成功引領飲食革命風潮,將製作餐點的過程標準化、去技術化,不再需要聘請廚師,僅僅需要雇用部分工時員工,節省了龐大的成本,加上透過加盟連鎖體系,為總公司突破了管理上鞭長莫及的空間限制,由加盟主作為雇主管理員工,省下龐大的管理費用,卻能透過權利金、設備、供貨等方式分享加盟店的利潤,不僅創造了大量的財富,因為全球廣佈的分店,更讓麥當勞成為美國飲食文化輸出的典型。

但這些成就也讓麥當勞被長期指為是提供垃圾食物的禍首,例如紀錄片《麥胖報告》(Super Size Me),控訴麥當勞把美國人養得癡肥,最後麥當勞提供健康食品因應公關危機。而麥當勞全球3萬2千家分店所消耗的牛肉,造成南美畜牧業砍伐大批亞馬遜雨林,也被環保團體攻擊多年。麥當勞的加盟連鎖體系多年來被美國工會質疑是造成部分工時勞工低工資的原兇,但麥當勞始終以加盟體系,加盟店才是員工的真正雇主因應。

不過近年來這個說法被美國服務業受僱者國際聯合會(Service Employees International Union,SEIU)找到漏洞,告上美國政府負責認定勞資關係的全國勞動關係委員會(National Labor Relations Board;NLRB)。從去年開始,麥當勞已經輸了數場訴訟,包括今年1月初紐約的判決。要是麥當勞總部最後被美國政府認定為加盟店員工的共同雇主,不僅要共同負擔各種社會福利開支,未來與員工有關的訴訟,一旦敗訴,也得面臨龐大的賠償開支。

麥當勞訴訟失利,不僅麥當勞跳腳,連鎖業同業公會國際連鎖協會(International Franchise Association)也站出來表示茲事體大,指出一旦總部被認定為共同雇主,將會影響到美國及全世界的連鎖加盟經濟。就如哈芬登郵報(The Huffington Post)的評論所言,這個訴訟直接影響到連鎖業這個商業模式還能不能運作下去。整個加盟業的氣急敗壞,就像潮水退了被看見沒穿褲子的窘迫,過去加盟體系獲利的關鍵之一,就是總部將雇主責任轉嫁到加盟主身上。

到底美國工會抓到麥當勞什麼把柄?說來諷刺,這個把柄剛好就是麥當勞及各個企業近年來紛紛採行的大數據(big data)管理。

近幾年來,許多企業紛紛搭上大數據分析列車,不僅追蹤消費者消費行為的各種軌跡,也在工作現場記錄員工的所有勞動過程,然後將這些儘可能窮盡的資料量化,進行各種關連性分析,以探知消費者喜好、市場趨勢及員工效率,最後進行調整及控制。

在過去,總部與加盟店的關係,可能只是定期檢討財務報表以及總部派人巡店,對於員工的管理,總部僅僅規範原則,細節則由加盟主負責,但在大數據時代,已經有了質變。工會提出的證據指出,麥當勞總部近幾年來發展的New POS系統(銷售點管理系統,Point Of Sale)、地區餐廳資料分析系統(Regional Restaurant Data Diagnostics)、餐廳管理系統(Restaurant System Management software)記錄員工的行為,量化後即時上傳到總部,藉由分析這些資料指揮加盟店,介入對於員工的管理、獎懲、訓練。按照美國勞動法令,麥當勞總部就是百分之百扮演著有「指揮管理」權力的雇主。

讓麥當勞百口莫辯的是,就像許多企業,這幾年麥當勞也將引入大數據當作公司創新的指標,紛紛在管理雜誌、媒體上自爆導入大數據後,能用多強大的新科技技術,追蹤消費者的態度及消費行為,與員工及加盟店各種特徵的關係,讓總部能立即導正、優化,達到消費者滿意度提高、員工效率提升及公司利潤飆升等多重目標。這些證據被勞方拿到勞動委員會上,大家可以想想麥當勞當時的表情。

近年來分享經濟也出現類似的爭議,以app叫車龍頭Uber為例,雖然Uber官方認為,Uber的司機可以任意選擇工作時間、只是用空閒時間補貼家用、司機自有車輛,所以Uber與司機之間是勞務承攬關係,但已經有司機提出兩個主張,Uber公司已經是雇主的角色。

首先,工作彈性、補貼家用的說法,類似於過去速食業興起時的論述,認定自己給予學生、家庭主婦工作歷練及重返職場的機會,所以資方不用負擔全職勞工的雇主責任。近年來因為勞動市場惡化,在速食業打工,已經成為許多成年人養家活口的工作,於是增加福利、工資及資方得負擔完全雇主責任的呼聲就越來越大。

現在Uber雖然才發展短短數年,根據2015年Uber公布官方統計,已經有19%的Uber司機每週開車超過35小時,屬於全職工作的勞動量。也就是說,因為智慧手機、網路應用造成的對超高速租車市場衝擊,同時也會帶來比過去速度更快的勞動市場洗牌。

第二,許多司機認為,Uber在司機註冊時,app上密密麻麻的定型化契約,司機只能按下接受或不接受,司機完全沒有討價還價的餘地。加上Uber用各種數據技術對於司機的控制,其實已經是雇主的角色。

去年6月,加州勞工委員會裁定Uber應為司機的雇主,Uber已經表達不服並上訴。許多媒體都認為,如果美國政府最後認定Uber為司機的雇主,社福負擔加上訴訟成本,與計程車系統相比,Uber的利基優勢還剩多少,是值得懷疑的。

不過,這次SEIU與麥當勞的訴訟,雖然算是第一次勞方用大數據當證據,借力使力在確立勞雇關係上打了初步的勝仗,未來勝負難料,但大數據對於勞動過程的控制問題,仍然是尚待面對釐清的事情。

近幾年,由於大數據管理的發展,已經有數位泰勒主義(Digital Taylorism)的說法出現。許多大企業雇用數據科學家(data scientists)及設立數據管理部門,他們扮演著泰勒主義時期的科學管理角色,只是過去僅能在大生產線上進行紀錄及控制,現在能透過自動數據收集及網際網路,能把散佈在世界任一角落的加盟店、分店及員工置放在無形的工廠流水線上,記錄每一個工人的動作,用演算法找出最有效率的生產模式,改進沒有效率的生產方式及員工的打混模式。

這種技術擴張下去,麥當勞總部、Uber因為被認定為雇主所損失的利益,也能從數據控制達成的管理效率中增加勞動強度而取回,或者就乾脆進一步擴大自動化。

比方說網路電商龍頭亞馬遜,去年被《紐約時報》爆料,在CEO貝佐斯(Jeff Bezos)追求效率、嚴謹的職場理念要求下,不僅針對集貨倉庫的藍領員工,也針對白領辦公室員工,設計一套即時數據系統測量用戶及員工的一切行為,舉凡網頁的讀取速度、電子書的閱讀時間、送貨的速度等等都能追究到負責員工的效率,這些控制造成員工的身心症狀及工傷,並且也有數起勞資爭議。

不過就像20世紀初,雖然泰勒主義的出現被譽為管理革命,並在許多工廠施行,最後被證明不僅不能真正提昇效率,還產生了許多政府及勞方能介入的機會。讓員工變成黏在機器上的肉,只會喪失員工的士氣及創造力。過去泰勒主義下大工廠的出現,讓工會更容易組織工人,現在面對綿密的數據控制,目前有兩種對抗數位泰勒主義的作法浮現,一種是個人式的,面臨數據監控的勞工,成立線上論壇,以經驗討論閃避監控的撇步及演算法的漏洞,和公司玩起道高一尺魔高一丈的遊戲。另一種則是積極的開始倡議勞動過程的資料公開及演算法的公布及檢驗,真正介入攸關工作上福利、薪資及權益的數據計算,由於資方的管理權及資訊在過去就是政府及勞方極難踏入的禁區,這場仗只是從過去延續到大數據時代而已。

大數據在新科技包裝的光環下,讓政府及企業有正當性,記錄各種資訊,但隱私權的疑慮也不斷浮現,目前對於公民、消費者權益的侵犯已經有許多的討論,雖然對於勞動現場的大數據問題,仍較少人系統性地論及,但許多衝突的暗潮及明劍已經出現,這將是未來勞資關係的核心焦點之一。

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