(作者袁哲，浙江大学经济学院研究员、产业经济研究所副所长)

最近
，“全国骑手接近2000万
、行业只需要400万、1600万人过剩
”的说法引发热议。这个判断之所以传播迅速，是因为它击中了公众对就业压力 、行业竞争和灵活就业前景的复杂情绪
。相关报道的核心逻辑是 ，全国即时配送骑手接近2000万人
，而日均约1.1亿订单只需要约400万熟练骑手承接，因此推导出“超过1600万人冗余”的结论。

但越是情绪强烈的话题 ，越需要回到基本的数据口径
、市场机制和劳动者真实处境 。简单说
，中国外卖行业确实可能存在局部、阶段性运力拥挤，但把多平台“注册骑手 ”直接减去“理论所需骑手
” ，得出“1600万人过剩”
，并不是一个科学和严谨的结论
。

“2000万骑手 ”这一数字最核心的问题，是它没有说明到底是累计注册 、年度有单
、月活、日活 ，还是高频全职骑手。不同口径之间差别巨大 。以美团披露的数据为例
，2023年约745万名骑手在美团平台获得接单收入，但其中全年接单260天以上的高频骑手只占11%即不到80万人 ，约48%的有接单收入骑手全年接单不足30天
。淘宝闪购去年夏天旺季的最新数据，日活骑手为200多万人
，对应一半的市场份额。也就是说，很多所谓“骑手
”只是临时跑过 、短期过渡
、偶尔兼职的人 ，而不是稳定在线的配送运力 。

这就像计算健身房容量时
，不能把“全年去过一次的人”都算成每天晚上占用跑步机的会员；计算医院运力时，也不能把“拿过执业证的人 ”都算成今日值班医生
。外卖行业真正有意义的指标 ，不是注册人头
，而是分城市、分时段 、分平台
、分工种的“有效在线工时”和“全职等效运力
”。

更复杂的是，骑手天然存在跨平台接单 。新华社调研中就提到 ，有骑手在某一平台下线后
，转而在另一平台以新的身份继续接单
。这意味着各平台公布的骑手数之间存在重叠，把美团、淘宝闪购 、京东、达达等平台骑手数直接相加 ，很容易把同一个劳动者计算两次甚至三次。

因此
，“2000万”即便不是完全错误，也更接近一个宽泛的账户或参与者规模 ，而不是可直接用于配送履约的劳动供给规模 。

二
、“只需400万 ”的测算忽视了潮汐效应和淡旺季差异

“行业只需400万骑手
”的推算逻辑大致是：日均订单约1.1亿单，熟练骑手每天可送30至40单
，于是得出约300万至400万骑手即可承接。这种算法看似清楚，实则把即时配送最重要的特征抹掉了 ，外卖不是均匀发生的
，而是高度潮汐化的
。

午高峰和晚高峰集中了大量订单，其他时段则相对稀疏。骑手不能在下午三点多跑出十单 ，拿去抵消中午十二点的高峰需求 。订单也不是均匀分布在全国每一条街道上
，而是集中在商圈、写字楼 、社区
、学校、医院 、交通枢纽等特定场景
。再加上极端天气
、节假日、商家出餐延迟 、社区进门
、楼宇等待等不确定因素，平台必须维持一定的冗余运力储备。

还要看到 ，外卖行业存在明显淡旺季差异 。一般而言
，夏季高温、冬季寒冷 、雨雪极端天气更容易推高外卖需求，而春季以及部分初夏时段 ，往往是相对淡季或淡旺季切换期
。界面新闻对骑手市场的报道就提到
，春季是外卖淡季，新骑手常在春季熟悉路线 ，夏季旺季再成为配送主力。因此，5月底至6月上旬
，部分城市骑手可能感到单少
、人多，并不必然说明全年、全国 、全平台都存在同等程度的运力过剩 。它可能是季节性需求、平台补贴节奏放缓
、局部城市劳动力流入和新骑手集中入行共同作用的结果
。

从理论上说 ，即时配送更像一个高峰负载系统
，而不是一个日均产能系统。电网不能按全年平均用电量配置，地铁不能按全天平均客流配车 ，外卖运力同样不能按日均订单数简单除以骑手日均单量 。

与此同时
，市场需求本身也不是静态的
。中国物流与采购联合会同城即时物流分会发布的《2026中国即时物流行业发展报告》显示，2025年全国即时配送订单量首次超过600亿单 ，即时零售订单量增长25%
，市场规模逼近万亿元。人民日报此前也报道，2023年我国即时配送订单量达到420亿单 ，2024年订单规模预计超过480亿单 。这些数据说明
，不能只用某个时点的低位订单快照判断长期运力需求。

三、真正值得讨论的不是“有没有过剩”，而是“哪一种供需错位 ”

把问题说成“1600万人多余
” ，容易制造一种误导，仿佛外卖行业只需要裁掉一大批人
，供需就能恢复健康
。但现实中的过剩不是简单的人头过剩，而至少有三层含义。

第一 ，是低频参与者在账面数字中占比过高 。即时配送参与方式灵活
，吸引了大量兼职者 、试水者
、临时过渡者，他们的存在会在某些时段稀释接单机会 ，却未必构成稳定履约能力
。真正能够高强度、熟练 、稳定接单的专业骑手
，数量可能并没有账面数字看上去那么庞大。

第二，是局部时段和局部区域的供需错配 。某些城市
、商圈、低峰时段 ，确实可能出现骑手多 、订单少
、等待时间变长的问题；但在高峰、雨雪天 、节假日或新业务扩张区域
，平台仍可能出现运力紧张
。也就是说，行业可能同时存在“局部偏多”和“局部偏紧 ”。

第三 ，是收入体感层面的供需压力 。即便行业订单总量仍在增长
，如果某一城市处于淡季
、低峰时段，或者短期内新骑手集中进入 ，骑手个人感受到的可能不是“行业扩张
”，而是等待时间增加、可接订单减少 、单位时间收入波动加大
。这是需求季节性波动、劳动力低门槛进入
、平台规则调整和局部市场竞争共同作用后的体感结果。

因此
，所谓“1600万骑手过剩”，是在部分城市、部分季节 、部分平台和部分时段 ，骑手供给与订单需求之间出现了阶段性错配
，并反映为骑手收入预期和实际接单体验之间的落差 。对于行业整体的影响，需要结合大规模的实地调研判断
。

四
、行业依然发挥“就业蓄水池 ”功效 ，但更应关注职业成长

外卖平台在中国劳动力市场中扮演着双重角色。一方面
，它确实是就业“蓄水池
” 。新华社调研提到，包括外卖骑手在内的新就业形态劳动者全国已有8400万人 ，外卖骑手已成为许多人弹性就业的优先选项。对很多劳动者来说
，外卖不是抽象的“低端岗位”，而是现实可得的现金流、城市立足点和过渡性选择
。入职快 、工资日结
、进退自由 ，使它在制造业、建筑业 、传统服务业吸纳能力不足时
，承担了一部分就业缓冲功能。

但另一方面，平台也不能被简单理解为无条件
、无成本的社会安全网 。平台吸纳就业的能力 ，建立在智能调度、按单结算 、低进入门槛和高流动性之上
。这种机制在需求扩张期可以快速创造收入机会，在需求放缓
、淡季来临或补贴节奏调整时
，也可能让骑手更直接地感受到市场波动，出现等单时间变长 ，收入不确定性上升
，在线时间需要更精细安排，还有交通安全和身体负荷等问题。

也就是说 ，平台既提供了灵活就业入口
，也带来了新的治理课题；既能在一定程度上吸纳劳动力，也需要通过更稳定、更透明 、更可预期的规则 ，降低劳动者面对市场波动时的脆弱性 。骑手过剩论的误导
，忽视了它的就业承接功能；把行业简单说成“安全网 ”，也会低估灵活就业背后的收入波动和保障需求 ，也就是职业的成长需要
。

五、应尊重骑手的主体性：他们不是简单的“冗余劳动力”

“过剩论
”的另一个问题
，是容易把骑手描绘成完全被平台补贴诱导的被动受害者。这个视角忽略了劳动者自身的计算
、选择和能动性 。

笔者开展的《2025年骑手职业工作实态和公众认知调研》提供了更复杂的画像
。该调研跨越浙江、上海 、湖南
、河北等多地，历时近一年 ，面向骑手和公众发放超过两万份问卷，报告发现
，公众对骑手“入行门槛”“工作强度 ”“关键能力
”等议题的理解，与骑手自我经验存在显著偏差。

调研显示 ，骑手选择这一职业
，并不只是因为“门槛低” 。超过六成骑手选择外卖配送行业，是因为“工作时间自由 ”；约三分之一骑手则把“快速赚钱
”作为重要动机
。这说明 ，骑手不是简单被动涌入
，而是在时间自由、收入预期 、家庭责任
、城市生活成本和其他就业机会之间作出比较后的选择。

笔者团队的调研还指出，骑手职业并非公众想象中的“谁都能干” 。报告显示 ，骑手最核心的能力包括认路、合理规划配送路线和时间 、保持良好配送记录；多位骑手也表示
，“送单最难的是脑力活，不是体力活 ”。换言之 ，骑手工作看似低门槛进入
，但要稳定
、高效、有收入地跑下去，仍需要经验积累 、路线判断
、时间管理和规则理解
。

这对公共讨论很重要。许多骑手并不是不知道外卖职业存在瓶颈 ，而是在现实选择有限的情况下，把它作为一段时间内最可行的收入方案
，外卖职业比一些工厂自由，比部分服务业收入更高 ，比纯零工更稳定
，比长期失业更有现金流 。

当然，承认劳动者的理性选择 ，不等于否认结构性压力
。很多选择是在约束条件下做出的
，如年龄、学历 、户籍、技能
、家庭负担、债务压力 、照护责任等因素，都会影响一个人是否“自愿
”送外卖。真正中立的分析 ，既不能把骑手浪漫化为自由职业者
，也不能把他们贬低为“多余的劳动力” 。

六
、外卖行业的核心议题，是灵活性、效率与保障之间的制度再平衡

从理论上看 ，外卖平台的特殊性在于
，它把高度分散的劳动者组织进一个实时调度系统
。平台通过算法把订单 、路线
、时间、价格和评价连接起来。消费者追求更快 、更便宜；平台追求规模
、效率和履约稳定；商家希望成本可控；骑手希望收入稳定、风险可控 、规则透明 。四方目标并不天然一致
。当平台竞争激烈时，补贴可以短期掩盖矛盾；一旦补贴退潮 ，成本与收益最终会在平台
、商家、消费者和骑手之间重新分配。

因此，所谓“骑手过剩 ”不是一个单纯的劳动力数量问题
，而是行业发展必须面对的治理问题，如何在保持灵活就业入口的同时 ，避免灵活性带来的不确定性过度集中在行业平台一端；如何在保持即时配送效率的同时
，避免效率压力过度传导到骑手一端；如何在保障消费者体验的同时，给骑手保留合理收入和安全边界 。

笔者在关于算法治理的文章中也强调 ，算法是价值创造的核心支撑
，也是各方博弈的结果；在外卖配送场景中，配送时长预估和智能调度既影响消费者预期 ，也影响骑手接单决策与权益保障
。这意味着
，行业治理不能停留在“到底多少骑手才够
”的数量争论，而要进入算法可解释 、权益保障、异常场景处理
、劳动安全和收入稳定性的制度讨论。

七、公共政策不应追求“把人赶出去” ，而应提高匹配质量和保障水平

如果把“过剩 ”简单理解成“人太多”
，政策结论很容易滑向限制入行 、压缩岗位，甚至把行业就业污名化 。这么做不但未必能解决问题 ，反而有可能削弱平台的就业缓冲作用。更合理的方向，应该是提升劳动力市场的信息透明度
、优化人岗匹配效率、夯实劳动者权益保障底线
。

首先
，应建立更清晰的数据口径。平台和行业协会统计骑手规模时，至少需要分层区分口径 ，如累计注册骑手 、年度有单骑手
、月活跃骑手、日活跃骑手 、高频出勤骑手
、全职等效工时折算人员
，同时核算跨平台去重后的实际从业估算人数 。没有这些指标，公共讨论就会不断被“几千万
”“几百万”的大数据叙事牵着走
。

其次 ，应提供城市、时段和季节层面的就业预警。对新进入骑手来说
，真正有用的信息不是全国有多少骑手，而是本城市 、本商圈
、本季节的平均单量、平均等待时间 、平均收入、在线人数和单价变化 。尤其在淡季或淡旺季切换阶段 ，更应提醒新骑手不要用短期补贴或旺季样本估算长期收入
。

再次
，应进一步夯实行业保障。包括派单规则可解释
、异常天气保护、超时免责 、职业伤害保障
、合理休息机制、申诉通道，以及对全职和稳定兼职骑手的更高保障标准 。灵活就业不必完全复制传统劳动关系 ，但也需要相应的保障机制
。