随着共享经济的快速发展，网约车司机、外卖配送员等零工工人应运而生，并成为现代社会经济体日益重要的组成部分。零工工人更像是在平台上注册的独立供应商或者承包商，而不是传统的全职员工。他们没有上级或下属，可以完全自由地在平台登录。他们通过按照指示完成任务然后获得计件工资。在这样的市场中，对于工作时间没有明显的限制，甚至对工作地点也没有特别的要求。人们可以选择就近工作，甚至同时身兼数份工作，提高了劳动生产力和效率。但同时，平台公司无法通过传统方式对这些零工工人进行管理。从运营管理的角度来看，如何调动和管理平台上的零工工人，是平台企业面临的一个新兴且具有挑战性的问题。
平台公司可以利用其大数据分析和人工智能技术，实施算法化的金钱激励计划。这样的金钱激励方法已经证明能够有效地规范零工工人的工作时间和工作行为。然而，金钱激励的成本非常高，并且算法控制的使用引起了公众对其潜在侵犯劳动者权利的日益关注，一些国家也出台了相应的监管政策。在另一种方法中，一些平台公司考虑基于自我驱动的非金钱激励机制，让零工工人给自己设定非约束性的工作目标。平台公司不会在零工工人实现自我设定的目标时给予奖励，而是希望自我设定的目标能够激励工人克服自我控制问题，提高工作产出水平，从而获得更高的计件报酬。
自我控制是零工工作中一个非常重要的问题。与传统的工人不同，零工工人会面临自我控制问题，因为他们可以选择自己的日程安排和生产水平。保持稳定的工作时间表通常需要对多种可能妨碍他们工作的干扰进行高度认知控制。目标设定可以作为一种自我调节和自我激励机制，可以减轻零工工人的自我控制问题。尽管大型平台公司已经使用自我目标设定这样的方法，但关于该机制是否能够以及如何提高零工工人的工作表现和收入的研究还很少。同时，完成订单数量和收入，这两种常用的工作表现指标，在自我设定目标机制中，是否对零工工人的工作表现和目标实现有不同影响，是一个有趣的实践问题和研究问题，平台公司可以进一步确定是否应该采用其中一种让零工工人给自己设定目标。
首先，本研究对个体的自我目标设定过程进行了理论建模。在指定目标（即管理者为员工设定目标）的研究基础上，采用前景理论，在行为效用函数中将目标水平作为参考点。自我设定目标与指定目标问题有着本质上的不同：指定目标问题中，目标设定者和目标执行者是两个不同的个体；而在自我设定目标问题中，目标设定者和目标执行者在物理上是同一个人。本研究引入双自我模型，用以区分个体在设定目标和执行目标时不同的效用函数，从而解释个体在设定目标和执行目标时“不一致”的行为选择。理论模型表明，首先，相比于没有目标，自我设定目标能够提高努力水平；然而，只有当个体的内部效用系数（即个体更关心目标实现）和自我控制成本参数（即个体自我控制能力较弱）足够大时，努力水平提高的幅度才显著。其次，在两种类型目标（即每日完成的订单数量和每日总收入）条件下，努力水平和工作表现可能会有所不同，这取决于个体参数。
为了验证理论模型提出的假设，并在实际工作环境中检验自我目标设定对零工工作的激励效果，本研究与平台公司合作开展了实地实验。实验条件包括两种特定的目标类型：完成订单数量或收入；以及一个一般的“尽力而为”组，鼓励工人尽力而为，而不设定具体的目标水平。对照组由匹配的非参与者组成，他们与实验组具有相似的特征。实验结果表明，与对照组相比，设定具体的目标（完成订单数量或者收入）或者“尽力而为”都能够显著提高工人的努力水平和工作表现。同时，在具有不同特征的群体中，自我设定目标机制的影响是异质的。对比两种目标类型，工人的努力水平和工作表现没有显著差异；然而，收入目标实验组的目标达成率更低，这是因为工人倾向于设定过高的收入目标。
原文：Min, X., Chi, W., Hu, X., & Ye, Q. (2024). Set a Goal for Yourself? A Model and Field Experiment with Gig Workers. Production and Operations Management, 33(1), 205-224. https://doi.org/10.1177/10591478231224927
