大数据和人工智能等新一代信息技术的发展促进了我国零工经济的兴起,涌现出以阿里V任务、滴滴和美团外卖等为代表的在线劳动平台,聚集了带货网红、滴滴司机与外卖配送员等大量自由工作者。在线劳动平台既要为这些自由工作者匹配合适工作任务,又要对其工作行为进行有效管控。大数据赋能的算法技术使在线劳动平台以高度自动化、数据驱动的方式执行任务匹配职能和行为管控职能,从而出现由算法匹配和算法控制构成的算法管理实践。算法管理可以帮助在线劳动平台自由工作者实现智能化供需匹配,但也彻底改变了自由工作者的信息展示结构、竞争环境和任务匹配模式,使自由工作者的供需匹配过程充满不确定性。第一,自由工作者在平台上所展示的信息来自个人大数据监控系统、平台声誉系统和雇主方评价系统等算法控制系统,从而使信息展示结构呈现多个维度且动态变化的新特征。这些算法控制的多维信息之间可能存在互补增强效应,也可能存在替代抵消效应,使自由工作者在解决信息不对称问题时不再仅依靠其中一方单独影响,但也为自由工作者信息匹配过程带来不确定性。第二,在线劳动平台的透明化使自由工作者进入高度竞争的工作环境。竞争环境进一步成为多维信息解决信息不对称过程的情景因素,影响多维信息实现供需匹配,造成多维信息的作用效果更加不确定。第三,在算法推荐系统的支持下,在线劳动平台为自由工作者提供个人能力与工作任务之间按需匹配这一新的任务匹配模式。但是这种算法匹配容易使自由工作者陷入有偏推荐和面对更多的信息压力,并且不同领域经验的自由工作者对算法推荐持有不同态度,使得算法匹配对自由工作者任务匹配的效果与效率极具不确定性。因此,算法管理如何影响在线劳动平台自由工作者供需匹配过程成为当前亟需解决的问题。在线劳动平台算法管理是一个跨学科交叉的新兴研究领域。通过文献梳理发现:（1）当前研究尚处于初期概念界定和理论分析阶段,鲜有研究从算法管理切入探究在线劳动平台自由工作者供需匹配,因此算法管理对于自由工作者供需匹配的作用关系尚不清楚;（2）学者们之前研究了在线劳动市场情景下单一维度的雇主声誉信号对供需匹配的影响,其研究结论无法解释算法控制形成的多维信息结构及其产生的作用效果;（3）由于忽略平台透明化信息所造成竞争情景的变化,因此现有研究无法回答不同竞争情景如何影响多维信息的作用;（4）现有研究关注价格和距离的动态定价算法匹配,由于并未考虑自由工作者呈现出的不同能力特征,缺乏对平台工作者异质性能力与具体任务的供需匹配研究,使得算法匹配对不同能力自由工作者任务匹配的影响机制尚不清楚。针对以上研究缺口,本文根据在线劳动平台算法管理研究和信号理论,提出基于算法管理的自由工作者供需匹配过程是由信息匹配和任务匹配两个子过程构成,并进一步提出研究框架和设计研究内容,探究算法管理对在线劳动平台自由工作者供需匹配过程的影响机制。首先,本文提出信息匹配过程是自由工作者利用算法控制多维信息解决信息不对称问题,任务匹配是自由工作者利用算法匹配解决个人能力与工作任务之间需求不匹配的问题。这两个子过程是从大数据特征出发,形成“大数据-算法管理-供需匹配过程”的支撑逻辑,自下而上剖析算法控制和算法匹配构成的算法管理如何帮助在线劳动平台自由工作者实现供需匹配。接着,本文进一步提出研究框架并设计三个重点不同的研究内容开展研究,共同揭示算法管理对自由工作者供需匹配的影响机制。其中,研究内容一和研究内容二聚焦信息匹配过程中算法控制多维信息如何解决信息不对称问题,研究内容三聚焦任务匹配过程中算法匹配如何解决自由工作者能力与任务之间需求不匹配的问题。具体来说,研究内容一关注算法控制的多维信息如何影响自由工作者信息匹配,解决信息结构变化所造成信息匹配的不确定性。大数据监控系统、平台声誉系统和雇主方评价系统三个算法控制系统的嵌入使自由工作者展示信息呈现出多个维度、实时动态的信息结构,共同影响自由工作者信息匹配过程。该部分研究首先基于算法控制文献,识别不同算法使能的控制机制产生的多维信息特征,其中个人技能属于大数据监控系统形成的客观记录,平台评分属于平台声誉系统形成的数字声誉,雇主评级属于传统声誉系统形成的评价。其次,根据信号理论将算法控制多维信息按照信号来源分为代表内部质量信号的个人技能和平台评分和代表外部质量信号的雇主评级,并进一步提出研究模型与假设,对算法控制的多维信息对自由工作者信息匹配的影响开展实证研究。研究内容二进一步关注自由工作者的竞争强度如何调节算法控制多维信息对信息匹配的影响过程,围绕算法控制作用机制的边界条件展开研究,解决竞争情景变化带来的激烈竞争导致信息匹配过程的不确定性。本部分将自由工作者竞争环境视为多维信息传播的信号传递环境,并用竞争强度表征竞争环境的激烈程度。当自由工作者面临高度竞争环境时,不同来源信号可能受到信号传递环境的影响,导致算法控制多维信息的作用效果不同。基于此逻辑,本部分提出研究模型与研究假设对竞争强度在信息匹配过程中的调节作用开展实证研究。研究内容三属于算法匹配对自由工作者任务匹配过程影响机制的研究,关注算法匹配系统如何影响不同领域经验自由工作者的匹配效果与效率,解决在线劳动平台的能力任务匹配模式变化带来的不确定性。本部分内容基于在线劳动平台引入算法推荐系统这一事件作为准自然实验开展实证研究,比较算法推荐系统引入前后控制组和实验组自由工作者签约数量与响应时间的变化,并进一步将自由工作者的领域经验作为影响算法匹配起作用的调节变量构建研究模型,从而确定算法匹配产生作用的边界条件。为了对以上三个研究内容进行实证分析,本文选择阿里V任务平台作为研究对象,收集2019年10月至2020年12月的共计303635条自由工作者相关数据,并结合平台推出算法匹配系统为准自然实验进行实证研究。研究内容一和研究内容二中利用阿里V任务平台爬取的自由工作者相关数据构建面板数据,并采用广义估计方程和调节效应检验对研究模型进行实证检验。研究内容三基于平台推出算法匹配系统为准自然实验,并结合倾向得分匹配与双重差分方法对研究模型进行实证分析。主要得出以下三个方面的研究结论:第一,发现算法控制形成的多维信息对自由工作者信息匹配产生差异性影响,并发现它们之间存在互相补充的复杂交互作用关系,呈现信息匹配过程中算法控制多维信息的交互作用机制。具体说,个人技能和平台评分正向促进自由工作者信息匹配,而雇主评级却起负向作用,证实了算法控制多维信息对自由工作者信息匹配的差异性影响。更有意思的是,在信息匹配过程中,平台评分与个人技能互相增强另一方对自由工作者签约效果的影响,同时两者均削弱了雇主评级对雇佣决策的不利影响,从而揭示了不同算法控制多维信息之间存在互补效应。第二,发现竞争强度作为调节变量影响算法控制多维信息对自由工作者信息匹配的作用关系,呈现信息匹配过程中竞争强度的调节作用机制。具体说,自由工作者的竞争强度显著正向调节平台评分和个人技能对签约数量的影响,而对雇主评级没有调节作用,呈现自由工作者竞争强度在算法控制多维信号产生信息匹配过程中的调节效应。研究结论表明,在平台开放性和透明性竞争环境下,算法使能的控制系统嵌入到自由工作者的工作过程,获得并展示出更真实和更具有价值性的信号,能够帮助雇主在激烈的竞争环境中更客观有效地评估自由工作者的质量。第三,发现算法匹配能够正向促进自由工作者任务匹配的效果与效率,并且发现自由工作者的领域经验在任务匹配过程中的调节作用,从而呈现任务匹配过程中算法匹配与自由工作者领域经验的适配机制。具体说,算法匹配显著提升签约数量和显著减少响应时间,表明算法匹配有助于提升任务供需匹配效果与效率。与此同时,自由工作者的领域经验正向显著调节算法匹配与签约数量的关系,且呈现出作用强度随着领域经验逐渐增强,从而发现自由工作者领域经验水平越高,算法匹配产生的任务匹配效果越好。另外,在匹配效率方面,具有高水平领域经验如头部主播和低水平领域经验自由工作者们如尾部主播对响应时间不显著,而大多数具有中等水平领域经验的自由工作者如腰部主播因算法匹配的引入而降低了响应时间,从而发现算法匹配在效率提升方面有效支持了在线劳动平台的中等能力使用者,反映了算法匹配与自由工作者领域经验的适配机制。本研究的创新点主要体现在以下四个方面:第一,针对算法管理引发自由工作者信息结构、竞争环境和任务匹配模式的变化,本文提出算法管理支撑的自由工作者供需匹配过程包括信息匹配和任务匹配两个子过程,前者是由算法控制系统产生的多维信息结构和高度竞争工作环境而形成的子过程,后者是由算法匹配系统支持个人能力与任务匹配新模式而形成的子过程。在线劳动平台现有算法管理研究尚处于理论分析与案例研究的起步阶段,尚没有探索算法管理帮助自由工作者实现供需匹配的内部过程。本文从大数据特征出发构建“大数据-算法系统-供需匹配过程”的逻辑主线打开算法管理实现自由工作者供需匹配的黑箱,并识别和界定了算法控制支撑的信息匹配过程和算法匹配支撑的任务匹配过程,有效解释了算法控制与算法匹配的不同作用方式,及其形成的信息匹配与任务匹配的特征,为在线劳动平台自由工作者供需匹配研究奠定了理论基础。第二,提出和确定了算法控制系统形成多维动态的信息结构特征,并实证发现多维信息对自由工作者信息匹配的差异性影响以及它们之间的复杂交互作用。现有研究主要关注单一维度的雇主评价系统如何影响在线劳动力市场供需匹配,无法全面表征多个算法控制系统所形成的自由工作者信息展示的多维动态结构。本文基于信号理论提出了由算法控制的三维信息（个人技能、平台评分和雇主评级）构成的研究模型,发现在线劳动平台算法控制的多维信号的直接作用和交互作用机制,更全面地考察多维度、实时动态的信息展示结构对自由工作者信息匹配的复杂作用关系,为研究在线劳动平台自由工作者信息不对称问题提供新的研究思路。第三,发现和证明了自由工作者竞争环境作为调节变量影响算法控制多维信息对信息匹配过程的作用关系。前人研究从雇主决策视角关注在线劳动市场供需匹配过程的合同类型、劳动者国籍等对劳动者声誉信号效果的影响,鲜有关于自由工作者竞争环境作为情景因素的研究,难以解释在线劳动平台不同竞争情境下的信息匹配特性。本文发现不同自由工作者的竞争强度对算法控制的多维信号的不同调节效应,为研究在线劳动平台算法控制多维信号的边界条件提供新的视角和切入点,具有一定的理论创新。第四,针对任务匹配新模式,发现算法匹配与自由工作者领域经验的适配机制,确定了算法匹配的作用及其边界条件。本研究通过一项准自然实验发现算法匹配系统的引入能够有效促进任务匹配效果与效率,证明了算法匹配对于不同能力的自由工作者任务匹配的差异化匹配效率,发现对在线劳动平台的主要使用者即中等水平领域经验的自由工作者效率提升具有显著作用。本研究发现和证实了算法匹配对于自由工作者实现个人能力与工作任务匹配的促进作用以及差异化匹配特征,从而揭示了算法匹配形成任务匹配的复杂作用规律,为厘清在线劳动平台自由工作者算法匹配的作用机制提供指导。