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郭政：传统“直接扣款”具有“不可调节性”——一旦超时，扣款立即生效，无法弥补，直接影响当日或当月收入。而“服务分”机制的影响是“间接且可调节的”：服务分下降会降低接单优先级，但骑手可通过后续无超时、无投诉的订单恢复分数，重新获得优质订单权益。这种“可补救性”让收入更稳定，尤其对兼职和新骑手更友好。
陈龙：“直接扣款”是“显性惩罚”，骑手能即时感知收入损失，易引发焦虑；而“服务分”对收入的影响是“隐性的”，骑手往往事后才察觉分数变化，难以精确计算损失。这种“隐性特征”降低了即时焦虑，但也可能导致骑手忽视服务分的重要性，长期可能造成收入逐渐下降，形成“温水煮青蛙”效应。
统一标准是方向
记者：部分用户担心“超时免罚”会导致送餐延迟、服务质量下降。平台如何在“骑手从容度”与“用户体验”之间取得平衡？
郭政：平衡的核心在于“区分责任、柔性沟通”。平台应建立“超时责任区分机制”：对交通拥堵、恶劣天气、商家出餐延迟等非骑手原因导致的超时，予以全额免罚；对骑手主观懈怠导致的超时，仍需保留约束，如加倍扣分、限制接单，避免“免罚”异化为“放任”。同时，平台应加强“柔性沟通”：当订单可能延迟时，主动推送延迟原因和补偿措施，降低用户抵触情绪。
陈龙：过去的“超时扣款”是“过度约束”，而若仅推行“服务分”不加限制，可能走向“过度宽松”。部分骑手可能产生“超时也无关紧要”的懈怠心理，导致配送延迟率上升。因此，平台需设置“合理的容错机制”。
记者：算法优化在其中应发挥哪些作用？
郭政：算法优化是平衡的技术支撑。当前平台的配送时长预估多以“最短路径”为核心，忽略了电梯等候、小区门禁、临时交通管制等现实因素，导致骑手常面临“非人力可控”的超时压力。平台应建立“动态配送时长模型”，纳入实时路况、天气状况、商家出餐效率、小区配送难度等多维变量。这种“贴合实际场景”的算法，既能减少骑手超时风险，又能让用户对配送时间有更合理的预期。
陈龙：算法优化应遵循三个原则：一是“合法”，以骑手不闯红灯、不逆行的合法行驶速度为数据基础，杜绝以“违法配送时间”作为标准；二是“合理”，精细刻画骑手的“立体空间移动”时间，如爬楼、等电梯、找楼号等，而非仅以“直线距离”测算；三是“合情”，考虑突发状况，如车辆故障、身体不适，允许骑手申请“临时延长时长”，避免因不可抗因素导致超时。
记者：是否应建立统一的“服务分”与申诉标准？
陈龙：建立统一标准是值得探索的方向，但需长期推进。标准应包括三方面：一是“服务分规则备案制度”，要求平台将评分标准、扣分机制、与收入的挂钩比例等向相关部门备案，确保规则透明可查；二是“跨平台第三方申诉机制”，由政府或行业协会设立独立机构，处理骑手对平台申诉结果不满的案件，打破“平台自审自判”的局限；三是“骑手权益底线标准”，如“服务分”对收入的影响不超过20%、订单量考核不得超过“每日8小时工作时间内的合理工作量”等。
这些标准的落地需要行业共识、政策支持和骑手参与，不可能一蹴而就，应通过“试点—优化—推广”的步骤逐步推进。
来源：法治日报 记者 韩丹东 见习记者 于天航 共2页 上一页 [1] [2]
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