[論文レビュー] The gig economy in Poland: evidence based on mobile big data

Maciej Ber kesewicz, Dagmara Nikulin+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2021

Sharing Economy and Platforms被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、スマートフォン広告システムから受信した受動的収集データを用いて、ポーランドのプラットフォーム経済を測定する新しい手法を提案する。主に食品配達およびライドシェアリングアプリに焦点を当て、2018年から2020年にかけての傾向を分析した。その結果、ポーランドの9大都市における労働人口の0.5–2％を占めるプラットフォーム労働者が存在し、2018年から2020年にかけて増加傾向にあり、サービス種別で顕著な人口統計的差異が認められる一方、外国人がギグ労働力の中心を占めるわけではないことが判明した。

ABSTRACT

In this article we address the question of how to measure the size and characteristics of the platform economy. We propose a~different, to sample surveys, approach based on smartphone data, which are passively collected through programmatic systems as part of online marketing. In particular, in our study we focus on two types of services: food delivery (Bolt Courier, Takeaway, Glover, Wolt and transport services (Bolt Driver, Free Now, iTaxi and Uber). Our results show that the platform economy in Poland is growing. In particular, with respect to food delivery and transportation services performed by means of applications, we observed a growing trend between January 2018 and December 2020. Taking into account the demographic structure of apps users, our results confirm findings from past studies: the majority of platform workers are young men but the age structure of app users is different for each of the two categories of services. Another surprising finding is that foreigners do not account for the majority of gig workers in Poland. When the number of platform workers is compared with corresponding working populations, the estimated share of active app users accounts for about 0.5-2% of working populations in 9 largest Polish cities.

研究の動機と目的

• 従来の標本調査とは異なる代替手法として、プラットフォーム経済の規模と特徴を測定するための手法を開発すること。
• 食品配達および移動サービスのアプリから得たモバイルビッグデータを用いて、ポーランドにおけるギグワーカーの増加傾向と人口統計的プロファイルを評価すること。
• 商業的モバイル広告データを労働市場研究に活用する可能性と限界を評価すること。
• 主なポーランド都市におけるプラットフォームワーカーの割合を、公式労働力統計と比較すること。

提案手法

• 2018–2020年の歴史的モバイルビッグデータ（Selectivv社提供）を取得。Bolt、Uber、Wolt、Takeawayなど10のアプリをカバー。
• スマートフォンアプリ利用パターンからアルゴリズム的に生成された背景的特徴（年齢、性別、出身国、学生状態）を活用。
• 平日と週末における1日ごとのアプリ利用時間（午前8時～午後6時）の集計を通じて、勤務パターンを分析。
• 公式労働力統計（LFS）と比較して、アクティブなアプリ利用者数を労働可能な年齢層に占める割合として推定。
• 小地域推定手法を適用し、サンプルサイズの小ささやカバレッジエラーの影響を軽減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2018年1月から2020年12月にかけて、モバイルアプリ利用に基づくポーランドのプラットフォーム経済の規模と増加傾向はどのように変化したか？
• RQ2 食品配達と交通サービスにおけるプラットフォームワーカーの人口統計的特徴（年齢、性別、国籍）にどのような差異があるか？
• RQ3 外国人がポーランドのプラットフォーム経済におけるギグワーカーの顕著な割合を占めているか？
• RQ4 主要ポーランド都市において、アクティブなアプリ利用者の割合は公式労働力統計と比べてどの程度の差があるか？

主な発見

• 2018年1月から2020年12月にかけて、アプリベースの食品配達および交通サービスにおけるポーランドのプラットフォーム経済は増加傾向にあった。
• 9つの主要ポーランド都市におけるアクティブなアプリ利用者数は、労働可能な年齢層に占める割合として0.5％から2％の間で推移した。
• プラットフォームワーカーの大多数は若年層の男性であるが、食品配達とライドシェアリングサービスの間で年齢構造に顕著な差が認められた。
• 外国人出身者は、一部の仮定とは異なり、ポーランドのギグ労働力の大多数を占めていない。
• アルゴリズムで割り当てられた属性（例：性別、年齢、出身国）における誤分類エラーは、データの正確性に顕著な課題をもたらしている。
• 商業的プロバイダーから得られるユニットレベルのデータのコストとアクセス制限が、探索的分析や公式統計との比較性を制限している。