新就業形態從業人員社會保險參保及影響因素分析

○溫海紅 衡百琦 趙佳璇

（西安交通大學 公共政策與管理學院，陜西 西安 710049）

一、引言

新就業形態是新經濟形態在就業領域的反映，是傳統產業在互聯網條件下延伸而產生出來的，在就業觀念、就業領域、組織方式、勞動者自主程度以及從業者組成結構等方面都呈現出有別于傳統就業的新的就業形態。新就業形態作為一種去雇主化、平臺化的就業模式已成為吸納就業的重要渠道和形式。《中國共享經濟發展報告（2021）》顯示，2020年我國共享經濟服務提供者人數達到8400萬人，同比增長約7.7%，平臺企業員工數為631萬人，同比增長約1.3%。新就業形態去勞動關系化、流動性強和不確定性大等特征對社會保險制度及管理模式提出巨大挑戰。一方面去勞動關系化的新型雇傭模式與現行的社會保險制度存在沖突，從業者難以有效進入社會保險體系，導致其社會保險參與廣度、深度不夠問題突出。另一方面新就業形態所體現的數據化、虛擬化特征加劇了傳統社會保險管理模式不足以快速、準確地應對新社會問題的困境，進一步限制了從業者參保的可能性。

目前新就業形態從業者社會保險問題受到廣泛關注，現有研究多基于法理學、社會政策等視角分析新就業形態從業人員參加社會保險的現狀、困境及原因，并從法律、稅收及政策激勵等角度提出解決從業者社會保險參保問題的對策。大數據與社會保障融合亦受到廣泛關注，目前研究主要從大數據與社會保障融合的緊迫性與必要性以及大數據如何在社會保障中應用等方面展開，主要觀點如下：

第一，新就業形態從業人員社會保險參與度不高。參保廣度層面，社會保險在新就業形態領域中覆蓋率較低。參保深度層面，各保險項目參加比例差異性明顯，特別是工傷保險、失業保險、生育保險的參保缺口較大。養老保險與醫療保險的參保比例較高，但多數為城鄉居民基本養老保險和醫療保險。

第二，影響新就業形態從業人員社會保險參與度的因素是多維度的。個人層面，疾病和養老等風險感知度較低、對社會保險制度不了解等原因使得從業人員參保動機和意識不強。收入不穩定抑制參保繳費能力。用人單位層面，勞動合同簽訂率與社會保險參與度在一定程度上呈現正相關。制度層面，新就業形態勞動關系的模糊化和靈活化導致從業者難以被嵌入與勞動關系捆綁的社會保險中。而以靈活就業人員或城鄉居民身份參加社會保險時，則面臨戶籍限制、繳費基數與繳費率過高、社保轉移接續手續繁瑣等政策性阻礙，從而負面影響了其社會保險參與度。

第三，提升新就業形態從業人員社會保險參保率的對策。理念層面，提出應當轉變勞動法律立法理念，重新構建勞動法律關系的主體、客體與內容，以更好保護勞動者的合法權益。制度設計與經辦層面，應當盡快做好不同地區和企業的社保轉移接續工作，簡化流程。配套措施層面，政府與平臺等主體應當為此類從業人員提供必要的服務保障支持。

第四，現代社會保險發展需要大數據賦值加能。隨著信息技術的發展，公共秩序由確定性轉變為混沌性，原有的社會保險制度和管理模式無法快速應對“混沌性秩序”帶來的挑戰。一方面，制度內容設計上，社會保險與勞動關系捆綁的基準無法有效適應和應對多元化的就業模式；另一方面，管理模式和手段上，社會保險統籌層次不高、轉移接續過程不方便、管理手段不先進等問題無法有效滿足從業者便捷、高效參加社會保險的美好愿望。大數據可以有效應用在信息平臺建設、風險管理、基金收支平衡測算等方面，有助于提升社會保險治理效能，推動社保事業高質量發展，滿足從業者能夠且便捷參保的美好愿望。

綜上，目前學術界已關注新就業形態從業者群體社會保險的參保問題，并對大數據在社會保險中的作用進行了探討，但整體研究仍處于起步和探索階段，仍有許多內容需要進一步研究：（1）現有研究主要采用定性分析方法，未深入、全面剖析從業人員社會保險缺失原因；（2）現有研究多從法學、管理學等學科研究新就業形態從業者社會保險參保合法性問題及參保管理問題，未從互聯網、大數據等角度提出未來提升新就業形態從業人員社會保險參保率的對策建議。因此，在全民參保時代，探究如何借助大數據技術將新就業形態從業者納入社保體系，加快大數據技術在社會保險領域的融合與應用，推動大數據技術驅動社會保險制度改革和管理模式創新，對提高新就業形態從業者社會保險參保率，具有重要的現實意義。

二、研究設計

（一）模型構建

本文參考安德森模型（Anderson Model），同時根據研究對象的特殊性和樣本分布特征，構建新就業形態從業人員社會保險參與度影響因素分析的理論框架。如圖1所示，該理論模型框架分為三部分，一是傾向因素，包括人口社會結構（年齡、婚姻、就業類型）、認知與信念（政策了解、參保必要性）；二是使能因素，包括資金支持（收入、商業保險）、組織支持（家庭支持、企業支持、技術支持）；三是需求因素，包括感知需求（養老壓力、身體健康、工作安全感）。

本文因變量為社會保險參與度，采用社會保險參保的險種數量進行量化，即若從業者僅參加一項社會保險，因變量取值為1。因此，因變量取值范圍為0～6（整數）。

（二）研究假設

1.傾向因素

隨著年齡的增長，從業者遭遇疾病等風險的可能性增加，退出勞動力市場后養老壓力增加，進而對社會保險的需求增加。婚姻狀況方面，有過婚姻經歷和撫養兩個及以上兒童的外賣騎手參加社會保險的概率更大。就業類型不同意味著接受社會保障的水平不同，有傳統型穩定工作的從業者，社會保險參與度更高的可能性越大。從業者對社會保險政策的了解程度會影響其對社會保險的認知、態度與評價，不充分的或片面的認知會降低其參保意識。本文通過上述討論分別得出研究假設H1-1、H1-2、H1-3、H1-4與H1-5（見表1）。

2.使能因素

資金支持中，從業者月收入越高，可支配收入越多，因此具備更高的社會保險繳費能力。商業保險方面，參加商業保險的從業者對社會保險的投保意愿更加強烈。組織支持中的家庭層面，通常而言，家庭成員在態度、資金方面越支持參保，從業者參保的可能性越大；企業層面，勞動合同簽訂狀況對流動人口參加社會保險項目數有正向顯著影響；技術層面，本研究通過社保業務辦理的方便程度反映技術支持程度，社會保險的轉移、接續機制的繁瑣程度會降低從業者社會保險深度參與的可能性。本文通過上述討論分別得出研究假設H2-1、H2-2、H2-3、H2-4與H2-5（見表1）。

3.需求因素

從業者作為理性決策者，健康狀況越差時更愿意參加醫療保險，以減輕醫療費用負擔。養老壓力中，有學者發現子女數量等因素會影響從業者養老壓力，子女數量越多，養老壓力越小，對應參保的可能性越低。參加社會保險在一定程度上會提高從業者的安全感，當從業者風險意識較強，工作中工傷、失業的風險較大，即工作安全感較低時，從業者越有可能通過參保減少工傷、失業風險帶來的損失。本文通過上述討論分別得出研究假設H3-1、H3-2、H3-3（見表1）。

三、數據分析

（一）描述性分析

1.樣本量分析

在376位被調查對象中，男女占比分別為87.8%、12.2%；年齡分布中，被調查者年齡在25～35歲的占比46.8%；月收入情況中，5500～7500元之間的人群占比35.1%；工作承接的主要業務內容中，被調查者從事送餐、快遞、跑腿等物流服務的占比79.8%；有10.6%的被調查者從事如快車、代駕等用車服務中；有5.1%的被調查者從事網絡主播等娛樂、廣告等服務；此外，還有從事家政等生活服務以及與互聯網相關的自由創業者各2%。

2.社會保險參保情況

在社會保險參保數量上，一項都沒有參與的被調查者占比12.2%，僅參與一項的人員占比22.3%，大部分被調查者則僅參與兩項，占比39.1%，參與三項、四項、五項社會保險的人數分別占12.2%、5.6%和8.5%。在參保險種上，已參加養老保險的從業者占比65.2%，其中，有57.5%從業者參加了城鄉居民養老保險，42.5%的從業者參加了城鎮職工基本養老保險。已參加醫療保險的從業者人數占比80.9%，其中，32.5%的從業者參加了城鄉居民基本醫療保險，68.5%的從業者參加了城鎮職工基本醫療保險。已參加工傷、失業、生育保險的從業者分別占比17.6%、17.3%和9.8%。可見，新就業形態從業人員參加社會保險參保的廣度與深度均較低。

（二）社會保險參保低的影響因素分析

將傾向因素、使能因素與需求因素分別引入模型，運用有序回歸分析方法得到如下分析結果（見表2）。

1.傾向因素對從業者社會保險參保的影響

模型1僅包含了傾向因素。結果顯示，年齡、婚姻狀況、政策了解程度通過了顯著性檢驗，驗證假設H1-1、H1-2、H1-5。新就業形態從業人員年齡每增加1歲，對應有較高社會保險參保的優勢比增加3%；未婚、離異或喪偶的從業者社會保險參保更高的發生比要比已婚的從業者低44%；社會保險政策了解程度方面，不了解相關政策的從業人員的社會保險參保更高的發生比要比了解政策的從業者低45%。模型1僅解釋了社會保險參保變異的10.7%，因此還需引入其他維度自變量對此模型進行完善。

2.使能因素對從業者社會保險參保的影響

在以模型1為基準的基礎上引入了使能因素，構成了模型2。模型2中，月收入、商業保險購買、家庭支持、勞動合同簽訂情況以及社保業務經辦流程方便程度感知情況對新就業形態從業人員社會保險參保均有顯著影響，假設H2-1至H2-5均得到驗證。具體而言，月收入中，相對于超過8000元的從業者，收入在4000～6000元的從業者社會保險參與度更高的優勢比增加135%；商業保險購買情況中，沒有購買商業保險的從業者社會保險參與度更高的發生比要比購買了商業保險的從業者低49%。家庭支持中，與家庭不支持參保的從業者相比，家庭參保態度為支持和中立的從業者的社會保險參與度較高的發生比分別上升161%、149%。勞動合同簽訂情況中，未簽訂勞動合同的從業者的社會保險參與度更高的發生比要比簽訂勞動合同的從業者低57%。在業務流程方便程度感知情況中，與認為業務經辦流程非常不方便的相比，認為業務流程比較方便、一般、不太方便的從業者的社會保險參與度沒有顯著差異，認為業務流程非常方便的從業者社會保險參與度較高的優勢比上升355%，這說明僅在業務經辦流程辦理非常方便時才會有助于提高從業者的社會保險參與度。

3.需求因素對從業者社會保險參保的影響

在模型1的基礎上引入需求因素，構成模型3。模型3中，養老壓力感知狀況與工作安全感感知狀況通過顯著性檢驗，假設H3-1、H3-3得到驗證。具體而言，認為養老壓力非常大、比較大以及一般的從業者的社會保險參與度要比認為養老壓力較小的從業者的可能性低，優勢比分別為82%，67%，69%；工作安全感感知中，與認為安全的從業者相比，認為現有工作非常不安全和不安全的從業者社會保險參與度較高的優勢比上升100%和90%。養老壓力感知情況與研究假設相駁，原因可能為：在社會保險項目中，特別是基本養老保險具有緩解養老壓力的作用，因此新就業形態從業人員在參加社會保險后，其養老壓力相對于社會保險參與度低的從業者的養老壓力較低。因此從結果上體現為養老壓力越大，社會保險參與度越低，但實際上應為：社會保險參與度越高，養老壓力越小。將模型3與模型1比較可知，模型對于結果的解釋力度上升為18.1%，說明需求因素具有一定的影響力。

4.安德森模型整體回歸

將傾向因素、使能因素與需求因素全部納入方程中，構成模型4。模型4結果顯示，模型解釋力度達30.1%，說明模型具有較好的解釋力度和合理性。各變量的顯著性結果與模型1、模型2、模型3的結果幾乎一致。

四、結論與政策啟示

（一）主要結論

本文通過研究發現，新就業形態從業人員社會保險參與度整體上較低。影響其參加社會保險的因素有年齡、婚姻狀況、社會保險政策了解程度、收入、家庭支持情況、勞動合同簽訂情況、社保業務經辦方便程度、養老壓力及工作安全感。具體而言，傾向因素中，年齡越大、已婚、了解社會保險政策的從業者社會保險參與度更有可能越高；使能因素中，月收入在中等水平、家庭支持參保、已簽訂勞動合同、認為社保業務經辦流程非常方便的從業者社會保險參與度越高的可能性更大；需求因素中，養老壓力較小、工作安全感較低的從業者社會保險參與度更高的可能性越大。

（二）政策啟示

1.構建人社大數據運行體系

研究結論顯示，社會保險政策了解程度、月收入、社會保險參保繳費、待遇領取、轉移接續等業務辦理的方便程度會顯著影響新就業形態從業者社會保險參與度。大數據具有的規模性、高速性、多樣性與價值性可以有效作用到上述因素并提升從業者社會保險參與度。首先，大數據技術形成的第一要素為數據的收集，隨著“互聯網+社會保障信息服務”的開展，通過搭建公共服務平臺，在平臺上一方面大力宣傳社會保險政策，提高勞動者社會保險參保意識；另一方面精準收集從業者等主體的相關就業和社會保險參保信息，通過大數據分析為政府決策提供參考。其次，月收入對從業者社會保險參與度有顯著影響，說明繳費基數、比例等都會影響從業者參保狀況。對收集的數據進行深度分析與挖掘，基于風險概率、從業者人數、工資收入及其變化等信息建立預測數學模型，計算社會保險基金收支平衡下的繳費與待遇給付費用，進而確定合適的繳費比例，提高從業者社會保險參保率。因此，加快完善人社信息服務平臺，建立全社會共享的人社大數據運行體系是提高從業者社會保險參保率，實現全民參保目標的重要舉措之一。

云計算是大數據技術的重要內容，主要分為基礎設施層、信息平臺層和應用服務層三個層次。通過這三個層次，最終可以實現數據的收集、存儲、管理、分析、挖掘、展示及決策等功能。據此，構建人社大數據運行體系，其框架內容如下：

（1）數據收集。大數據技術實施的基礎與前提步驟為數據集的形成，因此數據收集是實施大數據技術的第一關鍵環節。社會保障信息中應包含個人和企事業單位的基礎性信息、社保相關信息、金融相關信息等。因此需要建立一個包含人社、民政、商務、地方銀保監局等主體的，面向就業、社保、社會救助以及商業保險內容的公共服務平臺。從公共服務平臺渠道獲取年齡、性別、健康狀況、就業狀況、人口流動情況、收入支出情況等個人信息，以及企事業單位、平臺組織的法人信息、經營狀況、人員任用、社保繳費等信息，由此形成初始的人社信息數據。新就業形態從業人員由于其工作靈活性較高，穩定性較差，其個人就業、參保等信息需要及時收集與更新。

（2）數據標準化。數據質量決定著大數據技術運行的有效性及精準度，因此為提高數據的完整性、準確性、時效性和可用性，需要按照相關標準對采集的數據進行標準化，最終形成有效的人力資源和社會保障數據。此數據一方面能形成包括自然人和法人單位兩大數據庫，且此兩大數據庫可通過某些關聯信息對數據進行深入分析和聯動；另一方面，還需通過基礎設施層中的存儲技術將數據進行儲存，并及時更新和維護。

（3）數據分析。對數據庫進行動態監測與分析，并從中提取有用信息與規律是大數據應用的核心所在。可通過批處理、交互式分析、流處理等計算框架，以特定條件為輸入口令，分析數據的橫向與縱向變動情況。具體而言，可分析數據庫中的就業創業情況、社會保險情況、勞動關系情況等。

（4）數據監測與決策。數據的分析與挖掘是決策的依據。通過數據分析可以根據社會保障等相關信息的現狀預測未來走勢，對往期數據的總結與分析，可在一定程度上提前預測制度的可持續性與適應性。例如，當社保基金收支平衡性出現波動時，可通過基金收支明細查看是否存在漏繳、騙保或人口變動引起的基金收支異常等現象。

（5）數據展示。數據最終需要通過可視化形式呈現給用戶。對于社會保險信息而言，其所面向的用戶分別為勞動者或居民個人、企事業單位及平臺法人（或被授權人）以及政府各層級、各職能部門。呈現的信息應因用戶的不同而不同。對于個人而言，特別是新就業形態從業者，其所能查詢到的信息除個人相關信息外，還應包含由大數據分析階段挖掘出的用戶本人在健康、工作、養老等方面的潛在風險提示，并通過大數據技術為其提供解決方案，進而實現社會保障的個性化，更好保障新就業形態從業人員的社會保險權益。

2.做好相關配套措施

（1）建立健全多層次、可銜接的社會保障體系。首先，結合新業態從業人員的就業特點，建立“社會保險+商業保險+社會救助”直通車的社會保障模式。為避免從業者因遭遇工傷、失業等風險后無法獲得勞動收入而致貧等現象，應用好人社大數據系統，從勞動者金融數據、就業數據中及時捕捉到需要救助的對象。其次，應為相關對象提供必要的社會救助與培訓服務，完善社會救助的兜底功能。

（2）完善現行社會保險制度。首先，逐步取消戶籍限制，通過降低參保門檻提高從業者參保率。其次，加快建立職業傷害保障制度，政府主導、信息化引領和社會力量承辦相結合，制定彈性的繳費政策，特別是參保繳費的主體、繳費基數與比例以及繳費周期上，需設置更加合理、靈活、有區分度的參保繳費制度，從試點開始，逐步覆蓋全體新就業形態從業者。

（3）優化社會保險經辦服務體系。首先，不斷完善經辦方式，充分應用人社大數據運行平臺，實現“一號”申請、“一窗”受理和“一網”通辦。其次，不斷優化社會保險業務經辦流程，保證線下+線上的業務經辦全通暢，完善和落實社保關系的轉移接續機制，盡快提高社會保險統籌層次，探索建立健全分段計算、合并計發的城鎮職工基本保險與城鄉居民基本保險待遇銜接機制。

（4）完善企業責任落實的監督管理機制。首先，政府加強監管，對于刻意規避承擔責任的企業，制定“提醒-警告-處罰”的行政處罰措施。其次，建立健全從業者維權渠道，開通互聯網平臺的投訴維權功能，構建暢通的“信息登記-投訴申訴-信息反饋”機制。

（5）加大社會保險政策宣傳力度。首先，要依托社區及工會組織以及政府門戶網站、公眾號和短視頻等新聞媒體普及社會保險知識，增強社會風險意識，提高從業人員參保意識和動力。其次，要構建依托社區村組、由個人負責的參保登記管理模式，通過基礎數據采集、入戶調查等途徑完成數據的登記入庫，進一步保證應保盡保。