平臺經濟對青年靈活就業人員參加基本醫保的積極作用及機制研究

單越劍 毛艾琳

（首都經濟貿易大學勞動經濟學院 北京 100070）

1 引言

隨著互聯網技術的發展，基于共享經濟平臺的新業態、新模式不斷涌現，靈活就業成為越來越多勞動者的選擇。根據粗略估計，1990年—2021年，我國靈活就業規模增長7倍有余，已達29758萬人①數據來源：《中國統計年鑒》，粗略估計靈活就業人數即城鎮就業人員總數與正規就業人數之差。。平臺經濟呈現出巨大的發展潛力，未來將引導更多勞動者，特別是青年勞動者以新就業形態靈活參與就業[1]。這給基本醫療保險制度，尤其是以正規勞動關系為依托的職工基本醫療保險制度帶來新的挑戰[2]。

黨的二十大報告明確要求，推進健康中國建設，擴大社會保險覆蓋面。“十四五”規劃綱要提出，社會保障下一步工作重點之一是將保障對象覆蓋面進一步擴大。據統計，2022年基本醫療保險參保人數比上年同期減少1727萬人[3]，其中職工基本醫療保險（以下簡稱職工醫保）參保人數同比增長2.3%，城鄉居民基本醫療保險（以下簡稱居民醫保）參保人數同比下降2.5%②該年度基本醫療保險著重對重復參保情況進行清理，是造成參保人數減少的原因之一。。在醫療保險精準擴面、落實全民參保計劃的背景下，促進靈活就業人員參保成為關鍵一環。研究該群體參保的影響因素，特別是探究平臺經濟是否影響該群體參保及其作用機制，將有助于探索適應該群體特點的醫療保險參保路徑。

2 文獻回顧與研究假設

國際勞工組織在《1991年局長報告：非正規部門的困境》中將非正規部門定義為：“發展中國家城市地區低收入、低報酬、無組織、無結構的小規模生產和服務單位”[4]。據此，我國學者將靈活就業界定為：在勞動時間、勞動關系等方面區別于傳統主流就業方式的各種就業形式的總稱[5]，其中既包括我國原有的非正規就業，也涵蓋近年來飛速發展的新就業形態。研究表明，互聯網平臺可以顯著降低市場用人信息搜尋成本，因此平臺經濟的發展將使得更多勞動者選擇靈活就業[6]。由于靈活就業具有機動性強、穩定性差、風險程度高等特點[7]，其勞動權益保障難度高且緊迫性強[8]。同時由于醫療保險能在健康等方面帶來積極影響[9]，出于社會公平性角度，靈活就業人員有參加醫療保險的必要性[10]。

關于靈活就業人員參加基本醫保的現有研究主要集中于探究其影響因素，如城鄉之間與地區之間醫療體系的分割[11]、靈活就業人員工作滿意度[12]、年齡、教育水平等[13]。此外，部分學者圍繞靈活就業的特點，發現互聯網的使用可以增加總體工作效率、提高對低收入者的收入補償[14]，進而改善其參保選擇[15]。但是，這些研究并未提供直接證據證明平臺經濟對靈活就業人員參加基本醫保具有積極作用。有研究認為，互聯網是傳播健康信息和預防疾病的有效工具，因此使用互聯網的個體可以通過健康信息的獲取達成健康結果的改善[14,16]。那么這種促進效應是否同樣存在于靈活就業人員醫療保險參保選擇中？使用互聯網是否可以使該群體了解更多醫療保險信息從而促進其參保？

傳統的靈活就業主要集中在不受國家管理的個體經濟部門等非正規部門中，其從業者的技能水平和知識水平相對較差[17]，往往是被正規就業部門擠出的被動選擇從事靈活就業者[18]。但隨著互聯網技術的普及，加上國家政策的大力扶持，靈活就業已成為更多年輕人的主動就業選擇。互聯網的使用有助于降低信息不對稱，拓寬信息渠道[19]。通過網絡平臺進行市場用人信息搜尋的青年靈活就業人員具備一定的互聯網使用能力，可能有助于該群體了解醫療保險相關信息，從而推動其選擇保障水平相對較高的職工醫保。鑒于此，本研究提出如下假設。

假設1：了解醫療保險相關信息的青年靈活就業人員參加醫療保險可能性更高。

假設2：互聯網信息渠道有助于促進青年靈活就業人員參加職工醫保。

3 研究設計

3.1 數據來源

本文數據來源于中國勞動和社會保障科學研究院課題組針對靈活就業人員勞動時間、社會保險等情況進行的調研③線上調查數據通過一個提供靈活性用工的O2O 服務平臺發放問卷獲取。調查過程通過限定填寫時間和完成問卷激勵實現質量控制。線下調查數據通過實地走訪發放問卷獲取。調查過程由受過培訓的調查員進行質量控制。數據來自“新經濟模式下靈活就業發展研究”課題組，負責人孟續鐸，在此表示感謝。。此次調研樣本涉及北京、河北、河南等22個省、直轄市，共獲得數據4283份，其中通過線上平臺獲得工作的靈活就業人員數據1888份，通過線下傳統方式參與靈活就業的樣本2395份。根據本文研究設計，剔除其中非青年④依據世界衛生組織對于年齡的劃分標準，選取其中45歲及以下青年樣本作為研究對象。樣本，得到有效樣本3919份。

3.2 變量選擇

本文將樣本是否參加基本醫療保險作為被解釋變量。根據問卷提取與醫療保險相關的選項并進行處理，由于待遇水平相同，故將職工醫保與靈活就業醫保進行合并，并界定為職工醫保變量。同時，由于我國已于2016年啟動“兩險合一”建立居民醫保，故對選擇參加原“兩險”的樣本進行合并處理，生成新的變量為居民醫保。最后生成總的參保變量，即參加上述任意一種保險則視為參保，否則視為未參保。上述所有變量均按0—1賦值。

對于核心解釋變量是否了解醫療保險信息，本文利用問卷中“是否了解醫療保險項目（即知道其繳費基數、費率、年限等至少一項的情況）”這一題目反映相關信息的了解情況。其中，無任何了解的賦值為0，至少了解一項的賦值為1。此外，本文還引入市場用人信息搜尋形式變量來衡量靈活就業人員平臺就業的影響，通過線上平臺就業的賦值為1，傳統方式就業的賦值為0。

控制變量選取性別、年齡、教育程度、戶籍和參保意愿[20]，并全程對行業和地區進行控制。具體變量界定和賦值見表1，其中二分類變量以“1”為參照，多分類變量按“1,2,3，…”遞增賦值并以最高賦值為參照，設置啞變量。

表1 變量界定

3.3 模型設定

經過Spearman相關矩陣檢驗和Wald檢驗，本文構建以下計量模型：

其中 Insurancei＊為被解釋變量，αi為常數項，Xi為核心解釋變量，Webi為樣本就業途徑，Zi為控制變量，εi為隨機誤差項。本文研究的被解釋變量均被設定為0—1變量，服從二項分布，故使用logit回歸模型進行分析。

4 實證結果分析

4.1 描述性統計

表2對模型涉及的主要變量按照就業方式進行描述性統計，表3進行組間均值差異分析。結果發現：第一，青年靈活就業人員存在“親女性”特征。由于互聯網平臺降低了市場用人信息的搜尋成本并提高了效率，因此更易被女性接受[21,22]。無論是否通過互聯網平臺實現就業，男性占比均未超過50%，但以傳統方式就業的男性占比稍高。第二，青年靈活就業人員更青睞平臺就業。從年齡分布上看，30歲及以下靈活就業人員占比更高，且這一年輕化趨勢在平臺就業中更為明顯，說明靈活就業更易被年輕人接受。第三，青年靈活就業人員存在高學歷化趨勢。從受教育水平來看，青年靈活就業人員一般接受過中等教育，且受教育水平較高者明顯更青睞通過平臺就業，再次說明互聯網使用的技術門檻影響靈活就業方式選擇。第四，青年靈活就業人員以城鎮戶籍為主，但城鄉差異不大，該特征在平臺和非平臺就業中保持一致。

表2 主要變量的描述性統計

表3 組間均值差異分析

4.2 平臺就業對青年靈活就業人員參保作用機制分析

計算變量間的相關系數矩陣和方差膨脹因子（variance inflation factor,VIF），結果表明變量間相關系數較低且平均VIF為2.92，不存在多重共線性問題。組間均值差異顯著，因此分別就平臺和非平臺就業下了解醫療保險信息對青年靈活就業人員參保的影響進行回歸分析。表4為logit回歸分析結果，表5為核心解釋變量的邊際結果。

表4 logit回歸分析結果

表5 邊際結果

4.2.1 了解醫療保險信息與參保意愿對參保行為的影響分析。回歸結果表明，無論青年靈活就業人員以何種途徑就業，了解醫療保險信息與具備參保意愿均在1%的顯著性水平上對參保起到顯著的積極作用。由于目前我國并未對靈活就業人員參加基本醫療保險作出強制規定，因此，參保意愿在推動最終參保行為的發生方面體現出個體動機強度差異的影響。此外，了解醫療保險基本信息有助于促進靈活就業人員參保行為的發生，這一結果說明對于醫療保險相關政策的宣傳可以提高該群體對醫療保險的認知，促使其作出參保決策。由此，假設1得到驗證。但是從總體參保角度看，是否通過互聯網平臺就業的促進效應異質性并不顯著。

4.2.2 平臺就業對靈活就業人員醫療保險類型選擇的影響分析。通過互聯網平臺就業的靈活就業人員了解醫療保險信息將顯著促進其參加職工醫保，系數為0.396，且在1%顯著性水平下顯著。同時，參保意愿對于參加職工醫保也存在相似的作用，系數為0.333，顯著性水平為5%。結合表5的邊際效應結果，了解醫療保險信息且實現互聯網平臺就業的靈活就業人員參加職工醫保的可能性比不了解相關信息的群體高9.8%。而相同情況下，這兩個變量對居民醫保參保的作用卻并不顯著。說明通過互聯網平臺就業的青年靈活就業人員，由于了解醫療保險信息，更傾向于選擇待遇水平更高、保障更全面的職工醫保。同時，這種促進效應對于非互聯網平臺就業的靈活就業人員并不顯著。由此，假設2得到驗證。

4.2.3 其他因素對參保選擇的影響分析。第一，通過平臺就業的女性對參加居民醫保存在顯著偏好。這可能是由于女性相比男性更趨于作出保守決策[23]。第二，通過平臺就業且相對更年長的靈活就業人員更偏好選擇職工醫保。可能是由于年輕人相對健康狀況較好，不容易患大病[24]，對于醫療需求不高所致，也反映出平臺就業的影響。第三，低教育水平青年靈活就業人員更傾向于參加居民醫保而非職工醫保，但是這種影響隨著教育水平的提高有所減弱。第四，無論是否通過平臺就業，擁有城鎮戶口的青年靈活就業人員更傾向于參加職工醫保，反之則傾向于參加居民醫保。這可能與農村勞動者返鄉養老的意愿較高，而老年階段正是個體健康水平相對較低的時期，就醫需求更高，因此這些勞動者選擇參加戶籍所在地的居民醫保就成為一種自然的結果。

4.3 穩健性檢驗

探究醫療保險認知與醫療保險參保行為的關系時，一般性回歸分析方法易受到因樣本選擇偏誤而產生的內生性問題。本文通過傾向匹配得分法（propensity score matching,PSM）檢驗了解醫療保險信息對總體醫療保險參保行為的影響，通過近鄰匹配（1:4）、半徑匹配（半徑0.01）和核匹配方法匹配的結果如表6所示。不同方法的結果表明了解醫療保險信息的青年靈活就業人員參保行為平均處理效應（average treatment effect on the treated,ATT）值為正且顯著，是否通過互聯網平臺就業的參保效應一致，與前文結論吻合，說明了解醫療保險相關信息會促使該群體作出參保決策，結論穩健。

表6 核心變量PSM-logit結果

在后續協變量的平衡性檢驗中，處理組僅有個別樣本不在共同取值范圍內，說明匹配樣本損失較小、樣本數據代表性較好。同時，匹配后變量的標準差有不同程度的減少，均小于10%且未通過t檢驗，說明協變量之間不存在系統差異，匹配后數據平衡性良好，匹配結果可信。

4.4 機制分析

上述基準回歸和穩健性檢驗結果表明，了解醫療保險信息對于靈活就業人員參加醫療保險具有顯著的促進作用，同時這一效應對于通過平臺就業勞動者參加職工醫保的促進作用更加顯著。但其中的作用機制，即了解醫療保險信息如何對參保產生影響，還有待進一步探究。為此，本節采用中介效應分析對該作用機制進行研究。中介效應分析是為了檢驗解釋變量對被解釋變量影響路徑的一種方法[25]，本文采用江艇的“兩步法”進行檢驗[26]。

已有研究表明，提升靈活就業人員對社會保險制度的認同感，將有助于改善該群體的參保行為[27,28]。為此，本文選取社會保險認同感作為中介變量，通過構建如下模型進行中介效應檢驗。

其中Z為一系列協變量，δ，η為相應系數，ε1、ε2為隨機誤差項。通過“兩步法”檢驗中介效應是否顯著，即檢驗上述模型中的β1、β2是否在統計學意義上顯著。表4的回歸結果表明，公式2系數顯著，故此處僅需要對公式3中系數進行檢驗。本文根據問卷“您認為當期社會保險存在的問題：繳費比例過高，造成個人經濟壓力大；繳費能力不足；待遇水平低；轉移接續復雜；繳費年限長；不了解如何參保；擔心無法兌現；認為沒有必要”構建社會保險制度認同感這一中介變量（見表7模型1），考慮到本文關注醫療保險內容，將轉移接續復雜和繳費年限長兩個選項作為對照組進行檢驗（見表7模型2）。之后通過主成分分析法對指標進行綜合分析。主成分分析法是將多個具有相關性的要素降維成幾個不相關的綜合指標進行分析，在保證一定進度的前提下提高研究效率。最終，分析結果通過巴特利特球形檢驗，選取特征值大于1的主成分構建綜合社會保障制度認同感指標，其最小二次回歸結果見表7。

表7 社會保障認同感回歸結果

結果表明，了解醫療保險信息與社會保險制度認同感在1%的顯著性水平上顯著，即了解醫療保險信息的靈活就業人員對社會保險制度認同感更高。在去除與醫療保險不相關的問題后，模型2的結果仍然負顯著。由于前文已分別通過基準回歸和文獻研究證明主效應和中介變量對被解釋變量存在影響，因此中介效應存在，即了解醫療保險信息通過提升靈活就業人員對社會保險制度的認同感促進該群體參保。

5 主要結論及建議

本文首先基于相關研究提出互聯網的使用有助于促進靈活就業人員了解醫療保險信息，從而促進其參保。在此基礎上利用logit模型驗證了解醫療保險信息對于該群體參保有積極影響，并通過中介效應模型探索社會保險制度認同感在其中的機制作用路徑。在實證分析中重點區分平臺就業、非平臺就業的作用差異，特別是對于醫療保險類型選擇的影響。并運用PSM方法進一步驗證結果的穩健性。

結果表明：第一，青年靈活就業人員具有一定的醫療保險參保意愿。進一步分析發現，提高政策可及性對于促進靈活就業人員參保具有顯著的積極影響。即有相當部分青年靈活就業人員未能參保的原因在于對相關政策缺乏了解。第二，平臺就業方式通過強化青年靈活就業人員對醫療保險信息的了解，可以有效改善其參保行為。其中，平臺就業對于職工醫保的強化作用優于對居民醫保的作用。第三，部分青年靈活就業人員整體上對居民醫保接受度更高，特別是女性、30歲以下、受教育水平相對較低、農村戶籍者更傾向于參加居民醫保。但從為靈活就業人員提供更高水平醫療保障的角度看，研究提高該群體職工醫保的參保率應是下一步工作的重點。

同時，本文在一些方面存在局限性：第一，研究所使用問卷為自制問卷，其中對于靈活就業人員醫療保險信息掌握情況僅涉及繳費基數、費率、年限。盡管上述信息作為醫療保險關鍵性內容，其了解情況已可以影響個體參保行為及醫保類型選擇，但是該測度較為粗糙，要進一步探究醫療保險相關知識與參保行為間的關系，未來研究者需要設計更為細致的測評問卷。第二，問卷中對于醫療保險信息了解情況為自評式，要得到更為客觀的結果同樣需要設計更為全面的量表。

結合分析結論，本文提出如下政策建議：第一，創新宣傳手段，加大宣傳力度，提高政策可及性。實證分析結果表明，對政策缺乏了解是導致靈活就業人員參保率較低的主要因素之一。為提高該群體整體參保率，各級政府應加強醫療保險政策的宣傳、解釋。同時要特別注意宣傳渠道和方式方法，盡可能采取靈活就業人員便于接觸到的渠道，使用其更容易接受的方式，有效提高宣傳的效率與效果。第二，分類解決靈活就業人員參保問題，重點關注傳統方式就業者。互聯網平臺就業方式具有強化靈活就業人員對參保行為影響的作用，這一結論說明，通過平臺就業的新就業形態勞動者對于醫保政策可及性更為敏感。在完善靈活就業人員醫療保障政策時，需要針對其中的這一部分群體適時開發針對性更強的保障手段，以平臺化方式解決平臺問題，以便更為高效地提高該群體的整體參保水平。同時，對于傳統方式就業的勞動者，其醫療保險信息獲取途徑相對更少，需要重點關注。第三，部分靈活就業人員更青睞參加居民醫保。因此應了解其保障需求與保險類型選擇緣由，并采取相應的政策措施。例如，可以考慮結合其特點適當給予補助。目前靈活就業人員參加職工醫保需要同時承擔個人及用人單位繳費責任，負擔較重。對此，各地規定了最低繳費基數，使大批靈活就業人員參加了職工醫保。這方面的政策還需進一步完善。同時，創新經辦方式，進一步簡化操作手續，盡量將靈活就業人員全部納入醫保體系，使基本醫療保險真正實現全民覆蓋目標。