一、引言

新就业形态是新经济形态在就业领域的反映，是传统产业在互联网条件下延伸而产生出来的，在就业观念、就业领域、组织方式、劳动者自主程度以及从业者组成结构等方面都呈现出有别于传统就业的新的就业形态。新就业形态作为一种去雇主化、平台化的就业模式已成为吸纳就业的重要渠道和形式。《中国共享经济发展报告（2021）》显示，2020年我国共享经济服务提供者人数达到8400万人，同比增长约7.7％，平台企业员工数为631万人，同比增长约1.3％。新就业形态去劳动关系化、流动性强和不确定性大等特征对社会保险制度及管理模式提出巨大挑战。一方面去劳动关系化的新型雇佣模式与现行的社会保险制度存在冲突，从业者难以有效进入社会保险体系，导致其社会保险参与广度、深度不够问题突出。另一方面新就业形态所体现的数据化、虚拟化特征加剧了传统社会保险管理模式不足以快速、准确地应对新社会问题的困境，进一步限制了从业者参保的可能性。

目前新就业形态从业者社会保险问题受到广泛关注，现有研究多基于法理学、社会政策等视角分析新就业形态从业人员参加社会保险的现状、困境及原因，并从法律、税收及政策激励等角度提出解决从业者社会保险参保问题的对策。大数据与社会保障融合亦受到广泛关注，目前研究主要从大数据与社会保障融合的紧迫性与必要性以及大数据如何在社会保障中应用等方面展开，主要观点如下：

第一，新就业形态从业人员社会保险参与度不高。参保广度层面，社会保险在新就业形态领域中覆盖率较低[1] 61-70。参保深度层面，各保险项目参加比例差异性明显，特别是工伤保险、失业保险、生育保险的参保缺口较大[2] 88-94。养老保险与医疗保险的参保比例较高，但多数为城乡居民基本养老保险和医疗保险[3] 69-76，84 [4] 53-60。

第二，影响新就业形态从业人员社会保险参与度的因素是多维度的。个人层面，疾病和养老等风险感知度较低、对社会保险制度不了解等原因使得从业人员参保动机和意识不强[5] 3-11 [6] [7]。收入不稳定抑制参保缴费能力。用人单位层面，劳动合同签订率与社会保险参与度在一定程度上呈现正相关[8] 20-23。制度层面，新就业形态劳动关系的模糊化和灵活化导致从业者难以被嵌入与劳动关系捆绑的社会保险中[9] 44-50。而以灵活就业人员或城乡居民身份参加社会保险时，则面临户籍限制、缴费基数与缴费率过高、社保转移接续手续繁琐等政策性阻碍，从而负面影响了其社会保险参与度[10] 15-27。

第三，提升新就业形态从业人员社会保险参保率的对策。理念层面，提出应当转变劳动法律立法理念，重新构建劳动法律关系的主体、客体与内容，以更好保护劳动者的合法权益[11] 82-84。制度设计与经办层面，应当尽快做好不同地区和企业的社保转移接续工作，简化流程[12] 31-36。配套措施层面，政府与平台等主体应当为此类从业人员提供必要的服务保障支持[13] 41-53。

第四，现代社会保险发展需要大数据赋值加能。随着信息技术的发展，公共秩序由确定性转变为混沌性，原有的社会保险制度和管理模式无法快速应对“混沌性秩序”带来的挑战。一方面，制度内容设计上，社会保险与劳动关系捆绑的基准无法有效适应和应对多元化的就业模式；另一方面，管理模式和手段上，社会保险统筹层次不高、转移接续过程不方便、管理手段不先进等问题无法有效满足从业者便捷、高效参加社会保险的美好愿望。大数据可以有效应用在信息平台建设、风险管理、基金收支平衡测算等方面，有助于提升社会保险治理效能，推动社保事业高质量发展[14] 83-89，满足从业者能够且便捷参保的美好愿望。

综上，目前学术界已关注新就业形态从业者群体社会保险的参保问题，并对大数据在社会保险中的作用进行了探讨，但整体研究仍处于起步和探索阶段，仍有许多内容需要进一步研究：（1）现有研究主要采用定性分析方法，未深入、全面剖析从业人员社会保险缺失原因；（2）现有研究多从法学、管理学等学科研究新就业形态从业者社会保险参保合法性问题及参保管理问题，未从互联网、大数据等角度提出未来提升新就业形态从业人员社会保险参保率的对策建议。因此，在全民参保时代，探究如何借助大数据技术将新就业形态从业者纳入社保体系，加快大数据技术在社会保险领域的融合与应用，推动大数据技术驱动社会保险制度改革和管理模式创新，对提高新就业形态从业者社会保险参保率，具有重要的现实意义。

二、研究设计

（一）模型构建

本文参考安德森模型（Anderson Model），同时根据研究对象的特殊性和样本分布特征，构建新就业形态从业人员社会保险参与度影响因素分析的理论框架。如图1所示，该理论模型框架分为三部分，一是倾向因素，包括人口社会结构（年龄、婚姻、就业类型）、认知与信念（政策了解、参保必要性）；二是使能因素，包括资金支持（收入、商业保险）、组织支持（家庭支持、企业支持、技术支持）；三是需求因素，包括感知需求（养老压力、身体健康、工作安全感）。

本文因变量为社会保险参与度，采用社会保险参保的险种数量进行量化，即若从业者仅参加一项社会保险，因变量取值为1。因此，因变量取值范围为0~6（整数）。

（二） 研究假设

1. 倾向因素

随着年龄的增长，从业者遭遇疾病等风险的可能性增加[15] 84-90，退出劳动力市场后养老压力增加[16] 73-82，进而对社会保险的需求增加。婚姻状况方面，有过婚姻经历和抚养两个及以上儿童的外卖骑手参加社会保险的概率更大[17] 79-102。就业类型不同意味着接受社会保障的水平不同[18] 104-117，有传统型稳定工作的从业者，社会保险参与度更高的可能性越大。从业者对社会保险政策的了解程度会影响其对社会保险的认知、态度与评价，不充分的或片面的认知会降低其参保意识[8] 20-23。本文通过上述讨论分别得出研究假设H1-1、H1-2、H1-3、H1-4与H1-5（见表1）。

2. 使能因素

资金支持中，从业者月收入越高，可支配收入越多，因此具备更高的社会保险缴费能力[19] 43-49。商业保险方面，参加商业保险的从业者对社会保险的投保意愿更加强烈[20] 43-45。组织支持中的家庭层面，通常而言，家庭成员在态度、资金方面越支持参保，从业者参保的可能性越大；企业层面，劳动合同签订状况对流动人口参加社会保险项目数有正向显著影响[21] 73-85；技术层面，本研究通过社保业务办理的方便程度反映技术支持程度，社会保险的转移、接续机制的繁琐程度会降低从业者社会保险深度参与的可能性[22] 136-139+146。本文通过上述讨论分别得出研究假设H2-1、H2-2、H2-3、H2-4与H2-5（见表1）。

3. 需求因素

从业者作为理性决策者，健康状况越差时更愿意参加医疗保险，以减轻医疗费用负担[23] 42-48。养老压力中，有学者发现子女数量等因素会影响从业者养老压力，子女数量越多，养老压力越小，对应参保的可能性越低[24] 78-92。参加社会保险在一定程度上会提高从业者的安全感，当从业者风险意识较强，工作中工伤、失业的风险较大，即工作安全感较低时，从业者越有可能通过参保减少工伤、失业风险带来的损失[25]。本文通过上述讨论分别得出研究假设H3-1、H3-2、H3-3（见表1）。

三、数据分析

（一）描述性分析

1. 样本量分析

在376位被调查对象中，男女占比分别为87.8%、12.2%；年龄分布中，被调查者年龄在25~35岁的占比46.8%；月收入情况中，5500~7500元之间的人群占比35.1%；工作承接的主要业务内容中，被调查者从事送餐、快递、跑腿等物流服务的占比79.8%；有10.6%的被调查者从事如快车、代驾等用车服务中；有5.1%的被调查者从事网络主播等娱乐、广告等服务；此外，还有从事家政等生活服务以及与互联网相关的自由创业者各2%。

2. 社会保险参保情况

在社会保险参保数量上，一项都没有参与的被调查者占比12.2%，仅参与一项的人员占比22.3%，大部分被调查者则仅参与两项，占比39.1%，参与三项、四项、五项社会保险的人数分别占12.2%、5.6%和8.5%。在参保险种上，已参加养老保险的从业者占比65.2%，其中，有57.5%从业者参加了城乡居民养老保险，42.5%的从业者参加了城镇职工基本养老保险。已参加医疗保险的从业者人数占比80.9%，其中，32.5%的从业者参加了城乡居民基本医疗保险，68.5%的从业者参加了城镇职工基本医疗保险。已参加工伤、失业、生育保险的从业者分别占比17.6%、17.3%和9.8%。可见，新就业形态从业人员参加社会保险参保的广度与深度均较低。

（二）社会保险参保低的影响因素分析

将倾向因素、使能因素与需求因素分别引入模型，运用有序回归分析方法得到如下分析结果（见表2）。

1. 倾向因素对从业者社会保险参保的影响

模型1仅包含了倾向因素。结果显示，年龄、婚姻状况、政策了解程度通过了显著性检验，验证假设H1-1、H1-2、H1-5。新就业形态从业人员年龄每增加1岁，对应有较高社会保险参保的优势比增加3%；未婚、离异或丧偶的从业者社会保险参保更高的发生比要比已婚的从业者低44%；社会保险政策了解程度方面，不了解相关政策的从业人员的社会保险参保更高的发生比要比了解政策的从业者低45%。模型1仅解释了社会保险参保变异的10.7%，因此还需引入其他维度自变量对此模型进行完善。

2. 使能因素对从业者社会保险参保的影响

在以模型1为基准的基础上引入了使能因素，构成了模型2。模型2中，月收入、商业保险购买、家庭支持、劳动合同签订情况以及社保业务经办流程方便程度感知情况对新就业形态从业人员社会保险参保均有显著影响，假设H2-1至H2-5均得到验证。具体而言，月收入中，相对于超过8000元的从业者，收入在4000~6000元的从业者社会保险参与度更高的优势比增加135%；商业保险购买情况中，没有购买商业保险的从业者社会保险参与度更高的发生比要比购买了商业保险的从业者低49%。家庭支持中，与家庭不支持参保的从业者相比，家庭参保态度为支持和中立的从业者的社会保险参与度较高的发生比分别上升161%、149%。劳动合同签订情况中，未签订劳动合同的从业者的社会保险参与度更高的发生比要比签订劳动合同的从业者低57%。在业务流程方便程度感知情况中，与认为业务经办流程非常不方便的相比，认为业务流程比较方便、一般、不太方便的从业者的社会保险参与度没有显著差异，认为业务流程非常方便的从业者社会保险参与度较高的优势比上升355%，这说明仅在业务经办流程办理非常方便时才会有助于提高从业者的社会保险参与度。

3. 需求因素对从业者社会保险参保的影响

在模型1的基础上引入需求因素，构成模型3。模型3中，养老压力感知状况与工作安全感感知状况通过显著性检验，假设H3-1、H3-3得到验证。具体而言，认为养老压力非常大、比较大以及一般的从业者的社会保险参与度要比认为养老压力较小的从业者的可能性低，优势比分别为82%，67%，69%；工作安全感感知中，与认为安全的从业者相比，认为现有工作非常不安全和不安全的从业者社会保险参与度较高的优势比上升100%和90%。养老压力感知情况与研究假设相驳，原因可能为：在社会保险项目中，特别是基本养老保险具有缓解养老压力的作用，因此新就业形态从业人员在参加社会保险后，其养老压力相对于社会保险参与度低的从业者的养老压力较低。因此从结果上体现为养老压力越大，社会保险参与度越低，但实际上应为：社会保险参与度越高，养老压力越小。将模型3与模型1比较可知，模型对于结果的解释力度上升为18.1%，说明需求因素具有一定的影响力。

4. 安德森模型整体回归

将倾向因素、使能因素与需求因素全部纳入方程中，构成模型4。模型4结果显示，模型解释力度达30.1%，说明模型具有较好的解释力度和合理性。各变量的显著性结果与模型1、模型2、模型3的结果几乎一致。

四、结论与政策启示

（一）主要结论

本文通过研究发现，新就业形态从业人员社会保险参与度整体上较低。影响其参加社会保险的因素有年龄、婚姻状况、社会保险政策了解程度、收入、家庭支持情况、劳动合同签订情况、社保业务经办方便程度、养老压力及工作安全感。具体而言，倾向因素中，年龄越大、已婚、了解社会保险政策的从业者社会保险参与度更有可能越高；使能因素中，月收入在中等水平、家庭支持参保、已签订劳动合同、认为社保业务经办流程非常方便的从业者社会保险参与度越高的可能性更大；需求因素中，养老压力较小、工作安全感较低的从业者社会保险参与度更高的可能性越大。

（二）政策启示

1. 构建人社大数据运行体系

研究结论显示，社会保险政策了解程度、月收入、社会保险参保缴费、待遇领取、转移接续等业务办理的方便程度会显著影响新就业形态从业者社会保险参与度。大数据具有的规模性、高速性、多样性与价值性可以有效作用到上述因素并提升从业者社会保险参与度。首先，大数据技术形成的第一要素为数据的收集，随着“互联网 + 社会保障信息服务”的开展，通过搭建公共服务平台，在平台上一方面大力宣传社会保险政策，提高劳动者社会保险参保意识；另一方面精准收集从业者等主体的相关就业和社会保险参保信息，通过大数据分析为政府决策提供参考。其次，月收入对从业者社会保险参与度有显著影响，说明缴费基数、比例等都会影响从业者参保状况。对收集的数据进行深度分析与挖掘，基于风险概率、从业者人数、工资收入及其变化等信息建立预测数学模型，计算社会保险基金收支平衡下的缴费与待遇给付费用，进而确定合适的缴费比例，提高从业者社会保险参保率。因此，加快完善人社信息服务平台，建立全社会共享的人社大数据运行体系是提高从业者社会保险参保率，实现全民参保目标的重要举措之一。

云计算是大数据技术的重要内容，主要分为基础设施层、信息平台层和应用服务层三个层次。通过这三个层次，最终可以实现数据的收集、存储、管理、分析、挖掘、展示及决策等功能。据此，构建人社大数据运行体系，其框架内容如下：

（1）数据收集。大数据技术实施的基础与前提步骤为数据集的形成，因此数据收集是实施大数据技术的第一关键环节。社会保障信息中应包含个人和企事业单位的基础性信息、社保相关信息、金融相关信息等。因此需要建立一个包含人社、民政、商务、地方银保监局等主体的，面向就业、社保、社会救助以及商业保险内容的公共服务平台。从公共服务平台渠道获取年龄、性别、健康状况、就业状况、人口流动情况、收入支出情况等个人信息，以及企事业单位、平台组织的法人信息、经营状况、人员任用、社保缴费等信息，由此形成初始的人社信息数据。新就业形态从业人员由于其工作灵活性较高，稳定性较差，其个人就业、参保等信息需要及时收集与更新。

（2）数据标准化。数据质量决定着大数据技术运行的有效性及精准度，因此为提高数据的完整性、准确性、时效性和可用性，需要按照相关标准对采集的数据进行标准化，最终形成有效的人力资源和社会保障数据。此数据一方面能形成包括自然人和法人单位两大数据库，且此两大数据库可通过某些关联信息对数据进行深入分析和联动；另一方面，还需通过基础设施层中的存储技术将数据进行储存，并及时更新和维护。

（3）数据分析。对数据库进行动态监测与分析，并从中提取有用信息与规律是大数据应用的核心所在。可通过批处理、交互式分析、流处理等计算框架，以特定条件为输入口令，分析数据的横向与纵向变动情况。具体而言，可分析数据库中的就业创业情况、社会保险情况、劳动关系情况等。

（4）数据监测与决策。数据的分析与挖掘是决策的依据。通过数据分析可以根据社会保障等相关信息的现状预测未来走势，对往期数据的总结与分析，可在一定程度上提前预测制度的可持续性与适应性。例如，当社保基金收支平衡性出现波动时，可通过基金收支明细查看是否存在漏缴、骗保或人口变动引起的基金收支异常等现象。

（5）数据展示。数据最终需要通过可视化形式呈现给用户。对于社会保险信息而言，其所面向的用户分别为劳动者或居民个人、企事业单位及平台法人（或被授权人）以及政府各层级、各职能部门。呈现的信息应因用户的不同而不同。对于个人而言，特别是新就业形态从业者，其所能查询到的信息除个人相关信息外，还应包含由大数据分析阶段挖掘出的用户本人在健康、工作、养老等方面的潜在风险提示，并通过大数据技术为其提供解决方案，进而实现社会保障的个性化，更好保障新就业形态从业人员的社会保险权益。

2. 做好相关配套措施

（1）建立健全多层次、可衔接的社会保障体系。首先，结合新业态从业人员的就业特点，建立“社会保险+商业保险+社会救助”直通车的社会保障模式。为避免从业者因遭遇工伤、失业等风险后无法获得劳动收入而致贫等现象，应用好人社大数据系统，从劳动者金融数据、就业数据中及时捕捉到需要救助的对象。其次，应为相关对象提供必要的社会救助与培训服务，完善社会救助的兜底功能。

（2）完善现行社会保险制度。首先，逐步取消户籍限制，通过降低参保门槛提高从业者参保率。其次，加快建立职业伤害保障制度，政府主导、信息化引领和社会力量承办相结合，制定弹性的缴费政策，特别是参保缴费的主体、缴费基数与比例以及缴费周期上，需设置更加合理、灵活、有区分度的参保缴费制度，从试点开始，逐步覆盖全体新就业形态从业者。

（3）优化社会保险经办服务体系。首先，不断完善经办方式，充分应用人社大数据运行平台，实现“一号”申请、“一窗”受理和“一网”通办。其次，不断优化社会保险业务经办流程，保证线下+线上的业务经办全通畅，完善和落实社保关系的转移接续机制，尽快提高社会保险统筹层次，探索建立健全分段计算、合并计发的城镇职工基本保险与城乡居民基本保险待遇衔接机制。

（4）完善企业责任落实的监督管理机制。首先，政府加强监管，对于刻意规避承担责任的企业，制定“提醒-警告-处罚”的行政处罚措施。其次，建立健全从业者维权渠道，开通互联网平台的投诉维权功能，构建畅通的“信息登记-投诉申诉-信息反馈”机制。

（5）加大社会保险政策宣传力度。首先，要依托社区及工会组织以及政府门户网站、公众号和短视频等新闻媒体普及社会保险知识，增强社会风险意识，提高从业人员参保意识和动力。其次，要构建依托社区村组、由个人负责的参保登记管理模式，通过基础数据采集、入户调查等途径完成数据的登记入库，进一步保证应保尽保。