新就業形態下如何破局勞動者工傷保險不完全覆蓋困境

摘 要：新就業形態下勞動者的工傷保險參保覆蓋對于新就業形態的健康發展至關重要。以職業傷害風險較高且從屬性偏弱的眾包騎手群體為對象，從工傷保險覆蓋的供需主體利益均衡視角，構建即時配送平臺、眾包騎手與政府的三方演化博弈模型，探究眾包騎手工傷保險不完全覆蓋困境生成的內在機理，推進眾包騎手形成參保覆蓋的具體措施。利用MATLAB仿真驗證博弈分析的相關結果。研究發現：騎手遭受職業傷害的概率會影響騎手對商業保險經濟補償與平臺對騎手賠償的期望收益判斷，從而影響騎手的參保策略選擇；騎手參保下的訂單量與單價下降損失高于商業保險資金成本，商業保險經濟補償低于平臺對騎手賠償是造成騎手工傷保險不完全覆蓋困境的直接原因；政府是推動騎手工傷保險參保覆蓋的關鍵主體，通過降低騎手參保下的損失與平臺工傷保險繳納費率，提高對平臺“漏保”行為的處罰與平臺對騎手賠償等措施，能夠加快推進騎手工傷保險的參保覆蓋。

關鍵詞：新就業形態；工傷保險；眾包騎手；演化博弈；數值仿真

中圖分類號：F842;F247

文獻標識碼：A文章編號：1003-3890（2024）05-0019-14

近年來，伴隨著數字經濟的發展與互聯網技術的進步，以去雇主化、平臺化的新就業形態不斷涌現，新就業形態勞動者數量持續上升。根據第九次全國職工隊伍狀況調查結果，截至2023年3月，全國新就業形態勞動者數量高達8 400萬人，新就業形態已經成為增強勞動力市場彈性與穩定就業市場大格局的堅實保障。然而，新就業形態勞動者從事的工作崗位多數存在勞動關系模糊、參與主體權責不清等問題，導致勞動者無法獲得用人單位工傷保險覆蓋的權益保障，被迫成為有風險無保險的勞動群體。如何維護新就業形態勞動者的工傷保險覆蓋權益，探索出一套可推廣的解決方案，以期破局新就業形態勞動者工傷保險的不完全覆蓋困境，事關我國高質量就業乃至社會和諧穩定，具有重要的現實意義。

在新就業形態下的眾多勞動者群體中，眾包騎手作為社會各界關注度較高的勞動群體，從業人員數量逐年上漲。并且和大部分新就業形態勞動者群體類似，眾包騎手的從屬性偏弱，使得眾包騎手的配送活動不但具有較高的危險系數，而且面臨著勞動關系難以認定、工傷保險難以覆蓋的問題。作為用人單位的即時配送平臺也利用勞動法在眾包騎手勞動關系認定上的空白，對其工傷保險進行投機性的“漏保”操作，導致眾包騎手難以納入現行的工傷保險制度，嚴重制約了即時配送行業的健康發展。數據顯示，高達85.52%的騎手在從事配送活動后至少發生過2次交通事故[1]，而即時配送平臺與騎手認定勞動關系的比率僅有1%，使得眾包騎手與即時配送平臺之間關于職業傷害賠付的爭議不斷加劇。因此，本文以對工傷保險需求較為迫切的眾包騎手作為新就業形態勞動者的代表，研究如何促進眾包騎手的工傷保險覆蓋，以點及面，對于推動新就業形態勞動者的工傷保險覆蓋具有一定的參考價值。

眾包騎手的工傷保險覆蓋狀態需要騎手在即時配送平臺繳納工傷保險前提下選擇參加保險才能夠形成，這使得供需兩端均可能造成工傷保險不完全覆蓋困境。供給端方面，即時配送平臺為了追求平臺企業利潤的最大化，“漏保”行為頻發。長期來看，該行為會影響平臺運力資源的穩定性，造成眾包騎手的大量流失，反而不利于平臺的可持續發展。需求端方面，眾包騎手普遍存在僥幸心理，低估自身遭受職業傷害的概率，難以充分認識工傷保險的重要性。受限于即時配送平臺的各項規定，當眾包騎手參保后，其配送活動靈活性顯著下降，以及被迫承擔平臺分派的低價訂單任務，使得眾包騎手對于工傷保險的覆蓋意愿出現分歧，部分騎手不愿意參加工傷保險。那么，從供需兩端出發，分析平臺繳納工傷保險與騎手參加工傷保險決策的損益信息，厘清二者不同決策之間的利益交織關系，從而深入挖掘造成眾包騎手工傷保險覆蓋不完全困境的內在機理，成為推動眾包騎手工傷保險參保覆蓋的關鍵。

一、文獻綜述

現有關于眾包騎手工傷保險制度的研究多從新就業形態勞動者的統籌視角展開，分別從法理層面分析勞動權益與勞動關系的捆綁現象與解綁措施。司法界在勞動關系認定上缺乏緩沖地帶，導致新就業形態勞動者勞動關系的認定與工傷保險覆蓋等勞動權益的適用范圍缺乏靈活性[2]，復雜多變的用工崗位與雇傭形式也使得勞動關系的認定存在較大難度，無法區分用人單位與新就業形態勞動者的責任邊界，造成用人單位難以與新就業形態勞動者建立勞動關系，工傷保險覆蓋等勞動權益無法得到保障[3]。面對上述難題，有學者認為應阻隔工傷保險繳納與勞動關系認定之間的關聯性，統一職業傷害保障的判定細則，使得新就業形態勞動者同樣能夠參加工傷保險[4]，以及適度從寬認定勞動關系，改變當前勞動法二元化的認定細則，強化企業的社會責任，將具有經濟依賴性的新就業形態勞動者納入勞動法的保護范圍以平衡各方利益[5]。

還有學者從理論層面解釋了新就業形態勞動者權益弱化的原因，認為新就業形態勞動者身份被定義為“獨立合同工”，使得原有附著于雇員身份的各種法定勞動權益保障被剝奪，雇員群體的從屬性被不斷弱化[6]，傳統勞動契約理論不斷受到削弱與挑戰。雖然勞動者擁有集體談判的權利，但是隨著雇員群體從屬性的弱化，雇員群體的工作不滿會減少集體談判的吸引力，使得以集體談判為基礎的集體勞動關系難以在新就業形態勞動者群體中發揮作用[7]，應該結合行業實踐綜合作出判斷，推動勞動法與民法實現功能上的整合以保障勞動者的主體性權利[8]。并且平臺經濟的出現挑戰了基于工業時代建立的雇主與雇員二元關系的勞動法規，通過數字算法等非傳統實踐來管理新就業形態勞動者，對新就業形態勞動者的職業安全保障造成了威脅，需要依托外部監管主體對平臺實施監管[9]，比如通過建立強制性的工傷保險制度來保護崗位危險系數較高的勞動群體[10]。考慮到眾包騎手在職業傷害賠付等爭議事件中的弱勢地位，從屬性弱化的現狀使得其工傷保險覆蓋的權益保障需要引入外部監管主體的參與[11]，通過政府等外部監管主體出臺相關制度政策改善眾包騎手群體的勞動結構，持續提升眾包騎手群體的福利[12]。

眾包騎手工傷保險不完全覆蓋問題受到供需兩端多種因素的影響，使得即時配送平臺與眾包騎手關于工傷保險覆蓋的決策互動存在復雜的利益交織關系。此前，學者們多采用演化博弈、動態博弈方法與經典博弈的思想對勞動權益保障過程中相關主體的決策演化過程進行分析，試圖厘清推動該演化過程朝理想穩定狀態收斂的關鍵因素。其中，李廣平[13]通過構建政府與企業關于勞務派遣用工的演化博弈模型，發現政府規制與公眾監督能夠約束企業不合規的勞務派遣用工行為。Fan et al.[14]針對配送騎手的危險駕駛行為，構建了政府與即時配送平臺之間的動態博弈模型，發現政府的監管參與能夠有效降低騎手的危險駕駛行為。郭慶松[15]運用博弈的經典思想分析了中國勞動關系的“囚徒困境”，認為實現和諧勞動關系必須由政府介入，通過政府提高博弈勞動方的砝碼以實現利益的均衡。

綜上，國內外學者對完善新就業形態勞動者工傷保險制度的難點與要點進行了分析與討論，在法律層面上對實現新就業形態勞動者工傷保險覆蓋的要素達成了一定共識，并通過一系列博弈方法與思想證明了在政府主體監管下推動相關主體間利益的均衡是實現和諧勞動關系的關鍵。但是眾包騎手工傷保險覆蓋不僅需要滿足法律條例，還需要從供需的角度注重即時配送平臺、騎手與政府等主體之間利益的均衡。只有協調好供需主體之間的利益，才能推動供需主體自發形成工傷保險覆蓋的理想狀態。從現有研究來看，鮮有從利益均衡的視角探究實現眾包騎手工傷保險覆蓋所需滿足的主體損益關系，導致相關部門難以從利益驅動的角度推動供需主體的相應決策。演化博弈方法能夠為復雜系統中的利益沖突問題治理提供一個分析的框架，通過將動態演化過程分析與博弈論分析相結合，能夠從時間演變的視角分析系統主體之間決策的利益互動關系，是研究有限理性主體決策互動關系的重要方法，在平臺治理等領域發揮著重要作用。鑒于此，本文利用演化博弈方法，引入政府作為眾包騎手工傷保險覆蓋的外部監管主體，構建即時配送平臺、眾包騎手與政府的三方演化博弈模型，通過分析博弈主體關于工傷保險覆蓋決策的影響因素與演化路徑，探究眾包騎手工傷保險不完全覆蓋困境生成的內在機理與治理措施，以期為完善眾包騎手工傷保險制度提供理論支撐，也為破局新就業形態勞動者工傷保險不完全覆蓋困境提供一定的參考。

二、眾包騎手工傷保險覆蓋的演化博弈模型

（一）問題描述

目前，眾包騎手工傷保險覆蓋問題涉及即時配送平臺、眾包騎手和政府三個主體。其中，對于即時配送平臺，為騎手繳納工傷保險的費用會對平臺經營造成一定的負擔，使得平臺出現繳納工傷保險和不繳納工傷保險兩種策略。在即時配送行業現行發展狀況下，當平臺選擇不繳納工傷保險策略時，平臺通過從騎手每日首單傭金中扣除一定金額作為騎手購買商業保險的費用，通常是從首單傭金中扣除3元錢。對于眾包騎手，當其參加平臺繳納的工傷保險后，便與平臺建立了勞動關系，成為平臺的正式員工。此時騎手需要遵守平臺規定，定期參加平臺組織的技能培訓與安全教育等活動，從事配送活動的時間被迫減少，配送靈活性顯著下降，使得騎手訂單配送量有所下降，另外騎手需要承擔平臺分派的低價訂單。最終導致一部分騎手參加工傷保險來保障其配送過程中可能遭受的職業傷害；另一部分騎手不參加工傷保險，希望通過靈活的配送方式與較高的配送單價獲得更高的配送收益。對于政府，眾包騎手工傷保險覆蓋問題影響著即時配送行業的健康發展，政府承擔著相應的監管責任。但是由于監管成本等原因，政府對于眾包騎手工傷保險覆蓋問題的監管存在積極監管和消極監管兩種策略，不同監管策略對于即時配送平臺與眾包騎手的監管投入力度存在差異。政府積極監管會對即時配送平臺是否繳納工傷保險進行嚴格查處，并且還會對騎手關于工傷保險的訴求進行積極響應，做好對于平臺的監管與騎手的保障。政府消極監管是秉持著一種不過多干預平臺工傷保險繳納決策的行為，難以保障騎手的勞動權益。

針對眾包騎手工傷保險覆蓋問題，即時配送平臺、眾包騎手與政府的邏輯關系如圖1所示。

（二）模型構建

基于上述問題描述與三方演化博弈模型邏輯關系圖，為構建眾包騎手工傷保險覆蓋的三方演化博弈模型，提出如下假設：

假設1：博弈參與主體與策略集。博弈參與主體為即時配送平臺、眾包騎手、政府，三者均為有限理性主體。即時配送平臺既要承擔為眾包騎手繳納工傷保險的企業社會責任，也要創造更高利潤滿足企業發展的目標，設定平臺策略集為：{繳納保險，不繳納保險}，其中繳納保險概率為x，不繳納保險概率為1-x。眾包騎手作為新就業形態勞動者，對參加工傷保險存在不同意愿，設定騎手策略集為：{參加保險，放棄保險}，其中參加保險概率為y，放棄保險概率為1-y。政府作為外部監管主體，在監督眾包騎手工傷保險覆蓋問題上的投入程度不同，設定政府的策略集為：{積極監管，消極監管}，其中積極監管概率為z，消極監管概率為1-z，0≤x，y，z≤1。為了全文表達精練，下文關于博弈主體策略集的“保險”描述均代表“工傷保險”，關于博弈主體“騎手”的描述均代表“眾包騎手”。

假設2：即時配送平臺的損益。平臺的業務經營收入為Rp。在平臺繳納保險策略下，平臺繳納保險的資金成本為Ch，平臺該策略會改變平臺原有“漏保”狀態下的組織結構，推動平臺增設相應的部門與人員來負責騎手保險繳納與賠付等事宜，產生內部組織結構調整成本為Cl。同時，平臺該策略會提高平臺的社會聲譽，獲得社會聲譽上升轉化收益為Dr；在平臺不繳納保險策略下，平臺該策略會降低平臺的社會聲譽，造成社會聲譽下降轉化損失為Df。

假設3：眾包騎手的損益。騎手配送過程中遭受職業傷害的損失為I，遭受職業傷害的概率為p。在騎手參加保險策略下，騎手配送活動時間被迫減少，配送靈活性顯著下降，以及承接訂單價格的降低，導致訂單量與單價下降造成的損失為Md，工傷保險對騎手遭受職業傷害后的經濟補償為Ls；在騎手放棄保險策略下，騎手進行靈活接單配送獲得的收益為Re，此時騎手通過購買即時配送平臺配置的商業保險來保障配送活動中可能遭受的職業傷害，商業保險的資金成本為Mb，商業保險對騎手遭受職業傷害后的經濟補償為Lb。

假設4：政府的損益。在政府積極監管策略下，監管成本為Cm。由于人力資源社會保障部明確要求即時配送平臺需要引導和支持眾包騎手參加工傷保險，故當騎手參加保險而平臺未繳納保險時，政府將給予平臺處罰F，并且該情形下騎手遭受職業傷害后，政府會積極響應騎手的真實訴求，還將強制平臺給予騎手賠償S。該策略下平臺繳納保險會提高政府的社會聲譽，為政府帶來社會聲譽上升轉化收益為Kr。在政府消極監管策略下，監管成本為Cn。該策略下平臺不繳納保險會降低政府的社會聲譽，對政府造成社會聲譽下降轉化損失為Kf。

在眾包騎手工傷保險覆蓋博弈模型參數設定的基礎上，可將上述假設參數含義延伸至新就業形態勞動者工傷保險覆蓋博弈過程中，從而在后續分析過程中獲得能夠借鑒參考的內容，對應的參數設置說明如表1所示。

根據上述假設內容，構建了即時配送平臺、眾包騎手與政府關于眾包騎手工傷保險覆蓋問題的三方演化博弈模型，博弈模型支付矩陣如表2所示。

（三）模型求解

根據三方演化博弈模型的支付矩陣，求解即時配送平臺、眾包騎手與政府的期望收益與復制動態方程。平臺繳納保險和不繳納保險的期望收益Ex1、Ex2以及平均期望收益Ex分別為：

整理得到平臺選擇繳納保險策略的復制動態方程為：

眾包騎手參加保險和放棄保險的期望收益Ey1、Ey2以及平均期望收益Ey分別為：

整理得到眾包騎手選擇參加保險策略的復制動態方程為：

pLb+zpS-xzpS）（4）

政府積極監管和消極監管的期望收益Ez1、Ez2以及平均期望收益Ez分別為：

整理得到政府選擇積極監管策略的復制動態方程為：

三、博弈主體與博弈系統的穩定性分析

（一）即時配送平臺策略選擇的穩定性分析

根據微分方程穩定性定理，即時配送平臺繳納保險策略處于均衡穩定狀態必須滿足F（x）=0且d（F（x））/dtlt;0。對平臺選擇繳納保險策略的復制動態方程求偏導得：

命題1：平臺繳納保險的概率與平臺聲譽上升轉化收益、平臺聲譽下降轉化損失、政府對平臺處罰、騎手遭受職業傷害概率、平臺對騎手賠償等因素呈正相關，與平臺繳納保險資金成本、平臺組織結構調整成本等因素呈負相關。

（二）眾包騎手策略選擇的穩定性分析

對眾包騎手選擇參加保險策略的復制動態方程求偏導得：

命題2：騎手參加保險的概率與工傷保險經濟補償、商業保險資金成本、平臺對騎手賠償等因素呈正相關，與騎手訂單量及單價下降損失、商業保險經濟補償等因素呈負相關。騎手參加保險的概率，與騎手遭受職業傷害概率的正反比關系視情況而定。當騎手遭受職業傷害并獲得工傷保險經濟補償后的總成本小于商業保險經濟補償下的總成本時，騎手參加保險的概率與騎手遭受職業傷害概率呈正相關；反之，騎手參加保險的概率與騎手遭受職業傷害概率呈負相關。

命題2證明過程與命題1相同，故此處省略。

（三）政府策略選擇的穩定性分析

對政府選擇積極監管策略的復制動態方程求偏導得：

命題3：政府積極監管的概率與政府消極監管成本、政府聲譽上升轉化收益、政府聲譽下降轉化損失、政府對平臺處罰等因素呈正相關，與政府積極監管成本等因素呈負相關。

命題3證明過程與命題1相同，故此處省略。

根據上述命題1～3，整理得到博弈三方主體策略選擇的影響因素如表3所示。

如表3所示，在分別對博弈主體策略選擇影響因素分析的情境下，政府對平臺處罰F能夠同時對平臺與政府的正向策略選擇產生促進作用，平臺對騎手賠償S能夠同時對平臺與騎手的正向策略選擇產生促進作用。而剩余的影響因素均無法同時對博弈三方主體正向策略選擇產生促進作用，難以通過獨立地調整某個因素實現眾包騎手工傷保險覆蓋的理想穩定狀態，故需要從整個三方演化博弈系統的角度出發來研究多種因素互動下推動眾包騎手工傷保險覆蓋的條件。

（四）三方演化博弈系統均衡點的穩定性分析

令F（x）=0，F（y）=0，F（z）=0可得博弈系統的8個局部均衡點：E1（0，0，0）、E2（0，0，1）、E3（0，1，0）、E4（0，1，1）、E5（1，0，0）、E6（1，0，1）、E7（1，1，0）、E8（1，1，1）。三方演化博弈系統的雅可比矩陣為：

根據雅可比矩陣求解得出三方演化博弈系統均衡點的特征值，進而判斷各個均衡點的穩定性，博弈系統均衡點的特征值如表4所示。

利用李雅普諾夫（Lyapunov）第一法：雅可比矩陣的所有特征值均具有負實部，則均衡點為穩定點；雅可比矩陣的特征值至少有一個具有正實部，則均衡點為不穩定點；雅可比矩陣除具有實部為零的特征值外，其余特征值都具有負實部，則均衡點處于臨界狀態，此時穩定性不能由特征值符號確定。由表4可知，E5（1，0，0）和E6（1，0，1）的特征值λ1=Clgt;0，故這兩個均衡點均為不穩定點。下面對剩余均衡點的穩定性進行分析，整理歸納形成以下推論。

推論1：在Cl+Ch-Drlt;F+Df+pS，Cm-Krlt;Cn，Lsgt;S條件下，當Md-pLslt;Mb-pLblt;Md-pS時，E2（0，0，1）與E8（1，1，1）均為穩定點；當Md-pLsgt;Mb-pLb時，僅有E2（0，0，1）為穩定點；當Mb-pLbgt;Md-pS時，僅有E8（1，1，1）為穩定點。

推論2：在Cl+Ch-Drlt;F+Df+pS，Cm-Krlt;Cn，Lslt;S條件下，當Mb-pLbgt;Md-pLs時，僅有E8（1，1，1）為穩定點；當Mb-pLblt;Md-pS時，僅有E2（0，0，1）為穩定點。

通過比較推論1與推論2內容發現，騎手遭受職業傷害下的工傷保險經濟補償Ls與政府積極監管下強制平臺對遭受職業傷害騎手的賠償S的相對大小關系是導致眾包騎手對工傷保險參保產生不同意愿的重要原因。當Lsgt;S時，眾包騎手參保意愿不同，均衡穩定策略可能會隨著時間的演化最終穩定趨向于兩種不同的策略。反之，當Lslt;S時，眾包騎手參保意愿相同，均衡穩定策略會隨著時間的演化最終穩定趨向于一種策略。

推論3：在Cl+Ch-Drgt;F+Df+pS，Md-pSlt;Mb-pLblt;Md條件下，當Cm-Flt;Cn+Kflt;Cm時，E4（0，1，1）與E1（0，0，0）均為穩定點；當Cm-Fgt;Cn+Kf時，僅有E1（0，0，0）為穩定點；當Cn+Kfgt;Cm時，僅有E4（0，1，1）為穩定點。

推論4：在Cl+Ch-Drgt;F+Df+pS， Mb-pLbgt;Md條件下，當Cm-Flt;Cn+Kf時，僅有E4（0，1，1）為穩定點；當Cm-Fgt;Cn+Kf時，僅有E3（0，1，0）為穩定點。

四、數值仿真分析

本文選擇目前擁有騎手數量最多的美團外賣平臺作為即時配送平臺的代表，以美團外賣平臺的相關數據作為數值仿真的參考，將相關數據代入到MATLAB軟件進行數值仿真分析。

（一）均衡穩定策略的演化路徑分析

首先，根據美團2022年財報與2022年美團騎手權益保障社會責任報告，全年核心本地商業收入為1 608億元，其中配售服務收入為

700.64億元。全年即時配送訂單量為177億單。騎手活躍數量為624萬人，其中眾包騎手數量活躍比例低于專送騎手，約占騎手活躍總數量的45%，數量約為280.8萬人。已知在美團外賣平臺上的眾包騎手每日通過扣除首單配送費中的3元作為購買商業保險的資金，故美團外賣平臺上眾包騎手一年購買商業保險的資金成本總和計算約為30.74億元。本文關于騎手遭受的職業傷害為意外住院醫療狀況，設定商業保險對于該類職業傷害的經濟補償為1萬元，以及騎手遭受該類職業傷害的概率為0.2，計算出商業保險經濟補償約為56.16億元。同時，設定騎手遭受意外住院醫療狀況等職業傷害造成的單次損失為2萬元，計算出騎手遭受職業傷害損失約為112.32億元。根據騎手配送工作的危險程度，將美團外賣平臺的繳費比例設定為4.5%，屬于危險程度較高的行業。根據美團外賣平臺2022年的總訂單數量與眾包騎手數量的占比，眾包騎手訂單量約為79.65億單。根據眾包騎手在不同環境下訂單配送單價的情況，設定眾包騎手平均每單配送費為7元，計算出騎手靈活接單配送收益約為557.55億元。騎手參加保險后承擔的綜合損失包括配送時間減少與訂單單價下降，鑒于騎手在技能培訓與安全教育等活動上投入了一定時間，他們往往會在剩余工作時間中提高配送的效率來保證每日配送訂單的數量。為了便于數值仿真分析的開展，本文設定騎手參加工傷保險后的訂單量不變，仍然為79.65億單，設定騎手平均配送單價為6元，相較不參加工傷保險的配送單價7元降低了1元，計算出騎手參加工傷保險后的綜合損失約為79.65億元，美團外賣平臺為眾包騎手繳納工傷保險的資金成本約為25.09億元。通過上述對美團外賣平臺相關數據的查詢、設定與計算，參考已有演化博弈相關文獻對于數值仿真參數初始值的設定規則[16]，將本文平臺業務經營收入設定為700，商業保險資金成本設定為30，商業保險經濟補償設定為56，騎手遭受職業傷害損失設定為112，騎手靈活接單配送收益設定為558，騎手參加工傷保險后的綜合損失設定為80，工傷保險資金成本設定為25。

其次，由于推論1與推論2形成了博弈系統均衡穩定策略變化的良好對照，故選擇演化博弈系統均衡點穩定性分析中的推論1與推論2進行驗證分析。考慮到博弈模型中其他參數數據的可獲得性問題，以設定的Rp、Mb、Lb、I、Re、Md、Ch數值為基準，根據現實情境中與即時配送平臺、眾包騎手、政府有關參數的實際大小情況，存在Chgt;Cl，Dfgt;Dr，Kfgt;Kr，Cmgt;Cn。在此基礎上，借鑒汪旭暉等[17]在同類演化博弈文獻數值仿真部分所提到的等式平衡原則，對本文其他關鍵性參數進行賦值。

針對推論1，Lsgt;S，故設定Ls=350，S=10，其他參數設定滿足推論1條件，具體為Rp=700，Ch=25，Cl=20，Df=35，Dr=10，Md=80，I=112，Re=558，Mb=30，Lb=56，p=0.2，Cm=30，Cn=25，Kf=30，Kr=10，F=10，將上述參數代入仿真軟件驗證推論1中E2（0，0，1）與E8（1，1，1）均為穩定點的情形。之后分別選擇上述參數中騎手參加保險下訂單量與單價下降損失Md、平臺對騎手賠償S進行調整，將Md由80調整為20，S由10調整為320，將調整后的參數分別代入仿真軟件驗證推論1中僅有E8（1，1，1）為穩定點的情形，推論1內容得證，仿真結果如圖5所示。

針對推論2，存在Lslt;S，設定Ls=350，S=360，其他參數與上述推論1驗證中相同參數設定的數值一致，滿足推論2條件。將上述參數代入仿真軟件驗證推論2中僅有E8（1，1，1）為穩定點的情形；之后再設定Ls=200，S=300，將上述參數代入仿真軟件驗證推論2中僅有E2（0，0，1）為穩定點的情形，推論2內容得證，仿真結果如圖6所示。

對比推論1與推論2的數值仿真結果，可知推論1與推論2對比得到的影響眾包騎手參保意愿結果得證。此外，通過分別對推論1中Md、S進行調整發現：當Lsgt;S時，降低騎手參加保險下訂單量與單價下降損失Md，提高平臺對騎手賠償S能夠有效促進均衡點E8（1，1，1）成為博弈系統的唯一均衡穩定策略；當Lslt;S時，降低騎手參加保險下訂單量與單價下降損失Md，提高工傷保險經濟補償Ls能夠有效促進均衡點E8（1，1，1）成為博弈系統的唯一均衡穩定策略。可見，不論工傷保險經濟補償Ls與平臺對騎手賠償S的大小關系如何，降低騎手參保下訂單量與單價下降損失Md始終能夠促進眾包騎手工傷保險的參保覆蓋。

（二）參數的敏感性分析

E8（1，1，1）是博弈系統期望達到的理想穩定狀態。由于推論1描述了博弈系統從兩個均衡穩定策略E2（0，0，1）與E8（1，1，1）到唯一均衡穩定策略E8（1，1，1）的變化，符合眾包騎手工傷保險不完全覆蓋現狀與社會各界對于眾包騎手工傷保險完全覆蓋憧憬的變化情況，故選擇推論1中E8（1，1，1）作為博弈系統唯一均衡穩定策略的基礎情境，研究該情境下相關參數變化對于均衡穩定策略E8（1，1，1）的影響。

1.騎手參加保險下訂單量與單價下降損失的敏感性分析。

將騎手參加保險下訂單量與單價下降損失Md分別設置為5、10、80，分別代入得到仿真結果如圖7所示。

隨著騎手參加保險下訂單量與單價下降損失的增大，平臺與騎手分別收斂于繳納保險、參加保險策略的速度越慢；當該損失超過某一閾值時，平臺與騎手的策略收斂方向發生變化，將分別收斂于不繳納保險、放棄保險策略。在該損失較小時，騎手參加保險，通過承受較小的訂單量與單價下降損失獲得穩定的職業傷害經濟補償保障。在該損失逐漸增大至某一閾值前，騎手參加保險的綜合收益仍然高于放棄保險，但該損失的增大使得兩種策略間綜合收益的差距逐漸縮小，騎手參加保險的積極性逐漸下降，故騎手收斂于參加保險策略的速度變慢。在該損失超過某一閾值后，騎手參加保險的綜合收益已經低于放棄保險，嚴重影響了騎手訂單配送收益，故騎手收斂于放棄保險策略，通過靈活的工作時間與較高的配送單價獲得更多的訂單配送收益。平臺會根據騎手與政府的策略變化來決定是否選擇繳納保險策略以獲取最大化收益。并且在該損失超過某一閾值時，政府收斂于積極監管策略的速度也會減慢。

2.平臺對騎手賠償的敏感性分析。

將平臺對騎手賠償S分別設置為20、30、40，分別代入得到仿真結果如圖8所示。

隨著平臺對騎手賠償的增大，平臺與騎手分別收斂于繳納保險、參加保險策略的速度越快。該賠償的增加既使得平臺為了規避不繳納保險下承擔的更高賠付總成本，收斂于繳納保險策略的速度變快，也使得騎手遭受職業傷害后獲得的總經濟補償更高，收斂于參加保險策略的速度同樣變快。政府的策略選擇不受平臺對騎手賠償等參數的影響，始終收斂于積極監管策略。下文部分參數對于政府策略選擇同樣不會產生影響，不再贅述。

3.平臺繳納工傷保險資金成本的敏感性分析。

將平臺繳納工傷保險資金成本Ch分別設置為21、25、40，分別代入得到仿真結果如圖9所示。

隨著平臺繳納工傷保險資金成本的增大，平臺收斂于繳納保險策略的速度變慢。當該資金成本超過某一閾值時，平臺的策略收斂方向發生變化，將收斂于不繳納保險策略。在該資金成本較小時，平臺收斂于繳納保險策略，通過較低的成本支出來規避政府的處罰與對騎手的賠償，同時通過繳納保險提高平臺的社會聲譽。在該資金成本逐漸增大至某一閾值前，平臺繳納保險的綜合收益仍然高于不繳納保險，但該資金成本的增大使得兩種策略間綜合收益的差距逐漸縮小，平臺繳納保險的積極性逐漸下降，故平臺收斂于繳納保險策略的速度變慢。在該資金成本超過某一閾值后，平臺繳納保險的綜合收益低于不繳納保險，工傷保險繳納導致平臺經濟利益受損，故平臺收斂于不繳納保險策略。騎手收斂于參加保險策略的速度隨著平臺繳納工傷保險資金成本的增大而減慢，這是由于該資金成本的增加會降低平臺繳納保險的積極性，騎手在了解到平臺為其繳納保險的意愿較低情境下，自身選擇參加保險策略的積極性同樣下降，從而造成騎手收斂于參加保險策略速度的減慢。

4.政府對平臺處罰的敏感性分析。

將政府對平臺處罰F分別設置為2、10、40，分別代入得到仿真結果如圖10所示。

隨著政府對平臺處罰的增大，平臺收斂于繳納保險策略的速度越快，騎手收斂于參加保險策略的速度越快。該處罰的增大使得平臺為了規避不繳納保險下承擔的處罰，收斂于繳納保險策略的速度變快。該處罰的增大是對平臺不履行企業社會責任選擇不繳納保險現狀普遍性的間接反映。隨著平臺繳納保險的積極性不斷提高，進一步提高騎手參加保險的意愿，從而加快騎手收斂于參加保險策略的速度。

5.騎手遭受職業傷害概率的敏感性分析。

在推論1中E8（1，1，1）作為博弈系統唯一均衡穩定策略的情境下，此時存在Mb-pLbgt;Md-pS，故對于騎手遭受職業傷害概率p的調整存在以下兩種不同的情形。

情形1：在Mbgt;Md條件下，當Lbgt;S時，結合推論1原有的前提條件，設定Mb=30，Md=20，Lb=56，S=10，Ls=350， Rp=700，Ch=25，Cl=20，Df=35，Dr=10，I=112，Re=558，Cm=30，Cn=25，Kf=30，Kr=10，F=10。在此基礎上將騎手遭受職業傷害概率p分別設置為 0.01、0.2、0.7，這里將p設置為0.7是對于現實情境的極端模擬，分別代入得到仿真結果如圖11所示。

在此基礎上，再將S由10調整為60，滿足Lblt;S的條件，將騎手遭受職業傷害概率p分別設置為 0.01、0.2、0.7，分別代入得到仿真結果如圖12所示。

情形2：在Mblt;Md條件下，僅有Lblt;S時才能滿足推論1中Mb-pLbgt;Md-pS的條件，故將Md由20調整為31，Lb由56調整為50，其他參數保持不變。在此基礎上將騎手遭受職業傷害概率p分別設置為0.01、0.05、0.2、0.7，分別代入得到仿真結果如圖13所示。

在情形1第一種情境下，隨著p的增大，平臺與騎手分別收斂于繳納保險、參加保險策略的速度變慢，當p增大至某一閾值后，平臺和騎手的收斂方向發生改變，此時政府收斂于積極監管策略的速度也會減慢。在情形1第二種情境下，隨著p的增大，平臺與騎手分別收斂于繳納保險、參加保險策略的速度變快，政府收斂于積極監管策略的速度變慢；在情形2下，隨著p的增大，平臺與騎手分別收斂于繳納保險、參加保險策略的速度同樣變快，而政府收斂于積極監管策略的速度同樣變慢，當p降低至某一閾值后，平臺和騎手的收斂方向發生改變，且收斂速度隨著p的減小而加快。

可見，商業保險資金成本Mb與騎手參加保險下訂單量與單價下降損失Md的相對大小關系，以及騎手遭受職業傷害下商業保險經濟補償Lb與平臺對騎手賠償S的相對大小關系是影響平臺與騎手策略選擇的關鍵因素。在騎手遭受職業傷害概率較低情境下，當Mblt;Md、Lblt;S時，平臺與騎手分別收斂于不繳納保險，放棄保險策略。該結果進一步解釋了騎手在參加工傷保險意愿上為何會出現差異，以及為何部分騎手最終會選擇放棄保險策略。在騎手遭受職業傷害概率整體趨勢呈現不斷上升情境下，控制Mbgt;Md、Lblt;S，才能促使{平臺繳納保險，騎手參加保險，政府積極監管}的理想穩定狀態形成。

五、研究結論與政策啟示

（一）結論與建議

針對如何破局新就業形態勞動者工傷保險不完全覆蓋的困境，本文以眾包騎手群體作為新就業形態勞動者的代表，圍繞眾包騎手工傷保險的不完全覆蓋問題，構建了即時配送平臺、眾包騎手與政府的三方演化博弈模型，從供需結合視角分析了實現眾包騎手工傷保險覆蓋所涉及主體之間的利益聯動機制，并以此為基礎，探究了眾包騎手工傷保險不完全覆蓋困境的生成機理與形成眾包騎手工傷保險覆蓋理想狀態的相應措施，得到以下研究結論。

1.騎手遭受職業傷害概率的大小會影響騎手對商業保險經濟補償與平臺賠償等要素的期望收益判斷。當概率較小時，騎手對工傷保險參保的期望收益感知偏低，傾向選擇放棄保險策略；當概率較大時，騎手對工傷保險參保的期望收益感知偏高，傾向選擇參加保險策略。

2.工傷保險經濟補償高于平臺賠償是導致需求端騎手參保意愿出現差異的重要原因。在騎手遭受職業傷害概率較小的情況下，當商業保險資金成本低于騎手參保下訂單量與單價下降損失，以及商業保險經濟補償低于平臺賠償時，騎手將放棄參加工傷保險，此時平臺也不會為騎手繳納工傷保險。

3.隨著騎手遭受職業傷害概率的提升，只有控制騎手參保下訂單量與單價下降損失低于商業保險資金成本，以及平臺賠償高于商業保險經濟補償，才能推動形成{平臺繳納保險，騎手參加保險，政府積極監管}的理想穩定狀態。

4.政府是推動實現眾包騎手工傷保險覆蓋的重要監管主體。通過降低騎手參保下的訂單量與單價下降損失與平臺保險繳納的資金成本，提高平臺對騎手的賠償以及適度提高對不繳納保險平臺的處罰等措施，能夠加快形成眾包騎手工傷保險的覆蓋。

根據研究結論，眾包騎手工傷保險覆蓋需要統籌與協調即時配送平臺、眾包騎手與政府之間的利益關系，推動三方主體形成相應的利益均衡狀態。為了保障眾包騎手作為新就業形態勞動者享有的工傷保險覆蓋權益，提出如下對策建議。

第一，從政府角度，加快出臺保障眾包騎手工傷保險覆蓋權益的系列政策。首先，允許平臺按照騎手月平均配送用工情況，確定參加工傷保險人數并一次性繳清一個參保周期內的工傷保險。其次，降低平臺工傷保險繳納費率，并且適度調整繳費基數，切實減輕平臺經濟負擔，適度提高平臺“漏保”行為處罰與平臺對騎手賠償，從供給側方面推動平臺履行用人單位的社會責任。最后，將騎手工傷保險覆蓋納入勞動監察和工會監督等職責范圍，嚴禁平臺誘導、強迫騎手登記注冊為個體工商戶，對違反法律法規、侵害騎手權益的平臺企業，納入社會信用懲戒體系。

第二，從即時配送平臺角度，積極落實促進眾包騎手工傷保險覆蓋的系列工作。首先，依法承擔用人單位的社會責任，做好騎手的勞動關系認定工作。以區域上年度騎手月平均工資為基數，單險種參加工傷保險，對符合平臺用工條件騎手的工傷保險做到應繳盡繳。其次，健全參保騎手的訂單分配機制與定價機制，通過適度增加參保騎手的派單量與訂單配送單價以彌補騎手配送靈活性下降與被迫承接低價訂單造成的損失，保障參保騎手訂單配送的基本收益，從需求側方面降低騎手自愿棄保的主觀意愿。最后，主動承擔騎手購買商業保險的部分資金成本，降低騎手自身購買商業保險的費用支出，將該措施作為平臺開展騎手工傷保險覆蓋工作過程中的過渡。

第三，從眾包騎手角度，充分認識工傷保險權益保障對于職業發展的長遠意義。首先，在政府與平臺逐步建立騎手工傷保險覆蓋制度的時代背景下，應摒棄“即時利益最大化”的短視性心理，充分認識自愿棄保或協議棄保等做法在職業發展上的潛在危害。其次，定期參加平臺與工會開展的安全教育與政策宣傳等活動，提高騎手對于各類交通違規行為的警覺性與工傷保險政策的信任程度。最后，騎手作為新就業形態勞動者，應充分了解自身所享有的勞動權益保障相關事宜，在工傷保險等勞動權益遭受侵害的情況下，積極向各地各級工會組織等機構進行反映。通過端正職業態度與加強勞動權益受損反饋，最大化保障騎手的勞動權益。

（二）管理討論

由于建立新就業形態勞動者的職業傷害保障制度是一項關系復雜、涉及面廣、政策性強的制度創新，這使得新就業形態勞動者的工傷保險覆蓋過程并不是一蹴而就的，需要經歷一個由逐步試點到全面推廣的系統性過程。在這樣的過程中，選擇新就業形態勞動者中具有代表性的勞動群體開展工傷保險的試點先行工作至關重要。通過對該類代表性勞動群體的深入分析，才能夠提煉出對新就業形態勞動者工傷保險覆蓋具有普適性的對策與方針。

那么，如何將工傷保險試點工作從眾包騎手群體向其他新就業形態勞動者群體進行推廣，這并不是簡單的“復制粘貼”問題，而是需要根據勞動者所處的具體行業進行深入分析，從供需兩端視角厘清該行業中勞動者工傷保險缺失的具體原因，如究竟是供給端主體的投機性“漏保”行為導致？還是需求端主體的“即時利益最大化”心理造成？抑或是供需兩端主體兼有？以及在現行制度下該行業勞動者如何應對工傷保險缺失問題？在此基礎上，深入挖掘工傷保險缺失現象背后的利益交織關系，才能夠從滿足供需兩端主體利益需求的角度入手，制定相應的職業傷害保障制度，并在行業內進行充分驗證后再逐步對該行業中的新就業形態勞動者實施試點先行模式。本文即按照上述思路對眾包騎手工傷保險覆蓋問題展開了相應探索，總結該類勞動群體工傷保險覆蓋過程中的難點與堵點，以期為破局我國新就業形態勞動者工傷保險不完全覆蓋困境提供一些有益參考。

注釋：

①因2017年。

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How to Break Through the Dilemma of Incomplete Coverage of Work-Related

Injury Insurance for Workers in New Employment Forms：

An Evolutionary Game Analysis Based on the Crowdsourcing Rider Group

Abstract：

Promoting work-related injury insurance coverage for newly employed workers is very important for the healthy development of new employment forms. This paper takes the group of crowdsourcing riders， who are at a higher risk of occupational injuries and weaker attributes， as an example. From the perspective of balancing the interests of supply and demand parties involved in work-related injury insurance coverage， a tripartite evolutionary game model involving instant delivery platforms， crowdsourcing riders， and the government is constructed. This model aims to explore the internal mechanisms behind the dilemma of incomplete insurance coverage for crowdsourcing riders， as well as specific measures to promote the formation of insurance coverage among these riders. The results of game analysis are verified by MATLAB simulation. The research finds that the probability of riders suffering occupational injuries influences their assessment of the expected returns from commercial insurance economic compensation and platform compensation， thereby affecting their choice of insurance participation strategies. The primary reasons for the incomplete coverage of work-related injury insurance among riders are that the loss of order volume and order price for insured riders exceeds the financial cost of commercial insurance， and the economic compensation from commercial insurance is lower than the compensation provided by the platform. The government plays a key role in promoting work-related injury insurance coverage for riders. By reducing the loss incurred by insured riders and the work-related injury insurance payment rate on the platform， and by increasing penalties for platforms that fail to provide insurance as well as enhancing compensation for riders， the government can accelerate the formation of insurance coverage for riders.

Keywords：

new employment forms; work-related injury insurance; crowdsourcing rider; evolutionary game; numerical simulation