1. 引言
随着平台经济的纵深发展，互联网和服务业在高度融合中创造出外卖、快递、网约车等新型就业形态。由于新业态的就业门槛低、用工需求大，其从业人员数量不断增加。根据国家信息中心统计的数据，2020年我国参与平台经济的人数高达8.3亿人，其中服务提供者达8400万人，同比增长7.7% [1]。值得注意的是受业绩考核方式及从业人员创收心理的影响，新业态的职业风险较高，相应地从业人员具有一定的职业伤害保障需求。但由于新业态发展尚未成熟且多数新业态从业人员不具备正式的劳动关系，新业态从业人员受到的职业伤害保障模糊，长此以往这不仅损害了从业者的合法受保障权益，还可能阻碍新就业形态良性发展，甚至可能危害社会的安定。在此背景下，2019年国务院办公厅发布《关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》，明确提出要“抓紧研究完善平台用工和灵活就业等从业人员社保政策，开展职业伤害保障试点”。2021年人社部发布《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》，提出要健全公平就业、劳动报酬、社会保险制度，强化职业伤害保障，完善劳动者诉求表达机制。由此不难看出政府已经关注到并着手解决新业态从业人员的职业伤害保障问题。
北京市作为首都，其新业态发展和从业人员增长速度位居全国前列，相应地北京被选为全国第一批开展职业伤害保障试点城市之一。2022年初北京市印发的《关于促进新就业形态发展的若干措施》提出要切实维护劳动保障权益，试点建立职业伤害保障制度，促进新就业形态健康规范发展。
在职业伤害保障试点过程中，现有的职业伤害保障是否符合新业态从业人员的需求，他们有哪些需求亟待满足我们不得而知，因而本文拟以北京市丰台区的外卖骑手为调研对象，以需求为切入点，在收集有效数据的基础上运用Kano模型和相关分析方法对外卖骑手的职业伤害保障需求属性及优先次序进行分析，以期为满足从业人员需求、优化职业伤害保障体系提供有效策略。
2. 文献回顾
作为炙手可热的社会话题，新业态从业人员及其职业伤害保障也引发了诸多学者的关注与研究：就新业态从业人员的工作特征而言，王永洁(2020)通过对网约车司机的研究认为新业态从业人员对平台的依附性强、工作时间长、社会保险缺失 [2]。白艳莉(2022)认为新业态从业人员多集中于外卖配送、快递等劳动密集型行业，职业伤害风险较高 [3]。简单地说，学者们一致认为新业态从业人员的职业风险较高且缺乏清晰的职业保障，相应地学者们对职业伤害保障的相关内容开展了广泛研究，并且初具成果：第一，就职业伤害保障困难而言，张军(2017)认为不具备法定的劳动关系的灵活就业人员会因缺失的明确缴费单位而很难被纳入工伤保险。而且，新业态从业人员非固定的工作时间和地点会加大工伤经办管理的难度 [4]。李霞(2019)认为新业态从业人员的劳动关系不明确，申诉渠道模糊，权益保障无法可依 [5]。冯向楠将外卖骑手作为研究对象发现由于他们缺乏表达意见或沟通的渠道，缺乏足够的维权能力，他们的社会保险权益往往得不到保障 [6]。第二，就职业伤害保障的问题的解决和体系构建而言，有学者主张应将其纳入工伤保险，乔庆梅(2019)认为应重新对工伤保险制度进行顶层设计，取消工伤保险参保资格与劳动关系的绑定 [7]。但由于新业态的特殊性，也有学者提出了不能盲目将其纳入，于美英(2018)认为可参考同样具有高职业风险的建筑行业，为新业态从业人员设置工伤保险保费单独计算和缴纳的保障方式 [8]。除了加入工伤保险，学者们也提出了新的保障思路：胡京(2020)认为要通过合理划分国家、新业态企业及从业人员三方主体的权利义务来解决职业伤害保障的困境。即国家应承担保障责任，建立职业伤害保障制度；新业态企业要履行保费代扣代缴、风险预防与管控等有限雇主义务；新业态从业人员要履行缴费、风险规避等有限雇员义务，同时享有相应的职业伤害保障基本权利 [9]。赵晓燕等人(2019)认为可建立由政府主导、商业保险公司承办的职业伤害保险来保障从业者 [10]。关博(2019)认为可通过建立行业互助基金，鼓励企业建立平台型的工伤保险来开展职业伤害保障 [11]。
综上所述已有的研究为我们了解新业态及其从业人员职业伤害保障的内涵、现状和未来发展提供了有效的参考。但同时也发现现有的关于职业伤害保障的文献大多立足于理论层面的探讨，并且主要从政府、企业等供方出发研究职业伤害保障的实施难点及解决路径，研究的实践性有限并且未充分考虑新业态从业人员的需求，这样很可能引发从业人员的对现有保障体系的不满或者导致职业伤害保障出现供不对需的尴尬局面。新业态从业人员作为新行业的合法劳动者和职业伤害保障体系的服务对象，他们的需求应该得到重视和满足，因而本文以新业态从业人员的需求视角出发，利用科学、有效的Kano模型及相关分析方法通过实地调研掌握外卖骑手的职业伤害保障需求属性及优先次序，对充实有关新业态的研究及有效满足从业人员的职业伤害保障需求具有实际意义。
3. Kano模型及相关分析方法概述
日本学者狩野纪昭于1984年建立Kano双维度认知模型，具体而言是借助正向与反向的两套问题来识别用户需求属性并进行综合分析，从而鉴别出影响用户满意度的关键需求，并设计更能符合用户需求、提升用户满意度的服务和产品的方法 [12]。Kano模型将需求划分成五类即必备型需求(M: Must-be)、期望型需求(O: One-dimensional)、魅力型需求(A: Attractive)、无差异型需求(I: Indifferent)和反向需求(R: Reverse)，根据Kano问卷一正一反的问题形式，一共可得到25种对应上述五大需求属性的用户答案(如表1所示)，即用户对该项服务的属性评价；传统的Kano模型主要以最高统计频数确定最终的需求类型。经过数十年的应用，Lee和Newcomb [13] 改良了Kano模型，他们认为除了五大需求属性外应当还存在混合类需求。混合类需求的归类依据是TS (Total Strength) ≥ 60%且CS (Category Strength) ≤ 6%，而它们的计算公式则为：TS = 回答M、O、A的数量/总回答数，CS = (max “A, O, M, I, R, Q” − second max “A, O, M, I, R, Q”)/总回答数。混合类需求可以字母H为标识，H后需要加注括号，而括号里需标注频数排列在前两位的需求类型表示混合类的主要构成。此外，为进一步了解各类需求的满足程度对用户满意度的影响，C. Berger [14] 提出了Better-Worse系数分析法，其中Better系数 = (A + O)/(A + O + M + I)，它的取值范围是0到1，而且Better系数越高说明该项需求的满足对提升用户满意度的作用越强烈；Worse = (−1) (O + M)/(A + O + M + I)，Worse系数的取值范围在−1到0之间，负值越大，说明该项需求不被满足时将会引起用户的不满意。在此基础上，Park等 [15] 还提出了能掌握用户需求优先次序的平均满意度(Average Satisfaction Coefficient, ASC)指标，其中ASC = (|Better| + |Worse|)/2。ASC值越大，该需求的重要度越高，说明该需求的服务应被提供的优先级越高。
Table 1. Kano model analysis evaluation form
表1. Kano模型分析评估表
注：Q为可疑结果；M为必备型需求；O为期望型需求；A为魅力型需求；I为无差异型需求；R为反向需求。
4. 新业态从业人员职业伤害保障维度及要素
新业态作为新兴且极具发展潜力的职业，其从业人员的职业伤害保障是一个全新且复杂的问题。为充分了解新业态从业人员的职业伤害需求，本文拟通过梳理有关新业态或职业伤害保障的相关文献，总结、归纳出当前具有代表性的4个一级职业伤害保障维度，之后通过访谈多名外卖骑手将每种职业伤害保障细分为4个二级保障要素，共计划分出16个二级保障要素(如表2所示)，为Kano问卷设计及调查奠定基础。
Table 2. The protection method and content of employees in new business forms
表2. 新业态从业人员保障方式及内容
5. 新业态从业人员职业伤害保障需求属性归类及优先次序分析
新业态从业人员的职业伤害保障需求属性归类及分析首先需要结合需求和Kano模型设计调查问卷，其次要对外卖北京市丰台区的外卖骑手开展问卷调查，并依据前述分析方法对外卖骑手的职业伤害保障需求进行分类和优先次序的研究。
5.1. 问卷设计
问卷主要由三部分组成：首先是新业态从业人员的个人基本信息，包括性别、年龄、受教育程度和户籍类型；其次是职业状况，包括雇佣关系、收入、风险感知等；再次是新业态从业人员职业伤害保障需求统计，即依照Kano模型从正反两方面对表1中的各项保障设计问题(如表3所示)，以此了解新业态从业人员的需求偏好。
Table 3. Kano model questionnaire design
表3. Kano问卷设计
5.2. 数据收集及信效度分析
本文利用“问卷星”制作完成调查问卷后向丰台区的众包及专送骑手随机发放问卷，为保证调查具有95%的置信水平拟采用多种方式向外卖骑手发放500份问卷，最后共回收430份有效问卷，问卷有效率86%。运用SPSS软件对回收的有效数据进行信度及效度检验，结果显示问卷的正向、反向问题的Cronbach’s α值都高于0.92，KMO值都高于0.85，而且Bartlett 球形检验值为0，p值均小于0.05，检验证明问卷数据可信且有效。
5.3. 需求属性归类及分析
根据传统Kano频次统计、混合类两种方式，对外卖骑手对现有职业伤害保障方式的需求属性进行频次统计(如表4所示)。基于传统的归类可以发现本次受访的外卖骑手们主要有三类需求，其中包括11项期望型需求、4项魅力型需求、1项无差异型需求。综合统计结果可对新业态从业人员的职业伤害保障需求属性做出如下分析：首先，期望型需求是外卖骑手在工作中的一种重要的职业伤害保障需求，当保障方式符合外卖骑手的需求时，外卖骑手的满意度会明显提升，若保障方式不符合外卖骑手的需求时，外卖骑手的满意度会有明显的下降。简而言之，期望型保障需求的满足程度与骑手的满意度成线性相关。调查显示外卖骑手对工伤保险、商业保险、行业互助和人文关怀四类保障共表达出11种期望型需求，这说明外卖骑手对职业伤害保障具有较全面的期待和需求，而且经访谈得知多数骑手并未收获上述保障，因而当前从业人员表达出的期望型需求在一定程度上为职业伤害保障体系的建设与完善指明了清晰的发展方向。其次，调查显示受访的外卖骑手有4项魅力型需求，分别是在商业保险层面设置非梯度型的保费基准、在行业互助层面实现公益协助骑手索赔、在人文关怀层面实施对优秀骑手进行职业表彰。所谓魅力型需求是指如果骑手的需求被满足，会明显提高骑手对职业伤害保障的满意度，反之则不会显著影响骑手的满意度。上述三种需求的显现说明政府及社会可通过提供上述三类保障来优化对外卖骑手的职业保障，提升外卖骑手的满意度。再次，表4显示受访的外卖骑手有一项无差异需求，即商业保险层面选择投保公司的自由权。所谓无差异型需求是指无论这项保障是否提供都不会影响外卖骑手的满意度。由此反映出外卖骑手比较关注自己实际获得的职业伤害保障收益，对职业伤害保障的实施过程的接受度较高，一般不会产生不满情绪，这也为职业伤害保障的开展提供了参考。最后需要说明的本次受访的外卖骑手并没有表示出明显的必备型需求，笔者考虑职业伤害保障体系的不健全及实施的短暂性可能是骑手们还未形成必备型需求的原因。
应用混合类分析方法计算16种种保障需求属性的TS值和CS值发现传统归类下的两项魅力型需求也可被视作兼具魅力型与期望型的混合型需求。考虑到Kano曾表示伴随着时间的变化用户对需求的态度也可能经历I → A → O → M的变化周期，说明这两项混合型需求未来有完全转变为期望型需求的潜质，因而在健全和完善职业伤害保障体系应对它们保持持续关注，防止它们成为引起新业态从业人员不满的诱因。
5.4. 新业态从业人员职业伤害保障需求的Better-Worse系数及优先次序分析
在运用前述分析方法掌握外卖骑手群体的需求属性后，为进一步了解不同需求对骑手满意度的影响和需求的优先次序，本文运用相关公式计算16种保障需求的ASC值(见表4)，同时以Worse和Better系数分别作为横坐标及纵坐标，以它们的绝对值的平均值(0.66，0.82)为坐标原点绘制如图1所示的象限图。结合Worse和Better系数的含义及象限图发现：首先，位于第一象限的保障要素的Better系数和Worse系数大小均处在平均值以上，说明是否向骑手提供分布在此象限中的保障对提高或降低他们对保障的满意度十分有效。根据这一象限中各保障要素的ASC值，外卖骑手对它们的优先度是D1 > D2 > A4 > C1 > B4 > B1 > B2。其次，位于第二象限的保障要素的Better系数均比平均值高，但它们的Worse系数均低于平均值。这说明此象限中的保障的供给能提高骑手的满意度，且Better系数越高，满意度越高；然而这些保障对消除或降低新生不满意度的作用却不大。这一象限中各保障要素的ASC值显示外卖骑手对它们的优先度是D4 > A3 > B3。再次，处于第三象限的要素的Better值和Worse值均低于平均值，说明外卖骑手对此象限中的保障的需求欲望不高，不影响外卖骑手对职业伤害保障供给的满意度。值得注意的无差异型需求属性并不意味着政府和社会可忽视这两种保障的供给，因为它的需求属性很可能随着时间而进化。最后，处于第四象限的要素的Better值小于平均值表明满足外卖骑手对此象限中三种保障的需求对提升他们的满意度的作用微弱，但这三种保障要素的Worse值大于平均值的事实却表明缺失此类保障会增加骑手的不满意度；而它们的ASC值显示外卖骑手对它们的需求优先度是A1 > C2 > D3 > C3。
Table 4. Statistics and classification of demand attributes for occupational injury protection for employees in new formats
表4. 新业态从业人员职业伤害保障的需求属性统计及归类
Figure 1. Quadrant diagram of the Better-Worse coefficient of the demand for occupational injury protection for employees in new formats
图1. 新业态从业人员职业伤害保障需求的Better-Worse系数象限图
5.5. 分析结论
结合上述分析，本文有以下结论：
第一，工伤作为常见的劳动风险，其保障的必要性早已被法律认可。但运用传统的及混合类的分析方法分析骑手的需求属性发现他们期望型保障需求较多并且未表达出必备型职业伤害保障需求，这不仅证明新业态从业人员对职业伤害保障存在较高的期待，还在一定程度上反映出我国现有的职业伤害保障体系并不完善。第二，参考上一章节对从业人员需求影响度及优先级的分析可以发现当前虽然有四个维度的职业伤害保障，但对于每个维度及每个维度中不同的保障要素从业人员的有不同的需求次序，首先，相比其他保障维度，外卖骑手对商业保险的各要素需求强度较弱。其次，从保障要素出发，外卖骑手对工伤保险维度的无身份限制的参保资格和一次性给付工伤赔偿的需求度较高；而且外卖骑手希望享受行业互助保障，尤其是能参与行业互助工会及企业关怀计划；最值得注意的是外卖骑手对包括职业安全培训和职业心理疏导、意见征询等人文关怀的开展具有高满意度。上述分析对于政府和企业在资金有限、时间紧张的情况下决定职业伤害保障体系建设重点及次序无疑是最有效的参考。第三，职业伤害保障体系的多维性和从业人员需求的复杂性、风险的高发性要求职业伤害保障的认定及赔付一定要迅速、便捷和准确，这说明职业伤害保障工作的开展既要有效率又要有效果，为职业伤害保障体系的未来发展指明了方向。
6. 满足新业态从业人员职业伤害保障需求的建议
为有效满足新业态从业人员职业伤害保障需求，保障新业态从业人员的受保障权益，本文基于前述章节对丰台区外卖骑手职业伤害保障需求类型及次序的分析，提出如下优化职业伤害保障体系的建议。
6.1. 动员职业伤害保障的多元主体，建立多层次的职业伤害保障体系
政府、企业及社会作为职业伤害保障体系建设的主体应协力加强工作力度，通过建设、完善多层次的职业伤害保障体系来满足从业人员的多维保障需求。第一，政府应主导完善保险体系，通过改进现有险种或设立新的险种来缩小新业态从业人员和传统劳动者在保险参保资格、缴费基准及待遇享受等方面的差距；此外，政府应积极动员社会资本参与新业态的职业伤害保障，鼓励他们建立保费收取和待遇赔付标准合理的商业保险，丰富职业伤害保障体系。第二，新业态企业作为雇佣方应自觉通过为新业态员工缴纳工伤保险或商业保险保费，实施必要的人文关怀等方式自觉承担对员工的保障责任。第三，社会公益力量或从业人员应积极利用自己的资金、人力、信息资源，成立合法的行业互助组织或工会，以搭建交流平台的形式帮助新业态从业人员有效避免、应对职业伤害，实现行业及劳动者之间的互助共济。总之，新业态从业人员的职业伤害保障需求的满足需要积极动员社会各界积极采取丰富、有力的行动措施。
6.2. 重视从业人员的重点保障需求，追求最优的保障效果
考虑到一方面职业伤害保障体系的建设不是一蹴而就的，另一方面新业态从业人员的职业伤害保障需求的满足迫在眉睫，职业伤害保障体系的建设可从重视新业态从业人员的重点保障需求着手。首先，政府应改良有身份限制的工伤保险参保门槛，设定新的参保条件，避免从业人员因不具备正式的劳动关系而被拒之门外。其次，政府、企业及社会在实施保障前后要通过多种方式听取从业人员的意见和建议，避免出现职业伤害保障供不对需的尴尬局面。再次，考虑到外卖骑手，快递小哥、网约车司机等大量新业态从业人员对职业安全培训、职业心理疏导及工伤待遇给付等保障的需求优先级高，因此企业应该通过举办培训会、设置心理咨询室等为员工提供及时、全面的职业伤害保障培训和心理疏导；而政府需要定期检查、监督企业的保障行为，同时还需要积极落实相关部门或企业对新业态从业人员的工伤赔付。总之，在职业伤害保障体系建设的过程中，重视及满足从业人员的重点需求是获取从业人员满意，实现最优保障效果的不二选择。
6.3. 充分利用数字技术，提升职业伤害保障效率
前述分析证明职业伤害保障的开展除了需要合理的制度设计，还需要高效的保障效率，数字技术则为此提供了思路。首先，政府及商业保险公司可通过设计职业伤害专题网站或小程序供从业人员办理职业伤害保障业务，提高政府及企业的办事效率，同时让劳动者“少跑腿、快受益”。其次，企业可利用数字技术搭建平台，持续地开展职业安全培训、实施企业人文关怀，同时还可及时更新保障内容，了解员工的受保障程度，对企业和员工来说是一种保障的双赢。再次，行业互助组织可充分利用数字技术打破不同行业、不同地域的新业态从业人员的沟通壁垒，加强新业态从业人员之间的交流与互助共济，同时行业互助组织能降低运营成本，增强其存在及发展的持续性。总之，大力推进数字技术与新业态职业伤害保障体系的融合可以在满足新业态从业人员需求的同时保障职业伤害保障的效率，对职业伤害保障体系的建设与完善来说是一种不容小觑的助力手段。
基金项目
本文受到中央民族大学研究生科研实践项目“基于Kano模型的新业态从业人员职业伤害保障需求分析——以北京市外卖骑手群体为例”资助(项目编号：SZKY2022110)。