1. 引言
平台经济的蓬勃发展正在深刻重塑中国的就业格局。据中华全国总工会统计，截至2023年，我国新就业形态劳动者已达8400万人，占职工总数的21%，在这支庞大的队伍中，网约配送员超过1200万人，他们穿梭于城市的大街小巷，成为数字经济时代不可或缺的劳动力量[1]。然而，便利背后隐藏着巨大的职业风险。相关数据显示，2023年全国外卖骑手交通事故达1.2万宗[2]，职业伤害发生率远高于传统行业。更为严峻的是，由于平台用工呈现“去雇主化”的特征[3]，大量从业者与平台企业之间难以建立传统意义上的劳动关系，这使得他们游离于现有劳动保障体系之外，形成了显著的“保障真空”。保障机制的缺失使得这一群体陷入“高风险、低保障”的脆弱境地。这种“保障真空”不仅侵害了劳动者的基本权益，也成为平台经济可持续发展的隐忧[4]。
面对这一治理难题，传统的政府单向监管、企业单一责任的治理模式显然已不适应新业态的复杂性。2021年7月，人社部等八部门印发《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“不完全符合确定劳动关系情形”的概念[5]。2022年7月，职业伤害保障试点在北京、上海等7省市正式启动，截至2024年底，已有1037.99万人参保[6]，初步构建起政府主导、平台参与、社会监督的多元协同治理格局。2025年7月，人社部等九部门联合发布扩大试点通知，计划用三年时间实现全国覆盖[7]，标志着职业伤害保障制度(下文简称新职伤)建设进入加速期。
在这一多方参与的治理格局中，平台企业的角色定位尤为关键。作为连接劳动者、保险机构与政府部门的核心节点，平台企业既是用工管理者、保费缴纳者，也是数据提供者和风险防控者[8]。然而，平台在职业伤害保障中究竟应承担何种责任？其责任边界如何界定？多方参与机制运行的实际成效与深层困境是什么？
美团作为我国最大的生活服务平台之一，近三年已累计投入15亿元为试点省市骑手缴纳职业伤害保费[9]，其新职伤试点实践具有典型性与代表性。本研究以美团为案例，旨在回答以下核心问题：在协同治理框架下，电商平台在职业伤害保障体系中扮演何种角色？平台责任如何在规则制定、资金筹集、风险预防、服务递送等关键环节中得以体现？当前协同治理模式取得了哪些成效，又面临哪些制度性困境？
本研究借鉴Ansell和Gash的协同治理模型[10]，结合新就业形态职业伤害保障的实践特点，对原模型进行了适应性调整。Ansell和Gash的原始模型包含初始条件、制度设计、促进性领导、协同过程和结果五个要素。考虑到试点政策的制度设计主要由政府主导、平台参与度有限，且领导力要素在本研究中不作为核心分析对象，本研究将制度设计和领导力整合到初始条件层，重点关注平台在协同过程中的角色与责任，构建初始条件、协同过程、治理效果三层分析框架。
2. 多方博弈的起点：政策压力、利益诉求与权力结构
Ansell和Gash的协同治理模型中，初始条件是影响协同治理成败的关键因素，它塑造了参与主体的动机、能力和互动模式。在新就业形态职业伤害保障这一公共问题的治理中，初始条件主要体现为政策压力驱动、多元利益诉求以及权力资源不对称三个维度，这些因素共同构成了协同治理的起点和动力机制。
2.1. 政策压力：强制性制度变迁的推动力
协同治理的启动首先源于自上而下的政策压力。2021年7月，人社部等八部门联合印发《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》，明确提出“不完全符合确定劳动关系情形”的概念，并要求“组织开展平台灵活就业人员职业伤害保障试点”，这一政策信号释放了强烈的制度变迁预期，使平台企业意识到职业伤害保障将从自愿行为转向强制义务[11]。政策压力的形成有其深刻的社会背景，新就业形态劳动者职业伤害事件频发引发社会舆论关注，劳动者维权案件激增给司法系统带来巨大压力，2020至2024年全国法院共受理新就业形态民事纠纷案件约42万件，裁判标准不统一导致“同案不同判”现象突出[12]。2022年7月试点启动时，美团、饿了么等7家头部企业被纳入首批试点名单，虽然试点具有一定自愿性，但拒绝参与将面临监管风险、舆论压力和竞争劣势。这种政策驱动的强制性制度变迁使平台企业从“观望者”转变为“参与者”，成为协同治理的起点。
2.2. 多元利益诉求：参与动机的分化与交织
协同治理的形成不仅源于外部压力，更源于各方主体的内在利益诉求。在职业伤害保障这一公共问题上，政府、平台企业、劳动者三方的参与动机既有交集也有分歧。政府追求公共利益维护与社会稳定，具有维护数字秩序的主动愿望，但掌握数据少、行政化手段僵硬；平台企业追求市场利益最大化，拥有数据和市场化手段优势，但缺乏主动承担社会责任的内生动力，形成自利与公益的内在冲突[13]。从政府角度看，职业伤害保障是构建“全覆盖、多层次”社会保障体系的重要一环，8400万新就业形态劳动者的权益保障直接关系到社会稳定，试点的推出既展示了政府的治理能力，也为全国推广积累经验。平台企业的参与动机则更为复杂：在社会责任(ESG)日益受到重视的背景下，职业伤害保障成为平台展示社会担当、改善公众形象的重要途径，但平台也试图通过参与治理来影响规则制定，在试点过程中与政府部门就缴费标准、保障范围等问题进行沟通协商，试图在合规与成本之间寻求平衡。劳动者的保障需求是推动协同治理的根本动力，新就业形态劳动者工作环境复杂、职业风险高，但传统社会保障体系无法满足现实需求，劳动者在协同治理中的话语权相对较弱，其诉求主要通过工会组织、媒体曝光等间接渠道表达[1]。三方利益诉求的交织，使协同治理既有合作基础也有潜在冲突，政府追求全面覆盖与平台控制成本之间的张力、平台效率导向与劳动者安全需求之间的矛盾，贯穿于协同治理的全过程。
2.3. 权力资源不对称：协同治理的结构性约束
权力资源的不对称分布深刻影响着协同治理的进程和结果。在新就业形态职业伤害保障领域，这种不对称体现为政府的规则权力、平台的数据权力与劳动者的弱势地位之间的失衡。政府掌握规则制定权和强制执行权，试点方案的核心要素，例如，参保范围、缴费标准、待遇水平、经办流程，均由人社部等部门确定，这种自上而下的权力结构保证了制度的统一性和权威性，但也限制了协同治理的灵活性。平台企业通过算法技术掌握了超级权力，平台的超级权力已经有突破私权范围向公权扩张的倾向，并且传统监管体制具有规制手段的局限性，平台通过数据优势、技术优势及组织优势形成了超级行为体和准公权力架构[14]。订单数据、骑手信息、配送轨迹等关键数据都存储在平台系统中，政府和劳动者只能依赖平台提供的数据进行决策，这种数据垄断使平台在协同治理中拥有了超越其法律地位的实际权力。算法规则的不透明性进一步强化了这种权力，平台企业通过算法优化订单分配和配送时间，进一步加剧了劳动者的劳动强度，但劳动者难以判断派单逻辑是否公平、配送时间是否合理。劳动者处于权力结构的底层，虽然是职业伤害保障的直接受益者，但在协同治理中缺乏制度化的参与渠道，工会虽然在部分试点地区发挥了协调作用，但覆盖面有限且代表性不足，众包骑手和兼职骑手的高流动性、碎片化工作模式使其难以形成集体行动能力。权力资源的不对称不仅影响各方的议价能力，也塑造了协同治理的基本格局，政府主导、平台参与、劳动者边缘化的“三角结构”，既是初始条件的产物，也在协同过程中不断再生产。
3. 美团职业伤害保障的实践逻辑
2022年7月，人社部等部门在北京、上海、江苏、浙江、安徽、福建、广东等7省市启动新就业形态人员职业伤害保障试点，试点平台包括美团、饿了么、曹操出行等7家企业，涵盖出行、外卖、即时配送、同城货运四个行业。截至2024年底，试点已覆盖1037.99万人[12]。本研究选择美团作为分析对象，基于其规模代表性，时间先发性以及实践丰富性。本研究采用质性案例研究法，数据来源包括政策文本和平台公开披露信息。通过文本分析和过程追踪，从资金筹集、风险预防、服务递送三个维度，系统剖析平台在协同治理中的角色定位与责任实践。
3.1. 资金出资者：按单缴费模式的运作
在资金筹集环节，平台承担了全部保费支出，成为职业伤害保障制度最直接的经济责任主体。美团自2022年7月试点启动至今，已累计出资15亿元为7个试点省市近700万名骑手缴纳职业伤害保费，且未来将进一步覆盖17个省市所有骑手。这一投入规模在试点平台中位居前列，体现了头部企业的资金承担能力。
按单缴费模式体现了平台技术优势对传统保障制度的适应性创新。传统工伤保险需企业预先确定参保名单、按月申报工资基数并缴费，难以适应新就业形态劳动者流动性强、工作时间碎片化的特点。以美团平台为代表的企业依托订单管理系统，实现配送任务的实时记录与数据归集，并按0.06元/单的标准由平台全额承担费用。其核心机制是通过“以单定费”模式规避劳动关系认定困境。平台按月向税务机关申报缴费，其应缴额为统筹地区上月总单量与单笔缴费标准的乘积。这种订单驱动的“实时参保”机制，使职业伤害保障覆盖所有接单劳动者成为可能，显著提升了新就业形态群体的权益保障范围及制度适配性[15]。
然而，这一模式的商业可持续性也面临考验。以外卖行业每单0.06元的标准计算，若一个骑手日均完成30单，平台每日为其缴纳1.8元，月均约54元。考虑到试点省市骑手总量，美团月度保费支出达数千万元级别。虽然平台可通过提高配送费或优化运营效率消化成本，但在竞争激烈的市场环境下，成本压力始终存在[16]。这也解释了为何试点扩围采取渐进式推进策略，用三年时间逐步实现全国覆盖，给予平台适应调整的缓冲期。
3.2. 风险防控者：算法与安全管理
职业伤害保障不仅是事后补偿，更需要事前预防。平台利用其技术能力和管理手段，在降低职业伤害发生率方面承担了重要责任。
算法在风险预防中发挥了双重作用。一方面，美团推出防疲劳机制[17]，当骑手连续工作达到一定时长后，系统自动暂停派单，强制休息。这一机制通过算法实时监测骑手的工作状态，识别高风险时段并主动干预，从源头减少疲劳驾驶导致的事故。另一方面，平台基于大数据分析，识别出交通事故高发路段、恶劣天气时段等风险因素，通过消息推送、语音提醒等方式向骑手预警。部分试点地区的数据显示，这些技术措施实施后，骑手交通违章率和事故率均有所下降[18]。
然而，算法管理与风险预防之间存在内在张力。算法优化配送效率的逻辑，客观上产生了时间压力，这与安全管理的目标可能冲突。正是意识到这一矛盾，美团在2024年底宣布将于2025年底前取消超时扣款，推动从负向处罚向正向激励转变。这一政策调整意味着平台开始主动重构算法规则，将安全因素置于更优先的位置。这种转变既是对外部舆论压力的回应，也体现了平台在协同治理中角色的深化——从单纯追求效率到平衡效率与安全。
此外，平台还通过安全培训、装备配发等传统手段强化风险管理。美团为骑手提供交通安全教育课程，配发符合国家标准的头盔和反光衣。这些措施虽然增加了平台成本，但通过降低事故率，长期而言有助于减少保险赔付和声誉损失，形成正向循环。
3.3. 服务枢纽：连接多方的信息平台
在服务递送环节，平台发挥着连接政府、保险机构与劳动者的枢纽作用，其信息系统成为协同治理的关键基础设施。
平台首先承担了信息采集与报送责任。平台企业需及时准确报送人员和订单信息，税务部门将缴费信息回传给人社部门，由省级人社部门汇总后归集至全国信息平台。这一信息流转链条的顺畅运行，依赖于美团自主开发的数据对接系统。该系统将分散在各地的订单数据标准化处理后，按照统一格式报送，实现了跨地区、跨部门的数据互联互通。
在理赔服务方面，平台简化了流程并提高了效率。传统工伤保险理赔需要劳动者先确认劳动关系、再进行工伤认定、最后申请待遇，程序复杂且耗时较长。新职伤试点中，对于材料齐全的零星医疗费用报销，原则上在7个工作日内完成审核。美团通过其APP建立了“一站式”理赔通道，骑手发生职业伤害后，可直接在线提交材料，平台协助完成与保险机构的对接，大幅缩短了理赔周期。这种便利性提升了劳动者的获得感，也增强了制度的实效性。
然而，服务递送中仍存在信息不对称问题。部分骑手对职业伤害保障政策的知晓度不高，不清楚自己享有哪些权益、如何申请理赔[19]。虽然平台通过APP推送、站点宣传等方式进行政策普及，但众包骑手和兼职骑手的触达率仍然有限。
4. 从试点到制度化:职业伤害保障协同治理的反思与重构
4.1. 协同治理的初步成效
在覆盖广度上，试点实现了从无到有的突破。截至2024年底，试点已覆盖1037.99万新就业形态劳动者[20]，这一数字在三年前还是零。美团作为试点主力，为7个试点省市全量骑手缴纳保费，打破了传统工伤保险基于劳动关系的覆盖限制，为灵活就业群体构筑了基本的安全网。按单计费机制的创新，使得“每单必保、每人必保”从技术上变为可能，覆盖了既往制度无法触及的众包骑手和兼职骑手。
在治理效率上，多主体协同显著降低了制度运行成本。平台的信息系统与政府社保系统对接，实现了保费按月自动申报缴纳，免去了传统模式下逐人登记、逐月核定的繁琐流程。理赔环节中，材料齐全的医疗费用报销可在7个工作日内完成，远快于传统工伤保险动辄数月的审批周期。这种效率提升得益于平台在信息采集、数据处理、流程优化方面的技术能力。
在制度创新上，试点为破解新就业形态劳动保障难题提供了中国方案。职业伤害保障不再以劳动关系为前提，而是基于“执行平台订单任务”这一行为事实，既保障了劳动者权益，又保留了用工灵活性，实现了保障与灵活的动态平衡。这一模式为其他国家应对平台经济劳动保障问题提供了参考。
4.2. 协同治理的深层困境
尽管取得初步成效，协同治理机制的深层矛盾也在试点过程中逐渐显现，集中表现为权责悖论、算法黑箱和可持续性焦虑三重困境。
权责悖论是最核心的制度性矛盾。平台在协同治理中拥有了前所未有的权力——参与规则制定、掌握海量数据、决定算法逻辑——但其法律责任边界却依然模糊。平台企业与劳动者之间“不完全符合确定劳动关系情形”的定位，既让平台免于承担完全的雇主责任，又赋予其超越第三方的管理权力。这种权责不对等在实践中产生了扭曲效应。北京致诚农民工法律援助中心对1907份判决进行分析，发现通过外包、众包、个体工商户等用工模式设计，平台将自身劳动关系认定率控制在1%以内，而一级外包模式下配送商的认劳率高达81.93% [21]。一方面，平台可以通过制定规则来影响自身成本，如在缴费标准浮动机制中，平台既是规则的参与者又是规则的适用对象，存在既当运动员又当裁判员的嫌疑[22]。另一方面，当职业伤害纠纷发生时，平台往往以“不存在劳动关系”为由规避责任，而劳动者维权困难。这种权责悖论的根源在于，协同治理赋予了平台治理主体地位，但既有法律框架尚未对这一新型主体的权力边界和责任清单作出明确界定。
算法黑箱带来的不透明性与公平性质疑日益突出。算法黑箱是指算法运行过程中，人类对输入与输出之间关联性无法完全理解和追踪的现象，这种不透明性既源于算法的技术复杂性，也源于企业对商业秘密的保护[23]。在职业伤害保障领域，算法黑箱问题表现为两个层面。技术层面上，平台的派单算法如何分配任务、如何计算配送时间、如何评估骑手绩效，这些核心机制对劳动者而言是暗箱操作。2016至2019年间，外卖平台将3公里配送时间从1小时压缩至38分钟，全行业单均配送时长3年减少10分钟[24]。骑手为避免超时而加快配送速度，这些“短时长数据”被系统收集后用于训练算法，形成时间不断压缩的恶性循环[25]。虽然美团宣布建立算法公开机制，但实际公开的往往是原则性描述而非具体参数，劳动者难以据此判断算法是否公平。治理层面上，算法在风险预防中的应用也存在双重性。防疲劳机制虽然有助于减少事故，但算法同时也在创造效率压力，两者之间的平衡点由平台单方面设定，缺乏外部监督。算法透明度正被提升到前所未有的监管高度，但算法公开与商业秘密保护之间的张力仍难以调和。
可持续性焦虑体现在三个维度。商业可持续性方面，美团三年投入15亿元，这一成本最终需要通过提高配送费、优化运营效率或压缩其他支出来消化。在竞争激烈的市场环境下，高昂的保障成本可能削弱平台的市场竞争力，进而影响其履责意愿。试点扩围采取三年渐进式推进，正是考虑到平台需要时间调整商业模式、消化成本压力[26]。政策可持续性方面，当前试点仍带有自愿性色彩，从试点到全国推广、从自愿参与到强制适用，这一制度化路径尚不明朗。若缺乏法律的强制性规定，制度可能因政策变化或平台策略调整而面临倒退风险。社会参与可持续性方面，劳动者在协同治理中的角色相对边缘，主要是被动接受保障而非主动参与治理。据2023年的调查显示，试点启动一年后，仍有大量骑手不知道自己已参保，部分骑手是在受伤理赔后才第一次了解这一制度[27]。工会、行业协会等社会组织的参与也不充分，缺乏对平台权力的有效制衡。这种参与结构的失衡，可能使协同治理异化为政府与平台双主体治理，背离多元共治的初衷。
4.3. 政策建议
基于上述研究结论，本研究提出构建“政府主导、平台履责、社会监督、劳动者参与”的四位一体协同治理机制，具体建议如下。
对政府而言，应加快立法进程，明确平台的强制性主体责任。当前职业伤害保障仍处于试点阶段，带有自愿性和临时性特征。虽然2025年启动扩围计划，但从试点到全国覆盖仍需三年渐进推进。应尽快制定《新就业形态劳动者权益保护条例》或在《社会保险法》中增设专章，将职业伤害保障从政策试点上升为法定义务，消除制度的不确定性[28]。同时，需建立平台责任清单制度，明确平台在规则制定、资金缴纳、风险预防、信息披露等环节的具体义务和违规处罚机制，避免权责模糊导致的推诿扯皮。此外，应构建全国统一的职业伤害保障信息平台，实现跨地区、跨平台的数据互联互通，为劳动者跨区域流动提供便利，也为监管部门提供数据支撑。
对平台而言，应将职业伤害保障纳入核心ESG战略，推动算法透明化[29]。平台企业不应将保障责任视为负担，而应作为提升竞争力的战略性投资。美团推出的养老保险补贴、取消超时扣款等超越政策最低要求的举措，不仅改善了骑手权益，也增强了平台的社会形象和用户忠诚度。应建立“算法伦理委员会”，吸纳劳动者代表、工会组织、专家学者等外部力量，对算法规则进行定期评估和公开说明。算法透明不是要求公开商业秘密，而是揭示算法的基本运行逻辑和对劳动者权益的影响方式，让劳动者理解派单规则、绩效考核标准等核心机制。同时，应探索“保费–盈利”联动机制，将保费支出与平台盈利状况挂钩，当平台盈利增长时相应提高保障标准，实现责任与收益的动态平衡。
在社会监督层面，应充分发挥工会、行业协会等组织的监督作用。全国总工会、北京市总工会指导美团签订骑手劳动保障专项协议的实践表明，工会在协同治理中能够发挥重要的协调和监督功能[30]。应建立第三方评估机制，委托独立机构定期评估平台履责情况，评估结果向社会公开，接受舆论监督。应畅通劳动者申诉渠道，建立“平台–工会–人社部门”三方联动的纠纷解决机制，降低劳动者维权成本。同时，应发挥媒体和研究机构的作用，持续关注职业伤害保障的实施效果，及时发现问题并推动改进。
在劳动者参与层面，应建立制度化的参与机制，实现从被保障到共治理的转变。可借鉴职工代表大会模式，建立骑手议事会等参与式治理平台，吸纳骑手代表参与规则制定、费率调整、待遇标准等重大决策的讨论。应加强权益教育和法律援助，通过培训、宣传等方式提升劳动者对职业伤害保障政策的知晓度和参与能力。对于众包骑手和兼职骑手等流动性强的群体，可通过线上平台建立虚拟社区，增强其集体认同感和参与意识。只有当劳动者真正参与到治理过程中，协同治理才能避免沦为政府与平台的双边博弈，真正实现多元共治的目标。