摘要: 在就业形式灵活化的时代背景下，鼓励灵活就业者参加社会医疗保险制度，是优化医疗制度参保结构，保障其基本医疗权益行之有效的办法，亦是数字经济时代就业形式转型过程中社会保障体系适应性调整的内在需求。本文使用中国家庭金融调查(CHFS)数据，分析自由职业者社会医保参保行为的影响因素。研究发现，自由职业者的平均每日工作时长每增加一小时，其选择参加城镇居民基本医疗保险的几率会增加17%，选择参加新型农村合作医疗保险的几率会增加16%，参保后选择断保的几率会降低17%。若自由职业者为互联网平台就业者，则其选择参加城镇居民基本医疗保险的几率会降低56%，选择参加新型农村合作医疗保险的几率会降低85%，选择断保的几率就会增加112%，选择新参保的几率会降低92%。自由职业者参加社会医疗保险不存在逆向选择现象。相反，当自由职业者健康状况变差时，其参加城镇职工基本医疗保险的几率会降低。建议优化参保激励机制，对工作时长较长的自由职业者，强化其参保动力。针对工作时长较低的低收入群体，降低其参保门槛。积极探索平台与从业者共同承担保费的新模式，建立和完善“助保”政策，优化制度间转移接续规则，最终建立覆盖全民的、统一的社会医疗保险制度。
Abstract: Against the backdrop of increasingly flexible employment patterns, encouraging flexible workers to participate in the social medical insurance system is an effective approach to optimizing the enrollment structure of the healthcare system and safeguarding their fundamental medical rights. It also represents an inherent requirement for the social security system to adapt to the transformation of employment forms in the digital economy era. This study utilizes data from the China Household Finance Survey (CHFS) to analyze the factors influencing freelancers’ participation in social medical insurance. Findings reveal that for every additional hour of average daily work time, freelancers’ probability of choosing to participate in the Urban Resident Basic Medical Insurance increases by 17%, their probability of choosing the New Rural Cooperative Medical Insurance increases by 16%, and their probability of discontinuing coverage after enrollment decreases by 17%. However, if the freelancer works for an internet platform, their probability of enrolling in the Urban Resident Basic Medical Insurance decreases by 56%, their enrollment in the New Rural Cooperative Medical Insurance drops by 85%, their probability of discontinuing coverage increases by 112%, and their likelihood of newly enrolling in any insurance falls by 92%. No adverse selection phenomenon exists among freelancers enrolling in social medical insurance. Conversely, when freelancers experience deteriorating health, their likelihood of enrolling in the Urban Employee Basic Medical Insurance decreases. It is recommended to optimize enrollment incentive mechanisms, strengthening enrollment motivation for freelancers with longer working hours. For low-income groups with shorter working hours, enrollment thresholds should be lowered. Actively explore new models where platforms and workers jointly bear premiums, establish and refine “subsidized insurance” policies, optimize transfer and continuity rules between systems, and ultimately build a unified social medical insurance system covering the entire population.
1. 引言
在当下，我国已进入互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的阶段，灵活就业人员、新就业形态人员的涌现开辟了就业市场新空间，拓展了劳动者就业增收新途径，激发了推动经济发展和转型升级新动能，在保就业、稳就业、扩就业中发挥着重要作用。2023年，我国灵活就业人员规模在2亿人左右，根据第九次全国职工队伍状况调查显示，全国新就业形态人员达8400万人，占职工总数的21%，主要分布在交通出行、生活服务、知识技能、医疗分享等领域[1]。依托互联网平台以零工的方式实现就业的从业者，与传统雇佣关系下的劳动者一样面临着养老、医疗、失业、工伤等风险[2]。同时，由于灵活职业者通常具有工作强度高、流动性强等特点，因此其可能面临着严峻的医疗风险[3]。
为解决灵活就业人员的医疗保障问题，劳动和社会保障部办公厅于2003年5月发布《关于城镇灵活就业人员参加基本医疗保险的指导意见》(劳社厅发[2003] 10号)，明确将灵活就业人员纳入基本医疗保险制度范围。二十大报告中指出，“完善促进创业带动就业的保障制度，支持和规范发展新就业形态。健全劳动法律法规，完善劳动关系协商协调机制，完善劳动者权益保障制度，加强灵活就业和新就业形态劳动者权益保障”[4]。《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出：“健全灵活就业人员、农民工、新就业形态人员社保制度，全面取消在就业地参保户籍限制，完善社保关系转移接续政策”[1]。
在2016年国务院印发《关于整合城乡居民基本医疗保险制度的意见》后，目前我国基本形成了职工医保覆盖城镇就业职工、城乡居民医保覆盖农村居民和城镇非就业居民的二元格局。根据政策规定，灵活就业人员依法参加职工医保，但需要个人缴纳单位承担的保费，也可以转而参加居民医保，或直接不参保[5]。灵活就业群体已成为我国劳动群体实现就业的重要形式，了解他们的参保行为，分析哪些因素影响他们选择何种医疗保险模式，不仅有利于维护灵活就业者医疗保障的权利，满足其健康需求，也对最终建立城乡一体化的基本医疗保障制度，促进社会和谐发展有非常重要的现实意义。
在我国，关于灵活就业者参加医疗保险影响因素的研究，主要可以分为两类。一是影响因素探究。符定莹等通过对成都市的农民工群体进行调研，研究发现年龄、健康状况、性别、户籍、工作时间、职位和城镇居住年限等因素都会影响其对不同类型医疗保险的选择[6]。王虎峰研究发现，月家庭人均收入和户籍是影响灵活就业人员参加医疗保险最重要的两项因素[7]。二是探讨逆向选择问题。何文等运用中国劳动力动态调查数据(CLDS)，研究表明无论是在参保决策还是险种决策阶段，灵活就业人员的健康风险显著正向影响参保状态，说明逆向选择效应显著存在[8]。同样，封进等基于2012~2014年中国家庭追踪调查数据(CFPS)也得到了相同的结论[9]。但是，冉晓醒等基于2017年流动人口动态监测调查数据，研究发现灵活就业流动人口参保不存在逆向选择问题，而是“被选择”。即已参保灵活就业流动人口对居民医保的参保险种和户籍地参保明显的偏向性是医疗保险制度人群分割与地域分割关键矛盾的体现，也是受参保缴费和户籍条件限制而被制度选择的结果[10]。
综合而言，现有研究已经初步探究了影响灵活就业者是否参加医疗保险和选择哪种医保类型的因素，并对参保时的逆向选择问题开展了相应研究。但是，灵活就业是一个广泛的概念，除了传统主流就业方式，几乎都可以归类为灵活就业。不同类型的灵活就业者有着不同的特征，其对医疗保险选择的影响因素也可能存在不同。因此，本文聚焦于灵活就业者中的自由职业者群体，探讨其参加医疗保险的因素，并检验其是否存在逆向选择问题，从而为灵活就业者医疗保险问题相关研究提供补充，为未来我国城乡一体化医疗保险目标的实现提供一定的参考。
2. 数据
2.1. 数据来源
本文使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心组织管理的“中国家庭金融调查”项目(CHFS) [11]。该项目收集有关家庭金融微观层次的相关信息，数据具有全国、省级及副省级城市代表性。本文分析对象为灵活就业者中的自由职业者。具体而言，以CHFS 2019年调查中的问题“A3132d家庭成员去年工作性质”为判断标准，将答案为“6.自由职业者”的调查对象纳入分析。
2.2. 变量选取
1) 被解释变量：参保行为是本文关注的重点，具体操作化为四个被解释变量。一是参保选择，若受访者在2019年拥有任何一种社会医疗保险则赋值为1，否则为0；二是参保类型，因为在CHFS 2019年调查时，部分省份还未完成城乡居民基本医疗保险制度的整合，因此本文对其参保类型进行了细分。若受访者在2019年拥有城镇职工基本医疗保险则赋值为1，若拥有城镇居民基本医疗保险则赋值为2，若拥有新型农村合作医疗保险则赋值为3，若拥有城乡居民基本医疗保险则赋值为4，若拥有公费医疗中则赋值为5，否则为0；三是断保行为，若受访者在2017年拥有任何一种社会医疗保险，而在2019年未拥有任何一种社会医疗保险则赋值为1，否则为0；四是新参保行为，若受访者在2017年未拥有任何一种社会医疗保险，而在2019年拥有任何一种社会医疗保险则赋值为1，否则为0。
2) 解释变量：本文主要关注自由职业者个人层面的参保行为影响因素，因此主要解释变量有五个。一是平均每月工作天数；二是平均每日工作时长；三是是否为互联网平台就业，若受访者为网约车司机、快递平台注册快递员、外卖平台注册外卖配送员、博主、微信公众号等自媒体、网络主播或非以上类别的其他互联网平台自主就业则赋值为1，否则为0；四是健康状况，采用5级量表，其中“非常好”赋值为1，“非常不好”赋值为5；五是健康变化，计算方法为：受访者2017年健康状况减去受访者2019健康状况，若为负值则表示受访者健康在变差，若为正值则表示受访者健康在变好。此外，本文还关注了就医行为对参保行为的影响，因为CHFS只调查了受访者在受访时的上一年家庭住院情况，因此若受访者在2016年有过家庭成员住院情况则就医行为赋值为1，否则为0。
3) 控制变量：参照已有文献，本文的控制变量为自由职业者的年龄、性别、受教育程度、婚姻和个人收入等五个变量。
主要变量的描述性统计如表1所示。由表1可知，在本研究中有85%的自由职业者选择参加社会医保，我国医疗保险扩面已初见成效，但覆盖范围还有待提高。11%的自由职业者存在断保行为，在2017未参保的自由职业者中，有48%选择在2019年参加社会医保。受访者的平均每月工作天数为23.28天，平均每日工作时长为8.51小时，有15%的受访者为互联网平台就业者。
Table 1. Descriptive statistics of main variables
表1. 主要变量描述性统计
变量名称 |
Mean |
SD |
Min |
Max |
参保选择 |
0.85 |
0.36 |
0.00 |
1.00 |
参保类型 |
2.32 |
1.26 |
0.00 |
5.00 |
断保行为 |
0.11 |
0.31 |
0.00 |
1.00 |
新参保行为 |
0.48 |
0.50 |
0.00 |
1.00 |
平均每月工作天数 |
23.28 |
7.27 |
1.00 |
31.00 |
平均每天工作时长 |
8.51 |
3.12 |
1.00 |
24.00 |
是否为互联网平台就业 |
0.15 |
0.36 |
0.00 |
1.00 |
身体状况 |
2.34 |
0.93 |
1.00 |
5.00 |
健康变化 |
0.00 |
1.02 |
−3.00 |
3.00 |
就医行为 |
0.07 |
0.26 |
0.00 |
1.00 |
年龄 |
44.72 |
12.57 |
19.00 |
86.00 |
性别 |
0.76 |
0.42 |
0.00 |
1.00 |
受教育程度 |
3.34 |
1.11 |
1.00 |
5.00 |
婚姻 |
0.84 |
0.37 |
0.00 |
1.00 |
个人收入 |
9.98 |
1.45 |
0.69 |
13.12 |
注：(1) 个人收入展示的是取对数后的结果；(2) 断保行为展示的是受访者在2017年拥有社会医疗保险下的情况；(3) 新参保行为展示的是受访者在2017年未拥有任何一种社会医疗保险下的情况。
3. 自由职业者社会医保参保行为影响因素分析
3.1. 基准回归模型估计
表2报告了自由职业者社会医保参保选择的二元Logit回归结果。第(1)列为只含解释变量的结果，为考察回归结果的稳健性，第(2)列加入控制变量。以第(2)列的系数作为解释基准，自由职业者的平均每日工作时长、是否为互联网平台就业和其健康状况都会影响其选择是否参加社会医疗保险。具体而言，在其他因素不变时，日均工作时间每提高一小时，自由职业者参加社会医疗保险的几率会增加12% (p < 0.05)，若其为互联网平台就业者，则参加社会医疗保险的几率会降低46% (p < 0.1)。可能原因在于，随着工作时间的增加，其对健康风险的感知也在提高，即高强度工作者对健康损耗的敏感度更高，从而更可能主动寻求医疗保障。同时，持续稳定的长时间工作，意味着自由职业者的工作比较稳定，从而更倾向通过参保构建长期风险屏障。而互联网平台就业者可能面临着更多的不稳定性，一方面收入的不稳定性导致其不愿承受固定的医疗保险费用，另一方面工作的不稳定性也可能导致其被排除在医疗保险之外。自由职业者的健康状况对其参保行为有微弱的影响(OR = 0.72, p < 0.1)，即当其健康状况变差时，其选择参加社会医疗保险的几率也会降低。而其健康变化对参保行为没有影响，这意味着在本研究中自由职业者参加社会医疗保险不存在逆向选择行为。此外，在进行回归分析时，变量“是否享受过社会医疗保险的报销”存在完全预测问题，即在本样本中，如果在2017年受访者的家庭中有人享受过社会医疗保险的报销，则受访者都会选择在2019年选择参加社会医疗保险。这意味着，自由职业者的家庭内是否有人享受过社会医保的报销可能是影响其参保行为的重要因素。
Table 2. Baseline regression results
表2. 基准回归结果
变量 |
(1) |
(2) |
平均每月工作天数 |
0.98 (0.02) |
0.98 (0.02) |
平均每日工作时长 |
1.11** (0.05) |
1.12** (0.06) |
是否为互联网平台就业 |
0.45** (0.15) |
0.54* (0.19) |
健康状况 |
0.86 (0.15) |
0.72* (0.14) |
健康变化 |
1.17 (0.19) |
1.07 (0.18) |
就医行为 |
0.46 (0.29) |
0.48 (0.31) |
年龄 |
|
1.01 (0.01) |
性别 |
|
1.15 (0.37) |
受教育程度 |
|
0.81 (0.11) |
婚姻 |
|
1.15 (0.45) |
个人收入 |
|
0.86 (0.10) |
观测值数量 |
438 |
438 |
Pseudo R2 |
0.04 |
0.06 |
注：(1) 报告OR值，括号内为标准误；(2) ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。
3.2. 异质性分析
表3报告了自由职业者选择参保类型的分类mlogit回归结果，其中基准组为参保类型取值为0，即未拥有任何一项社会医疗保险，第(1)~(5)列，分别为自由职业者选择参加城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险、新型农村合作医疗保险、城乡居民基本医疗保险、公费医疗。由表3的结果可知，平均每日工作时长和是否为互联网平台就业只会对自由职业者参加城镇居民基本医疗保险和新型农村合作医疗保险有影响。与不参加任何社会医疗保险相比，平均每日工作时长每增加一小时，自由职业者选择参加城镇居民基本医疗保险的几率会增加17% (p < 0.01)，选择参加新型农村合作医疗保险的几率会增加16% (p < 0.1)。若其为互联网平台就业者，则其选择选择参加城镇居民基本医疗保险会降低56%，选择参加新型农村合作医疗保险的几率会降低85%。自由职业者的健康变化不会对其参保类型产生影响，而其健康状况会对其选择是否参加城镇职工基本医疗保险产生负面影响。这与何文和申曙光(2020) [8]的研究结论，有所不同，在本文中自由职业者参加职工医保不存在逆向选择问题。相反，当自由职业者健康状况变差时，其参加城镇职工基本医疗保险的几率会降低。这可能是因为自由职业者在参加职工基本医疗保险时需全额承担医保费用，且保费较高，当其健康状况恶化时，医疗支出增加叠加收入下降，导致其无力维持高额的保费。此外，自由职业者的受教育程度对其选择参保类型产生不同的影响，会对其选择职工医保产生正面影响，而对其选择新农合产生负面影响。自由职业者的年龄会对其选择是否参加城镇职工基本医疗保险产生正面影响。
Table 3. Heterogeneity analysis results
表3. 异质性分析结果
变量 |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
平均每月工作天数 |
0.97 (0.03) |
1.04 (0.04) |
0.97 (0.02) |
0.98 (0.03) |
1.06 (0.14) |
平均每日工作时长 |
1.04 (0.08) |
1.05 (0.08) |
1.17*** (0.07) |
1.16* (0.09) |
0.70(0.24) |
是否为互联网平台就业 |
1.26 (0.64) |
0.68 (0.35) |
0.44** (0.17) |
0.15** (0.12) |
-- |
健康状况 |
0.60* (0.16) |
0.82 (0.23) |
0.75 (0.16) |
0.65 (0.19) |
1.41 (2.12) |
健康变化 |
0.91 (0.22) |
1.09 (0.27) |
1.12 (0.20) |
1.01 (0.25) |
1.51 (1.79) |
就医行为 |
0.70 (0.59) |
0.39 (0.32) |
0.42 (0.28) |
0.58 (0.52) |
-- |
年龄 |
1.07*** (0.02) |
1.03 (0.02) |
0.98 (0.02) |
1.02 (0.02) |
1.15 (0.12) |
性别 |
0.52 (0.22) |
0.78 (0.35) |
1.50 (0.53) |
2.34 (1.28) |
|
受教育程度 |
2.01*** (0.45) |
1.40 (0.31) |
0.57*** (0.09) |
0.84 (0.19) |
0.92 (0.78) |
婚姻 |
2.21 (1.40) |
0.64 (0.35) |
1.25 (0.54) |
0.83 (0.51) |
0.04 (0.09) |
个人收入 |
0.79 (0.12) |
1.04 (0.20) |
0.85 (0.11) |
0.78 (0.12) |
2.84 (3.42) |
观测值数量 |
438 |
Pseudo R2 |
0.13 |
注：(1) 报告OR值，括号内为标准误；(2) ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。
3.3. 断保与新参保行为分析
表4报告了自由职业者参加社会医保时断保行为的二元Logit回归结果。第(1)列为只含解释变量的结果，为考察回归结果的稳健性，第(2)列加入控制变量。以第(2)列的系数作为解释基准，自由职业者的平均每日工作时长、是否为互联网平台就业会影响其断保行为。具体而言，平均每日工作时长每增加一小时，2017年选择参保的自由职业者在2019年选择断保的几率就会降低17% (p < 0.01)；在2017年选择参保的自由职业者若其在2019年为互联网平台就业者，则其选择断保的几率就会增加112%。
Table 4. Regression results for insurance lapse behavior
表4. 断保行为回归结果
变量 |
(1) |
(2) |
平均每月工作天数 |
1.05* (0.03) |
1.04 (0.03) |
平均每日工作时长 |
0.84*** (0.05) |
0.83*** (0.06) |
是否为互联网平台就业 |
2.24** (0.92) |
2.12* (0.085) |
健康状况 |
1.23 (0.26) |
1.41 (0.33) |
健康变化 |
0.85 (0.17) |
0.90 (0.18) |
就医行为 |
1.39 (0.91) |
1.36 (0.91) |
年龄 |
|
0.98 (0.02) |
性别 |
|
0.64 (0.24) |
受教育程度 |
|
1.06 (0.18) |
婚姻 |
|
1.02 (0.51) |
个人收入 |
|
1.10 (0.13) |
观测值数量 |
391 |
391 |
Pseudo R2 |
0.06 |
0.07 |
注：(1) 报告OR值，括号内为标准误；(2) ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。
表5报告了自由职业者参加社会医保时新参保行为的二元Logit回归结果，因为变量“就医行为”存在完全预测问题，因此在回归分析时并没将其纳入其中。第(1)列为只含解释变量的结果，为考察回归结果的稳健性，第(2)列加入控制变量。以第(2)列的系数作为解释基准，自由职业者是否为互联网平台就业会显著影响其新参保行为。即在2017未参加任何社会医疗保险的灵活就业者，若其在2019年为互联网平台就业者，则其选择新参保的几率会降低92%。平均每月工作天数和平均每日工作时长不会对新参保行为产生影响，但新参保行为受性别的影响，当自由职业者为男性时，其选择新参保的几率会降低90%，这点与符定莹等的研究结果一致[6]，可能是由于女性比男性在接受新事物方面更具有积极性所导致的。此外，自由职业者的年龄和受教育程度会对新参保行为产生负面影响。
Table 5. Regression results for new insurance enrollment behavior
表5. 新参保行为回归结果
变量 |
(1) |
(2) |
平均每月工作天数 |
1.01 (0.04) |
1.06 (0.07) |
平均每日工作时长 |
1.00 (0.08) |
0.97 (0.12) |
是否为互联网平台就业 |
0.37 (0.29) |
0.08* (0.11) |
健康状况 |
1.39 (0.58) |
1.50 (1.09) |
健康变化 |
1.20 (0.40) |
1.35 (0.70) |
年龄 |
|
0.85** (0.06) |
性别 |
|
0.10** (0.12) |
受教育程度 |
|
0.23*** (0.12) |
婚姻 |
|
0.79 (0.89) |
个人收入 |
|
0.45 (0.28) |
观测值数量 |
47 |
47 |
Pseudo R2 |
0.04 |
0.33 |
注：(1) 报告OR值，括号内为标准误；(2) ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。
4. 结论与讨论
在数字化、就业灵活化的时代背景和基本公共服务均等化的政策目标下，灵活就业人员的社会保障问题备受关注。鼓励自由职业者参加社会医疗保险制度，是优化医疗制度参保结构，避免其“因病致贫”，保障其基本医疗权益行之有效的办法，也是数字经济时代的就业形态转型的必然要求。本文发现，自由职业者的平均每日工作时间和是否为互联网平台就业者是影响其参加社会医疗保险的关键因素。平均每日工作时长每增加一小时，自由职业者选择参加城镇居民基本医疗保险的几率会增加17%，选择参加新型农村合作医疗保险的几率会增加16%，参保后选择断保的几率会降低17%。若自由职业者为互联网平台就业者，则其选择参加城镇居民基本医疗保险的几率会降低56%，选择参加新型农村合作医疗保险的几率会降低85%，选择断保的几率就会增加112%，选择新参保的几率会降低92%。自由职业者参加社会医疗保险不存在逆向选择现象。相反，当自由职业者健康状况变差时，其参加城镇职工基本医疗保险的几率会降低。
本研究为提升自由职业者社会医疗保险参保率提供了新的思路和借鉴。首先，优化参保激励机制。通过对工作时长较长的自由职业者，提供部分医保补贴，强化其参保动力。考虑到自由职业者的平均每日工作时间会显著影响其选择是否参加医疗保险，因此，针对工作时长较低的低收入群体，加大保费补贴力度，降低其参保门槛，最终实现自由职业者全民参保。其次，积极探索平台代缴医保机制。鼓励外卖、网约车的互联网平台为全职和稳定的就业者代缴居民医保。积极探索平台与从业者共同承担保费的新模式，例如平台承担部分保费，但可以抵扣企业税，个人通过订单收入自动扣缴剩余部分等形式，从而鼓励互联网平台就业者参保，提高其医疗保险参保率。此外，还应建立和完善“助保”政策。探索收入波动缓冲期政策。研究发现互联网平台就业者有着较高的断保几率，因为其往往面临着工作和收入的波动与不确定性，因此应建立“宽限期”政策，允许自由职业者在收入波动时申请“宽限期”，期间正常享受待遇，欠费可在收入恢复后分期补缴，从而降低其断保风险。并探索灵活参保周期，允许按季度缴费，适应自由职业者收入不稳定的特点，避免因短期收入波动中断参保。考虑到自由职业者可以自主选择参加职工医保还是居民医保，因此，应当优化制度间转移接续规则，放松城乡居保转入城职保的条件，并降低城职保转为城乡居保造成的福利损失，让其可以更自由地选择合适的医保类型。从长远来看，应当深化收入分配制度改革，减弱劳动力市场分割程度，缩小正规就业、灵活就业群体的收入差距。并积极探索城镇职工医保和居民医保的合并路径，最终建立覆盖全民的、统一的社会医疗保险制度。