意外共和国的救赎：基于韧性视角的中国工伤保险测量与演进研究

《Safety Science》：The redemption of accidental republic: a resilience-based study on the measurement and evolution of Chinese workers’ compensation insurance

　　

摘要

在工人赔偿保险（WCI）体系风险韧性下降和发展放缓的背景下，本研究聚焦于中国中部地区的代表性区域——河南省，探讨所谓"意外共和国"所面临的挑战。本研究采用韧性研究方法来应对这些问题。首先，基于压力-状态-响应（PSR）模型，构建了"抵抗-恢复-发展"分析框架，以识别关键影响因素。然后，利用河南省（中国中部）18个城市2019年至2023年的面板数据，采用核密度估计和Tobit回归模型，分析韧性水平在时空上的变化并评估WCI韧性。最后，针对相关挑战提出了建议。结果表明，WCI韧性受参保率、人力资本和政策支持等内部指标，以及人口结构、经济增长和城镇化等外部冲击的影响。中部地区WCI韧性评估仅呈逐步增长态势，且存在显著的区域差异。基于这些发现，本研究在战略、运营和制度层面提出了针对性建议，以增强WCI韧性的可持续性和适应性。本研究为省级层面测量和评估WCI韧性提供了基于韧性的分析框架，为类似地区工伤保险制度的可持续发展提供了借鉴。

1. 引言

"意外共和国"（The Accidental Republic）源自John Fabian Witt的开创性著作《意外共和国：伤残工人、贫困寡妇与美国法律的再造》（Witt, 2004）。该著作阐释了美国如何通过法律改革应对工业事故，标志着从补充性劳动意识形态向基于风险和保险的框架转变，为现代事故法和职业安全奠定了基础。"意外共和国"是一种历史客观现实，源于人类实践活动的双重性质，无论在传统社会还是现代社会中，它始终存在于人类社会之中。在波动性、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA）日益加剧的背景下（Hiney等，2025），各国试图通过立法和预防、康复、补偿的实践框架来重建意外共和国。德国采用由自治性行业协会管理的公法社会保险制度（Li和Xiao, 2011）；美国采用以私营保险公司为主导的去中心化、市场驱动模式（Miao, 2015）；瑞典则实行普遍性国家管理模式。每种制度都反映了各国国情，旨在实现意外共和国的救赎。

中国工伤保险（WCI）顺应全球伤害管理趋势，逐步演进以应对事故管理中持续存在的挑战。在常态化背景下，WCI表现出显著的结构性缺陷，且在实践中暴露出日益突出的执行不足问题。值得注意的是，在新冠疫情期间，WCI通过实施一系列措施展现了韧性。例如，2022年初某省通过监管措施允许缴费延期，惠及约240万名工人，延期缴费金额达3147.5万元人民币（约431.3万美元），并实施了21.7亿元人民币（约2.973亿美元）的降费措施。

然而，随着疫情常态化后临时支持的退出，WCI体系中持续存在的结构性弱点暴露无遗。尽管如此，对体系运行的静态评估仍然是大部分研究的基础。WCI的多功能性和多方参与者的参与要求一种既全面又动态的绩效评估方法。为此，韧性概念被提出以理解WCI的动态行为。基于韧性的研究旨在了解WCI如何控制冲击并实现逆周期增长（Beccari, 2016）。

韧性概念最初源于物理学，用于描述物体受冲击后反弹的能力。它经历了重大的理论发展，从狭窄的工程概念"反弹恢复"演变为涵盖生态学和最终进化论的范式（Holling, 1996）。这一转变将韧性重新定义为多维构念，包括抵抗力、恢复力、适应性重构以及追求新发展轨迹的能力（Jiao等，2025）。近年来，这一拓展后的概念被广泛用于评估经济（Martin和Sunley, 2015, Rose和Adam, 2007）、区域（Rameck等，2025）、农业系统（Liu等，2021a, Sundstrom等，2025）、社区（Li, 2025）和城市（Zhu等，2025）等系统的韧性。它也逐渐被用于评估保险韧性（Mafimisebi等，2018, Wei等，2023），研究涉及农业保险（Santos等，2024）、巨灾保险（Ranjan, 2024）和畜牧保险（Biglari等，2019）。学者们还对韧性测量工具进行了进一步研究（Lo等，2026）。

如何测量保险韧性是研究中的关键挑战。基于指标的评价方法因其能够提供客观评估和比较分析而日益流行。历史上，该方法有两种形式（Tang和Li, 2022）。第一种是一维测量，通过跟踪关键指标的变动和敏感性来评估韧性，例如参保率或赔付率。然而，仅依赖这些指标会导致评估受限和不足。第二种是整合多个指标的综合性评估保险韧性的方法。文献的批判性回顾揭示了关于WCI韧性的广泛知识空白，凸显了建立专门的测量和评估框架的紧迫需求。压力-状态-响应（PSR）模型由David J. Rapport和Tony Friend于1991年创建。该模型与WCI韧性的动态演进相契合，其中"压力"维度捕捉来自冲击的扰动；"状态"维度反映承受这些压力的能力；"响应"维度则表示其适应和转型的能力（Alexander和Mees, 2016）。在这方面，PSR模型为开展韧性研究提供了有效的理论基础和方法上可靠的方法路径（Fu等，2024）。

韧性思维有助于从动态、演化的视角分析WCI的运营问题。现有关于WCI韧性的研究主要集中在覆盖韧性（Galizzi和Boden, 2003）、财务韧性（Shi等，2026）、制度设计（Cui等，2025）、绩效评估（Baker和Kruege, 1993, Wang等，2024）以及重大危机期间的响应和恢复韧性（He, 2022）等维度。这些研究使用的方法包括政策文本分析（Min, 2021）和精算压力测试模型（Kakwani, 1980）。总体而言，这一研究体系为理解WCI韧性提供了重要基础；然而，仍存在若干局限，特别是在概念界定、指标构建和动态测量方面。首先，在概念界定方面，WCI韧性的核心概念尚未清晰定义，其内涵和分析边界尚未系统建立。其次，在指标构建方面，现有的评估指标仍然碎片化，该领域缺乏全面、可比且具有实证可操作性的WCI韧性评估框架。第三，在动态测量方面，大多数现有分析采用静态视角，这限制了它们捕捉WCI体系如何响应、适应和恢复外部压力的能力。

针对上述不足，本研究构建了一个WCI韧性评估框架，将已识别的局限与相应的方法论回应相结合（Marulanda Fraume等，2020）。该框架旨在整合现有理论资源，明确WCI韧性的概念基础，并设计其评估的综合指标体系。此外，它采用动态视角来捕捉WCI韧性在压力、响应、恢复和适应各阶段的表现。在评估工伤保险（WCI）韧性时，重要的是区分两类因素：内部因素和外部冲击。内部因素指源于WCI自身制度、财务和覆盖特征的波动，而外部冲击则捕捉更广泛的社会经济环境变化的影响。这两个维度共同塑造了WCI韧性的观测水平和演进轨迹。该框架通过概念澄清、指标系统化及动态评估做出贡献，从而提供了一条从静态、碎片化的概念讨论走向动态、可比且具有实证适用性的韧性研究路径。

基于前人将中国WCI发展划分为建立、调查和适应阶段的研究，本分析提供了更具针对性的考察（Wang等，2024）。2004年《工伤保险条例》的颁布标志着关键转变，确立了省级统筹而非分散的地方管理，并推动预防、补偿和康复整合进WCI的"三位一体"框架。自2004年以来，现代中国工伤保险体系逐步形成，正如中国学者所指出的（Sun和Zhu, 2010, Xiang, 2018），代表了中国工伤保险的重大制度进展。本研究将2004年以来的现代中国工伤保险划分为三个不同阶段：初步形成阶段（2004–2010）、巩固完善阶段（2010–2019）和全面发展阶段（2019年至今），如图1所示。

图1. 中国现代工伤保险的发展阶段。

鉴于2019年后WCI发展的重要参考价值，本研究特别聚焦于最近阶段的演进。本研究使用中国中部某省（2019–2023）的省级面板数据来评估WCI韧性。

基于上述背景，本研究提出以下研究问题：

- RQ1. 基于2019至2023年中国中部省份的实证背景，WCI韧性的影响指标有哪些，包括内部因素和外部冲击？
- RQ2. 2019至2023年中国省级WCI韧性的时空演变模式是什么？
- RQ3. 如何增强WCI韧性？

为回答这些研究问题，本研究对中国中部地区的从业人员进行了问卷调查，并采用一系列方法对数据进行分析。本研究的结构如下：下一节详细阐述研究背景和方法，并探讨研究问题1中WCI韧性的影响因素。第3节呈现分析和结果。此部分聚焦于研究问题2，涉及WCI韧性的测量及其发展趋势。第4节讨论结果。基于第3节提出的定量结果，讨论WCI韧性面临的挑战及潜在的提升措施。最后，第5节呈现结论。

2. 方法论

2.1 研究背景

WCI本质上容易受到外部冲击的影响。一个城市的严重中断可能会动摇当地系统并波及整个区域。在此背景下，各城市有限的WCI风险韧性需要省级协同治理机制来增强城际协调和资源整合作（Manning和Jorgensen, 2024, Mroz等，2014）。由于各城市在经济增长和风险管理能力方面存在显著差异，此类冲击的影响在省内外均各不相同。这凸显了城市层面响应的局限性以及省级协同治理的紧迫需求（D'Amato等，2024, Hamad等，2025）。因此，采用省级视角对本研究至关重要。

河南省作为中国人口最多、经济最重要的省份之一，既体现了工伤保险制度更广泛制度转型的标志性特征和系统性挑战，也反映了相关问题的典型性。在制度层面，2008年，河南率先出台了该领域地方性法规（Zheng等，2024），使其在2018年之前处于国家政策试验的前沿，并赋予了其强大的制度基础。然而，在实际层面，随着WCI体系的发展，省内"三位一体"框架内出现了明显的不平衡，显著制约了WCI的可持续性。这些问题使河南省成为观察中国工伤保险向省级统筹过渡、区域差异及制度韧性发展的代表性案例。尽管现有学者已为保险韧性提供了统一定义，但本文借鉴Wei等（Wei等，2023），将工伤保险视为社会保险的一种类型，将WCI韧性的内涵定义如下：WCI在运行过程中，有效抵御外部风险环境和内部干扰因素冲击的能力，以及快速恢复损失的能力，最终实现WCI体系的稳定、增长和转型。

2.2 框架

本研究构建了一个可复制且科学基础的框架来评估多维度的WCI韧性。该方法包括三个阶段。首先，开发了基于熵权法的PSR模型来构建综合韧性指数。

其次，采用核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）来可视化 2019 年至 2023 年工伤保险（WCI）韧性的时空动态。最后，应用 Tobit 模型分析外部冲击的影响。图 2 展示了本文的整体分析框架。该框架区分了工伤保险韧性的内部结构维度以及可能影响其观测绩效的外部冲击。首先，使用压力 - 状态 - 响应（PSR）模型识别工伤保险韧性的内部结构维度，并构建综合评价指标体系。其次，应用熵权法确定指标的客观权重，并合成工伤保险韧性综合指数。第三，基于综合指数，使用核密度估计（KDE）描述其时空分布、动态演化及区域异质性。因此，PSR 模型、熵权法和 KDE 构成了一个顺序内部的评估链，从指标识别到指数构建，再到演化模式分析。最后，为了检验外部冲击与工伤保险韧性绩效之间的关联，采用面板 Tobit 模型来识别与综合韧性指数变化相关的外部因素。

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图 2. 技术框架。

2.2.1. 熵权与线性加权聚合
本研究采用最小 - 最大标准化（min-max normalization）对所有城市 - 年份观测值的原始指标值进行标准化，这些观测值包括 18 个城市在五年的时间跨度内（即总共 90 个观测值）。最小值和最大值取自 2019–2023 年的完整样本，从而确保指数的跨期可比性。

测量过程从数据标准化开始。为了消除不同单位和指标尺度造成的失真，所有原始数据均采用此方法进行标准化。该过程将每个值转换为 [0, 1] 范围内的无量纲得分，从而确保后续权重调整和聚合的可比性。

正向指标（即数值越高越 desirable）的标准化公式如下：
(1) Uij = (Xij - Xjmin) / (Xjmax - Xjmin) (i=1,2,3,...,n; j=1,2,3,...,m)

负向指标（即数值越低越 desirable）的标准化公式如下：
(2) Uij = (Xjmax - Xij) / (Xjmax - Xjmin) (i=1,2,3,...,n; j=1,2,3,...,m)

在公式 (1) 和 (2) 中，Uij 代表标准化后的值；xij 是城市 i 的第 j 个指标的原始值；max(xj) 和 min(xj) 分别表示所有城市中第 j 个指标的最大值和最小值。

熵权计算也基于相同的 90 个城市 - 年份观测值，此后记为 n。具体而言，首先使用所有年份的合并数据计算信息熵和指标权重，然后将所得权重应用于每个城市 - 年份指标值以计算韧性指数。标准化后，使用熵权法确定每个二级指标的客观权重。这种方法减少了与主观赋权相关的潜在任意性和偏差，确保了权重的科学有效性和客观性。过程如下：

步骤 1：计算第 i 个城市在第 j 个指标上的比例（pij）。
(3) Pij = Uij / ∑(n i=1) Uij

步骤 2：计算第 j 个指标的信息熵（hj）。
(4) hj = -1/ln(n) * ∑(r=1 to n) pij * ln(Pij)

步骤 3：计算第 j 个指标的信息效用（dj）。
(5) dj = 1 - hj

步骤 4：确定第 j 个指标的客观权重（wj）。
(6) wj = dj / ∑(j=1 to m) dj

在为每个二级指标分配客观权重后，使用以下线性加权公式 (7) 计算每个省份的工伤保险韧性综合指数：
(7) resi_t = ∑(j=1 to m) wj * Uij

在此情境下，resi_t 代表城市 i 在第 t 年的工伤保险韧性（resi）。

2.2.2. 核密度估计
使用移动窗口，核密度估计（KDE）（Okabe 等，2009）评估点或线模式的密度，以揭示数据集的分布。它广泛应用于经济学（Li 等，2026）、环境科学（Liang 等，2026）、医学（Krief，2026）和计算机科学（Zhou 等，2026）。它特别有助于识别估计结果的时空差异，包括分布形状、分散和聚类模式的变化（Li 等，2024，Zhang 等，2026）。在本研究中，KDE 应用于省内尺度，以表征各城市工伤保险韧性的分布模式、聚类程度和极化。它进一步揭示了城市级韧性的空间连续性和异质性，从而支持对省内韧性模式的详细识别和比较分析。

河南省工伤保险韧性的动态模式通过 KDE 生成的三维演化图进行可视化。这些可视化促进了对其发展轨迹和省际差异的彻底分析。

计算公式如下：
(8) f(x) = 1/(Nh) * ∑(1 to N) K((x - Xi)/h)
(9) K(u) = 1/√(2π) * exp(-u2/2)

公式 (8) 展示了 KDE 的核心公式。KDE 的基本逻辑是以每个数据点 Xi 为中心设置一个核函数 K，然后通过平均叠加的核函数来估计总体概率密度。在该方程中，N 表示总样本量，而 h 表示带宽参数，它控制估计密度的平滑程度。换句话说，每个观测样本点 Xi 贡献一个基于核函数的密度分量。然后通过对这 N 个核分量求和并平均来估计连续密度函数 f(x)。公式 (9) 中指定的高斯核是 KDE 应用中最常用的核函数之一。在实践中，算法评估所有样本点对每个目标点 x 的距离加权贡献，从而拟合一条平滑的密度曲线。

2.2.3. Tobit 回归分析
虽然 PSR 模型和 KDE 有效描绘了工伤保险韧性的水平、分布、时间演化和状态变化，但它们在检验其与外部冲击的关联方面存在局限性。为了弥补这一差距并识别与工伤保险韧性相关的外部因素，采用了 Tobit 回归模型。在估计之前，POP、ECO 和 URB 进行了 Z 分数标准化；因此，系数反映了每个变量增加一个标准差的影响（Hu 等，2025b）。模型设定如下：
(10) Ykt = { Y*_kt = α + βXkt + εkt, 如果 Y*_kt > 0; 0, 如果 Y*_kt ≤ 0 }

在此模型中，Ykt 表示城市 k 在第 t 年的观测工伤保险韧性。Y*_kt 代表相应的潜在变量。Xkt 项是一个解释变量向量，包括人口结构、经济发展水平和城镇化的度量。

2.3. 指标选择与数据来源
现有研究提供了关于应如何测量工伤保险韧性的有限直接证据。借鉴农业保险（Zeng 等，2025）和巨灾保险（Hu 等，2025a）中的相关评价指标，并考虑到工伤保险的运营特征、发展约束和高质量发展目标，本研究构建了一个工伤保险韧性的综合评估体系。

从跨学科视角来看，提出了一项新的评估研究以评估工伤保险韧性（Band 等，2025）。三种基本韧性能力，包括抵抗能力、恢复能力和发展能力，系统地与该研究的核心组成部分相关联（Rose 和 Adam，2007）。对工伤保险运营动态、主要限制和高质量发展战略目标进行深入分析，促成了这种对齐，产生了一个全面且强大的评估框架（Liu 等，2021b）。本节将影响工伤保险韧性的因素分为两类：内部因素和外部冲击。

2.3.1. 内部因素
在工伤保险系统的运营框架内，整体韧性受多种因素塑造，包括制度支持、基金收支状况和覆盖范围。因此，这些内部因素可以在压力 - 状态 - 响应（PSR）框架内系统地组织起来。相应的指标及其分类见表 1。

表 1. 工伤保险韧性综合评估框架。
目标层 准则层 指标含义 极性 权重 指标权重 空格
抵抗能力 风险准备 未决赔款准备金 + 0.2614 0.0982
理赔压力 工伤补偿支出/实际收取保费 - 0.0383
政策支持 财政补贴总额 + 0.1249
恢复能力 个人参保 参保人数 + 0.4377 0.1029
机构参保 参保单位数 + 0.1882
保险渗透率 保费收入/GDP + 0.0688
保险密度 保费收入/人口 + 0.0779
发展能力 人力资本 保险专业学生人数 + 0.3237 0.1895
社会保障 保障水平 + 0.0301
收入增长 (当期保费收入 - 上期保费收入)/上期保费收入 + 0.0414
数字化水平 北京大学数字普惠金融指数 - 保险子指数 + 0.0399

关于抵抗能力，现有研究通常关注单个财务指标，如基金结余率或赔付率（Liu 等，2025）。本文在三个方面超越了这一方法。首先，用“风险准备”指标取代了静态的累计基金结余，该指标计算为动态拨备率与保费收入的乘积，从而更准确地反映工伤保险抵御突发冲击的预期财务缓冲能力（Wei 等，2023）。其次，纳入“理赔压力”作为负向指标，以捕捉系统的短期财务压力。第三，引入“政策支持强度”，将覆盖规模与财政补贴联系起来，从而解决了以往研究在很大程度上忽视财政动员能力的局限性。总之，这三个指标提供了对工伤保险固有抗压能力的系统测量。

在恢复能力维度，覆盖率是一个公认的指标，并在本框架中采用以反映工伤保险的基本覆盖状况。虽然“保险渗透率”和“保险密度”是保险行业中广泛使用的指标（Breckner 等，2016，Podoab?，2015），但以前的研究主要将其应用于商业保险或区域金融分析，在工伤保险韧性评估中的系统性使用有限。本文引入这两个指标来量化工伤保险嵌入区域经济的程度及其保护覆盖的广度，从而将对恢复的理解从单纯的“系统恢复”扩展到“社会经济基础支持”。以此方式，该框架提供了对干扰后实现稳定恢复所需条件的更全面测量。

在发展能力维度，对应于响应阶段，传统研究通常使用保费增长或覆盖增长作为发展指标，反映了相对狭窄的分析视角。本框架的扩展在于以下方面。首先，采用“人力资本”作为前瞻性能力指标，捕捉以前被忽视的培养行业专业人才潜力。其次，“现金流约束”指标将人口动态与基金收入联系起来，从而反映系统可持续扩大人均保护的能力。第三，保留“收入增长”作为常规市场指标来衡量规模扩张。第四，引入“数字化水平”，使用北京大学数字金融包容指数进行衡量，将技术创新和治理现代化纳入工伤保险韧性评估，这是现有文献中关注较少的一个方面。总之，这些指标反映了系统在冲击后进行适应性学习和战略演化的能力。

2.3.2. 外部冲击
外部冲击可能显著影响工伤保险韧性的运作。选择人口结构（POP）、经济发展水平（ECO）和城镇化（URB）（Lin 和 Chen，2025）来实证检验它们对工伤保险韧性的影响。

中国正在经历快速的人口转变，人口老龄化造成年龄分布的显著结构失衡。由于退休人员社会保障福利有限且正在推迟退休，公司越来越负责保护他们免受伤害（Vere，2011）。老龄人口比例是理解人口结构人口效应的首要度量。在本研究中，POP 被视为负向指标。

工伤保险韧性受 ECO 通过投入和产出渠道的影响。从投入角度来看，经济发达地区通常具有较高的基金收入水平和更广泛的工伤保险覆盖范围。从产出角度来看，经济增长允许政府提供公共服务。因此，在经济发展更先进的地区，工伤保险往往更加完善。使用人均 GDP 的对数来衡量 ECO，在本研究中，ECO 被视为正向指标。

城镇化率提高反映了资本集中和跨行业劳动力流动，两者都有助于更高的基金收入和更广泛的保险覆盖。此外，城镇化的集聚效应鼓励地方政府通过更有效地利用公共资源来增加在风险管理和职业安全方面的投资。这些举措减轻了工伤保险中的不利结果。用于衡量 URB 的常见指标是城市人口占总人口的比例。在本研究中，URB 被视为正向指标。

2.3.3. 数据收集
数据主要包括两部分。一方面，于 2024 年 3 月至 12 月在华中地区 18 个城市进行了全面的实地调查，以收集一手数据。另一方面，部分数据来源包括《中国城市统计年鉴》、《中国劳动与人口年鉴》和《中国保险年鉴》。实证基础基于官方统计数据以及一手实地信息。

3. 结果与分析
3.1. 框架构建
表 1 展示了工伤保险韧性的综合评估框架。每个指标对整体韧性水平的贡献反映在其权重中。首先，在子系统层面，恢复能力被确定为影响华中地区整体工伤保险韧性最显著的维度（w = 0.4377）。

其主要组成部分为机构参保（w = 0.1882）和个人参保（w = 0.1029）。其次，人力资本（w = 0.1895）是抵御能力维度中的关键指标。最后，政策支持（w = 0.1249）的较大权重证实了政府承诺在推动工伤保险（WCI）强劲发展中发挥重大作用。

3.2. 工伤保险韧性分析

3.2.1. 工伤保险韧性的描述性统计

2019 年至 2023 年，河南省工伤保险韧性依然偏低且分布不均。均值在 2019 年达到峰值 0.2252，随后停滞不前，如表 2 所示。区域差异持续存在，表现为标准差波动以及先扩大后缩小，极差在 2019 年达到峰值 0.7126，2020 年有所下降，随后在剩余年份内波动。省会城市始终优于其他城市，表明韧性发展中存在持续的结构性不平衡，如图 3 所示。

表 2.2019 年至 2023 年工伤保险韧性描述性统计。

| 年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 均值 | 0.2252 | 0.2018 | 0.2235 | 0.2159 | 0.2095 |
| 标准差 | 0.1627 | 0.1650 | 0.1649 | 0.1565 | 0.1573 |
| 最小值 | 0.0831 | 0.0646 | 0.0982 | 0.0786 | 0.0685 |
| 最大值 | 0.7957 | 0.7148 | 0.8081 | 0.7431 | 0.7558 |
| 极差 | 0.7126 | 0.6502 | 0.7099 | 0.6644 | 0.6873 |

图 3.2019 年至 2023 年中部的工伤保险韧性。

3.2.2. 工伤保险子系统的韧性

2019 年至 2023 年，进一步分析并展示了工伤保险子系统的韧性，采用箱线图显示，如图 4 所示。在抵御能力维度中，扩展箱线图揭示了中部地区明显的两极分化和巨大的差异（图 4a）。同时，恢复能力和发展能力维度的箱线图在较低值处更为紧凑。然而，所有年份中异常值的持续存在突显了省会城市与其他地级市之间持续存在的发展差距（图 4b 和 4c）。

图 4. 工伤保险子系统的韧性。

3.2.3. 基于核密度估计的分布演化

2019 年至 2023 年的核密度估计（KDE）结果揭示了中部地区工伤保险韧性演变的三个显著特征，如图 5 所示。首先，中心趋势先右移后左移，反映了先改善后下降的趋势，表明系统绩效出现阶段性逆转。其次，持续的多峰分布和扩大的曲线强调了显著的空间异质性和日益增长的区域差异，表明韧性发展仍然存在分层和不平衡。第三，持续的正偏分布和较长的上尾突显了少数高韧性城市的持续主导地位，而大多数城市则落后。

图 5.2019–2023 年工伤保险韧性的核密度估计。

3.3. 工伤保险韧性的外部冲击分析

方差膨胀因子（VIF）被用作诊断指标，通常采用 10 作为识别潜在多重共线性的阈值。如表 3 所示，POP、ECO 和 URB 的 VIF 值分别为 1.793、1.411 和 1.854，均远低于阈值，表明不存在多重共线性。

表 3.Z 分数标准化前解释变量的描述性统计。

| 变量 | N | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | VIF | 1/VIF |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| WCI 韧性 | 90 | 0.2157 | 0.1579 | 0.0646 | 0.8081 | - | - |
| POP | 90 | 14.24 | 4.1701 | 7.9917 | 17.6 | 1.793 | 1 |
| ECO | 90 | 8.0695 | 0.8012 | 6.532 | 9.5191 | 1.411 | 1 |
| URB | 90 | 0.5622 | 0.0869 | 0.2 | 0.8 | 1.854 | 1 |

（注：ECO 以人均 GDP 的自然对数衡量。变量报告为标准化前数值；回归估计使用 Z 分数标准化后的解释变量。）

经过验证，所有指标均已标准化，并使用 Stata 运行 Tobit 回归模型。结果如表 4 所示。观察到 POP 与工伤保险韧性之间存在显著的负相关关系（系数 = -0.007，p < 0.01）。相反，分析证实 ECO 和 URB 是工伤保险韧性的强正预测因子。这两个变量分别具有高度显著的正系数 0.035 和 0.013（p < 0.01），突显了其在提高工伤保险韧性中的关键作用。

表 4. 工伤保险韧性发展水平的外部冲击。

| 自变量 | 系数 | 标准误 | T 值 | P 值 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| POP | -0.007*** | 0.002 | -3.31 | 0.001 |
| ECO | 0.035*** | 0.005 | 6.85 | <0.001 |
| URB | 0.013*** | 0.004 | 3.08 | 0.002 |
| 常数项 | 0.056 | 0.004 | 12.78 | <0.001 |
| LRchi2 (3) | 71.25 | - | - | - |
| Loglikelihood | 259.491 | - | - | - |
| Prob > chi2 | 0.000 | - | - | - |

注：*、** 和 *** 分别表示在 10%、5% 和 1% 水平上具有统计显著性。

3.4. 稳健性与敏感性分析

3.4.1. 稳健性检验

为检验使用熵权法构建的工伤保险韧性指数是否对替代权重方案敏感，本研究采用等权法作为稳健性检验。在该方法下，表 1 中的所有 11 个二级指标被赋予相等的权重（1/11 ≈ 0.0909），并重新计算了 2019–2023 年河南省 18 个地级市的综合工伤保险韧性指数。使用等权法计算的韧性指数与熵权法指数高度相关，皮尔逊相关系数为 0.946（p < 0.01）。

更重要的是，核心发现保持定性一致：(1) 工伤保险韧性总体水平相对较低，区域差异明显；(2) 省会城市继续优于其他地级市；(3) 在 Tobit 回归中，经济发展水平（ECO）和城市化率（URB）与工伤保险韧性保持正相关，而人口结构（POP）与其保持负相关。

3.4.2. 敏感性分析

为进一步检验工伤保险韧性指数是否受少数高权重指标的支配，本研究依次移除了权重最高的三个二级指标：“机构参保人数”（w = 0.1882）、“人力资本”（w = 0.1895）和“政策支持强度”（w = 0.1249），并在每种情景下重新计算韧性指数。在移除任何单个指标后，城市层面韧性排名的平均变化保持在三个位置以内。此外，Tobit 回归中外部冲击变量（POP、ECO 和 URB）的符号和显著性水平保持不变。这些结果表明，本研究构建的工伤保险韧性指数并未受到任何单个指标的过度影响，且主要发现对关键变量的移除具有稳健性。

4. 讨论

4.1. 问题

实证证据揭示了工伤保险发展预期改革与实际结果之间的持续错配。这标志着从剩余式安全网向更具适应性和普遍性的保险方法的转变（Dai, 2009）。尽管扩大了覆盖范围并简化了管理，但工伤保险韧性在恢复和发展能力方面（约 0.2；见表 2）依然偏低。在工伤保险韧性建设中，抵御能力对应概念创新，恢复能力对应制度强化，发展能力对应实践优化。工伤保险在三个维度上的紧迫问题需要立即关注。基于上述定量结果和工伤保险韧性的动态发展趋势，结合工伤保险实践问题分析，本研究聚焦于三个方面：概念偏差、实践约束和制度缺陷。

4.1.1. 概念偏差

提高工伤保险韧性的一个关键障碍是覆盖范围扩张有限。如表 1 所示，参保户数权重为 0.1882。增强恢复能力需要个人和机构更大的参与度。然而，证据表明存在根深蒂固的结构壁垒。在个人层面，资格与正式就业状态挂钩，这在风险暴露和保险覆盖之间造成了错配，这种现象被称为风险 - 覆盖倒置。这通常导致大多数参保人员为低风险、正式就业的工人，如超龄工人和灵活就业人员（Qiao, 2024, Stoesz et al., 2020, Vere, 2011, Wu et al., 2025）。尽管这一问题在中国尤为突出，但在其他司法管辖区也观察到了类似模式，包括美国俄亥俄州（Kaur et al., 2023）。在机构层面，集体覆盖涵盖了大部分就业，即中小微企业（MSMEs），但仍然不足。实地调查显示，中小微企业几乎完全没有参保，雇用工人的个体户覆盖率极低（< 1%）。2023 年，中部地区省会城市中仅 10.33% 从事低至中等风险工作类别（I 类和 II 类）的工人参保，突显了显著的合规差距。

4.1.2. 实践约束

图 3 揭示了选定省份内显著的性能差距和区域两极分化，高绩效的省会城市与滞后的外围城市之间存在明显分歧。这种差异削弱了公平保护的目标，并显著影响省级系统的整体韧性。由于区域碎片化，中国省级集中化政策面临重大实施障碍，阻碍了统一管理系统的发展。工伤保险评估的市级管理导致系统碎片化，跨司法管辖区的互操作性有限。河南省工伤保险面临行政和技术人员的严重短缺，削弱了其韧性，如表 1 所示。2018 年机构改革后，许多医疗专业人员被重新分配到医疗保障部门，导致工伤保险的医疗审核能力有限，且不到 5% 的员工具有相关专业技能。外部方面，部门间协调仍然薄弱。关键机构之间数据系统碎片化和管辖权冲突导致运营效率低下，包括人力资源和社会保障部门以及工伤案件的有权机关。这些“信息孤岛”的持续存在突显了整合治理和数据共享机制的迫切需要。

4.1.3. 制度缺陷

制度设计是其有效运作的关键维度（Vitrano et al., 2023）。在表 1 中，政策支持占权重 0.1249。在该地区的省会城市，挑战工伤认定的行政诉讼占全部行政案件总量的压倒性 78%。工伤保险的法律框架仍然过于依赖宽泛的原则性条款，缺乏详细的实施细则和可衡量的标准。制度法规与实践之间存在显著差异，特别是在工伤认定和劳动能力鉴定方面。此外，工伤认定与劳动能力鉴定之间缺乏必要的时间间隔往往导致评级结果不一致。例如，在尘肺病案件中，症状往往会随时间恶化。因此，较长的间隔可能会产生较高的伤残等级。实地调查发现了故意延迟鉴定以增加赔偿金的案例。最后，涉及新型就业的受伤场景对当前标准下的法律和操作分类提出了日益增长的挑战，如零工工作、远程工作和居家工作（Nilsen et al., 2022, Tassie, 1997）。

工伤保险韧性面临重大的立法缺口，包括伤害预防、预付款追回以及保障工人的非标准劳动关系。首先，缺乏明确定义的预防项目实施、监测和评估机制阻碍了核心组件的发展。其次，预付款机制的缺口进一步削弱了工伤保险的功能。虽然基金被授权赔偿受伤工人并向不合规的雇主追偿，但法律框架缺乏关于资格、付款程序和费用追回的具体标准。这种模糊性削弱了行政执法并导致基金流失。这一问题因“风险代理”做法而进一步加剧，即法律中介机构利用监管漏洞在没有适当授权的情况下追求赔偿请求。此外，工伤保险仍然主要依赖公共部门，市场和社区机制的整合有限。因此，非标准工人往往被排除在外。直到 2024 年底，商业保险才正式被认可为一种补充方法，以将该群体纳入覆盖范围。

工伤保险韧性因其与周围法律和监管框架的有限整合而进一步削弱。《工伤保险条例》缺乏明确规定，定义社保审计人员与劳动监察员在执行新发生保费补缴方面的权限。这种管辖权边界和执行角色界定不清造成了行政混乱，降低了国家收回成本的能力。这种监管摩擦在建筑行业尤为严重，其中强制安全责任险与工伤保险之间存在直接冲突。

4.2. 建议

本节的建议分两个层次提出。关于覆盖范围扩大和区域靶向的建议是根据 Tobit 结果制定的。更广泛的制度建议源于河南省的 PSR 评估和实地观察，应解释为政策反思，而非回归分析的因果推断。

4.2.1. 改革导向视角

关于参保个人和参保实体数量难以扩大的问题，工伤保险应适应于更好地服务每一位工人和一般民众，演变为综合事故保险系统和绝大多数人的关键制度保障（Shin et al., 2011, Zheng et al., 2024）。有效管理需要跨部门协调系统。首要目标是明确政策实施期间利益相关者的责任，以增强系统治理。每个部门应适当分配行政职责，以确保公平的服务交付。一项关键的改革优先事项是打破数据孤岛，加快核心机构之间的数据整合。实时访问统一数据对于有效的保险治理至关重要。必要时，应加强支持这些措施的法律框架，以保证所有利益相关者履行其义务，同时保障其合法权利和权益（McCluskey, 2012, Vitrano et al., 2023）。

此外，仅专注于经济补偿忽视了职业伤害的系统性决定因素。工伤保险应充分纳入其三大核心功能，包括事故预防（Castillo et al., 2023）、康复和补偿（Olivieri et al., 2015）。

中国可以通过采用国际最佳实践，建立与预防和康复绩效挂钩的费率调整机制来获益（Brooks, 2008）。用于费率设定的精算方法也应通过纳入经验评级和差别评级系统得到改进。

4.2.2 实施策略

为应对工伤保险韧性存在的区域差异，应加强省级统筹，以增强省内的风险分担并提高资源配置效率。鉴于人口老龄化与工伤保险韧性之间存在显著负相关，旨在扩大覆盖范围的策略应优先考虑人口老龄化程度较高的地区。因此，应向劳动密集型企业、中小微企业（MSMEs）、灵活就业人员以及其他在现有保障安排中未得到保障或被排除在外的群体提供有针对性的差异化参保支持。虽然商业保险可以作为公共工伤保险系统的有益补充，但依赖自愿参与可能会限制其为高风险群体提供充足保障的能力（Gao et al., 2020）。此外，经济发展、城市化与工伤保险韧性之间的正相关关系表明，经济欠发达、城市化程度较低的城市可能会面临更严重的财政能力、工伤保险服务可及性以及扩大参保所需的行政能力方面的约束。因此，加强省级统筹、引入有针对性的财政转移支付以及开发互操作性强的数字化服务系统，可能有助于缩小工伤保险韧性的区域间差异。

为优化工伤保险的运行，必须进行多层次的制度完善和内部驱动力的加强。首先，有必要持续扩充人力资本，如表 1 所示，其权重为 0.1895。综合的人才策略应包括康复医师、残疾评估专家和专业培训的行政人员。其次，应建立工伤保险案例数据库和决策支持系统，以提高风险预测能力（Lindroos and Burstr?m, 2010）。第三，应推进服务运营的数字化转型，以实现数据的全共享和专业化信息管理。第四，应深化行政流程简化改革，通过简化程序、快速评估机制和本地化康复服务来提高服务效率和响应能力（Finch et al., 2009）。必须建立稳健的基金监督机制，以确保财务安全并支持系统的可持续发展。

4.2.3 制度优化

增强工伤保险韧性的关键在于加强制度支持。其在新冠肺炎疫情期间的战略部署通过及时和有针对性的干预实现了逆周期增长。要在强有力的法治框架内保持政策的持续改进，工伤保险需要彻底的制度优化，整合立法、执法、司法及普法等所有法律流程阶段。

在立法层面，出现两个关键重点。首先，修订《工伤保险条例》至关重要，以便将有效做法和成功的省级经验正式确立为具有法律约束力的标准。这将推动在法律框架下建立多层次保险体系的改革。其次，填补立法空白需要完善辅助条款，例如规范辅助器具协议、建立工伤预防评估系统以及规范工伤认定通知程序。

在执法层面，必须加强基金安全管理和问责机制，以有效降低财务风险。首先，加强参保监督，同时加速数字化转型，以提高效率和公众满意度。其次，对现行赔偿标准进行科学审查至关重要，以指导对计算基数和支付时长的合理调整，项目包括“一次性工伤医疗补助金”和“一次性伤残就业补助金”。

在司法层面，应强化“府院联动机制”，以促进行政机关与司法机关之间的有效协作，从而减少因标准不一致和程序低效引起的行政诉讼。此外，加强政府与司法机关的数据共享和标准对齐，可以提高工伤纠纷解决的专业性和合法性。同时，明确常见诉讼问题的法律解释将有助于协调裁判标准并减少制度执行的不一致。

在普法层面，应实施有针对性的宣传活动，利用工伤案例阐明相关法律，协助企业遵守法律义务，特别是全额并依法缴纳员工保险费。应鼓励具有相关能力的大学和职业院校将工伤保险教育纳入毕业学生的课程。此外，应针对农民工和零工经济从业者等关键群体开发创新的教学方法。

4.3 可行性与实施挑战

4.3.1 可行性

本研究提出的提升工伤保险韧性的框架具有很强的实践可行性。近年来，中国不断推进工伤保险制度改革。包括修订《工伤保险条例》、省级统筹试点项目和费率调整机制在内的政策实践，为本研究提供了坚实的制度基础和实践经验。此外，一些地区已初步建立了涉及人力资源和社会保障部门、应急管理部门、司法部门及其他相关机构的跨部门协作机制，为完善协调治理体系奠定了组织基础。

4.3.2 实际应用

该框架可在实践中的多个层面应用。在政策评估层面，政府部门可以利用三维指标系统动态监测各地区的工伤保险韧性水平并识别薄弱环节。在省级统筹管理层面，风险准备金水平和现金流约束等指标可用于地市级绩效评估和资源分配优化。在费率设计层面，理赔压力和收入增长等指标可结合建立精细化的经验评级和差别费率系统，从而加强预防激励。在数字化建设层面，该框架可指导工伤认定和康复服务的统一平台开发，以及支持风险预警的案例数据库建立。在覆盖范围扩大策略层面，人口结构和城市化水平等外部因素可用于准确识别未参保人群的特征，并制定针对灵活就业人员和农民工等特殊群体的参保促进计划。此外，该框架为社会保险和公共管理领域的学术研究提供了可量化的分析工具。

5 潜在局限

本研究存在若干潜在局限。首先，韧性指数的定量评估对指标选择、权重方案及模型规范较为敏感。尽管本研究采用的熵权法减少了主观性，但不能完全消除指标选择过程中的主观判断。此外，由于数据可用性限制，本研究未包含地方行政能力、执法实践、行业特定职业风险构成、企业规模结构、康复基础设施和理赔管理质量等潜在重要变量。因此，本文确定的内部和外部影响因素应被视为基于特定案例研究区域的有条件结论，将这些发现推广到其他省份或全国需要进一步验证。其次，本研究的数据来源于河南省的 18 个城市。尽管河南省作为研究中国典型地区工伤保险韧性的代表性案例，其产业结构、经济发展水平和政策执行环境可能与其他省份不同。因此，未来研究应扩展到东部沿海、西部和东北地区进行跨省比较，从而揭示工伤保险韧性的区域异质性及其根本原因。最后，政策建议的证据基础应谨慎解释。关于区域目标和覆盖范围扩大的建议依据回归结果提出，而更广泛的制度和管理建议则基于河南省的 PSR 评估和实地观察。因此，后者代表基于情境的政策考量，而非源于回归模型的因果推断。

6 结论

根据约翰·法比安·威特（John Fabian Witt）在《意外的共和国》（The Accidental Republic）中的定义，“意外”概念有两层含义。既然威特认为意外立法的发展奠定了现代国家的基础，第一层含义与“意外”本身有关。第二层含义涉及“不可预测性”；意外本质上不可预测，各种历史事件塑造了当前的工伤保险体系。正如 20 世纪初做出的决策极大地影响了那个时代的进程一样，今天对当前意外相关问题的应对将显著影响 21 世纪工伤保险法规的发展。韧性视角为分析工伤保险的绩效提供了一个动态框架。

第一个研究问题是：“基于中国中部某省份 2019 年至 2023 年的实证背景，工伤保险韧性的影响指数是什么，包括内部因素和外部冲击？”工伤保险指标的影响因素是多方面的。基于 PSR 模型，工伤保险韧性的 11 个二级指标被归类为三个维度：抵抗能力、恢复能力和发展能力。在确定的影响因素中，政策支持、参保人数和人力资源分别对上文提出的工伤保险韧性子系统展现出最强的影响。外部冲击、经济、人口和城市均有助于工伤保险韧性。

第二个研究问题是：“2019 年至 2023 年中国省级工伤保险韧性的时空演变模式是什么？”从省级视角来看，工伤保险韧性的发展整体仍然较低，未表现出明显的上升趋势。特别是在抵抗能力和恢复能力维度，工伤保险的韧性水平明显不足，并伴随着严重的区域差异。核密度估计结果显示，各地区工伤保险韧性呈现明显的极化趋势。若没有有针对性的干预措施，预计工伤保险韧性的区域间差异将进一步扩大。

最后一个研究问题是：“我们如何增强工伤保险韧性？”实证结果揭示了提升工伤保险韧性的几个关键杠杆点。本研究进一步从概念澄清、实践实施和制度优化三个维度分析了基于 PSR 模型得出的韧性结果，旨在识别现有 shortcomings 并提出针对性的优化途径。现代职业安全研究正从事后事故应对向事前预防转变（Man et al., 2024）。在概念层面，必须将工伤保险转变为包含“预防 - 补偿 - 康复”三位一体框架的综合意外保险体系。在政策维度，制度完善应侧重于立法、执法及司法和普法。对于实践实施，应通过建设全国统一智能管理平台来提高系统运行效率。本研究不仅为提升河南省工伤保险韧性提供了系统解决方案，其分析框架和实践经验也为全球工伤保险改革提供了宝贵的中国洞察。

CRediT 作者贡献声明

童瑞鹏：写作 – 审阅与编辑，调查，资金获取，概念构思。毛英：写作 – 原稿撰写，方法论，调查。王乐尧：写作 – 审阅与编辑，资源，方法论。徐素蕊：调查。梁范杰：软件，数据整理。

资助

本研究得到国家自然科学基金 [批准号 52074302] 和北京市自然科学基金 [批准号 8212015] 的支持。

童瑞鹏 | 毛英 | 王乐尧 | 徐素蕊 | 梁范杰

中国矿业大学（北京）应急管理与安全工程学院，北京市海淀区学院路丁 11 号，中国北京 100083