摘 要：平台经济的发展为产业结构赋能，能够引发就业导向。文章选取2014—2021年省级面板数据，运用门槛效应模型和中介效应模型分析平台经济在经济发展水平与就业匹配度之间的关系。结果表明：（1）经济发展能够有效促进就业匹配度提升，平台经济在其中起着重要的推动作用；（2）地区经济发展对就业匹配度具有滞后影响，且能减少对就业匹配度的负向作用；（3）东部地区平台经济发展水平在经济发展促进就业匹配度方面已经呈现出明显的溢出效应，而平台经济发展水平对就业匹配度满足边际促进效应递减，因此，需要考虑平台经济发展水平的各项异质性指标来设定不同的增量和总量，进而提高人民幸福感。
关键词：平台经济；经济发展水平；门槛效应模型；就业匹配度；人民幸福感
中图分类号：F207；F241.4 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）10（b）--07
经济发展能够促进市场呈现欣欣向荣的景象，提升人民生活水平，释放个体潜力。现阶段，就业方向不再是仅仅为了温饱而迫于生计的无奈选择，而是对自身的就业需求有了更多的思考和自由，朝着更高的需求理论层次迈进。在经济发展过程中会出现很多新生事物的加持，使经济发展不断向前迈进，平台经济作为21世纪最具智力的产业组织形式之一，渗透于国民经济的各行各业，成为经济发展之后的主力军。
早在2004年，就有学者初次提出平台经济一词，在全球化和数字化不断发展的今天，平台经济更是扮演着不可或缺的作用。从互联网思维到互联网+、5G、云计算，再到如今的区块链、数字经济、脑机融合、元宇宙等的发展，新技术不断跟进，对劳动力的需求形式也在不断产生新变化。在现阶段的发展中，平台经济犹如银行中介角色，通过建立各种数据模型和算法，实现人机互动与调试。同时，在“就业是最大的民生”理念的共识下，平台经济利用大数据将消费者和生产者联系起来，不但能促进经济增长，而且能提高社会成员的参与度，解决部分就业需求。此外，数字平台为商家、消费者和劳动者提供了实时交流选择的媒介，降低信息搜索成本，减少信息不对称，起着结构洞的作用。由此可见，平台成为大规模出租闲置资源、空闲劳动以及释放信息的中介服务代名词，为提高就业匹配度奠定了重要基础。
1 理论内涵
文章研究的是地区经济发展对就业匹配度的影响，以及平台经济的发展在其中扮演的重要作用，由于经济发展促进平台经济的发展是显然的，所以文章着重对后者进行文献梳理。
1.1 经济发展与平台经济发展水平相关研究
经济发展与平台经济发展水平之间的研究多为双向互促作用。中国互联网+产业融合，为平台经济的纵深发展提供了广阔的产业领域和实体依托。中国互联网渗透率高，为平台提供了广阔的产业发展前景，新经济发展能够孵化平台经济这样的独角兽行业（莫祯贞、李诗洋，2017）[1]。随着全球化经济进一步深化，并步入创新全球化和新质生产力阶段，区域经济发展为高端创新创业资源提供了跨越式发展摇篮。区域经济的发展能够带动平台来实现内外部资源的整合与互动，为平台经济的发展创造了更多的现实基础，平台经济作为经济发展的一员，也会加速经济的发展。在中国，以互联网平台经济为主的新模式、新业态对经济的贡献是巨大的，以至于当新冠疫情重创全球经济时，中国内需市场却迅速复苏，展示了巨大的空间和强大的潜力（滕娟，2020）[2]。平台经济是一个大的生态圈，实际上它牵引着大的价值链、产业链，能够极大促进区域经济的发展，是经济发展的新引擎（武文生、张越，2017）[3]。
对于平台经济一些负面的相关研究，最热的当属于对阿里巴巴集团“二选一”反垄断的研究，一是从法学角度来探讨平台经济发展对市场的影响以及如何制定最新相关规章制度以跟进新业态的发展并对资本无序扩张进行监管（熊鸿儒，2019[4]；尹振涛、陈媛先，2021[5]；周文、韩文龙，2021[6]）。二是从政治经济学角度进行分析平台经济对劳动力剥削的新形态，资本家由台前转换到了幕后，剥削形式是计件工资的深化（汪林，2020[7]；李升，2019[8]）；三是互联网技术进步整体上能促进就业，尤其是促进第三产业的就业（李敏，2021[9]；丁琳、王慧娟；徐晋、张祥建，2006[10]；谢富胜、吴越，2019[11]；何勤，2019[12]）。
1.2 平台经济发展水平与就业相关研究
平台经济发展水平与就业的相关研究大体上来说有两方面。第一，平台经济发展能提高就业质量；第二，平台经济发展能够显著提高就业匹配度；第三，平台经济创造就业岗位方面具有两面性，一方面增加了就业岗位，另一方面也在挤出一些诸如实体经济的就业人员。平台经济能够促进就业质量的提升，产业结构升级在其中起着显著的中介效应作用（李敏，2021[9]）。国内外学者均提出数字经济呈现出就业结构两极化现象，即高技能和低技能劳动者就业和薪酬增加，中技能劳动者就业和薪酬减少，进而引起就业结构的改变。互联网对区域劳动力就业匹配的影响系数为正，因为互联网的发展能通过促进人口跨区域流动、产业结构升级的作用机制进而提高就业匹配度（王春凯、许珍珍，2023[13]）。平台经济对就业结构的影响存在“U形”关系。拐点前，平台经济显著降低了第三产业与第二产业就业的比值、高技术行业就业占比及高技能与低技能劳动者就业的比值；拐点后，显著提升了第三产业与第二产业就业的比值、高技能行业就业占比和高技能与低技能劳动者就业的比值（杨伟国、吴邦正，2022[14]）。
国内外学者对平台经济对于就业匹配度的研究主要涉及两方面。一方面，平台经济的发展引发人们对于失业的担忧，在自动化和人工智能技术的驱动下，数以千万计的劳动者可能被机器和算法所替代。虽然平台经济为求职者提供了更多的就业机会，但使得传统雇佣关系受到了挑战，给劳动力市场带来了更多的灵活性和就业保障的不确定性，这就要求有新的法规来规范新的市场；同时，政府和企业需要采取更加灵活的政策和策略，从而确保平台经济的可持续发展（Kushida EK，2015[15]；Martin Kenney，2016[16]；Frey BC，2017[17]；Ursula Huws，2017[18]；VolkerB，2023[19]）。
另一方面，平台经济对就业产生积极影响。平台经济通过建立各种数据模型和算法实现人机互动与协调，自动和半自动完成各项任务，促进生产方式和商业模式的变革，创造大量的就业岗位，带动就业结构发生变化，平台经济利用“互联网”、数据挖掘、智能技术突破了传统的教育培训模式的局限，使在线学习与互动成为可能，提升了人力资本效率。平台经济为那些没有受过高等教育或技能较低的人群提供了更多的就业机会、更好的生活条件以及更精确的就业匹配度（Maticiuc，2018[20]；AfghanSA，2023[21]）。
文章检验平台经济的发展是否为就业匹配度产生的溢出作用，以平台经济的发展水平为门槛变量进行实证研究。通过梳理文献可以看出，大部分学者研究的均为平台经济的发展促进经济的发展或者平台经济发展能够提升就业质量，但很少有学者进行逆向分析，考虑经济发展为平台经济的发展提供了发展的基础，即检验经济发展是否会促进平台经济的发展。平台经济是否是门槛变量以及中介变量，并检验产业结构升级系数是否为中介变量，文章对此进行了局部证伪。
从理论层面来讲，平台经济对经济发展和就业匹配度的影响程度如何？平台经济的出现是否提高了全国人民的幸福水平？东西部城市的对比如何？从实践层面来看，各地区平台经济发展指标如何测算，衡量不一，关于各省平台经济的发展水平在经济发展水平与就业匹配度之间的关系目前研究较少，因此需要在实践层面上进一步研究。
2 研究设计
首先，文章利用就业结构与产业结构之间的关系，计算出结构偏离度，进而得出就业匹配度相关指标以及中东西部地区的就业匹配情况，在此基础上进行实证得出就业匹配度、平台经济发展水平和就业匹配度两两变量之间的关系；其次，检验平台经济是否在地区经济发展水平与就业匹配度之间充当门槛变量，即平台经济的发展是否具有溢出效应进行研究；最后，在平台经济发展的视角下进行有调节的中介效应检验，进行平台经济充当调节变量、产业结构升级充当中介效应有调节的中介效应检验，平台经济能为各色实体经济赋能，能够促进产业结构升级，进而促进就业匹配度的提高。地区经济发展的变化与面对发展的政策制定之间往往存在一定滞后，或者是当局者权衡大局后的发展优先性，所以地区经济发展在发展一段时间之后，平台经济和产业结构才会陆续发展。
基于以上理论分析，本文提出三个假设：
H1：在其他条件不变的前提下，经济的不断发展可以增加个人选择的灵活性，所以提出地区经济发展对就业匹配度产生正向显著影响的假设；
H2：平台经济发展水平在地区经济发展对就业匹配度的关系上具有门槛效应，随着地区经济发展，在一段时期之后，平台经济发展水平在不断提高，达到一定程度时会显现出来进而促进就业匹配度的提升，在平台经济发展水平达到一定程度时，地区经济发展会对就业匹配度有着增强的显著性影响，且地区经济发展的促进作用具有滞后效应；
H3：平台经济发展水平对就业匹配度的促进效应满足边际促进效应递减规律。
3 数据来源与描述性统计
3.1 数据来源与含义
本文研究数据来源于陕西省统计年鉴、电子商务公共服务网和国泰安数据库，数据为各省2014—2021年省级面板数据，在处理数据时对各数据进行对数化处理。变量解释如表1所示。
3.1.1 被解释变量
就业匹配度。对就业匹配概念的界定多从反方向着手，即对就业不匹配进行界定，主要有三种界定方法。第一类界定方法从横向和纵向角度划分。横向不匹配是指所学专业和岗位不匹配，纵向不匹配是教育水平和岗位不匹配，即教育过度或者教育不足；第二类界定方法从表面和实际角度划分。主要考虑个人学历、实际能力是否与岗位匹配；第三类界定方法从动态的角度对就业不匹配进行界定，分为短期不匹配和长期不匹配。代懋，杨伟国（2017）[22]对就业匹配有三种界定方法，分别是横向和纵向、表面和实际及短期和长期匹配。就业匹配的测量方法包括自评估法、岗位分析法和统计测量法，三种方法各有利弊，综合使用在各类研究中。就业匹配的影响因素主要从个人人口统计特征、雇主倾向和岗位特征、教育体系以及劳动力市场状况四个角度进行梳理。一个良好的就业匹配环境能够促进劳动力市场的良性竞争和整个社会的进步以及人民幸福感的提升。就业匹配度关乎地区发展，关乎资源配置，关乎广大人民幸福。因此，适当的就业匹配度不仅能促进整个地区外在经济的发展，还能促进每个人内在幸福感的提升。此外，就业结构与产业结构相适应，不同地区、不同产业结构的就业匹配度也不尽相同，参考代懋，杨伟国（2017）[22]对就业匹配的界定和计算，文章将劳动力就业匹配界定为（1-结构偏离度）表示，结构偏离度计算公式为，结构偏离度等于零时，产业结构与就业结构完全匹配。
3.1.2 核心解释变量
核心解释变量为地区经济发展水平，用地区生产总值表示，反映一个地区的发展程度和经济状况。就业结构与产业结构息息相关，如果就业结构与产业结构不适配，就会阻碍产业结构的更新升级，产业结构不合理，就会带来经济发展的滞缓、企业发展的变慢、劳动力市场的低迷，形成恶性循环。鉴于此，就业结构就必须与产业结构相适应，以期形成两者的协调发展，使之成为促进经济发展的支撑力量，同时两者的共同发展也是改善和保障民生、推动社会和谐进步的重要影响因素。文章对地区生产总值在具体实证部分采取对数化处理。
3.1.3 门槛变量
门槛变量为平台经济发展水平。提到平台经济不得不提到元平台的概念，元平台是指承载了很多子平台的平台，对其他平台起到支撑作用的母平台，是平台经济发展的载体，也是其他平台衍生的基础。元平台以其初创型为其他平台搭建关系并约束衍生平台，同时，元平台在发展成规模经济之后将对其他衍生平台以及小平台产生一定控制权，能够在市场形成垄断势力。平台经济是指那些运营和维护数字平台，并依赖数字平台参与社会经济运行的新型企业组织。平台组织依据数字要素进行协调，并在竞争中进行社会生产和再生产活动，平台经济在经济循环和周转过程中与经济其他主体所形成的各种经济联系的总体，就是平台经济。目前，平台经济是各地区发展经济以及经济发展的新引擎。
文章门槛变量为平台经济发展水平，平台经济发展水平数据来源于国泰安数据库。文章平台经济发展水平采用熵值法进行计算，将取得的得分作为平台经济发展水平纳入计算，具体计算变量包括电子商务交易额、电子商务采购额、电商平台企业数（万户）、移动电话年末户数（万户）、光缆电话长度（公里）、邮政业务总量（亿元）这六个变量计算而来。
3.1.4 控制变量
控制变量由就业人数、外商投资总额、农业总产值、教育支出、科学技术支出、职工平均货币工资组成和有电子商务交易活动的企业比重，为减少多重共线性，故文章将计算平台经济发展水平的六个变量并未纳入控制变量中，回归计算时均对数据进行对数化处理。
3.2 变量的描述性统计
各统计变量如表2所示。
4 实证部分及结果分析
4.1 地区经济增长、平台经济的发展和就业匹配度三者之间的四重关系
4.1.1 基本模型设定
本文考虑到地区经济增长、平台经济的发展和就业匹配度三个重要变量之间影响的异质性，分别进行回归分析，进一步分析变量之间的影响情况。
emdit=ρ0+ρ1lngrdpit+ρ2xit+eit（1）
emdit=ω0+ω1platformit+ω2xit+εit（2）
emdit=θ0+θ1lngrdpit+θ2platformit+θ2xit+τit（3）
platformit=σ0+σ1lngrdpit+σ2xit+δit（4）
其中，emdit表示i省份t时期的就业匹配度，为被解释变量；lngrdpit表示i省份t时期的地区经济发展水平，为核心解释变量；platformit为i省份t时期的平台经济发展水平，xit表示i省份第t时期的一组控制变量；ρ0、ω0、θ0、σ0分别表示模型的回归系数；eit、εit、τit、δit分别表示各自模型的随机扰动项。
4.1.2 地区经济发展水平、平台经济和就业匹配度之间的回归分析
经济发展水平与就业匹配度之间的关系，平台经济的发展与就业匹配度之间的关系，经济发展与平台经济发展水平之间的关系，经济发展水平、平台经济发展水平和就业匹配度之间的关系，四者具体回归结果如表3所示。
由表3可以看出，第一，地区经济发展水平对就业匹配度呈正向影响，正向促进作用为0.4210，假设1成立；第二，平台经济发展水平对就业匹配度呈正向关系，正向影响程度为1.2433；第三，地区经济发展水平对平台经济发展水平呈正向关系，促进作用为0.3151；第四，地区经济发展水平通过促进平台经济发展水平进而提高就业匹配度，平台经济充当中介变量，且为完全中介，可由列（3）中平台经济发展水平显著，而地区经济发展水平不显著得出。
4.2 门槛效应模型
为验证平台经济的发展在地区经济发展促进就业匹配度上的影响效应，本文进行门槛效应模型分析来检验平台经济的溢出情况。
4.2.1 模型的表示
文章的模型构建于Hansen（1999）的面板数据门槛模型基础之上，根据实证结果，将门槛回归模型设定如下：
emdit=β0+β1l2.lngrdpitI（platformit≤0.138）+β2grdpit
I（platformit>0.138）+β3xit+eit（5）
其中，emdit表示i省份t时期的就业匹配度，为被解释变量；l2.lngrdpit表示i省份（t-2）时期的地区经济发展水平，为核心解释变量；platformit为i省份t时期的平台经济发展水平，为门槛变量，xit表示i省份t时期的一组控制变量；βi分别表示模型的回归系数；eit表示随机扰动项。
4.2.2 门槛的确定
模型回归的核心解释变量为地区生产总值滞后两期，是因为平台经济的发展是一个累积的过程，短期地区经济发展水平对就业匹配度并不能起到立竿见影的效果，即平台经济发展水平的门槛效应具有一定的滞后性。尽管地区经济发展水平能够显著促进就业匹配度的提高，但是在平台经济作为门槛变量进行回归时，会存在一定的时滞作用，因此选择地区经济发展水平的滞后项作为核心解释变量。此外，在门槛之前，地区经济发展水平的系数虽然为负数-0.4308，但是负向作用在减弱，即正向作用在增强，也验证了平台经济在跨过门槛之后对就业匹配度起着显著的正向影响，所以假设2部分正确。
由表4可以看出，门槛变量platformit超过13.8%时，对就业匹配度的溢出系数为-0.4131806，当平台经济的发展低于13.8%时，对就业匹配度的溢出系数为-0.4308472，促进作用进一步加强，由图1可以看出平台经济的门槛效应。可见在平台经济的积累发展过程中，对就业匹配度的影响不断加强。Wald检验的F统计量对应的概率值无限接近0，表明两系数存在显著差异，说明平台经济发展的溢出效应确实存在明显的门槛特征，该结果能证明假设2的部分正确性。
截至2021年，北京、浙江、四川均在2014年之前迈过平台经济发展的门槛，东部地区平台经济发展显著，湖北在2015年跨过门槛，陕西在2019年跨过门槛，吉林还未跨过门槛。可见，在中西部地区与东部地区之间平台经济发展状况差距较大的情况下，陕西省和吉林省的发展较为滞后，且就业匹配度较低。
4.3 中介效应模型
为检验平台经济发展水平促进就业匹配度的内在机理，文章进行进一步的中介效应检验，将平台经济作为中介变量进行检验。
经三步法检验平台经济发展水平作为中介变量进行回归，在检验地区经济发展水平是否可以通过平台经济发展促进就业匹配度的提高方面，回归结果在第三步时，地区经济发展水平并不显著。由此进行sobel检验，sobel检验是检验中介效应有部分系数不显著的情况下而导致的弃真错误。经检验，平台经济发展水平均显著通过中介效应Sobel检验、Aroian检验、Goodman检验，此外，还进行了bootstrap检验表明中介效应存在。
由检验结果可得，平台经济发展水平对就业匹配度呈正向促进作用，三步法即层次检验法与sobel检验均现实平台经济发展水平的中介作用为0.9919，而bootstrap检验中介效应也为正，但是系数比起前两者检验略低，可能是由于bootstrap检验较为严苛，但总体方向正确，即随着平台经济发展水平不断提高，就业者之间对于就业的选择灵活性较大，对何种职业适配性更加清楚，其就业匹配度更高，其隐含意义为人们对于工作的自我选择性较大，所以不必局限于一种固定工作，能达到心灵的放松，从而促进人们幸福感的提升。
4.4 稳健性检验
本文采用变量替换法中的替换自变量进行稳健性检验，将核心解释变量变为平台经济，进行稳健性检验。这可以看出与前文模型符号一致和结论相符，限于文章篇幅，这里只显示固定效应模型和最小二乘法估计结果。
表5中，列（1）显示固定效应模型进行回归，列（2）显示使用最小二乘法进行回归，两种方法均显示地区经济发展水平显著促进就业匹配度提升，促进效应分别为0.2323和0.4210。
4.5 异质性检验
FrankL（2018）[23]分别采取分区域和分年份进行差异性检验，检验结果同前文一致，由于是常规分组法，文章不进行赘述。
4.5.1 按电子商务活动占比和地区经济发展水平的高低进行异质性检验
本文对企业FLvsmaIGG4vG8G9ijV7K5A==有电子商务交易活动所占比重（按平均值分组）和地区经济发展水平（按中位数分组）分别进行异质性检验，且分别对下述模型基于似无相关模型SUR的检验系数是否显著，得到以下回归结果。
由实证结果可以发现，引入外生变量企业有电子商务交易活动所占比重，回归结果表明，当企业电子商务活动所占比例较低的条件下，企业中电子商务活动占比越高，就业匹配度越强，正向效应为0.0423，这可以显示出在中西部经济发展较低的地方，电子商务活动的发展对于就业匹配度的影响，同时也说明在落后省份应该大力发展电子商务类活动。而在企业电子商务交易活动占比较高的地方，结果表明电子商务交易活动的发展对就业匹配度并无显著影响，说明当电子商务发展到一定程度时，对就业匹配度将不再有太大的波动。
同时，在地区经济发展水平较低的条件下，地区经济发展水平对就业匹配度将会有更大的影响，对地区经济发展水平较低的地方促进效应为0.4631，对地区经济发展水平较高的地方促进效应为0.4537。这也说明，随着地区经济发展水平的提升，地区经济发展水平对就业匹配度的促进作用将会减少，可以发现地区经济发展水平对就业匹配度呈边际促进效应递减规律。
4.5.2 平台经济对地区经济发展水平和电子商务交易活动高低的异质性检验
本文主要研究平台经济对地区经济发展水平、企业中电子商务交易占比较高地区和较低地区促进作用的异质性。
由实证结果可以得出，平台经济发展对就业匹配度的促进作用具有异质性。平台经济的发展在低电子商务交易活动和低地区经济发展的促进作用（分别为1.1657和1.5074）明显大于高电子商务交易活动和高地区经济发展的情形（分别为0.3883和0.7660），可以得出平台经济发展水平边际促进效应递减。
5 结论与建议
文章采用2014—2021年省级面板数据，研究了平台经济发展水平在地区生产总值与就业匹配度之间发挥的作用，得到以下结论：第一，平台作为信息传播媒介和技术进步的新工具，能够改善相对应地区劳动力就业匹配度，不同地区应该分情况讨论，且平台经济发展状况也符合边际效应递减规律。地区经济发展、平台经济的发展水平均与就业匹配度呈现正向关系，假设1得到验证。第二，平台经济发展水平在地区生产总值与就业匹配度的关系上具有门槛效应，且为正向的溢出效应，北京、浙江、四川均在2014年之前迈过平台经济发展的门槛，东部地区平台经济发展显著，湖北在2015年跨过门槛，陕西在2019年跨过门槛，吉林还未跨过门槛。由上文分析可知，在门槛平台经济发展水平前后，地区经济发展水平对就业匹配度的影响不尽相同，在门槛后会有更大的促进作用，假设2部分成立。第三，由异质性检验可以看出，在地区经济发展水平较低的条件下，地区经济发展水平对就业匹配度将会有更大影响，说明越是欠发达的地区发展平台经济的效果会越好，假设3成立。针对以上结论，本文提出如下政策建议：
（1）平台经济相关建议。首先，各省政府尤其是平台经济发展滞后省份和地区应大力推动和宣传平台经济的发展。由上文可知，平台经济的发展扮演着双重角色，不但是就业匹配度的门槛效应变量，而且是中介效应。面对此种境况，各省政府应该大力引导并提供政策优惠，合理规划平台经济的发展，加快人工智能网络新型基建，为平台经济奠定发展基础，并担当起释放信号的作用。各省尤其是落后省份、平台经济发展缓慢地区应联合各界力量如政府、高校、企业、社团等共创平台经济大环境、共谋平台经济大发展。其次，在发展平台经济时应该合理规范资本流动。在政策方面，应该规范资本扩张，打破信息鸿沟，抑制元平台的肆意垄断和各大平台之间的不平等竞争，利用《反垄断法》和《反不正当竞争法》等法律手段规范资本增长，让元平台的发展符合中国特色。最后，重视流通过程。产业结构虽转向第三产业，但在要素配置上转入劳动密集型，只不过此时的劳动密集型是由平台操纵，掺杂了很多技术因素。不同于传统雇佣，劳动者不直接参与生产过程，流通过程成为一种新就业领域。
（2）地区经济发展水平相关建议。地区经济发展水平可以促进平台经济的发展，亦可以促进就业匹配度的提高。同时，地区经济发展水平有时具有明显的滞后性，即经济发展水平的提升在短时期内并不必然导致就业匹配度的提升，而是在滞后几期之后才能显现出来。所以在一个地区经济发展水平提升，就业匹配度并没有明显提升的情形下应该稍加观察，谨慎对待。此外，地区经济发展水平对就业匹配度的影响呈现出边际促进效应递减规律，所以在地区经济发展水平较高的省份，可以增加元平台的总量发展，增量可不必加大，而在地区经济发展水平较低的省份，不仅应该增加元平台总量的发展，而且应该增加其增量，形成平台经济发展的地区异质性。
平台经济促进了就业由“工业化”的就业模式向“数字化”的工作范式转变，劳动者个人应该增强自身适应环境变化的能力，不断革新、跟进自身技能同社会发展之间的协同，掌握数字经济发展脉络并识记相关数字就业规定。在此，各省政府应该规范平台就业人员的人身安全、数据安全和福利保障，制定和完善针对跨平台、多雇主灵活就业劳动者权益保障的政策体系，莫让资本钻了空。
参考文献
莫祯贞，李诗洋，班智飞.平台经济：新经济发展引擎[J].中国科技产业，2017（6）：75-80.
滕娟.平台经济助力经济发展公平竞争和税务风险不容忽视[N].财会信报，2020-11-16（A04）.
武文生，张越.平台经济：新经济发展引擎： 记创新双月谈第六期[J].中关村，2017（8）：48-54.
熊鸿儒.我国数字经济发展中的平台垄断及其治理策略[J].改革，2019（7）：52-61.
尹振涛，陈媛先，徐建军.平台经济的典型特征、垄断分析与反垄断监管[J].南开管理评论，2022，25（3）：213-226.
周文，韩文龙.平台经济发展再审视：垄断与数字税新挑战[J].中国社会科学，2021（3）：103-118+206.
汪林.“生死时速”之外外卖骑手安全VS平台制度[J].计算机与网络，2020，46（18）：6-8.
李升，王晓宣，杨昊，等.利益诉求的表达与消解：一项关于“外卖小哥”劳动过程的调查研究[J].中国劳动关系学院学报，2019，33（2）：99-108.
李敏，吴丽兰，吴晓霜.平台经济发展对就业质量的影响研究： 产业结构升级的中介效应[J].工业技术经济，2021，40（10）：62-69.
徐晋， 张祥建.平台经济学初探[J].中国工业经济， 2006（5）： 40-47.
谢富胜， 吴越， 王生升. 平台经济全球化的政治经济学分析[J].中国社会科学， 2019（12）：62-81+200.
何勤， 杨宜勇， 程雅馨， 等. 共享经济下平台型灵活就业劳动者就业选择影响因素差异研究： 以“微工网”为案例[J]. 宏观经济研究， 2019（8）：142-155.
王春凯，许珍珍.互联网发展对区域劳动力就业匹配的影响研究： 基于人力资本-产业结构视角[J].当代经济科学，2023（6）： 1-16.
杨伟国，吴邦正.平台经济对就业结构的影响[J].中国人口学，2022（4）：2-16+126.
Kushida E K ，Murray J ，Zysman J .Cloud Computing： From Scarcity to Abundance[J].Journal of Industry， Competition and Trade，2015，15（1）：5-19.
Kenney M .Digital State： The Story of Minnesotas Computing Industry[J].Business History Review，2016，90（1）：154-156.
Frey B C ，Osborne A M .The future of employment： How susceptible are jobs to computerisation？[J].Technological Forecasting Social Change，2017，114254-280.
Ferreira J .Book Review： Ursula Huws， Labour in the Global Digital Economy： The Cybertariat Comes of Age[J].International Sociology，2017，32（2）：219-222.
Volker B .Big Tech， the Platform Economy and the European Digital Markets[J].Intereconomics，2023，58（5）：274-282.
Maticiuc LucianM，EduardR.Anticipated backwards to chastic variation aline qualities with generalized reflection[J].Stochastics and Dynamics，2018，18（2）：1850008-1850008.
Afghan S A ，Ritwik B ，Joydeep B .Do workers discriminate against their out-group employers？ Evidence from an online platform economy[J].Journal of Economic Behavior and Organization，2023，216221-242.
代懋，杨伟国.就业匹配：界定、测量、影响因素与绩效[J].北京航空航天大学学报（社会科学版），2017，30（1）：95-101.
Frank L .Computers and populism： artificial intelligence， jobs， and politics in the near term[J].Oxford Review of Economic Policy，2018，34（3）：393-417.