我国商业健康保险需求影响因素实证探究

邱凤梅：我国商业健康保险需求影响因素实证探究
下：第二部分为文献综述，总结国内学者相关研究 结果与现状，指出可能的创新点与不足；第三部分 为实证研究设计，介绍文章数据来源与模型变量选 取，并分析我国目前商业健康保险消费现状；第四 部分为实证分析，采用 probit 模型探究影响商业健 康保险需求的因素，并研究 65 岁年龄上下群体商 业健康保险需求影响因素差异；第五部分总结全 文，且根据实证分析结果提出相应建议。
二文献综述
国内外学者对商业保险需求影响因素研究分 析已经比较成熟，但由于商业健康保险仅是商业保 险中一个小的组成部分，单独研究商业健康保险需 求影响因素的文章较少。在这些文献中，学者多运 用宏观数据探究分析。
国 外 学 者 Mark J. Browne & Kihong Kim （1993）［1］研究了导致各国保险需求存在差异的原 因，涵盖抚养比、国民收入、政府在社会保障上的支 出、通货膨胀以及国家宗教信仰等因素，最终发现 国民收入和财富与保险需求呈正相关关系，通货膨 胀 预 期 则 是 发 挥 负 向 作 用 。 Sandra Hopkins & Michael P. Kidd（1996）［2］利 用 澳 大 利 亚 19891990 年国家卫生调查数据建立二元 logit 模型，探 讨对澳大利亚私人健康保险需求起决定性作用的 因 素 ，包 括 年 龄 、健 康 状 况 、收 入 和 地 区 差 异 等 。 Ahmed Khwaja（2009）［3］用 1991-1998 年 健 康 和 退休人员研究的面板数据建立动态随机效用模型 来估计美国 medicare 健康保险计划的 WTP，结果 显示老龄化与健康保险需求呈正相关关系，而受教 育程度与健康保险之间的关系为负。
（二）变量选取 1. 被解释变量 本文研究我国商业健康保险需求影响因素，因 此被解释变量为居民是否拥有商业健康保险。用 变量 com_health 表示居民是否持有商业健康保险， 变量取值为 1 时，说明该居民购买了商业健康保 险，取值为 0 时则没有健康险。 2. 解释变量 由于本文主要研究影响我国居民参与商业健 康保险决策的因素，因此本文选取的影响因子均为 个人层面因素，总的来说可以概括为个人统计特 征。这些因素包括居民的性别、年龄、受教育程度、 健康状况、婚姻状况、收入、所处地区和是否投保社 会基本医疗保险。笔者认为只有从居民自身角度 出发，了解他们的实际状况，才能知道决定他们参 与商业健康保险与否的因素，所以本文不考虑家庭
第 35 卷 第 3 期 2021 年 6 月
保 险 职 业 学 院 学 报（双 月 刊） JOURNAL OF INSURANCE PROFESSIONAL COLLEGE(Bimonthly)
Vol. 35 No. 3 Jun. 2021
我国商业健康保险需求影响因素实证探究
邱凤梅
（中央财经大学 保险学院，北京 102200）
（一）数据来源 西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心 自 2011 年起，每隔两年进行一次全国范围内家庭 金融调查，迄今已收集到四次全国家庭微观数据。 调查活动招募高校在校学生担任绘图员、测控人员 和访问调查员，笔者也曾有幸参与 2017 年数据收
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保险职业学院学报（双月刊）
2021 年第 3 期
考虑到我国地区间经济发展不平衡这一现状， 一些学者分地区探讨了购买商业健康保险的影响 因素。乔宇星（2016）［8］探究了我国不同地区商业 健康保险需求差异及其影响因素，实证结果发现， 在东中西三个地区中，人均可支配收入、老年抚养 比、城镇化水平和保险意识四个因素均对商业健康 险需求产生正向影响。汪瑾（2019）［9］选取 20072016 年相关数据，分东中西三个地区建立面板数 据模型探讨我国商业健康险需求影响因素，发现城 镇居民人均可支配收入和医疗机构床位数在三个 地区模型中均显著影响商业健康保险需求，且老年 抚养比和教育水平不是显著影响因素。
［Key words］Commercial health insurance; Aging; Probit model
一、引言
当前我国已经初步形成以社会基本医疗保险 为主体，商业健康保险为补充的医疗保障体系。在 这一体系中，社会医疗保险基本实现全民覆盖，根 据 2019 年国家医疗保障局公开数据可以发现，我国 职工基本医疗保险和城乡居民基本医疗保险参保 人数为 135407 万人，参保率稳定在 95% 以上。然 而，根据西南财经大学中国家庭金融调查与研究中 心 2017 年的中国家庭金融调查（简称“CHFS”）数 据显示，我国仅有 2.7% 的居民参与了商业健康保 险。
集，对问卷内容以及真实性有较好掌握，因此选取 此数据作为实证研究来源。数据包含 29 个省市自 治区，355 个县，1428 个村（居）委会，涵盖 40011 户 家庭，127012 位居民，具有良好微观代表性和后续 可追踪性。本文剔除异常值和缺失值后共得到 100251 份样本数据，以此作为实证研究对象。
齐 子 鹏 等（2018）［4］使 用 31 个 省 市 区 20062016 年间面板数据建立广义矩估计模型，从人口 结构角度探讨商业健康保险需求的影响因素，实证 结果显示，对我国商业健康保险需求有显著正向影 响的因素有：老年人口抚养比、少年儿童抚养比、家 庭规模、有配偶人口占比、受教育水平、城镇居民人 均可支配收入与 GDP 的比值、城镇居民人均医疗 保健支出和城镇职工人均基本医疗保险支出等。 倪澜等（2018）［5］使用我国 31 个省市区 2009-2015 年间数据，建立截面固定效应模型分析影响商业健 康保险需求的因素，研究结果显示，城镇居民人均 可支配收入、城镇职工基本医疗保险基金收入、老 年人口抚养比和门诊人均费用等显著影响商业健 康保险需求。
本文将利用 2017 年 CHFS 数据，从微观层面 出发，切实探讨影响国民商业健康保险投保需求的 因素，并以 65 岁为年龄截点，分别探讨 65 岁上下群 体商业健康保险需求影响因素差异。不能选取合 适的微观指标加入模型实证探究老龄化对商业健 康保险的影响，是本文的遗憾之处。
三、实证设计与描述性统计分析
结合我国人口老龄化背景，本文将利用 2017 年中国家庭金融调查数据实证探究影响商业健康 保险需求的因素，以期从实证角度对未来商业健康 保险发展提供建议与启示。文章接下来的安排如
作者简介：邱凤梅（1995- ），女，四川泸州人，中央财经大学保险学院在读硕士研究生，研究方向：养老金融。
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特征和社会因素。 居民的性别用变量 sex 表示，当 sex 取值为 1
时，说明受访对象为男性；取值为 0 时则表示为女 性。用 age 表示年龄，年龄按 2017 年调查时实际年 龄取值。edu 表示调查对象的受教育水平，没上过 学、小学、初中、高中、中专、大专、大学、硕士、博士 分别赋值为 1、2、3、4、5、6、7、8、9，取值越大说明受 教育程度越高。健康状况用变量 health 表示，非常 不好、不好、一般、好、非常好分别赋值为 1、2、3、4、 5，取值越大说明身体健康状况越好。居民的婚姻 状况用变量 mar 表示，已婚状态取值为 1，未婚则为 0。本文根据调查问卷设计情况，选取居民的月平 均收入代表收入状况，包括主要工作收入和其他工 作收入，用变量 income 表示。由于城乡差异的存 在，笔者加入居民所处地区来探究城乡居民商业健 康保险需求差异，用 rural 表示，取值为 1 时说明居 民处在农村地区，取值为 0 时则位于城镇地区。社 会基本医疗保险作为国民医疗保障体系的主体，本 文也努力探究居民持有社会基本医疗保险情况对 购买商业健康保险的影响，变量 e_ins 取值为 1 时 表明居民有社会基本医疗保险，取值为 0 时则没 有。
由于微观数据难以获得，因而从微观角度开展 研究的学者不多。熊小奕等（2020）［10］根据 2017 年 中国家庭金融调查数据，从不同家庭结构出发探讨 对商业健康保险需求的影响，利用 probit 模型实证 分析得出结论：核心家庭结构会促进家庭购买商业 健康保险，直系家庭结构显著抑制商业健康保险需 求，而单人家庭结构不产生显著影响。
按照国际衡量标准，当一国 65 岁及以上人口 占国家总人口数比例达 7% 时，就说明这个国家已 经进入人口老龄化时期。根据国家统计局数据，我 国 2019 年 65 岁及以上人口数已达到 17599 万人， 占全国总人口数的 12.6%，远超上述比例。因此， 在当前我国低出生率与低死亡率交织的形势下，探 讨我国商业健康保险需求影响因素，刺激商业健康 保险消费需求，促进国民健康保障水平提高显得尤 为重要。
也有一些单独研究某个省份商业健康保险需 求影响因素的文章。廖虹媛（2018）［6］采用湖南省 2001-2016 年数据做灰色关联分析，研究结果发 现，影响湖南省商业健康保险需求的影响因素有居 民消费水平、对保险的认知程度、湖南省经济发展 水平、人口老龄化程度和医疗卫生财政支出等，其 中居民消费水平的影响程度最高。李亚国等 （2017）［7］利用江西省 1996-2015 年的时间序列数 据做有偏估计岭回归分析，得出经济发展状况、人 口老龄化、居民保险意识以及医疗负担程度正向影 响商业健康保险需求的结论。
［摘 要］ 本文利用 2017 年中国家庭金融调查数据，建立 probit 模型实证探究影响我国商业健康保险需求的因素。研 究发现，除了“是否拥有社会基本医疗保险”外，年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、身体状态、收入和所处地区均显著影响健 康险需求。在此基础上，笔者还将年龄结构划分为“是否为老年人”，以此来探究这两类群体健康险需求影响因素的差异。 Probit 回归结果显示，65 岁以下居民健康险需求影响因素显著性与整体样本基本一致。65 岁及以上老年人的婚姻状况和所 处地区不再是显著影响因素，并且拥有社会基本医疗保险的老年人购买健康险的可能性显著为正。基于上述实证结果，本 文分别从政府和保险公司层面提出相应建议。
［关键词］ 商业健康保险；老龄化；probit 模型 ［中图分类号］F840.625 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-1360(2021)03-0066-07
［Abstract］ Based on the data of China's household finance survey in 2017, this paper establishes probit model to explore the factors influencing the demand for commercial health insurance in China. The results show that age, gender, education level, marital status, physical status, income and location significantly affect the demand for health insurance. On this basis, the author also divides the age structure into whether it is the elderly or not, so as to explore the differences of the influencing factors of health insurance demand between the two groups. Probit regression results show that the significance of health insurance demand of residents un⁃ der 65 years old is basically consistent with the overall sample. The marital status of the elderly aged 65 and above and their location are no longer significant factors, and the elderly with social basic medical insurance are significantly more likely to buy health insurance. Based on the above empirical results, this paper puts for⁃ ward corresponding suggestions from the perspectives of government and insurance companies.