我國商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入影響因素實(shí)證分析

夏嬌+鎖羅曼

摘要：目前我國商業(yè)健康險(xiǎn)發(fā)展迅速，保費(fèi)收入持續(xù)增長，如何進(jìn)一步發(fā)展商業(yè)健康險(xiǎn)對我國改善民生等各方面發(fā)揮著日益重要的作用。本文結(jié)合華中三省的實(shí)際情況，運(yùn)用Stata構(gòu)造三省的面板數(shù)據(jù)來設(shè)定固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型及OLS模型，并對比三種模型的輸出結(jié)果，分析影響商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入的影響因素。

關(guān)鍵詞：健康險(xiǎn)保費(fèi)收入；面板數(shù)據(jù)；固定效應(yīng)模型

一、引言

根據(jù)中國保監(jiān)會公布的數(shù)據(jù)，中國商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入年均增長率約為20%，高于同期壽險(xiǎn)14.4%保費(fèi)年均增長率。但在高速增長的同時(shí)，健康險(xiǎn)保費(fèi)收入在總保費(fèi)收入中所占比例卻始終過低。因此，研究影響我國商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求因素，對完善我國的醫(yī)療保障制度體系和滿足居民健康保障的需求有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

國外對商業(yè)健康保險(xiǎn)需求的研究較早，主要觀點(diǎn)有：H.Holly Wang and Robert Rosenman（2007）以中國農(nóng)村居民為研究對象，運(yùn)用 Logit 模型，得出收入和受教育程度直接影響健康保險(xiǎn)需求；Jonneke Bolhaar、Maarten Lindeboom and Bas van der Klaauw （2008） 運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型表明居民收入、受教育程度和對健康的偏好選擇對健康保險(xiǎn)需求有顯著作用；Ahmed Khwaja（2010）采用動態(tài)隨機(jī)效用模型發(fā)現(xiàn)老齡化能有效促進(jìn)健康保險(xiǎn)需求，而受教育程度會抑制健康保險(xiǎn)需求；Caroline Appiah and Genevieve Aryeetey（2012）等通過調(diào)查分析加納 3301 戶家庭，發(fā)現(xiàn)政策因素對健康保險(xiǎn)的作用最大。

國內(nèi)學(xué)者通過自己的研究得出了不同的看法。陳肖哲，馮玉梅（2007）運(yùn)用“灰關(guān)聯(lián)”分析法提出保險(xiǎn)產(chǎn)品購買力和醫(yī)療費(fèi)用支出這兩個主要因素；王璐（2009）使用 2007 年省際數(shù)據(jù)建立回歸模型，得出居民收入水平與健康保險(xiǎn)需求之間存在顯著相關(guān)性，社會醫(yī)療保險(xiǎn)與商業(yè)健康險(xiǎn)之間并非此消彼長的關(guān)系；吳迪（2012）運(yùn)用 SPSS 計(jì)量分析方法得出：GDP、老齡化水平和受教育程度顯著影響商業(yè)健康險(xiǎn)需求，而通貨膨脹和利率則影響較小。

三、商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入影響因素的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)指標(biāo)選取

本文考慮到數(shù)據(jù)的可得性，采用2005至2014年華中三省的面板數(shù)據(jù)，研究華中三省商業(yè)健康險(xiǎn)保險(xiǎn)收入（premiums）的影響因素。綜合已有文獻(xiàn)的研究結(jié)果，我們將選取如下幾個變量進(jìn)行研究。

1、居民收入水平

本文選取城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（income）來衡量居民收入水平。

2、社會醫(yī)療保障

本文選用城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)（number）作為社會醫(yī)療保障水平的衡量指標(biāo)。

3、價(jià)格水平

本文選取居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（epi）作為保險(xiǎn)價(jià)格的衡量指標(biāo)。

4、人口老齡化

本文選用老人撫養(yǎng)比（support）作為老齡化的衡量指標(biāo)。

5、醫(yī)療服務(wù)水平

本文將選用醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)（bed）作為醫(yī)療服務(wù)情況的衡量指標(biāo)。

6、居民風(fēng)險(xiǎn)意識及保險(xiǎn)意識

本文選用普通高校畢業(yè)生人數(shù)占比（education）作為居民風(fēng)險(xiǎn)意識的衡量指標(biāo)，選用城鎮(zhèn)居民家庭人均醫(yī)療保健支出（care）作為居民保險(xiǎn)意識的衡量指標(biāo)。

7、環(huán)境污染

本文選取煙塵排放量（smoke）作為環(huán)境污染的衡量指標(biāo)。

（二）模型設(shè)定

本文將運(yùn)用Stata14.0軟件分別對面板數(shù)據(jù)構(gòu)造固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型及OLS模型，并對比三種模型的輸出結(jié)果，找到最適合本文數(shù)據(jù)研究的模型。基于此，由于模型中的變量絕大部分為宏觀變量，對于一些宏觀變量，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性較差，因此我們將其取對數(shù)處理，這樣使得數(shù)據(jù)具有更好的平穩(wěn)性。本文將premiums、income、care、number、smoke分別取其對數(shù)lnpremiums、lnincome、lncare、lnnumber、lnsmoke，對epi、support、education不進(jìn)行任何改動，保留其原始數(shù)據(jù)。

（三）計(jì)量結(jié)果及分析

1、OLS模型、固定效應(yīng)模型及隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果比較

本文運(yùn)用Stata14.0分別對數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS模型、固定效應(yīng)模型及隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)，得出如表1所示結(jié)果。

由上表所示結(jié)果，我們得到：R-squared=0.9586，表明模型的擬合優(yōu)度是良好的，此模型具有一定的可信度。從此模型的各變量系數(shù)上看，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、老人撫養(yǎng)比和煙塵排放量這三個變量的系數(shù)是與我們的預(yù)期不相符的，并且它們各自在10%的顯著性水平下表現(xiàn)為不顯著，這明顯與我們的預(yù)期是不相符的。

如上表隨機(jī)效應(yīng)模型擬合結(jié)果所示，我們得到：R-sq=0.9563，表明此模型的擬合結(jié)果具有一定可信度。從此模型的各變量系數(shù)上看，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、老人撫養(yǎng)比和煙塵排放量這三個變量的系數(shù)表現(xiàn)出與OLS模型估計(jì)同樣的結(jié)果。此外，除醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)和普通高等院校畢業(yè)生人數(shù)占比之外，其它變量均表現(xiàn)出與商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入之間的關(guān)系無法通過顯著性檢驗(yàn)，這顯然不符合我們的預(yù)期。

由上表固定效應(yīng)模型擬合結(jié)果所示，我們得到：R-sq=0.9735，表明模型具有較高的擬合優(yōu)度，此模型的可信度較高。從模型的變量系數(shù)來看，只有煙塵排放量不符合我們的預(yù)期，但它并未通過顯著性檢驗(yàn)，表明煙塵排放量對商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入的影響可以排除在考慮范圍之內(nèi)。此外，估計(jì)結(jié)果顯示其他變量均能通過顯著性檢驗(yàn)，這與我們的估計(jì)預(yù)期是一致的。

2、Hausman檢驗(yàn)

本文通過Hausman檢驗(yàn)來確定選擇固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。

Hausman Test基本原理：H0：內(nèi)部估計(jì)量（LSDV）與GLS估計(jì)量一致

H1：內(nèi)部估計(jì)量（LSDV）與GLS估計(jì)量不一致

若接受H0，則表示隨機(jī)效應(yīng)模型更為合適；

若拒絕H0，則表示隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)不一致，固定效應(yīng)模型更為合適。

根據(jù)Hausman Test結(jié)果顯示：Hausman Test =14.32 > X20.1（8）=13.362

意味著在90%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即固定效應(yīng)模型要優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。這與表3、表4所顯示的估計(jì)結(jié)果是一致的。

3、研究結(jié)果

通過以上的分析及檢驗(yàn)，我們通過設(shè)定固定效應(yīng)模型可得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、老人撫養(yǎng)比、醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)和普通高等院校畢業(yè)生人數(shù)占比與商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入之間呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。

（2）城鎮(zhèn)居民家庭人均醫(yī)療保健支出、城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)與商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入之間呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，但不顯著。

（3）居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，但不顯著。

四、建議

（一）加強(qiáng)宣傳，提高居民的風(fēng)險(xiǎn)與保險(xiǎn)意識

政府可以通過電視、互聯(lián)網(wǎng)等手段進(jìn)行保險(xiǎn)知識的宣傳普及，強(qiáng)調(diào)保險(xiǎn)對人民生活的重要性。

（二）大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，提高人民生活水平

國家要大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，合理分配收入機(jī)制，盡可能保證就業(yè)，讓更多人享受到國家發(fā)展帶來的切身好處，人民生活水平提高必然會帶動商業(yè)健康保險(xiǎn)的發(fā)展。

（三）優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)環(huán)境

國家應(yīng)該更加重視醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，讓跟多老百姓體會到如今就醫(yī)的方便，積極治療，從而更愿意通過商業(yè)健康險(xiǎn)來分擔(dān)部分醫(yī)療費(fèi)用。

（四）創(chuàng)新發(fā)展保險(xiǎn)產(chǎn)品，重視老年群體

保險(xiǎn)公司應(yīng)該把更多視線放到老年人身上，開發(fā)創(chuàng)新出更多適合老年人的商業(yè)健康保險(xiǎn)產(chǎn)品，在公司擴(kuò)大市場范圍和盈利的同時(shí)，為社會也可以分擔(dān)一大部分養(yǎng)老壓力。（作者單位：中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院）

參考文獻(xiàn)：

[1]Bolhaar J，Lindeboom M，Klaauw B V D.A dynamic analysis of the demand for health insurance and health care[C]// Tinbergen Institute，2008：669–690.

[2]Khwaja A.Estimating willingness to pay for medicare using a dynamic life-cycle model of demand for health insurance[J].Journal of Econometrics，2010，156（1）：130-147.

[3]陳滔，謝洋.影響我國商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的內(nèi)因及其對策[J].保險(xiǎn)研究，2008（11）：52-55.

[4]李瓊.商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入影響因素分析——基于湖北、北京、上海三地的比較[J].南方金融，2009（7）：55-59.

[5]鎖凌燕，完顏瑞云，陳滔.我國商業(yè)健康保險(xiǎn)地區(qū)發(fā)展失衡現(xiàn)狀及原因研究[J].保險(xiǎn)研究，2015（1）：42-53.