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        我國商業(yè)健康險保費收入影響因素實證分析

        2016-07-20 20:55:07夏嬌鎖羅曼
        2016年24期
        關(guān)鍵詞:固定效應(yīng)模型面板數(shù)據(jù)

        夏嬌+鎖羅曼

        摘要:目前我國商業(yè)健康險發(fā)展迅速,保費收入持續(xù)增長,如何進一步發(fā)展商業(yè)健康險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)合華中三省的實際情況,運用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)健康險保費收入的影響因素。

        關(guān)鍵詞:健康險保費收入;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)健康保險保費收入年均增長率約為20%,高于同期壽險14.4%保費年均增長率。但在高速增長的同時,健康險保費收入在總保費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)實意義。

        二、文獻綜述

        國外對商業(yè)健康保險需求的研究較早,主要觀點有:H.Holly Wang and Robert Rosenman(2007)以中國農(nóng)村居民為研究對象,運用 Logit 模型,得出收入和受教育程度直接影響健康保險需求;Jonneke Bolhaar、Maarten Lindeboom and Bas van der Klaauw (2008) 運用面板數(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需求有顯著作用;Ahmed Khwaja(2010)采用動態(tài)隨機效用模型發(fā)現(xiàn)老齡化能有效促進健康保險需求,而受教育程度會抑制健康保險需求;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)運用“灰關(guān)聯(lián)”分析法提出保險產(chǎn)品購買力和醫(yī)療費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需求之間存在顯著相關(guān)性,社會醫(yī)療保險與商業(yè)健康險之間并非此消彼長的關(guān)系;吳迪(2012)運用 SPSS 計量分析方法得出:GDP、老齡化水平和受教育程度顯著影響商業(yè)健康險需求,而通貨膨脹和利率則影響較小。

        三、商業(yè)健康保險保費收入影響因素的實證分析

        (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)健康險保險收入(premiums)的影響因素。綜合已有文獻的研究結(jié)果,我們將選取如下幾個變量進行研究。

        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、價格水平

        本文選取居民消費價格指數(shù)(epi)作為保險價格的衡量指標(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)險意識及保險意識

        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?;诖?,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不進行任何改動,保留其原始數(shù)據(jù)。

        (三)計量結(jié)果及分析

        1、OLS模型、固定效應(yīng)模型及隨機效應(yīng)模型的估計結(jié)果比較

        本文運用Stata14.0分別對數(shù)據(jù)進行OLS模型、固定效應(yīng)模型及隨機效應(yīng)模型的估計,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模型估計同樣的結(jié)果。此外,除醫(yī)療機構(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)健康險保費收入之間的關(guān)系無法通過顯著性檢驗,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,表明煙塵排放量對商業(yè)健康險保費收入的影響可以排除在考慮范圍之內(nèi)。此外,估計結(jié)果顯示其他變量均能通過顯著性檢驗,這與我們的估計預(yù)期是一致的。

        2、Hausman檢驗

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

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

        H1:內(nèi)部估計量(LSDV)與GLS估計量不一致

        若接受H0,則表示隨機效應(yīng)模型更為合適;

        若拒絕H0,則表示隨機效應(yīng)模型估計不一致,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)于隨機效應(yīng)模型。這與表3、表4所顯示的估計結(jié)果是一致的。

        3、研究結(jié)果

        通過以上的分析及檢驗,我們通過設(shè)定固定效應(yīng)模型可得出以下幾點結(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)健康險保費收入之間呈現(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)療保險參保人數(shù)與商業(yè)健康險保費收入之間呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,但不顯著。

        (3)居民消費價格指數(shù)與商業(yè)健康險保費收入之間呈現(xiàn)出負相關(guān)關(guān)系,但不顯著。

        四、建議

        (一)加強宣傳,提高居民的風(fēng)險與保險意識

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

        (二)大力發(fā)展經(jīng)濟,提高人民生活水平

        國家要大力發(fā)展經(jīng)濟,合理分配收入機制,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)健康險來分擔(dān)部分醫(yī)療費用。

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

        保險公司應(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)健康保險產(chǎn)品,在公司擴大市場范圍和盈利的同時,為社會也可以分擔(dān)一大部分養(yǎng)老壓力。(作者單位:中南財經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院)

        參考文獻:

        [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)健康保險發(fā)展的內(nèi)因及其對策[J].保險研究,2008(11):52-55.

        [4]李瓊.商業(yè)健康保險保費收入影響因素分析——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)健康保險地區(qū)發(fā)展失衡現(xiàn)狀及原因研究[J].保險研究,2015(1):42-53.

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