邢慧霞

摘 要：伴隨著人口老齡化的加速、人均壽命的延長、醫(yī)療費(fèi)用的上漲以及家庭結(jié)構(gòu)的改變，長期護(hù)理保險的作用將日趨重要，但長期護(hù)理保險的參與率并不高。本文結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)所處的特殊發(fā)展階段，從供給方入手，通過建立對數(shù)線性模型，分析相關(guān)因素對長期護(hù)理保險參與的影響，并根據(jù)實(shí)證結(jié)果提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：長期護(hù)理保險 供給 影響因素 對數(shù)線性模型

一、研究背景與文獻(xiàn)綜述

我國自2000年進(jìn)入老齡化社會以后，老齡人口規(guī)模不斷擴(kuò)大，呈現(xiàn)基數(shù)大，增長速度快的特征。但是由于計(jì)劃生育以及工業(yè)化、都市化的影響，我國的家庭結(jié)構(gòu)趨于核心化、小型化，傳統(tǒng)的家庭護(hù)理功能弱化。因此，老年長期護(hù)理成為亟待解決的社會性問題，而長期護(hù)理保險的推出成為解決這一社會難題的“鑰匙”。2006年出臺的《健康保險管理辦法》首次將長期護(hù)理保險作為獨(dú)立險種進(jìn)行界定，列為健康保險的四大險種之一。

長期護(hù)理保險在我國發(fā)展較晚，尚處于起步階段，潛在需求巨大，因此，有必要對我國長期護(hù)理保險參與影響因素進(jìn)行探討。國內(nèi)文獻(xiàn)對長期護(hù)理保險參與影響因素分別進(jìn)行了定性、定量的分析。首先，定性方面，戴溥之（2016）通過對長期護(hù)理保險進(jìn)行效應(yīng)分析，認(rèn)為觀念因素、人口因素、社會經(jīng)濟(jì)因素長期護(hù)理保險的需求有重要影響。定量方面，戴衛(wèi)東（2011）通過對比安徽和江蘇兩省的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，地區(qū)、戶口、教育程度、無子女和退休金等多個因素對長期護(hù)理保險需求有顯著性影響，同時這些因素對經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)影響更大；荊濤（2011）選取收入、利率、通貨膨脹和社會保障支出等因素作為自變量，建立模型研究影響長期護(hù)理保險需求的因素，結(jié)果顯示，收入、利率和通貨膨脹對需求的影響并不顯著。從供給方對長期護(hù)理保險參與率影響因素分析的文獻(xiàn)較少。魏華林等（2007）從家庭金融資產(chǎn)和保險需求的關(guān)系出發(fā)，提出通過保險供給創(chuàng)新來推動保險的發(fā)展；劉坤坤等（2012）在調(diào)查問卷的基礎(chǔ)上，采用因子和聚類分析法來探索保險消費(fèi)行為，最后得出提供保險有效供給和優(yōu)質(zhì)服務(wù)可以促進(jìn)保險消費(fèi)的結(jié)論。

目前絕大多數(shù)文獻(xiàn)是從需方入手探討影響長期護(hù)理保險參與的因素，而從供給方進(jìn)行研究的文獻(xiàn)屈指可數(shù)。我國已進(jìn)入經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，供給側(cè)改革是大勢所趨。本文從供給方出發(fā)，通過實(shí)證分析各供給因素對長期護(hù)理保險參與率的影響， 以期從供給端發(fā)力推動長期護(hù)理保險的發(fā)展。

二、實(shí)證分析

從長期護(hù)理保險發(fā)展的必要性分析中可以看出我國長期護(hù)理保險有龐大的潛在購買人數(shù)，需求空間巨大。但結(jié)合本文的供給現(xiàn)狀來看，無論是商業(yè)護(hù)理保險和還是社會性護(hù)理保險參與率明顯偏低，究其根源不外乎需方和供方的影響，下面本文從供方因素入手通過實(shí)證探究其影響程度。

（一）變量選取

相對于護(hù)理需求方來說，影響長期護(hù)理保險參與率高低的供給方不僅僅局限于商業(yè)保險公司，整體來說，政府社會也充當(dāng)了供給者的角色。由于我國在2005年市場上才開始推出第一個長期護(hù)理保險，所以本研究選取了2005-2016年的數(shù)據(jù)。

1、被解釋變量

長期護(hù)理保險參與率是指參加長期護(hù)理保險的人數(shù)在總?cè)藬?shù)的占比，找尋能代表長期護(hù)理保險參與的指標(biāo)時，無疑長期護(hù)理保險收入比較符合經(jīng)濟(jì)意義。但由于長期護(hù)理保險在我國起步較晚，相關(guān)數(shù)據(jù)不易獲得，另外保費(fèi)收入僅僅是從市場的角度來講，而本文的供給方還包括政府主導(dǎo)的長期護(hù)理保險試點(diǎn)，如果選用長期護(hù)理保費(fèi)收入作為被解釋變量有點(diǎn)片面，故本文選取65歲及以上老年人占比作為被解釋變量。因?yàn)殚L期護(hù)理保險的服務(wù)對象主要針對老年群體，選用該對象作為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)雖不太準(zhǔn)確，但相對合理。

2、解釋變量

（1）國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）：國內(nèi)生產(chǎn)總值是反映國民收入的一項(xiàng)宏觀指標(biāo)，也是一個國家和地區(qū)發(fā)展的重要標(biāo)志。一個國家GDP越高，保障制度越完善，老年護(hù)理機(jī)制越健全。

（2）醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)：醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)與國家和政府的政策相關(guān)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)越多，人們對健康的認(rèn)識和關(guān)注度會越高，同時也說明該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況越好，則人們購買長期保險的意識越強(qiáng)烈。

（3）其他社會保障機(jī)制：通常我們認(rèn)為其他社會保障機(jī)制對長期護(hù)理會有擠出效應(yīng)，因?yàn)檫@些其他保障機(jī)制的存在在一定程度上會替代長期護(hù)理保險。本文以社會養(yǎng)老險支出和基本醫(yī)療保險支出來代表該指標(biāo)。

（4）保險費(fèi)率：保險費(fèi)率對供給方來講，指的是長期護(hù)理保險的成本，對需求方來說指的保險價格。一般保險費(fèi)率高會降低長期護(hù)理保險的參與率。

（5）護(hù)理機(jī)構(gòu)數(shù)：就護(hù)理機(jī)構(gòu)來講，長期以來，我國的護(hù)理機(jī)構(gòu)一般是政府提供的養(yǎng)老機(jī)構(gòu)，在老齡化的大背景下，我國提供了一些專業(yè)化的護(hù)理機(jī)構(gòu)。另外我國商業(yè)保險公司自2005年也開始經(jīng)營長期護(hù)理保險，本文把現(xiàn)有的社會護(hù)理機(jī)構(gòu)和商業(yè)護(hù)理保險公司都作為供給方分析。作為長期護(hù)理保險的供給方，保險公司數(shù)量與規(guī)模的大小直接影響該市場參與率的高低。

（6）產(chǎn)品種類：產(chǎn)品種類多樣性和豐富性可以增加人們對長期護(hù)理保險的選擇，一般產(chǎn)品種類越多，長期護(hù)理保險的參與率越高。

由于以上解釋變量中有些因素是無法定量的，所以本文選取了國內(nèi)生產(chǎn)總值、醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)、其他社會保障機(jī)制、經(jīng)營長期護(hù)理保險的機(jī)構(gòu)數(shù)作為解釋變量。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒和中國民政部官網(wǎng)以及中國保險監(jiān)督管理委員會官網(wǎng)。

（二）模型建立

本研究首先對各變量取對數(shù)，然后建立長期護(hù)理保險參與的對數(shù)線型模型：

β0、β1、β2、β3、β4為回歸參數(shù)，β（i=1，2，1，3，4）的經(jīng)濟(jì)含義為長期護(hù)理保險參與對第ⅰ個因素的彈性系數(shù)，即解釋變量變化1%，被解釋變量變化βi%。ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，包含模型中未涵蓋的影響長期護(hù)理保險參與的其他所有因素。運(yùn)用eview軟件和普通最小二乘法對上述線性模型進(jìn)行線性回歸，估計(jì)結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)形式為：

首先，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對模型擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)。擬合優(yōu)度R2為0.998032，調(diào)整后的擬合優(yōu)度R2為0.996720，模型的整體擬合效果較為理想。然后對回歸模型總體進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，在5%的顯著水平上，F(xiàn)分布的臨界值為6.88，模型中的F統(tǒng)計(jì)量值為760.6905，這說明所有解釋變量對被解釋變量的影響存在顯著性，即解釋變量的參數(shù)不全為零，整個模型估計(jì)顯著。然后對模型中各個解釋變量的參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行理論驗(yàn)證。根據(jù)假設(shè)，國內(nèi)生產(chǎn)總值促進(jìn)長期護(hù)理保險的發(fā)展，但模型中的回歸系數(shù)β1為負(fù)，與理論假設(shè)不吻合，到底國家生產(chǎn)總值的高低與長期護(hù)理保險的關(guān)系有待進(jìn)一步的驗(yàn)證。同時，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的回歸系數(shù)β2=0.135125，為正數(shù)，說明醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)對長期護(hù)理保險有正向效應(yīng)，與假設(shè)相符。對于社會保險支出，經(jīng)濟(jì)理論假設(shè)是對長期護(hù)理保險具有擠出效應(yīng)，但其回歸系數(shù)β3=0.129332，為正，那么其他社會保障機(jī)制對長期護(hù)理保險是不是具有擠出效應(yīng)，大小有待進(jìn)一步考察。根據(jù)假設(shè)，長期護(hù)理機(jī)構(gòu)數(shù)與長期護(hù)理保險的參與正相關(guān)，可以看出去回歸系數(shù)β4=0.020361為正，與假設(shè)相符。

再次，對模型中個自變量的參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，模型中自變量參數(shù)在0.05和0.1的顯著水平下，四個自變量參數(shù)都顯著。但由上述可知logGDP雖然顯著，但系數(shù)符號與與其相反，可能存在多重共線性的問題。采用逐步回歸的方法解決多重共線性的問題。最后修正后的回歸結(jié)果為：

最后對模型擬合結(jié)果進(jìn)行解釋。從修正后的模型可以看出，醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)和護(hù)理機(jī)構(gòu)數(shù)是供給方促進(jìn)長期護(hù)理保險參與的主要因素。GDP作為一個宏觀因素，是國家經(jīng)濟(jì)實(shí)力的體現(xiàn)。但國內(nèi)生產(chǎn)總值高并不一定意味著人民的收入水平越高，有更多的金錢關(guān)注健康。一個國家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的多少反映了該國家該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，護(hù)理保險和醫(yī)療保險雖然不是同一險種，但護(hù)理保險主要針對失能、高齡老人，這些老人的護(hù)理也離不開醫(yī)療的提供。醫(yī)療機(jī)構(gòu)越多，老年人越關(guān)注健康，在一定程度上也會促進(jìn)長期護(hù)理保險的發(fā)展。護(hù)理機(jī)構(gòu)作為護(hù)理保險的主要供給者，它承擔(dān)著老年人的護(hù)理給付功能，護(hù)理機(jī)構(gòu)數(shù)越多，護(hù)理服務(wù)越完善，有利于提高長期護(hù)理保險的參與率。其他社會保障機(jī)制從理論上應(yīng)該對長期護(hù)理保險的參與產(chǎn)生擠出效應(yīng)，但從實(shí)證分析結(jié)果來看，我國的其他社會保障機(jī)制與長期護(hù)理保險參與成正相關(guān)。主要原因是我國的其他社會保障機(jī)制并不健全，這些社會保障機(jī)制針對性弱，保障程度低，所以對專業(yè)性的長期護(hù)理保險的需求反而增加。

三、政策建議

（一）加大專業(yè)性護(hù)理機(jī)構(gòu)投入

在養(yǎng)老護(hù)理設(shè)施上，應(yīng)當(dāng)集中建立幾個重點(diǎn)養(yǎng)老護(hù)理機(jī)構(gòu)，提供其所需的建設(shè)資金，并對其運(yùn)營情況做重點(diǎn)細(xì)致的監(jiān)督。同時專業(yè)化的設(shè)施、制度，還能為保險公司的理賠提供對口精確地數(shù)據(jù)。在對護(hù)理人員的培養(yǎng)上，通過加強(qiáng)與相關(guān)高校的聯(lián)系，通過獎學(xué)金等方式，吸引高素質(zhì)人才學(xué)習(xí)護(hù)理。通過對護(hù)理設(shè)施和投入，間接增加長期護(hù)理保險的參與。同時，為增加護(hù)理保單的多樣化，可以設(shè)置實(shí)際費(fèi)用補(bǔ)償制、定額給付型以及提供人工護(hù)理服務(wù)等，為老年人提供針對性的護(hù)理服務(wù)，做到老有所養(yǎng)，護(hù)有所依。

（二）完善醫(yī)療服務(wù)，加大護(hù)理宣傳

老齡化是長期護(hù)理保險發(fā)展的最重要的推動力，隨著年齡的增大老年人需要的不僅僅是護(hù)理服務(wù)，往往伴隨著醫(yī)療服務(wù)。雖然護(hù)理險和醫(yī)療險有本質(zhì)的不同，但醫(yī)療保險的的完善對護(hù)理險的發(fā)展有一定的助推作用。充分依托現(xiàn)有的信息化建設(shè)成果，對現(xiàn)有的醫(yī)療服務(wù)流程進(jìn)行優(yōu)化，對醫(yī)療服務(wù)模式進(jìn)行創(chuàng)新。同時我國應(yīng)積極宣傳長期護(hù)理保險的積極作用，在宣傳過程中，應(yīng)有效的控制媒體輿論導(dǎo)向，從而加強(qiáng)老百姓對長期護(hù)理險的必要性認(rèn)知。

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