邢澤斌 朱家明 胡卉

摘要：基于2009—2017年合肥市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的影響因素進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果顯示：宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人民生活水平、醫(yī)療保障水平是影響合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的主要因素，關(guān)聯(lián)度依次減小;農(nóng)民是購買商業(yè)健康保險(xiǎn)人群的重要組成部分，農(nóng)村地區(qū)商業(yè)健康保險(xiǎn)的潛在需求十分巨大。在此基礎(chǔ)上，利用GM（1，1）模型，預(yù)測(cè)合肥市未來五年商業(yè)健康保險(xiǎn)在新時(shí)代背景下的保費(fèi)收入情況。最后提出加快合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的針對(duì)性政策。

關(guān)鍵詞：商業(yè)健康保險(xiǎn);影響因素;灰色關(guān)聯(lián)分析;灰色預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：F842.6;F224文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：2095-5383（2019）02-0069-05

Abstract：Based on the statistical data of Hefei city from 2009 to 2017， the influencing factors of the development of commercial health insurance based on grey correlation analysis method was analyzed in this paper. Empirical results show that the main factors affecting the development of commercial health insurance in Hefei are macroeconomic development， peoples living standards， and medical security， as the same time， the correlation degree decreases in turn. Farmers are an important part of purchasing commercial health insurance， and the potential demand for commercial health insurance in rural areas is enormous. On this basis， using the GM（1，1） model to predict the premium income of Hefei Citys commercial health insurance in the context of the new era in the next five years. Finally，? some reasonable suggestions to speed up the development of Hefei commercial health insurance were put forward.

Keywords： commercial health insurance; influencing factors; grey correlation analysis; grey prediction

自黨的十九大以來，我國人民對(duì)健康問題越來越重視，醫(yī)療事業(yè)也不斷發(fā)展。與此同時(shí)，社會(huì)老齡化態(tài)勢(shì)加劇，患慢性病概率增加，也使得醫(yī)療費(fèi)用快速增長，醫(yī)療負(fù)擔(dān)加重。種種問題導(dǎo)致我國目前的基本醫(yī)療保險(xiǎn)已經(jīng)不能滿足國人對(duì)于保障自身身體健康的需求，而商業(yè)健康保險(xiǎn)的出現(xiàn)為人民身體健康提供了重要保障。據(jù)《2018中國商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展指數(shù)報(bào)告》顯示，中國目前的商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展指數(shù)為63.0，這表明商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)目前還處于基礎(chǔ)水平，仍有很大的發(fā)展空間，2012—2017年中國商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入的年增長率均超過兩位數(shù)[1]，這都表明商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的潛在需求非常大，具備良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)如何快速穩(wěn)定地發(fā)展，研究其影響因素是關(guān)鍵問題。只有充分了解商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展過程中的影響因素，才能對(duì)推動(dòng)我國商業(yè)健康保險(xiǎn)事業(yè)發(fā)展提出有效指導(dǎo)意見。

目前我國學(xué)者已經(jīng)從多個(gè)方面對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的影響因素

進(jìn)行了研究與論證。例如：王璐[2]通過建立多元線性回歸模型對(duì)我國商業(yè)健康保險(xiǎn)的有效需求進(jìn)行了實(shí)證分析，研究表明醫(yī)療費(fèi)用、居民購買力對(duì)健康保險(xiǎn)的影響十分顯著，社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)健康保險(xiǎn)發(fā)展有阻礙作用。彭曉博等[3]針對(duì)農(nóng)民健康保險(xiǎn)，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)健康保險(xiǎn)需求的影響因素進(jìn)行探究，結(jié)果顯示衛(wèi)生資源與支付能力和農(nóng)民的健康保險(xiǎn)需求灰色關(guān)聯(lián)度最大。王文靜等[4]基于我國31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建商業(yè)健康保險(xiǎn)的截面固定效應(yīng)模型，研究發(fā)現(xiàn)我國商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展存在顯著的地區(qū)性差異，健康保險(xiǎn)需求呈上升趨勢(shì)。齊子鵬等[5]利用廣義矩估計(jì)模型從人口結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，對(duì)我國商業(yè)健康保險(xiǎn)需求進(jìn)行分析，得出老年人口和少年兒童撫養(yǎng)比、教育文化程度、家庭人口規(guī)模、有配偶人口占比變化在很大程度上影響商業(yè)健康保險(xiǎn)需求，而城鎮(zhèn)人口規(guī)模對(duì)健康保險(xiǎn)需求影響較小的結(jié)論。張淼麗等[6]采用錫爾系數(shù)法對(duì)我國健康保險(xiǎn)的區(qū)域差異進(jìn)行評(píng)價(jià)，證實(shí)目前我國健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入增長速度較快，但保費(fèi)深度、保費(fèi)密度仍然較低，商業(yè)健康保險(xiǎn)存在著嚴(yán)重的地區(qū)發(fā)展不均衡問題。綜上，這些學(xué)者的研究成果為本文提供一定的參考價(jià)值，但也存在著研究方向單一、指標(biāo)不敏感、涵蓋面廣泛導(dǎo)致研究結(jié)果準(zhǔn)確性欠佳的不足。因此本文基于上述研究成果，以合肥市為例，嘗試結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，以期改善合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展環(huán)境。

1 構(gòu)建商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展影響因子指標(biāo)體系

1.1 指標(biāo)選取

灰色關(guān)聯(lián)分析法的優(yōu)勢(shì)在于可以利用少量指標(biāo)充分反映各解釋變量與依附變量的關(guān)聯(lián)影響程度。因此基于相關(guān)研究成果，選擇合肥市的商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入Y（億元）作為依附變量，選擇宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人民生活水平、教育水平、人口規(guī)模、醫(yī)療保障水平等5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和相應(yīng)16個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為解釋變量。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展影響因子指標(biāo)體系，見表1。

1.2 數(shù)據(jù)來源與相關(guān)性分析

本文原始數(shù)據(jù)來自于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國保險(xiǎn)年鑒》，利用SPSS軟件對(duì)選取的合肥市具體指標(biāo)數(shù)據(jù)（2009—2017）與當(dāng)年商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，剔除在顯著性水平為0.05時(shí)相關(guān)性不顯著的因子，以重新構(gòu)建商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展影響因子指標(biāo)體系。實(shí)證結(jié)果見表2。由表2可知，與商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展相關(guān)性顯著的有8個(gè)指標(biāo)，分別為：國民生產(chǎn)總值X1、第三產(chǎn)業(yè)固定投資X2、農(nóng)村居民可支配收入X4、城鎮(zhèn)居民可支配收入X5、農(nóng)村居民醫(yī)療衛(wèi)生支出X6、城鎮(zhèn)居民醫(yī)療衛(wèi)生支出X7、財(cái)政醫(yī)療保障支出X12、衛(wèi)生從業(yè)人員數(shù)X14。為提高模型的擬合精度，剔除上述指標(biāo)以外相關(guān)性較弱的指標(biāo)，保留上述8個(gè)指標(biāo)。

2 灰色關(guān)聯(lián)實(shí)證分析

2.1 實(shí)證方法

灰色關(guān)聯(lián)分析是一種基于比較序列和參考序列的相似度來判別因素之間相關(guān)性強(qiáng)弱的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。其主要步驟包括：

第二步，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于選取的依附變量以及解釋變量的量綱不統(tǒng)一，為提高模型精度，故利用式（1）對(duì)參考序列以及各比較序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

第三步，計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。關(guān)聯(lián)系數(shù)指參考序列與比較序列之間在某一時(shí)刻的關(guān)聯(lián)程度，本文中指影響因子序列與合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入在各個(gè)年份的關(guān)聯(lián)程度。關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算公式如下：

其中：ρ∈[0，1]表示分辨系數(shù)，一般取0.5;maxpmaxq|y0（t）-xp（t）|，minpminq|y0（t）-xp（t）|分別表示兩級(jí)最大差和兩級(jí)最小差。

第四步，關(guān)聯(lián)度計(jì)算。由于關(guān)聯(lián)系數(shù)是某一時(shí)刻兩序列之間的關(guān)聯(lián)程度，因此為便于比較，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的代表性，利用關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值表示兩序列之間的關(guān)聯(lián)度。關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式如下：

為便于觀察一級(jí)指標(biāo)對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的影響，對(duì)二級(jí)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行求和平均，得到一級(jí)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度。計(jì)算公式如下：

利用MATLAB軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并最終得到合肥市2009—2017年商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展影響因子關(guān)聯(lián)度及排名。具體結(jié)果見表4。

2.2 實(shí)證結(jié)果分析

由表4可知，一級(jí)指標(biāo)對(duì)合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展影響程度排序?yàn)椋汉暧^經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人民生活水平、醫(yī)療保障程度。二級(jí)指標(biāo)影響程度排序?yàn)椋恨r(nóng)村居民可支配收入X4、農(nóng)村居民醫(yī)療衛(wèi)生支出X6、國民生產(chǎn)總值X1、第三產(chǎn)業(yè)固定投資X2、財(cái)政醫(yī)療保障支出X12、城鎮(zhèn)居民可支配收入X5、衛(wèi)生從業(yè)人員數(shù)X14、城鎮(zhèn)居民醫(yī)療衛(wèi)生支出X7。

宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子與商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的整體關(guān)聯(lián)度最大，為0.782 0，這表明在商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展過程中，一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)起著決定性作用，這與實(shí)際情況相吻合。具體來看，國民生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)固定投資與商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度分別為0.785 6、0.778 4，在二級(jí)指標(biāo)排名中位列第三、第四。這表明一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，那么對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)所屬的第三產(chǎn)業(yè)固定投資就會(huì)增加，進(jìn)而完善商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展所需的基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)品開發(fā)，從而提升商業(yè)健康保險(xiǎn)的吸引力，催生社會(huì)各個(gè)層面對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求。

人民生活水平因子與商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的綜合關(guān)聯(lián)度為0.771 3。具體來看，二級(jí)指標(biāo)農(nóng)村居民可支配收入、農(nóng)村居民醫(yī)療衛(wèi)生支出的關(guān)聯(lián)度為0.790 2、0.789 0，在二級(jí)指標(biāo)中排名第一、第二;城鎮(zhèn)居民可支配收入、城鎮(zhèn)居民醫(yī)療衛(wèi)生支出與合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度為0.761 1、0.744 9，在二級(jí)指標(biāo)中排名第六、第八。這在客觀上反映出農(nóng)村經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，農(nóng)民生活水平不斷提高，農(nóng)民漸漸成為購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的主力軍。近年來，我國農(nóng)村的青壯年勞動(dòng)力外出務(wù)工，農(nóng)村留守老人數(shù)量在不斷增長，隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，留守老人平均壽命可能會(huì)有所提高，但隨之而來的是患病概率也會(huì)升高，因此商業(yè)健康保險(xiǎn)在農(nóng)村的潛在需求十分巨大。同時(shí)城鎮(zhèn)居民的生活水平與商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度也較強(qiáng)，這表明不斷提高人民生活水平是發(fā)展商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)的重要影響因素之一。

醫(yī)療保障水平因子與商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的整體關(guān)聯(lián)度為0.762 1，在一級(jí)指標(biāo)中排名第三。具體來看，財(cái)政醫(yī)療保障支出關(guān)聯(lián)度為0.773 4，在二級(jí)指標(biāo)中排名第五;衛(wèi)生從業(yè)人員數(shù)與健康保險(xiǎn)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度為0.750 8，在二級(jí)指標(biāo)中排名第七。由于商業(yè)健康保險(xiǎn)可以看作是政府財(cái)政醫(yī)療保障支出的外援支付，因此兩者關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)符合實(shí)際。醫(yī)療保障對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展存在“擠出效應(yīng)”和“促進(jìn)效應(yīng)”，所以在完善社會(huì)基本醫(yī)療制度的同時(shí)要積極宣傳商業(yè)健康保險(xiǎn)，提高公眾保險(xiǎn)意識(shí)，以推動(dòng)商業(yè)健康保險(xiǎn)的快速發(fā)展。

3 灰色預(yù)測(cè)

灰色預(yù)測(cè)是指利用GM模型對(duì)特定事物的變化規(guī)律進(jìn)行系統(tǒng)性的估計(jì)預(yù)測(cè)[17]，其優(yōu)勢(shì)在于可以利用少量數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信息冗余的整體進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，并且預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較好。在灰色預(yù)測(cè)過程中，通常采用GM（1，1）模型。本文選取合肥市2009—2017年商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入作為原始數(shù)據(jù)，利用MATLAB軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型：

將原始數(shù)據(jù)各年累加值遞減還原后得到擬合值，如圖1所示。

前述模型的后驗(yàn)差比值C為0.445 5，<0.5，說明模型穩(wěn)定可靠，可以用來預(yù)測(cè)合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)未來發(fā)展趨勢(shì)，未來5年的預(yù)測(cè)結(jié)果見表5。

4 結(jié)束語

本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展的影響因素進(jìn)行探究，并利用GM（1，1）模型對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出結(jié)論：1）宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人民生活水平、醫(yī)療保障水平是影響合肥市商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的主要因素。2）農(nóng)民是購買商業(yè)健康保險(xiǎn)人群的重要組成部分，農(nóng)村的商業(yè)健康保險(xiǎn)潛在需求非常大。3）合肥市的商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)在將來5年內(nèi)有很大上升空間?；谏鲜鼋Y(jié)論，從政府角度出發(fā)，合肥市政府應(yīng)大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，切實(shí)提高人民生活水平，增加財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出，促進(jìn)商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展;從保險(xiǎn)公司角度出發(fā)，保險(xiǎn)公司應(yīng)該積極宣傳保險(xiǎn)知識(shí)，提高群眾保險(xiǎn)意識(shí)，研發(fā)針對(duì)不同人群的創(chuàng)新保險(xiǎn)產(chǎn)品。實(shí)證過程中發(fā)現(xiàn)農(nóng)民是購買商業(yè)健康保險(xiǎn)人群的重要組成部分，因此保險(xiǎn)公司要特別重視對(duì)農(nóng)村商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)潛在需求的深入挖掘，并提供更為優(yōu)質(zhì)、更為全面的健康保險(xiǎn)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國保險(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì).2018中國商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展指數(shù)[EB/OL].（2018-06-07）[2019-02-25].http：//www.iachina.cn/art/2018/6/7/art_22_102589.html.

[2]王璐.我國健康保險(xiǎn)有效需求的實(shí)證分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2009（1）：100-102.

[3]彭曉博，孫祁祥.中國農(nóng)民健康保險(xiǎn)需求影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].保險(xiǎn)研究，2012（10）：39-46.

[4]王文靜，彭榮，王童，等.基于面板模型的商業(yè)健康保險(xiǎn)需求影響因素研究[J].浙江金融，2015（5）：56-60.

[5]齊子鵬，許藝凡，胡潔冰.基于人口結(jié)構(gòu)角度的商業(yè)健康保險(xiǎn)需求分析[J].保險(xiǎn)研究，2018（5）：45-55.

[6]張淼麗，藍(lán)韶清，羅倩，等.2006—2015年我國健康險(xiǎn)區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀研究[J].中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2018，37（4）：33-36.

[7]倪瀾，馮國忠.基于截面固定效應(yīng)模型的商業(yè)健康保險(xiǎn)需求影響因素分析[J].中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2018，37（3）：27-30.

[8]朱銘來，尚穎.商業(yè)健康保險(xiǎn)需求理論與實(shí)證研究綜述[J].中國衛(wèi)生政策研究，2011，4（11）：58-65.

[9]唐金成，張杰.商業(yè)健康保險(xiǎn)需求研究分析與對(duì)策建議[J].西南金融，2017（4）：57-61.

[10]劉宏，王俊.中國居民醫(yī)療保險(xiǎn)購買行為研究：基于商業(yè)健康保險(xiǎn)的角度[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2012，11（4）：1525-1548.

[11]梁濤.商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J].中國金融，2010（15）：39-41.

[12]沈婷.我國商業(yè)健康保險(xiǎn)主體地位缺失及對(duì)策分析[J].上海金融，2008（8）：85-88.

[13]黃婷婷，朱家明，劉丹丹.基于灰色理論對(duì)山東省人口老齡化的分析[J].佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，35（3）：527-531.

[14]姜聰，朱家明，陳巖，等.基于灰色理論模型的中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的預(yù)測(cè)[J].安慶師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，20（2）：19-23.

[15]劉思峰，蔡華，楊英杰，等.灰色關(guān)聯(lián)分析模型研究進(jìn)展[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2013，33（8）：2041-2046.

[16]劉思峰.灰色系統(tǒng)理論的產(chǎn)生與發(fā)展[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2004（2）：267-272.