■尹相娟，劉喜華

一、引言

近年來(lái)，隨著醫(yī)療改革政策的不斷實(shí)施，我國(guó)商業(yè)健康保險(xiǎn)取得了長(zhǎng)足發(fā)展，其市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，保費(fèi)收入逐年增長(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2019年末，我國(guó)商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入高達(dá)7066億元，同比增長(zhǎng)29.7%。然而，伴隨保費(fèi)收入的擴(kuò)張，其賠付支出也在不斷增加，截至2019年末，我國(guó)健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)賠付支出達(dá)2351億元，同比增長(zhǎng)34.78%。盡管醫(yī)療改革給我國(guó)商業(yè)健康險(xiǎn)市場(chǎng)帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇，但我國(guó)商業(yè)健康保險(xiǎn)在發(fā)展過(guò)程中仍然受到一定束縛，商業(yè)健康保險(xiǎn)公司普遍虧損，盈利困難。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2019年三季度，我國(guó)6家專業(yè)健康保險(xiǎn)公司凈利潤(rùn)呈“兩盈四虧”的局面，除了人保健康和平安健康外，其余四家均呈虧損狀態(tài)。其中，昆侖健康虧損5.03億元，太保安聯(lián)健康虧損0.23億元，復(fù)星聯(lián)合健康虧損0.14億元，瑞華健康虧損0.5億元，與前兩年的盈利虧損狀態(tài)保持一致。因此，如何解決保險(xiǎn)公司虧損、提高盈利水平已成為我國(guó)商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展過(guò)程中不可忽視的問(wèn)題。

已有研究認(rèn)為，賠付率偏高是導(dǎo)致保險(xiǎn)公司虧損的原因之一，而賠付支出過(guò)高則主要是因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱（李文群，2011；王穩(wěn)和楊洋，2018）。信息不對(duì)稱會(huì)導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)均會(huì)增加保險(xiǎn)公司的賠付支出。一方面，由于逆向選擇的存在，風(fēng)險(xiǎn)越高者購(gòu)買保險(xiǎn)的意愿越高，從而使得保險(xiǎn)公司承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)增大，賠付增加。另一方面，由于道德風(fēng)險(xiǎn)的存在，消費(fèi)者購(gòu)買保險(xiǎn)后不再努力減損防損，同樣會(huì)增加保險(xiǎn)公司的賠付支出。因此，信息不對(duì)稱的存在，削減了商業(yè)健康保險(xiǎn)公司的盈利水平，制約著商業(yè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展。而商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)作為商業(yè)健康險(xiǎn)的重要組成部分，在我國(guó)主要起到補(bǔ)充性保障和提高居民醫(yī)療保障水平的作用。據(jù)此，筆者擬以商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)為例，檢驗(yàn)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)是否存在逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，深入探究商業(yè)健康保險(xiǎn)公司虧損的深層次原因，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的對(duì)策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

信息不對(duì)稱普遍存在于保險(xiǎn)市場(chǎng)中，并制約著保險(xiǎn)市場(chǎng)的有效運(yùn)行。早期研究認(rèn)為信息不對(duì)稱會(huì)導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，揭示了“高風(fēng)險(xiǎn)者更傾向于選擇高保障程度保險(xiǎn)”的普遍規(guī)律。現(xiàn)今，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)信息不對(duì)稱的研究主要從逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)以及兩者之間的分離檢驗(yàn)三個(gè)方面展開(kāi)。

在商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)逆向選擇的研究中，普遍認(rèn)為檢驗(yàn)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)是否存在逆向選擇的主要思路是考察風(fēng)險(xiǎn)程度和保障程度之間的相關(guān)性。Chiappori&Salanie（2000）指出，逆向選擇存在的必要條件是保障程度和風(fēng)險(xiǎn)程度之間存在正相關(guān)關(guān)系。一般而言，風(fēng)險(xiǎn)程度可以通過(guò)健康水平、醫(yī)療支出和醫(yī)療服務(wù)利用率衡量，而健康水平又可以分為主觀健康水平和客觀健康水平，主觀健康水平可以用“自我健康評(píng)價(jià)”或“身體狀況是否變差”等指標(biāo)衡量，客觀健康水平可以用“是否患有慢性病”或某種特定疾病衡量。保障程度指標(biāo)選取較為統(tǒng)一，通常以“是否參保”衡量。Oster et al.（2010）以亨延頓病為主要風(fēng)險(xiǎn)變量，對(duì)美國(guó)長(zhǎng)期護(hù)理保險(xiǎn)中的不良選擇進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)，攜帶亨延頓基因的個(gè)體擁有長(zhǎng)期護(hù)理保險(xiǎn)的可能性是普通人的5倍，從而證明了美國(guó)長(zhǎng)期護(hù)理保險(xiǎn)市場(chǎng)中逆向選擇的存在。臧文斌等（2012）以自評(píng)健康狀況為主要風(fēng)險(xiǎn)變量，驗(yàn)證了城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)中存在逆向選擇，即健康狀況較差的個(gè)體更傾向于參加城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)。王翌秋和王成（2016）以逆向健康行為（吸煙或喝酒）和是否患有慢性病作為主要風(fēng)險(xiǎn)變量，驗(yàn)證了醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中的確存在逆向選擇，并分別從性別、年齡及收入水平等不同角度對(duì)逆向選擇進(jìn)行異質(zhì)性分析。王穩(wěn)和楊洋（2018）以自評(píng)健康狀況和身體是否變差為風(fēng)險(xiǎn)變量進(jìn)行檢驗(yàn)，也驗(yàn)證了醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)存在逆向選擇。上述研究分別選取不同指標(biāo)使用不同模型從不同角度對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)的逆向選擇進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證，并取得了有價(jià)值的研究結(jié)論，但這些研究都是基于一個(gè)靜態(tài)的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行的，其實(shí)證結(jié)果不能很好地分離逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)。雖然逆向選擇的存在性得到了很多學(xué)者的支持，但近年來(lái)有學(xué)者提出保險(xiǎn)市場(chǎng)存在正向選擇的觀點(diǎn)，即風(fēng)險(xiǎn)程度與風(fēng)險(xiǎn)保障之間負(fù)相關(guān)（Fanget al.，2008）。這類研究認(rèn)為，導(dǎo)致正向選擇的主要原因是消費(fèi)者的異質(zhì)性，即由消費(fèi)者的年齡、性別、風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力、心理健康程度和財(cái)富水平等不同所導(dǎo)致（Finkelstein&McGarry，2006；王珺和高峰，2008；李連友和羅帥，2014；許榮等，2015）。這些多維異質(zhì)性信息會(huì)使得風(fēng)險(xiǎn)程度與風(fēng)險(xiǎn)保障呈負(fù)相關(guān)，但這并不意味著逆向選擇不存在 。 Fang et al.（2008）、Finkelstein&McGarry，（2006）、Netzer&Scheuer（2010）等研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)控制收入、風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、教育程度、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力等導(dǎo)致正向選擇的因素后，風(fēng)險(xiǎn)與保障之間仍然呈正相關(guān)?？梢园l(fā)現(xiàn)，商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)是否存在逆向選擇的研究結(jié)論不一，因此筆者擬對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)是否真正存在逆向選擇進(jìn)行檢驗(yàn)，以豐富以往研究。并根據(jù)已有研究，提出第一個(gè)研究假設(shè)，即消費(fèi)者的多維異質(zhì)性信息可能會(huì)導(dǎo)致正向選擇的產(chǎn)生。

道德風(fēng)險(xiǎn)分為事前道德風(fēng)險(xiǎn)和事后道德風(fēng)險(xiǎn)，醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中的事前道德風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)為擁有醫(yī)療保險(xiǎn)后，減少對(duì)自身健康風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防行為，如吸煙、喝酒、鍛煉減少等；事后道德風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)為擁有醫(yī)療保險(xiǎn)后，過(guò)度利用醫(yī)療服務(wù)，醫(yī)療花費(fèi)顯著增加。因此，相關(guān)研究多以是否經(jīng)常吸煙、是否經(jīng)常飲酒、是否經(jīng)常鍛煉、以及醫(yī)療支出為被解釋變量，是否參保為核心解釋變量，以此來(lái)檢驗(yàn)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中道德風(fēng)險(xiǎn)的存在。Dave&Kaestner（2009）對(duì)美國(guó)老年人的健康行為的分析發(fā)現(xiàn)，擁有醫(yī)療保險(xiǎn)的老年人減少了自身健康管理和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防，從而證明了事前道德風(fēng)險(xiǎn)的存在。Keane&Stavrunova（2016）以醫(yī)療支出作為被解釋變量，是否購(gòu)買保險(xiǎn)為解釋變量，對(duì)美國(guó)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)事后道德風(fēng)險(xiǎn)的研究發(fā)現(xiàn)，有醫(yī)療保險(xiǎn)的個(gè)人在醫(yī)療保健上的花費(fèi)比沒(méi)有醫(yī)療保險(xiǎn)的同類人多24%，其事后道德風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)是顯著的。黃楓和甘犁（2012）運(yùn)用Logit模型，以醫(yī)療支出為被解釋變量，研究發(fā)現(xiàn)參保人群自費(fèi)比例與門診支出呈負(fù)相關(guān)，從而驗(yàn)證了醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中事后道德風(fēng)險(xiǎn)的存在。李文群（2011）、潘虎成等（2007）認(rèn)為，商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)道德風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生主要是患者和醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)為了自身利益相互配合，“無(wú)病看病，小病大看”“以病養(yǎng)醫(yī)”造成的，因此承保方應(yīng)主要規(guī)避來(lái)自于患者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)方的道德風(fēng)險(xiǎn)。李琳和游桂云（2003）認(rèn)為，道德風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加保險(xiǎn)公司的賠付支出，而產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)的根本原因是信息不對(duì)稱，因此主張完善個(gè)人信用評(píng)級(jí)制度、合理制定保險(xiǎn)價(jià)格、大力發(fā)展網(wǎng)絡(luò)保險(xiǎn)、完善法律環(huán)境。解祥優(yōu)和李婧（2016）從投保人、保險(xiǎn)公司和醫(yī)療機(jī)構(gòu)三個(gè)角度，對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中事前和事后道德風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生機(jī)理及其影響進(jìn)行分析，認(rèn)為保險(xiǎn)公司對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的分擔(dān)是事前道德風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要原因，而事后道德風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的機(jī)理則是投保人和醫(yī)療機(jī)構(gòu)追求利潤(rùn)最大化。同時(shí)該研究表明，道德風(fēng)險(xiǎn)提高了醫(yī)療機(jī)構(gòu)的利潤(rùn)，降低了保險(xiǎn)公司的利潤(rùn)。以上研究表明，國(guó)內(nèi)學(xué)者大多從道德風(fēng)險(xiǎn)的成因、影響及對(duì)策防范等定性方面展開(kāi)探討，側(cè)重于理論研究，對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)道德風(fēng)險(xiǎn)的存在性及如何分離其與逆向選擇的實(shí)證研究較少，需進(jìn)一步補(bǔ)充完善。

對(duì)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分離的方法主要包括隨機(jī)試驗(yàn)法、自然試驗(yàn)法和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)法。隨機(jī)試驗(yàn)法的主要思路是人為制造外生沖擊，然后觀察被保險(xiǎn)人的行為。由于這種方法的檢驗(yàn)成本較高，所以采用該方法的研究較少。自然試驗(yàn)法也是檢驗(yàn)外生沖擊對(duì)被保險(xiǎn)人行為的影響，但外生沖擊不是人為制造的，該方法需要的外在條件苛刻，在實(shí)際中比較少見(jiàn)，因此采用該方法的研究也很少。Chiappori&Salanie（2000）指出，采用靜態(tài)截面數(shù)據(jù)不能分離逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的影響，可以采用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分離，該方法成本低且簡(jiǎn)單易行，被廣泛采用。目前，國(guó)內(nèi)大多數(shù)研究基本采用靜態(tài)截面數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，但該方法不能有效分辨出信息不對(duì)稱到底是來(lái)源于逆向選擇還是來(lái)源于道德風(fēng)險(xiǎn)，雖然也有少數(shù)學(xué)者基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，但相關(guān)研究主要集中于車險(xiǎn)市場(chǎng)。趙桂芹和吳洪（2010）根據(jù)投保人第二年保額變化情況對(duì)其進(jìn)行分組，并從動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的角度考察了投保人第一年出險(xiǎn)狀況和第二年風(fēng)險(xiǎn)保障之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，保額提高組不存在道德風(fēng)險(xiǎn)，保額降低組存在道德風(fēng)險(xiǎn)，即保額降低后，索賠概率也降低。王珺等（2013）在對(duì)投保人進(jìn)行重新分組的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)車險(xiǎn)市場(chǎng)信息不對(duì)稱僅來(lái)自逆向選擇，不存在道德風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)槟嫦蜻x擇發(fā)生在簽訂保險(xiǎn)合約之前，道德風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生在保險(xiǎn)合約簽訂之后，所以通過(guò)研究前期風(fēng)險(xiǎn)和當(dāng)前期風(fēng)險(xiǎn)保障之間的關(guān)系，可以有效分離逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，若存在正相關(guān)關(guān)系，則認(rèn)為該正相關(guān)關(guān)系僅來(lái)自于逆向選擇。因此，鑒于以往文獻(xiàn)利用靜態(tài)截面數(shù)據(jù)不能很好分離逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的研究缺陷，在此借鑒車險(xiǎn)市場(chǎng)的相關(guān)研究方法，通過(guò)分析醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)當(dāng)期參保狀況與上一期風(fēng)險(xiǎn)程度之間的關(guān)系，從動(dòng)態(tài)角度來(lái)分離逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)。并由此提出第二個(gè)研究假設(shè)，即運(yùn)用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分離逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)是可行的。

綜上，國(guó)內(nèi)針對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)信息不對(duì)稱的實(shí)證研究大多側(cè)重于逆向選擇的存在性檢驗(yàn)，對(duì)道德風(fēng)險(xiǎn)的研究大多側(cè)重其成因及對(duì)策建議等方面的理論研究，實(shí)證研究較少。而且相關(guān)文獻(xiàn)忽略了對(duì)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的分離研究，從而不能準(zhǔn)確判定商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生信息不對(duì)稱的深層次原因，即無(wú)法區(qū)分“高風(fēng)險(xiǎn)高保障”的現(xiàn)象到底是由逆向選擇所致還是由道德風(fēng)險(xiǎn)所致。為此，筆者運(yùn)用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分離檢驗(yàn)，深入探究商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)是否存在逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，并利用Heckprobit模型和Bivariate Probit模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以消除一定的樣本選擇性偏差和內(nèi)生性問(wèn)題。同時(shí)，基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)的信息不對(duì)稱問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)，在一定程度上補(bǔ)充和豐富了以往的實(shí)證研究，并對(duì)相關(guān)研究提供了新的檢驗(yàn)思路。

三、模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)描述

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選取

研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS），選取2013年和2015年的截面數(shù)據(jù)，剔除缺失數(shù)據(jù)，共計(jì)6647個(gè)樣本。該調(diào)查范圍覆蓋全國(guó)150個(gè)縣級(jí)單位，450個(gè)村級(jí)單位，樣本覆蓋范圍比較全面。CHARLS主要針對(duì)45歲及以上的中老年展開(kāi)詳細(xì)調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容涵蓋中老年人的基本信息，家庭結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)支持，健康狀況，體格測(cè)量，醫(yī)療服務(wù)利用和醫(yī)療保險(xiǎn)，工作、退休和養(yǎng)老金、收入、消費(fèi)、資產(chǎn)，以及社區(qū)基本情況等，可以充分反映我國(guó)中老年人的健康醫(yī)療狀況，目前CHARLS數(shù)據(jù)已經(jīng)廣泛運(yùn)用于保險(xiǎn)研究。雖然該調(diào)查主要針對(duì)45歲以上的中老年人群，但購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的群體也主要集中在35歲以上，因此將其作為樣本數(shù)據(jù)是可行的。

實(shí)證研究包括兩個(gè)方面：一是逆向選擇的存在性檢驗(yàn)，二是道德風(fēng)險(xiǎn)的存在性檢驗(yàn)。逆向選擇是一種“合同簽訂前的風(fēng)險(xiǎn)”，道德風(fēng)險(xiǎn)是一種“合同簽訂后的風(fēng)險(xiǎn)”，所以通過(guò)研究前期風(fēng)險(xiǎn)和當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)保障之間的關(guān)系，可以有效分離逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)的逆向選擇表現(xiàn)為身體健康狀況越差或醫(yī)療支出越多的人越傾向購(gòu)買保險(xiǎn)，因此將是否參保作為被解釋變量，身體健康狀況（自評(píng)健康、慢性病）和醫(yī)療支出作為主要解釋變量，通過(guò)驗(yàn)證兩者之間的關(guān)系即可檢驗(yàn)是否存在逆向選擇。道德風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)為因有了醫(yī)療保障而頻繁利用醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)或不再對(duì)自己的健康進(jìn)行積極管理（如吸煙、酗酒等逆健康行為）。因此，將人們利用醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)的頻繁程度以及是否吸煙、酗酒作為被解釋變量，是否參保作為解釋變量，通過(guò)驗(yàn)證前后兩者之間的關(guān)系即可檢驗(yàn)是否存在道德風(fēng)險(xiǎn)。此外，由于消費(fèi)者的異質(zhì)性一定程度上也會(huì)影響消費(fèi)者的參保意愿，因此將性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型、受教育程度、工作收入等多維異質(zhì)性信息作為控制變量加入模型進(jìn)行研究。綜上，筆者逆向選擇存在性檢驗(yàn)的被解釋變量為是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)，主要解釋變量為自評(píng)健康狀況、是否患有慢性病和對(duì)數(shù)醫(yī)療費(fèi)用，控制變量為受訪者的性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型、受教育程度、是否吸煙、是否酗酒、是否有工作及對(duì)數(shù)個(gè)人收入。道德風(fēng)險(xiǎn)存在性檢驗(yàn)的被解釋變量為是否吸煙、是否酗酒和是否多次看門診，主要解釋變量為是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)，控制變量為受訪者的自我健康評(píng)價(jià)、是否患有慢性病、性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型、受教育程度和對(duì)數(shù)個(gè)人收入。其中，自我健康評(píng)價(jià)中以“很好或好”為參照組，對(duì)“一般”“不好或很不好”分別設(shè)置虛擬變量組；學(xué)歷中以“小學(xué)及以下”為對(duì)照組，對(duì)“初中”“高中、中專、大?！薄氨尽⒋T、博”分別設(shè)置虛擬變量組。所有變量的選擇與定義如表1所示。

（二）模型設(shè)計(jì)

目前，對(duì)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證的模型主要包括線性概率模型、離散選擇模型（Logit、Probit、SU Probit、Bivariate Probit、Tobit）和條件相關(guān)模型（兩步模型）。與線性概率模型相比，Probit模型作為估計(jì)虛擬因變量最常用的離散模型之一，能夠有效避免線性概率模型在處理虛擬因變量時(shí)不能對(duì)回歸系數(shù)做出合理解釋及存在異方差等問(wèn)題，且Probit模型概率取值始終處于[0，1]之間，從而避免了線性概率模型取值的荒謬性；與Tobit模型相比，Tobit模型適合分析因變量為受限變量，而描述醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)保障程度的因變量為二分類變量，因此Probit模型更適合于檢驗(yàn)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。筆者采用Probit模型對(duì)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，逆向選擇檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

其概率密度函數(shù)為：

道德風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

其概率密度模型為：

在模型（1）中，F(xiàn)（·）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)，P（Insurance=1｜Z，X）表示參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的概率。其中，Insurance代表受訪者當(dāng)期是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)，Z代表受訪者上一期自我健康評(píng)價(jià)、是否患有慢性病和對(duì)數(shù)醫(yī)療費(fèi)用，X為上一期控制變量，α為常數(shù)項(xiàng)，ε為誤差項(xiàng)。檢驗(yàn)的思路是考察上一期（2013年）的健康水平、醫(yī)療支出與當(dāng)期（2015年）參保狀況之間的關(guān)系，若β系數(shù)顯著為正，則說(shuō)明存在逆向選擇，且這種正向關(guān)系僅由逆向選擇導(dǎo)致。

在模型（3）中，F(xiàn)（·）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)，P（Risk=1｜I，X）分別表示吸煙、酗酒以及看門診的概率。其中，Risk代表當(dāng)前期受訪者是否吸煙、是否酗酒和是否多次看門診，I代表受訪者上一期是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)，X為上一期控制變量，α為常數(shù)項(xiàng)，ε為誤差項(xiàng)。檢驗(yàn)的思路是考察上一期（2013年）的參保狀況與當(dāng)期（2015年）逆健康狀況及醫(yī)療服務(wù)利用率之間的關(guān)系，若β系數(shù)為顯著正，則說(shuō)明存在道德風(fēng)險(xiǎn)，且這種正向關(guān)系僅由道德風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可以看出，參保商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的人群其受教育程度要高于未參保的人群，這可能是因?yàn)槲幕潭雀叩娜巳簠⒈Ｒ庾R(shí)較高，對(duì)保險(xiǎn)有較為深入的認(rèn)知，因此更傾向于購(gòu)買保險(xiǎn)。再者，參保者的年齡要低于未參保者，這可能是商業(yè)健康險(xiǎn)的篩選機(jī)制所導(dǎo)致的，將年齡大的高風(fēng)險(xiǎn)人群排除在外。同時(shí)，參保者的收入明顯高于未參保者，因此財(cái)富水平可能會(huì)影響消費(fèi)者的保險(xiǎn)選擇。此外，參保者的逆健康狀況（吸煙、酗酒）更嚴(yán)重，醫(yī)療支出也高于未參保者，這可能是道德風(fēng)險(xiǎn)所導(dǎo)致的。但參保者的身體健康狀況好于未參保者，這與逆向選擇相反，因此是否存在逆向選擇還需做進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

（一）商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)逆向選擇的實(shí)證分析

1.逆向選擇的存在性檢驗(yàn)

使用式（1）和式（2）中的Probit模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。模型1中僅加入了控制變量，模型2、3、4分別加入了自我健康評(píng)價(jià)、慢性病和對(duì)數(shù)醫(yī)療費(fèi)用三個(gè)指標(biāo)，模型5同時(shí)加入了上述三個(gè)指標(biāo)將醫(yī)療費(fèi)用和收入取對(duì)數(shù)。結(jié)果顯示與自我健康評(píng)價(jià)良好的群體相比，自我評(píng)價(jià)一般的群體其參保意愿沒(méi)有顯著變化，自我評(píng)價(jià)不好的群體參保概率顯著降低0.9%，說(shuō)明身體狀況越好的群體越愿意購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)。自評(píng)健康不好的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中存在正向選擇。慢性病和醫(yī)療費(fèi)用與參保意愿分別呈負(fù)相關(guān)和正相關(guān)，但都不顯著?；加新圆∪后w不傾向于購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的原因可能是保險(xiǎn)公司的篩選機(jī)制所致。醫(yī)療費(fèi)用與參保意愿呈微弱正相關(guān)，其邊際系數(shù)非常小，說(shuō)明存在逆向選擇，但這種效應(yīng)十分微弱。因此，商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中主要存在正向選擇，這種現(xiàn)象對(duì)保險(xiǎn)公司是有利的。正向選擇產(chǎn)生的原因有很多，大致可以歸結(jié)為三個(gè)方面：一是受消費(fèi)者異質(zhì)性的影響，其風(fēng)險(xiǎn)偏好、認(rèn)知能力等不同，如風(fēng)險(xiǎn)厭惡者更愿意購(gòu)買保險(xiǎn)；二是消費(fèi)者不能充分利用“私人信息”進(jìn)行逆向選擇，消費(fèi)者可能并不知道哪些“私人信息”與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期相關(guān)，從而不能準(zhǔn)確評(píng)估自己的風(fēng)險(xiǎn)大小；三是保險(xiǎn)公司充分掌握消費(fèi)者的“私人信息”，然后在保險(xiǎn)設(shè)計(jì)條款中將高風(fēng)險(xiǎn)人群排除在外，進(jìn)而抑制了逆向選擇的產(chǎn)生。

同時(shí)，在模型5中，部分控制變量與參保意愿顯著相關(guān)。與不吸煙的群體相比，吸煙者的參保概率顯著降低1.2%，這在一定程度上表明經(jīng)常吸煙的個(gè)體為風(fēng)險(xiǎn)偏好者，其風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度相對(duì)較低。年齡越大的人參保概率越低，這可能是因?yàn)樯虡I(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品主要針對(duì)60歲以下的人群，年齡大的高風(fēng)險(xiǎn)人群被排除在外，因此這一實(shí)證結(jié)果符合實(shí)際情況。與農(nóng)村戶口的居民相比，擁有城市戶口的居民參保概率高1.1%，這可能是因?yàn)樯虡I(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)主要面向城鎮(zhèn)居民，城鎮(zhèn)居民更容易接觸到商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)。與小學(xué)學(xué)歷以下的群體相比，高學(xué)歷的人群更傾向購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)，說(shuō)明受教育程度高的個(gè)體對(duì)保險(xiǎn)認(rèn)知比較充分，保險(xiǎn)意識(shí)更強(qiáng)。收入水平與參保意愿呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即財(cái)富水平越高的群體越傾向購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)。

表3 商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)逆向選擇的檢驗(yàn)結(jié)果

2.逆向選擇的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在全部樣本中，有13.1%的受訪者去就診但醫(yī)療支出為0，這部分受訪者可能隱瞞了相關(guān)醫(yī)療費(fèi)用信息，或者因醫(yī)療服務(wù)價(jià)格高昂而選擇自我治療或因醫(yī)療報(bào)銷而使得醫(yī)療支出為0，這就使得部分醫(yī)療支出數(shù)據(jù)不能被觀測(cè)到，進(jìn)而可能出現(xiàn)樣本選擇性偏差問(wèn)題。為了修正這一偏差，采用Heckprobit模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)分兩步進(jìn)行，第一步是用Probit估計(jì)選擇方程，被解釋變量為是否就診，第二步也是用Probit估計(jì)結(jié)果方程，被解釋變量為是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

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從表4可以發(fā)現(xiàn)，自我健康評(píng)價(jià)不好的群體與是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)之間仍然顯著負(fù)相關(guān)，醫(yī)療支出與是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)之間相關(guān)性依舊不顯著，說(shuō)明了正向選擇的存在，與原回歸結(jié)果一致。

為了避免醫(yī)療保障與健康風(fēng)險(xiǎn)之間產(chǎn)生雙向因果關(guān)系，即內(nèi)生性問(wèn)題，在此采用Bivariate Probit模型對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中逆向選擇的存在性進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)的思路是將模型（1）拆分為兩個(gè)方程，分別將風(fēng)險(xiǎn)變量和風(fēng)險(xiǎn)保障作為被解釋變量，通過(guò)估計(jì)兩個(gè)方程殘差的相關(guān)系數(shù)ρ是否顯著相關(guān)來(lái)判斷逆向選擇的存在性，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

Insurance表示參保意愿，Risk表示健康風(fēng)險(xiǎn)（自評(píng)健康、慢性病、醫(yī)療支出），X為相關(guān)控制變量。分別將Insurance和Risk作為被解釋變量，考察兩個(gè)回歸方程殘差的相關(guān)性，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)逆向選擇的穩(wěn)健性檢驗(yàn)（二）

由表5可知，自評(píng)健康不好與是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)之間的ρ值顯著為負(fù)，慢性病和醫(yī)療支出與是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)之間的ρ值分別為負(fù)值和正值，但都不顯著，這與前面的檢驗(yàn)是一致的，證明了正向選擇的存在，該結(jié)果是穩(wěn)健的。

（二）商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)道德風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析

1.道德風(fēng)險(xiǎn)的存在性檢驗(yàn)

道德風(fēng)險(xiǎn)分為事前道德風(fēng)險(xiǎn)和事后道德風(fēng)險(xiǎn)。分別以“是否吸煙”和“是否酗酒”為被解釋變量，檢驗(yàn)其與風(fēng)險(xiǎn)保障之間的關(guān)系，若正相關(guān)，則說(shuō)明消費(fèi)者在購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)后，因有了保障而疏于疾病風(fēng)險(xiǎn)的防范，不再克制吸煙喝酒，從而存在事前道德風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)式（3）和式（4），在表6中，模型1僅加入了人口特征和醫(yī)療費(fèi)用等控制變量，模型2在模型1的基礎(chǔ)上加入了自我健康評(píng)價(jià)、慢性病風(fēng)險(xiǎn)控制變量，模型3在模型1的基礎(chǔ)上加入了財(cái)富水平控制變量，模型4加入了所有控制變量。從表6可以看出，個(gè)人的健康風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)保障之間沒(méi)有顯著的正相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)論同現(xiàn)實(shí)情況是相吻合的，幾乎沒(méi)有人會(huì)因?yàn)閾碛猩虡I(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)而不愛(ài)護(hù)自己的身體，因此商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)不存在事前道德風(fēng)險(xiǎn)。

表6 商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)事前道德風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果

進(jìn)一步以“是否多次看門診”為被解釋變量，“是否參?！睘橹饕忉屪兞?，檢驗(yàn)是否存在事后道德風(fēng)險(xiǎn)，即參保者是否更多的利用醫(yī)療服務(wù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

表7 商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)事后道德風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果

由表7可知，醫(yī)療服務(wù)利用率與風(fēng)險(xiǎn)保障顯著正相關(guān)，與不參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的群體相比，參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的群體多次看門診的概率高2.7%，即擁有商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的群體看門診的次數(shù)更多，接受醫(yī)療服務(wù)更頻繁，說(shuō)明存在事后道德風(fēng)險(xiǎn)。參保者因?yàn)橛辛酸t(yī)療保障而對(duì)醫(yī)療成本的敏感性下降，在治療康復(fù)時(shí)，往往會(huì)選擇較高的費(fèi)用方案，從而引致過(guò)度消費(fèi)。道德風(fēng)險(xiǎn)對(duì)保險(xiǎn)公司是不利的，這種不合理的過(guò)度醫(yī)療費(fèi)用賠付削減了保險(xiǎn)公司的盈利，不利于保險(xiǎn)公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。同時(shí)，自我健康評(píng)價(jià)和慢性病與是否多次看門診顯著正相關(guān)，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)厭惡者和長(zhǎng)期身體狀況較差的群體醫(yī)療服務(wù)利用率更高。此外，參保后節(jié)省了部分醫(yī)療費(fèi)用，相當(dāng)于提高了收入，進(jìn)而可能會(huì)影響參保者的醫(yī)療服務(wù)利用率。因此，為了研究參保后經(jīng)濟(jì)因素對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用的影響，在模型5中加入當(dāng)期的收入變量，與模型2和模型4比較發(fā)現(xiàn)，在考慮參保后的經(jīng)濟(jì)因素時(shí)，事后道德風(fēng)險(xiǎn)仍然顯著存在，但參保者看門診的概率略有下降，即事后道德風(fēng)險(xiǎn)的程度略微下降。

2.道德風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了避免保障程度與健康生活方式及醫(yī)療服務(wù)利用率之間產(chǎn)生雙向因果關(guān)系，即內(nèi)生性問(wèn)題，在此采用Bivariate Probit模型對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中道德風(fēng)險(xiǎn)的存在性進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

表8 商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)道德風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由表8可知，是否參加商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)與是否多次看門診的ρ值顯著為正，說(shuō)明兩者之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，從而證明了道德風(fēng)險(xiǎn)的存在，該結(jié)果是穩(wěn)健的。商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)與吸煙、酗酒之間的相關(guān)關(guān)系不顯著，這與前面的檢驗(yàn)是一致的。

五、結(jié)論與建議

以商業(yè)醫(yī)療險(xiǎn)為例，基于“中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）”動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)中的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分離檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)，主要研究結(jié)論有：第一，在考慮消費(fèi)者多維異質(zhì)性信息時(shí)，商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)同時(shí)存在正向選擇和事后道德風(fēng)險(xiǎn)，即身體健康狀況越好的個(gè)體越傾向于購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)，但購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的個(gè)體醫(yī)療服務(wù)利用率更高。因此，導(dǎo)致商業(yè)健康保險(xiǎn)公司虧損的主要原因是道德風(fēng)險(xiǎn)。第二，吸煙和年齡與商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)購(gòu)買呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，一方面說(shuō)明該群體為風(fēng)險(xiǎn)偏好者，風(fēng)險(xiǎn)容忍度較高，另一方面也表明保險(xiǎn)公司通過(guò)細(xì)致的核保了解投保人的身體狀況，將年齡大及高風(fēng)險(xiǎn)的群體排除在承保范圍之外。此外，非農(nóng)業(yè)戶口的人群購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的概率更高，這是因?yàn)樯虡I(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)針對(duì)的客戶群體主要是城鎮(zhèn)居民。教育程度與商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)購(gòu)買呈顯著正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明文化水平高的群體保險(xiǎn)意識(shí)較強(qiáng)，越傾向于購(gòu)買保險(xiǎn)。財(cái)富收入水平越高的群體購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的概率越高，說(shuō)明高收入群體保險(xiǎn)購(gòu)買能力更強(qiáng)。

由于正向選擇有利于保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)發(fā)展，它使得保險(xiǎn)公司承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)低于平均水平，減少了保險(xiǎn)公司的賠付支出，因此導(dǎo)致商業(yè)健康保險(xiǎn)公司虧損的主要原因是道德風(fēng)險(xiǎn)。道德風(fēng)險(xiǎn)的存在一方面加大了保險(xiǎn)公司的賠付支出，另一方面也造成了不必要的醫(yī)療資源浪費(fèi)。為了規(guī)避道德風(fēng)險(xiǎn)，保險(xiǎn)公司要健全監(jiān)督檢查機(jī)制，加強(qiáng)保險(xiǎn)賠付流程的審查，預(yù)防消費(fèi)者的虛假申報(bào)。對(duì)消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)差異化定價(jià)，對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用率高的消費(fèi)者制定相對(duì)較高的“懲罰價(jià)格”，而醫(yī)療服務(wù)利用率低的消費(fèi)者制定一個(gè)相對(duì)較低的“激勵(lì)價(jià)格”，以此來(lái)抑制消費(fèi)者過(guò)度利用不必要的醫(yī)療服務(wù)，減少商業(yè)健康保險(xiǎn)公司的賠付支出，幫助商業(yè)健康保險(xiǎn)公司走出經(jīng)營(yíng)虧損的困境。同時(shí)，隨著醫(yī)療保險(xiǎn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌政策的推動(dòng)實(shí)施，農(nóng)村參保人群將會(huì)逐漸增加，而參?？趶降臄U(kuò)大必然會(huì)加大道德風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，進(jìn)而增加保險(xiǎn)公司的賠付支出。因此，保險(xiǎn)公司要做好經(jīng)辦工作，重新制定財(cái)務(wù)計(jì)劃，并接受政府的監(jiān)督，提高經(jīng)辦效率。增強(qiáng)與社保部門及政府部門的合作，挖掘消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)和信用狀況信息，對(duì)消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)信用程度進(jìn)行等級(jí)劃分，過(guò)濾掉道德風(fēng)險(xiǎn)較高的消費(fèi)人群。