人口老齡化背景下商業健康險需求預測

馬桂花　王昱斐　朱家明

摘? 要： 在人口老齡化的背景下對商業健康險的需求進行預測，分析影響商業健康險需求的因素，建立灰色預測模型對2018-2027年影響因素的指標值進行預測，根據預測出的指標值建立多元線性回歸模型，對2018-2027年商業健康險需求進行預測，研究結果表明：2018-2027年商業健康險保費平均增長幅度為43.4%，未來商業健康險需求不斷增加并一直處于較高水平，可以預測我國商業健康險市場潛力較大，并且處于不斷上升的階段。

關鍵詞：組合預測;商業健康險需求;人口老齡化;灰色預測;多元線性回歸

中圖分類號：F842.6? ? ?文獻標識碼：A? ? 文章編號：2096-3769（2019）04-123-05

近年來，我國人口老齡化程度不斷加深，《2017年國民經濟和社會發展統計公告》顯示，2017年末，我國60周歲及以上人口達2.4億，占總人口比重為17.3%，比2016年末又上升了0.6個百分點[1]，雖然人口老齡化是經濟發展過程中不可避免的結果，但是與發達國家不同的是我國處于“未富先老”的狀態，并且僅僅依靠社會養老醫療保險來緩解人口老齡化，力度遠遠不足。黨的十九大報告指出，要“全面建成覆蓋全民、城鄉統籌、權責清晰、保障適度、可持續的多層次社會保障體系”[2]，其中商業健康險是我國多層次社會保障體系的重要組成部分，因此對我國商業健康險的影響因素進行分析和需求測算，對維持我國居民的老年生活水平以及社會穩定具有重要意義。

一、文獻綜述

關于我國商業健康險的現狀與存在的問題，江潔[1]認為商業健康險的保費收入一直以明顯的增速大幅上漲，從2010年的574億元增加到2017年的4389億元，但是商業健康保險的發展也面臨著較大的挑戰，如頂層設計欠缺、優惠政策不足、風險管控困難、存在惡性競爭等。張淼麗等[2]通過實證研究，得出我國商業健康險的發展水平在不同地區存在著嚴重的不均衡現象。關于商業健康險需求的影響因素方面，汪瑾[3]運用固定效應模型，并結合收集到的相關數據，得出顯著影響我國商業健康險需求的因素為居民人均可支配收入、保險深度、居民消費價格指數等。趙皓礬[4]通過灰色關聯分析法，對商業健康險需求的影響因素進行分析，得出居民的購買力水平以及老年人口的數量對商業健康險需求有重要影響，醫療保障制度對其影響較大，而居民的風險偏好以及保險行業的發展狀況對其影響較小。關于人口老齡化與商業健康險需求之間關系方面的研究，許燕[5]從健康養老方面出發，運用灰色關聯分析得出影響商業健康險需求的因素主要有保險深度、人們對保險的認知程度、購買力水平以及人口老齡化程度。于卉[6]研究了在人口老齡化背景下，我國商業健康險的發展狀況，認為隨著人口老齡化程度的加深，商業健康險需求也會增加。

綜上所述，現有文獻對商業健康險的現狀、商業健康險需求的影響因素以及人口老齡化背景下商業健康險需求影響因素的研究較為全面，但是對商業健康險需求的實證分析以及人口老齡化背景下商業健康險需求的預測問題研究不足，因此本文將在現有文獻基礎上對此問題進行實證分析和相關研究，進而為我國商業健康保險的發展以及人口老齡化問題提出合理建議。

二、實證分析

（一）研究思路

首先，通過查閱文獻和掌握的保險學知識，從理論上總結出商業健康險需求的影響因素類別及反映指標;其次，以數據的可得性、合理性和數據維數的統一性為原則，在官網及數據庫中找出每個指標在2002-2017年間的相關指標數據，運用灰色預測模型預測出商業健康險需求影響因素在2018-2027年間的數據，并對預測值和模擬值的相對誤差進行比較分析，以檢驗數據預測的合理性程度;第三，以商業健康險需求為被解釋變量，其影響因素為解釋變量，運用多元線性回歸模型進行擬合分析，并檢驗了模型的多重共線性、自相關性等，以及對2002-2017年商業健康險需求的真實值和預測值進行誤差分析;第四，運用多元線性回歸模型預測出2018-2027年商業健康險需求數據，并為我國健康險的發展提出合理建議。

（二）指標體系的構建

本文通過閱讀大量的參考文獻和掌握的保險學知識，商業健康險的影響因素主要有健康險的購買力水平、購買意愿、居民的風險防范意識、人口年齡結構、居民的儲蓄觀念以及保險發展水平，具體見表1。

健康險的購買力水平。當一個家庭或者個人的經濟能力比較高時，人們才會更加注重未來生活的品質，因此會考慮購買商業健康險或者養老險等險種，來為自己的生活提供醫療和養老保障。家庭人均年收入可以衡量出一個家庭的經濟水平，因此本文選擇家庭人均年收入來反映商業健康險的購買力水平。

健康險的購買意愿。健康險的購買意愿是否強烈也會影響商業健康險的有效需求，同時居民的消費水平在一定程度上反映出健康險的購買意愿，居民的消費水平越高，商業健康險的購買意愿越強。

居民的風險防范意識。當居民對自身未來健康方面的風險意識越強時，往往會增加對商業健康險的需求，因為居民此時會有意識地購買商業健康險，來為自身未來健康方面的風險做擔保，從而使商業健康險的有效需求增加。居民的受教育程度與居民的風險防范意識往往成正比例關系，因此本文選擇普通本科畢業生數來反映居民的風險防范意識。 人口年齡結構。人口的年齡結構可以反映人口老齡化的程度，65歲以上人口占全國總人口的比重可說明人口老齡化程度的高低，人口老齡化程度的加深會給人口帶來一些問題，對保險業的發展也會產生一定的影響。隨著人口老齡化的加深，老年人口對自身的健康問題會更加重視，因此人口的年齡結構也會對商業健康險的需求產生一定的影響。本文選擇了65歲以上人口占比來反映人口的年齡結構。 居民的儲蓄觀念。居民的儲蓄觀念越強，就會有更多的剩余資金進行理財或者購買保險，而購買保險可以為自身未來的健康或者養老提供保障，因此居民的儲蓄觀念也會在一定程度上影響商業健康險的需求。本文選擇城鄉居民儲蓄存款余額來衡量居民的儲蓄觀念。

保險發展水平。保險發展水平的高低可以體現一個地區的經濟發展水平，以及保險業在經濟發展中的地位，也反映出居民購買保險的有效需求。一般而言，保險發展水平越高，商業健康險的需求也越大。保險深度、保險密度與保險發展水平往往呈正相關關系，因此本文以其來反映保險發展的水平。

（三）數據來源、處理及模型假設

1.數據來源

家庭人均年收入、居民消費水平、普通本科畢業生數、65歲以上人口占比均由國家統計年鑒官網中的數據整理，保險深度、健康險保費收入、保險密度均來自保監會官網，城鄉居民儲蓄存款余額來自中國人民銀行官網。

2.數據處理

剔除了各項指標數據的缺失值，65歲以上人口占比由65歲以上人口除以全國總人口所得。

（四）模型的建立

（4）預測預報

運用GM（1，1）對商業健康險需求的影響因素在2018-2017年的指標數據進行預測。

2.多元線性回歸模型

（五）模型求解及結果分析

1. GM（1，1）對影響因素的預測結果

商業健康險影響因素的原始數據大部分通過級比檢驗，因此可以進行灰色預測，并且得出各因素模擬值的殘差均小于10%，因此說明預測結果具有一定的合理性，灰色預測模型的預測結果如表2所示。

2.基于多元線性回歸模型對健康險需求的預測結果，見圖1。

由圖1可知，運用多元線性回歸模型對商業健康險的需求進行預測，其真實值與預測值之間的誤差很小，因此使用該模型對2018-2027年商業健康險的需求進行預測，理論上可以得到較為準確的結果。

通過了經濟意義上的檢驗以及剔除了多重共線性、異方差性和自相關性之后，由多元線性回歸模型的結果可得：

Y=6.866886lnX2+2.350108lnX3+8.698066lnX6-7.109878lnX7-22.35965（0.813446）? （0.339218）? （0.953275）? ?（0.982490） （3.491238）

t=（8.441718） （6.928015）? ?（9.124402）? ? （-7.236594）? ? （-6.404505）

R2=0.993369? ?R2=0.990957? ?F=411.9457

3. 結果分析

由灰色預測模型所得結果（見表3）可以看出65歲以上人口占比在逐年增長，在2027年將達到15.1%，而65歲以上人口占比超過7%，就已經是人口老齡化社會了，說明未來我國人口老齡化程度將進一步加深。除此之外，家庭人均年收入、居民消費水平、普通本科畢業生數、城鄉居民儲蓄存款余額、保險深度以及保險密度等指標在2018-2027年間的預測值都在不斷增加，說明我國健康險的購買力水平、購買意愿、居民的風險防范意識、人口年齡結構、居民的儲蓄觀念以及保險發展水平等都在不斷加強，可以合理推測我國商業健康險需求在未來也將會不斷增加。

由組合預測模型所得結果可以看出，商業健康險需求從2018年到2027年不斷增加，2018年的商業健康險保費收入的預測值為39943457.62萬元，2027年商業健康險的保費收入預測值為178670998.9萬元，總的增長幅度為347.3%，平均年增長幅度為43.4%。

三、研究結論與對策建議

由實證結果可知，我國的商業健康險未來的需求量一直保持在較高水平，并以較快的速度增長，因此政府或者保險公司應當采取措施進一步推動商業健康險的發展，以進一步緩解人口老齡化程度加深帶來的問題。為此本文提出如下建議：第一，推進產業結構優化升級，促進經濟發展，提升家庭人均年收入和消費水平。國家應該加快推進改革，使高新技術產業得以發展，產業結構優化升級，為我國商業健康險的發展提供支撐力量。第二，提高居民的風險防范意識。由研究結果可知商業健康險的需求正在不斷增加，因此需要提高居民的受教育水平，進而提升居民的風險防范意識，強化居民對商業健康險的購買意愿，從而使商業健康險的需求增加。此外，各個商業保險公司應該加強對商業健康險的宣傳力度，讓更多的居民對商業健康險的認識更加清晰，同時也可以增強居民的健康保障意識和風險防范意識。第三，加大專業技術人才的培養，開發出更加多樣化的商業健康險險種。當商業健康險的險種較多時，可以滿足不同人對商業健康險的多樣化需求，從而吸引更多的人購買。

參考文獻：

[1]汪瑾.我國商業健康險需求影響因素實證研究[J].上海市經濟管理干部學院學報，2018，16（5）：45-51.

[2]江潔.商業健康險的現狀與挑戰[J].中國金融，2018（14）：93-94.

[3]趙皓礬.醫養結合視角下商業健康險需求因素研究——基于安徽省的數據分析[J].平頂山學院學報，2018，33（2）：110-116.

[4]張淼麗，藍韶清，羅倩，黎東生，李靈芝，魏駿燊.2006-2015年我國健康險區域發展現狀研究[J].中國衛生經濟，2018，37（4）：33-36.

[5]許燕.健康養老視角下商業健康保險需求的影響因素分析——以遼寧省數據為例[J].金融理論與實踐，2016（2）：110-113.

[6]于卉.老齡化背景下我國商業健康保險發展現狀與啟示[J].西昌學院學報（社會科學版），2015，27（3）：74-77.

[7]李煜.商業健康險發展的國際經驗及啟示[J].改革與戰略，2018，34（5）：118-122.

[8]戴麗，馮勝利.新醫改視角下黑龍江省商業健康保險發展透視[J].學術交流，2012（11）：141-144.

[9]朱銘來，丁繼紅.健康保險稅收優惠政策的國際比較研究[J].經濟社會體制比較，2008（2）：77-83.

[10]謝明明.河南省商業健康保險發展問題研究——基于發展規模預測的分析[J].金融理論與實踐，2018（2）：85-90.

[11]朱銘來，王美嬌.稅收優惠政策對商業健康險激勵效應研究[J].保險研究，2016（2）：47-58.

[12]朱銘來，貴哲暄.衛生融資體系中基本醫保與商業健康保險的關系——基于2003～2012年我國城鎮地區的省級面板數據研究[J].保險研究，2014（6）：96-104.