互聯網使用對居民購買商業健康保險的影響
——基于CGSS 2017數據的實證分析

陳麗華,黎昌珍

(廣西大學 公共管理學院，廣西 南寧 530000)

保險是一種分散風險、轉移損失的有效方法，而風險具有不確定性，人們在生活中面臨的最具威脅性與不確定性的風險就是健康的風險。基本醫療保險是目前我國居民分散健康風險的主要制度設計，但基本醫療保險的“普惠”特性決定了它只能滿足人們較低水平的保障需求。而作為基本醫療保險的補充——商業健康保險，通過設計多樣化的產品可以滿足不同人群、不同層次的健康保障需求，是我國多層次醫療保障體系建設的重要支柱。

商業健康保險的發展與互聯網的普及程度密切相關。互聯網的發展很大程度上改變了人們的生活方式，越來越多的人能夠通過互聯網享受便捷的信息傳遞和豐富多彩的生活服務。根據第47次《中國互聯網發展狀況統計報告》，截至2020年12月，我國網民規模達9.89億，互聯網普及率達70.4%，網絡購物用戶規模和網絡支付用戶分別占網民整體的79.1%和 86.4%[1]。互聯網的普及對社會發展產生了深遠的影響，從宏觀層面看，互聯網對經濟轉型、政治參與、社會治理等帶來了深刻的變化[2-3]，尤其是為我國的脫貧攻堅、鄉村振興事業作出了巨大的貢獻[4-5]。從微觀層面看，互聯網的普及改變了人們的消費渠道、就業方式等[6-7]。此外，根據中國保險行業協會發布的《2020年“后疫情”時期商業健康保險發展情況調研報告》，受新冠疫情等因素的影響，互聯網中介和互聯網直銷渠道在個人健康險業務中的重要性凸顯，醫療和疾病保險在互聯網中介渠道的推動下交易率呈現較大幅度上升[8]。但由于保險的專業性，消費者與供給者之間容易出現信息不對稱，對處于弱勢一方的利益造成損害。Kunreuther等提出投保過程存在時序性，如果消費者缺乏專業知識，將會在保險信息的搜集和處理過程中付出巨大的時間成本，因而在很大程度上會打消其購買保險的想法[9]。而互聯網的普及很大程度上可以減少人們獲取和處理保險信息的大量搜尋成本，進而促進商業健康保險的網上交易。

基于此，本研究利用CGSS 2017數據，從微觀層面研究互聯網使用對居民購買商業健康保險的影響，對其作用機制和穩健性檢驗進行探討，并對我國東、中、西部地區居民互聯網使用對其購買商業健康保險的影響進行異質性分析。

1 文獻回顧

商業健康保險作為風險投資產品，其購買決策受到居民多層面因素的影響。在微觀研究方面，現有研究大都集中于探討經濟狀況、人口特征因素和風險偏好對個人購買商業健康保險的影響。Liu等研究發現居民經濟水平越高，購買商業健康保險的可能性越大[10]。另有學者研究發現，年齡、風險厭惡、家庭收入、家庭規模與居民商業健康保險購買存在顯著關系[11-12]。部分學者實證分析了影響農村居民購買商業健康保險的相關因素，發現家庭總收入、有無工作、受教育程度、參加基本醫療保險情況對其參加商業保險具有顯著影響[13]。

關于互聯網使用的文獻研究大致可以分為以下幾種：一是互聯網使用對消費的影響。Choi等指出互聯網交易方式的介入使得交易者的交易頻率翻了一番[14]，且互聯網的使用顯著提高了家庭消費水平[15]。二是互聯網使用對健康的影響。有學者研究發現互聯網使用通過信息獲取機制對個人自評健康產生顯著正向影響，但過度使用互聯網則不利于健康[16-17]。還有研究表明互聯網使用顯著增加了老年人的社會接觸，降低了他們的社會孤立感和孤獨感[18-19]。楊妮超，顧海的研究表明互聯網通過改變人們的交流方式進而對農村居民的健康水平有顯著促進作用，非正式社會支持則在互聯網和農村居民健康的正向作用之間起中介效應[20]。三是互聯網使用對就業和收入的影響。馬俊龍、宋林的研究表明互聯網使用在整體上促進了農村勞動力的非農就業[21-22]，且對居民個人收入水平提高有促進作用[23]。四是互聯網使用對個人商業保險參與的研究。現有文獻對互聯網使用與保險購買關系的研究相對空白，已有研究較多關注互聯網使用對商業保險這一大類的影響[24-25]，研究較為籠統，并未細分商業保險種類。

綜上所述，學者們從不同的角度分析了個人和家庭購買商業健康險的影響因素，并研究了隨著互聯網對經濟、社會產生越來越深刻的影響，互聯網使用對交易方式、個人健康、就業、收入等方方面面產生的影響。雖然已有學者關注到互聯網使用對居民參與商業保險的影響，但未對保險種類進行細分，目前尚未見文獻研究互聯網使用居民購買商業健康保險的影響，為此，本研究將使用具有代表性的中國綜合社會調查(Chinese General Social Survey CGSS 2017)數據，深入分析互聯網使用對居民購買商業健康保險的影響。具體研究思路如下：(1)檢驗互聯網使用對居民商業健康保險購買是否會產生影響？如果存在影響，結果是否具有穩健性？(2)探討互聯網使用對居民商業健康保險購買的作用機制。(3)分析我國東、中、西部地區居民互聯網使用對購買商業健康保險的影響是否存在差異。

2 數據來源與變量界定

2.1 數據來源

本研究數據來源于2017CGSS，該調查是我國最早的全國性、綜合性、連續性學術調查項目，已廣泛應用于教學、科研與政府決策中。2017年中國綜合社會調查涵蓋中國31個省、自治區、直轄市，有效樣本量為12 582個，具有較好的代表性，為居民醫療保險參與、互聯網使用提供了詳盡的數據支持。本研究使用的統計分析軟件為Stata16.0，在對缺失值和無效值進行剔除后，剩余2 389個有效樣本。

2.2 變量界定

2.2.1 被解釋變量

被解釋變量：是否購買商業健康保險。該變量來源于CGSS2017數據庫中對受訪者所作的提問：“[商業性醫療保險]您目前是否參加了以下社會保障項目”。根據受訪者對該問題的回答建立虛擬變量“參與商業健康保險”，若受訪者購買，則賦值為1；若未購買，則賦值為0。

2.2.2 解釋變量

解釋變量：互聯網使用。來源于問題“過去一年，您對互聯網的使用情況是”，數值由低到高為從不、很少、有時、經常、非常頻繁的5個分類變量。

此外，為檢驗受訪者前后回答的一致性，本研究設計穩健性檢驗，將“空閑時間上網頻次”作為穩健性檢驗的解釋變量。該變量來源于問題“過去一年，您是否經常在空閑時間上網？”，數值由低到高為每天、1周數次、1月數次、1年數次或更少、從不的5個類變量，其可以反映被訪者互聯網的使用情況，且與變量“互聯網使用”的取值含義相反，能較好地保障穩健性檢驗的準確性。

2.2.3 中介變量

本研究的中介變量：上網商務交易。來源于問題“在過去的一年里，您因為商務交易(如：網上轉賬、支付、網購等)而上網的頻繁程度是”，對頻繁程度的描述分為從不、很少、有時、經常和總是5個分類。

2.2.4 控制變量

為了更好地分析互聯網使用對居民購買商業健康保險的影響，參照已有文獻，本研究引入城鄉戶口、婚姻狀況、民族、性別、年齡、政治面貌、宗教信仰、受教育程度8個變量對受訪者個體進行控制。

各變量的描述性統計見表1，結果顯示購買商業健康保險的個體僅占樣本總量17%，可見商業健康險在我國的覆蓋率還處于較低水平。互聯網使用和空閑時間上網頻次變量的均值表明，居民上網行為較為頻繁；此外城鎮居民占總樣本的78%；已婚受訪者占比76%；樣本中漢族93%；樣本平均年齡為42歲；男性占比49%，女性占比 51%，男女比例相差不大；黨員比例為13%，占比較低；受教育程度方面，初中和普通高中學歷占比較高，分別為31%和16%；上網商務交易變量的均值低于“有時”頻次。

表1 各變量描述性統計結果

3 模型選擇、實證分析及結果

3.1 模型選擇

本研究將重點檢驗互聯網使用與商業健康保險購買之間的關系，通過中介效應的檢驗來分析其內在的作用機制。考慮到衡量商業健康保險購買的指標為2個分類變量，而選用的解釋變量和中介變量為5個分類變量，參考陳強高級計量經濟學[26]，本研究的回歸模型分為以下兩類：

(1)對于2個分類變量，本研究設定如下Probit模型

P(Yi=1)=Φ(α+βinterneti+γXi+εi)

(2)對于5個分類變量，本研究設定如下Ordered Probit模型

式中，r0

假設ε～N(0,1)，則

P(Yi=0|x)=Φ(r0-βinterneti+γXi)

P(Yi=1|x)=Φ(r1-βinterneti+γXi)-Φ(r0-βinterneti+γXi)

P(Yi=2|x)=Φ(r2-βinterneti+γXi)-Φ(r1-βinterneti+γXi)

……

P(Yi=J|x)=1-Φ(rJ-1-βinterneti+γXi)

式中，i表示受訪者，Yi表示被解釋變量，interneti表示互聯網使用，Xi表示控制變量，εi為隨機擾動項，β和γ分別表示相應變量的系數。

3.2 回歸結果與穩健性檢驗

為了研究我國居民互聯網使用與商業健康保險購買之間的關系，本研究在控制相關變量的基礎上進行Probit回歸分析，結果見表2。

首先，模型1分析了控制變量對商業健康保險參與的影響，由表2可知，“城鄉戶口”“婚姻狀況”“宗教信仰”“受教育程度”對居民購買商業健康保險具有顯著影響。其中，“城鄉戶口”在1%的水平上對居民購買商業健康保險正向影響顯著，說明城鎮戶口居民比農村戶口居民更傾向于購買商業健康保險，這與祝嫦娥等的研究結果相一致[27]，可能的原因在于城鎮居民的經濟水平、風險規避意識等相對于農村居民更強。“婚姻狀況”在5%的水平上對居民購買商業健康保險正向影響顯著，這與多數文獻研究結果相反，本研究對此作出的解釋是已婚家庭由于人口的增加，伴隨的潛在健康風險也隨之上升，因而更傾向于購買商業健康保險。宗教信仰在10%的水平上對居民購買商業健康保險正向影響顯著，說明信仰宗教的居民參加商業健康保險的可能性更高。受教育程度在1%的水平上對居民購買商業健康保險正向影響顯著，這一研究結論與許榮、王紅波等的研究結果一致[28-29]，可能的原因在于受教育程度越高的居民對商業性保險有著更深的認知，也對自身及家人的健康問題更為關注，因而更傾向于對健康風險進行規避，也就越有可能購買商業性健康保險。此外，“民族”“性別”“年齡”“政治面貌”對居民購買商業健康保險影響不顯著。

表2 互聯網使用對商業健康保險參與的影響

其次，模型2分析了互聯網使用對商業健康保險購買的影響，結果顯示互聯網使用對商業健康保險購買有顯著的正向影響，可能的原因在于互聯網改變了人們的生活習慣。通過互聯網，人們可以用更便捷的方式了解商業性健康保險的重要性，并學習保險知識，且網上支付的普及為居民購買商業健康保險提供了方便、快捷的渠道，最終使得人們傾向于網上參保，從而促進了商業健康險發展。

最后，為了增強研究結果的可信度，需要對回歸模型進行穩健性檢驗。一般穩健性檢驗有替代變量或更換模型2種方法，本研究采用替換變量的方法來檢驗結果的穩健性。模型3將“空閑時間上網頻次”作為穩健性檢驗的解釋變量，結果顯示空閑時間上網頻次在1%的水平上顯著，其他變量的回歸系數和顯著性沒有發生變化，說明本研究的結果具有一定的穩健性。

3.3 中介效應檢驗

根據上述研究結果，互聯網使用會促進居民購買商業健康保險。那么，互聯網使用如何影響商業保險的購買行為？上網商務交易行為的增加，是否在互聯網使用與商業健康保險購買之間起中介作用？以下研究研究結果將回答上述問題。

根據溫忠麟等[30]對中介效應的研究，依次檢驗法若取得顯著的結果，其解釋力就比Bootstrap法更強。故本研究采用依次檢驗法進行上網商務交易的中介效應檢驗，具體步驟如下：

Yi=α1+c·interneti+γ1Xi+εi

(1)

Mi=α2+a·interneti+γ2Xi+εi'

(2)

Yi=α3+c'·interneti+b·interneti+γ3Xi+εi''

(3)

式中Mi表示中介變量，其他符號含義見上文。方程(1)和(3)采用probit模型回歸，方程(2)采用Order Probit模型回歸。方程(1)表示互聯網使用對商業健康保險購買的總影響，方程(2)表示互聯網使用對上網商務交易行為的影響，方程(3)則表示互聯網使用通過上網商務交易行為對商業健康保險購買的影響。根據依次檢驗法，若系數c顯著，則進行第二步和第三步的檢驗，若系數a與b都顯著，則根據c'的顯著性分為部分中介效應和完全中介效應。各方程的回歸分析結果見表3。

表3 中介效應檢驗

由方程(1)的回歸結果可以看出，互聯網使用會促進商業健康保險參與，影響的總效應在1%的顯著性水平上顯著，總效應為c=0.145。方程(2)表示互聯網使用會增加用戶的上網商務交易行為，方程(3)表示互聯網使用通過增加上網商務交易行為，從而促進商業健康保險的參與。由于a、b、c'三者顯著，上網商務交易行為在互聯網使用和商業健康保險參與的正向作用中起到了部分中介效應。綜上所述，中介效應大小約為a?b=0.033，中介效應占比為23.02%。

3.4異質性分析

第三部分對互聯網使用與商業健康保險購買的因果關系做了詳細的論述，結果表明互聯網使用對商業健康保險參與有一定的預測作用。本部分通過對Probit模型求平均邊際效應進行回歸，進一步分析互聯網使用對東、中、西部地區居民商業健康保險參與的異質性影響。我國東部、中部、西部地區由于地理位置的差異，經濟發展水平存在一定程度的差距，互聯網的普及程度也隨著經濟發展水平的不同而存在差異，對東、中、西部地區居民互聯網使用與商業健康保險購買關系的異質性分析結果見4。

由表4可知，互聯網使用對東部和中部地區居民商業健康保險購買有顯著和極顯著正向影響，表明對中部地區的影響比東部地區大，表現為互聯網使用每上升一個頻次等級，中部和東部地區居民的參保概率分別提升4.5%與3.2%，而對西部地區的影響不顯著。可能的原因在于中部地區居民有著一定的經濟實力，對商業保險有著較大的潛在需求，但以往囿于對保險認知的不足限制了其實際需求，而隨著互聯網的發展，中部地區居民得以通過網絡搜集保險信息、深入了解保險知識，網上支付的便捷性也進一步提升了中部地區商業健康保險的交易率。而東部地區實體保險業較為發達，居民經濟水平較高，在互聯網保險尚未充分發展時就已傾向于規避健康風險，因而東部地區居民可能更習慣于線下購買保險，互聯網普及對其購買健康保險的實質影響并不是很大。西部地區由于經濟發展較為落后，生存性需求仍占據居民生活的核心，居民進行風險投資的概率較小，因此互聯網的發展對其保險投資決策并無顯著影響。

表4 東、中、西部地區異質性分析

在控制變量方面，年齡的差異只對西部地區有微小的負向效應，表現為年齡每上升一個單位，商業健康保險的購買率下降0.2%，可能的解釋為居民年齡越大，儲蓄觀念越強，因此更傾向于不購買商業保險。宗教信仰對東部地區居民購買商業健康保險的影響正向顯著，信仰宗教的居民參保概率比無信仰居民高7.9%。受教育程度對中部和東部地區居民購買商業健康保險的影響正向顯著，表現為受教育程度每提升一個等級，購買率分別上升2.0%和2.3%。

4 結論與建議

本研究運用2017年中國綜合社會調查數據，從微觀層面實證研究了互聯網使用對居民購買商業健康保險的影響及作用機制。結果表明：(1)互聯網使用可以顯著提高居民購買商業健康保險的可能性；(2)已婚、有宗教信仰和受教育程度越高的居民更傾向于購買商業健康保險。此外，城鎮戶口居民比農村居民更傾向于參保；(3)互聯網使用對于居民健康險購買決策的影響機制分析表明，互聯網使用主要通過上網商務交易即網上交易行為來影響居民保險購買；(4)異質性分析表明，互聯網使用對促進中部地區居民購買商業健康保險的影響最大，其次是東部地區，對西部地區的影響不顯著。基于上述研究結論，本研究提出以下建議。

對于政府部門：

第一，推動通信基礎設施建設，尤其是加強農村和欠發達地區的網絡基礎設施建設，提高互聯網普及率。本研究結果表明，互聯網使用對居民購買商業健康保險有顯著促進作用，因此政府應加強互聯網相關公共服務的普惠建設，大力推動互聯網的全面普及，縮小城鎮和農村之間互聯網普及的差距，使人們更均衡地共享網絡資源。通過提升互聯網的普及程度，人們也可以更便捷地接觸到保險知識和信息，改變傳統保險觀念，增強健康風險規避意識，從而促進互聯網保險的發展。

第二，規范電子支付方式。隨著互聯網普及和網絡經濟的發展，電子支付已逐漸取代傳統現金交易而成為主流支付方式，但由于互聯網的虛擬性，帶來了網絡交易風險的存在。因此，保險公司要加強自身網站支付的規范性，避免發生支付漏洞；同時，消費者要提升網絡信息識別能力，增強網上支付安全風險意識。此外，還應建立健全電子支付相關法律法規，保障消費者的支付安全。

第三，有關部門要加強對互聯網保險相關網站的監管。保險的專業性程度高導致的保險供給者與消費者之間的信息不對稱，使得消費者處于弱勢一方。因此要對保險網站信息進行監管，確保各類信息能夠準確和及時地披露，使人們直觀清楚地了解保險信息動態；其次要嚴厲打擊虛假信息宣傳和網絡保險詐騙，切實保護消費者的合法權益。

第四，積極推進互聯網健康信息平臺和保險信息平臺的建設，開展互聯網健康教育和保險知識宣傳，深化人們對健康保險的認知。隨著電腦和智能手機等電子產品的普及，人們獲取信息的主要渠道已經從電視、報紙、廣播等傳統媒介轉變為網絡平臺，但目前尚未建立起統一規范化的健康教育和保險信息平臺。因此，有關部門應加快建立互聯網健康與保險平臺建設，有針對性地發布權威信息，讓互聯網成為傳播健康教育和保險知識的重要渠道，促進公民健康風險規避意識和健康素養的提升。

對于保險公司：

第一，保險公司應增強網站設立的規范性，重視互聯網信息渠道的建設。決定人們是否購買健康保險，除了取決于自身實際需求與負擔能力之外，保險信息的獲取也是影響居民購買決策的重要因素之一。網絡信息紛繁復雜，難辨真偽，保險網站上的相關信息是否全面、透明、簡單明了，對消費者的購買決策會產生重要影響，因此保險公司開展互聯網保險應保證網站信息的透明化、即時化和全面化，以減少人們的信息搜集成本，從而提升消費者的購買意愿。

第二，保險公司應留意5G等新興通信技術的使用。根據本研究結論，上網商務交易行為使得互聯網使用對商業保險的參保有正向促進作用。這意味著新興的通信技術改變了居民的生活習慣，如養成了居民網上支付的習慣，從而影響了參保行為。在未來，5G等新興通信技術的發展，勢必會導致保險運用場景的變化，保險公司應多關注新興技術與保險發展的融合，嘗試開發更便捷的支付手段，或利用新技術開展更廣泛的宣傳活動，從而提高居民商業健康保險的參保率。