長期醫療險逆選擇效應及保證續保期設置研究

利圣臨 郭海若 中央財經大學保險學院

一、前言

在我國多層次醫療保障體系中，商業醫療險作為社會基本醫療保障的有效補充，在滿足人民多樣化保障需求、降低個人衛生支出方面發揮了重要作用。商業醫療險的保障范圍早期僅限于醫保目錄范圍內但超出報銷比例的門診和住院費用，后來的中端醫療險、高端醫療險等保障范圍進一步拓寬至醫保目錄外的醫療費用、特殊門診和普通門診費用、私立醫院和公立醫院國際部及特需部費用等。在2019年新《健康保險管理辦法》發布之前，商業醫療險保險期間多以一年期為主，有部分一年期保證續保產品，新辦法頒布后出現了可調費率的一年期保證續保長期醫療險，商業醫療險的內涵得到了進一步拓展。

2019年，新修訂的《健康保險管理辦法》首次提出：“保險公司可以在保險產品中約定對長期醫療保險產品進行費率調整，并明確注明費率調整的觸發條件。”

2020年，《中國銀保監會辦公廳關于長期醫療保險產品費率調整有關問題的通知》中要求，保險公司開發設計費率可調的長期醫療保險產品，僅限于以自然費率定價；開發銷售時應當制定費率調整辦法，明確費率調整的觸發條件、內部決策機制和工作流程。首次費率調整時間應當不早于產品上市銷售之日起滿3年，每次費率調整的時間間隔不得短于1年。保險公司不得因單個被保險人身體狀況的差異實行差別化費率調整政策，條款中應當對費率調整的觸發條件以及每次費率調整的上限等相關情況進行詳細說明。此外，若該產品上一年度賠付率低于85%，且低于行業費率可調的長期醫療保險產品平均賠付率10個百分點及以上，或發生群訪群訴糾紛的，也不得上浮費率。

前后兩份監管文件為長期醫療險的開發和銷售提供了政策基礎，旨在進一步滿足人民群眾日益增長的健康保障需求，豐富醫療保險產品供給，鼓勵保險公司開發銷售長期醫療保險產品。

長期醫療險，是指保險期間超過一年，或者保險期間雖不超過一年但含有保證續保條款的醫療保險產品。在投保后，即使被保險人健康狀況發生變化，若未來年度選擇續保，保險公司也必須按原條款繼續承保，且不可單獨調整費率。這意味著客戶可根據自身健康狀況、產品費率、同類產品情況做出最有利的選擇，對保險公司而言存在逆選擇風險。一方面，非健康人群因已產生持續治療的預期，并且無法帶病投保其他商業醫療險，一般不會主動選擇退出目前的保險計劃；另一方面，目前健康的人群因未來治療需求較低，更容易選擇退出或轉向其他售價更便宜的醫療險產品。因此，健康人群的退出率通常高于非健康人群。在這種情況下，隨著時間的推移，承保群體中非健康人群的占比逐漸上升，導致長期醫療險后期的賠付率較前期會有明顯上升。

所以，面對以自然費率方式定價、保證續保、費率可調的長期醫療險，如何認識并量化由于選擇性續保產生的逆選擇效應，是對長期醫療險進行合理定價、促進長期醫療險健康穩定發展的重要前提。此外，在目前監管允許的費率可調情景有限、單次上調幅度有限的監管環境下，如何降低這種逆選擇效應亦是一個急需解答的問題。針對以上問題，本文使用CAST選擇性模型，將相同年齡人群按照承保年限進行劃分，構建了以考慮選擇效應的保費的變異系數作為量化逆選擇效應的評價指標，用于分析長期醫療險中由于選擇性續保導致的逆選擇問題。

二、文獻綜述

退保作為被保險人退出保險計劃的主要行為，學者們對其原因的分析絕大部分均集中于普通壽險及養老保險等長期險。在諸多因素分析中，對外部因素的分析較多，內部因素的較少。外部因素分析方面，如展凱（2008）認為財務危機、利率替代和支付貶值分別在短期和長期對退保率的變化產生顯著影響；孫榮（2012）主要分析了退保行為的外部因素，認為可以將退保行為的原因歸納為“財務危機”和“替代效應”，并使用6種變量對這兩類原因進行了分析；雷鳴（2019）采用結構化方程模型對我國壽險業退保行為進行研究，認為被保險人的退保行為影響因素分為四個，分別是公司聲譽、成本控制能力、產品競爭能力和盈利能力，其中產品競爭能力的影響最大。內部因素分析方面，如劉超（2006）利用結構方程模型，將退保行為的影響因素歸納為公司品牌形象、客戶期望、客戶對質量的感知、客戶對價值的感知。

與普通壽險的保單終止多產生于退保不同，醫療險保單終止的主要原因是停止續保，而影響續保的主要因素是被保險人的身體狀況，如果預期未來健康狀況不佳，則被保險人通常會選擇續保。這種因健康狀況導致的選擇性續保行為對醫療險的發展非常不利。Bluhm（1982）在北美精算師協會的刊物Transactions of Society of Actuaries上提出累積逆選擇理論（Cumulative Anti Selection Theory,CAST）。該理論將被保險人由于自身身體狀況產生的選擇性退保行為納入考量因素。其核心思想便是累積逆選擇效應，即健康人群較非健康人群有較高退保率，且平均賠付成本較低。隨著時間的推移，在沒有新單的業務組中，兩類人群的退保率差異將使得整體非健康人群占比不斷提高，賠付率不斷上升。Frech（2014）對這一影響過程進行了理論闡述及實例分析，說明了累積逆選擇效應對成本影響的顯著性。

逆選擇的核心影響因素來源于市場上交易雙方的信息不對稱，在醫療保險領域尤其突出。孫志平（2007）研究認為，新型農村合作醫療保險逆選擇的形成因素可以分為信息不對稱和自愿性投保。何惠珍（2009）通過局部均衡分析發現，在信息對稱的情況下，高風險者傾向于購買低風險者對應的產品。若保險人無法監督投保人行為，投保人將做出有利于自己的行為，使得損失率發生偏差，產生道德風險。章瑛（2010）認為，我國醫療保險市場逆選擇的原因由個人避險傾向、疾病發生率、疾病風險等組成。臧文斌（2013）實證檢驗了我國城鎮居民和職工基本醫療保險中的逆向選擇問題，發現健康狀況不佳的人更有可能選擇參加基本醫療保險和商業醫療保險。李連友（2014）基于修正理論假設分析保險市場，發現在雙向信息優勢、多維異質性和不完全風險分類假設下，保險市場可能出現逆向選擇、正向選擇或不相關選擇。李樂樂（2019）結合中國醫療改革的制度背景實證分析了道德風險、信息不對稱和醫療保險等因素對醫療總費用的影響，認為道德風險、信息不對稱對醫療總費用支出具有正效應。賈厚祥（2016）利用保單生效后前三年重疾發生率和后續保單年的重疾發生率之比，來量化重疾險的逆選擇效應，并基于該指標分析了中國重疾險市場的逆選擇效應和影響因素。但由于重疾險采用的是與長期醫療險不同的均衡費率定價方法，費率無法隨著年度進行調整，因此無法直接使用該方法量化長期醫療險的逆選擇效應。

三、理論模型

Cumulative Anti Selection Theory（CAST）是由Bluhm在1982年提出的醫療險費率定價模型。該模型將醫療險的被保險人群體分為健康人群和非健康人群，由于這兩類人群的差異化退出行為將會導致非健康人群在被保險人群中的比例越來越高，從而惡化保險公司的賠付率。此時保險公司只能通過上浮費率的方式來覆蓋成本的變化，即所謂自然費率機制，也就是說保費會因被保險人年齡增長而增長，費率會依據不斷變化的賠付率來調整。為了更好地揭示長期醫療險在自然費率定價中發生的逆選擇效應，本文構建模型如下。

（一）長期醫療險逆選擇模型假設

被保險人群被分為兩類，健康人群和非健康人群。

由于經典的CAST模型中并未對人群結構變化和醫療費用變化進行分析，本文在CAST模型的基礎上又引入人群結構預測模型和醫療費用預測模型。

（二）人群結構預測模型

（三）醫療費用預測模型

（四）考慮逆選擇效應的長期醫療險定價模型

在人口結構預測模型和醫療費用預測模型的基礎上，依據精算平衡原理對x歲人群成員第t年的長期醫療險進行定價：

式（5）左側Px t表示x歲被保險人在第t個保單年度的自然凈保費；等式右側為分式結構，其中分子第一項為非健康人群的醫療費用，分子第二項為健康人群的醫療費用，分母為當前年度的被保險人總數。將式（1）至式（4）代入式（5），即可得到x歲人群在第t個保單年度的自然凈保費。

四、假設及參數校準

為便于展示，本文假設長期醫療險的免賠額為1萬元，責任僅針對惡性腫瘤疾病，不包含其他門診費用，可以報銷免賠額之上的所有的醫療費用，并且不區分基本醫保目錄內、外的醫療費用；保證續保期為T年。

（一）投保人群年齡分布

假設各年齡段購買長期醫療險的比例會隨著續保期限的增加而增加，保證續保期內新增投保人群年增速為0.1，即：

（二）康復率

參考鄭榮壽（2015）的研究，我國惡性腫瘤5年后生存率為40.5%。大量臨床調查發現，腫瘤患者每年的死亡率大約為16.54%，但如果能生存5年以上，患者腫瘤發生復發和轉移的比例約為10%。則：

五年后生存者中仍需要持續治療的人數=第一年需要治療的人數×40.5%×10%

1.恒定的康復率

假設第一年治療人數為1000人，各年康復率相同，則每年康復或死亡情況如表1所示。

2.遞增的康復率

假定第一年治療人數為1000人，康復率以每年8%的數值增加，則每年康復或死亡情況如表2所示。

（三）拒絕續保率

假設非健康人群的拒絕續保率qxi(w)=0。

（四）死亡率

1.健康人群死亡率

健康人群的死亡率qxh(d)通常低于普通人群的死亡率qx，假設二者關系如式（6）所示：

qx參考《中國人身保險業經驗生命表（2010—2013）》中分年齡的死亡率數據，k(x)參考《中國人身保險業重大疾病經驗發生率表（2020）》中的因重大疾病死亡比例表。

2.非健康人群死亡率

假設非健康人群死亡率就等于惡性腫瘤死亡率，qxi(d)=16.5%。

表1 康復率恒定下的康復或死亡情況

表2 康復率遞增下的康復或死亡情況

（五）惡性腫瘤發病率

惡性腫瘤發病率qxh(i)的值參考《中國人身保險業重大疾病經驗發生率表（2020）》。

（六）惡性腫瘤患者人均住院醫療費用

（七）惡性腫瘤患者人均住院醫療費用增長率

考慮承保后持續治療等因素，參考翟鐵民（2020）研究成果，在個人衛生支出金額年增速約10%的基礎上，將惡性腫瘤患者人均住院醫療費用增長率上浮兩個百分點，即假設12%。

五、實證分析

對于長期醫療險的被保險人來說，逆選擇效應的存在使影響發病率與死亡率的因素不僅有年齡，還有承保年限。本文同時考慮年齡與承保年限，在相同年齡分組的基礎上根據不同的承保年限進行進一步分組，確定自然凈保費以抑制逆選擇效應。

將校準的參數代入式（1）至式（5），可以得到不同年齡段、不同保單經營年限的自然凈保費，如圖1所示。

觀察圖1可以發現，考慮逆選擇效應的情況下，相同年齡但承保期限長的保單在各個年齡段均應比承保期限短的保單繳納更多的保費。但若不考慮逆選擇效應的話，保費是相同的，這實際上形成了低承保年限的被保險人對高承保年限的被保險人的交叉補貼。相同年齡的被保險人，承保年限的差距越大，交叉補貼的現象越嚴重，選擇性續保產生的逆選擇效應越強。故本文將考慮逆選擇效應的自然凈保費的變異系數，即以CVPx t作為評價逆選擇效應的指標。

圖1 25～60歲的被保險人在8年保證續保期內的自然凈保費

（一）保證續保期限的設置

為了增加逆選擇效應三維圖的直觀性，更好地說明保證續保期的設置問題，本文在A圖的基礎上，繪制了變異系數的二維圖，如B圖“變異系數—保證續保期”二維圖、C圖“變異系數—拒絕續保率”二維圖。

觀察A圖、B圖，發現不同拒絕續保率條件下的曲線，均在保證續保期為5年的時候出現拐點，當T大于5年時，逆選擇效應隨保證續保期延長而緩解。因此，在本文假設的參數下，這款惡性腫瘤長期醫療險的保證續保期設置為5年較為合適。

觀察A圖、C圖，發現在不同拒絕續保率水平下，均出現了保證續保期越長，逆選擇效應越嚴重的情況；但保證續保期短的曲線，其逆選擇效應隨著拒絕續保率增加而增加的比例要更大，這說明即使設置較短的保證續保期，也要提高續保率才能更有效地控制逆選擇效應。

（二）康復率對逆選擇效應的影響

考慮以下兩種情景：

情景一：康復率恒定，qxi(h)=14.2。

情景二：康復率以8%均勻增長。

兩種情景下的CVPx t如圖3所示。

觀察圖3可以發現，情景一和情景二下，逆選擇效應在年齡維度和拒絕續保率維度均呈現出相同的走勢，前者的值要略微高于后者。雖然兩種情況下5年后總康復人數相同，但是，一個均勻增加的康復率更有利于保險公司控制因被保險人選擇性續保產生的逆選擇效應。

六、結論

保證續保和費率可調是長期醫療險的特色，但因此也帶來了逆選擇效應和自然費率上升的情況。雖然產品的費率可調，但頻繁、大幅的調整必然會引起大規模的選擇性續保，從而加速成本的上升，進一步引起健康人群拒絕續保和費率增長。因此，長期醫療險的初始定價必須考慮到未來的長期成本變化。否則，隨著承保人群健康狀況結構的變化，費率將會不斷上調至監管機構費用調整幅度的上限，進而會導致長期醫療險價格失靈。

圖2 30歲、40歲、50歲男性逆選擇效應分析圖

圖3 不同康復率下的逆選擇效應強度

本文在CAST模型的基礎上對選擇性續保條件下的長期醫療險定價問題進行了研究，發現在自然費率定價條件下，健康人群與非健康人群的差異化續保行為帶來的逆選擇效應是長期醫療險自然費率增長的重要原因。在康復率恒定條件下，長期醫療險的保證續保期越長，則逆選擇效應的影響越大；而一個均勻增加的康復率更有利于保險公司抑制由選擇性續保行為產生的逆選擇效應。

長期醫療險的設計、定價及經營不僅需要保險公司完善優化自身的定價模型、積累更多經驗數據、引入和利用多種數據分析技術進行更準確的參數預測，更需要行業對醫療保險的選擇效應及其量化形成共同認知，在審慎的精算支撐上豐富醫療保險產品供給，滿足人民群眾日益增長的健康保障需求，從而促進長期醫療險的可持續健康發展。