互聯(lián)網發(fā)展對商業(yè)健康險及中醫(yī)藥服務利用的影響研究

董昱希，蔡 信，楊 晨

湖南大學，湖南 長沙 410000

2019 年，國務院發(fā)布《中共中央國務院關于促進中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展的意見》，鼓勵商業(yè)保險公司推出中醫(yī)藥特色健康保險產品，開展健康管理服務[1]。因為，中醫(yī)中的“治未病”概念與健康險的設計理念相契合，保險公司希望與中醫(yī)藥服務機構合作并提供中醫(yī)藥服務以控制賠付支出。現(xiàn)階段，多數(shù)保險公司已經推出“中醫(yī)與健康險融合”模式，雖然目前暫無公司提供單獨的健康險中有關中醫(yī)藥服務利用的數(shù)據，但商業(yè)健康險的投保者極有可能也同時獲得了中醫(yī)藥相關的附加服務[2]。 因此，本文認為健康險的保費收入很大程度上體現(xiàn)了投保人利用中醫(yī)藥服務的概率。2015 年，李克強總理提出了“互聯(lián)網+”行動計劃，為互聯(lián)網與傳統(tǒng)產業(yè)的融合創(chuàng)新提供了重要支持，也為傳統(tǒng)保險業(yè)通過提高互聯(lián)網技術實現(xiàn)轉型升級提供了良好的政策環(huán)境[3]。 根據中國保險行業(yè)協(xié)會發(fā)布的報告，我國互聯(lián)網人身保險業(yè)務的保費收入從2016 年的1797 億元增長至2021 年的2916.7 億元。 其中，互聯(lián)網健康保險的保費收入從2016 年的31.8 億元增長至2021 年的551 億元，增長了約16 倍，增速較快[4]。 然而，互聯(lián)網健康保險在人身險市場中的占比僅為18.9%，相對較低[4]。

基于上述背景，本文運用2011 年至2020 年我國31 個省、區(qū)、直轄市的數(shù)據，構建面板數(shù)據模型，實證分析互聯(lián)網發(fā)展水平與商業(yè)健康險保費收入和潛在中醫(yī)藥服務利用的數(shù)量關系。 本研究旨在對現(xiàn)有研究進行定量補充論證，以推動我國商業(yè)健康保險和中醫(yī)藥事業(yè)的長期健康發(fā)展。

1 文獻綜述

西方學者通過研究普遍認為，互聯(lián)網的運用能通過降低行業(yè)準入門檻、減少銷售費用、提高投保理賠速度等方式促進保險公司的業(yè)務開展[5-8]，但也有學者承認互聯(lián)網保險會為互聯(lián)網保險公司帶來一定的財務風險[9]。

在“互聯(lián)網+”行動正式提出后，國內學者對于互聯(lián)網和保險的研究逐漸豐富，主要集中在定性分析和定量分析兩方面。在定性分析方面，大多數(shù)學者通過分析得到一致結論，即互聯(lián)網發(fā)展水平的提高能促進我國商業(yè)健康保險的發(fā)展[10-12]。 在定量分析方面，學者也得到了類似結論。 朱如珍、楊碧云等實證研究發(fā)現(xiàn)，“互聯(lián)網+”發(fā)展水平對家庭購買商業(yè)保險或對健康險的保費收入具有顯著的正向作用[13-14]。學者利用CFPS、CHFS 等不同的數(shù)據庫，對互聯(lián)網的使用和家庭購買保險的概率，或居民商業(yè)保險參保率之間的關系進行實證分析，一致認為二者呈現(xiàn)正向關系[15-18]。 此外，學者們也通過以農業(yè)保險為例進行相關分析。李泉和張慧琳的實證研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網發(fā)展水平的提高顯著促進了農業(yè)保險的發(fā)展[19-20]。

在互聯(lián)網高速發(fā)展的背景下，許多學者指出保險業(yè)應將互聯(lián)網與創(chuàng)新相結合，利用互聯(lián)網技術創(chuàng)新產品和服務，以提升競爭力。 然而，目前關于互聯(lián)網對保險業(yè)發(fā)展的研究主要以定性分析為主， 對于定量研究的內容相對較少，且主要集中在農業(yè)保險領域，這為本文提供了邊際貢獻的機會。 此外，目前尚缺乏統(tǒng)一的衡量互聯(lián)網發(fā)展水平的標準。 本文通過網頁數(shù)、域名數(shù)、互聯(lián)網普及率和移動電話普及率4 個指標，運用主成分分析法對這些指標進行降維處理，構建了較為合理和科學的互聯(lián)網發(fā)展水平指標。

2 數(shù)據與變量

2.1 數(shù)據來源

本研究基于2011 年至2020 年中國31 個省、區(qū)、直轄市的商業(yè)健康險保費收入和互聯(lián)網發(fā)展情況的數(shù)據進行分析。 商業(yè)健康險保費收入數(shù)據來自中國銀行保險監(jiān)督管理委員會官方網站的公開數(shù)據，其他各類數(shù)據來源包括國家統(tǒng)計局官方網站和《中國統(tǒng)計年鑒》，數(shù)據真實有效。

2.2 變量選取與處理

2.2.1 被解釋變量 本文將商業(yè)健康保險發(fā)展水平作為核心被解釋變量。 衡量保險發(fā)展水平的最直接的指標是保費收入，其中包括對中醫(yī)藥服務的潛在利用[2]。 為減少異方差的影響，本文取健康險保費收入數(shù)據的自然對數(shù)。

2.2.2 核心解釋變量 核心解釋變量為互聯(lián)網發(fā)展水平，互聯(lián)網發(fā)展水平是一個較為綜合的概念，其涉及范圍較大。 在有關互聯(lián)網發(fā)展對醫(yī)療保險影響的研究中，尚不存在衡量互聯(lián)網的發(fā)展水平的統(tǒng)一標準。 因此，本文參考了朱如珍、李泉等有關學者的做法[13，19]，最終選取網頁數(shù)、域名數(shù)、互聯(lián)網普及率、移動電話普及率4 個指標，運用主成分分析法對各個指標進行降維處理，構建一組互聯(lián)網發(fā)展水平指標以衡量我國31 個省、區(qū)、直轄市的互聯(lián)網發(fā)展水平。

2.2.3 控制變量 商業(yè)健康險的發(fā)展不是單一因素決定的，根據已有的相關研究[13]，其他多種因素如社會經濟因素、人口特征等，都對商業(yè)健康保險的發(fā)展有影響。 因此，本文還將各地的經濟發(fā)展水平、通貨膨脹水平、社會醫(yī)療保障水平以及人口老齡化程度納入模型，實證考察這幾種因素對商業(yè)健康險的共同作用。 具體變量的選擇和衡量詳見表1。

表1 變量指標及含義

2.3 理論模型

結合本文研究的具體情況，本文將基礎模型設定如下：

模型1 中，i 表示不同的省份，t 表示年份，為本文所關心的核心解釋變量，其余為控制變量，為隨機誤差擾動項。

2.4 數(shù)據處理

2.4.1 相關性檢驗與數(shù)據標準化處理 本文選取了我國31 個省、區(qū)、直轄市的互聯(lián)網普及率、網頁數(shù)、移動電話普及率和域名數(shù)進行主成分分析。 為了方便表示，分別用ipr、nwp、mpr 和ndn 來代表這些指標。在表2 中，ipr、mpr、ndn 和nwp 之間的相關系數(shù)較高，適合使用主成分分析法提取合適的成分。 由于這些指標的單位不同，對它們進行標準化處理，將數(shù)據轉化為無量綱的數(shù)值。 并用X1、X2、X3和X4來表示處理后的數(shù)據。

表2 互聯(lián)網發(fā)展水平評價指標的相關系數(shù)

2.4.2 KMO 檢驗和巴特利特球形檢驗 為進一步檢驗本文所選取的4 個互聯(lián)網發(fā)展水平評價變量是否適合使用主成分分析，本文將標準化后的變量數(shù)據進行KMO 檢驗和巴特利特球形檢驗，結果如表3。 綜合的KMO 檢驗值為0.68，大于0.6；巴特利特球形檢驗的P 值小于0.001，因此，可以拒絕4 個變量之間不存在相關性的原假設，即4 個變量之間是存在相關性的，可以使用主成分分析。

表3 KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗結果

2.5 互聯(lián)網發(fā)展水平評價指標構建

2.5.1 主成分選擇 本文運用主成分分析法，對標準化處理后的ipr、mpr、ndn、nwp 4 個互聯(lián)網發(fā)展水平評價指標的數(shù)據進行分析，表4 為主成分分析的結果。 選取合適的主成分個數(shù)的一般規(guī)則為特征值是否大于1，因此，本文僅選取第一主成分。

表4 主成分分析結果

主成分碎石圖也為該選擇提供了證據。 從圖1可以看出，拐點為第二個主成分的特征值點，因此選取第一個主成分。

圖1 主成分碎石圖

2.5.2 互聯(lián)網發(fā)展水平指標構建 為確定互聯(lián)網發(fā)展水平指標的計算公式，本文根據第一個主成分的特征根所對應的特征向量，計算4 個變量的成分得分，結果見表5。 因此將第一主成分表示為：

表5 主成分特征向量

由于本文對ipr、mpr、ndn、nwp 4 個變量的數(shù)據進行了標準化處理，因此數(shù)據會有正負之分，為了消除正負差異帶來的偏差，本文對計算出的第一主成分數(shù)據進行了歸一化處理。 采用了Min-Max Normalization 的方法，將數(shù)據范圍映射到[0，1]區(qū)間內。具體的歸一化公式如下：

本文將歸一化后的數(shù)據作為互聯(lián)網發(fā)展水平的指標，其中i 表示地區(qū)，t 表示年份。表6 顯示了主要變量的描述性統(tǒng)計。

表6 主要變量的描述性統(tǒng)計

3 回歸結果

3.1 平穩(wěn)性檢驗

為避免出現(xiàn)偽回歸的問題，本文進行單位根檢驗，由表7 的檢驗結果可知，變量費雪式檢驗的4 個統(tǒng)計量的P 值均小于0.001，在1%的水平上顯著，強烈拒絕存在面板單位根的原假設，即被所有變量均是平穩(wěn)的，可以進行后續(xù)分析。

3.2 基礎模型回歸

為選取合適模型，本文對其進行固定效應檢驗和隨機效應檢驗，再結合F 檢驗和豪斯曼檢驗結果選取，回歸結果見表8。 表8 主要列示基礎模型固定效應和隨機效應檢驗的結果。

表8 基礎模型回歸結果

本文通過F 檢驗和豪斯曼檢驗選取模型，根據表9 所示，F(xiàn) 檢驗的P 值小于0.001，在1%的水平上顯著，拒絕不存在個體效應的原假設，應選擇固定效應模型。 表9 第三列的豪斯曼檢驗結果進一步證實本文應選取固定效應模型。 豪斯曼檢驗的P 值小于0.001，“模型中個體影響與各個解釋變量不相關”的原假設應當被拒絕，根據表9 中的回歸結果可知，固定效應模型的回歸效果良好，核心解釋變量互聯(lián)網發(fā)展水平對商業(yè)健康險保費收入和潛在中醫(yī)藥服務利用有明顯的正向影響，在1%的水平上顯著。 由表8 中固定效應的檢驗結果可知，互聯(lián)網發(fā)展水平對我國的商業(yè)健康保險保費收入和潛在中醫(yī)藥服務利用有顯著的正向影響，且在1%的水平上顯著，系數(shù)為1.46，說明當互聯(lián)網發(fā)展水平每提高1 單位時，健康保險的保費收入能夠提高近1.46%，由此能夠說明本文的假設成立，這也與有關學者的研究結果相一致。

表9 F 檢驗與豪斯曼檢驗結果

3.3 異質性分析

由于我國各省份的地理位置、經濟建設狀況、居民受教育水平、人口構成等存在差異，各地區(qū)的互聯(lián)網發(fā)展水平和商業(yè)健康保險發(fā)展水平也存在差異。基于此，本文根據經濟發(fā)展水平的高低，從高到低依次將我國31 個省、區(qū)、直轄市劃分為東、中、西部3個地區(qū)， 表10 為3 個地區(qū)各變量的描述性統(tǒng)計結果。 從表10 中分地區(qū)的描述性統(tǒng)計結果可以看出，我國東部、中部、西部互聯(lián)網發(fā)展水平和商業(yè)健康險保費收入水平存在區(qū)域性差異。 在互聯(lián)網發(fā)展水平上，我國東部地區(qū)互聯(lián)網發(fā)展的平均水平為0.37，中部和西部地區(qū)的均值都為0.16，東部地區(qū)的互聯(lián)網發(fā)展水平在三地中最高。 在商業(yè)健康保險的保費收入方面，東部地區(qū)的保費收入平均水平為4.54，中部地區(qū)的平均水平為4.19，西部地區(qū)的平均水平最低，為3.31。 總的來看，東部地區(qū)無論是互聯(lián)網發(fā)展的水平， 還是商業(yè)健康險的發(fā)展水平都比中部地區(qū)和西部地區(qū)要高，中部和西部的互聯(lián)網發(fā)展水平相差不大，但中部地區(qū)的商業(yè)健康險發(fā)展水平高于西部地區(qū)，這與各地區(qū)的經濟發(fā)展水平高度相關。

表10 分地區(qū)描述性統(tǒng)計

與前文做法相同，本文運用固定效應模型分地區(qū)進行回歸，表11 列示了將全國分成東、中、西部3個地區(qū)后各地區(qū)的回歸結果。 從表11 可以看出，互聯(lián)網發(fā)展水平對商業(yè)健康保險保費收入和潛在中醫(yī)藥服務利用的影響在地域上存在一些差異。由表11可知， 互聯(lián)網發(fā)展水平對商業(yè)健康險保費收入和潛在中醫(yī)藥服務利用在中、西部地區(qū)都存在顯著的正向影響，且在1%的水平上顯著，說明隨著互聯(lián)網發(fā)展水平的提高，中、西部地區(qū)的商業(yè)健康險發(fā)展水平能夠得到一定的提高。從影響系數(shù)來看，中部地區(qū)影響系數(shù)為5.56，西部地區(qū)為4.74，中部地區(qū)的互聯(lián)網發(fā)展水平對商業(yè)健康險發(fā)展水平的提高程度略高于西部地區(qū)。

表11 不同地區(qū)互聯(lián)網發(fā)展水平對商業(yè)健康保險的影響

4 穩(wěn)健性分析

4.1 替換核心被解釋變量檢驗

本文通過替換核心被解釋變量進行穩(wěn)健性分析，用商業(yè)健康保險密度替代原有的健康保險保費收入，對其取自然對數(shù)后再次進行回歸，商業(yè)健康保險密度越高，說明商業(yè)健康保險的發(fā)展水平越高，中醫(yī)藥服務潛在利用程度越高。為確定模型估計方式，與上文相同，進行了F 檢驗和豪斯曼檢驗，結果見表12，選擇固定效應模型。

表13 展示了將健康險保費收入替換為商業(yè)健康險保險密度后的穩(wěn)健性檢驗結果。從表中可以看出，本文的核心解釋變量即互聯(lián)網發(fā)展水平，它的提高會對我國商業(yè)健康保險密度的增加和潛在中醫(yī)藥服務利用產生明顯的積極作用，影響系數(shù)為1.45。互聯(lián)網發(fā)展水平越高，商業(yè)健康險的保險密度越高，中醫(yī)藥服務潛在利用程度越高。 即將健康保險保費收入替換成健康保險密度后，各變量系數(shù)的顯著性和符號均沒有發(fā)生改變。

表13 替換核心被解釋變量檢驗結果

4.2 縮尾檢驗

為進一步證明本文結果的穩(wěn)健性，我們對核心解釋變量即互聯(lián)網發(fā)展水平的前后5%進行縮尾處理。縮尾的目的是去除數(shù)據中的極端值，使數(shù)據更符合正態(tài)分布或其他假設的分布形式。 本文選取固定效應模型進行回歸，結果如表14 所示。

表14 縮尾檢驗結果

通過對表14 縮尾檢驗結果的分析發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網發(fā)展水平的提高會對我國商業(yè)健康保險保費收入和潛在中醫(yī)藥服務利用程度的增加發(fā)揮明顯的積極作用，影響系數(shù)為2.66。 其他控制變量的符號也與上述分析一致，縮尾處理后，回歸結果與變量替換前的回歸結果基本保持一致，故可以得出本文所采用模型的估計結果較為穩(wěn)健的結論。

5 結論與建議

本文采用主成分分析法構建互聯(lián)網發(fā)展水平作為核心自變量，商業(yè)健康險保費收入作為因變量，并選擇地區(qū)生產總值等控制變量，應用面板固定效應模型研究了互聯(lián)網發(fā)展對我國商業(yè)健康保險發(fā)展和潛在中醫(yī)藥服務利用的影響。通過實證分析，本文得出以下結論。

一是互聯(lián)網發(fā)展水平的提高對我國商業(yè)健康險保費收入增長和潛在中醫(yī)藥服務利用有顯著促進作用，與研究假設一致。二是不同地區(qū)商業(yè)健康保險發(fā)展和潛在中醫(yī)藥服務利用對互聯(lián)網發(fā)展的響應程度存在差異。 中部地區(qū)互聯(lián)網發(fā)展對商業(yè)健康險和潛在中醫(yī)藥服務利用的影響程度高于西部地區(qū)。三是本文通過替換核心被解釋變量和縮尾檢驗，證實模型結果穩(wěn)健。

在互聯(lián)網發(fā)展水平較低、普及程度不高的情況下，市場存在嚴重的信息不對稱問題。對于潛在參保者而言，由于難以獲得保險公司和保險產品的有關信息，導致其對保險市場缺乏信任，不愿購買保險產品，從而導致保險交易量低迷，保險市場處于萎縮狀態(tài)[21]。而對于保險公司而言，市場中信息量不足也導致保險公司面臨較高的信息獲取成本，保險企業(yè)對保險市場的把握不充分。 隨著互聯(lián)網覆蓋范圍的擴大，各類信息能夠快速、大規(guī)模地在市場中流通，信息搜尋成本大大降低，潛在參保者能夠在線上各類平臺獲得大量相關信息，緩解了由于信息不對稱導致的信任缺乏問題，對潛在參保者的參保行為發(fā)揮了促進作用。 市場中信息量的增加也降低了保險公司獲取信息的成本[22]，有利于保險公司獲取潛在投保者的信息。 此外，保險公司通過互聯(lián)網技術能及時地了解客戶需求，從而提供更能滿足客戶需求的服務和更多樣化的產品，滿足潛在參保者的保險需求[14]，并能整合線上及線下資源，為用戶提供便捷高效的中醫(yī)養(yǎng)生服務以及中醫(yī)診療服務。

互聯(lián)網對于商業(yè)健康保險發(fā)展影響的區(qū)域異質性主要是由于西部地區(qū)的經濟發(fā)展水平相對滯后，當?shù)鼐用竦氖芙逃揭财蚚23]，居民保險意識相對薄弱，保險購買意愿偏低。 而東部地區(qū)互聯(lián)網發(fā)展水平對商業(yè)健康險保費收入不存在顯著影響，這可能與東部地區(qū)經濟發(fā)展水平較高、互聯(lián)網發(fā)展對商業(yè)健康險的發(fā)展已趨于飽和、邊際收入不再增長有關。 綜合來看，中部地區(qū)互聯(lián)網的發(fā)展對于商業(yè)健康保險發(fā)展的影響作用更大。

基于實證研究結果，本文提出以下建議：

一是進一步提高互聯(lián)網發(fā)展水平。 加強信息化建設，在商業(yè)健康保險領域深化互聯(lián)網技術的應用，使互聯(lián)網紅利惠及商業(yè)健康險行業(yè)。

二是加強西部地區(qū)的互聯(lián)網建設。 經濟相對滯后的西部地區(qū)互聯(lián)網發(fā)展水平較低，互聯(lián)網對商業(yè)健康保險發(fā)展和潛在中醫(yī)藥服務利用的促進作用較小。 保險公司應承擔起企業(yè)責任和社會責任，加強對西部地區(qū)健康險行業(yè)人員在互聯(lián)網技術、保險科技等方面的教育培訓，引入更多互聯(lián)網技術人才。 同時，可以舉辦公益性質的講座，普及互聯(lián)網和健康保險的相關知識，宣傳健康保險的互聯(lián)網渠道，以促進當?shù)厣虡I(yè)健康險的發(fā)展。

三是推動商業(yè)健康保險和潛在中醫(yī)藥服務利用的數(shù)字化轉型。 鼓勵保險公司積極支持商業(yè)健康保險業(yè)務的數(shù)字化改革，充分發(fā)揮現(xiàn)有業(yè)務的優(yōu)勢，積極探索并實踐“保險+大健康”的數(shù)字化運營模式。依據中醫(yī)藥服務的獨特特點和市場需求，開發(fā)與之相適應的產品，持續(xù)不斷地豐富互聯(lián)網保險服務方案。 這一舉措旨在滿足客戶在其整個生命周期中的各類需求，將傳統(tǒng)的“治已病”保險模式逐漸演變?yōu)橐浴爸挝床　睘楹诵牡娜庐a品設計理念。