基于工具變量的商業健康保險對健康績效影響研究

俞思遠,虞 卉,康 正,劉 穩,裴 彤,林昕皓,吳 丹,孟雪暉

(1.浙江中醫藥大學人文與管理學院,浙江 杭州 310000;2.哈爾濱醫科大學衛生管理學院,黑龍江 哈爾濱 150000)

根據第七次全國人口普查,我國有30個省份65歲及以上老年人口比重超過了7%,其中12個省份超過了14%[1]。人口老齡化程度是否有利于商業健康保險的發展仍存在爭議[2,3]?；踞t療保險水平的提高在一定程度上減少了對商業健康保險的需求[2]。我國居民人均可支配收入[2]、參加保險意識[2]、保險深度[3]、特定個人經歷[4]、健康保險產品的有效供給[5]、健康指數[6]和經濟發展[6]等因素提高了對商業健康保險的需求。我國關于商業健康保險的健康績效實證研究較少,結合國外研究,發現商業健康保險不僅有利于健康,保障疾病的生存率[7],還發揮基礎醫療保險之外的補充健康作用。我國已有的研究大多集中在對城鄉的討論[8],國外的研究也局限于對地區和特定患病人群的討論[9],兩者都極少討論中老年人群和家庭人口結構。

本文基于老齡化加速的社會背景,采用工具變量模型,以老年人口撫養比作為工具變量,探討商業健康保險與健康績效之間的因果聯系。以期根據研究結論,提出利用商業健康保險來提高個體健康和完善醫療保險體系的策略。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文的數據來自2018年中國健康與養老追蹤調查(CHARLS)全國基線調查數據庫,該數據在全國28個省(自治區、直轄市)的150個縣、450個社區(村)開展調查訪問,訪問對象集中在45歲及以上的人口。CHARLS調查的內容包括:個人基本信息、家庭結構和經濟支持、健康狀況、體格測量、醫療服務利用和醫療保險、工作/退休和養老金、收入、消費、資產以及社區基本情況等,覆蓋健康、保險、經濟等諸多領域。經過數據清理后,本研究納入分析的有效樣本數為17,651人。

1.2 變量的選取

根據有關健康績效的同類研究[10-13],本研究以自評健康作為被解釋變量,商業健康保險作為解釋變量,性別、年齡、是否高齡、教育程度、婚姻情況、社會醫療保險購買狀況、家庭過去一月支出、家庭過去一年收入在內的8個變量作為協變量。本文參考程令國[14]等人的研究,將醫療保險的健康績效定義為保險對提高參保者健康水平的作用。各變量的分類、取值和基本描述見表1。

表1 研究變量的選取及基本統計描述(n=17,651)

1.3 模型設定

在因果推斷的實證研究中,往往存在很多因素能夠誘導我們對解釋變量和結局變量之間的關系做出錯誤的推斷,主要包括混雜偏倚、選擇性偏倚和信息偏倚[15]等。而由此產生的遺漏變量偏倚、選擇性偏倚以及信息偏倚通常是通過“內生變量”而影響研究結果的[16]。本研究中,個體商業健康保險的參與情況與自評健康也存在諸如自選擇等因素誘導,也就是上述所說的“內生變量”,導致因果關系的錯誤推斷。因此,本研究在普通最小二乘法(OLS)模型的基礎上,采用工具變量法(IV),解決內生性問題使得回歸結果更具科學性[17]。

本文將商業健康保險引入Grossman模型,將數據清理后的樣本采用OLS模型探討商業健康保險對健康績效的影響,基本的模型為:

Hi=α0Xc+α1Xi+ε1

(1)

其中,c指代城市,i指代個人,Hi代表個體i自評健康狀況,α0和α1指各變量回歸系數,Xc指商業健康保險購買狀態的特征變量,Xi為個體i的一系列特征變量,包括了性別、年齡、是否高齡、教育程度、婚姻情況、社會醫療保險購買狀況、家庭過去一月支出、家庭過去一年收入。ε為誤差項,Xc的系數α0是我們首要關心的參數。

OLS無法解決該內生性問題,IV能夠借助工具變量實現回歸估計,解決“內生變量”造成的偏倚[18]。因此本文使用OLS模型,結合工具變量對商業健康保險的健康績效進行回歸估計。IV的關鍵是引入與“內生變量”和隨機誤差項不相關的有中介作用的工具變量。本研究使用老年人口撫養比(ODR)作為工具變量來解決內生性問題。該變量是從經濟角度反映人口老齡化的重要指標。具體定義為:

(2)

其中,ODR代表老年人口撫養比。本文使用《2019年中國統計年鑒》中公布的2018年全國各省份的ODR數值,根據調查個體所居住的省份予以匹配。CHARLS問卷包括全國28個省份(除海南省、臺灣省、西藏自治區、寧夏回族自治區、澳門特別行政區、香港特別行政區),其中老年人口撫養比最高的是山東省,最低的是新疆維吾爾族自治區。2018年全國老年人口撫養比為16.77,有12個省份高于平均值。

在進行工具變量回歸之前本文首先考察了老年人口撫養比對個人健康績效的簡約影響(reduced-form subsidy effects),本文采用以下OLS回歸模型方程來進行估計:

Hi=β0Xd+β1Xi+ε2

(3)

其中,d指代老年人口撫養比,i指代個人,Hi代表個體i自評健康狀況,β0和β1指各變量回歸系數,Xd指代個體所在的各省2018年的老年人口撫養比,Xi為個體i的一系列特征變量,ε2為誤差項。

在加入工具變量后,本文采用二階段最小二乘法(2SLS)。本文采用了兩步法進行參數估計。第一階段,把內生解釋變量Xc對工具變量和外生解釋變量進行回歸,得變量Xc的擬合值c。第二階段,將Hi對變量擬合值c、誤差項、協變量變量進行回歸?；镜哪Ｐ蜑?

(4)

第二階段(IV2SLS):Hi=δ0c+δ1Xi+ε4

(5)

其中,γ0和γ1,δ0和δ1指各階段各變量回歸系數,Hi、Xc、Xd和Xi的含義與公式(1)和(3)相同,指ε3和ε4為誤差項。通過2個階段的回歸則可以得出系數δ0的一致估計,系數δ0能夠反映Xc與Hi的關系。本文使用Stata 15.0軟件實現計量分析。

2 結果

2.1 描述統計分析結果

樣本人群的自評健康狀況僅有25.87%的人處于不好或很不好的狀態;未購買商業健康保險的樣本相對較少;樣本的性別比例較為均衡;樣本平均年齡為66.26歲;受教育程度主要集中在義務教育,占比為66.23%;婚姻狀況以在婚狀態為主;多數樣本個體已購買社會醫療保險,占96.37%,見表1。

2.2 工具變量分析結果

本研究在進行工具變量回歸之前,首先考察了老年人口撫養比對個人自評健康的約簡影響。老年人口撫養比與個人自評健康狀況存在強正相關關系,在1%的水平上,老年人口撫養比每提高1個單位,個人自評健康也會對應增加1.742個單位,見表2。

表2 老年人口撫養比對自評健康的影響

參考其他采用工具變量進行因果影響識別的文獻[19],研究結果的可信性取決于工具變量是否滿足2個條件。第一,工具變量是否與內生變量存在顯著的偏相關。在本文中,即老年人口撫養比是否與參保人員的健康績效存在相關性。根據普通標準誤進行2SLS的第一階段回歸,得出第一階段的普通F值為29.271,大于10,并且商業健康保險參保的比例對自評健康有顯著影響(P<0.01),說明該模型不存在弱工具變量的問題。第二,工具變量外生性,即本研究中老年人口撫養比僅通過商業健康保險的參保行為影響個體健康。本文針對購買商業健康保險的人群按照公式(3)進行回歸,與預期一樣,購買商業健康保險的人群中,老年人口撫養比對自評健康在10%水平上沒有顯著的因果影響。同時,相關文獻已經表明老年撫養比對商業保險發展有顯著的正向影響[20]。該結果驗證了本文所選取的工具變量是具有外生性。此外,由于此工具變量模型的內生變量、工具變量均只有1個,“屬于恰好識別”,不存在“識別不足”“過度識別”的問題。

2.3 OLS的回歸結果

OLS模型假設商業健康保險外生,即參加商業健康保險不會受到健康的反向影響,也不存在同時作用于商業健康保險和自評健康狀況的不可觀測因素?；貧w結果表明,是否購買商業健康保險的估計系數在1%水平上顯著,且作用是正向的,這提示與那些沒有購買商業健康保險的相比,購買商業健康保險后的個體更健康,增加0.21個自評健康單位。引入的協變量性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、家庭過去一個月支出和家庭過去一年總收入也都對自評健康在不同程度上有影響,具有統計學意義,見表3。

表3 商業健康保險與自評健康的工具變量回歸結果

2.4 2SLS回歸結果

在修正了購買商業健康保險的內生性問題后,本文以基準回歸作為第一階段,進一步采用二階段最小二乘模型做回歸估計。

如表3所示,加入工具變量后,在控制其他條件的情況下,商業健康保險對自評健康水平在5%水平下存在顯著性影響,使個人自評健康提高了7.805個單位。對比OLS模型回歸結果可見,引入工具變量后商業健康保險對自評健康水平產生了更大影響,從0.21個單位增加至7.805個單位。結果表明商業健康保險確實對個人健康起到了正向影響。2SLS回歸結果發現,協變量中年齡、是否高齡、教育程度、婚姻狀況、是否購買社會醫療保險、過去家庭一個月支出、過去家庭一個月收入都對自評健康程度產生顯著影響。性別對樣本個體商業健康保險的需求沒有顯著影響,但對樣本個體的自評健康產生影響,男性比女性更容易獲得良好的自評健康狀態。對比OLS模型回歸結果,引入工具變量后,是否高齡和是否購買社會醫療保險2個協變量對樣本個體自評健康產生顯著反向影響。年齡為高齡的樣本個體,購買商業健康保險的需求增加了0.0168個單位,其自評健康減少了0.116個單位。沒有購買社會醫療保險的樣本個體對商業健康保險的需求增加了0.0431個單位,但是對自評健康的影響下降了0.277個單位。

2.5 穩健性檢驗

進一步對模型進行穩健性檢驗。以自評健康好作為基準,繼續采用多元Probit模型回歸。是否購買商業健康保險、教育程度、家庭過去一年總收入等變量雖然在顯著性水平上有差異,但回歸結果與總體回歸結果一致,且是影響自評健康的最顯著的影響因素。年齡、婚姻狀況家庭過去一個月支出等變量對自評健康狀況存在一定影響,見表4。

表4 工具變量回歸模型的Probit穩健性檢驗

3 討論

3.1 購買商業健康保險有利于中老年個體的健康

研究結果表明,商業健康保險有利于中老年個體的健康,購買商業健康保險后,參保者的自評健康狀態比沒有購買的要好7.805個單位(P<0.01),存在顯著的正向影響。商業健康保險發揮著對基本社會醫療保險的補充作用,有利于進一步滿足參保者的醫療服務需求,減少意外和疾病損失,轉嫁意外和疾病風險。本研究得出的這一結論與周德水[21]等人所提出的商業健康保險總體上改善了參保人群的健康水平且對40歲以上居民的健康影響更顯著這一結論一致。商業健康保險參與參保者的風險管理,讓參保者能險前預防、險中搶救、險后賠償。同時,商業健康保險有效介入參保者的健康管理[22],通過提供包括疾病預防、病情控制、健康指導與診療干預等多項服務的醫療保障,改善參保人員的健康,滿足參保者的需求。此外,商業健康保險是醫療保險的“第三支柱”,依舊承擔者基本保障功能,降低人民群眾的實際醫療經濟負擔。

3.2 引入老年人口撫養比為工具變量的因果關系認證更具科學性

在商業健康保險對健康績效的研究中,往往存在遺漏潛在混雜變量的情況導致逆向因果關系,即是否參保商業健康保險與健康績效之間存在的內生性問題:個人健康狀況可能會影響參保決策,同時參保決策也可能會影響個人健康狀況。如果不引入工具變量,內生性問題的存在會影響研究結果的準確性。由于現階段國內對商業健康保險的研究較少,Meng Yingying[23]等人研究總結,未找到一個合適的工具變量來進行一項關于基本醫療保險制度參保者健康水平的因果關系分析。因此,本研究在此基礎上控制混雜變量和解決內生性問題,選取老年人口撫養比作為工具變量,有利于更準確地測量購買商業健康保險對中老年人群產生的健康效應。老年人口撫養比可以直觀地反映出社會人口結構的老齡化程度。本研究中,社會層面老年人口撫養比提高,不僅體現出老齡化的加劇,更反映在家庭疾病經濟負擔的提升,即家庭中的年輕成員需承擔老年人更多的就醫支出。在基本醫療保險保障的基礎上,樣本個體可通過購買商業健康保險緩解醫療費用壓力。由于本研究的樣本有一部分是喪失獨立勞動能力的中老年人群,其收入主要以子女贍養為主,中老年人群中罹患慢性疾病的比例由于壽命的延長而增大,贍養老年人口的壓力間接體現在了子女對贍養老人的支出上。為了緩解父輩患病及醫療照顧帶來的疾病經濟負擔,年輕一代開始傾向于為父輩購買與之相關的商業健康保險,商業健康保險需求的增加促進了該領域的發展。因此商業健康保險的購買能進一步緩解勞動人口所面臨的撫養壓力,從而增加健康績效。在解決內生性的基礎上,也證明了購買商業健康保險的個體比未購買的個體自評健康水平更高。

3.3 商業健康保險對我國中老年人群自評健康的補充作用

有多項研究均表明我國老年人的自評健康受社會人口特征和社會經濟地位影響[24]。本研究同樣也發現了性別、年齡、教育、婚姻等個體特征和收入的不同,對其健康自評造成的顯著差異。教育方面,教育水平的提高降低了改善自評健康的狀況,與 “受教育水平越高,社會經濟條件也就越好,可支配更多的資源進行健康投資,提高健康水平[25]”觀點有所分歧,研究樣本中老年人的特殊性或數據結構偏差可能是造成分歧的原因。與OLS模型回歸結果相比,引入老年人口撫養比工具變量后,是否高齡和是否購買社會醫療保險這2個協變量不僅開始對商業健康保險的需求產生顯著積極影響,還對樣本個體自評健康產生顯著消極影響。袁成[26]等人的研究證實,隨著家庭老齡化程度加深,家庭商業健康保險消費增速會增加,雖然當家庭老齡化嚴重到一定程度時,家庭商業健康保險消費增速會下降。由于大量器官衰竭造成的老年綜合征,高齡人群是基礎疾病和慢性疾病的易發人群,常見癥狀包括聽力損失、糖尿病和癡呆癥等。因此,高齡老人對商業健康保險的需求大量增加,以實現對疾病經濟負擔的補償,抵抗疾病帶來的風險。我國商業健康保險與社會醫療保險屬于非線性的互補促進關系[27],未購買社會醫療保險的樣本個體對商業健康保險的需求急速上升,進一步證明商業健康保險發揮著社會醫療保險之外的補充健康作用,緩解醫療支出攀升的壓力和負擔。同時,我國社會醫療保險通過提高個體的自付醫療支出和居民的保險意識促進了商業健康保險的發展[28]。

4 建議

4.1 鼓勵和扶持商業健康保險的發展

政府及有關管理部門應堅持全覆蓋、保基本、多層次、可持續的基本方針,完善商業健康保險的政策法律法規,鼓勵和扶持商業健康保險的發展,實現 “三支柱”的醫療保障制度框架,即公共醫療保險、社會醫療救助和商業健康保險共同發展[29];應加強與商業健康保險機構、醫療衛生服務機構的多方協作配合,加大與風險管理和健康管理的融合,夯實多層次醫療保障體系,滿足多樣化的健康保障需求,提升醫療保障服務的質量和效率,最大限度地保障和提高個體健康水平,充分發揮商業健康保險在醫療保險體系的補充健康作用。

4.2 激發中老年人群參保的積極性

群體的實際商業健康保險購買狀況很大程度上受到自身認知行為的影響,如對相關醫療保障制度政策等的理解和掌握。因此有關商業保險機構需要在社會醫療保險認知的基礎上加大針對商業健康保險產品的宣傳,尤其是針對中老年人群的子女,推動保險條款標準化、通俗化和簡單化制度建設,提升條款合規性、可讀性和透明度,促進消費者對商業健康保險的理解和認識。高齡樣本個體對健康養老產品需求的增加,為商業健康保險參與養老領域開拓了廣闊的市場,有關商業保險機構可以研究開發更多的針對高齡老人消費的保險產品,為老人提供更高層次的健康養老保障。同時有關商業保險機構應避免主觀篩選人群規避賠付風險的現象,努力為帶病體、老年人提供更多的保障選擇,落實優惠政策,增加中老年人群的商業健康保險密度。

4.3 創新多樣化商業健康保險

有關商業健康保險機構需要開發針對特定居民的健康需求更加多樣化的商業健康保險產品,尤其是中老年人群的健康服務與治療,增加參保人群粘性,確保項目可長期持續,穩定參保群眾長期保障預期;需要配合基本醫保政策,在補充健康作用下開發特定責任產品,加大對創新藥的保障,為藥企研發新藥保駕護航;需要加強與醫療機構的合作,融入疾病風險評估和預防、中醫治未病等風險管理和健康管理服務,在保險產品中內嵌“預防”“早診”等功能模塊,完善“保障+服務”綜合服務模式;需要探索醫保一體化整合經營,及時了解中老年易患疾病發生率和醫治費用水平等醫療數據,及時調整更新保險產品,以適應中老年人群對健康的需求。