中國人口結構與商業健康保險消費的動態關系

【作者簡介】，博士，阜陽師范大學經濟學院講師，研究方向：風險管理與保險；，博士，鄭州大學商學院副教授，研究方向：發展經濟學。

中圖分類號：F842.6文獻標識碼：A

一、問題的提出

我國商業健康保險業自1982年恢復經營以后，業務規模日趨龐大、發展突飛猛進。公司數量方面，從1982年的1家增加到2020年的164家。保費規模方面，從2009年的574億元上升到2020年的8173億元，年均復合增長速度達到24.78% ，高于同時期壽險保費收入 10.22% 、意外傷害保險保費收入 14.55% 的年均復合增長速度。專業健康保險公司經營收人方面，以2019年、2020年為例：“平安健康”分別實現保費收入65.34億元、92.61億元，增長 41.74% ；“人保健康”保費收人從195.95億元攀升到278.06億元，增長 41.90% ；“太平洋健康”保費收入依次為29.57億元、45.20億元，增長 52.86% 。但與國際平均水平相比，我國商業健康保險的發展仍顯滯后。以商業健康保險支出在醫療衛生費用總支出中占比為例：2020年，我國醫療衛生總費用支出是7.22萬億元。其中，商業健康保險賠付支出僅為2921億元，占比不到 4.05% 。相比之下，發達國家該比例通常在 10% 左右，美國更是高達33% 。以人身保險市場中商業健康險的保費收入占比為例：2020年，該比例為 24.52% ，而在成熟的保險市場，該比例通常達到 30% 。由此可見，我國商業健康保險處于發展的初級階段，尚未達到飽和狀態，商業健康保險有效需求不足，仍有較大的提升空間]

人口結構，亦稱人口構成，是指依據不同標準對人口進行分類，以反映某一地區在特定時間點內人口總體內部各類屬性特征的數量及其比例關系。人口結構主要包括年齡結構、城鄉結構、性別結構、教育結構、婚姻結構、收人結構、民族結構、宗教結構等。人口結構的變化在國民經濟發展過程中起到十分重要的作用，因此居民商業健康保險消費也與人口結構密切相關。本文旨在通過構建SVAR模型實證分析我國人口結構對商業健康保險消費的影響程度和動態關系，從人口經濟學角度解釋人口結構對商業健康保險消費影響的作用機制，以便為商業健康保險穩定發展提供有參考價值的信息。

二、相關文獻回顧

關于人口結構對商業健康保險消費的影響，國內外學者對此進行了大量的理論和實證研究。國外方面：SaverandDoescher2]（2O0O）研究認為，消費者的民族屬性、教育背景、可支配收入及財富狀況是決定商業健康保險消費行為的關鍵因素。Bundorf（2002）分析得出健康保險消費與雇員的工資水平正相關。Asgary（2004）等認為戶主年齡和教育水平對商業健康保險消費具有顯著正向影響。Khwaja（2010）5分析發現，商業健康保險消費與老齡化水平顯著正相關，與受教育水平顯著負相關。Lee（2012）研究得出，性別、教育水平、婚姻狀態、戶籍性質以及資產情況對私人健康保險的消費影響明顯。Oraro（2018）等認為，男性商業健康保險消費與其社會地位、教育背景、年齡及對保險公司的信任度密切相關，而女性商業健康保險消費則更多受到其收人水平和是否已生育的影響。Kapur（2020）實證分析得出，居民的年齡是影響私人醫療保險需求的重要影響因素。Call（2022）等通過實證發現，居民收人水平、民族特征與商業健康保險消費顯著相關。JiaandYan（2022）[研究得出，居民收入、年齡、婚姻狀況、受教育水平、戶口類型是影響商業健康保險消費的重要因素。國內方面：朱銘來和尚穎（2011）指出，影響商業健康保險消費的關鍵因素包括居民的收入水平、健康狀況、教育水平以及強制性社會保險的覆蓋情況。鎖凌燕（2015）等2實證分析得出，居民實際購買力水平、受教育水平和預期壽命對商業健康保險消費具有顯著正向效應，城鎮化率則呈現負向效應。齊子鵬（2018）等發現，配偶人口占比、少年兒童人口撫養比、老年人口養比、受教育水平對商業健康保險消費影響顯著。沃田（2020）等[研究發現，個人年齡、可支配收入、離異與否、受教育程度是影響個人商業健康保險消費的重要因素。董海松（2022）[5認為老年人口撫養比是長期護理保險需求的最主要影響因素。

通過文獻梳理可以看出，雖然人口結構對商業健康保險消費影響的研究文獻已經足夠豐富，但影響作用存在“單向化”趨勢，目前關于人口結構對商業健康保險消費影響的動態作用機理的研究亟待學界給予更多關注。本文的邊際貢獻在于：第一，嘗試通過構造SVAR模型研究我國人口結構對商業健康保險消費的影響程度，挖掘人口結構與商業健康保險消費之間存在的動態關系。第二，根據研究結論，為商業健康保險公司及時更新產品，鎖定潛在目標客戶，為政府制定相關政策，促進中國商業健康保險和諧穩定發展提供重要線索。

三、理論分析與研究假設

（一）中國人口年齡結構與商業健康保險消費的動態關系

雖然年齡結構對商業健康保險消費影響顯著，但在不同時期年齡結構對我國商業健康保險消費的影響不同。一方面，就短期而言，雖然總撫養人口占比增加，但受之前長期的計劃生育政策和家庭生育觀念影響，每個家庭的子女數量相對較少，父母愿意在子女的健康保障方面進行更多的投入，因此會增加商業健康保險消費。老年居民由于身體機能日趨下降，患病風險增加，為了分散和規避風險，也會增加商業健康保險消費，即年齡結構對商業健康保險消費具有正向效應。另一方面，就長期而言，由于總撫養人口占比越來越高，在老年人口或未成年人口數量嚴重超標的情況下，導致家庭經濟負擔過重，購買能力下降，因此會減少商業健康保險消費，即年齡結構對商業健康保險消費具有負向效應。基于上述討論，本文提出假設1。

假設1：中國人口年齡結構在不同時期對我國商業健康保險消費的影響不同，短期存在正向效應，長期存在負向效應。

雖然城鄉結構對商業健康保險消費影響顯著，但在不同時期城鄉結構對我國商業健康保險消費的影響不同。一方面，對某一特定時期而言，城鎮人口占比增加，但在增加的城鎮居民中，有一部分居民屬于臨時居住，是收人不穩定的群體，部分臨時居民由于生活窘迫，會減少商業健康保險消費，即當這部分居民占據主導地位時，城鄉結構對商業健康保險消費具有負向效應；另一方面，整體而言，城鎮人口占比增加，表明城鎮化發展水平較高，居民的可支配收入多，購買力強，在滿足基本的生活保障后，會追求更高層次的健康保障需求，因此會增加對商業健康保險產品的購買，即城鄉結構對商業健康保險消費具有正向效應。基于上述討論，本文提出假設2。

假設2：中國人口城鄉結構在不同時期對我國商業健康保險消費的影響不同，整體存在正向效應，某一特定時期存在負向效應。

（三）中國人口性別結構與商業健康保險消費的動態關系

雖然性別結構對商業健康保險消費影響顯著，但在不同時期性別結構對我國商業健康保險消費的影響不同。就短期而言，雖然男性人口占比增加，但從生理學和心理學的角度出發，相較于女性，男性往往比較冒進，風險厭惡程度低，對保障性保險接受能力較弱[6，17]，所以隨著男性人口數量的增加，會降低對商業健康保險的消費，即性別結構對商業健康保險消費具有負向效應；就長期而言，男性往往是家里的“頂梁柱”，負責外出工作、賺錢養家，在社會工作和日常生活中承擔較多的壓力，導致身體損害程度較大，出于對身體健康的考慮，會增加對商業健康保險產品的購買[18]，即性別結構對商業健康保險消費具有正向效應。基于上述討論，本文提出如下假設

假設3：中國人口性別結構在不同時期對我國商業健康保險消費的影響不同，短期存在負向效應，長期存在正向效應。

（四）中國人口教育結構與商業健康保險消費的動態關系

教育結構對商業健康保險消費存在雙向效應，因此在不同時期教育結構對我國商業健康保險消費的影響不同。一方面，在某一特定時期內，高等教育人口占比增加，意味著居民受教育程度普遍提高，更能夠理解比較復雜并具有一定專業性的商業健康保險產品，他們會結合自身的實際情況更加理性地選擇商業健康保險產品，而不會“隨大流”購買。因此對不存在競爭優勢的商業健康保險產品的消費會減少，即當這部分居民的思想占據主導地位時，教育結構對商業健康保險消費具有負向效應。另一方面，高等教育人口占比增加，意味著他們主動接受新事物的能力強，對分散風險的認知程度高。因此，會增加對商業健康保險的投人，與此同時，教育水平高的居民往往都具有較為穩定的工作和較高的收入，有能力購買商業健康保險產品，即教育結構對商業健康保險消費具有正向效應。基于上述討論，本文提出如下假設。

假設4：中國人口教育結構在不同時期對我國商業健康保險消費的影響不同，整體存在正向效應，某一特定時期存在負向效應。

（五）中國人口婚姻結構與商業健康保險消費的動態關系

婚姻結構對商業健康保險消費存在雙向效應，因此在不同時期婚姻結構對我國商業健康保險消費的影響不同。一方面，在某一特定時期內，已婚人口占比增加，意味著已婚居民的人數增加，需要考慮養父母和撫養子女問題，經濟負擔的加大，導致部分居民會減少對商業健康保險的投人，即當這部分居民占據主導地位時，婚姻結構對商業健康保險消費具有負向效應。另一方面，整體而言，已婚居民人數增加，已婚居民由于經濟壓力增大，會加大他們對家庭成員健康的關注，風險意識會更強，在能力范圍內加大對商業健康保險產品的購買，即婚姻結構對商業健康保險消費具有正向效應。基于上述討論，本文提出如下假設。

假設5：中國人口婚姻結構在不同時期對我國商業健康保險消費的影響不同，整體存在正向效應，某一特定時期存在負向效應。

四、研究設計

（一）變量選取與說明

商業健康保險消費：保費、保額、有效保單價值、投保人數、保險密度和保險深度通常是評估一個國家或地區保險消費水平的重要指標。囿于本文數據的可得性和可比性，選取保險密度這一指標來度量保險消費。本文使用商業健康保險密度作為居民商業健康保險消費的量化指標。

人口結構：選用總撫養人口占比作為年齡結構的量化指標；選用城鎮人口占比作為城鄉結構的量化指標；選用男性人口占比作為性別結構的量化指標；選用高等教育人口占比作為教育結構的量化指標；選用已婚人口占比作為婚姻結構的量化指標。各變量的名稱、計量單位、符號和定義說明見表1。

（二）數據介紹

本文使用1997—2020年全國層面的年度時間序列數據，研究我國居民商業健康保險消費與上述選取的五個代表人口結構變量的動態關系。變量healthins的數據來自《中國保險年鑒》（1998——2021），變量age、urban、sex、edu和married的數據均來自《中國統計年鑒》（1998—2021）。數據預處理軟件為Excel，計量分析軟件為Stata。本文的樣本數量為24。為了最大限度地降低異方差對實證模型可能造成的影響，本文對所有以貨幣單位計量的變量均進行了自然對數轉換。此外，為了消除價格波動帶來的影響，本文對所有以貨幣形式表示的名義變量數據，均以1997年為基準年進行了平減處理。

表1各變量的定義說明

（三）模型設定

1.使用SVAR模型的原因

向量自回歸模型（VAR）通過多方程聯立的形式，在模型的每個方程中，將單個內生變量對模型中所有內生變量的滯后項進行回歸，以此估計出所有內生變量之間的動態關系。然而，VAR模型并未施加任何約束條件，它僅僅展現了各內生變量間的動態關系，并未對模型中內生變量之間的經濟結構意義提供明確闡釋，這意味著它在一定程度上忽略了內生變量之間潛在的經濟結構及其同期相互影響的關系。基于VAR模型的這些缺陷，本文選擇構建6元SVAR（P）模型來分析年齡結構、城鄉結構、性別結構、教育結構和婚姻結構對商業健康保險消費的動態影響機制。

2.SVAR模型介紹

可以通過簡化的VAR模型推導出SVAR模型。M元VAR（P）模型表達式為：

Y_t=?₁Y_t-1+?₂Y_t-2+…+?_pY_t-p+u_t

其中： ? 是自回歸系數；p是滯后期數； Υ_t 為M×1 向量； Δu_t 為簡化式隨機擾動項向量，允許存在同期相關。

在公式1方程兩邊同時左乘以某非退化矩陣A，并移項整理可得：

假設 Au_t=Bε_t ，其中B為 M×M 矩陣，則公式2可寫為：

其中，L是滯后算子； ε_r 是標準正交隨機擾動項向量，即 ε_t 的協方差矩陣被標準化為單位矩陣 I_M

公式3： Au_t=Bε_t 稱為SVAR的“AB模型”

3.SVAR模型表達式

由于后文驗證了模型的最優滯后期數為2，因此本文構建6元SVAR（2）模型，其模型表達式為：

AY_t=δ+?₁Y_t-1+?₂Y_t-2+ε_t，

五、實證分析

（一）平穩性檢驗與協整檢驗

有些不平穩的時間序列也會表現出共同的變化趨勢，但這些時間序列實際上沒有相關聯系，從而會產生“偽回歸”問題。基于本文采用的是時間序列數據，因而需要對各時間序列變量數據進行平穩性檢驗。本文使用的變量數據平穩性檢驗方法為ADF單位根檢驗，各變量的檢驗結果見表2。從表2可知：所有變量進行一階差分后，一階差分變量D.age的ADF檢驗的P值為0.0232，通過了 5% 的顯著性水平檢驗；一階差分變量D.urban的ADF檢驗的P值為0.0632，在 10% 的顯著性水平顯著；其余一階差分變量 D.sex ！ D.edu 、D.married和D.lnhealthins的ADF檢驗的P值分別為0.0052、0.0000、0.0004和0.0001，通過了 1% 的顯著性水平檢驗，表明所有變量均為一階單整，滿足了存在長期均衡關系的必要條件。

為了進一步驗證各變量是否存在長期均衡關系，進行Johansen協整檢驗[20，檢驗結果見表3。從表3的跡檢驗統計量值可知，有兩個線性無關的協整向量（表中打星號“*”者），接受了協整秩為2的原假設，即表明這6個時間序列變量存在2個協整關系、這6個內生變量確實存在長期均衡關系，其線性組合是平穩的，由此保證了后續實證分析的精確性。

（二）模型最優滯后期數的確定

一方面，滯后期數越大，越能更好地反映模型的動態性特征。另一方面，滯后期數越大，需要估計的參數就越多，使得有效樣本容量過小，估計誤差增大，預測精度降低，因此在兼顧兩者的情況下，確定SVAR模型的最優滯后期數就非常有必要。本文采用FPE、AIC、HQIC和SBIC四個信息準則選擇SVAR模型的最優滯后期數，根據信息準則值越小越好的評判標準，最終確定最優滯后期為2，如表4所示，所以本文應建立6元SVAR（2）模型。

表2各變量數據的平穩性檢驗結果

注：***、**、*分別表示在 1% 、 5% V 10% 的水平下顯著。

表3Johansen協整檢驗結果

（三）定義約束矩陣

為了識別SVAR的“AB模型”，必須對矩陣A和B施加約束條件。陳強（2013）[2、董海松（2022）[22]、Cheng（2023）等[23]指出，對于一個包含M個內生變量的AB模型，必須對矩陣A和B施加 [2M²-M （M+1）/2]個約束條件，才能確保AB模型的可識別性。因此，本文需要設定51個約束條件。

本文施加的是短期約束，即對矩陣A和B施加約束，具體的約束方法借鑒了喬利斯基分解24的思路：將矩陣A設定為下三角矩陣，且主對角線元素全部為1；將矩陣B設定為對角矩陣。所以約束矩陣A和B定義如下：

（四）模型穩定性檢驗

SVAR模型穩定性的充要條件是特征方程的全部特征根都在單位圓內[25]，即自回歸系數多項式方程的根的倒數都在單位圓內。本文在此部分進行了模型穩定性檢驗（見圖1）。由于模型包含6個內生變量，最優滯后期數為2，則模型共有12個特征值。圖1顯示，12個特征值都在單位圓內，據此可以說明本文構建的6元SVAR（2）模型是穩定的，保證了本文后續脈沖響應分析的有效性。

（五）脈沖響應分析

首先，由于本文采用的是SVAR模型，該模型反映了變量之間的經濟結構關系，因此沒有必要進行Granger因果檢驗，本文根據研究目的和經驗研究認可以下結論：age、sex、married、urban 和edu分別是Inhealthins的Granger因。

其次，進行脈沖響應分析。脈沖響應函數分析準確描述了模型系統內每一內生變量在遭遇沖擊時，對其自身以及其余內生變量所產生的動態影響軌跡。圖2直觀展示了變量lnhealthins受人口結構各因素變量沖擊的脈沖響應函數圖，圖中橫坐標表示脈沖響應函數的追蹤期數，縱坐標表示響應變量對沖擊變量的響應程度。下面進行具體分析。

表4SVAR模型最優滯后期數判定的檢驗

圖1六元SVAR（2）模型特征方程的根模分布圖

圖2-AInhealthins受age沖擊的脈沖響應函教圖

圖2-C Inhealthins受 sex 沖擊的脈沖應函教圖

圖2E lnhealthins受married沖擊的沖響應函數圖

圖2變量Inhealthins受人口結構因素變量沖擊的脈沖響應函數圖

圖2-BInhealthins受urban沖擊的沖響應函教圖

圖2-DInhealthins受edu沖擊的脈沖應函數圖

圖2-A展示了lnhealthins對age的脈沖響應函數圖。當在本期給age一個正的沖擊后，lnhealthins在第1期就有約0.75的正向反應，并且在此期達到最高點，從第2期開始出現負向變化，到第5期時達到最低點-0.25，此后都為小幅度的負向波動。也就是說，短期而言，age對lnhealthins具有顯著正向效應；長期而言，age對lnhealthins具有顯著負向效應。由此假設1得以驗證。圖2-B展示了ln-healthins對urban的脈沖響應函數圖。當在本期給urban一個正向的沖擊后，lnhealthins在前7期內都是正向交替小幅變動，在第3期達到正向效應最大值0.05，從第7期到第12期之間為負向效應，從第12期以后又開始緩慢正增長。也就是說，總體而言，urban對lnhealthins具有顯著的正向效應，雖然可能在某一個時間段出現負向影響。由此假設2得以驗證。圖2-C展示了lnhealthins對sex的脈沖響應函數圖。當在本期給sex一個正的沖擊后，ln-healthins前7期內負向效應和正向效應依次交替，但負向效應持續時間長，并且在第1期便達到負向效應最低點-0.03，在第3期達到正向效應頂點0.02，從第7期以后，又開始正向快速增長，且其值基本維持在第3期正向效應最高點位置。也就是說，短期而言，sex對lnhealthins具有顯著負向效應；長期而言，sex對lnhealthins具有顯著正向效應。由此假設3得以驗證。圖2-D展示了lnhealth-ins對edu的脈沖響應函數圖。當在本期給edu一個正的沖擊后，lnhealthins便持續正增長，在第4期到達最大值0.04，之后開始回落，第7期時降為0，從此期到第14期之間為負向增長，并在第10期降到負向效應極端值-0.02，從第14期后增長趨勢開始為正。也就是說，總體而言，edu對lnheal-thins具有顯著的正向效應，雖然可能在某一個時間段帶來負向影響。由此假設4得以驗證。圖2-E展示了lnhealthins對married的脈沖響應函數圖。當在本期給married一個正向的沖擊后，lnhealthins 的前4期呈現出正相關關系，第3期正向沖擊效應達到最大（0.03），第4期到第7期為負向沖擊效應，但負向效應的值比較小，從第7期以后又呈現正增長趨勢。也就是說，總體而言，married對lnhealth-ins具有顯著的正向效應，雖然可能在某一個時間段呈現負效應。由此假設5得以驗證。

六、結論與政策啟示

本文利用我國1997—2020年的時間序列數據，選取年齡結構、城鄉結構、性別結構、教育結構和婚姻結構這五個代表人口結構的變量指標，通過構建SVAR模型，挖掘我國人口結構與居民商業健康保險消費之間存在的動態關系，得到以下四個研究結論：（1）六者之間存在長期均衡關系，即六者的某種線性組合是平穩的；（2）年齡結構方面，短期具有正向效應，長期對商業健康保險消費的增長抑制明顯；（3）城鄉結構、教育結構和婚姻結構方面，總體存在正向效應，某一特定時期存在負向效應；（4）性別結構方面，短期具有負向效應，長期對商業健康保險消費的增長促進明顯。

針對以上主要研究結論，本文的政策啟示有以下四點。（1）加大商業健康保險產品開發力度，滿足不同年齡層次居民的健康保障需求。老年居民方面，各保險公司應針對老年居民的生理、心理特點，研發老年關愛型商業健康保險產品，如長期護理保險、銀發安康重大疾病保險等。少年兒童方面，各保險公司應根據未成年人自身獨有的特征，積極推廣青少年健康無憂保險、和諧健康兒童保險、嬰幼兒健康保障保險產品等。（2）努力提高居民教育水平，優化人口教育結構。加強農村基礎教育設施建設，引進高層次人才進人農村，促進農村與城鎮地區的教育交流，縮小城鄉教育資源差距2。加大教育資源投入力度，深化教育體制改革，增加高等院校數量，構建高質量的高等教育人才培養體系。（3）積極推進新型城鎮化，有效提升居民消費水平。推進戶籍人口城市化步伐，健全包括醫療、重大疾病、護理在內的全方位健康保障體系，促進城鎮化發展，提高城鎮化質量。通過吸引外部投資和商業合作刺激就業市場，積極發展第三產業，增加居民可支配收入，優化居民消費結構。（4）鼓勵適齡青年適時步人婚姻殿堂，倡導幸福美滿和諧家庭。針對目前我國老齡化和少子化的現狀，積極完善相關法律法規，加大“開放三胎”政策宣傳力度，鼓勵新婚家庭多生優育，以實現人口年齡結構的長期均衡。積極推進構建“夫妻恩愛、尊老愛幼”的和諧家庭建設，努力提高女性素質，以女性的文明進步帶動家庭的和諧。

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（責任編輯：張瑤菊）

Dynamic Relationship between Chinese Population Structure and Commercial

Health Insurance Consumption

AnEmpiricalAnalysisBasedonSVARModel

DONG Haisong'，FAN Zengzeng2 （1.School of Economics，Fuyang Normal University，Fuyang 236O37， China; 2.Business School， Zhengzhou University， Zhengzhou 45ooo1， China）

Abstract： Based on the time series data of age structure，urban and rural structure，gender structure，education structure，marriage structure and commercial health insurance density from 1997 to 2O2O，this paper constructs SVAR model and uses the methodof impulse response analysis to explore thedynamic relationship betweenthe Chinese age structure and the commercial health insurance consumption of residents.The results show that： There is a long-term equilibrium relationship between the age structure，urban and rural structure，gender structure，education structure，marriage structureand commerial health insurance consumption in China;the age structure has a positive effct in the short term and a significant inhibitionon the growth of commercial health insurance consumption in the long term，while gender structure is opposite;the urban and rural structure，education structure and marriage structure have positive efects on the whole，and negative effects in a particular period.

Key Words： Population structure of China; Commercial health insurance consumption; Dynamic relationship; SVAR