商業健康險對老年家庭金融脆弱性的影響研究

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202505006

Abstract：With the intensification of population aging， elderly households face multiple financial risks including surging medical expenditures and declining income，making health security for aging families a focal social concern. As a crucial component of elderly households‘health protection，the impact of commercial health insurance on their financial vulnerability warrants in一depth investigation. Utilizing CHFS（China Household Finance Survey） data from 2Ol5，20l7，and 2Ol9，this study employs Probit models and mediating effect models to empirically analyze the influence of commercial health insurance on financial vulnerability in aging households.The findings reveal that commercial health insurance significantly reduces financial fragility and enhances financial stability in elderly households，yet exhibits group heterogeneity contingent upon household income levels，educational atainment，age，pre一existing medical insurance coverage，and regional disparities，with the mitigation pathways further mediated by risk aversion propensity and precautionary savings behavior. Policymakers should promote complementarity between commercial health insurance and basic medical security systems through regulatory guidance and product innovation to strengthen risk resilience in aging households.

Key Words：Commercial Health Insurance; Elderly Families; Financial Vulnerability;CHFS Data

0 引言

隨著我國人口老齡化進程加速，老年家庭的財務安全與社會保障問題日益成為公共政策關注的焦點。根據國家統計局數據，截至2024年末，中國60歲及以上老年人口為31031萬人，占比 22.0% ，65歲及以上老年人口為22023萬人，占比 15.6%^[1] 。人口年齡增長通常伴隨著身體機能和認知功能的退化，老年人患病率顯著上升[2]，有研究表明家庭老年人口增加會顯著增加家庭的醫療保健支出[3]。因此，老年家庭普遍面臨健康風險的壓力。與此同時健康風險還會增加家庭債務風險，因此這種壓力不僅體現在醫療負擔上，更反映在家庭金融脆弱性的結構性矛盾中。金融脆弱性是指家庭在面對外部沖擊時，因資產流動性不足、債務負擔過重或風險應對能力不足而陷入財務困境的可能性，這一概念聚焦于家庭資產負債表的穩健性，與廣義的“家庭脆弱性”（涵蓋健康、教育、社會資本等多維度風險）存在顯著差異。

隨著我國老齡化進程加速，老年家庭金融脆弱性問題日益凸顯。人口結構變遷疊加新冠疫情沖擊，老年家庭面臨醫療支出激增與收入能力下降的雙重壓力，其金融脆弱性顯著高于其他年齡段家庭，有研究表明，人口老齡化顯著提高了家庭金融脆弱性[4]。老年家庭由于收入來源單一、醫療需求增加，更容易受到健康風險的沖擊，進而加劇其金融脆弱性。

商業健康保險作為市場化風險分擔機制，理論上可通過補償醫療損失緩解家庭財務壓力。然而，我國老年群體健康險參保率長期低迷，且存在顯著城鄉與收入分層差異。既有研究證實，多層次醫療保障能夠降低家庭脆弱性[5]，商業健康險可緩沖健康風險的負面影響[]，長期護理險還具有促進子女非農就業的代際溢出效應[2]。但現有研究多聚焦全年齡段分析，對老年家庭金融脆弱性的探討較為有限，對老年群體內部異質性（如城鄉、收入、醫保參保狀態）的影響機制缺乏系統分析。據此，本文通過揭示商業健康險對老年家庭金融脆弱性的異質性影響及其作用路徑，以期為優化社會保障政策提供理論依據。

本文基于中國家庭金融調查（CHFS）數據，構建老年家庭金融脆弱性指數，采用Probit模型和中介效應模型實證分析商業健康險對老年家庭金融脆弱性的影響及其作用機制，為完善商業健康險政策、提升老年家庭財務韌性提供了重要參考。

1文獻基礎與研究假設

1.1 文獻綜述

1.1.1家庭金融脆弱性的定義與測量

家庭金融脆弱性的概念界定至今尚未形成統一共識，學者們基于不同研究范式對其核心內涵進行多元化解構?！按嗳跣约彝ァ钡母拍钭钤鐏碓从趪馕墨I，雖未直接對應現代家庭金融脆弱性的概念，但其界定隱含經濟水平維度，認為消費水平低于貧困線的家庭為脆弱性家庭[7]。近幾年國內外學者逐漸聚焦負債維度展開研究，早期國外研究將負債資產比、危機時期償債能力納入核心標準，定義負債規模超過資產或流動性償付能力不足的家庭為金融脆弱性家庭[8-9]；后續研究通過違約概率與負債敏感度構建脆弱性測度體系，認為二者正向關聯于家庭金融脆弱性程度[10]。國內關于家庭金融脆弱性的研究同樣以債務指標為核心，指出金融脆弱性家庭主要表現為因外部負債引發的持續性財務危機[11]。有學者用“財務保證金\"度量家庭金融風險，認為家庭債務杠桿率的上升會增加家庭金融脆弱性[12-13]。近年來，理論界呈現出多維拓展趨勢，學者們在對家庭金融脆弱性進行界定時強調，所有家庭均暴露于風險環境中，其脆弱性程度的核心差異在于風險應對能力的強弱，基于此，風險緩沖機制的有效性被視為衡量家庭金融脆弱性的關鍵維度[14]；與此同時，在既有資產負債失衡的靜態分析框架基礎上，有學者同時采用兩類指標，即資不抵債（家庭資產 lt; 家庭負債）和人不敷出（家庭收人 lt; 家庭支出）衡量家庭金融脆弱性[15]；另有學者聚焦負債累積與儲蓄緩沖的雙重機制，綜合考慮過度負債和應急儲蓄解構家庭金融脆弱性生成路徑[16]。

1.1.2老年家庭金融脆弱性的影響因素

健康風險已成為老年家庭金融脆弱性的核心誘因。有分析表明，健康水平不僅決定晚年生活質量，更通過高額醫療支出直接沖擊家庭財務穩定性。當家庭遭遇大病住院等重大健康沖擊時，其經濟脆弱性概率顯著上升，這一結論在多項實證研究中得到驗證[17]。從流動性角度對家庭財務脆弱性進行測度，健康風險能夠顯著增強家庭的財務脆弱性，家庭參與商業醫保能夠有效降低家庭陷入財務脆弱的可能性，同時會削弱健康風險對財務脆弱性的不利影響，健康風險會對家庭的財務自由狀態產生負向影響，同時也降低家庭處于過度消費且具有流動性狀態的可能性[]。從財務利差的角度對中老年家庭金融脆弱性進行測度，發現健康沖擊使老年家庭金融脆弱性有所加劇，不同種類的健康沖擊對家庭金融脆弱性存在異質性影響，一般健康沖擊會顯著提高家庭支出，而重大疾病沖擊在減少家庭收入的同時也使家庭支出增加[18]。

除健康風險之外，既有文獻對影響家庭金融脆弱性因素的探討主要聚焦微觀主體特征，可系統歸納為4類核心變量：其一為人口學特征，涵蓋戶主個體屬性（性別、年齡、婚姻狀態）與家庭人口結構、規模；其二為人力資本稟賦，以教育程度為代理變量反映風險認知差異；其三為資產負債結構，涉及收入財富積累、住房資產配置及債務杠桿水平；其四為金融能力要素，包括金融素養差異與金融服務可及性比如普惠金融等[5]。學界普遍認為，人口老齡化顯著提高了家庭金融脆弱性[4]，高等教育能夠降低家庭金融脆弱性[19]，提高金融素養能夠抑制家庭金融脆弱性[20]，數字普惠金融對降低家庭金融脆弱性有顯著的影響[21]，家庭金融資產配置行為、金融資產配置種類都與其社會網絡的強弱密切相關[22]，家庭的收人來源越多，抵御風險能力越強[23]

1.1.3 商業健康險的作用機制

商業健康保險通過差異化風險分擔機制緩解家庭醫療負擔：重疾險以確診約定疾病為觸發條件提供定額補償，醫療險則按比例報銷實際醫療支出，二者雖在賠付方式與時效上存在差異，但均通過補償非預期醫療損失減少家庭可支配資金消耗，尤其能夠緩解慢性病高發的老年家庭財務壓力。進一步地，長期護理保險不僅直接降低老年群體的醫療費用負擔，還通過釋放子女照護時間產生代際溢出效應，顯著提升其非農就業參與率，從而間接增強家庭整體經濟韌性[2]。在制度協同層面，多層次醫療保障體系通過風險分散疊加效應改善家庭財務穩定性，有研究表明每增加一項醫療保障（如基本醫保、大病保險、商業健康險），家庭陷人財務脆弱的概率顯著降低[8]。此外，商業健康險對健康風險的負面沖擊具有調節作用，參保家庭在面臨同等醫療支出壓力時，財務脆弱性增幅顯著低于未參保家庭[6]。

考察商業健康險對老年家庭金融脆弱性的影響路徑，不僅在于其直接的經濟補償功能，如緩解醫療負擔，更在于其可能通過改變家庭的風險感知與財務決策行為這一重要機制產生深層次的間接效應。既有文獻表明風險偏好程度衡量家庭的主觀風險認知，這決定了應對風險沖擊時的策略選擇，保險特殊的定價機制使其保障功能在降低家庭金融脆弱性方面作用顯著[24]。風險態度在健康沖擊對商業健康保險的配置作用機制中發揮著中介效應[25]。與此同時，健康險的保障作用預期會顯著影響家庭的預防性儲蓄。根據預防性儲蓄理論，家庭為應對未來的不確定性（尤其是健康風險），會主動減少當期消費、增加儲蓄以構建財務緩沖池。有研究表明隨著應急儲備占比上升，家庭金融脆弱性平均值逐漸降低[16]

1.2 研究假設

既有研究對家庭金融脆弱性的研究多集中于全年齡段，對于影響家庭金融脆弱性的因素，目前已有研究多關注于教育水平[19]、數字普惠金融[21]、金融素養[11-12，14，16]健康狀況[6，17-18，26]、老齡化[3-4，13]，對老年家庭金融脆弱性的研究較少，多集中于單一的社會保險，如長期護理險[2]。有學者研究多層次醫療保障體系[5]、醫療保險[]對家庭金融脆弱性的影響，但沒有對老年家庭進行更細致的探討。據此本文圍繞商業健康險對老年家庭金融脆弱性的具體影響展開研究分析，通過對老年家庭群體進行更細致的分類，試圖更全面地評估商業健康險對改善老年家庭金融脆弱性的效果。據此，本文提出以下假設：

H₁ ：商業健康險參保對老年家庭金融脆弱性存在負向影響；

H₂ ：風險態度與預防性儲蓄在老年商業健康險抑制家庭金融脆弱性路徑中起部分中介作用；

H₃ ：商業健康險對老年家庭金融脆弱性的抑制效應存在區域、收入、年齡和醫?；A的群體異質性。

2 研究設計

2.1樣本選擇與數據來源

本文研究老年家庭受商業健康險的影響，因此研究對象選取戶主年齡60歲及以上的老年家庭。基于數據可獲取性和時效性等考慮，選擇2015年、2017年和2019年CHFS數據作為樣本數據。此外，本文對存在缺失值的樣本進行剔除，并對連續變量進行縮尾處理。

2.2 變量說明

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為家庭金融脆弱性（HouseholdFinancialVulnerability，HFV）。其操作化定義為：家庭因成員遭遇健康沖擊引發的收入驟降與負債激增，導致資產負債結構失衡并陷人財務危機的概率測度[8]，本文研究的是老年家庭，根據前文分析，家庭金融脆弱性是由于家庭成員健康風險的發生而導致家庭負債大幅增加以及收入驟減，從而使得家庭面臨財務困境的可能性[5]。對于老年家庭來說，對財務狀況影響最大的要素就是身體健康方面的支出，其需求結構相對于青年家庭來說顯著簡化，因此本文在借鑒其他學者研究的基礎上對于家庭金融脆弱性的衡量要素主要采用家庭負債與家庭資產之比，當家庭負債超過總資產的 30% 時賦值為1，否則為0。該指標反映家庭債務風險承受能力。

2.2.2 解釋變量

本文的解釋變量為商業健康險參與率（cyinsure）。家庭中的老年人是否參保商業健康保險，一個家庭中有至少一個大于60歲的人擁有商業健康保險，則該家庭的商業健康保險變量取值為1，否則取值為 0^[27]

2.2.3 中介變量

中介變量用于解釋自變量（解釋變量）如何影響因變量（被解釋變量）的作用機制。其在因果鏈條中充當“中間橋梁”，揭示自變量對因變量影響的傳導路徑。有學者研究發現人口老齡化可能導致家庭風險厭惡程度上升，通過家庭是否持有風險金融產品定義風險厭惡程度，人口老齡化可通過增強風險厭惡提升家庭金融脆弱性[4]。有學者進一步分析發現持有商業健康保險通過預防性儲蓄這一中介變量增加家庭風險金融資產配置的占比，顯著提高家庭參與風險金融市場的可能性[28]因此本文為驗證商業健康險對老年家庭金融脆弱性影響的傳導機制選取兩個中介變量： ① 風險態度（risk），采用Likert五級量表，1—5分分別對應“低風險偏好”至“高風險偏好”，風險態度按照“投資傾向類型”進行賦值。高風險、高回報的項目賦值5，略高風險、略高回報的項目賦值4，平均風險、平均回報的項目賦值3，略低風險、略低回報的項目賦值2，不愿意承擔任何風險賦值1； ② 預防性儲蓄（floatass），通過（現金 + 活期存款 + 定期存款）/金融資產計算，衡量家庭流動性儲備水平。

2.2.4 控制變量

通過對戶主和家庭特征的綜合考量，根據已有文獻給出的可能影響家庭金融脆弱性的因素[2，14]，挑選出三類控制變量。第一類戶主特征，包括了其年齡、婚姻狀況、受教育年限、健康狀況、戶籍、工作狀態；第二類家庭層面，包括總收入、總資產、家庭規模、住房情況；第三類地區特征，包括地區經濟發展和地區產業結構。

本文的變量說明和描述性統計結果如表1所示。

2.3 模型設定

為了驗證商業健康險對老年家庭金融脆弱性的影響，同時考慮到被解釋變量為 _0/1 虛擬變量，因此，本文引入Probit模型來進行分析。在以往文獻的基礎上，本文構建的模型表達式如下所示：

HFV_it=β₀+β₁cyinsure_it+β_icontrol_it+ε_it

為進一步驗證風險態度和預防性儲蓄在商業健康險影響老年家庭金融脆弱性中的機制效應，本文構建了

中介效應模型，其一般表達式如下所示：

M_it=β₀+β₁cyinsure_it+β_icontrol_it+ε_it

HFV_it=β₀+β₁cyinsure_it+β₂M_it+β_icontrol_it+ε_it

在上述表達式中， i 表示不同家庭個體； Ψ_tΨ_Ψ 表示年份； control_it 表示控制變量合集； M_it 表示中介變量合集； β 是截距項； ε_it 表示隨機誤差項。

表1變量說明及描述性統計結果

3實證結果與分析

3.1 基準回歸分析

計算解釋變量和控制變量的方差膨脹因子值（VIF）的最大值和平均值分別為1.99和1.35，均小于計量上的臨界值10，因此可以認定本文所選解釋變量與控制變量之間不存在共線性問題。表2是基準模型的回歸結果，其中N表示樣本數，pseudo R² 表示偽擬合優度，小括號內為穩健型標準誤。列（1）是未加入控制變量的回歸結果，列（2）是加入戶主層面控制變量的回歸結果，列（3）是加入戶主層面與家庭層面控制變量的回歸結果，列（4）是加入戶主層面、家庭層面和地區層面控制變量的回歸結果。從列（4）的回歸結果可以發現，商業健康險（cyinsure）的系數為一0.158，并且該系數在 1% 的水平下顯著，說明商業健康險對老年家庭金融脆弱性存在顯著的負向抑制作用。因此證明假設H₁ 成立。

3.2 異質性分析

3.2.1 宏觀層面

為探究商業健康險的作用效果在不同地區樣本中的差異性[2，15]，驗證假設 H₃ ，本文按照家庭所處的省份，將樣本劃分為東部地區、中部地區、西部地區、鄉村地區和城鎮地區，并分別對這些樣本進行回歸，綜合匯報出地區異質性回歸結果。從表3列（1）至列（3）的回歸結果可以發現，相較于東部地區和中部地區，商業健康險對西部地區老年家庭金融脆弱性的負向抑制作用更為顯著。東部家庭更早接觸商業保險，已有一定風險分散機制；而西部保險滲透率較低，新增參保家庭的邊際改善效果更易凸顯。從表3列（4）列（5）的回歸結果可以發現，商業健康險對鄉村地區和城鎮地區的老年家庭金融脆弱性均有抑制作用，但對城鎮地區的老年家庭金融脆弱性的負向抑制作用更為顯著。城鎮老年家庭收入穩定性較高（如養老金體系完善），更有能力負擔商業健康險保費；農村家庭收入有限，參保率低或選擇低保額產品，抑制效果較弱。同時城鎮醫療成本（如三甲醫院費用）遠高于農村， 商業保險對高額支出的覆蓋作用更直接。

表2基準模型回歸結果

注：*、**、***分別表示 10%.5% 和 1% 顯著性水平;括號內為穩健型標準誤

表3宏觀層面異質性回歸結果

續表3

注：*、**、***分別表示 10%.5% 和 1% 顯著性水平；括號內為穩健型標準誤

3.2.2 微觀層面

① 不同收入群體

為探究商業健康險的作用效果在不同家庭收人樣本中的差異性，本文按照家庭收入的三分位數，將樣本劃分為低收入、中等收入和高收入樣本，并分別對這些樣本進行回歸，綜合匯報出家庭收人異質性回歸結果。從表4列（1）至列（3）的回歸結果可以發現，商業健康險對低收入老年家庭金融脆弱性的負向抑制作用更為顯著。低收入家庭儲蓄少、資產流動性差，醫療支出占收入比相對較高，一次大病即易導致家庭陷入貧困；而高收入家庭儲蓄和資產可緩沖醫療支出沖擊，商業健康險的邊際改善作用相對較弱。

② 不同學歷群體

為探究商業健康險的作用效果在不同戶主學歷樣本中的差異性，本文按照戶主的受教育程度，將低于初中學歷的劃分為低學歷樣本，將大于等于初中學歷的劃分為高學歷樣本，并分別對這些樣本進行回歸，綜合匯報出受教育程度異質性回歸結果。從表4列（4）列（5）的回歸結果可以發現，商業健康險對低學歷老年家庭金融脆弱性的負向抑制作用更為顯著。低學歷群體對疾病預防、早期篩查和醫療資源利用的知識不足，易延誤治療導致病情惡化，醫療費用更高。低學歷群體保險意識較弱，參保率可能更低，但一旦參保，其實際醫療需求更高（因健康水平較差），保險使用的“觸發概率”更高，抑制脆弱性的效果更易被觀測到。同時受教育程度和收入成正相關，因此這一結論和前文不同收入群體，以及不同地區群體的分析結果一致。

表4收入與學歷異質性回歸結果

續表4

注：*、**、***分別表示 10%.5% 和 1% 顯著性水平；括號內為穩健型標準誤

③ 不同年齡群體

為探究商業健康險的作用效果在不同年齡段老年樣本中的差異性，本文按照老年人年齡，將樣本劃分為60～69 歲和70歲及以上樣本，并分別對這些樣本進行回歸，綜合匯報出年齡異質性回歸結果。從表5列（1）、列（2）的回歸結果可以發現，商業健康險對70歲以上高齡老年家庭金融脆弱性的負向抑制作用更為顯著。70歲以上老年家庭面臨更高的醫療風險和更低的抗風險能力，商業健康險對其的邊際效用更突出。

表5年齡異質性回歸結果

注：*、**、***分別表示 10%.5% 和 1% 顯著性水平；括號內為穩健型標準誤

④ 有無基礎醫保

為探究商業健康險對老年家庭金融脆弱性的影響效果，進一步將老年家庭分為有醫保（包含職工醫?；蚓用襻t保）和無醫保群體，表6匯報出醫保異質性回歸結果。從表6列（1）、列（2）的回歸結果可以發現，商業健康險對有醫保老年家庭金融脆弱性的負向抑制作用更為顯著，反映了基本醫保與商業健康險的互補性及老年家庭醫療需求的特殊性。這一結論揭示：基本醫保的廣泛覆蓋并未消除家庭的次生經濟風險，商業健康險作為“補充層\"在高醫療利用群體中的邊際效用更為突出。

表6醫保異質性回歸結果

注：*、**、***分別表示 10%.5% 和 1% 顯著性水平；括號內為穩健型標準誤

3.3 機制效應分析

表7通過逐步回歸法驗證了風險態度（risk）與預防性儲蓄（floatass）在商業健康險影響老年家庭金融脆弱性 （HFV） 中雙重中介路徑。從表7列（1）的回歸結果可以發現，商業健康險顯著增強家庭風險偏好（ β= 0.233，plt;0.01 ，印證了保險保障通過風險補償機制釋放家庭風險承受能力；從表7從列（2）的回歸結果可以發現，風險態度提升對金融脆弱性具有顯著抑制效應（β=-0.029，plt;0.01） ，表明風險偏好較高的家庭更傾向于優化資產配置以對沖債務風險；綜合上述分析可以發現，存在風險態度中介效應，即商業健康險可以通過提升風險態度的方式，進而抑制老年家庭金融脆弱性。

從表7列（3）的回歸結果可以發現，商業健康險通過保險替代效應顯著降低預防性儲蓄規模 （β=-0.077 ，plt;0.01 。預防性儲蓄的減少對老年家庭金融脆弱性產生雙重作用：首先儲蓄作為傳統緩沖手段的下降，促使家庭通過降低債務杠桿等方式主動降低家庭金融風險，同時從表7列（4）的回歸結果看預防性儲蓄對家庭脆弱性存在正向的促進作用（ β=0.261 plt;0.01 ，商業健康險可降低預防性儲蓄規模，降低促進作用，從而減少家庭金融脆弱性。綜合上述分析可以發現，存在預防性儲蓄的中介效應，即商業健康險可以通過降低預防性儲蓄的方式，進而抑制老年家庭金融脆弱性。

3.4 穩健性檢驗

從前文的回歸結果可以發現，商業健康險對老年家庭金融脆弱性存在顯著的負向抑制作用。為了驗證前文回歸結果得到的結論是否穩健有效，本文在參考以往研究的基礎上，從替換模型“71、更換樣本[6替換變量5和新增控制變量[8]四個方面進一步驗證分析。

第一，考慮到 Logit 模型和Probit 模型具有較高的替代性，均屬于條件概率選擇模型，因此本文進一步選擇 Logit模型作為基準模型。第二，考慮到年齡較高的樣本可信度角度，因此本文將90歲以上的高齡樣本剔除。第三，考慮到商業健康保險金額（insurcos）也是衡量商業健康險的有效變量，因此本文選擇商業健康保險金額（insurcos）作為商業健康險的代理變量。第四，考慮到家庭消費（consumption）對于家庭金融脆弱性也存在一定的影響，因此本文將家庭消費（consumption）加人控制變量體系。

表8匯報了商業健康險影響老年家庭金融脆弱性穩健性檢驗的回歸結果。其中，列（1）是替換模型的回歸結果;列（2）是更換樣本的回歸結果;列（3）是替換變量的回歸結果;列（4）是新增控制變量的回歸結果。從回歸結果可以清晰發現，商業健康險的系數均顯著為負數。這表明商業健康險對老年家庭金融脆弱性存在顯著的負向抑制作用，這一結論與前文的基準回歸結論基本一致。

3.5 內生性分析

3.5.1 工具變量法

考慮到商業健康險對老年家庭金融脆弱性的作用效應可能因為測量誤差、遺漏變量以及互為因果等原因而產生內生性問題，在參考以往文獻的基礎上，選擇工具變量法來進行回歸分析[5，15]。工具變量選擇的是同地區排除本家庭外，其余家庭參與商業健康險的比率（rate）。具體的工具變量估計回歸結果如表9所示，其中列（1）是第一階段回歸結果，列（2）是第二階段回歸結果。第一，從一階段的F統計量對應的p值可以發現，模型在 1% 顯著性水平拒絕了原假設，說明選擇的工具變量與解釋變量之間存在一定的關聯性。第二，從弱工具變量檢驗的結果可以發現，工具變量不存在弱工具變量的問題。綜合上述分析，說明本文選擇工具變量合理有效，工具變量估計的結果可信度較高。

從表9列（2）的回歸結果也可以發現，商業健康險在 5% 的水平下顯著為負，這表明商業健康險對老年家庭金融脆弱性存在顯著的負向抑制作用，這一結論與前文的基準回歸結論基本一致。

3.5.2 傾向得分匹配

本文選擇傾向得分匹配（PSM）來解決樣本選擇偏差問題，選擇參與商業健康險的樣本劃分為實驗組，將未參與商業健康險的樣本劃分為對照組，并選擇近鄰匹配的方法對實驗組和對照組進行匹配。從表10協變量匹配前后的平衡性檢驗結果可以發現，協變量t統計量在匹配后的絕對值大部分顯著減少，反映出匹配后協變量在實驗組和對照組之間的差異非常小。此外，匹配后的偏差率也反映出實驗組和對照組之間的差異較小。

表11是傾向得分匹配后的模型回歸結果，從列（4）的回歸結果可以發現，商業健康險在 5% 的水平下顯著為負，這表明商業健康險對老年家庭金融脆弱性存在顯著的負向抑制作用，這一結論與前文的基準回歸結論基本一致。

表9工具變量估計回歸結果

注：*、**、***分別表示 10% ， 5% 和 1% 顯著性水平;括號內為穩健型標準誤

表10平衡性檢驗結果

續表10

表11傾向得分匹配回歸結果

注：*、**、**分別表示 10%.5% 和 1% 顯著性水平;括號內為穩健型標準誤

4結論與建議

4.1 研究結論

本文基于全國26290戶老年家庭微觀數據，系統考察了商業健康險對老年家庭金融脆弱性的影響機制及異質性特征。研究發現，商業健康險通過風險分散與流動性調節雙重路徑顯著降低老年家庭金融脆弱性，但其效應呈現顯著的地區分異與群體分化特征。具體而言，參與商業健康險可使老年家庭金融脆弱性發生率降低，這一結論在工具變量法與多重穩健性檢驗中均保持穩定，證實了因果關系的可靠性。機制分析表明，健康險通過提升風險偏好降低非理性負債，但部分被預防性儲蓄縮減削弱，反映出老年群體在風險對沖與流動性管理間的權衡矛盾。異質性分析揭示了三重分化規律：其一，地區維度上，健康險效應呈現“西部 gt; 中部 gt; 東部”梯度特征，西部地區因醫療保障供給不足，健康險的風險緩釋作用更為顯著；其二，城鄉維度上，城鎮地區脆弱性降幅顯著高于鄉村地區；其三，群體維度上，低收入、低學歷、高齡、有基礎醫保家庭受益程度遠超高收入、高學歷群體、無醫保群體。這一現象源于上述群體面臨醫療風險更高（如慢性病高發、醫療費用剛性增長）抗風險能力更弱（收入有限、儲蓄不足、健康管理能力低）以及公共保障缺口更大的三重壓力，而商業健康險通過精準填補保障空白、轉移高額醫療支出風險，在結構性脆弱性最顯著的群體中發揮了“雪中送炭”的兜底作用，體現其邊際效用最大化特征。

4.2 政策建議

首先，應實施“區域精準投?！辈呗?，優先擴大中西部農村地區健康險覆蓋率，并配套保費補貼與稅收優惠，緩解低收入老年家庭支付約束；其次，需強化“風險教育一儲蓄替代”協同機制，通過社區金融教育引導老年家庭優化資產配置，避免因健康險參與過度削減流動性儲備；最后，深化戶籍與社保制度改革，重點破解非農戶籍家庭“高資產一高負債”困局，推動商業健康險與基本醫保的保障銜接，構建老年家庭風險防御的多層次體系。

本文不僅為老齡化社會金融脆弱性治理提供了微觀證據，亦為健康中國戰略下商業保險政策優化指明了實踐方向。未來研究可進一步追蹤長期參保家庭的動態風險演化，并探索數字技術賦能健康險普惠發展的創新路徑。

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（責任編輯：周媛）