长期护理保险影响因素实证分析

刘从敏 宋佳圆

截至2018年底，我国超过60岁的人口为2.4亿，占总体人口的17.3%，可见我国已经进入老龄化社会。在老龄化社会中，家庭成员较少，子女照顾老人压力较大，失能老人的长期护理问题亟待解决。而随着经济发展市场中劳动力的价格在不断上升，很多家庭无法承担得起雇佣专业人员所支付的长期护理费用，类似于其他保险险种，长期护理保险可以通过有限的财务安排，解决居民未来长期护理的需求，是非常有效的一中财务安排。然而，在实际操作过程中，发现居民长期护理保险潜在需求较大，实际需求不显著。因此，分析长期护理保险需求现状，找出影响其有效需求不足的影响因素，从而促进其健康快速发展意义重大。

一、变量选取

（一）因变量。长期护理保险在我国处于初步发展的阶段，相应投保数据较少，难以获得。考虑到我国60岁以上人群发病情况，发病人群多为慢性病，需要得到专业的长期护理，因此，本文选择60岁以上人口占比为因变量，反应我国长期护理保险的需求。

（二）自变量的选取。结合文献查阅、访谈调研实际情况，选取以下因素作为长期护理保险需求的自变量：1.受教育程度。通常来说，人们的受教育程度高，其对新鲜事物的接受能力越强，对风险约为厌恶，对长期护理保险需求应该更强烈。本文以我国普通高等学校在校学生数反映人口受教育程度的指标。2.人寿保险和医疗保险保费。人寿保险和医疗保险的原保费收入来反映我国人寿保险和医疗保险的情况。3.城镇参加养老保险人数。一方面，城镇居民购买养老保险，可能会占用购买长期护理保险的资金，在资金安排上可能会对长期护理保险有一定替代作用;另一方面，城镇居民通过购买养老保险，居民的健康意识也会随之提高，從而对长期护理保险有一定促进作用，因此，需要具体分析。4.居民储蓄能力作为影响。居民长期护理保险的需求是指其既有购买意愿，同时也要有缴费能力，所以居民储蓄能力对长期护理保险的需求会有一定影响。

二、模型建立

基于以上分析，本文采取回归模型对影响我国长期护理保险需求的影响因素进行实证分析。模型构建为： Y= β1 X1+ β2 X2+β3 X3+ β4 X4+ β5+μ           （1）

其中，Y为长期护理保险需求，X1为受教育程度，X2为人寿保险和医疗保险保费，X3为城镇参加养老保险人数，X4为居民储蓄能力， β1 、β2 、β3 、β4 、β5 是参数，是各因素对长期护理保险需求的影响系数，μ为随机误差项。

三、实证结果分析

在整理数据的基础上，运用 SPSS 21.0对长期护理保险需求的影响因素进行回归分析。见表1。

拟合优度R2=0.799，整体拟合效果较好。随后对模型进行显著性检验，通常来说，F统计值为16.323，这表明整个模型的估计显著。

线性回归模型的标准形式为：

Y= 0.239X1+ 0.235X2  -0.136X3+ 0.005X4+ 4.889+ μ    （2）

由公式（2），β1= 0.239，P值为0.009，居民受教育程度对长期护理保险需求有积极影响;β2= 0.235 ，P值为0.012，说明人寿、医疗保险的消费会促进长期护理保险需求;β3= -0.158，P值为0.004较小，说明养老保险的消费对长期护理保险的替代作用，β4= 0.005，P值为0.003，说明居民储蓄较多，人们长期护理保险的需求也会随之增加。

四、对策建议

基于以上分析，为增强我国居民长期护理保险的有效需求，提出以下对策建议：

（一）提高消费者保险意识，根据不同教育程度的消费主体，加大长期护理保险知识的普及力度，可以考虑通过树立正面保险案例典范，刺激人们的保险需求。

（二）丰富现有的人身保险产品，保险公司收取更多保费收入之后，可以进一步整合资金，设立专业护理机构，挖掘居民长期护理保险的潜在需求。

（三）政府加强引导并提供合理的支持，促进保险市场的发展，提高长期护理保险的需求，从而使很多老龄化带来的问题也会在一定程度上得到缓解。（作者单位：哈尔滨商业大学金融学院）