我国家庭内部健康保障配置的特征——基于寿险公司短期健康保单数据的分析*①

毕泗锋 孙秀清

( 1.山东财经大学 金融学院，山东 济南，250014； 2.山东财经大学 保险学院，山东 济南，250014 )

健康之于个人、家庭、社会和国家的重要性是毋庸置疑的。在经济学家眼中，健康不仅仅是社会福利的一种体现，更是经济发展的重要源泉。当一个经济体中众多个体的健康受到威胁，经济发展就会放缓甚至停滞。新冠病毒疫情就是一个典型的威胁经济社会中个体健康的重大事件，国家全力防控病毒蔓延的一系列举措充分说明了个体生命健康之于经济社会的重要意义。

生命健康权是公民应该享有的基本权利。从国家层面来看，我国一直重视提升居民的健康水平，在2020年全面建成小康社会的宏伟目标蓝图中就将城乡居民的健康状况列为重要组成部分。近些年来，我国政府颁布实施了一系列旨在提升城乡居民健康水平的重要文件与政策。根据党的十八届五中全会战略部署，中共中央政治局在2016年审议通过了《“健康中国2030”规划纲要》，从“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局出发，对今后一段时期内如何保障人民健康作出了制度性安排。2019年国务院成立健康中国行动推进委员会，负责统筹推进《健康中国行动(2019—2030年)》组织实施、监测和考核相关工作，这项工程围绕疾病预防和健康促进两大核心，提出了15个重大专项行动，并对妇幼健康、职业健康、老年健康等突出问题提出了具体的政策行动目标。

在此政策背景之下，我们需要考虑的一个问题就是如何让这些政策发挥最大效用。本文将要强调的一个思路是，现阶段中国家庭在健康资源配置上有其特殊性，宏观政策实施过程中要充分考虑家庭内部健康保障的分配特征。虽然，从家庭和个体层面看，每个家庭成员追求健康是一种很自然的需求，但是这一需求要受到家庭总体财力的限制。每个家庭内部都不可避免地要处理一个存在竞争关系的“健康保障”配置问题。

已有研究表明，家庭成员的健康消费是在家庭财务约束下成员之间对于整体营养健康资源的分配过程。例如，Stefan Dercon and Pramila Krishnan(2000)、Atsushi Yoshida and Young-Sook Kim(2008)提供了家庭中对主要劳动力进行营养和健康保障倾斜性配置的证据。(1)Stefan Dercon, Pramila Krishnan, “In sickness and In health: Risk Sharing Within Household In Rural Ethiopia”, The Journal of Political Economics, Vol.108, No.4, 2000, pp. 688-727；Atsushi Yoshida and Young-Sook Kim, “Sharing Health Risk and Income Risk within Households: Evidence from Japanese Data”, Applied Economics, Vol.40, 2008, pp.1723-1735.还有一些研究给出了一个家庭为女性成员提供健康保障配置的解释和证据。(2)吴晓瑜、李力行：《母以子贵:性别偏好与妇女的家庭地位——来自中国营养健康调查的证据》,《经济学(季刊)》2011年第3期。

上述领域的研究文献存在两个明显的不足之处。第一，已有的研究虽然对家庭中每一类身份成员的健康分配作了较为深入的探索，但是对不同家庭成员之间的比较分析却相对匮乏。第二，大部分针对家庭内部成员健康资源分配的实证研究，通常以个体营养健康指标(BMI、体重/身高)或医疗就诊频次、消费支出等变量实现对健康资源的科学度量。事实上，通过投保人购买商业健康险来探究家庭内部健康资源分配是一个很好的观察视角。因为，投保人的健康保障购买计划不是随意发生的，在收入约束的条件下，他要综合考虑家庭内部不同身份关系的家庭成员的具体情况，最终才决定给予哪些成员购买多大数额的健康保险。随着商业健康险的逐步发展，传统家庭在健康资源分配方面的特点也将逐渐通过其商业行为体现出来。而且，寿险和健康险公司积累了大量有关投保人、被保险人特质的多变量保单数据，据此研究可以有效地避免调研数据或者公开数据在估计中产生偏误。

基于此，本文有针对性地对这两个问题作一些探索和尝试。第一，将家庭成员间健康保障配置的比较作为研究的重心，而非仅仅对某一类家庭成员的单独分析。通过比较不同身份家庭成员的健康保障配置，增进学界和业界对我国普通家庭内部配置健康保障资源的认识。第二，在变量指标和样本选择上作了新的尝试。本文创造性地以满足短期健康保障需求的两类人身险产品(意外伤害险和医疗保险)的保额作为家庭内部健康保障配置的测度指标，拓展了对健康保障指标测度的范围。我们从3家商业公司8年内的经营数据中随机抽取140多万条包含投保人、被保险人、保单和销售特征变量的研究样本，并依据投保人和被保险人的关系提炼出三类家庭身份关系——青壮年、未成年子女、老年父母，探究家庭内不同身份成员配置健康保险的特征，这有效弥补了现有研究中主要以调研数据为主的局限，提升了研究的质量和科学性，进一步丰富了该领域的研究文献。

一、文献回顾

家庭成员间的健康保障分配属于家庭内部决策的重要内容之一。已有文献针对健康资源在家庭内部的分配进行了大量有益的探索。例如，Stefan Dercon和Pramila Krishnan(2000)使用埃塞俄比亚成人健康数据考察了家庭成员的健康风险分担特征，发现家庭内部的健康投资对象倾向于健康边际产出更高的家庭成员。(3)Stefan Dercon, Pramila Krishnan, “In sickness and In health: Risk Sharing Within Household In Rural Ethiopia”, The Journal of Political Economics, Vol.108, No.4, 2000, pp. 688-727.Atsushi Yoshida和Young-Sook Kim(2008)研究发现，1997年日本医疗制度改革后投保人(即公司雇员)的健康支付比例上升了10%，其他家庭成员的看病次数同期下降。(4)Atsushi Yoshida and Young-Sook Kim, “Sharing Health Risk and Income Risk within Households: Evidence from Japanese Data”, Applied Economics, Vol.40, 2008, pp.1723-1735.这些研究提供了家庭内部成员间进行健康风险分担的有力证据。

在一个家庭内部，未成年子女、处于退休状态的老年父母、青壮年夫妇因为所处的生命阶段不同，面临的健康风险存在差异，因而在健康资源配置方面也有所不同。已有文献针对每一类特殊身份的家庭成员的健康资源配置特征进行了深入分析。例如，有部分学者研究了投保人为未成年子女分配健康资源的问题。研究过程中，有些学者坚持使用“利他主义”进行解释，认为家长给与子女关爱和健康投资，是一种无私的行为。而另外一些学者则认为，父母对子女的健康投资仍然符合传统经济中的自私假设。例如，Bernheim et al.(1985)认为，父母对子女或是祖父母对孙子女的代际转移并不单单是为了关心子女的生活状况，而是为了让子女减少工作从而增加陪伴和照顾父辈的时间，这是利己主义动机的体现。(5)Bernheim, B.D. and Shleifer, A., L.H., Summers. “The Strategic Bequest Motive”, Journal of Political Economy, Vol.93, No.6,1985, pp.1045-1076.黄少安、孙涛(2005)将代际转移模型和财富存量模型相结合，得到了相近的结论，即父母对子女的投资其实是家庭期望效用最大化的结果，是家庭内部成员的最优选择。(6)黄少安、孙涛：《非正规制度、消费模式和代际交叠模型》，《经济研究》2005年第4期。

何兴强、史卫(2014)使用2009年中国城镇居民经济状况与心态调查数据，研究健康状况主观感受蕴含的健康风险信息对家庭消费的影响，发现老年人的“健康状况感受”是家庭重要的健康风险来源，而投保人自身的“健康感受”对于家庭消费没有显著影响。(7)何兴强、史卫：《健康风险与城镇居民家庭消费》，《经济研究》2014年第5期。张苏、王婕(2015)使用中国健康与养老追踪调查数据，构建了一个含有居住安排、养老保险以及家庭孝养伦理的效用均衡模型。研究发现，农村地区老年人获得养老金，在有家庭孝养的家庭中将会获得更高的福利。这反映出，政府的养老金配合传统孝养伦理将有助于家庭将资源分配给老年成员。(8)张苏、王婕：《养老保险、孝养伦理与家庭福利代际帕累托改进》,《经济研究》2015年第10期。Hsin-Ling Hsieh等(2015)对台湾1995年全民健康保险自然实验计划的研究发现，老年人加入健康保险计划降低了子女与父母在一起生活的可能性，平均而言，二者呈现了一定的替代关系。(9)Hsin-Ling Hsieh, Shin-Yi Chou, Echu Liu and Hsien-Ming Lien, “Strengthening or Weakening? The Impact of Universal Health Insurance on Intergenerational Residence in Taiwan”, Demography, Springer, Population Association of America, Vol.52, 2015, pp.883-904.

Dercon和Krishnan(2000)研究了家庭中女性成员的健康资源分配问题，他们使用埃塞俄比亚数据研究发现，该国南方地区的贫穷家庭中，妇女遭受疾病冲击的风险并未完全分散。(10)Stefan Dercon and Pramila Krishnan, “In sickness and In health: Risk Sharing Within Household In Rural Ethiopia”, The Journal of Political Economics, Vol.108, No.4, 2000, pp. 688-727.高梦滔、姚洋(2004)使用中国8个省区农户数据的计量研究发现，在两周就诊概率和费用方面，处于生育期和抚育期的女性往往在健康保障上获得优先地位。该研究结论突破了传统理论的认识，即一个家庭通常会根据家庭成员的生产率来进行健康保障的分配，而生育期的妇女并不具备获得更多资源的理由。而作者认为，女性在抚养后代方面具有比较优势，不能仅根据市场化原则分配家庭健康资源。(11)高梦滔、姚洋：《性别、生命周期与家庭内部健康投资——中国农户就诊的经验证据》,《经济研究》2004年第7期。吴晓瑜与李力行(2011)研究发现，妇女的地位随着生育男孩而提高，其在家庭中的食物支出份额会增加，营养摄入增加，身体状况会变好。(12)吴晓瑜、李力行：《母以子贵:性别偏好与妇女的家庭地位——来自中国营养健康调查的证据》,《经济学(季刊)》2011年第3期。

综上所述，该领域的文献主要采用营养健康、就诊次数、消费支出额度等变量对家庭中的青壮年、老年人、未成年人和女性等不同身份成员的健康资源分配进行深入研究，这些研究有效增进了我们对于个体健康资源配置的认知。但现有文献忽略了对家庭不同成员健康资源配置的对比分析，而且在健康资源指标的选择上对商业健康保险也未给予足够的重视。本研究将主要运用商业健康保险指标对家庭成员之间的健康保障配置展开对比分析。

二、研究假设

按照功能区分，我们通常将人身保险产品分为纯保障型和投资型两个类别。前者只对人们面临的生、老、病、死、伤、残等纯粹风险进行保障，而后者则不仅保障纯粹风险，同时增加了投资功能。具体产品而言，纯保障型人身产品包含了定期寿险、意外伤害保险、医疗健康保险产品等；投资型产品则包含了分红保险、万能保险等。我们认为，理性的家庭会首先配置越来越多的纯保障型人身保险产品，然后是投资型产品，二者有先后主次之分。在本研究中，我们将以意外伤害保险、短期医疗保险为代表的纯保障型人身保险产品配置进行分析，这主要是考虑到，这两类短期商业保险产品的配置体现了家庭在分散人身健康风险上的态度。因此，本部分后续提出的家庭内部健康保障在不同家庭成员之间配置的相关研究假设，将主要围绕以此两类商业保险为代表的短期商业健康保障配置展开分析。

设定家庭的目标函数为家庭总财富最大化。家庭财富的来源为家庭中有劳动能力的青壮年，家庭中其他成员主要包括未成年子女和老年父母。其中，未成年子女还不具备劳动能力，因而无法对家庭当期的财富作出贡献。但如果动态地看，未成年子女在成年后可以参与生产过程，因而对家庭总财富的增长有潜在贡献。老年父母已经退出了生产过程，因此对家庭财富增值无影响。

家庭中所有成员除了基本的消费会损耗财富之外，假设所有家庭成员都有遭受健康损失的风险，比如疾病、意外事故、死亡等。不幸事件会给所有家庭成员带来直接的财富损耗，比如治疗疾病和意外伤害导致的医疗费用等。除此之外，不幸事件还可能给青壮年劳动力的财富创造能力造成冲击，直接导致整个家庭当期财富水平的下降。不幸事件对于未成年子女的健康冲击，则造成整个家庭未来潜在财富水平的下降(参见图1)。

图1 家庭成员健康损失对财富造成的冲击

对于健康冲击造成的财富负担，除了商业保险之外，家庭可能还会考虑其他替代品，如社会保险、家族亲属间互助、网络互助等方式。获得商业保障需要先行支付保费，理性的家庭会在其认知局限和财务约束之下，在各种保障方式中进行选择。通常而言，家庭财富水平越高，一个家庭对商业保险产品选择的可能性越大，购买的保障也可能会越高。由此我们提出第一个研究假设：

假设一：家庭财富或收入越高，家庭配置的保障型商业保险会越高。

家庭中的青壮年是生产能力最强的家庭成员，其健康状况对当前家庭财富的冲击最大。我国从1978年改革开放至今，人均收入水平逐年增长，但与美国等发达国家相比仍处于较低水平，2018年人均GDP仅为美国的六分之一。据此可以判断，对于一个典型的中国家庭，积累财富仍然是居民更为重视的家庭任务。因此，相对于其他家庭成员，一个家庭为青壮年配置更多的商业人身保险是理性选择。由此提出假设二：

假设二：家庭中青壮年要比未成年子女和老年父母获得更多的商业健康保障。

青壮年财富创造能力会有差异。按照“生命价值理论”(Life Value Theory)，如果一个人的收入越高、创造财富的能力越强，那么其生命价值就越大。除了收入，一个人的学历越高，其潜在的或实际的财富创造能力也会比较强，生命价值也比较大。为了保证整个家庭不至于因为生命价值较高的个体患病或发生意外而遭受损失，理性的家庭会为家庭中生命价值较高的成员配置较多的健康资源。因此，针对家庭中的青壮年个体我们提出如下假设：

假设三：收入较高、学历较高的青壮年会获得较多的商业健康保障。

中国农村家庭和城市家庭面临诸多不同的约束条件。农村地区整体的经济发展环境较差，农民的平均文化水平和商业保险意识等与城市居民存在一些差距。因此，我们提出如下假设：

假设四：相对于城镇，农村家庭中对应成员的保障水平会偏弱。

中国的文化传统中一直有“重男轻女”的思想，诚如吴晓瑜与李力行(2011)(13)吴晓瑜、李力行：《母以子贵:性别偏好与妇女的家庭地位——来自中国营养健康调查的证据》,《经济学(季刊)》2011年第3期。的研究所间接印证的，生育男孩的妇女的家庭地位明显高于生育女孩的妇女，因而会被配置较多的健康资源。此外，经济转轨中的中国，财富的积累创造仍然是家庭的主要任务，而男性相对于女性在财富积累方面具有某种优势。因此，理性的家庭在防范健康风险冲击造成的损失方面，可能会偏向于家庭中男性成员的保障。无论从文化还是经济层面考虑，我们都认为男性成员可能获得更多的健康险资源。由此提出假设五：

假设五：中国家庭对于男性成员的商业健康险配置要多于女性成员。

三、样本、数据与研究设计

(一)数据与变量

1.数据

本文所使用的商业保单数据来源于3家在营寿险公司，样本数量为1，423，236份，保单签约年份为2007—2014年。本研究中的商业人身保险产品包括意外伤害保险(Accident Insurance)和短期医疗保险(Medical Insurance)两种保险。这两种保险产品的保险期限均为一年，体现了家庭对于短期健康资源的商业需求。短期险的缴费方式均为趸交。

2．解释变量与控制变量

核心解释变量为家庭身份关系。本文的研究样本中包含了被保险人与投保人的四类关系：1-自己，2-配偶，3-子女，4-父母。我们将四类关系作了界定和处理(见表1)，获得三类家庭身份关系的变量。

表1 家庭身份关系的界定表

为探究家庭收入、被保险人特质等的影响，本文还采用了其他解释变量，例如投保人收入、被保险人收入和学历、投保人所在地区以及被保险人性别等。控制变量包括：投保人的年龄、性别；被保险人的职业、年龄；保单签约年份、销售特征等。

本文研究的目的是考察家庭内部短期商业健康保障的配置，通常情况下已婚个体才有子女。单身投保人在进行投保时所面临的局限条件和已婚个体是不同的。因此，在选择最终研究样本时，我们仅考虑了符合结婚条件(男性年龄22岁及其以上，女性20岁及以上)的已婚投保人观测样本。

样本中分类变量的统计信息如表2所示(14)本样本分析统计了被保险人的职业变量，但限于篇幅，表2未报告。。

表2 样本中分类变量的描述性统计

样本中全部分类变量的观测值数量均在130万条以上，反映家庭身份信息的样本达到1，354，429条。其中，青壮年的比例占到近70%，未成年子女近30%，而老年父母只有0.12%。这说明，研究样本所涉及到的家庭，对于当下具有生产能力的家庭成员配置短期人身险最为普遍，其次是未成年的子女，而对老年父母的投保比例较低。从险种来看，意外伤害险观测值约28万条，短期医疗险约有108万条。

研究样本中连续型变量的描述性统计汇总于表3。就投保人收入变量而言，原始数据含有大量缺失值或者异常值，经过缩尾处理后，最终获得有效观测值近20万条。与其他变量相比，这一观测值数量相对较少。

分家庭身份的被保险人年龄统计，青壮年平均年龄约37岁，未成年子女平均年龄约3岁，老年父母约为61岁。

表3 连续型解释变量的描述性统计

3.核心被解释变量——保单保额

实证分析过程中，需要以不同身份家庭成员的短期健康险配置程度作为实证分析的基础。我们采用了两类人身险保单所对应的保额作为测度变量。考虑到产品类型不同，其保障内容有差异，从而保额数值不能在不同产品之间作比较，因而，我们将按照险种分类处理。此外，本研究所采纳的保单全部为保险期限一年的短期产品，缴费方式为趸交，因而无需对保障程度作期限上的调整。

表4给出了按照家庭身份和产品分类的保障程度统计信息。意外伤害险的配置中，青壮年比例占到了90%以上，未成年子女和老年父母占比较少。在医疗保险中，青壮年比例占到63%，未成年子女37%。这反映出中国家庭在分配健康险资源时，更加注重家庭成员当期的生产性贡献。两类保险对老年父母的配置比例均比较低。因为商业保险公司通常对客户的年龄有一定限制，年龄越大限制越多，这也可能是造成家庭中老年人分配健康保险资源偏少的重要原因之一。

表4 分险种、分身份的家庭短期商业保险保障程度描述性统计

从保障程度看(见表5)，不同身份家庭成员所配置的保障存在一些差异。以均值来比较，在意外伤害险的配置中，青壮年最多，其次是老年父母，青少年明显较少。就医疗保险而言，三类身份的家庭成员保额都在1万元左右，差异相对较小。其中意外险的保额约为5万元，大于医疗险的1万元。

表5 分险种保障程度统计

(二)研究设计

1.基础模型

为探究家庭内部不同身份家庭成员的商业健康险保障分配特征，我们首先以家庭成员身份关系作为核心解释变量(Relationship)，以保单保额作为被解释变量，使用OLS模型估计各类身份家庭成员之间分配商业健康保险的差异。具体而言，身份变量包含三个因子变量：青壮年(forAdult)、未成年子女(forChild)和老年父母(forParent)。为此，我们设定三个相应的虚拟变量：

我们以青壮年为对照基准，设定基础估计模型为：

coveragei=β0+β1forChildi+β2forPrenti+γcontrols+ui

(1)

这里，i=1,2,分别指代两类商业健康保险：i=1，意外伤害保险；i=2，医疗保险。controls代表了投保人、被保险人、保单和销售特征的相关控制变量。β1和β2分别表示未成年子女和老年父母与基准组(青壮年)在保障上的差异。ui为其他未可观测的随机因素。

2.家庭财富或收入水平的影响

为探究家庭收入或者财富水平在家庭成员商业健康保险配置中的作用，我们将整个观测样本按照家庭身份分成了三类子样本：青壮年样本、未成年子女样本和老年父母样本，在每一类子样本内对收入变量作计量并横向比较结果差异。对于收入和财富，我们采用了样本中投保人的收入水平作为代替。虽然投保人收入仅仅代表了家庭中的部分收入，但如果我们认为投保人收入与家庭收入和财富呈正相关关系，那么用此变量作为替代将是合理的。在具体估计过程中，我们既采用了投保人收入的连续变量(incomeOfBuyer)，同时也采用了投保人收入的分组变量(incomeGroupOfBuyer)作为对照分析。

表6 投保人收入分组界定标准

故此，设定如下估计模型：

coverageij=β0+β1incomeOfBuyerij+γcontrols+uij

(2)

coverageij=β0+β1lowIncomeij+β2highIncomeij+γcontrols+uij

(3)

如前设定i=1,2分别指代两类商业健康保险。j=1,2,3,分别指代三个子样本：j=1青壮年样本；j=2未成年子女样本；j=3老年父母样本。估计方程(2)中β1测度了对于每一类险种，不同身份子样本中投保人收入对于保障的影响。方程(3)采用投保人收入的虚拟变量进行计量分析，基准组为投保人中等收入组，因此β1和β2分别代表低收入组与高收入组相对于中等收入组而言不同子样本间保单保障的差异。

3.被保险人的生命价值

根据“生命价值理论”，被保险人的“生命价值”越大，理性的选择就应该是为被保险人配置更多的商业保险资源。最初该理论主要用以分析被保险人对于寿险的需求(即死亡保障)，但其核心思想同样可以用来分析意外伤害保险和医疗保险。通常，当被保险人收入越高、学历水平越高，其预估的“生命价值”会越大，理性的家庭会为其配置更多的商业健康保险。考虑到被保险人只有超过18岁才有可能参加工作，而老年人超过60岁后退休丧失劳动收入，我们只采用了样本内青壮年样本组进行检验。设定如下计量方程：

coveragei1=β0+β1incomeOfInsuredi1+γcontrols+ui1

(4)

(5)

coveragei1=β0+β1incomeOfInsuredi1+β2eduOfInsuredi1+γcontrols+ui1

(6)

方程(4)检验了被保险人收入的影响；方程(5)引入被保险人收入的平方项，进一步考察收入的影响是否存在拐点；方程(6)加入了教育水平哑变量。

4.城乡差异

这一部分我们采用两种方法检验城乡家庭配置商业健康险的差异。第一种，按照乡镇村(rural)和市县区(city)划分为两个子样本，在每一子样本内以家庭身份关系变量(Relationship)作为解释变量并横向比较估计结果差异。具体实现方程见基础估计模型(1)。第二种，在每一个家庭身份子样本中引入city虚拟变量并在子样本间比较city变量的估计系数差异。具体估计方程为：

coverageij=β0+β1cityij+γcontrols+uij

(7)

5.性别歧视

这一部分我们试图回答家庭内部在分配健康保险资源的过程中是否存在针对女性家庭成员的歧视性问题。引入被保险人性别虚拟变量female在三类身份子样本中分别分析。为考察地区间的差异，引入变量female和地区变量city的交叉项，具体估计方程设定为：

coverageij=β0+β1femaleij+β2femaleij×cityij+γcontrols+uij

(8)

四、实证结果与讨论

(一)基础模型

以家庭身份关系变量作为解释变量，在两类商业险中分别作回归，观察不同家庭身份成员的保额配置差异。被解释变量分别为保单保额和保额收入之比。前者直接测度了保障程度，后者则是每单保额相对于投保人收入的比重，是从另一个侧面反映家庭对于不同成员商业险配置的程度。估计中控制了投保人、被保险人、保单以及销售的相关特征的影响。以保额为被解释变量的估计未考虑投保人收入影响。表7给出了核心解释变量的估计结果。

结果显示，对于两类短期人身险，为未成年子女和老年父母配置的保额都显著少于青壮年。例如，就意外伤害险而言，未成年子女的平均保额低于青壮年约4万元，而老年父母大约低8，000元。就医疗保险而言，未成年子女低于青壮年约1，773元，而老年父母大约低700元。以保额收入比为被解释变量的回归有同样的结论。结合前面对不同家庭身份成员投保频数的统计，我们会发现，家庭中对青壮年劳动力短期健康险资源配置，不仅投保频数高，而且平均保额也高。这一估计结果提供了支持理论假设二的证据。

表7 基础模型的估计表

(二)家庭收入的影响

本部分讨论家庭收入对于家庭短期商业险配置的估计结果。研究样本中并未包含一个家庭的收入或财富信息，但是提供了投保人的收入和成年被保险人的收入变量。尽管投保人收入仅仅是其中的一部分，但投保人的收入可以从某种层面上反映出这个家庭的收入状况，二者通常为正相关关系。因此，采用投保人收入变量作为替代可以实现对家庭收入的间接测度。表8给出了按照家庭身份分组的回归结果。

首先看意外伤害险。回归式(1)(3)(5)报告了以投保人收入为解释变量的估计结果，结果显示，投保人收入越高的家庭给家庭成员配置的短期商业险的保额会越高。回归式(2)(4)(6)报告了以投保人收入的分组变量估计结果，结果显示，收入越高的组别，青壮年配置的短期健康险保额越高；中高收入家庭组为未成年子女和老年父母配置的商业险要显著高于低收入家庭组，但中、高收入组间无显著差异。

对短期医疗保险而言，回归结果显示，家庭为青壮年和未成年人配置的保额随收入增加而增加，但对老年父母而言收入变化的影响不大。但老年父母的样本太少(25个观测值)，调整R2为负数，因此，针对医疗险老年父母的估计结果可能存在偏差。

如果我们将“收入越高”涵盖三种情形：(1)高收入分别对中等、低收入；(2)高收入对中低收入；(3)中高收入对低收入。那么，综合来看，收入影响的基本结论是：收入越高，每一类家庭成员配置的保障越多。这一结果支持理论假设一。

表8 收入对于家庭内部商业保险资源分配的影响估计结果

(三)被保险人生命价值对家庭健康保障配置的影响

被保险人的“生命价值”可以作为一个家庭在不同成员间分配商业健康资源的重要依据。根据理论部分阐述，如果被保险人的收入水平较高，他对于家庭当期的财富贡献就比较大。为防止不幸事件给该被保险人的健康造成影响从而对家庭收入或财富造成冲击，理性的家庭应当为该家庭成员配置更多的商业健康保险。考虑到只有成年被保险人才有机会创造财富，我们在这一部分仅采用青壮年子样本进行实证分析。我们以被保险人收入和学历作为区分被保险人“生命价值”的指标。估计结果见表9。

结果显示，被保险人的收入越高，其保额配置也越高。学历越高，意外伤害险的配置也越多，但短期医疗保险并无显著变化。如前所分析，高收入和高学历代表了被保险人较高的“生命价值”，理性家庭会考虑通过配置更多的保障以获得家庭财富的最大化。实证分析的结论支持我们的基本判断，理论假设三得以证实。

表9 保障配置的估计结果表

(四)城乡差异比较

我们首先按照身份和险种分类统计了城乡保障程度的差异。表10的统计结果显示，在意外险配置方面，乡镇村的家庭中青壮年和老年父母保障配置显著少于市县区，但农村未成年子女保障程度显著高于市县区。就医疗保险而言，乡镇村家庭中青壮年和未成年子女的配置显著少于市县区，但老年父母的保障方面无明显差异。综合来看，市县区家庭的保障要显著高于乡镇村。

表10 城乡家庭保障程度差异统计

我们进一步引入其他控制变量作两类回归分析。考虑到包含有效的投保人收入信息的观测值只有19万条，而其他变量的观测值均在130万条以上，我们分别作了两组回归，一组引入而另一组排除了投保人收入变量。表11考察了城乡间不同身份家庭成员保障程度的差异，表12考察了身份和险种分类子样本中的地区差异。

表11 家庭成员间保障差异的地区比较

表11的估计结果显示，城乡家庭中青壮年劳力的保障配置均为最高，未成年子女和老年父母的配置也都显著少于青壮年。这一结果进一步印证了理论假设二。

表12的估计结果显示，城市家庭青壮年和未成年子女的保障程度显著高于农村家庭。未控制投保人收入的多观测值样本估计结果还发现，城市家庭对老年父母意外险的购置要显著高于农村家庭。因此，综合先前的均值比较判断，我们认为，中国城市家庭为青壮年和未成年子女配置的保障要高于农村家庭，证实理论假设四。

表12 引入地区变量的估计结果表

(五)性别保障配置差异分析

本部分报告中国家庭中为女性配置短期商业险的估计结果，判断是否存在相对于男性的歧视。我们首先分险种、家庭身份对男性和女性的保障程度进行均值比较(见表13)。

不区分地区差异的全部样本分析，在青壮年和未成年子女家庭成员中，男性普遍要比女性成员的保障配置更高，但老年人在医疗保险配置上无显著差异。分地区的统计结论基本一致，比较大的一个区别是医疗保险在市县区的未成年被保险人之间无显著差异。因而，综合判断，我们可以认为，性别对于保障程度的影响在城乡家庭之间无显著差异，青壮年和未成年子女组中均存在男性比女性配置了更多短期人身险的现象，但老年父母配置的人身险保障无显著性别差异。

表13 分险种和家庭身份的性别保障差异统计

引入其他控制变量的回归分析结果见表14。结论与前面的分析结果基本一致。意外伤害险的回归结果显示，为女性配置的商业险显著低于男性。青壮年子样本中，农村地区女性比男性少4，000多元，城市地区女性比男性少8，000多元。未成年子女和老年父母的样本组中，性别之间的保障差异不显著。医疗险的性别分配差异与意外伤害险基本一致，但未成年子女的性别分配差异只存在于城市。关于城乡差异的分析与前面均值比较分析有所不同。考虑到均值分析未完全控制其他变量的影响，因而我们倾向于接受回归估计的结果。综合判断，比较确定的发现是：对于青壮年，家庭为女性配置的保障要低于男性，而城市中性别配置差异更严重。对未成年子女和老年父母，女性配置的保障也基本低于男性，但这一结论要依险种和城乡地区而发生一些变化。

如何解释这一现象？我们能够据此判断中国在短期商业险的配置上存在针对女性的歧视性吗？如果我们将歧视性定义为倾向性的偏好，估计结果似乎是支持这一结论的。针对未成年子女和老年父母的性别保障差异存在一些不确定性，但针对青壮年的分析结论是稳健的，这就表明：当下中国城乡家庭十分注重对于具有财富创造能力家庭成员的保障。城乡家庭中，青壮年中的男性是主要的家庭收入贡献者，而城市家庭中的男性青壮年平均而言也要比农村家庭中的男性青壮年的收入更高，因而，理性的家庭便选择给与这些个体配置更多的商业险资源。理论假设五得以证实。

表14 引入性别变量的家庭成员性别保障配置差异估计结果表

五、研究结论

本文研究中国家庭内部不同家庭成员健康资源配置的特征，使用商业保险公司140多万份保单数据，实证回答了这样几个问题：家庭中哪一类成员被配置了较多的商业健康资源？家庭中青壮年、未成年子女、老年父母在资源配置中存在何种差异？城乡家庭间、家庭中男女性别之间是否存在保障配置的差异？

本文首先从理论上作了分析：为预防家庭成员在遭受健康冲击之后给家庭造成的财务困境，理性的家庭会通盘考虑不同家庭成员健康损失引致的“财富损失”差异，并据此在商业健康保险的配置上作相应的调整。相对未成年子女和老年父母，由于青壮年的“生命价值”越大，其健康损失会造成“当下财富存量的减少”以及“财富创造能力的下降”。因而，家庭会为其配置较多的健康资源。

实证分析的结果显示：(1)家庭中的青壮年获得了比未成年子女和老年父母更多的短期健康险资源，而且“生命价值”越大的青壮年会获得更多资源；(2)城市中的家庭相对于农村家庭，每一类家庭成员都会获得相对更多的健康资源；(3)无论城市还是农村，家庭会为男性青壮年劳力配置更多的资源。

上述结论表明，在目前的经济发展水平条件下，中国城乡家庭中普遍重视青壮年成员的健康保障，而对老年和未成年人的保障重视程度相对较弱；农村地区与城镇地区相比保障力度相对较弱；女性相对男性配置的资源也较少。党的十九届四中全会提出，要坚持和完善统筹城乡的民生保障制度，满足人民日益增长的美好生活需要。因此，在下一步的改革过程中，政府社保部门以及商业保险公司在制定健康保障政策、开发商业保险产品等方面要兼顾家庭中的老人和青少年，要加大对农村地区以及城乡家庭中女性成员健康保障的关注。这也意味着，我们需要在今后的工作中进一步提升城乡居民家庭中弱势成员的保障水平，以有效解决医疗卫生资源供给和家庭健康卫生需求不断增长的矛盾。