社会流动对商业医疗保险参保行为的影响及内在机制研究

王 梦

(青岛大学政治与公共管理学院，山东 青岛 266061)

受新型城镇化战略持续推进影响，我国乡-城流动人口不断增加。 第七次全国人口普查数据显示，当前全国流动人口迁移规模已达3.76 亿。 作为特定时期社会转型的产物，流动人口自身结构的复杂性在经济社会急剧变迁的背景下伴生并聚集各类社会风险。 十九大报告明确提出“要为人民群众提供全方位全周期健康服务”，相较于本地户籍人口，结构性政策差异给流动人口带来的负面效应使其健康状况严重受损，具体表现为公共卫生资源可及性和社会福利制度不平衡、不充分问题。 因此，对健康风险的防控与化解成为流动人口的迫切任务，而购买医疗保险则成为有效规避风险的手段之一。 目前我国基本医疗保险保障水平有限，难以满足特定群体多元化的保障需求，商业医疗保险可释放其有效补充作用，在实现资源优化配置方面发挥重要功能。关注流动人口是否参保不仅能有效分散未知风险负担，促进其健康水平提升，还能破除制约流动人口健康的结构障碍和制度藩篱，推进商业医疗保险城乡统筹发展。 新时代背景下，人口流动这一社会现象是否影响居民对商业医疗保险的购买决策? 若影响，那么背后存在怎样的影响机制? 以及群体不同其影响程度是否存在差异? 对这些问题的探讨既是构建多层次医疗保障体系的逻辑前提，也是助力“健康中国”战略目标实现的政策追寻。

一、 文献回顾与研究假设

(一)社会流动与商业医疗保险参保行为的主效应及其异质性

从研究主体视角出发，流动人口面临诸多社会风险如失业风波、健康问题和养老压力等，其社会保障需求被提上日程，其中表现最为迫切的是医疗保障需求。 但在人口结构变迁下，基本医疗保险存在转移接续不便、异地报销困难等现实问题，有效供给不足对商业医疗保险形成挤入效应。 因此，乡-城流动给流动者健康状况带来的损耗效应使得配置商业医疗保险成为弥补其健康保障缺口的良药。 基于此，本文提出假设H。

假设H：流动人口会通过购买商业医疗保险来抵御健康风险。

针对不同收入阶层而言，社会流动对居民商业医疗保险参保行为的影响可能存在异质性。 一方面，居民是否具备商业医疗保险的购买力与其家庭经济状况密切相关。 中低收入流动家庭囿于人力资本约束，其个人风险偏好会受到抑制，而随着家庭财富状况的好转，这种抑制作用逐渐减弱，流动家庭购买商业医疗保险的行为会受到持续地推动。另一方面，社会医疗保险制度的基本保障功能已不能完全满足位于需求层次较高位置的高收入群体，多层次和个性化的健康需求逐渐成为他们追求的生活标准。 商业医疗保险对高收入群体的效用明显高于中低收入群体。 基于此，本文提出假设H和H。

假设H：社会流动能够显著促进高收入居民参加商业医疗保险。

假设H：社会流动不能显著促进中低收入居民参加商业医疗保险。

(二)社会互动在社会流动与商业医疗保险参保行为之间的中介作用

社会互动理论认为，居民的商业医疗保险参保行为会受到参照群体的影响。 Manski 指出，社会互动包含内生互动、情景互动和相关效应三大部分。 其中商业医疗保险参保行为主要受到内生互动的影响。 内生互动强调个体行为的“跟进效应”，在“不患寡而患不均”的传统文化观念培育下，居民的价值判断会嵌入以血缘或地域为纽带的关系社会中，周围人的参保决策会引发其从众心理。

流动人口亟须互动构建社会网络，而社会互动在重塑流动居民价值判断的同时又能发挥提升互惠交往的功能，从而使流动人口更愿意且更有能力去参与商业医疗保险。 基于此，本文提出假设H。

假设H：社会流动通过社会互动影响居民商业医疗保险参保行为。

二、 变量赋值及模型建立

(一)数据来源与描述性统计

本研究采用CGSS2017 调查数据进行分析，结合对研究对象的要求，利用Stata16 对原始数据进行筛选，在剔除无效值和缺失值的情况下，最终获得10744 个有效样本。

1. 被解释变量。 被解释变量是商业医疗保险参保行为，通过对问卷中“您目前是否购买了商业性医疗保险”这一问题的回答来界定。 其中选择“参保”的比例仅为11.4%，可见我国购买商业医疗保险的居民仍是少数，发展多层次医疗保障体系道阻且长。

2. 解释变量。 解释变量为社会流动，参照已有文献将人户分离作为是否流动的评判标准，若有效样本对问卷中“您目前的户口登记地是”这一问题回答的是“本乡(镇、街道)”，说明人户一致，未发生社会流动；反之，则发生了流动。

3. 控制变量。 本文控制变量主要包括以居民的性别、年龄、婚姻状况为主的个人特征变量，以家庭年经济收入为主的家庭特征变量。 同时考虑到基本医疗保险对居民的健康保障需求的满足程度会对其商业医疗保险参与度产生影响，故在控制变量中纳入此变量。

4. 中介变量。 通过问卷中的“您是否经常在您的空闲时间做下面的事情?”这一问题来体现回答“社交或串门”则代表存在社会互动行为，并赋值为1。 具体变量的定义和描述性统计结果见表1。

表1 变量的定义与描述性统计

(二)模型构建

由于参保行为变量为二分类变量，故采用二元Logit 模型进行估计，计量模型如下：

其中，

p

为居民购买商业医疗保险的概率，1-

p

为居民未参保的概率，核心解释变量

x

代表居民的社会流动，

x

为反映居民个人、家庭特征的其他控制变量，

β

为常数项，

β

和

β

为待估参数，

μ

为随机扰动项。

三、 实证结果分析

(一)社会流动与商业医疗保险参保行为的主效应及其异质性分析

表2 反映的是居民社会流动对商业医疗表现参保行为的基准回归结果。 模型1 中全样本估计结果显示，社会流动对居民商业医疗保险参保行为的影响在1%的统计水平上显著正相关。 人口流动会使居民商业医疗保险参与度在原有基础上增加28.1%，研究假设H得到验证。 根据家庭经济收入划分样本进行回归得到模型2 和模型3。 结果表明，参与社会流动显著促进高收入居民购买商业医疗保险，估计系数为0.393，研究假设H证明成立。模型3 未通过显著性检验，说明社会流动并未显著改变低收入群体购买商业医疗保险的概率，研究假设H得到验证。

表2 基准回归结果

通过全样本回归结果观察控制变量对居民商业医疗保险参保行为的影响，部分控制变量对参保行为具有显著预测作用。 就性别而言，女性参加商业医疗保险的概率更高，这可能是因为女性平均寿命比男性高，预测会在未来面临更为严重的疾病风险，从而选择购买保险来分散医疗负担。 年龄与商业医疗保险参保行为呈现倒“U”型关系，随着年龄的增长居民参与购买商业保险的概率先增加后降低。 这是因为以营利为目的商业医疗保险存在逆向选择问题，年轻居民会通过购买商业医疗保险来分担未知风险，但附加在年长者身上潜在的健康疾病风险会使其受到排斥。基本医疗保险的估计系数为负，侧面验证了社会医疗保险对商业医疗保险的挤出效应。

(二)社会互动的中介效应分析

探究社会流动如何影响居民商业医疗保险参保行为，本文采用Bootstrap 方法进行中介效应检验，该方法能够通过调整百分位点解决非参数百分位Bootstrap 法默认序列

C

等于中介效应估计值

a

b

的问题，效率更高。 基于全样本的中介效应检验结果，在加入中介变量后，社会流动对居民商业医疗保险参保行为的直接效应显著(BC 95% CI 为[0.023～0.053])， 且 间 接 效 应 也 显 著 (BC 95% CI 为[0.010～0.024])，表明社会互动的部分中介效应存在。 社会流动通过社会互动渠道影响居民商业医疗保险参保行为，研究假设H得到验证。

四、 研究结论与政策建议

(一)研究结论

本研究利用CGSS2017 年的数据实证检验了居民社会流动对商业医疗保险参保行为的影响，研究结论如下：首先，社会流动显著促进居民购买商业医疗保险，具体表现为社会流动带来的促进效应使居民购买商业医疗保险的概率提高28.1%。 其次，异质性分析的结果表明，社会流动对商业医疗保险的拉动作用在不同收入阶层中存在显著差异，经济条件越好的家庭越倾向于购买商业医疗保险。 最后，社会互动在居民社会流动对商业医疗保险参保行为的正向影响关系中存在部分中介效应。

(二)政策建议

第一，提高商业医疗保险机构专业化程度，与基本医疗保险形成有效补充。 现阶段我国商业保险公司仍存在专业化水平欠缺问题，医疗专家队伍松散引致的保险产品在结构、种类和价格等方面供给与流动人口健康风险保障需求之间存在矛盾。 因此为推动商业医疗保险发展，保险公司要在保险产品和保障范围上适时优化，针对现实问题对其产品做出结构转型，并创新保险类型，重视发展普惠型商业健康保险，例如“惠民保”。 同时发挥其资金优势扩充医疗保障范围，弥合基本医疗保险供需失衡带来的保障缺口，以此满足流动人口多层次、个性化的保险需求，进而增加其参保的可能性。

第二，实施健康优惠政策，规范市场行为。 首先，政府应为经济条件困难的家庭提供参保优惠政策，通过税收减免提高居民商业医疗保险的可支付性和可及性；其次，政府要加强监管规范力度，不仅要完善用人单位的劳工制度，鼓励企业为员工缴纳商业医保费用，同时还需要对商保承办机构制定外部监督政策，明确服务规程，规范保险行业发展；最后，深入民生痛点才能有效破除参保率低下等问题。政府需要拓宽就业渠道，完善流动人口就业政策，切实保障居民收入水平，提高低收入家庭参保能力。

第三，增强居民健康风险防范意识，释放内生互动效应。 社会互动通过观察学习和交流共同话题来增强居民主观效应，政府与商业医疗保险机构要充分发挥内生互动机制的信息传递功能，在社区范围内以举办讲座等形式加强健康教育知识的宣传与引导工作，努力培育良性社会互动环境。 为助力“健康中国”战略目标的实现，健康防范意识的宣传在居民间形成的“多米诺骨牌效应”可在一定程度上激发个体做出相似的购买决策，从而提高商业性医疗保险参保率。