参与商业健康保险对家庭消费不平等影响研究

李金漩 刘学宁

摘要：

为缩小居民消费差距、提升居民消费能力，基于中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）2017年、2019年的面板数据，采用双向固定效应模型和分位数回归模型，探究商业健康保险对家庭消费不平等的影响机制。研究结果表明，参加商业健康保险能显著降低家庭间消费不平等程度且存在分位数效应，城镇和经济发展水平较高地区家庭的影响效应更为显著。建议加大普及商业健康保险力度，优化社会保障体系。

关键词：

商业健康保险；消费不平等；面板分位数回归

中图分类号：F842         文献标志码：A

消费是畅通国内大循环的关键环节和重要引擎，事关保障和改善民生，能持久拉动经济增长和促进居民消费。目前，中国处于“储蓄居高不下，消费持续低迷”状态［1-2］，经济转型升级面临巨大挑战。消费两极化严重且呈现扩大趋势［3］，影响经济社会平稳发展［4］。为此迫切需要解決消费结构不平衡以及释放消费潜力，扩大内需和加快内循环，以应对外部冲击，保持经济持续稳定发展。研究发现，保险消费对经济增长具有较强拉动作用［5］。保险市场发展迅速，政府积极鼓励商业健康保险与基本医疗保险结合发展，丰富保险产品类型，扩大人群覆盖度。新政策措施结合社会保障基础能提高居民福利水平和缩小居民消费差距。传统消费理论和预防性储蓄理论表明，收入和储蓄都会影响家庭消费，商业健康保险的风险保障性可改变家庭所面临的经济约束，增加家庭收入的同时降低预防性储蓄，从而影响家庭的消费行为和消费不平等。已有研究基于基尼指数、泰尔指数、辛格指数和kakwani指数度量消费不平等［6-9］，除kakwani指数侧重测度个体面临的不平等，其他指数常用于测量整个社会的不平等。保险对家庭消费影响相关研究侧重家庭金融脆弱性［10］、社会保障政策［11-15］、收入和房价角度展开［16-21］等，较少基于商业健康保险角度研究其对家庭间消费不平等的影响。因此，本文立足商业健康保险视角，通过构建双向固定效应模型和分位数回归模型，评估商业健康保险对缩小中国家庭间消费差距的作用效果，以期深化认识商业健康保险的社会保障功能。

1 研究设计

1.1 数据来源

基于中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）微观数据，考虑数据可获得性，仅选取2017年和2019年数据，以家庭代码跟踪匹配，剔除消费为零和有异常值、缺失值，得有效样本4 178份。

1.2 模型设定

考虑消费不平等为连续变量，商业健康保险为虚拟变量，构建双向固定效应模型

Inc Dit=α+βlnsit+γ∑iXit+θi+δt+εit（1）

其中，i表示样本家庭；t表示各年份；Inc Dit表示家庭消费不平等程度；ln sit表示是否参与商业健康保险；Xit表示控制变量；θi和δt表示地区固定效应和时间固定效应；εit表示扰动项。

为验证商业健康保险参保情况对家庭消费不平等不同分位点的分布影响［22］，消费不平等θ分位数具体设定

QθInc DiZi=βθZi（2）

其中，Zi表示自变量；βθ表示系数向量；QθInc DiZi表示Zi条件下Inc Di与分位点θ（0<θ<1）对应的条件分位数。

1.3 变量选取

被解释变量：消费不平等。参考以往研究［7，23］采用家庭人均消费支出（包括食品、衣着、生活用品及服务、居住、交通通信、教育娱乐、医疗保健支出）刻画家庭消费，通过kakwani指数衡量家庭消费不平等程度，其数值越大，表明家庭间的消费不平等程度越大，具体设定为

Inc Di=1nx-∑xk－xi（3）

其中，x表示家庭消费支出，i=1，2， …， n，k=i+1， i+2，…， n；x-表示家庭消费平均值；n表示样本数量。

解释变量：是否参与商业健康保险。若购买商业健康保险，赋值为1，否则为0。

控制变量：参考以往研究［14，24］，选取户主性别、教育程度、婚姻状况、身体状况、年龄、工作类型等个人特征及家庭规模、户口类型和居住地类型等家庭特征作为控制变量，以控制个人和家庭特征对家庭消费不平等的影响（表1）。

2 实证结果与分析

2.1 基准回归结果

基于双向固定效应模型，依次引入解释变量和各类控制变量。由表2可知，商业健康保险显著影响家庭消费不平等程度且呈现负效应，表明商业健康保险的风险保障功能可降低未来不确定风险对居民家庭的影响，可增加当期消费，从而缩小居民家庭间的消费不平等。

控制变量方面，婚姻、教育程度和身体状况均能显著降低家庭消费不平等。原因在于高学历户主对家庭消费决策和未来消费预判更科学理性，有利于缩小家庭消费不平等；缓解健康风险能降低家庭财务脆弱性，促进家庭人均总消费，有效提升中低收入家庭的消费规模，降低高收入家庭的总消费支出，进而缩小家庭间的消费不平等［25-27］。而工作类型、家庭规模会扩大家庭消费不平等，原因在于国有企业员工的医疗、住房及子女教育等保障较完善，员工其他消费需求较小，投保商业健康保险可能会提高其收入并降低预防性储蓄增加消费，进而扩大家庭间消费差距；家庭规模方面，家庭消费差异性随家庭规模增大而增加，导致消费不平等扩大。

个人特征方面，考虑家庭消费是由家庭成员共同决策完成，因此户主年龄和户口类型不能显著影响家庭消费不平等。由于中国常住人口城镇化率远高于户籍人口，人口流动大，不同社区间人口结构差异较大，导致家庭特征中居住地对家庭消费不平等无显著影响。

2.2 稳健性分析

相较于最小化残差平方和，分位数模型能精准分析变量间分布关系，展现条件分布全貌且极端值对其影响小，因此采用分位数模型考察消费不同分位点上商业健康保险与家庭消费不平等的关系。由表3可知，消费不平等从低分位数向高分位数上升，商业健康保险呈“U”型降低消费不平等程度。固定效应和各分位数水平回归结果的解释变量系数均为负，且通过了5%的显著性水平检验；性别、教育程度、居住类型、婚姻状况、年龄、工作类型和家庭规模等控制变量对消费不平等的影响均与前文结果保持一致，表明基准回归结果稳健。

2.3 内生性检验

由于家庭参与商业健康保险是居民自主选择，意味居民的保险购买行为可能与个人偏好等不可观测的遗漏变量有关。同时，商业健康保险与消费不平等之间存在替代作用，消费不平等程度可能影响家庭参保行为，导致双向因果关系。因此，为解决遗漏变量或双向因果关系引发的内生性问题，选取“省级商业健康保险参与率”作为工具变量［28-29］，需遵循原则：一是相关性，即省级商业健康保险的参与率会直接影响家庭参与商业健康保险的可能性；二是外生性，由于省级商业健康保险参与率与家庭、社区层面特征无关，因此家庭的消费行为不会受其直接影响。使用面板固定效应模型控制内生性影响，修正不可观测的遗漏变量带来的偏差。由表4可知，第一阶段回归结果显示F值为48.97，不存在弱工具变量问题；第二阶段回归系数为-0.013，在1%的水平上显著，这表明解决内生性问题后商业健康保险能缩小消费不平等程度。

2.4 异质性检验

按照居住地类型划分为农村样本和城镇样本并分组回归。由表5可知，商业健康保险与家庭消费不平等间呈现显著负相关，说明参与商业健康保险能显著缩小城镇家庭消费不平等程度。然而，商业健康保险与农村家庭消费不平等间无显著关系。原因可能在于城镇地区经济发展差异较小，社会保障体系成熟和完善，参与商业健康保险能更多维度降低城镇居民的经济风险，增加居民收入同时降低家庭预防性储蓄，刺激居民消费并缩小城镇居民消费不平等。而农村家庭关系网复杂，面临风险时通常选择求助亲邻或提高家庭预防性储蓄的方式对抗风险，且部分居民保险意识薄弱，商业保险保费较高导致购买意愿低下；参保家庭可获得较多方位的经济保障，消费意愿更强烈，致使农村家庭间消费不平等扩大。

结合中国区域发展不均衡的现实状况，样本划分为一线及新一线城市、二线城市和三线及以下城市并分组回归。由表6可知，商业健康保险对不同区域家庭消费不平等的影响存在差异，二线城市家庭间消费不平等程度受其抑制影响最强。原因在于城市经济越发达，城市居民易获得保险保障和服务，二线城市整体经济实力低于一线及新一线城市，保险市场发展潜力大，保障体系正由相对欠缺转向完善，消费者可接触到功能更全面和保障范围更大的保险产品，预防性储蓄随未来不确定性降低而降低，促使居民增加消费，进而扩大消费不平等程度。而经济发展状况较差的城市社会保障相对落后，保险产品单一且居民保险意识薄弱，致使参与商业健康保险对收入和预防性储蓄的影响较小，从而对消费不平等的影响作用较小。

3 结论

本文采用2017年、2019年中国家庭金融调查数据，基于傳统消费理论和预防性储蓄理论，探究了参与商业健康保险对家庭消费不平等的影响。研究发现，参保商业健康保险能缓解家庭间消费不平等，且对家庭消费不平等的抑制作用呈倒“U”型分布。针对不同居住地和经济发展水平的家庭，参与商业健康保险对消费不平等的抑制作用亦存在显著差异。建议政府大力普及商业健康保险，提升居民保险意识；构建居民保险消费保障机制以完善商业健康保险体系；秉持因地制宜原则，制定向落后地区和劣势群体倾斜的保障政策。

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Research on the Impact of Participation in Commercial Health Insurance on Household Consumption Inequality

LI Jin-xuan， LIU Xue-ning

（School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266061， China）

Abstract：

Based on the China Household Finance Survey （CHFS） panel data of 2017 and 2019， the two-way fixed effect model and quantile regression model were used to explore the impact of commercial health insurance on consumption inequality in narrowing the consumption gap and improving residents′ consumption capacity. The results show that commercial health insurance can significantly reduce household consumption inequality with quantile effect， especially in urban areas and households with higher economic development level. Household consumption inequality can be reduced by popularizing commercial health insurance， optimizing the social security system.

Keywords：

commercial health insurance; consumption inequality; panel quantile regression

收稿日期：2023-04-02

基金项目：

国家社会科学基金（批准号：18BGL200）资助。

通信作者：

刘学宁，女，副教授，主要研究方向保险经济学。E-mail： liuxueningqd@163.com