社會醫(yī)療保險與養(yǎng)老保險發(fā)展對居民收入分配的影響研究

初可佳

（廣東金融學院 保險系，廣東 廣州510521）

一、引言

改革開放以來，我國社會經(jīng)濟得到了長足的發(fā)展，而居民收入差距卻呈不斷增長的態(tài)勢。20世紀80年代至今，我國人均國民收入增長較快，與此同時，城鄉(xiāng)居民收入比和基尼系數(shù)總體上也呈上升趨勢。20世紀80年代早期，我國是亞洲6個可比性大國中收入分配最為均等的，但到了1999—2001年，我國卻成為收入差距最大的國家之一（Lipton和Zhang，2005）［1］。王小魯和樊綱（2005）也認為我國正在從一個收入較平等的國家轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€收入差距很大的國家［2］。

究竟是什么因素導致我國收入差距的不擴大成為學界和社會關注的熱點問題。現(xiàn)有文獻往往將這些因素歸納為經(jīng)濟增長、金融發(fā)展、城市化、市場化、財政能力、產(chǎn)業(yè)結構等社會經(jīng)濟變量，忽略了作為再分配重要手段的社會保障，特別是社會醫(yī)療保險作用。雖然有大量文獻較為深入地研究了社會養(yǎng)老保險制度模式、轉(zhuǎn)軌與變遷對于代內(nèi)收入再分配和代際收入再分配的影響（劉苓玲和李培2012），但這些研究大多是基于微觀層面展開，而未納入宏觀社會經(jīng)濟發(fā)展的整體框架考慮，也未同時對比研究社會醫(yī)療保險與社會養(yǎng)老保險對收入分配的影響［3］。稅收和社會保障是再分配環(huán)節(jié)調(diào)節(jié)收入分配最主要的制度安排，國際經(jīng)驗表明社會保障縮小收入差距的作用甚至大于稅收，因此成為很多國家進行收入再分配的重要手段。而社會醫(yī)療保險和社會養(yǎng)老保險則是社會保障非常重要的構成部分。以其占社會保險基金收入（支出）的比例來看，2001-2012年基本養(yǎng)老保險基金收入（支出）與社會保險基金收入（支出）的比值由80.24%（84.47%）下降到69.19%（70.16%），社會醫(yī)療保險基金收入（支出）的占比則由12.27%（8.88%）上升到24%（24.99%）。兩者在社會保險基金中的占比一直保持在93%左右?；诖耍疚闹饕芯可鐣t(yī)療保險和社會養(yǎng)老保險對居民收入分配的影響，同時，將兩者的影響程度進行對比分析。

從既有研究來看，社會醫(yī)療保險和社會養(yǎng)老保險對居民收入分配的實現(xiàn)機制已經(jīng)有了比較明確的思路。因患病導致的額外支出和勞動力損失是個人和家庭所面臨的重大風險和不確定性之一，而且這種風險的成本一般是高昂的，往往會導致“因病致貧、因病返貧”（Arrow，1963）［4］。而醫(yī)療保險通過整個社會成員均能獲得免費或者低價的醫(yī)療服務，將個體所面臨的風險在整個社會分攤，本質(zhì)上是實現(xiàn)了橫向上的收入分配的調(diào)節(jié)，即通過風險共擔實現(xiàn)社會再分配的功能，將健康者和富有者的一部分收入轉(zhuǎn)移給了病人和窮人（金彩紅，2005）［5］。而對于養(yǎng)老保險而言，它不僅可以通過選擇現(xiàn)收現(xiàn)付制的融資方式實現(xiàn)代際收入再分配，甚至通過對不同群體實行不同的養(yǎng)老保險繳費率或養(yǎng)老金計發(fā)辦法來實現(xiàn)代際內(nèi)的收入再分配（何立新，2007）［6］。但是，社會醫(yī)療保險和社會養(yǎng)老保險對我國居民收入分配效應如何，當前研究仍有不足。

二、文獻綜述

在經(jīng)濟增長與發(fā)展的相關文獻中，有兩大重要的主題。一是關于經(jīng)濟增長與收入分配關系的庫茲涅茲U型曲線假說。庫茲涅茲通過對美國、英國、德國等的歷史數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，收入分配的不平等狀況會隨著經(jīng)濟的發(fā)展，經(jīng)歷先擴大后縮小的過程（Kuznets，1955）［7］。而后，很多學者開始論證庫茲涅茲曲線是否存在及其適用性。二是與Goldsmitn-McKinnon-Shaw（1969，1973）的研究相關的——金融發(fā)展會加快經(jīng)濟發(fā)展，并改進經(jīng)濟發(fā)展的績效。但此時并未關注金融發(fā)展對不平等的影響。20世紀90年代，相關研究開始關注經(jīng)濟增長、金融發(fā)展與收入分配之間的互動，Greenwood和Jovanovic（1990）基于庫茲涅茨假說，通過建立動態(tài)模型來研究經(jīng)濟發(fā)展過程中金融發(fā)展與收入分配的關系，認為其動態(tài)過程類似于庫茲涅茨假說，即在增長的中間階段，隨著經(jīng)濟的增長和儲蓄率的上升，貧富收入差距會變大，最后隨著經(jīng)濟增長收斂和儲蓄率的下降，收入分配會趨向于穩(wěn)定［8］。部分學者論證了這一結論（如Townsend和Ueda，2006；喬海曙和陳力，2009），而 Beck等（2004）、Clarke等（2013）等則分別通過模型和實證研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與收入分配之間存在的負相關關系［9-12］。也有學者認為金融發(fā)展加劇了收入的不平等（張立軍、湛泳，2006）［13］。

除此之外，學者們又進一步研究了勞動力市場、人口流動、城鎮(zhèn)化（或者城市化）、貿(mào)易開放、產(chǎn)業(yè)結構轉(zhuǎn)型、國家制度（質(zhì)量）、政策、教育水平對收入分配的影響。同時，不少學者開始將研究視角投向微觀層面的調(diào)查數(shù)據(jù)，研究個人特征和屬性對收入分配的影響，如邊燕杰和張展新（2002）、李實和丁賽（2003）等學者發(fā)現(xiàn)黨員身份、職業(yè)選擇對收入分配有重要影響［14，15］。對于社會保障或社會保險對收入分配影響的定量研究則相對較少，如孫文基和李建強（2011）通過測算基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)來研究中國1978—2008年財政性社會保障支出對收入分配不平等的影響；何立新和佐藤宏（2008）利用中國社會科學院經(jīng)濟研究所收入分配課題組1995年和2002年兩次城鎮(zhèn)住戶調(diào)查的微觀數(shù)據(jù)，通過測算我國社會保障對收入基尼系數(shù)的改變來分析社會保障的再分配效應［16，17］。而對于社會養(yǎng)老保險對收入分配影響的研究則大多集中在養(yǎng)老保險制度設計、制度變遷轉(zhuǎn)軌、制度模式及私有化對代內(nèi)與代際再分配的影響，是一種基于微觀視角和制度設計視角的研究。

通過對文獻的梳理可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究往往將居民收入的不平等因素集中在在經(jīng)濟發(fā)展、國家戰(zhàn)略、金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結構、市場化、城市化、財政支出、財政自主、國家貿(mào)易、對外開放、勞動力市場扭曲等直接與經(jīng)濟發(fā)展相關的社會經(jīng)濟變量上，亦有少數(shù)學者強調(diào)城市傾向性政策對于收入差距的影響，但這些城市傾向性政策最終也都被反映到社會經(jīng)濟的相關變量上。而忽略了作為居民收入再分配重要手段的社會保險的作用，特別是從宏觀視角來對比研究社會醫(yī)療保險和社會養(yǎng)老保險對我國居民收入分配的影響。因此，本文在以往文獻的研究的基礎上，進一步將社會醫(yī)療保險發(fā)展和社會養(yǎng)老保險對收入差距的影響分離出來，并進一步對比分析社會醫(yī)療保險發(fā)展和社會養(yǎng)老保險發(fā)展對我國居民收入差距影響的差異。

三、研究設計

（一）模型構建

本文通過構建社會醫(yī)療保險發(fā)展和社會養(yǎng)老保險發(fā)展與收入差距的面板回歸模型來研究社會醫(yī)療保險發(fā)展和社會養(yǎng)老保險發(fā)展對收入分配的影響。具體模型如下

其中，下標i用以表示不同的省市，t表示不同年份。被解釋變量Yit為第t年第i個地區(qū)收入的不平等程度；主要解釋變量hhealth_insit、pens_coverit分別表示第t年第t個地區(qū)社會醫(yī)療保險和社會養(yǎng)老保險的發(fā)展程度，而其余控制變量構成的向量Xit則是根據(jù)現(xiàn)有文獻引入模型的其他相關社會經(jīng)濟變量組成，包括養(yǎng)老保險發(fā)展程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、金融發(fā)展程度、城市化水平、政府參與和干預經(jīng)濟活動的能力、對外開放水平、人力資本、失業(yè)登記率等，以控制其他宏觀社會經(jīng)濟因素對收入不均等的影響。β1、β2和φ為待估系數(shù)，μi為個體效應，εit為服從獨立分布的干擾項。

（二）變量設定與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量的選取

我國巨大的收入差距與地區(qū)間和城鄉(xiāng)收入差距有關，而地區(qū)間收入差距本身也與城鄉(xiāng)收入差距有關。研究表明，雖然通過調(diào)整的中國城鄉(xiāng)收入差距在不斷縮小，但其對于收入不均等的貢獻非常大，并在不斷增長，以2002年為例，城鄉(xiāng)組間貢獻高達40%，如果進一步修正空間價格差異，貢獻則會降低到26%（Sicular，2007）［18］。而現(xiàn)有文獻大多采用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均純收入之比、泰爾指數(shù)來衡量收入的不均等；也有文獻采用城鄉(xiāng)居民人均消費比和基尼系數(shù)來衡量。雖然消費支出能夠反映城鄉(xiāng)居民的相對福利水平，但它忽略了儲蓄等因素，從而不能完全反映實際購買力；而基尼系數(shù)僅對中間階層收入的變動敏感，同時也缺乏各省市居民收入分配的基尼系數(shù)。因此，本文采用城鄉(xiāng)收入差距（inc_gap）——消脹后的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均純收入之比作為被解釋變量用以衡量收入的不均等程度。為了檢驗用城鄉(xiāng)收入差距作為收入差距代理變量的穩(wěn)定性，本文還使用德克薩斯大學基于19個工業(yè)部門的工資和就業(yè)數(shù)據(jù)計算的泰爾指數(shù)（theil）與利用城鄉(xiāng)居民收入數(shù)據(jù)計算的泰爾指數(shù)（theil_cx）來進行穩(wěn)健性檢驗。

2.主要解釋變量的選取

社會醫(yī)療保險的發(fā)展。本文借鑒劉軍強（2010，2012）的做法，用社會醫(yī)療保險的覆蓋面（med_cover）來衡量社會醫(yī)療保險的發(fā)展，具體公式如（2）［19，20］。也有用社會保險基金支出占GDP比重或社會保險基金收入占GDP比重來衡量社會保險水平的（封進等，2010），由于我國社會保險堅持“收支平衡，略有結余”的原則，所以兩者差異不大［21］。基于此，本文也采用社會醫(yī)療保險基金收入（支出）占GDP的比例（med_fundin，med_fundout）來衡量社會醫(yī)療保險水平，并作為社會醫(yī)療保險發(fā)展的代理變量來進行穩(wěn)健性檢驗。

社會養(yǎng)老保險的發(fā)展。本文用社會養(yǎng)老保險的覆蓋面（pens_cover）來衡量社會養(yǎng)老保險發(fā)展，以研究社會養(yǎng)老保險發(fā)展對收入再分配的影響，具體如公式（3）所示。

本文還根據(jù)相關文獻控制了其他社會經(jīng)濟變量的影響，其他社會經(jīng)濟變量的選取如表1所示。本文的數(shù)據(jù)主要來源于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、各省（直轄市）的《統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國金融統(tǒng)計年鑒》。由于非農(nóng)業(yè)人口占比與新農(nóng)合基金支出存在缺失值，本文采用線性插值法將其補全，以避免由于缺失值而舍棄部分省份或年份所導致的樣本自由度降低。本文選擇的樣本期限為2001—2012年。

此外，本文進一步通過方差膨脹因子（VIF）來檢驗是否存在共線性問題。檢驗結果顯示平均方差膨脹因子為5.09，遠小于10，因此，存在多重共線性問題的可能性較小。

四、實證檢驗

（一）基本實證結果分析

表2匯報了以城鄉(xiāng)收入差距作為被解釋變量，社會醫(yī)療保險覆蓋面和社會養(yǎng)老保險覆蓋面作為主要解釋變量的計量模型估計結果。為了反映區(qū)域效應，本文在報告全國樣本估計的基礎上，同時報告東部、中部和西部三個區(qū)域的分樣本估計結果。此外，考慮到天津、北京、上海和重慶四個直轄市的社會經(jīng)濟發(fā)展水平及城鄉(xiāng)收入差距與其他省份存在較大差別，所以最后一個模型將這四個直轄市剔除進行估計，以查看實證結果的穩(wěn)健性。而且，通過Hausman檢驗，得到五個模型的卡方值分別為29.88、92.17、54.18、98.21和40.27，均在5%的顯著性水平下拒絕個體效應與其他自變量無關的原假設，故都采用固定效應模型。此外，五個模型進行wald檢驗，得到的P值都為0.000，其固定效應都顯著，即固定效應模型是優(yōu)于混合OLS模型的。

如表2所示，在控制了其他社會經(jīng)濟變量后，對于全國而言，社會醫(yī)療保險的發(fā)展與收入差距呈正相關關系，即社會醫(yī)療保險的發(fā)展會導致城鄉(xiāng)收入差距的擴大，社會醫(yī)療保險對收入分配存在逆向調(diào)節(jié)作用①限于篇幅，本文并未對控制變量的回歸結果一一進行分析。。而東部地區(qū)社會醫(yī)療保險發(fā)展變化1個單位，其收入差距會擴大0.475，而全國和中部地區(qū)的收入差距則分別會擴大0.22和0.249，由此可見，東部地區(qū)社會醫(yī)療保險對收入的逆向分配效應遠遠大于全國和中部地區(qū)的，西部地區(qū)的社會醫(yī)療保險雖然對收入存在逆向分配效應，但其并不顯著。在剔除四個直轄市后，社會醫(yī)療保險對收入的逆向分配效應有所降低，其顯著性也有所降低，可見，四個直轄市社會醫(yī)療保險對收入的逆向分配效應非常大。由上述分析可以推論，社會經(jīng)濟越發(fā)達，社會醫(yī)療保險對收入的逆向分配效應越強。

相對于社會醫(yī)療保險而言，社會養(yǎng)老保險發(fā)展與收入差距呈反相關關系，即社會養(yǎng)老保險的發(fā)展會縮小收入差距，即現(xiàn)階段社會養(yǎng)老保險具有正向的收入調(diào)節(jié)作用。從分區(qū)域來看，中部地區(qū)社會養(yǎng)老保險對收入的正向調(diào)節(jié)作用會略強于東部地區(qū)，而西部地區(qū)的正向調(diào)節(jié)作用并不顯著，剔除四個直轄市后，社會養(yǎng)老保險的正向調(diào)節(jié)作用增強。因此，社會養(yǎng)老保險會加強社會保障的正向收入再分配效應。此外，本文進一步論證了，社會醫(yī)療保險會削弱社會保障的正向收入再分配效應。

表1 變量總結

表2 我國社會醫(yī)療保險和社會養(yǎng)老保險發(fā)展對收入差距的影響

（二）內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

由于被解釋變量與解釋變量的相互影響，如隨著收入差距的擴大，一方面收入不平等可能給相關社會政策的推行和操作帶來困難，導致其發(fā)展緩慢，同時也可能會反作用于經(jīng)濟發(fā)展；另一方面，政府迫于輿論壓力會積極采取相關社會政策或通過大力發(fā)展經(jīng)濟來縮小收入差距。此外，還由于可能存在測量誤差或遺漏變量等問題，本文可能存在內(nèi)生性問題。本文采取兩種方式來對表2中的全樣本模型進行內(nèi)生性檢驗，回歸結果如表3所示。

表3 內(nèi)生性檢驗

一是，按照大多數(shù)文獻的做法，將懷疑的內(nèi)生性變量的上一期取值作為解釋變量放入模型，由于上一期取值反映的是上一期的信息，所以不會受到當期收入差距的影響，從而避免內(nèi)生性問題。本文首先將社會醫(yī)療保險發(fā)展和社會養(yǎng)老保險發(fā)展的上一期取值放入模型，如模型（1）所示，社會醫(yī)療保險發(fā)展對收入差距的正向作用有所減弱，社會養(yǎng)老保險對收入差距的負向作用卻有所加強，失業(yè)率水平對收入差距的影響變的并不顯著，而其他社會經(jīng)濟變量對收入分配的影響變化不大；然后繼續(xù)將經(jīng)濟發(fā)展和城市化的上一期取值放入模型，如模型（2）所示，社會醫(yī)療保險發(fā)展對收入差距的正向作用變的更小，社會養(yǎng)老保險發(fā)展對收入差距的負向作用相對于模型（1）有所下降，失業(yè)率水平對收入差距的影響也變的不顯著，而其他社會經(jīng)濟變量對收入差距的影響變化不大。

二是，將懷疑的內(nèi)生變量滯后項和其他外生變量作為工具變量來進行工具變量估計。本文首先將社會醫(yī)療保險發(fā)展和社會養(yǎng)老保險發(fā)展作為內(nèi)生性變量，并根據(jù)工具變量的設定方法，將其1期和2期滯后、死亡率、地區(qū)dummy變量作為工具變量來進行工具變量估計，如模型（3）所示，Hausman檢驗失敗，而Davidson-MacKin-non（1993）檢驗的卡方值為3.916，在5%的顯著性水平上拒絕原假設，即存在內(nèi)生性問題，而Sargan檢驗的值為5.604，表明所選擇的工具變量是有效的。此時，除了社會醫(yī)療保險發(fā)展與收入差距的正向關系相對于基準模型有所減弱，社會養(yǎng)老保險發(fā)展的負向關系有所加強，城市化水平變得不顯著，失業(yè)率水平與收入差距的影響方向發(fā)生變化外，其他社會經(jīng)濟變量的作用變化并不大。然后本文將經(jīng)濟發(fā)展和城市化加入內(nèi)生變量行列，將社會醫(yī)療保險發(fā)展和社會養(yǎng)老保險發(fā)展的1期和2期滯后、其他內(nèi)生性變量的1期滯后，死亡率、出生率、地區(qū)dummy變量作為工具變量，如模型（4）所示，Hausman檢驗失敗，但Davidson-MacKinnon（1993）檢驗的值分別為3.22，在5%的顯著性水平上拒絕原假設，即存在內(nèi)生性問題，而Sargan檢驗的值為3.443，表明所選擇的工具變量是有效的。此時，社會醫(yī)療保險發(fā)展對收入分配的逆向再分配效應變得更小，失業(yè)率水平與收入差距的影響方向發(fā)生變化外，其他社會經(jīng)濟變量的作用變化并不大。由此可見，雖然本文設定的模型存在內(nèi)生性問題，但是通過用兩種方式控制內(nèi)生性問題后，得到的實證結果與基準模型的并不存在太大的差異，因此，基準模型得到的回歸結果是穩(wěn)健的。

表4 穩(wěn)健性檢驗

如前文所述，本文將收入差距的衡量指標變換為基于城鄉(xiāng)收入差距計算的泰爾指數(shù)和基于工業(yè)部門工資與就業(yè)計算的泰爾指數(shù)，如表4的模型（1）和（2）；將社會醫(yī)療保險發(fā)展的衡量指標變換為社會醫(yī)療保險基金收入（支出）占GDP的比例，如模型（3）和（4）所示；將社會養(yǎng)老保險發(fā)展的衡量指標變化為城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險基金收入（支出）占GDP的比例，如模型（5）和（6）所示；將衡量財政分權的指標變換為基于支出角度測算的兩種指標，如模型（7）和（8）所示?？傮w來看模型（1）—（5）、（7）和（8）并沒有太大的差異，實證結果是穩(wěn)健的，但當將社會養(yǎng)老保險發(fā)展的衡量指標變換為城鎮(zhèn)職工基金收入（支出）占GDP的比例時，社會養(yǎng)老保險會顯著的擴大收入差距，這與基準模型的結果相反，這可能是因為城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險作為專門為城鎮(zhèn)職工提供福利的制度，在不考慮農(nóng)村社會養(yǎng)老保險的情況，其發(fā)展必然會擴大城鄉(xiāng)收入差距，因此我們不能夠用衡量城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險發(fā)展的變量來作為社會養(yǎng)老保險發(fā)展的代理變量。

總之，經(jīng)過上述一系列的內(nèi)生性檢驗和穩(wěn)健性檢驗，我們可以發(fā)現(xiàn)基本模型的實證結果基本是穩(wěn)健的，同時，通過實證結果我們可以發(fā)現(xiàn)，社會養(yǎng)老保險和社會醫(yī)療保險對收入差異的作用機制是相反的：其中前者降低了收入差距，而后者則增加了收入差距。對于社會養(yǎng)老保險，其發(fā)現(xiàn)與理論預期一致，而對于社會醫(yī)療保險，其發(fā)現(xiàn)與理論預期迥異。造成這種現(xiàn)象的潛在原因可能是我國社會醫(yī)療保險興起不久，在社會保障體系中所占份額還很小，各種制度還在完善中，因此，可能存在不少的扭曲因素，導致產(chǎn)生逆向分配效應。其次，由于基尼系數(shù)數(shù)據(jù)缺失，我們采用城鄉(xiāng)收入差距作為代理變量，而我國農(nóng)村地區(qū)和城鎮(zhèn)地區(qū)的醫(yī)療保險體系存在極大的差異，這也是導致結果的另一潛在原因。在未來我們還將進一步采用微觀數(shù)據(jù)驗證結果的穩(wěn)健性。

五、結論

本文利用我國31個省市2001—2012年的宏觀數(shù)據(jù)，研究社會醫(yī)療保險發(fā)展與社會養(yǎng)老保險發(fā)展對我國收入差距的影響。不同于其他研究，我們在其他學者的基礎上，系統(tǒng)性地控制了影響收入差距的其他變量。通過研究我們發(fā)現(xiàn)：社會醫(yī)療保險的發(fā)展會擴大城鄉(xiāng)收入差距，且東部地區(qū)的遠遠大于全國和中部地區(qū)的，西部地區(qū)的并不顯著；而社會養(yǎng)老保險發(fā)展則會縮小收入差距，且中部地區(qū)的略強于東部地區(qū)的，西部地區(qū)的并不顯著。由此可見，社會養(yǎng)老保險會加強社會保險的正向收入調(diào)節(jié)作用，而社會醫(yī)療保險則會削弱社會保險的正向調(diào)節(jié)作用。社會醫(yī)療保險之所以對收入分配存在逆向調(diào)節(jié)作用，其原因可能是：一方面，目前我國社會醫(yī)療保險呈“碎片化”現(xiàn)象，制度因人設保，難以實現(xiàn)人群全覆蓋；統(tǒng)籌層次低下，不能有效運用保險的風險分攤機制，導致社會醫(yī)療保險公平性問題突出（申曙光和侯小娟，2012），導致“因病致貧”和“因病返貧”等問題得不到有效解決，從而使其不能夠充分發(fā)揮其收入再分配的功能，甚至在一定程度上存在逆向調(diào)節(jié)的作用；另一方面，相對于社會醫(yī)療保險而言，社會養(yǎng)老保險自2005年改革后，其制度設計與內(nèi)在的精算平衡機制使其對收入分配的調(diào)節(jié)作用得到改善，而社會醫(yī)療保險的制度參數(shù)設計則有待于進一步精算化，其制度設計也有待于進一步科學化與合理化［22］。因此，在發(fā)展社會保險的過程中，不僅應注重其收入再分配功能的發(fā)揮，也應在強調(diào)不同保險項目特性的基礎上，從其他保險項目的發(fā)展與設計中汲取經(jīng)驗教訓，促進各保險項目發(fā)揮正的政策效應。

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