J壽險公司重疾險風險分析

王曉彤

【摘要】近年來，我國重疾險市場發(fā)展越來越迅速，主要表現(xiàn)為保費規(guī)模上升，但隨之而來的是重疾治療費用十分昂貴，看不起病等現(xiàn)實問題依然普遍。重疾險的保費杠桿有利于保障人們未來的生活，且其未來市場保障需求仍存在缺口，隨著重疾發(fā)病率持續(xù)走高，年輕人患病的概率大大提升，保險公司長期重疾險產品也將面臨較大的風險。本研究旨在分析J人壽重疾險數據，挖掘影響重疾風險的因素，探究重疾風險背后的原因，得出相應結論及提供管理和預防建議，以幫助J人壽公司充分了解重疾風險發(fā)展狀況，并有效控制風險。

【關鍵詞】風險管理 重疾風險分析 重疾經驗發(fā)生率

引言

重大疾病保險誕生之初，并不是為了解決患者有錢看病的問題。龐大的醫(yī)療費用固然是令人痛苦的，但真正由政府、社會、醫(yī)生都解決不了的問題，是在患者出院后很長一段時間里家庭生活所產生的隱形消費。重疾險自1983年誕生以來，在全世界范圍內迅速普及。1995年，中國大陸地區(qū)首次正式引進重大疾病保險，但因缺少規(guī)范，各家保險公司對于重疾的病種定義、保額制定、理賠標準不盡相同，最終產生較多糾紛問題。2007年，在原中國保監(jiān)會的指導下出臺了《重大疾病保險的疾病定義使用規(guī)范》。2013年，原保監(jiān)會發(fā)布了《中國人身保險業(yè)重大疾病經驗發(fā)生率（2006-2010）》，作為重疾險法定準備金評估參考依據。重疾險的賠付門檻較高，即使被保險人買了保險，也會給被保險人造成因某些疾病住院但不能賠付的情況。很多保險公司為降低理賠門檻，開發(fā)了許多新的帶有輕癥賠付的重疾產品，但也爭議不斷。直到2021年，中國保險協(xié)會與中國醫(yī)師協(xié)會正式發(fā)布《重大疾病保險的疾病定義使用規(guī)范（2020年修訂版）》，對于一些內容表述方面更加規(guī)范。

一、重疾風險影響因素的文獻綜述

近年來，關于重疾發(fā)生率的研究越來越多，國內外相關文獻中提到了很多重疾發(fā)生率的影響因素，其中包括基本的個人因素、與環(huán)境醫(yī)療衛(wèi)生相關的外部環(huán)境。

影響重疾發(fā)生率的個人基本因素，是被保險人的年齡、性別、生活習慣等因素。王笑（2022）[2]梳理了44家保險公司理賠報告，從年齡分布來看，40歲至59歲是理賠風險高發(fā)期，人到中年后身體逐漸走下坡路，社會壓力也逐漸增大，重大疾病悄然來襲。但是重疾發(fā)生率正呈年輕化趨勢，19歲至49歲人群賠付案件增長明顯，對于這一點結論王淑娟（2022）[1]也在研究中證實，從理賠大數據可以看出，重疾險出險高發(fā)年齡段集中在 31至40歲。Ozkok（2011）[7]以英國重疾險數據為依據，將影響理賠周期的各因素進行回歸分析，在分析中他選取了吸煙狀態(tài)、酗酒等與身體素質有關的個人因素解釋變量去分析重疾發(fā)病率。

由世界衛(wèi)生組織（WHO，2020）發(fā)布的《世界癌癥報告》提出，影響癌癥發(fā)生率的因素有空氣/水/土壤/食物污染、輻射、有毒物質（比如石棉）、行為暴露等危險因素。學者鄧大君（2020）[4]對《世界癌癥報告》進行了解讀，認為工業(yè)污染排放及空氣污染、吸煙飲酒、特殊職業(yè)、藥物致癌物、紫外線、電離輻射和電磁場等危險因素增大了重疾發(fā)生率，促進癌癥等疾病的發(fā)生。李繼志等（2021）[5]分析了日平均氣溫、年齡、性別與心腦血管疾病死亡之間的關聯(lián)，如冬季心腦血管疾病患者因溫度變化發(fā)病死亡的風險較高。

二、重疾險風險概況

（一）我國重疾風險狀況

在威脅中國人健康的主要重大疾病中，惡性腫瘤一直位居前列。從2013年到2021年，我國惡性腫瘤死亡率持續(xù)上升，發(fā)病率每年保持約2.8%的增幅。隨著我國經濟快速發(fā)展以及居民可支配收入的提高，人們越來越重視自身疾病的預防和治療，防控意識越來越高。

經研究發(fā)現(xiàn)，2020年之前人均醫(yī)療保健消費支出一直呈增長態(tài)勢，2020年受到新冠肺炎疫情影響，該項支出開始下降；2021年，隨著疫情得到控制，經濟逐漸復蘇，人均醫(yī)療保健消費支出又出現(xiàn)增長。2021年人均醫(yī)療保健消費支出占人均消費支出比重增加至8.8%。預計未來隨著經濟復蘇、消費水平提升，人們的醫(yī)療消費需求將進一步增長。

（二）重疾險市場賠付情況

本文查閱了23家保險公司發(fā)布的2021年理賠年報，其中包括7家上市險企、10家非上市中資險企、6家非上市外資險企，對保險市場上的重疾險賠付情況有大概的了解。雖然重疾險的理賠件數在壽險公司的所有理賠件數中占比不高，但重疾險的理賠金額卻占比很大。上市險企的理賠件數及給付金額都比非上市企業(yè)對應項目高。公司之間件均賠付金額存在較大差異，上市險企的件均賠付金額最低，約為5萬元左右。另外重疾險的件均賠付金額也是同樣的情況，重大疾病治療康復費用平均所需額度為10萬-50萬元，目前市場上的大部分保險公司對重疾的賠付還遠遠沒有趕上費用均值。

由表格中內容看出，女性常患重疾相對固定，按理賠占比從大到小依次為甲狀腺癌、乳腺癌、肺癌，其中甲狀腺癌的占比達到30%以上，成為威脅女性健康的第一大重疾。另外宮頸癌、子宮癌這些女性特有的重疾理賠占比同樣較大，研究發(fā)現(xiàn)J人壽保險公司的女性重疾賠付與市場賠付情況基本一致。

相對來說，男性?；贾丶矝]那么固定，經過整理保險公司的理賠報告可以看出，男性更容易患急性心肌梗死，在理賠報告中甲狀腺癌和肺癌也是主要的理賠病種，包括肝癌、胃癌、腸癌等也是需要男性重點防范的重疾病種。

三、重疾經驗發(fā)生率模型

根據J人壽重疾險數據，并且參考《2020版重疾表編制過程與結果解讀》及中國精算師協(xié)會編制的《中國人身保險業(yè)重大疾病經驗發(fā)生率表（2006-2010）編制報告》中重疾發(fā)生率的計算方法，來計算重疾經驗發(fā)生率。

其中 表示重疾數，在本研究中為理賠數，需要按保額加權計算。E表示風險暴露數，為保單的累積生效時長，也需要按保額加權計算，未加權記作E，其中我們采用了2020版重疾表中保障28種重疾的定義進行計算。

本文依次計算了三種形式的疾病發(fā)生率，其中包括整體重疾發(fā)生率、必保6種重疾發(fā)生率、新規(guī)28種重疾發(fā)生率。其中6disease為重疾險必保的6種疾病，包括惡性腫瘤、急性心肌梗死、終末期腎病、嚴重腦中風后遺癥、冠狀動脈搭橋術及重大器官移植術或造血干細胞移植術；28disease是《重大疾病保險的疾病定義使用規(guī)范（2020年修訂版）》中規(guī)定的28種重疾。

整體來看，女性的重疾發(fā)生率高于男性，但是在51-60歲年齡段男性的重疾發(fā)生率超過女性。女性的重疾發(fā)生率整體呈現(xiàn)上升趨勢，在31-50歲年齡段的增長速度較快，51-60歲年齡段增長速度有所放緩。男性的重疾發(fā)生率整體也是上升趨勢，但增長速度隨年齡段的上升逐漸加快，并在51-60歲年齡段增長速度達到最大。

對于J人壽數據中理賠數量排名前五的重大疾病，本文計算了不同性別在不同年齡段的重疾發(fā)病率，發(fā)現(xiàn)男女性惡性腫瘤的發(fā)病率遠高于其他重疾。女性的惡性腫瘤發(fā)病率高于男性，并呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，同時男性的惡性腫瘤發(fā)病率整體呈現(xiàn)增長趨勢。相較其他疾病，男性急性心肌梗死的重疾發(fā)病率也比較高，并且在26歲之后增長速度越來越快。

四、主要結論和建議

（一）主要結論

本文通過研究發(fā)現(xiàn)對于銀保監(jiān)規(guī)定的28種常見疾病和重疾險必保6種疾病來說，J人壽重疾險發(fā)揮了重要的保障作用，并發(fā)現(xiàn)前6種高發(fā)特定疾病有惡性腫瘤、急性心肌梗死、開顱手術、嚴重腦炎或腦膜炎后遺癥、終末期腎病、嚴重良性顱內腫瘤。根據數據分析發(fā)現(xiàn)，女性群體患癌風險高于男性，男性群體患急性心肌梗死風險高于女性；女性患甲狀腺癌的風險高于男性，男性患支氣管和肺癌的風險高于女性；此外，女性需關注乳腺癌、宮頸癌風險，男性需關注腸癌、腎癌風險。

（二）重疾風險管理建議

從投保端來看，應積極拓展互聯(lián)網渠道，提升居民對保險產品的認知，改善信息不對稱的問題。應強化投保健康告知環(huán)節(jié)，通過各種獎勵措施來提高客戶提供的健康資料的真實性。

從核保端來看，應利用大數據及相關技術進行前段風險篩選，優(yōu)化核保方案，匹配產品和銷售規(guī)則控制風險。

從服務端出發(fā)，應在前端開展健康教育、加強健康管理。中后端結合重疾場景，打造 “保險保障+健康管理+醫(yī)療服務”HMO模式。

最后從理賠端看，一方面，理賠工作需要識別風險和甄別虛假賠付，杜絕理賠案件中的不合理賠付，使真實賠付情況和精算假設保持合理的線性關系，使重疾險業(yè)務得以可持續(xù)發(fā)展。另一方面，理賠效率和服務水平需要不斷提升，以增強客戶黏性，穩(wěn)定業(yè)務發(fā)展。

參考文獻：

[1]王淑娟.相關理賠數據顯示：重疾發(fā)病呈現(xiàn)年輕化趨勢[N].經濟參考報，2022-01-21（008）.DOI：10.28419/ n.cnki.njjck.2022.000411

[2]王笑.重疾發(fā)病率呈年輕化趨勢[N].金融時報，2022-01-19（012）.DOI：10.28460/n.cnki.njrsb.2022.000327

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[7]Ozkok，E.Bayesian modelling of the time delay between diagnosis and settlement for Critical Illness Insurance using a Burr generalised-linear-type model[ J ]. Insurance：Mathematics and Economics，2011，Vol50，Issue2：266-279