基于工具變量的商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)健康績效影響研究

俞思遠(yuǎn),虞 卉,康 正,劉 穩(wěn),裴 彤,林昕皓,吳 丹,孟雪暉

(1.浙江中醫(yī)藥大學(xué)人文與管理學(xué)院,浙江 杭州 310000;2.哈爾濱醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150000)

根據(jù)第七次全國人口普查,我國有30個(gè)省份65歲及以上老年人口比重超過了7%,其中12個(gè)省份超過了14%[1]。人口老齡化程度是否有利于商業(yè)健康保險(xiǎn)的發(fā)展仍存在爭議[2,3]。基本醫(yī)療保險(xiǎn)水平的提高在一定程度上減少了對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求[2]。我國居民人均可支配收入[2]、參加保險(xiǎn)意識(shí)[2]、保險(xiǎn)深度[3]、特定個(gè)人經(jīng)歷[4]、健康保險(xiǎn)產(chǎn)品的有效供給[5]、健康指數(shù)[6]和經(jīng)濟(jì)發(fā)展[6]等因素提高了對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求。我國關(guān)于商業(yè)健康保險(xiǎn)的健康績效實(shí)證研究較少,結(jié)合國外研究,發(fā)現(xiàn)商業(yè)健康保險(xiǎn)不僅有利于健康,保障疾病的生存率[7],還發(fā)揮基礎(chǔ)醫(yī)療保險(xiǎn)之外的補(bǔ)充健康作用。我國已有的研究大多集中在對(duì)城鄉(xiāng)的討論[8],國外的研究也局限于對(duì)地區(qū)和特定患病人群的討論[9],兩者都極少討論中老年人群和家庭人口結(jié)構(gòu)。

本文基于老齡化加速的社會(huì)背景,采用工具變量模型,以老年人口撫養(yǎng)比作為工具變量,探討商業(yè)健康保險(xiǎn)與健康績效之間的因果聯(lián)系。以期根據(jù)研究結(jié)論,提出利用商業(yè)健康保險(xiǎn)來提高個(gè)體健康和完善醫(yī)療保險(xiǎn)體系的策略。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文的數(shù)據(jù)來自2018年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)全國基線調(diào)查數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)在全國28個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的150個(gè)縣、450個(gè)社區(qū)(村)開展調(diào)查訪問,訪問對(duì)象集中在45歲及以上的人口。CHARLS調(diào)查的內(nèi)容包括:個(gè)人基本信息、家庭結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)支持、健康狀況、體格測量、醫(yī)療服務(wù)利用和醫(yī)療保險(xiǎn)、工作/退休和養(yǎng)老金、收入、消費(fèi)、資產(chǎn)以及社區(qū)基本情況等,覆蓋健康、保險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)等諸多領(lǐng)域。經(jīng)過數(shù)據(jù)清理后,本研究納入分析的有效樣本數(shù)為17,651人。

1.2 變量的選取

根據(jù)有關(guān)健康績效的同類研究[10-13],本研究以自評(píng)健康作為被解釋變量,商業(yè)健康保險(xiǎn)作為解釋變量,性別、年齡、是否高齡、教育程度、婚姻情況、社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)購買狀況、家庭過去一月支出、家庭過去一年收入在內(nèi)的8個(gè)變量作為協(xié)變量。本文參考程令國[14]等人的研究,將醫(yī)療保險(xiǎn)的健康績效定義為保險(xiǎn)對(duì)提高參保者健康水平的作用。各變量的分類、取值和基本描述見表1。

表1 研究變量的選取及基本統(tǒng)計(jì)描述(n=17,651)

1.3 模型設(shè)定

在因果推斷的實(shí)證研究中,往往存在很多因素能夠誘導(dǎo)我們對(duì)解釋變量和結(jié)局變量之間的關(guān)系做出錯(cuò)誤的推斷,主要包括混雜偏倚、選擇性偏倚和信息偏倚[15]等。而由此產(chǎn)生的遺漏變量偏倚、選擇性偏倚以及信息偏倚通常是通過“內(nèi)生變量”而影響研究結(jié)果的[16]。本研究中,個(gè)體商業(yè)健康保險(xiǎn)的參與情況與自評(píng)健康也存在諸如自選擇等因素誘導(dǎo),也就是上述所說的“內(nèi)生變量”,導(dǎo)致因果關(guān)系的錯(cuò)誤推斷。因此,本研究在普通最小二乘法(OLS)模型的基礎(chǔ)上,采用工具變量法(IV),解決內(nèi)生性問題使得回歸結(jié)果更具科學(xué)性[17]。

本文將商業(yè)健康保險(xiǎn)引入Grossman模型,將數(shù)據(jù)清理后的樣本采用OLS模型探討商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)健康績效的影響,基本的模型為:

Hi=α0Xc+α1Xi+ε1

(1)

其中,c指代城市,i指代個(gè)人,Hi代表個(gè)體i自評(píng)健康狀況,α0和α1指各變量回歸系數(shù),Xc指商業(yè)健康保險(xiǎn)購買狀態(tài)的特征變量,Xi為個(gè)體i的一系列特征變量,包括了性別、年齡、是否高齡、教育程度、婚姻情況、社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)購買狀況、家庭過去一月支出、家庭過去一年收入。ε為誤差項(xiàng),Xc的系數(shù)α0是我們首要關(guān)心的參數(shù)。

OLS無法解決該內(nèi)生性問題,IV能夠借助工具變量實(shí)現(xiàn)回歸估計(jì),解決“內(nèi)生變量”造成的偏倚[18]。因此本文使用OLS模型,結(jié)合工具變量對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的健康績效進(jìn)行回歸估計(jì)。IV的關(guān)鍵是引入與“內(nèi)生變量”和隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)的有中介作用的工具變量。本研究使用老年人口撫養(yǎng)比(ODR)作為工具變量來解決內(nèi)生性問題。該變量是從經(jīng)濟(jì)角度反映人口老齡化的重要指標(biāo)。具體定義為:

(2)

其中,ODR代表老年人口撫養(yǎng)比。本文使用《2019年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中公布的2018年全國各省份的ODR數(shù)值,根據(jù)調(diào)查個(gè)體所居住的省份予以匹配。CHARLS問卷包括全國28個(gè)省份(除海南省、臺(tái)灣省、西藏自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、澳門特別行政區(qū)、香港特別行政區(qū)),其中老年人口撫養(yǎng)比最高的是山東省,最低的是新疆維吾爾族自治區(qū)。2018年全國老年人口撫養(yǎng)比為16.77,有12個(gè)省份高于平均值。

在進(jìn)行工具變量回歸之前本文首先考察了老年人口撫養(yǎng)比對(duì)個(gè)人健康績效的簡約影響(reduced-form subsidy effects),本文采用以下OLS回歸模型方程來進(jìn)行估計(jì):

Hi=β0Xd+β1Xi+ε2

(3)

其中,d指代老年人口撫養(yǎng)比,i指代個(gè)人,Hi代表個(gè)體i自評(píng)健康狀況,β0和β1指各變量回歸系數(shù),Xd指代個(gè)體所在的各省2018年的老年人口撫養(yǎng)比,Xi為個(gè)體i的一系列特征變量,ε2為誤差項(xiàng)。

在加入工具變量后,本文采用二階段最小二乘法(2SLS)。本文采用了兩步法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。第一階段,把內(nèi)生解釋變量Xc對(duì)工具變量和外生解釋變量進(jìn)行回歸,得變量Xc的擬合值c。第二階段,將Hi對(duì)變量擬合值c、誤差項(xiàng)、協(xié)變量變量進(jìn)行回歸。基本的模型為:

(4)

第二階段(IV2SLS):Hi=δ0c+δ1Xi+ε4

(5)

其中,γ0和γ1,δ0和δ1指各階段各變量回歸系數(shù),Hi、Xc、Xd和Xi的含義與公式(1)和(3)相同,指ε3和ε4為誤差項(xiàng)。通過2個(gè)階段的回歸則可以得出系數(shù)δ0的一致估計(jì),系數(shù)δ0能夠反映Xc與Hi的關(guān)系。本文使用Stata 15.0軟件實(shí)現(xiàn)計(jì)量分析。

2 結(jié)果

2.1 描述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

樣本人群的自評(píng)健康狀況僅有25.87%的人處于不好或很不好的狀態(tài);未購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的樣本相對(duì)較少;樣本的性別比例較為均衡;樣本平均年齡為66.26歲;受教育程度主要集中在義務(wù)教育,占比為66.23%;婚姻狀況以在婚狀態(tài)為主;多數(shù)樣本個(gè)體已購買社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn),占96.37%,見表1。

2.2 工具變量分析結(jié)果

本研究在進(jìn)行工具變量回歸之前,首先考察了老年人口撫養(yǎng)比對(duì)個(gè)人自評(píng)健康的約簡影響。老年人口撫養(yǎng)比與個(gè)人自評(píng)健康狀況存在強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系,在1%的水平上,老年人口撫養(yǎng)比每提高1個(gè)單位,個(gè)人自評(píng)健康也會(huì)對(duì)應(yīng)增加1.742個(gè)單位,見表2。

表2 老年人口撫養(yǎng)比對(duì)自評(píng)健康的影響

參考其他采用工具變量進(jìn)行因果影響識(shí)別的文獻(xiàn)[19],研究結(jié)果的可信性取決于工具變量是否滿足2個(gè)條件。第一,工具變量是否與內(nèi)生變量存在顯著的偏相關(guān)。在本文中,即老年人口撫養(yǎng)比是否與參保人員的健康績效存在相關(guān)性。根據(jù)普通標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行2SLS的第一階段回歸,得出第一階段的普通F值為29.271,大于10,并且商業(yè)健康保險(xiǎn)參保的比例對(duì)自評(píng)健康有顯著影響(P<0.01),說明該模型不存在弱工具變量的問題。第二,工具變量外生性,即本研究中老年人口撫養(yǎng)比僅通過商業(yè)健康保險(xiǎn)的參保行為影響個(gè)體健康。本文針對(duì)購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的人群按照公式(3)進(jìn)行回歸,與預(yù)期一樣,購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的人群中,老年人口撫養(yǎng)比對(duì)自評(píng)健康在10%水平上沒有顯著的因果影響。同時(shí),相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)表明老年撫養(yǎng)比對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展有顯著的正向影響[20]。該結(jié)果驗(yàn)證了本文所選取的工具變量是具有外生性。此外,由于此工具變量模型的內(nèi)生變量、工具變量均只有1個(gè),“屬于恰好識(shí)別”,不存在“識(shí)別不足”“過度識(shí)別”的問題。

2.3 OLS的回歸結(jié)果

OLS模型假設(shè)商業(yè)健康保險(xiǎn)外生,即參加商業(yè)健康保險(xiǎn)不會(huì)受到健康的反向影響,也不存在同時(shí)作用于商業(yè)健康保險(xiǎn)和自評(píng)健康狀況的不可觀測因素?；貧w結(jié)果表明,是否購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著,且作用是正向的,這提示與那些沒有購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的相比,購買商業(yè)健康保險(xiǎn)后的個(gè)體更健康,增加0.21個(gè)自評(píng)健康單位。引入的協(xié)變量性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、家庭過去一個(gè)月支出和家庭過去一年總收入也都對(duì)自評(píng)健康在不同程度上有影響,具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,見表3。

表3 商業(yè)健康保險(xiǎn)與自評(píng)健康的工具變量回歸結(jié)果

2.4 2SLS回歸結(jié)果

在修正了購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的內(nèi)生性問題后,本文以基準(zhǔn)回歸作為第一階段,進(jìn)一步采用二階段最小二乘模型做回歸估計(jì)。

如表3所示,加入工具變量后,在控制其他條件的情況下,商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)自評(píng)健康水平在5%水平下存在顯著性影響,使個(gè)人自評(píng)健康提高了7.805個(gè)單位。對(duì)比OLS模型回歸結(jié)果可見,引入工具變量后商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)自評(píng)健康水平產(chǎn)生了更大影響,從0.21個(gè)單位增加至7.805個(gè)單位。結(jié)果表明商業(yè)健康保險(xiǎn)確實(shí)對(duì)個(gè)人健康起到了正向影響。2SLS回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),協(xié)變量中年齡、是否高齡、教育程度、婚姻狀況、是否購買社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)、過去家庭一個(gè)月支出、過去家庭一個(gè)月收入都對(duì)自評(píng)健康程度產(chǎn)生顯著影響。性別對(duì)樣本個(gè)體商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求沒有顯著影響,但對(duì)樣本個(gè)體的自評(píng)健康產(chǎn)生影響,男性比女性更容易獲得良好的自評(píng)健康狀態(tài)。對(duì)比OLS模型回歸結(jié)果,引入工具變量后,是否高齡和是否購買社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)2個(gè)協(xié)變量對(duì)樣本個(gè)體自評(píng)健康產(chǎn)生顯著反向影響。年齡為高齡的樣本個(gè)體,購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求增加了0.0168個(gè)單位,其自評(píng)健康減少了0.116個(gè)單位。沒有購買社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的樣本個(gè)體對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求增加了0.0431個(gè)單位,但是對(duì)自評(píng)健康的影響下降了0.277個(gè)單位。

2.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。以自評(píng)健康好作為基準(zhǔn),繼續(xù)采用多元Probit模型回歸。是否購買商業(yè)健康保險(xiǎn)、教育程度、家庭過去一年總收入等變量雖然在顯著性水平上有差異,但回歸結(jié)果與總體回歸結(jié)果一致,且是影響自評(píng)健康的最顯著的影響因素。年齡、婚姻狀況家庭過去一個(gè)月支出等變量對(duì)自評(píng)健康狀況存在一定影響,見表4。

表4 工具變量回歸模型的Probit穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3 討論

3.1 購買商業(yè)健康保險(xiǎn)有利于中老年個(gè)體的健康

研究結(jié)果表明,商業(yè)健康保險(xiǎn)有利于中老年個(gè)體的健康,購買商業(yè)健康保險(xiǎn)后,參保者的自評(píng)健康狀態(tài)比沒有購買的要好7.805個(gè)單位(P<0.01),存在顯著的正向影響。商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)揮著對(duì)基本社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的補(bǔ)充作用,有利于進(jìn)一步滿足參保者的醫(yī)療服務(wù)需求,減少意外和疾病損失,轉(zhuǎn)嫁意外和疾病風(fēng)險(xiǎn)。本研究得出的這一結(jié)論與周德水[21]等人所提出的商業(yè)健康保險(xiǎn)總體上改善了參保人群的健康水平且對(duì)40歲以上居民的健康影響更顯著這一結(jié)論一致。商業(yè)健康保險(xiǎn)參與參保者的風(fēng)險(xiǎn)管理,讓參保者能險(xiǎn)前預(yù)防、險(xiǎn)中搶救、險(xiǎn)后賠償。同時(shí),商業(yè)健康保險(xiǎn)有效介入?yún)⒈Ｕ叩慕】倒芾韀22],通過提供包括疾病預(yù)防、病情控制、健康指導(dǎo)與診療干預(yù)等多項(xiàng)服務(wù)的醫(yī)療保障,改善參保人員的健康,滿足參保者的需求。此外,商業(yè)健康保險(xiǎn)是醫(yī)療保險(xiǎn)的“第三支柱”,依舊承擔(dān)者基本保障功能,降低人民群眾的實(shí)際醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

3.2 引入老年人口撫養(yǎng)比為工具變量的因果關(guān)系認(rèn)證更具科學(xué)性

在商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)健康績效的研究中,往往存在遺漏潛在混雜變量的情況導(dǎo)致逆向因果關(guān)系,即是否參保商業(yè)健康保險(xiǎn)與健康績效之間存在的內(nèi)生性問題:個(gè)人健康狀況可能會(huì)影響參保決策,同時(shí)參保決策也可能會(huì)影響個(gè)人健康狀況。如果不引入工具變量,內(nèi)生性問題的存在會(huì)影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。由于現(xiàn)階段國內(nèi)對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的研究較少,Meng Yingying[23]等人研究總結(jié),未找到一個(gè)合適的工具變量來進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度參保者健康水平的因果關(guān)系分析。因此,本研究在此基礎(chǔ)上控制混雜變量和解決內(nèi)生性問題,選取老年人口撫養(yǎng)比作為工具變量,有利于更準(zhǔn)確地測量購買商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)中老年人群產(chǎn)生的健康效應(yīng)。老年人口撫養(yǎng)比可以直觀地反映出社會(huì)人口結(jié)構(gòu)的老齡化程度。本研究中,社會(huì)層面老年人口撫養(yǎng)比提高,不僅體現(xiàn)出老齡化的加劇,更反映在家庭疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的提升,即家庭中的年輕成員需承擔(dān)老年人更多的就醫(yī)支出。在基本醫(yī)療保險(xiǎn)保障的基礎(chǔ)上,樣本個(gè)體可通過購買商業(yè)健康保險(xiǎn)緩解醫(yī)療費(fèi)用壓力。由于本研究的樣本有一部分是喪失獨(dú)立勞動(dòng)能力的中老年人群,其收入主要以子女贍養(yǎng)為主,中老年人群中罹患慢性疾病的比例由于壽命的延長而增大,贍養(yǎng)老年人口的壓力間接體現(xiàn)在了子女對(duì)贍養(yǎng)老人的支出上。為了緩解父輩患病及醫(yī)療照顧帶來的疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),年輕一代開始傾向于為父輩購買與之相關(guān)的商業(yè)健康保險(xiǎn),商業(yè)健康保險(xiǎn)需求的增加促進(jìn)了該領(lǐng)域的發(fā)展。因此商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買能進(jìn)一步緩解勞動(dòng)人口所面臨的撫養(yǎng)壓力,從而增加健康績效。在解決內(nèi)生性的基礎(chǔ)上,也證明了購買商業(yè)健康保險(xiǎn)的個(gè)體比未購買的個(gè)體自評(píng)健康水平更高。

3.3 商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)我國中老年人群自評(píng)健康的補(bǔ)充作用

有多項(xiàng)研究均表明我國老年人的自評(píng)健康受社會(huì)人口特征和社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位影響[24]。本研究同樣也發(fā)現(xiàn)了性別、年齡、教育、婚姻等個(gè)體特征和收入的不同,對(duì)其健康自評(píng)造成的顯著差異。教育方面,教育水平的提高降低了改善自評(píng)健康的狀況,與 “受教育水平越高,社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件也就越好,可支配更多的資源進(jìn)行健康投資,提高健康水平[25]”觀點(diǎn)有所分歧,研究樣本中老年人的特殊性或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)偏差可能是造成分歧的原因。與OLS模型回歸結(jié)果相比,引入老年人口撫養(yǎng)比工具變量后,是否高齡和是否購買社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)這2個(gè)協(xié)變量不僅開始對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求產(chǎn)生顯著積極影響,還對(duì)樣本個(gè)體自評(píng)健康產(chǎn)生顯著消極影響。袁成[26]等人的研究證實(shí),隨著家庭老齡化程度加深,家庭商業(yè)健康保險(xiǎn)消費(fèi)增速會(huì)增加,雖然當(dāng)家庭老齡化嚴(yán)重到一定程度時(shí),家庭商業(yè)健康保險(xiǎn)消費(fèi)增速會(huì)下降。由于大量器官衰竭造成的老年綜合征,高齡人群是基礎(chǔ)疾病和慢性疾病的易發(fā)人群,常見癥狀包括聽力損失、糖尿病和癡呆癥等。因此,高齡老人對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求大量增加,以實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的補(bǔ)償,抵抗疾病帶來的風(fēng)險(xiǎn)。我國商業(yè)健康保險(xiǎn)與社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)屬于非線性的互補(bǔ)促進(jìn)關(guān)系[27],未購買社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的樣本個(gè)體對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的需求急速上升,進(jìn)一步證明商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)揮著社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)之外的補(bǔ)充健康作用,緩解醫(yī)療支出攀升的壓力和負(fù)擔(dān)。同時(shí),我國社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)通過提高個(gè)體的自付醫(yī)療支出和居民的保險(xiǎn)意識(shí)促進(jìn)了商業(yè)健康保險(xiǎn)的發(fā)展[28]。

4 建議

4.1 鼓勵(lì)和扶持商業(yè)健康保險(xiǎn)的發(fā)展

政府及有關(guān)管理部門應(yīng)堅(jiān)持全覆蓋、保基本、多層次、可持續(xù)的基本方針,完善商業(yè)健康保險(xiǎn)的政策法律法規(guī),鼓勵(lì)和扶持商業(yè)健康保險(xiǎn)的發(fā)展,實(shí)現(xiàn) “三支柱”的醫(yī)療保障制度框架,即公共醫(yī)療保險(xiǎn)、社會(huì)醫(yī)療救助和商業(yè)健康保險(xiǎn)共同發(fā)展[29];應(yīng)加強(qiáng)與商業(yè)健康保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)的多方協(xié)作配合,加大與風(fēng)險(xiǎn)管理和健康管理的融合,夯實(shí)多層次醫(yī)療保障體系,滿足多樣化的健康保障需求,提升醫(yī)療保障服務(wù)的質(zhì)量和效率,最大限度地保障和提高個(gè)體健康水平,充分發(fā)揮商業(yè)健康保險(xiǎn)在醫(yī)療保險(xiǎn)體系的補(bǔ)充健康作用。

4.2 激發(fā)中老年人群參保的積極性

群體的實(shí)際商業(yè)健康保險(xiǎn)購買狀況很大程度上受到自身認(rèn)知行為的影響,如對(duì)相關(guān)醫(yī)療保障制度政策等的理解和掌握。因此有關(guān)商業(yè)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)需要在社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)認(rèn)知的基礎(chǔ)上加大針對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)產(chǎn)品的宣傳,尤其是針對(duì)中老年人群的子女,推動(dòng)保險(xiǎn)條款標(biāo)準(zhǔn)化、通俗化和簡單化制度建設(shè),提升條款合規(guī)性、可讀性和透明度,促進(jìn)消費(fèi)者對(duì)商業(yè)健康保險(xiǎn)的理解和認(rèn)識(shí)。高齡樣本個(gè)體對(duì)健康養(yǎng)老產(chǎn)品需求的增加,為商業(yè)健康保險(xiǎn)參與養(yǎng)老領(lǐng)域開拓了廣闊的市場,有關(guān)商業(yè)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)可以研究開發(fā)更多的針對(duì)高齡老人消費(fèi)的保險(xiǎn)產(chǎn)品,為老人提供更高層次的健康養(yǎng)老保障。同時(shí)有關(guān)商業(yè)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)應(yīng)避免主觀篩選人群規(guī)避賠付風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象,努力為帶病體、老年人提供更多的保障選擇,落實(shí)優(yōu)惠政策,增加中老年人群的商業(yè)健康保險(xiǎn)密度。

4.3 創(chuàng)新多樣化商業(yè)健康保險(xiǎn)

有關(guān)商業(yè)健康保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)需要開發(fā)針對(duì)特定居民的健康需求更加多樣化的商業(yè)健康保險(xiǎn)產(chǎn)品,尤其是中老年人群的健康服務(wù)與治療,增加參保人群粘性,確保項(xiàng)目可長期持續(xù),穩(wěn)定參保群眾長期保障預(yù)期;需要配合基本醫(yī)保政策,在補(bǔ)充健康作用下開發(fā)特定責(zé)任產(chǎn)品,加大對(duì)創(chuàng)新藥的保障,為藥企研發(fā)新藥保駕護(hù)航;需要加強(qiáng)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作,融入疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)防、中醫(yī)治未病等風(fēng)險(xiǎn)管理和健康管理服務(wù),在保險(xiǎn)產(chǎn)品中內(nèi)嵌“預(yù)防”“早診”等功能模塊,完善“保障+服務(wù)”綜合服務(wù)模式;需要探索醫(yī)保一體化整合經(jīng)營,及時(shí)了解中老年易患疾病發(fā)生率和醫(yī)治費(fèi)用水平等醫(yī)療數(shù)據(jù),及時(shí)調(diào)整更新保險(xiǎn)產(chǎn)品,以適應(yīng)中老年人群對(duì)健康的需求。