广西商业健康保险发展影响因素的实证分析

　　第五章广西商业健康保险发展影响因素的实证分析

　　本文前述部分，通过借鉴国内外学者关于影响商业健康保险发展因素的研究，归纳了可能影响商业健康保险发展的因素，并作了定性分析。为了能更加深入的了解这些因素对广西商业健康保险发展的产生怎样的影响，影响的程度如何，进一步明确它们之间的数量关系，本章将建立计量经济模型通过运用eviews6.0计量软件对相关因素进行实证分析。

　　5.1样本的选取及数据的来源

　　从第三章的分析结论来看，能影响商业健康保险发展的因素有供需两个方面的众多因素，这当中有可以定量分析的，也有不能定量分析的。我们根据广西商业健康保险发展的实际情况，加之当前商业健康保险市场发展的新形势，结合数据_可获得性，本章选出了广西区内生产总值、广西城镇人口数、广西城镇人均可支配收入、广西政府医疗卫生支出、广西城镇居民医疗保健支出及城镇职工基本医疗保险人数这6个因素作为解释变量进行讨论，将广西商业健康保险年保费收入作为被解释变量，构建计量经济模型进行实证分析。本文的数据来源于1997-2012年的《广西壮族自治区国民经济与社会发展统计公报》、《中国统计年鉴》、《广西统计年鉴》以及中国保监会网站等相关网络数据整理计算而得。

　　5. 2模型步骤及变量的选择

　　本章运用eviews6.0进行实证分析的主要步骤有四步。①根据对变量的分析结果，选择合适的变量和它们的计量形式。⑦采用向量自回归（VAR: VectorAutoregression）的非结构化的建模方法，建立各变量间的自回归方程，然后对序列进行单位根平稳性检验、协整检验、选择合理滞后阶数、构建VAR模型等方面对各变量进行分析。③根据检验的结果对最初的模型不断进行修正和优化，从而得到较优的模型。④根据模型运行的结果，得出相关结论。

　　本文选取了 7个时间序列（1997-2012年的样本）作为变量，分别为：（1）广西商业健康保险年保费收入（亿元）用Y表示，Y的大小可以在一定程度上反映广西商业健康保险的市场规模和发展水平，又从数据的可获得性，本文选择广西商业健康保险年保费收入作为衡量其发展程度的指标；（2）广西区内经济生产总值（亿元）用GDP表示，用来衡量广西经济发展水平，即反映商业健康保险在广西发展所面临的整体经济环境；（3）广西城镇居民人均可支配收入（元）用mCOME表示，用来衡量广西居民购买商业健康保险的能力；（4）广西城镇居民医疗保健支出（元）用PAY表示，用来反映广西城镇医疗保健市场价格水平及居民健康状况；（5）广西政府医疗卫生支出（亿元）用GOV表示，用来反映广西政府对医疗卫生事业的支持力度；（6）广西城镇人口数量（个人）用URBAN表示，用来反映广西城镇化程度；（7）广西参加城镇职工基本医疗保险人数（个人）用NUM代表，用来反映广西社会医疗保险发展情况，实际上社会医疗保险包含三部分，城镇职工基本医疗保险、新型农村合作医疗保险和城镇居民医疗保险，但由于后两者开展时间较晚数据样本长度不足，加之一些年份数据也未进行过统计，所以本文釆用广西城镇职工基本医疗人数来反映。

　　为了使这些变量形式更为符合我们的要求，从而使模型的运行结果更为准确，我们需要对这些变量进行对数转化。为了方便我们查询，我们将这些变量的对数形式及对应名称用表5-1的形式罗列出来。

　　

　　5. 3向量自回归模型（VAR）的建立
　　
　　5. 3.1序列平稳性检验

　　分析任何一个时间序列我们都应该先去判断该序列是否是平稳的，即该时间序列的方差和均值能否随着时间的变化而变化。由于在宏观经济中的绝大多数时间序列都具有明显的趋势特征，所以要取消他们的长期趋势。为了确定该时间序列是否有确定趋势和随机趋势，我们就要对其进行平稳性检验，如果不进行平稳检验，则可能会产生伪回归现象，所以我们在对时间序列数据建立模型之前，必须要对其进行平稳性检验。此节将采用迪基-富勒法（Augmented Dickey-Fuller, ADF）检验法对时间序列数据进行检验，检验结果如表5-2所示：

　　

　　从表5.2看出，在10%的显著性水平下，序列LN0NCOME）和LN（NUM）没有单位根，即这两个序列是平稳性时间序列；在1%的显著性水平下，序列LN（PAY）的一阶差分序列稳定；在5%的显著性水平下，序列LN（Y）和LN（GDP）的一阶差分序列平稳；在1%的显著性水平下，LN（GOV）和LN（URBAN）序列的二阶差分平稳。综上，我们可以判断出这7个时间序列都是单整序列。

　　5. 3. 2建立VAR模型

　　由于太多变量一起组成VAR模型，需要时间序列有较长的样本数据，然而一些数据早些年份没有统计过，例如商业健康保险保费收入，根据《广西统计年鉴》，健康险保费收入单独核算从W97年开始，我们无法获得较早年份的统计数据，只能得到1997年以后的数据。如果采用较短的样本数据又用过多的变量组建VAR模型，将会严重影响模型的运行结果，从而不能较为客观准确的得到结论。因此，我们为了实现更好的拟合效果，保证模型计算的准确性和客观性，本文将六个自变量分成三组分别与应变量USIY建立三个VAR模型分别进行分析：模型一（LNY、LNGDP及LNINCOME）、模型二（LNY、LNPAY 及 UMGOV）、模型三（LNY、LNURBAN 及 LNNUM）。

　　一、滞后期数的选择。

　　（1）模型一的滞后期数选择。

　　对于要建立LNY、LNGDP和LNINCOME组成的VAR模型，首先需要确认模型的滞后期数。表 5-3 是各期滞后的 AIC （Akaike Information Criterion）和 SC（Schwarz Criterion）值。

　　

　　我们可以根据AIC和SC的最小值原则，从上表可以对比出一阶滞后的AIC和SC的值最小，所以我们选择一期滞后最佳。

　　（2）模型二的滞后期数选择即确定LNY、LNPAY和LNINCOME组成的VAR模型滞后期数，表5-4是模型二各期滞后的AIC和SC.

　

　　我们可以根据AIC和SC的最小值原则，从上表可以对比出三期滞后的AIC和SC的值最小，所以我们选择三期滞后最佳。

　　（3）模型三的滞后期数选择即确定LNY、LNURBAN和LNNUM组成的VAR模型滞后期数，表5-5是模型三各期滞后的AIC和SC.

　　

　　我们可以根据AIC和SC的最小值原则，从上表可以对比出三期滞后的AIC和SC的值最小，所以我们选择三期滞后最佳。

　　二、协整检验。

　　协整是指自变量与因变量之间存在长期稳定的均衡关系，即指因变量能被自变量的线性组合所解释。协整检验是将各因素作为一个整体，检验其是否长期保持稳定关系。在此，我们将采用johansen检验法来检验它们之间的协整关系。对这三组变量进行协整检验结果如下：

　　

　　可以从检验结果看出，在5%的显著性水平下拒绝原假设，即l_NY、LNGDP和LNINCOME之间存在协整关系，存在1个协整关系。

　　我们选取最大特征值向量，得到向量误差修正项（VEC），如下表5-7:

　

　　可以得到修正后的方程：

　　LNY=0.978062*LNGDP+0.108386LNINCOME从上述方程可得：从长期来看，广西区内生产总值和城镇人均可支配收入对广西商业健康险保费收入有一定的促进作用，经济的发展和人民收入水平的提高将促进商业健康险保费增长。

　　

　　可以从检验结果看出，在5%的显著性水平下拒绝原假设，即LNY、LNPAY和LNGOV之间存在协整关系，存在1个协整关系。

　　我们选取最大特征值向量，得到向量误差修正项（VEC），如下：

　　

　　可以得到修正后的方程：

　　LNY=3.351202*LNPAY-0.498475*LNGOV从上述方程可得：从长期来看，广西城镇居民医疗保健支出对广西商业健康险的促进作用非常显著，广西城镇居民医疗保健支出的增长对保费收入的拉动作用有3.351202倍的效果。而广西政府医疗卫生支出对保费的增长具有一定的负作用，政府在医疗卫生领域支出越多，将减少保费的收入。

　

　　可以从检验结果看出，在5%的显著性水平下拒绝原假设，即LNY、LNURBAN和LNNUM之间存在协整关系，存在1个协整关系。

　　我们选取最大特征值向量，得到向量误差修正项（VEC），如下表5-11:

　　

　　可以得到修正后的方程：

　　LNY=4.499664* LN U RBAN-0. 129494* LN NUM从上述方程可得：从长期来看，广西城镇居民人口对商业健康保费增长具有非常显著的作用，城镇居民人口的增长对保费收入的拉动作用达到了 4.499664倍的效果。

　　但是参加广西城镇职工基本医疗保险人数对广西商业健康险保费的增长具有较小的负作用。

　　三、格兰杰因果检验（Granger causality tests）。

　　格兰杰因果检验是用来判断一个变量的变化是否是另一个变量产生变化的原因，即是一种用来判断因果关系的一种检验。由于在经济变量中存在一些变量显著相关，但是它们又不是都有意义，比如曾有人做出分析发现路边的树木的增长率与国民收入增长率有较强的正相关性，这就是所谓的毫无意义的相关关系，所以VAR模型需要分析经济时间变量之间的因果关系。现在分别对这三组模型做格兰杰因果检验，结果如下：

　

　　从上表可以看出，在95%的置信水平下，mGDP、LmNCOME变量都是LNY变化的主要原因，有较为显著的影响，即广西区内生产总值和城镇人均可支配收入的变化都会带动广西商业健康保险保费收入的变化。

　　

　　从上表可以看出，在95%的置信水平下，LNGOV、LNPAY变量都是LNY变化的主要原因，即广西政府医疗卫生支出和城镇居民医疗保健支出的变化都会影响到广西商业健康险保费规模的变化。并且城镇居民医疗保健支出与保费收入存在明显的双向因果关系，这就意味着从长期趋势来看城镇居民医疗保健支出对保费收入有影响，反过来保费收入也会影响到城镇居民医疗保健费用支出。而GOV会对Y产生影响，但是Y无法对GOV产生影响，这也符合现实。

　　从上表可以看出，在95%的置信水平下，LNURBAN、LNNUM不是LNY变化的主要原因，但l_NY变化却能显著的影响它们。说明商业健康保险的发展在长期来说能较大程度影响城镇人口数量，商业健康保险的发展有利于城市居民更加安居乐业，吸引更多的农村人口进入。

　　5. 4结论

　　通过对模型的分析，我们可以看出广西区内生产总值、广西城镇居民人均可支配收入、广西城镇居民人均医疗保健支出及广西城镇人口数量对广西商业健康保险具有促进作用。尤其是广西城镇居民人均医疗保健支出和广西城镇人口数量对广西商业健康险保费的增长促进作用较为显著。然而广西政府医疗卫生支出和广西城镇职工基本医疗保险人数与广西商业健康保险保费收入呈负相关，即它们的增长反而会减小健康险保费规模，但是减小效果不是很显著。

　　5.4.1经济的增长有助于商业健康保险的发展

　　广西区内生产总值和城镇人均可支配收入都是广西商业健康保险保费增长的原因，这个结果与己有的绝大多数实证研究文献保持一致。区内生产总值的增大，扩大了广西整体经济规模的水平，经济发展规模越大水平越高，社会的经济消费能力就越强从而整个社会的购买能力得到提高。随着社会的高速发展，人们面临的健康风险也会不断增加，这些都会促进社会对商业健康保险的需求。从研究相关文献可知，保险业的发展是建立在经济的增长基础上的，本文的协整分析也表明广西的GDP增长对保费具有拉动作用，格兰杰因果关系检验同样说明广西区内生产总值的增长是商业健康险保费增长的显著性因素。

　　GDP代表的是地区经济发展水平，而居民可支配收入则更能体现个人的消费能力，我们从本文的协整分析和格兰杰因果关系检验都可以看出广西居民可支配收入增长能有效促进商业健康保险发展。这是因为居民可支配收入的增长能大幅提高人们的购买力，居民购买力的增强才能真正把潜在的需求转化为有效的需求。购买力的提升不仅会让居民手头有了更为充裕的资金去购买保险，抵御面临的健康风险，还会提高居民对生活品质和健康的要求，进而增加了人们对商业健康保险的需求量。

　　5.4.2城镇居民医疗保健支出显著影响广西商业健康险发展

　　从模型结果可以看出，广西城镇居民人均医疗保健支出每增加1元就能产生3.35元的商业健康险消费，说明广西居民人均医疗保健费用对广西商业健康保险保费的增长具有显著促进作用。居民医疗保健费用在一定程度上反映出广西城镇居民健康状况，不断增长的医疗保健支出侧面反映了广西居民所面临的健康风险在增大，这是因为近年来广西工业化进程加速，经济在快速发展的同时也给城镇居民带来了生活环境的恶化，空气污染、水污染及噪音污染等增加了人们患上慢性非传染性疾病概率。从广西卫生统计数据可以看出，恶性肿瘤、心脏病及呼吸系统疾病等慢性病上升趋势明显，而这类疾病的治疗效果较差，需要花费较长的时间和大量医药费用，增加了民众医疗保健支出。加之广西医疗卫生体制还不够完善，导致运行效率不高，医疗服务价格偏高也增加了居民医疗保健支出。

　　医疗保健费用的持续增长，直接驱动了居民购买商业健康保险，为了应对高额的医疗保健费用支出防止其严重影响到自身生活质量，广西民众迫切希望将健康风险进行转移，从而减少在这方面的支出，保障自身生活水平不会因为疾病原因受到重大影响。本文的协整分析和格兰杰因果关系检验都表明广西居民医疗费用支出增长越快，民众对商业健康险的需求就越为强烈，广西商业健康保险保费的增长就越迅猛。

　　5.4. 3政府医疗卫生支出对广西商业健康保险产生负面影响。

　　从模型运行结果可得到，广西医疗卫生事业支出对广西商业健康保险发展产生反方向作用，政府在医疗卫生领域投入越多，将会减少商业健康险保费的增长，即广西政府在医疗卫生领域每增加一个单位投入就会减少商业健康险0.49个单位f从格兰杰因果检验中也可以看出，广西政府在医疗卫生事业支出是商业健康险保费收入的显著性原因。

　　随着广西经济水平的不断提高，广西政府的财政收入日益增长，政府对民生工程也越来越受重视，广西在医疗卫生领域的投入也越来越大，支出数额的绝对值不仅大幅度提高，支出占全区财政支出比例也有所上升。广西政府在医疗卫生领域支出的增加对广西商业健康保险发展产生的负面影响主要有两个方面：一是广西医疗卫生支出增加可以进一步改善民众的生活环境，减少民众患疾病的风险，广西居民面临的健康风险压力有所减缓后就会减少对商业健康险购买的动力；二是广西在医疗卫生支出属于转移性支付，政府增加了自治区卫生总费用的支付比例，一定程度就会降低个人支付的比例，广西居民在医疗卫生方面所需要的花费就会减少，民众对商业健康保险需求迫切程度减少，从而降低了全区对商业健康险的需求。

　　5. 4. 4城镇居民人口增长能有力促进广西商业健康保险发展。

　　从模型的结果分析来看，广西城镇居民数量增长能极大的促进了广西商业健康保险保费的增长，一个单位的城镇人口增加就能带来4.49个单位的保费增长，从格兰杰因果关系检验也能表明城镇人口数量是广西健康保险发展显著性因素，这也符合我们在第四章的理论分析的结果。

　　随着广西经济的快速发展，城镇化进程加速，广西城镇人口在最近十几年来一直快速增长。首先从收入数据上看，广西城镇人口的收入水平比农村人口收入水平高，城镇人口数量的增加，能够增强社会购买力，从而增加对商业健康保险的需求量。其次广西城镇人口受教育程度比农村要高，城镇居民消费观念和保险意识也都会比较好，能够懂得通过购买商业健康保险有效规避健康风险，保障自身健康问题。再次城镇人口居住较为集中，城镇人口越多，可以减少保险公司销售成本，有利于保险公司在一个地区开展商业健康保险的营销。南宁的城镇人口最多，这也导致了其商业健康保险保费收入占全区比例最高。

　　5.4. 5社会医疗保险对广西商业健康保险发展产生较小的负面影响。

　　从模型结果来看，广西社会医疗保险水平的提高反而会减少广西商业健康保险保费收入，即广西城镇居民基本医疗保险人数每增加一个单位则会减少广西商业健康险0.13个单位。我们在第四章的理论分析知道，社会医疗保险的发展对商业健康保险会产生挤出效应和挤入效应，而目前对于广西而言，社会医疗保险对于广西商业健康保险的发展是挤出效应大于挤入效应。

　　产生的原因主要是，广西近年来逐步完善社会医疗保险的发展，社会保险覆盖面更为广阔，保障水平也得到了较大提高，尤其是新医改后广西把庞大的农村人口也逐步纳入社会医疗保险体系，进一步满足了人民群众的健康医疗需求，民众的健康风险在一定程度上得到了保障，从而减少了社会对商业健康保险的需求。同时社会医疗保险的发展能够有利于广西人民生活的稳定，既可以增加广西民众的可支配收入还可以提高居民的健康保险意识，这也在一定程度上促进了广西居民对商业健康保险的需求，产生了一定的挤入效应，但是目前而言挤出效应要大于挤入效应。这是因为在短期内，广西居民收入水平仍不是很高的情况下，社会医疗保险能够提供满足大部分群众的健康保障需求，社会医疗保险具有强制性和费用优惠性，导致商业健康保险在社会医疗保险面前没有优势，必然会使没有特殊需求的广西民众选择社会医疗保险，从而能马上降低了广西整个商业健康险的需求。而广西民众的可支配收入和保险意识不可能马上大幅度提高，短期内改变生活习惯和消费观念不太现实，这需要一个比较长的时间，加之在广西市场的保险公司也没能准确定位自己在新医改体系中的角色，产品开发及推广能力还未成熟，这些都决定了短期内挤入效应不可能超过挤出效应。但是从长期来看，广西社会医疗保险的发展必然会带动商业健康保险在广西的发展，实现挤入效应大大超过挤出效应。