我国商业医疗保险中的道德风险，本文主要内容关键词为：医疗保险论文,我国论文,道德风险论文,商业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
近年来，随着社会经济的发展以及个人收入水平的提高，人们越来越注重自身的身体健康和风险保障，医疗卫生费用支出迅猛增长。2011年，中国卫生总费用达24 345.9亿元，其中，政府卫生支出7 464.2亿元，占30.7%；社会卫生支出8 416.5亿元，占34.6%；个人卫生支出8 465.3亿元，占34.8%；其中城市卫生支出为18 571.9亿元，占比为76.3%；农村卫生支出为5 774.0亿元，占23.7%。2011年，中国人均卫生费用1807.0元，其中城市2 697.5元，农村879.4元。2012年中国卫生总费用约28 914.4亿元①，比2011年增加4 568.5亿元，增长18.8%。由于医疗支出日益昂贵，人们通过各种形式的医疗保险来分担压力，化解风险，除了社保之外，商业医疗保险也越来越成为居民的选择。 医疗费用不断上涨与老龄化、环境变化、竞争压力以及医疗技术等很多因素有关，经济发展、消费水平提高、医疗技术水平进步导致合理的医疗费用增加；另一方面，医疗费用不断增加还与医疗保险市场的道德风险有关，医疗参保人虽然不会故意做出有损自己健康的事来骗取保险金，但由于参保人在投保之后，医疗价格发生了显著的变化，医疗价格降低，必然会增加医疗需求，甚至是不必要的医疗支出。由于保险公司与投保人之间的信息不对称，投保人选择多看病、多开药，医疗费用由保险公司支出，医疗机构人员也深知医疗保险之道，为了增加医疗收入或收取回扣，小病大治，过度检查，使用高价的药品，开大处方，这导致本身比较稀缺的医疗资源被不合理地配置，一些医疗资源被过度使用，造成原本稀缺的医疗资源浪费。 本文拟运用中国健康和营养调查数据库CHNS，实证检验商业医疗保险是否存在道德风险，这可以为我国医疗保险制度的调整和完善提供客观依据和决策参考。 二、理论综述 逆向选择是指在合同签署前，由于交易双方信息不对称而产生的劣质品驱逐优质品，进而出现交易产品平均质量下降的现象，在这种情况下，市场价格机制会出现失效。例如，在健康保险市场，保险公司对投保人的健康信息的掌握不如投保人自己，在信息不对称的情况下，保险公司若根据健康水平的期望值来确定保费，那么健康状况好的人会退出市场，而健康状况不好的人会购买商业医疗保险，其结果是保险公司可能陷入亏损；若保险公司试图通过提高保费来遏制亏损，那么中等健康状况的人都可能退出市场，只有健康状况更差的人才会购买保险。劣质品驱逐优质品是逆向选择的典型表现。 由于信息不对称，在合同签署之后，参与合同的一方利用信息上的优势，不遵守合同约定，而损害合同另一方的利益。当签约一方不完全承担行为风险后果时所采取的自身效用最大化的自私行为，甚至做出不利于他人的行动，经济学称为道德风险。斯蒂格里茨在研究保险市场时，发现了一个经典的例子：美国一所大学学生自行车被盗比率约为10%，几个有经营头脑的学生发起了一个对自行车的保险。按常理，这个项目应获得5%左右的利润，但该保险运作一段时间后，他们发现自行车被盗比率迅速提高到15%以上。这是因为自行车投保之后，同学们对自行车的安全防范措施明显减少，投保的学生由于不完全承担自行车被盗的风险，因而没有按投保合同的约定采取足够的自行车安全防范措施，这种合同后的不合作行为，就是道德风险；与此类似的行为还包括，购买火险的人不重视购买灭火器；购买车险的人不重视行车安全和车辆防盗措施；在委托代理关系中，委托合同签署之后，委托人不能实现对代理人的监督，产生信息不对称，这导致代理人不完全承担经营行为的风险，代理人可能采取偷懒这样的机会主义行为。 在医疗保险市场，同样存在保险公司和投保人之间的信息不对称，投保人不完全承担健康损害和医疗行为的风险，因而可能采取过度医疗的行为。Manning et al.(1987)利用兰德实验数据发现，健康保险自付比例增加10%，医疗支出将减少1%至2%。1995年，台湾引入了全民健康保险，这一计划降低了门诊和住院费用的自付金额和比例，1995年之前无保险人群的就医概率在实施全民健康保险之后增加了一倍(Cheng and Chiang，1997)。谢垩(2009)利用CHNS数据发现，参与医疗保险的人比没有参与医疗保险的人更多地享受医疗服务，医疗保险扩大了医疗服务利用的不平等。 过度医疗消费体现在患者投保之后，由于实际承担的费用下降导致其对医疗服务需求上升，假设医疗保险对医疗支出的覆盖比例为r(1≥r＞0)，消费者的需求曲线如图1所示②。
图1 消费者需求曲线
图2 诱导的消费者需求曲线 价格为
的医疗服务，由于医疗保险，消费者支付的实际价格为
，价格
对应的需求量是
，价格
对应的需求量是
，因此，在真实价格
下，消费者对医疗服务的真实需求为
，这样保险公司观察到的需求曲线向右旋转到
，可见，在医疗保险合同签署后，消费者的医疗服务需求会增加，
-
就是患者增加的医疗消费，阴影部分就是医疗支出的增加额。需求曲线旋转的程度与保险覆盖比例r有关，保险覆盖比例越大，需求曲线的弹性就越小，医疗支出的增加额就越多。 另外，道德风险也会体现在诱导需求上，这是指医疗服务的供给方和需求方存在信息不对称，供给方诱导消费者增加医疗服务的需求，表现为推动需求曲线右移，见图2③，诱导需求曲线从
移动至
曲线。医疗机构诱导需求导致医疗支出增加的手段有两种：一是在保持价格不变的情况下，向患者提供不必要的服务，使需求量提升至
，此时医疗支出增加了细线阴影部分；二是在不改变需求量的情况下抬高医疗服务的价格，例如使用高价药代替平价药，使医疗价格从
提升至
，在这种情况下，粗线阴影部分是增加的医疗支出。 Koc(2005)认为，为了降低道德风险引发的过度医疗问题，应该对病人实行费用分担机制，其中门诊病人的分担比率应稍高，而对住院病人则应降低其医疗费用的分担比例甚至可以免于分担。黄枫，甘犁(2012)研究医疗保险改革的作用，医疗保险改革后实际门诊自付比例提高，一定程度上控制了医疗服务需求方的道德风险，抑制了不合理的医疗支出，医疗保险改革可强化医疗消费的自我责任，挤出不必要的过度医疗需求，从而遏制医疗资源的浪费。 三、数据与变量 我们拟通过CHNS数据库考察商业医疗保险的购买决策，以及商业医疗保险对医疗支出的影响。商业医疗保险不同于公费医疗、新型农村合作医疗、城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险等，它没有国家补助，体现为市场竞争，投保人根据自己的实际情况自由购买。CHNS提供了其它医疗保险信息，如新型农村合作医疗、城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险和其它保险，我们设置反映新型农村合作医疗的变量，用“其它保险”变量反映城市居民是否拥有其它各类医疗保险；该数据库也提供了是否有公费医疗的信息，这些变量我们都处理为二元虚拟变量，有为“1”，没有为“0”。CHNS数据库有关于医疗支出的调查问题，反映过去四周因病(伤)就诊或者去医院看病所发生的医疗费用④。 考虑到收入、年龄、健康、教育、婚姻状况、性别等人口学特征因素会影响到商业医疗保险的购买决策以及医疗支出的多少，在考察商业医疗保险的购买决策，以及商业医疗保险对医疗支出的影响时，我们引入这些变量作为控制变量，CHNS数据库也提供了这些方面的信息。关于收入，CHNS调查了“包括补助，一般每月工资有多少钱？”以及“一年奖金共有多少钱？”，CHNS根据每月工资乘以12加上一年奖金，得到个人一年的净收入⑤。考虑到年龄对商业医疗保险决策及医疗支出可能存在非线性关系，我们引入年龄的平方项。在CHNS中，问卷询问受访者“与同龄人相比，觉得自己的健康状况怎么样”，将回答“非常好”的样本健康赋值为1，回答“好”的样本赋值为2，回答“一般”的样本赋值为3，回答“差”的样本赋值为4，本文在处理数据时，建立健康虚拟变量，将回答“非常好”和“好”的样本赋值为1，回答“一般”和“差”的样本赋值为0。关于教育，CHNS调查受访者“您受过几年正规的学校教育？”，我们以受教育年限表示受访者的教育程度。CHNS调查了受访者的婚姻状况，有“未婚”、“在婚”、“离婚”、“丧偶”、“分居”几个选项，处理时将“在婚”和“分居”视为“结婚”，赋值为1，“未婚”、“离婚”、“丧偶”视为“其它”，赋值为0。我们认为，日常保健会影响商业医疗保险决策以及医疗支出，CHNS调查了受访者“在过去四周中，您有没有接受过任何一种保健服务”，有为“1”，没有为“0”。另外，我们也控制了性别和是否饮酒，CHNS调查受访者“这一年您曾喝过啤酒、白酒或别的酒吗？”，有为“1”，没有为“0”。在对变量处理时，我们去掉那些回答“不确定”或“不知道”的样本。 变量名称与定义如表1所示。
本文所用数据来自CHNS(China Health and Nutrition Survey(中国健康与营养状况调查)，是美国北卡罗莱纳大学人口研究中心、美国国家营养与食物安全研究所、中国疾病预防与控制中心合作开展的调查项目。从1989年开始，CHNS随机抽样调查中国九个省份36个县，到目前为止，已做了九期调查，分别是1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009、2011年。本文使用1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009年的数据。CHNS有对相同受访者的跟踪调查，由于受访者去世、离开或其它原因，会丢失一部分观测值，也有新的受访者加入，因此，本文得到的是非平衡面板数据，包括6 070个家庭，12 473个个体，共49 369个观测。 各变量数据的描述性统计见表2。
四、商业医疗保险购买决策 我们要检验影响商业医疗保险购买决策的因素。个体只有两种选择，选择购买商业医疗保险时，
=1，不购买时，
=0，利用二元因变量Logit模型进行估计，该模型是McFadden(1973)首次提出，假定商业医疗保险购买决策服从Logistic分布：
回归软件对Logit模型通常采取极大似然估计方法，大样本下，可以通过常用的方法构造t统计量和置信区间。自变量向量包括新型农村合作医疗保险、其它保险、保健服务、是否喝酒、年龄、年龄平方、收入、婚姻、健康、性别。回归结果如表3所示，我们对全样本、农村样本、城市样本分别估计，一是因为城乡之间存在不同的保险制度，二是可以检验计量结果的稳健性。
模型的解释力一般通过卡方检验LR chi2(n)统计量及其显著性来判断，上述模型卡方检验的P值都等于0，拒绝模型无效的原假设，说明模型是有效的。表3也汇报了模型的伪决定系数(pseudo
)，类似于线性回归的
，可以检验模型对变量的解释力，本回归的伪决定系数为0.08，在实践中，运用微观数据做Logit模型回归时，伪决定系数通常都比较低。另外，STATA软件有命令可计算模型预测准确百分比，以此衡量模型的拟合优度⑥。本文所使用的Logit模型对总样本的预测准确百分比为93.26%，对农村样本和城市样本的预测准确百分比分别达到94.57%和91.73%，说明模型的拟合优度是较为理想的。 由于Logit模型并非线性模型，其中的系数没有明确的含义，不能直接说明每个解释变量对购买商业医疗保险的边际效应，我们利用STATA计算在样本均值处解释变量的边际效应，如表4所示。
回归结果显示，新型农村合作医疗保险及其它医疗保险对商业医疗保险有显著的挤出效应，拥有新型农村合作医疗保险及其它医疗保险的人购买商业医疗保险的可能性显著降低；有喝酒这样的行为习惯的人购买商业医疗保险的可能性显著增加，这与这类行为可预测的患病风险有关。收入对购买商业医疗保险有显著的正向影响，因为收入关系到保险投资的支付能力。男性购买商业医疗保险的可能性显著高于女性，这可能与男性所承担的家庭责任有关；健康状态对购买商业医疗保险有显著的正向影响，健康状况好的人比健康状况不好的人购买商业医疗保险的概率更高，这说明逆向选择没有发生⑦，这可能与商业医疗保险机构有严格的健康检测有关；年龄与购买商业医疗保险存在显著的“倒U型”关系，中年人购买商业医疗保险的可能性要显著高于年轻人和年老人，中年人的责任压力最大，上有老下有小，其风险意识往往高于年轻人和老年人，更愿意购买商业医疗保险；另一方面，中年人的经济能力相对而言更高，为商业医疗保险的支付能力也更强。保健服务和结婚对购买商业医疗保险有负向影响，即有保健习惯的人和结婚的人购买商业医疗保险的可能性降低，只是在统计上并不显著。 五、商业医疗保险对医疗支出的影响 1.固定效应模型 为了检验购买商业医疗保险对医疗支出的影响，我们针对面板数据，采用固定效应模型进行估计，同一样本有多期观测，可以运用变量观测值减去组内均值的办法，消除组内不随时间变化的个体特征，对应的回归模型为：
因变量是医疗支出，核心自变量是商业医疗保险虚拟变量，控制变量包括新型农村合作医疗保险、公费医疗、其它保险、收入、年龄、教育、健康等因素。回归结果如表5所示，同样，我们对全样本、农村样本、城市样本分别估计。
回归结果显示，商业医疗保险的系数为正，而且在1%的显著性水平上显著，这说明，在控制健康、收入等其它因素的情况下，购买商业医疗保险导致医疗支出显著增加，因此，商业医疗保险导致道德风险在这里得到验证。全样本、农村样本和城市样本都得到相同的结论，说明这一结果稳健。其它方面，在农村样本中，新型农村合作医疗保险导致农村居民的医疗支出显著增加(5%显著性水平)，对城镇样本来说，享受公费医疗也显著增加了医疗支出(5%显著性水平)，说明新型农村合作医疗保险和城镇医疗保险都存在道德风险问题。收入对医疗支出有显著的正向影响，这是因为医疗支出与支付能力息息相关；教育对医疗支出也有显著的正向影响，这可能是因为教育提高了人们对疾病的认识，更为理性地认识疾病风险。健康状态的系数为负号，越健康的人医疗支出越少，只是统计上不显著；年龄二次方的系数为正，且统计显著，说明医疗支出与年龄呈“U”型关系，中年人的医疗支出要小于年轻人和年老人，这是因为，中年人正处壮年，身体机能和抵抗力比年轻人和老年人要强，健康状况比年轻人和老年人更好，因而医疗支出更少。 2.内生性讨论 在检验购买商业医疗保险对医疗支出的影响时，我们不能排除解释变量与随机扰动项具有相关性的可能性，即内生性问题。一些其他因素可能既与医疗支出有关，也与人们购买商业医疗保险的决策有关；内生性产生的原因，一是可能遗漏影响医疗支出的变量；二是购买商业医疗保险与医疗支出可能互为因果；三是问卷调查中，数据的测量误差难以避免，这些导致解释变量内生的问题，会导致估计的不一致性。为了解决内生性问题，必须引入工具变量，在此基础上使用二阶段最小二乘法(2SLS)进行估计。 在寻找工具变量时，一般要求工具变量与解释变量相关，而与被解释变量不相关，我们考虑使用社区商业医疗保险参保率作为个人购买商业医疗保险的工具变量，理由有以下几个：其一，人群分布往往具有相似性，住在同一个小区的人往往经济、地位背景较为一致，其行为模式也较为一致；其二，商业医疗保险投保行为往往会口口相传，同一个社区居民的投保行为会相互影响；基于这两点，我们认为社区商业医疗保险参保率与个人购买商业医疗保险具有较强的相关性；其三，社区商业医疗保险参保率对个人的健康及医疗支出影响不大，因而，社区商业医疗保险参保率与被解释变量(个人医疗支出)不具有明显的相关性。 但是，若使用社区商业医疗保险参保率作为工具变量，其本身可能存在内生性问题，例如，地区经济发展水平可能既影响社区商业医疗保险参保率，也会影响到每个人的医疗支出。为此，我们提出第二个工具变量，即社区受访者中每年生大病的受访者所占的比重，我们相信这一变量与个人购买商业医疗保险具有较强的相关性，因为社区生大病的人越多，会刺激个人购买商业医疗保险，但是，社区生大病的人越多这一现象与个人的健康和医疗支出关系不大，不具有明显的相关性。 在工具变量的数据获得上，CHNS数据库并没有直接提供社区商业医疗保险参保率数据，也没有提供社区生大病的居民占比，这两个变量必须设法生成。考虑到CHNS调查采用多阶段分层整群随机抽样方法，调查的省、县、社区都是随机抽样确定，共计约220个社区样本，再对每个社区随机抽取20个家庭住户进行入户调查，每户有1至多人，因此，根据抽样社区的代码，可以利用MATLAB计算出每年每一个抽样社区、抽样住户的受访者中参加商业医疗保险的比例以及生大病的比例，用这个随机抽样样本统计量近似反映社区的总体统计量。 3.二阶段最小二乘法估计 先对这两个工具变量进行弱工具变量检验，分别将一个工具变量加入二阶段最小二乘法估计，得出其F值，如表6所示，一般认为，工具变量为非弱工具变量的F值临界点为10，这两个工具变量的F值均远大于10，为良好的工具变量。
引入这两个工具变量，运用STATA做Hausman检验，得到Hausman估计值为27.79，P值为0.000 5，在1%的显著性水平上显著，强烈拒绝外生性假设，证明存在解释变量内生，应使用工具变量法。 我们利用STATA做2SLS，引入上述两个工具变量，回归结果如表7所示。 引入工具变量，对内生性进行处理之后，各系数的符号和显著性与前面的固定效应模型估计结果基本一致，但估计量更为准确，购买商业医疗保险的人在医疗支出上比没有购买商业医疗保险的人多支出2 147.7元，在没解决内生性之前，这一数据是1 380.2元。 六、稳健性检验 为了检验结论的稳健性，我们针对全样本、城市样本和农村样本分别做了估计，主要变量的系数符号和显著性基本一致，说明结论较为稳健。为了进一步验证商业医疗保险导致道德风险的稳健性，我们去掉约一半的样本，只取1989、1991、1993、1997、2000年的数据，然后用上面同样的方法，对数据进行计量回归，回归如表8所示。
回归结果显示，1989—2000年的回归结果与1989—2009年的回归结果的系数符号和显著性基本一致，进一步验证了商业医疗保险市场道德风险的存在性。 本文利用CHNS数据库检验我国商业医疗保险的购买决策，以及商业医疗保险对居民医疗支出的影响，借此检验商业医疗保险中逆向选择和道德风险的存在性。通过对20年跨度的微观数据，进行计量分析，我们发现，新型农村合作医疗保险及其它城镇医疗保险对商业医疗保险有挤出效应；有喝酒这样的行为习惯的人购买商业医疗保险的可能性显著增加；收入对购买商业医疗保险有显著的正向影响；男性购买商业医疗保险的可能性显著高于女性；健康状态对购买商业医疗保险有显著的正向影响；年龄与购买商业医疗保险存在“倒U型”关系。在商业医疗保险市场，逆向选择并没有发生，因为健康状态好的人比健康状态不好的人购买商业医疗保险的可能性更高，并没有出现“劣币驱逐良币”的现象。通过考察影响医疗支出的因素，我们发现购买商业医疗保险导致医疗支出显著增加；新型农村合作医疗保险导致农村居民的医疗支出显著增加；享受公费医疗显著增加了医疗支出；收入对医疗支出有显著的正向影响；教育对医疗支出也有显著的正向影响；医疗支出与年龄呈“U”型关系。在控制健康、收入等因素的情况下，购买了商业医疗保险的人显著增加了医疗支出，这证明商业医疗保险市场存在道德风险。 ①资料来自国家卫生和计划生育委员会《2012年我国卫生和计划生育事业发展统计公报》。 ②参考史文璧，黄丞(2005)绘制。 ③参考史文璧，黄丞(2005)绘制。 ④根据CHNS年成人调查表的M39、M38、M30相加得到。 ⑤CHNS数据库提供了indinc变量数据，即个人净收入(Total net individual income)。 ⑥STATA中计算模型预测百分比的命令为：estat classification。 ⑦若逆向选择发生，劣质品驱逐优质品，在其它因素不变的情况下，健康状况越差的人，购买商业医疗保险的可能性更大，而健康状况越好的人，更倾向于退出商业医疗保险市场。
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