长期护理保险参与影响因素实证分析

邢慧霞

摘 要：伴随着人口老龄化的加速、人均寿命的延长、医疗费用的上涨以及家庭结构的改变，长期护理保险的作用将日趋重要，但长期护理保险的参与率并不高。本文结合我国经济所处的特殊发展阶段，从供给方入手，通过建立对数线性模型，分析相关因素对长期护理保险参与的影响，并根据实证结果提出相关建议。

关键词：长期护理保险 供给 影响因素 对数线性模型

一、研究背景与文献综述

我国自2000年进入老龄化社会以后，老龄人口规模不断扩大，呈现基数大，增长速度快的特征。但是由于计划生育以及工业化、都市化的影响，我国的家庭结构趋于核心化、小型化，传统的家庭护理功能弱化。因此，老年长期护理成为亟待解决的社会性问题，而长期护理保险的推出成为解决这一社会难题的“钥匙”。2006年出台的《健康保险管理办法》首次将长期护理保险作为独立险种进行界定，列为健康保险的四大险种之一。

长期护理保险在我国发展较晚，尚处于起步阶段，潜在需求巨大，因此，有必要对我国长期护理保险参与影响因素进行探讨。国内文献对长期护理保险参与影响因素分别进行了定性、定量的分析。首先，定性方面，戴溥之（2016）通过对长期护理保险进行效应分析，认为观念因素、人口因素、社会经济因素长期护理保险的需求有重要影响。定量方面，戴卫东（2011）通过对比安徽和江苏两省的数据发现，地区、户口、教育程度、无子女和退休金等多个因素对长期护理保险需求有显著性影响，同时这些因素对经济欠发达的地区影响更大；荆涛（2011）选取收入、利率、通货膨胀和社会保障支出等因素作为自变量，建立模型研究影响长期护理保险需求的因素，结果显示，收入、利率和通货膨胀对需求的影响并不显著。从供给方对长期护理保险参与率影响因素分析的文献较少。魏华林等（2007）从家庭金融资产和保险需求的关系出发，提出通过保险供给创新来推动保险的发展；刘坤坤等（2012）在调查问卷的基础上，采用因子和聚类分析法来探索保险消费行为，最后得出提供保险有效供给和优质服务可以促进保险消费的结论。

目前绝大多数文献是从需方入手探讨影响长期护理保险参与的因素，而从供给方进行研究的文献屈指可数。我国已进入经济转型期，供给侧改革是大势所趋。本文从供给方出发，通过实证分析各供给因素对长期护理保险参与率的影响， 以期从供给端发力推动长期护理保险的发展。

二、实证分析

从长期护理保险发展的必要性分析中可以看出我国长期护理保险有庞大的潜在购买人数，需求空间巨大。但结合本文的供给现状来看，无论是商业护理保险和还是社会性护理保险参与率明显偏低，究其根源不外乎需方和供方的影响，下面本文从供方因素入手通过实证探究其影响程度。

（一）变量选取

相对于护理需求方来说，影响长期护理保险参与率高低的供给方不仅仅局限于商业保险公司，整体来说，政府社会也充当了供给者的角色。由于我国在2005年市场上才开始推出第一个长期护理保险，所以本研究选取了2005-2016年的数据。

1、被解释变量

长期护理保险参与率是指参加长期护理保险的人数在总人数的占比，找寻能代表长期护理保险参与的指标时，无疑长期护理保险收入比较符合经济意义。但由于长期护理保险在我国起步较晚，相关数据不易获得，另外保费收入仅仅是从市场的角度来讲，而本文的供给方还包括政府主导的长期护理保险试点，如果选用长期护理保费收入作为被解释变量有点片面，故本文选取65岁及以上老年人占比作为被解释变量。因为长期护理保险的服务对象主要针对老年群体，选用该对象作为统计指标虽不太准确，但相对合理。

2、解释变量

（1）国内生产总值（GDP）：国内生产总值是反映国民收入的一项宏观指标，也是一个国家和地区发展的重要标志。一个国家GDP越高，保障制度越完善，老年护理机制越健全。

（2）医疗机构数：医疗机构数与国家和政府的政策相关，医疗机构数越多，人们对健康的认识和关注度会越高，同时也说明该地区的经济状况越好，则人们购买长期保险的意识越强烈。

（3）其他社会保障机制：通常我们认为其他社会保障机制对长期护理会有挤出效应，因为这些其他保障机制的存在在一定程度上会替代长期护理保险。本文以社会养老险支出和基本医疗保险支出来代表该指标。

（4）保险费率：保险费率对供给方来讲，指的是长期护理保险的成本，对需求方来说指的保险价格。一般保险费率高会降低长期护理保险的参与率。

（5）护理机构数：就护理机构来讲，长期以来，我国的护理机构一般是政府提供的养老机构，在老龄化的大背景下，我国提供了一些专业化的护理机构。另外我国商业保险公司自2005年也开始经营长期护理保险，本文把现有的社会护理机构和商业护理保险公司都作为供给方分析。作为长期护理保险的供给方，保险公司数量与规模的大小直接影响该市场参与率的高低。

（6）产品种类：产品种类多样性和丰富性可以增加人们对长期护理保险的选择，一般产品种类越多，长期护理保险的参与率越高。

由于以上解释变量中有些因素是无法定量的，所以本文选取了国内生产总值、医疗机构数、其他社会保障机制、经营长期护理保险的机构数作为解释变量。相关数据来源于中国统计年鉴和中国民政部官网以及中国保险监督管理委员会官网。

（二）模型建立

本研究首先对各变量取对数，然后建立长期护理保险参与的对数线型模型：

β0、β1、β2、β3、β4為回归参数，β（i=1，2，1，3，4）的经济含义为长期护理保险参与对第ⅰ个因素的弹性系数，即解释变量变化1%，被解释变量变化βi%。ε为随机误差项，包含模型中未涵盖的影响长期护理保险参与的其他所有因素。运用eview软件和普通最小二乘法对上述线性模型进行线性回归，估计结果标准形式为：

首先，根据统计结果对模型拟合效果进行检验。拟合优度R2为0.998032，调整后的拟合优度R2为0.996720，模型的整体拟合效果较为理想。然后对回归模型总体进行显著性检验，在5%的显著水平上，F分布的临界值为6.88，模型中的F统计量值为760.6905，这说明所有解释变量对被解释变量的影响存在显著性，即解释变量的参数不全为零，整个模型估计显著。然后对模型中各个解释变量的参数估计值进行理论验证。根据假设，国内生产总值促进长期护理保险的发展，但模型中的回归系数β1为负，与理论假设不吻合，到底国家生产总值的高低与长期护理保险的关系有待进一步的验证。同时，医疗机构的回归系数β2=0.135125，为正数，说明医疗机构数对长期护理保险有正向效应，与假设相符。对于社会保险支出，经济理论假设是对长期护理保险具有挤出效应，但其回归系数β3=0.129332，为正，那么其他社会保障机制对长期护理保险是不是具有挤出效应，大小有待进一步考察。根据假设，长期护理机构数与长期护理保险的参与正相关，可以看出去回归系数β4=0.020361为正，与假设相符。

再次，对模型中个自变量的参数进行显著性检验，模型中自变量参数在0.05和0.1的显著水平下，四个自变量参数都显著。但由上述可知logGDP虽然显著，但系数符号与与其相反，可能存在多重共线性的问题。采用逐步回归的方法解决多重共线性的问题。最后修正后的回归结果为：

最后对模型拟合结果进行解释。从修正后的模型可以看出，医疗机构数和护理机构数是供给方促进长期护理保险参与的主要因素。GDP作为一个宏观因素，是国家经济实力的体现。但国内生产总值高并不一定意味着人民的收入水平越高，有更多的金钱关注健康。一个国家医疗机构的多少反映了该国家该地区的经济发展程度，护理保险和医疗保险虽然不是同一险种，但护理保险主要针对失能、高龄老人，这些老人的护理也离不开医疗的提供。医疗机构越多，老年人越关注健康，在一定程度上也会促进长期护理保险的发展。护理机构作为护理保险的主要供给者，它承担着老年人的护理给付功能，护理机构数越多，护理服务越完善，有利于提高长期护理保险的参与率。其他社会保障机制从理论上应该对长期护理保险的参与产生挤出效应，但从实证分析结果来看，我国的其他社会保障机制与长期护理保险参与成正相关。主要原因是我国的其他社会保障机制并不健全，这些社会保障机制针对性弱，保障程度低，所以对专业性的长期护理保险的需求反而增加。

三、政策建议

（一）加大专业性护理机构投入

在養老护理设施上，应当集中建立几个重点养老护理机构，提供其所需的建设资金，并对其运营情况做重点细致的监督。同时专业化的设施、制度，还能为保险公司的理赔提供对口精确地数据。在对护理人员的培养上，通过加强与相关高校的联系，通过奖学金等方式，吸引高素质人才学习护理。通过对护理设施和投入，间接增加长期护理保险的参与。同时，为增加护理保单的多样化，可以设置实际费用补偿制、定额给付型以及提供人工护理服务等，为老年人提供针对性的护理服务，做到老有所养，护有所依。

（二）完善医疗服务，加大护理宣传

老龄化是长期护理保险发展的最重要的推动力，随着年龄的增大老年人需要的不仅仅是护理服务，往往伴随着医疗服务。虽然护理险和医疗险有本质的不同，但医疗保险的的完善对护理险的发展有一定的助推作用。充分依托现有的信息化建设成果，对现有的医疗服务流程进行优化，对医疗服务模式进行创新。同时我国应积极宣传长期护理保险的积极作用，在宣传过程中，应有效的控制媒体舆论导向，从而加强老百姓对长期护理险的必要性认知。

参考文献

[1] 戴溥之、支子雯、孟娜.老年长期护理保险需求影响因素分析[J]广角镜，2016.（3）：254-255

[2] 荆涛、王靖韬、李莎.影响我国长期护理保险需求的实证分析[J]北京工商大学学报，2011.（26）：90-96

[3] 邓庆彪、周芳仪.我国长期护理保险的需求影响因素分析[J]保险职业学院学报，2015（29）：31-34

[4] 魏华林、杨霞.家庭金融资产与保险消费需求相关问题研究[J]金融研究，2007（10）：70-81

[5] 刘坤坤、万金、黄毅.居民人身保险消费行为及其影响因素分析[J]保险研究，2012（8）：53-59