医疗保险需求研究论文提纲

2022-10-02

论文题目:中国社会基本医疗保险发展对商业健康保险需求的影响 ——基于地区差异视角

摘要:随着生活环境恶化以及生活节奏加快,人们健康疾病风险不容小视。近年来医药卫生费用快速上涨,居民医疗健康负担加重,对于医疗保险的需求逐渐增多并呈现多元化。新中国成立以来,我国医疗保障制度经历了不断探索与改革,逐步形成了以医疗救助为基础、社会基本医疗保险为主体、补充保险和商业健康保险为补充的多层次医疗保障体系,在维护社会稳定和人民群众的切身利益方面具有重要作用,保障人民基本的卫生管理需求。由于不同时期经济发展水平与基本医疗保险制度发展程度存在差异,以及基本医疗保险保障水平与覆盖范围存在地区差异,社会基本医疗保险与商业健康保险的关系可能存在不同。本文选用2010年-2019年中国30个省级行政单位(除去西藏)社会基本医疗保险发展和商业健康保险发展的相关数据,对社会基本医疗保险与商业健康保险之间的影响关系进行研究。对全部样本数据进行回归发现:社会基本医疗保险对健康险先产生正向促进作用,后产生负向挤出作用。这是因为发展社会基本医疗保险将提高人们的生活质量,人们对于健康管理和保险有了更多的了解与认知,而受限于社会基本医疗保险的覆盖范围与保障水平处于较低水平,人们会增加商业健康保险产品配置以规避风险,提高保障。同时,随着社会基本医疗保险的不断完善与发展,其覆盖范围与保障水平逐步提高,能够满足部分人群的健康管理需求,这势必会挤压部分商业健康保险的发展空间,对商业健康保险产生挤出效应,因此产生先促进后挤出的结果。此外,本文基于地区经济发展水平差异,分析认为社会基本医疗保险也存在区域间发展程度差异,不同发展程度可能对商业健康保险的发展产生不同的影响作用。因此本文从基本医疗保险覆盖范围和保障水平两个维度将全部样本数据划分为四组。在社会基本医疗保险覆盖范围广且保障水平高地区以及社会基本医疗保险覆盖范围广但保障水平低地区的回归结果中可以看出,人均基本保险基金收入的二次方项系数显著,这说明基本医疗保险先正向刺激商业健康保险发展,当发展水平达到一定程度后,作用又变为负向挤出;在社会基本医疗保险保障水平高但覆盖范围窄地区和社会基本医疗保险保障水平低且覆盖范围窄地区的回归结果显示,社会基本医疗保险对商业健康保险仅存在显著的正向作用,两者间互补作用更为明显。基于以上结论,本文认为政策制定者应从提高基本医疗保险统筹层次、消除地区间医疗资源差异、提高保障水平、强化社会医疗保险与商业健康保险融合互补这四个方面进行政策改进。同时,商业保险公司要重点关注社会医疗保险未覆盖部分,与商业健康保险形成合力,共同发展。主要是从注重长期保障、扩大覆盖人群、提高实际保障水平、主动发挥监督管理职能这几个方面进行进一步优化完善。

关键词:社会基本医疗保险;商业健康保险;地区差异

学科专业:保险硕士(专业学位)

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 选题背景和意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究内容与研究方法

1.2.1 研究内容

1.2.2 研究方法

1.3 创新与不足

1.3.1 创新点

1.3.2 不足点

2 文献综述

2.1 关于社会基本医疗保险对商业健康保险的影响的文献综述

2.1.1 国外文献

2.1.2 国内文献

2.2 关于商业健康保险发展影响因素的文献综述

2.2.1 经济因素

2.2.2 社会因素

2.2.3 人口因素

2.3 文献评述

3 社会基本医疗保险与商业健康保险现状分析

3.1 社会基本医疗保险和商业健康保险发展现状概括

3.1.1 社会基本医疗保险发展现状概括

3.1.2 商业健康保险发展现状概括

3.2 社会基本医疗保险与商业健康险的关系

3.2.1 区别

3.2.2 联系

3.3 社会基本医疗保险与商业健康保险的区域发展特点

3.3.1 社会基本医疗保险区域发展特点

3.3.2 商业健康保险区域发展特点

4 社会基本医疗保险对商业健康保险发展的作用机理分析

4.1 社会基本医疗保险对商业健康保险的促进作用

4.2 社会基本医疗保险对商业健康保险的挤出效应

4.3 社会基本医疗保险对商业健康保险的影响呈现区域差异

5 研究设计与实证分析

5.1 数据来源

5.2 变量选取与度量

5.2.1 被解释变量

5.2.2 解释变量

5.2.3 控制变量

5.3 分组样本划分

5.4 模型设计与假设提出

5.4.1 模型设计

5.4.2 假设提出

5.5 描述性统计与实证检验分析

5.5.1 描述性统计分析

5.5.2 多重共线性分析

5.5.3 异方差分析

5.5.4 内生性分析

5.6 实证结果分析

5.6.1 全样本模型回归分析

5.6.2 分样本模型回归分析

5.7 稳健性分析

5.7.1 缩短样本区间

5.7.2 两阶段最小二乘法回归

5.7.3 更换关键解释变量

6 研究结论与建议

6.1 研究结论

6.2 建议

参考文献

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