大学生医疗保险需求影响因素分析

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1、大学生医疗保险需求影响因素分析摘 要:本文通过大学生参加医疗保险的调查,分析了影响大学生参加医疗保险的因素。回归结果表明,交易成本、大学生对待风险的态度、示范效应、月生活费用、参保经验和年医疗费用是显著影响大学生医保决策的因素。根据分析的结论,本文提出了促进大学生医疗保险发展的政策建议。关键词:交易成本医疗保险需求大学生大学生作为一个年轻的群体,一般情况下身体都比较健康、有较高的免疫力。大学生收入多数依赖于父母,但在经济上已经表现出一定的独立性,一旦遇到疾病,特别是严重的疾病,医疗费用作为一项意外支出,往往会对大学生的生活和学习造成很大不便。

2、随着国家整体医疗制度的改革,大学生的医疗保障逐渐从一个一般性的问题逐渐演化成为特殊性的社会问题。大学生医疗保险能够有效降低健康风险,因而能够减少对大学生生活和学习的干扰。国家对大学生医疗保险进行了扶持,使得大学生能得到更优良的医保服务。但由于种种原因,仍有一定数量大学生未参加医疗保险,分析影响医保需求的因素,有助于充分发挥医疗保险对大学生的保障作用。对医疗保险需求研究早期的是Cameron(1988),他通过效用最大化理论推导出了医疗保险需求方程,认为医疗保险需求是消费者个体社会特征、经济状况、健康程度和偏好等特征的函数。后来,Hadley(

3、2003)在回顾已有的医疗的理论和经验研究的基础上,提出了一个一般的框架,Bhattacharya(2008)进一步完善了这个框架。在这个框架中,居民选择医疗保险会受到所处社会环境、自身经济条件以及风险偏好等因素的影响,还会受到逆向选择行为以及其他一些不可观测的因素的影响。大学生身体比较健康,医疗费用较少,参加医疗保险获得的赔付资金也少,而理赔程序与一般的医疗保险相同,因此交易成本会影响到大学生参加医保的决策。另一方面,消费具有示范效应,而大学生之间联系密切,交流频繁,因此示范效应也会影响到参保决策。本文结合大学生消费特征,大学生医疗保险特点

4、,采用问卷调查方法,结合交易成本理论对大学生医疗保险消费行为进行了研究。一、理论模型医疗保险是针对大学生个人身体健康风险设立的保险,反映着大学生对健康风险的预防性需要。大学生是否参与医疗保险,从成本收益的角度进行分析,设定大学生对医疗保险需求的数学表达式为:D=(E*P)-C>mR,E为预期医疗费用,P参与医保后的医疗费用报销比例,R为医疗保险费用,C为交易成本,D为大学生对医疗保险需求的函数,m为大学生对待风险的态度,若大学生为风险中立者,m=1;大学生为风险回避者,m>1;大学生为风险爱好者,m<1。模型表示,大学生对医疗保险需求受大学生

5、参与医疗保险预期医疗费用、报销比例、风险态度和保费的影响,只有当预期节省的费用减去交易成本大于由风险爱好程度修正得到的保费时,大学生才愿意参保,对医疗保险有需求。报销比例和保费是相对确定的变量,而预期医疗费用和交易成本受到大学生自身相关的各项因素和医保部门提供的各项服务的影响。于是,我们用E=f{g(s),h(p)}来表示医保部门提供的服务和大学生自身情况的各项因素。根据已有研究成果和实际调查,本文认为影响大学生对医疗保险需求的因素有收入,生活费,交易成本,每年医疗费用,每年医疗预算,可接受的年最高保险额度,是否有过保险经验,周围的人是否参保

6、,是否有过成功理赔经验,未来是否有投保意愿,对自己身体健康情况预期,对现有保险程序与保险品种评价的态度等。基于以上分析,建立影响大学生对医疗保险需求的经济计量模型为:Y=α0+α1X1+α2X2+...+αnXn其中,因变量Y是大学生对医疗保险的需求,Xn为自变量,笔者选取性别、月生活费、以前是否参加保险、年医疗费用、风险偏好程度、周围人是否参保、对保险报销所需时间和程序的看法等因素加以分析。当然影响对医疗保险需求的还有其他影响因素如每年医疗预算等。鉴于调查数据的局限性,在模型中这些变量没有被包含并加以分析。二、实证结果及分析我们在2011年

7、9月调查了山东省某高校的400名大学生,回收有效答卷347份。因变量大学生对医疗保险的需求取值是大学生参加医保为1,未参保为0。性别取值男为1,女为2。大学生月生活费用在400元以下为1,400~800元之间为2,800元以上为3。以前过参加保险为1,否则为0。风险偏好程度难以准确衡量,由于当地有彩票销售点,用大学生是否购买过彩票来测度,购买过彩票取值为1,否则为0。年医疗费用在100元以下为1,100~300元之间为2,300元以上为3。示范效应看同宿舍大学生参加医保情况,大学生基本是8人住一宿舍,同宿舍中2人及2人以下参保取值为1,3-5

8、人取值为2,6人以上参加医保为3。对保险报销所需时间和程序的看法取值是认为所需时间合适和程序简单为1,所需时间较长和程序有点繁琐为2,所需时间很长和程序太繁琐为3。

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