邵全權(quán)，張嘉文，楊 浩

（南開大學(xué) 金融學(xué)院，天津 300350）

一、引言

2008年的全球金融危機(jī)爆發(fā)以來，金融領(lǐng)域和實(shí)體經(jīng)濟(jì)均遭受重創(chuàng)，此后世界經(jīng)濟(jì)增速下滑，遲遲未能走出疲弱態(tài)勢，再加上新冠肺炎疫情對經(jīng)濟(jì)的沉重打擊，世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇脆弱乏力。在此背景下，中國經(jīng)濟(jì)自2008年以來始終保持中高速增長，至2021年中國對全球GDP增量的貢獻(xiàn)率為30%左右，居世界第一，有效帶動(dòng)了世界經(jīng)濟(jì)的增長，成為世界經(jīng)濟(jì)增長的主要引擎。在過去受疫情影響的兩年里，2020 年和2021 年中國實(shí)際GDP 平均增長約為5.13%，而美國約為1.03%、英國約為-1.27%、德國約為-0.9%、日本約為-1.49%①。當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)正由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，除了要保持經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的增長水平和增長速度外，還需要關(guān)注經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量。

Barro（2002）［1］認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量是一個(gè)寬泛的概念，在研究經(jīng)濟(jì)增長時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮人民群眾的健康狀況。受新冠肺炎疫情影響，世界各國人民的生命健康受到嚴(yán)重威脅，對健康保障的需求越來越強(qiáng)烈。而健康保險(xiǎn)作為民眾為健康進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)融資的一種重要手段，受到越來越多人的關(guān)注。2000 年到2019年期間，中國商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展迅猛，年保費(fèi)收入平均增長率約為28%，2020 年健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入達(dá)8 172 億元，占整個(gè)保險(xiǎn)業(yè)總保費(fèi)收入的18.05%。反觀世界，各經(jīng)濟(jì)體的健康保險(xiǎn)發(fā)展程度不一，以世界主要保險(xiǎn)市場為例，2000年到2019年期間，美國的商業(yè)健康保險(xiǎn)年保費(fèi)增長率為2.7%，英國為1.7%、法國為7.7%、德國為4.4%、日本為0.2%、韓國為17%，盡管增長率有高有低，但是都保持了正向增長②。

不同經(jīng)濟(jì)部門與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系一直是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)最熱門的話題之一，保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系也是研究重點(diǎn)之一?，F(xiàn)有大部分研究結(jié)果表明，保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展能有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。對于健康保險(xiǎn)來說，目前國內(nèi)外學(xué)者主要從被保險(xiǎn)人的消費(fèi)與儲(chǔ)蓄決策、市場勞動(dòng)力和健康服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展等角度來闡述健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)的影響，尚未有學(xué)者直接分析商業(yè)健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。本文基于索羅經(jīng)濟(jì)增長模型，引入確定性增長模型和隨機(jī)模型，從理論上分析商業(yè)健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的影響；同時(shí)基于24個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)造出經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)，利用數(shù)據(jù)同時(shí)分析商業(yè)健康保險(xiǎn)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)增長速度和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長

現(xiàn)有關(guān)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的理論文獻(xiàn)主要集中于商業(yè)保險(xiǎn)和社會(huì)保障等領(lǐng)域。Taub（1989）［2］指出保險(xiǎn)的賠付可以鼓勵(lì)經(jīng)濟(jì)中的行為人在面臨異質(zhì)性隨機(jī)生產(chǎn)率沖擊時(shí)進(jìn)行投資，促進(jìn)增長。Saito（1998）［3］在內(nèi)生增長模型中引入行為人面臨永久異質(zhì)性收入沖擊時(shí)的不完全保險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)市場的缺失會(huì)減少行為人的收入。Corneo 和Marquardt（2000）［4］在世代交疊增長模型中引入養(yǎng)老金和失業(yè)保險(xiǎn)后發(fā)現(xiàn)，養(yǎng)老金系統(tǒng)和失業(yè)保險(xiǎn)系統(tǒng)之間的正外部性影響了內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長和非自愿失業(yè)的均衡路徑。趙尚梅等（2009）［5］證實(shí)了“保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)其他部門存在溢出效應(yīng)”的假設(shè)，同時(shí)發(fā)現(xiàn)初級階段的保險(xiǎn)業(yè)邊際生產(chǎn)力低于其他部門的邊際生產(chǎn)力，認(rèn)為隨著保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展和其邊際生產(chǎn)力的提高，其外溢效應(yīng)逐漸加強(qiáng)，必將支撐經(jīng)濟(jì)增長。縱觀這些研究，主要是從經(jīng)濟(jì)增長模型入手，引入不確定性等因素研究保險(xiǎn)的作用，或從保險(xiǎn)業(yè)的特點(diǎn)出發(fā)研究保險(xiǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的作用，都沒有考慮兩者的兼容性。邵全權(quán)（2012）［6］融合了經(jīng)濟(jì)增長模型與保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展、結(jié)構(gòu)等特點(diǎn)，研究了保險(xiǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長的互動(dòng)關(guān)系。

從研究方法來看，現(xiàn)有實(shí)證文獻(xiàn)可以分為四類：第一類，檢驗(yàn)保險(xiǎn)活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長之間的Granger 因果關(guān)系［7–13］，發(fā)現(xiàn)不同國家的保險(xiǎn)活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系并不一致；第二類，使用截面數(shù)據(jù)研究經(jīng)濟(jì)增長對保費(fèi)收入、保險(xiǎn)深度等因素的影響［14–17］；第三類，使用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型研究保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系［18–21］；第四類，使用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型GMM 來研究保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系［22–25］。以上文獻(xiàn)都認(rèn)為保險(xiǎn)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長有顯著影響；除此之外，在研究經(jīng)濟(jì)增長時(shí)，都使用GDP 來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平。王博和邵全權(quán)（2015）［26］在構(gòu)造經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)的基礎(chǔ)上，基于中國數(shù)據(jù)證實(shí)了保險(xiǎn)業(yè)市場結(jié)構(gòu)的變化能提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。

（二）健康保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長

大部分學(xué)者認(rèn)為健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長有正向的促進(jìn)作用。Gruber（2021）［27］研究了美國健康保險(xiǎn)與勞動(dòng)力市場之間的關(guān)系。Sterret（2014）［28］認(rèn)為美國的醫(yī)療保險(xiǎn)一方面能消除工作鎖定和鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)，另一方面能減少對殘疾或年老群體的就業(yè)歧視，進(jìn)而增加勞動(dòng)供給來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。Pauly（2003）［29］認(rèn)為國家主導(dǎo)的公共醫(yī)療保險(xiǎn)能增加社會(huì)的醫(yī)療保健支出，進(jìn)而增加醫(yī)療部門的工資和工作機(jī)會(huì)并帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。不過也有研究表明，增加健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長有負(fù)面影響，在政府財(cái)政支持的基礎(chǔ)上建立的公共醫(yī)療保險(xiǎn)會(huì)減少用于教育、基礎(chǔ)設(shè)施等其他領(lǐng)域的經(jīng)費(fèi)。Padovano和Galli（2001）［30］認(rèn)為公共醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋面的擴(kuò)大，會(huì)增加財(cái)政壓力進(jìn)而帶來更高的稅收，從而抑制經(jīng)濟(jì)增長。Zheng（2019）［31］研究了中國社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)改革，從理論研究和實(shí)證研究兩方面證實(shí)醫(yī)保個(gè)人賬戶的貢獻(xiàn)率有利于物質(zhì)資本和人力資本積累，能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。Ihori 等（2011）［32］基于對日本醫(yī)療保險(xiǎn)改革的研究，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保險(xiǎn)共同支付率上升所增加的道德危險(xiǎn)會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)增長，將公共醫(yī)療保險(xiǎn)支出固定在GDP 一定比例的政策也會(huì)降低經(jīng)濟(jì)增長速度。

國內(nèi)文獻(xiàn)對健康保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系的研究并不多，所研究的主題主要是社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)。朱銘來和胡祈（2020）［33］認(rèn)為公共醫(yī)療保險(xiǎn)能夠抑制醫(yī)療衛(wèi)生支出對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的短期不利影響，而商業(yè)健康保險(xiǎn)則能夠抑制其對長期經(jīng)濟(jì)增長的不利影響。鄭莉莉（2018）［34］基于VAR 模型研究了中國社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)、健康與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，指出社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期協(xié)整關(guān)系，從長期來看，醫(yī)保覆蓋率的提高有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。周小菲等（2019）［35］也使用FAVAR模型對這個(gè)主題進(jìn)行研究，其結(jié)果表明醫(yī)療保險(xiǎn)的提高能夠促進(jìn)短期增長，但長期影響不顯著。

本文主要基于24個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)研究商業(yè)健康保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，一方面，從理論上構(gòu)建了商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)與資本、經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出之間的動(dòng)態(tài)方程，指出了商業(yè)健康險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間的影響路徑，并分析了影響商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的參數(shù)最終會(huì)對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生什么影響；另一方面，在使用主成分分析構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)的基礎(chǔ)上，使用面板固定效應(yīng)模型、面板工具變量法、面板門檻模型和動(dòng)態(tài)面板門檻模型綜合分析商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)對經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)增長速度和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響。

三、理論模型與參數(shù)模擬

（一）模型設(shè)定

1.家庭效用函數(shù)

借鑒邵全權(quán)等（2017）［36］關(guān)于效用函數(shù)的設(shè)定，在效用函數(shù)中引入健康人力資本。考慮家庭“長生不老、永遠(yuǎn)存續(xù)”的情況，家庭的效用分別來自消費(fèi)和健康人力資本，二者都具有CRRA 形式的效用。家庭的效用函數(shù)為式（1）：

式（1）中的β為貼現(xiàn)率，Ct為第t期的消費(fèi)，Kt為第t期的資本，γ1和γ2分別作為消費(fèi)和健康的相對風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)存在，θ表示健康的相對重要性。假設(shè)政府公共衛(wèi)生支出影響完全折舊的健康人力資本。參考王弟海等（2016）［37］、駱永民（2011）［38］的研究，設(shè)定當(dāng)期的健康水平H=(τKt)η，即商業(yè)健康險(xiǎn)的保障對象或相應(yīng)的健康險(xiǎn)標(biāo)的，η表示健康的彈性。資本中的一部分用于衛(wèi)生總支出，該比例為τ。根據(jù)邵全權(quán)等（2017）［36］效用函數(shù)設(shè)定健康險(xiǎn)的保險(xiǎn)乘子b=1 -pdm，p、d、m分別為健康險(xiǎn)的出險(xiǎn)概率、損失程度和免賠比例。乘子b表示不發(fā)生健康風(fēng)險(xiǎn)與發(fā)生健康風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而造成健康損失并得到商業(yè)健康險(xiǎn)的保險(xiǎn)金賠付這一過程的平均效應(yīng)。

2.資本動(dòng)態(tài)變化

本文理論模型和數(shù)值模擬主要基于一個(gè)離散形式的擴(kuò)展的索洛經(jīng)濟(jì)增長模型，具體而言，下一期的資本等于當(dāng)期產(chǎn)出按儲(chǔ)蓄率扣除后加上折舊與扣除衛(wèi)生支出后的當(dāng)期資本，最后再減去健康險(xiǎn)保費(fèi)。具體見式（2）：

其中，根據(jù)索洛經(jīng)濟(jì)增長模型，Yt=，Lt=b(τKt)η。μ(1 -m)pd(τKt)η為健康險(xiǎn)保費(fèi)，其中(1 -m)pd(τKt)η為精算公平保費(fèi)，μ為反應(yīng)商業(yè)健康險(xiǎn)市場力量的參數(shù)。

（二）參數(shù)校準(zhǔn)

參考有關(guān)國內(nèi)外文獻(xiàn)，由于本文主要分析健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，因此將資本份額α賦值為0.3，將衛(wèi)生支出對健康水平的彈性η校準(zhǔn)為0.3，將衛(wèi)生總支出占資本的比例τ校準(zhǔn)為0.1，將儲(chǔ)蓄率s校準(zhǔn)為0.4，將資本折舊率δ校準(zhǔn)為0.1。在確定性增長模型中將技術(shù)進(jìn)步率A校準(zhǔn)為1.1；在隨機(jī)增長模型中，假設(shè)技術(shù)沖擊為對數(shù)正態(tài)分布，期望（mean）為0，標(biāo)準(zhǔn)差（sd）為0.1。具體數(shù)值整理如表1所示。

表1 參數(shù)校準(zhǔn)

健康險(xiǎn)保費(fèi)為μ(1 -m)pd(τKt)η，影響保費(fèi)的關(guān)鍵參數(shù)為出險(xiǎn)概率p、損失程度d、免賠比例m以及市場力量參數(shù)μ，在接下來的數(shù)值模擬中，對上述參數(shù)賦值模擬，以此研究參數(shù)改變對總資本和總產(chǎn)出的影響。具體而言，p取值分別為0.1、0.3、0.5，d取值分別為0.1、0.3、0.5，m取值分別為0.1、0.3、0.5，μ取值分別為1、1.5、2。

（三）數(shù)值模擬

在前文理論模型和參數(shù)校準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)式（2）確定下來的總資本的動(dòng)態(tài)方程進(jìn)行數(shù)值模擬，模擬分別基于確定性增長模型和隨機(jī)增長模型，在每一類的模擬中分為參數(shù)變化對總資本的影響與對總產(chǎn)出的影響兩部分，得到商業(yè)健康險(xiǎn)的出險(xiǎn)概率p、損失程度d、免賠比例m以及市場力量參數(shù)μ的變化對經(jīng)濟(jì)增長的影響規(guī)律。

1.確定性增長模型

本文模擬首先關(guān)注商業(yè)健康險(xiǎn)的出險(xiǎn)概率p、損失程度d、免賠比例m以及市場力量參數(shù)μ的變化對經(jīng)濟(jì)增長的影響。圖1 和圖2 分別顯示p、d、m、μ取不同數(shù)值時(shí)，確定性增長模型對應(yīng)的總資本和總產(chǎn)出的趨勢曲線的演化規(guī)律。

圖1 顯示，p、d、m、μ取不同數(shù)值時(shí)，絕大部分情況下隨著時(shí)間推移都會(huì)出現(xiàn)持續(xù)的總資本增長，只有在μ＝2時(shí)會(huì)出現(xiàn)總資本的負(fù)增長。就出險(xiǎn)概率p的變化對總資本的影響而言，p提高會(huì)降低總資本的增長；就損失程度d的變化對總資本的影響而言，d提高會(huì)降低總資本的增長；就市場力量參數(shù)μ的變化對總資本的影響而言，μ提高會(huì)降低總資本的增長；就免賠比例m的變化對總資本的影響而言，m提高會(huì)促進(jìn)總資本的增長?？梢姡琾、d、μ與總資本增長負(fù)相關(guān)，m與總資本增長正相關(guān)，考慮到商業(yè)健康險(xiǎn)的m為免賠比例，健康險(xiǎn)的實(shí)際保障程度為（1 -m），所以保障程度也與總資本增長負(fù)相關(guān)。結(jié)合前文中健康險(xiǎn)保費(fèi)公式可知，決定保費(fèi)的關(guān)鍵參數(shù)p、d、1 -m、μ都與保費(fèi)成正相關(guān)關(guān)系，因此由上述各參數(shù)提高而造成的保費(fèi)的提高會(huì)降低總資本的增長。

圖2 顯示，p、d、m、μ取不同數(shù)值時(shí)，絕大部分情況下隨著時(shí)間推移都會(huì)出現(xiàn)持續(xù)的總產(chǎn)出增長，只有在μ＝2時(shí)會(huì)出現(xiàn)總產(chǎn)出的負(fù)增長。就出險(xiǎn)概率p的變化對總產(chǎn)出的影響而言，p提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長；就損失程度d的變化對總產(chǎn)出的影響而言，d提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長；就市場力量參數(shù)μ的變化對總產(chǎn)出的影響而言，μ提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長；就免賠比例m的變化對總產(chǎn)出的影響而言，此時(shí)存在一個(gè)臨界點(diǎn)，大致位于模擬時(shí)間區(qū)間的第6個(gè)時(shí)間單位，在該臨界點(diǎn)之前m提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長，在該臨界點(diǎn)之后m提高會(huì)促進(jìn)總產(chǎn)出的增長?？梢?，p、d、μ與總產(chǎn)出增長負(fù)相關(guān)，m在臨界點(diǎn)前與總產(chǎn)出增長負(fù)相關(guān)，在臨界點(diǎn)后與總產(chǎn)出增長正相關(guān)，考慮到商業(yè)健康險(xiǎn)實(shí)際保障程度為（1 -m），所以保障程度在臨界點(diǎn)前與總產(chǎn)出增長正相關(guān)，在臨界點(diǎn)后與總產(chǎn)出增長負(fù)相關(guān)。出現(xiàn)這種情況，主要原因在于參數(shù)的選取以及模型的形式等因素的影響，考慮到臨界點(diǎn)僅為模擬時(shí)間序列的開始幾期，對此后的結(jié)論并不產(chǎn)生影響，因此可以近似地認(rèn)為保障程度也與總產(chǎn)出增長負(fù)相關(guān)。決定保費(fèi)的關(guān)鍵參數(shù)p、d、1 -m、μ都與保費(fèi)成正相關(guān)關(guān)系，因此由上述各參數(shù)提高而造成的保費(fèi)的提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長。

2.隨機(jī)增長模型

本文模擬其次關(guān)注商業(yè)健康險(xiǎn)的出險(xiǎn)概率p、損失程度d、免賠比例m以及市場力量參數(shù)μ的變化對經(jīng)濟(jì)增長的影響。圖3 和圖4 分別顯示p、d、m、μ取不同數(shù)值時(shí)，隨機(jī)增長模型對應(yīng)的總資本和總產(chǎn)出的趨勢曲線的演化規(guī)律。

圖3 顯示，p、d、m、μ取不同數(shù)值時(shí)，絕大部分情況下隨著時(shí)間推移會(huì)出現(xiàn)持續(xù)的總資本增長，只有在p=0.5、d=0.5 以及μ=2 時(shí)會(huì)出現(xiàn)總資本的負(fù)增長。就各參數(shù)變化對總資本的影響而言，p提高會(huì)降低總資本的增長；d提高會(huì)降低總資本的增長；μ提高會(huì)降低總資本的增長；m提高會(huì)促進(jìn)總資本的增長?？梢姡琾、d、μ與總資本增長負(fù)相關(guān)，健康險(xiǎn)的實(shí)際保障程度（1 -m）也與總資本增長負(fù)相關(guān)。結(jié)合前文中健康險(xiǎn)保費(fèi)公式可知，與確定性增長模型相似，在隨機(jī)增長模型中參數(shù)p、d、1 -m、μ提高而造成的保費(fèi)的提高會(huì)降低總資本的增長。

圖4 顯示，p、d、m、μ取不同數(shù)值時(shí)，絕大部分情況下隨著時(shí)間推移會(huì)出現(xiàn)持續(xù)的總產(chǎn)出增長，只有在μ＝2時(shí)會(huì)出現(xiàn)總產(chǎn)出的負(fù)增長。就各參數(shù)變化對總產(chǎn)出的影響而言，p提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長；d提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長；μ提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長；m提高會(huì)促進(jìn)總產(chǎn)出的增長?？梢?，p、d、μ與總產(chǎn)出增長負(fù)相關(guān)，（1 -m）與總產(chǎn)出增長負(fù)相關(guān)。決定保費(fèi)的關(guān)鍵參數(shù)p、d、1 -m、μ都是與保費(fèi)成正相關(guān)關(guān)系的，因此由上述各參數(shù)提高而造成的保費(fèi)的提高會(huì)降低總產(chǎn)出的增長。

需要指出的是，在隨機(jī)增長模型中采用了隨機(jī)技術(shù)沖擊，因此模擬各曲線與此前的確定性增長模型有所差異，但并不影響其反映的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。

綜上所述，無論是確定性增長模型還是隨機(jī)增長模型，對于總資本或總產(chǎn)出的模擬都普遍反映出險(xiǎn)概率p、損失程度d、保障程度1 -m以及市場力量參數(shù)μ的變化與經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。換言之，因參數(shù)提高而造成的保費(fèi)提高會(huì)降低總資本和總產(chǎn)出的增長。

另一方面，保費(fèi)公式中還有一項(xiàng)并未作為參數(shù)納入我們的考察，就是前文中界定的以健康人力資本形式出現(xiàn)的計(jì)算保費(fèi)的基礎(chǔ)——τKt η。健康人力資本與總資本存在正相關(guān)關(guān)系，如果健康險(xiǎn)保費(fèi)的提高不是由于出險(xiǎn)概率p、損失程度d、保障程度1 -m，以及市場力量參數(shù)μ的提高而導(dǎo)致的，而是由τKt

η的提高而導(dǎo)致的，則會(huì)出現(xiàn)提高健康險(xiǎn)保費(fèi)可以提高總資本和總產(chǎn)出增長的結(jié)果。

四、計(jì)量模型設(shè)定

（一）模型設(shè)定與變量選取

1.固定效應(yīng)模型

基于2000年到2019年24個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)，考慮到不同國家的國情，可能存在不隨時(shí)間而變的遺漏變量，本文實(shí)證部分首先考慮應(yīng)用固定效應(yīng)模型，從經(jīng)濟(jì)增長水平、經(jīng)濟(jì)增長速度和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量三個(gè)角度去考察商業(yè)健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。本文的主要計(jì)量模型設(shè)定如下：

對于被解釋變量的選擇，本文使用GDP 的對數(shù)（lngdp）來衡量經(jīng)濟(jì)增長水平，采用GDP增長率（g）來反映經(jīng)濟(jì)增長速度，引入經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)（f）來描述經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，關(guān)于經(jīng)濟(jì)質(zhì)量指標(biāo)的構(gòu)建見本部分的（二）。在解釋變量方面，本文使用商業(yè)健康保險(xiǎn)保費(fèi)的對數(shù)（lnhi）從保費(fèi)數(shù)量方面直觀地反映商業(yè)健康險(xiǎn)的發(fā)展情況。i代表國家，t代表年份，ui是代表不同國家異質(zhì)性的截距項(xiàng)，εit為隨個(gè)體與時(shí)間而變化的擾動(dòng)項(xiàng)，假設(shè){ }εit獨(dú)立同分布且與ui不相關(guān)。

在控制變量方面，很多因素都能對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響，方程（3）和（4）主要從物質(zhì)資本、健康人力資本、經(jīng)濟(jì)開放程度、銀行業(yè)滲透率、證券業(yè)滲透率來控制可能影響到經(jīng)濟(jì)增長的變量，采用固定資本形成額占GDP 的形成額的比例（cap）來表示物質(zhì)資本，用居民預(yù)期壽命（eli）來反映健康人力資本，用金融機(jī)構(gòu)提供的信用貸款總額占GDP 的比重（cre）來表示銀行業(yè)滲透率，用股市交易總額占GDP的比例（sto）來表示證券業(yè)滲透率。對于方程（5），由于經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量（f）在構(gòu)建時(shí)已經(jīng)考慮了固定資本形成額占GDP的比例（cap），故在控制變量中剔除cap；又由于資源利用效率一直是學(xué)者在研究經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量時(shí)關(guān)注的變量，故引入資本生產(chǎn)率（cp）③和勞動(dòng)生產(chǎn)率對數(shù)（lnlp）④作為控制變量。

為了克服商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的內(nèi)生性問題，本文采取工具變量法并選用社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)保費(fèi)的對數(shù)（lnsi）作為工具變量。一方面，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)與商業(yè)健康險(xiǎn)是國民健康醫(yī)療后備金的重要組成部分，共同為被保險(xiǎn)人提供資金保障，兩者相互補(bǔ)充，具有相關(guān)性；另一方面，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)保費(fèi)收入主要受社保政策影響，具有一定的外生性。因此，選用社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)保費(fèi)的對數(shù)作為商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入的對數(shù)的工具變量有一定的合理性。

2.面板門檻模型

商業(yè)健康保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系可能與不同階段的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、增長率和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量有關(guān)，本文參考Hansen（1999）［39］的做法，在方程（3）至（5）的基礎(chǔ)上，分別以lngdp、g和f為門檻變量設(shè)定單一門檻模型的計(jì)量方程：

在方程（6）中yit代表被解釋變量，包括lngdp、g和f；xit為受門檻變量影響的解釋變量，對應(yīng)的是lnhi；1(?)是一個(gè)示性函數(shù)，滿足括號內(nèi)條件取值為1，否則取0；qit為門檻變量，包括lngdp、g和f，γ為待確定的門檻值；X是相應(yīng)控制變量的集合；β1和β2分別為門檻變量在不同區(qū)域時(shí)解釋變量xit對被解釋變量yit的影響系數(shù)；ui是代表不同國家異質(zhì)性的截距項(xiàng)，εit為誤差項(xiàng)，服從獨(dú)立同分布。類似地，可以推廣到包含多個(gè)門檻值的門檻回歸。

3.考慮內(nèi)生性的動(dòng)態(tài)面板門檻模型

基于Hansen（1999）方法構(gòu)造的方程（6）可能存在兩個(gè)缺點(diǎn)：第一，模型一般假設(shè)解釋變量是強(qiáng)外生的，而解釋變量lnhi卻可能是內(nèi)生的；第二，解釋變量中未引入被解釋變量的滯后項(xiàng)，不能反映經(jīng)濟(jì)增長的慣性。因此，我們構(gòu)造了一個(gè)引入滯后被解釋變量和考慮了解釋變量內(nèi)生性的動(dòng)態(tài)面板門檻模型，即

其中yi,t-1為被解釋變量的滯后項(xiàng)，使用lnsi作為lnhi的工具變量，設(shè)定以lngdp為門檻變量，其余變量含義與方程（6）一致。參考Seo 和Shin（2016）［40］的做法，使用一階差分GMM進(jìn)行估計(jì)。

（二）經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)的構(gòu)建

除了研究經(jīng)濟(jì)增長的水平和速度以外，不少學(xué)者提出還應(yīng)研究經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。但是不同學(xué)者對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的理解和定義各不相同，如卡馬耶夫（1977）［41］將其理解為經(jīng)濟(jì)增長的效率，而溫諾·托馬斯（2001）［42］將經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量視為發(fā)展速度的補(bǔ)充，是指機(jī)會(huì)分配、環(huán)境可持續(xù)性、全球性風(fēng)險(xiǎn)管理以及治理結(jié)構(gòu)等影響經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)程的關(guān)鍵性內(nèi)容。本文參考鈔小靜（2011）［43］與王博（2015）［26］的做法，將經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量理解為與經(jīng)濟(jì)增長緊密相關(guān)的經(jīng)濟(jì)方面的內(nèi)容，其具體內(nèi)涵包括驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的因素、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性和社會(huì)福利四個(gè)方面，表2顯示了構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)所用的變量。

表2 經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量評價(jià)體系

本文收集了2000 年到2019 年24 個(gè)國家相應(yīng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，并將所有逆指標(biāo)通過取倒數(shù)使其正向化，對各指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化以避免因指標(biāo)量綱不統(tǒng)一而出現(xiàn)的問題。在完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，首先分別對四項(xiàng)一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)分國家提取第一主成分，然后再將此四項(xiàng)第一主成分按不同國家再次提取第一主成分，并將最后得到的第一主成分作為經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)（f）。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文所用的數(shù)據(jù)是一個(gè)面板數(shù)據(jù)，它包含從2000 年到2019 年24 個(gè)國家的數(shù)據(jù)⑤，這24 個(gè)國家2019 年的保費(fèi)收入之和約占全球總保費(fèi)收入的77.334%⑥。法國、德國、意大利、荷蘭、愛爾蘭、西班牙、瑞士、盧森堡、比利時(shí)、奧地利、荷蘭、葡萄牙、捷克和希臘商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)數(shù)據(jù)來源于WIND 數(shù)據(jù)庫⑦、其余國家的商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)數(shù)據(jù)來自CEIC 的全球經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)保費(fèi)收入來源于世界衛(wèi)生組織的WHO數(shù)據(jù)庫⑧。

在計(jì)算經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)的過程中，第一、二、三產(chǎn)業(yè)比重、就業(yè)比重、名義GDP、實(shí)際GDP、工業(yè)產(chǎn)值、投資率、進(jìn)口總額占GDP 的百分比、出口總額占GDP 的百分比、失業(yè)率和死亡率來源于世界銀行公開數(shù)據(jù)庫；CPI 價(jià)格指數(shù)來源于CEIC 的全球經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫；健康支出滲透率來源于世界衛(wèi)生組織的WHO 數(shù)據(jù)庫。在計(jì)算回歸過程中所用的控制變量時(shí)，固定資本形成額占GDP 的形成額的比例（cap）、居民預(yù)期壽命（eli）、證券業(yè)滲透率（sto）和勞動(dòng)力人數(shù)來源于世界衛(wèi)生組織的WHO數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)通過三次樣條插值進(jìn)行補(bǔ)充。表3展示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

五、回歸結(jié)果及解釋

（一）基本回歸結(jié)果

本文首先采用面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，表4 中（1）至（3）的被解釋變量分別為GDP 的對數(shù)（lngdp）、GDP 環(huán)比增長率（g）和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)（f），解釋變量為商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)收入的對數(shù)（ln?hi）。從表4 中（1）至（3）數(shù)據(jù)可知，回歸方程均顯著通過F檢驗(yàn)，可認(rèn)為每個(gè)國家應(yīng)該擁有自己的截距項(xiàng)；回歸方程也顯著通過Hausman 檢驗(yàn)，支持使用固定效應(yīng)模型而非隨機(jī)效應(yīng)模型。lnhi與lngdp呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為0.176，并在1%的統(tǒng)計(jì)水平顯著；lnhi與f呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為0.399，并在10%的統(tǒng)計(jì)水平顯著；lnhi與g之間的系數(shù)為-0.00238，并不顯著。這說明商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增加對經(jīng)濟(jì)的總產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量均有正向影響，但是對于經(jīng)濟(jì)增長速度的影響并不顯著。

表4 中（4）至（5）采用面板工具變量法進(jìn)行系數(shù)估計(jì)。從解釋變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)和不可識(shí)別檢驗(yàn)的結(jié)果可知，lnhi存在內(nèi)生性且與lnsi相關(guān)；從解釋變量的系數(shù)來分析，以lngdp或f作為被解釋變量時(shí)，lnhi的系數(shù)都為正且顯著；以g作為被解釋變量時(shí)，lnhi的系數(shù)不顯著，與固定效應(yīng)模型所得的結(jié)論基本一致，同樣說明了商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增長對經(jīng)濟(jì)的總產(chǎn)出增長和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提高均有促進(jìn)作用，但是對于經(jīng)濟(jì)增長速度的影響并不顯著。

表4 商業(yè)健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響

本文在理論模型中指出商業(yè)健康險(xiǎn)年保費(fèi)為μ(1 -m)pd(τKt)η，顯然，其出險(xiǎn)概率p、損失程度d、保障程度1 -m、市場力量參數(shù)μ及健康人力資本τKtη的變化與保費(fèi)增長存在正相關(guān)關(guān)系。但是，從理論模型的數(shù)值模擬得知出險(xiǎn)概率p、損失程度d、免賠比例m、市場力量參數(shù)μ與經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，健康人力資本τKtη與健康險(xiǎn)保費(fèi)存在正相關(guān)關(guān)系。從實(shí)際出發(fā)，在過去的20年里，由于醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展、疾病預(yù)防意識(shí)的提高以及生活水平的提高，世界各國的出險(xiǎn)概率p和損失程度d有所下降，而健康人力資本τKtη有所提高；考慮到本文選取的24 個(gè)國家是從保費(fèi)規(guī)模角度去選取的，這些國家都擁有世界上相對較發(fā)達(dá)的保險(xiǎn)市場，在過去的20 年里商業(yè)保險(xiǎn)公司的競爭越來越激烈，導(dǎo)致市場力量參數(shù)μ的下降；經(jīng)過健康險(xiǎn)多年的發(fā)展，健康險(xiǎn)條款日趨成熟，免賠比例m是一個(gè)相對穩(wěn)定的參數(shù)，變化幅度不大。換言之，出險(xiǎn)概率p、損失程度d和市場力量參數(shù)μ的下降會(huì)降低商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)但促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，健康人力資本τKtη的上升會(huì)提高商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。結(jié)合實(shí)證結(jié)果，我們知道健康人力資本τKtη的上升對商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的正面影響超過了出險(xiǎn)概率p、損失程度d和市場力量參數(shù)μ的下降對保費(fèi)的負(fù)面影響，最終體現(xiàn)出商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增長促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長這一結(jié)果。

（二）面板門檻回歸

如表5 中（1）至（3）所示，3 個(gè)面板門檻回歸方程均通過了門檻檢驗(yàn)，說明不同發(fā)展階段的經(jīng)濟(jì)增長水平、經(jīng)濟(jì)增長率和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量確實(shí)會(huì)影響商業(yè)健康險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。

表5中（1）的回歸結(jié)果顯示，以lngdp作為門檻變量，當(dāng)lngdp＜12.237時(shí)，lnhi的系數(shù)估計(jì)值為0.112；當(dāng)12.237＜lngdp＜15.192時(shí)，lnhi的系數(shù)估計(jì)值為0.158；當(dāng)lngdp＞15.192時(shí)，lnhi的系數(shù)估計(jì)值為0.215，都在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。注意到0＜0.112＜0.158＜0.215，這說明商業(yè)健康險(xiǎn)的發(fā)展確實(shí)對經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出水平有正向的影響，且這種影響隨著經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出水平的提高有所加強(qiáng)。

表5 中（3）的回歸結(jié)果顯示，以f作為門檻變量，當(dāng)f＜-1.031 和-1.031＜f＜0.592時(shí)，lnhi的系數(shù)估計(jì)值都不顯著；而當(dāng)f＞0.592時(shí)，lnhi的系數(shù)估計(jì)值為0.446，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這說明從經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的角度看，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量處于較低水平時(shí)，商業(yè)健康險(xiǎn)的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響并不明顯；當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量跨越一個(gè)門檻值時(shí)，商業(yè)健康險(xiǎn)的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量有正向的促進(jìn)作用。

表5中（2）的回歸結(jié)果顯示，以g作為門檻變量，盡管存在門檻效應(yīng)，但是lnhi的系數(shù)分別為－0.012 8、－0.006 63 和－0.000 048 6，對g的影響都比較小，并未完全推翻基本回歸中關(guān)于商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增加對經(jīng)濟(jì)增長速度的影響并不顯著的結(jié)論。

表5 商業(yè)健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長的面板門檻回歸

綜上所述，面板門檻回歸結(jié)果與基本回歸結(jié)果吻合，都表明了商業(yè)健康險(xiǎn)的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長起到促進(jìn)作用，且這種促進(jìn)作用會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)增長而有所加強(qiáng)。

（三）考慮內(nèi)生性的動(dòng)態(tài)面板門檻回歸

表6回歸結(jié)果表明，在以lngdp為門檻變量時(shí)，三個(gè)回歸方程都具有門檻效應(yīng)，說明在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系確實(shí)有所差異。表6中（2）和（3）的回歸結(jié)果顯示，當(dāng)lngdp跨越門檻值時(shí)，lnhi的系數(shù)差異值為分別為0.035 和1.508，盡管為正數(shù)，但是未通過顯著性檢驗(yàn)；而表6中（1）結(jié)果顯示，當(dāng)lngdp跨越門檻值時(shí)，lnhi的系數(shù)差異值為0.359，在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這再一次說明了商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增加對經(jīng)濟(jì)增長速度的影響并不顯著，而商業(yè)健康險(xiǎn)的發(fā)展確實(shí)對經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出水平有正向的影響，且這種影響隨著經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出水平的提高越來越大。

表6 商業(yè)健康保險(xiǎn)對經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)面板門檻回歸

續(xù)表

六、結(jié)論與政策建議

本文在引入健康人力資本的基礎(chǔ)上，通過設(shè)定家庭的效用函數(shù)與資本的動(dòng)態(tài)方程，結(jié)合索洛經(jīng)濟(jì)增長模型構(gòu)建了一個(gè)反映商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)與經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出之間關(guān)系的理論模型，在運(yùn)用數(shù)值模擬的方法后得出了兩個(gè)基本結(jié)論：第一，出險(xiǎn)概率p、損失程度d以及市場力量參數(shù)μ與商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)正相關(guān)，但與經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出負(fù)相關(guān)；第二，健康人力資本τKtη與商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)正相關(guān)，且與經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出正相關(guān)。

在理論分析的基礎(chǔ)上，本文基于2000 年至2019 年24 個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)，先通過主成分分析方法構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)，然后從經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)增長速度和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量三個(gè)角度，運(yùn)用固定效應(yīng)模型、面板工具變量法來實(shí)證研究商業(yè)健康險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明，商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增長對經(jīng)濟(jì)的總產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量均有正向影響，對經(jīng)濟(jì)增長率的影響并不明顯。如果進(jìn)一步考察影響商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)增長的因素，本文在理論上指出商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增加可能是由于出險(xiǎn)概率p、損失程度d、保障程度1－m、市場力量參數(shù)μ以及健康人力資本τKtη的變化所導(dǎo)致的。但實(shí)際上出險(xiǎn)概率p、損失程度d和市場力量參數(shù)μ在減少，保障程度1－m的變化不大，商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增加主要由健康人力資本τKtη的增加所導(dǎo)致，而出險(xiǎn)概率p、損失程度d、市場力量參數(shù)μ的減少和健康人力資本τKt η的增加都對經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出有促進(jìn)作用。本文最后運(yùn)用面板門檻回歸和考慮了內(nèi)生性的動(dòng)態(tài)面板門檻回歸，對不同經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出水平和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行異質(zhì)性分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出水平較高時(shí)，商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)的增長對經(jīng)濟(jì)的總產(chǎn)出水平和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響也有所加大。

這一基于國際數(shù)據(jù)的結(jié)論對正處于經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重要的參考意義。對政府來說，一方面，應(yīng)該促進(jìn)健康保險(xiǎn)擴(kuò)面提質(zhì)，鼓勵(lì)保險(xiǎn)公司利用其專業(yè)技術(shù)開發(fā)疾病保險(xiǎn)和醫(yī)療保險(xiǎn)；另一方面，要關(guān)注人民群眾的健康水平，積極進(jìn)行疾病和保健宣傳，鼓勵(lì)科學(xué)運(yùn)動(dòng)，提高民眾的健康意識(shí)，進(jìn)一步降低出險(xiǎn)概率p、損失程度d，提高健康人力資本τKt η。對保險(xiǎn)公司來說，首先，應(yīng)該繼續(xù)開發(fā)更多針對大病的保險(xiǎn)產(chǎn)品，做好與基本醫(yī)保等的銜接補(bǔ)充，進(jìn)一步將醫(yī)保目錄外的合理醫(yī)療費(fèi)用納入保障范圍；其次，要針對新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的從業(yè)人員和各類靈活就業(yè)的工作人員的需求，開發(fā)適合不同職業(yè)群體的健康保險(xiǎn)；最后，要繼續(xù)針對不同年齡段的人員開發(fā)相應(yīng)的健康保險(xiǎn)，尤其是兒童健康保險(xiǎn)和老年人健康保險(xiǎn)，提升健康保險(xiǎn)的發(fā)展和服務(wù)水平。

［注 釋］

①數(shù)據(jù)來源于CEIC。

②數(shù)據(jù)來源于CEIC。

③資本生產(chǎn)率＝GDP/資本存量。

④勞動(dòng)生產(chǎn)率＝GDP/勞動(dòng)力人口。

⑤24個(gè)國家分別為美國、中國、日本、法國、德國、意大利、印度、荷蘭、愛爾蘭、西班牙、瑞士、盧森堡、比利時(shí)、新加坡、泰國、印度尼西亞、奧地利、馬來西亞、波蘭、葡萄牙、土耳其、新西蘭、捷克和希臘，數(shù)據(jù)以美元為計(jì)量單位。

⑥24個(gè)國家的保費(fèi)數(shù)據(jù)來源于瑞再研究院，作者整理并計(jì)算得出。

⑦這些國家數(shù)據(jù)以歐元為計(jì)量單位，作者通過CEIC數(shù)據(jù)庫找到的歐元兌美元匯率換算成美元。

⑧選取WHO 數(shù)據(jù)庫中名稱為“government schemes and compulsory contributory health care financing”的變量代表社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)保費(fèi)。