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| 数字普惠金融对山东省商业健康保险发展的影响 |
| 第767期 作者：□文/陈 美 时间：2025/12/17 9:04:46 浏览：54次 |
［提要］ 本文以山东省16个地级市面板数据为样本，采用个体固定效应模型，实证分析数字普惠金融对山东省商业健康保险发展的作用机制。研究发现：数字普惠金融有利于推动商业健康保险行业发展，其效果在不同地区之间存在明显差异。基于此，政府应大力加强数字普惠金融基础设施建设；保险机构应考虑地区差异，充分利用金融科技；消费者应提高金融知识水平，正确认知保险产品，以推动商业健康保险发展。
关键词：数字普惠金融；商业健康保险；保险密度
基金项目：聊城大学科研基金项目：“‘保险+康养’发展战略下山东健康保险供给质量评估与提升路径”（项目编号：321022116）
中图分类号：F84 文献标识码：A
收录日期：2025年7月29日
商业健康保险是基本医疗保险的有效补充。2020年8月，《山东促进社会服务领域商业保险发展实施方案》的实施，有效推动了基本医疗保险与商业健康保险的协同发展。然而，目前山东省的商业健康保险发展仍面临严重结构性矛盾，集中表现在人均保费收入较低、各地保险发展存在较大差异等方面。对此，数字普惠金融的兴起提供了解决途径。互联网、大数据、人工智能等技术应用提升金融服务可及性和便利性。因此，研究数字普惠金融对山东省商业健康保险发展的影响机制，探究如何解决商业健康保险发展中的结构性问题意义重大。本文以现有文献为基础，结合山东省2011～2023年面板数据，系统考察数字普惠金融对商业健康保险发展的驱动作用及其内在机制，以助于解决山东省商业健康保险发展中的结构性问题。
一、理论与研究假设
由于信息不对称，商业健康保险中存在大量投保人不如实告知的情况，大大增加了保险公司的赔付风险，而数字普惠金融则借助大数据与人工智能技术整合医疗健康数据，通过科学的风险分析与系统化资源配置方案，助力保险公司实现风险精准评估。金融可及性理论着重于评估金融服务获取的便捷性。数字普惠金融通过互联网与移动支付技术突破传统金融的空间与成本壁垒，从而推动保险需求的有效转化。消费行为理论解释不确定条件下的消费决策逻辑，数字普惠金融提供的线上保单查询、理赔可视化服务等功能，正向促进商业健康保险的发展。由此，本文提出如下假设：
假设1：数字普惠金融的普及将显著推动商业健康保险的发展
数字普惠金融往往具有“阶梯式”特征，各个地区的发展速度不同，对商业健康保险发展的影响也不相同。此外，商业健康保险的发展在不同的区域也存在一定的差异性。基于此，本文提出如下假设：
假设2：数字普惠金融对商业健康保险的推动作用具有区域差异性
二、变量选取与模型设定
（一）变量选取与数据来源
1、被解释变量。采用商业健康保险密度（CHID），具体定义为某特定时间段内某一地区商业健康保险保费收入与该区域总人口数量的比率。该指标可衡量商业健康保险的发展水平。该指标数据中的商业健康保险保费收入来源于国家金融监督管理总局（山东监管局和青岛监管局），人口总数来源于山东统计年鉴。
2、解释变量。采用数字普惠金融指数（INDEX），该指标用于衡量数字普惠金融综合发展水平，数据来源于北京大学数字金融中心。
3、控制变量。为确保研究结论的可靠性，本研究引入以下控制变量：（1）人均GDP（GDP）。在多数情况下，经济实力的增长通常会促进商业健康保险行业的健康发展。（2）城镇居民人均生活消费支出（URCE）。商业健康保险的参保人群主要由城镇居民构成。这一指标直接体现了城镇居民的生活质量与消费能力。（3）城镇化率（URBL），通过计算区域内城镇人口数量与总人口比例得出。一般来说，城镇化进程的推进与经济发展的同步提升密切相关。数据均来源于山东省统计年鉴。
（二）模型构建。基于前文假设与变量选取，本文采用个体固定效应模型，具体模型如下：
CHIDit＝αi+β1INDEXit+β2Controlit+εit （1）
其中，CHIDit代表第i个个体在时间点t上的商业健康保险密度的值；αi代表个体固定效应；β为回归系数；INDEXit代表在时间点t时，第i个个体所对应的数字普惠金融指数数值；Controlit代表在时间点t时，第i个个体所对应的控制变量的值；εit为误差项。
三、实证分析
（一）描述性统计分析。由表1描述性统计分析结果可知，各变量在样本区间内离散程度不同，这反映出山东省不同地区在商业健康保险、数字普惠金融、经济增速及城镇化进程等领域展现出显著差异。CHID（保险密度）的最小值为13.83，最大值为1415，巨大的极差体现了商业健康保险发展的不平衡。数字普惠金融指数的离散特征反映出技术赋能金融在不同地区存在发展鸿沟，经济发展、城镇化等指标的差异还可能进一步加剧这些不平衡。（表1）
（二）回归分析。本研究采用依次引入控制变量的方式进行回归，具体回归结果见表2。从表2中列（1）～列（4）的回归结果来看，INDEX的回归系数均显著为正（系数为3.028、2.854、1.122、2.206），统计数据显示，数字普惠金融对商业健康保险的市场拓展具有显著促进效应。这表明数字普惠金融的推广有效提升了居民对商业健康保险的需求，这一现象验证了假设1的有效性。此外，从控制变量结果来看，城镇居民人均生活消费支出对商业健康保险发展有显著的促进作用。（表2）
（三）稳健性检验。为确保回归分析结果的可靠性，本研究通过实施滞后一期处理及变量替换策略两种方式来检验其稳健性。对商业健康保险密度的滞后一期回归结果如表3列（1）所示。变量替换是通过将数字普惠金融指数的三个二级指标分别替代该指数，从而评估各指标对商业健康保险密度的影响程度。其中，三个核心指标包括：覆盖广度（COVER），该指标用于评估金融服务的普及程度；深度评估指标（USAGE）涵盖金融服务的用户规模与人均线上金融交易频次两大维度；数字化水平（DIGIT），作为评估各类金融服务数字化进程的核心指标，用于衡量其发展与应用的深度。回归结果分别为表3中的列（2）、列（3）、列（4）。（表3）
根据表3分析结果，无论是采用变量滞后处理，还是采用变量替换的回归方法进行分析，研究发现，数字普惠金融对商业健康保险的促进作用具有显著正向效应，这进一步验证了本文实证分析结果的可靠性。值得注意的是，即便在控制其他变量的前提下，城镇居民人均生活消费支出对商业健康保险行业的持续发展仍保持显著推动作用。
（四）异质性分析。为验证区域异质性，本研究将山东省16个地级市依据地理位置划分为东部、中部、西北和西南四组进行回归分析。山东省的东部沿海区域涵盖青岛市、烟台市、威海市、潍坊市、日照市以及东营市；山东省的中部区域涵盖济南市、泰安市、淄博市及临沂市。西北区域涵盖聊城市、德州市以及滨州市。位于西南部的有菏泽市、济宁市及枣庄市。具体回归结果如表4所示。（表4）
根据表4数据显示，山东省东部地区回归系数数值为0.131，缺乏显著性，而中部、西北和西南区域的系数依次为2.205、2.637和3.455，在1%的置信区间内，这些结果均呈现出显著性差异。西南地区的相关系数显著且最大，这证实了数字普惠金融对商业健康保险发展的区域影响差异显著，该假设得到了验证。此外，控制变量中的城镇居民人均生活消费支出在不同地域对商业健康保险发展的影响依然显著为正。
四、研究结论及建议
（一）研究结论。本研究基于山东省2011～2023年间16个地级市的面板数据，构建个体固定效应模型进行实证分析，旨在探讨数字普惠金融对商业健康保险产业发展的促进作用。研究结果发现：数字普惠金融对商业健康保险行业的发展具有显著推动作用，其影响在不同地区存在明显差异。同时，城镇居民的年均生活消费开支构成了商业健康保险行业发展的关键推动力。
（二）建议
1、政府应加强数字普惠金融基础设施建设。政府应把数字普惠金融基础设施建设纳入新基建规划，针对农村和偏远地区实施“数字金融全面覆盖工程”，通过网络服务、智能终端以及线下服务，保障居民健康权益，同时进一步优化商业健康保险的投保流程，使其更加便捷高效。
2、保险机构应考虑地区差异，充分利用金融科技。数字普惠金融在商业健康保险领域的应用存在显著的区域差异性，这促使保险企业在推进业务时需根据地域特性制定差异化策略。在充分考虑这些差异性特征的基础上，积极推动山东省中部、西北以及西南地区的普惠金融发展，充分利用金融科技，抓住这些地区边际收益较高的特点，缩小地区保险发展差距。
3、消费者应提高金融知识水平，正确认知保险产品。商业健康保险产品是消费者分散健康风险的重要手段，在数字普惠金融大发展的时代背景下，消费者要不断增加自身的金融知识，正确认知相关的金融服务，合理分配消费支出，购买符合自身健康状况的健康险产品。
（作者单位：聊城大学商学院）
主要参考文献：
［1］林婷婷，李建国.人口老龄化背景下我国商业健康保险需求的地区差异研究［J］.中国卫生事业管理，2020（08）.
［2］倪澜，冯国忠.基于截面固定效应模型的商业健康保险需求影响因素分析［J］.中国卫生经济，2018（03）.
［3］沃田，李高洁，席晓宇.税收优惠政策下商业健康保险个人购买意愿研究［J］.中国卫生统计，2020（01）.
［4］胡杨木，范阳东.数字普惠金融对中老年人商业健康保险购买决策的影响——基于 CHARLS 数据的实证研究［J］.湘潭大学学报（哲学社会科学版），2025（02）.
［5］Yuehai Z，Xinwei T.Research on the Impact of Digital Inclusive Finance on the Income of China's Commercial Health Insurance［J］.Academic Journal of Business & Managemant，2022.04（17）.
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