1. 引言
在经济转轨、社会转型的大背景下，我国需要不断完善、落地多层次社会保障体系以适应我国人口发展新形势。党的二十大报告提出，要“积极发展商业医疗保险”，商业医疗保险作为我国多层次社会保障体系的重要组成部分，能够显著减轻政府负担，进而满足我国居民日益增长的医疗需要。因此，强化商业保险对医疗保障体系的补充作用，对我国医养负担加重的趋势具有重要作用。
但商业保险的发展需要以居民主动参与为前提，因此，研究居民参保行为的影响因素有利于指导商业保险制度发挥补充作用。在此背景下，研究居民的信息来源渠道如何影响我国居民参保行为，对发挥商业保险的补充保障作用、指导保险行业在“互联网时代”的大背景下有序发展具有重要意义。另外我们也发现，是否定期进行健康体检也对居民的商业医疗保险参保行为有着重要的影响。
2. 理论分析及研究假设
商业医疗保险的定义是以被保险人的身体为保险标的，保障被保险人因疾病或意外事故造成的人身损害时得到赔偿的保险。从保障的角度来看，基本医疗保险侧重于保基础，而商业医疗保险则能够满足特定的医疗保障需求，且保障范围更广。商业医疗保险是一种由个人自愿购买的、非强制性的保险。近年来，随着疫情的不断加剧，居民对自身的健康问题日益关注，而基本医疗保险的保障程度较低，以及保障范围有限，从而使得受到健康冲击而导致“因病致贫、因病返贫”事件的发生不在少数，故越来越多的人把目光聚焦到商业医疗保险上，并且国家也出台了一系列政策扶持商业医疗保险的发展，呈现出较为良好的态势。此外，由于商业医疗保险在近些年才逐步发展起来，针对商业医疗保险的研究目前还相对较少。周坚(2020)指出，从2006年到2011年，实施了5年的城镇居民医保政策对商业医疗保险具有显著的挤出效应，但到了2015年，却转而呈现出微弱的促进效应，这说明随着政策施行时间的变长和制度覆盖率的提高，城镇居民医保对商业医疗保险产生了先挤出后促进的效果 [1] 。王泰等(2022)指出，社会信任对于个人购买商业养老及商业医疗保险都具有显著的正向作用，社会信任可以通过拓展个人信息渠道，提升个人风险认知，促进商业保险参与 [2] 。刘金华等(2019)指出，社会互动变量对居民商业医疗保险参保行为存在显著影响。同朋友互动的“跟进”效应、正向“结果示范”效应明显意味着，同朋友互动越频繁，居民越容易产生“跟进”行为，居民商业医疗保险参保的可能性越高 [3] 。陆草(2020)指出，保险供给显著影响居民商业医疗保险参保，即保险分支机构和保险业从业人数的增加能促进居民商业医疗保险参保。保险供给对居民商业医疗保险参保的影响在不同地区和城乡之间存在较大的差异。保险供给对东部居民参保的影响大于对西部、中部居民的影响，保险供给对城市居民参保的影响也大于对农村居民的影响 [4] 。高立飞等(2021)指出，人口流动确实促进了我国居民购买商业保险。具体而言，人口流动促使居民购买商业医疗保险的概率显著提高了2.8个百分点，购买商业养老保险的概率显著提高了1.6个百分点 [5] 。卢亚娟等(2019)指出，农村家庭在商业保险持有方面会受到多个因素影响，影响因素重要性程度从高至低排序为户主受教育背景、新型农村合作医疗保险参与度、户主年龄、健康状况、职业属性、婚姻状况、子女数量、社会信任度和户主年收入 [6] 。
我国居民参与商业性医疗保险的总体比例不高。商业性医疗保险对居民的医疗保障需求能够有更好的满足，但是对于大部分居民而言，他们却仍未参保。根据保险决策理论，个体进行保险决策需要通过获取信息，进而进行风险认知并正确认识到保险的风险保障属性，进而进行自我评估，最后做出投保保险的决策。在外部信息获取方面，传统媒体和互联网新媒体在信息的内容、时效等方面均有较大的不同，从而影响到居民的商业性医疗保险的参保行为。在内部信息获取方面，体检是居民最好的获取自身内部健康信息的渠道，通过定期体检，可以更为及时和准确的掌握自身内部的健康状况，从而影响到居民的商业性医疗保险的参保行为。根据以上的理论分析，本文提出如下假设。
2.1. 外部信息方面，居民参加商业性医疗保险的行为受到外部信息来源渠道的影响，更多依赖互联网获取信息的居民参保意愿更强，自己或家人经常使用互联网的居民参保意愿更强
相对报纸、广播、电视等传统媒体渠道，互联网等新媒体能够更加快速和全面的传递信息，也能够使获取信息的居民更加了解基本医疗保险对人身医疗保障的不足之处，更加了解商业性医疗保险能够带来更为全面的医疗保障。同时，居民也能通过互联网获取更多的商业性医疗保险成功保障的案例，有更强的信心去购买商业性医疗保险。
2.2. 身体内部信息方面，居民参加商业性医疗保险的行为受到是否体检的影响，定期参与体检的居民参保意愿更强
定期参与体检的居民能够对自身的身体健康状态有更清晰的认识，对自身健康所面临的风险也有更多的了解，可以获取更加准确的身体内部信息。因此，他们会更加倾向于参与商业性医疗保险，来获取更为全面的医疗保障。
3. 研究设计
3.1. 数据来源
本研究所用数据来源于2021年中国社会综合调查(Chinese General Social Survey, CGSS)，该调查始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目，在全国范围内收集了中国社会居民各个方面的数据，是研究中国社会最主要的数据来源。本研究根据调查对象和所需相关变量，对数据进行筛选处理：将“个人全年总收入高于百万位数”和“个人全年职业/劳动收入高于百万位数”的居民剔除；将“不知道”和“拒绝回答”等选项设定为缺失值，最终选用有效样本7960个。
3.2. 变量设定
3.2.1. 因变量
本文选取目前是否参加商业性医疗保险作为因变量，原问卷问题为A61“您目前是否参加了以下社会保障项目：商业性医疗保险”，来分析我国居民的商业性医疗保险参与状况。问卷选项包括“参加了”“没有参加”“不适用”“不知道”“拒绝回答”五个选项，本文将“参加了”赋值为1，将“没有参加”赋值为0，将“不适用”“不知道”“拒绝回答”设置为缺失项。
3.2.2 自变量
对于本文提出的第一个影响因素假设，笔者在CGSS2021数据库中选取主要信息来源、最近是否使用互联网及最近家人是否使用互联网作为自变量，原问卷问题及选项赋值设定分别为A29“在以上媒体中，哪个是您最主要的信息来源?”，将选项“报纸”“杂志”“广播”“电视”“手机定制消息”赋值为0，“互联网(包括手机上网)”赋值为1，“不知道”“拒绝回答”设置为缺失项。A30b“在最近半年，您上过网吗，包括使用电脑、手机、智能穿戴等各种设备上网？”，将选项“上过”赋值为1，“没上过”赋值为0，“不知道”“拒绝回答”设置为缺失项。A30c“在最近半年，您家里其他的人上过网吗，包括使用电脑、手机、智能穿戴等各种设备上网？”，将选项“上过”赋值为1，“没上过”赋值为0，“不知道”“拒绝回答”设置为缺失项。
对于本文提出的第二个影响因素假设，笔者在CGSS2021数据库中选取是否做过健康体检作为自变量，原问卷问题为E25“在过去的三年里，您有没有做过任何健康体检？”，将选项“有，并且是定期体检”赋值为2，“有，但是不定期”赋值为1，“没有体检过”赋值为0。
3.2.3. 控制变量
根据已有的研究设计，选取个体性别、年龄、经济、户籍、婚姻、受教育情况及是否参与基本医疗保险作为控制变量，具体变量及赋值如下所示，见表1。
Table 1. Definition and assignment instructions of variables
表1. 变量的定义及赋值说明
3.3. 统计特征
经过个案筛选及重新赋值后，最终采用的有效样本量为7960个，其中购买了商业性医疗保险的人数为1116人，占比为14.0%，未参加商业性医疗保险的占比为86.0%。并使用StataMP18软件进行相关变量的描述性统计，结果如下所示，见表2。
Table 2. Descriptive statistics of variables
表2. 变量的描述性统计
4. 实证分析
笔者使用StataMP18软件对选取的数据进行分析，因变量为“是否参加商业性医疗保险”，控制变量为居民的性别、年龄、户籍、婚姻状况、受教育情况、家庭经济状况以及是否参与基本医疗保险。由于本研究因变量为二分类变量，且各观测对象间相互独立，因此选用二元logistic回归模型对数据进行分析。与传统线性回归分析相比，二元logistic回归分析更适于预测分类问题，与本研究的研究对象“是否参加商业性医疗保险”更为相符。针对所提出的影响因素假设，基于二元Logistic回归模型设置3个模型对数据进行分析。模型1为基准模型，仅包含控制变量。模型2包含自变量主要信息来源、最近是否使用互联网以及最近家人是否使用互联网。模型3包含自变量是否做过健康体检。回归结果及分析如下所示。
4.1. 基准模型1
Table 3. Binary logistic regression analysis results of model 1
表3. 模型1的二元logistic回归分析结果
模型1的二元Logistic回归结果显示，部分控制变量对于我国居民商业性医疗保险的参保行为有着显著的预测能力，这部分控制变量包括出生年份、户籍类型、婚姻状况、受教育程度、是否参与基本医疗保险及家庭经济状况。其中，出生年份、户籍类型、婚姻状况、受教育程度及家庭经济状况的显著性水平P值均小于0.001，是否参与基本医疗保险的显著性水平P值小于0.05，而性别的显著性水平较大，不具有显著性。从回归结果可知，居民出生年份越大，即年龄越小，参保意愿越强；非农业户口的居民参保意愿强于农业户口的居民；有伴侣一起生活的居民参保意愿强于单独生活的居民；受教育程度越高的居民，参保意愿越强；家庭经济状况越好的居民，参保意愿越强；没有参与基本医疗保险的居民，参保商业性医疗保险的意愿强于已经参与基本医疗保险的居民。见表3。
本模型使用Pearson拟合优度检验来验证模型的拟合度，经过检验，模型1的Pearson拟合优度检验P值为0.174，大于0.05，通过检验，模型拟合度较好，预测结果较为准确。
4.2. 模型2
模型2的二元Logistic回归结果显示，自变量“主要信息来源”及“最近是否使用互联网”对我国居民商业性医疗保险参保行为具有显著的预测作用，其显著性水平P值分别小于0.005、小于0.001，自变量“最近家人是否使用互联网”的显著性水平P值较大，不具有显著性。从回归结果可知，以互联网(包括手机上网)作为主要信息来源的居民，参保意愿强于以其他传统媒体作为主要信息来源的居民；最近经常使用互联网的居民，参保意愿强于最近没有使用互联网的居民。而造成自变量“最近家人是否使用互联网”不具有显著性的原因，笔者认为可能是：受访者并不了解家人最近使用互联网的具体情况，仅凭印象作答，因此样本与实际情况有所偏差。与模型1相比，婚姻状况对商业性医疗保险的参保行为的影响有一定程度的减弱，是否参与基本医疗保险对参保行为的影响则有所加强。见表4。
Table 4. Binary logistic regression analysis results of model 2
表4. 模型2的二元logistic回归分析结果
本模型使用Pearson拟合优度检验来验证模型的拟合度，经过检验，模型2的Pearson拟合优度检验P值为0.345，大于0.05，通过检验，模型拟合度较好，预测结果较为准确。
4.3. 模型3
Table 5. Binary logistic regression analysis results of model 3
表5. 模型3的二元Logistic回归分析结果
模型3的二元logistic回归结果显示，自变量“是否做过健康体检”对我国居民商业性医疗保险参保行为具有显著的预测作用，其显著性水平p值小于0.05。从回归结果可知，定期参加体检的居民参保意愿强于不定期参加体检的居民，不定期参加体检的居民参保意愿强于不参加体检的居民。同时，与模型1相比，户籍类型、婚姻状况及是否参与基本医疗保险的影响有所减弱，这说明了居民在体检后对身体健康状况有所了解，会更能影响到他们是否购买商业性医疗保险的决策。见表5。
本模型使用Pearson拟合优度检验来验证模型的拟合度，经过检验，模型3的Pearson拟合优度检验p值为0.238，大于0.05，通过检验，模型拟合度较好，预测结果较为准确。
5. 结论与建议
5.1. 结论
本文通过二元Logistic回归模型，分析了居民主要信息来源和是否做过健康体检对参加商业性医疗保险的影响。
5.1.1. 居民主要信息来源变量对我国居民商业医疗保险的参保行为具有显著影响
主要信息来源于互联网的居民更加倾向于购买商业性医疗保险，由此可见，互联网已经成为传播信息及案例最为有效的信息传播渠道，能够使得居民们看到更多购买了商业性医疗保险获得更好的医疗保障的案例。在这个互联网高潮时代，随着数字金融的加快发展，各种短视频、长视频平台的崛起，加快了商业医疗保险产品的发展。居民可以在网上学习保险的基础知识、保险的产品内容，了解保险产品的各种信息及条款，加深对各种保险产品的理解，从而获取更为丰富、及时和准确的外部信息，促进居民购买商业性医疗保险。
5.1.2. 是否做过健康体检变量对我国居民商业医疗保险的参保行为具有显著影响
定期做健康体检的居民更加倾向于购买商业性医疗保险。越是规律的定期进行健康体检，可以使得居民能够更加清楚的掌握自身最新的身体健康情况，了解在这段时间内身体产生的变化，掌握自身最新最准确的身体内部信息，对未来的健康风险有更好的预测，获取更为及时和准确的身体内部信息，对从而驱使这部分居民购买商业性医疗保险。
5.1.3. 部分控制变量对对我国居民商业医疗保险的参保行为具有显著影响
居民的出生年份越早，购买商业性医疗保险的倾向越低；非农业户口类型的居民更倾向于购买商业性医疗保险，可见城市居民对医疗保障的需求程度更高；受教育程度越高的居民越倾向于购买商业性医疗保险，可见知识水平更高的居民能够更多的认识到完善医疗保障的重要性；和伴侣一起生活的居民更倾向于购买商业性医疗保险；家庭经济状况越好的居民越倾向于购买商业性医疗保险；没有参与基本医疗保险的居民，购买商业性医疗保险的意愿更强。
5.2. 建议
5.2.1. 通过互联网新媒体加强宣传商业性医疗保险对于医疗保障的重要补充作用
商业保险作为自主选择的作为社会保险的补充保险，居民的参保行为更加依赖于主动进行信息搜集并进行参保，而互联网作为信息的载体，发挥其低成本、高效率、便捷性、开放性的优势，吸引了众多居民的使用，与居民生活融合得更加紧密，从而促进了居民的商业保险参保行为。互联网的使用已经渗透到我国居民生活的方方面面，其在很大程度上影响到了居民的参保行为。互联网的发展一方面拓宽了风险、保险意识的信息普及渠道，促进了居民风险管理意识的形成，从而刺激了保险需求。另一方面，互联网技术的普及和应用方便了居民的信息共享与交流沟通，也为消费者和保险公司创造了联系的基础。政府等相关部门也应重视互联网在商业保险购买决策中的作用，充分利用媒体的信息传递功能，发挥居民的主观能动性，促进其参与商业医疗保险。例如：可以通过在政府官方微信公众号上实施宣传，低成本、高效率、大范围地传播健康知识和医疗保险相关知识。此外，居民要增强风险意识，做好保险规划。居民可以结合自身和家庭内部的实际风险情况，合理地购买相关保险产品，在家庭经济允许的范围内购买商业医疗保险，并且并不能仅仅依靠互联网信息来进行决策行为。
5.2.2. 提倡全员体检，减轻体检经济负担，实施健康优惠政策
体检是居民购买商业性医疗保险的重要影响因素。参与体检的群体会监测血压等身体健康信息，有较高的疾病预防意识，更加注重自己的健康问题，日常生活中会倾向于积极地采取健康管理行为，购买商业性医疗保险。因此，有必要提倡全员体检，实施健康优惠政策。鼓励企业为员工定期提供免费的健康体检服务，从而减轻家庭体检负担，关注企业员工健康的同时也提高参保的可能性。政府还应当实施相应的健康优惠政策，宣传免费健康体检信息和最新的医疗设备科普，提高体检的吸引力和普及程度，从而提高商业医疗保险参与率。
5.2.3. 发挥政府主导作用，提高我国医疗保障水平
商业性医疗保险作为医疗保障体系的重要组成部分，在满足居民多元化医疗保障需求方面发挥着重要作用。为了充分发挥商业性医疗保险的补充作用，政府的支持和帮助是必不可少的。政府可以通过实施优惠政策，鼓励商业性保险机构与医院合作，共同设计居民健康档案，提供个性化健康咨询服务，从而制定出满足居民多元化医疗保障需求的不同层次、不同水平、不同需求的医疗保险方案。此外，政府还应当发挥主导作用，在外部完善监管，制定标准的行业准则，改善保险行业在老百姓心中的形象，同时，保险机构也应当提升自身的运营水平和专业性，真正让居民通过付费购买来实现更为完善的医疗保障，更好的发挥商业性医疗保险的补充作用。