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金融视线

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行为金融学视角下大病保险助力精准扶贫研究

2019-05-17 22:03 来源:www.xdsyzzs.com 发布:现代商业 阅读:

莫愁   江南大学商学院

基金项目:2018年江南大学国家级大学生创新训练计划项目“大病保险助力精准扶贫——行为金融学和多主体视角下江阴大病保险模式的研究”(项目编号:201810295064

摘要:“精准扶贫”政策能有效应对贫困问题,大病保险作为“精准扶贫”的手段之一,在减少“因病致贫、因病返贫”方面具有不可替代的作用,但是,大病保险目前运行过程中存在诸多难题,影响其效用发挥。本项目选取江阴作为样本,通过实证分析,发现政府、居民、商业保险公司三主体互动效应内在机制的本质是政府发挥大数据的作用,完善与大病保险公司的风险共担机制并设立考核标准来促进商业保险公司对当地健康产业的投入,再通过政府的政策激励和保险公司宣传,增加居民对风险管理和自身状况的认识,做到知识扶贫,从根源上减少大病的发生。

关键词:大病保险;精准扶贫;行为金融学;多主体

一、引言

十九大报告指出,脱贫攻坚战取得决定性进展,六千多万贫困人口稳定脱贫,贫困发生率从百分之十点二下降到百分之四以下。尽管脱贫攻坚在不断深入,但因病致贫、因病返贫的比例不降反升,疾病已经成为贫困增量产生的主要原因之一。因此,十九大报告强调:要完善统一城乡居民基本医疗保险制度和大病保险制度。要开展精准扶贫,就必须要有效防止返贫。

大病保险有效缓解了江阴地区参合群众“因病致贫、因病返贫”的问题,从商业保险运作的成熟性来看,江阴以结余基金为基础,由商业保险经办大病保险,因此选择江阴市的特殊性在于新农合模式,由政府、商业保险公司、居民三方面组成,而这三方之间互相影响的方式可能就是江阴地区大病保险发展的关键所在,目前中国的大部分地区大病保险的发展存在瓶颈,江阴地区因地制宜的推广大病保险是很好的典范,搞清楚江阴地区大病保险的发展模式能够起到很好的借鉴作用。

因此,本文选取独特视角,将行为金融学融入对江阴地区大病保险模式的研究中,试图从DHS模型、代表性偏差、羊群效应等角度来对大病保险实施下居民行为进行探究。同时通过对多主体视角下江阴地区大病保险的发展状况与政府、居民、保险公司三者互动效应的内在机制的研究,探讨如何在"精准扶贫"大背景下去完善我国城乡居民大病保险。

二、行为金融学角度下居民行为分析

居民对大病保险精准扶贫的影响主要在于居民对大病保险的重视程度。

(一)行为金融学理论应用原理

1.DHS模型

DHS模型在分析居民对信息的反应程度时更强调过度自信和有偏差的自我归因。在这种思想的引导之下,居民会认为自己最了解自己的身体状况,而忽视了风险的客观存在性,因此不买保险。但是在客观风险信息普遍化、大多数人选择大病保险时,人们才会逐渐接受大病保险。

2.代表性偏差

DHS模型相似,当人们无法充分分析风险概率和环境时,人们就会依赖于自身最初的判断和思维来做出决策,由于信息不对称和认知偏差,投保人不能清楚地认识到保险的损失概率,因此对他而言,计算应付多少钱来购买保险是非常困难的。所以,他们常常凭经验来决定是否值得去买保险,导致无法购买到合适的保险产品,从而增加了退保率。

3.羊群效应

羊群效应指人们不能根据自身的效用最大化来作出决策,而是根据大多数人的行为来行事。这样做的原因是人们无法充分的利用信息,也无法对信息进行处理,大多数人的决策方式就是最好的模板,即使发生风险也会将决策失误归因于其他人。

(二)大病保险居民行为金融实证分析

图1  假设的非理性患病、理性患病、理性健康和非理性健康情况下的效用曲线

1  假设的非理性患病、理性患病、理性健康和非理性健康情况下的效用曲线

WXYZ曲线分别代表非理性患病、理性患病、理性健康和非理性健康情况下的效用曲线。曲线的变化趋势的解释为:居民从出生到对自己身体状况的认知不断进步,直到达到均衡点(t1t3),此时出现仍然自信与患大病两种情况,在得知患大病之后,随着医疗费用的增加,患病者对大病保险价值不断上升,直到达到均衡点(t2t4)。针对假设,作出问卷设计,分别统计四种情况下居民对大病保险的期望价值。假如四者对保险的期望价值按照如上顺序排列,则假设模型成立。

1  对四种情况下大病保险期望价值的实证检验

表1  对四种情况下大病保险期望价值的实证检验

1为调查结果,被调查者共208人,其中非理性患病者53人,非理性健康者64人,理性健康者45人,理性患病者46人。对四者值的差额进行t检验发现,E1E2E3E4之间的差额是显著的,因此模型成立。说明居民对大病保险的重视程度以及投入水平部分取决于人们的认知程度及对信息的了解程度,即政府的投入以及保险公司的宣传。

三、政府行为分析

政府在大病保险精准扶贫中的作用主要是聚焦于作为一个数据统计的平台以及为商业保险公司垫后的基石,政府在社保以及贫困人口的登记上具有数据先天优势,假如政府为商业保险公司提供足够的数据,商业保险公司就能够根据大数据来制定合理的保费,并且能够精准的落实扶贫政策。假如政府不给予数据上的支持,那么商业保险公司的作为就会受到局限性。其次,政府应该依据当地切实情况与商业保险公司一起制定合适的风险调节机制,防止贫困和大病高发地区的商业保险公司经营亏损。只有保证商业保险公司保本微利以及持续经营,才能够真正发挥商业保险公司的增值服务。

四、保险公司行为分析

保险公司在精准扶贫中的作用应该是投资于当地的健康管理产业,管理当地的风险,投入更多的人力物力去减少风险,从根源上减少大病的发生,尤其是对于相对贫困的地区,应该将局域进行划分,增设服务站点,切实做好每家每户都能普及健康知识,减少风险源头。同时,保险公司应该基于当地的健康水平和信息普及度,依据大数定律和行为金融相关理论,制定相对合理的保费和起付线,只有在合理的支付水平上,居民才能迈出第一步,心甘情愿买入大病保险并不会退保,当当地的健康水平发生改变时,保险公司应该切合实际对保费和起付线进行调整。

五、结论及建议

大病保险的精准扶贫,必须从政府角度开始,让政府发挥大数据的作用,并且给予商业保险公司数据支持;完善与大病保险公司的风险共担机制并设立考核标准来促进商业保险公司对当地健康产业的投入,改善当地卫生环境和提升整体防疾知识水平。再通过政府的政策激励和保险公司宣传,增加居民对风险管理和自身状况的认识,做到知识扶贫,从根源上减少大病的发生。

(一)对大病保险精准扶贫中居民的建议

加大贫困地区的风险知识普及力度,降低过度自信和归因偏差所起的作用。大病保险精准扶贫中居民的角色应该是一个配合者或者支持者,在理性认知自身身体和环境情况的基础之上,加强自身的健康管理,配合商业保险公司的健康知识宣讲。

(二)对大病保险精准扶贫中政府的建议

1.政府对贫困地区合理划分,对贫困人口进行精准识别,发挥“大数据”作用

政府作为行政机关,拥有社保、贫困人口基本情况等多项数据统计,对商业保险公司的产品设计、保费制定和风险管理具有指导作用。因此,政府要做好数据的统计工作,合理划定贫困地区,精准定位贫困人口,让保险公司只需要按照所给数据进行人员和资源的分配即可,大大节省保险公司的成本。

2.完善大病保险中政府与保险公司的风险共担机制,确保大病保险的可持续发展

盈利性是商业保险公司的基本性质之一,政府应该考虑到商业保险公司保本微利的经营特点,根据招标地贫困程度、环境状况、卫生情况等对商业保险公司的补贴以及盈亏范围给予限定。此外,政府应该设置标准的考核机制并适当延长招标年限。考核的内容不仅涉及到商业保险公司的经营状况是否能够可持续经营,还要涉及到当地的贫困率是否显著下降,大病医疗支出是否有效减少,人们的风险管理意识是否普遍提高,身体状况是否有改善等。因为可持续经营是企业发展的动力所在,也是最基本的要求,只有保证了企业的可持续发展性,才能保证商业保险公司在承包大病保险的时期内能够逐步增加对健康管理的投入,精准扶贫的效率和效果才能体现出来。

(三)对大病保险精准扶贫中商业保险公司的建议

1.增加健康管理的投入

保险公司必须彻底从消防救火队的角色中转变出来,必须彻底改变目前普遍存在的重理赔、轻防灾的观念,不能只是被动地接受风险的转嫁,更应着眼于如何凭借自己风险管理与防范的经验及技术力量进一步减少、化解风险。保险的防灾防损职能在现代保险中的地位将越来越重要,事前做好防灾防损的工作,将能够从根源上减少大病的发生。

2.基于行为金融和数学理论,制定合理起付线和保费

由于大病保险业务开展时间不长,经验数据相对缺乏,且各地医保政策、医疗服务水平均有所不同,对不同地区大病保险费用统计数据的分布拟合暂无法实现,且大病保险本来就有社会保障保险的性质,因此大病保险的保费厘定具有很大的偏差性,无法准确的贴合其效用。所以行为金融学对大病保险的保费拟定具有范围圈定的作用。由实证分析可知,大病保险的合理保费应该就是理性人对大病保险的期望效用对应的期望价值,它的值处在理性患病者和非理性健康者的期望价值之间。

3.对贫困人口进行精准管理,发挥服务作用

政府提供有关的数据作为基础,保险公司仍需要对数据进行分类并建档并进行长期的跟踪处理,定期派遣工作人员对划定区域的贫困慢性病人口进行检查并给予医学上的权威指导,并及时对数据进行更新处理。保险的防灾防损功能才是大病保险能够精准扶贫的最有效的方式。

参考文献:

[1]张文勇.行为金融学在我国保险市场的应用前景[J].焦作大学学报,2015,29(02).

[2]徐福良,施晓丽.浅谈保险的防灾防损职能[J].保险研究,1998(11).

[3]石玉建,陈本毅.大病保险筹资水平精算分析[J].中国社会保障,2016(10).

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