大病保险与商业重疾险的耦合协调度及发展问题研究

陈红光 裴劲松

摘 要：基于2012～2019年全国31个省市自治区的微观面板数据，运用层次分析法构建大病保险与商业重疾险评级指标体系，并引入物理学中的耦合协调模型从时间与空间两个角度对大病保险与商业重疾险的耦合协调度进行实证分析，研究发现：大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段，且大病保险与商业重疾险耦合协调度逐年上升。东西部商业重疾险与大病保险综合发展水平差异大，全国大部分地区大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段，大病保险与商业重疾险耦合协调度存在失调问题。因此大病保险需要商业重疾险做补充衔接，并需要继续重点发展西部地区的商业重疾险，以达到二者的协调互补。

关键词：大病保险;商业重疾险;耦合度;协调度

文章编号：2095-5960（2022）01-0046-12;中图分类号：F840;文献标识码：A

一、问题的提出

2020年初新冠疫情的爆发，对居民的生命财产安全造成了不同程度的冲击，但同时也推动了居民健康保障意识的提高，城乡居民大病保险（简称“大病保险”）与商业重大疾病保险（简称“商业重疾险”）作为重大疾病健康风险管理的重要工具，对社会基本医疗保险与商业医疗保险两个大病医疗保障系统发挥着重要的保障功能。国家六部委于2012年出台《关于开展城乡居民大病保险工作的指导意见》（简称《意见》），标志着以防止弱势群体在大病风险冲击下因病致贫、因病返贫为政策目标的大病保险制度正式推广实施，居民对多样化、更高层次医疗保障的需求逐渐得到满足。意见中明确指出，解决城乡居民大病保险问题以向商业保险机构购买服务的方式进行，然而多年来保险机构经办大病保险业务出现大面积亏损现象，商业保险机构参与基本医疗保险经办业务面临巨大挑战。另一方面，商业重疾险作为大病医保范畴内的商业保险险种，从1995年引入中国至今，涵盖的病种不断扩充，保障金额也大幅上升，在实施方式、保障范围与层次、保费投入等方面具有灵活性与选择性，可见，大病保险与商业重疾险在保障功能上相互补充。在实际运行中，大病保险与商业重疾险功能的互补性会带来两者之间的替代性，甚至还存在相互竞争与排斥，因此，探索大病保险与商业重疾险的高效融合、协调发展路径对改善社会基本医疗保障制度中保障项目范围偏小、保障水平较低以及商业保险市场规模小、经营亏损等问题具有重要的现实意义。

国务院于2014年8月发布的《国务院关于加快发展现代保险服务的若干意见》（简称“新国十条”）强调将商业保险建成为社会保障体系的重要支柱，将社会保险与商业保险的融合发展放在重要位置。关于社会保险与商业保险互动关系的研究，一部分学者侧重于研究两者的异同，认为社会保险与商业保险具有属性与政策任务的区别，是两种不同的风险管理制度。[1，2]其中的社会医疗保险与商业健康保险常相互竞争，社会医疗保险甚至对商业健康保险具有挤出效应。[3]另一部分学者则对社会保险与商业保险的互补融合进行研究，认为二者虽然在保险属性、保障对象、保障内容、缴费方式、赔付条件等方面存在区别，但在为社会公众化解风险、提供安全保障方面相辅相成，呈相互促进与融合的状态。[4]荷兰德国等欧洲国家社保体系改革的成功经验表明，在社保基础上引入市场竞争机制，有助于提高服务质量与运行效率。[5，6]着力发展商业保险有利于弥补我国社会保障制度保障程度低的不足，减轻社会保障支出的政府财政压力[7]，理清两者关于价值、制度和组织结构的关系能更好地促进两者的协调与衔接。[4]具体来看，社会医疗保险与商业健康保险在医疗体系中的权重及高效衔接将直接影响医疗保障体系的运行效率[8]，是医疗保障体系中不可或缺的两部分[9]。还有部分学者从如大病保险与商业医疗保险、健康保险与社会医疗保险、医疗救助与大病保险等不同角度探讨了衔接协调机制的构建。[10-12]

总体来看，第一，现有研究主要以社会保险与商业保险、社会基本医疗保险与商业健康保险为研究对象，分析两者间的区别与互动联系。其中不同险种的参保条件、保障功能、覆盖范围、保障水平及改革方向具有明显差异，一概而论难免产生偏误，然而很少有研究将两个平行的保险系统细分细化为两个系统内具有可比性的两类险种。大病保险、商业重疾险分别作为社会基本医疗保险与商业健康保险中应对病情重、治疗费用高、病程长疾病的重要保险险种，二者的耦合协调效率及融合发展水平关乎医疗保障体系的运行效率却鲜有研究关注到。第二，现有文献对商业保险机构参与、经办大病保险的研究较多，且多集中在从理论角度探讨商业保险机构参与基本医疗服务所面临的挑战与困境及其路径选择问题，而关于商业保险与大病保险如何衔接的研究较少，且欠缺相应的数据及实证分析，因而难以佐证结论及建议的严谨性。

基于以上不足，本文拟从理论、实践两个层面探讨大病保险与商业重疾险的耦合协调度及衔接路径选择问题，为大病保险与商业重疾险的耦合政策的制定及协调发展路径提供依据。

二、大病保险与商业重疾险的耦合机理

系统耦合（Coupling）源自物理学基本概念，指两个或以上相近相通又具有差异的系统通过相互作用进而产生良性影响与互动的现象，以耦合度作为度量协同作用的工具。耦合协调度是系统内外元素彼此相嵌的程度，反映系统有序发展的趋势，反映了协调状况的好坏。耦合協调度包含耦合度和协调度两层含义，耦合度是描述两个及以上系统要素之间相互影响、依赖的关联大小，协调度是系统各要素之间或两个及以上系统之间各要素尊重发展的规律。

社会基本医疗保险中的大病保险与商业健康保险中的重疾险同作为在被保险人在遭遇重大疾病风险时予以保障的机制，其保障功能具体表现在补偿功能和给付功能，大病保险和商业重疾险均是基于大数法则分散风险的保险，从保障功能维度分析，无论是补偿功能还是给付功能，两者辩证统一，互为补充。两者的耦合性主要体现在其互补部分：（1）补偿功能互为补充。大病保险补偿的疾病种类广泛，但补偿比例较低，商业重疾险侧重对大病保险补偿的内容进行再次补偿，并对大病保险起付线以下、个人自费的部分提供相应的保障。（2）给付功能互为补充。大病保险是在基本医疗保险基础上的二次保障，是对基本医疗保险的补充，具有强制性，由于其具有不以营利为目的及促进社会公平的属性，其给付多依据医疗费用的高低进行;商业重疾险通常是给付型的保险产品，更强调赔付方式的灵活性及赔付力度与次数。（3）服务对象的保障层次互为补充。大病保险强调公平的维护，在给付费用高低方面处于基本水平，被保险者在其分配中获得大体相同的利益;商业重疾险注重赔付，给付力度相对较大，且投保人可同时购买多份商业重疾险，以获得更高水平的保障。

三、指标体系与研究方法

（一）大病保险与商业重疾险耦合协调度指标构建

基于科学性、合理性、可操作性等耦合协调度评价指标体系构建的原则，本文将重大疾病的风险保障系统视为全系统，该全系统包括大病保险和商业重疾险两个子系统。借鉴已有研究成果及综合数据的可得性，从国家财政支持水平、大病保险普惠水平、大病保险筹资水平、大病保险待遇水平四个维度构建大病保险子系统的指标体系。其中，以大病保险支付比例、大病保险人均财政补助标准作为国家财政对大病保险支持维度的重要衡量指标，反映减轻个人医疗费用负担的有效性及国家财政的支持力度;以大病保险覆盖率作为大病保险普惠水平的衡量指标，大病保险的普惠程度具体表现在大病保险的受众面，受众面越广，大病保险的制度优势越明显，而大病保险覆盖率能在一定程度上反映出这项基本医疗保险补充制度的受众多少，反映出其风险保险的全面性、普惠性;以人均基本医疗保险基金收入、人均基本医疗保险基金支出分别作为大病医疗保险的缴费水平、大病保险的待遇水平的衡量指标，大病保险资金来源是城镇居民医疗保险、新农合的结余资金，基本医疗保险基金的收入高低直接关系到大病保险的收入水平。国务院于2015年发布的《关于全面实施城乡居民大病保险的意见》指出各地结合当地经济社会发展水平、患大病发生的高额医疗费用情况、基本医保筹资能力和支付水平等因素，科学细致地做好资金测算，合理确定大病保险的筹资标准，因此，人均基本医疗保险基金支出反映了大病保险的待遇水平。

从商业重疾险规模、健康保险成熟度、保险业结构三个维度构建商业重疾险子系统的指标体系。其中，我国商业健康险以商业重疾险为主，保单费收入占比较高，其次为医疗险，两者几乎占商业健康险份额的90%，因此本文选用商业重疾险保单费收入占比作为商业重疾险整体发展水平的衡量指标。保险密度和保险深度是衡量保险业发展成熟度的两个重要指标，保险密度是指某一年度人均保费收入，即保险保费收入除以全国人口总数;保险深度是指某一年度保费收入贡献值，即全年保费收入占GDP的比例。另一方面，期交保费相较于趸交保费，更有利于保险业的长远持续发展，长期保费增长比短期保费增长更能促进保险业的健康发展，因此本文选用产品结构、保费结构和业务结构作为保险业结构的衡量指标，具体来看，在产品结构指标中，以健康险保费增速为具体测量指标;在保费结构指标中，以期交保费增长率为测量指标;在年期结构指标中，以十年期保费增长率为测量指标。分别对大病保险子系统构建了4个维度5个指标、对商业重疾险子系统构建了3个维度6个指标的评价指标体系，由此，组成了重大疾病风险保障系统的维度及评价指标设计，如表1所示。

（二）评价指标权重测度

为确定重大疾病的风险保障系统各指标权重，本文应用层次分析法。层次分析法由T.L.Satty等人于1970年提出，该方法可以将复杂的多目标系统问题分解为多指标若干层次，通过定性方式模糊量化并计算指标层次单排序和总排序，适用于难以定量的评估，被认为是比较成熟且科学的现代综合评估方法。[13]该方法主要通过构建层次分析模型、建立比较判断矩阵、层次的排序及一致性检验、层次总排序及一致性检验四个步骤完成指标权重测度，以总排序确定各指标在整个评价指标体系中的重要程度并实现量化。

1.构建层次分析模型

定性分析无法对各观测点的作用大小程度进行评断，为此本文将重大疾病风险保障系统A全系统视为第一级层次，将商业重疾险子系统A1与大病保险子系统A2视为第二级层次，并对每个子系统分别进行维度划分形成B1～B7第三级层次，最后在每个维度层次下以C1～C11为具体观测值表形成第四级层次，进而从定量的角度构建层次分析模型，如图1所示。

2.指标两两比较并构造判断矩阵

为了确保科学性与专业性，在构造重大疾病的风险保障系统指标判断矩阵的过程中，邀请国家医保和保险公司的专业人士及专家对风险保障系统各评价指标的重要程度进行两两比较，并构造判断矩阵，参考传统层次分析法等级划分方法[14]，依据第一指标与第二指标的比值，将重要程度划分为9种，具体取值含义为：1表示两指标重要程度相当，3表示第一指标相较于第二指标重要程度较大，5表示第一指标相较于第二指标重要程度大，7表示第一指标相较于第二指标重要程度非常大，9表示第一指标相较于第二指标重要程度极其大，2、4、6、8表示第一指标相较于第二指标重要程度介于中间值。

3.层次单排序及一致性检验

根据重大疾病的风险保障系统指标矩阵定量化和成对比较矩阵的构建，对各层指标权重向量进行设计，并进行一致性检验，对重大疾病的风险保障系统指标层次进行单排序及总排序。

基于重大疾病的风险保障系统指标成对比较矩阵，重大疾病的风险保障系统指标权重向量W为[0.5，0.5]T。重大疾病的風险保障系统指标为2×2成对比较矩阵，一致性检验通过。

基于商业重疾险子系统成对比较矩阵，商业重疾险子系统的权重向量W如式1所示。由式1所示，由W得到商业重疾险子系统比较矩阵的最大特征值为λmax=3.0092，按一致性判断公式CI=（λmax-3）/（3-1）=0.0046， 通过成对比较矩阵的平均随机一致指标RI数据查询得知，3×3矩阵的RI值为0.58，按一致性判断结果与RI值进行比较，得到CR=0.0079，0.0079<0.10，可见，商业重疾险子系统一致性检验通过。

W=[0.5396，0.2970，0.1634]T （1）

基于大病保险子系统成对比较矩阵，大病保险子系统的权重向量W如式2所示。由式2所示，由W得到大病保险子系统4×4成对比较矩阵的最大特征值为λmax=4.2148，按一致性判断公式CI=（λmax-4）/（4-1）=0.0716， 通过成对比较矩阵的平均随机一致指标RI数据查询得知，4×4矩阵的RI值为0.9，按一致性判断结果与RI值进行比较，得到CR=0.0795，0.0795<0.10，可见，大病保险子系统一致性检验通过。

W=[0.4175，0.2952，0.1540，0.1334]T （2）

基于健康保险成熟度指标成对比较矩阵，健康保险成熟度指标权重向量W为[0.5，0.5]T 。健康保险成熟度指标为2×2成对比较矩阵，一致性检验通过。

基于保险业结构指标成对比较矩阵，保险业结构指标的权重向量W如式3所示。由式3所示，由W得到保险业结构指标3×3成对比较矩阵的最大特征值为λmax=3.1078，按一致性判断公式CI=（λmax-3）/（3-1）=0.0539， 通过成对比较矩阵的平均随机一致指标RI数据查询得知，3×3矩阵的RI值为0.58，按一致性判断结果与RI值进行比较，得到CR=0.0930，0.0930<0.10，可见，保险业结构指标一致性检验通过。

W=[0.6301，0.1515，0.2184]T （3）

基于国家财政支持水平指标成对比较矩阵，国家财政支持水平指标权重向量W为[0.6667，0.3333]T 。国家财政支持水平指标为2×2成对比较矩阵，一致性检验通过。

4.层次总排序及一致性检验

根据图1重大疾病的风险保障系统指标体系层次分析模型，包括三层模型，需要进行两次总排序，首先，应用MATLAB软件对商业重疾险规模、健康保险成熟度、保险业结构、国家财政支持水平、大病保险普惠水平、大病保险筹资水平、大病保险待遇水平进行计算，其总排序结果为：0.2698、0.1485、0.0817、0.2088、0.1476、0.0070、0.0667。接着，应用MATLAB软件对商业重疾险保单费收入占比、健康险保险密度、健康险保险深度、产品结构、保费结构、年期结构、大病保险支付比例、大病保险人均财政补助标准增长、大病保险覆盖率、人均基本医疗保险基金收入、人均基本医疗保险基金支出进行计算，其总排序如式4所示。

在式4基础上，完成重大疾病的风险保障系统的指标权重测度，其各指标的权重如表2所示。

（三）大病保险与商业重疾险的耦合协调度模型构建

基于重大疾病的风险保障系统指标体系的构建，对耦合度模型、耦合协调度模型、耦合协调度等级与类型等进行研究，选取大病保险与商业重疾险的耦合协调度模型。

1.耦合度模型

从表2所示，商业重疾险子系统的指标由商业重疾险保单费收入占比、健康险保险密度、健康险保险深度、产品结构、保费结构、年期结构等六个指标构成，分别设为x1～x6，大病保险子系统的指标由大病保险支付比例、大病保险人均财政补助标准增长、大病保险覆盖率、人均基本医疗保险基金收入、人均基本医疗保险基金支出等五个指标构成，分别设为y1～y5，则商业重疾险子系统和大病保险子系统的综合发展水平分别如公式5和公式6所示。

其中f（x）为商业重疾险的综合发展水平，α表示商业重疾险6个指标评价的权重，xi表示去量纲后6个指标的标准化值。g（x）为大病保险的综合发展水平，β表示大病保险5个指标评价的权重，yi表示去量纲后5个指标的标准化值。

根据去量纲标准化值的要求，本研究选择极差法对各指标进行去量纲标准化处理，其处理过程中，对于正向指标按公式7进行处理，对于负向指标按公式8进行处理。

耦合即两个及以上的系统互动作用与相互影响的一种现象，本文用此物理学概念揭示大病保险与商业重疾险两个子系统的耦合协调关系及其动态变化状态。根据公式5和公式6可得到耦合度的计算模型，如公式9所示。

其中，C表示耦合度，其值在0～1之间，当C值越大时，表示两个及以上系统的耦合性越好，需要加强系统之间的联合。可以根据C值的大小，判断系统之间的所处阶段，具体如表3所示。

2.耦合协调度模型

耦合度是指两个及以上系统互动作用与相互影响的程度，即大病保险与商业重疾险子系统之间相互影响的大小，耦合度变量是揭示这种变化的一个过程。虽然耦合度能表示两个及以上系统互动作用及相互影响的程度，但无法反映耦合的水平，即耦合好坏程度。而耦合协调度是指两个及以上系统互动作用与相互影响的程度（大小）及水平（好坏），即耦合度+协调度的综合，通过耦合协调度表征两个系统之间是“高水平（好的、良性的）的相互促进”，还是“低水平（坏的、不良的）的相互制约”。基于此，可以通过耦合协调度量化刻画两个及以上系统各指标之间的有序变化特征。即在耦合度基础上对耦合协调度进行计算，从而保证系统内部各个变量之间有序化发展。设大病保险与商业重疾险耦合协调度为D，则其模型如公式10所示。

其中，T为大病保险与商业重疾险耦合协调发展水平的综合评价指数，其中μ、λ分别为商业重疾险子系统和大病保险子系统的权重，本研究在层次分析中，专家组认为商业重疾险子系统和大病保险子系统对我国保险的发展均有重要的意义，其重要程度是相当的，为此认为μ、λ的值都为0.5。基于此，大病保险与商业重疾险耦合协调度模型如公式11所示。

3.耦合协调度等级与类型

基于公式11，大病保险与商业重疾险耦合协调度D的取值范围也在0～1之间，当D值越接近1时，表示大病保险与商业重疾险耦合协调度越高，反之，表示大病保险与商业重疾险耦合协调度越低。在此，按均匀分布函数法对大病保险与商业重疾险耦合协调度进行判别和等级划分，其结果如表4所示。

四、耦合结果分析

（一）数据来源

本文利用《中国统计年鉴》《中国保险年鉴》2012～2019年中国大陆31个省级行政单位的样本数据对大病保险与重疾险的耦合协调度进行耦合分析。通过构建大病保险与商业重疾险耦合协调度模型、大病保险与商业重疾险耦合协调度判别标准及等级划分，对大病保险与商业重疾险在时间和空间两个维度的耦合协调度进行测度和判别。

以时间维度划分，大病保险子系统与商业重疾险子系统2012～2019年各指標具体观测值整理、筛选后如表5所示;以空间维度划分，将中国大陆31个省级行政单位分为华北地区、东北地区、华东地区、华中地区、华南地区、西部地区，其各指标观测值整理、筛选后如表6所示

（二）大病保险与商业重疾险时序耦合分析

利用层次分析法计算出大病保险与商业重疾险子系统各指标的权重，并对各指标数据进行标准化处理，然后应用耦合协调公式对2012～2019年全国31个省级行政单位的商业重疾险的综合发展水平、大病保险的综合发展水平、商业重疾险与大病保险的耦合度、商业重疾险与大病保险的耦合协调度进行测算，计算结果如表7所示。

在时间维度上，大病保险与商业重疾险耦合协调度表现在以下几个方面：

1.商业重疾险发展水平相对较高

如图2所示，我国于2012年8月开始推行大病保险制度，其综合评价指数逐年提高，2019年增加到0.5左右，这与经济的快速增长及国家对大病保险的重视密不可分。但值得注意的是，2014年后大病保险的综合发展水平显著放缓，增速降至上年的三分之一。猜测可能的原因是，自大病保险制度实施推广以来，截至2014年末，该政策已在10个省份全面推行，试点工作覆盖全国所有省份，业务承办机构涉及13家保险公司，大病保险统筹地区达373个，发展速度快覆盖范围广，但随后大病保险业务的经营一直处于亏损或微利阶段，如2012年中国人保健康开展的大病保险业务亏损高达7.43亿，在一定程度上降低了保险机构对大病保险业务运营的积极性[15]，因此增速放缓。

商业重疾险相较于大病保险起步较早，且一直保持快速提升的趋势，其综合发展指数一直保持较高水平。但在2016年后，缘于商业重疾险保单费收入占比出现下降，商业重疾险的综合发展水平不但没有提升，还出现下滑，受此冲击，此后商业重疾险发展缓慢。而大病保险在国家的一系列政策要求下，如“大病保险覆盖率要在2020年达到100%”，大病保险综合发展水平再度提升，快速发展。从总体上讲，2012年以来，我国商业重疾险的发展水平相较于大病保险水平较高。此外，对比商业重疾险与大病保险的综合发展水平，商业重疾险综合发展水平平均分为2.6，大病保险综合发展水平平均分为2.4，两者综合发展水平相当，商业重疾险综合发展水平略高。此外，大病保险的综合发展水平处于稳步提升状态，未出现下降趋势。

2.大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段

由2012～2019年大病保险与商业重疾险的耦合度值可见，当前大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段（耦合度值为0.49），暂时未进入良性的磨合阶段，但濒临进入磨合阶段，基本处于临界值位置。二者的耦合协调度由低度协调向中度协调逐年转变，这表明我国大病保险与商业重疾险耦合度有向良性磨合阶段发展的趋势，大病保险子系统与商业重疾险子系统有协同发展的表征，从保障对象、保障范围、保障水平及性质等方面来看，大病保险与商业重疾险存在诸多差异，也正因如此更需要加强二者的协同互补性。城乡居民单纯依靠大病保险未能最大化缓冲其患重大疾病所带来的经济损失冲击，依旧存在因病致贫、因病返贫的风险，大病医保与商业重疾险同属重大疾病的风险保障系统的重要组成部分，探索二者的协同发展路径尤为重要。

3.大病保险与商业重疾险耦合协调度逐年上升

如图3所示，2012～2019年大病保险与商业重疾险的耦合协调度从极度失调发展至濒临失调。在2012年我国大病保险正式启动之初，其与商业重疾险存在极度失调的现象是在所难免的。经过一年的发展，大病保险不断完善，与商业重疾险的失调问题得到弱化，处于中度失调状态。又经过三年发展，尤其是2015年我国各省市自治区已全部实行大病保险，次年，大病保险与商业重疾险的耦合协调发展进入濒临失调阶段。此后几年发展相对较缓慢，截至2019年，大病保险与商业重疾险的耦合协调发展进入濒临失调阶段，有步入勉强协调的趋势。尤其是新冠疫情下，据统计，2020年前4个月，健康险就同比增长了20.5%，远远高于行业平均水平（4.34%）。其中，以重疾险+百万医疗险深受居民青睐。随着我国商业重疾险覆盖率的不断增长，一定程度上，有利于促进大病保险与商业重疾险的耦合协调发展。

（三）大病保险与商业重疾险空间耦合分析

我国的经济发展程度在区域间存在差异，表现为由东到西经济发展水平逐级递减，经济发展程度及保险政策的差异直接导致大病保险及商业重疾险的发展水平呈现区域差异性，因此参照前文的思路计算出2019年六大地区商业重疾险的综合发展水平、大病保险的综合发展水平、商业重疾险与大病保险的耦合度、商业重疾险与大病保险的耦合协调度，计算结果如表8所示。

在空间维度上，2019年全国各大区的大病保险与商业重疾险耦合协调度表现在以下几个方面：

1.东西部商业重疾险与大病保险综合发展水平差异大

如图4所示，对比2019年度全国各大区的商业重疾险与大病保险的综合发展水平发现，无论是商业重疾险综合发展水平，还是大病保险综合发展水平，华东地区都远大于西部地区。2019年华东地区的大病保险综合发展指数约为0.43，西部地区仅为0.03;商业重疾险的综合发展指数华东地区约为西部地区的5倍。华北地区、东北地区、华中地区和华南地区的综合发展水平基本相当，大病保险和商业重疾险的综合发展指数分别约为0.3和0.16。由此可见，东西部地区的大病保险与商业重疾险的综合发展水平存在差异，东部地区相较于西部地区在地理位置、自然资源等方面存在明显优势，自改革开放以来不断得到国家的政策与战略扶持，经济快速增长，也成为多项保险政策的试点地区，而西部地区20世纪末才在西部大开发战略的不断推进过程中得到发展，东中西部地区的发展起点不同，对保险政策的重视程度也不同[16，17]，因此区域经济水平、政策战略差异是导致二者差异的主要原因，加强西部地区商业重疾险与大病保险的综合发展是我国保险业转型发展的重要议题。

2.全国大部分地区大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段

结合2019年度全国大病保险与商业重疾险的综合发展指数与耦合度值分析，2019年华北地区、东北地区、华中地区、华南地区大病保险综合发展指数显著高于商业重疾险，属于商业重疾险滞后性发展模式，而华东地区则恰好相反，商业重疾险的发展水平明显高于大病保险。同时，除了西部地区的大病保险与商业重疾险耦合度处于低度耦合阶段外，大部分地区的大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段，暂时未进入良性的磨合阶段，但濒临进入磨合阶段，大多都处于临界值位置。二者在不同地区的耦合度存在差异主要是由于中东部地区对商业重疾险的接受程度较高，人们的商业保险参保意识相对较高，同时大病保险起步较晚，发展相对缓慢，从而造成二者之间呈现重度协调状态，而西部地区经济基础相对薄弱，商业保险的推广程度相较于中东部显著偏低，商业保险发展滞后，从而造成二者处于低耦合狀态。从发展趋势看，我国各大区的大病保险与商业重疾险耦合度有向良性磨合阶段发展的趋势，大病保险子系统与商业重疾险子系统有协同发展的表征，同时需要重点提高西部地区的大病保险与商业重疾险的发展水平，提高耦合度，促进两者协同发展。

3.大病保险与商业重疾险耦合协调度存在失调问题

如图5所示，大病保险与商业重疾险耦合协调度存在失调问题，2019年全国各大区大病保险与商业重疾险的耦合协调度处于失调状态，其中西部地区尚处于失调中，大部分集中在轻度失调或严重失调状态，仅有华东地区的大病保险与商业重疾险的耦合协调度处于濒临失调状态。这意味着大病保险与商业重疾险的耦合协调度受区域经济、政治、文化等社会因素的影响，处于相互竞争与抗衡的阶段，彼此之间存在一定的挤出效应，在重大疾病风险的应对中未能良好地互促共进。然而单一的大病保险很难根本解决城乡居民因病致贫的问题和缓解保险机构的运营压力，同样，单一的商业重疾险也未能充分发挥医疗统筹的优势。因此，要促进大病保险与商业重疾险耦合协调度发展，需要把握大病保险与商业重疾险的地区差异，因地制宜。

五、结论及启示

研究显示商业重疾险发展水平相对较高，大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段，且大病保险与商业重疾险耦合协调度逐年上升。东西部商业重疾险与大病保险综合发展水平差异大，大部分地区大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段，大病保险与商业重疾险耦合协调度存在失调问题。

（一）大病保险需要商业重疾险做补充衔接

大病保险因其固有的自限性特征造成其应对人民健康保障的需求存有缺口。例如保障额度不足、大病保险保障范围不足等大病保险的保障力度不足突显了购买商业重疾险的必要性，大病保险的赔付方式欠灵活，未能有效刺激商业重疾险的购买热情。商业重疾险对大病保险的影响主要表现在：商业重疾险的灵活性促进了大病保险保障内容优化，商业重疾险的补偿性促进了大病保险保障范围的扩大。对于大病保险与商业重疾险衔接的基础，研究认为，大病保险、商业重疾险服务目标的一致性、本质属性的契合性、服务手段的联动性为大病保险与商业重疾险的衔接奠定了基础。对于大病保险与商业重疾险衔接的可行性，研究认为，大病保险的自限特征和商业重疾险的补足特征，显现了大病保险和商业重疾险衔接的可行性及现实性。

（二）继续大力推进西部地区商业重疾险发展

相较而言商业重疾险发展水平相对更高，大病保险与商业重疾险耦合度现阶段呈现出颉颃状态，大病保险与商业重疾险耦合协调度逐年上升。东西部商业重疾险与大病保险综合发展水平差异大，大部分地区大病保险与商业重疾险耦合度处于颉颃阶段，西部大病保险与商业重疾险耦合协调度存在失调问题。应当继续鼓励保险公司尤其是大型国有保险公司大力发展商业重疾险，尤其是将西部地区作为主推省份，力争推出费率更低、保障更全、额度更高的重疾险产品，为更广大人民群众在面临重大疾病支出方面做出有备无患的风险补偿准备，避免因病返贫的情况发生。鼓励保险公司为西部欠发达地区出台费率更优的保险产品。

（三）引导社会将重疾险作为大病保险补充衔接

基于内在因素推进大病保险与商业重疾险衔接，宣传引导家庭成员基于年龄及健康状况优化配置家庭成员投保顺序及投保项目，基于家庭人均收入科学布局保险产品配置的顺序;鼓励保险企业和医保机构基于外在条件推进大病保险与商业重疾险衔接，从加强市场化机制建设、加强多主体协调机制建设、加强立法建设等三个方面入手推进制度整合，从建立健康大数据信息平台，推进商业健康保险、医院和医疗保险费用结算平台的一体化建设等两个方面入手构建衔接平台，从加强经营风险管理、加强医疗体制改革、加强竞争机制优化等三个方面入手，为大病保险与商业重疾险衔接提供优越环境、构建良性空间、营造浓厚氛围。

参考文献：

[1]郑功成.社会保险与商业保险[N].湖北日报，1986-09-25.

[2]陈朝先.怎样看待中国的保险市场[J].中国保险管理干部学院学报，1995（2）：3～8.

[3]张颖，胡炳志，陈洁涵.公立医疗保险制度对商业健康保险的挤出效应研究——基于动态视角的实证分析[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2015（2）：83～88;147.

[4]李海铭.商业健康保险与基本医疗保险衔接机制研究[J].山东社会科学，2018（3）：113～117.

[5]Thomson S， Busse R， Crivelli L， et al. Statutory health insurance competition in Europe： A four-country comparison[J]. Health Policy， 2013（3）：209～225.

[6]Gopffarth D， Henke K D. The German Central Health Fund—Recent developments in health care financing in Germany[J]. Health Policy， 2013（3）：246～252.

[7]彭浩然，鄭倩昀，呙玉红.中国社会医疗保险扩张会促进商业健康保险发展吗？[J].金融研究，2017（5）：97～110.

[8]荆涛，朱庆祥，赵洁，等.论社会医疗保险和商业健康保险的有效衔接——以荷兰、法国、爱尔兰、澳大利亚的做法为例[J].中国医疗保险，2012（4）：64～67.

[9]李珍，王怡欢.论基本医疗保险与商业健康保险的定位与衔接[J].中国卫生政策研究，2020（1）：9～14.

[10]朱俊生.商业健康保险在医疗保障体系中定位的理论阐释[J].人口与经济，2011（1）：57～61.

[11]张颖，胡炳志，许佳馨.商业健康保险与社会医疗保险制度对接路径设计——基于再保险与共同保险的视角[J].经济体制改革，2015（3）：160～164.

[12]Fadima Yaya Bocoum， Michael Grimm， Renate Hartwig. The health care burden in rural Burkina Faso： Consequences and implications for insurance design[J]. SSM-Population Health，2018（6）：309～316.

[13]马云峰，徐海.基于层次分析法开展政府信息化评估指标及权重研究[J].中国电子科学研究院学报，2020（9）：832～839.

[14]周平，王泽胜，殷波，等.一种基于层次分析法的云服务可用性评价方法[J/OL].北京邮电大学报，2021-02-04.

[15]蔡辉，吴海波.大病保险与重疾险：制度比较与融合发展[J].卫生经济研究，2015（12）：44～47.

[16]康萌萌，刘素春.中国商业保险和社会保险耦合协调关系及时空特征研究[J].保险研究，2016（6）：90～101.

[17]李静，常媛媛.中国省域医疗服务分布失衡性及治理效率研究[J].安徽大学学报（哲学社会科学版），2021（2）：145～146.

责任编辑：萧敏娜