文献分析 | 极端气温会影响健康保险市场发展吗?——基于中国市级面板数据的实证分析
原文标题：极端气温会影响健康保险市场发展吗？——基于中国市级面板数据的实证分析
关键词：气候风险；商业健康保险；健康风险；风险信念
气候变化所致健康问题越来越突出，直接或间接地对人群健康产生广泛而复杂的影响。据估计，我国在1990年到2020年期间，与高温（气候风险的主要表现之一）相关的死亡率上升了4倍，气候风险对居民健康的影响越来越严重。健康保险是管理健康风险的重要手段。健康保险市场是否对气候风险做出有效反应，决定了健康保险是否能起到管理气候变化所致健康风险的作用。
本文利用2002年至2020年中国市级面板数据，运用多维固定效应模型，分析气候风险对健康保险市场发展的影响及其机制。本文关注的是极端气温（极端高温和极端低温），是一种短期物理气候风险。同时，本文使用人均健康保险保费收入（增速）衡量健康保险市场发展。
本文的边际贡献主要体现在以下两个方面：首先，本文是对气候风险的社会经济影响及应对气候风险研究的重要补充。现有文献鲜有关于气候风险对健康保险市场影响的研究，考虑到健康保险市场规模的逐渐扩大和在居民健康风险管理中的重要作用，关于气候风险对健康保险市场影响的研究，有助于全面认识气候风险对经济社会发展的影响并做出有效应对。其次，本文丰富了健康保险需求的影响因素研究。以往研究聚焦极端气温对健康保险需求影响的研究较少，极端气温对个体具有普遍性、直观性的影响，居民也能够清晰感知到极端气温变化，从而改变其健康保险购买决策。因此，本研究一定程度上填补了该领域的研究空缺，是对健康保险需求影响因素研究的拓展。
假设1：极端气温会增加商业保险需求，促进商业健康保险市场发展。
健康风险机制：极端气温（高温和低温）会显著增加健康风险，如死亡率、急诊和疾病发生率；适应性技术（如空调）只能部分缓解，且许多地区缺乏此类措施，因此气候风险对健康的影响依然巨大。根据保险需求理论，健康风险上升将推高人们对健康保险的需求。
风险信念机制：极端气温等气候风险会更新人们的风险主观信念，影响个人对未来风险的判断，使其主观上认为健康受损的概率提高。即使实际健康风险未上升，这种信念变化也可能推高投保；不过，这种影响可能随时间推移而衰减。
收入风险机制：极端气温不仅影响健康风险，还会对产出和收入造成显著负面冲击，进而抑制健康保险需求。气温升高会损害农业、制造业及整体经济发展，即使考虑适应性调整，负面影响依然显著，且对收入较低或气候较热的地区影响更大。由于收入水平是影响健康保险需求的关键因素之一，极端气温通过压缩居民预算约束，反而可能降低人们对健康保险的支付能力与购买意愿。这一机制与前面所述的健康风险上升会促进保险需求的逻辑形成对照，体现了极端气温影响保险市场的多重路径。
假设2：极端气温对商业健康保险市场的影响在金融发展程度较高地区更显著。
在金融发展程度较高的地区，一方面居民的风险意识更强，对极端气温带来的气候风险有更清晰的认识，因而更倾向于通过健康保险来分散风险；另一方面，金融发展程度高意味着金融产品信息更充分、信息获取成本更低，人们对健康保险等产品的了解程度更高，从而促进保险需求。此外，这类地区的经济发展水平通常更好，预算约束也更宽松，有利于健康保险市场的发展。
假设3：极端气温对商业健康保险市场的影响在教育水平较高地区更显著。
教育水平越高的地区，居民对金融工具的重要性理解更深，也更有能力运用这些工具进行风险管理。在面临极端气温冲击时，受教育程度较高的人群更容易意识到气候风险对健康的潜在影响，从而更愿意为应对这种风险支付费用，包括购买健康保险。
假设4：极端气温对商业健康保险市场的影响在医疗服务水平较高地区更显著。
在优质医疗资源富集的地区，居民更能精准评估气候变化带来的健康威胁，同时对商业健康保险的功能认知也更深入，尤其是其补充公共医保不足、覆盖自费药品、高端诊疗及收入损失等方面的作用。由于公共医保报销范围和额度有限，尤其对高温相关新发疾病的保障不足，这些地区的居民在气候风险上升时，更倾向于将购买健康保险作为对冲健康损失的工具，从而放大了保险需求的响应动机。
本文在基准回归中使用人均健康保险保费（保险密度）增速衡量健康保险市场发展，并在稳健性分析中使用单位国内生产总值健康保险保费（保险深度）增速来衡量健康保险市场发展。市级层面的健康保险保费收入数据来自《中国保险年鉴》地方版数据库。因为2002年之前的《中国保险年鉴》未将健康保险数据单独列出来，所以本文仅使用2002年及之后的数据。保费收入以及其他经济变量都按照2002年价格水平进行计算和调整。
选取平均气温高于33℃的天数（极端高温）作为衡量气候风险的指标，并通过敏感性分析检验了该阈值较30℃和35℃更优；同时，将极端低温（城市平均气温低于0℃的天数）也纳入重要影响因素的范畴。降水也是重要的气候因素之一，但因其与健康风险的联系程度较低，所以本文将其作为控制变量。
气温和降水的数据来自于美国海洋和大气管理局（NOAA）的PSL数据中心。原始数据由0.5°×0.5°的经纬度网格点构成。本文根据网格点的经纬度和市级行政边界的经纬度确定网格点所属的市，然后计算市级的平均气温及频率，分年度累计得到每年平均气温高于33℃的天数（低温变量的计算同理）。
本文利用如下固定效应模型估计气候风险对我国市级商业健康保险市场发展的影响：
模型中加入市级固定效应和年份固定效应，在省份维度对标准误进行聚类。
极端气温对商业健康保险市场发展有显著正向影响。城市均温高于33℃的天数每增加1%将使得人均商业健康保险保费收入增速上升0.010个百分点；也就是说，城市均温高于33℃的天数每增加1天将使得人均商业健康保险保费收入增速（InsGro）上升2.614个百分点，相当于InsGro均值的7.6%。
列（2）改变固定效应为省份与年份的交叉固定效应和城市固定效应，列（3）进一步加入低温和降水变量，列（4）加入市级层面的一次项和二次项趋势。HighTemper估计系数的统计显著性和经济显著性都没有发生明显变化，证明了结果的稳健性。
因为市级层面没有直接衡量健康风险的指标，所以本文用《中国城市统计年鉴》中可获取到的“死亡率”代表健康风险。健康风险和死亡率呈正相关关系，所以死亡率可以作为健康风险的代理变量。表3结果表明，高温通过健康风险渠道对商业健康保险市场产生影响，低温影响不显著，这可能与现代社会的适应性措施有关。
本文根据气候变化趋势的中位数将样本分为两组，然后通过分组回归的方式验证该必要条件。表4结果显示，在气候变暖趋势较强的地区，HighTemper的回归系数更显著，即在气候变暖趋势越强的地区，气温变化对健康保险市场的影响是更大的，从而验证了风险信念影响渠道成立的必要条件。
本文用人均生产总值增速（GDPGro）作为收入影响渠道的中间变量。如表5的第（1）列所示，当以GDPGro为被解释变量时，HighTemper的回归系数为0.0237，但是在统计意义上不显著，因此，收入渠道的影响是不显著的。这也进一步解释了为什么极端气温对健康保险市场发展的整体影响是显著为正的。
除了上述需求侧的影响渠道之外，本文还分析极端气温还可能通过供给侧的渠道影响健康保险市场发展，本文从两个角度对该渠道进行检验，排除了这一渠道。
首先，本文在主回归中加入省份和年份的交叉固定效应。该交叉固定效应可以控制变量省级层面所有的因素。如果保险市场供给侧发生了变化，往往是以省级为单位进行的，因此，该交叉固定效应可以有效控制住健康保险市场供给侧的变化。如表6的第（1）列所示，此时HighTemper的回归系数依然在1%水平下统计显著，但系数明显变小了。这是因为一省之内，特别是面积较小省份之内的城市气温相差较小，所以省份和年份的交叉固定效应会部分吸收掉HighTemper的变化，使得HighTemper的估计系数可能小于其真实情况。尽管如此，HighTemper的回归系数依然保持显著。其次，本文用某市经营健康保险公司的数量衡量该市健康保险市场供给情况。如表6的第（2）列所示，当以经营健康保险公司的数量（ComNum）为被解释变量时，HighTemper的回归系数在统计意义上不显著。这进一步说明供给侧的变化并不是极端气温对健康保险市场影响的主要渠道。
本文以金融机构贷款余额除以GDP的比值作为衡量金融发展程度（FinDev）的指标。若每年地级市金融发展程度高于该年全国中位数，则为金融发展程度较高的地区（HighFinDev=1），否则为金融发展程度较低的地区（HighFinDev=0）。结果表明，在金融发展水平较高的地区，极端气温对健康保险市场的影响更显著。
本文使用每百人大学生的数量衡量地区的教育水平。一般而言，每百人大学生的数量越高表示该地区的教育水平越高。若该年某市教育水平高于该年全国样本中位数，则定义为较高教育水平（HighEdu=1），否则定义为教育水平较低地区（HighEdu=0）。结果表明，在教育水平较高的地区，极端气温对健康保险市场的影响更为显著。
以人均医疗机构床位数（张/百人）衡量地区医疗服务水平，按全国年度中位数划分为高（HighMed=1）、低（HighMed=0）两组。结果表明，医疗服务可及性较高的地区居民因更易识别气候健康风险且更依赖商业保险补充医疗缺口，显著强化极端气温对保险需求的促进作用。
本文利用市级层面的气象数据和健康保险市场数据，分析了极端气温对健康保险市场发展的影响。研究结果表明，极端气温会增加健康风险和改变人们的风险信念，从而增加商业健康保险需求、促进商业健康保险市场发展，但本文没有找到极端气温通过收入渠道或供给渠道影响商业健康保险市场发展的证据。异质性分析结果表明，极端气温对健康保险市场发展的影响，在金融市场发展程度较高、教育水平较高以及医疗服务水平较高的地区更加明显。
基于2002年至2020年中国市级面板数据，采用双向固定效应模型分析极端气温对商业健康保险市场发展的影响。回归结果显示，极端高温（日平均气温高于33℃）的天数增加1单位标准差，将导致人均商业健康保险保费收入增速上升3.37个百分点;极端低温（日平均气温低于0℃）天数的影响不显著。机制分析结果表明，健康风险和风险信念影响渠道占主导地位，但收入波动和供给渠道的影响不显著。异质性分析结果显示，极端高温对健康保险市场的影响在金融市场发展程度较高、教育水平较高以及医疗服务水平较高的地区更加明显。
作者：
夏 硕 中央财经大学金融学院博士研究生
指导老师：
王 遥 中央财经大学绿色金融国际研究院院长
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新媒体编辑：唐琳雅
