一、引言
供给侧机构性改革是指从供给方面提高产品质量，调整要素配置，增加有效供给，满足人民日益增长的需求。保险供给侧改革，主要是指提高保险服务质量、创新保险产品，从而满足人民多层次、全方位保险需求。
国内外对商业健康保险需求影响因素展开种种讨论，常见说法认为收入、教育水平、社会保险和自评健康状况等对商业健康保险需求有影响作用。随着经济的发展，我国收入水平、教育水平等已经大幅度提升，但是我国健康险参与率仍然处于比较低的状态。至2017年，我国保险密度为2631.58元/人，保险深度为4.42%，而健康险保险密度仅为316元/人，保险深度为0.53%。
有学者认为，保险企业弱势供给抑制了居民健康保险需求[1]。目前我国保险供给常被诟病保险产品同质化严重、缺乏创新，缺少专业化的保险服务等。时值供给侧结构性改革的大背景，有必要研究保险供给与商业健康险需求之间的关系，从而给从保险供给方面入手促进商业健康险需求指明方向。
本研究采取较新的数据，进行实证研究，探索保险供给对商业健康保险需求的影响，这是目前较新的研究方向，也是保险研究前沿的课题。同时希望能够在供给侧结构性改革背景下对保险业改革给予相关的政策建议。
二、文献综述
目前，国内外的学者对健康险的需求影响因素的研究多集中在收入水平、年龄、教育水平、健康状况等因素，却少有人谈及保险供给对商业健康险的影响。本文将在该部分整理各大学者的研究，整合众人观点，讨论各大因素对保险需求的影响，并以此作为下文模型研究的基础。
综合国内外各大学者的研究成果，一般认为以下几个因素影响健康险需求：
第一，收入水平Liuguoen利用中国健康和营养调查(1991、1993年数据)得出收入影响了保险需求，其中低收入对保险需求影响更为显著[2]。徐美芳用2006年上海市居民健康与卫生服务调查4070个人体样本数据进行实证研究并显示，除中低收入人群外，个人收入高低与健康保险需求没有显著的关系[3]。李琼认为不同的收入阶段对保险需求影响不同。低收入者收入增加对保险需求影响不大，中等收入者的保险需求收入增加而增加，而高收入者的保险需求收入增加反而会被抑制。[4]
第二，教育水平Ahmed Khwaja指出受教育程度与健康保险需求存在着显著负相关关系，即随着受教育程度的提高，保险需求受到抑制[5]。张新民等则认为人们对健康保险需求归因于文化素质和受教育水平[6]。
第三，自评健康状况大多数学者认为是个人自评健康状况而非客观的个人健康状况对健康保险需求产生影响。魏华林等认为自评健康状况越乐观就越抑制人们对健康保险的需求[1]。张新民等发现虽然我国居民健康问题越来越突出，但是并没有促进人们对健康保险的需求，这可能是因为人们并没有意识到客观疾病概率在增加。[6]
然而，刘宏等利用中国健康与营养调查数据（2000-2006），运用Probit估计方法进行实证研究时发现自评健康一般或较差的居民购买保险的概率反而降低[7]，这一现象在国外实证研究中已经得到证实（Davidson et al.，1992；Shea and stewart,1995）[8]。Dioron et al.对此给出解释，自评健康状况指标不仅反映人们对自己健康状况的主观评价，而且更多体现了人们的风险偏好[9]。
第四，社会保险一般认为社会医疗保险对商业健康保险既有促进作用也有替代效应。徐美芳（2007）认为商业健康保险在覆盖人群和保险深度的补充两个方面对社会保障体系发挥积极作用，前者表现为商业健康保险与社会保险呈显著的负相关关系，后者表现为商业健康保险与社会保险销售量呈显著的正相关关系[3]。魏华林等认为现阶段我国社会医疗保险对商业健康保险更多体现替代效应，社会医疗保险会弱化商业健康保险的需求[1]。刘宏等则认为城乡社会医疗保障对居民商业健康保险需求行为有显著的促进作用。[8]
综上所述，目前大多数文献多从居民需求端研究商业保险需求的影响因素，研究商业健康保险供给层面对其需求影响的学者并不多。从上述因素对商业健康保险供给需求的影响来看，人们对商业健康保险需求不足的一个重要原因在于我国目前商业保险供给存在障碍。
例如，在收入对商业保险需求的影响中，徐美芳认为市场上缺乏专业、纯粹的商业健康保险以至于抑制了中高收入人群的保险需求，而中高收入人群是商业保险的主要消费者[2]。
从现有的文献来看，魏华林等通过对中部三城市调研明确指出保险企业弱势供给，即个性服务缺乏、健康保险产品不够丰富、保险概念炒作等抑制了居民健康保险需求[1]。王志生使用Granger和Sims因果关系检验法发现,中国的保险供给与保险需求之间不存在因果关系，但二者是相互影响的[10]。陈洋林等使用2013年中国综合社会调查（CGSS）的数据考察了商业养老保险供给对其需求影响，得出保险供给对居民商业养老保险需求影响显著的结论[11]。
从上述看来，国内学者对健康保险供给因素影响需求的研究甚少：或是研究时间较早，研究结果未必仍适用中国现阶段的状况；或是并非研究健康保险方面。因此，在健康保险供给方入手研究其对需求的影响是非常有必要的。本文正是基于这一点使用2015年中国综合社会调查（CGSS）的数据考察保险供给对居民健康保险需求的影响。
三、健康保险供给状况
（一）国内保险公司经营情况
1.保险公司经营状况
截止到2017年底，保险系统机构数量共计214个，同比增长9.3%，其中保险集团12个，中资保险总公司机构145个，中外合资保险总公司机构57个；省级分公司机构共计2046个，同比增长5.90%，中心支公司机构共9322个，同比增长4.98%。总保费达36577.80亿元，同比增长18.35%，占GDP的比例为4.46%，其中财产保险公司总保费为10541.40亿元，同比增长13.77%，人寿保险公司总保费为26036.30亿元，同比增长20.33%。健康保险保费收入为4386.6亿元，占总保费的比例为11.99%，同比增长8.76%。
在保险赔付方面，2017年保险公司总赔付以及给付共计11178.40亿元，占保费30.56%，同比增长6.3%。其中，财产保险公司总赔付以及给付共计5495.80亿元，同比增长8.92%，人寿保险公司总赔付以及给付共计5682.10亿元，同比增长3.89%。健康险总赔付以及给付为1295.5亿元，同比增长29.6%。
从上述数据中可以看出，保险保费收入增长水平较高，人民保障水平得到提升，整体保险行业发展趋势稳中向好。在财产保险公司与人寿保险公司的比较中，可看出人寿保险公司保费增长率比财产保险公司保费增长率更高，从图1可以更加清晰地看出这种发展趋势：人寿保险公司保费收入正处于高速增长阶段，而财产保险公司保费收入增长情况趋于平稳。这要是因为随着人民生活水平的提高，人们提高了对自身的健康以及将来的养老生活品质的关注，相应的寿险以及健康保险水涨船高。而对于财产保险公司，其业务主要一部分保费来源是车险，保费增长水平与车辆数量增长情况息息相关，随着家庭汽车的普及，市场空间也越来越小，相对而言增长速度较为缓慢。
2.健康险经营状况
在2017年中，健康险保费增长率仅达8.76%，相对人寿保险增长率20.33%的保费增长速度，这个增长率并不高。而在赔付及给付方面，健康险赔款及给付增长率高达29.6%，远高于平均赔款及给付增长率。从图2中可以看出，虽然2017年健康险保费增长速度不快，但是从2011年起，健康险保费就迅速增长，增长率不断提高，然而却在2017年增长率快速下降。
2017年，国家正式出台大病医保政策，按理说这可能对健康险会有挤出效应，但是该政策并没有达到预期的效果，这并不是健康险保费增长骤降的主要原因。2016年，保监会下达通知，于2017年4月1日期停售中短存续期产品，焦灭了当年热卖的中短存续期护理保险的热度。仅人保健康的“福利双全个人护理保险”和和谐健康的“和谐康赢一号护理保险（万能型）”两款产品保费就占2016年健康险保费的30%。可想而知，自中短存续期护理险停售后，健康险保费收入增长大度下降。
从图2中也可以看出，虽然2017年健康险赔付以及给付增长率高达29.7%，但是仍然处于正常的增长水平，与前些年赔付增长率并没有差别过大，而保费增长速度是远远快于赔付增长速度。这正体现了保险风险分担的原理，购买健康险的人数增加能够有效分散风险，单人发生保险事故的费用均摊到众人身上，但总人数越多，其均摊的费用亦越少。
目前国内健康险种通常是捆绑销售，一张保单搭配不同的保险种类销售给客户，尤其是保险公司在销售重疾险时，以近来流行的“百万医疗险”为噱头，二者一块销售给投保人，被保险人一旦罹患保单约定的疾病，不仅赔偿约定的保险金额，还要全额支付被保险人的医疗费用，这是一笔非常大的支出。再者，目前国内健康险通常附加长期甚至是终身寿险捆绑销售，也就是说，附加终身寿险的健康险保单无论如何投保人缴纳的保费都会最终以保险金的方式返还给被保险人。此外，随着购买健康险的人数增长，赔款金额增加也十分合情合理。这样一来，如此较高的赔付金额亦能理解。
虽然健康险发展迅速，但是大部分公司还没有实现扭亏为盈，要实现盈利，一是要扩大市场规模，二是丰富健康险产品多样性。
（二）国内健康险产品发展现状
1.传统线下销售渠道健康险产品发展状况
2017年，互联网原保费收入为1835亿元，约占总保费的5%[12]。由此可见，虽然互联网保险发展迅速，但保险销售仍然以传统线下销售方式为主。
根据行业研究数据，2017年个人代理销售渠道保费约占总保费的66.1%，因此在传统线下销售方式中，又以个人代理为主要销售渠道。正因如此，保险公司大量招聘保险代理人，不论其专业素质、能力大小，入职门槛十分低，导致目前的保险代理人专业素质参差不齐，难以给客户提供专业的保险服务。
在产品方面，目前线下的健康险产品更多是满足中等收入人群的保障需求。原因可能是：
（1）对于低收入人群，由于保险销售渠道以代理人制度为主，保险代理人的保险销售成本是比较高的，而低端健康险产品普遍佣金不高，因此保险代理人不愿意花费过多时间精力在这类客户身上。
（2）对于中等收入人群，由于基本医疗保险保障始终有限，与这类人群的需求不匹配，产生了缺口，而商业健康险可以满足这类人群的需要，又因为其具有一定的购买能力，从而成为了保险代理人主要服务的客户群。
（3）对于高收入人群，高端阶层更多需要个性、专业的保险服务，而目前的保险产品同质化严重、缺乏创新，保险代理人服务缺少专业化，未必能够满足高端阶层的需求。
目前线下销售渠道健康险产品主要突出的问题有：产品同质化严重、缺少差异化定价、缺少个性化或者专业化服务、难以满足不同阶层的保障需求等。
2.互联网销售渠道健康险产品发展状况
互联网保险具有不限制地域、投保方便快捷、销售成本低、可以利用大数据给客户提供更加符合其需求的产品等优点，受到大众的欢迎。然而，健康险费用比较高，众人更加偏向于向熟人购买；同时为避免逆选择，保险公司会要求部分投保人在投保前进行体检，因此互联网保险市场份额并不高。
但是不可否认，互联网保险的出现促进了保险产品创新。第一，保险产品开始趋于细分化。例如，蚂蚁保险开始出现女性特定疾病险、针对慢病高龄的防癌险等；第二，保险公司纷纷开发基于互联网场景的健康险产品。如众安在线与小米运动联合推出的“步步保”，该保险产品结合小米运动设备和乐动力APP采集被保险人的运动数据定制保费。
三、保险供给对健康保险需求影响的实证研究
（一）研究方法
本研究采用二值选择模型——probit模型来研究保险供给对商业健康险的影响。模型设立为
其中为虚拟变量，当其等于1时候，表示调查对象参与了商业健康险；当其等于0时，表示调查对象没有参与商业健康险。表示保险供给，在本研究中，保险供给为主要解释变量。下文以保险机构数、万人保险机构数、保险职工人数来衡量保险供给。表示影响商业健康险需求的其他控制变量。
（二）数据来源
第一，本文主要数据来源于2015年中国综合社会调查（China general social survey，CGSS），该调查是我国最早的连续性、综合性、全国性学术调查项目，目前是每两年进行一次，对全国各大省市、街道、居委会中约1万户家庭中的个人从多方面进行调查，其收集的数据具有全面性、系统性。用该调查中的数据作为本文数据来源其研究成果更为可信。
第二，本文各个省份保险机构数、保险职工人数来源于《2016年中国保险年鉴》、中国各省统计年鉴以及统计局统计数据。
第三，本文数据剔除了部分变量缺失的数据。由于江西、山西、内蒙古、河南、海南、新疆、西藏保险机构数或者问卷调查数据缺失，以保险机构数衡量保险供给的模型中样本不含有这些省份的数据；在以保险职工人数衡量保险供给的模型中，由于保险职工数据缺少，另外剔除了上海、河南、辽宁、青海四个省份或者直辖市的样本。此外，鉴于购买商业健康险需要一定的经济能力，剔除了家庭人均收入在3000元以下的样本数据。
（三）变量选择
1.被解释变量
本研究为研究商业健康险需求影响因素，将以调查对象是否参与商业健康险为被解释变量。若调查对象参与商业健康险，则赋值1，若调查对象没有参与健康险，则赋值0。
2.核心解释变量
本研究采用保险供给作为核心解释变量，参考了陈洋林等人《商业养老保险低参与率与保险供给侧结构性改革——来自中国综合社会调查(CGSS)的证据》一文，以调查对象所在地的保险机构数量以及保险职工人数衡量保险供给。上文提到，至2017年，传统线下销售模式下保费约占总保费95%，线下销售仍然为主流销售渠道。因此当保险机构数量和保险职工人员越多，竞争就越激烈，越能够促使保险机构提供更加优质的服务与产品，因此本文主要以保险机构数量以及保险职工人数来衡量保险供给。
3.控制变量
根据前人的研究，选用性别、年龄、年龄的平方、教育水平、自评健康状况、社会保障、性别、财富作为控制变量。
教育水平变量的处理：2015年CGSS将教育水平划分为没有受过教育、私塾或扫盲班、小学、初中、职业高中、高中、中专、技校大学专科（包括成人高等教育和正规高等教育）、大学本科（包括成人高等教育和正规高等教育）以及研究生及以上，本研究在剔除无效数据后，将没有受过教育的人群作为参照组，将上过私塾或扫盲班、小学、初中的人群划分为初等教育组，职业高中、高中、中专、技校为中等教育组，大学专科、大学本科以及研究生以上划分为高等教育组。同时设置虚拟变量来区分教育情况，当后三组均取值为“0”时，表示其没有受过高等教育。
自评健康状况：CGSS将调查对象的健康状况划分为“很不健康”、“比较不健康”、“一般”、“比较健康”、“很健康”五个方面，在本研究中，将前三者认定为“健康”，取值为“0”；后三者认定为“不健康”，取值为“1”。
社会保障数据处理：在CGSS问卷中，社会保障主要是指社会医疗保险以及社会养老保险，按照是否参与二者设置虚拟变量，若参与则为“1”，不参与则为“0”。
财富数据处理：将人均家庭收入、是否拥有住房或者汽车作为财富数据。拥有住房或者汽车赋值为“1”，否则赋值为“0”。
性别数据处理：性别为男则取值为“1”，性别为女取值为“0”。
此外，为了消除模型的异方差，本研究对保险机构数、年龄的平方以及家庭人均收入取对数处理。
（四）描述性分析
观察表一中的数据，在剔除了部分缺失数据后，剩下7362份数据，在这7362个人中，有737人参与了商业健康险，参与率约为10.0%。其中48.2%的调查对象为男性，51.8%的调查对象为女性。在这些人中最小年龄为18岁，最大年龄为94岁，平均年龄约为50岁。
2016年扶贫标准为低于人均3000元/年的家庭，考虑到购买商业健康需要一定的经济能力，本研究剔除了家庭人均收入低于3000元的样本。在剔除了这些样本后，家庭人均收入平均为3.74万元，最小值为0.308万元，最大值为915万元，贫富差距较大。
在社会保障方面，71.9%和91.2%的人分别参与了基本养老保险和基本医疗保险。
在自评健康状况方面，共有4510的人认为自己比较健康或者很健康，越占61.3%，525人参与了商业健康险，参与率为11.6%；2852人认为自己不健康或者一般健康，212人参与了商业健康险，参与率为7.4%。从健康状况数据中来看，认为自己健康的人参与商业健康险的积极性更高，认为自己不健康或者一般的人反而对参与商业健康险的积极性较低。这正好映证了刘宏（2012）等人和Dioron et al.（2008）的研究，自评健康状况不仅反映了个人对自身健康的主观看法，更反映了他们的风险偏好，认为自己不健康的人群可能在日常生活中更偏好风险生活行为而导致对自己评价为不健康。
在教育水平方面，约10.6%的人没有接受过教育，52.9%的人只接受过初等教育，19.8%的人接受过中等教育，17.6%的人接受过高等教育。其中，没有接受过教育的共有784人，有17人参与了商业健康险，参与率为2.2%；初等教育水平的有3821人，有239人参与了商业健康险，参与率为6.3%；中等教育水平的有1458人，187人参与了商业健康险，参与率为12.8%；高等教育水平的有1299人，294人参与了商业健康险，参与率为22.6%。从教育水平的数据特征中可以看出，教育水平越高，商业健康险参与率越高。
在居住区域方面，47.8%的人居住在东部地区，27.1%的人居住在中部地区，25.1%的人居住在西部地区。其中，居住在东部地区的人数为3517人，477人参与了商业健康险，参与率为13.56%；居住在中部地区的人数为1998人，150参与了商业健康险，参与率为7.5%；居住在西部区域的人数为1847人，110人参与了商业健康险，参与率为6.0%。从区域上看，东部地区参与商业健康险的积极性更高，次为中部地区，末为西部地区。
在财富方面，拥有住房的人高达93%，拥有汽车的人仅为18.7%。
其中，拥有住房的人共计6820人，687人参与了商业健康险，参与率约为10%；拥有汽车的人共计1377人，285人参与了商业健康险，参与率约为20.1%。
从上述数据来看，居住在东部地区、教育水平较高、认为自己健康的人群对于参与商业健康险的积极性更高，而对于居住在西部地区、教育水平较低和认为自己不健康的人群对于参与商业健康险的积极性较低。至于性别、年龄、社会保障、财富和保险供给给商业健康险的影响需要进一步论证。
（五）回归结果
核心解释变量回归结果从表2中的回归结果可以看出，衡量保险供给的保险机构数量和万人保险机构数量分别在10%和5%的水平下显著。这表明保险供给对商业健康险的需求是有比较大的影响的。
但是，可以从表格中看出，不管是保险机构数量还是万人保险机构数量，其系数都是负值。理论上随着保险供给增加，其商业健康险需求应当上涨，而该结果却与其违背。
对此，给出以下几个解释：
第一，保险机构数量的数据主要源于《2016年保险年鉴》中各个省份的保险市场概况，部分保险年鉴中无法查到的数据来源于各个省份的年鉴，由于保险市场概况由每个省份自身撰写，给予的数据口径未必一致。
第二，保险机构数据没有考虑地区面积大小问题。比如在这份数据中，北京经济政治文化发达，其面积为1.641万平方公里，人口为2171万人，商业健康险参与率为18.2%，然而其保险机构数为554个，万人保险机构数为0.255/人。宁夏（相对于北京）地广人稀，其面积为6.64万平方公里，商业健康险参与率为0.29%，人口668万人，然而其保险机构数为486个，万人保险机构数为0.73个/人。虽然北京人口多，但是受地区面积大小的限制，保险机构数无法过于扩张；而宁夏虽然人口少，但是因为面积相对较广，机构数也会随之增加。因此，模型回归系数虽然为负数，但是无法就此认定保险供给对商业健康险的影响是负面的。
从表2第3列中可以看到，以保险职工人数衡量保险供给时，其回归结果是不显著的。这可能是因为该模型剔除了11个省份的数据，其中不乏上海、河南等主要省份或者直辖市的样本，缺失的样本数据过多，因此出现模型不显著的情况。
（六）模型优化
考虑到模型1和模型2中主要解释变量保险供给的回归系数为负数，回归结果与预期结果不一致，本文对模型进行了改进。
首先，上文指出，衡量保险供给的保险机构数应该考虑地区面积与人口的作用，因此改进的模型中采用单位万人机构数的变量重新建立模型，即以每千平方千米作为一单位面积，考察单位面积中每万人机构数量对商业健康险的影响。
具体公式为：保险供给=保险机构数量/(当地人口数量*地区面积)
回归结果可见表3。
1.核心解释变量回归结果
如表3所示，保险供给受地区面积与人口数量的影响，将这两个因素置入模型中后，可以看到保险供给，即单位面积万人机构数量，其回归系数为正数，且在1%的水平下高度显著，这表明保险供给是商业健康险需求的积极影响因素之一，增加保险供给可以促进商业健康险的需求。
另外，我们注意到随着模型的改进，伪R方提高到0.1258，也就是模型改进后能够解释的变量更多了，表明改进后的模型更加符合现实状况，具有较高的可信度。
2.控制变量回归结果
对于教育水平变量，初等教育在5%水平下显著，中等教育和高等教育均在1%的水平下显著，同时可以看到初等教育回归系数为负数，中等教育和高等教育回归系数为正数，说明初等教育对商业健康险的影响的负面的，而中等和高等教育对健康险的影响是正面的，印证了张新民（1995）的观点，教育水平对商业健康险具有积极作用。
对于财富变量，家庭人均收入和汽车均在1%的水平下显著，且回归系数均为正，说明家庭人均收入和汽车两个财富变量对商业健康险有着正面影响。至于住房变量，其回归结果是不显著的。由于农村地区自建房数量比较多，即使其收入比较低，仍然拥有住房，因此住房变量并不能完全作为财富的标志，因此住房变量不显著。从总体上看，财富对商业健康险有着积极作用。
对于性别变量，其回归结果是高度不显著，由于保险对不同性别的人起着相同的保障作用，因此性别属于无关变量也可以理解。
对于年龄和年龄的平方，两者均在1%水平下显著。可以看到，年龄的回归系数为负数，表明年龄对商业健康险的影响是负面的，原因可能是：第一，随着年龄增加，商业健康险保费也是随之提高的，因为出于“不划算”的心理，投保人降低对商业健康险保费积极性。第二，随着年龄增加，健康状况一般愈差，保险公司会拒绝为这部高风险人群投保。
对于社会保障变量，基本养老保险和基本医疗险分别在5%和1%水平下显著。其中基本医疗保险的回归系数是负数，说明基本医疗保险对商业健康险是有一定替代作用的。而基本养老保险对商业健康险的影响显著度较医疗保险低。可想而知，基本养老保险作为一项社会保障对商业健康险自然是有一定影响力的，但是显然基本医疗保险与商业健康险相关度更高，对其影响作用更大。
对于自评健康状况对于自评健康状况，其回归结果属于高度不显著。前面的数据特征分析中，认为自己健康的调查对象的商业健康险参与率为11.6%；认为自己不健康的调查对象商业健康险参与率为7.4%。而在模型中回归系数为正数，与统计结果违背，显然健康变量在这个模型中是不合适的。
改进的模型中还考虑了户口（城市/农村）对商业健康险的影响。不同户口、居住在城镇或者农村对商业健康险的需求不同。从回归结果中可以看出，户口（城市/农村）的回归结果在1%的水平下显著，同时其回归系数为正数，表明城市户口居民比农村户口居民对商业健康险需求更高。原因可能是在城市，保险机构密集，竞争激烈，保险供给充足，刺激居民对商业健康险的需求；而在农村地区经济不发达，保险机构数量较少，保险供给不足，难以刺激商业健康险需求。
总体上，本模型显著性较高，研究结果较为可靠。
3.平均边际效应
为了考察保险供给对商业健康险的影响程度，求每个变量在本模型中平均边际效应，结果如表4所示。
由表4可知，当保险供给增加1单位时，即单位面积内万人机构数增加1个时，商业健康险需求增加约2.1%。在众多变量中，教育的边际效应是比较高的，且明显随着教育水平的提高而增高，分别为0.0378、0.0703和0.0941；其次是衡量财富变量的汽车和家庭人均收入的边际效应，分别为0.0475和0.0322；接着是衡量社会保障的基本医疗保险和基本养老保险的边际效应，分别为-0.373和0.0178；然后是保险供给的边际效应，为0.0214；其他的变量的边际效应都比较小，篇幅有限，不一一列明。
在众多变量中，保险机构的边际效应并不是最高的，但是增加保险机构却是目前增加商业健康险需求较为有效方法。因为教育、财富、社会保障都是较难以改变、控制的变量，一般而言改变一个国家的整体教育水平、财富水平都需要很漫长的时间，而社会保障需要考虑的因素就更多了，比如当前社保账户基金状况、国家政策等。
相对而言，当前是国内经济发展迅速、金融保险行业崛起时期，增加保险供给是顺势而为，趋利的本性使得更多的资金流入保险行业，保险供给能够在短期快速增长，从而刺激商业健康险需求。因此，当前应该更加注重保险供给对商业健康险需求的积极影响，同时这个结论也进一步表明本文具有一定的现实意义。
四、研究结论与政策建议
本文通过2015年中国综合社会调查（CGSS）研究保险供给对商业健康险的影响。研究结果表明：第一，考虑地区面积与人口数量对保险供给的影响后，保险供给对商业健康险需求具有显著的积极影响。第二，其他相关变量中，教育水平、财富水平、基本养老保险参与情况以及年龄的平方对商业健康险需求具有正面积极作用，基本医疗保险对商业健康险有着替代作用，而年龄对商业健康险需求的影响是阻碍作用的。第三，增加保险供给是当前增加商业健康险需求较为有效方法，因此应当注重保险供给对商业健康险需求的积极影响作用。
随着供给侧改革的深入推进，保险供给改革势在必行。根据本文的结论，提出以下建议，仅供参考。
第一，实行差异化改革。对于西部地区、农村地区，应当更多增加保险营业部、保险兼业机构、支公司保险机构数量，原因是为了节约成本，不适合在人口较少的地区开大型的保险机构，而大量而小型的保险机构可以迅速将保险推广开，使得保险服务更加广泛，刺激保险需求。
对于东部地区、城市地区，更加应当积极创新开发产品，因为发达地区的人群具有足够的购买力，但是目前的保险产品未必能够满足这类人群的需求，而创新开发新的保险产品可以激发这类人群的保险需求。
第二，创新保险产品、满足多层次保险需求。目前我国保险产品重复性大，常常出现“一张保险单卖天下”的情况，应该开创个性化保险服务，满足多层次的保险需求。
第三，利用政策鼓励大家参与商业健康险，如税收优惠、普及金融教育等。
本文仍然存在不足之处，比如部分省份数据缺失、无法解释自评健康状况变量在本模型中的作用等，恳请大家谅解。
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