商業醫療保險逆向選擇與道德風險的分離檢驗

■尹相娟，劉喜華

一、引言

近年來，隨著醫療改革政策的不斷實施，我國商業健康保險取得了長足發展，其市場規模不斷擴大，保費收入逐年增長。據統計，截至2019年末，我國商業健康險保費收入高達7066億元，同比增長29.7%。然而，伴隨保費收入的擴張，其賠付支出也在不斷增加，截至2019年末，我國健康險業務賠付支出達2351億元，同比增長34.78%。盡管醫療改革給我國商業健康險市場帶來了新的發展機遇，但我國商業健康保險在發展過程中仍然受到一定束縛，商業健康保險公司普遍虧損，盈利困難。據統計，截至2019年三季度，我國6家專業健康保險公司凈利潤呈“兩盈四虧”的局面，除了人保健康和平安健康外，其余四家均呈虧損狀態。其中，昆侖健康虧損5.03億元，太保安聯健康虧損0.23億元，復星聯合健康虧損0.14億元，瑞華健康虧損0.5億元，與前兩年的盈利虧損狀態保持一致。因此，如何解決保險公司虧損、提高盈利水平已成為我國商業健康保險發展過程中不可忽視的問題。

已有研究認為，賠付率偏高是導致保險公司虧損的原因之一，而賠付支出過高則主要是因為信息不對稱（李文群，2011；王穩和楊洋，2018）。信息不對稱會導致逆向選擇和道德風險，逆向選擇和道德風險均會增加保險公司的賠付支出。一方面，由于逆向選擇的存在，風險越高者購買保險的意愿越高，從而使得保險公司承擔的風險增大，賠付增加。另一方面，由于道德風險的存在，消費者購買保險后不再努力減損防損，同樣會增加保險公司的賠付支出。因此，信息不對稱的存在，削減了商業健康保險公司的盈利水平，制約著商業健康保險市場的發展。而商業醫療保險作為商業健康險的重要組成部分，在我國主要起到補充性保障和提高居民醫療保障水平的作用。據此，筆者擬以商業醫療保險為例，檢驗商業醫療保險市場是否存在逆向選擇和道德風險，深入探究商業健康保險公司虧損的深層次原因，并在此基礎上提出相應的對策建議。

二、文獻綜述

信息不對稱普遍存在于保險市場中，并制約著保險市場的有效運行。早期研究認為信息不對稱會導致逆向選擇和道德風險，揭示了“高風險者更傾向于選擇高保障程度保險”的普遍規律。現今，國內外學者對商業醫療保險市場信息不對稱的研究主要從逆向選擇、道德風險以及兩者之間的分離檢驗三個方面展開。

在商業醫療保險市場逆向選擇的研究中，普遍認為檢驗商業醫療保險市場是否存在逆向選擇的主要思路是考察風險程度和保障程度之間的相關性。Chiappori&Salanie（2000）指出，逆向選擇存在的必要條件是保障程度和風險程度之間存在正相關關系。一般而言，風險程度可以通過健康水平、醫療支出和醫療服務利用率衡量，而健康水平又可以分為主觀健康水平和客觀健康水平，主觀健康水平可以用“自我健康評價”或“身體狀況是否變差”等指標衡量，客觀健康水平可以用“是否患有慢性病”或某種特定疾病衡量。保障程度指標選取較為統一，通常以“是否參保”衡量。Oster et al.（2010）以亨延頓病為主要風險變量，對美國長期護理保險中的不良選擇進行分析，研究發現，攜帶亨延頓基因的個體擁有長期護理保險的可能性是普通人的5倍，從而證明了美國長期護理保險市場中逆向選擇的存在。臧文斌等（2012）以自評健康狀況為主要風險變量，驗證了城鎮基本醫療保險中存在逆向選擇，即健康狀況較差的個體更傾向于參加城鎮居民基本醫療保險。王翌秋和王成（2016）以逆向健康行為（吸煙或喝酒）和是否患有慢性病作為主要風險變量，驗證了醫療保險市場中的確存在逆向選擇，并分別從性別、年齡及收入水平等不同角度對逆向選擇進行異質性分析。王穩和楊洋（2018）以自評健康狀況和身體是否變差為風險變量進行檢驗，也驗證了醫療保險市場存在逆向選擇。上述研究分別選取不同指標使用不同模型從不同角度對醫療保險市場的逆向選擇進行經驗驗證，并取得了有價值的研究結論，但這些研究都是基于一個靜態的截面數據進行的，其實證結果不能很好地分離逆向選擇與道德風險。雖然逆向選擇的存在性得到了很多學者的支持，但近年來有學者提出保險市場存在正向選擇的觀點，即風險程度與風險保障之間負相關（Fanget al.，2008）。這類研究認為，導致正向選擇的主要原因是消費者的異質性，即由消費者的年齡、性別、風險偏好、風險認知能力、心理健康程度和財富水平等不同所導致（Finkelstein&McGarry，2006；王珺和高峰，2008；李連友和羅帥，2014；許榮等，2015）。這些多維異質性信息會使得風險程度與風險保障呈負相關，但這并不意味著逆向選擇不存在 。 Fang et al.（2008）、Finkelstein&McGarry，（2006）、Netzer&Scheuer（2010）等研究發現，當控制收入、風險厭惡程度、教育程度、風險認知能力等導致正向選擇的因素后，風險與保障之間仍然呈正相關。可以發現，商業醫療保險市場是否存在逆向選擇的研究結論不一，因此筆者擬對商業醫療保險市場是否真正存在逆向選擇進行檢驗，以豐富以往研究。并根據已有研究，提出第一個研究假設，即消費者的多維異質性信息可能會導致正向選擇的產生。

道德風險分為事前道德風險和事后道德風險，醫療保險市場中的事前道德風險表現為擁有醫療保險后，減少對自身健康風險的預防行為，如吸煙、喝酒、鍛煉減少等；事后道德風險表現為擁有醫療保險后，過度利用醫療服務，醫療花費顯著增加。因此，相關研究多以是否經常吸煙、是否經常飲酒、是否經常鍛煉、以及醫療支出為被解釋變量，是否參保為核心解釋變量，以此來檢驗醫療保險市場中道德風險的存在。Dave&Kaestner（2009）對美國老年人的健康行為的分析發現，擁有醫療保險的老年人減少了自身健康管理和風險預防，從而證明了事前道德風險的存在。Keane&Stavrunova（2016）以醫療支出作為被解釋變量，是否購買保險為解釋變量，對美國醫療保險市場事后道德風險的研究發現，有醫療保險的個人在醫療保健上的花費比沒有醫療保險的同類人多24%，其事后道德風險效應是顯著的。黃楓和甘犁（2012）運用Logit模型，以醫療支出為被解釋變量，研究發現參保人群自費比例與門診支出呈負相關，從而驗證了醫療保險市場中事后道德風險的存在。李文群（2011）、潘虎成等（2007）認為，商業醫療保險市場道德風險的產生主要是患者和醫療服務機構為了自身利益相互配合，“無病看病，小病大看”“以病養醫”造成的，因此承保方應主要規避來自于患者和醫療機構方的道德風險。李琳和游桂云（2003）認為，道德風險會增加保險公司的賠付支出，而產生道德風險的根本原因是信息不對稱，因此主張完善個人信用評級制度、合理制定保險價格、大力發展網絡保險、完善法律環境。解祥優和李婧（2016）從投保人、保險公司和醫療機構三個角度，對商業醫療保險市場中事前和事后道德風險的產生機理及其影響進行分析，認為保險公司對醫療費用的分擔是事前道德風險產生的重要原因，而事后道德風險產生的機理則是投保人和醫療機構追求利潤最大化。同時該研究表明，道德風險提高了醫療機構的利潤，降低了保險公司的利潤。以上研究表明，國內學者大多從道德風險的成因、影響及對策防范等定性方面展開探討，側重于理論研究，對商業醫療保險市場道德風險的存在性及如何分離其與逆向選擇的實證研究較少，需進一步補充完善。

對逆向選擇和道德風險進行分離的方法主要包括隨機試驗法、自然試驗法和動態數據法。隨機試驗法的主要思路是人為制造外生沖擊，然后觀察被保險人的行為。由于這種方法的檢驗成本較高，所以采用該方法的研究較少。自然試驗法也是檢驗外生沖擊對被保險人行為的影響，但外生沖擊不是人為制造的，該方法需要的外在條件苛刻，在實際中比較少見，因此采用該方法的研究也很少。Chiappori&Salanie（2000）指出，采用靜態截面數據不能分離逆向選擇和道德風險的影響，可以采用動態數據進行分離，該方法成本低且簡單易行，被廣泛采用。目前，國內大多數研究基本采用靜態截面數據來檢驗保險市場的信息不對稱，但該方法不能有效分辨出信息不對稱到底是來源于逆向選擇還是來源于道德風險，雖然也有少數學者基于動態數據進行研究，但相關研究主要集中于車險市場。趙桂芹和吳洪（2010）根據投保人第二年保額變化情況對其進行分組，并從動態數據的角度考察了投保人第一年出險狀況和第二年風險保障之間的關系，研究發現，保額提高組不存在道德風險，保額降低組存在道德風險，即保額降低后，索賠概率也降低。王珺等（2013）在對投保人進行重新分組的基礎上，進一步發現車險市場信息不對稱僅來自逆向選擇，不存在道德風險。因為逆向選擇發生在簽訂保險合約之前，道德風險發生在保險合約簽訂之后，所以通過研究前期風險和當前期風險保障之間的關系，可以有效分離逆向選擇和道德風險，若存在正相關關系，則認為該正相關關系僅來自于逆向選擇。因此，鑒于以往文獻利用靜態截面數據不能很好分離逆向選擇和道德風險的研究缺陷，在此借鑒車險市場的相關研究方法，通過分析醫療保險市場當期參保狀況與上一期風險程度之間的關系，從動態角度來分離逆向選擇和道德風險。并由此提出第二個研究假設，即運用動態數據分離逆向選擇和道德風險是可行的。

綜上，國內針對商業醫療保險市場信息不對稱的實證研究大多側重于逆向選擇的存在性檢驗，對道德風險的研究大多側重其成因及對策建議等方面的理論研究，實證研究較少。而且相關文獻忽略了對逆向選擇和道德風險的分離研究，從而不能準確判定商業醫療保險市場產生信息不對稱的深層次原因，即無法區分“高風險高保障”的現象到底是由逆向選擇所致還是由道德風險所致。為此，筆者運用動態數據對商業醫療保險市場的逆向選擇和道德風險進行分離檢驗，深入探究商業醫療保險市場是否存在逆向選擇和道德風險，并利用Heckprobit模型和Bivariate Probit模型進行穩健性檢驗，以消除一定的樣本選擇性偏差和內生性問題。同時，基于動態數據對醫療保險市場的信息不對稱問題進行檢驗，在一定程度上補充和豐富了以往的實證研究，并對相關研究提供了新的檢驗思路。

三、模型設計與數據描述

（一）數據來源及變量選取

研究數據主要來源于中國健康與養老追蹤調查（CHARLS），選取2013年和2015年的截面數據，剔除缺失數據，共計6647個樣本。該調查范圍覆蓋全國150個縣級單位，450個村級單位，樣本覆蓋范圍比較全面。CHARLS主要針對45歲及以上的中老年展開詳細調查，調查內容涵蓋中老年人的基本信息，家庭結構和經濟支持，健康狀況，體格測量，醫療服務利用和醫療保險，工作、退休和養老金、收入、消費、資產，以及社區基本情況等，可以充分反映我國中老年人的健康醫療狀況，目前CHARLS數據已經廣泛運用于保險研究。雖然該調查主要針對45歲以上的中老年人群，但購買商業醫療保險的群體也主要集中在35歲以上，因此將其作為樣本數據是可行的。

實證研究包括兩個方面：一是逆向選擇的存在性檢驗，二是道德風險的存在性檢驗。逆向選擇是一種“合同簽訂前的風險”，道德風險是一種“合同簽訂后的風險”，所以通過研究前期風險和當期風險保障之間的關系，可以有效分離逆向選擇和道德風險。同時，醫療保險市場的逆向選擇表現為身體健康狀況越差或醫療支出越多的人越傾向購買保險，因此將是否參保作為被解釋變量，身體健康狀況（自評健康、慢性病）和醫療支出作為主要解釋變量，通過驗證兩者之間的關系即可檢驗是否存在逆向選擇。道德風險表現為因有了醫療保障而頻繁利用醫療服務機構或不再對自己的健康進行積極管理（如吸煙、酗酒等逆健康行為）。因此，將人們利用醫療服務機構的頻繁程度以及是否吸煙、酗酒作為被解釋變量，是否參保作為解釋變量，通過驗證前后兩者之間的關系即可檢驗是否存在道德風險。此外，由于消費者的異質性一定程度上也會影響消費者的參保意愿，因此將性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型、受教育程度、工作收入等多維異質性信息作為控制變量加入模型進行研究。綜上，筆者逆向選擇存在性檢驗的被解釋變量為是否參加商業醫療保險，主要解釋變量為自評健康狀況、是否患有慢性病和對數醫療費用，控制變量為受訪者的性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型、受教育程度、是否吸煙、是否酗酒、是否有工作及對數個人收入。道德風險存在性檢驗的被解釋變量為是否吸煙、是否酗酒和是否多次看門診，主要解釋變量為是否參加商業醫療保險，控制變量為受訪者的自我健康評價、是否患有慢性病、性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型、受教育程度和對數個人收入。其中，自我健康評價中以“很好或好”為參照組，對“一般”“不好或很不好”分別設置虛擬變量組；學歷中以“小學及以下”為對照組，對“初中”“高中、中專、大專”“本、碩、博”分別設置虛擬變量組。所有變量的選擇與定義如表1所示。

（二）模型設計

目前，對逆向選擇和道德風險進行經驗驗證的模型主要包括線性概率模型、離散選擇模型（Logit、Probit、SU Probit、Bivariate Probit、Tobit）和條件相關模型（兩步模型）。與線性概率模型相比，Probit模型作為估計虛擬因變量最常用的離散模型之一，能夠有效避免線性概率模型在處理虛擬因變量時不能對回歸系數做出合理解釋及存在異方差等問題，且Probit模型概率取值始終處于[0，1]之間，從而避免了線性概率模型取值的荒謬性；與Tobit模型相比，Tobit模型適合分析因變量為受限變量，而描述醫療保險市場風險保障程度的因變量為二分類變量，因此Probit模型更適合于檢驗醫療保險市場中的逆向選擇與道德風險問題。筆者采用Probit模型對逆向選擇和道德風險的存在性進行檢驗，逆向選擇檢驗模型為：

其概率密度函數為：

道德風險的檢驗模型為：

其概率密度模型為：

在模型（1）中，F（·）為標準正態累積分布函數，P（Insurance=1｜Z，X）表示參加商業醫療保險的概率。其中，Insurance代表受訪者當期是否參加商業醫療保險，Z代表受訪者上一期自我健康評價、是否患有慢性病和對數醫療費用，X為上一期控制變量，α為常數項，ε為誤差項。檢驗的思路是考察上一期（2013年）的健康水平、醫療支出與當期（2015年）參保狀況之間的關系，若β系數顯著為正，則說明存在逆向選擇，且這種正向關系僅由逆向選擇導致。

在模型（3）中，F（·）為標準正態累積分布函數，P（Risk=1｜I，X）分別表示吸煙、酗酒以及看門診的概率。其中，Risk代表當前期受訪者是否吸煙、是否酗酒和是否多次看門診，I代表受訪者上一期是否參加商業醫療保險，X為上一期控制變量，α為常數項，ε為誤差項。檢驗的思路是考察上一期（2013年）的參保狀況與當期（2015年）逆健康狀況及醫療服務利用率之間的關系，若β系數為顯著正，則說明存在道德風險，且這種正向關系僅由道德風險導致。

（三）描述性統計

從表2可以看出，參保商業醫療保險的人群其受教育程度要高于未參保的人群，這可能是因為文化程度高的人群參保意識較高，對保險有較為深入的認知，因此更傾向于購買保險。再者，參保者的年齡要低于未參保者，這可能是商業健康險的篩選機制所導致的，將年齡大的高風險人群排除在外。同時，參保者的收入明顯高于未參保者，因此財富水平可能會影響消費者的保險選擇。此外，參保者的逆健康狀況（吸煙、酗酒）更嚴重，醫療支出也高于未參保者，這可能是道德風險所導致的。但參保者的身體健康狀況好于未參保者，這與逆向選擇相反，因此是否存在逆向選擇還需做進一步的實證檢驗。

表2 變量的描述性統計

四、實證分析

（一）商業醫療保險逆向選擇的實證分析

1.逆向選擇的存在性檢驗

使用式（1）和式（2）中的Probit模型進行檢驗，檢驗結果如表3所示。模型1中僅加入了控制變量，模型2、3、4分別加入了自我健康評價、慢性病和對數醫療費用三個指標，模型5同時加入了上述三個指標將醫療費用和收入取對數。結果顯示與自我健康評價良好的群體相比，自我評價一般的群體其參保意愿沒有顯著變化，自我評價不好的群體參保概率顯著降低0.9%，說明身體狀況越好的群體越愿意購買商業醫療保險。自評健康不好的系數顯著為負，說明商業醫療保險市場中存在正向選擇。慢性病和醫療費用與參保意愿分別呈負相關和正相關，但都不顯著。患有慢性病群體不傾向于購買商業醫療保險的原因可能是保險公司的篩選機制所致。醫療費用與參保意愿呈微弱正相關，其邊際系數非常小，說明存在逆向選擇，但這種效應十分微弱。因此，商業醫療保險市場中主要存在正向選擇，這種現象對保險公司是有利的。正向選擇產生的原因有很多，大致可以歸結為三個方面：一是受消費者異質性的影響，其風險偏好、認知能力等不同，如風險厭惡者更愿意購買保險；二是消費者不能充分利用“私人信息”進行逆向選擇，消費者可能并不知道哪些“私人信息”與風險預期相關，從而不能準確評估自己的風險大小；三是保險公司充分掌握消費者的“私人信息”，然后在保險設計條款中將高風險人群排除在外，進而抑制了逆向選擇的產生。

同時，在模型5中，部分控制變量與參保意愿顯著相關。與不吸煙的群體相比，吸煙者的參保概率顯著降低1.2%，這在一定程度上表明經常吸煙的個體為風險偏好者，其風險厭惡程度相對較低。年齡越大的人參保概率越低，這可能是因為商業醫療保險產品主要針對60歲以下的人群，年齡大的高風險人群被排除在外，因此這一實證結果符合實際情況。與農村戶口的居民相比，擁有城市戶口的居民參保概率高1.1%，這可能是因為商業醫療保險主要面向城鎮居民，城鎮居民更容易接觸到商業醫療保險。與小學學歷以下的群體相比，高學歷的人群更傾向購買商業醫療保險，說明受教育程度高的個體對保險認知比較充分，保險意識更強。收入水平與參保意愿呈顯著正相關關系，即財富水平越高的群體越傾向購買商業醫療保險。

表3 商業醫療保險逆向選擇的檢驗結果

2.逆向選擇的穩健性檢驗

在全部樣本中，有13.1%的受訪者去就診但醫療支出為0，這部分受訪者可能隱瞞了相關醫療費用信息，或者因醫療服務價格高昂而選擇自我治療或因醫療報銷而使得醫療支出為0，這就使得部分醫療支出數據不能被觀測到，進而可能出現樣本選擇性偏差問題。為了修正這一偏差，采用Heckprobit模型進行穩健性檢驗。檢驗分兩步進行，第一步是用Probit估計選擇方程，被解釋變量為是否就診，第二步也是用Probit估計結果方程，被解釋變量為是否參加商業醫療保險。檢驗結果如表4所示。

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從表4可以發現，自我健康評價不好的群體與是否參加商業醫療保險之間仍然顯著負相關，醫療支出與是否參加商業醫療保險之間相關性依舊不顯著，說明了正向選擇的存在，與原回歸結果一致。

為了避免醫療保障與健康風險之間產生雙向因果關系，即內生性問題，在此采用Bivariate Probit模型對商業醫療保險市場中逆向選擇的存在性進行穩健性檢驗。檢驗的思路是將模型（1）拆分為兩個方程，分別將風險變量和風險保障作為被解釋變量，通過估計兩個方程殘差的相關系數ρ是否顯著相關來判斷逆向選擇的存在性，檢驗模型如下：

Insurance表示參保意愿，Risk表示健康風險（自評健康、慢性病、醫療支出），X為相關控制變量。分別將Insurance和Risk作為被解釋變量，考察兩個回歸方程殘差的相關性，檢驗結果如表5所示。

表5 商業醫療保險逆向選擇的穩健性檢驗（二）

由表5可知，自評健康不好與是否參加商業醫療保險之間的ρ值顯著為負，慢性病和醫療支出與是否參加商業醫療保險之間的ρ值分別為負值和正值，但都不顯著，這與前面的檢驗是一致的，證明了正向選擇的存在，該結果是穩健的。

（二）商業醫療保險道德風險的實證分析

1.道德風險的存在性檢驗

道德風險分為事前道德風險和事后道德風險。分別以“是否吸煙”和“是否酗酒”為被解釋變量，檢驗其與風險保障之間的關系，若正相關，則說明消費者在購買商業醫療保險后，因有了保障而疏于疾病風險的防范，不再克制吸煙喝酒，從而存在事前道德風險。根據式（3）和式（4），在表6中，模型1僅加入了人口特征和醫療費用等控制變量，模型2在模型1的基礎上加入了自我健康評價、慢性病風險控制變量，模型3在模型1的基礎上加入了財富水平控制變量，模型4加入了所有控制變量。從表6可以看出，個人的健康風險與風險保障之間沒有顯著的正相關關系，這一結論同現實情況是相吻合的，幾乎沒有人會因為擁有商業醫療保險而不愛護自己的身體，因此商業醫療保險市場不存在事前道德風險。

表6 商業醫療保險事前道德風險的檢驗結果

進一步以“是否多次看門診”為被解釋變量，“是否參保”為主要解釋變量，檢驗是否存在事后道德風險，即參保者是否更多的利用醫療服務，檢驗結果如表7所示。

表7 商業醫療保險事后道德風險的檢驗結果

由表7可知，醫療服務利用率與風險保障顯著正相關，與不參加商業醫療保險的群體相比，參加商業醫療保險的群體多次看門診的概率高2.7%，即擁有商業醫療保險的群體看門診的次數更多，接受醫療服務更頻繁，說明存在事后道德風險。參保者因為有了醫療保障而對醫療成本的敏感性下降，在治療康復時，往往會選擇較高的費用方案，從而引致過度消費。道德風險對保險公司是不利的，這種不合理的過度醫療費用賠付削減了保險公司的盈利，不利于保險公司的長遠發展。同時，自我健康評價和慢性病與是否多次看門診顯著正相關，說明風險厭惡者和長期身體狀況較差的群體醫療服務利用率更高。此外，參保后節省了部分醫療費用，相當于提高了收入，進而可能會影響參保者的醫療服務利用率。因此，為了研究參保后經濟因素對醫療服務利用的影響，在模型5中加入當期的收入變量，與模型2和模型4比較發現，在考慮參保后的經濟因素時，事后道德風險仍然顯著存在，但參保者看門診的概率略有下降，即事后道德風險的程度略微下降。

2.道德風險的穩健性檢驗

為了避免保障程度與健康生活方式及醫療服務利用率之間產生雙向因果關系，即內生性問題，在此采用Bivariate Probit模型對商業醫療保險市場中道德風險的存在性進行穩健性檢驗。檢驗結果如表8所示。

表8 商業醫療保險道德風險的穩健性檢驗

由表8可知，是否參加商業醫療保險與是否多次看門診的ρ值顯著為正，說明兩者之間存在顯著正相關關系，從而證明了道德風險的存在，該結果是穩健的。商業醫療保險與吸煙、酗酒之間的相關關系不顯著，這與前面的檢驗是一致的。

五、結論與建議

以商業醫療險為例，基于“中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）”動態數據，對商業醫療保險市場中的逆向選擇與道德風險進行分離檢驗和穩健性檢驗，主要研究結論有：第一，在考慮消費者多維異質性信息時，商業醫療保險市場同時存在正向選擇和事后道德風險，即身體健康狀況越好的個體越傾向于購買商業醫療保險，但購買商業醫療保險的個體醫療服務利用率更高。因此，導致商業健康保險公司虧損的主要原因是道德風險。第二，吸煙和年齡與商業醫療保險購買呈負相關關系，一方面說明該群體為風險偏好者，風險容忍度較高，另一方面也表明保險公司通過細致的核保了解投保人的身體狀況，將年齡大及高風險的群體排除在承保范圍之外。此外，非農業戶口的人群購買商業醫療保險的概率更高，這是因為商業醫療保險針對的客戶群體主要是城鎮居民。教育程度與商業醫療保險購買呈顯著正相關關系，說明文化水平高的群體保險意識較強，越傾向于購買保險。財富收入水平越高的群體購買商業醫療保險的概率越高，說明高收入群體保險購買能力更強。

由于正向選擇有利于保險公司經營發展，它使得保險公司承擔的風險低于平均水平，減少了保險公司的賠付支出，因此導致商業健康保險公司虧損的主要原因是道德風險。道德風險的存在一方面加大了保險公司的賠付支出，另一方面也造成了不必要的醫療資源浪費。為了規避道德風險，保險公司要健全監督檢查機制，加強保險賠付流程的審查，預防消費者的虛假申報。對消費者的風險程度進行分析，實現差異化定價，對醫療服務利用率高的消費者制定相對較高的“懲罰價格”，而醫療服務利用率低的消費者制定一個相對較低的“激勵價格”，以此來抑制消費者過度利用不必要的醫療服務，減少商業健康保險公司的賠付支出，幫助商業健康保險公司走出經營虧損的困境。同時，隨著醫療保險城鄉統籌政策的推動實施，農村參保人群將會逐漸增加，而參保口徑的擴大必然會加大道德風險發生的概率，進而增加保險公司的賠付支出。因此，保險公司要做好經辦工作，重新制定財務計劃，并接受政府的監督，提高經辦效率。增強與社保部門及政府部門的合作，挖掘消費者的風險和信用狀況信息，對消費者的風險信用程度進行等級劃分，過濾掉道德風險較高的消費人群。