網(wǎng)絡(luò)互助平臺是近年來互聯(lián)網(wǎng)金融中的新秀,也是具有中國特色的準“相互保險”。這一創(chuàng)新互助醫(yī)療模式對于緩解中國部分家庭因病致貧、因病返貧具有一定的積極作用。2020年03月05日網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療互助行業(yè)迎來政策利好,成為社會基本醫(yī)療保障和商業(yè)保險的有益的補充。然而,因長期以來規(guī)范網(wǎng)絡(luò)互助的法律法規(guī)滯后,平臺運營風(fēng)險和業(yè)務(wù)操作風(fēng)險高發(fā),平臺發(fā)展受到較大的阻礙,如何辨識和降低網(wǎng)絡(luò)互助風(fēng)險、規(guī)范運營等問題亟須解決。因此,本文以網(wǎng)絡(luò)互助平臺風(fēng)險作為研究目標,通過系統(tǒng)性的編碼識別、構(gòu)建體系、實際評價、關(guān)鍵防控的研究流程,旨在促進平臺穩(wěn)健運營,發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)互助在我國多層次醫(yī)療保障制度體系中的重要補充作用。首先,本文引入扎根理論質(zhì)性研究法探索網(wǎng)絡(luò)互助平臺風(fēng)險,借助Nvivo軟件嚴格依據(jù)Strauss&Corbin的編碼技術(shù)程序,對45位受訪者5萬余字的深度訪談資料進行逐句編碼,得到網(wǎng)絡(luò)互助平臺風(fēng)險因素的27個三級指標、9個二級指標（行業(yè)競爭、政策環(huán)境、項目風(fēng)險、操作風(fēng)險、資金管理、保障能力、信息風(fēng)險）以及3個一級指標（外部因素、平臺因素、會員因素）,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了相應(yīng)理論模型。編碼發(fā)現(xiàn),受訪者以個人體驗... 

【文章來源】：西南科技大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

我國25病種經(jīng)驗發(fā)生率部分圖①（2）我國因重大疾病死亡比率較高

0.6766.28794.6756.29260.0723.83531.0765.42806.9558.14260.0730.61530.7166.84804.9955.550至18歲的重疾發(fā)生率在0.06%以下，18至40歲的重疾發(fā)生率在0.04%到0.25%，41至65歲的重疾發(fā)生率在0.28%到2.53%，65歲以上的重疾發(fā)生率在2.74%以上。就性別而言，如圖3-1，42歲前，女性重疾發(fā)生率高于男性；42歲及以后，男性的重疾發(fā)生率開始高于女性，且趨勢越來越明顯。男性53歲和女性59歲，可以說是一個分水嶺，重疾的發(fā)生率均超過1%，而且有顯著增長趨勢。圖3-1我國25病種經(jīng)驗發(fā)生率部分圖①（2）我國因重大疾病死亡比率較高圖3-2我國2014-2018年城市及農(nóng)村惡性腫瘤死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)的比重圖②①數(shù)據(jù)來源：根據(jù)原中國保監(jiān)會《中國人身保險業(yè)重大疾病經(jīng)驗發(fā)生率表（2006－2010）》數(shù)據(jù)繪制。②數(shù)據(jù)來源：根據(jù)國家統(tǒng)計局2014-2018年統(tǒng)計年鑒，城市、農(nóng)村惡性腫瘤死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)的比重繪制。

西南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文16以國家統(tǒng)計局發(fā)布的我國因惡性腫瘤的死亡率為例，如圖3-2所示，雖然隨著醫(yī)療質(zhì)量水平提升，近幾年因患惡性腫瘤的死亡率有所降低，城市惡性腫瘤死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)的比重由2015年26.44%，2017年降到25.98%。但也可以發(fā)現(xiàn)，這個比例仍高達20%以上，也就是說2018年農(nóng)村居民每10萬人因患惡性腫瘤死亡人數(shù)約2.3萬人，相比之下，每10萬城市居民中因患惡性腫瘤死亡人數(shù)約2.6萬人。（3）醫(yī)療保障需求增長2.8億會員數(shù)這個數(shù)字背后隱藏的是我國居民龐大的醫(yī)療保障需求還未得到滿足，大眾對于身體健康的憂患意識正在提升。由近5年來我國居民在衛(wèi)生醫(yī)療方面的投入，以及城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)、健康險和人身意外傷害險保費及賠款給付情況，可見我國居民對這醫(yī)療保障越來越重視，如圖3-3、3-4①所示。圖3-3我國2014-2018年衛(wèi)生醫(yī)療總費用、城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險年末參保人數(shù)圖衛(wèi)生總費用指一個國家或地區(qū)在一定時期內(nèi)，為開展衛(wèi)生服務(wù)活動從全社會籌集的衛(wèi)生資源的貨幣總額，反映在當前經(jīng)濟條件下，政府、社會及居民對醫(yī)療保障的重視程度。2014至2018年我國衛(wèi)生總費用從35312.40億元增長為59121.90億元，增幅達67.4%，城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)增幅達1.25倍，健康險、人身意外傷害險保費、賠款及給付同樣逐年增長。圖3-4我國2014-2018年健康險、人身意外傷害險保費、賠款及給付圖①數(shù)據(jù)來源：根據(jù)國家統(tǒng)計局2014-2018年統(tǒng)計年鑒，衛(wèi)生總費用、城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險參保人數(shù)、健康險及人身意外傷害險保費、健康險及人身意外傷害險保費賠款給付。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于扎根理論的養(yǎng)老服務(wù)供應(yīng)鏈風(fēng)險識別分析[J]. 馬躍如,劉旖旎,易丹.  財經(jīng)理論與實踐. 2020(01)
[2]青年群體“信仰風(fēng)險”的提出與評估指標體系建構(gòu)[J]. 劉又嘉,劉劍鋒.  中國青年研究. 2020(01)
[3]類保險網(wǎng)絡(luò)互助的性質(zhì)厘定、風(fēng)險識別與監(jiān)管對策[J]. 張宗良,龐楷.  金融與經(jīng)濟. 2019(12)
[4]中國資本并購海外足球俱樂部風(fēng)險識別研究——基于扎根理論的分析[J]. 黃道名,郭世晨,楊群茹,陳叢刊,蔡廣.  沈陽體育學(xué)院學(xué)報. 2019(06)
[5]互聯(lián)網(wǎng)平臺從業(yè)者工作風(fēng)險識別體系的構(gòu)建——基于扎根理論的探索性研究[J]. 陳微波,王凱旋,王斐霖.  財經(jīng)論叢. 2019(11)
[6]基于扎根理論的生鮮企業(yè)O2O平臺化影響因素研究[J]. 丁慧平.  中國流通經(jīng)濟. 2019(10)
[7]基于扎根理論的鄰避設(shè)施PPP項目風(fēng)險分析[J]. 程敏,劉亞群,王洪強.  建筑經(jīng)濟. 2019(10)
[8]基于Logit模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險評估[J]. 劉元鵬,田國忠.  中國集體經(jīng)濟. 2019(26)
[9]基于模糊綜合評價法的科技型中小企業(yè)融資風(fēng)險評價[J]. 嚴蕊,孟楓平.  黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[10]風(fēng)險及規(guī)制:網(wǎng)絡(luò)大病互助的集成治理[J]. 趙文聘.  社會建設(shè). 2019(04)

碩士論文
[1]基于Nvivo11的小學(xué)數(shù)學(xué)優(yōu)質(zhì)課教師課堂提問研究[D]. 閔譯萱.渤海大學(xué) 2019
[2]基于網(wǎng)絡(luò)互助平臺的網(wǎng)絡(luò)相互保險研究[D]. 肖靜.浙江工商大學(xué) 2017
[3]基于AHP-模糊綜合評價法的互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險評估研究[D]. 李紅艷.山東財經(jīng)大學(xué) 2015



本文編號：3542838