保险作为现代金融体系的三大支柱之一,在防范风险、科技创新、保障民生等方面发挥着不可替代的重要作用。商业健康保险作为保险行业中重要的一部分,在成熟的保险市场通常能占到全行业保费规模的三分之一,我国商业健康保险近年来基本维持着两位数的高速增长,但截止2019年底其保费规模只占全行业保费的16%左右。而且我国商业健康保险的保险密度、保险深度都远低于美国、日本等成熟的保险市场,甚至和一些发展中国家相比也有一定的差距。商业健康保险作为我国医疗保障体系的重要一环,在提高全民健康水平,医疗服务水平,降低居民健康风险以及减少家庭医疗经济压力方面发挥着不可替代的重要作用,是社会基本医疗保险强有力的补充。而且随着商业健康保险的持续高速发展,国家也相继出台了一系列保障和促进商业健康保险发展的政策措施,尤其是新冠疫情以来商业健康保险在防范重大流行疾病,降低居民收入损失风险等方面的重要作用引起了广泛的关注。但是由于我国商业健康保险在行业中的规模占比较低,经过近几年的超出行业增速的高速发展才逐渐凸显,所以对于商业健康保险的研究相对较少。而社会医疗保险作为国家重点关注实施的基本民生保障项目,关于社会医疗保险在经济社会中的作用引起了诸多学者的广泛讨论,尤其是有关社会医疗保险对于收入分配、居民消费等方面的研究。在当前我国经济转型升级,扩大内需以及全面建成小康社会的关键时期,如何刺激居民消费、提高居民消费水平成为关注的热点,本文借鉴有关社会医疗保险的研究方法,重点研究商业健康保险对于居民消费和消费结构的影响。根据生命周期假说、预防性储蓄理论、随机游走假说以及健康资本相关理论分析,本文认为商业健康保险能够通过提高居民医疗服务的利用效率和医疗服务水平从而提高居民健康水平,此外可以通过降低医疗灾难性支出,降低居民家庭面临的经济风险,从而降低预防性储蓄,以及避免当期消费出现大幅下滑,从而刺激居民消费并改善消费结构,并根据CHFS提供的《中国家庭金融调查数据》进行实证研究。在实证过程中本文借鉴并融合了前人的研究经验和研究方法,在OLS回归的基础之上,采用倾向得分匹配法和处理效应模型来解决样本自选择以及内生性的问题,在模型中控制了收入、资产、工作单位、工作性质、社会保险和其他保险保障以及人口特征等相关的变量的基础之上对是否购买商业健康保险与居民消费和消费结构的影响进行研究。在采用倾向得分匹配法与处理效应模型进行分析时,由于二者都需要先对购买商业健康保险的影响因素进行估计,本文在两者的第一步估计模型中加入了教育水平、户籍、年龄、收入等变量来分析商业健康保险的购买因素,在估计出购买商业健康保险的因素之后,进一步估计购买商业健康保险对于居民消费和消费结构的影响。本文的实证结果表明,商业健康保险能与居民消费在1%的显著性水平下呈现出正相关,与必要消费占比即本文的消费结构变量在1%的显著性水平下呈现负相关,即说明购买商业健康保险能够显著的促进居民消费,尤其是促进非必要消费的增长,改善居民消费结构,而且在解决了自选择和内生性问题之后,本文根据处理效应模型得出的估计结果要远大于OLS的估计结果。为了保证本文实证结果的可靠性,除了对处理效应模型进行了稳健性检验之外,本文在倾向得分匹配法采用了三种不同匹配方法对购买商业健康保险处理组的处理效应进行估计,得出的结果均与上述结果一致,此外本文还根据工作单位、工作性质和户籍进行了分组匹配分析,发现不同户籍、工作性质和工作单位类型的样本之间购买商业健康保险对于消费的作用存在显著的差异。本文根据实证研究得出了购买商业健康保险能够显著促进居民消费、尤其是可以显著提高居民非必要支出的结论,在此基础之上给出了相应促进商业健康保险发展以更好的发挥其对于提高居民消费,改善消费结构作用的建议。