随着我国经济的发展,环境污染问题也越发严重。环境污染不仅会危害居民的生命健康,还会损害我们的经济成果。一方面,出于对环境污染特别是感受更直接的空气污染危害的担忧,人们越发重视健康问题,另一方面,社会教育水平的发展也提高了人们的风险认知水平,但目前社会基本医疗保险已不能满足人们日益增长的医疗卫生与健康保障的需求,因此我国积极采取利好政策鼓励与引导商业健康险的发展,使其发挥对社会医疗保险的有效补充作用。我国政府在2016年提出建设“健康中国”发展战略,2019年提出《健康保险管理办法》,将商业健康险放在更高的站位上引导发展。在此背景下,本文梳理以往的文献发现,针对空气污染与商业健康险发展之间关系的研究相对较少,本文研究空气污染、居民风险认知对商业健康险发展的影响,一方面能够为国家在制定政策与战略时提供参考,另一方面可以为推出商业健康险业务的保险公司在今后产品设计时提供思路。本文研究思路如下:首先在梳理国内外文献基础上,接着采用文献研究、理论分析、实证分析相结合的方法对空气污染、风险认知对商业健康保险发展的影响多角度探讨。在对文献进行研究学习后,总结我国当下空气污染和商业健康险发展的现状,主要从全国近几年二氧化硫排放量、10浓度、雾霾天数展示空气污染的变化情况,从商业健康险的保费收入、保险密度和保险深度三个方面分析健康险市场的发展程度。在掌握一定理论基础后,根据Grossman健康需求模型、非期望效用理论等分别提出假设。为验证假设是否成立,进行实证分析。考虑到数据的可得性,本文收集2006年-2018年我国大陆30个省市自治区的各项数据,将空气污染程度作为解释变量,商业健康险的发展水平作为被解释变量,风险认知水平作为调节变量,引入空气污染与居民风险认知的交互项构建模型分析三者之间的关系。接着对选取的变量指标数据的绝对值和个别变量对数化、中心化处理后进行描述性统计和相关性分析,通过分析简单看选取的变量中两两之间的关系;接着对模型进行共线性检验（VIF检验）检验是否存在共线性;然后在面板数据的三种估计方法中选择适合本文的数据估计方法;之后进行回归分析,分析解释变量与被解释变量关系和调节变量在中间发挥的作用。此外还将地区分为东中西部讨论解释变量对被解释变量的影响、调节效应的区域差异。考虑到被解释变量滞后项对自身的影响,构建差分GMM估计模型与系统GMM估计模型进行动态回归分析。最后通过更换变量和样本缩尾的方法进行稳健性检验,确保结果稳健可靠。根据实证结果得出以下结论:1.空气污染状况加重会提高居民对商业健康保险的需求;2.居民的受教育程度越高,对风险信息的收集、分析能力越强,风险认知水平就会越高,对健康险的需求就会加大;3.从全国来看,居民受教育水平高时,空气污染加重对商业健康险的正向刺激作用会更强,面对空气污染信息的冲击,居民的风险认知水平提高,会通过购买商业健康险来分散风险,居民风险认知在空气污染对健康险发展影响的过程中起到正向的调节作用。但是东中西部会存在地区差异,西部地区一方面经济发展相对落后,工业化、城镇化进程缓慢,空气质量较好,另一方面居民的受教育程度普遍不高,空气污染对健康险的发展没有显著影响,并且居民的风险认知也没有起到调节作用。最后根据结论,对政府和保险公司提出建议:1.政府要完善空气质量监测体系,在日常的生活中加强宣传教育提升居民风险认知水平,还可以建立医疗数据共享平台推动当地健康险的发展,但是在平台的使用过程中要保护好客户隐私,引导保险公司树立保险姓保的经营理念;2.保险公司应积极参与到空气污染治理过程中,向消费者提供健康险增值服务,提高被保险人进行自我健康管理的主动性;积极创新研发,设计考虑地区空气污染状况的商业健康险产品,丰富产品类别;最后还要提高自身专业化水平,培养综合型保险专业人才,从容应对市场环境与消费者需求的变化。