社會基本醫(yī)療保險對家庭消費的影響

1、社會基本醫(yī)療保險對家庭消費的影響一、問題的提出和文獻綜述基本醫(yī)療保險是當(dāng)居民生病或受到傷害后，由國家或社會給予的一種 物質(zhì)幫助，即提供醫(yī)療服務(wù)或經(jīng)濟補償?shù)囊环N社會保障制度，是社會保障 的重要組成部分。目前我國覆蓋范圍最廣的基本醫(yī)療保險制度分別為城鎮(zhèn) 職工基本醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險和新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險。根 據(jù)人社部、衛(wèi)計委公布的數(shù)據(jù)，2012年城職?！俺蔷颖！钡膮⒈Ｈ藬?shù)分別為*萬人、*萬人；新農(nóng)合參合人口 8.05億。合理的制度設(shè)計與補償方案能夠發(fā)揮基本醫(yī)療保險的健康風(fēng)險分散作 用，減少居民因健康問題造成的經(jīng)濟損失，降低未來支出不確定性，提高 當(dāng)期消費。而消費是經(jīng)濟活動的起點，是拉動經(jīng)

2、濟健康增長的發(fā)動機，不 少學(xué)者提出，上世紀(jì)80年代開始的包括住房、教育、醫(yī)療保障、養(yǎng)老體 系等一系列改革增加了居民未來的不確定性1, 2,而啟動消費需求的一項關(guān)鍵措施是完善社會保障體系3, 4。基本醫(yī)療保險作為社會保障體系 的核心板塊之一，可以在很大程度上降低居民未來醫(yī)療保健支出的不確定 性，從而提高消費水平。類似結(jié)論在實證研究中獲得支持，Carroll5-7、Skinner等采用校準(zhǔn)與模擬的方法發(fā)現(xiàn)未來收入不確定的增加將顯著減少 當(dāng)期消費水平。Zhang和Wan通過分析中國19611998年宏觀消費數(shù) 據(jù)，認(rèn)為19841998年期間未來收入的不確定性對當(dāng)期消費有顯著負(fù)向 影響。由于保險可以降

3、低未來不確定性事件給人們帶來的經(jīng)濟上的沖擊， 因此在一定程度上會減輕預(yù)防性儲蓄動機。Hubbard、Skinner等學(xué)者指出社會保障體系的健全，往往伴隨著居民儲蓄水平顯著降低。Chou和Liu等將未來醫(yī)療花費的不確定性引入居民預(yù)算約束，得出居民最優(yōu)的消費路 徑受醫(yī)療花費的不確定性的影響。Gruber、Yelowitz等研究發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)80年代中后期，美國Medicaid醫(yī)療保險條件的放寬使低收入家庭持有的 財產(chǎn)降低17.7010,消費升高5.20100一直以來都有學(xué)者研究中國基本醫(yī)療保險制度的得失、醫(yī)療保障對經(jīng) 濟增長和家庭消費的影響，理論研究成果豐碩；實證分析里絕大多數(shù)采用 宏觀加總數(shù)據(jù)，而

4、此類數(shù)據(jù)規(guī)模受限并且缺少更豐富的個體信息和差異。 采用微觀入戶調(diào)查數(shù)據(jù)對社會基本醫(yī)療保障政策效應(yīng)進行經(jīng)驗研究日益增 多，馬雙、臧文斌等通過對比 CHNS數(shù)據(jù)2004年、2006年參合家庭與未 參合家庭各營養(yǎng)物質(zhì)攝人量，發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合將顯著增加居民熱量、碳水化合 物以及蛋白質(zhì)等營養(yǎng)攝人量，以此推斷新農(nóng)合一定程度上減少農(nóng)村居民未 來不確定性。李湘君等使用CHNS數(shù)據(jù)分析認(rèn)為新農(nóng)合提升了農(nóng)民對醫(yī)療服務(wù)的有效利用，同時也提高了參合農(nóng)民的健康水平，但這種影響首先惠 及中等收入人群，之后這擴大到低收入和高收入的參合農(nóng)民。李燕凌等利 用湖南省七個縣1203個農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)研究表明，新農(nóng)合提高了門診服務(wù) 利用效率且

5、改善了服務(wù)公平性，但沒有明顯改善住院服務(wù)利用水平與公平 性。臧文斌、劉國恩等采用2007年、2008年國務(wù)院中國城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險入戶調(diào)查九個城市的面板數(shù)據(jù)進行計量分析，參加城居保的家庭的 年非醫(yī)療消費支出比未參保家庭約高13.0010,醫(yī)療消費沒有發(fā)生顯著變化，參保對低收入家庭的非醫(yī)療消費影響最大。同樣利用國務(wù)院城居保調(diào) 查數(shù)據(jù)，胡宏偉等發(fā)現(xiàn) 20082010年城居保沒有顯著改善城鎮(zhèn)居民健康，但顯著促進了低健康群體的健康改進，其中主要是促進了老年人和低收入低健康者的健康改進。方匡南等選用*6年調(diào)查數(shù)據(jù)，以基本養(yǎng)老保險和醫(yī)療保險的并集作為社會保障的代理變量，認(rèn)為有社會保障的家庭 人均消費高于

6、無社會保障家庭?，F(xiàn)有基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究的研究對象多為單項醫(yī)療保險，實 證分析內(nèi)容集中在近10年內(nèi)試點、推廣而后實現(xiàn)高覆蓋的新農(nóng)合”和城居?！眱深悓用窠】岛透＠母纳魄闆r，針對基本醫(yī)療保險對消費的總 體促進作用的討論依然不充分。從研究方法上看，較多采用線性回歸、雙 重差分分析、傾向分?jǐn)?shù)匹配等模型，回歸分析不可避免地遇到變量的內(nèi)生 性問題，無保險人群參保存在一個逆向選擇過程，而居民是否參保還受到 年齡、職業(yè)、健康狀況、收入、風(fēng)險偏好等多方面因素的影響。另外，限 于數(shù)據(jù)可得性，較少有實證研究選擇2012年以后調(diào)查數(shù)據(jù)?；谏鲜霰尘?，本文利用北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心執(zhí)行的中國 家庭追蹤調(diào)

7、查(ChinaFamilyPanelStudies , CFPS)最近兩期調(diào)查數(shù)據(jù)，以 傾向匹配分析法逼近 準(zhǔn)隨機化實驗”，構(gòu)造了反實事分析框架，估計基本 醫(yī)療保險對城鄉(xiāng)家庭消費支出的影響。本文在以下兩點區(qū)別與以往的實證 研究，一是鋌括多個保險項目考察醫(yī)保整體對于家庭消費的影響，二是控 制住不隨時間變化的影響因素和個體的逆向選擇。接下來的第二部分介紹 基于雙重差分的傾向分?jǐn)?shù)匹配研方法，協(xié)變量的選擇和描述性實事；第三 部分是實證研究過程，包括實證結(jié)果的比較與討論，最后給出結(jié)論與建 議。二、方法、數(shù)據(jù)與變量選?。ㄒ唬┭芯糠椒ㄔu估某一公共支出項目或公共品的分配效應(yīng)需要測量參加者取自項目的凈獲得”（參

8、與人和非參與人的 凈獲得”之差）。項目參加人的數(shù)據(jù)不難 收集，而非參加人的數(shù)據(jù)基本不可觀測，因為一個人不能同時處于參加和 非參加兩種狀態(tài)，非參與人可能包括那些想?yún)⒓訁s因為供給不足無法參與的個體，這是因果推斷中常見的基本問題。為了從大量的同期的非參加人 中抽取統(tǒng)計意義上可比的對照組，本文應(yīng)用了傾向分?jǐn)?shù)匹配方法（Rosenbaum和Rubin, 1983） 19 （以下簡稱 PSM）。PSM方法的優(yōu)點還 有一條是自然地考慮該項目效應(yīng)的內(nèi)生性問題，醫(yī)保政策成功與否的評估很顯然地需要取決于參保前居民消費的條件分布。.傾向分?jǐn)?shù)匹配方法（PSM）。參保家庭若是沒有這種保障，消費支出怎樣？這是個反事實的概念

9、，只要參與者（干預(yù)組）和非參與者（對照組）具有相同的非觀測特征分布，PSM方法便是有效的。評估政策作用組平均處理效應(yīng)（AverageTreatmentEffectontheTreated , ATT）的基本思路是比較政策實施前與實施后作用組和對照組對于某項結(jié)果變量（ outcome ）的差異，以 此作為政策的 凈效果”。根據(jù)Heckman和Robb給出的定義，醫(yī)療保障對 居民消費的 凈效果”（ATT）可表示為：Yl代表樣本在擁有醫(yī)療時的產(chǎn)出（消費），Yo代表樣本在沒有醫(yī)療保 障時的產(chǎn)出；treat為虛擬變量，用來代表是否擁有醫(yī)保，干預(yù)組取值為1,對照組取值為O; E為期望值。用式（1）估計AT

10、T存在數(shù)據(jù)缺失問 題，所以需要假設(shè)一種擁有醫(yī)保的個體在沒有醫(yī)保時的情形，即反事實情沒有醫(yī)保的個體的產(chǎn)出屬于可測數(shù)據(jù)，通常以這一群體構(gòu)造對照組以 便分析反事實情形。但是除了醫(yī)療保障制度外，居民的消費行為還受到經(jīng) 濟、教育、人口統(tǒng)計學(xué)特征等混雜因素(confounders )的影響；居民參 不參加醫(yī)保，存在被選擇或自我選擇的過程，必需要求結(jié)果變量(因變 量)、虛擬變量以及協(xié)變量 滿足獨立條件假設(shè)，如下所示：式(3)中的 EY0Jtreat=1 , X和 Eylltreat=o , X無法實際測算，而 等號右側(cè)的兩個平均處理效應(yīng)均可實際測算，反事實效應(yīng)便借助協(xié)變量X推斷獲得。為解決過多協(xié)變量帶來的

11、維度災(zāi)難”，Rosenbaum和Rubin認(rèn)為可以 依靠協(xié)變量向量X的概率P (X),即X的傾向分?jǐn)?shù)工 這里的P (X) =Prob (treat=1/X )可由受限因變量模型估計獲得。在對照組中尋找與醫(yī) 保作用組中具有類似傾向分?jǐn)?shù)的樣本，我們便能在總體中將非參與者匹配 給參與者，從而最終獲得醫(yī)保的凈效應(yīng)。為使得兩組成員在傾向值上盡量 相似，人們發(fā)展出了不同策略的算法來匹配，包括貪婪匹配、馬氏距離匹 配、最佳匹配以及非參數(shù)估計量匹配。.雙重差分PSM的基本原理。傾向值匹配還可以被應(yīng)用于兩時點的 平衡面板數(shù)據(jù)，即干預(yù)前和干預(yù)后的數(shù)據(jù)分析，以闡明動態(tài)形式的政策干 預(yù)所導(dǎo)致的結(jié)果變量的變化，這種方法

12、可以消除不隨時間變動的不可測因 素對ATT估計的影響。雙重差分PSM最早由Heckman等學(xué)者提出，假設(shè)有兩期面板數(shù)據(jù)， 記政策干預(yù)前的時期為t ：政策干預(yù)后的時期為to在t期，政策還未發(fā)生，所有個體無論處理組還是控制組的潛在結(jié)果均記為y0T :在時期t,可能有兩種情況，如果參保記為 yit,如果沒參保記為y0t,雙重差分PSM 成立前提為以下均值可忽略性假定：如果假設(shè)（4）成立，則可以一致地估計ATT:Nl表示匹配成功的匹配對數(shù)；i表示干預(yù)組個體；j表示控制組個 體；w （i, j）表示用于配對的控制組比重，由不同匹配策略和算法決 定。（二）數(shù)據(jù)與變量.數(shù)據(jù)。傾向分?jǐn)?shù)匹配方法需要運用大量的、

13、涉及個人和家庭的醫(yī)保 信息、人口特征信息、收入信息等相關(guān)數(shù)據(jù)，相比較而言，微觀人戶追蹤 調(diào)查會更為適用。為滿足方法要求，本文采用的數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)“985”項目資助、北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心執(zhí)行的中國家庭追蹤調(diào)查（ChinaFamilyPanelStudies , CFP。CFPS 旨在通過跟蹤收集個體、家 庭、社區(qū)三個層次的數(shù)據(jù)，反映中國社會、經(jīng)濟、人口、教育和健康的變 遷，為學(xué)術(shù)研究和公共政策分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。CFPS樣本覆蓋25個省/市/自治區(qū)，目標(biāo)樣本規(guī)模為*戶，調(diào)查對象包含樣本家戶中的全部家 庭成員。.變量選取。許多研究中判斷家庭是否參保的方法為：家庭成員中至 少有一人享有醫(yī)保即

14、認(rèn)為整個家庭為醫(yī)保家庭，將干預(yù)變量設(shè)為1;所有家庭成員均沒有醫(yī)保的，則該家庭的干預(yù)變量為0。這類文獻以單一醫(yī)保項目的政策效應(yīng)為研究目標(biāo)，而本文旨在將現(xiàn)有各類醫(yī)保項目納入同一視 野，設(shè)定統(tǒng)一的研究框架評估 醫(yī)保”這一公共品對家庭消費的影響，因此需要找到合適的變量代理家庭參加醫(yī)保的程度。2012年CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)中合適的家庭數(shù)為*戶，醫(yī)保覆蓋率達到 92%分城鎮(zhèn)和農(nóng)村的話，覆蓋率分別為95%口 87%從衛(wèi)生和計劃生育委員會公布的數(shù)據(jù)看，2012年底我國新型農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋率已達95%在三大類醫(yī)保尤其是新農(nóng)合已經(jīng)幾乎實現(xiàn)制度全覆蓋的背景下，若采用以往的設(shè)定方法，會造成干預(yù)組樣 本數(shù)明顯超過對照組樣本

15、數(shù)以致配對失敗的情形；更重要的是，籠統(tǒng)地以 個體代表家庭，免不了以偏概全，忽視了個體間的差異對這個家庭的影 響，使得估計精度大幅度降低?；谝陨戏治觯疚脑跇?gòu)造干預(yù)組和對照組數(shù)據(jù)集時，突出家庭只有 一人參保和家庭多成員參保這些情行之間的差異，即提出家庭內(nèi)部醫(yī)保參 與率這一概念，在設(shè)定干預(yù)變量時將家庭內(nèi)部醫(yī)保參與率作為閥值。設(shè) t 為干預(yù)變量，代表家庭是否享有醫(yī)保，表達式如下：t=1時該家庭參保，反之則為 O;內(nèi)部醫(yī)保覆蓋率=家庭成員中參保 人數(shù)春庭成員總數(shù)；閥值66.7010是所有樣本家庭內(nèi)部醫(yī)保參與率的簡 單算數(shù)平均數(shù)，且城鎮(zhèn)和農(nóng)村數(shù)值接近。CFPS數(shù)據(jù)沒事先規(guī)定 戶主”這一概念，因此本研究

16、適時選取家庭問卷受訪人”或最熟悉家庭財務(wù)的成員”昨為戶主的替代變量，以滿足實證 研究需要。循著調(diào)查本身的思路，處理年齡”變量時計算戶內(nèi)平均數(shù)。2012年CFPS原始調(diào)查問卷包括*個家庭樣本和*個成人樣本，2010年分別是*和*。經(jīng)過整理，篩選出那些連續(xù)兩期接受調(diào) 查、2010年沒有醫(yī)保、2012年仍有未參保的家庭，以此適應(yīng)雙重差分分 析對于平衡面板數(shù)據(jù)的要求；然后將2010年沒有醫(yī)保而2012年參保的家庭劃人干預(yù)組數(shù)據(jù)集（t=l ） , 2010年和2012年均未參保的家庭劃入對 照組；介于中國巨大的城鄉(xiāng)差距這一社會現(xiàn)實，本文自然區(qū)分城鎮(zhèn)家庭和 農(nóng)村家庭。由此得到城鎮(zhèn)干預(yù)組樣本數(shù)770、對照組

17、樣本數(shù)990;農(nóng)村分別為 686、3430。根據(jù)定義，傾向值代表了協(xié)變量向量。為了獲得政策實施的凈效應(yīng)， 需要控制住所有可能與政策實施效果相關(guān)的其他各類影響因素。協(xié)變量中 既有包括影響居民參保的因素，也涵蓋影響居民消費和儲蓄的因素，醫(yī)療 保險是非免費的公共品，需要居民支付一定費用才能獲得，居民是否參保 有自我選擇的可能，非正規(guī)就業(yè)的居民是否參保也會受雇傭單位制度所 限；居民對自身健康狀況預(yù)判較差有可能積極參保，地方政府宣傳政策有 力也會促使居民積極參保；家庭消費不僅由家庭經(jīng)濟狀況決定，還受到消 費觀念的影響；而醫(yī)療保健支出的影響因素可能包括醫(yī)療設(shè)施的利用便捷 性、個人患病情況等。結(jié)合以往經(jīng)驗分

18、析，本文從家庭經(jīng)濟、健康、生 活、人口統(tǒng)計特征等多個方面選取協(xié)變量。另外，體現(xiàn) 凈效應(yīng)”的結(jié)果變 量主要有家庭人均總支出、人均消費支出和人均醫(yī)療保健支出，需差分處 理。變量取值、解釋和基本描述見表1。三、實證分析結(jié)果及討論（一）參保家庭和未參保家庭的消費支出差異：均值比較首先比較2012年家庭參保與否的消費差異，人均總支出、人均消費 支出3、人均醫(yī)療保健支出作為結(jié)果變量與上期數(shù)據(jù)進行差分處理，結(jié)果 集中于表2,同時還匯報各協(xié)變量在干預(yù)組和對照組間差異。觀察城鎮(zhèn)參保家庭比未參保家庭的平均人均總支出多81.9%人均消 費支出多75.4%人均醫(yī)療保健支出高 2.58倍，農(nóng)村地區(qū)相應(yīng)三項支出分 別多1

19、3.3% 24.7010和9.3倍?？梢院苤庇^地看出，社會醫(yī)療保障項目起 到了促進消費的作用，尤其是醫(yī)療保障支出方面，居民參加醫(yī)保便可以以 較低的價格購買醫(yī)療服務(wù)，但農(nóng)村地區(qū)的總的消費提升比城鎮(zhèn)要保守許 多。如此直觀的差距判斷是在沒有考慮其他類如逆向選擇、內(nèi)生性問題的 情況下做出的：居民可以選擇不參加醫(yī)保，對自身健康估計樂觀的居民可 能會增加當(dāng)期消費，去醫(yī)院看病比自己買藥治病花費高，但有些人可能嫌 路程遠(yuǎn)不愿及時就醫(yī)。各協(xié)變量匹配前后在兩組間的平衡性還需要統(tǒng)計檢 驗才能推斷。（二）基于雙重差分的傾向得分匹配分析.樣本分析。首先對共同支持域進行檢驗，用 Logistic估計得到傾向 分?jǐn)?shù)（PS）

20、,圖1匯報了參保家庭和未參保家庭的傾向分?jǐn)?shù)核密度分布。 匹配前無論城鄉(xiāng)，干預(yù)組和對照組的傾向分?jǐn)?shù)均存在較大重合區(qū)間，即共 同支持域高1。不同的匹配方案產(chǎn)生不同的再抽樣樣本，為使凈效應(yīng)”的估計更為穩(wěn)健，本文同時使用了最近鄰匹配、卡尺半徑匹配和核密度估計匹配三類方 法，并在各類方法下設(shè)置不同參數(shù)以檢驗結(jié)果的敏感性。表3第一板塊匯報了選用最佳估計策略的醫(yī)保對消費影響結(jié)果及協(xié)變量平衡性檢情況。總支出包括消費性支出、轉(zhuǎn)移性支出、福利性支出和建房購房貸款支 出，醫(yī)保政策對于城鎮(zhèn)家庭的支出效應(yīng)改善非常明顯，而且金額較高，參 保的家庭比沒參保家庭提高了 5414元，醫(yī)療保障對農(nóng)村家庭的總支出提 升并不顯著，但

21、提高了 951元的人均消費支出?？傮w上看，醫(yī)保對家庭消 費的促進作用是積極的，對消費起到一定刺激作用。在增加醫(yī)療支出方 面，醫(yī)保對于農(nóng)村家庭醫(yī)療保健支出具有明顯的擴張效應(yīng)，這種效應(yīng)在城 鎮(zhèn)不顯著。醫(yī)療保險的現(xiàn)實作用，特別是關(guān)于醫(yī)療保險對個人和家庭醫(yī)療 衛(wèi)生服務(wù)消費的影響存在擴張和縮減兩種不同的觀點。前者的主要觀點是 醫(yī)療保險會降低醫(yī)療服務(wù)的價格，會釋放個人的醫(yī)療服務(wù)需求，甚至?xí)?高醫(yī)療保健消費在家庭消費中的比重；而后者認(rèn)為能夠使人們獲得更廉價 更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)，居民小病及時醫(yī)治，整體健康狀況變好，這在較長的 一個時期內(nèi)會降低家庭或個人總的醫(yī)療消費支出。而從實證結(jié)果看，城鄉(xiāng) 差異使得醫(yī)保政策的

22、作用力有所區(qū)別。.群體分類分析。出于樣本量考慮，本文將樣本全體按家庭人均收入 分成高中低三等，每一收入群體內(nèi)估計醫(yī)保對家庭消費的影響；又按家庭 人均年齡50歲為界區(qū)分兩個組別，即中青年家庭和中老年家庭，ATT估計結(jié)果和協(xié)變量平衡性檢驗也報告于表3,匹配策略挑選思路與上文一致。(1)收入分組。首先觀察城鎮(zhèn)家庭(表 3二、三版塊)。低收人家庭 的醫(yī)保促進作用為負(fù)，但沒有通過顯著性檢驗，雖然無法斷言醫(yī)療保障使 城鎮(zhèn)低收入家庭壓縮消費，但至少能夠判斷的是，基本醫(yī)療保險并沒有給 最需要保障的家庭帶來福利。從公共品歸宿”角度考慮，城鎮(zhèn)低收人家庭得到這部分收益，而農(nóng)村低收入家庭成為這項公共品的受益人，他們的

23、總 支出雖然改進不顯著，但依然有 1691元的新增支出用于日常消費。這種 差異的原因可能在于城鎮(zhèn)人口的學(xué)歷相對較高，獲取信息更充分便捷，社 會階層落差更大，他們對自身現(xiàn)狀與未來的判斷比較悲觀；農(nóng)村地區(qū)相對 閉塞，社會保障措施長期空白，最低收入家庭的經(jīng)濟狀況比城鎮(zhèn)最低收入 家庭更差，支出彈性更大，社會福利略有提高都會增加居民信心帶動消 費。醫(yī)保對于城鎮(zhèn)的中等和高收入群體的消費促進作用是明顯的，但對這 部分群體的醫(yī)療支出并沒有起到正向帶動作用，這一結(jié)論與總體未分組時 一致。對比農(nóng)村家庭，中等收入和高收入群體之間的表現(xiàn)差異較大，前者 總支出顯著增加2034元，醫(yī)療保健支出不顯著；后者總支出不顯著而醫(yī) 療保健支出顯著增加534元，中等收入家庭將參與醫(yī)保所帶來的不確定性 的減少都體現(xiàn)在家庭各類支出上（除了醫(yī)療保健支出），可能的原因是這部分人群原本對醫(yī)療健康的支出有規(guī)劃和預(yù)期，不會隨政策而做出大調(diào) 整。農(nóng)村高收人家庭的總支出和消費支出提升是存在的但不顯著，因為高 收入人群不會因為基本社會保障而影響他們本身已處于較高水平的消費， 但在醫(yī)療消費方面，確有積極作用。比較醫(yī)保政策在城鄉(xiāng)的歸宿情況，農(nóng) 村的受益群體以最低收入組家庭為主，而城鎮(zhèn)相對偏向中高收入家庭。（2）年齡分組。