新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)的可行性分析

新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)的可行性分析

為了防止農(nóng)民因病失去貧困，又失去貧困的局面，衛(wèi)生部提出在農(nóng)村地區(qū)實(shí)施新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度（以下簡(jiǎn)稱“新型農(nóng)村合作醫(yī)療”）。在此之前,作為新農(nóng)合的前身,農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度最早開(kāi)始于1955年(顧昕和方黎明,2004),并在20世紀(jì)六七十年代得到大力發(fā)展,覆蓋農(nóng)村絕大多數(shù)人口;然而隨著改革開(kāi)放進(jìn)程的深入,農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度逐步衰落,其覆蓋面也大為縮減,截止到20世紀(jì)八九十年代僅有大約5%—10%的農(nóng)村居民擁有該保險(xiǎn)(顧昕和方黎明,2004)。新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)就是在以往的農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度的基礎(chǔ)上提出的。新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)2003年開(kāi)始在各省、自治區(qū)、直轄市進(jìn)行試點(diǎn)。具體地,每個(gè)省、自治區(qū)、直轄市首先選擇至少2—3個(gè)縣進(jìn)行試點(diǎn);然后各試點(diǎn)縣根據(jù)自己的經(jīng)濟(jì)狀況確定新型農(nóng)村合作醫(yī)療的參保費(fèi)用,醫(yī)療花費(fèi)的報(bào)銷范圍、起付線以及報(bào)銷比例等;最后農(nóng)民在自愿的原則下選擇是否參合。由農(nóng)民個(gè)人繳納,國(guó)家、地方財(cái)政給予補(bǔ)貼而形成的保險(xiǎn)基金,絕大部分將用于參保人員住院醫(yī)療花費(fèi)的報(bào)銷(大病統(tǒng)籌)。新型農(nóng)村合作醫(yī)療與原有合作醫(yī)療的顯著差異體現(xiàn)在兩個(gè)方面,一是新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)得到國(guó)家和地方財(cái)政的大力扶持;二是該制度以縣為單位,實(shí)行全縣統(tǒng)籌,區(qū)別于以往合作醫(yī)療保險(xiǎn)的集體統(tǒng)籌制度。2003年新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)在全國(guó)189個(gè)縣進(jìn)行試點(diǎn)。隨著試點(diǎn)工作的深入,試點(diǎn)范圍迅速擴(kuò)大,2004年試點(diǎn)地區(qū)增加到310個(gè),平均參合率達(dá)到71.87%(Mao,2005)。2006年試點(diǎn)縣達(dá)到1433個(gè),參合率進(jìn)一步增加到80.49%。1農(nóng)村居民人均參合費(fèi)用較低,根據(jù)2006年CHNS調(diào)查數(shù)據(jù)得出,占參合人口97%的居民人均每年僅需繳納11.53元。圖1是根據(jù)中國(guó)營(yíng)養(yǎng)與健康調(diào)查數(shù)據(jù)(CHNS)成年人樣本計(jì)算得到的新型農(nóng)村合作醫(yī)療(2003年以前為舊農(nóng)合)在農(nóng)村居民中的覆蓋比例。2從圖中可以看出,2003年以前合作醫(yī)療保險(xiǎn)在農(nóng)村的覆蓋比例較小,平均約為1.5%;但從2003年開(kāi)始,該比例有一個(gè)顯著增加,2004年達(dá)到11.19%,2006年更是躍升為43.12%。新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)作為農(nóng)村居民應(yīng)對(duì)突發(fā)大額醫(yī)療支出的保障措施之一,在很大程度上可以減少農(nóng)村居民面對(duì)的未來(lái)醫(yī)療花費(fèi)的不確定性,而根據(jù)消費(fèi)理論未來(lái)不確定性的減少將增加居民當(dāng)期消費(fèi)水平(Zeldes,1989)。因此,食物消費(fèi)作為居民總消費(fèi)中很大比重的消費(fèi)類別,新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)的實(shí)施對(duì)其也應(yīng)有顯著影響。3從居民食物消費(fèi)的角度來(lái)評(píng)價(jià)新農(nóng)合的實(shí)施效果是本文產(chǎn)生的重要背景,而在這方面國(guó)內(nèi)外的研究很少涉及。本文的結(jié)構(gòu)安排如下:第一部分介紹當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,具體包括國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)對(duì)居民消費(fèi)行為和新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)的研究;第二部分交代數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本的篩選過(guò)程,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單描述,整理數(shù)據(jù)以備后文使用;第三部分為分析方法,包括回歸模型的設(shè)定,方法合理性以及可能存在問(wèn)題的具體探討;第四部分是回歸結(jié)果,以及對(duì)結(jié)果的一些必要說(shuō)明;最后一部分給出本文的結(jié)論。一、文獻(xiàn)總結(jié)(一)未來(lái)收入不確定性與當(dāng)期消費(fèi)繼Hall(1978)的“隨機(jī)游走”假說(shuō),Flavin(1981)、CampbellandDeaton(1989)的消費(fèi)“過(guò)度敏感”和“過(guò)度平滑”之后,Zeldes(1989)提出預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論。該理論指出消費(fèi)者在面對(duì)未來(lái)收入不確定的情況下,當(dāng)期消費(fèi)水平較確定性等價(jià)理論(CEQ)所揭示的消費(fèi)水平小,兩者之間存在一定的差額,即“預(yù)防性儲(chǔ)蓄”。未來(lái)收入的不確定性越大,“預(yù)防性儲(chǔ)蓄”越大,反之則預(yù)防性儲(chǔ)蓄越小。與之相對(duì)應(yīng),Deaton(1991)、Carroll(1992)提出“緩沖式儲(chǔ)蓄”理論,認(rèn)為代表性消費(fèi)者存在一個(gè)“目標(biāo)財(cái)富”水平,當(dāng)現(xiàn)實(shí)財(cái)富小于“目標(biāo)財(cái)富”時(shí),消費(fèi)者將減少當(dāng)期消費(fèi),增加儲(chǔ)蓄;“目標(biāo)財(cái)富”的大小取決于未來(lái)收入不確定性,若未來(lái)收入不確定越大,則目標(biāo)財(cái)富水平越高,反之則目標(biāo)財(cái)富水平越低。4未來(lái)收入的不確定性顯著影響居民當(dāng)期消費(fèi)水平的觀點(diǎn)在理論上已得到普遍認(rèn)可。在實(shí)證研究方面,大多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)此也給出肯定的回答。Zeldes(1989)、Carroll(1992、1995)、Skinner(1987)等采用模擬的方法,得出未來(lái)收入不確定(改變具體參數(shù)值)的增加將顯著減少當(dāng)期消費(fèi)水平。Carroll(1994)沿用Kimball(1990)的思路構(gòu)造確定性預(yù)防升水(EquivalentPrecautionaryPremium),通過(guò)估算未來(lái)收入的不確定性,得出未來(lái)收入不確定性的增加將顯著減少當(dāng)期消費(fèi);相反Dynan(1993)通過(guò)計(jì)算季度消費(fèi)的增長(zhǎng)速度,取該增長(zhǎng)速度的方差作為未來(lái)收入不確定性的衡量指標(biāo),同時(shí)用消費(fèi)者的職業(yè)、受教育水平、年齡等特征變量作為工具變量進(jìn)行回歸,得出未來(lái)收入的不確定性對(duì)當(dāng)期消費(fèi)影響不顯著。在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中,對(duì)居民消費(fèi)的研究也比較豐富。ZhangandWan(2004)通過(guò)分析1961—1998年中國(guó)宏觀消費(fèi)數(shù)據(jù),得出在1984—1998年間未來(lái)收入的不確定性對(duì)當(dāng)期消費(fèi)有顯著負(fù)向影響;龍志和和周浩明(2000)通過(guò)使用收入增長(zhǎng)率與物價(jià)增長(zhǎng)率作為消費(fèi)增長(zhǎng)率的工具變量得出當(dāng)期消費(fèi)與未來(lái)收入不確定性顯著負(fù)相關(guān),減少未來(lái)收入不確定性會(huì)增加當(dāng)期的消費(fèi)水平;孟昕(2006)分析得出,家庭預(yù)期下崗的概率增加將顯著影響儲(chǔ)蓄水平。對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的研究中,劉建國(guó)(1999)重點(diǎn)考察了我國(guó)農(nóng)戶消費(fèi)傾向偏低的原因,指出農(nóng)村居民由自身特點(diǎn)(兼顧生產(chǎn)者與消費(fèi)者,生產(chǎn)受天氣條件制約等)所決定的較高收入不確定性是其關(guān)鍵因素;臧旭恒和裴春霞(2007)的研究顯示,未來(lái)不確定性對(duì)農(nóng)村居民當(dāng)期消費(fèi)水平的負(fù)向影響較城鎮(zhèn)居民更為顯著,當(dāng)面對(duì)相同的未來(lái)不確定性時(shí),農(nóng)村居民將比城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄更多。(二)醫(yī)療保險(xiǎn)的發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)理論上,Hubbardetal.(1995)指出,社會(huì)保障體系能夠顯著影響當(dāng)期消費(fèi),其作用機(jī)制在很大程度上歸因于社會(huì)保障體系可以減少消費(fèi)者面對(duì)的未來(lái)不確定性,減少人們的預(yù)防性儲(chǔ)蓄。5現(xiàn)實(shí)中,我國(guó)居民預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)已居于居民儲(chǔ)蓄意愿首位。長(zhǎng)春市關(guān)于居民儲(chǔ)蓄的專項(xiàng)調(diào)查顯示6,居民存款的預(yù)期用途中,51%為了教育,14.4%為了養(yǎng)老,12.3%為了防病,11.4%為了購(gòu)房,7.8%為了日常開(kāi)銷,僅1.9%為其他。從數(shù)據(jù)中可以看出,居民為醫(yī)療而進(jìn)行的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)(養(yǎng)老+防病)已占總儲(chǔ)蓄意愿的12.3%。李秉龍和劉麗敏(2005)針對(duì)農(nóng)村住戶儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)的抽樣調(diào)查發(fā)現(xiàn),2004年婚喪嫁娶或防不時(shí)之需的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)以占到22.5%,僅次于為了發(fā)展生產(chǎn)(生意周轉(zhuǎn))的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)(占26%)。若同時(shí)考慮供養(yǎng)子女或老人及防老的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī),則應(yīng)對(duì)未來(lái)不確定的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)已占到57.7%。社會(huì)保障體系對(duì)居民消費(fèi)影響的實(shí)證研究也獲得一些有價(jià)值的結(jié)論。GruberandYelowitz(1999)利用美國(guó)針對(duì)低收入人群的基本醫(yī)療保險(xiǎn)(Medicaid)在20世紀(jì)八九十年代大幅擴(kuò)張,檢驗(yàn)得出當(dāng)居民面對(duì)更容易獲得的醫(yī)療保障及更高參保額度時(shí)將顯著增加當(dāng)期消費(fèi)水平,減少儲(chǔ)蓄。EngenandGruber(1995)利用美國(guó)各州失業(yè)保險(xiǎn)對(duì)工資覆蓋率規(guī)定的外生差異考察失業(yè)保險(xiǎn)與預(yù)防性儲(chǔ)蓄的關(guān)系,得出失業(yè)保險(xiǎn)覆蓋率每增加10%將顯著減少1.4%—5.6%的金融資產(chǎn)。KantorandFishback(1996)分析了工作傷殘保險(xiǎn),得出傷殘保險(xiǎn)的實(shí)施將使工薪家庭的儲(chǔ)蓄減少近25%。我國(guó)自2003年開(kāi)始實(shí)施的新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度已被許多國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行分析,但大多數(shù)都集中在合作醫(yī)療本身的制度安與運(yùn)行狀況(賴力,2001;顧昕和方黎明,2004;吳鳳娟,2003;Mao,2005)、影響合作醫(yī)療運(yùn)行的具體因素(劉遠(yuǎn)立等,2002)、合作醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民醫(yī)療行為的影響(Wagstaffetal.,2009;LinandLei,2009)等,而其作為保障農(nóng)村居民突發(fā)大額醫(yī)費(fèi)用支出的政策措施,對(duì)農(nóng)村居民食物消費(fèi)水平的影響幾乎沒(méi)有被研究。(三)未來(lái)收入不確定性估計(jì)的科學(xué)性用計(jì)量模型直接檢驗(yàn)不確定性與消費(fèi)的關(guān)系將面臨兩方面的困難。首先,消費(fèi)者面臨的未來(lái)收入不確定性較難度量。傳統(tǒng)的測(cè)量方法是通過(guò)收入減去其可預(yù)期部分的殘差來(lái)估計(jì)未來(lái)收入的不確定性,但Carroll(1994)指出除了在特殊條件下,這些方法均是不正確的;其次,正如EngenandGruber(1995)所討論的那樣,消費(fèi)者未來(lái)收入的不確定與當(dāng)期消費(fèi)水平可能受到共同的第三因素決定,如消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)偏好。若消費(fèi)者較偏好風(fēng)險(xiǎn),則他更傾向于高風(fēng)險(xiǎn)的職業(yè)和更少的預(yù)防性儲(chǔ)蓄,回歸結(jié)果將有偏。要檢驗(yàn)未來(lái)收入不確定性與當(dāng)期消費(fèi)之間的關(guān)系我們必須借助外生沖擊,而新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度的實(shí)施正好可以實(shí)現(xiàn)該目的。二、新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)擁有情況本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)營(yíng)養(yǎng)與健康調(diào)查(CHNS)。CHNS從1989年以來(lái),已7次對(duì)我國(guó)遼寧、湖北等9省(個(gè)別年份有8省)的家庭進(jìn)行隨機(jī)抽樣7,收集家庭在健康與營(yíng)養(yǎng)方面的微觀數(shù)據(jù)。1989年調(diào)查了3795個(gè)家庭,7862個(gè)個(gè)體。1991年以后各次調(diào)查樣本均在前一次調(diào)查樣本的基礎(chǔ)上,新增或丟失部分樣本而形成8,因此部分家庭可能存在于多次調(diào)查樣本中,而部分家庭可能只存在一個(gè)調(diào)查截面上。在對(duì)家庭成員保險(xiǎn)擁有情況的調(diào)查中,每位受訪者均被要求選出其擁有的各種醫(yī)療保險(xiǎn)。在調(diào)查內(nèi)容上,問(wèn)卷沒(méi)有區(qū)分新農(nóng)合與舊農(nóng)合,而僅列出“合作醫(yī)療”。因此為了進(jìn)行區(qū)分,本文利用CHNS保密數(shù)據(jù)中提供的各地區(qū)農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)的實(shí)施時(shí)間,把實(shí)施時(shí)間為2003年及以后的合作醫(yī)療視為新農(nóng)合;相反,將實(shí)施時(shí)間早于2003年的合作醫(yī)療歸為舊農(nóng)合,并把這部分樣本直接排除。在具體分析過(guò)程中,個(gè)人觀測(cè)值被匯總為家庭觀測(cè)值,即只要家庭有成員擁有新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)則認(rèn)為該家庭擁有新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)。9由于新農(nóng)合在2003年才開(kāi)始實(shí)施,因此本文僅使用2004年和2006年的調(diào)查數(shù)據(jù)。表1給出了2004年與2006年CHNS調(diào)查數(shù)據(jù)中,僅來(lái)自農(nóng)村樣本的新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)擁有情況(僅包含成年人)。10從表2中可以看出,2004年被調(diào)查的農(nóng)村居民中有254個(gè)個(gè)人或122個(gè)家庭擁有新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn),分別占該年被調(diào)查人數(shù)或家庭的4.5%和5.65%。相比之下,2006年共有2202個(gè)個(gè)人或931個(gè)家庭擁有新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn),分別占該年被調(diào)查人數(shù)或家庭的38.65%與41.73%,比2004年有急速增加。11表2將農(nóng)村樣本按照是否參加新農(nóng)合進(jìn)行分組,分別給出各組相應(yīng)特征變量的平均值及方差,其中家庭人均實(shí)際收入以1980年物價(jià)水平為基期。從表2中可以看出,2004年與2006年擁有新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)的家庭與未擁有該保險(xiǎn)的家庭在家庭人均實(shí)際年收入、戶主受教育年限等上存在一定差異。從疾病的發(fā)病率上看,參合居民的疾病發(fā)病率較未參合居民高。從戶主自我報(bào)告的身體狀況來(lái)看,參合居民對(duì)自我身體狀況的評(píng)價(jià)要好于未參合居民。本文關(guān)注的是參合居民其食物消費(fèi)是否較未參合居民的食物消費(fèi)有顯著增加,但由于CHNS缺少居民食物總花費(fèi)數(shù)據(jù),同時(shí)僅給出食物代碼而無(wú)法與具體的食物種類聯(lián)系,因此本文選取各種營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量指標(biāo)作為食物消費(fèi)的替代變量。事實(shí)上,我們可間接推定營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量與消費(fèi)水平的變動(dòng)方向一致,因?yàn)橄嚓P(guān)的實(shí)證研究表明,收入增加,營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量(尤其是熱量)增加,居民總消費(fèi)也增加。比如,AdrainandDaniel(1976)利用美國(guó)的消費(fèi)數(shù)據(jù)得出隨著收入的增加,碳水化合物攝入量將顯著減少,其他營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量顯著增加。Strauss(1982)通過(guò)估算塞拉利昂居民主要食物的需求收入彈性得出,收入每增加1%,熱量攝入量將增加0.9%;Pitt(1983)利用孟加拉國(guó)的數(shù)據(jù)得出蛋白質(zhì)攝入量的收入彈性為正,且界于0.6—0.8之間。具體地,本文關(guān)注的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)有家庭人均熱量、碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)攝入量。表3給出了2004年與2006年農(nóng)村居民各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量的平均值。從表3中可以得出,2004年參合家庭其人均熱量、脂肪、蛋白質(zhì)均較未參合家庭多,且差額在1%的水平下顯著。碳水化合物略有增加,但在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著。而2006年參合家庭各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量均較未參合家庭多,且均在1%的水平下顯著。表4通過(guò)對(duì)比參合居民與未參合居民的消費(fèi)變動(dòng)趨勢(shì),來(lái)初步判斷新農(nóng)合對(duì)居民消費(fèi)水平的影響。具體地,選出2004年與2006年均被調(diào)查的家庭,排除2004年已具有農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)(不論新農(nóng)合還是舊農(nóng)合)的樣本后,在剩下的樣本中按2006年居民是否擁有新農(nóng)合進(jìn)行分組,將那些2004年未參合而2006年參合的家庭歸入實(shí)驗(yàn)組,將那些2004年與2006年均未參加新農(nóng)合的家庭歸入控制組。12通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)組家庭與控制組家庭在相同時(shí)間內(nèi)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量增長(zhǎng)趨勢(shì)上的差異,可以消除家庭固定特征的影響。表中第(3)、(6)列為各組樣本2006年人均營(yíng)養(yǎng)攝入量減去2004年人均營(yíng)養(yǎng)攝入量。從數(shù)據(jù)上可以看出,控制組家庭在2004—2006年間人均熱量、碳水化合物、蛋白質(zhì)和脂肪攝入量均有顯著性減少13;相比實(shí)驗(yàn)組在此期間人均熱量、碳水化合物、蛋白質(zhì)略有增加,脂肪攝入量略有減少。通過(guò)表中第(6)列減去第(3)列可以看出,除了脂肪攝入量以外,新農(nóng)合使農(nóng)村家庭人均營(yíng)養(yǎng)攝入量有顯著性增加。三、ddpsm方法本文使用固定效應(yīng)模型、雙重差分模型(DID)對(duì)新農(nóng)合的實(shí)施效果進(jìn)行分析。除此之外,本文沿用已有文獻(xiàn)中普遍采用DID(Difference-in-Differences)與PSM(PropensityScoreMatching)相結(jié)合的方法(DDPSM)(Wagstaffetal.,2009;LinandLei,2008),對(duì)比實(shí)驗(yàn)組與控制組樣本在時(shí)間趨勢(shì)上的差異,以部分消除實(shí)驗(yàn)組與控制組樣本的不可比。(一)新農(nóng)合的模擬變量及模型對(duì)同一樣本進(jìn)行多期觀測(cè),可以消除由不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征導(dǎo)致的變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題,因此本文首先采用固定效應(yīng)模型。對(duì)應(yīng)的回歸方程為其中nutriijt為t時(shí)間j地區(qū)樣本i當(dāng)期各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量,Dijt為該家庭在時(shí)間t是否參加新農(nóng)合的虛擬變量,若參合則取值為1,否則取值為0。Xijt為家庭隨時(shí)間變化的特征向量,具體包括家庭人均實(shí)際收入、戶主的受教育程度、戶主的年齡、年齡的平方、家庭大小、家庭其他保險(xiǎn)的擁有量、戶主的疾病史以及戶主目前身體狀況等特征。Χ為各社區(qū)(村)的固定效應(yīng),用以控制地區(qū)間差異,Z為該家庭不隨時(shí)間變化的固定特征。φ為本文所關(guān)心的新農(nóng)合效果的估計(jì)值。由地區(qū)、個(gè)體不隨時(shí)間變化的特征所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題即Χ與Z,可由固定效應(yīng)模型消除。(二)dtdid本文還使用DID進(jìn)行回歸,該方法可以通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)組與控制組家庭人均消費(fèi)量在時(shí)間趨勢(shì)上的差異,得出新農(nóng)合的實(shí)施效果。具體地,回歸方程可設(shè)定為其中,Dij為實(shí)驗(yàn)組與控制組的虛擬變量,當(dāng)樣本屬于實(shí)驗(yàn)組時(shí)取值為1,其他情況取值為0。DTt為時(shí)間虛擬變量,若樣本屬于2006年的觀測(cè)值則取值為1,其他情況取值為零;Dij×DTt是DID方法所需的交叉項(xiàng)。Nutriijt、Xijt、Χj的含義與(1)相同。在DID方法中,關(guān)心的回歸參數(shù)是γ。要想使得γ的估計(jì)值一致,必須滿足的條件是沒(méi)有其他因素與政策變量同步影響被解釋變量(Meyer,1995),即“實(shí)驗(yàn)”過(guò)程完全隨機(jī),實(shí)驗(yàn)組與控制組完全具有可比性。若實(shí)驗(yàn)組與控制組不具有可比性,那么用控制組樣本隨時(shí)間的變化趨勢(shì)來(lái)消除實(shí)驗(yàn)組樣本變化趨勢(shì)中宏觀經(jīng)濟(jì)的影響就無(wú)法實(shí)現(xiàn)。對(duì)此問(wèn)題本文采用第三種方法,即DID與誤差糾正的配對(duì)估計(jì)。(三)模型a:t-1與二次相減interpersonal與Wagstaffetal.(2009)使用的DDPSM不同的是,本文在配對(duì)過(guò)程中用AbadieandImbens(2002)提出的誤差糾正配對(duì)估計(jì)(Bias-correctedMatchingEstimator)替代PSM(PropensityScoreMatching)。誤差糾正配對(duì)估計(jì)與PSM同為非參數(shù)估計(jì),但其不同之處在于PSM以家庭參加新農(nóng)合的可能性作為匹配依據(jù),尋找參合概率相近的家庭進(jìn)行匹配;相反誤差糾正配對(duì)估計(jì)以家庭各經(jīng)濟(jì)變量(PretreatmentVariables)作為配對(duì)依據(jù),尋找變量相近的家庭進(jìn)行對(duì)比。DID有兩次相減過(guò)程,一是樣本在某時(shí)間段上的變化量ΔYt=Yt-Yt-1,其中Y為被解釋變量(即本文各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量)。二是實(shí)驗(yàn)組與控制組樣本在變化量上的比較ΔY(1)-ΔY(0),其中1代表實(shí)驗(yàn)組,表示受政策影響,0代表控制組,未受政策影響。與通常不同的是,本文以配對(duì)方法替代第二次相減過(guò)程。具體地,根據(jù)AbadieandImbens(2002),令(ΔY(0),ΔY(1))分別表示二元政策措施對(duì)應(yīng)的潛在改變量(在時(shí)間維度),其中ΔY(0)表示樣本不受該政策影響時(shí)在時(shí)間跨度上的改變量(由宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改變引起),ΔY(1)表示樣本受政策影響后的改變量(由宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與政策效果共同導(dǎo)致)。因而政策措施所帶來(lái)的效果為但對(duì)每個(gè)樣本,我們僅能觀測(cè)兩種潛在結(jié)果中的一種,即ΔY(0)或ΔY(1),用符號(hào)表示為其中W表示樣本是否受二元政策影響。因此對(duì)W=0,需要用匹配樣本估計(jì)ΔY(1),對(duì)W=1,需要用匹配樣本估計(jì)ΔY(0)。在賦范空間定義屬于Rl的任意兩點(diǎn)Xi、Xj的距離‖Xi-Xj‖V,V為半正定矩陣。因此,對(duì)樣本點(diǎn)Xi,可以將與該樣本政策變量相反的所有樣本按照距離從小到大進(jìn)行排序,取與之最相近的前M個(gè)樣本14,以該M個(gè)樣本的平均值估計(jì)樣本i的潛在不可觀測(cè)值。令JM(i)表示樣本i的配對(duì)集合,#JM(i)表示樣本i的配對(duì)個(gè)數(shù),則因此政策效果的樣本估計(jì)值為N為樣本個(gè)數(shù)。AbadieandImbens(2002)還對(duì)(5)式進(jìn)行了修正,用變量X之間的差異來(lái)矯正配對(duì)統(tǒng)計(jì)量的偏差,提出了偏差糾正配對(duì)估計(jì)量(BiascorrectedMatchingEstimator),本文在具體處理過(guò)程中使用的正是偏差糾正配對(duì)估計(jì)量。用以配對(duì)的變量Xi為樣本特征變量,包括家庭人均實(shí)際收入對(duì)數(shù)、戶主的受教育程度、戶主的年齡、年齡的平方、家庭大小、家庭其他保險(xiǎn)的擁有量、戶主的疾病史以及戶主目前身體狀況等。本文用兩種方法處理地區(qū)固定效應(yīng),一是直接將省虛擬變量放入特征變量Xi,以消除各省的固定效應(yīng)。為了消除更小范圍的地區(qū)固定效應(yīng)和地區(qū)不同的變化趨勢(shì),第二種方法直接用每期各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量對(duì)社區(qū)(村)虛擬變量進(jìn)行回歸,用得到的殘差項(xiàng)替代營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量進(jìn)行分析(DID與配對(duì)估計(jì)),此時(shí)用以匹配的變量不再包括各省虛擬變量。四、回歸結(jié)果(一)新農(nóng)合對(duì)居民熱量、有機(jī)碳及總收入的影響表5給出新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民家庭人均營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量的影響結(jié)果,對(duì)應(yīng)的方法是OLS回歸。從結(jié)果來(lái)看,當(dāng)控制家庭特征變量、社區(qū)虛擬變量后,參加新農(nóng)合的家庭在熱量、碳水化合物、脂肪、蛋白質(zhì)攝入量上分別比未參合家庭高144.26卡、20.49克、4.12克、5.54克,且均在5%的水平下顯著。在其他控制變量方面,收入每增加1%,家庭人均熱量攝入量增加約17.6卡,脂肪與蛋白質(zhì)分別顯著增加約1.99克、1.33克,相反收入每增加1%將使家庭人均碳水化合物攝入量減少約1.47克。這些結(jié)論與已有文獻(xiàn)一致(AdrainandDaniel,1976;Strauss,1982;Pitt,1983)。戶主年齡越大,各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量顯著增加,但從戶主年齡平方的回歸系數(shù)可以看出,營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量不會(huì)持續(xù)增加下去,當(dāng)戶主年齡達(dá)到一定的臨界值后,隨著年齡的進(jìn)一步增加,營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量將顯著減少。家庭總?cè)藬?shù)越多,人均營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的攝入量顯著減少,資源約束在家庭中也存在。男性將比女性多攝入熱量、碳水化合物以及蛋白質(zhì)。在教育方面,戶主受教育年限越多,家庭脂肪及蛋白質(zhì)攝入量在10%的水平下顯著增加,相反對(duì)熱量、碳水化合物的影響不顯著。戶主自評(píng)的身體狀況越差,其熱量、碳水化合物、脂肪、蛋白質(zhì)攝入量越少。表6對(duì)應(yīng)固定效應(yīng)模型以及DID的回歸結(jié)果。從固定效應(yīng)模型中可以看出,在消除家庭不隨時(shí)間變化的固定特征后,參合居民仍比未參合居民多攝入熱量、碳水化合物以及蛋白質(zhì),且在1%的水平下顯著;脂肪攝入量在參合居民與未參合居民間差異不顯著。從回歸數(shù)值上看,固定效應(yīng)模型較OLS回歸(控制社區(qū)固定效應(yīng))數(shù)值要大。DID回歸結(jié)果與固定效應(yīng)模型的結(jié)論幾乎一致。參合居民在熱量、碳水化合物、蛋白質(zhì)的攝入量上要比未參合居民高,且統(tǒng)計(jì)上非常顯著。值得注意的是,DID與固定效應(yīng)模型對(duì)應(yīng)的樣本量有一定差異,這主要是由于數(shù)據(jù)處理過(guò)程不同而造成的。DID回歸對(duì)應(yīng)的是2004年與2006年均有的樣本,但排除2004年已參加農(nóng)村合作醫(yī)療的家庭(無(wú)論新農(nóng)合還是舊農(nóng)合)。相反,固定效應(yīng)模型對(duì)應(yīng)的樣本是通過(guò)CHNS保密數(shù)據(jù)中該社區(qū)擁有農(nóng)村合作醫(yī)療的最早時(shí)間,排除掉2003年以前就擁有合作醫(yī)療的社區(qū)樣本后得到的。表7為DID與誤差糾正配對(duì)估計(jì)所對(duì)應(yīng)的結(jié)果。其中(5)式的參數(shù)M取值為4,括號(hào)內(nèi)的值為穩(wěn)健t統(tǒng)計(jì)量。表中上半部分先用營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)各期相減,得到ΔNutrit,然后再通過(guò)特征變量Xi進(jìn)行配對(duì)估計(jì)。特別地,地區(qū)固定效應(yīng)以特征變量中各省虛擬變量來(lái)控制。相反,表7下半部分先將每期各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量對(duì)社區(qū)(村)虛擬變量進(jìn)行回歸,消除地區(qū)固定效應(yīng),然后用得到的殘差項(xiàng)替代營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量進(jìn)行DID與配對(duì)估計(jì)分析,此時(shí)用以匹配的變量Xi仍為家庭各特征變量,但不再包括地區(qū)虛擬變量。情況1的結(jié)論顯示新農(nóng)合將使居民顯著增加熱量及碳水化合物攝入量118.9卡、30.08克,且在5%的顯著性水平下顯著。與之對(duì)應(yīng),在情況2中新農(nóng)合使居民熱量、碳水化合物、蛋白質(zhì)攝入量在1%的顯著性水平下顯著增加?；貧w結(jié)果同DID分析結(jié)果非常相似。收入對(duì)居民各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)攝入量有顯著作用,因此收入匹配的好壞將影響結(jié)論的可信度。表8將實(shí)驗(yàn)組家庭按收入5等分,然后根據(jù)5等分確定的分位數(shù)對(duì)應(yīng)地取出控制組樣本。從表中可以看出,實(shí)驗(yàn)組中收入最低的20%的家庭人均實(shí)際年收入的平均值為917.98元,對(duì)應(yīng)的20%的分位數(shù)是1683元。相應(yīng)地在控制組中,1683元對(duì)應(yīng)家庭人均實(shí)際年收入的24.3%分位數(shù),介于0—1683元的家庭人均實(shí)際年收入的平均水平為914.69元,與實(shí)驗(yàn)組非?？拷?。同樣,與實(shí)驗(yàn)組20%—40%家庭人均實(shí)際收入的平均值對(duì)應(yīng)家庭人均實(shí)際年收入介于24.3%—48.17%的控制組家庭,實(shí)驗(yàn)組60%、80%的分位數(shù)分別為控制組70%、84%的分位數(shù)。從表8中可以看出,按照我們的方法選出的前3組實(shí)驗(yàn)組家庭與對(duì)應(yīng)的控制組家庭在收入水平上相差不大,相反收入差距最大的還是在高收入家庭。實(shí)驗(yàn)組中家庭人均實(shí)際年收入最高的20%的家庭其平均收入為17735元,相反高于對(duì)應(yīng)分位數(shù)的控制組家庭僅占控制組樣本的15.23%,同時(shí)對(duì)應(yīng)的收入平均值也僅為14205元?；诒?,我們以家庭人均實(shí)際年收入最低的60%的實(shí)驗(yàn)組家庭與家庭人均實(shí)際年收入最低的70%的控制組家庭進(jìn)行配對(duì)估計(jì),其結(jié)果在表9給出。與表7結(jié)論類似,新農(nóng)合仍使參合家庭顯著增加熱量、碳水化合物、蛋白質(zhì)的攝入。同樣,對(duì)收入介于0—80%的實(shí)驗(yàn)組家庭與收入介于0—84%的控制組家庭,匹配結(jié)論仍類似。(二)新農(nóng)合使用效率差異與實(shí)證分析家庭選擇參加新農(nóng)合可能存在幾種情況。一是更厭惡風(fēng)險(xiǎn)的家庭更有可能選擇參加新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn),二是那些當(dāng)前或預(yù)期自身身體狀況更糟的居民將選擇參加(逆向選擇)。對(duì)第一種情況,風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度越高,家庭用于未來(lái)消費(fèi)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄必然較高,當(dāng)前消費(fèi)減少。同樣,那些當(dāng)前或預(yù)期未來(lái)身體狀況較差的家庭必然將更多的資源用以應(yīng)對(duì)未來(lái)的醫(yī)療花費(fèi),減少當(dāng)前消費(fèi)水平。因此,居民的自我選擇過(guò)程可能導(dǎo)致回歸系數(shù)向下偏倚。圖2為2006年CHNS調(diào)查的農(nóng)村樣本中,以社區(qū)為單位的新農(nóng)合參合率的頻數(shù)分布圖。從圖中可以看出,社區(qū)參合率普遍較高,絕大部分在75%以上。導(dǎo)致參合率較高的原因主要有兩點(diǎn):第一,地方政府花費(fèi)大量的人力財(cái)力對(duì)新農(nóng)合進(jìn)行宣傳,極力勸說(shuō)農(nóng)民參加。Mao(2005)指出,管理成本過(guò)高是新農(nóng)合面臨的又一大問(wèn)題,而這些管理費(fèi)用主要花費(fèi)在對(duì)農(nóng)戶的宣傳上。第二,中央政府在對(duì)中、西部地區(qū)參合農(nóng)戶的財(cái)政補(bǔ)貼以該地區(qū)新農(nóng)合參合率作為前提條件(至少80%)(Brownetal.,2008),而這必然會(huì)誘導(dǎo)地方政府盲目追逐高參合率。可以推斷,參合率越高的地區(qū)居民選擇是否參加新農(nóng)合的自由度越小,回歸數(shù)值將越大,表6、表7僅給出政策真實(shí)效應(yīng)的下限值。表10是根據(jù)社區(qū)(即村莊)不同參合水平所選出的實(shí)驗(yàn)組與控制組樣本數(shù)。情況1中實(shí)驗(yàn)組樣本僅來(lái)自參合率大于或等于特定水平的社區(qū)參合家庭。相應(yīng)的,控制組包括2006年仍未實(shí)行新農(nóng)合試點(diǎn)的社區(qū)家庭。與情況1略有差異,情況2中控制組由2006年所有未參合家庭組成,包括非試點(diǎn)地區(qū)家庭與試點(diǎn)地區(qū)非參合家庭。從表中可以看出,當(dāng)改變社區(qū)參合水平時(shí),實(shí)驗(yàn)組與控制組樣本發(fā)生相應(yīng)變化。表11、表12報(bào)告按不同社區(qū)參合率水平選出的實(shí)驗(yàn)組、控制組樣本進(jìn)行的DID及DID與配對(duì)估計(jì)的分析結(jié)果。從表11中可以看出,無(wú)論是情況1還是情況2,當(dāng)社區(qū)參合水平從65%逐步提高到100%時(shí),居民熱量、碳水化合物以及蛋白質(zhì)攝入量的回歸系數(shù)逐漸增大。當(dāng)參合率達(dá)到100%時(shí),參合居民在熱量、碳水化合物、蛋白質(zhì)上要比未參合居民多攝入292卡、63克、9克(情況1)。值得說(shuō)明的是,由于子樣本的代表性下降,因此本文以表6、表7的回歸結(jié)果為準(zhǔn)。但此分析的意義在于,它可以揭示居民自我選擇所導(dǎo)致的偏倚方向,使我們更加確信表6、表7的回歸結(jié)論并非回歸偏倚所致,因?yàn)榭紤]到居民的自我選擇過(guò)程后,實(shí)際的政策效果應(yīng)更大。表12為僅以情況1的實(shí)驗(yàn)組與控制組樣本