城鄉醫保統籌對農村居民醫療經濟風險的影響研究

粟文杰

摘要：文章采用中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）2015年和2018年全國追蹤調查數據，使用雙重差分法評估城鄉醫保統籌的政策效應。研究結果發現：參加城鄉居民醫療保險增加了農村居民的非醫療消費支出，緩解了醫療負擔，但對于農村居民的災難性醫療支出的緩解作用不顯著；通過中介效應檢驗發現城鄉醫保統籌主要通過提升農村居民的健康水平來減輕家庭醫療負擔，促進家庭非醫療消費支出的增長。

關鍵詞：城鄉醫保統籌；醫療經濟風險；雙重差分法；中介效應檢驗

一、引言

我國雖然在現行的標準下消除了絕對貧困，但由于疾病風險的不確定性，以及慢性病、大病以及重病產生的高額醫療費用，處于貧困邊緣以及中低收入群體因病致（返）貧的風險仍然存在。新型農村合作醫療保險難以縮小收入相對差距和抵御農村居民重大疾病的經濟風險，截至 2019年10月，全國共有30個省份發布了城鄉居民醫保制度整合的方案，評估制度整合效果已具備一定實踐基礎。2020年12月16日中共中央、國務院提出《關于實現鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接的意見》，明確了醫療保險鞏固脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接的具體舉措，在此背景下研究城鄉醫保統籌對于農村居民醫療經濟風險的影響有助于為調整醫保扶貧政策，健全防范化解因病致（返）貧的長效機制提供更具指導意義的現實依據。

二、文獻綜述

目前，大多學者都認為碎片化和城鄉二元分治會導致不公平，建立在戶籍制度上的醫保制度固化了城鄉和地區之間的差異，城鄉之間差異化的籌資水平和政府補助能力影響了待遇享受的公平，主要包括醫療服務利用可及性差異導致的健康不平等以及醫療保險“親富人”和“逆向收入再分配”導致的受益不公平。為了使醫療保障更加公平可持續，推動醫療資源合理配置，整合城鄉醫療保障制度已經成為中國基本醫療保障制度的發展趨勢。目前大多數研究都肯定了統籌醫保在縮小城鄉醫療服務利用和健康不平等方面的作用，馬超（2017）基于Roemer 機會平等理論得出城鄉醫保統籌顯著緩解了城鄉居民在醫療服務利用和健康水平上的機會不平等，同時還緩解了由于戶籍體制給農村流動人口帶來的醫療服務利用的機會不均等，李華（2021）也認為城鄉醫保整合顯著降低了中低消費和健康較差的弱勢群體的醫療負擔。

可見以往文獻著重于評估醫保統籌政策在縮小城鄉醫療服務利用和健康不平等方面的政策效果。本文將城鄉醫保統籌與家庭醫療經濟風險相聯系，評估城鄉醫保統籌的政策效應，以期為改善城鄉醫保統籌政策、建立長效醫保扶貧機制和提升農村居民健康水平提供理論依據。

三、實證模型、變量及描述性統計

（一）數據來源與模型設定

本研究使用的是中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）2015年和2018年全國追蹤調查數據。由于個人的醫療服務利用與消費是以家庭為單位的人口、社會和經濟特征的函數，因此本文使用家庭作為研究個體。雖然城鄉醫保統籌于2008年就已經開始試點，但大規模的試點是在2016年《關于整合城鄉居民基本醫療保險制度的意見》出臺之后，因此，本文定義“實驗組”為2015年參加新型農村合作醫療保險且2018年參加合并后的城鄉居民醫療保險的樣本，“對照組”為2016年前后均參加新型農村合作醫療保險的樣本，最終得到兩期總計10102個家庭樣本，其中實驗組和對照組樣本分別為1346個和8756個。

城鄉醫療保險整合可以看作是一次“準自然實驗”，從而進行政策效果評估。近年來，雙重差分法作為一個重要的評估政策效應的方法受到國內學者的重視，該方法能較好地控制一部分內生性問題。本文構建雙重差分模型如下：

yit=β0+β1treatt*timei+β2treat+β3timei+β4Xit+εit（1）

式（1）中yit表示i個體第t年的醫療經濟風險；treat為實驗組虛擬變量，2015年參加新農合且2018年參加城鄉居民醫療保險的樣本賦值為1，2015年和2018年均參加新型農村合作醫療保險的樣本賦值為0；time為政策期虛擬變量，以2015年為基期，賦值為0，2018年為政策期，賦值為1；treatt*timei為交互項，其系數β1為政策的凈效應（DID）；Xit表示一系列控制變量，εit代表隨機擾動項。

醫療經濟風險是建立在醫療服務利用的基礎之上，為了準確得出政策的凈效應，本文先用全樣本分析城鄉醫保統籌對農村家庭醫療服務利用的影響，然后使用產生過醫療服務利用的農村家庭樣本進行醫保統籌對于緩解醫療經濟風險的政策效果研究。利用Gragg“兩部分模型”（two-part model）進行建模，首先設置虛擬變量d（醫療服務利用），即家庭年醫療支出大于0的記為d=1，無醫療消費記為d=0，此時關于y的兩部分模型為：

f（y|treat*time）=P（d=0|treat*time） 若y=0

P（d=1|treat*time）f（y|d=1，treat*time） 若y=0（2）

第一部分醫療服務利用使用全樣本及logit模型進行估計，第二階段則使用d=1（發生醫療支出的家庭）的樣本根據被解釋變量的類型進行建模。

（二）變量說明及描述性統計

1. 因變量

醫療經濟風險是指因為疾病給家庭所帶來的直接或間接經濟損失，本文主要研究疾病所帶來的直接經濟風險，主要包括家庭全年醫療費用、非醫療消費支出、醫療負擔和災難性醫療支出。醫療服務利用使用家庭本年度是否產生過醫療支出來測度；家庭醫療費用是扣除醫保報銷部分的自付醫療費用，是評估醫療經濟風險的基礎；趙邵陽（2010）的研究指出疾病風險會顯著減少家庭非醫療消費支出，除非醫療保險能夠對疾病沖擊進行完全保險，因此本文用家庭非醫療消費支出來反映統籌醫保保障能力變化；醫療經濟風險很大程度上跟家庭的支付能力有關，當發生醫療支出時，為了平滑醫療消費給家庭帶來的經濟沖擊，家庭成員可能會縮減其他消費支出，但對食品支出的影響較小，本文用自付醫療費用占家庭非食品消費支出的比重來衡量家庭醫療負擔；當一個家庭年度醫療衛生支出達到家庭年非食品消費支出和家庭年收入的40%及以上即認為發生了災難性醫療支出（WHO，2003），因此本文以家庭自付醫療支出占家庭非食品消費支出的40%作為災難性醫療支出的界定標準，并且使用家庭自付醫療支出占家庭收入的40%做穩健性檢驗。

2. 控制變量

根據以往的研究及安德森醫療服務利用模型，本文選擇的控制變量主要包括家庭特征、健康狀況、環境因素和隔代照料。

家庭特征包括家庭人數和家庭年收入。家庭人數越多可能產生的醫療費用就越高，同時也意味著有更多的收入來源；家庭收入能反映家庭醫療服務消費的支付能力。

健康狀況主要用慢性病、殘疾和生活自理能力來衡量。健康狀況決定了醫療服務利用，是影響醫療支出的關鍵因素，健康狀況還會通過影響個人的工作能力從而對收入產生影響。

環境因素包括家中是否有自來水、互聯網利用情況和房屋內的整潔程度。家庭飲用水來源會對人體的健康產生影響；互聯網可以通過緩解負面情緒、傳播健康知識和影響醫患信任對個人的健康和醫療服務利用產生影響，房屋內的整潔程度一定程度上反映了個體的健康習慣，環境惡劣往往容易滋生細菌從而對健康產生影響。

隔代照料是老年人對自己孫子女的日常照料，唐齊鳴（2014）的研究指出老齡人口的撫養系數會顯著影響家庭的醫療保健支出，老年人在進行隔代照料時會關注孫子女和自身的健康狀況。此外，本文將按照東中西部地區劃分設置類別虛擬變量以控制地區效應。上述變量的具體定義及描述性統計見表1所示。

四、實證結果分析

（一）城鄉醫保統籌對農村居民醫療經濟風險影響的回歸結果分析

表2模型1中城鄉醫保統籌對家庭醫療服務利用的影響不顯著，城鄉醫保整合后并不會增加農村居民看病的概率。從模型2可以看到醫保統籌對農村居民醫療支出的影響并不顯著，但這并不能否定城鄉醫保統籌對農村居民的減負效果，醫療支出還受到醫療服務利用率的影響，兩者共同作用導致醫療支出并不會顯著降低。模型3中醫保統籌的系數顯著為正，說明城鄉醫保統籌降低了農村居民疾病風險，促進了農村居民的健康，增加了農村家庭非醫療消費支出，與馬超（2017）研究結論相一致。模型4和模型5結果表明城鄉醫保統籌雖然顯著降低了農村居民的醫療經濟負擔，但并不能降低其發生災難性醫療支出的風險，城鄉醫保統籌并不能解決新農合未能解決的問題。正如馬超（2021）的研究，要減低農村居民發生災難性醫療支出的風險，補償其收入的作用要大于補償其醫保，較多貧困邊緣群體只要發生了醫療支出就極有可能陷入貧困，只有增加了低收入群體的收入才能真正解決因病致（返）貧問題。

控制變量方面，家庭成員越多就可能會有更多的收入來源，家庭年收入越高，家庭面臨疾病經濟風險的可能性就會越??；衡量健康狀況的三個變量均通過了顯著性檢驗，健康狀況是影響家庭疾病經濟風險的重要因素；“家中是否有自來水”“家中是否能夠寬帶上網”和“房屋的整潔程度”對農村居民醫療服務利用和醫療支出的影響并不顯著，但對其他三個因變量通過了顯著性檢驗，這可能是環境因素主要是通過影響居民的健康來影響居民的醫療支出和醫療負擔；隔代照料會增加家庭消費支出，包括醫療支出與非醫療支出，并且降低家庭醫療負擔和災難性醫療支出發生率，主要是因為需要隔代照料的老年人健康狀況更好；西部地區與東部地區相比更容易發生醫療經濟風險，醫療負擔和因病致（返）貧的概率都更高，這反映了東中西部地區的醫療公共服務存在較大的地區不平等。

（二）城鄉醫保統籌影響農村居民醫療經濟風險機制分析

根據表3的回歸結果推測出城鄉醫保統籌的影響路徑可能是通過增加農村居民醫療服務利用率，提高農村居民的健康水平，降低疾病經濟風險，從而增加農村居民的非醫療消費支出，減輕了醫療負擔。由于CHARLS數據中沒有關于家庭醫療服務利用的相關題設，為了對醫保統籌影響農村居民醫療經濟風險的機制進行分析，本文利用訪員對家庭其他成員的健康評價以及受訪者的健康自評構造家庭成員平均健康水平，將其作為中介變量進行檢驗，其為1～5的連續型變量，均值為3.175。檢驗中介效應最常見的方法是Baron和Kenny的逐步檢驗法，其步驟如下：

Y=a0+dDID+a1treat+a2time+X+ε（3）

M=b0+eDID+b1treat+b2time+X+ε（4）

Y=c0+fDID+gM+c1treat+c2time+X+ε（5）

式（3）是檢驗d對Y的總效應，即城鄉醫保統籌對農村居民醫療經濟風險的影響效應，雖然上文表3已經對總效應進行了檢驗，但在構造家庭成員平均健康水平變量時損失了部分樣本，因此下面會再次對式（3）進行檢驗。式（4）是城鄉醫保統籌對中介變量（家庭健康水平）的影響效應，式（5）表示控制中介變量后醫保統籌對醫療經濟風險的影響效應。依次對上式進行檢驗，如果系數d、e、g全都顯著則中介效應成立，如果f也顯著則認為存在部分中介效應。

如表3所示，逐步檢驗法的每一步的系數都通過了顯著性檢驗，式（4）的回歸結果顯示城鄉醫保統籌顯著提升了農村居民的健康水平；式（5）的回歸結果顯示在加入家庭成員健康水平之后醫保統籌對農村居民醫療經濟風險的影響效應仍然顯著，家庭成員健康水平也在1%的水平上顯著，故部分中介效應成立，城鄉醫保統籌提升了農村居民的健康水平，從而減輕了農村居民的醫療負擔，促進了家庭非醫療消費支出的增長。

（三）穩健性檢驗

為了檢驗回歸結果的穩健性，本文在家庭樣本中隨機選擇與原數據每一期處理組等量樣本552個構造“偽處理變量”，將新生成的處理變量與政策期變量生成新的交互項進行回歸，將此方法重復500次最終得到安慰劑檢驗的核密度函數圖。結果如圖1所示。

圖中“偽處理組”的估計系數與真實的估計系數不在一個水平分布，并且“偽處理組”的p值大都分布在0以上，表明上文得到的估計結果并不是隨機得到的，而是受到了醫保統籌政策的影響，估計結果具有穩健性。除此之外，本文還使用家庭自付醫療支出占家庭收入的40%構造災難性醫療支出變量進行穩健性檢驗，結果T值為-0.28，仍然沒能通過顯著性檢驗，表明醫保統籌政策不能夠降低農村家庭發生災難性醫療支出風險的概率。

五、結論與啟示

本文的基礎回歸結果表明：城鄉居民醫療保險實施后促進了農村居民的非醫療消費支出的增長，顯著降低了農村居民的醫療負擔，但并不能緩解農村居民陷入災難性醫療支出的風險；機制研究發現：城鄉居民醫療保險主要是通過增加農村居民醫療服務利用，提升農村居民健康水平來減輕醫療負擔，促進消費。

以上研究結論帶來的啟示主要有：城鄉醫保統籌提升了農村居民健康水平，減輕了醫療負擔，要加快在全國推行城鄉統一的醫療保險制度，提高城鄉居民醫療保險的統籌層次；此外，鑒于城鄉居民醫療保險在防止低收入群體陷入災難性醫療支出方面的羸弱性，應加強醫療救助的銜接工作，實行參保農民差異化的繳費資助政策，建立農村貧困邊緣和低收入群體動態瞄準機制和常態化補償機制，強化以農民增收為主的相關配套政策，提高農村低收入群體的養老保險覆蓋率，發揮養老金在緩解農村居民災難性醫療支出方面的作用；完善大病補充保險制度，大病保險對低收入群體實行傾斜性支付，降低農村居民大病保險的起付線并逐步取消封頂線，發揮大病保險在減少家庭災難性醫療支出的顯著作用。

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（作者單位：中南民族大學公共管理學院）