農村殘疾人醫療費用的調查研究*
——基于PSM模型的分析

□ 李懂文 尹麗萍

| 研究背景

2014年國務院扶貧開發領導小組辦公室發布《關于印發<建立精準扶貧工作機制實施方案>的通知》，要求在全國范圍內建立精準扶貧工作機制，并推出貧困戶建檔立卡制度。建檔立卡中的貧困人口較多地表現為因殘致貧和因病致貧，例如江蘇省貧困人口中因病致貧和因殘致貧的比例分別達到54.5%和24.7%①作者根據江蘇省第三次農業普查數據計算得到。。《殘疾人藍皮書：中國殘疾人事業發展報告（2018）》中顯示，中國各類殘疾人總數為8500萬。根據第六次全國人口普查數據，結合第二次全國殘疾人抽樣調查安徽省殘疾人占全省總人口的比例，以及各類別和各等級殘疾人占殘疾人總人數的比例，在安徽省統計局指導下，推算了2010年末安徽省全省殘疾人總數為401.5萬人，占總人口比例為5.85%。這意味著平均每16個人中就有一個殘疾人，殘疾比例非常高。

殘疾發生后，殘疾人和其家庭的收入均會大幅下降。據統計，2013年度城鎮殘疾人登記失業率高達10.8%，實際失業率遠不止此。但殘疾發生后，殘疾人醫療保健支出會大幅增加。根據《2013年度全國殘疾人狀況及小康進程監測報告》，城鎮和農村殘疾人家庭人均消費性支出排在前三位的依次是食品支出、醫療保健支出和居住支出，其中醫療保健支出分別占18.5%和17.8%，均比上一年度增加。

已有文獻研究發現，健康水平和醫療費用的年齡效應比較明顯，殘疾人和中老年人的健康水平相對較差，醫療費用相對較高。高瑗，原新（2020）發現中度和重度失能老年人健康狀態轉差或死亡的概率較高，醫療支出顯著增加。劉世愛，張奇林（2020）發現家中有殘障人員更容易發生災難性醫療支出，災難性醫療支出具有“親貧”效應。洪秋妹，常向陽（2010）研究發現貧困戶更易受到健康沖擊，醫療負擔過重，疾病仍然是我國農村致貧的重要原因之一。

關于殘疾人醫療的研究不是很多，但也都發現殘疾人的醫療負擔比較嚴重。齊心，厲才茂（2007）對北京市殘疾人醫療保障進行研究，殘疾人用于醫療康復支出的費用占本人年收入的81.2%，農村地區高達176.0%。熊妮娜等（2010）對孤獨癥、肢體殘疾、智力殘疾兒童家庭經濟負擔調查，發現殘疾兒童的醫療支出、看護支出明顯多于普通兒童。黃源等（2014）對廣州市精神分裂癥的疾病經濟負擔分析發現，其直接和間接經濟負擔均呈遞增趨勢。Zaidel C S（2018）對美國殘疾人數據分析表明，殘疾的醫療費用給社會帶來了巨大的負擔，并且殘疾還將導致生產力下降。

| 數據和研究方法

（一）數據和抽樣說明

本文的主要數據來自課題組在2019年7月對安徽省舒城縣的調查。安徽省舒城縣曾經是國家級貧困縣，安徽省人民政府于2019年4月29日批復舒城縣退出省貧困縣序列，舒城縣成功脫貧摘帽②http://ah.anhuinews.com/system/2019/05/06/008134379.shtml。選取舒城縣為調查對象，可以作為中部地區貧困縣一個很好的代表。為了保證數據代表性，我們主要采用三階段隨機抽樣調查和系統抽樣調查方法。先在地圖上用10×10網格進行劃分，統計每個網格內的鄉鎮數量。然后采用PPS抽樣規則隨機抽取8個網格。在抽中的網格中，繼續等概率隨機抽取8個鄉鎮。再按照鄉鎮規模，在8個鄉鎮中隨機抽取2-4個村作為調查地點。接著走訪每個調查村的主要居民集聚地，按照房屋布局設計走訪線路，按照每十戶一個間隔開始實地調查。調查方式包括問卷訪談調查和觀察調查兩個部分。

（二）關鍵統計指標和數據篩選

經過實地調查，全部樣本覆蓋580戶1639個人。本研究涉及的關鍵統計指標包括：醫療支出、報銷費用和自付費用。醫療支出是指與治療活動直接相關的治療費用，包括住院費、門診費和藥品費用。自變量的選取考慮到與醫療支出有關的一些信息，比如是否殘疾、是否患有慢性病、性別、年齡、是否參加新農合、家庭常住人口數、家庭固定資產情況、家庭低收入情況等。我們僅保留直接醫療費用填寫大于0的樣本，共1016人。

（三）方法介紹

本文需要對比殘疾人（處理組）和非殘疾人（對照組）的醫療支出、報銷費用及自付費用。由于處理組和對照組的初始條件并不相同，會存在選擇偏差。因此本文使用采用能有效均衡混雜因素，減少對結局效應估計干擾的傾向得分匹配法（Propensi?ty Score Matching，PSM）來估計殘疾對于醫療支出等的影響。PSM的理論依據在于，如果可忽略性假定成立，能夠有效減少觀測數據的偏差，從而使得處理組和對照組之間的比較更加合理化。本文建立如下模型來估計殘疾對醫療支出的影響：

其中Y指是否殘疾，1表示殘疾，0表示非殘疾。βk(k=0,1,…,7)表示待估參數，ε表示擾動項。研究采用Logit模型來估計上式中待估計的各個參數。

在進行傾向得分匹配時，有匹配最近的部分個體的方法如k近鄰匹配、卡尺匹配、卡尺內最近鄰匹配，還有一種匹配方法為整體匹配法，包括核匹配和局部線性回歸匹配。具體需要使用哪種方法并無絕對依據，本文選擇傾向得分匹配中的核匹配法，來解決樣本偏差問題。

根據匹配后的樣本計算平均處理效應：

| 實證分析

（一）簡單描述性統計

本文將樣本篩選為如下3組：殘疾人、非殘疾人、非殘疾且無慢性病，分別對其醫療支出等做描述性統計分析。我們從表1可以明顯看出，殘疾人的平均醫療支出遠高于非殘疾人和非殘疾且無慢性病的群體，即使是報銷過后，殘疾人自付費用也非常高。殘疾人的平均自付費用是非殘疾人的3倍，是非殘疾且無慢性病群體的5.3倍。殘疾人的平均報銷費用數字上看起來比非殘疾人高，但是殘疾人的報銷比例僅為26.6%，低于非殘疾人的36.6%，更遠低于非殘疾且無慢性病群體的44.1%。殘疾人的醫療支出主要集中在住院費和門診費，藥品費與其他群體花費基本沒有差別。

表1 殘疾與非殘疾人醫療支出對比（單位：元）

（二）傾向得分匹配結果

前面的描述性統計結果只是比較無條件均值的差異。它可能是因為樣本結構偏差導致的結果，不一定完全因為殘疾導致的結果。為了解決這個問題，我們采用計量經濟方法，通過回歸模型得到無條件均值的對比。我們構建了幾組不同的傾向得分匹配模型比較殘疾與非殘疾，殘疾與非殘疾且無慢性病家庭醫療支出之間的差距。在這里，我們將回歸模型的被解釋變量取原始數據的對數，這樣系數估計值表示解釋變量變化一單位使得收入下降的百分比③由于被解釋變量取對數，解釋變量的單位變化引起的被解釋變量變化存在如下關系：ln（y+?y）-ln（y）=β ? （（y+?y））/y=exp（β），可以推導得到，被解釋變量相對比例變化的精確結果為：?y/y=exp（β）-1。

本文在該部分做了如下四組對比如表2所示。在控制其他變量不變的情況下，殘疾人的醫療支出總體比非殘疾人高67.7%④計算公式為：[e0.517-1=0.677]，其余同理。，自付費用高59.4%。當殘疾與非殘疾且無慢性病的群體對比時，殘疾人的醫療支出和自付費用分別高169.4% 和172.9%，且結果強烈顯著。由于農村青壯年大多外出務工，農村剩余人口中老年人居多。本文將年齡變量控制在45歲及以上，再次進行兩組傾向得分匹配后發現，45歲及以上中老年殘疾人的醫療支出和自付費用比非殘疾人高出更多。中老年殘疾人的醫療支出和自付費用，比非殘疾人高94.4%（84.6%），比非殘疾且非殘疾且無慢性病群體高233.0%（238.4%）。值得注意的是，中老年殘疾人的住院費也比非殘疾人高49.6%。

這說明農村殘疾人的醫療支出問題非常嚴峻，在殘疾人收入能力大幅下降的同時，其醫療支出卻大幅增加，并且社會保障中醫保政策并沒有起到很好的補貼和保障作用。殘疾人作為弱勢群體，除了國家給予的統一的醫療保險外，很難參加其他的商業保險。殘疾人的自付部分基本需要自己個人承擔，這給殘疾人家庭增加了不少負擔，在農村，有不少殘疾人因為醫療費用過高而放棄治療。這與《國務院印發“十三五”加快殘疾人小康進程規劃綱要》中提到的加快實現殘疾人小康生活的目標還有很大距離。

圖1 各變量的標準化偏差圖示

圖2 傾向得分的共同取值

表2 不同對照組的傾向得分匹配結果

表3 不同對照組傾向得分匹配假定性檢驗結果

（三）敏感性和平衡性檢驗

我們對以上所做的傾向得分匹配進行敏感性檢驗。由于篇幅限制，本文以殘疾對醫療支出的影響為例來展示。由圖1，大多數變量的標準化偏差在傾向得分匹配后縮小了，以及圖2中直觀的看出，大多數觀測值均在共同取值范圍內（on support），故傾向得分匹配僅損失少量樣本。

表3列出了不同對照組傾向得分匹配假定性檢驗結果。從表中可以直觀的看出，匹配后各個指標均降低，說明匹配有效，滿足平衡性假定。

| 總結和討論

2016年《國務院印發“十三五”加快殘疾人小康進程規劃綱要》中指出，“目前有相當數量的殘疾人生活相當困難，城鄉殘疾人家庭人均收入與社會平均水平差距還比較大……沒有殘疾人的小康，就不是真正意義上的全面小康”。醫療保健支出是殘疾人生活中僅次于食品的支出，研究殘疾人的醫療支出具有一定的現實意義。本文使用傾向得分匹配方法，利用安徽省舒城縣的實地調研數據，分析發現農村殘疾人的醫療支出和自付費用，遠高于非殘疾人和非殘疾且無慢性病群體，中老年殘疾人的醫療支出和自付費用情況更為嚴峻。住院費是醫療支出中的主要部分，中老年殘疾人的住院費也顯著高于非殘疾人。國家的醫療報銷政策起了一定的作用，但并沒有起到非常大的作用，殘疾人的報銷比例甚至低于非殘疾人和其他群體。

殘疾人在收入水平大幅下降的同時，醫療保健支出卻大幅增加。雖然自2016年1月1日起，我國實施了困難殘疾人生活補貼和重度殘疾人護理補貼制度，但整體來看殘疾人補貼額度都不高。基于本文的結果，希望國家在制定相關補貼和保障政策時，能夠對殘疾人有所傾斜，適當提高殘疾人相關補貼，增加殘疾人就醫指定醫院，同時提高殘疾人醫療報銷比例，降低殘疾人常用藥的價格，減少其用藥及醫療成本。希望本研究有助于在鞏固脫貧成果背景下深入認識農村殘疾人家庭的實際醫療負擔，為完善農村社會保障體系提供數據支撐。