大病保險(xiǎn)對(duì)中老年居民醫(yī)療利用及健康的影響
——基于CHARLS數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)

許新鵬，顧海

(1 南京醫(yī)科大學(xué) 公共衛(wèi)生學(xué)院，江蘇 南京 211166；2 南京大學(xué) 政府管理學(xué)院，江蘇 南京210093)

1 引言

我國(guó)人口老齡化程度較高且不斷加劇，老年人群的健康問題也獲得學(xué)術(shù)界的較多關(guān)注。相比之下，中老年居民處于生命歷程的中晚期階段，這一時(shí)期是以往潛伏的健康問題的爆發(fā)期，居民在進(jìn)入這一階段后身體機(jī)能逐漸老化，更容易受到疾病沖擊的影響，因而面臨較高的健康風(fēng)險(xiǎn)(常雪等，2019；方黎明、郭靜，2018)，對(duì)于農(nóng)村中老年人尤其如此(方黎明，2017)。而健康風(fēng)險(xiǎn)的增加也會(huì)導(dǎo)致醫(yī)療費(fèi)用的急劇上升，封進(jìn)等(2015)研究發(fā)現(xiàn)到2030年，我國(guó)65歲及以上老年人的人均醫(yī)療費(fèi)用會(huì)比2010年上漲163.74%，年均增長(zhǎng)率為5.24%；但是相比發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)居民尤其是農(nóng)村老年人有病不醫(yī)的現(xiàn)象仍然較為普遍。因此在人口老齡化背景下改善我國(guó)中老年群體的醫(yī)療服務(wù)可及性尤為重要。

我國(guó)醫(yī)療保障制度建設(shè)日益完善，覆蓋范圍不斷擴(kuò)大，保障水平不斷提高，服務(wù)管理方式不斷創(chuàng)新，一定程度上提高了居民的就醫(yī)可及性，減輕了醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，但目前城鄉(xiāng)居民的醫(yī)療衛(wèi)生支出壓力仍然較高。為緩解城鄉(xiāng)居民災(zāi)難性衛(wèi)生支出，提高大病患者的醫(yī)療保障水平，部分地區(qū)積極探索大病保險(xiǎn)制度實(shí)施，并形成了具有代表性的湛江模式、太倉模式、旬邑模式等。基于前期不同地區(qū)對(duì)大病保險(xiǎn)的探索實(shí)踐，國(guó)家層面分別于2012年和2015年發(fā)文，提出在全國(guó)范圍內(nèi)試點(diǎn)和全面建立城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)制度。截止2015年，大病保險(xiǎn)在各統(tǒng)籌區(qū)全面啟動(dòng)，覆蓋城鄉(xiāng)居民超過10億(1)數(shù)據(jù)來源：人力資源與社會(huì)保障部網(wǎng)站。截止2016年底，大病保險(xiǎn)累計(jì)賠付超300.9億元，個(gè)案最高賠付金額高達(dá)111.6萬元。

在對(duì)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)估時(shí)，已有文獻(xiàn)著重關(guān)注城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)實(shí)施后個(gè)體醫(yī)療成本的改善，考察制度實(shí)施前后患者自付費(fèi)用(段婷等,2014)、補(bǔ)償待遇(項(xiàng)莉等,2015)和災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率及強(qiáng)度的變化情況(毛瑛等,2015)，且研究群體主要聚焦于全人群的研究，鮮有文獻(xiàn)研究大病保險(xiǎn)實(shí)施對(duì)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用及健康水平的影響。作為一項(xiàng)醫(yī)療保障制度，不僅要從醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)角度對(duì)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效果予以評(píng)估，還應(yīng)從醫(yī)療服務(wù)可及性和醫(yī)療效果考察制度實(shí)施效應(yīng)。基于此，本文利用CHARLS三期微觀數(shù)據(jù)和準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)框架，通過雙重差分設(shè)定識(shí)別大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)城鄉(xiāng)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康水平的影響，并進(jìn)行機(jī)制分析和城鄉(xiāng)及收入異質(zhì)性分析，研究大病保險(xiǎn)的作用機(jī)制及其對(duì)不同城鄉(xiāng)和收入群體之間的實(shí)施效應(yīng)差異，研究為進(jìn)一步改善城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)制度設(shè)計(jì)提供有益參考。

2 文獻(xiàn)回顧與理論分析

2.1 文獻(xiàn)回顧

醫(yī)療保險(xiǎn)能夠降低個(gè)體就醫(yī)時(shí)的醫(yī)療成本，同時(shí)也可以提高居民對(duì)高質(zhì)量醫(yī)療服務(wù)的可及性，二者均會(huì)增加個(gè)體的醫(yī)療保健需求，促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)利用。在健康保險(xiǎn)與醫(yī)療服務(wù)利用的相關(guān)研究中，蘭德實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生了重大影響。Manning et al.(1987)利用該實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)研究了健康保險(xiǎn)對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，參保者的共付率越低，醫(yī)療服務(wù)利用越高，免費(fèi)參保者的就診次數(shù)和醫(yī)療支出要顯著高于個(gè)人自付比例為95%的參保者。此后，大量文獻(xiàn)利用不同數(shù)據(jù)及分析方法研究醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用的影響，多數(shù)研究認(rèn)為醫(yī)療保險(xiǎn)通過價(jià)格補(bǔ)貼機(jī)制，能夠使個(gè)體免于支付全部的醫(yī)療服務(wù)成本，肯定了醫(yī)療保險(xiǎn)在促進(jìn)個(gè)體醫(yī)療服務(wù)利用方面的積極效應(yīng)(Ameyaw et al.,2017;Baker et al.,2001)。對(duì)于我國(guó)基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞新農(nóng)合對(duì)參合者的醫(yī)療服務(wù)利用影響進(jìn)行了大量研究，發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合顯著提高了醫(yī)療服務(wù)利用率(Wagstaff et al.,2007;程令國(guó)、張曄,2012)。針對(duì)城鎮(zhèn)居民醫(yī)保，已有研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)居民醫(yī)保能夠提高參保者醫(yī)療服務(wù)利用(潘杰等,2013)，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保參保者門診和住院服務(wù)利用概率更高，且對(duì)住院服務(wù)利用的影響更大(臧文斌等,2013)，但也有研究表明城鎮(zhèn)居民醫(yī)保能夠在一定程度上促進(jìn)居民醫(yī)療服務(wù)利用，但影響水平不高(于大川,2015)。亦有文獻(xiàn)研究城鄉(xiāng)醫(yī)保整合對(duì)居民醫(yī)療服務(wù)利用的影響，發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)醫(yī)療服務(wù)利用并無顯著影響(劉小魯,2017)。

關(guān)于醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)健康的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究。針對(duì)不同國(guó)家或地區(qū)的醫(yī)療保險(xiǎn)設(shè)置背景，采用差異化的指標(biāo)及方法評(píng)估醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)健康的干預(yù)效應(yīng)，現(xiàn)有研究仍未達(dá)成一致結(jié)論，部分研究肯定了參保醫(yī)療保險(xiǎn)及醫(yī)療保險(xiǎn)擴(kuò)張對(duì)參保者健康水平的積極效應(yīng)(Peng and Conley,2016;黃楓、甘犁,2010)，也有研究認(rèn)為醫(yī)療保險(xiǎn)的擴(kuò)張對(duì)參保者健康水平并未有顯著改善作用(Levy and Meltzer,2004)。我國(guó)作為社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)模式的國(guó)家，在該方面的研究主要集中于考察某一種社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)居民健康效應(yīng)的影響。針對(duì)不同基本醫(yī)療保險(xiǎn)，多數(shù)研究主要集中于考察新農(nóng)合對(duì)個(gè)體的健康效應(yīng)，部分研究認(rèn)為新農(nóng)合的健康效應(yīng)較為明顯，能夠一定程度上改善參合農(nóng)民的健康水平(程令國(guó)、張曄,2012)。亦有研究認(rèn)為新農(nóng)合的健康效應(yīng)式微甚至并不顯著(Chen and Jin,2012;Lei and Lin,2009)。

此外，部分研究考察了城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的健康改善效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)居民醫(yī)保能夠促進(jìn)參保個(gè)體的健康改善，并且對(duì)于弱勢(shì)群體的影響更大(潘杰等，2013)，也有研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)居民醫(yī)保并未顯著改善居民健康，但對(duì)老年人和低收入等低健康群體的健康水平具有顯著改善作用(胡宏偉、劉國(guó)恩，2012)。此外，部分研究探討了職工醫(yī)保的健康績(jī)效，并得出職工醫(yī)保能顯著改善參保者短期和長(zhǎng)期健康狀況的結(jié)論(陳華、鄧佩云,2016)。除了單獨(dú)考察某一險(xiǎn)種對(duì)參保者健康水平的影響外，也有研究對(duì)不同醫(yī)療保險(xiǎn)制度的健康效應(yīng)進(jìn)行了比較。劉曉婷(2014)研究發(fā)現(xiàn)職工醫(yī)保對(duì)使用較多醫(yī)療服務(wù)的參保老人健康有顯著改善作用，但新農(nóng)合則呈現(xiàn)相反的作用。張琪、吳傳琦(2018)利用CLDS數(shù)據(jù)考察了不同醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)勞動(dòng)力健康水平的影響，發(fā)現(xiàn)職工醫(yī)保、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和商業(yè)健康保險(xiǎn)對(duì)參保者的健康自評(píng)、生理健康及心理健康均有顯著改善作用，但新農(nóng)合對(duì)參合勞動(dòng)力的健康水平則無顯著影響。馬超等(2015)研究發(fā)現(xiàn)在城鄉(xiāng)醫(yī)保整合進(jìn)程中，參合更高檔次的醫(yī)療保險(xiǎn)能改善參保者的健康水平。

目前有關(guān)大病保險(xiǎn)，多數(shù)研究從制度設(shè)計(jì)出發(fā)，對(duì)比不同地區(qū)實(shí)施方案并提出優(yōu)化策略(唐興霖等,2017)。或從大病保險(xiǎn)的實(shí)施現(xiàn)狀、運(yùn)行機(jī)制、現(xiàn)存問題等角度對(duì)制度實(shí)踐進(jìn)行定性分析(宋占軍,2014;王琬、吳晨晨,2019)。對(duì)于大病保險(xiǎn)的政策實(shí)施效果，部分研究模擬不同大病保險(xiǎn)補(bǔ)償方案并對(duì)實(shí)施效果進(jìn)行比較研究(吳君槐、姜學(xué)夫,2019;朱銘來等,2017)，也有研究針對(duì)全體城鄉(xiāng)居民參保大病患者，發(fā)現(xiàn)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施能夠顯著降低大病尤其是重特大疾病患者的個(gè)人負(fù)擔(dān)(宋占軍,2016)，有效緩解因病致貧、返貧現(xiàn)象(李華、高健,2018)。王黔京(2019)采用地區(qū)代表性微觀調(diào)研數(shù)據(jù)對(duì)大病保險(xiǎn)制度不同城鄉(xiāng)統(tǒng)籌模式的實(shí)施效應(yīng)進(jìn)行綜合評(píng)估，發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌層次越高，正向分配效應(yīng)越顯著。

針對(duì)新農(nóng)合和城鎮(zhèn)居民大病保險(xiǎn)，已有研究發(fā)現(xiàn)實(shí)施大病保險(xiǎn)后農(nóng)村大病患者自付費(fèi)用下降明顯，實(shí)際補(bǔ)償比有所上升(段婷等，2014;項(xiàng)莉等，2015)，大病保險(xiǎn)的實(shí)施能夠有效降低農(nóng)村大病患者的災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率(毛瑛等，2015)；改善農(nóng)村居民的健康水平，且該效應(yīng)較為持久(趙為民,2020)。城鎮(zhèn)居民大病保險(xiǎn)的實(shí)施對(duì)于患者的高額醫(yī)療費(fèi)用也有顯著降低作用(韓文等,2016)。但也有研究表明盡管大病保險(xiǎn)能夠顯著降低農(nóng)村居民經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，但保障水平偏低，農(nóng)村患者自付比例仍然較高，面臨較高經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)(詹長(zhǎng)春、左曉燕,2016)，針對(duì)城鎮(zhèn)居民的研究也得到類似結(jié)論(徐偉、杜珍珍,2016)。大病保險(xiǎn)實(shí)施后災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生情況無明顯改善(高廣穎等,2017)，制度實(shí)施能夠降低中老年家庭災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率，但并未顯著降低其發(fā)生強(qiáng)度(李勇等,2019)。亦有研究利用微觀個(gè)體數(shù)據(jù)對(duì)大病保險(xiǎn)的實(shí)施效果進(jìn)行模擬分析，模擬發(fā)現(xiàn)大病保險(xiǎn)對(duì)降低患者自付費(fèi)用的效果有限(馮海歡等,2014)，對(duì)城鄉(xiāng)居民的災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率影響較弱(王超群等,2014)。

綜觀已有文獻(xiàn)研究，對(duì)于醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療服務(wù)利用及健康之間關(guān)系的討論極為豐富，但由于醫(yī)療保險(xiǎn)制度設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)來源、指標(biāo)選取、分析方法等方面的不同，所得研究結(jié)論存在一定差異。此外，目前針對(duì)大病保險(xiǎn)制度的研究多以定性分析為主。定量分析方面，多數(shù)研究利用醫(yī)保經(jīng)辦部門相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)施前后的報(bào)銷比例、災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，缺乏對(duì)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)的因果推斷研究。相較于已有研究，本文研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：(1)構(gòu)建大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)的理論分析框架，考察大病保險(xiǎn)對(duì)城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康的影響及其作用機(jī)制，并分析制度實(shí)施可能存在的異質(zhì)性，并針對(duì)中老年群體對(duì)理論分析進(jìn)行實(shí)證研究；(2)采用CHARLS數(shù)據(jù)，利用市級(jí)層面的信息和各城市大病保險(xiǎn)制度實(shí)施方案詳細(xì)比對(duì)，構(gòu)建大病保險(xiǎn)制度實(shí)施變量，減少從省級(jí)層面匹配制度實(shí)施變量可能存在的估計(jì)偏誤，更加精確的估計(jì)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施的“凈效應(yīng)”；(3)引入大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)的城鄉(xiāng)和收入異質(zhì)性分析，評(píng)估制度實(shí)施對(duì)城市和農(nóng)村居民、以及不同收入群體的實(shí)施效應(yīng)差異；(4)采用中介效應(yīng)方法驗(yàn)證大病保險(xiǎn)制度實(shí)施的作用路徑，為評(píng)估和改善大病保險(xiǎn)制度設(shè)計(jì)提供決策參考。

2.2 理論分析

健康需求理論認(rèn)為，個(gè)體對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求是健康的派生需求，而醫(yī)療服務(wù)作為能夠給個(gè)體帶來效用的商品，需求量取決于醫(yī)療服務(wù)的價(jià)格及個(gè)體的預(yù)算約束。醫(yī)療保險(xiǎn)通過價(jià)格補(bǔ)貼能夠一定程度上降低醫(yī)療服務(wù)的相對(duì)價(jià)格，擴(kuò)大個(gè)體的預(yù)算約束集，使其在患病時(shí)得以利用更多醫(yī)療服務(wù)。大病保險(xiǎn)制度作為基本醫(yī)療保障制度的延伸和補(bǔ)充，能夠改善個(gè)體特征維度的使能資源，擴(kuò)大居民的醫(yī)療可及性，提高可享受的醫(yī)療服務(wù)數(shù)量和質(zhì)量，促進(jìn)城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務(wù)利用，進(jìn)而對(duì)其健康狀況產(chǎn)生積極效應(yīng)，基于此，本文構(gòu)建了如圖1所示的分析框架。

圖1 本研究分析框架

大病保險(xiǎn)制度，旨在為經(jīng)基本醫(yī)保報(bào)銷后仍然面臨高額醫(yī)療費(fèi)用的患者予以補(bǔ)償，緩解其所面臨的醫(yī)療經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，減少因病致貧、返貧現(xiàn)象的發(fā)生。從制度設(shè)計(jì)初衷來看，大病保險(xiǎn)制度主要是為了降低遭受大病沖擊個(gè)體的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，減少災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率及強(qiáng)度。從健康需求角度來看，個(gè)體醫(yī)療服務(wù)利用水平對(duì)健康會(huì)產(chǎn)生積極效應(yīng)，而醫(yī)療服務(wù)利用又受到醫(yī)療服務(wù)價(jià)格的影響。大病保險(xiǎn)制度實(shí)施通過價(jià)格補(bǔ)貼機(jī)制，能夠降低醫(yī)療服務(wù)的相對(duì)價(jià)格，使居民能夠增進(jìn)醫(yī)療服務(wù)利用，進(jìn)而改善其健康水平。

此外，由于群體異質(zhì)性，對(duì)于農(nóng)村居民，因?yàn)樾罗r(nóng)合總體的籌資和保障力度相對(duì)偏低，在醫(yī)保補(bǔ)償設(shè)計(jì)方面，農(nóng)村居民相較于城鎮(zhèn)居民處于相對(duì)劣勢(shì)。同時(shí)農(nóng)村居民的收入水平也相對(duì)較低，因此其更有可能在患病時(shí)抑制醫(yī)療服務(wù)需求。大病保險(xiǎn)實(shí)施后，能夠一定程度上降低農(nóng)村居民所面臨的醫(yī)療服務(wù)價(jià)格，由此在相同預(yù)算約束下農(nóng)村居民得以釋放其原本受到抑制的醫(yī)療服務(wù)需求，增加醫(yī)療服務(wù)利用，進(jìn)而對(duì)其健康起到改善作用。對(duì)于城鎮(zhèn)居民，在制度設(shè)計(jì)和收入稟賦上都處于相對(duì)優(yōu)勢(shì)的狀態(tài)，其醫(yī)療服務(wù)利用水平受大病保險(xiǎn)的影響可能相對(duì)較小。類似地，對(duì)于中低收入群體，其本身因人力資本和收入稟賦均相對(duì)較低，在受到疾病沖擊時(shí)往往因醫(yī)療負(fù)擔(dān)而選擇不去就醫(yī)或減少就診次數(shù)，其醫(yī)療服務(wù)利用更容易受到醫(yī)療服務(wù)價(jià)格水平的影響。相反，對(duì)于高收入群體而言，因?yàn)槠漕A(yù)算約束集相對(duì)較大，收入稟賦較高，醫(yī)療服務(wù)價(jià)格對(duì)其醫(yī)療服務(wù)利用的影響較小。綜合上述分析可以看出，對(duì)于農(nóng)村居民和中低收入群體，其醫(yī)療服務(wù)利用水平更易受到醫(yī)療服務(wù)價(jià)格的影響，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)于城鄉(xiāng)居民和不同收入群體可能存在異質(zhì)性。

3 數(shù)據(jù)來源、變量選擇與實(shí)證策略

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文主要采用中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)進(jìn)行分析，選擇CHARLS進(jìn)行大病保險(xiǎn)實(shí)施效應(yīng)研究的原因在于：第一， 2012年國(guó)家文件明確表明，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施“可以市(地)級(jí)統(tǒng)籌，也可以探索全省(區(qū)、市)統(tǒng)一政策”。在具體實(shí)踐中，多數(shù)地區(qū)的大病保險(xiǎn)制度實(shí)行市級(jí)及以上層次的統(tǒng)籌，而CHARLS是為數(shù)不多的公布調(diào)研市級(jí)層面信息的微觀數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)庫如CFPS僅公布調(diào)研省級(jí)層面的信息，在進(jìn)行具體數(shù)據(jù)匹配時(shí)，可能會(huì)造成信息缺失，使大病保險(xiǎn)制度效應(yīng)的估計(jì)產(chǎn)生偏誤。第二，大多數(shù)省市是在國(guó)家2012年發(fā)文后才開始發(fā)文并推進(jìn)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施，CHARLS于2011年開展全國(guó)范圍內(nèi)的基線調(diào)查，并于2013和2015年對(duì)受訪個(gè)體進(jìn)行追蹤調(diào)查，在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上符合本研究的要求(2)CHARLS基線調(diào)查時(shí)間為2011年5月至2012年三月；此后，2013年7月至8月，CHARLS進(jìn)行了全國(guó)基線樣本第一次常規(guī)追蹤調(diào)查；2015年7月至8月，CHARLS進(jìn)行了全國(guó)基線樣本第二次常規(guī)追蹤調(diào)查，并于2015年12月至2016年一月對(duì)部分地區(qū)進(jìn)行了第二次常規(guī)追蹤調(diào)查的補(bǔ)充調(diào)查。本文按照各個(gè)城市大病保險(xiǎn)試點(diǎn)時(shí)間與CHARLS數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，各省市實(shí)施大病保險(xiǎn)時(shí)間以其出臺(tái)實(shí)施方案中規(guī)定時(shí)間為準(zhǔn)。，有利于本文構(gòu)成研究樣本并應(yīng)用雙重差分識(shí)別策略估計(jì)大病保險(xiǎn)制度的實(shí)施效應(yīng)(3)在數(shù)據(jù)使用方面，本文僅納入2011、2013、2015年三期數(shù)據(jù)，未包含CHARLS最新發(fā)布的2018年數(shù)據(jù)。本研究認(rèn)為應(yīng)當(dāng)審慎的納入2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，主要是因?yàn)?016年以來，國(guó)家層面在醫(yī)保制度方面的改革力度較大，如各地逐步實(shí)施了城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保制度的整合，開始試點(diǎn)并逐步實(shí)施長(zhǎng)期護(hù)理保險(xiǎn)制度，因此無法完全規(guī)避其他醫(yī)保制度的影響，也即無法完全識(shí)別大病保險(xiǎn)制度的凈效應(yīng)。有關(guān)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)中老年居民的長(zhǎng)期影響，有待進(jìn)一步遴選樣本進(jìn)行深入研究。。第三，CHARLS數(shù)據(jù)中充分包含受訪者的個(gè)體信息，如個(gè)體基本特征、醫(yī)療保險(xiǎn)、醫(yī)療服務(wù)利用及健康等內(nèi)容，契合本文研究主題。綜上，本研究通過將各地區(qū)大病保險(xiǎn)實(shí)施時(shí)間與數(shù)據(jù)庫中省市信息進(jìn)行匹配，生成大病保險(xiǎn)是否實(shí)施的啞變量，并對(duì)大病保險(xiǎn)的實(shí)施效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證評(píng)估。

3.2 變量選擇

3.2.1 被解釋變量

在研究醫(yī)療服務(wù)利用時(shí)，本研究采用以下個(gè)體住院層面的指標(biāo)來衡量患者的醫(yī)療服務(wù)利用：(1)個(gè)體最近一年是否住院，該變量為二值虛擬變量，取值為0表示最近一年未住院，取值為1表示最近一年存在住院行為；(2)最近一年住院總次數(shù)；(3)最近一年住院總費(fèi)用，該費(fèi)用包括個(gè)體自付部分及醫(yī)療保險(xiǎn)支付部分，為了保證不同年份費(fèi)用可比，對(duì)該指標(biāo)按照各省醫(yī)療保健價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整。由于費(fèi)用方面存在較大極差，為了克服回歸中可能存在的異方差問題，對(duì)住院費(fèi)用取自然對(duì)數(shù)處理。在健康方面，本研究參考已有研究(張錦華等,2016;趙紹陽等,2013)，使用應(yīng)用最為廣泛的自評(píng)健康測(cè)度城鄉(xiāng)居民的健康水平，并將其歸為三分類變量，1代表好，2代表一般，3代表差。

3.2.2 解釋變量

本研究主要考察的是大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)城鄉(xiāng)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康水平的影響，因此解釋變量為大病保險(xiǎn)是否實(shí)施的虛擬變量。由于不同地區(qū)大病保險(xiǎn)實(shí)施進(jìn)程不一，因此根據(jù)各地大病保險(xiǎn)具體實(shí)施情況進(jìn)行變量設(shè)置。具體而言：第一，在樣本選擇上，考慮到城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)主要針對(duì)城鎮(zhèn)居民醫(yī)保、城鄉(xiāng)居民醫(yī)保和新農(nóng)合的參保(合)居民，因此本研究按照參保類型對(duì)樣本進(jìn)行篩選，剔除參保其他醫(yī)療保險(xiǎn)(如城鎮(zhèn)職工醫(yī)保、公費(fèi)醫(yī)療和商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)等)的個(gè)體，僅保留上述三種醫(yī)療保險(xiǎn)的參保(合)群體進(jìn)行分析。第二，總結(jié)不同省市大病保險(xiǎn)實(shí)施情況，根據(jù)各省市發(fā)布的大病保險(xiǎn)實(shí)施方案或試點(diǎn)辦法確定其大病保險(xiǎn)具體實(shí)施時(shí)間，如《天津市人民政府關(guān)于印發(fā)天津市城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)辦法的通知》(津政辦發(fā)〔2014〕42號(hào))。第三，按照對(duì)應(yīng)實(shí)施時(shí)間與CHARLS數(shù)據(jù)庫不同年份的省市進(jìn)行匹配，確定各年份中各城市處于處理組還是控制組。需要注意的是，不同省(直轄市、自治區(qū))在大病保險(xiǎn)覆蓋范圍存在差異，主要存在三種類別。第一類省(直轄市、自治區(qū))采用的是全省推開，即全省各個(gè)下轄市縣同步啟動(dòng)大病保險(xiǎn)實(shí)施，如北京、天津、遼寧、吉林等地，第二類省(直轄市、自治區(qū))在省級(jí)層面首先選擇幾個(gè)城市進(jìn)行大病保險(xiǎn)試點(diǎn)，如河北省2013年選擇石家莊市和唐山開展大病保險(xiǎn)試點(diǎn)工作，在前期試點(diǎn)基礎(chǔ)上于2014年全面鋪開城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)工作。第三類省(直轄市、自治區(qū))在選擇試點(diǎn)地區(qū)時(shí)，遴選部分縣級(jí)單位進(jìn)行大病保險(xiǎn)制度實(shí)施試點(diǎn)，并逐步推開。例如江蘇2013年在蘇州、南通、連云港、淮安和宿遷市開展市級(jí)統(tǒng)籌的大病保險(xiǎn)試點(diǎn)，并在其他省轄市至少選擇1個(gè)縣(市、區(qū))開展試點(diǎn)。由于CHARLS僅提供到市級(jí)層面的信息，為盡可能控制估計(jì)偏差，在選擇處理組和控制組時(shí)未將第三類省市納入分析，最終選擇20個(gè)省份74個(gè)城市的個(gè)體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(4)最終選擇20個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的74個(gè)城市進(jìn)行分析，包含北京市、天津市、遼寧省、吉林省、福建省、山東省、湖北省、重慶市、青海省、河北省、山西省、上海市、浙江省、湖南省、四川省、貴州省、陜西省、甘肅省、新疆維吾爾自治區(qū)、廣西省。。在變量設(shè)置時(shí)，如果某一城市在2013年實(shí)施了城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)，則該城市對(duì)應(yīng)的居民2011年為控制組，2013和2015年數(shù)據(jù)均為處理組。

3.2.3 控制變量

根據(jù)安德森醫(yī)療服務(wù)利用模型，影響個(gè)體醫(yī)療服務(wù)利用和健康的變量包括情景特征與個(gè)體特征兩個(gè)維度(李月娥、盧珊,2017)，因此本研究的變量選取方面也從上述兩方面入手。在情景特征方面，除了考慮大病保險(xiǎn)制度是否實(shí)施的關(guān)鍵解釋變量外，本研究選擇加入省份虛擬變量以控制省市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不一致所帶來的居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康差異，此外還包括各省份對(duì)應(yīng)年份的人均GDP(經(jīng)過人均GDP指數(shù)調(diào)整)，每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)，每千人口衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)和居民醫(yī)療保健價(jià)格指數(shù)，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、醫(yī)療服務(wù)供給和醫(yī)療服務(wù)價(jià)格三個(gè)層面控制可能影響個(gè)體醫(yī)療服務(wù)利用和健康的地區(qū)特征(5)人均GDP和醫(yī)療保健價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)和每千人口衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)來源于歷年《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》。。在個(gè)體特征方面，將個(gè)體年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度和戶籍等變量作為傾向性特征，將家庭人均收入和醫(yī)療保險(xiǎn)參保類型等作為使能資源，將患有慢性病種類數(shù)、身體是否有疼痛作為個(gè)體需要變量(6)考慮到吸煙、飲酒等生活習(xí)慣特征變量可能受到大病保險(xiǎn)制度實(shí)施影響，因此本文未將其納入?yún)f(xié)變量予以控制，此處感謝匿名審稿人的提醒。。

3.3 實(shí)證策略

自2012年以來，各地開始推進(jìn)城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)制度實(shí)施，由于不同地區(qū)實(shí)施時(shí)間不一，因此可以采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的框架來分析大病保險(xiǎn)實(shí)施效應(yīng)，本研究主要采用雙重差分設(shè)定分析城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)實(shí)施對(duì)居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康方面的影響，基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

yijt=α+βtreatedijt+X′ijtδ+λt+γi+εijt

(1)

其中，yijt代表個(gè)體i在t期的醫(yī)療服務(wù)利用或健康水平，醫(yī)療服務(wù)利用由個(gè)體的住院服務(wù)利用表征，健康水平為個(gè)人每年度的健康自評(píng)。處理變量treatedijt是指?jìng)€(gè)體i所在的城市j在t期是否開展城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)的虛擬變量，其前面的系數(shù)為本文所關(guān)心的效應(yīng)，表示有無實(shí)施城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)地區(qū)的居民在醫(yī)療服務(wù)利用和健康方面的差異，以此來考察城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)的政策實(shí)施效應(yīng)。由于不同地區(qū)在制度實(shí)施時(shí)間上存在差異，本研究通過各地發(fā)文時(shí)間與CHARLS中的城市數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，生成大病保險(xiǎn)處理變量。舉例說明：如某城市j在2012年開始實(shí)施城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)，則將該城市2011年的所有受訪者設(shè)定為控制組(即treatedijt=0)，2013與2015年為處理組(即treatedijt=1)。Xijt為一系列協(xié)變量，包括受訪者年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況、家庭人均收入等個(gè)體特征變量，也包括人均GDP、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、醫(yī)療保健價(jià)格指數(shù)等省級(jí)層面的特征變量。λt為時(shí)間固定效應(yīng)，γi為個(gè)體固定效應(yīng)，以控制個(gè)體層面不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素的影響，εijt表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

本文按照是否實(shí)施大病保險(xiǎn)進(jìn)行分組，得到表1的樣本描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示處理組和控制組的個(gè)體在醫(yī)療服務(wù)利用上存在顯著差異，從表1中可以看出，相較于控制組，處理組中個(gè)體年住院服務(wù)利用概率、年住院次數(shù)、年住院總費(fèi)用均顯著更高。從個(gè)體健康來看，處理組中自評(píng)健康屬于“好”類型的個(gè)體占比顯著更高，屬于“差”類型的個(gè)體占比顯著更低，而自評(píng)健康“一般”的個(gè)體占比兩組并無顯著差異。總體而言，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施組中居民的醫(yī)療服務(wù)尤其是住院醫(yī)療服務(wù)更高，健康狀況相對(duì)更好。描述性統(tǒng)計(jì)直觀顯示了大病保險(xiǎn)實(shí)施與未實(shí)施組的城鄉(xiāng)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康狀況的差異，但是大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)居民醫(yī)療服務(wù)利用及健康影響究竟如何還需進(jìn)一步的因果推斷。

表1 處理組與控制組變量描述性統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證研究結(jié)果

4.1 雙重差分估計(jì)結(jié)果

據(jù)表2所示，在控制省級(jí)層面的特征后，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施仍對(duì)城鄉(xiāng)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用存在一定程度的影響，主要表現(xiàn)在，大病保險(xiǎn)能夠增加個(gè)體利用住院醫(yī)療服務(wù)的概率約1.03個(gè)百分點(diǎn)，且該效應(yīng)在10%的顯著性水平上顯著。在住院醫(yī)療服務(wù)利用強(qiáng)度方面，制度實(shí)施能夠提高居民的住院次數(shù)約0.022次，提高住院總費(fèi)用約10.4個(gè)百分點(diǎn)，且效應(yīng)均在5%的顯著性水平上顯著。綜合上述信息可以看出，大病保險(xiǎn)實(shí)施能夠一定程度上增加居民住院醫(yī)療服務(wù)可及性，在居民住院醫(yī)療服務(wù)利用方面起到正向促進(jìn)作用，與預(yù)期相符。從表2模型(4)和模型(8)的估計(jì)結(jié)果可以看出，treated前系數(shù)為負(fù)，即大病保險(xiǎn)制度實(shí)施能夠使居民的健康狀況變好的概率增加，總體增加0.023個(gè)單位，加入省級(jí)特征變量后，該效應(yīng)在10%的顯著性水平上顯著，說明大病保險(xiǎn)能夠顯著改善城鄉(xiāng)中老年居民的健康水平。

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.2.1 面板固定效應(yīng)模型估計(jì)

考慮到雙重差分模型設(shè)定中個(gè)體并非全部追蹤，為了進(jìn)一步控制不同個(gè)體不隨時(shí)間變化的混雜因素的影響，本研究進(jìn)一步篩選數(shù)據(jù)，僅保留2011、2013和2015三期均受訪的城鄉(xiāng)居民，得到樣本量為13725，并建立面板固定效應(yīng)回歸模型，得到表3中第3-4行所示的估計(jì)結(jié)果。可以看出，面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比無顯著差異，固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果中是否住院、住院次數(shù)和住院費(fèi)用三個(gè)回歸模型的系數(shù)比基準(zhǔn)回歸略大，但各系數(shù)仍然顯著，表明基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果

4.2.2 非線性模型估計(jì)結(jié)果

由于是否住院屬于二值虛擬變量，住院次數(shù)為非負(fù)計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，自評(píng)健康屬于排序數(shù)據(jù)。除前述線性模型設(shè)定外，本研究采用非線性模型設(shè)定對(duì)上述變量進(jìn)行建模。是否住院作為二值被解釋變量，選擇Logit模型設(shè)定，住院次數(shù)選擇泊松回歸模型設(shè)定，自評(píng)健康選擇有序Logit模型設(shè)定，得到非線性估計(jì)結(jié)果。據(jù)表3中5-6行所示，采用非線性模型后，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)住院服務(wù)利用概率及次數(shù)仍然為顯著正向效應(yīng)，且效應(yīng)均在5%的顯著性水平上顯著。大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)城鄉(xiāng)居民健康水平具有顯著改善作用，且該效應(yīng)在10%的顯著性水平上顯著。

4.2.3 PSM-DID估計(jì)

根據(jù)前文所述，各地大病保險(xiǎn)實(shí)施進(jìn)程不一，因此得以采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)框架下的雙重差分法進(jìn)行分析。但雙重差分法假定處理組和控制組有共同趨勢(shì)，即假定沒有實(shí)施大病保險(xiǎn)制度的情況下，處理組和控制組在醫(yī)療服務(wù)利用和健康狀況上有共同的趨勢(shì)。由于大病保險(xiǎn)制度屬于屬地化管理，各地決定試點(diǎn)大病保險(xiǎn)一定程度上內(nèi)生于當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況。為了進(jìn)一步解決大病保險(xiǎn)制度實(shí)施內(nèi)生性可能帶來的估計(jì)偏誤，本研究進(jìn)一步采用傾向得分匹配基礎(chǔ)上的雙重差分法分析大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)。考慮到2013年處理組樣本相對(duì)較少，因此保留2011年和2015年兩期數(shù)據(jù)。具體步驟如下：首先按照基期(2011)特征對(duì)處理組和控制組的樣本進(jìn)行匹配，并保留處于共同支撐集的那部分樣本，然后按照ID匹配2011和2015年兩期數(shù)據(jù)，最后利用雙重差分法對(duì)匹配后的樣本進(jìn)行分析，即得到大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)，估計(jì)結(jié)果見表3中7-8行。

PSM-DID的估計(jì)結(jié)果顯示，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施能夠提高個(gè)體的住院概率，并且能夠增加居民的住院次數(shù)和住院費(fèi)用，且效應(yīng)均在1%的顯著性水平上顯著，表明大病保險(xiǎn)對(duì)城鄉(xiāng)居民的住院醫(yī)療服務(wù)利用起到積極的促進(jìn)作用，與前述回歸結(jié)論基本一致。從自評(píng)健康來看，PSM-DID的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果無顯著差異，即大病保險(xiǎn)制度實(shí)施改善了城鄉(xiāng)居民自評(píng)健康，且該效應(yīng)在5%的顯著性水平上顯著。

4.2.4 Abadie SDID估計(jì)(7)由于該方法在具體操作時(shí)需要對(duì)結(jié)果變量進(jìn)行差分操作，因此此處僅選擇住院次數(shù)和住院費(fèi)用2個(gè)變量，對(duì)于是否住院和自評(píng)健康的離散型被解釋變量，未進(jìn)行SDID分析。

如前所述，雙重差分模型設(shè)定依賴于處理組和控制組的共同趨勢(shì)假定，受數(shù)據(jù)與變量所限，無法驗(yàn)證共同趨勢(shì)是否滿足，除采用前文所述的傾向得分匹配基礎(chǔ)上的雙重差分法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)外，本文借鑒已有研究(馬超等,2019)，采用Abadie(2005)所提出的再加權(quán)半?yún)?shù)雙重差分法對(duì)大病保險(xiǎn)實(shí)施效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，其主要思想是通過半?yún)?shù)方法加權(quán)的方式，讓處理組和控制組的樣本特征分布更加均衡，進(jìn)而比較兩組結(jié)果變量的變化以考察政策實(shí)施效應(yīng)。

假定本研究想要估計(jì)的大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)為：

ATT≡E(Y1t-Y0t|D=1)

E(Y0t-Y0b|D=1,Xb)=E(Y0t-Y0b|D=0,Xb)

(2)

P(D=1)>0andπ(Xb)<1

(3)

其中ΔYt=Yt-Yb，為t期和基期Y的差分，Xb為一組基期特征變量，π(Xb)=P(D=1|Xb)為處理組在基期的條件概率(即傾向得分)。

由于該方法需要兩期平衡面板數(shù)據(jù)，因此本研究首先保留2011年和2015年兩期平衡面板數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行SDID估計(jì)，結(jié)果見表3中9-10行。可以看出，大病保險(xiǎn)對(duì)中老年居民的住院費(fèi)用和住院次數(shù)均具有正效應(yīng)，且效應(yīng)分別在1%和5%的顯著性水平上顯著，與前述估計(jì)結(jié)果基本一致。

4.3 機(jī)制分析

從上述基準(zhǔn)回歸與穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，大病保險(xiǎn)對(duì)城鄉(xiāng)居民的住院醫(yī)療服務(wù)利用產(chǎn)生顯著影響，并且能夠改善居民的自評(píng)健康水平，但其中機(jī)制究竟如何，大病保險(xiǎn)是否通過影響其醫(yī)療服務(wù)利用進(jìn)而對(duì)其自評(píng)健康產(chǎn)生影響，這需要進(jìn)一步探究。為此，本節(jié)采用中介效應(yīng)分析對(duì)大病保險(xiǎn)實(shí)施路徑進(jìn)行研究。中介效應(yīng)分析是為了檢驗(yàn)解釋變量對(duì)被解釋變量影響路徑的一種方法，包括逐步回歸檢驗(yàn)(溫忠麟等，2004)，Sobel檢驗(yàn)等(Sobel, 1987)，目前已獲得廣泛應(yīng)用。本研究利用逐步回歸檢驗(yàn)考察大病保險(xiǎn)制度實(shí)施路徑。假定Y為個(gè)體的自評(píng)健康，M為醫(yī)療服務(wù)利用，Treated為大病保險(xiǎn)制度實(shí)施與否的啞變量，逐步回歸檢驗(yàn)包含三個(gè)模型，分別如下：

Y=cTreated+Z′δ+ε1

M=aTreated+Z′η+ε2

Y=c′Treated+bM+Z′?+ε3

表4 大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)機(jī)制分析

其中Z為一系列協(xié)變量，δ，η，?為相應(yīng)系數(shù)，ε1，ε2，ε3為模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)。應(yīng)用逐步回歸法驗(yàn)證中介效應(yīng)是否顯著，即檢驗(yàn)上述模型中c，a，c′，b是否統(tǒng)計(jì)顯著。前文已驗(yàn)證大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)住院醫(yī)療服務(wù)利用和健康具有顯著影響，即已構(gòu)建前兩個(gè)模型，并且驗(yàn)證了系數(shù)c和a的顯著性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證系數(shù)c′和b的統(tǒng)計(jì)顯著性，以自評(píng)健康Y為被解釋變量，以大病保險(xiǎn)制度實(shí)施和住院醫(yī)療服務(wù)利用作為解釋變量，其他變量為協(xié)變量進(jìn)行(1)式的雙重差分估計(jì)，得到結(jié)果見表4。可以看出，在模型中同時(shí)加入大病保險(xiǎn)制度是否實(shí)施的啞變量與住院服務(wù)利用變量后，兩者均至少在10%的顯著性水平上顯著，表明中介效應(yīng)存在，即大病保險(xiǎn)制度實(shí)施通過影響個(gè)體的住院服務(wù)利用進(jìn)而影響個(gè)體健康水平。

表5 大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析

表6 大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)收入異質(zhì)性分析

5 異質(zhì)性分析

5.1 大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析

為了進(jìn)一步探究大病保險(xiǎn)對(duì)城鄉(xiāng)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康影響的異質(zhì)性，本研究首先按照戶籍將樣本分為城市和農(nóng)村樣本并進(jìn)行基準(zhǔn)DID回歸分析，結(jié)果見表5。表中Panel A和PanelB分別顯示了大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康的影響，結(jié)果表明，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)城鎮(zhèn)中老年居民住院服務(wù)利用存在正向影響，但效應(yīng)均不具有統(tǒng)計(jì)顯著性。此外，估計(jì)結(jié)果顯示大病保險(xiǎn)對(duì)城鎮(zhèn)居民自評(píng)健康的改善作用也不顯著。

農(nóng)村居民的估計(jì)結(jié)果顯示，大病保險(xiǎn)制度能夠顯著提高農(nóng)村居民住院就診概率，并且對(duì)其住院次數(shù)和住院費(fèi)用均具有正向影響，且效應(yīng)均在10%的顯著性水平上顯著。從健康效應(yīng)來看，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)健康自評(píng)變量具有負(fù)向影響，且該效應(yīng)在10%的水平上顯著，表明制度實(shí)施能夠明顯改善農(nóng)村居民健康水平。綜合城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析結(jié)果可以看出，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施主要提高了農(nóng)村居民的住院醫(yī)療服務(wù)利用，并對(duì)其健康水平具有明顯的改善作用，對(duì)于城鎮(zhèn)居民則沒有顯著改善。可能的原因在于城鎮(zhèn)居民在醫(yī)療保障待遇方面本身就優(yōu)于農(nóng)村居民，相對(duì)而言，其醫(yī)療服務(wù)可及性約束方面沒有農(nóng)村居民嚴(yán)格。對(duì)于農(nóng)村居民，其本身資源稟賦、人力資本及醫(yī)療保障待遇均處于相對(duì)弱勢(shì)地位，因此大病保險(xiǎn)制度對(duì)于農(nóng)村居民醫(yī)療服務(wù)可及性方面的改善作用更大，促進(jìn)農(nóng)村居民醫(yī)療服務(wù)需求釋放，并改善其自評(píng)健康。

5.2 大病保險(xiǎn)制度實(shí)施效應(yīng)收入異質(zhì)性分析

除戶籍外，為考察大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)不同收入組下中老年居民的醫(yī)療服務(wù)利用和健康影響，本研究按照初始稟賦對(duì)樣本進(jìn)行分類，即按照2011年基期數(shù)據(jù)中的家庭年人均收入分位數(shù)排序結(jié)果將樣本分為低收入組、中等收入組和高收入組，并對(duì)不同收入組的樣本進(jìn)行(1)式的估計(jì)，結(jié)果見表6。

據(jù)表6所示，Panel A為低收入組的估計(jì)結(jié)果，可以看出，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)于低收入組個(gè)體的住院次數(shù)具有顯著正向影響，且該效應(yīng)在10%的水平上顯著，大病保險(xiǎn)對(duì)住院就診概率和住院費(fèi)用具有正效應(yīng)，但效應(yīng)均不具有統(tǒng)計(jì)顯著性。此外，大病保險(xiǎn)對(duì)低收入組個(gè)體的自評(píng)健康具有明顯改善效應(yīng)，且該效應(yīng)在5%的顯著性水平上顯著。從中等收入組的估計(jì)結(jié)果來看，大病保險(xiǎn)能夠顯著促進(jìn)中等收入組個(gè)體的住院醫(yī)療服務(wù)利用，增加其住院就診概率，提高住院就診次數(shù)和費(fèi)用，且效應(yīng)均至少在10%的顯著性水平上顯著。從健康估計(jì)結(jié)果來看，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施能夠改善中等收入居民的健康水平，且效應(yīng)在1%的顯著性水平上顯著。對(duì)于高收入群體，無論是其住院醫(yī)療服務(wù)利用，抑或是其健康水平，大病保險(xiǎn)均無顯著影響。

綜合大病保險(xiǎn)制度對(duì)不同收入中老年居民的實(shí)施效應(yīng)來看，大病保險(xiǎn)主要促進(jìn)了中等收入群體的住院醫(yī)療服務(wù)利用，并改善了這部分群體的健康水平。對(duì)于低收入組，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施促進(jìn)其住院次數(shù)的增加，改善了自評(píng)健康水平，但對(duì)住院就診概率和住院費(fèi)用均無顯著影響。對(duì)于高收入組而言，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)其醫(yī)療服務(wù)利用和健康均無顯著影響。

理論上，大病保險(xiǎn)制度實(shí)施能夠增加居民的醫(yī)療服務(wù)可及性，對(duì)于過去因就診費(fèi)用高昂而放棄治療的個(gè)體，在基本醫(yī)保和大病保險(xiǎn)的雙重保障作用下，可以使原來有病不醫(yī)的患者釋放其醫(yī)療需求，得以看病就醫(yī)，改善健康狀況。但是，從制度設(shè)計(jì)來看，對(duì)于低收入居民來說，由于大病保險(xiǎn)起付線門檻設(shè)置相對(duì)較高，受到家庭預(yù)算約束的影響，制度實(shí)施對(duì)其住院服務(wù)利用的積極效應(yīng)仍然有限。對(duì)于中等收入居民而言，其患病時(shí)更易達(dá)到大病保險(xiǎn)起付水平，大病保險(xiǎn)通過價(jià)格補(bǔ)貼機(jī)制，在其既定的預(yù)算約束下降低了醫(yī)療服務(wù)尤其是住院醫(yī)療服務(wù)的相對(duì)價(jià)格，一定程度上有利于中等收入群體住院醫(yī)療服務(wù)需求的釋放，因此對(duì)中等收入群體的住院服務(wù)利用及健康改善效應(yīng)更為明顯。對(duì)于高收入群體來說，家庭預(yù)算約束對(duì)其自身醫(yī)療服務(wù)需求和健康的影響較小，即醫(yī)療服務(wù)利用水平不太會(huì)容易受到醫(yī)療服務(wù)價(jià)格變動(dòng)的影響，因此大病保險(xiǎn)對(duì)該部分群體的醫(yī)療服務(wù)利用和健康水平影響并不顯著。

6 結(jié)語

不同地區(qū)大病保險(xiǎn)制度實(shí)施進(jìn)程不一，使得本研究可以利用準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)框架分析大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)城鄉(xiāng)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用和健康水平的影響。利用雙重差分設(shè)定，本文發(fā)現(xiàn)大病保險(xiǎn)對(duì)城鄉(xiāng)中老年居民住院服務(wù)利用具有顯著促進(jìn)作用，能夠提高其住院就診概率，增加住院次數(shù)和住院費(fèi)用，并對(duì)其自評(píng)健康也起到顯著改善作用。通過面板固定效應(yīng)模型、非線性回歸模型、PSM-DID、AbadieSDID等方法，進(jìn)一步驗(yàn)證了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。此外，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)居民大病保險(xiǎn)制度實(shí)施主要對(duì)農(nóng)村居民和中等收入人群的醫(yī)療服務(wù)利用和健康水平顯著。機(jī)制分析結(jié)果表表明大病保險(xiǎn)制度主要通過影響個(gè)體醫(yī)療服務(wù)利用進(jìn)而影響其自評(píng)健康水平。

本文研究結(jié)論充分論證了大病保險(xiǎn)制度實(shí)施對(duì)于城鄉(xiāng)中老年居民醫(yī)療服務(wù)利用及健康的影響及其作用機(jī)制。我國(guó)逐步建立并完善覆蓋全體城鄉(xiāng)居民的基本醫(yī)療保障制度，但在保障待遇方面，不同基本醫(yī)療保險(xiǎn)類型因就業(yè)、戶籍劃分覆蓋人群，在制度設(shè)計(jì)方面也存在差異。相較于職工醫(yī)保和城鎮(zhèn)居民醫(yī)保，新農(nóng)合的籌資水平和補(bǔ)償比例均相對(duì)較低，且在報(bào)銷目錄方面也更為受限。大病保險(xiǎn)制度設(shè)計(jì)初衷是通過二次補(bǔ)償以減輕居民高額醫(yī)療負(fù)擔(dān)，解決因病致貧、返貧現(xiàn)象。通過價(jià)格補(bǔ)償機(jī)制和互助共濟(jì)，對(duì)弱勢(shì)群體進(jìn)行補(bǔ)償，使其得以釋放原本因收入限制的醫(yī)療服務(wù)需求，提高其就醫(yī)可及性，進(jìn)一步促進(jìn)社會(huì)公平正義。但是，從本文實(shí)證結(jié)果來看，大病保險(xiǎn)制度對(duì)低收入人群住院服務(wù)利用方面的作用仍然有限。因此在制度設(shè)計(jì)上，未來應(yīng)進(jìn)一步提高大病保險(xiǎn)制度實(shí)施的精準(zhǔn)性，針對(duì)低收入群體，應(yīng)盡可能地降低其籌資標(biāo)準(zhǔn)，減輕其繳費(fèi)壓力，同時(shí)從制度補(bǔ)償設(shè)計(jì)上也予以傾斜，例如降低起付線，提高報(bào)銷比例和封頂線等措施，使政策紅利能夠更加精準(zhǔn)地輻射到低收入人群，提高大病保險(xiǎn)制度的益貧性。