運用多元倍差分析中國新型農(nóng)村合作醫(yī)療方案和它對農(nóng)村初級醫(yī)療保健啟示的新證據(jù)

1、運用多元倍差分析中國新型農(nóng)村合作醫(yī)療方案和它對農(nóng)村初級醫(yī)療保健啟示的新證據(jù)一、 原文主要內(nèi)容摘要（一）課題概況1、 論文題目運用多元倍差分析中國新型農(nóng)村合作醫(yī)療方案和它對農(nóng)村初級醫(yī)療保健啟示的新證據(jù)2、 研究目的中國新型農(nóng)村合作醫(yī)療方案（NCMS）目的在于提供給8億農(nóng)村居民健康保險并調(diào)整農(nóng)村落后的基礎(chǔ)醫(yī)療，為了確定是否達到這一標準，個人險已經(jīng)影響相關(guān)業(yè)務(wù)以及村衛(wèi)生診所的運用。3、 研究類型調(diào)查描述性研究4、 雜志名稱British Medical Journal5、 雜志卷期2010年8月第10期6、 基金名稱斯坦福大學的總統(tǒng)跨學科國際研究基金、福特基金會國際發(fā)展研究中心（二）與調(diào)查研究有關(guān)的

2、內(nèi)容1、調(diào)查對象 2004年和2007年中國五省25個郡縣的100個農(nóng)村，160個基礎(chǔ)醫(yī)療診所和8339個人。2、數(shù)據(jù)分析方法 多元線性回歸分析研究方法 運用兩撥數(shù)據(jù)均來自中國科學院中心與斯坦福大學合作，數(shù)據(jù)集主要包括三個組件：村診所模塊、家庭模塊、縣模塊。第一組數(shù)據(jù)是在2005年的四月，數(shù)據(jù)是從中國江蘇、四川、海南、吉林和河北5個省25個鄉(xiāng)村縣隨機抽100個村中收集的。樣本縣如圖1所示。樣本包括156個村衛(wèi)生所和3257個人。第二組數(shù)據(jù)是2008年四月同樣的100個村莊,從160個衛(wèi)生所和8339個人收集2007年數(shù)據(jù)。在第一組數(shù)據(jù)中每個村莊隨機選出8個家庭調(diào)查。在第二組數(shù)據(jù)中，隨機樣本增加

3、到每村20個家庭，第二輪調(diào)查工具使用是第一輪的擴大，我們分析使用的變量從兩組數(shù)據(jù)中選出。 為了確保我們的樣本代表性，我們從中國五個主要的農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的每個省隨機抽樣。陜西省位于干旱的西北，四川省位于窮西南山區(qū)，江蘇省位于東南部沿海低洼地區(qū)，河北省位于北部平原地區(qū)，吉林省位于遙遠的東北溫帶地區(qū)。表1 對新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度統(tǒng)計學描述：政策屬性、村診所成果、個人成果政策屬性 整體 NCMSNO NCMS2004 20072004 20072004 2007參加NCMS項目的村莊比例24% (24/100) 24%(24/100) 加入NCMS的總?cè)藬?shù)6207450 加入NCMS的樣本比例19% (6

4、20/3257) 89%(7450/8339) 村莊內(nèi)至少有一個診所提供報銷的比例16% (16/100) 49% (49/100) 指定報銷的診所比例10% (17/156) 40%(64/160) 當?shù)仨椖恐虚T診報銷的比例50% (12/24) 48%(48/100) 當?shù)仨椖恐屑彝メt(yī)療賬戶比例42% (10/24) 64% (64/100) 村診所成果N156 16017 64139 96平均每周（SD）病人流52（47） 53（55） 95（57） 49（40） 47（44） 56（63）平均每月（SD）收入（元）2489 (2870) 3212 (4821)5625 (4395) 2

5、379(1892)2117 (2397) 3772 (5991)平均每月收入（SD）來自藥品銷售的比例87% (0.43) 83% (0.18) 79% (0.16) 82% (0.18)87% (0.45) 83% (0.18)平均（SD）年度收益（元）10 941 (19 347) 11 362 (18 885)17 500 (13 473) 8461 (6816)10 345 (19 725) 13 307 (23 617)個人成果N3257 8339620 74502637 889個人報告的疾病比例75% (2411/3211) 59% (4769/8019)75% (460/617)

6、 61% (4424/7239) 75% (1947/2588) 44% (345/780)病人尋求醫(yī)療護理的比例91% (2180/2407) 95% (4516/4756)86% (397/460) 95% (4201/4415)91% (1781/1943) 92% (315/341)病人在鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生保健中心或醫(yī)院看病的比例35% (760/2138) 46% (1971/4262)34% (133/396) 45% (1809/3972)36% (625/1740) 56% (162/290)平均每年（SD）自掏腰包的健康支出（元）801 (2559) 1106 (3338)624 (1

7、624) 1110 (3417)842 (2728) 1038 (2011)自掏腰包的健康支出的90%花費在未參加醫(yī)療保險的比例7% (175/2411) 7% (328/4771)7% (32/460) 7% (299/4426)7% (143/1947) 8% (29/345)個人醫(yī)療保健融資是靠變賣資產(chǎn)或借貸方式的比例6% (119/2134) 4% (165/4517)2% (8/396) 4% (151/4202)6% (111/1736) 4% (14/315)1 Y u a n=£ 0 . 0 9 ; 0 . 1 1 ; $ 0 . 1 5 .然后我們通過運用兩步驟對5

8、個樣本分析，首先，普查團隊根據(jù)每個省人均工業(yè)產(chǎn)出價值按降序排出所有縣。這一措施是比農(nóng)村人均收入更好的預(yù)測生活水平和發(fā)展?jié)摿Φ姆椒?。然后，從每個省工業(yè)生產(chǎn)總值每1/5隨機選一個縣共5個樣本縣，然后隨機選城鎮(zhèn)，一個來自列表頂部，一個來自底部一半位置，然后用同樣的兩步驟每個鎮(zhèn)隨機選兩個村。 村衛(wèi)生所模塊收集關(guān)于診所使用、財務(wù)狀況和運作等信息，具體變量是平均每周病人流、平均每月總收入、年度總收入和月收入中醫(yī)藥銷售的比例。為了保證數(shù)據(jù)高質(zhì)量，在調(diào)查時調(diào)查團隊交叉驗證收入和費用，并協(xié)調(diào)必要的差異。診所并提供關(guān)于參與NCMS和項目規(guī)則的信息，包括病人支出是否得到報銷。醫(yī)生也會被問到這一整年來關(guān)于這一計劃執(zhí)行

9、的工作，以及這個計劃影響到他們的生意，他們感覺如何。 家庭（個人）模塊收集過去一年每個家庭成員花費在醫(yī)療和健康服務(wù)上的詳細信息。由每個業(yè)主完成家庭樣本調(diào)查。家庭其他成員的信息也同樣被收集，或者從他們自己那獲得（剛好在），或者從業(yè)主或配偶那獲得（不在）。具體變量是一個家庭是否參加了NCMS，在過去一年里是否每個人病了，是否每個病人都咨詢醫(yī)生，醫(yī)療保健中心（村診所、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生中心、縣醫(yī)院或者省醫(yī)院）收到的設(shè)備類型。被調(diào)查者還被問及花在醫(yī)療保健上的費用和醫(yī)療資金如何支付。（例如，現(xiàn)金支出多少，由NCMS報銷多少，以及靠借貸或出售資產(chǎn)獲得多少）對于現(xiàn)金支出，受訪者被要求報告僅僅臨床服務(wù)和藥物的支出情況。

10、（例如不包括花費在交通和飲食上的部分）表2 NCMS對村診所水平的影響結(jié)果：基本模型記錄平均每周病人流記錄平均每月總收入藥物銷售占每月總收入的比例記錄年度凈收入診所可通過NCMS報銷資格0.26*( 0.020.54)0.29*(0.020.55)0.02( 0.170.12) 0.02 ( 0.170.12)2007 0.27* ( 0.600.05)0.06 ( 0.180.31) 0.02 ( 0.130.09)0.11 ( 0.06 0.28)觀測值301301298291R20.640.710.310 .78對于根據(jù)變量的天然對數(shù)轉(zhuǎn)換的點估計可以粗略被解釋為百分比變化（或相關(guān)變化），

11、來自線性概率模型的估計值可以被解釋為百分點的變化（或絕對值變化），95%置信區(qū)間在附帶的圓括號內(nèi)。線性概率模型包括一整套村落和年固定影響？而且控制著醫(yī)生的數(shù)量、培訓、年齡、服務(wù)區(qū)域大小、藥物儲備和村人均收入*P<0.10；*P<0.05；*P<0.01. 最后，縣模塊（25個縣每個都執(zhí)行，每省5個縣）從當?shù)仨椖抗賳T和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生中心收集關(guān)于每個縣的NCMS項目的特征數(shù)據(jù)。這些項目屬性包括合格報銷的服務(wù)類型（只有住院病人或住院病人和門診病人），項目是否包括家庭賬戶。這些數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計學方法在表1中提供。統(tǒng)計分析 我們運用三個基本模型來分析在NCMS下村診所是如何運行的以及個人福利

12、的改變。為簡單起見，我們稱其基本模型、全模型、組合模型。在每個模型中我們用普通的最小平方的回歸分析診所水平和個人水平數(shù)據(jù)。通過構(gòu)建HuberWhite對村水平集群進行標準誤差修正來解釋所有樣本中集群本質(zhì)。（假設(shè)干擾條件相互獨立且恒等分布在村莊里）我們四個關(guān)鍵的結(jié)果變量是村診所水平平均每周病人流、平均每月總收入、藥物銷售占每月總收入的比例和年度凈收入。我們主要個人水平結(jié)果是病人是否尋求醫(yī)療保健、是否在鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生中心或醫(yī)院尋求醫(yī)療保健、每年的現(xiàn)金健康支出和接觸金融風險的措施（就是健康現(xiàn)金支出的90%因未參加保險和是否醫(yī)療資金通過出售資產(chǎn)或借貸籌得） 基本模塊評估通過一個單一的NCMS處理措施村診所和

13、個人結(jié)果怎么相關(guān)聯(lián)（控制一系列詳細的診所和個人特征）對于診所，這個變量是可進行報銷，但是對于個人變量是加入NCMS。在村診所水平，我們控制醫(yī)生數(shù)量、醫(yī)生培訓、服務(wù)區(qū)域、藥物庫存量和平均人均收入。在個人水平模塊，我們控制性別、年齡、年齡的平方、教育水平、城市或農(nóng)村居民和平均人均收入。最后,為了調(diào)整村莊之間未被觀測的差異（如地理位置導致的不同）并為了解釋這段時間的常見變化，我們對村莊和年也加入了虛擬變量。（在我們2007年的例子中） 考慮到在NCMS中大量跨縣差異，全模塊評估了除了單一處理措施在不同政策屬性項目中村診所和個人成果是如何聯(lián)系的。全模塊的結(jié)果提供了一個更加微妙精細的具體機制的圖片，這一

14、機制包含的方案可能能解釋它的影響。我們對診所分析的這三個具體政策屬性對村民、在當?shù)剜l(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心的就診服務(wù)的保險和家庭賬戶需求都有可行性。我們對個人研究的政策屬性對村診所服務(wù)的報銷、對在鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心和醫(yī)院的就診服務(wù)的報銷以及個人家庭是否含有家庭賬戶均具有可行性。所有控制變量包括基本模塊也包含在全模塊中。 最后，為了評估常見郡縣政策包特征的合并影響，我們指定三個常見的政策包特征：（A）來自共同基金對鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心和醫(yī)院住院病人報銷；（B）來自共同基金對鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心和醫(yī)院住服務(wù)院病人報銷加上來自家庭賬戶對村診所報銷；（C）來自共同基金對鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心和醫(yī)院住服務(wù)院病人和就診病人的報銷加上來自家庭賬戶對村

15、診所報銷。換句話說，（B）=（A）+來自家庭賬戶的診所報銷，（C）=（B）+對就診服務(wù)報銷。這些政策包為了分析的目的將相似的的政策分組，不是將明了的順序從多到少。為了評估在村診所和個人成果上每個政策包的影響，我們運用全模塊來測試每個包組件的聯(lián)合顯著性。當通過顯著性F統(tǒng)計證明合理，然后我們總結(jié)各地政策組件來獲得每三個組合隱含的凈效應(yīng)。表3 NCMS在個人層面的影響結(jié)果：基本模塊尋求醫(yī)療保健的概率在鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生中心或更大醫(yī)院就醫(yī)的概率記錄年度健康現(xiàn)金支出健康現(xiàn)金支出的90%因未參加保險的概率通過出售資產(chǎn)或借貸融資的可能性加入NCMS0.01 (0.030.04)0.05* (0.110.00)0.19

16、*(0.360.02)0.02* (0.040.00)0.02* (0.050.00)20070.02 (0.01 0.02)0.13* (0.070.19)0.49* (0.250.72)0.02 (0.01 0.04)0.02 (0.060.02)觀測值67806487620167976304R20.070.110.110.010.07對于根據(jù)變量的天然對數(shù)轉(zhuǎn)換的點估計可以粗略被解釋為百分比變化（或相關(guān)變化），來自線性概率模型的估計值可以被解釋為百分點的變化（或絕對值變化），負節(jié)點估計表明隨著時間推移加入NCMS的地區(qū)增加了，95%置信區(qū)間在附帶的圓括號內(nèi)。線性概率模型包括一整套村落和年固

17、定影響？而且控制著性別、年齡、年齡的平方、教育、城市或農(nóng)村居民身份和村人均收入*P<0.10；*P<0.05；*P<0.01.表4 NCMS在村診所水平的影響：全模型記錄平均每周病人流記錄平均每月總收入藥物銷售占每月總收入的比例記錄年度凈收入診所水平診所可通過NCMS報銷資格0.22 ( 0.080.53)0.18 ( 0.160.52)0.06 ( 0.110.23)0.12(0.10.42)村水平村中有NCMS項目的診所0.55* ( 0.011.11)0.71* (0.201.20) 0.25 ( 0.660.17) 0.25 ( 0.580.09)縣級水平在鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中

18、心門診報銷的可行性0.28 ( 0.060.63) 0.06 ( 0.380.27)0.02 ( 0.140.18)0.04 ( 0.220.31)家庭醫(yī)療儲蓄賬戶要求 0.39* ( 0.71 0.06) 0.33 ( 0.800.14) 0.05 ( 0.380.28)0.13 ( 0.180.45)2007 0.53* ( 1.100.03) 0.27 ( 0.640.10)0.19* ( 0.010.38)0.21 ( 0.130.55)觀測值301301298291R20.660.720.320 .78對于根據(jù)變量的天然對數(shù)轉(zhuǎn)換的點估計可以粗略被解釋為百分比變化（或相關(guān)變化），來自線

19、性概率模型的估計值可以被解釋為百分點的變化（或絕對值變化），負節(jié)點估計表明隨著時間推移加入NCMS的地區(qū)或相關(guān)政策屬性增加了，95%置信區(qū)間在附帶的圓括號內(nèi)。線性概率模型包括一整套村落和年固定影響？而且控制著醫(yī)生的數(shù)量、培訓、年齡、服務(wù)區(qū)域大小、藥物儲備和村人均收入*P<0.10；*P<0.05；*P<0.01.表5 NCMS在個人層面的影響結(jié)果：全模型個人水平尋求醫(yī)療保健的概率在鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生中心或更大醫(yī)院就醫(yī)的概率記錄年度健康現(xiàn)金支出健康現(xiàn)金支出的90%因未參加保險的概率通過出售資產(chǎn)或借貸融資的可能性加入NCMS0.01(0.080.05)0.01 (0.110.09)0.02

20、 (0.230.28)0.01 (0.040.02)0.03 (0.090.02)村水平可在村診所報銷0.01 (0.050.05)0.05 (0.110.01)0.03 (0.220.16)0.01 (0.020.03)0.03* (0.050.00)縣水平就診病人可在鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心報銷0.04 (0.010.10)0.01 (0.090.06)0.19* (0.390.01)0.01 (0.030.01)0.03 (0.010.06)家庭醫(yī)療儲蓄賬戶要求0.01 (0.040.06)0.01 (0.090.08)0.20* (0.420.02)0.02 (0.040.01)0.02 (0.0

21、10.06)20070.01 (0.030.05)0.12* (0.050.18)0.50* (0.270.71)0.02* (0.000.05)0.03 (0.070.01)觀測值66926400613267096061R20.080.110.090.010.07對于根據(jù)變量的天然對數(shù)轉(zhuǎn)換的點估計可以粗略被解釋為百分比變化（或相關(guān)變化），來自線性概率模型的估計值可以被解釋為百分點的變化（或絕對值變化），負節(jié)點估計表明隨著時間推移加入NCMS的地區(qū)增加了，95%置信區(qū)間在附帶的圓括號內(nèi)。線性概率模型包括一整套村落和年固定影響？而且控制著性別、年齡、年齡的平方、教育、城市或農(nóng)村居民身份和村人均收

22、入*P<0.10；*P<0.05；*P<0.01.表6 NCMS在村診所水平的影響：組合模型記錄平均每周病人流記錄平均每月總收入藥物銷售占每月總收入的比例記錄年度凈收入政策包A城鎮(zhèn)醫(yī)療中心和來自共同基金的醫(yī)院對住院病人的報銷0.55* (0.05)0.71* (0.01) 0.25 (0.24) 0.25 (0.15)政策包B城鎮(zhèn)醫(yī)療中心和來自共同基金的醫(yī)院對住院病人的報銷加來自家庭賬戶的村門診服務(wù)的報銷0.38* (0.01)0.38* (0.00) 0.24* (0.01)0.00 (0.40)政策包C城鎮(zhèn)醫(yī)療中心和來自共同基金的醫(yī)院對住院和門診病人的報銷加來自家庭賬戶的

23、村門診服務(wù)的報銷0.66* (0.00)0.56* (0.00) 0.22* (0.02)0· 04 (0.55)被報告的值作為聯(lián)合系數(shù)顯著性的F檢驗的結(jié)果，括號里為報告的P值，消極結(jié)果暗示隨著時間的推移有相關(guān)政策包的地區(qū)比沒有相關(guān)政策包的地區(qū)增加的少。*P<0.10；*P<0.05；*P<0.01.結(jié)果：對村診所和個人水平的各個模塊（基本模塊、全模塊、合并模塊）的分析結(jié)果呈現(xiàn)在表中。運用自然日志轉(zhuǎn)換依賴變量的規(guī)范評估可以大致解釋為百分比變化（或相關(guān)性變化）。線性概率模型的評估可以解釋為百分點變化（或絕對變化）。 表2從村診所水平的基本模塊報道結(jié)果。NCMS報銷指定

24、的村診所平均每周病人流增加了26%并每月增加了29%的收入。然而，全年收入凈值和藥品銷售的收入比例仍然沒變化。合起來考慮，月收入和年收入結(jié)果暗示可能是有高利潤率的專業(yè)服務(wù)的減少，也有可能在NCMS地區(qū)診所未設(shè)資助基金增加。 表3顯示個人基本模塊結(jié)果。盡管加入NCMS當生病尋求醫(yī)療服務(wù)沒有變化，而治病的醫(yī)療設(shè)備種類發(fā)生了變化，和鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心和醫(yī)院相比加入NCMS的人有5%更愿意去村診所。村診所病人的增長一部分原因可能是參加該項目的人從鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生中心轉(zhuǎn)移到村診所，NCMS參與者每年的醫(yī)療支出減少19%。特別是，加入NCMS比超過90%的未參保人可能減少2%的醫(yī)療支出，通過資產(chǎn)出售或借貸的醫(yī)療支出情況

25、減少2%。我們將樣本限制在家庭在兩輪調(diào)查中來研究結(jié)果的穩(wěn)健性。這些估計落在我們報告結(jié)果的置信區(qū)間中。 表4是村診所的全模塊調(diào)查結(jié)果。診所資格與平均每周病人流成正相關(guān)，但不再如此顯著。相反，加入NCMS的村診所每周病人幾乎是之前兩倍（增加55%），暗示該項目為當?shù)卦\所產(chǎn)生大量“外溢人口”支配著個人診所關(guān)于每周病人流的報銷資格的影響，一個可能的解釋是NCMS降低花銷，因此增加到城鎮(zhèn)醫(yī)療中心的次數(shù)，因此增加對必要后續(xù)服務(wù)的必要性和在村診所的藥物延續(xù)。對村診所延續(xù)一般模式的評估在基本模塊中，并且也符合全模塊病人流的結(jié)果，不管診所報銷資格加入NCMS郡縣的診所收入增加71%，但是凈收入和藥物銷售收入部分

26、沒變。與醫(yī)療儲蓄賬戶的研究一致，在診所每周病人流中家庭賬戶需求大量減少（-39%）并在診所收入中幾乎顯著性減少。這種診所收入減少的一個解釋是擁有家庭賬戶的個人相比賬戶基金他們更喜歡用自己的錢因為賬戶基金可以省下來為災(zāi)難時用或在隨后的幾年用。城鎮(zhèn)醫(yī)療中心就診報銷不和任何村診所收入相關(guān)。 表5顯示了對個人成果的全模塊評估。運用基本模塊，當生病尋求醫(yī)療服務(wù)的選擇時沒有NCMS政策的單個特征與醫(yī)療服務(wù)選擇的可能性顯著變化相關(guān)，就診報銷與時用醫(yī)療服務(wù)的可能性增加相關(guān)，并且診所報銷與用鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心或醫(yī)院的可能性減少相關(guān)，盡管這些發(fā)現(xiàn)還低于傳統(tǒng)認定的顯著性水平。加入NCMS與現(xiàn)金支出的負相關(guān)性不再顯著，但是

27、在鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心的就診報銷與醫(yī)療現(xiàn)金支出相關(guān)性降低19%。家庭賬戶需求在支出中也降低20%。在全模塊中和其他診所水平和個人水平一起暗示運用服務(wù)的強度降低。最后，村診所服務(wù)報銷使通過借債或資產(chǎn)出售籌集醫(yī)療資金的可能性下降3個百分點（降低63%），暗示出NCMS可能提供有意義的防范金融風險的保護。我們通過將樣本限制在兩輪數(shù)據(jù)家庭中我們再次調(diào)查了合并模塊的穩(wěn)健性，這些評估同樣我們報道結(jié)果的置信區(qū)間中。 表6是村診所的合并模塊報告結(jié)果，呈現(xiàn)了NCMS政策包的累積效果。對于政策A、B、C的評估和統(tǒng)計顯著性水平通過對個人政策屬性的全模塊評估的加和以及它們顯著性結(jié)合的F檢驗一致性。結(jié)合模塊的政策包A的診所結(jié)果

28、通常與基本模塊一致。診所水平成果中政策包B的結(jié)果和政策包A性質(zhì)上相似，暗示出病人流減少和月收入與家庭賬戶需求相關(guān)，這一需求又受到住院服務(wù)覆蓋面的增加支配。政策包C，三個政策包中最全面的一個，村診所病人流和收入獲得更多，也許再次由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心的溢出效應(yīng)。政策包B和C也有診所收入中醫(yī)藥銷售的減少（分別是-24%和-22%）。然而，沒有政策包在村診所年度凈收入有顯著性改變。 表7顯示對于個人水平成果的結(jié)合模塊。在生病尋求醫(yī)療服務(wù)的選擇上或運用醫(yī)療設(shè)施種類改變的選擇上沒有政策包顯著性相關(guān)。然而，政策包C使醫(yī)療保健支出統(tǒng)計學上顯著減少40%，而且政策包B和政策包C使通過借貸或出售資產(chǎn)來支付醫(yī)療保健費用

29、的可能性顯著降低。表7 NCMS在個人水平的影響：組合模型尋求醫(yī)療保健的可能性在鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療中心或更大醫(yī)院尋求醫(yī)療保健的可能性記錄每年現(xiàn)金健康支出健康現(xiàn)金支出的90%因未參加保險的概率通過出售資產(chǎn)或借貸融資的可能性政策包A城鎮(zhèn)醫(yī)療中心和來自共同基金的醫(yī)院對住院病人的報銷 0.01 (0.68) 0.01 (0.19)0.02 (0.85) 0.01 (0.50) 0.03 (0.24)政策包B城鎮(zhèn)醫(yī)療中心和來自共同基金的醫(yī)院對住院病人的報銷加來自家庭賬戶的村門診服務(wù)的報銷 0.01 (0.95) 0.07 (0.21) 0.21 (0.12) 0.02 (0.29) 0.04* (0.00)政策包C城鎮(zhèn)醫(yī)療中心和來自共同基金的醫(yī)院對住院和門診病人的報銷加來自家庭賬戶的村門診服務(wù)的報銷0.05 (0.26) 0.08 (0.26) 0.40* (0.03) 0.03 (0.24) 0.01* (0.00)被報告的值作為聯(lián)合系數(shù)顯著性的F檢驗的結(jié)果，括號里為報告的P值，消極結(jié)果暗示隨著時間的推移有相關(guān)政策包的地區(qū)比沒有相關(guān)政策包的地區(qū)增加的少。*P<0.10；*