新型農(nóng)村合作醫(yī)療都陽(yáng)

1、新型農(nóng)村合作醫(yī)療對(duì)農(nóng)戶(hù)消費(fèi)行為的影響都陽(yáng) Philip H. Brown Alan de Brauw 主要內(nèi)容 研究的動(dòng)機(jī)研究的動(dòng)機(jī) 中國(guó)的農(nóng)村醫(yī)療改革 調(diào)查與數(shù)據(jù) 新型農(nóng)村合作醫(yī)療對(duì)農(nóng)戶(hù)消費(fèi)行為的影響 結(jié)論與簡(jiǎn)單的討論家庭遭受健康沖擊與福利 當(dāng)一個(gè)家庭面臨健康沖擊時(shí)，會(huì)對(duì)其經(jīng)濟(jì)行為會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。即便在發(fā)達(dá)國(guó)家也如此 最為明顯的是，負(fù)面的健康沖擊與家庭用于醫(yī)療的現(xiàn)金支出有直接的關(guān)聯(lián)：Smith （1999 ）發(fā)現(xiàn)，健康沖擊使家庭的財(cái)富和消費(fèi)水平都有顯著下降 Himmelstein等（2005）則發(fā)現(xiàn)，美國(guó)的個(gè)人破產(chǎn)有接近一半是因?yàn)樵庥隽私】道Ь吃诎l(fā)展中國(guó)家更明顯 Strauss and Th

2、omas (1998)，指出健康沖擊在發(fā)展中國(guó)家會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果 Dercon和Krishan（2000）發(fā)現(xiàn)，在埃塞俄比亞，當(dāng)家庭遭遇健康沖擊時(shí)，婦女的消費(fèi)會(huì)下降，遭受健康沖擊的家庭的非食品消費(fèi)要比其他家庭的平均水平低24% 在印度尼西亞，有健康保險(xiǎn)的家庭在遭受健康沖擊時(shí)也會(huì)明顯減少消費(fèi)、降低勞動(dòng)力市場(chǎng)的參與率與收入（ Gertler and Gruber, 2000） 中國(guó)遭受?chē)?yán)重健康沖擊的家庭也發(fā)現(xiàn)了勞動(dòng)參與率的下降，家庭平均年收入減少約12.4%（Wagstaff and Lindelow，2005） 醫(yī)療保險(xiǎn)能否減輕沖擊？ 經(jīng)驗(yàn)證據(jù)并不一致 在越南，有醫(yī)療保險(xiǎn)的家庭更愿意接受治療，尤

3、其是低收入家庭（Jowett, Deolalikar, and Martinsson，2004 ） Jtting （2003）也有類(lèi)似的發(fā)現(xiàn)，在塞內(nèi)加爾參與社區(qū)醫(yī)療保險(xiǎn)者使用醫(yī)療服務(wù)的可能性更高，負(fù)擔(dān)的醫(yī)療成本較非會(huì)員少 但是，Wagstaff 和Lindelow（2005）發(fā)現(xiàn)，中國(guó)有醫(yī)療保險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)的現(xiàn)金醫(yī)療支出，比沒(méi)有保險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)更高，這似乎意味著，即便有了醫(yī)療保險(xiǎn)，仍然存在由健康沖擊所導(dǎo)致的脆弱性是否有助于中國(guó)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型？ 金融危機(jī)的沖擊凸顯了中國(guó)經(jīng)濟(jì)平衡的重要性 無(wú)論是內(nèi)需和外需的平衡，還是投資與消費(fèi)的平衡，都依賴(lài)于家庭消費(fèi)傾向的增加 而是否能獲得充分的社會(huì)保護(hù)，從而對(duì)未來(lái)有更穩(wěn)定的預(yù)期

4、，被認(rèn)為是促進(jìn)消費(fèi)的重要領(lǐng)域 但我們需要直接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)為什么要研究NCMS和農(nóng)戶(hù)經(jīng)濟(jì)行為？ 作為社會(huì)保障體系的組成部分，醫(yī)療保險(xiǎn)體系的制度設(shè)計(jì)和運(yùn)行，必然會(huì)對(duì)家庭或個(gè)人的經(jīng)濟(jì)行為產(chǎn)生影響。并進(jìn)而成為評(píng)估體系運(yùn)行的重要組成部分 隨著城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)逐漸一體化，社會(huì)保障體系的一體化和可轉(zhuǎn)續(xù)的需求日漸迫切，也要求對(duì)NCMS運(yùn)行所產(chǎn)生的醫(yī)療體系以外的效應(yīng)進(jìn)行分析 目前的NCMS制度仍然處于實(shí)驗(yàn)階段，項(xiàng)目本身存在著廣泛的差異性（Brown, et. al, 2007） 一些研究已經(jīng)表明NCMS對(duì)農(nóng)戶(hù)勞動(dòng)力市場(chǎng)行為產(chǎn)生影響（都陽(yáng)，2007） 研究的動(dòng)機(jī) 中國(guó)的農(nóng)村醫(yī)療改革中國(guó)的農(nóng)村醫(yī)療改革 調(diào)查與數(shù)據(jù) 新型

5、農(nóng)村合作醫(yī)療對(duì)農(nóng)戶(hù)消費(fèi)行為的影響 結(jié)論與簡(jiǎn)單的討論新農(nóng)合前的農(nóng)村醫(yī)療體系 改革以前農(nóng)村醫(yī)療服務(wù)是集體經(jīng)濟(jì)體系的一個(gè)組成部分：社員交納一部分收入的形成合作醫(yī)療基金，在發(fā)生醫(yī)療費(fèi)用時(shí)，由合作醫(yī)療基金支付所有的醫(yī)療費(fèi)用，因此，合作醫(yī)療體系發(fā)揮了風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的作用 隨著1980年代初集體經(jīng)濟(jì)的逐漸解體，農(nóng)村合作醫(yī)療體系也逐漸瓦解。到1993年，大約僅10%的農(nóng)村人口有醫(yī)療保險(xiǎn)，患病的農(nóng)民要么用以前的儲(chǔ)蓄來(lái)支付醫(yī)療費(fèi)用，要么干脆放棄治療 1990年代中期，2.5%的家庭因病致貧（Gustafsson和Li，2003），并將其陷入貧困的原因歸咎于疾病所致的醫(yī)療花費(fèi)（衛(wèi)生部，1999） 到2003年，有96%的

6、農(nóng)戶(hù)缺乏醫(yī)療保險(xiǎn)，38%的患病者沒(méi)有尋求醫(yī)療服務(wù)。因醫(yī)療支出的費(fèi)用增加，很多家庭減少了食品消費(fèi)支出（Hsiao，2005）中國(guó)的農(nóng)村醫(yī)療體系改革 中國(guó)正在進(jìn)行旨在改善民生的社會(huì)保障體系改革，建立覆蓋城鄉(xiāng)的醫(yī)療保障體系是其中的重要組成部分 在城市職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)體系成為和就業(yè)相聯(lián)系的基本醫(yī)療制度；涵蓋所有城市居民的醫(yī)療保險(xiǎn)制度則正在實(shí)踐之中 新型農(nóng)村合作醫(yī)療則是解決農(nóng)村居民醫(yī)療保障的基本支柱中國(guó)的農(nóng)村醫(yī)療體系改革 2002年，中國(guó)開(kāi)始小范圍地進(jìn)行新型農(nóng)村合作體系的實(shí)驗(yàn) 新型合作醫(yī)療既吸收了以前農(nóng)村合作醫(yī)療體制有益的部分（農(nóng)民自愿參與），又與其存在本質(zhì)的差異（政府對(duì)醫(yī)療體系的主導(dǎo)性投入） 2008

7、年，新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度加速擴(kuò)展，覆蓋面已不斷擴(kuò)大全國(guó)86%的縣，參合農(nóng)民達(dá)到7.3億人（溫家寶，2008），目前，則已基本覆蓋了縣級(jí)行政單位但參合農(nóng)戶(hù)的收益水平仍然很低 研究的動(dòng)機(jī) 中國(guó)的農(nóng)村醫(yī)療改革 調(diào)查與數(shù)據(jù)調(diào)查與數(shù)據(jù) 新型農(nóng)村合作醫(yī)療對(duì)農(nóng)戶(hù)消費(fèi)行為的影響 結(jié)論與簡(jiǎn)單的討論使用的數(shù)據(jù) 在經(jīng)過(guò)問(wèn)卷設(shè)計(jì)、試調(diào)查等環(huán)節(jié)后，2006年7月課題組在安徽和江蘇的30個(gè)縣組織實(shí)施了農(nóng)戶(hù)調(diào)查 農(nóng)戶(hù)調(diào)查在農(nóng)調(diào)隊(duì)的住戶(hù)樣本中，隨機(jī)選擇調(diào)查村，每縣調(diào)查5村，每村調(diào)查10戶(hù)，共收集了1500戶(hù)家庭及其成員的信息 同時(shí)，為了進(jìn)一步了解縣域差異，還調(diào)查了縣的基本情況，特別的，我們包括了尚未實(shí)行NCMS的縣及農(nóng)戶(hù)的信

8、息安徽調(diào)查縣的分布遭受健康沖擊的樣本農(nóng)戶(hù)的情況全部樣本報(bào)銷(xiāo)未報(bào)銷(xiāo)變量均值標(biāo)準(zhǔn)差均值標(biāo)準(zhǔn)差均值標(biāo)準(zhǔn)差人均消費(fèi)（元）5,3396,1235,2934,1435,3476,423食品支出比例（%）0.530.200.470.190.550.20家庭規(guī)模4.231.374.331.214.211.39孩子數(shù)/家庭規(guī)模0.130.140.140.150.130.14老人數(shù)/家庭規(guī)模0.180.250.110.180.200.26戶(hù)主年齡51.6311.8251.3911.4151.6711.90家庭最高教育年限10.213.7711.013.5010.073.80家庭平均教育年限6.472.337.13

9、1.916.352.38是否有人遷移0.350.480.330.470.360.48家庭財(cái)富（元）54,36269,30154,61951,71554,31772,007平均年齡52.6718.3745.4120.2754.0017.71男性比重0.540.500.520.500.540.50觀察值數(shù)57288484 研究的動(dòng)機(jī) 中國(guó)的農(nóng)村醫(yī)療改革 調(diào)查與數(shù)據(jù) 新型農(nóng)村合作醫(yī)療對(duì)農(nóng)戶(hù)消費(fèi)行為的影響新型農(nóng)村合作醫(yī)療對(duì)農(nóng)戶(hù)消費(fèi)行為的影響 結(jié)論與簡(jiǎn)單的討論分位數(shù)回歸：住院費(fèi)以及報(bào)銷(xiāo)對(duì)消費(fèi)的影響(1)(2)人均非醫(yī)療支出的對(duì)數(shù)食品支出占總支出的比例25 %分位住院花費(fèi)-0.000790.00066(0

10、.87)(1.40)NCMS報(bào)銷(xiāo)額0.00077-0.0018*(0.29)(1.74)50 %分位住院花費(fèi)-0.000960.00077*(0.99)(1.75)NCMS報(bào)銷(xiāo)額0.0021-0.0028*(0.94)(2.22)75 %分位住院花費(fèi)-0.0026*-0.00022(2.23)(0.64)NCMS報(bào)銷(xiāo)額0.0080*-0.0016*(2.60)(1.93)觀察值550550分位數(shù)回歸：住院費(fèi)以及報(bào)銷(xiāo)對(duì)消費(fèi)的影響 住院花費(fèi)減少了家庭人均消費(fèi)，NCMS報(bào)銷(xiāo)額對(duì)家庭人均消費(fèi)有正的影響，但都只對(duì)富裕家庭（0.75分位）起作用 此外，關(guān)于所有三個(gè)組的點(diǎn)估計(jì)均等性的F檢驗(yàn)，在5%的水平上被

11、拒絕，因而說(shuō)明，新型農(nóng)村合作醫(yī)療項(xiàng)目更有利于富裕農(nóng)戶(hù) 住院花費(fèi)增加增加了家庭食品消費(fèi)的支出的比例，NCMS報(bào)銷(xiāo)額則減少減少了家庭食品消費(fèi)的支出的比例。從這個(gè)意義上說(shuō)，參加NCMS的確有助于農(nóng)戶(hù)減輕由健康沖擊所引起的消費(fèi)沖擊一些內(nèi)生性的來(lái)源 然而，在NCMS實(shí)施之初，項(xiàng)目安排具有很大的內(nèi)生性，先行試點(diǎn)的縣通常也是對(duì)項(xiàng)目有興趣的縣，其管理能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、醫(yī)療設(shè)施的質(zhì)量都相對(duì)較好（如下表） 參合縣的選擇取決于事前對(duì)于項(xiàng)目成功可能性的預(yù)期 除了項(xiàng)目選擇的內(nèi)生性以外，個(gè)人也會(huì)基于自身對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需要選擇是否參合：如果參合或獲得報(bào)銷(xiāo)的人與未參合的人之間存在著系統(tǒng)的差異，那么，即便項(xiàng)目的安排是隨機(jī)的，我

12、們的估計(jì)也可能會(huì)偏差 鑒于項(xiàng)目安排的內(nèi)生性和選擇偏差，我們使用傾向分值匹配的方法（PSM）進(jìn)行進(jìn)一步估計(jì) NCMSNon-NCMS人均GDP均值7,759.15,458.2中位值7,317.75,064.925% 分位5,317.74,145.575%分位9,217.96,607.9人口均值566,187843,733中位值563,500770,00025% 分位456,300490,00075%分位646,3001,229,000第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例 (%)均值74.680.3中位值74.980.325% 分位68.972.975%分位79.988.6人均財(cái)政收入均值352.7172.4中位值2

13、88.9140.625% 分位198.975.875%分位413.5221.7人均財(cái)政支出均值813.1635.0中位值773.4504.525% 分位676.9400.575%分位819.3733.9每千人擁有床位數(shù)均值11.38.2中位值9.77.625% 分位7.04.475%分位14.810.1PSM（Propensity Score Matching）估計(jì) 根據(jù)Heckman, Ichimura和Todd (1997) 以及Smith和Todd (2001, 2005)等提出的方法，我們對(duì)NCMS對(duì)農(nóng)戶(hù)消費(fèi)行為的影響進(jìn)行PSM估計(jì) 我們希望知道報(bào)銷(xiāo)住院費(fèi)對(duì)消費(fèi)的影響： 但對(duì)于任何一個(gè)

14、特定的農(nóng)戶(hù)，我們只能觀測(cè)到上述二者之一。在此，我們希望估計(jì)獲得報(bào)銷(xiāo)對(duì)家庭消費(fèi)所產(chǎn)生的平均影響，即Average Treatment on the Treated （ATT ）01ttYY 傾向值評(píng)分估計(jì)（PSM） X是一組控制變量 由于 難以觀測(cè)，所以我們根據(jù)傾向值的評(píng)分對(duì)沒(méi)有獲得NCMS報(bào)銷(xiāo)的家庭進(jìn)行反事實(shí)的估計(jì)（Rosenbaum and Rubin，1983 ） 是獲得報(bào)銷(xiāo)的概率，傾向值評(píng)分就是依據(jù)該概率，對(duì)獲得報(bào)銷(xiāo)的家庭和未獲得報(bào)銷(xiāo)的家庭進(jìn)行匹配 1,|1,|1,|1,|0101DXYEDXYEDXYYEDXEATTtttt1,|0DXYEt XDXP| 1PrPSM估計(jì) 匹配估計(jì)的有

15、效性取決于以下兩個(gè)假設(shè)是否得到滿(mǎn)足 條件均值的獨(dú)立性：在控制了變量的X情況下，未得到報(bào)銷(xiāo)的家庭如果獲得了報(bào)銷(xiāo)將會(huì)和那些得到報(bào)銷(xiāo)的家庭有著類(lèi)似的消費(fèi)效應(yīng) 根據(jù)估計(jì)的概率，我們可以發(fā)現(xiàn)所有的有效匹配 如果上述兩個(gè)假設(shè)都成立，PSM就是一個(gè)有效的估計(jì)方法，而估計(jì)值A(chǔ)TT是無(wú)偏的 )0,|() 1,|(00DXYEDXYEttPSM估計(jì) 通過(guò)傾向值匹配所計(jì)算的估計(jì)值的可靠性取決于以下三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)： 受益和未受益家庭來(lái)源于同一數(shù)據(jù)庫(kù)（同樣的抽樣原則） 兩組家庭使用同樣的醫(yī)療體系（衛(wèi)生院） X所代表的一組控制變量可以有效地識(shí)別對(duì)NCMS項(xiàng)目的參與PSM估計(jì) 根據(jù)Probit模型估計(jì)獲得住院費(fèi)報(bào)銷(xiāo)的傾向值 He

16、ckman，Ichimura和Todd （1997）強(qiáng)調(diào)，只有當(dāng)控制組和實(shí)驗(yàn)組的傾向值密度分布相互重疊時(shí)，才能有較好的匹配效果 因此，我們?nèi)サ魧?shí)驗(yàn)組中傾向值低于控制組最低分值、高于控制組最高分值的觀測(cè)值；類(lèi)似地，控制組中分值低于實(shí)驗(yàn)組最低值、高于實(shí)驗(yàn)組最高值的觀測(cè)值，也會(huì)去除 但Heckman，Ichimura和Todd （1997）指出這一方法存在一些缺陷，一些控制組的觀察值，可能會(huì)因?yàn)閷?shí)驗(yàn)組的傾向值或高或低被丟失PSM估計(jì) 為了解決這類(lèi)問(wèn)題，我們對(duì)去掉“最大/最小”值的方法進(jìn)行了調(diào)整以識(shí)別共同的區(qū)間，步驟如下： 用Probit模型估計(jì)獲得報(bào)銷(xiāo)的可能性，并以此識(shí)別參加項(xiàng)目和未參加項(xiàng)目的兩個(gè)組

17、別的分值臨界點(diǎn) 對(duì)于未參與項(xiàng)目組，只有位于分布左側(cè)的觀察值會(huì)被去除，而對(duì)于參與組，則去除位于分布右側(cè)的觀察值 然后，我們把一些已經(jīng)去掉，但分值非常接近臨界點(diǎn)的觀察值再放回來(lái)。此外，我們?nèi)サ粢恍┓种捣植純?nèi)部、但分值最低（參與項(xiàng)目）的觀察值 在這樣一個(gè)具有共同區(qū)間的樣本里，重新使用Probit模型估計(jì)傾向值，并用以作為匹配兩個(gè)組觀察值的依據(jù)。 PSM估計(jì) 我們的估計(jì)方法，通過(guò)匹配非參合組的觀察值，解決了由于只關(guān)注參合組而帶來(lái)的選擇性偏差問(wèn)題 但尚無(wú)法處理參合組和非參合組家庭存在的無(wú)法觀察的因素，所造成的偏差 為消除后一種類(lèi)型的偏差，很多研究采取雙差分（difference-in-differenc

18、es，DID）的方法，消除不隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素的影響。很遺憾，我們?nèi)狈η捌诘南M(fèi)數(shù)據(jù)，無(wú)法使用該方法 此外，即便是采用DID也無(wú)法消除那些隨時(shí)間變化的特征所產(chǎn)生的影響，如健康狀況（雖然我們可以通過(guò)控制一些健康變量來(lái)消除偏差，但又會(huì)產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題）。如果不太健康的家庭更可能參加新農(nóng)合，那么，所估計(jì)的效應(yīng)就會(huì)夸大參合對(duì)消費(fèi)的實(shí)際影響 用于計(jì)算分值的Probit估計(jì)變量變量水平單位估計(jì)值人口縣對(duì)數(shù)0.60(2.02)*人均GDP縣對(duì)數(shù)-0.012(0.08)江蘇省虛擬變量-0.72*(2.66)家庭規(guī)模家庭人0.018(0.29)孩子占家庭成員的比例家庭%0.15(0.25)老人占家庭成員的比例家庭%-0.69