我国医疗保险制度福利效应评估

於嘉

摘要：我国医疗保险制度经过多年改革，产生的福利效应值得关注。本文利用2010年中国综合社会调查数据，采用倾向得分匹配法解决参保中选择性问题，全面评估医疗保险制度的福利效应。研究显示，医疗保险将促进个人健康，增加医疗支出，减轻家庭对获取医疗服务与支付重病治疗的忧虑，并提高居民幸福感与对政府信任感，具有较好的直接效应与社会效应。然而，医疗保险并未减轻医疗支出对家庭的压力，这表明降低我国就医费用仍是未来医疗保险制度发展的重要方向。

关键词：医疗保险；福利效应；社会效应；倾向得分匹配

中图分类号：F840684文献标识码：A

文章编号：1000176X（2015）12006207

一、引言

医疗保险制度被视作国家公共医疗卫生体系和社会保障体系的重要组成部分，其目的在于增加医疗保健服务的可及性、改善公民的健康与提高预期寿命以及减轻家庭的医疗费用负担。除此之外，作为国家社会福利制度的重要方面，医疗保险制度的目标同样包括促进社会公平和维持社会秩序的稳定。

建国以来，我国就开始建设医疗保险制度。改革开放以前，城镇地区的医疗保险主要包括机关与事业单位人员的公费医疗和企业职工与退休人员的企业劳保医疗，农村地区则推行合作医疗保险制度。然而，随着经济体制的改革，以往的医疗保险制度显现出大量弊端，农村地区的医疗保险状况也变得较差。因此，为了增进医疗保险制度的效率和公平、扩大医疗保险的覆盖面，20世纪90年代以来，我国在城镇与农村地区推行了医疗保险改革，努力完善我国的社会保障体系。根据《中国统计年鉴》，2000—2009 年，我国医疗保险支出年增长率达到47%[1]。而我国新医改规划也要求政府（2009—2011 年） 每年投入约1 300亿元来完善我国的医疗保险制度。面对如此巨额的财政支出和大量人力物力的投入，评估我国医疗保险制度所产生的效果也成为学界与社会关注的焦点。

以往的研究发现，医疗保险制度可以显著地增加城镇老年人的预期寿命、降低老年人的死亡率、提高老年人及时就医的概率和增进老年人的幸福感[2]-[7]，有利于促进城镇参保个人的健康[8]，增加农村家庭的非医疗支出类消费，带动全国的消费及降低储蓄率，并释放了家庭的医疗需求[9-10]。然而，如何评估医疗保险制度这一政策的影响仍然留有许多需要探索的空间，除了评估医疗保险是否减轻了居民的看病负担、改善了健康状况等直接效应外，医疗保险制度带来的社会效应也应该被考虑在内进行评估。因此，本研究将弥补目前文献的不足，综合地评估医疗保险制度的福利效应，除了评估医疗保险制度对我国城乡家庭健康、消费等方面的影响外，也将评估医疗保险制度如何影响居民的医疗负担感、主观幸福感和政府信任感等社会效应。

本文利用一个具有全国代表性的微观数据——2010年中国综合社会调查（CGSS2010），综合估计医疗保险制度的福利效应。由于人们可以根据自身的状况选择性地参加医疗保险，而自身的状况可能同样与家庭医疗消费等医疗保险带来的后果相关，因此，如果不考虑这一内生性问题直接估计医疗保险的效应，其结果将是有偏的。为了解决这一内生性问题，本文将基于反事实因果分析框架，利用倾向得分匹配方法进行估计。结果显示，我国的医疗保险制度显著地促进了居民的健康状况，在没有增加个人实际支出医疗费用的情况下，医疗保险增加了居民总体的医疗支出，增加了居民对医疗服务的利用，一定程度上达到了这一政策的直接目标。除此之外，医疗保险制度也减轻了居民对无法获取医疗服务的担心和重病时无法支付医药费用的担心，充分体现了“社会防护网”的作用。然而，医疗保险制度并没有在心理上减轻居民对于医疗费用支出的压力。最后，我国的医疗保险制度也产生了较好的社会效应，无论对居民的幸福感还是对政府的信任感都有所提升。

二、制度背景与文献综述

1制度背景

我国的医疗保险制度自建国以来经历了几个阶段的发展，且在城镇与农村地区有所不同。在城镇地区，最初的医疗保险制度主要由覆盖机关与事业单位人员的公费医疗和覆盖企业职工与退休人员的企业劳保医疗组成，然而由于保障水平过高且缺乏制约机制，使得该体制效率低下且浪费严重。因此，我国从20世纪90年代开始在城镇地区实施社会统筹试点，以1998年出台的《国务院关于建立城镇职工基本医疗保险制度的决定》为标志，我国城镇地区正式全面开始实施社会统筹和个人账户相结合的城镇职工基本医疗保险制度。这一制度的主要特征为“统账结合”，即利用医疗保险统筹基金支付符合医疗保险的住院及门诊特定项目费用，而个人账户则用于支付符合基本医疗保险的门诊费用、定点零售药店购药费用及住院与门诊特定项目费用中个人负担的部分，当医疗费用超出个人账户余额时，超出部分由个人自付。

我国的农村地区在1955年开始实施农村合作医疗保险制度，并在其后的二三十年得到了大力发展，覆盖了农村绝大多数人口。然而随着改革开放，旧的农村合作医疗制度逐渐衰落。为了防止农民因病致贫、因病返贫，国家在2003年提出实施新型农村合作医疗保险制度（简称“新农合”），即由政府组织、引导和支持，农民自愿参加，个人、集体和政府多方筹资，以大病统筹为主的农民医疗互助共济制度。新农合覆盖了大部分多发病、常见病及急性传染病，并根据门诊、住院和大病医疗费用的金额实行不同的报销比例，近些年政府也不断加大投入和提高报销比例。至今，无论在城镇地区还是农村地区，医疗保险已经覆盖了大多数人群。

2文献综述

以往对医疗保险实施效果评估的文献主要有两个方面：一是医疗保险对医疗服务需求和消费的影响；二是医疗保险对健康的影响。

以往有关医疗服务需求与消费的研究主要集中在美国等发达国家与地区，针对我国的研究较少。近几年，随着可用数据的增加，学者们评估了我国医疗保险制度对及时就诊概率、医疗消费支出和非医疗消费支出等方面的影响。甘犁等[9]根据宏观数据的研究显示，政府在新农合上的投资将撬动约236倍的农村居民消费，城镇职工医疗保险带动了416倍的城镇家庭消费，总的来看，基本医疗保险约带动了全国7%的消费。马双等[11]的研究表明新农合将显著地增加农村家庭的食品消费。白重恩等[1]和臧文斌等[12]的研究也同样显示了医疗保险与消费之间的正向关系，利用农村观测的微观面板数据发现，新农合使得非医疗支出类的家庭消费增加了560%，且这一正向影响在收入较低或健康较差的家庭中更显著。针对城镇地区的老年人，黄枫和甘犁[3]的研究表明医疗保险将显著增加其医疗支出。胡宏伟等[10]基于9个城市的家庭追踪面板数据的研究表明，医疗保险显著地释放了家庭的医疗需求，促进了家庭医疗消费绝对量和相对比例的提高。利用微观数据，近年来的几项研究发现[5-7-13]，医疗保险促进了老年人医疗服务的利用、增加了老年人医疗费用的住院支出与总支出、提高了老年人及时就医概率与住院率。

医疗服务的利用是为了获得健康[14]，因此，医疗保险在增加了医疗消费与服务利用的基础上，能否增进居民的健康便成为了研究者关注的重要问题。以往针对美国等西方国家的研究结果并不统一，一部分研究发现医疗保险将显著地改善人们的健康状况、降低65岁急诊入院病人的死亡率[15]；然而，另一部分研究则表明医疗保险制度并没有显著降低65岁以上人群死亡率、且对个人自评健康没有产生显著的影响[16-17]。国内对这一议题的研究最近几年开始增多，研究者们发现医疗保险可以显著地提升城镇地区老年人的健康并降低其死亡率[3-4]，医疗保险对城镇居民的健康具有促进作用，且对社会经济状况较差的人群影响更大[8]。对于农村地区，吴联灿和申曙光[18]发现新农合对个人自评健康有小幅正影响。王翌秋和雷晓燕[19]、程令国和张晔[13]的研究均表明，新农合促进了农村老年人的健康水平、提高了老年人对自身慢性病的知晓度。

从上述文献看，不同的研究采用了不同的模型，从不同角度估计了医疗保险对医疗需求与消费、健康状况等客观方面的影响。然而，除了经济上对居民医疗负担减轻之外，医疗保险能否减轻居民在看病上的心理负担也至关重要，但是相关研究却较为缺乏。除此之外，作为我国社会保障体系的重要方面，医疗保险制度社会效应——即医疗保险能否增加居民的幸福感、增进居民对政府的信任度等方面——却较少受到关注，尚未见到相关研究。本文希望弥补目前文献的不足，除了对医疗保险制度的对居民的客观效应进行评估外，也将评估对居民的主观效应及讨论可能带来的社会效应。

三、数据与模型

1数据与变量

本文使用的数据来自2010年中国综合社会调查（CGSS 2010），该调查采用多阶分层概率抽样，调查范围覆盖了中国大陆全部31个省级行政单位（不含港澳台地区），调查对象为17岁以上的居民，在城镇与农村地区分别进行了样本的随机收集，因此，研究结论可以进行全国城乡层次的推广。CGSS 2010最终的有效样本量为11 785个。在剔除缺失值后，本研究使用的有效样本包括了9 522人，其中8 371人拥有医疗保险，1 151人没有医疗保险，一定程度显示出我国医疗保险在2010年时覆盖面已经相当广。

本文的因变量主要包括医疗保险制度的直接效应和社会效应两个方面。其中，直接效应包括受访者的健康状况和医疗费用。健康状况测量的是受访者目前的身体健康程度，是一个定序变量，1—5分别表示“很不健康”“比较不健康”“一般”“比较健康”和“很健康”。医疗支出有两个测量指标，一个是受访者当年总的医疗费用，一个为受访者当年自付的医疗费用，且均对其取了对数。社会效应包括居民看病负担、幸福感和对政府信任度三个方面。居民看病负担包括三个测量指标：一是医疗支出对家庭造成的压力，1—5分别表示“没有压力”、“很少”、“一般”、“明显”和“非常大的压力”；二是是否担心无法获得医疗服务，1—4分别表示“非常担心”、“有点担心”、“不是很担心”和“完全不担心”；三是是否担心因自己或家人患重病时付不起医疗费用，1—4分别表示“非常担心”、“有点担心”、“不是很担心”和“完全不担心”。

在CGSS 2010中，对全部受访者随机抽取了1/3回答有关医疗与健康的子问卷。文中对“是否担心无法获得医疗服务”与“是否担心无法负担医疗费用”显示的结果，是根据全样本进行匹配，然后在匹配样本中选取回答了这两个问题的样本进行分析获得的。本文也尝试只对回答了健康问卷的子样本进行匹配，然后根据匹配样本进行分析，得出结果与文中显示结果基本相同。受访者的幸福感分为五个类别，1—5分别表示“非常不幸福”、“比较不幸福”、“说不上幸福不幸福”、“比较幸福”和“非常幸福”。政府信任度有两个指标，分别为对中央政府的信任程度和对地方政府的信任程度，其中，1—5分别表示“完全不可信”、“比较不可信”、“居于可信与不可信之间”、“比较可信”和“完全可信”。

本文的最主要解释变量为受访者是否拥有各种形式的医疗保险（是=1）。用于预测倾向性得分的变量包括受访者的年龄、性别、教育年限、是否在婚、是否有工作、上一年的收入状况、党员身份、儿子数量、女儿数量、是否城市户口和受访者所在省份2009年的人均GDP。在根据倾向得分获得匹配样本后对上述因变量进行分析时，还将纳入家庭收入、工作类型等控制变量。

2实证分析框架

以往对医疗保险制度影响的研究中，为了探寻因果关系，学者们大多基于地区的差异，选用双重差分法来比较参与医疗保险的群体与未参加医疗保险的群体在参保前与参保后的差别，以此了解医疗保险制度的影响。然而双重差分法的一个重要的问题在于个体不能够影响他们进入参与组还是控制组。在城镇与农村医疗保险改革阶段，将试点地区与其他地区作为参与组与控制组是可行的，然而随着医疗保险制度从试点走向覆盖全国，这时是否参与医疗保险制度很大程度上由个体决定而非制度障碍的影响，利用双重差分法也就不再那么恰当了。然而，如果直接比较参保者与未参保者在指标上的差别也存在一定的问题，因为是否参与医疗保险的选择并不是随机的，这一决策可能受到年龄、收入、教育等多方面因素的影响，甚至医疗支出评估指标也会影响到个体是否参加医疗保险。由于这一内生性问题，简单地比较参与医疗保险的个体与未参与医疗保险的个体在各个指标上的差别得到的结果可能是有偏的，得出的并不一定是真正的政策影响。因此，本文选择利用倾向得分匹配这一方法来解决内生性问题，即利用受访者年龄、教育等方面的信息，构造出一个真正可比的参保组与未参保组，通过重新构造出来的包含着可比对象的样本来估计医疗保险的真正效应。具体来讲，先利用Logistic模型估计个人是否会选择参保的概率，然后选定一个尺度，针对每一个未参保人，找出与其概率较为接近的一个或多个参保人进行配对，然后根据这个配对的样本估计参保人与未参保人在健康状况、医疗支出、医疗压力、幸福感和政府信任度等方面的差异。

其中，针对健康状况、幸福感、政府信任度和医疗压力等定序变量，由于使用一般线性回归方法会违反方差齐次性的要求，因此，本文利用定序Logistic模型（Ordinal Logit Regression）对其进行分析。对于医疗支出这一连续变量，由于有大量受访者当年并没有产生医疗费用，为了解决因变量不符合正态分布的问题，本文使用Tobit回归模型来进行分析。

四、分析结果

首先，我们基于Logistic模型回归估计每个个体是否有医疗保险的倾向值得分，结果如表1所示。我国医疗保险现在的覆盖程度比较高，大多数人都已经有了医疗保险，而倾向得分匹配的核心在于为每一个处理组的观测对象找到一个或多个控制组的观测对象，如果将参与医疗保险的居民作为参与组，那么将不具有足够控制组样本来进行配对，因此，在表1的Logistic回归中，因变量为是否参加医疗保险，其中，没有参加医疗保险的居民被视作处理组，赋值为1；参与医疗保险的居民被视作控制组，赋值为0，这样可以提高倾向得分匹配的效率。

从表1可以看出，年龄较大的居民、受教育程度更高的居民、在婚的居民、现在有工作的居民、党员身份的居民、农村户口的居民和所在省人均GDP越高的居民拥有医疗保险的几率越高。利用表1的结果，我们可以预测每个居民参与医疗保险的倾向得分，然后利用这些倾向得分进行匹配。在这个研究中，我们选择用邻近匹配（Nearest Neighborhood Matching）的方式进行匹配，

匹配的方法还包括核心匹配（Kernal Matching）、标尺匹配（Radius Matching）等，限于篇幅不对匹配的方法进行更多的探讨。感兴趣的读者可以自行参阅相关文献。即为每一个处理组的个体选择与其倾向值最接近的控制组的个体进行匹配。最终得到的匹配样本为2 448人，其中，未参与医疗保险的1 265人，参与医疗保险的1 183人。

虽然每个个体都有倾向值得分，但是由于有的个体得分太高或者太低，无法找到匹配的样本，因此，并非每一个参与组的个体都可以找到匹配的对象。表2显示了未匹配样本和匹配样本中，参保人与未参保人在一些主要自变量与因变量上的描述性统计结果。可以看出，在匹配样本中，参保人与未参保人在年龄、教育年限、婚姻状况、是否有工作、党员身份、户口等自变量上的均值均比未匹配前更为接近，即匹配样本中参保人与未参保人更具可比性。在因变量方面，匹配样本中的描述性统计结果也与未匹配样本有着一定的差异，而这一差异正来源于个体在参与医疗保险与不参与医疗保险上的选择性。

其次，我们将对匹配的样本进行统计分析，同时也对未匹配样本进行同样的分析来比对是否存在着因为内生性造成的有偏估计。表3显示了医疗保险对受访者健康状况的影响。

限于篇幅，除了关键自变量——是否有医疗保险外，其他变量的回归结果不在文中显示，有兴趣的读者可以与作者联系查阅结果。我们可以看到，在未匹配样本中，医疗保险对受访者健康状况没有显著的影响，而在控制了选择性后，医疗保险可以对受访者的健康状况有着显著的改善作用。

表4显示了参与医疗保险对2014年全部支付医疗费用的影响和参与医疗保险对2014年个人支付医疗费用的影响。从表4可以看出，在匹配样本中，估计的系数低于未匹配样本，这在一定程度上反映了个人可能出于自身情况的考虑，如年龄较大更可能接受医疗服务，而选择是否参与医疗保险，而在解决这一个人选择性问题后，医疗保险与医疗费用之间的相关系数会变小。在匹配样本中我们观察到，有医疗保险的居民虽然产生的全部医疗费用更高（比没有医疗保险的居民高出31%），但是个人支付的部分与没有医疗保险的居民没有显著差别。这一结果表明，虽然医疗保险整体上增加了居民医疗费用的支出，但是个人支出的部分并没有增加，相比于未参加医疗保险的居民，其多支出的医疗费用其实是由医疗保险制度来支付的，而这也说明了我国的医疗保险制度的确使得一些居民在不增加个人支出的情况下，享受了更多的医疗服务。

表5显示的是参与医疗保险对于医疗压力与负担看法的定序Logistic回归结果。类似地，我们可以看到匹配样本与未匹配样本的估计结果差异较大，这也是由于选择性这一内生问题造成的。根据匹配样本的结果可以看到，无论有没有医疗保险，医疗支出均对家庭造成了一定的压力，超过一半家庭对医疗支出感到了明显的压力，这反映出我国“看病贵”的问题仍然没有解决。而对担心无法获得医疗服务和担心重病时无法支付医疗费用的分析结果显示，医疗保险可以显著地缓解居民对于医疗服务获得和重病时医疗费用支出的担心。前者反映出我国医疗保险制度建设中对医疗硬件设施和医疗服务人员进行大力投入的成效，后者与我国医疗保险制度中的“城乡大病医疗保险”等项目的实施息息相关，也预示着医疗保险制度确实为我国居民和家庭在面临重大疾病时提供了一定的保障与支持。

表6显示的是参与医疗保险对于幸福感和政府信任度的影响。可以看出，参与医疗保险可以显著地提高居民的幸福感，增加居民对中央政府以及地方政府的信任感。这些结果表明，除了改善居民健康状况等直接政策目标外，医疗保险政策也产生了积极的社会效应，这也显示出医疗保险制度作为我国社会保障制度的一个重要组成部分，在一定程度上起到了维护社会稳定、提升居民生活幸福感等作用。

五、结论

本文利用2010年中国综合社会调查数据，基于倾向得分匹配的方法，评估了我国医疗保险制度的福利效应，包括直接效应与社会效应。结论如下：

首先，与以往研究发现一致，本文的研究结果显示，医疗保险对居民的健康状况有着正向影响。此外，医疗保险将显著提高居民总的医疗支出，但是并没有增加医疗支出中个人支出的部分。这些结果表明，我国的医疗保险的确改善了居民的身体状况，在不加重个人负担的前提下增加了居民对医疗服务的使用，一定程度上达到了这一制度的直接目标。

其次，我国医疗保险制度减轻了居民对重病时无法支付医药费用的担心和居民无法获取医疗服务的担心，充分体现了“社会防护网”的作用，而医疗保险制度中有关大病重病的项目也获得了一定成效，需要持续展开。但是，医疗保险制度并没有在心理上减轻居民对于医疗费用支出的压力。这表明我国的医疗改革仍然需要进一步的深化，尤其是在医疗费用方面，因而如何降低就医费用将是未来医疗保险制度发展的一个重要方向。

最后，我国的医疗保险制度也产生了较好的社会效应，无论是居民的幸福感还是对政府的信任感都有所提升。因此，进一步推动医疗保险的覆盖和医疗保险内容的改善将切实地增加我国居民的福祉，也将帮助政府更好地应对和解决居民面对的困难。

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（责任编辑：孟耀）