“新农合”对农村居民收入差距的影响研究

成 前，李 月，李策划

(1.国家卫生健康委员会 流动人口服务中心，北京 海淀 100000；2.中国人口与发展研究中心，北京 海淀 100000；3.中共江苏省委党校 经济学教研部，江苏 南京 210009)

一、引言与文献综述

统计数据显示，中国收入分配差距自20世纪80年代中期开始不断扩大，1985年中国的基尼系数仅为0.266，到2017年，该系数已超过0.4(一般而言，这一数值通常作为收入分配差距的“警戒线”)，达到0.467。按照国际惯例，通常将基尼系数划分为5档，大于0.4小于0.5为第4档，此时，收入差距较大。虽然有研究显示中国收入差距估计中存在各种原因造成的偏差，但中国社会收入分配差距自20世纪80年代中期开始不断增大是一个不争的事实[1]。收入差距的增大会带来居民消费水平的下降，扩大家庭教育投入的差距，不利于个体人力资本的积累，进而降低生产效率，阻碍经济发展，影响居民福利水平的提高，最终影响社会的和谐稳定。因此，收入差距问题一直为国内外经济学家所关注。研究发现，造成收入差距扩大的原因包括经济、政策和人力资本投资等多个方面，其中，社会保险政策的不完善是中国收入差距不断扩大的主要原因之一[2]。社会保险是调节居民收入差距的重要工具，然而，由于我国社保制度城乡高度分化的特征，一定程度上造成了其对居民收入差距调节的失效，甚至部分社保项目还起了拉大收入差距的作用[3-4]。

以医疗保险为例，我国医疗保险长期采用“低保费、高共付率”模式，合作医疗收益存在明显不公平性，给高收入阶层带来的好处大于给低收入阶层的好处[5]。因此，现行医保制度不仅调节收入分配的效果不理想，部分项目甚至出现了“逆向调节”作用。香伶的研究就发现目前的医疗保险制度在收入再分配方面缺乏相应的调节机制，并没有发挥应有的功能[6]。曹阳等认为，总体上分析，基本医疗保险并没有发挥收入再分配的调节作用，反而形成了逆向再分配效应。进一步分地区的异质性分析发现，这种效应在东西部地区的表现具有一定差异，东部地区显著，西部地区不显著[7]。医疗保险制度的逆向再分配效应在不同群体和不同地区中也存在一定差异，在在职群体和发达地区表现更为显著[8]。此外，医疗保险制度的逆向再分配效应在不同医疗保险制度中具有一定差异，比如城镇职工医疗保险制度在补偿环节中的“逆向再分配”效应非常显著。最后，还有学者认为社会保障拉大了收入差距，王茂福和谢勇才将社会保障视为一种转移支付，认为高收入阶层从医疗保险中得到的好处大于低收入阶层居民，由此医疗保险拉大了居民间的收入差距[9]。

也有学者研究发现，虽然我国医保制度设计还存在很多问题和不足，但其对居民收入分配的调节确实发挥了一定积极作用。这是因为，如果没有医保制度，一旦家庭因成员患病引发劳动力缺失，往往会导致收入减少而陷入贫困，发生“因病致贫、因病返贫”现象[10]，而合理的医保制度设计可以有效解决“因病致贫、因病返贫”，进而改善不合理的居民收入分配状况。Wagstaff 等认为医疗保险具有按可支付能力筹资、按需分配的特性，正因为有这些特性，其对国民收入再分配调节作用突出，能够显著促进社会公平[11]。金彩红认为，医疗保险制度之所以具有良好的收入再分配作用，是因为该制度可以为社会成员提供低廉的医疗保障，从而将个体所面临的健康风险降至最低[12]。权衡研究发现，无论是个人还是家庭，疾病导致的医疗支出和劳动力损失是造成其收入风险的重要因素，医疗保险能分散疾病所带来的各种风险，可以对低收入者的医疗服务开支进行补助，因此，医保在国民收入再分配中发挥了一定作用，可以减轻市场自身产生的收入初次分配不平等[13]。任苒和金凤对“新农合”的研究发现，该制度实施后，农村居民收入差距不公平程度有所下降[14]。谭晓婷和钟甫宁进一步指出，“新农合”制度对于补偿患病群体有更大的作用，其对低收入群体的补偿高于高收入群体[15]。高文书通过研究陕西省宝鸡市的相关数据也发现，医疗保障的转移支出降低了城乡居民的收入差距[16]。

综上可见，现有关于医疗保险对居民收入差距影响的研究尚存在较大争议，由于研究视角不同，使用的数据、方法各异，这些研究的结论并不一致。医疗保险对居民收入差距影响的定量研究相对缺乏，基于此，本文拟进一步探究医疗保险与居民收入差距的关系，以“新农合”制度改革为背景，利用中国健康与营养调查(CHNS)数据，实证分析“新农合”对农村居民收入差距的影响，并选择社区参加“新农合”的比例作为工具变量，用工具变量法论证“新农合”对农村居民收入差距作用的因果效应，进一步，使用双重差分模型(DID)因果效应分析方法进行检验，并比较“新农合”对农村居民收入差距影响的异质性。

二、数据、变量与方法

(一)数据变量

文中使用数据源于中国健康与营养调查(CHNS)，该调查追踪了过去20多年中国居民的健康、营养相关数据，考察了相关政策、社会经济状况转变对人口健康营养的影响。调查采用整群随机抽样调查方法，涉及住户、营养、健康、成人、儿童和社区等方面，覆盖我国东、中、西三大地区，样本代表性较好，该调查数据已被众多针对“新农合”的研究采用。本文使用了1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009和2011年9次调查数据。[注]本文之所以使用1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009和2011年9次调查数据，是因为 “新农合”从2003年起在全国部分县(市)试点，到2010年已基本实现农村居民全覆盖。因此，通过这9年数据的对比，可以很好反映“新农合”实施前后农村居民收入的差异，反映“新农合”实施对农村居民收入差距的影响。

CHNS追踪调查了个体参与 “新农合”的情况，对应的问题是“您是否参加了‘新农合’？”，“0”代表没有参加，“1”代表参加了。由于参加“新农合”的不一定拥有城市户口，所以，本研究参考其他学者的研究方法[17]，剔除了CHNS中所有城镇居民点的调查对象，保留农村居民点的个体作为样本进行实证研究，以尽可能提高样本数据的准确性。

CHNS也追踪调查了个体收入情况，本研究选择CHNS问卷中 “个人净总收入” “家庭人均收入”两个问题的数据测度个体收入水平，并进一步依据上述两项数据计算得到社区层面的基尼系数，以反映农村居民收入差距。除此之外，还选取了其他对收入差距有影响的因素作为控制变量，包括以下两个方面：个体自身变量，主要有年龄、性别、民族、婚姻、受教育情况和家庭成员数量等；进一步控制所需的宏观变量，如通货膨胀、固定投资、人口密度、人均GDP、城镇化率等。由于某些变量存在缺失值，本文在使用CHNS原始数据时，对部分样本的缺失值进行了剔除。

(二)变量描述统计

表1根据样本个体“新农合”参与情况报告了变量的统计特征，包括全体样本、参加和没有参加“新农合”两类个体样本的均值与标准差。观察表1可以发现，个体收入方面，从个人净总收入看，参合者的均值8.561，高于非参合者的8.417，从家庭人均收入看，参合者的均值8.357，高于非参合者的8.097。收入差距方面，不论采用个人净总收入还是家庭人均收入，参合者均值均高于非参合者，这预示了实证分析将要得到的结果，即参加“新农合”一定程度上拉大了农村居民收入差距。此外，参合者的年龄、性别、民族、婚姻、家庭人数描述统计均值分别为41.867、1.519、1.927、2.074、25.924，均高于非参合者，但在受教育水平这一变量上参合者则低于非参合者的20.466。虽然从表1的简单数据比较似乎可得出一定的结论，但是由于两类人群在个体层面和宏观层面的变量差异较大，所以还需要进一步考察两类人群在排除其他可观测因素后的关系如何。

表1 变量的描述统计结果

续表1

全样本参合者非参合者性别1.505(0.5)1.519(0.5)1.417(0.5)民族2.228(3.499)1.927(3.131)1.775(2.965)婚姻1.812(0.719)2.074(0.66)1.874(0.647)家庭人数17.474(22.588)25.924(33.523)20.648(28.094)教育16.271(8.684)16.143(8.487)20.466(8.32)通货膨胀102.476(0.265)102.448(0.274)102.426(0.266)固定投资20 485.39(10 497.62)22 570.37(11 217.99)22 068.9(11 621.38)人口密度2 887.049(1 260.94)2 734.649(1 287.675)2 666.413(1 240.138)人均GDP41 231.39(15 928.06)46 192.97(17 732.68)47 783.28(19 921.83)城镇化率0.497(0.087)0.526(0.094)0.534(0.116)

说明：(1)收入差距一为以个体净总收入衡量的居民收入差距，收入差距二为以家庭人均收入衡量的居民收入差距；(2)括号外数字为均值，括号内为相应标准差

(三)实证方法

1．基础回归模型

为了探索“新农合”对农村居民收入差距的影响，参考成前等的研究[17]，构建模型如下：

Yit=aDit+bXit+εit

其中，t代表调查的年份，i代表调查个体编号，被解释变量Yit表示农村居民收入差距情况，解释变量Dit表示个体参加“新农合”情况，控制变量Xit表示影响居民收入差距的其他因素，包括年龄、性别、民族、婚姻、家庭成员数量、受教育水平、通货膨胀、固定资产投资、城镇化率、人口密度、人均GDP等，εit为误差项。系数a是最重要的回归参数，给出了处理组和控制组在收入差距上的平均效应，反映了“新农合”对农村居民收入差距的作用方向和水平。

2．内生性问题处理

基础回归模型很可能存在内生性问题，内生性的来源首先是反向因果，即收入差距也是决定居民参加“新农合”的重要因素。其次是参加“新农合”的个体具有不可观测的特质，这些特质可能导致逆向选择，从而影响居民收入差距，导致计量方程的残差与自变量相关，出现有偏估计，最终造成基础回归得到的农村居民收入差距与“新农合”之间的结果是相关关系，而非因果效应[18]。为了处理内生性问题，参考研究的通常做法，选择社区年度参加“新农合”的居民比例作为“新农合”的工具变量，进行工具变量回归。

三、”新农合”与居民收入差距的关系

(一)基础回归分析

表2给出了全部样本下“新农合”对农村居民收入差距的估计结果，其中模型1、模型2为“新农合”对以个体净总收入衡量的农村居民收入差距影响的估计结果，模型3、模型4为“新农合”对以家庭人均收入衡量的农村居民收入差距影响的估计结果。具体分析可见：以个体净总收入衡量的收入差距作为因变量的模型估计显示，参加“新农合”后农村居民收入差距增大了0.058 2，以家庭人均收入衡量的居民收入差距作为因变量的模型估计结果为0.04，且均有统计学显著意义。从表2可以看出，不论是以个体净总收入还是以家庭人均收入衡量的居民收入差距作为因变量，“新农合”对农村居民收入差距的增大作用在统计水平上均显著。其他变量分析显示，居民收入差距也与年龄、教育、性别、民族、婚姻情况、通货膨胀、家庭成员数量、固定资产投资、人均GDP、城市化率和人口密度等均有关，这些结果都与已有研究相一致。

表2 基础回归估计结果

续表2

模型1模型2模型3模型4人均GDP2.10E-06∗∗∗(2.33E-07)-6.20E-07∗∗∗(2.21E-07)城市化率-0.798∗∗∗(0.033 6)-0.396∗∗∗(0.031 9)观测值15 44715 44719 97219 972统计量208.29613.27174.29613.36

说明：(1)* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001；(2)面板数据为稳健标准误，且常数项已控制；(3)模型1和模型2的因变量为收入差距一，其中模型1未控制宏观变量，模型2控制了宏观变量，模型3和模型4为收入差距二，其中模型3未控制宏观变量，模型4控制了宏观变量；(4)变量中括号外数字为回归系数，括号内为相应标准差；(5)统计量为Wald chi2或F

(二)内生性处理

由于基础回归中严苛的假设条件很难得到满足，基础回归结果可能并不反映“新农合”对农村居民收入差距的因果效应，因此需要考虑使用工具变量进行回归。笔者选择社区年度参加“新农合”的农村居民比例作为“新农合”的工具变量。在进行工具变量回归之前，首先考察社区某年参加“新农合”的农村居民比例对居民收入差距的简约影响，采用以下模型进行估计：

Yit=cRjt+dXit+εit

其中Rjt为t年j社区中参加“新农合”的居民比例，c就是社区某年参加“新农合”的居民比例对农村居民收入差距的简约影响。表3报告了简约形式的回归结果，模型5、模型6分别报告了以个体净总收入和家庭人均收入衡量的收入差距作为因变量的模型估计结果。可以发现，以个体净总收入和家庭人均收入衡量的收入差距为因变量的估计结果未发生太大变化，估计系数分别为0.083 8、0.085 3，且均在统计水平上显著。因此，不论是以个体净总收入还是以家庭人均收入衡量的收入差距作为因变量进行估计，社区某年参加“新农合”的居民比例与农村居民收入差距之间都存在非常强的正相关关系。显然简约形式的回归为“新农合”可能有加大农村居民收入差距的作用提供了间接证据。

在简约影响分析的基础上，进一步使用社区年度参加“新农合”的居民比例作为参加“新农合”的工具变量进行估计，表3报告了工具变量估计结果。分析可见，以个体净总收入和家庭人均收入衡量的居民收入差距作为因变量，工具变量估计系数分别为0.048 6和0.03，证明“新农合”对农村居民收入差距拉大的因果效应确实存在。第一阶段回归中，社区年度参加“新农合”的居民比例变量估计系数为1.49，且在1%水平上显著，显示社区年度参加“新农合”的居民比例对于个人参加“新农合”存在显著的正向作用，两者高度相关。同时，判别弱工具变量的统计量超过了文献中的常用标准[19]，证明使用社区年度参加“新农合”的居民比例作为工具变量不存在弱工具变量问题。

表3 工具变量估计结果

说明：(1)* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001；(2)工具变量两阶段的第一阶段估计统计量为F，其余为Wald chi2；(3)面板数据为稳健标准误，且常数项已控制；(3)模型5和模型6为简约回归，模型7和模型8为工具变量回归，其中，模型5和模型7因变量为收入差距一，模型6和模型8因变量为收入差距二；(4)变量中括号外数字为回归系数，括号内为相应标准差；(5)统计量为Wald chi2或F

在工具变量回归的基础上，进一步使用双重差分模型(DID)探索“新农合”对农村居民收入差距的因果效应。模型构建如下：

Yit=aTit·Wit+bXit+cTit+dWit+εit

其中，t代表调查的年份，i代表调查个体编号，Wit表示地区虚拟变量，如果一个地区实施了“新农合”，那么赋值为1，否则为0，Tit表示时间虚拟变量，“新农合”实施以前赋值为0，“新农合”实施以后赋值为1，地区虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项Wit·Tit表示双重差分估计量，其估计系数a表示“新农合”对农村居民收入差距的影响。表4报告了双重差分模型(DID)估计结果。分析发现，双重差分模型(DID)估计系数分别为0.025、0.009，均在1%统计水平上显著，其他变量结果未发生太大变化。同时，估计结果通过了双重差分模型(DID)的常用检测，进一步证实了“新农合”对农村居民收入差距的作用确实存在因果效应。

表4 双重差分模型(DID)估计结果

说明：(1)* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001；(2)模型9因变量为收入差距一，模型10因变量为收入差距二；(3)变量中括号外数字为回归系数，括号内为相应标准差

(三)稳健性检验

为了进一步验证“新农合”对农村居民收入差距影响的稳健性，对收入调整样本量进行了表5的安慰剂检验，先将样本按收入排序，首先删除最低50%收入样本，再使用面板模型在控制微观和宏观变量的情形下分别进行估计，观察发现第1、2列估计系数分别为0.065 3、0.044 7，且均在1%统计水平上显著；然后删除最高50%收入样本，再使用面板模型在控制微观和宏观变量的情形下分别进行估计，观察发现第3、4列估计系数分别为0.044 8、0.033，且均在1%统计水平上显著。比较以上两种情况可以发现，“新农合”对农村居民收入差距的影响在高收入人群中更显著。回顾上文可见，表5回归结果仍与表2基本保持一致，可以认为上文得到的“新农合”对农村居民收入差距的影响是稳健的。

表5 稳健性检验估计结果

说明：(1)* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001；(2)面板数据为稳健标准误，且常数项已控制；(3)模型11和模型12为删除最低50%收入样本后的回归模型，模型13和模型14为删除最高50%收入样本后的回归模型，其中，模型11和模型13因变量为收入差距一，模型12和模型14因变量为收入差距二；(4)变量中括号外数字为回归系数，括号内为相应标准差；(5)统计量为Wald chi2或F

四、进一步讨论

(一)个体层面的系统性差异分析

直观上，“新农合”对于某些按属性划分的不同居民群体收入差距的影响可能存在系统差异。为了探究这种影响的人群异质性，提高政策干预的准确性，本研究按照年龄、性别和地区对样本进行分组，检验“新农合”对农村居民收入差距影响的人群差异。结果表明：(1)“新农合”对农村居民收入差距的拉大作用，主要发生在中老年人身上。将全部样本以40岁为基准分成青年和中老年两个子样本[注]本文样本的年龄中位数位于40岁附近，基于此，以40岁为基准将全部样本分成青年和中老年两个子样本。，分别进行估计，表6Panal A的前四列报告了按年龄分组回归的结果，控制微观和宏观变量，青年组的回归系数为0.044 1、0.033 9，中老年组的回归系数为0.064 9、0.045 2，且在1%的统计水平上显著。(2)“新农合”对农村居民收入差距的拉大作用，主要发生在女性身上。表6Panal A的后四列报告了按性别分组的子样本回归结果，控制微观和宏观变量的男性组回归系数为0.052 9、0.036 3，女性组为0.064 5、0.044 0，且在1%统计水平上显著，显示“新农合”对女性收入差距的影响大于男性。(3)“新农合”对农村居民收入差距的拉大作用，主要发生在已婚者身上。表6 Panal B的前四列报告了按婚姻分组的子样本回归结果，分析发现，控制微观和宏观变量的已婚组回归系数为0.061 3、0.044 0，未婚组为0.044 1、0.031 3，且在1%统计水平上显著。

(二)空间层面的系统性差异分析

“新农合”对于不同居民群体收入差距的影响可能还存在空间层面的系统差异，其中一个重要的差异就是“新农合”对地区农村居民间收入差距影响的系统差异。为进一步研究分析这一差异，我们在基本模型的基础上又分地区样本考察“新农合”对居民收入差距影响的空间层面的系统性差异，表6的Panal B报告了回归结果。

表6 个体层面的系统性差异分析

说明：(1)* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001；(2)面板数据为稳健标准误，且常数项已控制；(3)收入差距一为以个体净总收入衡量的居民收入差距，收入差距二为以家庭人均收入衡量的居民收入差距；(4)变量中括号外数字为回归系数，括号内为相应标准差；(5)统计量为Wald chi2或F

观察表6 Panal B后四列回归结果可以发现，“新农合”对农村居民收入差距的增大作用，主要发生在东部地区，“新农合”对东部居民收入差距扩大的推动作用更显著。具体来看，控制微观和宏观变量，东部地区回归系数为0.086 2、0.073 5，且在1%统计水平上显著，西部地区为0.040 3、0.008 14，并不显著，这表明“新农合”扩大收入差距的作用在东部地区更显著。仔细分析可以发现，改革开放40多年来，我国经济迅速发展，但经济发展的地区差距一定程度上有所扩大，正是经济发展中的地区差距导致的地方政府政策力度的差异，带来了“新农合”对不同地区间农村居民收入差距影响的差异性。

五、结论与建议

本文利用中国健康与营养调查(CHNS)数据，实证分析了“新农合”对农村居民收入差距的影响，并选择社区参加“新农合”的比例作为工具变量，用工具变量法论证了“新农合”对农村居民收入差距作用的因果效应，再用双重差分模型(DID)因果效应分析法进行了稳健性检验，最后比较了“新农合”对农村居民收入差距影响的异质性。研究发现：“新农合”增大了农村居民间的收入差距，工具变量估计结果证实了“新农合”对农村收入差距影响作用的因果效应，进一步的双重差分模型(DID)估计结果证实了这一因果效应的稳健性。同时异质性分析发现，在个体层面，“新农合”对农村居民收入差距的增大作用，主要发生在中老年、女性和已婚居民群体中；在空间层面，“新农合”对农村居民收入差距的增大作用，主要发生在东部地区居民群体中。“新农合”对农村居民收入差距有加大作用的事实在一定程度上制约了“新农合”制度平抑收入差距效用的发挥。本文认为，未来应继续调整资源投入，增加“新农合”制度供给，稳步推进“新农合”制度改革，但改革中要特别注意“新农合”对农村居民收入差距有增大作用这一问题。为了减弱这一作用对“新农合”应有效用发挥的制约，要改变之前的“新农合”供给模式，以农民需求导向作为“新农合”进一步改革的出发点，避免公共服务供给的无效和浪费。此外，在推进“新农合”制度改革时，要注意推动相关政策向老人、儿童和妇女等弱势群体倾斜，重点偏向农村，偏向低收入、低教育水平人口，加大对基层医疗的人力、财力、物力支持，切实提高基层医疗机构的服务能力和服务水平。