大病保险缩小医疗负担城乡差距了吗※

内容提要：城乡居民大病保险是降低灾难性医疗支出的重要制度安排，是实现国家“共同富裕”发展目标的关键要素。使用中国家庭追踪调查数据，采取DID方法检验大病保险的推行对于医疗负担城乡差距的影响及其作用机制。研究发现：该保险总体收敛了居民医疗负担城乡差距，即相较于城镇居民，农村居民医疗负担得到更大程度地缓解；大病保险在东部地区和高老年人口抚养比的地区，其缩小差距效果更显著；作用机制方面，大病保险可通过改善居民的心理健康状态与身体健康状况以缩小医疗负担城乡差距。基于此，应统筹推进城乡居民大病保险、促进公共医疗服务资源向基层农村、偏远落后地区倾斜，推动基本公共服务均等化，以促进共同富裕。

一、 引 言

中共二十大报告指出，要健全基本公共服务体系，提高公共服务水平，增强均衡性和可及性，扎实推进共同富裕。目前中国建成了世界上规模最大的医疗卫生体系，在“病有所医”上持续用力，城乡居民大病保险(以下简称大病保险)是落实基本公共医疗服务均衡性和可及性的关键保障，为推进共同富裕提供了重要支撑。“做大蛋糕”与“分好蛋糕”作为共同富裕的一体两面，体现的是效率与公平、增长与分配的辩证关系。如何在做大做好“蛋糕”以实现“富裕”基础上，同时切好分好“蛋糕”，保证公平分配是关键。大病保险作为降低居民灾难性医疗支出的重要制度安排(Zhang等，2019；Zhang等，2021)，能否使得乡村低收入群体更多享受医保补偿(周钦等，2016)，即能否进一步缩小居民医疗负担城乡差距以“分好蛋糕”、促进共同富裕成为学界亟待研究解决的重要问题。

从中国医疗费用支出、医疗自付占比与基尼系数变化情况来看(见图1)，随着经济的高速增长，中国整体医疗费用支出逐年增长，表明政府、社会与个人对于卫生保健意识的强化。为响应人民的医疗需求，中国政府相继出台三大基本医疗保险制度：城镇职工基本医疗保险制度、新型农村合作医疗保险制度、城镇居民基本医疗保险制度，以完善社会医疗体系，医疗自付占比整体呈逐年下降趋势，中国医疗卫生体制改革取得一定成效。但医改的高质量推进同样需要考虑医保公平性(Wagstaff，2002)。按照中国深化医疗卫生体制改革的基本原则，社保制度正确的价值取向应是推进乡村地区等低收入群体享有更多医保补偿(周钦等，2016)，从根源上更大程度缓解医疗负担问题。因此，本文评估大病保险对于城乡不同群体实际受益的公平性有助于推动医保制度设计朝着“公平均等化”方向发展。

大病保险作为基础医疗保障体系的补充和延伸，是在发生灾难性医疗支出时给予大病患者进一步保障的重要制度性设计(黄家林和傅虹桥，2021)。该制度于2012年试点并自2015年全国推广，目前已成为保障和改善民生的重要手段(林万龙和刘竹君，2021)。从保障人群看，截至2020年末，该项制度目前已覆盖城乡居民约12.2亿；从保障水平看，大病患者实际报销比例在基本医疗保险基础上平均提升了10%～15%(1)数据来源：中国银行保险监督管理委员会2021年6月1日新闻发布会。；从实施效果看，大病保险较大程度提升了参保居民的健康水平(赵为民，2020)，改善了健康不平等状况(王黔京，2019)，并有效解决了“因病致贫、因病返贫”重大民生问题(李庆霞和赵易，2020)。

国内外学者围绕大病保险的制度属性、保障模式、问题对策及经济效益已展开系统研究。基于国际视域，学术层面认为大病保险是对冲健康风险并在不同健康状态下平滑消费的重要工具，特别是在宏观经济下行阶段，加大政府对其投入，有利于提升国民健康水平(Hambel，2020)。实践层面，由于国情差异，其在各国具体形式存在不同，主要体现在起付线与封顶线的设置、服务涵盖的范围、费用补偿模式等方面(王黔京，2019)。国内学者在充分肯定大病保险取得阶段性重要成绩基础上，亦认识到其发展仍面临较多争议与问题，并围绕完善大病保险制度设计提供政策建议(张颖等，2015；朱铭来等，2017)。第一，制度属性方面，存在将大病保险作为一项新制度即补充性医疗保险，还是基本医疗保险延伸的争议(何文炯，2017；王黔京，2019)；第二，保障效果方面，存在保障范围有限、保障水平不足、精准性不强等问题(Zhang等，2019)；第三，筹资机制方面，存在水平较低、来源单一问题，以及是否需单独筹资的争议(王琬，2014)；第四，管理运行方面，存在交由商业保险机构承办，还是仅由社保经办的争议(卓志和孙正成，2014)。关于大病保险的经济效益方面，微观层面来看，大病保险为家庭提供了减少医疗支出而产生经济风险的保护机制(李华和李志鹏，2018)，提高未来经济收入预期(朱铭来等，2017)；宏观层面来看，大病保险改善了城乡居民与身份相关的健康不平等状况，但与收入相关的健康不平等仍具备一定提升空间(王黔京，2019)，其对中、高收入家庭影响较大，最终会产生一定经济再分配效应，社会总体福利也得到相应提升(于新亮等，2017)。

图1 中国医疗费用支出、医疗自付占比与基尼系数变化图(2003-2019年)数据来源：世界卫生组织、《中国统计年鉴》。

既有文献围绕大病保险议题已做出丰硕成果，鉴于共同富裕为具有中国特色的重要新论述，当前关于大病保险缩小差距以促进共同富裕的研究尚待深入，特别是大病保险“亲贫性”问题及区域异质性特征还尚待检验。基于此，本文着眼于大病保险试点这一准自然实验，采用中国家庭追踪调查(以下简称CFPS)数据，对医疗负担城乡差距问题展开深入研究。文章希望回答如下几个重要问题：大病保险的推行是否会收敛医疗负担城乡差距？这一影响在不同区域、不同人口特征、不同健康状况的个体之间是否存在差异？其作用机制如何？

为回答上述问题，本文采用DID方法实证检验大病保险的推行对于城乡居民医疗负担差距的影响。研究稳健地发现，大病保险的推行总体上收敛了城乡居民医疗负担差距，即相较于城镇居民，乡村居民医疗负担得到更大程度地缓解；紧接着进行异质性讨论，研究发现大病保险在东部地区和高老年人口抚养比的地区，其缩小差距效果更显著；最后进行作用机制探讨，大病保险可通过改善居民的心理健康状态与身体健康状况以缩小医疗负担城乡差距，为厘清大病保险缩小医疗负担城乡差距的机理提供了经验证据。

本文可能的边际贡献是：理论方面，既有研究对于大病保险的探讨多集中在该制度实施背景、动机及可能的经济利益与社会效益方面，但缺少对城乡医疗减负的对比分析，文章通过DID方法揭示大病保险在中国推行情况，实证得出该政策收敛了医疗负担城乡差距，为实现共同富裕目标奠定坚实的民生基础。实践方面，文章的研究结果有助于政策制定者从社会公平正义角度评估大病保险的实施效果，评价中国医改能否实现低收入人群更多受益，达到“均等下的公平”，以期为完善医改提供决策参考依据。

后续安排如下：第二部分为理论分析和研究假设；第三部分为研究设计；第四部分为基准检验结果，同时包括稳健性检验以及异质性分析；第五部分为作用机理探讨；最后是对全文总结与讨论。

二、 理论分析与研究假设

共同富裕的本质属性要求国家医疗体制改革要在实现普及普惠基础上充分体现医保公平性，而医改高质量推进的关键(Wagstaff，2002)在于能否重点提高低收入人群就医的财务可及性(Pan等，2016)并获得更多医保补偿(周钦等，2016)。大病保险作为完善中国医疗体系的重要制度安排，它能缩减大病患者医疗支出以缓解医疗负担(陈中南和孙圣民，2022)。从城乡差异视角来看，大病保险作为减轻乡村群体大病、重病医疗负担的重要医疗保障线(林万龙和刘竹君，2021)，对于乡村等区域贫困人口在大病报销的起付线、封顶线方面具备一定政策倾斜性，因此对于不同收入水平的城乡居民而言，大病保险的激励作用存在显著差异。具体而言：第一，城镇居民具备更高收入水平，但收入水平与边际收入效用两者呈负相关关系，即城镇群体的边际收入效用更低。因此该部分群体减少医疗开支以提升净收入水平所能带来的效用会较低，外部医疗成本的变动对于其医疗投资决策的影响较小。所以，与城镇高收入群体相比，大病保险对提高乡村低收入群体医疗减负作用会更显著。第二，群体中存在着与身份相关的健康不平等以及与经济收入相关的健康不平等(解垩，2009；王黔京，2019)，城镇群体等高收入群体对于医疗服务的需求价格弹性要低于乡村等低收入群体，乡村群体在大病保险试点后释放医疗需求的可能性更大，就医决策受外部医疗保障的影响较大，城镇群体则反之。因此大病保险的医疗保障作用要显著低于乡村群体。第三，城镇群体较于乡村群体，拥有更高的收入水平，可支配收入相对较高。当两者遇到大病、重病时，在同等医疗支出水平下，乡村群体微薄的收入将会使其承担更大的医疗负担，即灾难性医疗负担发生在乡村群体的可能性要更高，因而大病保险的试点将会对乡村群体发挥更大的医疗福利作用，其对于乡村群体的医疗减负作用要显著强于城镇群体。即大病保险对于乡村低收入群体而言表现为“雪中送炭”，对城镇高收入群体而言则表现为“锦上添花”。据此，本文提出研究假设：

H1: 大病保险总体收敛了居民医疗负担城乡差距，即相较于城镇居民，农村居民医疗负担得到更大程度地缓解。

此外，考虑到地区经济发展水平和区域老年抚养负担的差异性，同时不同地域结构与社会结构使得东中西部地区在医疗保险支出方面存在不同(周依群和王国军，2017)，因而大病保险对医疗负担城乡差距的影响可能存在异质性。首先，东中西部地区经济发展程度与居民收入水平不同，东部地区整体经济发展较好，居民的生活质量和财富水平总体居于高位，医疗保障制度较为完善，且该区域政策宣传力度、居民风险规避与医疗投资意识均较强，外部医疗政策的变化对其医疗投资决策的影响更大，因此大病保险在该区域落地所释放的医疗普惠普及信号将更为强烈。而西部地区经济发展程度较差，医疗与社会保障问题更突出，居民风险规避与医疗投资意识均较弱，外部医疗政策的变化对其医疗投资决策影响较小，因而西部地区居民对于大病保险带来的医疗减负作用反应将相对迟缓；其次，老年抚养压力会影响家庭在保险市场的参与程度(卢亚娟和张雯涵，2020)。高老年抚养比区域，老年抚养压力较大，更加需要大病保险来进一步释放就医需求，外部医疗成本的变动对于其医疗投资决策的影响较大，大病保险所释放的积极医疗信号将会进一步提升该区域的正向医疗反馈，其医疗边际效用提升会更加明显，因而对于大病保险在医疗负担差距上的收敛效应，整体反应将更显著。据此，本文提出假设：

图2 逻辑框架图

H2a: 大病保险对医疗负担城乡差距的影响存在经济地理区域上的异质性；

H2b: 大病保险对医疗负担城乡差距的影响存在老年抚养负担上的异质性。

国家财政对大病保险的投入，具有一定收入再分配积极效应，其核心目标是促进社会公平。鉴于上述重要性，需要对大病保险影响医疗负担城乡差距的作用机制展开分析，就大病保险推进共同富裕的影响路径进行深层次探讨。通过对已有文献的梳理，本文认为大病保险可能会通过改善参保者的心理健康状态与身体健康状况来最终影响医疗负担城乡差距。

如上所述，不同收入水平的群体对于大病保险的反应程度存在差异，大病保险试点后，相较于边际收入效用更低的城镇群体，乡村群体的医疗投资需求增量会更大，大病保险将极大释放该群体的医疗需求，其所传递的积极医疗信号将会进一步提升该群体的正向反馈，对于医疗决策的心理预期会更加乐观，心理效用提升会更为显著，居民身体健康状况也呈现向好趋势，这将更大幅度促进乡村群体提升其人力资本投入并进而提升收入水平，因此乡村低收入群体的医疗支出与收入占比得到了显著降低，医疗负担得到更加有效缓解。反之，相较于城镇高收入群体，心理健康状态较差的乡村个体一旦因经济原因导致疾病无法得到有效救治，心理负担表现为更加沉重，自身健康水平也将进一步下滑，病情恶化将进一步加大经济支出，最终体现为医疗边际支出递增，未来的个人免疫力下降、新罹患疾病发生率将大大提升，最终陷入一种医疗负担逐渐加重的恶性循环中。综上所述，大病保险能够改善参保者的心理健康状态与身体健康状况，并进一步收敛城乡医疗负担差距。即大病保险充分发挥了基本公共医疗保障向乡村群体倾斜的重要作用，为推进共同富裕提供了关键支撑。据此，本文提出假设：

H3a: 大病保险对医疗负担城乡差距的收敛性受到心理健康状态影响；

H3b: 大病保险对医疗负担城乡差距的收敛性受到身体健康状况影响。

基于上述分析，本文的逻辑框架如图2所示。

如图2所示，文章首先推演出基准假设H1：大病保险总体收敛了居民医疗负担城乡差距，之后从外部环境(经济地理区域以及老年抚养负担)角度提出假设H2a和H2b，再从参保者内部(心理健康状态与身体健康状况)视角提出假设H3a和H3b，内外结合，并在实证部分对基准假设、异质性与作用机制分别进行相应检验。

三、 研究设计

1. 样本选取与数据来源

本文采用CFPS数据，探讨大病保险对于医疗负担城乡差距的影响。目前CFPS共计五轮调查数据，自2010年起每两年公布一轮调查结果，因此本文选取2010-2018年共计五轮调查数据作为初始样本。在此基础上文章剔除了样本变量缺失严重的数据。在回归分析中，本文对年份以及个体固定效应进行控制，为消除异方差影响，采用稳健标准误报告最终结果。同时考虑到商业保险会对本文的政策效应造成偏误，本文将参与商业保险的居民样本进行全部剔除。此外，大病保险作为城镇居民医疗保险与新型农村合作医疗的附加保险，为弱化两种基本保险对本文政策效应可能造成的影响，本文选取的数据均为事件期内参与上述两种保险之一的样本，即大病保险冲击前后居民均已参与基本医疗保险，医疗负担变化非参与基本医疗保险导致。最后，大病保险试点在城市层面存在差异，因此不同于以往从省级层面进行政策评估，本文从城市层面构建DID模型，以准确识别大病保险的作用效果。

2. 变量定义

(1) 被解释变量。考虑到本文主要研究大病保险对于医疗负担城乡差距的影响，因此本文主要关注居民医疗负担问题，已有研究衡量居民医疗负担主要从绝对指标和相对指标两方面来刻画。其中绝对指标包括住院医疗费用(宁满秀和刘进，2014；刘明霞和仇春涓，2014；王文娟和曹向阳，2016)、医疗自付金额(Finkelstein等，2012)；相对值指标包括医疗保健支出与可支配收入的比值(郑喜洋和申曙光，2019)、实际自付的医疗支出与收入之比(Sun等，2009；黄晓宁和李勇，2016)。参考已有研究的主流做法，本文采用实际自付的医疗支出与收入之比(相对指标)度量医疗负担，在稳健性检验部分采用总医疗费用(绝对指标)进行验证。此外借鉴已有研究的构造方法，分别采用城镇居民计量指标与农村居民计量指标的比值和差值来衡量城乡差距。综上所述，本文的被解释变量Eir1和Eir2，分别为城镇居民医疗负担与农村居民医疗负担的比值和差值。如前文所述，城镇居民收入水平整体较高，乡村居民医疗负担整体较重，因此该值越大表明医疗负担城乡差距越收敛。具体计算方法如下：

Eir1=城镇居民自付医疗支出与收入的比值/乡村居民自付医疗支出与收入的比值

Eir2=城镇居民自付医疗支出与收入的比值-乡村居民自付医疗支出与收入的比值

(2) 解释变量。基于前文政策背景，本文参考已有研究的设计思路(陈中南和孙圣民，2022)，以2013年作为政策冲击的节点，控制组为未在全市范围内完成改革的地级市，对照组为已在全市范围内完成改革的地级市，使用DID模型评估大病保险的政策效应。具体处理如下：首先是地区分类变量treat，若该地区位于大病保险试点地区，则为1，否则为0；其次是试点时间分类变量post，在试点年份前赋值为0，在试点年份后赋值为1。为保证获得更“干净”的政策效应，本文从城市层面进一步区分实验组和控制组，同时为了规避样本自选择问题，本文在稳健性检验部分采用Heckman模型进行检验。

(3) 控制变量。为尽可能地减少遗漏变量，缓解内生性问题，本文结合学者的已有研究成果，在保证不存在严重多重共线性的前提下从居民个人特征及外部环境等多层面分别选取相关控制变量。具体见表1。

3. 模型设计

针对前文提出的研究假说，本文构建了如下DID模型：

Eir=α+γ1(treatit×postit)+θt+μi+εit

(1)

Eir=α+β1(treatit×postit)+β2Controls+θt+μi+εit

(2)

其中，θt表示时间固定效应，μi表示个体效应，εit表示误差项。其中，模型(1)为考虑在不加入控制变量情况下解释变量政策试点(treatit×postit，以下简写为tp)与被解释变量医疗负担城乡差距(Eir1和Eir2)的回归结果，以此来初步判断两者之间的相关性情况以及具体影响方向。模型(2)为考虑在加入控制变量情况下两者的回归结果，据此得出大病保险政策试点对医疗负担城乡差距具体影响方向以及在模型中的整体解释程度，从而分析模型的经济学及统计学意义。

四、 实证过程及初步结果

本文首先进行了描述性统计，给出了主要变量的统计结果(因篇幅原因未列示，备索)。首先分析医疗负担绝对指标：当采用医疗费用城乡比值度量医疗负担差距时，考虑到城镇居民的医疗投资整体高于乡村居民，即医疗费用支出方面城镇居民相对更高，因此该指标均值大于1；其次分析医疗负担相对指标：当采用医疗自付占比的城乡比值度量医疗负担差距时，考虑到城镇居民收入水平较高，同等收入水平下城镇居民的医疗自付占比低于乡村，即乡村居民医疗负担更重，因此该指标均值小于1，两者均符合现实，这与一些学者估计结果较为接近。其他变量统计结果也基本符合预期，与大部分学者研究结果保持一致，在合理范围之内，并未发现异常值，保证了本研究结果的可靠性，在此不赘述。

表1 变量定义表

1. 相关性分析

根据各主要变量之间的Pearson相关系数及其显著性(因篇幅原因未列示，备索)可以发现：被解释变量医疗负担城乡差距(Eir1和Eir2)与核心解释变量(tp)呈显著正相关，即大病保险的推行收敛了两者差距，基本证实了前文假设。实证发现这种影响是显著正相关的，但是具体的影响方向以及影响程度有待后续的回归检验。另外，其他控制变量之间的相关性与已有成果保持一致，确保了本研究数据的可靠性。同时根据具体的皮尔逊相关系数以及显著性可以发现，变量之间的相关系数均在0.5以下，不存在严重多重共线性问题。此外检验方差膨胀因子发现，VIF的最大值为1.59，远小于临界值10，进一步说明模型不存在严重的多重共线性问题。因此可以进行后续的多元回归分析。

2. 基准回归的检验

由表2可见，总体上两种双重差分模型回归结果符合本文的预期：无论是否控制其他变量，大病保险的推行均显著收敛了医疗负担城乡差距，但未控制其他变量时总体模型解释率较低，在加入控制变量后，模型解释率得到大幅提升。基准回归结果依旧支持前文主假设，即当采用医疗自付占比城乡比值(医疗自付占比城乡差值)来度量医疗负担城乡差距时，政策推行使得医疗负担城乡差距收敛了5.02%(5%)。这体现了相较于一些高收入的城镇居民群体，中低收入的乡村居民的医疗自付支出与收入占比得到了显著降低，医疗支出的缩减将极大提升中低收入群体的期末净收入水平，防止因灾难性医疗负担冲击而使其彻底丧失劳动能力与经济收入，即大病保险可以缓解居民医疗负担，在同等收入水平下医疗支出缩减将会进一步收敛其总支出水平，进而提高低收入群体的净收入水平，最终城镇与乡村群体的净收入水平线逐渐收敛，这也就说明大病保险缓解医疗负担所节约的居民财富在不同收入群体之间实现了公平分配。即对于收入水平相对更低的乡村居民而言，其在医疗保险上更大程度享有医疗负担减缓的红利。而医疗负担城乡差距的收敛效应较为显著，这体现了“共同富裕”思想，符合国家医疗政策改革导向。

表2 基准回归结果

3. 平行趋势检验

采用DID进行政策效果评估之前，最重要的前提就是对照组和实验组样本在外生事件发生之前，除了大病保险政策冲击造成两者差异外，其余各个方面两组样本均应保持一致，即存在平行趋势假设，该假设保证了医疗负担差距变化均是由大病保险政策冲击导致的，而非其他因素使然。具体实证结果见图3，可以发现大病保险政策实施前各时间趋势回归结果无显著差异，即对照组与实验组之间保持相同趋势，在政策冲击后出现了显著差异，满足平行趋势假设。

图3 基准DID平行趋势检验

4. 动态时间影响效应

考虑到大病保险政策实施效果的持续性，本部分在模型(2)基础上继续采用动态DID模型，检验大病保险实施后的动态政策效果：

(3)

(4)

其中，yeart为年度虚拟变量，分别取值2013年以后试点年份(2014、2016、2018)，γ1、β1为动态政策效果和变化趋势的回归系数，其他参数与模型(1)和(2)中的定义一致。

表3显示，大病保险实施后的城乡医疗负担收敛效应较显著，从2014年到2016年整体系数逐渐变大，在2018年回归系数有所减小但依旧处于高位，说明大病保险收敛了医疗负担城乡差距，且收敛效应整体逐步增强。这体现了中低收入的乡村居民的医疗支出与收入占比发生了显著降低，即对于收入水平相对更低的乡村居民在医疗保险上更大程度享有医疗负担减缓的红利，大病保险对城乡居民的医疗负担差距具有收敛作用，这也从侧面反映出相关政策的宣传工作，尤其是对口贫困地区以及低收入群体，需要进一步强化。大病保险作为降低居民灾难性医疗支出的重要制度安排，可以使得乡村低收入群体更多享受医保补偿，因此应进一步推介政策、扩大对低收入群体的政策倾斜，从而缩小医疗负担城乡差距以“分好蛋糕”、最终实现共同富裕。

5. 稳健性检验

(1) 安慰剂检验。虽然在前文已经证实对照组与实验组在大病保险推行之前，两者平行趋势相同，但考虑到外生冲击发生以后，两者在Eir1(Eir2)方面发生的显著变化并不一定是大病保险政策冲击导致的，也有可能仅仅是其他因素所致，例如其他未观测到的全国性重大政策等。因此采用以下两种方式分别进行安慰剂检验。

第一，设置伪政策发生时间。文章将政策发生时间进行滞后，回归结果(因篇幅原因未列示，下同)显示，伪政策时间节点与试点分类变量的回归系数不显著。第二，随机生成实验组。文章通过随机抽取居民观测作为试点观测，再按照PSM方法配对样本，重复该过程1000次，t值分布图表明随机过程产生的P值与基准回归结果相比接近于零且不显著。以上两种结果均表明通过安慰剂检验。

表3 政策实施后的动态时间影响效应表

(2) Heckman检验。为规避可能存在的样本自选择问题，此处将进行Heckman检验，首先构建医疗负担的决策模型，根据医疗负担的高低设置哑变量，通过probit模型进行估计并在此基础上计算出逆米尔斯比率(Imr)。之后将逆米尔斯比率作为第二阶段的修正参数以解决选择性偏误问题。表4列示了两阶段回归结果，虽然逆米尔斯比率的系数在1%的水平上显著，但是政策效应的回归系数结果并未受到影响，显著性和符号方向均与基准回归结果一致，即大病保险对于医疗负担城乡差距具有显著收敛作用。

表4 Heckman两阶段检验

(3) PSM检验。本文进一步采用PSM进行稳健性分析：以tp为处置变量，以Eir1和Eir2作为结果变量，同时将前文控制变量的交乘项和高次项一并作为协变量加入模型中并进行匹配。匹配前后均通过平衡性检验。研究发现，结果变量无论为Eir1或Eir2，ATT均显著为正，这和前文结论相一致。

(4) 替换变量。本文还采用总医疗费用(绝对指标)的城乡比值替换原来的被解释变量，实证发现与前文基准回归结果一致。这体现了相较于一些高收入的城镇居民群体，中低收入的乡村居民总体医疗费用相应减少，医疗支出的缩减将极大提升中低收入群体的期末净收入水平，即大病保险可以更大程度缓解乡村居民医疗负担，这也就说明大病保险缓解医疗负担所节约的居民财富在不同收入群体之间实现了公平分配，符合国家医疗政策改革初衷。

6. 异质性分析

前文在理论分析部分已经揭示了在不同经济发展水平和老年抚养负担的区域，大病保险对医疗负担城乡差距的影响存在异质性，因此有必要对上述因素逐一进行检验。下面构造模型(5)和(6)，分别对假设H2a和H2b进行实证检验。

Eir=α+γ1treat×post×regioni,t+γ2post×treati,t+γ3postt+γ4treati+γ5regioni+γ6post×regioni,t+γ7treat×regioni,t+γ8Controlsi+ηp+εi,t

(5)

Eir=α+δ1treat×post×oldrati,t+δ2post×treati,t+δ3postt+δ4treati+δ5oldrati+δ6post×oldrati,t+δ7treat×oldrati,t+δ8Controlsi+ηp+εi,t

(6)

其中，region为区域划分变量，按照《中国卫生统计年鉴》区域划分方式，文章将样本划分为东、中、西部三个子样本，分别赋值为0、1、2；oldrat为老年人口抚养比(单位：%)，其他参数与模型(1)和(2)中的定义一致。

(1) 东中西部区域。本文首先按照区域划分进行实证检验，具体结果如表5中第(1)和(2)列所示。总体而言，大病保险对医疗负担城乡差距的收敛效应在东部地区更为显著。具体而言，当采用医疗自付占比城乡比值(医疗自付占比城乡差值)来度量医疗负担城乡差距时，自变量系数为-0.0460(-0.0681)，在1%水平上显著为负，即居民所处区域越接近西部地区，大病保险的城乡医疗负担收敛效应将会减弱约4.60%(6.81%)。这说明大病保险对医疗负担城乡差距的影响存在经济地理区域上异质性，即外部医疗政策的变化对东部地区居民医疗投资决策的影响更大，因此大病保险制度在该区域落地所释放的医疗普惠普及信号将更为强烈，居民对于大病保险带来的医疗减负作用反应将更为显著，即该地区居民将更大程度享有医疗改革红利，高质量推进共同富裕的进程将逐步加快。

表5 异质性分析

此外，本文在理论分析与研究假设部分提到东部地区整体经济发展较好，医疗保障制度较为完善，外部医疗政策的变化对其医疗投资决策的影响更大，该地区居民对于大病保险带来的医疗减负作用反应将更为显著。本文对此也进行了实证检验(因篇幅原因未列示，备索)，结果发现医疗问题与社会保障问题越突出的地区，大病保险的城乡医疗负担收敛效应将会减弱，相反在医疗保障制度越完善的区域，该收敛效应越显著，这也进一步佐证了此处结论。

(2) 老年抚养比。本文对老年抚养比同样进行交乘并据此进行实证分析。结果如表5中第(3)和(4)列所示，总体而言，大病保险对医疗负担城乡差距的影响在高老年抚养比的区域中更为显著。具体而言，当采用医疗自付占比城乡比值(医疗自付占比城乡差值)来度量医疗负担城乡差距时，自变量系数为0.0341(0.0517)，在1%水平上显著为正，即在高老年抚养比区域，大病保险的城乡医疗负担收敛效应将会增强3.41%(5.17%)。这说明大病保险对医疗负担城乡差距的影响存在老年抚养负担上的异质性，即大病保险引发的外部医疗成本的变动对高老年抚养比区域的医疗投资决策影响较大，该区域更加需要大病保险来进一步释放就医需求，其对于大病保险带来的医疗减负作用反应将更为显著。上述结果表明，大病保险能够有效降低高就医需求区域的医疗负担，持续增进人民群众生命健康福祉，筑牢共同富裕民生底线。

五、 作用机制分析

上文已得到大病保险对于医疗负担城乡差距收敛效应的经验证据，下面将从理论分析中的两个视角(身体健康状况和心理健康状态)出发，分别检验其作用机制。其中，身体健康状况变量来自CFPS数据中受访者身体健康状况调查，从很差到很好依次赋值为1至7；心理健康状态变量来自CFPS数据中受访者自我感知健康状况调查，从非常不健康到非常健康依次赋值为0至7。为规避可能发生的互为因果等内生性问题，本文将中介变量进行滞后一期处理。

1. 身体健康状况

本文在此处考察为何大病保险的推行会导致医疗负担城乡差距缩小，实证结果显示大病保险将会改善居民身体健康状况，并进一步收敛医疗负担城乡差距。具体而言，首先从表6第(1)列回归结果来看，自变量系数为0.0817，在1%水平上显著为正，即大病保险的推行将会显著提高8.17%的身体健康水平；再将机制变量加入基准回归模型中，可以得到第(2)和(3)列回归结果，最终发现当采用医疗自付占比城乡比值(医疗自付占比城乡差值)来度量医疗负担城乡差距时，政策效应系数为0.0498(0.0498)，机制变量系数为0.0047(0.0033)，均在1%水平上显著为正，这表明推行大病保险将会显著改善居民身体健康状况，并进一步收敛约4.98%(4.98%)的医疗负担城乡差距。即身体健康状况对大病保险的医疗减负效应起到了部分中介作用，因此有必要进一步完善大病保险政策，不断改善参保者的身体素质，筑就“共同富裕”健康防线。

表6 身体健康状况作用机制分析

2. 心理健康状态

本文在此处对居民心理健康状态这一作用路径展开实证分析，结果显示大病保险的推行会改善居民心理健康状态，并进一步收敛医疗负担城乡差距。具体而言，首先从表7第(1)列回归结果来看，自变量系数为0.0584，在10%水平上显著为正，即大病保险的推行将会显著改善约5.84%的心理健康状态；再将机制变量加入基准回归模型中，可以得到第(2)和(3)列回归结果，最终发现当采用医疗自付占比城乡比值(医疗自付占比城乡差值)来度量医疗负担城乡差距时，政策效应系数为0.0501(0.0499)，机制变量系数为0.0028(0.0024)，均在1%水平上显著为正，这表明推行大病保险将会显著改善居民心理健康状态，并进一步收敛约5.01%(4.99%)的医疗负担城乡差距。即心理健康状态对大病保险的医疗减负效应起到了部分中介作用，因此要通过构建共同富裕导向下大病保险的长效医疗保障机制，进一步改善参保者的心理健康状态，为实现共同富裕提供强有力的卫健支撑。

表7 心理健康状态作用机制分析

六、 研究结论与建议

大病保险作为重要公共医疗产品，是降低居民灾难性医疗支出的重要制度安排，其能否在城乡间实现均等化是扎实推进共同富裕的重要抓手。本文基于各城市实施大病保险试点这一准自然实验，通过CFPS数据采用DID方法实证检验大病保险的推行对于医疗负担城乡差距的影响。实证结果显示：第一，大病保险的推行确实显著地降低了医疗负担城乡差距。相较于城镇居民，乡村居民医疗负担得到了更大程度地缓解。第二，大病保险在东部以及高老年抚养比的地区，其医疗负担差距的缩小幅度更为显著。第三，作用机制方面，大病保险可通过改善居民心理健康状态与身体健康状况以缩小医疗负担城乡差距。本文结果为厘清大病保险收敛医疗负担城乡差距的作用机理以推进共同富裕提供了经验证据。

基于上述研究结论，本文提出如下建议：第一，积极转变工作重点，从“求量”逐步转向“求质”。地方政府应加大大病保险政策的落实力度与覆盖范围，应保尽保，重点推进大病保险政策制度发挥最大化效果，明确其收敛城乡医疗负担的制度定位，以真正践行“共同富裕”思想。第二，改革的红利尚未充分普及到西部地区，应加大对西部地区群体的宣传推介力度，深化西部地区群体关于大病保险政策的认知，带动西部地区群体的参保积极性；同时兼顾老龄化严重区域的医疗保障力度，推进政策适当向老年特殊群体倾斜，以最大程度惠及老年群体。第三，大病保险对农村低收入群体的医疗减负效应更强，其心理健康状态与身体健康状况的改善幅度相对城镇等中高收入群体也更高，因此作为中国基本医疗保障制度的延伸，如何使乡村低收入群体更好更充分地享有该项医疗福利，在制度设计上还需更具针对性。综上，要想更好地发挥大病保险政策实施效果，必须重点惠及特殊群体与特殊区域，努力实现公共产品城乡间均等化，这也是大病保险政策在各区域推行的过程中需要进一步着力建设的方向。