城乡医保统筹对居民生理健康及健康不平等的影响研究*

2024-01-02邵芯苗吴忠

中国卫生事业管理 2023年12期

邵芯苗,吴忠

(上海理工大学管理学院,上海 200093)

联合国2030可持续发展议程指出,实现全民健康覆盖是可持续发展目标的核心要素,并已成为全球医疗保健的优先事项。许多发展中国家已将全民健康覆盖目标纳入其国家卫生保健政策制定中[1]。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央把保障人民健康放在优先发展的战略位置,作出了实施“健康中国”战略的重大部署,同时提出了“要努力把我国建设成为人民享有更好医疗保障、更高水平医疗服务、更满意健康结果的国家”的重大目标[2]。党和国家高度重视人民群众的健康问题,并在《关于深化医药卫生体制改革的若干意见》《全国城乡居民大病保险实施方案》《关于推进公立医院综合改革的指导意见》《关于深化医药卫生体制改革加快推进医药卫生事业发展的实施意见》等一系列重要文件中对全面建立中国特色基本医疗保障制度进行了具体的规划和部署。在此基础上,我国逐步建立了世界上规模最大的基本医疗保障网,为保障人民健康起到了积极的促进作用。然而,随着城乡“二元”经济结构、居民职业类型和政策碎片化等因素的影响,我国逐步形成了城乡分割、人群分割及地区分割的三大基本医疗保险制度。城乡居民之间基本医疗服务的使用不平等,医保权益的便利性不强,以及整个医保体系的不和谐发展,都限制了社会经济发展,成为实现全民健康覆盖目标的制约因素[3]。为此,2016年出台的《关于整合城乡居民基本医疗保险制度的意见》,明确提出了整合城乡居民医保“四项原则”及“六统一”的工作思路。到2018年年底,全国各地基本实现了城乡居民医疗保险一体化,打破了城乡二元医疗保险体制,更好地保障了人民群众的健康。

现有的文献证明,在医保统筹后,农村居民可以享受到和城镇居民一样的医保待遇,从而极大地提高了制度公平性[4]。同时作为在乡-城间不断往返的流动人口,医保统筹更是提高了流动人口的健康绩效[5],以上的研究为本论文的后续探索提供了丰富的理论依据和实证考量,但仍然存在着对其进行深入探讨的空间。第一,已有文献一般使用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)、中国劳动力动态调查(CLDS)等微观数据,以居民在政策实施前后参保类型的转变来探究医保统筹对居民健康的影响,忽视了医保统筹是在省市的层面进行操作;第二,缺少城乡医疗保险统筹对改善流动人口健康不平等状况的实证研究;第三,在城乡医保统筹的相关研究中,没有划分出不同缴费档次对居民生理健康和健康不平等的影响研究。基于此,本文存在的可能贡献有:第一,结合2018年全国基本医疗保障事业发展统计公报和2019年《中国卫生健康统计年鉴》宏观数据准确研判实现统筹省份,以统筹省份为标准确定参保居民;第二,对居民内部群体和缴费模式进行异质性分析,探究一档制与多档制缴费档次对居民生理健康和健康不平等的影响,同时补充城乡医保统筹对城乡居民、户籍及流动居民的生理健康及健康不平等影响情况差异分析。

1 资料来源与方法

1.1 数据来源

本研究使用的微观数据来源于“中国劳动力动态调查”(China Labor-force Dynamics Survey,CLDS)。该调查是由中山大学社会研究中心进行,目前最新公布的数据为2018年第四轮调查样本,涵盖了除港澳台、西藏和海南地区以外的29个省份,并对15-64岁之间的所有劳动力进行了全面的调查,具有广泛的地域代表及大样本性质,为有效分析人口健康、劳动就业、消费储蓄及空间规划等主题上提供了可靠的数据支持。同时本文结合宏观层面的2018年全国基本医疗保障事业发展统计公报和2019年《中国卫生健康统计年鉴》代入中国劳动力动态调查微观数据库,研判实现城乡居民医疗保险统筹的省份,并对相应个体进行分析后,最终得到样本量6 319个,其中,实验组样本有5 704个,对照组样本有615个。

1.2 变量选取

1.2.1 被解释变量

本文研究的被解释变量是居民的生理健康及其健康不平等。为了全面评估城乡医保统筹对居民生理健康及健康不平等的影响效应。参考已有文献,本文将健康指标设定如下。生理健康:参考常雪、苏群的研究[6],结合CLDS问题项“您过去两周内是否有病伤?”对居民生理健康进行识别。健康不平等:参考任国强、黄云的研究[7],将个人自评健康测度的相对剥夺指数作为衡量健康不平等的主要变量。自评健康是目前国际上用于健康测度最多的指标之一,能够综合反映被访者的各种健康状态[8],并且齐亚强(2014)对自评健康指标进行了信度和效度的分析[9],所以本文参照CLDS问题项“您认为自己现在的健康状况如何?”被给予1分为“非常不健康”,“比较不健康”为2分,“一般”为3分,“健康”为4分,“非常健康”为5分。相对剥夺理论认为,在一个群体中,健康状况较差的居民在健康劣势累积的过程中所遭受到的相对剥夺程度较高,也就是健康不平等水平较高。按照Kakwani的研究[10],假设代表1个参照群组,样本量为,将居民的自评健康水平按照升序进行排列,得到总体自评健康分布为向量M=(m1,m2,m3,…,mn-1,mn),其中m1≤m2≤m3…mn-1⦤mn。因此i,第j个居民与第个人相比较,第个居民的健康相对剥夺指数RD(mj,mi)表示为:

表1 变量描述性统计

(1)

在式(1)的基础上,可以将第i个居民m受到的平均相对剥夺RD(mj,mi)表示为:

(2)

1.2.2 核心解释变量

本研究的核心解释变量为城乡居民医保统筹。参照CLDS问题项“您有下列哪些医疗保险/保障?”删除除了参加新农合、城镇居民和城乡居民医疗保险这三种保险以外的样本。对剩余样本的参保类型观察后发现,本应在2018年报告参保城乡居民医疗保险,但实际上只有很少的被调查在回答问卷时明确三者关系并作出正确回答,如果直接使用CLDS问卷数据的回答可能存在很大误差,因此本研究采用宏观层面的医保整合数据代入微观数据库的个体样本进行分析。根据2018年全国基本医疗保障事业发展统计公报和2019年《中国卫生健康统计年鉴》,报告新农合数据的省份尚未实现城乡居民医保统筹,2018年辽宁、吉林、安徽、海南、贵州、陕西、西藏7个省份(自治区)仍有新农合数据,其中CLDS未对西藏自治区进行调研,因此CLDS中处于辽宁、吉林、安徽、海南、贵州、陕西这6个省份的样本为对照组个体赋值为0,其余为实验组赋值为1。

1.2.3 协变量

本文从以下三个层面选取控制变量:第一,个体特征包括年龄、性别、受教育程度、婚姻、户口性质;第二,个人健康行为包括吸烟和应酬;第三,经济特征包括工作类型以及经济满意度。各变量的具体定义详见表1。

1.3 模型设定

在对居民生理健康进行探讨时,居民的两周患病的情况有“未患病”和“患病”两种,属于二元离散变量,因此探究城乡医保统筹对居民生理健康的影响使用Probit模型。居民健康不平等的取值范围在0～1之间,在分析城乡医保统筹对居民健康不平等的影响采用OLS 回归。为了避免模型设定引起的偏差,本研究通过运用倾向得分匹配方法(PSM),设定虚拟变量Pi={0,1}来代表居民i所在的省份是否完成了城乡医保统筹,pi=0表示未完成城乡医保统筹的省份,pi=1代表已经完成统筹的省份。将居民健康效应记做Zi,可以得到:

(3)

其中,Z1i是实现城乡医保统筹省份居民的健康状况,Z0i表示未实现城乡医保统筹省份居民的健康状况。整理可得:

Zi=(1-pi)Z0i+piZ1i=Z0i+(Z1i-Z0i)pi

(4)

其中,(Z1i-Z0i)表示城乡医保统筹对居民健康影响的处理效应。本研究主要关注的就是实现城乡医保统筹省份居民的生理健康及健康不平等的变化,因此主要考察实验组的平均处理效应(ATT)。

ATTPSM=E(Z1i-Z0i|pi=1)=E(Z1i|pi=1)-E(Z0i-|pi=1)

(5)

2 结果

2.1 描述性统计分析

本研究涉及的变量及其描述性统计如表1所示。“对照组”生理健康和健康不平等均值略高于“实验组”。控制变量方面,年龄均值为1.495,年龄区间在45～64的居民占大多数;女性居民占比略高于男性居民;实际受教育程度集中在小学和初中;有配偶的居民占大多数,占比约为82.1%;农村居民的比例的比例远远高于城镇居民;抽烟和应酬的居民占比分别为28.1%和20.7%;有68.3%的居民自己的经济收入表示满意。

2.2 城乡医保统筹对居民生理健康及健康不平等的总体评估

表2汇报了城乡医保统筹对居民生理健康及健康不平等影响的回归结果。其中模型(1)、(3)是使用Probit模型探究城乡医保统筹对居民生理健康的影响结果,模型(2)、(4)是使用OLS回归分析城乡医保统筹对居民健康不平等的影响结果。模型(1)、(2)是在未添加控制变量情况下的回归结果,模型(3)、(4)为加入控制变量的总体回归结果。

表2 城乡医保统筹对居民健康影响的模型结果

在生理健康方面,模型(1)和模型(3)的结果表明,实现城乡医保统筹省份的居民两周患病率下降了0.237分和1.398分,而且在1%的统计水平上具有显著性,这一结果表明城乡医保统筹政策已经有效地降低了居民两周半患病率,提升了居民的生理健康水平。在健康不平等问题上,模型(2)和模型(4)的结果表明,实现城乡医保统筹省份的居民健康不平等分别下降了0.027和0.109分,并且在1%的统计水平上显著,这表明城乡医保统筹政策对居民健康不平等问题有了很大的改善。

控制变量方面,随着年龄的增加,居民的患病率及健康不平等逐渐增加。女性更容易产生健康不平等的现象。受教育水平的提高有助于改善健康状况,并缓解健康不平等的现象。走入婚姻、拥有配偶的居民的健康不平等程度更低。城镇居民表现为更好地生理健康水平。工作类型在对居民生理健康及健康不平等的影响中,表现出了相反的结果,个体工商户或者无固定职业的居民的两周患病率越低,但是拥有固定工作的居民健康不平等状况能够得到缓解。拥有满意的经济收入能够有效地提升居民的生理健康水平,缓解健康不平等现象。

2.3 倾向得分匹配估计结果

前文对居民生理健康及健康不平等的总体评估表明,实现城乡医保统筹省份的居民两周患病率下降且健康不平等的情况得到了缓解。然而居民参加城乡医保是一种基于个人实际情况而作出的选择,其决定受诸多因素影响。在此基础上,本研究拟采用PSM法,降低Probit和OLS模型的估计误差。在进行估计之前,本研究进行了平衡性检验观察匹配结果是否很好的平衡了样本以及PSM方法的估计质量。从图1可以看出,当进行对比匹配后,所有变量的标准化偏差都都明显比匹配之前要小,符合Rosenbaum和Rubin判定的标准偏差绝对值小于20%的结果[11],由此可以确定,在经过匹配之后,处理组和控制组的样本没有明显的特征区别。

图1 PSM平衡性检验的变量标准差偏差情况

为保证估计结果的稳健性,本研究利用最近邻匹配、核匹配和卡尺匹配这三种不同匹配方法测算了城乡居民医保统筹对居民生理健康及健康不平等的平均处理效应(ATT)结果,由三种匹配方法所得到的结果如表3所示,城乡医保统筹对居民生理健康及健康不平等的平均处理效应在1%的水平上负向显著。生理健康层面,PSM估计结果显示,实现城乡医保统筹省份的居民两周患病率下降,生理健康得到了提高。健康不平等层面,城乡医保统筹了缓解了居民健康不平等。虽然估计结果略有差异,但都证实了实现城乡医保统筹省份的居民生理健康得到了提高,健康不平等状况有所缓解。

表3 基于PSM方法的平均处理效应估计结果

2.4 城乡医保统筹对居民健康影响的异质性分析

2.4.1 城乡异质性与户籍、流动异质性分析

为了有效地促进全民健康水平的提升,制定更加精准化、差异化的医保政策。有必要深入分析城乡居民医保统筹对居民生理健康和健康不平等影响的异质性。长期以来,由于受到城乡“二元”经济结构、政策碎片化等影响因素,农村居民相对于城镇居民来说获得优质医疗资源较难,同时针对流动人口的医疗保障制度不够健全。基于此,参照CLDS问题项,您目前的户口性质、户口所在地与常居地是否统一将居民分类为城镇居民与农村居民、流动居民与户籍居民两个对比视角,使用Probit模型和OLS回归对异质性进行探究,结果如表4所示。总体看来,城乡医保统筹政策均有利于提升城乡居民、户籍居民和流动居民的生理健康水平、缓解健康不平等。具体来看,相较于农村居民,城乡医保统筹政策更有利于降低城镇居民的两周患病率,提升生理健康水平、缓解健康不平等。而对流动居民来说,城乡医保统筹能够显著提升其生理健康,但是对其健康不平等的缓解却不如户籍居民。造成这种情况的主要原因可能是:尽管城乡医保统筹政策提升了居民的健康绩效,但城乡居民在享受到医疗服务的机会并不平等,而且,医保政策往往“重治疗,轻预防”,忽视了在疾病发生之前进行的健康预防,从而引发了农村居民的事前道德风险,使他们在日常生活中的不健康行为增多,从而降低了他们对疾病的担忧意识,所以,在医保统筹政策下,城乡之间的健康差距并没有被缩小[12-13]。与此同时,在流动的过程中,流动居民也更加难以稳定地得到与户籍居民一样的医疗服务资源,所以,医保统筹制度虽然提高了流动人口的生理健康水平,但针对健康不平等的缓解效果不足[14]。

表4 城乡医保统筹对居民健康影响的异质性分析

表5 城乡医保统筹不同缴费档次匹配后平均处理效应估计结果

2.4.2 参保缴费制度异质性分析

从实际操作来看,实施医保一体化政策的省份普遍采取的是“一档制”与“多档制”两种缴费模式。“一档制”是指城市和农村居民缴纳同样的保险费,享有同样的保障待遇,这样可以有效避免因户籍差异而导致的不公平现象。“多档制”是指个人投保金额愈大,则其获得的保险保障程度愈高,因此可以有效地缓解居民在经济条件不同的情况下所面临的经济压力。因此,不同的缴费档次可能会造成城乡医保统筹政策对居民生理健康和健康不平等产生的影响存在异质性,也进一步佐证城乡医保统筹的健康绩效。本研究中一档制样本是以删除“多档制”样本为基础,以实施“一档制”城乡医保缴费档次为实验组,同理多档制样本是以删除“一档制”样本为基础,以实施“多档制”城乡医保缴费档次为实验组,同时以其他未实现统筹省份为对照组进行PSM匹配。估计结果显示,相较于“一档制”缴费档次,使用“多档制”缴费档次对居民生理健康和健康不平等的改善作用更大。

2.5 稳健性检验

首先将原始数据集中的核心解释变量城乡医保统筹剔除,将剔除出来的核心变量随机打乱顺序,再将随机化的城乡医保统筹样本合并至已被处理过的原始数据集中,最后将随机化的城乡医保统筹样本放入回归方程中进行回归,以上步骤重复1000次,计算出实现城乡居民医保统筹对居民生理健康及健康不平等的系数、系数P值的散点图和t值,并画出相关的核密度分布图(图2)。图2第一行和第二行分别为城乡居民医保统筹对生理健康、健康不平等影响的系数、P值和t值核密度图,随机化核心解释变量城乡医保统筹后系数与t值的核密度估计值的均值都接近于0(生理健康为0.001和0.15、健康不平等为-0.0002和-0.003),且偏离其真实值(生理健康为-0.049和-3.27、健康不平等为-0.027和-3.64),同时随机化后多数系数的P值位于 0.1线以上,说明多数系数至少在10%的水平下不显著。以上三点均说明城乡医保统筹对居民健康和健康不平等的影响不是由其它不可观测因素影响,实证结果具有稳健性。

图2 1000次随机抽样的核密度分布图

3 结论与建议

3.1 结论

健康中国背景下,提升居民生理健康水平,缓解健康不平等,不仅是城乡医保统筹的内在要求,同样是促进全民健康覆盖,推进“健康中国2030”的必然选择。本研究基于2018年中国劳动力动态调查(CLDS)数据,结合2018年《全国基本医疗保障事业发展统计公报》和2019年《中国卫生健康统计年鉴》确定实现统筹省份,利用Probit、OLS回归和PSM对城乡医保统筹的健康绩效进行评估,得到了下述结论:(1)城乡医保统筹政策显著提高了居民的生理健康水平,同时也缓解了居民的健康不平等程度。采用PSM处理内生性后,研究结论依然成立。(2)城乡居民、户籍和流动居民的城乡医保统筹健康绩效存在差异性。生理健康方面,相较于农村居民和户籍居民,城乡医保统筹更有利于降低城镇居民和流动居民的两周患病率,提升其生理健康水平。健康不平等方面,城乡医保统筹更有利于缓解城镇居民和户籍居民的健康不平等。(3)相比于“一档制”缴费档次,使用“多档制”缴费档次可以更有效地提高居民的健康水平,特别是在提高居民的生理健康方面具有更大的改善作用,同时有效地减轻居民的健康不平等状况。

3.2 建议

根据上述研究结论,要实现全民健康覆盖,助推“健康中国2030”战略,提出以下建议:(1)要提升城乡医保统筹层次,加强医保制度的公平,使不同人群都能享有公平的医疗机会,促进全民健康平等,推进全民健康覆盖进程。同时为了缓解城乡、地区之间发展不平衡的矛盾,有必要加强基层公共卫生设施建设,提高医疗卫生服务水平,推进医疗健康资源和财政资金向农村和中西部地区倾斜,加强对欠发达地区的扶持力度,加强城乡、地区之间的医疗卫生交流合作,以促进健康公平。(2)由于医保制度碎片化及受益不均产生不同居民群体健康不平等问题,伴随着城乡医保制度整合的推进,参保公平性及待遇水平的提高,居民的健康得到更好保障,但是需要进行更细致的政策规划,更注重提升农村居民和流动居民的生理健康水平,缓解健康不平等。(3)在设定城乡医保缴费基数的过程中,划分不同的缴费档次能够涵盖大部分人群的工资标准待遇,且“多档制”缴费档次被证明能够更有效地提高居民的生理健康水平并减轻健康不平等,有助于参保对象结合自身经济水平选择合适的城乡医保缴费档次,保障了自身权益。因此建议更广泛地实施这一政策,但同时要确保各档次之间的公平性,避免加重经济负担。