医疗保险_户籍制度与医疗服务利用_基于CHARLS数据的实证

1、保险研究2014年第6期INSUANCE STUDIES No.62014医疗保险、户籍制度与医疗服务利用基于CHALS数据的实证分析姚瑶1刘斌1刘国恩2臧文斌1(1.西南财经大学公共管理学院,四川成都611130;2.北京大学国家发展研究院,北京100871摘要根据北京大学NIH支持开展的“中国健康与养老追踪调查”全国数据,本文从微观角度探究在全民医保制度背景下,不同户籍的医保持有者在医疗服务使用上的差异。Heckman和GLM 计量模型的实证结果显示:第一,对于同样拥有医疗保险的受访者,其就医可及性和医疗资源使用情况存在明显的城乡差别,普遍来看,医疗保险对农村户口受访者的积极作用远低于城镇

2、户口受访者,这主要体现在就医积极性和医疗费用负担上;第二,对于农村医疗保险持有者,其在就医过程中可能面临更多的诱导需求。此外,前往公立医院就诊所产生的医疗费用显著地高于在私立医院接受治疗所产生的医疗费用。关键词医疗保障;户籍制度;Heckman模型中图分类号F840.61文献标识码A文章编号10043306(201406010512一、引言为了切实解决国民的就医问题,减轻患者医疗负担,保障城乡居民能够享有基本医疗卫生服务,中国政府先后推出了“城镇职工基本医疗保险”、“城镇居民基本医疗保险”以及“新型农村合作医疗保险”等医疗保障政策,试点至今已有十余年。关于医疗保险对患者医疗费用的影响,学术界有

3、着广泛的讨论。早在20世纪60年代,Arrow(1963在他的研究中指出,同其余对抗不确定性风险的保险一样,医疗保险也能分担健康不确定性所带来的风险医疗成本。不仅如此,医疗保险还会对人们医疗服务的利用产生促进作用(Backer et al.,2001。潘杰等(2013在研究了城居保对参保人群健康的影响后发现,医疗保险能提高参保人的医疗服务使用情况,但其经济负担却未增加。可见,该实证研究肯定了中国全民医保政策在改善居民健康方面的重要作用。然而,由于从计划经济遗留下来的城乡二元经济体制,中国城乡居民在医疗保障方面的二元失衡现象日益加剧,这主要体现在医疗资源获取的可及性、公平性以及费用负担等三个方面

4、。有研究显示,中国卫生资源分布中,约有80%集中在城市,相对庞大的农村人口只占有约20%(胡琳琳和胡鞍钢,2003,2011年中国城市每千人口医疗卫生机构床位数为6.24张,相应的农村指标为2.8张。从图1中可以得出三点关于中国家庭人均医疗支出的信息:第一,中国农村家庭人均医疗花费普遍偏低,到2010年勉强达到城镇家庭人均医疗花费的1/2;第二,虽然在绝对值上城镇家庭人均医疗支出逐年上升,但其占家庭人均消费支出的比例却是稳中有降,这反映了中国城镇居民医疗负担的降低;第三,农村家庭人均医疗费用在绝对值和相对值上作者简介姚瑶,西南财经大学公共管理学院博士研究生,研究方向:卫生经济学;刘斌,西南财经

5、大学公共管理学院,博士研究生,研究方向:城市经济与公共政策;刘国恩,北京大学国家发展研究院教授,博士生导师,研究方向:卫生经济学,医疗体制改革;臧文斌,西南财经大学公共管理学院副教授,博士生导师,研究方向:卫生经济学。都呈稳步上升趋势,尤其是2007年以后,其增长态势更加明显,在一定程度上反应了新农合的推出对农村人口看病就医的促进作用,同时,也显示了农村家庭的医疗费用负担的增加。截止2010年,中国城镇居民家庭人均医疗支出为969元,占当年城镇家庭人均消费性支出的6.39%,相较于2001年下降0.74个百分点;同年农村居民家庭人均医疗支出为436.57元,占其人均消费性支出的8.37%,相比

6、2001年上升2.71个百分点。医疗支出在很大程度上反映了居民对健康的投资情况。与城镇人口相比,由于收入、就业等条件的限制,农村人口的健康投资十分有限,而农村人口健康投资的欠缺又将反过来影响其就业、收入等。这一现象在贫困地区表现的更为明显,有研究表明,营养和健康已是阻碍农民收入增加的重要原因(张车伟,2003;对于遭受了大病冲击的农户,短期和中期内,其人均纯收入平均降低约5% 6%,且这种对收入的负面影响可长达15年(高梦滔,姚洋,2005。因此,提高农民健康存量有利于农民获得非农就业,提高生活水平,最终缩小城乡二元经济上的差距(魏众,2004。在中国城乡二元结构的背景下,农村居民和城镇居民对

7、医疗保险福利的反映可能是不同的,因此,在研究和评价医疗保险对居民的健康绩效时,考虑城乡居民在拥有医疗保险的情况下对医疗资源使用的差异性就显得尤为重要。本文使用中国健康与养老追踪调查(CHALS2011年全国基线调研数据,使用Heckman模型对微观个体的医疗服务使用情况进行分析。模型中,使用受访者户口状态作为衡量受访者城乡状态的突破口,以DID的形式,识别出不同户口状况的医疗保险持有者在就医和医疗费用支出中的差异。本文余下部分结构如下:第二部分是文献综述,对文章涉及到的相关研究进行回顾评析;第三部分为理论框架和模型设计,对文章所使用的理论和实证方法进行论述;第四部分是数据来源及变量选取,介绍本

8、文分析中所使用的数据来源以及相关变量;第五部分是实证结果,解读本文实证结果;第六部分为讨论和结论,在第五部分结果的基础上做进一步的讨论并对全文研究做出总结。 图1家庭人均医疗支出以及其占家庭人均消费性支出比数据来源:中国统计摘要2011、中国农村统计年鉴2011。下称“城职保”、“城居保”、“新农合”。数据来源:中国卫生统计年鉴2012。二、文献综述(一城乡二元结构与居民健康中国户籍管理制度始于1958年,从20世纪末开始,中央政府尝试推进户籍改革,但是由于长期的城乡分割,中国城乡之间的二元差异依然没有得到明显的改善。研究显示,在二元经济结构背景下,中国城镇户口居民和农村户口居民不仅在获取医疗

9、资源的公平性和可及性上存在着固有的差异,其余资源也不例外。城镇户口居民比非城镇户口居民拥有更多的非农就业机会(魏众,2004;在城乡劳资关系差异中,户籍因素占20% 30%(姚先国,赖普清,2004;户籍歧视可以解释24.8%的城乡收入差距(蔡继明,1998,是城乡收入差距扩大的主要原因(韩其恒,李俊青,2011;农村生源大多沉淀在高等教育的“中下层”,重点高校中的农村生源比例不足三成(赵婀娜,田豆豆,2009。然而,收入的增加、更好的就业状况和更高的教育都能显著的促进个体健康状况(K.Stronks,1997,因此,对农村户口居民提升就业状况、增加收入和获取更高水平的教育产生不利影响的户籍制

10、度也在农民改善健康状况的过程中发挥着消极的作用。除此之外,农村地区的饮用水质量、农业耕种方式等也会对健康造成直接影响(D.Hartley,2004。所以,城乡二元结构不仅会直接地通过医疗资源配置的方式对农村人口的健康状况造成影响,也会通过其他的途径对城乡居民的健康状况产生有差异的影响。(二医疗保险与医疗服务利用及其费用支出关于医疗保险对医疗服务利用影响的相关研究中,最著名的当属“兰德实验”。20世纪70年代,美国兰德公司进行了一项旨在研究不同医疗保险对消费者医疗服务使用情况的影响的实验,结果发现,医疗保险能显著地促进人们采取医疗措施,降低人们的医疗负担(Manning et al.,1987。

11、通常,关于医疗保险对医疗服务使用影响的研究主要集中在看病的可及性、费用和质量这三个方面。比如,CurrieCruber(1996在研究了美国政府放宽Medicaid参保资格后对儿童和孕产妇健康的影响后,发现此次政策变化增加了儿童对医疗服务的使用,同时也使儿童和婴儿死亡率显著下降;Wagstaff et al.(2009采用DID方法对中国新农合的实施效果进行的经验研究结果显示:新农合显著地增加了参保人住院和门诊的使用率,减少了妇女分娩的费用,但是却未对患者的自付费用产生显著的影响;刘国恩等(2011发现医保制度增加了中国老年人的就医程度,减轻了老年人的医疗负担。此外,还有一些研究关注了医疗保险

12、对医疗技术研发(Weidbrod,1991、劳动力市场(Gruber,2000、私人储蓄和消费(甘犁等,2010以及营养摄入(马双等,2010的影响等方面。需要注意的是,关于医疗保险的研究中,逆向选择是不容忽视的潜在问题。然而,在本文研究中,逆向选择问题所产生的影响可以暂时不考虑,有如下两点理由:首先,不同于国外商业保险占据保险市场主体地位,中国的医疗保险市场中份额最大的是公共医疗保险,这就包括开篇所述的“城职保”、“城居保”和“新农合”等,这意味着从全国水平来看,公众不管是从主观上还是客观上都更偏好公共医疗保险,而相对于商业保险,公共医疗保险在种类上、档次上的可选择范围更小,从而对于已参加公

13、共医疗保险的人,可以认为其所享有的保险标准是趋于一致的,这样就在不同风险特质的人之间分散了风险,在一定程度上减少逆向选择问题;其次,中国卫生统计年鉴2011显示,2010年中国新农合参合率达到96%,新农合在一种“半强制”的推动下,结合其缴费金额较低、风险规避性较高等特点会导致逆向选择问题较小(封进等,2007,而本文样本涵盖的是45岁以上人群,这里面拥有医疗保险的人群中城职保占比11.89%,新农合占比80.25%,而商保和城居保的比例很少,这也显示样本中出现逆向选择问题的可能性较小。投保人在选择保险时可能产生的内生性问题,是指投保人在选择保险的过程中受到其他不可观测的因素的影响,比如亲朋好

14、友对某一保险的偏好也可能会影响该投保者对保险的选择,从而该保险又会对其医疗行为和费用等造成影响。针对这一问题,比较有效的解决方式之一是进行随机试验,如兰德实验。而在中美国联邦政府为穷人提供的医疗保险,对参保资格有严格限制。国,由于各主要医疗保险对参保资格有明确的规定,比如城职保必须为通过工作单位所获得等,这些资格条件不会因为个人主观意见而改变,因此,对于保险资格的明确规定就在一定程度上消除了个体对医疗保险选择而可能导致的内生性问题。至于患者在就医过程中所涉及到的自选择问题,大部分研究中都使用了Heckman模型进行处理(黄枫,甘犁,2010;刘国恩等,2011,本文也将沿用此方法来处理可能存在

15、的样本自选择问题。三、理论框架与模型设定医疗保险带给个体最直观的认知是可以不用全额承担医疗费用,随着这种保险意识的出现,最直接的行为改变会主要体现在看病就医的概率上。一般认为,与城市相比,在资源配置相对失衡的农村,其医疗服务利用是相对不足的。那么,医疗保险在促进城乡居民的医疗服务利用方面会有不同吗?是否看病就医在很大程度上可以由患者自身决定,而患者对医疗费用支出的决定权则相对较弱。这主要是由于在看病就医中,绝大部分患者是通过医生这个代理人进行,因此在没有进入最终结算和报销环节时,患者很难对自己的实际医疗费用支出有一个更清晰的把握。由于城乡居民在知识结构、价值观念以及行为模式上可能存在的差异,在

16、医疗保险的背景下,这种医患双方的委托代理关系在医疗费用支出上的影响会存在不同吗?因此,本文主要研究不同户籍状态的医疗保险拥有者在医疗服务的使用和费用支出上的差异。如何识别出医疗保险在不同户籍人群中发挥作用的差异成为了本文研究的关键点。本文借鉴倍差分析(DID, difference-in-difference的思想,构建医疗保险和户籍的交互项作为关键解释变量进而对医疗服务利用相关变量进行回归分析。有医疗保险(1没有医疗保险(0农村(11110城市(00100图2户籍与医疗保险状况的交互示意图交互项理论推导如下:Yi =ci+1农村i+2有医保i+3农村i*有医保i+'ii+i(1其中,

17、Yi 为个体医疗服务利用相关变量,ci为常数项,i为其余控制变量,i是扰动项。因此,当面临个体i的不同户籍状态和医疗保险状态时,有如下表达式:Y农村*有医保=ci+1+2+3+'ii+i(2Y农村*没医保=ci+1+'ii+i(3Y城镇*有医保=ci+2+'ii+i(4Y城镇*没医保=ci+'ii+i(5对上述4式进行代数运算,则有:农村=Y农村*有医保Y农村*没医保=2+3(6城镇=Y城镇*有医保Y城镇*没医保=2(7农村表示农村户口中医疗保险来带的医疗服务利用的差异;城镇代表城镇户口中医疗保险带来的医疗服务利用的差异。可见,两种差异相减,就能得到关键解释变量

18、的系数,也就是3:农村城镇=3。在医疗服务使用中,比较经典的模型来自Anderson等人在1983提出的卫生服务利用模型,本文也将沿用此理论来构建分析模型。关于医疗服务是否发生,被解释变量为1代表发生,0代表没有发生。因此,本文使用Probit估计法来进行模型估计。Pr(ifmedicalj =1=X'jj+medins j*hukou j+j(8一般而言,医疗服务使用主要包括两个方面:是否发生使用以及使用所产生的费用。所以,当我们观测到有医疗费用支出时,必然的,有医疗服务利用行为。但是,对于没有观测到的医疗费用支出,则存在两种可能:一是使用了医疗服务,但没有产生费用;二是没有使用医疗

19、服务。实际上,患者在进行是否就医的决策中不仅仅会出于自身疾病状况的考虑,还受到诸多方面的影响,比如医疗服务价格、自身行动的方便程度等。因此,在这一环节中就可能出现患者应该采取医疗措施却没有采取的可能性,从而无法观测到患者真正需要的医疗支出,出现样本自选择。为了修正样本自选择问题可能带来的样本选择偏误,本文使用Heckman在1974年提出的样本选择模型,该方法主要包括两个部分:选择模型和支出模型,核心思想是通过构建工具变量逆米尔斯比(inverse-mills-ratio来修正样本可能的自选择所带来的偏误。模型中,选择方程对患者是否采取治疗措施进行估计,支出模型对患者的实际医疗支出进行回归估计

20、。具体如下:选择模型:Visitj =1Z'jj+j=X'jj+medins j*hukou j+j0(9即当Z'jj+j=X'jj+medins j*hukou j+j0时,Visit*j=1;否则Visit*j=0。这部分需要利用所有观测值,获得j的估计值j,计算逆米尔斯比:j=(Z'jj=j(Z'jj/(Z'jj。支出模型:当Visit*j =1时,E(Yj|Visit*j=1,Wj=W'jj+jj+j=W'jj+j(Z'jj/(Z'jj+j='jj+medins j*hukou j+j(Z&

21、#39;jj/(Z'jj+j(10其中,需要注意的是,在实际估计中,支出模型的j使用的是在选择模型中已被估计出来的估计值j;j和j服从二元正态分布。可以看到,在支出模型中,当j的系数与0没有显著差异时,则可暂不考虑样本自选择所带来的偏误,此时使用Heckman分析可能不是最有效的。模型设定中相关变量解释:Yj为被解释变量,包括住院总费用、门诊总费用、自我治疗总费用以及三者的自付金额和自付比例;Xj代表患者的一般性特征集合,包括是否有医疗保险、慢性病数量、年龄、性别、是否独居、自评健康、个体收入的自然对数和户口类别;j 在Xj的基础上增加了上次就诊医院的所有制形式和就诊距离变量。对于数据

22、的整理和模型的分析,本文均使用Stata来完成。四、数据来源及变量选取本文研究数据来源于由北京大学NIH支持开展的“中国健康与养老追踪调查(CHALS”2011年全国基线调研数据。样本覆盖约10000户家庭,包含约17000万名个体。该调研主要收集45岁及其以上的个人和家庭微观样本,本文分析中截取65岁作为年龄分界点将样本分为45 64岁和65岁及其以上。为了研究不同户口状态的医保持有者的就医和医疗费用的差异,本文将医疗保险和农村户口的交互项作为关键解释变量进而对医疗费用及其相关变量进行回归分析。与医疗费用支出相关的被解释变量中本文选取住院、门诊以及自我治疗的医疗费用:在住院方面,本文使用最近

23、一次住院的总医疗费用、自付医疗费用和自付比例;在门诊方面,本文选择最近一次门诊的总费用、自付医疗费用和自付比例;在自我治疗方面,主要指老年人自行购买医疗物资的费用,本文选择最近一个月的自我治疗的总费用、自付费用和自付比例。Cutler(1995认为,年龄等因素会对患者的自然健康禀赋有影响,而人们又会根据自己的健康状况决定如何采取医疗行为。Anderson等指出在医疗服务利用中,个体拥有医疗保险情况、与医疗机构距离、个体收入等均能对医疗可及性有显著影响。刘国恩等(2011在研究医疗保障对老年人医疗服务使用情况中,结合自付比=自付费用/总费用。数据特点将决定老年人使用医疗服务的影响因素分为了三大模

24、块:先决变量、使能变量和需要变量。综合前人研究方法,除关键解释变量外本文还选取个体年龄、性别、慢性病情况、收入、医疗保险情况、户口、受教育情况、是否独居、自评健康、医院所有制和前往医院的距离作为解释变量,部分变量的统计性描述见表1。变量统计描述表1变量名均值方差最小值最大值被解释变量住院去年住院否(1=住院0.08940.285401 Ln(上次住院医疗总费用8.1444 1.2346 3.688911.9829 Ln(上次住院自付医疗费用7.6124 1.2899 3.401211.9829上次住院医疗费用自付比例(%68.280830.14860100门诊上个月有无门诊就医(1=有0.19

25、920.399401 Ln(上次门诊医疗总费用 4.8937 1.7093011.5129 Ln(上次门诊自付医疗费用 4.7294 1.6458010.4913上次门诊医疗费用自付比例89.880423.25130100自我治疗上个月有无自我治疗(1=有0.47510.499401 Ln(上个月自我治疗医疗总费用 4.11 1.44221.2048.6995 Ln(上个月自我治疗自付医疗费用 4.0647 1.44241.2048.6995上个月自我治疗医疗费用自付比(%91.82625.11180100解释变量有没有医疗保险(1=有0.91630.27701户口(1=农村0.77480.4

26、17701医保*户口0.72330.449701注:为节约篇幅,本表格只给出了被解释变量以及关键自变量的描述性统计。五、实证结果本文首先使用Heckman选择模型对费用类被解释变量进行估计。结果显示,对于部分被解释变量,在Heckman模型回归中的逆米尔斯比不显著,故对该部分样本可暂不考虑样本选择性偏误,同时Heckman模型的估计也不是最有效的。因此,对于这部分子样本,本文采用广义线性模型(GLM进行估计。本文的结果分析将从以下四个角度进行解读。(一全民医保下城乡居民的就医可及性表2是全民医保下城乡居民在就医上的可及性回归。在其他条件不变的情况下,拥有医疗保险会显著刘国恩等指出,先决变量包括

27、年龄、性别、受教育程度等;使能变量包括收入、医疗保障等;需求变量包括是否有慢性病等。问卷中只要老年人拥有医疗保险,则赋值为1,否则0。本文报告了在逆米尔斯比不显著情况下估计更为有效的GLM方法的结果,但是他们两者的结论是一致的。地增加居民门诊就医和自我治疗的可能性,但是对于是否住院,医疗保险的影响不显著;对于拥有农村户口的受访者,其住院的可能性比非农村户口类型要低0.578%,且在5%的置信度下显著;在医疗保险情况和户口的交叉项方面,可以看出,在同为农村户口的情况下,拥有医疗保险会显著地增加受访者住院就医的可能性,但相反地,也减少了受访者自我治疗的可能性。全民医保下城乡居民的就医可及性分析结果

28、表2解释变量(1(2(3医保(1有0.235(0.1480.292*(0.1220.178*(0.0928户口(1农村0.578*(0.2280.182(0.1540.0136(0.120医保*户口0.419*(0.2320.0890(0.1580.209*(0.124慢性病数量0.177*(0.01480.149*(0.01320.241*(0.0137个体收入对数0.00545(0.01900.00195(0.01540.0356*(0.013865岁及以上0.339*(0.04820.108*(0.04150.0952*(0.0369男性0.105*(0.04770.207*(0.038

29、60.0572*(0.0338受教育年限0.0335*(0.01960.00731(0.01640.0250*(0.0143独居(0独居0.172*(0.05640.103*(0.04560.0917*(0.0395自评健康差0.584*(0.09800.501*(0.08360.312*(0.0778 Constant2.231*(0.2461.685*(0.1960.450*(0.167注:1.*p0.01,*p0.05,*p0.1。2.模型估计值括号内的是稳健标准差。3.模型(1被解释变量为去年有无住院;模型(2被解释变量为上个月有无门诊;模型(3被解释变量为上个月有无自我治疗。4.为节

30、约篇幅,本表格只报告自评健康选择“差”的回归结果。(二全民医保下城乡居民的总医疗费用支出表3列出全民医保下城乡居民医疗费用支出的估计(GLM和Heckman。模型(1给出住院医疗费用的广义线性模型估计,模型(2给出了自我治疗医疗费用的广义线性模型估计,模型(3给出门诊医疗费用的Heckman估计。对于具有农村户口的受访者,不管是住院、门诊还是自我治疗,其医疗总花费显著地比非农村户口的受访者低。在同为医保持有者的情况下,农村户口受访者在住院医疗花费上比非农村户口多支出0.96%,且其显著性为5%;在门诊花费上比非农村户口多支出1.140%,且其显著性为10%;但是,对于自我治疗的医疗花费,具有农

31、村户口的医疗保险持有者与其余人群没有显著差异。在其他控制变量上,公立医院相对于私立医院更能增加受访者的住院和门诊医疗总费用,就医路程越远,住院和门诊医疗总费用越多。平均来看,在10%的显著水平下,受访者在公立医院住院会比在私立医院多花费0.368%;而在门诊诊疗上,公立医院比私立医院多出约0.935%的诊疗费用,且其置信度为1%。(三全民医保下城乡居民的自付医疗费用支出表4给出全民医保下城乡居民的自付医疗费用支出的广义线性模型估计。结果显示,拥有医疗保险会显著地降低受访者的住院医疗自付费用;在1%的置信度下,农村受访居民比非农村受访人群在医疗费用自付额中支付地更少,这主要体现在住院和自我治疗上

32、:在住院医疗费用的自付额上,农村户口受访者比非农户口受访者少支付1.378%;对于自我治疗中所花费的医疗费用自付部分,农村户口受访者比非农村户口受访者少支付0.537%。对于解释变量医保和户口的交叉项,可以看出,在1%的置信度下,对同样拥有医疗保险的受访者,农村户口的受访者在住院花费的自付中支出较多,比其他受访者多支出约1.143%。全民医保下城乡居民的总医疗费用支出分析结果(GLM和Heckman表3(3Heckman解释变量(1GLM(2GLM选择方程支出方程医保(1有0.126(0.3090.0940(0.1590.370*(0.1240.0859(0.576户口(1农村1.332*(0

33、.3730.606*(0.2030.0838(0.1391.440*(0.609医保*户口0.961*(0.3770.246(0.2090.0427(0.136 1.140*(0.651慢性病数量0.0114(0.03210.207*(0.01690.155*(0.01340.0523(0.0413个体收入对数0.149*(0.04480.0678*(0.02060.0324*(0.01740.122*(0.0482 65岁及以上0.0344(0.1040.211*(0.05490.108*(0.04440.279*(0.131男性0.141(0.1080.240*(0.05190.233*(

34、0.04190.0121(0.123受教育年限0.0246(0.04370.0802*(0.02220.0163*(0.00490.0076(0.0132独居(0独居0.254*(0.1450.0028(0.06150.105*(0.05080.119(0.146自评健康差0.187(0.2140.642*(0.1140.505*(0.08830.247(0.236医院所有制(1公立0.368*(0.2030.935*(0.181医院距离0.0008*(0.00030.0022*(0.0004 lamda0.2576*(0.1396 Constant 6.461*(0.559 2.941*(0

35、.2602.398*(0.22 3.823*(0.732注:1.*p0.01,*p0.05,*p0.1。2.模型估计值括号内的是稳健标准差。3.模型(1被解释变量为Ln (上次住院花费;模型(2被解释变量为Ln(上个月自我治疗花费;模型(3选择方程被解释变量为上个月有无门诊,支出方程被解释变量为Ln(上次门诊总费用。4.为节约篇幅,本表格只报告自评健康选择“差”的回归结果。全民医保下城乡居民的自付医疗费用支出分析结果(GLM表4解释变量(1GLM(2GLM(3GLM医保(1有0.711*(0.2870.0672(0.5410.123(0.161户口(1农村1.378*(0.3510.900(0

36、.5820.537*(0.203医保*户口 1.143*(0.3480.768(0.6200.212(0.210慢性病数量0.0569*(0.03430.0684*(0.04090.199*(0.0177个体收入对数0.0370(0.04550.0538(0.04850.0709*(0.021665岁及以上0.0678(0.1120.194(0.1340.213*(0.0585男性0.140(0.1150.0187(0.1230.228*(0.0549受教育年限0.0296(0.04530.0206(0.05170.0728*(0.0234独居(0独居0.0912(0.1510.157(0.1

37、480.0261(0.0645自评健康差0.290(0.2270.385(0.2400.662*(0.120医院所有制(1公立0.159(0.1910.671*(0.192医院距离0.0014*(0.00050.0024*(0.0004Constant7.875*(0.599 3.596*(0.654 2.836*(0.273注:1.*p0.01,*p0.05,*p0.1。2.模型估计值括号内的是稳健标准差。3.模型(1被解释变量为Ln (上次住院花费自付费用;模型(2被解释变量为Ln(上次门诊花费自付费用;模型(3被解释变量为Ln(上个月自我治疗自付费用。4.为节约篇幅,本表格只报告自评健康

38、选择“差”的回归结果。(四全民医保下城乡居民的医疗费用自付比表5是全民医保下城乡居民的医疗费用自付比的估计(GLM和Heckman。其中,模型(1和(2由于样本选择性偏误,使用的是Heckman方法进行回归,模型(3使用的是广义线性模型对自我治疗自付比子样本进行回归分析。由结果可以看出,医疗保险可以显著地降低自我治疗中的自付比,农村户口的受访者比非农村户口的受访者承担了更高的住院自付比例。关键解释变量医疗保险情况和户口的交叉项的回归结果显示,在同样持有医疗保险的情况下,拥有农村户口受访者在门诊自付比上较其余受访者低约19.08个百分点,且在5%的置信度下显著;在自我治疗的医疗支出自付比上,农村

39、户口受访者要比其余受访者多约9.342个百分点,置信度为1%;然而,对于住院费用的自付比,该解释变量不显著,说明在住院自付比上,拥有农村户口的医保持有者与其余受访者是无差异的。同样,对于医院所有制和就诊距离,模型也给出了相应的回归结果。结果显示,公立医院相对于私立医院更能降低老年受访者的门诊自付比:在1%的置信度下,降幅约有13个百分点。但是在受访者的住院自付比上,两种所有制形式的医院之间的差异不显著。最后,在受访者就医的过程中,就诊医院与其所在地距离越远,其住院和门诊费用的自付比越高。全民医保下城乡居民的医疗费用自付比分析结果(GLM和Heckman表5(1Heckman(2Heckman(

40、3GLM解释变量选择方程支出方程选择方程支出方程医保(1有0.312*(0.1416.7(11.640.325*(0.1239.366(8.8312.99*(3.105户口(1农村0.293*(0.133 1.402(12.090.0574(0.13125.77*(8.781 4.048(3.129医保*户口0.075(0.131 2.405(11.990.0173(0.12719.08*(9.2969.342*(3.374慢性病数量0.170*(0.0146 1.644(1.660.148*(0.01380.371(0.762 1.322*(0.371个体收入对数0.0093(0.01984

41、.777*(1.1510.0241(0.01774.216*(0.9311.487*(0.410 65岁及以上0.316*(0.0494 6.952(4.5020.0845*(0.04567.053*(2.6534.425*(1.258男性0.130*(0.0499 3.547(3.5790.223*(0.0430.444(2.4230.775(1.155受教育年限0.0108*(0.00550.183(0.3850.0141*(0.00510.314(0.2810.669(0.485独居(0独居0.210*(0.066.39(4.6010.101*(0.05160.892(2.9951.75

42、9(1.292自评健康差0.496*(0.10317.84*(7.8920.531*(0.0905 2.685(4.67 3.119(2.512医院所有制2.641(5.81413.06*(2.33(1公立医院距离0.0239*(0.00710.0110*(0.0055lamda31.8515*(10.1058 3.229*(1.1395Constant2.338*(0.24549.96(32.062.312*(0.221116.7*(12.8104.8*(5.182注:1.*p0.01,*p0.05,*p0.1。2.模型估计值括号内的是稳健标准差。3.模型(1选择方程被解释变量为上个月有无住

43、院,支出方程被解释变量为上次住院医疗费用自付比;模型(2选择方程被解释变量为上个月有无门诊,支出方程被解释变量为上次门诊医疗费用自付比;模型(3被解释变量为上个月自我治疗费用的自付比。4.为节约篇幅,本表格只报告自评健康选择“差”的回归结果。六、讨论与结论(一讨论1.城乡间的就医行为首先,农村持有医疗保险的人群比相应的城镇人群更不倾向于在日常生活中发生自我治疗行为,这可能与受访者的居住环境有关:(1城市中的商业和各项配套设施更加完善,对于一些轻微可识别的疾病症状,城镇受访者会更容易发生自我治疗,相比之下,农村居民在自行购买药物等方面就显得更加不方便,进而对可能患有的疾病选择不作为;(2一般来看

44、,城镇居民的受教育水平相对于农村人口要高,在获得医疗保险相关知识信息上更便利,对医疗保险相关政策的了解程度也相应更透彻,所以,医疗保险对城镇居民的自我治疗医疗服务利用的积极作用比农村居民更明显。其次,对于同样拥有医疗保险的人群,农村户口的受访者更容易发生住院治疗,结合样本特点,这主要由两点原因造成:(1中国城乡二元结构,不仅仅是将户口分成了城市和农村,更意味着不同的资源配置方式。在资源分配中,大部分的资源都是向城市倾斜,农村居民由于在营养摄入行为以及健康维护行为的相对不足,导致其健康状况普遍不如城市。(2由于农村医疗设施资源较匮乏,加上农村人群一般都是小病不看、自己扛,所以一旦就医,就意味着其

45、罹患大病的可能性增加,因此住院的概率也就相应地增加。2.城乡间的医疗费用和医疗负担结果中比较肯定的一点是,城乡之间拥有医疗保险的居民在门诊总费用和住院总费用中存在显著的差异。普遍来看,农村医保持有者的医疗总费用要高于其他样本人群。同时对于自付费用,农村医保持有者则比其他样本人群在住院费用中承担的更多。在门诊医疗费用自付比上,农村医保持有者要比其他人群更低,显示其门诊医疗费用负担更轻松;在自我治疗费用自付比上,农村医保持有者则较其他人群负担更重。以上结果至少可以说明四点现象:第一,虽然在门诊中农村医保持有者会支付更多医疗费用,但相对较低的自付比例显示医疗保险在其看病就医过程中起到的减负作用不容忽

46、视;第二,农村受访者在自我治疗中自付比例较高,说明农村医疗保险持有者的医疗保险在其自我治疗中所起到的作用较有限,这可能是由于该受访者所拥有的医疗保险的报销项不能涵盖其经常使用的自我治疗服务项;第三,农村医保持有者在住院总费用和自付费用上显著地高于其余样本人群,这可能意味着在农村医保持有者的就医过程中,由医疗服务提供方产生的诱导需求要高于其余样本人群;第四,农村医保持有者的住院费用自付比与其余样本人群无差异,表明在住院报销上,医疗保险发挥的作用是一致的。3.医疗保险、医院所有制、医院距离与医疗费用负担本文另一个发现是医疗保险、医院所有制和医院距离对医疗费用的影响。结果显示,医疗保险会显著地提升城

47、乡居民的就医积极性,促进受访者就医,减少受访者住院自付医疗费用,减轻受访者自我治疗费用的承担比例。在公立医院就诊会显著地增加受访者的门诊和住院治疗总费用、门诊自付费用,减少受访者的门诊自付比。这在某种程度上说明,在全民医保的背景下,公立医院较私立医院更容易利用医保报销制度给受访者开大处方,增加收益。受访者所在地与医院距离越远,受访者的门诊和住院医疗总费用、自付费用以及自付比也会相应地上升,这体现了在医疗搜寻过程中,搜寻距离越远,往往该受访者选择就医的医院级别越高,这本身有可能是因为受访者需要更高质量的治疗,因此费用也会相应增加。(二结论本文使用由北京大学NIH支持开展的“中国健康与养老追踪调查

48、”2011年全国调研数据,使用Heckman 样本选择模型等计量方法,以持有医疗保险的农村户口作为关键解释变量,对样本人群的医疗费用和负担进行分析。结果发现:在同样具有医疗保险的情况下,具有农村户口的受访者和非农村户口受访者在就医行为、医疗费用和负担上存在显著的差异。第一,一般情况下,拥有医疗保险的农村居民更不倾向于自我治疗,同时该类人群的门诊和住院医疗总费用、自我治疗的自付比显著高于其余人群;第二,在同样拥有医疗保险的情况下， 农村户口受访者在就医过程中可能会面临更多的诱导需求 。此外， 本文也发现医疗保险、 医院所 有制和医院距离对医疗费用和负担存在显著的影响 。结果显示， 一方面， 公立

49、医院能显著地增加受访者的医 疗总费用和门诊自付费用；另一方面， 公立医院会显著地降低受访者的医疗费用自付比 ； 受访者搜寻医院的 距离越远， 其相应的医疗负担也会更重；最后， 医疗保险能显著地增加受访者的治疗总费用 ， 降低受访者的门 诊自付比。 作为研究医疗保险在城乡之间的差异的一次尝试 ， 本文的贡献在于， 对具体的微观个体的医疗保险情况 和城乡情况同时进行考量， 以类似 DID 的形式识别出具有农村户口的医保持有者的医疗服务使用情况 。 其 2010 ； 刘国恩等， 2011 ） 或从制度方 研究角度有别于只是针对地区或医疗保险进行的回归估计 （ 黄枫， 甘犁， 2005 ） 。 同时，

50、 面对二元医疗保险体制展开的剖析 （ 杨新民， 本文也对医院所有制对受访者医疗费用和负担 进行了一些探索。 参考文献 （ 1 ） ：11 19 1 蔡继明 中国城乡比较生产力与相对收入差别 J 经济研究， 1998 ， 2 封 3 甘 进， 宋 J 经济学 （ 季 铮 中国农村医疗保障制度： 一个基于异质性个人决策行为的理论研究 J 经济研究， 2010 ， 30 38 双 基本医疗保险对促进家庭消费的影响 2007 ， （ 3 ） ：841 858 刊） ， 马 犁， 刘国恩， 4 高梦滔， 姚 J 经济研究， 2005 ， （ 12 ） ：15 25 洋 健康风险冲击对农户收入的影响 J

51、金融研究， 2011 ， （ 8 ） ：15 30 5 韩其恒， 李俊青 二元经济下的中国城乡收入差距的动态演化研究 J 管理世界， 6 胡琳琳， 胡鞍钢 从不公平到更加公平的卫生发展：中国城乡疾病模式差距分析与建设 2003 ， （ 1 ） ：78 87 7 黄 枫， 甘 城镇老人健康与医疗保险的实证分析 J 经济研究， 犁 过度需求还是有效需求 J 经济研究， 2011 ， （3） ： 林 中国老人医疗保障与医疗服务需求的实证分析 J 经济学（ 季刊 ） ， 犁 新型农村合作医疗保险对农村居民食物消费的影响分析 2010 ， （ 6 ） ：105 119 8 刘国恩， 李 蔡春光， 95

52、118 9 马 10 潘 11 魏 甘 双， 臧文斌， 2010 ， （ 1 ） ：249 270 基于中国城镇居民基本医疗保险的实证分析 杰， 雷晓燕， 刘国恩 医疗保险促进健康吗？ 2004 ， （ 2 ） ：64 74 J 经济研究， 众 健康对非农就业及其工资决定的影响 2013 ， （ 4 ） ：130 142 J 经济研究， J 经济研究， 2004 ， （ 7 ） ：82 90 12 姚先国， 赖普清 中国劳资关系的城乡户籍差异 13 杨新民 二元医疗保险问题研究 D 厦门大学博士论文， 2005 （ 1 ） ：3 13 14 张车伟 营养、 J 经济研究， 2003 ， 健康与

53、效率来自中国贫困农村的证据 N 人民日报， 2009 01 15 15 赵婀娜， 田豆豆 重点高校农村学生越来越少 16 Andersen M， McCutcheon A， Aday L A， et al Exploring dimensions of access to medical care J Health services research ， 1983 ， 18 （ 1 ） ：49 17 Arrow K J Uncertanty and the Welfare Economics of Medical Care J The American Economic eview ， 196

54、3 ， 53 （ 5 ） ：941 973 18 Baker D W ， Joseph J S ， Jeffrey M A ， Elaine A B ， Avi D Lack of Health Insurance and Decline in Overall Health in Late Middle Age J New England Journal of Medicine ， 2001 ， 345 ：1106 1112 19 Currie J， Gruber J Health insurance eligibility， utilization of medical care ， and

55、 child health J The Quarterly Journal of Economics， 1996 ， 111 （ 2 ） ：431 466 115 20 Cutler D M The Incidence of Adverse Medical Outcomes Under Prospective Payment J Econometrica ， 1995 ， 63 （ 1 ） ：29 50 21 Gruber J Health insurance and the labor market J Handbook of health economics， 2000 ， 1 ：645

56、706 22 Hartley D ural health disparities， population health， and rural culture J Journal Information ， 2004 ， 94 （ 10 ） 23 Heckman J Shadow prices， market wages， and labor supply J Econometrica： journal of the econometric society ， 1974 ， 679 694 24 Manning W G， Newhouse J P， Duan N， et al Health insurance and the demand for medical care ： evidence from a randomized experiment J The American