新型农村合作医疗都阳

1、新型农村合作医疗对农户消费行为的影响都阳 Philip H. Brown Alan de Brauw 主要内容 研究的动机研究的动机 中国的农村医疗改革 调查与数据 新型农村合作医疗对农户消费行为的影响 结论与简单的讨论家庭遭受健康冲击与福利 当一个家庭面临健康冲击时，会对其经济行为会带来负面影响。即便在发达国家也如此 最为明显的是，负面的健康冲击与家庭用于医疗的现金支出有直接的关联：Smith （1999 ）发现，健康冲击使家庭的财富和消费水平都有显著下降 Himmelstein等（2005）则发现，美国的个人破产有接近一半是因为遭遇了健康困境在发展中国家更明显 Strauss and Th

2、omas (1998)，指出健康冲击在发展中国家会产生严重的后果 Dercon和Krishan（2000）发现，在埃塞俄比亚，当家庭遭遇健康冲击时，妇女的消费会下降，遭受健康冲击的家庭的非食品消费要比其他家庭的平均水平低24% 在印度尼西亚，有健康保险的家庭在遭受健康冲击时也会明显减少消费、降低劳动力市场的参与率与收入（ Gertler and Gruber, 2000） 中国遭受严重健康冲击的家庭也发现了劳动参与率的下降，家庭平均年收入减少约12.4%（Wagstaff and Lindelow，2005） 医疗保险能否减轻冲击？ 经验证据并不一致 在越南，有医疗保险的家庭更愿意接受治疗，尤

3、其是低收入家庭（Jowett, Deolalikar, and Martinsson，2004 ） Jtting （2003）也有类似的发现，在塞内加尔参与社区医疗保险者使用医疗服务的可能性更高，负担的医疗成本较非会员少 但是，Wagstaff 和Lindelow（2005）发现，中国有医疗保险的农户的现金医疗支出，比没有保险的农户更高，这似乎意味着，即便有了医疗保险，仍然存在由健康冲击所导致的脆弱性是否有助于中国经济的转型？ 金融危机的冲击凸显了中国经济平衡的重要性 无论是内需和外需的平衡，还是投资与消费的平衡，都依赖于家庭消费倾向的增加 而是否能获得充分的社会保护，从而对未来有更稳定的预期

4、，被认为是促进消费的重要领域 但我们需要直接的经验证据为什么要研究NCMS和农户经济行为？ 作为社会保障体系的组成部分，医疗保险体系的制度设计和运行，必然会对家庭或个人的经济行为产生影响。并进而成为评估体系运行的重要组成部分 随着城乡劳动力市场逐渐一体化，社会保障体系的一体化和可转续的需求日渐迫切，也要求对NCMS运行所产生的医疗体系以外的效应进行分析 目前的NCMS制度仍然处于实验阶段，项目本身存在着广泛的差异性（Brown, et. al, 2007） 一些研究已经表明NCMS对农户劳动力市场行为产生影响（都阳，2007） 研究的动机 中国的农村医疗改革中国的农村医疗改革 调查与数据 新型

5、农村合作医疗对农户消费行为的影响 结论与简单的讨论新农合前的农村医疗体系 改革以前农村医疗服务是集体经济体系的一个组成部分：社员交纳一部分收入的形成合作医疗基金，在发生医疗费用时，由合作医疗基金支付所有的医疗费用，因此，合作医疗体系发挥了风险共担的作用 随着1980年代初集体经济的逐渐解体，农村合作医疗体系也逐渐瓦解。到1993年，大约仅10%的农村人口有医疗保险，患病的农民要么用以前的储蓄来支付医疗费用，要么干脆放弃治疗 1990年代中期，2.5%的家庭因病致贫（Gustafsson和Li，2003），并将其陷入贫困的原因归咎于疾病所致的医疗花费（卫生部，1999） 到2003年，有96%的

6、农户缺乏医疗保险，38%的患病者没有寻求医疗服务。因医疗支出的费用增加，很多家庭减少了食品消费支出（Hsiao，2005）中国的农村医疗体系改革 中国正在进行旨在改善民生的社会保障体系改革，建立覆盖城乡的医疗保障体系是其中的重要组成部分 在城市职工基本医疗保险体系成为和就业相联系的基本医疗制度；涵盖所有城市居民的医疗保险制度则正在实践之中 新型农村合作医疗则是解决农村居民医疗保障的基本支柱中国的农村医疗体系改革 2002年，中国开始小范围地进行新型农村合作体系的实验 新型合作医疗既吸收了以前农村合作医疗体制有益的部分（农民自愿参与），又与其存在本质的差异（政府对医疗体系的主导性投入） 2008

7、年，新型农村合作医疗制度加速扩展，覆盖面已不断扩大全国86%的县，参合农民达到7.3亿人（温家宝，2008），目前，则已基本覆盖了县级行政单位但参合农户的收益水平仍然很低 研究的动机 中国的农村医疗改革 调查与数据调查与数据 新型农村合作医疗对农户消费行为的影响 结论与简单的讨论使用的数据 在经过问卷设计、试调查等环节后，2006年7月课题组在安徽和江苏的30个县组织实施了农户调查 农户调查在农调队的住户样本中，随机选择调查村，每县调查5村，每村调查10户，共收集了1500户家庭及其成员的信息 同时，为了进一步了解县域差异，还调查了县的基本情况，特别的，我们包括了尚未实行NCMS的县及农户的信

8、息安徽调查县的分布遭受健康冲击的样本农户的情况全部样本报销未报销变量均值标准差均值标准差均值标准差人均消费（元）5,3396,1235,2934,1435,3476,423食品支出比例（%）0.530.200.470.190.550.20家庭规模4.231.374.331.214.211.39孩子数/家庭规模0.130.140.140.150.130.14老人数/家庭规模0.180.250.110.180.200.26户主年龄51.6311.8251.3911.4151.6711.90家庭最高教育年限10.213.7711.013.5010.073.80家庭平均教育年限6.472.337.13

9、1.916.352.38是否有人迁移0.350.480.330.470.360.48家庭财富（元）54,36269,30154,61951,71554,31772,007平均年龄52.6718.3745.4120.2754.0017.71男性比重0.540.500.520.500.540.50观察值数57288484 研究的动机 中国的农村医疗改革 调查与数据 新型农村合作医疗对农户消费行为的影响新型农村合作医疗对农户消费行为的影响 结论与简单的讨论分位数回归：住院费以及报销对消费的影响(1)(2)人均非医疗支出的对数食品支出占总支出的比例25 %分位住院花费-0.000790.00066(0

10、.87)(1.40)NCMS报销额0.00077-0.0018*(0.29)(1.74)50 %分位住院花费-0.000960.00077*(0.99)(1.75)NCMS报销额0.0021-0.0028*(0.94)(2.22)75 %分位住院花费-0.0026*-0.00022(2.23)(0.64)NCMS报销额0.0080*-0.0016*(2.60)(1.93)观察值550550分位数回归：住院费以及报销对消费的影响 住院花费减少了家庭人均消费，NCMS报销额对家庭人均消费有正的影响，但都只对富裕家庭（0.75分位）起作用 此外，关于所有三个组的点估计均等性的F检验，在5%的水平上被

11、拒绝，因而说明，新型农村合作医疗项目更有利于富裕农户 住院花费增加增加了家庭食品消费的支出的比例，NCMS报销额则减少减少了家庭食品消费的支出的比例。从这个意义上说，参加NCMS的确有助于农户减轻由健康冲击所引起的消费冲击一些内生性的来源 然而，在NCMS实施之初，项目安排具有很大的内生性，先行试点的县通常也是对项目有兴趣的县，其管理能力、经济发展水平、医疗设施的质量都相对较好（如下表） 参合县的选择取决于事前对于项目成功可能性的预期 除了项目选择的内生性以外，个人也会基于自身对医疗服务的需要选择是否参合：如果参合或获得报销的人与未参合的人之间存在着系统的差异，那么，即便项目的安排是随机的，我

12、们的估计也可能会偏差 鉴于项目安排的内生性和选择偏差，我们使用倾向分值匹配的方法（PSM）进行进一步估计 NCMSNon-NCMS人均GDP均值7,759.15,458.2中位值7,317.75,064.925% 分位5,317.74,145.575%分位9,217.96,607.9人口均值566,187843,733中位值563,500770,00025% 分位456,300490,00075%分位646,3001,229,000第一产业就业比例 (%)均值74.680.3中位值74.980.325% 分位68.972.975%分位79.988.6人均财政收入均值352.7172.4中位值2

13、88.9140.625% 分位198.975.875%分位413.5221.7人均财政支出均值813.1635.0中位值773.4504.525% 分位676.9400.575%分位819.3733.9每千人拥有床位数均值11.38.2中位值9.77.625% 分位7.04.475%分位14.810.1PSM（Propensity Score Matching）估计 根据Heckman, Ichimura和Todd (1997) 以及Smith和Todd (2001, 2005)等提出的方法，我们对NCMS对农户消费行为的影响进行PSM估计 我们希望知道报销住院费对消费的影响： 但对于任何一个

14、特定的农户，我们只能观测到上述二者之一。在此，我们希望估计获得报销对家庭消费所产生的平均影响，即Average Treatment on the Treated （ATT ）01ttYY 倾向值评分估计（PSM） X是一组控制变量 由于 难以观测，所以我们根据倾向值的评分对没有获得NCMS报销的家庭进行反事实的估计（Rosenbaum and Rubin，1983 ） 是获得报销的概率，倾向值评分就是依据该概率，对获得报销的家庭和未获得报销的家庭进行匹配 1,|1,|1,|1,|0101DXYEDXYEDXYYEDXEATTtttt1,|0DXYEt XDXP| 1PrPSM估计 匹配估计的有

15、效性取决于以下两个假设是否得到满足 条件均值的独立性：在控制了变量的X情况下，未得到报销的家庭如果获得了报销将会和那些得到报销的家庭有着类似的消费效应 根据估计的概率，我们可以发现所有的有效匹配 如果上述两个假设都成立，PSM就是一个有效的估计方法，而估计值ATT是无偏的 )0,|() 1,|(00DXYEDXYEttPSM估计 通过倾向值匹配所计算的估计值的可靠性取决于以下三个标准： 受益和未受益家庭来源于同一数据库（同样的抽样原则） 两组家庭使用同样的医疗体系（卫生院） X所代表的一组控制变量可以有效地识别对NCMS项目的参与PSM估计 根据Probit模型估计获得住院费报销的倾向值 He

16、ckman，Ichimura和Todd （1997）强调，只有当控制组和实验组的倾向值密度分布相互重叠时，才能有较好的匹配效果 因此，我们去掉实验组中倾向值低于控制组最低分值、高于控制组最高分值的观测值；类似地，控制组中分值低于实验组最低值、高于实验组最高值的观测值，也会去除 但Heckman，Ichimura和Todd （1997）指出这一方法存在一些缺陷，一些控制组的观察值，可能会因为实验组的倾向值或高或低被丢失PSM估计 为了解决这类问题，我们对去掉“最大/最小”值的方法进行了调整以识别共同的区间，步骤如下： 用Probit模型估计获得报销的可能性，并以此识别参加项目和未参加项目的两个组

17、别的分值临界点 对于未参与项目组，只有位于分布左侧的观察值会被去除，而对于参与组，则去除位于分布右侧的观察值 然后，我们把一些已经去掉，但分值非常接近临界点的观察值再放回来。此外，我们去掉一些分值分布内部、但分值最低（参与项目）的观察值 在这样一个具有共同区间的样本里，重新使用Probit模型估计倾向值，并用以作为匹配两个组观察值的依据。 PSM估计 我们的估计方法，通过匹配非参合组的观察值，解决了由于只关注参合组而带来的选择性偏差问题 但尚无法处理参合组和非参合组家庭存在的无法观察的因素，所造成的偏差 为消除后一种类型的偏差，很多研究采取双差分（difference-in-differenc

18、es，DID）的方法，消除不随时间变化的不可观测因素的影响。很遗憾，我们缺乏前期的消费数据，无法使用该方法 此外，即便是采用DID也无法消除那些随时间变化的特征所产生的影响，如健康状况（虽然我们可以通过控制一些健康变量来消除偏差，但又会产生内生性问题）。如果不太健康的家庭更可能参加新农合，那么，所估计的效应就会夸大参合对消费的实际影响 用于计算分值的Probit估计变量变量水平单位估计值人口县对数0.60(2.02)*人均GDP县对数-0.012(0.08)江苏省虚拟变量-0.72*(2.66)家庭规模家庭人0.018(0.29)孩子占家庭成员的比例家庭%0.15(0.25)老人占家庭成员的比例家庭%-0.69