城鄉醫保整合政策對農村中老年人醫療負擔的影響

王海平 寧滿秀

1.福建農林大學經濟管理學院 福建福州 350002 2.福建省農業科學院農業經濟與科技信息研究所 福建福州 350003

1 引言

社會醫療保險制度是減輕居民就醫負擔、增進民生福祉、維護社會和諧穩定的重大制度安排。我國已經建立起全世界規模最大的社會醫療保障體系，實現了基本醫療保障制度的全民覆蓋，然而，城鄉醫保保障水平不均衡現象仍然存在。為更好地發揮社會醫療保險的保障功能，切實減輕農村居民醫療負擔，縮小城鄉居民在醫保待遇上的差異，我國實施了城鄉居民基本醫療保險制度整合。2016年國務院發布《關于整合城鄉居民基本醫療保險制度的意見》(國發〔2016〕3號)，要求將城鎮居民醫療保險(以下簡稱“城鎮居民醫保”)和新型農村合作制度(以下簡稱“新農合”)整合成為城鄉居民基本醫療保險，按照“六個統一”原則在全國范圍內建立起統一的城鄉居民醫療保險制度(1)根據《國務院關于整合城鄉居民基本醫療保險制度的意見》要求“統一覆蓋范圍、統一籌資政策、統一保障待遇、統一醫保目錄、統一定點管理和統一基金管理”(http://www.gov.cn/gongbao/content/2016/content_5036268.htm)。。事實上，在2016年統一部署之前，全國先后已有93個地區進行了城鄉居民醫保制度的整合試點；2016年之后，各地加快了城鄉居民醫保制度整合工作的推進。到2020年底，全國337個地、市、州(含直轄市)已全面完成了新農合與城鎮居民醫療保險的整合并軌，城鄉居民基本醫療保障制度進入一體化發展的新階段。

當前，我國人口老齡化形勢日益嚴峻，中老年人口又是醫療需求最為頻繁的群體，特別是農村中老年人更易受到健康沖擊和經濟風險的困擾[1]，是“因病致貧返貧”的邊緣人群。因此，在人口老齡化日益嚴峻的背景下，整合后的城鄉居民醫保制度是否能夠顯著降低農村中老年人醫療費用負擔？哪種整合模式對降低農村中老年人醫療負擔更為有效？這一政策在不同特征群體間的減負效應是否存在異質性？回答這些問題，將有助于科學理解我國農村中老年人“因病致貧返貧”的深層次原因，為鞏固和拓展脫貧攻堅成果、完善我國農村社會醫療保險制度提供實證依據。

2 文獻綜述

我國城鄉醫保整合制度試點實施已推行多年，政策的影響廣泛而深遠，已有研究普遍認為推行城鄉醫保整合政策是實現醫保公平性的有效途徑，但對該政策能否有能夠效地減輕城鄉居民的醫療費用負擔卻依然存在較大分歧。[2]多數學者認為城鄉醫保整合的制度設計能夠改善城鄉居民醫療保障待遇并縮小城鄉居民醫療服務差距。[3- 4]實施城鄉醫保整合能夠顯著增加農村居民的醫療服務利用并降低其醫療費用負擔。[5-7]然而，也有文獻認為，醫保整合制度并不能有效提高農村居民醫療服務水平，也沒有顯著縮小城鄉醫療保險實際補償率的差距[8]，由于“新農合”與“城鎮居民醫保”的保障水平都較低，均未達到社會福利最大化的保障水平，整合后對居民福利改善效果有限[9]。并且城鄉醫保整合并非“一刀切”的單一模式，采用不同的整合模式對城鄉居民醫療服務的改善效果存在差異[10]，對不同特征群體的影響也存在異質性[11-12]。

理論上，城鄉醫保整合政策帶來保障水平的提高對居民醫療服務利用會產生福利改進與效率損失兩種效應。[13]其一，城鄉醫保整合提升了醫保補償待遇，在保持相同醫療服務購買水平的條件下，補償待遇的提高意味著實際支付費用下降，有助于降低居民醫療負擔。同時，醫療服務相對價格下降，會促進醫療服務需求[14]，導致住院率、住院次數和住院費用的增加[15]，帶來醫療福利改進。其二，基本醫療保障待遇的提高，不可避免因信息不對稱而誘發道德風險，導致不合理醫療費用的增加從而產生效率損失[16]。但也有學者認為，醫療補償待遇的提高并不必然帶來醫療服務利用增加和醫療費用增長，其結果如何，還取決于醫療服務價格對人們醫療服務利用的影響，以及監管部門對醫療費用的管控措施。[17]我國的醫保基金支付方同時也是醫保支出的控費方，本身也有利于醫保機構對醫療支付費用的監督控制。[18]綜上，城鄉醫保整合政策能否減輕農村中老年人醫療費用負擔在理論和政策層面都難以確定，其結果有待于進一步的實證檢驗。

為此，本文在已有研究基礎上，使用中國健康與養老追蹤調查(CHARLS)2011—2018年四期混合截面數據，基于漸進性雙重差分法的分析框架，采用Heckman樣本選擇模型，估計了城鄉醫保整合政策實施對農村中老年人醫療費用負擔的影響，并考察其在不同群體之間的差異。與現有研究相比，本文的改進在于對政策變量的識別是以參保者實際參保地的醫保整合政策為基準，以更好地克服個體參保決策的選擇性。通過查詢各省(含直轄市)地級市官方網站、年報、網絡信息等公開資料，得到樣本所在地是否實施整合政策及整合模式等關鍵信息，以此作為政策變量，以期得到更精準的政策評估效應。

3 研究設計

3.1 模型構建

本文借助城鄉居民醫保制度在不同地區整合時間上存在差異這一事實[11]，運用漸進性雙重差分模型的分析框架來考察城鄉居民醫保整合對農村中老年人醫療負擔的影響。具體來說，用combinect來反映地區c在t年份是否實施了城鄉醫保整合政策。其定義為：某地區宣布實施城鄉醫保整合政策的當年和此后各年，取值為1，否則為0。如此設置就自動產生了“處理組”和“對照組”，以及“處理前”和“處理后”的雙重差異[19-20]，具體模型表述為：

Yict=α+δ1combinect+β1Xict+εict

(1)

(1)式中，i表示居民個體，c表示地區，t表示時間。combinect為本文的核心解釋變量，表示c地區t年份是否實施了城鄉醫保整合，系數δ1反映了城鄉醫保整合政策對農村中年老人醫療費用和負擔的平均影響效應。Yict為被解釋變量，包括農村中老人醫療費用及醫療負擔。Xict是一系列可以影響農村中年老人醫療費用的控制變量，包括個體特征變量、家庭結構及收入等隨時間變化的特征變量，εict是回歸中的隨機擾動項。

同時，為了避免上述模型中可能出現的選擇性偏差(selection bias)問題[21]，本文使用了Heckman樣本選擇模型對(1)式進行修正。該方法構建了一個選擇方程和結果方程，選擇方程對參保人是否發生醫療費用支出進行估計，結果方程對參保人的醫療費用支出水平進行估計，通過逆米爾斯比(inverse-mills-ratio)來修正樣本自選擇所帶來的結果偏誤。將(1)式改寫為：

Probit(vistict=1combinect,X)

=α+β1combinect+β2Xict+μi

(2)

log(Yict)=α+δ1combinect+δ2Xict

+δ3θct+γt+μc+εict

(3)

(2)式為選擇模型，vistict表示醫療費用支出的二元變量，將醫療費用支出大于0的定義為1，表示發生醫療需求，其他定義為0，表示未發生醫療支出。combinect的定義與(1)式中一致，表示城鄉醫保整合變量，Xict表示控制變量，這里主要包含個體和家庭特征變量，如性別、年齡、婚姻、教育、家庭規模、人均收入等，μict為隨機擾動項。(3)式為結果模型，Yict為結果變量，包含農村中老年人全年醫療費用支出和醫療負擔；Xict為控制變量，其定義與(2)式相同，此外，為了提高估計結果的有效性，在控制變量中增加了地區宏觀變量θct，包括地區人均GDP、每千人醫生數和床位數；本文還控制了時間固定效應γt和地區固定效應μc，εict是回歸中的隨機擾動項。

最后，還考察了采用不同整合模式對農村中老年人醫療費用支出和醫療負擔的影響，將是否整合變量combinect替換為整合模式變量combine_typect，形成以下模型：

Probit(vistict=1combine_typect,X)

=α+β1combine_typect+β2Xict+μict

(4)

log(Yict)=α+δ1combine_typect

+δ2Xict+δ3θct+γt+μc+εict

(5)

3.2 數據來源

本文所用數據來自中國健康與養老追蹤調查CHARLS數據2011 年、2013 年、2015 年和2018年四期數據。該數據通過抽樣方式收集了一套45歲及以上中老年人家庭和個人的高質量微觀數據，其數據不僅在全國地理、人口、社會和經濟方面具有較好代表性，還涵蓋了個人健康、醫療服務利用、經濟和家庭等方面的詳細信息。

基于本文的研究目的，對樣本進行了以下篩選：(1)只選取參與新農合、城鎮居民醫保或城鄉居民醫保的個體，剔除了參與城鎮職工醫保和沒有參加任何基本醫療保險的個體。(2)城鄉醫保整合有很強的地域性特征，為了確定居民的參保地，避免居民參保地與調查所在地的不同而導致參保個體類型的錯配，本文僅選擇在問卷中回答為“在本縣/市”參保的樣本。(3)刪除了缺失家庭全年醫療保健支出等關鍵變量的樣本以及控制變量缺失的樣本。經過篩選得到2011年、2013年、2015年和2018年四期混合截面數據，最終得到涵蓋全國123個地區的有效樣本35 246個。

3.3 變量設定及描述性統計

3.3.1 被解釋變量

根據世界衛生組織2012報告的觀點，醫療支出負擔可以用醫療支出占家庭消費總支出或家庭總收入的比例來衡量。由于CHARLS問卷中并沒有關于個體全年醫療費用支出的數據，因此本文借鑒馬超等的做法[22]，用中老年人所在家庭人均醫療支出與老年個體總收入之比(簡稱“支出—收入比”)作為醫療負擔的代理變量。在穩健性檢驗中，將收入替換為家庭人均消費支出，將醫療負擔定義為“人均醫療支出與家庭人均消費支出之比”進行分析。

3.3.2 核心解釋變量

首先，對于城鄉醫保整合的界定，從樣本個體所在地區頒布實施啟動城鄉醫保整合的正式文件中獲取整合時間，并對這一變量進行賦值。需要說明的是，由于CHARLS問卷中關于醫療服務的詢問均為“過去一年”的情況，因此，該變量的設置是以調查年份的前一年作為實施標準。即當在調查年份的前一年該地區實施了城鄉醫保整合，其賦值為“1”，否則為“0”。其次，關于城鄉醫保整合模式的測度，根據個體所在地區醫保整合正式文件中提及的整合方案，將整合類型分為三類，并以未整合組為基準，設置“一制多檔”模式和“城鄉一檔”模式兩個虛擬變量。

3.3.3 控制變量

借鑒Andersen構建的醫療服務利用行為模型[23]，本文所選取控制變量主要包括兩類：一類是與醫療服務相關的個體特征變量，主要包括個體的性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、經濟收入、自評健康和是否患慢性病等；另一類是樣本所在地區的宏觀經濟發展和醫療條件變量，主要包括地區人均GDP、每千人醫生數和床位數等。變量定義和描述性統計結果如表1 所示。

表1 變量定義與描述(N=35 246)

4 研究結果

4.1 基準回歸結果分析

表2匯報了城鄉醫保整合政策對農村中老年人全年醫療支出及醫療負擔影響的估計結果。模型(1)和模型(2)分別估計了是否實施城鄉醫保整合及整合模式的結果。

表2 城鄉醫保整合對農村中老年人醫療支出與醫療負擔的影響(N=35 246)

首先，在是否實施城鄉醫保整合上，列(1)的選擇方程結果顯示，城鄉醫保整合變量回歸系數為正(P<0.01)，表明實施城鄉醫保整合政策顯著增加了農村中老年人醫療服務利用的概率，列(2)的醫療支出結果顯示，城鄉醫保整合政策變量系數顯著為負，表明整合政策顯著減少了農村中老年人全年醫療支出。平均而言，與未實施整合的地區相比，整合地區農村中老年人全年醫療支出下降了19.2%。另外，列(3)的醫療負擔結果顯示，城鄉醫保整合變量的回歸系數顯著為負(P<0.01)，說明整合政策顯著降低了農村中老年人的醫療負擔。平均而言，與未實施整合的地區相比，整合地區農村中老年人全年醫療費用負擔下降了4.7個百分點。其次，從整合模式來看，模型2中列(4)的選擇方程表明，兩種整合模式系數均顯著為正(P<0.01)，表明不管采用何種整合模式都顯著增加了農村中老年人的醫療服務利用。從列(5)的支出方程可以看到，“一制多檔”整合模式的系數顯著為負，而“城鄉一檔”整合模式的系數并不具有統計學意義，這表明與采用“城鄉一檔”模式相比，“一制多檔”的整合模式能更加有效地降低農村中老年人醫療費用支出；列(6)的醫療負擔結果與列(5)的支出結果一致，采用“城鄉一檔”整合模式對農村中老年人醫療負擔影響不顯著，但“一制多檔”整合模式有效降低了農村中老年人醫療負擔。出現這一結果的可能原因是，“一制多檔”模式允許參保者根據自身條件選擇不同的繳費標準和補償待遇，使得身體條件差的參保人選擇高繳費高補償檔位，而身體條件好的參保人選擇低繳費低補償的檔位，從而易導致逆向選擇問題發生，其結果雖然能夠在短期內使得參保者效益達到最大，但長期來看，會產生“劣幣驅逐良貨”的后果，使得這項醫療保險制度難以長期維系。從國務院的整合文件也可以看到，“一制多檔”是在實施城鄉醫保整合過程中暫時性的過渡模式，最終的目標是要實現統一的“城鄉一檔”模式。因此，需要科學設計城鄉居民醫保制度，真正實現城鄉醫保制度的一體化。

4.2 穩健性檢驗

在穩健性檢驗中，首先本文采用農村中老年人均醫療支出與人均家庭消費支出之比作為醫療負擔的代理變量來進一步驗證城鄉醫保整合對醫療負擔的影響，結果如表3。其次，為解決在Heckman模型中逆米爾斯比系數不顯著引起的估計偏誤問題，采用了兩部模型對基準回歸方程再次進行估計，結果如表4。穩健性檢驗的結果顯示，不管是變換醫療負擔的代理變量還是采用兩部模型重新估計，核心解釋變量的回歸系數與Heckman基準回歸結果基本一致，證實基本模型結論的穩健與可靠性。

表3 城鄉醫保整合對農村居民醫療負擔影響的穩健性檢驗(N=35 246)

表4 基于兩部模型估計的城鄉醫保整合對農村居民醫療負擔影響的穩健性檢驗(N=35 246)

4.3 異質性分析

4.3.1 年齡異質性

隨著年齡的增長，身體機能變弱，遭受健康沖擊的風險增高，這將導致整合政策對農村中老年人醫療負擔的影響存在年齡差異。[24]本文借鑒洪灝琪等人的做法將樣本按年齡分為45～54歲、55～64歲以及65歲及以上三個組別，分別代表中年人、低齡老年人和高齡老年人。[11]采用Heckman模型對三個群體的醫療負擔進行回歸，結果顯示，城鄉醫保整合變量的回歸系數只對65歲以上群體具有負向的統計學意義，在其他兩組中均不具有統計學意義。這表明實施城鄉醫保整合顯著降低了65歲以上農村高齡老年群體的醫療負擔，但對65歲以下的農村中老年群體醫療負擔并沒有顯著的改善作用，對于中年群體還可能增加其醫療負擔。從整合模式來看，“一制多檔”模式對低齡和高齡老年組的醫療負擔產生了顯著的負向影響，這說明該政策主要是減輕了農村低齡和高齡老年人的醫療費用負擔，并且采用該整合模式對減輕農村高齡老年群體醫療負擔的效果更為明顯。(表5)。

表5 城鄉醫保整合對不同年齡群體醫療負擔的影響結果

4.3.2 收入異質性

經濟收入是影響居民醫療需求的重要因素，顧海等的研究表明，城鄉醫保整合在醫療服務利用方面存在“親窮人”現象。[3]由于不同收入群體對于醫療需求的彈性存在差異，因此有必要考察城鄉醫保整合對不同收入群體的異質性影響。本文按人均收入排序進行4分位數分組，將前25%作為低收入組、將后25%作為高收入組，中間的50%作為中收入組。采用Heckman模型對三個群體的全年醫療負擔進行回歸分析(表6)。結果顯示，城鄉醫保整合對各收入群體的醫療負擔均有顯著的負向影響，從整合模式看，“城鄉一檔”模式對中高收入組醫療負擔有顯著的負向影響，而“一制多檔”模式對各收入組醫療負擔的影響均顯著為負。從各組變量的回歸系數來看，城鄉醫保整合對中收入組影響效應最大。可見實施城鄉醫保整合政策能夠顯著降低農村中老年人的醫療負擔，尤其對減輕中收入群體的醫療負擔效果更為明顯(表6)。

表6 城鄉醫保整合對不同收入群體醫療負擔的影響結果

5 結論與啟示

本文基于CHARLS數據，采用Heckman樣本選擇模型，評估了城鄉醫保整合政策對農村中老年人醫療費用及醫療負擔的影響。研究發現，第一，總體而言，實施城鄉醫保整合政策有利于降低農村中老年人醫療支出并減輕其醫療負擔，并且采取“一制多檔”的整合模式對降低農村中老年醫療負擔比“城鄉一檔”模式效果更好。第二，異質性分析顯示，在年齡分組上，實施城鄉醫保整合及采用“一制多檔”整合模式有利于降低65歲及以上的高齡老年群體的醫療負擔，但對45～54歲之間的中年人群體的影響不具有統計學意義；在收入分組上，實施城鄉醫保整合及采用“一制多檔”整合模式對減輕中高收入群體醫療負擔的效果優于低收入群體，對降低中收入群體醫療費用負擔最為有效。

根據上述研究結論，得到以下兩點啟示：第一，城鄉醫保整合政策在減輕農村中老年人醫療負擔方面具有積極作用，從兩種整合模式產生的異質性效果來看，采取“一制多檔”模式比“城鄉一檔”模式對減輕中老年人醫療負擔更好，但“一制多檔”模式容易誘發參保人的逆向選擇問題，不利于醫保基金的長期穩定運行，也不利于“一制多檔”模式，實現城鄉一體化的醫保制度。因此，為了更好地發揮醫保制度的減負效果，建議在逐步取消“一制多檔”的條件下，建立個人繳費與個體收入相掛鉤、政府補助與經濟發展水平和不同人群相協調的動態增長機制。一方面能夠提高醫保制度對醫療費用的減負效果，增強農村中老年人抵御“因病致貧、因病返貧”風險的能力；另一方面，可以避免“逆向選擇”問題的發生，實現基本醫保制度的長期可持續發展。第二，針對醫保整合制度對農村不同年齡群體醫療費用減負效果的異質性，建議進一步細化落實政策措施，通過制定精準的制度設計，提高城鄉醫保制度對農村低齡和低收入老年群體的政策傾斜力度，合理運用財政補貼機制，確保農村邊緣老年群體全部參保，并擴大其報銷目錄和增加報銷比例，切實減輕農村中老年人的醫療費用負擔。

作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。