共同富裕視域下全民醫保的再分配效應研究

顧 昕，惠 文

(1.浙江大學 社會治理研究院，浙江 杭州 310058；2.浙江大學 民生保障與公共治理研究中心，浙江 杭州 310058；3.浙江大學 公共管理學院，浙江 杭州 310058)

一、引 言

黨的二十大報告明確指出，中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化，實現全體人民共同富裕是中國式現代化的本質要求之一。健全再分配調節機制是完善分配制度的重要內容，社會保障是再分配的重要手段，也是扎實推進共同富裕的基礎性制度安排。從新時代推進全體人民共同富裕的實踐要求來看，社會保障進入高質量發展階段，關鍵問題之一是強化其再分配功能，使之成為更加公平的社會風險分攤制度[1]，這也是黨的二十大報告對完善分配制度和健全社會保障體系的重要要求。醫療保險(以下簡稱“醫保”)是社會保障制度的重要組成部分，充分發揮醫保的再分配效應對實現全體人民共同富裕具有重要意義。

醫保的再分配效應主要體現為兩個方面：一方面是高額醫療費用經濟風險的分攤；另一方面是醫療支出負向再分配效應的降低。因病致貧被公認為主要的貧困決定因素[2]，也是實現共同富裕的最大阻礙因素之一，因而醫保體系能否通過報銷或補償模式的完善，有效遏制患病民眾家庭因高額醫療支出導致收入或財富銳減甚至因病致貧[3]，是醫保高質量發展的關鍵。與此同時，健康不平等與收入不平等具有某種相關性[4]，健康狀況不佳往往與貧困或低收入相伴，這導致貧困群體或低收入群體的醫療支出相對較高；換言之，醫療支出本身就具有負向再分配效應，會拉大低收入群體與中高收入群體之間的貧富差距。提升醫保體系的縱向公平，即強化其有利于低收入群體的再分配功能，降低醫療支出本身的負向再分配效應，對于助力共同富裕的實現有重要意義。

中國自2003年開始陸續推進基本醫療保險制度建設，到2012年基本醫療保險制度實現全覆蓋，全民醫保基本實現。這意味著醫保在醫療費用風險分攤的意義上實現了基本的橫向公平，即居民的醫療費用風險都能得到一定分攤。但是，對于中國全民醫保在促進縱向公平上到底發揮了什么樣的作用，既有研究并未得出一致結論。尤其重要的是，由于醫療支出本身呈現縱向不公平，醫保給付是否能降低醫療支出產生的負向再分配效應，成為研究的焦點。

自黨的十八大以來，中國全民醫保取得突破性進展，整體保障水平不斷提高，促進公平并助力共同富裕的改革舉措不斷推出。例如，2016年啟動整合城鎮居民基本醫療保險和新型農村合作醫療兩項制度，建立統一的城鄉居民基本醫療保險制度。但是，既有醫保再分配效應文獻對2013年以后全國代表性數據的分析極少，也極少通過跨時分析考察醫保再分配效應的變化情況。

綜上所述，本文可能的邊際貢獻如下：第一，本文采用具有全國代表性的中國家庭金融調查(CHFS)2013年和2019年數據，分析全民醫保時代醫保再分配效應及其跨時變化。新冠肺炎疫情的暴發對醫療服務的正常運行造成沖擊，導致2020—2022年診療服務、住院服務量和醫療機構業務收入較2019年都有所下降，將2019年數據納入分析有助于透視現狀。第二，本文采用多種不平等測度及其分解方法分析了全民醫保再分配效應、成因和發生機制。第三，鑒于中國醫保主要存在三種基本醫療保險制度，(1)當然，在這三種醫保制度之外還有商業健康保險，但由于其參保者人數、籌資和給付水平的占比較低，本文暫不納入分析。即公費醫療、城鎮職工基本醫療保險(以下簡稱“職工醫?！?、城鄉居民基本醫療保險(以下簡稱“居民醫?！?，本文通過對三種制度的橫向比較，考察醫保制度間再分配效應的異質性及其變化。第四，本文從改善再分配效應的視角對全民醫保體系高質量發展的政策加以模擬，使醫保對共同富裕的助力建立在經驗研究的基礎之上。

二、文獻綜述

(一)國外關于收入不平等、健康不平等與醫保再分配效應的研究

國外有關再分配效應研究集中考察稅收和社會政策(包括社會保障)對收入不平等的影響[5-6]，而關于醫保再分配效應的研究是后一類研究的一部分。許多再分配效應的分析思路以及測度方法源于稅收研究，而且對于社會政策再分配效應的分析也常常以稅收為比較標桿。

關于醫保再分配效應的分析，關注點可主要分為籌資和給付兩個方面。醫?；I資往往嵌入在福利國家籌資的整體體制之中，而不同類型的福利制度影響著福利國家籌資的整體再分配效應，醫?；I資與之相順應。醫保本身是否能成為一種再分配政策工具，在很大程度上取決于其嵌入于何種福利體制，如基于稅收還是基于社會保險，以及福利體制的籌資本身是否具有累進性[7]。有鑒于此，國外文獻基本上并不單獨分析醫?；I資的再分配效應，而是將這個問題嵌入在對社會保障再分配效應的研究之中[8]。就給付而言，醫保也不同于其他社會轉移項目。醫保給付(或從受益人角度來看，即醫療支出補償或報銷)基于實際醫療費用，實際醫療費用則與受益人的醫療服務需求有關，理論上與受益人及其家庭的收入水平無關，而其他社會轉移支付項目無論從理論還是實際操作來看都與受益人及其家庭的收入水平有關。更為重要的是，醫保給付的實際操作只能同醫療費用掛鉤，無法考慮到患者家庭的收入情況，這在理論上難以成為一種再分配的工具。因此，有關醫保再分配效應集中在籌資分析之上[9-10]。

按常理判斷，在一個具有相當規模的群體中，個體患病與否、患病種類及其醫療費用多寡具有隨機性，與其社會經濟狀況無關，而醫保給付在制度設計和實際操作上難以實現濟貧性。事實上，在幾乎所有實現了全民醫保的發達國家以及不少發展中國家中，公立醫保的給付規則對所有參保者來說都是一樣的，因而對醫保給付的再分配效應進行分析乍看起來沒有多大意義。這一點可以解釋在國外文獻中，對醫保給付再分配效應的專門研究近乎是缺失的。

但是，這種常理判斷至少會屏蔽一件重要的事情，即由于種種原因，醫療支出本身的不平等具有負向再分配效應，而醫保降低這一效應的功能究竟有多強仍值得研究。在個體層面上，患病和醫療費用發生固然具有隨機性，但在群體層面上并非如此。以營養衛生條件、教育水平、醫療服務可及性和社會生活質量等因素為中介，收入不平等與健康不平等具有相關性[4]，兩者之間極有可能互為因果。大量經驗研究證實了“健康—收入分層”現象[11]，即個體健康水平隨收入水平的提高而提高[12]。2015年諾貝爾經濟學獎得主Deaton[13]揭示，由于創新技術或產品的市場價格高昂，低收入群體實際上難以平等快速地享受到健康進步的成果。Deaton擔憂的是，健康不平等的重要因素之一是醫療衛生健康領域的科技成果分享不均，但正如市場力量推動的經濟增長并不一定能帶來降低收入不平等的涓滴效應一樣，科技驅動的健康進步成果也不一定能對健康不平等產生涓滴效應。如果沒有保障水平較高的全民醫保體系，或者醫保體系對科技進步成果的覆蓋速度較慢，那么低收入者被迫為技術進步付出相對較高的醫療費用而得不到補償的縱向不公現象是頗為常見的。因此，考察醫保給付是否具有降低醫療支出負向再分配效應的功能以消解Deaton的擔憂，無論在學術還是在實踐中，都是有意義的。

(二)國內關于醫保再分配效應的研究

盡管中國醫保在實現全民覆蓋上取得舉世矚目的成就，但由于制度結構的差異性和行政管理的地方性，中國醫保呈現碎片化，致使參保繳費和給付結構的規則在不同地區、不同身份的群體之間千差萬別，導致制度失調和運轉不良[14]。體現在醫保籌資和給付上的差別，會對既有收入不平等產生進一步再分配效應，因而醫保再分配效應在國內學術界成為一個研究課題，這是中國學者對社會保障再分配效應作出的一份貢獻。這一貢獻的學術意義和現實意義在共同富裕視域下更為真切。

中國醫保的籌資存在著累退性，基于對籌資規則的分析即可透視這一點。有關中國醫保再分配效應的英文論文，都集中分析籌資公平性[15-17]。有關中國醫保再分配效應的中文論文絕大多數并不以籌資為重點，為數不多的醫?；I資方面的實證分析不出意外地證明了大家公認的判斷，也能為這一判斷增添一些有信息量的細節[18-19]。

醫保給付或報銷的再分配效應看起來較為復雜，因而相關研究眾多。部分研究將醫保報銷視為一種轉移性收入，采用不同的方法對各種不同的數據加以分析，發現這一轉移性收入縮小了收入不平等，因而認定醫保有正向再分配效應[20-21]，當然，這種正向再分配效應在醫保體系發展早期微不足道[22]。但更多文獻卻得出了相反的結論，即醫保對收入具有負向再分配效應。

既有研究結論看起來莫衷一是，但其實并非不一致。表面上莫衷一是的根源在于不同文獻在分析對象和結論表述上缺乏有效的對話和印證。這體現在很多實證研究的文獻綜述一般停留在對既有文獻結論的簡單羅列，缺乏對其中不一致地方的具體分析。具體而言，產生上述分歧的原因有如下兩點：

一是在再分配效應的界定和分析對象上存在差異。如前所述，將醫保報銷視為一種轉移性收入，分析納入這筆收入前后收入不平等的狀況，會得出醫保報銷有正向再分配效應的結論，而考察醫保報銷后患者自付對初始收入分配產生的影響，則會得出相反的結論[23-24]。其實這兩個乍看起來相反的結論并非不一致，因為前者所分析的再分配效應僅就醫保報銷前后的影響而言，而后者則是比較醫保報銷后最終狀態與醫療支出發生前初始狀態，并發現醫療支出本身擴大了收入不平等，而醫保報銷降低了醫療支出的負向再分配效應。說到底，是醫療支出具有嚴重的負向再分配效應，而醫保報銷則具有正向再分配效應，只不過后者的正向效應不足以逆轉前者的負向效應而已?？上У氖牵芏嗖捎枚垦芯糠椒ǖ恼撐脑诙ㄐ躁愂錾贤豢季浚３０厌t療支出以及醫保補償后的自付部分所造成的負向再分配效應歸結于醫保給付，也未察覺自身研究發現與既有研究成果看起來相左但其實一致之處，導致不同論文出現自說自話的情形。

二是使用的數據差別較大，有的研究基于某一省份的數據，如遼寧[18]、陜西[21]、廣東[25]、江蘇[26]和山東[27]，有的基于不同的全國微觀家庭調查數據，如中國健康與營養調查(CHNS)1989—2006年的數據[22]、中國家庭收入調查(CHIP)2013 年數據[19]和中國家庭金融調查(CHFS)2013年數據[23-24]。數據不同，所研究的時間段不同，結論看起來莫衷一是，但其實其基本發現是一致的，即醫保報銷能降低醫療支出推高的收入不平等，在此環節有一定的正向再分配效應，但卻不足以在最終收入和初始收入之間逆轉醫療支出所帶來的負向再分配效應。

值得注意的是，既有文獻大多采用中國全民醫保實現之前或之初(即2013年以前)的數據進行分析，只有兩篇文獻分別涉及2014年和2018年的數據。因此，既有研究未能系統考察全民醫保體系建立之后的醫保再分配效應，也沒有對時間跨度較大的變化加以考察。本文將對此加以彌補。

三、測度方法、數據來源與樣本選擇

(一)測度方法

1.不平等測度指標

本文使用多種指標來測度不平等，這些指標包括基尼系數、集中指數和阿特金森指數，其計算公式在各種不平等分析的手冊以及眾多文獻中均有展示，本文不再贅述，僅概述其內涵和功能。

基尼系數是不平等的一般刻畫，但無法就不平等性相似的情況(如洛倫茲曲線相交)對不平等性加以比較，更無法對不公平性加以判斷。集中指數可表明分配不平等偏向哪一類社會經濟群體，若偏向弱勢群體，集中指數為負；反之，為正。阿特金森指數是一種基于社會福利函數構造的不平等測度指標，其功能是可以根據不同價值觀體現出來的不平等厭惡度給出不平等性測度值，即“你告訴我社會對不平等的厭惡有多強，我就告訴你不平等的統計值”[28]。

基尼系數從表象上避開了社會福利分析，但社會福利函數是隱含在其指標推導之中的。但阿特金森指數融入價值判斷的更為綜合的測度指標，將社會福利函數顯性化，明示其測度指標的公平觀。在測算阿特金森指數時，我們需要對不平等厭惡參數ε取值：ε≥0，取值為0，意味著我們是在測度不平等是否符合自由至上主義公平觀；取值為0.5—1，基本上可視為自由主義公平觀下的測度；取值為1—2，基本上可視為平等主義公平觀下的測度；取值高于2，基本上可視為絕對平均主義(即均貧富)公平觀下的測度。在社會公平以及社會政策研究中，非常重要的羅爾斯主義公平觀(即有利于最弱勢者的不平等是公平的)屬于自由平等主義，盡管無法映射為一個特定的ε值，但基本上可以在1上下取值。阿特金森指數測度結果在0—1之間，越低表示按照特定公平觀的縱向不公平性越弱，越高表示縱向不公平性越強。實際上，ε值超過2的測度基本上沒有必要，因為基于絕對平均主義公平觀，現實存在的不平等均是極其不公平的，阿特金森指數均接近1，數值上微小的差異在定性判斷上沒有意義。常用軟件提供ε值為0.5、1和2的阿特金森指數測算。

2.再分配效應的測度

當某種支付(如本文所關注的醫療支出和醫保報銷)發生之后，其前后的基尼系數之差被作為該項支付再分配效應的度量。具體計算公式為：RE=Gx-Gx-p，其中，Gx和Gx-p分別為支付前和支付后的基尼系數。RE為負，表示收入不平等程度有所擴大，即產生負向再分配效應；RE為正，則表示收入不平等程度縮小，即產生正向再分配效應[29]。

3.累進性分析

任何一種支付(無論是支出還是補償)都會對既有的收入不平等產生影響，而其具有累進性還是累退性對于其再分配效應的重要性不言而喻。Kakwani[30]開發的稅收累進性計算公式為：P=C-G，其中，P為稅收累進性指數(P指數)，C為稅收的集中指數，G為稅前收入的基尼系數。后來，P指數被命名為Kakwani指數(以下簡稱“K指數”)，被廣泛用于測度任何一種支付的累進性或累退性。K指數值區間為(-1，1)，如果為負，說明此項支付具有累退性；如果為正，說明此項支付具有累進性。

4.再分配效應的分解

Kakwani[31]發展了一套方法，可把整體再分配效應分解為兩個子效應，即橫向公平效應和縱向公平效應。在此基礎上，Aronson等[32]進行了完善，將再分配效應分解為三個子效應，即縱向公平(又稱縱向再分配)效應、橫向公平效應和再排序效應，后來這種分解方法被簡稱為AJL法或AJL分解。其公式為：RE=V-H-R，其中，V為縱向公平效應，反映了某項支付給不同收入群體之間不平等性帶來的改變；H為橫向公平效應，反映了某項支付給同一收入群體之間的不平等性帶來的改變；R為再排序效應，反映了由于某項支付導致排序變化給既有不平等性帶來的改變。為了更加直觀地比較V、H和R的大小，可以將其分別除以RE，即可得到各自相對份額 V100、H100和R100。

縱向公平效應的計算公式為：V=[g/(1-g)]K，其中，g為平均支付率(即支付與收入之比)，K為K指數。由于K指數或正或負，V值亦如此，正值代表縱向不平等性減弱，即產生正向再分配效應，相應地，V100大于1，負值則相反，相應地，V100小于1。

再排序效應反映了醫療支出(或醫保報銷)前后收入排序變動情況。其具體計算公式如下：R=Gx-p-Cx-p，其中，Gx-p為醫療支出后(或醫保報銷后)收入的基尼系數，Cx-p為按照醫療支出前(或醫保報銷前)收入排序的醫療支出后(或醫保報銷后)的集中指數。如果R=0，表示醫療支出后或醫保報銷后排序沒有發生變化，如果R>0，表示排序發生了變化。

世界銀行在2008年出版的一份利用家庭調查數據分析健康公平的技術指南中對AJL再分配效應分解法進行了推薦[29]，本文將使用這種方法分析中國全民醫保再分配效應。

(二)數據來源與樣本選擇

1.數據來源

本文分析基于西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心組織管理的中國家庭金融調查(China Household Finance Survey，CHFS)2013年和2019年兩輪數據。該調查旨在收集有關家庭金融微觀層次的相關信息，包括人口統計學特征、資產與負債、保險與社會保障、支出與收入等內容，該數據具有較好的全國代表性，能夠較好地滿足本文研究的需要。CHFS是一個追蹤性調查，2011年是基線調查，每兩年追蹤一次，截至目前已經進行了6輪調查，公開發布了2011年、2013年、2015年、2017年和2019年5輪的數據。2021年的數據尚未公開；即便公開可供使用，由于新冠肺炎疫情的影響對醫療支出可能造成非正常干擾，不利于進行跨時比較。

本文采用CHFS2013年和2019年數據，出于兩個原因：一方面，2013年數據可作為中國實現全民醫保后第一年的基線數據，而2019年數據反映的是全民醫保體系有所鞏固之后的情況；另一方面，僅有2013年和2019年的調查詢問了整年度醫療支出和醫保報銷金額，可進行同口徑跨時比較，其他各輪的這方面數據不具有可比性。

2.樣本選擇

CHFS2013年數據涵蓋29個省份、262個區縣和1 048個村(居)委會，共采集了28 141戶家庭和97 906個家庭成員信息。CHFS2019年數據涵蓋29個省份、343個區縣和1 360個村(居)委會，最終收集了34 643戶家庭和107 008個家庭成員信息。兩輪調查數據均具有全國及省級代表性。從上述數據的統計分析結果可以看出，樣本中貧困者(低保戶)比例較高，這一方面其實是幾乎所有家庭調查數據的普遍特征，舉世皆然；另一方面有利于我們透視所分析問題對減貧和縱向公平的影響。經濟學界眾所周知的是，迪頓的一個貢獻就是發現了家庭調查數據的這一特征，并深度利用這類數據研究降低不平等的各種公共干預。

收入不平等是本文的核心變量。在核算收入不平等時，本文沿用李實等[19]的做法，以個人為單位進行分析，這是因為中國是以個人為單位參加醫保，同一個家庭的不同成員可能參加不同種類的醫保。按照國際上通行的核算方法，收入包括工資性收入、經營性收入、財產性收入和轉移性收入，但不包括醫保報銷收入，而醫保報銷是本文所研究的特定支付。此外，本文2013年和2019年跨時比較在核算收入時對統計口徑進行了統一。雖然由于統計口徑和抽樣等原因，采用CHFS數據測算的基尼系數相對高于其他數據，但這并不妨礙本文對醫保再分配效應的研究，因為本文將醫?？醋鲆环N特殊的支付，旨在分析該支付對基尼系數的影響，初始基尼系數的高低不是關注的重點。

本文主要分析公費醫療、職工醫保和居民醫保的再分配效應，因而剔除了不屬于上述三類參保者的個體。由于2013年調查在詢問社會保障部分時排除了在校學生，為便于縱向比較，本文剔除了2019年在校學生樣本。同時，本文剔除了關鍵變量缺失和可支配收入不為正的個體。不同醫保類型的樣本分布具體情況如表1所示。

表1 不同醫保類型的樣本分布具體情況

四、全民醫保再分配效應的經驗分析

全民醫保再分配效應主要體現在醫療支出和醫保報銷兩個環節。本文將醫療支出發生前的初始時間段設為0，將醫療支出發生后的時間段設為1，將醫保報銷后的時間段設為2。將醫療支出發生前的基尼系數記為G0，將醫療支出發生后的基尼系數記為G1，將醫保報銷發生后的基尼系數記為G2。繼而，就本文所考察的支付，根據所選取時段的不同，可得到RE1-0、RE2-1和RE2-0，下文分別考察醫療支出再分配效應、醫保報銷對醫療支出再分配效應的修正(以下簡稱為“醫保報銷再分配效應”)和醫保最終再分配效應。

(一)醫療支出再分配效應及其分解

1. 醫療支出再分配效應

表2給出了醫療支出再分配效應的結果。從表2可以看出：醫療支出再分配效應RE1-0均為負值，說明醫療支出擴大了收入不平等；與2013年相比，2019年再分配效應值有所上升，說明醫療支出帶來的不平等程度有所提高；通過三種制度間的比較可以發現，2013年居民醫保參保者醫療支出負向再分配效應值最高，其次是職工醫保，最后是公費醫療；而2019年，這種負向再分配效應在職工醫保、公費醫療和居民醫保參保者中的差別很小了。

表2 醫療支出再分配效應

2.醫療支出再分配效應的分解

表3給出了醫療支出再分配效應的分解結果。從表3可以看出：K指數為負值，因而縱向公平效應也為負值，說明醫療支出本身具有累退性，擴大了不同收入群體的不平等；醫療支出再分配效應中縱向公平效應占比最高，其次是再排序效應，橫向公平效應最低，說明醫療支出再分配效應以加劇縱向不平等為主；與2013年相比，2019年醫療支出負向再分配效應的增強主要源自再排序效應的增強。其主要原因在于，兩個年份相比，醫療費用的平均上漲速度(13.52%)高于初始收入的上漲速度(9.89%)，導致醫療支出占收入的比率上升，容易使收入排序產生變動；2013年負向再分配效應在居民醫保參保者中最高，其主要原因在于居民醫?？v向公平效應最高，為-0.0260，而職工醫保和公費醫療的縱向公平效應較低且接近，分別為-0.0220和-0.0219，而2019年醫療支出縱向公平效應不僅在居民醫保參保者中降低了，并且不再是最高，而且居民醫保再排序效應的增強幅度遠低于公費醫療和職工醫保。

表3 醫療支出再分配效應的分解

醫療支出負向再分配效應在不同醫保制度的參保者中發生了變化，尤其是居民醫保參保者醫療支出對其收入排序的影響相對不那么高，可能的原因是其醫療支出增速低于職工醫保和公費醫療參保者。比較2013年和2019年，居民醫保參保者年均醫療支出增速僅為11.72%，而職工醫保和公費醫療參保者分別為15.52%和30.33%。此外，在2019年，醫療支出再分配效應中分解出來的三項子效應，在職工醫保中全部上升，其中再排序效應劇增；在公費醫療中，有兩個子效應上升，縱向公平效應持平；而在居民醫保中，縱向公平效應下降，另外兩個子效應有小幅上升。這說明職工醫保參保者在醫療支出這一環節可能蒙受了多重不公，從而加劇了其醫療支出對收入不平等的負面影響。

健康因素是醫療支出負向再分配效應的最重要影響因素，這主要是因為健康不平等與收入不平等的相關性。在CHFS中，自評健康分為5檔，即非常好、好、一般、不好和非常不好。本文將自評健康改為健康和不健康兩分法，同時應用于健康不平等描述性統計。表4給出不同收入組別自評健康分布情況。從表4可以看出，中低收入組和低收入組中自我感覺不健康的占比較高，而且低收入群體的不健康狀況最甚。這印證了前述既有文獻關于健康不平等導致醫療支出縱向不公平或“健康—收入分層”的結論。2013年和2019年不健康集中指數均為負，分別為-0.2291和-0.2176，表明自評不健康狀況的分布向收入偏低者傾斜。特別值得說明的是，本文依據2013年和2019年全國城鄉低保線加以衡量，確認低保戶都在低收入組，而低保邊緣戶(以低保線的150%為衡量)則在低收入組和中低收入組中。

表4 不同收入組別自評健康分布情況 單位：%

(二)醫保報銷再分配效應及其分解

1.醫保報銷再分配效應

表5給出了醫保報銷再分配效應的結果。從表5可以看出：醫保報銷再分配效應RE2-1均為正值，說明醫保報銷后收入不平等程度有所下降；與2013年相比，2019年醫保報銷再分配效應有所上升，說明醫保報銷降低收入不平等的能力隨著醫保體系的改革在增強；通過三種制度間的比較可以發現，公費醫療在醫保報銷環節產生的正向再分配效應最高，職工醫保次之，居民醫保最低。

表5 醫保報銷再分配效應

2.醫保報銷再分配效應的分解

表6給出了醫保報銷再分配效應的分解結果。從表6可以看出：K指數為負值，說明醫保報銷具有累退性，但與醫療支出相反，醫保報銷是給予參保者一定補償，累退性說明低收入群體所獲報銷額占其收入的比重相對較高，因而醫保報銷有縮小縱向不平等的效果；縱向公平效應占比最高，說明醫保報銷主要縮小了縱向不平等；與2013年相比，2019年醫保報銷正向再分配效應增強主要是因為再排序效應的增強。

表6 醫保報銷再分配效應的分解

(三)醫保最終再分配效應及其分解

1.醫保最終再分配效應

醫保最終再分配效應本質上反映了醫保報銷后即醫療自付支出對初始狀態的影響。表7給出了醫保最終再分配效應。從表7可以看出：醫保最終再分配效應RE2-0均為負值，說明醫療自付支出后收入不平等擴大了；與2013年相比，2019年全民醫保最終再分配效應絕對值有所上升，說明醫療自付擴大收入不平等的幅度在增強；通過三種制度間的比較可以看出，居民醫保參保者醫保最終再分配效應絕對值最高，職工醫保次之，公費醫療最低。

表7 醫保最終再分配效應

2.醫保最終再分配效應的分解

表8給出了醫保最終再分配效應的分解結果。從表8可以看出：K指數均為負值，因而縱向公平效應也均為負值，說明醫療自付具有累退性，擴大了既有的收入不平等；再分配效應中縱向公平效應占比最高，其次是再排序效應占比，橫向公平效應占比不僅最低，而且2013年和2019年的變化不大；與2013年相比，2019年最終負向再分配效應增強的主要貢獻來自于再排序效應的增強，而且其增強幅度在三類醫保參保者當中差別不大。

醫療自付支出對收入排序的影響變大，這與醫保實際報銷率不高有關。表9給出了人均醫療支出及報銷率情況。從表9可以看出，與2013年相比，2019年全樣本參保者報銷率有所下降，這主要是職工醫保報銷率出現大幅度下降所拖累，而公費醫療和居民醫保的報銷率盡管有所上升，但幅度不大。也就是說，職工醫保參保者在2019年接受醫療服務時相比2013年自付比重更高，按常理推斷，應該是在臨床實踐中體現為自費項目使用偏多。

五、進一步討論與政策調整模擬

基于以上經驗研究，本文有三項基本發現：第一，醫療支出具有負向再分配效應，即部分居民看病治病導致收入不平等擴大，這種負向再分配效應在2019年略強于2013年。第二，醫保報銷在一定程度上降低了醫療支出對收入的負向再分配效應，而且由于報銷水平的提高，2019年降低醫療支出對收入負向再分配效應的力度略強于2013年。第三，醫保最終還是擴大了收入不平等，說明全民醫保的再分配功能還有很大的提升空間。

這三項基本發現與既有同主題文獻的發現基本上是一致的，只不過既有文獻對其發現的表述存在著不一致和不準確之處。一些文獻基于對第二環節的分析，確定醫保報銷有降低收入不平等之效，進而認定醫保體系具有正向再分配效應；另一些文獻則基于對第三環節的分析，確定醫療自付后收入不平等擴大了，進而斷定醫保具有負向再分配效應。前一類文獻的分析有失完整性，而后一類文獻對其發現的陳述則有失準確性。

認定醫保具有負向再分配效應和醫保沒有正向再分配效應，乍看起來是一回事，實則不然。本文的全環節分析顯示，真正產生負向再分配效應的是醫療支出，其根源在于醫療支出本身具有嚴重的不平等性和不公平性，貧困或低收入群體的醫療支出會拉大既有的收入不平等，前文給出的再分配效應及其分解以及K指數均印證了這一點。表10給出了補充性但更為直觀的分析，其中基尼系數顯示，醫療支出不平等性在2013年和2019年都很高，且2019年更高；其中阿特金森指數顯示，即便從接近自由主義公平觀(ε= 0.5)來看，醫療支出也略顯不公平(高于0.3300)，從接近羅爾斯主義或平等主義公平觀(ε=1)來看，醫療支出的不公平性更是非常顯著，而且不公平性在2019年高于2013年?；诮^對平均主義公平觀的阿特金森指數(ε=2)也在表10中展示以供參考，其數值都在0.9000上下，均屬于極端不公平范疇，小數點之差不構成實質性的定性差別。在醫保報銷完成后，患者自付的不平等性和不公平性盡管基本上均小于醫療支出，但其本身均依然很高。這顯示出前述的Deaton的擔憂，即如果醫保保障水平不高，那么低收入者就只能以相對較高的收入占比承受醫學科技進步所帶來的高醫療費用，是中國全民醫保體系高質量發展應該關注的問題。

表10 醫保報銷前醫療支出和醫保報銷后醫療自付的不平等測度

對樣本群體健康不平等的進一步考察表明，醫療支出的不平等和不公平源于低收入群體和中低收入群體的不健康水平相對較高，且收入越低，不健康可能性越高。因此，真正導致負向再分配效應的是健康不平等和醫療支出，而不是醫保體系，下文給出的一些細節進一步強化了這一結論，但醫保體系未能充分發揮其降低這種負向再分配效應的作用也是事實，如何改善值得細究。

上述研究發現可概括為：由于健康不平等，醫療支出呈現不平等，致使收入不平等加重；由于報銷水平提高有限，醫保降低醫療支出負向再分配效應的功能未能完全發揮?；诖?，筆者可推斷出，要使得全民醫保體系充分發揮出其再分配功能，需要雙管齊下，即普惠性提高醫保保障水平和選擇性強化醫療救助。一方面，推進醫保體系的去碎片化，并在整合不同類型醫保給付結構的基礎上逐步提高保障水平(即降低醫療自付比)，將有助于降低收入再排序所引致的負向再分配效應，也可消除前述的Deaton的擔憂；另一方面，選擇性強化醫療救助，提升整個醫保體系的“親貧性”，將低保戶和低保邊緣戶的醫療自付率在普遍降低的基礎上進一步降低，從而實質性地減弱因健康不平等和醫療支出不平等給低收入群體的家庭收入所帶來的縱向不公平性。這兩個方面是醫保體系高質量發展助力共同富裕的重中之重。

基于上述考量，本文基于2019年數據，就6種可能的醫保給付政策調整，對醫保體系最終再分配效應加以測算。其中3種模擬醫保一體化且醫保報銷水平分三檔漸進式提高，另外3種在全體參保者享受80%醫保報銷率的基礎上模擬針對低保戶和低保邊緣戶不同強化的二次救助，基于2019年數據不同政策調整模擬下醫保最終再分配效應的測算結果如表11所示。

表11 基于2019年數據不同政策調整模擬下醫保最終再分配效應

從上述政策調整模擬中筆者還可以得出強化全民醫保再分配效應的一些技術性政策建議。第一，努力將醫保支付水平提高到醫療費用80%的高保障水平，能夠極大提升醫保體系的公平性，而“全民免費醫療”輿情中實質性民意期盼正在于獲得80%的醫療保障水平，盡管“全民免費醫療”的輿情存在著很多專業性或技術性缺漏。第二，在推動醫保給付水平普遍提高的同時，選擇性地強化醫療救助的減貧效應能使醫保體系的再分配功能得到提升。尤其是將低保邊緣戶納入到醫療救助保障范圍，要比醫療救助水平僅在低保戶中提高要好，能使整個醫保體系產生“親貧”效應。同時，政策模擬還表明，醫療救助在強化民生兜底功能的同時沒有必要保障過度，如對低保戶和低保邊緣戶的保障水平達到90%即可，沒有必要追求準全額(95%)甚至全額醫療費用補償；這種追求不會使醫保體系的公平性有實質性的提高，保障過度反而還會誘發道德風險。

六、研究結論與政策建議

醫療保障體系最重要的功能是降低參保者醫療支出對其個人收入或家庭收入的沖擊，對共同富裕的追求形成保護性支撐，這一再分配效應主要通過醫保體系的給付來實現。自2013年以來，中國進入了全民醫保時代，居民醫療支出所引致的財務風險均能得到一定程度的化解，這有助于共同富裕，但僅此還遠遠不夠，更重要的是醫保再分配效應是否能有效發揮以助力共同富裕。

本文首次對全民醫保實現之后較長時期跨度的醫保再分配效應進行分析。與僅僅分析全民醫保實現之前或實現前后年份的既有文獻相比，本文在醫療支出再分配效應、醫保報銷再分配效應和醫保最終再分配效應方面有如下邊際性新發現。

就醫療支出再分配效應而言，第一，醫療支出本身具有嚴重的不平等性和不公平性，且具有負向再分配效應，這種負向再分配效應在2019年強于2013年。第二，從再分配效應的分解來看，醫療支出以加劇縱向不平等為主，即主要擴大不同收入群體間的不平等，而“健康—收入分層”是造成這種縱向不平等的重要原因，即收入越低者，往往健康情況越差，醫療支出占其收入的比重反而越高，這造成醫療支出具有明顯的累退性。第三，但從動態來看，2019年醫療支出再分配效應增強則主要是源于再排序效應的增強，再排序效應增強主要是因為醫療支出的增幅遠遠高于收入增幅，從而使得醫療支出對收入排序的沖擊更強。

就醫保報銷再分配效應而言，第一，醫保報銷降低了醫療支出推高的不平等，具有正向再分配效應，這種正向再分配效應在2019年強于2013年，這表明全民醫保實現之后，隨著保障水平的提高，醫保體系降低醫療支出負向再分配效應的功能有所增強。第二，醫保報銷的正向再分配效應主要降低了縱向不平等，醫保報銷具有累退性，縮小了不同收入群體間的不平等。第三，公費醫療的正向再分配效應最強，職工醫保其次，居民醫保最弱，這表明不同制度間報銷水平的差異導致了醫保報銷再分配效應的不平等，也顯示提高報銷水平，尤其是將居民醫保的保障水平提高并且與公費醫療和職工醫保一體化，能進一步增強醫保報銷的正向再分配效應。

就醫保最終再分配效應而言，第一，醫保最終具有負向再分配效應，即醫保報銷后的醫療自付部分最終擴大了原始收入的不平等程度，這表明盡管醫保報銷環節降低了醫療支出擴大的不平等，但未能扭轉這種不平等局面，可見醫療支出是醫保最終具有負向再分配效應的根源，且醫療自付的負向再分配效應在2019年強于2013年。第二，醫療自付主要擴大了縱向不平等，醫療自付嚴重不平等且具有累退性，一定程度上印證了Deaton的擔憂，即低收入群體只能以相對較高的收入占比承受醫學科技進步所帶來的高醫療費用。第三，公費醫療的負向再分配效應最弱，職工醫保的負向再分配效應居中，居民醫保的負向再分配效應最強。

本文的經驗分析和政策模擬表明，中國政府目前正在推進的全民醫保高質量發展是有學理基礎和經驗支撐的。2021年11月19日，《國務院辦公廳關于健全重特大疾病醫療保險和救助制度的意見》(國辦發〔2021〕42號)發布，要求各地政府聚焦減輕困難群眾重特大疾病醫療費用負擔，建立健全防范和化解因病致貧返貧長效機制，強化基本醫保、大病保險、醫療救助三重制度的綜合保障，但也對防范保障過度予以提醒。強化基本醫保的制度保障體現了政府的主導作用，大病保險中商業健康保險的參與體現了政府與市場的協作，而該文件提出鼓勵慈善組織和其他社會組織設立大病救助項目以發揮補充救助作用的構想，體現了政府與社會的互動?；诒疚恼吣M的發現，針對低保戶和低保邊緣戶醫療支出最后10%的精準性補償，恰恰是社會慈善組織大有可為的空間，讓社會慈善三次分配功能在醫保領域也得到發揮，以助力共同富裕的實現。

整合醫保、社會救助、慈善幫扶以實施綜合保障的政府行動，是減輕困難群眾和大病患者醫療費用負擔、防范因病致貧返貧、筑牢民生保障底線、保障共同富裕成果的重要舉措。在此過程中，推動政府、市場與社會多方主體的協作互動、共同參與，是社會治理理念在醫療保障領域落地的體現，是醫保再分配功能制度化的保障，是全民醫保體系高質量發展助力共同富裕的關鍵所在[33]，也是完善分配制度、健全社會保障體系和推進健康中國建設的重要舉措。