健康公平視角下的城鄉居民醫療支出不平等研究

摘要：促進健康公平是中國醫療體制改革的重要目標之一。建立居民醫療支出內生決策的生命周期模型，根據實際數據采用模擬矩估計法估計城鄉居民偏好參數，通過模型求解揭示居民的醫療支出行為特征及城鄉差異，并討論相關政策對城鄉醫療支出不平等的影響。研究表明：城鄉居民的生命周期最優醫療支出均呈現倒U型，但醫療支出水平具有明顯差異；收入差距、主觀偏好差異和基本醫療保險制度差異是造成該現象的重要原因且重要性依次降低；增加農村居民收入、提高農村居民醫療保險保障水平、提升醫療技術以及引入普惠型健康保險可以有效縮小城鄉居民醫療支出差距。因此，應增強城鄉居民醫療保險制度的福利性，積極在農村地區推廣惠民保等普惠型健康保險，進一步增加農村居民收入，以縮小城鄉醫療支出差距。

關鍵詞：健康公平；醫療支出；健康選擇；城鄉差異；生命周期模型；模擬矩估計文獻標識碼：A"""文章編號：100228482024（02）000116

一、問題提出

根據世界衛生組織的定義，健康

圖1"城鄉人均醫療保健支出差距公平是指每個人都應有公正的機會發揮其全部的健康潛能。所有國家和地區都致力于通過社會政策和福利項目緩解健康不公平。自《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十一個五年規劃綱要》發布以來，中國將公平正義確立為醫療體制改革、醫療保障體系改革和社會保障體系改革的主要目標之一；2016年頒布的《“健康中國2030”規劃綱要》以及2019年發布的《健康中國行動（2019—2030年）》均明確提出，到2030年中國基本實現健康公平。

政策的推出和改革的深化，極大地促進了健康公平，但是由于中國典型的二元經濟結構和龐大的人口基數，城鄉之間以及不同地區之間依舊存在明顯的健康差距，健康不公平現象依舊是社會的突出問題。若以醫療保健支出作為度量健康機會公平的指標①

，則城鎮居民的健康機會顯著優于農村居民的健康機會。如圖1所示，根據國家統計局數據，城鎮居民的人均醫療保健支出一直顯著高于農村居民的人均醫療保健支出，2021年城鎮居民人均醫療保健支出為2"521元，是農村居民人均醫療保健支出（1"580元）的1.6倍。健康機會不公平直接導致了健康結果不公平。第五次全國人口普查數據顯示，2000年中國城鎮居民的預期壽命比農村居民多5.66年；雖然2000—2010年農村居民平均預期壽命的增長幅度大于城鎮居民，但城鎮居民平均預期壽命高于農村居民的基本格局仍未被打破[2]。

本文就中國城鄉居民健康不公平問題繼續展開研究

城鎮適齡勞動人員包括就業人員和非就業人員。根據國家統計局的數據，中國城鎮登記失業率為4%左右，就業人員占96%左右。本文以城鎮就業人員（即城鎮職工）作為城鎮居民的代表，研究城鄉居民健康不公平問題。后文中的城鄉差異均指城鎮職工與農村居民的差異。，重點關注“同病不同命”現象，即不同居民在罹患同一病種時面臨不同的健康結果。例如，城鄉居民癌癥減壽率

減壽率=減壽年/統計組總人數×100%，其中，減壽年=每個年齡段的死亡人數×該年齡段的標準預期壽命。是不同的，2017年中國城鎮居民的癌癥減壽率為2.37%，低于農村居民的2.49%[3]。“同病不同命”現象源于經濟收入與財富、醫療資源可及性、基本醫療保險等制度、生活習慣、個人異質性特征差異等因素。本文就其中的經濟相關因素進行研究，分析居民健康行為的形成機理，并討論收入因素、醫保制度和個人特征對城鄉“同病不同命”這一健康不公平現象的負面影響。

由于醫療支出是遭受健康沖擊時最重要的支出，在很大程度上決定了居民的病后健康狀況和余命

精算學中，學者通常使用余命表示個體的預期剩余壽命。，因此本文以醫療支出決策度量居民的健康選擇，討論收入、醫保制度和個人特征對居民醫療支出決策的影響，借此分析城鄉居民醫療支出不平等的原因。

本文擬設定居民主觀醫療支出和客觀自然規律共同決定疾病康復率和疾病死亡率，基于終身期望效用最大化建立居民最優消費、儲蓄和醫療支出決策框架；在該框架下，分別對城鄉居民的收入和基本醫療保險制度進行參數校準，并使用模擬矩估計法對城鄉居民的個體特征進行結構性估計；基于校準的參數和框架，求解城鄉居民的醫療支出決策，分解城鄉居民醫療支出差異的原因，并對縮小城鄉居民醫療支出差異的可能政策進行反事實模擬。

本文的邊際貢獻主要有以下三方面：第一，已有文獻在將死亡/疾病風險內生化時未區分居民健康狀態，本文基于馬爾可夫模型區分居民健康狀態，設定疾病康復率和疾病死亡率受醫療支出影響，建立了更精細的內生健康風險模型，以討論居民醫療支出決策問題；第二，基于建立的內生健康風險模型，在生命周期框架中揭示了居民醫療支出決策的內在邏輯和行為特征，是對已有文獻的有益補充；第三，與已有文獻主要使用計量方法不同，本文使用結構化估計方法討論了城鄉居民醫療支出不平等的現象、原因以及潛在政策的影響。

二、文獻綜述

（一）健康不公平與醫療支出不平等

2000年，世界衛生組織對其成員國進行衛生系統籌資與分配的公正性排名，中國排在倒數第4位

參見The"World"Health"Report"2000："Health"Systems："Improving"Performance。。中國健康和醫療服務利用不平等問題引起了學者的廣泛關注。

學者一般認為中國城鄉之間存在明顯的健康不公平現象。魏眾等[4]基于2002年大樣本家庭調查資料分析了中國居民醫療支出不公平性，發現居民醫療支出的不公平性很大程度上緣于地區差異，尤其是城鄉差異。楊紅燕[5]分別從籌資公平、服務提供公平和健康公平三個方面對中國城鄉居民健康公平問題進行了定性與定量分析，認為中國醫療保障制度、城鄉衛生資源配置、健康水平都存在較大的不公平。杜本峰等[6]采用1998—2008年中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）數據，利用健康質量指標和空間分析技術分析中國老年人健康狀況的時間和空間演變，發現中國老年人存在健康不平等現象，農村老年人的健康狀況明顯劣于城鎮老年人，且農村老年人健康不平等現象較城市更為嚴重。馬超等[7]利用1997—2006年中國健康與營養調查（CHNS）數據從機會平等理論視角全面分析了城鄉醫療服務利用的實質公平，發現城鄉醫療服務利用機會存在實質上的不公平現象，且醫療上的城鄉歧視效應能解釋大部分的公正缺口，逐漸擴大的城鄉收入差距已成為加劇城鄉醫療支出不公平的重要因素。冉曉醒等[8]基于2017年中國綜合社會調查（CGSS）數據，采用回歸分析法檢驗城鄉老年健康不平等的存在性和具體表現，發現城鄉老年健康不平等客觀存在，具體表現為城市老年人的身心健康顯著優于農村老年人。

學者們進一步分析了中國健康不公平和醫療服務利用不平等的原因。首先，很多研究發現收入差距是導致健康不平等的主要原因。解堊[9]利用1989—2006年

CHNS數據分析了收入因素對居民健康不平等和醫療服務利用不平等的影響，結果表明，高收入群體擁有更好的健康狀況和醫療服務，且收入差異對醫療服務利用不平等的貢獻在0.13～0.20之間。黃瀟[10]利用1991—2006年CHARLS數據，采用集中系數法分析了收入與健康不平等之間的關系，發現城市和農村都存在著親富人的健康不平等且累積效應不斷深化，農村收入不平等擴大帶來的健康不平等程度顯著高于城市。趙廣川等[11]利用夏普里值分解法分析1991—2006年中國農村地區醫療消費支出不平等問題時發現，收入是造成醫療消費支出不平等的重要因素之一。陳東等[12]采用2011—2015年CHARLS數據，引入Erreygers指數分析了中老年群體收入與健康不平等的關系，并發現中老年群體存在親富的健康不平等，且女性和沿海農村地區人群的健康不平等程度相對較高；與農村相比，城市人群的收入增長效應和收入流動效應都在不同程度上促進了健康的親富不平等。馮科等[13]基于2018年中國家庭追蹤調查（CFPS）的截面數據，采用兩階段最小二乘法分析了居民的絕對收入和相對收入對健康水平的影響，發現縮小城鄉收入差距有利于農村居民健康水平的提升。

其次，一些研究認為中國醫療保險制度的城鄉差異也是導致城鄉居民健康不平等的主要原因。顧海等[14]基于2009年CHNS數據分析發現，城鄉居民醫保待遇差異是造成醫療需求差異的主要原因。翁凝等[15]分析了2015—2016年城鄉基本醫療保險補償率對居民就醫和醫療支出的影響，發現基本醫療保險補償率差異是造成醫療支出差異的重要原因。臧文斌等[16]通過匹配2011—2013年成都市住院患者與醫療機構的微觀數據，分析了城鎮職工基本醫療保險和城鄉居民基本醫療保險對患者醫療費用支出的影響，結果顯示，在控制疾病種類、患者個人特征和醫療機構等基本特征后，城鎮職工基本醫療保險患者的醫療總花費顯著高于城鄉居民基本醫療保險患者的醫療總花費。鄭超等[17]分析了城鄉醫保統籌政策對居民健康及其健康不平等的影響，發現城鄉醫保統籌政策顯著降低了城鄉居民的健康不平等程度。

此外，一些研究發現個體特征差異也會導致健康不公平。趙廣川[18]利用1991—2006年CHNS數據，采用夏普里值分解法研究發現，1991—2006年中國居民健康不平等雖有縮小但依然存在，年齡、工作、地區、性別和教育是依次重要的影響因素。石智雷等[19]基于2011—2014年CHARLS數據，采用多種回歸模型分析發現，早年不幸經歷能夠對生命歷程中的教育、就業和社會地位產生沖擊進而造成健康不平等。

以上文獻主要基于計量方法開展研究，從數據層面分析因果關系，并未討論居民健康選擇的決策過程和內在機理。居民如何在當期消費和未來壽命之間權衡以作出醫療支出決策，城鄉居民在決策過程中有何差異，如何縮小差異，這一系列問題都有待進一步討論。本文以醫療支出衡量居民的健康選擇，在生命周期框架下建立居民醫療支出決策框架，利用結構化模型討論城鄉居民醫療服務利用不平等問題，并分析潛在政策對城鄉健康公平的促進效果。

（二）居民醫療支出決策

居[JP3]民醫療支出決策過程是本文的核心研究內容之一。雖然居民對醫療費用的議價能力很弱，但是很多學者仍將醫療支出作為居民的內生決策，在生命周期效用最大化框架[JP]中研究居民的最優醫療支出行為。

Grossman[20]首次將居民醫療支出決策內生化。他引入了健康資本的概念，假設健康資本隨年齡的增加而降低，若健康資本低于闕值則居民死亡，但健康投入會提升健康資本。然后在時間約束和預算約束下，他討論了個體的最優消費、儲蓄和醫療支出決策，以實現終身期望效用最大化。Ehrlich等[21]設定健康投入影響死亡率，討論了個體對健康投入與市場保險的需求。Kuhn等[22]采用Ehrlich等的設定，假設醫療支出能夠降低死亡率和發病率，發現個體最佳醫療保健支出受退休決策的影響。

本文沿用Ehrlich等[21]有關內生死亡率的建模思路，設定居民的醫療支出與自然規律共同決定居民的健康轉移概率，然后在生命周期模型中討論居民最優消費、儲蓄和醫療支出決策。不同的是，已有文獻設定死亡率或（和）疾病發生率受醫療支出影響，并不區分個體所處健康狀態；而本文區分個體所處健康狀態，并建立馬爾可夫鏈描述健康狀態的轉移，更細致地假定疾病康復率和疾病死亡率受醫療支出影響。

三、內生健康生命周期模型

本文基于生命周期框架構建居民醫療支出內生決策理論模型。假設居民在初始時刻處于健康狀態，每期都可能遭受健康沖擊；遭受健康沖擊后，居民需要進行醫療支出決策，該決策會影響疾病康復概率和疾病死亡概率：醫療支出越多，疾病康復概率越接近最高康復概率，疾病死亡概率越接近最低疾病死亡概率。居民根據財富和收入制定最優消費、儲蓄和醫療支出決策，以使終身期望效用最大化。

（一）健康風險

本文以初始時刻年齡為x歲的健康居民為研究對象，其極限年齡為x+T歲。假定模型的一期為一年，因此居民在第t期的年齡為x+t歲（t=0，1，…，T）。居民在每一期都面臨健康風險，第t期身體狀態zt可能是健康、疾病或死亡，分別用1、2、3表示，即zt∈1，2，3。根據設定，有z0=1，zT+1=3。本文用一個馬爾可夫鏈來描述居民健康狀態的轉移過程，其中πijt，t+1（i，j=1，2，3）表示居民從x+t歲的i狀態轉移至x+t+1歲j狀態的概率，即

πijt，t+1=Przt+1=jzt=i

[JY]"（1）

其中，π31t，t+1=π32t，t+1=0且π33t，t+1=1，π·3T，T+1=1。

由于健康沖擊具有偶然性，本文設定健康居民患病或者死亡是不受自己控制的，即從健康狀態轉移至疾病狀態或死亡狀態的概率π1jt，t+1（j=1，2，3）為外生給定的

本文重點關注“同病不同命”現象，分析城鄉居民在遭受相同疾病沖擊時的醫療支出決策差異。因此，本文將疾病發生率設定為外生的，以保證城鄉居民遭受相同的疾病沖擊。；同時，隨著醫療技術的發展，絕大部分疾病都是可以治愈的，因此本文假設患病居民的康復或者死亡可以部分人為控制，即從疾病狀態轉移至其他狀態的概率π2jt，t+1是內生的，受自然規律和醫療支出決策et的綜合影響。根據Hugonnier等[23]的研究，假設

π21t，t+1=π21t，t+1et=π0t+π1teδt∕1+eδt

[JY]（2）

π23t，t+1=π23t，t+1et=π2t+π3teδt∕1+eδt

[JY]（3）

π22t，t+1=1-π21t，t+1-π23t，t+1[JY]（4）

其中，δ表示醫療支出的有效性，δgt;0；π0t表示無醫療支出時et=0）居民的最低疾病康復率，π1t表示醫療支出趨近于無窮時et→SymboleB@

）居民的最高疾病康復率；π2t表示無醫療支出時et=0）居民的最高疾病死亡率，π3t表示醫療支出趨近于無窮時et→SymboleB@

）居民的最低疾病死亡率。

[HJ]根據現實，患病居民醫療支出與其預期壽命和生存概率之間呈正相關性。因此，本文假設0≤π0t≤π1t≤1，0≤π3t≤π2t≤1，以滿足dπ21t，t+1/detgt;0，dπ23t，t+1/detlt;0，即醫療支出越高，患病居民的康復概率越高，死亡概率越小。

δ的取值決定了疾病康復率和疾病死亡率與醫療支出的凹凸性關系。在式（2）中，若δ≤1，則d2π21t，t+1/det2lt;0，π21t，t+1et為凸函數，即醫療支出對患病居民康復概率的提高程度隨年齡規模遞減；若δgt;1，則對于任何etgt;δ-1/δ+11/δ，有d2π21t，t+1/det2lt;0，對于任何etlt;δ-1/δ+11/δ，有d2π21t，t+1/det2gt;0，即π21t，t+1et為S型函數。在式（4）中，若δ≤1，則d2π23t，t+1/det2lt;0，π21t，t+1et為凹函數，即醫療支出對患病居民疾病死亡率的降低程度是隨年齡規模遞減的；若δgt;1，則對于任何etgt;δ-1/δ+11/δ，有d2π23t，t+1/det2lt;0，對于任何etlt;δ-1/δ+11/δ，有d2π23t，t+1/det2gt;0，即π21t，t+1et為Z型函數。

（二）基本醫療保險制度

根據國家醫療保障局發布的數據，2020年中國基本醫療保險覆蓋率達到95%以上

數據來源于國家醫療保障局發布的《2020年醫療保障事業發展統計快報》。，基本實現了全民覆蓋。因此，本文假設居民均參加了基本醫療保險，其中城鎮職工參加了城鎮職工基本醫療保險，農村居民參加了城鄉居民基本醫療保險。雖然兩種保險制度的起付標準、報銷比例和最高支付限額等是不同的，但是兩者的結構是相同的，因而本文在模型中可以設定相同的結構。

本文設定基本醫療保險的起付標準為d，最高賠付額為b，報銷比例為α。因此，若患病居民的醫療支出為et，那么居民的自付醫療支出為

optt=maxet-αmaxet-d，0，et-b[JY]（5）

（三）居民收入過程

城鎮職工和農村居民的收入結構略有不同。城鎮職工在工作期賺取工資收入，然后在法定退休年齡退休；退休后由于沒有土地等生產資料，很難再就業賺取工資，因此主要收入來源是養老金。雖然中國已建立了城鄉居民基本養老保險制度，但未建立保障農民權益的退休制度[24]，因此農村居民并沒有明確的退休界限，更多的是終身勞作。

參考廖樸等[25]的研究，本文建立一個隨機模型描述城鎮職工在工作期的收入過程，以及農村居民的終身收入過程。第t期年齡為a歲的居民的工資收入wa，t表示為

lnwa，t=lnwa+μt+ρa，t[JY]（6）

其中，wa表示隨年齡變化的平均工資收入；μ表示與時間相關的增長因子，受技術進步等因素的影響；ρa，t表示與時間和年齡相關的隨機沖擊，且ρa，t=la+εt，其中εt～N0，σ2ε表示與時間相關的隨機沖擊，la表示與年齡相關的、具有后效性的隨機沖擊，其服從一階自回[JP3]歸過程la=la-1+νa，"lx=0，"νa～[JP]IID0，σ2υ。后文將第t期的年齡為a歲的居民的工資wa，t記為wt。

設城鎮職工的退休年齡為x+Tr歲，城鎮職工退休后的收入w-t主要來自城鎮職工基本養老保險，養老金替代率設定為ε。

（四）居民偏好與生命周期決策

居民的效用來自生存時的消費和死亡時的遺產。若居民在第t期生存，其從消費ct中獲得的消費效用為

Uct=（1-η1zt=2）c1-γt-1/1-γ[JY]（7）

其中，γ表示相對風險厭惡系數，η表示居民因疾病造成的效用損耗。若居民在第t期死亡，則剩余[HJ]財富bt+1遺贈給后代，獲得的遺贈效用為

Ψbt+1=τb1-γt+1-1/1-γ

[JY]"（8）

其中，τ表示遺贈動機強度，bt+1表示居民在第t期的剩余財富。

因此，居民的終身期望效用可以表示為

Ex∑Tt=0βtUct1zt=1，2+βΨbt+11ι=t[JY]"（9）

其中，β表示時間貼現因子；ι是一個隨機變量，表示居民的死亡時期。

居民第t期貝爾曼方程為

[JP2]Vtst-1，wt，zt=i=maxct，st，et1zt=2Uct

+βπi3t，t+1

Ψbt+1+βE∑j=1，2πijt，t+1Vt+1st，wt+1，zt+1=j[JP][JY]"（10）

即在給定年齡x+t、上一期儲蓄水平st-1、工資收入wt和健康狀態zt的基礎上，健康居民制定最優消費ct、儲蓄st決策，疾病居民制定最優消費ct、儲蓄st和醫療支出et決策，以使終身期望效用最大。

城鎮職工的預算約束方程為

1+rfst-1+wt1tlt;Tr+w-t1t≥Tr=ct+st+optt1zt=2[JY]（11）

農村居民的預算約束方程為

1+rfst-1+wt=ct+st+optt1zt=2[JY]（12）

其中，rf表示儲蓄利率；st表示時刻t的儲蓄，s-1=0，且bt+1=1+rfst。

上述問題形式復雜，不存在顯式解。因此，本文使用逆向數值格點法解決該問題。由于數值方法依賴模型中的參數，所以本文首先對模型中的參數進行校準。

四、參數校準

根據中國實際情況對模型參數進行校準。其中，醫療保險制度、收入等客觀性參數參考已有文獻根據實際數據估計，風險偏好等主觀性參數以居民消費行為為基準使用模擬矩估計法（SMM）進行結構化估計。本文將醫療支出對健康轉移概率的影響參數也作為主觀參數。一方面，實際數據缺少，無法準確估計該類參數；另一方面，居民在進行醫療支出決策時可能

不掌握此類信息，而是依靠主觀判斷進行決策。

本文使用三次（2014、2016、2018年）CFPS數據、2011—2020年《中國勞動統計年鑒》等作為參數估計基礎。考慮到中老年居民是醫療服務利用最為頻繁的群體，因此本文以中老年居民作為研究對象，即設定x=45；同時考慮到超高齡居民數量較少，可能導致參數估計不準確，因此本文設定極限年齡為90歲，即設定x+T=90。經數據清洗和剔除極值后，樣本容量為城鎮居民1"830人，農村居民3"787人。

（一）客觀參數的估計

1.健康轉移概率的估計

為方便參數校準并突出疾病的重大影響，本文將疾病界定為重大疾病（以下簡稱“重疾”），并根據保險業經驗發生率表估計城鄉居民的重疾發生率和健康死亡率。其中，重疾發生率π12t，t+1參考《中國人身保險業重大疾病經驗發生率表（2020）》（CI"2020），總死亡率qx+t參考《中國人身保險業經驗生命表（2010—2013）》（CL"2010—2013）。基于CI"2020中各年齡患重大疾病死亡人數占全部死亡人數的比率kx+t，可以計算健康死亡率，即π13t，t+1=1-kx+tqx+t。

同時，本文也可估計疾病死亡率，即（qx+tkx+t）/qHSx+t。然而，根據模型設定，疾病康復率和疾病死亡率受到醫療支出的影響。因此，本文將估計的疾病死亡率（qx+tkx+t）/qHSx+t作為π23t，t+1的基準值，即π-23t，t+1=（qx+tkx+t）/qHSx+t。同時，疾病康復率的基準值π-21t，t+1可以進一步表示為1-π-23t，t+1χ，其中χ表示康復居民占患病居民的比例，0≤χ≤1。

設置基準值后，本文進一步假設最高疾病康復率π1和最低疾病康復率π0為基準疾病康復率的一定比例，最高疾病死亡率π2和最低疾病死亡率π3為基準疾病死亡率的一定比例，調整因子均為。即π0=1-1-π-23t，t+1χ，π1=1+1-π-23t，t+1χ；π2=1+π-23t，t+1，π3=1-π-23t，t+1。

雖然參數χ和具有一定的客觀性，但是相關統計數據不可獲取，因此本文假設居民根據主觀認知來判斷醫療支出的影響，即將參數χ和以及醫療支出有效性參數δ作為主觀性參數通過行為校準來進[HJ2.14mm]行估計。

2.社會保障制度相關參數的估計

參考實際國情和文獻普遍設定，本文設定城鎮職工退休年齡為60歲。

城鎮職工基本醫療保險與農村居民基本醫療保險的參數設定。本文根據各省份實際執行政策估計了基本醫療保險的起付標準和最高支付限額。具體而言，本文搜集整理了全國31個省份

由于上海市城鄉居民基本醫療保險不再設置最高支付限額，故本文未將其納入統計范圍，參見http：//ybj.sh.gov.cn/jytabl/20220825/b702690143b24319a896dd85fcd3e22d.html。（不含港澳臺）的城鎮職工基本醫療保險和城鄉居民基本醫療保險起付標準和最高支付限額的情況[ZW（]篇幅所限，結果留存備索。。城鎮職工基本醫療保險起付標準各地區均值為1"009元，最高支付限額各地區均值為223"149元；城鄉居民基本醫療保險起付標準各地區均值為1"028元，最高支付限額各地區均值為161"289元。故本文假設d1=1"009，b1=223"149；d2=1"028，b2=161"289。根據CFPS"2018中關于醫療總費用和醫療自付花費的相關問題，本文計算出城鎮職工基本醫療保險的報銷比例約

為68.16%，故本文設定α1=68.16%；城鄉居民基本醫療保險的報銷比例約為50.01%，故本文設定α2=50.01%。

城鎮職工基本養老保險的參數設定。參考徐舒等[26]的研究，本文根據《中國勞動統計年鑒》數據計算了中國城鎮非私營單位就業人員2011—2020年的養老金替代率ε

經計算得到，中國城鎮非私營單位就業人員2011—2020年養老金替代率分別為44.74%、44.69%、44.62%、44.92%、45.52%、46.66%、46.44%、45.92%、44.19%和41.28%。。本文取中國城鎮非私營單位就業人員2011—2020年養老金替代率的均值作為城鎮職工的養老金替代率，即ε=44.90%。

3.城鄉居民收入過程的估計

參考廖樸等[25]的研究，本文分別估計式（6）中的各個部分。首先，根據CFPS"2014、2016和2018中剔除通貨膨脹后的收入數據，本文用年齡的四階多項式函數擬合lnwa篇幅所限，結果留存備索。。

年齡的四階多項式函數整體上與實際數據擬合得較為準確。本文基于CFPS"2018中的收入數據估計城鎮職工和農村居民的（對數）平均工資收入lnw1，a和lnw2，a

本文分別以基于CFPS"2014和2016估計的（對數）平均工資收入作為基數，按照估計的工資增長因子μ，計算2018的（對數）平均工資收入。結果顯示，基于CFPS"2018的（對數）平均工資收入估計值，與考慮增長的基于CFPS"2014和2016年的（對數）平均工資收入估計值基本一致。為反映中國最新現實情況，本文基于CFPS"2018的（對數）平均工資收入估計值設定參數。，結果如下：

lnw1，a=-3.505×10-7a4+6.483×10-5a3-0.045a2+1.230a+0.421

lnw2，a=-1.442×10-7a4+2.959×10-5a3-0.022a2+0.677a+3.711

本文采用最小距離估計法分別估計城鄉居民工資的增長因子μ1和μ2。令每個年齡段之間的工

[HJ0.8mm]

資差為M︿a，μ，Δt=SymbolQC@

a，t+Δt-SymbolQC@

a，t，其中，

SymbolQC@

a，t=lnwa，t-lnwa，Mμ，Δt=μ×Δt。那么增長因子的估計值μ︿為問題minμ∑a，ΔtM︿a，μ，Δt-Mμ，Δt2的最優解。在計算時，先將2014年設為基點，分別使用2016、2018年的數據計算M︿2014a，μ，2和M︿2014a，μ，4；然后，將2016年設為基點，使用2018年的數據計算M︿2016a，μ，2。基于M︿的估計值，求解上述優化問題，得到μ︿1=0.087，μ︿2=0.031。

本文參考廖樸等[25]的研究估計參數，σ2ε，σ2υ。經計算，城鎮職工的參數值為︿1=0.806，"σ︿21，ε=0395，σ︿21，υ=0.205，農村居民的參數值為︿1=0.792，"σ︿21，ε=0.286，σ︿21，υ=0.291。

4.利率

本文將居民儲蓄收益率近似為中國人民銀行公布的一年期金融機構人民幣存款基準利率，即rf為1.5%。

（二）主觀參數的結構化估計

1.主觀參數范圍

內生參數（ψ）包括時間貼現因子β、相對風險厭惡系數γ、遺產動機τ、居民因疾病造成的效用損耗η、醫療支出有效性δ和主觀健康風險認知參數，χ。

2.主觀參數校準方法

本文擬采用SMM法對內生參數ψ=β，γ，τ，η，δ，，χ進行校準。與徐舒等[26]的研究類似，首先在外生參數已知的情況下，給定初始參數ψ，通過內生格點法求解各狀態下居民最優消費決策ct0≤t≤T；然后分別模擬10"000條收入路徑wt和健康路徑zt，計算各路徑下的最優消費決策ctψ，并計算最優消費決策與實際消費決策的“距離”，即

gψ=∑Ni=1ln"ctψ/Nt-ln"c-t"[JY]"（13）

其中，Nt表示第t期的樣本量，N0=10"000。內生參數ψ的結構化估計值可以表示為

ψ=argming0，g1，…，gT[WTHX]W[WTBX]g0，g1，…，gT′""[JY]"（14）

其中，[WTHX]W[WTBX]為T×T的加權矩陣，且主對角元素為每期ln"c-t方差的倒數。

3.主觀參數的估計結果

在給定客觀參數估計值基礎上，結合實際消費數據，本文估計了城鎮職工和農村居民兩個勞動力群體的主觀偏好特征篇幅所限，結果留存備索。。結果顯示：第一，城鎮職工的相對風險厭惡系數和遺產動機均要高于農村居民，這表明與農村居民相比，城鎮職工更加厭惡風險，且將剩余資產遺贈給子女的意愿更加強烈。第二，農村居民的時間貼現因子為0.928，要低于城鎮職工的0.985，表明農村居民相較于城鎮職工更看重于當期消費，這與楊繼生等[27]的估計結果一致。第三，城鎮職工健康風險的相關參數和χ均高于農村居民，這表明與農村居民相比，城鎮職工認為疾病自愈的可能性較低，即疾病康復率的提高更依賴醫療支出的增加。第四，城鄉居民的醫療支出有效性基本一致，表明醫療支出對居民的作用并無異質性；城鎮職工因疾病造成的效用損耗高于農村居民，表明健康沖擊對城鎮職工的影響較農村居民更大，這些與現實情況均是契合的。

五、城鄉居民醫療支出特征與差異分析

（一）城鄉居民最優決策模擬結果""圖2"居民生命周期消費曲線與現實消費曲線的對比結果

本文首先對比了模型模擬消費與現實消費數據，擬合效果如圖2所示。結果顯示，模型從整體上較好地擬合了城鄉居民生命周期的消費分布，消費分布與現實數據相比沒有明顯的高估或低估現象，且符合城鄉居民消費差距大的重要特征。

此外，模型中醫療支出的均值也與現實數據相契合。模擬結果顯示，患重疾的城鎮職工的平均醫療支出為289萬元，患重疾農村居民的每年醫療支出為7.0萬元。雖然絕對水平難以比較，但是該結論符合城鎮職工醫療支出大于農村居民醫療支出的事實，且農村居民醫療支出接近重疾治療費的下限，城鎮職工醫療支出接近重疾治療費的上限，如表1所示。可見，模型較好地擬合了現實情況，因此基于模型結果的分析具有較高的可信度和說服力。

（二）城鄉居民醫療支出特征

本文進一步展示了城鄉居民最優儲蓄決策以及患病居民的最優醫療支出決策，如圖3所示。首先，城鄉居民生命周期的醫療支出決策和儲蓄決策均呈明顯的倒U型，且儲蓄水平與醫療支出水平呈顯著的正相關性。一方面，在生命周期框架內，生命周期儲蓄決策呈倒U型是一個公認的結果[28]，其原因是居民在工作初期和工作末期的收入減少，因此必須在工作期不斷增加儲蓄以維持退休后或收入減少后的生活水平；另一方面，由于不允許借貸，居民的財富水平決定了醫療支出水平，而財富水平主要由儲蓄水平決定，因此居民生命周期醫療支出決策也呈倒U型。

其次，城鄉居民生命周期的醫療支出水平到達峰值的年齡并不一致。該結果是第一個結果的延伸。因為城鄉居民達到財富峰值的時間不同，所以城鄉居民醫療支出達到峰值的年齡不同。城鎮職工在退休（60歲）前一期到達財富累積水平最高值，而農村居民沒有明確的退休年齡，其在80歲左右才達到財富累積水平最高值。

最后，城鄉居民醫療支出水平存在較大的差距。第一，城鄉居民收入存在較大差距。城鎮職工收入水平更高，財富累積更多，所以醫療支出水平更高。第二，基本醫療保險制度不平等。城鎮職工基本醫療保險的報銷水平高于城鄉居民基本醫療保險的報銷水平，因此城鎮職工的醫療服務利用率更高，這進一步導致城鄉居民的醫療支出差異。第三，城鄉居民的主觀偏好存在差異。與農村居民相比，城鎮職工的儲蓄意愿和遺贈意愿更強、風險厭惡程度更高，因此城鎮職工會更早開始增加儲蓄，遭受健康沖擊時的醫療支出更高。

（三）不同因素對城鄉居民醫療支出差距的相對影響

下面進一步分析上述三方面因素對城鄉居民醫療支出差距的影響。參考郭杰等[29]的研究，本文在保持其他設定不變的條件下，消除模型中某個因素的城鄉差異，將新的城鄉居民醫療支出差距與基準模型結果進行比較，以此衡量該因素對城鄉居民醫療支出不平等的影響程度。表2展示了三方面因素對城鄉居民生命周期醫療支出差距的影響。

由表2結果可知：第一，收入差距是導致城鄉居民醫療支出不平等的主要因素。消除收入差距后，整體上城鄉居民的醫療支出不平等降低了43.89%，高于其他兩方面因素；同時，年齡越大，城鄉居民的醫療支出不平等降低幅度越小。醫療支出主要由財富水平決定；財富水平差異是城鄉居民最顯著的差異，因此是醫療支出不平等最重要的原因。此外，三個年齡段城鄉居民財富水平差異逐漸變小，因此對醫療支出的影響也逐漸變小。

第二，主觀偏好差異也是城鄉居民醫療支出不平等的重要原因。消除相對風險厭惡系數、時間貼現因子、遺產動機和主觀健康風險認知等主觀偏好差異后，整體上城鄉居民醫療支出不平等降低3532%。風險態度和風險認知決定了居民對當期消費和未來壽命的偏好程度。城鄉居民的教育水平、成長環境等因素導致了主觀偏好差異，進而造成醫療支出不平等。

第三，城鄉居民基本醫療保險制度差異會造成城鄉居民醫療支出不平等，但是在三方面因素中影響幅度最小。消除城鄉居民基本醫療保險制度差異后，整體上城鄉居民的醫療支出不平等降低了8.48%。在本文中，城鎮與農村居民基本醫療保險福利差異不是特別顯著，因此導致的城鄉居民醫療支出不平等也較小。

六、反事實模擬

基于基準模型，本文進行反事實模擬，討論相關政策對城鄉居民醫療支出不平等的緩解效果。由于個人特征因素不易改變，本文重點討論收入政策和醫療保險政策等外部政策。

（一）收入政策

根據表2的結果，促進健康公平的實現還要從縮小城鄉收入差距入手，著力點在于不斷提高農村居民收入。近年來，通過調整和優化農業結構、促進農村“三產”融合發展和增加轉移性收入等方式，農村居民收入不斷提高。在其他條件不變的情況下，本文模擬了增加農村居民收入增幅為10%、20%和30%的情景，討論收入變化對城鄉居民醫療支出不平等的影響，結果如圖4所示。

增加農村居民收入后，農村居民生命周期的消費、儲蓄和醫療支出特征基本不變，但城鄉居民的醫療支出差距顯著縮小，且收入增幅越大，差距縮小越顯著。這是因為提高農村居民收入水平直接提升了其財富累積能力，促進其消費和醫療支出水平提高。

（二）基本醫療保險制度

基本醫療保險能夠降低醫療服務價格進而提升居民醫療需求，因而擁有不同基本醫療保險的居民對醫療資源的需求也存在較大差異，進而導致醫療支出差距。下面探究提高城鄉居民基本醫療保險保障水平對縮小城鄉居民醫療支出差距的影響。

本文將城鄉居民基本醫療保險報銷比例設置為與城鎮職工基本醫療保險報銷比例一致（情景1）、高5%（情景2）、高10%（情景3）和高15%（情景4）等多個情景，討論城鄉居民基本醫療保險報銷比例對城鄉居民醫療支出差距的影響。基礎情景

本文將基于參數求解的模型結果設定為基礎情景，下同。

以及情景1～4，城鄉居民的生命周期消費、儲蓄和醫療支出決策如圖5所示。

提高城鄉居民基本醫療保險報銷比例后，農村居民醫療支出增加，進而使城鄉居民醫療支出差距縮小；但農村居民的消費、儲蓄決策基本不變，城鄉消費差距和儲蓄差距也無明顯變化。其可能的原因是：提高城鄉居民基本醫療保險報銷比例直接降低了農村居民的醫療服務價格，提高了其醫療需求，使醫療支出增加，因而城鄉居民醫療支出差距縮小。醫療服務價格降低不會對農村居民的消費和儲蓄產生直接影響，只能通過降低預防性儲蓄動機，間接改變農村居民的消費和儲蓄行為。再加上農村居民的收入水平較低，所以降低醫療服務價格所引起的儲蓄和消費的變化幅度較小，對城鄉消費差距的影響較小。

（三）醫藥研發政策

政府加強醫療領域投資能夠促進醫療技術進步，有效降低醫療服務價格。例如，政府加強對新型冠狀病毒疫苗研發的投入，能促進疫苗的推廣和普及，提高接種率，使更多居民患病概率降低，患病癥狀減輕，進而降低疾病的治療費用。

本文將城鄉居民的醫療支出有效性參數δ均設置為1.1，以討論執行醫藥研發政策所帶來的醫療技術進步對城鄉居民醫療支出差距的影響。基礎情景及提高醫療支出有效性情景下，城鄉居民的生命周期消費、儲蓄和醫療支出決策如圖6所示。

醫療技術進步能同時降低城鄉居民的醫療支出負擔，并縮小醫療支出差距，但效果不明顯。從數值上看，醫療技術進步使城鎮職工與農村居民生命周期平均醫療支出分別降低了10"184元和2"287元；城鄉居民生命周期平均醫療支出差距從21.87萬元降低至21.08萬元。醫療技術進步使醫療服務有效性上升，達到相同治療效果所需的醫療支出降低，且對醫療支出水平相對較高的城鎮職工影響更大，緩解了城鄉居民醫療支出不平等。

（四）普惠健康保險政策

為提高居民總體保障水平，基于政府指導、商業運作的普惠型健康保險在全國迅速推廣。惠民保是最典型的普惠型健康保險產品之一，其對患病居民基本醫療保險報銷后的個人自付醫療支出進行二次賠付，具有低門檻、低保費和高保障的特點。截至2021年底，惠民保總參保人次已達1.4億人。本文將對惠民保政策進行反事實模擬，討論其對城鄉居民消費和醫療支出不平等的影響。

假設惠民保的年保費為P，報銷比例為α2，起付標準為d2，最高賠付額為b2，則城鎮職工的預算約束為

1+rst-1+[JP4]wt1tlt;Tr+

w-t1t≥Tr=ct+P+st+maxoptt-α2maxoptt-d2，0，optt-b21zt=2[JY]（15）

農村居民的預算約束為

1+rst-1+wt=ct+P+st+maxoptt-α2maxoptt-d2，0，optt-b21zt=2"[JY]（16）

參考目前已有的惠民保產品數據對相關參數進行估計。截至2021年6月底，全國已上線153款惠民保產品，在產品費率方面，大部分產品以全年齡段統一定價為主，平均每年保費約為77元；在保障額度方面，超過70%的產品醫保內最高賠付額為100萬元；在賠付比例方面，采用均一賠付比例的產品更多，且醫保內醫療支出賠付比例為80%的產品占比最高；在起付標準度方面，2萬元為最常用的金額，產品數量占比超過78%。故本文設定惠民保年保費P為77元，報銷比例α2為80%，起付標準d2為20"000元，最高賠付額為1"000"000元。惠民保對城鄉居民的生命周期消費、儲蓄和醫療支出決策的影響如圖7所示。

第一，購買惠民保后城鎮職工的醫療支出決策總體上仍呈現倒U型特征，但在財富水平較低時（55歲之前、70歲之后），城鎮職工醫療支出水平變化較為平緩。醫療支出決策呈倒U型的原因與前文一致，即與財富水平變化趨勢一致。財富水平較低時（55歲之前、70歲之后）城鎮職工醫療支出水平變化較為平緩，這是惠民保的二次報銷機制和基本醫療保險制度的最高支付限額導致的。惠民保對基本醫療保險報銷后的個人自付醫療支出進行二次賠付。在既定基本醫療保險制度最高支付限額下，隨著醫療支出上升，居民在醫保報銷和惠民保賠付后的醫療支出自付比例先下降后上升（但仍低于無惠民保時的醫療支出自付比例）。因此，當財富水平較低時，隨著財富水平的提高（或降低），城鎮職工不會立即增加（或減少）醫療支出。

第二，惠民保使城鄉居民的儲蓄水平均降低、醫療支出水平和消費水平均提高。惠民保的引入實質上降低了居民的自留健康風險，因此居民的預防性儲蓄動機降低、消費水平提高；同時，由于報銷比例增加，城鎮職工和農村居民都會大幅提高總醫療費用支出，因此城鄉居民醫療支出水平均提高。

第三，整體上惠民保使城鄉居民醫療支出差距縮小，但使特定年齡段（50歲之前、86歲之后）城鄉居民醫療支出差距略微擴大。引入惠民保后，城鎮職工與農村居民的醫療支出自付比例均下降，但是下降的幅度依賴基本醫療保險的最高支付限額。因為城鎮職工收入水平較高，其醫療支出較多，報銷金額更易達到最高支付限額，而農村居民收入水平較低，其醫療支出也較低，報銷金額不易達到最高支付限額，所以，在惠民保賠付后，城鎮職工醫療支出自付比例下降幅度整體上小于農村居民，城鎮職工醫療支出增加額也小于農村居民。但是，如果城鎮職工無惠民保時的醫療支出很低（50歲之前、86歲之后），即不易超過最高支付限額，則醫療支出自付比例下降將使城鎮職工醫療支出大幅增加，導致城鄉居民醫療支出差距擴大。七、結論與啟示

本文基于生命周期框架構建居民醫療支出內生決策的理論模型，根據中國實際數據估計了城鄉居民收入等客觀性參數，并根據現實消費數據采用模擬矩估計法估計了城鄉居民主觀偏好參數，揭示了居民的醫療支出行為特征及城鄉差異，討論了收入、基本醫療保險制度、醫藥研發政策和普惠型健康保險對城鄉居民醫療支出不平等的影響。研究結果表明：

第一，城鄉居民生命周期的最優儲蓄和最優醫療支出均呈現明顯的倒U型，城鎮職工的最優儲蓄和最優醫療支出的轉折點在退休前一期，農村居民的轉折點在80歲左右。第二，城鄉居民的醫療支出差距較大，收入差距、主觀性偏好差異和基本醫療保險制度差異造成醫療支出差距的重要性依次遞減。第三，增加農村居民收入、提高農村居民基本醫療保險福利水平、技術進步以及引入普惠型健康保險，均能緩解城鄉居民醫療支出不平等。基于以上結果，居民主要依據儲蓄水平進行醫療支出決策；收入差距導致儲蓄差異，并導致城鄉居民醫療支出差距；同時，主觀性偏好差異和基本醫療保險制度差異進一步使城鄉居民醫療支出差距增大。

本文結論為縮小城鄉居民醫療支出不平等以實現健康公平提供了以下啟示：

第一，增強城鄉居民基本醫療保險制度福利性。目前，中國城鄉居民基本醫療保險制度的福利水平明顯低于城鎮職工基本醫療保險制度，體現在起付水平更高、最高支付限額更低和實際報銷比例更低。本文結果顯示，如果城鄉居民基本醫療保險制度與城鎮職工基本醫療保險制度的福利水平相同，城鄉居民醫療支出差異將縮小8.48%。因此，以城鎮職工基本醫療保險為參照，需降低城鄉居民基本醫療保險的起付標準、提高最高支付限額、提高實際報銷比例，以增強福利性，進而縮小城鄉居民醫療支出差距。具體而言，制度層面可直接設定更低的起付標準、更高的最高支付限額以及對鄉鎮醫院設置更高的報銷比例；操作層面可在農村地區增設醫療保險定點醫療機構以提高報銷可能性、對特定人群提供免費醫療或直接提高報銷比例等。

第二，在農村地區大力普及惠民保等普惠型健康保險，以防止城鄉居民醫療支出差距的進一步擴大。本文結果顯示，惠民保使城鎮職工和農村居民的醫療支出均大幅增加，但整體上使城鄉居民醫療支出差距縮小。目前，以惠民保為代表的普惠型健康保險產品在城市快速發展，已成為多層次醫療保障體系中的重要組成部分。然而，如果惠民保僅在城鎮普及，城鄉居民醫療支出差距將進一步擴大。因此，應在農村地區廣泛宣傳和推廣惠民保等普惠型健康保險，增強農村居民保險意識和投保積極性，并通過政府補貼、個人和集體共同繳納的機制設計，擴展保費籌資渠道，實現農村居民購買普惠型健康保險，以完善農村多層次醫療保障體系。

第三，進一步提高農村居民的收入水平，縮小城鄉收入差距。收入差距是導致城鄉居民醫療支出差距的最重要原因。因此，提高農村居民收入可以直接縮小城鄉醫療支出差距。此外，農村居民雖然能從政府在醫療衛生等公共領域的投入以及基本醫療保險制度改革（提高最高支付限額、提高報銷比例等）中獲益，但受困于較低的收入水平，獲益程度遠不如城鎮職工，反而加劇了城鄉不平等。因此，切實提高農村居民收入水平，可以進一步發揮政府公共政策對城鄉不平等的緩解作用。提高農村居民收入水平的途徑包括：在城鎮化和人口老齡化導致農村勞動力人口大幅減少的背景下，致力于整合土地資源，幫助農村實現規模化、企業化種養殖；在食品安全需求日益旺盛的背景下，致力于發展農村電子商務，幫助實現優質農產品直銷城鎮居民；充分挖掘農村自然資源，開展旅居避暑、旅居休閑等項目。

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編輯：鄭雅妮，高原