“新农合”健康绩效及其作用机制研究——基于CLHLS数据

王丹华

(南京财经大学经济学院，江苏南京，210046)

“新农合”健康绩效及其作用机制研究
——基于CLHLS数据

王丹华

(南京财经大学经济学院，江苏南京，210046)

为考察新农合健康绩效及其作用机制，本文将农村65岁及以上老人作为研究对象，利用CLHLS于2005、2008、2011年的追踪调查数据，运用倾向得分匹配法得到匹配样本，建立多阶段倍差模型，对新农合的健康绩效进行动态追踪分析，并进一步分析新农合对健康的影响途径，研究发现：新农合有利于客观健康的发展，但降低主观健康评价；新农合通过提高医疗服务利用率途径改善老人健康，但整体作用逐年下降。

新农合；老人健康；倾向得分匹配；多阶段倍差法

新农合是近年来我国农村医疗卫生体系的一个重大变革，目的在于“重点解决农民因大病出现的因病致贫、因病返贫问题”，是一种自愿加入、以保大病为主的医疗保障。随着新农合制度的不断改革，虽然覆盖率、报销比率等不断提高，但由于种种因素制约，新农合实施效果究竟如何，还有待研究。Wagstaff等研究发现新农合不但没有降低医疗支出，反而提高了非住院医疗服务支出，但对健康有所改善。[1]程立国等利用两部分模型、Heckman选择模型以及Probit模型估计新农合对实际医疗支出的影响，发现新农合使得参合者的实际医疗支出减少7.6%，但不显著，却改善了老人健康状态。[2]李湘君等采用2004年、2006年CHNS数据，运用倍差模型，发现新农合提高了参合农民的健康水平，但对中低收入参合农民影响不显著，且加剧农村居民健康不平等。[3]我国将65岁及以上人口规定为“老人”，农村老人健康状况差，对医疗服务价格较敏感，但在医疗服务资源上处于劣势，因此研究新农合对农村老人的健康绩效将更有实际意义。本文将新农合的健康绩效定义为新农合对参合者健康水平的改善程度，将作用机制定义为新农合影响健康的途径，将研究对象限定为农村老人，主要围绕我国农村老人健康现状如何、新农合是否改善了农村老人健康状况、新农合对农村老人健康的作用机制是什么这三个问题分析，从日常生活自理能力、认知能力、自评健康三个角度衡量老人健康，利用倾向得分匹配法筛选样本，建立多阶段倍差模型考察新农合的健康绩效，进一步修改模型考察新农合的作用机制。

一、理论方法与模型

Athey和Imben(2006)指出在政策实施过程中，用总体平均处理效应(PATE)衡量政策效果，结果未必精确，因为PATE的变化可能是政策作用的结果，也可能是时间累积所导致。[4]因此采用政策作用组平均处理效应(ATT)可以提高结论准确性，剔除时间累积效应。双重差分法(DID)由此被广为使用，基本思路是比较政策实施前与实施后，作用组和对照组对于某项产出的作用效果的差异，并以此作为政策的净效果。[5]与传统二期面板数据DID模型不同，本文将选择2005、2008、2011年这三期数据，将2005年定为新农合实施前年份，2008年、2011年为新农合实施后年份，考察新农合对老人健康的动态影响，则新农合制度平均处理效应的多阶段倍差回归模型如下：

Yit=β1Treatedi+β2T2008i+β3T2011i+β4Treatedi*T2008i+β5Treatedi*T2011i+γXit

(1)

式中，Yit代表农民在t时期的健康状况。Treatedi代表农民参合情况，与时间无关，Treatedi=1表示参合组；Treatedi=0表示控制组。T2008i、T2011i为虚拟变量，代表2008年、2011年的观测样本。

双重差分法原理如表1所示，一阶差分项是各年份参合组系数与控制组系数之差，表示各年份组间差异。双重差分项分别为2008年一阶差分与2005年一阶差分之差、2011年一阶差分与2005年一阶差分之差，目的是为了剔除时间累积效应，从而得到新农合对参合组的净效应。因此，β4、β5表示新农合制度的净效应(ATT)，其统计显著性直接决定新农合的健康绩效。

表1 双重差分法参数说明

然而，模型(1)是在假设参合对老人健康的影响不存在异质性的条件下给出的，但事实上，农民是否参加新农合存在自由选择或被选择，而协变量X也是因人而异的，因此最小二乘法、工具变量法等计算结果往往有偏。基于上述原因，本文基于在平均处理效应的分析框架下，新农合对老人健康的净效应可以表示为：

ATT=E[Y1-Y0|Treated=1]={E[Y1|Treated=1]-E[Y0|Treated=1]}

(2)

式中，ATT表示新农合作用组的平均处理效应；Y1代表参合组健康水平，Y0代表控制组健康水平；Treated代表是否参合(1表示参合，0表示未参合)；E为期望值。采用(2)式估计ATT，会存在数据缺失问题，任何时候同一样本不可能存在两种状态，即要么参合，要么未参合，不可能同时兼有。要估计ATT，就需要知道新农合作用组的反事实效应。

作用组在未参合状态下的健康水平无法观测，而控制组的健康水平则可测，因此通常以同一时刻控制组的健康状况作为新农合作用组的反事实效应。现实中除了新农合外，老人的健康还受到社会、经济等因素影响，若直接把控制组作为参合组的反事实效应会导致选择性偏差。为剔除选择性偏差，在估计参合组的反事实效应时，要求因变量、政策变量、协变量必须满足条件独立假设。[6]结合本文研究内容，对条件独立性做出两方面解释：首先，农民是否参合是非强制的，是否参合与可预见的未来健康状况有关；其次，假设在控制了与健康有关的协变量之后，是否参合与健康无关。由条件独立性可以推导出：

E[Y0|Treated=1,X]=E[Y0|Treated=0,X]

(3)

式中E[Y0|Treated=1,X]为反事实效应，无法通过实际得出，而控制组无政策作用的平均处理效应E[Y0|Treated=0,X]可以计算得出。因此在满足条件独立性情况下，参合组反事实效应均可以通过协变量X推断获得。借鉴Rosenbaum和Rubin(1983)的做法，采用倾向评分匹配的方法进行配对。依据Blundell和Costa-Dias(2000)，带有倾向评分匹配的倍差估计中ATT计算公式[7]如下：

(4)

N1A表示政策作用后参合组的样本数量；CA(Pi(X))、CB(Pi(X))分别表示政策作用后、作用前对于每个参合样本i可以比较的控制组样本集合；TB(Pi(X))表示政策作用前参合组可以比较的样本集合。A为政策实施后时间，B为政策实施前时间；Wij表示与样本j相匹配的权重。由于(4)中的ATT计算较为复杂，难以直接使用，因此参考Hirano et al(2003)和Nichols(2007)可以利用对式(1)进行逆概率加权回归的方式估计新农合的ATT，此时逆概率加权值Wij可由(5)计算得出[8]。

(5)

式中，P(X)为倾向评分，Wij代表农村老人参加新农合的机会比。

二、数据来源及变量说明

(一)数据来源

全国老年人口健康状况调查项目(CLHLS)于1998年正式启动。随后的跟踪调查分别在2000年、2002年、2005年、2008年以及2011年进行。跟踪调查问卷内容包括老人个人家庭基本状况，经济背景，对本人健康状况与生活质量状况的自我评价，性格心理特征，认知功能，能否得到及时治疗与医疗费支付者等九十几个问题一百八十多个子项。实证研究已经证实此数据质量非常高。

(二)变量说明

1.健康指标的建立

为全面考察健康，本文将采用三个健康指标：日常生活自理能力(ADL)、认知功能(MMSE)、自评健康(SRH)，分别从行动、精神、自评三个维度衡量健康，这三个指标相互补充、相互验证、相互完善。

ADL是对老人日常生活自理能力的衡量，包括洗澡、穿衣等六项能力。这是一个反向指标，若老人能独立完成六项活动，则定义为“ADL完好”，至少1项活动需要依赖他人帮助完成，则定义为“ADL受损”。认知能力(MMSE)这一指标在国际通用的简易精神状态量表的基础上构建的，并根据中国的文化传统对量表加以修改，MMSE分值范围为0-30分，得分越高，精神状态越好。自评健康(SRH)这一指标基于问卷中“您觉得现在您自己的健康状况怎样”的回答，有五个等级，本文将“很好”、“好”归为“自评健康良好”，赋值1，其余归为“自评健康较差”，赋值0。

2.分组变量的建立

考虑到新农合对健康可能存在滞后效应，本文采用CLHLS于2005年、2008年、2011年数据，利用追踪调查，构造一个三期平衡面板数据。本文将样本分为作用组(即参合组)和控制组(即未参合组)，与二期数据的划分方法不同，将“参合组”定义为2005年未参合，而2008年、2011年均参合的农村老人，即Treated=1，将“控制组”定义为3年均未参合的农村老人，即Treated=0。采用三期数据便于分析新农合实施的动态效果。具体使用的数据样本量如表2所示。

表2参合组、控制组每年的样本数据量

参合组1283控制组1038合计2321

3.其他自变量

本文结合Grossman在健康需求理论中所指出的影响因素，从社会、经济、人口学特征等方面总结出以下影响因素，如表3所示。

表3 自变量及其取值

三、实证结果与分析

(一)农村老人健康现状

农村老人健康因时间、性别、职业、收入、参合情况的不同而不同，下面针对这些不同对其健康现状进行描述，见表4。

表4 农村老人健康状况的描述性分析

注：表中均为ADL、MMSE、SRH的均值，***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著度水平，由对各个变量进行样本均值比较得到。

从时间来看，虽然三个健康指标均显示农村老人健康状况不断恶化，但客观指标(ADL、MMSE)均显示老人健康状况在2008-2011年恶化较快，而主观指标(SRH)则变化比较稳定；从性别上看，无论从哪个角度， 2011年男性健康水平均高于女性；从职业上看，2011年从事专业工作或管理工作老人的MMSE得分显著高于其他职业，而ADL、SRH的差异并不显著；从收入上看，收入在前50%的样本ADL差不多，而收入在50%～75%之间的样本ADL很大，处在收入顶层的样本ADL最小，即处于收入中等偏上部分的样本拉低了整体健康水平，而MMSE、SRH均随着收入的增加而增加；从参合结构来看，参合老人在ADL、MMSE指标上显著好于未参合老人，说明新农合对老人的客观健康状态起到了积极的作用，参合老人与未参合老人在SRH上差别不显著，即参合并没有显著改善老人的自评健康，可能是由于参合后，老人体检次数增多，致使一些原本未发现的疾病暴露，从而降低自评健康。

(二)倾向得分匹配结果

Jones指出为避免政策作用产生的偏差，只对政策作用前参合组、控制组的协变量进行匹配。[9]因此，本文只对2005年的参合组和控制组进行PSM，本文绘出Kernel配对法下的匹配前后Kernel密度图，见图1、图2。

图1 匹配前参合组与控制组PS值概率分布

图2 匹配后参合组与控制组PS值概率分布

图1、图2分别呈现了参合组、控制组PS值在匹配前后的核密度函数。可以看出，在匹配前二者PS值的概率分布存在明显差异。如果直接比较两组样本的健康水平，得到结果必然有偏，而匹配后，两组样本PS值的概率分布已经非常接近，匹配效果较好。因此PSM匹配后，样本更具有可比性。

(三)新农合对老人健康的无条件倍差分析

在PSM匹配后，2005年样本中剔除594个样本，同时将这594个样本从2008年、2011年样本中删去。由于配对后的参合组与控制组具有较好的可比性，因此不依靠任何模型，基于PSM匹配后的样本，通过无条件倍差分析新农合的动态效果，见表5。

表5列出了双重差法分析的新农合实施前后参合组与控制组在健康水平的平均变化。表前三行为2005年、2008年、2011年参合组和控制组的ADL、MMSE、SRH的平均值。Diff(1)-Diff(3)分别表示各年两组样本间差分。DD1表示2008年的无条件倍差估计值，即Diff(2)与Diff(1)的差值。DD2表示2011年的无条件倍差估计值，即Diff(3)与Diff(1)的差值。

表5 新农合对参合组与控制组的无条件倍差结果

注：平均值用倾向评分加权；括号内为标准差；*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

从ADL值来看，参合组、控制组在2005年与2008年差不多，而在2011年均迅速增加，说明两组老人在日常生活能力上都明显下降，参合组在3年中的ADL值均比控制组低，且显著，在2005年至2008年中，新农合不仅没有降低反而升高了ADL值，而新农合实施后6年，对参合组老人日常生活自理能力起到积极作用，但效果仍不显著。从MMSE得分来看，两组老人的MMSE均随着时间的推移而下降，参合组在2008年、2011年MMSE均比控制组高，且参合组下降速度较慢，说明新农合在一定程度上缓解了参合组认知能力的下降，由DD1、DD2均为正，且显著，说明新农合对老人认真能力的改善效果比较显著，且见效快、滞后作用不明显。从SRH值来看，两组老人的SRH均随着时间的推移而下降，参合组仅在2008年高于控制组，而在2005年、2011年均低于控制组，说明新农合对参合组老人的自评健康仅在短期内有所改善，当参合达到六年时，反而降低了参合组自评健康，再看DD1、DD2虽然均为正，但是均不显著，且对SRH的正效应在2011年非常小，几乎为0，新农合仅在短期内改善参合组老人自评健康，随着参合年限的增加，新农合对参合组老人自评起到了一定负面作用。

(四)新农合对老人健康的作用机制

基于已有成果，本文主要探讨新农合是否通过实际医疗支出、医疗服务利用率这两个途径影响老人健康。研究基本思路是：如果新农合是通过这两个途径影响参合老人健康水平的，那么在新农合健康总体平均处理效应模型中，控制住相关变量后，新农合健康绩效将变小或不显著。因此，基于新农合对老人健康的影响模型，分别加入衡量医疗支出、医疗服务利用率的AMS、MR、SM，通过新农合绩效或显著性是否变小来检验新农合的作用途径。

根据上述分析，分别控制AMS、MR、SM建立模型(2)-(8)，如表6所示：

表6 模型(2)-(8)的具体形式

注：Z包括式(1)中所有变量；打√表示该模型中包括该变量，未打√表示该模型中不包含该变量。

分别对这八个模型进行逆概率加权回归，结果如表7、表8、表9所示。由表7可知，相比于模型(1)，模型(2)-(8)中新农合在2008年Treated*2008的系数中，仅有模型(4)的系数变小，其余都变大；而新农合在2011年Treated*2011的系数中，模型(4)、模型(7)、模型(8)的系数增大，其余模型的系数均变小。因为新农合对ADL具有滞后效应，因此Treated*2011的系数变化更具有实际意义。可以发现在仅加入AMS的模型(2)中，Treated*2011系数变化最大，降低了近40%，其次为仅加入MR的模型(3)，系数降低了32%，同时加入AMS、MR的模型(5)中，系数降低了28%。新农合确实通过医疗服务利用率这一渠道改善了老人日常生活自理能力，其中参加新农合可以有效提高“生病后能及时得到医院治疗”的可能性、减少“因贫放弃医院救治”的可能性，这两个途径对老人日常生活自理能力起到了重要作用。

由表8可知，相比于模型(1)，模型(2)-(8)中新农合Treated*2008、Treated*2011的系数中，仅有模型(4)的系数变大，其余都变小，显著性未改变。所以，可以发现模型(2)中Treated*2008系数降低了17%，Treated*2011的系数降低了2%；模型(3)中Treated*2008系数降低了15%，Treated*2011的系数降低了5%；模型(5)中Treated*2008系数降低了18%，Treated*2011的系数降低了2%。新农合确实通过医疗服务利用率这一渠道改善了老人认知能力，但在2011年效果甚微。

由表9可知，相比于模型(1)，模型(2)-模型(8)中新农合Treated*2008的系数中，仅有模型(4)的系数变大，其余都变小。Treated*2011的系数中，模型(4)、(6)、(7)、(8)均变大，其余都变小。所以，可以模型(2)中Treated*2008系数降低了61%，Treated*2011的系数降低了68%；模型(3)中Treated*2008系数降低了53%，Treated*2011的系数降低了68%；模型(5)中Treated*2008系数降低了63%，Treated*2011的系数降低了71%。新农合确实通过医疗服务利用率这一渠道改善了老人自评健康，且效果逐年增加。

表7 新农合对ADL的影响机制分析

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

表8 新农合对MMSE的影响机制分析

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

表9 新农合对SRH的影响机制分析

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

由表可知，相比于模型(1)，模型(2)-(8)中新农合Treated*2008的系数中，仅有模型(4)的系数变大，其余都变小，Treated*2011的系数中，模型(4)、(6)、(7)、(8)均变大，其余都变小。所以，可以发现在仅加入AMS的模型(2)中，Treated*2008系数降低了61%，Treated*2011的系数降低了68%；仅加入MR的模型(3)，Treated*2008系数降低了53%，Treated*2011的系数降低了68%；同时加入AMS、MR的模型(5)中，Treated*2008系数降低了63%，Treated*2011的系数降低了71%。根据这一结果可以得到以下结论：新农合确实通过医疗服务利用率这一渠道改善了老人自评健康，其中AMS、MR这两个途径对老人自评健康起到了重要作用，2008年、2011年效果均较好且逐年增加。

四、结论与启示

本文首先分析农村老人健康现状，然后通过双重差分法得到新农合对参合组老人健康的净效应及其动态变化，最后探讨了新农合对健康的影响途径，深入分析新农合对健康的作用机制。通过这三部分的研究使得本文在研究深度上层层递进，最终得到以下结论：

(一)新农合有利于客观健康的发展，但降低主观健康评价

在参加新农合初期，新农合对老人日常生活自理能力作用微弱，但当参合时间达到3年以上，新农合的作用逐渐显现，即新农合对日常生活自理能力存在滞后作用；新农合对老人认知能力的改善效果比较显著，且见效快；新农合仅在短期内提高参合老人的自评健康，但随着参合年限的增加，新农合降低了参合老人的健康自评，可能是新农合增加了老人体检次数，一些原本未发现的疾病被查出，导致自评健康水平下降。

(二)新农合通过提高医疗服务利用率改善老人健康，但作用逐年下降

无论是从日常生活自理能力、认知能力还是自评健康而言，医疗服务利用率都起到了重要作用，老人参合后 “生病能及时得到医院救治”的可能性提高，“因为贫困放弃医院救治”的可能性减少。在参合初期，新农合通过这一机制对健康的影响比较突出，尤其体现在认知能力上，而在参合至少3年后，新农合作用有所削弱，制度弊端渐渐显露，对健康的改善效果不显著，反而增加了医疗负担。

[1]Adam Wagstaff, Magnus Lindelow et al. “Extending Health Insurance to the Rural Population: Impact of Evaluation of China’s New Cooperative Medical Scheme”, World Bank Policy Research Working Paper, 2007.

[2]程令国、张晔：《“新农合”：经济绩效还是健康绩效？》，载《经济研究》，2012(1)。

[3]李湘君、王中华、林振平：《新型农村合作医疗对农民就医行为及健康的影响——基于不同收入层次的分析》，载《世界经济文汇》，2012(3)。

[4]Athey, Imben. “Identification and Inference in Nonlinear Difference-in-Differences models”,Econometrica,2006.

[5]Heckman and P. E. Todd. “Matching as An Econometric Evaluation Estimator: Evidence form Evaluating A Job Training Programme”,ReviewofEconomicStudies, 1997.

[6]Rosenbaum and Rubin. “The Central Role of The Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects”,Bimetrika, 1983, 71: 41-55.

[7]Blundell, Costa-Dias. “Evaluation Methods for Non-Experimental Data”,FiscalStudies, 2000.

[8]Nichols, A. “Causal Inference with Observational Data”,TheStataJournal, 2007.

[9]Jones, N. Rice. “Econometric Evaluation of Health Policies”,HEDGworkingpaper, 2009.

HealthPerformanceandMechanismofNewRuralCooperativeMedicalSystem—Based on CLHLS Data

WANG Danhua

To investigate the performance and mechanism of new rural cooperative medical system, this article used rural elderly aged 65 and older as the research object and the CLHLS tracking survey data at 2005, 2008, 2011. This paper used PSM for getting matched sample, built multi-stage times DID model to analyze the dynamic health performance and mechanism of new rural cooperative medical system. This research found that new rural cooperative medical system was conducive to the development of physical health, but reduced the subjective health assessment; The new rural cooperative medical system improved the elderly health by increasing the utilization rate of health service, but the effect decreased year by year.

the new rural cooperative medical system，elderly health，PSM，multi-stage times DID model

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