城镇职工基本医疗保险的健康绩效研究——基于CHNS数据*

陈　华　　邓佩云

(中央财经大学保险学院，北京，102206)



城镇职工基本医疗保险的健康绩效研究
——基于CHNS数据*

陈华邓佩云

(中央财经大学保险学院，北京，102206)

本文使用中国健康营养调查(CHNS)2009年和2011年的数据，选定短期健康状况评价指标和长期健康状况评价指标，对城镇职工基本医疗保险的健康绩效进行了实证分析。结果表明：参加城镇职工基本医保能在一定程度上改善参保者的短期健康状况，并能显著提高参保者长期健康水平，尤其体现在降低参保者罹患心脑血管疾病的概率上。同时，参加城镇职工基本医保会增加参保人员的实际医疗费用支出。总体上，城镇职工基本医疗保险对参保人群健康具有积极作用，即产生了正向的健康绩效。

城镇职工基本医疗保险；健康绩效；健康状况；LOGIT模型

一、引言

作为社会保障的重要组成部分，基本医疗保险旨在满足国民的基本医疗需求，普遍提高国民的健康水平。利用保险的基本运作机制，基本医疗保险分散参保人员健康风险，通过保险补偿制度或分担制度，降低参保人员实际医疗费用支出，为其提供基本医疗服务，从而最终达到提高基本医疗保险参保人员健康状况的目的。城镇职工基本医疗保险是我国在改革基本医疗保障体系进程中最先建立的基本医疗保险，以“广覆盖、低水平”为原则，采用是的政府财政补贴、个人和企业共同缴纳医疗保险费的统账结合的形式，为城镇职工提供基本医疗保障。至2012年，全国共有26485.6万人参保；2013年则为27443.1万人，且每年参保人数不断增加。截至2014年12月，共有28296万人参保城镇职工基本医疗保险，基金累计结余9449.8亿元。*中华人民共和国国家统计局，http://data.stats.gov.cn/。那么在巨大的人力、物力投入的情况下，城镇职工基本医疗保险的最终目标——保障职工健康状况，能否达成？职工健康状况改善情况如何？本文重点考察城镇职工基本医疗保险的健康绩效。

国内外学者对于医疗保险绩效研究主要集中在医疗保险的经济绩效和健康绩效，其中医疗保险的经济绩效更受学者们的关注。白重恩、李宏彬、吴斌珍[1](2012)研究认为引入新型农村合作医疗保险增加了农村家庭非医疗支出类消费。在城镇居民基本医疗经济绩效评估方面，臧文斌、刘国恩、徐菲、熊先军[2](2012)也得出了基本医疗能增加城镇家庭非医疗支出类消费的类似结论。基本医疗保险的正向经济绩效已被实证结果广为验证，而关于基本医疗保险的健康绩效，尤其是城镇职工基本医疗保险的健康绩效研究较少。Johnson、Crystal(2000)发现参加职业医疗保险能提高群体医疗利用率。Freeman et al.(2008)通过系统梳理美国关于医疗保险、医疗利用和人群健康状况文献时发现了医疗保险普遍的正向健康绩效。黄枫、吴纯杰[3](2009)考察医疗保险对中国城镇老年人死亡率的影响，结果显示医疗保险能显著降低老年人的死亡概率。受医疗保险保障的老人3年间隔的死亡率较无医疗保险者降低了约25%。但仅选用死亡率来衡量医疗保险的健康绩效，其评价效果值得商榷。罗楚亮[4](2008)的研究表明，医疗保障对健康状况影响并不显著。他认为医疗保障对健康的影响与医疗支出的分摊机制有关，但这一结果很有可能是由于内生解释变量导致。针对无保险保障人群，赵绍阳、臧文斌、傅十和、刘国恩[5](2013)从医疗服务利用和健康意识两个维度实证分析了在强制医保制度下无保险人群的健康状况。其结果表明，无保险状态明显负面影响了“医保夹心层人员”的健康状况。这些文献都在一定程度上丰富了医疗保险与参保者健康状况的关系研究，但上述文献总体上而言存在下述缺陷：一是研究对象集中于某特定群体，缺失对基本医疗保险总体的健康绩效考察，这不利于评价基本医疗保障政策的总效果；二是文章选定的衡量健康状况的指标较为单一或基于一定的参保者主观判断，可能产生对基本医疗保险健康绩效估计的偏差，从而降低文章的参考价值。

因此，本文对城镇职工基本医疗保险的健康绩效进行再次测算。一方面，我们在考虑并排除内生性问题的前提下，将研究对象扩展为城镇职工基本医疗保险政策允许参保的群体，并同时考虑该群体中参加城镇居民基本医疗保险可能对其健康状况的影响，试图考察城镇职工基本医疗保险的整体健康绩效；另一方面，我们参考医学、统计学相关依据，审慎选取评价参保人健康状况的指标，排除研究对象对自身健康评价的主观偏差，对研究对象短期健康状况、长期健康状况和相关的医疗费用支出进行实证分析。因此，本文的创新之处在于：一是试图探究文献中较少涉及的城镇职工基本医疗保险总体健康绩效，即考察城镇职工基本医保的总政策效果，而非如前述文献仅考虑特定人群的健康绩效；二是本文将健康绩效分解成短期健康绩效和长期健康绩效，从医学角度创新性解释城镇职工医疗保险对参保者短期和长期健康状况的影响，并同时分析在该医保作用下短期健康与长期健康的交互关系。

二、数据和描述性统计

(一)数据来源及变量描述

本文使用了中国健康营养调查(China Health and Nutrition Survey,CHNS)数据库，该调查覆盖了中国9个省区4400多户共26000个体，其调查包括受访者及其家庭的人口信息、工作及收入、饮食习惯和健康状况等多方面的内容。[6]我们采用的是2009年和2011年调查时点的3859名样本个体数据，并将两期数据合成一个合并数据。同时，为了将参保城镇职工基本医疗保险与其他不在参保政策范围内的人群相分离，我们对样本进行了进一步的限定。首先，为了统计简便起见，我们剔除了占比很小的参保城镇职工基本医疗保险的进城务工的农村居民。再者，我们排除了不满法定劳动年龄的未成年人和职工基本医保参保信息缺失的样本，即参保状况不明的人员。最后的样本包括了3639个受访者，其中参保城镇职工医疗保险人员和未参保人员分别为2222人(占61.06%)和1417人(占38.94%)。

本文选择反映样本健康状况的被解释变量，即健康指标时主要考虑的是被解释变量的客观性、可测性和时期性。自评健康指标作为被解释变量备受文献青睐，因其能包含客观测量的健康状况所无法反映的、自我知晓的私人健康信息，但自评健康指标存在“辩解偏误”和“测量误差”。为了消除该偏误，我们采用客观健康状况的变动，如短期特定症状的出现和长期特定疾病的发生，作为反映个体健康状况的被解释变量。[7]

本文的被解释变量分为三大类：第一类指标反映的是参保人员的近期身体状况，即参保城镇职工基本医疗保险的短期健康效应。包括：过去4周中，是否生过病或受过伤(否或其他=0)；过去4周中，患有发烧、喉咙痛、咳嗽(否或其他=0)；过去4周中，有胃疼症状(否或其他=0)；过去4周中，有头痛、眩晕症状(否或其他=0)；过去4周中，有关节、肌肉酸痛(否或其他=0)。在过去4周中有患病症状的情况下，研究所患疾病的严重程度(不严重=1，一般=2，相当重=3)；第二类指标反映的是参保人员的长期健康状况，即参保城镇职工基本医疗保险的长期健康效应。包括：医生是否下过高血压诊断(0=没有)，医生是否下过糖尿病诊断(0=没有)，医生是否下过心肌梗死诊断(0=没有)，医生是否下过肿瘤诊断(0=没有)，医生是否下过脑卒中诊断(0=没有)，医生是否下过骨折诊断(0=没有)；第三类指标反映的是参保人员医疗费用的支出情况，这里的医疗费用支出以2009年CHNS调查起始年份的不变价格进行计算。

本文的解释变量为“是否参加城镇职工基本医疗保险”。该变量为哑变量，“参加城镇职工基本医疗保险”赋值为1，否则取0。同时，本文还考察了选取样本中参加城镇居民基本医疗保险的情况(参加该保险赋值为1，否则为0)。根据城镇职工基本医疗保险的参保人资格的相关规定，无雇工的个体工商户、未在用人单位参加社会保险的全日制从业人员以及其他灵活就业人员可以选择参加城镇职工基本医疗保险。另外，该部分人群也存在参保城镇居民基本医疗保险的可能。由于城镇职工基本医疗保险的保障水平远高于城镇居民基本医疗保险的保障水平，其对应的应缴纳保费也显著高于后者，故保费金额的较大差距一般能自然排除潜在的逆选择投保者；同时，对于现实中存在的大量由于没有就业单位没有支付医保费而无法参保的城镇职工，即“医保夹心层”，该群体因不具参保与否的选择性，其无保险状态并非自愿选择的结果。故可以得出，选择群体具有总体性且排除了内生性。

同时，我们还尽可能控制了其他影响健康状况的变量，包括：(1)人口社会学特征，包括性别(女性=0)、年龄、教育程度、时间；(2)社会经济特征，包括个人年总收入、*个人年总收入以2009年的不变价格进行计算。职业风险程度；*参考中国人民健康保险股份有限公司行业及职业分类表(2014版)。按问卷中职业对应的风险大小对职业风险程度进行赋值。按风险程度不同，分为3个级别，低风险职业=1，高风险职业=2。(3)家庭特征，包括家庭规模。

(二)描述性统计

表1显示，在短期健康状况方面，相较于控制组，参加了城镇职工基本医疗保险的群体总体的短期健康状况要好于控制组，尽管该结果并不显著(p值约为0.015)。在反映短期健康状况的各项具体疾病和症状中，未能体现参保组与控制组的短期健康状况差异。其中，对于出现头痛、眩晕症状的情况，参保组的患病比例略低于控制组，而对于发烧、喉咙痛、咳嗽等病症，控制组的比例低于参保组。在胃疼和关节肌肉疼痛方面，控制组的情况显著优于参保组。同时在短期确有患病的情况下，参保组的患病严重程度要大于控制组，然而这一差异并不显著。这说明，在短期健康状况的比较中，参保组与控制组的健康水平平均差异不显著。

在长期健康状况方面，参加城镇职工基本医保的样本的长期健康水平明显优于控制组样本的长期健康水平。对于人群中发病率较高的高血压患病情况，参保组平均要比控制组的确诊率显著低4%(p值小于0.05)。再如慢性病糖尿病，参保组的发病率较控制组降低了0.1%，尽管统计上并不显著。对于急性发作的心脑血管疾病，参保组的心肌梗死和脑卒中的确诊率分别较控制组降低了0.4%和0.6%。

在医疗费用支出方面，拥有城镇职工基本医保的参保组的医疗费用支出在5%的置信水平下显著大于未参保的控制组，两组的医疗水平支出差异以2009年的不变价格计算相差约为139.21元，约为113%。这说明，参保组在使用医疗资源、享受医疗服务方面的宽裕度和灵活度要明显优于未参保人员。

表1　参加城镇职工基本医疗保险群体的描述性统计

注：(1)参保组是指2009年和2011年参加了城镇职工基本医保的样本，控制住是指2009年和2011年未参加城镇职工基本医保的样本；(2)由于CHNS调查问卷中部分被解释变量有“不知道”选项，因此将变量中各选项的比例加总得到的值并不一定等于1；(3)表中报告的是变量均值，括号内为样本标准差(4)**、*分别表示5%和10%的显著性水平，该表进行的是两组差别的t检验。

三、实证分析

(一)实证分析模型设定

1.多元线性回归模型

本文采用的是CHNS调查2009年和2011年的合并数据，以研究参加城镇职工基本医疗保险对参保人健康状况的影响。对于连续数值型被解释变量，应选取该模型，利用普通最小二乘法(OLS)进行多元线性回归。

Yi=α0+α1UEBINSi+xiβ+εi

(1)

其中，Yi为被解释变量，反映的是在调查时点个体i的健康状况。UEBINSi为哑变量，反映的是个体i在调查时点的参加城镇职工基本医疗保险的状况。具体的，若个体i在调查时加入城镇职工基本医疗则赋值为1，若并未参保则赋值为0。xi为个人特征信息的控制变量，包括个人i参保城镇居民基本医疗保险的状况(参保赋值为1，未参保赋值为0，以考虑其他基本医疗对样本人群健康状况的影响)、年龄、性别、教育程度、家庭规模、个人年收入、职业风险水平。εi为随机扰动项。文中采用该模型进行回归的被解释变量为医疗费用支出。

2.LOGIT回归模型

(1)二值LOGIT回归模型

由于本文采用的CHNS调查问卷相关问题多为是否选择类问题，因此被解释变量多为取值0或1的二值变量。在该情况下，对被解释变量有连续定距要求、残差同方差且服从正态分布要求的多元线性回归模型不再适用。而运用离散回归的LOGIT回归模型会有较好的拟合效果，因此，对于取值0或1的二值被解释变量，我们采用二值LOGIT回归模型进行回归。

(2)

而，pi=E[yi|xi，UEBINSi]=Pr(yi=1| xi，UEBINSi)

(3)

其中，yi为被解释变量，反映的是个体i在调查时点的健康状况。UEBINSi为哑变量，反映的是个体i在调查时点的参加城镇职工基本医疗保险的状况。具体的，若个体i在调查时加入城镇职工基本医疗则赋值为1，若并未参保则赋值为0。xi为个人特征信息的控制变量，包括个人i参保城镇居民基本医疗保险的状况(参保赋值为1，未参保赋值为0，以考虑其他基本医疗对样本人群健康状况的影响)、年龄、性别、教育程度、家庭规模、个人年收入、职业风险水平。εi为随机扰动项。pi为个体i解释变量确定的条件下，其被解释变量yi取1的概率。

本文中应用二值LOGIT回归模型的被解释变量包括：(1)反映样本个体短期健康状况的5个被解释变量，过去4周中，是否生过病或受过伤；过去4周中，是否患有发烧、喉咙痛、咳嗽；过去4周中，是否有胃疼症状；过去4周中，是否有头痛、眩晕症状；过去4周中，是否有关节、肌肉酸痛症状；(2)反映样本个体长期健康状况的6个被解释变量，医生是否下过高血压诊断、医生是否下过糖尿病诊断、医生是否下过心肌梗死诊断、医生是否下过肿瘤诊断、医生是否下过脑卒中诊断、医生是否下过骨折诊断。

(2)多值LOGIT回归模型

对于问卷中多值选择问题对应的被解释变量，由于被解释变量取值离散而非连续，同时残差不再同方差、不再符合正态分布，多元线性回归并非回归模型的最佳之选。因此，对于取值为多值的离散被解释变量，本文选择多值LOGIT回归模型。

(4)

(5)

其中，yi为被解释变量，反映的是个体i在调查时点的健康状况。UEBINSi为哑变量，反映的是个体i在调查时点的参加城镇职工基本医疗保险的状况。具体的，若个体i在调查时加入城镇职工基本医疗则赋值为1，若并未参保则赋值为0。xi为个人特征信息的控制变量，包括个人i参保城镇居民基本医疗保险的状况(参保赋值为1，未参保赋值为0，以考虑其他基本医疗对样本人群健康状况的影响)、年龄、性别、教育程度、家庭规模、个人年收入、职业风险水平。εi为随机扰动项。pi为个体i解释变量确定的条件下，其被解释变量yi小于等于j的概率(j=1,2,3)。应用该模型进行回归的被解释变量为反映短期健康状况的在过去4周中有患病症状的情况下，所患疾病的严重程度。

(二)实证结果

1.模型结果

表2报告了城镇职工基本医疗保险的短期健康绩效的LOGIT回归结果。变量一列是反映短期健康状况的各项症状的被解释变量，即不同方面的短期健康评价指标，Logit一栏则给出了采用LOGIT回归的估计结果，详见前述的模型设定部分。系数列出的是“是否参加城镇职工基本医疗保险”自变量的系数估计结果，同时还列明了各项指标回归的样本量。*本文欲探究的是城镇职工基本医疗保险的健康绩效问题，因此“是否参加城镇职工基本医疗保险”是本文主要的解释变量，此处只列出该解释变量的系数估计结果。

LOGIT回归的系数说明了解释变量对被解释变量的影响方面。系数为正值则说明参加城镇职工基本医疗保险对解释变量的影响是正向的，即该解释变量增加了被解释变量取值为1的事件的发生概率；系数为负值则说明参加城镇职工基本医疗保险对解释变量的影响是方向的，即该解释变量降低了被解释变量取值为1的事件的发生概率。同时，估计系数的大小表明该解释变量对被解释变量的影响的程度。具体而言，通过LOGIT回归方程可知，影响程度的大小可由自然对数的系数次方减1表示，其经济意义为参加城镇职工基本医疗保险较于未参保者其被解释变量取1的概率值比上被解释变量取0的概率值，该比率变化的百分比。*该系数为LOGIT回归中的odd ratio，该比率可由前述LOGIT回归的模型中推导得出。具体到本文选定的表示个体短期健康状况指标的LOGIT回归结果。参加城镇职工基本医疗保险降低了被解释变量发生概率的有：过去4周中，是否生过病或受过伤；过去4周中，是否患有发烧、喉咙痛、咳嗽；过去4周中，是否有头痛、眩晕症状；过去4周中，是否有关节、肌肉酸痛症状。过去4周中，生过病或受过伤，有关节、肌肉酸痛症状在个体参加城镇职工基本医保的情况下，症状出现的概率有所下降，但这两个短期健康状况指标在统计学上并不显著。而参加城镇职工基本医保分别在0.1与0.05的显著性水平下明显降低了过去4周中患有发烧、喉咙痛、咳嗽，有头痛、眩晕症状的发生概率，其中参保者症状出现概率/症状未出现概率的比值，比未参保者分别降低了24.42%与33.77%。参加城镇职工基本医保增加了被解释变量发生概率的有：过去4周中，有胃疼症状，在过去4周中有患病的症状的情况下，所患疾病的严重程度。其中，过去4周中，是否有胃疼症状在个体参加城镇职工基本医保的情况下，症状出现的概率有所上升，但在统计学上并不显著。而运用多值LOGIT回归模型可得，所患疾病的严重程度该项被解释变量在个体参加保险后数值上在0.05的显著性水平上有显著上升。从短期健康绩效的LOGIT回归结果中可以看出，参加城镇职工基本医保针对不同症状或疾病的发生率有不同方向的影响，但明显看出，总体上参加职工基本医保能一定程度上降低短期不良症状的发生或患病率。

表2　城镇职工基本医疗保险的短期健康绩效

注：(1)括号内为估计系数的标准误差；(2)*、**分别表示在10%、5%的显著性水平下显著；(3)除是否参加城镇职工基本医疗保险外，自变量还有年龄、性别、教育程度、个人年收入水平、家庭规模、时间、职业风险状况。

表3报告了城镇职工基本医疗保险的长期健康绩效的LOGIT回归结果。变量一列是反映长期健康状况的各项症状的被解释变量，即不同方面的长期健康评价指标，Logit一栏则给出了采用LOGIT回归的估计结果，详见前述的模型设定部分。系数列出的是“是否参加城镇职工基本医疗保险”自变量的系数估计结果，同时还列明了各项指标回归的样本量。*本文欲探究的是城镇职工基本医疗保险的健康绩效问题，因此“是否参加城镇职工基本医疗保险”是本文主要的解释变量，此处只列出该解释变量的系数估计结果。

具体到本文选定的表示个体长期健康状况指标的LOGIT回归结果。参加城镇职工基本医疗保险减低了本文选定的所有长期健康状况的被解释变量的发生概率。其中，医生下过糖尿病诊断、医生下过肿瘤诊断、医生下过骨折诊断在个体参加城镇职工基本医保的情况下，症状出现的概率有所下降，但这两个短期健康状况指标在统计学上并不显著。而参加城镇职工基本医保分别在0.1与0.05的显著性水平下明显降低了医生下过高血压诊断和医生下过脑卒中诊断的发生概率，参保者罹患疾病概率/未罹患疾病概率的比值，比未参保者分别降低了19.18%和45.01%。同时，参加城镇职工基本医保对降低心肌梗死的发病率也有一定的显著性(p值为0.116)。从长期健康绩效的LOGIT回归结果中可以看出，参加城镇职工基本医保对慢性疾病的发病率有明显的抑制作用，尤其体现在心脑血管疾病的患病率上。

表3　城镇职工基本医疗保险的长期健康绩效

注：(1)括号内为估计系数的标准误差；(2)*、**分别表示在10%、5%的显著性水平下显著；(3)除是否参加城镇职工基本医疗保险外，自变量还有年龄、性别、教育程度、个人年收入水平、家庭规模、时间、职业风险状况。

表4报告了城镇职工基本医疗保险的医疗费用健康绩效的OLS回归结果。变量一列是反映医疗费用支出被解释变量。OLS一栏则给出了采用普通最小二乘回归的估计结果，详见前述的模型设定部分。系数列出的是“是否参加城镇职工基本医疗保险”自变量的系数估计结果，同时还列明了该项指标回归的样本量。*本文欲探究的是城镇职工基本医疗保险的健康绩效问题，因此“是否参加城镇职工基本医疗保险”是本文主要的解释变量，此处只列出该解释变量的系数估计结果。

表4　城镇职工基本医疗保险的医疗费用健康绩效

注：(1)括号内为估计系数的标准误差；(2)*分别表示在10%的显著性水平下显著；(3)除是否参加城镇职工基本医疗保险外，自变量还有年龄、性别、教育程度、个人年收入水平、家庭规模、时间、职业风险状况。

OLS回归结果显示，参加城镇职工基本医保者在医疗费用支出方面在0.1的显著性水平下明显高于未参保者。未参保者的医疗费用支出平均为122.88元，参保者比未参保者支出的医疗费用支出增加232.937元，*以2009年不变价格计算。增加约为190%，而该项数字在数量上相当可观。这说明参加城镇职工基本医保后，参保者较未参保者的医疗资源使用上有更大的选择余地和空间，参保群体往往能获得更为全面的医疗保障，有助于其健康状况的改善。

2.对结果解释与讨论

本文对于样本短期健康状况的研究显示，城镇职工基本医保能一定程度上改善参保者短期健康状况，即参加城镇职工基本医保能降低某些症状的发生概率，但也有参保后特定症状的发病率提高的情况。针对这一结果，我们做出了两点可能的解释：一是从医学角度，短期健康衡量指标选定的症状主要是罹患疾病的主观感受而并非疾病本身，其导致该症状发生的潜在原因可能是慢性病。因此，观察患病率更精确的观察指标应集中在反映长期健康状况的慢性病中。同时，个体的健康状况也可从其不良症状恢复速度加以体现，而这难以从调查问卷中获得，故本文无法涉及；二是从城镇职工基本医疗保险角度，城镇职工基本医保的保险范围主要覆盖的是超过起付线的门诊费用和住院医疗费用，对于门诊费用在起付线以下的医疗费用需要个人支付。故对于并非很严重的疾病，城镇职工基本医保的保障力度较小，使得参保人员在短期急性病症中并不能从城镇职工基本医保中得到收益，其对应的短期健康状况指标的改善程度有限。

从本文对样本长期健康状况分析中可以看出，城镇职工基本医疗保险能明显改善参保者的长期健康状况，显著降低了文中选定的反映长期健康状况的疾病发病率，说明了该保险对长期健康绩效的正向作用。针对这一点，我们有以下两点解释：一方面，从医学角度进行解释，我们结合短期健康指标分析结果，以城镇职工基本医保显著降低心脑血管疾病罹患率为例。例如高血压可以表现为头痛眩晕症状，脑卒中则可表现为头痛症状，而心肌梗死也可出现眩晕的情况。这说明短期健康状况与长期健康状况有紧密联系，而衡量长期健康状况的慢性病的发生是一个缓慢进展的过程。由于拥有城镇职工基本医保的保障，一旦发现个人健康状况出现问题，参保者可以在早期干预疾病的进展。如心脑疾病(心肌梗死、脑卒中)在还未发生时，参保者在早期发现患有高血压、高血脂的情况，并及时妥善处理，进而降低了长期健康状况相关的心脑血管疾病的发病率，同时也侧面降低了反映短期健康状况的头痛、眩晕症状的发生率；另一方面，从城镇职工基本医保保险责任角度进行解释。反映长期健康状况的慢性病发病后的情况较为严重，其诊疗一般需要住院治疗，而这包括在城镇职工基本医保的责任范围，参保者往往能得到该保险保障。因此，城镇职工基本医疗保险能有显著的正向长期健康绩效，说明该基本医疗保险对改善参保者长期健康状况有积极作用。另外，本文对医疗费用支出的研究结果显示，参保城镇职工基本医保的群体的医疗费用支出明显高于未参保者，这侧面说明参保者在拥有保险保障后得到了更多的医疗资源和医疗服务。可能是因为在基本医保覆盖下，参保者减少了对医疗费用支出的顾虑，在治疗的过程中较未参保者能利用治疗效果更佳的药物和技术更先进的医疗手段，故在改善参保者健康状况的同时，其医疗费用支出也相应上升。

四、结论

本文使用了中国健康营养调查(CHNS)2009年与2011年合并数据，对城镇职工基本医疗保险的健康绩效进行了考察。回归结果发现：一是参加城镇职工基本医保能一定程度上降低短期急性症状的发生概率，同时参保能显著降低罹患慢性病，在降低心脑血管疾病的发生概率上体现得尤为明显；二是参保人员的医疗费用支出显著大于未参保人员，即参保者享受了更多的医疗资源和医疗服务。这一结果说明，城镇职工基本医疗保险确实对参保者产生了积极的健康影响，其健康绩效是明显的。

本文有以下两方面的启示：一是对于社会保障项目健康绩效的考核要兼顾短期和长期两个维度。公共政策的健康绩效可以从短期健康绩效和长期健康绩效两个维度同时进行考核，短期健康状况能潜在说明长期健康状况，而长期健康状况是短期健康状况的叠加和累积。因此，不能将两者割裂或单独进行，否则对公共政策的健康绩效会产生低估或夸大的错误；二是城镇职工基本医保虽在一定程度上改善参保者短期健康状况，但其效果相较于长期健康状况并不明显。这说明今后政策应着力提高基本医疗保障水平，尤其是门诊和普通病症的保障，从而进一步改善参保者短期健康状况。

[1]白重恩、李红彬、吴斌珍：《医疗保险与消费: 来自新型农村合作医疗的证据》，载《经济研究》,2012(2)。

[2]臧文斌、刘国恩、徐菲、熊先军：《中国城镇居民基本医疗保险对家庭消费的影响》，载《经济研究》,2012(7)。

[3]黄枫、吴纯杰：《中国医疗保险对城镇老年人死亡率的影响》，载《南开经济研究》,2009(6)。

[4]罗楚亮：《城镇居民健康差异与医疗支出行为》，载《财经研究》,2008(10)。

[5]赵绍阳、臧文斌、傅十和、刘国恩：《强制医保制度下无保险人群的健康状况研究》，载《经济研究》,2013(7)。

[6]张哲元、陈华、李臻：《健康保险能改善健康吗——“新农合”的健康绩效评估》，载《社会保障研究》,2015(7)。

[7]李琴、雷晓燕、赵耀辉：《健康对中国中老年人劳动供给的影响》，载《经济学(季刊)》,2014(3)。

(责任编辑：H)

Health Effect Evaluation of the Urban Employee Basic Medical Insurance

CHEN HuaDENG Peiyun

Using the pooling data of China Health and Nutrition Survey,and elaborately selecting short-run and long-run health situation indicators,this paper utilizes LOGIT regression and multiple linear regression to analyze the health effect of the Urban Employee Basic Medical Insurance (UEBMI).The result indicates that UEBMI to some degree can improve the short-run health situation of the enrollees and can remarkably enhance the enrollees’ long-run health level.In the meanwhile,people who take UEBMI are witnessed a significant increase in the medical expense compared to those who have not take UEBMI.Generally,UEBMI exerts an active effect on the enrollees’ health situation,which shows its positive health effect evaluation.

UEBMI,health effect,health situation,LOGIT model

*本文为教育部人文社会科学项目“新农合的筹资结构优化及精算平衡研究——基于可持续发展的视角”(12YJA630011)、国家自然科学基金项目“保险市场系统性风险识别、度量和评估研究：理论模型与实证检验”(71403305)、教育部基地项目10JJD630009、“中央高校基本科研业务费专项资金”和“中央财经大学科研创新团队支持计划”资助成果。