农村残疾人医疗费用的调查研究*——基于PSM模型的分析

□ 李懂文 尹丽萍

| 研究背景

2014年国务院扶贫开发领导小组办公室发布《关于印发<建立精准扶贫工作机制实施方案>的通知》，要求在全国范围内建立精准扶贫工作机制，并推出贫困户建档立卡制度。建档立卡中的贫困人口较多地表现为因残致贫和因病致贫，例如江苏省贫困人口中因病致贫和因残致贫的比例分别达到54.5%和24.7%①作者根据江苏省第三次农业普查数据计算得到。。《残疾人蓝皮书：中国残疾人事业发展报告（2018）》中显示，中国各类残疾人总数为8500万。根据第六次全国人口普查数据，结合第二次全国残疾人抽样调查安徽省残疾人占全省总人口的比例，以及各类别和各等级残疾人占残疾人总人数的比例，在安徽省统计局指导下，推算了2010年末安徽省全省残疾人总数为401.5万人，占总人口比例为5.85%。这意味着平均每16个人中就有一个残疾人，残疾比例非常高。

残疾发生后，残疾人和其家庭的收入均会大幅下降。据统计，2013年度城镇残疾人登记失业率高达10.8%，实际失业率远不止此。但残疾发生后，残疾人医疗保健支出会大幅增加。根据《2013年度全国残疾人状况及小康进程监测报告》，城镇和农村残疾人家庭人均消费性支出排在前三位的依次是食品支出、医疗保健支出和居住支出，其中医疗保健支出分别占18.5%和17.8%，均比上一年度增加。

已有文献研究发现，健康水平和医疗费用的年龄效应比较明显，残疾人和中老年人的健康水平相对较差，医疗费用相对较高。高瑗，原新（2020）发现中度和重度失能老年人健康状态转差或死亡的概率较高，医疗支出显著增加。刘世爱，张奇林（2020）发现家中有残障人员更容易发生灾难性医疗支出，灾难性医疗支出具有“亲贫”效应。洪秋妹，常向阳（2010）研究发现贫困户更易受到健康冲击，医疗负担过重，疾病仍然是我国农村致贫的重要原因之一。

关于残疾人医疗的研究不是很多，但也都发现残疾人的医疗负担比较严重。齐心，厉才茂（2007）对北京市残疾人医疗保障进行研究，残疾人用于医疗康复支出的费用占本人年收入的81.2%，农村地区高达176.0%。熊妮娜等（2010）对孤独症、肢体残疾、智力残疾儿童家庭经济负担调查，发现残疾儿童的医疗支出、看护支出明显多于普通儿童。黄源等（2014）对广州市精神分裂症的疾病经济负担分析发现，其直接和间接经济负担均呈递增趋势。Zaidel C S（2018）对美国残疾人数据分析表明，残疾的医疗费用给社会带来了巨大的负担，并且残疾还将导致生产力下降。

| 数据和研究方法

（一）数据和抽样说明

本文的主要数据来自课题组在2019年7月对安徽省舒城县的调查。安徽省舒城县曾经是国家级贫困县，安徽省人民政府于2019年4月29日批复舒城县退出省贫困县序列，舒城县成功脱贫摘帽②http://ah.anhuinews.com/system/2019/05/06/008134379.shtml。选取舒城县为调查对象，可以作为中部地区贫困县一个很好的代表。为了保证数据代表性，我们主要采用三阶段随机抽样调查和系统抽样调查方法。先在地图上用10×10网格进行划分，统计每个网格内的乡镇数量。然后采用PPS抽样规则随机抽取8个网格。在抽中的网格中，继续等概率随机抽取8个乡镇。再按照乡镇规模，在8个乡镇中随机抽取2-4个村作为调查地点。接着走访每个调查村的主要居民集聚地，按照房屋布局设计走访线路，按照每十户一个间隔开始实地调查。调查方式包括问卷访谈调查和观察调查两个部分。

（二）关键统计指标和数据筛选

经过实地调查，全部样本覆盖580户1639个人。本研究涉及的关键统计指标包括：医疗支出、报销费用和自付费用。医疗支出是指与治疗活动直接相关的治疗费用，包括住院费、门诊费和药品费用。自变量的选取考虑到与医疗支出有关的一些信息，比如是否残疾、是否患有慢性病、性别、年龄、是否参加新农合、家庭常住人口数、家庭固定资产情况、家庭低收入情况等。我们仅保留直接医疗费用填写大于0的样本，共1016人。

（三）方法介绍

本文需要对比残疾人（处理组）和非残疾人（对照组）的医疗支出、报销费用及自付费用。由于处理组和对照组的初始条件并不相同，会存在选择偏差。因此本文使用采用能有效均衡混杂因素，减少对结局效应估计干扰的倾向得分匹配法（Propensi⁃ty Score Matching，PSM）来估计残疾对于医疗支出等的影响。PSM的理论依据在于，如果可忽略性假定成立，能够有效减少观测数据的偏差，从而使得处理组和对照组之间的比较更加合理化。本文建立如下模型来估计残疾对医疗支出的影响：

其中Y指是否残疾，1表示残疾，0表示非残疾。βk(k=0,1,…,7)表示待估参数，ε表示扰动项。研究采用Logit模型来估计上式中待估计的各个参数。

在进行倾向得分匹配时，有匹配最近的部分个体的方法如k近邻匹配、卡尺匹配、卡尺内最近邻匹配，还有一种匹配方法为整体匹配法，包括核匹配和局部线性回归匹配。具体需要使用哪种方法并无绝对依据，本文选择倾向得分匹配中的核匹配法，来解决样本偏差问题。

根据匹配后的样本计算平均处理效应：

| 实证分析

（一）简单描述性统计

本文将样本筛选为如下3组：残疾人、非残疾人、非残疾且无慢性病，分别对其医疗支出等做描述性统计分析。我们从表1可以明显看出，残疾人的平均医疗支出远高于非残疾人和非残疾且无慢性病的群体，即使是报销过后，残疾人自付费用也非常高。残疾人的平均自付费用是非残疾人的3倍，是非残疾且无慢性病群体的5.3倍。残疾人的平均报销费用数字上看起来比非残疾人高，但是残疾人的报销比例仅为26.6%，低于非残疾人的36.6%，更远低于非残疾且无慢性病群体的44.1%。残疾人的医疗支出主要集中在住院费和门诊费，药品费与其他群体花费基本没有差别。

表1 残疾与非残疾人医疗支出对比（单位：元）

（二）倾向得分匹配结果

前面的描述性统计结果只是比较无条件均值的差异。它可能是因为样本结构偏差导致的结果，不一定完全因为残疾导致的结果。为了解决这个问题，我们采用计量经济方法，通过回归模型得到无条件均值的对比。我们构建了几组不同的倾向得分匹配模型比较残疾与非残疾，残疾与非残疾且无慢性病家庭医疗支出之间的差距。在这里，我们将回归模型的被解释变量取原始数据的对数，这样系数估计值表示解释变量变化一单位使得收入下降的百分比③由于被解释变量取对数，解释变量的单位变化引起的被解释变量变化存在如下关系：ln（y+∆y）-ln（y）=β ⇒ （（y+∆y））/y=exp（β），可以推导得到，被解释变量相对比例变化的精确结果为：∆y/y=exp（β）-1。

本文在该部分做了如下四组对比如表2所示。在控制其他变量不变的情况下，残疾人的医疗支出总体比非残疾人高67.7%④计算公式为：[e0.517-1=0.677]，其余同理。，自付费用高59.4%。当残疾与非残疾且无慢性病的群体对比时，残疾人的医疗支出和自付费用分别高169.4% 和172.9%，且结果强烈显著。由于农村青壮年大多外出务工，农村剩余人口中老年人居多。本文将年龄变量控制在45岁及以上，再次进行两组倾向得分匹配后发现，45岁及以上中老年残疾人的医疗支出和自付费用比非残疾人高出更多。中老年残疾人的医疗支出和自付费用，比非残疾人高94.4%（84.6%），比非残疾且非残疾且无慢性病群体高233.0%（238.4%）。值得注意的是，中老年残疾人的住院费也比非残疾人高49.6%。

这说明农村残疾人的医疗支出问题非常严峻，在残疾人收入能力大幅下降的同时，其医疗支出却大幅增加，并且社会保障中医保政策并没有起到很好的补贴和保障作用。残疾人作为弱势群体，除了国家给予的统一的医疗保险外，很难参加其他的商业保险。残疾人的自付部分基本需要自己个人承担，这给残疾人家庭增加了不少负担，在农村，有不少残疾人因为医疗费用过高而放弃治疗。这与《国务院印发“十三五”加快残疾人小康进程规划纲要》中提到的加快实现残疾人小康生活的目标还有很大距离。

图1 各变量的标准化偏差图示

图2 倾向得分的共同取值

表2 不同对照组的倾向得分匹配结果

表3 不同对照组倾向得分匹配假定性检验结果

（三）敏感性和平衡性检验

我们对以上所做的倾向得分匹配进行敏感性检验。由于篇幅限制，本文以残疾对医疗支出的影响为例来展示。由图1，大多数变量的标准化偏差在倾向得分匹配后缩小了，以及图2中直观的看出，大多数观测值均在共同取值范围内（on support），故倾向得分匹配仅损失少量样本。

表3列出了不同对照组倾向得分匹配假定性检验结果。从表中可以直观的看出，匹配后各个指标均降低，说明匹配有效，满足平衡性假定。

| 总结和讨论

2016年《国务院印发“十三五”加快残疾人小康进程规划纲要》中指出，“目前有相当数量的残疾人生活相当困难，城乡残疾人家庭人均收入与社会平均水平差距还比较大……没有残疾人的小康，就不是真正意义上的全面小康”。医疗保健支出是残疾人生活中仅次于食品的支出，研究残疾人的医疗支出具有一定的现实意义。本文使用倾向得分匹配方法，利用安徽省舒城县的实地调研数据，分析发现农村残疾人的医疗支出和自付费用，远高于非残疾人和非残疾且无慢性病群体，中老年残疾人的医疗支出和自付费用情况更为严峻。住院费是医疗支出中的主要部分，中老年残疾人的住院费也显著高于非残疾人。国家的医疗报销政策起了一定的作用，但并没有起到非常大的作用，残疾人的报销比例甚至低于非残疾人和其他群体。

残疾人在收入水平大幅下降的同时，医疗保健支出却大幅增加。虽然自2016年1月1日起，我国实施了困难残疾人生活补贴和重度残疾人护理补贴制度，但整体来看残疾人补贴额度都不高。基于本文的结果，希望国家在制定相关补贴和保障政策时，能够对残疾人有所倾斜，适当提高残疾人相关补贴，增加残疾人就医指定医院，同时提高残疾人医疗报销比例，降低残疾人常用药的价格，减少其用药及医疗成本。希望本研究有助于在巩固脱贫成果背景下深入认识农村残疾人家庭的实际医疗负担，为完善农村社会保障体系提供数据支撑。