社会医疗保险对农村居民收入的冲击效应与传导机制——来自新农合大病保险的经验证据

赵为民

(安徽大学经济学院，安徽 合肥 230601)

一、引言与文献综述

2003年及2009年中国分别在全国农村推行新型农村合作医疗(简称新农合)以及新农合大病保险制度，至2012年基本实现了对农村人口的全面覆盖，财政补助标准从2010年的每人每年120元,提高到了2016年的420元，大病保险的报销比例则接近75%。然而，公共支出与成员平等分享之间并没有必然联系[1]，拥有不同禀赋的人群在接受同等的福利项目时可能产生不同的福利后果[2]。那么中国农村的社会医疗保险制度在农村不同收入群体之间有着怎样的受益分布，能否缓解农村居民的收入不平等，缩小农村收入差距？在当下的中国这是一个非常重要的问题，值得深入探讨。

许多文献从制度设计层面研究了社会医疗保险公平性的问题，例如，吴成丕(2003)基于卫生服务利用、筹资渠道等角度，评估了中国医疗保险改革中一种具有普遍意义的模式——威海模式的公平性[3]。谭晓婷和钟甫宁(2010)对新农合不同的补偿模式进行了分析研究，认为与家庭账户相比，实施住院统筹或住院统筹加门诊统筹的补偿模式更有利于低收入人群[4]。Finkelstein et al.(2011)分析了奥巴马医改方案对中低收入阶层在医疗服务利用与健康改善方面的异质性效应[5]。而更多的文献则是直接研究社会医疗保障对居民消费、福利等产生的异质性冲击。例如，Jack & Sheiner(1997)从理论上证明了不同的保险费用支付模式可产生不同的福利效应[6]。白重恩等(2012)研究了新农合对农村居民消费的异质性影响[7]。此外，类似的研究还有Engen & Gruber(2001)对美国的研究[8]、Atella et al.(2005)对意大利的研究等[9]，结论大都支持社会医疗保险对居民消费及福利具有异质性作用。

关于社会医疗保险对收入分配的影响，不少文献是基于公共支出受益归宿分析框架(Benefit Incidence Analysis, BIA)展开研究(1)早在1979年，Meerman和Selowsky等人就提出了对公共支出直接受益进行量化的成本法，后经世界银行学者的推动和完善[10][11]逐渐发展成公共支出受益归宿分析的标准框架。，李永友和郑春荣(2016)认为新医改后公共医疗支出使得居民基尼系数降低了5至7个百分点，但基尼系数的降低主要来自中等收入群体[10]。Wagstaff et al.(2014)、解垩(2009)从不同收入阶层医疗服务利用的角度探讨了医疗保险的分配公平性[11][12]；Zhong H.(2011)从医疗保险的补偿比例、补偿模式等角度分析了医疗保险的收入分配效应[13]。近年来采用“自然实验”研究医疗保险政策效应的文献日渐增多。例如，程令国和张晔(2012)使用双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)方法研究了新农合的经济绩效与健康绩效[14]。白重恩等(2013)采用无条件分位数处理效应方法，研究了社会医疗保险的再分配效应[15]。

综上所述，中外学者们对社会医疗保险的公平问题进行了广泛的研究，但是以直接的收入再分配作为研究目标的文献并不多见，多数文献止步于社会医疗保险对收入分配影响的估计和评价，并没有就社会医疗保险对收入差距影响的具体渠道展开深入的分析。一般来说，社会医疗保险对收入分配的影响主要通过两个渠道发生作用：一是直接渠道，医疗保险的报销收入可以弥补家庭收入损失，这可以视为家庭获得了一种直接转移支付收入。二是间接渠道，医疗保险提高了医疗服务的可及性，参保者可以利用医疗服务改善健康水平，从而提高自身的人力资本；此外，医疗保险可以使得参保者减少预防性储蓄，增加人力资本投资(教育、培训等)以及物质资本投资，从而增强其收入获得能力[16][17]。已有文献忽视了影响机制和作用渠道的分析，这在一定程度上削弱了研究的实践价值。

本文利用中国各地区推行大病保险的进程差异所提供的“自然实验”机会，通过双重差分方法对大病保险的收入分配效应以及作用机制展开分析研究，研究发现新农合大病保险总体上扩大了农村居民的收入差距，使得基尼系数增长了约11个百分点，但是这种收入差距的扩大作用并非通过抑制低收入群体收入这一方式实现(2)医疗保险并不必然促进参保者的收入增长，因为参保者交纳了参保费用，如果在投保期间没有疾病风险冲击，从而未获得任何医疗补偿，参保者的收入反而是降低了。此外，医疗保险可能会推高医疗服务价格，如果报销收入不足以弥补价格的上涨，则参保者的实际收入也会下降。，而是大病保险受益不均扩大了收入差距。对作用渠道的研究发现,直接影响渠道并没有扩大收入差距，大病保险的直接受益具有累进性，并且随着时间推移逐渐向穷人倾斜。实证并没有找到大病保险对农村居民受教育水平、接受工作培训异质性影响的证据，但是发现高收入家庭的健康改善效应显著大于低收入家庭，因此大病保险通过扩大不同收入群体的健康差距，间接扩大了收入差距。

二、农村社会医疗保险收入再分配的机制分析

社会医疗保险对参保者收入的异质性影响决定了其收入再分配的性质。图1将社会医疗保险对参保者的收入影响分为直接渠道和间接渠道。直接渠道主要是指参保者通过医疗消费获得了保险补偿收入，而间接渠道是指通过医疗消费或非医疗消费行为，改善了参保者的人力资本和物质资本，间接提升了参保者的收入。

图1 社会医疗保险的收入影响渠道

新农合筹资机制主要是政府补贴和个人缴费，如果低收入群体利用的医疗服务比高收入群体多，就意味着这一群体在利用医疗服务改善自身健康的同时，将大部分的成本转嫁给了他人，这实际上是政府补贴和高收入群体缴纳的保费向低收入群体进行了收入转移；反之，则是公共财政和低收入群体缴费在补贴高收入群体。由于新农合降低了医疗服务成本，从而促使人们更多地消费医疗服务改善自身健康水平，同时新农合也将减少预防性储蓄，刺激人们将更多的资金投入到教育、培训以及再生产领域，间接促进收入增长。但是上述影响的异质性效应难以确定。对于健康改善来说，一方面，低收入者的医疗服务需求弹性大于高收入者，因此随着医疗保障水平的提升，低收入者会更多地利用医疗服务；另一方面，在同样的疾病风险冲击下，对于社会医疗保险引致的医疗总支出，高收入群体大于低收入群体，因此高收入群体得到的医疗服务质量更高，健康改善效果也更好。这两方面的作用孰大孰小，同样受到保障水平、筹资补偿模式等医疗保险制度规则的影响。对于促进人们教育投资和物质投资的研究，一般都遵循“平滑风险—心理预期—行为响应”的分析路径，此种路径的每个节点都存在不确定性，例如人们不同的认知水平、风险偏好会影响其对未来收入的心理预期，而即便心理预期相同，不同人群的行为响应受消费习惯、生活态度等的影响，其消费行为也会存在较大差异，因此理论上难以作出准确预测。

本文根据CFPS2010年和2016年农村居民的收入与健康信息，利用医疗卫生统计中常用的“两周患病率与就诊率”这一指标对农村居民的健康状况和医疗服务利用进行了统计分析。具体结果如表1所示。从患病率来看，随着收入的提高，居民患病率逐渐降低，最低收入组的两周患病率最大，最高收入组的最小，这说明居民收入与健康状况负相关，但是随着时间的推移，各组的患病概率都在增大(最高收入组不显著)(3)这一异常现象可能的解释是，该指标是基于“过去两周内，您是否感到身体不适”这一问题计算得来，对该问题的回答取决于个人的主观感受，而随着生活水平的提高人们可能更加关注身体健康，从而导致“患病率”的提高，此外我们也没有控制其他影响因素(老龄化、环境污染等)。。从就诊率来看，该指标随着收入的提高呈下降趋势(4)这和我们通常的预期不同，但是这一数值没有控制其他影响因素，如医疗服务质量(村卫生所还是市级医院)、疾病性质(慢性病还是急性病)等。，实施大病保险后的2016年与未实施大病保险的2010年相比，各收入分组的就诊率均明显提高且高度显著，二者之间是否存在因果关系，还需要采用更加可信的方法加以验证。

表1 不同收入水平农村居民的两周患病率与就诊率

三、大病保险对收入差距影响的实证检验

(一)数据来源与变量选择

本研究所用的微观数据部分来自北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)实施的中国家庭追踪调查(CFPS)的农村样本，有关省份的宏观数据来自《中国统计年鉴》和《中国卫生和计划生育统计年鉴》。目前CFPS发布了2010年、2012年、2014年和2016年共四年的调查数据，因此本研究的样本也是由这四年构成的面板数据，其时间跨度符合本研究所采用的估计方法(DID)的需要：2010年和2012年是基准年，2014年是部分省份(处理组)实施大病保险的第二年(大病保险对健康和收入的影响具有滞后性)，2016年所有省份均实施了大病保险(5)需要指出的是，CFPS记载的经济类信息很多是调查前一年的信息，如CFPS2010年的数据，其收入和消费等记录的是上一年(2009年)的情况，但这并未影响本研究采用的DID估计方法。。纳入研究的地区包括河北、山西、天津、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、上海、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃等24个省份(北京在2010年没有农村样本，其他省份数据未包含在CFPS数据中)。

根据实证需要，本研究选择了家庭收入、家庭特征和省份特征三组变量，表2给出了具体变量和统计描述结果。

表2 变量统计描述

续表

(二)计算不平等指数

本研究选择人均收入(F_Income_Pee)作为计算不平等指数的福利指标。由于CFPS采用分层随机聚类抽样，省作为分层单位，省以下随机抽样，CFPS给出了家庭的样本权重，因此在计算各省份的不平等指数时，利用家庭人口数作为个人权重进行加权处理，在涉及到全国性的统计推断时，将家庭权重乘以个人权重进行加权处理。表3给出了中国农村居民不平等指数的测算结果。

表3 不平等指数

(三)双重差分估计(DID)

各省份在新农合中引入大病保险的进程不同，这为我们提供了一个“自然实验”以估计该政策的收入冲击效应。具体来说，2010年所有省份都没有开展新农合大病保险，2013年有部分省份(吉林、山东、湖北、江西、浙江、福建、山东、重庆)开始在全省范围内实施大病保险(6)判断的依据是各省份颁布的实施方案或实施意见。，2015年全国所有省份均开始实施新农合大病保险，因此回归模型(DID)设定为:

(1)

其中，Ypt表示p省t年的收入不平等指数；γp表示省份固定效应；λt表示时间固定效应；treatmentpt为处理变量，如果p省在t年实施了大病保险则取值为1，否则为0。εpt为干扰项。X为随时间变化的宏观特征变量，包括人均GDP(S_Gdp)、GDP增长率(S_Indic)、城镇化率(S_Urban)、人均本级财政收入(S_Reven)和人均住院费用(S_Cost)。选择人均本级财政收入和人均住院费用的原因是，地区的财政充裕程度和人均医疗费用支出情况可能会影响地区实施大病保险的决策，因此如果不控制上述变量可能导致treatment变量的内生性。Z表示家庭特征变量的地区均值，包括户均成人年龄(F_Age)、人均家庭农业经营面积(F_land)、户均受教育水平(F_Edu)、户均中共党员数(F_Party)、生产性固定资产(F_Asset)、60岁以上老人数(F_60)、16岁以下未成年人数(F_16)、农业收入占家庭总收入比例(F_Ratio)。式(1)的估计结果如表4所示。

表4 不平等指数的DID估计结果

由表4可知，treatment的系数估计值均为正，说明新农合大病保险起着放大农村居民收入差距的效果，其中，基尼系数和变异系数在三种情况下均高度显著，泰尔一阶指数在两种情况下显著，平均对数离差在第一种情况下显著。综合表4的结果，总体上可以得出如下结论，新农合大病保险放大了农村居民的收入差距。

然而，即便我们控制了上述地区许多特征变量，仍然可能有遗漏变量同时影响收入差距和大病保险进程，使得大病保险时间决策具有内生性，即导致DID的共同趋势假设不成立。为此，本文进行协变量平衡性检验，该检验被许多DID研究文献用于共同趋势假设检验。我们将式(1)中的每个控制变量依次作为因变量，做DID回归并检验treatment系数的显著性。结果显示(7)限于篇幅未给出具体结果，作者备索。，绝大部分控制变量的DID估计结果均不显著，因此可以认定共同趋势假设成立。该检验结果也为后续的DID估计提供了稳健性支撑。

四、收入差距扩大的机制分析：收入冲击的异质性效应

本节将研究大病保险对农村居民收入的异质性效应，从而能更加准确地理解大病保险对收入差距冲击的机制。这里我们仍然采用DID方法进行估计，但式(2)的样本单位为农户家庭。

(2)

其中，Yipt为p省t时期第i个农户家庭的人均收入，Zipt为农户家庭特征的控制变量，变量选取同式(1)，但变量值不再按照省份平均，其他变量的含义与取值均与式(1)相同。具体估计时，将样本按照2012年家庭人均收入从低到高分为十等分组(组1～组10)，对每一收入组别采用式(2)进行估计，图2从左至右依次给出了十个组别的treatement系数估计。

图2 人均收入十分位组系数估计结果注：人均收入单位为元，取对数形式；收入金额以2010年可比价格进行调整；控制变量的选择同表2；采用家庭权重乘以个人权重进行加权估计；竖线部分为95%的置信区间。

从图2可见，所有分位组的treatment估计系数均为正，并且在95%的置信水平上显著，这说明新农合大病保险对农民收入具有正向促进作用，但是从最低收入组和最高收入组的政策效应来看，大病保险对高收入组的收入促进作用更为明显，使得高收入组的收入大约增长了10%～20%，而低收入组仅仅增长5%左右。以上结果提示我们，大病保险并不是通过抑制低收入者的收入这一方式扩大收入差距，而是所有农村居民均从大病保险中受益，只不过高收入者受益更多，从而间接扩大了收入差距。

进一步对式(2)运用条件分位数模型对不同收入分位组的异质性进行再估计，结果如图3所示。

图3 四类收入的条件分位数双重差分估计结果注：自左至右被解释变量分别是人均收入、农业生产净收入、工资性收入以及非农经营性净收入；收入取对数形式，收入金额以2010年可比价格进行调整；估计方法和变量选择同表3；阴影部分为95%的置信区间。

图3的结果显示，大病保险对人均收入具有显著促进作用，但是高收入家庭收入增长更多，这与我们采用分组回归得到的结果类似。进一步对家庭主要收入进行类似分析可见，大病保险促进了农村家庭的农业生产净收入和工资性收入，上述收入与人均收入具有类似特征，即高收入家庭的受益大于低收入家庭，但非农经营性净收入并不具有这样的趋势，其政策效应在所有分位区间均不显著。总之，高收入家庭相对低收入家庭受益更多，因此大病保险间接扩大了农村居民的收入差距。

五、收入差距扩大的渠道分析：受益归宿与人力资本

(一)直接渠道：受益归宿分析

参保居民利用医疗服务并获得保险补偿收入，这是参保者从医疗保险中受益的直接渠道。这里采用公共支出受益归宿分析框架，对大病保险的直接受益进行实证分析。根据基尼系数按收入来源的分解规则，假设总收入Y由K项彼此独立的收入YK组成，则基尼系数G可按式(3)分解：

(3)

其中，n为总人数，μ为收入均值，i为按照总收入由低到高的个体排序位次。

图4 农村医疗保障受益集中曲线注：采用家庭权重乘以个人权重进行加权估计；处理组是指在2013年在全省范围内实施大病保险的省份，对照组是指在2013年尚未实施大病保险的省份。

由图4可见，新农合随着实施时间的推移，低收入群体的受益越来越大，集中曲线的性质从累进性转变为了向穷人倾斜。而2014年处理组实施了大病保险，其受益曲线也超过了45度线，但是此种差异微小且不显著，这说明实施大病保险的省份并没有改变新农合的受益性质。因此，新农合大病保险的直接受益渠道并不能解释其扩大收入差距这一现象。

(二)间接渠道：大病保险与人力资本(9)由于CFPS没有记录农村居民家庭的生产性物质资本投资信息，因此本文主要就新农合大病保险对农村居民人力资本的影响进行分析评估。

前文已经分析了间接渠道发生作用的两种途径，如果这一作用对于不同收入组的影响存在异质性，那么社会医疗保险将对居民收入差距造成冲击。但是在估计间接渠道的异质性效应之前，必须先确定“大病保险—健康(教育、培训)—收入”传递机制是否有效。根据中介效应估计的一般模式，设定如下方程组：

其中，Yi为人均收入(结果变量)，Ti为treatment(处理变量)，Mi为户均健康状况、户均受教育水平以及家庭接受技能培训次数/年(中介变量)，Xi为与式(2)相同的其他控制变量，ε为干扰项。通过λβ2的显著性判断中介效应是否存在，而λβ2/β3或方差解释率则作为中介效果量。本文采用Kosuke Imai et al.(2010)[18]提出的政策中介效应的因果分析方法分别对健康、教育、培训的中介效应进行验证，具体结果如表5所示。

表5 中介效应估计结果

由表5可见，健康的中介效应为0.017，并且95%的置信区间不包括0，因此可以确定“大病保险—健康—收入”的影响渠道存在。而教育效应和培训效应，由于95%的置信区间均包括0，因此“大病保险—教育(培训)—收入”的影响渠道不显著。

以下进一步检验新农合大病保险对农村不同收入人群健康的异质性效应，我们基于式(2)的设定，因变量为户均健康状况以及家庭最不健康成员的健康水平。为了估计大病保险健康冲击效应的异质性，解释变量中增加了处理变量与人均收入十分位组的交乘项(treatment×fz)。为了增加结果的稳健性，同时进行了标尺模型的DID估计，模型中的其他控制变量与式(2)类似，包括省份和家庭特征变量。具体估计结果如表6所示。

表6 农村居民健康状况异质性效应估计结果

由表6可见，在两种回归设定下，大病保险treatment的系数均为负值且显著，这说明大病保险对农村居民健康水平具有正向提升作用，并且标尺DID回归估计的提升效应大于普通DID回归。我们注意到捕捉健康冲击异质性效应treatment×fz的估计系数为负，尽管从系数估计的绝对水平来看比较小，但是统计上大多非常显著，这表明随着收入分组水平的提高，这种改善效应也在逐步提升。基于上述分析，可以得出的结论是，大病保险对所有农村居民的健康均具有正向提升作用，但是对高收入家庭的健康改善效应大于低收入家庭。表6为图2的收入异质性效应提供了一个合理的解释，也证实了新农合大病保险通过对健康冲击的异质性效应扩大了农村收入差距。

尽管大病保险通过教育和培训影响收入的渠道没有通过中介效应检验，考虑到内容的完整性，我们也检验了教育及培训的异质性效应。采用与表6同样的DID回归设定，因变量为户均受教育水平以及家庭接受技能培训次数/年。与家庭健康状况回归类似，户均受教育水平由于存在序数关系，因此我们同时进行了标尺模型的DID估计。对于家庭接受技能培训次数/年的回归方程，因为大量家庭接受劳动技能培训的次数为0，因此我们采用DID归并回归方法进行检验。由表7可见，对于户均受教育水平的回归结果，treatment×fz系数均为正且统计上显著，但是加入treatment×fz后treatment系数不显著。家庭接受技能培训次数/年回归结果则显示上述两个变量系数均不显著。因此，大病保险通过对教育和培训的异质性影响从而扩大收入差距的证据不足。

表7 农村居民教育及培训异质性效应估计结果

六、结 论

本文采用双重差分方法检验了社会医疗保险对农村居民收入的影响及其作用机制。研究发现，大病保险总体上扩大了农村居民的收入差距，使得处理组基尼系数扩大了约11个百分点，但是大病保险并没有抑制低收入者的收入，大病保险的实施使得低收入组的收入增长了约5个百分点，而高收入组的家庭人均收入则增长了10至15个百分点，因此间接扩大了收入差距。本文进一步研究了大病保险对农村居民收入的作用渠道。基于公共支出的受益归宿分析表明，农村社会医疗保险受益具有累进性，直接受益渠道并未扩大农村居民收入差距，而间接渠道的分析显示，大病保险主要改善健康人力资本这一中介变量促进收入增长，并且大病保险对高收入家庭的健康改善效应大于低收入家庭，因此新农合大病保险通过对不同收入群体的健康冲击的异质性效应扩大了农村收入差距。本文的研究表明,我国应加大农村基本医疗公共服务供给，减少农村贫困地区缺医少药现象，同时完善公共医疗服务制度，抑制过高的医疗服务价格，增加医疗服务特别是优质服务的可及性，真正解决低收入者看病难、看病贵问题。只有如此，农村社会医疗保险方能产生更加公正的收入分配效应。