醫(yī)療保險對健康狀況的影響研究綜述

薛新東 建曉晶

中南財經(jīng)政法大學(xué)公共管理學(xué)院 湖北武漢 430073

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·醫(yī)療保障·

醫(yī)療保險對健康狀況的影響研究綜述

薛新東*建曉晶

中南財經(jīng)政法大學(xué)公共管理學(xué)院 湖北武漢 430073

本文回顧了國內(nèi)外學(xué)者對醫(yī)療保險和健康狀況關(guān)系的研究。首先綜述了關(guān)于醫(yī)療保險和健康狀況關(guān)系的三種觀點；其次依據(jù)研究的數(shù)據(jù)來源，將國外文獻(xiàn)分為三個層次進(jìn)行綜述；最后，總結(jié)了近年來國內(nèi)學(xué)者的相關(guān)研究。研究發(fā)現(xiàn)：(1)大多數(shù)基于觀察數(shù)據(jù)的研究只能證明醫(yī)療保險與健康之間存在相關(guān)關(guān)系，要建立二者之間的因果關(guān)系，必須找到克服醫(yī)療保險內(nèi)生性的方法。(2)不同研究的結(jié)論不同，但這些結(jié)論并不必然矛盾，其原因在于研究對象和研究方法存在差異。(3)研究結(jié)論并不是普遍適用的，未來的研究需要關(guān)注醫(yī)療保險對不同人群健康的長期影響。

醫(yī)療保險； 健康狀況； 因果關(guān)系； 內(nèi)生性

醫(yī)療保險制度作為國家公共醫(yī)療衛(wèi)生體系和社會保障體系的重要組成部分，受到各國政府的高度關(guān)注。2009年美國奧巴馬政府的醫(yī)改方案明確把擴(kuò)大醫(yī)療保險覆蓋面作為改革重點，以解決4 630萬美國人沒有醫(yī)療保險的問題，實現(xiàn)醫(yī)療保險制度的全民覆蓋。我國2009年公布的新醫(yī)改方案明確提出，加快推進(jìn)基本醫(yī)療保障制度建設(shè)，到2012年基本醫(yī)療保險的參保率提高到90%以上。醫(yī)療保險作為分散疾病風(fēng)險的手段，可以通過降低居民就醫(yī)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，增加醫(yī)療保健服務(wù)的可及性，滿足居民的醫(yī)療服務(wù)需求。[1]而醫(yī)療保險的實施是否真正能夠改善參保居民的健康狀況？對不同人群健康的影響是否存在差異？對這些問題的回答有利于政策制定者選擇最優(yōu)的醫(yī)療保險政策，明確醫(yī)療保障制度建設(shè)的重點和方向。鑒于此，本文將集中總結(jié)國內(nèi)外關(guān)于醫(yī)療保險與健康狀況的研究文獻(xiàn)，并通過對各種研究方法的梳理以及聯(lián)系國內(nèi)實際做出分析和判斷，以為相關(guān)政策制訂提供理論和實證基礎(chǔ)。

1 醫(yī)療保險與健康狀況關(guān)系的三種觀點

衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)的健康生產(chǎn)理論表明，健康受多種因素的影響，如基因遺傳、健康行為、營養(yǎng)狀況、生活環(huán)境和醫(yī)療服務(wù)等。就醫(yī)療保險而言，其與健康狀況之間的關(guān)系十分復(fù)雜。這是因為在自愿參保的原則下，保險狀況往往是個人選擇的結(jié)果，是一個內(nèi)生變量，在研究中很難識別醫(yī)療保險與健康狀況之間的因果關(guān)系。歸納起來，關(guān)于兩者之間的關(guān)系，主要有三種不同的觀點：

第一種觀點認(rèn)為醫(yī)療保險與健康狀況之間是正向因果關(guān)系。醫(yī)療保險主要是通過增加居民的醫(yī)療服務(wù)需求進(jìn)而改善居民的健康狀況。Miller等人認(rèn)為，醫(yī)療保險通過補(bǔ)償機(jī)制或分擔(dān)機(jī)制，降低了患者實際支付的醫(yī)療服務(wù)價格，使更多的居民有能力購買醫(yī)療服務(wù)，增加居民購買醫(yī)療服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量，從而帶來健康狀況的改善。[2]

第二種觀點認(rèn)為醫(yī)療保險與健康狀況之間存在反向因果關(guān)系，健康狀況會反過來影響居民的參保選擇。參保和未參保居民在健康狀況上存在的差異不一定是醫(yī)療保險導(dǎo)致的結(jié)果，而是兩類居民在參保前就可能存在健康差異。一項基于美國商業(yè)保險市場數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，在自愿參保的保險制度下，“逆向選擇”問題十分嚴(yán)重。保險繳費(fèi)率的提高會導(dǎo)致健康狀況較好的居民選擇不參?；蛲顺霰ｋU，而健康狀況較差的人群則愿意繼續(xù)參加醫(yī)療保險。[3]

第三種觀點認(rèn)為醫(yī)療保險與健康狀況共同受到其他不可觀察變量的影響，從而使醫(yī)療保險和健康狀況僅僅表現(xiàn)為一種相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。Levy和Meltzer指出，這些不可觀察變量主要包括：(1)個人的健康意識。個人的健康意識越強(qiáng)，越可能擁有健康的生活方式，也越可能參加醫(yī)療保險以預(yù)防和治療疾病。因此，健康意識相對較強(qiáng)的人更傾向于參加醫(yī)療保險，同時健康狀況也相對更好；(2)個人的風(fēng)險偏好。風(fēng)險規(guī)避者往往傾向于參加醫(yī)療保險，同時更注重采取預(yù)防保健措施和避免危害健康的行為。風(fēng)險規(guī)避程度越高，參加醫(yī)療保險的可能性越高，其健康狀況也越好。[4]

由于反向因果關(guān)系和不可觀察變量的存在，個人的保險狀況通常為內(nèi)生變量，研究者很難建立起醫(yī)療保險與健康狀況之間的正向因果關(guān)系。在實證研究中，要識別兩者之間的關(guān)系，必須找到克服內(nèi)生性的方法。

2 國外學(xué)者對醫(yī)療保險與健康狀況關(guān)系的研究

國外學(xué)者對醫(yī)療保險與健康狀況關(guān)系的研究隨著對醫(yī)療費(fèi)用快速上漲的關(guān)注而逐漸興起。在20世紀(jì)60年代，美國醫(yī)療保險照顧計劃(Medicare)和醫(yī)療保險救助計劃(Medicaid)的實施以及商業(yè)醫(yī)療保險范圍的擴(kuò)大的同時，醫(yī)療費(fèi)用急劇攀升，政府財政不堪重負(fù)。在此背景下，政策制訂者開始關(guān)注政府在醫(yī)療保險上的投入與收益相比是否值得。由于健康是醫(yī)療保險可能帶來的潛在收益，由此催生了國外學(xué)者的大量研究。根據(jù)數(shù)據(jù)來源的不同，本文將國外的研究分為以下三類。

2.1 基于觀測數(shù)據(jù)的研究

這類研究通常采用多元回歸方法來控制個人的特征變量(如年齡、性別、是否參保、健康行為等)，比較有保險覆蓋居民和無保險覆蓋居民的健康狀況是否存在差異。Young和Cohen使用1987年美國麻省醫(yī)院4 972名急性心肌梗死患者數(shù)據(jù)，按患者的保險狀況，分為按服務(wù)項目收費(fèi)、健康維護(hù)組織(HMO)預(yù)付、沒有任何保險三組。研究發(fā)現(xiàn)，與按服務(wù)項目收費(fèi)、健康維護(hù)組織(HMO)的參保患者相比，無保險的患者出院三十天后的死亡率明顯較高。這說明保險可以有效降低心肌梗死患者的死亡率。[5]Ayanian和Kohler等人以1985—1987年4 675名患乳腺癌女性為研究對象，在控制年齡、民族、婚姻狀況、家庭收入、疾病階段等變量后，運(yùn)用比例風(fēng)險模型評估不同保險類型患者的死亡風(fēng)險。研究表明，與私人醫(yī)療保險患者相比，無保險患者和享受Medicaid的患者乳腺癌更嚴(yán)重，生存概率更低。與私人醫(yī)療保險患者相比，無保險患者的調(diào)整死亡風(fēng)險高49%，享受Medicaid的患者，其調(diào)整死亡風(fēng)險高出40%。這可能是由于無保險和享受醫(yī)療保險救助計劃的患者，通常都是窮人和健康狀況較差的人群導(dǎo)致的。[6]Franks等人對1971—1975年全國健康和營養(yǎng)調(diào)查的4 694 名成年人數(shù)據(jù)的估計結(jié)果表明，沒有保險覆蓋的成年人，其相對死亡風(fēng)險比私人保險覆蓋的人群高1.25倍。他們還發(fā)現(xiàn)，在17年內(nèi)無保險人群的死亡率要比私人保險的參保人群高2倍(分別為18.4%和9.6%)。[7]Sorlie等人運(yùn)用1982—1985年美國人口調(diào)查中的147 779名成年人數(shù)據(jù)和全國的死亡率數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)除了非裔美國人外，沒有保險的成年人五年內(nèi)的死亡率要比有保險人群高1.2～1.5倍。[8]

需要指出的是，這類基于觀察數(shù)據(jù)的研究大多沒有控制醫(yī)療保險變量的內(nèi)生性，因而不能準(zhǔn)確識別醫(yī)療保險與健康狀況之間的因果關(guān)系。參加保險的人健康狀況較好，可能是由于不可觀察變量導(dǎo)致的。為克服內(nèi)生性，越來越多的學(xué)者使用工具變量法(Instrumental Variable， IV)進(jìn)行研究。Dor等人利用1992年和1996年美國健康和退休調(diào)查(Health and Retirement Survey)數(shù)據(jù)，選取美國各州的邊際稅率、平均失業(yè)率、平均加入工會率等變量作為工具變量進(jìn)行兩階段回歸分析。研究發(fā)現(xiàn)，私人醫(yī)療保險顯著改善了45～64歲美國人的健康狀況。[9]Hadley和Waidmann則使用配偶是否加入工會、是否是移民和在美國居住的時間作為工具變量來控制保險的內(nèi)生性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，私人保險顯著提高了55～64歲美國人的自評健康狀況。[10]

2.2 基于隨機(jī)控制試驗數(shù)據(jù)的研究

隨機(jī)控制試驗(Randomized Controlled Experiment)是識別變量因果關(guān)系的黃金法則，可以有效消除個人選擇帶來的估計偏差。為了研究醫(yī)療保險對健康狀況的影響，美國蘭德公司在20世紀(jì)70年代進(jìn)行了歷時8年的大規(guī)模社會實驗，即著名的蘭德醫(yī)療保險試驗(Rand Health Insurance Experiment)。該試驗將美國6個不同地方(分別是俄亥俄州的戴頓、華盛頓州的西雅圖、馬薩諸塞州的費(fèi)奇伯格和富蘭克林、南卡羅萊納州的查爾斯頓和喬治城)的家庭隨機(jī)分配到不同的醫(yī)療保險計劃(從免費(fèi)醫(yī)療到共付比95%的醫(yī)療保險)，以消除居民的個人選擇，準(zhǔn)確識別醫(yī)療保險與健康狀況之間的因果關(guān)系。基于蘭德試驗數(shù)據(jù)，Brook等人和Newhouse的研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療保險的補(bǔ)償程度對普通成年人的健康狀況沒有顯著影響，但對近視和患高血壓的低收入人群而言，較好的保險可以明顯改善健康狀況。因此，醫(yī)療保險對健康的影響取決于人群的收入水平和疾病類型的差異。[11-12]

隨機(jī)控制試驗雖然可以較好地識別因果關(guān)系，但也面臨以下問題：首先，費(fèi)用高昂，操作復(fù)雜，在實際研究中往往很難實現(xiàn)；其次，在試驗過程中，不嚴(yán)格的隨機(jī)分組，試驗對象的中途退出或者死亡以及參加試驗的個體可能因為試驗而改變自己的行為等，都可能對隨機(jī)試驗結(jié)果產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響數(shù)據(jù)質(zhì)量和結(jié)果的可靠性。如何克服隨機(jī)試驗過程出現(xiàn)的問題，以得到完美的研究結(jié)果，是研究者未來需要關(guān)注的重要問題。

2.3 基于自然試驗數(shù)據(jù)的研究

與隨機(jī)控制試驗數(shù)據(jù)相比，自然試驗通常以某項醫(yī)療保險政策的實施來模擬隨機(jī)試驗，進(jìn)而分析醫(yī)療保險對參保者健康狀況的影響。自然試驗的好處在于，不需要對研究對象進(jìn)行隨機(jī)分組，也不需要高昂的費(fèi)用支出。由于政策實施通常是外生變量，類似于隨機(jī)分配(Random Assignment)，與居民健康狀況無關(guān)，因而可以有效地克服醫(yī)療保險的內(nèi)生性問題。

Currie和Gruber研究了1984—1992年美國Medicaid降低低收入家庭的享受資格對兒童健康的影響。降低低收入家庭的享受資格是政府實施的政策，是外生變量。作者利用各州覆蓋率的差異來估計Medicaid覆蓋面擴(kuò)大的影響，發(fā)現(xiàn)窮人醫(yī)療救助享受資格標(biāo)準(zhǔn)的降低有效降低了兒童的死亡率。[13]基于同一方法，Currie和Gruber的研究發(fā)現(xiàn)，Medicaid降低懷孕婦女的享受資格標(biāo)準(zhǔn)后，嬰兒死亡率和低體重嬰兒的出生率明顯下降。[14]Lichtenberg把美國Medicare的享受資格年齡(65歲及以上老年人)看作是一個自然試驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，享受該醫(yī)療保險計劃后，老年人的醫(yī)療服務(wù)利用顯著增加，死亡率明顯下降。對醫(yī)生的訪問次數(shù)每增加10%，老年人的死亡率可降低5%。[15]Finkelstein和McKnight的研究也得出同樣的結(jié)論。他們使用20世紀(jì)60年代美國的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療保險覆蓋范圍較小的州，在Medicare計劃實施后，老年人的死亡率明顯下降。[16]然而，Card等人的研究表明，這一計劃雖然可以改善老人自評健康狀況，但對死亡率沒有任何影響。[17]Polsky等人的研究也發(fā)現(xiàn)，這一計劃并沒有顯著改善老年人的總體健康狀況。[18]

3 國內(nèi)學(xué)者對醫(yī)療保險與健康狀況關(guān)系的研究

與國外相比，國內(nèi)學(xué)者對醫(yī)療保險與健康狀況的研究起步較晚，這可能與中國醫(yī)療保險體系建設(shè)步伐相對滯后有關(guān)。2009年，中國政府啟動了新一輪醫(yī)療衛(wèi)生體制改革，國家加大了對醫(yī)療衛(wèi)生體系的投入，醫(yī)療保險的覆蓋面不斷擴(kuò)大，目前已經(jīng)基本建立了全民覆蓋的基本醫(yī)療保險體系。關(guān)于醫(yī)療保險與健康狀況之間的關(guān)系，已引起國內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注，現(xiàn)有研究主要從以下兩個視角進(jìn)行分析。

3.1 城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險對居民健康的影響

趙忠、侯振剛分析了中國城鎮(zhèn)居民健康需求的影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，有無醫(yī)療保險對18～55歲城鎮(zhèn)居民的健康狀況并不顯著。[19]羅楚亮的研究表明，公費(fèi)醫(yī)療、大病統(tǒng)籌、商業(yè)醫(yī)療保險對城鎮(zhèn)居民的健康有顯著的正向影響，但對于16～60歲的農(nóng)村勞動年齡人口來說，商業(yè)醫(yī)療保險對自評健康狀況有顯著的負(fù)影響，這可能是由于農(nóng)村居民參保中的逆向選擇行為導(dǎo)致的。[20]黃楓、吳純杰和甘犁等人利用2002—2005年“中國老年人健康長壽影響因素調(diào)查數(shù)據(jù)”估計醫(yī)療保險對老年人死亡風(fēng)險的影響。Cox比例風(fēng)險模型結(jié)果表明，享受醫(yī)療保險的老人死亡風(fēng)險比無保險的老人低19%。Kaplan-Meier生存函數(shù)估計結(jié)果顯示，享受醫(yī)療保險老人的平均生存時間比無保險的老人多5年。這說明，醫(yī)療保險極大地改善了中國老年人的健康狀況。[21-22]

3.2 新型農(nóng)村合作醫(yī)療對居民健康的影響

雷曉燕和林莞娟基于“中國健康與營養(yǎng)調(diào)查”面板數(shù)據(jù)，使用“自評健康”和“過去四周內(nèi)生病或受傷次數(shù)”考察了新農(nóng)合的健康績效，但并未發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合能顯著改善參合者的健康狀況。[23]孟德峰、張兵和王翌秋以2003年江蘇農(nóng)村居民為分析樣本，研究新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度對農(nóng)民健康的影響。作者利用雙倍差分法(difference-in-difference propensity score matching)來控制醫(yī)療保險變量的內(nèi)生性，發(fā)現(xiàn)新型農(nóng)村合作醫(yī)療沒有改善農(nóng)民的健康狀況。[24]李冰水、胡宏偉運(yùn)用2006年中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)研究新型農(nóng)村合作醫(yī)療對農(nóng)村老年人健康的影響。為控制保險變量的內(nèi)生性，作者以社區(qū)平均參加醫(yī)療保險比例為工具變量進(jìn)行回歸分析。研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療保險對老年人的健康并沒有顯著的促進(jìn)作用。其原因在于醫(yī)療保險等社會經(jīng)濟(jì)因素在個體成年之后、老年之前的作用可能更為明顯， 在老年人群體中的作用程度顯著下降。[25]陳玉宇和金哲利用2006年中國農(nóng)業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，研究新型農(nóng)村合作醫(yī)療對兒童死亡率、孕婦死亡的影響。作者使用基于傾向得分的雙倍差分法來消除個體選擇偏差。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，新型農(nóng)村合作醫(yī)療對兒童死亡率和孕婦死亡率沒有影響。[26]然而，程令國、張曄基于2005年和2008年中國老年健康影響因素跟蹤調(diào)查(CLHLS)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，新農(nóng)合提高了參合人員尋求正規(guī)醫(yī)療的概率，并增加了患者得到醫(yī)院及時救治的可能性，提高了參保者的健康水平。[27]

從國內(nèi)學(xué)者的研究中可以發(fā)現(xiàn)，無論是城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險還是新型農(nóng)村合作醫(yī)療，均明顯改善了老年人的健康狀況。但對其他居民而言，醫(yī)療保險對健康的影響并不顯著，但是對于患某類特定疾病或低收入群體健康狀況的人群有積極的影響。在國家不斷推進(jìn)醫(yī)療保險制度的大背景下，如何有效發(fā)揮醫(yī)療保險的健康促進(jìn)作用，值得政策制訂者的反思和關(guān)注。

4 討論

關(guān)于醫(yī)療保險與健康狀況的研究已成為衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要研究領(lǐng)域，但早期的研究大多沒有控制醫(yī)療保險變量的內(nèi)生性，因而不能識別醫(yī)療保險與健康狀況之間的因果關(guān)系。近年來，隨著微觀計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的發(fā)展，工具變量法為克服內(nèi)生性提供了新的分析工具。在實證研究中，研究者尤其要注意工具變量的有效性和弱工具變量問題。Kronick指出，有效的工具變量必須與醫(yī)療保險狀況相關(guān)，而與健康結(jié)果不直接相關(guān)。同時，弱工具變量的存在也會對因果關(guān)系的識別帶來挑戰(zhàn)。[28]因此，未來的研究必須尋找更好的方法來識別醫(yī)療保險與健康狀況之間的因果關(guān)系。

提高居民健康水平是政府醫(yī)改政策的最終目標(biāo)。政策制訂者關(guān)注什么樣的醫(yī)療保險制度更能提高居民的健康狀況，從本文的綜述可以發(fā)現(xiàn)，由于研究的人群不同、使用的技術(shù)方法不同以及對健康的度量不同，導(dǎo)致研究得出的結(jié)論不盡一致。因此，現(xiàn)有研究所得的結(jié)論并不是普遍適用的。未來需要更多的研究來分析不同保險計劃對不同人群健康的影響。只有這樣，才能有助于政策制定者在可供選擇的醫(yī)療保險政策中進(jìn)行選擇，細(xì)化現(xiàn)有政策，提高政策的針對性和可行性。

實際上，政策制定者也認(rèn)識到了這個問題。醫(yī)療衛(wèi)生體制改革的目標(biāo)是多重的，既包括提高居民健康水平，也包括居民的滿意程度，控制成本等，甚至包括公平性。僅將政策視域放在健康水平這一個部分而對保險政策進(jìn)行評價可能是不夠的。未來的研究應(yīng)關(guān)注醫(yī)療保險對居民福利的多方面影響。

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(編輯 趙曉娟)

A review on the effects of health insurance on health status

XUEXin-dong,JIANXiao-jing

SchoolofPublicAdministration,ZhongnanUniversityofEconomicsandLaw,WuhanHubei430073,China

This paper reviews studies on the relationship between health insurance and health status both at home and abroad. First, we put forward three viewpoints on their relationship; Second, based on different data, we review the studies from three different perspectives; Third, we review the recent studies at home. The paper draws the conclusion as following: (1) most studies on observational data prove that there is relationship between health insurance and health status. To establish the causal relationship between them, we must overcome the endogeneity of health insurance. (2)Different studies have different conclusions, which are caused by different methodology and subjects.(3)The conclusions cannot be generalized to whole populations. Future studies should focus on the effect of different health insurance on different populations.

Health insurance; Health status; Causal relationship; Endogeneity

國家社科基金“社會資本視角下農(nóng)村老年人口健康促進(jìn)機(jī)制研究”(14BRK013)

薛新東，男(1977年—)，博士，副教授，主要研究方向為醫(yī)療保險與衛(wèi)生體制改革。E-mail：xuexindong@126.com

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2015.02.007

2015-01-02

2015-02-05