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    基于醫(yī)療保障差異的健康沖擊與勞動力供給
    ——以中國2011—2013年勞動力市場為對象

    2017-08-08 05:12:46張利庠王錄安劉曉鷗
    中國軟科學 2017年7期
    關鍵詞:醫(yī)療保險勞動力勞動者

    張利庠,王錄安,劉曉鷗

    (1.中國人民大學 農業(yè)與農村發(fā)展學院,北京 100872; 2.山西財經大學 經濟學院,山西 太原 030006)

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    基于醫(yī)療保障差異的健康沖擊與勞動力供給
    ——以中國2011—2013年勞動力市場為對象

    張利庠1,王錄安2,劉曉鷗1

    (1.中國人民大學 農業(yè)與農村發(fā)展學院,北京 100872; 2.山西財經大學 經濟學院,山西 太原 030006)

    本文從健康經濟學的基本理論出發(fā),通過構建健康沖擊與勞動力供給的動態(tài)規(guī)劃模型,運用2011年至2013年中國健康與養(yǎng)老追蹤調查數據,實證分析了健康沖擊對中國不同醫(yī)療保障群體勞動力供給狀況的影響。研究發(fā)現,健康沖擊對勞動力供給的作用,既受健康沖擊自身強度的影響,也因保障水平的不同而有差異。在相同的健康沖擊水平下,享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者、享受公費醫(yī)療保險的勞動者和享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,其勞動時間隨著醫(yī)療費用上升而減少的程度依次降低,并且享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,其勞動力供給相對更加穩(wěn)定。當勞動健康沖擊水平提高時,所有勞動者的勞動時間都隨著醫(yī)療費用的上升而下降,但是下降幅度較為平緩。

    健康資本;勞動力供給;醫(yī)療保險

    一、引言

    近年來,我國民眾面臨著較為嚴重的健康沖擊?!吨袊用駹I養(yǎng)與慢性病狀況報告(2015)》顯示,我國18歲及以上成人高血壓患病率為25.2%,40歲及以上人群慢性阻塞性肺病的患病率為9.9%,糖尿病患者總人數高達1億人,而且這些慢性病發(fā)病率還在快速上升的過程中。因為這些慢性疾病,居民死亡率為533/10萬人,占總死亡人數的86.6%。以慢性病為主的健康沖擊不僅給居民的生命安全帶來了危害,還使得他們喪失了全部或者部分的勞動能力,只能減少工作或者不工作,降低了我國總體的勞動力供給水平。國家統(tǒng)計局發(fā)布的2015年全國1%人口抽樣調查主要數據公報顯示,中國勞動力人口正在減少,同2010年相比,15—59歲人口的比重下降了2.81%,勞動力規(guī)模已經下降至9.11億人次,這是中國勞動力人口連續(xù)第4年絕對值的下降。

    我國同時面臨著健康沖擊和勞動力供給下降的不利影響,二者之間是否有一定的內在聯(lián)系?如果有,這種聯(lián)系是怎樣的,我們應該如何根據這種關系降低健康沖擊對勞動力供給市場的不利影響?我國醫(yī)療保障體系的分類保障制度是否有助于緩解健康沖擊帶來的危害,對勞動力供給能否有所幫助?這些都是本文將要解決的問題。健康如同培訓、教育等一樣,是人力資本的重要形式,從多種層面影響著勞動生產率和勞動力供給,對勞動力供給市場有著深遠的影響[1]。Grossman(1972)[2]的研究為更好的理解健康沖擊與勞動力供給之間的關系提供了理論依據,他認為人力健康資本可以通過醫(yī)療投入或者休閑鍛煉的方式獲得。為了獲取更好的醫(yī)療投入,人們需要增加自身勞動供給,投入更多的勞動時間獲得較高的收入,支付增長的醫(yī)療投入價格;為了獲得更多的休閑鍛煉,就需要減少勞動供給,投入更多的時間進行休閑、鍛煉,增加自身機能。而醫(yī)療保險服務的價格必然會對勞動者在醫(yī)療與休閑之間的時間配置產生影響,進而影響勞動力的供給情況。我國的醫(yī)療保障體系分為公費醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險*工費醫(yī)療指國家為保障國家工作人員醫(yī)療條件,按照有關規(guī)定向享受人員提供免費醫(yī)療及預防服務的一種社會保障制度,從2010年開始工費醫(yī)療改革將全面實行;城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險是為補償勞動者因疾病風險遭受損失而建立的一項社會保險制度,參保人在發(fā)生就診費用之后,可以從醫(yī)療保險機構獲得一定的經濟補償,減輕參保人因為疾病帶來的經濟風險;居民醫(yī)療保險是以沒有參加城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的城鎮(zhèn)未成年人和沒有工作的居民為主要參保對象的醫(yī)療保險制度,是對城鎮(zhèn)非從業(yè)居民進行的一項醫(yī)療保險制度安排;新型農村合作醫(yī)療(簡稱“新農合”)是政府組織農民自愿參與的一種醫(yī)療互助共濟制度,考慮到農民的收入水平較低,一般采取個人繳費、集體扶持、政府資助的方式籌集基金,該制度的實行在保障農民獲得基本的醫(yī)療衛(wèi)生服務、緩解農民因病致貧等方面發(fā)揮了重要作用。等不同形式,他們不僅在保障范圍、力度等方面存在差異,還在保費價格、參保條件上有所不同。這些差異是否會影響健康沖擊與勞動力供給之間的關系呢?在接下來的內容中,本文將在重新構建動態(tài)規(guī)劃模型的基礎上,使用矩差校準法給出詳細解析,矩差校準法是經濟學中用來對動態(tài)規(guī)劃模型進行估計的常規(guī)方法,可以有效估計出均衡解中的參數。在此基礎上,本文還使用了模擬的方法,即在假設健康沖擊具有不同取值的情況下,觀察勞動力供給的變化情況,使得健康沖擊與勞動力供給的關系更加直觀。

    本文接下來的安排如下:第二部分介紹健康沖擊對勞動力影響的相關研究,分析醫(yī)療保障制度發(fā)揮的作用,通過對已有研究的總結,找到本文的切入點;第三部分介紹本文的理論框架,構建健康資本、醫(yī)療投入、勞動力供給的動態(tài)規(guī)劃模型,為實證分析找到依據;第四部分介紹本文的實證模型,對數據類型、來源進行介紹,并對已有數據進行描述性統(tǒng)計分析;第五部介紹本文的實證結果,分析異質性勞動者勞動力供給決策與健康沖擊和醫(yī)療費用的關系;第六部分提煉出最終的結論,發(fā)現如果將勞動者按照所享受的醫(yī)療保險進行分類,不同類型的勞動者對健康沖擊的反應不同,因此應該從三個方面采取應對策略。

    二、文獻綜述

    1.健康因素對勞動力供給意義十分明顯

    關于健康問題的研究,最早起源于Mushkin(1962)[3],他最先將健康因素看成是人力資本的一部分,后來很多經濟學家一直沿著這種思路,從健康與收入的角度進行分析[4-6]。隨著世界經濟的發(fā)展和勞動力需求的增加,勞動力供給逐漸成為人們關注的焦點[7-11]。現代醫(yī)療條件的改善和生活水平的提高,為人們提供了更好地健康服務,在提升整個社會健康水平的同時,勞動力供給水平也在顯著提升[12-13];劉生龍(2012)[13]的研究發(fā)現,居民健康狀況每增加一個等級,其勞動力參與率就可以提升3.48%。身體健康可以有效減少疾病發(fā)生的概率,增加人們學習的時間,幫助勞動者保持旺盛的精力,提高工作效率,帶來勞動力質量的提升[14]。

    2.健康沖擊為什么會對勞動力供給產生影響

    我們一般認為,健康沖擊從兩個層面對勞動力供給產生影響:

    第一,身體健康可以延長人們的預期壽命,增加人力資本投資,增加勞動力供給量,所以良好的健康狀況與人們的就業(yè)是正相關關系[15-16]。

    第二,健康的負向沖擊會阻礙工人進入勞動力市場,增加就業(yè)困難,減少勞動時間,對勞動力供給有顯著的負向作用[17-18],如果是慢性疾病或者殘疾,這種負向影響會更加顯著[19-20],而且具有一定的持續(xù)性,即使多年以后,殘疾或者重大疾病還是會降低個體的就業(yè)機會[21]。

    健康條件差的人將縮短勞動時間[22],這一現象會隨著人們年齡的上升逐漸增加,老年人的情況更加明顯[23-24]。當一個人生病的時候,不僅影響自身的勞動時間,還會對家人的工作產生影響。例如,如果丈夫生病了,妻子照顧丈夫的時間會增長很多,在某種程度上會影響其工作[25]。

    3.國內外眾多文獻檢驗了健康沖擊對勞動力供給的影響

    從國家維度來看,德國是高福利國家,對身患疾病的民眾照顧力度較大,當工人遇到健康沖擊時,退出勞動力供給市場的風險會增加兩倍,這一影響還具有一定的滯后性,當期的健康沖擊往往會對下一期的勞動力供給造成更大的影響[26]。健康沖擊也會影響工人是否轉換工作的決策,Pilar等(2010)[27]根據英國的數據研究發(fā)現,健康沖擊會影響工人對現有工作的態(tài)度,增加轉換工作的風險,這可能是為了找到一個更加適合自身狀況的工作環(huán)境。對西非國家的研究發(fā)現,健康沖擊確實會降低工人的勞動時間,這一效應在不同國家略有差異,例如工人在面臨負向的健康沖擊時,科特迪瓦工人會減少32%的工作時間,加納工人會減少21%的工作時間[28]。從時間維度看,短期的健康沖擊對勞動力供給影響較小,長期的健康沖擊對勞動力供給影響較大,這也從一個側面反映出健康沖擊對勞動力供給的負向作用。

    由于城鄉(xiāng)二元結構差距較大,農村勞動負擔較重,農民工又是勞動力的重要來源,所以我國健康沖擊對勞動力供給影響的研究多集中在農村地區(qū)。良好的健康狀況可以增加農村勞動力供給,提升勞動力質量,在某些情況下甚至可以彌補農民工在教育、年齡等方面的不足[13]。面對健康沖擊時,農村勞動力受到的影響更大,往往會做出減少外出務工時間或停止勞動的決定[29];這一影響對不同的人群效果也略有差異,對老年人的影響要大于對中年人和青年人的影響[30]。這可能是由勞動者的體質不同決定的,老人體質相對差一些,在面對健康沖擊時,抵御能力相對較弱,因此退出勞動力市場或者減少勞動力供給的風險更大一些。這些研究大多都是圍繞農村地區(qū)不同年齡、性別展開的分析,沒有對不同群體或階層分開研究,本文將根據醫(yī)療保障狀況的不同,分成3個群體分析健康沖擊對勞動力供給的影響

    4.從醫(yī)療保障的視角驗證健康沖擊對勞動力供給的影響

    對健康沖擊結果的研究多與收入有關,更多的是關注健康沖擊與貧困的關系[31-38]。對于勞動力供給的研究,多是與社會保障聯(lián)系在一起[39-41],對醫(yī)療保障與健康沖擊之間關系的研究還比較少見。隨著醫(yī)療改革的不斷深入和我國老齡化的加速,通過醫(yī)療保障制度提升勞動力供給的需求不斷提升,本文正是站在這一基礎之上,確立了研究內容和方向。

    本文的學術貢獻在于:站在未來國家發(fā)展需求的角度上,以中國醫(yī)療體系分類保障特征為依據,從醫(yī)療服務和休閑時間的替代關系出發(fā),構建了基于醫(yī)療保障差異的健康沖擊與勞動力供給動態(tài)模型,有效檢驗了中國醫(yī)療保障體系的功效。本文實證結果表明:第一,面對較為緩和的健康沖擊時,所有勞動者的勞動時間都會隨著醫(yī)療費用的上升而下降;第二,面對較為猛烈的健康沖擊時,中國的醫(yī)療保障體系開始發(fā)揮明顯功效,享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者有效勞動供給下降最為劇烈,享受公費醫(yī)療保險的勞動者有效勞動時間也會有所下降,下降會比較平緩,享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者勞動供給決策則相對穩(wěn)定,沒有出現大的波動。

    三、理論框架

    1.模型構建

    本文的理論框架主要是討論勞動者在長期內遇到健康沖擊時,如何動態(tài)地做出相應的勞動力供給決策。理論模型的主要構想源于動態(tài)規(guī)劃理論,即消費者在面臨一定的約束條件時,在無窮時間軸(infinite time)上最大化自己的效用。設勞動者身處一個水平線上無限的經濟體(infinite-horizon economy)且對自身效用進行長期優(yōu)化:

    V(At,Ht,εt)=Max{U(Lt,Ct,Ht,εt)+

    βEεt+1∣εtV(At+1,Ht+1,εt+1)}

    (1)

    其中,At是勞動者在t時期內所擁有的實物和貨幣資產。Ht是勞動者在t時期內所擁有并進行消費的健康資本。Lt代表勞動者的休閑時間。Ct代表勞動者除去健康之外的其他商品消費量。U是勞動者的效用函數,V是效用函數的最優(yōu)值函數(Valuefunction)。εt代表勞動者所面臨的隨機健康沖擊(healthshock)。健康沖擊變量之所以具有隨機性,是因為勞動者無法預期何時自己的健康狀況可能受到損壞或者加強。如車禍、空氣污染等不可預期的事件均可能對勞動者形成負面的健康沖擊。另設健康沖擊變量為外生隨機變量。即εt的分布僅僅與εt+1相關,獨立于當期勞動者所擁有的健康狀態(tài)變量和模型的控制變量。設εt的分布服從于一階馬爾科夫過程,即εt+1的分布由以下過程決定:

    πij=Prob(εt+1=hj∣εt=hi),i,j∈{g,b}

    (2)

    其中,g是指勞動者面臨著一個對健康有利的沖擊,b是指勞動者面臨著一個對健康不利的沖擊。

    勞動者對式(1)進行長期優(yōu)化時會面臨3個方面的約束條件。第一個約束條件為跨期預算約束,即勞動者的商品消費受到勞動者的資產、收入以及醫(yī)療支出的約束:

    (3)

    勞動者的第二個約束條件為健康資本生產約束。在健康經濟學中,“健康”這種產品同時具有資本屬性和消費屬性。勞動者可以消費健康,如式(1)中的健康產品即為消費品。勞動者也可以通過購買醫(yī)療服務或者利用休閑時間進行鍛煉對健康資本進行再生產,如式(4)所示:

    Ht+1=(1-δH)Ht+y(Mt,Lt)=I(Mt,Lt,Ht)

    (4)

    其中,δH為健康資本的折舊率。Mt為勞動者為了生產健康資本所投入的醫(yī)療服務這種要素的數量。Lt為勞動者的休閑時間。式(4)表明勞動者在t+1期的健康資本數量,等于勞動者在t期的健康資本進行折舊之后在t+1期的剩余數量,加上t期勞動者通過使用休閑時間進行運動保健和投入醫(yī)療服務這兩種生產要素對健康資本進行再生產后重新獲得的健康資本數量。

    勞動者的第三個約束條件為時間約束。即勞動者進行勞動獲得收入的時間、進行休閑保健的時間以及既不能進行勞動也不能休閑保健的時間之和,為勞動者所擁有的時間總和(例如一天24個小時):

    Lt+Nt+St=T

    (5)

    其中,St為勞動者既不能進行勞動也不能休閑保健的時間。Nt為勞動者的工作時間。T為勞動者用以分配的時間總和。

    2.模型的均衡解

    上述方程組構建了一個關于健康資本的消費和生產、醫(yī)療投入、勞動力供給的動態(tài)規(guī)劃模型。該模型的控制變量為Ct、Mt、Nt。使用動態(tài)規(guī)劃方法可以得到控制變量的一階條件:

    Ct:UCt-β(1+rt)Eεt+1∣εtVAt+1=0

    (6)

    βIMtEεt+1∣εt[VHt+1]=0

    (7)

    Nt:-ULt+β(1+rt)wtEεt+1∣εtVAt+1-

    βILtEεt+1∣εtVHt+1=0

    (8)

    以及包絡條件為:

    VAt=β(1+rt)Eεt+1∣εtVAt+1

    (9)

    我們可以使用一階條件和包絡條件解出模型的歐拉方程。由式(1)可得:

    UCt=β(1+rt)(Eεt+1∣εtVAt+1)

    (10)

    由式(2)可得:

    (11)

    將式(10)和式(11)進行聯(lián)立后可得:

    (12)

    將式(9)和式(12)代入到式(8)得:

    -ULt+βwt(1+rt)Eεt+1∣εt[β(1+rt+1)

    (13)

    由式(13)可知,我們需要求解Eεt+2∣εt+1VAt+2以進一步解出歐拉方程。由式(12)可得,

    -ULt+1+β(1+rt+1)wt+1Eεt+2∣εt+1VAt+2-

    βILt+1Eεt+2∣εt+1VHt+2=0

    (14)

    由式(11)可得:

    (15)

    將式(15)代入式(14)可得:

    (16)

    使用式(16)可以解出Eεt+2∣εt+1VAt+2:

    (17)

    將式(17)代入式(13),可以解出如下的歐拉方程:

    (18)

    由于我們假定不確定性僅存在于效用函數,式(18)可以進一步化簡為:

    (19)

    四、實證模型

    為了求解歐拉方程中的系數,我們根據Adda和Cooper(2003) 總結的關于動態(tài)規(guī)劃模型中的通常假定,設勞動者的效用函數為線性對數函數形式:

    U(Lt,Ct,Ht)=(γ0+γ1D1+γ2D2+εt)lnLt+γ3lnCt+γ4lnHt

    (20)

    其中,D1和D2為虛擬變量,取值為0和1,代表不同的醫(yī)療保險類型。D1等于1代表勞動者為享受城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險和新農合保險的勞動者。D2等于1代表勞動者為享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者。當D1和D2同時為0則代表勞動者為享受公費醫(yī)療保險的勞動者。

    同時,根據Grossman(1972)假定勞動者的健康資本生產函數遵循柯布-道格拉斯生產函數形式:

    (21)

    將式(20)和式(21)的一階導數代入式(19),可得以下形式:

    (22)

    =0

    (23)

    即為實證等式。

    本文使用2011年和2013年中國健康與養(yǎng)老追蹤調查(ChinaHealthandRetirementLongitudinalStudy,CHARLS)數據庫。CHARLS全國基線調查開展于2011年,覆蓋150個縣級單位,450個村級單位,約1萬戶家庭中的1.7萬人。2013年又對上述人口進行了追蹤調查。本文主要使用數據庫中關于醫(yī)療保險、醫(yī)療費用、健康狀況、工作時間以及收入的數據。表1報告了本文所使用變量的均值、標準差、最大值和最小值??倶颖局屑s有87%的受訪者享受城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險和新農合醫(yī)療保險,5%的受訪者享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險,1%的受訪者享受公費醫(yī)療保險。

    表1 變量描述性統(tǒng)計值

    樣本中的受訪者2011年平均生病天數為8.84天,2013年上升為18.25天;2011年的平均工作天數為304.65天,2013年的工作天數有所下降,為215.69天;2011年使用醫(yī)療保險之后的醫(yī)療費用為161.11元,2013年的醫(yī)療費用有所上升,約為231.18元;2011年平均工資性收入為6281.67元,2013年的工資性收入上升為6618.62元。平均生病天數的增加可以看作是受訪者受到了健康沖擊的影響,這時受訪者工作天數明顯減少,可以視為勞動力供給明顯減少,減少幅度高達29.20%,受影響較大;雖然醫(yī)療費用的上升并非只受到健康沖擊的影響,絕對數值上升并不是很大,但還是看到醫(yī)療費用上升趨勢明顯,上升幅度高達43.49%,可以看出健康沖擊對受訪者的醫(yī)療支出是有影響的;受訪者平均工資收入只上漲了5.36%,明顯低于國民經濟增長速度和城鎮(zhèn)居民工資增長水平,有理由懷疑這是受到健康沖擊影響造成的結果。以上主要是從統(tǒng)計數據層面進行的描述,這些分析是否正確,健康沖擊是否會對這些指標具有真實影響?這是本文實證分析部分將要解決的問題。

    五、實證結果

    我們將矩差估計得出的參數估計值代入式(23)。然而,矩差校準方法估計出來的是均衡解中的參數。通過參數的估計,并不能直觀的看出健康沖擊對勞動力供給的影響。所以我們使用了模擬方法,即在假設健康沖擊具有不同取值的情況下,直觀的觀察勞動力供給的變化。即通過對隨機健康沖擊εt進行模擬,可模擬出當面臨不同的健康沖擊時,享受不同醫(yī)療保險類型的勞動者,其勞動力供給決策隨著醫(yī)療費用上升而變化的情況。在εt服從正態(tài)分布且服從轉換概率的條件下,我們嘗試了不同的正態(tài)分布與轉換概率,所得結果非常穩(wěn)健。我們僅在文中報告兩次模擬結果。第一次模擬假定εt服從均值為-0.5、方差為1的正態(tài)分布,轉換概率矩陣為:

    獲得服從均值為-1、方差為1的正態(tài)分布εt+1。即該次模擬結果模擬了勞動者在t+1期遭受了較之于t期更為嚴重的健康負面沖擊時的情況。第二次模擬假定εt服從均值為-1、方差為1的正態(tài)分布,且轉換概率矩陣為:

    獲得服從均值為-0.6,方差為1的正態(tài)分布εt+1。即該次模擬結果模擬了勞動者在t+1期遭受的負面健康沖擊較之于t期略有減輕。表2報告了在兩次模擬結果中參與不同醫(yī)療保險類型的勞動者在面臨0~300元的醫(yī)療費用時,勞動力供給(即一年的平均工作時間)的均值、標準差、最小值和最大值。

    表2 異質性勞動者勞動力供給決策與健康沖擊和醫(yī)療費用的關系

    圖1給出了當醫(yī)療費用從0元增加到300元、在預期面臨更為嚴重的負面健康沖擊時,勞動者的勞動力供給決策圖。散點圖為當預計將要面臨更為嚴重的健康沖擊時,勞動力供給決策隨著醫(yī)療費用變動的情況;直線為線性擬合直線。由圖1可知,當勞動者預計健康沖擊加重時,享受公費醫(yī)療保險的勞動者和享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者均會減少勞動時間。而享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,其勞動力供給決策相對穩(wěn)定。享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者,勞動時間減少最為劇烈。

    圖2給出了當醫(yī)療費用從0元增加到300元、在預期面臨較為緩和的負面健康沖擊時,勞動力供給決策隨著醫(yī)療費用變動的情況。由圖2可知,當勞動者預計健康沖擊減緩時,所有勞動者均會相應的減少勞動時間。由三條擬合直線的斜率可知,不同類型勞動者的勞動力供給差距,較之第一次模擬結果更為平緩。

    圖3畫出了當勞動者面臨不同的健康沖擊時,勞動力供給決策隨著醫(yī)療費用變化的波動情況。在圖3中左圖為第一次模擬時,勞動力供給與醫(yī)療費用的關系;右圖為第二次模擬時,勞動力供給與醫(yī)療費用的關系。其中,點圖代表享受公費醫(yī)療保險的勞動者,虛線代表享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者,直線代表享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者。由圖可知,當醫(yī)療費用發(fā)生變化時,享受公費醫(yī)療和城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,其勞動力供給波動基本相同,他們的波峰與波谷時常與享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者相反。當勞動者預期將會面臨更為緩和的負面健康沖擊時,所有勞動者的勞動力供給波動均有所下降。

    圖1 第一次模擬結果中異質性勞動者勞動力供給線性擬合圖

    圖2 第二次模擬結果中異質性勞動者勞動力供給線性擬合圖

    圖3 面臨不同健康沖擊的異質性勞動者,其勞動力供給決策與醫(yī)療費用之間的關系

    雖然在面臨健康沖擊時,所有勞動者都選擇增加休閑時間,但是享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者勞動時間減少最為劇烈。當預期面臨較為緩和的負面健康沖擊時,享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者,其勞動時間減少相對平緩。表3報告了對勞動力供給均值進行分組檢驗的結果。如表3所示,在第一次模擬中,享受公費醫(yī)療保險的勞動者,其勞動時間比享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者,勞動時間多7.6天。享受城

    鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者,其勞動時間比享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,工作時間少4.1天。而享受公費醫(yī)療保險的勞動者,其工作時間比享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,勞動時間多3.5天。在第二次模擬結果中,分組差值分別為3.8天、4.5天和0.7天(不顯著)。由此可見,當勞動者預計負面健康沖擊更為緩和時,享受公費醫(yī)療保險的勞動者和享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,其勞動時間沒有統(tǒng)計上的顯著差距。

    表3 異質性勞動者勞動力供給決策分組t檢驗結果

    六、結論

    本文通過構建健康沖擊對異質性勞動者勞動力供給決策的動態(tài)規(guī)劃模型,從健康資本的角度,討論了健康沖擊對勞動力市場的影響,并使用CHARLS數據庫數據對理論模型進行了實證檢驗。實證結果表明,如果將勞動者按照所享受的醫(yī)療保險進行分類,不同類型的勞動者對健康沖擊的反應不同。當勞動者預計面臨較為嚴重的健康沖擊時,隨著醫(yī)療費用的上升,享受公費醫(yī)療保險的勞動者和享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者均會減少勞動時間;而享受城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的勞動者,其勞動力供給決策相對穩(wěn)定;享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者較之享受公費醫(yī)療保險的勞動者,其勞動時間減少更為劇烈。當勞動者預計所面臨的健康沖擊較為緩和時,所有勞動者的勞動時間都會隨著醫(yī)療費用的上升有所下降,但是下降幅度較為平緩。

    在面臨負面健康沖擊時,異質性勞動者的勞動力供給決策確有不同。例如,享受城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險的勞動者通常會選擇大幅度降低勞動時間,導致這部分低收入人群的收入進一步降低。而中國現行的醫(yī)療保險體制存在結構性分割,享受不同醫(yī)療保險的勞動者面臨著較大的醫(yī)療服務價差,這就導致分屬于不同群體的勞動者,其收入差距進一步擴大。由于中國醫(yī)療保險制度壁壘是根據戶籍和職業(yè)特點而設定的,勞動者通過參加工作或者增加勞動時間的途徑,并不能幫助他們在不同的醫(yī)療保險之間進行轉移,所以他們并不寄希望于通過增加勞動時間的方式改變現有狀況,而只能尋求更好的醫(yī)療保險,以購買醫(yī)療服務的方式進行健康資本的生產。

    基于以上分析,我們認為為了解決這些問題,可以從以下3個方面入手:第一,政策制定部門應當意識到健康資本與勞動力市場之間的關系。目前,中國正面臨著慢性病井噴式發(fā)展和人口老齡化不斷加重的雙重壓力,將改善和提高居民健康狀況作為一項國策意義十分重大。第二,努力縮小公共醫(yī)療保障體系在不同人群之間的資源配置差異,緩解勞動者在遭受疾病沖擊時,由于醫(yī)療保障制度隔離而造成的收入差距擴大化。事實上,從2014年國務院明確提出要取消農業(yè)戶口與非農業(yè)戶口的區(qū)分開始,公共醫(yī)療保障制度的并軌就已經開始提上了日程,很多地區(qū)已經初步實現了城鎮(zhèn)居民/新農合醫(yī)療保險制度的整合,公費醫(yī)療保險和城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的并軌也已經啟動。第三,為商業(yè)醫(yī)療保險的發(fā)展創(chuàng)造了良好的機會。商業(yè)醫(yī)療保險作為公共醫(yī)療保險制度的有效補充,通過市場化運營模式可以有效滿足不同勞動者對醫(yī)療保險的需求,從而減少疾病對勞動力供給的沖擊。

    本文主要的局限性在于僅僅使用了2011—2013年CHARLS調查數據。雖然我們在實證分析中加入了年份固定效應變量,控制住了由于當年發(fā)生的其他不可觀測因素所造成的影響,但受到數據的限制,無法從CHARLS數據里面推知2010年之前的情況,不過本文討論的重點在于2009年新醫(yī)改之后,依據于戶籍和職業(yè)設置的醫(yī)療保險類型對覆蓋群體收入的影響。國務院在2013年4月14日公布的“機構改革和職能轉變方案”中指出,改革的下一步目標將是整合城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險以及新農合醫(yī)療保險,本文的研究為這一方案的推行提供了理論和實證依據。

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    (本文責編:海 洋)

    The Impact of Health Shocks on Labor Supply for Alternative Types of Health Insurances: An Analysis on China’s Labor Market in 2011—2013

    ZHANG Li-xiang1, WANG Lu-an2, LIU Xiao-ou1

    (1.SchoolofAgriculturalEconomicsandRuralDevelopment,RenminUniversityofChina,Beijing100872,China; 2.SchoolofEconomics,ShanxiUniversityofFinanceandEconomics,Taiyuan030006,China)

    This paper constructs a dynamic programming model and uses China Health and Retirement Longitudinal Study(CHARLS) dataset from 2011 to 2013 to analyze the impact of health shocks on labor supply for groups covered by different types of public health insurances in China. The study finds that the impact of health shocks on the supply of labor depends both on the significance of the shocks and different types of health insurances. Under the condition of same health shocks, the rate of labor supply decreases due to increases of medical care cost is decreasing in the order of groups covered by urban residents/NCMS health insurances, government employee health insurances, and urban workers health insurances. The labor supply of covered by government employee insurances is more stable. When health shocks become more significant, labor supply of all workers decreases slowly with the rise in medical expenses.

    health capital; labor supply; medical insurance

    2016-10-10

    2017-05-11

    張利庠(1966-),男,山東濟寧人,中國人民大學農業(yè)與農村發(fā)展學院教授,研究方向:產業(yè)經濟學。通訊作者:劉曉鷗。

    I11;I18;I19

    A

    1002-9753(2017)07-0055-11

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