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    中國基本醫(yī)療保險、戶籍差異與新生兒健康
    ——以上海市為例①

    2021-05-21 06:53:58唐迪蔡嬌麗高向東方中書
    南方人口 2021年2期
    關(guān)鍵詞:差法體重兒戶籍

    唐迪 蔡嬌麗 高向東 方中書

    (1.上海健康醫(yī)學院,上海 201318;2.上海市第一婦嬰保健院,上海 201204;3.華東師范大學,上海 200062;4.北京交通大學,北京 100044)

    1 引言

    新生兒健康是健康中國的基石,黨的十八屆五中全會制定了《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》,明確提出新生兒出生缺陷和不良出生結(jié)局已成為新時期婦幼健康的新挑戰(zhàn),并指出中國新生兒健康狀況存在明顯的城鄉(xiāng)和區(qū)域差異,要切實提高母嬰保障,促進新生兒健康。根據(jù)《中國流動人口發(fā)展報告2018》數(shù)據(jù)顯示,截至2017 年底,全國流動人口總量為2.44 億人。隨著城鎮(zhèn)化進程的加速,流動人口新生兒健康狀況堪憂、流動孕產(chǎn)婦死亡率較高等已成為當前中國加速發(fā)展過程中的突出問題,引起了社會各界的廣泛關(guān)注。

    基本醫(yī)療保險作為建設(shè)“健康中國”最重要的制度保障,對提升新生兒健康水平具有顯著的推動作用。但相較于戶籍人口,中國現(xiàn)存的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟體制導(dǎo)致的醫(yī)療保障的失衡現(xiàn)象極可能造成新生兒健康水平的戶籍差異。隨著我國流動人口數(shù)量的日益增多,醫(yī)療保險能否改善流動人口新生兒健康狀況、降低新生兒健康水平的戶籍差異應(yīng)成為社會關(guān)注的重要問題。因此,評估基本醫(yī)療保險對該群體新生兒健康的實際效果,有針對性地提出提升流動人口新生兒健康水平的對策建議,有利于破解中國“二元化”經(jīng)濟體制的桎梏,促進母嬰健康并提升社會經(jīng)濟發(fā)展水平,兼具重大的理論意義與實踐意義。

    國外學者對醫(yī)療保險促進新生兒健康方面做了詳盡的研究,國外經(jīng)驗表明醫(yī)療保險對新生兒健康具有重要促進作用。反觀國內(nèi)現(xiàn)狀,目前對此領(lǐng)域的研究尚不多見。要科學精確地評估中國基本醫(yī)療保險、戶籍差異與新生兒健康的關(guān)系可能存在兩方面困境:一方面,醫(yī)療保險存在“選擇性”問題,即高風險者更傾向于選擇參加醫(yī)療保險,因而致使參加醫(yī)療保險的群體整體患疾病的可能性增高。另一方面,目前中國戶籍人口與流動人口之間的社會經(jīng)濟地位差異依然明顯,流動人口參保前的個體“異質(zhì)性”也可能造成潛在的混淆性偏差,最終評估限制了結(jié)論的形成。有鑒于此,本文利用上海市第一婦嬰保健院2013 年1 月至2018 年12 月(150,848 例)孕產(chǎn)婦及新生兒的病歷數(shù)據(jù)。采用倍差法以及傾向性分值匹配與倍差法結(jié)合的方法,盡可能在剔除醫(yī)療保險“選擇性”及人口“異質(zhì)性”偏誤后,分析中國基本醫(yī)療保險、戶籍差異與新生兒健康的關(guān)系,以填補該研究領(lǐng)域的空白。

    本文結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分介紹了理論以及對現(xiàn)有文獻的結(jié)論進行了論述; 第三部分對本文中的研究數(shù)據(jù)和計量方法進行了簡要概述;第四部分實證考察了中國基本醫(yī)療保險、戶籍差異與新生兒健康的關(guān)系,最后部分是本文的結(jié)論和建議。

    2 理論和文獻綜述

    2.1 孕婦擁有醫(yī)療保險可以顯著提升其新生健康水平

    國外學者對醫(yī)療保險促進新生兒健康做了較多研究。歐美國家研究發(fā)現(xiàn),美國醫(yī)療改革通過擴大醫(yī)療保險資格降低了新生兒死亡率和低體重兒的發(fā)生率;加拿大研究表明,加拿大的國民保險計劃顯著的提升了新生兒健康水平[1];亞洲國家對此領(lǐng)域也有研究,其中,就泰國的醫(yī)療保險對新生兒的影響進行的研究,結(jié)果表明實施醫(yī)療保險和增加醫(yī)療補助對新生兒健康具有顯著促進作用[3]??偠灾?,國外研究證明:醫(yī)療保險主要通過增加醫(yī)療服務(wù)利用率,來提高孕婦的分娩醫(yī)學認知,進而促進其合理分娩,以提升嬰兒質(zhì)量。

    國內(nèi)學者關(guān)于醫(yī)療保險與新生兒健康的研究較少。關(guān)于醫(yī)療保險對健康的影響研究方面,研究對象主要為成年人及老年人,尤其是老年人,鮮有文獻將新生兒單獨列出進行考察。根據(jù)筆者對相關(guān)論文數(shù)據(jù)庫資源的檢索,國內(nèi)僅有一篇作了相關(guān)研究。唐迪等采用傾向性評分法,探討了醫(yī)療保險對新生兒健康的因果作用,研究發(fā)現(xiàn)中國現(xiàn)行的基本醫(yī)療保險顯著的提升了新生兒健康水平,且對流動人口新生兒的作用更大[3]。

    2.2 戶籍人口與流動人口的醫(yī)療保險受益性存在差異

    周欽等[4]發(fā)現(xiàn),中國現(xiàn)行的醫(yī)療保險受益水平存在戶籍差異,流動人口的健康收益率低于本地戶籍人口。城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟體制限制了流動人口獲得社會保險、城市福利的機會,流動人口的“異質(zhì)性”造成了流動人口和本地居民之間的差異。張保華等[5]研究結(jié)果表明流動人口孕期產(chǎn)期教育明顯低于戶籍人口。相較于戶籍人口,現(xiàn)存的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟體制導(dǎo)致的醫(yī)療保障的失衡現(xiàn)象,極有可能會造成新生兒在健康水平方面的戶籍差異。唐迪等[6]研究表明流動人口孕婦生產(chǎn)的新生兒健康狀況遠差于上海本地人口,當前中國的基本醫(yī)療保險對流動孕產(chǎn)人群的保障水平仍顯不足。杜本峰等[7]認為,由于流動人口女性處于更為弱勢的地位,致使其在傳染病和孕婦保健方面遠低于本地的人口。

    2.3 人口“異質(zhì)性”:實證研究中的困境

    從醫(yī)療保險“選擇性”方面來看。當前,國外學界對醫(yī)療保險的健康效應(yīng)仍存在著兩個方面的爭議:一方面,部分學者認為,由于醫(yī)療保險具有“逆向選擇性”效應(yīng),將致使疾病高風險人群更有可能參加保險計劃;另一方面,現(xiàn)有理論認為風險厭惡人群傾向于參加更多的保險,同時盡量降低風險發(fā)生的可能性,即“正向選擇性”。就人口“異質(zhì)性”而言。人群不同的遷移狀態(tài)將致使其健康狀況迥異?!敖】狄泼裥?yīng)”盡管移民者往往處于較低的社會經(jīng)濟地位,但他們的健康狀況卻往往優(yōu)于當?shù)鼐用馵8]。由于移民是一個有選擇的過程,即移民的“自選性”,而健康的人群有著更多的遷移機會[9]。上述醫(yī)療保險的“選擇性”問題以及流動人口的“異質(zhì)性”極可能造成實證研究中評估不正確。國內(nèi)外學者使用傾向性評分法(PSM)、工具變量法(IV)、倍差法(DID)等反事實因果推斷的計量方法來解決此類問題[10]。

    3 研究數(shù)據(jù)、模型設(shè)定與變量選取

    3.1 研究數(shù)據(jù)

    本文利用上海市第一婦嬰保健院2013 年1 月至2018 年12 月共計150,864 例的孕產(chǎn)婦及出生人口病歷數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)除了包含新生兒結(jié)局變量,還囊括孕婦的社會人口學方面變量,包括孕婦的年齡、戶籍(上海本地人口或流動人口)、職業(yè)(是否有工作或其他)、婚姻狀態(tài)(是否已婚或其他)、民族(是否為漢族或其他)和國籍(是否為中國國籍或其他);孕婦健康方面的變量,包括孕婦的懷孕胎次、生產(chǎn)產(chǎn)次、懷孕孕周、是否高危妊娠、母體診斷、是否為危重產(chǎn)婦、生產(chǎn)方式(剖腹產(chǎn)或是順產(chǎn))、是否通過人工輔助生殖技術(shù)懷孕、是否經(jīng)歷搶救、是否有梅毒陽性、母親血型等;孕婦其他因素方面的變量,包括住院天數(shù)、總費用、入院方式等。該數(shù)據(jù)中,樣本參保率為62%,參保人數(shù)94,255 人,未參保人數(shù)56,609 人;上海本地人口92,860 人,流動人口58,004。約40%的孕產(chǎn)婦為流動人口。鑒于本文僅研究中國基本醫(yī)療保險的影響,因此,本文剔除了其他參加商業(yè)或社區(qū)其他保險的人群16 人,最終本文的樣本量為150,848 人。

    上海市第一婦嬰保健院為上海最大的三級甲等婦幼保健??漆t(yī)院之一,近幾年來,年分娩量超過3 萬人次,位列全國第一。該院的病歷信息健全、數(shù)據(jù)詳盡且無遺漏變量,盡可能確保研究結(jié)果的無偏和一致。上海作為全國最大的人口凈流入城市,在醫(yī)療保險改革方面也一直處于全國領(lǐng)先地位,使之成為理想的研究地區(qū)。

    3.2 模型設(shè)定

    3.2.1 倍差法(DID)。本文主要研究不同戶籍狀態(tài)的醫(yī)療保險參保者在新生兒健康水平方面的差異。因此,如何識別醫(yī)療保險對不同戶籍人口影響的差異即成為本研究的關(guān)鍵點。本文借鑒倍差法(difference-in-differences)的研究思路,將不同戶籍與是否參保的交互項作為研究的關(guān)鍵解釋變量,對新生兒健康水平的影響作用進行回歸分析。具體公式如下:

    其中,Infant Healthi 為本文的因變量新生兒健康。為了更加穩(wěn)健地估計醫(yī)療保險對新生兒健康的影響,本文選取了國際上公認的六項項新生兒健康指標作為因變量,該六項指標分別為:新生兒出生時的體重(克)、低體重兒(出生體重小于2500 克)、極低體重兒(出生體重小于1500克)、低阿普加評分(小于7 分)、早產(chǎn)兒(孕周小于37 周)以及新生兒診斷。Migi為戶籍差異變量,賦值=1 為流動人口,賦值=0 為上海本地人口;Insi為參保狀態(tài)變量,賦值=1 為參加醫(yī)療保險,賦值=0 為未參保;α3即醫(yī)療保險和戶籍的交互項,為本文關(guān)鍵解釋變量,即參保后新生兒健康水平的戶籍差異;Xi和Hi作為本文的控制變量,分別控制了孕產(chǎn)婦的社會人口學和健康狀況因素。其中,孕產(chǎn)婦的社會人口學因素包括年齡、戶籍、職業(yè)、婚姻狀態(tài)、民族和國籍;健康因素包括胎次、產(chǎn)次、分娩方式以及是否高危妊娠。

    3.2.2 匹配倍差法(MDID)。如上文所述,一方面,對不同戶籍人口參加醫(yī)療保險差異的研究極可能受到人口“選擇性”和“異質(zhì)性”偏差的影響。另一方面,醫(yī)療保險的“逆向選擇”的問題也可能導(dǎo)致研究結(jié)果的偏誤。國外學者解決此問題的主要計量方法為工具變量法(IV)和傾向性匹配法(PSM)[11]。前者由于通常情況下很難找到完美的工具變量,而傾向性評分匹配法更適用于本研究類型的大樣本量研究,該方法是由Rosenbaum & Rubin 提出并用于最大可能解決非隨機試驗的樣本選擇性偏差(Selecting Bias)和混淆偏誤(Confounding Bias)[12]。因此,本研究在倍差法的基礎(chǔ)上,將其與傾向性評分匹配法(PSM)結(jié)合,即匹配倍差法(MDID),以消除人口選擇性及潛在混淆因素后,評估不同戶籍人口參加醫(yī)療保險對新生兒健康水平的影響效應(yīng)。

    具體而言,該方法分為兩部,第一步,采用Probit 模型估算傾向性得分,以便在數(shù)據(jù)集中識別出與孕婦戶籍差異的社會人口學和健康狀況的特征,即將公式(1)中的Xi 和Hi 作為協(xié)變量,進而將確定的協(xié)變量值相似的個體分組在一起,以評估戶籍狀態(tài)的獨立影響,從而控制戶籍差異可能導(dǎo)致的“選擇性”和潛在混淆因素。第二步,對配對完成后的樣本再用倍差法(DID)計算醫(yī)療保險和戶籍的交互項,進而得到醫(yī)療保險對新生兒健康的平均影響效應(yīng)(ATT)。

    3.3 變量選取

    3.3.1 關(guān)鍵解釋變量。通過大量的國內(nèi)外文獻梳理,本文將醫(yī)療保險作為核心自變量,以二分變量是否參加基本醫(yī)療保險作為測量的關(guān)鍵變量。2016 年1 月1 日,上海市城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度正式實施,允許未參加其他基本醫(yī)療保險險種的上海本地居民參加該基本醫(yī)療保險。至此,上海市的基本醫(yī)療保險由兩種基本醫(yī)療保險構(gòu)成,即城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險和城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險。有鑒于此,本研究中的核心自變量,即孕婦是否參加基本醫(yī)療保險的定義為只要參加了城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險或者城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險兩種基本醫(yī)療保險中的任何一種,就將其認定為參加了基本醫(yī)療保險。參保取值為“1”,不參保取值為“0”。

    3.3.2.因變量。為更穩(wěn)健地估計醫(yī)療保險對新生兒健康的影響,本文在大量檢索國外該領(lǐng)域文獻后,選取了國際上公認的六項標準作為六個因變量:新生兒體重、低體重兒、極低體重兒、阿普加評分、早產(chǎn)兒以及新生兒診斷。本文的六個因變量也兼顧了穩(wěn)健性檢驗。

    (1)新生兒體重:是指新生兒出生時的體重。其中,新生兒體重為四個變量中唯一的連續(xù)變量,其余變量均為二分變量。

    (2)低體重兒:新生兒出生時,其出生體重小于2500 克(1=出生體重小于2500 克,其他=0)。

    (3)極低體重兒:新生兒出生時,其出生體重小于1500 克(1=出生體重小于1500 克,其他=0)。

    (4)阿普加(Apgar)評分小于7 分:新生兒出生后5 分鐘內(nèi),兒科醫(yī)生或助產(chǎn)士根據(jù)該新生兒的身體狀況進行評估,阿普加Apgar 評分小于7 分的新生兒考慮患有輕度窒息的可能(Apgar評分小于7 分的新生兒=1,其他=0)。

    (5) 早產(chǎn)兒:定義為出生時孕周小于37 周的新生兒(1=出生時孕周小于37 周,其他=0)。

    (6) 新生兒診斷:根據(jù)國際疾病分類(ICD-10)編碼(1= 任何被診斷為異常的新生兒,其他=0),新生兒異常診斷包括胎兒疾病、新生兒畸形、新生兒疾病以及其他疾病,諸如巨大兒、多指、隱睪癥、新生兒肺炎、新生兒ABO 溶血、新生兒免疫異常等新生兒疾病。

    3.3.3 其他控制變量。經(jīng)前期文獻檢索發(fā)現(xiàn),性別、年齡、婚姻狀況等都會對健康產(chǎn)生影響。因此,本文所涉及的研究都控制了孕婦的社會人口學變量、孕婦自身健康相關(guān)變量以及孕期健康行為的變量。

    (1)社會人口學變量:包括孕婦的年齡、戶籍(1=上海本地人口;0=外來人口)、職業(yè)(1=有職業(yè);0= 無業(yè))、婚姻狀態(tài)(1=已婚;0= 其他)、民族(1= 漢族;0= 其他)、國籍(1=中國;0= 其他)和分娩年份。

    (2)健康因素變量:包括胎次、產(chǎn)次、孕周、以及分娩方式(1=剖腹產(chǎn);0=順產(chǎn))。年齡、胎次、產(chǎn)次、孕周為連續(xù)變量,戶籍、職業(yè)、婚姻狀態(tài)、民族、國籍、分娩方式以及是否高危妊娠為二分變量。

    (3)健康行為變量:包括是否患有妊娠期糖尿病、妊娠高血壓和貧血。這是二分變量,即(1=產(chǎn)婦孕期有妊娠糖尿病、妊娠高血壓或貧血三種情況之一;否則=0)、是否高危妊娠(1=高危產(chǎn)婦;0= 其他)以及是否有妊娠并發(fā)癥(1= 產(chǎn)婦發(fā)生了妊娠并發(fā)癥;0= 其他)。

    根據(jù)筆者文獻檢索,國外學者Dave 使用了是否患有妊娠期糖尿病、妊娠高血壓和貧血作為指標以評估孕婦健康行為方式的變化[13],因為妊娠期糖尿病可能會反映肥胖的趨勢;妊娠高血壓可能會反映不健康的飲食;貧血可能會反映鐵的攝入量不足。此外,本研究還增加了兩個指標:高危妊娠和妊娠并發(fā)癥。高危妊娠是指母親或嬰兒更可能出現(xiàn)懷孕期間的健康問題,包括醫(yī)療風險和罹患主要的醫(yī)學和外科疾病,如慢性高血壓、心臟疾病、胃腸道疾病、癌癥、艾滋病、性病等,以及產(chǎn)科風險和健康例胎兒不良結(jié)果的風險增加,如多個妊娠、子宮內(nèi)的胎兒死亡等。妊娠并發(fā)癥是指在妊娠期間或分娩時診斷出并發(fā)癥的情況。因此,孕婦健康行為有三個指標:(1)任何導(dǎo)致妊娠糖尿病、妊娠高血壓或貧血的情況(1=產(chǎn)婦孕期有妊娠糖尿病、妊娠高血壓或貧血三種情況之一;否則=0);(2)高危妊娠(1=高危產(chǎn)婦;0=其他);(3)妊娠并發(fā)癥(1=產(chǎn)婦發(fā)生了妊娠并發(fā)癥;0=其他)。

    4 實證結(jié)果

    4.1 描述性統(tǒng)計

    表1 為本文涉及的所有變量的描述性統(tǒng)計。本文研究期間有樣本量為N=150848,且該分析樣本被分為兩個相互排斥的組:即母親參加中國基本醫(yī)療保險的活產(chǎn)嬰兒(N=94247),以及那些母親未參加任何保險的活產(chǎn)嬰兒,這些家庭自行承擔了所有孕期的費用(N=56601)。因為進入上海從事一定職業(yè)的流動人口可能獲得上海市的城鎮(zhèn)職業(yè)基本醫(yī)療保險,所以流動人口具有代表性。本文所選取樣本的職業(yè)(employed)、民族(ethnic status)、國籍(nationality)、戶 籍(m ig r a n t status)、婚姻狀況(marriage status)、參加醫(yī)保狀況(with insurance)、是否為剖宮產(chǎn)(c-section)、高危因素(high-risk pregnancy)、妊娠并發(fā)癥(pregnancy complications)和健康行為即是否患有妊娠期糖尿病、妊娠高血壓和貧血(any condition gestational diabetes, hypertension, anemia)均為二分變量(binary variable),即一名有工作的孕婦,其民族為漢族、擁有中國國籍和上海本地戶口、已婚、并參加了中國基本醫(yī)療保險、且其生育時的分娩方式為剖宮產(chǎn),同時其也是高危產(chǎn)婦并且發(fā)生妊娠并發(fā)癥,且至少患有妊娠期糖尿病、妊娠高血壓和貧血其中一種疾病的均編碼為1,其余取值為0。

    表1 變量定義和樣本基本描述統(tǒng)計

    表1 的A 組顯示了產(chǎn)婦的個體特征。本研究樣本的母親平均年齡為30.72 歲,大多數(shù)人(62%的樣本)都參加了醫(yī)療保險;幾乎所有的母親(94%)都有工作(兼職、自由職業(yè)或自營職業(yè)的婦女也包括在就業(yè)群體中);絕大多數(shù)(99%)的女性已婚,其中大多數(shù)(99%)是漢族人;56%的孕產(chǎn)婦含有高危因素;超過41%的產(chǎn)婦進行了剖腹產(chǎn)。就戶籍狀態(tài)而言,約40%的孕產(chǎn)婦為流動人口。

    本研究所運用的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)包含了一系列的出生結(jié)果測量。表1 中的B 組分別給出了六種出生結(jié)局的描述性統(tǒng)計。該樣本的平均出生體重為3296 克;2.4%的新生兒出生體重低(出生體重小于2500 克);約0.3%的新生兒出生體重很低(出生體重小于1500 克);超過0.4%的新生兒阿普加評分較低(低于7 分);約3.04%的新生兒為早產(chǎn)(孕周小于37 周)。在出生時健康狀況異常方面,約有11.1%的新生兒出生時被新生兒科醫(yī)生診斷為健康狀況異常。

    本樣本還包含有關(guān)產(chǎn)婦產(chǎn)前健康的信息。表1 的C 組顯示了妊娠并發(fā)癥、高危妊娠以及產(chǎn)科醫(yī)生在妊娠或分娩期間診斷的三種情況(妊娠糖尿病、妊娠高血壓或貧血)的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)。約有55.6%的女性經(jīng)歷過高危妊娠,該百分比的大小看似很高,但高危妊娠的診斷是囊括了任何時期的懷孕和過去的病史和產(chǎn)科史,因此,還需要考慮數(shù)據(jù)采集的范圍條件和診斷評估的時間。近14.7%的母親在懷孕期間或分娩時被診斷出妊娠并發(fā)癥;大約11.1%的女性被診斷為妊娠糖尿病、妊娠高血壓或貧血三種情況之一。

    4.2 倍差法(DID)回歸結(jié)果(見表2)

    表2 對于新生兒體重(克)、低體重兒(出生體重小于2500 克)、極低體重兒(出生體重小于1500 克)、低普阿氏評分(小于7 分)、早產(chǎn)兒(孕周小于37 周)以及新生兒診斷六項新生兒健康指標進行倍差法(DID)回歸分析,所有模型都控制了表1 中的產(chǎn)婦人口學基本特征及健康狀況因素?;貧w結(jié)果顯示,六項新生兒結(jié)局指標均表明參保和戶籍的交互項系數(shù)呈顯著的正相關(guān),反映出在同樣參保的情況下,流動人口的新生兒體重相對上海本地人口增加了54.2 克。

    相同的,早產(chǎn)兒指標也顯示,參保和戶籍的交互項系數(shù)亦顯著正相關(guān),流動人口的新生兒發(fā)生早產(chǎn)兒的可能性比上海本地人口要高2.9%,而參保后流動人口的新生兒發(fā)生早產(chǎn)兒的可能性相對本地人口低3.7%。低體重兒指標同樣顯示,參保后流動人口的新生兒發(fā)生低體重兒的可能性相對本地人口低3.1%。極低體重兒指標同樣顯示,參保后流動人口的新生兒發(fā)生極低體重兒的可能性相對本地人口低0.9%。阿普加評分指標的參保和戶籍的交互項系數(shù)亦顯著正相關(guān),即參保后流動人口的新生兒發(fā)生低阿普加評分(評分低于7 分)可能性相對本地人口低0.6%。最后一項指標即新生兒診斷也顯示同樣的結(jié)果,參保后流動人口的新生兒診斷異常可能性相對本地人口低2.5%。

    表2 倍差法回歸模型結(jié)果

    值得注意的是,六項指標均顯示,流動人口的新生兒健康水平均顯著低于上海本地人口,說明該群體的健康狀況相對較差,反映出流動人口的異質(zhì)性和自選性,即流動人口相對較差的社會經(jīng)濟地位和相對較低的醫(yī)療服務(wù)利用率可能導(dǎo)致潛在的健康水平差異,也進一步說明流動人口的“自選性”可能導(dǎo)致倍差法高估了基本醫(yī)療保險對新生兒健康受益的戶籍差異。因此,為了確保研究結(jié)論的科學合理,需要進一步運用匹配倍差法模型進行分樣本估計。

    4.3 匹配倍差法(MDID)回歸結(jié)果

    表3 對新生兒體重(克)、低體重兒(出生體重小于2500 克)、極低體重兒(出生體重小于1500 克)、低阿普加評分(小于7 分)、早產(chǎn)兒(孕周小于37 周)以及新生兒診斷六項新生兒健康進行匹配倍差法(MDID)回歸分析,所有模型都控制了表1 中的產(chǎn)婦人口學基本特征以及健康狀況因素,匹配倍差法回歸結(jié)果如表3 顯示,回歸結(jié)果與倍差法回歸結(jié)果(表2)基本相近。回歸結(jié)果表明,六項因變量均顯示流動人口的新生兒健康狀況明顯低于本地人口。而在同樣參保的情況下,流動人口新生兒的醫(yī)保受益性顯著高于上海本地人口。具體而言,在未參保情況下,流動人口新生兒出生體重比本地人口低了31.014 克,而在同樣參保情況下,流動人口新生兒的體重增加了45.87;同樣,早產(chǎn)兒指標中流動人口和戶籍的交互項系數(shù)也顯示,相同參保情況下流動人口新生兒發(fā)生早產(chǎn)兒的可能性降低了2.5%;低體重兒指標也表明,相同參保情況下流動人口新生兒發(fā)生早產(chǎn)兒的可能性降低了3.1%;極低體重兒指標也顯示了相近的結(jié)果,相同參保情況下流動人口新生兒發(fā)生早產(chǎn)兒的可能性降低了2.5%;從低阿普加評分指標情況來看,相同參保情況下流動人口發(fā)生低阿普加評分的可能性相對于本地人口降低了0.7%;最后,在新生兒診斷方面,相同參保情況下流動人口發(fā)生新生兒異常診斷的可能性相對本地人口降低了0.4%。綜上所述,在采用匹配倍差法盡可能地消除流動人口的“選擇性”統(tǒng)計偏差后,本文的回歸結(jié)果與上文使用倍差法的結(jié)果相近,更一步證明了本文研究結(jié)果的穩(wěn)定性。

    4.4 不同性別新生兒分析

    本部分的研究方法繼續(xù)采用倍差法的研究思路,將不同戶籍與是否參保的交互項作為研究的關(guān)鍵解釋變量,對不同新生兒性別分層進行分析。表4A 和表4B 分別為倍差法模型對不同性別細分的回歸結(jié)果。結(jié)果表明,在細分不同性別后,參保流動人口新生兒的健康受益水平無論在新生兒體重還是其他五項指標上依舊呈顯著正相關(guān),進一步肯定了本文倍差法和匹配倍差法的結(jié)果。

    表3 匹配倍差法回歸模型結(jié)果

    具體而言,表4A 為倍差法模型按不同性別分別對新生兒出生體重(克)、出現(xiàn)早產(chǎn)兒(孕周小于37 周)的可能性以及出現(xiàn)低體重兒(出生體重小于2500 克)新生兒的可能性這三個因變量的回歸結(jié)果。回歸結(jié)果表明,參保后流動人口男性新生兒體重增長了54.746 克,女性新生兒相比男性略高,為56.176 克。參保后流動人口男性新生兒出現(xiàn)早產(chǎn)兒的概率降低了3.3%,同樣的女性新生兒出現(xiàn)早產(chǎn)兒的概率相比男性略低,早產(chǎn)兒可能性降低了4%。相似的,在低體重兒方面,參保后流動人口男性新生兒出現(xiàn)低體重兒的可能性降低了2.9%,參保后流動人口女性新生兒出現(xiàn)低體重兒的可能性降低了3.4%。

    表4B 為倍差法模型按不同性別分別對極低體重兒(出生體重小于1500 克)的可能性、低阿普加評分(評分小于7)以及出現(xiàn)新生兒異常疾病的概率這三個因變量的回歸結(jié)果?;貧w結(jié)果表明,參保后流動人口男性新生兒出現(xiàn)低體重兒的可能性降低了0.8%,參保后流動人口女性新生兒出現(xiàn)低體重兒的可能性降低了0.9%。在低阿普加評分方面,參保后流動人口男性新生兒出現(xiàn)低阿普加評分的可能性降低了0.6%,參保后流動人口女性新生兒出現(xiàn)低阿普加評分的可能性也降低了0.6%。新生兒疾病的回歸結(jié)果也基本一致,即參保后流動人口男性新生兒出現(xiàn)新生兒疾病的可能性降低了2.7%,參保后流動人口女性新生兒出現(xiàn)新生兒疾病的可能性降低了2.3%。以上所有結(jié)果都在0.01 水平上顯著。上述回歸結(jié)果表明,除了女性新生兒在新生兒診斷這一指標上的受益性小于男性外,其他五個因變量結(jié)果均表明參保后流動人口的女性新生兒健康受益水平略大于男性新生兒。

    表4A 倍差法模型分新生兒性別回歸結(jié)果(一)

    4.5 不同產(chǎn)次分析

    由于不同產(chǎn)次可能對新生兒出生健康結(jié)局的影響不同,本文進一步對按不同產(chǎn)次進行分層分析,繼續(xù)采用倍差法將產(chǎn)次分為初次生產(chǎn)和多于一胎生產(chǎn)兩組進行回歸。因變量仍使用上文的六項新生兒健康結(jié)局指標,即新生兒出生體重(克)、出現(xiàn)早產(chǎn)兒(孕周小于37 周)的可能性以及出現(xiàn)低體重兒(出生體重小于2500 克)新生兒的可能性、極低體重兒(出生體重小于1500 克)的可能性、低阿普加評分(評分小于7)以及出現(xiàn)新生兒異常疾病的概率。表5A 和表5B 分別為倍差法模型對不同產(chǎn)次細分的回歸結(jié)果。按照不同產(chǎn)次細分后,六項新生兒結(jié)局指標結(jié)果一致表明,參保后流動人口新生兒的健康受益水平與六項新生兒結(jié)局指標均呈顯著正相關(guān),與上文相同。

    表5A 顯示了三個因變量的回歸結(jié)果,即新生兒出生體重(克)、出現(xiàn)早產(chǎn)兒(孕周小于37 周)的可能性以及出現(xiàn)低體重兒(出生體重小于2500 克)新生兒的可能性。具體而言,參加醫(yī)療保險和戶籍狀況的交互項系數(shù)顯示,參保后初次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒體重新生兒增加了53.872克,而多次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒體重增加了45.654 克。同樣的,參保后初次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒發(fā)生早產(chǎn)兒的可能性降低了3.7%,而多次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒發(fā)生早產(chǎn)兒的可能性降低了3.2%。低體重兒指標方面也顯示了相似的結(jié)果,參保后初次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒成為低體重兒的可能性降低了3.3%,而多次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒成為低體重兒的可能性降低了2.2%。

    表4B 倍差法模型分新生兒性別回歸結(jié)果(二)

    表5B 顯示了其余三個因變量的回歸結(jié)果,即極低體重兒(出生體重小于1500 克)的可能性、低阿普加評分(評分小于7)以及出現(xiàn)新生兒異常疾病的概率,回歸結(jié)果也與表2 相似。具體而言,參保后初次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒成為極低體重兒的可能性降低了0.9%,而多次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒成為極低體重兒的可能性也降低了0.9%。在低阿普加評分方面,初次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒出現(xiàn)低阿普加評分的概率降低了0.7%,多次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒出現(xiàn)低阿普加評分的概率降低了0.3%,但在統(tǒng)計學上無意義(p=0.159)。對新生兒疾病的指標回歸結(jié)果表明,參保后初次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒發(fā)生疾病的可能性降低了2.5%,而多次生產(chǎn)的流動產(chǎn)婦其新生兒發(fā)生疾病的可能性則降低了2.4%。上述結(jié)果表明,初次生產(chǎn)的流動人口參加基本醫(yī)療保險的健康受益性大于多次生產(chǎn)的流動人口。

    4.6 中國基本醫(yī)療保險對新生兒健康影響的機制分析

    國外理論認為,醫(yī)療保險可以通過改變孕婦的孕期健康行為以影響新生兒健康。然而,鮮有文獻針對該作用機制進行實證檢驗。根據(jù)筆者文獻檢索后發(fā)現(xiàn),Dave 等首次使用了孕期是否患有糖尿病、妊娠高血壓指標以及是否貧血作為孕產(chǎn)婦健康行為指標來評估醫(yī)療保險對孕期行為影響。該研究表明,醫(yī)療保險可以改變孕期健康行為[14]。因此,本文同樣以是否為高危孕婦、是否出現(xiàn)妊娠并發(fā)癥、是否患妊娠糖尿病、妊娠高血壓及妊娠期貧血中的任何一種疾病三項指標作為因變量。同時,本文還增加了高危妊娠和妊娠并發(fā)癥兩個指標,共計使用三個因變量,采用Probit 回歸模型以檢驗此機制,其邊際效應(yīng)(Margin Effect)如表6 所示。表6 第1 欄表明參加基本醫(yī)療保險降低了2.9% 妊娠并發(fā)癥發(fā)生率。在高危妊娠方面,參加基本醫(yī)療保險降低了6.1% 發(fā)生高危妊娠的可能性。同時,參加基本醫(yī)療保險也降低了4.3%發(fā)生妊娠糖尿病、妊娠高血壓、貧血三種疾病的可能性。上述結(jié)果表明,參加基本醫(yī)療保險會降低孕期不良行為發(fā)生的可能性。

    表5A 倍差法模型分不同產(chǎn)次回歸結(jié)果(一)

    表5B 倍差法模型分不同產(chǎn)次回歸結(jié)果(二)

    4.7 穩(wěn)健性檢驗

    為了盡可能避免本研究的結(jié)論受到遺漏變量等問題的影響,筆者在研究過程中,綜合采用了以下三個方面的處理方法,以確保本研究結(jié)果的穩(wěn)健與可信:其一,本文選取了國際上公認的新生兒體重和阿氏評分兩項標準作為本文的兩個因變量進行研究。其二,本文綜合運用了兩種計量經(jīng)濟學回歸模型進行分析研究:在運用倍差法(DID)回歸模型的基礎(chǔ)上,進而使用傾向性評分匹配倍差法(MDID)排除了孕產(chǎn)婦個人健康和參保狀態(tài)的不可觀測因素。其三,本文進一步對新生兒性別和產(chǎn)次進行細分,結(jié)果依舊顯著,進一步驗證了本研究結(jié)果的穩(wěn)健性與可信性。

    5 結(jié)論與建議

    5.1 主要研究結(jié)論

    中國新生兒健康狀況存在明顯的城鄉(xiāng)和區(qū)域差異。而中國城鄉(xiāng)“二元”經(jīng)濟體制導(dǎo)致的醫(yī)療保障失衡現(xiàn)象極有可能會造成新生兒在健康水平方面的戶籍差異。本文借助上海市第一婦嬰保健院2013 年1 月至2018 年12 月(150,848 例)孕產(chǎn)婦及新生兒的病歷數(shù)據(jù), 采用倍差法以及傾向性分值匹配與倍差法結(jié)合的方法,基于人口“異質(zhì)性”的角度,探討新生兒基本醫(yī)療保險受益性的戶籍差異??疾炝诵律鷥后w重、低體重兒、極低體重兒、阿普加評分、早產(chǎn)兒以及新生兒診斷的六項指標后,本文結(jié)果表明參加城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險對流動人口的新生兒健康水平有顯著且重要影響,主要有以下四個結(jié)論:

    表6 參加基本醫(yī)療保險與孕產(chǎn)婦三種健康行為指標的Probit 回歸結(jié)果

    第一,流動人口孕婦參保率低于本地戶籍人口,且流動人口的新生兒健康狀況相對較差。這與中國城鄉(xiāng)二元制度的現(xiàn)狀相符。主要由于中國現(xiàn)存的城鄉(xiāng)二元制度可能抑制了流動人口對正規(guī)醫(yī)療資源的選擇,流動人口存在“沒有參保和間斷參?!钡睦Ь?。而現(xiàn)有研究表明,缺乏城鎮(zhèn)醫(yī)療保險可能是造成流動人口與本地城鎮(zhèn)居民之間健康不平等的一個關(guān)鍵因素[15-16]。

    第二,流動人口新生兒的健康狀況遠比本地城鎮(zhèn)居民的健康狀況差。該結(jié)論與先前文獻的研究結(jié)果相似[17]?!敖】抵袊睉?zhàn)略明確指出,中國新生兒健康狀況存在明顯的城鄉(xiāng)和區(qū)域差異,這是政府部門和學術(shù)界需要重點關(guān)注的一個現(xiàn)實問題[18]。究其原因,主要由于我國當前的基本醫(yī)療保險存在城鄉(xiāng)差異的積弊,人口流動的異質(zhì)性導(dǎo)致了目前基本醫(yī)療保險的受益水平呈現(xiàn)出顯著的戶籍差異,使該群體的新生兒健康狀況遠遠低于本地戶籍人口新生兒。

    第三,對于參保后人群的研究發(fā)現(xiàn),參保后流動人口新生兒的醫(yī)保受益性明顯高于本地人口,表明流動人口一旦擁有了基本醫(yī)療保險,該群體新生兒健康狀況可能會顯著改善,此結(jié)果更加驗證了醫(yī)療保障對流動人口群體的重要性。本文通過對新生兒進一步就性別和產(chǎn)次細分后,發(fā)現(xiàn)流動人口女性新生兒的參保受益性略大于男性,孕產(chǎn)婦初次生產(chǎn)的新生兒比二胎以上生產(chǎn)的新生兒更健康??赡艿脑驗?,不同性別新生兒在不同孕期的成熟狀態(tài)可能不同,因此,更有必要在今后的研究中分不同孕周期對胎兒的健康進行探討。而多次生產(chǎn)的新生兒即二胎以上的新生兒的健康狀況略低于初次生產(chǎn)的新生兒,是由于中國原本實施的是獨生子女政策,在該政策下許多產(chǎn)婦往往選擇剖宮產(chǎn)而忽略二次剖宮產(chǎn)的風險因為其只能生產(chǎn)一次。而隨著“全面二孩”政策開放,高齡產(chǎn)婦增加疊加初次剖宮產(chǎn)導(dǎo)致的疤痕子宮問題,可能導(dǎo)致了二胎的新生兒健康比一胎生產(chǎn)的新生兒較差。

    第四,本文通過對基本醫(yī)療保險對新生兒健康影響的作用機理的進一步檢驗后發(fā)現(xiàn),中國基本醫(yī)療保險與孕期健康行為的改善有關(guān)。具體而言,參加基本醫(yī)療保險顯著降低了3%的妊娠并發(fā)癥的發(fā)生率,并降低了3.2% 高危妊娠的發(fā)生率,還降低了4.5%的妊娠糖尿病、妊娠高血壓、貧血三種情況發(fā)生的可能性,進而增加了新生兒體重,降低了低體重兒、極低體重兒、早產(chǎn)兒和出生缺陷的發(fā)生率。本文對基本醫(yī)療保險影響新生兒作用機制的研究結(jié)論與國外理論一致,即基本醫(yī)療保險通過提高孕期醫(yī)療服務(wù)利用,以及改善孕婦的健康行為的發(fā)生,以提升新生兒健康水平。因此,本文建議推進醫(yī)療保險“預(yù)防優(yōu)先”的理念,以控制事前道德風險,擴大基本醫(yī)療保險的預(yù)防作用。使新生兒健康由傳統(tǒng)的“保生存”轉(zhuǎn)向全方位的“促健康”中。

    5.2 對策建議

    上述結(jié)論表明,我國新生兒健康呈現(xiàn)戶籍差異,流動孕產(chǎn)婦參保率低,流動人口的新生兒健康水平低于上海本地人口,但該群體新生兒的醫(yī)保受益性要顯著大于本地人口,該結(jié)果表明醫(yī)療保障對流動人群的重要性。為此,本文建議如下:

    第一,提高醫(yī)療保險政策實施的“精準性”。要精準覆蓋到各個群體,消除醫(yī)療保障制度的地區(qū)和城鄉(xiāng)差異,破解流動人口“醫(yī)保不適用”的積弊,精準保障流動孕產(chǎn)婦的健康需求,以解決保障對象被邊緣化的問題。

    第二,應(yīng)改變現(xiàn)有基本醫(yī)療保險在頂層設(shè)計上“同質(zhì)性”,對不同保障對象的報銷比例給予合理區(qū)別,適當對弱勢群體尤其是流動孕產(chǎn)婦給予傾斜性支持,以滿足不同群體的健康需求,實現(xiàn)社會效益的最大化。

    第三,加強重視健康導(dǎo)向、預(yù)防優(yōu)先、質(zhì)量至上的理念。不僅要加大對疾病發(fā)生之前的預(yù)防投入,增加婚前檢查和孕前檢查等項目,以減少事后補償。同時,對孕期健康行為進行有針對性地宣傳和科普教育,以控制事前道德風險,擴大醫(yī)療保險基金的預(yù)防作用。

    總體而言,國內(nèi)關(guān)于此領(lǐng)域的研究尚不多見,本文可能是首篇研究此問題的文章。本文發(fā)現(xiàn)中國現(xiàn)行的基本醫(yī)療保險促進了新生兒的健康水平,且能部分化解新生兒健康水平上的戶籍差異,突出了醫(yī)療保障對居民尤其是對流動人口群體的重要性。因此,中國基本醫(yī)療保險應(yīng)適度對流動孕產(chǎn)婦進行傾斜支持,并加強其產(chǎn)前健康教育,為流動人口孕產(chǎn)婦提供正規(guī)的醫(yī)療保健和產(chǎn)前健康教育,以提升該群體的新生兒健康狀況。政府部門也有必要進一步破解戶籍制度的桎梏,以市場為導(dǎo)向促進人口的自由流動。

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