逆向選擇還是制度“漏洞”：全民醫(yī)保下的不連續(xù)參保行為研究

王昭茜 仇雨臨

一、引言

《中共中央國務院關于深化醫(yī)療保障制度改革的意見》提出了“堅持以人民健康為中心，加快建成覆蓋全民、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、權責清晰、保障適度、可持續(xù)的多層次醫(yī)療保障體系”的醫(yī)療保障深化改革的指導思想和發(fā)展目標，以及“應保盡?！薄盎踞t(yī)療保障依法覆蓋全民”的基本原則。2011年以來，我國實現了基本醫(yī)療保險全民覆蓋，但現有研究通過一些大型微觀調查數據庫的分析，發(fā)現即使基本醫(yī)療保險已經實現了制度全覆蓋，但仍有部分群體未參加基本醫(yī)療保險，且在不同地區(qū)、不同人群、不同制度中的分布具有差異性。例如中國健康與營養(yǎng)調查(CHNS)2011年樣本中，50%參加了“新農合”，17%參加了“城居?！?，22%參加了城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險，3%為公費醫(yī)療(1)封進、余央央、樓平易：《醫(yī)療需求與中國醫(yī)療費用增長——基于城鄉(xiāng)老年醫(yī)療支出差異的視角》，《中國社會科學》2015年第3期。；2011—2012年兩次全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調查數據表明我國流動人口的醫(yī)保參保率約為69%，其城鎮(zhèn)醫(yī)保參保率約為26%(2)劉志軍、王宏：《流動人口醫(yī)保參保率影響因素研究——基于全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數據的分析》，《浙江大學學報(人文社會科學版)》2014年第5期。；中國綜合社會調查(CGSS)2012年樣本中有將近10%的農村居民未參與到醫(yī)療保險中(3)龍翠紅、易承志：《政府信任與社會資本對農民醫(yī)保參與的影響——基于CGSS2012數據的實證分析》，《華中師范大學學報(人文社會科學版)》2016年第6期。；2011和2013年中國健康與養(yǎng)老追蹤調查(CHARLS)樣本中只有極少數的省份能實現100%覆蓋，另有部分省份參保率不到95%，各省樣本人群的社會醫(yī)療保險參保率也存在較大差異(4)謝予昭、顧昕：《中老年人群在社會醫(yī)療保險中的逆向選擇行為及其影響因素》，《保險研究》2018年第7期。；中國家庭追蹤調查(CFPS)2016年樣本中有約7%的成年人沒有被醫(yī)療保險覆蓋(5)駱為祥：《中國成年人醫(yī)療保險未參保狀況及影響因素研究》，《社會保障評論》2019年第1期。。

全民醫(yī)保下部分人群沒有被覆蓋是研究共識，但沒有覆蓋的群體又可以細分為持續(xù)不參保和參保中斷(即前一年有醫(yī)保第二年沒有醫(yī)保)，現有研究關注于當期時點上的參?，F象，卻沒有細分具體的類別，缺乏對參保行為的動態(tài)性關注，即參保質量，包括實際的參保行為是否連續(xù)、是否會中斷參保等。而實際中的確存在參保的穩(wěn)定性不足，表現在本年度的參保人在下一年度會選擇從原有制度中退出(6)仇雨臨、王昭茜：《從有到優(yōu):醫(yī)療保障制度高質量發(fā)展內涵與路徑》，《華中科技大學學報(社會科學版)》，2020年第4期。。參保的穩(wěn)定性(持續(xù)參?；蛲顺霰ｋU)更有助于表明個體對制度的選擇性，從而為理解制度設計對參保者的吸引力、個體的逆向選擇行為提供另一種分析角度。此外，現有研究有部分涉及到居民養(yǎng)老保險的持續(xù)參保意愿、參保忠誠度等話題(7)吳玉鋒、周嘉星、伍勇：《期望確認度與城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險制度忠誠度關系實證研究》，《西北大學學報(哲學社會科學版)》2018年第6期。(8)吳玉鋒、周明：《農民對新型農村社會養(yǎng)老保險忠誠度影響因素實證研究》，《西北大學學報(哲學社會科學版)》2014年第4期。(9)薛惠元：《新型農村社會養(yǎng)老保險農民繳費意愿的可持續(xù)性分析》，《西北人口》2014年第2期。(10)姚?。骸独硇赃x擇、外部激勵與新農保連續(xù)性參?！谒氖〉恼{查》，《中國人口科學》2015年第4期。，而養(yǎng)老保險是長期累計參保，醫(yī)療保險尤其居民醫(yī)療保險是年度參保，相比養(yǎng)老保險，其年度的動態(tài)性、選擇性更強，不連續(xù)參保發(fā)生的概率會更大。

因此，在“建立覆蓋全民的醫(yī)療保障體系”“全面小康一個都不能少”的政策議題下，在世界衛(wèi)生組織“邁向健康保險全民覆蓋”(11)世界衛(wèi)生組織：《初級衛(wèi)生保?。哼^去重要現在更重要》，2008年。的發(fā)展倡議下，要實現應保盡保、保障全民，不僅需要關注年度參保，還需要關注參保的連續(xù)性和穩(wěn)定性。基于此，本文立足于基本醫(yī)保全民覆蓋的政策議題和在調研中發(fā)現的實踐困境，關注于全民醫(yī)保下的不連續(xù)參保行為，具體探究這一現象的實際分布與影響因素，分析其背后反映了怎樣的選擇邏輯、政策機制設計上的漏洞以及可能的不合理因素，進而為強化基本醫(yī)保的激勵機制、激發(fā)政策信賴，實現基本醫(yī)保從全民覆蓋到全民穩(wěn)定覆蓋，實現更加公平可持續(xù)的基本醫(yī)療保險制度提供參考。即誰在中斷參保，為什么會中斷參保，如何化解中斷參保，最終指向全民醫(yī)保穩(wěn)定覆蓋。

二、文獻綜述與研究假設

針對部分群體沒有參加基本醫(yī)療保險的現象，相關研究圍繞醫(yī)療保險中的逆向選擇問題、基本醫(yī)保制度本身的設計等方面，探討了個體參保行為的影響因素，本文的研究假設也從個體的選擇和制度的設計兩方面展開。

一方面，逆向選擇是健康保險中普遍存在的選擇性現象，是個體參保決策的一個重要解釋因素。逆向選擇是指由于事前的信息不對稱，保險參保人多是高風險人群，低風險人群參保比例相對較低。尤其是在自愿參加原則下，投保者擁有自由選擇權，由于不同人群存在不同的疾病風險，因此不存在所有投保者訂立同一保險合約的混同均衡，“逆向選擇”問題的出現就在所難免(12)朱信凱、彭廷軍：《新型農村合作醫(yī)療中的“逆向選擇”問題:理論研究與實證分析》，《管理世界》2009年第1期?！，F有研究表明新農合、城鎮(zhèn)居民和職工基本醫(yī)療保險普遍存在逆向選擇問題，即健康狀況較差的個體更傾向于參保，反之健康狀況較好的個體更可能選擇不參保(13)謝予昭、顧昕：《中老年人群在社會醫(yī)療保險中的逆向選擇行為及其影響因素》，《保險研究》2018年第7期。(14)朱信凱、彭廷軍：《新型農村合作醫(yī)療中的“逆向選擇”問題:理論研究與實證分析》，《管理世界》2009年第1期。(15)臧文斌、趙紹陽、劉國恩：《城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險中逆向選擇的檢驗》，《經濟學(季刊)》2013年第1期。。

具體到本文研究的參保中斷這一現象，個體逆向選擇表現為健康狀況好的人更可能從醫(yī)保中退出，而健康狀況差的人參保的連續(xù)性更強?；诖?，本文提出：

假設1：相比于健康狀況不變，健康狀況變好的群體更容易發(fā)生退保的行為。

假設2：參保人過去一年醫(yī)療花費越高，發(fā)生退保行為的可能性越低。

另一方面，醫(yī)保制度本身的設計也是影響實際覆蓋率的重要原因。首先，制度本身的碎片化和分割性會將部分個體在特定情況下排斥在保障范圍之外，例如人口(非戶籍)流動與未參保顯著正相關(16)駱為祥：《中國成年人醫(yī)療保險未參保狀況及影響因素研究》，《社會保障評論》2019年第1期。，部分流動人口群體在參保中處于更為弱勢的狀態(tài)，流動人口內部也具有一定的分層和懸殊差異(17)劉志軍、王宏：《流動人口醫(yī)保參保率影響因素研究——基于全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數據的分析》，《浙江大學學報(人文社會科學版)》2014年第5期。。但在社會保障建設不斷推進、政府日益關注弱勢群體醫(yī)療保障問題的背景下，近年來社會經濟水平低和醫(yī)保制度分割對參保的阻礙作用有所下降(18)駱為祥：《中國成年人醫(yī)療保險未參保狀況及影響因素研究》，《社會保障評論》2019年第1期。。其次，制度對參保者的吸引力也會影響參保決策，例如新農合只補(大病)住院的補償模式會受到參與農戶的普遍排斥(19)李燕凌、李立清：《新型農村合作醫(yī)療農戶參與行為分析——基于Probit模型的半參數估計》，《中國農村經濟》2009年第9期。。

可見，制度的設計包括了參保資格、參保原則、繳費規(guī)定、待遇支付等方面的內容，是否參保主要取決于個人是否有資格參保、選擇不參保的機制是否順暢、制度能否吸引到參保人等。本文從制度設計的角度出發(fā)，主要關注于入口的參保選擇和出口的待遇支付兩方面。

一方面自愿性參保的保險類型給個人提供了更大的自主選擇性，而強制參保減少了這種選擇性，由此自愿性商業(yè)健康保險市場的逆向選擇行為關注度會高于強制性的社會醫(yī)療保險制度，因此自愿性參保的制度退保概率大于強制參保。當前我國新型農村合作醫(yī)療制度和城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險制度都是自愿參保的規(guī)定，因此本文提出：

假設3：相比于城鎮(zhèn)職工醫(yī)保，新農合、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的參保人發(fā)生退保行為的概率更高。

在制度設計的另一方面，基本醫(yī)療保險制度是對醫(yī)療費用的償付，如果單次制度報銷比例高、個人自付比例低，那么個人從制度中獲益程度更高、對制度信任感更強，會增加制度吸引力，進而降低退保概率。反之，退保概率則會上升。但如果個人醫(yī)療費用自付比例極低(例如在0的情況下)，則很有可能是個人健康水平高，并沒有獲得制度的償付，這無法完全解釋制度吸引力的差異，因此本文進一步假設自付比對退保的影響可能是非線性的，在后文做進一步的檢驗和解釋?；诖耍疚奶岢觯?/p>

假設4：參保人過去一年的醫(yī)療費用自付比例越高，退保概率越高。但這種關系會呈非線性變化。

此外，不同參保類型除了參保原則的規(guī)定外，還有一些其他的相關要素，其中機制除了自愿參保的規(guī)定之外，還有待遇水平，而自付比也是通過制度類型表現的。因此，本文將進一步分析制度類型、自付比與退保行為之間的渠道效應，以期對制度類型的影響效應做進一步分解，即不同制度類型影響不同的自付比，進而對應不同的參保行為。城鎮(zhèn)職工待遇水平優(yōu)于城鎮(zhèn)居民和新農合，因此自付比更低，同時退保概率也越低。

三、數據來源與研究設計

(一)數據來源

本文使用的數據來自中國家庭追蹤調查(CFPS)的數據，CFPS由北京大學中國社會科學調查中心(ISSS)實施，跟蹤收集個體、家庭、社區(qū)三個層次的數據，反映中國社會、經濟、人口、教育和健康的變遷。目前已有5輪調查，其中2010年為基線調查，2012年、2014年、2016年、2018年為追蹤調查。根據官方統(tǒng)計，2011年之后我國基本醫(yī)療保險參保率穩(wěn)定在95%以上，而本文主要關注在基本醫(yī)療保險全民覆蓋的背景下部分群體不連續(xù)參保的行為，因此選擇2012—2018年四輪調查數據識別每兩個觀測年度之間醫(yī)保不連續(xù)參保的情況，描述當前不連續(xù)參保的客觀現狀在多大程度上存在。接著，運用2016年和2018年最新兩期的觀測數據，以2016年參保、2018年沒有參保的群體為主要分析對象，分析退保行為主要分布在哪些群體，影響退保的因素有哪些。

(二)變量選擇

本文的被解釋變量是“是否中斷參?！?，用前一觀測年度有醫(yī)保而后一年度沒有醫(yī)保來衡量，例如某個觀測樣本，在2016年參加了醫(yī)療保險，而2018年沒有參加，則定義該觀測樣本在2016年到2018年中斷參保(即退保)。對是否參保變量的生成綜合考慮公費醫(yī)療、職工醫(yī)保、居民醫(yī)保、商業(yè)保險等多種制度類型，有一項即記做有醫(yī)保，一項都沒有記做沒有醫(yī)保，但在因素分析中只保留前一期參加了社會基本醫(yī)療保險(職工醫(yī)保、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和新農合)的樣本。

本文的自變量包括個體的基本特征及地區(qū)特征、逆向選擇特征變量和制度設計特征變量。其中，個體的基本特征及地區(qū)特征包括性別、年齡、受教育年限、個人所在地區(qū)、戶籍類型。逆向選擇變量包括個人在兩個觀測年度內健康的變化、去年醫(yī)療費用支出。制度設計特征變量包括原有的參保類型和去年醫(yī)療費用個人自付比例。原有的制度類型即從職工醫(yī)保、居民醫(yī)保還是新農合中退出的；上年度的個人醫(yī)療費用自付比例通過報銷后由個人負擔的醫(yī)療費用與總醫(yī)療費用的比值得到，如果沒有發(fā)生醫(yī)療費用支出，自付比例記為0。在分析中考慮到自付比影響的動態(tài)性，變量中加入自付比的平方項。此外，控制個人基本特征的性別、年齡、地區(qū)、戶籍類型、受教育年限等變量。變量選擇如表1：

表1 變量選擇

(三)研究設計

基于前期假設和以上變量設置，本文將首先統(tǒng)計2012—2018年中，4年共3個觀測期醫(yī)保參保的動態(tài)變化，分為持續(xù)參保、退保、持續(xù)沒有醫(yī)保、從無到有四大類。對于相鄰兩個觀測年度，如果兩年都有醫(yī)保(含商業(yè)醫(yī)療保險)，則記為持續(xù)參保；如果前一年度有醫(yī)保而后一年度沒有，則記為退保，這也是本文的核心解釋變量；如果兩年都沒有醫(yī)保，記為持續(xù)沒有醫(yī)保；如果前一年度沒有醫(yī)保而后一年度有，記為從無到有。接著，以2016—2018年兩個觀測期的樣本為主要分析對象，聚焦于持續(xù)參保和退保兩大類的比較，分類描述各個自變量和是否退保的交叉關系。最后，由于被解釋變量穩(wěn)定參保和退保是二元變量，同時構建二元logistic回歸模型和線性概率模型做進一步的分析解釋。該部分數據分析的步驟是：(1)估計個體特征對退保行為的影響；(2)在控制個體特征的情況下，分析健康變化和上年度醫(yī)療費用支出對退保行為的影響，目的在于檢驗逆向選擇機制；(3)在控制個體特征的情況下，分析2016年的醫(yī)保類型、上年度醫(yī)療費用個人支付比例(由于之前分析個人自付比可能存在非線性影響，因此加入個人支付比的平方項)對退保行為的影響，目的在于檢驗制度設計的影響；(4)將所有自變量納入回歸模型，以檢驗逆向選擇和制度設計兩大因素如何共同形塑個體的退保行為；(5)為進一步探究制度設計的影響機制，采用KHB方法，對制度設計影響參保分布的路徑進行中介效應的分解檢驗，主要是看不同制度所帶來的個人自付比例對參保連續(xù)性的中介效應，并比較間接效應與直接效應之間的關系及其大小，從而分析制度設計因素影響退保行為的渠道機制。在文章的最后，基于理論探討和實證檢驗的結果，提出如何化解中斷參保，實現全民醫(yī)保穩(wěn)定覆蓋的路徑建議。

四、實證結果與研究發(fā)現

(一)個體參保情況

表2和圖1顯示了2012—2014年,2014—2016年，2016—2018年四個觀測年度三個觀測區(qū)間內參保的總體變化情況。首先，持續(xù)參保的比例在穩(wěn)定上升，與此相對持續(xù)沒有醫(yī)保以及新增醫(yī)保覆蓋(從無到有)的比例穩(wěn)定下降，這反映了醫(yī)保擴大覆蓋面所取得的成績，即全民醫(yī)保的覆蓋率在穩(wěn)定上升。其次，持續(xù)參保的比例在2018年最多達到88.25%，持續(xù)參保和新增醫(yī)?？偤透采w的比例在2018年最多達到93.37%，而當前官方公開報道的全民醫(yī)保覆蓋率維持在95%以上，可見CFPS中統(tǒng)計的醫(yī)保覆蓋率略低于官方口徑，但差距不大，反之穩(wěn)定覆蓋率不足90%。最后，三個觀測區(qū)間內均有約4%—5%的人從醫(yī)保制度中退出(前一個觀測年度有醫(yī)保，后一個觀測年度沒有)，這說明了醫(yī)保穩(wěn)定覆蓋率不足90%的一個原因，即有部分人不連續(xù)參保。為探究與退保關聯的因素有哪些，本文接下來以2016—2018最新兩年的數據為分析樣本，比較退保的人群與持續(xù)參保的人群分別分布在哪些群體，以及其具體的影響因素是什么。

圖1 2012—2018年每兩個觀測期內個體參保情況分布圖

表2 2012—2018年每兩個觀測期內個體參保情況分布

(二)不連續(xù)參保群體的分布

表3是主要變量的描述統(tǒng)計表，包括了總體的變量特征和分2016—2018年參保變化(持續(xù)參保和退保)(20)由于本文在后文的分析中主要以持續(xù)參保為參照，對比分析退保的影響因素，因此此處的分類描述統(tǒng)計僅選擇持續(xù)參保和退保兩種參保變化類型。的分類統(tǒng)計。

從表3可以看出，在個體特征變量中，退保與穩(wěn)定參保的差異主要集中在地區(qū)之間和不同的受教育年限，即從西部到中部再到東部退保的概率依次增加，而持續(xù)參保群體的受教育年限長于退保的群體。此外，不同戶籍之間，非農業(yè)戶口的退保概率略大于農業(yè)戶口。在逆向選擇變量中，隨著健康水平本身的變化，退保概率沒有呈一定的線性變化方向，即相比于上一次調查，健康變好的退保概率略高于健康沒有變化的，但與健康變差的沒有明顯差異；而退保群體的上年度醫(yī)療費用高于持續(xù)參保的群體，這與逆向選擇本身的假設不完全一致甚至相悖，即退保者并非都是健康狀況好或醫(yī)療費用低的群體。最后在制度設計的變量中，2016年的醫(yī)保類型(即從哪種醫(yī)保中的退出(21)嚴格來說應該比較的是2017年的參保類型，但由于數據限制只能選用2016年的醫(yī)保類型，而實際中個體參保類型在兩年之內轉換的情況較少，因此假定2016年的參保類型即退保者退出的醫(yī)保類型。)與參保分布的關系表現為，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保退保概率高于新農合高于城鎮(zhèn)職工醫(yī)保，這與制度設計的假設基本相符，即由于居民醫(yī)保是自愿參保而職工醫(yī)保是強制參保，因此居民醫(yī)保退保概率高于職工；而在居民醫(yī)保內部，城鎮(zhèn)的居民醫(yī)保退保概率高于新農合，這與之前對戶籍類型分布的分析基本一致，這一現象在后文進一步分析。上年度個人醫(yī)療費用自付比在不同的參保變化中的均值相差大約1個百分點，退保者個人自付比更高，這一結論與之前制度設計的假設也基本一致。

表3 變量的描述統(tǒng)計表(分2016—2018年參保變化)

(三)影響不連續(xù)參保的因素分析

1.基準回歸

根據前文假設和對不同群體間的參保分布的分類描述，本文進一步構建二元logistic回歸和線性概率模型探究在控制各個變量的情況下，不連續(xù)參保的解釋機制。表4和表5分別是前文研究設計中從第一步到第四步的二元logistic回歸和線性概率模型分析結果，模型1是只有個人特征變量，模型2是個人特征和逆向選擇變量，模型3是個人特征變量和制度設計變量，模型4包含了所有的解釋變量。線性概率模型回歸結果與二元logistic回歸結果基本一致，尤其是逆向選擇和制度設計的核心變量的系數方向均一致，表明回歸結果具有穩(wěn)健性。接下來將對回歸結果做具體的解釋。

表4 退保的影響因素分析二元logistic結果

表5 退保的影響因素分析線性概率模型結果

(1)影響不連續(xù)參保的個體特征變量

模型1分析的是所有個體特征的變量，除性別外，其余選擇的變量均通過了顯著性檢驗。首先，在二元logistic模型中，以57.25歲為拐點，在線性概率模型中，以56歲為拐點，是否退保與年齡的關系呈開口向上的拋物線，即在56—57歲之前，隨著年齡增加，退保概率降低，57歲之后，隨著年齡增加，退保概率提高。中年人是比較穩(wěn)定的參保群體，這一方面由于中年群體較多參加了強制性更強的職工醫(yī)保，另一方面也由于中年人作為主要勞動力更需要醫(yī)療費用的保障。其次，就地區(qū)與戶籍而言，相比于西部地區(qū)，東部和中部退保概率更高；相比于農村戶籍，城市戶籍退保概率更高，這與之前分類描述的結果基本一致。最后，受教育年限與退保概率成負相關，即受教育年限越長，退保概率越低，這說明隨著受教育年限的延長，個人對醫(yī)療保險的認知更加科學合理，從而參保的穩(wěn)定性也更高。

(2)不連續(xù)參保的逆向選擇機制

模型2是在控制個體特征的基礎上，僅加入相比于上次調查健康水平的變化和醫(yī)療費用(取對數)兩個代表逆向選擇的變量，以此分析逆向選擇的解釋機制。相比于健康狀況變差，健康狀況沒變的群體退保概率更低，而健康變化系數也是負的，但沒有通過顯著性檢驗。這表明相比健康水平變差的群體，健康水平變好的群體退保概率反而更低，這與一開始假設的逆向選擇相悖。而隨著醫(yī)療費用升高，退保的概率在降低，由于醫(yī)療費用提高可以在某種程度上說明個人更“需要”醫(yī)療費用的第三方償付，因此如果發(fā)生了醫(yī)療費用，第二年度持續(xù)參保的概率也就更高。模型2表明逆向選擇的機制并沒有完全得到解釋。

(3)不連續(xù)參保的制度設計因素

模型3是在控制個體特征的基礎上，僅加入退出的醫(yī)保類型和上年度醫(yī)療費用個人負擔比例兩個代表制度設計的變量，以此分析制度設計因素對退保行為的影響。

一方面，就不同的參保類型而言，與之前分類描述統(tǒng)計的結果類似，相比于城鎮(zhèn)職工醫(yī)保，城鎮(zhèn)居民退保概率更高，而新農合的系數雖然也為正，但沒有通過顯著性檢驗。這一方面反映了強制參保與自愿參保的原則對參保行為的影響，另一方面由于相較城鎮(zhèn)居民醫(yī)保，新農合在實施中更會作為一種農村基層治理的政治考核指標，因此其基層組織的動員能力比城鎮(zhèn)居民醫(yī)保也更強，參保的穩(wěn)定性相比于城鎮(zhèn)居民醫(yī)保也高，這也印證了東中西地區(qū)、城鄉(xiāng)戶籍間的退保差異。另一個證據是，在對2014年到2016年持續(xù)參保與退保的因素分析中，相比于城鎮(zhèn)職工醫(yī)保，新農合退保概率更高是通過了顯著性檢驗，但2016年到2018年這一結果不顯著。其中一個可能的原因是近年來脫貧攻堅工作在全國范圍內尤其是農村地區(qū)展開，其中健康扶貧作為脫貧攻堅的重要政策領域，其中的一項基礎性措施便是建檔立卡貧困人口醫(yī)療保障全覆蓋，例如2016年國家衛(wèi)生計生委、國務院扶貧辦等部門發(fā)布的《關于實施健康扶貧工程的指導意見》就明確提出了“新型農村合作醫(yī)療覆蓋所有農村貧困人口并實行政策傾斜，個人繳費部分按規(guī)定由財政給予補貼”，這一措施能夠在很大程度上提高了新農合的參保穩(wěn)定性。

另一方面，就個人上年度醫(yī)療費用負擔比例而言，自付比及其平方項均在1%的水平上顯著，自付比對退保行為的影響是一個開口向上的拋物線，在二元logistic模型中其拐點為48.84，在線性概率模型中其拐點為48.50，即個人醫(yī)療費用負擔比例約在48%之前，退保的概率隨著自付比的增加而降低，在大約48%之后，退保的概率隨著自付比的增加而提高，而這一拐點的數值基本接近一半(50%)。一個可能的解釋便是，在個人自付比較低的情況下，個人更能感受到從參保中獲得的“好處”，隨著個人承擔醫(yī)療費用比例的上升發(fā)現自己需要這項制度，從而參保的穩(wěn)定性也更強；但當個人負擔比例超過一定數值(一半)，便會產生“參保與不參保差別不大”的印象，降低了制度本身對參保者的吸引力，因此更容易選擇退出已有的醫(yī)保制度。

(4)逆向選擇與制度設計的共同作用

模型4將所有解釋變量納入模型分析中，其中，個人特征和逆向選擇的解釋與之前基本一致，但在逆向選擇的解釋變量中，個人上年度醫(yī)療費用支出不再顯著，可見相比于實際的醫(yī)療費用花費，個人自己的負擔比例對退保的解釋力更強。說明逆向選擇的機制在一定程度上被制度設計所解釋，且由于健康變化的因素也沒有完全通過顯著性檢驗，逆向選擇的假設并沒有完全得到證明。因此，可以說相比于逆向選擇，包括參保原則、經辦管理、待遇水平等在內的制度設計的因素對退保行為的解釋力更強。

2.機制分析

以上分析表明相比于逆向選擇，制度設計的因素對退保行為的解釋力更強。但同時制度設計本身就附加了很多的因素。例如自付比本身在某種程度上就是由不同的醫(yī)保類型決定，因此本文進一步假設不同參保類型除了參保原則的規(guī)定外，還有一些其他的相關要素，其中待遇水平就是重要的因素之一，即不同的制度類型影響了不同的個人負擔比例，進而影響到退保的行為?；诖?，本文將自付比作為制度類型對退保行為影響的中介變量，采取KHB方法進行效應分解和統(tǒng)計檢驗。從表6可以看出，在引入自付比這一中介變量后，其間接效應顯著且間接效應占直接效應比例約為30%(二元logistic36.36%，線性概率模型27.06%)。可見，參保類型對退保概率的影響約有30%是由待遇水平(個人醫(yī)療費用負擔比例)導致的。

表6 不同醫(yī)保類型影響退保行為的渠道效應

因此，KHB的機制分解揭示了不同的參保類型通過自付比影響退保行為的中介效應。此外需要說明的是，自付比只是制度設計的一個反應，其他嵌入在制度本身的特征中的變量，雖然未能直接觀測，但也會影響到參保的行為。例如之前已經分析過的強制與自愿的參保原則，同樣在個人自付比高、制度吸引力弱的情況下，新農合由于基層執(zhí)行中約束力更強，穩(wěn)定性會更高；城鎮(zhèn)居民醫(yī)保強制性更弱，穩(wěn)定性是最低的；而城鎮(zhèn)職工醫(yī)保本身就是強制參保又有單位繳費作為執(zhí)行渠道，其穩(wěn)定性是最高的。其他的政策性因素如在精準扶貧背景下，農村地區(qū)是健康扶貧的重點地區(qū)，保障全民參保是一項重要的政治任務，不同保險經辦機構的治理能力(參保的便捷化程度、政策的宣傳力度等)，這些都會在一定程度上影響到醫(yī)保制度對國民的吸引力，最終使得參保者做出持續(xù)參保與退出醫(yī)保的差異性參保選擇。

(四)其他未被觀測的變量對退保行為可能的解釋

由于個體行為的多樣性以及醫(yī)保制度本身的復雜性，個人不連續(xù)參保可能還有其他的解釋因素，但由于數據本身的限制，沒能在模型中做更系統(tǒng)的分析，因此本文對一些其他的可能因素做簡要的討論。

1.收入水平：在實地調研中醫(yī)保經辦機構人員和參保者都提到，近年來居民醫(yī)保繳費標準的不斷提高給個人和家庭造成了壓力，從而會有不參保的意愿甚至直接退出城鄉(xiāng)居民醫(yī)保。雖然城鄉(xiāng)醫(yī)療救助制度以及健康扶貧政策對貧困人口尤其是建檔立卡人群居民醫(yī)保的個人繳費部分予以補貼，但對于不能擁有財政補貼的貧困邊緣人群而言，居民醫(yī)保的個人繳費仍舊是一筆不小的支出，從而降低持續(xù)參保的意愿。

2.流動人口：當前職工醫(yī)保是單位負責職工的參保繳費，居民醫(yī)保是居民個人繳費，不同地區(qū)常住居民參保和戶籍參保兩種形式都存在。對于戶籍地參保(更多存在于發(fā)達地區(qū))，如果流動人口戶籍在原地，而在流入地沒有正式工作，便會陷入不能參加流入地的職工醫(yī)保和居民醫(yī)保、而參加流出地醫(yī)保又無法在當地就診的尷尬境地，不連續(xù)參保行為也就隨之產生。

3.職業(yè)的轉變：對于職工醫(yī)保，如果個人在一定時間內離開原有工作單位，那便失去了參加職工醫(yī)保的渠道，而如果以靈活就業(yè)人口或城鄉(xiāng)居民的身份參保，也需要一定的時間和流程才能再次參保，這便導致了參保的不穩(wěn)定性、斷保行為的發(fā)生。有研究也表明職工醫(yī)療保險存在一定程度的斷?，F象，當原本參保的職工失業(yè)、轉換工作時，很可能失去職工醫(yī)療保險(22)王超群、顏明芬：《中國基本醫(yī)療保險的實際參保率及其分布特征：基于多源數據的分析》，《社會保障評論》2020年第1期。。

總之，除之前在數據分析中討論的醫(yī)保類型、待遇水平等因素影響到參保的穩(wěn)定性外，也有一些由于數據所限，未被觀測到的變量可能對參保的行為產生影響。以上因素的討論無論是收入水平、人口的跨區(qū)域流動或是職業(yè)的轉變，都多少反映了醫(yī)保制度設計中包含的參保障礙。因此，破除參保的制度性障礙，提高醫(yī)保制度本身對國民的吸引力，是“建立穩(wěn)定覆蓋全民的醫(yī)療保障體系”，實現“邁向健康保險全民覆蓋”的重要切入點。

五、研究結論與討論

(一)研究的基本結論

本文運用中國家庭追蹤調查(CFPS)的調查數據分析在全民醫(yī)保下部分群體參保中斷的現象，從逆向選擇與制度設計可能的“漏洞”兩方面探討影響退保的因素，研究結論包括：

首先，實現基本醫(yī)保全民覆蓋不僅需要某個時點的全民參保，更需要全民連續(xù)參保，但是現實中存在著參保中斷的現象。實現基本醫(yī)保全民穩(wěn)定覆蓋是醫(yī)保更高質量發(fā)展的基礎，而參保不連續(xù)的行為也會反映出醫(yī)保制度本身的一些漏洞，因此需要關注這一現象并對其背后的行為邏輯做出細致的探究。

其次，逆向選擇與制度設計兩大解釋因素中，制度性因素對個人退保行為的發(fā)生解釋力更強。由于自愿參保的原則、地區(qū)流動與職業(yè)轉換過程中參保的銜接機制不暢，尤其是在待遇水平較低、個人負擔比過高的情況下，基本醫(yī)療保險既存在參保本身的制度障礙，又會降低對參保人的吸引力，從而參保人會選擇退出原有的醫(yī)療保險制度。

(二)對策建議

研究個體的參保行為及其影響因素，最終落實到全民醫(yī)保覆蓋的政策指向，即如何實現基本醫(yī)保實質性的全民覆蓋?；趯ν吮Ｐ袨榈挠绊懸蛩胤治觯瑢崿F全民穩(wěn)定參?？赡艿恼吒深A包括調整自愿性的參保原則、優(yōu)化基本醫(yī)保的制度設計、激勵機制與治理結構等，從強制性上減少逆向選擇，同時提高制度本身的吸引力。

首先，增強法定醫(yī)保的強制性。一方面，城鄉(xiāng)居民醫(yī)保的參保原則從自愿參保到強制參保，但具體的轉化機制還有待細化的考慮，從參保原則上減少逆向選擇行為的發(fā)生；另一方面做實職工醫(yī)保費用征收的渠道和基數，減少雇主責任逃避。

其次，建立差別化繳費機制和統(tǒng)一化待遇保障，擴大保障范圍，提高保障水平。在繳費端，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保繼續(xù)按工資比例繳費，探索居民醫(yī)保與個人和家庭可支配收入掛鉤，調整財政的統(tǒng)一補助為針對特殊人群(老人、小孩、低收入)的差異化補助，尤其注重貧困邊緣人群的參保負擔。在待遇端，繼續(xù)擴充門診慢性病保障范圍，推動高價抗癌藥談判，在基金的可承受能力范圍內漸進式提高待遇保障范圍和水平，提高制度的吸引力。

再次，暢通人口跨區(qū)域流動、職業(yè)轉換中的參保銜接機制。隨著城鎮(zhèn)化的推進，人口的跨統(tǒng)籌區(qū)流動成為常態(tài)，而當下工作機制的日益靈活化也使得職業(yè)轉換日益頻繁。異地就醫(yī)解決了流動人口費用的結算問題，但是流動人口真正的保障權益需要順暢的轉移接續(xù)制度。因此，可以通過減少參保等待期、延長轉移過程中醫(yī)保的存續(xù)期，以及建立居民醫(yī)保靈活繳費機制(非一年一次)等渠道，暢通醫(yī)保的銜接機制，減少個體參保的空檔期。

最后，提高制度服務能力，優(yōu)化制度管理效能。即在實踐中，持續(xù)推動基本醫(yī)療保險的參保宣傳，以柔性化手段提高民眾對基本醫(yī)保的認知，從而穩(wěn)定覆蓋更多更全面的人群。優(yōu)化參保手段，暢通信息化繳費渠道。此外，對于新生兒、老年人等參保不便利人群，探索將新生兒自動納入基本醫(yī)保保障人群之中，給老人提供更多針對性的基層醫(yī)保服務，提高醫(yī)療保障公共管理服務的可及性。

(三)研究的不足與進一步研究方向

本文研究主要的不足是現有的追蹤調查數據多是隔年追蹤，本文選取的便是2016年和2018年CFPS的調查數據分析。但識別退保的行為更好的方法是從上一年度的特征以及是否參保入手，即以2017年是否有醫(yī)保以及個體的各種特征因素，分析2018年的參保變化。由于數據所限這點只能做隔年的簡單處理，但一個事實是從2016到2018個體參保確實發(fā)生了從有到無的過程，且醫(yī)療費用、負擔比例、健康水平等一些核心變量，均是調查上年度費用支出，健康的動態(tài)變化，因此隔年數據的分析并不會太影響結果的科學性。

此外，本文主要分析的是成年人，也就是16歲以上人群的參保變化。但從分析結果可以發(fā)現，老年人和小孩是參保概率更高的群體，用CFPS分析兒童退保概率大約為10%，這兩個人群又恰恰是健康風險最高的。因此，在后續(xù)的研究中，可以考慮分人群進行更細致的分析，尤其是對老年人和兒童進行專門的分析，探討他們參保行為的解釋機制，從而聚焦全民醫(yī)保穩(wěn)定覆蓋中的關鍵重點人群。