农村老年人灾难性医疗支出影响因素分析

陈在余, 李 薇, 江 玉

(中国药科大学 商学院，江苏 南京 211198)

农村老年人灾难性医疗支出影响因素分析

陈在余, 李 薇, 江 玉

(中国药科大学 商学院，江苏 南京 211198)

基于中国健康和营养调查数据(CHNS)，以我国新农合全民覆盖为背景，利用完全外生性样本，实证分析了新农合对农村老人灾难性医疗支出的影响。研究结果表明，新农合政策实施以来，我国农村老人灾难性医疗支出发生率没有明显变化，根据重新界定，大致在1%左右；新农合对降低农村老人灾难性医疗支出无显著影响，其发生率主要取决于家庭人均收入水平及自身的健康状况。从对传导机制的分析来看，新农合显著提高了农村老人的就医主动性，从而可能增加了农村老人的医疗服务支出，导致新农合政策对缓解农村老人大病医疗可负担性的作用不显著。

新农合； 灾难性医疗支出； 农村老人; 人均收入水平

一、研究背景与问题的提出

为了解决农民看病贵与看病难、缓解因大病出现的“因病致贫、返贫”的问题，2003年起我国实施了新型农村合作医疗制度(简称“新农合”)。其基本制度设计是“自愿加入”、“大病防治为主”，为参合者提供医疗补贴。截止至2013年，我国新农合参合人数达8.02亿，参合率高达99%，基本实现全民覆盖。

然而，随着新农合制度的普及，新农合是否减少了农民的大病医疗支出值得学者关注。现有研究多数关注了新农合对农民医疗支出的影响[1-2]，但分析新农合对农民大病支出影响的文献并不多见，而大病支出对于农户的影响是持久而深远的，大病不仅导致即期的大额现金支出，给农民造成沉重的经济负担，大病的健康风险冲击还会削弱农户的长期收入能力[3]。对于大病的定义文献中通常有两种方法：一是医疗费用的绝对值，如高梦滔等[3]16定义大病为农户当年发生5000元以上的疾病，二是医疗费用的相对值，即灾难性医疗支出，是指家庭现金医疗支出超过家庭收入的相当比例，如刘颖、任苒[4]定义当家庭自付医疗费用达到或超过家庭可支配收入的40%即可被视为发生了灾难性医疗支出。本文主要分析新农合对农民灾难性医疗支出的影响，研究对象为农村老年人群。本文关注的问题是：随着我国新农合政策的全面普及，新农合缓解了农村老年人的灾难性医疗支出吗？其传导机制是什么？本文的分析对评价新农合政策绩效具有一定的现实意义。本文选择农村老年人群作为研究对象，主要基于以下考虑：(1)老年人由于生理机能衰退和抵抗力下降，患病率明显增加，会导致医疗需求增加，有文献显示老年人口的人均医疗费用大约是非老年人口的3-5倍[5]，家庭中有65岁及以上老人是引发家庭发生灾难性医疗支出的主要因素之一[6]；另一方面，老年人患慢性病的可能性增加，而慢性病的发生无疑会带来不小的经济负担[7]。(2)我国已进入老龄化社会，老年人口数量庞大，据老龄化趋势研究预测，2050年我国老年人口数量将增加至3.34亿，占总人口数量的22.6%；面对如此庞大的老年人口，政策制订者需要关注新农合制度是否能有效减轻农村老人灾难性医疗支出，从而改善老年人医疗卫生服务的可及性和可获得性。(3)农村老人在家庭资源分配中处于弱势地位，在自费医疗情况下生大病时更可能有病不医而放弃治疗，运用老年人口数据评价新农合对农民大病医疗支出影响的政策绩效更为稳健。

本文运用中国健康和营养调查(CHNS)数据，分析新农合对我国农村老年人灾难性医疗支出的影响。CHNS数据库是长期跟踪数据，这有利于考察新农合实施前后农民灾难性医疗支出发生情况的变化，从而对新农合政策的影响做出判断。本文首先运用CHNS数据库2000、2004、2006、2009和2011年数据，计算新农合补偿前后灾难性医疗支出的发生率和发生强度；其次，运用2000、2009和2011年完全外生的样本，建立Probit模型对新农合的作用进行严谨的计量分析。

本文的研究在以下两个方面丰富了现有文献：一是对居民灾难性医疗支出重新定义，按照现有文献对灾难性医疗支出的定义，一个很小的医疗支出对低收入家庭都有可能是灾难性的，这是不合适的，这与其说是医疗支出不如说是农户自身收入太低而使其陷入贫困，本文中对此进行了修订，有效地剔除了小病引起的低收入家庭的灾难性医疗支出；二是消除回归变量之间的内生性。由于新农合是“自愿参加”，可能出现健康状况较差的人积极参合的情况，存在逆向选择，从而引发一定程度的内生性问题，在本文计量模型中，选择新农合实施前的2000年以及实施后已几乎全民覆盖的2009及2011年数据，基本不存在逆向选择现象，克服了变量的内生性带来的估计偏差。

二、相关文献综述

近年来，有很多学者对“新农合究竟是否改善了农村居民灾难性医疗支出的发生情况”进行了讨论，但是得出的结论并不一致。Sun et al.[8]和Shi et al.[9]分别利用山东和河北、陕西、内蒙古的调查数据发现，新农合使参合者的因病致贫率有所下降，但总体上仍维持在较高的水平；Wagstaff et al.[10]的研究显示，新农合虽然增加了门诊就医率和住院就医率，但没能降低参保人的自付医疗负担；一些学者认为新农合的补偿作用在很大程度上弥补了医疗费用上涨的部分，但对降低灾难性医疗支出的发生率影响十分有限[11-13]。而我国学者闫菊娥等[14]对陕西省的调查研究显示，新农合对降低灾难性医疗支出的发生率有较好的效果。这些研究结论不一致的原因可能是研究地域、数据，或是研究方法的选择不同。

在与本文相关的研究中，国内以老年人为研究对象的文献十分有限。王中华等[15]将研究对象细化至老年慢性病家庭，对老年慢性病家庭灾难性医疗支出的影响因素进行了分析。但是该文章在进行回归分析时没有考虑到被解释变量大量取零的问题，其结果可能存在偏差。张薇薇等[16]使用中国健康与养老追踪(CHARLS)数据库，运用logistic回归对老年家庭灾难性医疗支出的影响因素进行了分析，主要针对的也是慢性病老人家庭。

新农合是“自愿参加”，存在逆向选择现象，会引发一定程度的内生性问题。现有大多数国内文献采用描述性统计分析进行研究，缺乏严谨的计量分析。Wagstaff et al.[10]7-11的研究控制了一些难以观测到的特征可能带来的结果偏差，但该研究利用的是我国2003年12个省份的调查数据， 2003年我国刚开始进行新农合试点，其研究结果可能更适合于新农合的早期情况。

综上所述，现有文献大多以描述性分析为主，缺少严谨的计量分析，且研究时间较早。近年来我国新农合迅速普及，缴费及补偿水平均有较大幅度的提高，但针对中国农村老人，以全民覆盖为背景研究新农合政策效果的文献并不多见，而面对我国人口的日益老龄化，分析新农合是否减轻了农村老年人的大病医疗负担是十分必要的。

三、灾难性医疗支出度量与模型构建

(一)数据来源

本文采用北卡罗莱纳人口中心发布的中国健康和营养调查(China Health and Nutrition Survey，CHNS)数据库。该调查涉及9个省(黑龙江、吉林、山东、江苏、河南、湖北、湖南、广西、贵州)的城市和农村，覆盖我国东中西部，具有较好的代表性。自1989年开始，CHNS至今已展开了9轮调查，最近两年是2009年和2011年。该数据库样本量大，且是长期追踪调查，便于比较新农合实施前后我国农村老年居民大病负担的变化，进而对新农合的政策效果进行评价。

考虑到新农合从2003年在我国开始试点，在比较农村老年人灾难性医疗支出发生率与发生强度时选用新农合实施前的2000年和实施后的2004、2006、2009、2011年数据，保证数据的连续性，以判断新农合实施前后农村老人灾难性医疗支出的变化。在计量模型中，为了剔除因农民自愿参加新农合而带来的内生性问题，选择新农合实施前的2000年和新农合完全覆盖的2009和2011年的数据。本文研究对象限定为年龄60岁及以上农村老年人，并删除家庭收入小于等于零的样本，这样，共获得有效样本5064个。

(二)灾难性医疗支出度量方法与计量模型

对于灾难性医疗支出的定义，文献中通常将其设定为一个绝对数值，或是人均家庭收入的一个固定比值，一般为扣除食品支出后人均家庭收入的40%，或者是人均家庭收入水平的10-25%。根据该定义，对于家庭收入较低的家庭，即使是一个较小的医疗支出也可能是灾难性的，因此，将灾难性医疗支出定义为自身收入的固定比值是不合适的，这与其说是该家庭发生灾难性医疗支出倒不如说是农户自身的贫困。

本文对灾难性医疗支出重新定义：首先按家庭人均收入由低到高进行五等分，对于收入较高的三个等级，将灾难性医疗支出定义为家庭人均收入的25%，其次对于收入较低的两个等级，将灾难性医疗支出定义为一个固定值，即第三个收入阶层最低收入的25%，医疗支出超过这一限定值则视为该对象发生灾难性医疗支出。

依据本文的定义，对农村老年人的灾难性医疗支出进行测算。如果农村老年人发生灾难性医疗支出，计为Oi=1，则，样本个体灾难性医疗支出的发生率为：

其中，Hcat表示灾难性医疗支出的发生率，N表示样本量。

此外，还需测算灾难性医疗支出的发生强度，对于处于三个较高收入层次的居民，如果发生灾难性医疗支出，则记为U=E/Y-Z，而对于处于两个较低收入水平的居民，如果发生灾难性医疗支出，则记为U=E/Y-P/Y，否则Ui=0，则：

其中，E表示医疗支出，Y表示人均家庭收入，Z表示收入较高的三个收入层次灾难性医疗支出的固定比例，P表示收入较低的两个层次灾难性医疗支出的固定值，Gcat表示灾难性医疗支出的平均发生强度，N表示样本量。

在建立计量模型评估新农合是否减少农村老年居民灾难性医疗支出的绩效时，必须考虑逆向选择所带来的内生性问题。由于是否参加新农合是以农民自愿为原则，对于一些健康状况不佳的人，他们更倾向于参加新农合；而对于一些健康状况较好的人，他们可能选择不参加，因此新农合的效果会在一定程度上被低估。在实证分析中，通常用工具变量估计等方法来对其进行处理。而在本文中，选择新农合实施前的2000年以及实施后的2009以及2011年的数据来构建外生性样本，2009年后新农合已基本实现全覆盖，几乎不存在逆向选择问题，这使得计量模型的估计结果较之前的相关研究更加稳健。

根据本文的研究目的，选用probit模型来对新农合对灾难性医疗支出的影响进行计量分析。模型中，本文的被解释变量为“是否发生灾难性医疗支出”。本文的关键解释变量为“是否参加新农合”，该变量设置为虚拟变量。本文设置的控制变量主要有：老年人的性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、家庭人均收入、家庭规模、是否患慢性病以及地区虚拟变量。家庭是老人的重要的生活依托，因此家庭规模也可能会影响老年人是否发生灾难性医疗支出。我国东部、中部、西部经济发生不均衡，老人的大病支出情况也可能存在区域差别，因此，在回归中设置了地区虚拟变量。慢性病变量主要通过CHNS数据库中“高血压”、“糖尿病”、“中风”、“心梗”、“哮喘”等患病情况而获得，如果农村老人患其中任何一种，该变量即取值为1。本文具体模型构建如下：

Pr(Ii=1)=Pr(αicoop+βiXi+εi>0)

Ii表示是否发生灾难性医疗支出，如果发生灾难性医疗支出则为1，否则为0；coop表示是否参加新农加，若参合，则coop=1，否则coop=0；Xi为其它控制变量；εi表示随机扰动项，εi～(0，1)服从标准正态分布。

四、农村老年人灾难性医疗支出发生率与发生强度测算

表1给出了在25%人均家庭收入的阈值水平下我国农村老年居民新农合补偿前后灾难性医疗支出的发生率和发生强度。可以看出：(1)新农合政策补偿前老年居民的灾难性医疗支出呈上升趋势，如2004年补偿前农村老人的灾难性医疗支出发生率为2.122%，而2011年相应数字为2.350%，与新农合实施前的2000年相比，新农合补偿前农村老人灾难性医疗支出的发生率与发生强度均有较大的增长，2011年比2000年分别增长为0.889和7.808倍，这表明新农合政策通过费用补偿可能促进了农村老人医疗支出增长。这可能的解释是：新农合政策可能释放了农村老人被抑制的医疗需求而促进了医疗服务利用水平；或者因农民参加了新农合加剧了医生诱导需求而提高了居民的医疗费用*本文没有区分新农合政策是否促进了医生的诱导需求或者是释放了农民被抑制的医疗需求。在目前我国的医疗环境下，对医生缺乏相应的约束机制，新农合政策实施可能加剧医生诱导需求或释放农民被抑制的医疗需求而促进了农民自付医疗费用增长，但对此深入讨论偏离了本文的研究目标，因此本文没有进行深入分析。。(2)随着我国新农合的普及，除2006年以外，新农合政策补偿后的老年居民灾难性医疗支出呈下降趋势，从2004年的2.011%下降到2011年的1.061%，发生强度从2004年的13.360%下降到2011年的4.118%，但补偿后2011年农村老人的自付灾难性医疗支出仅略低于2000年；因此，由于居民总的医疗费用提高，实施新农合后农村老人的实际自付医疗支出负担可能并没有显著下降。

表1 农村老年人灾难性医疗支出的发生率与发生强度 单位：%

注:括号内为标准差

此外，从各年份补偿前与补偿后灾难性医疗支出发生情况的对比可以发现，2011年补偿后灾难性医疗支出发生率下降幅度最大，为54.851%，2009年下降幅度为23.087%，而2004年和2006年补偿前后灾难性医疗支出的发生率变化较小，这可能是因为2009和2011年新农合政策普及和补偿水平有了较大幅度提高的缘故。

通过简单的灾难性医疗支出指标测算，可以发现新农合对农村老人的自付大病医疗支出发生率可能没有起到较大的缓解作用，但对此准确验证仍需要严谨的计量证明。

本文对老人灾难性医疗支出进行了重新定义，与文献中传统的定义方法相比，测算结果较低，这是因为本文的定义方法有效地剔除了小额医疗支出。例如，按农民收入五等份分组，2011年最低收入组人均家庭收入平均仅1390元，按照25%的家庭人均收入阙值水平，如果某老年人家庭人均收入等于最低收入组平均人均家庭收入，根据传统文献定义方法，该老人补偿后医疗支出仅为350元，即被视为发生灾难性医疗支出，这是不合适的。表2对两种定义方法以2011年为例进行了比较，可以发现，传统定义方法测算的灾难性医疗支出发生率是本文的定义方法的1.4至2倍，发生强度近1.2倍。需要说明的是，本文主要是分析新农合对农村老年人灾难性医疗支出的影响，重点关注新农合实施前后农村老人灾难性医疗支出发生率的变化，因此，灾难性医疗支出定义的不同并不影响本文的分析结论。

表2 2011年农村老年人灾难性医疗支出不同定义的测算结果比较 单位：%

注:括号内为标准差

五、农村老年人灾难性医疗支出影响因素的实证分析

(一)变量的描述性统计

本文计量分析采用的新农合实施前的2000年和完全覆盖后的2009和2011年的完全外生样本，变量描述性统计结果如表3，可以看出：(1)2000我国还未实施新农合，所以2000年参合率为0；2009和2011年新农合虽仍以自愿参加为原则，但由于政府的大力倡导，几乎全民覆盖，本文中删除了极个别的不参合样本，因此这两年的参合水平显示为100%；(2)我国农村居民人均家庭收入逐年增加，但农村老年居民自付医疗支出也逐年增加，且上涨比率高于人均家庭收入的上涨比率，从2000年到2011年，我国农村老年居民自付医疗支出与家庭人均收入年均上涨比率分别为29.702%和14.975%，因此，老年居民的自付医疗支出随着新农合的普及并没有明显下降，而且农村老人家庭自付医疗支出年均增长率大大高于家庭人均收入的增长；(3)患慢性病的老年人比率逐年增加，从2000年到2011年，我国农村老人患慢性病的年均增长率为12.8%。

(二)模型估计结果与分析

表4显示了农村老年居民灾难性医疗支出发生率的probit模型估计结果。其中，模型Ⅰ包含了地区变量，模型Ⅱ剔除了地区的影响。我国东中西部的地区差异实际上反映了经济水平的差异，两个模型的对比发现，删除地区变量后，仅“人均家庭收入”变量由10%水平上显著变为5%水平上显著，其他变量显著性不变。

模型结果表明：新农合对于农村老年居民是否发生灾难性医疗支出没有显著影响，具有显著影响的主要变量是家庭人均收入、家庭规模及是否患有慢性病。因此，我国农村老年居民是否发生灾难性医疗支出主要取决于家庭经济水平和自身健康状况，新农合政策效果不明显。可能的解释是：新农合政策刺激了居民医疗服务利用及医疗支出增长，而由于实际报销水平不高，导致农村老人的自付医疗支出并没有显著下降。

表3 变量描述性统计结果

注:括号内为样本标准差；江苏、山东和辽宁被设置为东部地区，黑龙江、河南、湖北、湖南为中部地区，广西、贵州为西部地区。

表4 农村老年人灾难性医疗支出probit回归结果

注:*、**、***分别表示变量在10%、5%和1%的水平上显著

人均家庭收入对农村老年居民是否发生灾难性医疗支出具有显著的负向影响，这表明低收入者更可能发生大病医疗负担；从我国东中西部地区的差异来看，西部农村老年居民发生灾难性医疗支出的概率显著高于东部。慢性病变量对于农村老年居民灾难性医疗支出有显著的正向作用，这说明患慢性病的老人更容易发生灾难性医疗支出。慢性病在一定程度上反映了居民的健康水平，且慢性病的治疗周期较长、治疗费用较高，容易导致农村老年居民的大病医疗负担。

家庭规模变量对于农村老年人大病负担有显著的负向影响，这说明家庭规模越小，老人越容易发生灾难性医疗支出。家庭是老人生活的依托，这里的“家庭规模”既反映了家庭人口数，也侧面反映了对老人的家庭照料与陪伴。基于此可以推断，独居的老人发生大病支出的概率更高。

出乎意料的是，年龄对于发生灾难性医疗支出的影响并不显著，这可能的解释是：对于老年群体来说，整个老年群体都是灾难性医疗支出的易发人群，而年龄的差异对结果的影响并不大。

(三)新农合对农村老年人灾难性医疗支出影响的传导机制

表5 农村老年人就医主动性影响因素

注:***、**、*分别表示变量在1%、5%和10%水平上显著

根据上述分析结果，推断新农合并未降低农村老年居民的灾难性医疗支出，可能是由于新农合增加了老人的医疗服务利用及医疗支出增长。对此，采用“就医主动性”作为因变量进行了检验，CHNS中对应的问题是“当你感到不舒服时，你是怎么做的”，将“自己治疗”、“没理会”、“不知道”视为“不积极治疗”，取值为0；将“找当地卫生员”、“去看医生(诊所，医院)”视为“积极治疗”，取值为1。自变量主要包括人口学特征、老人健康水平和经济水平。比较发现新农合实施前后老人的就医积极性有明显变化，2011年老人身体不适积极就医的比例在20%左右，虽然这一比率仍然较低，但与2000年相比，这一比率具有较大幅度的增长，提升幅度高达50%左右。

表5显示了基于Logistic模型得到的估计结果，发现新农合与就医主动性之间呈显著的正相关关系，这说明新农合的实施显著地增加了农村老年人就医积极性，促进了老年居民对医疗服务的利用，这与预期完全一致。由于新农合的实施提高了农村老年人的就医积极性，以往有病不医的现象得到缓解，但促进了居民总的医疗支出增长，导致农村老人实际自付医疗支出并没有下降，从而削弱了新农合对大病支出的影响*这里仅证明了新农合可能释放了农民被抑制的医疗需求，从而促进了农村老人的医疗积极性，但由于医疗保险引入了第三方支付，新农合也可能会促进医生诱导需求，对此并没有严谨证明。。

六、结论及政策含义

本文运用CHNS数据库，对新农合是否降低农村老年居民灾难性医疗支出进行了实证分析。本文首先对灾难性医疗支出进行了重新定义，根据新农合实施前后的2000、2004、2006、2009、2011年数据测算了我国农村老年人的灾难性医疗支出发生率，然后，基于新农合全民覆盖为背景，运用2000、2009和2011年的完全外生样本，通过probit回归模型分析了新农合对农村老年人的灾难性医疗支出的影响。

本文研究发现：(1)近年来我国农村老年人的灾难性医疗支出发生率大约在1%左右，在新农合政策补偿前农村老人的灾难性医疗支出发生率和发生强度均呈上涨趋势，但补偿后灾难性医疗支出发生率与新农合实施前的2000年相比并没有明显变化；(2)计量模型表明新农合对农村老年人灾难性医疗支出无显著影响，农村老年居民是否发生灾难性医疗支出主要取决于家庭经济水平和自身健康状况；(3)新农合政策增加了农村老人的就医积极性，缓解了老年人有病不医的现象，从而增加了农村老年人医疗服务的利用水平，可能促进了农村老人医疗费用增长。

本文的研究有一定政策含义，近年来我国新农合普遍重视覆盖率，在较短的时间内实现全民覆盖，但补偿水平仍然较低，新农合制度作用并没有切实减轻农村老年居民的大病医疗负担。从长期来看，面对日益增长的人口老龄化，我国政府应继续加大新农合对农民大病的补偿力度，合理提高老年人群重大疾病的报销比率，以提高新农合对农村老人的金融保护，减少农村居民因病致贫的风险。现阶段，应该关注农村老年人群的疾病负担，应注意到新农合可能提高了农村居民的医疗服务利用，但增加的医疗费用有可能影响老年人群的医疗可负担性。针对农村低收入老年人群特别是孤寡老人，政府应增加财政补助。

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Impact on Catastrophic Health Expenditure of Rural Elderly

CHEN Zai-yu, LI Wei, JIANG Yu

(BusinessSchool，ChinaPharmaceuticalUniversity，Nanjing211198，China)

Using China Health and Nutrition Survey data (CHNS) and exogenous samples, the NRCMS’ impact on catastrophic health expenditures of the rural elderly is analyzed on the context of universal coverage of NRCMS. The results show that the incidence of catastrophic health expenditure is about 1% according to new definition and it did not change significantly since the implementation of NRCMS. The NRCMS had no significant effect on reducing out of pocket medical expenses for the rural elderly and the impact of catastrophic medical expenses of rural elderly depends mainly on their household income and their own health condition. It can be found from the analysis of the transmission mechanism that the implementation of the NRCMS significantly improved the medical positivity of the elderly, thus may increase the medical care spending of rural elderly. And NRCMS did not reduce the risk of catastrophic disease or ease the medical burden of rural residents.

NRCMS; catastrophic medical expenditure; rural elderly; income per capita

2016-09-07

10.7671/j.issn.1672-0202.2017.01.005

教育部人文社会科学基金面上项目(13YJA790006)；江苏省教育厅2012年度江苏省高校中青年骨干教师境外研修项目

陈在余(1968—)，男，江苏南京人，中国药科大学商学院副教授，主要研究方向为健康经济及医疗保障。E-mail：chenzaiy2002@163.com

F323.89

A

1672-0202(2017)01-0045-09