医疗保障水平的福利效果，本文主要内容关键词为：医疗保障论文,福利论文,水平论文,效果论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 目前中国已基本实现了全民医保覆盖，城镇职工基本医疗保险(以下简称城镇职工医保)、新型农村合作医疗(以下简称新农合)和城镇居民基本医疗保险(以下简称城镇居民医保)分别覆盖了城镇就业人员、农村居民以及城镇非就业居民，使得超过13亿的人民群众看病就医有了基本的保障，对满足中国居民基本医疗服务的需求及改善其健康状况都具有积极作用。但基本医疗保险的保障水平，尤其是城镇医保和新农合的保障水平还比较低，人民群众大病医疗费用负担仍然较重。以城镇居民医保为例，一方面城镇居民医保的参保人数与城镇职工医保覆盖人数已经基本相当，但其医保受益率、次均基金支付水平都要大大低于城镇职工医保。另一方面，通过比较其基金的结余率可以发现，城镇居民医保基金的当年结余率却要明显高于城镇职工医保(见表1)，说明城镇医保的保障水平可能相对偏低。
因此，提高医疗保障水平正逐步成为全民医保实现之后医疗保险制度改革的重要目标。2012年国家发展和改革委员会联合多个部委发布了《关于开展城乡居民大病保险工作的指导意见》，意见提出：“要在基本医疗保障的基础上，对大病患者发生的高额医疗费用给予进一步保障，以力争避免城乡居民发生家庭灾难性医疗支出为目标，合理确定大病保险补偿政策，实际支付比例不低于50％。”然而，如何确定一个“合理”的保障水平，这一“水平”既要实现医保基金的收支平衡，又能实质性地降低参保者医疗负担，是一亟待解决的现实问题。 要想确定一个合理的保障水平，必须理解医疗保障水平提高会产生福利改进与效率损失两方面的效应(Chetty，2009)。其中所谓的效率损失就是“道德风险”，即保障水平的提高可能导致参保者的过度医疗服务需求(Pauly，1974)。而提高医疗保障水平带来的福利效应则是指其平滑消费的作用，即患者及其家庭不会因为患病导致其生活消费水平下降。Baily(1978)以及Chetty(2006a，2006b，2008，2009)的一系列理论研究已经证明，可以将提高保障水平带来的边际福利效果表示成这两种效应之差，并且随着保障水平的提高，福利效应改善的效果会越来越弱，而道德风险所产生的效率损失则会越来越明显。因此，从理论上而言，最优的保障水平应该设在平滑消费的边际福利效应等于道德风险的边际效率损失的平衡点上。基于这样的思路，我们通过采用充分统计量(sufficient statistics)的方法，在一个统一的理论模型框架下，将医保的社会福利净效果表示成若干“充分统计量”的函数形式，然后基于现实数据和文献中已有的实证结果，对这些充分统计量进行估计并用来求解最优的医疗保障水平。具体来说，本文的主要贡献是： 首先，我们基于实际报销比例的变化，考察了医疗保险如何影响参保者的医疗服务需求和花费。以往的研究主要是集中在评估医疗保险覆盖的影响效果(Lei & Lin，2009；Wagstaff et al.，2009；程令国和张晔，2012；白重恩等，2012；Liu et al.，2014)，也就是从无保险到有保险的过程，几乎没有文献涉及参加保险后不同保障水平的影响效果。具体来说，如果将无保险状态看成是报销比例为0％的状态，那么过去的研究主要评估报销比例从0％变化到30％或50％的这个过程会如何影响个体的医疗服务利用及健康状况。由于医疗服务的价格与医疗服务需求之间可能存在非线性的关系，报销比例从0变化到30％，与从30％变化到60％相比，可能产生截然不同的影响。另外，考虑到新农合与城镇居民医疗保险均采用自愿参保的模式，我们参照文献中常用的办法，利用一次医保政策变化带来的“自然实验”环境来控制由于逆向选择所带来的内生性偏误(Manning et al.，1987；Newhouse et al.，1993；Chiappori et al.，1998)。通过比较保障程度发生变化与未发生变化参保人群医疗服务利用情况，本文得以控制个体不可观测特征引起的偏误，使得我们可以较为准确地考察医疗保险报销比例变化对医疗服务利用的影响。其次，我们构建了一个统一的最优医疗保障的理论模型，并通过综合考虑医疗保障带来的效率损失与福利改进效应来评估新农合和城居保的保障水平是否达到最优。国内现有文献几乎都是从某个或者某几个侧面来分析医保的绩效。比如，有些研究发现参保者医疗服务利用率明显提高(刘国恩等，2011)，健康状况也有明显改善(程令国和张晔，2012)，家庭面临医疗风险的降低，家庭的预防性储蓄也明显减少、生活消费水平得到明显的提高(白重恩等，2012；臧文斌等，2012)；与此同时，也有文章发现，医疗保险并没有显著减轻参合者的实际医疗支出负担(Lei & Lin，2009；Wagstaff et al.，2009；Yip & Hsiao，2009；封进等，2010)。从这些研究我们可以发现，医保的实施一方面可能有利于提高医疗服务利用和家庭的消费，但是另一方面也可能导致过度医疗，造成医疗资源的浪费。而从现有研究中，我们无法推断新农合和城居保的保障水平是否达到最优。本文通过采用充分统计量的方法，在一个统一的理论模型框架下，通过将医保的社会福利净效果表示成可以准确估计的充分统计量的函数形式，然后基于现实数据或者文献中已有的经验结果来估算最优的医疗保障水平。最后，我们使用的有关参保者医疗服务利用的数据来源于实际报销信息，与以往文献采用的调查数据不同，能够更准确、全面记录参保者医疗服务利用的情况及其变化，使得本文的分析结果更加准确。 二、最优医疗保障水平：基于充分统计量的估计 本文接下来将通过构建一个社会福利最大化的理论模型，利用其求解的最优条件将最优医疗保障水平表示为几个“充分统计量”的函数形式，然后实证估计医疗保障水平对医疗服务需求的影响大小，预测当前医疗保障的最优报销水平。① (一)基本模型 假设个体健康时的消费效用函数为u(c)，生病时的效用函数为u(c)-v；如果生病，需要花费一定的医疗成本才可以恢复健康状态，即获得效用v。不同个体接受相同医疗服务治疗的效应不同，但服从分布F(v)。假定不论健康还是生病，都有固定的收入z，即不考虑生病对劳动力供给的影响。假定医疗保险收取保费t，来补贴生病之后接受治疗的个体。设定医疗保险对接受治疗者的净补偿为b(扣除其所交保费)。
我们假定社会福利最大化的问题由两阶段组成。首先，对于参保者而言，在给定的b与t(b)条件下，决定是否就医：
记最大化之后的(间接)期望效用为W(b，t)。接下来政府选择b与t来最大化社会福利，但是会受到基金平衡的预算约束：
该式非常直观地将医疗保障水平的提高带来的福利变化表示为两部分：等式右边的第一部分表示在健康与生病状态下消费的边际效用之差，可以用来度量医疗保障水平带来的消费平滑作用；第二部分则表示效率损失，即道德风险效应。当两种效应相等时，表明此时的医疗保障水平是最优的。如果前者大于后者，则说明当前的医疗保障水平低于最优水平，而当前者小于后者时，说明当前的医疗保障水平已经过高。 (二)充分统计量的估计 1.充分统计量方法的实现：基于消费平滑 假设效用函数是常相对风险厌恶系数效用(constant relative risk aversion或者CRRA)：
其中，γ是相对风险厌恶系数。从而(1)式就可以进一步近似为：
因此，判断当前保障水平下的社会保障水平b是否最优，只需要估计4个关键的充分统计量：
以及p。其中
代表健康与生病状态下的消费水平之比，即消费平滑的效果；γ代表风险厌恶系数，
是医疗服务需求的价格弹性，p是平均住院率。基于这4个参数的估计结果，我们就可以根据
的大小判断当前的社会保障水平是否达到最优。 2.充分统计量方法的实现：基于流动性与替代效应的分解 这里进一步采用Chetty & Saez(2010)的思路，通过对医疗服务需求弹性的分解，尝试将医疗保障水平提高的积极效果表示成流动性效应占总价格效应的比例。 在以上的模型中，考虑生病个体是否接受治疗与补偿标准及自付费用、资产收入的关系：
所以，
，即医疗保障水平提高引起的医疗服务需求变化可以分解为两部分：其中
表示收入变动对个体是否接受治疗的边际影响，因此可以代表补偿标准提高之后的“流动性效应”(liquidity effect)，即支付能力提高引起的医疗消费动机变化；而
表示不接受治疗时自付费用对是否治疗的边际影响，衡量的是“替代效应”(substitution effect)，即道德风险效应(相对价格变化引起的医疗消费变化)。
因此，判断当前保障水平下的社会保障水平b是否最优，只需要估计(3)式中4个关键的充分统计量：
以及p。与前一种充分统计量形式相比较，这里不再需要估计消费平滑的效果大小，尤其是避开了对风险厌恶系数估计这一难题。并且
这两个统计量实际上很容易估计的，所以，难点在于对流动性效应大小
的估计。 可以看出，不论采用以上两种思路的哪一种，都需要估计医疗需求的价格弹性参数。接下来我们将首先基于某城市城乡居民基本医疗保险的实际报销数据来估计此参数。 三、医疗保障水平对医疗服务需求影响的实证评估 (一)政策背景：城乡一体化的医疗保险体系 本文接下来拟基于某城市一次医疗保险政策的改变来考察医疗保障水平，也就是医疗服务价格的变化，对医疗服务需求的影响。该城市通过将原来覆盖城市区域非从业居民的城镇居民医保与覆盖农村地区的新农合合并，建立起城乡一体化的城乡居民基本医疗保险体系。考虑到城乡之间的差异，合并之初(2009年)，城乡居民基本医保险实施了差别缴费的政策，参保居民可以根据自身经济与健康状况选择从低到高三个不同档次中的任意一档，分别为一档、二档、三档(其中一档相当于原来的新农合，二档则相当于原来的城镇居民医保)。具体而言，2009年三个档次成年人的缴费标准分别为每人每年20元、120元、220元；学生和儿童则实施统一的缴费标准，每人每年40元；政府财政补助为每人每年80元(见表2)。
作为城乡统筹的过渡性政策，差别缴费的筹资策略仅仅实施一年之后，政府就对其进行了合并，将中心城区的参保者全部合并到了三档，不再实施差别缴费政策，而对于周边区县则继续实施差别缴费，不过参保档次缩减到二档与三档两个，并取消了原来的一档。具体来说，中心城区及部分发达的郊县地区等8个较发达的区县(以下简称中心城区)的成人个人缴费标准为每人每年100元，政府补助220元。其余12个区(市)县(以下简称周边郊县)以及在该市的50多万大学生每人每年缴费40元，政府补助180元。周边郊县的居民如果想参加三档，财政补助仍然是每人每年180元，个人缴费140元。因此，中心城区2009年参加各个档次的参保者都需要在2010年加入三档，周边区县2009年各个档次的参保者可以选择在2010年参加二档或者三档，并享受对应档次基本医疗保险的待遇。 以上的政策实践为本文的研究提供了一个“自然实验”环境。其中最重要的是，实施差别缴费和报销政策使得我们可以考察不同医疗保险保障水平对医疗服务利用的影响，而这在以往统一缴费政策框架下是无法实现的。其次，该市筹资政策的变化，即原来参加不同保障程度医疗保险的参保者被强制归并到同一档次的实践，则有助于控制逆向选择效应所带来的估计偏差。 (二)数据介绍与描述性统计分析 本文实证分析采用的数据来源于该市医保部门提供的城乡居民基本医疗保险参保者样本信息。我们随机抽取了所有城乡居民医疗保险参保者中10％的样本，并且跟踪了每个参保者2009年和2010年参保的档次情况以及这两年内的所有住院报销信息。其样本信息包含了参保者的个人信息(年龄、性别、参保地区、参保档次等)和个人住院报销情况(住院次数、住院总费用、基金支付情况等)。④由于学生儿童档次没有发生变化，我们首先去掉所有年龄小于16岁或者参加学生儿童档次的样本。表3描述了参保者的档次选择情况。其中2009年中心城区的参保居民选择一档、二档及三档的比例分别为2.8％、85.5％、11.7％，到了2010年这些参保者都被“强制”选择参加三档。2009年周边区县参保居民参加一档、二档及三档的比例分别为74.3％、24.3％、1.4％，2010年一档被取消，参加二档和三档的比例都有所增加，但主要以参加二档为主，只有6.4％的参保者选择了三档。
表4比较了不同档次参保者之间的住院报销情况(住院率和住院的平均费用)。以中心城区为例，2009年一档、二档、三档参保者的平均住院率分别为6.8％、9.7％、12.5％，年住院平均花费分别为372元、464元、1069元，剔除没有发生住院费用的参保样本，次均住院平均花费分别为5456元、4806元、8568元。显然，参保档次越高，住院率、住院费用越高，一档与二档参保者的平均住院费用差别较小，三档参保者的住院费用大大高于一档和二档参保者的住院费用。同时，我们对2009年不同档次参保居民的特征进行了比较。结果显示，选择参加一档和二档的居民平均年龄为46岁，而参加三档的平均年龄为54岁，明显高于一档和二档参保者的年龄，说明健康风险越高的居民选择参加三档的倾向越高。 由于住院报销率或者费用都属于事后发生的风险，不同档次参保者事后风险的差别可能与参保者原来的风险相关(逆向选择)，也可能反映了不同档次保险待遇不同而导致的风险状况的不同(激励效应)。因此，我们根据两年之间档次变更的情况，将平衡面板样本划分为不同的组合，然后比较不同组合2009年到2010年各种指标的变化情况(见表4)。显然，原来不同档次的参保者，后来参加了同一个档次(二档或三档)，其住院率和平均住院费用不仅在2009年存在较大差别，而该差别在2010年并入同一档次之后基本没有变化，反映了原来不同档次参保者之间的风险差别在这两年之间的稳健性。由于不同保障组的参保者风险存在明显的差别，在考察参保档次对医疗服务利用影响时，就必须考虑自选择的影响。
(三)双重差分模型(DID)设计 评估医疗保险的绩效时，首先必须考虑逆向选择问题。在本文研究的背景下，表现为加入不同档次的医保是居民自愿选择的结果，因为健康状况不佳的居民因预计自己未来的医疗支出较大，更倾向于参加较高档次的医保。为了表述的方便，我们将医疗保险对参保者医疗服务利用的影响定义为“激励效应”。⑤与之对应的即为“逆向选择”效应，即因为个体风险的差别而导致医疗支出差别。所以，本文在实证研究部分需要着重解决的问题就是在剔除逆向选择效应的基础上研究激励效应的大小。而本文对逆向选择效应与激励效应的分解来源于原来不同档次参保者被“强制”归并到同一档次这一政策实践过程。基于以上的分析思路，我们首先建立以下双重差分(difference-in-differences)回归模型：
其中，Y表示参保个体的风险发生情况，用参保者实际的住院报销情况来衡量(二值虚拟变量，如果过去一年有住院报销则为1，否则为0)；T为年份虚拟变量(2010年为1，2009年为0)；G代表组别的哑变量，取l代表档次发生变化的处理组，取0代表控制组(档次没有发生变化的组)；X为其他控制变量，包括参保者的年龄(以及年龄的平方项)、性别以及参保者所在区域的虚拟变量；v为随机残差项。 由于中心城区和周边郊县的居民在各项经济指标上存在差别，我们在回归中将把样本分开来分析。⑥对中心城区而言，处理组的定义是从2009年的二档变化到2010年三档的参保者，而控制组则是在这两年都选择三档的参保人群；周边郊县的处理组为从一档变化到二档的参保者，而控制组则为维持二档不变的参保人群。根据上一节的分析，此时变量T的系数衡量控制组参保者风险的年度变化，交叉项系数β[,1]表示与控制组参保者相比，处理组参保风险的变化程度，等同于之前定义的激励效应，而变量G的系数β[,2]表示2009年两组参保者之间的风险差别，等于逆向选择效应与激励效应之和。 值得注意的是，以上的双重差分模型能够成功区分两种效应依赖于这样的前提假设：处理组与控制组(即高低档次参保个体)之间的风险差别不随时间变化，或者其变化趋势是相同的。但实际上高低档次参保者风险的时间趋势可能存在差别。一般而言，高档次的参保者不仅医疗风险较高，同时可能其健康恶化的速度也较快。正如在本文样本描述中所见，高龄居民更容易参加较高的档次，所以相对于低档次参保者而言，高档次参保者不仅风险较高，其风险进一步恶化的可能也会更高。另外一个可能导致二者变化趋势不同的因素是，参保者在两年中的风险发生可能不是独立的，最常见的现象是参保者第一年的住院经历可能会影响其在第二年的住院选择，从而导致高风险的参保者不仅在第一年发生风险的概率较高，也会导致次年的风险发生概率有所上升。这两类因素结果都会导致高估逆向选择效应，从而使得本文估计出来的激励效应低于实际的激励效应。所以如果确实存在政策变化前后高低档次之间风险变化趋势不同，那么本文估计的激励效应只是实际激励效应的一个下界。当然，由于本文考察的只是2010年与2009年两年之间风险的变化，时间跨度并不长，所以对于大部分群体而言，风险变化的趋势可能并不明显。同时，本文还通过控制参保者的年龄以及重点考察风险变化趋势并不明显的人群(主要是年轻人群)来解决这一问题。 在验证医保报销比例提高对医疗费用支出的影响时，回归方程采用与(4)式类似设定，⑦只是被解释变量采用的是已住院个体的次均住院总费用或自付总费用⑧(均取对数)、住院天数，变量G与T及控制变量X的定义与之前相同；为了控制参保者对医疗机构的选择，该回归方程控制了就诊医院的等级(scale)。⑨ (四)估计结果 表5A部分报告了基于中心城区样本的回归结果。根据第(1)列的结果，我们可以发现，与2009年相比，2010年中心城区三档参保者平均住院报销率明显增加，增幅为13.2％(1.3％/9.8％)；2009年三档的参保者平均住院报销率比二档高1.9％，由于二档参保者平均住院率的增长小于三档(0.89％)，导致二者住院率差距进一步扩大，因此不支持激励效应的存在。但是正如之前所强调的，由于三档的参保者不仅风险水平高，且其风险恶化的速度可能也要明显快于较低风险的二档参保组，从而导致对激励效应的低估。为了进一步检验激励效应是否存在，我们首先将年龄较大的参保居民剔除(大于60岁)，第(2)列的结果显示的，此时交叉项的系数虽然为正，但统计上不显著。与此同时，变量G的系数稍有增加，表明在较为年轻的群体中，高低档次的风险差别也较大，而T的系数则由正变负。⑩因此，总体来看，在控制了高风险组的风险恶化趋势之后，医保档次提高并没有显著提高住院率。
表5B部分报告了基于郊县区域样本的回归结果，其基本结论与中心城区的结果稍有不同：不论是全样本的结果还是去除年龄较大的参保者样本，交叉项的系数都显著为正，表明激励效应的一致存在。这有可能是因为周边郊县比中心城区的医保报销比例变化要大得多，所以周边郊县居民受到的影响也会更大一些。例如，周边郊县乡镇卫生院和一级医院的报销比例分别增加了30％和20％，而中心城区这两个数据分别是0和5％。当逐步删除年龄较大的人群后，交叉项的系数有下降的趋势。原因可能是医疗保险政策的变化对年龄较大的人群影响比年轻人要大，尤其是在农村地区，由于距离的原因，当乡镇卫生院和一级医院报销比例大幅增长以后，年龄较大的人对政策变化的反应要强烈一些。但总体来说，表5B部分各列的交叉项系数差别不大。同时，变量G的系数也显著为负，并且在年轻的群体中绝对值相对更大；全样本的回归结果中，T的系数显著为正，但在年轻的样本中变为不显著或者显著为负，表明年龄较大的参保者群体医疗风险增加的趋势。全样本中，激励效应可以解释高低档次风险差别的26％(1.55％/5.92％)，在年轻的参保者样本中，由于交叉项系数的降低以及G系数的增加，导致激励效应可以解释的比例有所降低，60岁以下、50岁以下及40岁以下的样本中该比例分别为22％、19％、18％。因此，从回归结果不难看出，对于医保档次较低的周边区县，医疗保险档次的提高会显著提高住院率，并且其提高的幅度大致相当于原来不同档次参保者住院率差别的20％，而对于医保报销比例已经相对较高的中心城区，实证结果并不支持医疗保险档次的提高会提高住院率。
表6报告档次变化对医疗支出水平的影响。首先，年度的住院费用都有显著增长，而不同档次之间也存在较为明显的费用差别，低档次相比高档次的患者住院费用要低近30％。另外，年龄、性别以及不同等级的就诊医院都对住院花费有显著的影响。(11)而从交叉项的系数可以明显看出，中心城区，档次提高对总费用以及住院天数没有显著影响，而在郊县地区，档次提高显著提高了住院总费用以及住院天数。不论在中心城区还是郊县地区，档次的提高都导致自付费用显著减少，符合政策的预期效果。但是，中心城区自付费用的下降幅度要小于郊县地区，像前面提到的，这与档次变化带来的报销比例变化程度不同相关。由于参照组和处理组医疗支出变化的趋势可能不同，这样估计得到的平均处理效应就可能是有偏误的。与本文之前采取的估计方法一样，我们考虑采用较年轻的参保者样本，这样可以使得参照组和处理组的年度医疗需求变化基本一致。子样本回归的结果显示，不论是中心城区还是郊县地区，医保报销比例的提高都没有导致总的医疗费用的提高。由于住院总费用没有增加，而报销比例有所提高，因此自付医疗费用部分都有显著的下降。 四、最优医疗保障水平估计 (一)基于消费平滑效果的估计 依据本文之前的估计以及文献中的研究结果，首先分别估计以下的充分统计量。 医疗服务需求价格弹性。根据本文第三节的研究结果可以计算医疗服务需求的价格弹性。首先，对于样本中郊县区域的参保者，参保者从一档变化至二档过程中，实际报销比例从46％增加到了62％，(12)导致住院率平均增加了1.15％，据此可以得到郊县地区一档参保者的(住院)医疗服务需求的弹性为：
同理可以得到中心城区二档参保者的医疗服务需求弹性参数为：
消费平滑效果。赵绍阳(2010)基于中国城镇家庭的追踪调查数据，通过建立面板数据的固定效应模型，得到一次大病冲击会使得家庭非医疗消费水平平均下降1944元，占家庭年平均消费水平的9.5％，这一结果稍低于Cochrane(1991)对美国家庭研究所得的结果(15％)。(14)基于这一结果，我们可以大致估计得到健康状态下的消费水平是疾病状态下消费水平的1.095倍，即c[N]/c[Y]=1.095，表明我国城镇居民不能通过医疗保险完全平滑大病冲击对消费的影响。(15) 风险厌恶系数。风险厌恶系数的估计是本方法的一个难点。目前对相对风险厌恶系数的估计主要来自于以下两个方面的文献：(1)金融学研究中消费资产定价模型。基于股票风险溢价程度隐含的风险偏好，估计得到的风险厌恶系数都较高，一般都超过10(Mehra & Prescott，1985；Hansen & Jagannathan，1991；Campbell & Cochrane，1999)。(2)基于模拟实验或者现实选择估计风险厌恶系数。这些研究的结果显示，个体的风险厌恶程度都较高。比如，Cohen & Einav(2007)基于汽车保险起付线(deductible)的选择行为发现，绝大部分消费者都是风险厌恶的，平均相对风险厌恶系数大约为80。Barsky et al.(1997)基于假设性问卷调查的结果也显示大部分人都是极度风险厌恶的。表现为三分之二的被调查者都会拒绝“50％的可能性获得双倍收入，或者以50％的概率削减收入20％”这样的(假设性)新工作机会(风险厌恶系数都超过了3.8，只有不到1/4的被调查者小于或等于2)。 不过，类似的经验文献几乎都是对发达国家居民风险厌恶系数的估计，有关我国居民的文献较少，尤其是几乎没有基于现实选择的经验结果可供参考。由于缺乏完善的社会保障，平均而言，发展中国家的居民要比发达国家的居民更加风险厌恶。所以，发达国家居民风险厌恶系数的估计值实际上可以作为我国居民平均风险厌恶系数的下界。此外，王晟、蔡明超(2010)基于投资者行为调查数据估算得到的相对风险厌恶系数大致在3-6之间。一般而言，由于投资者属于风险相对偏好的群体，这一区间也可以作为我国居民风险厌恶系数的下界。此外，在本文的框架下，我们还基于参保居民医保档次的选择，大致估计了这些参保个体相对风险厌恶系数的上下界(16)(见表7)。可以看出，当存在下界时，相对风险厌恶系数的值一般都在10以上。
充分统计量的估计结果：对于不同的风险厌恶系数和不同的初始报销比例，根据(2)式可以计算得到相应的边际福利值(具体结果见表8)。可以发现，在给定
以及弹性参数的条件下，社会福利
随着风险厌恶系数的提高而提高：对于实际报销比例已经达到46％的郊县地区，如果居民的风险厌恶系数小于5，即此时
小于0，表明此时的报销比例已经过高；如果风险厌恶系数高于5，
为正值，此时当前的报销比例可能过低。如果采用γ=5或6来近似我国居民风险厌恶系数，那么医疗保险最优的报销比例应该大于46％。根据本文的估算以及相关文献的估计结果，可知我国居民的风险厌恶系数大于这一界限，所以46％的报销比例还未达到最优的医保报销水平。 对于样本中城市地区的参保者，参保者从二档变化至三档的过程对住院率以及住院费用都没有显著影响，因此医疗服务需求的弹性几乎为零；此时只要消费平滑的作用为正，那么
就一定大于零。即使根据估算得到的弹性参数计算边际福利值，对于三档的保障水平，只要γ大于6，边际福利值都会大于0，因此此时的三档报销水平也是低于最优报销水平的。 由于一档与二档的保障水平分别与我国大部分地区新农合与城镇居民医保的保障水平相当，那么以上基于充分统计量的估算实际上表明，这两大基本医疗保险的保障水平低于最优保障水平。因此，此时提高保障水平不但不会导致医疗资源的过度使用，还有利于社会福利的整体提升。
(二)全局视角下最优医疗保障水平的讨论：流动性与道德风险效应的视角 根据第二部分理论模型的推导结果，实证评估的关键在于估计流动性效应(或者道德风险效应)。估计流动性效应的难点在于寻找外生的资产或现金流变化。截至目前，还没有文献研究涉及对这一参数的估计。在本文考察的政策环境下，也难以直接估计这一参数，因此接下来主要通过借鉴流动性效应的视角来讨论医疗保障水平的优化问题。 首先，根据之前的估计结果，郊县地区的
(b/C=46％)=0.45，p=7.4％，(17)那么
/(1-p)=50％，因此依据(3)式充分统计量的表达式可知，当流动性效应与道德风险效应之比为50％时，此时一档46％的实际报销比例就是刚好最优的；如果流动性效应与道德风险效应之比大于或者小于40％，则一档46％的实际报销比例过低或者过高。同理，当中心城区的弹性
(b/C=56％)=0.58时，p=7.7％，
/(1-p)=62％，所以当流动性效应与道德风险效应之比为62％时，二档56％的实际报销比例就是刚好最优的；该比值大于或者小于62％，则对应二档56％的实际报销比例过低或过高。 根据前一种方法(基于消费平滑)的校准结果表明，目前城镇居民基本医保的实际报销比例达到56％左右时仍然低于最优的保障水平，因此此时对应的流动性效应与道德风险效应之比也要超过62％。也就是说，在目前的报销比例条件下，提高保障水平会显著提高医疗服务需求，其中流动性效应占比接近40％。这也是为什么提高报销水平主要影响住院率，而对住院费用影响较小的原因。对于受到一定“流动性约束”的家庭来说，提高报销比例可以有效降低其医疗负担，提高其就诊的可能性。如果存在相当数量的居民受到流动性约束影响，提高报销比例就可以促进社会福利的改进。 不过，伴随着医疗保障水平的不断提高，流动性效应与道德风险效应的变化可能并不是线性的。为了说明这一点，我们接下来将城乡居民医保与享受报销比例更高的城镇职工医保覆盖人群的医疗服务利用情况进行比较。表9分别列出了二者的住院率与次均住院费用以及基金补偿比例。相比之下，职工医保的基金补偿比例维持在71％的水平，而居民医保的实际补偿比例在本文考察的区间虽然有明显增加，但仍然有接近10％的差距。通过简单的比较，不难发现，职工医保与居民医保参保人群之间的住院率都在10％左右的水平，二者差别很小；相比之下，职工医保人群的次均住院费用则要明显高于居民医保人群，差距甚至可以达到2倍。(18)所以，假如将居民医保的补偿比例提高到职工医保的水平，忽略其他因素对医疗服务需求的影响，(19)我们可以预期，住院率不会有太大变化，但是住院费用会有显著的增加。这说明，随着医保保障水平的变化，医疗服务需求的变化并不是线性的，不同阶段的医疗服务需求可能会发生截然不同的变化。
综合以往医保覆盖绩效评估的研究结论与本文以上的证据，可以依据流动性效应与道德风险效应的相对变化，将医疗保障水平与医疗服务需求之间的关系分成三个阶段：医疗保险的覆盖(从无保险到低水平覆盖)会显著提高医疗服务利用率以及医疗支出水平，尤其是低收入群体与重症患者，此时主要以流动性效应为主，几乎没有道德风险；在补偿比例达到一定比例之前，保障水平的提高主要影响住院率，即影响了患者的就诊决策，主要是影响疾病严重程度相对较轻的群体，所以此时还是以流动性效应为主，但道德风险效应开始显现；而当补偿比例达到一定比例之后，住院率的影响随之削弱，主要影响患者对医疗服务质量的选择，即影响医疗支出，此时流动性效应逐渐消失，道德风险效应占据主导地位。所以，伴随着医疗保障水平的不断提高，流动性效应不断下降，而道德风险效应逐渐增加，存在最优的保障水平，此时流动性效应与道德风险效应刚好抵消。 本文的实证分析，实际上相当于识别了医疗保障水平变化“谱”上的两个点，分布对应多数地区的新农合与城镇居民医保两大基本医疗保险的保障水平。结果表明二者的报销水平是低于最优保障水平。而城镇职工基本医疗保障的报销水平是否已经超过了最优保障水平，还有待进一步的证据来验证。 五、结论 本文首先基于一次城乡居民基本医疗保险政策的外生变化，采用双重差分的计量方法，研究医疗保险报销比例变化对住院医疗服务利用的影响。研究发现，当面临不同保障程度的医疗保险选择时，参保个体表现出明显的逆向选择效应，即选择参加较高档次医保的个体住院报销率明显较高，并且高低档次参保者之间的这一风险差别在合并档次之后依然存在。选择参加不同档次参保者的住院报销率差别中，大约80％的部分可以被自选择效应解释，表明医疗费用的差别主要是由于不同患者的收入、健康状况等个体特征差异导致。而通过考察连续参保者的住院报销情况，本文在控制了逆向选择效应的前提下，在较低的报销水平时，提高保障程度会提高参保居民住院服务利用率，而在较高的报销水平时，提高保障程度并不会提高参保居民住院服务利用率。而本文进一步的实证研究结果表明，医保报销比例的提高虽然导致了住院率的提高，而对总的医疗费用没有显著影响。 通过将城乡居民医保与城镇职工医保覆盖人群医疗服务利用进行比较，我们还发现，如果将居民医保的补偿比例提高到职工医保的水平，不考虑其他条件的变化，我们可以预期，住院率不会有太大变化，但是住院费用会有显著的增加。因此，本文的研究结果一致表明，医疗服务需求与保障水平之间存在较为明显的非线性关系。综合来看，可以将医疗保障水平与医疗服务需求之间的关系分成三个阶段：医疗保险的覆盖(即从无保险到低水平覆盖的阶段)会显著提高医疗服务利用率以及医疗支出水平，并且主要影响低收入群体与疾病较为严重的患者；在补偿比例达到一定比例之前，保障水平的提高主要影响住院率，即影响了患者的就诊决策，此时影响的主要对象是疾病严重程度相对较轻的群体；而当补偿比例达到一定比例之后，对住院率的影响随之削弱，此时主要影响患者对医疗服务质量的需求。 本文还通过将社会福利最优问题的一阶条件表示成少数几个易于估计的充分统计量，然后利用文献提供的经验证据进行估算。其结果表明，新农合与城镇居民医保两大基本医疗保险的保障水平都要低于使得社会福利最大化的保障水平，说明在此基础上提高医疗保障水平具有相当程度的“流动性效应”，因此提高保障水平不但不会导致医疗资源的过度使用，还有利于社会福利的整体提升。本文的结论不仅有助于预测进一步提高城镇居民医保的保障水平的效果，而且对于我们更清晰认识医疗服务需求变动的规律也具有重要的启示意义。由于截至目前的研究都只是评估了医疗保障水平与医疗服务需求之间的局部关系，了解其全局关联将有利于制定更加科学有效的医保补偿水平。因此，根据本文的研究结果，进一步提高保障水平是在兼顾效率与公平条件下最大化社会福利的选择。 *感谢匿名审稿人的宝贵意见。当然文责自负。 注释： ①充分统计量方法在公共政策评估领域已经得到广泛应用，其在最优社会保险设计问题中的运用请参见Chetty & Finkelstein(2012)的综述。本文构造的模型基于Chetty & Saez(2010)的简化模型。 ②我们在此忽略自我治疗对健康产生的影响，因此这里的v实际上可以视为去医疗机构治疗与自我治疗两种治疗方式对健康影响的差异。 ③
表示此处提高报销比例b时不改变筹资水平t。也就是说忽略了为实现基金平衡不得不提高t会对个人的医疗服务需求产生影响。 ④由于无法得到门诊的数据，让我们无法更全面地估计最优医疗保障水平。理论上来讲，门诊统筹的实施可能会影响居民的住院医疗服务需求，从而影响我们对最优医疗保障水平的分析。但是，本文考察的样本城市的城乡居民医保自2010年才开始推行门诊统筹，而且门诊统筹主要在基层医疗机构实施，参保人每人每年最多只有200元的报销额度，每次报销比例是30％，所以。样本城市的门诊统筹对住院服务需求的影响应该很小。 ⑤此处的激励效应可能包含了因为价格下降导致的医疗服务需求的合理增长和过度增长，而“过度增长”部分才是严格意义上的“道德风险”，本文对二者暂不做区分。 ⑥由于2009年中心城区仅有极少的居民参加了一档(不到3％)，我们在分析中删除了这部分人群。同样，对于周边区县而言，由于2009年仅有1.4％的居民参加了三档，我们也将这部分样本剔除。 ⑦此处不宜采用Tobit模型，因为Tobit模型严格限定了自变量对住院率与住院支出变量的影响方向一样。如果档次提高导致住院率提高，那么Tobit模型中也会导致住院费用的提高。由于在本文框架下并不能对档次变化与住院率及住院支出的关系作出如此强的假定。所以本文采用文献中较常见的两部模型(two part model)，分别考察档次变化对住院率及住院费用的影响。 ⑧我们之所以用住院总费用来衡量住院医疗服务需求是因为：一方面，总费用等于医疗服务需求量与医疗服务价格，而医疗服务的价格受到较为严格的管制，短期内是基本不变的，所以，住院总费用的变化实际上反映了医疗服务需求量的变化；另一方面，使用住院总费用的好处是可以包括医疗需求的更多“维度”，住院费用既包含了住院天数的影响，也可以反映患者选择的医疗服务的数量与质量，比如药品的数量与质量、治疗方式(手术类别)以及医院等级等。 ⑨医院的等级分为三级医院、二级医院、一级医院及乡镇卫生院、社区卫生服务中心。 ⑩高档次参保者的风险变化出现负的趋势可能反映了由于疾病得到救治而导致的健康的改善。 (11)没有在此报告，如需要，作者可以提供。 (12)实际报销比例=医保支付总额/住院总费用。本文采取“实际报销比例”的变化来衡量保障水平的变化，一来是为了便于计算弹性，同时也是因为这一指标可以综合反映了政策报销比例、报销范围、起付线与封顶线等因素的影响。从数据统计结果来看，实际报销比例的变化与档次(政策或名义报销比例)的变化是基本一致的。 (13)由于估计结果表明，对于中心城区的二档参保者而言，提高其报销水平对住院率有正的影响，但统计上不显著，因此，虽然计算得到的弹性参数为0.58，但统计上仍然不能拒绝其弹性参数为零。 (14)通过比较可以发现，单从消费水平的下降来看，我国城镇居民在遭受疾病冲击之后，消费下降幅度还要更小，但是由于我们居民风险厌恶程度更高，所以综合来看，我国医疗保险潜在的消费平滑好处要大于美国，这与Chetty(2008)的讨论是一致的。该文发现，失业保障制度更完善的美国与几乎没有失业保障的印度尼西亚居民相比较，在遭受失业冲击之后，消费水平都下降了10％，但是不能据此推断，失业保障的福利效果在美国与印尼是相同的。 (15)因为本文采用的数据中没有关于家庭消费的数据，所以不得不参考其他研究的估计结果；参照赵绍阳(2010)是因为该研究采用的中国城镇家庭调查的样本城市包括本文采用的城市地区，所以该研究的估计结果是最接近本文需求的。 (16)假定个体的档次选择主要由其自身医疗风险以及风险厌恶程度等因素决定的，因此在个体风险已知的条件下，档次的选择就对个体的风险厌恶程度施加了一个界限。比如，如果个体选择了一档，那么他的风险厌恶程度就存在一个上界；如果个体选择了二档，则可以估算其风险厌恶程度在某一个区间；选择三档的居民其风险厌恶程度存在一个下界。文章篇幅所限，具体估算过程省略。有兴趣的读者可向作者索取。 (17)郊县地区60岁以下一档参保者样本的住院率为7.4％，中心城区60岁以下二档参保者样本的住院率为7.7％。 (18)我们通过剔除不同参保人群的年龄、性别等基本特征的影响之后，职工医保覆盖人群的住院率并没有高于医保参保人群，甚至有下降的趋势，但是职工医保覆盖人群的次均住院费用显著较高。 (19)职工医保与城乡居民医保参保者之间在收入、健康状况等各方面的差别也会影响其医疗服务需求。
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