李 放，章 蓉
(南京农业大学 公共管理学院，江苏 南京 210095)
在我国“三纵三横”的医疗保障体系中,位于核心层的医疗保险,在解决百姓看病贵、提高人民群众满意度、维护社会安定方面起到了关键性的作用。1998年，《国务院关于建立城镇职工基本医疗保险制度的决定》发布，此后，我国仅仅使用二十多年时间就建成了世界上最大的医疗保障体系,造福了占世界人口19%左右的中国人民。2020年3月,《中共中央 国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》指出,要在2030年底之前,全面建成以基本医疗保险为主体,医疗救助为托底,补充医疗保险、商业健康保险、慈善捐赠、医疗互助共同发展的医疗保障制度体系[1]。商业健康保险作为基本医疗保险的补充，同样在我国医疗保障事业中发挥着重要作用。新型农村合作医疗(以下简称“新农合”)(1)国家制度上，新型农村合作医疗已经与城镇居民基本医疗保险整合为城乡居民基本医疗保险，但因本文重点研究农村居民，所以还是沿用“新农合”一词，主要是针对农村居民的基本医疗保险，2003年开始在中国农村地区实施，之后被广泛推广与使用，在减轻农民就医负担，特别是突发重特大疾病导致家庭陷入困境等方面发挥了巨大作用，但新农合的保障水平有限，与之相补充的商业健康保险允许购买人根据自身的经济水平和需求状况自由选择套餐，这能够在一定程度上弥补基本医疗保险保障水平有限的不足。中国农村户籍人口比重大，商业健康保险最大的潜在市场是新农合已经覆盖的人群，在人口老龄化的背景下，农村中老年居民的医疗保健需求不断增大，因此商业健康保险在我国农村医疗保障体系中能否充分发挥作用，直接关系农村居民的身体和心理健康以及商业健康保险的发展壮大[2][3][4]。
新农合和商业健康保险之间究竟关系如何[5-7]？有观点认为新农合和商业健康保险之间是替代关系，由于家庭收入有限，购买了新农合的居民可能不会再购买商业健康保险，新农合的发展会在一定程度上挤出商业健康保险[8]。另一种观点则认为新农合和商业健康保险之间是互补关系，新农合通过门诊以及住院费用报销等相关手段，可以有效降低农村中老年居民的医疗支出成本[9]。新农合补偿了医疗费用，节约了居民医疗开支，增强了居民健康保健意识，促进商业健康保险的购买。可见，目前学术界对新农合究竟是推动了农村商业健康保险的发展还是挤占了商业健康保险的发展空间，新农合的参保是否会影响商业健康保险购买等问题，尚未形成一致结论，因而值得进一步探究。此外,现存的文献中有关新农合对商业健康保险影响效应的定量分析文章并不多,且缺少区分人群的影响效应与影响程度的深入考察。
相比于以往文献，本文最大的不同之处在于：一是以农村中老年群体为研究主体，分析新农合对该主体商业健康保险购买的影响。与青壮年相比，中老年人的机体功能下降，更容易遭受疾病的困扰，对医疗保健的需求增加，对于医保的需求更加迫切，所以本文将主要分析新农合如何影响农村45岁及以上中老年人购买商业健康保险的情况。二是选用最新调查数据进行定量分析。新农合从2003年开始在中国农村试点，其与商业健康保险的关系必然随着新农合政策的普及与广泛使用发生相应的变化，因而选用新农合实施10年后发展较为成熟与稳定的2013年和最新2018年的调查数据，能够得到参加新农合与商业健康保险购买之间更加稳定的关系。三是选用PSM-DID模型来分析，在一定程度上解决内生性的问题。在目前不多的定量分析的文献中，大部分学者[10][11]使用了DID模型，但在DID模型中，处理组与控制组的划分应该是样本群受到一个外生的冲击(SHOCK)，而农户是否选择参加新农合是自愿的行为，具有自选择性偏误，而DID对这类偏误是无法解决的。所以，本文在DID模型的基础之上选用倾向匹配的双重差分方法来进行处理，使研究结论更加具有可靠性。
(一)数据来源
本文的数据来源于中国健康与养老追踪调查(China Health And Retirement Longitudinal Study，CHARLS)。CHARLS由北京大学国家发展研究院主导，主要收集中国45岁及以上中老年人家庭和个人的数据。2011年在全国开展基线调查，后续调查分别于2013年、2015年和2018年进行。调查内容包括个人基本信息、健康状况、医疗服务利用和医疗保险等。这为本文探究新农合对农村中老年居民购买商业健康保险的影响提供了丰富而连续的数据支撑。本文选取了2013年和2018年两年的调查数据，通过匹配，把样本分为控制组和实验组进行对比研究。
(二)变量选取与说明
本文所指新农合对商业健康保险购买的影响是指新农合对商业健康保险购买率的影响，研究依据问卷调查得到的商业健康保险购买情况。主要解释变量为“是否参加新农合”，根据调查问卷中“目前您本人是否参加了以下医疗保险？”，在户籍类型为农村居民的样本中，将选择新农合或城乡居民医疗保险(新农合与城镇居民医疗保险的整合)的样本定义为参保，取值为1，不参加的样本赋值为0。本文的被解释变量为“个人是否购买商业健康保险”，选择购买商业健康保险的样本取值为1，未购买设置为0,从而进一步得到商业健康保险的购买率。在剔除城市户籍、相关变量缺失值和异常值的同时，将样本按照2018年是否参加新农合分为控制组(未参加)和实验组(已参加)。调查根据2013年样本信息，将2013年样本分为控制组(2018年未参加的样本)和实验组(2018年已参加的样本)，并比较2013年和2018年控制组和实验组之间目标指标的变化。筛选后，对照组710人，实验组866人，两年样本3152人。
依据相关的文献研究,选择了个体相关特征(年龄、性别、婚姻状况、受教育程度)、家庭相关特征(家庭人均年收入)、健康相关特征(自评健康状况、过去四周是否患病、过去四周医疗利用、是否患有慢性病)、地区相关特征以及能够代表健康状况因素的吸烟、喝酒等作为控制变量[11][12]。
控制组与实验组各变量的描述性统计见表1：从是否购买商业健康保险上看，2013年控制组比实验组商业健康保险的购买率高2.5%，而2018年实验组商业健康保险的购买率比控制组高2.2%，且分别在1%和5%的显著水平上显著。
表1 变量赋值及描述性统计
其他控制变量方面,2013年控制组和实验组在性别、受教育程度、婚姻状况、是否患有慢病上存在显著差异。2018年控制组和实验组在性别、受教育程度、婚姻状况、家庭人均年收入、自评健康状况、过去四周是否患病、是否患有慢性病上存在显著差异。个体相关特征与家庭相关特征方面,2013年控制组与实验组样本对象的平均年龄均略高于59岁，其中男性分别占48.8%与54.4%；
自评健康状况的变量均值分别为1.626和1.678，表明样本对象的健康状况位于“好”和“一般”之间；
两组平均受教育程度均不高，大约为小学水平；
在地区相关特征方面，总体上样本分布比较均匀，西部地区的有效样本量相对较多；
另外,相较于控制组,实验组表现出女性偏少、自评健康状况相对较好、家庭年收入偏低、受教育程度偏低等特征。2018年实验组与控制组样本基本情况与2013年相似。从2013年与2018年整体情况上看，自评健康状况、是否患有慢性病的变量均值实验组比控制组高，表明信息不对称的存在可能导致逆向选择的问题。
(三)模型设定
1．面板固定效应模型
本文主要研究参加新农合前后即不同时间点上新农合对农村中老年人购买商业健康保险的影响，因而采用目前常用的面板数据模型。同时考虑到被解释变量个体是否购买商业健康保险为0-1二分类变量，且经过Hausman检验和F统计量检验，二者都拒绝了原假设,因而本文选用面板固定效应模型进行估计。数据与模型如下:
CHIit=α1+α2Cit+α3Xit+εit
(1)
式(1)中，下标i表示农村中老人个体，t表示时期；
变量CHIit表示农村中老年人Xit在t年(t=2013年或2018年)是否购买了商业健康保险，购买为1，未购买为0；
Cit代表农村中老年人是否参加新农合，参加为1，未参加为0；
Xit为控制变量，包括农村中老年人年龄、性别、受教育程度、家庭人均年收入等特征变量；
α1代表截距项；
εit为随机误差项。
2．双重差分倾向得分匹配模型(PSM-DID)
双重差分法(Difference-in-Differences)是指实验组的平均变化量与控制组的平均变化量之间的差值。采用双重差分法可以实现实验组和控制组在商业健康保险购买上的差异对比，进而得到新农合的实施对商业健康保险购买有影响的结论。双重差分倾向得分匹配实质上是在对DID之前的控制组和实验组进行匹配，在一定程度上减少样本自选择问题对结果产生的影响。本文假设实验前2013年的时期为t′，实验后2018年的时期为t。在实验尚未开始的2013年，实验组和控制组的全部对象的结果均为y0t′。2018年，实验已经发生，实验组的结果为y1t，控制组的结果为y0t。数据模型与具体方法如下：
(2)
式(2)中，集合Sp表示共同取值范围，I1={i:Di=1}(实验组的集合)，I0={i:Di=0}(控制组的集合)，N1为集合I1∩Sp所包含的实验组的个数，而w(i,j)为对应于配对(i,j)的权重[13]557-559。
3．面板门槛回归模型
为了更有效探索新农合对农村中老年人购买商业健康保险的影响，本文在前文的基础之上以农村居民不同收入水平作为门槛变量，基于Hansen(1999)提出的固定效应门限回归模型。此模型中，门限值以残差平方和最小化来确定,并在此基础上检验门限值的显著性。具体模型与方法如下：
Yit=αi+β1Xit×I(qit≤γ)+β2Xit×I(qit>γ)+μXit+εit
(3)
式(3)中，Yit表示农村中老年居民i不同时间的t′商业健康保险购买情况；
Xit为新农合状况；
Xit为模型的控制变量；
qit代表收入水平的门槛变量，由农村中老年居民人均年收入来代表；
αi为常数项；
β1、β2、μ为待估参数，εit为干扰项，Ι( )为示性函数，当括号内的表达式为真，取值为 1，否则取值为 0；
γ为门槛值。
(一)基本结果分析
1．商业健康保险购买率前后对比
2013年与2018年参加新农合前后，农村中老年人对商业健康保险的购买率变化如表2所示。由表2可以看出，2013年购买商业健康保险的农村居民中有33.3%来自实验组，2018年购买商业健康保险的农村居民中有62.5%来自实验组；
2013年实验组中购买商业健康保险的比例为1.40%，对照组为3.40%；
2018年实验组中购买商业健康保险的比例为8.10%，控制组为5.90%。实验组和控制组购买商业健康保险的比率都是2018年比2013年高。
表2 参合组(实验组)与未参合组(控制组)商业健康保险购买率比较
2．基准结果分析
使用面板固定效应模型的分析结果见表3。模型1-4分别为逐步加入个体相关特征、家庭相关特征、健康相关特征以及地区相关特征的估计情况。从表3可以看出，主要解释变量是否参加新农合的系数均为正，且在1%的水平上显著，说明参加新农合对中老年人购买商业健康保险具有一定的促进作用。在逐步加入个人相关特征、家庭相关特征、健康相关特征以及地区相关特征后，固定效应模型的估计系数几乎没有太大改变，说明参加新农合对中老年人商业健康保险购买率的影响效果是有意义的。
表3 新农合对商业健康保险购买的面板固定效应模型估计结果
其他控制变量方面，中老年人购买商业健康保险的年龄系数为负，说明农村居民购买商业健康保险的概率随年龄的增长而减小。这是由于一方面相比年轻人，农村老年人思想相对守旧落后，对商业健康保险公司不信任，不能接受自己花钱购买商业健康保险；
另一方面与年轻人相比，农村老年人没有稳定的经济来源，没有能力购买商业健康保险，保险公司对老年人购买健康保险的条件也更加苛刻。在性别方面，女性居民购买商业健康保险的概率低于男性居民，这可能因为在我国农村传统家庭中，男性工作获得的收入就是家庭的全部经济来源，因而在家庭中拥有更多的话语权，但也承担更大的家庭经济压力，因而更加关注健康，也可能是受长久以来农村重男轻女的思想影响。文化程度越高，购买商业健康保险的意愿越强，也就是说，文化程度越高，商业健康保险的接受度越高，这与章丹、徐志刚等一些学者的研究结果是一致的[14]。相比于健康人群，自评健康状况越差的人购买商业健康保险的概率越大，随着收入的增加，购买商业健康保险的人数也在增加。在医疗保健方面，患有慢性病、过去四周患病及医疗利用率高的居民购买商业健康保险的概率相对较高。与西部地区相比，中东部地区的居民更倾向于购买商业健康保险，说明经济发达程度是居民是否购买商业健康保险的影响因素之一，且二者成正比。此外，婚姻、吸烟、喝酒对是否购买商业健康保险的影响不显著。这可能是由于本研究中农村中老年人的婚姻状态主要为在婚，此外，吸烟、喝酒对健康的危害是一个漫长的渐变过程，在短时间内不容易被感知。
(二)有效性与内生性分析
1．有效性检验
先对模型进行有效性分析,是检验双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)估计能否使用的前提。本文采用倾向得分匹配方法(PSM)来检验数据的平衡性。具体方法如模型设定2中所述。为了确保得到可靠的匹配结果就需要保证匹配后,参合组和未参合组所有控制变量的T检验均变得不显著。表4报告了根据倾向得分值,选取K近邻匹配(K=1)的检验结果,从表中可以看出，经过匹配之后，各控制变量的标准偏误数值均小于10%,且各变量的偏误比例均有不同程度的消减。另外,两组变量匹配后差异t值以及P值均表明无法拒绝参合组与未参合组之间差异为零的原假设,说明两组样本在各变量处的均值此刻已经比较相近,变量之间已不存在显著性差异,匹配取得了良好的成效。局部线性回归匹配、核匹配法以及半径匹配法的检验结果均与表4中的结果相似,本文仅列出其一。
表4 平衡性检验结果
2．内生性检验
上述面板固定效应模型在处理不易观察且不随时间变化而变化的因素对农村中老年人购买商业健康保险的影响时效果较好，但模型回归结果可能还会受到不可观察但随时间变化而变化的因素的干扰，以及变量缺失导致的相关内生问题。考虑到PSM-DID模型能够解决上述问题，因此本文接下来使用PSM-DID模型实证检验新农合对农村中老年人购买商业健康保险影响的稳健性。
新农合对农村中老年人购买商业健康保险的PSM-DID回归结果见表5。从表5中可以看出，参加新农合大大增加了农村中老年人购买商业健康保险的比例。倾向匹配双重差分结果显示平均处理效应(ATT)的系数估计值为0.042，且在1%的水平上显著，说明新农合的参加对商业健康保险的购买具有促进作用。具体来看，2013年参加新农合前，实验组农村中老年人购买商业健康保险的概率为0.014，控制组农村中老年人购买商业健康保险的概率为0.034，控制组农村中老年居民购买商业健康保险的概率显著高于实验组居民。2018年，参加新农合后，控制组农村中老年居民购买商业健康保险的概率为0.059，实验组农村中老年居民购买商业健康保险的概率为0.081，虽然实验组和控制组农村中老年居民购买商业健康保险的概率在一定程度上均有所增加，但是实验组增加的幅度显著大于控制组。
表5 新农合对商业健康保险购买的影响(PSM-DID)
(三)门槛效应模型
1．门槛效果检验
观察F检验统计量和“自抽样法”得到的P值如表6所示。从检验结果可以看出，单阈值和三阈值检验结果不显著，双阈值显著。因此，面板阈值效应模型将基于双阈值进行分析。
表6 门槛效果检验
2．收入门槛效应
不同收入水平下新农合对商业健康保险影响的双重门槛效应模型的检验结果见表7。从表中可以看出，当收入小于等于7278元时，人均新农合收入系数为正，在10%的水平上显著；
当收入大于7278元但小于16288元时，人均新农合收入系数为正，在5%的水平上显著；
当收入大于16288元时，人均新农合收入系数仍然为正，且在1%的水平上显著。这说明随着农村整体经济水平的提高，家庭个体收入也会随之增长，新型农村合作医疗必然会推动商业健康保险在农村地区的全面高水平发展。
当农村居民收入水平普遍较低时，新农合在促进商业健康保险的发展上作用有限，这主要是由于受到经济条件的限制，居民对商业健康保险有购买欲望却没有充足的购买能力。当收入增高到一定标准后，农村居民对商业健康保险的需求有经济做支撑，健康意识不断增强，新农合对商业健康保险的促进作用也变得更加显著。
表7 新农合的门槛效应
本文使用中国健康与养老追踪调查2013年和2018年两年面板数据，采用面板固定效应模型、PSM-DID模型和面板门槛回归模型考察了新农合对农村中老年人商业健康保险购买的影响，通过以上研究得出：其一，新农合的实施不仅没有排挤商业健康保险市场，反而对中老年人参与商业健康保险具有很好的引导和促进作用。如表3中所示，交互项时间*实验组的系数都显示为正，并且在1%的水平上显著，表明参加新农合的农村居民更倾向于选择购买商业健康保险。其二，新农合在促进农村中老年人购买商业健康保险上受收入水平影响较大。随着居民收入的增加，促进作用越来越显著。
以上结论的政策启示：一是新农合制度对购买商业健康保险具有一定的促进作用，购买商业健康保险在农村医疗保障体系中也具有十分重要的辅助作用。新农合满足农村居民基本医疗保健需求，商业健康保险保障农民个性化医疗服务需求，要妥善处理好两种医疗保险的关系，就要逐步弱化两者之间的竞争关系，更好地发挥商业健康保险的补充功能，实现新农合与商业健康保险的合作共赢。二是农村医疗保障网想要更好地为农村居民服务，首先就要增加农村居民的收入，同时，还要大力增强基本医疗保险、商业健康保险、大病医疗保险、医疗救助等各类医疗保险保障内容、保障水平之间的互补与衔接，全面提高重特大疾病和多元医疗保健需求的保障水平。三是加快农村商业健康保险发展，要丰富和完善农村市场健康保险产品的供给，鼓励商业健康保险公司多开发与新农合相衔接且适宜农村中老年人群体的物美价廉的险种，更加关注农村中老年人群体的医疗保障需求。
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