孫阿敏++肖敦明++馬愛霞
摘要:[目的]在遭遇心血管疾病、癌癥、慢性呼吸系統(tǒng)性疾病、糖尿病四類主要慢性病和其它慢性病沖擊時(shí),中國的中老年家庭消費(fèi)能否通過各種風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制達(dá)到完全保險(xiǎn)。[方法]采用Heckman模型和多元線性回歸計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證研究。[結(jié)果]四類主要慢性病沖擊在顯著增加中老年家庭醫(yī)療支出概率和醫(yī)療支出的同時(shí),雖然家庭食品消費(fèi)能保持穩(wěn)定,但家庭非食品消費(fèi)顯著降低。當(dāng)遭遇其它慢性病沖擊時(shí),雖然顯著增加了家庭醫(yī)療支出的概率,但家庭醫(yī)療支出水平并未變化,反而增加了家庭的食品消費(fèi),家庭的非食品消費(fèi)得到了完全保險(xiǎn)。[結(jié)論]在遭遇四類主要慢性病沖擊時(shí),雖然食品消費(fèi)能夠得到平滑,但中老年家庭并沒有足夠的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制使家庭非食品消費(fèi)得到保險(xiǎn),家庭福利受損。但是當(dāng)遭遇其它慢性病沖擊時(shí),家庭消費(fèi)可以得到完全保險(xiǎn)。因此,社會(huì)保障部門應(yīng)考慮在現(xiàn)有的資金約束下著重加強(qiáng)四類慢性病經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的保障力度,提高家庭的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)能力。
關(guān)鍵詞:慢性病;消費(fèi);保險(xiǎn)
中圖分類號(hào):F23
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
doi:10.19311/j.cnki.16723198.2017.10.060
家庭遭受疾病沖擊時(shí),可能會(huì)面臨直接和間接的經(jīng)濟(jì)損失,即直接增加的醫(yī)療支出,又可能間接降低勞動(dòng)供給和生產(chǎn)率而導(dǎo)致收入損失。以Arrow為代表的完全保險(xiǎn)理論認(rèn)為,如果保險(xiǎn)市場是完備的,或存在其他機(jī)制和機(jī)構(gòu),沒有私人信息和流動(dòng)性約束,使得完全信息的帕累托最優(yōu)配置能夠?qū)崿F(xiàn),則可以通過風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制進(jìn)行消費(fèi)平滑,家庭消費(fèi)不會(huì)受疾病及暫時(shí)收入變化等個(gè)體家庭沖擊的影響,家庭的消費(fèi)可以達(dá)到完全保險(xiǎn)。然而,Gertler and Gruber指出,即使家庭消費(fèi)能夠得到保險(xiǎn),但可能有效保險(xiǎn)的是小病而不是大病。
慢性?。苑莻魅拘约膊。┦?1世紀(jì)人類所面臨最主要健康和發(fā)展的挑戰(zhàn)之一,其不僅會(huì)造成嚴(yán)重的健康問題,甚至?xí):φ麄€(gè)國家的社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),尤其是在中低收入國家。在2011-2025年期間,這些國家由于慢性病導(dǎo)致的累積經(jīng)濟(jì)損失預(yù)計(jì)為7萬億美元,每年全球總死亡人數(shù)中有68%的人死于慢性病。世界衛(wèi)生組織根據(jù)慢性病疾病負(fù)擔(dān)的不同,將心血管疾病、癌癥、慢性呼吸系統(tǒng)性疾病、糖尿病這四類疾病視為慢性病的主要類型,其占據(jù)了慢性病總死亡率82%,2014年慢性病全球狀態(tài)報(bào)告(Global Status Report on Noncommunicable Diseases)的首要目標(biāo)即是防治主要慢性病。慢性病已成為國家扶貧和持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵障礙。然而目前還缺少慢性病沖擊后家庭消費(fèi)保險(xiǎn)能力的實(shí)證研究。
本文利用2013年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查的數(shù)據(jù),研究了心血管疾病、癌癥、慢性呼吸系統(tǒng)性疾病、糖尿病四種主要慢性病和其它慢性病對(duì)中老年家庭消費(fèi)的影響。在中國醫(yī)療保險(xiǎn)基本全覆蓋的背景下,研究家庭對(duì)不同疾病負(fù)擔(dān)慢性病沖擊的消費(fèi)保險(xiǎn)能力具有一定的政策含義,希望本文的研究能夠?yàn)檎菩猩疃壬鐣?huì)保險(xiǎn)計(jì)劃及利用有限的資金制定有針對(duì)性的保障政策提供參考和依據(jù)。
1數(shù)據(jù)、研究方法與變量設(shè)定
1.1數(shù)據(jù)
本文使用的數(shù)據(jù)來源于2013年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS),是一套代表中國45歲及以上中老年家庭和個(gè)人的微觀數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)采用多階段分層抽樣方法,調(diào)查地域覆蓋了中國28個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的城市和農(nóng)村。調(diào)查對(duì)象主要為45歲以上人群及其配偶,共隨訪了18605個(gè)中老年人,涵蓋了10822個(gè)家戶樣本。調(diào)查內(nèi)容包含了豐富的中老年家庭和個(gè)人信息,如健康狀況、人口統(tǒng)計(jì)信息、社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量以及消費(fèi)支出等,能滿足本研究的需要。
1.2研究方法與變量設(shè)定
1.2.1研究方法
(1)在衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)中,醫(yī)療支出往往表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。第一,在一定觀察期內(nèi),有部分人群并未享受醫(yī)療服務(wù),醫(yī)療開支為零的數(shù)據(jù)比例較大。第二,在獲得醫(yī)療服務(wù)的人群中,他們支付的醫(yī)療費(fèi)用差別較大。醫(yī)療費(fèi)用的分布呈偏態(tài)分布。在這種情況下,使用最小二乘估計(jì)方法(0LS)將會(huì)產(chǎn)生偏差,Heckman模型是處理這種數(shù)據(jù)的常用方法,可分為兩個(gè)階段進(jìn)行:
第一階段,家庭決定是否進(jìn)行醫(yī)療支出(使用二元Probit模型)。
Pi*=βxi+εi
其中,Pi*為發(fā)生醫(yī)療支出的概率,若發(fā)生醫(yī)療支出取值為1,否則取值為0,它可以由一系列因素解釋,其中xi為解釋變量,β為待估計(jì)系數(shù),εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在模型第二階段需要從Probit估計(jì)方程中得到轉(zhuǎn)換比率(Inverse Mills Ratio)λ作為修正參數(shù)。λ可由如下公式獲得:
λ=φ(βxi)φ(βxi)
其中, φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù),φ(·)為相應(yīng)的累積分布函數(shù)。
第二階段,家庭決定醫(yī)療支出的規(guī)模:
lnYi=α0+α1Ci+βXi+γλi+εi
(2)慢性病對(duì)中老年家庭非醫(yī)療消費(fèi)的影響,本文所采用的基本計(jì)量模型如下:
lnYi=α0+α1Ci+βXi+εi
1.2.2變量設(shè)定
(1)lnYi是因變量,表示家庭年人均總消費(fèi)的自然對(duì)數(shù)形式,包括醫(yī)療支出和非醫(yī)療消費(fèi),考慮到食品和非食品消費(fèi)性質(zhì)上的差異以及家庭可能通過調(diào)整非食品消費(fèi)結(jié)構(gòu)來穩(wěn)定食品消費(fèi),對(duì)于非醫(yī)療消費(fèi),本文將分別考察食品和非食品消費(fèi)。
(2)Ci為主要考察的自變量,反應(yīng)中老年人患有四類主要慢性病和其它慢性病的情況。CHARLS問卷提供了受訪者是否患有被醫(yī)生診斷疾病的豐富信息,包括四類主要慢性?。盒难芗膊。ㄐ呐K病、中風(fēng)等)、糖尿病、慢性呼吸系統(tǒng)疾?。ㄏ⒙苑尾考不嫉龋?、癌癥等惡性腫瘤;也包括其它慢性病,如胃部或消化系統(tǒng)疾病、肝臟疾?。ǔ靖?、腫瘤或癌)、腎臟疾病(除腫瘤或癌)、情感及精神方面問題等。與相關(guān)研究相似,對(duì)于四類主要慢性病變量,當(dāng)主要受訪者或配偶患有主要慢性病時(shí)取值為1,否則取值為0;對(duì)于其它慢性病變量,當(dāng)主要受訪者或配偶患有其它慢性病時(shí),取值為1,否則取值為0。
(3)Xi為其它可能影響家庭消費(fèi)的變量。與相關(guān)研究類似,本文也控制了戶主的人口學(xué)特征,包括戶主年齡、性別、婚姻狀況、教育程度。此外還控制了家庭特征變量,包括家庭人口數(shù)、家庭居住地(城鄉(xiāng))、家庭上一年人均收入對(duì)數(shù)、家庭人均金融資產(chǎn)對(duì)數(shù)。為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。
2實(shí)證分析
2.1慢性病對(duì)中老年家庭醫(yī)療支出的影響
表2第二和第三列分別給出了慢性病對(duì)中老年家庭發(fā)生醫(yī)療概率和醫(yī)療支出的影響情況。從結(jié)果中可以看出,當(dāng)家庭遭遇四類主要慢性病沖擊時(shí),將顯著增加家庭醫(yī)療支出的概率,同時(shí),家庭人均醫(yī)療支出也顯著高于其他家庭。然而,當(dāng)家庭遭遇其它慢性病沖擊時(shí),雖然會(huì)顯著增加發(fā)生醫(yī)療支出的概率,但其醫(yī)療支出并顯著高于未患有其它慢性病的家庭。這可能說明了其他類慢性病的醫(yī)療負(fù)擔(dān)相對(duì)較輕。
在控制其它變量的情況下,家庭收入顯著增加家庭的醫(yī)療支出概率和醫(yī)療支出水平,家庭人口數(shù)越多,家庭發(fā)生醫(yī)療支出的概率越高,家庭人均醫(yī)療支出相對(duì)較低,這可能是因?yàn)榧彝ブ杏幸徊糠秩瞬]有醫(yī)療支出。戶主有高中及以上學(xué)歷的家庭,平均家庭人均醫(yī)療支出比學(xué)歷最低的家庭(文盲家庭)高約28.74%。戶主年齡大于60歲的家庭醫(yī)療支出顯著高于戶主小于60歲的家庭,城市家庭的醫(yī)療支出顯著高于農(nóng)村家庭。
2.2慢性病對(duì)中老年家庭非醫(yī)療消費(fèi)的影響
表2后兩列分別給出了慢性病對(duì)中老年家庭食品消費(fèi)和非食品消費(fèi)的回歸結(jié)果?;貧w結(jié)果顯示,當(dāng)家庭遭遇四類主要慢性病沖擊時(shí),家庭的人均食品消費(fèi)水平雖然沒有發(fā)生變化,但將顯著降低家庭非食品消費(fèi),家庭福利受損,即雖然家庭可以通過調(diào)整非食品消費(fèi)來穩(wěn)定食品消費(fèi),但對(duì)非食品消費(fèi)還缺乏風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)能力。當(dāng)家庭遭遇其它慢性病沖擊時(shí),家庭非食品消費(fèi)水平并沒有發(fā)生變化,值得注意的是,患有其它慢性病,家庭食品消費(fèi)反而顯著增加了8.2%,這可能是因?yàn)樵诨加衅渌圆『螅彝タ赡軙?huì)更加重視身體健康,增加營養(yǎng)食品的攝入。
在控制其它變量的情況下,戶主年齡大于60歲的家庭非醫(yī)療消費(fèi)顯著低于戶主小于60歲的家庭,且對(duì)非食品消費(fèi)的影響更大。家庭人口數(shù)越多,家庭人均食品支出越低,這表明食品消費(fèi)具有分?jǐn)偝杀镜囊?guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。相比于文盲家庭,教育水平越高的家庭非醫(yī)療消費(fèi)越高,且對(duì)非食品消費(fèi)的影響更大,這可能是因?yàn)槿肆Y本高的人群其收入相對(duì)穩(wěn)定,從而有較低的預(yù)防性儲(chǔ)蓄及較高的消費(fèi)。
3結(jié)論與政策含義
本文利用2013年CHARLS數(shù)據(jù),研究了四類主要類型慢性病和其它類型慢性病對(duì)中老年家庭消費(fèi)的影響。本文的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn),四類主要慢性病沖擊在顯著增加中老年家庭就醫(yī)概率和家庭醫(yī)療支出的同時(shí),雖然家庭能夠通過調(diào)整非食品消費(fèi)來穩(wěn)定食品消費(fèi),但家庭非食品消費(fèi)顯著降低,這表明非食品消費(fèi)拒絕了完全保險(xiǎn)的假設(shè),現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制(如醫(yī)療保險(xiǎn)等)并不能使家庭的非食品消費(fèi)水平保持不變,家庭福利受損。遭遇其它慢性病沖擊雖然顯著增加了家庭醫(yī)療支出的概率,但家庭醫(yī)療支出水平并未發(fā)生變化,家庭的非食品消費(fèi)得到了完全保險(xiǎn),這可能說明了,其他慢性病本身的疾病負(fù)擔(dān)較輕。比較有意思的發(fā)現(xiàn)時(shí),其他慢性病沖擊反而增加了家庭的食品消費(fèi),這可能是因?yàn)樵诨加衅渌圆『?,家庭可能?huì)更加重視身體健康,增加營養(yǎng)食品的攝入。
本文的發(fā)現(xiàn)有如下政策含義,社會(huì)保障部門應(yīng)在現(xiàn)有的資金約束下考慮加強(qiáng)對(duì)心血管疾病、慢性呼吸系統(tǒng)疾病、糖尿病、癌癥四大類慢性病經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的分擔(dān)力度,這將有助于提高家庭的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)能力,提高家庭福利水平。此外,雖然患有其它慢性病并不會(huì)顯著降低家庭消費(fèi),但為防止疾病的進(jìn)一步發(fā)展造成的經(jīng)濟(jì)損失,對(duì)于其它慢性病,政府應(yīng)著重提供資金和場所加強(qiáng)健康教育,增強(qiáng)對(duì)疾病的認(rèn)知和保健意識(shí)。
參考文獻(xiàn)
[1]Arrow K J.The Role of Securities in the Optimal Allocation of Risk-bearing[J].Review of Economic Studies,1964,31(2):9196.
[2]Gertler P,Gruber J.Insuring consumption against illness[J].The American Economic Review,2002,92(1):5170.
[3]GLOBAL STATUS REPORT on noncommunicable diseases[Z].2014.
[4]Heckman J.Sample Selection Bias As a Specification Error[J].Econometrica,1979,47(1):153162.
[5]Wagstaff A.The economic consequences of health shocks:evidence from Vietnam[J].Journal of health economics,2007,26(1):82100.
[6]解堊,孫桂茹.健康沖擊對(duì)中國老年家庭資產(chǎn)組合選擇的影響[J].人口與發(fā)展,2012,18(4):4755.