基于工具变量的商业健康保险对健康绩效影响研究.pdf
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1、第 卷第 期 年 月卫生软科学 .收稿日期:/基金项目:国家自然科学基金资助项目 复杂监管网络空间视域下的医疗保障基金监管协同治理机制研究()作者简介:俞思远()女 浙江宁波人 在读本科生 主要从事医疗保险专业方面的学习 通信作者:孟雪晖()男 湖北荆州人 博士 副教授 主要从事卫生资源配置方面的研究软科学研究基于工具变量的商业健康保险对健康绩效影响研究俞思远 虞 卉 康 正 刘 稳 裴 彤 林昕皓 吴 丹 孟雪晖(浙江中医药大学人文与管理学院 浙江 杭州 哈尔滨医科大学卫生管理学院 黑龙江 哈尔滨)摘 要:目的 探讨我国商业健康保险对中老年人群产生的健康绩效影响 为完善我国多层次医疗保障体系
2、、进一步发挥商业健康保险的作用提供参考 方法 利用 年中国健康与养老追踪调查()的数据以老年人口抚养比为工具变量 使用工具变量模型和二阶段最小二乘回归模型测量购买商业健康保险对中老年人群健康绩效的影响 结果 纳入分析的 个样本中 自评健康状况平均得分为 分 总体上处于健康“好”的水平 工具变量老年人口抚养比可以解决商业健康保险与自评健康状况之间的内生性问题 加入工具变量后 商业健康保险对自评健康状况的影响从 个单位增加至 个单位 个体的性别、年龄、教育程度、婚姻状况、社会保险和收入均对自评健康状况产生影响 结论 购买商业健康保险可以有助于提高中老年人群的健康绩效 也可以进一步缓解劳动人口所承受
3、的疾病经济负担 具有对健康的补充作用 但仍需进一步提高商业健康保险在中老年人群中的覆盖率 健全医疗保险体系关键词:商业健康保险 老年人口抚养比 健康绩效 工具变量中图分类号:文献标志码:文章编号:()/:()“”:根据第七次全国人口普查 我国有 个省份 岁及以上老年人口比重超过了 其中 个省份超过了 人口老龄化程度是否有利于商业健康保险的发展仍存在争议 基本医疗保险水平的提高在一定程度上减少了对商业健康保险的需求 我国居民人均可支配收入、参加保险意识、保险深度、特定个人经历、健康保险产品的有效供给、健康指数和经济发展等因素提高了对商业健康保险的需求 我国关于商业健康保险的健康绩效实证研究较少
4、结合国外研究 发现商业健康保险不仅有利于健康 保障疾病的生存率 还发挥基础医疗保险之外的补充健康作用 我国已有的研究大多集中在对城乡的讨论 国外的研究也局限于对地区和特定患病人群的讨论 两者都极少讨论中老年人群和家庭人口结构本文基于老龄化加速的社会背景 采用工具变量模型 以老年人口抚养比作为工具变量 探讨商业健康保险与健康绩效之间的因果联系 以期根据研究结论 提出利用商业健康保险来提高个体健康和完善医疗保险体系的策略 资料与方法 资料来源本文的数据来自 年中国健康与养老追踪调查()全国基线调查数据库 该数据在全国第 期俞思远 虞 卉 康 正 等:基于工具变量的商业健康保险对健康绩效影响研究 个
5、省(自治区、直辖市)的 个县、个社区(村)开展调查访问 访问对象集中在 岁及以上的人口 调查的内容包括:个人基本信息、家庭结构和经济支持、健康状况、体格测量、医疗服务利用和医疗保险、工作/退休和养老金、收入、消费、资产以及社区基本情况等 覆盖健康、保险、经济等诸多领域 经过数据清理后 本研究纳入分析的有效样本数为 人 变量的选取根据有关健康绩效的同类研究 本研究以自评健康作为被解释变量 商业健康保险作为解释变量 性别、年龄、是否高龄、教育程度、婚姻情况、社会医疗保险购买状况、家庭过去一月支出、家庭过去一年收入在内的 个变量作为协变量 本文参考程令国等人的研究 将医疗保险的健康绩效定义为保险对提
6、高参保者健康水平的作用 各变量的分类、取值和基本描述见表 模型设定在因果推断的实证研究中 往往存在很多因素能够诱导我们对解释变量和结局变量之间的关系做出错误的推断 主要包括混杂偏倚、选择性偏倚和信息偏倚等 而由此产生的遗漏变量偏倚、选择性偏倚以及信息偏倚通常是通过“内生变量”而影响研究结果的 本研究中 个体商业健康保险的参与情况与自评健康也存在诸如自选择等因素诱导 也就是上述所说的“内生变量”导致因果关系的错误推断 因此 本研究在普通最小二乘法()模型的基础上 采用工具变量法()解决内生性问题使得回归结果更具科学性本文将商业健康保险引入 模型 将数据清理后的样本采用 模型探讨商业健康保险对健康
7、绩效的影响 基本的模型为:()其中 指代城市 指代个人 代表个体 自评健康状况 和 指各变量回归系数 指商业健康保险购买状态的特征变量 为个体 的一系列特征变量 包括了性别、年龄、是否高龄、教育程度、婚姻情况、社会医疗保险购买状况、家庭过去一月支出、家庭过去一年收入 为误差项 的系数是我们首要关心的参数 无法解决该内生性问题 能够借助工具变量实现回归估计 解决“内生变量”造成的偏倚 因此本文使用 模型 结合工具变量对商业健康保险的健康绩效进行回归估计 的关键是引入与“内生变量”和随机误差项不相关的有中介作用 的 工 具 变 量 本 研 究 使 用 老 年 人 口 抚 养 比()作为工具变量来解
8、决内生性问题 该变量是从经济角度反映人口老龄化的重要指标 具体定义为:岁以上人口数劳动年龄人口()其中 代表老年人口抚养比 本文使用 年中国统计年鉴 中公布的 年全国各省份的 数值 根据调查个体所居住的省份予以匹配 问卷包括全国 个省份(除海南省、台湾省、西藏自治区、宁夏回族自治区、澳门特别行政区、香港特别行政区)其中老年人口抚养比最高的是山东省 最低的是新疆维吾尔族自治区 年全国老年人口抚养比为 有 个省份高于平均值在进行工具变量回归之前本文首先考察了老年人口抚养比对个人健康绩效的简约影响()本文采用以下 回归模型方程来进行估计:()其中 指代老年人口抚养比 指代个人 代表个体 自评健康状况
9、 和 指各变量回归系数 指代个体所在的各省 年的老年人口抚养比 为个体 的一系列特征变量 为误差项在加入工具变量后 本文采用二阶段最小二乘法()本文采用了两步法进行参数估计 第一阶段 把内生解释变量 对工具变量和外生解释变量进行回归 得变量 的拟合值 第二阶段 将 对变量拟合值、误差项、协变量变量进行回归 基本的模型为:第一阶段():()第二阶段():()其中 和 和 指各阶段各变量回归系数、和 的含义与公式()和()相同 指 和 为误差项 通过 个阶段的回归则可以得出系数 的一致估计 系数 能够反映 与 的关系 本文使用 软件实现计量分析 结果 描述统计分析结果样本人群的自评健康状况仅有 的
10、人处于不好或很不好的状态 未购买商业健康保险的样本相对较少 样本的性别比例较为均衡 样本平均年龄为 岁 受教育程度主要集中在义务教育 占比为 婚姻状况以在婚状态为主 多数样本个体已购买社会医疗保险 占 见表 工具变量分析结果本研究在进行工具变量回归之前 首先考察了老年人口抚养比对个人自评健康的约简影响 老年人口抚养比与个人自评健康状况存在强正相关关系 在的水平上 老年人口抚养比每提高 个单位 个人自评健康也会对应增加 个单位 见表 卫生软科学第 卷表 研究变量的选取及基本统计描述()类别变量名取值 个数占比/很好 好 被解释变量自评健康状态 一般 不好 很不好 解释变量是否购买商业健康保险 是
11、 否 性别 男性 女性 年龄实际年龄 是否高龄 岁以下 岁及以上 未受过教育 教育程度 义务教育(包括未读完小学、私塾毕业、小学毕业、初中毕业)协变量 中等教育(包括高中毕业、中专毕业)高等教育(包括大专毕业、本科毕业、硕士毕业、博士毕业)婚姻状况 在婚(包括已婚、分居)非在婚(包括离异、丧偶、未婚)是否购买社会医疗保险 购买社会医疗保险 未购买社会医疗保险 家庭过去一个月支出一个家庭上一月的实际支出取对数 家庭过去一年总收入一个家庭一年的实际总收入取对数 注:为均数表 老年人口抚养比对自评健康的影响变量回归系数误差项老年人口抚养比 性别 年龄 是否高龄 教育程度 婚姻状况 是否购买社会医疗保
12、险 家庭过去一个月支出 家庭过去一年总收入 常数项 注:表示 表示 表示 下同参考其他采用工具变量进行因果影响识别的文献 研究结果的可信性取决于工具变量是否满足 个条件 第一 工具变量是否与内生变量存在显著的偏相关 在本文中 即老年人口抚养比是否与参保人员的健康绩效存在相关性 根据普通标准误进行 的第一阶段回归 得出第一阶段的普通 值为 大于 并且商业健康保险参保的比例对自评健康有显著影响()说明该模型不存在弱工具变量的问题 第二 工具变量外生性 即本研究中老年人口抚养比仅通过商业健康保险的参保行为影响个体健康 本文针对购买商业健康保险的人群按照公式()进行回归 与预期一样 购买商业健康保险的
13、人群中 老年人口抚养比对自评健康在 水平上没有显著的因果影响 同时 相关文献已经表明老年抚养比对商业保险发展有显著的正向影响该结果验证了本文所选取的工具变量是具有外生性此外 由于此工具变量模型的内生变量、工具变量均只有 个“属于恰好识别”不存在“识别不足”“过度识别”的问题第 期俞思远 虞 卉 康 正 等:基于工具变量的商业健康保险对健康绩效影响研究 的回归结果 模型假设商业健康保险外生 即参加商业健康保险不会受到健康的反向影响 也不存在同时作用于商业健康保险和自评健康状况的不可观测因素 回归结果表明 是否购买商业健康保险的估计系数在 水平上显著 且作用是正向的 这提示与那些没有购买商业健康保
14、险的相比 购买商业健康保险后的个体更健康 增加 个自评健康单位 引入的协变量性别、年龄、教育程度、婚姻状况、家庭过去一个月支出和家庭过去一年总收入也都对自评健康在不同程度上有影响 具有统计学意义 见表 回归结果在修正了购买商业健康保险的内生性问题后 本文以基准回归作为第一阶段 进一步采用二阶段最小二乘模型做回归估计表 商业健康保险与自评健康的工具变量回归结果变量()()()自评健康 商业健康保险 自评健康是否购买商业健康保险 ()()性别 ()()()年龄 ()()()是否高龄 ()()()教育程度 ()()()婚姻状况 ()()()是否购买社会医疗保险 ()()()家庭过去一个月支出 ()(
15、)()家庭过去一年总收入 ()()()老年人口抚养比 ()常数项 ()()()如表 所示 加入工具变量后 在控制其他条件的情况下 商业健康保险对自评健康水平在 水平下存在显著性影响 使个人自评健康提高了 个单位 对比 模型回归结果可见 引入工具变量后商业健康保险对自评健康水平产生了更大影响 从 个单位增加至 个单位 结果表明商业健康保险确实对个人健康起到了正向影响 回归结果发现 协变量中年龄、是否高龄、教育程度、婚姻状况、是否购买社会医疗保险、过去家庭一个月支出、过去家庭一个月收入都对自评健康程度产生显著影响 性别对样本个体商业健康保险的需求没有显著影响 但对样本个体的自评健康产生影响 男性比
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