Has China's Critical Illness Insurance Improved the Situation of the Vulnerable Groups: Case Studies of the Elderly and Low-income Groups
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摘要: 基于样本城市的医疗保险抽样数据, 以弱势群体中的老年人和低收入者为重点关注对象, 对大病保险是否改善了弱势群体的保障状况进行实证分析。研究发现, 作为防止居民因病致贫和因病返贫的重要机制, 大病保险显著促进了这两类群体的医疗服务利用水平, 提高了其住院补偿水平, 但其自付费用和自费负担并未能够有效降低, 且灾难性支出发生率存在上升趋势。“不合规”医疗费用的过快上涨、大病保险“门槛”设置的不合理以及重大疾病的年轻化趋势可能是主要原因。为此, 应综合考虑病种和医疗费用, 对重大疾病进行重新界定, 适当扩展“合规医疗费用”的范围, 精准瞄准弱势群体确定差异化的起付线, 并下大力气控制医疗费用的不合理增长。Abstract: Based on sample data of health insurance from selected cities, with a focus on the elderly and low-income people, an empirical analysis was conducted to determine whether critical illness insurance has improved the protection status of vulnerable groups. It is found that, as an important mechanism for preventing residents from falling into and returning poverty due to illness, critical illness insurance has significantly contributed to the utilization of medical services and upgraded their reimbursement level, while the amount of out-of-pocket expenses(OOP) and their economic burden have not been effectively reduced, and there is an upward trend in the incidence of catastrophic expenditures. It may be the rapid increase of medical costs outside the scope of policy, the unreasonable setting of the threshold for critical illness insurance, together with the youth-oriented tendency of the incidence rate of critical illnesses that might contribute to the unexpected findings. To solve the problems, it is argued that the definition of "critical illness"should be redefined by considering both the disease types and the amount of medical care expenditure, to expand the scope of expenditures with the policy, to target on the disadvantaged groups accurately to set differentiated deductibles, and especially to control effectively the unreasonable increases in medical expenses.
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表 1 大病保险实施前后老年与非老年群体的保障状况
变量 政策实施前 政策实施后 老年人 非老年人 老年人 非老年人 均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差 是否住院(%) 20.65 40.48 3.23 17.68 22.32 39.48 2.54 15.75 总医疗费用(元) 10 399.20 16 781.29 7 642.68 10 581.69 13 163.89 27 167.59 8 738.11 12 818.66 报销金额(元) 8 794.14 12 989.88 6 149.99 8 019.26 11 249.55 22 991.64 7 033.73 10 209.89 实际补偿比(%) 83.24 7.93 80.37 8.85 89.64 8.25 80.26 8.91 自付费用(元) 1 492.69 4 473.80 1 605.06 3 289.22 1 914.33 5 219.26 1 704.38 3 152.06 自费负担(%) 2.98 11.52 3.91 6.59 4.10 12.77 2.48 4.95 注：表中数据根据年度个体发生数统计。其中，报销金额为年度实际总报销金额，包括基本医保和大病保险报销，自付费用为个体年度总自费金额(OOP)，自费负担为OOP占年收入的比重。表 2同。 
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表 2 大病保险实施前后低收入群体与其他群体的保障状况
变量 政策实施前 政策实施后 低收入群体 中高收入群体 低收入群体 中高收入群体 均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差 是否住院(%) 4.67 21.09 2.98 17.01 5.31 22.43 2.23 14.77 总医疗费用(元) 7 740.58 12 786.98 8 394.23 10 620.36 10 044.71 18 618.70 8 950.44 13 661.20 报销金额(元) 6 233.15 9 951.66 6 153.93 7 815.91 8 406.92 15 562.62 7 147.56 1 0910.33 实际补偿比(%) 82.80 8.99 82.52 8.91 87.83 8.42 79.65 9.32 自付费用(元) 1 461.08 3 489.61 1 586.65 3 577.85 1 537.78 3 760.69 1 802.89 3 374.00 自费负担(%) 3.71 9.30 2.15 4.28 3.61 9.25 2.10 4.11
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表 3 大病保险对老年群体医疗服务利用的影响
变量名称 因变量：是否住院 因变量：总医疗费用(取对数) 1 2 3 4 5 6 老年人 政策前(β) 0.330***
(-0.023)0.290***
(-0.023)0.175***
(-0.023)0.586***
(-0.025)0.001**
(-0.014)0.002**
(-0.014)政策影响(θ) 0.161***
(-0.017)0.126***
(-0.017)0.074***
(-0.017)0.062***
(-0.022)0.043***
(-0.012)0.040***
(-0.012)低收入群体 政策前(β) 0.192***
(-0.011)0.139***
(-0.012)0.116***
(-0.014)-0.093***
(-0.003)-0.020***
(-0.004)-0.008
(-0.011)政策影响(θ) 0.308***
(-0.013)0.325***
(-0.013)0.146***
(-0.013)0.087***
(-0.004)0.019***
(-0.004)0.030***
(-0.01)观测数 3 896 370 3 896 370 3 896 370 123 528 123 528 123 528 注：(1)括号内为聚类稳健标准误；*、**和***分别表示回归系数在10%、5%和1%的水平上显著。下表同。(2)模型1、4控制了性别、年龄及年龄的平方、收入水平；在此基础上，模型2、5还控制了险种类别、医疗机构等级；模型3、6进一步控制了结算年份和月份的固定效应。因篇幅所限，控制变量的回归结果没有列出。表 4及表 5同。
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表 4 大病保险对老年人和低收入群体补偿水平的影响
变量名称 因变量：总报销金额(取对数) 因变量：保障水平(%) 1 2 3 4 5 6 老年人 政策前(β) 0.062***
(-0.015)0.048***
(-0.014)0.050***
(-0.014)4.084***
(-0.155)3.823***
(-0.153)3.875***
(-0.153)政策影响(θ) 0.053***
(-0.013)0.038***
(-0.013)0.035***
(-0.013)0.261**
(-0.133)0.182**
(-0.132)0.162**
(-0.132)低收入群体 政策前(β) 0.035***
(-0.01)-0.015
(-0.011)-0.002
(-0.012)2.034***
(-0.108)-0.486
(-0.114)-0.163
(-0.122)政策影响(θ) 0.048***
(-0.01)0.042***
(-0.01)0.022**
(-0.01)0.280***
(-0.105)0.243***
(-0.101)0.188***
(-0.104)观测数 123 528 123 528 123 528 123 528 123 528 123 528
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表 5 大病保险对弱势群体经济负担的影响
变量名称 因变量：自付费用(取对数) 因变量：自费负担(%) 1 2 3 4 5 6 老年人 政策前(β) -0.291***
(-0.016)-0.286***
(-0.016)-0.287***
(-0.016)-0.477**
(-0.185)-0.520***
(-0.185)-0.526***
(-0.185)政策影响(θ) 0.011
(-0.014)0.025**
(-0.014)0.027**
(-0.014)0.233
(-0.182)0.239*
(-0.182)0.247*
(-0.182)低收入群体 政策前(β) -0.098
(-0.01)0.025
(-0.011)0.013
(-0.011)0.011**
(-0.089)0.033***
(-0.098)0.015**
(-0.109)政策影响(θ) -0.026***
(-0.01)-0.006
(-0.01)-0.002
(-0.01)-0.089
(-0.087)-0.113
(-0.089)-0.098
(-0.095)观测数 123 528 123 528 123 528 123 528 123 528 123 528
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表 6 2013—2017年样本地区分群体的灾难性支出发生率变化情况
% 年份 2013 2014 2015 2016 2017 总体 老年人 0.701 0.686 0.892 0.939 1.101 0.881 非老年人 0.037 0.027 0.025 0.024 0.018 0.025 低收入 0.072 0.113 0.138 0.139 0.133 0.114 中高收入 0.031 0.016 0.017 0.018 0.017 0.018 总体 0.063 0.045 0.047 0.046 0.041 0.046
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表 7 大病保险对老年人和低收入群体保障状况的影响(缩短数据期间)
变量名称 医疗服务利用 补偿水平 经济负担 是否住院 总医疗费用 总报销金额 保障水平 自费金额 自费负担 老年人 政策前(β) 0.223***
(-0.028)0.004
(-0.017)0.048***
(-0.018)3.666***
(-0.192)-0.288***
(-0.02)-0.569**
(-0.24)政策影响(θ) 0.029**
(-0.022)0.046***
(-0.016)0.047***
(-0.016)0.133**
(-0.166)0.047**
(-0.018)0.279
(-0.227)低收入群体 政策前(β) 0.021
(-0.021)0.016
(-0.015)0.015
(-0.016)0.115
(-0.172)0.014
(-0.016)0.101
(-0.168)政策影响(θ) 0.076***
(-0.016)0.01***
(-0.012)0.016**
(-0.012)0.321***
(-0.124)0
(-0.012)-0.042
(-0.119)观测数 2 350 887 73 892 73 892 73 892 73 892 73 892 注：(1)每个方程均控制了年龄、年龄的平方、性别、医疗机构等级、收入、保险类别和月份固定效应。表 8同。(2)根据Hauman检验结果，对各方程采取了固定效应回归。因为篇幅所限，未在文中列出检验过程。
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表 8 大病保险对老年人和低收入群体保障状况的影响(Heckman两阶段回归)
变量名称 医疗服务利用 补偿水平 经济负担 是否住院 总医疗费用 总报销金额 保障水平 自费金额 自费负担 老年人 政策影响(θ) 0.019**
(-0.01)0.258**
(-0.12)0.295**
(-0.144)0.152**
(-1.82)0.069***
(-0.026)0.154*
(-0.18)逆米尔斯比 9.448***
(-2.828)11.309***
(-3.385)143.199***
(-42.858)1.901***
(-0.624)9.165*
(-5.045)低收入群体 政策影响(θ) 0.398***
(-0.108)0.398***
(-0.108)0.493***
(-0.132)0.708***
(-1.849)-0.053
(-0.03)-0.034
(-0.251)逆米尔斯比 6.594***
(-1.756)8.079***
(-2.152)112.914***
(-30.072)1.006**
(-0.509)1.114*
(-4.234)观测数 3 896 370 3 896 370 3 896 370 3 896 370 3 896 370 3 896 370
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