01新型农村合作医疗农户参合行为实证研究复制.docx
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01新型农村合作医疗农户参合行为实证研究复制
新型农村合作医疗农户参与行为分析
——基于Probit模型的半参数估计
李燕凌1，2李立清1
（1，湖南农业大学；2，中国社会科学院农村发展研究所）
摘要：
本文基于湘、晋、粤、滇、陕五省2327个农户的调查数据建立多分类变量Probit模型，采用半参数估计方法进行实证分析。
研究发现，农户参与新型农村合作医疗的行为受家庭人口学特征和医疗卫生需求差异的影响十分明显，并一定程度上存在着“逆向选择”；改善农村医疗卫生服务条件、加强三级卫生服务体系建设，提高农村医疗卫生服务的可及性与可得性，改进新型农村合作医疗补偿模式，有利于提高农户参与新型农村合作医疗的积极性。
关键词：
新型农村合作医疗；参与行为；Probit模型；半参数估计
一、引言
新型农村合作医疗制度（以下简称“新农合”）既是农民以农户为单位自愿参加、自负部分费用的具有合作互济性质的健康保险制度，又是由政府财政补贴、政府部门管理的具有较强公益性质的社会保险管理制度。
在新农合试点阶段，按照大数定律的要求，政府重点考虑新农合可持续发展，把主要精力放在扩大农民参与率上，忽视了农民真正的参与意愿。
事实上，新农合属于典型的农村公共服务项目。
农民以“用脚投票”的形式反映了其真实的参与意愿及其实际参与行为。
究竟哪些因素对农民的参与意愿及其参与行为产生影响？
这些因素如何影响和制约了农民对新农合的参与行为选择？
它们的影响程度分别有多大？
回答了这些问题，才能比较全面、准确地衡量农村医疗服务供给效果、特别是农民真实的医疗服务需求发展态势，从而在根本上发现农村医疗卫生服务供求均衡的实现路径，实现新农合制度的效率与公平目标。
国外有关农民参与合作医疗行为的研究一般被纳入健康保险研究的范畴。
近年来最具代表性的文献包括Asgaryetal.（2004）等采用重复投标博弈法（iterativebiddinggametechnique）问卷格式，使用伊朗全国2139个农户数据，进行了农民医疗保险参与意愿的影响因素实证研究。
Akinetal.（1981）、Akin（1986）、Gertleretal.（1987）、Mwabu（1993）、Ching（1995）、GuptaandTiongson（2002）等的研究发现，就医距离、患者年龄、受教育程度、性别及其他一些因素，在特定的地区对个人参加卫生医疗保险行为的影响都非常显著。
国内大量已有文献表明影响农户参合行为的因素涉及许多方面，包括反映农民个人社会经济地位和人口学特征的变量，例如收入水平、家庭人口规模、是否有人外出打工、性别、年龄、受教育水平等（例如高梦滔等，2005；赵晓强等，2006；林晨，2007；朱信凯等，2009；林相森等，2008），反映农民对医疗保险需求的变量，例如自感健康状况、是否患有慢性病、地方病等特殊病种情况（例如王兰芳等，2007；蒋远胜等，2009），反映农民对新农合制度提供的医疗卫生服务可及性和可得性水平的变量，例如距医疗机构的距离、实际就医医疗机构选择、农民参与新农合的缴费水平、新农合补偿模式等（例如王为民，2006；杨文选等，2007；赵晓强等，2008）。
但是现有文献资料在探讨影响农户参与行为的主要因素时，实证研究的结论主要存在三大分歧：
（1）农户收入水平对其参与行为的影响。
高梦滔等（2005）调查云南省三个试点县（市）新农合实施情况后指出，三地农户参与率和当地农户收入水平关系不大。
但叶慧等（2008）对贵州省黄平县农户参与行为进行的实证分析表明，农户经济条件对农户参合行为影响最大，而逆向选择、户主受教育程度和打工行为对农户参合行为并无影响。
赵晓强等（2006）对贵州省X县的实证分析表明，农户收入和参与率呈现出正比例关系，收入水平越高的农户越愿意参与新农合，低收入农户在短期内难以支付应缴费的部分而放弃参与新农合。
林晨（2007）对山西省寿阳县的实证研究也证实，低收入农户参与新农合的愿望受到抑制。
（2）农民的医疗卫生需求对其参与行为的影响。
王兰芳等（2007）对江苏的研究发现，平时医疗支出较大、健康状况较差的农户更愿意参加合作医疗，农户参合行为出现了逆向选择。
蒋远胜等（2009）的实证研究表明：
农民是否患有慢性病对其参合行为有显著影响，有患慢性病成员的农户家庭成员住院的概率是无慢性病患者农户的3.97倍。
收入、文化程度等变量对农民参合决策没有显著影响。
王为民（2006）的研究也表明，农民家庭病史对其参合行为具有显著影响。
新农合的保障目标定为保大病，而不是真正影响农村居民整体健康水平的常见病和多发病，导致农民参加合作医疗制度的意愿低。
但Zhang.etl.（2006）对贵州的研究发现，患有慢性病的高危人群与一般人的参合行为无显著差异。
（3）农村医疗卫生服务的可及性与可得性对农户参与新农合的影响。
赵晓强等（2008）认为，医疗机构的可及性和对医生信赖程度对农户的参与行为有较大影响。
杨文选等（2007）的研究也认为，乡村医院床位紧张不能安排农民住院、乡级卫生院及村级卫生所条件较差、定点医疗单位的药品价格偏高等原因也影响了农民参合意愿。
目前农户的参合意愿不强主要受到新农合补偿模式的影响。
这些文献为本文研究提供了理论基础及假说，但是对于这些不同的研究结论，本文认为，可能是因为不同的样本，也可能是由于研究方法的不同造成的。
这种差异或者不一致并不能成为研究人员把这些可能的影响因素排除在计量模型变量之外的理由。
本文实证研究的目的在于通过考察这些基本变量对农民参与新农合的行为影响，从而深化对新农合制度绩效的研究，为促进农民真实的参与行为、改进和提高新农合制度绩效、更有效地利用农村医疗卫生资源提供相关政策建议。
本文后面的结构如下：
第二部分，计量分析模型、变量与数据；第三部分，变量描述统计与样本基本特征分析；第四部分，回归结果及其进一步分析；第五部分，简单的结论及政策启示。
二、计量分析模型、变量与数据
Arrow（1963）对医疗卫生服务的分析奠定了医疗卫生保险理论的基础。
在医疗卫生保险行为研究中，被解释变量为多水平分类变量的情况非常普遍，最初是使用MNL（MultinomialLogitModel）建模再进行估计（王俊、昌忠泽、刘宏，2008）。
这一模型从上世纪九十年代开始已在国内外卫生经济学领域得到较多的应用。
但是，使用MNL建模，要求回归模型的残差项符合标准正态分布函数的假定。
而在实证研究中，这一分布函数条件往往难以成立。
朱信凯等（2009）利用2006年12月31日全国第二次农业普查的基础数据，研究了在政府提供单一合约的情况下，农户参与新农合的意愿问题，他们发现，户主的年龄、受教育程度、是否外出打工以及家庭人均收入等，都对农户参与行为有影响。
其中有些因素与农户参与行为存在线性关系，有些因素（例如户主受教育程度）与农户参与行为存在非线性关系，也就是说，并不符合MNL建模条件。
林相森等（2008）选用有序Probit模型半参数估计方法，研究性别、年龄、婚姻状况、收入水平对农民的医疗需求及其参与行为的影响，试图发现更有效的分析模型。
本文在Park（2003）、Paganetal.（1999）模型的基础上，构建如下Probit半参数回归模型，分析中国新农合制度下农户的参与行为：
（1）
其中
未知，
该模型有线性部分
，把握解释变量的大势走向；还有非参数部分
，可以对被解释变量作局部调整，使模型更好地拟合样本观测值。
由于模型
（1）结合了参数模型和非参数模型，所以称为半参数回归模型。
Probit模型的参数估计法和半参数估计法的区别在于对
的分布函数的假定。
参数估计法将其设定为标准正态分布，此时，
（1）式中的
全部由标准正态分布的累积分布函数
替换。
而半参数估计法与此不同，它将
的分布函数视为未知函数，残差分布函数
中含有参数K。
采用迭代方法不断提高K的值，用Hermit形式的展开方法可以逼近
的概率密度函数。
本文采用的Hermit形式如下：
（2）
其中，
是标准正态分布的密度函数，
是含有参数K的待估计系数，并且：
为方便起见，我们令
，容易证明，这种处理并不会改变上面的概率密度函数。
根据此概率密度函数，得出
的分布函数为：
（3）
只要未知的概率密度函数满足某些平滑性条件，就可以通过不断提高K由上述Hermit序列无限地逼近。
模型中的系数可以通过最大化似然函数一致地估计出来。
从
（2）式可以看出，Probit模型的参数估计其实是半参数估计的一种特殊情况。
只要把
设为0，
（2）式就变为标准正态分布的密度函数了，这意味着
服从标准正态分布，此时对Probit模型的估计就等同于普通的Probit模型参数估计。
可以证明，当
时，
都为0的条件能够成立。
于是，
是进行半参数估计的起点。
本文以农户参与新农合的行为（以下简称“农户参与”行为）作为被解释变量，农户参与行为表现为多水平分类变量的特征。
在存在政府提供单一合约的新型农村合作医疗制度的情况下，农户在防范疾病风险时可以选择传统的家庭医疗保险（即不参加新农合）和参与新农合两种基本模式。
进一步分析可以发现，由于新农合制度实际上成为政府对公共卫生资源再分配的一种工具，政府具有引导农民参与新农合的偏好，农村基层干部采取各种方法劝说农民参与，在有集体经济收入分配的条件下，乡村干部甚至采取以集体经济收入直接为农民代缴参与新农合的费用（以下称“参与缴费”）等方式，使得当地农民参与新农合的比例大大提高。
所以，如果按照农民参与新农合的实际意愿分类，那么现实中农民参与新农合的行为可分为四种情况：
第一种是完全自愿参与；第二种是虽然本人并非完全自愿，但在乡村干部再三劝说下，碍于情面并考虑到多种因素（或压力）而参与，本文将其称为半自愿参与；第三种是本人不愿意参与，但由于村民委员会利用村集体经济组织收入直接抵扣为其代缴参与费用而被动参与（如果将集体经济收入发放到农民手中，农民不会缴费参与），本文称之为非自愿参与；第四种是选择传统的家庭医疗保险模式，不参与新农合，本文称之为“自我保险”。
这四种行为选择之间是相互独立的，所以，可以对农户参与行为进行多水平分类变量的影响因素分析。
农户参与新农合的行为决策十分复杂，往往受到反映农户社会经济地位和家庭人口学特征、农户的医疗保险需求、农户对医疗卫生服务的可及性和可得性水平等多方面因素的影响。
本文在综合归纳已有文献成果的基础上，选取被调查农户的家庭人口规模、家中成员有无慢性病或地方病患者、家庭人均纯收入水平、家中是否有人外出打工、家庭住处距乡镇医院距离、距县城医院距离、家庭成员患病后的实际就医医疗机构、对新农合的参与缴费意愿等反映农户家庭特征的变量，选择调查中被调查者本人的性别、年龄、受教育年限、自评健康等级和户主的婚姻状况等反映农民个体特征的变量，以及当地新农合补偿模式等作为解释变量。
本文还采用直接发放调查问卷的方法，简捷地了解农户不参与新农合的主要原因。
本文使用的数据是课题组组织六百多位大学生进行农村入户调查获取的。
农村入户调查是2008年暑期完成的，2009年寒假做了部分农户回访和补充调查。
调查对象是全国31个省（市、区），调查内容是被调查农户2007年参与新农合的相关情况。
每位调查员完成10个农户调查。
由于参加调查的大学生实际分布情况不均衡，有19个省（市、区）的调查农户个数少于30个。
我们在剩余12个省（市、区）中随机抽取5个省，即湖南省、山西省、广东省、云南省和陕西省，这五省的调查农户个数最少在300户以上。
统计湘、晋、粤、滇、陕五省收回农户调查表共2540份，剔除因逻辑错误或数据缺失等原因失效的调查表153份，实际有效调查表2327份。
三、变量描述统计与样本基本特征分析
表1、表2分别报告了解释变量中的离散变量和连续变量的描述统计结果。
各类变量的基本特征如下：
1.农户参与行为
表1显示，超过三分之二的农户完全自愿参与新农合，这与各地政府遵循农民自愿参加原则是一致的。
不过，由于政府具有引导农民参加新农合的偏好，在一些地方，乡村干部也以集体经济收入直接为农民代扣代缴参合缴费，使得半自愿和非自愿参与的比例仍然超过五分之一。
没有参加新农合而采取“自我保险”的农户只占9.4%。
2.人口学特征变量
经验研究表明，年龄与农民医疗卫生需求呈倒U型关系（Fuchs，1999），对农民参与行为有显著影响。
为确保被调查者对所有问题有清晰认知的能力，本文被调查农民的年龄在18至65周岁之间，全部有效样本平均年龄达41.24岁；表1显示，被访问者中女性居多，符合农村男性劳动力流动较多的现状；本文采用被调查者实际就学年限反映受教育水平，最大值为16年，最小值为0年，平均值为7.66年，与当年全国农村人口受教育水平相当。
一般认为在婚家庭和人口规模较大的家庭与农户参与行为有正相关关系。
本文界定户主没有结婚、结婚后离异或丧偶的情况都属于不在婚状态，定义为“不在婚”。
表1显示，在婚率达到78%；样本中家庭平均人口达2.66人，与中国农村家庭人口平均规模基本相当，其中家庭人口为3人和4人的家庭居多，占全部调查对象的83%以上。
在回访调查中我们发现，大多数在婚尚未生育的年轻家庭，长期在外打工的现象普遍，这是调查对象中少有这类家庭样本的主要原因。
3.农户的社会经济地位
本文主要采用家庭人均纯收入水平来反映被调查农户所处的社会经济地位。
新农合制度属于政府提供的典型的单一合约（朱信凯等，2009），没有体现出不同收入水平农户对医疗卫生保险的差异化需求，因此，农户收入水平对其参与行为的影响可能较为复杂。
本文以农业部2006年全国农村入户调查的农户家庭纯收入分等级标准为基础，适当简化收入等级，将农户家庭人均纯收入分为1300元以下、1300-3200元、3200-4500元和4500元以上四个等级。
样本中家庭人均纯收入在3200元以下的占63.5%，超过4500元的家庭仅占15%多一点。
）样本中有长期（每年有超过半年以上时间）在外打工成员的家庭占47.8%，反映了打工收入在农民家庭收入结构中的重要性。
同时，也在一定程度上对农户参与行为具有影响。
4.农民医疗卫生服务需求
本文采用卫生经济学领域普遍采用的自评健康等级（SRH）作为反映农民健康状况的基本指标。
样本中有自评健康等级为“较差”或“差”的人的农户只有不到11%。
这与样本中有慢性病患者的家庭的比例基本相符。
有地方病患者的家庭比例较低，只有不到5%的水平。
一般认为，患病概率高的人总可以模仿患病概率低的人所作的决策，即存在逆向选择问题。
经验研究表明，自评健康水平越低的人越易于选择加入医疗卫生保险（Fuchs，1999）。
从样本情况看，较高的健康自评水平与略显偏低的完全自愿参与者比例基本相符。
5.医疗卫生服务可及性和可得性
本文采用农户距医疗服务机构的距离作为反映医疗卫生服务可及性水平的变量。
已有文献一般只将距乡镇医院或距县城医院距离中的某一个纳入模型。
实际调查结果显示，在有些乡村，被调查农户距乡镇医院的距离比距县城医院的距离更远。
所以，为了更全面准确地反映农村医疗服务的可及性，本文将这两个变量都纳入模型。
调查数据显示，农户距乡镇医院的平均距离为4.65公里，最远的有50公里。
农户距县城医院的平均距离接近25公里，最远的有138公里。
本文采用农民对实际就医医疗机构的选择作为反映医疗卫生服务可得性水平的变量。
样本统计结果显示，农民选择在乡镇医院和县城医院就诊的比例超过80%，乡镇医院是农民就医最主要的医疗服务机构（达到51.6%）。
表1反映的农户对实际就医医疗机构的选择，表达了农民对医疗机构服务能力和质量、对医生服务水平的认同。
从卫生经济学角度来看，政府对农村医疗卫生服务提供的补贴，相当于农村医疗卫生服务价格下降，可以在一定程度上提高农民医疗卫生服务的可得性。
本文选择“当地新农合补偿模式”和农户的“参与缴费意愿”作为反映医疗卫生服务可得性的变量。
虽然全国各地新农合补偿模式有所差异，不同补偿模式对农户参与行为产生了不同的影响（封进、李珍珍，2009）。
但是，本文调查数据显示，“补住院并建立门诊个人账户”的补偿模式占58.4%，成为最主要的补偿模式，“只补住院”的补偿模式也占很大比例（31.8%），这与胡善联等（2007）调查得出的结论非常相似。
6.参与率与农户未参与原因
调查结果显示，在2327个有效样本中，参加新农合的农户占90.6%，略高于2007年的全国平均水平。
对218个新农合未参与农户的调查显示，因自感“身体好”而不参与的占13.3%，因“对（新农合）政策不清楚”而没有参与的只有3.2%，因对当地乡镇干部失去信任、认为新农合基金及运行“管理不好”而不参与的占36.7%，因感觉参与后医药涨价等多种原因可能导致自己“参与无实惠”而不愿意参与的占28.4%，因“其他”原因（主要是“缴不起参与费”）不参与的占18.3%。
可见，农民不参与的原因的确比较复杂。
表1离散变量描述统计
变量
变量定义
样本数
比例（％）
农户参与行为
完全自愿参与
1570
67.4%
半自愿参与
227
9.8%
非自愿参与
312
13.4%
自我保险
218
9.4%
性别
男
609
26.2%
女
1718
73.8%
婚姻状况（户主）
不在婚
512
22.0%
在婚
1815
78.0%
自评健康等级
很好
437
18.8%
好
893
38.3%
中等
746
32.1%
较差
189
8.1%
差
62
2.7%
有患慢性病者的家庭
无
2065
88.7%
有
262
11.3%
有患地方病者的家庭
否
2220
95.4%
是
107
4.6%
家庭人均纯收入水平
4500元以上
368
15.8%
3200-4500元
480
20.7%
1300-3200元
843
36.2%
1300元以下
636
27.3%
家中是否有人外出打工
没有外出打工
1214
52.2%
有外出打工（半年以上）
1113
47.8%
家庭人口规模
5人及以上
146
6.3%
4人
773
33.2%
3人
1176
50.5%
2人
195
8.4%
1人
37
1.6%
实际就医医疗机构
乡镇医院
1200
51.6%
县级医院
669
28.7%
市级医院
276
11.9%
省级医院
54
2.3%
其他
128
5.5%
参与缴费意愿
维持现有缴费标准
845
36.3%
提高缴费标准
378
16.2%
降低或取消农民缴费
1104
47.5%
当地新农合补偿模式
只补住院
741
31.8%
补住院和大额门诊费用
202
8.7%
住院和门诊都补偿
26
1.1%
补住院并建立门诊个人帐户
1358
58.4%
观测值
2327
100.0%
表2连续变量描述统计
变量
样本数
最小值
最大值
样本均值
标准差
年龄（岁）
2327
18
65
41.24
11.070
受教育年限（年）
2327
0
16
7.66
3.069
距乡镇医院距离（公里）
2327
1
50
4.65
4.575
距县级医院距离（公里）
2327
1
138
24.38
17.470
四、回归结果及其进一步分析
本文采用Probit模型参数估计和非参数估计方法，估计影响农户参与行为的因素以及这些因素的影响程度。
为选定合适模型，在Probit模型非参数估计中，本文进行两种LR检验以确定残差分布函数中合适的参数K值。
第一种是K取大于3的值时，模型分别对K=2时对应的Probit模型的LR检验；第二种是K阶的扩展Probit模型与K-1阶的扩展Probit模型之间的LR检验，后者用来确定K的最终取值。
本文LR检验过程从略，K的最终取值为5。
（一）参数与半参数估计结果
表3、表4和表5分别给出了农户完全自愿参与、半自愿参与、非自愿参与三种参与行为的Probit回归模型半参数估计及参数估计结果。
表3完全自愿参与Probit模型半参数估计及参数估计结果
解释变量
半参数估计（K=5）
参数估计
系数
标准差
p值
系数
标准差
p值
年龄
0.176
0.045
0.010
0.145
0.013
0.000
受教育年限
0.775
0.054
0.005
0.695
0.048
0.000
距乡镇医院距离
-0.084
0.045
0.215
-0.035
0.024
0.145
距县城医院距离
-0.043
0.017
0.077
-0.013
0.007
0.046
性别（男）
-0.731
0.232
0.011
-0.534
0.205
0.009
婚姻状况（不在婚）
0.218
0.271
0.678
0.138
0.249
0.579
自评健康（很好）
-0.781
0.898
0.511
-0.653
0.778
0.401
自评健康（好）
-0.281
0.789
0.823
-0.184
0.757
0.808
自评健康（中等）
-0.092
0.856
0.978
-0.074
0.756
0.922
自评健康（较差）
-0.670
0.916
0.671
-0.590
0.806
0.464
家庭无慢性病患者
-1.442
0.569
0.011
-1.142
0.389
0.003
家庭无地方病患者
-0.054
0.498
0.901
-0.030
0.473
0.949
人均纯收入（4500元以上）
0.336
0.560
0.565
0.296
0.380
0.435
人均纯收入（3200-4500元）
-0.340
0.572
0.814
-0.210
0.322
0.514
人均纯收入（1300-3200元）
-0.092
0.311
0.888
-0.087
0.271
0.748
家中没有人外出打工
-0.739
0.805
0.422
-0.637
0.745
0.392
家庭人口规模（5人以上）
4.678
1.563
0.011
4.448
1.153
0.000
家庭人口规模（4人）
3.389
0.783
0.000
3.180
0.563
0.000
家庭人口规模（3人）
1.456
0.786
0.063
1.285
0.516
0.013
家庭人口规模（2人）
0.894
0.898
0.568
0.714
0.568
0.208
选择乡镇医院实际就医
2.954
0.670
0.000
2.821
0.350
0.000
选择县级医院实际就医
2.899
0.859
0.000
2.279
0.359
0.000
选择市级医院实际就医
1.678
0.540
0.000
1.478
0.390
0.000
选择省级医院实际就医
2.9867
0.899
0.000
2.785
0.709
0.000
参与缴费意愿（维持现状）
1.582
0.998
0.098
1.272
0.7
升级会员 