馬志爽 李 勇

1 引言

目前，我國已經(jīng)實現(xiàn)了基本醫(yī)療保險制度的全面覆蓋，然而現(xiàn)行的醫(yī)療保險制度是根據(jù)城鎮(zhèn)職工、城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民分別設計的，存在著明顯的城鄉(xiāng)分割特征。城鄉(xiāng)居民在參保繳費標準、報銷比例、報銷范圍以及就醫(yī)選擇等方面待遇不一，這就造成了城鄉(xiāng)醫(yī)療保險的實際保障水平之間存在顯著的差異。這種城鄉(xiāng)分割的醫(yī)療保險制度極大地損害了城鄉(xiāng)居民在醫(yī)療服務利用上的公平性，因此整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度，實現(xiàn)城鄉(xiāng)醫(yī)療保險一體化成為當務之急。新制度試圖將新型農(nóng)村合作醫(yī)療（簡稱“新農(nóng)合”）與城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險（簡稱“城居?！保┎④壗y(tǒng)一管理，成立“城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險”，有利于縮小城鄉(xiāng)居民之間醫(yī)療保障待遇的差距，促進城鄉(xiāng)居民之間醫(yī)療資源利用上的平等。

2008年以來，昆山、成都、重慶、東莞等地區(qū)率先開展了整合城鄉(xiāng)醫(yī)療保險的試點工作，經(jīng)過多年實踐，已經(jīng)取得初步成效，還有很多地區(qū)在積極探索和籌備整合城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險制度建設。2016年1月12日，國務院發(fā)布了《關于整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度的意見》，明確提出要推進城居保和新農(nóng)合制度整合，逐步在全國范圍內(nèi)建立起統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險制度，要求各統(tǒng)籌地區(qū)在2016年年底前出臺具體實施方案。2017年4月24日，人力資源和社會保障部發(fā)布的《人力資源社會保障部財政部關于做好2017年城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險工作的通知》中繼續(xù)強調(diào)要加快推進整合，促進公平可持續(xù)，力爭2017年基本建立城鄉(xiāng)統(tǒng)一的居民基本醫(yī)療保險制度。截至目前，全國已有20個省份對建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險制度進行了總體規(guī)劃部署或已全面實現(xiàn)整合。其中，天津、上海、浙江、山東、廣東、重慶、寧夏、青海和兵團已全面實現(xiàn)制度整合，河北、湖北、內(nèi)蒙古、廣西、云南等省份明確將從2017年起執(zhí)行，北京明確2018年1月實現(xiàn)“二合一”。在這種情況下，研究城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用的影響具有很重要的現(xiàn)實意義。

2 文獻綜述

隨著整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險的逐步推進，學術界對與之相關的問題進行了越來越多的探討。部分學者基于我國基本醫(yī)療保險制度的現(xiàn)狀，深入分析其中存在的問題，進而指出推動整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險的必要性。顧海等[1]使用Oaxaca-Blinder方法考察了城鄉(xiāng)醫(yī)療需求差異的成因及其影響程度，結(jié)果顯示，城鄉(xiāng)居民的醫(yī)療需求差異主要歸結(jié)于制度因素，那么統(tǒng)籌城鄉(xiāng)醫(yī)療保障制度應該是下一階段制度改革的重點。耿嘉川[2]認為，縮小城鄉(xiāng)醫(yī)療保障水平之間的差距應從制度完善方面入手，有必要整合城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險。

在整合城鄉(xiāng)醫(yī)療保險的制度建設與方案設計中，許多學者分析了目前我國城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌過程中存在的種種問題，并提出了相應的對策。顧海等[3]從省級層面出發(fā)，分析了江蘇省城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌的可行性，提出建立省級統(tǒng)籌、多層次自由選擇、適度保障的城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌的制度框架。仇雨臨等[4]基于東莞、太倉、成都、西安四個地區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)的回歸性分析研究，發(fā)現(xiàn)統(tǒng)籌地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平是實現(xiàn)城鄉(xiāng)醫(yī)療保險整合的重要前提，不同群體醫(yī)療保險受益的均衡是實現(xiàn)城鄉(xiāng)醫(yī)療保險整合的重要保障，進而指出統(tǒng)籌城鄉(xiāng)醫(yī)療保障的核心在于公平籌資和均等受益；統(tǒng)籌發(fā)展方向是分階段、有步驟地化異趨同，最終實現(xiàn)構(gòu)建城鄉(xiāng)居民健康保障體系的目標；統(tǒng)籌發(fā)展的政策路徑可以從制度框架、籌資機制、統(tǒng)籌層次、經(jīng)辦資源、管理體制、轉(zhuǎn)移接續(xù)等方面展開。鐘起萬和溫修春[5]運用博弈論的分析方法，對我國城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險不同管理主體如何走出囚徒困境作了深入的分析和探討，指出政府在推進城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險銜接進程中應實現(xiàn)由強制性變遷向誘致性變遷的政策轉(zhuǎn)變，同時應積極促成醫(yī)療保險資源管理主體間的利益聯(lián)盟。李長遠[6]研究了統(tǒng)籌城鄉(xiāng)醫(yī)療保障制度的典型實踐模式，認為整合城鄉(xiāng)醫(yī)療保險制度面臨諸多方面的障礙：缺乏頂層制度設計，制度“碎片化”、統(tǒng)籌層次低、衛(wèi)生資源配置不均衡等，因此，需要整體規(guī)劃，提高統(tǒng)籌層次，優(yōu)化城鄉(xiāng)醫(yī)療資源配置，統(tǒng)一經(jīng)辦管理體制和信息管理系統(tǒng)。王曉玲[7]認為現(xiàn)階段整合城鄉(xiāng)醫(yī)療保險的進展緩慢，源于三大制度間保障水平的差異，并就此提出了相應的政策建議。

在大量研究致力于構(gòu)建和完善城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度的同時，很多經(jīng)驗研究也關注到了城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌對城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務利用的影響，并深入研究了影響因素。多數(shù)學者認為統(tǒng)籌與非統(tǒng)籌地區(qū)之間，以及統(tǒng)籌地區(qū)城鄉(xiāng)之間的醫(yī)療服務利用水平存在明顯的差異。例如：王曉燕和劉易達[8]通過Oaxaca-Blinder分解方法對統(tǒng)籌與非統(tǒng)籌地區(qū)的醫(yī)療服務差異進行分解，發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌會改變患者的就醫(yī)習慣，有效緩解了由于城市化進程加快帶來的醫(yī)院就醫(yī)擁擠現(xiàn)象；同時有利于引導和規(guī)范醫(yī)療行為，提升診療效率。顧海等[9]對統(tǒng)籌地區(qū)城鄉(xiāng)之間醫(yī)療服務利用的差異進行分解，認為造成這種差異最主要是收入因素和醫(yī)療保險政策因素，城鄉(xiāng)居民收入存在差距的客觀前提下，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)醫(yī)療保險政策的重點是逐步提高農(nóng)村居民的補償待遇，從而消除由政策帶來的城鄉(xiāng)醫(yī)療服務利用差異。馬超等[10]在Roemer機會平等理論下進行實證分析，結(jié)果表明，實施城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌的地區(qū)相比于未實施地區(qū)而言，顯著緩解了居民醫(yī)療服務利用和健康水平上的機會不平等；對于同樣實施城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌的地區(qū)，“實質(zhì)公平式”相比于“無政策壁壘式”統(tǒng)籌模式能更好地促進機會平等；統(tǒng)籌相比于未統(tǒng)籌帶來的公平效應，要遠大于不同統(tǒng)籌模式差異帶來的公平效應。部分文獻的研究對象具體到居民醫(yī)療服務的門診服務和住院服務，馬超等[11]研究表明，城鄉(xiāng)醫(yī)療保險一體化制度顯著提高了農(nóng)村居民過去一個月的門診次數(shù)和醫(yī)療費用；但在住院方面，目前尚無證據(jù)顯示醫(yī)療保險一體化政策對過去一年是否住院和最近一次住院費用有顯著的影響。雖然，絕大多數(shù)文獻研究表明城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌能夠促進居民對于醫(yī)療服務的利用，但也有學者持不同意見，劉小魯[12]研究表明，中國目前的城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險并沒有對醫(yī)療服務利用水平產(chǎn)生實質(zhì)性的影響，究其原因可能是城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險并未顯著縮小醫(yī)療保險實際補償率的城鄉(xiāng)差異。

雖然，目前已有部分學者研究了城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務的影響，但這方面的定量研究還存在很多不足之處。首先，學術界對于城鄉(xiāng)醫(yī)療保險統(tǒng)籌的政策實施效果關注度不夠，定量研究的文獻數(shù)量相對偏少；其次，學者們研究城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用影響的研究結(jié)論不一致；最后，學者們研究城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用水平的影響時，多數(shù)聚焦于農(nóng)村居民的醫(yī)療服務利用情況，對于城鄉(xiāng)總體醫(yī)療服務利用情況、城市居民醫(yī)療服務利用情況以及城鄉(xiāng)之間醫(yī)療服務利用的差異研究還不夠充分。

基于以上研究不足，本研究使用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)，采用傾向匹配（Propensity Score Matching,PSM）+雙重差分（Difference in Difference,DID）的方法，實證研究城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用的影響研究。本文研究的核心在于估計整合城鄉(xiāng)醫(yī)療保險制度的處理效應，受數(shù)據(jù)可得性的限制，本文僅考察打破城居保和新農(nóng)合界限的城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險，將著重分析城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用水平的影響。在具體分析中，本研究不僅從總體上估計城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對醫(yī)療服務利用的影響，還將進一步考察該醫(yī)療保險對不同戶口類型居民以及不同自評健康狀況居民的影響，以便進一步探究城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的政策效應。

3 研究方法、數(shù)據(jù)與變量

3.1 研究方法本研究使用PSM與DID相結(jié)合的研究方法，主要目的是在沒有進行試驗的基礎上，通過匹配和雙重差分的處理，而取得一種類似于試驗的效果，實現(xiàn)一種類似的反事實估計，從而能夠得到城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用水平影響的“凈效應”，即平均處理效應（Average Treatment Effect of Treated,ATT）。

PSM 是一種以觀測數(shù)據(jù)為基礎分析變量間因果關系的數(shù)據(jù)分析方法，其基本思想是，根據(jù)傾向得分，從未受政策影響的控制組中選出某些個體，與受政策影響的實驗組個體相匹配，進而根據(jù)配對個體間結(jié)果變量的差異來估計處理效應。傾向得分保證了用于匹配的控制組個體在可觀測的基本特征上與處理組個體一致，因而能夠在一定程度上減輕樣本選擇過程中產(chǎn)生的偏倚。在PSM方法中，令T表示反映政策實施狀態(tài)的處理變量。T=1表示受到城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險政策的影響；T=0表示未受到該政策的影響。令Y1和Y0分別表示受政策影響和未受政策影響時的結(jié)果變量，則ATT為：

雙重差分模型經(jīng)常被用來分析政策所產(chǎn)生的效果，一般設定形式為：

其中，Y為被解釋變量，time為時間變量，一般為政策前后兩期，政策實施前取值為0，政策實施后取值為 1；Treat為處理變量，受到政策影響取值為 1，不受政策影響取值為 0；β3表示政策影響的ATT，即處理組的平均處理效應。

但是，雙重差分模型的使用需要滿足一個前提，即實驗組和對照組在基期的狀態(tài)是相同的，有共同的時間趨勢。而本研究中使用DID模型選取實驗組和對照組的樣本時并非隨機分配，微觀個體在其他方面存在較多差異，可能會影響計量結(jié)果，因此需要引入PSM與DID配合使用以糾正樣本選擇偏差。當然，能夠完全消除這種偏倚，需要匹配時能夠控制所有可能對選擇和結(jié)果產(chǎn)生影響的協(xié)變量，因此，往往要求在進行匹配時盡量控制足夠多的變量。

3.2 數(shù)據(jù)與變量

3.2.1 數(shù)據(jù)來源本研究使用的數(shù)據(jù)來源于北京大學國家發(fā)展研究院組織的 CHARLS。該數(shù)據(jù)通過抽樣方式采集了中國45歲及以上中老年人家庭和個人的微觀數(shù)據(jù)。本文樣本的構(gòu)建使用了其中的2011年全國基線調(diào)查與2015年全國追蹤調(diào)查，主要原因是該調(diào)查在有關醫(yī)療保險的問卷設置中詳細地反映了醫(yī)療保險的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌情況，這是其他諸如CHNS等健康方面大型數(shù)據(jù)庫所不具備的。

3.2.2 變量設置本文研究的居民醫(yī)療服務利用情況包括門診醫(yī)療服務和住院醫(yī)療服務，使用過去一個月有門診或接受過上門醫(yī)療服務（Y1）以及過去一個月門診總費用（Y2）度量門診醫(yī)療服務，使用過去一年是否住過院（Y3）以及過去一年的住院總費用（Y4）度量住院醫(yī)療服務。針對特定的觀測值過去一個月有門診或接受過上門醫(yī)療服務時，Y1取值為1，否則為0；類似地，某個觀測值過去一年住過院，Y3取值為1，否則為0。

根據(jù)研究需要，本文同時考察了政策處理效應與時間效應。將是否參與城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險（X）、時間（T）以及兩者的交互項（T×X）作為核心解釋變量。參與城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的人群作為“實驗組”，X取值為 1；參與其他醫(yī)療保險的人群作為“對照組”，X取值為0。時間為2011年時，T取值為0；2015年T取值為1。

除核心解釋變量外，本研究還選取個體性別（G）、年齡（A）、戶口類型（H）、受教育程度（E）、婚姻狀況（M）、是否吸煙（S）、是否喝酒（D）、家庭年收入（I）作為控制變量。個體為男性時，G取值為1，女性取值為2；對于戶口類型，農(nóng)業(yè)戶口，H取值為0，非農(nóng)業(yè)戶口，H取值為1，不考慮統(tǒng)一居民戶口；對于小學及以下的受教育程度，E取值為1，初中為2，高中為3，中專為4，大專為5，本科及以上為6；對于已婚和同居的婚姻狀況，M取值為1，否則為0；當個體吸煙時，S取值為1，否則為0；當個體喝酒時，D取值為1，否則為0；家庭年收入包括工資收入、轉(zhuǎn)移收入、農(nóng)業(yè)收入和個體經(jīng)營收入總和。根據(jù)以上變量設置情況，實證研究時計量模型的具體形式為：

其中，Yit表示第i個觀測值在t時間的醫(yī)療服務利用情況。Tt表示時間，Xit表示第 i個觀測值在 t時間是否參加城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險，Tt×Xit為政策與時間的交叉項，Z為控制變量，ε為隨機擾動項。

3.2.3 數(shù)據(jù)處理為了研究城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用的影響，本研究保留2011年和2015年兩年全部存在的觀測值，確保樣本為平衡面板。對于過去一個月內(nèi)門診醫(yī)療費用缺失，但只就診 1次的個體，基于最近一次的門診醫(yī)療總費用對一個月內(nèi)門診醫(yī)療總費用進行補充，過去一年的住院總費用缺失個體也進行類似處理；此外，對于醫(yī)療費用為 0的情況，此時醫(yī)療費用自然對數(shù)的形式被設定為1n（醫(yī)療費用+1）[12]。

本文的研究樣本在排除核心解釋變量和控制變量數(shù)據(jù)均缺失的觀測值后，可觀測到是否參與門診醫(yī)療服務的樣本為8264個；可觀測到門診醫(yī)療費用數(shù)值的樣本為 534個；可觀測到是否參與住院醫(yī)療服務的樣本為8288個；可觀測到住院醫(yī)療費用數(shù)值的樣本為 184個。此外，本研究還針對是否利用住院醫(yī)療服務，進一步依照戶口類型生成了農(nóng)業(yè)戶口和非農(nóng)業(yè)戶口子樣本，以討論城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對不同戶口類型居民的影響，農(nóng)業(yè)戶口子樣本包含6502個觀測值，非農(nóng)業(yè)戶口子樣本包含1592個觀測值；同時，依照自評健康狀況生成了自評健康好、一般、不好的子樣本，分別包含864、2304、1242個觀測值，以討論城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對不同健康狀況居民的影響。

3.2.4 變量描述性統(tǒng)計分析對本研究使用到的全部變量進行描述分析，由表 1可知，作為反映居民衛(wèi)生服務利用的變量，門診利用變量均值為0.215，表明該樣本人群中有 21.5%的居民過去一個月有門診或接受過上門醫(yī)療服務；門診費用均值為872.110，表明該樣本人群中平均每個居民過去一個月的門診總費用為 872.110元；此外，在住院利用樣本中有11.1%的居民過去一年內(nèi)住過院，在住院費用樣本中平均每個居民過去一年的住院總費用為10 109.030元。

對于居民參與醫(yī)療保險的情況以及一系列控制變量的描述性統(tǒng)計，由于4個模型中的樣本人群均來自同一總體，各變量分布情況具有類似的特征，以下綜合說明各個模型中的變量。由表 1可知，參與城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的人群占比均小于3%，可以基本顯示出我國目前城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的參與情況，表明截至2015年，我國參與城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的人群占比不到3%，城鄉(xiāng)醫(yī)療保險的整合力度較小，范圍不夠廣泛。樣本中女性約占 60%，男性占40%；樣本平均年齡為60歲；大部分人群為初中及以下學歷，且大部分人群為農(nóng)業(yè)戶口；婚姻狀況中，已婚婚狀態(tài)的約占 81%；樣本中吸煙、喝酒的人群均為少數(shù)。

表1 變量描述性統(tǒng)計

4 實證分析

4.1 城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用的影響本研究首先使用PSM方法就城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用水平的總體影響進行估計。估計中除使用最基本的最近鄰匹配（nearest neighborhood matching）之外，還使用了核匹配（kernel matching）以及半徑匹配（radius matching）。在這些估計中，傾向得分的估計均基于Logit模型展開，其中門診醫(yī)療服務只考察居民過去一個月是否參加門診的情況，住院醫(yī)療服務只考察居民過去一年是否住院的情況，不考慮門診費用和住院費用。表2展示了基于PSM方法的ATT估計結(jié)果，最近鄰匹配、核匹配和半徑匹配得到的門診醫(yī)療服務 ATT的估計值以及住院醫(yī)療服務 ATT的估計值正負不一致，而且均缺乏統(tǒng)計上的顯著性。表明總體上，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的實施沒有顯著影響居民的醫(yī)療服務利用水平。

表2 PSM方法估計城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用的影響

接下來使用PSM與DID相結(jié)合的方法，估計城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用的影響，結(jié)果如表3所示，Ln_Y2表示居民過去一個月門診總費用的對數(shù)，Ln_Y4表示居民過去一年住院總費用的對數(shù)。

就門診醫(yī)療服務利用而言，居民是否接受門診醫(yī)療服務（Y1）以及門診費用（Ln_Y2）的 ATT估計值在統(tǒng)計意義上并不顯著，表明城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險并未顯著影響居民的門診醫(yī)療服務利用水平。這主要是因為醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用水平的影響很大程度上取決于實際補償水平，但事實上，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的實施并沒有帶來實際補償率上的明顯變化[12]，因此居民的門診醫(yī)療服務利用情況并沒有顯著改變。然而，2015年實驗組與對照組之間Y1的差值顯著為正，表明參加城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的人群門診就醫(yī)的可能性大于其他人群。類似地，Ln_Y2在2015年的組間差值顯著為負，表明參加城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險居民的門診總費用低于其他人群。

就住院醫(yī)療服務利用而言，居民住院可能性（Y3）的ATT估計值為-0.045，且在統(tǒng)計意義上十分顯著，表明城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著降低了居民的住院可能性，進一步說明居民的住院醫(yī)療服務利用水平有所下降。此外，居民住院費用（Ln_Y4）的ATT估計值也為負，在統(tǒng)計意義上不顯著，雖然2011年與2015年的組間差值均顯著為負，但政策效果應該考察時間與政策的交互效應，因此不能說明城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民住院費用的影響。

表3 PSM+DID估計城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民醫(yī)療服務利用的影響

4.2 城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務利用的影響根據(jù)以上分析可知，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險僅對居民住院可能性存在顯著影響，考慮到我國目前依然存在明顯的城鄉(xiāng)差異，接下來根據(jù)戶口類型進行分組，通過考察城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對不同戶口類型居民住院可能性的影響，進一步探究城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務利用水平的不同影響。將可觀測到是否參與住院醫(yī)療服務的樣本按戶口類型分為農(nóng)業(yè)戶口和非農(nóng)業(yè)戶口兩個子樣本，使用PSM+DID方法進行估計的結(jié)果如表4所示。

表4 基于戶口類型分組的模型估計結(jié)果

由表 4可知，就非農(nóng)業(yè)戶口居民而言，住院可能性的雙重差分值為-0.037，但該估計結(jié)果不具有顯著性，說明城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對非農(nóng)業(yè)戶口居民住院可能性沒有顯著的影響。而對于農(nóng)業(yè)戶口居民，住院可能性的雙重差分值為-0.06，且在 99%的置信區(qū)間下顯著，也就是說，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著降低了農(nóng)業(yè)戶口居民的住院可能性。其原因可能是部分農(nóng)村居民由于醫(yī)院床位緊張或者住院醫(yī)療負擔過重，出現(xiàn)應住院未住院情況，導致居民本應該利用住院醫(yī)療服務，卻沒有利用。綜上所述，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著降低了農(nóng)村居民的醫(yī)療服務利用水平，但對城鎮(zhèn)居民醫(yī)療服務利用的影響并不顯著。

4.3 城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對不同健康水平居民醫(yī)療服務利用的影響由于居民的健康水平直接影響自身住院醫(yī)療服務利用情況，接下來根據(jù)居民的健康水平進行分組，通過考察城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對不同健康水平居民住院可能性的影響，分析城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對不同健康水平居民醫(yī)療服務利用的影響。將可觀測到是否參與住院醫(yī)療服務的樣本按自評健康狀況分為自評健康好、一般、不好三個子樣本，模型估計結(jié)果如表5所示。

表5 基于自評健康狀況分組的模型估計結(jié)果

根據(jù)表 5可以看出，對于自評健康狀況好以及自評健康狀況一般的人群而言，住院可能性的雙重差分值分別為-0.275、-0.088，兩個估計結(jié)果均具有顯著性，說明城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著降低了自評健康狀況好和自評健康狀況一般的人群住院可能性；此外，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于自評健康狀況好的人群住院可能性的影響程度高于自評健康狀況一般的人群。而對于自評健康狀況不好的人群，住院可能性的雙重差分值為0.220，并且在99%的置信區(qū)間下顯著，也就是說，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著增加了自評健康狀況不好人群的住院可能性。綜上所述，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于不同健康水平人群醫(yī)療服務利用水平的影響不同，該醫(yī)療保險顯著降低了自評健康狀況好和自評健康狀況一般的人群的醫(yī)療服務利用水平，而且對于自評健康狀況好的人群影響程度更大，此外城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著提高了自評健康狀況不好人群的醫(yī)療服務利用水平。

5 結(jié)論與建議

自2016年國務院發(fā)布《關于整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度的意見》以來，城鄉(xiāng)醫(yī)療保險一體化的推行力度不斷加大，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的覆蓋范圍越來越廣。本研究選取CHARLS中2011年全國基線調(diào)查與2015年全國追蹤調(diào)查的數(shù)據(jù)，使用PSM與DID相結(jié)合的方法，通過實證分析城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于居民門診醫(yī)療服務與住院醫(yī)療服務利用的影響，并且進一步研究了城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于不同戶口類型以及不同健康水平人群的影響，得到了以下研究結(jié)論：①使用PSM方法研究的城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對居民門診醫(yī)療服務與住院醫(yī)療服務利用水平的影響均不顯著；②使用PSM+DID方法研究的城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于居民門診醫(yī)療服務利用水平?jīng)]有顯著的影響；對于住院醫(yī)療服務利用而言，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著降低了居民的住院可能性，但對于居民住院費用的影響不顯著；③城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于不同戶口類型居民的住院可能性有不同的影響，該制度顯著降低了農(nóng)業(yè)戶口居民的住院可能性，但對于非農(nóng)業(yè)戶口居民的影響不顯著；④城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對于不同健康水平人群的住院可能性有不同的影響，它顯著降低了自評健康狀況好和自評健康狀況一般的人群住院醫(yī)療服務利用水平，而且對于自評健康狀況好的人群影響程度更大；相反，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險顯著提高了自評健康狀況不好的人群住院醫(yī)療服務利用水平。

通過以上研究結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度的政策效果并不明顯，主要是因為城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的保障水平非常有限，因此對居民醫(yī)療服務利用的影響也是相對有限的。有關部門應當從制度框架、籌資機制、統(tǒng)籌層次、經(jīng)辦資源、管理體制、轉(zhuǎn)移接續(xù)等方面進一步優(yōu)化城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險制度，完善改革體制，縮小城鄉(xiāng)醫(yī)療保障水平之間的差異，整體上提升居民的醫(yī)療服務利用水平。

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