趙為民

(安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

2003年及2009年中國分別在全國農(nóng)村推行新型農(nóng)村合作醫(yī)療(簡稱新農(nóng)合)以及新農(nóng)合大病保險制度，至2012年基本實現(xiàn)了對農(nóng)村人口的全面覆蓋，財政補助標(biāo)準(zhǔn)從2010年的每人每年120元,提高到了2016年的420元，大病保險的報銷比例則接近75%。然而，公共支出與成員平等分享之間并沒有必然聯(lián)系[1]，擁有不同稟賦的人群在接受同等的福利項目時可能產(chǎn)生不同的福利后果[2]。那么中國農(nóng)村的社會醫(yī)療保險制度在農(nóng)村不同收入群體之間有著怎樣的受益分布，能否緩解農(nóng)村居民的收入不平等，縮小農(nóng)村收入差距？在當(dāng)下的中國這是一個非常重要的問題，值得深入探討。

許多文獻(xiàn)從制度設(shè)計層面研究了社會醫(yī)療保險公平性的問題，例如，吳成丕(2003)基于衛(wèi)生服務(wù)利用、籌資渠道等角度，評估了中國醫(yī)療保險改革中一種具有普遍意義的模式——威海模式的公平性[3]。譚曉婷和鐘甫寧(2010)對新農(nóng)合不同的補償模式進(jìn)行了分析研究，認(rèn)為與家庭賬戶相比，實施住院統(tǒng)籌或住院統(tǒng)籌加門診統(tǒng)籌的補償模式更有利于低收入人群[4]。Finkelstein et al.(2011)分析了奧巴馬醫(yī)改方案對中低收入階層在醫(yī)療服務(wù)利用與健康改善方面的異質(zhì)性效應(yīng)[5]。而更多的文獻(xiàn)則是直接研究社會醫(yī)療保障對居民消費、福利等產(chǎn)生的異質(zhì)性沖擊。例如，Jack & Sheiner(1997)從理論上證明了不同的保險費用支付模式可產(chǎn)生不同的福利效應(yīng)[6]。白重恩等(2012)研究了新農(nóng)合對農(nóng)村居民消費的異質(zhì)性影響[7]。此外，類似的研究還有Engen & Gruber(2001)對美國的研究[8]、Atella et al.(2005)對意大利的研究等[9]，結(jié)論大都支持社會醫(yī)療保險對居民消費及福利具有異質(zhì)性作用。

關(guān)于社會醫(yī)療保險對收入分配的影響，不少文獻(xiàn)是基于公共支出受益歸宿分析框架(Benefit Incidence Analysis, BIA)展開研究(1)早在1979年，Meerman和Selowsky等人就提出了對公共支出直接受益進(jìn)行量化的成本法，后經(jīng)世界銀行學(xué)者的推動和完善[10][11]逐漸發(fā)展成公共支出受益歸宿分析的標(biāo)準(zhǔn)框架。，李永友和鄭春榮(2016)認(rèn)為新醫(yī)改后公共醫(yī)療支出使得居民基尼系數(shù)降低了5至7個百分點，但基尼系數(shù)的降低主要來自中等收入群體[10]。Wagstaff et al.(2014)、解堊(2009)從不同收入階層醫(yī)療服務(wù)利用的角度探討了醫(yī)療保險的分配公平性[11][12]；Zhong H.(2011)從醫(yī)療保險的補償比例、補償模式等角度分析了醫(yī)療保險的收入分配效應(yīng)[13]。近年來采用“自然實驗”研究醫(yī)療保險政策效應(yīng)的文獻(xiàn)日漸增多。例如，程令國和張曄(2012)使用雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID)方法研究了新農(nóng)合的經(jīng)濟(jì)績效與健康績效[14]。白重恩等(2013)采用無條件分位數(shù)處理效應(yīng)方法，研究了社會醫(yī)療保險的再分配效應(yīng)[15]。

綜上所述，中外學(xué)者們對社會醫(yī)療保險的公平問題進(jìn)行了廣泛的研究，但是以直接的收入再分配作為研究目標(biāo)的文獻(xiàn)并不多見，多數(shù)文獻(xiàn)止步于社會醫(yī)療保險對收入分配影響的估計和評價，并沒有就社會醫(yī)療保險對收入差距影響的具體渠道展開深入的分析。一般來說，社會醫(yī)療保險對收入分配的影響主要通過兩個渠道發(fā)生作用：一是直接渠道，醫(yī)療保險的報銷收入可以彌補家庭收入損失，這可以視為家庭獲得了一種直接轉(zhuǎn)移支付收入。二是間接渠道，醫(yī)療保險提高了醫(yī)療服務(wù)的可及性，參保者可以利用醫(yī)療服務(wù)改善健康水平，從而提高自身的人力資本；此外，醫(yī)療保險可以使得參保者減少預(yù)防性儲蓄，增加人力資本投資(教育、培訓(xùn)等)以及物質(zhì)資本投資，從而增強其收入獲得能力[16][17]。已有文獻(xiàn)忽視了影響機制和作用渠道的分析，這在一定程度上削弱了研究的實踐價值。

本文利用中國各地區(qū)推行大病保險的進(jìn)程差異所提供的“自然實驗”機會，通過雙重差分方法對大病保險的收入分配效應(yīng)以及作用機制展開分析研究，研究發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合大病保險總體上擴大了農(nóng)村居民的收入差距，使得基尼系數(shù)增長了約11個百分點，但是這種收入差距的擴大作用并非通過抑制低收入群體收入這一方式實現(xiàn)(2)醫(yī)療保險并不必然促進(jìn)參保者的收入增長，因為參保者交納了參保費用，如果在投保期間沒有疾病風(fēng)險沖擊，從而未獲得任何醫(yī)療補償，參保者的收入反而是降低了。此外，醫(yī)療保險可能會推高醫(yī)療服務(wù)價格，如果報銷收入不足以彌補價格的上漲，則參保者的實際收入也會下降。，而是大病保險受益不均擴大了收入差距。對作用渠道的研究發(fā)現(xiàn),直接影響渠道并沒有擴大收入差距，大病保險的直接受益具有累進(jìn)性，并且隨著時間推移逐漸向窮人傾斜。實證并沒有找到大病保險對農(nóng)村居民受教育水平、接受工作培訓(xùn)異質(zhì)性影響的證據(jù)，但是發(fā)現(xiàn)高收入家庭的健康改善效應(yīng)顯著大于低收入家庭，因此大病保險通過擴大不同收入群體的健康差距，間接擴大了收入差距。

二、農(nóng)村社會醫(yī)療保險收入再分配的機制分析

社會醫(yī)療保險對參保者收入的異質(zhì)性影響決定了其收入再分配的性質(zhì)。圖1將社會醫(yī)療保險對參保者的收入影響分為直接渠道和間接渠道。直接渠道主要是指參保者通過醫(yī)療消費獲得了保險補償收入，而間接渠道是指通過醫(yī)療消費或非醫(yī)療消費行為，改善了參保者的人力資本和物質(zhì)資本，間接提升了參保者的收入。

圖1 社會醫(yī)療保險的收入影響渠道

新農(nóng)合籌資機制主要是政府補貼和個人繳費，如果低收入群體利用的醫(yī)療服務(wù)比高收入群體多，就意味著這一群體在利用醫(yī)療服務(wù)改善自身健康的同時，將大部分的成本轉(zhuǎn)嫁給了他人，這實際上是政府補貼和高收入群體繳納的保費向低收入群體進(jìn)行了收入轉(zhuǎn)移；反之，則是公共財政和低收入群體繳費在補貼高收入群體。由于新農(nóng)合降低了醫(yī)療服務(wù)成本，從而促使人們更多地消費醫(yī)療服務(wù)改善自身健康水平，同時新農(nóng)合也將減少預(yù)防性儲蓄，刺激人們將更多的資金投入到教育、培訓(xùn)以及再生產(chǎn)領(lǐng)域，間接促進(jìn)收入增長。但是上述影響的異質(zhì)性效應(yīng)難以確定。對于健康改善來說，一方面，低收入者的醫(yī)療服務(wù)需求彈性大于高收入者，因此隨著醫(yī)療保障水平的提升，低收入者會更多地利用醫(yī)療服務(wù)；另一方面，在同樣的疾病風(fēng)險沖擊下，對于社會醫(yī)療保險引致的醫(yī)療總支出，高收入群體大于低收入群體，因此高收入群體得到的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量更高，健康改善效果也更好。這兩方面的作用孰大孰小，同樣受到保障水平、籌資補償模式等醫(yī)療保險制度規(guī)則的影響。對于促進(jìn)人們教育投資和物質(zhì)投資的研究，一般都遵循“平滑風(fēng)險—心理預(yù)期—行為響應(yīng)”的分析路徑，此種路徑的每個節(jié)點都存在不確定性，例如人們不同的認(rèn)知水平、風(fēng)險偏好會影響其對未來收入的心理預(yù)期，而即便心理預(yù)期相同，不同人群的行為響應(yīng)受消費習(xí)慣、生活態(tài)度等的影響，其消費行為也會存在較大差異，因此理論上難以作出準(zhǔn)確預(yù)測。

本文根據(jù)CFPS2010年和2016年農(nóng)村居民的收入與健康信息，利用醫(yī)療衛(wèi)生統(tǒng)計中常用的“兩周患病率與就診率”這一指標(biāo)對農(nóng)村居民的健康狀況和醫(yī)療服務(wù)利用進(jìn)行了統(tǒng)計分析。具體結(jié)果如表1所示。從患病率來看，隨著收入的提高，居民患病率逐漸降低，最低收入組的兩周患病率最大，最高收入組的最小，這說明居民收入與健康狀況負(fù)相關(guān)，但是隨著時間的推移，各組的患病概率都在增大(最高收入組不顯著)(3)這一異常現(xiàn)象可能的解釋是，該指標(biāo)是基于“過去兩周內(nèi)，您是否感到身體不適”這一問題計算得來，對該問題的回答取決于個人的主觀感受，而隨著生活水平的提高人們可能更加關(guān)注身體健康，從而導(dǎo)致“患病率”的提高，此外我們也沒有控制其他影響因素(老齡化、環(huán)境污染等)。。從就診率來看，該指標(biāo)隨著收入的提高呈下降趨勢(4)這和我們通常的預(yù)期不同，但是這一數(shù)值沒有控制其他影響因素，如醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量(村衛(wèi)生所還是市級醫(yī)院)、疾病性質(zhì)(慢性病還是急性病)等。，實施大病保險后的2016年與未實施大病保險的2010年相比，各收入分組的就診率均明顯提高且高度顯著，二者之間是否存在因果關(guān)系，還需要采用更加可信的方法加以驗證。

表1 不同收入水平農(nóng)村居民的兩周患病率與就診率

三、大病保險對收入差距影響的實證檢驗

(一)數(shù)據(jù)來源與變量選擇

本研究所用的微觀數(shù)據(jù)部分來自北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)實施的中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)的農(nóng)村樣本，有關(guān)省份的宏觀數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》。目前CFPS發(fā)布了2010年、2012年、2014年和2016年共四年的調(diào)查數(shù)據(jù)，因此本研究的樣本也是由這四年構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)，其時間跨度符合本研究所采用的估計方法(DID)的需要：2010年和2012年是基準(zhǔn)年，2014年是部分省份(處理組)實施大病保險的第二年(大病保險對健康和收入的影響具有滯后性)，2016年所有省份均實施了大病保險(5)需要指出的是，CFPS記載的經(jīng)濟(jì)類信息很多是調(diào)查前一年的信息，如CFPS2010年的數(shù)據(jù)，其收入和消費等記錄的是上一年(2009年)的情況，但這并未影響本研究采用的DID估計方法。。納入研究的地區(qū)包括河北、山西、天津、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、上海、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅等24個省份(北京在2010年沒有農(nóng)村樣本，其他省份數(shù)據(jù)未包含在CFPS數(shù)據(jù)中)。

根據(jù)實證需要，本研究選擇了家庭收入、家庭特征和省份特征三組變量，表2給出了具體變量和統(tǒng)計描述結(jié)果。

表2 變量統(tǒng)計描述

續(xù)表

(二)計算不平等指數(shù)

本研究選擇人均收入(F_Income_Pee)作為計算不平等指數(shù)的福利指標(biāo)。由于CFPS采用分層隨機聚類抽樣，省作為分層單位，省以下隨機抽樣，CFPS給出了家庭的樣本權(quán)重，因此在計算各省份的不平等指數(shù)時，利用家庭人口數(shù)作為個人權(quán)重進(jìn)行加權(quán)處理，在涉及到全國性的統(tǒng)計推斷時，將家庭權(quán)重乘以個人權(quán)重進(jìn)行加權(quán)處理。表3給出了中國農(nóng)村居民不平等指數(shù)的測算結(jié)果。

表3 不平等指數(shù)

(三)雙重差分估計(DID)

各省份在新農(nóng)合中引入大病保險的進(jìn)程不同，這為我們提供了一個“自然實驗”以估計該政策的收入沖擊效應(yīng)。具體來說，2010年所有省份都沒有開展新農(nóng)合大病保險，2013年有部分省份(吉林、山東、湖北、江西、浙江、福建、山東、重慶)開始在全省范圍內(nèi)實施大病保險(6)判斷的依據(jù)是各省份頒布的實施方案或?qū)嵤┮庖?。?015年全國所有省份均開始實施新農(nóng)合大病保險，因此回歸模型(DID)設(shè)定為:

(1)

其中，Ypt表示p省t年的收入不平等指數(shù)；γp表示省份固定效應(yīng)；λt表示時間固定效應(yīng)；treatmentpt為處理變量，如果p省在t年實施了大病保險則取值為1，否則為0。εpt為干擾項。X為隨時間變化的宏觀特征變量，包括人均GDP(S_Gdp)、GDP增長率(S_Indic)、城鎮(zhèn)化率(S_Urban)、人均本級財政收入(S_Reven)和人均住院費用(S_Cost)。選擇人均本級財政收入和人均住院費用的原因是，地區(qū)的財政充裕程度和人均醫(yī)療費用支出情況可能會影響地區(qū)實施大病保險的決策，因此如果不控制上述變量可能導(dǎo)致treatment變量的內(nèi)生性。Z表示家庭特征變量的地區(qū)均值，包括戶均成人年齡(F_Age)、人均家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營面積(F_land)、戶均受教育水平(F_Edu)、戶均中共黨員數(shù)(F_Party)、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)(F_Asset)、60歲以上老人數(shù)(F_60)、16歲以下未成年人數(shù)(F_16)、農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例(F_Ratio)。式(1)的估計結(jié)果如表4所示。

表4 不平等指數(shù)的DID估計結(jié)果

由表4可知，treatment的系數(shù)估計值均為正，說明新農(nóng)合大病保險起著放大農(nóng)村居民收入差距的效果，其中，基尼系數(shù)和變異系數(shù)在三種情況下均高度顯著，泰爾一階指數(shù)在兩種情況下顯著，平均對數(shù)離差在第一種情況下顯著。綜合表4的結(jié)果，總體上可以得出如下結(jié)論，新農(nóng)合大病保險放大了農(nóng)村居民的收入差距。

然而，即便我們控制了上述地區(qū)許多特征變量，仍然可能有遺漏變量同時影響收入差距和大病保險進(jìn)程，使得大病保險時間決策具有內(nèi)生性，即導(dǎo)致DID的共同趨勢假設(shè)不成立。為此，本文進(jìn)行協(xié)變量平衡性檢驗，該檢驗被許多DID研究文獻(xiàn)用于共同趨勢假設(shè)檢驗。我們將式(1)中的每個控制變量依次作為因變量，做DID回歸并檢驗treatment系數(shù)的顯著性。結(jié)果顯示(7)限于篇幅未給出具體結(jié)果，作者備索。，絕大部分控制變量的DID估計結(jié)果均不顯著，因此可以認(rèn)定共同趨勢假設(shè)成立。該檢驗結(jié)果也為后續(xù)的DID估計提供了穩(wěn)健性支撐。

四、收入差距擴大的機制分析：收入沖擊的異質(zhì)性效應(yīng)

本節(jié)將研究大病保險對農(nóng)村居民收入的異質(zhì)性效應(yīng)，從而能更加準(zhǔn)確地理解大病保險對收入差距沖擊的機制。這里我們?nèi)匀徊捎肈ID方法進(jìn)行估計，但式(2)的樣本單位為農(nóng)戶家庭。

(2)

其中，Yipt為p省t時期第i個農(nóng)戶家庭的人均收入，Zipt為農(nóng)戶家庭特征的控制變量，變量選取同式(1)，但變量值不再按照省份平均，其他變量的含義與取值均與式(1)相同。具體估計時，將樣本按照2012年家庭人均收入從低到高分為十等分組(組1～組10)，對每一收入組別采用式(2)進(jìn)行估計，圖2從左至右依次給出了十個組別的treatement系數(shù)估計。

圖2 人均收入十分位組系數(shù)估計結(jié)果注：人均收入單位為元，取對數(shù)形式；收入金額以2010年可比價格進(jìn)行調(diào)整；控制變量的選擇同表2；采用家庭權(quán)重乘以個人權(quán)重進(jìn)行加權(quán)估計；豎線部分為95%的置信區(qū)間。

從圖2可見，所有分位組的treatment估計系數(shù)均為正，并且在95%的置信水平上顯著，這說明新農(nóng)合大病保險對農(nóng)民收入具有正向促進(jìn)作用，但是從最低收入組和最高收入組的政策效應(yīng)來看，大病保險對高收入組的收入促進(jìn)作用更為明顯，使得高收入組的收入大約增長了10%～20%，而低收入組僅僅增長5%左右。以上結(jié)果提示我們，大病保險并不是通過抑制低收入者的收入這一方式擴大收入差距，而是所有農(nóng)村居民均從大病保險中受益，只不過高收入者受益更多，從而間接擴大了收入差距。

進(jìn)一步對式(2)運用條件分位數(shù)模型對不同收入分位組的異質(zhì)性進(jìn)行再估計，結(jié)果如圖3所示。

圖3 四類收入的條件分位數(shù)雙重差分估計結(jié)果注：自左至右被解釋變量分別是人均收入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈收入、工資性收入以及非農(nóng)經(jīng)營性凈收入；收入取對數(shù)形式，收入金額以2010年可比價格進(jìn)行調(diào)整；估計方法和變量選擇同表3；陰影部分為95%的置信區(qū)間。

圖3的結(jié)果顯示，大病保險對人均收入具有顯著促進(jìn)作用，但是高收入家庭收入增長更多，這與我們采用分組回歸得到的結(jié)果類似。進(jìn)一步對家庭主要收入進(jìn)行類似分析可見，大病保險促進(jìn)了農(nóng)村家庭的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈收入和工資性收入，上述收入與人均收入具有類似特征，即高收入家庭的受益大于低收入家庭，但非農(nóng)經(jīng)營性凈收入并不具有這樣的趨勢，其政策效應(yīng)在所有分位區(qū)間均不顯著。總之，高收入家庭相對低收入家庭受益更多，因此大病保險間接擴大了農(nóng)村居民的收入差距。

五、收入差距擴大的渠道分析：受益歸宿與人力資本

(一)直接渠道：受益歸宿分析

參保居民利用醫(yī)療服務(wù)并獲得保險補償收入，這是參保者從醫(yī)療保險中受益的直接渠道。這里采用公共支出受益歸宿分析框架，對大病保險的直接受益進(jìn)行實證分析。根據(jù)基尼系數(shù)按收入來源的分解規(guī)則，假設(shè)總收入Y由K項彼此獨立的收入YK組成，則基尼系數(shù)G可按式(3)分解：

(3)

其中，n為總?cè)藬?shù)，μ為收入均值，i為按照總收入由低到高的個體排序位次。

圖4 農(nóng)村醫(yī)療保障受益集中曲線注：采用家庭權(quán)重乘以個人權(quán)重進(jìn)行加權(quán)估計；處理組是指在2013年在全省范圍內(nèi)實施大病保險的省份，對照組是指在2013年尚未實施大病保險的省份。

由圖4可見，新農(nóng)合隨著實施時間的推移，低收入群體的受益越來越大，集中曲線的性質(zhì)從累進(jìn)性轉(zhuǎn)變?yōu)榱讼蚋F人傾斜。而2014年處理組實施了大病保險，其受益曲線也超過了45度線，但是此種差異微小且不顯著，這說明實施大病保險的省份并沒有改變新農(nóng)合的受益性質(zhì)。因此，新農(nóng)合大病保險的直接受益渠道并不能解釋其擴大收入差距這一現(xiàn)象。

(二)間接渠道：大病保險與人力資本(9)由于CFPS沒有記錄農(nóng)村居民家庭的生產(chǎn)性物質(zhì)資本投資信息，因此本文主要就新農(nóng)合大病保險對農(nóng)村居民人力資本的影響進(jìn)行分析評估。

前文已經(jīng)分析了間接渠道發(fā)生作用的兩種途徑，如果這一作用對于不同收入組的影響存在異質(zhì)性，那么社會醫(yī)療保險將對居民收入差距造成沖擊。但是在估計間接渠道的異質(zhì)性效應(yīng)之前，必須先確定“大病保險—健康(教育、培訓(xùn))—收入”傳遞機制是否有效。根據(jù)中介效應(yīng)估計的一般模式，設(shè)定如下方程組：

其中，Yi為人均收入(結(jié)果變量)，Ti為treatment(處理變量)，Mi為戶均健康狀況、戶均受教育水平以及家庭接受技能培訓(xùn)次數(shù)/年(中介變量)，Xi為與式(2)相同的其他控制變量，ε為干擾項。通過λβ2的顯著性判斷中介效應(yīng)是否存在，而λβ2/β3或方差解釋率則作為中介效果量。本文采用Kosuke Imai et al.(2010)[18]提出的政策中介效應(yīng)的因果分析方法分別對健康、教育、培訓(xùn)的中介效應(yīng)進(jìn)行驗證，具體結(jié)果如表5所示。

表5 中介效應(yīng)估計結(jié)果

由表5可見，健康的中介效應(yīng)為0.017，并且95%的置信區(qū)間不包括0，因此可以確定“大病保險—健康—收入”的影響渠道存在。而教育效應(yīng)和培訓(xùn)效應(yīng)，由于95%的置信區(qū)間均包括0，因此“大病保險—教育(培訓(xùn))—收入”的影響渠道不顯著。

以下進(jìn)一步檢驗新農(nóng)合大病保險對農(nóng)村不同收入人群健康的異質(zhì)性效應(yīng)，我們基于式(2)的設(shè)定，因變量為戶均健康狀況以及家庭最不健康成員的健康水平。為了估計大病保險健康沖擊效應(yīng)的異質(zhì)性，解釋變量中增加了處理變量與人均收入十分位組的交乘項(treatment×fz)。為了增加結(jié)果的穩(wěn)健性，同時進(jìn)行了標(biāo)尺模型的DID估計，模型中的其他控制變量與式(2)類似，包括省份和家庭特征變量。具體估計結(jié)果如表6所示。

表6 農(nóng)村居民健康狀況異質(zhì)性效應(yīng)估計結(jié)果

由表6可見，在兩種回歸設(shè)定下，大病保險treatment的系數(shù)均為負(fù)值且顯著，這說明大病保險對農(nóng)村居民健康水平具有正向提升作用，并且標(biāo)尺DID回歸估計的提升效應(yīng)大于普通DID回歸。我們注意到捕捉健康沖擊異質(zhì)性效應(yīng)treatment×fz的估計系數(shù)為負(fù)，盡管從系數(shù)估計的絕對水平來看比較小，但是統(tǒng)計上大多非常顯著，這表明隨著收入分組水平的提高，這種改善效應(yīng)也在逐步提升。基于上述分析，可以得出的結(jié)論是，大病保險對所有農(nóng)村居民的健康均具有正向提升作用，但是對高收入家庭的健康改善效應(yīng)大于低收入家庭。表6為圖2的收入異質(zhì)性效應(yīng)提供了一個合理的解釋，也證實了新農(nóng)合大病保險通過對健康沖擊的異質(zhì)性效應(yīng)擴大了農(nóng)村收入差距。

盡管大病保險通過教育和培訓(xùn)影響收入的渠道沒有通過中介效應(yīng)檢驗，考慮到內(nèi)容的完整性，我們也檢驗了教育及培訓(xùn)的異質(zhì)性效應(yīng)。采用與表6同樣的DID回歸設(shè)定，因變量為戶均受教育水平以及家庭接受技能培訓(xùn)次數(shù)/年。與家庭健康狀況回歸類似，戶均受教育水平由于存在序數(shù)關(guān)系，因此我們同時進(jìn)行了標(biāo)尺模型的DID估計。對于家庭接受技能培訓(xùn)次數(shù)/年的回歸方程，因為大量家庭接受勞動技能培訓(xùn)的次數(shù)為0，因此我們采用DID歸并回歸方法進(jìn)行檢驗。由表7可見，對于戶均受教育水平的回歸結(jié)果，treatment×fz系數(shù)均為正且統(tǒng)計上顯著，但是加入treatment×fz后treatment系數(shù)不顯著。家庭接受技能培訓(xùn)次數(shù)/年回歸結(jié)果則顯示上述兩個變量系數(shù)均不顯著。因此，大病保險通過對教育和培訓(xùn)的異質(zhì)性影響從而擴大收入差距的證據(jù)不足。

表7 農(nóng)村居民教育及培訓(xùn)異質(zhì)性效應(yīng)估計結(jié)果

六、結(jié) 論

本文采用雙重差分方法檢驗了社會醫(yī)療保險對農(nóng)村居民收入的影響及其作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，大病保險總體上擴大了農(nóng)村居民的收入差距，使得處理組基尼系數(shù)擴大了約11個百分點，但是大病保險并沒有抑制低收入者的收入，大病保險的實施使得低收入組的收入增長了約5個百分點，而高收入組的家庭人均收入則增長了10至15個百分點，因此間接擴大了收入差距。本文進(jìn)一步研究了大病保險對農(nóng)村居民收入的作用渠道?；诠仓С龅氖芤鏆w宿分析表明，農(nóng)村社會醫(yī)療保險受益具有累進(jìn)性，直接受益渠道并未擴大農(nóng)村居民收入差距，而間接渠道的分析顯示，大病保險主要改善健康人力資本這一中介變量促進(jìn)收入增長，并且大病保險對高收入家庭的健康改善效應(yīng)大于低收入家庭，因此新農(nóng)合大病保險通過對不同收入群體的健康沖擊的異質(zhì)性效應(yīng)擴大了農(nóng)村收入差距。本文的研究表明,我國應(yīng)加大農(nóng)村基本醫(yī)療公共服務(wù)供給，減少農(nóng)村貧困地區(qū)缺醫(yī)少藥現(xiàn)象，同時完善公共醫(yī)療服務(wù)制度，抑制過高的醫(yī)療服務(wù)價格，增加醫(yī)療服務(wù)特別是優(yōu)質(zhì)服務(wù)的可及性，真正解決低收入者看病難、看病貴問題。只有如此，農(nóng)村社會醫(yī)療保險方能產(chǎn)生更加公正的收入分配效應(yīng)。