中国的卫生冲击:穷人和没有保险的人受到的保护更少吗?
Magnus Lindelow and Adam Wagstaff
摘要：卫生冲击在发达国家已显示出重要的经济后果。关于健康冲击如何影响收入、消费、劳动力市场结果和医疗支出中低收入国家，少即是已知的。本文对这些问题进行了探讨。除了提供新的证据外，关于健康冲击的一般影响，我们还通过评估风险保护的程度来延长以往的工作，由正式的医疗保险提供，并通过对富人和穷人之间健康冲击影响的差异进行研究。我们发现，健康冲击与收入和劳动的供应大幅减少有关。有迹象表明，这对被保险人的收入的影响不那么重要，可能是因为健康的原因。保险覆盖范围也与有限疾病保险有关，但效果并不显著。我们还发现：有证据表明，对穷人来说，负面的健康冲击与非劳动收入的增加有关，但与非劳动收入的增加无关。然而，这种影响还不足以抵消对整体收入的影响。收入的损失是劳动供给减少的结果。对于户主来说，我们并没有发现其他的证据。家庭成员通过增加劳动供给来补偿。最后，正如预期的那样，负面的健康冲击与自付医疗保健支出显著增加有关。更令人惊讶的是，确实有一些被保险人比未被保险人增加的证据。研究结果表明，家庭确实由于失去收入和健康，可支配收入受到与健康有关的相当大的冲击，健康保险提供的保护非常有限。
关键词：医疗保险； 冲击； 中国；
1.引言
严重的疾病和伤害基本上是不可预测的事件。他们有可能对个人和家庭的产生毁灭性影响，包括收入损失和与医疗保健有关的开支，两者都是自费的。事实上，美国最近的证据表明这一点近一半的个人破产是由于医疗问题，收入的支付和损失是影响因素，越来越多的文献关注卫生冲击的经济后果。
发达国家的收入、消费、财富、劳动力市场和医疗支出方面。这些文献已经找到了强有力的证据，证明负面的健康冲击是有害的伴随着收入和财富的减少。例如，Smith(1999)和斯蒂芬斯(2001年)发现，严重的健康状况平均会使财富减少17 000.1美元，户主的残疾与消费的长期下降有关。一个健康冲击影响消费的渠道是劳动力供应。史密斯(1999)发现劳动力每周减少了大约4个小时，因严重健康事件而受影响，使用相同的数据，Levy(2002)也发现对劳动参与率有负面影响，但工时并没有减少，一旦参与被控制。健康冲击对劳动力供应也有很大影响。在德国的数据中发现(Riphahn 1999)。毫不奇怪，健康冲击也已被证实，对医疗支出有很大影响(Smith 1999;吴2001)。
人们对健康冲击在中低收入人群中的经济后果了解较少。总的来说，在这些背景下的风险和风险管理的研究已经证明家庭能够使用预防性储蓄，非正式网络，正式保险和其他机构在面对特殊冲击时平滑消费，尽管保险往往远非完美(Morduch 1995;汤森1995;Dercon 2002)。
总的来说，这项研究关注的是高潮冲击和其他特殊冲击，但也有关于健康冲击这一具体问题的有限文献。例如，格特勒和格鲁伯(2002)提供证据表明，印尼的家庭无法完全保证消费对健康风险。同样，Dercon和Krishnan(2000)表明在埃塞俄比亚与健康冲击相关的消费风险并非由所有家庭平均承担和Wagstaff(2005)发现了健康冲击与减少相关的证据。在越南的消费中，特别是在没有保险和较富裕的家庭中。健康的冲击也被发现减少了非洲和亚洲的劳动力供应(Pitt和Rosenzweig 1986;舒尔茨和坦塞尔1997年)，尽管对生产率和工资的影响不太清楚。Gertler和Gruber(2002)发现健康冲击会减少印尼的劳动力供应和收入，对于所有的健康休克措施，其效果并不显著。他们还发现了一个重要的影响：医疗支出，尽管这一影响远小于对收入的影响。
本文借鉴了发达国家和发展中国家的研究成果，探讨了发展中国家的发展战略。中国卫生冲击的经济后果。它侧重于自我评估的变化，户主的健康影响收入、家庭劳动力供应和医疗支出。虽然消费数据的缺乏不允许我们测试的程度延长，在消费保险方面，我们延长了之前的工作，检查是否有正式的健康保险减轻健康冲击的经济后果。这个问题已经引起了一些人的注意。在发达国家范围内的注意。例如，Smith (1999;2003)和发现健康冲击对收入和财富的影响没有显著差异。在美国，投保人与未投保人之间的关系(Smith 1999)。然而，他们确实发现有证据表明，保险减少了自付费用。这些问题在中国是如何发展的?家庭如何受到健康冲击的影响?对健康的影响有不同吗？富人和穷人之间的冲击?健康保险能保护家庭免受风险吗?如果是这样,这种保障只适用于支出方面还是也适用于收入方面?在一个国家目前正在考虑或进行的重大卫生系统改革，这些都是重要的要问和回答的问题。
2数据、上下文和方法
数据和描述性统计
该分析基于中国健康与营养调查(CHNS)。CHNS纵向调查覆盖了中国33个省级行政区中的9个。按收入分层，在9个省份中随机抽取四个县。此外,在可行的情况下，选择省会城市和低收入城市。在这36个县在城市地区，选取了190个基层抽样单位(村庄和城市社区)
随机。本文利用了四轮CHNS的数据:1991年、1993年、1997年和2000.我们关注的是户主。每年的总观察次数每年分别是2368(1991年)、2627(1993年)、2985(1997年)、2667(2000年)。
中国人权理事会的四轮专题讨论涵盖了中国发生巨大变化的一段时期。这个报告的重点是自我评估健康(SAH)的变化与经济变化之间的关系结果。sah -有时被称为一般健康状况-是基于自我评价的根据4或5个等级划分的健康状况，通常从“差”到“优”。SAH在经验文献中很流行，因为它已经被证明与随后的发病率和死亡率有关。在中国国家统计局所覆盖的部分地区，南亚国家已经在4次调查中逐渐恶化家庭认为他们的健康状况一般或差;到2000年，这一比例已增至37%。这种恶化也反映在本文中使用的主要健康冲击变量SAH_CHANGE中，仅仅是SAH在不同时期之间的变化。承认使用所施加的限制作为健康休克措施的SAH的简单区别，我们还探索了基于四个虚拟变量(SAH_POS_CH_LGE, SAH_POS_CH_SML, SAH_POS_CH_LGE, SAH_POS_CH_SML)的更灵活的形式。SAH_NEG_CH_SML, SAH_NEG_CH_LGE)区分大(两个或3个SAH等级)和小(一个SAH等级的跳跃)这两组健康休克变量允许我们检验(i)健康冲击对结果的影响是否积极与负面的健康冲击不同;(二)“大规模”健康冲击的影响是一个“小”的健康冲击的两倍。在四轮调查中，这一数字相当可观，而且还在增长。样本中有一部分人经历过负面的健康冲击。在1993年，与1991年相比25%的户主健康状况不断恶化。1991年只有一小部分2%的家庭经历了我们所说的巨大冲击。在2000年，经历过负面冲击的户主比例上升到32%，而6%的户主经历过巨大的负面冲击。
在经济结果方面，我们关注收入、劳动力市场结果和医疗支出。一般收入变量PCINC代表人均家庭不变价格下的收入。在调查期间，中国人均收入稳步增长，受收入(EARN_PCINC)和非收入增长的推动(UNEARN_PCINC)收入。对于劳动力市场的结果，我们构建两个变量，捕捉家庭户主平均每周工作的总时间(TOTHRS_HD)(TOTHRS_NONHD)。我们还考虑了劳动力市场的参与度决定(TOTHRS_PARTIC)，它捕获了去年每周总平均小时数大于零。最后，医疗支出(OOP)包括所有卫生支出上个月发生的，但不包括保险报销的费用。与非户主家庭成员的非劳动收入和劳动供给除外蛛网膜下腔出血与考虑的结果变量之间的关系有相当大的关系。
除了研究卫生冲击对经济结果的一般影响外，我们也要了解穷人和非穷人之间的影响是否存在差异，有保险的人和没有保险的人之间。贫困虚拟(POOR)是一个相对的衡量标准
贫困，它表明在过去的一年里家庭收入是否在样本的底部的40%对于健康保险，构造了三个虚拟变量。这包括政府健康保险计划为政府雇员提供的保险劳动健康保险计划(LIS)为国有企业职工提供保险参保单位为国有企业以外的合作医疗制度(CMS)和其他形式的医疗保险。一般来说，医疗保险在调查期间，户主比例从1991年的31%下降到2000年的24%。这一趋势反映了医疗保险融资和体制安排的变化从20世纪80年代初开始，至今仍在进行(Liu 2002;Akin, Dow等人，2004年;刘2004)。在城市计划中，保险覆盖范围的下降更为明显。
方法
对于所有的利益结果，利益方程为:
ln y it = X itbeta; gamma;Delta;h it alpha;i u it ,
yit是结果变量(收入，人头劳动供给，非人头劳动供给)，Xit是一个时变的个体和医疗支出的向量，家庭特征分别为Delta;hit为健康休克变量，alpha;i是个体效应，捕获时不变未观测的异质性和时不变个体的向量，uit是一个误差项，可以包含时变个体效果。
一致估计gamma;的挑战来自三个因素。首先,有健康休克变量的潜在测量误差(Strauss和Thomas 1998)。感知关于自己的健康状况很可能会受到教育、接触卫生系统、等因素，使得蛛网膜下腔出血的测量误差与自变量有关的兴趣。这与一些比较“客观”的健康冲击指标形成了对比。在文献中使用，包括出现新的严重的健康状况之间的波浪面板数据(Smith 1999;吴2001;Levy 2002年)，损伤和残疾的开始(Haveman和Wolfe 1990年;Baldwin, Zeager等人，1994年;Stephens 2001)，活动的变化日常生活(Gertler和Gruber 2002年)，疾病状况的变化(Kochar 1995年;汤森1995;舒尔茨和坦塞尔1997年;Riphahn 1999)，体重指数的变化(Wagstaff 2005)，以及“不可预测的”不能工作的天数(Dercon和Krishnan 2000)。在本文中，测量误差我们关注SAH的变化，这一事实减轻了问题。因此，通过构建变量，消除了SAH的测量误差。SAH_CHANGE中任何剩余的测量误差都会使系数产生偏差。
第二，未被观察到的个体异质性的存在。偏好或健康禀赋——可能是健康和利益结果的决定因素。这将渲染OLS估计有偏差。我们利用的面板维度克服了这一问题，将数据估计为固定效应模型。实际上，这需要包含个人层面伪模型既捕捉了时不变，又捕捉了时不变的非观测异质性解释变量。我们假设不存在相关的定常异质性健康冲击变量。
如果健康与劳动同时确定，就会出现最后的估计问题供应、生产力、收入和卫生投入。在这个框架中(Grossman 1972)，流动或随着时间的推移，卫生状况的变化反映了卫生投资、卫生储备的折旧以及意想不到的冲击。结果，结果方程中的创新通过各种途径反馈到卫生领域结果的影响，例如更高的收入或劳动力供应，对卫生投资。结果是错误项uit和Delta;hit之间的相关性。同时性问题可能是特别的严重的SAH，这在很大程度上比更客观的测量方法，如活动限制或特定条件的发作，包括心理层面这些问题是否曾尝试用SAH的工具来进行健康关系的实证分析以及经济成果，但事实往往证明，很难找到令人信服的手段排除，我们应对可能同时发生的卫生冲击的战略。是考虑一个“大的”健康冲击的规范——哪个更有可能出现外生冲击—作为独立的虚拟变量从“小”冲击进入。这是无可否认的一个不完美的识别策略。然而，正如Bound(1991)所指出的，偏见产生了来自蛛网膜下腔出血内生性的影响至少会被与之相关的向下偏差所抵消SAH的测量误差。
除了基本模型(1)，我们还估计了健康冲击的模型变量(s)与保险或贫困假人相互作用，即。
(2) ln yit = X itbeta; gamma;Delta;hit phi;I Delta;h it alpha;i uit。
这使我们能够测试有保险和无保险，穷人和非穷人卫生冲击的经济后果是否不同。
3结果
规范
列(A)和(B)显示的结果两种不同的规范，以及对假设的检验，即(i)负面影响健康休克不同于积极健康休克，(ii)“大”的系数冲击是“小”冲击的两倍。对于所有的结果变量，我们不能拒绝假设负健康变化系数的绝对值是相同的积极健康变化的系数。类似地，包括SAH的变化作为变量,对于变量的大小变化，我们不能拒绝系数的假设对于任何结果来说，大的变化(积极或消极)是小变化的两倍.因此，似乎没有什么理由使用更灵活的规范,为了观察贫困和保险的相互作用，我们将注意力限制在简单的健康上改变变量(列(C)到(E))。
健康冲击和收入
健康冲击与收入的显著变化有关,SAH_CHANGE的系数表明，一种评级的SAH恶化会降低收入下降了6.2%，两个评级下降了12.4%。贫困相互作用不显著。然而，有微弱的证据表明，受保人，特别是城市受保人，是有能力的。防止收入冲击，但效果并不显著。虽然政府和劳动保险计划不包括任何直接疾病津贴，这一发现是合理的许多享受这些计划的政府和国企员工往往享受到了这些福利有限的疾病保险作为一个单独的福利。
我们也分别研究了劳动收入和非劳动收入。不出所料，整体效果健康冲击对收入的影响主要是通过劳动收入进行的。总收入、贫困和保险三者之间的相互作用不显著。在这种情况下非劳动收入、健康冲击不会产生总体影响。贫困的
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Health Shocks in China:
Are the Poor and Uninsured Less Protected?
by
Magnus Lindelow and Adam Wagstaff
The World Bank, Washington DC, USA
Abstract
Health shocks have been shown to have important economic consequences in developed countries. Less is known about how health shocks impact on income, consumption, labor market outcomes, and medical expenditures in middle- and low-income countries. This paper explores these issues in China. In addition to providing new evidence on the general impact of health shocks, we also extend previous work by assessing the extent of risk protection afforded by formal health insurance, and by examining differences in the impact of health shocks between the rich and poor. We find that health shocks are associated with a substantial and significant reduction in income and labor supply. There are indications that the impact on income is less important for the insured, possibly because health insurance coverage is also associated with limited sickness insurance, but the effect is not significant. We also find evidence that negative health shocks are associated with an increase in unearned income for the poor but not the non-poor. This effect is however not strong enough to offset the impact on overall income. The loss in income is a consequence of a reduction in labor supply for the head of household, and we do not find evidence that other household members compensate by increasing their labor supply. Finally, as expected, negative health shocks are associated with a significant increase in out-of-pocket health care expenditures. More surprisingly, there is some evidence that the increase is greater for the insured than the uninsured. The findings suggest that households are exposed to considerable health-related shocks to disposable income, both through loss of income and health expenditures, and that health insurance offers very limited protection.
Corresponding author and contact details: Magnus Lindelow, World Bank, 1818 H Street NW, Washington, D.C. 20433, USA. Tel. (202) 458-0125. Email: mlindelow@worldbank.org
Keywords: Health insurance; risk; China.
World Bank Policy Research Working Paper 3740, October 2005
The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the view of the World Bank, its Executive Directors, or the countries they represent. Policy Research Working Papers are available online at http://econ.worldbank.org.
Acknowledgements: Our thanks to the Carolina Population Center at the University of North Carolina at Chapel Hill, the National Institute of Nutrition and Food Safety, and the Chinese Center for Disease Control and Prevention for making the China Health and Nutrition Survey available. Agbessi Amouzou helped preparing the data. We are grateful to Ren Mu for providing us with disaggregated income data.
I. INTRODUCTION
Serious illness and injury are largely unpredictable events. They can have potentially devastating effects on individuals and households, both through a loss of income and expenditures associated with medical care. Indeed, recent evidence from the US suggests that nearly half of personal bankruptcies are due to medical problems, with both out-of-pocket payments and loss of income being contributing factors (Himmelstein, Warren et al. 2005).
There is a growing literature focusing on the economic consequences of health shocks in developed countries—in terms of income, consumption, wealth, labor market outcomes, and medical expenditures. This literature has found strong evidence that negative health shocks are associated with reductions in income and wealth. For example, Smith (1999) finds that onset of a serious health condition reduces wealth by an average of US$17,000.1 Stephens (2001) finds that disability of the head of a household is associated with a long-term decline in consumption. One of the conduits through which health shocks impact on consumption is labor supply. Smith (1999) finds a reduction of about 4 hours per week and a 15 percentage point decline in the probability of remaining in the labor force from a severe health event.2 Using the same data, Levy (2002) also finds a negative impact on labor force participation, but no reduction in hours once participation is controlled for. Large effects of health shocks on labor supply have also been found in German data (Riphahn 1999). Not surprisingly, health shocks have also been shown to have a large impact on medical expenditures (Smith 1999; Wu 2001).
Less is known about the economic consequences of health shocks in middle- and low- income countries.3 In general, research on risk and risk management in these contexts has demonstrated that households are able to use precautionary savings, informal networks, formal insurance, and other institutions to smooth consumption in the face of idiosyncratic shocks, although insurance tends to be far from perfect (Morduch 1995; Townsend 1995; Dercon 2002). In general, this research has focused on climactic and other idiosyncratic shocks, but there is also a limited literature on the specific issue of health shocks. For example, Gertler and Gruber (2002) provide evidence that households in Indonesia are unable to perfectly insure consumption against health risks. Similarly Dercon and Krishnan
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