摘 要：基本医保已实现全面覆盖意味着我国医疗卫生事业在数量上率先达到突破，但质量仍因地而异，发展参差。消除不同省份间差异是我国下一步实现医保质量突破的必经之路，但在此之前，首先要充分认识差异。文章选取全国30个省份在2008—2014年间的面板数据，从城居保对居民储蓄的影响角度入手，借助挤出效应探讨不同省份间城居保的落实效果，得到一半省份的城居保对储蓄存在挤出效应，而另一半则为挤入效应且不存在区域挤入或挤出现象的结论。

关键词：城居保 储蓄 挤出效应

中图分类号：F840.684  文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2022）04-133-03

一、绪论

“十四五”是我国医保制度从长期试验性改革状态走向成熟定型的关键时期，当前，我国基本医疗保险已基本上在数量上实现了全国范围内的覆盖，但在作用质量方面，由于不同省份间经济发展水平、文化发展程度等多重因素影响而呈现较大差异，消除省间差异将成为下阶段我国基本医疗保险质量突破的必行之路，在消除差异之前，首先要认识差异。何谓差异，即城居保给不同省份居民所带来的效用的不同。

針对医保如何通过影响人们的生活从而给人民带来效益，现阶段研究多数从收入或者消费这两个指标入手，且多数文献得到医保的普及会对居民收入带来正向影响以及会给消费带来刺激作用的结论。本文着眼于居民储蓄问题，希望通过医保的覆盖对居民储蓄影响的角度，来探讨基本医保的执行效果。本文选取基本医疗保险的构成部分之一：城镇居民基本医疗保险作为研究对象，由于该制度起步较晚，十多年的发展过程中与缓解参保人员负担难题并行的，还有其筹资机制与补偿机制不够完善等问题的日渐暴露。基于财政统筹能力、经济发展水平以及人口结构方面的差异，基本医保制度建立初期主要以县级统筹为主，而制度运转的惯性使得这种统筹层次在如今依然没有得到根本的改变，碎片化基金管理方式进一步造成了居民所受医疗待遇水平各异，这不仅对现行基本医疗保险制度的公平与公正原则造成了损害，更成为了我国在医疗保险改革进程中较为突出的阻力。这种情况下，本文除了探讨城居保与居民储蓄之间的关系之外，还将引入挤出效应进一步评估不同省份之间的差异。

（一）研究目的

本文将借助面板数据模型，通过将我国从城居保启动至城居保与新农合开始陆续合并前的7年时间里，30个省份（西藏、台湾、香港、澳门除外）的城镇居民储蓄情况、城居保发挥效用情况以及包含城镇居民人均收入情况、抚养比、家庭规模和受教育程度在内的人口特征等变量纳入方程，从而探讨城居保对我国城镇居民储蓄所带来的影响程度及方向，并将挤出效应进行省间对比，并试图进一步解释造成其所存在差异的原因。

概括而言，本文将回答以下三个问题：城居保对居民储蓄究竟是呈现挤出效应还是挤入效应？如果既存在挤出又存在挤入，哪些省份城居保对居民储蓄存在挤出效应，哪些是挤入效应？什么原因导致了不同省份之间城居保的实施效果的不同？

（二）研究意义

基于我国基本医疗保险在数量上已经基本实现居民全部覆盖的现象，本文试图将对基本医保的研究关注点从覆盖率上转移至其实施质量上，并在现有多数研究主要着眼于探讨基本医保对居民“收入”或“消费”的影响基础上，尝试探讨居民储蓄受基本医保作用的效用体现——主要通过分析城镇居民基本医疗保险对我国城镇居民储蓄存在的是挤出还是挤入效应，来说明基本医保的作用方向。此外，鉴于人口结构、经济发展水平存在差异且基本医疗保险在各省份落实的实际制度设置不同，即使城镇居民基本医疗保险对居民储蓄同表现为挤出或挤入效应，效应具体数值及体现程度呈现出省间差异，因而详细分析这些差异对我国城镇居民医保政策的下一步推进与完善有着较大的现实指导意义。

国务院于2016年出台文件提出关于城居保与新型农村合作医疗（即新农合）两项制度整合的意见，到2017年底，全国大多数省份（共计24个省市）都将其业务管理划归人社部门，实现了“六统一”，只有少数几个省份的“新农合”仍在卫生部门，与城居保实行并轨运行。自2017年起，以“健康中国”战略的实施为标志，中国医疗保险制度改革进入了以全民健康为中心的新的发展阶段;以党的十九大为标志，中国医保改革发展进入了全面建成中国特色医疗保障体系时期，深入研究城镇居民基本医疗保险及其现阶段省间作用差异，对于城乡医疗保障一体化转轨时期政策体制的制定与实施意义重大。

二、变量选择与描述

（一）时间与地区

城镇居民基本医疗保险于2007年启动，之后7年间独立于基本医疗保险的另一构成部分新农合运行，自2015年起部分省份开始将城居保与新农合并轨运行，此后针对基本医保的数据仅作合并后公布而不再单独区分。综上，为保证数据获得的连续性与完整性，本文将研究时间区间划定为2008年至2014年。

为了形成面板数据从而对比探讨城镇居民基本医疗保险的省间差异，本文将全国30个省份全部纳入研究范围（其中，西藏、台湾、香港、澳门由于其地区发展特殊性或统计数据口径不一致等问题，本文暂将这些地区剔除在外）。

（二）解释变量

为了准确衡量城居保在实施过程中所发挥的作用，并且切实反映城居保在7年间的实施变化，解释变量的选取必须兼备对医保补偿能力的体现与对整个医保制度稳定性和可持续发展性的追踪，因而城居保的人均筹资额指标是较好的选择。此外，基于所研究基本医保对象仅为城居保而并不涵盖新农合在内，即所研究对象并不是参与基本医保的所有对象，因此，本文在城居保人均筹资额的基础上除以城镇居民可支配收入，消除未涵盖人群影响，将解释变量指标准确定位在城居保辐射范围之内。计算公式如下：

城居保人均筹资额=基金收入/参保人数

解释变量值=城居保人均筹资额/城镇居民人均可支配收入

其中，基金收入及参保人数数据摘自2009年至2015年《中国卫生和计划生育统计年鉴》，城鎮居民人均可支配收入数据摘自2009年至2015年《中国统计年鉴》。

（三）被解释变量

为直接反映城镇居民储蓄水平，选取城镇居民人均储蓄率作为被解释变量。计算公式如下：

城镇居民人均储蓄=城镇居民人均可支配收入-城镇居民人均年消费支出

城镇居民人均储蓄率=城镇居民人均储蓄/城镇居民人均可支配收入

其中，城镇居民人数、城镇居民可支配收入及年消费支出数据摘自CEIC经济数据库。

（四）控制变量

1.城镇居民人均收入增长率。作为储蓄的重要影响因素，收入必须作为控制变量之一纳入回归方程，为消除不同家庭间收入绝对数值差异所带来的偏差，本文将采用收入增长率水平作为衡量收入的控制变量，且与被解释变量一致作人均化处理。一般而言，在基本达到保证家庭生活一定质量后的收入增长会带来储蓄的同向变动。鉴于每一年收入数据都是以当期价格为基准计算所得的名义变量，因而不同年间数据不具有可比性。故对数据作剔除通货膨胀影响处理，计算公式为：

当年城镇居民人均收入增长率=（当年城镇居民人均可支配收入-前年城镇居民人均可支配收入）/前年城镇居民人均可支配收入

2.城镇总抚养比。人口老龄的日趋严重与生育率的逐年降低直接导致劳动力压力的陡增，与此同时，社会治安与资源公平分配也面临着不小的挑战，于家庭而言，随着经济社会的发展与居民生活观念的转变，对养老难题的提前预防成为限制居民当前消费的重要阻碍，由此也自然对居民储蓄形成间接的促进作用。总抚养比体现着劳动人口在总人口中的比例，这一数值越低即代表着社会经济活力越高，居民消费积极，社会投资力度大，由此可以间接反映社会人口因素对居民储蓄的影响程度，因而城镇总抚养比应作为控制变量之一纳入模型。数据摘自万得数据库。

3.城镇居民平均家庭户规模。一个家庭当中人口的构成也是左右其成员消费水平的重要因素，因此，也会对居民储蓄造成影响故因纳入模型。前文提到，目前我国普遍面临老龄人口增多与新生人口降低的困境，这一现象不仅带来社会抚养比的直线上升，更对当前中国家庭构成造成直接影响。计划生育政策效应的持续作用并且全面二孩政策效应还未展现过多影响，故而现阶段大多家庭因子女数量的减少及老年人口比例的升高而承担较大压力，但究其对居民储蓄的影响，还是要辩证看待，一方面子女数量减少会因家庭消费减少而储蓄增加，另一方面，现阶段人们普遍愿意在子女教育方面投入更多，导致储蓄反而降低。城镇居民平均家庭户规模数据摘自2009年至2015年《中国人口和就业统计年鉴》。

4.城镇居民受教育程度。教育于储蓄的作用究竟是正向促进还是反向消耗，目前还未形成统一标准。短期而言，对教育的投资会带来储蓄一定程度的减少，但长远来看，教育潜在投资回报对储蓄形成的作用力度区间宽泛，且正负不一。但关于教育在一国发展历程上所发挥的作用之重要性是毋庸置疑的，因而改革开放至今，对于教育事业，国家在不断加大投入，也正是随着我国政府对教育事业的投入力度不断加大，我国居民的受教育水平在大幅提升，从不重视到重视，对教育的态度转变也正是居民思想不断进步的体现，这些变化无疑会对居民的消费观念形成影响，因此，将受教育程度纳入模型也是非常有必要的。本文即采用各地区大专及以上人数占当地6岁以上城镇居民的比例大小来代表受教育程度的高低，数据摘自2009年至2015年《中国人口和就业统计年鉴》。

（五）数据描述性统计

为了初步了解原始数据规模及基本情况，应对原始数据做描述性统计，结果如表1所示，包括被解释变量与几个控制变量在内的原始数据数量分别为210个，解释变量城镇居民基本医疗保险人均筹资额占可支配收入的比例，7年间变化幅度较小，标准差为0.533，受教育程度与总抚养比省间差异大，数据标准差分别为7.107和6.615。

三、实证过程

（一）模型描述

本文的研究对象为多省在2008年至2014年这一时间区间内的各项指标数据，兼顾时间与地区，符合面板数据特征。此外，本文研究的是解释变量城居保人均筹资额占人均可支配收入的比例对于因变量人均储蓄率的影响，二者之间是相关关系，综上，本文选取面板数据模型进行分析。

本文所选取数据皆通过使用面板数据模型所必要进行的单位根、序列相关性等检验，文中不做赘述。

（二）Hausman检验

面板数据模型一般分为两种：分别是固定效应模型和随机效应模型，本文将通过stata15对数据进行Hausman检验从而确认本文下一步将使用两模型中的哪一种，经Hausman检验，本模型中所用原始数据所得的P值为0，拒绝“个体效应与回归变量无关”的原假设，即拒绝个体随机效应回归模型，故使用固定效应模型。

（三）固定效应模型回归结果

模型最终回归结果如表2所示。

四、结果分析

挤出效应的含义是由于政府支出的增多而带来的私人支出的反向变动，由此带来居民储蓄相应增加。本文选取人均筹资额与人均可支配收入的比值作为模型的解释变量，解释变量数值越高代表医保的普及率越高，同时代表着政府为此需要做出的财政支出即越少，故解释变量值越低而被解释变量即储蓄反而在增加的省份是满足挤出效应关系的，即在表2中所列示的系数（即人均筹资额与人均可支配收入的比值）为负值的省份均代表着城居保对储蓄是存在挤出效应的，其余系数为正值的省份则代表着城居保对其省内居民的储蓄存在着挤入效应。

进一步分析可知，人均筹资额占可支配收入比例对人均储蓄率的回归系数绝对值范围是0.1802到43.7476，范围横跨之大表明不同省份之间的差异确实存在且严重，且这一系数远高于其余四项控制变量的影响系数，甚至不在一个量级;此外结果中令人感到意外的是人均收入增长率对储蓄形成的影响为负，能够进行的猜测是经济水平的发展与思想观念的转变促使人们一方面收入在飞速提升，另一方面也对于预防性储蓄的动机在逐渐下降，从而反而导致了收入增长而储蓄下降的现象。本文暂时无法通过实证结果进行这一现象的解释，这也是本文的不足处之一，可作为下阶段继续深入研究探讨的部分。

制度完善的医保，理应能在保障参保群众利益方面发挥有效作用，进一步促进消费，从而提升人民生活质量。针对本文实证结果中近一半的省份为挤入效应来看，目前我国虽然在人均筹资额占人均可支配收入比例这一数值上得以不断提高，但在减少居民储蓄、刺激消费进而促进人民生活质量提升方面，仍有所欠缺。

回答本文初始提出的三个问题：城居保对居民储蓄既存在挤出效应也存在挤入效应;天津、河北、吉林、黑龙江、浙江、安徽、江西、山东、广东、广西、海南、重庆、四川、云南、甘肃和宁夏等存在挤出效应，其余省份则为挤入效应;具体差异原因是多种多样的，包括经济水平、文化发展程度，此外，通过对各地医保政策解读，并未发现能支撑实证结果差异的政策区别，各地实施政策针对性不同，从覆盖范围、筹资政策、待遇水平等方面暂未解读出明显的差别，此为本文的另一处不足，将作为下一步继续深入研究的方向。

参考文献：

[1] 胡宏伟.城居保与家庭医疗消费支出负担：政策效应评估——基于工具变量方法与稳健性检验[J].学海，2013（06）：59-66.

[2] 王小春.关于新农保或城居保与城镇职工社会养老保险关系转移接续的研究[J].农村经济与科技，2013，24（05）：154-155.

[3] 臧文斌，刘国恩，徐菲，等.中国城镇居民基本医疗保险对家庭消费的影响[J].经济研究，2012，47（07）：75-85.

[4] 白重恩，李宏彬，吴斌珍.医疗保险与消费：来自新型农村合作医疗的证据[J].经济研究，2012，47（02）：41-53.

[5] 甘犁，刘国恩，马双.基本医疗保险对促进家庭消费的影响[J].经济研究，2010，45（S1）：30-38.

（作者单位：南开大学金融学院 天津 300353）

[作者简介：翟一擎，南开大学金融学院硕士研究生，研究方向：保险政策、巨灾风险与保险。]

（责编：贾伟）