原文信息：
Karan, A., Yip, W., Mahal, A. 2017. Extending health insurance to the poor in india: an impact evaluation of rashtriya swasthya bima yojana on out of pocket spending for healthcare. Social science and medicine, 181.
Doi：10.1016/j.socscimed.2017.03.053
01
背景与研究总结
近年来，一些发展中国家为贫困人口引入了税收资助的医疗保险，印度劳动和就业部也在2008年推出了“Rashtriya Swasthya Bima Yojana”(RSBY)，旨在为贫困家庭（[BPL]家庭）的住院护理提供保险。只有在BPL名单上出现的家庭才有资格参加RSBY。参保RSBY的家庭有权在特定条件下每年获得最高30,000印度卢比（约500美元）的住院保险。既存疾病包括在内，但门诊服务不包括在内。保险范围仅限于最多五位家庭成员。受益人每年需要支付30印度卢比（约0.5美元）的参保费。截至2016年9月，在目标6500万个家庭中，超过4100万个家庭参加了RSBY。
由于RSBY降低了住院治疗的价格，假设家庭增加了住院治疗的利用率，RSBY可能减轻家庭住院护理的经济负担。然而，如果家庭使用了超过RSBY补贴限制（30,000卢比）的住院护理，住院患者的自付费用可能不会下降。然而，RSBY对门诊服务利用和门诊自付支出的影响方向是不明确的。对门诊护理的影响将取决于它是补充还是替代住院护理。例如，如果由于参保RSBY而导致住院护理的增加需要补充住院前和住院后的门诊服务，门诊护理的使用可能也会随之增加。但是，如果住院替代门诊，门诊的使用可能会下降。由于RSBY不包括门诊费用，其对门诊自付费用的影响将与其对门诊使用频次的影响方向相同。
文章在国家层面评估了RSBY对家庭财务风险保护的影响。作者使用了来自全国抽样调查组织（NSSO）的3波横断面家庭数据和来自RSBY记录的地区级参保信息，并利用该计划在印度跨地区的差异推广，使用双重差分（DID）方法估计了RSBY对居民医疗总费用和自付比例等指标的因果影响。作者发现RSBY并没有降低住院患者发生自付支出或灾难性住院支出的可能性。同时，居民发生门诊自付支出的概率增加了23%，而在门诊支出为正的情况下，门诊支出水平略有下降。总的来说，几乎没有证据表明RSBY对基于医疗自付支出的常用财务风险保护指标有正向影响。然而，作者发现印度家庭由于RSBY其家庭非医疗支出出现了涨幅。
数据来源与实证设计
02
（一）数据来源与处理
该研究使用了三波家庭“消费者支出调查”（CES）的数据:1999-2000, 2004-2005和2011-2012。在这三轮调查中，每一轮的样本量都在10万至12.5万户之间。CES主要收集家庭的社会经济和人口信息，其主要关注食品和非食品项目的家庭支出、住院自付费用和门诊自付费用。住院费用和门诊费用的召回期限分别为1年和30天。CES是重复的横断面调查，在国家和州一级具有代表性。在大多数情况下，一个州的所有地区都被包括在抽样范围内，CES从7月1日开始至次年6月30日分轮对家庭进行平均抽样。
除了CES，作者还使用了RSBY计划下的地区级家庭注册信息(http://www.rsby.gov.in/Overview.aspx)。
（二）变量选择
被解释变量：本文使用了4个家庭层面的疾病经济负担指标。其一是每个家庭成员每月自付医疗支出；其二是自付医疗支出占家庭支出的比例；其三是一个家庭是否发生灾难性医疗保健支出（自付医疗支出大于家庭消费支出的10%）。虽然文献中使用了多种阈值，但10%的阈值通常用于评估灾难性支出。作者还考虑将自付医疗支出与家庭非食品支出的比率设定为25%作为替代阈值。分别构建住院治疗、门诊治疗和合并（住院治疗加门诊治疗）的支出指标。文章财务负担的最后一个指标是每个成员的每月家庭非医疗支出（家庭总支出-总自付医疗支出）。
解释变量：由于印度在2008年正式推出RSBY计划，因此1999-2000，2004-2005两个时间期的样本为控制组样本，2011-2012时间期的样本为处理组样本。其中本文按照支出水平将所有居民五等分，排名后两个等级的家庭作为贫困家庭的代表。类似地，在没有干预的地区，属于后两位支出的家庭组成了对照组。
（三）实证模型
我们使用“两部模型”，第一部分是一个“logit”模型，用于估计一个家庭发生自付医疗费用的概率；第二部分描述了每个家庭每月发生的自付医疗费用与解释变量之间的关系，其中treat1和treat2是两个虚拟变量，分别表示RSBY干预的早期和晚期区域。dt（“t2”和“t3”）分别与两个处理组进行交互。为了帮助解释，对于2010年3月或之前加入RSBY的治疗组（treat1）， Φ2是干预前的DID估计值（比较2005年与2000年基线年）， Φ3是干预后的DID估计值（比较2012年与2000年基线年）。同样，φ2对于2010年3月至2012年3月间加入RSBY的处理组（treat2），是干预前的DID估计值; φ3是干预后的DID估计值。
03
主要结果与机制检验
表4的结果显示，干预前DID系数估计值对所有相关结果均无统计学意义。即干预前，处理组和对照组各变量的趋势无显著差异，支持平行趋势假设。
住院层面，我们发现RSBY使处理组“treat1”中住院患者发生自付医疗支出的可能性相对于对照组增加了22%（比值比为1.22）。然而，这种增加在统计上并不显著。此外，在住院患者发生住院自付费用的前提下，与对照组相比，人均家庭住院自付费用的多少保持不变。我们还发现，该方案对住院患者自付医疗支出占家庭总支出的比例没有影响。虽然我们的结果显示，对于“treat1”组，RSBY具有降低灾难性住院患者26%的自付医疗支出的可能性，但这种影响在统计上并不显著。在“treat2”地区，RSBY使住院患者发生自付医疗支出的概率增加了28%，并使每个成员自付医疗支出降低了16%，但这些在统计学上同样不显著。在“treat2”的家庭中，我们没有观察到RSBY对住院患者自付医疗支出占家庭总支出的份额有任何影响。RSBY还能降低“treat2”家庭中灾难性住院自付医疗支出的9%，但这在统计学上是不显著的。
门诊层面，在“treat1”地区，RSBY使发生门诊性自付医疗支出的可能性增加了23%；2012年，人均门诊自付医疗支出下降了5%，这些影响具有统计学意义。然而，RSBY不影响门诊自付医疗支出在总支出中的份额。treat1的家庭发生灾难性门诊自付医疗支出的概率降低了1%，但在统计学上仍然不显著。我们还发现除了人均每月门诊自付医疗支出下降了19%外，RSBY在treat2的家庭中没有统计学上的显著效果。
表5的结果显示，在“treat1”地区，RSBY不影响药物和非药物住院患者发生自付医疗支出的可能性。然而，在发生非药物自付医疗支出的情况下，引入RSBY后，treat1家庭的自付医疗支出提高了27%，这一差异具有统计学意义。“treat2”家庭的结果不显著。
讨论与结论
04
总的来说，这篇文章的分析表明，RSBY没有为贫困家庭提供任何重要的财务保护。可能的原因有：首先，医院可能拒绝为参保家庭成员提供护理。一些研究(提出，许多医院拒绝接收RSBY登记的患者，原因主要是RSBY延迟向医院报销。第二，该计划的报销金额相对较低(3万卢比)，这可能导致一些家庭使用超出RSBY报销上限的医院服务。第三，有实地证据表明，卫生服务提供者要求家庭从其他地方购买昂贵的药物和诊断工具。另一方面，有一些证据表明，家庭的非医疗保健支出有所增加。这表明家庭将从中受益，即使这种受益并不是通过降低自付医疗支出的形式实现。一个潜在的渠道可能是RSBY带来了工作机会的增加，并为家庭成员从事经济生产活动提供了安全网。
Abstract
India launched the ‘Rashtriya Swasthya Bima Yojana’ (RSBY) health insurance scheme for the poor in 2008. Utilising 3 waves (1999e2000, 2004e05 and 201 1e12) of household level data from nationally representative surveys of the National Sample Survey Organisation (NSSO) (N ¼ 346,615) and district level RSBY administrative data on enrolment, we estimated causal effects of RSBY on out-of-pocket expenditure. Using ‘difference-in-differences’ methods on households in matched districts we find that RSBY did not affect the likelihood of inpatient out-of-pocket spending, the level of inpatient out of pocket spending or catastrophic inpatient spending. We also do not find any statistically significant effect of RSBY on the level of outpatient out-of-pocket expenditure and the probability of incurring outpatient expenditure. In contrast, the likelihood of incurring any out of pocket spending (inpatient and outpatient) rose by 30% due to RSBY and was statistically significant. Although out of pocket spending levels did not change, RSBY raised household non-medical spending by 5%. Overall, the results suggest that RSBY has been ineffective in reducing the burden of out-of-pocket spending on poor households.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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