推文人 | 窦艺 

 

原文信息：Miller Sarah,Johnson Norman,Wherry Laura R. Medicaid and Mortality: New Evidence From Linked Survey and Administrative Data[J]. The Quarterly Journal of Economics,2021,136(3)

 

图自百度

 

01 引言

 

在美国，低收入群体的健康状况明显低于高收入群体，也存在着更高的死于糖尿病等慢性疾病的风险。因而，不同收入群体的预期寿命存在显著差异。为改善这一状况，美国于2014年开始扩大《平价医疗法案》（Affordable Care Act，以下简称ACA）的医疗补助资格。在此之前，只有孕妇、残疾人和极低收入的父母才有资格获得该保险。2014年，29个州和哥伦比亚地区扩大ACA补助范围，包括收入低于联邦贫困水平*138%的家庭中所有的成年人，而剩余几个州选择在未来几年扩大。本文通过扩张州和非扩张州的获取医疗补助与个体健康差异评估政策效果。

 

然而，评估扩大ACA补助范围的政策效果评估存在一些挑战：在数据上，个人信息与健康状况的评估难以匹配；个人健康数据往往是自我评估所得，而非实际健康状况；死亡率数据往往来自州或县级，难以确定个人层面的状况；个体水平特征数据的缺失使得研究可信度降低。

 

为解决以上问题，本文使用行政医疗补助等级数据、死亡率数据与大规模个人调查数据，检测扩大ACA医疗补助范围对居民健康的影响。本文关注2014年55-64岁的人群，将受访者的个人信息与医疗补助登记数据联系起来，考察医疗补助范围变化；将样本与包含死亡信息的行政记录匹配起来，确认死亡率的变化。结果表明，ACA扩张显著提高医疗补助登记率与覆盖率，显著降低了样本的死亡率。在政策实施前，扩张州与非扩张州的医疗补助情况和死亡率保持平行趋势；政策实施后，扩张州居民的医疗补助覆盖率增加，年死亡率下降。其中，在政策实施的第一年，扩张州死亡率下降了0.089个百分点，到第四年扩张州年死亡率降低了0.208个百分点。其中，扩大医疗补助覆盖范围尤其降低了低收入成年人的死亡率。

 

02 创新点

 

以往研究表明，ACA扩张提供了健康保险的途径，减少了家庭经济负担，但是衡量其对健康状况的影响并不容易。居民自我报告的结果不够准确，导致计算出来对健康的影响很多元，有影响、无影响甚至负影响。死亡记录的数据很少包含关于死者的社会经济信息，尤其是获得其他保险或者补助的信息；以往没有将个人医疗补助资格与死亡率联系起来的数据，研究样本涵盖了过多没有直接受医疗补助政策影响的个人。

 

本文边际贡献在以下三点。首先，本文使用个体特征锁定符合医疗补助条件的人群中的死亡率，而非依赖于人口总体数据的分析。其次，利用医疗补助登记信息，利用纵向登记数据检验扩张州医疗补助覆盖范围的变化，确认了研究人群的覆盖范围发生了很大的变化。第三，本文样本量远远大于美国现有医疗补助覆盖率的唯一实验评估OHIE。

 

03 数据介绍

 

本文使用的数据包括以下三种：①2008-2013年美国社区调查数据：通过收入、年龄、学历信息识别ACA扩张州的受益者（即实验组）与非扩张州的控制组；②2017年以前的人口普查数据：数据包括个人出生日期、出生地点、死亡日期，与美国社区调查数据进行匹配，确定个体在获得补助之后每一年的状态。其中，个体一旦死亡将从未来年份的样本中删除；③2008-2016年医疗补助登记数据：与美国社区调查数据进行匹配，通过2016年的登记情况、居住状况、年龄、性别、种族估计2017年获取医疗补助的情况。

 

以上数据仍旧存在一些局限性：①经济特征的数据范围为2008-2013年，是时变特征。样本居住地也可能发生迁移。②人口普查数据仅包括死亡日期，不包括死因。作者使用2008年美国死亡率差异项目数据进行筛选，这样做提高了准确性，但是大大减少了样本量和时间跨度。

 

04 实证分析

 

1.实证模型

 

本文通过事件研究模型估计扩张州与非扩张州医疗补助情况与死亡率在政策实施前后的变化。i为个人，t为年份，j表示参与美国社区调查的年份（survey wave)，s表示居住州。在医疗补助情况分析中，因变量代表医疗补助资格、医疗补助登记和保险覆盖范围；在死亡率的分析中，死亡年份因变量为1，一旦死亡样本将从未来年份中剔除。当个体于2014-2017年生活在扩张州，Expansion=1，否则为0。ts*表示首次扩张医疗补助的年份。回归中控制地区、年份、调查的固定效应。类似的，作者也使用DID方法估计政策的整体效果。

2.实证结果

 

结果表明，相比于非扩张州而言，扩张州受访者医疗补助资格、医疗补助登记、医疗保险覆盖率显著增加，死亡率显著减少。

 

①医疗补助资格：在美国，如果患者的收入似乎低到有资格获得医疗补助，医院可以批准临时医疗补助登记。联邦法律指示各州为新注册者提供追溯性保险，如果他们在此期间符合资格标准，则支付在申请日期前三个月发生的医疗费用。因此，所有符合ACA政策条件的人都会有效率的被政策覆盖。根据第一列的结果，与扩张前一年相比，医疗补助资格增加了49%-51%。

 

②医疗补助登记：2-4列分别取3个不同的因变量。第二列因变量为参与医疗补助的0-1变量，第三列为个人每年登记的天数，第四列为个人补助登记的累计天数，结果表明政策实施后保险覆盖率显著增加，一个人在一年中参加医疗补助的概率增加了12.8个百分点，平均而言，扩张州的个人每年经历43个额外的医疗补助注册天数；累计医疗补助注册人数也显著增加，医疗补助扩张州的受访者相对于非扩张州平均额外增加0.38年。

 

③医疗保险覆盖率：本文使用全国健康访谈调查(NHIS)检查了同期保险覆盖率的变化；使用小组健康和退休研究(HRS)来检查保险覆盖范围的累积变化。第五列结果表明，在扩张后自我报告的无保险平均下降了4.4个百分点。

 

④死亡率：第六列结果表明，相比于非扩张州，在政策实施后扩张州的死亡率显著下降，第1年和第2年死亡概率少了0.1个百分点，第3年减少0.208个百分点。平均而言年死亡率降低了0.132个百分点。

3.稳健性检验

 

2014年21个州扩大医疗补助，2015-2017年分别有3、2、1个州开始实行该政策。在staggerd treatment 中，事件研究可能会受到不同时期效果时变的污染。本文分别剔除晚实施的州样本，使用其他替代方法估计，得到类似的结果。

 

为排除其他经济或政策冲击的污染，本王分别引入经济条件、劳动力、县级经济特征（失业率、贫困率、家庭收入中位数）、药物过量率政策的实施、贸易政策、种族、年龄、性别的协变量，结果均未发生改变。

 

本文随机分配时期、州、不受政策影响的群体进行安慰剂测试，亦证明了结果的稳健性。

 

05 总结

 

本文通过事件研究法与DID估计，利用行政医疗补助等级数据、死亡率数据与大规模个人调查数据，检测扩大ACA医疗补助范围对医保覆盖与居民健康的影响。相比以往文献，本文利用个体层面详细的数据精准锁定政策面向群体，而非基于总体人口进行粗略分析；利用医疗补助数据纵向确定覆盖范围，避免样本污染。结果表明，ACA扩张显著提高医疗补助登记率与覆盖率，显著降低了样本的死亡率。在政策实施的第一年，扩张州死亡率下降了0.089个百分点，到第四年扩张州年死亡率降低了0.208个百分点。特别的，扩大医疗补助覆盖范围尤其降低了低收入成年人的死亡率。

 

Abstract

 

We use large-scale federal survey data linked to administrative death records to investigate the relationship between Medicaid enrollment and mortality. Our analysis compares changes in mortality for near-elderly adults in states with and without Affordable Care Act Medicaid expansions. We identify adults most likely to benefifit using survey information on socioeconomic status, citizenship status, and public program participation. We fifind that prior to the ACA expansions, mortality rates across expansion and nonexpansion states trended similarly, but beginning in the fifirst year of the policy, there were signifificant reductions in mortality in states that opted to expand relative to nonexpanders. Individuals in expansion states experienced a 0.132 percentage point decline in annual mortality, a 9.4% reduction over the sample mean, as a result of the Medicaid expansions. The effect is driven by a reduction in disease-related deaths and grows over time.