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新冠疫情带来健康冲击，影响居民消费。研究人员开展 “医保在‘健康冲击 - 消费升级’模型中的作用” 研究。结果显示健康冲击导致消费降级，基本医疗保险（如 NRCMS）起正向调节作用。该研究为完善医保政策提供依据。
在过去的几年里，新冠疫情如同一股强大的风暴，席卷全球，给世界各国带来了诸多挑战。它不仅严重威胁着人们的生命健康，还对经济社会造成了深远影响。在中国，随着疫情的发展，居民的消费模式也发生了显著变化。原本蒸蒸日上的消费市场，因为疫情的冲击，陷入了短暂的低迷。人们开始减少非必要的消费支出，消费结构也逐渐改变，恩格尔系数有所上升，这一系列现象都表明，健康冲击对居民消费产生了不容忽视的影响。与此同时，中国的医疗保障体系在应对疫情带来的健康冲击中发挥着怎样的作用呢？这成为了众多学者关注的焦点。为了深入探究这一问题，来自浙江大学、南京医科大学、南开大学的研究人员开展了一项关于 “医保在‘健康冲击 - 消费升级’模型中的作用” 的研究，该研究成果发表在《Health Economics Review》上。
在研究方法上，研究人员首先构建了理论模型。他们基于 Ramsey - Cass - Koopmans 模型，从个体消费者行为决策角度出发，引入健康冲击因素，构建了 “健康冲击 - 消费升级” 理论模型，以推导健康冲击对消费升级的影响。在实证分析方面，研究人员收集了 2002 - 2019 年中国省级面板数据，这些数据来自各种统计年鉴和中国经济信息网统计数据库。他们选取了人均消费支出及其子成分、居民住院率、人均就诊次数等多个变量，并采用系统广义矩估计（System Generalized Method of Moments，GMM）模型进行分析。同时，为了探究基本医疗保险制度在健康冲击影响消费升级过程中的作用机制，研究人员构建了调节效应模型进行深入研究。
研究结果部分，首先是基本结果。以住院率作为健康冲击变量，研究发现健康冲击对居民消费升级有显著的负面影响。具体来说，随着住院率的上升，居民倾向于将更多支出分配到生存型消费，而减少发展和休闲型消费，从而导致消费降级。例如，在以生存型消费支出比例（CUP1）和发展及休闲型消费支出比例（CUP2，不包括医疗保健支出）为因变量的回归模型中，住院率的回归系数在相关模型中呈现出显著的负面影响。
其次是稳健性检验。研究人员采用居民门诊就诊次数作为住院冲击的代理变量进行稳健性检验，结果与以住院率为健康冲击变量的结果基本一致，表明健康冲击对消费升级的负面影响具有一定的稳健性。此外，研究人员还进行了安慰剂检验，通过系统生成 500 个随机值替代核心解释变量住院率（H_rate）重新估计模型，结果进一步支持了研究结论。
然后是交互效应分析。研究人员构建了健康冲击与基本医疗保险参保率的交互项，并纳入 GMM 回归模型。结果表明，基本医疗保险制度对健康冲击影响消费升级具有正向调节作用。具体而言，在以住院率为健康冲击变量的模型中，交互项系数在相关模型中显著，说明基本医疗保险制度能显著降低住院冲击对生存型消费支出的正向影响，同时减轻住院冲击对发展和休闲型消费支出的负面影响，促进消费升级。
最后是异质性分析。研究人员将基本医疗保险分为新农合（NRCMS）、城镇居民基本医疗保险（URBMI）和 2016 年后的城乡居民基本医疗保险（URRBMI）三种制度进行分析。结果显示，NRCMS 对健康冲击影响消费升级具有显著的正向调节作用，而 URBMI 和 URRBMI 在研究中未表现出显著的调节作用。
研究结论表明，健康冲击对居民消费升级具有显著的负面影响，而基本医疗保险制度在这一关系中起着关键的正向调节作用，其中 NRCMS 的正向调节作用尤为突出。这一研究结果具有重要的意义，它为中国进一步完善基本医疗保险制度提供了有力的理论支持和实证依据。在政策制定方面，研究结果有助于政策制定者更深入地了解医保政策对居民消费的影响机制，从而制定出更具针对性和有效性的医保政策，促进居民消费升级，推动经济高质量发展。同时，研究也指出了自身的局限性，如理论模型与实证数据层面的差异可能带来的问题，以及宏观数据在分析不同医保制度影响时的局限性等，为后续研究指明了方向。未来的研究可以利用微观层面的数据，如中国家庭追踪调查（CFPS）和中国家庭金融调查（CHFS）数据，进一步深入探究不同医保制度对城乡居民消费升级的影响及其动态变化，为医保政策的优化和完善提供更精准的建议。
