引言

本文使用2006年中国农业普查（cac）数据，考察引入新型农业合作医疗系统（ncms）是否影响6-16岁儿童的儿童死亡率，产妇死亡率和入学率。本文数据涵盖了生活在8个低收入农村县的590万人，其中4个县到2006年底已采用了新农合，另外4个县到2006年底前没有采用新农合。原始数据表明，参加新农合会让儿童入学率更高，幼儿和孕妇死亡率更低。然而，使用双重查分倾向得分方法（difference-in-difference propensity score method），作者发现大多数差异是由内生性引入和新农合驱动的，本文的方法克服了经典倾向得分匹配未能解决的选择偏误。虽然新农合不影响儿童的道德和产妇死亡率，但确实有助于提高六岁儿童的入学率。

数据

中国国家统计局在1996年和2006年组织地方政府进行了两轮中国农业普查（cac）。根据2006年cac，作者使用的数据涵盖了研究地区所有有注册记录的居民。本文研究的县大多在农村地区，属于同一个内陆省份，人均收入低于国家平均水平。总共观测了3977个村庄，140万个家庭中590万个人的数据，数据涵盖个人、家庭、村庄和乡镇四个层面。这些村庄分布在8个县的250个乡镇，其中一个县在2004年参加了新农合，三个县在2006年参加新农合，其余四个县到2006年底都没有参加新农合。由于严重健康事件发生的可能性很低，作者使用大量样本来捕获这些严重事件的潜在影响。另外，本文使用的样本收入水平比中国农村的平均水平差很多。作者指出，这样的数据更易于捕捉新农合带来的影响。

计量分析与基本结果

本文首先将参加新农合县和未参加新农合的县的幼儿、孕妇死亡率村级数据和学龄儿童入学率家庭级数据进行了初步比较，数据显示，参加新农合的县有较低的幼儿、孕妇死亡率，以及较高的儿童入学率。但作者提出，这样的差异可能是由于新农合的有利影响，但也可能来自于不可观测的县级和家庭级的选择偏误，本文正是希望通过科学的计量方法来解决隐含在这些差异中的偏误问题，从而提取出新农合的真正效应。

作者先后通过ols法和传统的倾向得分匹配法进行了数据的简单分析，其中ols法能够控制可观测因素，传统的倾向得分匹配法能够在一定程度上控制不可观测因素。这两种方法得到的结论都证实了新农合对儿童入学率和对死亡率的影响，但作者通过分析提出，这两种方法都没有解决前述的偏误问题。

随后，作者使用did-psm的方法，构造了一种did-psm估计量解决了县级和家庭级的偏误。

本文观察三种家庭的结果：

换句话说，我们可以区别出新农合县ncms-exposed (e)和非新农合县non-ncms-exposed (ne)之间特定的不可观测变量，从而避开新农合的县级异质性。这样我们就识别了真实的ate。

为了计算did估计值，作者将8个县放在一起并且根据倾向得分分成10 bins（bin可以理解为层或者块，bin 1 就是指第一层）。比如，bin 1 包括倾向得分中最低的10%，bin 2 包括最低的10%-20%，bin 10包括倾向得分最高的10%。用k作为bin的指数，构造模型之一如下：

结论与讨论

2006年中国农业普查数据表明，参与新农合家庭在孩子入学、儿童死亡率和产妇死亡率方面相比未参与新农合家庭有更好的表现。但是，这种差距大部分来自于县级异质性和家庭级异质性（the endogenous introduction and take-up of the ncms，前半部分已经提到）。当作者采用did倾向得分方法控制了这种选择偏误，新农合的效应几乎都变成了0。作者提出，因为选择的研究区域是中国最穷的区域之一，所以他们猜测在其他区域新农合也不会对本文研究的儿童入学、儿童死亡率和产妇死亡率有所改善。

作者提出，处理效应为0可能是由于：死亡是极端事件，并且新农合对入学率的效应可能需要超过3年的数据来解释。另一种可能性是，新农合在缓解居民财务负担的方面还没有明显的效果，有些家庭甚至需要比从前支付更多费用。由于2009年政府补贴的增加，报销率也会随着时间的推移而增加。这是否预示着更好的改善健康和教育成果是未来值得研究的课题。

abstract

Using the 2006 China Agricultural Census (CAC), we examine whether the introduction of the New Cooperative Medical System (NCMS) has affected child mortality, maternal mortality, and school enrollment of 6–16 year olds. Our data cover 5.9 million people living in eight low-income rural counties, of which four adopted the NCMS by 2006 and four did not adopt it until 2007. Raw data suggest that enrolling in the NCMS is associated with better school enrollment and lower mortality of young children and pregnant women. However, using a difference-in-difference propensity score method, we find that most of the differences are driven by endogenous introduction and take-up of the NCMS, and our method overcomes classical propensity score matching’s failure to address selection bias. While the NCMS does not affect child morality and maternal mortality, it does help improve the school enrollment of six-year-olds.

原文信息：yuyu chena&ginger zhe jin. 2017. " does health insurance coverage lead to better health and educational outcomes? evidence from rural china" journal of health economics, 31(2012): 1-14.

推文作者简介

姓名：陈明  蒋安琦

单位：中央财经大学   中国财政发展协同创新中心 硕士生

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