本文使用國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委2014年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查和與其相匹配的城市宏觀數(shù)據(jù),利用傾向得分匹配法并結(jié)合處理效應(yīng)模型,系統(tǒng)探究了商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工消費(fèi)的影響及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):（1）商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工人均家庭消費(fèi)具有顯著的正向影響;（2）其作用機(jī)制在于,商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)減少了農(nóng)民工醫(yī)療方面的支出不確定性,從而降低了預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄,使得消費(fèi)增加;（3）分組回歸結(jié)果顯示,商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工消費(fèi)的影響還存在異質(zhì)性,其中,高收入群體、"70后"、或來(lái)自省內(nèi)的農(nóng)民工受商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的正向影響更大。 

【文章來(lái)源】：保險(xiǎn)研究. 2019,(05)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：16 頁(yè)

【部分圖文】：

匹配前

匹配前后樣本偏差絕對(duì)值的分布特征，可知匹配后變量偏差變小，并且P值接近于1，說(shuō)明匹配后兩組樣本協(xié)變量不再存在顯著差異。圖2匹配前圖3匹配后(1∶4近鄰匹配)匹配前后樣本偏差絕對(duì)值的分布特征表4SamplePsＲ2LＲchi2p＞chi2MeanBiasMedBiasBＲ%Var匹配前0.0572005.000.0009.67.170.8*1.2778匹配后0.0019.191.0000.80.76.71.0222注:匹配方法為1∶4近鄰匹配。接下來(lái)，利用不同匹配方法測(cè)算商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工人均家庭消費(fèi)影響的平均處理效應(yīng)(ATT)。從表5可知，不同匹配方法的ATT結(jié)果均在1%的水平顯著，其中，1∶1近鄰匹配的ATT值最小，為0.0379，核匹配的估計(jì)結(jié)果最大，為0.0915。平均來(lái)看，多種匹配方法的估計(jì)結(jié)果在7%上下波動(dòng)，并且均在1%水平上高度顯著。匹配法進(jìn)一步說(shuō)明了農(nóng)民工購(gòu)買(mǎi)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)確實(shí)能夠增加家庭的人均消費(fèi)支出。不同傾向得分匹配法的結(jié)果表5匹配方法處理組樣本控制組樣本ATT標(biāo)準(zhǔn)誤T統(tǒng)計(jì)量1∶1近鄰匹配40971114520.0379＊＊＊0.01243.051∶4近鄰匹配40971114520.0437＊＊＊0.00984.441∶4卡尺近鄰匹配40971114430.0437＊＊＊0.00984.44半徑匹配40971114430.0461＊＊＊0.00885.22核匹配40971114510.0915＊＊＊0.008810.44局部線(xiàn)性匹配40971114520.0487＊＊＊0.01243.92注:為避免樣本損失，最小近鄰匹配采取有放回抽樣方式;半徑匹配中，半徑選取0.01;*、＊＊、＊＊＊分別表示在10%、5%、1%水平上顯著�！�98—

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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