基于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（Chinese Family Panel Studies,CFPS）中廣東樣本數(shù)據(jù),以住院次數(shù)而非住院費(fèi)用作為應(yīng)變量,采用傾向性得分匹配方法 （Propensity Score Matching,PSM）分析廣東城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)居民住院服務(wù)利用的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在剔除了相關(guān)變量的影響之后,廣東城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度（本文簡(jiǎn)稱"城居保"）對(duì)居民住院行為無(wú)顯著影響。該結(jié)果與以前的文獻(xiàn)有比較大的差異。筆者從應(yīng)變量的選擇、研究對(duì)象及方法的差異、醫(yī)保支付制度的改革、慢病醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)等5個(gè)方面分析了差異的原因,并指出了未來(lái)可行的研究方向。 

【文章來(lái)源】：衛(wèi)生軟科學(xué). 2020,34(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

匹配后傾向值分布

圖1 匹配后傾向值分布另一方面，如表2所示，Pseudo-R2匹配后均減少并接近零，LR統(tǒng)計(jì)量匹配后均表示不顯著，均值偏差均在5以下，β值均在25%以下。這說(shuō)明樣本匹配通過(guò)平衡性檢驗(yàn)，有效地減少可觀測(cè)變量的選擇性偏差，匹配情況良好。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)政策對(duì)醫(yī)療服務(wù)影響的效果評(píng)價(jià)[D]. 高月霞.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)我國(guó)居民醫(yī)療服務(wù)利用的實(shí)證分析[D]. 韓瑞霞.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3352876