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医疗保险对儿童健康影响研究.docx

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文档介绍:医疗保险对儿童健康影响研究
 

 
裴艳波 宋培涵



摘要:以中国健康与营养调查2004年到2011年之间4轮全国抽样调查数据为基础数据,采用倾向值匹配方法,用stata软件对数据进行处理分析。利用

Probit模型估计倾向值,从而研究医疗保险对儿童健康状况的影响。研究表明医疗保险对促进儿童的健康水平有显著影响,进一步为增加针对儿童的社会医疗保险提供了依据。关键词:医疗保险儿童健康倾向值Probit模型
一、引言
儿童健康不仅仅是一个家庭的希望,同时也是一个国家能够持续健康发展的基础。全国妇幼卫生监测统计表明,全国5岁以下儿童死亡率已降为15.6‰,婴儿死亡率从2000年的32 3%0降到2011年的12.1‰;2016年《中国儿童发展纲要(2011-2020年)》显示,婴儿死亡率和五岁以下儿童死亡率持续下降,2016年婴儿死亡率为7.5‰,五岁以下儿童死亡率为10.2%0.分别比2010年下降5.6和6.2个千分点。由此可见,我国儿童健康状况得到显著改善毋需置疑。
本文以中国健康与营养调查2004年到2011年之间4轮全国抽样调查数据为基础数据,采用倾向值匹配方法,用stata软件对数据进行处理分析,利用Probit模型估计倾向值,针对医疗保险对儿童健康状况的影响展开研究。一方面,将儿童医疗保险作为外生控制变量进行深入剖析,减少研究结果可能存在的偏差;另一方面,为改善我国儿童健康状况和经济发展提供科学有效的实证依据。
二、数据来源
本文数据源于中国营养与健康调查(CHNS)。纳入本研究的数据仅包括最新4轮的调查,即2004年、2006年、2009年和2011年。本研究的样本为在这4轮调查中所有年龄为14周岁以下的儿童,从实证角度分析医疗保险对儿童健康的影响。该数据库包括

4011个样本,本文参考世界卫生组织(WHO)推荐使用的儿童体重和身高评价标准,去除了样本中的异常值及其相关变量。
三、研究方法
(一)倾向值基本概念
(二)匹配方法
得到PS之后,我们可以利用三种常用的匹配方法基于PS对处理组和控制组样本进行匹配。令Pi和P1分别是干预组和控制组个体的倾向值,I1和Io分别是干预组和控制组的个体集合。
1.最近邻匹配法
最近邻匹配方法是根据估计的处理组PS,选择与其PS之差的绝对值最小的一个控制组样本,作为处理组的匹配对象。
2.半径匹配法
半径匹配法是提前假定一个距离r,如果处理样本与控制组中样本倾向值之差的绝对值在此距离r内,那么控制组相应的一个或多个满足条件的样本被选定为匹配对象。
3.核匹配法
核匹配法是采用非参数估计的方法,构造一个虚拟对象来与处理组进行匹配,构造的原则是对控制组所有个体做加权平均,赋予在倾向值上距离i更近的j一个更大的权重,而赋予在倾向值上距离i更远的j一个更小的权重。
(三)干预效应

倾向值匹配方法的特点是创造“准”随机试验条件进行处理组和控制组的比较分析,从而减小估计偏差。该方法需要满足以下两个假设:
假设一:条件独立分布假设
假设二:共同支撑假设
(四)变量选取
选定变量如下表所示:
本文所关注的重点为是否办理医疗保险对儿童健康状况的影响,因此对于儿童参加哪种医疗保险(新型合作医疗保险、城镇居民基本医疗保险、商业医疗保险等)并无

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上传人:科技星球 2021/12/5 文件大小:214 KB

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