推文作者： 中南财经政法大学财政税务学院 田俊霞
原文信息： Jacob Goldin, Ithai Z Lurie, Janet McCubbin.2021. “Health Insurance and Mortality: Experimental Evidence from Taxpayer Outreach.” The Quarterly Journal of Economics,136(1):1-49.
原文链接： https://doi.org/10.1093/qje/qjaa029
一、引言
医疗保险与死亡率之间的关系是健康经济学领域的核心问题，并且是当代政策辩论的核心。尽管进行了大量研究，但该问题仍是热门话题，部分原因是难以可靠地估计医疗保险的因果关系。
为阐明这个问题，本文评估了美国国税局进行的一项随机扩展研究。在2017年初左右，美国国税局向纳税人发送了通知信，这些纳税人此前因未办理医疗保险而缴纳了所得税罚款。在符合纳入该试点计划标准的450万个家庭中，随机选择了390万个家庭以发送信函。干预措施导致该人群中医疗保险人数的增加，因此为本文提供了探索医疗保险与死亡率之间因果关系的机会。
本文发现，在上一年未投保的个人中，收到美国国税局发送信函这一干预的个体在之后的两年内加入医疗保险的可能性比对照组高出1.1个百分点。医疗保险覆盖范围的增加主要是由于各个保险市场的注册人数增加，以及在较小程度上新增的医疗补助接受者。尽管有一定程度的衰减，但在干预后的两年内，干预组的医疗保险覆盖率仍高于对照组。进一步地，本文发现干预后的两年中，干预组中以前没有保险的45-64岁人群的死亡率比对照组低了约0.06个百分点，我们发现没有证据表明干预措施可以降低这一时期儿童或年轻人的死亡率。
本文的边际贡献如下：一方面，本文提供了有关医疗保险与死亡率之间联系的新证据，由于我们的研究设计具有随机分配优势，它不受非实验研究所提出的一些识别问题的约束。另一方面，本文阐明了促进医疗保险落实的政策运作，我们发现政策实施的信息不充分会限制其落实的有效性，突出了告知等相关外展工作的重要性。
二、制度背景
在美国，人们可以从其雇主那里，或者通过政府的诸多医疗项目获得医疗保险，其它途径则是个人自主参加交换项目，即通过本州的医疗保险市场购买保险，或非交换项目。除非有特殊情况，否则个人只能在适用年份的开放期间注册，例如，2017年的开放注册窗口为2016年11月1日至2017年1月31日。另外，个人需要在承保开始的前一个月的前15天内进行申请。多数人都通过在线门户网站申请交换保险，各州可以依赖联邦市场或运营自己的州市场。
个人授权条款要求大多数人获得医疗保险覆盖或因未获得保险而支付罚款。在一年中缺少自己或家属的医疗保险达一个或多个月的个人，必须在其年度所得税申报表上报告并缴纳罚款，除非适用豁免。纳税人所欠的年罚额取决于纳税人的收入，家庭规模和无保险覆盖的月数。由于罚款信息不明显、计算公式复杂以及处罚时机可能导致的效力降低等原因，使纳税人在决定是否加入医疗保险时忽略罚款因素，这也为外展干预的设计提供了条件。
三、数据和研究设计
本文数据来源依赖于国税局提供的人口档案中的行政记录，这些数据包括在个人纳税申报表中列出的年度信息，以及在信息申报表中列出的个人年度和次年信息。医疗保险覆盖数据来源于信息申报表1095的A、B、C表格，该表提供了个人的月度保险信息，从2015年1月到2018年12月每月提供一次。假设一年内未收到1095表的个人在该年的每个月都没有保险。
表1包含了随机实验的个体层面描述性统计信息以及有关协变量平衡的信息.。
四、实证结果
4.1 保险范围影响
表2报告了干预措施对医疗保险覆盖范围的影响。表2-A展示了与医疗保险覆盖相关的主要结果。表2-B将分析限于2017年底的45-64岁之间的个人。第（1），（3）和（5）列中的结果是2017-2018年的覆盖月份。列（2），（4）和（6）结果表示2017-2018年有一个或多个月的注册情况。第（3）和（4）列将分析限制为2016年的前11个月中的参保人员。第（5）和（6）列将分析范围限制为在2016年的前11个月中至少有1个月没有加入保险的个人。
图1表明干预措施对45-54岁和55-64岁年龄段群体的医疗保险覆盖率影响更为显著。
为进一步研究干预措施对保险覆盖效应的时间变化情况，图2-A表示干预组和对照组的月覆盖率，图2-B则表示两个组别覆盖率的月度差异。发现在上一年的某些时间未投保的个人中，干预后的两年内，干预组医疗保险的覆盖率显著高于对照组，尽管该差异有衰减的趋势。
4.2 死亡率影响
将分析对象集中于45至64岁之间以前没有保险的成年人，并且干预措施对该年龄段的保险覆盖率影响相对较大；之后将不同年龄段人口纳入考虑中以检验研究结果的稳健性。
图3-A显示了干预组和对照组随时间推移的累积死亡率，图3-B表示两组随时间推移的累积死亡率差异。两组的死亡率在2016年几乎相似，但在干预后的几年，两组之间存在差异，表明干预措施可降低死亡率。
五、机制分析
图四结合干预组个体的居住状态、年龄和前一年保险状况的变化来比较之前估计的承保范围和死亡率影响。该图显示了一种向下倾斜且具有统计意义的关系。
在对其他可能的影响渠道进行排除性检验后，本文进一步识别干预措施对死亡率的影响主要是由于医疗保险覆盖率的增加。将干预组的分配作为个人在此期间参保月数的一种工具变量，分析干预措施引起的覆盖率对死亡率造成的平均效应，尽管估计结果可能存在向上的偏误，但研究结论仍具有一定的稳健性。
本文还根据个体年龄的差异，研究医疗保险覆盖率对死亡率影响的异质性。图五表明干预措施引起的覆盖率降低了死亡率，在较为年轻的中年人（45-54岁）中也是如此，55-64岁年龄段的估计值也为负，但幅度较小，尽管该差异在统计意义上并不显著。相比之下，45岁以下的年龄组中死亡率并没有降低，这也与前人的一些准实验研究相契合。
六、结论与展望
本文研究了一项外展计划的效果，该计划突出了加入医疗保险的税收激励措施，并且针对的是以前因缺乏保险而受到处罚的纳税人。本文以不同的置信度来解释研究结果以支持多种假设。首先，研究设计的随机性质为外展干预可以增加中年人的医疗保险覆盖面并降低短期死亡率这一结论提供了有力的证据。其次，实证研究结果证明了干预引起的医疗保险覆盖率降低了死亡率。将观察到的死亡率降低归因于干预措施引起的覆盖率增加，需要排除干预措施可能通过的其他渠道而使死亡率降低。
另外，基于干预措施后只有两年的数据，使得研究仅涉及承保范围对死亡率的短期影响，理论上对死亡率的长期影响也可能存在；降低死亡率是社会福利的重要投入方向，限于数据信息的缺乏，相关的成本收益分析也尚未得到深入分析。这些也为未来的相关研究提供了方向。
推荐理由：
本文基于研究设计的随机分配优势为研究医疗保险与死亡率之间的关系提供了新的实证证据；进一步阐明了促进医疗保险全覆盖的税收优惠措施的运作，强调纳税人的信息不充分或行为摩擦可能会降低政策实施的有效性，这也对医疗保险改革的深化以及政府政策的实施效力评估具有一定的参考价值。