医保统筹地区城乡医疗服务利用差异的因素分解，本文主要内容关键词为：医保论文,医疗服务论文,分解论文,城乡论文,差异论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修复日期：2013-04-21
中图分类号：C913.7 文献标志码：A 文章编号：1007-3116(2013)06-0089-06
一、研究背景与文献回顾
关注国民健康与医疗服务利用的平等性问题有着重要的意义。健康不仅是促进经济发展的重要手段，也是经济发展的目标之一。基本的医疗服务利用能保证公民获得健康的权利，同时，居民医疗服务利用的公平也体现了一种社会正义[1]。而近年来，卫生医疗保健利用中的城乡分割问题愈加凸显[2]。胡琳琳等认为，中国城乡居民在卫生服务可及性、健康水平、医疗服务利用、卫生筹资这四个方面都存在较大的不平等[3]。魏众等认为，城乡医疗支出失衡是中国医疗支出不公平问题的根源所在[4]。有关农村居民医疗服务利用低的原因主要有如下两种观点：一种观点认为农村地区个体健康的影子价格低，在健康投资上存在心理上的自我歧视，其医疗需求偏好低于城镇居民[5]；另一种观点认为，医疗的不平等是由于诸如收入、地域、医疗保障制度等约束条件造成的[6-7]。城乡医疗服务利用上的差异将很可能直接影响农村居民的健康人力资本，进而影响到农村居民的收入及生活水平，并形成一种恶性循环。
从医疗保障制度上看，虽然中国基本医疗保障体系(由职工基本医疗保险、新型农村合作医疗、城镇居民基本医疗保险三大制度构成)基本上实现了全民覆盖，也对居民的健康及就医支出起到了一定的保障作用，但是城乡保障制度间的差异越来越受到质疑。胡琳琳等将这种城乡分割的医疗保障制度称为“一个国家两种制度”[3]。郑秉文称此为“碎片化”的制度体系，并认为该体系使不同群体无法在时间和空间上形成制度上的财务共济，保障水平较低的农村居民更容易受到短期和长期中的财务威胁[8]。
在此背景下，为促进城乡居民的医疗公平，提高医疗保障效率，2009年起，一些条件成熟的地区，如重庆、天津、宁夏、海南这4个省份以及广东、江苏等省的40个地级城镇和103个县(区、市)进行了“统筹城乡医疗保障制度”的试点，旨在通过统筹城乡医疗保障制度，缩小城乡居民间医疗保障待遇的差距，从而促进城乡居民间医疗资源利用上的平等。
随着城乡医保统筹的逐步推进，学术界对统筹政策相关问题也进行了越来越多的探讨，但是这些文献都是从定性的角度去研究，目前尚缺乏对城乡统筹政策的定量分析。有鉴于此，本文试图利用课题组对统筹地区的微观调研数据，从定量的角度分解出城乡居民医疗利用差距的缘由，从而为完善统筹城乡医疗保障制度建设提供理论依据。
二、数据、理论与计量方法
(一)调研数据
中国开展统筹城乡医保试点的地区众多，但试点时间不一，模式各异。本研究选取江苏省的6个县作为微观问卷调研的样本地区。选择江苏省主要出于两方面原因：第一，江苏省是中国统筹城乡发展的先行地区，亦是开展城乡医保统筹试点的先行地区，目前已有32个县(区)对城乡医疗保障制度进行了不同程度的统筹试点，模式不同、效果各异，为我们提供了较为丰富的研究资料；第二，江苏省的统筹地区遍布苏南，并逐步向苏中、苏北地区扩展，江苏省的苏南、苏中、苏北地区在经济发展和城镇化水平上有着较大差异，与中国东、中、西部的差异有着相似之处。因此，以江苏省为研究对象具有较强的代表性，由此得出的结论具有一定的普遍意义。
调研采用多阶段随机整群抽样方法进行抽样，将所有统筹地区的城乡居民作为总体。由于统筹时间不一、模式各异，第一阶段先根据经济发展水平、城镇化水平、统筹模式及时间对各个地区进行初级分类，并从中随机选取6个同时于2008年实施统筹的异质性地区作为二级单元，分别是太仓市、无锡市区、常州武进区、宜兴市、兴化市和靖江市。第二阶段，根据等距离抽样原则，再在每个二级单元中分别抽取2个社区及2个乡镇作为三级抽样单元，根据研究需要在每个乡镇随机抽取约50户农户进行调查，每个社区随机抽取约50户城镇家庭进行调查。问卷调查从2011年12月至2012年4月进行，共发放调研问卷1300份，剔除遗漏和缺失的问卷，得到有效问卷1286份，包含2079个农民和1994个城镇居民的信息。数据通过了信度、效度分析检验，具有良好的统计学性质。
(二)变量选取与统计描述
本文的研究重点是城乡居民的医疗服务需求，因此这里借鉴研究卫生服务利用的经典的Anderson模型，并结合刘国恩等相关研究成果，把医疗服务利用的决定因素归为四类：先决变量、使能变量、需要变量和政策变量[9-10]。其中先决变量包括年龄、性别、受教育年限、婚姻状况；使能变量包括年度家庭人均收入；需要变量包括健康自评、是否患有慢性病、疾病严重程度；政策变量包括年度医保补偿、共付率。具体变量的统计描述见表1。
(三)计量模型
前文提到，近年来很多学者都着重研究医疗的不平等，但在经验研究中，如何在计量经济模型的角度，定量测定各因素的解释程度一直是个难点。本文引入劳动经济学中经典的Oaxaca-Blinder分解方法，并在原有方法基础上进行改进[11]：使用Neumark提出的方法解决指数基准问题[12]；使用Heckman两步法解决选择性偏差问题[13]。具体过程如下：
式(1)和式(2)的前一项均代表差异中由解释变量特征回报不同造成的部分，即系数效应，本文理解为城乡医疗资源和居民就医习惯等不可观测因素的差异；后一项均代表可以用解释变量差异来解释的部分，即特征效应。但是式(1)是以农村医疗需求方程为基准的，式(2)是以城镇医疗需求为基准的。分解基准不同会给结果带来差异，在某些情况下，这两种结果的差别非常大[14]。该问题在文献中被称指数基准问题(index number problem)。本文采用Neumark提出的方法解决指数基准问题如下：
除了指数基准问题外，Oaxaca-Blinder分解没有很好地解决选择性偏差问题[14]。如果不解决样本选择性偏差问题，实际上比较的是一部分城镇人和一部分农村人的医疗支出差异，由此得出的政策含义将不清楚。本文使用Heckman两步法解决此问题。
设是否就医选择方程与医疗支出方程分别由以下两式决定：
式(7)的前3项与Neumark分解方法相同，多了最后一项。常见的处理方法是将这最后一项移到等式左边，只关注其余部分，这样做的缺陷是它不再是对调研中观测到的医疗需求差异进行分解，而是对解决选择性偏差之后的医疗差异进行分解[14]。这里还有一种较常见的做法是，将最后一项和其他解释变量一样看成一个新的解释变量，解释为选择性偏差[15]。
三、实证分析
(一)城乡居民医疗服务需求分析
如上所述，本文在估计城乡居民医疗需求的时候采用两步模型，以纠正样本选择偏差问题。具体结果见表2。
对于前定变量而言，本文发现无论城乡还是总体，诸如年龄、婚姻状况等前定变量对于是否就医与医疗支出并没有显著的影响。相比于男性，城镇女性相对有更高的就医概率，但是医疗支出费用却比男性少，而在农村性别之间并没有显著不同。在城镇，受教育程度与医疗之间并没有显著的关系，而在农村，受教育水平高的人明显就诊概率高于受教育程度低的人。这表明受教育程度与个体的健康行为有很大的关联，这与现有一些证据相符[16-17]。而受教育程度与医疗支出额无关，原因在于受教育水平高的人平时有着更好的健康习惯与保健措施，因此健康状况较好，从而就诊概率与教育水平显著相关而与总医疗支出不存在显著的相关性。
使能变量即收入状况方面，从选择方程来看，无论城乡，收入对于是否就医和医疗支出都有显著的影响，即收入越高的人，越有可能就医。从支出方程来看，收入对医疗支出有着正向影响，即对于都就医的人而言，收入越高的人医疗支出也越多。这表明，是否就医这个行为选择与医疗资源利用方面，均受个人收入因素的影响，并且这个影响是非常显著的，均在1％显著性水平下显著。
与使能变量类似，无论在城镇还是农村，需要变量在两个阶段的回归中系数均通过了显著性检验，即需要变量对于是否就医和医疗支出都有着显著的影响。身体状况越差和患有慢性病的人更有可能就医，并且对于就医的人来说，身体状况越差和患有慢性病的人支出也相应更多。这很符合正常逻辑。
再看政策变量，从全部样本来看，相比于参加城镇职工保险的人来说，参加城镇居民医保和新农合的人的就医概率相对较低，并且医疗支出也较少。合理的解释是，相比于职工医保，居民医保和新农合(尤其是新农合)对于患者的保障力度不够，导致了该群体在其他条件一样的情况下，支出的医疗费用显著小于参合职工医保的人群。虽然城镇居民是否就医不受参合险种的影响，但是参加居民医保的人的医疗支出明显少于参加职工医保的。综上可见，医疗服务利用受到诸如收入、医疗保障制度等因素的极大约束。
(二)城乡医疗差异的因素分解
在上面两步模型的基础上，对城乡医疗支出的差异进行了分解，具体分解结果如表3。
由前文所述，城乡间医疗支出的差异可以分解为两部分：一部分差异是由城乡居民在先决变量、使能变量、需要变量、政策变量等变量上的不同所导致，称之为特征效应；另一部分表示，如果城乡居民在各变量上完全一样时，仅由于这些变量的特征回报(变量前的回归系数)不同而导致的差异，称之为系数效应。其中系数效应又分为两部分，一部分是城镇居民相对于城乡总体而言的系数“溢价”，这部分占到了总差异的10.5％；另一部分表示城乡总体居民对于农村居民的“溢价”，占总差异的15.8％。系数效应共占总差异的26.3％，本文认为这部分可以解释为城乡居民就医习惯与就医理念等不可观测因素的差异。
城乡医疗支出的差异中，特征效应更为重要，占到了73.7％。具体各变量所占比例见表3。我们发现，需要变量的比例为-42.9％。也就是说，相比于城镇居民，样本中的农村居民有着更大的医疗需要，但平均起来却比城镇居民在医疗资源利用上花的钱少。直观说来，在其他条件给定的情况下，如果观测到城镇居民医疗支出的均值比农村居民多出100元，实际上城镇居民真正的平均医疗需要本应该比农村居民还要少42.9元。这反映了一个重要的事实：如果我们只观测统计数据上城乡居民的医疗资源利用差距，实际上低估了城乡间的不公平。城镇居民平均本该少花42.9元，而实际上均值多了100元的原因在于：城镇居民的使能变量(收入)比农村居民优越，这导致了他们平均多出了77.3元的支出；城镇居民能享受到更好的医保政策，使他们愿意多花33.4元；并且由于城镇居民的就医习惯就医理念等因素，使他们比农村居民平均多花了26.3元。
上述分析表明，导致城乡医疗利用差异最主要的因素是使能变量，其次是政策变量，而先决变量其实并不是很重要的因素。这也应验了城乡医疗资源利用间的不平等主要源于诸如低收入、医疗保障的缺乏等约束条件上，而不是偏好、面对的医疗价格等因素。
四、结论
本文基于Anderson模型，将影响个人医疗支出的因素分为先决变量、使能变量、需要变量和政策变量，考察了各变量对医疗支出的影响，并利用基于回归的分解方法对各因素进行分解。在分解时，通过Heckman两步法解决样本选择偏误，通过Neumark法解决分解中的指数基准问题。
本文得出的结论是：影响医疗资源利用的主要因素是收入、医疗保障政策以及自身医疗需要。进一步的分解研究表明：如果统计数据上显示，城镇居民比农村居民实际平均多花100元，其实城镇居民本该比农村居民少花42.9元。这表明如果我们只看描述统计上的城乡差异，实际上很可能低估了城乡间医疗服务利用的不公平现象。而导致城乡间医疗利用差异最主要的因素是使能变量(77.3％)，其次是政策变量(33.4％)，而先决变量(9.3％)和选择性偏差(-3.4％)并不是很重要的因素。另外，城乡居民间生活习惯、就医理念等不可观测因素占总差异的26.3％。因此，在中国城乡居民存在较大收入差距的客观前提下，统筹城乡医保政策的重要性不言而喻，其重点应是逐步提高农村居民的补偿待遇，以消除由政策带来的城乡医疗服务利用差异。
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