对中国医疗服务利用不平等问题的实证检验，本文主要内容关键词为：实证论文,中国论文,医疗服务论文,不平等论文，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。
一、引言
创建一个高效、平等的医疗服务系统，是每个政府都应追求的目标。在过去30年中，中国政府在医疗卫生领域所制定的有关政策在提高效率方面做出了一定贡献，但未能促进平等程度的提高。Hsiao(1995)通过比较不同人群的平均医疗消费水平发现中国的医疗卫生体系存在严重的不平等现象，具体表现为：城市居民得到了比农村居民更多的医疗卫生服务；富人得到了比穷人更多的医疗卫生服务。他将第一种现象归因于政府在发展医疗体制时采取了对城市的偏向性政策，而将第二种现象归咎于全国性的医疗保险制度的缺失。他的结论被世界银行的一项研究证实(World Bank，1997)。Liu等(1999)、Gao等(2001)、顾昕(2005)认为，中国的医疗卫生领域中存在严重的两种形式的不平等问题。解垩(2009)指出了医疗服务利用中的“亲富人”现象，即不同收入阶层之间的医疗服务利用不平等。
然而，上述研究存在一个共同的缺陷：完全忽略了或未能恰当地处理人们对医疗服务的需要这一因素的影响。他们都采用比较简单的统计指标，比如，依据某个特征(如收入阶层、是否是农村居民等)将人群分组后计算医疗消费的均值、集中度指数等。这些研究大多考察的是医疗服务的分配是否平均，而不是平等。按照平均的标准，身体健康的人和有严重健康问题的人应该获得相同的医疗服务。显然，这种不考虑个人医疗服务需要的差异的所谓“平等”标准是不合理的。
那么，如果将个人对医疗服务需要的差异考虑进来，对中国医疗服务利用不平等的判断会有什么变化？本文将利用2006年中国健康与营养调查(CHNS)数据，选择合适的解释变量来控制个人医疗需要和其他个人特征，建立Tobit模型，从而实证检验中国医疗服务利用不平等问题。在回归分析中，我们将采用CLAD方法进行半参数估计，这样可以避免参数化过程中可能错误地假设残差的分布而带来的偏误。
二、检验方法
医疗卫生系统中的平等是指这样一种状态：社会中的每个成员都有相同的机会获得医疗服务，不管他是否有特权(Braveman等，1996)。这意味着，在一个平等的医疗服务体系中，每个人实际获得的医疗服务数量与其需要成正比，且这个比例是一个与个人社会经济地位无关的常数。也就是说，个人医疗需要得到同等程度的满足(Wagstaff等，1991；陈家应等，2000；胡琳琳、胡鞍钢，2003；赵郁馨等，2005)。
现实中，具有不同特征的人对医疗服务的实际需要可能是不同的。无论采取何种判断方法，只要不把医疗需要在个体间的差异考虑进来，对医疗服务中平等性的判断都是不可靠的。比如，城市居民的医疗消费水平高于农村居民消费水平的原因有可能是城市居民比农村居民更缺少适当的锻炼，这使得城市居民比农村居民的身体素质更差，从而有更多的医疗需要。“富人”比“穷人”更有能力让自己沉溺于不健康的饮食习惯或可能对身体健康造成危害的活动中，这使得“富人”比“穷人”的身体素质更差，从而需要更多的医疗服务。如果是这样，仅依据城市居民比农村居民消费的医疗服务多，或者“富人”比“穷人”消费的医疗服务多，就认为存在不平等问题显然是不恰当的。
这里需要强调两点：(1)医疗需要是由疾病的性质决定的，不因患者收入、社会地位、居住地等的不同而不同①。容易与之混淆的概念是医疗需求，医疗需求除了受到医疗需要的影响，还受到预算约束和认识水平等其他个人因素的影响。患病情况完全相同的两个人，拥有相同的医疗需要，但可能会因为不同的预算约束情况而拥有不同的医疗需求。(2)由于个人的医疗需要可能与年龄、性别、受教育程度等个人特征有关，我们在检验式(2)中
的显著性时，实际上检验的是这些因素对医疗消费的净影响是否显著。年龄、性别、收入等对医疗需要的影响已经包含在给定的个人医疗需要
中。
三、计量模型
为实证检验中国的医疗服务利用不平等问题，我们需要对式(2)进行回归分析。方程中的被解释变量是观察到的医疗消费。目前，有两种被广泛使用的医疗消费数据：一是利用医疗服务的频率(看医生的次数和住院天数等)；二是医疗费用支出的金额(门诊费用、住院费用及医疗费用总支出等)。相比之下，频率数据提供的信息较少，准确性不高。而医疗消费的总支出包含了更多、更准确的信息，因此，我们将医疗费用支出的金额作为衡量医疗消费数量的被解释变量。
医疗费用支出数据有个特别之处，就是有不少患病的人在医疗服务方面的支出为零。在计量经济学中，这种数据问题被称为归并问题，并通常用Tobit模型来处理(Tobin，1958；Amermiya，1984)，该公式为：
代表随机误差项。该模型通常用最大似然估计法(MLE)来估计，在假设误差项服从正态分布且与解释变量不相关的前提下，MLE估计量有良好的统计性质。然而，如果两个假设不成立，最大似然估计量就是不一致且非渐进正态的(Arabmazar等，1981、1982；Vijverberg，1987)。Powell(1984)提出了一种估计Tobit模型的方法——归并数据的最小绝对偏离值估计法②(CLAD)。这一方法属于半参数估计方法，它不需要正态性和独立性假设，就可以得到一致的估计值。本文将采用此方法。
医疗需要这一解释变量是无法直接观察到的。但一般来讲，它随着疾病的严重程度单调递增，于是我们可以用疾病的严重程度作为医疗需要的代理变量。另外，我们将用解释变量来表示收入、受教育程度、性别、年龄、婚姻状况、家庭规模、医疗保险状况及居住地类型(城市或农村)等因素。
在所有解释变量中，收入水平和城乡(表示居住地类型)变量是现有研究中的两个关键变量。有些人认为，中国农村地区的医疗卫生系统比较落后，这种落后状况使得农村居民对医疗服务的消费受到抑制。收入水平反映的是人们支付医疗费用的能力，在一个非平等的医疗体系中，医疗消费水平是与支付能力正相关的。加入反映受教育程度的变量，主要是考虑到不同教育水平引起的观念意识方面的差异可能会对医疗消费有影响。通常情况下，受教育程度高的人对自己的健康问题会更重视，因而也更愿意花钱在医疗消费上。此外，其他一些解释变量也可能对人口的医疗消费有或多或少的影响③。
在估计式(3)时，我们按照常见作法设定线性形式的函数：
四、数据和变量说明
中国健康与营养调查已经进行了7次，分别在1989、1991、1993、1997、2000、2004和2006年。由于2006年调整了调查问卷中与医疗支出相关的部分问题，使调查数据的质量有很大提高，因此，本文将采用2006年数据进行研究。
我们选取2006年中国健康与营养调查中的患病成年人作为研究样本，他们在调查之前的4周内患有不同程度的疾病。样本包括664个人，其主要社会经济地位和人口学特征的描述如表1所示。样本的年龄分布为18～85岁，平均年龄为50岁；85％的成年人为已婚；45％的个体居住在城市；59％的人拥有医疗保险；其家庭成员人数在1～10之间，平均水平为3.7人/户；年平均个人可支配收入为7 009.40元。把2006年中国健康与营养调查中所有居民按照收入排序，并分为低收入(占20％)、中等收入(占60％)和高收入(占20％)3组后，我们发现，在本文使用的样本中，低收入组(109人)的年平均可支配收入为587.63元；高收入组(169人)的年平均可支配收入为17 153.93元；而中等收入组(386人)的年平均可支配收入为4 397.29元。从受教育程度来看，大多数人的受教育水平不高。33％的人只有小学文化水平，39％的人具有初中文化水平，接受过高中或大学教育的分别约占10％。
样本的患病程度和医疗费用支出的分布情况如表2所示。我们依据样本患病的严重程度将他们划分为3组，其中，48.8％的人得了严重的疾病，12.08％的人得了很严重的疾病。在医疗费用支出方面，尽管这些调查对象都患有不同程度的疾病，但12.5％的人没有任何医疗费用支出。此外，大约60％的人用于看病的支出少于100元；82％的人少于500元；仅有4％的人大于3 000元。
将研究对象按照疾病的轻重分成3组后，观察各组的医疗费用支出数据，我们会发现疾病的严重程度和医疗费用支出存在明显的正相关(见表3)。
在后面的实证检验中，我们还将用到其他解释变量，包括表示所患疾病的严重程度(0为不严重，1为严重，2为很严重)和收入水平(0为低收入，1为中等收入，2为高收入)的类别变量。
在所有解释变量中，我们重点关注的是收入变量和城乡变量。很多人认为，不同收入水平之间和城乡居民之间的不平等是中国医疗服务利用不平等的主要表现形式。而收入变量和城乡变量的显著性将决定我们对这两种不平等形式的判断。
五、回归结果
用CLAD方法估计式(3)至式(5)后得到回归结果(见表4)。我们首先观察解释变量的统计显著性。回归结果显示，疾病的严重程度和收入水平这两个解释变量都在1％的水平上是统计上显著的，而除此以外的其他解释变量在统计上均不显著。尤其是，城乡虚拟变量(“农村居民”)在统计上不显著，这一结果与现有研究形成鲜明的对比，它们基本上都认为城乡差异造成了中国居民医疗服务利用的不平等问题。收入变量的显著性表明，在对医疗服务的需要相等时，人们得到医疗服务的多少取决于他们的支付能力——这证明中国在医疗服务利用方面确实存在不平等问题。
再来看看这些解释变量在经济上的重要性。研究结果显示，医疗需要(由疾病的严重程度来表示)是所有解释变量中最重要的指标，其次是收入变量。在其他条件不变时，如果一个人的病情由不严重转为严重，将多支付78.66元用于医疗；如果其病情由不严重转为很严重，将增加395.82元医疗费用支出。如果一个人的收入由低收入水平上涨到中等水平，将增加72.38元的医疗费用支出；如果其收入由低收入水平上涨到高收入水平，将增加78.54元的医疗费用支出。
其他一些解释变量在统计上不显著，但其系数估计值都合乎常理。例如，在其他条件相同时，结了婚的人比没结婚的人的医疗费用支出多22.13元，这也许是因为已婚者对家庭有一种责任感，使他们比未婚者更注意自己的健康；受教育水平对医疗费用支出产生正的影响，这也许是因为人们受教育越多就越关心自己的健康；女性比男性的医疗消费水平高16.96元，这说明女性的健康问题更受到重视；家庭成员的数量对医疗费用支出有负的影响，很可能是因为家庭成员之间的相互照料这种非正式的医疗服务对正式的医疗服务有一定替代性。年龄的边际影响不那么直观，其公式为：-2.3752+2×0.0276×年龄。这样，当某人的年龄从18岁上升到19岁时，其医疗费用支出将减少1.38元；从35岁上升到36岁时，医疗费用支出将减少0.44元。但当其年龄从50岁上升到51岁时，医疗费用支出会增加0.38元；从65岁上升到66岁时，医疗费用支出则会增加1.21元。
总的来看，只有医疗需要和收入水平这两个解释变量对医疗服务的利用情况有显著的解释力，这证实了当前的医疗服务的分配取决于个人的支付能力，并因此说明医疗服务利用是平等的这一假设不成立。
表4的第二部分显示了标准Tobit回归的结果，它采用的是MLE估计方法。正如上文所述，如果误差项的正态性和独立性假设不成立，那么这种方法估计出的结果就是不一致的。反之，如果这两个假设成立，从标准的Tobit模型和用CLAD估计的Tobit模型的得出结果就应该比较接近。
从表4可以看出，通过两种方法得到的结果有非常大的差异(例如，在CLAD估计中，“中等收入”的系数是72.3772，且非常显著，而在标准Tobit模型中，其系数高达548.41，且非常不显著)，这说明标准Tobit模型所依赖的假设不成立。
在表4的回归中，我们将调查对象按收入水平分成了3组。有些人也许会怀疑我们的回归结果受到这种特殊的分组方式影响而发生偏差。我们将研究对象按收入水平划分成4个组重新估计了模型，其结果见表5的第一部分。从中可以看出，收入变量和城乡变量的系数估计值及其显著性没有多大变化。
式(5)假设了医疗需要的边际影响是个常数。有些人可能会认为这种模型设定所暗含的假设过强，因为医疗需要的边际影响可能与个人特征有关。于是，我们用式(6)代替式(5)，将代表医疗需要的疾病严重程度分别与收入水平和城乡虚拟变量的交叉项引入回归方程。
表5第二部分报告了利用式(3)、式(4)和式(6)所得到的结果。结果显示，加入交叉项后，单独的收入水平变量和疾病严重程度变量变得统计上不显著。然而，其交叉项却在统计上显著。因此，“医疗需要和收入水平是医疗消费水平的主要解释变量”这一结论仍然成立。不过，当“农村居民”虚拟变量与很严重的疾病相互作用时，其系数变为统计上显著，且为负。这说明当农村居民和城市居民同样遇到很严重的疾病时，城市居民会比农村居民利用更多的医疗服务。
综合上述回归分析结果，我们可以看出：(1)医疗需要对个人的医疗消费的影响是显著的，且是最主要的影响因素；(2)收入对医疗消费的影响也是显著的，其影响力仅次于医疗需要；(3)在大多数情况下，城乡变量(即“农村居民”)对个人医疗消费的影响不够显著；(4)以上回归结果是比较稳健的，在不同形式的稳健性检验中，主要解释变量对医疗消费影响的显著性和影响方式(方向和大小)变化不大，唯一值得一提的变化是：在特定情况下(疾病程度很严重时)，城乡变量的影响是显著的(在5％水平上显著)。
于是，我们可以得出两点主要结论：(1)在控制了医疗需要之后，收入水平对个人医疗消费有显著影响，这证明在现有的医疗体制下存在着不同收入水平之间的医疗服务利用不平等。(2)中国存在城乡居民之间医疗服务利用不平等这一常见的观点，没有得到足够证据的支持。
六、结论
发达国家的历史经验告诉我们，在一个社会的经济发展达到一定水平之后，不同人群之间的平等问题会受到广泛的关注。在经历30年的经济快速增长后，中国正逐渐接近此阶段。公平或平等问题，特别是医疗卫生领域中的平等问题正成为当前公共政策中讨论颇多的问题之一。
本文的主要目的是检验中国现有医疗服务体系中是否存在医疗服务利用不平等问题并找出其具体的来源。利用中国健康与营养数据，借助半参数估计方法估计了Tobit模型之后，我们发现目前确实存在医疗服务利用的不平等现象，不平等的主要来源是居民收入之间的差距，较低的支付能力限制了一部分人获取必要的医疗服务的能力。
众所周知，市场机制是按照支付能力来配置医疗资源的。因此，如果政府想依靠市场的力量来解决医疗服务利用的不平等问题，就必须制定更有效的收入再分配政策以缩小收入差距。
解决这种不平等问题的另外一个办法，是建立根据人们对医疗服务的实际需要而不是他们的支付能力来分配医疗服务的全国性医疗服务体系。这种方案已被很多西方国家所采用，并受到美国奥巴马新一届政府的青睐。中国在改革开放之前实行的也是此类方案，且被世界卫生组织作为成功的典范。但由于20世纪80年代以来中国居民的疾病谱发生了很大改变，若再想建立此项制度，其成本十分高。对于现在的中国来说，设计出一个切实可行的新方案绝非易事。
在控制了医疗需要和其他的个人特征以后，我们的实证检验未能提供足够的证据表明居住在农村或城市对医疗服务的利用有显著影响。这说明，就整体而言，城乡居民之间在医疗服务利用方面没有明显的不平等。这点比较容易理解：虽然农村的医疗服务设施和水平都不及城市，但只要有必要，农村居民可以到城市寻求更好的医疗服务。
不过，也有一点迹象表明，中国确实存在城乡居民在医疗服务利用上的差异，具体表现为：在收入、教育水平等个人特征相同的条件下，有严重健康问题的农村居民比对应的城市居民得到的医疗服务要少。这有两种可能原因，一是农村医疗服务质量不高，不能很好满足重病、大病患者的需要。农村患者如果去城市就医，就会面临更高的交通和生活费用等非医疗费用，在城市就医效果不确定的情况下，一些农村居民会选择本地就医或者不就医；二是相对于城市居民来说，农村居民在获取医疗信息方面有更多的困难，他们对在城市就医的医疗费用预期可能会过高，从而降低了他们到城市就医的意愿。第一种可能的原因反映的是城乡居民在医疗服务可及性方面的不平等，第二种可能的原因反映的则是城乡居民在获取医疗信息方面的不平等。现有的医疗改革方案对农村医疗服务可及性问题关注较多，但没有注意到医疗信息对农村居民的影响。
注释：
①对医疗需要的详细讨论参见Wagstaff等，2000。
②详见Chay等，2001；Sullivan等，2008；Wilhelm，2008。
③参见林相森、舒元，2007。