新型农村合作医疗保险欺诈风险度量实证研究，本文主要内容关键词为：度量论文,新型农村合作医疗论文,风险论文,实证研究论文，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。
中图分类号：F069.9 文献标识号：A 文章编号：1002-9753(2011)09-0084-10
修回日期：2011-08-30
一、引言
新型农村合作医疗保险制度(简称“新农合”，下同)的实施对解决农民看病贵和因病致贫问题起了重大作用。然而，自该政策实施以来，诈骗新农合基金的案件不断发生。典型的如重庆秀山县一团伙一年半内诈骗450万元[1]，陕西洋县妇幼保健院骗取38万元，云南宣威市新农合管理办职工内外勾结骗取60余万元等。尽管事后这些犯罪行为受到了法律的制裁，但已给国家造成了不可挽回的损失。欺诈严重威胁到新农合基金的安全，影响到该制度的可持续发展。如何防范和控制新农合欺诈？这是我国当前应当关注的重大课题。为了确保新农合基金的偿付能力，研究欺诈对筹资标准的影响等问题，有必要对新农合欺诈风险进行度量。
根据美国HIPAA法案，医疗保险欺诈是“明知且故意实施或试图实施一项计划，……以诈骗任何医疗保健福利计划，或通过虚假的或欺骗性的理由、陈述、或承诺，以获得任何医疗保健福利计划拥有的资金或其他财产”[2]。美国医疗保险反欺诈协会保守估计，美国每年因欺诈造成的医疗费用损失占总医疗费用的3%，即680亿美元，而美国政府和其他执法机构(如联邦调查局)估计该损失高达10%即高达2260亿美元[3]。其中，医疗照顾计划(Medicare)和医疗补助计划(Medicaid)损失每年因欺诈造成的损失预计达到600亿元以上[4]。
国内目前尚未有关于新农合欺诈的专门定义。为此，笔者借鉴《刑法》欺诈罪、诈骗罪和《保险法》中保险诈骗罪的定义，将新农合医疗保险欺诈定义为：以非法占有为目的，采用虚构新农合医疗保险事故或者隐瞒真相的方法，伪造、变造与新型农村合作医疗保险事故有关的证明、资料和其它证据，或者指使、唆使、收买他人提供虚假证明、资料或者其它证据，编造虚假的事故原因或者夸大损失程度，骗取新型农村合作医疗保险金的行为。这一定义体现两个基本特征：首先，在主观上表现为直接故意，且以非法占有新农合医保基金或非法获得医保待遇为目的。其次，实施手段主要是通过虚构事实和隐瞒真相，即故意虚构未曾发生的新农合医疗保险事故，或者对发生的医疗保险事故编造虚假的原因或者夸大损失程度，以达到骗取新农合医疗保险基金或医疗保险待遇的目的。
有关医疗保险欺诈的研究，国际上一般从博弈论角度分析，且更多的是研究其道德风险产生机制和防范对策，对于欺诈风险的度量研究较少。Arrow，K.J(1963)认为道德风险是“保单背离了它本身的激励方向，从而改变了保险公司所依赖的保险事故发生概率”，“如果医疗费用全部由健康保险承担，被保险人将倾向于消费比自付医疗费用时更多的医疗服务。”Williamson(1985)认为：“在一般经济学意义上，道德风险来自于人的机会主义行为。机会主义行为指人们借助不正当的手段谋取自身利益的行为，即保险欺诈行为。”针对医疗保险的道德风险控制，Pauly.M.V(1968)认为最优的医疗保险政策应该是建立一种由病人和政府共同付费以及设立保险免赔或保险起付标准的新机制。Pauly等(2001)探讨了防止过度消费、改革支付制度、有效控制成本、建立和完善评估体系等问题。关于道德风险的定量分析，Vera Hernandez(2003)[5]提出了利用健康状态和治疗成本的方差来衡量道德风险。国内对于医疗保险欺诈研究大多是进行定性分析，探讨其产生的原因及反欺诈的对策。至于定量分析，主要也是从博弈论的角度进行分析。比如，李玮、黄丞等(2004)[6]，边文霞(2005)建立了社会医疗保险机构同消费者、医疗机构的联合体之间关于保险欺诈的博弈模型，为确定最优的医疗保险合同提供了依据；温小霓(2006)构建了医疗保险中因信息不对称引发的逆向选择和道德风险的传导机理模型。张翼飞(2009)则以现行的医疗保险欺诈的具体行为为切入点，对医疗保险相关利益集团进行博弈分析，探讨了医疗保险管理机构如何防范医疗保险欺诈。
关于新农合欺诈风险的研究，以定性研究为主，主要集中在分析新农合医疗基金诈骗类型、欺诈与反欺诈问题[7]，新农合制度中道德风险分析，新农合基金的风险分析与控制等。定量分析主要有杨金侠(2008)从医疗费用的增长对新农合制度中的道德风险进行了实证分析。
综上所述，目前有关新农合欺诈风险度量的研究较少。因此，笔者借鉴巴塞尔委员会关于商业银行操作风险的高级计量方法——损失分布法，采用短期聚合风险模型来度量新农合欺诈风险。按照巴塞尔委员会的定义，欺诈(包括内部欺诈和外部欺诈)是操作风险的一种，并给出了一些量化操作风险的高级计量法(AMA)，推崇建立在数据基础之上的统计模型——损失分布法(LDA)。损失分布法是估计操作风险损失在一定时期(如一年)的概率分布及其参数，这种概率分布的估计建立在对操作风险事件发生的频率和损失程度的估计之上，通常使用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟等方法或者事先假定的具体概率分布形式，如假定损失次数(频率)服从泊松分布，损失程度(损失金额)服从对数正态分布或威布尔分布等[8]。国内有关的研究主要有，樊欣、杨晓光(2005)利用蒙特卡洛模拟的方法对我国商业银行操作风险进行度量[9]；詹原瑞、刘睿(2007)借助极值理论模型对我国商业银行内部欺诈风险频率和欺诈风险损失强度进行估计，进而对商业银行内部欺诈风险的度量进行了实证研究[10]。本文在上述研究的基础上，对新农合欺诈风险进行度量，研究其损失分布规律。
二、新农合欺诈风险度量模型
另由条件期望公式及全方差公式，结合式(1)的假设条件，得：
(4)根据这n个可能的取值，得到欺诈风险的损失分布。
(5)根据欺诈风险的损失分布及VaR的定义求出欺诈风险的VaR值。
三、实证分析
(一)数据选取及说明
由于新农合医疗保险实施不久，目前国内还没有完整的新农合欺诈风险损失数据的收集机制。笔者尽可能地收集了国内媒体公开报道的我国新农合医疗保险欺诈风险损失事件。时间跨度从2006-2009年，共收集欺诈案件报道98篇，涉及欺诈案件128起，包含欺诈损失数据124个，欺诈损失金额最多的达450万元，最少的707元。在收集数据时，按案发地区、欺诈时间、案发时间、损失金额、涉案金额、欺诈行为人(参保农民、社会专门欺诈团伙、定点医疗机构、新农合管理人员)、欺诈手段(手续造假、冒名顶替、挂床治疗等)、数据来源等进行整理。需要特别指出的是，新农合是以县级统筹为主，由于数据有限，如果要单独考虑某一个县的话，则损失事件的数量就很难达到统计分析与欺诈风险准备金计量的要求，因此将国内所有的县级统筹的合作医疗作为一个整体来考虑欺诈风险。
数据整理说明：
1.欺诈次数界定。由于新农合医疗费用报销时存在起付线、比例分担和封顶线的风险控制机制，为了骗取大额费用，必须通过伪造多份(每个《新农合证》一份)假材料报销才能达到大额欺诈的目的，因此有些报道中把通过伪造一份假材料报销一次金额称为欺诈一次。考虑到大多数媒体报道中并没有将欺诈案件中报销的次数说明，因此将作案一次界定为欺诈一次。作案一次可能由伪造多份假材料通过报销达到骗取医保基金的目的。
2.欺诈损失金额界定。以报道中司法机关确认的已经诈骗成功的金额为欺诈损失金额，不考虑案发后通过法律手段是否追回，因为这是事后的风险控制手段。具体分析时采用因欺诈造成的实际损失，而不考虑涉案金额(发票金额)。对于报道中的损失金额使用不精准数字表示，采用确定的数据表示(比如60余万元用60万元代替)。
3.欺诈时间界定。主要指欺诈作案时间，而非欺诈案件(事件)被发现的时间。如没有提及作案时间则以案发时间为准。如果案件是数年内形成，不能确定具体年份，则以期中年份为准。
4.若同一篇报道涉及多起欺诈案件，则分别计算欺诈次数和欺诈损失金额。
(二)实证结果分析
由于新农合在2006年开始普遍推广，故在实际分析时选取2006到2009年的数据(共124个损失数据)。
1.欺诈行为人及欺诈手段
通过对案例进行分析发现，新农合欺诈主要涉及四类欺诈主体，即社会专门欺诈团伙、参合农民、定点医疗机构、新农合管理者。从欺诈主体发生欺诈行为的频率(作案次数)来看，社会专门欺诈团伙(41%)、定点医院(31%)和参合农民(26%)是三大主要欺诈主体(见图1)。
图1 欺诈行为人欺诈次数占比
欺诈手段主要有冒名顶替(就医资格作假)、病因作假、报销资料作假(票据作假、处方作假、医疗明细作假、医疗文书作假、医疗证明作假等)等。社会专门欺诈团伙主要通过伪造报销手续(假发票、假住院证明、假病历等)报销医药费诈骗作案；定点医院主要采取挂床住院或伪造病历资料等方式套取资金，增加个人和单位的收入；新农合管理者的欺诈主要是内外勾结，通过伪造资料骗取新农合基金；参合农民欺诈主要是通过冒名顶替、夸大损失程度或伪造虚假单据等手段骗取医疗补偿金。
通过分析发现，社会专门欺诈团伙、定点医院和新农合管理者的欺诈给新农合基金造成了重大损失，对新农合基金的危害较大。尽管由于新农合报销流程中存在风险控制机制即起付线、比例给付和封顶线的存在，使通过每一份(即每个《新农合证》)造假资料可能欺诈的金额有限，呈现“低损失”的特点，但由于这三大主体呈现团伙或组织性质，大量伪造或编造虚假资料骗取新农合基金，欺诈次数呈现“高频”特点，因而总的欺诈损失非常严重。比如重庆秀山县一团伙在一年半内欺诈450万元，陕西省洋县妇幼保健院资料造假骗取38万元，云南宣威市新农合管理办职工内外勾结骗取60余万元等。至于参合农民的欺诈主要是个人行为，由于报销时“封顶线”的存在，因而欺诈行为造成的损失程度有限。进一步分析发现，前三类主体欺诈的动机是直接以非法占有新农合基金为目的，属于计划性欺诈(又称为“硬欺诈”，即故意编造或制造医疗保险事故进行索赔)；而参合农民的欺诈大多数是因病致贫、无钱医治，存在治病事实，主要通过夸大损失程度、冒名顶替(就医资格作假)或病因作假等欺诈手段来骗取基金，属于机会性欺诈(又称为“软欺诈”，即采用各种手段夸大损失金额进行索赔)。各类欺诈行为人造成的欺诈损失为：社会专门欺诈团伙造成的损失占63%，定点医院欺诈造成的损失占31%，这两类主体的欺诈对新农合基金的危害最大(见图2)。
图2 各类欺诈行为人欺诈损失金额占比
2.经验损失数据描述统计分析
(1)损失频率及相应损失强度的具体分布(见表1、表2)
偏度系数8.614，峰度系数85.42，欺诈损失强度经验分布呈明显右偏、尖峰厚尾的特征。
(2)欺诈风险损失频率和欺诈损失金额的直方图
图3 欺诈风险损失频率直方图
图4 各半年度欺诈风险损失频率直方图
图3是各年欺诈次数的直方图。由于新农合医疗保险制度在2006年普遍推广，故时间范围选取2006到2009年。考虑到时间跨度较短，欺诈风险损失事件的数据较少，欺诈风险损失频率的分布拟合效果可能不理想。因此本文以6个月为一个周期进行分析，得到图4的统计情况。
从图5欺诈损失金额直方图可以看到，由于损失金额的变化幅度非常大，而大部分的损失(107个欺诈事件)都位于20万元以下，因此如果直接对它的概率分布进行估计，效果不太理想。于是考虑取欺诈风险损失金额的对数值(自然对数)，考察它的对数值的概率分布。图6就是欺诈风险损失金额对数值的直方图。
图5 欺诈风险损失金额直方图(单位：千元)
图6 欺诈风险损失金额对数值直方图
3.拟合欺诈风险损失频率和欺诈风险损失金额的概率分布
(1)欺诈风险损失频率分布的拟合优度检验
鉴于欺诈风险损失频率没有通过上述离散型分布的检验，因此，用SAS软件直接对数据用正态分布、指数分布、对数正态分布和韦伯分布进行拟合检验。从图7和表3的结果可以看出，四种分布检验的P值都大于0.05的水平，因此四种分布均不能被拒绝。而正态分布的Kolmogorov统计量最低，P值最高，选取拟合效果最好的正态分布来近似欺诈风险发生频率的概率分布。图8的q-q图也表明正态分布拟合效果较好。因此，选取拟合效果最好的正态分布来近似欺诈风险发生频率的概率分布。
(2)欺诈风险损失金额分布拟合优度检验
在拟合过程中，考虑了正态分布、对数正态分布、指数分布、Weibull分布等四种分布，分别对这四种分布进行拟合，然后选择拟合效果最优的一种，拟合分布见图9，拟合检验结果见表4。
图9 欺诈风险损失金额对数值的拟合分布
图10 weibull拟合分布q-q图
从上表可以看出，正态分布、对数正态分布、威布尔伯分布三种检验方法的p值均大于0.05，均不能拒绝。其中拟合韦伯分布的三种检验方法的p值均大于0.5，表明其拟合效果最好。从图10的q-q图也可看出韦伯分布拟合效果较好。因此，选择weibull分布来近似欺诈风险损失金额对数值的概率分布函数。
weibull分布累计概率分布函数：
而欺诈风险损失强度(损失金额)L的对数值服从参数为C=2.33，σ=4.41，θ=6.21的weibull分布，即：
其中参数为C=2.33，σ=4.41，θ=6.21。
由式(4)及式(10)，欺诈风险总损失S的特征函数为
5.结果模拟
在得到欺诈风险损失频率和损失金额的分布后，就可以利用它们的分布函数来通过蒙特卡洛模拟计算欺诈风险了。具体计算过程如下：
(1)根据损失频率的分布函数产生服从正态分布的随机数
，用其作为下一步迭代的次数；由于欺诈风险发生的次数是离散型数据(正整数)，而正态分布随机数的取值是连续性数据，且可能为负，因此用正态分布随机数的正整数值进行蒙特卡洛模拟[14]。
(2)利用损失金额对数值的拟合分布，产生服从Weibull分布的随机数个。将这个欺诈损失金额的对数值还原，得到6个月(一个事件周期)内的个损失金额值。再模拟一次，将两个周期内的欺诈损失金额累加，最终得到一个年度内的欺诈风险损失值，作为年度损失的一个模拟结果。
(3)重复以上步骤(1)、(2)1000次(模拟次数和要求的精度有关)，得到一个欺诈风险损失值的分布情况。
利用SAS软件来完成上述蒙特卡洛模拟，这样就得到了1000个可能的欺诈风险损失值。在本次Monte Carlo模拟试验中，取n=1000，根据得到的欺诈损失金额数值，绘制了年度风险损失分布图(图11)。其中，500万元以下的欺诈风险事件有670件，500-1000万元之间的欺诈事件有232件，偏度系数6.59，峰度系数62.15，呈右偏尖峰厚尾分布。粗略看来，结果能够基本反映欺诈风险的特性。欺诈风险损失强度的统计描述见表5。
其他重要统计信息：99%的分位数2896.51万元；95%的分位数1369.13万元；90%的分位数984.44万元；75%的分位数594.04万元；50%的分位数310.38万元；25%的分位数133.20万元；10%的分位数32.88万元；5%的分位数4.81万元；1%的分位数0.41万元。
6.欺诈风险准备金的计算
(1)建立欺诈风险准备金的意义
欺诈风险准备金是根据欺诈风险损失概率，从筹资收入中提取一定比例，用于弥补因欺诈导致的基金损失的预备资金。通过这样的风险补偿机制，确保不因欺诈风险而影响新农合的正常运转和基金的偿付能力。
(2)欺诈风险准备金的计算
根据VaR(Value at Risk)模型的定义[15]，99%的置信水平下欺诈风险年度损失的VaR值，就是欺诈风险损失分布的99%分位数。因此，VaR值=2896.51万元。根据VaR模型的含义，表明新农合基金一年的欺诈风险损失有99%的可能不会超过2896.51万元。据此，提取欺诈风险准备金。即欺诈风险准备金=VaR值=2896.51万元。在提取了2896.51万元的欺诈风险准备金后，能够抵御百年一遇的巨额欺诈风险。
由于使用的是整个新农合医疗保险的损失事件作为样本，因此，计算得出的结果是针对全国新农合医疗保险的欺诈风险准备金。以2009年为例，全国新农合本年度筹资已达到944.4亿元，可见欺诈风险准备金占当年筹资的万分之3.067。
四、结论及进一步研究的问题
随着我国新农合制度的进一步实施，新农合基金面临的欺诈风险十分严重，如何科学合理地度量、防范和控制欺诈风险是一项十分紧迫而重要的课题。本文借鉴巴塞尔委员会度量商业银行操作风险的方法，采用短期聚合风险的精算模型，对新农合欺诈风险进行了度量，并从公开渠道收集的损失数据进行了实证分析。研究表明：(1)欺诈风险发生频率服从正态分布，欺诈损失金额(对数值)服从韦伯分布；(2)在提取了2896.51万元的欺诈风险准备金后，能够抵御百年一遇的巨额欺诈风险。
有待进一步研究的问题：(1)由于样本数据缺乏，没有按照各欺诈主体及不同的欺诈手段造成的欺诈损失计算风险值。如果有足够多的数据，可以在每个损失类型的组合下进行模拟计算，分别计算其欺诈风险准备金并加总，结果应更准确和科学。(2)可进一步探讨欺诈风险对筹资标准和新农合基金偿付能力的影响等问题。
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