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[中图分类号]F323.89 [文献标识码]A [文章编号]1000-8306(2011)10-0108-09
一、引言
改革开放以来，我国经济发展取得了丰硕成果，然而，占据我国人口绝大多数的农民，却因为缺乏医疗保障，长期以来面临严重的“看病难，看病贵”问题。不少农民甚至因病致贫或返贫，成为不可忽视的医疗弱势群体。[1](39-46)新型农村合作医疗制度(以下简称“新农合”)建立的初衷，正是国家试图解决农民的医疗保障问题，缓解部分农民的因病致贫或返贫状况。2003年试点以来，新农合在全国各地得到快速发展。截至2010年底，全国2678个县(市、区)开展了新农合工作，参合率为96.3%。①但是，新农合实施近十年来，总体上仍处于探索阶段。全国各试点地区新农合发展程度各异，并涌现了多种多样的补偿模式。②各地新农合缓解因病致贫的效果到底如何？如何在不同的地区、不同的补偿模式之间实现对新农合制度效果的横向比较？理论与实践迫切需要一种科学、有效的评价指标或评价方法。
目前，国外对中国新农合的研究较少，相关的研究主要是集中在卫生系统绩效评价和改进等方面。[2][3]国内不少学者从参合率、补偿率、公平性、人口健康等不同层面考察了新农合的制度绩效，[4](175-180)[5](35-36)或者从参合对象的主观评价出发，对农民的参合满意度进行了不同程度的研究。[6](42-49)[7](68-71)[8](92-98)这些研究在相对较宽泛的层面考察了制度的运行效果。但是，对于新农合缓解因病致贫的具体效果及其评估指标的有针对性的研究，文献则相对缺乏。徐润龙等(2006)从因病致贫的普遍程度和严重程度这两个指标在新农合实施前后的变化情况出发，对这一问题进行了研究。[9](36-37)颜媛媛，张林秀等(2006)则通过分析参合农民的医疗总支出的来源结构，从新农合对减轻农民医疗支出负担的程度这一角度进行了相关考察。[10](64-71)
已有的新农合缓解因病致贫的效果评估方法，主要存在三个方面的问题：一是缺乏因果关联性。导致农民贫困的原因除了疾病以外，还有环境、气候、宏观经济变化等因素，若要单独考察由疾病引起的贫困，这些指标将变得不再适用；二是缺乏普遍适用性。上述评估方法大多基于局部地区的新农合实践，并不一定适应不同的政策变化，而且尚未形成适用不同的新农合补偿模式的统一性指标或指标体系；三是缺乏预测性。相关指标都是事后评价指标，不能准确的预测新农合实施之后的效果，并及时调整政策以适应新情况，不利于相关决策者进行监管与控制。
本文在已有的理论研究基础上，将衡量金融风险的思想引入新农合的政策实践中，将农民的因病致贫看做一种风险加以防范，提出一种直观、可靠、易于操作的单一的评价指标——新农合缓解因病致贫效果指数，使得政策制定和调控更加具有科学性和预测性，有利于更好地实现新农合缓解因病致贫的目标。
后文的结构安排如下：第二部分，介绍方法原理，提出新农合缓解因病致贫效果的新评价指标；第三部分，利用广东省实行新农合地区的入户调查数据，对这一评价指标进行实证检验，包括效果评估、预测性检验和政策参数弹性分析；第四部分，本文的结论。
二、新农合缓解因病致贫效果评价指标的提出
(一)新农合缓解因病致贫效果评价指标的创建
新农合缓解因病致贫效果的评价指标，应当同时具有因果关联性、普通适用性和可操作性，并能够体现一定的预测性。VaR方法是基于大量的证券组合价值变化的统计数据基础上的科学分析方法，具有科学严谨性和强大的适用性，显然为新指标的提出提供了一种简单可行的思想。
由于影响新农合缓解因病致贫效果的因素非常多，为简化分析，我们只能从错综复杂的现实中提炼出最本质和最重要的因素。为此，本文首先提出四个假设：假定1：疾病发生率的分布对于全国任意群体都是近似适用的，并且疾病发生率与个人的收入水平相互独立；假定2：新农合实施前后医药费用的分布概率不变；假定3：在当地只有一种简单的补偿模式，就是住院统筹和门诊统筹模式，不管是住院还是门诊，都实施统一的补偿方法，即在起付线以上、封顶线以下，以固定的补偿比例对农民进行补偿；假定4：不存在一切交易费用。
在这些假定的基础上，如果各地区的医疗价格都一致，疾病发生率和医疗费用发生分布与个人所在的地区也是相互独立的，我们就可以根据基于VaR思想，以因病致贫率作为中心变量，将新农合对于缓解因病致贫的效果指标定义为：新农合实施与否的因病致贫率的差值。其中，因病致贫率为当年因病致贫的人数占当地人口数的比例。当年因病致贫的个人定义为由于当年的医疗费用沦为贫困的个人，应满足条件：个人年收入减去当年的医疗费用支出小于当地最低生活保障线，即个人可支配收入小于当地最低生活保障线。
基本模型如下：假定当地的最低生活保障线(包含教育)为b，当地农民收入y的概率分布为f(y)，由疾病发生率和医药费标准可以计算出医药费e的概率分布h(e)，农民在获得报销之后的实际支付额的概率分布为g(x)，则新农合实施情况下的当地因病致贫率为P[，1]：
指标I就是本文创建的新农合缓解因病致贫效果指数。在这个大型“对照实验”中，我们有一个“对照组”(未实施新农合)和一个“处理组”(实施了新农合)，两组外部环境和内部结构完全相同，只有处理组实施了新农合政策，对照组则没有。可以说，在假定条件下，指标I排除了时间空间上所有的其他影响因病致贫率的因素，唯独保留了新农合的实施效果。
(二)评价指标的特性分析
VaR是以盈利概率为基础在一定置信度之下的最大损失，而P值则是损失概率基础上大于损失承受能力部分的概率值。P值和VaR就像是硬币的正反面，反映的都是一定概率分布下的极值情况。因此，基于VaR思想创建的指数I同时具备了VaR指标简单、直观等优点，能够很好地满足新农合的缓解因病致贫效果评价的基本要求。
首先，I值计算的基础是农民实际支付的医疗费用概率分布(请注意P和P[，1]值是基于相同的收入概率分布)，排除了除疾病以外的致贫风险因素，使这一指标的变化仅仅反映因病致贫的后果，即指标I具备良好的因果关联性；其次，由于因病致贫的主要起因是大病或住院费用，如果用住院费用的概率分布替代医疗费用的概率分布来计算P值，指标I将对现行不同的新农合补偿模式适用。另一方面，如果新农合制度参数(主要包括起付线、封顶线和报销比例)如果发生改变，只会通过影响报销之后的实际支付额x的概率分布g(x)来影响I值，也不会影响到这一指标的使用。因此，指标I具备良好的普遍适用性；最后，因为自然环境和社会环境不会在短期内剧烈变化，人群的疾病发生率也就相对稳定，在医疗价格也没有变化的情况下，医疗费用的概率分布也将保持稳定。因此，与VaR所依据的非常不稳定的金融数据相比，相对稳定的医疗费用概率分布使得I值具有比较准确的预测性。
三、广东省新农合缓解因病致贫效果指数的实证检验
广东省的新型农村合作医疗制度比其他省份较早开展，先后出现了多种在全国都有代表性的补偿制度，大病统筹模式、住院统筹加门诊家庭账户模式、住院统筹加门诊统筹模式以及二次补偿和单病种定额补偿等等各种补偿模式都在广东省的某地区成为主流政策，有些地区甚至开发出多等级的可选择补偿方法。由于广东省新农合兼具代表性和多样性，本文选取广东省微观数据作为实证分析的数据基础，对新评价指标进行实证检验。数据来源于中山大学《新型农村合作医疗可持续发展研究与分析》课题组2008年7月进行的农村入户调研。这次调研为期一个月，调研地区包括兴宁市、五华县、平远县以及广州市番禺区和南沙区，共调查209户广东省农户，累计访问人群1096人。
(一)广东省新农合缓解因病致贫效果的初步分析
新农合补偿前后的扣除医疗费用后的家庭收入分布图
考虑到农户一般以家庭为单位组成独立的经济体，只有当家庭成员的收入总和都不能维持家庭每个成员的基本生活所需时，家庭才会陷入贫困。因此，本文选择以家庭作为研究对象。下图反映的是2007年广东省梅州市和广州市番禺区、南沙区三个地区的家庭收入在新农合补偿前后变化情况。
可以看出，新农合为低收入家庭做出了更多贡献，在新农合进行医疗费用补偿之后，位于0元以下和10000元以下的家庭有了减少，10000元至20000元区间的家庭有了增加。因此，我们能直观地看出新农合对于缓解这三个地区的因病致贫有一定的效果。
(二)广东省新农合缓解因病致贫效果指数的计算
如果不考虑住院费用和门诊费用的微小叠加作用，住院费用与总医疗费用的概率分布图将拥有相同的右尾部分。因此，在理论上，可以用住院费用的概率分布替代医疗费用的概率分布计算值。具体预测思路如下：首先，利用调研数据模拟出广东省各地区农户不同高低档次的医疗费用发生分布，并根据家庭规模和医疗费用的发生概率，计算出不同规模家庭在报销前的医疗费用分布。其次，结合当地新农合实际发生的报销情况，模拟出各家庭在享受新农合报销好处之后实际发生的医疗支出的概率分布。最后，综合家庭医疗费用支出分布和家庭收入分布得到扣除医疗费用后的家庭收入分布，随后即可得到新农合补偿前后的因病致贫率值及值，进而得出指数。
按照上述分析思路，得出广东省五个地区的新农合缓解因病致贫效果指数如表1所示：
从表1可以看出，各地新农合缓解因病致贫的效果有明显差异。其中，作为贫困地区的五华县、平远县表现相对较好，其指数值分别达到了1.22%和1.12%，而属于相对富裕地区的番禺区和南沙区，其新农合的制度效果反而不是太明显，相应的值分别为0.41%和0.28%。这说明新农合的制度安排对贫困地区的重要性。在贫困落后地区，低收入群体和困难群体多，有更多的人容易因病致贫。新农合的引入对他们而言如久旱逢甘霖，在很大程度上减轻了这部分群体的因病致贫风险。对富裕的地区而言，因为困难群体占比相对较小，新农合缓解因病致贫效果反而没有贫困地区明显。
同时，可以看出，五个地区的新农合缓解因病致贫效果整体而言并不是特别突出，表现最好的五华县也只有1.22%。这可能与新农合实施时间不长，待遇水平整体较低有关。从表2中可以看到，各地目前的起付线还比较高，可能将一部分需要基金报销的群体挡在这一门槛之外；而报销比例整体很低，除番禺区、南沙区之外，其它地区的报销比例都在50%及以下；报销封顶线也比较低，平远、五华、兴宁三地的封顶线只有10000元，远远低于城镇职工医疗保险(广东省大多数地区都在10万元以上，部分地区达到30万元)。
因为表1的数据结果来自一种基于历史数据分布概率的预测性分析，抹平了可能由当年疾病发生的随机性等偶然因素导致的指标值异常，使这一指标更加能够真实客观地反映新农合的实施效果。因为虽然影响新农合缓解因病致贫效果的因素非常多，从理论上看，如果新农合补偿制度参数，以及除新农合制度以外的其他因素在相当长的一段时间内保持稳定，本模型计算出的新农合实施效果指标也将保持稳定，实际发生的值将围绕这一固定的指标值上下波动。
(三)广东省新农合缓解因病致贫效果指数的政策参数弹性分析
新农合的主要政策参数，包括起付线、封顶线和报销比例的变动，将直接影响到农户报销之后的实际支付额x及其概率分布g(x)，从而引起新农合缓解因病致贫效果指数I的变动。这就引导我们思考一个很重要的问题：各个政策参数的变动对指数I的影响程度如何？或者反过来，如何调整各个政策参数，以达到预定的缓解因病致贫政策目标？下文的政策参数弹性分析，有助于深入了解这一问题。
1.指数I的政策参数约束模型。若假定除新农合补偿制度参数以外，其他的因素都可以看作是新农合实施效果指标模型的内生变量，是新农合制度无法影响或者改变的因素，在一定的时间长度里维持稳定，那么新农合补偿制度参数就成为该模型唯一的外生变量，即新农合缓解因病致贫效果指数将完全取决于新农合补偿制度的三个主要的政策参数——住院补偿起付线、住院补偿封顶线和住院补偿比例。据此，指数可以用如下公式表示：
2.指数I的政策参数弹性分析。在现行的补偿制度基础上，假定2007年度的医疗费用发生分布情况，家庭收入分布情况以及兴宁市家庭人口分布情况基本维持不变，分别固定三大政策参数的其中两个参数，而使另一个参数上下波动，重复本文第三部分的预测分析步骤，就可以得出指数I对各大政策参数的变化敏感性。考虑到篇幅限制，本文只考虑各参数向上和向下变化10%的情况。
首先，维持起付线和报销封顶线不变，尝试分别将报销比例增加10%和减少10%，各地区的因病致贫率和指数I的变动如表3所示。
其次，维持起付线和报销比例不变，尝试分别将报销封顶线增加10%和减少10%，各地区的因病致贫率和指数的变动如表4所示。
最后，维持报销比例和报销封顶线不变，尝试分别将起付线增加10%和减少10%，各地区的因病致贫率和指数的变动如表5所示。
从表3到表5可以看出，新农合缓解因病致贫效果指数对三大政策指标的变化敏感性各不相同。敏感性最高的是报销比例，其次是报销封顶线，最低的是起付线。这一事实说明，报销比例对新农合缓解因病致贫效果影响最大，若要提升新农合缓解因病致贫效果指数，提高报销比例将是最为有效的方法。另一方面，效果指数对封顶线的变动显得不明显，可能与10%的过低调整幅度设定有关。从表2可知目前五地的封顶线设置还非常低，成为另一种限制参合农民享受制度好处的限制措施。可以预见，随着政府对新农合扶持力度的进一步加大，五地的新农合封顶线在现在基础上提高一倍甚至数倍，都是有可能的。在这种大幅调整封顶线的情况下，表4的数据将会是另一种情形。当然，提高报销比例和封顶线，意味着所需的基金筹集规模将同比例上升，各地政府应同时考虑筹资政策等方面的调整，因地制宜地选择合理的新农合补偿制度。
四、结语
能否有效缓解农民的因病致贫或返贫，是新农合实施成功与否的关键，也关系到中国改革、发展和稳定的大局。近年来，全国每年仍有大约一千余万的农村人口因病致贫或返贫。③另一方面，数据显示近年来新农合的基金结余率仍然在15%以上，如此明显的收支差距证明新农合还有进一步缓解因病致贫或返贫的能力。与此同时，随着试点工作的开展，全国各地出现多种多样的补偿模式，增加了制度改革和缓解因病致贫效果评价工作的复杂性。本文理论与实证研究都表明，新农合缓解因病致贫效果指数，能够很好地满足因果关联性、预测性和普遍适用性要求。另外，对新农合缓解因病致贫效果指数的政策弹性分析结果表明，这一指数对报销比例的变化敏感性最高，若要提升新农合缓解因病致贫效果的评价指标，提高报销比例将是最为有效的方法。这对于决策者调整新农合相关政策，以实现预定的政策目标，具有重要的意义。
注释：
①《中华人民共和国2010年国民经济和社会发展统计公报》，国家统计局，2011-2-28。
②根据各地试点经验，新型农村合作医疗的补偿模式可以大致分为三类：住院统筹模式、住院统筹加门诊统筹模式、住院统筹加门诊家庭账户模式。
③国家发改委《医药行业“十一五”发展指导意见》。