内容提要:本文利用四川两个贫困县(市)的农户调查数据,考察农村居民新农合补偿情况,并运用Heckman两阶段模型对影响农村居民新农合补偿概率与补偿金额的主要因素进行了分析。最后,本文提出了提高农村居民新农合补偿水平的相关对策建议。
关键词:新型农村合作医疗;补偿概率;补偿金额;影响因素;Heckman两阶段模型
中图分类号:F323.89 文献标识码:A 文章编号:1003-4161(2010)03-0083-05
新型农村合作医疗(以下简称“新农合”)补偿问题一直是学术界关注的一个焦点。肖莎(2009)研究了新农合补偿的获得性及影响因素;高梦滔(2005)、宋培培等(2008)研究了新农合补偿金额及影响因素。这些文献对于我们掌握新农合的补偿情况无疑具有重要意义,但大多数研究对新农合补偿的获得性与补偿金额都是分开进行的,较少有将两者结合起来进行综合考察的研究,这种分析思路往往使我们对新农合的补偿情况缺乏更为全面的了解。事实上,如果把新农合补偿作为农户的一个理性选择过程,对于已经发生了医疗行为的患病农户而言,必然要经历获得新农合补偿与争取更高的补偿额度相互联系的两个阶段。这种从动态性角度来考察新农合补偿情况的思路更符合农户行为特征,从而,所得出的结论也将具有更强的现实意义与政策可操作性;另一方面,对于西部贫困地区农民在新农合中获得补偿的概率与金额如何,以及究竟是哪些因素影响了新农合受益等问题,仍然缺乏必要的分析与了解,而对这些问题的回答有助于更好地推进新农合制度在西部贫困地区的可持续发展。
基于以上分析,本文利用课题组2007年在在四川阆中市与富顺县的调查数据,采用Heckman两阶段模型方法,全面考察患病农户在加入新农合之后,哪些因素及以何种程度影响了农户新农合补偿的获得性与补偿额度,并为深化新农合制度改革提出相关建议。
一、数据来源及样本描述
(一)调查地区简介与数据来源
阆中位于四川盆地北部,嘉陵江中游,国土面积1 878平方公里,耕地面积58万亩,总人口86万,农村人口占80%。在经济方面,阆中是“国家扶贫重点县”,2006年,阆中市农民人均纯收2 899元。2006年1月,阆中正式启动新型农村合作医疗试点,该年全市共有48 5421人参加了新农合,参合率达81.2%。全市共辖49个乡镇(办事处)。
富顺县地处四川盆地南部、沱江下游,国土面积1 603平方公里,全县户籍总人口103.46万人,农村人口占79%,是一个典型的农业大县。2006年,富顺农民年人均纯收入为3 456元。富顺实施新农合比阆中要早2年,2004年就已被确定为四川省第二批、自贡市第一个新型农村合作医疗试点县。富顺辖26个乡镇(办事处)。2006年,全国农户人均纯收入为3 587元,可见,阆中与富顺两县(市)农户人均纯收入都低于全国平均水平。
关于新农合补偿方案,2006年,富顺与阆中都只对住院农户进行补偿,具体补偿标准,见表1。
从1表可见,阆中与富顺的起付线与超出部分报销比例存在较大差异,阆中在乡镇卫生院、中心卫生院、本县级定点医疗机构、县外市级医疗机构的起付线都要高于明显富顺,但在市级以上医疗机构起付线低于富顺。在超出部分报销比例方面,除在乡镇卫生院报销比例两县相同之外,其他几个级别的报销比例都是富顺高于阆中。可能是由于富顺实施新农合更早的原因,富顺的报销政策相对更为宽松一些。
关于样本来源,本研究遵循了县内分层随机抽样原则,在县内随机起点等距抽取3个乡(镇),再从每个乡(镇)里随机起点等距抽取10个村,在每个村内随机选择100户展开农户调查。农户调查主要收集农户的家庭经济状况、家庭成员的基本信息、家庭成员的患病情况以及农户对医疗保障项目的认知和采用等方面信息。本研究中对农村居民家庭经济状况的判断是依据农
户自身的评价并结合了村干部和调查员的评价。和村内其他农户相比,家庭总体经济水平属于村内平均水平的农户为一般户,低于村内平均水平的农户为贫困户,而高于村内平均水平的农户为富裕户。(二)样本描述
本次在四川阆中与富顺的调查中,5 910个农村居民患有不同程度的疾病,其中,1 310个农村居民选择了住院。而在住院的农村居民中,有1 183个参加了新农合,595个获得了新农合补偿,而另外588个样本没有获得补偿。本文主要针对1 183个参加了新农合的农村居民,从以下12个方面考察对农户新农合补偿的情况,见表2。
从表2中可以看出,女性农村居民获得新农合补偿的概率与人均补偿金额都低于男性。可能是因为男性在外活动能力比女性强,他们对新农合的相关知识要多于女性。从文化程度看,文盲获得新农合补偿的概率最高,而小学最低;初中获得的人均补偿金额最高,文盲获得的最低。从农村居民家庭经济状况看,贫困农户获得补偿的概率最高,一般家庭最低;富裕农户获得的补偿金额明显低于一般农户与贫困农户,表明新农合补偿金额可能具有倾向于贫困农户的特征。从农户非务农人口比例看,非务农人口比例越高,获得补偿的概率越低;非务农人口比例为零的农户获得补偿的金额最高,非务农人口比例为60%以上的农户获得补偿的金额最低。从家庭融资能力看,融资能力强与较强的农户获得补偿的概率要明显高于融资能力弱与较弱的农户;融资能力强与较强的农户获得的补偿金额明显高于融资能力弱与较弱的农户。从2006年是否外出看,没有外出的农户获得补偿的概率要明显高于外出的农户;没有外出的农户获得的补偿金额高于外出的农户。从到最近医疗点距离看,距离为0~1公里(含)的农户获得补偿的概率明显高于距离远的农户;在人均补偿金额方面,距离为1~3公里(含)的农户获得的补偿金额最高,3公里以上的农户最低。从是否参加除新农合之外的其他医保看,没有参加其他医疗保障的农户要明显高于参加了的农户;没有参加的农户获得的补偿金额也明显高于参加了的农户。从户主是否村干部或者自办企业看,户主是村干部或者自办企业的农户获得补偿的概率与人均补偿金额都要明显高于不是的农户。从是否慢性病看,慢性病农户获得补偿的概率与金额都要明显高于非慢性病农户。从住院级别看,住院级别越高,获得补偿的概率越低,而获得补偿的金额越高。从住院费用看,住院费用在2 000元以上农户的补偿概率要低于住院费用在2 000元以上的农户;而住院费用越高,补偿金额越多。从县(市)差异看,富顺获得新农合补偿的概率明显高于阆中;但人均补偿金额低于阆中。
二、模型的选择及估计结果
以上通过一般分组描述统计的方法比较了不同组别农户获得补偿的概率、补偿金额和补偿率。为了深入分析各因素对新农合补偿的影响程度及其显著性水平,以下我们采用一个计量模型来做进一步的分析。
(一)方法与模型
以上部分只是基于调查数据的一个初步分析,分析结果表明,性别、文化程度、家庭经济状况、非务农人口比例、融资能力、是否外出到最近医疗点的距离、是否获得了除新农合之外的其他医保、户主是否村干部或者自办企业、是否慢性病、住院级别、住院费用、县(市)差异等因素都在不同程度上影响到了新农合受益,但各个因素的影响力有多大则不得而知。这就需要进行深入的计量经济分析。为了分析新农合补偿影响因素,我们可以分别构建新农合补偿概率模型与补偿额度模型,其中,新农合补偿基本模型如下:
BCi=αMi+μi(1)
公式(1)中,BCi表示新农合补偿,Mi是影响农户新农合补偿的一系列因素;α是变量系数;μi是误差项。
如前所述,并非所有的住院费用都等到了补偿,如果我们把新农合受益问题看作一个过程,农户在新农合中的补偿可以分为两个阶段,第一个阶段是农户能否得到补偿,即获得补偿的概率;第二个阶段是得到补偿的农户的补偿额度具体是多少。目前我们可以采用Heckman两阶段模型(Heckman,1979)进行处理。本章运用的数据是大样本数据,并且经过检验后,发现补偿的Probit模型的残差符合正态分布,已经满足了Heckman两阶段模型应用中误差项必须是正态分布的前提假设。具体而言,在本文的研究中,新农合补偿分成如下两个阶段。
第一阶段,用Probit模型来估计新农合补偿概率影响因素:
P*i=βχi+εi,Pi=1时,P*i>0;Pi=0时,P*I≤0(2)
公式(2)中,P*i是相对于新农合补偿的二分变量Pi的潜变量,当Pi=1表示获得了补偿,Pi=0则表示没有获得。Xi则表示影响补偿的一系列解释变量;β是变量系数;εi是服从正态分布的误差项。根据公式(4-1)的计算,对样本中所有观测值计算出逆米尔比率(Inverse Mills Ratio)λi=φ(βXi)σ(βXi),其中,φ和σ分别为正态分布的概率密度函数和累积分布函数。
第二阶段,用OLS模型估计补偿额度影响因素模型,并引入λi修正样本选择性偏误:
Yi=θZi+γλi+ζi(3)
公式(3)中,Yi分别是补偿额度;而Zi是一系列解释变量,θ,γ是相应的变量系数;ζi是误差项。
运用Stata10.0统计软件中的Heckman命令,以上述描述性分析中的变量作为影响新农合补偿行为的解释变量,对补偿的影响因素进行分析,我们发现模型的Wald chi2 Tests在α=1%水平上显著,说明模型的拟合效果较好。同时,逆米尔比率(Inverse Mills Ratio)在统计上不显著,说明模型不存在选择偏差。
(二)实证结果与分析
根据上述模型,我们对影响新农合补偿的主要因素进行分析,结果见表3。以下我们对表3中的结果进行逐一分析:
第一,住院费用。在是否获得新农合补偿模型中,住院费用对是否获得补偿的影响在1%水平上显著,且系数大于0,表明住院费用越高,获得补偿的可能性越大。在补偿金额模型中,住院费用对新农合补偿的也是正方向的影响,且住院费用每增加1元,获得补偿的金额就增加0.1571元。
第二,住院费用平方。住院费用的平方与住院费用变化区别可以用来描述补偿概率、补偿额等变化趋势。在补偿模型中,住院费用平方的拐点,可以用来大致描述新型农村合作医疗制度的最适宜补偿基数。在是否获得补偿模型中,人均住院费用的平方不显著,表明最适宜补偿基数的高低与是否获得补偿关系不大。而在补偿金额模型中,住院费用的平方与补偿金额却在1%水平上显著,且系数为负数,表明最适宜补偿基数是影响农村居民补偿金额的重要因素,同时,随着住院费用增加,补偿金额先是上升,然后,在达到拐点值后,开始下降,这个拐点值大致在64 027元。这表明,新型农村合作医疗最适宜补偿基数为64 027元。如果按照50%的补偿比例计算,封顶线应当在32 013.5元左右。在这个封顶线上,能够保障农户获得最大的补偿利益。但在两个调查县,封顶线都是10 000元。封顶线太低,使得一些患有大病的农户大部分医疗费用需要自付,从而影响了农户的医疗补偿。
第三,是否慢性病。从表3可见,在是否获得补偿模型中,是否慢性病的影响在1%的水平上显著,且系数为正数。在补偿金额模型中,是否慢性病对补偿不显著。表明慢性病农户住院之后获得补偿的概率要高于非慢性病农户,但补偿金额却无差异。
第四,住院级别。在是否获得补偿模型中,与乡镇卫生院相比,县级医院、县级以上医院对是否获得补偿影响都在1%水平上显著,且系数都为负数,表明县级医院、县级以上医院获得补偿的概率要低于乡镇卫生院,同时,县级以上医院系数为-0.9332,县级医院系数为-0.3445,说明县级医院获得补偿的概率更低。在补偿金额模型中,与乡镇卫生院相比,县级医院作用不显著,而县级以上医院在1%水平上显著,且系数为正数,表明在县级以上医院,农户人均获得补偿的金额要高于乡镇卫生院。
第五,2006年是否外出。在是否获得补偿模型中,2006年是否外出对是否获得补偿的影响作用在5%水平上显著,且系数为-0.2618,表明外出的农村居民获得补偿的概率比没有外出的农户低26.18%。在补偿金额模型中,是否外出对补偿金额的影响在10%水平上显著,且系数为负数,表明外出的农村居民获得的补偿金额低于没有外出的农村居民。
第六,性别。在是否获得补偿模型中,性别对是否获得补偿的影响作用在1%水平上显著,且系数为0.2311,表明男性比女性获得补偿的概率要高23.11%。在补偿金额模型中,性别对补偿金额的影响在统计学上不显著。
第七,文化程度。在是否获得补偿模型中,与文盲相比,小学文化程度、初中文化程度、高中及以上文化程度对是否获得补偿的影响作用都不显著。在补偿金额模型中,文化程度差异对补偿金额多少作用也不显著。
第八,户主是否村干部或者自办企业。在是否获得补偿模型中,户主是否村干部或者自办企业对是否获得补偿的影响在1%水平上显著,系数为0.3009,表明村干部或者自办企业的农村居民比其他农村居民获得补偿的概率要高30.09%。在补偿金额模型中,是否村干部或者自办企业的影响在10%水平上显著,且系数为正数,表明村干部或者自办企业的农村居民比其他农村居民获得的补偿金额也要高。
第九,家庭经济状况。在是否获得补偿模型中,与贫困农户相比,一般农户的影响在1%水平上显著,且系数为-0.2666,表明一般农户比贫困农户获得补偿的概率要低26.66%,但富裕农户获得补偿的概率与贫困农户相比,影响在统计学上不显著。在补偿金额模型中,一般家庭、富裕家庭的影响作用不显著。
第十,所在家庭从事非农人口比例。在是否获得补偿模型中,非农人口比例的影响作用在5%水平上显著,且系数为-0.4059,表明非农人口比例越高,获得补偿的概率越低。在补偿金额模型中,非农人口比例的影响在统计学上不显著。
第十一,所在家庭的融资能力。在是否获得补偿模型中,与融资能力强的农户相比,融资能力较强与较弱的农户获得补偿的概率在统计学上都不显著,但融资能力弱的农户在10%水平上显著,且系数为-0.2369,表明融资能力弱的农户比融资能力强的农户获得补偿的概率要低23.69%。在补偿金额模型中,融资能力较强与较弱的农户获得的补偿金额在统计学上都不显著,但融资能力弱的农户在5%水平上显著,且系数为负数,表明融资能力弱的农户获得的补偿金额要低于融资能力强的农户。
第十二,到最近医疗点的距离。在是否获得补偿模型中,到最近医疗点的距离对是否获得补偿的影响作用不显著,在补偿金额模型中,到最近医疗点的距离对补偿金额影响也不显著。
第十三,有无其他医疗保障。在是否获得补偿模型中,有无其他医疗保障的影响作用在5%水平上显著,且系数为-0.4722,表明与没有其他医疗保障的农户相比,有其他医疗保障的农户获得补偿的概率要低47.22%。在补偿金额模型中,有无其他医疗保障的影响作用在统计学上不显著。
第十四,县(市)。在是否获得补偿模型中,县(市)对是否获得补偿的影响作用在1%水平上显著,且系数为0.4207,表明富顺比阆中的农户获得补偿的概率高42.07%。在补偿金额模型中,县(市)的影响在1%水平上显著,且系数为正数,表明富顺的农户获得的补偿金额比阆中要高。
三、结论与建议
本文分别采用描述统计方法和Heckman两阶段模型对新农合补偿概率、补偿额度等影响因素进行了比较分析,结合本研究中对新农合补偿影响因素的实证研究,针对我国当前的实际情况,为了推进新农合制度改进与优化,提出如下一些政策建议。
(一)控制医药价格,消除定点医疗机构的部门利益
医疗费用对补偿概率与补偿金额都具有重要的影响作用,同时,医药价格上涨会增加农户从新农合中所得收益中的水分。课题组在2007年7至8月期间对两地进行深度访谈时,几乎所有的农户都向课题组反映,自从实施新农合后,医院的医疗费用与服务费用大涨。比如,新农合之前,在乡镇卫生院做阑尾手术费只需600元,但新农合之后,价格提高到1 200元。虽然从表面上看,农户获得了医疗费用补偿,但实际上真正得到的医疗福利要大打折扣。所以,应当控制价格,使农户在新农合中的补偿真正落到实处。
(二)适当增加农户的新农合参合费,以提高新农合补偿的封顶线
在调查地区,当前的封顶线与最适宜的封顶线之间存在较大的差距。四川两地农户参合标准是年人均10元,这个标准明显偏低了,在6 054个样本农户中,有5 654户农户(占93.4%)认为参合费用不高,完全负担得起。课题组在四川调查期间,发现绝大多数农户对年人均10元的参合费并不感到为难,因此,提高参合费用,进而提高封顶线,在经济上是完全能够被农户所接受的。
(三)落实外出务工人员的医疗保障
外出务工日益成为农户收入的重要来源,但现阶段新农合报销制度中,关于在外出务工农户异地就诊政策仍然十分严格,即使获得补偿的农户,补偿比例也明显偏低,无法给外出务工的大病农户带来有效的帮助。因此,新农合制度迫切需要消除地域界限,实现不同区域之间的有效转移与衔接,为外出务工农民提供更便利的就医与报销制度。
(四)加强乡镇卫生院以及县级医院医疗条件设施与医疗人才队伍建设,力争小病在乡镇卫生院解决,大病在县级医院解决越是级别低的医疗机构,住院费、陪护费、交通费、伙食费等住院成本越低,而补偿比例越高,因此,使疾病尽可能在级别低的医疗机构得到解决,是有利于农户的。但当前县级及以下医院(尤其是乡镇卫生院)医疗条件差,不能很好地满足农民需要。应当加大对基层医疗机构的投入,改善医疗设施,提高基层医院医务人员的医疗技术水平,使更多的农户愿意在基层医院住院就诊。
(五)实施更为宽松的补偿政策,增加新农合医药补偿范围
补偿比例过低以及补偿范围过于狭窄会提高农民的自付医疗费用,而且使一些贫困农民不敢在医院使用药品,应当通过加大补偿范围,保障农户更多使用药品的权利。
(六)在县级以上医疗机构应当实现就地补偿
就地补偿模式可以降低农户获得补偿的交易成本,提高补偿比例。在调查地区,县级以上医疗机构还没有实行就地补偿,补偿程序也比较烦琐,影响了农户的补偿利益。应当充分利用网络,实现全国联网,使农民在异地就医的过程中,实现就地补偿。
基金项目:欧盟第六轮框架计划(INCO-CT-2005-517657)、教育部人文社科基金(09YJA790160)资助项目。
注 释:
①本研究中的“慢性病”是参照卫生部2001年出版的《全国疾病预防控制机构工作规范——慢性非传染性疾病预防与控制》中的阐述:慢性病,卫生部称它为慢性非传染性疾病。它是对一类起病隐匿、病程长且病情迁延不愈、缺乏确切的传染性生物病因证据、病因复杂且有些尚未完全被确认的疾病的概括性总称,主要包括(1)心脑血管疾病,如高血压、冠心病、脑卒中;(2)恶性肿瘤;(3)代谢性异常,如糖尿病;(4)精神异常和精神病;(5)遗传性疾病;(6)慢性职业病;如矽肺、化学中毒;(7)慢性气管炎和肺气肿等。
②计算过程为:0.1981/(2*-1.547E-6)=64027.15元,参见伍德里奇(2003),第179页。
参考文献:
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[作者简介]熊吉峰(1967—),男,湖北潜江人,中南财经政法大学博士后,武汉科技大学文法与经济学院副教授。
丁士军(1963—),男,湖北天门人,中南财经政法大学工商管理学院教授,博士生导师。
[收稿日期]2010-02-21
责编:汪金平;校对:黄晓梅