贫困地区农户大病成员医疗支出影响因素分析

摘要： 利用TPM模型分析影响农户大病成员医疗决策和医疗支出的影响因素。研究发现：不同经济状况农户之间以及农户家庭内部医疗支出呈现非均衡性特征，贫困大病成员的医疗支出显著高于富裕成员，女性大病成员医疗支出显著低于男性，老年大病成员医疗支出显著低于其他年龄组成员，大病成员医疗支出水平随着大病成员代际次序的上升而下降。此外，健康状况（包括是否慢性病、自评健康状况、是否劳动力）、户人口规模对大病医疗支出也有显著影响，但新农合、大病救助等医疗保障项目却并不显著。

关键词： 贫困；农户；大病；医疗支出

中图分类号：C913.7；R917 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）02-0131-05

一、引言

20世纪90年代以来，我国农村居民的医疗保健支出呈急剧上升态势，其涨幅明显超过人均纯收入增长速度，这给大病风险冲击下的农户家庭尤其是贫困家庭带来沉重的经济负担。大病对农户的直接冲击主要体现在农户为治疗疾病而产生的灾难性支出和沉重经济负担。2011年，中国灾难性医疗支出的发生比例为129%，即173亿人因大病陷入困境[1]。大病对农户的间接冲击则体现在大病造成农户生计中断，形成因病致贫局面。大病冲击对农户人均纯收入在随后的12年里有显著负影响，健康风险冲击影响可持续大约15年，且冲击对于中低收入农户的影响更为严重[2]。为缓解“因病致贫”局面，我国虽然自2003年建立了新型农村合作医疗制度和大病医疗救助制度，但因合作医疗实际保障水平较低，加上医疗救助范围小、救助额有限等原因，农村医疗保障体系对农民所遭受的大病风险缺乏足够有力的保障。而我国2012年底出台的大病医疗保险还处于试点阶段，受益人群也较有限。据全国第四次卫生服务调查，经医生诊断需住院而未住院的比例为21%，其中703%因“经济困难”未住院；新农合覆盖人群中，853%的住院患者虽获得报销，但报销额仅占住院总费用的346%。另据卫生统计数据，2011年我国每人次平均住院救助水平仅为1783元。因此，在当前“高覆盖，低保障”的制度架构下，探索农村贫困地区大病医疗支出及影响因素则有着重要的现实意义。

二、文献回顾

鉴于医疗支出的产生依赖于患者的健康状况以及就诊决策，Duan等与Mocan等采用两部分模型（Two-part Model，TPM）这一问题分解为是否看病和看病开支两个子过程，并分别对其影响因素进行分析。在国外研究基础上，国内学者也开展了医疗支出影响因素的研究。众多研究结果显示，居民的治疗支出主要受病情严重程度、收入、居住地、社会保障和医疗服务价格等因素影响[3～5]，其中慢性病的影响尤为显著[4]。

除对医疗支出的影响因素进行分析外，国内学者对医疗支出的不平等性也进行了广泛研究。魏众等指出，因地域差异原因，中国城乡居民之间、农村内部和城市内部均存在医疗支出不公平性，城市居民的平均医疗支出是农村的近6倍 [6]。高建刚指出，医疗支出存在省际差异，影响家庭医疗支出的主要因素有户主年龄、家庭工作人口数、家庭可支配收入与家庭食品支出总额[7]。在医疗支出的性别差异上，众多研究的结论基本一致，即女性医疗支出水平显著低于男性[8，9]，女性老人的医疗支出则更多依赖于家庭和子女支持等诱发因素，而男性老人则多取决于自身潜在因素 [10]。此外，部分学者对特定人群如贫困人群和老年人群的医疗支出差异也进行了考察。封进等考察收入水平对医疗支出的影响发现，收入水平对医疗支出的影响在1997年变得不显著，低收入农民面临着收入的直接效应和间接效应双重影响[11]。阎峻的研究则指出，老年人（65+）占用的医疗资源份额仅比其人口份额高 6 个百分点，且高龄老年人（80+）、贫困老年人和女性老年人净占用份额更低 [12]。

伴随着我国医疗体制改革的不断深化，医疗保障制度的减负能力成为研究焦点。刘国恩的研究表明，医保制度显著减轻城乡老人家庭总1/4的医疗负担，其中城镇医保和公费医疗所发挥的作用明显高于其他保险形式[13]。薛伟玲的研究指出，老年人的经济状况、健康状况等因素对其医疗费用存在显著作用，但其医疗保险身份呈现出典型“不足论”的特征[14]。许玲丽等的研究指出，发现健康波动会产生医疗支出风险，大病支出风险绝大部分由职工基本医疗保险统筹基金承担，个人自负支出风险则相对较小[15]。

据此，笔者以贫困地区大病农户为调研对象，利用TPM模型对大病成员医疗支出状况及影响因素进行深度分析，为我国农村医疗保障体系建设提供政策参考。

三、数据来源及研究方法

1数据说明

本研究数据主要来源于中南财经政法大学、华中农业大学、四川大学等课题组在2007～2009年快速调查以及深度访谈的农户调查数据。遵循分层随机抽样原则，本次调查选取部级贫困县湖北省红安县3个乡镇中的30个行政村1266个大病农户家庭为样本。在被调查的1266个大病农户中，约1857个成员被报告患有大病。在所调查的1266个大病农户中，有453个农户的部分大病成员没有采取任何治疗措施，占所有大病农户的3578%。结合农户实地调查以及相关研究文献，本文将“大病”定义为：一是需要住院治疗且农户认为医疗花费很大的疾病，这类疾病多为急性病；二是患者常年用药，[JP3]农户认为累计医疗开支较大的疾病，这类疾病多为慢性病；三是农户认为病情较严重，且在较长时间内影响正常生产活动的疾病。

2 模型选取

由于大病医疗支出在很大程度上取决于农民的治疗选择，若忽视治疗选择对医疗支出的直接影响，将产生样本选择性偏差。再加上大病医疗支出并非正态分布，且存在一定比例的零支出，若直接使用OLS模型进行估计，将导致估计上的偏误。为纠正样本选择性偏差，包含选择模型和结果模型的两阶段模型得到了广泛的应用。已有的研究文献多将“是否患病”、“是否就诊”作为选择模型的因变量，而忽视了患者未就诊但自行治疗（包括自行购药、民间土方治疗等）产生的医疗开支，这一偏误将直接影响结果模型的分析。鉴于此，本文以大病患者是否治疗作为选择模型的因变量，而在结果方程中估计大病医疗开支。当然，调查中约有1%的大病患者虽自行治疗，但仍存在医疗支出为零的情形。为纠正零支出所带来的偏误，本研究将这类零医疗支出统一调整为1元。这样，第一阶段的选择模型是二值响应变量的概率模型：