新型农村合作医疗保险受益公平性研究

王翌秋　徐登涛

摘要：新型农村合作医疗保险作为我国社会基本医疗保险制度中的重要一环，其承载着重要的历史使命，同时也承担着促进农村地区医疗服务利用的公平进而保障居民健康公平的重要责任。利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库2011、2013、2015年的微观数据，对当前我国农村地区健康与医疗服务利用的不公平性以及医疗保险补偿后的受益公平问题进行研究分析。结果表明，不同收入组农村居民在健康状况、患病状况和医疗服务利用状况上都存在着与收入相关的不公平，低收入人群享有较少的医疗卫生资源却承担着较大的医疗支出负担;医疗保险补偿后对居民收入以及医疗服务利用的不公平均有所改善，但是改善效果并不明显。

关键词：健康;医疗服务利用;新农合;受益公平

中图分类号： F323.89;F840.613  文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2019）03-0311-04

医疗保险作为一种医疗支出的财务分担机制，对于分散不同人群的健康风险和保障健康公平起着重要作用，并且能够减轻居民疾病的经济负担，防止因病致贫、因病返贫现象的发生，从而使居民的医疗服务需求进一步得到满足[1]。2003年，国务院转发了《关于建立新型农村合作医疗制度的意见》，这标志着我国新型农村合作医疗保险制度（以下简称新农合）的初步建立，覆盖较为贫困的农村地区的基本医疗保险制度正式实施[2]，据第5次全国卫生报告显示，截至2013年，新农合的覆盖率已经达到了97.3%，基本实现了全覆盖。实现农民公平享有健康的权利、促进农村卫生公平发展尤为重要。本研究利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库2011、2013、2015年的微观数据，分析农村地区当前健康与医疗服务利用现状，同时在农村地区基本实现全民医保的背景下，对覆盖广大农村居民的新农合住院补偿的受益公平性进行分析，旨在对新农合政策的效果进行检验，并提出相应的政策建议。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本研究所使用数据来自北京大学国家发展研究院所执行的中国健康与养老追踪调查（CHARLS）微观数据库。该数据库目前已经进行并公布了2011、2013、2015年共3年的调查数据。CHARLS数据是以中老年人为调查对象且规模覆盖全国的大型家户调查数据，涉及全国28个省份，因此具有广泛的代表性，并且由于CHARLS是专门针对中老年人的调查，而这部分人群是疾病的高发人群，具有较高的医疗服务需要，因而选取CHARLS数据库进行研究具有针对性，可以更直观地分析医疗服务利用的不公平性以及医疗保险补偿后对促进收益公平的各种影响。2011、2013、2015年3年总样本量为59 045个，由于本研究对象为农村居民，因而删除户籍为非农的样本12 083个，且CHARLS数据研究的对象限定为45岁以上中老年人，因此删除年龄为缺失值以及45岁以下的样本2 808个，同时删除关键变量值缺失的样本11 362个，最终得到32 792个样本，其中2011、2013、2015年各自的样本量分别为13 108、9 066、10 618个。

1.2 研究方法

本研究对健康公平与医疗公平的研究主要通过世界卫生组织和世界银行公布的一系列分析方法，这也是目前相关研究中普遍运用的理论依据[3]。具体而言，健康与医疗公平的测度指标与方法通常包括极差法、不相似指数、Kakwani指数、泰尔指数、基尼系数、集中指数等，本研究主要使用的是极差法、基尼系数与集中指数[4]，具体方法如下：

1.2.1 极差法 极差法是相关研究中最常使用也是最简单的测度方法，通常用来比较社会经济分组中最上层与最底层的差异情况，一方面这种方法表现在差异本身，另一方面表现为2个极值之比。此方法优点是操作较为简单，并且能够直观地看出最高收入人群与最低收入人群之间的健康与医疗服务利用差异。缺点是存在较大的局限性，首先極差法忽略了中间阶层，只考虑2种最极端的情况，而忽略了不同社会阶层对于健康与医疗服务利用的多层次需求，此外，由于不同阶级在不同地区中所占的比例有所不同，极差值在用于不同地区之间的比较时缺乏可比性。

1.2.2 基尼系数与洛伦兹曲线 基尼系数与洛伦兹曲线通常被用于分析收入分配的不平等程度，但其也可以用来分析健康与医疗服务利用的公平性问题。具体而言，将洛伦兹曲线的横坐标定义为按照医疗服务利用状况排序的人口累计百分比，纵坐标定义为对医疗服务利用程度的累计百分比，而洛伦兹曲线上的每一个点都代表着人口累计百分比与医疗服务利用百分比之间的对应关系。如果健康与医疗服务利用状况在所有人群中分布均匀，那么洛伦兹曲线将是一条与对角线重合的直线，而如果其分布不均匀，那么洛伦兹曲线将位于对角线下方，且不均匀程度越高，洛伦兹曲线与对角线的偏离程度越高。基尼系数除了可用公式计算外还可通过洛伦兹曲线计算得出，具体计算方法为先求出洛伦兹曲线与对角线之间的面积以及对角线右下方的三角面积，再将这2个部分相除求得。此方法的优点是能够反映所有人群的健康和医疗服务的公平性状况。缺点是缺少分层变量，如果不考虑人们所处的经济社会阶层而直接衡量健康的不公平性，那么得出的结果将缺乏客观性。

1.2.3 集中指数与集中度曲线 针对基尼系数法对于社会层次的考虑不够这一缺点，相关学者在其基础上进行了改进，得到集中指数与集中度曲线分析方法，集中指数法也是研究与收入相关的健康与医疗服务利用公平性时最常使用的方法[5]。

式中：CI为集中指数;COV为协方差;X为按照社会经济阶层排序的相关轶;H为相应社会经济阶层的健康水平或者疾病患病率;M为所有人群健康与疾病的平均水平。

集中度曲线与洛伦兹曲线有着一定的相似之处，以健康水平指标为例，健康集中曲线中的横轴为按经济状况排序的人口累计百分比，纵轴为人群健康累计百分比，如果健康水平在不同的社会经济阶层中分布均匀，那么集中曲线将与对角线重合，否则集中曲线将与对角线偏离，且集中曲线偏离对角线的程度越高，健康不公平程度将越大。优点是不仅能够反映所有人群的健康与医疗服务利用状况，还将社会阶层等社会性因素考虑在内，科学全面地分析了不同人群的健康与服务利用的不公平性。缺点是集中指数法尽管考虑因素较为全面，但只能对某一项健康和医疗服务指标作出评价，因此仍然具有一定的局限性。

2 健康与医疗服务利用现状

公平并不等于平等，所谓医疗服务利用的公平与否并不是通过比较支付能力的大小得出，而是要与医疗服务需求相联系，当个体的医疗服务利用状况与其医疗服务需求相匹配时便认为医疗服务利用状况是公平的[6]。而医疗服务需求主要是通过个体的健康状况、患病状况得以体现。同时为了研究不同收入水平下健康和医疗服务利用的不公平性以及医疗保险补偿的收益归属问题，本研究将2011、2013、2015年的数据分别按照家庭人均收入从低到高划分为5组，分别为低收入组、较低收入组、中等收入组、较高收入组和高收入组，其中每组样本量分别占总样本量的20%[7]。

2.1 健康状况

本研究选取慢性病患病率以及自评健康状况2个指标对农村居民的健康状况进行考察，其中慢性病患病率为医院做出的客观诊断，而自评健康状况则来自个体的主观判断。

2.1.1 慢性病患病率 以2015年为例，全部样本中共有43.78%的样本患有慢性病，其中高收入组的慢性病患病率仅为28.17%，而低收入组的患病却高达56.85%，极差值为 28.68%，低收入组的慢性病患病率显著高于高收入组，低收入组与高收入组之间存在着极大的健康不公平。同时还可以以慢性病患病率的累计百分比为纵轴并以按收入水平排序的人口累计百分比为横轴绘制出集中度曲线（图1），同时计算得出集中指数为-0.134 8。

由图1可知，集中度曲线位于平等线的上方，集中指数为负数同样也可以表明收入水平较差的那部分人群患慢性病的概率较高。2011年与2013年的相关结论与2015年相似，其中2011年集中指数为-0.026 7，2013年集中指数为 -0.041 6，都小于0，表明农村地区的健康状况在这段时间中始终存在着不公平性[8]。

2.1.2 自评健康状况 自评健康状况是个体与身边同龄人相比较，并根据自己的主观判断对自己的健康状况作出的评价。CHARLS问卷中对于自评健康状况给出了5个选项，分

别为极好、很好、好、一般、不好，将选择极好、很好和好的样本定义为自评健康状况好，将选择一般和不好的样本定义为自评健康状况差。通过对2015年的样本数据进行分析发现，高收入组人群中自评健康为好的比率为51.46%，而低收入组的自评健康状况为好的比率仅为26.53%，极差值为 24.93%。通过自评健康状况好的累计百分比和根据收入水平排序的人口累计百分比绘制出集中度曲线（图2），同时计算得出集中指数为0.137 8。

由图2可知，集中度曲线明显位于平等线的下方，集中指数为正数同样也可以表明收入水平越差的个体自评健康为好的概率越低。2011年与2013年的相关结论与2015年类似，其中2011年集中指数为0.124 2，2013年集中指数为 0.108 8，都大于0，表明农村地区的自评健康状况在这段期间同样存在着不公平性。

2.2 患病状况

将最近1个月看过病的样本定义为其患病，同样以2015年为例，其与收入分组相联系的个体患病状况见表1。

由表1可知，尽管处于中间收入组的样本患病率并没有呈现显著规律，但是通过对低收入组和高收入组的患病率进行比较发现患病状况与健康状况一样，同样存在与收入相关的不公平，其中2011年高收入组与低收入组患病率的极差值为2.29百分点;2013年高收入组与低收入组患病率的极差值为3.20百分点;2015年高收入组与低收入组患病率的极差值为4.60百分点。

2.3 医疗服务利用状况

2011、2013、2015年3年中无论是门诊支出还是住院支出，低收入组始终高于高收入组（表2）。

沉重的医疗负担对低收入组医疗服务利用率产生了极大的抑制作用，以2015年为例，样本中应看病未看病和应住院未住院的比例见表3。

由表3可知，随着收入的增加，应看病未看病比例和应住院未住院比例都呈现下降的趋势，前者低收入人群与高收入人群的极差值为5.08百分点，后者极差值为21.23百分点。低收入组和高收入组之间对于门诊服务和住院服务利用都存在明显差异，可见农村居民在医疗服务利用上存在着与收入相关的不公平。

3 新农合受益情况

3.1 不同收入组居民新农合补偿情况

通过对表4中相关数据进行分析，尽管差距不大，但在3個年份里高收入组的实际报销比例始终高于低收入组，其中2011年低收入组的实际报销比例为28.00%，而高收入组为28.69%，极差值为0.69百分点;2013年低收入组的实际报销比例为36.26%，而高收入组为37.87%，极差值为1.61百分点;2015年低收入组的实际报销比例为45.59%，而高收入组为 45.86%，极差值为0.27百分点。

在之前的研究中发现农村居民存在着与收入相关的健康不公平，即低收入人群相较于高收入人群健康状况更差，他们的医疗服务需求更高，新农合的存在本应该为他们提供更多的经济支持，从而缩小不同收入人群在医疗服务利用中的不公平，然而事实上却是高收入组的保险补偿比例更大，这表明新农合存在着一定的“亲富人”的政策倾向[9]，其对改善与促进农村地区健康与医疗服务利用公平的作用并不显著。

3.2 新农合对收入分配公平的影响

收入不平等是导致医疗服务利用不公平进而引起健康差异的重要原因[10]，而新农合作为覆盖农村地区的基本医疗保险制度，其具有一定的收入再分配功能，对于改善农村居民收入不平等的问题起着一定的作用。衡量收入不平等的指标有很多，本研究选取比较常见的基尼系数、泰尔指数和Kakwani指数来对收入不平等进行测度。从表5可以看出，医疗费用支出后农村居民的收入不平等明显扩大，而在医疗保险补偿后收入不平等有所缩小，但缩小的幅度并不明显。以基尼系数为例，2011年医疗费用发生前农村地区的基尼系数为0.582 8，在医疗费用支出后基尼系数增加了0.149 0，而在医疗保险进行补偿后基尼系数只减少了0.047 2;2013年医疗费用发生前农村地区的基尼系数为0.534 7，在医疗费用支出后基尼系数增加了0.116 5，医疗保险进行补偿后使基尼系数减少了0.051 8;2015年医疗费用发生前农村地区的基尼系数为0.555 6，在医疗费用支出后基尼系数增加了0.114 9，而医疗保险补偿仅仅使基尼系数减少了0.061 4。从基尼系数的上述变化可以看出，在这3年中医疗保险对于农村居民收入不平等问题的改善效果较为微弱，除此以外，泰尔指数与Kakwani指数在医疗费用支出前后以及医疗保险补偿后的变化也都反映了医疗保险对于缩小农村收入不均等现象的微弱作用（图3）。

4 结论

本研究侧重于探讨当前我国农村地区健康与医疗服务利用的不公平性以及医疗保险补偿后的受益公平问题。通过对CHARLS 2011、2013、2015年的数据进行分析，发现不同收入组农村居民在健康状况、患病状况和医疗服务利用状况上都存在着与收入相关的不公平，低收入人群享有较少的医疗卫生资源却承担着较大的医疗支出负担;医疗保险补偿后对于居民收入以及医疗服务利用的不公平都有所改善，但是改善效果并不明显。

尽管新农合目前已经基本实现了农村全覆盖，但本研究发现新农合对于改善收入与医疗服务利用公平性的作用并不显著。在当前农村地区基本实现全民医保的情况下，相关部门应该将工作重点由求量变为求质变，在医疗保险起付线、报销比例以及一些针对贫困人口的照顾政策等方面进行调整，同时也要发展基层医疗服务，规范医药行业，保障农村居民基本的医疗卫生需求，减轻其医疗负担，从而促进农村居民健康与医疗服务利用的公平性[11]。

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