不同收入等级农村居民基本医疗保险受益公平性研究——基于湖北省少数民族贫困县的调查

叶 慧 刘玢彤

(中南民族大学公共管理学院，湖北武汉，430074)

一、引言与文献回顾

人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志。进入21世纪以来，中国政府坚持把健康置于优先发展的战略地位，实现卫生服务和医疗保障覆盖全民，并以农村和基层为重点，逐步缩小城乡地区、不同人群间健康水平的差异，从而实现健康公平和全民健康。建立权利公平、机会公平、规则公平的基本医疗保险(简称医保)，是解决健康公平问题的制度基础。在我国，基本医疗保险由城镇职工医疗保险(1998年建立)、新型农村合作医疗(2003年建立)、城镇居民医疗保险(2007年建立)组成，覆盖了超过95%人口的全体居民。基本医疗保险政策设计具有均等化特征，实现了规则公平，即在当地医保基金统筹区域内，每位参保者缴纳同样金额的保费，参保后享受相同比例的报销补偿[1]。但是，参保者健康状况、保健意识等健康素养和支付能力不同，导致他们对医疗服务利用的程度不同，获得的报销金额不一样，相应的医疗服务利用结果(如健康状况)也会不同，即均等化政策下不同参保者的受益状况可能存在差异，这就会产生公平规则下医保政策能否实现参保者医疗服务利用的实际权利公平和机会公平的问题。根据Wagstaff[2]、周钦和田森等[3]的研究，如果参保者从医疗保险中受益的差异仅仅是因为个人支付能力的不同，而不受个人健康素养的影响，则背离了医保制度设立时实现公平普惠的目标初衷，尤其是对低收入群体而言。

关于收入等级与医疗保险受益公平性问题，国内外已有丰富的研究成果，这为本文研究提供了基础和参考。从国外研究来看，大多数学者认为，由于家庭收入会影响居民医疗服务利用行为，因而不同收入居民的医疗保险受益状况存在不公平性。Pannarunothai和Mills考察了泰国某城市医疗卫生服务的平等需求和平等支出的公平性，发现弱势群体更有可能因自身的健康问题而自掏腰包，且极少能获得政府提供的医疗服务[4]。Dong和Kouyate等运用支付意愿方法分析非洲努纳地区社区医疗保险的受益公平性，研究发现，在均等化医保制度下，低收入者医疗服务利用程度会低于高收入者，同时基于家庭计算的支付意愿差距要小于基于个人计算的差距。因此建议政府应该根据参保者收入来调整保费，或者对低收入者就医费用进行减免或补贴[5]。Chu和Liu等研究台湾全民健康保险实施对居民医疗保健利用公平性的作用，发现虽然健康保险为所有人提供免费医疗，但要实现医疗服务利用结果的平等，还需进一步减少弱势群体的医疗费用，尤其是减少低收入者和当地少数民族居民的医疗费用[6]。Yiengprugsawan和Carmichael等在泰国全民健康保险计划的分析中用门诊护理的集中指标度量健康不平等程度，研究发现，低收入人群多使用公共初级卫生保健设施，省级综合医院和私人诊所的服务对象主要集中在较高收入者以及参加政府和私人雇员保险计划的参保者[7]。Alvarez和El-Sayed运用基尼系数法和多变量回归模型分析35个低收入和中低收入国家人均国内生产总值与全民健康保险有效性之间的关系，结果发现，中等收入国家比低收入国家更容易产生无效保险，同时收入水平和收入差距都与医疗保险受益公平性有关[8]。Tian和Zhou等认为，中国现行的社会医疗保险计划存在一定的不公平性。不同收入水平居民缴纳的保险费和预期收益之间的不一致是医保受益不公平的主要原因，因此保险费和偿付计划的设计应该考虑参保人的收入水平[9]。

和国外研究结论相比，国内对医疗保险受益公平性的研究得出不同的结论。一方面，有的研究肯定了医疗保险受益是公平的。顾海、李佳佳通过对江苏省三个城市的调查发现，城镇居民医疗保险保障了低收入者的医疗卫生服务需求，极大地提高了医疗服务的公平性[10]。齐良书、李子奈利用中国健康与营养调查数据研究发现，新型农村合作医疗的实施提高了农村低收入居民的住院服务利用行为，从而减轻了中国健康不平等程度[11]。侯小娟、郑倩昀等人通过研究某地区新型农村合作医疗制度发现，收入水平对居民医疗服务利用影响并不显著，该地区新型农村合作医疗受益不公平程度较低[12]。郭华、张彼西等人在对四川省成都市4个县市进行调查后发现，城乡居民医疗基本医疗保险在一定程度上使医疗服务利用趋于公平，但调查区域内各地的医疗服务利用仍有较大的差距。另一方面，还有研究认为医疗保险受益是不公平的[13]。魏众、古斯塔夫森基于全国大样本家计调查数据，运用集中指数和基尼系数研究发现，居民医疗支出在城乡和东中西区域上存在不公平性，因此建议在公共卫生预算不变的情况下，应使医疗保险更多地流向农村地区和西部地区[14]。申曙光、孙健等人从受益和筹资的角度研究了广东省新型农村合作医疗制度的公平性问题，发现门诊补偿和住院补偿之间存在着不公平性，且该省农民在参保个人筹资方面也存在着显著的不公平[15]。解垩利用中国健康与营养调查数据研究发现，我国存在“亲富人”的健康不平等、医疗服务利用不平等，且医疗保险扩大了医疗服务利用不平等，农村健康不平等高于城市[16]。周钦、田森等人利用“国务院城镇居民基本医疗保险入户调查”数据研究发现，当前均等化下的城镇居民医疗保险制度并没有带来实质上的医保受益公平性，低收入人群在受益方面处于劣势[17]。马超、顾海等人利用中国健康与营养调查数据从机会平等理论视角探讨城乡间“同病不同医”问题，提出医疗的城乡歧视和城乡收入差距是造成城乡居民医疗服务利用机会不平等的重要原因[18]。

从上述文献可以看出，同样是对我国基本医疗保险受益公平性进行研究，各位学者得出的结论却不尽相同，有的甚至相互矛盾，这可能与研究对象、方法或数据的采集不同有关。总结以往的文献，国内外研究均肯定了收入水平和医疗保险对居民医疗服务利用行为的影响，同时也越来越关注这三者之间的关系，但是这些研究大多是从经济学理论出发，较少学者从医学、社会学视角来进行理论分析和实证检验。同时，大多数研究都基于全国层面的大样本数据分析(如中国健康与营养调查)，针对民族地区和贫困地区的专门研究还比较缺乏，而这些地区恰好是健康公平问题研究者和政策层需重点关注的区域。由于自然环境、风俗习惯特殊和经济社会发展程度不高，民族地区居民医疗服务利用水平显著低于全国平均水平。根据2017年《中国统计年鉴》数据，2016年民族8省(自治区)居民门诊平均就诊次数全部低于全国5.75次/年的平均水平，其中有5省(自治区)低于5次/年。同时，从医疗服务供给的数据来看，民族地区基层医疗服务供给能力也刚刚接近全国平均水平。在每千人口卫生技术人员数指标上，民族8省区中广西壮族自治区、贵州省、云南省、西藏自治区甚至低于全国6.12人的平均水平[19]。因此，在继续加强基层医疗服务供给能力的同时，提高民族地区居民医疗服务利用水平尤为重要。基本医疗保险能够报销患者一部分医疗费用，减轻患者的疾病经济负担，因而能够提高居民就诊意愿，增进民族地区医疗服务利用水平。那么，民族地区不同收入水平的农村参保居民，在医疗服务利用行为、医疗服务利用结果和医保报销方面是否实现了受益公平性呢？为回答该问题，本文以湖北省5个少数民族贫困县为例，研究不同收入农村居民的基本医疗保险受益公平性问题。

二、分析框架与研究方法

(一)理论框架

本文基于安德森模型(The Andersen Model)来分析农村基本医疗保险对国家级贫困县不同收入居民医疗服务利用可及性的影响。安德森模型也被称为“医疗服务利用模型”或“医疗保健服务利用行为模式”(The Behavioral Model of Health Services Use)，被国际医学社会学和卫生服务研究领域公认为是适用于医疗卫生服务研究的主流模型[20]。根据图1，该模型以个人为分析单位，由环境特征、个人特征、医疗行为和医疗结果四个重要维度组成，各维度指向医疗结果，医疗结果反馈回各维度。各维度之间是动态关系，反馈回路的存在说明环境特征和个人特征决定医疗行为，医疗行为进一步决定医疗结果，环境特征和个人特征也可以直接影响个人医疗结果，医疗行为和医疗结果又反向影响个人特征。除了环境特征，其余维度均有相互影响的反馈回路，由此组成一个“环境特征—个人特征—医疗行为—医疗结果”的四维非递归模型[21]。

图1 安德森模型

环境特征包括医疗服务体系、公共政策的设计与实施、区域经济社会外部环境等外在因素。本文将选择基本医疗保险政策(公共政策)对农村参保居民医疗服务利用行为进行分析。

个人特征包括倾向特征(疾病发生前倾向于利用医疗服务的人群特征，如人口学特征、家庭结构和健康信念)、能力资源特征(个人能获得医疗服务的能力以及医疗服务资源的可获得性)、个人需要特征(个人对医疗服务的认知和评价)等内在因素。本文选择倾向特征(人口学特征)和能力资源特征(收入水平)来分析不同收入居民医疗服务利用的可及性。

医疗行为包括患病后的个人自我医疗、医疗服务过程中的医患关系及患者对正规医院的医疗服务利用等行为。本文着重分析农村参保居民的就诊行为。

医疗结果包括认知健康状况(个人自我感知疾病症状的变化)、评估健康状况(医院专业评估病症的变化)、患者对医疗服务满意度等结果。本文将选择农村参保居民自评健康状况(认知健康状况)、患病概率(评估健康状况)进行分析。

(二)研究方法

1.等分法

在对收入等级进行研究的文献中，收入五等分法是经常使用的方法。本文将受访者按照人均可支配收入水平由低到高顺次排序，然后将其分为五个收入组，每个收入组的样本量相同，依次命名为最低收入的20%、较低收入的20%、中等收入的20%、较高收入的20%和最高收入的20%。通过计算和比较各收入组的收入在总收入中的份额或者不同收入组的平均收入差距，得到全体居民总收入按收入组分布的情况[22]。

2.二元选择模型

3.两部分模型

研究不同收入水平参保人群的医保受益差异时发现，医保报销金额变量由于取值为非负数，属于“归并数据”，即许多有就诊行为的农村参保居民的医保报销金额归并为零。导致该金额为零的情况有两种：第一种情况是参保居民没有去定点医院就诊或可报销的药店购买药物，故没有医保报销结果；第二种情况是参保居民就诊虽然去了定点医院，但看的是自费门诊，故医保报销金额为零。上述两种情况都会导致样本误差非正态分布，因而不能直接采用OLS估计。Tobit提出用MLE来估计被解释变量为归并数据的回归模型[23]，但是它要求被解释变量为0或正数的产生机制是一样的，但此假定未必成立。为此，作为Tobit模型的推广，Cragg提出了“两部分模型”(two-part model)[24]。两部分模型包括两个估计部分，第一部分是二元选择模型，可以采用全样本进行Logistic模型估计；对于第二部分的模型，则可使用由参与者组成的子样本进行OLS估计。通常第一部分与第二部分模型所使用的解释变量完全相同。本文采用两部分模型估计不同收入水平的农村参保居民的医保报销水平和疾病经济负担程度。

第二部分是结果模型。医保报销金额的回归模型为log(y)=γ0+γ1w+γ2x+ε3，疾病经济负担程度的回归模型为fd=λ0+λ1w+λ2x+ε4。其中，log(y)为医保报销金额的对数，fd为疾病经济负担率，w为衡量收入等级的自变量，x为其他控制变量。

三、资料来源与描述性统计

(一)数据来源

研究数据来源于课题组2017年7月在湖北省恩施市、宣恩县、鹤峰县、来凤县以及长阳土家族自治县进行的农村社会保障问卷调查。这五个县市均为民族区域自治地区，也是国家级贫困县，处于我国十四个集中连片特殊困难地区中的武陵山片区。调查对象为这五县市十个村的农村居民，他们均参加了城乡居民医疗保险。其中，农村参保居民问卷调查采取三阶段随机抽样方法选取样本：第一阶段按照简单随机抽样方法在这五个县市各抽取两个乡镇；第二阶段按照类型抽样方法在十个样本乡镇中各抽取一个富裕村和贫困村；第三阶段按照整群抽样方法在每个村抽取所有家庭，每个家庭选择户主或家中主事者1名作为受访者，共发放1100份问卷，回收有效问卷1008份，有效回收率为91.6%，其中参加城乡居民基本医疗保险的受访者有965人，他们就是本文的研究对象。调查问卷涉及家庭人口基本情况、家庭贫困和收支情况、健康水平和医疗保险信息等多方面内容。采用Stata 14.0进行分析，显著性水平为0.1。

2017年湖北省将新型农村合作医疗与城镇居民医疗保险合并，统一构建城乡居民基本医疗保险。2017年湖北省恩施土家族苗族自治州的城乡居民医保政策对筹资标准、住院报销、门诊报销做出明确规定。筹资方面规定：个人缴费每年为150元，其中的120元划入个人账户，低保人员和重残人员缴费由当地民政部门全额资助。住院报销方面规定：医保最高支付限额为12万元；住院起付标准为市州级三级医院1000元、二级医院500元，县市级三级医院800元、二级医院500元、一级医院300元，低保人员和重残人员住院不算起付标准；住院报销标准为在县市内一级及以下、二级、三级医院住院治疗的报销比例分别为85%、70%、65%，在市州级二级、三级医院住院治疗的报销比例分别为60%、55%。门诊报销方面规定：门诊费用实行个人账户管理，可从个人账户中划扣[25]。

(二)变量定义及描述性统计

本文的因变量为医疗结果和医疗行为指标。其中，医疗结果是指居民的健康状况，选取患慢性病概率、患重大疾病概率和自评健康来衡量。根据表1，受访者患慢性病概率为57.7%，患重大疾病概率为10.1%，但自我评价健康或基本健康的概率为76.1%，可见农村居民大多处于慢性病或亚健康状态，但他们不认为这会有损健康。医疗行为选取患慢性病就诊概率、患重大疾病就诊概率来衡量农村参保居民的就诊行为。此外，患有慢性病并在正规医院有就诊的受访者有549人，占慢性病受访者子样本的98.56%，占总体的56.9%。患有重大疾病并在正规医院有就诊的受访者有88人，占重大疾病受访者子样本的90.7%，占总体的9.1%。由此可见，农村居民患病后的就诊意识较强，就诊行为比较积极。

本文的自变量为医保政策和个人特征指标。根据表1，受访者年均医疗费用总支出为2197元。其中，报销额为721元，报销额占医疗总费用的21.4%，疾病经济负担率为3.5%。医保报销比例较低可能与受访者患病时采用个人自我医疗或购买医保目录外药品进行治疗有关。从个人特征来看，受访者人均收入为15348元，62.3%的受访者为土家族、苗族等少数民族居民，89.7%的人有就业行为，58.1%的受访者是男性，受访者平均年龄为55岁，8.6%的受访者具有高中及以上教育经历，85.2%的人有配偶。

表1 变量定义及描述性统计

(续表1)

类别变量名变量定义平均值/比值个人特征就业就业(包括务农、务工等)=1,否则=00.897性别男=1,女=00.581年龄单位:岁55教育高中及以上=1,高中以下=00.086婚姻有配偶=1,无配偶=0(含未婚、离婚、丧偶)0.852

注：1.根据第五次国家卫生服务调查方案，慢性病是指经过医务人员明确诊断的各类慢性疾病，包括慢性感染性疾病(如结核等)和慢性非感染性疾病(如冠心病、高血压等)，重大疾病是指医治花费巨大且在较长一段时间内严重影响患者及其家庭的正常工作和生活的疾病，一般包括恶性肿瘤、严重心脑血管疾病、严重帕金森病等；2.疾病经济负担率的平均数为0.9644，标准差为16.68，标准差远大于平均数，数据波动较大，因此这里用中位数代替。

表2显示了样本地区不同收入组农村参保居民的健康状况和就诊行为情况。通过收入分组可以发现，样本地区参保农民的人均收入差距较大，最高收入组的人均可支配收入是最低收入组的17.5倍，贫富差距显著。在患慢性病方面，与中等以上收入人群相比，低收入人群患病概率更大；但在患重大疾病方面，较低收入组和较高收入组的患病概率更高。在自我健康评价方面，中等以上收入人群有着更高的自我健康评价。从医疗行为来看，无论是慢性病就诊概率，还是重大疾病就诊概率，都与其患病概率的数值非常接近，说明调查区域农村居民一旦患病就会到正规医院进行就诊治疗，就诊意识较强，就诊行为积极。

表2 农村居民参保样本的健康状况和就诊行为

表3显示了样本地区不同收入组农村参保居民的医疗保障情况。与高收入人群相比，低收入人群在医疗费用总额上花费更多，医疗费用的报销金额和比例也相对较多，说明目前实施的城乡居民医疗保险制度在规则设计上是公平的，参保者实际上均享有平等的受益权利。但从疾病经济负担率来看，低收入人群的疾病经济负担远远高于高收入人群。

表3 农村居民参保样本的医保政策保障状况

注：*由于受访者的疾病经济负担率波动较大，因此这里用中位数表示。

四、结果与分析

(一)收入等级对农村参保居民医疗服务利用结果的影响

根据安德森模型，医疗服务利用结果可以从医院专业的健康评估状况和受访者自我认知健康状况两方面分析，前者选取受访者患慢性病概率和患重大疾病概率两个因变量，后者选择受访者自评健康概率因变量。本文采用Logistic二元选择模型估计不同收入水平的农村参保居民医疗服务利用结果，收入等级变量设为五个等级的收入组虚拟变量，其中，以最高收入的20%人群为参照组。对应的回归结果汇总于表4。

表4 参保人群健康状况的影响因素(分病种)

注：***为0.01水平下显著，**为0.05水平下显著，*为0.1水平下显著。

实证结果表明，对受访者患慢性病概率而言，收入等级具有显著影响。在其他因素不变的情况下，最低收入组比最高收入组慢性病患病可能性高出48.5%，较低收入组则会高出53.1%。中等收入组和较高收入组均与参照组无显著差异。从患重大疾病概率的模型结果中可以发现，收入等级变量与农村参保居民患病概率无显著关系。从自评健康概率的模型结果中可以发现，收入差距具有显著影响。在其他因素不变的情况下，最低收入组和较低收入组均比最高收入组有更差的健康评价，两者的比值比(OR)均小于1。然而，中等收入组、较高收入组均与最高收入组人群在健康自我评价上没有显著差异。此外，民族、就业、年龄、教育、婚姻等倾向特征因素也会影响农村参保居民的健康状况和健康评价。从结果来看，少数民族居民、未就业者(包括丧失劳动力的成年人和失业者)、年长者、有配偶的居民可能有更差的医疗服务利用结果，而教育的影响则更为复杂。

(二)收入等级对农村参保居民医疗服务利用行为的影响

根据安德森模型，参保居民医疗服务利用行为是指患病后个人自我医疗、医疗服务过程中的医患关系及患者对正规医院的医疗服务利用，因此这里选择农村患病居民作为分析对象，其中总样本中有549名受访者患有慢性病，88名患有重大疾病。本文采用Logistic二元选择模型估计不同收入水平的农村患病居民的就诊可及性，以最高收入的20%人群为参照组，对应的回归结果汇总于表5。从患慢性病就诊概率的模型结果中可以发现，收入等级变量与农村患病居民就诊概率无显著关系，同样的结论出现在患重大疾病就诊概率的模型结果中。由此可见，无论是低收入者，还是高收入群体，样本区域参保居民患病后的就诊行为无显著差异，“均等化”医保政策让不同收入水平的农村居民共同受益。

(三)基本医疗保险对不同收入参保居民医疗负担影响

根据安德森模型，医疗保险作为环境特征因素对农村居民医疗服务利用行为和结果有着深远的影响。在“均等化” 基本医疗保险统一框架内， 不同收入水平的参保居民能否共同受益， 取决于医保报销水平和医疗负担程度。因此，本文采用两部分模型估计不同收入水平的农村参保居民的医保报销水平和疾病经济负担程度，研究对象为586名在2016年有就诊经历的农村参保居民，仍以最高收入的20%人群为参照组，对应的回归结果汇总于表6。从第一部分的医疗费是否有报销模型结果中可以发现，在其他因素不变的情况下，最低收入组比最高收入组有更高的报销可能性，前者会高出56.6%，其余收入组均与最高收入组在医药费是否有报销上没有显著差异。从第二部分的医保报销金额的模型结果中可以发现，收入等级变量与农村参保居民的报销金额无显著关系。从第二部分的疾病经济负担率模型结果中可以发现，除了较高收入组，其余收入组均比最高收入组有更重的医疗经济负担，最低收入组的医疗负担能力尤其值得关注。在其他因素不变的情况下，最低收入组疾病经济负担率比最高收入组会多出132.3%，较低收入组比最高收入组会多出25.1%，中等收入组比最高收入组会多出14.1%。此外，健康因素也会极大影响农村参保居民的报销水平和疾病经济负担，无论是慢性病患者，还是重大疾病患者，都会有更高的报销概率和更多的报销金额，另外，重大疾病患者还会有更高的疾病经济负担。

表5 患病居民就诊可及性的影响因素(分病种)

注：***为0.01水平下显著，**为0.05水平下显著，*为0.1水平下显著；“—”代表当某虚拟解释变量为1时，被解释变量相应恒等于1，在回归时该解释变量会被省略掉；均为Logistic Model的回归结果。

表6 医保补偿水平和就诊经济负担的影响因素(两部分模型)

注：***为0.01水平下显著，**为0.05水平下显著，*为0.1水平下显著。

五、结论与启示

实现健康公平和全民健康是世界各国、各地区一直以来所追求的目标。达到这一目标不仅要实现全民参保，还要实现均等的医疗服务利用结果、公平的医疗服务利用可及性以及充足的疾病经济负担能力。本文基于安德森模型的理论框架，采集湖北省五个少数民族贫困县965个农村的参保者调查数据，通过收入五等分法、二元选择模型和两部分模型对基本医疗保险受益公平性进行分析，并得出以下结论。一是收入等级对农村参保居民医疗服务利用结果有显著影响，主要体现在最低收入组和较低收入组均比最高收入组有更高的慢性病患病概率，同时，最低收入组和较低收入组均比最高收入组有更差的健康评价。此外，少数民族居民、没有就业的居民、年长者、有配偶的居民可能有更差的医疗服务利用结果。二是收入等级对农村参保居民医疗服务利用行为的影响不显著，低收入组与高收入组有相似的就诊行为。三是基本医疗保险对不同收入参保居民医疗负担有显著影响。最低收入组比最高收入组有更高的报销可能性，但两者的报销金额不受收入等级的影响。同时，收入等级对受访者疾病经济负担影响非常显著，最低收入组疾病经济负担率比最高收入组会多出132.3%，较低收入组比最高收入组会多出25.1%，中等收入组比最高收入组会多出14.1%。

均等化的医疗保险政策不仅实现了规则公平，实践中也提高了低收入参保者的医疗服务利用水平。但是从医疗服务利用结果和疾病经济负担来看，低收入者仍然处于劣势，其不仅有着更差的健康素质，而且有着更重的疾病经济负担，这不利于民族地区农村医疗卫生服务的权利公平和机会公平。由此提出四点政策启示。第一，在医保筹资上，对不同收入群体的保费缴纳实行“阶梯式”差别筹资，将个人缴费标准与可支配收入挂钩。同时，增加对低收入人群参保的政府资金投入，采取相应的保费减免、补助措施，以减轻低收入人群参保负担。第二，在医保待遇上，对低收入人群住院适度放宽起付线和封顶线。同时，通过基本医保与医疗救助、大病保险的无缝对接，提高低收入人群的住院费用报销比例，缓解其疾病经济负担[26]。另外，加大门诊统筹力度，提高不同收入群体的就诊可及性，避免小病或慢性病转化为重大疾病，也防止小病大治带来过度医疗问题。第三，在药品目录、诊疗项目、服务设施上，提高农村居民，尤其是低收入人群对基本药物、可报销的诊疗项目和服务的使用率，由此获得最基本、最经典且最经济的医疗服务产品。第四，在就医管理上，不仅要加强农村脆弱性群体(包括老年人、妇女、儿童和残障人士)的医疗资源配置，而且也要关注少数民族居民、家庭主要劳动力、失业者的健康状况，为他们制定有针对性的医疗项目和健康管理服务，针对特定人群中高发生率疾病做好防治措施，真正实现农村不同收入群体享有均等的医疗卫生权益，最终实现全民健康。