医疗保险与居民就医行为：基于CHNS的证据

论文总字数：12294字

摘 要

关键词：医疗保险 医疗机构 医疗支出 保费征缴 医保结算 效率

Medical insurance and residents’ medical care conduct

Abstract: With the development of the social economy and the perfection of the system, the coverage rate of basic medical insurance in China has exceeded 95%, to a great extent, it provides a guarantee for the active medical treatment of the residents. The difference between payment volume and quality in different groups will also affect the willingness and choice of residents to seek medical treatment. China's previous health insurance reform has expanded the coverage of the population, reduced the burden of the participants, and improved the stability of the medical insurance system. More and more patients have enjoyed the bonus of medical insurance, and special categories such as major diseases and chronic diseases (serious diseases and chronic diseases) have also been focused. Based on CHNS data, descriptive statistics and regression analysis are used to study the correlation between medical insurance and medical treatment. Through the horizontal and vertical comparison, this paper studies the relationship between medical insurance and medical treatment behavior in China and the problems of efficiency and fairness. Though the development of medical insurance has brought lots of benefits for residents, we could not deny the system has not been perfect enough. It provides data reference and relevant suggestions for the next stage of policy formulation.

Key words: medical insurance, medical institutions, medical expenses, premium collection, medical insurance settlement, efficiency

1 引言

1.1研究背景

随着经济发展和改革深入，我国社会医疗保险制度愈发完善，基本医疗保险的覆盖率不断提升；各级医疗机构不断发展壮大，医疗水平不断提升，逐渐形成量与质并重的医疗体系。在这种大背景下，居民对于就医行为的认识也不断深化，医疗支出不断提升，就医意愿不断增强，群体间就医行为的差异化也十分明显。我国社会医疗保险自上世纪50年代建立，在90年代经过市场化改革，并于近年补充了针对城镇居民（非职工）和农村居民的保险。截至2014年，我国基本医疗保险覆盖率已经达到95%，医疗保险参保人数已达59747万人。据统计，2016年我国卫生总费用超过4.6万亿元，政府与社会卫生支出达到3.3万亿元，个人现金卫生支出达到1.3万亿元，人均卫生费用约为3351元。

综合来看，我国政府、社会、个人先进卫生支出持续上升，总体趋势平稳，且占GDP的比重也逐渐上升。同时，居民就医的选择也逐渐多样化：随着医疗机构体系的改革和重新布局，居民将根据自身需要选择各级医院和机构^[1]；各种私立医疗机构也逐渐进入中国市场，为居民提供差异化、专门化、专业化服务^[2]。除此之外，随着流动人口的增加和治疗重大疾病的需要，异地就医和异地结算也成为主流，一线城市医院的服务范围已经扩展到全国，各地区也出现了一些区域化的大型医院^[3]。

虽然我国保险的覆盖人群、覆盖病种和报销比例逐渐扩大^[4]，但相较于居民日益增长的就医需求和大中型医院相对较高的诊疗费用仍有不足。尤其对于病情严重、诊疗周期长和未成年的病人，医疗保险的保障作用还比较局限^[5]。

我国医疗保险的城乡、人口群体差异也比较明显。城市居民，尤其是劳动者的医疗保险的作用要明显好于非职工和农村居民。由于非正式合同或无合同劳动关系的广泛存在，部分劳动者也未能享受到应有的保险待遇，而这一部分劳动者也恰恰是经济水平较低的人口群体，这进一步扩大了差异^[6]。

因此，我国现阶段的医疗保险制度是处在发展中但仍存在较多现实性问题及缺陷的阶段^[7]。我们必须在正视其发展状况的同时，了解医疗保险制度及其相应的影响作用，以保证对医保制度更加全面的认知。由于医疗保险制度具有其复杂性及专业性，且涉及到保险制度制定部门、医疗服务提供部门及医疗服务接受者等多方的利益及权利，本文的关注重点在于我国医疗保险制度与就医行为的相关性，针对这一具体层面作出深刻分析，以保证结果的科学性及准确性。

1.2研究目的及意义

我国的历次医保改革扩大了覆盖人群、减轻了各参与主体的负担，同时提高了医保系统的稳定性和科学性。越来越多的患者享受到了医保红利，重大疾病和慢性病（大病慢病）等特殊门类也得到了重点关注^[8]。与此同时，社会与学界始终有对医保作用不足和发展不平衡的批评与建议；参保者和市场主体通过各种方式从保险中套利、损害保险运营和自身长期利益的行为也一直存在。在众多支持或促进居民就医行为的因素中，医疗保险所占的比重有多高，医疗保险制度发展与居民就医行为的相关性有多大，是学术研究和政策制定都极为关心的一个话题。一些新闻、论文和报告都从各自的角度给出了相关解释，基本观点一致但细节各不相同，很难断定哪个结论最具科学性和说服力。

这个没有定论的话题，却也是各个利益相关方最为关心的话题。因此，本文基于我国医疗保险市场不断发展的社会背景，利用CHNS中获得的最新数据，从学术研究的角度，综合过往研究成果，对医疗保险与居民就医行为的相关联关系进行合理化分析，在加强对医疗保险制度认知的基础之上，力图从宏观的角度给出一个尽可能完善的答案，并对我国医保制度的未来发展提出更加深刻的建设性意见。

1.3国内外研究现状

对于医疗保险到底能从多大程度上缓解居民就医的经济压力、促进就医行为，医保的就医鼓励机制在城乡、地区、人口群体之间存在怎样的差异，以及这种差异的变化趋势，国内的研究者已经展开了一些探索。郑莉莉(2017)的研究运用Logit模型，以北京市的样本为例，评估医疗保险对就医行为的影响^[9]；李芬（2010），张帆（2013）和唐邵禹（2014）等人的研究则针对特定群体，研究医疗保险与就医行为的关系^[10]；牛建林等（2016）和张雪薇（2017）的研究主要关注就医行为的群体间差异^[11][12]；还有一些研究（于晨；2017）则侧重于分析我国医保的异地结算问题。

在英文文献中，针对医疗保险对就医行为影响的研究则更为细化。大量研究分析了医保和医疗服务的消费量之间的关系，Klarman（1957）的研究发现了医疗保险对医疗支出的促进作用^[13]，Kadiyala等人（2008）的研究则指出拥有医保的群体就诊次数要明显高于无医保群体^[14]。部分研究也关注是否享受医保对选择医疗机构的影响^[15]（Gupta, I. 2002）和对就医方式的影响（Cooper, 2012）^[16]。国内外已有的学术成果基本支持了 “医疗保险的使用和参保有助于增加居民的就医次数、就医总支出，同时减少了个人支付比例”的观点^[17]，进而引申出“医疗保险有助于从多角度解决参保人就医困难、鼓励参保患者就医”的结论^[18]。

但将这些研究成果应用在当前的中国社会，还存在一些问题：西方社会的社会医疗保险制度与我国有不同程度的差异，而且，已有学术成果或者使用美国这样拥有成熟商业保险制度的发达市场经济国家为例，或者使用一些极不发达国家正在建立的社会医疗保险数据，对我国社会没有参考性。我国的研究中，绝大部分也是针对某一特定群体或医保中某一环节做深入讨论，缺少宏观视角的总结。同时，不同研究得到的结论中，医疗保险与就医行为的相关系数并不相同，不同因素的显著性也有所差异。因此，本文基于国内外学术成果，即在假定“医疗保险的使用在总体上鼓励了居民就医行为”成立的基础上，采用最新数据，重新对我国医疗保险与就医行为各要素和之间的相关性作一分析及总结。本文将在验证前人结论的基础上，得到更精细、准确、真实的结果。

1.4研究材料与研究方法

本文基于“中国健康与营养调查数据库（CHNS）”的最新数据，结合运用描述性统计、可视化分析与建模回归三种工具，旨在去除干扰因素，真实、全方位地刻画医疗保险偿付对居民医疗行为的影响。本文的创新之处首先在于综合了过往研究的关注点，全面的总结医疗保险和就医行为的因素，将医疗保险分解为性质、额度、偿付方式和限制条件，对应居民医疗支出、就诊次数和就诊地域，分析其相关性；同时，采用可视化分析，从时间序列上展示我国医疗保险与医疗行为的变化，在客观的数据与模型之外增加了对二者关系的感性认识，也反映了我国医保政策改革的阶段性成果和不足。

通过本文，作者希望客观反映我国现有的医疗保险购买与偿付的效率、改革是否实在地惠及了普通居民的每次就医行为以及背后隐藏的公平性问题，从而验证我国下一阶段的医保改革和医疗体系改革是否具有科学性和必要性。同时，还可以与外国的研究成果相对比，预测未来的发展方向和发展空间，学习发达国家经验教训，为我国建设完整、可靠的医疗保险体系建言。

2、数据来源及预测分析

2.1 数据来源与筛选

本文采用的数据主要来源于“中国健康与营养调查数据库”CHNS1989-2011年调查的面板数据。该项调查是由美国北卡罗来纳大学教堂山分校人口研究中心、中国疾病预防控制中心与中国营养与食品安全研究所共同进行的一项研究。由于其调查所在地包括我国境内辽宁、湖北、江苏等近九个省且时间跨度较长，因此具有较强的地域代表性及数据可靠性。该数据库除了收集医疗保健方向的数据，还包括营养、教育、收入等多项个人化特征信息。由于本文的研究重点在于医疗保险及居民的就医行为，因此本文着重关注医疗保健方向的数据，并将其子数据库与其他人口数据相匹配并结合，以便得出最合理的结论。

为保证样本的准确性与合理性，本文的研究根据以下规则对样本进行了筛选：剔除无法确定是否有医保的样本；剔除无法确定在调查的前四周是否生病或受伤的样本；剔除调查者本人对其疾病或受伤的严重程度没有认知的样本；剔除病症的治疗费用为负数的样本。本文的最终样本总数为5971个。

2.2预测分析

2.2.1变量确定

由于本文的研究对象为医疗保险与居民就医行为，首先我们根据CHNS中提供的：“是否参加医疗保险？”提问，将回答结果分为“已参加医疗保险”（赋值为1），“未参加医疗保险”（赋值为0）。

针对居民的就医行为，本文根据CHNS中提供的“疾病处理方式？”、“医疗机构选择？”、“医疗支出”三个问题作为其主要衡量标准。其中，“疾病处理方式？”的回答分为自我治疗、当地医疗工作者治疗、医生治疗、不处理，并将其分为四个子集。“医疗机构选择”的回答分为各类型诊所、医疗服务中心、医院等十五个答案，我们相应的将其分为十五个子集。“医疗支出”的回答为精确数字，即将不同数字划分为相应子集。

同时，本文也加入了影响居民就医行为的其他两个变量，分别是“调查的前四周内是否受伤或生病”及“本人认为受伤或生病的严重程度”，扩大变量范围，以便于做出更深入准确的结论。

为确定两项研究对象之间的相关性，需要对两项对象进行具体及整体性分析。本文的研究过程为先对两项变量进行分析并根据数据情况及相关专业知识提出预测。在确定预测结果之后，通过建立系统的数据模型以确定结果的准确性及合理性。

2.2.2变量分析与预测

目前我国的医疗保险系统包含城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险、新型农村合作医疗保险、商业医疗保险及其他医疗保险等。由于保险种类较多，本文就三种基本医疗保险制度在历年的相应参保率作出相应柱状图，详见表一：

由表一可见自1989年起，我国的基本医疗保险制度一直处在稳步发展的状态。其中，农村合作医疗制度一直占比最高，且该制度在2003年进行了相应改革及推广，对应表1中2006年之后占比的迅速提高。从1989年至2009年，我国城镇居民的参保率极低，直至2009年实施新医改方案，其参保率有了较大程度的提高，城镇职工基本医疗保险制度及城镇居民基本医疗保险制度的覆盖率在2009-2011的两年间提高了近一倍，体现出我国医疗保险制度的良好发展状态。对此，我们预估城镇及农村居民的就医行为水平也有相应提升。对此，本文将总样本分为“已参加医疗保险”（insurance=1），“未参加医疗保险”（insurance=0）两类别，并相应对各变量进行描述性统计，详见表二。

由表二可知，相比于没有医疗保险的居民，有医疗保险的居民在受伤或生病之后，对疾病的处理方式更加积极，且更倾向于前往更高级别的医疗机构进行就诊。其表现在均值、标准差及中位数的较高值（除疾病处理方式的均值略低以外），根据该描述性统计的结果，我们得出医疗保险对居民的积极就医行为有正相关的作用。对于该预测，我们采用相关性分析及建立多元线性回归模型的方式进行实证分析。

3、实证分析：医疗保险与居民就医行为的相关性分析

3.1 模型确立

为了得出医疗保险与居民就医行为的准确相关性，验证以上预测结果，本文通过建立模型的方式对两者关系进行分析。首先，我们确定将就医费用作为衡量居民就医行为的因变量，记为y（y对应CHNS数据中的M30变量）。由于影响该因变量的因素众多，而本文的主要研究对象为医疗保险，因此对相关影响因素进行筛选，最终确定“是否参加医疗保险”、“调查的前四周内是否受伤或生病”及“本人认为受伤或生病的严重程度”作为自变量，且分别记为x1,x2,x3（x1对应CHNS数据中的M1变量，x2对应M23变量，x3对应M25变量）由于该因变量受该三个自变量的影响，我们认定其存在多元回归的关系。对此，为研究因变量y如何依赖于x1,x2及x3，本文确定建立一下的多元线形回归模型：

y=β0 β1x1 β2x2 β3x3

在建立好初步线形回归模型后，本文确定通过spss数据处理软件进行相关回归分析。

3.2 多重共线性诊断

首先，为确定自变量之间是否存在彼此关联的关系，以避免造成模型方程的不稳定性及回归结果的混乱性，对三项自变量进行多重共线性的诊断。通过对筛选后的5971组样本数据的分析，得出相应的分析结果如下表3amp;表4：

表3：

a.因变量：M30

表4:

1. 因变量：M30

表3中显示三项自变量的容差（tolerance）值较高，均接近1；且方差膨胀因子(VIF)较小，均接近1；表4中显示条件指标（condition index）的值均较低。综上，根据容差lt;=0.1，方差膨胀因子gt;=10或显示条件指标gt;10时可判断自变量之间存在共线性，我们得出结论：三项自变量之间的共线性关系较弱，可以采用以上建立的多元线形回归模型。

3.3 确定具体回归模型

由于以上已确定各自变量之间不存在共线性关系，继续对因变量y与自变量x1,x2及x3之间的线性关系进行分析，并确定回归方程中的系数。本文决定采用逐步回归的方式对样本数据进行分析，并得到最终结果如下表5、表6及表7。

表5:

表5得出了三个模型的一些主要统计量，包括复相关系数R、判定系数R2、调整的判定系数R方及估计标准误差等。

表6:

表6给出了各项参数的估计值，可用于检验的t统计量、P值。该表证明了因变量y与三项自变量都存在显著性线性关系。

表7:

1. 因变量：M30

表7中显示了该回归分析的最终结果，最终得到的模型结果为：

y=-1086 1398x1 1676x2 1048x3

3.4相应结论

该模型最终确定的系数结果表明，医疗费用支出与有无医保、调查者的身体状况以及对疾病的认知程度均呈较明显的线性相关关系，其中身体状况：即是否生病或受伤的关系最为紧密，其次为是否加入医疗保险。与本人对疾病认知程度的关系较薄弱。对此，我们了解到居民的就医行为的本质驱动因素在于个人健康状况，其为第一要义。同时，医疗保险所提供的一定程度的经济保障也驱动居民采用相应更好的医疗服务，并为之付出更多支出。本人的疾病认知程度也存在一定的驱动作用。虽然认知决定行为的原理不置可否，但随着社会进步以及新媒体的多样化发展，有关医疗服务、医保制度及更多医疗相关新闻越来越广为人知，人们愈发认知到医学知识的专业性及信息的不对称性。综上，我们通过建立线性模型及回归分析的方式，了解到医疗保险与就医行为的正相关性，往往拥有医保的居民会更偏向于采用更好的医疗服务，支出更多的医疗服务费用。

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