新型農村合作醫療保險受益公平性研究

王翌秋　徐登濤

摘要：新型農村合作醫療保險作為我國社會基本醫療保險制度中的重要一環，其承載著重要的歷史使命，同時也承擔著促進農村地區醫療服務利用的公平進而保障居民健康公平的重要責任。利用中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）數據庫2011、2013、2015年的微觀數據，對當前我國農村地區健康與醫療服務利用的不公平性以及醫療保險補償后的受益公平問題進行研究分析。結果表明，不同收入組農村居民在健康狀況、患病狀況和醫療服務利用狀況上都存在著與收入相關的不公平，低收入人群享有較少的醫療衛生資源卻承擔著較大的醫療支出負擔;醫療保險補償后對居民收入以及醫療服務利用的不公平均有所改善，但是改善效果并不明顯。

關鍵詞：健康;醫療服務利用;新農合;受益公平

中圖分類號： F323.89;F840.613? 文獻標志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）03-0311-04

醫療保險作為一種醫療支出的財務分擔機制，對于分散不同人群的健康風險和保障健康公平起著重要作用，并且能夠減輕居民疾病的經濟負擔，防止因病致貧、因病返貧現象的發生，從而使居民的醫療服務需求進一步得到滿足[1]。2003年，國務院轉發了《關于建立新型農村合作醫療制度的意見》，這標志著我國新型農村合作醫療保險制度（以下簡稱新農合）的初步建立，覆蓋較為貧困的農村地區的基本醫療保險制度正式實施[2]，據第5次全國衛生報告顯示，截至2013年，新農合的覆蓋率已經達到了97.3%，基本實現了全覆蓋。實現農民公平享有健康的權利、促進農村衛生公平發展尤為重要。本研究利用中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）數據庫2011、2013、2015年的微觀數據，分析農村地區當前健康與醫療服務利用現狀，同時在農村地區基本實現全民醫保的背景下，對覆蓋廣大農村居民的新農合住院補償的受益公平性進行分析，旨在對新農合政策的效果進行檢驗，并提出相應的政策建議。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究所使用數據來自北京大學國家發展研究院所執行的中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）微觀數據庫。該數據庫目前已經進行并公布了2011、2013、2015年共3年的調查數據。CHARLS數據是以中老年人為調查對象且規模覆蓋全國的大型家戶調查數據，涉及全國28個省份，因此具有廣泛的代表性，并且由于CHARLS是專門針對中老年人的調查，而這部分人群是疾病的高發人群，具有較高的醫療服務需要，因而選取CHARLS數據庫進行研究具有針對性，可以更直觀地分析醫療服務利用的不公平性以及醫療保險補償后對促進收益公平的各種影響。2011、2013、2015年3年總樣本量為59 045個，由于本研究對象為農村居民，因而刪除戶籍為非農的樣本12 083個，且CHARLS數據研究的對象限定為45歲以上中老年人，因此刪除年齡為缺失值以及45歲以下的樣本2 808個，同時刪除關鍵變量值缺失的樣本11 362個，最終得到32 792個樣本，其中2011、2013、2015年各自的樣本量分別為13 108、9 066、10 618個。

1.2 研究方法

本研究對健康公平與醫療公平的研究主要通過世界衛生組織和世界銀行公布的一系列分析方法，這也是目前相關研究中普遍運用的理論依據[3]。具體而言，健康與醫療公平的測度指標與方法通常包括極差法、不相似指數、Kakwani指數、泰爾指數、基尼系數、集中指數等，本研究主要使用的是極差法、基尼系數與集中指數[4]，具體方法如下：

1.2.1 極差法 極差法是相關研究中最常使用也是最簡單的測度方法，通常用來比較社會經濟分組中最上層與最底層的差異情況，一方面這種方法表現在差異本身，另一方面表現為2個極值之比。此方法優點是操作較為簡單，并且能夠直觀地看出最高收入人群與最低收入人群之間的健康與醫療服務利用差異。缺點是存在較大的局限性，首先極差法忽略了中間階層，只考慮2種最極端的情況，而忽略了不同社會階層對于健康與醫療服務利用的多層次需求，此外，由于不同階級在不同地區中所占的比例有所不同，極差值在用于不同地區之間的比較時缺乏可比性。

1.2.2 基尼系數與洛倫茲曲線 基尼系數與洛倫茲曲線通常被用于分析收入分配的不平等程度，但其也可以用來分析健康與醫療服務利用的公平性問題。具體而言，將洛倫茲曲線的橫坐標定義為按照醫療服務利用狀況排序的人口累計百分比，縱坐標定義為對醫療服務利用程度的累計百分比，而洛倫茲曲線上的每一個點都代表著人口累計百分比與醫療服務利用百分比之間的對應關系。如果健康與醫療服務利用狀況在所有人群中分布均勻，那么洛倫茲曲線將是一條與對角線重合的直線，而如果其分布不均勻，那么洛倫茲曲線將位于對角線下方，且不均勻程度越高，洛倫茲曲線與對角線的偏離程度越高?；嵯禂党丝捎霉接嬎阃膺€可通過洛倫茲曲線計算得出，具體計算方法為先求出洛倫茲曲線與對角線之間的面積以及對角線右下方的三角面積，再將這2個部分相除求得。此方法的優點是能夠反映所有人群的健康和醫療服務的公平性狀況。缺點是缺少分層變量，如果不考慮人們所處的經濟社會階層而直接衡量健康的不公平性，那么得出的結果將缺乏客觀性。

1.2.3 集中指數與集中度曲線 針對基尼系數法對于社會層次的考慮不夠這一缺點，相關學者在其基礎上進行了改進，得到集中指數與集中度曲線分析方法，集中指數法也是研究與收入相關的健康與醫療服務利用公平性時最常使用的方法[5]。

式中：CI為集中指數;COV為協方差;X為按照社會經濟階層排序的相關軼;H為相應社會經濟階層的健康水平或者疾病患病率;M為所有人群健康與疾病的平均水平。

集中度曲線與洛倫茲曲線有著一定的相似之處，以健康水平指標為例，健康集中曲線中的橫軸為按經濟狀況排序的人口累計百分比，縱軸為人群健康累計百分比，如果健康水平在不同的社會經濟階層中分布均勻，那么集中曲線將與對角線重合，否則集中曲線將與對角線偏離，且集中曲線偏離對角線的程度越高，健康不公平程度將越大。優點是不僅能夠反映所有人群的健康與醫療服務利用狀況，還將社會階層等社會性因素考慮在內，科學全面地分析了不同人群的健康與服務利用的不公平性。缺點是集中指數法盡管考慮因素較為全面，但只能對某一項健康和醫療服務指標作出評價，因此仍然具有一定的局限性。

2 健康與醫療服務利用現狀

公平并不等于平等，所謂醫療服務利用的公平與否并不是通過比較支付能力的大小得出，而是要與醫療服務需求相聯系，當個體的醫療服務利用狀況與其醫療服務需求相匹配時便認為醫療服務利用狀況是公平的[6]。而醫療服務需求主要是通過個體的健康狀況、患病狀況得以體現。同時為了研究不同收入水平下健康和醫療服務利用的不公平性以及醫療保險補償的收益歸屬問題，本研究將2011、2013、2015年的數據分別按照家庭人均收入從低到高劃分為5組，分別為低收入組、較低收入組、中等收入組、較高收入組和高收入組，其中每組樣本量分別占總樣本量的20%[7]。

2.1 健康狀況

本研究選取慢性病患病率以及自評健康狀況2個指標對農村居民的健康狀況進行考察，其中慢性病患病率為醫院做出的客觀診斷，而自評健康狀況則來自個體的主觀判斷。

2.1.1 慢性病患病率 以2015年為例，全部樣本中共有43.78%的樣本患有慢性病，其中高收入組的慢性病患病率僅為28.17%，而低收入組的患病卻高達56.85%，極差值為 28.68%，低收入組的慢性病患病率顯著高于高收入組，低收入組與高收入組之間存在著極大的健康不公平。同時還可以以慢性病患病率的累計百分比為縱軸并以按收入水平排序的人口累計百分比為橫軸繪制出集中度曲線（圖1），同時計算得出集中指數為-0.134 8。

由圖1可知，集中度曲線位于平等線的上方，集中指數為負數同樣也可以表明收入水平較差的那部分人群患慢性病的概率較高。2011年與2013年的相關結論與2015年相似，其中2011年集中指數為-0.026 7，2013年集中指數為 -0.041 6，都小于0，表明農村地區的健康狀況在這段時間中始終存在著不公平性[8]。

2.1.2 自評健康狀況 自評健康狀況是個體與身邊同齡人相比較，并根據自己的主觀判斷對自己的健康狀況作出的評價。CHARLS問卷中對于自評健康狀況給出了5個選項，分

別為極好、很好、好、一般、不好，將選擇極好、很好和好的樣本定義為自評健康狀況好，將選擇一般和不好的樣本定義為自評健康狀況差。通過對2015年的樣本數據進行分析發現，高收入組人群中自評健康為好的比率為51.46%，而低收入組的自評健康狀況為好的比率僅為26.53%，極差值為 24.93%。通過自評健康狀況好的累計百分比和根據收入水平排序的人口累計百分比繪制出集中度曲線（圖2），同時計算得出集中指數為0.137 8。

由圖2可知，集中度曲線明顯位于平等線的下方，集中指數為正數同樣也可以表明收入水平越差的個體自評健康為好的概率越低。2011年與2013年的相關結論與2015年類似，其中2011年集中指數為0.124 2，2013年集中指數為 0.108 8，都大于0，表明農村地區的自評健康狀況在這段期間同樣存在著不公平性。

2.2 患病狀況

將最近1個月看過病的樣本定義為其患病，同樣以2015年為例，其與收入分組相聯系的個體患病狀況見表1。

由表1可知，盡管處于中間收入組的樣本患病率并沒有呈現顯著規律，但是通過對低收入組和高收入組的患病率進行比較發現患病狀況與健康狀況一樣，同樣存在與收入相關的不公平，其中2011年高收入組與低收入組患病率的極差值為2.29百分點;2013年高收入組與低收入組患病率的極差值為3.20百分點;2015年高收入組與低收入組患病率的極差值為4.60百分點。

2.3 醫療服務利用狀況

2011、2013、2015年3年中無論是門診支出還是住院支出，低收入組始終高于高收入組（表2）。

沉重的醫療負擔對低收入組醫療服務利用率產生了極大的抑制作用，以2015年為例，樣本中應看病未看病和應住院未住院的比例見表3。

由表3可知，隨著收入的增加，應看病未看病比例和應住院未住院比例都呈現下降的趨勢，前者低收入人群與高收入人群的極差值為5.08百分點，后者極差值為21.23百分點。低收入組和高收入組之間對于門診服務和住院服務利用都存在明顯差異，可見農村居民在醫療服務利用上存在著與收入相關的不公平。

3 新農合受益情況

3.1 不同收入組居民新農合補償情況

通過對表4中相關數據進行分析，盡管差距不大，但在3個年份里高收入組的實際報銷比例始終高于低收入組，其中2011年低收入組的實際報銷比例為28.00%，而高收入組為28.69%，極差值為0.69百分點;2013年低收入組的實際報銷比例為36.26%，而高收入組為37.87%，極差值為1.61百分點;2015年低收入組的實際報銷比例為45.59%，而高收入組為 45.86%，極差值為0.27百分點。

在之前的研究中發現農村居民存在著與收入相關的健康不公平，即低收入人群相較于高收入人群健康狀況更差，他們的醫療服務需求更高，新農合的存在本應該為他們提供更多的經濟支持，從而縮小不同收入人群在醫療服務利用中的不公平，然而事實上卻是高收入組的保險補償比例更大，這表明新農合存在著一定的“親富人”的政策傾向[9]，其對改善與促進農村地區健康與醫療服務利用公平的作用并不顯著。

3.2 新農合對收入分配公平的影響

收入不平等是導致醫療服務利用不公平進而引起健康差異的重要原因[10]，而新農合作為覆蓋農村地區的基本醫療保險制度，其具有一定的收入再分配功能，對于改善農村居民收入不平等的問題起著一定的作用。衡量收入不平等的指標有很多，本研究選取比較常見的基尼系數、泰爾指數和Kakwani指數來對收入不平等進行測度。從表5可以看出，醫療費用支出后農村居民的收入不平等明顯擴大，而在醫療保險補償后收入不平等有所縮小，但縮小的幅度并不明顯。以基尼系數為例，2011年醫療費用發生前農村地區的基尼系數為0.582 8，在醫療費用支出后基尼系數增加了0.149 0，而在醫療保險進行補償后基尼系數只減少了0.047 2;2013年醫療費用發生前農村地區的基尼系數為0.534 7，在醫療費用支出后基尼系數增加了0.116 5，醫療保險進行補償后使基尼系數減少了0.051 8;2015年醫療費用發生前農村地區的基尼系數為0.555 6，在醫療費用支出后基尼系數增加了0.114 9，而醫療保險補償僅僅使基尼系數減少了0.061 4。從基尼系數的上述變化可以看出，在這3年中醫療保險對于農村居民收入不平等問題的改善效果較為微弱，除此以外，泰爾指數與Kakwani指數在醫療費用支出前后以及醫療保險補償后的變化也都反映了醫療保險對于縮小農村收入不均等現象的微弱作用（圖3）。

4 結論

本研究側重于探討當前我國農村地區健康與醫療服務利用的不公平性以及醫療保險補償后的受益公平問題。通過對CHARLS 2011、2013、2015年的數據進行分析，發現不同收入組農村居民在健康狀況、患病狀況和醫療服務利用狀況上都存在著與收入相關的不公平，低收入人群享有較少的醫療衛生資源卻承擔著較大的醫療支出負擔;醫療保險補償后對于居民收入以及醫療服務利用的不公平都有所改善，但是改善效果并不明顯。

盡管新農合目前已經基本實現了農村全覆蓋，但本研究發現新農合對于改善收入與醫療服務利用公平性的作用并不顯著。在當前農村地區基本實現全民醫保的情況下，相關部門應該將工作重點由求量變為求質變，在醫療保險起付線、報銷比例以及一些針對貧困人口的照顧政策等方面進行調整，同時也要發展基層醫療服務，規范醫藥行業，保障農村居民基本的醫療衛生需求，減輕其醫療負擔，從而促進農村居民健康與醫療服務利用的公平性[11]。

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