貧困地區(qū)農(nóng)戶大病成員醫(yī)療支出影響因素分析

李曉敏

摘要： 利用TPM模型分析影響農(nóng)戶大病成員醫(yī)療決策和醫(yī)療支出的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：不同經(jīng)濟狀況農(nóng)戶之間以及農(nóng)戶家庭內(nèi)部醫(yī)療支出呈現(xiàn)非均衡性特征，貧困大病成員的醫(yī)療支出顯著高于富裕成員，女性大病成員醫(yī)療支出顯著低于男性，老年大病成員醫(yī)療支出顯著低于其他年齡組成員，大病成員醫(yī)療支出水平隨著大病成員代際次序的上升而下降。此外，健康狀況（包括是否慢性病、自評健康狀況、是否勞動力）、戶人口規(guī)模對大病醫(yī)療支出也有顯著影響，但新農(nóng)合、大病救助等醫(yī)療保障項目卻并不顯著。

關(guān)鍵詞： 貧困；農(nóng)戶；大??；醫(yī)療支出

中圖分類號：C913.7；R917 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2014）02-0131-05

一、引言

20世紀90年代以來，我國農(nóng)村居民的醫(yī)療保健支出呈急劇上升態(tài)勢，其漲幅明顯超過人均純收入增長速度，這給大病風險沖擊下的農(nóng)戶家庭尤其是貧困家庭帶來沉重的經(jīng)濟負擔。大病對農(nóng)戶的直接沖擊主要體現(xiàn)在農(nóng)戶為治療疾病而產(chǎn)生的災(zāi)難性支出和沉重經(jīng)濟負擔。2011年，中國災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生比例為129%，即173億人因大病陷入困境[1]。大病對農(nóng)戶的間接沖擊則體現(xiàn)在大病造成農(nóng)戶生計中斷，形成因病致貧局面。大病沖擊對農(nóng)戶人均純收入在隨后的12年里有顯著負影響，健康風險沖擊影響可持續(xù)大約15年，且沖擊對于中低收入農(nóng)戶的影響更為嚴重[2]。為緩解“因病致貧”局面，我國雖然自2003年建立了新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度和大病醫(yī)療救助制度，但因合作醫(yī)療實際保障水平較低，加上醫(yī)療救助范圍小、救助額有限等原因，農(nóng)村醫(yī)療保障體系對農(nóng)民所遭受的大病風險缺乏足夠有力的保障。而我國2012年底出臺的大病醫(yī)療保險還處于試點階段，受益人群也較有限。據(jù)全國第四次衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查，經(jīng)醫(yī)生診斷需住院而未住院的比例為21%，其中703%因“經(jīng)濟困難”未住院；新農(nóng)合覆蓋人群中，853%的住院患者雖獲得報銷，但報銷額僅占住院總費用的346%。另據(jù)衛(wèi)生統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2011年我國每人次平均住院救助水平僅為1783元。因此，在當前“高覆蓋，低保障”的制度架構(gòu)下，探索農(nóng)村貧困地區(qū)大病醫(yī)療支出及影響因素則有著重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻回顧

鑒于醫(yī)療支出的產(chǎn)生依賴于患者的健康狀況以及就診決策，Duan等與Mocan等采用兩部分模型（Two-part Model，TPM）這一問題分解為是否看病和看病開支兩個子過程，并分別對其影響因素進行分析。在國外研究基礎(chǔ)上，國內(nèi)學者也開展了醫(yī)療支出影響因素的研究。眾多研究結(jié)果顯示，居民的治療支出主要受病情嚴重程度、收入、居住地、社會保障和醫(yī)療服務(wù)價格等因素影響[3～5]，其中慢性病的影響尤為顯著[4]。

除對醫(yī)療支出的影響因素進行分析外，國內(nèi)學者對醫(yī)療支出的不平等性也進行了廣泛研究。魏眾等指出，因地域差異原因，中國城鄉(xiāng)居民之間、農(nóng)村內(nèi)部和城市內(nèi)部均存在醫(yī)療支出不公平性，城市居民的平均醫(yī)療支出是農(nóng)村的近6倍 [6]。高建剛指出，醫(yī)療支出存在省際差異，影響家庭醫(yī)療支出的主要因素有戶主年齡、家庭工作人口數(shù)、家庭可支配收入與家庭食品支出總額[7]。在醫(yī)療支出的性別差異上，眾多研究的結(jié)論基本一致，即女性醫(yī)療支出水平顯著低于男性[8，9]，女性老人的醫(yī)療支出則更多依賴于家庭和子女支持等誘發(fā)因素，而男性老人則多取決于自身潛在因素 [10]。此外，部分學者對特定人群如貧困人群和老年人群的醫(yī)療支出差異也進行了考察。封進等考察收入水平對醫(yī)療支出的影響發(fā)現(xiàn)，收入水平對醫(yī)療支出的影響在1997年變得不顯著，低收入農(nóng)民面臨著收入的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)雙重影響[11]。閻峻的研究則指出，老年人（65+）占用的醫(yī)療資源份額僅比其人口份額高 6 個百分點，且高齡老年人（80+）、貧困老年人和女性老年人凈占用份額更低 [12]。

伴隨著我國醫(yī)療體制改革的不斷深化，醫(yī)療保障制度的減負能力成為研究焦點。劉國恩的研究表明，醫(yī)保制度顯著減輕城鄉(xiāng)老人家庭總1/4的醫(yī)療負擔，其中城鎮(zhèn)醫(yī)保和公費醫(yī)療所發(fā)揮的作用明顯高于其他保險形式[13]。薛偉玲的研究指出，老年人的經(jīng)濟狀況、健康狀況等因素對其醫(yī)療費用存在顯著作用，但其醫(yī)療保險身份呈現(xiàn)出典型“不足論”的特征[14]。許玲麗等的研究指出，發(fā)現(xiàn)健康波動會產(chǎn)生醫(yī)療支出風險，大病支出風險絕大部分由職工基本醫(yī)療保險統(tǒng)籌基金承擔，個人自負支出風險則相對較小[15]。

據(jù)此，筆者以貧困地區(qū)大病農(nóng)戶為調(diào)研對象，利用TPM模型對大病成員醫(yī)療支出狀況及影響因素進行深度分析，為我國農(nóng)村醫(yī)療保障體系建設(shè)提供政策參考。

三、數(shù)據(jù)來源及研究方法

1數(shù)據(jù)說明

本研究數(shù)據(jù)主要來源于中南財經(jīng)政法大學、華中農(nóng)業(yè)大學、四川大學等課題組在2007～2009年快速調(diào)查以及深度訪談的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)。遵循分層隨機抽樣原則，本次調(diào)查選取國家級貧困縣湖北省紅安縣3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)中的30個行政村1266個大病農(nóng)戶家庭為樣本。在被調(diào)查的1266個大病農(nóng)戶中，約1857個成員被報告患有大病。在所調(diào)查的1266個大病農(nóng)戶中，有453個農(nóng)戶的部分大病成員沒有采取任何治療措施，占所有大病農(nóng)戶的3578%。結(jié)合農(nóng)戶實地調(diào)查以及相關(guān)研究文獻，本文將“大病”定義為：一是需要住院治療且農(nóng)戶認為醫(yī)療花費很大的疾病，這類疾病多為急性?。欢腔颊叱Ｄ暧盟?，[JP3]農(nóng)戶認為累計醫(yī)療開支較大的疾病，這類疾病多為慢性病；三是農(nóng)戶認為病情較嚴重，且在較長時間內(nèi)影響正常生產(chǎn)活動的疾病。

2 模型選取

由于大病醫(yī)療支出在很大程度上取決于農(nóng)民的治療選擇，若忽視治療選擇對醫(yī)療支出的直接影響，將產(chǎn)生樣本選擇性偏差。再加上大病醫(yī)療支出并非正態(tài)分布，且存在一定比例的零支出，若直接使用OLS模型進行估計，將導致估計上的偏誤。為糾正樣本選擇性偏差，包含選擇模型和結(jié)果模型的兩階段模型得到了廣泛的應(yīng)用。已有的研究文獻多將“是否患病”、“是否就診”作為選擇模型的因變量，而忽視了患者未就診但自行治療（包括自行購藥、民間土方治療等）產(chǎn)生的醫(yī)療開支，這一偏誤將直接影響結(jié)果模型的分析。鑒于此，本文以大病患者是否治療作為選擇模型的因變量，而在結(jié)果方程中估計大病醫(yī)療開支。當然，調(diào)查中約有1%的大病患者雖自行治療，但仍存在醫(yī)療支出為零的情形。為糾正零支出所帶來的偏誤，本研究將這類零醫(yī)療支出統(tǒng)一調(diào)整為1元。這樣，第一階段的選擇模型是二值響應(yīng)變量的概率模型：

摘要： 利用TPM模型分析影響農(nóng)戶大病成員醫(yī)療決策和醫(yī)療支出的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：不同經(jīng)濟狀況農(nóng)戶之間以及農(nóng)戶家庭內(nèi)部醫(yī)療支出呈現(xiàn)非均衡性特征，貧困大病成員的醫(yī)療支出顯著高于富裕成員，女性大病成員醫(yī)療支出顯著低于男性，老年大病成員醫(yī)療支出顯著低于其他年齡組成員，大病成員醫(yī)療支出水平隨著大病成員代際次序的上升而下降。此外，健康狀況（包括是否慢性病、自評健康狀況、是否勞動力）、戶人口規(guī)模對大病醫(yī)療支出也有顯著影響，但新農(nóng)合、大病救助等醫(yī)療保障項目卻并不顯著。

關(guān)鍵詞： 貧困；農(nóng)戶；大?。会t(yī)療支出

中圖分類號：C913.7；R917 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2014）02-0131-05

一、引言

20世紀90年代以來，我國農(nóng)村居民的醫(yī)療保健支出呈急劇上升態(tài)勢，其漲幅明顯超過人均純收入增長速度，這給大病風險沖擊下的農(nóng)戶家庭尤其是貧困家庭帶來沉重的經(jīng)濟負擔。大病對農(nóng)戶的直接沖擊主要體現(xiàn)在農(nóng)戶為治療疾病而產(chǎn)生的災(zāi)難性支出和沉重經(jīng)濟負擔。2011年，中國災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生比例為129%，即173億人因大病陷入困境[1]。大病對農(nóng)戶的間接沖擊則體現(xiàn)在大病造成農(nóng)戶生計中斷，形成因病致貧局面。大病沖擊對農(nóng)戶人均純收入在隨后的12年里有顯著負影響，健康風險沖擊影響可持續(xù)大約15年，且沖擊對于中低收入農(nóng)戶的影響更為嚴重[2]。為緩解“因病致貧”局面，我國雖然自2003年建立了新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度和大病醫(yī)療救助制度，但因合作醫(yī)療實際保障水平較低，加上醫(yī)療救助范圍小、救助額有限等原因，農(nóng)村醫(yī)療保障體系對農(nóng)民所遭受的大病風險缺乏足夠有力的保障。而我國2012年底出臺的大病醫(yī)療保險還處于試點階段，受益人群也較有限。據(jù)全國第四次衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查，經(jīng)醫(yī)生診斷需住院而未住院的比例為21%，其中703%因“經(jīng)濟困難”未住院；新農(nóng)合覆蓋人群中，853%的住院患者雖獲得報銷，但報銷額僅占住院總費用的346%。另據(jù)衛(wèi)生統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2011年我國每人次平均住院救助水平僅為1783元。因此，在當前“高覆蓋，低保障”的制度架構(gòu)下，探索農(nóng)村貧困地區(qū)大病醫(yī)療支出及影響因素則有著重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻回顧

鑒于醫(yī)療支出的產(chǎn)生依賴于患者的健康狀況以及就診決策，Duan等與Mocan等采用兩部分模型（Two-part Model，TPM）這一問題分解為是否看病和看病開支兩個子過程，并分別對其影響因素進行分析。在國外研究基礎(chǔ)上，國內(nèi)學者也開展了醫(yī)療支出影響因素的研究。眾多研究結(jié)果顯示，居民的治療支出主要受病情嚴重程度、收入、居住地、社會保障和醫(yī)療服務(wù)價格等因素影響[3～5]，其中慢性病的影響尤為顯著[4]。

除對醫(yī)療支出的影響因素進行分析外，國內(nèi)學者對醫(yī)療支出的不平等性也進行了廣泛研究。魏眾等指出，因地域差異原因，中國城鄉(xiāng)居民之間、農(nóng)村內(nèi)部和城市內(nèi)部均存在醫(yī)療支出不公平性，城市居民的平均醫(yī)療支出是農(nóng)村的近6倍 [6]。高建剛指出，醫(yī)療支出存在省際差異，影響家庭醫(yī)療支出的主要因素有戶主年齡、家庭工作人口數(shù)、家庭可支配收入與家庭食品支出總額[7]。在醫(yī)療支出的性別差異上，眾多研究的結(jié)論基本一致，即女性醫(yī)療支出水平顯著低于男性[8，9]，女性老人的醫(yī)療支出則更多依賴于家庭和子女支持等誘發(fā)因素，而男性老人則多取決于自身潛在因素 [10]。此外，部分學者對特定人群如貧困人群和老年人群的醫(yī)療支出差異也進行了考察。封進等考察收入水平對醫(yī)療支出的影響發(fā)現(xiàn)，收入水平對醫(yī)療支出的影響在1997年變得不顯著，低收入農(nóng)民面臨著收入的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)雙重影響[11]。閻峻的研究則指出，老年人（65+）占用的醫(yī)療資源份額僅比其人口份額高 6 個百分點，且高齡老年人（80+）、貧困老年人和女性老年人凈占用份額更低 [12]。

伴隨著我國醫(yī)療體制改革的不斷深化，醫(yī)療保障制度的減負能力成為研究焦點。劉國恩的研究表明，醫(yī)保制度顯著減輕城鄉(xiāng)老人家庭總1/4的醫(yī)療負擔，其中城鎮(zhèn)醫(yī)保和公費醫(yī)療所發(fā)揮的作用明顯高于其他保險形式[13]。薛偉玲的研究指出，老年人的經(jīng)濟狀況、健康狀況等因素對其醫(yī)療費用存在顯著作用，但其醫(yī)療保險身份呈現(xiàn)出典型“不足論”的特征[14]。許玲麗等的研究指出，發(fā)現(xiàn)健康波動會產(chǎn)生醫(yī)療支出風險，大病支出風險絕大部分由職工基本醫(yī)療保險統(tǒng)籌基金承擔，個人自負支出風險則相對較小[15]。

據(jù)此，筆者以貧困地區(qū)大病農(nóng)戶為調(diào)研對象，利用TPM模型對大病成員醫(yī)療支出狀況及影響因素進行深度分析，為我國農(nóng)村醫(yī)療保障體系建設(shè)提供政策參考。

三、數(shù)據(jù)來源及研究方法

1數(shù)據(jù)說明

本研究數(shù)據(jù)主要來源于中南財經(jīng)政法大學、華中農(nóng)業(yè)大學、四川大學等課題組在2007～2009年快速調(diào)查以及深度訪談的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)。遵循分層隨機抽樣原則，本次調(diào)查選取國家級貧困縣湖北省紅安縣3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)中的30個行政村1266個大病農(nóng)戶家庭為樣本。在被調(diào)查的1266個大病農(nóng)戶中，約1857個成員被報告患有大病。在所調(diào)查的1266個大病農(nóng)戶中，有453個農(nóng)戶的部分大病成員沒有采取任何治療措施，占所有大病農(nóng)戶的3578%。結(jié)合農(nóng)戶實地調(diào)查以及相關(guān)研究文獻，本文將“大病”定義為：一是需要住院治療且農(nóng)戶認為醫(yī)療花費很大的疾病，這類疾病多為急性病；二是患者常年用藥，[JP3]農(nóng)戶認為累計醫(yī)療開支較大的疾病，這類疾病多為慢性病；三是農(nóng)戶認為病情較嚴重，且在較長時間內(nèi)影響正常生產(chǎn)活動的疾病。

2 模型選取

由于大病醫(yī)療支出在很大程度上取決于農(nóng)民的治療選擇，若忽視治療選擇對醫(yī)療支出的直接影響，將產(chǎn)生樣本選擇性偏差。再加上大病醫(yī)療支出并非正態(tài)分布，且存在一定比例的零支出，若直接使用OLS模型進行估計，將導致估計上的偏誤。為糾正樣本選擇性偏差，包含選擇模型和結(jié)果模型的兩階段模型得到了廣泛的應(yīng)用。已有的研究文獻多將“是否患病”、“是否就診”作為選擇模型的因變量，而忽視了患者未就診但自行治療（包括自行購藥、民間土方治療等）產(chǎn)生的醫(yī)療開支，這一偏誤將直接影響結(jié)果模型的分析。鑒于此，本文以大病患者是否治療作為選擇模型的因變量，而在結(jié)果方程中估計大病醫(yī)療開支。當然，調(diào)查中約有1%的大病患者雖自行治療，但仍存在醫(yī)療支出為零的情形。為糾正零支出所帶來的偏誤，本研究將這類零醫(yī)療支出統(tǒng)一調(diào)整為1元。這樣，第一階段的選擇模型是二值響應(yīng)變量的概率模型：

摘要： 利用TPM模型分析影響農(nóng)戶大病成員醫(yī)療決策和醫(yī)療支出的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：不同經(jīng)濟狀況農(nóng)戶之間以及農(nóng)戶家庭內(nèi)部醫(yī)療支出呈現(xiàn)非均衡性特征，貧困大病成員的醫(yī)療支出顯著高于富裕成員，女性大病成員醫(yī)療支出顯著低于男性，老年大病成員醫(yī)療支出顯著低于其他年齡組成員，大病成員醫(yī)療支出水平隨著大病成員代際次序的上升而下降。此外，健康狀況（包括是否慢性病、自評健康狀況、是否勞動力）、戶人口規(guī)模對大病醫(yī)療支出也有顯著影響，但新農(nóng)合、大病救助等醫(yī)療保障項目卻并不顯著。

關(guān)鍵詞： 貧困；農(nóng)戶；大病；醫(yī)療支出

中圖分類號：C913.7；R917 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2014）02-0131-05

一、引言

20世紀90年代以來，我國農(nóng)村居民的醫(yī)療保健支出呈急劇上升態(tài)勢，其漲幅明顯超過人均純收入增長速度，這給大病風險沖擊下的農(nóng)戶家庭尤其是貧困家庭帶來沉重的經(jīng)濟負擔。大病對農(nóng)戶的直接沖擊主要體現(xiàn)在農(nóng)戶為治療疾病而產(chǎn)生的災(zāi)難性支出和沉重經(jīng)濟負擔。2011年，中國災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生比例為129%，即173億人因大病陷入困境[1]。大病對農(nóng)戶的間接沖擊則體現(xiàn)在大病造成農(nóng)戶生計中斷，形成因病致貧局面。大病沖擊對農(nóng)戶人均純收入在隨后的12年里有顯著負影響，健康風險沖擊影響可持續(xù)大約15年，且沖擊對于中低收入農(nóng)戶的影響更為嚴重[2]。為緩解“因病致貧”局面，我國雖然自2003年建立了新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度和大病醫(yī)療救助制度，但因合作醫(yī)療實際保障水平較低，加上醫(yī)療救助范圍小、救助額有限等原因，農(nóng)村醫(yī)療保障體系對農(nóng)民所遭受的大病風險缺乏足夠有力的保障。而我國2012年底出臺的大病醫(yī)療保險還處于試點階段，受益人群也較有限。據(jù)全國第四次衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查，經(jīng)醫(yī)生診斷需住院而未住院的比例為21%，其中703%因“經(jīng)濟困難”未住院；新農(nóng)合覆蓋人群中，853%的住院患者雖獲得報銷，但報銷額僅占住院總費用的346%。另據(jù)衛(wèi)生統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2011年我國每人次平均住院救助水平僅為1783元。因此，在當前“高覆蓋，低保障”的制度架構(gòu)下，探索農(nóng)村貧困地區(qū)大病醫(yī)療支出及影響因素則有著重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻回顧

鑒于醫(yī)療支出的產(chǎn)生依賴于患者的健康狀況以及就診決策，Duan等與Mocan等采用兩部分模型（Two-part Model，TPM）這一問題分解為是否看病和看病開支兩個子過程，并分別對其影響因素進行分析。在國外研究基礎(chǔ)上，國內(nèi)學者也開展了醫(yī)療支出影響因素的研究。眾多研究結(jié)果顯示，居民的治療支出主要受病情嚴重程度、收入、居住地、社會保障和醫(yī)療服務(wù)價格等因素影響[3～5]，其中慢性病的影響尤為顯著[4]。

除對醫(yī)療支出的影響因素進行分析外，國內(nèi)學者對醫(yī)療支出的不平等性也進行了廣泛研究。魏眾等指出，因地域差異原因，中國城鄉(xiāng)居民之間、農(nóng)村內(nèi)部和城市內(nèi)部均存在醫(yī)療支出不公平性，城市居民的平均醫(yī)療支出是農(nóng)村的近6倍 [6]。高建剛指出，醫(yī)療支出存在省際差異，影響家庭醫(yī)療支出的主要因素有戶主年齡、家庭工作人口數(shù)、家庭可支配收入與家庭食品支出總額[7]。在醫(yī)療支出的性別差異上，眾多研究的結(jié)論基本一致，即女性醫(yī)療支出水平顯著低于男性[8，9]，女性老人的醫(yī)療支出則更多依賴于家庭和子女支持等誘發(fā)因素，而男性老人則多取決于自身潛在因素 [10]。此外，部分學者對特定人群如貧困人群和老年人群的醫(yī)療支出差異也進行了考察。封進等考察收入水平對醫(yī)療支出的影響發(fā)現(xiàn)，收入水平對醫(yī)療支出的影響在1997年變得不顯著，低收入農(nóng)民面臨著收入的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)雙重影響[11]。閻峻的研究則指出，老年人（65+）占用的醫(yī)療資源份額僅比其人口份額高 6 個百分點，且高齡老年人（80+）、貧困老年人和女性老年人凈占用份額更低 [12]。

伴隨著我國醫(yī)療體制改革的不斷深化，醫(yī)療保障制度的減負能力成為研究焦點。劉國恩的研究表明，醫(yī)保制度顯著減輕城鄉(xiāng)老人家庭總1/4的醫(yī)療負擔，其中城鎮(zhèn)醫(yī)保和公費醫(yī)療所發(fā)揮的作用明顯高于其他保險形式[13]。薛偉玲的研究指出，老年人的經(jīng)濟狀況、健康狀況等因素對其醫(yī)療費用存在顯著作用，但其醫(yī)療保險身份呈現(xiàn)出典型“不足論”的特征[14]。許玲麗等的研究指出，發(fā)現(xiàn)健康波動會產(chǎn)生醫(yī)療支出風險，大病支出風險絕大部分由職工基本醫(yī)療保險統(tǒng)籌基金承擔，個人自負支出風險則相對較小[15]。

據(jù)此，筆者以貧困地區(qū)大病農(nóng)戶為調(diào)研對象，利用TPM模型對大病成員醫(yī)療支出狀況及影響因素進行深度分析，為我國農(nóng)村醫(yī)療保障體系建設(shè)提供政策參考。

三、數(shù)據(jù)來源及研究方法

1數(shù)據(jù)說明

本研究數(shù)據(jù)主要來源于中南財經(jīng)政法大學、華中農(nóng)業(yè)大學、四川大學等課題組在2007～2009年快速調(diào)查以及深度訪談的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)。遵循分層隨機抽樣原則，本次調(diào)查選取國家級貧困縣湖北省紅安縣3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)中的30個行政村1266個大病農(nóng)戶家庭為樣本。在被調(diào)查的1266個大病農(nóng)戶中，約1857個成員被報告患有大病。在所調(diào)查的1266個大病農(nóng)戶中，有453個農(nóng)戶的部分大病成員沒有采取任何治療措施，占所有大病農(nóng)戶的3578%。結(jié)合農(nóng)戶實地調(diào)查以及相關(guān)研究文獻，本文將“大病”定義為：一是需要住院治療且農(nóng)戶認為醫(yī)療花費很大的疾病，這類疾病多為急性??；二是患者常年用藥，[JP3]農(nóng)戶認為累計醫(yī)療開支較大的疾病，這類疾病多為慢性??；三是農(nóng)戶認為病情較嚴重，且在較長時間內(nèi)影響正常生產(chǎn)活動的疾病。

2 模型選取

由于大病醫(yī)療支出在很大程度上取決于農(nóng)民的治療選擇，若忽視治療選擇對醫(yī)療支出的直接影響，將產(chǎn)生樣本選擇性偏差。再加上大病醫(yī)療支出并非正態(tài)分布，且存在一定比例的零支出，若直接使用OLS模型進行估計，將導致估計上的偏誤。為糾正樣本選擇性偏差，包含選擇模型和結(jié)果模型的兩階段模型得到了廣泛的應(yīng)用。已有的研究文獻多將“是否患病”、“是否就診”作為選擇模型的因變量，而忽視了患者未就診但自行治療（包括自行購藥、民間土方治療等）產(chǎn)生的醫(yī)療開支，這一偏誤將直接影響結(jié)果模型的分析。鑒于此，本文以大病患者是否治療作為選擇模型的因變量，而在結(jié)果方程中估計大病醫(yī)療開支。當然，調(diào)查中約有1%的大病患者雖自行治療，但仍存在醫(yī)療支出為零的情形。為糾正零支出所帶來的偏誤，本研究將這類零醫(yī)療支出統(tǒng)一調(diào)整為1元。這樣，第一階段的選擇模型是二值響應(yīng)變量的概率模型：