仇春涓馮 柏陳 滔
定額給付型住院醫(yī)療保險(xiǎn)理賠成本精算假定的合理性分析*
仇春涓1馮 柏2陳 滔3
目前我國(guó)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)存在著供需矛盾,競(jìng)爭(zhēng)不充分是造成供需矛盾的關(guān)鍵原因,而競(jìng)爭(zhēng)不充分的重要表現(xiàn)是費(fèi)率水平不合理、內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制能力不強(qiáng)。商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的定價(jià)對(duì)精算部門的要求比較高,目前,稀缺的數(shù)據(jù)資料和薄弱的精算能力還不足以支撐保險(xiǎn)公司對(duì)多元化商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。因此,亟待解決的是對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)率合理性的評(píng)估。國(guó)內(nèi)學(xué)者從精算角度對(duì)費(fèi)率合理性的實(shí)證研究非常有限,致使無(wú)從知曉隱藏在保費(fèi)背后的精算假設(shè)。本文將從精算實(shí)證角度分析保費(fèi)的合理性,使用廣義線性模型合理化定額給付型醫(yī)療保險(xiǎn)中關(guān)于平均住院天數(shù)的精算假設(shè)。
在我國(guó),商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)按照給付性質(zhì)主要分為定額給付型和費(fèi)用補(bǔ)償型兩類。在全民醫(yī)保的不斷推進(jìn)中,定額給付型(也叫津貼型)住院醫(yī)療保險(xiǎn)可以作為基本醫(yī)療保險(xiǎn)的有效補(bǔ)充。其中一年期定額給付型住院醫(yī)療保險(xiǎn)的理賠成本精算假設(shè)為住院率、住院天數(shù)、費(fèi)用率、安全附加和利潤(rùn)率等。這中間又以住院率和住院天數(shù)最為關(guān)鍵,因?yàn)槠錄Q定了該類計(jì)劃的理賠成本。
1.住院率的假定
衛(wèi)生部統(tǒng)計(jì)信息中心編撰的《2008中國(guó)衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查研究——第四次家庭健康詢問(wèn)調(diào)查分析報(bào)告》(以下簡(jiǎn)稱《衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查報(bào)告》)公布了我國(guó)各年齡組人群的住院率。各年齡組人群的住院率與性別、年齡、城鄉(xiāng)差異等因素有關(guān),公平合理的保費(fèi)應(yīng)盡量多地包含這些風(fēng)險(xiǎn)因素的影響,但從某保險(xiǎn)公司定額給付型住院醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品的精算報(bào)告中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品定價(jià)時(shí)只考慮了年齡一個(gè)因素。我們把《衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查報(bào)告》中公布的城鄉(xiāng)合計(jì)住院率,不分性別地加入10%的保險(xiǎn)因子7與某公司精算假定的對(duì)比如圖1所示。
對(duì)比圖1中各年齡組的兩組數(shù)據(jù):①保險(xiǎn)公司住院率的精算假定與《衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查報(bào)告》中公布的住院率存在差異,而且不同年齡組的差異程度不同。②只有25~29歲人群住院率的精算假定比《衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查報(bào)告》的低,其余各年齡組均比《衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查報(bào)告》的高。主要原因是衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查中25~29歲及30~34歲年齡段的住院率包含了生育原因的住院,而一般的住院給付型醫(yī)療保險(xiǎn)僅包含了疾病和意外傷害事故的住院,所以去除因生育的住院,25~29歲及30~34歲年齡段的住院率假設(shè)也是偏高的。③0~4歲、5~17歲及35~54歲人群住院率的精算假定偏高的比較明顯。
圖1我國(guó)各年齡組居民的住院率與精算假定住院率的比較
2.平均住院天數(shù)的假定
事實(shí)上關(guān)于平均住院天數(shù)有很多參考來(lái)源。本文以下數(shù)據(jù)作為對(duì)比:
(1)2008年成都市某三級(jí)醫(yī)院的住院醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù),代表住院人群。共36925人,其中0~59歲共27645人,男性16160人,女性11485人;60歲及以上共9280人,男性6271人,女性3009人。
(2)2008年上海市某區(qū)新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)人群的住院醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù),代表社保人群。共3789人,其中0~59歲共1422人,男性552人,女性870人,但0~4歲及5~17歲人群的數(shù)據(jù)稀少,所以在后面的分析中未涉及0~17歲年齡組;60歲及以上共2367人,男性1020人,女性1347人。
(3)2011年湖北、浙江及重慶三省市部分地區(qū)居民健康狀況的調(diào)查數(shù)據(jù),代表普通人群。共調(diào)查了6502名居民,0~59歲人群中,598人在過(guò)去的一年內(nèi)曾經(jīng)患病住院,其中男性275人,女性323人;60歲及以上人群中,258人在過(guò)去的一年內(nèi)曾患病住院,其中男性142人,女性116人。
(4)2008年商業(yè)保險(xiǎn)公司的某住院醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品的理賠數(shù)據(jù),代表商業(yè)保險(xiǎn)理賠人群,理賠人群的數(shù)據(jù)的年齡分布為0~58歲,保險(xiǎn)公司賠付的336人中,男性174人,女性162人。
分別計(jì)算上述四個(gè)人群各年齡組數(shù)據(jù)住院天數(shù)的平均值,并將結(jié)果與加上免賠天數(shù)的平均住院天數(shù)的假定相比較,結(jié)果如圖2所示。
從圖2中可以看到:①?gòu)恼w情況看,不同人群的平均住院天數(shù)有所不同,但集中在7~15天,而且基本都比精算假定低,僅30~39歲理賠人群稍微偏高于精算假定。②60歲以下的社保人群的平均住院天數(shù)相對(duì)最低,因?yàn)樾罗r(nóng)合的補(bǔ)償是費(fèi)用型的,常常有免賠與共付等制約。③30~60歲住院人群的平均住院天數(shù)比普通人群的低,原因是住院人群的數(shù)據(jù)來(lái)自三級(jí)醫(yī)院,醫(yī)療技術(shù)水平相對(duì)較高而且床位相對(duì)緊張。④理賠人群的平均住院天數(shù)在四組人群中相對(duì)較高,而且商保理賠人群的住院天數(shù)比社保人群要高,這是保險(xiǎn)公司制定較高的精算假定的原因之一,也是目前我國(guó)商業(yè)保險(xiǎn)公司對(duì)醫(yī)療服務(wù)供方控制力比社保弱的體現(xiàn)。⑤社保人群和住院人群中,60歲以上人群的平均住院天數(shù)顯著高于其他年齡組。
圖2 不同人群平均住院天數(shù)與假定的比較
總體上,保險(xiǎn)公司的精算假定最高,18~29歲及30~39歲人群的精算假定與實(shí)際情況較為接近,嬰幼兒及老年人群體的精算假定卻偏高異常。
綜上分析,無(wú)論是住院率的精算假定還是平均住院天數(shù),保險(xiǎn)公司的精算假定都過(guò)于保守,這將直接導(dǎo)致費(fèi)率水平的偏高。保險(xiǎn)公司在經(jīng)營(yíng)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品時(shí),會(huì)面臨風(fēng)險(xiǎn),定價(jià)時(shí)對(duì)精算假定可以采取謹(jǐn)慎的態(tài)度,但要有嚴(yán)格的限度,不能提高得過(guò)于離譜,違背保費(fèi)定價(jià)的合理和公平原則,最終導(dǎo)致商業(yè)健康保險(xiǎn)無(wú)法在醫(yī)療保障體系中起到良好的補(bǔ)充作用。
1.模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明
醫(yī)療數(shù)據(jù)(包括住院天數(shù)醫(yī)療數(shù)據(jù))通常表現(xiàn)出厚尾偏態(tài)的特征(Cantoni,2006;Blough et al.,1999;Gilleskie et al.,2004),因此不能運(yùn)用經(jīng)典的線性回歸模型對(duì)其擬合。鑒于這種限制,有學(xué)者提出采用廣義線性模型(generalized linear model,GLM)對(duì)響應(yīng)變量不符合正態(tài)分布的醫(yī)療費(fèi)用以及醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸(李致煒等,2008),并最終取得了比較理想的結(jié)果。Lindsey J.K(1997)在其書(shū)中比較詳細(xì)地闡述了廣義線性模型的基本理論及其發(fā)展歷程。假設(shè)應(yīng)變量Y為服從某指數(shù)分布族,Xi(i=1,2,…,p)為解釋變量,則廣義線性模型的形式如下:
通過(guò)上文中對(duì)四組人群進(jìn)行了簡(jiǎn)單的比較,我們發(fā)現(xiàn)四組人群的平均住院天數(shù)都比精算假定高。本文用2008年成都市某三級(jí)醫(yī)院的住院數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)證。此樣本中0~4歲共有3736人,其中男性2479人,女性1257人;5歲及以上共有33189人,其中男性19952人,女性13237人,除了性別、年齡外,還有職業(yè)信息,包括兒童、學(xué)生、干部、工人和農(nóng)民。當(dāng)然住院人群數(shù)據(jù)中還包括很多其他信息,但是商業(yè)住院醫(yī)療保險(xiǎn)僅以住院的發(fā)生為給付條件,而非疾病因素,加上在費(fèi)率厘定以及核保時(shí)無(wú)法將事后信息考慮在內(nèi),因此無(wú)法包含這些信息。
在四類人群中住院人群的數(shù)據(jù)樣本量最大,并且該醫(yī)院是四川省的綜合性三級(jí)醫(yī)院,囊括了更多類別的疾病和更多特征的個(gè)體。目前,基本定額給付型住院醫(yī)療保險(xiǎn)一般僅對(duì)在社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)定點(diǎn)的二級(jí)或者三級(jí)醫(yī)院住院進(jìn)行津貼給付,研究表明,醫(yī)院級(jí)別越高,日均住院費(fèi)用和住院天數(shù)也越高(潘寶駿等,2007)。因此,本文以三級(jí)醫(yī)院為樣本對(duì)住院天數(shù)的精算假定有具有一定的參考意義。
2.實(shí)證結(jié)果及分析
根據(jù)上文分析,假設(shè)5歲及以上人群的住院天數(shù)均服從Gamma分布,選擇其連接函數(shù)為自然對(duì)數(shù)形式。解釋變量為年齡、性別和職業(yè)。則兩組年齡段具體的廣義線性模型形式為(2)式。
表1 5歲及以上人群住院天數(shù)的廣義線性模型回歸結(jié)果
在定價(jià)的精算假定中,如果對(duì)不同的性別以及不同的職業(yè)采用相同的精算假定測(cè)算保費(fèi),就會(huì)造成保費(fèi)的不合理,事實(shí)上等于是女性的保費(fèi)補(bǔ)貼了男性的保費(fèi),甚至是收入水平較低的農(nóng)民的保費(fèi)補(bǔ)貼了其他人群的保費(fèi)。
3.平均住院天數(shù)的估計(jì)
我們把5歲及以上人群按年齡段進(jìn)行了分組,再計(jì)算每組的住院天數(shù)估計(jì)的平均值。從表2中可以看出,男性平均住院天數(shù)的估計(jì)值集中在10~15天,女性人群的集中在10~14天,與圖2所反映的各年齡組人群住院天數(shù)的加權(quán)平均值基本吻合,但是都低于平均住院天數(shù)的精算假定。我們發(fā)現(xiàn),60歲及以上老年人群體的住院天數(shù)高于非老年人群,但相差不大。在我國(guó)人口老齡化越來(lái)越嚴(yán)重的情況下,老年人的就醫(yī)需求及享受醫(yī)療服務(wù)的權(quán)利是亟待滿足并保障的。但是,目前商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)都因老年人是易患病群體、住院天數(shù)高等因素將老年人限制在投保范圍之外,事實(shí)上從本文的實(shí)證結(jié)果上看,老年人的住院天數(shù)并沒(méi)有比其他群體高出很多,反而職業(yè)對(duì)住院天數(shù)的影響更為顯著。因此,保險(xiǎn)公司可以嘗試推出為老年人投保的商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn),同時(shí),進(jìn)一步考慮更細(xì)致的風(fēng)險(xiǎn)因子,優(yōu)化費(fèi)率結(jié)構(gòu)。
表2 平均住院天數(shù)的估計(jì)結(jié)果(天)
定額給付型住院醫(yī)療保險(xiǎn)的費(fèi)率在很大程度上取決于平均住院天數(shù)的假定,如果平均住院天數(shù)的假定偏高,那么費(fèi)率勢(shì)必偏高,從而導(dǎo)致產(chǎn)品缺乏競(jìng)爭(zhēng)力,不能有效滿足消費(fèi)者的需求,整個(gè)醫(yī)療保障制度中頂層的補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)部分就會(huì)略顯不足,從而影響整個(gè)醫(yī)療保障的效果。
本文對(duì)我國(guó)一年期定額給付型住院醫(yī)療保險(xiǎn)理賠成本精算假定的合理性問(wèn)題進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)住院率與住院天數(shù)的精算假定都偏于保守,此外性別及職業(yè)也是影響住院天數(shù)的顯著因子。商業(yè)保險(xiǎn)公司應(yīng)該積極投入產(chǎn)品的研發(fā)及創(chuàng)新,推出具有不同層次保障水平的商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品,做好基本醫(yī)療保險(xiǎn)的補(bǔ)充,同時(shí)滿足不同層次、不同人群的醫(yī)療保險(xiǎn)需求,特別是老年人群的需求。
1.Lindsey JK.Applying Generalized Linear Models.Springer,1997.
2.Blough DK,Madden MC.Modeling Risk Using Generalized Linear Models.Health Economics,1999,18(2):153-171.
3.Cantoni E,Ronchetti E.A robust approach for skewed and heavy-tailed outcomes in the analysis of health care expenditures.Health Economics,2006,25(2):198-213.
4.Gilleskie DB,Mroz TA.A Flexible Approach For Estimating the Effect of Covariates on Health Expenditure.Health Economics,2004,23(2):391-418.
5.衛(wèi)生部統(tǒng)計(jì)信息中心.2008中國(guó)衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查——第四次家庭健康詢問(wèn)調(diào)查分析報(bào)告.中國(guó)協(xié)和醫(yī)科大學(xué)出版社,2009.
6.陳聰,胡元佳,王一濤.人口老齡化對(duì)我國(guó)衛(wèi)生費(fèi)用的影響.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2012,29(3):430-432.
7.李玉泉.健康保險(xiǎn)單獨(dú)監(jiān)管問(wèn)題研究.保險(xiǎn)研究,2011(9):26-30.
8.李致煒,宋世斌.城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)中的醫(yī)療費(fèi)用分析及預(yù)測(cè).統(tǒng)計(jì)與決策,2008,(16):72-74.
9.潘寶駿,鄭振佺,張心耕,等.福建新型農(nóng)村合作醫(yī)療基線調(diào)查20萬(wàn)住院病例基本規(guī)律研究.海峽預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志,2007,(1):7-9.
10.吳洪.后醫(yī)改時(shí)代商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的定位與出路.深圳大學(xué)學(xué)報(bào),2009,(3):57-63.
(責(zé)任編輯:丁海龍)
*上海市保險(xiǎn)學(xué)會(huì)2012年度研究項(xiàng)目基金資助
1.華東師范大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院(200241)
2.中國(guó)人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院
3.西南財(cái)經(jīng)大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)院
中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)2015年1期