廣東城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險對居民住院服務(wù)利用的影響研究

李建國，陳華艷，周尚成

(廣州中醫(yī)藥大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，廣東 廣州 510006)

自2009年實施醫(yī)療衛(wèi)生體系綜合改革以來，我國全民醫(yī)保實現(xiàn)了跨越式發(fā)展。截至2018年10月，全民醫(yī)療保險覆蓋了13.5億人口。全民醫(yī)保在減少居民的預(yù)防性儲蓄、促進消費、降低居民的疾病經(jīng)濟負擔、減少因病致貧方面，都起到了非常重要的作用。各個方面的研究也表明，全民醫(yī)保提高了門診和住院的可及性，各級醫(yī)院的住院費用上升較快。那么全民醫(yī)保是否提高了住院服務(wù)利用呢？很多學(xué)者從住院費用或者宏觀的住院次數(shù)數(shù)據(jù)，分析得出我國的全民醫(yī)保提高了住院服務(wù)利用，較好地保障了患者住院服務(wù)的可及性。但由于全民醫(yī)保包括的范圍非常廣(主要有城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險、新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險)，2016年以來，我國新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險和城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險開始合并。2019年，除了7個省份沒有合并，全國絕大部分省份已經(jīng)完成了城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險的合并工作。另外，基本醫(yī)療保險對農(nóng)村居民和城市居民的影響不同。所以，從全國的角度進行研究，或者從整個全民醫(yī)保來進行研究結(jié)果會有偏差；從宏觀數(shù)據(jù)(主要是總量數(shù)據(jù)和均值數(shù)據(jù))來研究，和從微觀調(diào)研數(shù)據(jù)來研究，結(jié)果會有偏差。筆者認為，從患者住院費用和住院次數(shù)來分析，結(jié)果也會有偏差。在研究方法上，也要剔除能夠影響住院服務(wù)利用的其他變量的影響才能夠準確地估計基本醫(yī)療保險對住院服務(wù)利用的影響。因此，從多個角度來分析全民醫(yī)保對住院服務(wù)的影響，可以更全面地掌握全民醫(yī)保的經(jīng)濟效益。

2007年，廣東出臺了《關(guān)于建立城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險制度實施意見》，2009年實現(xiàn)了城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險制度；2008年7月，湛江開始實施城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度，并開啟了“湛江模式”；2012年，廣東城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險正式開始合并，醫(yī)療保險的改革走在全國的前列。廣東省實施“城居保”的時間跨度長、樣本量充足、在全國具有代表性，本文對廣東省的數(shù)據(jù)進行了分析，以期為我國醫(yī)療保險改革提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究方法

PSM法是由Rubin和Rosenbaum于1983年首次系統(tǒng)性提出[1]，并經(jīng)過眾多著名研究學(xué)者的改良與優(yōu)化，已分支出多種傾向值匹配方法，旨在解決現(xiàn)實世界中觀察樣本無法被隨機性控制的問題，增強研究結(jié)果的可靠性。本文借鑒蘇毓凇[2]的研究，運用PSM法對廣東“城居保”對參保居民住院服務(wù)利用的影響進行研究，以消除一般回歸方法無法避免的混雜因素影響，減少選擇性誤差；使用Stata 15.0軟件進行分析。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

CFPS是由北京大學(xué)中國社科調(diào)查中心(ISSS)負責進行的，調(diào)查實施年份分別為2010年、2012年、2014年、2016年和2018年，基線樣本覆蓋的省、市、自治區(qū)達到25個，可代表95%的中國人口。CFPS從個體、家庭、社區(qū)3個層次全面詳細地反映了我國人口、健康教育和社會經(jīng)濟等變遷。該數(shù)據(jù)對廣東省樣本采用過度抽樣，選取到1600戶，具有一定代表性，可進行省級推斷[3]。本文數(shù)據(jù)來源于CFPS中符合“城居?！眳⒈l件的2010-2017年的廣東省城鄉(xiāng)居民樣本數(shù)據(jù)，剔除含缺失項樣本數(shù)據(jù)后，共計有1729個有效樣本。

1.3 變量設(shè)置與定義

因變量:過去一年是否因病住院(用hosi來表示)，住院為1，否則為0。

自變量:是否參加“城居?！?用cjbi來表示)，參加“城居?！睘?，否則為0。

控制變量:年齡(agei；賦值為個體i被采訪時年齡)、性別(sexi，男性為1，女性為0)、戶籍(hki，非農(nóng)業(yè)戶口為1，農(nóng)業(yè)戶口為0)、受教育程度(edui，賦值為個體i受教育年限)、婚姻狀況(mi，賦值為個體i在受訪時的婚姻情況，以1-5分別表示“未婚、在婚、同居、離婚、喪偶”；其中“在婚”為有配偶，其余則為無配偶)、住院費用(hfeei，賦值為個體i過去一年中花費的住院費用)等變量。

2 結(jié)果

2.1 樣本基本特征

全樣本平均年齡為41.95歲，住院樣本的平均住院費用為14,726.15元。設(shè)定參加“城居?！钡?275個樣本為處理組，沒有參加的454個樣本為控制組。處理組歲數(shù)均值比控制組的大，有更長的教育年限，有配偶的所占比例更高；調(diào)查者戶籍類型在兩組間相差不是很大；兩組的住院率相近，但是處理組負擔更高的住院費用；兩組在年齡、戶籍和受教育程度方面差異有統(tǒng)計學(xué)意義，見表1。

表1 全樣本指標的基本特征及變量均值

2.2 傾向值估計

個人是否參加“城居保”，取決于多個因素，主要有年齡、性別、受教育程度、戶口等。根據(jù)傾向得分匹配法，筆者將構(gòu)建一個Logit分析模型，把影響居民參加城居保的主要因素納入進來，用于估計居民參與城居保行為的概率。根據(jù)模型估計，回歸結(jié)果中卡方值的顯著性都很強，均在1%水平上顯著，說明模型擬合較好。其中，年齡、性別、受教育程度、戶口對參保意愿的影響顯著，系數(shù)分別為0.009、-0.241、0.060和-0.630。受教育程度越高，參保概率越大；年齡越大，參保意愿越大；在性別方面，女性參保意愿更大；在戶籍方面，農(nóng)村戶口參保意愿更大。這些結(jié)論是符合健康保險學(xué)的基本理論和以前文獻分析的結(jié)果。

2.3 匹配前后重合檢驗和匹配平衡性假定檢驗

最近鄰匹配法下，總樣本的重合情況較好，處理組和控制組重合介于0.45～0.90(見圖1)。相對于匹配前，匹配后的各協(xié)變量的組間差異均明顯縮小，其中住院費用在匹配后組間差異接近0(見圖2)。

圖1 匹配后傾向值分布

圖2 匹配前后協(xié)變量組間差異

另一方面，如表2所示，Pseudo-R2匹配后均減少并接近零，LR統(tǒng)計量匹配后均表示不顯著，均值偏差均在5以下，β值均在25%以下。這說明樣本匹配通過平衡性檢驗，有效地減少可觀測變量的選擇性偏差，匹配情況良好。

表2 匹配的平衡性檢驗

2.4 處理組平均干預(yù)效應(yīng)估計結(jié)果

由表3可見，無論哪種匹配方法，城居保對住院服務(wù)利用均無顯著影響，而且結(jié)果具有很強的穩(wěn)定性。

表3 廣東城居保對住院服務(wù)利用影響的平均處理效應(yīng)

3 研究結(jié)論與政策含義

3.1 研究結(jié)論

從描述統(tǒng)計來看，實施全民醫(yī)保之后，廣東省住院服務(wù)可利用資源在供給方面有顯著改善。從PSM估計來看，通過對年齡、性別、戶口、受教育程度、婚姻狀況、住院費用6個變量控制的基礎(chǔ)上，對樣本進行了匹配，而且通過重合檢驗和平衡性檢驗，匹配效果良好。通過平均干預(yù)效應(yīng)估計發(fā)現(xiàn)，廣東城居保對住院服務(wù)利用的影響并不顯著。

3.2 與相關(guān)研究的主要差異

本文研究發(fā)現(xiàn)，“城居?！钡挠袩o對住院行為沒有很大的影響。這個結(jié)論與以往的相關(guān)研究有著重大的差異和區(qū)別。李亞青[4]通過2008年中國衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查數(shù)據(jù)，得出城鎮(zhèn)居民住院天數(shù)與城居保享受保障水平呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。Hong Liu[5]使用2006年和2009年中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)我國城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險提高了包括住院服務(wù)在內(nèi)的醫(yī)院服務(wù)利用，尤其是貧困群體，但卻沒有降低個人的衛(wèi)生支出。高月霞[6]采用國家基本醫(yī)療保險入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，建立OLS回歸模型，得出“城居?！憋@著地降低非慢性病居民的住院率，降低住院費用的交通費用，且住院服務(wù)滿意度在65歲以上老年人、慢性病患者和低保戶等弱勢群體有顯著的提高。張藝瀟、馮文[7]通過入戶調(diào)查對貧困農(nóng)村老人的住院率與相關(guān)因素的研究，發(fā)現(xiàn)健康自評得分成為決策使用住院服務(wù)的最主要因素，其次就是受醫(yī)療保險的影響。韓瑞霞[8]通過回歸分析得出，擁有醫(yī)療保險的居民的住院服務(wù)利用增加了16.17%，且增加了居民的醫(yī)療總花費。余海燕[9]等則表示收入水平是居民的住院服務(wù)利用的主要因素，而在醫(yī)療保險等補償機制下，貧困人口在住院率方面的住院服務(wù)利用就會顯著高于普通人群。根據(jù)他們的研究，醫(yī)療保險對住院服務(wù)利用影響有統(tǒng)計學(xué)意義。

但也有一些學(xué)者和筆者的研究結(jié)果是相似的。如印度尼西亞學(xué)者Ekaning[10]認為老年人的二級住院服務(wù)利用主要與診斷、滯留時長、醫(yī)院類型和治療等級形成顯著關(guān)系，但與醫(yī)療保險沒有太大的關(guān)系。國內(nèi)胡宏偉[11]通過對國務(wù)院城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險調(diào)查2007-2010年面板數(shù)據(jù)建立Probit模型并回歸分析，探索出“城居保”對城鎮(zhèn)居民有減少總體應(yīng)住院未住院的傾向，但是效果不顯著。Lin Wenyi[12]根據(jù)中國養(yǎng)老健康調(diào)查數(shù)據(jù)，證明了中老年人所繳納的醫(yī)療保險對其醫(yī)療服務(wù)利用沒有顯著影響。這些研究與本文的結(jié)論比較接近。

3.3 差異的主要原因

現(xiàn)有的研究，主要是以住院報銷金額、住院費用等以貨幣表示的量作為應(yīng)變量進行計量分析，而用這些變量表示的住院服務(wù)利用，肯定是隨著年份的延長不斷增長的。因為這些變量很容易受到通脹、醫(yī)療費用上漲、疾病譜改變、技術(shù)復(fù)雜性和診斷治療質(zhì)量標準提高等多方面的影響。而本文的分析，是以住院次數(shù)作為應(yīng)變量進行定量分析，更多的反映居民年度住院次數(shù)是否增加。這個變量受居民的教育程度、性別、戶口、婚姻、年齡等長期趨勢的影響，而受經(jīng)濟相關(guān)變量的影響小。

本文利用了PSM模型，把受教育程度、性別、戶口、婚姻、年齡等變量進行匹配，消除了這些變量的影響誤差，結(jié)論是廣東城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險對住院行為沒有很大的影響。所以醫(yī)保補貼，只是補貼了住院費用和金額，提高了保險報銷的比例，減少了災(zāi)難性醫(yī)療支出和因病致貧，在剔除了控制變量的影響之后，并沒有提高住院次數(shù)。現(xiàn)有的研究是對住院服務(wù)利用多因素回歸分析，很多文獻沒有明確指出在控制其他變量不變的情況下，“城居保”對住院服務(wù)利用的影響。

本文是針對廣東城居保所有群體的分析，而現(xiàn)有的很多文獻是針對某類特殊人群尤其是中老年群體的分析。中老年群體、貧困群體、慢病群體醫(yī)保行為的選擇和住院服務(wù)的關(guān)系，有很多特殊的因素，疾病種類更多樣化，疾病程度更復(fù)雜，對住院服務(wù)的需求更大。其次，我國醫(yī)保更注重對貧困群體、弱勢群體、重大特大疾病的保障，所以細分樣本進行分析，可以得到“城居保”提高了住院服務(wù)利用的結(jié)果，但由于廣東基本醫(yī)療保險已經(jīng)全覆蓋，如果對一般樣本進行分析，就不一定能夠得到這樣的結(jié)果。

以前的醫(yī)保實踐，把基本醫(yī)療保險的保險報銷與是否住院緊密地聯(lián)系在一起，以是否是住院病人決定是否可以報銷以及報銷的比例。這就導(dǎo)致了很多城鄉(xiāng)居民被動地接受住院，但這部分住院不是醫(yī)療技術(shù)上的需求，而是保險報銷的需要。所以以前的研究結(jié)果，是否參保對住院服務(wù)利用有很大的影響。但是隨著廣東城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度的完善，隨著醫(yī)保支付按病種均值付費、按單病種付費、日間手術(shù)、按病種分值付費等政策實施，不需要住院，也能夠解決很多的保險報銷問題，這就減少了不必要的住院治療，節(jié)約了寶貴的醫(yī)療資源和醫(yī)保費用。

慢病醫(yī)保報銷政策的實施，也是一個積極的因素。以前的慢病(包括高血壓、糖尿病等)不在保險報銷范圍之內(nèi)，導(dǎo)致很多病人通過住院行為套取醫(yī)保資金，間接導(dǎo)致住院行為非理性增加。目前，廣東把高血壓、糖尿病等慢性疾病，放在基層醫(yī)院，通過門診就可以實現(xiàn)醫(yī)保報銷，因此對中老年慢病患者而言，就可以極大地減少住院服務(wù)利用。

測定我國全民醫(yī)保的經(jīng)濟效益和對醫(yī)療衛(wèi)生體系各類利益群體、相關(guān)變量的影響，隨著時間的推移和數(shù)據(jù)的日益完善，方法也會越來越精細；隨著各種政策尤其是醫(yī)保支付政策的變革和出臺，對相關(guān)變量的影響就會越來越復(fù)雜化。本文的研究，只是從一般參保群體的角度進行的分析，對特殊病人、特定疾病、中老年群體、貧困群體和特殊政策的研究，應(yīng)該是未來研究精細化的方向。