农村医疗保障制度最优补偿研究

农村医疗保障制度最优补偿研究陈在余2012-7-20 14:51:25 来源：《世界经济文汇》2012年1期【内容提要】本文从理论及实证的角度对我国最优的农村医疗保障制度设计进行了研究，继2003年以来，我国新型农村合作医疗实施的是低缴费、低补偿的政策，而问题是这种补偿政策是否最优？考虑到医疗保障风险分散及道德风险的权衡，我们认为医疗保险最优共付率主要取决于农民医疗绝对风险规避系数、医疗支出风险大小及医疗支出价格弹性。

运用2004年及2006年中国营养与健康调查数据(China Health and Nutrition Survey，CHNS)对相关参数进行估计，本文研究表明，我国现行农村合作医疗的最优共付率应为20%左右，目前我国新型农村合作医疗制度的补偿水平与最优共付率仍有较大的差距。

【关键词】农村合作医疗最优共付率风险规避道德风险一、引言我国农村医疗保障制度建设是政府多年来高度关注的重要问题之一，继上世纪90年代以来我国政府开始恢复农村合作医疗制度，但发展速度缓慢，直至2006年，中央政府决定加快推进和不断完善新型农村合作医疗制度，农村医疗保障制度发展加速，截至2009年9月底，全国开展新型农村合作医疗的县(市、区)达2 716个，参加人口8.33亿人，参合率达94%(卫生部，2010)。

我国农村合作医疗缴费标准不高，至2009年，新农合筹资标准达到每人每年合计100元，其中，各级财政补助80元，农民个人缴费20元(卫生部，2010)。

从合作医疗补偿来看，我国农村合作医疗补偿标准普遍偏低，目前合作医疗基金以县为统筹，主要根据基金收支平衡的原则确定补偿标准，根据第四次国家卫生服务调查，2008年新型农村合作医疗制度覆盖的居民中，仅有33.5%的门诊患者和85.3%的住院患者医疗费用得到报销，其中，住院患者报销费用仅占其住院总费用的34.6%。

长期以来我国合作医疗实施的是一种低缴费、低补偿政策(Wagstaff et al.，2007；Wang，2005)，但问题是，我国目前的农村合作医疗补偿标准是否最优？补偿标准过低，则难以抵御农民的疾病风险，也达不到农村居民医疗保障的作用。

农村合作医疗是社区医疗融资的一种形式，从农户角度来看，农村居民参加合作医疗的目的在于获得相应的医疗保障，因此，补偿标准过低，不仅影响农民参与的积极性，也使合作医疗的存在失去意义，而补偿标准提高，必然要提高缴费标准，除非政府大量补贴。

事实上，2006年以来我国农村合作医疗发展迅猛，这主要得益于政府的大力推广，但合作医疗是以自愿为原则，如果农村医疗保障体系缺乏内在的稳定机制，必然影响到合作医疗的可持续性，正如上世纪80年代所经历的那样，农村合作医疗制度迅速崛起，也会迅速走向解体。

尽管目前由许多文献研究农村合作医疗，但对这些基本问题的研究并不多见。

从医疗保障的角度研究合作医疗，必然涉及如何设计农村合作医疗的补偿规则，而由于第三方付费机制的引入，则带来医疗保险中的道德风险问题，使农民不关心医疗成本(Chernew et al.，2000；Manning et al.，1987)，从而导致合作医疗组织收支失衡。

最优医疗保障制度设计主要是基于医疗保障带来的风险分散与道德风险的最优化，最早的经典文献包括Arrow(1963，1971)和Zeckhauser(1970)早期的研究认为，保险人对被保险人的医疗损失不应金额赔付，而是应设置合理的共付率①，以权衡风险分散收益与道德风险福利损失。

假定其他条件不变，当被保险人从风险分散中获得的边际收益等于道德风险带来的边际成本时，医疗保障制度的共付率达到最优(Ellis et al.，2007；Buchanan et al.，1991；Blomqvist，1997)讨论了非线性最优医疗保障设计，研究认为医疗保险的最优共付率应取决于居民的健康状态，不同的健康水平应设计不同的共付率。

但在实证文献中，为简化分析，通常研究单一的共付率模型，可能是由于样本选择及参数设置的不同，学者们对医疗保障最优共付率数值大小的研究差异较大，大致从20%左右(Blomqvist，1997；Newhouse et al.，1993)到50%—60%之间(Feldstein and Friedman，1977；Manning and Marquis，1996)。

以上实证研究主要是对发达国家医疗保障最优补偿标准进行的分析，而运用发展中国家农村的数据较少，类似的研究在我国也未得到学者们足够的重视。

事实上，各国居民收入水平不同、历史文化不同，导致居民的风险规避态度不同，最优共付率应出现较大的差异。

目前很少文献对我国农村居民最优医疗保障制度问题进行思考，可能是国内新型农村合作医疗全面推广的历史还不长。

在较少的研究文献中，与本文研究最为相近的是封进和宋铮(2007)，该文构建了一个异质性个体决策模型，讨论了我国农村医疗保障制度，经模拟测算认为只要农村合作医疗补偿比例维持在50%左右，农民个人缴费10元，政府补贴20元，现行制度可以实现收支平衡，参与率在90%以上，这项研究基于个人的效用最优化，没有考虑到农村医疗保障中参与农民的风险分散及道德风险的权衡，该研究讨论了自愿型医疗保障体系的参与率及现行体系的筹资平衡问题，而没有讨论合作医疗是否提供了足够的医疗保障；封进和李珍珍(2009)通过比较农民灾难性医疗支出及财政支出的角度，分析现行农村合作医疗制度不同补偿模式的效果，发现门诊与住院均补偿80%的方案抵御农民灾难性医疗支出较好，该项研究是按照事先设定的方案进行比较分析，也没有讨论农村医疗保障中的风险分散与道德风险的权衡问题。

本文使用中国营养与健康调查(CHNS)中2004年及2006年的数据为分析对象，着重分析我国农村医疗保障制度的最优设计。

本文的研究思路是：首先，根据参保农民风险分散与道德损害的权衡，建立我国农村合作医疗制度最优共付率理论模型；其次，建立农民医疗服务需求计量模型，估计相关参数，为了提高计量估计的准确性，我们对估计方法及可能的内生性问题进行了讨论；最后，根据相关参数及最优共付率理论模型，对我国农村合作医疗制度的最优共付率水平进行了测算，并对有关参数进行敏感性分析。

本文的分析是对我国农村最优医疗保障制度进行思考的一次尝试，本文的研究将为我国现行农村合作医疗制度设计提供参考，对完善我国农村新型合作医疗制度具有一定的现实意义。

二、农村医疗保障制度最优共付率模型(一)社会最优共付率的设计首先，构建农民医疗需求模型。

假设居民生病时对是否进行治疗及医疗支出进行决策，居民决策时主要依据其个人及社会经济特征，假定其他变量给定，我们可以建立农民个人医疗服务需求关于共付率的决定方程：为简化运算，假定居民医疗服务需求与共付率为线性关系，当共付率增加时，居民医疗支出下降，则(1)式可变为：分别表示时间及地区虚拟变量，以控制这两个维度不可观测因素的影响。

上式表明居民医疗支出主要取决于居民的人口学特征及社会经济特征如年龄、性别、教育程度、婚姻状况及居民收入等。

在本文中，我们最为关心的是农民参加合作医疗及共付率变量，参加合作医疗可以增加农民与医院之间的联系，增强居民的健康意识，预计可以增加农民发生医疗支出的概率，而合作医疗是否增加了农民的医疗支出，这可能还是主要取决于共付率的大小。

共付率是居民的自费部分，通过共付率的设置相当于降低了医疗服务价格，特别是我国农村居民收入水平较低，高昂的医疗服务价格使我国农民应就诊而不就诊的现象更为严重。

因此，共付率与农民医疗支出应呈显着的负相关，而我国合作医疗以县为统筹，各地区经济水平有较大的差异，合作医疗实际报销水平也有很大的不同，这为我们研究共付率对农民医疗支出的影响提供了方便。

我国新农合采取的是保大病为主的政策，大病支出占合作医疗基金支出较大的份额，由此，产生的疑问是：如果合作医疗门诊样本没有报销数据，仅仅利用住院样本构建计量模型是否会导致样本不足或难以拟合最优共付率？我们的回答是否定的，合作医疗制度虽以保大病为主，但各地做法有所差异，多数地区实施了住院与门诊兼顾的方式。

我国新农合补偿模式主要有四种：一是只补偿住院费用；二是补偿住院费用和大额费用；三是住院和门诊费用均补偿，采用住院及门诊统筹；四是补偿住院费用，同时采用个人门诊账户(封进和李珍珍，2009)。

据胡善联和左延莉(2007)的研究，我国合作医疗多数县市的补偿模式仍考虑到门诊报销，2006年我国仅单独推行大病住院补偿模式的县市较少，仅占所实施地区的15%，而85%的县市采取的是兼顾住院与门诊，其中，东部地区主要采用住院及门诊统筹，中西部采取住院统筹及门诊账户的形式。

因此，多数实施合作医疗的地区不仅住院费用，门诊费用也可得到补偿④，这样我们可以获得更多合作医疗患病成员的补偿样本包括门诊及住院，从而较好地观察共付率对医疗支出的边际影响。

此外，我们选择了如下解释变量：(1)家庭规模，一个家庭的规模越大，一方面人均拥有的资源量下降，另一方面家庭资源的总量变大，反映了农民生病时能够筹集到更多的资源，这是因为家庭成员往往一般是以整个家庭的经济情况作为决策依据；(2)疾病的严重程度，我国农民小病拖大病扛的现象较为普遍，因此疾病的严重性直接决定了农民是否就医及其医疗支出的大小；(3)医疗机构变量，我国医疗机构有不同的等级，高级别医院医疗服务价格明显不同，从而影响农民的医疗支出；(4)到医疗站点距离及医疗服务价格，这主要反映医疗服务的可及性，到医疗站点距离越近、价格越低，越有利于农民使用更多的医疗资源；(5)疾病史，有疾病史的农民一般医疗服务的意识较强，身体状况较差，从而增加医疗支出的可能性；(6)是否吸烟和喝酒，这两个变量主要反映人们的生活方式及行为习惯，这是影响居民健康的重要变量之一，从而影响农民医疗支出。

这里估计中有一个现实问题是：样本中大量农民无任何医疗支出，因变量出现大量零值。

常用的对大量零值的处理方法是采用Heckman选择模型，以纠正选择性偏误，但农民医疗支出与工资方程不同，其观测的零值可能是农民医疗支出的实际期望值为零，而非样本选择的潜在结果，因此，选用Heckman模型估计是有偏的(Dow，2003)。

从技术上来说，Heckman模型要求第一步选择方程和第二步支出方程的残差项必须满足联合正态分布假定，否则会引起很大的偏误，而医疗支出通常不能满足这一要求(Dual et al.，1983)。

居民是否就医的决策与医疗支出的大小是相对独立的。

在卫生经济研究中，对这一问题处理的常用方法是二部模型法估计(two-part model，TPM)，其基本思想是，把研究样本分成零医疗支出样本和就诊支出样本。

首先，对全部样本估计一个农民就医概率Probit模型即估计农民医疗支出选择方程；然后，对就诊支出样本的农民医疗支出对数进行OLS估计。