卫生领域公平性分析

医疗费用负担的公平性。可以根据样本家庭 的数据，按照家庭的门诊费用（住院费用） 的水平由低到高对家庭进行分组，然后以Pi 代表人口份额，以Wi代表门诊费用比例（住 院费用比例），计算就诊（住院）费用基尼 系数。 有学者分析了居民享受医疗保障的公平性问 题，计算了基尼系数进行分析。
1998年城乡医疗保障状况基尼系数计算表
注：第1组为收入最低的20%收入组，以此类推。
分析上述数据可知，由于居民的卫生服务需要存在差异, 仅从 实际利用量上显然无法判断居民卫生服务利用是否公平
卫生服务利用的公平性的测量往往需要消除“需要 变量”差异的影响，一般采用的方法是标化法，具 体的标化法一般是模型法，包括线性回归、非线性 回归模型（probit、logit、负二项分布等）。
第五讲 卫生领域公平性分析
基本内容
卫生领域公平性分析重点
卫生领域公平性的测算方法介绍
一、卫生领域公平性分析重点
公平和平等是医疗卫生领域的主要政策目标。
健康平等：不同社会人群的健康水平相等或相似,健康状 况分布均衡。反映人群健康状况的指标有患病率、死亡率、 婴儿死亡率、孕产妇死亡率、期望寿命。 医疗服务利用平等：2000年世界卫生工作报告用反应性 来衡量卫生服务提供的公平性
中间量
基尼系数
p i (2Q i -w i ) G=1- ∑ p i (2Q i -w i ) 0.00308 0.01083 0.02132 0.03387 0.04855 0.06562 0.08528 0.10823 0.13599 0.17568 0.68845 0.3115
第1组 第2组 第3组 第4组 第5组 第6组 第7组 第8组 第9组 第10组 合计
卫生筹资平等：指社会成员按支付能力支付卫生服务费用。
卫生资源配置公平：包括人口分布公平性和地理分布公平 性两种。
事实上，健康不平等、医疗服务利用不平 等、医疗可及性不平等、卫生筹资不平等 却在不同国家和地区不同程度地存在着。
穷人和富人之间的不平等尤甚，穷人面临着更高
的发病率、更低下的健康水平，他们对医疗服务 存在更多的需要，但他们的医疗服务利用却比富 人少得多，并且，少许的医疗服务利用也会消耗 掉其绝大部分财富，使其陷入“疾病- 贫困- 疾病 ”的恶性循环之中。
基尼系数应用于资源配置的公平性分析
卫生服务利用的影响因素
需要变量：反映健康的变量，如患病状况、年 龄、性别等。 非需要变量：指除需要变量外其他影响居民卫 生服务利用的社会经济变量。如，个体经济水 平、婚姻状况、文化程度、职业、社会医疗保 障、商业保险的情况、个人就诊的时间、就诊 距离、所在地区等。
区分二者的关系非常重要，这涉及到政策问题
10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 100
排序
回归法：
根据数据绘制洛伦兹曲线 然后判断曲线的特点和形状 根据数据拟合回归模型 然后根据积分求出洛伦兹曲线下的面积 然后计算面积比，即基尼系数
基尼系数的应用
收入不平等。可以根据样本家庭的数据，按 照人均纯收入的水平由低到高对家庭进行分 组，然后计算人均纯收入的基尼系数。 卫生服务利用的不平等。可以根据样本家庭 的数据，按照家庭就诊次数（住院次数）的 水平由低到高对农户进行分组，然后以Pi代表 人口份额，以Wi代表就诊次数比例（住院次 数比例），计算就诊（住院）基尼系数。
运用标化法消除个体间卫生服务需要的差异后, 如果卫生 服务利用在人群中分布不均衡, 那么这种不均衡就是由“ 需要”之外的社会经济因素决定的。 进一步还可以使用专门的指标对标化后的卫生服务利用 进行分析，研究其不公平性。
医疗卫生筹资的公平性
绝大多数研究都采用所调查人群医疗费用占人 群纯收入的比例进行评价。 也有人借鉴国内外关于灾难性卫生支出的研究 成果,从家庭灾难性卫生支出分析卫生筹资公平 性。
卫生服务利用公平性
以“卫生服务需要”为依据 分为水平公平和垂直公平 水平公平是指相同的卫生服务需要应该获得同 样的卫生服务 垂直公平是指不同的卫生服务需要应该获得不 同的卫生服务
目前卫生服务公平主要讨论水平公平，指 具有相同卫生服务需求的需方可同样地获 得基本医疗卫生服务利用，而不论其家庭 的社会地位和收入水平、种族、地理等方 面的差异如何。
医疗卫生资源配置的公平性
包括医生、护士、床位、机构、设备等。 丁汉升,胡善联1994年从卫生人力(医生和护士)与机构设施( 病床)两方面,以省为单位定量地分析卫生资源在人群中分布 的公平性。 随后更多研究是从省市内部分析卫生资源分布公平性。
薛明等通过研究中国东、中、西部农村地区妇幼卫生人力 分布,结果显示:西部农村地区的每千人口妇儿医师拥有量与 东部相差无几(均为0. 10左右) ,但每名妇儿医师服务面积是 东部的8倍,其地理分布不公平远大于人口分布不公平。
基尼系数的计算方法
基尼计算有很多种方法
累计法 分组法 回归法 几何法 相对平均差法 协方差法 矩阵法 ……
累记法
设Mi为某一收入水平组家庭数累计百分比；Qi为某一收入 水平组的收入累计百分比。则基尼系数计算公式如下： n 1
G＝ (M iQ i 1 M i 1Q i )
i 1
国家统计局计算公式：
举例：
分组
人口 人
小组收入合计 人口比重 收入比重 收入累计比重 元 2079 3161 3930 4546 5378 6155 7134 8374 10382 16437 67576 pi 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 1 wi 0.0308 0.0468 0.0582 0.0673 0.0796 0.0911 0.1056 0.1239 0.1536 0.2432 1.0000 Qi 0.0308 0.0775 0.1357 0.2030 0.2826 0.3736 0.4792 0.6031 0.7568 1.0000
基尼系数与选用的单位无关:不论计算财富时以元 为单位,或以万元为单位,结果相同,这是因为Gini系 数G是一个比值,当单位有变时,分子分母都会乘上 同一个因子,而比值不变。
计算基尼系数所用的数据
可以是原始离散数据 也可以在离散数据基础上拟合一个连续性 分布函数 也可以是一个分组（或区间）数据
洛伦茨把社会总人口按收人由低到高平均分为10个等 级组, 每个等级组均占10%的人口, 再计算每个组的收 入占总收入的比重。然后, 以人口百分比为横轴, 以收 入百分比为纵轴, 绘出一条实际收入分配曲线即洛伦茨 曲线。
洛伦兹曲线制作 利用excel的面积图制作方法
人口累计 收入累计 0.00 0.0000 0.10 0.0109 0.20 0.0416 0.30 0.0921 0.40 0.1624 0.50 0.2525 0.60 0.3614 0.70 0.4921 0.80 0.6416 0.90 0.8109 1.00 1.0000 绝对平均累计 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00
为了更好地用指数来反映社会收入分配的平 等状况, 意大利经济学家基尼根据洛沦茨曲线 , 计算出一个反映收入分配平等程度的指标, 称为基尼系数。 基尼系数是把洛伦茨曲线图中实际收入分配 曲线与绝对平等线之间的面积（用A表示）同 这部分面积加上实际收入分配曲线与绝对不 平等曲线之间面积（用B表示）之和A+B相除 , 即为基尼系数。
除了穷人和富人之间的不平等，还有哪些方面
的不平等存在？
•不同地区之间的不平等
•不同人群的不平等（老人、妇女、儿童，其他人群）
•城乡之间的不平等
健康的公平性
国内大部分研究由于调查中指标的可得性问题, 都仅从人群患病状况来评价健康公平性, 常用 指标有两周患病率、慢性病患病率、年人均因 病卧床天数、年人均因病休工(学)天数等。
下面这些国家是基尼系数最低的国家：奥地利 0.231，丹麦0.247，瑞典0.25，挪威0.252，芬兰 0.256，,虽同属刻画变异,二者之间并 无同步关系，不存在任何简单的关系。
例如有两个人群A、B,在人群A,所有的人具有相同财富, 在人群B,全部财富集中于一人之手。从通常的观点看, 这两个人群中财富变异都小,但基尼系数在人群A为0,而 在B则为1。
资料来源：杨红燕，我国城乡居民健康公平性研究，财经科学，2007.3
还可以计算医疗资源分配的基尼系数，分 析医疗资源分配的公平性 还可以用来分析健康的公平性
注意：
基尼系数的主要应用是在经济领域，用来衡量收 入分配的公平性。 如果将基尼系数应用到其他领域，需要特别注意 其应用上的调整。关键是要对各组的排序要按照 待分析的变量进行，而不是收入变量。
A G A B
当A=0时, 基尼系数为0, 表示收入分配绝对 平等;当B=0时, 基尼系数为1, 表示收入分配 绝对不平等。基尼系数是0-1之间的数值, 基尼系数越大,不均等程度越高;基尼系数越 小, 收入分配越平等。
A A G 2 A 1 2B A B 0.5
2013年1月，国家统计局时隔十余年，首次公布了2000年 之后的全国总体基尼系数。2014年又公布了2013年的总 体基尼系数。 如果按照国际通用的标准，国家长期过高的基尼系数，表 明国家的居民收入差距已经到了十分严峻的程度，肯定会 出现大的经济问题和社会问题。然而，与之相反的是，我 国并没有出现较大的经济和社会问题。
第一步：用第一列和第三 列做面积图 第二步：添加第二列数据 形成第二个面积图 第三步：进行编辑（坐标、 标示）
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
注意：作图的两个变量都是累计数据；第 一组数据要从0开始。