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大病保险制度对健康公平的影响研究(上)

2017-12-31 02:30:00 中保网  叶开放
  本文基于宁波及各地大病保险方案,借鉴反事实分析法的思路,设立多组假设,构造相应情景,利用CHARLS2013全国基线调查数据进行模拟测算,评估引入大病保险政策变量后,被调查人群集中指数、Kakwani指数以及灾难性卫生支出发生率等指标变化情况。研究发现,大病保险制度能够改善卫生筹资的公平性,但按当前待遇标准的改善效果不显著,对于灾难性卫生支出发生率的影响和作用同样极为有限。本部分我们还就起付线、补偿比例、封顶线对公平性指标的影响作了敏感性分析,发现总体而言,起付线调整对公平性指标影响最大。

  

宁波保监局 叶开放

  宁波保监局 叶开放

  大病保险是党和政府推出的一项重要民生工程。保险业作为承办机构深度参与其中,发挥了重要作用。党的十九大报告提出,要完善基本医疗保险制度和大病保险制度。如何完善?作为一项社会保障领域的公共政策,毫无疑问,公平性应当是核心目标之一。保监会“1+4”系列文件指出,要“推动完善大病保险制度,提高大病保险承办质量和统筹层次,推动大病保险政策向建档立卡贫困人群的倾斜,形成基本医保、大病保险、社会救助等衔接机制”,强调了在完善大病保险制度时,要特别注重把握公平性的政策导向。作为政府主导、商业保险机构参与的一项公共政策和制度安排,大病保险制度通过为发生高额医疗费用的群体提供保障,从而缩小不同人群之间的健康不平等。显而易见,制度的公平性是大病保险的核心目标之一。

  本文借鉴反事实分析法(counter factual)的思想,考察大病保险政策对全社会实质受益公平情况和灾难性卫生支出的影响。在不影响分析结论的前提下,我们要做一些假定。首先假定截至2013年中城乡居民大病保险政策尚未进入实质性启动阶段。我们将利用CHARLS2013微观数据,测算全国范围内(CHARLS调查地区范围内)卫生筹资的公平性。随后,运用情景模拟分析的方法,假设大病保险于2012年在全国全面启动实施,以宁波大病保险政策为基础假设,结合各省份大病保险支付范围的政策规定,模拟测算不同假设下的公平性指标,将得到的结果与实际状态的结果进行比较,分析大病保险政策对参保人员实质受益公平可能造成的影响。

  一、理论与研究回顾

  健康公平最早的研究源于学界对健康差异(Difference)和不公平现象的关注。所谓的健康不公平,是指那些可避免、不必要而且不公正的差别(Whitehead, 1992)。显然,其中的“不必要”“不公正”涉及一定的价值判断。健康公平包括起点公平、过程公平、结果公平,健康公平理论更为关注过程公平,其主要可分解为获得医疗服务的公平与卫生筹资的公平两个方面。狭义的健康公平可以从筹资的纵向公平和医疗服务利用的横向公平来定义,即:依据支付能力来进行卫生筹资,依据需要来分配医疗服务。本文主要研究大病保险政策对卫生筹资公平的影响。

  经济学和统计学方法是研究公平性的常用方法。常见的方法包括极差法、变异系数以及基尼系数、集中指数等。本研究拟采用的集中指数和Kakwani指数可用来反映不同经济水平人群在卫生筹资负担上的公平性。

  1.集中指数。集中指数是卫生经济学家们(van Doorslaer等, 2004; Koolman等, 2004)用于刻画健康或卫生支出差异程度(不公平性)的常用方法,其建立在集中曲线的基础上。与洛伦茨曲线类似,集中曲线是将按经济水平由低到高排序后对应的人群累计百分比为横坐标,以健康水平、卫生服务利用量等指标的累计百分比为纵坐标绘制得到的。根据Wagstaff等人(1991)在所做研究中给出的定义,集中指数被定义为集中曲线和45对角线所围成图形面积的2倍。

  集中指数需要计算收入(或支出)与卫生支出排序两个变量之间的协方差,其计算公式为:

  CI=2cov(Xi,Yi)/Y

  其中CI是集中指数,Xi为可支付能力排序,Yi为卫生支出排序,Y为卫生支出均值。

  集中指数的具体计算方法,黄韻宇(2012)等人有过详细的介绍。本文在计算卫生支出时,以去除政府财政补贴和社会保险支出后的家庭总现金卫生支出(包括直接现金支出和现金自付保险两部分支出),在计算家庭可支付能力时,以去除政府补贴和社会保险支出后的家庭非食品消费支出和家庭全部生活消费性支出之和作为测量指标。

  2.Kakwani指数。将某一人群按经济能力收入、支出或可支付能力排序,横坐标为排序后的人口累计百分比,当纵坐标为健康水平或者卫生服务利用量(卫生支出)的累计百分比时,可以绘制得到集中曲线;保持横坐标不变,用相应的经济能力累计百分比标示纵轴数值时,可以绘制出洛伦茨曲线。根据同一的经济能力排序,可以将与该排序对应的洛伦茨和集中曲线绘在同一张图中。Kakwani指数等于集中指数与基尼系数的差,也就是洛伦茨曲线与集中曲线之间所围面积的2倍。即:

  K=CI-GI

  其中K为Kakwani指数,CI为卫生服务利用量(卫生支出)的集中指数,GI为可支付能力或者消费支出的基尼系数。由于集中指数取值范围为[-1,1],基尼系数取值范围为[0,1],因此Kakwani指数取值范围为[-2,1]。

  使用Kakwani指数,可以较好地实现卫生筹资机制公平程度的刻画,从而对不同政策下Kakwani指数的变化进行比较分析,反映出政策变化对医疗费用负担公平的影响。

  3.灾难性卫生支出。支付超出可支付能力的高额医疗费用可能对家庭的生活方式和生活质量造成重大影响。这方面的研究也是卫生公平性一项重要的研究内容。将家庭现金支付的医疗费用和家庭消费支出相联系,可以得到灾难性卫生支出的概念。家庭灾难性卫生支出是国内外学者评估医疗保险制度效果的重要指标,同样也可以作为我们评判大病保险政策效果的依据。目前国际上关于家庭灾难性卫生支出的定义主要有 3 类:一是从临床医学角度出发,可以定义疾病的“灾难性”等级,通常依据国际疾病诊断分类标准(ICD-9或ICD-10)。二是事先选定一个界定标准(比例阈值),在一定时期内,当一个家庭医疗卫生支出占家庭支付能力超出所界定的标准并且需通过减少必要性生活开支以支付医疗费用时视作发生条件。该方法普遍运用于医疗保险领域。三是从社会福利的角度出发,一个家庭中,假如医疗费用达到或超过收入(支出)一定比重,且使家庭陷入贫困,即认为该家庭出现了灾难性卫生支出。目前,上述第二种观点被学者们广泛采用。如陶四海等人(2004)就提出最好采用家庭非食品消费作为基准。本文拟采用家庭现金卫生支出占家庭非食品消费的40%作为发生灾难性医疗支出的判断标准。

  二、数据来源和研究方法

  (一)研究使用的数据

  我们利用北京大学中国社会调查中心组织的中国健康与养老追踪调查(CHARLS)全国追踪调查数据。该调查启动于2011年,抽样选取了全国约1万户家庭中的1.7万名45岁及以上中老年人家庭和个人,分布于150个县级单位和450个村级单位。 首次全国调查后时隔两年,2013年7月启动了CHARLS第二次全国调查。调查数据得到的是包括家庭结构和经济支持、医疗保险和医疗服务利用等在内的微观数据,本研究使用的是数据2015年11月18日更新发布的CHARLS2013全国基线调查数据。CHARLS2013调查共涉及18605名受访者,分属于10803户家庭,分布于全国28个省份。剔除个别重复回答的数据后,确认参加城镇居民医疗保险、新型农村合作医疗的共14786人,涉及9018户家庭。(见图1)

  
图1:CHARLS2013基本医保参保类型分布图(%)

图1:CHARLS2013基本医保参保类型分布图(%)

  要得到集中指数和Kakwani指数,必须要有相应个体或群组的家庭收入/消费支出以及医疗卫生支出数据。CHARLS2013微观数据能够提供具体到家户的调查数据,涵盖家庭收入/消费支出以及医疗卫生支出。本文使用针对家庭的消费支出(不含食品支出)和医疗卫生支出数据,并利用住院、门诊数据模拟测算得到引入大病保险政策变量后医疗卫生支出数据
(责任编辑:李皓洁 HF109)
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