蔣露露，曹 乾，范 濤，許珍子

近年來隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)城鄉(xiāng)居民的生活質(zhì)量不斷提高，人們也隨之更加注重對(duì)自身健康的追求，居民的醫(yī)療消費(fèi)行為發(fā)生了較大變化。為了解我國(guó)城鄉(xiāng)居民醫(yī)療消費(fèi)行為的現(xiàn)狀及其特點(diǎn)，本研究通過對(duì)城鄉(xiāng)居民是否選擇醫(yī)療服務(wù)及醫(yī)療支出的大小進(jìn)行分析，以尋找阻礙我國(guó)城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務(wù)需要向現(xiàn)實(shí)需求轉(zhuǎn)化的障礙性因素。

1 資料與方法

1.1 資料來源 采用中國(guó)健康與營(yíng)養(yǎng)調(diào)查 (CHNS)2009年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該調(diào)查是由美國(guó)北卡羅萊納大學(xué)人口研究中心和中國(guó)疾病預(yù)防控制中心共同合作開展的一個(gè)縱向研究。該調(diào)查采用多層隨機(jī)抽樣方法，在遼寧、黑龍江、江蘇、山東、河南、湖北、湖南、廣西和貴州共九個(gè)省份內(nèi)，抽取部分城市和農(nóng)村地區(qū)，搜集社區(qū)層面以及個(gè)人層面的健康和營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)。本研究通過居民對(duì)“過去四周是否去過正規(guī)醫(yī)療機(jī)構(gòu)看病”這一問題的回答，刪除重要字段缺失或存在邏輯錯(cuò)誤的樣本后，共篩選出10 033例樣本。其中具有醫(yī)療支出的樣本共計(jì)1 158例，占研究樣本總量的11.54%。本研究中使用的主要變量及賦值情況見表1。

1.2 研究方法及統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 運(yùn)用兩部模型的基本原理［1］，把城鄉(xiāng)居民的醫(yī)療消費(fèi)行為劃分為兩個(gè)階段:第一階段為就醫(yī)選擇模型，分析是否就醫(yī)的決策行為。因變量設(shè)定為是否選擇到正規(guī)醫(yī)療機(jī)構(gòu)就醫(yī)，自變量為居民的個(gè)人特征、家庭特征、疾病特征以及是否擁有醫(yī)療保險(xiǎn)等內(nèi)容，然后再進(jìn)行Logistic回歸分析;第二階段為醫(yī)療支出模型，對(duì)選擇就醫(yī)的患者進(jìn)行多元線性回歸分析，以患者的醫(yī)療支出為因變量，其他變量為自變量，分析城鄉(xiāng)居民的就醫(yī)水平及其影響因素。回歸分析中考慮到醫(yī)療費(fèi)用的數(shù)值較大，為在一定程度上保證模型的穩(wěn)定性，將其帶入分析時(shí)先進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。數(shù)據(jù)處理采用SPSS 18.0統(tǒng)計(jì)軟件，單因素分析采用χ2檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)以實(shí)現(xiàn)對(duì)自變量的篩選。

2 結(jié)果

2.1 就醫(yī)選擇模型的單因素分析 以“是否選擇就醫(yī)”為因變量，對(duì)各自變量依次進(jìn)行單因素分析 (α=0.1)，初步篩選出居民類別 (P＜0.05)、性別 (P＜0.001)、年齡 (P＜0.001)、教育程度 (P＜0.001)、疾病嚴(yán)重程度 (P＜0.001)、家庭人均收入 (P＜0.05)以及地區(qū)變量 (P＜0.001)是影響城鄉(xiāng)居民就醫(yī)選擇的因素?？紤]到醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)城鄉(xiāng)居民是否就醫(yī)可能會(huì)存在一定影響，因此也將其作為相關(guān)因素納入回歸模型。

表1 變量說明及賦值Table 1 The variables and their corresponding values

2.2 就醫(yī)選擇模型的二元Logistic回歸分析 將單因素分析中有意義的8個(gè)變量帶入二元Logistic回歸模型進(jìn)行分析 (見表2)，其中把地區(qū)分布作為分類變量進(jìn)行處理，以西部作為對(duì)照組。分析結(jié)果表明，居民類別、教育程度、疾病的嚴(yán)重程度和地區(qū)分布對(duì)城鄉(xiāng)居民就醫(yī)選擇的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 (P＜0.05)。從回歸系數(shù)來看，疾病的嚴(yán)重程度 (β=2.244)與居民使用醫(yī)療服務(wù)的概率正相關(guān)，即病情越嚴(yán)重，居民選擇就診的概率越大;居民類別 (β=－0.643)、教育程度 (β=－0.232)均與就醫(yī)選擇概率負(fù)相關(guān)，說明城市居民比農(nóng)村居民、較高教育程度比較低教育程度的人使用醫(yī)療服務(wù)的概率要小;而從地區(qū)分布來看，中部 (β=－0.308)和東部 (β=－0.422)地區(qū)的居民均比西部地區(qū)的居民就診概率要低。

2.3 醫(yī)療支出模型的單因素分析 在篩選出就醫(yī)人群后，以醫(yī)療支出的對(duì)數(shù)值為因變量，其他變量為自變量進(jìn)行單因素分析 (α=0.1)，結(jié)果顯示居民類別 (P＜0.001)、年齡 (P＜0.001)、教育程度 (P＜0.1)、家庭人均收入 (P＜0.05)、疾病嚴(yán)重程度 (P＜0.001)和地區(qū)分布 (P＜0.001)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。而醫(yī)療保險(xiǎn)的擁有情況對(duì)此影響并不顯著，同樣考慮到醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)醫(yī)療費(fèi)用可能存在的影響，在此也將其納入多元線性回歸。

2.4 醫(yī)療支出模型的多元線性回歸分析 運(yùn)用多元線性回歸模型，以醫(yī)療支出為因變量，單因素分析中具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量為自變量，并把地區(qū)分布作為啞變量進(jìn)行處理 (西部地區(qū)作為對(duì)照)，以此構(gòu)建醫(yī)療支出的多元線性回歸模型 (見表3)。結(jié)果顯示，居民類別、年齡、受教育程度、疾病嚴(yán)重程度和地區(qū)分布均對(duì)醫(yī)療支出具有顯著影響，其標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)均為正，可知這些變量與醫(yī)療支出的大小呈正相關(guān)關(guān)系。與西部地區(qū)相比，中部和東部地區(qū)居民有著更高的醫(yī)療支出。

表2 就醫(yī)選擇模型的二元Logistic回歸分析 (n=10 033)Table 2 Binary logistic regression analysis of medical choice model

表3 醫(yī)療支出模型的多元線性回歸分析 (n=1 158)Table 3 Multiple linear regression analysis of medical expenditure model

3 討論

3.1 就醫(yī)選擇行為的影響因素 本研究結(jié)果顯示，居民類別和地區(qū)分布對(duì)醫(yī)療服務(wù)的使用概率存在負(fù)向影響，即城市居民比農(nóng)村居民要較少的使用醫(yī)療服務(wù)，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的中、東部地區(qū)居民比欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)居民要較少的使用醫(yī)療服務(wù)。這可能是因?yàn)樵诰幼…h(huán)境、工作狀況、營(yíng)養(yǎng)健康等方面的比較中，城市的總體狀況好于農(nóng)村，中、東部地區(qū)好于西部地區(qū)，從而使得這些地區(qū)的居民身體健康水平明顯較優(yōu)，患病概率較低，因而較少地使用醫(yī)療服務(wù)。

城鄉(xiāng)居民的教育程度在本研究中也體現(xiàn)出與選擇就醫(yī)概率的負(fù)相關(guān)關(guān)系，更多的接受教育可以使人們知道和理解更多的衛(wèi)生保健知識(shí)，患病概率相對(duì)較小，從而降低了醫(yī)療服務(wù)使用概率。這與王翌秋等［2］以蘇北五縣為例，對(duì)農(nóng)村居民醫(yī)療服務(wù)利用的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果相一致。

在所有被研究的變量中，疾病的嚴(yán)重程度是影響城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務(wù)使用概率的關(guān)鍵因素。病情較重的患者更容易選擇就醫(yī)，這說明我國(guó)城鄉(xiāng)居民對(duì)健康風(fēng)險(xiǎn)均有著較強(qiáng)的規(guī)避傾向。封進(jìn)等［3］采用CHNS調(diào)查數(shù)據(jù)建立農(nóng)村居民的醫(yī)療決策模型時(shí)也得到過同樣結(jié)論。

3.2 醫(yī)療費(fèi)用支出的影響因素 在選擇到醫(yī)院就診后，城市居民比農(nóng)村居民，中、東部地區(qū)居民比西部地區(qū)居民有著較高的醫(yī)療支出。因?yàn)榫徒?jīng)濟(jì)發(fā)展程度而言，城市地區(qū)和我國(guó)中、東部地區(qū)居民家庭人均收入較高，且當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生資源豐富、醫(yī)療服務(wù)價(jià)格相比之下也較高，由此而引起醫(yī)療費(fèi)用的增加。

疾病的年齡分布特點(diǎn)又使得隨著年齡的增加，我國(guó)城鄉(xiāng)居民患病概率逐漸增加，從而對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求會(huì)上升，引起醫(yī)療費(fèi)用支出的普遍上漲，這樣看來我國(guó)的老年人群可能有著更高的醫(yī)療支出。教育程度對(duì)醫(yī)療支出有著顯著的正向影響，一種解釋是由于教育水平高的人對(duì)疾病所帶來的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)更加清楚，在無法確定疾病的性質(zhì)時(shí)可能會(huì)消費(fèi)更多的醫(yī)療服務(wù)以盡量消除潛在風(fēng)險(xiǎn);另一種可能的解釋是較高的教育水平往往代表著有較好的工作，而好的工作在一定程度上意味著要面臨更大的工作壓力和心理負(fù)擔(dān)，這就會(huì)使得他們?cè)黾訉?duì)健康的投資，所以這部分人群在生病就醫(yī)時(shí)可能會(huì)選擇更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)，因而具有更高的醫(yī)療支出［4］。

綜上，本研究在CHNS 2009年調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，描述了我國(guó)城鄉(xiāng)居民醫(yī)療服務(wù)使用概率及醫(yī)療支出大小的特征，探討了居民的個(gè)人特征、疾病特征及地區(qū)分布等因素與就醫(yī)決策及醫(yī)療支出之間的關(guān)聯(lián)性。就本文的政策含義而言，推動(dòng)我國(guó)農(nóng)村和西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高教育供給水平，對(duì)于降低當(dāng)?shù)鼐用竦幕疾★L(fēng)險(xiǎn)、滿足其醫(yī)療需求具有重要意義。從本研究結(jié)論中可知，年齡的增加使得我國(guó)居民的醫(yī)療支出顯著增加，

這一結(jié)論也同樣暗示著我國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)和國(guó)家醫(yī)療總費(fèi)用之間的關(guān)系，在未來的幾十年內(nèi)，我國(guó)的人口結(jié)構(gòu)老齡化問題會(huì)越來越明顯，如何籌措醫(yī)?；?、分擔(dān)日益沉重的醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)，是我國(guó)政府需要思考和積極應(yīng)對(duì)的問題［5］。

1 Duan N，Manning WG，Moris CN，et al.A comparison of alternative models for the demand for medical care［J］.Journal of Business and Economic Statistics，1983，1(2):115－126.

2 王翌秋，張兵，盧美曄.農(nóng)村居民醫(yī)療服務(wù)利用影響因素的實(shí)證分析——以蘇北五縣為例 ［J］.江蘇社會(huì)科學(xué)，2009，20(2):74－80.

3 封進(jìn)，秦蓓.中國(guó)農(nóng)村醫(yī)療消費(fèi)行為變化及其政策含義［J］.世界經(jīng)濟(jì)文匯，2006，50(1):75－87.

4 徐潤(rùn).居民醫(yī)療支出影響因素的實(shí)證分析——城鄉(xiāng)差異和城市化的視角［D］.上海:復(fù)旦大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)系，2010.

5 林相森，艾春榮.我國(guó)居民醫(yī)療需求影響因素的實(shí)證研究［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2008，25(11):40－45.