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        人口老齡化對農村居民醫(yī)療費用影響研究

        2018-07-16 06:15:10付曉光汪早立楊勝慧
        中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2018年2期
        關鍵詞:老年人水平

        付曉光 汪早立 楊勝慧

        【提 要】 目的 以農村居民醫(yī)保統(tǒng)籌地區(qū)為分析對象,研究人口老齡化趨勢對農村居民醫(yī)療費用水平的影響。方法 通過半對數回歸模型分析農村居民住院醫(yī)療費用的影響因素,重點關注人口老齡化因素。 結果 人口學因素、居民收入水平、醫(yī)保政策等均對農村參保居民的醫(yī)藥費用水平有顯著性影響。其中:統(tǒng)籌地區(qū)人口老齡化水平每增加1個百分點,當地的次均住院費用水平將提高17元。結論 老齡化程度的加深對醫(yī)保基金的需求將產生一定影響,應在城鄉(xiāng)醫(yī)保統(tǒng)籌時充分考慮人口學因素的變化,科學測算,調整和完善實施方案。

        人口老齡化對醫(yī)療服務需求及衛(wèi)生支出影響的研究頗多。一些學者運用宏觀經濟的兩期代際交疊模型、增長因子法、精算方法、馬爾可夫鏈-蒙特卡羅理論等方法對部分地區(qū)的職工醫(yī)?;鹂沙掷m(xù)發(fā)展的人口學因素影響進行了分析,認為在我國“未富先老”的背景下,人口的老齡化對醫(yī)?;鸬氖罩胶鈳磔^大挑戰(zhàn),部分地區(qū)有超支風險,應適時調整政策[1-4]。盡管人口老齡化對醫(yī)療服務利用和醫(yī)藥費用的影響由來已久,但已有研究的結論不盡一致,這主要是由于各地區(qū)的社會經濟發(fā)展水平、居民健康意識和健康水平、醫(yī)保方案設計等存在較大差異,針對人口老齡化帶來的支出風險也因此表現(xiàn)出不同的特點。

        2016年1月,《國務院關于整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度的意見》(國發(fā)〔2016〕3號)提出:整合城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和新農合,建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度。雖然,此前城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和新農合兩個政策的制度框架和運行機制基本類似,但是城、鄉(xiāng)居民醫(yī)?;鸬牟④夁\行仍然面臨諸多挑戰(zhàn),其中較為重要的一個影響因素是人口老齡化。在城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和新農合基金的人口學因素研究方面,目前文獻不多[5-6],這一方面與兩個制度開展時間短,且醫(yī)保運行數據的可獲得性有關,另一方面是由于城鄉(xiāng)非正式就業(yè)人群的統(tǒng)計口徑不一,在居住地、戶籍地以及流動性等方面,人口的絕對數量不清、年齡結構的構成也無法做出具體的測算,因此缺乏分析的依據[7]。本文將基于新農合統(tǒng)籌地區(qū)運行數據分析人口老齡化對農村居民醫(yī)療費用的影響,以期對城鄉(xiāng)居民醫(yī)?;鸩④夁\行提供政策參考。

        數據與方法

        1.數據來源

        本文數據來源于2012年國家衛(wèi)生計生委新型農村合作醫(yī)療統(tǒng)計調查數據,該數據采集自各統(tǒng)籌地區(qū),總體反映全國新型農村合作醫(yī)療運行情況。由于數據中缺乏各地區(qū)人口老齡化變量,因此本文使用第六次人口普查分縣數據,將各縣的60歲及以上老年人口比重并入到新農合統(tǒng)計數據中,在對分縣老年人口數與全國新農合統(tǒng)計數據進行比對后,考慮行政區(qū)劃合并、統(tǒng)籌層次提高(由縣級提高到地市級)等因素,本文選取了1081個統(tǒng)籌地區(qū)作為最終分數據進行建模。

        2.模型與變量

        本文的研究假設是:不同年齡結構(老齡化)的地區(qū)醫(yī)藥費用水平是不一樣的,地區(qū)的老齡化程度是影響其醫(yī)藥費用水平的主要因素之一。根據數據情況以及研究假設,建立半對數回歸模型分析農村居民醫(yī)藥費用影響因素。因變量為次均住院費用,是指某統(tǒng)籌地區(qū)參保人員的住院總費用/住院補償人次的值,反映了該統(tǒng)籌地區(qū)參保農民的次均住院醫(yī)藥費用水平。因該變量呈偏態(tài)分布,不滿足線性回歸因變量正態(tài)分布的假設,因此需進行對數轉換。

        自變量選取老年人口比重、農民人均純收入、縣外住院比重、縣級住院比重和實際住院補償比,變量基本情況見表1。老年人口比重為60歲及以上老年人比重,反映了統(tǒng)籌地區(qū)的年齡結構情況,2012年各統(tǒng)籌地區(qū)60歲以上老年人口比重的平均數和中位數均為12%,整體呈現(xiàn)正態(tài)分布,最低的地區(qū)為1%左右,最高的地區(qū)為58%,可見不同統(tǒng)籌地區(qū)老齡化程度差異較大,相當于時期數據,基本可以反映未來我國老齡化的趨勢;農民人均純收入反映了統(tǒng)籌地區(qū)農民總體的收入水平,也即經濟支付能力;縣外住院比重和縣級住院比重反映了醫(yī)療服務提供方的服務能力,醫(yī)保政策引導以及就醫(yī)習慣等;實際補償比反映了新農合的保障水平,也是地區(qū)醫(yī)療費用的主要影響因素之一。

        結果與分析

        模型檢驗結果表明:調整R2值為0.6924,說明模型擬合優(yōu)度較好;多重共線性檢驗VIF值低于2,說明自變量之間多重共線性不強,可以納入模型分析;各自變量的t檢驗值均通過顯著性檢驗。因為模型內變量存在異方差(White檢驗:χ2(20)=136.84,P<0.0001),本文運用異方差穩(wěn)健標準誤(heteroscedasticity-robust standard error,HSE)方法修正模型,模型的穩(wěn)健性更強,最終模型結果見表2。

        表1 變量基本情況

        表2 回歸結果

        模型結果表明,地區(qū)的人均純收入水平、住院就醫(yī)流向、實際住院補償比以及老年人口比重均對統(tǒng)籌地區(qū)的次均住院費用產生影響,在納入分析的統(tǒng)籌地區(qū)中,已經表現(xiàn)出實際住院補償比較高的地區(qū)次均住院費用水平相對偏低的特征。在控制了其他因素的影響下,統(tǒng)籌地區(qū)農民人均純收入每增高1000元,該地區(qū)的參合農民的次均住院費用將高170元;在縣外醫(yī)療機構住院的參合農民比重每增加1%,該地區(qū)參合農民的次均住院費用將提高56元;縣級醫(yī)療機構就醫(yī)比重的參合農民每提高一個百分點,該地區(qū)參合農民的次均住院費用將提高36元;實際住院補償比每提高一個百分點,該地區(qū)參合農民次均住院費用將降低39元;參合老年人口比重每提高一個百分點,該地區(qū)參合農民的次均住院費用將提高17元。

        討  論

        本文利用醫(yī)保統(tǒng)籌地區(qū)數據研究人口結構與地區(qū)醫(yī)療費用水平之間的關系,結果表明:老年人口的比重對地區(qū)的醫(yī)藥費用有顯著性的影響,統(tǒng)籌地區(qū)的老齡化比重每增加一個百分點,次均住院費用將提高17元,這就意味著醫(yī)保基金和個人均應提高支付能力來分擔由于老年人口增加而增加的醫(yī)療費用。若要保證統(tǒng)籌地區(qū)醫(yī)?;鹂沙掷m(xù)運行,老齡化變量對醫(yī)藥費用水平的影響不容忽視,政府部門對未來醫(yī)?;疬M行預算收入和預算支出時應該將老齡化指標作為一個重要的考量因素。

        次均住院費用是衡量一個地區(qū)單次住院費用水平的,參保人員向更高級醫(yī)療機構就醫(yī),單次住院費用的水平就越高;參保人口經濟能力提升越高,其支付能力越高,單次費用也可能越高;老年人口的比重增加,一方面可能出現(xiàn)住院服務利用頻次增加,同時也將帶來單次住院費用的增加;實際住院補償比對次均住院費用的影響則是負向的作用,住院補償水平越高的地區(qū),次均住院費用水平越低,這主要是由于新農合的分級分類補償政策導向所致,根據各地統(tǒng)籌實施方案要求,在鄉(xiāng)級醫(yī)療機構住院起付線低、補償比例高,在縣以上醫(yī)療機構住院起付線較高,補償比例偏低,因此通過醫(yī)保政策引導分級診療,在較低一級醫(yī)療機構住院服務利用越多,實際補償比例就會越高、次均住院費用水平則會越低。

        因此,在城鄉(xiāng)醫(yī)保整合的背景下,為應對人口老齡化對醫(yī)保基金的影響,提出如下建議:(1)應建立長期、穩(wěn)定的籌資可持續(xù)增長機制,在以收定支的前提下,制定統(tǒng)籌補償方案,應對人口老齡化帶來的基金需求增加;(2)引入精算思想和精算技術,建立精算收支模型,科學測算、實時監(jiān)測、因地制宜,細分老年人口的疾病類型、患病程度以及費用水平,根據本地區(qū)的疾病發(fā)生頻率、費用水平來制定收、支預算;(3)醫(yī)保管理經辦機構應從“被動支付”向“全流程管理”轉變,整合公共衛(wèi)生和醫(yī)保資金,探索對患有高血壓、糖尿病等慢性病老年人群實施健康全程管理,通過打包付費、家庭醫(yī)生簽約等措施,降低疾病風險的同時也降低基金支出的風險;(4)提高地市級統(tǒng)籌層次,擴大醫(yī)?;鸪匾?guī)模、進一步降低基金超支風險。

        (感謝在本研究過程中,中國人口與發(fā)展研究中心張許穎博士、陳佳鵬處長提供的技術支持以及建議!)

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