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        中國醫(yī)療保障的反貧困研究
        ——基于CFPS數(shù)據(jù)的實證分析

        2019-05-27 03:35:22楊興洪
        關(guān)鍵詞:模型

        王 紅 楊興洪 張 曌

        (貴州大學經(jīng)濟學院 貴州貴陽 550025)

        目前,我國脫貧攻堅已取得顯著成效,但“因病致貧”“因病返貧”現(xiàn)象仍較為嚴峻。國務院扶貧辦建檔立卡數(shù)據(jù)顯示,2013年因病致貧返貧達到1256萬戶,占建檔立卡貧困戶數(shù)的42.4%,而2015年占比提高至44.1%[1]。健康沖擊導致的貧困中有33%是疾病影響勞動能力造成的,12%是災難性醫(yī)療支出或大額醫(yī)療費用造成的。由此可知,疾病是貧困增量產(chǎn)生的重要原因之一,且由于貧困的脆弱性、疾病風險的不確定性及經(jīng)常性,健康沖擊導致的貧困將長期存在。它不僅影響到脫貧攻堅任務的落實,還會影響我國社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。因此,在我國脫貧攻堅和農(nóng)村健康振興的大背景下,探究醫(yī)療保險的反貧困效益就顯得尤為重要。

        一、數(shù)據(jù)來源與方法

        (一)數(shù)據(jù)來源

        本文以2016年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)發(fā)布的數(shù)據(jù)為樣本,該數(shù)據(jù)覆蓋我國25個省、市、自治區(qū),詳細調(diào)查了受訪家庭的人口特征、收入支出狀況以及家庭成員有關(guān)醫(yī)療、教育、就業(yè)等情況[2]。本文主要對CFPS數(shù)據(jù)中的成人數(shù)據(jù)進行分析處理,將所需變量的缺失值以及無效值刪除后,最終有效數(shù)據(jù)8727條。

        (二)方法

        1.兩部模型

        本文研究的是醫(yī)療保障對反貧困的影響,即探究醫(yī)療保障對醫(yī)療支出致貧的影響。在抽樣調(diào)查中,醫(yī)療支出往往存在大量的零觀測值,如果直接使用普通最小二乘法進行回歸會導致參數(shù)估計產(chǎn)生偏移。因此,在符合本研究的前提下,采用兩部模型即就醫(yī)選擇模型和醫(yī)療支出模型對其進行研究分析[3],前者屬于醫(yī)療決策行為,后者屬于醫(yī)療支出行為。

        第一階段:就醫(yī)選擇模型。

        該階段主要是針對人們患病時是否選擇就醫(yī)展開分析,是否就醫(yī)為二分變量,因此該階段使用Logistic模型進行估計:

        其中,Ii表示第i個個體選擇就醫(yī)的概率,Xi為影響第i個個體就醫(yī)行為決策的相關(guān)變量。

        第二階段:醫(yī)療支出模型。

        此階段是在發(fā)生就醫(yī)行為的前提下,考慮醫(yī)療支出金額的大小。為了減少共線性及異方差出現(xiàn)的概率,一般采用對數(shù)線性模型分析各影響因素對居民醫(yī)療支出的影響:

        其中,Yi表示第i個個體的醫(yī)療費用支出,Xi為影響第i個個體醫(yī)療支出的相關(guān)變量。

        2.減貧效應分析

        當前,F(xiàn)GT指數(shù)是貧困測量的主要方法,其主要包括三個指標分別為貧困發(fā)生率、貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)[4],其公式如下:

        其中,N為調(diào)查總?cè)藬?shù),Z為設(shè)定的貧困線,H為在貧困線以下的家庭人口數(shù),yi為貧困人員的收入。當α=0時,F(xiàn)GT0為貧困發(fā)生率;當α=1時,F(xiàn)GT1為貧困差距指數(shù),即在貧困發(fā)生率一定的情況下,貧困差距指數(shù)越大,則表明貧困人口的平均收入(消費)水平距離貧困線越遠[5];當α=2時,F(xiàn)GT2為貧困差距平方指數(shù),該指標對貧困人口內(nèi)部收入差距的不平衡和貧困深度更加敏感。

        二、變量選取與描述性統(tǒng)計

        (一)變量選取

        根據(jù)研究需要,確定相應的因變量和自變量,具體變量如表1所示。

        表1 相關(guān)變量及含義解釋

        (二)描述性統(tǒng)計

        被采訪家庭中,男性受訪者占42.02%,女性占57.98%;受訪者主要以中年人為主,其中30歲及以下的人數(shù)占比為10.61%,31歲到60歲占比為52.84%,61歲及以上的占比為36.55%;受訪人群中在婚人數(shù)占比為78.51%,未婚占14.10%,離婚占1.81%,喪偶占5.59%;受訪者在文化程度上文盲和小學所占份額較大,其中文盲占58.83%,小學占23.55%,初中占11.08%,而高中/中專/高職和大專及以上分別占4.08%和2.46%;受訪者的當前工作情況中有工作占68.11%,失業(yè)只占1.25%,退休的占30.64%;在受訪者中醫(yī)療保障方面新農(nóng)合所占比重較大,占比69.13%,其次是城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險占比12.36%,其余醫(yī)療保險占比都小于10%,且有8.41%的人群沒有醫(yī)療保險;受訪家庭人均年純收入小于3000元的占比為47.31%,大于3000元的占比為52.69%。

        三、實證分析

        (一)醫(yī)療保障的反貧困效應測量

        1.貧困線

        貧困主要是以個人或家庭為單位,來判斷個人或家庭的生活水平是否達到所在社會可接受的最低標準[6],處于貧困線以下的人口被稱為貧困人口。2014年我國貧困線標準為人均年純收入2800元,考慮到當前我國經(jīng)濟的發(fā)展態(tài)勢,本文采用2016年普遍認為的人均年純收入3000元作為貧困線標準,來分析貧困人群的貧困狀況和變動趨勢。

        2.反貧困效應測量

        文章對樣本人群是否參加醫(yī)療保險進行分類研究,結(jié)果如表2所示。從表中可以看出,參加醫(yī)療保險人群的貧困發(fā)生率均低于未參加的。從地區(qū)分布來看,西部地區(qū)貧困發(fā)生率降幅最大;但從貧困深度來看,中部地區(qū)貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)有所下降,分別降低了9.16%和6.49%,東部和西部地區(qū)卻呈現(xiàn)參加醫(yī)療保險后貧困反而加深的現(xiàn)象,表明我國目前的醫(yī)療保障體系可能存在弊端或者因病返貧的問題進一步加劇。

        表2 我國是否參加醫(yī)療保障的減貧效果對比表

        在此基礎(chǔ)上,按照年齡分布、教育程度、收入狀況和地區(qū)分布四方面對調(diào)研對象進行FGT指數(shù)計算。將年齡劃分為三組,30歲及以下為青年組,31~60歲為中年組,61歲及以上為老年組;將教育程度劃分為文盲、小學、初中、高中/中專/高職和大專及以上五類;按收入狀況,將研究對象中人均收入水平進行四等分,其中最低的25%歸為“低收入”人群,最高的25%歸為“高收入”人群,以50%為界的左右兩個25%分別為“中低收入”人群和“中高收入”人群;按地區(qū)分布劃分為東部、中部和西部地區(qū)。表3分別計算了分組后不同群體參加醫(yī)療保險后三種貧困指數(shù)的下降程度。

        表3 不同群體參加醫(yī)療保險后貧困下降幅度 %

        從表3可以看出,不同類別的群體參加醫(yī)療保險后貧困下降幅度呈較大的差異。一從年齡組來看,青年組貧困發(fā)生率的下降幅度比老年組低14.24個百分點,表明隨著年齡的增大,貧困發(fā)生率下降幅度也在逐漸增大,而貧困差距率和貧困平方距的下降幅度差異較小。綜上從年齡角度表明醫(yī)療保險對中老年人群的反貧困效應較為突出,究其原因可能是青年人普遍身體素質(zhì)比中老年人好,有較好的恢復能力,并且大多數(shù)青年人有穩(wěn)定的收入來源可以分擔一部分醫(yī)療支出,相對而言貧困發(fā)生概率較小,醫(yī)療保險對其的影響不是很突出。二從教育層面來看,教育程度越高,貧困發(fā)生率下降幅度越小。大學文化程度貧困發(fā)生率下降幅度比文盲要低13.21個百分點,而貧困差距率和貧困平方距的下降幅度相應來說差距比較大,分別要低10.51個百分點和9.32個百分點,這說明相較于教育程度高的人群來說,教育程度低的人群對健康的忽視程度更甚,更易于患病,從而醫(yī)療保險對教育程度低的人群的反貧困效應比教育程度高的人群要大。三從收入狀況來看,低收入群體貧困發(fā)生率的下降幅度比高收入群體高42.02個百分點,貧困差距率和貧困平方距的下降幅度要分別高56.42個百分點和64.53個百分點,這說明醫(yī)療保險對低收入群體的反貧困效應起到了積極的作用。四從地區(qū)分布來看,西部地區(qū)的貧困發(fā)生率下降幅度比東部和中部地區(qū)分別高4.4個百分點和3.32個百分點,貧困差距率和貧困平方距的下降幅度也比東部和西部大。

        當前西部地區(qū)是我國脫貧攻堅的首要地區(qū),數(shù)據(jù)反映出我國西部地區(qū)貧困人群醫(yī)療保障水平仍有很大的提升空間,因此,我國應加深西部地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生保障程度,從而推動醫(yī)療保障反貧困效應的提升。

        (二)我國醫(yī)療保障的反貧困模型分析

        1.醫(yī)療消費兩部模型

        (1)就醫(yī)選擇模型的Logistic回歸分析

        該模型反映的是各變量因素對受訪地區(qū)人群就醫(yī)行為的影響,回歸結(jié)果如表4所示。從回歸系數(shù)來看,性別(β=0.89)與就醫(yī)選擇呈顯著的正向關(guān)系,表明男性更傾向于進行醫(yī)療消費,這與仇雨臨等(2016)的研究觀點相同,其研究表明男性比女性更傾向于進行醫(yī)療消費[4];從年齡的角度來看,31~60歲和61歲及以上的人群與就醫(yī)選擇呈顯著的正相關(guān),表明與30歲及以下的年輕人相比,31歲以上的人群更傾向于選擇就醫(yī)治療;從婚姻狀況來看,與未婚相比,只有在婚的人群(β=1.39)表現(xiàn)出與就醫(yī)選擇的顯著正相關(guān)性,這表明在家庭的照顧下,人們對疾病進行就醫(yī)治療的概率更大;從文化程度來看,初中(β=0.75)、高中/中專/高職(β=0.63)和大專及以上(β=0.54)學歷人群與就醫(yī)行為呈正相關(guān),即與文盲相比,文化程度越高的人越傾向于選擇就醫(yī);從健康狀況來看,比較健康(β=1.30)、一般(β=1.48)和不健康(β=2.24)與就醫(yī)選擇呈現(xiàn)顯著的正向關(guān)系,即與非常健康的人群相比,身體狀況差的人更傾向于就醫(yī)選擇,這與現(xiàn)實情況相吻合;從地域情況來看,中部(β=1.17)和西部(β=1.17)與就醫(yī)選擇呈現(xiàn)正向關(guān)系,說明與東部地區(qū)相比,中部和西部地區(qū)的人群更愿意選擇就醫(yī)治療;從參保情況來看,除了補充醫(yī)療保險外,其余保險均對選擇就醫(yī)呈現(xiàn)正向關(guān)系,表明與無醫(yī)療保險的相比,擁有醫(yī)療保險的人更傾向于就醫(yī)治療,且公費醫(yī)療和新農(nóng)合在實施程度上更具顯著性;從病傷程度看,一般(β=1.86)和嚴重(β=3.51)病傷程度與就醫(yī)選擇呈現(xiàn)顯著的正向關(guān)系,表明傷病越嚴重的群體選擇就醫(yī)的概率越大。

        表4 我國東中西部地區(qū)家庭就醫(yī)選擇模型結(jié)果

        (2)醫(yī)療支出的對數(shù)線性回歸分析

        將醫(yī)療支出進行對數(shù)處理,對其進行回歸分析,得出以下結(jié)論,詳見表5。與30歲以下的年輕人相比,61歲及以上的人群更傾向于醫(yī)療消費,可能的原因是老年人身體狀況普遍欠佳,醫(yī)療支出相對更大;與未婚相比,在婚人群的醫(yī)療支出更大;從文化程度來看,文化程度為高中/中專/高職的人群其醫(yī)療支出有所下降,而文化程度越低的人群其醫(yī)療支出相對較高;從工作狀況來看,與無固定工作的相比,退休人群的醫(yī)療支出顯著增加,這再次驗證了61歲及以上人群醫(yī)療費用大的事實;從健康狀況來看,與非常健康相比,隨著健康狀況的下降,其醫(yī)療支出會不斷增高;從地區(qū)分布來看,西部地區(qū)的醫(yī)療支出呈現(xiàn)顯著的負向關(guān)系,說明西部地區(qū)的醫(yī)療支出相比東部地區(qū)較少,可能的原因是西部地區(qū)的經(jīng)濟社會發(fā)展還遠不及東部地區(qū);從參保情況看,與無參保人群相比,參加公費醫(yī)療和城鎮(zhèn)職工醫(yī)療的人群醫(yī)療支出呈現(xiàn)顯著增加;從病傷程度來看,病傷越嚴重其醫(yī)療支出的金額越高。

        表5 我國東中西部地區(qū)家庭醫(yī)療支出的對數(shù)線性回歸

        2.醫(yī)療貧困的Logistic回歸模型

        本文將醫(yī)療支出/家庭收入>50%的家庭定義為醫(yī)療致貧家庭。在此基礎(chǔ)上,以醫(yī)療支出/家庭收入作為因變量,探究醫(yī)療致貧的影響,結(jié)果如表6所示。分析可知,與30歲以下的年輕人相比,年齡在61歲及以上人群的醫(yī)療貧困發(fā)生率更高,可能是老年人不僅身體狀況普遍欠佳且收入普遍較低,很容易導致醫(yī)療貧困;從婚姻狀態(tài)看,喪偶人群的醫(yī)療貧困顯著高于未婚人群,這可能是由于喪偶人群普遍具備生活孤獨、缺乏安全感、收入較低等特征,更易導致患病或身體狀況相對較差;從家庭狀況看,隨著家庭人口的增多,醫(yī)療貧困的發(fā)生率逐漸提高;從健康程度看,與非常健康的狀態(tài)相比,健康狀況越差的群體醫(yī)療貧困率越高;與無參保人群相比,參加新農(nóng)合的人群醫(yī)療貧困的程度相對較低,說明新農(nóng)合政策在一定程度上緩解了農(nóng)民“因病致貧”“因病返貧”的問題;與病傷程度不嚴重相比,病傷程度越嚴重的人群越易導致醫(yī)療貧困。

        表6 我國東中西部地區(qū)醫(yī)療貧困的Logistic回歸模型

        四、結(jié)論與對策

        我國醫(yī)療保障的反貧困效率主要受到醫(yī)療保障運行效果的影響,此外還受到外部因素的影響,如居民的受教育程度、年齡、健康狀況等。首先,從醫(yī)療保障層面來看,與未參加醫(yī)療保險的人群相比,參保人群貧困發(fā)生率呈下降趨勢,但也發(fā)現(xiàn)貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)呈上升趨勢,說明存在貧困加深的現(xiàn)象,這可能存在因病致貧和醫(yī)療保障實施上的弊端,需要引起相關(guān)部門重視。其次,從年齡分布、教育程度、收入狀況和地區(qū)分布四個方面對我國醫(yī)療保障的反貧困效率進行分析發(fā)現(xiàn),年齡越大、學歷越低、收入越低以及針對西部貧困地區(qū)而言,貧困發(fā)生率下降幅度較大,這表明措施精準地幫扶確有需求的人群,效果明顯。最后,從外部因素來看,家庭規(guī)模、健康狀況、病傷程度及婚姻狀況在一定程度上會對就醫(yī)選擇和醫(yī)療支出產(chǎn)生影響,這些因素都可能成為間接影響“因病致貧”“因病返貧”的重要原因。

        結(jié)合上文分析,文章為提升我國醫(yī)療保障的反貧困效率提出以下幾點建議。

        第一,擴大農(nóng)村老年人口在醫(yī)療保障方面的受益面。在當前人口老齡化日趨嚴峻的社會背景下,老年人不僅身體健康狀況相對較差,而且在收入方面也相對較低,特別是農(nóng)村老年人口,一旦生病住院醫(yī)療支出對其家庭承受能力而言是巨大的。而對于非就業(yè)人員和農(nóng)村居民而言,主要參與的醫(yī)療保險是城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險和新型農(nóng)村合作醫(yī)療,目前以上相關(guān)保險實施的過程中主要是向低保和五保戶進行傾斜,此部分人群報銷比例較高。因此,建議政策實施可以擴大到全體老年人口,對其繳納的保險金額進行補貼,適當提高老年人生病住院的報銷比例等,達到減輕其醫(yī)療負擔的目的。

        第二,合理控制醫(yī)療費用的增長幅度。近年來,醫(yī)療保險的實施在一定程度上減輕了人們的醫(yī)療負擔并降低了貧困發(fā)生率。但醫(yī)療費用的快速上漲使得即使有報銷補償,自身負擔的醫(yī)療費用仍然很高,且有部分重大疾病不在報銷范圍內(nèi),使得人們“因病致貧”“因病返貧”風險仍比較大,貧困深度問題仍舊難以化解。因此,建議相關(guān)部門要適度控制醫(yī)療費用的過快增長,并在此基礎(chǔ)上完善醫(yī)療保障措施,使醫(yī)療保障發(fā)揮更大的反貧困功能和再分配作用。

        第三,促進醫(yī)療保障與其它反貧困政策的協(xié)調(diào)發(fā)展。醫(yī)療保障在反貧困上雖然起到了積極的作用,但只能在一定程度上減輕醫(yī)療支出對家庭的負擔,無法真正提升貧困家庭的收入。因此,需要多方面聯(lián)動協(xié)調(diào),共同解決疾病給人們帶來的傷害,如完善養(yǎng)老保障和失業(yè)保障等[7]。再者,醫(yī)療保障可以為貧困人口自主脫貧提供良好的保障,在此基礎(chǔ)上人們可以通過金融扶貧、教育扶貧、產(chǎn)業(yè)扶貧等途徑,提升貧困人群創(chuàng)造收入的能力。

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