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      我國家庭災(zāi)難性衛(wèi)生支出公平性分析

      2022-11-11 08:22:14張葦樂
      醫(yī)學(xué)與社會(huì) 2022年11期
      關(guān)鍵詞:災(zāi)難性公平性慢性病

      蘇 敏 ,張葦樂

      內(nèi)蒙古大學(xué)公共管理學(xué)院,內(nèi)蒙古呼和浩特,010010

      2021年7月15日,國家統(tǒng)計(jì)局在《2021年上半年全國居民收入和消費(fèi)支出情況》中提到,2021年上半年全國居民人均醫(yī)療保健支出1015元,占總體消費(fèi)性支出的8.8%,比上年增長19.7%,居民醫(yī)療保健支出呈上升趨勢(shì)。2005年世界衛(wèi)生組織(world health organization ,WHO)提出,當(dāng)家庭的直接與間接醫(yī)療支出與家庭非生存性支出之比不小于40%時(shí),則該家庭發(fā)生了災(zāi)難性衛(wèi)生支出[1]。當(dāng)發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出時(shí),家庭可支付能力與生活質(zhì)量也會(huì)隨之降低。災(zāi)難性衛(wèi)生支出公平性是指無論富裕的家庭、還是貧困的家庭,沒有家庭因?yàn)榭杀苊獾那也还牟町惗鴨适[脫災(zāi)難性衛(wèi)生支出的機(jī)會(huì)[2]。災(zāi)難性衛(wèi)生支出是衡量健康公平性的重要指標(biāo),也是完善衛(wèi)生服務(wù)體系的重要依據(jù)。目前對(duì)災(zāi)難性衛(wèi)生支出的已有研究大多集中于現(xiàn)狀描述[3]、影響因素分析[4]、政策效果研究等[5],且大多利用橫斷面數(shù)據(jù)對(duì)局部地區(qū)進(jìn)行研究,利用面板數(shù)據(jù)對(duì)我國災(zāi)難性衛(wèi)生支出公平性的研究成果數(shù)量較少。本研究基于2013-2018年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)的面板數(shù)據(jù),采用WHO確定的標(biāo)準(zhǔn)得出災(zāi)難性衛(wèi)生支出的發(fā)生率及變化趨勢(shì),利用集中指數(shù)分析災(zāi)難性衛(wèi)生支出的公平性現(xiàn)狀,并運(yùn)用集中指數(shù)分解法解析各影響因素對(duì)不公平性的貢獻(xiàn)。

      1 資料來源與方法

      1.1 資料來源

      資料來源于2013-2018年CHARLS數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)反映了全國28個(gè)省份(自治區(qū)、直轄市)、150個(gè)縣(區(qū))、450個(gè)社區(qū)(村)的中老年人的健康狀況,研究樣本覆蓋面廣、代表性較好,數(shù)據(jù)質(zhì)量得到學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可[6]。本研究選擇同時(shí)參與了2013、2015和2018年調(diào)查的家庭為研究對(duì)象,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,有3488個(gè)家庭同時(shí)參與了2013、2015和2018年的調(diào)查,因此本研究采用由上述3488個(gè)家庭構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

      1.2 研究方法

      1.2.1 集中指數(shù)。集中指數(shù)是用于衡量不同社會(huì)收入群體間衛(wèi)生服務(wù)利用及健康公平性的方法[7]。本研究采用集中指數(shù)法測(cè)量不同經(jīng)濟(jì)收入組家庭的災(zāi)難性衛(wèi)生支出的公平性,其大小為集中曲線與均等線之間面積的2倍,取值范圍為[-1,1],計(jì)算公式如下:

      (1)

      在(1)式中,cov為協(xié)方差,Yi為災(zāi)難性衛(wèi)生支出的變量,μ是其均數(shù);Ri為將家庭按經(jīng)濟(jì)水平排序后第i個(gè)家庭在家庭總數(shù)中的比例,Ri=i/N,i=1為最低收入家庭,i=N為最高收入家庭。集中指數(shù)為0,表示絕對(duì)公平,為1表示絕對(duì)不公平;集中指數(shù)為正值,表明災(zāi)難性衛(wèi)生支出的不公平性偏向高收入家庭,為負(fù)值,則表明災(zāi)難性衛(wèi)生支出的不公平性偏向低收入家庭[8]。

      1.2.2 集中指數(shù)分解。集中指數(shù)分解法由Wagstaff于2003年提出,用于分析各影響因素對(duì)災(zāi)難性衛(wèi)生支出不公平性的貢獻(xiàn)[9],其模型如下:

      (2)

      (3)

      1.3 指標(biāo)定義

      1.3.1 災(zāi)難性衛(wèi)生支出。1986 年Berki首次提出災(zāi)難性醫(yī)療費(fèi)用的概念,并且強(qiáng)調(diào)災(zāi)難性醫(yī)療費(fèi)用測(cè)量的基本單位是家庭而非個(gè)人[10]。本研究采用2005年WHO提出的災(zāi)難性衛(wèi)生支出的概念與測(cè)量方法,即當(dāng)家庭現(xiàn)金醫(yī)療衛(wèi)生支出與家庭可支付能力之比達(dá)到或超過40%時(shí),即認(rèn)定家庭發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出,反之則沒有發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出。本研究通過匯總CHARLS問卷中“所有家戶成員的生活支出”的數(shù)額確定被調(diào)查家庭的消費(fèi)總支出;通過問卷中“醫(yī)療支出(包括直接或間接)”問題確定被調(diào)查家庭的衛(wèi)生醫(yī)療支出數(shù)額。

      1.3.2 其他相關(guān)變量定義。影響災(zāi)難性衛(wèi)生支出的變量包括:當(dāng)前常住地、家庭人口數(shù)、家中是否有大于75歲及以上的老人、教育程度、婚姻狀況、是否參加醫(yī)療保險(xiǎn)、家庭總收入、是否吸煙、是否飲酒、是否身體有殘疾、是否有慢性病、是否利用門診服務(wù)、是否利用住院服務(wù)、住院次數(shù)等。

      1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

      采用頻數(shù)及百分比描述分類變量、均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差描述連續(xù)變量。所有數(shù)據(jù)均采用Stata 15.0 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,所有假設(shè)檢驗(yàn)的置信度為95%。鑒于結(jié)果變量為二分類變量,因此采用Probit模型測(cè)算集中指數(shù)及貢獻(xiàn)度。

      2 結(jié)果

      2.1 調(diào)查對(duì)象基本特征

      2.1.1 社會(huì)人口學(xué)特征。本文的研究對(duì)象是以家庭為單位,為降低分析誤差、精確分析災(zāi)難性衛(wèi)生支出的影響因素,本研究以調(diào)查家庭中的戶主信息代表此家庭的基本情況。在2013年的調(diào)查中,平均家庭人口數(shù)為1.65人,4.19%的家庭中有75歲及以上的老人,大部分戶主的文化程度為小學(xué)及以下水平(占比66.00%),88.19%戶主的婚姻狀況為已婚,參加了醫(yī)療保險(xiǎn)的占95.73%。有58.29%的戶主吸煙,47.10%的戶主飲酒,身體有殘疾的占6.34%,患有慢性病的占67.17%,有28.56%的戶主利用了門診服務(wù),利用了住院服務(wù)的占11.70%,平均住院次數(shù)約為0.10次。城市和農(nóng)村家庭戶主的絕大多數(shù)社會(huì)人口學(xué)特征均存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。見表1。

      2.1.2 災(zāi)難性衛(wèi)生支出現(xiàn)狀及變化趨勢(shì)。2013年災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率為22.94 % (城市和農(nóng)村分別為20.08%和23.76%);2015年災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率為20.24%(城市和農(nóng)村分別為16.09%和21.43%);2018年災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率為27.55%(城市和農(nóng)村分別為22.52%和28.99%)。見圖1。

      2.2 影響因素分析

      以家庭是否發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出為因變量,構(gòu)建多元logistic回歸模型。以農(nóng)村地區(qū)為例,年份、家中是否有大于75歲老年人、教育程度、家庭總收入、是否患有慢性病、是否利用門診服務(wù)、住院次數(shù)與發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出情況具有統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)(P<0.05)。相比于2013年,2015年災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)降低了0.85倍,2018年增加了1.41倍;相比于家庭中有小于75歲老年人、小學(xué)及以下文化程度的調(diào)查家庭,有大于等于75歲老年人、擁有初中及以上文化程度的家庭其災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)分別增加了2.04倍和降低了0.70倍。相比于最低收入家庭,次高收入家庭、最高收入家庭其災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)分別降低了0.74倍、0.60倍和0.45倍。相比于沒有慢性病、沒有利用門診服務(wù)、從來沒有住院的家庭,有慢性病的患者、利用了門診服務(wù)、住過院的家庭其災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)分別增加了1.64倍、1.52倍和1.30倍。在城市地區(qū),年份、家中是否有大于75歲老年人、婚姻狀況、教育程度、家庭總收入、是否患有慢性病、是否利用門診服務(wù)、住院次數(shù)與發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出情況具有統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)(P<0.05)。見表2。

      圖1 2013-2018年家庭發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率

      2.3 與經(jīng)濟(jì)水平相關(guān)的災(zāi)難性衛(wèi)生支出公平性分析

      2013、2015和2018年中災(zāi)難性衛(wèi)生支出的集中指數(shù)分別為-0.1578、-0.0968和-0.0976,在農(nóng)村地區(qū),2013、2015和2018年中災(zāi)難性衛(wèi)生支出的集中指數(shù)分別為-0.1518、-0.0952和-0.0764;在城市地區(qū),2013、2015和2018年災(zāi)難性衛(wèi)生支出的集中指數(shù)分別為-0.1507、-0.0148和-0.1317,集中指數(shù)均為負(fù)值,結(jié)果表明災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)主要集中在經(jīng)濟(jì)狀況較差的家庭中。見表3。

      2.4 災(zāi)難性衛(wèi)生支出公平性的貢獻(xiàn)

      建立Probit模型,對(duì)集中指數(shù)進(jìn)行分解,確定各影響因素對(duì)災(zāi)難性衛(wèi)生支出不公平的貢獻(xiàn)率。貢獻(xiàn)率為正值時(shí),該因素會(huì)增加偏富裕家庭的不公平性(經(jīng)濟(jì)狀況較好的家庭更不易發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出),反之,偏貧困家庭的不公平性。2013年,經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率最大(83.89%),其次為教育程度(4.86%),第三為年齡(3.60%)。2015年,經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率最大(69.73%),其次為教育程度(12.26%),第三為農(nóng)村地區(qū)(10.28%)。2018年,經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率最大(78.96%),其次為教育程度(13.11%),第三為農(nóng)村地區(qū)(7.43%)。見表4。

      表2 災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

      表3 2013-2018年災(zāi)難性衛(wèi)生支出集中指數(shù)

      表4 2013-2018年災(zāi)難性衛(wèi)生支出集中指數(shù)分解

      3 討論

      3.1 我國災(zāi)難性衛(wèi)生支出整體呈上升趨勢(shì)

      我國災(zāi)難性衛(wèi)生支出整體上處于穩(wěn)定狀態(tài),但有上升趨勢(shì)。此外,相比于城市家庭,農(nóng)村家庭更容易發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出,且城鄉(xiāng)間災(zāi)難性衛(wèi)生支出發(fā)生率差距較大。2020年中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒顯示,截至到2019年,我國衛(wèi)生總費(fèi)用呈上升趨勢(shì),個(gè)人衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費(fèi)用構(gòu)成的28.4%,人均衛(wèi)生費(fèi)用達(dá)4702.8元;農(nóng)村與城市的衛(wèi)生保健支出分別占總消費(fèi)支出的10.2%和7.8%[11]。災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)增加的潛在原因可歸結(jié)如下。①慢性病流行與人口老齡化的疊加效應(yīng)[12]。隨著人類疾病譜由傳染病向慢性病的轉(zhuǎn)變,我國居民在健康方面面臨著諸多潛在隱患;持續(xù)的人口老齡化與慢性病的疊加效應(yīng)加劇了災(zāi)難性衛(wèi)生支出的風(fēng)險(xiǎn);②我國健康與醫(yī)療籌資結(jié)構(gòu)亟待優(yōu)化。我國公共籌資占總籌資結(jié)構(gòu)的68%(美國公共籌資為50%,世界平均水平為60%);個(gè)人自付比例為28%(美國個(gè)人自付比例為11%,世界平均水平為18%,20%左右是世界公認(rèn)的參考基準(zhǔn));商業(yè)保險(xiǎn)僅占4%(美國商業(yè)保險(xiǎn)籌資結(jié)構(gòu)為39%,世界平均水平為22%)[13],因此,當(dāng)前的衛(wèi)生籌資結(jié)構(gòu)中個(gè)人自付比例仍然較高,致使家庭抵御災(zāi)難性衛(wèi)生支出風(fēng)險(xiǎn)的能力有限。③我國醫(yī)療保障體系有待精細(xì)與完善。城鄉(xiāng)居民不同醫(yī)療保障制度的保障程度差異、報(bào)銷待遇不平等、醫(yī)療資源分配不均加劇了城鄉(xiāng)災(zāi)難性衛(wèi)生支出差異,且納入醫(yī)療保障的病種數(shù)量不全[14],導(dǎo)致很多慢性病病種無法報(bào)銷,患者及家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)加重。

      3.2 經(jīng)濟(jì)狀況、受教育程度、年齡和慢性病是影響我國災(zāi)難性衛(wèi)生支出的主要因素

      我國家庭的經(jīng)濟(jì)狀況、教育程度、年齡、慢性病、門診服務(wù)利用、城鄉(xiāng)差距是災(zāi)難性衛(wèi)生支出的主要影響因素。家庭經(jīng)濟(jì)狀況越好、教育程度越高,則家庭可支付能力越強(qiáng),對(duì)自己的健康狀況注視程度越高,家庭越不易發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出。家庭成員的年齡越大,患病幾率越大,家庭越有可能發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出。其次,家庭中有慢性病患者、門診服務(wù)利用越多,說明該家庭存在的健康隱患越多,因此越容易發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出。最后,城鄉(xiāng)差距也是一個(gè)重要因素,這可能與城鄉(xiāng)收入差距、不同醫(yī)療保障制度的福利待遇差異、醫(yī)療服務(wù)可及性等因素相關(guān)。此外,研究發(fā)現(xiàn),在農(nóng)村地區(qū)不論該家庭是否參加醫(yī)保,分析結(jié)果都不顯著。原因可能為:一是未參保樣本偏少,2711戶農(nóng)村樣本家庭中僅有107戶家庭(約占樣本總量3.95%)未參加醫(yī)保;二是未參保家庭的醫(yī)療衛(wèi)生支出被低估,家庭主動(dòng)或被動(dòng)放棄就醫(yī),出現(xiàn)應(yīng)支付衛(wèi)生費(fèi)用而未支付的情況;三是暴露出我國針對(duì)農(nóng)村地區(qū)的醫(yī)療保障體系仍有待完善[15]。

      3.3 我國災(zāi)難性衛(wèi)生支出存在偏富裕家庭的不公平

      結(jié)果顯示,2013-2018年,我國災(zāi)難性衛(wèi)生支出在家庭群體之間存在不公平,經(jīng)濟(jì)狀況較差的家庭更容易發(fā)生災(zāi)難性衛(wèi)生支出,災(zāi)難性衛(wèi)生支出存在偏富裕家庭的不公平。值得注意的是,2013-2018年我國災(zāi)難性衛(wèi)生支出的集中指數(shù)絕對(duì)值呈下降趨勢(shì),但城鄉(xiāng)間不公平的差距仍然在增大(2013年、2015年和2018年集中指數(shù)絕對(duì)值的差值分別為0.0011、0.0804和0.0553),可見災(zāi)難性衛(wèi)生支出不公平程度有所緩解,但城鄉(xiāng)之間的差距在仍然在增大。大多數(shù)變量如年齡、教育程度、慢性病、門診服務(wù)利用對(duì)集中指數(shù)的貢獻(xiàn)率為正值,增加了偏富裕家庭的不公平性。住院次數(shù)對(duì)集中指數(shù)的貢獻(xiàn)率為負(fù)值,降低了偏富裕家庭的不公平性。分解結(jié)果顯示,2013-2018年,影響家庭災(zāi)難性衛(wèi)生支出不公平性的前兩位因素為經(jīng)濟(jì)狀況(83.89%、69.73%和78.96%)、教育程度(4.86%、12.26%和13.11%),2013年年齡(3.60%)是第三位影響災(zāi)難性衛(wèi)生支出不公平的主要的因素,2015和2018年第三位影響災(zāi)難性衛(wèi)生支出不公平的主要的因素是地區(qū)(10.28%和7.43%)??梢姡覈?jīng)濟(jì)狀況較差的家庭仍然面臨著災(zāi)難性衛(wèi)生支出的威脅,嚴(yán)重影響家庭可支付能力及生活質(zhì)量。

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