弱勢群體醫(yī)療保險參與公平性及影響因素分析

李 佳，呂學靜

（1.首都經濟貿易大學 勞動經濟學院，北京 100070；2.河北科技師范學院 財經學院，河北 秦皇島 066004）

近年來，隨著新農合的逐步深入、政府對新農合的補助的進一步提高，醫(yī)療保險的覆蓋面在不斷擴大，城鄉(xiāng)居民享受著基本醫(yī)療保險服務。但是，醫(yī)療保險的參與受著眾多因素的影響，并不是所有的城鄉(xiāng)居民都能平等地分享這一成果。地區(qū)間的巨大經濟差異導致不同地區(qū)的醫(yī)療保險繳費水平和待遇存在著差距，以新農合為例，上海市2012年新農合繳費水平為人均1080元，而中西部地區(qū)的大多數(shù)省份新農合的繳費水平僅為人均50元；制度不公還表現(xiàn)為繳費不公平，即在經濟狀況相似的情況下，醫(yī)療保險繳費卻不相同，如較低收入的自雇者難以負擔按照社會平均工資繳納的醫(yī)療保險，因而參保率較低；另外，收入信息的扭曲將造成對低收入者的累退性籌資[1]。對于城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險，高收入者由于工資只占收入的一部分，因而其按收入繳納的醫(yī)療保險的比例要低于只掙工資的低收入者，對低收入者事實上形成了累退性籌資；對于城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險和新農合，由于其固定籌資額，不與收入聯(lián)系，這也形成了低收入者的累退性籌資。

醫(yī)療保險作為調節(jié)收入差距的工具，本應具有再分配職能，但近年來學者研究發(fā)現(xiàn)社會保障制度存在著“逆向轉移”的現(xiàn)象。逆向轉移是由于財政制度對某些社會群體的“偏向”，使最需要照顧的低收入者獲得的轉移性收入，反而比更高收入者獲得的轉移性收入還少[2]。那么醫(yī)療保險是否也存在著“逆向轉移”的特點？是否對實現(xiàn)社會公平起著重要的作用？

由于2003年起實施的新農合極大地提高了農村醫(yī)療保險的覆蓋率，因此，本研究采用2004、2006和2009年中國營養(yǎng)與健康狀況的調查（CHNS）數(shù)據(jù)，對比分析我國醫(yī)療保險參與公平性的影響因素。第二部分首先進行文獻回顧，并提出本研究的理論依據(jù)，即羅爾斯的“最大最小”理論；第三部分討論了數(shù)據(jù)的來源及變量定義，并對樣本的狀況進行初步性描述統(tǒng)計；第四部分以醫(yī)療保險參與為因變量進行Probit回歸并分析結果；最后得出相應的結論。

二、文獻綜述及理論依據(jù)

參保公平是指無論收入水平、健康狀況、社會地位或就業(yè)狀況，所有人都有權參加醫(yī)療保險，享受醫(yī)療保險待遇。目前對醫(yī)療保險參與的公平性研究主要集中在參保的弱勢群體——農民參保的影響因素上。董志勇（2009）運用離散選擇模型，認為年齡、婚姻、工作對農民參與醫(yī)療保險有不明顯的正效用；從事家庭手工和小型商業(yè)對農戶參與醫(yī)療保險有顯著的抑制作用；農民的健康自評狀況對參加醫(yī)療保險的決策影響不顯著[3]。李樹森（2010）應用二元Logit模型，認為城鄉(xiāng)差別和地理位置是影響城鄉(xiāng)居民參與醫(yī)療保險的重要因素[4]。陳在余（2007）估計農民是否參加醫(yī)療保險的決策時采用Probit模型，發(fā)現(xiàn)教育程度、家庭收入以及健康自評非常好與差都對農民參加醫(yī)療保險有著顯著的負效應[5]。薛新東（2009）對城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險的參與影響因素進行了分析，通過二元Logit模型認為年齡、民族、婚姻、健康狀況、所在地區(qū)和家庭收入水平對參與意愿有顯著影響；性別、教育程度和工作狀況對居民參與意愿沒有影響[6]。

綜上所述，目前對醫(yī)療保險參與意愿的研究視角豐富。但是現(xiàn)有研究存在著以下幾點問題：第一，研究時間范圍相對較早，所有的研究都是基于2004和2006年的CHNS數(shù)據(jù)，在國家進一步加大對新農合的投入后的情況沒有進行研究；第二，采用的所有模型沒有進行擬合優(yōu)度檢驗，選用二值選擇模型時應對模型進行擬合優(yōu)度檢驗進而判斷選用Probit模型或Logit模型，但現(xiàn)有研究都是直接選用一個模型進行模擬。標準的Probit或Logit模型假設擾動項為同方差，所以應對模型進行同方差似然比檢驗（LR），檢驗是否接受同方差的原假設，再進行估計，否則若擾動項為異方差，估計出的參數(shù)則是有偏的，現(xiàn)有的估計模型都沒有進行同方差檢驗；第三，沒有從“最低最小”的公平性視角對參與公平性進行檢驗。“最大最小”原則是羅爾斯提出的兩個正義原則的第二個，即社會的和經濟的不平等應這樣安排，使在與正義的儲存原則一致的情況下，適合于最少受惠者的最大利益（差別原則）[7]。通俗地說就是經濟分配應為社會中處于最不利地位的人提供最大的可能利益，從而確保機會的平等。現(xiàn)在的醫(yī)療保險體系是否遵循這一原則，使處于弱勢地位的群體更傾向于參保，本文將通過對弱勢群體的參保公平性研究進行說明。

三、模型、樣本描述與變量定義

（一）模型

本文對醫(yī)療保險公平性的參與因素的估計，是建立在是否選擇參與醫(yī)療保險的二元選擇模型的基礎上。通過對模型的邊際效應、準R2與正確預測比率的比較，Probit模型都優(yōu)于Logit模型，因此，本文選用Probit模型，同時借鑒了Carol Propper（2000）對效用的設定方式[8]。把個人基本因素、工作狀況因素、健康狀況因素和地區(qū)差異因素代入醫(yī)療保險的可觀測效用函數(shù)。

（二）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文采用的數(shù)據(jù)是2004、2006和2009年的CHNS數(shù)據(jù)，有關數(shù)據(jù)的抽樣方法和詳細說明參見Liu，et.al（2003），通過剔除部分關鍵變量缺失的樣本，各年數(shù)據(jù)分別為7141份、7175份和26349份樣本。

根據(jù)“最大最小”理論，經濟分配應盡可能地為在社會中處于最不利地位的人提供最大的可能利益。因此，本文將是否參加醫(yī)療保險作為被解釋變量，將個人基本因素、工作狀況因素、健康狀況因素和地區(qū)差異因素中的弱勢群體分離出來，觀察其參保狀況，驗證是否符合“差別原則”，建立離散被解釋變量的Probit回歸模型（具體各變量的定義見表1）。

表1 變量的定義

根據(jù)調查，2004-2009年未參加醫(yī)療保險的比例從70.73%降到9.12%，醫(yī)保覆蓋率有了大幅提升。但是這些年從未參加到已經參加醫(yī)療保險的都是什么樣的人？弱勢群體的是否也做到了真正的參保？根據(jù)“最大最小”原則，資源分配應傾向于處于最不利地位的群體，那么這些年參保率的提高是否真正做到這一原則。本文擬從被訪者個人因素、工作狀況、健康狀況和地區(qū)差異四個維度來考察弱勢群體醫(yī)療保險參與公平性的影響因素。

1.被訪者個人因素

主要從被訪者的個體特征層面來考察對弱勢群體醫(yī)療保險參與意愿和行為的影響，將年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況和戶口納入分析的框架。假設認為：雖然疾病的發(fā)生是偶然的，但是從人的生命周期看，年紀越大的人發(fā)生疾病的概率越大，享受醫(yī)療保險的可能性越高，因此，可能在醫(yī)療保險的參保上存在著“逆向選擇”（假設1）；受教育程度與勞動者素質與能力存在著一定的關系，因此，假設受教育程度越高的群體更愿意參加醫(yī)療保險（假設2）；醫(yī)療保險覆蓋范圍已涉及城鄉(xiāng)，所以假設戶口不存在著影響醫(yī)療保險參與的顯著關系（假設3）。

2.工作狀況

主要由于醫(yī)療保險面對的參與者主要是勞動力人口，因此從被訪者的工作環(huán)境層面來考察對醫(yī)療保險參與意愿和行為的影響，將是否參加工作、主要職業(yè)、工作地位、工作單位類型和收入狀況納入此類分析的框架。假設認為：工作是獲得醫(yī)療保險的主要來源，因此假設參加工作的群體比未就業(yè)的醫(yī)療保險參與率要高（假設4）；職業(yè)也將是影響醫(yī)療保險參與的重要因素之一，假設技術含量越高、職位越高的群體，單位的福利相對越高，因此醫(yī)療保險的參與意愿越強（假設5）；我國的各類醫(yī)療保險都建立了個人賬戶，需要個人繳納一定的比例，個人繳納比例越高，將來醫(yī)療金發(fā)放額越高。因此，將收入分為3類：沒有收入來源至當年的最低生活保障為一組（低收入組，并將其作為對照組）；將最低生活保障至當年的城鄉(xiāng)平均收入為一組（中等收入組）；超過當年的城鄉(xiāng)平均收入的為一組（高收入組）。假設收入水平越高，醫(yī)療保險的參與意愿越強（假設6）。

3.健康狀況因素

個人的身體健康狀況自己了解的最清楚，因此，選擇個人自評健康狀況和預防保健行為作為健康狀況的評估因素，假設認為個人自評健康狀況越好，越傾向于進行預防保健，醫(yī)療保險的參與意愿越弱（假設7）。

4.地區(qū)差異

不同地區(qū)對可能也對醫(yī)療保險參與意愿存在一定的影響，醫(yī)療服務費用越高、醫(yī)療服務成本越高的地區(qū)，參加醫(yī)療保險的可能性越低，因此參加醫(yī)療保險的參保意愿在不同的區(qū)域之間也存在著差異（假設8）。

（三）樣本特征

在調查中共涉及三年40665份樣本，涵蓋的自變量又比較多，由于篇幅限制，只給出2009年CHNS調查樣本的統(tǒng)計量的描述性分析。

在2009年調查中的26439個樣本中，總體來說，調查人口年紀偏大，平均年齡達到了50歲以上，因此，婚姻狀況也是已婚的居多，同時由于年齡的限制，受教育程度偏低。但根據(jù)已調查的數(shù)據(jù)，受教育程度并未對參加醫(yī)療保險有顯著的影響，受教育程度較高的人口參加醫(yī)療保險的比例并沒有明顯上升。在工作狀況上，是否有工作是影響參加醫(yī)療保險的重要因素，參加工作的群體沒有醫(yī)療保險的比例僅為30.53%，而沒有參加工作的比例為69.74%，是其兩倍。在收入上，低收入組未參加醫(yī)療保險人群占未參加醫(yī)療保險的比例為90.81%，與馬斯洛的需求層次理論相符合，當人的需求由低到高分為生理、安全、社交、尊重和自我實現(xiàn)五個層次，只有低層次的需求得到滿足時，高層次的需求才會產生。對低收入者來說，先存在著生理需求的滿足，當收入尚未滿足生理需求的時候，屬于安全需要的醫(yī)療保險的需求就會相對較少，當收入達到一定額度以上，可能會由其他方式（如補充性醫(yī)療保險等）滿足醫(yī)療保障的需求。因此，收入一定水平的人口的參保率會明顯上升。在自評健康狀況上，沒有觀察到有明顯的“逆向選擇”現(xiàn)象，自評狀況差或較差的人口并未明顯積極參加醫(yī)療保險。在區(qū)域差別上，廣西壯族自治區(qū)未參與醫(yī)療保險的比例最高，占到22.84%，黑龍江省未參與醫(yī)療保險的比例最低，各省在醫(yī)療保險的參保狀況上還是有明顯差異性的（具體結果見表2）。在對模型估計前首先進行解釋變量的同方差檢驗（LR檢驗），其中卡方值為162.28，其同方差原假設概率為0.00%，表明拒絕接受原假設，在模型估計時應使用異方差的probit模型估計。

表2 2009年自變量與控制變量的比例與均值

續(xù)表2

四、回歸分析結果

被訪者個人因素、工作狀況、健康狀況以及地區(qū)差異等社會特征對弱勢群體的醫(yī)療保險參與意愿產生了明顯影響。然而這些變量的影響程度究竟如何，將以上面四方面的指標為自變量，以參與醫(yī)療保險的狀況為因變量，建立Probit回歸模型。具體結果如表3所示。

表3 是否參加醫(yī)療保險的Probit模型回歸系數(shù)結果

（一）在被訪者的個人因素中，已沒有明顯的對弱勢群體的歧視

年齡在2004、2006年系數(shù)為正表明年齡越大，參加醫(yī)療保險的比例越高，符合假設1；性別因素在其他年份都不顯著，只有在2009年有一定的負向顯著性，表明男性比女性的參保率略低；受教育程度在2004、2006年存在著明顯的對弱勢群體參與醫(yī)療保險的歧視，即受教育程度越高，參加醫(yī)療保險的比例越高，但在2009年已經出現(xiàn)了顯著的變化，受教育程度與參加醫(yī)療保險呈現(xiàn)了反向的關系，說明對弱勢群體的歧視正在好轉；婚姻狀況上2009年出現(xiàn)了正向的顯著性，說明已婚人口參加醫(yī)療保險的比重高于未婚人口；在戶口上對弱勢群體參與醫(yī)療保險歧視性的改善更為明顯，2006、2009年其系數(shù)都顯著為負向，表明與城鎮(zhèn)人口相比較，農村人口參保醫(yī)療保險的比例更高，因此，整體而言，被訪者的個人因素中，已沒有看到對弱勢群體的明顯歧視。

（二）在被訪者的工作狀況中，尤其是對收入狀況存在著對弱勢群體的明顯歧視

其中是否有工作和工作地位對醫(yī)療保險的參與沒有顯著的影響，可以忽略不計。在主要職業(yè)上，可以看出與農民相比，尤其是2009年，非技術工人和退休或無業(yè)的人的醫(yī)療保險參與系數(shù)都為明顯的負號，可以看出在主要職業(yè)上，農民由于新農合的覆蓋，已不是參與醫(yī)療保險的弱勢群體，而在城鎮(zhèn)中，尤其是服務行業(yè)人員以及退休或無業(yè)人員的系數(shù)與農民相比都明顯為負號，表明在主要職業(yè)中，參加醫(yī)療保險的弱勢群體現(xiàn)在主要是城市的服務人員、無業(yè)者或者退休者。在工作單位類型上，以農民作為對照組，各類工作單位的系數(shù)都為正號且非常顯著。這說明以工作單位的性質進行劃分，有單位的工作者的醫(yī)療保險的參與率還是明顯地高于農民。在收入狀況上，對低收入者的醫(yī)療保險的歧視非常明顯，中等收入和高收入者的醫(yī)保參與率要明顯高于低收入者，而且三年都是如此，說明對低收入者存在著明顯的歧視。因而，整體來看，工作狀況中對弱勢群體存在著明顯的歧視，只是弱勢群體由于劃分標準的不同而不同。

（三）對被訪者的健康狀況來說，健康狀況不存在著明顯的逆向選擇效應

以自評狀況為差的為對照組，身體狀況越好越愿意參加醫(yī)療保險，同時，有預防保健的人群明顯更傾向與參加醫(yī)保，因此，原假設7不成立。

（四）對地區(qū)差異來說，各地狀況明顯不同

以2009年為例，以遼寧省為對照組，廣西壯族自治區(qū)的系數(shù)為顯著負號，江蘇、山東省為顯著正號，說明地區(qū)間還是存在著醫(yī)療保險參保的顯著差異。廣西壯族自治區(qū)要的參保率要明顯低于其他各省，而經濟實力較強的江蘇和山東省的參保率要明顯高于其他各省，與各省的經濟實力狀況一致就不再贅述。

五、結 論

根據(jù)羅爾斯的“最大最小”原則，社會要實現(xiàn)公平遵循的第二個原則是經濟資源的分配應盡可能地為在社會中處于最不利地位的人提供最大的可能利益。據(jù)此，本文將影響弱勢群體參加社會醫(yī)療保險的因素分為四類：第一類是被訪者自身的個人因素，包括年齡、性別、受教育程度、婚姻情況以及戶口。從分析結果看，這類因素從整體看已經沒有對弱勢群體的歧視。第二類是工作狀況，包括是否參加工作、主要職業(yè)、工作地位、工作類型以及收入狀況。這類因素體現(xiàn)出明顯的對弱勢群體的歧視。弱勢群體根據(jù)劃分標準的不同包括農民、退休及無業(yè)者以及低收入群體。第三類是被訪者的自身健康狀況，包括自評狀況和預防保健。根據(jù)分析結果，健康狀況不存在著明顯的逆向選擇效應。第四類是地區(qū)差異。根據(jù)調查數(shù)據(jù)，其分布遍及我國的9個省，根據(jù)調查結果，醫(yī)療保險的參與率與經濟實力存在一致的傾向。

綜上所述，弱勢群體醫(yī)療保險的參與主要取決于個人的工作狀況因素，其中尤其以職業(yè)、工作單位類型和收入程度相關性較大。因此，要提高弱勢群體的醫(yī)療保險參與率主要要解決城鎮(zhèn)的無業(yè)人員的就業(yè)、提高就業(yè)人員的收入水平并提高就業(yè)質量。

注 釋：

① 所謂加權的最低生活保障線，是根據(jù)樣本調查的農村戶口數(shù)與城鎮(zhèn)戶口數(shù)的比重，各自與當年的城市、農村最低生活保障線相乘并加總得到。2004、2006、2009年的加權最低生活保障線分別為：1200元、1407元和1714元。同理，加權的城鄉(xiāng)居民平均收入也是按這一權重得到，2004、2006、2009年的加權城鄉(xiāng)平均收入分別為：6000元、7428元和9137元。

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