農民工醫療服務利用影響因素分析
——以長三角地區為例

楊 倩, 秦立建

(安徽財經大學財政與公共管理學院，安徽蚌埠233030)

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農民工醫療服務利用影響因素分析
——以長三角地區為例

楊 倩, 秦立建

(安徽財經大學財政與公共管理學院，安徽蚌埠233030)

基于農民工就業和醫療保障狀況的調查數據，本文運用Tobit模型，對農民工基本醫療服務利用狀況的影響因素進行分析。研究發現：第一，農民工個人收入水平越高，會顯著提高農民工門診醫療服務利用水平，降低農民工住院醫療服務利用水平；第二，診所與農民工居住地距離越遠，則會相應提高農民工醫療服務利用水平；第三，醫保報銷便捷程度越高、年齡越大、患有慢性病以及曾經工作城市數量越多，則會相應提高農民工醫療服務利用水平；第四，相對于女性而言，男性農民工醫療服務實際利用水平更低。因此，要實行既保門診服務又保住院服務的政策、增加農民工集聚地的醫療服務機構數量、構建統一的醫保信息網絡系統、提高社區衛生服務體系建設，以提高農民工醫療服務利用水平，進而推進長三角地區統一勞動力市場的完善與發展。

農民工；醫療服務利用；影響因素

隨著我國工業化和城鎮化進程不斷推進，農民工已成為現階段我國經濟、社會和人口轉型過程中的突出現象。國家統計局公布的數據顯示，2014年我國農民工總量接近2.74億人。長三角地區經濟的迅速發展和產業結構的優化，為農民工流入提供了越來越大的空間。安徽長期以來是農民工轉出大省，國家統計局安徽調查總隊公布的農民工監測調查年報數據顯示，2014年安徽省外出農民工人數達1320.3萬，其中務工地在長三角地區的比例高達59%。然而廣大農民工主要聚居在城中村和城鄉結合部，生活環境惡劣，自身健康意識薄弱。農民工醫療服務問題日漸引起社會各界的廣泛關注。因此，研究農民工醫療服務利用狀況，對于制訂農民工醫療保險政策和促進長三角地區統一勞動力市場建設具有重要意義。

一、 研究對象與方法

(一)研究對象

本文所使用的數據來自課題組2014年2月在安徽省阜陽市的多層分級隨機抽樣調查。調查對象為阜陽地區參加新農合的農民工，問卷包含農民工的個人特征、家庭特征、工作特征及政策特征等。本次共調查1067人，通過使用excel進行數據清理，共得到1055個有效觀測值，調查樣本的有效率達到98.88%，表明樣本調查的質量較好。

(二)研究方法

1.研究方法的創新及假設。國內外學者對農民工醫療服務利用狀況進行了研究，但仍存在以下問題。第一，缺乏實地調查數據的實證研究，原有研究成果主要為規范性研究，難以提出具體可操作的政策建議。第二，沒有考察醫療機構的空間布局對農民工醫療服務利用的影響，難以有效制訂長三角地區農民工醫療保險政策。因此本文創新在于：第一，本文基于外出務工與醫療保障利用狀況的最新調查數據，使用多個維度因變量，全面考察不同因素對農民工醫療服務利用的影響，提高了結論的解釋力與可信度。第二，使用微觀數據分析醫療機構的空間布局對農民工醫療服務利用的影響，為政府制定有關長三角地區農民工醫療服務利用政策提供來自醫療機構的空間布局方面的依據。基于此，本文有以下三個擬檢驗的假設。

假設一：個人收入水平越高，農民工個人的醫療服務利用水平越高。若農民工經濟收入水平較低，其大部分支出用于食宿方面，醫療支出僅占個人支出極少部分。由于受經濟條件約束，較低的收入水平很難承受相對較高的醫療費用，使得大部分農民工小病不愿就醫或買藥自我醫療，從而降低了其醫療衛生服務利用水平。

假設二：診所與農民工居住地距離越近，則農民工醫療服務利用水平越高。醫療機構的空間布局會在一定程度上影響農民工醫療服務利用。一般情況下，診所距離患者住處越遠，醫療服務的可及性越差，會降低醫療服務利用程度，就診次數會降低。

假設三：醫療保險報銷越方便，則農民工醫療服務利用水平越高。農民工往往工作時間長且受教育水平低，他們很少有時間以及能力去應對復雜的報銷程序，農民工希望得到的是省錢省時又便捷的醫療服務，醫療保險報銷便捷程度越高，相應使農民工獲得醫療服務的可得性越高，從而促進醫療服務利用程度。

2.統計分析方法。對農民工的醫療服務利用狀況進行調查研究時，對于農民工個人門診生病次數和農民工個人住院就診次數等因變量，在任一給定時間段，會存在有相當一部分因變量為0的觀察值，使用經典的線性回歸進行統計建模時將會導致估計值的偏差。而Tobit模型能夠很好解決這個問題，Tobit模型適用于在正值上大致連續分布且包含一部分以正概率取值為0的結果變量。基于這樣的考慮，本文建立了如式(1)所示的Tobit模型。這樣做的好處在于，Tobit模型使用受限因變量的估計方法，即利用最大似然估計方法，使審查數據估計得到一致性結果。

Tohit模型可以定義為一個潛變量模型：

p=1，2，3，4

(1)

二、研究結果

(一)本文主要使用變量的描述性統計

表1報告了本文相關變量的描述性統計。本文使用的因變量分為門診和住院兩類，共有4個具體變量。分別是：個人門診生病次數、個人門診就診次數、個人應住院生病次數和個人住院就診次數。研究樣本中，個人門診生病次數的均值為2.14次，個人門診就診次數的均值為1.20次。在住院醫療服務利用方面，應住院次數均值為0.58次，個人住院就診次數的均值為0.34次。自變量樣本中，受訪者平均年齡為37.44歲，說明受訪者多數處于壯年時期。男性受訪者的比例為65.36%，受訪者人均受教育年限為8.49年，說明受訪者文化水平偏低，大部分為初中文化水平。農民工自評健康狀況分為非常差、比較差、一般、比較好和非常好5個檔次，所占比例分別為1.06%、7.69%、37.73%、40.75%和12.77%。

樣本顯示農民工個人患有慢性病的比例為16.04%，說明受訪者健康水平整體較好。家庭特征方面，平均家庭規模為4.88人，家庭中5歲及以下的兒童和66歲及以上的老人數量分別是0.57人和0.98人。樣本數據中，工作環境狀況如下：34.09%的人工作環境沒有污染，49.39%的人工作環境有輕微污染，16.22%的人工作環境有嚴重污染。在具體政策特征方面，家庭住址距診所距離平均為3.08公里。樣本顯示有異地轉接經歷的人群占20.68%。農民工參加醫療保險方面，42.04%農民工選擇參加新農合，31.43%農民工選擇參加城鎮居民及職工醫保，4.34%農民工選擇自己購買商業醫療保險，22.19%農民工沒參加任何醫療保險，可以看出大部分農民工未能享受與城鎮居民同等的醫保福利。

表1 本文有關變量的描述性統計

(二)模型計量結果

表2顯示了農民工門診生病次數和就診次數影響因素的Tobit模型計量結果。性別變量對應的系數均為負，其系數值分別為-1.3778和-1.4631。表明相對于女性而言，男性門診生病次數和就診次數均更少，統計結果在1%的統計水平上顯著。有慢性病的農民工，其個人門診就診次數的可能性較大，且在1%的統計水平上顯著。收入水平變量對應的系數值為正。曾經工作城市數量變量值為正值，且具有統計意義上的顯著性。診所距離變量正向影響個人門診就診次數。醫療保險報銷便捷程度有助于更加充分地利用門診醫療服務，具體表現為相對于很不方便的醫保報銷程度，比較方便的醫保報銷促進了農民工個人門診就診次數，且具有統計意義上的顯著性。

表2 農民工個人門診生病次數和就診次數影響因素的Tobit模型計量結果

注：***、**和*分布表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著。

表3報告了農民工個人應住院次數和住院就診次數影響因素的Tobit模型計量結果。回歸結果顯示，年齡變量的系數值為正值，且在1%的統計水平上顯著。個人收入水平變量的系數值符號為負值，其系數值分別為-0.4006和-0.4712。曾經工作城市數量變量值為正值，其系數值分別為0.0951和0.059。診所距離變量的系數值為正值，且具有統計意義上的顯著性。當解釋變量為住院就診次數時，與很不方便相比，一般、比較方便和很方便的醫保報銷便捷程度變量的系數值均為負值，但不具有統計意義上的顯著性。

三、討論

表3 農民工個人應住院次數和住院就診次數影響因素的Tobit模型計量結果

注：***、**和*分布表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著。

(一)門診醫療服務利用分析

農民工個人收入水平、診所與農民工居住地距離和醫療保險報銷便捷程度是本文重點關注的變量。收入水平變量對應的系數為正，表明農民工個人收入水平高，顯著提高了農民工門診醫療服務利用水平，這與假設一相符。這可能因為高收入農民工往往從事工作時間長且強度大，很少有空閑時間來鍛煉身體，他們往往以犧牲健康為代價，獲得較高收入。所以高收入農民工經常生病，其個人門診生病次數較多。診所距離變量正向影響了農民工門診就診次數，這與假設二的預期不符。可能的原因是診所距離農民工住處越遠，意味著獲得醫療服務的可及性越差，生病不能及時得到治療，加重了病情的嚴重程度，最終反而要增加門診就診次數。醫療保險報銷便捷程度有助于農民工充分地利用門診醫療服務。農民工往往很少有時間以及能力去應對復雜的報銷程序，省錢省時又便捷的醫保報銷服務，緩減了農民工的經濟壓力，患者就醫的積極性得到提高，有利于農民工獲得醫療服務。相對于女性而言，男性門診生病次數和就診次數均更少。這可能是因為，農民工的年齡結構主要以青壯年為主，這個階段男性身體素質水平一般高于女性。此外，男性農民工往往承擔家庭的主要經濟責任，為了增加相對勞動時間，他們經常采用自我醫療的方式，男性農民工的潛在醫療服務需求無法轉化為實際醫療服務需求。有慢性病的農民工，其個人門診就診次數的可能性大。這可能因為患有慢性病的農民工，身體體質較差，需要進行長期的藥物治療，因此醫療服務利用水平較高。曾經工作城市數量變量值為正值，說明處于不斷流動中的農民工，一般生活很難穩定，疲于奔波各城市間，身體健康質量較差，門診生病次數和就診次數較多。

(二)住院醫療服務利用分析

表3的回歸結果顯示，農民工個人收入水平越高，其個人應住院生病次數和住院就診次數越少，與假設一矛盾。這可能的原因是高收入水平的人群健康意識更強，往往門診利用水平較高，小病得到及時診治，從而相應減少了對個人住院服務利用。診所與農民工居住地距離越遠，農民工個人住院就診次數越多，這與門診服務利用模型的估計結果相似，與本文假設二的預期相反。診所距離農民工住處越遠，意味著獲得醫療服務的可及性越差，小病不能及時得到治療，增加了出現大病住院的現象，最終住院就診次數增加。當解釋變量為住院就診次數時，與很不方便相比，一般、比較方便和很方便的醫保報銷便捷程度變量的系數值均為負值。這可能是因為醫療保險報銷便捷程度越高，患者就醫的積極性也相應越高，其健康保健水平得到提高，農民工很少出現大病住院現象。年齡的增長顯著促進了農民工個人應住院次數和住院就診次數，說明隨著年齡增長，健康資本折舊隨著年齡增長而不斷增加，從而醫療服務利用增加。

(三)學者們對醫療服務利用的分析

農民工醫療服務利用狀況與經濟社會、衛生服務體系、制度因素以及個人因素密切相關。解堊(2009)[1]92、劉柏惠(2012)[2]36、常芳等(2014)[3]92、劉志軍等(2015)[4]21、郭靜等(2015)[5]50認為新農合制度對農民工衛生服務利用有一定促進作用，但作用不顯著。原因是農民工大部分在老家參加了新農合，對于外出的農民工而言，面臨著異地利用和報銷的多重限制。但是，臧文斌等(2012)[6]47、Abraham(2014)[7]63和龔劍等(2015)[8]93指出新農合對于在較高層級機構就診的不平等改善貢獻不明顯，主要的貢獻來自于收入效應。Supasit and Pudtan(2010)[9]74、Felder(2014)[10]254和錢軍程等(2015)[11]450發現醫療費用墊付和異地報銷制度是降低農民工常規性醫療服務可及性與可得性的主要原因，使得參保農民工可能在生病后進行自我醫療。封進和劉芳(2012)[12]45、徐嘉等(2014)[13]72、Dall and Storm(2013)[14]643、Park(2014)[15]404和Reichert and Tauchmann(2015)[16]643指出農民工對職業危害和自身疾病的嚴重性缺乏基本認識，患病風險大，健康狀況較差。日常患病不就診的原因和兩周患病不就診的主要原因是自感病輕、沒有時間、自我醫療。

四、政策建議

本文基于實地調查數據，實證分析了農民工醫療服務利用的影響因素。結果發現，第一，農民工個人收入水平高，顯著提高了農民工門診醫療服務利用水平，降低了農民工住院醫療服務利用水平。第二，診所與農民工居住地距離越遠，則提高了農民工醫療服務利用水平。居住在診所附近的農民工，便于獲得健康知識預防生病，保障了農民工的身體健康，他們很少生病住院。第三，醫保報銷越便捷、年齡越大、患有慢性病以及曾經工作城市數量多，則提高了農民工醫療服務利用水平。第四，相對于女性而言，男性農民工醫療服務實際利用水平更低。

本文的研究結果具有較強的政策含義。為了更好提高農民工醫療服務利用水平，建議采取以下措施。第一，實行既保門診服務又保住院服務的政策。改變當前只保住院服務的現象，應將一部分醫保基金用于門診醫療保險報銷。第二，增加農民工集聚地的醫療服務機構。醫療機構空間布局狀況實際上反映的是一個地區醫療服務可及性的強弱，進而影響區域內群體的醫療服務利用程度。要充分考慮像長三角這樣農民工集聚的地區，政府應利用財政力量提高醫療機構分布的密度，建立起布局合理的醫療服務體系。第三，構建統一的醫保信息網絡系統。醫療保障的信息化辦公可以將每一個流動農民工的健康情況、就醫歷史和醫保資助報銷情況建檔保存，方便醫保關系轉移和醫療費用報銷，為長三角地區實施統一的醫療保障提供可能。第四，加強社區衛生服務體系建設。根據農民工自身特點，給予農民工在社區就診一定優惠政策，適當延長社區衛生服務時間，為農民工提供便捷的醫療衛生服務。

[1]解堊．與收入相關的健康及醫療服務利用不平等研究[J]．經濟研究，2009，(2)．

[2]劉柏惠．城市外來務工人口醫療保障與衛生服務需求——基于上海市487名外來務工人員的調查[J]．中國衛生政策研究，2012，5(1)．

[3]常芳，楊矗，王愛琴，等．新農保實施現狀及參保行為影響因素——基于5省101村調查數據的分析[J]．管理世界，2014，(7)．

[4]劉志軍，王宏，劉天劍．流動人口醫保參與影響因素研究述評[J]．中國衛生經濟，2015，34(2)．

[5]郭靜，周慶譽，翁昊藝，等．流動人口衛生服務利用及影響因素的logistic回歸模型分析[J]．中國衛生經濟，2015，34(3)．

[6]臧文斌，趙紹陽，劉國恩．城鎮基本醫療保險中逆向選擇的檢驗[J]．經濟學(季刊)，2012，12(10)．

[7]AbrahamM J. How Might the Affordable Care Act’s Coverage Expansion Provisions Influence Demand for Medical Care?[J]. Milbank Quarterly, 2014, 92(1).

[8]龔劍，祝墡珠，潘志剛，等．上海市外來務工人員衛生服務需求和利用現狀調查研究[J]．調查研究，2015，18(1)．

[9]Supasit P, Pudtan P. Using Utilisation Data to Estimate Future Demand for Medical Internists: The Impact of Demographic Demand Driver in Thailand [J]. Studies in Health Technology and Informatics, 2012, 178(1).

[10]Felder S. Medical Decision Making and Demand [J]. Encyclopedia of Health Economics, 2014, 21(2).

[11]錢軍程，高軍，饒克勤．新型農村合作醫療制度試點對農民衛生服務利用的影響研究[J]．中國衛生統計，2008，25(10)．

[12]封進，劉芳．新農合對改善醫療服務利用不平等的影響——基于2004年和2006年的調查數據[J]．中國衛生策略研究，2012，5(3)．

[13]徐嘉，張磊，周令，等．大連市流動人口衛生服務可及性及影響因素分析[J]．中國衛生經濟，2014，33(7)．

[14]Dall M J, Storm V M. Estimated Demand for Women’s Health Services by 2020 [J]. Journal of Women’s Health, 2013, 22(7).

[15]Park M J.Disability and Health Service Utilization among Old Koreans [J]. Health, 2014, 6(5).

[16]Reichert R A, Tauchmann H. Self-Perceived Job Insecurity and The Demand for Medical Rehabilitation: Does Fear of Unemployment Reduce Health Care Utilization? [J]. Health Econ, 2015, 24(1).

(責任編輯 魯守博)

2015-11-11

國家社科基金“農民工基本醫療保險的異地轉接研究”(13CGL102)；教育部人文社科基金“新型農村合作醫療與城鎮居民基本醫療保險兩制銜接研究”(12YJC790152)；中國博士后科學基金“新醫改背景下城鄉醫療保障一體化研究”(2012M510316)；中國博士后科學基金特別資助項目“農村勞動力轉移的健康選擇機制研究”(2013T60058)；中浦院“農民工醫療保險長三角區域內轉移接續研究”(CELAP2014-YZD-20)；安徽省自然科學基金項目“健康和教育人力資本代際傳導對收入流動的影響機制研究”(1608085MG153)；安徽省高校人文社科研究重點項目“安徽省公立醫院治理結構和規制政策評估研究”(SK2016A0018)；安徽財經大學重大項目“打造本、碩和MPA三位一體的公共管理學科建設研究”(acjy201608zd)。

楊倩，女，安徽蚌埠人，安徽財經大學財政與公共管理學院研究生；秦立建，男，安徽臨泉人，安徽財經大學財政與公共管理學院副教授，經濟學博士，龍湖學者，中央國家機關青年智庫委員。

F840.684

A

1672-0040(2016)02-0063-07