楊 浩，何蓓蓓，鄭先平

江西中醫(yī)藥大學經(jīng)濟與管理學院,江西南昌,330004

近年來，隨著人類疾病譜的改變和疾病診療技術的發(fā)展，我國低收入人群的重特大疾病患病率持續(xù)走高，因病致貧、因病返貧問題日益凸出，重特大疾病患者因無力負擔高額醫(yī)療費用而放棄治療的相關報道時有所見，因此，低收入人群，尤其是貧困人口重特大疾病醫(yī)療保障制度亟需健全。為進一步解決貧困人口重特大疾病醫(yī)療保障問題，2015年4月，國務院辦公廳轉發(fā)民政部等部門《關于進一步完善醫(yī)療救助制度全面開展重特大疾病醫(yī)療救助工作的意見》(國辦發(fā)〔2015〕30號)，部署全面開展重特大疾病醫(yī)療救助工作。黨的十八大以來，重特大疾病醫(yī)療保障在我國高級別政策文件中被反復提及。理論上，重特大疾病醫(yī)療保障制度主要由醫(yī)療保險和醫(yī)療救助兩部分組成，對低收入和貧困人口而言，醫(yī)療救助往往起到“雪中送炭”式的兜底保障作用，其意義非同一般。

當前學界在重特大疾病醫(yī)療救助方面的研究成果豐富，但大多研究主要集中在制度實施效果的定性研究上。有研究指出，我國重特大疾病醫(yī)療救助在機制創(chuàng)新和救助時效等方面取得了一定成效，但受限于救助資金規(guī)模較小和政策設計保守、救助力度不足等問題，重特大疾病醫(yī)療救助制度尚未發(fā)揮應有的作用[1]?，F(xiàn)有研究缺乏針對不同省份的重特大疾病醫(yī)療救助效率評價及其影響因素的實證研究。因此本文擬通過DEA-Tobit實證模型，利用2016-2017年宏觀數(shù)據(jù)，對重特大疾病醫(yī)療救助效率進行量化評價分析。本文研究思路為，首先通過DEA的BCC模型測算出全國31個省(自治區(qū)、直轄市)的重特大疾病醫(yī)療救助效率，再以Tobit模型回歸分析其影響因素，最后全面展望健全重特大疾病醫(yī)療救助制度的發(fā)展方向。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源

在2012年開始進行重特大疾病醫(yī)療救助試點工作，并取得寶貴經(jīng)驗的基礎上，重特大疾病醫(yī)療救助制度自2015年開始正式在全國實施，因此全國重特大疾病醫(yī)療救助相關數(shù)據(jù)從2016年開始統(tǒng)計。由于統(tǒng)計口徑的改變，本文所采用的相關數(shù)據(jù)指標尚未在2018年之后的統(tǒng)計年鑒中出現(xiàn)，因此主要收集并整理2016-2017年的相關數(shù)據(jù)。關于兩期面板能否得出可靠估計結果的問題，前人已做過相關研究，本文不再展開討論[2]。本文數(shù)據(jù)摘源自相應年份的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國民政統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》和《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》。所有數(shù)據(jù)處理均采用Stata 15.1軟件。

1.2 指標選取

1.2.1 效率評價指標。重特大疾病素有醫(yī)療費用高、致命性危險、嚴重影響生存質量以及需要在較高級別醫(yī)院進行治療的特征[3]，然而對于低收入家庭和因病致貧人員而言，通常無力負擔重特大疾病治療費用，因此需要政府承擔重特大疾病醫(yī)療救助主體責任，發(fā)揮政策托底作用[4]。由于無法直接獲得重特大疾病醫(yī)療救助支出的數(shù)據(jù)，本文以直接醫(yī)療救助支出來代替重特大疾病醫(yī)療救助支出，因此選取直接醫(yī)療救助支出、三級醫(yī)院數(shù)作為投入指標，重特大疾病醫(yī)療救助人次、人口死亡率作為產(chǎn)出指標。

選取DEA模型投入、產(chǎn)出指標須滿足所有投入變量必須與產(chǎn)出變量呈正相關的假設，本文對投入產(chǎn)出指標進行了Pearson相關性檢驗，結果見表1。所有指標雙側檢驗均顯著，本文所選指標具有合理性。

表1 投入產(chǎn)出指標的Pearson相關系數(shù)檢驗結果

1.2.2 影響因素指標。在借鑒既往相關研究的基礎上[5]，本研究擬假設以下指標對重特大疾病醫(yī)療救助效率有影響。①地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。重特大疾病醫(yī)療救助的開展是以財力投入為基礎的，然而，各地區(qū)經(jīng)濟水平影響著該救助的財力基礎，進而可能對救助效率產(chǎn)生影響。本文以人均GDP來反應地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。②老齡化程度。人類身體健康水平會隨著年齡增長而下降，在我國農(nóng)村和經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的貧困家庭，家庭成員到達老齡后，重特大疾病會對其造成的健康風險會隨之上升，此類人群極可能訴諸醫(yī)療救助降低家庭負擔。本文以65歲及以上人口數(shù)來反應老齡化程度。③政府能力。當政府從財政、政策、外部環(huán)境等要素上對重特大疾病醫(yī)療救助加以干預時，均會提高救助資金的使用效率和各界對該救助的重視程度。通常，政府能力越強，干預效率越高。Charles·Tilly曾提出用資本來反應政府能力[6]，因此本文以地方財政預算支出/地區(qū)GDP來表示政府能力。④貧困程度。一個地區(qū)的貧困程度越高，理論上對重特大疾病醫(yī)療救助的需求就越大，對救助投入與產(chǎn)出的綜合配比合理性的要求就越高。本文用貧困人口占比表示當?shù)氐呢毨С潭?由民政部資助參合數(shù)/農(nóng)業(yè)人口數(shù)來表示[7]。⑤地區(qū)人口規(guī)模。一般而言，地區(qū)人口規(guī)模越大，該地貧困人口數(shù)也相對越多，對重特大疾病醫(yī)療救助能力要求越高，救助管理工作難度越大。本文選取地區(qū)人口總數(shù)表示人口規(guī)模。⑥重特大疾病醫(yī)療費用負擔能力。實踐表明，家庭重特大疾病醫(yī)療費用負擔能力與該家庭人均可支配收入呈正比，因為人均可支配收入與家庭醫(yī)療保障程度和水平正向相關，所以推斷人均可支配收入越高，重特大疾病醫(yī)療救助訴求越低。本文用人均可支配收入來反映家庭承擔重特大疾病風險的能力。

1.3 模型建立

1.3.1 DEA-BCC模型。Banker, Charnes和Cooper認為，當不是所有的決策單元都以最佳的規(guī)模運行時，會使技術效率(TE)的測度受到規(guī)模效率(SE)的影響[8]。據(jù)此構建可變規(guī)模效益(VRS)的DEA-BCC模型。實際上，重特大疾病醫(yī)療救助的開展會受到經(jīng)濟實力的影響，我國各地區(qū)經(jīng)濟實力參差不齊，各決策單元規(guī)模效率處在同一水平上的可能性較小，因此本文選擇BCC模型具有合理性。 BCC模型計算出來的效率值為綜合技術效率(TE)，可以進一步分解為規(guī)模效率(SE)和純技術效率(PTE)，即TE=SE*PTE。

1.3.2 Tobit模型。由于DEA測算出的效率取值位于0-1之間，當其作為被解釋變量時，使用OLS估計會導致估計結果偏差，因此本文采用J.Tobin提出的Tobit 模型估計效率值的影響因素具有可行性[9]，建立如下表達式：

y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

2 結果

2.1 重特大疾病醫(yī)療救助效率評價

利用DEAP 2.1軟件基于投入導向的BCC模型，計算2016-2017年全國31個省市重特大疾病醫(yī)療救助的綜合效率(TE)、純技術效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)。見表2。

從2016-2017年重特大疾病醫(yī)療救助的綜合效率均值看，整體上全國效率偏低，兩年分別為0.45、0.52，僅遼寧、浙江、湖北、海南、西藏5地效率值為1，達到DEA有效，占全國地區(qū)總數(shù)的16%，剩下26個省份配置均非DEA有效，其中，兩年均低于均值水平的有河北、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、上海、江蘇、安徽、江西、山東、河南、廣東、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、新疆等19個省份。另外，兩年綜合效率值標準差分別為0.29、0.26，表明各地救助資源配置與利用效率差異較大，反應在地域間的結果為東部>西部>中部，這可能是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和區(qū)域貧困人口數(shù)量的差異所致。

就純技術效率而言，其代表決策單元資源管理水平和技術水平。由表2、圖1可知，考察年限內雖僅有13個省份純技術效率高于全國平均水平，占比42%，但兩年全國純技術效率均值呈上升趨勢，表明整體上救助資源管理水平和技術水平在逐步提升，說明各地政府愈發(fā)重視對重特大疾病的保障。

規(guī)模效率表示決策單元規(guī)模對救助效率的影響程度。從全國來看，整體上規(guī)模效率水平較高，說明救助投入規(guī)模與產(chǎn)出規(guī)模配比較為合理，有21個省份超過全國平均規(guī)模效率水平，占比68%，同時也說明主要是純技術效率偏低導致整體效率水平偏低。

表2 2016-2017年重特大疾病醫(yī)療救助效率計算結果

圖1 2016-2017年全國重特大疾病醫(yī)療救助純技術效率和規(guī)模效率散點圖

2.2 重特大疾病醫(yī)療救助效率影響因素分析

以上文測算的2016-2017年重特大疾病醫(yī)療救助綜合效率為被解釋變量，以人均GDP、老齡化程度、政府能力、人口結構、地區(qū)人口總數(shù)、人均可支配收入為解釋變量，利用Stata 15.1軟件對影響因素做Tobit回歸分析，結果見表3。

表3反映的是全國重特大疾病醫(yī)療救助效率影響因素估計結果，估計結果在1%水平上顯著。具體到各影響因素上，老齡化程度、政府能力與重特大疾病醫(yī)療救助效率呈顯著正相關關系，貧困程度、地區(qū)人口規(guī)模和人均可支配收入與重特大疾病醫(yī)療救助效率呈顯著負相關關系。

表3 重特大疾病醫(yī)療救助效率影響因素實證結果

3 討論

3.1 全國重特大疾病醫(yī)療救助綜合效率偏低，救助資源配置與利用有待優(yōu)化

結果顯示，2016-2017年我國重特大疾病醫(yī)療救助綜合效率呈上升趨勢，考察期限內上漲了0. 07個百分點，但整體來看，綜合效率依然偏低，有84%的省份綜合效率非DEA有效，說明我國大部分地區(qū)的重特大疾病醫(yī)療救助資源配置與利用效率有待進一步提升。究其原因可能與以下因素有關。①部分地區(qū)的城鄉(xiāng)經(jīng)濟一體化建設步伐緩慢。理論上，城鄉(xiāng)一體化建設步伐較快的地區(qū)，推動重特大疾病醫(yī)療救助資源“下沉”速度也相對較快，救助資源配置也更為均衡，更多的非三級醫(yī)院也有較好的重特大疾病救治能力[10]。②部分地區(qū)的重特大疾病醫(yī)療救助專項基金籌資渠道單一。在我國當前社會經(jīng)濟背景下，通常重特大疾病治療費用較高，然而單一的籌資渠道對重特大疾病醫(yī)療救助專項基金勢必會造成巨大壓力，進而可能影響重特大疾病醫(yī)療救助的效率[11]。③救助覆蓋面不廣。全面小康社會即將建成，而我國現(xiàn)行的重特大疾病醫(yī)療救助政策規(guī)定的救助對象主要是絕對貧困人群[12]，由于政策限制，有不少需要被救助的相對貧困人群被“拒之門外”，導致部分地區(qū)救助資源冗余。為此，各地要根據(jù)實際情況因地施策，有條件的地區(qū)可擴大救助覆蓋面，將相對貧困人群納入其中，降低其家庭財務脆弱性；要拓寬籌資渠道，鼓勵社會資本和慈善組織、機構加入，減輕政府財政投入壓力；科學設定救助標準，針對不同經(jīng)濟負擔水平的對象，設定不同救助標準，提高救助基金使用效率；考慮地區(qū)差異，對于經(jīng)濟欠發(fā)達、籌資渠道有限的西部地區(qū)，要根據(jù)救助金的籌集和存量、歷年救助人次、救助類型等情況做預測，要因地制宜提高重點人群的救助比例，使綜合救助效率最大化。

3.2 全國重特大疾病醫(yī)療救助投入產(chǎn)出規(guī)模配比相對合理，但管理和技術水平仍存在提升空間

整體來看，全國68%的地區(qū)的重特大疾病醫(yī)療救助規(guī)模效率處于平均水平以上，說明全國重特大疾病醫(yī)療救助投入規(guī)模與產(chǎn)出規(guī)模配比較為合理。但綜合效率水平由規(guī)模效率和純技術效率共同決定，由于純技術效率的測算結果顯示出全國整體水平不高，表明其代表的決策單元管理水平和技術水平仍有較大提升空間。由于各種原因限制，部分地區(qū)的重特大疾病醫(yī)療救助報銷流程繁瑣，報銷滯后情況嚴重，有的地區(qū)滯后長達1年之久，同時加上部分地區(qū)救助監(jiān)管不力，導致騙取救助金、救助資金與醫(yī)?；鸹煊玫默F(xiàn)象并存[13]，此種現(xiàn)象嚴重阻礙了重特大疾病醫(yī)療救助純技術效率的提升。另就重特大疾病醫(yī)療救助工作本身而言，也存在一定難度，例如除了需要醫(yī)保部門提供被救助者的疾病、費用信息外, 還需要核查被救助人的收入、資產(chǎn)等方面的信息, 程序復雜, 涉及的部門眾多, 供方投入成本較高[14]。各地政府有關部門應考慮進一步強化重特大疾病醫(yī)療救助監(jiān)管力度，加強與第三方合作管理患者診療行為，提升管理水平，盡量簡化重特大疾病醫(yī)療救助審批程序，提高審批效率，提供重特大疾病 “一站式”醫(yī)療救助服務。另外，各政府部門要加強合作，同時強化政策引導宣傳、營造良好輿論氛圍、提升居民政策認知度等配套工作，努力實現(xiàn)高效率、低成本、高質量的工作服務目標。

3.3 人口、經(jīng)濟因素對重特大疾病醫(yī)療救助效率存在不同程度的影響

結果表明，人口、經(jīng)濟因素對重特大疾病醫(yī)療救助效率存在不同程度的影響。具體而言，人口老齡化會加大重特大疾病的醫(yī)療需求，且老齡化程度在短期內不會有巨大波動，因此老齡化會促進地區(qū)醫(yī)療資源配置向更合理方向發(fā)展[15]。政府能力越強，相關部門的救助需求信息和救助資源信息體系越成熟，對救助資源的整合、救助組織機構協(xié)調運轉的推動作用越大，越能提升救助效率[16]。通常，一個地區(qū)越貧困救助需求就越大，如果在經(jīng)濟不發(fā)達的情況下，救助需求量很大，則勢必會對救助效率產(chǎn)生負面影響；地區(qū)人口規(guī)模會通過影響人均醫(yī)療資源占有比例來影響最終救助效率[17]，如何盡量合理分配有限資源是公共部門的管理難點。人均醫(yī)療資源占有比例較低，于貧困人群而言，其能得到的重特大疾病醫(yī)療救助資源更有限，所以會對救助效率產(chǎn)生負作用。

另外，人均GDP雖未通過顯著性檢驗，但其對重特大疾病醫(yī)療救助的效率影響為正，說明地方經(jīng)濟發(fā)展水平越高，越可能增加救助投入，進而影響救助效率。還需特別討論的是，人均可支配收入與重特大疾病醫(yī)療救助效率，理論上為正相關，但估計系數(shù)結果為負，這與我國基本實現(xiàn)全民醫(yī)保有關。在基本醫(yī)療保險全民覆蓋的基礎上，民眾對高層次醫(yī)療保險的需求會降低[18]，但經(jīng)過新冠疫情后，我國居民的風險意識將再次被喚醒，人均GDP越高的地區(qū)，保險需求及意識增強將越明顯[19]。

總之，各地要提前做好準備，以應對人口老齡化問題，要適度提高老齡貧困人口救助補償比例。同時，各地要根據(jù)本地人口規(guī)模和貧困程度，實行醫(yī)療資源“分流制”，尤其在貧困程度高、醫(yī)療資源匱乏的西部地區(qū)，要保證貧困人口患重特大疾病時能享受到及時、公平、合理的醫(yī)療救助服務。