2. 华中科技大学医药卫生管理学院 湖北武汉 430030
2. School of Medicine and Health Management, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan Hubei 430030, China
重特大疾病医疗救助制度作为我国医疗保障体系的托底性制度,在降低重特大疾病家庭疾病经济负担方面发挥着重要作用。然而,目前我国主要按照类别将特困供养和低保人员等作为重点救助对象,对于发生高额医疗费用、超过家庭承受能力、基本生活出现严重困难家庭中的因病致贫对象的界定仍然处于探索阶段。[1]例如部分地区借鉴了大病保险的方法来界定因病致贫对象,即将高额医疗费用作为因病致贫的绝对标准。
然而,由于不同家庭之间收支差异明显,特别是低收入边缘群体由于绝对医疗费用较低难以达到高额绝对费用标准而未被纳入救助范围。因此,如何界定超家庭支付能力、基本生活陷入严重贫困的家庭,并将其纳入医疗救助范围成为我国医疗救助的难点。本研究在前期重特大疾病医疗救助因病致贫对象界定研究基础上,通过实证验证基于重特大疾病相对费用理论,以灾难性卫生支出(Catastrophic Health Expenditure,CHE)和致贫性卫生支出(Impoverishment Health Expenditure,IHE)[2]测量方法为核心的重特大疾病因病致贫对象界定思路的效果,为我国重特大疾病因病致贫对象的界定提供实证依据。
1 资料与方法 1.1 资料来源本研究以湖北省M市作为样本点,采用多阶段整群随机抽样方法。首先,根据经济发展水平、地形特征、地理位置等因素随机选择3个乡镇,每个乡镇随机选择4个村。然后,从新农合信息系统中导出每个村2014年发生住院的家庭清单,并利用SPSS软件中的简单随机抽样命令,从每个村的住院家庭中随机抽取50个家庭作为研究对象进行问卷调查,共600户。2015年8月培训调查员并入户调查,实际收集有效家庭户问卷536份,问卷有效率为89.33%。同时,收集新农合、大病保险和医疗救助等相关文件和系统数据。
1.2 研究方法通过实证研究验证重特大疾病因病致贫对象界定方法的效果。课题组根据相关理论研究提出了基于家庭收支能力分组思想和CHE、IHE方法为核心的医疗费用超家庭支付能力、医疗支出导致家庭基本生活陷入严重贫困的重特大疾病医疗救助对象界定方法(图 1)。[3]
本界定方法中:(1)OOPchei为第i组收入家庭发生CHE的家庭OOP临界值,如果该组家庭OOP超过临界值,则该家庭发生CHE;MCTPi为第i组收入家庭支付能力平均水平(中位数或平均值);CHEli为设定的第i组家庭CHE水平标准。(2) OOPihei为第i组收入家庭发生IHE的OOP临界值,如果该组家庭OOP超过临界值,则该家庭发生IHE;Pl表示设定的贫困线,Pl的设定因支付能力的选择和地区收入水平的不同而相应变化。其中,i为大于1且小于家庭数的正整数。如果i等于家庭数,则变化为传统理论方法,如果i等于1,则变化为每个地区应用同一个绝对标准。此外,CHE算法根据家庭支付能力的变化目前主要有收入法、支付法、非生存性支出法和WHO方法等[3-7],而IHE与之不同,根据贫困线的制定方法主要包括生存需要法、比例法、恩格尔系数法和数学模型法等[3, 8-10]。
因此,从理论角度,分组方法处于每一个家庭为一组和所有家庭为一组的中间阶段,该方法降低了传统理论方法依赖于每一个家庭支付能力作为判断其是否发生灾难性卫生支出的操作复杂性,又避免了目前按照当地人可支配收入作为绝对标准的不公平性。而本研究希望基于前期理论和方法研究:(1) 通过实证研究比较CHE和IHE分组改进方法与传统理论方法和统一的绝对费用方法之间的特征差异;(2) 将因病致贫思路和方法界定的对象同目前实际救助对象实际比较,分析界定方法的效果和价值。本研究过程中的组数参考相关统计数据以五组为例进行实证验证,每组家庭的平均支付能力选择中位数。
2 结果 2.1 调查对象基本情况调查家庭平均人口规模为4.46人,其中家庭县外务工平均人口规模为1.24人。女性占46.51%。15岁以下人口和65岁以上人口占比高于国家第六次人口普查数据,老年人和儿童占总人口的比例接近30%。调查家庭收支方面,家庭纯收入平均值为40 467元,人均纯收入为8 914元。家庭消费性支出平均值为28 306元,人均消费性支出为6 707元,其中食品支出占37.07%,医疗保健支出占15.68%。
2.2 因病致贫分布情况基于前期理论研究,CHE测量收入法和支出法阈值标准为25%,非生存性支出法和WHO阈值标准为40%,同时根据相应标准计算出其对应改进方法的现金卫生支出(Out-of-Pocket Health Payments,OOP)阈值。IHE的相对比例法、恩格尔系数法和生存需要法三种方法测算的样本地区的贫困线分别为3 892元、2 825元和4 226元。
2.2.1 灾难性卫生支出样本地区CHE发生率如表 1—表 4所示,住院患者家庭发CHE的比例在20%左右。其中收入法测量CHE发生率随着收入的降低而升高,即最低收入组发生率最高;其他三种方法测量的CHE发生率呈现出两端高中间低的趋势,最低和较低收入组发生率均在20%以上。因此,CHE总体呈现出低收入人群聚集性。
同时,按照收支能力分组OOP临界值计算的CHE发生率及其分布情况同理论算法总体水平和分布趋势基本一致。通过分组并将相对标准转化为绝对值的方法在保证测量精确度的情况下,能够有效降低实际操作过程中的难度。然而,利用统一绝对值OOP临界值方法,即目前重特大疾病医疗保险所利用的绝对费用方法,与标准算法的水平和趋势均存在较大差距,导致低收支组的CHE发生向着高收支组转移,CHE发生率呈现出随支付能力的提高而升高的现象。这充分说明,重特大疾病医疗救助不能借鉴使用大病保险中的单一标准,而应充分考虑不同家庭支付能力之间的差异。
2.2.2 致贫性卫生支出样本地区IHE发生率如表 5—表 7所示,IHE发生率随着贫困线的升高而降低,其中,以恩格尔系数法确定的贫困线计算出样本地区IHE发生率为12.87%,其他两种方法由于确定的贫困线较低,其发生率分别为5.60%和7.28%。总体来看,IHE主要聚集在贫困线之上同时收入较低的家庭。
同CHE情况类似,按照收支能力分组OOP临界值计算的IHE发生率及其分布情况与理论算法总体水平和分布趋势基本一致。因此,通过分组提高可操作性同样适用于IHE方法的改进,并应用于重特大疾病因病致贫家庭界定。此外,利用统一绝对值OOP临界值方法界定的IHE家庭主要分布在高收入组,因为高收入组通常能够支付较多的医疗费用,而支付能力较弱的家庭无力支付数额较大的卫生费用已经陷入的贫困,因而难以达到平均水平统一的OOP临界值,从而导致了不公平。
2.3 因病致贫界定效果通过将本研究提出的因病致贫界定方法确定的对象与样本地区实际医疗救助对象的比较,利用实际救助占比和未救助占比两个指标,分析基于CHE和IHE的因病致贫对象界定方法及其改进方法对拓展医疗救助对象的效果。
通过CHE各种方法界定的疾病经济负担较重的家庭实际获得救助情况如表 8所示。目前,CHE的家庭实际获得救助的比例不到30%。因此CHE方法所界定出的70%以上的对象对于拓展因病致贫对象有价值。同时,按照分组方法转化的OOP临界值法与理论方法界定效果基本一致,达到了提高可操作性的目的。然而,按照统一的OOP临界值方法界定效率相对分组法明显下降,与理论CHE存在较大的差距。这就从反面证明CHE相对于绝对高额医疗费用的价值。
通过IHE各种方法界定的由于医疗费用支出导致陷入贫困的家庭实际获得救助情况如表 9所示。目前,IHE家庭获得救助的比例同样较低,绝大部分因病致贫家庭既没有被按照类别纳入低保、特困人员,也没有被纳入高额费用对象。所以,IHE方法对于完善重特大医疗救助对象界定同样具有重要价值。统一的OOP临界值方法同理论方法存在较大差距,然而,通过分组方法能够明显降低与理论值之间的差距,但是目前五组的分类仍然有较大差距。因此,IHE的分组可以在有条件的地区进一步细化,从而提高界定效率。
重特大疾病相对费用理论能够从理论上弥补目前我国重特大疾病按照类别救助和绝对费用界定重特大疾病的不足,充分考虑了家庭的支付能力,因此能够有效界定出卫生费用超家庭支付能力和导致家庭陷入贫困的重特大疾病家庭。这些家庭收支处于贫困线以上或者卫生支出绝对值并没有达到目前大病保险的条件,但是卫生费用相对于家庭支付能力已经难以承受,或者在支付绝对数额并不大的医疗费用后而陷入贫困线以下。[11]实证验证发现,CHE方法对于低收入组和高收入组人群较强,尤其对于那些尽管卫生支出绝对值较低,但家庭收入也较低的家庭敏感,即能够鉴别出低收入家庭中自费医疗费用绝对值不大但仍然给家庭造成沉重负担的人群。IHE方法对于界定贫困线附近的家庭较为敏感。此外,通过对因病致贫家庭特征及其影响因素的研究,可以将相对费用界定的思想通过分类救助实现。因此,对于我国分类救助对象的进一步拓展同样具有重要意义。
3.2 CHE和IHE分组改进方法在保证界定效果的前提下有效提高了因病致贫界定方法的可操作性和精确性从相对费用角度,采用CHE和IHE方法来界定健康支出型贫困无疑是最为公平合理的方法,但实际中可操作性较差。理论和实证验证证明,通过收支分组的方法利用各组收支能力代表组内家庭的收支能力,同时根据各组相对标准或贫困线,将CHE和IHE相对标准转化为OOP临界值,能够在尽量不降低理论精确性的前提下,降低对收支数据精确性的依赖,有效提高CHE和IHE测量方法的可操作性。因此,收支能力分组是提高相对费用理论指导下的重特大疾病因病致贫对象界定可操作性的有效方法。
收支能力分组与可操作性和精确性密切相关,精确性和操作复杂性随着分组的增多而上升。因此,在保证可操作的前提下,细化分组是提高精确性的重要手段。然而,随着分组的细化,其对家庭收支核对的精确性要求不断提高,如何提高家庭收支能力核对能力和系统建设是制约相对费用理论实现的重要瓶颈,面对目前家庭收支能力核算方法的匮乏,如何设计出适合不同地区或者人群的精确高效的测量工具或方法同样是今后一个重要的研究方向。[12-13]因此,在今后相当长一段时间内无法达到精确核定家庭收支能力。本研究的思路和方法是作为绝对费用和相对费用理论之间一种提高重特大疾病医疗救助公平性和精准性的重要过渡方法和手段。此外,从卫生经济学的角度看,划分几组具有更好的成本效果是今后需要进一步深入研究的问题,由于增加分组提高精确性所增加的成本是否值得,在我国现阶段公平和效率如何寻找一个平衡点是划分组数需要面对的重要问题。
3.3 CHE和IHE方法及其标准对于对象的界定至关重要,各地需要根据具体情况选择和制定适合本地区的方法及其标准CHE和IHE的不同测量方法反映了不同的思想,两者存在着相互补充的关系。如IHE是因卫生支出导致的贫困,有时虽然卫生支出不高,甚至离CHE标准很远,但由于低收人家庭经济水平制约,这些卫生支出会使原来较低的消费支出更加捉襟见肘,甚至使其消费水平跌落到贫困人群中,也就是虽然该家庭并未发生CHE,却发生了IHE,这种现象在低收人水平家庭尤为普遍。而CHE主要反映卫生支出对家庭生活水平的影响,这种家庭可能是中等收入家庭,甚至是高收人家庭。但不管是哪种家庭,一旦其卫生支出占可支付能力比例超过一定界限,就认为其发生了灾难性卫生支出,即该家庭的卫生支出已成为生活支出中的重要部分。卫生支出一旦达到或超过“灾难性”标准,势必会挤压其他方面的生活支出,影响其生活水平,该家庭的生活水平甚至可能低于低收人家庭。因此,IHE对于低收入家庭、低收入国家和因卫生费用放弃治疗的家庭更加敏感,而CHE对于中高收入家庭更加敏感,两者既相互交叉,又相互补充。
同时,CHE和IHE不同算法需要不同的数据资源,其标准制定受到当地经济水平、消费习惯以及人口结构等影响。因此,各地需要根据本地社会经济、人口学特征以及基金水平、数据系统建设和救助基金情况等选择适合本地的界定方法及其标准。如CHE根据分母的变化目前主要有收入法(阈值5%~25%)[4-5]、支付法(阈值5%~15%)[6]、非生存性支出法和WHO方法(阈值40%左右)[1],其中非生存性支出法和WHO方法相对于收入法和支出法排除了家庭基本生存消费结构的影响,更能够反映家庭实际的支付能力。同时,相对于非生存性支出方法,WHO官员许可提出的方法更加精细,对家庭人口规模对家庭收支的影响考虑在内,但是后者复杂性更高,现实中操作难度更大。关于IHE测量贫困线直接影响IHE的最终结果,因此IHE的测量核心问题之一就是贫困线的确定。目前,关于贫困线的确定主要有生存需要法、比例法、恩格尔系数法和数学模型法等。[9]如相对比例法方面,有研究者提出,我国的相对贫困线的标准应该为0.4~0.5区间作为参考标准。[8]此外,民政部门还需要参考本地或者国家贫困线,以及目前医疗救助中分类救助对象的覆盖状况,同时根据自身基金特点对相关标准进行调整,建立起“界定方法—界定标准—救助目标—基金规模”之间的动态调整关系模型,最终实现医疗救助对象体系的有效衔接和可持续发展。
[1] | 顾雪非, 向国春, 李婷婷, 等. 重特大疾病医疗救助政策研究[J]. 中国民政, 2015(7): 14–16. |
[2] | Wagstaff A, Doorslaer E V. Catastrophe and impoverishment in paying for health care:with applications to Vietnam 1993-1998[J]. Health Economics, 2003, 12(11): 921–933. DOI:10.1002/(ISSN)1099-1050 |
[3] | Xu K. Distribution of health payments and catastrophic expenditures methodology[R]. 2005. |
[4] | Ghosh S. Catastrophic payments and Impoverishment due to Out-of-Pocket health spending:The effects of recent health sector reforms in India[R].Asia Health Policy Program Working Paper, 2010(15). |
[5] | Limwattananon S, Tangcharoensathien V, Prakongsai P. Catastrophic and poverty impacts of health payments:results from national household surveys in Thailand[J]. Bull World Health Organization, 2007, 85(8): 600–606. DOI:10.2471/BLT.00.000000 |
[6] | Ghosh S. Catastrophic payments and impoverishment due to out-of-pocket health spending[J]. Economic & Political Weekly, 2011, 46(47): 63–70. |
[7] | Xu K, Evans D B, Kawabata K, et al. Household catastrophic health expenditure:a multicountry analysis[J]. Lancet, 2003, 362(9378): 111–117. DOI:10.1016/S0140-6736(03)13861-5 |
[8] | 陈宗胜, 沈扬扬, 周云波. 中国农村贫困状况的绝对与相对变动——兼论相对贫困线的设定[J]. 管理世界, 2013(1): 67–77. |
[9] | 杨立雄. 贫困线计算方法及调整机制比较研究[J]. 经济社会体制比较, 2010(5): 52–62. |
[10] | 童星, 林闽钢. 我国农村贫困标准线研究[Z]. 2001. |
[11] | 朱铭来, 宋占军. 大病保险对家庭灾难性医疗支出的风险分散机制分析[J]. 中国卫生政策研究, 2012, 5(12): 4–7. DOI:10.3969/j.issn.1674-2982.2012.12.002 |
[12] | Lu C. Limitations of methods for measuring out-of-pocket and catastrophic private health expenditures[J]. Bulletin of the World Health Organization, 2009, 87(3): 238–244. DOI:10.2471/BLT.00.00000 |
[13] | Raban M Z, Dandona R, Dandona L. Variations in catastrophic health expenditure estimates from household surveys in India[J]. Bulletin of the World Health Organization, 2013, 91(10): 726–735. DOI:10.2471/BLT.12.113100 |
(编辑 薛 云)