我国医疗保健的城乡分割问题研究——来自反事实分析的证据，本文主要内容关键词为：医疗保健论文,城乡论文,证据论文,事实论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F062.6 文献标识码：A 文章编号：1003—5656(2012)12—0057—10
一、引言
关注国民健康与医疗保健的不公平问题有着重要的意义。公民健康不仅在促进国民经济发展中起到工具性作用，更重要的是，健康首先具有建构性作用——健康是人们的价值标准之一，是发展目标中本身就固有的组成部分，它本身就具有价值，不需要通过对经济起促进作用才能表现其价值与重要性①。Sen(2002)指出，健康不仅是发展的手段，更是发展的目标，基本的医疗保健保证公民获得健康的权利，医疗保健的公平也是一国正义感的重要组成部分[2]。
而近年来，随着我国医疗卫生领域改革的深入，很多问题开始凸显，尤其是卫生医疗保健中的城乡不均等现象。这势必影响到农村居民的人力资本与生活满意度，并与建设社会主义新农村推进公共服务均等化的要旨相背离。据卫生部统计信息中心发布的《2011年中国卫生事业发展情况统计公报》显示，2010年我国人均卫生费用为1490.1元，其中，城市2315.5元，农村666.3元。农村人均卫生费用不及城市的30%，并且这一差距相比前2年还有扩大的趋势。
但是统计数据显示的城乡“差异(differences)”是否等价于城乡“分割(disparities)”现象呢？假设城镇老龄化率高于农村，通常老年人有着更高的医疗保健需要，那么城镇医疗保健支出必然高于农村，如果差异仅仅来源于老龄化率这类人口学特征，那么这个差异是不公平的吗？同理，如果城镇居民的身体健康状况普遍较差而导致医疗保健支出多，这是不公平吗，是城乡分割吗？
在这个问题上，国内现有卫生经济学文献鲜有探讨，而英文卫生经济学文献中，“差异differences”与“分割disparities”，“平等equality”与“公平equity”这两组词之间有着明确的界限。那么如何清晰界定上述概念，并在其基础上，度量城乡间医疗保健的不公平？这正是本研究的工作重点。后文的安排如下：第二部分为文献回顾，包括前沿文献对上述几个概念的界定，以及对不公平进行衡量的方法；第三部分介绍本研究的理论方法与数据；第四部分为实证分析；第五部分是结论。
二、文献回顾
(一)医疗保健的“差异”与“分割”
医疗保健的公平性问题引发了诸多领域众多学者从多视角下进行探讨，并仍在经济哲学伦理上存在一定的分歧。但是在对局部指标(partial indicators)的研究中，例如度量由于种族、户籍的不同对医疗差异的影响时，国外卫生(健康)经济学主流学术界对引言中提到的问题的界定基本达成共识。
美国医学研究所(IOM，2002)将医疗保健上的群体间“分割(disparities)”现象定义为：除就诊需要、个人偏好以及适当的干预等因素外，由于其他因素造成的不同群体之间医疗保健上的“差异”(differences)[3]。McGuire et al.(2006)，Cook et al.(2007)沿用了这个定义进行研究[4][5]。Cook et al.(2010)进一步将不同群体间医疗保健的“差异”分成了三类[6]：第一，由不同的就医需要和个人偏好造成的；第二，由不同的政策法规、医保制度和社会经济地位造成的；第三，由歧视造成的。其中第一类是可接受的，二、三类则代表了群体间的“分割”现象，三个部分合起来是“差异”。该文献对群体间分割的界定与IOM的定义在本质上是一样的。Fleurbaey and Schokkaert(2011)在综述时对该问题进行了进一步的阐述[7]：如果不同群体间医疗保健的差异是由于不同的就医需要和个人偏好，那么这个差异就是合理的(legitimate)；如果这个差异是由于他们社会经济地位的不同而造成，那么就是不合理的(illegitimate)，属于群体间分割现象，是不公平的(inequity)。对群体间分割的类似界定还有很多，如Harman et al.(2004)，McGuire et al.(2006)，Pollack et al.(2011)，Wu et al.(2012)等[8][4][9][10]。另外，卫生经济学中广泛运用的水平公平的定义为：同等需要应得到同等的保健，而不应考虑个体的收入、地域、种族等特征，需要一般与年龄、自身健康状况等变量相连(解垩，2009；Fleurbaey and Schokkaert，2011)[11][7]。由此可见，医疗保健群体间“分割”与“不公平(inequity)”在本质上是一致的，只不过“不公平”这个词多指对同一个群体内的度量，而“分割”一词度量的是不同群体之间。同样，从统计数据上直接反映的群体间不同多用“差异”一词，对应的针对群体内的词多用“不均等(inequality)”。
国外卫生经济学主流在局部指标研究中，对上述概念的界定基本达成共识，但考虑到国内还并没有文献提及这点，甚至有些卫生经济学文献存在着对概念的混用。因此本文简要归纳一下，如表1。Fleurbaey and Schokkaert(2011)明确指出，医疗保健利用数据上的不均等并不代表不公平，两个群体之间的差异并不等于群体间分割现象，在讨论不公平和分割之前，必须要对统计数据进行校正[7]。
(二)我国医疗保健的城乡分割现状
在我国的医疗卫生领域，健康与医疗保健的不均等有很大一部分源自于城乡之间，并越来越受到政策制定者的关注，政府部门也通过新型农村合作医疗制度的建立来缓解这种不均等。学术界对城乡健康及医疗保健不均等也得到了广泛关注。胡琳琳、胡鞍钢(2003)指出，中国城乡居民在健康、卫生服务的可及性、实际服务利用和筹资这四个Sen(2002)提出的“医疗保健的平等指标”[2]上都存在较大的不公平现象[12]。魏众、古斯塔夫森(2005)指出，城市与农村居民医疗支出严重失衡是我国医疗支出不公平的根源[13]。陈浩、周绿林(2011)从医疗资源的角度，对1993—2009年的卫生不均等结构进行了实证研究，研究表明中国的卫生不均等中以城乡间差距最为突出[14]。刘柏惠等(2012)对老年人社会照料和医疗服务使用的不均等性分析中发现，城乡分布和收入水平可以解释大部分的不均等，并且城乡分布的作用在2008年对不均等的贡献率达29.12%，超过收入(25.32%)成为最主要的影响因素[15]。Wu et al.(2012)利用1991年至2003年的混合数据进行实证研究，研究表明我国城乡医疗保健支出间存在着显著的不公平，但是随着农村居民社会经济地位的提高和针对农村的医疗服务投资增多，城乡分割正在缩小[10]。
(三)群体间分割的度量方法
在度量与收入或社会经济地位相关的医疗保健不均等②时，学者大多采用集中系数CI及其分解方法(如Kakwani et al.，1997；Wagstaff et al.，2003；魏众，古斯塔夫森，2005；解垩，2009；刘柏惠等，2012)[16][17][13][11][15]。而当考察城乡间的不公平时，由于城乡是二值分类变量，集中系数不再适用。一种普遍的做法是，在回归方程中加入户籍虚拟变量R，检验该虚拟变量系数的显著性，并以此作为城乡医疗保健的不公平。即考察(1)式中β的显著性。
其中，SES代表社会经济地位，hn代表健康需要，P代表偏好。但是本文认为这样的做法存在很多问题：首先，这里有个暗含的假定，城镇居民与农村居民的各个变量对于健康保健有着相同的影响力，这与事实并不符合；更为重要的是，如果两类群体因为社会经济地位因素不同而导致的健康保健差异，这部分也应当认为是不公平。例如农村居民的社会经济地位较低，由此造成的健康保健支出少于城镇居民，这部分不合理的差异无法通过虚拟变量的方法度量。
在测算两类人群医疗保健不公平的时候，目前学术界主流的方法是进行反事实(counterfactual)分析。其最基本的思想如(2)式：
前一项代表了城镇居民医疗保健的均值，后一项代表了如果农村居民与城镇居民有着同样的医疗需求与就医偏好，保持他们原有的社会经济地位与户籍状况时，他们的医疗保健均值，这样二者之差就是城乡医疗保健的不公平(与此类似的研究如Wells et al.，2001；Alegria et al.，2002；Fiscella et al.，2002)[18][19][20]。前一项是研究人员能直接观测到的事实，而后一项是无法观测到的现实中没有的情形，需要通过一定的数学方法进行测算，故称为“反事实”分析。
在此思想上，很多学者在方法上做了改进。McGuire et al.(2006)提出了秩替换法(rank-and-replace)构造反事实分布[4]，Cook et al.(2009)在此基础上进一步改进，提出了倾向得分秩替换法[21]③。但是这些方法都是对两个群体均值的差异进行分析，仅对均值的分析会损失大量的信息(Fleurbaey and Schokkaert，2011)[7]，因此本文尝试从城乡居民医疗保健支出分布的角度进行分析，以得到更全面的结论。
三、理论方法与数据
(一)理论方法
按照Fleurbaey and Schokkaert(2011)总结的理论，医疗保健(health care)可以看作是由社会经济地位(socioeconomic status)、健康需要(health care needs)和个人偏好(preferences)决定的函数[7]。记为(3)式：
其中，社会经济地位变量SES通常包括了收入、教育程度等；需要类变量通常包括个体的身体状况及诸如年龄性别之类的人口学方面的变量；个人偏好通常难以度量，并且在研究时经常被忽视(Ayanian et al.，1999)[22]。
正如前文所述，文献回顾里提到的那些方法都是对两个群体均值的差异进行分析，仅对均值的分析会损失大量的信息。因此本文借鉴Machado and Mata(2005)和Melly(2006)对工资差异分布的分解方法[23][24]，尝试从城乡居民医疗保健支出分布的角度进行分析，更全面地探讨医疗保健的城乡分割问题。思路如下：
首先采用Koenker and Bassett(1978)提出的分位数回归方法[25]，分别对城镇居民和农村居民的医疗保健支出方程进行估计，即估计出医疗保健支出的条件分布。但是条件分布并不能反映(3)式中自变量对医疗保健支出分布的影响，因此条件分布不能直接用于医疗保健支出变动的分解，必须通过概率积分转换得到医疗保健支出边缘密度函数的一致估计。再通过随机替代构造反事实分布，以分解城乡医疗保健分布差异的原因。
上式第一项代表城乡居民因需求与偏好的不同而造成的医疗保健差异；第三项代表城乡居民因社会经济地位的不同而造成的医疗保健差异；第二项表示，即便城乡居民在社会经济地位、需求和偏好完全一致的情况下，仍然会因为条件分位回归系数的不同而造成差异。因此，第一项可以认为是合理的差异，而第二项与第三项则代表了不合理的差异，即本文界定的城乡医疗保健的不公平、城乡分割现象。
(二)数据介绍
本文使用中国健康和营养调查(CHNS)数据集。CHNS是由美国北卡罗纳州大学人口中心、中国疾病预防和控制中心、营养和食品安全研究所组织的一项长期的研究项目，该调查覆盖了9个省的城镇和农村，采用了多阶段分层整群随机抽样方法。该数据涵盖了被调查者的人口学特征、收入状况、医疗保险、医疗服务利用、健康状况等信息。考虑到不同的医疗保险制度对于城乡居民的医疗行为有着重要的影响，也是社会经济地位的重要组成部分，同时我国的医疗保险制度在城乡间存在明显的差距。由于城镇居民医疗保险从2007年才在全国正式试点，因此在CHNS的8次调查中，仅2009年包含三种基本医疗保险的参保情况④。所以，本研究选用CHNS2009年的截面数据进行分析。
(三)变量
对于健康保健的度量，国外研究有用一定时期内看病次数来衡量(Van Doorslaer，2008)[26]，也有用总医疗支出与门诊支出的(Cook et al.，2009，2010)[21][6]。本文以“过去四周因病就诊所发生的医疗费用”为被解释变量，作为衡量居民健康保健支出的代理变量。考虑到住院费用具有一定的特殊性，其费用与具体病种有强烈的关联，住院费用之间的差异最主要的解释因素是病种的悬殊差异，只有在控制了城镇和农村居民在病种同样的情况下分析城乡住院费用差异才有意义，由于样本量的限制无法做到这点。相对而言，个体的门诊疾病程度的差别情况相对集中，用“疾病严重程度”这一虚拟变量基本就可以做到控制疾病的程度。因此本研究仅考虑门诊患者。
解释变量包括社会经济地位SES、健康需要hn和个人偏好P，结合大多数文献的做法(Kawachi et al.，1997；Kennedy et al，1998；Cook et al.，2009，2010；Case et al.2002，2007；Fleurbaey and Schokkaert，2009，2011等)[27][28][21][6][29][30][31]，本文中社会经济地位变量SES包括家庭人均收入、医保类型、共付率、地域、受教育年限。需要类变量hn包括4周患病的疾病严重程度、是否有慢性病和年龄、性别、婚姻状况的人口学变量。反映个人就医行为偏好的变量较为特殊，大多文献都没有考虑这个因素，从而造成了遗漏变量偏误(Armstrong et al.，2006)[32]，并且正如前文所述，如果两个人的医疗保健支出仅仅是由于就医行为偏好的不同而造成，那么这个差异不应该视为不公平。不过衡量个人偏好难度较大，实际操作中通常从医学角度构造一系列指标加以衡量(如Ayanian et al.，1999；Armstrong et al.，2006)[22][32]。由于数据限制，本文无法从医学角度构造各种指标，而是通过用问卷中“当你感到不舒服时，你是怎么做的”这一问题，一定程度上控制偏好因素⑤。变量的具体描述见表2：
由表2可以看出，4周患病的城乡居民在门诊医疗支出上存在很大的差异，农村居民仅为城镇居民的32.8%，差值达到了947.5元。但是不能武断下定论这些差距就是城乡分割。因为我们发现城镇居民的年龄均值大，并且患有慢性病的明显多于农村居民，这些因素会导致城镇居民有更多的医疗需要，并导致支出多于农村居民，而这部分差异不能认为是不公平。但是另一方面，在社会经济地位上，城镇居民相比农村居民有着明显的优势，主要体现为更高的收入和更低的共付率，由这部分因素导致的医疗支出的差额才可以认为是医疗保健的城乡分割。这部分数值具体是多少，需要进行如下实证分析。
四、城乡医疗支出差异分布的分解
按照前文所述的分解方法，从城乡居民医疗保健支出分布的角度进行分析，将城乡差异分解为三部分：城乡居民因健康需求与偏好的不同而造成的医疗支出差异，即hn+P效应；城乡居民因社会经济地位的不同而造成的医疗支出差异，即SES效应；由于城乡间条件分位回归系数的不同而造成的差异，即系数效应。hn+P效应可以认为是合理，而SES效应与系数效应相加则代表了不合理的差异，即本文界定的城乡医疗保健的不公平、城乡分割现象。具体分解结果如下，本文汇报了0.1、0.2至0.9这9个分位点上的分解数据，见表3⑥。
为了使结果更加直观，本文把每个分位点的分解结果用一条平滑的曲线连起来，如图1。图1将城乡差异分解为hn+P效应、SES效应和系数效应三个部分，图2将SES效应和系数效应在竖直方向上进行加总，形成了一条代表城乡分割的曲线。
结合表3和图1，本文发现，城乡间医疗支出差异主要体现在小额费用中，在0.9分位点之前，城乡医疗支出差异的对数值均在0.6以上。表面上看似乎城乡间最不公平之处在于小额医疗支出上。但是如果结合hn+P效应、SES效应与系数效应这三个效应来看，发现小额医疗支出中(0.1分位点向左的部分)，虽然城乡差异最大，但相比于其它分位点，其不公平的程度却并不大，0.1分位点上的不公平“仅”占58.1%。反观最大额的医疗支出(0.9分位点向右的部分)，虽然表面上城乡并没有表现出太大的差异，但却是最不公平的。0.9分位点上的不公平达到了90.5%。正如图2中显示的那样，0.9分位点后，代表城乡分割的点线与代表城乡差异的实线几乎重合起来。农村居民在面对大额医疗费用的时候，虽然表面上他们面对的费用与城镇居民相差无几，但是由于农村居民本身的收入低于城镇居民，医疗保障制度对疾病负担的补贴程度也较弱，所以从疾病对家庭造成的经济负担角度来看，这恰恰是最不公平的地方。这也是中国农村“因病致贫、因病返贫”的原因。医疗卫生服务的不公平导致了“疾病-贫困-疾病”的恶性循环(解垩，2009)[11]。同时，上述事实也有力地表明，如果学术研究仅仅停留在观测城乡医疗服务利用之间的差距上，并以此作为对不公平和城乡分割的度量，可能会得到有偏的结论。
此外，本文对每个分位点上不公平所占的百分比求均值，其均值高达88.1%。也就是说，如果一个城镇居民比农村居民在医疗保健上多花了100元，只有11.9元是由于需要的不同或偏好的不同而导致，另外88.1元都可以看作是不公平的。这也与Grand(1987)、Alleyne(2000)的结论类似：医疗的不公平反映在诸如低收入、医疗保障的缺乏等限制条件上[33][34]。从这个角度看，国内文献医疗保健“不均等”与“不公平”，“城乡差异”与“城乡分割”的混用也并非毫无意义，因为二者在均值上几乎相等，统计数据所反映的城乡差异，将近90%都可以算作是不公平的。
有一点需要注意的是，从图1可以看出，不公平的两个组成部分——SES效应与系数效应之间的差别比较大。如图，代表SES效应的点线与代表系数效应的断线在各个分位点上的分离程度都较大。但这并不意味着城乡社会经济地位间的差别对不公平起的作用小，因为系数效应的含义是：由于城乡间不同的条件分位回归系数而造成的差异。事实上，齐良书(2006)指出，中国的经济和社会呈现明显的城乡二元分割状态，居住在农村还是城镇，本身就是社会经济地位的一个重要特征[35]。所以这里的系数效应，本质上还是反映了一种城乡社会经济地位的差别。也有文献(Machado and Mata，2005)把系数效应理解为歧视，但无论哪种理解，系数效应都属于不公平的部分[23]。鉴于此，本文并不在SES效应和系数效应间作严格的区分，而是把二者合并作为一个整体，用以度量医疗城乡分割，本文重点考察的正是城乡医疗差异中不公平部分和合理部分之间的区分。
五、结论
国内卫生经济学现有文献鲜有对医疗保健的“城乡差异”和“城乡分割”进行界定，并存在着界限模糊甚至混用的情况。Fleurbaey and Schokkaert(2011)提醒我们，医疗保健利用数据上的不均等并不代表不公平，两个群体之间的差异并不等于群体间的分割，在讨论不公平和城乡分割之前，必须要对统计数据进行校正[7]。
鉴于此，本文借鉴卫生经济学国际主流学术界对于医疗保健“分割”的定义，利用CHNS2009年截面数据进行反事实分析，并参照基于条件分位的分布分解方法，将以往对均值的分析拓展到对分布的分析上，并得出以下结论：
(一)在小额医疗支出上，城乡间的差异明显，但是不公平现象并不是最严重的，0.1分位点上的不公平占总差异的58.1%。而在大额医疗支出上，城乡间的差异有明显的缩小的趋势，但是统计数据表面上差异的缩小，并不代表着不公平的缩小，恰恰相反，大额医疗支出上的不公平最严重，0.9分位点上的不公平达到了90.5%。
(二)平均而言，城乡分割(不公平)可以解释城乡医疗差距的88.1%，仅有11.9%的差异可以认为是合理的。这反映了我国医疗保健城乡严重分割的事实。
(三)结合分位数回归的结论，家庭人均收入自变量与医疗支出因变量，在城镇居民样本中这二者呈正向关系，而在农村居民样本中二者不显著⑦，本文认为：城镇居民的医疗消费支出是与收入状况紧密相连的，通常医疗费用高的城镇居民有着高的收入，这在一定程度上缓解了他们的就医压力；而有着高医疗消费的农村居民却不一定有着高收入。农村居民生病时的就诊往往是迫不得已的，尤其是面对大额医疗费用的时候，虽然表面上他们面对的费用与城里人相差无几，但是由于农村居民本身的收入低，医疗保障制度不完善，所以这恰恰是最不公平的地方。
相应的政策含义是，要解决我国医疗保健的城乡分割问题，最重要的是提高农村居民的社会经济地位，具体而言就是增加农民收入，缩小城乡收入差距；建立普遍性的医疗保障制度，缩小城乡居民保障制度间的差距；同时逐步取消各种造成城乡分割的制度。
注释：
①这里套用Sen(1999)对“工具性”和“建构性”作用的表述方式[1]。
②医疗保健不均等中与收入或社会经济地位相关的那部分，实际上也是不公平的一部分。
③由于这些文献都是研究种族间医疗保健的不公平，其研究结果与本文关系不大，因此本文仅介绍其方法而不介绍其研究结果。
④据卫生部数据显示，截止2010年底，三项基本医疗保险制度已经覆盖了全国94.6%的人口。在基本实现全民医保的前提下，研究重点不再是有无医保人群之间的差异，而是城乡居民在不同医保类型之间的差异。
⑤正如很多争论的那样，偏好与社会经济地位相关，实际上偏好也反映了社会经济地位。但就本文数据而言，偏好与SES中各个变量间的相关关系并不大。
⑥此外，本文在实证分析时通过添加或删减诸如医保类型、家庭人口等一系列变量，作为稳健性检验，其结果与所汇报差别不大。限于篇幅，故不再汇报。
⑦限于篇幅，本文没有汇报分位数回归的结果，有兴趣的读者可以向作者索取。