一、引言
20 世纪 90 年代以来，我国农村居民的医疗保健支出呈急剧上升态势，其涨幅明显超过人均纯收入增长速度，这给大病风险冲击下的农户家庭尤其是贫困家庭带来沉重的经济负担。大病对农户的直接冲击主要体现在农户为治疗疾病而产生的灾难性支出和沉重经济负担。2011年，中国灾难性医疗支出的发生比例为12. 9%,即1. 73 亿人因大病陷入困境[1].大病对农户的间接冲击则体现在大病造成农户生计中断，形成因病致贫局面。大病冲击对农户人均纯收入在随后的 12 年里有显着负影响，健康风险冲击影响可持续大约 15 年，且冲击对于中低收入农户的影响更为严重[2].为缓解“因病致贫”局面，我国虽然自 2003 年建立了新型农村合作医疗制度和大病医疗救助制度，但因合作医疗实际保障水平较低，加上医疗救助范围小、救助额有限等原因，农村医疗保障体系对农民所遭受的大病风险缺乏足够有力的保障。而我国 2012 年底出台的大病医疗保险还处于试点阶段，受益人群也较有限。
据全国第四次卫生服务调查，经医生诊断需住院而未住院的比例为21%,其中70. 3%因“经济困难”未住院； 新农合覆盖人群中，85. 3%的住院患者虽获得报销，但报销额仅占住院总费用的 34. 6%.另据卫生统计数据，2011 年我国每人次平均住院救助水平仅为 1783 元。因此，在当前“高覆盖，低保障”的制度架构下，探索农村贫困地区大病医疗支出及影响因素则有着重要的现实意义。
二、文献回顾
鉴于医疗支出的产生依赖于患者的健康状况以及就诊决策，Duan 等与 Mocan 等采用两部分模型（ Two - partModel,TPM） 这一问题分解为是否看病和看病开支两个子过程，并分别对其影响因素进行分析。在国外研究基础上，国内学者也开展了医疗支出影响因素的研究。众多研究结果显示，居民的治疗支出主要受病情严重程度、收入、居住地、社会保障和医疗服务价格等因素影响[3 ~5],其中慢性病的影响尤为显着[4].
除对医疗支出的影响因素进行分析外，国内学者对医疗支出的不平等性也进行了广泛研究。魏众等指出，因地域差异原因，中国城乡居民之间、农村内部和城市内部均存在医疗支出不公平性，城市居民的平均医疗支出是农村的近 6 倍[6].高建刚指出，医疗支出存在省际差异，影响家庭医疗支出的主要因素有户主年龄、家庭工作人口数、家庭可支配收入与家庭食品支出总额[7].在医疗支出的性别差异上，众多研究的结论基本一致，即女性医疗支出水平显着低于男性[8,9],女性老人的医疗支出则更多依赖于家庭和子女支持等诱发因素，而男性老人则多取决于自身潜在因素[10].此外，部分学者对特定人群如贫困人群和老年人群的医疗支出差异也进行了考察。封进等考察收入水平对医疗支出的影响发现，收入水平对医疗支出的影响在 1997 年变得不显着，低收入农民面临着收入的直接效应和间接效应双重影响[11].阎峻的研究则指出，老年人（ 65 + ） 占用的医疗资源份额仅比其人口份额高 6 个百分点，且高龄老年人（ 80 + ） 、贫困老年人和女性老年人净占用份额更低[12].
伴随着我国医疗体制改革的不断深化，医疗保障制度的减负能力成为研究焦点。刘国恩的研究表明，医保制度显着减轻城乡老人家庭总 1/4 的医疗负担，其中城镇医保和公费医疗所发挥的作用明显高于其他保险形式[13].薛伟玲的研究指出，老年人的经济状况、健康状况等因素对其医疗费用存在显着作用，但其医疗保险身份呈现出典型“不足论”的特征[14].许玲丽等的研究指出，发现健康波动会产生医疗支出风险，大病支出风险绝大部分由职工基本医疗保险统筹基金承担，个人自负支出风险则相对较小[15].据此，笔者以贫困地区大病农户为调研对象，利用TPM 模型对大病成员医疗支出状况及影响因素进行深度分析，为我国农村医疗保障体系建设提供政策参考。
三、数据来源及研究方法
1. 数据说明
本研究数据主要来源于中南财经政法大学、华中农业大学、四川大学等课题组在 2007 ~ 2009 年快速调查以及深度访谈的农户调查数据。遵循分层随机抽样原则，本次调查选取国家级贫困县湖北省红安县 3 个乡镇中的 30 个行政村 1266 个大病农户家庭为样本。在被调查的 1266个大病农户中，约 1857 个成员被报告患有大病。在所调查的 1266 个大病农户中，有 453 个农户的部分大病成员没有采取任何治疗措施，占所有大病农户的 35. 78%.结合农户实地调查以及相关研究文献，本文将“大病”定义为： 一是需要住院治疗且农户认为医疗花费很大的疾病，这类疾病多为急性病； 二是患者常年用药，农户认为累计医疗开支较大的疾病，这类疾病多为慢性病； 三是农户认为病情较严重，且在较长时间内影响正常生产活动的疾病。
2. 模型选取
由于大病医疗支出在很大程度上取决于农民的治疗选择，若忽视治疗选择对医疗支出的直接影响，将产生样本选择性偏差。再加上大病医疗支出并非正态分布，且存在一定比例的零支出，若直接使用 OLS 模型进行估计，将导致估计上的偏误。为纠正样本选择性偏差，包含选择模型和结果模型的两阶段模型得到了广泛的应用。已有的研究文献多将“是否患病”、“是否就诊”作为选择模型的因变量，而忽视了患者未就诊但自行治疗（ 包括自行购药、民间土方治疗等） 产生的医疗开支，这一偏误将直接影响结果模型的分析。鉴于此，本文以大病患者是否治疗作为选择模型的因变量，而在结果方程中估计大病医疗开支。当然，调查中约有 1% 的大病患者虽自行治疗，但仍存在医疗支出为零的情形。为纠正零支出所带来的偏误，本研究将这类零医疗支出统一调整为 1 元。这样，第一阶段的选择模型是二值响应变量的概率模型：
P*i= αXi+ μiμi~ N（ 0,1） （ 1）式（ 1） 中： Pi为大病成员选择是否治疗的概率，如果Pi= 1,则有医疗支出（ MEDi） > 0; 否则就诊费用（ MEDi）= 0; Xi为个体的社会、经济、人口学等解释变量； α 为参数估计量； μi为随机误差项，μi~ N（ 0,1） .
第二阶段模型是对医疗支出取对数的线性模型：
Ln（ MEDi） = βXi+ ηiPi> 0 （ 2）其中，MEDi为大病成员医疗开支，β 为参数估计量；ηi为随机误差项，且 ηi~ N（ 0,σ2） .
3. 变量选取及说明
将影响大病患者医疗支出的解释变量分为健康状况、社会经济状况、人口学特征、医疗服务供给、医疗服务可及性五类（ 见表1） ,具体为： （ 1） 人口学特征指标，包括年龄、性别、婚姻状况、文化程度、户人口规模、户内代别次序；（ 2） 经济状况指标，该指标主要是通过村干部对农户经济状况的评价而赋予个体成员得到的； （ 3） 健康状况指标，包括自评健康状况、是否为慢性病、活动能力、是否为主要劳动力； （ 4） 医疗保障制度指标，包括是否参加合作医疗、是否享受大病医疗救助、是否享受其他医疗保障项目；（ 5） 医疗服务可及性指标，具体为离最近医疗点的距离。
四、实证结果
1. 大病是否治疗与治疗方式选择以大病后是否治疗为因变量，建立大病医疗支出决策Logit 模型 1.因调查中约有 17. 39% 的患者未去医疗机构就诊，但采用自我治疗（ 含自行购药、民间偏方治疗） 方式。为考察治疗人群中自我治疗与到医疗机构就诊两种治疗方式的差异，构建大病治疗方式选择的 Logit 模型 2,并运用 stata10. 0 软件进行分析。表2 结果显示，在0. 1 检验水平下，是否慢性病、自评健康状况、户人口规模、婚姻状况等因素对大病患者及时治疗有显着影响。其中慢性病对患者就诊治疗有较显着的负向影响，慢性病患者较非慢性病患者更易采取不治疗或自行治疗等消极治疗方式。户人口规模对患者的治疗决策和治疗方式选择均有着显着的积极影响。这表明，人口规模较大的家庭对风险的分担能力相对较强，对家庭成员健康的相互照料在一定程度上降低了健康风险冲击。婚姻状况对患者治疗选择有极显着的影响。这可能在于，已婚者相对于未婚者背负着更大的家庭责任，疾病治疗的意义不仅在于自身健康状况的改善，还将连接着家庭整体的命运。
值得一提的是，合作医疗、医疗救助等制度因素对大病成员的治疗决策和治疗方式选择虽有正向影响，但在统计上并不显着； 经济状况因素系数虽为负值，但在统计上也不显着。可能的原因在于，基于大病带来的可预见性的恶劣影响，加上大病救助项目以及其他医疗保障项目（ 如商业医疗保险等） 在农村地区的覆盖范围小且手续繁杂等原因，农户的治疗决策和治疗方式选择在较大程度上受疾病严重程度的影响，制度因素和经济因素则处于相对次要地位。经济状况影响不显着的另一种可能的解释是，农户在大病风险的抗争过程中不仅动用自身家庭储备，还将动用家庭外围人际网络中的一切可能的力量，这就使得家庭经济状况对农户医疗支出的约束力大大减小。
2. 大病医疗支出的影响因素分析
以大病患者当年的医疗支出总额为因变量，建立大病医疗支出模型。表 2 显示，是否慢性病、自评健康状况、是否劳动力、户人口规模、是否享受大病救助、年龄、经济状况、户内代别次序对大病医疗支出均有显着影响。慢性病对患者的医疗支出有极显着的负向影响，这与慢性病患者的消极治疗选择基本吻合。就自评健康状况而言，健康状况“比较差”和“非常差”成员的医疗支出显着高于健康状况一般的大病成员。同样地，鉴于大家庭对大病风险的分担能力较强，户人口规模对大病医疗支出有着极其显着的正向影响。与众多研究结论一致，年龄、性别和婚姻状况对大病医疗支出有极显着的影响。就年龄指标来看，除 0~ 15 岁组外，其余各年龄组医疗开支均显着高于老年人组（ 60 岁以上） ,其中尤以 16 ~30 岁组最为明显。这一结果表明，因处于生命周期的最后阶段，老年人基本丧失对家庭经济的贡献。在生命历程和市场价值的双重考量下，农村老年人在家庭医疗支出分配中处于相对弱势的地位，而年轻大病成员则处于优势地位。户内医疗支出分配的非均衡性不仅体现在年龄差别上，也显着地体现在性别和户内不同代别成员之间。结果显示，户内女性大病成员的医疗支出明显低于男性。这意味着，受社会认同与生理特征等因素影响，男性往往视作家庭的顶梁柱，其健康状况决定着家庭福祉，这就使得其医疗支出较女性更高。户内大病医疗支出的代际差异主要体现为医疗支出水平随着大病成员代际次序的上升而下降。表 2 显示，以户主及同辈为对照组，儿辈医疗支出的水平明显较高（ P < 0. 05） ,父辈医疗支出则相对较低，但并不显着。这种医疗支出在代际间的不平衡性，与大病成员所处的生命历程阶段以及市场经济价值不无关联。
与一般研究结论不一致的是，经济状况对大病医疗支出产生极显着的负向影响，贫困农户的大病医疗支出显着高于富裕农户。可能的解释是： 第一，村干部对农户经济状况的评价是一种事后评价，其发生在农户为治疗大病发生高额医疗支出之后； 第二，贫困农户更易遭受大病风险冲击，高额医疗开支的背后是沉重的债务负担。制度因素上，大病救助制度对大病医疗开支产生极显着的积极影响，合作医疗和其他医疗保障项目虽有正向影响，却并不显着。可能的解释是，大病医疗救助是以患有重大疾病且发生大额医疗支出的患者为救助对象，救助前大额医疗支出以及救助后的救助金使得大病医疗支出总额相对其他成员更高。
五、结论及政策建议
本文采用 TPM 模型，分析了贫困地区农户大病成员医疗开支的影响因素。实证研究发现，健康状况（ 包括是否慢性病、自评健康状况、是否劳动力） 、户人口规模、是否享受大病救助、年龄、经济状况、户内代别次序对大病医疗支出均有显着影响，而新农合、大病救助以及其他医疗保障项目对大病成员医疗支出的影响并不显着。我国农村医疗保障体制改革中应注意以下问题：
（ 1） 加快制定慢性病的补偿方案，扩大新农合补偿范围。随着我国城乡疾病结构的重大变化，慢性病已上升为影响居民健康的主要问题。慢性病具有病程长、治愈慢等特点，一旦防治不及，极易造成伤残，增加社会和家庭的经济负担。现行的农村医疗保障制度应充分考虑我国疾病结构由急性病向慢性病转型这一特点，适度将部分慢性病纳入补偿范围。
（ 2） 完善医疗救助制度，加强新农合、医疗救助以及其他医疗保障项目的联动效应。医疗救助制度应遵循“救急、救难、解困”的原则，尽量减少医疗救助的制度性约束，灵活救助程序和救助方式。同时，政府应积极推行新农合、医疗救助以及其他医疗保障项目的嵌入和衔接机制，充分发挥新农合、医疗救助以及其他医疗保障项目的协同效应。
（ 3） 重视农村特定人群如老年人、女性的医疗保障问题。随着我国社会经济的转型以及人口老龄化程度的日益加深，老年人的医疗保障问题将更加突出。处于生命周期的衰退阶段，农村老年人不再是家庭经济来源的创造者。受经济条件的限制，许多农村老年大病患者尤其是慢性病患者无法得到及时有效的治疗。因此，在现有的制度框架下，如何更好地保障老年人的健康权益将是我国农村医疗保障体系的重大课题。
（ 4） 促进农民增收，改善其经济状况。一直以来，经济条件都是制约农民寻医问药的一大要因。在我国医疗体制改革不断深化的转型时期，既要加强对医疗费用的适度控制，同时应积极推进贫困地区扶贫和开发项目，加大对贫困地区农户的转移支付，增强其应对大病风险的支付能力。
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