李連友，李 亮

（湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410079）

社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為實(shí)證研究
——基于成本—收益的視角

李連友，李 亮

（湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410079）

在對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為進(jìn)行成本-收益分析的基礎(chǔ)上，提出成本-收益視角下的社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐傾向影響因素模型。通過問卷調(diào)查獲取所需數(shù)據(jù)，結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為進(jìn)行實(shí)證分析。研究表明：行為成本和行為收益對行為傾向都有直接影響，且行為成本的影響作用要大于行為收益。

社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)；欺詐行為；成本-收益分析；結(jié)構(gòu)方程模型

一、引 言

社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)制度是社會(huì)保障體系的重要組成部分，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)制度的持續(xù)、有效運(yùn)行是事關(guān)民生的大事。目前世界各國社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)制度面臨的一個(gè)突出問題就是的醫(yī)療費(fèi)用支出不堪重負(fù)。人力資源與社會(huì)保障部公布的數(shù)據(jù)顯示，2009年我國僅城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)一項(xiàng)基金支出額就高達(dá)2 797億元。采取有力措施控制日益增長的醫(yī)療費(fèi)用支出已成為我國當(dāng)前社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)制度一個(gè)迫在眉睫的問題。

目前國內(nèi)已有許多學(xué)者對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的費(fèi)用控制問題進(jìn)行了研究，彭俊等以珠海市為例運(yùn)用保險(xiǎn)精算的方法就人口老齡化對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)基金的影響進(jìn)行了實(shí)證分析，他們預(yù)測由于人口老齡化基本醫(yī)保統(tǒng)籌基金將在2020年到2025年間入不敷出［1］。李軍山、江可申的實(shí)證結(jié)果則表明經(jīng)濟(jì)增長、政府和社會(huì)對醫(yī)院的投入比例及人口老齡化程度是醫(yī)療費(fèi)用的增長因素，而醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步和醫(yī)療供給的增加不是醫(yī)療費(fèi)用增長的原因［2］。趙曼和黎民、崔璐認(rèn)為社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)領(lǐng)域的道德風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致了醫(yī)療費(fèi)用的不合理增長，并在此基礎(chǔ)上提出了一系列費(fèi)用控制措施［3-4］。李連友、李亮（2010）［5］從成本-收益的視角出發(fā)，對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的欺詐問題進(jìn)行了研究，他們認(rèn)為應(yīng)降低欺詐收益、提高欺詐成本、降低反欺詐成本、提高反欺詐收益來防范社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)領(lǐng)域的欺詐行為，進(jìn)而達(dá)到遏制醫(yī)療費(fèi)用過快上漲的目的［5］。

本文在李連友、李亮的研究基礎(chǔ)上，通過問卷調(diào)查法獲取所需數(shù)據(jù)，結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型和SPSS13.0、LISREL8.70軟件對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的欺詐行為進(jìn)行實(shí)證分析，得出欺詐成本、欺詐收益對欺詐行為的影響大小，以期在此基礎(chǔ)上提出更有效的社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為防范措施。

二、模型假設(shè)及本文的理論模型

李連友、李亮的研究認(rèn)為社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)的欺詐行為成本是由偽裝成本、罰款額、審查部門審查的概率、審查后成功發(fā)現(xiàn)代理人欺詐的概率及道德成本共同組成的風(fēng)險(xiǎn)成本，而欺詐收益則是來自醫(yī)?；鸬膬敻段镔|(zhì)收益［5］。本文在此基礎(chǔ)上對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的收益進(jìn)行拓展，認(rèn)為欺詐收益不僅包含物質(zhì)收益，還包含精神收益。精神收益主要是由進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐而獲得的自身及親人、朋友的身心健康構(gòu)成的。結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model，SEM）是一個(gè)社會(huì)科學(xué)研究中十分有用的方法，結(jié)構(gòu)方程模型的最大的特點(diǎn)的就是發(fā)展了潛在變量的概念，在處理一些本文中無法直接觀測和難以量化的變量時(shí)，結(jié)構(gòu)方程模型為我們提供了一個(gè)理想的研究工具。為了進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模，根據(jù)前面的成本-收益分析我們提出如下假設(shè)：假設(shè)1（H1）：欺詐行為的高收益會(huì)增加代理人進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐的可能性；假設(shè)2（H2）：欺詐行為的低成本會(huì)增加代理人進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐的可能性。在此基礎(chǔ)上，提出本文的理論模型，理論模型如圖1所示。

圖1 成本-收益視角下的欺詐傾向影響因素模型

三、數(shù)據(jù)來源及處理

1.量表的開發(fā)

本文采用問卷調(diào)查法去獲取實(shí)證所需數(shù)據(jù)，由于目前并無現(xiàn)成的量表可用。筆者在參考孔德云關(guān)于腐敗動(dòng)機(jī)影響因素的調(diào)查問卷后進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，采用七級李克特量表進(jìn)行評分，選擇項(xiàng)分為完全不贊同、不贊同、有點(diǎn)不贊同、不確定、有點(diǎn)贊同、贊同、完全贊同，并分別轉(zhuǎn)化為 1、2、3、4、5、6、7 共七個(gè)數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。問卷共分兩個(gè)部分，第一部分為個(gè)人信息調(diào)查，主要目的是為了對被調(diào)查人個(gè)人情況進(jìn)行了解，以便更好地對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，包括被調(diào)查者的年齡、婚姻狀況、受教育程度、對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)制度的了解程度、對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的了解程度共五項(xiàng)。問卷第二部分為相關(guān)行為決策影響因素調(diào)查，即了解前面所提及的有關(guān)成本、收益對欺詐行為的影響。

2.問卷的發(fā)放

筆者首先對原始問卷進(jìn)行了預(yù)發(fā)放，根據(jù)問卷發(fā)放過程中出現(xiàn)的問題對問卷進(jìn)行修改，最終確定了正式發(fā)放的問卷。筆者最終發(fā)放紙制問卷310份，扣除填寫不規(guī)范和不慎遺失的問卷，獲得有效問卷274份，通過QQ群電子郵件回收32份問卷，全部為有效問卷，筆者最終回收306份有效問卷，有效回收率為89.47%。

3.問卷的信度與效度

本文采用Cronbach’s α系數(shù)對問卷進(jìn)行信度檢驗(yàn)，并采用題項(xiàng)對所有題項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)（Corrected Item Total Correction，CITC）相結(jié)合的方法對量表的題項(xiàng)進(jìn)行刪減。最終的信度檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。各量表的Cronbach’s α系數(shù)值都大于0.7，說明問卷具有較好的信度。

建構(gòu)效度是效度測量中最重要的效度指標(biāo)。測量建構(gòu)效度最常用的方法是探索性因子分析法。（Exploratory Factor Analysis，EFA）本文通過 KMO（Kaiser-Meyer-Olykin）測度和巴特利特球體檢驗(yàn)（Bartlett Test of Sphericity）來驗(yàn)證變量是否適合做因子分析。KMO取值在0到1之間，KMO值越接近于1，意味著變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，越適合作因子分析。

Kaiser指出當(dāng)KMO值低于0.5時(shí)，變量不適合做因子分析。巴特利特球體檢驗(yàn)是為檢驗(yàn)各變量間的相關(guān)性程度，當(dāng)巴特利特球體檢驗(yàn)的χ2統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率低于0.01，球形假設(shè)被拒絕，這時(shí)變量之間具有相關(guān)性，適合進(jìn)行因子分析。

表1 問卷的信度

我們首先對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為影響因素量表進(jìn)行探索性因子分析，對欺詐行為影響因素量表進(jìn)行KMO測度和Bartlett球體檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示：

表2 欺詐行為影響因素的KMO測度和Bartlett球體檢驗(yàn)

由表可知KMO值為0.915，大于0.9，巴特利特球體檢驗(yàn)的χ2統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率為0.000，小于0.01，說明變量具有相關(guān)性，適合做因子分析。

對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為影響因素量表進(jìn)行因子分析的結(jié)果如下面各表所示：

表3 欺詐行為影響因素因子分析總方差解釋率表

表4 欺詐行為影響因素因子分析的旋轉(zhuǎn)因子矩陣

通過表4可知，共提取兩個(gè)特征值大于1的因子，總解釋方差率達(dá)70.259%，總解釋方差率比較好。根據(jù)旋轉(zhuǎn)因子矩陣我們把因子載荷大于 0.5 的六個(gè)變量 cb1、cb2、cb3、cb4、cb5和cb6歸屬為因子1，把另外四個(gè)因子載荷大于0.5的變量sy1、sy2、sy3和sy4歸屬為因子2，根據(jù)問卷內(nèi)容和前面所述，我們將因子1命名為“低欺詐成本”，因子2命名為“高欺詐收益”。

接下來我們對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為傾向量表進(jìn)行探索性因子分析，對欺詐行為傾向量表進(jìn)行KMO測度和Bartlett球體檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示，由表可知，KMO值為0.709，大于0.7，巴特利特球體檢驗(yàn)的χ2統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率為0.000，小于0.01，說明變量具有相關(guān)性，適合做因子分析。對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為傾向量表進(jìn)行因子分析的結(jié)果如表6和表7所示，通過表6可知，共提取1個(gè)特征值大于1的因子，總解釋方差率達(dá)71.433%，總解釋方差率比較好。

表5 欺詐行為傾向的KMO測度和Bartlett球體檢驗(yàn)

我們把因子載荷大于0.5的三個(gè)變量qx1、qx2和qx3歸屬為這個(gè)唯一的因子，根據(jù)問卷內(nèi)容和前面所述，我們將這個(gè)唯一的因子命名為“欺詐傾向”。

表6 欺詐行為傾向因子分析總方差解釋率表

表7 欺詐行為傾向因子分析的因子矩陣

表8 結(jié)構(gòu)方程模型擬合優(yōu)度

表9 本文假設(shè)的檢驗(yàn)結(jié)果

四、結(jié)構(gòu)方程模型分析

1.模型擬合度的評價(jià)

我們首先在前面探索性因子分析的基礎(chǔ)上在LISREL8.70中進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析（confirmatory factor analysis，CFA），結(jié)果顯示指標(biāo)sy4的因子載荷系數(shù)過小，應(yīng)予以刪除。這樣本文的潛變量的數(shù)目為三個(gè)，分別為“欺詐的高收益”、“欺詐的低成本”和“欺詐傾向”，對應(yīng)字母縮寫分別為sy、cb和qx。其中sy和cb為外生潛變量，測量指標(biāo)分別為sy1、sy2、sy3 和 cb1、cb2、cb3、cb4、cb5、cb6。qx 為內(nèi)生潛變量，測量指標(biāo)為qx1、qx3、qx4。根據(jù)本文的理論模型和研究假設(shè)，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的高收益和低成本將會(huì)導(dǎo)致代理人進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐可能性增加，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建本文結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖。在LISREL8.70中對模型進(jìn)行擬合后，根據(jù)MI指數(shù)對模型修正，對修正后的模型在LISREL8.70中進(jìn)行擬合，結(jié)果顯示各指標(biāo)的因子載荷系數(shù)和潛變量間的路徑系數(shù)所對應(yīng)的T值都大于1.96，效果顯著。具體擬合結(jié)果在此不一一列出，最終模型的擬合情況如表8所示。本文主要采用以下擬合指標(biāo)：χ2／df；SRMR(標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根)；RMSEA（估計(jì)誤差均方根）；NNFI（非范擬合指數(shù)）；CFI（比較擬合指數(shù)）；GFI（擬合優(yōu)度指數(shù)）；AGFI（調(diào)整自由度的擬合優(yōu)度）。由表可知模型的各擬合指數(shù)都達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，整體擬合情況良好。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

根據(jù)前面在LISREL8.70中對本文最終模型的擬合結(jié)果，我們對在前文中提出的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表所示：

從表9可知對于假設(shè)1“欺詐行為的高收益會(huì)增加代理人進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐的可能性”，其路徑系數(shù)r11=0.32，對應(yīng)T值為4.12大于1.96，影響顯著，假設(shè)1成立，這說明進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐所帶來的收益越高，代理人就越有可能進(jìn)行欺詐。至于假設(shè)2“欺詐行為的低成本會(huì)增加代理人進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐的可能性”，其路徑系數(shù)r12=0.63，對應(yīng)T值為8.09大于1.96，影響顯著，假設(shè)2成立，這說明進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的成本越低，代理人就越有可能進(jìn)行欺詐。

五、結(jié)論和啟示

在前面幾節(jié)中我們利用問卷調(diào)查法搜集數(shù)據(jù)并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為成本-收益進(jìn)行了實(shí)證研究，通過對問卷信度和效度的檢驗(yàn)，證明本文所設(shè)計(jì)的問卷具有一定的可靠性，通過對模型擬合度的評價(jià)，證明本文所建結(jié)構(gòu)方程模型具有一定的可靠性，因而前面實(shí)證研究中所獲結(jié)論也是具有一定可靠性的，主要結(jié)論和啟示如下：

首先，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的高收益會(huì)增加代理人進(jìn)行欺詐的可能性，這個(gè)結(jié)論我們在假設(shè)檢驗(yàn)中也證明過了。社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的收益由物質(zhì)收益和精神收益組成，貢獻(xiàn)較大的物質(zhì)收益，對應(yīng)測量指標(biāo)為sy1，因子載荷系數(shù)值為0.72，精神收益的重要性也不容忽視，其相應(yīng)測量指標(biāo)sy2、sy3的因子載荷系數(shù)值分別為0.65、0.70，取平均值為0.675。以物質(zhì)收益為目標(biāo)的社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為往往表現(xiàn)為以弄虛作假騙去取醫(yī)保金，而以精神收益為目的社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為則往往表現(xiàn)為進(jìn)行過度的醫(yī)療服務(wù)消費(fèi)，因此在社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐問題中，我們不僅要關(guān)注那些赤裸裸詐騙行為，也要注意防范那些看似合理的道德風(fēng)險(xiǎn)。對比一些其它領(lǐng)域研究，如孔德云關(guān)于腐敗問題的影響因素的研究，我們可以發(fā)現(xiàn)精神收益在社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐領(lǐng)域的影響程度是比較高的。這是由社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)制度本身的特殊性決定的，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)制度的本身就是為了人們的身心健康，因而其領(lǐng)域的欺詐行為，精神收益的因素也相對重要些。

其次，社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的低成本會(huì)增加代理人進(jìn)行欺詐的可能性，這個(gè)結(jié)論我們在假設(shè)檢驗(yàn)中同樣也證明過了。社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的成本由偽裝成本、罰款額、審查部門審查的概率、審查后成功發(fā)現(xiàn)代理人欺詐的概率和道德成本組成，偽裝成本相應(yīng)測量指標(biāo)為cb1，因子載荷系數(shù)值為0.84，罰款額相應(yīng)測量指標(biāo)為cb2，因子載荷系數(shù)值為0.88，審查部門審查概率相應(yīng)測量指標(biāo)為cb3，因子載荷系數(shù)值為0.86，審查部門審查后成功發(fā)現(xiàn)代理人欺詐的概率的相應(yīng)測量指標(biāo)為cb4，因子載荷系數(shù)值為0.91，道德成本相應(yīng)測量指標(biāo)為cb5和cb6，平均因子載荷系數(shù)為0.815。從上面我們可以看出，在社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐成本中權(quán)重最大的是審查部門審查后成功發(fā)現(xiàn)代理人欺詐的概率，審查部門審查概率的因子載荷系數(shù)也達(dá)到了0.86，這說明了風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性，代理人十分注重欺詐風(fēng)險(xiǎn)。罰款額的因子載荷系數(shù)值大小居第二，這說明處罰的輕重也對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為有重要影響，偽裝成本反應(yīng)的是進(jìn)行社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐的難易程度，代理人對此非常關(guān)注，道德成本是五個(gè)因素中因子載荷系數(shù)值最低的，但平均因子載荷系數(shù)值也達(dá)到了0.815，這說明盡管在欺詐成本中，代理人對道德成本關(guān)注度相對較低，但道德因素在道德風(fēng)險(xiǎn)的影響也是不容小覷的。

最后，就社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐的收益與成本相比較而言，成本對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為的影響作用更為顯著，前者對應(yīng)的路徑系數(shù)值是0.32為中等影響效果，后者對應(yīng)的路徑系數(shù)值為0.63為大影響效果。

［1］彭 俊，宋世斌，馮 羽.人口老齡化對社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)基金影響的實(shí)證分析——以廣東省珠海市為例［J］.南方人口，2006，（2）：6-11.

［2］李軍山，江可申.我國醫(yī)療費(fèi)用增長因素實(shí)證分析［J］.價(jià)格月刊，2008，（10）：56-58.

［3］趙 曼.我國醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用約束機(jī)制遇到的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避［J］.財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2003，（2）：54-55.

［4］黎 民，崔 璐.社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)中的道德風(fēng)險(xiǎn)與費(fèi)用控制［J］.人口與經(jīng)濟(jì)，2007，（4）：74-80.

［5］李連友，李 亮.基于成本—收益理論的社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐問題研究［J］.財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2010，（1）：32-36.

Abstract：Presenting influencing factors model of social medical insurance fraudulent tendency from the perspective of cost-benefit based on the analysis of social medical insurance fraudulent behavior.This paper obtains the necessary data through questionnaires，making an empirical study on social medical insurance fraudulent behavior’s cost and benefit with structural equation model.It is founded that behavior’s cost and benefit have a direct impact on behavioral tendency.Moreover，the impact of behavior’s cost is greater than behavior’s benefit.

Keywords：social medical insurance；fraudulent behavior；cost-benefit analysis；structural equation model

（責(zé)任編校：文 泉）

An Empirical Study on Social Medical Insurance Fraudulent Behavior---From the Perspective of Cost and Benefit

LI Lian-you，LI Liang
（School of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha，Hunan 410079，China）

F840.684

A

1000-2529（2011）01-0056-04

2010-08-23

教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃（NCET_08_0187）

李連友（1965-），男，湖南安鄉(xiāng)人，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師；李 亮（1986-），男，湖南祁陽人，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院碩士研究生。