石妍妍 ，付先知，郭紅偉，楊靖瑩，孫長青

1)鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院社會醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生事業(yè)管理學(xué)教研室 鄭州 450001 2)洛陽市吉利區(qū)人民醫(yī)院公共衛(wèi)生科 河南洛陽 471000 3)鄭州大學(xué)護(hù)理學(xué)院 鄭州 450001

隨著人口老齡化問題日益凸顯，我國的疾病譜結(jié)構(gòu)正在加速轉(zhuǎn)換，對現(xiàn)有的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系、醫(yī)療保險保障體系和醫(yī)養(yǎng)結(jié)合體系都提出了新的挑戰(zhàn)。老年人口的增多、患慢性病率的增加、農(nóng)村老年人口的遷移、經(jīng)濟(jì)差距的增大都深刻影響著老年人門診衛(wèi)生服務(wù)的公平性[1]。堅持公平公正原則，提高門診衛(wèi)生服務(wù)利用公平性，對促進(jìn)健康老齡化和實現(xiàn)“健康中國2030戰(zhàn)略”有重要意義。本研究從概率和次數(shù)兩個維度研究了中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用的公平性，并運用集中指數(shù)分解法對相關(guān)影響因素進(jìn)行敏感性分析和梳理，希望能為政府相關(guān)政策的制定提供參考。

1 對象與方法

1.1研究對象本研究數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)中國經(jīng)濟(jì)研究中心于2015年7至8月開展的中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)。抽取數(shù)據(jù)庫中年齡60歲及以上的全部個體，共計8 049人。樣本源自全國150個縣或區(qū)的450個行政村或社區(qū)，剔除相關(guān)變量缺失的樣本，最終有7 836人納入研究。

1.2測量指標(biāo)本研究沿用Andersen模型選入相關(guān)自變量并分為三類[2-3]：第一類，先決變量(predisposing variables)，即在沒有發(fā)病的情況下更傾向于利用衛(wèi)生服務(wù)的人群特征，包括：性別(男/女)、年齡(60～歲/70～歲/80歲以上)、受教育水平(文盲/小學(xué)/初中/高中及以上)、婚姻狀況(已婚/未婚)、工作狀況(在職/無業(yè))。

第二類，使能變量(enabling variables)，即代表人群獲得衛(wèi)生服務(wù)的能力以及衛(wèi)生服務(wù)可及性的相關(guān)變量[4]，包括：醫(yī)療保險(無醫(yī)保/城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險/城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險/新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險/其他醫(yī)療保險)、居住地理位置(東部/中部/西部)、居住環(huán)境(城鎮(zhèn)/農(nóng)村)、家庭消費水平(低等支出/中低等支出/中等支出/中高等支出/高等支出)。

第三類，需要變量(need variables)，即體現(xiàn)人群對于衛(wèi)生服務(wù)需要的變量，包括：自評健康狀況(非常好/較好/一般/較差/非常差)、慢性病(有/無)、殘疾(有/無)、軀體性日常活動能力失能(PADL)(是/否)、工具性日常活動能力失能(IADL)(是/否)。

1.3研究方法本研究采用Wagstaff等開發(fā)的集中指數(shù)來衡量衛(wèi)生服務(wù)利用的不公平程度。集中指數(shù)被定義為集中曲線與對角線(絕對公平線)之間的兩倍區(qū)域面積[5]，其取值范圍為[-1，1]。集中曲線，即先以人均家庭消費性支出的大小對受訪老年人進(jìn)行升序排序，根據(jù)排序秩次以受訪老年人數(shù)量的累計百分比為橫坐標(biāo)，對應(yīng)個體利用門診衛(wèi)生服務(wù)的累計百分比為縱坐標(biāo)。當(dāng)集中曲線位于絕對公平線上方時，集中指數(shù)的取值范圍為[-1，0)，說明門診衛(wèi)生服務(wù)利用的分布更趨向于人均家庭消費支出較低的老年人群；反之亦然。集中指數(shù)為0則表示門診衛(wèi)生服務(wù)利用的分配處于絕對公平狀態(tài)。集中指數(shù)協(xié)方差法的計算公式[6]如下：

(1)

其中，yi為門診衛(wèi)生服務(wù)利用的數(shù)量，μ為門診衛(wèi)生服務(wù)利用的平均值，ri為受訪老年人以家庭年人均消費性支出進(jìn)行升序排列的秩次。

將集中指數(shù)總值分解為各影響因素對整體不公平的貢獻(xiàn)，各影響因素的回歸系數(shù)可以用下式[7]求解：

yi=δ+∑vγvxvi+∑jγjyji+∑kγkzki+εi

(2)

其中，xvi為先決變量，yji為使能變量，zki為需要變量。δ、γ和ε分別代表常數(shù)、回歸系數(shù)和殘差項。根據(jù)相關(guān)回歸模型所導(dǎo)出的邊界效應(yīng)，集中指數(shù)分解值可由下式求解：

(3)

1.4數(shù)據(jù)處理與分析采用Stata 14.0軟件建立數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理?；赑robit回歸模型[8]和負(fù)二項回歸模型[9]的分析結(jié)果，將相關(guān)影響因素的邊界效應(yīng)導(dǎo)入集中指數(shù)分解模型，用于研究這些因素對“4周門診就診率”和“4周門診就診次數(shù)”不公平性的貢獻(xiàn)程度，并用相關(guān)代碼進(jìn)行集中指數(shù)運算、集中指數(shù)分解、集中指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化處理和集中曲線制作。對研究個體進(jìn)行描述性分析，主要統(tǒng)計社會人口學(xué)因素、社會經(jīng)濟(jì)學(xué)因素、身體健康狀況、醫(yī)療保險參與、居住環(huán)境、居住地理位置等方面情況。

2 結(jié)果

2.1調(diào)查對象的基本信息本研究共納入7 836名老年人，其中女性3 850人，男性 3 986人；年齡集中于60～69歲，占67.37%；文盲居多，占54.12%；參與的醫(yī)療保險類型多為新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(64.77%)；已婚者占82.21%；在職者占56.24%；居住于農(nóng)村者占60.95%；家庭支出水平在中等以上者占59.80%；自評健康狀況一般者占比最高，達(dá)52.58%；患有慢性病者占79.58%；“過去4周，接受過門診服務(wù)”的有1 641人，占20.94%。

2.2老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用公平性分析計算得出老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率和次數(shù)分布的集中指數(shù)分別為0.110 2和0.101 5。圖1顯示，集中曲線位于絕對公平線下方，即門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率和次數(shù)的分布都更傾向于消費水平更高的老年人群。

圖1 中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率和次數(shù)的集中指數(shù)曲線

2.3中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率的集中指數(shù)分解結(jié)果見表1。

表1 中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率的集中指數(shù)分解

由表1可見，受教育水平、城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險、其他醫(yī)療保險、家庭消費水平、自評健康狀況和慢性病的分解集中指數(shù)為正，說明這些因素導(dǎo)致老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率整體傾向于經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá)的地區(qū)；新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險和居住環(huán)境城鎮(zhèn)所分解的集中指數(shù)為負(fù)，說明這些因素使整體傾向于經(jīng)濟(jì)水平落后的地區(qū)。從相關(guān)指標(biāo)的分類來看，先決變量、使能變量、需要變量對于門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率不公平的貢獻(xiàn)率分別為3.317 9%、74.469 4%、16.479 3%。

2.4中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用次數(shù)的集中指數(shù)分解結(jié)果(表2)表明，城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險、其他醫(yī)療保險、家庭消費水平、自評健康狀況和慢性病的貢獻(xiàn)為正，說明這些因素使門診衛(wèi)生服務(wù)利用次數(shù)整體傾向于經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá)的地區(qū)；受教育水平、新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險、居住環(huán)境城鎮(zhèn)的貢獻(xiàn)值為負(fù)，說明這些因素使門診衛(wèi)生服務(wù)利用次數(shù)整體傾向于經(jīng)濟(jì)水平落后的地區(qū)。從相關(guān)影響因素的分類來看，先決變量、使能變量、需要變量對門診衛(wèi)生服務(wù)利用次數(shù)不公平的貢獻(xiàn)率分別為-0.906 5%、86.044 5%、29.635 3%。

表2 中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用次數(shù)的集中指數(shù)分解

3 討論

3.1中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用公平性評價相關(guān)研究將集中指數(shù)值0.1作為衛(wèi)生服務(wù)利用是否公平的判別標(biāo)準(zhǔn)，大于0.1即為不公平，小于0.1即為公平[10]。本研究中，老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率和次數(shù)分布的集中指數(shù)分別達(dá)到0.110 2和0.101 5，表明老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用較不公平，且資源更集中于經(jīng)濟(jì)水平較高的群體。

3.2中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用公平性的影響因素經(jīng)濟(jì)水平是影響老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用公平性的首要因素。家庭消費水平是家庭經(jīng)濟(jì)狀況的直接體現(xiàn)，作為本研究的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，是影響門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率和次數(shù)貢獻(xiàn)率最高的因素，這驗證了經(jīng)濟(jì)水平的提升與衛(wèi)生服務(wù)利用的增長有顯著關(guān)聯(lián)。

新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險的貢獻(xiàn)率為負(fù)值，即緩解了老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用的不公平性，表明新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險的實施緩解了農(nóng)村老年群體的疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，一定程度上提升了農(nóng)村老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用的公平性。慢性病對不公平性貢獻(xiàn)較高，原因在于醫(yī)療保險對門診費用的報銷比例較低且高收入人群的慢性病患病率更高，致使經(jīng)濟(jì)水平較高的老年慢性病患者更多地利用門診衛(wèi)生服務(wù)治療慢性病[11]。

3.3使能變量和需要變量對老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用公平性的影響使能變量對門診衛(wèi)生服務(wù)利用的不公平性貢獻(xiàn)極高，在概率和次數(shù)方面的貢獻(xiàn)率分別達(dá)到了74.469 4%和86.044 5%。使能變量中，城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險參保老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用概率及新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險參保老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用的概率和次數(shù)均大于未參保老年人，顯著體現(xiàn)出醫(yī)療保險對于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)公平性的促進(jìn)作用。另外，農(nóng)村老年人比城鎮(zhèn)老年人利用門診衛(wèi)生服務(wù)的概率更高，這主要是由于昂貴的住院費用迫使經(jīng)濟(jì)水平較差的農(nóng)村老年人更多地選擇相對便宜的門診衛(wèi)生服務(wù)，同時農(nóng)村地區(qū)住院服務(wù)的地理可及性受限也是一個重要原因。此外，隨著老年人消費支出水平的提升，其利用門診衛(wèi)生服務(wù)的概率更高，次數(shù)更多，表明經(jīng)濟(jì)水平的提升與衛(wèi)生服務(wù)利用的增長有著顯著關(guān)聯(lián)。

需要變量對門診衛(wèi)生服務(wù)利用的不公平性貢獻(xiàn)同樣為正，概率和次數(shù)方面的貢獻(xiàn)率分別達(dá)到了16.479 3%和29.635 3%，表明有健康問題(自評健康狀況較差、患慢性病、PADL、IADL)的老年人較正常老年人存在更多的衛(wèi)生服務(wù)需要，會更多更頻繁地利用門診衛(wèi)生服務(wù)。

3.4結(jié)論與建議中國老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用的概率和次數(shù)方面存在明顯的不公平性，家庭經(jīng)濟(jì)水平是導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要因素，新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險在一定程度上緩解了這種不公平性，而慢性病的增多則導(dǎo)致更多經(jīng)濟(jì)水平較高的老年人利用門診衛(wèi)生服務(wù)進(jìn)行治療，加劇了不公平性。

為提升老年人門診衛(wèi)生服務(wù)利用的公平性，給政府部門制定相關(guān)政策提供參考依據(jù)，提出以下建議：①加大財政投入，建立健全門診服務(wù)體系，加強基層門診服務(wù)項目，降低門診費用支出，采取更有效的措施提升其專項醫(yī)療費用補貼。②完善醫(yī)療保險養(yǎng)老保障體系，積極發(fā)展老年人商業(yè)醫(yī)療保險，減免特殊人群的參保費用，擴展新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險在門診服務(wù)中的報銷范圍和比例。③統(tǒng)一調(diào)控醫(yī)療資源，加強對慢性病的防治控制，將更多高發(fā)慢性病的治療優(yōu)先納入基本衛(wèi)生服務(wù)范疇，提升其報銷比例。④推進(jìn)老年健康促進(jìn)與教育工作，合理引導(dǎo)居民養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣和健康的生活方式，提高老年人健康管理水平，降低慢性病發(fā)病率。