农民工医疗服务利用影响因素分析——以长三角地区为例

杨 倩, 秦立建

(安徽财经大学财政与公共管理学院，安徽蚌埠233030)



农民工医疗服务利用影响因素分析
——以长三角地区为例

杨 倩, 秦立建

(安徽财经大学财政与公共管理学院，安徽蚌埠233030)

基于农民工就业和医疗保障状况的调查数据，本文运用Tobit模型，对农民工基本医疗服务利用状况的影响因素进行分析。研究发现：第一，农民工个人收入水平越高，会显著提高农民工门诊医疗服务利用水平，降低农民工住院医疗服务利用水平；第二，诊所与农民工居住地距离越远，则会相应提高农民工医疗服务利用水平；第三，医保报销便捷程度越高、年龄越大、患有慢性病以及曾经工作城市数量越多，则会相应提高农民工医疗服务利用水平；第四，相对于女性而言，男性农民工医疗服务实际利用水平更低。因此，要实行既保门诊服务又保住院服务的政策、增加农民工集聚地的医疗服务机构数量、构建统一的医保信息网络系统、提高社区卫生服务体系建设，以提高农民工医疗服务利用水平，进而推进长三角地区统一劳动力市场的完善与发展。

农民工；医疗服务利用；影响因素

随着我国工业化和城镇化进程不断推进，农民工已成为现阶段我国经济、社会和人口转型过程中的突出现象。国家统计局公布的数据显示，2014年我国农民工总量接近2.74亿人。长三角地区经济的迅速发展和产业结构的优化，为农民工流入提供了越来越大的空间。安徽长期以来是农民工转出大省，国家统计局安徽调查总队公布的农民工监测调查年报数据显示，2014年安徽省外出农民工人数达1320.3万，其中务工地在长三角地区的比例高达59%。然而广大农民工主要聚居在城中村和城乡结合部，生活环境恶劣，自身健康意识薄弱。农民工医疗服务问题日渐引起社会各界的广泛关注。因此，研究农民工医疗服务利用状况，对于制订农民工医疗保险政策和促进长三角地区统一劳动力市场建设具有重要意义。

一、 研究对象与方法

(一)研究对象

本文所使用的数据来自课题组2014年2月在安徽省阜阳市的多层分级随机抽样调查。调查对象为阜阳地区参加新农合的农民工，问卷包含农民工的个人特征、家庭特征、工作特征及政策特征等。本次共调查1067人，通过使用excel进行数据清理，共得到1055个有效观测值，调查样本的有效率达到98.88%，表明样本调查的质量较好。

(二)研究方法

1.研究方法的创新及假设。国内外学者对农民工医疗服务利用状况进行了研究，但仍存在以下问题。第一，缺乏实地调查数据的实证研究，原有研究成果主要为规范性研究，难以提出具体可操作的政策建议。第二，没有考察医疗机构的空间布局对农民工医疗服务利用的影响，难以有效制订长三角地区农民工医疗保险政策。因此本文创新在于：第一，本文基于外出务工与医疗保障利用状况的最新调查数据，使用多个维度因变量，全面考察不同因素对农民工医疗服务利用的影响，提高了结论的解释力与可信度。第二，使用微观数据分析医疗机构的空间布局对农民工医疗服务利用的影响，为政府制定有关长三角地区农民工医疗服务利用政策提供来自医疗机构的空间布局方面的依据。基于此，本文有以下三个拟检验的假设。

假设一：个人收入水平越高，农民工个人的医疗服务利用水平越高。若农民工经济收入水平较低，其大部分支出用于食宿方面，医疗支出仅占个人支出极少部分。由于受经济条件约束，较低的收入水平很难承受相对较高的医疗费用，使得大部分农民工小病不愿就医或买药自我医疗，从而降低了其医疗卫生服务利用水平。

假设二：诊所与农民工居住地距离越近，则农民工医疗服务利用水平越高。医疗机构的空间布局会在一定程度上影响农民工医疗服务利用。一般情况下，诊所距离患者住处越远，医疗服务的可及性越差，会降低医疗服务利用程度，就诊次数会降低。

假设三：医疗保险报销越方便，则农民工医疗服务利用水平越高。农民工往往工作时间长且受教育水平低，他们很少有时间以及能力去应对复杂的报销程序，农民工希望得到的是省钱省时又便捷的医疗服务，医疗保险报销便捷程度越高，相应使农民工获得医疗服务的可得性越高，从而促进医疗服务利用程度。

2.统计分析方法。对农民工的医疗服务利用状况进行调查研究时，对于农民工个人门诊生病次数和农民工个人住院就诊次数等因变量，在任一给定时间段，会存在有相当一部分因变量为0的观察值，使用经典的线性回归进行统计建模时将会导致估计值的偏差。而Tobit模型能够很好解决这个问题，Tobit模型适用于在正值上大致连续分布且包含一部分以正概率取值为0的结果变量。基于这样的考虑，本文建立了如式(1)所示的Tobit模型。这样做的好处在于，Tobit模型使用受限因变量的估计方法，即利用最大似然估计方法，使审查数据估计得到一致性结果。

Tohit模型可以定义为一个潜变量模型：

p=1，2，3，4

(1)

二、研究结果

(一)本文主要使用变量的描述性统计

表1报告了本文相关变量的描述性统计。本文使用的因变量分为门诊和住院两类，共有4个具体变量。分别是：个人门诊生病次数、个人门诊就诊次数、个人应住院生病次数和个人住院就诊次数。研究样本中，个人门诊生病次数的均值为2.14次，个人门诊就诊次数的均值为1.20次。在住院医疗服务利用方面，应住院次数均值为0.58次，个人住院就诊次数的均值为0.34次。自变量样本中，受访者平均年龄为37.44岁，说明受访者多数处于壮年时期。男性受访者的比例为65.36%，受访者人均受教育年限为8.49年，说明受访者文化水平偏低，大部分为初中文化水平。农民工自评健康状况分为非常差、比较差、一般、比较好和非常好5个档次，所占比例分别为1.06%、7.69%、37.73%、40.75%和12.77%。

样本显示农民工个人患有慢性病的比例为16.04%，说明受访者健康水平整体较好。家庭特征方面，平均家庭规模为4.88人，家庭中5岁及以下的儿童和66岁及以上的老人数量分别是0.57人和0.98人。样本数据中，工作环境状况如下：34.09%的人工作环境没有污染，49.39%的人工作环境有轻微污染，16.22%的人工作环境有严重污染。在具体政策特征方面，家庭住址距诊所距离平均为3.08公里。样本显示有异地转接经历的人群占20.68%。农民工参加医疗保险方面，42.04%农民工选择参加新农合，31.43%农民工选择参加城镇居民及职工医保，4.34%农民工选择自己购买商业医疗保险，22.19%农民工没参加任何医疗保险，可以看出大部分农民工未能享受与城镇居民同等的医保福利。

表1 本文有关变量的描述性统计

(二)模型计量结果

表2显示了农民工门诊生病次数和就诊次数影响因素的Tobit模型计量结果。性别变量对应的系数均为负，其系数值分别为-1.3778和-1.4631。表明相对于女性而言，男性门诊生病次数和就诊次数均更少，统计结果在1%的统计水平上显著。有慢性病的农民工，其个人门诊就诊次数的可能性较大，且在1%的统计水平上显著。收入水平变量对应的系数值为正。曾经工作城市数量变量值为正值，且具有统计意义上的显著性。诊所距离变量正向影响个人门诊就诊次数。医疗保险报销便捷程度有助于更加充分地利用门诊医疗服务，具体表现为相对于很不方便的医保报销程度，比较方便的医保报销促进了农民工个人门诊就诊次数，且具有统计意义上的显著性。

表2 农民工个人门诊生病次数和就诊次数影响因素的Tobit模型计量结果

注：***、**和*分布表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。

表3报告了农民工个人应住院次数和住院就诊次数影响因素的Tobit模型计量结果。回归结果显示，年龄变量的系数值为正值，且在1%的统计水平上显著。个人收入水平变量的系数值符号为负值，其系数值分别为-0.4006和-0.4712。曾经工作城市数量变量值为正值，其系数值分别为0.0951和0.059。诊所距离变量的系数值为正值，且具有统计意义上的显著性。当解释变量为住院就诊次数时，与很不方便相比，一般、比较方便和很方便的医保报销便捷程度变量的系数值均为负值，但不具有统计意义上的显著性。

三、讨论

表3 农民工个人应住院次数和住院就诊次数影响因素的Tobit模型计量结果

注：***、**和*分布表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。

(一)门诊医疗服务利用分析

农民工个人收入水平、诊所与农民工居住地距离和医疗保险报销便捷程度是本文重点关注的变量。收入水平变量对应的系数为正，表明农民工个人收入水平高，显著提高了农民工门诊医疗服务利用水平，这与假设一相符。这可能因为高收入农民工往往从事工作时间长且强度大，很少有空闲时间来锻炼身体，他们往往以牺牲健康为代价，获得较高收入。所以高收入农民工经常生病，其个人门诊生病次数较多。诊所距离变量正向影响了农民工门诊就诊次数，这与假设二的预期不符。可能的原因是诊所距离农民工住处越远，意味着获得医疗服务的可及性越差，生病不能及时得到治疗，加重了病情的严重程度，最终反而要增加门诊就诊次数。医疗保险报销便捷程度有助于农民工充分地利用门诊医疗服务。农民工往往很少有时间以及能力去应对复杂的报销程序，省钱省时又便捷的医保报销服务，缓减了农民工的经济压力，患者就医的积极性得到提高，有利于农民工获得医疗服务。相对于女性而言，男性门诊生病次数和就诊次数均更少。这可能是因为，农民工的年龄结构主要以青壮年为主，这个阶段男性身体素质水平一般高于女性。此外，男性农民工往往承担家庭的主要经济责任，为了增加相对劳动时间，他们经常采用自我医疗的方式，男性农民工的潜在医疗服务需求无法转化为实际医疗服务需求。有慢性病的农民工，其个人门诊就诊次数的可能性大。这可能因为患有慢性病的农民工，身体体质较差，需要进行长期的药物治疗，因此医疗服务利用水平较高。曾经工作城市数量变量值为正值，说明处于不断流动中的农民工，一般生活很难稳定，疲于奔波各城市间，身体健康质量较差，门诊生病次数和就诊次数较多。

(二)住院医疗服务利用分析

表3的回归结果显示，农民工个人收入水平越高，其个人应住院生病次数和住院就诊次数越少，与假设一矛盾。这可能的原因是高收入水平的人群健康意识更强，往往门诊利用水平较高，小病得到及时诊治，从而相应减少了对个人住院服务利用。诊所与农民工居住地距离越远，农民工个人住院就诊次数越多，这与门诊服务利用模型的估计结果相似，与本文假设二的预期相反。诊所距离农民工住处越远，意味着获得医疗服务的可及性越差，小病不能及时得到治疗，增加了出现大病住院的现象，最终住院就诊次数增加。当解释变量为住院就诊次数时，与很不方便相比，一般、比较方便和很方便的医保报销便捷程度变量的系数值均为负值。这可能是因为医疗保险报销便捷程度越高，患者就医的积极性也相应越高，其健康保健水平得到提高，农民工很少出现大病住院现象。年龄的增长显著促进了农民工个人应住院次数和住院就诊次数，说明随着年龄增长，健康资本折旧随着年龄增长而不断增加，从而医疗服务利用增加。

(三)学者们对医疗服务利用的分析

农民工医疗服务利用状况与经济社会、卫生服务体系、制度因素以及个人因素密切相关。解垩(2009)[1]92、刘柏惠(2012)[2]36、常芳等(2014)[3]92、刘志军等(2015)[4]21、郭静等(2015)[5]50认为新农合制度对农民工卫生服务利用有一定促进作用，但作用不显著。原因是农民工大部分在老家参加了新农合，对于外出的农民工而言，面临着异地利用和报销的多重限制。但是，臧文斌等(2012)[6]47、Abraham(2014)[7]63和龚剑等(2015)[8]93指出新农合对于在较高层级机构就诊的不平等改善贡献不明显，主要的贡献来自于收入效应。Supasit and Pudtan(2010)[9]74、Felder(2014)[10]254和钱军程等(2015)[11]450发现医疗费用垫付和异地报销制度是降低农民工常规性医疗服务可及性与可得性的主要原因，使得参保农民工可能在生病后进行自我医疗。封进和刘芳(2012)[12]45、徐嘉等(2014)[13]72、Dall and Storm(2013)[14]643、Park(2014)[15]404和Reichert and Tauchmann(2015)[16]643指出农民工对职业危害和自身疾病的严重性缺乏基本认识，患病风险大，健康状况较差。日常患病不就诊的原因和两周患病不就诊的主要原因是自感病轻、没有时间、自我医疗。

四、政策建议

本文基于实地调查数据，实证分析了农民工医疗服务利用的影响因素。结果发现，第一，农民工个人收入水平高，显著提高了农民工门诊医疗服务利用水平，降低了农民工住院医疗服务利用水平。第二，诊所与农民工居住地距离越远，则提高了农民工医疗服务利用水平。居住在诊所附近的农民工，便于获得健康知识预防生病，保障了农民工的身体健康，他们很少生病住院。第三，医保报销越便捷、年龄越大、患有慢性病以及曾经工作城市数量多，则提高了农民工医疗服务利用水平。第四，相对于女性而言，男性农民工医疗服务实际利用水平更低。

本文的研究结果具有较强的政策含义。为了更好提高农民工医疗服务利用水平，建议采取以下措施。第一，实行既保门诊服务又保住院服务的政策。改变当前只保住院服务的现象，应将一部分医保基金用于门诊医疗保险报销。第二，增加农民工集聚地的医疗服务机构。医疗机构空间布局状况实际上反映的是一个地区医疗服务可及性的强弱，进而影响区域内群体的医疗服务利用程度。要充分考虑像长三角这样农民工集聚的地区，政府应利用财政力量提高医疗机构分布的密度，建立起布局合理的医疗服务体系。第三，构建统一的医保信息网络系统。医疗保障的信息化办公可以将每一个流动农民工的健康情况、就医历史和医保资助报销情况建档保存，方便医保关系转移和医疗费用报销，为长三角地区实施统一的医疗保障提供可能。第四，加强社区卫生服务体系建设。根据农民工自身特点，给予农民工在社区就诊一定优惠政策，适当延长社区卫生服务时间，为农民工提供便捷的医疗卫生服务。

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(责任编辑 鲁守博)

2015-11-11

国家社科基金“农民工基本医疗保险的异地转接研究”(13CGL102)；教育部人文社科基金“新型农村合作医疗与城镇居民基本医疗保险两制衔接研究”(12YJC790152)；中国博士后科学基金“新医改背景下城乡医疗保障一体化研究”(2012M510316)；中国博士后科学基金特别资助项目“农村劳动力转移的健康选择机制研究”(2013T60058)；中浦院“农民工医疗保险长三角区域内转移接续研究”(CELAP2014-YZD-20)；安徽省自然科学基金项目“健康和教育人力资本代际传导对收入流动的影响机制研究”(1608085MG153)；安徽省高校人文社科研究重点项目“安徽省公立医院治理结构和规制政策评估研究”(SK2016A0018)；安徽财经大学重大项目“打造本、硕和MPA三位一体的公共管理学科建设研究”(acjy201608zd)。

杨倩，女，安徽蚌埠人，安徽财经大学财政与公共管理学院研究生；秦立建，男，安徽临泉人，安徽财经大学财政与公共管理学院副教授，经济学博士，龙湖学者，中央国家机关青年智库委员。

F840.684

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1672-0040(2016)02-0063-07