医保扶贫政策效力评价及相对贫困时期医保防贫政策优化研究——基于PMC指数模型

郑先平,李凤红,刘 霞,钟 杰,刘 雅

(1.江西中医药大学医药卫生管理与政策发展研究中心,江西 南昌 330004; 2.南开大学医疗保障与卫生经济发展研究中心,天津 300350)

实现全面消除绝对贫困的伟大目标后,我国扶贫事业进入以相对贫困、精神贫困、次生贫困等为治理重点的“后扶贫时代”[1,2]。在后扶贫时代,如何克服贫困治理短期效应,保证扶贫政策和措施稳定持续,提升贫困治理效能[3],是我国民生保障领域的重大议题,更是党和政府的重要关切。2021年1月,国家医保局联合国家卫健委、财政部等部门印发《关于巩固拓展医疗保障脱贫攻坚成果有效衔接乡村振兴战略的实施意见》(国卫扶贫发〔2021〕6号),特别强调“在过渡期内,通过优化调整医保扶贫政策,健全防范因病返贫致贫长效机制,统筹完善过渡期和助力乡村振兴战略实施的常态化帮扶政策,扎实推动共同富裕”。2022年11月,国家医保局联合多部门印发《关于坚决守牢防止规模性返贫底线健全完善防范化解因病致贫返贫长效机制的通知》(医保办发〔2022〕21号),其中进一步要求“确保应保尽保,守牢不发生规模性返贫底线”。可见,医疗保障作为降低民众健康冲击风险、提升人民健康水平的一项重要制度,是我国在后扶贫时代巩固精准扶贫成果的长效战略[4]。实践证明,医疗保障制度通过为贫困人口提供多层次医疗保障来增强其医保可及性,降低个人支付比例,减轻其就医负担,避免产生灾难性卫生支出,确保贫困人口“看得起病,看得好病”[5,6]。可以看出,医保扶贫政策在乡村振兴和脱贫攻坚中发挥着极其重要的作用。

随着我国步入相对贫困治理的新阶段,贫困治理工作形式和内容均已发生深刻变化,医保政策也面临着适应新环境下的转型与调整的要求与挑战。基于这一考虑,课题组系统梳理国家层面出台的医保扶贫相关政策,采用PMC指数模型多维度量化评价相关政策文本的质量和效果,以期为进一步优化和完善医保防贫政策,巩固医保脱贫攻坚成果,探索建立后扶贫时代医疗保障防贫减贫长效机制,促进医疗保障高质量发展提供借鉴和参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

以“医疗扶贫、脱贫攻坚、医保与贫困”等关键词在北大法宝数据库进行检索,辅以相关部委官方网站进一步补全。考虑到“医保扶贫”概念是2018年9月国家医保局、财政部、国务院扶贫办等在《关于印发〈医疗保障扶贫三年行动实施方案(2018-2020年)的通知〉》(以下简称《三年行动》)中正式提出,故政策收集起点定为2018年9月,截止时间为2021年12月。最后共收集该时段内国家层面出台的医保扶贫相关政策文本22项。课题组对22项政策按照以下标准进一步筛选：一是发文主体,选择国务院及下设各部委颁布的政策文件,地方性医保扶贫政策不纳入研究;二是发文内容,所发布的文件须与医疗保障扶贫或减贫联系紧密,对无法体现政府医保扶贫或减贫态度与措施的文本予以剔除;三是文本类型,主要保留意见、通知、计划、规定等政策文本类型,排除政策解读、工作总结、会议通知和领导讲话等类型文本;四是发文时间,所选政策在发布时间上分布均匀,且能够在一定程度上反映政策演变逻辑[4,7]。基于这4条标准,最后从22项政策文本中遴选9项。9项政策均为国家级层面出台且以医保扶贫或减贫为核心内容,其中,2018年9月《三年行动》印发至2020年12月全面脱贫目标实现期间,共有7项政策,分别标记为P1～P7,这7项政策属于医保扶贫实施相关政策;2021年有2项政策,分别标记为P8和P9,主要为全面脱贫后的医保帮扶相关政策。

1.2 研究方法

PMC(Policy Modeling Consistency)指数模型,是一种在尽可能考虑所有变量属性的基础上对某项政策文本进行量化评价的方法,以此分析政策的内部一致性和优劣势,从而对政策的进一步更新和优化提供理论依据[8]。PMC指数模型分析框架一般分为4个步骤：①根据高频词分布,并参考相关文献,选取变量及识别参数;②采用二进制法对二级变量赋值,生成多投入产出表;③根据相关公式计算PMC指数;④绘制政策的PMC曲面图。课题组构建了基于PMC指数模型的医保扶贫政策评价体系,将相关政策文本加以量化,计算每项政策的PMC指数,针对文本在不同指标存在的问题提出政策优化建议。

2 医保扶贫政策内容量化的PMC指数模型构建

2.1 变量和参数设置

首先,使用Rostcm 6.0软件对9项政策文本进行分词、词频分析、语义分析,生成高频词云图。通过词频分析发现,医疗、保障、医保、贫困、扶贫、健康、服务等词汇出现频率较高,且与其他关键词联系紧密。课题组根据高频词分布状况及相关研究成果,建立医保扶贫政策量化评价体系,共设置10个一级变量和43个二级变量,见表1。明确一级变量之后,采用二进制法对二级变量进行赋值(有=1,无=0)。

表1 医保扶贫政策量化评价变量设置表

2.2 PMC指数的计算

根据Estrada[9]等关于PMC指数模型相关研究,首先将设置的一级变量和二级变量指标放入多投入产出表。其次,结合式(1)和式(2)对每个二级变量进行打分,根据式(3)和式(4)分别计算每项政策的PMC指数[10]。

X～N[0,1]

(1)

X={XR[0～1]}

(2)

(3)

(4)

上述公式中,公式(3)中i为一级变量,i=1,2,3,…,m;公式(4)中j为二级变量,j=1,2,3,…,n。

根据以上方法和公式,计算所得的9项医保扶贫政策PMC指数,并根据所得PMC指数,对各项具体政策进行量化评价。其中,PMC指数0～4.99表示政策不良,5～6.99表示政策可接受,7～8.99表示政策优秀,9～10表示政策完美,见表2。

表2 各项政策PMC指数

2.3 构建医保扶贫政策PMC曲面图

PMC曲面图能够对政策内部一致性水平和结构合理水平的总体特点进行可视化呈现,进而对政策优势劣势做进一步分析评估。考虑到矩阵均衡性以及所有政策均是公开发布,故将X10指标剔除[14],构建公式(5)所示矩阵表,并根据表2中一级变量PMC指数平均值,构建9项政策的PMC曲面图(图略)。

(5)

3 政策内容量化评价

3.1 医保扶贫政策整体评价

9项医保扶贫政策样本PMC指数得分最高为8.62分,最低为5.53分,均属于合格及以上等级,政策总体处于优秀水平(9项医保扶贫政策PMC指数平均值为7.22)。结果提示,各项政策均具备一定的科学性与合理性,证明扶贫政策通过降低农村居民贫困发生率与灾难性医疗支出[15]、有效保障低收入人口享有基本医疗卫生服务[16],能较好发挥医保扶贫功能,总体上顺应了打赢脱贫攻坚战的实际需要。

就具体指标来看,X1(政策性质)均值为0.82,提示各政策文本涉及面均较广,大多涵盖描述、预测和指导等内容。X2(政策时效)均值为0.47,得分偏低,提示选取的医保扶贫政策时效多为短期或中期,缺乏长效性。X3(政策评价)均值为0.69,提示部分政策权责划分不够清晰、扶贫相关内容不够详实。X4(政策工具)均值为0.85,得分最高,提示各项政策均能较好地运用供给型、需求型、环境型这3项政策工具,但是结合多投入产出表和相关研究发现,3项政策工具在运用频率方面存在较大差距,使用最多的是供给型政策工具,需求型和环境型政策工具使用频率低且相差不多[17]。X5(政策领域)均值为0.72,提示相关政策涉及经济、制度、人才和技术等方面,是一项复杂且艰巨的任务[18]。X6(政策目标)均值为0.78,可以看出国家政策同时注重实现减轻居民经济负担的微观政策目标以及完善减贫机制的宏观政策目标,在实现提升健康可行能力与缩小城乡健康差距方面涉及较少,仅体现在加大基层医疗卫生资源投入、提高贫困患者就医可及性[19]。X7(政策内容)均值为0.59,提示各项政策主要从参保、控费、机制保障、制度完善等方面解决贫困人口基本医疗保障问题,新时期医保扶贫的工作任务重点应转移到巩固脱贫成果,推进与乡村振兴战略有效衔接上来。X8(政策受体)均值为0.65,X9(发文机构)均值为0.64,这2项指标提示医保扶贫工程涉及医保、医疗、贫困人口等多个主体,需要多方主体协同配合,部门之间加强沟通协调以便发挥其协调优势。X10(政策公开)均值为1,所有政策均做到公开发布。

3.2 医保扶贫政策具体评价

从具体评价来看,9项政策PMC指数计算结果为：P7

如表2所示,在优秀政策中,《关于印发健康扶贫三年攻坚行动实施方案的通知》政策评分为8.62,排名第一,该政策性质、政策评价、政策目标指标远高于均值,这表明该项政策对提升困难群众健康水平、全面推进健康中国建设作出了重要贡献。P1(7.96)、P5(7.63)、P8(7.53)3项政策于不同时期提出,与医保扶贫大格局构建直接相关联,P1政策首次从国家层面提出医保扶贫概念,在政策目标、政策内容、政策工具方面较为全面系统,P5在我国扶贫攻坚阶段提出,在政策目标、内容方面得分较高,说明该政策主要倾向于从构建贫困人口医疗保障体系、完善贫困地区人口医疗服务体系、加强机构间的沟通交流等助力打赢脱贫攻坚战。P8分值为7.53,政策目标评分低于均值,说明伴随着阶段性任务的完成,医保扶贫政策的工作任务重点也随之转移[5]。值得注意的是,这3项政策贯穿不同时期,在X7(政策内容)方面得分均为0.71,提示在完成全面脱贫任务前后相关政策内容得分并无显著变化,这可能与全面脱贫后政策是在原有政策基础上的延续有关[20]。

在可接受政策中,P2、P7和P9这3项政策在时效、目标、发布机构、受体指标上得分偏低,原因可能是涉及的医保扶贫内容范围较小,相关性不强,但是3项政策在完善医疗保障制度、强调医保扶贫功能方面起到了积极的作用。通过进一步分析PMC指数得分最高的政策(P3)与得分最低的政策(P7)发现,除政策时效外,二者在政策目标(提升健康可行能力、缩小城乡差距)、政策受体(医疗机构、医务人员)、政策评价(权责清晰)和发布机构上差异显著,是影响政策PMC指数值的主要因素。以政策受体为例,相关实证研究表明,医保扶贫效果在贫困已脱贫与贫困未脱贫人群间存在明显异质性,家庭人均年收入仍低于贫困线的贫困未脱贫人群对医保扶贫政策表现得更为敏感[21]。因此,今后政策制定与政策实施时需要特别注意政策目标、政策受体及政策评价等要素。

总体来说,9项医保扶贫政策相对科学合理,符合特定时期我国实现贫困治理目标和要求,是我国多层次医疗保障体系为发挥防贫减贫效能作出的重要实践与探索,也为建立医保助推贫困治理的长效运行机制提供了有力保障[18]。

4 后扶贫时代医保防贫政策优化建议

4.1 因事制宜,明确新形势下医保扶贫政策新的任务要求

绝对贫困的终结并不意味着贫困不再出现,后脱贫时代的相对贫困治理事业已迎来新形式、新内容和新要求,特别是随着医保改革深化及贫困治理不断推进,医保政策在扶贫目标、对象、内容、方法等方面出现新的内在特征[5]。因此,医疗扶贫政策必须在新时代背景下适时优化调整,明确其在进一步“减贫”与“防贫”作用中新的要求和任务。一方面,结合我国贫困治理的现实需要,巩固前期医保扶贫成果,夯实医保救助托底保障,防止规模性因病返贫现象的发生;另一方面,稳步推进各项政策衔接过渡,做好同乡村振兴、共同富裕战略有效衔接,在保持政策总体稳定的同时,进一步加强和优化过渡期政策供给,增强医疗保障制度扶贫效能。

4.2 探索构建医疗保障减贫长效机制,提升可持续发展水平

顺利完成脱贫攻坚目标任务后,不但需要对脱贫攻坚成效进行巩固和拓展,还应该对医保常态化防贫减贫机制进行更加深入的探索。首先,应健全相对贫困人口高额医疗费用支出监测预警机制,充分发挥现有医保扶贫信息系统和医疗卫生系统的信息实时共享功能,完善疾病支出监测预警与精准识别机制,对新产生的扶贫对象和因病致贫返贫风险人群主动识别、动态监测和精准帮扶。其次,医保扶贫间接保障作用是通过发挥医保医疗及公共卫生的协同作用,增强贫困人口医疗服务可及性和自我保健能力,保障相对贫困人口不生病、少生病[5],生了病能及时看得上病、看得好病,故应继续发挥医疗、公共卫生在提升医保扶贫综合保障效能中的联动作用,从疾病预防、医疗服务、健康促进等方面全方位着力降低看病就医成本,同时引导优质医疗资源下沉、促进有序就医,提升健康可行能力。最后,还应继续健全完善稳定的筹资机制,引导社会力量参与,多渠道健全常态化医保扶贫筹资机制,同时继续加强医保基金监管,完善政策运行保障机制。

4.3 加强行为主体互动,提高多元主体协同度

医保扶贫是一项长期性、复杂性、系统性工程,涉及经济、政治、文化、社会和生态等诸多领域[18],时效性强,涉及主体多。当前医保扶贫工作中尚存在监管与绩效考核不到位[5]、医保行为不规范、医保政策落实主体协调沟通不畅[22]等问题。因此,建议通过加强医保政策宣传、提高医保行为的规范性、完善医保扶贫主体协同机制等措施加以完善,明确基层政府、医保部门、财政部门、民政部门、扶贫办等相关部门的主体责任,辅之以协调互动平台,实现多元机构常态化对话,构建各负其责、互联互通、合力协作的高效扶贫工作格局,进一步提升医保扶贫效果。

5 小结

本文借助文本内容挖掘法和PMC指数模型,通过对医保扶贫这一概念提出以来的9项代表性政策进行政策效力量化评价。研究结果表明,我国医保扶贫政策质量总体较高,取得重大实践成效,为后扶贫时代医疗保障制度持续助力贫困治理事业积累了宝贵经验。其中,优秀政策呈现明显的趋同性和一致性,即政策关注点大多聚焦于政策性质(X1)、政策内容(X7)、政策工具(X4)等,具有较为明显的优势。后扶贫时代,政府部门在适应环境转变的基础上,及时做好政策适应性调整,明确合理可行的医保扶贫目标,通过国家层面政策的顶层设计,为建立可持续的医保扶贫长效机制提供指引,同时优化政策主体参与机制,关注新时期新标准下不同的政策受体,加强政策与目标的协同性,促进医疗保障高质量协同发展,更好地惠及广大人民群众。