蒋露露，曹 干，范 涛，许珍子
近年来随着社会经济的快速发展，我国城乡居民的生活质量不断提高，人们也随之更加注重对自身健康的追求，居民的医疗消费行为发生了较大变化。为了解我国城乡居民医疗消费行为的现状及其特点，本研究通过对城乡居民是否选择医疗服务及医疗支出的大小进行分析，以寻找阻碍我国城乡居民医疗服务需要向现实需求转化的障碍性因素。
1 资料与方法
1.1 资料来源 采用中国健康与营养调查 (CHNS)2009年的数据进行分析，该调查是由美国北卡罗莱纳大学人口研究中心和中国疾病预防控制中心共同合作开展的一个纵向研究。该调查采用多层随机抽样方法，在辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西和贵州共九个省份内，抽取部分城市和农村地区，搜集社区层面以及个人层面的健康和营养数据。本研究通过居民对“过去四周是否去过正规医疗机构看病”这一问题的回答，删除重要字段缺失或存在逻辑错误的样本后，共筛选出10 033例样本。其中具有医疗支出的样本共计1 158例，占研究样本总量的11.54%。本研究中使用的主要变量及赋值情况见表1。
1.2 研究方法及统计学方法 运用两部模型的基本原理［1］，把城乡居民的医疗消费行为划分为两个阶段:第一阶段为就医选择模型，分析是否就医的决策行为。因变量设定为是否选择到正规医疗机构就医，自变量为居民的个人特征、家庭特征、疾病特征以及是否拥有医疗保险等内容，然后再进行Logistic回归分析;第二阶段为医疗支出模型，对选择就医的患者进行多元线性回归分析，以患者的医疗支出为因变量，其他变量为自变量，分析城乡居民的就医水平及其影响因素。回归分析中考虑到医疗费用的数值较大，为在一定程度上保证模型的稳定性，将其带入分析时先进行对数变换。数据处理采用SPSS 18.0统计软件，单因素分析采用χ2检验和t检验以实现对自变量的筛选。
2 结果
2.1 就医选择模型的单因素分析 以“是否选择就医”为因变量，对各自变量依次进行单因素分析 (α=0.1)，初步筛选出居民类别 (P＜0.05)、性别 (P＜0.001)、年龄 (P＜0.001)、教育程度 (P＜0.001)、疾病严重程度 (P＜0.001)、家庭人均收入 (P＜0.05)以及地区变量 (P＜0.001)是影响城乡居民就医选择的因素。考虑到医疗保险对城乡居民是否就医可能会存在一定影响，因此也将其作为相关因素纳入回归模型。
表1 变量说明及赋值Table 1 The variables and their corresponding values
2.2 就医选择模型的二元Logistic回归分析 将单因素分析中有意义的8个变量带入二元Logistic回归模型进行分析 (见表2)，其中把地区分布作为分类变量进行处理，以西部作为对照组。分析结果表明，居民类别、教育程度、疾病的严重程度和地区分布对城乡居民就医选择的影响具有统计学意义 (P＜0.05)。从回归系数来看，疾病的严重程度 (β=2.244)与居民使用医疗服务的概率正相关，即病情越严重，居民选择就诊的概率越大;居民类别 (β=－0.643)、教育程度 (β=－0.232)均与就医选择概率负相关，说明城市居民比农村居民、较高教育程度比较低教育程度的人使用医疗服务的概率要小;而从地区分布来看，中部 (β=－0.308)和东部 (β=－0.422)地区的居民均比西部地区的居民就诊概率要低。
2.3 医疗支出模型的单因素分析 在筛选出就医人群后，以医疗支出的对数值为因变量，其他变量为自变量进行单因素分析 (α=0.1)，结果显示居民类别 (P＜0.001)、年龄 (P＜0.001)、教育程度 (P＜0.1)、家庭人均收入 (P＜0.05)、疾病严重程度 (P＜0.001)和地区分布 (P＜0.001)均具有统计学意义。而医疗保险的拥有情况对此影响并不显著，同样考虑到医疗保险对医疗费用可能存在的影响，在此也将其纳入多元线性回归。
2.4 医疗支出模型的多元线性回归分析 运用多元线性回归模型，以医疗支出为因变量，单因素分析中具有统计学意义的变量为自变量，并把地区分布作为哑变量进行处理 (西部地区作为对照)，以此构建医疗支出的多元线性回归模型 (见表3)。结果显示，居民类别、年龄、受教育程度、疾病严重程度和地区分布均对医疗支出具有显著影响，其标准化回归系数均为正，可知这些变量与医疗支出的大小呈正相关关系。与西部地区相比，中部和东部地区居民有着更高的医疗支出。
表2 就医选择模型的二元Logistic回归分析 (n=10 033)Table 2 Binary logistic regression analysis of medical choice model
表3 医疗支出模型的多元线性回归分析 (n=1 158)Table 3 Multiple linear regression analysis of medical expenditure model
3 讨论
3.1 就医选择行为的影响因素 本研究结果显示，居民类别和地区分布对医疗服务的使用概率存在负向影响，即城市居民比农村居民要较少的使用医疗服务，经济较为发达的中、东部地区居民比欠发达的西部地区居民要较少的使用医疗服务。这可能是因为在居住环境、工作状况、营养健康等方面的比较中，城市的总体状况好于农村，中、东部地区好于西部地区，从而使得这些地区的居民身体健康水平明显较优，患病概率较低，因而较少地使用医疗服务。
城乡居民的教育程度在本研究中也体现出与选择就医概率的负相关关系，更多的接受教育可以使人们知道和理解更多的卫生保健知识，患病概率相对较小，从而降低了医疗服务使用概率。这与王翌秋等［2］以苏北五县为例，对农村居民医疗服务利用的影响因素进行实证分析的结果相一致。
在所有被研究的变量中，疾病的严重程度是影响城乡居民医疗服务使用概率的关键因素。病情较重的患者更容易选择就医，这说明我国城乡居民对健康风险均有着较强的规避倾向。封进等［3］采用CHNS调查数据建立农村居民的医疗决策模型时也得到过同样结论。
3.2 医疗费用支出的影响因素 在选择到医院就诊后，城市居民比农村居民，中、东部地区居民比西部地区居民有着较高的医疗支出。因为就经济发展程度而言，城市地区和我国中、东部地区居民家庭人均收入较高，且当地医疗卫生资源丰富、医疗服务价格相比之下也较高，由此而引起医疗费用的增加。
疾病的年龄分布特点又使得随着年龄的增加，我国城乡居民患病概率逐渐增加，从而对医疗服务的需求会上升，引起医疗费用支出的普遍上涨，这样看来我国的老年人群可能有着更高的医疗支出。教育程度对医疗支出有着显著的正向影响，一种解释是由于教育水平高的人对疾病所带来的风险认识更加清楚，在无法确定疾病的性质时可能会消费更多的医疗服务以尽量消除潜在风险;另一种可能的解释是较高的教育水平往往代表着有较好的工作，而好的工作在一定程度上意味着要面临更大的工作压力和心理负担，这就会使得他们增加对健康的投资，所以这部分人群在生病就医时可能会选择更优质的医疗服务，因而具有更高的医疗支出［4］。
综上，本研究在CHNS 2009年调查数据的基础上，描述了我国城乡居民医疗服务使用概率及医疗支出大小的特征，探讨了居民的个人特征、疾病特征及地区分布等因素与就医决策及医疗支出之间的关联性。就本文的政策含义而言，推动我国农村和西部地区的经济发展，提高教育供给水平，对于降低当地居民的患病风险、满足其医疗需求具有重要意义。从本研究结论中可知，年龄的增加使得我国居民的医疗支出显著增加，
这一结论也同样暗示着我国人口年龄结构和国家医疗总费用之间的关系，在未来的几十年内，我国的人口结构老龄化问题会越来越明显，如何筹措医保基金、分担日益沉重的医疗费用负担，是我国政府需要思考和积极应对的问题［5］。
1 Duan N，Manning WG，Moris CN，et al.A comparison of alternative models for the demand for medical care［J］.Journal of Business and Economic Statistics，1983，1(2):115－126.
2 王翌秋，张兵，卢美晔.农村居民医疗服务利用影响因素的实证分析——以苏北五县为例 ［J］.江苏社会科学，2009，20(2):74－80.
3 封进，秦蓓.中国农村医疗消费行为变化及其政策含义［J］.世界经济文汇，2006，50(1):75－87.
4 徐润.居民医疗支出影响因素的实证分析——城乡差异和城市化的视角［D］.上海:复旦大学区域经济学系，2010.
5 林相森，艾春荣.我国居民医疗需求影响因素的实证研究［J］.统计研究，2008，25(11):40－45.
