原標(biāo)題：仇雨臨 張忠朝：貴州少數(shù)民族地區(qū)醫(yī)療保障反貧困研究

　　[關(guān)鍵詞]“三重醫(yī)療保障”;醫(yī)療保障反貧困;民族地區(qū);醫(yī)療消費(fèi);醫(yī)療貧困

　　[中圖分類(lèi)號(hào)]C916 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1008-9314(2016)03-0069-07

　　[收稿日期]2016-05-01

　　[基金項(xiàng)目]國(guó)家民委民族問(wèn)題研究后期資助項(xiàng)目(2015-GM-254);清華大學(xué)中國(guó)農(nóng)村研究院博士論文獎(jiǎng)學(xué)金項(xiàng)目

　　[作者簡(jiǎn)介]仇雨臨(1960-)，女,，北京人,，中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師;張忠朝(1985-),，男，貴州盤(pán)縣人,，中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院博士生,。

　　目前，全國(guó)現(xiàn)有的7000多萬(wàn)貧困農(nóng)民中,，因病致貧的有42%,。在五大致貧的原因中，大病致貧占了首位,。2014年,，貴州省因病致貧、因病返貧人口達(dá)82萬(wàn)人,，占貧困總?cè)丝诘谋壤秊?3.2%,，2015年這一比例上升到15.7%。自2015年6月13日起,，在“赫章經(jīng)驗(yàn)”的基礎(chǔ)上,，貴州省開(kāi)始試行《貴州省提高農(nóng)村貧困人口醫(yī)療救助保障水平促進(jìn)精準(zhǔn)扶貧試點(diǎn)工作方案》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)方案)，要求通過(guò)基本醫(yī)療保險(xiǎn),、大病保險(xiǎn),、醫(yī)療救助“三重醫(yī)療保障”,，遏制和減少農(nóng)村貧困人口“因病致貧、因病返貧”,。

　　一,、資料與方法

　　(一)資料來(lái)源

　　本文的樣本總體為方案試點(diǎn)地方。樣本選取以家庭為單位,，選擇貴州黔西南布依族苗族自治州望謨縣油邁瑤族鄉(xiāng)里獎(jiǎng)村,、冊(cè)亨縣者樓鎮(zhèn)者樓村，畢節(jié)市納雍縣水東鄉(xiāng)金子村,、威寧彝族回族苗族自治縣鹽倉(cāng)鄉(xiāng)興發(fā)村中人口較多的自然村寨進(jìn)行入戶調(diào)查,。

　　本研究擬發(fā)放問(wèn)卷400份，實(shí)際發(fā)放400份,，回收率為100%,，有效問(wèn)卷為385份，有效率為96.25%,。深度訪談30余人,，其中政府部門(mén)工作人員和醫(yī)生人數(shù)為20余人，農(nóng)村家庭居民人數(shù)為10余人,。

　　(二)變量選擇

　　在變量的選擇上有因變量和自變量,，即被解釋變量和解釋變量。具體如表1所示,。

　　(三)研究模型

　　從醫(yī)療費(fèi)用支出消費(fèi)的角度來(lái)看,，兩部模型可以簡(jiǎn)單地劃分為就醫(yī)選擇模型和醫(yī)療支出模型兩個(gè)階段，前者屬醫(yī)療決策行為,，后者屬醫(yī)療支出行為,。[1]

　　第一階段：就醫(yī)選擇模型

　　此階段主要是人們患病時(shí)是否選擇就醫(yī)，是否參與醫(yī)療費(fèi)用支出的消費(fèi),。我們使用Logit模型進(jìn)行估計(jì)：

　　公式(略)

　　其中,，Ii表示第i個(gè)個(gè)體選擇就醫(yī)就診的概率,，Xi為影響第i個(gè)個(gè)體就醫(yī)行為決策的相關(guān)因素變量,。

　　第二階段：醫(yī)療支出模型

　　此階段在發(fā)生醫(yī)療支出消費(fèi)的前提下，需要考慮醫(yī)療支出金額的大小,。綜合來(lái)看,，一般通過(guò)構(gòu)建對(duì)數(shù)線性模型分析各種影響因素對(duì)居民醫(yī)療支出有什么影響：

　　公式(略)

　　其中，Xi為影響第i個(gè)個(gè)體醫(yī)療費(fèi)用支出的相關(guān)因素,，Yi表示第i個(gè)個(gè)體的醫(yī)療費(fèi)用支出,。

　　表1 相關(guān)變量含義解釋(略)

　　二、結(jié)果分析

　　(一)樣本總體特征

　　受訪農(nóng)村困難家庭中,，男性受訪家庭遠(yuǎn)大于女性受訪家庭,。受訪家庭成員以中年人為主,。其中，30歲及以下的受訪家庭占比為10.9%;31歲至60歲的受訪家庭占比58.7%;61歲以上的老年人占比30.4%; 受訪家庭對(duì)象中,，絕大部分為少數(shù)民族,，其中有94.0%為少數(shù)民族;受訪家庭中已婚的受訪對(duì)象占比為81.0%，未婚的受訪對(duì)象占比為11.2%; 受訪對(duì)象的文化程度以小學(xué)和文盲居多,，其中,，文盲文化的受訪對(duì)象占比為24.9%，小學(xué)文化的受訪對(duì)象占比為37.1%,，初中文化的受訪對(duì)象占比為20.8%,，高中/中專(zhuān)文化的受訪對(duì)象占比為14.5%; 受訪對(duì)象的就業(yè)情況主要以在鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)和在鄉(xiāng)打工為主，其中,，在鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)的受訪對(duì)象占比為43.1%,，在鄉(xiāng)打工的受訪對(duì)象占比為14.3%;受訪對(duì)象的救助保障范圍主要為精準(zhǔn)扶貧建檔立卡貧困人口中的大病患者、特困供養(yǎng)人員,、最低生活保障家庭成員和計(jì)生“兩戶”家庭成員,，占比依次為17.7%、10.4%,、16.1%和9.1%;受訪對(duì)象家庭規(guī)模相對(duì)較大,，勞動(dòng)力缺乏，大多數(shù)家庭規(guī)模在6人以下,，占96.6%,，其中4人家庭最多、其次是2人家庭和5人家庭,，3人家庭也高達(dá)16.1%,，沒(méi)有勞動(dòng)力人口的家庭占比高達(dá)23.9%;受訪家庭年總收入偏低，其中,，10000元及以下的家庭占比為53.2%,，10001~30000元的家庭占比為42.9%;受訪家庭年總支出偏高，其中,，10000元及以下的家庭占比為39.7%,，10001~30000元的家庭占比為53.0%。

　　(二)典型民族地區(qū)醫(yī)療保障減貧效果分析

　　1.“因病致貧”測(cè)量方法

　　(1)FGT指數(shù)

　　FGT指數(shù)主要包含貧困發(fā)生率,、貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)3個(gè)指標(biāo)其公式如下[2]：

　　公式(略)

　　其中,，N為總?cè)丝跀?shù)，Z為貧困線,，H為低于貧困線的家庭人口數(shù),，yi為貧困人員的收入。當(dāng)a=0時(shí),，F(xiàn)GT0為貧困發(fā)生率;當(dāng)a=1時(shí),，F(xiàn)GT1為貧困差距指數(shù),，即貧困線以下人員收入與貧困線之間的收入差距的和，該指標(biāo)對(duì)貧困深度的敏感性更強(qiáng);當(dāng)a=2時(shí),，F(xiàn)GT2為貧困差距平方指數(shù),，該指標(biāo)對(duì)貧困人口的內(nèi)部收入差距和貧困深度更加敏感。

　　(2)補(bǔ)償資金使用效率和供給率

　　資金使用效率：醫(yī)療保障資金在效益上分為兩部分,，一部分是用在提高衛(wèi)生服務(wù)利用的公平性,、可及性和收益率上;另一部分則是用在緩解貧困上。

　　圖1 補(bǔ)償金使用率和供給率(略)

　　結(jié)合圖1所示,，面積A表示了醫(yī)療費(fèi)用支付前住院病人的貧困總?cè)笨?，A、B,、C,、D、E面積的總和表示了支付醫(yī)療費(fèi)用后有住院人群的貧困總?cè)笨?。A,、B、C面積的總和則表示了支付醫(yī)療費(fèi)用后,，經(jīng)新農(nóng)合,、大病保險(xiǎn)、醫(yī)療救助補(bǔ)償還剩余的貧困缺口,。D區(qū)和E區(qū)的資金是用于緩解貧困上,，醫(yī)療保障資金在緩解“因病致貧”方面的使用效率為( D+E) /( D+E+F)。其中,，D+E指用于緩解貧困上的補(bǔ)償資金,，D+E+F 指總補(bǔ)償資金。

　　資金供給率：要使貧困線以下家庭通過(guò)新農(nóng)合,、大病保險(xiǎn),、醫(yī)療救助補(bǔ)償來(lái)脫貧或達(dá)到支付住院費(fèi)用以前的水平，需要新農(nóng)合,、大病保險(xiǎn),、醫(yī)療救助的資金量為B、C,、D和E區(qū)域面積的和,，補(bǔ)償資金對(duì)貧困線以下人口緩解致貧供給率為( D+E) /( D+E+B+C) ，反映按目前的籌資水平和補(bǔ)償方案,，提供緩解“因病致貧”的資金占所需資金總量的比例。其中,，D+E指用于緩解貧困上的補(bǔ)償資金,，D+E+B+C指緩解“因病致貧”所需要的資金總量,。[3][4]

　　2.基于FGT指數(shù)的減貧效果檢驗(yàn)

　　(1)減貧效果的地區(qū)差異

　　貴州省貧困人口貧困發(fā)生率從2011年的33.4%下降到2015年的14.3%，其中2014年貧困發(fā)生率為18.0%,，減貧效果非常顯著,。總體來(lái)看,，貴州“三重醫(yī)療保障”發(fā)揮了積極的減貧作用,，農(nóng)村貧困發(fā)生率降低了25.56%、農(nóng)村貧困人員的貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)降低了42.37%和66.67%,?！叭蒯t(yī)療保障”縮小農(nóng)村貧困人口貧困差距的作用要大于其降低貧困發(fā)生率的作用?？梢钥闯?，“三重醫(yī)療保障”在緩解農(nóng)村貧困人口貧困程度和反貧困作用比較明顯。

　　表2 貴州少數(shù)民族農(nóng)村地區(qū)“三重醫(yī)療保障”減貧效果地區(qū)差異(略)

　　貴州少數(shù)民族地區(qū)貧困發(fā)生率遠(yuǎn)大于非民族地區(qū),，其中非民族地區(qū)中少數(shù)民族自治地區(qū)貧困發(fā)生率更高,。具體來(lái)看，少數(shù)民族地區(qū)的冊(cè)亨和望謨貧困發(fā)生率高達(dá)67.1%和73.4%,，非少數(shù)民族地區(qū)中威寧縣貧困發(fā)生率為55.2%,，高于同地區(qū)納雍縣7.5個(gè)百分點(diǎn)(見(jiàn)表2)。從表2中可以看出,，無(wú)論是民族地區(qū)還是非民族地區(qū),，“三重醫(yī)療保障”對(duì)農(nóng)村貧困人口的貧困差距作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其貧困發(fā)生率作用，也即“三重醫(yī)療保障”更有利于緩解農(nóng)村貧困人口的貧困程度,。相對(duì)來(lái)說(shuō),，非民族地區(qū)“三重醫(yī)療保障”減貧效果更加明顯。

　　(2)減貧效果的民族差異

　　“三重醫(yī)療保障”相關(guān)政策未對(duì)不同民族地區(qū)進(jìn)行區(qū)分,，但對(duì)民族地區(qū)貧困人口貧困現(xiàn)狀和經(jīng)濟(jì)收入水平產(chǎn)生直接影響,。貴州省少數(shù)民族貧困發(fā)生率、貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)均比漢族要高,，少數(shù)民族貧困發(fā)生率高達(dá)39.2%,，而漢族貧困發(fā)生率只有15.5%?！叭蒯t(yī)療保障”在縮小農(nóng)村貧困差距上對(duì)少數(shù)民族的作用更為顯著,，也即在不同的民族地區(qū)與非民族地區(qū)，“三重醫(yī)療保障”的減貧效應(yīng)對(duì)少數(shù)民族更為有效,，減貧效果更加明顯(見(jiàn)表3),。具體來(lái)看，全省2014年貧困發(fā)生率為18.0%,，其中漢族為15.5%,，少數(shù)民族為39.2%,，加入“三重醫(yī)療保障”補(bǔ)償待遇后貧困發(fā)生率分別減少25.56%、23.23%和60.71%;從貧困程度來(lái)看,，貧困差距指數(shù)分別降低42.37%,、39.58%和67.94%，貧困差距平方指數(shù)分別降低66.67%,、62.50%和71.43%,。

　　從表3可以看出，“三重醫(yī)療保障”的減貧效應(yīng)在民族地區(qū)和非民族地區(qū)中對(duì)少數(shù)民族的減貧效果比較突出,，民族地區(qū)的漢族減貧效果相對(duì)較差,。其中民族地區(qū)冊(cè)亨縣少數(shù)民族貧困發(fā)生率為83.1%、漢族貧困發(fā)生率為56.8%,，加入醫(yī)療保障待遇后貧困發(fā)生率分別減少40.79%和22.18%;從貧困程度來(lái)看,，貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)分別減少73.93%、27.12%,、82.39%,、37.50%。望謨縣少數(shù)民族貧困發(fā)生率為83.4%,、漢族貧困發(fā)生率為58.3%,，加入醫(yī)療保障待遇后貧困發(fā)生率分別減少36.69%和25.90%;從貧困程度來(lái)看，貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)分別減少62.13%,、33.33%,、77.78%、56.84%,。非民族地區(qū)中,，少數(shù)民族自治縣威寧少數(shù)民族貧困發(fā)生率為75.2%、漢族貧困發(fā)生率為54.4%,，加入醫(yī)療保障待遇后貧困發(fā)生率分別減少39.10%和22.98%;從貧困程度來(lái)看,，貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)分別減少58.47%、32.65%,、68.03%,、61.11%。納雍縣少數(shù)民族貧困發(fā)生率為50.7%,、漢族貧困發(fā)生率為46.6%,，加入醫(yī)療保障待遇后貧困發(fā)生率分別減少33.92%和25.32%;從貧困程度來(lái)看，貧困差距指數(shù)和貧困差距平方指數(shù)分別減少42.01%,、34.84%,、71.59%、47.94%。需要注意的是,，醫(yī)療保障的可及性和公平性是針對(duì)所有的農(nóng)村貧困人口,，因此需要考慮少數(shù)民族與漢族之間的差異,。另外,，少數(shù)民族限于自身?xiàng)l件，大多是本地區(qū)最為貧困的對(duì)象之一,，醫(yī)療保障精準(zhǔn)扶貧在他們身上體現(xiàn)得更為明顯,，但因自我發(fā)展動(dòng)力不足等，少數(shù)民族依然面臨著巨大的反貧壓力,。

　　表3 貴州少數(shù)民族農(nóng)村地區(qū)“三重醫(yī)療保障”減貧效果民族差異(略)

　　3.基于補(bǔ)償資金使用效率和供給率的減貧效果檢驗(yàn)

　　“三重醫(yī)療保障”反貧困以基本醫(yī)療保險(xiǎn),、大病保險(xiǎn)和醫(yī)療救助為主，逐層保障后能有效緩解因病致貧,。其中新農(nóng)合的減貧效果大于大病保險(xiǎn),，大病保險(xiǎn)的減貧效果又大于醫(yī)療救助，這和三者只能依次進(jìn)行補(bǔ)償有關(guān),。

　　醫(yī)療保障對(duì)緩解貴州省農(nóng)村貧困人口的貧困程度效果更為明顯,，其中新農(nóng)合的減貧效果最為顯著，其次是大病保險(xiǎn),，最后是醫(yī)療救助,，三者比例為65.56%、53.85%和42.37%,。在民族地區(qū)和非民族地區(qū),，醫(yī)療保障對(duì)前者的減貧效果要大于后者，新農(nóng)合作用要大于大病保險(xiǎn)和醫(yī)療救助,。民族地區(qū)中冊(cè)亨縣和望謨縣減貧效果基本相當(dāng),，非民族地區(qū)中的威寧自治縣醫(yī)療保障減貧效果要優(yōu)于民族地區(qū)，但比非民族地區(qū)的納雍縣減貧效果要低一點(diǎn)(見(jiàn)表4),。

　　表4 貴州少數(shù)民族農(nóng)村地區(qū)“三重醫(yī)療保障”待遇補(bǔ)償前后減貧效果(略)

　　總體來(lái)看,，貴州省貧困地區(qū)醫(yī)療保障的減貧效果要大于非貧困地區(qū)，民族地區(qū)的減貧效果又大于非民族地區(qū),。醫(yī)療保障對(duì)農(nóng)村貧困人口,，尤其是少數(shù)民族農(nóng)村貧困人口的減貧效應(yīng)突出，是其不可或缺的救助保障之一,。

　　如表5所示,，以貧困線，2800元計(jì)算,，農(nóng)村貧困人口在支付醫(yī)療費(fèi)用前貧困人口指數(shù)H0為39.2%,，支付醫(yī)療費(fèi)用后，部分家庭因支付醫(yī)療費(fèi)用而淪為貧困，貧困人口指數(shù)擴(kuò)大為H2,，H2為73.9%,，即貧困缺口擴(kuò)大了34.7%，經(jīng)新農(nóng)合補(bǔ)償后,，部分農(nóng)民脫離貧困,，貧困缺口指數(shù)H1為50.4%，說(shuō)明經(jīng)新農(nóng)合補(bǔ)償后,，貧困人口指數(shù)降低了23.5%,。同樣，經(jīng)大病保險(xiǎn)補(bǔ)償后H1變?yōu)?9.7%,，大病保險(xiǎn)減貧效應(yīng)指數(shù)降低20.7%;經(jīng)醫(yī)療救助補(bǔ)償后H1變?yōu)?9.0%,，醫(yī)療救助減貧效應(yīng)指數(shù)降低10.7%。

　　表5 貴州少數(shù)民族農(nóng)村地區(qū)“三重醫(yī)療保障”醫(yī)療費(fèi)用支付前后減貧效果(略)

　　貧困差距指數(shù)和貧困缺口率的變化對(duì)所調(diào)查的農(nóng)村貧困家庭中,，有39.2%的家庭住院前已經(jīng)致貧,，這部分的貧困差距指數(shù)在圖1中表示為A部分面積，貧困差距指數(shù)G為4651.05元,，貧困缺口率為85.08%,，在支付醫(yī)療費(fèi)用后，部分家庭導(dǎo)致貧困,，貧困差距指數(shù)擴(kuò)大為38460.66元,，貧困缺口率為98.25%，在支付醫(yī)療費(fèi)用后,，加深了貧困的廣度和深度,。經(jīng)新農(nóng)合補(bǔ)償后，貧困深度得到減輕,，貧困差距指數(shù)縮小為28967.98元,，貧困缺口率也縮小為65.56%。由此可見(jiàn),，新農(nóng)合不僅有效減少了貧困的廣度,，而且對(duì)處于貧困狀態(tài)的家庭，其貧困的深度也得到了有效緩解,。另外,，經(jīng)大病保險(xiǎn)補(bǔ)償后，貧困差距指數(shù)縮小為12007.34元,，醫(yī)療救助補(bǔ)償后貧困差距指數(shù)縮小為6200.88元,。

　　從圖1來(lái)看，D區(qū)和E區(qū)的資金用于緩解貧困,，經(jīng)計(jì)算這部分區(qū)域面積為89869.00元,，而新農(nóng)合基金對(duì)住院家庭補(bǔ)償?shù)目倲?shù)量,，即D+E+F的區(qū)域面積為152186.70元，則新農(nóng)合基金在減緩因病致貧方面的使用效率為(D+E)/(D+E+F),，經(jīng)計(jì)算為68.99%,，說(shuō)明補(bǔ)償基金中有68.99%用在對(duì)貧困人口進(jìn)行補(bǔ)助、減緩因病致貧上,。另外有31.01%的資金用在對(duì)提高新農(nóng)合受益率和促進(jìn)參加新農(nóng)合人群對(duì)衛(wèi)生服務(wù)的利用上,。貧困線以下農(nóng)村貧困家庭的醫(yī)療保障脫貧需要對(duì)醫(yī)療基金量為B、C,、D,、E區(qū)域面積的和進(jìn)行計(jì)算,，這部分面積為505071.00元,，而新合作減少的貧困缺口則只有10985.900元，則新農(nóng)合基金對(duì)貧困線以下人口緩解致貧供給率為(D+E)(/D+E+B+C),，其值49.19%,。另外，經(jīng)計(jì)算,，大病保險(xiǎn)的使用率為38.33%,，供給率為45.45%;醫(yī)療救助使用率為20.67%，供給率為37.44%,。大病保險(xiǎn)和醫(yī)療救助是補(bǔ)償醫(yī)療保險(xiǎn),，是對(duì)基本醫(yī)療保險(xiǎn)保障后醫(yī)療費(fèi)用支出過(guò)高的貧困人口進(jìn)行的救助保障措施，需要達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)才可申請(qǐng)進(jìn)行救助保障,，故其使用率和供給率相對(duì)基本醫(yī)療保險(xiǎn)較低,。

　　(三)典型民族地區(qū)醫(yī)療保障反貧困模型分析

　　1.醫(yī)療消費(fèi)兩部模型

　　我們采用二元Logistic模型和對(duì)數(shù)線性回歸模型對(duì)就醫(yī)選擇模型和醫(yī)療支出模型進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表6所示：

　　(1)就醫(yī)選擇模型的Logistic回歸分析

　　邏輯回歸反映的是各變量因素對(duì)受訪地區(qū)農(nóng)村家庭是否進(jìn)行醫(yī)療消費(fèi)的影響程度,。分析結(jié)果表明,，各變量具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其(P <0.05或0.01),。從回歸系數(shù)來(lái)看：

　　性別(β=0.387)與就醫(yī)選擇呈正相關(guān),，即男性更傾向于進(jìn)行醫(yī)療消費(fèi)，與趙建梅(2011)研究認(rèn)為女性比男性更傾向進(jìn)行醫(yī)療消費(fèi)的結(jié)論相反;年齡因素中,，31~60歲(β=0.444)與就醫(yī)選擇呈正相關(guān),，61歲及以上(β= -0.341)與就醫(yī)選擇呈負(fù)相關(guān)，即與30歲及以下的年輕人相比,，31~60歲的人更愿意選擇就醫(yī),，而61歲及以上的老人不愿意選擇就醫(yī);是否為少數(shù)民族(β=-0.122)與選擇就醫(yī)呈負(fù)相關(guān)，即少數(shù)民族與非少數(shù)民族比更不愿意選擇就醫(yī);婚姻狀況中已婚(β=0.718),、離異(β=0.350),、喪偶(β=0.732)與就醫(yī)選擇呈正相關(guān),，即與未婚受訪對(duì)象相比，已婚,、離異和喪偶的受訪就醫(yī)選擇概率更大,。

　　文化程度因素中文盲(β= -11.686)、小學(xué)(β= -3.363),、初中(β= -1.113),、高中/中專(zhuān)(β= -0.019)與就醫(yī)選擇呈負(fù)相關(guān)，即與文化程度為大專(zhuān),、本科和碩士及以上的人相比,，文化程度越低的農(nóng)村家庭越不愿意選擇就醫(yī);就業(yè)狀況中在鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)為主(β= -0.143)、勞動(dòng)年齡但喪失勞動(dòng)能力(β= -3.655)和年老不參加勞動(dòng)(β= -5.983)與就醫(yī)選擇呈負(fù)相關(guān),，其余變量與就醫(yī)選擇呈正相關(guān),，即與鄉(xiāng)村脫產(chǎn)干部相比，在鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)為主,、勞動(dòng)年齡但喪失勞動(dòng)能力和年老不參加勞動(dòng)的受訪對(duì)象就醫(yī)選擇概率更小,。

　　家庭規(guī)模中，伴隨著家庭人口數(shù)量增多,，受訪地區(qū)農(nóng)村家庭就醫(yī)選擇的概率增大;健康狀況中健康狀況一般(β= 0.664),、較差(β= 1.674)、非常差(β= 5.369)與就醫(yī)選擇呈正相關(guān),，也即與健康狀況很好和較好的家庭相比,，健康狀況越差的群體越希望選擇就醫(yī);患大病的程度中比較嚴(yán)重(β= 10. 872)、一般(β= 0.876)與就醫(yī)選擇呈正相關(guān),，即患大病越嚴(yán)重選擇就醫(yī)的概率越大;參保類(lèi)型中所有變量均與就醫(yī)選擇呈正相關(guān),，即與無(wú)參保群體相比，參加公費(fèi)醫(yī)療,、商業(yè)保險(xiǎn),、職工醫(yī)保、大病保險(xiǎn)和新農(nóng)合的人群就醫(yī)選擇概率更大,，但自費(fèi)醫(yī)療與無(wú)參保群體的就醫(yī)選擇概率相差無(wú)幾;調(diào)研地區(qū)中的少數(shù)民族自治地方與非自治地方相比,，選擇就醫(yī)的概率相對(duì)要小一點(diǎn)。

　　表6 貴州少數(shù)民族地區(qū)受訪農(nóng)村家庭醫(yī)療消費(fèi)兩部模型結(jié)果(略)

　　(2)醫(yī)療支出模型的對(duì)數(shù)線性回歸分析

　　在醫(yī)療支出模型的對(duì)數(shù)線性回歸分析中,，同樣分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)部分,。從回歸系數(shù)來(lái)看：男性比女性醫(yī)療支出多;年齡因素中，與30歲及以下的年輕人相比,，31~60歲的人醫(yī)療支出更高,，而61歲及以上的老人不愿意有更高醫(yī)療支出;少數(shù)民族與非少數(shù)民族比更不愿意有更高的醫(yī)療支出;婚姻狀況中，已婚,、喪偶的受訪農(nóng)村家庭醫(yī)療支出遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于未婚受訪農(nóng)村家庭;文化程度因素中與文化程度為大專(zhuān),、本科和碩士及以上的人相比,，文化程度越低的農(nóng)村家庭其醫(yī)療支出越低;就業(yè)狀況中，與鄉(xiāng)村脫產(chǎn)干部相比,，在鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)為主,、勞動(dòng)年齡但喪失勞動(dòng)能力和年老不參加勞動(dòng)的受訪對(duì)象醫(yī)療支出更低;家庭規(guī)模中，隨著家庭人口的增多,，醫(yī)療支出亦會(huì)逐漸增多;健康狀況中,，與健康狀況很好和較好的家庭相比，健康狀況越差的群體醫(yī)療支出越高;患大病的程度中,，患大病越嚴(yán)重醫(yī)療支出額度越高;參保類(lèi)型中所有變量均與醫(yī)療支出呈正相關(guān),，即與無(wú)參保群體相比，參加公費(fèi)醫(yī)療,、商業(yè)保險(xiǎn),、職工醫(yī)保、大病保險(xiǎn)和新農(nóng)合的人群醫(yī)療支出更高,，自費(fèi)醫(yī)療與無(wú)參保群體的醫(yī)療支出相當(dāng);調(diào)研地區(qū)中少數(shù)民族自治地方與非自治地方相比,，醫(yī)療支出相對(duì)要低一些。

　　2.醫(yī)療貧困Logistic回歸模型

　　從前文災(zāi)難性醫(yī)療支出致貧和醫(yī)療費(fèi)用支出致貧的相關(guān)性分析可知,，其得到的結(jié)果大致相似。因此,，免于贅述,，這里主要從醫(yī)療費(fèi)用支出致貧[家庭災(zāi)難性醫(yī)療支出=家庭醫(yī)療費(fèi)用總支出/(家庭總收入-家庭食品支出)≥50%]分析。家庭醫(yī)療費(fèi)用總支出/(家庭總收入-家庭食品支出)≥50%簡(jiǎn)稱(chēng)為MEPC,，其中通過(guò)上文分析可知MEPC致貧率為57.03%,。

　　在醫(yī)療貧困Logistic回歸模型中，基本與醫(yī)療消費(fèi)結(jié)果相似：男性醫(yī)療貧困發(fā)生率小于女性;與30歲及以下的年輕人相比,，31~60歲的人更容易發(fā)生醫(yī)療貧困,，而61歲及以上的老人醫(yī)療貧困發(fā)生率相對(duì)較低;少數(shù)民族比非少數(shù)民族醫(yī)療貧困率更高;已婚、喪偶的受訪農(nóng)村家庭醫(yī)療貧困率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于未婚受訪農(nóng)村家庭;與文化程度為大專(zhuān),、本科和碩士及以上的人相比,，文化程度越低的農(nóng)村家庭其醫(yī)療貧困率更高;與鄉(xiāng)村脫產(chǎn)干部相比，在鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)為主,、勞動(dòng)年齡但喪失勞動(dòng)能力和年老不參加勞動(dòng)的受訪對(duì)象醫(yī)療貧困率更高;隨著家庭人口的增多,，醫(yī)療貧困率逐漸提高;與健康狀況很好和較好的家庭相比，健康狀況越差的群體醫(yī)療貧困率越高;患大病越嚴(yán)重醫(yī)療貧困率越高;與無(wú)參保群體相比,，參加公費(fèi)醫(yī)療,、商業(yè)保險(xiǎn)、職工醫(yī)保,、大病保險(xiǎn)和新農(nóng)合的人群醫(yī)療貧困程度更低一點(diǎn),，自費(fèi)醫(yī)療與無(wú)參保群體的醫(yī)療貧困相當(dāng);另外,，少數(shù)民族自治地方與非自治地方相比，貧困率相對(duì)要高一點(diǎn)(見(jiàn)表7),。

　　表7 貴州少數(shù)民族地區(qū)受訪農(nóng)村家庭醫(yī)療貧困Logistic回歸模型結(jié)果(略)

　　3.醫(yī)療保障反貧困模型

　　醫(yī)療消費(fèi)中主要分為就醫(yī)選擇和醫(yī)療費(fèi)用支出;醫(yī)療貧困中主要分為災(zāi)難性醫(yī)療支出致貧和醫(yī)療費(fèi)用支出致貧,。醫(yī)療貧困模型大致可以描述為：以“三重醫(yī)療保障”為背景，農(nóng)村貧困人口醫(yī)療消費(fèi)可能導(dǎo)致醫(yī)療貧困,，其二者受人口因素,、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和健康因素的影響。其醫(yī)療貧困路徑大致可梳理為：就醫(yī)選擇—醫(yī)療費(fèi)用支出—災(zāi)難性醫(yī)療支出致貧—醫(yī)療費(fèi)用支出致貧;其醫(yī)療救助保障路徑大致為：基本醫(yī)療保險(xiǎn)—大病保險(xiǎn)—醫(yī)療救助;其醫(yī)療保障反貧困路徑為：醫(yī)療消費(fèi)—醫(yī)療貧困—醫(yī)療保障反貧困,，也即就醫(yī)選擇—醫(yī)療費(fèi)用支出—災(zāi)難性醫(yī)療支出致貧—醫(yī)療費(fèi)用支出致貧—基本醫(yī)療保險(xiǎn)—大病保險(xiǎn)—醫(yī)療救助—其他補(bǔ)充醫(yī)療保障,。“三重醫(yī)療保障”報(bào)銷(xiāo)比例近乎90%~95%,，輔之其他補(bǔ)充保障,，貴州少數(shù)民族地區(qū)城鄉(xiāng)困難家庭“因病致貧、因病返貧”有望得到緩解,。

　　三,、結(jié)論與討論

　　貴州少數(shù)民族農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療費(fèi)用支出致貧率為57.03%。其醫(yī)療保障反貧困既面臨醫(yī)療保障制度自身運(yùn)行效果的影響,，同時(shí)還面臨著制度實(shí)施環(huán)境的影響,，這種雙重影響形成了制度內(nèi)和制度外的相互交織影響模式。從制度內(nèi)來(lái)看,，主要涉及“三重醫(yī)療保障”中的基本醫(yī)療保險(xiǎn),、大病保險(xiǎn)、醫(yī)療救助(包括計(jì)生救助等);從制度外來(lái)看,，主要涉及影響少數(shù)民族農(nóng)村地區(qū)居民的能力貧困,、健康差異、醫(yī)療服務(wù)差異,、醫(yī)療費(fèi)用支出等,。從FGT指數(shù)和補(bǔ)償資金使用效率和供給率的減貧效果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，“三重醫(yī)療保障”減貧效果顯著,，新農(nóng)合減貧效果大于大病保險(xiǎn),、大病保險(xiǎn)減貧效果大于醫(yī)療救助，民族地區(qū)醫(yī)療保障減貧效果大于非民族地區(qū),，新農(nóng)合基金使用率和供給率均大于大病保險(xiǎn)和醫(yī)療救助,。

　　結(jié)合上文分析，本文認(rèn)為完善貴州少數(shù)民族農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療保障反貧困效果未來(lái)發(fā)展的總體思路是：以提升減貧效果,、增強(qiáng)居民健康質(zhì)量和強(qiáng)化自我發(fā)展能力為總體目標(biāo),，從醫(yī)療保障精準(zhǔn)扶貧、減貧,、反貧制度內(nèi)和制度外兩個(gè)角度出發(fā),，結(jié)合制度本身的特點(diǎn),，因地因人施策，充分考慮少數(shù)民族的生活習(xí)慣,、民風(fēng)民俗,、民族醫(yī)藥、地理環(huán)境,、交通條件,、教育條件、醫(yī)療消費(fèi)結(jié)構(gòu),、經(jīng)濟(jì)收支差異等,，建立適合貴州少數(shù)民族地區(qū)的醫(yī)療保障精準(zhǔn)反貧困制度。

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