醫保扶貧政策效力評價及相對貧困時期醫保防貧政策優化研究
——基于PMC指數模型

鄭先平,李鳳紅,劉 霞,鐘 杰,劉 雅

(1.江西中醫藥大學醫藥衛生管理與政策發展研究中心,江西 南昌 330004; 2.南開大學醫療保障與衛生經濟發展研究中心,天津 300350)

實現全面消除絕對貧困的偉大目標后,我國扶貧事業進入以相對貧困、精神貧困、次生貧困等為治理重點的“后扶貧時代”[1,2]。在后扶貧時代,如何克服貧困治理短期效應,保證扶貧政策和措施穩定持續,提升貧困治理效能[3],是我國民生保障領域的重大議題,更是黨和政府的重要關切。2021年1月,國家醫保局聯合國家衛健委、財政部等部門印發《關于鞏固拓展醫療保障脫貧攻堅成果有效銜接鄉村振興戰略的實施意見》(國衛扶貧發〔2021〕6號),特別強調“在過渡期內,通過優化調整醫保扶貧政策,健全防范因病返貧致貧長效機制,統籌完善過渡期和助力鄉村振興戰略實施的常態化幫扶政策,扎實推動共同富裕”。2022年11月,國家醫保局聯合多部門印發《關于堅決守牢防止規模性返貧底線健全完善防范化解因病致貧返貧長效機制的通知》(醫保辦發〔2022〕21號),其中進一步要求“確保應保盡保,守牢不發生規模性返貧底線”。可見,醫療保障作為降低民眾健康沖擊風險、提升人民健康水平的一項重要制度,是我國在后扶貧時代鞏固精準扶貧成果的長效戰略[4]。實踐證明,醫療保障制度通過為貧困人口提供多層次醫療保障來增強其醫保可及性,降低個人支付比例,減輕其就醫負擔,避免產生災難性衛生支出,確保貧困人口“看得起病,看得好病”[5,6]。可以看出,醫保扶貧政策在鄉村振興和脫貧攻堅中發揮著極其重要的作用。

隨著我國步入相對貧困治理的新階段,貧困治理工作形式和內容均已發生深刻變化,醫保政策也面臨著適應新環境下的轉型與調整的要求與挑戰。基于這一考慮,課題組系統梳理國家層面出臺的醫保扶貧相關政策,采用PMC指數模型多維度量化評價相關政策文本的質量和效果,以期為進一步優化和完善醫保防貧政策,鞏固醫保脫貧攻堅成果,探索建立后扶貧時代醫療保障防貧減貧長效機制,促進醫療保障高質量發展提供借鑒和參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

以“醫療扶貧、脫貧攻堅、醫保與貧困”等關鍵詞在北大法寶數據庫進行檢索,輔以相關部委官方網站進一步補全。考慮到“醫保扶貧”概念是2018年9月國家醫保局、財政部、國務院扶貧辦等在《關于印發〈醫療保障扶貧三年行動實施方案(2018-2020年)的通知〉》(以下簡稱《三年行動》)中正式提出,故政策收集起點定為2018年9月,截止時間為2021年12月。最后共收集該時段內國家層面出臺的醫保扶貧相關政策文本22項。課題組對22項政策按照以下標準進一步篩選：一是發文主體,選擇國務院及下設各部委頒布的政策文件,地方性醫保扶貧政策不納入研究;二是發文內容,所發布的文件須與醫療保障扶貧或減貧聯系緊密,對無法體現政府醫保扶貧或減貧態度與措施的文本予以剔除;三是文本類型,主要保留意見、通知、計劃、規定等政策文本類型,排除政策解讀、工作總結、會議通知和領導講話等類型文本;四是發文時間,所選政策在發布時間上分布均勻,且能夠在一定程度上反映政策演變邏輯[4,7]。基于這4條標準,最后從22項政策文本中遴選9項。9項政策均為國家級層面出臺且以醫保扶貧或減貧為核心內容,其中,2018年9月《三年行動》印發至2020年12月全面脫貧目標實現期間,共有7項政策,分別標記為P1～P7,這7項政策屬于醫保扶貧實施相關政策;2021年有2項政策,分別標記為P8和P9,主要為全面脫貧后的醫保幫扶相關政策。

1.2 研究方法

PMC(Policy Modeling Consistency)指數模型,是一種在盡可能考慮所有變量屬性的基礎上對某項政策文本進行量化評價的方法,以此分析政策的內部一致性和優劣勢,從而對政策的進一步更新和優化提供理論依據[8]。PMC指數模型分析框架一般分為4個步驟：①根據高頻詞分布,并參考相關文獻,選取變量及識別參數;②采用二進制法對二級變量賦值,生成多投入產出表;③根據相關公式計算PMC指數;④繪制政策的PMC曲面圖。課題組構建了基于PMC指數模型的醫保扶貧政策評價體系,將相關政策文本加以量化,計算每項政策的PMC指數,針對文本在不同指標存在的問題提出政策優化建議。

2 醫保扶貧政策內容量化的PMC指數模型構建

2.1 變量和參數設置

首先,使用Rostcm 6.0軟件對9項政策文本進行分詞、詞頻分析、語義分析,生成高頻詞云圖。通過詞頻分析發現,醫療、保障、醫保、貧困、扶貧、健康、服務等詞匯出現頻率較高,且與其他關鍵詞聯系緊密。課題組根據高頻詞分布狀況及相關研究成果,建立醫保扶貧政策量化評價體系,共設置10個一級變量和43個二級變量,見表1。明確一級變量之后,采用二進制法對二級變量進行賦值(有=1,無=0)。

表1 醫保扶貧政策量化評價變量設置表

2.2 PMC指數的計算

根據Estrada[9]等關于PMC指數模型相關研究,首先將設置的一級變量和二級變量指標放入多投入產出表。其次,結合式(1)和式(2)對每個二級變量進行打分,根據式(3)和式(4)分別計算每項政策的PMC指數[10]。

X～N[0,1]

(1)

X={XR[0～1]}

(2)

(3)

(4)

上述公式中,公式(3)中i為一級變量,i=1,2,3,…,m;公式(4)中j為二級變量,j=1,2,3,…,n。

根據以上方法和公式,計算所得的9項醫保扶貧政策PMC指數,并根據所得PMC指數,對各項具體政策進行量化評價。其中,PMC指數0～4.99表示政策不良,5～6.99表示政策可接受,7～8.99表示政策優秀,9～10表示政策完美,見表2。

表2 各項政策PMC指數

2.3 構建醫保扶貧政策PMC曲面圖

PMC曲面圖能夠對政策內部一致性水平和結構合理水平的總體特點進行可視化呈現,進而對政策優勢劣勢做進一步分析評估。考慮到矩陣均衡性以及所有政策均是公開發布,故將X10指標剔除[14],構建公式(5)所示矩陣表,并根據表2中一級變量PMC指數平均值,構建9項政策的PMC曲面圖(圖略)。

(5)

3 政策內容量化評價

3.1 醫保扶貧政策整體評價

9項醫保扶貧政策樣本PMC指數得分最高為8.62分,最低為5.53分,均屬于合格及以上等級,政策總體處于優秀水平(9項醫保扶貧政策PMC指數平均值為7.22)。結果提示,各項政策均具備一定的科學性與合理性,證明扶貧政策通過降低農村居民貧困發生率與災難性醫療支出[15]、有效保障低收入人口享有基本醫療衛生服務[16],能較好發揮醫保扶貧功能,總體上順應了打贏脫貧攻堅戰的實際需要。

就具體指標來看,X1(政策性質)均值為0.82,提示各政策文本涉及面均較廣,大多涵蓋描述、預測和指導等內容。X2(政策時效)均值為0.47,得分偏低,提示選取的醫保扶貧政策時效多為短期或中期,缺乏長效性。X3(政策評價)均值為0.69,提示部分政策權責劃分不夠清晰、扶貧相關內容不夠詳實。X4(政策工具)均值為0.85,得分最高,提示各項政策均能較好地運用供給型、需求型、環境型這3項政策工具,但是結合多投入產出表和相關研究發現,3項政策工具在運用頻率方面存在較大差距,使用最多的是供給型政策工具,需求型和環境型政策工具使用頻率低且相差不多[17]。X5(政策領域)均值為0.72,提示相關政策涉及經濟、制度、人才和技術等方面,是一項復雜且艱巨的任務[18]。X6(政策目標)均值為0.78,可以看出國家政策同時注重實現減輕居民經濟負擔的微觀政策目標以及完善減貧機制的宏觀政策目標,在實現提升健康可行能力與縮小城鄉健康差距方面涉及較少,僅體現在加大基層醫療衛生資源投入、提高貧困患者就醫可及性[19]。X7(政策內容)均值為0.59,提示各項政策主要從參保、控費、機制保障、制度完善等方面解決貧困人口基本醫療保障問題,新時期醫保扶貧的工作任務重點應轉移到鞏固脫貧成果,推進與鄉村振興戰略有效銜接上來。X8(政策受體)均值為0.65,X9(發文機構)均值為0.64,這2項指標提示醫保扶貧工程涉及醫保、醫療、貧困人口等多個主體,需要多方主體協同配合,部門之間加強溝通協調以便發揮其協調優勢。X10(政策公開)均值為1,所有政策均做到公開發布。

3.2 醫保扶貧政策具體評價

從具體評價來看,9項政策PMC指數計算結果為：P7

如表2所示,在優秀政策中,《關于印發健康扶貧三年攻堅行動實施方案的通知》政策評分為8.62,排名第一,該政策性質、政策評價、政策目標指標遠高于均值,這表明該項政策對提升困難群眾健康水平、全面推進健康中國建設作出了重要貢獻。P1(7.96)、P5(7.63)、P8(7.53)3項政策于不同時期提出,與醫保扶貧大格局構建直接相關聯,P1政策首次從國家層面提出醫保扶貧概念,在政策目標、政策內容、政策工具方面較為全面系統,P5在我國扶貧攻堅階段提出,在政策目標、內容方面得分較高,說明該政策主要傾向于從構建貧困人口醫療保障體系、完善貧困地區人口醫療服務體系、加強機構間的溝通交流等助力打贏脫貧攻堅戰。P8分值為7.53,政策目標評分低于均值,說明伴隨著階段性任務的完成,醫保扶貧政策的工作任務重點也隨之轉移[5]。值得注意的是,這3項政策貫穿不同時期,在X7(政策內容)方面得分均為0.71,提示在完成全面脫貧任務前后相關政策內容得分并無顯著變化,這可能與全面脫貧后政策是在原有政策基礎上的延續有關[20]。

在可接受政策中,P2、P7和P9這3項政策在時效、目標、發布機構、受體指標上得分偏低,原因可能是涉及的醫保扶貧內容范圍較小,相關性不強,但是3項政策在完善醫療保障制度、強調醫保扶貧功能方面起到了積極的作用。通過進一步分析PMC指數得分最高的政策(P3)與得分最低的政策(P7)發現,除政策時效外,二者在政策目標(提升健康可行能力、縮小城鄉差距)、政策受體(醫療機構、醫務人員)、政策評價(權責清晰)和發布機構上差異顯著,是影響政策PMC指數值的主要因素。以政策受體為例,相關實證研究表明,醫保扶貧效果在貧困已脫貧與貧困未脫貧人群間存在明顯異質性,家庭人均年收入仍低于貧困線的貧困未脫貧人群對醫保扶貧政策表現得更為敏感[21]。因此,今后政策制定與政策實施時需要特別注意政策目標、政策受體及政策評價等要素。

總體來說,9項醫保扶貧政策相對科學合理,符合特定時期我國實現貧困治理目標和要求,是我國多層次醫療保障體系為發揮防貧減貧效能作出的重要實踐與探索,也為建立醫保助推貧困治理的長效運行機制提供了有力保障[18]。

4 后扶貧時代醫保防貧政策優化建議

4.1 因事制宜,明確新形勢下醫保扶貧政策新的任務要求

絕對貧困的終結并不意味著貧困不再出現,后脫貧時代的相對貧困治理事業已迎來新形式、新內容和新要求,特別是隨著醫保改革深化及貧困治理不斷推進,醫保政策在扶貧目標、對象、內容、方法等方面出現新的內在特征[5]。因此,醫療扶貧政策必須在新時代背景下適時優化調整,明確其在進一步“減貧”與“防貧”作用中新的要求和任務。一方面,結合我國貧困治理的現實需要,鞏固前期醫保扶貧成果,夯實醫保救助托底保障,防止規模性因病返貧現象的發生;另一方面,穩步推進各項政策銜接過渡,做好同鄉村振興、共同富裕戰略有效銜接,在保持政策總體穩定的同時,進一步加強和優化過渡期政策供給,增強醫療保障制度扶貧效能。

4.2 探索構建醫療保障減貧長效機制,提升可持續發展水平

順利完成脫貧攻堅目標任務后,不但需要對脫貧攻堅成效進行鞏固和拓展,還應該對醫保常態化防貧減貧機制進行更加深入的探索。首先,應健全相對貧困人口高額醫療費用支出監測預警機制,充分發揮現有醫保扶貧信息系統和醫療衛生系統的信息實時共享功能,完善疾病支出監測預警與精準識別機制,對新產生的扶貧對象和因病致貧返貧風險人群主動識別、動態監測和精準幫扶。其次,醫保扶貧間接保障作用是通過發揮醫保醫療及公共衛生的協同作用,增強貧困人口醫療服務可及性和自我保健能力,保障相對貧困人口不生病、少生病[5],生了病能及時看得上病、看得好病,故應繼續發揮醫療、公共衛生在提升醫保扶貧綜合保障效能中的聯動作用,從疾病預防、醫療服務、健康促進等方面全方位著力降低看病就醫成本,同時引導優質醫療資源下沉、促進有序就醫,提升健康可行能力。最后,還應繼續健全完善穩定的籌資機制,引導社會力量參與,多渠道健全常態化醫保扶貧籌資機制,同時繼續加強醫保基金監管,完善政策運行保障機制。

4.3 加強行為主體互動,提高多元主體協同度

醫保扶貧是一項長期性、復雜性、系統性工程,涉及經濟、政治、文化、社會和生態等諸多領域[18],時效性強,涉及主體多。當前醫保扶貧工作中尚存在監管與績效考核不到位[5]、醫保行為不規范、醫保政策落實主體協調溝通不暢[22]等問題。因此,建議通過加強醫保政策宣傳、提高醫保行為的規范性、完善醫保扶貧主體協同機制等措施加以完善,明確基層政府、醫保部門、財政部門、民政部門、扶貧辦等相關部門的主體責任,輔之以協調互動平臺,實現多元機構常態化對話,構建各負其責、互聯互通、合力協作的高效扶貧工作格局,進一步提升醫保扶貧效果。

5 小結

本文借助文本內容挖掘法和PMC指數模型,通過對醫保扶貧這一概念提出以來的9項代表性政策進行政策效力量化評價。研究結果表明,我國醫保扶貧政策質量總體較高,取得重大實踐成效,為后扶貧時代醫療保障制度持續助力貧困治理事業積累了寶貴經驗。其中,優秀政策呈現明顯的趨同性和一致性,即政策關注點大多聚焦于政策性質(X1)、政策內容(X7)、政策工具(X4)等,具有較為明顯的優勢。后扶貧時代,政府部門在適應環境轉變的基礎上,及時做好政策適應性調整,明確合理可行的醫保扶貧目標,通過國家層面政策的頂層設計,為建立可持續的醫保扶貧長效機制提供指引,同時優化政策主體參與機制,關注新時期新標準下不同的政策受體,加強政策與目標的協同性,促進醫療保障高質量協同發展,更好地惠及廣大人民群眾。