Hồi Quy Kiểm Định Rủi Ro Đạo Đức Đối Với Kcb Ngoại Trú Kiểm Tra

Vùng 1 (Đồng bằng sông Hồng ) và Vùng 5 (Đông Nam Bộ) là hai vùng có thu nhập bình quân cao nhất, và hai vùng này là những vùng có kinh tế, xã hội phát triển nhưng có xác suất mua BHYT thấp hơn so với vùng 6 (Đồng bằng sông Cửu Long). Tác giả cho rằng có thể là do người dân ở hai vùng này có nhiều sự lựa chọn hơn với nhiều dịch vụ y tế tư nhân, các loại hình bảo hiểm khác ở hai vùng này cũng phát triển hơn ( sự phát triển của các công ty bảo hiểm nhân thọ kèm các loại hình bảo hiểm y tế, bảo hiểm sức khỏe). Vì vậy mặc dù thu nhập ở 2 vùng này cao hơn (Bảng 5.3), đời sống kinh tế xã hội phát triển hơn, có được thông tin nhiều hơn nhưng xác suất mua BHYT thấp hơn vùng 6 do họ có nhiều sự lựa chọn y tế khác hơn.

Vùng 4 (Tây Nguyên) có thu nhập bình quân cao hơn so với vùng 2, vùng 3 và thấp hơn vùng 6 (Bảng 5.3). Có lẽ vì vậy mà vùng 4 có số đối tượng được hỗ trợ ngân sách ít hơn vùng 2, 3 nên khả năng tuyên truyền về BHYT trong cộng đồng không nhiều bằng và với thu nhập bình quân thấp hơn vùng 6 nên xác suất mua BHYT cũng thấp hơn.

5.2.2 Hồi quy kiểm định rủi ro đạo đức đối với KCB ngoại trú Kiểm tra overdispersion

Bảng 5. 7 Thống kê chi tiết biến số lần KCB ngoại trú

Percentiles	Smallest
1%	1	1
5%	1	1
10%	1	1	Obs	9186
25%	1	1	Sum of Wgt.	9186
50%	2		Mean	3.680383
		Largest	Std. Dev.	4.927582
75%	4	72
90%	8	74	Variance	24.28107
95%	12	80	Skewness	5.772207
99%	24	80	Kurtosis	56.78304

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.

Nếu biến phụ thuộc (số lần KCB ngoại/ nội trú) có phương sai lớn hơn trung bình, kết luận overdispersion và hồi quy Negative Binomial regression phù hợp hơn Poisson (Hutchinson and Holtman, 2005; Cameron and Trivedi, 2005).

Dựa vào Bảng 5.7, ta thấy biến số lần KCB ngoại trú có phương sai lớn hơn trung bình và lệch phải, kết luận có overdispersion. Vì vậy, Negative Binomial regression phù hợp hơn so với Poisson.

Hồi quy với số lần KCB ngoại trú

Đối với số lần KCB ngoại trú, nghiên cứu thực hiện hồi quy OLS, Poisson và Negative Binomial regression.

Với OLS, R2 hiệu chỉnh không cao. Điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình OLS chỉ giải thích được 8,66% cho sự biến động của biến phụ thuộc. Việc R2 trong hồi quy OLS thấp có thể là do số lần KCB còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác ngoài nghiên cứu như giá viện phí, giá thuốc phải trả, chất lượng bệnh viện, thủ tục và thời gian chờ đợi KCB …Do nghiên cứu chỉ tập trung vào hành vi rủi ro đạo đức của cá nhân và thiếu thông tin về biến nên không thể đưa đầy đủ các yếu tố tác động khác vào mô hình. Tuy nhiên, Prob>F=0.0000 nên mô hình vẫn phù hợp với mẫu nghiên cứu (phụ lục 3.1)

Tiến hành các kiểm định cho mô hình (phụ lục 3.2). Kiểm định đa cộng tuyến sau hồi quy OLS bằng lệnh VIF, các biến có VIF <10 nên kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo là phát hiện phương sai thay đổi bằng kiểm định Breusch-Pagan, với Prob> chi2 =0.0000 <0.05 nên kết luận có hiện tượng phương sai thay đổi.

Chạy lại mô hình hồi quy OLS, Poisson, Negative Binomial với tùy chọn robust nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và sử dụng lệnh mfx để tính tác động biên của mô hình Poisson và Negative binomail. Kết quả được trình bày ở Bảng 5.8

Bảng 5.8 Kết quả hồi quy đối với số lần KCB ngoại trú

solanNGT

OLS		Poisson		Negative Binomial
Hệ số	Sai số chuẩn	Tác động biên	Sai số chuẩn của tác động biên	Tác động biên	Sai số chuẩn của tác động biên
sdBHYTMP (d)	1.174***	0.149	1.144***	0.19	0.962***	0.156
sdBHYTTN (d)	1.426***	0.158	1.287***	0.172	1.282***	0.163
sdBHYTBB (d)	0.397*	0.189	0.460**	0.161	0.383*	0.149
sdBHYTSV (d)	0.752	0.579	0.819	0.64	0.628	0.572
sdBHYTCN (d)	0.718	0.41	0.679	0.384	0.774	0.402
GTNam (d)	-0.232*	0.104	-0.202*	0.099	-0.241**	0.087
Tuoi	0.020***	0.004	0.018***	0.004	0.018***	0.004
ChuaKH (d)	-0.448*	0.206	-0.443**	0.154	-0.494***	0.139
SKTot (d)	-0.57	0.699	-0.606*	0.25	-0.597*	0.253
SKKem (d)	0.727***	0.165	0.627***	0.185	0.615***	0.164
tsnguoiHoGD	-0.02	0.031	-0.022	0.028	-0.018	0.025
lnthunhap	0.022	0.085	0.019	0.079	0.048	0.074
Vung1 (d)	-2.497***	0.159	-1.800***	0.093	-1.765***	0.091
Vung2 (d)	-2.850***	0.196	-2.023***	0.102	-1.993***	0.099
Vung3 (d)	-2.316***	0.147	-1.658***	0.096	-1.606***	0.091
Vung4 (d)	-2.133***	0.216	-1.460***	0.133	-1.467***	0.124
Vung5 (d)	-1.306***	0.173	-0.865***	0.136	-0.873***	0.134
Thanhthi (d)	0.152	0.123	0.168	0.118	0.075	0.101
DTKinh (d)	0.443*	0.193	0.389*	0.192	0.303	0.181
DTHoa (d)	-0.326	0.593	-0.184	0.487	-0.075	0.493
Daihoc (d)	-0.065	0.301	-0.043	0.225	0.04	0.218
Bangnghe (d)	0.425	0.417	0.451	0.362	0.461	0.359
THPT (d)	-0.243	0.173	-0.267*	0.124	-0.195	0.119
THCS (d)	-0.023	0.132	-0.026	0.114	0.023	0.107
NhaLD (d)	-0.192	0.534	-0.295	0.311	-0.302	0.3
GiaosuKysu (d)	0.097	0.282	-0.008	0.211	0.04	0.205
VPDV (d)	0.248	0.171	0.231	0.16	0.204	0.147
Congnghiep(d)	-0.244	0.163	-0.305*	0.132	-0.267*	0.125
LDgiandon (d)	-0.359	0.294	-0.302	0.253	-0.296	0.223
Huutri (d)	0.349	0.192	0.188	0.184	0.241	0.169
Thatnghiep(d)	1.468***	0.231	1.263***	0.31	1.219***	0.276
dihoc (d)	0.065	0.475	-0.215	0.318	-0.183	0.296
_cons	3.329***	0.673
N=9,186
* p<0.05, p<0.01, * p<0.001

Về cơ bản, dấu tác động của các biến độc lập đến số lần KCB ngoại trú ở 03 mô hình đều giống nhau, chỉ khác nhau về mức độ tác động. Vài biến có ý nghĩa ở mô hình này nhưng không có ý nghĩa ở mô hình khác (SKTot, DTKinh, THPT, Congnghiep) còn lại các biến trong 03 mô hình hầu như tương đồng về có ý nghĩa hoặc không có ý nghĩa thống kê ( bảng 5.8)

Xem xét hồi quy Zero-truncated.

Do biến số lần KCB ngoại trú có phương sai lớn hơn trung bình (Bảng 5.7) và kiểm định estat gof của mô hình hồi quy Poisson cho kết quả không phù hợp (phụ lục 3.3) nên Negative Binomial regression phù hợp hơn ( Hutchinson and Holtman, 2005). Bên cạnh đó, biến số lần KCB ngoại trú trong nghiên cứu này có giá trị ít nhất là 1 (không có giá trị 0) do chỉ thực hiện kiểm định rủi ro đạo đức với các quan sát có KCB ngoại trú, nên dữ liệu phù hợp với mô hình zero –truncated, cụ thể trong trường hợp này Zero-truncated Negative Binomial. (Cameron and Trivedi, 2005).

Thực hiện hồi quy Zero-truncated Negative Binomial và so sánh kết quả giữa Zero-truncated Negative Binomial và Negative Binomial. Ta thấy các biến có sự giảm nhẹ về mức độ tác động trong zero-truncated Negative Binomial nhưng dấu tác động và mức ý nghĩa là như nhau. Nghiên cứu sử dụng zero-truncated negative binomial để đưa ra kết luận (Bảng 5.9)

Bảng 5.9 Kết quả hồi quy theo zero-truncated negative binomial regression.

solanNGT

Negative Binomial		zero-truncated Negative Binomial
Tác động biên	Sai số chuẩn	Tác động biên	Sai số chuẩn
sdBHYTMP(d)	0.962***	0.156	0.677***	0.121
sdBHYTTN(d)	1.282***	0.163	0.988***	0.135
sdBHYTBB(d)	0.383*	0.149	0.281*	0.122
sdBHYTSV(d)	0.628	0.572	0.374	0.473
sdBHYTCN(d)	0.774	0.402	0.667	0.346
GTNam (d)	-0.241**	0.087	-0.210**	0.066
Tuoi	0.018***	0.004	0.014***	0.003
ChuaKH (d)	-0.494***	0.139	-0.426***	0.102
SKTot (d)	-0.597*	0.253	-0.468*	0.201
SKKem (d)	0.615***	0.164	0.456***	0.123
tsnguoiHoGD	-0.018	0.025	-0.013	0.018
lnthunhap	0.048	0.074	0.057	0.054
Vung1 (d)	-1.765***	0.091	-1.207***	0.067
Vung2 (d)	-1.993***	0.099	-1.354***	0.067
Vung3 (d)	-1.606***	0.091	-1.090***	0.066
Vung4 (d)	-1.467***	0.124	-0.999***	0.081
Vung5 (d)	-0.873***	0.134	-0.595***	0.095
Thanhthi (d)	0.075	0.101	0.006	0.074
DTKinh (d)	0.303	0.181	0.191	0.138
DTHoa (d)	-0.075	0.493	0.055	0.387
Daihoc (d)	0.04	0.218	0.097	0.174
Bangnghe (d)	0.461	0.359	0.398	0.306
THPT (d)	-0.195	0.119	-0.118	0.095
THCS (d)	0.023	0.107	0.048	0.085
NhaLD (d)	-0.302	0.3	-0.269	0.227
GiaosuKysu(d)	0.04	0.205	0.032	0.163
VPDV (d)	0.204	0.147	0.131	0.112
Congnghiep(d)	-0.267*	0.125	-0.196*	0.095
LDgiandon(d)	-0.296	0.223	-0.224	0.156
Huutri (d)	0.241	0.169	0.172	0.124
Thatnghiep(d)	1.219***	0.276	0.943***	0.213
dihoc (d)	-0.183	0.296	-0.219	0.242
N= 9,186
* p<0.05, p<0.01, * p<0.001

Kết luận có tồn tại rủi ro đạo đức trong KCB ngoại trú.

Đầu tiên, xem xét các biến độc lập được dùng để đánh giá rủi ro đạo đức trong BHYT là các biến về sử dụng BHYT. Ta thấy các biến sdBHYTMP, sdBHYTTN, sdBHYTBB đều có ý nghĩa thống kê và dấu tác động dương. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, người có sử dụng BHYT tự nguyện có số lần KCB ngoại trú cao hơn so với người không sử dụng BHYT 0,988 lần, người có BHYT miễn phí và bắt buộc có số lần KCB ngoại trú cao hơn so với người không sử dụng BHYT 0,677 và 0,281 lần. Hai biến sdBHYTSV và sdBHYTCN không có ý nghĩa thống kê, cho thấy không có sự khác biệt số lần KCB ngoại trú giữa người sử dụng BHYT sinh viên, BHYT cận nghèo với người không sử dụng BHYT.

Với kết quả trên, ta thấy số lần KCB ngoại trú của người có sử dụng BHYT tự nguyện cao nhất, tiếp đến là loại hình BHYT miễn phí và cuối cùng là BHYT bắt buộc. Nghiên cứu kết luận tồn tại rủi ro đạo đức trong KCB ngoại trú đối với loại hình BHYT miễn phí, tự nguyện, bắt buộc và không có bằng chứng về rủi ro đạo đức trong KCB ngoại trú ở loại hình BHYT sinh viên, BHYT cận nghèo. Kết luận này ủng hộ kết quả nghiên cứu của Minh et al (2012) khi cho rằng có rủi ro đạo đức trong KCB ngoại trú ở BHYT tự nguyện và bắt buộc, Phương (2013) không cụ thể từng loại hình BHYT nhưng cũng tìm thấy rủi ro đạo đức trong KCB ngoại trú.

Việc đối tượng sử dụng BHYT cận nghèo không có rủi ro đạo đức mặc dù mức cùng chi trả chi phí KCB thấp (5%) có thể là do điều kiện kinh tế khó khăn, nên dù mức chi trả thấp, đối với họ cũng là một khoản chi phí cần phải cân nhắc. Tiếp theo là đối tượng sử dụng BHYT sinh viên, tác giả cũng có cách lý giải tương tự. Thêm vào đó, sinh viên là những người ở độ tuổi khỏe mạnh, ít quan tâm đến KCB cũng như không thích sử dụng thời gian vào việc đi KCB nhiều lần.

Phân tích các biến kiểm soát khác.

Ngoài các biến về sử dụng BHYT, các biến độc lập khác có tác động đến số lần KCB ngoại trú bao gồm: GTNam, Tuoi, ChuaKH, SKTot, SKKem, Vung1, Vung2, Vung3, Vung4, Vung5, Congnghiep, Thatnghiep.

Giới tính và tình trạng hôn nhân cũng có tác động đến số lần KCB ngoại trú với việc nữ có số lần KCB ngoại trú cao hơn 0,21 lần so với nam giới trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và người chưa kết hôn có số lần KCB ngoại trú ít hơn người đã kết hôn 0,426 lần. Kết quả này khác với Jowett (2001) khi không tìm thấy tác động của giới tính và hôn nhân đến số lần KCB, Tomislav and Danijel (2008) cũng không tìm thấy tác động của giới tính, không có biến tình trạng hôn nhân trong nghiên cứu. Ở đây, tác giả thiên về hướng giải thích là do sự lo ngại rủi ro và quan tâm sức khỏe của nữ giới cũng như người đã kết hôn nhiều hơn so với nam giới và người chưa kết hôn.

Xét về tuổi và sức khỏe, ta thấy tuổi có tác động làm gia tăng số lần KCB ngoại trú và người có sức khỏe tốt ít KCB ngoại trú hơn so với người có sức khỏe trung bình, kém. Điều này phù hợp với hầu hết kết quả của các nghiên cứu và hợp lý khi tuổi cũng đại diện cho tình trạng sức khỏe, tuổi càng cao sức khỏe càng kém và người có sức khỏe kém thường sử dụng KCB nhiều hơn.

Đối với các biến về nghề nghiệp, ta thấy chỉ có hai biến có ý nghĩa là congnghiep và that nghiep. Người làm trong lĩnh vực công nghiệp sẽ có số lần KCB ngoại trú thấp hơn người làm nông nghiệp 0,196 lần và người thất nghiệp có số lần KCB ngoại trú cao hơn so với người làm nông nghiệp 0,943 lần. Điều này có thể là do người làm trong lĩnh vực công nghiệp ít có thời gian hơn so với người làm nông, còn người thất nghiệp thường có nhiều thời gian hơn so với người đang làm việc, vì vậy người thất nghiệp có điều kiện sử dụng các dịch vụ KCB ngoại trú nhiều hơn còn người làm công nghiệp thì ít hơn.

Đối với tác động của vùng miền đến việc KCB ngoại trú, ta thấy trong mô hình các biến về vùng đều có ý nghĩa thống kê và đều có tác động âm đến số lần

KCB ngoại trú cho thấy người ở vùng 6 có số lần KCB ngoại trú cao hơn so với các vùng còn lại. Kết quả này ủng hộ một phần kết quả của Jowett (2001) khi ông tìm thấy người sống ở Hải Phòng ( thuộc vùng 1) ít sử dụng dịch vụ y tế hơn so với người ở Đồng Tháp (vùng 6). Ông cho rằng nguyên nhân có thể đến từ sự khác biệt về môi trường sống và khí hậu. Ở nghiên cứu này, tác giả cho rằng ngoài nguyên nhân về môi trường, khí hậu thì còn có thể do điều kiện kinh tế xã hội, vị trí địa lý của từng vùng cũng ảnh hưởng đến sự khác biệt về số lần KCB ngoại trú giữa các vùng.

5.2.3 Hồi quy kiểm định rủi ro đạo đức đối với KCB nội trú‌

Các bước tương tự như đối với KCB ngoại trú. Tuy nhiên, biến phụ thuộc solanNT có mean bằng variance (Bảng 5.10) nên không có overdispersion và khi sử dụng lệnh estat gof để kiểm tra độ phù hợp của mô hình Poisson (phụ lục 4), Prob

>chi2=1.0000 – hàm Poisson phù hợp với dữ liệu mẫu vì vậy không sử dụng Negative Binomial.

Bảng 5.10 Thống kê chi tiết biến solanNT (số lần KCB nội trú)

Percentiles	Smallest
1%	1	1
5%	1	1
10%	1	1	Obs	2141
25%	1	1	Sum of Wgt.	2141
50%	1		Mean	1.446053
		Largest	Std. Dev.	1.202998
75%	1	12
90%	2	15	Variance	1.447205
95%	3	17	Skewness	7.573665
99%	6	25	Kurtosis	103.5149

Nghiên cứu thực hiện hồi quy OLS, Poisson và Zero-truncated Poisson. Kết quả được trình bày ở bảng 5.11