Khung Phân Tích Đối Với Kiểm Định Rủi Ro Đạo Đức (Các Yếu Tố Quyết

Nghề nghiệp. Jowett (2001), Tomislav and Danijel (2008), Kefeli and Jones (2012) tìm thấy có sự khác biệt về số lần KCB giữa một số ngành nghề còn Cuong (2011) lại tìm thấy bằng chứng về việc người thất nghiệp thường KCB nhiều hơn.

Thu nhập. Thu nhập có tác động đến quyết định KCB (Jowett, 2001; Kefeli and Jones, 2012) vì việc KCB luôn cần phải mất chi phí trừ một số đối tượng được miễn phí KCB. Tuy nhiên, dù là đối tượng được miễn phí KCB, trong các trường hợp điều trị nội trú vẫn phải có những khoản chi phí phát sinh khác như chi phí ăn uống, đi lại, chăm sóc…vì vậy thu nhập vẫn có tác động đến quyết định KCB với cả đối tượng này.

Dân tộc. Ở Việt Nam có sự khác biệt lớn về phong tục, tập quán, lối sống giữa dân tộc Kinh, Hoa và các dân tộc thiểu số và điều này có thể có ảnh hưởng đến việc KCB. Kết quả nghiên cứu của Kefeli and Jones (2012) cũng cho thấy có sự khác biệt về quyết định nhập viện giữ các dân tộc khác nhau. Cuong (2011) cũng kết luận số lần KCB của người dân tộc thiểu số ít hơn so với người thuộc dân tộc Kinh/Hoa.

Tổng số người trong hộ. Nghiên cứu kỳ vọng tổng số người trong hộ có tác động đến số lần KCB như nghiên cứu của Cuong (2011) khi ông tìm thấy tác động có ý nghĩa của biến này lên số lần KCB ngoại trú.

Vùng miền. Jowett (2001) tìm thấy người sống ở tỉnh Hải Phòng ít KCB hơn so với sống ở tỉnh Đồng Tháp và ông cho rằng nguyên nhân có thể là do môi trường sống và khí hậu. Các nghiên cứu của Cuong (2011), Kefeli and Jones (2012) cũng tìm thấy sự khác biệt về vùng trong quyết định KCB.

Thành thị. Đây cũng là biến đại diện cho môi trường sống như biến vùng miền. Với nghiên cứu của Kefeli and Jones (2012), ông không tìm thấy sự khác biệt giữa nông thôn và thành thị trong quyết định nhập viện. Tuy nhiên, do nghiên cứu của Kefeli and Jones (2012) thực hiện ở Malaysia, có thể giữa nông thôn và thành thị không có sự khác biệt, nhưng tác giả kỳ vọng ở Việt Nam có sự khác biệt.

Tất cả các biến tác động trên được chia thành 04 nhóm. Nhóm các biến thuộc về đặc điểm cá nhân bao gồm: sức khỏe, tuổi, giới tính, hôn nhân, học vấn, nghề nghiệp, thu nhập. Nhóm các biến thuộc về đặc điểm hộ gia đình: dân tộc, tổng số người trong hộ. Nhóm các biến thuộc về đặc điểm nơi ở: vùng miền, thành thị và biến về đặc điểm BHYT: loại BHYT sử dụng.

Giả thiết nghiên cứu

(1) Tồn tại rủi ro đạo đức trong KCB ngoại trú (số lần KCB ngoại trú của người sử dụng BHYT cao hơn người không sử dụng BHYT).

(2) Không tồn tại rủi ro đạo đức trong KCB nội trú (không có sự khác biệt về số lần KCB của người sử dụng BHYT và không sử dụng BHYT). Giả thiết này đưa ra do tác giả theo lập luận nếu một người không bệnh thực sự sẽ không KCB nội trú của Minh et al. (2012).

Hình 4.2 Khung phân tích đối với kiểm định rủi ro đạo đức (các yếu tố quyết định đến số lần KCB)

Đặc điểm sở hữu BHYT

Loại BHYT sử dụng

Sức khỏe

Tuổi

Đặc điểm cá

nhân

Giới tính Hôn nhân

Số lần KCB Ngoại trú

Học vấn

Nghề nghiệp

Thu nhập

Đặc điểm hộ

Dân tộc Tổng số người

trong Hộ

Số lần KCB Nội trú

Đặc điểm nơi ở

Vùng miền Thành thị

4.2 Mô hình kinh tế lượng‌‌

4.2.1 Mô hình kiểm định lựa chọn ngược

Nghiên cứu tiến hành hồi quy Logit với các biến độc lập là những yếu tố có thể tác động đến sự lựa chọn mua hoặc không mua BHYT của cá nhân. Sau đó dựa vào biến sức khỏe để kết luận có hay không có lựa chọn ngược. (Jowett, 2001; Wang et al, 2006; Tomislav and Danijel, 2008; Ngãi và Hồng, 2012).

Mô hình logit Y= β1+ βk Xk+ u

Y: Biến phụ thuộc với 2 giá trị, 1/0 (có/không có BHYT) Xk: Các biến độc lập được đưa vào mô hình. Gồm:

Tình trạng sức khỏe. Để xem xét tình trạng sức khỏe, nghiên cứu này sử dụng hai câu hỏi sau trong VHLSS 2012:

- Lý do đến cơ sở y tế là gì?

- Số lần KCB nội trú trong 12 tháng qua?

Dựa vào câu trả lời của hai câu hỏi trên, tình trạng sức khỏe được phân thành 3 loại: Tốt, Trung Bình, Kém như cách phân loại của Jowett (2001) và Wang et al (2006) với:

Sức khỏe Tốt: chưa từng đến CSYT trong 12 tháng qua hoặc có đến, nhưng lý do chỉ để tiêm phòng và chưa từng khám chữa bệnh nội trú.

Sức khỏe Trung bình: có đến CSYT trong 12 tháng qua và có thể nội trú vì các lý do như kiểm tra sức khỏe và tư vấn, khám thai, kế hoạch hóa gia đình, sinh đẻ

Sức khỏe Kém: có đến CSYT trong 12 tháng qua và có ít nhất một lần khám chữa bệnh nội trú vì lý do chữa bệnh. Việc đánh giá sức khỏe kém dựa vào điều trị nội trú là do một người nếu không thực sự bệnh thì cũng không thích nhập viện, ngay cả khi được điều trị miễn phí (Minh et al, 2012)

Tuổi. Jowett (2001) chia người được khảo sát thành 4 nhóm tuổi tính từ 18 tuổi đến 65 tuổi, Wang et al (2006) chia dữ liệu thành 6 nhóm tuổi, tính từ 0 đến 55

tuổi trở lên còn Ngãi và Hồng (2012), Ha and Leung (2010) lại đưa số năm tuổi vào mô hình. Nghiên cứu sử dụng biến tuổi như Ngãi và Hồng (2012).

Tình trạng hôn nhân. Nghiên cứu chia tình trạng hôn nhân thành hai nhóm đã kết hôn và chưa kết hôn tương tự như của Jowett (2001), Ngãi và Hồng (2012), Kefeli and Jones (2012)

Trình độ học vấn. Trình độ học vấn được chia theo bằng cấp đạt được qua các cấp bậc giáo dục tương tự như của Wang et al (2006), Kefeli and Jones (2012).

Nghề nghiệp. Chia thành 09 loại theo phân chia danh mục nghề nghiệp trong VHLSS 2012, những người không việc làm trong 12 tháng được đưa vào nhóm thất nghiệp, ngoài ra còn có nhóm đi học dành cho những người trên 18 tuổi nhưng không đi làm mà tiếp tục theo học ở các cấp bậc cao hơn và nhóm hưu trí là những người hưởng lương hưu theo độ tuổi quy định hoặc hưởng lương nghỉ hưu sớm.

Thu nhập. Thu nhập được đưa vào nghiên cứu theo những cách khác nhau như Jowett (2001) sử dụng mức chi tiêu bình quân tháng đại diện cho thu nhập, Ngãi và Hồng (2012) sử dụng thu nhập bình quân, Wang et al (2006) chia thu nhập ra 3 mức : thấp, trung bình, cao còn Tomislav and Danijel(2008) chia thu nhập thành 8 mức. Nghiên cứu này sử dụng thu nhập bình quân như của Ngãi và Hồng (2012).

Vùng miền. Nghiên cứu chia vùng miền thành 06 vùng theo địa lý như cách chia trong bảng danh mục tỉnh/thành VHLSS 2012. Vùng 1- Đồng bằng sông Hồng, Vùng 2-Trung du và miền núi phía Bắc, Vùng 3- Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, Vùng 4- Tây Nguyên, Vùng 5- Đông Nam Bộ, Vùng 6-Đồng bằng sông Cửu Long.

Dân tộc. Chia thành 03 nhóm dân tộc: Kinh, Hoa và các dân tộc thiểu số khác.

Bảng 4.1 Thống kê biến và dấu kỳ vọng mô hình kiểm định lựa chọn ngược

Tên biến

Kí hiệu	Giá trị	Dấu kỳ vọng
Bảo hiểm Y tế (biến phụ thuộc)	BHYT	1: có BHYT – 0: không
Sức khỏe Tốt	SKTot	Các biến giả.Nhóm cơ sở: Sức khỏe trung bình	-
Sức khỏe Kém	SKKem	Các biến giả.Nhóm cơ sở: Sức khỏe trung bình	+
Tuổi	Tuoi	Số năm tuổi	+
Giới tính nam	GTNam	1: Nam – 0: Nữ	-
Trình độ Đại học	Daihoc	Các biến giả trình độ học vấn. Nhóm cơ sở: Dưới THCS	+
Trình độ cao đẳng nghề	Bangnghe		+
Trình độ THPT	THPT		+
Trình độ THCS	THCS		+
Chưa kết hôn	ChuaKH	1: Chưa KH -0: Đã KH	-
Nhà lãnh đạo	NhaLD	Các biến giả nghề nghiệp. Nhóm cơ sở: Nông nghiệp	+/-
Giáo sư, kỹ sư	giaosukysu
Dịch vụ, văn phòng	DVVP
Công nghiệp	congnghiep
Lao động giản đơn	Ldgiandon
Hưu trí	huutri
Thất nghiệp	thatnghiep
Đi học	dihoc
Thu nhập	Lnthunhap	Ngànđồng/người/tháng (lấy log)	+
Dân tộc Kinh	DTKinh	1: dt Kinh- 0: khác	+
Dân tộc Hoa	DTHoa	1: dt Hoa – 0: khác	+/-
Thành thị	Thanhthi	1: thành thị -0: nông thôn	+
Tổng số người trong hộ	tsnguoiHGD	Số người	+
Đồng bằng sông Hồng	Vung1	Các biến giả vùng miền. Nhóm cơ sở: Vùng 6- Đồng bằng sông Cửu Long	+/-
Trung du và miền núi phía Bắc	Vung2
Bắc Trung bộ & duyên hải miền Trung	Vung3
Tây Nguyên	Vung4
Đông Nam Bộ	Vung5

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.

4.2.2 Mô hình kiểm định rủi ro đạo đức‌

Một số nghiên cứu chỉ ra rằng chỉ có KCB ngoại trú mới có thể tồn tại vấn đề rủi ro đạo đức (Minh et al., 2012; Phương, 2013). Nghiên cứu này cũng phân biệt số lần KCB ngoại trú và nội trú để có kết luận cụ thể đối với từng loại KCB.

Nghiên cứu sử dụng mô hình các yếu tố tác động đến số lần KCB nội/ ngoại trú với biến phụ thuộc là số lần KCB nội/ ngoại trú trong năm. Biến độc lập là các biến có tác động đến số lần KCB nội/ngoại trú gồm: sức khỏe, tuổi, giới tính, hôn nhân, học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, dân tộc, tổng số người trong hộ, vùng miền, thành thị, loại BHYT sử dụng và dựa vào sự khác biệt giữa số lần KCB nội/ ngoại trú của người có sử dụng các loại thẻ BHYT khác nhau và người không có sử dụng BHYT để kết luận. Nếu người sử dụng BHYT khi đi KCB có số lần KCB nội/ ngoại trú cao hơn so với người không sử dụng BHYT, kết luận tồn tại rủi ro đạo đức tương tự như Jowett (2001), Tomislav and Danijel (2008), Ngãi và Hồng (2012).

Mô hình: Y= β1+ βk Xk+ u

Y: số lần KCB nội/ngoại trú. Y là biến đếm nguyên dương, có giá trị ít nhất từ 1 trở lên (ít nhất một lần KCB nội/ ngoại trú). Y>0

Xk : các biến độc lập. Các biến độc lập trong mô hình tương tự như đối với mô hình các yếu tố tác động đến lựa chọn mua BHYT. Tác giả chỉ đề cập đến biến độc lập mới là biến loại BHYT sử dụng.

Các nghiên cứu khác đưa biến có/không có BHYT để kiểm định rủi ro đạo đức bằng cách xem xét việc sở hữu BHYT có làm gia tăng số lần KCB hay không. Tuy nhiên, nghiên cứu này dựa vào thông tin về việc có sử dụng thẻ BHYT và loại thẻ BHYT sử dụng trong việc KCB để kiểm định. Điều này được lý giải là do không phải tất cả người có BHYT đều sử dụng thẻ BHYT để KCB. Vì vậy số người có thẻ BHYT nhưng không sử dụng khi KCB sẽ được tác giả xem như người không có thẻ BHYT và được gọi chung là không sử dụng BHYT. Dữ liệu trong VHLSS 2012 cho thấy trong số 13,166 người KCB ngoại trú, có 9,379 người có thẻ BHYT, nhưng trong đó chỉ có 6,638 người sử dụng thẻ BHYT, còn lại 2,741 người không

sử dụng thẻ khi KCB. Nếu dựa vào số lần KCB của 2,741 người có thẻ BHYT nhưng không sử dụng thì có thể kết quả về rủi ro đạo đức sẽ không chính xác, vì nếu không sử dụng thẻ BHYT họ sẽ không được hưởng quyền lợi của người có thẻ, mức chi trả chi phí KCB là 100% và số lần KCB của họ dù nhiều cũng không thể được xem là do rủi ro đạo đức.

Bên cạnh đó, tác giả chia việc có sử dụng BHYT khi KCB thành 05 loại khác nhau theo 5 loại thẻ sở hữu (bắt buộc, tự nguyện, miễn phí, cận nghèo, sinh viên) nhằm có thể phân tích chi tiết hơn về tác động của việc sử dụng từng loại thẻ đến số lần KCB do mỗi loại thẻ có mức hưởng BHYT khác nhau.

Lựa chọn mô hình hồi quy.

Theo lý thuyết, khi biến phụ thuộc Y là một số đếm và có phân phối lệch chuẩn thì hồi quy OLS không thích hợp bằng Poisson (Cameron and Trivedi, 2005). Tuy nhiên biến phụ thuộc trong hồi quy Poisson có phương sai và trung bình bằng nhau (equidispersion). Nếu biến phụ thuộc có phương sai lớn hơn trung bình thì được gọi là overdispersion và Negative binomial regression thích hợp hơn Poisson (Long and Freese, 2005, Hutchinson and Holtman, 2005)

Ngoài ra, với Mean=µ; Variance = µ(1+αµ), còn có thể căn cứ vào kiểm định Likelihood-ratio test of alpha=0 khi sử dụng Negative binomal regression trong STATA để kết luận về overdispersion với giả thuyết H0 : alpha =0. Nếu alpha khác 0, có overdispersion và sử dụng Negative binomial regression là thích hợp hơn Poisson. (Long and Freese, 2005).

Do biến phụ thuộc ở mô hình kiểm định rủi ro đạo đức này là biến đếm nguyên dương (số lần KCB) vì vậy, việc sử dụng mô hình Poisson như của Jowett (2001) là phù hợp hơn OLS (Cameron and Trivedi, 2005). Tuy nhiên, nghiên cứu của Tomislav and Danijel (2008), Ngãi và Hồng (2012) lại sử dụng mô hình OLS.

Trong một bài viết so sánh các mô hình hồi quy OLS, Poisson và Negative Binomial của Hutchinson và Holtman (2005), kết quả cho thấy có sự khác biệt nhẹ giữa hệ số ước lượng, độ lệch chuẩn cũng như p-value ở một vài biến có khác nhau tuy nhiên dấu tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc giữa các mô hình