I 南京市流動(dòng)人口醫(yī)保問題統(tǒng)計(jì)研究 南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 目 錄 摘要 . 、 緒論 . 1 （一） 研究背景 與問題的提出 . 1 （二）問題研究綜述 . 1 （三）建模思路與技術(shù)路線 . 2 二、流動(dòng)人口的人口學(xué)特征統(tǒng)計(jì)分析 . 5 （一）調(diào)研設(shè)計(jì) . 5 （二） 列聯(lián) 表 分析 . 5 （三） 對(duì)應(yīng)分析 . 8 三、 基于離散選擇模型的參保影響因素分析 . 10 （一） 變量選取 . 10 （二） 基于因子分析思想解決多重共線性問題 . 10 . 10 想 . 11 . 12 （三） 基于二元離散選擇模型的實(shí)證研究 . 14 . 14 型介紹 . 15 . 17 . 20 （四） 基于多元離散選擇模型的實(shí)證研究 . 21 型介紹 . 21 . 22 四、 基于結(jié)構(gòu)方程模型的滿意度分析 . 25 （一） 結(jié)構(gòu)方程模型說明 . 25 . 25 . 25 （二） 變量說明 . 26 （三） 實(shí)證分析 . 27 . 27 . 28 五、 主要結(jié)論及相應(yīng)政策建議 . 30 六、本文的創(chuàng)新與不足 . 33 參考文獻(xiàn) . 34 附錄 . 38 要 上世紀(jì) 90 年代以來，隨著城鄉(xiāng)改革和對(duì)外開放的擴(kuò)大，我國出現(xiàn)了人類歷史上最為壯觀的人口流動(dòng)大潮。然而，在大規(guī)模農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)入城市，為城市繁榮做出巨大貢獻(xiàn)的同時(shí)，他們?cè)谏鐣?huì)保障方面卻沒有得到應(yīng)有的待遇。 本文通過對(duì) 南京市 流動(dòng)人口的醫(yī)保狀況進(jìn)行調(diào)研，對(duì)流動(dòng)人口參保的影響因素以及醫(yī)保滿意程度進(jìn)行分析 建模 ，以 期給政府部門提供一些可靠的建議供參考決策，從而能建立一種具有一定針對(duì)性的讓流動(dòng)人口普遍滿意的醫(yī)療保障制度，并能吸引流動(dòng)人口積極參加到務(wù)工地的醫(yī)療保障中。 首先從描述統(tǒng)計(jì)的角度進(jìn)行分析，并將流動(dòng)人口的參保選種和相應(yīng)的人口學(xué)特征變量，以列聯(lián)表的形式描繪出來，通過 2 檢驗(yàn)，初步判斷是否參保與哪些變量有關(guān)。在此基礎(chǔ)上 進(jìn)行 對(duì)應(yīng)分析，通過對(duì)應(yīng)分析圖直觀的反應(yīng)出參保選種與各變量間的關(guān)聯(lián)。 其次，在描述統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，使用離散選擇模型從定量的角度上進(jìn)行實(shí)證分析 ，并 得出結(jié)論： 報(bào)銷比率的提高會(huì)促進(jìn)流動(dòng)人口的參保；從事職業(yè)與具體參 加哪種保險(xiǎn)并無顯著關(guān)系，但與是否參加保險(xiǎn)有關(guān)；收入增加、受教育年數(shù)增加與具體參加哪種保險(xiǎn)并無顯著關(guān)系，但對(duì)是否參保有積極的作用；戶籍對(duì)是否參保無顯著關(guān)系，但持非農(nóng)戶口的更有可能參加城鎮(zhèn)職工醫(yī)保。 最后，通過建立結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)流動(dòng)人口的醫(yī)療狀況滿意度進(jìn)行分析，得出結(jié)論：就醫(yī)服務(wù)質(zhì)量感知和醫(yī)保服務(wù)質(zhì)量感知影響了流動(dòng)人口的滿意度；當(dāng)流動(dòng)人口醫(yī)療滿意度提高，未來參保意愿就會(huì)提高，這個(gè)關(guān)系十分顯著；另外，政策認(rèn)知能顯著影響就醫(yī)和醫(yī)保服務(wù)質(zhì)量感知。 本文建模的創(chuàng)新之處在于通過因子分析的思想尋找工具變量，以解決離散選擇模 型中的多重共線性問題；另外，將那些在戶籍地參加了新農(nóng)合，但在務(wù)工地?zé)o法享受到相應(yīng)福利的那部分流動(dòng)人口界定為無醫(yī)保者，這也是本文的一大創(chuàng)新。 關(guān)鍵詞：流動(dòng)人口；醫(yī)療保障； 型；結(jié)構(gòu)方程模型 1 一、 緒論 （一） 研究背景 與問題的提出 上世紀(jì) 90 年代以來，隨著城鄉(xiāng)改革和對(duì)外開放的擴(kuò)大，我國出現(xiàn)了人類歷史上最為壯觀的人口流動(dòng)大潮。數(shù)量龐大的流動(dòng)人口，其主體是從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到城市的務(wù)工人員，即通常所說的農(nóng)民工。南京市作為江蘇省省會(huì)，有著較為發(fā)達(dá)的政治經(jīng)濟(jì)文化，是一個(gè)重要的流動(dòng)人口流入地。然而 流動(dòng)人口 在 為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市的繁榮做出巨大貢獻(xiàn)的同時(shí)，他們?cè)谏鐣?huì)保障方面卻沒有得到應(yīng)有的待遇。 主要表現(xiàn)在：（ 1） 原則上 規(guī)定 用人單位必須給職工參加 城鎮(zhèn) 職工 醫(yī)療保險(xiǎn)（以下簡(jiǎn)稱職工醫(yī)保） ，但 由于 農(nóng)民工文化程度有限，一般都在小型不正規(guī)企業(yè)， 真正能 參加職工醫(yī)保的人數(shù)很少。 （ 2） 城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn) （以下簡(jiǎn)稱居民醫(yī)保）明確規(guī)定了覆蓋人群為城鎮(zhèn)中那些不屬于城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度覆蓋范圍的學(xué)生、兒童以及其他非從業(yè)城鎮(zhèn)居民。即對(duì)于沒有南京戶口的流動(dòng)人口，即使是那些沒有經(jīng)濟(jì)來源的婦女、兒童，也不太可能參加居民醫(yī)保 1。 （ 3） 所以大 部分流動(dòng)人口 只能參加新型農(nóng)村合作醫(yī)療（以下簡(jiǎn)稱新農(nóng)合） 。但新農(nóng)合 除了保障水平低外，還 存在著 一個(gè) 問題：流動(dòng)人口在戶籍地參加了新農(nóng)合，然而對(duì)于長(zhǎng)期在南京打工的流動(dòng)人口來說，每次生病都返鄉(xiāng)看病不太現(xiàn)實(shí)，在定點(diǎn)醫(yī)院看病再回鄉(xiāng)報(bào)銷的手續(xù)十分繁瑣。也就是說，一部分在戶籍地參加了新農(nóng)合的流動(dòng)人口，來了南京后 無法享受到應(yīng)有福利。 對(duì)于這樣一部分人，本文將其視為無醫(yī)保者，這也是本次 建模 的一個(gè) 創(chuàng)新之處 ，后文中提到的無醫(yī)保者均是這個(gè)概念。 因此， 建立健全有關(guān)流動(dòng)人口的醫(yī)療保障制度，不僅對(duì)于解決該人群在城市務(wù)工期間的醫(yī)療保障問題具有 重要的作用，而且對(duì)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，乃至構(gòu)建和諧社會(huì)都具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。 （二）問題研究綜述 國內(nèi)對(duì)這方面的研究較晚，大多是以定性分析為主，定量分析的 較 少。這些文獻(xiàn)大多集中在最近 10 年，也反映出我國逐漸開始重視到流動(dòng)人口這個(gè)特殊群體的醫(yī)療保障問題。 首先，從對(duì)流動(dòng)人口醫(yī)療保障制度及政策方面的分析來看，主要有以下一些觀點(diǎn)。王向（ 2003） ， 佟艷超、劉芮（ 2010）對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)保障政策方面的分1事實(shí)上，在調(diào)研的 150 名流動(dòng)人口中，確實(shí)無人參加居民醫(yī)保。 因此在 后 文 的分析中，不再單列一欄 城鎮(zhèn)居民醫(yī)保 。 2 析后，提出了一個(gè)觀點(diǎn)，就是通過改革戶籍制度，最終把農(nóng)民工納入城市，一方面可以提高城市化率，另一 方面可以更有效的解決流動(dòng)人口的醫(yī)療保障問題。蔡建民（ 2006）提出要建立以農(nóng)民工為主體的流動(dòng)人口社會(huì)保障體系框架，需要建立并完善包括現(xiàn)行社保基金管理機(jī)構(gòu)服務(wù)方式在內(nèi)的各項(xiàng)配套服務(wù)。陳海波、肖樣敏（ 2008）通過對(duì)衡陽市流動(dòng)人口的調(diào)研，得出了類似的結(jié)論，建議構(gòu)建 協(xié)同互補(bǔ)型 的流動(dòng)人口醫(yī)療保障體系。賈勇、王瓊（ 2009）主張通過加大對(duì)政策的宣傳力度，以此提高流動(dòng)人口醫(yī)療保險(xiǎn)的參保率；重視不同人群的不同健康問題這一點(diǎn)很重要，并有針對(duì)性的采取醫(yī)療保障措施。常傳頌（ 2010）對(duì)浙江省農(nóng)民工醫(yī)療保障的現(xiàn)在調(diào)查后，主要 站在法治的角度上，提出：國家必須制定一部相關(guān)法律；強(qiáng)化用工單位的法律責(zé)任；加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民工醫(yī)療保障的監(jiān)管。 其次，從流動(dòng)人口醫(yī)療保障狀況及影響因素的實(shí)證分析方面，主要有以下一些觀點(diǎn)。彭績(jī)、程錦泉（ 2005）通過對(duì)深圳市流動(dòng)人口進(jìn)行分層隨機(jī)抽樣調(diào)查，采用定性研究與定量研究相結(jié)合的方法，結(jié)果表明，流動(dòng)人口在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)提供與利用中均處于弱勢(shì)地位，即衛(wèi)生需求高，但利用率很低。王蘭芳、陳萬明、崔曉寧（ 2006）通過 適度性 測(cè)評(píng)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前江蘇省新農(nóng)合保障水平低于適度性的下限，呈現(xiàn)低態(tài)，必須從合作醫(yī)療的基金供給和基金支出 2 個(gè)方面采取適度性調(diào)控，以達(dá)到平衡策略。朱考金、狄金華（ 2008）通過對(duì)南京市的進(jìn)城農(nóng)民工調(diào)研，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工居住狀況差，基本消費(fèi)占了整個(gè)消費(fèi)支出的很大比重，相比較而言，醫(yī)療支出的比重很小，與農(nóng)村居民相比，進(jìn)城農(nóng)民工的身體健康情況略好，而在醫(yī)保處理這方面，農(nóng)民工比較消極，通常選擇成本低的方式。黃乾（ 2009）利用城市農(nóng)民工調(diào)研數(shù)據(jù)，通過 型進(jìn)行實(shí)證分析，研究農(nóng)民工參加醫(yī)保及模式選擇的影響因素，得出結(jié)論是提高農(nóng)民工的人力資本和收入水平，是增加農(nóng)民工醫(yī)療保障需求和提高醫(yī)療保障參保率的最重要途徑。劉宏、王 ?。?2010）利用 中國健康與營養(yǎng)調(diào)查 ） 數(shù)據(jù)，從居民對(duì)醫(yī)療保障信息認(rèn)知情況進(jìn)行分析，得出對(duì)醫(yī)療保障信息認(rèn)知如何顯著影響其衛(wèi)生醫(yī)療需求的結(jié)論。研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)醫(yī)療保障信息缺乏認(rèn)知的城鄉(xiāng)居民，在衛(wèi)生醫(yī)療需求方面不足，從而使醫(yī)療改革的效果大打折扣，體現(xiàn)出公共政策的重要性。 （三） 建模思路與技術(shù)路線 本文 建模 目的是通過對(duì) 南京市 流動(dòng)人口的醫(yī)保狀況調(diào)研分析，以期給政府部門提供一些可靠的建議供參考決策， 從而能 建立一種具有一定針對(duì)性的能讓流動(dòng)人口普遍滿意的醫(yī)療保障制度，并 引導(dǎo) 流動(dòng)人口積極參加醫(yī)保。圍繞著這個(gè)目標(biāo)，筆者倒 著逆推出本文的脈絡(luò)，并以此為 建模的 路線。 3 圖 逆推 建模 思路 由本文的 建模 目 的 ，既然要建立一種讓流動(dòng)人口普遍滿意的醫(yī)療保障制度從而讓流動(dòng)人口積極參保，所以必然要先解決這樣兩個(gè)問題： 1. 什么樣的流動(dòng)人口對(duì)應(yīng)會(huì)選擇哪種醫(yī)保？ 2. 怎樣的醫(yī)保才是讓流動(dòng)人口 普遍 滿意的？或者說流動(dòng)人口對(duì)于醫(yī)保的滿意程度取決于哪些因素？這樣逆推得到的寫作思路可以避免出現(xiàn)為了建模而 建模、 陷入 唯方法論 、 計(jì)量模型脫離主題的問題。 思路上的邏輯關(guān)系 方法上的邏輯關(guān)系 圖 技術(shù)路線 流動(dòng)人口人口學(xué)特征描述統(tǒng)計(jì) 流動(dòng)人口醫(yī)療保障參保影響因素分析 研究意義 文獻(xiàn)綜述 政策建議 列聯(lián)分析 2檢驗(yàn) 描述統(tǒng)計(jì)圖表 對(duì)應(yīng)分析 結(jié)構(gòu)方程 滿意度分析 離散選擇模型 二元多元 基于因子分析構(gòu)造工具變量 建模目的 怎樣的醫(yī)保才是讓人滿意的，并能引導(dǎo)人參與？ 什么樣的流動(dòng)人口對(duì)應(yīng)會(huì)選擇哪種醫(yī)保？ 參考文獻(xiàn) 調(diào)研考察 匯總數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)建模 流動(dòng)人口醫(yī)療保障滿意度分析 4 根據(jù) 以上建模 思路，可以得到本文 建模 的技術(shù)路線 ， 如圖 2 條主要的脈絡(luò)，一條是思路上的邏輯關(guān)系（圖 半邊），一條是方法上的邏輯關(guān)系，圖中細(xì)箭頭代表邏輯上的遞進(jìn)關(guān)系。 本文在借鑒國內(nèi)外相關(guān)理論研究成果的基礎(chǔ)上，通過設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，對(duì)南京市流動(dòng)人口進(jìn)行抽樣調(diào)查 。先采用列聯(lián)分析和對(duì)應(yīng)分析，用圖表的方式直觀的先驗(yàn)反應(yīng)出流動(dòng)人口醫(yī)保選種與人口學(xué)特征之間的聯(lián)系，在此基礎(chǔ)上采用離散選擇模型解決第一個(gè)問題，即“ 什么 樣的流動(dòng)人口對(duì)應(yīng)會(huì)選擇哪種醫(yī)保 ”；再采用結(jié)構(gòu)方程模型解決第二個(gè)問題，即“ 流動(dòng)人口對(duì)于醫(yī)保的滿意程度取決于哪些因素 ”。綜合以上建模得出的結(jié)論提出政策建議， 為完善流動(dòng)人口醫(yī)療制度提出有益的決策參考。 5 二 、流動(dòng)人口的人口學(xué)特征統(tǒng)計(jì)分析 （一） 調(diào)研設(shè)計(jì) 通過前期文獻(xiàn)研究和專家座談，本次調(diào)研地點(diǎn)選擇流動(dòng)人口日流動(dòng)量較大的人才交流市場(chǎng)，從走出勞務(wù)市場(chǎng)的人中每隔 4 人抽取一人進(jìn)行調(diào)研，共與 150名流動(dòng)人口進(jìn)行面對(duì)面訪談。 調(diào)研問卷共分 4 個(gè)部分： 其中包括了流動(dòng)人口的個(gè)人基本信息、職業(yè)信息以及家庭信息； 中包括了被訪者個(gè)人的參保信息、被訪者子女和配偶的參保信息，被訪者的就醫(yī)信息； （二）列聯(lián)表分析 使用馬克威 件 對(duì)調(diào)研 問卷中 的 一些 重要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì) 分析 ， 得出 被訪者的 戶 人均收入、受教育年限以及去年醫(yī)療支出 額的均值、中位數(shù)、極值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏峰度等信息 ， 從而對(duì)南京市流動(dòng)人口這個(gè)群體在宏觀有一個(gè)大致把握。如表 表 重要 變量的描述統(tǒng)計(jì)表 均值 中 位數(shù) 最大值 最小值 標(biāo)準(zhǔn)差 偏度 峰度 受教育年數(shù) 15 0 人均收入 4500 39000 3400 年醫(yī)療支出額 210 5000 0 中可以初步得出以下一些結(jié)論： 教育年數(shù)的中位數(shù)和均值都在 6 左右，即小學(xué)畢業(yè)，有一半人不超過小學(xué)文化； 為據(jù)南京市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)， 2010 年南京城市居民家庭人均收入為 ，僅為南京市總體水平的 55%。 3. 三 個(gè)變量的偏度均大于 0，表明數(shù)據(jù)右偏，即表明數(shù)據(jù)左邊比較密集，右邊分散。尤其是醫(yī)療支出的偏度最大，表明流動(dòng)人口的醫(yī)療支出還處于一個(gè)低水平，大多數(shù)人的醫(yī)療支出很少，都集中在左邊，也就是說多數(shù)人的醫(yī)療水平是小于平均值 1300 元的，只是少數(shù)人醫(yī)療支出水平高的人拉動(dòng)了平均水平。 三 個(gè)變量的峰度均大于 0，表明它比正態(tài)分布要陡峭，為尖峰分布，成尖峰厚尾的特征， 6 尤其是醫(yī)療支出數(shù)據(jù)，峰度最 大，從一個(gè)側(cè)面反映了懸殊比較大。 以上 從單個(gè)變量的角度 初步進(jìn)行 分析， 但 在研究流動(dòng)人口參保狀況的時(shí)候，通常不僅需要單獨(dú)考察某一方面的信息，而且還要將幾個(gè)方面的信息聯(lián)合起來 一 并考察，從而得到更客觀合理的結(jié)果，因此這里進(jìn)一步做列聯(lián)分析。 使用 件對(duì)流動(dòng)人口參保情況的列聯(lián)分析，結(jié)果如表 們可以得到一些基本的人口學(xué)信息： （ 1）總共 150 名受訪流動(dòng)人口中，參與新農(nóng)合的有 66 人（ 44%），參與職工醫(yī)保的有 36 人（ 24%），無醫(yī)保的有 48 人（ 32%）。其中，男性占 59%，女性占 41%，性別對(duì)于參保情 況有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（ 2=P 值 =從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來看，性別與醫(yī)保沒有直接聯(lián)系，但考慮到性別與工作、收入、教育等相關(guān)，從而間接的影響到了參保狀況。 （ 2）年齡方面， 18的青壯年占 49%， 35 歲以上者占 51%，與性別的解釋類似，年齡對(duì)于參保情況也具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 （ 3）受教育年數(shù)方面，受教育年數(shù)在 3 年以下的占 19%， 4的占 47%，7的占 26%， 10 年以上的占 8%，受教育年數(shù)方面對(duì)于參保情況具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，直觀上看，受教育時(shí)間長(zhǎng)的人比短的人更有可能選擇醫(yī)療保障。 （ 4）被訪者 中農(nóng)村戶口的占 79%，非農(nóng)戶口占 21%，戶口對(duì)于參保情況具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，從表中可以看出，有非農(nóng)戶口的人選擇職工醫(yī)療保險(xiǎn)的人的相對(duì)比重更高，而農(nóng)村戶口的流動(dòng)人口多為新農(nóng)合。 （ 5）收入方面，年家庭人均收入在 1 萬元以下的占 22%， 1 萬到 2 萬的占41%， 2 萬到 3 萬的占 32%， 3 萬以上的占 7%，收入對(duì)于參保情況具有很顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，收入高的人享有醫(yī)療保障的人比例明顯大，收入 3 萬元以上的人均有醫(yī)療保險(xiǎn)。 （ 6）被訪者中有超過一半（ 58%）的人沒有享受到報(bào)銷，沒有享受到報(bào)銷的這 87 人當(dāng)中，有 48 人是沒有參保，當(dāng)然不會(huì) 有報(bào)銷，另外 39 人參保了卻沒有享受過報(bào)銷；另外可以發(fā)現(xiàn)，參加職工醫(yī)保的人明顯報(bào)銷比率要比參加新農(nóng)合的人高。 （ 7）健康自評(píng)方面，由差到好的 5 個(gè)等級(jí)所占比重依次為 1%， 7%， 25%，51%， 5%。職業(yè)方面，服務(wù)業(yè)占 36%，工業(yè)占 51%，商業(yè)占 13%。健康自評(píng)與職業(yè)對(duì)于參保情況不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（ P 值分別為 不過，由于 2檢驗(yàn)是一個(gè)總體檢驗(yàn)，不排除可能有少數(shù)類別間的聯(lián)系被淹沒在絕大多數(shù)無關(guān)類別的情形出現(xiàn)，因此通常 2 不以嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)學(xué)上的 判斷準(zhǔn)則，具體 界 值 7 表 參保情況列聯(lián)表 新農(nóng)合 職工醫(yī)保 無醫(yī)保 合計(jì) 2 值 P 值 人數(shù) 構(gòu)成比 人數(shù) 構(gòu)成比 人數(shù) 構(gòu)成比 人數(shù) 構(gòu)成比 性別 男 38 8 2 8 28 6 2 年齡 181 4 9 4 5 以上 35 2 9 6 受教育 0 7 8 5 3 3 1 79 3 9 10 以上 5 2 暫住證 有 49 5 3 07 17 1 5 3 戶口 農(nóng)村 61 9 9 19 農(nóng) 5 7 1 健康 差 0 差 4 1 一般 16 3 8 好 39 9 9 7 很好 7 1 2 婚姻 未婚 15 0 4 婚 47 4 4 05 離婚 4 1 職業(yè) 服務(wù)業(yè) 24 1 4 業(yè) 35 9 3 7 商業(yè) 7 9 收入 （萬元） 1 以下 8 2 3 1 1 1 21 0 6 3 以上 6 0 報(bào)銷比率 0 30 8 7 24 1 25%- 12 0 2 66 6 8 50 8 為多少并無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，有學(xué)者認(rèn)為如果 P 值大于 沒有做對(duì)應(yīng)分析的必要 2。介于此，筆者在下面的對(duì)應(yīng)分析中就排除了這 2 個(gè)變量，不過由于謹(jǐn)慎性原則，在后面章節(jié) 的回歸方程中，還是會(huì)考慮這 2 個(gè)變量。 （ 8）被訪者中有暫住證的占 71%，無暫住證的占 29%；未婚的占 23%，已婚的占 70%，離婚的占 7%。這 2 個(gè)變量的 P 值過大（分別為 故可認(rèn)為這 2 個(gè)變量對(duì)參保情況不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可以不再做進(jìn)一步分析。 （三） 對(duì)應(yīng)分析 上一節(jié)使用了列聯(lián)表 2 檢驗(yàn)的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一個(gè)先驗(yàn)的分析，得到了參保狀況和人口學(xué)特征等分類變量?jī)蓛芍g的聯(lián)系。但現(xiàn)在更進(jìn)一步分析多個(gè)分類變量之間關(guān)系時(shí)， 2 檢驗(yàn)顯得不夠，可以 通過 對(duì)應(yīng)分析 的方法， 將上一節(jié)的 列聯(lián) 表轉(zhuǎn)換成一張散點(diǎn)圖，從而 將列聯(lián)表中包含的類別關(guān)系信息用各散點(diǎn)空間位置關(guān)系的形式 直觀的 表現(xiàn)出來。 圖 對(duì)應(yīng)分析圖 基于上一節(jié)列聯(lián)表 2 檢驗(yàn)的研究，選定參保情況、受教育年數(shù)、家庭人均收入、年齡、性別、戶口、報(bào)銷比率作為變量進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析，而婚姻狀況、職業(yè)狀況、自評(píng)健康狀況、是否有暫住證由于 2 檢驗(yàn)的 P 值過大，而不被選入進(jìn)行2張文彤，董偉 計(jì)分析高級(jí)教程 M等教育出版社， 2004： 309 9 對(duì)應(yīng)分析。對(duì)應(yīng)分析圖如圖 圖 判別度量 由圖 別度量可以看出，變量間都呈銳角，表明對(duì)應(yīng)分析效果不錯(cuò)。從圖 應(yīng)分析圖可以 得出以下一些 結(jié)論： （ 1）職工醫(yī)保、非農(nóng)戶口、較高報(bào) 銷、 10 年以上教育、家庭人均收入 3 萬元以上之間有聯(lián)系。這類流動(dòng)人口通常具有較高的素質(zhì)與穩(wěn)定的收入，雖然是流動(dòng)人口，但是非農(nóng)戶口，這類人一般有比較不錯(cuò)的工作，公司會(huì)給予員工參加職工醫(yī)保，并有較高（超過 25%）的報(bào)銷比率。 （ 2） 0文化、家庭人均收入 1 萬元以下、無醫(yī)保之間有聯(lián)系，這類人文化程度很低，小學(xué)沒畢業(yè)或文盲半文盲，相應(yīng)的收入水平也低，他們進(jìn)城后多半成為苦力，這就是城市中的弱勢(shì)群體。由于貧困不愿意主動(dòng)花錢參加醫(yī)保，或者是無信息來源，不知道如何參保，或者是在戶籍地參加了新農(nóng)合，但所參合的新農(nóng)合在務(wù)工地 （南京）不起作用，本人也不愿意在務(wù)工地參保。這樣的人群缺少起碼的醫(yī)療保障，并且他們多半從事苦力，易患疾病，所以這樣的人群應(yīng)該是政府部門重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。 （ 3）低報(bào)銷和新農(nóng)合之間有聯(lián)系。由數(shù)據(jù)分析，可以得到這樣的結(jié)論，新農(nóng)合在報(bào)銷比率上不如職工醫(yī)保。筆者認(rèn)為這主要有 2 個(gè)原因，一是我國的城鄉(xiāng)差距較大，農(nóng)村的醫(yī)療保健水平本身不如城市；二是流動(dòng)人口在戶籍地參加了新農(nóng)合，現(xiàn)在到了務(wù)工地（南京），存在一個(gè)異地就醫(yī)的問題，即便戶籍地的新農(nóng)合能報(bào)銷，但手續(xù)煩雜，影響了報(bào)銷比率。 10 三 、基于離散選擇模型的參保影響因素分 析 在 上一章的多重對(duì)應(yīng)分析中，我們將繁雜的數(shù)據(jù)以類別聯(lián)系的方式直觀的表現(xiàn)在了二維圖形中，一目了然的得出了很多有用的結(jié)論。但是對(duì)應(yīng)分析這種方法只能從直觀的角度定性分析問題，不能用于相關(guān)關(guān)系的假設(shè)檢驗(yàn)，無法得到確切的統(tǒng)計(jì)結(jié)論， 也 無法從定量的角度更深層次的分析流動(dòng)人口的參保情況。因此本章將在上一章研究的基礎(chǔ)上， 采用離散選擇模型，以定量分析的形式研究流動(dòng)人口參保的影響因素，明確解決“ 什么樣的流動(dòng)人口對(duì)應(yīng)會(huì) 具體 選擇哪種醫(yī)保 ”這個(gè)問題， 使結(jié)論更加細(xì)致客觀。 （一） 變量選取 按照上章對(duì)應(yīng)分析及列聯(lián)表 2 檢驗(yàn)，由于 謹(jǐn)慎性原則，建模之初，本文將健康自評(píng)與職業(yè)（ 2 檢驗(yàn) P 值分別為 納入到自變量當(dāng)中，而是否有暫住證和婚姻情況（ 2 檢驗(yàn) P 值分別為 被排除在外。因此本文以流動(dòng)人口是否參保作為被解釋變量，以被訪者年齡、受教育年數(shù)、自評(píng)健康狀況、家庭人口、家庭人均收入、報(bào)銷比率、性別、戶口、職業(yè)為解釋變量，具體如表 表 變量選取及說明 變量 變量說明 因變量 Y 參保情況 0=無醫(yī)保 1=參保 自變量 齡 取絕對(duì)數(shù) 教育年數(shù) 取絕對(duì)數(shù) 評(píng)健康狀況 1=很差 2=較差 3=一般 4=較好 5=很好 庭人口 取絕對(duì)數(shù) 庭人均收入 取絕對(duì)數(shù) 銷比率 取絕對(duì)數(shù) 別 1=男 2=女 口 1=農(nóng)村戶口 2=非農(nóng)戶口 業(yè) 1=服務(wù)業(yè) 2=工業(yè) 3=商業(yè) （二） 基于因子分析思想解決多重共線性問題 由常識(shí)知，流動(dòng)人口的年齡與受教育年數(shù)會(huì)有反向關(guān)系，即一般年齡大的人文化水平低；流動(dòng)人口的家庭人均收入會(huì)與受教育年數(shù)有正向關(guān)系，即一般文化 11 水平高的人收入相應(yīng)會(huì)高。經(jīng)檢驗(yàn)，流 動(dòng)人口的年齡與受教育年數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)為 動(dòng)人口的家庭人均收入與受教育年數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)為 2 個(gè)數(shù)值都很高。至于收入與年齡之間的偏相關(guān)系數(shù)比較低（為 很可能是因?yàn)槲幕瘜?duì)收入的正效應(yīng)，與文化對(duì)年齡的負(fù)效應(yīng)正負(fù)相抵了。 確定是否存在多重共線性可以通過輔助回歸的方法，輔助回歸結(jié)果如表 表 輔助回歸結(jié)果 因變量 自變量 T 統(tǒng)計(jì)量 P 值 年齡 受教育年數(shù) 庭人均收入 受教育年數(shù) 輔助回歸結(jié)果知，年齡、家庭人均收入分別與 受教育年數(shù)回歸，都有很好的解釋作用，所以可以認(rèn)為他們之間存在顯著的共線性關(guān)系 3。模型存在多重共線性的時(shí)候會(huì)影響到方程的效果。從邏輯上講，本身就不應(yīng)該將冗余變量納入模型進(jìn)行分析；更重要的是，與多元回歸模型一樣， 歸也對(duì)多重共線性比較敏感，當(dāng)存在多重共線性的時(shí)候，系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)將產(chǎn)生偏差（ 985），當(dāng)共線性嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致系數(shù)估計(jì)符號(hào)的變化 ( 977)。這是建模中一個(gè)個(gè)比較嚴(yán)重而又經(jīng)常被學(xué)者們忽略的問題。 模型中其他解釋變 量之間也存在著一定的共線性，但相關(guān)系數(shù)都在 下，這時(shí)多重共線性帶來的問題不嚴(yán)重，可以忽略 4。 （ 1） 學(xué)者孫敬水（ 2008）建議將那些存在多重共線性的變量，通過主成份分析的方法，將存在相關(guān)性的變量組合成新的主成份，用較少的新指標(biāo)代替原來較多的舊變量，而這些較少的新指標(biāo)之間是不存在相關(guān)性的。所以再對(duì)新指標(biāo)建立回歸方程時(shí)，實(shí)際上就避免了多重共線性的問題。 本文結(jié)合理論知識(shí)后，決定探索性的采用因子分析的思想來解決多重共線性問題。因?yàn)橐蜃臃治鲈谀撤N程度上可以看成是主成份分析的推廣與擴(kuò)展，它對(duì) 問題的研究更加深入，與主成份分析類似，因子分析實(shí)質(zhì)上也是個(gè) 降維 的過程，同樣不受量綱的影響，將多個(gè)相關(guān)的變量用少量不相關(guān)的因子來代替。而比起主成份分析，因子分析有它特有的優(yōu)勢(shì)，可以通過因子軸的旋轉(zhuǎn)，可以使得到新的因子載荷意義更加明顯。 （ 2） 因子分析的基本思想是：設(shè)有 N 個(gè)樣本， P 個(gè)指標(biāo)， X=（ ，T 為隨機(jī)向量，要尋找的公因子為 F=( ， T，則模型 3孫敬水 M. 上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 ,2009:126王濟(jì)川，郭志剛 歸模型 方法與應(yīng)用 M等教育出版社， 2001： 19012 + a 1 1 + a 2 2 + a p （ 就稱為因子模型，寫成矩陣形式為： X = （ 其中 A=（ 因子載荷矩陣， 因子載荷，其實(shí)質(zhì)是公因子 變量相關(guān)系數(shù) 為特殊因子，代表公因子以外的影響因素，在實(shí)際分析時(shí)忽略不計(jì)。 對(duì)求得的公因子，需要觀察它們?cè)谀男┲笜?biāo)上有較大的載荷，再據(jù)此說明該公因子的實(shí)際含義。通 常會(huì)進(jìn)一步作因子旋轉(zhuǎn)，以求旋轉(zhuǎn)后能得到更加合理的解釋。 （ 3） 在建完因子分析模型后，可以通過回歸估計(jì)的方法寫出如下的因子表達(dá)式： + b （ i=1， 2， ， m） （ 通過上面 子表達(dá)式，計(jì)算出 F 的因子得分（變量標(biāo)準(zhǔn)化后），后面建立回歸方程模型的時(shí)候用 F 的因子得分?jǐn)?shù)值代替原來的變量 X 數(shù)值，在解釋方程的時(shí)候再將 F 還原成 X。這樣就基本解決了多重共線性問題。 （ 1）提取公因子： 對(duì)上文提到的變量中具有多重共線性的 3 個(gè)變量，即被訪者年齡，受教育年數(shù)，家庭人均收入用 性分析。由表 為 0，表明各變量間確實(shí)具有較大相關(guān)性，可以提取公因子。 表 形檢驗(yàn) 卡方值 由度 3 方差貢獻(xiàn)率 因子個(gè)數(shù) 單位根 方差貢獻(xiàn)率 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率 1 表 以看出， 當(dāng)選取 2個(gè)因子的時(shí)候，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了 13 說明選取 2個(gè)因子基本能很好的解釋原來 3個(gè)變量了。這里實(shí)際上是將 3維降到了 2維，用 2個(gè)新的沒有相關(guān)性的變量代替原來 3個(gè)變量。 采用方差最大旋轉(zhuǎn)的方法后，結(jié)合因子載荷矩陣和公式 們可以寫出該實(shí)際問題的因子模型，如下： = 受教育年數(shù) = （ = 過觀察公式 以發(fā)現(xiàn)公因子 教育年數(shù)越長(zhǎng)、家庭人均收入越高， 公因子 教育年數(shù)越短、年齡越大， （ 2）選取 工具變量 ： 因子分析提取公因子的目的是找到新的 2個(gè)指標(biāo)代替原來的 3個(gè)，作為工具變量放入后面的模型中，從而沒有多重共線性。這里通過回歸估計(jì)的方法并結(jié)合公式 出上述 2個(gè)公因子的因子表達(dá)式，如下： 年齡 + 受教育年數(shù) + 家 庭人均收入 年齡 - 受教育年數(shù) + 家庭人均收入 (將年齡、受教育年數(shù)和家庭人均收入的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，帶入公式 可以算出 2個(gè)公因子對(duì)應(yīng)于每個(gè)樣本的具體數(shù)值，也就是因子得分。 （ 3） 檢驗(yàn)多重共線性 ： 這里對(duì)計(jì)算出的 2列因子得分再進(jìn)行一次簡(jiǎn)單相關(guān)分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表 時(shí)再進(jìn)行一次輔助回歸，結(jié)果如表 可以看出， 2之間已經(jīng)基本完全沒有相關(guān)性了；另外， 以相關(guān)系數(shù)均不超過 下面在建回歸方程的時(shí)候，就直接將公式 代替此前的 3個(gè)變量的具體數(shù)值。這樣就解決了此前的多重共線性問題 。 5注： 同。 14 表 2 1 2 表 輔助回歸結(jié)果 因變量 自變量 T 統(tǒng)計(jì)量 P 值 1 （三） 基于二元離散選擇模型的實(shí)證研究 變量說明 本文以 流動(dòng)人口是否參保作為被解釋變量，以被訪者年齡、受教育年數(shù)、家庭人均收入、自評(píng)健康狀況、家庭人口、報(bào)銷比率、性別、戶口、職業(yè)為解釋變量。根據(jù)前文基于因子分析思想，提取了 2 個(gè)新的公因子 替此前被訪者年齡、受教育年數(shù)、家庭人均收入這 3 個(gè)變量，處理后的變量如表 表 處理后的變量說明 變量 變量說明 因變量 Y 參保情況 0=無醫(yī)保 1=參保 自變量 評(píng)健康狀況 1=差 2=較差 3=一般 4=較好 5=很好 庭人口 取絕對(duì)數(shù) 銷比 率 取絕對(duì)數(shù) 別 1=男 2=女 口 1=農(nóng)村戶口 2=非農(nóng)戶口 業(yè) 1=服務(wù)業(yè) 2=工業(yè) 3=商業(yè) 值為公式 果 值為公式 果 在做離散選擇模型的時(shí)候，取決對(duì)數(shù)的連續(xù)型變量直接納入計(jì)算即可；而性別和戶口雖然是離散變量，但是只有 2個(gè)取值，像這樣的二分類也可以直接納入方程，也可以對(duì)系數(shù)得到很好的解釋；自評(píng)健康狀況這樣的有序自變量，學(xué)者葉勇（ 2001）從專業(yè)角度出發(fā)認(rèn)為可以將該變量作為連續(xù)型變量進(jìn)行分析；而職業(yè) 15 這樣的無序分類變量 ， 1、 2、 3僅僅是一個(gè)代碼，不代表水平高低，并且 3者之間差別并不能強(qiáng)行規(guī)定為 等距 ，所以不能直接帶入方程，需要設(shè)定虛擬變量，設(shè)置如下： 職業(yè) 1 工業(yè)； 0 其他 職業(yè) 1 商業(yè)； 0 其他 （ 1） 線性概率模型 ： 這里由于被解釋變量為流動(dòng)人口是否參保，是 0不是連續(xù)型數(shù)值變量，如果直接用普通最小二乘法進(jìn)行估計(jì)的話，即建立線性概率模型，會(huì)造成以下幾個(gè)問題： 由于在線性概率模型中殘差的非齊性，參數(shù)估計(jì)的估計(jì)方差將是有偏的，因此任 何假設(shè)檢驗(yàn)如 檢驗(yàn)都是無效的； 由線性概率模型估計(jì)的事件概率值在遇到很大或很小的 能會(huì)超出0， 1區(qū)間，這是不合常理的，無法解釋的； 最嚴(yán)重的問題在于它的函數(shù)形式，因?yàn)榫€性概率模型是線性的，即無論 歸估計(jì)系數(shù) 、 都是常數(shù)，而在最小二乘法估計(jì)的線性概率模型中，截距 和斜率 對(duì)于所有的 （ 2） 引入 由于上面提到的線性概率模型存在一些致命的缺陷，所以當(dāng)因變量是離散變量的時(shí) 候，不能直接用最小二乘估計(jì)建立線性方程。需要使用非線性函數(shù)，最好事件發(fā)生的概率 著 一種值域在（ 0， 1）區(qū)間內(nèi)并且有著 常用的最流行的一種分布就是 圖 累計(jì)分布函數(shù)為一個(gè)比較簡(jiǎn)單的形式： P（ 1|= Pi = (+ = 1/（ 1+ (先值域在 0且曲線呈 明 6的作用對(duì)于發(fā)生某個(gè)事件的可能性是變化的，在中間的時(shí)候敏感變化大，兩頭變化小。這很符合常理，比如收入越高越傾向于參加醫(yī)保，收入水平在中間某個(gè)階段內(nèi)變化對(duì)參加醫(yī)保概率的影響較大，而收入太低或太高時(shí)則不那么敏感（特別窮困的人收入增