Các quan sát có trá trị dị biệt của một số biến định lượng bị loại bỏ trên cơ sở kết quả phân tích đồ thị box plot. Các giá trị bị loại bỏ là các điểm dị biệt có giá trị nằm ngoài cận trên (upper outer fence) và nằm ngoài cận dưới (lower outer fence) của box (xem hình 2.1). Các giá trị giới hạn này được tính như sau:
Cận trên (UOF) = Q3 + 3*IQ Cận dưới (LOF)= Q1 - 3*IQ Trong đó:
Q1, Q3 lần lượt là các phân vị 25% và 75%.
IQ = Q3 - Q1 được gọi là khoảng bên trong phân vị.
Các quan sát có giá trị nằm ngồi UOF và LOF được xem là các điểm dị biệt cực mạnh. Các quan sát có giá trị nằm ngồi UIF và LIF được gọi là các dị biệt cứng.
Nghiên cứu này chỉ thực hiện loại bỏ các điểm dị biệt cực mạnh nêu trên, áp dụng đối với biến thu nhập bình qn đầu người. Kết quả, có 2.682 quan sát bị loại bỏ. Như vậy, bộ dữ liệu sau khi tinh lọc được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm 29.740 quan sát là cá nhân.
2.4 Phương pháp đo lường sự không công bằng theo chiều ngang
trong khám chữa bệnh
Nghiên cứu áp dụng phương pháp đo lường sự công bằng theo chiều ngang được phát triển bởi van Doorslaer, Wagstaff và các đồng nghiệp (2008). Phương pháp này đánh giá công bằng trong sử dụng chăm sóc sức khỏe bằng việc tính đến việc các cá nhân có nhu cầu sức khỏe khác nhau và sự khác nhau về nhu cầu sức khỏe phải được chuyển thành cầu sức khỏe và sử dụng dịch vụ sức khỏe khác nhau. Không công bằng theo chiều ngang được định nghĩa là sự khác biệt giữa việc sử dụng chăm sóc sức khỏe được quan sát và việc sử dụng được kỳ vọng cho nhu cầu sức khỏe của cá nhân cho trước.
Việc đo lường sự không công bằng theo chiều ngang trong khám chữa bệnh được thực hiện qua 07 bước sau:
Bước 1: sử dụng mơ hình probit để xem xét các nhân tố thuộc về nhu cầu và không phải nhu cầu có ảnh hưởng đến việc khám chữa bệnh. Mơ hình hồi quy có dạng:
yi =!+"ln(thunhap)i+ #jxji+!$kzki+%i
j
! (3.1)
Trong đó: yilà biến khám chữa bệnh; ln(thunhap)i là ln thu nhập bình quân đầu người của hộ gia đình trong một tháng; xj là các biến nhu cầu, bao gồm các biến: tuổi theo giới tính, bị bệnh trong 4 tuần qua, số ngày nằm, số ngày nghỉ; zk là các biến không phải nhu cầu, bao gồm các biến: dân tộc, tình trạng hơn nhân, bằng cấp cao nhất, có bảo hiểm y tế, thành thị và biến vùng;
α, β, γj, δk là tham số và εi là sai số chuẩn.
Các kiểm định ràng buộc
Kiểm định Maximum Likelihood (ML) để xác định biến độc lập tác động có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc hay không. Các giả thiết của kiểm định này như sau:
Giả thiết H0: βk = 0, có nghĩa là biến Xk khơng có tác động lên Pr(Yi =1 Xks).
Giả thiết Ha: βk≠ 0, có nghĩa là biến Xk có tác động lên Pr(Yi =1 Xks). Kiểm định này sử dụng thống kê z. Nếu giá trị p < 5% thì bác bỏ H0. Kiểm định mức ý nghĩa của biến độc lập: sử dụng thống kê χ2. Giả thiết của kiểm định này như sau:
Giả thiết H0: β1 = β2 = β3 = .... = βk = 0, có nghĩa là mơ hình hồi quy
Giả thiết Ha: có ít nhất 1 β ≠ 0, có nghĩa là mơ hình hồi quy sử dụng được.
Mơ hình Probit sử dụng χ2 tính tốn = 2(LLFUR - LLFR), trong đó LLFUR là log likelihood Function bao gồm tất cả các biến Xk, LLFR là log likelihood Function chỉ bao gồm B1. Nếu χ2 < 5% thì bác bỏ H0.
Bước 2: tính chỉ số tập trung. Chỉ số tập trung được đưa ra trong nghiên cứu này để đo lường sự bất bình đẳng trong sử dụng y tế. Chỉ số tập trung định lượng mức độ bất bình đẳng về sức khỏe có liên quan đến thu nhập. Nếu chỉ số tập trung có giá trị dương thì có tồn tại bất bình đẳng và bất bình đẳng này có lợi cho người giàu (nghĩa là người giàu sử dụng y tế nhiều hơn người nghèo), ngược lại nếu chỉ số tập trung có giá trị âm thì có tồn tại bất bình đẳng và bất bình đẳng này có lợi cho người nghèo (nghĩa là người nghèo sử dụng y tế nhiều hơn người giàu).
Do mẫu nghiên cứu không được gán trọng số nên nghiên cứu này sử dụng phương pháp “hồi quy thuận tiện” (Kakwani, Wagstaff và van Doorslaer, 1997) để tính chỉ số tập trung theo cơng thức:
2!r 2 hi µ ! " # $ % &="+#ri+$i (3.2)
Trong đó, !r2 là phương sai của thứ bậc từng phần, hi là biến khu vực sức khỏe (nội trú hay ngoại trú), µ là trung bình của nó, ri = i/N là thứ bậc
từng phần của cá nhân i theo sự phân bổ thu nhập, với i = 1 cho người nghèo nhất và i = N cho người giàu nhất. Sử dụng OLS ước lượng δ sẽ bằng chỉ số tập trung.
Bước 3: hồi quy việc sử dụng sức khỏe kỳ vọng của một cá nhân bằng hồi quy probit mơ hình:
yi =!+"ln(thunhap)i+ #kXki k
! + $pZpi
p
Trong đó: yi là việc sử dụng một loại dịch vụ y tế nào đó (nội trú hoặc ngoại trú) của cá nhân i, ln(thunhap)i là ln thu nhập bình quân đầu người của hộ gia đình trong một tháng của cá nhân i, Xk là các biến nhu cầu có ảnh hưởng đến sử dụng y tế, Zp là các biến không phải nhu cầu có ảnh hưởng đến sử dụng y tế, α, β, γk, δp là tham số và εi là sai số chuẩn. yˆix là sử dụng chăm sóc sức khỏe kỳ vọng của cá nhân i dựa trên nhu cầu sức khỏe của người đó. Số này có thể được cho là số lượng chăm sóc sức khỏe mà cá nhân nên tiêu thụ nếu người đó được điều trị giống như những người khác với nhu cầu chăm sóc sức khỏe như nhau.
Bước 4: sau khi dự đoán cầu, nghiên cứu tính tốn cầu chuẩn hóa gián tiếp (yˆiIS) bằng cách ước lượng giá trị y được dự đốn bởi việc chuẩn hóa đối với các biến X (biến nhu cầu) trong khi đồng thời kiểm soát các biến Z (không phải nhu cầu).
ˆ yix =!ˆ+"ˆln(thunhap)+ #kˆ Xki k ! + $pZp p ! (3.4) Sau đó, tính yˆiIS bằng cơng thức: ˆ yiIS =yi!yˆix +y (3.5)
Trong đó: yˆiISlà cầu chuẩn hóa gián tiếp được dự đốn, yi là cầu thực tế, ˆ
yix là cầu kỳ vọng theo x và y là trung bình mẫu của cầu thực tế.
Bước 5: sử dụng phương pháp hồi quy thuận tiện để tính chỉ số tập trung cho cả yi và yˆiISsẽ có được chỉ số tập trung thực tế (Cm) và chỉ số tập trung cầu dự đốn (Cp).
Bước 6: tính chỉ số không công bằng theo chiều ngang bằng công thức:
HI =2&01"#Lp(p)!Lm(p)$%dp=Cm!Cp (3.6) Trong đó:
Lp(p) là đường cong tập trung của cầu được dự đoán và Lm(p) là đường cong tập trung của cầu thực tế.
Chỉ số không công bằng theo chiều ngang nằm trong khoảng từ -2 đến 2 và có giá trị dương nếu có sự không công bằng ưu tiên cho những người giàu hơn của xã hội.
Bước 7: sử dụng phương pháp phân tích chỉ số tập trung để xác định mức đóng góp của mỗi đồng tham số (các nhân tố nhu cầu và không phải nhu cầu) cho sự không công bằng tổng thể trong khám chữa bệnh nội trú và ngoại trú. Bởi vì kết quả là biến nhị phân nên nghiên cứu sử dụng kỹ thuật được phát triển bởi van Doorslaer et al. (2004). Phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính gần đúng của mơ hình dựa trên tác động từng phần của mỗi đồng phương sai được đánh giá tại các trung bình mẫu. Cách tiếp cận này cho phép nghiên cứu nhận diện nhân tố nào có liên quan đến việc sử dụng thiên về người giàu hoặc người nghèo và để tính gần đúng đóng góp của chúng đối với chỉ số tập trung tổng thể.
Các tính tốn được thực hiện trên phần mềm Stata phiên bản 11 (xem phụ lục 2.1, 2.2 và 2.3 về các lệnh trong phần mềm thống kê Stata dùng để tính tốn chỉ số tập trung, chỉ số không công bằng theo chiều ngang và phân tích chỉ số khơng tập trung).
Quy trình phân tích của đề tài được thực hiện theo 3 bước như thể hiện trong hình 2.2 sau:
Bước 1: Trích và tích lọc số liệu từ phần mềm thống kê Stata - Xác định và trích các biến từ dữ liệu - Xử lý các quan sát có dữ liệu bị trống trong các biến cá nhân được trích lọc - Loại bỏ các biến các quan sát có giá trị dị biệt - Hoàn thiện bộ dữ liệu được sử dụng trong mô hinh với số quan sát n = 29.740 Bước 2: Phân tích mơ tả bộ dữ liệu theo các đặc tính cá nhân: sử dụng phân tích thống kê mơ tả và kiểm định sự khác biệt giữa các số trung binh (kiểm định t) - Xác định mơ hình hồi quy Probit về các nhân tố ảnh hưởng đến việc khám chữa bệnh và xác định nhân tố nào thuộc về nhu cầu, nhân tố nào không phải nhu cầu
- Ước lượng các hệ số trong mơ hình - Kiểm định mức phù hợp và ý nghĩa thống kê của mơ hình - Ước lượng chỉ số bất bình đẳng và chỉ số khơng công bằng về khám chữa bệnh sử dụng phương pháp được phát triển bởi van Doorslaer, Wagstaff
- Phân tích tác động của các biến nhu cầu và không phải nhu cầu đối với bất bình đẳng về khám chữa bệnh Bước 3: Đo lường sự không công bằng theo chiều ngang
Tóm tắt chương 2:
Các biến sử dụng trong nghiên cứu được chia làm hai loại là biến nhu cầu và biến không phải nhu cầu. Các biến nhu cầu gồm: tuổi theo giới tính, số ngày nghỉ vì bị bệnh, số ngày nằm một chỗ vì bị bệnh, bị bệnh trong 4 tuần quan. Các biến không phải nhu cầu bao gồm: thu nhập, dân tộc, tình trạng hơn nhân, trình độ giáo dục phổ thông, bảo hiểm y tế, khu vực thành thị/nông thơn, vùng.
Bộ dữ liệu sau khi trích lọc được loại bỏ theo phương pháp đồ thị bõ plot và loại bỏ các quan sát có dữ liệu trống cịn 29.740 quan sát. Đây là số quan sát được sử dụng xun suốt trong các kết quả phân tích.
Trình tự ước lượng không công bằng theo chiều ngang sử dụng thực hiện theo phương pháp được phát triển bởi van Doorslaer, Wagstaff và những tác giả khác.
CHƯƠNG 3
THỰC TRẠNG KHÁM CHỮA BỆNH Ở VIỆT NAM
Chương này tập trung mô tả tổng quát thực trạng bệnh tật, bảo hiểm y tế, khám chữa bệnh của người dân Việt Nam theo các đặc tính giới tính, khu vực thành thị/nơng thơn, vùng, nhóm thu nhập.
3.1 Thực trạng bệnh tật
Theo kết quả khảo sát mức sống năm 2008, có 51,6% thành viên trong hộ trả lời có bị ốm/bệnh/chấn thương trong 12 tháng qua, trong đó chỉ có 10,1% số người bị ốm/bệnh/chấn thương phải nằm một chỗ và phải chăm sóc tại giường; có 16,3% trả lời có bị ốm/bệnh/chấn thương trong 04 tuần qua. Nam giới có tỷ lệ người bị ốm/bệnh/chấn thương trong 12 tháng qua và tỷ lệ người bị ốm/bệnh/chấn thương phải nằm một chỗ và phải chăm sóc tại giường thấp hơn nhiều so với nữ giới (6,9% và 1,9%). Người Kinh có tỷ lệ người bị ốm/bệnh/chấn thương trong 12 tháng qua cao thứ nhì so với các dân tộc khác (53,1%, cao nhất là người Hoa 53,2%). Tỷ lệ người bị ốm/bệnh/chấn thương trong 12 tháng qua ở khu vực thành thị cao hơn 6,6% so với khu vực nông thôn, tuy nhiên tỷ lệ người bị ốm/bệnh/chấn thương phải nằm một chỗ và phải chăm sóc tại giường khu vực nông thôn cao hơn khu vực thành thị 1,5%. Trong 8 vùng, vùng đồng bằng sơng Cửu Long có tỷ lệ người trả lời bị ốm/bệnh/chấn thương trong 12 tháng qua cao nhất (63%) và vùng Tây Bắc có tỷ lệ này thấp nhất (38,3%); vùng Tây Nguyên tỷ lệ người bị ốm/bệnh/chấn thương phải nằm một chỗ và phải chăm sóc tại giường cao nhất (13,2%), vùng Đông Nam Bộ có tỷ lệ này thấp nhất (8,1%). Nhóm hộ nghèo nhất có tỷ lệ người bị mắc bệnh/chấn thương thấp hơn nhóm hộ giàu nhất. So với năm 2006, tỷ lệ người trả lời bị ốm/bệnh/chấn thương tăng nhẹ ở các giới, vùng, khu vực và các nhóm thu nhập, riêng vùng Tây Nguyên có giảm nhẹ.
Bảng 3.1: Tỷ lệ người mắc bệnh, chấn thương chia theo giới tính, thành thị, vùng, 5 nhóm thu nhập, dân tộc (đơn vị tính %)
Năm 2006 Năm 2008 Nam 45,5 48,1 Nữ 52,5 55,0 Thành thị 53,3 56,4 Nông thôn 47,6 49,8 Nhóm thu nhập 1 45,8 48,1 Nhóm thu nhập 2 46,8 49,1 Nhóm thu nhập 3 49,1 50,0 Nhóm thu nhập 4 51,0 54,3 Nhóm thu nhập 5 52,9 56,6 Đồng bằng sông Hồng 44,4 44,9 Đông Bắc 42,2 43,2 Tây Bắc 37,2 38,3 Bắc Trung Bộ 39,1 43,1
Duyên hải Nam Trung Bộ 42,5 47,3
Tây Nguyên 57,0 56,8
Đông Nam Bộ 59,5 61,7
Đồng bằng sông Cửu Long 58,4 63,0
Kinh 50,0 53,1
Hoa 51,8 53,2
Nguồn: Bộ dữ liệu trích từ VHLSS 2008, n = 29.740; Tổng cục Thống kê
Số ngày một người phải nghỉ do bị ốm/chấn thương bình quân bình quân là 12,4 ngày, nữ giới cao hơn nam giới một chút (0,4 ngày), khu vực nông thôn cao hơn nhiều so với khu vực thành thị (3,7 ngày). Khu vực Bắc
Trung Bộ và khu vực Đông Nam Bộ lần lượt có số ngày phải nghỉ cao nhất và thấp nhất trong 8 vùng (19,4 ngày và 8,8 ngày). Nhóm hộ nghèo nhất có số ngày nghỉ cao hơn nhiều so với nhóm hộ giàu nhất (6,9 ngày). Bình qn một người Kinh bị ốm/chấn thương phải nghỉ 12,2 ngày. So với năm 2006, số ngày nghỉ bình quân ở các giới có giảm nhẹ; vùng Tây Nguyên và Đơng Nam bộ, nhóm hộ nghèo nhất có tăng nhẹ, các vùng và nhóm thu nhập cịn lại đều giảm.
Bảng 3.2: Số ngày phải nghỉ do bị ốm/chấn thương bình quân một
người bị ốm/chấn thương chia theo giới tính, thành thị, vùng, 5 nhóm thu nhập Năm 2006 Năm 2008 Nam 12,6 12,2 Nữ 12,8 12,6 Thành thị 10,3 9,7 Nơng thơn 13,7 13,4 Nhóm thu nhập 1 15,6 15,9 Nhóm thu nhập 2 14,1 13,7 Nhóm thu nhập 3 12,9 12,7 Nhóm thu nhập 4 11,4 10,7 Nhóm thu nhập 5 10,0 9,0 Đồng bằng sông Hồng 15,4 14,2 Đông Bắc 13,7 13,3 Tây Bắc 14,8 14,1 Bắc Trung Bộ 17,9 17,8
Duyên hải Nam Trung Bộ 13,7 13,3
Năm 2006 Năm 2008
Đông Nam Bộ 8,5 9,1
Đồng bằng sông Cửu Long 11,0 10,3
Nguồn: Bộ dữ liệu trích từ VHLSS 2008, n = 29.740; Tổng cục Thống kê
3.2 Thực trạng bảo hiểm y tế
Theo kết quả khảo sát năm 2008, có 61% số người có thẻ bảo hiểm y tế hoặc sổ/thẻ khám chữa bệnh miễn phí khi đi khám, chữa bệnh nội trú và ngoại trú, tăng đáng kể so với năm 2006, kể cả ở nơng thơn. Đặc biệt đã có 72% số người thuộc nhóm hộ nghèo nhất có thẻ bảo hiểm y tế hoặc sổ/thẻ khám chữa bệnh miễn phí, trong khi nhóm hộ giàu nhất chỉ có 66,5%. Những vùng nghèo nhất như Tây Bắc và Tây Nguyên, những nhóm dân tộc thiểu số có tỷ lệ này cao nhất cả nước. Nam vẫn là đối tượng tham gia bảo hiểm y tế nhiều hơn nữ. Khu vực thành thị có tỷ lệ người khám chữa bệnh có bảo hiểm y tế cao hơn khu vực nơng thơn. Nhìn chung, so năm 2006, tỷ lệ người khám chữa bệnh có thẻ bảo hảm y tế năm 2008 có tăng, riêng vùng Tây Bắc có giảm nhẹ.
Bảng 3.3: Tỷ lệ người khám chữa bệnh có bảo hiểm y tế hoặc sổ/thẻ khám chữa bệnh miễn phí chia theo giới tính, thành thị, vùng, 5 nhóm thu nhập Năm 2006 Năm 2008 Nam 59,9 63,9 Nữ 55,4 58,7 Thành thị 62,1 65,0 Nông thôn 55,7 59,5