CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.2. Tổng quan các mô hình ước lượng, dự báo chi phí KCB
1.2.4. Các mô hình ước lượng chi phí khám chữa bệnh được áp dụng ở Việt
Ở Việt Nam, đã có một số phân tích thống kê về chi phí KCB BHYT (ví dụ, xem Long và cộng sự, 2016; Kelly và cộng sự, 2016...) cũng như ước lượng và dự báo chi phí KCB do Quỹ BHYT chi trả (BHXH Việt Nam & InWent, 2012; Kelly và cộng sự, 2018).
Ví dụ, Kelly và cộng sự (2018) chia người tham gia BHYT thành các nhóm nhỏ theo các tiêu chí nhân khẩu (các nhóm tuổi 0-4, 5-9,..., 80+ và giới tính) và theo các tiêu chí phi nhân khẩu (như loại KCB nội trú và KCB ngoại trú và nhóm bệnh theo phân loại bệnh quốc tế ICD). Nhóm tác giả sử dụng chi phí KCB trung bình theo lượt của từng nhóm làm cơ sở trong tính toán nhưng chưa tính đến các biến động ngẫu nhiên của số lượt KCB cũng như chi phí KCB.
Mô hình hồi quy với hướng tiếp cận thống kê (mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát và mô hình cộng tổng quát) cũng như hướng tiếp cận máy học (mô hình cây hồi quy và rừng ngẫu nhiên) cũng đã được thử nghiệm trong ước chi phí KCB do BHYT tri trả ở Việt Nam (Thắm, 2017). Tuy nhiên kết quả chưa đủ tin cậy do dữ liệu về các biến giải thích chưa phong phú.
Trong nghiên cứu của mình, lần đầu tiên Thắm (2018) đã áp dụng mô hình rủi ro nhóm và phương pháp Bayes trong ước lượng chi phí KCB BHYT theo đầu người cho một số nhóm đối tượng.
Lấy ý tưởng chia nhóm của Kelly và cộng sự (2018) cùng với phương pháp tiếp cận ngẫu nhiên của Thắm (2018), Luận án xây dựng mô hình ước lượng tổng chi phí KCB BHYT cho tất cả các nhóm đối tượng, dựa trên dữ liệu KCB BHYT của TP. Hồ Chí Minh, dữ liệu tham gia BHYT dữ liệu dự báo dân số của Tổng cục thống kê.
Kết luận chương 1
Chương này đã trình bày cơ sở lý luận về bảo hiểm nói chung và BHYT nói riêng, đồng thời tổng quan được các mô hình Toán kinh tế trong ước lượng và dự báo chi phí KCB.
Đối với hoạt động bảo hiểm nói chung và BHYT nói riêng, phí đóng của người được bảo hiểm phụ thuộc rất nhiều hay hoàn toàn phụ thuộc vào mức độ thiệt hại của rủi ro mà người được bảo hiểm có thể gặp phải trong tương lai. Việc sử dụng phương pháp Toán – Thống kê là cần thiết và khoa học trong việc ước lượng các tổn thất do rủi ro mang lại.
Các mô hình Toán được sử dụng một cách phổ biến trên thế giới trong việc ước lượng và dự báo các tổn thất nói chung và chi phí KCB nói riêng. Nếu phân chia theo mức độ chi tiết về chi phí KCB thì các mô hình dự báo chi phí KCB được chia thành ba loại: mô hình mô phỏng vi mô, mô hình ở cấp độ vĩ mô và mô hình theo thành phần.
Trong đó, mô hình mô phỏng vi mô coi chi phí KCB của mỗi cá nhân là một đơn vị cần phân tích, mô hình theo thành phần thì chia các đối tượng cần nghiên cứu theo thành phần/nhóm, còn mô hình ở cấp độ vĩ mô lại coi tổng chi phí KCB như một biến cần xem xét.
Đối với mỗi loại mô hình kể trên thì luôn có hai cách tiếp cận để ước lượng chi phí KCB: Thứ nhất, nếu coi chi phí KCB như một biến cần giải thích thì ta có lớp các mô hình hồi quy. Khi đó, chi phí KCB trung bình được ước lượng dựa vào các quan sát về các biến độc lập, với nhiều dạng hàm hồi quy khác nhau và nhiều phương pháp ước lượng khác nhau từ đơn giản là hồi quy tuyến tính đến phức tạp như hồi quy rừng ngẫu nhiên. Thứ hai, nếu coi chi phí KCB như là tổn thất có thể xảy ra trong tương lai thì ta có lớp các mô hình tổn thất ước lượng chi phí KCB. Khi đó, chi phí KCB sẽ đóng vai trò như một biến ngẫu nhiên với phân phối xác suất cụ thể. Theo cách tiếp cận này, khi xác định được phân phối xác suất của chi phí KCB thì ta có thể tính được tất cả các tham số đặc trưng của nó, chứ không chỉ dừng lại ở giá trị trung bình như cách tiếp cận hồi quy.
Do tính ưu việt của cách tiếp cận phân phối xác suất nên Luận án lựa chọn lớp các mô hình tổn thất để ước lượng chi phí KCB do BHYT chi trả. Theo phương pháp tiếp cận này, Luận án kết hợp mô hình mô phỏng vi mô và mô hình theo thành phần, để đưa ra mô hình ước lượng chi phí KCB cho mỗi nhóm đối tượng bằng cách mô phỏng chi phí KCB của từng đối tượng trong nhóm. Mô hình này còn được gọi là mô hình rủi ro nhóm (Collective Risk Model). Các đối tượng được nghiên cứu cũng được chia thành
các nhóm dựa vào các yếu tố nhân khẩu và phi nhân khẩu, sao cho mức độ đối với rủi ro của mỗi đối tượng trong nhóm là tương đương nhau. Cách chia nhóm đối tượng ra nghiên cứu gần giống với nghiên cứu của Kelly và cộng sự (2018) nhưng cách tiếp cận trong Luận án hoàn toàn khác, đó là cách tiếp cận ngẫu nhiên.
CHƯƠNG 2