CC BY
38
А.А. Трегубова
СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СПРОСА НА МЕДИЦИНСКИЕ УСЛУГИ Аннотация
В статье рассматриваются возможности использования добровольного медицинского страхования как одного из инструментов защиты интересов населения в области охраны здоровья в РФ. Наиболее популярно в настоящее время коллективное добровольное медицинское страхование, включаемое работодателями в социальный пакет для своих сотрудников. В перспективе основными покупателями полисов ДМС должны быть именно индивиды, что практикуется за рубежом. Для продвижения ДМС на страховом рынке среди населения важно выявить основные характеристики населения, заинтересованного в приобретении таких полисов. Можно предположить существование взаимосвязи между спросом населения на медицинские услуги и спросом на услуги ДМС. Выделив основные детерминанты спроса населения на медицинские услуги, можно определить наиболее вероятную группу потребителей услуг добровольного медицинского страхования в РФ. В статье приведены основные результаты статистического моделирования потребительского поведения населения на рынке медицинских услуг для всего населения и отдельно работающего населения по данным РМЭЗ за 2005 год, сделаны выводы.
Annotation
Voluntary health insurance is one method protection of population’s health. Voluntary health insurance is an insurance policy that is covered by individuals or their employers. Nowadays collective voluntary health insurance is more popular in Russian Federation. Voluntary health insurance is included in employees’ social package. In store main customers of voluntary health insurance policy must be individuals. That’s why it is necessary to determine main characteristics of people interested in health insurance to promotion voluntary health insurance among individuals. It is possible to assume correlation between demand of medical care and demand of voluntary health insurance. Allocating main determinants of demand of medical care it is possible to determine group of potential customers of health insurance.
2008 № 2
Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ»
There are basic results of statistical modeling demand of medical care on the RLMS data-panel 2005 and main conclusions in this article.
Ключевые слова
Добровольное медицинское страхование (ДМС), страхование, медицинские услуги
Key words
Voluntary health insurance, insurance, medical care
За последние несколько лет можно наблюдать заметное повышение интереса со стороны правительства России к здоровью населения. Результатом такого внимания стала разработка и дальнейшая реализация национального проекта в сфере здравоохранения. Такая активность правительства не в последнюю очередь обусловлена заметно ухудшившимся состоянием здоровья граждан за последние годы.
Усилившийся интерес к здоровью нации позволяет говорить о возросшей роли использования медицинского страхования как одного из инструментов защиты интересов населения в области охраны здоровья. При существующей в настоящее время неэффективной системе обязательного медицинского страхования в РФ в качестве дополнительного инструмента оплаты медицинской помощи выступает добровольное медицинское страхование (ДМС). Дальнейшее распространение ДМС среди населения должно способствовать решению проблем по улучшению существующей системы здравоохранения.
Хотя в настоящее время ДМС в основном распространено при коллективном страховании сотрудников различных предприятий и учреждений, оно становится востребованным страховым продуктом и среди отдельных граждан. В перспективе основными покупателями полисов ДМС должны быть именно индивиды, что практикуется за рубежом.
Для продвижения ДМС на страховом рынке среди населения важно опре-
делить целевую аудиторию возможных потребителей услуг данного вида, то есть выявить основные характеристики населения, заинтересованного в приобретении таких полисов.
Можно предположить существование взаимосвязи между спросом населения на медицинские услуги и спросом на услуги ДМС. Для определения наиболее вероятной группы потребителей услуг добровольного медицинского страхования в РФ целесообразным представляется выделение основных детерминант спроса населения на медицинские услуги, что позволит корректировать цены полиса ДМС в соответствии с заинтересованностью различных групп населения в потреблении медицинских услуг.
Исследование такой зависимости было проведено с использованием данных Российского мониторинга экономики и здоровья населения.
Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) (The Russian Longitudinal Monitoring Survey - RLMS1) проводится
1 Обследование проводится Институтом социологии РАН, Институтом питания РАМН, Исследовательским центром «Демоскоп», Исследовательским центром Paragon Research International. Университет штата Северная Каролина в Чапел Хилле выступал в роли координатора на всех этапах осуществления проекта RLMS. Финансирование обследования RLMS предоставлялось Агентством США по международному развитию (АМР США), Национальным институтом здравоохранения, Национальным фондом науки, Всемирным банком, Министерством иностранных дел Швеции и Университетом штата Северная Каролина в Чапел Хилле.
с 1992 года по общенациональной российской выборке и предназначен для изучения различных аспектов экономического положения и здоровья населения России. Обследование охватывает различные группы людей и предоставляет информацию о динамике широкого круга экономических и социальных показателей, характеризующих положение российских домохозяйств и индивидов в условиях переходной экономики.
Программа обследования включает данные о структуре домохозяйств, семейных бюджетах, жилищных условиях, о видах занятости, состоянии здоровья, качестве питания и так далее, а также об инфраструктуре и уровне цен по каждому населенному пункту, в котором проводится обследование.
В проведенном исследовании использовались индивидуальные данные четырнадцатой волны наблюдения (2005 год), из которых была проведена выборка индивидов в возрасте от 18 лет и старше. Анализ поведения лиц в младших возрастах не представляется целесообразным для данного исследования, так как они не могут самостоятельно принимать решение о приобретении полиса ДМС. Эти данные сформировали первую подвыборку, содержащую информацию обо всех индивидах, как работающих, так и неработающих. Вторая подвыборка была сформирована по данным первой подвыборки как совокупность только работающих лиц.
Первая подвыборка содержит 6 363 наблюдения, из них 41,47% мужчин. Доля работающего населения в общей совокупности составила 53,17%. Средний возраст индивида по первой подвыборке - 46,7 года. Подвыборка по
работающим содержит 2 659 наблюдений, из которых 45,2% мужчин. Средний возраст работающего человека составил 41,1 года.
В качестве зависимой переменной был использован результат ответа на вопрос индивидуального вопросника о том, насколько часто опрашиваемый посещает врача в течение года с вариантами ответа: «несколько раз в месяц», «один раз в месяц», «два-три раза в течение года», «один раз в год» и «реже одного раза в год». Разделив эти варианты ответа на две группы: «часто» -несколько или один раз в месяц и «редко» - два-три раза в течение года и реже, получили в качестве зависимой бинарную переменную, определяющую, часто ли индивид посещает врача за год.
Поскольку в качестве зависимой была выбрана двоичная переменная, использовались модели бинарного отклика. В этом случае моделируется не сама частота обращений к врачу, а вероятность обращения индивида за медицинской помощью. Моделирование производилось с помощью статистического пакета EViews 3.1.
Для целей исследования по первой и второй подвыборке были построены логит-модели. Все полученные модели значимы на высоком уровне значимости по значениям статистики отношения правдоподобия (ЬЯ).
Чтобы исследовать зависимость вероятности частого обращения к врачу от других переменных, сначала была построена логит-модель по наблюдениям первой подвыборки, содержащей как работающих, так и неработающих индивидов. В модель были включены все переменные, содержащиеся в первой подвыборке (таблица 1).
Таблица 1. Результаты оценивания логит-модели по первой подвыборке
№ Независимые переменные Коэффици- ент z-статистика
і Возраст -0,0161 -3,23 і9
2 Пол (мужской -1) -0,4964 -4,G725
3 Есть работа -0,4035 -З^іб
4 Хроническое заболевание сердца 0,4743 4,244б
5 Хроническое заболевание легких 0,0477 G,2955
б Хроническое заболевание печени -0,0953 -G,6986
7 Хроническое заболевание почек 0,0683 G,4885
8 Хроническое заболевание желудочнокишечного тракта -0,0037 -G,G324
9 Хроническое заболевание позвоночника 0,2252 2,G277
1G Другие хронические заболевания 0,3847 3,9і 13
9 Наличие детей -0,1816 -1,1571
12 Место жительства - город -0,1457 -G,7266
13 Место жительства - село -0,4617 -2,2537
14 Место жительства - областной центр 0,2525 1,321б
15 Законченное среднее образование 0,0704 G,5G81
іб Законченное среднее специальное образование 0,0293 G,2G42
17 Законченное высшее образование 0,3450 2,27G2
18 Наличие полиса ОМС 0,3060 1,G539
19 Наличие полиса ДМС 0,5962 2,1339
2G Наличие проблем со здоровьем 1,0203 8,77б5
21 Самооценка здоровья как очень хорошего -0,3679 -G,7G31
22 Самооценка здоровья как хорошего -1,1876 -4,4G45
23 Самооценка здоровья как среднего -0,6655 -3,1889
24 Самооценка здоровья как плохого -0,0095 -G,G474
25 Лежали в больнице за последние 3 месяца 1,2200 8,4157
2б Назначена группа по инвалидности 1,3783 і 1, 1б4
27 Не состоит в браке -0,3169 -1,3281
28 Состоит в зарегистрированном браке -0,0234 -G,1726
29 Не зарегистрированы 0,0215 G,1GG5
3G Разведен 0,1384 G,7472
Зі Получает сейчас пенсию 0,2228 1,33б7
32 Курите -0,1884 -1,3978
Критерий Акейка G,5285G6
Критерий Шварца G,563575
ЬЯ статистика 124б,478
МакФадден Я2 G,274479
Первоначальное моделирование показало, что коэффициенты при некоторых переменных незначимы, о чем свидетельствуют доверительные вероятности для 2-статистики. К таким переменным можно отнести: наличие детей, полиса ОМС, семейное положение, пенсию и курение; хронические заболевания легких, печени, почек, желудочно-кишечного тракта.
По результатам моделирования видно, что вероятность частого обраще-
ния к врачу незначительно снижается при увеличении возраста. В использованной для моделирования подвыборке большинство лиц относятся к возрастной группе от 20 до 60 лет. По этим же данным возраст большинства работающих индивидов составляет от 30 до 50 лет, то есть увеличение возраста скорее означает, что человек больше работает и имеет мало свободного времени на посещение врача.
Следует отметить, что вероятность частого обращения за медицинскими услугами у мужчин по сравнению с женщинами будет ниже. Как правило, женщины относятся к своему здоровью внимательнее, чем мужчины, и поэтому чаще посещают врачей и проходят профилактические осмотры. Наличие работы, как уже было отмечено, уменьшает вероятность частого посещения врача.
Лица, страдающие хроническими заболеваниями сердца, позвоночника, а также другими хроническими заболеваниями, будут с большей вероятностью посещать врача, что очевидно. Также очевидно и то, что вероятность обращения за медицинской помощью в течение года будет выше для индивидов, которые лежали в больнице в течение последних трех месяцев, лиц, имеющих проблемы со здоровьем за последний месяц, а также какую-либо группу инвалидности.
По результатам моделирования можно утверждать, что для жителей сел вероятность посещения врача будет меньше. При этом проживание в городе, областном центре или поселке городского типа не оказывает существенного влияния на вероятность обращения за медицинской помощью.
Из оцененной модели видно, что лица с законченным высшим образова-
нием имеют более высокую вероятность обращения к врачу. Законченное среднее и среднее специальное образование является равнозначным незаконченному среднему образованию, то есть наличие образования, кроме законченного высшего, не оказывает существенного влияния на зависимую переменную.
Для данного исследования интересным представляется анализ связи между зависимой переменной и наличием у индивида полиса ДМС. Результаты моделирования показывают, что лица, имеющие такой полис, с большей вероятностью будут обращаться к врачу, что подтверждает рассмотренное выше теоретическое предположение.
В соответствии с результатами моделирования самооценка индивидами своего здоровья как хорошего, так и как среднего уменьшает вероятность посещения врача. При этом самооценка своего здоровья как очень хорошего и плохого статистически равнозначна оценке здоровья как очень плохого, то есть она не оказывает существенного влияния на вероятность обращения к врачу.
Для исследования зависимости изучаемой переменной от других факторов также была использована вторая подвыборка, включающая в себя только работающих индивидов. Результаты оценивания модели представлены в таблице 2.
Таблица 2. Результаты оценивания логит-модели по второй подвыборке ____^________(зависимая переменная - «вероятность частого посещения врача»)
№ Независимые переменные Коэффици- ент z-статистика
1 Возраст 0.0021 G.1855
2 Пол (мужской -1) -0.6803 -2.642g
3 Хроническое заболевание сердца 0.6909 2.8G11
4 Хроническое заболевание легких 0.0186 G.G445
5 Хроническое заболевание печени -0.7259 -2.12G7
б Хроническое заболевание почек 0.2287 G.7759
7 Хроническое заболевание желудочно-кишечного тракта -0.2579 -1.G579
8 Хроническое заболевание позвоночника 0.4258 1.9128
9 Другие хронические заболевания 0.5752 2.9247
1G Наличие детей -0.2363 -G.7778
9 Место жительства - город Место жительства - село Место жительства - областной центр 0.1678 -0.3025 0.3957 G.3778 -0.6382 G. 9273
12
13
Продолжение таблицы 2
14 Законченное среднее образование Законченное среднее специальное образование Законченное высшее образование -0.4755 -0.4199 0.1544 -1.3301 -1.1099 0.3812
15
16
17 Наличие полиса ОМС -0.2413 -0.5097
18 Наличие полиса ДМС 0.2728 0.6748
19 Наличие проблем со здоровьем 0.8793 4.3049
20 Самооценка здоровья как очень хорошего Самооценка здоровья как хорошего Самооценка здоровья как среднего Самооценка здоровья как плохого -1.1071 -2.8644 -2.4520 -1.4569 -0.8101 -2.3723 -2.0764 -1.2264
21
22
23
24 Лежали в больнице за последние 3 месяца 2.0428 7.6109
25 Назначена группа по инвалидности 0.3579 1.8939
26 Не состоит в браке Состоит в зарегистрированном браке Не зарегистрированы Разведен 0.6311 0.6394 0.7607 0.2819 1.2038 1.5793 1.5464 0.5793
27
28
29
30 Получает сейчас пенсию 0.3428 1.1937
31 Курите -0.1019 -0.4312
32 Длительность рабочей недели в часах -0.0192 -2.1036
33 Логарифм заработной платы -0.1565 -1.0635
34 Военнослужащие Законодатели, крупные чиновники, управляющие Профессионалы с высшим образованием Профессионалы со средним специальным образованием Служащие конторские Занятые в сфере обслуживания Квалифицированные работники с/х и рыбной промышленности Ремесленники Промышленные рабочие -34.836 0.0108 -0.3378 0.5792 0.7746 0.0035 -33.589 -0.2239 -0.0079 -6.34E-07 0.0178 -0.8777 1.6792 1.9849 0.0085 -1.04E-06 -0.5170 -0.0192
35
Зб
37
38
39
40
41
42
43 Полностью удовлетворены жизнью Скорее удовлетворены жизнью И удовлетворены жизнью, и нет Не очень удовлетворены жизнью 0.2068 0.4056 -0.0925 0.0715 0.3725 1.0058 -0.2248 0.1807
44
45
46
ЬЯ статистика МакФадден Я2 293,0985 0.235934
Коэффициенты при некоторых переменных, включенных в первоначальную спецификацию модели, оказались незначимы, о чем свидетельствуют доверительные вероятности для 2-статистики. К таким переменным относится возраст индивида. Поскольку подвыборка содержит наблюдения по лицам, занимающимся трудовой деятельностью, то, независимо от возраста, они не могут часто посещать врача в связи с ограниченностью свободного времени.
Также незначимы коэффициенты при таких переменных: хронические заболевания легких, почек, желудочнокишечного тракта, наличие детей, место жительства, законченное образование, наличие полисов ДМС и ОМС (которые имеют большинство работающих), семейное положение индивида, получает
ли он пенсию, курит ли, принадлежность к определенной профессиональной группе, кроме конторских служащих, а также удовлетворенность жизнью и логарифм заработной платы.
Влияние на зависимую переменную следующих факторов в модели по первой подвыборке аналогично их влиянию на вероятность обращения к врачу в модели, построенной по второй подвыборке.
К ним можно отнести пол индивида, наличие хронических заболеваний сердца, позвоночника, других хронических заболеваний, проблем со здоровьем за последний месяц, самооценку индивидом здоровья как хорошего и среднего, а также назначена ли человеку группа по инвалидности и лежал ли он в больнице в течение последних трех месяцев.
Одной из причин того, что для работающих мужчин вероятность частого посещения врача будет меньше, чем для работающих женщин, является разница в длительности рабочей недели. По данным второй подвыборки у работающих мужчин средняя продолжительность рабочей недели составила 46,83 часа, а у женщин - 41,27 часа, то есть, работающие женщины располагают большим свободным временем, чтобы посещать врача чаще.
По результатам моделирования можно отметить, что наличие хронического заболевания почек снижает вероятность посещения индивидом врача. Лица, страдающие такими заболеваниями, не обращаются к врачу часто, считая себя практически здоровыми. Основной причиной такого поведения людей является бессимптомное течение болезней почек и низкая санитарная культура населения.
Очевидно, что с увеличением длительности рабочей недели вероятность обращения к врачу будет снижаться. Следует также отметить, что эта вероятность будет выше для конторских служащих и профессионалов со средним специальным образованием. Принадлежность лица ко всем остальным профессиональным группам будет равнозначна тому, что индивид является разнорабочим, то есть принадлежность ко всем этим профессиональным группам не будет оказывать существенного влияния на изучаемую переменную.
В итоге вероятность посещения врача повышается при наличии у индивида хронических заболеваний сердца, позвоночника и других хронических заболеваний, проблем со здоровьем за последний месяц, наличии группы инвалидности и при госпитализации в течение последних трех месяцев по результатам моделирования по двум подвы-боркам. И понижается для мужчин, а также для лиц, оценивающих свое здоровье как хорошее и среднее.
По результатам моделирования по первой подвыборке, содержащей наблюдения как по работающим, так и по неработающим индивидам, наличие у человека законченного высшего образования и полиса ДМС повышает вероятность посещения врача. А снижается исследуемая вероятность при увеличении возраста, наличии работы и проживании лица в селе.
Проведенное исследование модели по второй подвыборке позволяет сделать вывод, что для профессионалов со средним специальным образованием и конторских служащих вероятность посещения врача повышается. По этим же данным наличие хронического заболевания печени и увеличение длительности рабочей недели работающего индивида уменьшают исследуемую вероятность.
Базируясь на результатах проведенного моделирования, можно охарактеризовать перспективную целевую группу потребителей услуг ДМС. Так, страховая компания должна стремиться к диверсификации портфеля договоров ДМС по гендерному признаку. Привлечение к добровольному медицинскому страхованию женщин будет легче, однако страховщики должны также ориентироваться и на мужское население. Поскольку мужчины реже обращаются за медицинской помощью, то их включение в группу застрахованных позволит страховой компании более равномерно распределить риск среди всех клиентов и сформировать сбалансированный портфель договоров ДМС.
Кроме того, желательно также диверсифицировать страховой портфель по профессиональной принадлежности застрахованных, так как по результатам проведенных исследований чаще посещают врачей профессионалы со средним специальным образованием и конторские служащие, как правило, с относительно невысоким уровнем дохода.
Таким образом, с одной стороны, страховые компании могут в некоторой степени ориентироваться на характеристики людей, склонных к частому обращению за медицинскими услугами, как потенциальных клиентов этого вида
страхования. С другой стороны, необходимо также к ДМС привлекать лиц, редко посещающих врача, что позволит диверсифицировать портфель договоров ДМС.
