Kiểm định hiện tượng rủi ro đạo đức trong thị trường bảo hiểm y tế tự nguyện tại huyện IaGrai, tỉnh Gia Lai

ThS. Nguyễn Thị Kim Tiên - ThS. Nguyễn Thị Hoàng Điệp (Khoa Kinh tế, Trường Đại học Nông Lâm Thành phố Hồ Chí Minh)

TÓM TẮT:

Rủi ro đạo đức trong thị trường bảo hiểm y tế tự nguyện sẽ gây ra hậu quả quá tải nơi khám chữa bệnh và bội chi quỹ bảo hiểm. Nghiên cứu tiến hành phỏng vấn 120 người đến khám, chữa bệnh tại Trung tâm y tế huyện IaGrai, tỉnh Gia Lai để thu thập dữ liệu kiểm định hiện tượng rủi ro đạo đức trong thị trường bảo hiểm y tế tự nguyện.

Kết quả cho thấy, những người có thẻ bảo hiểm y tế tự nguyện có số lần đi khám chữa bệnh trung bình trong 1 năm cao hơn những đối tượng khác. Điều này chứng tỏ, hiện tượng rủi ro đạo đức có xảy ra tại thị trường bảo hiểm tự nguyện tại đây.

Từ khóa: Rủi ro đạo đức, bảo hiểm y tế tự nguyện, bội chi quỹ bảo hiểm.

1. Đặt vấn đề

Nghị quyết số 68/2013/QH13 nhằm đẩy mạnh bảo hiểm y tế toàn dân với mục đích khuyến khích tất cả người dân tham gia bảo hiểm y tế (BHYT) để cùng chia sẻ quyền lợi, trách nhiệm cho cá nhân và xã hội. Tuy nhiên, theo các nghiên cứu, người có thẻ BHYT tự nguyện thường xuyên đi khám và chữa bệnh nhiều hơn những đối tượng khác dù không cần thiết [5-6]. Hiện tượng này là rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT tự nguyện. Hậu quả là đã gây ra tình trạng quá tải ở nơi khám bệnh và bội chi quỹ BHXH.

Kiểm định có hay không hiện tượng rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT tự nguyện là điều cần thiết. Từ đó, có cơ sở đưa ra những biện pháp cụ thể nhằm giảm thiểu tình trạng và giảm được những hậu quả của vấn đề này mang lại.

2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

2.1. Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết rủi ro đạo đức:

Theo Kotowitz (1998), rủi ro đạo đức rất phổ biến trên thị trường, theo đó những người tham gia hợp đồng không thể biết rõ hành vi của các đối tác sau khi hợp đồng được ký kết. Kết quả là nhiều đối tác hợp đồng đã có những hành vi gây hại cho phía còn lại sau khi ký hợp đồng. Các hợp đồng cũng không thể hoàn hảo vì không thể nào quy định hết các hành vi vào hợp đồng. Đây là một dạng thất bại phổ biến của thị trường.

Nghiên cứu về vấn đề rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT, mô hình phân tích được đề xuất là mô hình hồi quy tuyến tính với biến phụ thuộc là số lần đi khám chữa bệnh bằng thẻ BHYT trong năm [2-5]. Cũng theo kết quả nghiên cứu này, người có thẻ BHYT tự nguyện thì có số lần khám bệnh trong 1 năm nhiều hơn đối tượng khác. Một số yếu tố khác cũng được đưa vào mô hình như tuổi, chi phí khám chữa bệnh, hưu trí.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu lý thuyết rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT

http://tapchicongthuong.vn/images/yen-koi/nckh/kim_tien_11_6.jpg

2.2. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thu thập số liệu: Số liệu sơ cấp được thu thập bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp 120 người đến khám bệnh tại Trung tâm y tế huyện IaGrai thông qua bảng khảo sát được soạn sẵn. Số liệu thứ cấp thu thập tại UBND huyện IaGrai, phòng LĐTBXH huyện, Trung tâm y tế huyện. Các tài liệu, số liệu của những nghiên cứu có liên quan đến nội dung đề tài trên các tạp chí, báo đài.

Phương pháp hồi quy tương quan: Mô hình được lựa chọn để kiểm định hiện tượng rủi ro đạo đức:

SOKB = β0 + β1TUNGUYEN + β2CHIPHITT + β3HUU TRI + β4TUOI + μ

Trong đó: SOKB là số lần khám bệnh bình quân một năm; TUNGUYEN là người có BHYT tự nguyện, kỳ vọng (+); CHIPHITT là chi phí trả cho thầy thuốc, kỳ vọng (-); HUUTRI là người hưu trí, kỳ vọng (+); TUOI là tuổi của người được điều tra, kỳ vọng (+).

3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

3.1. Phân tích tình hình khám chữa bệnh của người dân huyện IaGrai

Trong 120 người được phỏng vấn tại Trung tâm y tế huyện IaGrai, có 26 người có số lần đi khám bệnh trên 15 lần trong năm 2018 - chiếm tỷ lệ là 21,6% của mẫu điều tra. Nhóm bệnh nhân có số đi khám chữa bệnh từ 10 - 15 lần/năm là 38 người, chiếm 31,7%. Nhóm bệnh nhân đi khám chữa bệnh từ 5 - 9 lần/năm là 21 người, chiếm 17,5%. Nhóm bệnh nhân ít đi khám chữa bệnh dưới 5 lần/năm là 35 người, chiếm 29,2%.

Hình 2: Tình hình khám chữa bệnh của người dân tại huyện IaGrai

Tình hình khám chữa bệnh của người dân tại huyện IaGrai

Theo kết quả thống kê cho thấy, trong 120 người được phỏng vấn thì có 84 bệnh nhân là có thẻ BHYT tự nguyện, chiếm 70% mẫu điều tra. Nhóm bệnh nhân không có thẻ BHYT tự nguyện là 36, chiếm 30% mẫu điều tra.

Bảng 1. Tình trạng có thẻ BHYT tự nguyện của mẫu điều tra

http://tapchicongthuong.vn/images/yen-koi/nckh/kim_tien_11_5.jpg

Số liệu thống kê ở Bảng 2 chỉ ra rằng, tỷ lệ có thẻ BHYT tự nguyện của nhóm bệnh nhân có số lần đi khám trên 15 lần/năm là cao nhất - 26/26 người có thẻ BHYT tự nguyện, chiếm 100% số người trong nhóm này. Nhóm bệnh nhân đi khám từ 10 - 15 lần/năm - 34/38 người là có thẻ BHYT tự nguyện, chiếm tỷ lệ 89% của nhóm. Nhóm bệnh nhân đi khám từ 5 - 9 lần/năm - 16/21 người có thẻ BHYT tự nguyện, chiếm 76%. Đối với nhóm khám chữa bệnh ít dưới 5 lần/năm - có 8/35 người có thẻ tự nguyện, chiếm 22%.

Bảng 2. Mối quan hệ giữa số lần khám chữa bệnh và tham gia BHYT tự nguyện

http://tapchicongthuong.vn/images/yen-koi/nckh/kim_tien_11_5.jpg

Như vậy, tỷ lệ có thẻ BHYT tự nguyện của nhóm có số lần khám chữa bệnh nhiều sẽ cao hơn đối với nhóm có số lần khám chữa bệnh ít.

3.2. Kiểm định hiện tượng rủi ro đạo đức tại huyện IaGrai, tỉnh Gia Lai

Nghiên cứu sử dụng số liệu phỏng vấn ngẫu nhiên từ 120 người đang ngồi đợi khám bệnh tại Trung tâm Y tế huyện IaGrai với phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) trong Eviews để ước lượng mô hình.

Bảng 3. Kết quả ước lượng mô hình kiểm định rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT tự nguyện

http://tapchicongthuong.vn/images/yen-koi/nckh/kim_tien_11_5.jpg

3.2.1. Kiểm định giả thuyết cho các hệ số uớc luợng

Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity): Để kiểm tra hiện tượng này bằng cách chạy mô hình hồi quy giữa các biến độc lập, sau đó so sánh các R2aux (các R-square của hàm hồi quy bổ sung) của các biến độc lập. Các biến độc lập đóng vai trò là một biến phụ thuộc của các biến giải thích. Nếu hệ số xác định R2 của các mô hình này lớn hơn hệ số xác định của mô hình gốc thì mô hình gốc xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Ngược lại thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Sau khi chạy mô hình hồi quy ta có các kết quả sau:

Bảng 4. Hệ số xác định R2aux của Mô hình bổ sung

http://tapchicongthuong.vn/images/yen-koi/nckh/kim_tien_11_5.jpg

Căn cứ vào kết qủa tìm được của hàm hồi quy bổ sung ta thấy, tất cả các biến giải thích có R2aux nhỏ hệ số xác định của mô hình hồi quy gốc. Vậy có thể kết luận rằng, không có sự vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

Hiện tượng phương sai không đồng đều (Heteroscedasticity): Muốn kiểm tra hiện tượng này chúng ta áp dụng phương pháp kiểm định White-test với giả thiết:

H0: γ1 = γ1 = γ1 = γ1 = 0 (không xảy ra hiện tượng phương sai không đồng đều)

H1: Ít nhất có một γt ≠ 0 (xảy ra hiện tượng phương sai không đồng đều).

Nếu Wstat > c2a,k-1 (hoặc nếu giá trị p-value < mức ý nghĩa α) thì bác bỏ giả thiết H0, tức là xảy ra hiện tượng phương sai không đồng đều và phải tìm cách khắc phục.

Nếu Wstat < c2a,k-1 (hoặc nếu giá trị p-value > mức ý nghĩa α) thì chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 hay không xảy ra hiện tượng phương sai không đồng đều với mức ý nghĩa được chọn.

Dựa vào kết xuất kiểm định White ở phụ lục, ta có: P-value = 0,861 > α = 5%  nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, do đó mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

3.2.2. Báo cáo kết quả phân tích hồi quy

Qua kết quả kiểm định ở trên chứng tỏ, mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê và đáng tin cậy để áp dụng phân tích tình trạng rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT tự nguyện tại huyện IaGrai.

Hệ số R-Square hay còn gọi là hệ số xác định, là đại lượng được sử dụng để đo lường tính thích hợp của đường hồi quy. Theo kết quả hồi quy, ta có R2 = 0,74 nghĩa là 74% sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

Vì nghiên cứu sử dụng hàm số tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nên tác động biên là hệ số hồi quy âi, hệ số co giãn được tính theo công thức DY/DXi = bi/(Xi/Y).

Bảng 5. Hệ số co giãn và tác động biên của các biến độc lập trong mô hình

Hệ số co giãn và tác động biên của các biến độc lập trong mô hình

Ghi chú: **: Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

+ Ý nghĩa của hệ số co giãn: Cho biết sự thay đổi tương đối (%) của Y khi X thay đổi 1%.

+ Ý nghĩa của biên tế: Cho biết lượng thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X thay đổi 1 đơn vị.

Theo kết quả mô hình hồi quy, có 3 biến có ý nghĩa thống kê: Thẻ BHYT tự nguyện, Chi phí thầy thuốc, Tuổi của người mua.

Biến TUNGUYEN (có thẻ BHYT tự nguyện hay không có) tác động một cách có ý nghĩa thống kê đến sự thay đổi của số lần khám bệnh trong 1 năm, với mức ý nghĩa 1%. Hệ số của biến TUNGUYEN có dấu dương, phù hợp với dấu kỳ vọng ban đầu và bằng 3,61. Có nghĩa là, khi người đi khám bệnh có thẻ BHYT tự nguyện thì số lần khám bệnh trong năm sẽ cao hơn người không có thẻ BHYT tự nguyện là 3,61 lần/ năm trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Điều này đủ cơ sở để chứng minh có tồn tại rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT tự nguyện ở huyện Ia Grai. Những người có thẻ BHYT tự nguyện sẽ có xu hướng đi khám bệnh thường xuyên hơn so với những người không có thẻ BHYT tự nguyện. Qua thực tế điều tra, những người có thẻ BHYTTN đa phần là những người lớn tuổi, mang nhiều bệnh và tự cảm thấy sức khỏe của bản thân không tốt. Do đó, họ thường phải đến bệnh viện một tháng vài lần hoặc cứ hết thuốc là họ phải đến bệnh viện lấy tiếp. Thêm nữa, đa phần họ đều đến bệnh viện khi người chỉ ốm nhẹ hay mệt mỏi.

Biến CHIPHITT (chi phí thầy thuốc) tác động có ý nghĩa thống kê đến sự thay đổi của số lần khám bệnh trong 1 năm của người được phỏng vấn tại mức ý nghĩa là 5%. Với hệ số hồi quy là -0,445, có nghĩa là dấu của hệ số hồi quy là âm, phù hợp với dấu kỳ vọng ban đầu (Khi người có thẻ BHYT sẽ đi khám nhiều lần nhưng được BHYT chi trả nên chi phí sẽ thấp). Ý nghĩa của hệ số hồi quy CHIPHITT là tại số lần khám bệnh trung bình trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì chi phí khám bệnh tăng lên 1 triệu đồng số lần khám bệnh sẽ giảm 0,445 lần, hay nói cách khác khi chi phí thầy thuốc tăng 1% thì số lần đi khám sẽ giảm 0,21%.

Đối với biến TUOI có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi số tuổi của người được phỏng vấn tăng lên 1 thì số lần khám bệnh trong 1 năm sẽ tăng lên 0,05 lần so với số lần khám bệnh tại điểm trung bình. Hay nói cách khác, khi tuổi càng cao sức khỏe sẽ yếu hơn, họ sẽ quan tâm tới sức khỏe nhiều hơn những người trẻ, từ đó có xu hướng đi khám bệnh nhiều hơn. Xét ở gốc độ hệ số co giãn, khi số tuổi tăng lên 1% thì số lần khám bệnh sẽ tăng 3,42%.

Trong những nghiên cứu được tham khảo tại phần Tổng quan tài liệu tham khảo thì biến HUUTRI có ý nghĩa thống kê đến số lần khám bệnh của người phỏng vấn. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này nó không có ý nghĩa thống kê vì địa bàn nghiên cứu thuộc vùng nông thôn. Người dân ở đây sống phụ thuộc chính vào hoạt động nông nghiệp nên số người hưu trí không nhiều và trong 120 người được phỏng vấn thì chỉ có 15 người thuộc chế độ hưu trí, làm cho số liệu không có sự biến thiên dẫn đến trong mô hình biến HUUTRI không có ý nghĩa thống kê. Đây hoàn toàn phù hợp với thực tế, vì vậy không ảnh hưởng đến chất lượng thống kê của mô hình.

3.3. Đề xuất một số giải pháp nhằm giảm hiện tượng rủi ro đạo đức và tác hại của rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT tự nguyện

Dựa trên kết quả nghiên cứu về rủi ro đạo đức trong thị trường BHYT tự nguyện tại huyện Ia Grai cho thấy có tồn tại hiện tượng này. Hậu quả mang lại do hiện tượng này gây ra là sự quá tải về cơ sở khám bệnh (vì những người không bị bệnh hoặc bệnh nhẹ cũng đi khám do có thẻ BHYT) và gây ra tình trạng bội chi quỹ BHYT. Nghiên cứu đề xuất một số hướng giải quyết như sau:

- Cơ quan bảo hiểm nên có sự phân cấp về mức phí đóng BHYT tự nguyện giữa các đối tượng khác nhau, ví dụ như về độ tuổi, tình trạng sức khỏe…

- Cơ quan bảo hiểm nên có những hình thức chiết khấu cho những đối tượng tham gia BHYT tự nguyện liên tục và những đối tượng mua BHYT có số lần khám bệnh ít trong năm.

4. Kết luận

Theo kết quả phân tích của mô hình rủi ro đạo đức, cho thấy:

Thứ nhất, những người có thẻ BHYT tự nguyện sẽ có số lần khám, chữa bệnh/năm nhiều hơn những người không có thẻ BHYT tự nguyện;

Thứ hai, những người có tuổi càng cao thì số lần khám chữa bệnh/năm cũng nhiều hơn người trẻ tuổi;

Thứ ba, chi phí thầy thuốc càng cao thì số lần khám chữa bệnh sẽ giảm.

Do đó, một trong các đề xuất được đặt ra là cần có sự phân loại đối tượng tham gia BHYT để có mức phí phù hợp. Ngoài ra, nên có chiết khấu, giảm giá cho những đối tượng có thẻ BHYT tự nguyện nhưng ít đi khám, chữa bệnh. Như vậy, sẽ giảm được những đối tượng đi khám, chữa bệnh không cần thiết vì họ nhận được lợi ích trong những năm sau.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

  1. Kotowitz, Y., (1998). ‘Moral Hazard’, in The New Palgrave Dictionary of Economics, London: Macmillan.
  2. Michael Keane, Olena Stavrunova, (2010). Adverse Selection, Moral Hazard and the demand for health services: A matching estimator approach. Journal of health economics, vol.27, issue 4, pp.1006-1025.
  3. Nguyễn Kim Quyên, (2015). Lựa chọn ngược và rủi ro đạo đức trong thị trường Bảo hiểm y tế Việt Nam. Luận văn Thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
  4. Nguyễn Thị Minh và Hoàng Bích Phương, (2012). Rủi ro đạo đức trong bảo hiểm y tế tự nguyện và nhân khẩu học tại Việt Nam giai đoạn 2008-2010. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 179:58-63.
  5. Nguyễn Văn Ngãi và Nguyễn Thị Cẩm Hồng, (2012). Thông tin bất đối xứng trong thị trường bảo hiểm y tế tự nguyện: Trường hợp tỉnh Đồng Tháp. Tạp chí Khoa học, Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, số 4(27): 19-28.
  6. Nguyễn Văn Phúc và Cao Việt Cường, 2014. Thông tin bất cân xứng, lựa chọn ngược và rủi ro đạo đức: Nghiên cứu trường hợp mua và sử dụng thẻ bảo hiểm y tế tự nguyện trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 208, 9-16.

TESTING THE MORAL HAZARD IN THE

VOLUNTARY HEALTH INSURANCE MARKET

AT IAGRAI DISTRICT, GIA LAI PROVINCE

• Master. NGUYEN THI KIM TIEN

• Master. NGUYEN THI HOANG DIEP

Faculty of Economics, Nong Lam University

ABSTRACT:

Moral hazard in the voluntary health insurance market would cause the overcrowding in medical facilities and the overspending of insurance funds. In this study, 120 correspondents who used healthcare services at the medical center of IaGrai district were interviewed to collect information about the moral hazard in the voluntary health insurance market. The analysis’ findings show that people who have voluntary health insurance cards have a higher number of medical visits per year than others. It proves that the moral hazard has occurred in the voluntary insurance market here.

Keywords: Moral hazard, voluntary health insurance, overspending of insurance funds.