(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam

(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam(Luận án tiến sĩ) Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh do bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

HÀ NỘI – 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

-

PHẠM THỊ HỒNG THẮM

CÁC MÔ HÌNH TOÁN KINH TẾ TRONG ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ KHÁM CHỮA BỆNH

DO BẢO HIỂM Y TẾ CHI TRẢ Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Toán kinh tế

Mã số: 9310101

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Người hướng dẫn khoa học:

PGS TS Giang Thanh Long

HÀ NỘI – 2019

LỜI CAM KẾT

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng Luận án này do tôi thực hiện và không vi phạm yêu cầu

về sự trung thực trong học thuật

Nghiên cứu sinh

Phạm Thị Hồng Thắm

ii

MỤC LỤC

LỜI CAM KẾT i

MỤC LỤC ii

CÁC THUẬT NGỮ v

CÁC TỪ VIẾT TẮT v

DANH MỤC BẢNG vii

DANH MỤC HÌNH ix

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 9

1.1 Cơ sở lý luận 9

1.1.1 Các khái niệm và lịch sử phát triển của bảo hiểm 9

1.1.2 Các loại hình bảo hiểm 11

1.1.3 Các đặc trưng của bảo hiểm 13

1.1.4 Định phí và dự phòng bảo hiểm 15

1.1.5 Bảo hiểm y tế 16

1.2 Tổng quan các mô hình ước lượng, dự báo chi phí KCB 18

1.2.1 Các mô hình dự báo chi phí khám, chữa bệnh 18

1.2.2 Các mô hình hồi quy ước lượng chi phí khám, chữa bệnh 21

1.2.3 Các mô hình tổn thất ước lượng chi phí khám, chữa bệnh 24

1.2.4 Các mô hình ước lượng chi phí khám chữa bệnh được áp dụng ở Việt Nam 27

Kết luận chương 1 28

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30

2.1 Mô hình rủi ro nhóm trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh 30

2.1.1 Mô hình hóa số lượt KCB 31

2.1.2 Mô hình hóa chi phí KCB theo lượt 32

2.2 Phương pháp ước lượng 33

2.2.1 Phương pháp tần suất 33

2.2.2 Phương pháp Bayes 34

2.3 Phương pháp kiểm định lựa chọn mô hình 38

2.3.1 Kiểm định Kolmogorov – Smirnov 38

2.3.2 Kiểm định Anderson – Darling 39

2.3.3 Kiểm định Khi bình phương 39

iii

2.3.4 Các tiêu chí so sánh 40

2.4 Phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên 41

2.4.1 Mô phỏng biến ngẫu nhiên rời rạc 41

2.4.2 Mô phỏng biến ngẫu nhiên liên tục 41

2.4.3 Mô phỏng tổng chi phí theo mô hình rủi ro nhóm 43

2.5 Độ đo rủi ro và ứng dụng 43

2.5.1 Độ đo rủi ro dùng để tính phí (Premium – based risque measures) 44

2.5.2 Độ đo rủi ro dùng để tính vốn kinh tế (Capital – based risque measure) 44

Kết luận chương 2 46

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VỀ THAM GIA VÀ SỬ DỤNG DỊCH VỤ KHÁM, CHỮA BỆNH BẰNG BẢO HIỂM Y TẾ Ở VIỆT NAM 47

3.1 Bảo hiểm Y tế ở Việt Nam 47

3.1.1 Một số khái niệm 47

3.1.2 Quá trình ra đời và phát triển của Bảo hiểm Y tế ở Việt Nam 48

3.1.3 Quỹ Bảo hiểm Y tế 50

3.2 Thực trạng tham gia Bảo hiểm Y tế 51

3.3 Thực trạng sử dụng Bảo hiểm Y tế trong khám, chữa bệnh 55

3.4 Tình hình KCB BHYT TP HCM giai đoạn 2014 - 2016 60

3.4.1 Số lượt khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 61

3.4.2 Chi phí khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 66

Kết luận chương 3 71

CHƯƠNG 4: SỬ DỤNG MÔ HÌNH RỦI RO NHÓM ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ KHÁM CHỮA BỆNH BẢO HIỂM Y TẾ Ở VIỆT NAM: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 73

4.1 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp đối với từng nhóm 75

4.1.1 Mô hình cho số lượt khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 75

4.1.2 Mô hình cho chi phí khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 78

4.2 Ước lượng tham số cho các mô hình 82

4.2.1 Ước lượng tham số mô hình số lượt khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 83

4.2.2 Ước lượng tham số cho mô hình chi phí khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 84

4.3 Mô phỏng tổng chi phí khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế và đánh giá sai số của ước lượng 86

4.3.1 Mô phỏng chi phí khám chữa bệnh Bảo hiểm y tế theo mô hình rủi ro nhóm 86

4.3.2 Đánh giá sai số của ước lượng 88

iv 4.3.3 Ước lượng chi phí khám chữa bệnh bảo hiểm y tế theo đầu người cho năm

2017 90

4.4 Dự báo số người tham gia Bảo hiểm Y tế và ước lượng tổng chi phí khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 92

4.4.1 Số người tham gia Bảo hiểm Y tế 92

4.4.2 Ước lượng tổng chi phí khám chữa bệnh Bảo hiểm Y tế 94

4.5 Tính toán các độ đo rủi ro và ứng dụng 95

4.5.1 Độ đo rủi ro dùng để tính phí 95

4.5.2 Độ đo rủi ro dùng để tính vốn kinh tế 97

Kết luận chương 4 98

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 99

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 103

TÀI LIỆU THAM KHẢO 104

PHỤ LỤC 112

v

CÁC THUẬT NGỮ

Tiếng Anh Tiếng Việt

Collective risk model Mô hình rủi ro nhóm

Conditional Tail Expectation Kỳ vọng đuôi có điều kiện

Economic capital Vốn kinh tế

Individual risk model Mô hình rủi ro đơn

Insurance premium Phí bảo hiểm

Loss model Mô hình tổn thất

Pure premium Phí thuần

Value at Risk Giá trị rủi ro VaR

Regression Model Mô hình hồi quy

Exponential Conditional Mean Trung bình mũ có điều kiện

Machine Learning Algorithm Thuật toán học máy

Nonlinear Least Squares Bình phương nhỏ nhất phi tuyến Quasi Maximum Likelihood Tựa hợp lý tối đa

Generalised Method of Momments Phương pháp mô men tổng quát Generalised Linear Model Mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát Generalised Additive Model Mô hình cộng tổng quát

Machine Learning Algorithm Thuật toán học máy

Classification And Regression Trees Mô hình cây hồi quy và phân loại Random Forest Regression Hồi quy rừng ngẫu nhiên

Premium – based risque measure Độ đo rủi ro dùng để tính phí

Capital – based risque measure Độ đo rủi ro dùng để tính vốn kinh tế Posterior distribution Phân phối xác suất hậu nghiệm Prior distribution Phân phối xác suất tiên nghiệm

CÁC TỪ VIẾT TẮT

vi BHXH Bảo hiểm xã hội

BHYT Bảo hiểm y tế

KCB Khám, chữa bệnh

USAID/HFG USAID/Health and Finance Governance

(Dự án Tài chính và Quản trị Y tế của USAID) VHLSS Vietnam Household Living Standard Survey

(Điều tra mức sống hộ gia đình Việt Nam)

vii

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Bảng phân phối xác suất cho số lượt KCB 31

Bảng 2.2 Bảng phân phối xác cho chi phí KCB theo lượt 32

Bảng 2.3 Ước lượng hợp lý tối đa cho một số phân phối 33

Bảng 2.4 Các phân phối liên hợp và hàm hợp lý tương ứng 37

Bảng 2.5 Các loại phí bảo hiểm 44

Bảng 3.1 Nhóm đối tượng tham gia BHYT và tỷ lệ đóng 51

Bảng 3.2 Tỷ lệ tham gia BHYT theo các nhóm đặc trưng 54

Bảng 3.3 Tần suất sử dụng BHYT của theo các loại KCB, 2014 56

Bảng 3.4 Số lượt khám, tổng chi và chi phí trung bình KCB của NCT 58

Bảng 3.5 Năm nhóm bệnh phổ biến nhất của NCT theo số lượt KCB 59

Bảng 3.6 Năm nhóm bệnh phổ biến nhất của NCT theo chi phí KCB 60

Bảng 3.7 Số lượt KCB BHYT của người trên 95 tuổi so với các nhóm tuổi khác 64 Bảng 3.8 Chi phí KCB theo nhóm bệnh so với tổng chi phí 70

Bảng 4.1 Một số thống kê cơ bản của chuỗi dữ liệu về số lượt KCB 75

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định Khi bình phương 77

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định Khi bình phương theo thời gian 77

Bảng 4.4 Số các nhóm đối tượng có số lượt KCB thỏa mãn các phân phối tương ứng theo năm 78

Bảng 4.5 Một số thống kê cơ bản của chuỗi dữ liệu chi phí KCB BHYT 78

Bảng 4.6 Thống kê kiểm định các phân phối 81

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Kolmogorop – Smirnov của nhóm theo thời gian 81

Bảng 4.8 Số các nhóm đối tượng có chi phí KCB thỏa mãn các phân phối tương ứng theo thời gian 82

Bảng 4.9 Ước lượng hợp lý tối đa của tham số trong phân phối Poisson 83

Bảng 4.10 Các tham số ước lượng của phân phối tiên nghiệm và hậu nghiệm của Θ trong phân phối Poisson 84

Bảng 4.11 Ước lượng hợp lý tối đa của tham số trong phân phối Lognormal 85

Bảng 4.12 Các tham số ước lượng của phân phối tiên nghiệm và hậu nghiệm của Θ trong phân phối Lognormal 86

Bảng 4.13 Sai số ước lượng của một nhóm đối tượng 89

Bảng 4.14 Số nhóm đối tượng có mô hình phù hợp 89

Bảng 4.15 Thống kê chi phí đầu người KCB BHYT mô phỏng được 90

viii Bảng 4.16 Bảng dự báo dân số theo giới tính và theo tuổi của GSO 93Bảng 4.17 Tỷ lệ tham gia BHYT TP Hồ Chí Minh năm 2016 theo nhóm tuổi 93Bảng 4.18 Tỷ lệ tham gia BHYT TP Hồ Chí Minh năm 2017 theo nhóm tuổi 93Bảng 4.19 Dự báo số người tham gia BHYT, năm 2017 94Bảng 4.20 Thống kê cơ bản của tổng chi phí KCB BHYT tại TP Hồ Chí Minh được mô phỏng cho năm 2017 94Bảng 4.21 Một số tham số của mức chi phí KCB BHYT theo đầu người 96Bảng 4.22 Một số độ đo rủi ro cho chi phí KCB BHYT theo đầu người 97

ix

DANH MỤC HÌNH

Hình 1 Khung nghiên cứu cho mô hình ước lượng chi phí KCB 3

Hình 3.1 Bảo hiểm y tế Việt Nam – Các dấu mốc quan trọng 49

Hình 3.2 Lộ trình bao phủ các đối tượng tham gia BHYT, 1992-2014 50

Hình 3.3 Dân số và tham gia BHYT qua các năm 2008-2016 52

Hình 3.4 Tỷ lệ tham gia BHYT qua các năm 2008-2016 52

Hình 3.5 Tỷ lệ tham gia BHYT theo nhóm tuổi, 2006 – 2016 53

Hình 3.6 Tần suất KCB nội trú và ngoại trú qua các năm 2008-2016 55

Hình 3.7 Chi phí KCB trung bình qua các năm 2008-2016 56

Hình 3.8 Số lượt KCB và tổng chi phí KCB của NCT và người không cao tuổi 57

Hình 3.9 Chi phí trung bình một lượt KCB của NCT và người không cao tuổi 57

Hình 3.10 Số lượt KCB BHYT trung bình qua các năm 2014 - 2016 61

Hình 3.11 Số lượt KCB BHYT trung bình qua các năm 2014 - 2016 62

Hình 3.12 Số lượt KCB BHYT trung bình theo giới tính qua các năm 2014 - 2016 62

Hình 3.13 Số lượt KCB BHYT trung bình theo nhóm tuổi, 2014 - 2016 63

Hình 3.14 Số lượt KCB BHYT trung bình theo tuổi, 2014 – 2016 63

Hình 3.15 Số lượt KCB BHYT trung bình theo tuổi, 2014 – 2016 64

Hình 3.16 Số lượt KCB BHYT trung bình theo loại KCB, 2014 - 2016 65

Hình 3.17 Số lượt KCB BHYT trung bình theo tuyến KCB, 2014 - 2016 65

Hình 3.18 Số lượt KCB BHYT trung bình theo nhóm bệnh, 2014 - 2016 66

Hình 3.19 Chi phí KCB trung bình, 2014-2016 67

Hình 3.20 Chi phí KCB trung bình theo giới tính, 2014-2016 67

Hình 3.21 Chi phí KCB trung bình theo nhóm tuổi, 2014-2016 68

Hình 3.22 Chi phí KCB trung bình theo loại KCB, 2014-2016 68

Hình 3.23 Chi phí KCB trung bình theo tuyến KCB, 2014-2016 69

Hình 3.24 Chi phí KCB trung bình theo nhóm bệnh, 2014-2016 69

Hình 4.1 Phân phối tần suất của số lượt KCB 76

Hình 4.2 Miền hệ số nhọn và bất đối xứng 76

Hình 4.3 Hàm mật độ và phân phối xác suất thực nghiệm 79

Hình 4.4 Miền hệ số nhọn và bất đối xứng 80

Hình 4.5 Hàm mật độ xác suất thực nghiệm và lý thuyết 80

Hình 4.6 Đồ thị hàm mật độ xác suất thực tế và mô phỏng của chi phí KCB BHYT 88

x Hình 4.7 Đồ thị hàm mật độ xác suất của chi phí đầu người KCB BHYT được mô phỏng cho năm 2017 91Hình 4.8 Đồ thị hàm mật độ xác suất thực nghiệm chi phí đầu người KCB BHYT, năm 2017 92Hình 4.9 Đồ thị hàm mật độ xác suất của tổng chi phí KCB BHYT mô phỏng cho năm 2017 95

1

MỞ ĐẦU

1 Sự cần thiết của đề tài nghiên cứu

Sau hơn 30 năm thực hiện công cuộc Đổi mới, Việt Nam đã vươn lên từ một trong

những nước nghèo nhất vào đầu những năm 1980 để trở thành quốc gia có thu nhập trung bình thấp từ năm 2008 Tốc độ tăng trưởng kinh tế trung bình gần 7% giai đoạn 1990 -

2018 đã tăng thu nhập bình quân đầu người theo giá hiện hành lên hơn 20 lần và đạt khoảng 2.800 đô la Mỹ vào năm 2018 (Tổng cục Thống kê, Nhiều năm) Cùng với thành tựu trong lĩnh vực kinh tế, hệ thống y tế cũng phát triển với những tiến bộ quan trọng như

số lượng đơn vị cung cấp dịch vụ y tế, đặc biệt ở tuyến cơ sở, đã tăng lên nhanh chóng và chất lượng ngày càng được cải thiện Tỷ suất tử vong trẻ sơ sinh và trẻ em giảm và tuổi thọ trung bình dân số ngày càng cải thiện Theo Báo cáo Các chỉ số phát triển thế giới (WDI) năm 2016 của Ngân hàng Thế giới (2017), chi tiêu y tế bình quân đầu người của Việt Nam theo giá hiện hành vào năm 2015 là 142,4 đô la Mỹ - bằng 3,9 lần so với năm

số phát triển thế giới, tỷ lệ chi tiêu tiền túi (tính bằng chi tiêu tiền túi so với tổng chi tiêu KCB) giảm từ 68% vào năm 2005 xuống 47% vào năm 2010 và xuống 36,7% vào năm

2015 Một trong những yếu tố quan trọng làm giảm chi tiêu tiền túi của người dân trong KCB là việc BHYT ngày càng đóng vai trò quan trọng hơn trong việc giảm gánh nặng chi trả KCB cho người dân (Bộ Y tế và nhóm tác giả y tế, 2011) Tính toán gần đây cho thấy, tính trung bình, BHYT bao phủ khoảng 80-85% tổng chi phí KCB nội trú và ngoại trú ở Việt Nam, đặc biệt là cho những nhóm NCT – nhóm với rủi ro sức khoẻ cao và tần suất và chi phí khám, chữa bệnh lớn (Long và cộng sự, 2016; Kelly và cộng sự, 2016)

Tuy vậy, một vấn đề phát sinh trong KCB bằng BHYT ở Việt Nam là có sự gia tăng đột biến về chi phí trong một vài năm gần đây Ngay cả khi không tính tới các điều chỉnh chính sách có liên quan trực tiếp tới việc thay đổi giá dịch vụ (như Thông tư 37/2015 ngày 29/10/2015 của Bộ Y tế về quy định giá viện phí) thì tổng chi phí do BHYT chi trả vẫn tăng tới 15-20%/năm Một số nghiên cứu đã cho thấy rằng việc sử dụng và chi tiêu chưa có hiệu quả cho thuốc và dịch vụ kỹ thuật là nguyên nhân chính dẫn tới việc gia tăng lớn về chi phí (Kelly và cộng sự, 2016) Mục tiêu cải cách BHYT thực chất là nhằm cung

2

cấp dịch vụ tốt hơn cho người bệnh nhưng đồng thời kiểm soát được chi phí hợp lý và giảm tối đa tiền túi của người dân trong KCB Do đó, việc ước lượng một cách tốt nhất chi phí KCB mà BHYT phải chi trả trong những năm tới đóng vai trò cấp thiết trong việc cân đối, đảm bảo cho quỹ BHYT hoạt động một cách bền vững Đặc biệt, trong bối cảnh cấu trúc của việc chi trả cho KCB thay đổi khá nhanh do dân số đang già hóa, xu hướng bệnh tật chuyển từ các bệnh lây nhiễm sang không lây nhiễm và mạn tính, mức chi phí KCB khác nhau giữa các tuyến kỹ thuật KCB (trung ương, tỉnh, huyện, xã) thì càng cần phải sử dụng những cách tiếp cận ước lượng chi phí KCB có tính đến các thay đổi này sau khi đã loại bỏ các yếu tố nhiễu

Cho tới nay đã có một số phân tích về chi phí KCB (ví dụ, 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 (ví dụ, BHXH Việt Nam & InWent, 2012; Kelly và cộng sự, 2018) Tuy nhiên, theo hiểu biết tốt nhất của NCS thì chưa có một nghiên cứu nào áp dụng các mô hình toán để ước lượng chi phí KCB có tính đến các thay đổi về cấu trúc chi trả của BHYT Không có những mô hình ước lượng tin cậy thì rất khó có những dự báo phù hợp với những thay đổi về nhân khẩu, kinh tế-xã hội, xu hướng bệnh tật cũng như thay đổi trong chính sách KCB bằng BHYT

Xuất phát từ những vấn đề có cả tính thực tiễn chính sách và hàn lâm này, NCS

thực hiện Luận án “Các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám chữa bệnh

do Bảo hiểm y tế chi trả ở Việt Nam” nhằm đóng góp cả lý luận và thực tiễn về việc ước lượng chi phí KCB do BHYT chi trả

2 Mục tiêu nghiên cứu

3

BHYT?

(3) Với các mô hình toán kinh tế phù hợp, việc ước lượng chi phí KCB do BHYT chi trả ở VN cho kết quả thế nào?

3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu của Luận án là các mô hình toán kinh tế ước lượng chi

phí KCB

- Phạm vi nghiên cứu của Luận án bao gồm các chi phí KCB do BHYT chi trả

tại TP Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2014 – 2016 Với tổng mức chi phí KCB do BHYT chi trả chiếm gần 20% cả nước, TP Hồ Chí Minh được chọn như một trường hợp nghiên cứu điển hình của phương pháp mô hình hóa trong Luận án Các địa phương khác hay

cả nước cũng có thể áp dụng các quy trình của phương pháp mô hình hóa này

4 Phương pháp nghiên cứu

4.1 Khung phân tích

Để ước lượng chi phí KCB do BHYT chi trả, Luận án sẽ sử dụng khung phân tích như trong Hình 1 dưới đây Cho từng cấu phần, Mục 4.2 dưới đây sẽ trình bày chi

tiết việc thực hiện

Hình 1 Khung nghiên cứu cho mô hình ước lượng chi phí KCB

Nguồn: Tác giả điều chỉnh từ Cichon (1999)

Từ dữ liệu dự báo dân số của Tổng cục Thống kê (theo tuổi và giới tính) và dữ liệu về tỷ lệ bao phủ BHYT (theo nhóm tuổi) sẽ tính được số người tham gia BHYT theo từng năm (theo tuổi và giới tính) Sử dụng dữ liệu KCB BHYT (theo tuổi và giới tính cùng một số yếu tố phi nhân khẩu khác như số lượt KCB, chi phí KCB ) với việc

áp dụng mô hình rủi ro nhóm sẽ ước lượng được chi phí KCB BHYT của một người trong năm (theo tuổi, giới tính và một số dấu hiệu phi nhân khẩu) Nhân số người tham gia BHYT và chi phí ước lượng theo đầu người theo từng nhóm đặc trưng (như tuổi, giới ) rồi cộng lại sẽ thu được tổng chi phí KCB BHYT chi trả trong năm

4.2 Mô hình nghiên cứu và phương pháp ước lượng

Dân số Tham gia BHYT

Sử dụng BHYT

• Số lượt KCB

• Chi phí KCB

Tổng chi BHYT

24

Additive Models) (Hastie và Tibshirani, 1990; Leathwick và cộng sự, 2006), mô hình MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) (Hastie và cộng sự, 2002) Ví dụ, nghiên cứu của Sushmita và cộng sự (2015) đã sử dụng các thuật toán học máy, bao gồm RT, mô hình M5 Tree và RF để đưa ra các so sánh về các ước lượng cho chi phí KCB dựa trên bộ số liệu thống kê về yêu cầu bồi thường bảo hiểm của bang Washington

(Hoa Kỳ)

1.2.3 Các mô hình tổn thất ước lượng chi phí khám, chữa bệnh

Các mô hình tổn thất (Loss Models ) là các mô hình cơ bản và kinh điển trong

mô hình hóa các tổn thất trong lĩnh vực bảo hiểm nhân thọ và phi nhân thọ (Tse, 2009) Bản chất các mô hình này là mô hình xác suất, tập trung nghiên cứu phân phối xác suất của tổn thất và các tham số đặc trưng của chúng Mặc dù là loại hình bảo hiểm liên quan đến con người nhưng BHYT chi trả các chi phí liên quan đến khám, chữa bệnh và chăm sóc sức khỏe nên BHYT có thể coi như nằm trong loại hình bảo hiểm phi nhân thọ Các chi phí về y tế cũng được coi như những tổn thất tài chính do rủi ro về mặt sức khỏe của con người gây ra Có rất nhiều nghiên cứu áp dụng các mô hình tổn thất trong việc mô hình hóa chi phí y tế nói chung và chi phí KCB nói riêng

Các mô hình phân phối xác suất cơ bản được chia thành hai loại là mô hình phân phối xác suất rời rạc và mô hình phân phối xác suất liên tục (Klugman và cộng sự, 2012)

Mô hình rời rạc dùng để mô hình hóa tổn thất dưới dạng số đếm (ví dụ như số lượt bồi thường trong năm của một công ty bảo hiểm đối với loại sản phẩm bảo hiểm nào đó hay

số lượt KCB trong năm của một nhóm bệnh nhân nào đó) Mô hình liên tục thường được

sử dụng trong việc mô hình hóa độ lớn về mặt tài chính của các tổn thất (ví dụ như tổn thất về mặt tài chính do một vụ hỏa hoạn gây ra hay chi phí KCB sau một đợt điều trị của một bệnh nhân nào đó) Các mô hình phân phối xác suất rời rạc thường được sử dụng trong thực tế là Poisson, nhị thức và nhị thức âm, trong đó các mô hình phân phối xác suất liên tục thường gặp là Log-normal, Gamma, Pareto, Weibull,

Trong thực tế, bài toán đặt ra là phải mô hình hóa được tổng tổn thất trong một khoảng thời gian xác định (ví dụ như tổng chi trả của một công ty bảo hiểm trong năm) Tổng tổn thất cũng được mô hình hóa bằng các mô hình phân phối xác suất và được xây dựng bằng hai cách

- Cách thứ nhất là cộng các tổn thất theo việc xuất hiện của chúng trong năm:

 = + ⋯ + , trong đó  là độ lớn của tổn thất thứ  trong năm Mô

25

hình dạng này được gọi là mô hình rủi ro nhóm

- Cách thứ 2 là cộng các tổn thất gây ra từ một số hữu hạn các hợp đồng bảo hiểm

có trong danh mục:

 = + ⋯ + <, trong đó  là tổn thất của hợp đồng bảo hiểm  trong danh mục Mô hình dạng này được gọi là mô hình rủi ro đơn

Hình thức hai mô hình trên là khá giống nhau vì cùng có dạng tổng của các biến ngẫu nhiên Điểm khác nhau là trong mô hình rủi ro nhóm, các  được giả thiết có phân phối xác suất như nhau và số các số hạng trong tổng là ngẫu nhiên (

hình rủi ro đơn số lượng các  là cố định () và chúng có thể có phân phối khác nhau

Mô hình rủi ro đơn được xem như trường hợp đặc biệt của mô hình rủi ro nhóm khi các

 có cùng phân phối xác suất và biến ngẫu nhiên

Cả mô hình rủi ro đơn và rủi ro nhóm đều dùng để mô hình hóa tổng tổn thất, nhưng mô hình rủi ro nhóm có một số ưu điểm vượt trội (Tse, 2009) Bằng việc mô hình hóa số lượt xuất hiện các tổn thất và độ lớn của mỗi tổn thất một cách riêng biệt, mô hình rủi ro nhóm sẽ tính đến được sự tác động lên từng thành phần một cách riêng rẽ Chẳng hạn việc mở rộng phạm vi bảo hiểm sẽ chỉ ảnh hưởng lên số lượt xuất hiện tổn thất mà không tác động gì đến độ lớn của mỗi tổn thất Ngược lại, sự điều chỉnh về chi phí nói chung hay những tiến bộ về mặt công nghệ sẽ làm thay đổi về độ lớn của mỗi tổn thất mà không ảnh hưởng gì đến số lần xuất hiện tổn thất Mô hình hóa hai thành phần một cách riêng rẽ cho phép xác định được rõ ảnh hưởng của những thay đổi này lên tổng tổn thất

Tiếp theo, Luận án sẽ tập trung tổng quan các nghiên cứu liên quan đến mô hình rủi ro nhóm Có một lượng lớn các nghiên cứu về lớp mô hình này Các nghiên cứu lý thuyết tập trung vào xây dựng các dạng phân phối xác suất lý thuyết cho  dựa vào các phân phối xác suất lý thuyết của  Phân phối Poisson là một trong những phân phối được sử dụng nhiều nhất trong mô hình hóa

nhiên, phân phối Poisson không phải khi nào cũng phù hợp với dữ liệu thực tế (ví dụ như trong trường hợp phương sai lớn hơn nhiều so với trung bình) và khi đó thì phân phối nhị thức âm lại chiếm ưu thế Các phân phối của  cũng rất đa dạng như phân phối

Mũ, Chuẩn, LogNormal, Weibull, Pareto nên các lựa chọn cũng tùy thuộc vào dạng phân phối thực tế của dữ liệu (Kozubowski và Panorska, 2005; Hernández-Bastida và cộng sự, 2011) Trong nghiên cứu của mình, Kozubowski và Panorska (2005) đã đưa ra được dạng phân phối đồng thời cho

để ước lượng phân phối xác suất của

và  (Hayne, 1989) là: xấp xỉ giải tích (analytic approximation), xấp xỉ phân phối (approximate distribution) và mô phỏng Monte-Carlo Phương pháp xấp xỉ giải tích đưa

ra cách tính xấp xỉ hàm phân phối xác suất của  dựa vào hàm phân phối xác suất thực nghiệm của các thành phần trong mô hình (Panjer, 1981) Phương pháp xấp xỉ phân phối được thực hiện bằng cách ước lượng các tham số trong phân phối của  bằng cách dựa vào các thống kê mẫu như mô men hay các giá trị phân vị (Dickson và cộng sự, 1998; Beard, 2013) Không giống hai phương pháp trên, phương pháp mô phỏng Monte-Carlo được thực hiện dựa trực tiếp vào phân phối xác suất của các thành phần trong mô hình (Beekman và Fuelling, 1980) mà không cần đưa ra dạng giải tích của phân phối xác suất của tổng chi phí và dễ dàng thực hiện ngay cả khi muốn kết hợp nhiều loại hình bảo hiểm và trong khoảng thời gian dài

Liên quan đến các phương pháp ước lượng, phương pháp Bayes được sử dụng khá rộng rãi để ước lượng các tham số trong mô hình rủi ro nhóm (Fellingham và cộng

sự, 2015; Mildenhall, 2006; Hernández-Bastida và cộng sự, 2009; Klugman, 2013; Yu, 2015; Meyers, 2007; Meyers, 2009; Meyers và Schenker, 1983) Phương pháp này được thực hiện dựa trên phân phối xác suất hậu nghiệm của tham số cần ước lượng với điều kiện dữ liệu mẫu đã biết và được cập nhật liên tục theo thời gian Phương pháp này được đặc biệt sử dụng trong lý thuyết về độ tin cậy (Credibility Theory) để định giá và tính toán dự phòng cho các sản phẩm bảo hiểm Thông tin về yêu cầu bồi thường của người được bảo hiểm được cập nhật hàng năm và làm cơ sở để định giá lại sản phẩm bảo hiểm của người đó cho năm tiếp theo So với phương pháp ước lượng theo tần suất, ước lượng Bayes cho kết quả chính xác vượt trội (Makov, 2001; Klugman, 2013)

27

1.2.4 Các mô hình ước lượng chi phí khám chữa bệnh ở Việt Nam

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

28

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