NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Đề tài 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
Chuyên ngành: Toán kinh tế Mã số: 9310101_TKT
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận
Bằng việc sử dụng mô hình toán kinh tế hiện đại, Luận án đã có những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận như sau:
• Thứ nhất, luận án đã hệ thống hóa được các mô hình toán kinh tế trong ước lượng chi phí khám, chữa bệnh (KCB), trong đó chỉ ra được những điểm mạnh và những điểm yếu cụ thể với những dạng dữ liệu khác nhau.
• Thứ hai, từ việc hệ thống hóa ở trên, Luận án đã chứng minh được rằng phương pháp ước lượng bằng mô hình xác suất vượt trội về sự chuẩn xác so với các phương pháp ước lượng truyền thống. Cụ thể, với mỗi biến nghiên cứu, các phương pháp truyền thống chỉ đưa ra các ước lượng cụ thể cho một số tham số (như giá trị kỳ vọng hay giá trị phân vị), trong khi phương pháp mô hình xác suất lại đưa ra ước lượng dưới dạng phân phối xác suất. Việc xác định được phân phối xác suất cho phép lấy được đầy đủ các thông tin về biến cần nghiên cứu và từ đó có thể tính toán bất kỳ tham số đặc trưng nào của biến số đó.
• Thứ ba, với việc áp dụng ước lượng theo phương pháp Bayes, tham số của phân phối cần ước lượng không phải là một số cố định mà là một biến ngẫu nhiên. Điều này cho phép thực hiện các ước lượng phù hợp khi dữ liệu nghiên cứu được cập nhật.
• Thứ tư, với việc áp dụng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo bằng những thuật toán mô phỏng bằng máy tính, Luận án cho nhiều kết quả ước lượng theo các kịch bản khác nhau mà có thể mô tả được các thay đổi có tính chất ngẫu nhiên trong thực tế. Các kết quả mô phỏng đó có thể là những thông tin đầu vào quan trọng cho hoạch định chính sách và giúp phòng ngừa các rủi ro.
Những phát hiện, đề xuất mới rút ra được từ kết quả nghiên cứu, khảo sát của luận án
• Thứ nhất, với dữ liệu hiện có của Việt Nam và bằng việc áp dụng mô hình rủi ro nhóm, Luận án đưa ra được những kết quả ước lượng mới thông qua việc phân chia tổng chi phí KCB thành hai cấu phần riêng biệt là số lượt KCB và chi phí KCB theo lượt. Đây là cách tiếp cận hiện đại trong mô hình hóa tổng tổn thất bằng cách tách riêng tác động của yếu tố quy mô và độ lớn của từng tổn thất. Bên cạnh đó, việc chia các đối tượng cần nghiên cứu theo các nhóm đặc trưng (như tuổi, giới tính, nhóm bệnh…) giúp việc ước lượng các chi phí KCB chính xác hơn cách ước lượng tổng chi phí KCB một cách trực tiếp như nhiều nghiên cứu đã làm trước đây.
• Thứ hai, Luận án phát hiện ra rằng việc kết hợp mô hình rủi ro nhóm với các phương pháp ước lượng tham số Bayes và mô phỏng ngẫu nhiên để ước lượng chi phí KCB là cách tiếp cận phù hợp nhất. Đặc biệt, trong điều kiện dữ liệu hiện có do Cơ quan Bảo hiểm Xã hội Việt Nam đang lưu trữ, việc áp dụng phân phối Poisson–Gamma cho số lượt KCB và phân phối Lognormal–Normal cho chi phí KCB theo lượt là phù hợp nhất cho việc ước lượng chi phí KCB do BHYT chi trả ở Việt Nam.
