利用主成分分析法探究农民工基本医疗保险购买意愿

　　下面文章主要采用问卷调查的形式，对武汉地区的部分农民工进行了调查，以此为数据依托，使用主成分分析法，实证分析了影响农民工购买基本医疗保险的购买意愿受到哪些基本因素的影响。最终发现在农民工中，购买基本医疗保险的意愿受到家庭因素，个人情感因素，社会政治因素等综合因素的影响，且各个影响因素之间存在内在的关联性，并且强调了注重在农民工中宣传基本医疗保险的重要性。

　　关键词：基本医疗保险,主成分分析法,农民工

　　一、前言

　　(一)问题的提出及背景

　　根据社会保障部的有关消息，农业转移人口的落户工作，把进城落户的农民纳入城镇基本医疗保险制度体系，把农村参加的基本医疗保险规范接入城镇基本医疗保险，确认基本医保待遇享受。

　　进城落户的农民理应参照他们自己本身的现实情况来参加与此相对应的城镇基本医疗保险，在城镇单位就业并且与用人单位之间拥有稳定劳务关系的，应当参照相关规定于政策随所工作的公司或者单位来参加职工基本医疗保险;以临时性工作等其他形式就业的，可以以灵活就业人员身份来依据相关政策与制度规定参与职工保险，也可以参加其自身户口所在地的城镇居民基本医疗保险。

　　但是由于宣传不到位以及自身认识不足等诸多方面的原因，许多进城落户的农民工并不愿意自发的购买基本医疗保险，这就造成了很大的安全隐患。与农民工相关的权利问题早已在党和中央的极度重视中，提出了“公平对待、合理引导、完善管理、搞好服务”的方针。可是农民工的社会保障特别是进城农民工的基本医疗保险问题仍然是重中之重，本文将着重研究影响进城农民工基本医疗保险的购买因素，为改善农民工基本医疗保险制度体系的现状提出意见。

　　(二)研究的目的及意义

　　首先，虽然目前对影响农民工基本医疗保险购买意愿的研究比较多，但是主要时间段是在2006~2009年，本文试图在以往研究的基础上，以即将进城务工的农民工为研究对象，通过问卷调查的形式获取数据来分析当前农民工购买基本医疗保险的决策的影响因素，用来丰富购买动机的研究。

　　其次，发现，有很多农民购买了相关保险，但是在出了问题之后却不知道应该找哪个部门报销，不清楚流程，也不清楚如何维护好自身的权益，这不仅是一种对已有资源的浪费，也是农民工自我保护意识的流失;另一方面，由于社会资源有限，或者是宣传力度不够，许多农民工不知道应该怎么购买基本医疗保险，面对这样的社会现状，我们不得不思考影响农民工购买基本医疗保险的影响因素。

　　本选题对农民工的购买影响因素以及动机进行研究，试图揭示影响的的深层原因，以便政府有针对性地开展农民工教育，引导他们正确认识和对待基本医疗保险的购买问题，使得现有社会资源得到有效利用。

　　(三)研究的对象及方法

　　本文以2015年湖北省武汉市进城农民工为调查对象，共发放问卷500份，回收469份，有效问卷457份，其中选择购买的人数为304人，而未购买的人数为153人。问卷中包括赡养压力，是否通过有关渠道了解医疗保险制度，子女上学压力，生活环境等11个方面的进行考察。

　　采用5级记分的方式分析各影响因素，得分越高，该因素影响越大。购买基本医疗保险是一个多方面决策的过程，其影响因素数目多且涉及面广。本文从发放的问卷中所提取的影响因素就多达11个。考虑太多因素一方面会增加问题的复杂程度;另一方面会不可避免地造成数据信息的重叠与误差。由于上述原因，本文应用SPSS19.0对数据进行处理，采用主成分分析的方法来提取得到一些主要影响因素。

　　二、影响因素的基本数据概况

　　(二)数据的基本概况

　　在总共304个参与调查并选择了购买医疗保险的农民工当中，发现购买的的女性远远比购买的的男性要多，而未购买基本医疗保险的的男性是女性的4倍多。根据问卷的结果，许多女农民工在并未购买医疗保险的理由中都提到了企业的性别歧视以及女性天然的不安全感等因素，从而使女性在购买医疗保险方面比男性更为主动。另一方面，通过对农民工户口的统计，我们发现城镇户口的农民工人数是农村户口的农民工购买人数的将近四倍。因此认为家庭情况应该也是影响农民工购买基本医疗保险的决定的因素之一。

　　三、模型的构建

　　(一)主成分分析的原理和基本思想

　　主成分分析是由霍特林于1933年首先提出的。主成分析(PCA)主要是利用降维的中心思想，在损失较少信息的前提下把多个指标转化成几个综合指标的多元统计方法。在统计学中，PCA其实是一种用于简化数据集的技术，它借助一个正交变化，把之前信息可能重叠的变量(指标)转化为不相关的新的随机变量，通常把转化生成的综合指标称为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线形组合。且各个主成分之间线性都不相关，在代数上表现为将协方差矩阵转化为对角矩阵，这就使得主成分比原变量具有更大的数据优势。

　　并且在几何上，可以将原空间坐标系转化为直角正交坐标系，由于主成分仅是原向量的一种改组，但是没有增加消息也没有减少信息量，这样我们在研究与探讨较为困难与复杂问题的时候就可以只考虑少数几个主成分，不会出现缺失太多的重要信息的情况，也不会有较多的数据重叠。

　　因此可以找出主要的矛盾，同时又让问题得到简化，提高分析效率。在日常生活中对某一事物进行实证研究的时候，为了全面、系统地反映出事物的特性以及未来的走势，我们通常要考虑与其有关系的多个指标，这些指标有时候也称谓变量，它们在不同程度上反应了研究问题的某些信息。但是这些变量在一定程度上会有重叠，然而越是像这样重要的问题，我们在研究的时候越是要考虑尽可能多的指标。

　　但是随着指标的逐渐增多慢慢增加了研究的复杂性，同时由于各指标都是对同一事物特征的基本反映，可能会造成信息的大量重叠。信息的重复有时候会影响我们探索事物的真实特性其真正的发展规律。基于上以上原因，我们希望在定量研究中涉及的变量相对来说较少，但是得到的信息量又较多。

　　主成分分析正是研究如何利用原有变量的少数几个线形组合来解说明原来变量代表的绝大部分信息的一种多元统计分析方法。既然在研究某一问题中的指标(变量)之间具有一定的相关性，那么在其中就必须存在着起决定作用的共同因素，根据这一原因，通过对原始变量相关矩阵或协方差矩阵内部结构关系的研究，将原始变量的线形组合变化成几个综合指标，保留原始变量主要信息与共同因素支配作用的前提下，起到降维和简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通常主成分有以下几个特点。

　　1.主成分的个数小于原有变量的个数原有变量综合变成少数几个因子之后，因子可以代替原有变量来进行数据建模，这将大大减少我们在计算分析过程中的数据处理量。

　　2.主成分可以反映原有指标(变量)中的绝大多数相关必要信息指标(变量)因子并不是仅对原有变量的简单取舍，而是在原有变量进行线性重组后的结果，因此才不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息，这样也不会造成大部分信息重叠，而让不参与分析的数据占用分析资源。

　　3.主成分之间应该互相不具有相关性。主成分分析之后得出的新的主成分之间应该互不相关，这样才能使因子参与数据建模有效地解决因子之间信息重叠、多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。

　　本文通过主成分分析的方法得出影响农民工购买基本医疗保险的因素有六个方面，分别是包含社会和家庭两方面的客观因素的综合指标、环境因素、感情因素、个人心理因素、家庭因素以及社会因素。说明农民工在购买基本医疗保险的时候是进行了基本的思考的，而并不是现在普遍认为的盲目的购买。随着国家政策的不断调整，农民工生活医疗条件在不断改善，在多方面综合考虑的情况下，农民工对于基本医疗保险政策的认识越来越全面，在不久的将来会提高整体的购买量。

　　四、研究的不足及改进

　　第一、本文所采集的样本数量并不是非常大，并且只采集了武汉市一个地方的农民工的数据，所以并不能全面、准确地反映农民工购买基本医疗保险决策的真实情况。因此，只取武汉市一个城市的在农民工的数据来进行分析并不具有普遍性。

　　第二、本文只从选择购买基本医疗保险的农民工的角度来进行分析，而并没有从未选择购买基本医疗保险的农民工的角度来进行比较分析，因此得到的结论可能是比较片面的。例如，本文举出的父母赡养的压力，在现实中其实也是做决策的重要影响因素。

　　第三、在进行主成分分析的适应性检验时，本文所得到的KMO的值虽然大于0.5，可以进行主成分分析，但该数值还不是非常理想的值，因此虽然得到了结果，但其可靠性还有待提高。

　　参考文献：

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　　[5]刘江.建立农民工医疗保险的对第思考[J].长春理工大学学报,2015(06).

　　推荐期刊：《中国卫生经济》杂志创刊于1982年(原刊名：卫生经济)，是由中华人民共和国卫生部主管，中国卫生经济学会、卫生部卫生发展研究中心(原卫生部卫生经济研究所)共同主办的国家级期刊。涉及经济、医药、卫生以及社会科学等学科的学术期刊。