一、引言 作为新型农村合作医疗制度的保障对象，农民对该项制度的综合评价可以视为新型农村合作医疗实施效果的整体反映。同时，农民对新型农村合作医疗制度评价的高低也是影响该项制度是否具有可持续性的重要因素。因此，研究农民对新型农村合作医疗制度的综合评价并分析其影响因素，对于完善该项制度、保证其可持续发展具有积极的启示意义。 根据现有研究，农民对新型农村合作医疗制度的评价不尽相同，不同研究所得到的结论甚至截然相反。在宁夏四个县，农民对新型农村合作医疗的满意度达94.2％（冯天义等，2009）。在宁夏固原市，2008年，农民对新型农村合作医疗的满意度达96.25％（陈锡霞，2009）。此外，其他研究也报道，绝大部分农民对新型农村合作医疗很满意或比较满意，认为“新型农村合作医疗就是好、千家万户不能少”（李二斌等，2007；田青华等，2009；隋福民等，2008）。另外一些研究却发现，新型农村合作医疗在诸多方面与农民的期望之间存在较大差距，导致农民对该项制度不甚满意或很不满意（徐立东，2007；蔺丰奇等，2008；韩红梅，2008），或者做出“一般”的评价。张乐等（2009）使用模糊综合评价方法研究了山东省威海市农民对新型农村合作医疗制度的满意度，其评价结果为“一般”。在安徽省三个县，农民对新型农村合作医疗满意的占57.2％，不满意的占13.7％，并且试点时间长的县农民的满意度低于刚开始试点的县（潘林、张德元，2009）。徐衍等（2009）调查了云南省宜良县151个农户，被调查农民中对新型农村合作医疗做出“满意”、“一般”和“不满意”评价者分别占74.8％、21.2％和4％。同时，他们估计了二元Logistic回归模型，因变量为二元分类变量，取值分别为“满意”和“不满意”，但没有报道利用该模型对满意度的预测结果。在广东省梅州、东莞、英德三个地区共130名参加新型农村合作医疗的农民中，大部分对该项制度表示“一般满意”（占62.7％），认为“非常满意”者占27.3％，9.9％的被调查者对新型农村合作医疗制度“不满意”（姚敏等，2008）。在浙江省三个县5124个被调查农户中，对新型农村合作医疗做出“好”和“非常好”、“一般”、“不太好”和“不好”评价者分别占67.6％、29.6％、2.8％（蔡琳等，2005）。在有些地区，部分参加新型农村合作医疗的农民，对该项制度的可持续性也缺乏信心，甚至放弃已缴纳的费用，选择了退出（常海，2008）。 毫无疑问，上述研究均可能真实反映了被调查农民的想法，对于了解农民对新型农村合作医疗制度的态度提供了有益的借鉴，但是也在诸多方面存在需要改进之处。首先，大多数现有研究属于微观研究，以农民个体为研究对象，研究结论很可能随所选取样本的不同而不同，其稳定性与外推性受到限制。其次，大多数研究以定性或描述性分析方法为主，难以保证研究结论的可靠性。部分研究采用了二元Logistic回归等计量经济学模型和模糊评价等较为复杂的评价技术。但是，如果为了使用Logistic回归而把农民对新型农村合作医疗的多维评价主观地合并为二维评价，这种方法并不可取，例如，无论把评价为“一般”者合并到“满意”或“不满意”组，均存在很大争议。在模糊评价方法中，指标的选取及其权重的确定也均受主观因素的影响，从而有可能影响到研究结果的科学性。因此，采用科学的计量经济学方法，定量分析农民对新型农村合作医疗制度的总体评价，显得很有必要。 二、研究方法 农民对新型农村合作医疗制度的评价为有序分类变量，共有五种不同的评价，即“很好”、“好”、“一般”、“不好”、“很不好”。与此相对应，本文采所用的计量经济学模型为ordered Logit模型。对于有序多分类因变量，有些研究也使用线性概率模型，也就是在模型估计中把有序多分类因变量视为连续变量。这种做法存在很大缺陷。一般来说，对有序多分类变量的赋值是主观的，例如，本文中农民对新型农村合作医疗的评价分为5个等级，所对应的数值分别为5、4、3、2、1，但是也可以赋以其他数值，比如10、9、8、7、6等。如果使用线性概率模型，则不同赋值导致模型的参数估计结果截然不同，使研究结果的稳定性受到影响。如果采用ordered Logit模型，即使赋值不同，模型的参数估计结果也是相同的。
在估计ordered Logit模型时，参数估计方法为最大似然法，所使用的统计软件为STATA9.0。 三、农民对新型农村合作医疗综合评价的影响因素分析 农民对新型农村合作医疗的综合评价取决于农民的基本特征、健康状况、对新型农村合作医疗的认知情况（包括参加新型农村合作医疗的受益情况、对新型农村合作医疗管理机构的信任程度等）。具体分析如下：
