药占比管制能控制医疗费用吗?——基于县级医院的理论与实证分析

陈 刚

(浙江财经大学经济与国际贸易学院，浙江 杭州 310018)

一、引 言

“有效减轻居民就医费用负担，切实缓解‘看病难、看病贵’问题”是新医改的基本目标之一［1］。自2009年新医改以来，政府在加大公立医院投入、建立全民基本医保体系、提高医保补助标准及报销比例、强化药品集中招标和推进国家基本药物制度建设等方面取得了显著的阶段性成就。从患者个人角度看，医改新政部分降低了均次医疗的患者个人费用，使得医疗服务的个体可及性有所改善。但是，正如前卫生部部长陈竺所言，“看病难和看病贵有所缓解，但没有根本解决”、“居民医药费用负担仍然较重”，就社会整体而言，由于未能提高医疗效率，“卫生总费用和人均医疗费上升较快势头仍没有得到扭转”［2］。也就是说，均次医疗的社会总费用未见下降，医疗的社会可及性未见改善。更为严峻的是，在人口老龄化和疾病谱变化的大背景下，医改新政迅速释放了民众医疗需求，形成了旺盛需求和低效供给间的严重失衡，这种失衡已造成医疗费用高涨与医保基金安全之间的潜在冲突:医保基金严重透支风险已经显现［3］［4］。随着我国经济增速自然放缓和地方政府债务进入偿债高峰期，财政对医保的投入力度必然受限，如不及时控制医疗费用、消除冲突，最终必将危及医保基金安全，无法保障医疗服务的公益性、可及性，无法实现2020年“全面建成小康社会”的目标。因此，提高医疗效率、控制医疗费用已经成为医改新阶段迫切需要解决的重大关键性问题。

为此，2012年3月国务院出台《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》，提出“加强医药费用监管控制”的战略性要求［5］。同年12月，人社、财政和卫生三部联合发布《关于开展基本医疗保险付费总额控制的意见》，提出用两年左右时间开展总额控制工作，控制医疗费用过快增长［6］。在此背景下，针对药品需求诱导和大处方“痼疾”，药占比上限管制被当作一种关键性的政策工具加以运用，江苏、河南、山东、宁夏、浙江等省区先后实行了药占比管制。然而，药占比管制的医疗费用控制效果究竟如何?它对医院医疗行为有何影响?是否真如媒体和卫生部门所宣称的，有效矫正了过度医疗行为，降低了医疗费用，增进了患者福利?在新医改强力推进和管制不断强化的背景下，对这些问题的分析、回答，不仅直接关系到药占比管制政策本身的绩效及合意性判断，更关系到对整个医疗管制体制的深层反思、调整和优化。因此，科学分析、评价药占比管制政策的医院医疗行为效应，是当前非常紧迫的研究任务，具有非常重要的理论意义和现实意义。

现有文献关于药占比管制效应有四种观点:一是认为管制可能诱发“大检查”［7］［8］，二是认为管制可能加剧“看病难”［9］［10］，三是认为管制必然诱导检查需求，增加医疗负担［11］，四是认为管制有助于控制医疗费用、减轻患者负担［12］［13］。就研究方法而言，这些文献主要采用医院或患者个案分析、算术示例和调研访谈方法，较少运用主流经济学研究方法，尚未见到理论建模分析或计量实证分析文献，因此，分析不易深入，未能把握管制下医院医疗行为的内在机制。同时，现有研究所用案例偏少、访谈范围偏窄，尚未按照类别对不同类型医院作大样本深入研究，结论的针对性、强健性也有待提高。就当前我国医疗体制而言，县级医院非常重要，是“县域内的医疗卫生中心和农村三级医疗卫生服务网络的龙头”、“缓解农村群众看病难、看病贵的关键环节”［14］。考虑到县级医院对新医改的极端重要性，本文将采用理论建模分析与大样本面板数据计量实证相结合的方法，尝试分析药占比管制下县级医院的医疗行为机制及其效应，评析管制政策的绩效及其合意性。本文的贡献在于:一、运用微观经济建模分析方法，构建药占比管制下的县级医院医疗行为模型，深入分析管制约束下的县级医院医疗行为机制及其效应，得到三个基本理论命题;二、突破多年来医院微观数据极难获得、研究难度大的限制，精心收集浙江省180家县级医院2880个数据，运用面板数据计量方法，对所得理论命题进行大样本计量实证分析。

本文余下部分的结构安排如下:第二部分通过建构理论模型，分析药占比管制对县级医院门诊均次医疗费用、均次药品费用和均次检查费用的影响，得到药占比管制效应的三个基本理论命题;第三部分在收集浙江省县级医院“阳光用药工程”公示数据的基础上，设计药占比管制效应的计量模型，对上述三个理论命题进行计量实证;第四部分是结论和建议。

二、理论模型分析

(一)基本假设

1．假设门诊患者医疗需求由医生代理决策并供给，患者将购买一个由医生决定的“诊疗包”，该“诊疗包”由两部分组成:一是药品，它是医生决定的药品种类和数量;二是检查检验等非药品服务，即医院开展的以检查检验为主体内容的医疗服务，包括诊察(含挂号)、检查检验和治疗等①根据卫生部《全国医疗服务价格项目规范(2012年版)》，非基层医疗机构的门诊诊察包含挂号、初建病历、核实就诊者信息、询问病情、听取主诉、病史采集、进行一般物理检查、书写病历、开具检查单和根据病情提供治疗方案(治疗单、处方)等服务。检查检验指利用各种仪器设备进行检查、检验操作。治疗服务指注射、静脉输液、清创缝合、换药等一般门诊治疗服务。。这样，患者均次门诊费用由药品费用与检查检验等非药品费用两部分构成。按照民间约定俗成的说法，我们将“检查检验”简称为“检查”，将检查检验等非药品费用简称为“检查费用”。

2．遵循Ellis and McGuire，假设患者就医需求无弹性［15］，即患者对门诊费用不敏感，无论门诊费用多少，患者都接受医生的“诊疗包”并购买之。同时进一步假设患者就医只需使用一种药品x1，该药品单价为p1，于是患者门诊均次药品费用为p1x1。其中，药品数量x1由医院(医生)决定;p1由管制当局决定，对医院而言是外生变量。

3．考虑到在一次门诊中，检查项目数是医生非药品服务决策中最主要的可诱导部分，因此，可假设该疾病可做若干种检查项目，并令x2为医生决定的检查项目种数，p2为多种检查项目的平均价格。由于县级医院的基本定位是“为县域居民提供基本医疗服务、推广应用适宜医疗技术”，它与三甲以上城市大医院形成层级分工协作关系［14］，因此，与城市大医院相比，县级医院检查项目多以基础性为主，高价大型检查较少，高端检查项目更少，其现有各类检查项目价格差异不大，故可以认为，即使医生诱导患者多做检查，其行为对检查项目平均价格p2影响不大，从而p2与p1一样，是医院决策的外生变量，不妨设两者之比为θ，即p2=θp1。进一步假设均次门诊每种检查项目只做一次，那么，均次门诊检查费用为p2x2，均次门诊医疗费用为E=p1x1+p2x2。

4．借鉴Hall和Finch and Christianson研究，设医院具有多产出分离的成本函数TC=c1(x1)+c2(x2)(c1＞0，c2＞0)［16］［17］。进一步根据 Mayo and McFarland 和兰克军的实证分析成果［18］［19］，设c1(x1)=，c2(x2)=。它刻画了医院成本的如下特性:(1)供给药品的可变成本由物质成本与“心理成本”两部分构成［20］［21］，前者包括药品购入成本，医生诊疗劳务成本，药剂师药事服务成本，药房药品存贮、保管成本等，后者是医生诱导药品需求的心理负疚感或负效用。而且，物质成本与“心理成本”在边际上都随药品量增加而递增;(2)供给检查项目成本也由物质成本与“心理成本”两类构成，且其边际上也是随检查量的增加而递增。

(二)药占比管制前后的医院决策①受篇幅所限，本文刊载时省略了管制前后医院决策均衡的推导过程，也省略了三个基本命题的证明过程，如有需要可向作者索取。

1．管制前的医院决策

遵循Ellis and McGuire的研究，设医院目标是利润最大化［15］。据前述假设，医院为患者选择一个药品、检查项目组合(x1，x2)寻求最大利润。医院利润函数为π=E(x1，x2)－TC(x1，x2)，其中E=p1x1+p2x2，TC=+。从几何上讲，管制前最优解(，)是医院等收益线E(即患者等支出线，下同)与等成本线TC的切点。如图1，切点e()为管制前医院自主决策点，此时药占比为μ，它是与均衡点对应的医院自主决策下的药占比，从而也与射线Oe相对应。根据医院利润函数的一、二阶条件，可得最优解，，相应的药占比μ，患者药品支出Em，检查等非药品项目支出Ei，患者均次医疗费用E及利润π(详见表1中的管制前数值)。

2．管制后的医院决策

设管制要求药占比k∈(0，μ)，那么，医院将在约束p1x1/(p1x1+p2x2)≤k下寻求一个药品、检查项目组合()，使得π=E(x1，x2)－TC(x1，x2)最大化。运用库恩-塔克条件可解此非线性规划问题，得管制下的最优解，，及相应的药品支出，检查等非药品支出，患者均次医疗费用Ereg，医院利润πreg(详见表1中的管制后数值)。

表1 药占比管制前后的医院决策

(三)理论命题

根据表1，比较药占比管制前后的医院决策，可得以下三个基本命题。

命题1:与管制前相比，药占比管制会导致患者药品消费量及药品支出减少。而且，管制强度越大(即管制所要求的药占比越小)，均次药品消费量和药品支出就越少。

如图1，管制前医院决策点为e，它是较高等成本线与患者等支出线AB的切点，相应的药品消费量为较高的，药品支出为。实施k＜μ的药占比管制后，医院决策点为某条较低等成本线与管制约束线①的交点(图中为e'点)，在此交点上，必有一条患者等支出线穿过该点(图中为A'B')，它代表与管制比率k相对应的医疗费用水平。相应的，管制后的药品消费量为较小的x'1reg。进一步地，如果管制强度变大(即管制比率k进一步变小)，则管制约束线①会转动到右下方的约束线③位置，相应的最优点是约束线③与某条更低等成本线的交点ereg，它处于原最优点e'的右下方。这说明，管制强度变大后药品消费量和药品支出都减少。

图1 药占比管制:检查诱导与费用控制

命题1背后的经济逻辑是什么呢?药占比管制前，医院是两种产品(药品、检查服务)的垄断供给者，药品和检查服务的销售各自达到均衡状态(各自边际收益等于边际成本)，实现两种产品联合利润最大化。此时，医院有一个基于自主决策的均衡药占比。管制后，政府规定了一个小于医院自主决策药占比的比率。为了达到管制要求并尽量维持丰厚的药品利润，医院的理性选择是适度减少药品销售量(适度减少分子)而同时尽量扩大对检查服务的诱导(尽量扩大分母)，并用药品减少所节约下来的成本，去弥补检查服务增加的成本，直至两种产品销量达到管制后的新的联合均衡。

命题2:药占比管制产生检查需求诱导:与管制前相比，患者检查数量及检查支出都增加。并且，检查需求诱导将随着管制强度的增大(即管制所要求的药占比变小)而增加，直至最大值后才转而逐步减少，但其数额仍然大于管制前数额。

如图1，随着管制强度沿着“μ→①→②→③”方向逐步增大，均衡点由e点沿着轨迹e→e'→emax→ereg向下移动。如图所示，新均衡点e'、emax和ereg都在e点右侧，这说明，无论何种管制比率，管制后检查数量和检查支出总是大于管制前数值，即管制导致检查数量及检查支出增加。进一步地，上述均衡点轨迹线具有“先向右下”、“再向左下”的走向特征，这表明:随着药占比管制强度的增大，检查数量及其支出的变化趋势是先增加达到最大值后再减少。但在此过程中，检查数量及支出总是大于管制前数额，即管制导致了检查需求诱导。

命题2背后的经济逻辑是什么呢?管制的目的是以控制药品收入占全部收入比例的方式控制医院药品利润，从而控制医疗费用。面对管制，利润最大化的医院会想办法尽量少地减少药品销售(即尽量小地减少分子)，尽力维持药品利润，为此，它将“不得不”扩大检查数量(即做大分母)。这就是管制诱导检查需求的机制。起先，管制强度较小时，随着管制强度增大，医院理性选择是“缓降药品、增加检查”。此时，药品利润和检查利润都缓慢下降，总利润也缓慢下降，但是，随着检查诱导增加，医院将面临检查供给成本迅速上升的约束，因而检查量将有一个上限(最大值)，患者检查需求不可能被无限制诱导下去。当检查量达到最大时，若管制当局再增大管制强度，则医院只能无奈地较大幅度降低药品量才能符合管制要求。此时，适度减少检查量反而是有利于利润最大化的，因为，这不仅可以满足管制要求，而且还可以中节约检查服务供给成本以维持利润。

命题3:药占比管制下患者均次医疗费用有所减少。并且，管制强度越大(即管制所要求的药占比越小)，患者均次医疗费用就越小。

见图1，随着管制强度逐步增大，均衡点由点沿着轨迹e→e'→emax→ereg向下移动，等支出线相应地由AB向左下方逐步平移到更低的A″B″，即管制后患者均次医疗费用随着管制强度的增大而下降。结合命题1，不难理解命题3背后的经济逻辑。根据命题1，药占比管制促使医院适度减少药品销售，同时尽量诱导检查，直至达到两种产品的销量达到新的联合均衡。在此过程中，医院检查需求诱导面临三重约束，一是检查服务的固定边际收益约束①根据假设，县级医院检查项目平均价格基本不受医院决策影响，因此检查服务边际收益是固定的，是检查服务增加的限制因素。，二是检查服务边际成本递增约束，三是药品销售减少所能节约下来的成本(用于弥补检查服务增加所带来的边际成本递增)量约束。由于受到这三重约束，医院在减少药品销售从而患者药品支出减少的同时，虽然可以诱导检查需求，但诱导增加的检查支出并不会超过药品支出的减少量，这样总体患者均次医疗费用是减少的。

三、计量实证

(一)样本与数据来源

近年来，江苏、河南、山东、宁夏、浙江等省区先后实施了药占比上限管制，但是除了浙江省以外，其他省区相关数据都不对外公示，医院微观运行数据特别是药占比、均次医疗费用、均次药品费用等关键数据无法获得。而浙江省于2012年初实施“阳光用药工程”，要求县级医院以规定的格式按季度向所在县区卫生行政部门报送药占比等至少9项指标数据，同时要求卫生行政部门和医院通过官网向社会公示。尽管各县区卫生局公示形式千差万别，但大部分卫生局和医院能及时公示数据。而且，作为改革开放以来市场经济的先发省份之一，浙江省县级医院数量众多、按等级及所有制等划分的医院类型多样性较为显著，且医院广泛分布于该省发达县区、中等发达地区和欠发达地区，因此，药占比管制下浙江省县级医院的医疗行为具有很好的代表性、典型性。故本文选择浙江省作为样本范围作计量实证分析。

样本来源:2012年浙江省“阳光用药工程”各区县卫生局网站1－4季度按季公布信息。由于部分卫生局公布不全，少数医院部分数据采集于医院网站。对于卫生局和医院公布数据皆不全的县，只好放弃。这样，得到数据充分的县级医院186家，除去管制后药占比反而“非正常”逆势增加的6家医院，有效样本180家。从构成上看，样本医院具有很好的代表性:一、广覆盖，即几乎覆盖全部数据可得医院，覆盖率达96.77%;二、具有良好的地区多样性(见表2)。覆盖全省十一个地级以上市的城区，城区覆盖率100%，覆盖全省38个县(含县级市，下同)，县覆盖率64%，涵盖发达县(全国百强县)、欠发达县、山区县和贫困县多种类型;三、具有良好的类型多样性(见表3)。覆盖县级医院的各个等级(三级乙等30家、二级甲等70家、二级乙等55家、二级丙等25家)，等级比例符合县级医院“中间大两头小”的等级分布规律。同时，样本中既有综合性医院(103家)，又有中医医院(30家)，妇女保健医院(27家)和精神病、口腔、骨科、儿童、皮肤病、肿瘤等专科性医院(18家)以及中西医结合医院(2家)。既有公立医院(174家)，又有民营医院(6家)。

表2 样本医院的地区分布

表3 样本医院的类型分布

(二)变量指标

药占比Mediprop:医院药品收入占医院收入(医疗收入+药品收入)的比例。其中，药品收入是医院开展医疗业务活动中取得的中药、西药收人。医疗收入指医院开展医疗业务活动所取得的收入，包括挂号、诊察、检查、化验、治疗、手术、床位、护理等取得的收入，不包括药品收入。［22］对门诊而言，通常不包括手术收入和床位收入。

药占比平方Medipropsq∶Mediprop2，单位%。

门诊(均次)药品费用Mediexpen:门诊病人均次药品支出，对医院而言就是门诊均次药品收入，即均次门诊业务活动所取得的中药和西药收入。计算方法是药品门诊收入/总诊疗人次数。

门诊(均次)检查费用Inspexpen:又称门诊病人均次检查支出，简称检查支出。它实际上是指以检查费、化验费为主体的门诊均次非药品费用(或称均次医疗费用)。计算方法是，门诊均次医疗费用=医疗门诊收入/总诊疗人次数。

门诊病人(均次)医疗费用expen:又称门诊病人(均次)医药费用，是门诊均次药品费用与非药品费用之和。根据上文对门诊(均次)检查费用的定义，门诊病人(均次)医疗费用就是门诊(均次)药品费用与门诊(均次)检查费用之和，即expen=Mediexpen+Inspexpen。

表4 变量指标的描述性统计

(三)计量模型设定

根据上文理论模型分析得到的三个命题，计量目标是实证三类数量关系:药品支出与药占比的正相关关系，检查支出与药占比的先负后正的相关关系，(均次)医疗费用与药占比的正相关关系。样本数据散点图很直观地展示了这三类相关关系(见散点图2)，根据散点图，第一类和第三类关系可通过简单的面板数据模型作分析。从理论上讲，第二类关系需要同时考虑解释变量(药占比)和它的平方项。不过，根据前述理论模型分析，只有当管制强度相当大(即管制药占比相当小)时，检查支出才会达到最大值后转而变小(即检查支出与药占比从负相关转为正相关)，而浙江当前的药占比管制强度还比较小(即管制所要求的药占比还比较大)，所以，现实的医院行为也许还没能完整地体现出此特征，微观数据未必能够很好地体现这种变动趋势。考虑到这一点，对第二类相关关系的计量分析采取较为完备的方案，既作含有解释变量平方项的回归，又作简单的一元一次回归。基于上述考虑，设定如下四个计量方程。

其中，αi为个体差异，βit、γit为变量系数，εit为误差项，下标i、t分别表示医院和季度。Mediexpen、Mediprop、Inspexpen、Medipropsq、expen含义如前。对四个方程进行Hausman检验(结果见表5)表明，方程(1)(2)(3)应选择固定效应模型，方程(4)为随机效应模型。

图2 药占比与药品支出、检查支出及医疗费用散点图

(四)计量结果

运用STATA 12.0软件运算，计量结果见表5。根据计量结果，可对前述三个命题进行证实检验。如表5所示，方程(1)Mediprop系数为正(1.3803)且非常显著，表明浙江省管制药占比与患者均次药品支出之间有显著正相关关系，这就很好地证明了命题1，即:药占比管制导致药品支出减少，且管制强度越大(管制药占比越低)，药品支出越少。

方程(2)一次方项Mediprop系数为负且非常显著，表明药占比管制政策导致了县级医院患者检查支出增加。方程(3)一次方项Mediprop和二次方项Medipropsq系数都为负，虽然前者显著性不高，后者不显著，但回归结果已在某种程度上表明，180家县级医院确实存在着随着药占比管制强度的增大，检查支出先增加至最大值后又逐步减少的变动趋势。我们注意到，样本医院管制前自主决策均衡药占比平均值至少为μ=0.5①管制前数据未公示，管制后样本医院一季度药占比均值是0.5，因管制前药占比均值不小于此值，为方便计取0.5为管制前样本医院均值。，据此可算1－=0.2929。而实施管制后，管制政策要求三乙医院药占比k≤45%、二级医院药占比k≤50%，两类医院平均管制要求为k≤47.5%。这样，k显然仅满足1－＜k＜μ条件，而不满足k＜1－。因此，比照命题2，县级医院患者检查支出应该尚未达到理论分析上的最大值，自然不会出现随着管制药占比下降转而变小的情况。这就是说，当前医院的主体行为特征是药占比管制正在强力诱导着检查需求。因此，对这些医院的微观数据作计量分析，检查支出与药占比二次方之间负相关性不显著是十分正常的，也是合理的。不过，二次方回归系数为负的实证结果却在某种程度上有力地表明，随着管制药占比的下降(管制强度的增大)，检查支出在以递减的速度增加，因而印证了命题2所陈述的变动趋势。因此，我们的结论是，(2)和(3)两方程的计量结果已经很好地证明了命题2。

方程(4)的Mediprop系数为正(0.7042)且非常显著，表明管制药占比与均次医疗费用之间有显著正相关关系，这就很好地证明了命题3，即:管制导致均次医疗费用减少，且药占比越低，均次医疗费用越少。

表5 计量分析结果

四、结论与建议

药占比上限管制是近年来实施的一种新的医疗管制政策，它针对药品需求诱导和大处方这一“痼疾”，意图通过规定药品收入占医疗收入比例上限的方式控制医院利润，从而抑制医疗费用增长。本文针对我国最重要的一类医院——县级医院，分析了药占比管制下医院的医疗行为机制及其效应。研究表明，药占比管制下门诊患者药品消费量及药品支出有所减少，且管制强度越大，药品支出越少。药占比管制造成了新的检查需求诱导:均次门诊检查量随管制强度的增大而增加，直到最大值后才会有所减少，但其数额仍然大于管制前数额。药占比管制下门诊患者均次医疗费用有所减少，且管制强度越高均次医疗费用越小。

那么，药占比管制的总体绩效如何?它是一种成功而值得推广的政策吗?事实上，本文的分析表明，从总体上看，药占比管制下县级医院患者的药品支出和医疗费用虽然有所减少，但它是以医院检查需求诱导和相应的检查支出无端增加为代价的:当管制强度不大时，药品使用量只能适度减少，此时患者将处于“过度检查”与“过度用药”(即实际用药量仍然超过临床最优的用药水平)并存的困境;而当管制强度稍大时，药品使用量将可能被迫过度减少，此时患者将极有可能处于“过度检查”与“用药不足”(即实际用药量低于临床最优的用药水平)并存的窘境。“过度检查”和“过度用药”无疑都将给患者造成无谓的伤害(负效用)并带来沉重的经济负担，而“用药不足”则滋生“不彻底治疗”，造成新的“看病难”，产生新的负效用。因此，无论管制强度如何，极有可能的结果就是患者的福利因管制而下降。

可见，对县级医院而言，药占比管制政策虽然对药品支出和医疗费用有所抑制，但它本身是低效率的，其根源在于管制产生了新的医疗行为扭曲:管制本身并未改变医院的行为目标——利润，而只是改变了其行为面临的约束——药占比上限;为了达到管制要求并尽量维持丰厚的药品利润，医院的理性选择是适度减少分子(药品销售)同时尽量扩大分母(诱导检查需求)，这就是管制导致行为扭曲的内在机制。因此，药占比管制并不能从根本上解决医疗供给诱导需求和医疗费用控制问题，反而使医院陷入越“管”行为越扭曲、患者福利越“管”可能越低的窘境。我们认为，药占比管制政策不仅不值得提倡，反而应该深入反思、调整。理论研究早已表明，医疗供给诱导需求的本质根源在于医患间的信息不对称和医疗服务的竞争不充分。只要此根源不除，供给诱导需求就不可能消失，药占比管制就必然会导致更多的检查需求诱导和其它行为扭曲，造成医疗供给效率低下、费用控制不力。因此，正确的政策取向应该是“以管制筑市场、向竞争要效率”，让市场在医疗资源配置中起决定性作用:首先，要引入并强化医疗服务的信息披露管制，把信息披露作为医疗服务市场构筑的核心政策加以运用，以信息披露促进医患间市场互动、以信息披露规范医疗供给行为，促进供给竞争、提高医疗效率，降低医疗费用;其次，要切实放松医疗服务业的进入管制和其它各类经济性管制(特别是药品和检查项目的单价管制)，取消对民营医院事实上的歧视政策，落实多元化办医，扩大并保障患者就医选择权，促进供给竞争，消除县级公立医院事实上的区域性垄断地位。

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