最佳就医距离与医疗公平及非理性医疗行为

就医距离不仅会通过改变时间成本、交通费用影响患者的就医决策，更可能由于信息不对称程度的提高，使患者在不确定环境下出现“损失规避”偏好的非理性行为。基于2011年、2013年、2015年Charls微观数据，利用门槛回归检验距离对住院费用的非线性影响，并采取Blinder-Oaxaca分解剥离距离引起的非理性住院费用增长，研究发现：距离对住院费用的影响在4公里和400公里处存在门槛效应；非理性诊疗行为与住院费用的正相关性在远距离患者(超过4公里)中更为强烈，而年龄、收入、性别等特征变量释放的正常医疗需求更突出在近距离患者中。距离衰减效应在4公里范围内更为明显，超过4公里后非理性住院费用增加。此结论表明，保障城乡居民能在4公里辐射范围内享受基本医疗卫生服务，不仅有助于提高城乡二元结构医疗公平性，而且可以减少非理性医疗消费行为的发生。

一、引 言

推进基本医疗卫生服务均等化是当前我国政府重点解决的民生问题之一。2016年10月，中共中央、国务院印发了《“健康中国2030”规划纲要》，明确提出“立足全人群和全生命周期两个着力点，提供公平可及、系统连续的健康服务”，要求“县和市域内基本医疗卫生资源要按常住人口和服务半径合理布局，实现人人享有均等化的基本医疗卫生服务”。作为影响医疗服务空间可及性的重要因素［1］，就医距离一直备受关注。

关于就医距离究竟应该控制在多大范围内，才能保证医疗资源的可获得性(availability)、可接近性(accessibility)、可容纳性(accommodation)、可负担性(affordability)和可接受性(acceptability)等可及性标准的研究成果丰富。［2］一些学者使用最小距离模型、最大覆盖模型、Huff模型、两步移动搜索法等基于GIS地理信息的量化方法对医疗资源最优空间布局展开探讨［3-4］；另有学者则从医疗服务利用角度对距离衰减效应进行分析，通过比较就医距离和医疗服务利用之间的关系［5-7］，进而寻求最佳医院布局。［8-10］

然而，不论是基于GIS地理信息从资源最优配置角度，还是基于距离衰减效应从医疗公平角度考虑医疗资源的布局，距离均在患者理性、偏好不变的假设下以成本属性出现。而实际上就医距离不仅会通过改变时间成本、交通费用影响患者前期的医疗服务利用决策，更可能由于信息不对称程度的提高［11］，使个体在不确定环境下出现“损失规避”偏好而产生非理性医疗行为［12-14］。例如，远距离医院患者通常伴随着更高级别医院［7］、更长住院时间［15-16］、更高的处方药概率［17-18］等。正因如此，将距离效应从前端的医疗服务利用决策延伸到后端的诊疗行为，将距离影响从成本函数拓展到决策偏好，在开展就医距离对医患双方诊疗行为影响研究的基础上形成对医疗资源合理布局的判断，对于提高医疗资源使用效率，减少不合理医疗费用支出，显得尤为必要。

由于医疗行为难以观测、缺少量化统计资料，但医疗行为最终将在医疗费用中体现，因此本文使用Charls微观住院数据检验就医距离对医疗费用的影响，并进一步通过Blinder-Oaxaca分解剥离其中的非理性住院费用增长，在此基础上提出相应的对策建议。

二、理论机理：距离如何影响医疗行为和医疗费用

医疗服务利用存在距离衰减效应已经被多数研究证实①，距离医疗设施越远，居民医疗服务利用率越低。［8-9］造成这一现象的原因在于，生活在偏远地区的居民由于地理可及性、交通便利性等条件约束，在病情严重之前不太愿意选择去医院就医。［19］远距离居民一旦入院往往伴随着更严重的病情。［20］与此同时，由于距离增加会增加信息不对称程度。在不确定的环境下，个体因为损失规避心理更容易出现非理性医疗行为，降低自身风险。Sohler&Clapis将住院时间纳入Jarvis法则的分析框架，他们发现，距离医疗设施更远伴随着更长的住院时间［21］。Miclutia也认为，由于远距离患者再次入院的难度较大，一旦入院他们倾向于更长的住院时间［17］。Smith et al.对美国［16］、Waddell&Dibley对澳洲［22］、Teke et al.［15］对土耳其的研究均证实距离与再次入院率之间的负向关系以及距离与住院时间的正向关系。吴文琪等的研究表明，就医距离越远，患者越看中医院的技术水平［7］。与此同时，Angulo et al.采用Heckman选择模型的研究表明，距离对医疗费用的影响显著高于其对医疗服务利用率的影响，距离会提高医生开药品处方的概率［18］。

由此来看，就医距离会从两个方面影响患者的医疗费用：（1）导致样本选择偏差，距离越远的患者病情往往更严重，距离会对医疗费用产生正向的线性影响；（2）损失规避心理导致的非理性医疗行为。距离越远，患者住院时间倾向越高、开处方概率越高、越偏好水平更高的医院，距离会对医疗费用产生正向影响。

因此，当距离达到某一数值后，患者可能因为损失规避心理选择更好的医院、更长的住院时间、更多的处方药，导致其费用出现跳跃，即从图1中的EXP1跳到EXP2，使其距离费用曲线呈现波段性。

因此，本文的论证分两步展开，首先利用回归模型，检验距离是否会对医疗费用产生非线性影响。接着，借鉴工资性别歧视分析理论，利用Blinder-Oaxaca分解法分解距离效应，估计上述影响机理中正常医疗需求与非理性医疗行为各自产生的合理性和不合理医疗费用大小。

三、门槛回归实证分析

距离衰减效应相继在不同医疗服务领域得到验证［23-25］，部分学者在此基础上进一步发现距离对医疗服务利用的影响并非一成不变，而是存在阈值效应。例如，Mwaliko et al基于肯尼亚3255个家庭微观调查数据，利用热点分析和逻辑回归，研究结果显示生活在距离最近医疗机构2公里范围内的家庭更有可能选择去医疗机构分娩，而超过2公里，距离对分娩地的选择没有显著性影响。［26］Radclif et al.、Torres-Quintana et al.、McLaren et al.、Raknes等同样证实医疗服务利用存在距离门槛效应。［27-30］鉴于距离与医疗服务利用可能存在某种“倒U型”关系，本文将通过门槛回归模型验证是否存在某个临界值的门槛效应，进而估计距离对医疗费用的非线性影响。

（一）模型设定

Tong提出时间序列门槛自回归模型，通过门槛变量的分界点（即门槛值）区分不同的子样本，检验模型估计系数的稳健性。此后，Hansen同时扩展了横截面和面板数据非线性门槛回归模型。通过建立门槛回归模型，可以有效估计不同区间的距离对医疗费用的影响。［31］

借鉴Hance提出的门槛回归模型基本设定，结合医疗服务市场实际情况进行改进，建立如下门槛回归模型：

其中，MEi为医疗消费支出，Di为患者到医疗机构的距离，Xi代表个人特征的控制变量组，εi为随机干扰项，γ为门槛值。I(·)为示性函数，即括号内条件为真，则取值为1；反之，取值为0。

（二）数据与指标

由于收入、年龄、教育、医保类型、健康状况等个体特征与医疗费用支出存在正相关。［32］为了更准确估计距离对医疗费用的影响，本文对上述变量进行控制。本文数据来源于2011年、2013年、2015年中国健康与养老追踪调查（CHARLS），选取调查年度内发生过住院行为的全部样本。

在指标的选取方面，选择个人年工资收入与购买医保数量估计收入与医疗保险对医疗费用的影响。同时，考虑到自评健康不仅能够客观反映身体状况，而且与医疗服务利用率和医疗支出间的正相关关系，选取自评健康状况衡量健康水平。结合CHARLS数据库数据结构，将医疗保险划分为城镇职工医保、城镇居民医保、新农合等10个种类。基于样本量考虑，选取慢性病患者作为研究对象②。此外，考虑医院之间可能存在收费差异，故选择了医疗机构级别和诊疗项目两个变量加入回归模型中。

剔除核心解释变量距离和被解释变量住院费用存在缺失值的样本，其他控制变量值如存在少量缺失的情况，则使用SPSS插值法进行增补，最终获取样本量共3867个。

表1 门槛回归指标说明

为了减少异方差，使数据保持更为平稳，先将年龄、收入、距离、医疗费用作相应对数变换。表2给出了门槛回归模型中各变量描述性统计信息。从表2可以看出，各样本对象中距离、收入等方面存在差别较大，主要原因在于：一是受访居民诊疗病情、当地医疗技术水平等存在差异，距离可能受到这些客观因素影响；二是受访居民平均年龄趋近于退休年龄，是有无工资收入的巨大分水岭，从而影响总体收入分布。

表2 变量描述性统计

（三）门槛效应检验

为了建立门槛回归模型，首先需要检验门槛效应和确定门槛值。Hansen通过Bootstrap自抽样方法得到一个模拟的F值，并计算相应的P值，来检验变量是否存在门槛效应。设定原假设为:H0:θ1=θ2，由表3结果可知，在1%显著性水平下，通过F检验，可以拒绝原假设，认为lndis存在单一门槛和双重门槛值。

表3 门槛估计值及检验结果

通过Bootstrap自抽样确定变量lndis存在门槛效应之后，借鉴Hansen构建一个极大似然比统计量LR（n）(γ)。当时，可以估计lndis的门槛值置信区间。在0.05显著性水平下，分界值等于7.35（对应图2虚线部分）。当LR值稳定小于分界值，且门槛值位于该置信区间内，此时估计的门槛值是有效的。利用LR曲线，经过第一轮门槛搜索，估计第一个门槛值等于1.3862。由图2可知，不难发现在lndis≥1.3862的子样本中，可能存在第二个门槛值。同样通过构建LR统计量，固定住第一个门槛值之后，展开搜索第二轮门槛值，最终估计结果显示第二个门槛估计值等于5.9912（如图3所示）。由于lndis≥5.991的样本量只有58个，无法再保证Bootstrap自抽样结果通过F检验，故不再分割子样本进行第三轮门槛值搜索。

（四）门槛回归估计结果

根据上述门槛效应检验结果得出的门槛值，取对数后医疗费用为被解释变量，取对数后距离为门槛变量，同时考虑收入、教育等控制变量因素，分别建立单一和双重门槛回归模型，估计结果如表4所示。

在单一门槛模型下，当lndis小于门槛值1.3863（实际距离值为4公里）时，距离对医疗费用的弹性系数为0.1068，当lndis大于1.3863，距离对医疗费用的弹性系数为0.1746，且分别在5%、1%显著性水平下通过检验。从单一门槛回归估计结果可以看出，患者到医疗机构的距离增加会导致一定程度上医疗费用增长，尤其是当距离超过4公里后，这种距离效应对医疗费用的影响表现得更为明显。

在双重门槛模型下，lndis两个不同的门槛值将样本分割成三个不同的距离区间子样本，清晰呈现不同的距离区域对医疗费用的影响。当lndis小于第一重门槛值1.3863时，患者到医疗机构平均距离每增加1%，将使医疗费用增加0.1353%；当lndis处于第一重门槛值1.3863和第二重门槛值5.9915（实际距离值为400公里）区间内，患者到医疗机构距离的增加会使医疗费用更进一步增长，该距离区域的弹性系数为0.1864。当lndis跨过第二重门槛值时，距离对医疗费用的弹性系数增加到0.3151，且在1%显著性水平下具有统计学意义。对比前两个距离区域，意味着当距离超过400公里后，医疗费用将以更快速度的增长。

表4 门槛回归估计结果

无论在单一门槛模型还是双重门槛模型中，控制变量与医疗费用关联性没有表现相互冲突性，只是回归系数存在细微差别。门槛回归估计结果显示，女性平均医疗费用要显著高于男性，年龄、收入、受教育程度、医院级别、诊疗项目对医疗费用具有一定的刺激作用。此外，比较有趣的是两次门槛回归模型中，医疗保险与医疗费用呈现显著负向影响。本文认为究其主要原因，在45岁以上中老年人群体中，普遍拥有新农合、城镇居民医保、城镇职工医保等社会基本医保条件下，购买商业医疗保险、二次补偿保险等补充性医保险种由于起付线高、报销范围等限制性因素，可能没有起到较明显的保障作用。

综上所述，距离对医疗费用存在非线性影响，且不同地理区域之间距离效应呈现较大差异。具体而言，当患者到医疗机构的实际距离超过4公里后，医疗费用的距离效应较近距离患者更为凸显。当患者到医疗机构的实际距离超过400公里后，医疗费用的距离效应在远距离患者中进一步扩大。那么，是什么因素导致不同地理区域的医疗费用差异？这种差异是由病种病情等客观因素主导，或是患者和医生非理性诊疗选择行为决定？其内在作用机理如何？本文进一步对图1中的距离对医疗费用影响机理进行验证分析。

四、距离效应分解：基于Blinder-Oaxaca分解法

性别工资差异分析方法中Blinder-Oaxaca分解法④（Jahn&Ben,2008）为分析距离效应对医疗费用的影响内在机理提供了参考。本文将性别、年龄、收入、病情等群体特征禀赋差异导致的距离医疗费用差异界定为合理差距，不可解释部分视为因患者和医生非理性诊疗选择行为导致的不合理费用。

假设MEn表示距离≤4公里的患者医疗费用支出，MEl表示距离＞4公里的患者医疗费用支出，Xn、Xl分别表示对应两个距离组的解释变量，βn、βl分别表示对应两个距离组的回归系数，通过最小二乘法得到两个距离组子样本的平均对数医疗费用支出回归方程：

根据（1）（2）式，两组距离子样本平均对数医疗费用差异为：

1.距离组间医疗费用差异的描述性统计分析。为了直观反映以4公里为分界线的距离组间医疗费用和群体特征差异，先做了不同距离群体特征描述性统计分析（见表5）。

通过两距离组间对比发现，超过4公里之外的患者群体在自评健康、医保、医院级别、诊疗项目等方面平均值要明显高于4公里之内的患者群体，在慢性病、收入等方面平均值要明显低于对方，而性别、年龄方面两者群体差异较小。医疗费用方面，超过4公里之外的患者群体平均对数医疗费用支出比4公里之内的患者群体高于0.46（平均医疗费用差异4341.01元）。从描述性统计结果来看，以4公里为分界线的距离组间医疗费用存在较大的差异，下面进一步检验各自特征变量对医疗费用的影响程度，这有利于医疗费用的影响机理分析。

2.不同距离的医疗费用影响因素分析。为了比较以4公里为分界线的距离组间群体特征变量对医疗费用的影响程度变化，本文利用最小二乘法做了两步回归（见表6）。

表5 不同距离群体特征描述性统计

通过对比OLS两步回归结果发现，当距离超过4公里后，女性与平均医疗费用支出正相关程度更高，年龄增大会带来医疗费用支出增加，但这种影响作用随着距离增加减弱。出现这种现象或许在慢性病因素上可以获得解释。当距离小于4公里时，慢性病与年龄对医疗费用呈现不同程度正向影响，这与现实情况一致；当距离超过4公里后，慢性病对医疗费用存在显著负向影响，说明患者对慢性病治疗可能更倾向于选择近距离的医疗机构。收入在近距离样本中对医疗费用呈现显著正向影响，但在远距离患者中表现负相关，但未通过显著性检验。此外，两距离组间关于教育、医保、医院级别、诊疗项目对医疗费用的正负相关性具有一致性，值得一提的是，对于4公里之内的患者群体这些特征变量对医疗费用的影响程度，都大于超过4公里的患者群体。这说明，超过4公里后，随着距离的增加，教育、医保、医院级别、诊疗项目等特征变量对医疗费用的影响程度开始下降，代之未观测的变量或不可描述解释的因素对医疗费用的影响系数开始增加，即这些难以描述解释清楚的医疗费用变化部分很可能为非理性选择行为带来的不合理医疗费用部分。

表6 距离分组医疗费用OLS回归估计结果

通过前面描述性统计和两步OLS回归，可以初步判断平均医疗费用支出存在以4公里为分界线的距离差异，且得出各特征变量对距离组间医疗费用的影响程度。那么，导致医疗费用距离差异的因素到底有哪些？起关键性作用的因素有哪些？医疗费用距离差异表现的不合理程度有多大?本文借鉴工资性别歧视分析理论方法，利用Blinder-Oaxaca分解法作了必要的实证分析，表7即为医疗费用距离差异的Blinder-Oaxaca分解结果。

如表7所示，平均对数医疗费用支出距离组间总差异为0.4650，即超过4公里的平均对数医疗费用支出大于4公里内0.4650。其中，平均对数医疗费用支出距离组间总差异的18.04%可由他们在各项特征、禀赋上的差异所解释，这部分差异属于可解释部分；剩下81.96%表明两类距离组间群体的系数差异，属于不可解释部分。

表7 Blinder-Oaxaca two-fold和detailed分解结果

对于可解释部分，我们发现：第一，两类距离组间群体的诊疗项目差异对平均对数医疗费用差异的影响程度为0.0786，可以解释他们平均对数医疗费用差异的16.90%，且在特征差异中解释程度最大。说明随着距离增加，患者由于病情严重性等客观因素接受更多的诊疗项目，导致医疗费用的增加。第二，两类距离组间群体的医院级别差异对平均对数医疗费用差异的影响程度为0.0243，可以解释他们平均对数医疗费用差异的5.23%，在特征差异中解释程度仅次于诊疗项目。说明随着距离增加，患者由于病情严重性等客观因素更愿意选择医疗技术水平好、级别更高的医院，从而也导致医疗费用的增加。此外，具有相同方向关联性的特征变量还有自评健康、慢性病。第三，两类距离组间群体的年龄、收入、教育、医保等方面差异对平均对数医疗费用差异的贡献为负，说明年龄、收入、教育、医保等特征因素对远距离的医疗费用正向影响程度要低于近距离患者群体，甚至随着距离增加，这种正向影响会消失，呈现反作用。

对于不可解释部分，我们发现：第一，自评健康系数效应对两类距离组间平均对数医疗费用差异的贡献为35.81%。说明两类距离组间自评健康系数差异较大，在同一健康水平条件下，超过4公里远距离患者发生的医疗费用支出要高于小于4公里的近距离患者。通过自评健康可以反映患者一定病情状况，两类距离组间自评健康系数差异较大证明了除了病情严重性等客观因素，远距离患者因非理性就医选择行为或医生行为也会导致不合理医疗费用的增加。第二，对数年龄系数效应对两类距离组间平均对数医疗费用差异的贡献为-273.01%。说明两类距离组间对数年龄系数差异最大，在相同年龄条件下，年龄对近距离患者的医疗费用促进作用要高于远距离患者。换而言之，因年龄变化释放的正常医疗需求在远距离患者中表现得更不明显。第三，两类距离组间常数项差异对平均对数医疗费用差异的贡献为473.38%。这说明，发生医疗支出的远距离患者中省略组要高于近距离患者中省略组的医疗支出水平更多。

综上所述，以4公里为分界线的距离组间医疗费用差异，其内在影响机制，既有年龄、收入、自评健康等变量的特征效应，又有反映非理性就医选择行为或医生行为的系数效应。其中，这种难以用特征差异所描述的不可解释部分，对距离组间平均对数医疗费用差异的影响程度起到较大的作用，即非理性就医选择行为或医生行为在远距离患者中表现更为明显。

五、研究结论与政策启示

就医距离不仅会通过改变时间成本、交通费用影响患者的医疗服务利用决策，更可能由于信息不对称程度的提高，使患者在不确定环境下出现“损失规避”偏好的非理性行为。本文首先运用门槛回归模型分析了距离对医疗费用的非线性影响，然后利用工资性别歧视的Blinder-Oaxaca分解法，以距离的视角检验了非理性的就医选择行为或医生行为对医疗费用的影响程度。最终得出两个主要研究结论：（1）距离对医疗费用存在非线性影响，且越过第一个门槛值4公里后，距离效应对医疗费用的正向影响程度会变大；（2）非理性就医行为或医生行为在远距离（超过4公里）患者中与不合理医疗费用的正相关性更为强烈，而年龄、收入、性别等特征变量释放的正常医疗需求更凸显在近距离患者中。上述研究结论的政策启示是明确的：保障城乡居民能在4公里辐射范围内享受基本医疗卫生服务。

第一，有助于提高农村地区的医疗公平性。医疗机构分布一定程度影响医疗卫生服务的可及性，尤其是距离较远的农村居民面临支付较高的医疗卫生成本，最终可能放弃某种医疗消费。这不仅损害广大农村居民的医疗消费福利，而且会降低城乡二元结构医疗公平性。因此，有必要结合距离、人口结构、交通便利程度等因素，优化配置农村地区医疗资源，保证医疗机构的合理分布，切实保障城乡居民能在4公里辐射范围内享受基本的医疗卫生服务。

第二，减少非理性医疗消费行为，缓解我国医疗卫生支出不断增长的压力。Blinder-Oaxaca分解实证结果表明，超过4公里后，距离越远，因患者住院偏好或医生行为导致不合理住院费用大大增加。因此，保证城乡地区医疗服务的可及性，同时提高市县级医疗机构诊疗技术水平，有助于缩减患者看大病的就医距离，减轻患者与医生之间信息不对称程度，从而减少非理性医疗消费行为，有利于缓解我国日益严峻的医疗控费压力。

注释:

①但近期，Stulz et al.（2018）发现，距离衰减仅在门诊中显著存在，在住院医疗服务利用中并不存在（除了器质性精神障碍）。

②CHARLS将慢性病划分为高血压、高血脂、高血糖等14种类。

③本文将最高学历划分为文盲、小学未毕业、私塾毕业、小学、初中、高中、中专、大专、本科、硕士、博士等11个层次。

④由于篇幅所限，只选取4公里门槛值作Blinder-Oaxaca分解。