健康中国建设背景下医疗服务满意度的实证评价与政策优化*

郭 林， 管理定

一、问题的提出

《“健康中国2030”规划纲要》作为对“健康中国”这一新晋国家战略的细化(李玲，2017)，明确提出“构建和谐医患关系，为人民群众提供优质高效的医疗服务”的目标。在实现这一目标的过程中，中老年人群的医疗服务满意度是重中之重。我国中老年人身体健康状况不容乐观，这主要表现在慢性病(以下亦简称慢病)患病率上。2011—2015年，我国老年人的慢性病患病率从65%上升至71%(曹荣荣和郝磊，2018)；更为严峻的是老年人慢性病多病共存情况，有数据表明我国老年人平均患有1.75种慢性病(侯慧丽，2018)。中年人群(在此特指45—65周岁群体)的慢病患病情况同样不乐观。45—55岁人群的总体慢病患病率为26%，其中城市为27.3%，农村为25.4%；55—65岁人群总体患病率为42%，其中城市为52.2%，农村为38%(程怀志等，2014)。慢病治疗和管理中的医患互动程度是医患关系的最主要方式之一。因此，关注中老年人群特别是其中慢病群体的医疗服务满意度，对构建和谐医患关系，提供令国民满意的医疗服务，推动健康中国战略目标的实现具有重要意义。

国内外学者对影响医疗服务满意度的因素进行了探索。从个体的角度看，一是年龄显著影响受访者对医疗服务的满意度,但其效果却存在争议(王晓燕和张建华，2015；侯佳乐等，2013)。二是受教育程度显著影响受访者对医疗服务的满意度，但其效果同样存在争论(刘文婧和侯江红，2018；Son & Yom，2017)。三是工作单位性质显著影响受访者对医疗服务的满意度，在体制内工作的城市居民之医疗服务满意度更高(杨建科和王建，2017)。从医疗服务提供方的角度看，医疗服务过程中的一些因素显著影响患者的医疗服务评价，如服务质量(Lee et al.，2012)、等候时间(Dinh et al.，2013)、就医体验(张琪和王德永，2019)等。亦有部分学者从政府的角度分析医疗服务满意度的影响因素(雷咸胜，2019；徐超和孙文平，2016；王哲等，2018；吴本健，2018)。

综上，已有对医疗服务满意度影响因素的研究大多从个体、医疗机构、政府三方出发，鲜有慢病视角的探讨。中老年人是慢病高发群体，对医疗服务使用程度远高于其他人群，聚焦这一群体的慢病患病情况与医疗服务满意度之间的关系，对探讨健康中国战略目标的实现具有重要意义。有鉴于此，为弥补已有研究的缺憾，本文基于“中国健康与养老追踪调查(CHARLS)”数据，针对城乡中老年人，着重探讨如下内容：不同慢病患者对医疗服务满意度的评价；不同慢病患者对医疗服务满意度的评价是否存在城乡差异；不同医疗服务利用情况下慢病患者对医疗服务满意度的评价是否存在差异。

二、模型、数据与变量

(一)研究假设与模型设定

感知服务质量(Perceived Service Quality)理论作为满意度评价的经典理论，认为顾客对服务质量的评价取决于其主观感受到的服务效果(Grönroos，1984)。一些学者的研究结果表明此理论同样适用于医疗服务评价(Scardina，1994)。一般而言，慢病难以根治，大多通过药物或保守治疗方式进行控制，以防止病情恶化。由此产生的控制或治疗效果便是患者最为直观的感知服务质量。然而治疗效果的不确定性作为医患双方信息不对称的表现之一(王梦潇等，2015)，可能会导致慢病患者特别是患有严重慢病的个体对治疗效果认识不清，影响感知服务质量，并降低其对医疗服务的整体评价。在此基础上，本文提出假设1：不同慢病患者对医疗服务评价存在差异；假设1a：患有严重慢病的个体对医疗服务的评价倾向于不满意。

随着新时代民生诉求的大幅升级，我国社会成员对更可靠的医疗保障与更高水平的医疗卫生服务有着迫切需要(申曙光和张家玉，2018)。长期以来，我国医疗服务资源配置存在明显的城乡差距，特别是优质医疗服务资源，农村远远落后于城镇。城乡医疗服务资源在质量上的差距，可能造成慢病患者的感官服务质量存在差别，慢病患者对医疗服务的满意度可能存在城乡异质性。因此，本文基于假设1提出假设1b：城镇慢病患者对医疗服务评价相对更高，农村慢病患者对医疗服务评价相对更低。

根据期望—不一致(Expectation-Disconfirmation)理论，消费者在进行消费活动之前会有一个主观期望效果。如果最终产品或服务超出之前的主观期望，针对此次消费活动的评价便较为满意；反之则不满意(张跃先等，2010)。该理论同样适用于对医疗服务的评价(常璇等，2015)。慢病患者主要通过“门诊”或“住院”等途径控制自身病情，并在大多情况下可获得一定积极效果，从而很可能使其诊前主观期望得到满足，对医疗服务满意度评价较高。因此，本文提出假设2：不同医疗服务利用情况下慢疾患者对医疗服务的评价存在显著差异；假设2a：过去一月有过门诊或上门诊疗服务经历的慢病个体对医疗服务更为满意，反之则倾向于不满意；假设2b：过去一年有过住院经历的慢病个体对医疗服务更为满意，反之则倾向于不满意。

本研究将个体对医疗服务的满意度(medsat)设为被解释变量，并设定如下模型。模型1纳入控制变量分析，主要探究控制变量中与医疗服务评价相关的因素，其中“X”为控制变量组，主要包括受访者的基本人口学特征、自评健康、与近期医疗服务利用情况相关的变量等。模型2在模型1的基础上，将个体慢病患病情况(chrstu)纳入模型分析，探究不同慢病群体对医疗服务满意度的差异。

模型1：Y(medsat)=β0+β1X+μ

模型2：Y(medsat)=β0+β1X+β2chrstu+μ

(二)数据来源

CHARLS调查由北京大学国家发展研究院管理，调查对象为随机抽取家庭中45岁及以上的中老年人。为保证样本代表性，这项调查的范围覆盖了全国150个县、区的450个村、居委会，运用PPS方法，经县级、村居、家户、个人等抽样阶段抽取所有样本。该项目所公布的最新数据是2015年(第3期)追踪访问调查数据，本文使用该期数据。2015年，该项目共调查了12 061户家庭中的21 097人，平均年龄为59.4岁，受教育程度以小学毕业为主，68%的受访者居住在农村地区，52.35%的受访者为女性。

(三)变量设定

1.被解释变量为个体对医疗服务的满意度。本文所选用的因变量为“您对本地医疗服务的质量、成本和方便程度满意吗？”，备选项从“非常满意—非常不满意”共5个等级。问卷中居民对医疗服务满意度是逆向赋值，即如果居民对医疗服务越满意则赋值越低；反之亦然。为便于理解，我们对医疗服务满意度进行正向赋值，即“非常不满意—非常满意”分别赋值为“1—5”。被解释变量的赋值代表个体对医疗服务满意度逐步提高，取值具有层级差异。因此，本文基于Oprobit模型，并使用Stata14.0统计软件展开分析。

2.解释变量为不同类型慢病患者。在CHARLS问卷中，涉及慢病的问题为“是否有医生曾经告诉过您有以下这些慢性病？”，其备选项有14个，主要包括高血压、血脂异常、糖尿病等14种在中老年群体中常见的慢病。我们按一般意义上病情严重程度的高低对慢病进行分类，即“无慢病、轻度慢病、中度慢病、重度慢病”。患者若患有其中任何一种慢病则记为患有此类慢病，若多病共存则以程度高的为准。详细分类见表1。

表1 慢性病分类

3.控制变量。本文控制变量主要包括：(1)个体基本人口学特征，具体包括年龄、性别、户口类型、居住地类型、婚姻状况、受教育程度；(2)医疗服务使用情况，如过去一个月是否看过门诊或接受上门医疗服务、过去一年是否住院；(3)自评健康状况、过去一月社交活动次数；(4)医疗保险类型；(5)支付能力。具体变量赋值及分类见表2。

表2 各变量分类及赋值

(四)描述性分析结果

删除核心变量缺失的个体后，本文纳入分析的样本量为12 595，表3是样本描述性分析结果。纳入分析的样本平均年龄为61.13岁；平均受教育年龄为5.42年；男性样本稍多，占比为51.57%；受访者家庭人均月消费为651.97元(ln<6.48>重新取回自然数)。78.79%的受访者是农业户口，这也反映在受访者的居住地类型上，73.71%的受访者居住地类型是农村。关于受访者近期医疗服务利用情况，20.95%的受访者最近一月曾使用门诊或上门诊疗服务；14.28%的受访者过去一年曾住过院。

受访者对医疗服务整体评价较高，其中15.86%和25.05%的受访者对医疗服务评价为非常满意和满意，39.54%的受访者评价一般，仅有12.25%的受访者对医疗服务不满意，评价为非常不满意的也仅有7.3%。中老年群体的身体状况较差。74.04%的受访者至少患有一种慢病，61.35%的受访者患有中度或重度慢病。这也反映在受访者自评健康方面，仅有11.03%的受访者认为自己身体健康，25.73%的受访者认为自身健康状况一般，高达63.24%的受访者认为自己身体健康状况较差。

表3 各变量描述性统计 N=12595

(五)医疗服务满意度的异质性分析

双变量交叉列联表分析表明，不同慢病患者、不同门诊医疗服务利用情况、不同居住地区的受访者，对医疗服务满意度存在显著差异。但值得注意的是，农村受访者的医疗服务满意度要显著高于城镇受访者，这与我们原先的假设相反。这可能是因为农村医疗服务体系以初级医疗卫生服务为主，服务提供者大多可以较好完成医治过程，使得农村居民对医疗服务的评价整体较高。具体结果见表4。当然，简单的统计分析不能得到变量之间的真实关系，还需要引入其他变量以剥离潜在影响因素的干扰，揭示慢病患者对医疗服务的满意度。

表4 医疗服务满意度与部分变量的双变量交叉列联表分析 N=12595

三、结果与分析

(一)慢病患者对医疗服务评价的回归分析结果

表5报告了医疗服务满意度影响因素的回归分析结果。其显示：不同慢病患者对医疗服务满意度的评价存在显著差异。相比未患有慢病的受访者，中度和重度慢病个体对医疗服务更倾向于持不满意态度。这验证了假设1和1a，即不同慢病患者对医疗服务的满意度存在差异，患有严重慢病的个体对医疗服务的评价倾向于不满意。相比于自评健康较好的受访者，自评健康一般和较差的个体同样对医疗服务更为不满意，也间接证明了假设1a。患有严重慢病或自评健康较差的受访者对医疗服务评价较低，可能是因为这部分群体对医疗服务要求较高，基本医疗服务无法满足他们的要求，降低了这部分群体的医疗服务评价。

关于其他控制变量回归结果，首先是年龄与医疗服务满意度显著相关，年龄越大的受访者对医疗服务更倾向于持满意态度，支持了侯佳乐等人(2013)的研究结果。年龄较大的受访者可能对医疗服务的期望较低，基本医疗服务大多可以满足他们的期望，提高了他们的医疗服务评价。其次是受教育程度与医疗服务满意度呈现负相关，受教育程度越高的受访者对本地医疗服务愈加不满意，这与刘文婧和侯江红(2018)的研究发现一致。个体健康素养随受教育程度的提高而提高，对医疗服务有自身理解和期待，影响他们的医疗服务评价。最后是支付能力与医疗服务满意度显著相关，支付能力越强的受访者对医疗服务的评价更不满意。

表5 慢病患者对医疗服务评价的Oprobit回归结果 N=12595

(二)慢病患者对医疗服务评价的异质性分析

人群异质性分析结果表明，居住在不同地区的慢病患者对医疗服务评价差异较大，农村尤为明显，验证了敖琴等人(2018)的研究结果。相比没有慢病的农村居民，患有中度和重度慢病的农村居民对医疗服务评价更低，差异显著；而城镇慢病患者对医疗服务评价相对更高，并在不同类型慢病患者之间基本上没有显著差距，假设1b得到证明。近年来，党和政府不断采取措施支持农村医疗服务体系发展，基本医疗服务城乡差距已大大缩小，但城乡高质量医疗服务资源的差距显然不是短期内能够缩小的。在这种情况下，农村未患有慢病或患有轻度慢病的群体享受的医疗服务与城镇地区差距较小，医疗服务期望能够较好实现，医疗服务评价较高；而农村严重慢病群体享受的医疗服务与城镇差距较大，医疗服务期望实现不是很理想，造成这部分群体的医疗服务评价较差。

不同医疗服务利用情况下，慢病患者的医疗服务评价存在显著差异。在近期未使用过门诊和未住院的慢病患者中，相比没有慢病人群，中度和重度慢病患者的医疗服务评价更差，差异显著；而在近期使用过门诊、住过院的慢病患者中，不同慢病患者的医疗服务评价基本上没有显著差距，假设2、2a、2b得到验证。慢病患者使用医疗服务大多情况下可获得一定积极效果，提高医疗服务评价。对于近期未使用过医疗服务的严重慢病患者，他们一方面可能本身就对本地医疗服务信任度较低，对医疗服务评价较低，不愿意使用医疗服务；另一方面，在我国医疗服务体系快速发展的背景下，他们对本地医疗服务的认识可能仍是以往较差的刻板印象，医疗服务评价较低。具体结果见表6。

表6 慢病患者对医疗服务满意度评价的Oprobit回归结果-异质性分析

(三)稳健性检验

本文应用工具变量对致使普通Oprobit估计结论不一定可靠的内生性问题进行处理，以更为准确地推断慢病患者与医疗服务满意度之间的关系。在借鉴已有学者研究(童玉芬和廖宇航，2017)之基础上，本文选择“童年时期是否挨饿”作为慢病患病情况的工具变量。首先，对于出生家庭与时间，个体没有选择权，而“童年时期是否挨饿”与家庭背景有关，故其为外生变量。其次，“童年时期是否挨饿”与成年期慢病患病风险显著相关(Black et al.，2008)，但与医疗服务满意度不直接相关。最后，“童年时期是否挨饿”只能通过影响后天健康水平来影响医疗服务满意度。

具体分析主要基于Heckman两步法开展。在第一阶段，把内生解释变量“慢病患病状况”对工具变量“童年时期是否挨饿”和外生解释变量做回归，得到潜变量“慢病患病状况(Chronic＾IV)”的拟合值，并对第一阶段回归结果做弱工具变量检验；在第二阶段，将医疗服务满意度对潜变量拟合值、残差、外生解释变量做回归。通过这两个阶段的回归则可以得出慢病患者对医疗服务评价的一致估计。此外，笔者还利用Hausman检验判断模型是否存在内生性问题，以确定是否选择工具变量回归结果。

表7报告了Heckman两步法的回归结果。可以发现，受访者慢病患病情况(Chronic＾IV)与医疗服务评价存在显著负相关关系，即个体所患慢病越严重，医疗服务评价越低，假设1a得到进一步验证。工具变量有效性检验结果显示，弱工具变量检验的F值为23.651(大于默认值10)，这表明童年期是否挨饿是个体慢病患病状况的强工具变量。因此我们采用的工具变量能够有效处理内生性问题，从而更准确地估计慢病患者对医疗服务的评价。而Hausman检验结果表明，可在99.99%的置信水平上确定模型存在内生性问题，需要选择工具变量回归结果。分人群的IV-OProbit回归结果表明，农村地区、近期未使用医疗服务的慢病患者对医疗服务评价显著更低。换言之，在这两部分人群中，受访者所患慢病越严重，他们对医疗服务评价越低，进一步验证了前文假设。具体结果见表7、8、9。

表7 慢病患者对医疗服务评价的IV-OProbit模型回归结果 N=12595

表8 不同居住地区慢病患者对医疗服务评价的IV-OProbit模型回归结果

表9 不同医疗服务利用情况下慢病患者对医疗服务评价的IV-OProbit模型回归结果

四、结论与建议

《“健康中国2030”规划纲要》提出要构建和谐医患关系，而医疗服务满意度评价是展现医患关系的重要方式。本文基于CHARLS2015年的数据，分析不同慢病患者对医疗服务满意度的评价，并选择合适的工具变量基于Heckman两步法进行稳健性检验。结果表明：(1)慢病患者对医疗服务的满意度具有显著差异，中度和重度慢病个体对医疗服务满意度评价更低；(2)慢病个体对医疗服务评价的城乡差异显著，农村患有严重慢病个体对医疗服务更不满意；(3)不同医疗服务利用情况下，慢病患者的医疗服务评价存在显著差异，近期没有住院、门诊或上门诊疗服务利用的严重慢病个体对医疗服务更为不满意。基于以上实证分析结果，并结合我国中老年人群的慢病患病实际情况，本文提出以下政策建议。

(一)加强对患有中度和重度慢病群体的健康教育，提高患者的感知服务质量

“加强健康教育”是实现健康中国战略的重要措施，注重慢病患者的健康教育，不仅有助于提高医疗服务满意度，而且有助于实现健康中国战略。目前，我国的健康教育仍存如下问题：教育对象瞄准不精确，对中老年慢病群体关注较少；教育内容和工作流于表面，广大民众缺乏慢病防治素养和基本医疗素养；等等。这些问题使得健康教育效果不理想，医患矛盾形势依然严峻，感知医疗服务质量不高。首先，医疗机构应关注慢病患者的健康教育，使其充分了解自身所患疾病的治疗措施及其治疗效果，确保合理期望。其次，医疗机构及其医务人员要提升医疗服务质量和水平，提高患者的感知服务质量。最后，加强医患间信任体系建设，促使患者及其家属信任医生与医疗机构的诊断和治疗措施。

(二)提高农村医疗服务质量，让城乡居民享有均等化的基本公共卫生服务

健康中国战略明确提出让城乡居民享有均等化的基本公共卫生服务，提高农村医疗服务质量是重要的实现方式。农村居民对良医的急切需要与“病乏良医”的状况是现阶段社会主要矛盾的具体体现之一。党和政府通过加强“医联体”建设等措施，期望为农村居民提供优质医疗服务。但是，囿于农村优质医疗服务人员匮乏、医保协同配套政策滞后等因素，这些政策的实施效果不尽如人意。为实现“病有良医”的目标，首先，应鼓励并落实农村医疗服务人员的进修、培训工作，提高他们的业务能力。其次，利用现代科技手段，推动城镇优质医疗服务资源下沉到农村。最后，加快医疗保险制度改革，缩小城乡居民在医疗服务利用方面的不平等，这才是提高农村居民医疗服务满意度的根本。

(三)医疗机构应满足慢病患者的合理期望并提高透明度

近期有过门诊或上门医疗服务利用、住院经历的慢病个体对医疗服务更为满意，表明满足患者的主观期望有助于提高医疗服务满意度。因此，医疗机构在接诊慢病患者时，应尽可能地了解患者的期望，并在就诊过程中尽量满足其合理期望。

近年来，国家整顿医疗服务行业乱象，努力提高患者的就医体验，使医疗服务整体环境与质量相比以往有所改善，但很多个体对此知之甚少。慢病个体在使用医疗服务时才能切身体会到这种改善，就诊前的主观期望被满足甚至超出，表现为近期有过门诊或上门医疗服务利用、住院经历的慢病个体对医疗服务更为满意。因此，医疗机构应积极加强宣传，更多地与社会进行互动并展示本机构的实际情况，提高透明度，减弱乃至消除与社会特别是与患者间的信息不对称状况，提高医疗服务满意度。

(四)加强慢病早期预防

“推进慢性病防、治、管整体融合发展，实现医防结合”是健康中国战略提出的重要举措，注重慢病早期预防是其中的重要内涵。现阶段我国居民面临掌握准确健康知识环境不佳、健康知识难以转化为健康行为的困境，使得慢病早期预防较为困难。为此，应创设获取科学健康知识的良好环境，不断激发个体将健康知识转换为健康行为的内在动力，加强慢病早期预防。同时，强化对重点人群的早期筛查工作，重视疑似病症的早期诊断与治疗，促进慢病患者的自我健康管理。