基于PMC指数模型的我国按疾病诊断相关分组付费政策量化评价

陈嘉歆 吴婷婷 付蔓霞 侯艳红 吴方

关键词疾病诊断相关分组;付费政策;PMC指数模型;量化评价

2020 年我国65 岁及以上老龄人口达到1.9 亿人[1]，老龄化时代的到来让医疗保险短期和长期收支平衡均难以保持，医保支付方式改革日益受到关注。为实现医疗卫生事业的可持续发展，深化医保支付制度改革，进一步规范医疗服务行为，我国于2016 年提出要将现有的医保支付方式转变为按疾病诊断相关分组（diagnosis-related groups，DRGs）付费[2-3]。DRGs通过将患者分入诊断相关的组别以确定公立医院的补助金额[4]，从而实现医保机构从被动买单到主动控制的转变[5]，这为医疗服务付费、监测和管理提供了一个具有可比性的基础[6]。

目前，针对DRGs付费进行研究的文献可以大致分为两大类：一是研究DRGs付费的实施对医保机构[7]、医院[8-9]、医务人员[10]、具体DRGs 付费试点城市和试点医院[11 - 13]等主体的影响，分析促进或阻碍政策实施的因素;二是综合运用文献综述法、德尔菲法、数理统计方法、层次分析法和熵值法等，评价DRGs付费中指标权重的合理性[14-15]。

PMC（policy modeling consistency）指数模型作为公共政策的评价工具之一，已被运用到多个领域中进行政策量化评价，并且在应用上已被初步标准化，其优势得到了学术界的普遍认可。例如，PMC在医疗卫生领域可用于评价长期护理保险、慢病管理等政策的实施效果[16-17]，在经济领域可用于为创新政策等的修正提供借鉴[18]，在社会治理领域可用于指出社保应急政策的症结所在[19]。目前，我国还尚未见将PMC 指数模型用于DRGs 付费政策量化评价的研究。因此，本研究选取PMC指数模型对我国DRGs付费政策进行量化评价，为我国进一步推动医保支付改革，构建具有中国特色的DRGs付费体系提供参考。

1 PMC指数模型的构建

Ruiz 等[20]提出的Omnia Mobilis 假说认为，万事万物都是不断运动且相互联系的，故不应忽视任何变量。基于该假说的PMC指数模型不仅能分析政策的内部一致性，还能直观体现出具体政策的优劣势，从而科学地进行量化评价。PMC指数模型的构建共有4 个步骤：一是设置一、二级变量及参数识别;二是构建多投入产出表;三是计算PMC指数，对政策进行评级;四是构建PMC曲面图[20]。

1.1 变量选取及参数确认

以2017-2022 年为限，通过查阅国家和各省级医疗保障局的政策法规，最终筛选出58 份与DRGs付费高度相关的政策文件。运用ROSTCM 6.0 词频分析工具，对选定的政策文本进行处理后建立语义网络图（图1），挖掘政策文本的核心内容与联系，为变量选取和参数确认提供依据。在语义网络图中，“疾病诊断相关分组”处在核心位置，是DRGs付费的关注热点，与之紧密联系的关键词有“付费”“标准”“管理”“服务”“医疗机构”等;“医保”是DRGs付费的物质保障，辐射关键词有“定点医疗机构”“管理”“费用”“试点”等;“付费”是DRGs付费的关注重心，相关关键词有“标准”“机制”“定点医疗机构”“点数”等。

本研究根据以上语义网络图中高频词和关键词的辐射情况，结合政策自身的特点并参考现有学者关于构建PMC指数模型的文献，建立了包括10 个一级变量和40 个二级变量的DRGs 付费政策量化评价体系。二级变量的参数值设置为二进制数字，当政策内容涉及二级变量的含义时，取值为1，否则取值为0（X10无二级变量，若政策公开则取值为1，反之为0）。DRGs 付费的变量设置见表1。

1.2 PMC指数的计算

参考Ruiz 等[20]关于PMC 指数模型的计算方法，将一、二级变量置于多投入产出表中，然后根据每项付费政策的具体内容，结合公式（1）和公式（2）确定各项政策的每个二级变量的具体数值;根据公式（3）计算一级变量的具体数值;最后根据公式（4）分别计算每项政策的PMC指数[23]。

1.3 PMC曲面构建

PMC曲面图有利于直观显示PMC指数模型的计算结果，从而可视化地从多维度视角呈现政策的优点与不足。由于本研究选取的政策都是公开的，故一级变量政策公开（X10）对政策评价无影响。为了矩阵的对称性和曲面的平衡性，故剔除政策公开（X10）。采用其余9 个变量建立如公式（5）的矩阵表，绘制各项政策的PMC 曲面图。

2 实证研究

2.1 样本选取

考虑到政策来源主体的多样性、政策颁布时间分布的均匀性、政策内容的全面性等，本文选取9 项具有代表性的政策文件作为样本（表2），基于以上DRGs 付费政策研究框架进行分析。

2.2 样本政策的PMC指数模型分析

依据文本挖掘法和PMC指数模型的制作步骤，将表2 中的9 项DRGs付費政策填入多投入产出表，并代入公式（3）、公式（4），分别计算其PMC指数，结果见表3。

从表3 可以看出，近年来，我国DRGs付费相关政策整体态势良好。9 项DRGs付费政策按PMC指数的大小排名为：P2>P6>P8>P9>P5>P1>P3>P4>P7。9 项DRGs 付费政策被划分为优秀和可接受2 个政策等级：可接受级政策有4 项，分别为P1、P3、P4、P7，其中PMC指数最低（5.898）的为政策P7 ;优秀级政策有5 项，分别为P2、P5、P6、P8、P9，其中PMC指数最高（7.833）的为政策P2。《南京市基本医疗保险按疾病诊断相关分组（DRGs）点数法付费暂行办法》（政策P7）以指导和描述为主，缺乏预测内容;政策时效在政策发布的本年内，未提及中长期目标，也未提及病种分值确定、数据支持、协议管理、结算、付费流程等内容。因政策P7 的出台时间较短，故其政策目标较为局限，政策工具中对于促进DRGs付费的人才培养、舆论宣传重视不足，政策在印发时对具体工作安排等阐述也不足。

2.3 样本政策的PMC曲面图分析

2.3.1 9 项DRGs 付费政策PMC 曲面图分析PMC 曲面图能从宏观角度清晰地看出政策的总体水平。故本文对9 项DRGs 付费政策一级变量的PMC指数取平均值，然后根据公式（5）构建9 项政策的PMC 曲面图，见图2。

结合图2 和表3 可知，政策总体处于可接受水平（9项DRGs 付费政策的PMC指数平均值为6.882）。这说明我国对DRGs付费越来越重视，配套政策逐渐完善，初步形成了符合我国国情的DRGs付费策略和工作网络。

从整体来看，9 项DRGs 付费政策的PMC指数与政策文本的定位有关。9 项DRGs付费政策文本可按题目分为实施细则和实施方案两大类。实施细则相较于实施方案更为细致、全面，故其整体PMC指数较高;而实施方案主要集中于工作展开的时间规划，故其整体PMC指数偏低。政策性质（X1）的PMC指数平均值为0.767，各政策文本的涉及面均较广，大多涵盖描述、建议和指导等内容，方案类政策文本则重视预测。政策时效（X2）的PMC指数平均值为0.333，文本政策基本都属于短期规划，其中定性为方案的政策文本的有效时限多为2年。缺乏中长期政策文本表明当前的DRGs付费虽有一些经验可借鉴，但尚未探索出一条符合实际的本土化道路，还需要小心摸索并不断修正。政策层级（X3）的PMC指数平均值为0.556，其中有8 篇政策文本由市级机构独立发布，其在国家和省级政策的基础上加入了与本地相契合的内容。覆盖范围（X4）的PMC 指数平均值为0.444，大部分地区采取的是“先试点、后推广”的模式;此外，还有部分城市尝试从医联体出发对DRGs付费进行探索，这得益于其本地医疗生态。核心要素（X5）的PMC指数平均值为0.833，这部分得分较高，在总额管理、DRGs策略、病组确定等方面几乎都有提及，而在点数法付费上却存在较大差异。监督管理（X6）的PMC指数平均值为0.709，得分也较高，其中加强协议管理、病案质量管理和医疗服务质量管理尤其受关注，说明各级机构对DRGs付费的重视及对患者权益保护的决心。对此，可以从考核赏罚点数管理和引入第三方监管2 个方面加强，提高监管力度、激发定点医疗机构自觉推进DRGs付费的积极性。基础建设（X7）的PMC 指数平均值为0.667，信息系统建设、标准规划建设、专业能力建设作为DRGs付费的基础，其作用不言而喻，自然备受关注。比如，部分城市明确提出要加强各部门的协作，并通过权责划分进行组织建设，为顺利推进DRGs 付费保驾护航。激励约束（X8）的PMC指数平均值为0.722，其中结余留用、超支分担是DRGs 付费最基础的支付原则;同时，其兼顾患者的特殊性及对科室的扶持，另外提出了控制自费率和补偿机制等措施，在政策层面予以定点医疗机构一定的支持，有助于减少政策施行阻力、带动中医药的发展。政策评价（X9）的PMC指数平均值（0.852）较高，有4 项政策的PMC指数达到了1.000，说明其目标明确、规划合理、方案科学、政策涵盖面广，而其余政策在目标规划上稍有欠缺。

2.3.2 政策P3 和政策P5 的对比分析《浙江省省级及杭州市基本医疗保险住院费用DRGs点数付费实施细则（试行）》是兼顾省级与市级双重效力的政策文件，而《百色市基本医疗保险住院医疗费用DRGs付费暂行办法实施细则（试行）》则是广西壮族自治区内具有代表性的政策文件。两者在省和市2 个层面上有各自的特殊性，故本文对其进行具体分析。一般来说，发达地区的政策应当优于相对落后地区的政策，然而在PMC指数上，百色市出台的文件却略高于浙江省和杭州市联合发布的政策，这个问题值得探讨。为进一步展现2 项政策文件的差异，本文通过绘制雷达图和PMC曲面图对2 项政策进行深入对比分析，结果见图3～图5。

从图3 可明显看出2 项政策在不同方面得分情况的异同。其中，指标差异较大的为政策性质（X1）、政策层级（X3）、覆盖范围（X4）、核心要素（X5）、监督管理（X6）、基础建设（X7）、激励约束（X8）和政策评价（X9），政策时效（X2）方面则无差异。由于雷达图只能显示一级变量，因此还需结合PMC曲面图以更加全面地剖析政策的优劣程度（图4、图5）。

就政策层级（X3）来说，政策P3 的PMC指数显著高于政策P5，其原因在于杭州拥有发达的互联网技术和高度的政策敏感性，对浙江省有着突出的示范、引领作用，故该政策由浙江省和杭州市联合发布。在兼顾2 个政策层级的情况下，政策P3 的PMC指数较高。但就整体情况来看，政策P3 的PMC指数主要受监督管理（X6）和激励约束（X8）拖累，导致最终得分低于政策P5。在这2 个方面，政策P5 的政策实施主体百色市单独统筹，在政策制定时主要沿用了广西壮族自治区的政策文本，虽然存在“在具体方面考量不足”的问题，但却能通过抓住大方向以保证政策实施过程中的总体协同，探索共同经验。而政策P3 虽涉及2 个层面，试图由杭州市带动浙江省的DRGs付费实施，但浙江省内各市的经济发展水平偏高，导致各市的能动性较强，在政策制定上各有不同。各城市出于对自身利益的考量，更倾向于在独自探索的过程中汲取外界经验、教训，因此在联合发文时对于监督管理（X6）和激励约束（X8）未进行更为细致的规划，目的是避免与地方现行良好的体制相冲突。

3 讨论与建议

本文量化评价了“新医改”之后我国的DRGs付费政策。在宏观趋势下，笔者根据已有学者的研究，构建了针对DRGs付费政策的PMC指数模型，剖析了9 项具有代表性的DRGs付费政策的PMC曲面图，对其整体政策情况进行了研究，并对其中2 项具有代表性和延续性的政策进行了具体的对比分析。结果发现，9 项DRGs 付費政策文本按PMC指数高低排名为P2>P6>P8>P9>P5>P1>P3>P4>P7，其中PMC 指数最高的为P2（7.833）、最低的为P7（5.898）。政策P2、P5、P6、P8、P9 为优秀级政策，P1、P3、P4、P7 为可接受级政策。通过对总体DRGs付费政策样本的分析，发现政策性质（X1）、核心要素（X5）、监督管理（X6）、基础建设（X7）、激励约束（X8）、政策评价（X9）等方面的得分较高，有较大优势;而政策时效（X2）等方面得分较低，仍有较大改进空间。其次，对比分析2 项典型的DRGs付费政策后发现，政策P3 的PMC指数低于政策P5 的原因主要集中在监督管理（X6）和激励约束（X8）2 个方面;同时总结出政策的PMC指数与实施城市的经济发展水平有较大关系——虽然在科技发达、经济繁荣、对政策高度敏感的城市，其政策文件在出台时会比国家模板更为全面、具体，具有更大的可操作性和前瞻性，但是一旦上升至省级层面时，发达地区却可能难以像相对不发达地区一样发布更为细致的、具有统筹作用的文件。

因此，为优化我国DRGs 付费政策发展路径，保障DRGs 付费政策的落地，结合目前DRGs 付费政策的特点和不足，笔者从以下3 个方面提出相关对策建议。第一，在推动政策变革的同时，各级政府部门应贯彻“经济基础决定上层建筑”的思想原则，协同推进城市的经济发展。只有在经济发展和政策改革实现协同推进、相互促进时，才能避免“1+1<2”的后果，使DRGs 付费政策顺利落地，更好地实现政策目标。第二，要重视经验的总结和推广。在政策时效方面，目前我国DRGs付费的政策设计多是短期和中期的规划，而在长期内容方面较欠缺。随着人口老龄化、人群疾病谱的变化，医保基金的运行负担将持续加大，DRGs 越来越成为保障医保基金可持续性和提高医保服务质量的重要因素。DRGs源自美国，在我国实践历程短，仍处于积极探索、试错阶段，应注意着眼于DRGs的长期规划，分阶段部署DRGs在各省市的落地工作，总结试点区域的成功经验并及时推广，从而控制医疗费用的增长水平，保障医保基金的可持续运转。同时，可通过提高医疗服务质量，实现患者的就医满足感、获得感的提升，从而实现我国医疗保障水平的整体提高和覆盖面的扩大。第三，要保持与时俱进，及时扩大政策实施范围。目前我国的医联体和DRGs 付费政策尚处于起步阶段，故各地区的覆盖范围不一。未来随着医联体实施范围的扩大，更需要及时扩散试点城市的成功经验，实现区域协同发展。

4 结语

目前我国DRGs付费涵盖医疗领域各个方面，已建立起一个较为完整的政策框架，但由于各地区的发展水平和自身规划的差异，导致各个城市在推进时各自选择的具体路径有所不同，还存在完善空间。但是，基于政策样本的有限性和研究水平的限制，本文的指标选取存在一定的局限性。未来，随着带量采购、家庭医生、分级诊疗等配套措施的不断完善，DRGs 付费将进入更深层次的探索。