差异化医保报销对北京市不同慢性病住院患者就医选择影响比较研究

■ 李丹慧 杨 佳

我国自2015年起开始以高血压、糖尿病等慢性病为切入点，全面推进分级诊疗制度建设，以破解“看病贵”“看病难”问题。为了推进基层首诊，实现分级诊疗，解决患者就医问题，除了进行医疗资源整合、完善医疗服务体系和推进医联体建设之外，基本医疗保险政策的改革也受到越来越多的关注。医保政策改革是医疗改革中的一个关键环节，在医疗服务体系优化过程中具有举足轻重的作用[1]。通过医保政策的调整，引导患者合理就医，促进患者就医合理分流，成为值得探索与研究的主题。医保政策影响患者的就医选择是一个复杂且动态的过程，目前对医疗政策分析常用的方法包括决策树、Markov方法、仿真研究和统计学方法等[2]。其中，由于仿真方法的前瞻性，让它成为医疗服务领域研究的热点之一。

在现实生活中，影响患者就医选择的因素众多，患者是在有限理性的基础上，通过制度、环境和习惯等方面的均衡来实现就医选择。居民在实际就医选择过程中，无法断定自己所购买的医疗服务是否最优，因此居民的就医决策是一种“有限理性”的行为。本研究基于理性选择制度主义的框架，以Agent仿真建模为方法，通过主体建模，运用anylogic仿真软件，模拟高血压及糖尿病患者在设定的分级诊疗情境中的就医选择变化，为促进和引导患者合理就医、推进基层首诊及分级诊疗提供决策参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

以北京市35岁及以上城镇居民医保人群为研究对象，以高血压、糖尿病为研究病种，住院患者为研究类型。依据国际疾病分类编码，筛选主要诊断为高血压I10-I15、糖尿病E10-E14的患者住院信息。其中，人口学数据来源于北京市统计局统计年鉴，社区卫生服务中心数据来源于北京市部分区级社管中心，二、三级医院数据来源于北京市卫生健康委信息中心2017-2019年二级及以上医院的出院病人调查结果。

1.2 研究方法

基于Agent的建模仿真方法（agent-based modeling and simulation，ABMS）是研究复杂系统的方法论科学，通过仿真主体建模，可以帮助理解、解释和预测系统的行为。

本研究运用常用的主体建模软件anylogic，从仿真的角度，构建居民行为模型、疾病模型、医院模型，结合慢性病的特点以及患者就医选择的影响因素，将设置的属性特征与规则添加到模型代理当中，动态地跟踪记录和展现整个仿真时间内模型运行下显示的患者就医选择宏观数据。

依据福利的不可逆性，本研究医保报销比例的调整均为向上调整，每次调整幅度为2%，共做198次仿真实验，每组实验内运行11次，为保证实验结果的有效性，进行3次实验取均值求得最终结果。

1.2.1 实验初始设置。根据北京市16个区县实际人口数及仿真实验的需求，按照一定比例将居民人数初始设置为39 411人；医院初始设置为358家，其中三级医院32家、二级医院28家、社区卫生服务中心298家；仿真范围为整个北京市，居民在各个区县内均匀分布。

仿真实验中可调控参数为各级医院医保报销比例，采用的报销比例指实际补偿比。依据2017-2019年北京市高血压及糖尿病患者实证数据测算得到高血压一级医院实际补偿比三年均值为76.15%、二级医院为82.39%和三级医院为58.39%，结合2019年居民医保各级医疗机构住院费用实际支付比例进行适度调整，将报销比例初始值设置为76%、70%和58%；测算得到糖尿病一级医院实际补偿比三年均值为75.84%、二级医院为75.29%和三级医院为61.68%，以测算结果为基准将报销比例初始值设置为76%、75%和62%。

1.2.2 模型检验。为了确保模型的准确性及模拟数据的有效性，需要通过衡量观测值与真实值之间的偏差对仿真模型进行检验。本研究通过计算变量的相对误差以及均方根误差对模型进行检验，一般认为均方根误差小于5%，说明仿真模型的预测效果较好。在验证过程中，考虑到北京市医疗资源分布的具体情况，二级医院的数量及发展不断萎缩，因此将二级医院与一级医院的患者比例合并验证。验证结果显示，高血压模型检验的相对误差值及均方根误差值均小于5%，糖尿病模型检验的相对误差大于5%，均方根误差小于5%，在尚可接受的范围内，一定程度上可以认为仿真模拟结果具有有效性。

2 结果

2.1 高血压仿真实验

2.1.1 仿真实验1：调整一级医院报销比例。一级医院报销比例从76%调整至96%，各级医院患者就医比例发生变化，见图1。

图1 调整一级医院报销比例各级医院患者就医比例变化情况

随着一级医院报销比例的调整，二级医院与三级医院患者就医比例整体下降，一级医院患者比例整体上升。一级医院患者比例在调整过程中，从10.73%提高到31.90%，提高了21.17个百分点；二级医院患者就医比例从23.42%下降到15.41%，下降了8.01个百分点；三级医院患者比例从65.85%下降到52.70%，下降了13.15个百分点；三级医院下降幅度较二级医院大。研究结果说明，随着一级医院报销比例的提高，高血压住院患者选择二、三级医院就医减少而更多选择就医费用较低的一级医院。

2.1.2 仿真实验2：调整二级医院报销比例。二级医院报销比例从70%调整至90%，各级医院患者就医比例情况发生变化。随着二级医院报销比例的调整，一级医院患者就医比例变化较为平稳，三级医院在78%之后呈下降趋势，二级医院78%之后呈上升趋势。

随着二级医院报销比例的调整，一级医院患者比例在调整过程当中，从10.62%提高到10.99%，提高了0.37个百分点，整体变化并不明显；二级医院患者比例从23.22%提高到41.80%，提高了18.58个百分点；三级医院患者比例从66.16%下降到47.21%，下降了18.95个百分点。说明随着二级医院报销比例的提高，对高血压住院患者选择一级医院就医影响较小，患者选择三级医院就医减少而更多选择就医费用较低的二级医院。

2.1.3 仿真实验3：调整三级医院报销比例。三级医院报销比例从58%调整至78%，各级医院患者就医比例变化不明显。整个调整过程中，各级患者就医比例呈波浪式变化，其中一级医院患者就医比例提高了0.04个百分点，二级医院患者比例下降了0.24个百分点，三级医院患者就医比例提高了0.2个百分点。说明随着三级医院报销比例的提高，对高血压住院患者就医选择影响较小。

2.2 糖尿病仿真实验

2.2.1 仿真实验1：调整一级医院报销比例。一级医院报销比例从76%调整至96%，各级医院患者就医比例变化并不明显。整个调整过程中，各级患者就医比例呈波浪式变化，其中一级医院患者就医比例提高了0.12个百分点，二级医院患者比例下降了0.17个百分点，三级医院患者就医比例提高了0.06个百分点。说明随着一级医院报销比例的提高，对糖尿病住院患者就医选择影响较小。

2.2.2 仿真实验2：调整二级医院报销比例。二级医院报销比例从75%调整至95%，各级医院患者就医比例无明显变化。整个调整过程中，各级患者就医比例呈波浪式变化，其中一级医院患者就医比例提高了0.01个百分点，二级医院患者比例下降了0.08个百分点，三级医院患者就医比例提高了0.06个百分点。说明随着二级医院报销比例的提高，对糖尿病住院患者就医选择影响较小。

2.2.3 仿真实验3：调整三级医院报销比例。三级医院报销比例从62%调整至82%，各级医院患者就医比例变化并不明显。整个调整过程中，各级医院患者就医比例呈波浪式变化。其中一级医院患者就医比例提高了0.13个百分点，二级医院患者比例下降了0.05个百分点，三级医院患者就医比例下降了0.07个百分点。说明随着三级医院报销比例的提高，对糖尿病住院患者就医选择影响较小。

3 讨论

3.1 差异化各级医院报销比例，协同相关政策，引导患者向基层流动

仿真实验结果显示，提高各级医院报销比例，在一定程度上提高了该级别医院患者的就医人数。随着一级医院报销比例的提高，高血压患者选择二、三级医院就医减少而更多选择就医费用较低的一级医院。随着二级医院报销比例的提高，高血压患者选择三级医院就医减少而更多选择就医费用较低的二级医院。随着三级医院报销比例的提高，高血压患者就医选择变化不明显。结果提示提高一、二级医院报销比例在一定程度上提高了去往一、二级医院就医的患者人数。这与相关研究结论一致[3]：随着上级医院报销比例的提高，会增加到上级医院就医的患者人数。基于离散选择实验研究发现，无论慢性病患者（老年）处于轻中重哪个阶段，均偏好接受较低的医疗服务价格[4]。在医疗价格（个人自付费用）降低到一定程度时，患者会改变就医选择的意愿。由此说明，降低个人自付费用，适当差异化各级医院报销比例对高血压患者就医选择有影响，对其他疾病的影响还需要进一步验证。虽然差异化医保报销对分级诊疗起到了一定的助推作用，但仅仅依靠医保补偿政策的提高，难以有效达到引导患者分诊的目的，还需要其他政策和配套措施来协同推进[5-6]。通过发挥家庭医生团队、社区双向转诊和医联体一条龙服务功能，从而增强患者对基层医生的信任度，提高不同级别医院信息交流沟通的效率，规范双向转诊标准。家庭医生团队除了基层的全科、防保医生和护士外，应学习厦门三师共管的经验，在家庭医生团队中引入二、三级医院的医生，形成纵向团队，协同医联体内的转诊优惠政策、实现慢性病“门诊在社区，严重进医院，康复回社区”的就医格局，有效推进分级诊疗的实现。

3.2 精细化医保政策设计，找准施策点，推进政策有效实施

仿真实验结果显示，调整报销比例对高血压及糖尿病患者的就医选择影响不同。提高一、二级医院的报销比例，高血压患者就医选择有明显变化，而糖尿病患者就医选择无明显变化。崔立君等人[7]对慢性病住院费用研究分析，疾病类型是影响患者住院费用的重要因素，高血压、糖尿病等常见慢性病由于严重程度、并发症、治疗周期与治疗方法等不同，各级医院的服务功能、治疗水平及就医费用等方面存在差异，患者对疾病诊疗自身的需求和就医偏好不同，导致不同慢性病患者在就医选择上存在差异。在本研究中，根据实证数据测算所得糖尿病各级医院次均费用均高于高血压各级医院次均费用，且糖尿病一、二级医院费用相近，实际补偿比差异较小。在调整报销比例过程中，一级医院在医疗价格上可能无法体现自身优势，这可能是提高报销比例对糖尿病患者就医选择影响不明显的原因之一。说明疾病特征不同，在治疗费用上存在差异，导致患者对医疗费用调整变化的敏感度不同。因此，需要精准施策，精细化医保政策调整。单纯一刀切的政策不利于分级诊疗的推进，需要根据慢性病的类型特征以及疾病治疗费用差异，精细化地调整医保报销政策，这样才有助于引导不同疾病和不同疾病严重程度的患者根据自身疾病情况和治疗费用选择医院，既能有效推进分级诊疗，也有助于患者疾病的救治。

3.3 提高基层医院建设，缩小医疗差距，促进优质医疗资源下沉

仿真实验结果显示，提高三级医院报销比例，高血压及糖尿病各级医院患者就医比例变化均不明显，呈波浪式变化，这与相关研究结论一致[8]。慢性病患者人数庞大。数据显示，三甲医院就诊人群中，慢性病患者占60%以上且以高血压、糖尿病、心脑血管疾病居多[9]。究其原因，北京市居民收入水平相对较高，医疗资源丰富，高级别医院数量多且集中。从居民的角度，随着经济的发展，收入的提高，人们的健康意识越来越强，患者愿意花费更多的钱到医疗技术水平较好的高级别医院就医。从医院的角度，各级医院功能定位不同，高级别医院的功能定位为解决疑难重症，其医疗资源及技术水平更能匹配慢性病中重程度患者。从疾病的角度，病情较轻的患者，低级别医院医疗资源及技术水平可以满足其需求，但病情较为严重的患者，高级别医院更能快速准确地为其提供所需的治疗。医疗服务的低价格弹性，导致患者对价格不敏感，说明医疗服务市场具有不完全竞争性，患者在选择医疗机构就医时，医疗服务作为一种刚性需求对患者而言不可替代[8]。而医疗服务的刚需性导致患者不能仅仅通过考虑价格因素而选择医疗机构，更多的是根据自身的病情严重程度、医疗服务水平和药品供给等因素进行就医选择。因此，患者就医的主观性，就医选择影响的多样性，导致医保政策调整不一定能对患者就医选择起到很好的调节作用，从而实现分级诊疗[6]。

提高基层医院的患者就医比例，一方面需要增强基层的软硬件条件，完善基础设施建设，培训和引进医疗人才，提高社区和基层的服务质量；另一方面还需要通过激励约束机制调动基层医务人员的积极性，提高其提供服务的主动性，使基层医院能够实现其功能定位。