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推文人 | 崔颖杰
原文信息:Chan, MK. & Zeng, G. (2018). Unintended consequences of supply-side cost control? Evidence from China’s new cooperative medical scheme. Journal of Health Economics.
 
对很多经济体而言,成本控制都是一个重要的卫生政策问题。新农合(新型农村合作医疗)是一种面向中国农村人口的近乎全民参保的公共医疗保险体系。自2003年成立以来,新农合基金支出以每年60%的速度增长,高增长的医疗支出引起了人们对可持续性的担忧,并敦促政府在医疗市场的供给方面实施改革。
 
研究背景
 
从2012年公立医院改革以来,新农合从按服务收费的支付模式转变为以控制支出为目标的全球预算系统。政策的一个核心组成部分是从过去的“按项目付费”转变为“按人头付费”,即在每个评估周期结束时,医疗服务提供者(例如,合同医院)对评估周期内所有出院的病例收取的平均费用不得超过预先指定的限制。
 
由于私营医疗保险几乎不存在,新农合在为农村人口提供健康保障方面发挥了关键作用。但因为政府补贴在医院收入中占比很小,公立医院产生收入的动机很强,导致处方过度和医疗程序的广泛滥用,医疗支出大幅增加。然而发达经济体中流行的成本控制法(例如,诊断相关分组系统)管理成本太高,无法大规模实施。所以在中国的制度特征下,该项政策具有重要意义。
 
根据已知数据,98.7% 的参保人在年底没有达到他们年度报销限额的一半,因此,政策限制不太可能对需求方面的行为产生重大影响。但对于供给方面,政策实施可能使医疗服务提供者作出最大化自己利益的反应而损害患者的福利。虽然来自中国的证据很少,但越来越多的文献表明,美国医疗保险的报销政策对服务提供商的激励产生了意想不到的后果(Dafny, 2005, Altman, 2012, Decaroils, 2015)。然而,现有研究大多关注于政策对需求而非供给方面的影响,在本研究中,研究者将对“按人头付费”政策对医院行为的影响进行实证分析。
 
制度介绍
 
以江西省赣州地区的住院服务收费限额制度为例,在每年之前,新农合工作室会根据历史数据和医院特点发布每个合同医院下一年度报销总额预算和住院病人平均费用的上限。
 
在年初,新农合办公室拨出年度预算总额的80%作为报销金额,在年底支付给医院。大型合同医院则依据分配到的总收费限额在内部为医院各科室指定科室收费限额,超出收费限额的部门,将通过减少医务人员薪酬或奖金的方式予以惩罚。
 
默认情况下,新农合办公室会使用年度目标作为原始基准,按月监测合同医院的表现,因此,医院不仅需要在年评估点到达时控制人均(可索赔)费用在限额之下,在月评估点到达时,医院也要遵守规定,才不会影响基金的支付。
 
数据
 
本研究使用的数据来源于江西赣州最大的两家三甲医院中的其中一所,收集了该院2015年所有新农合参保患者的出院管理记录,包含出院日期、总费用、费用明细、住院时间、诊断类型及其规定报销率、医院部门、患者居住地、患者身份等信息。其中,总费用包括可索赔费用和不可索赔费用,新农合报销费用由可索赔费用决定。同时,为了衡量收费限额的严格程度,研究者还收集了每个科室和整个医院的人均收费限额数据。排除不设收费限制的医院科室后,样本共包含40618个病例。
 
研究者比较了不同日期出院病例的可索赔费用(可索赔费用可表示为住院天数与日均可索赔费用的乘积),发现在月评估周期内,可索赔费用呈现出上升趋势,并且住院天数和日均可索赔费用也呈现了相同的趋势。
1月14日和12月是年评估周期的开始和结束,在年评估周期内,可索赔费用在一月初最低,12月底到达一个峰值。除此之外,在二月底(农历新年假期,一年中唯一出院人数很少的时间)有一个高峰和低谷。同样,住院天数和日均可索赔费用也呈现了与可索赔费用相同的趋势。
研究者还根据诊断的患病率将样本划分为两个子样本:如果该诊断全年病例超过100例,则定义诊断为“常见”,否则,定义为“不常见”。研究者发现常见诊断的患者同质性更高,这也导致了成本的同质化,而不常见诊断的可索赔费用的标准差明显较高。
 
实证分析
 
在进行实证分析之前,我们首先讨论医院在人均收费限制下面临的动态激励。在收费限制政策下,医院在一个评估周期内的人均(可索赔)费用不得超过预先设定的上限。该政策创造了一个跨期权衡,即当费用限制压力较高和距离评估周期结束时间较长时,医院会更有动力收取较低的费用,以缓冲未来成本的不确定性。
 
(一)实证模型
 
研究者首先构造了如下实证模型:
 
OLS估计结果显示,可索赔费用在月内呈现显著的上升趋势。在一年内,12月的可索赔费用最高。住院天数和日均可索赔费用得到的定性结论相同。此外,通过对比(1a)和(1b)的结果,研究者发现周期是由内部资源分配驱动的,高收费部门在年底运作更加集中,暗示着年底会有跨部门的资源分配。
同时,研究者也对“常见诊断”和“不常见诊断”两个子样本进行了回归分析,发现相比于常见诊断子样本,不常见诊断子样本的可索赔费用月内周期性更强,并且可索赔费用月内周期性主要可以用每日可索赔费用的月内周期性来解释。
(二)带有费用限制压力的模型
 
为了提供更直接的证据证明收费限制的影响,研究者在模型中引入了“收费限制压力”,“收费限制压力”计算方法有以下两种:
 
 
结果显示,随着时间推移,可索赔费用对费用限制压力更敏感,这意味着越接近年评估周期结束时,各部门越倾向于把收费控制在限额之下。
(三)稳健性检验
 
首先,研究者改用入院日期(之前是出院日期)来定义数据,并使用相同的实证模型:
结果显示,根据入院日期定义的数据并没有显著的月内周期性。在某种程度上,这进一步支持了本研究的实证结果,因为评估周期是由出院日期而不是入院日期定义的。
此外,研究者对入院和出院人数的周期性进行了检验。
 
 
结果显示,出院人数并没有显著的月内周期性,表明本研究的实证结果并不是由出院人数变化导致的。但入院数量在月内呈现出下降趋势,研究者分别使用肿瘤科和妇产科的入院数据带入模型检测,结果也呈现出了相同的月内周期性,因此,不能排除医院及部门行为对入院人数月内周期性产生的影响。
(四)外部效应:来自城镇居民基本医疗保险项目的证据
 
由于上述实证分析只使用了一家医院2015年的住院数据,为了检验结果是否适用于更广泛的范围,研究者使用城镇居民基本医疗保险项目中多家医院较长时间内的管理数据进行分析。
 
城镇居民基本医疗保险与新农合支付模式相同,但城镇居民基本医疗保险主要面向于儿童、老年人和其他非从业人员,因为城镇从业人员一般购买城镇职工基本医疗保险。
 
研究者总共得到两个数据集:1.“本县病例数据集”:包含2015和2016年A县城镇居民基本医疗保险参保人在该县医院的全部住院信息。2.“赣州辖区外病例数据集”:2014、2015和2016年A县城镇居民基本医疗保险参保人在赣州辖区外医院的全部住院信息。
 
其中,本县病例数据集包含30家医院,但只有唯一一家二甲医院(没有三甲医院),研究者称之为核心医院,剩余的29家医院统称为其他医院。
 
数据集1的回归结果显示,核心医院子样本的可索赔费用呈现出与新农合样本类似的月内周期性,但其他医院子样本并没有证据显示存在月内周期性。但两个子样本都显示出显著的年内周期性。
此外,研究者用相同的方法检验了入院和出院人数的周期性,发现核心医院和其他医院在月末和年末的出院人数较多;并且其他医院子样本的入院人数在月底有显著下降。
默认情况下,在户籍所在地外接受医疗服务的患者出院时要支付全部费用,然后将发票带回户籍所在地报销。因此,从医院的角度来看,第二个数据集中的患者与没有保险的患者类似。
 
研究者依据医院是否在江西省境内将第二个数据集划分为两个子样本。结果显示,江西省外子样本没有发现可索赔费用存在月内和年内周期性的证据,但在江西省内子样本中发现了一些证据。同时,两个样本都没有证据显示出院和入院人数存在周期性。
 
总结
 
本研究对中国医疗系统中实施的成本控制政策——“按人头付费”政策的效果进行了实证研究。利用2015年江西赣州某医院的新农合参保患者理赔数据,我们发现医院部门会根据费用限制下的压力水平动态调整出院病人的费用,可索赔费用在月内呈现出上升趋势,并在月初显著下降。这与优化行为一致,即医院在月初收取较低的费用,以缓冲未来的不确定性。本研究同时利用城镇居民基本医疗保险的数据检验了结果的外部有效性,得到了相似的定性结果。因此,研究者得出结论,收费限制扭曲了医院的行为。
 
尽管如此,“按人头付费”政策为医院层面的风险池提供了灵活性,使医院能够为最需要帮助的患者分配一些资源。鉴于媒体对医院因成本考虑而拒绝患者事件的广泛报道,本研究结果强调,需要进行更多的研究,以检验在各种成本控制政策下患者的福利损失,更广泛的说,是研究在中国医疗保健体系快速改革过程中供给方行为的复杂性。
 
Abstract
 
We examine the effects of a “per-episode fee limit” that was recently implemented as a cost-control policy in China’s health care system. Using hospital administrative data on a rural public health insurance program in China, we find that hospital departments dynamically adjust episode fees in response to the level of stress under fee limits. We also document anomalous cycles in the fees and length of stay of discharged episodes, which are consistent with the dynamically optimizing behavior to comply with the fee limit. We find qualitatively similar results in administrative data from an urban public health insurance program.
 
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