最佳就醫距離與醫療公平及非理性醫療行為

就醫距離不僅會通過改變時間成本、交通費用影響患者的就醫決策，更可能由于信息不對稱程度的提高，使患者在不確定環境下出現“損失規避”偏好的非理性行為。基于2011年、2013年、2015年Charls微觀數據，利用門檻回歸檢驗距離對住院費用的非線性影響，并采取Blinder-Oaxaca分解剝離距離引起的非理性住院費用增長，研究發現：距離對住院費用的影響在4公里和400公里處存在門檻效應；非理性診療行為與住院費用的正相關性在遠距離患者(超過4公里)中更為強烈，而年齡、收入、性別等特征變量釋放的正常醫療需求更突出在近距離患者中。距離衰減效應在4公里范圍內更為明顯，超過4公里后非理性住院費用增加。此結論表明，保障城鄉居民能在4公里輻射范圍內享受基本醫療衛生服務，不僅有助于提高城鄉二元結構醫療公平性，而且可以減少非理性醫療消費行為的發生。

一、引 言

推進基本醫療衛生服務均等化是當前我國政府重點解決的民生問題之一。2016年10月，中共中央、國務院印發了《“健康中國2030”規劃綱要》，明確提出“立足全人群和全生命周期兩個著力點，提供公平可及、系統連續的健康服務”，要求“縣和市域內基本醫療衛生資源要按常住人口和服務半徑合理布局，實現人人享有均等化的基本醫療衛生服務”。作為影響醫療服務空間可及性的重要因素［1］，就醫距離一直備受關注。

關于就醫距離究竟應該控制在多大范圍內，才能保證醫療資源的可獲得性(availability)、可接近性(accessibility)、可容納性(accommodation)、可負擔性(affordability)和可接受性(acceptability)等可及性標準的研究成果豐富。［2］一些學者使用最小距離模型、最大覆蓋模型、Huff模型、兩步移動搜索法等基于GIS地理信息的量化方法對醫療資源最優空間布局展開探討［3-4］；另有學者則從醫療服務利用角度對距離衰減效應進行分析，通過比較就醫距離和醫療服務利用之間的關系［5-7］，進而尋求最佳醫院布局。［8-10］

然而，不論是基于GIS地理信息從資源最優配置角度，還是基于距離衰減效應從醫療公平角度考慮醫療資源的布局，距離均在患者理性、偏好不變的假設下以成本屬性出現。而實際上就醫距離不僅會通過改變時間成本、交通費用影響患者前期的醫療服務利用決策，更可能由于信息不對稱程度的提高［11］，使個體在不確定環境下出現“損失規避”偏好而產生非理性醫療行為［12-14］。例如，遠距離醫院患者通常伴隨著更高級別醫院［7］、更長住院時間［15-16］、更高的處方藥概率［17-18］等。正因如此，將距離效應從前端的醫療服務利用決策延伸到后端的診療行為，將距離影響從成本函數拓展到決策偏好，在開展就醫距離對醫患雙方診療行為影響研究的基礎上形成對醫療資源合理布局的判斷，對于提高醫療資源使用效率，減少不合理醫療費用支出，顯得尤為必要。

由于醫療行為難以觀測、缺少量化統計資料，但醫療行為最終將在醫療費用中體現，因此本文使用Charls微觀住院數據檢驗就醫距離對醫療費用的影響，并進一步通過Blinder-Oaxaca分解剝離其中的非理性住院費用增長，在此基礎上提出相應的對策建議。

二、理論機理：距離如何影響醫療行為和醫療費用

醫療服務利用存在距離衰減效應已經被多數研究證實①，距離醫療設施越遠，居民醫療服務利用率越低。［8-9］造成這一現象的原因在于，生活在偏遠地區的居民由于地理可及性、交通便利性等條件約束，在病情嚴重之前不太愿意選擇去醫院就醫。［19］遠距離居民一旦入院往往伴隨著更嚴重的病情。［20］與此同時，由于距離增加會增加信息不對稱程度。在不確定的環境下，個體因為損失規避心理更容易出現非理性醫療行為，降低自身風險。Sohler&Clapis將住院時間納入Jarvis法則的分析框架，他們發現，距離醫療設施更遠伴隨著更長的住院時間［21］。Miclutia也認為，由于遠距離患者再次入院的難度較大，一旦入院他們傾向于更長的住院時間［17］。Smith et al.對美國［16］、Waddell&Dibley對澳洲［22］、Teke et al.［15］對土耳其的研究均證實距離與再次入院率之間的負向關系以及距離與住院時間的正向關系。吳文琪等的研究表明，就醫距離越遠，患者越看中醫院的技術水平［7］。與此同時，Angulo et al.采用Heckman選擇模型的研究表明，距離對醫療費用的影響顯著高于其對醫療服務利用率的影響，距離會提高醫生開藥品處方的概率［18］。

由此來看，就醫距離會從兩個方面影響患者的醫療費用：（1）導致樣本選擇偏差，距離越遠的患者病情往往更嚴重，距離會對醫療費用產生正向的線性影響；（2）損失規避心理導致的非理性醫療行為。距離越遠，患者住院時間傾向越高、開處方概率越高、越偏好水平更高的醫院，距離會對醫療費用產生正向影響。

因此，當距離達到某一數值后，患者可能因為損失規避心理選擇更好的醫院、更長的住院時間、更多的處方藥，導致其費用出現跳躍，即從圖1中的EXP1跳到EXP2，使其距離費用曲線呈現波段性。

因此，本文的論證分兩步展開，首先利用回歸模型，檢驗距離是否會對醫療費用產生非線性影響。接著，借鑒工資性別歧視分析理論，利用Blinder-Oaxaca分解法分解距離效應，估計上述影響機理中正常醫療需求與非理性醫療行為各自產生的合理性和不合理醫療費用大小。

三、門檻回歸實證分析

距離衰減效應相繼在不同醫療服務領域得到驗證［23-25］，部分學者在此基礎上進一步發現距離對醫療服務利用的影響并非一成不變，而是存在閾值效應。例如，Mwaliko et al基于肯尼亞3255個家庭微觀調查數據，利用熱點分析和邏輯回歸，研究結果顯示生活在距離最近醫療機構2公里范圍內的家庭更有可能選擇去醫療機構分娩，而超過2公里，距離對分娩地的選擇沒有顯著性影響。［26］Radclif et al.、Torres-Quintana et al.、McLaren et al.、Raknes等同樣證實醫療服務利用存在距離門檻效應。［27-30］鑒于距離與醫療服務利用可能存在某種“倒U型”關系，本文將通過門檻回歸模型驗證是否存在某個臨界值的門檻效應，進而估計距離對醫療費用的非線性影響。

（一）模型設定

Tong提出時間序列門檻自回歸模型，通過門檻變量的分界點（即門檻值）區分不同的子樣本，檢驗模型估計系數的穩健性。此后，Hansen同時擴展了橫截面和面板數據非線性門檻回歸模型。通過建立門檻回歸模型，可以有效估計不同區間的距離對醫療費用的影響。［31］

借鑒Hance提出的門檻回歸模型基本設定，結合醫療服務市場實際情況進行改進，建立如下門檻回歸模型：

其中，MEi為醫療消費支出，Di為患者到醫療機構的距離，Xi代表個人特征的控制變量組，εi為隨機干擾項，γ為門檻值。I(·)為示性函數，即括號內條件為真，則取值為1；反之，取值為0。

（二）數據與指標

由于收入、年齡、教育、醫保類型、健康狀況等個體特征與醫療費用支出存在正相關。［32］為了更準確估計距離對醫療費用的影響，本文對上述變量進行控制。本文數據來源于2011年、2013年、2015年中國健康與養老追蹤調查（CHARLS），選取調查年度內發生過住院行為的全部樣本。

在指標的選取方面，選擇個人年工資收入與購買醫保數量估計收入與醫療保險對醫療費用的影響。同時，考慮到自評健康不僅能夠客觀反映身體狀況，而且與醫療服務利用率和醫療支出間的正相關關系，選取自評健康狀況衡量健康水平。結合CHARLS數據庫數據結構，將醫療保險劃分為城鎮職工醫保、城鎮居民醫保、新農合等10個種類。基于樣本量考慮，選取慢性病患者作為研究對象②。此外，考慮醫院之間可能存在收費差異，故選擇了醫療機構級別和診療項目兩個變量加入回歸模型中。

剔除核心解釋變量距離和被解釋變量住院費用存在缺失值的樣本，其他控制變量值如存在少量缺失的情況，則使用SPSS插值法進行增補，最終獲取樣本量共3867個。

表1 門檻回歸指標說明

為了減少異方差，使數據保持更為平穩，先將年齡、收入、距離、醫療費用作相應對數變換。表2給出了門檻回歸模型中各變量描述性統計信息。從表2可以看出，各樣本對象中距離、收入等方面存在差別較大，主要原因在于：一是受訪居民診療病情、當地醫療技術水平等存在差異，距離可能受到這些客觀因素影響；二是受訪居民平均年齡趨近于退休年齡，是有無工資收入的巨大分水嶺，從而影響總體收入分布。

表2 變量描述性統計

（三）門檻效應檢驗

為了建立門檻回歸模型，首先需要檢驗門檻效應和確定門檻值。Hansen通過Bootstrap自抽樣方法得到一個模擬的F值，并計算相應的P值，來檢驗變量是否存在門檻效應。設定原假設為:H0:θ1=θ2，由表3結果可知，在1%顯著性水平下，通過F檢驗，可以拒絕原假設，認為lndis存在單一門檻和雙重門檻值。

表3 門檻估計值及檢驗結果

通過Bootstrap自抽樣確定變量lndis存在門檻效應之后，借鑒Hansen構建一個極大似然比統計量LR（n）(γ)。當時，可以估計lndis的門檻值置信區間。在0.05顯著性水平下，分界值等于7.35（對應圖2虛線部分）。當LR值穩定小于分界值，且門檻值位于該置信區間內，此時估計的門檻值是有效的。利用LR曲線，經過第一輪門檻搜索，估計第一個門檻值等于1.3862。由圖2可知，不難發現在lndis≥1.3862的子樣本中，可能存在第二個門檻值。同樣通過構建LR統計量，固定住第一個門檻值之后，展開搜索第二輪門檻值，最終估計結果顯示第二個門檻估計值等于5.9912（如圖3所示）。由于lndis≥5.991的樣本量只有58個，無法再保證Bootstrap自抽樣結果通過F檢驗，故不再分割子樣本進行第三輪門檻值搜索。

（四）門檻回歸估計結果

根據上述門檻效應檢驗結果得出的門檻值，取對數后醫療費用為被解釋變量，取對數后距離為門檻變量，同時考慮收入、教育等控制變量因素，分別建立單一和雙重門檻回歸模型，估計結果如表4所示。

在單一門檻模型下，當lndis小于門檻值1.3863（實際距離值為4公里）時，距離對醫療費用的彈性系數為0.1068，當lndis大于1.3863，距離對醫療費用的彈性系數為0.1746，且分別在5%、1%顯著性水平下通過檢驗。從單一門檻回歸估計結果可以看出，患者到醫療機構的距離增加會導致一定程度上醫療費用增長，尤其是當距離超過4公里后，這種距離效應對醫療費用的影響表現得更為明顯。

在雙重門檻模型下，lndis兩個不同的門檻值將樣本分割成三個不同的距離區間子樣本，清晰呈現不同的距離區域對醫療費用的影響。當lndis小于第一重門檻值1.3863時，患者到醫療機構平均距離每增加1%，將使醫療費用增加0.1353%；當lndis處于第一重門檻值1.3863和第二重門檻值5.9915（實際距離值為400公里）區間內，患者到醫療機構距離的增加會使醫療費用更進一步增長，該距離區域的彈性系數為0.1864。當lndis跨過第二重門檻值時，距離對醫療費用的彈性系數增加到0.3151，且在1%顯著性水平下具有統計學意義。對比前兩個距離區域，意味著當距離超過400公里后，醫療費用將以更快速度的增長。

表4 門檻回歸估計結果

無論在單一門檻模型還是雙重門檻模型中，控制變量與醫療費用關聯性沒有表現相互沖突性，只是回歸系數存在細微差別。門檻回歸估計結果顯示，女性平均醫療費用要顯著高于男性，年齡、收入、受教育程度、醫院級別、診療項目對醫療費用具有一定的刺激作用。此外，比較有趣的是兩次門檻回歸模型中，醫療保險與醫療費用呈現顯著負向影響。本文認為究其主要原因，在45歲以上中老年人群體中，普遍擁有新農合、城鎮居民醫保、城鎮職工醫保等社會基本醫保條件下，購買商業醫療保險、二次補償保險等補充性醫保險種由于起付線高、報銷范圍等限制性因素，可能沒有起到較明顯的保障作用。

綜上所述，距離對醫療費用存在非線性影響，且不同地理區域之間距離效應呈現較大差異。具體而言，當患者到醫療機構的實際距離超過4公里后，醫療費用的距離效應較近距離患者更為凸顯。當患者到醫療機構的實際距離超過400公里后，醫療費用的距離效應在遠距離患者中進一步擴大。那么，是什么因素導致不同地理區域的醫療費用差異？這種差異是由病種病情等客觀因素主導，或是患者和醫生非理性診療選擇行為決定？其內在作用機理如何？本文進一步對圖1中的距離對醫療費用影響機理進行驗證分析。

四、距離效應分解：基于Blinder-Oaxaca分解法

性別工資差異分析方法中Blinder-Oaxaca分解法④（Jahn&Ben,2008）為分析距離效應對醫療費用的影響內在機理提供了參考。本文將性別、年齡、收入、病情等群體特征稟賦差異導致的距離醫療費用差異界定為合理差距，不可解釋部分視為因患者和醫生非理性診療選擇行為導致的不合理費用。

假設MEn表示距離≤4公里的患者醫療費用支出，MEl表示距離＞4公里的患者醫療費用支出，Xn、Xl分別表示對應兩個距離組的解釋變量，βn、βl分別表示對應兩個距離組的回歸系數，通過最小二乘法得到兩個距離組子樣本的平均對數醫療費用支出回歸方程：

根據（1）（2）式，兩組距離子樣本平均對數醫療費用差異為：

1.距離組間醫療費用差異的描述性統計分析。為了直觀反映以4公里為分界線的距離組間醫療費用和群體特征差異，先做了不同距離群體特征描述性統計分析（見表5）。

通過兩距離組間對比發現，超過4公里之外的患者群體在自評健康、醫保、醫院級別、診療項目等方面平均值要明顯高于4公里之內的患者群體，在慢性病、收入等方面平均值要明顯低于對方，而性別、年齡方面兩者群體差異較小。醫療費用方面，超過4公里之外的患者群體平均對數醫療費用支出比4公里之內的患者群體高于0.46（平均醫療費用差異4341.01元）。從描述性統計結果來看，以4公里為分界線的距離組間醫療費用存在較大的差異，下面進一步檢驗各自特征變量對醫療費用的影響程度，這有利于醫療費用的影響機理分析。

2.不同距離的醫療費用影響因素分析。為了比較以4公里為分界線的距離組間群體特征變量對醫療費用的影響程度變化，本文利用最小二乘法做了兩步回歸（見表6）。

表5 不同距離群體特征描述性統計

通過對比OLS兩步回歸結果發現，當距離超過4公里后，女性與平均醫療費用支出正相關程度更高，年齡增大會帶來醫療費用支出增加，但這種影響作用隨著距離增加減弱。出現這種現象或許在慢性病因素上可以獲得解釋。當距離小于4公里時，慢性病與年齡對醫療費用呈現不同程度正向影響，這與現實情況一致；當距離超過4公里后，慢性病對醫療費用存在顯著負向影響，說明患者對慢性病治療可能更傾向于選擇近距離的醫療機構。收入在近距離樣本中對醫療費用呈現顯著正向影響，但在遠距離患者中表現負相關，但未通過顯著性檢驗。此外，兩距離組間關于教育、醫保、醫院級別、診療項目對醫療費用的正負相關性具有一致性，值得一提的是，對于4公里之內的患者群體這些特征變量對醫療費用的影響程度，都大于超過4公里的患者群體。這說明，超過4公里后，隨著距離的增加，教育、醫保、醫院級別、診療項目等特征變量對醫療費用的影響程度開始下降，代之未觀測的變量或不可描述解釋的因素對醫療費用的影響系數開始增加，即這些難以描述解釋清楚的醫療費用變化部分很可能為非理性選擇行為帶來的不合理醫療費用部分。

表6 距離分組醫療費用OLS回歸估計結果

通過前面描述性統計和兩步OLS回歸，可以初步判斷平均醫療費用支出存在以4公里為分界線的距離差異，且得出各特征變量對距離組間醫療費用的影響程度。那么，導致醫療費用距離差異的因素到底有哪些？起關鍵性作用的因素有哪些？醫療費用距離差異表現的不合理程度有多大?本文借鑒工資性別歧視分析理論方法，利用Blinder-Oaxaca分解法作了必要的實證分析，表7即為醫療費用距離差異的Blinder-Oaxaca分解結果。

如表7所示，平均對數醫療費用支出距離組間總差異為0.4650，即超過4公里的平均對數醫療費用支出大于4公里內0.4650。其中，平均對數醫療費用支出距離組間總差異的18.04%可由他們在各項特征、稟賦上的差異所解釋，這部分差異屬于可解釋部分；剩下81.96%表明兩類距離組間群體的系數差異，屬于不可解釋部分。

表7 Blinder-Oaxaca two-fold和detailed分解結果

對于可解釋部分，我們發現：第一，兩類距離組間群體的診療項目差異對平均對數醫療費用差異的影響程度為0.0786，可以解釋他們平均對數醫療費用差異的16.90%，且在特征差異中解釋程度最大。說明隨著距離增加，患者由于病情嚴重性等客觀因素接受更多的診療項目，導致醫療費用的增加。第二，兩類距離組間群體的醫院級別差異對平均對數醫療費用差異的影響程度為0.0243，可以解釋他們平均對數醫療費用差異的5.23%，在特征差異中解釋程度僅次于診療項目。說明隨著距離增加，患者由于病情嚴重性等客觀因素更愿意選擇醫療技術水平好、級別更高的醫院，從而也導致醫療費用的增加。此外，具有相同方向關聯性的特征變量還有自評健康、慢性病。第三，兩類距離組間群體的年齡、收入、教育、醫保等方面差異對平均對數醫療費用差異的貢獻為負，說明年齡、收入、教育、醫保等特征因素對遠距離的醫療費用正向影響程度要低于近距離患者群體，甚至隨著距離增加，這種正向影響會消失，呈現反作用。

對于不可解釋部分，我們發現：第一，自評健康系數效應對兩類距離組間平均對數醫療費用差異的貢獻為35.81%。說明兩類距離組間自評健康系數差異較大，在同一健康水平條件下，超過4公里遠距離患者發生的醫療費用支出要高于小于4公里的近距離患者。通過自評健康可以反映患者一定病情狀況，兩類距離組間自評健康系數差異較大證明了除了病情嚴重性等客觀因素，遠距離患者因非理性就醫選擇行為或醫生行為也會導致不合理醫療費用的增加。第二，對數年齡系數效應對兩類距離組間平均對數醫療費用差異的貢獻為-273.01%。說明兩類距離組間對數年齡系數差異最大，在相同年齡條件下，年齡對近距離患者的醫療費用促進作用要高于遠距離患者。換而言之，因年齡變化釋放的正常醫療需求在遠距離患者中表現得更不明顯。第三，兩類距離組間常數項差異對平均對數醫療費用差異的貢獻為473.38%。這說明，發生醫療支出的遠距離患者中省略組要高于近距離患者中省略組的醫療支出水平更多。

綜上所述，以4公里為分界線的距離組間醫療費用差異，其內在影響機制，既有年齡、收入、自評健康等變量的特征效應，又有反映非理性就醫選擇行為或醫生行為的系數效應。其中，這種難以用特征差異所描述的不可解釋部分，對距離組間平均對數醫療費用差異的影響程度起到較大的作用，即非理性就醫選擇行為或醫生行為在遠距離患者中表現更為明顯。

五、研究結論與政策啟示

就醫距離不僅會通過改變時間成本、交通費用影響患者的醫療服務利用決策，更可能由于信息不對稱程度的提高，使患者在不確定環境下出現“損失規避”偏好的非理性行為。本文首先運用門檻回歸模型分析了距離對醫療費用的非線性影響，然后利用工資性別歧視的Blinder-Oaxaca分解法，以距離的視角檢驗了非理性的就醫選擇行為或醫生行為對醫療費用的影響程度。最終得出兩個主要研究結論：（1）距離對醫療費用存在非線性影響，且越過第一個門檻值4公里后，距離效應對醫療費用的正向影響程度會變大；（2）非理性就醫行為或醫生行為在遠距離（超過4公里）患者中與不合理醫療費用的正相關性更為強烈，而年齡、收入、性別等特征變量釋放的正常醫療需求更凸顯在近距離患者中。上述研究結論的政策啟示是明確的：保障城鄉居民能在4公里輻射范圍內享受基本醫療衛生服務。

第一，有助于提高農村地區的醫療公平性。醫療機構分布一定程度影響醫療衛生服務的可及性，尤其是距離較遠的農村居民面臨支付較高的醫療衛生成本，最終可能放棄某種醫療消費。這不僅損害廣大農村居民的醫療消費福利，而且會降低城鄉二元結構醫療公平性。因此，有必要結合距離、人口結構、交通便利程度等因素，優化配置農村地區醫療資源，保證醫療機構的合理分布，切實保障城鄉居民能在4公里輻射范圍內享受基本的醫療衛生服務。

第二，減少非理性醫療消費行為，緩解我國醫療衛生支出不斷增長的壓力。Blinder-Oaxaca分解實證結果表明，超過4公里后，距離越遠，因患者住院偏好或醫生行為導致不合理住院費用大大增加。因此，保證城鄉地區醫療服務的可及性，同時提高市縣級醫療機構診療技術水平，有助于縮減患者看大病的就醫距離，減輕患者與醫生之間信息不對稱程度，從而減少非理性醫療消費行為，有利于緩解我國日益嚴峻的醫療控費壓力。

注釋:

①但近期，Stulz et al.（2018）發現，距離衰減僅在門診中顯著存在，在住院醫療服務利用中并不存在（除了器質性精神障礙）。

②CHARLS將慢性病劃分為高血壓、高血脂、高血糖等14種類。

③本文將最高學歷劃分為文盲、小學未畢業、私塾畢業、小學、初中、高中、中專、大專、本科、碩士、博士等11個層次。

④由于篇幅所限，只選取4公里門檻值作Blinder-Oaxaca分解。