分級診療對“倒三角”就醫(yī)秩序的糾正效應評估
——基于漸進性試點的準自然實驗

王 嬋 李鑫武 吳如意 駱 嫻

1.廣東財經(jīng)大學 廣東經(jīng)濟與社會發(fā)展研究院 廣東廣州 510320

2.廣東財經(jīng)大學金融學院 廣東廣州 510320

2019年，我國公立醫(yī)院診療人次數(shù)為32.7億人次，就診率為37.5%，相比2018年末上漲了0.8%；基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)診療人次數(shù)為45.3億人次，就診率為51.9%，相比2018年末下降了1.2%。[1]長期以來，規(guī)模較大的三級醫(yī)院占據(jù)著絕大部分醫(yī)療資源與市場份額，形成了醫(yī)院強、基層弱的“倒三角”狀態(tài)。[2]為形成合理就醫(yī)秩序，2016年原國家衛(wèi)生計生委和國家中醫(yī)藥管理局確定并發(fā)布了31個省(市)的分級診療試點名單。實際上，中國關于分級診療的實踐可以追溯到更早之前。2006年2月，《國務院關于發(fā)展城市社區(qū)衛(wèi)生服務的指導意見》發(fā)布，提出開展社區(qū)首診制試點。2013年，《國務院辦公廳關于鞏固完善基本藥物制度和基層運行新機制的意見》明確提出要明顯提高基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)門急診量的比例。在此期間，各省市在探索實踐的基礎上相繼開展分級診療試點。分級診療制度是國際上公認的能夠有效規(guī)范就醫(yī)秩序，從而緩解“看病難、看病貴”問題的制度設計。國內(nèi)學術界針對分級診療的實踐現(xiàn)狀以及實踐過程中的問題已有較豐富的研究，并且主要集中在醫(yī)療保險報銷調(diào)整與醫(yī)療體制建設兩個方面。

在醫(yī)保報銷方面，有研究認為分級診療制度在新農(nóng)合的“分流+補貼”機制設計下顯著正向影響農(nóng)村就醫(yī)行為。[3]與之相對的，有學者認為差異化的醫(yī)療報銷比例雖然能穩(wěn)健提高基層就診傾向，但由于醫(yī)保政策的城鄉(xiāng)差異，政策變動所產(chǎn)生的效應均不足以抵消城鎮(zhèn)化等自然趨勢引發(fā)的向上集中。[4-5]對醫(yī)療體制建設方面也較為充分，國內(nèi)有研究通過分析核心醫(yī)院和成員醫(yī)院診療量及費用分布情況以及成員醫(yī)療機構(gòu)之間的轉(zhuǎn)診量等發(fā)現(xiàn)，建立緊密型醫(yī)療聯(lián)合體能夠有效提升成員醫(yī)院的服務能力。[6]另有一些研究通過實證案例分析，發(fā)現(xiàn)造成了“上轉(zhuǎn)容易、下轉(zhuǎn)困難”的雙向轉(zhuǎn)診現(xiàn)狀，是由于基層醫(yī)務人員的職業(yè)水平以及醫(yī)療機構(gòu)的利益沖突等問題的存在[7]，“患者、政府、醫(yī)院、醫(yī)生”這四方參與者形成的多級“委托—代理”鏈條中的激勵機制失當[8]，藥物目錄、全科醫(yī)師、基層設備以及下轉(zhuǎn)診困難等制約[9]以及政府在醫(yī)療領域中的職能變化[10]。

綜上所述，現(xiàn)有研究主要集中在探索和分析分級診療制度所面臨的困境，而較少涉及分級診療制度對患者就醫(yī)秩序的影響。就醫(yī)秩序的合理化，可以積極化優(yōu)先次序，減少一大群具有高可觀察收益患者(即急重癥患者)的等待時間，進而改善社會福利。[11]評估公共政策的影響并預測政策的影響效果已是經(jīng)濟學的重要任務之一。[12]在政策評估的發(fā)展過程中，處理效應方法由于以隨機對照試驗為范式以及更為直觀的效應識別，因而有著非常廣泛的影響。[13]與此同時，將雙重差分模型(DID)應用于政策評估使得從經(jīng)驗數(shù)據(jù)中總結(jié)出規(guī)律成為可能，但如果是對一系列單一個體采用DID方法研究則將使得政策的制定或為未來政策制定提供指導變得困難。[14]因此，本文以分級診療政策的試點為外生沖擊，基于省級面板數(shù)據(jù)與漸進性雙重差分的方法來考察分級診療制度對就醫(yī)秩序的糾正效果，以期為當前的分級診療政策的制定與推行提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 指標選取

醫(yī)療機構(gòu)門診人次的變化受很多因素的影響，若這些因素的效應沒有被控制住，則會嚴重影響本文對分級診療政策處理效果估計的準確性。從國內(nèi)外的研究結(jié)果來看，影響居民就診選擇的因素主要有三種：一是醫(yī)療費用的負擔[15- 18]；二是醫(yī)療資源供給[19-20]；三是醫(yī)療信息的不對稱[21-23]。另外，就診選擇還與很多其他因素相關，如技術進步因素[24]、政府干預因素[25]、人口結(jié)構(gòu)因素[26]等。因此，本文根據(jù)現(xiàn)有文獻中對患者就醫(yī)選擇影響因素的研究結(jié)果，從經(jīng)濟、社會、人口三個層面選取代表性指標作為控制變量，其中經(jīng)濟層面指標包括人均地區(qū)生產(chǎn)總值和政府衛(wèi)生支出，社會層面指標為人口城鎮(zhèn)化率，人口層面指標包括人口規(guī)模、老齡化率、少年兒童撫養(yǎng)比。還考慮了公立醫(yī)院規(guī)模、社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)規(guī)模以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院機構(gòu)規(guī)模，具體變量定義見表1。

1.2 數(shù)據(jù)來源

考慮到上述各變量的數(shù)據(jù)可得性，并排除重大公共衛(wèi)生事件(如SARS事件)導致的異常數(shù)據(jù)，本文實證分析部分以2004—2018年中國省級面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，剔除了缺失數(shù)據(jù)的西藏部分，另外由于北京、上海在2010年后不再記錄鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院的醫(yī)療服務數(shù)據(jù)，并且存在行政區(qū)劃上的特殊性，因此剔除北京、上海部分，樣本包含了28個省、市、自治區(qū)15個年度共420條樣本數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)來自于《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》與《中國統(tǒng)計年鑒》。其中，對于存在少量缺失值的個別變量，為了避免樣本損失，本文采用回歸替代法對這部分缺失值進行補充。分級診療政策試點數(shù)據(jù)來自于2006—2016年各省市自治區(qū)人民政府發(fā)布的開展分級診療通知意見(表2)，參與政策試點的省份按照時間逐年增加。

表1 指標選取匯總

表2 各省分級診療政策試點時間表

1.3 研究方法

我國各省、市、自治區(qū)是隨時間逐漸加入分級診療試點的，為更好地估計政策效應，本文將分級診療政策視為一項準自然實驗，借鑒Beck等運用的漸進性雙重差分(漸進DID)的方法，評估分級診療政策對公立醫(yī)院就診率與基層醫(yī)療機構(gòu)就診率的影響。[27]漸進性雙重差分法是雙重差分方法的基礎上衍生出來的，雙重差分方法已成為國內(nèi)政策評估的主流方法之一。具體而言，就是將先開展試點的地區(qū)逐個歸為處理組，將后開展試點的地區(qū)歸為控制組，利用后加入試點的省份構(gòu)造反事實(Counter factual),在試點前與試點后的實驗組與控制組之間進行兩次差分，由此得到的結(jié)果即分級診療政策的效果。相比現(xiàn)有對分級診療政策的實證研究，本文使用漸進性雙重差分的方法能夠更為精準地識別分級診療試點的效果，并有效克服遺漏控制變量帶來的內(nèi)生性問題，使得估計結(jié)果更加科學可靠。使用雙重差分法需要滿足兩個前提條件：一是保證樣本分組的隨機和事件隨機；二是滿足個體處理穩(wěn)定性(SUTVA)假設，確保政策沖擊沒有溢出效應。由于醫(yī)療衛(wèi)生市場的特殊性以及分級診療政策是實現(xiàn)省轄區(qū)甚至市轄區(qū)內(nèi)患者就醫(yī)在兩層級醫(yī)療機構(gòu)間的合理流動，不會影響其他省份患者就醫(yī)的流向，因此天然滿足SUTVA假設。

本文以是否實施分級診療政策試點為準自然實驗考察分級診療政策與就醫(yī)秩序變化之間的因果關系并構(gòu)建了如下漸進DID方法的計量模型，i代表省份，t代表年份，Xit為控制變量，λi為各省固定效應，δt為時間固定效應，εit是擾動項：

Visitrateit=βTreati×Postit+φXit+λi+δt+εit

(1)

其中，Visitrateit表示第i個省在t年末的各層級醫(yī)療機構(gòu)門診人數(shù)所占當年年末門診總診療人次的比例，包括：公立醫(yī)院門就診率(GVR)、社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)診療率(CVR)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院診療率(VVR);Treati為虛擬變量，用來劃分處理組和控制組，由于本文樣本期內(nèi)所有省份都發(fā)布了推進分級診療工作的相關政策文件，因此該虛擬變量都取值為1。本文以實施分級診療試點與否作為外生沖擊，設定虛擬變量Postit，當某省所在年份為政策試點年份時取1，否則取0。Treati×Postit是該模型主要關注的解釋變量，系數(shù)β即為本文關注的政策效應。

為了確保上述方法估計結(jié)果的可靠性，本文從以下兩個方面進行穩(wěn)健性檢驗。

(1)平行趨勢檢驗

倍差法的有效性取決于處理組與對照組的被解釋變量在政策干預之前是否有相同的變化趨勢，即要使得樣本分組滿足隨機性，這是本文計量模型識別政策效應的前提假設。當滿足平行趨勢假設時，則認為政策的干預是具有統(tǒng)計學意義上的隨機性的，從而使用DID模型進行估計的結(jié)果是可信的。具體回歸模型如下：

(2)

(2)子樣本回歸檢驗

盡管基準回歸盡可能地控制了影響公立醫(yī)院就診率與基層醫(yī)療機構(gòu)就診率的其他因素，并通過平行趨勢檢驗增加了回歸結(jié)果的可信程度，但仍存在有一些不可觀測的因素影響本文實證結(jié)果的可能性，為使結(jié)果更加可靠，本文通過子樣本回歸的方式進行穩(wěn)健性檢驗。最早和最晚開展試點的省、市、自治區(qū)可能在某些因素上與其他省份存在差異，因此本文將2010年開展試點的廣東、福建和2016年開展試點的湖南、廣西、云南、河北、山西、重慶從樣本中剔除，按照基準回歸的模型設置，再次估計分級診療試點對公立醫(yī)院就診率、基層醫(yī)療機構(gòu)就診率、社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)就診率以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院就診率的影響。

2 結(jié)果

2.1 各變量描述性統(tǒng)計與分析

表3報告了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中，公立醫(yī)院就診率的均值(標準差)為0.542(0.08)，表明大部分地區(qū)的患者就診多在公立醫(yī)院。社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)就診率的均值(標準差)為0.091(0.055)，表明大部分地區(qū)的社區(qū)衛(wèi)生醫(yī)療資源利用效率處于較低水平，急需提高城市居民的基層就診率。鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院就診率的均值(標準差)為0.272(0.093)，雖然高于社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)就診率，但仍處于一個較低水平。本文的描述性統(tǒng)計結(jié)果表明“倒三角”就醫(yī)秩序是一種普遍的現(xiàn)象。

表3 描述性統(tǒng)計結(jié)果

2.2 多期DID模型基準回歸結(jié)果

表4報告了基于式(1)的全樣本實證估計結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，核心解釋變量的估計系數(shù)符號與顯著性水平在加入控制變量前后沒有發(fā)生實質(zhì)性變化，并且在加入控制變量后的R-squared(擬合優(yōu)度)提高，說明控制變量的加入是有效的。在控制了其他影響因素的條件下，核心解釋變量Treati×Postit的系數(shù)值很小并且未能通過顯著性檢驗。這表明分級診療政策試點后，相比于控制組，處理組的公立醫(yī)院就診率、社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)診療率以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院診療率并沒有呈現(xiàn)顯著差異，在糾正患者就醫(yī)秩序方面，分級診療政策尚未取得顯著的效果。

在控制變量方面，人口老齡化率對公立醫(yī)院就診率的影響系數(shù)在5%的水平上顯著為正，對鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院就診率的影響系數(shù)在5%的水平上顯著為負。人口城鎮(zhèn)化率對鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院就診率的影響系數(shù)顯著為負，對公立醫(yī)院就診率的影響系數(shù)顯著為正(表4)。另外，公立醫(yī)院規(guī)模、社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)規(guī)模與鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院規(guī)模的系數(shù)都在1%的水平上顯著，但公立醫(yī)院規(guī)模的系數(shù)明顯大于社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)規(guī)模與鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院規(guī)模。最后，政府衛(wèi)生支出對社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)就診率的影響系數(shù)顯著為正，表明政府加大對社區(qū)衛(wèi)生機構(gòu)的投入可以提高社區(qū)衛(wèi)生機構(gòu)的就診率。

表4 實證估計結(jié)果

2.3 基層醫(yī)療機構(gòu)服務能力對分級診療政策效果的影響分析

分級診療政策糾正醫(yī)療服務需求者就醫(yī)秩序的效果有限，上下級醫(yī)療機構(gòu)之間規(guī)模的不平衡以及基層醫(yī)護人員的相對短缺等原因?qū)е禄颊呷匀粚⒋筢t(yī)院作為就診以及護理康復的首選，這也是推進分級診療工作最大的難點。如表5顯示，在開展試點前后，社區(qū)醫(yī)師、鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)師、社區(qū)護士人數(shù)占比的均值都有所提升，但最大值都出現(xiàn)了下降現(xiàn)象；鄉(xiāng)鎮(zhèn)護士數(shù)占比的均值則在開展試點后出現(xiàn)降低了。

表5 樣本開展試點前后研究對象的情況

過往在推行分級診療制度時缺乏科學的考核標準，導致在實踐過程中存在目標偏差。[28]2015年國務院辦公廳提出“分級診療試點工作考核評價標準”，指出“每萬名城市居民擁有2名以上全科醫(yī)生，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院擁有1名以上全科醫(yī)生，城市全科醫(yī)生簽約服務覆蓋率≥30%”。當某地的基層醫(yī)療服務能力提升時，分級診療政策對就醫(yī)秩序的糾正效果是否更加顯著呢？對此，本文基于基層醫(yī)師數(shù)與護士數(shù)對樣本中的28個省份進行系統(tǒng)聚類分析，得出基層醫(yī)療服務能力高的省份和基層醫(yī)療服務能力低的省份。其中，社區(qū)醫(yī)療服務能力高的省市區(qū)有內(nèi)蒙古、天津、廣東、江蘇和浙江，其余為社區(qū)醫(yī)療服務能力低的省市區(qū)；鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療服務能力高的省市自治區(qū)有云南、四川、山東、廣西、新疆、江蘇、江西、河南、浙江、海南、湖北、湖南、甘肅、福建、貴州、重慶和陜西，其余為鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療服務能力低的省市區(qū)。

在該部分，先構(gòu)建虛擬變量社區(qū)醫(yī)療服務能力(Ctech)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院服務能力(Vtech)，當樣本在2015年之后為社區(qū)醫(yī)療服務能力高的省市區(qū)時，Ctech取1，否則取0；當樣本在2015年之后為鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療服務能力高的省市區(qū)時，Vtech取1，否則取0。然后將該兩虛擬變量分別與Treat×Post相乘，考察當基層醫(yī)療服務能力較高時，居民的基層就診率是否更加顯著(表6)。當社區(qū)醫(yī)療服務能力較高時，公立醫(yī)院的診療率顯著下降了3.1%且在5%的水平上顯著，但類似的效果沒有在鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)出現(xiàn)。

表6 基層醫(yī)療機構(gòu)服務能力的影響

2.4 實證結(jié)果的合理性與穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗估計結(jié)果的可靠性，首先基于式(2)進行對核心解釋變量在試點前后的不同邊際效應進行估計。估計結(jié)果如圖1所示，其中橫軸皆表示開展分級診療試點前后年份，即k值的大小，圖1a、1b、1c的縱軸分別表示公立醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務中心(站)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院就診率的變化。趨勢線上的圓圈表示估計系數(shù)βk的估計值，圓圈上下的虛線范圍表示95%的置信區(qū)間。根據(jù)圖1可知，在開展分級診療試點前的年份，即當k<0時，三類醫(yī)療機構(gòu)的估計系數(shù)βk與0沒有顯著差異，說明試點前各省市區(qū)三類醫(yī)療機構(gòu)的就診率具有共同變化趨勢，滿足平行趨勢假設，說明本文回歸方法的使用與回歸結(jié)果是合理的。當k>0時，圖1a估計系數(shù)βk只有在政策沖擊后的前兩年與0有顯著差異，圖1c估計系數(shù)βk只有在政策沖擊后的第一年與0有顯著差異，這說明分級診療試點開展后能短暫降低公立醫(yī)院就診率，提高鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院就診率，但很快政策效果便消失。而圖1b估計系數(shù)βk則在政策沖擊前后皆與0沒有顯著差異，表明分級診療政策并不能顯著提高城市居民的社區(qū)就診率。

a.公立醫(yī)院就診率的動態(tài)變化

表7 剔除2010年與2016年開展試點的省、市、自治區(qū)的回歸結(jié)果

子樣本回歸檢驗估計結(jié)果如表7所示?？梢钥闯?，在剔除2010年與2016年開展試點的省、市、自治區(qū)后，公立醫(yī)院門診就診率以及基層醫(yī)療機構(gòu)就診率核心解釋變量的估計系數(shù)仍沒有顯著變化，這與本文基準回歸的結(jié)論一致，說明基準回歸是穩(wěn)健的。

3 討論

3.1 政策效果不顯著，醫(yī)療資源配置與社會釋放的醫(yī)療需求不平衡

本文基于漸進雙重差分的方法評估分級診療制度對“倒三角”就醫(yī)秩序的糾正效果，研究發(fā)現(xiàn)，2004—2018年分級診療制度對“倒三角”就醫(yī)秩序只有短暫的糾正效果，就醫(yī)秩序仍有較大的改善空間。一直以來，公立醫(yī)院占據(jù)著社會上絕大部分優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源，導致公立醫(yī)院成為高質(zhì)量醫(yī)療服務的代名詞。一方面，隨著人口老齡化以及城鎮(zhèn)化水平的提高，社會對高質(zhì)量醫(yī)療服務的需求被釋放[4- 5]，伴隨著公立醫(yī)院規(guī)模的擴張，醫(yī)療服務需求被向上轉(zhuǎn)移。另一方面，醫(yī)療市場也存在著市場競爭[20]，醫(yī)療服務需求者在就醫(yī)時多數(shù)考慮醫(yī)療服務質(zhì)量而較少考慮其治療支出，在以“群眾自愿”的分級原則下，當不同級別醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療服務質(zhì)量相差較大時，絕大部分醫(yī)療服務需求者會選擇醫(yī)療服務質(zhì)量高的大醫(yī)院。醫(yī)療資源配置與社會釋放的醫(yī)療需求不平衡，在市場力量的自我調(diào)節(jié)作用下，公立醫(yī)院的就診率持續(xù)高居不降。

3.2 提高社區(qū)醫(yī)療服務能力對就醫(yī)秩序有顯著的正向影響

本文進一步分析分級診療政策試點前后基層醫(yī)療服務能力的變化以及對就醫(yī)秩序的影響，結(jié)果顯示：(1)開展分級診療政策試點后，社區(qū)衛(wèi)生服務醫(yī)師的數(shù)量和比例均有所提高，但提高程度不明顯，并且有的地區(qū)出現(xiàn)下降，這表明相對于高級別醫(yī)院醫(yī)護人員的擴充程度，基層醫(yī)護人數(shù)的擴充程度有待提升；(2)社區(qū)醫(yī)療服務能力較高可以加強分級診療政策效果，進而顯著降低公立醫(yī)院的診療率，因此在城鎮(zhèn)化的背景下，提高社區(qū)醫(yī)療服務能力，對于就醫(yī)秩序具有積極的調(diào)整作用。社區(qū)醫(yī)療服務能力的提高，可以有效刺激居民轉(zhuǎn)變其就診行為，提高居民的基層就診率，這與已有研究結(jié)論一致。[29- 30]

4 建議

4.1 平衡醫(yī)療資源配置，控制公立醫(yī)院規(guī)模擴張

不同級別醫(yī)療機構(gòu)之間醫(yī)療資源配置的失衡，尤其是公立醫(yī)院具有行政資源等優(yōu)勢，虹吸基層醫(yī)療人員與患者，擠壓著基層醫(yī)療機構(gòu)的發(fā)展空間。為避免基層醫(yī)療機構(gòu)的服務能力被稀釋，在今后的醫(yī)療資源配置以及相關政策的制定過程中，需要加強對地區(qū)不同級別醫(yī)療機構(gòu)之間醫(yī)療資源的平衡把控，控制公立醫(yī)院規(guī)模的粗放式擴張；同時也要因地制宜地調(diào)整投入資源，優(yōu)化基層醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療資源，從而提高基層就診率，改善“倒三角”就醫(yī)秩序。

4.2 基層醫(yī)療服務能力是推進分級診療落地的突破口

改善當前基層醫(yī)護人員供給短缺是今后推進分級診療政策落地的重要途徑。一方面仍需加強經(jīng)濟建設，促進基礎設施建設的完善，優(yōu)化就業(yè)環(huán)境，另一方面地方政府應結(jié)合市場化手段，制定兼顧效率與公平的標準，有序增加基層醫(yī)護人員的供給。具體而言，一是可通過聯(lián)合醫(yī)學院校實施定向培養(yǎng)計劃，增加醫(yī)療資源薄弱地區(qū)的基層醫(yī)護人員；二是建立完善醫(yī)生學習交流平臺，提高該地區(qū)基層醫(yī)生的職業(yè)技術水平，通過不斷提升基層醫(yī)療服務能力進而提高社區(qū)群眾的就診意愿；三是在給予基層醫(yī)護人員充分的生活和工作保障的基礎上，制定科學的薪酬體系與晉升激勵制度，促進醫(yī)療人才向基層下沉，同時通過科學的績效考核規(guī)范基層醫(yī)護人員的向上轉(zhuǎn)診行為。在建設基層醫(yī)護人才隊伍方面，除了要認真貫徹執(zhí)行相關政策的指導思想之外，還要切實關注基層醫(yī)護人員的需求，在政策上實現(xiàn)向基層傾斜。

作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。