基于合成控制法的按病種分值付費(DIP)的實施效果評估
——清遠市實證研究

曹劍波 劉亞清 張美成 牛浩然 姜 峰

華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院 湖北武漢 430030

醫療技術和社會保障水平的提高是我國人民對美好生活需要的重要組成部分。經過幾十年的努力，我國已經建成了世界上覆蓋人數最多(13.64億人)、覆蓋比例最高(96.8%)的基本醫療保險體系[1]，但醫保支出規模增長過快，居民醫療負擔加重的問題也隨即凸顯。2019—2021年，醫保基金總支出從19 945億元增長到24 011億元，增長率超過20%；除2020年受疫情影響之外，其他年份的居民人均醫療保健支出增長率均超過了人均可支配收入的增長率。[2]隨著醫藥衛生體制改革的不斷深入，醫保支付制度作為關系民生的重要部分，其改革也迫在眉睫。2016年國務院印發的《“健康中國2030”規劃綱要》明確提出“全面推進醫保支付方式改革，積極推進按病種付費、按人頭付費，積極探索按疾病診斷相關分組付費、按服務績效付費，形成總額預算管理下的復合式付費方式”；2020年《中共中央國務院關于深化醫療保障制度改革的意見》要求深化醫保支付方式改革，提高醫療保障基金使用效率。

按病種分值付費模式(Diagnosis-intervention Packet，DIP)是基于醫院大數據建立的一套完整的醫保支付管理系統，在總額預算機制下，根據年度醫保支付總額、醫保支付比例及各醫療機構病例的總分值計算點值，可應用于醫保支付、基金監管、醫院管理等多個領域。醫保部門基于病種分值和點值形成支付標準，對醫療機構每一病例實現標準化支付，不再以醫療服務項目費用支付，目的是控制醫療機構費用的過快增長和更加有效地利用醫療資源。[3]經過前期多個試點城市的經驗積累，2020年11月4日《國家醫療保障局辦公室關于印發區域點數法總額預算和按病種分值付費試點城市名單的通知》指出，共有27個省(直轄市)71個城市進入試點名單。

雖然DIP試點已在我國多個城市推廣實施，但目前國內研究DIP的文獻并不多，大多數是對該政策在不同地區實施的比較或是和其他醫保支付方式的比較[4-5]、DIP對公立醫院內部管理的影響及建議[6-8]、實施DIP對醫生行為的影響[9]及實施DIP的SWOT分析[10, 11]等。而對DIP實施效果的研究大多是通過對某一地區醫保數據進行比較，并做簡單的分析[12-13]，或是利用醫院內部的微觀數據，對實施DIP前后患者的住院日、住院費用等指標進行比較[14-15]。本文首次使用宏觀層面的統計年鑒構建面板數據來研究DIP的政策效應，采用2014年廣東省清遠市DIP試點作為準自然實驗，利用空間計量中的合成控制法構建反事實對照組，探究實施DIP對平均住院日和平均住院費用的影響，使實證結果更具有普適性和借鑒意義，為推進“健康中國”戰略、深化醫保制度改革及推進DIP支付方式的全覆蓋提供實證證明及參考。

1 研究設計

1.1 研究方法

1.1.1 合成控制法

廣東省清遠市于2014年開始試點DIP，省內(除中山市、汕頭市)其余城市均在2018年后開始試點，因此，可將實施DIP作為一項準自然實驗。根據魯賓反事實框架理論，試點城市可作為“處理組”，其他備選地區可以作為“對照組”，通過比較處理組和對照組所研究變量的差異，便可得出實施DIP的政策效應。[16]在政策評估中最常用的方法是雙重差分法(DID)，但使用雙重差分法做政策評估的一個重要前提是處理組與對照組在政策實施前具有可比性。在試點地區確定的情況下，非試點地區“對照組”的選擇就有一定的主觀性和隨意性[17]，很難找到一個在經濟發展狀況、醫療衛生水平和人口結構都與清遠市相近的，并且沒有實施DIP的城市作為對照組，即對照組不一定能夠滿足平行趨勢假設。此外，在試點期間的政策效應還可能受到其他政策影響，因此，較難得到實施DIP的凈效應。

合成控制法(Synthetic Control Method)較好地解決了選取對照組的問題，通過將非試點地區進行線性組合，根據對面板數據的處理來確定線性組合的最優權重，人為地構造一個效果良好的對照組。相比于雙重差分法，合成控制法的優勢在于解決了研究者自己選擇對照組的主觀性，也減少了內生性問題。Abadie和Gardeazabal提出該方法后[18]，越來越多研究者利用其評估政策的實施效應[16-17, 19-21]。因此，本文選用合成控制法對清遠市實施DIP的政策效果進行評估。基本思路如下：直接尋找一個與清遠完全相似的城市極其困難，可以將沒有實施DIP的其他城市通過數學模型擬合出一個與政策實施前的清遠在經濟、人口、醫療等各方面相似程度較高的“合成清遠”，而在政策實施后“真實清遠”與“合成清遠”的差異即為實施DIP的凈效應。實證方法的具體內容闡述如下：

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1.1.2 穩健性檢驗

穩健性檢驗主要包括兩種檢驗方法：安慰劑檢驗和迭代剔除法。

Abadie認為合成控制法屬于比較案例研究的一種，由于合成權重為正的地區數量并不多，故采用大樣本理論進行統計推斷并不嚴謹，因此提出了“安慰劑檢驗”[22]，這類似于統計學中的“排列檢驗”，并適用于任何樣本容量。“安慰劑檢驗”的基本思路是: 依次將所有的對照組全部假想成為處理組，分別合成每一個非試點地區的反事實狀態，如果在政策實施后每一個地區與合成地區的政策效應均小于真實試點地區的政策效應，則認為政策沖擊效應是存在的。本文假設其余城市同樣在2014年開始實施DIP，并將清遠作為未實施該政策的城市，然后使用合成控制法依次獲得19個城市的反事實狀態，如果清遠的真實效應與其他城市隨機產生的效應差異足夠大，則說明清遠實施DIP對于減少平均住院日和降低平均住院費用增速的效果是顯著的。

迭代剔除法可以檢驗過度依賴單一權重地區的合成清遠與真實清遠之間差值的影響，從而檢驗模型的穩健性。本文利用迭代法對合成清遠的擬合結果穩定性進行測驗，每次迭代刪除一個合成清遠權重為正的城市，用來檢驗合成清遠的平均住院日和平均住院費用是否會受到合成城市里各地區權重的影響，刪除各權重城市是否會影響最終合成的結果。若結果與原合成結果相同，即有一致的政策效果，說明權重因素不會影響最終的合成結果，政策效應是穩健的。

1.2 數據來源及模型構建

合成控制法需要使用試點地區和非試點地區的平衡面板數據進行研究。清遠市于2014年開始試點DIP，是廣東省第二個試點地區(中山市于2010年開始試點，刪除中山市相關數據)，故本文選取清遠市作為評估對象。本省內部的醫保政策有一定的統一性，2018年起廣東開始在全省推行DIP，故本文使用2008—2017年廣東省各地級市層面的數據進行研究，數據來源于《中國統計年鑒》《中國衛生統計年鑒》《廣東衛生健康統計年鑒》及廣東省各市的《城市統計年鑒》。因部分統計年鑒無法查閱到相關年份數據，導致數據項“平均住院費用”缺失，最終只錄得2011—2017年數據。由于“平均住院費用”為結果變量，可將解釋變量時間與之匹配構建面板數據進行評估。最終本文錄得廣東(除中山市)共20個城市的平衡面板數據。

在模型構建上，合成控制法中選擇的解釋變量要對結果變量有較強的預測能力，但并不是簡單的要求結果變量與解釋變量之間存在直接的因果關系。目前，在醫療衛生領域構建的指標體系主要有社會及人口因素、經濟因素、醫療衛生因素等，本文選取了可能對DIP實施效果產生影響的部分指標[21]，詳見表1。其中，入院強度為本文設置的變量，取年住院人次與總人口的比值，平衡了各市人口總量的差別，用來衡量該地區的住院比例；人均GDP與城鎮人均可支配收入對平均住院費用有較大的影響；衛生機構數量、萬人醫生數量和病床使用率等醫療資源對平均住院日預測能力較好。

表1 模型構建的指標體系

2 實證分析

2.1 基于合成控制法的實證結果

2.1.1 按病種分值付費對患者平均住院日的影響

表2展示了利用其他控制組城市構造合成清遠的權重系數組合，共有4個地區權重系數大于零，其中河源、江門在合成組中權重較大。為了檢驗合成清遠的擬合效果是否理想，表3展示了實施DIP之前真實清遠與合成清遠的各解釋變量值，對比發現真實清遠與合成清遠在主要解釋變量上差異度較小，這說明合成清遠較好地刻畫了真實清遠平均住院日的變化情況，從而可以利用合成清遠和真實清遠的差異來評估政策效應。

表2 合成清遠平均住院日的地區權重

表3 真實清遠與合成清遠平均住院日的解釋變量對比

圖1是真實清遠和合成清遠2008—2017年平均住院日的變化情況，豎虛線位置為DIP試點開始實施的2014年。虛線左側顯示政策實施前真實清遠與合成清遠平均住院日走勢相同；虛線處為實施DIP 的第一年，在虛線右側，真實清遠和合成清遠在平均住院日上發生了趨勢的偏離，真實清遠平均住院日逐年下降，合成清遠甚至出現上升趨勢，這一偏離差異代表了DIP的實施效果。圖2可以看出，真實清遠與合成清遠平均住院日的差異隨時間變化的趨勢，真實清遠在2013年平均住院日比合成清遠少0.1天，而到2017年則擴大到1天，這說明實施DIP有利于減少患者的平均住院日。

圖1 2008—2017年真實清遠與合成清遠平均住院日的變化情況

圖2 2008—2017年真實清遠與合成清遠平均住院日差值情況

2.1.2 按病種分值付費對患者平均住院費用的影響

表4展示了合成清遠平均住院費用的各市權重系數組合，同樣有4個地區權重系數為正，其中河源、云浮合成的權重最高，分別為0.391和0.327，對合成清遠的貢獻較大。表5是真實清遠和合成清遠在實施DIP前主要解釋變量的對比情況，可以發現真實清遠和合成清遠在主要解釋變量上差異很小，合成清遠可以很好地刻畫變化趨勢，合成控制法的擬合效果較為理想。

表4 合成清遠平均住院費用的地區權重

表5 真實清遠與合成清遠平均住院費用的解釋變量對比

圖3顯示了真實清遠和合成清遠2011—2017年平均住院費用的變化情況。豎虛線為政策實施的2014年，虛線左側真實清遠與合成清遠的平均住院費用高度相似；并且試點政策在實施的當年就有明顯的效果，2014年合成清遠的平均住院費用已顯著高于真實清遠，在虛線右側，真實清遠和合成清遠的偏離程度逐漸擴大，說明真實清遠平均住院費用的增速小于合成清遠。圖4展示了真實清遠與合成清遠平均住院費用的差值隨時間變化的情況，政策實施前(2011—2013年)兩者的差值極小，2014年政策試點后差值明顯拉大，且政策實施效果隨著時間的推移有逐步擴大的趨勢，2017年兩者差值已接近1 000元，合成清遠比真實清遠的平均住院費用高14%左右，證明DIP對于控制住院費用增長有較好的效果。

圖3 2011—2017年真實清遠與合成清遠平均住院費用的變化情況

圖4 2011—2017年真實清遠與合成清遠平均住院費用差值情況

2.2 穩健性檢驗

2.2.1 安慰劑檢驗

本文對除清遠外其余19個城市進行了“安慰劑檢驗”，并得到“安慰劑檢驗”的分布，再將清遠的政策效應與之進行對比。

在其余19個城市在進行安慰劑檢驗時，在政策實施前部分城市合成控制的擬合效果很差，即均方誤差(MSPE)較大，則會使政策實施后的變量波動也很大，導致結果的不可信。在剔除MSPE較大的地區后得到的安慰劑檢驗結果如圖5、圖6所示。可以看出其他城市作為試驗城市的政策效應與清遠作為試驗城市的政策效應差距明顯，證明實施DIP對于減少平均住院日和降低平均住院費用增幅的效果不是由偶然因素引起的。

圖5 安慰劑檢驗(平均住院日)

圖6 安慰劑檢驗(平均住院費用)

2.2.2 剔除權重城市

其余城市合成反事實清遠的權重會對合成的結果產生一定影響，合成清遠的權重可能過度依賴某單一用于合成的地區，造成合成清遠與真實清遠存在一些差別，從而導致政策效應出現偏差，本文通過剔除最大權重地區后再進行合成控制，來證明政策效應的穩健。圖7、圖8展示了剔除最大權重地區后的合成結果，證明實施DIP的政策效應不隨合成清遠的城市樣本變化而改變。

圖7 剔除最大權重地區后的平均住院日

圖8 剔除最大權重地區后的平均住院費用

3 結論與建議

本文利用清遠市DIP試點作為準自然實驗案例，運用合成控制法評估了實施DIP對平均住院日和平均住院費用的影響，實證發現實施DIP可以有效降低患者的平均住院日，提高醫院病床的周轉率、提升醫院的運行效率；降低了平均住院費用的增速，從而減緩了醫保基金的支出增速，維護了醫保基金的運行安全。清遠市醫保基金從2012年當年虧空1.5億元，到2017年整體收支平衡，在實施DIP改革后醫保的虧空逐年好轉[2]，患者也一定程度上減輕了經濟負擔，住院費用的自付比例降低[23]，尤其是藥物支出明顯下降[24]。在醫保基金總額控制下使醫院、科室間形成了良性的競爭機制，提高了醫院的服務質量[25]，醫、保、患三方均獲得DIP改革的好處。本文的結論為國家推廣實施DIP，深化醫保支付方式改革提供了一定的理論及實證依據。

DIP作為我國原創、有中國特色的醫保支付方式[26]，雖然借鑒了國外成熟的按疾病診斷相關分組付費(DRG)的方式，也有前期多個城市的試點經驗，但在實際操作中仍存在一些問題需要改進，結合以上對清遠市的研究，提出如下建議：

對于各市的醫保管理部門，對病種分值的設置、病種覆蓋的范圍和診治方式的劃分不應照搬原試點城市的政策。應在國家技術規范的指導下利用當地具體的病種特點和醫保數據，結合當地醫療資源配置現狀，更加科學合理地設置病種分值庫，這是按病種分值付費產生良好效果的基礎。在不同級別醫療機構的系數及報銷比例的設定上，應該與分級診療相結合，通過實施按病種分值付費引導患者的就醫選擇，比如治療常見病在基層醫療機構的起付線低于三級醫院的起付線，而報銷比例則基層醫療機構更高，運用此方式推動“基層首診、雙向轉診、急慢分治、上下聯動”。[27]還需建立與醫院的溝通機制，及時調整醫院在實施中發現的不合理制度設定，糾正實施中的問題，逐步完善當地醫保支付政策。醫保部門也應針對DIP實施過程中醫院充點數、組別高套、降低住院質量等不良行為進行監督，利用大數據監測來保證醫療服務質量；并發揮其考核主體的作用，建立激勵機制，使DIP真正讓多方收益。

對于醫院來說，前期應建立高質量的病案、病例管理制度，為推進病種成本核算和分值設定提供依據，也借此提升醫生對于病案的重視程度，推進病案管理的標準化；并更新組織架構，完善信息化系統，以滿足科室協作、醫療質量評估、績效考核等方面需求；提升醫院的管理水平，做好成本預算，加強成本控制，杜絕小病大治、過度用藥等不良行為；院內還需加強政策的宣傳培訓，使醫護人員了解DIP的內容，落實到臨床環節，規范醫療行為。

需要說明的是，2018年廣東全省開始逐步推行DIP，受制于數據問題，本文僅研究了試點城市2014—2017年的短期政策效應，且前期擬合數據年份不夠長。2021年，全國71個城市開始試點DIP，相信之后會獲得更多的試點數據，政策效應進一步顯現，并能提出更加有針對性的建議。

作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。