新醫改背景下北京市居民基層就診行為變化特征：基于2013年和2018年國家衛生服務調查數據

王惠娟，劉曉云

Chow檢驗介紹：

Chow檢驗由計量經濟學家鄒至莊提出，目前被廣泛應用于檢驗給定時間節點有無結構變化的研究中。這種方法以檢驗時點為分界點，將整個時間序列數據一分為二，對比前后兩部分結構變化是否超過閾值，從而判定是否存在結構變化。此方法適用于突變位置已知情況下的檢驗。在實際應用中，Chow檢驗用于檢驗整個樣本的各子樣本中模型的系數是否相等，是常用的三種檢驗組間系數差異的方法之一，另外兩種分別是基于似無相關模型的檢驗方法（suest）和費舍爾組合檢驗（permutation test）。

2009年開始的新醫改以“強基層”為重要原則，大力加強基層衛生服務能力建設。從2012年開始，醫改重點轉向醫療服務體系效率的改善，探索基層與醫院利益共享的分級診療模式。但是由于多數醫聯體為松散型醫聯體，醫療服務仍然以醫院為主導，基層醫療衛生機構在其中沒有發揮應有的作用，患者仍然傾向于利用二、三級醫院的服務［1］。基層醫療衛生服務的占比逐年下降，2009—2018年，我國基層醫療衛生機構門診診療人次數占比不斷降低，從2009年的61.82%下降到2018年的53.04%［2］。從北京市來看，自新醫改以來，為提升基層衛生服務的利用效率，北京市在醫藥衛生體制改革方面著力于分級診療制度建設、取消公立醫院藥品加成、醫療服務價格改革等重點領域［3］。2017-04-08，北京市醫藥分開綜合改革全面推開，覆蓋全市3 700多家醫療機構。根據《北京市醫藥分開綜合改革實施方案》，改革主要包括三方面：一是取消藥品加成，實行藥品零差價；二是設立醫事服務費，根據醫療機構等級設立差額醫事服務費，取消掛號和診療費；三是調整435項醫療服務項目價格。對于改革的評估和相關研究顯示，2017年4—10月，三級醫院平均每家機構門診服務量同比下降12.11%，基層醫療衛生機構平均每家機構同比上升11.49%［4］；改革實施1年后，三級醫院門診服務量下降11.9%，基層醫療衛生機構的門診服務量上升15.0%［5］。一級醫院及社區衛生服務中心（站）服務量穩步上升，分級診療效果明顯［5］。在全國基層就診率保持下降趨勢的宏觀背景下，北京市基層就診率上升，患者下沉到基層就診，但是下沉到基層的患者特征尚不清楚，若下沉到基層的主要是低社會經濟地位的患者，這將不利于醫療服務的公平性。此外，既往研究多從供方出發，利用醫療機構數據分析就醫流向的變化，但是北京市醫療機構數據中存在大量的外地就醫患者，無法確切地反映北京市當地居民的就醫行為及其變化。有必要從需方角度分析北京市居民的就醫行為變化及其特征，為進一步推進分級診療制度、基層醫療衛生機構建設提供證據，為其他地區醫療衛生體制改革提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源 本研究開展時間為2020年7—9月，數據主要來自2013年（第五次）和2018年（第六次）北京市國家衛生服務調查的“家庭入戶調查”數據。國家衛生服務調查采用多階段隨機抽樣方法，2013年北京市共10個區（縣）參加調查，包括東城、朝陽、海淀、石景山、門頭溝、通州、昌平、懷柔、密云及延慶，共調查7 800戶家庭，20 376人。2018年北京市全市16個區（縣）均參加調查，共調查12 303戶家庭，29 197人。問卷中部分問題只涉及≥15歲居民，如慢性病患病情況及婚姻狀況。另外，<15歲居民對于就診機構的選擇可能是來自監護人的選擇。因此，本研究的研究對象為≥15歲、過去兩周有過就診經歷的居民。對收入做居民消費價格指數（CPI）調整：根據北京市統計局官網提供的居民消費價格指數，以2018年為基期，調整2013年調查家庭的年收入。

1.2 理論模型 安德森模型是衛生服務領域分析個人醫療行為影響因素和可及性的主流模型［6］。模型發展至今，經過了多次的修正和調整，模型基本固定為“環境”“人口特征”“醫療行為”“醫療結果”。依據安德森模型，醫療行為受到傾向性特征、使能資源、健康需求、醫療服務體系及醫療結果的影響［7-11］。本研究根據數據可得性和研究目的對模型進行調整，將影響居民就診機構選擇的因素分為傾向特征、使能資源、醫療需求及醫療服務體系（圖1）。傾向特征包括年齡、性別及城鄉地區，使能資源包括家庭人均收入和醫保類型，以慢性病患病情況衡量居民的醫療需求。其中，在收入指標上，參考經濟合作與發展組織（OECD）對于相對貧困的定義和劃分標準，即按照一個國家或地區社會中位數收入的50%來確定貧困線［12］。因此，本文以第五次和第六次衛生服務調查居民家庭人均收入中位數的50%作為低收入線。

圖1 居民就診行為研究理論模型Figure 1 Theoretical model of healthcare seeking behaviors of citizens

1.3 統計學方法 分類變量以頻數和百分比表示，組間比較采用χ2檢驗，以P<0.05為差異有統計學意義。采用分層分析，比較北京市醫藥分開綜合改革前、后患者就醫行為變化及其特征，將樣本按年份分為兩個亞組，分別構建居民就醫行為模型，比較回歸系數在兩個亞組的差異。yai和ybi分別表示2013年和2018年患者就醫機構選擇（是否為基層醫療衛生機構），βan和βbn分別表示2013年和2018年自變量xn對居民就醫機構選擇的作用系數。采用多元Logistic回歸模型構建居民醫療機構選擇的定量模型，以是否基層就診為因變量（賦值：否=0，是=1），以性別、年齡、居住地區、家庭人均收入水平、醫保類型、患慢性病情況及年份為自變量，分析北京市居民醫療機構選擇的影響因素。

由于回歸系數βan和βbn的95%置信區間（CI）可能存在重疊區域，無法直接比較兩個回歸系數的大小，也無法直接判斷兩個回歸系數是否存在統計學差異。常用Chow檢驗比較分組回歸系數，允許所有的變量在兩組之間都存在系數差異，該檢驗要求兩組的隨機干擾項具有相同的分布，即同方差，兩期橫斷面研究較難滿足同方差的條件。既往研究認為當樣本量足夠時，可以忽略異方差的影響［13］，在本研究中采用穩健標準誤估計參數，以允許隨機干擾項存在異方差的情況。

2 結果

2.1 被調查居民基本情況 2013年北京市調查居民中≥15歲、過去兩周有過就診經歷的居民共計2 508例，其中男1 084例（43.26%），≥60歲者1 553例（61.92%），居住在城區1 421例（56.66%）；2018年增加調查區（縣）后≥15歲、過去兩周有過就診經歷的居民共計6 405例，其中男2 862例（44.68%），≥60歲者3 915例（61.69%），居住在城區者3 513例（54.85%）。

2.2 2013—2018年北京市居民基層就診率 總體來看，≥15歲的調查居民中，基層就診率從2013年的60.89%（1 527/2 508）上升到2018年的64.40%（4 125/6 405），差異有統計學意義（χ2=9.61，P=0.002）。如前所述，北京市參與第五次和第六次衛生服務調查的區（縣）有所不同，第五次僅10個區（縣）參與調查，第六次所有區（縣）均參與調查，對比參與第五次衛生服務調查的北京市10個區（縣）在前后兩次調查中居民基層就診行為的變化，發現10個區（縣）的基層就診率從60.89%（1 527/2 508）上升到2018年的65.68%（2 737/4 167），差異有統計學意義（χ2=15.62，P<0.001）。

2.3 不同特征居民2013年與2018年基層就診率比較2018年女性、≥60歲、居住在城區、非低收入、具有城鎮職工醫保、患≥2種慢性病者基層就診率高于2013年，差異有統計學意義（P<0.05），見表1。

表1 不同特征居民2013年與2018年基層就診率比較〔%（n/N）〕Table 1 Primary healthcare utilization rates of Beijing residents in 2013 and 2018 by socioeconomic factors

2.4 2013年和2018年北京市居民基層衛生服務利用情況影響因素的Logistic回歸分析 （1）傾向性因素：年齡是2013年和2018年北京市居民就診機構選擇的影響因素（P<0.05），與<60歲者相比，≥60歲者更傾向于選擇基層醫療衛生機構就診〔OR（95%CI）分別為1.21（1.01，1.44）、1.44（1.29，1.62）〕。性別因素是2018年北京市居民就診機構選擇的影響因素（P<0.05），與男性相比，2018年女性更傾向于選擇基層醫療衛生機 構就診〔OR（95%CI）=1.12（1.00，1.24）〕。 居住地區是2013年北京市居民就診機構選擇的影響因素（P<0.05），與郊區居民相比，2013年城區居民選擇基層醫療衛生機構就診的可能性更低〔OR（95%CI）=0.77（0.64，0.93）〕。（2）使能資源：醫保類型是2013年和2018年北京市居民就診機構選擇的影響因素（P<0.05），與具有城鄉居民醫保的居民相比，具有城鎮職工醫保的居民選擇非基層醫療衛生機構就診的可能性更大〔OR（95%CI）分別為0.51（0.42，0.62）、0.79（0.70，0.90）〕。收入因素是2018年北京市居民就診機構選擇的影響因素（P<0.05），與非低收入家庭相比，2018年低收入家庭居民選擇基層醫療衛生機構就診的可能性更大〔OR（95%CI）=1.48（1.29，1.71）〕。（3）醫療需求：慢性病患病情況是2013、2018年北京市居民就診機構選擇的影響因素（P<0.05），與未患慢性病居民相比，患1、≥2種慢性病者更傾向于選擇基層醫療衛生機構就診〔2013年OR（95%CI）分別為2.56（1.85，3.53）、1.60（1.15，2.22），2018年 OR（95%CI） 分別為1.90（1.64，2.21）、1.56（1.34，1.81）〕，見表2。

表2 2013年與2018年北京市居民選擇基層醫療衛生機構就診影響因素的Logistic回歸分析Table 2 Logistic regression analysis of factors possibly associated with primary healthcare utilization of Beijing residents in 2013 and 2018

2.5 2013年與2018年北京市居民就診機構選擇影響因素變化的Chow檢驗Chow檢驗結果顯示：2013年與2018年北京市居民就診機構選擇影響因素中的醫保類型、居住地區因素差異有統計學意義（P<0.05）且OR>1.00，說明2018年具有城鎮職工醫保的居民、居住在城區的居民基層就診率增加；其他因素在95%的顯著性水平上不具有統計學意義，見表3。

3 討論

3.1 北京市居民2018年基層就診率較2013年增加2012年后新醫改進入第二階段，此階段改革的重點是發展基層醫療衛生機構、提升醫療服務效率，但是數據顯示全國基層就診率一直呈下降趨勢［4-5］，而在北京市，患者已向基層下沉，但是缺少有代表性的需方證據支持這一結論。本研究對2013年和2018年國家衛生服務調查數據進行分析，發現北京市居民2018年基層就診率較2013年明顯增加。在全國基層門診服務占比下降的背景下，北京市門診患者整體流向改善。患者的下沉可提高基層醫療資源的利用率，控制醫療費用增長，同時也有助于緩解大醫院“人滿為患”的狀態，理順就醫秩序，分化基層和二、三級醫療機構的功能，推動分級診療制度落實。

新醫改以來北京市實施的各項醫療衛生政策是北京市基層就診率增加的重要原因之一。已有研究顯示，北京市醫藥分開綜合改革通過醫事服務費的調整、基層用藥目錄與三級醫院對接等主要措施，使得門急診患者就診流向發生明顯變化［5］。對不同級別醫療機構設立差額的醫事服務費是改革措施之一，三級、二級和基層的主治醫師的醫事服務費分別是50、30、20元，通過梯度化的價格引導患者就醫。同時，基層醫療衛生機構與三級醫院慢性病用藥目錄完全對接，高血壓等慢性病患者可在社區獲得105種常用藥品，且基層醫療衛生機構對符合條件的慢性病患者可提供兩個月的長處方。這些措施促使一部分常見病、輕癥患者及以開藥為主的慢性病患者在價格引導下更多地在基層醫療衛生機構就診。此外，≥60歲老年人在基層醫療衛生機構就醫可免除醫事服務費，家庭醫生簽約服務內容的不斷豐富等措施共同作用使得居民基層就診率上升［4］。

表3 2013年與2018年北京市居民選擇基層醫療衛生機構就診的Chow檢驗Table 3 Chow test results of primary healthcare utilization of Beijing residents in 2013 and 2018

但是，隨著基層醫療衛生機構患者的增加，基層醫療衛生機構的醫務人員面臨工作量及醫療風險的進一步增加，為適應工作負荷的變化，基層醫療衛生機構應加快能力建設，以提高自身承接常見病診治的能力。應完善基層醫療衛生機構的人才隊伍建設，培養和吸引更多的全科醫生補充到基層醫療衛生機構，為居民提供高質量的衛生服務；同時，應進一步將人才補助政策向基層醫療衛生機構傾斜；在分配制度上給予基層醫療衛生機構更多的自主權，以充分調動基層醫務人員的積極性。3.2 2013—2018年居住城區、具有城鎮職工醫保的患者下沉到基層就診 新醫改后，北京市居民下沉到基層就診，若下沉到基層的主要是低社會經濟地位的患者，如低收入患者，將引起新的醫療服務公平性的問題。研究發現，居住在城區、具有城鎮職工醫保的患者基層就診行為增加，未發現2013—2018年不同收入人口基層就診率變化存在異質性。新醫改后并非是低收入患者更多地利用基層衛生服務，說明改革并未引起新的醫療服務公平性問題。這可能與北京市新醫改政策向低收入人群傾斜有關。在北京市醫藥分開綜合改革中，社會救助對象的醫療救助報銷比例提高了10個百分點，封頂線提高了50%，使得低收入患者的醫療服務得到了有效的保障，改革實施后社會救助對象門診、住院和重大疾病救助政策范圍內人均負擔減少了30%左右［14］。

居住在城區、具有城鎮職工醫保的患者下沉到基層就診可能與城區具有優質的基層醫療衛生服務資源有關，社區衛生服務機構在城區更加集中，與居民距離更近，居民就醫更加方便。鄭研輝等［15］研究結果顯示，北京市基層醫療衛生資源分布不均衡，城六區基層衛生資源的配置情況及資源可及性優于郊區。當基層醫療衛生機構的可及性和服務質量有所保障時，城區居民對服務價格的變動更為敏感，基層較低的醫事服務費和藥物、藥品可及性增加可以引導部分患者到基層就診。醫保的差異化補償政策是城鎮職工醫保患者更多地利用基層衛生服務的可能原因之一。醫藥分開綜合改革全面實施后，北京市醫保部門同步調整、完善了醫療保險報銷政策，將醫事服務費納入城鎮職工和城鄉居民基本醫保，在基層醫療衛生機構的門診報銷比例比三級醫院分別高出20個百分點和5個百分點。差異化醫保補償方式對居民基層就診有一定的引導作用［16］。與城鄉居民醫保相比，城鎮職工醫保更高的基層門診報銷比例促使更多城鎮職工醫保的居民更多地利用基層醫療衛生服務。未來建議通過城鄉居民醫保的差異化補償方式引導郊區居民就診，提升基層機構報銷比例，擴大不同機構間報銷比例差距。

根據經濟學生產理論，產品或服務的生產效率取決于生產要素的配置效率。對于醫療服務而言，關鍵的生產要素是醫院硬件資本和醫生人力資本［17］。因此，建議優化基層衛生資源空間布局，積極引導優質醫療衛生資源向資源薄弱地區轉移和發展。通過提供落戶、增加收入等優惠政策吸引優秀人才流向并扎根郊區；通過落實多點執業政策，促進區域間衛生人才合理流動；建立對口支援機制，鼓勵上級醫療機構定期選派衛生技術人才到郊區基層醫療衛生機構指導。

3.3 本研究的優點和局限性 本研究利用重復橫斷面數據對醫藥分開綜合改革前、后居民基層就診率的變化進行分析，數據較為可靠。已有研究多從供方角度分析改革前、后就醫流向和醫療費用結構的變化，缺少對影響患者機構選擇的個人特征及其變化的分析。本研究從需方角度，分析改革前后患者就診機構選擇的影響因素及其變化，為進一步推進分級診療提供依據。本研究存在一定的局限性，受限于橫斷面數據的性質，不能控制個體層面的時間趨勢變化。在將來的研究中可以采取微觀縱向數據，進一步分析居民就診行為的變化，并對影響路徑進行量化分析。

作者貢獻：王惠娟負責文章的構思與設計、數據整理、統計學處理、結果的分析與解釋、論文撰寫；王惠娟、劉曉云負責研究的實施與可行性分析、論文的修訂、文章的質量控制及審校；劉曉云對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。