我國慢性病防治政策文本的量化分析：基于政策工具和政策演進及政策主體的三維框架

【中圖分類號】R36【文獻標識碼】A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0480

【Abstract】Background China is increasingly emphasizing the prevention and control of chronic diseases，with the number and varietyofrelated policies showing a growing trend. Withthe intensificationof populationaging，multimorbidity hasbecomeacriticalchallngeinthefieldofpublichealth，ncessitatingtheurgentoptimizationofrelevantpolicies.ObjectiveThis studyaims torevealthecharacteristicsandpriorityareas ofchronicdisease policiesandidentifypotentialdirections for policyimprovement.MethodsBasedonathree-dimensionalframework of policytols，policyevolution，and policyactors， contentanalysis wasconducted using NVivo 20.O software toencode andclasifyrelevant policydocuments issued fromJanuary 2009 to January2O24.Social network analysis was applied using Ucinet 6.0 software to examine thecollboration network among policyactors，andstatisticalanalyseswereperformedusingExcel2O21.ResultsAnalysisofthe68 included policydocuments identifiedatotalof279references topolicytolusage，comprising35instancesofsupplysidetols，27instancsofdemand sidetools，and117instanesofenvironmentalools.TheGeneralOffceoftheStateCouncilaccountedforthehighestproportion of policy tool references（ 35.48% ，99/279），while the National People's Congress（NPC）and its Standing Committee accounted for the lowest （ 2.87% ，8/279）. In the social network analysis，the collaboration network density among policy actors was0.631，withtheNationalHealthCommisioexhibiting thehighestcentrality.Furtheranalysisofthe68policiesrevealedan increasing trendinboththenumberandvarietyofpolicytolsaspolicies evolved，thoughsuply-sidetoolsremainedpredomnant （35 policies）.TheNPCanditsStandingCommiteewere involvedinrelativelyfewpolicies（3policies）.Moreover，only10 outofthe68policiesaddressedmultimorbidity.ConclusionTheresultsindicatestructural imbalances intheuseofpolicytools andinsuffcientcollaborationamongpolicyactors.Thenumberofpoliciesaddressing multimorbidityislimited，andspecialized policies inthisareaarelacking.Toaddressthechallengesofchronicdiseasepreventionandcontrol，itisrecommendedto optimizethe alocationof policytols，enhancecoodination among policyactors，and promotethedevelopmentof specialized policiesformultimorbidity.Expandingpolicycoverageandtransitioningfromasingle-disease managementmodel toanintegrated multimorbidity managementapproachare esential tocomprehensivelystrengthenthecapacityforchronic disease preventionand control.

【Key words】 Chronic diseases；Multimorbidity；Policy instruments；Social network analysis；Policy text analysis

《“健康中國2030”規劃綱要》明確提出“實施慢性病綜合防治戰略”的行動方針，凸顯了我國對慢性病防治工作的高度重視[]。值得關注的是，多重慢病已成為慢性病發展過程中的顯著特征之一[2]。多重慢病指的是個體同時罹患2種及以上慢性疾病[3]。隨著人口老齡化程度加深，老年人多重慢病現象日益普遍，已逐漸演變為公共健康領域所面臨的關鍵挑戰[4]。全球65 歲及以上老年群體中多重慢病患病率為 40%～56% 。而在衛生管理領域，國內對老年人多重慢病的研究主要集中在綜合評估、疾病管理以及醫養結合等方面，缺乏基于政策工具視角的政策文本分析研究[]。政策工具作為一種研究公共政策的有效手段，被廣泛應用于醫療衛生方針政策領域［7-8]。本研究先檢索并分析慢性病防治政策，然后對多重慢病政策加以分析，基于政策工具、政策演進、政策主體3個維度對我國68份慢性病（含多重慢病）防治政策文本深人剖析，旨在探究我國當前慢性病防治政策特征、重點領域以及潛在不足，以期為慢性病防治政策的改進和優化提供可行建議。

1資料與方法

1.1 資料來源

本研究以“慢病”“共病”“慢性病”“多重慢病”

等為關鍵詞，訪問國務院、國家衛生健康委員會、農業農村部、全國人民代表大會及其常務委員會等相關部委官方網站及北大法寶數據庫。采用全文模糊檢索方式檢索，以2009年新醫改作為研究年份起始點，檢索2009年1月一2024年1月發布的相關政策文件。

納入標準：（1）中央政府機構發布的相關政策文件;（2）政策內容包括與慢性病相關的信息；（3）政策文件的類型包括法律、行政法規、國務院規范性文件和部門規章等。排除標準：（1）政策內容與慢性病關聯度較低；（2）政策文件中提及關鍵詞但缺乏實質性內容；（3）涵蓋領導層講話和職能部門的報告等。基于納人和排除標準，最終選取政策文件68份，其中涉及多重慢病的政策10份。

1.2 研究方法

本研究采用內容分析法對我國慢性病防治政策進行剖析。首先，根據扎根理論對各個政策文本內容進行比較和歸納，構建“政策工具－政策演進－政策主體”三維分析框架。其次，基于三維分析框架，運用NVivo20.0軟件對納入研究的68份政策文件完成設置代碼節點、編碼及分類。再者，基于社會網絡分析法，借助Ucinet6.0軟件對政策主體合作網絡進行分析，同時利用Nvivo20.0軟件分別對3個維度進行交叉分析。最后運用Excel2021進行三維統計分析。

1.3框架構建

一項政策的制定需要考慮多方面因素，傳統單一或兩個維度的分析框架難以適應我國復雜多變的政策環境以及多主體間利益交織的現實[9]。因此，本研究從政策工具（X軸）、政策主體（Y軸）和政策演進（Z軸）構建慢性病防治政策三維分析框架（圖1）。

1.3.1X維度：政策工具。政策工具是實現慢性病防治目標的手段或方法「10]。采用Rothwell的政策工具分類方法，結合我國慢性病防治政策的特征，將納入的政策內容分為供給型、需求型和環境型[]。供給型工具主要體現在為防治慢性病提供實質支持，如：基礎設施建設和人才隊伍建設，保障慢性病防治工作的穩定運行。需求型工具通過發揮政府和市場的作用來拉動政策效益，如：政府通過提高保障水平、擴大醫保支付范疇等措施減輕慢性病患者就醫負擔，旨在發揮推動慢性病防治政策實施的拉力作用。而環境型工具則發揮間接推動作用，通過制定目標規劃、法制規范等方式營造有利于實現政策自標的社會環境，促進慢性病防治工作朝秩序化、規范化方向發展，提高防治水平。

1.3.2Y維度：政策主體。政策主體是指參與政策過程的個人、團體或組織[12]。本研究采用社會網絡分析法，構建慢性病防治相關政策主體間的合作矩陣，并對合作網絡進行分析，主要聚焦于網絡結構特征和節點特征的分析，旨在揭示政策制定過程中政策主體間合作關系的緊密性。其中，網絡中心度作為關鍵指標，用于衡量網絡成員的重要程度及其在網絡中心位置的占據情況。防治慢性病涉及多個領域，需要不同層級、不同職能部門分別或聯合出臺政策。因此，研究政策主體共現網絡有利于分析政策制定主體間的合作關系，為擴大防治政策制定的合作網絡、擴大政策的覆蓋面提供參考依據，貫徹“將健康融入所有政策”的衛生工作方針。

1.3.3Z維度：政策演進。政策演進是持續且動態的過程，能清晰地呈現政策在不同歷史時期的發展脈絡和變化趨勢[13」。隨著人口老齡化的加深、生活水平的提高和人群疾病譜的變化，越來越多人同時患有多種慢性病[14]。而多重慢性病的管理也比單一慢性病更為復雜[15］，因此政策也需要隨之演進、更新以應對新情況。綜合團隊討論意見，以2009年新醫改作為時間起始點，將慢性病防治政策分為重構探索階段（2009—2012年）、深化調整階段（2013—2016年）、成熟完善階段（2017—2020年）和創新發展階段（2021—2024年）。

2結果

2.1 政策工具分析結果

在對納入的68份政策文件的定量分析中，識別出政策工具的使用共計279次。其中，供給型工具135次（ 48.39% ），需求型工具27次（ 9.68% ），環境型工具117次（ 41.93% ），各類政策工具的使用情況見表1。

首先，三大政策工具類型在使用上存在不均衡現象。總體來說，供給型工具在所有政策工具中的使用比例為48.39% ，凸顯了政策制定者在慢性病防治政策領域對供給型工具的重視。且環境型工具在所有政策工具中的使用頻率占比為 41.93% ，與供給型工具的使用比例相近。而需求型工具的總體使用頻率較低，為 9.68% ，表明當前政策在滿足慢性病患者具體需求、拉動政策效益方面存在較大的提升空間。

其次，政策工具內部子工具也存在失衡問題。在供給型內部子工具的使用方面，基本公共服務、設施建設和信息技術3種工具占比較高，而人才建設、資金投入和資源配置3種工具合計占供給型工具的 11.11% （15/135），存在潛在的發展空間。在需求型工具使用情況方面，醫療保障工具的使用頻率居需求型工具之首，但涉及政府買賣的政策較少（ 3.70% ，1/27）。環境型工具的使用情況顯示，策略措施工具占比最高（ 35.90% 42/117），其次是目標規劃（ 19.66% ，23/117）和社會環境（ 15.38% ，18/117），而財政金融方面較為薄弱（ 5.13% ，6/117）。

2.1.1政策工具與政策主體交叉分析：使用NVivo20.0軟件進行X軸（政策工具）與Y軸（政策主體）的交叉分析，揭示慢性病防治政策工具與主體的相互關系，見圖2。在供給型、需求型和環境型三類政策工具中，國務院辦公廳發文涉及政策工具參考點的頻次最多（ 35.48% ，99/279），其中供給型政策最多（ 46.46% 46/99），環境型政策次之（ 35.35% ，35/99），需求型政策最少（ 18.18% ，18/99）。此外，全國人民代表大會及其常務委員會發文最少（ 2.87% ，8/279），表明在立法和政策推動方面還有更大的參與空間和潛力；且全國人民代表大會及其常務委員會涉及需求型政策工具的參考點為0，表明需求型政策的作用仍需加強，應進一步從立法維度聚焦于提高公眾的健康認知、改善醫療服務的可及性，以及加強慢性病患者的支持機制。

2.1.2政策工具與政策演進交叉分析：圖3展示了三類政策工具在政策演進過程中使用比例分布情況。結果表明，三類政策工具在發展演變中展現出不同的特征和趨勢。在各個政策演進階段中，占比最高的均為供給型政策工具，依次為 46.94% 、 46.00% 、 45.57% 和55.17% ，且比重隨著時間推移逐步增加；而環境型工具自2013—2016年后比重逐步下降，由 46.00% 降至36.78% ；需求型工具始終在各個階段中占比最低，分別為 8.16% 、 8.00% 、 13.92% 、 8.05% 。

2.2 政策主體分析結果

在政策制定體系中，政策主體作為政策制定的關鍵角色，其所處的層級結構是評估其政策權威和執行力度的重要標準。同時，制定政策的主體之間的協作關系，一定程度上能反映政策效力，還能指明政策預期實施的路徑「13]。本文運用社會網絡分析法分析慢性病防治政策發文主體的網絡圖譜，68份慢性病防治政策文件中僅有3份政策來自全國人民代表大會及其常務委員會，53份來自國務院及其下屬機構，共占政策文件總數的 77.94% 。在政策文件發布數量的統計中，獨立發布的政策文件共計56項，占總發布量的 82.35% ；而由3個或以上部門共同發布的聯合文件數量為12項，占17.65% 。在對68份政策文件進行系統性分析的基礎上，發現其中超過 80% 的文件是由全國人民代表大會、國務院及其下屬機構等國家級決策機構所制定，這些文件在政策體系中具有顯著的權威性，能夠代表國家的政策導向和價值取向。

慢性病防治政策主體共現網絡見圖4。該合作網絡的網絡密度計算結果為0.631，意味該網絡中有大約63.1% 的政策主體之間建立了連接，共同構成了網絡的整體結構［16]。圖中每個以藍色標示的節點象征1個獨立的政策主體，中心且面積較大的節點表明該政策主體具有較高的影響力。節點間的連線則表示不同政策主體間的合作關系，特別是在聯合發布政策文件方面的協作。圖中處于相對中心位置的8個主體分別是“國家中醫藥管理局”“國家衛生健康委員會”“人力資源和社會保障部”“國家發展和改革委員會”“科學技術部”“教育部”“財政部”“民政部”。這些主體在多樣的政策文件中彼此交織并發揮著關鍵作用，在推動慢性病防治政策體系構建過程中扮演著重要角色，反映其在當前慢性病防治政策制定中的核心地位。國家衛生健康委員會等機構相當于政策推進合作網絡的“心臟”，在政策制定的過程中發揮核心的“泵血”作用，為整個系統提供動力和方向，起到了參謀、執行的作用，推動了合作制定政策的進展。而各部委則如同共現網絡的“四肢”，在政策的執行和完善中發揮著支撐和實施的作用，確保政策能夠盡可能涉及每個領域，形成政策主體合作網絡的完整閉環。但部分政策主體呈現集聚現象，如教育部、人力資源和社會保障部、國家衛生健康委員會，政策發文主體網絡未完全形成多中心、分散合作的模式。

節點的度數中心性是指一個網絡成員與網絡中其他成員直接連接的數量，其可被劃分為絕對中心度和相對中心度。中心性份額反映節點在網絡中所占的權重比例，其值越大，意味著慢性病防治政策主體在整個網絡結構中的重要性和受關注程度越高。統計68份政策文件頒布機構出現的次數并計算各頒布機構的中心度，排名前10位的見表2。參與頒布慢性病防治政策的主體共30個，其中國家衛生健康委員會的中心度最高，國家發展和改革委員會、教育部和科學技術部中心度也較高，其余主體中心度較低。國家衛生健康委員會的發文頻率和網絡中心度指標顯著，反映其在政策制定中的活躍度及其與其他部門的有效協同性。國家發展和改革委員會的發文頻次相對較低，但其網絡中心度指標僅次于國家衛生健康委員會，表明該委員會在政策制定網絡中與其他主體的聯合發文行為較為頻繁，體現了其在政策協同中的重要地位。

2.3基于三個維度的交叉分析結果

本研究采用三維分析框架對我國68份慢性病防治政策文本進行了統計，繪制出三維交叉統計圖（圖5）。結果顯示，2009—2012年以環境型政策為主，共計6份，占該階段政策總數的2/3；2013—2016年呈現均衡發展的態勢；2017—2020年供給型政策與環境型政策持平（均為8份），而需求型政策僅是兩者的一半；2021—

2024年3種工具類型的政策均表現出較大幅度的增長。隨著時間的推移，國務院、國務院辦公廳在慢性病防治中的主導地位逐步加強，由2009—2012年的2份增長至2021一2024年的23份，體現了國家對公共衛生體系重視程度的持續增強和積極行動。從4個階段的政策制定情況可見，環境型（25份）和需求型（8份）政策文件的數量相對較少，表明在環境規制和需求激勵方面的政策仍有增長空間。

2.4多重慢病的政策分析結果

我國關于多重慢病相關政策的制定起步較晚，2017年首次提出要加強老年共病基礎研究。隨后，在2019年發布的《健康中國行動》中，“三高”（高血壓、高血糖、高血脂）共管的概念首次納入政策視野，各地多重慢病共管實踐正式開展。然而，目前我國多重慢病政策體系仍顯薄弱，具體表現為相關政策數量有限（僅10份），且缺乏具有明確針對性和全面覆蓋性的專項政策（表3）。這一現狀制約了政策在指導實踐、優化資源配置方面的效能，因此，加快出臺更多具有前瞻性和實操性的多重慢病專項政策，成為當前亟待解決的重要問題。

3討論與建議

本研究基于政策工具、政策演進和政策主體的三維框架深入剖析了我國慢性病防治政策。伴隨政策的演進，政策呈現出多樣化、全面化趨勢，但仍存在政策工具結構性失衡、政策主體間協同性欠佳、多重慢病相關專項政策缺乏等問題，亟需完善優化政策設計，以加快推進我國慢性病防治進程。

3.1優化政策工具配置，提高結構均衡性

政策分析結果顯示，政策工具類型以供給型C 48.39% ）和環境型（ 41.93% ）為主，需求型工具占比9.68% ，與其他兩者差距甚大，呈現出政策工具類型嚴重不均衡現象。從政策演進角度看，需求型工具的增長幅度較小且不穩定。未來政策制定需要兼顧各類政策工具，逐步加大需求型政策工具的比例，充分發揮其對慢性病防治的拉動作用。具體可通過政策指引加大醫療保障力度，擴大醫保報銷范圍，盡可能減輕患者就醫負擔；為促進慢性病防治的相關國際交流提供政策支持，引進先進經驗和技術，完善我國慢性病防治體系和提高防治能力；針對慢病管理模式、監管機制等方面展開試點，探索各方經驗，形成有效的推廣路徑。在大力補充需求型政策工具的同時，也要注重供給型和環境型政策工具的優化提升。對于供給型工具，建議政府增加對基層醫療機構的投資，提高醫護人員的培訓質量，以及優化醫療設備配置等。在環境型工具方面，建議加強健康教育和健康促進活動，制定更嚴格的健康相關法規和標準等。

此外，政策工具內部子工具也存在失衡問題。現有的供給型工具中，資金投入的相關政策工具使用甚少，不利于支撐慢性病醫保支付體系和基礎設施建設等方面，也會間接影響需求型工具發揮有效作用[17]。建議政府部門加大資金投入，為慢性病防治提供重要動力。而在環境型工具中，占比最小的子工具是法制規范（ 5.13% ），同時在政策主體中發文最少的是全國人民代表大會及其常務委員會。綜合結果表明，在規范醫療服務、完善監管機制、保障患者權益等方面仍有完善空間。

3.2強化政策主體協同作用，提升整體效能

通過社會網絡分析可知，在當前政策主體的協作格局中，部分政策主體呈現集聚現象，未能按照多中心、分散合作的模式充分展開，整體合作程度有限，限制了政策制定和執行的效率。為提升政策執行效果，應進一步推動政策主體間的協同合作以制定更加完善的政策，特別是跨部門間的協調與整合[18]。建議通過建立健全的合作機制和信息共享平臺，提升政策制定的協同效應和整體效能，形成全社會共同參與的防治格局。

在納入研究的政策中，政策主體獨立發布的文件數量占比較高，而多部門聯合印發的政策僅13條，表明在政策制定過程中，政策主體間的互動與合作機制尚存在優化空間，亟需通過增強跨機構間的協調與整合，以提升政策制定的協同效應和整體效能。促進跨部門的協作對于激發各參與主體的潛力、發揮各部門職能至關重要，能顯著提高政策制定、執行及監管等環節的效率，進而達到資源利用和政策效益的最大化。通過強化政策主體之間的合作，有利于構建一個更加高效、協調的慢性病防治政策實施體系，為實現防治慢性病目標提供有力支撐。建議政府建立跨部門的政策協調機制，如定期舉辦政策協調會議、搭建共享數據平臺等，以增強政策主體間的溝通和合作。同時，注重加強政府與非政府組織、公立醫院、民營機構、患者團體之間的合作，以形成全社會共同參與的慢性病防治格局。

3.3推動制定多重慢病專項政策，擴大政策覆蓋面

本研究納入的政策文本中，涉及多重慢病的政策文本僅10份，呈現慢性病防治政策覆蓋面不足的問題。目前，國家層面的慢性病防治政策雖已重視健康教育、營養指導、體醫結合以及慢性病患者的長期護理和管理體系建設等方面，但多聚焦于單一病種，對多重慢病的綜合性和針對性政策指導尚顯匱乏。

中國大陸地區居民慢性病共病患病率高達 36.3% ，其中 78% 以上的老年人至少患有1種慢性病[19]。隨著人口老齡化的進展，多重慢病除了給患者帶來沉重疾病負擔，還會使醫療衛生體系面臨服務供給負擔與經濟負擔。因此，亟需加強相關政策指引，提高多重慢病監測力度，建立多重慢病共管共治的系統服務模式。

當前慢性病防治政策在多重慢病領域存在多項空白。一是缺乏具體的多病共管落實方案。現有的政策僅提出“三高共管”，所涉及的慢性病病種較少，共管方案尚不明晰，責任主體尚未明確，具體落實仍需更多針對性的政策。建議制定涵蓋多種常見慢性病組合的多病共管政策，明確政府、醫療機構、社區及患者在多病共管中的各自職責，建立跨部門協作機制，促進政策有效落地。二是缺乏對專業人才隊伍建設的政策支持。目前多重慢病醫護團隊建設和人才培養進程相對滯后，難以滿足日益增長的多重慢病管理需求［20]。建議加強相關學科建設和人員培訓的政策指引，尤其是對藥師和老年護理人員的培養[21]。三是多重用藥相關政策的缺位。目前65歲以上老年人多重用藥率高達 37% ，過度多重用藥率為 14%^[22] ，但目前針對多重用藥的系統性指導政策尚為空白，無法為醫療機構和醫務人員提供明確的操作指南。建議結合我國老年人的特殊性和醫療衛生體系的實際情況，借鑒國內外先進經驗，制定符合國情的多重用藥管理規范，提供一套科學、系統的操作指南。

總體而言，面對日益嚴峻的多重慢病挑戰，多重慢病專項政策的制定與調整顯得尤為關鍵。政策制定者需將視角從傳統的以病為中心的“單病種”管理模式，逐步轉向更加全面、以人為本的“多病共管”模式，以全面提升慢性病綜合防治能力。

作者貢獻：龍春曉負責研究的構思與設計，數據的收集、整理與分析，論文的撰寫；李承璐進行圖、表的繪制，論文的撰寫；范陽東、石磊負責文章的質量控制與審查，對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。

龍春曉D https：//orcid.org/0009-0005-7541-2346

石磊Dhttps：//orcid.org/0000-0002-8924-0734

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（收稿日期：2024-08-13；修回日期：2024-12-02）（本文編輯：賈萌萌）