自2009年新一轮医药卫生体制改革启动以来，影响分级诊疗的政策主要有2项：2015年5月起实行的以取消药品加成为主要特征的公立医院综合改革，包括破除公立医院的逐利机制，建立运行新机制，构建分工协作的医疗服务体系和分级诊疗就医格局等9个方面30条内容；2015年9月颁布的分级诊疗政策，该政策要求“所有公立医院改革试点城市都要开展分级诊疗试点”。这2项政策都提出了构建合理就医格局的要求。公立医院改革的主体是省、市、县三级医疗机构，分级诊疗政策的重点是患者和医疗资源下沉到县、乡、村系统，虽然二者作用的对象略有差别，但对于同一个地级市的医疗服务体系而言，某一级别医疗机构经营行为的改变会影响其他级别机构的服务量，进而体现出政策作用的强弱。因此，了解2项政策的合力对患者流向产生了什么样的影响，对于理解卫生政策的耦合与冲突机制、促进形成合理就医格局具有重要的参考意义。

1 理论假设

公立医院综合改革政策对试点城市患者流向的影响是综合性的，虽然取消药品加成对城市三级公立医院业务的收入造成了直接损失，但体现医务人员技术劳务价值的诊疗、手术、护理、床位、中医等服务价格提高了。如果医院的药品收入亏损没有完全经过调价得到弥补，在尚未完全消除药品回扣的情况下，医院可能会同时采取强度扩张（intensive expand，即对患者个体实施有利润的项目或高价药品替代亏损项目或低价药）和范围扩张（extensive expand）策略，以应对和弥补一定的收入损失；同时，为了应对卫生行政部门对医院药占比上限、总体费用增长的控制，以及医疗保障部门对医院次均费用的控制^[1]，医院可能增加轻症、小病患者的人数和服务总量，策略性地增加非药品项目，以达到控费要求。Fu等^[2]对县级公立医院改革的研究证实了部分推测：改革前药占比越高的医院改革后检查化验费占比提高幅度越大，患者总医药费用并没有太大改变。

分级诊疗政策的目标是改善基层医疗卫生机构“门可罗雀”而三级以上机构“门庭若市”的局面，使更多的患者流往县域和基层。为此，分级诊疗政策提出了“减少三级医院普通门诊就诊人次”“基层上转优先接待”“设立常见病种出入院标准和双向转诊标准”“不同级别的医保报销比例差距”“符合规定的转诊住院患者可以连续计算起付线”等建议，但其本质是要高级别医院主动放弃小病患者，可能会造成经济损失。同时，对于这些措施是否执行、执行是否有效并无严格的监管机制^{[1, 3-4]}。

综上可知：一方面，“破除以药补医、降低药品和医用耗材费用”具有直接的目标和可操作的经济手段，逐利机制的破除和新运行机制会使医院药价下降、效率提高、医师积极性增强，为弥补药品收入损失而采取的行为策略可能是吸引更多患者到三级综合医院就医；另一方面，基层自2010年起就实施了药品零差率政策，且不受公立医院药品零差率政策的影响，分级诊疗政策要求患者和医疗资源向基层下沉。从政策意愿看，2项政策的合力对不同级别医疗卫生机构服务量的影响一致；但从经济学角度看，政策合力的影响是相反的。取消药品加成与分级诊疗政策的混合影响须用实证数据加以分析。

2 资料与方法 2.1 计量模型

如图 1所示：考虑到政策实施效果的滞后性，2015年9月—2017年12月，前3批试点城市的三级医院同时受取消药品加成和分级诊疗政策影响。研究使用2009、2014、2017年全国地级市不同级别医疗卫生机构的服务量和城市社会经济数据，采用“准自然试验”（quasi natural experiment）回归思想，以2009年为基期，2014年作为试点市和非试点市的平行趋势检验，衡量2017年政策合力对试点市因变量的影响。

变型后的双重差分固定效应模型为

$ {\mathit{\boldsymbol{Y}}_{it}} = {\lambda _{it}} \times {I_i} \times \mathit{\boldsymbol{t}} + \beta \times \mathit{\boldsymbol{t}} + {\mathit{\boldsymbol{\alpha }}_{it}} \times {\mathit{\boldsymbol{X}}_{it}} + {\mathit{\boldsymbol{Z}}_i} + {\mathit{\boldsymbol{\varepsilon }}_{it}} $

式中：Y_it是因变量，表示某市i在某一年t三级公立医院、县级公立医院和乡镇卫生院的门诊人次占比和出院人数占比，三者之和在同一个城市并不是100%，而是代表不同级别医疗卫生机构的服务量占比；I_i是公立医院改革试点市的逻辑变量，试点为“1”，非试点为“0”；t是年份向量，分别为2009、2014和2017年；λ_it为关注重点，是试点干预和年份交互项的系数，表示试点干预在某一年t对因变量的净影响，假设取消药品加成和分级诊疗政策对基层医疗卫生机构服务量占比的激励方向相反，λ_it值的正负即可反映哪项政策的作用更强；X_it是控制变量的向量，即某市i在某一年t的基本情况；α_it是X_it控制变量系数的向量，即各控制变量对因变量的影响；Z_i是市域i不随时间改变（因此无下标t）的个体特征向量，即个体固定效应；ε_it是不可观测的随时间和个体改变的扰动项，假设{ε_it}是独立同分布的。

2.2 资料来源

2009、2014和2017年中国大陆地市（未纳入新疆和西藏）的一般信息来自2010、2015和2018年《中国城市统计年鉴》^[5]。医疗服务量数据来自全国卫生财务年报资料，每年末医疗机构通过网络直报方式按行政层级逐级汇总至国家卫生健康委员会。

从表 1可知，非公立医院综合改革试点市的平均人口、人口密度、人均国内生产总值（gross domestic product, GDP）和人均储蓄余额等社会经济状况和城镇化程度均低于试点市，存在选择偏倚。因此，使用倾向值匹配方法消除选择偏倚^[6]：将分组变量（是否是试点市）作为因变量，将控制变量作为自变量，使用回归模型（logit和判别分析）来计算样本进入试验组的条件概率（倾向值）。根据匹配规则在控制组中筛选个体特征与试验组最为接近的样本，匹配试验组的每一个样本。匹配成功的标志是试验组和对照组实现了随机分配。使用Stata 15.0软件的psmatch 2函数分别为2009、2014、2017年的试点市与非试点市按1∶1匹配最邻近（nearest neighbor matching）的倾向值，获得每一年的匹配面板数据，用新的面板数据进行回归分析。

3 结果 3.1 取消药品加成与分级诊疗政策的混合效果 3.1.1 政策合力未影响城市三级甲等公立医院服务量

表 2显示：λ₂₀₁₄的差异无统计学意义，满足平行趋势检验的条件；λ₂₀₁₇的差异无统计学意义，在2项政策下试点市城市三级甲等公立医院门诊人次数占比和住院人数占比的差异没有统计学意义，即2项政策对试点市城市三级甲等公立医院门诊人次数占比和住院人数占比没有影响。研究假设，2015—2017年各试点城市同时采取了增大不同级别医疗卫生机构的医疗保险报销梯度、增加基层人力资源配置、提升基层服务能力等多项促进分级诊疗的干预措施，回归分析结果显示，取消药品加成对城市三级甲等公立医院服务量占比的作用并未体现出来。以城市三级甲等公立医院的住院人数占比为因变量进行分析，β₂₀₁₄和β₂₀₁₇的差异都有统计学意义（P < 0.05），即2015—2017年试点市和非试点市三级甲等公立医院的住院量比2009年提高，这也是全国的普遍趋势。

3.1.2 政策合力未影响县级公立医院的服务量

表 2显示，λ₂₀₁₄的差异无统计学意义，满足事前平行趋势假定；λ₂₀₁₇的差异没有统计学意义，即2项政策的合力没有对试点市县级公立医院的服务产生影响。但β₂₀₁₄和β₂₀₁₇的差异有统计学意义（P < 0.05），即2015—2017年全国县级公立医院的服务量比2009年低，试点市县级公立医院服务量占比呈总体下降趋势，且该趋势未受分级诊疗政策影响。

3.1.3 政策合力对乡镇卫生院的服务量产生负向影响

表 2以乡镇卫生院的服务量占比为因变量，门诊人次数占比的λ₂₀₁₄小于0，即在政策实施前试点市的基层门诊服务量就比非试点市下降得快，不满足平行趋势检验的条件。因此，虽然λ₂₀₁₇为负值，但可能是延续了前一阶段的下降趋势，政策合力的负向作用可能被高估。对于基层住院人数占比，λ₂₀₁₄的差异没有统计学意义，但λ₂₀₁₇为负值且差异有统计学意义（P < 0.05），即政策合力对试点市乡镇卫生院的住院服务量产生了负向影响，2015—2017年试点市的乡镇卫生院住院服务量比非试点市下降更快。

3.2 稳健性检验

由于到医疗卫生机构看门诊的患者更容易在该机构住院，即同级别机构的门诊人次数占比和住院人数占比的扰动项存在同期相关，例如，机构的品牌、技术实力或患者偏好等会同时影响居民在同机构的门诊人次数占比和住院人数占比。因此，将城市三级甲等公立医院、县级公立医院和乡镇卫生院的门诊人次数占比和住院人数占比分别编组，进行似不相关回归分析以检验稳健性。似不相关回归分析的结果与固定效应模型一致，未出现与固定效应模型矛盾的结果。政策合力未影响试点城市三级甲等公立医院和县级公立医院的门诊人次数占比和住院人数占比，而2015—2017年试点市乡镇卫生院的门诊人次数占比和住院人数占比比非试点市平均下降3.74%和3.45%，满足事前平行趋势的假设且差异有统计学意义（P < 0.05）。见表 3。

4 结论 4.1 取消药品加成与分级诊疗的政策合力在基层医疗卫生机构显效

研究结果显示，取消药品加成与分级诊疗政策未影响试点城市三级甲等公立医院的服务量占比。2015—2017年，试点城市县级公立医院服务量仍下滑，乡镇卫生院的服务量占比下降得比非试点市快。如果试点城市的医院实施了扩张策略，则试点城市县级公立医院的服务量占比应该比非试点市的县级公立医院下降得更快，但实证结果显示，2项政策未影响试点市城市三级甲等公立医院的服务量占比，试点市县级公立医院服务量的下降是一种时间趋势，其下降并不比非试点市严重，因此可判断试点城市三级医院进行了“总量控制”的自我约束。在“总量控制、结构调整”的原则下，因为病种结构不同，不同三级甲等公立医院对药品收入的依赖程度不同，其受改革的影响也不同。虽然从总体上看，其患者分布可相互抵消，城市公立医院的总体服务量没有太大改变，但同一城市内不同级别医疗卫生机构的患者分布受政策的影响较大。结果显示，2项政策的综合干预未能改变试点城市三级甲等公立医院服务量占比随时间增长、县级公立医院和基层医疗卫生机构服务量随时间下降的趋势。由此可知，分级诊疗政策的效力并不显著，未能抑制城市公立医院服务量占比随时间增长、县级公立医院和基层医疗卫生机构服务量随时间下降的趋势。但也应该认识到，模型结果是2项政策相互作用后呈现的最终数值，在研究覆盖的时间段内，一些地区的公立医院综合改革还采取了医疗保险支付方式改革、增加基层人力资源配置、提升基层能力等措施，基层的服务量可能已经有所提高，但其效力低于公立医院综合改革等其他政策综合作用的效果，最终服务量总体上仍呈现负向变化。

4.2 时间趋势提示应采取干预措施改善县域分级诊疗状况

时间趋势显示，城市三级甲等公立医院的服务量占比增加、县级公立医院的服务量占比下降是全国趋势，并未因为试点城市的政策干预而好转^[7]。取消药品加成与分级诊疗政策的合力使试点市乡镇卫生院的服务量占比下降较快，基层和高级别医疗卫生机构的服务量可能都是增长的，只是因为高级别机构的增速更快，2项政策对基层服务量的干预效果不如高级别机构理想。可能的原因是：面对城市三级甲等公立医院服务量迅速增长的压力，县级公立医院只能从基层医疗卫生机构吸收更多患者以维持自身的经营发展；试点市城市三级甲等公立医院药价下降，参保人偏好药品品种更多、储备更丰富的三级甲等公立医院，因此，试点市比非试点市出现了更严重的基层患者流失现象。如果县域医疗服务体系不采取新的组织形式变革，患者流失的现象不会自然扭转^[8]。

4.3 城镇化影响患者流向的作用可能更大

回归分析结果显示，市辖区人口占比的增加会造成县级医疗卫生机构门诊和住院服务占比减少，每万人口公交汽车数的增加会造成乡镇卫生院门诊和住院服务占比减少，人均储蓄余额的提高会增加县级机构的服务占比、减少基层医疗卫生机构的服务占比，即患者流向可能受到更宏观的社会经济和城镇化因素影响。储蓄余额代表居民对抗大病风险的支付能力，公共交通越便利，居民外出打工或就医的支付能力越强、交通成本越低，两者与农村基层医疗卫生服务利用负相关，反映了居民的医疗消费心态和行为——收入提高的居民有条件追求高级别机构提供的更高质量的医疗服务。要解决我国医疗服务利用的结构性失衡问题，必须正视需方医疗消费习惯短时间内难以改变这一难题。

· 作者声明本文无实际或潜在的利益冲突