居民醫療費用預測與醫療保險支付體系改革

《居民醫療費用預測與醫療保險支付體系改革》是依託北京大學，由石菊擔任負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：居民醫療費用預測與醫療保險支付體系改革
• 項目負責人：石菊
• 依託單位：北京大學
• 項目類別：青年科學基金項目

項目摘要

十八屆三中全會明確指出，深化我國醫藥衛生體制改革的重要方向是改革醫保支付方式。本課題旨在採用醫療大數據構建居民醫療費用預測模型，並通過預測結果模擬各種醫療保險支付方式的效果，提出針對我國醫療保險支付體系改革的政策建議。首先，我們構建居民醫療費用預測模型，分別檢驗包括普通最小二乘模型、廣義線形模型和兩部分模型在內的不同計量模型對我國居民醫療費用的擬合度，並分析影響居民的醫療花費的影響要素，在這一過程中同時驗證國際上通用的幾種疾病分類方法對我國人群的適用性。此外，我們將醫療費用細分為門診、住院和藥品費用，分別構建相應預測模型。根據以上模型預測結果為基礎，我們隨後模擬幾種設計更加合理化、精細化的醫療保險支付方式的運行效果，並對比現行的按服務付費模型，以衡量各種支付方式的利弊。最後，我們結合模型預測和模擬的結果，以及各國的改革經驗，探討適用於我國醫療體系的支付方式，提出相應政策建議。

結題摘要

我國醫療衛生體制改革的長遠目標是構建公平有效的醫療體系，以滿足人民民眾日益增長的醫療服務需求。合理化、精細化的醫療保險支付制度設計，對規範醫療機構行為有重要意義。本課題運用醫療就診大數據，構建醫療費用預測模型。基於模型預測結果，模擬不同支付模式對醫院行為的影響，提出我國支付體制改革的政策建議。 本課題的核心研究分為兩部分。一是構建多個醫療費用回歸模型，包括普通最小二乘、廣義線性模型和兩部分模型，並比較不同模型之間的預測效果。研究發現，當樣本量足夠大時，普通最小二乘模型的擬合度是最優的。結合該模型計算簡單的特性，建議實際改革中採用該模型進行醫療花費預測。該結論具有重要的政策指導意義。醫療保險支付制度與個體居民醫療費用預測緊密相連。預測模型為醫保支付提供費率計算的基礎，而且操作性強，執行度高，可以被各地廣泛採用。二是設計多種醫療保險支付模型，並針對門診花費模擬各支付方式對醫院收入的影響。研究發現，支付制度會對部分醫院的收入有較大影響。因此，引入雙邊風險走廊機制有助於減少醫院的收入波動。近年來，各地積極推進支付制度改革，但過程中遇到了不小阻力，其中一部分阻力來源於醫療機構。本研究提出的風險分擔機制，增加了醫院配合改革的積極性，有助於改革的執行和推廣。同時，本研究是中國第一個運用醫療大數據從個人層面預測醫療花費的研究，具有重要的理論價值。研究成果於2018年發表於衛生經濟學領域重要國際期刊Health Economics. 同時，課題負責人還主持撰寫了綜述性文章介紹中國的醫療保險和支付制度。該文章作為哈佛大學教授Thomas McGuire主編的專著Risk Adjustment, Risk Sharing and Premium Regulation in Health Insurance Markets: Theory and Practice中的一章，於2018年由Elsevier出版。 除此以外，課題組還開展了一系列與支付制度改革相關的研究，包括醫療保險對醫療花費的影響、醫保報銷制度設計與患者就診的影響等。目前為止，課題成果包括發表4篇SSCI文章、1篇英文專著章節、3篇中文期刊文章、1本中文專著和3篇在投的工作論文。