構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型分析藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后慢性病住院患者負(fù)擔(dān)因子載荷變化Δ

潘曉艷，牛 婭，田 勝，童珊珊#（.江蘇大學(xué)藥學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 2203；2.丹陽市呂城中心醫(yī)院，江蘇鎮(zhèn)江 22352）

·藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)·

構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型分析藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后慢性病住院患者負(fù)擔(dān)因子載荷變化Δ

潘曉艷1，2＊，牛 婭1，田 勝1，童珊珊1#（1.江蘇大學(xué)藥學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212013；2.丹陽市呂城中心醫(yī)院，江蘇鎮(zhèn)江 212352）

目的：構(gòu)建基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)慢性病住院患者負(fù)擔(dān)的結(jié)構(gòu)方程模型，分析藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后該類患者負(fù)擔(dān)因子載荷變化。方法：在江蘇省丹陽市內(nèi)隨機(jī)選取6家基層衛(wèi)生院，收集藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后有關(guān)慢性?。ǜ哐獕?、糖尿病、支氣管炎）的住院費(fèi)用數(shù)據(jù)，以住院患者的藥費(fèi)、護(hù)理費(fèi)、檢查費(fèi)、診療費(fèi)為自變量，住院負(fù)擔(dān)為潛變量，利用SPSS 19.0和AMOS 24.0軟件進(jìn)行模型構(gòu)建。結(jié)果：藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后住院患者負(fù)擔(dān)因子載荷變化明顯；χ2＝24.586，χ2/df＝1.446，RMSEA＝0.019，GFI＝0.995，AGFI＝0.989，CFI＝0.988，NFI＝0.963，模型擬合良好。藥費(fèi)的因子載荷上升較大，說明在藥品零差價(jià)政策實(shí)施后，減輕了住院患者負(fù)擔(dān)；檢查費(fèi)、診療費(fèi)的因子載荷上升較明顯，更能表征住院患者負(fù)擔(dān)；護(hù)理費(fèi)的因子載荷最低，在住院患者負(fù)擔(dān)中影響最弱，政府應(yīng)加強(qiáng)調(diào)控。結(jié)論：所建模型具有良好的信度，可以直觀反映藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后住院患者負(fù)擔(dān)因子載荷變化。

結(jié)構(gòu)方程模型；藥品零差價(jià)；疾病負(fù)擔(dān)；因子載荷；慢性病

醫(yī)療問題一直是民生問題的重中之重，老百姓醫(yī)療費(fèi)用居高不下，醫(yī)藥改革勢(shì)在必行。據(jù)《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒（2010）》數(shù)據(jù)顯示，各級(jí)醫(yī)院收入構(gòu)成比中，藥品收入均接近50%，其中基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)更是接近60%，已形成“以藥養(yǎng)醫(yī)”局面，這既影響了醫(yī)療機(jī)構(gòu)的公益性，也成為導(dǎo)致“看病難、看病貴”的重要原因[1]。在此背景下，2009年《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見》中明確提出：“要改革藥品加成政策，實(shí)行藥品零差價(jià)銷售，同時(shí)采取適當(dāng)調(diào)整醫(yī)療服務(wù)價(jià)格、增加政府投入、改革支付方式等措施完善公立醫(yī)院補(bǔ)償機(jī)制”。

藥品零差價(jià)指醫(yī)療機(jī)構(gòu)將藥品以購入價(jià)賣給患者，由公共財(cái)政補(bǔ)貼藥品銷售利潤(rùn)損失。該政策直接目標(biāo)是為了減少藥品銷售過程中過多的中間流通環(huán)節(jié)，使虛高的藥價(jià)降下來，最終降低患者看病總費(fèi)用，減輕患者醫(yī)療負(fù)擔(dān)。自藥品零差價(jià)政策實(shí)施以來，很多學(xué)者對(duì)其實(shí)施效果進(jìn)行了研究[2-5]，大多以門診、住院均次費(fèi)用及藥占比為指標(biāo)，在政策實(shí)施前后進(jìn)行對(duì)比分析，或者用SPSS軟件進(jìn)行回歸分析。

慢性病患者是基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的就診主體，由于病程相對(duì)較長(zhǎng)、病情反復(fù)發(fā)作，經(jīng)常需要住院治療，所以這部分患者對(duì)藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后就診負(fù)擔(dān)的變化最為敏感。結(jié)構(gòu)方程模型（Structural equation modeling，SEM）的應(yīng)用可追溯到20世紀(jì)60年代，在國(guó)外常用于心理、行為及遺傳流行病學(xué)的研究[6-7]，20世紀(jì)90年代初期在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域開始應(yīng)用[8]。本研究以慢性病住院患者各種支付費(fèi)用為自變量、住院負(fù)擔(dān)為潛變量，構(gòu)建藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后住院患者負(fù)擔(dān)結(jié)構(gòu)方程模型，并進(jìn)行適配度檢驗(yàn)，為該政策實(shí)施效果研究提供新的思路和方法。

1 資料與方法

1.1 資料收集

在江蘇省丹陽市內(nèi)隨機(jī)選取6家基層衛(wèi)生院，收集藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后有關(guān)慢性?。ǜ哐獕?、糖尿病、支氣管炎）的住院費(fèi)用數(shù)據(jù)。其中，2007－2009年為實(shí)施政策前的收集周期；2010年是實(shí)施政策第1年，因?yàn)橛胁糠址腔舅幬镄枰?，?huì)影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，故未收集數(shù)據(jù)；2011－2014年為實(shí)施政策后的收集周期。實(shí)施政策前后各收集數(shù)據(jù)1 700份，共3 400份。

1.2 研究方法

采用Excel 2007軟件錄入數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫。利用SPSS 19.0軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，再用AMOS 18.0軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)模型進(jìn)行信度檢驗(yàn)；同時(shí)，關(guān)注實(shí)施政策前后潛變量因子載荷變化，采用多種適配度指標(biāo)評(píng)價(jià)模型擬合優(yōu)度。

2 結(jié)果

2.1 驗(yàn)證性因子分析

將總樣本隨機(jī)分成樣本數(shù)據(jù)1和2，樣本數(shù)據(jù)1為1 000份，樣本數(shù)據(jù)2為2 400份，采用SPSS 19.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)1進(jìn)行關(guān)于住院患者負(fù)擔(dān)的驗(yàn)證性因子分析。因患者住院費(fèi)用一般主要由藥費(fèi)、護(hù)理費(fèi)、檢查費(fèi)、診療費(fèi)組成，所以選取這4個(gè)指標(biāo)變量進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果KMO值為0.796（＞0.7）；Bartlett球形檢驗(yàn)相伴概率為0（＜0.05），說明變量間適合進(jìn)行因子分析。經(jīng)方差最大化旋轉(zhuǎn)，4個(gè)指標(biāo)變量可以累積解釋變異量的73.54%，能夠較好地反映住院患者負(fù)擔(dān)情況。

2.2 結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建

將4個(gè)指標(biāo)變量作為結(jié)構(gòu)方程潛變量的4個(gè)觀察變量：藥費(fèi)（yf）、護(hù)理費(fèi)（hlf）、檢查費(fèi)（jcf）、診療費(fèi)（zlf）；2個(gè)潛變量為：藥品零差價(jià)政策實(shí)施前患者住院綜合負(fù)擔(dān)（F0）和藥品零差價(jià)政策實(shí)施后患者住院綜合負(fù)擔(dān)（F1），假設(shè)F0對(duì)F1有正向影響；e1～e8為各觀察變量的測(cè)量誤差，繪制結(jié)構(gòu)方程模型初始路徑圖（見圖1），潛變量及相應(yīng)觀察變量見表1。

圖1 結(jié)構(gòu)方程模型初始路徑圖Fig 1 Initial path graph for structure equation model

表1 潛變量及相應(yīng)觀察變量Tab 1 Latent variables and observed variables

2.3 模型的擬合

將樣本數(shù)據(jù)2用Eviews 7.2軟件進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，由于JB統(tǒng)計(jì)量過大，數(shù)據(jù)不符合正態(tài)性，不宜采用極大似然估計(jì)法，因此采用最小二乘法（GLS）估計(jì)參數(shù)[9]。根據(jù)模型修訂提示，增加了e1與e2、e2與e4相關(guān)，χ2值由15.480變?yōu)?4.586，P值由0變?yōu)?.104，擬合通過，程序經(jīng)8次迭代收斂。程序運(yùn)行的標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值的因果模型圖見圖2。

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值的因果模型圖Fig 2 Causal model of standardized estimates

2.4 模型的評(píng)價(jià)

判斷模型的優(yōu)劣可以從以下幾方面著手：（1）首先是基本適配度檢驗(yàn)，看是否有負(fù)的誤差變異量。經(jīng)檢驗(yàn)，上述模型未發(fā)現(xiàn)有負(fù)的誤差變異量。（2）其次是內(nèi)在質(zhì)量檢驗(yàn)，看所估計(jì)的參數(shù)是否達(dá)顯著水平，潛變量組合信度是否大于0.6及標(biāo)準(zhǔn)化殘差的絕對(duì)值是否小于2.58。經(jīng)檢驗(yàn)，上述模型估計(jì)參數(shù)均達(dá)顯著水平，潛變量組合信度為0.745，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的絕對(duì)值均小于2.58。（3）最后是整體模型適配度檢驗(yàn)。在選取哪些指標(biāo)可以表征模型擬合優(yōu)劣的問題上，專家說法不一[10-11]，但對(duì)其中主要適配度指標(biāo)的遴選見解較為一致。上述模型的主要適配度指標(biāo)擬合結(jié)果見表2（表中，χ2/df為卡方自由度比；RMSEA為漸進(jìn)殘差均方和平方根；GFI為適配度指數(shù)；AGFI為調(diào)整后適配度指數(shù)；CFI為比較適配指數(shù)；NFI為規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)；TLI為非規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)；IFI為增殖適配指數(shù)）。由表2可知，上述模型的主要適配度指標(biāo)均符合擬合標(biāo)準(zhǔn)，故認(rèn)為模型擬合較好。

表2 模型適配度指標(biāo)擬合結(jié)果Tab 2 Results of model fitness index fitting

3 討論

3.1 觀察變量的個(gè)別信度變化

在藥品零差價(jià)政策實(shí)施后，診療費(fèi)、檢查費(fèi)、藥費(fèi)3個(gè)觀察變量的個(gè)別信度都得到提升，分別由0.19、0.11、0.37上升至0.59、0.25、0.62，只有護(hù)理費(fèi)的個(gè)別信度降低，由0.49降至0.01，說明在實(shí)施藥品零差價(jià)政策后，診療費(fèi)、檢查費(fèi)、藥費(fèi)更能表征慢性病住院患者實(shí)際負(fù)擔(dān)狀況；護(hù)理費(fèi)個(gè)別信度大幅下降，可能是基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)于實(shí)施政策后在護(hù)理環(huán)節(jié)引入了其他創(chuàng)收手段，有待進(jìn)一步收集資料研究。

3.2 對(duì)因子載荷變化的分析

通過對(duì)比模型圖發(fā)現(xiàn)，3個(gè)觀察變量（藥費(fèi)、檢查費(fèi)、診療費(fèi)）的因子載荷分別由藥品零差價(jià)政策實(shí)施前的0.61、0.34、0.44上升至政策實(shí)施后的0.79、0.50、0.77，而護(hù)理費(fèi)的因子載荷由0.70下降至0.11，變化較大。藥費(fèi)的因子載荷上升至最大，說明在藥品零差價(jià)政策實(shí)施后，藥費(fèi)更能體現(xiàn)住院患者負(fù)擔(dān)情況，實(shí)施政策后減輕了患者負(fù)擔(dān)，與沈榮生[12]的研究結(jié)果一致。有患者認(rèn)為實(shí)施藥品零差價(jià)政策后藥費(fèi)不降反升，這是一種誤解——基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)率先實(shí)行藥品零差價(jià)，且所用藥品全部為國(guó)家基本藥物，相對(duì)品種單一并經(jīng)常出現(xiàn)短缺情況[13]，在此背景下，門診量的上升對(duì)彌補(bǔ)由于實(shí)施藥品零差價(jià)政策而損失的經(jīng)濟(jì)利益意義不是很大，只有通過增加住院患者的床位費(fèi)從而增加醫(yī)療收入來彌補(bǔ)；而且由于藥品短缺，住院患者需要換用替代藥物，為觀察療效與安全性在客觀上延長(zhǎng)了住院時(shí)間；從患者方面來說，對(duì)醫(yī)療服務(wù)的要求越來越高，加之國(guó)家對(duì)零差價(jià)藥品增大了報(bào)銷比例，主觀上增加了住院天數(shù)，藥品總費(fèi)用也隨之上升[14-15]。但要指出的是，藥品零差價(jià)政策在一定程度上改變了藥品銷售格局，對(duì)無利潤(rùn)藥品，不管是藥廠生產(chǎn)還是醫(yī)生開方，積極性都有所下降，導(dǎo)致此類藥品銷量減少[16]，這種現(xiàn)象削弱了政策效果，需引起重視。

檢查費(fèi)、診療費(fèi)的因子載荷上升比較明顯，說明藥品零差價(jià)政策實(shí)施后這2個(gè)觀察變量更能表征住院患者負(fù)擔(dān)。藥品零差價(jià)政策實(shí)施后，當(dāng)政府投入不足以彌補(bǔ)藥品零利潤(rùn)所帶來的損失時(shí)，醫(yī)務(wù)人員比較傾向于多檢查、多治療來提高業(yè)務(wù)收入[17]。胡曉等[18]認(rèn)為，實(shí)施藥品零差價(jià)可以引導(dǎo)“以藥養(yǎng)醫(yī)”向“以技養(yǎng)醫(yī)”轉(zhuǎn)變，有利于解決藥品價(jià)格虛高問題，然而仍須警惕過度檢查和過度醫(yī)療。此外，藥品零差價(jià)政策實(shí)施后，相對(duì)于省、市、縣三級(jí)公立醫(yī)院實(shí)施了醫(yī)療服務(wù)價(jià)格調(diào)整，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)由于接診病種單一、治療水平較低，技術(shù)服務(wù)價(jià)格上調(diào)有限，其中護(hù)理費(fèi)基本未作調(diào)整，有些收費(fèi)項(xiàng)目甚至降低或取消（如注射費(fèi)、靜脈輸液費(fèi)都已取消），有的醫(yī)院只能通過增加床位費(fèi)來彌補(bǔ)收入損失。上述模型結(jié)果也顯示，藥品零差價(jià)政策實(shí)施后，護(hù)理費(fèi)因子載荷最低，在住院患者負(fù)擔(dān)中影響最弱，政策對(duì)其影響也小，人為等不可控因素影響大，因此政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)護(hù)理費(fèi)的調(diào)控。

3.3 路徑系數(shù)分析

兩個(gè)潛變量之間的路徑系數(shù)為0.07，表明慢性病住院患者在藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后的負(fù)擔(dān)沒有很強(qiáng)的因果關(guān)系；但是藥品零差價(jià)政策實(shí)施后，觀察變量的測(cè)量誤差e1與e2、e2與e4之間的相關(guān)性消失，說明影響住院患者負(fù)擔(dān)的不可控因素減少，患者綜合負(fù)擔(dān)更加明朗化。

4 展望

綜上所述，所建模型具有良好的信度，可以直觀反映藥品零差價(jià)政策實(shí)施前后住院患者負(fù)擔(dān)因子載荷變化。本研究全部采用定量數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型擬合，未采用抽象、不可量化的定性指標(biāo)，雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)表明3～7個(gè)測(cè)量指標(biāo)比較合理[9]，但指標(biāo)過少可能影響研究的效度[19]，而一些定性指標(biāo)（如性別、參保類別、是否有并發(fā)癥等）對(duì)模型因子載荷、路徑系數(shù)等的變化可能也具有相應(yīng)作用。本研究數(shù)據(jù)樣本雖然較充足，但收集地域狹窄，而不同文化背景和不同經(jīng)濟(jì)水平的地區(qū)，對(duì)患者住院負(fù)擔(dān)的影響因素和系數(shù)大小還是有區(qū)別的。此外，本研究只是運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)藥品政策實(shí)施效果進(jìn)行了初步探索，或許可以考慮加入更多用外顯指標(biāo)測(cè)度的潛變量及其因果路徑，使結(jié)構(gòu)方程模型在此方面的研究更加深入。

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Analysis of the Changes of Burden Factor Loading for Chronic Disease Inpatients before and after the Implementation of Zero Price Policy by Establishing Structure Equation Model

PAN Xiaoyan1，2，NIU Ya1，TIAN Sheng1，TONG Shanshan1（1.College of Pharmacy，Jiangsu University，Jiangsu Zhenjiang 212013，China；2.Danyang Lücheng Center Hospital，Jiangsu Zhenjiang 212352，China）

OBJECTIVE：To construct the structure equation model for the burden of chronic disease inpatients in primary hospital before and after the implementation of zero price policy，and analyze the changes of burden factor loading.METHODS：6 primary hospitals were randomly selected in Danyang，Jiangsu province.The data of hospitalization expenses for chronic diseases（hypertension，diabetes，bronchitis）were collected before and after the implementation of zero price policy.Using drug cost，nursing fees，inspection fees and treatment fees as independent variables，hospitalization burden as latent variable，SPSS and AMOS 24.0 software were adopted to establish the model.RESULTS：The burden factor loading of inpatients changed greatly before and after the implementation of zero price policy.χ2＝24.586，χ2/df＝1.446，RMSEA＝0.019，GFI＝0.995，AGFI＝0.989，CFI＝0.988，NFI＝0.963 manifested good model fitting.Factor loading of drug cost increased greatly，indicating the burden of inpatients was reduced after the implementation of zero price policy.Factor loading of inspection fees and treatment fees increased significantly，the characterization effects of them to the burden of inpatients were enhanced.Factor loading of nursing fees was the lowest，and it had the weakest effects on the burden of inpatients，of which the government should enhance the regulation.CONCLUSIONS：Established model has good reliability and validity.It can reflect the change of burden factor loading of inpatients before and after the implementation of zero price policy.

Structure equation model；Zero price policy；Disease burden；Factor loading；Chronic disease

C913.6

A

1001-0408（2017）11-1452-04

2016-08-09

2016-10-31）

（編輯：胡曉霖）

中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.2014M560409）

＊副主任藥師，碩士研究生。研究方向：藥劑學(xué)、藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)。電話：0511-86165399。E-mail：945398814@qq.com

#通信作者：副教授，博士。研究方向：藥物分析、藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)。電話：0511-85038451。E-mail：tongss@ujs.edu.cn

DOI10.6039/j.issn.1001-0408.2017.11.04