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    我國醫(yī)療保險支付制度研究現(xiàn)狀的可視化分析

    2021-07-03 03:25:22童倩江啟成
    關(guān)鍵詞:醫(yī)療保險聚類領(lǐng)域

    童倩,江啟成

    (安徽醫(yī)科大學(xué) 衛(wèi)生管理學(xué)院,安徽 合肥 230032)

    我國于2009 年進入新一輪醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革(以下簡稱“新醫(yī)改”)時期,迄今為止已經(jīng)取得相當(dāng)可觀的成績。當(dāng)前,我國基本醫(yī)療保障水平已經(jīng)得到明顯提升,基層醫(yī)療衛(wèi)生體系建設(shè)得到加強,各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)藥物支出占比整體降低,這在一定程度上緩解了普遍存在的群眾“看病難、看病貴”問題[1]。然而,2020 年新型冠狀病毒肺炎(以下簡稱新冠肺炎)疫情使我國的醫(yī)療衛(wèi)生體系的不足更加凸顯,其中由于現(xiàn)行的醫(yī)療保險支付制度的不完善及醫(yī)療保障相應(yīng)機制的不健全,導(dǎo)致新冠肺炎患者面臨醫(yī)療救治、異地結(jié)算問題等多方困境[2],因此,推動醫(yī)療保險支付制度的改革有重要的現(xiàn)實意義?;诖?,本研究通過對我國醫(yī)療保險支付制度研究的相關(guān)文獻進行梳理,以可視化分析的方法探析其研究熱點、前沿等信息,旨在為進一步醫(yī)療保險支付制度建設(shè)提供新思路,以促進我國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)良性發(fā)展。

    一、數(shù)據(jù)來源與方法

    1.數(shù)據(jù)來源。本研究選擇中國知網(wǎng)為文獻來源,檢索時間為2020 年12 月1 日,檢索時限設(shè)置為1985 年1 月1 日~2020 年11 月30 日,檢索范圍限定“期刊”和“碩博論文”,以“醫(yī)療保險支付制度”或“醫(yī)療保險支付”作為檢索詞進行主題檢索。文獻剔除標準:重復(fù)文獻;作者為“本刊編輯部”、“本刊訊”、本刊通訊員或“無作者”;會議綜述等其他非學(xué)術(shù)類文獻。共檢索到344 篇文獻,經(jīng)人工篩選最終獲得與本研究主題相關(guān)的245篇文獻納入分析。

    2.研究方法與工具。將篩選出符合本研究主題的文獻以Refworks 的格式導(dǎo)出,利用Citespace 5.7 R2 軟件作為可視化分析的工具進行轉(zhuǎn)化處理,以作者、機構(gòu)和關(guān)鍵詞等作為節(jié)點類型繪制科學(xué)知識圖譜,其中Year Per Slice 選擇“1”,Node Types 分別選擇Author、Institution 和Keyword,其余選項如Text Processing 均保持默認狀態(tài)。同時使用Excel 對數(shù)據(jù)樣本的時間分布特征等進行統(tǒng)計分析。

    二、結(jié) 果

    1.文獻數(shù)量的時間分布。將納入研究的文獻按照橫坐標為時間、縱坐標為文獻數(shù)量繪制折線圖,從圖中可以看出,1985~2000 年該領(lǐng)域的研究文獻數(shù)量較少,發(fā)文趨勢變化相對平穩(wěn);2001~2009年發(fā)文數(shù)量有所增長,但數(shù)量僅在個位數(shù)徘徊,波動較明顯;2010~2013 年發(fā)文數(shù)量急劇增長,于2013 年達到最高峰,說明這一時期醫(yī)療保險支付制度受到社會的廣泛關(guān)注,繼而進入一個短暫的回落期,2014 年發(fā)文量較前年有所下降,之后發(fā)文量繼續(xù)增加,于2017 年達到第二個高峰,詳見圖1。

    圖1 我國醫(yī)療支付制度研究的發(fā)文數(shù)量時間分布圖

    2.研究作者合作情況。運行Citespace 軟件得到節(jié)點數(shù)為306、連線為269 的研究作者合作網(wǎng)絡(luò),研究結(jié)果表明,在我國醫(yī)保支付制度研究領(lǐng)域的主要作者有于廣軍、鄭大喜、王東進、陳仰東、王保真和徐瑋等人。其中于廣軍(5 篇)和鄭大喜(5 篇)是發(fā)文最多的作者,其次是王東進(4 篇)。以于廣軍為代表形成了最大的合作網(wǎng)絡(luò),包括楊虹宇、應(yīng)曉華和楊麗等人,該研究團隊成員較多、合作關(guān)系較為密切,另外還有趙要軍、張敏和吳建等人組成的研究團體,其余作者合作關(guān)系較少,多為獨立開展研究。

    3.研究機構(gòu)合作情況。運行Citespace 得到節(jié)點數(shù)為232、連線為88 的研究機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表明,在我國醫(yī)保支付制度研究領(lǐng)域的主要研究機構(gòu)包括中國醫(yī)療保險研究會、復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院、杭州醫(yī)療保險管理服務(wù)局、大連理工大學(xué)和上海市醫(yī)療保險辦公室等。其中,中國醫(yī)療保險研究會是科研成果最多的機構(gòu)(8 篇),其次是復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院(7 篇)。復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院與上海市醫(yī)療保險學(xué)會、上海市衛(wèi)生發(fā)展中心等5 家機構(gòu)有密切的合作關(guān)系。除此之外,其余機構(gòu)的合作關(guān)系較簡單,多為同地區(qū)或機構(gòu)內(nèi)部人員合作,缺少跨地域、跨機構(gòu)的合作與交流,研究機構(gòu)主要分布于我國東部地區(qū)。

    4.關(guān)鍵詞共現(xiàn)情況。運行Citespace 得到節(jié)點數(shù)為66、連線為106 的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),統(tǒng)計出科學(xué)文獻中出現(xiàn)次數(shù)最多的前20 個關(guān)鍵詞及中心度信息可以看出,在我國醫(yī)療支付制度研究領(lǐng)域“醫(yī)療保險”是出現(xiàn)的次數(shù)最多的關(guān)鍵詞,中心度也最高,說明它是該研究領(lǐng)域的高熱度詞匯,且與其他關(guān)鍵詞的聯(lián)系較為緊密,在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中具有比較高的影響力。另外,“醫(yī)療保險支付制度”、“支付制度”和“支付制度改革”也是出現(xiàn)次數(shù)較多、中心性較高的關(guān)鍵詞,合并如“醫(yī)保支付”與“醫(yī)療保險支付”這些同義詞后可以看出,該領(lǐng)域主要圍繞高頻關(guān)鍵詞來開展相關(guān)研究。(見表1)

    表1 我國醫(yī)療支付制度研究高頻關(guān)鍵詞信息統(tǒng)計表

    為進一步探析該領(lǐng)域的研究熱點,對關(guān)鍵詞共現(xiàn)結(jié)果進行聚類后得到5 個聚類群,聚類模塊性指數(shù)Q 值大于0.3 說明聚類的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是顯著的,聚類輪廓性指數(shù)S 值大于0.5 認為聚類結(jié)果較合理[3],本研究的聚類結(jié)果顯示聚類模塊性指數(shù)Q 值為0.5215、S 值為0.8462,因此,本研究得到的聚類結(jié)果是合理的,并具有一定的可信度。由于Citespace 的聚類分析功能是針對不同數(shù)據(jù)源的相似性進行比較,并將數(shù)據(jù)源分類在不同的聚類中,可能會引起聚類結(jié)果的交叉重復(fù)[4],從關(guān)鍵詞聚類統(tǒng)計信息統(tǒng)計表2 中可以看出,本研究的聚類結(jié)果也顯示出交叉現(xiàn)象:#1 聚類與#2 聚類、#3 聚類與#4 聚類、#0 聚類與#4 聚類均出現(xiàn)部分重疊現(xiàn)象。

    表2 關(guān)鍵詞聚類結(jié)果信息

    5.研究前沿信息。通過Citespace 的突現(xiàn)詞探測功能,得到我國醫(yī)療保險支付制度研究領(lǐng)域的7個突現(xiàn)詞,突現(xiàn)詞的出現(xiàn)說明該領(lǐng)域出現(xiàn)了新的研究方向或轉(zhuǎn)折點,并在短時間內(nèi)受到廣泛關(guān)注[5]。2011 年,該研究領(lǐng)域出現(xiàn)第一個突現(xiàn)詞“支付制度改革”(2011~2016 年),突顯值為3.64,這一熱度持續(xù)至2016 年,說明醫(yī)保支付制度的改革是這一時期學(xué)者們重點關(guān)注的研究方向?!搬t(yī)保支付制度改革”(2015~2017 年)和“醫(yī)保支付”(2017~2020 年)是突顯值較高的詞匯,是該領(lǐng)域研究方向變化的重要轉(zhuǎn)折點,詳見圖2。

    圖2 我國醫(yī)療支付制度研究領(lǐng)域突現(xiàn)詞信息

    三、討 論

    1.我國醫(yī)療保險支付制度研究處于發(fā)展期。我國醫(yī)療保險支付制度領(lǐng)域研究起步是較晚的,1985~2000 年是該領(lǐng)域的緩慢發(fā)展期,這一階段的研究主要是研究國外醫(yī)療保險支付制度的發(fā)展;進入21 世紀后,關(guān)于我國醫(yī)療保險支付制度的相關(guān)科研成果開始累積,2000~2009 年是該領(lǐng)域的孕育發(fā)展期,發(fā)文量已經(jīng)有所增加,但關(guān)注度仍不是很高,2005 年開始出現(xiàn)研究熱點,發(fā)文數(shù)量是這一時期的最高值;2009 年,我國開始進入新一輪醫(yī)改時期,這一舉措促進了我國醫(yī)療保險支付制度領(lǐng)域的發(fā)展,2009 年至今是該領(lǐng)域的發(fā)展期,其研究領(lǐng)域逐漸擴展,研究主題也逐漸豐富,但發(fā)文數(shù)量變化不穩(wěn)定,說明該領(lǐng)域還處于發(fā)展的初期[6]。

    2.研究力量相對薄弱。由研究作者及研究機構(gòu)統(tǒng)計結(jié)果得出,當(dāng)前我國醫(yī)療保險支付制度領(lǐng)域的研究力量還不夠雄厚,多數(shù)作者為獨立開展研究且科研成果不夠豐富,高產(chǎn)作者之間暫無合作關(guān)系,說明應(yīng)當(dāng)適當(dāng)加強學(xué)術(shù)交流與合作。研究機構(gòu)多分布于高校、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu),合作關(guān)系較簡單,涉及的區(qū)域范圍較窄,東西部研究力量分布差異較大,說明需推進醫(yī)療保險支付制度在全國范圍內(nèi)的建設(shè)力度,進一步加強對各地區(qū)研究人員的培養(yǎng),鼓勵開展跨領(lǐng)域、跨地區(qū)及跨學(xué)科的研究。

    3.研究熱點及前沿分析。結(jié)合關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜和聚類結(jié)果,可將我國醫(yī)療保險支付制度領(lǐng)域的研究熱點劃分為以下三大類:一是醫(yī)療保險支付方式研究。當(dāng)前我國已經(jīng)建立了全面覆蓋的基本醫(yī)療保險體系,然而隨著我國老齡化進程加快、醫(yī)療費用的快速上漲,有限的醫(yī)療資源與龐大的醫(yī)療消費人群之間的矛盾凸顯,“看病貴”的問題仍然突出,同時醫(yī)務(wù)人員的勞動價值也沒有得到有效體現(xiàn)。于是部分地區(qū)開始探索醫(yī)療保險支付方式的改革,如上海市逐漸形成了以總額預(yù)算制為基礎(chǔ)的混合支付方式[7]。2020 年3 月,中央、國務(wù)院聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于深化醫(yī)療保障制度改革的意見》政策文件中提出:推行以按病種付費為主的多元復(fù)合式醫(yī)保支付方式,推廣按疾病診斷相關(guān)分組付費,醫(yī)療康復(fù)、慢性精神疾病等長期住院按床日付費,門診特殊慢性病按人頭付費[8]。按病種付費可以解決當(dāng)前醫(yī)療費用增速過快的問題,更重要的是解決費用結(jié)構(gòu)不合理的問題[9],這也將是我國醫(yī)療保險支付制度領(lǐng)域未來研究方向中重要的一部分。二是醫(yī)療保險支付制度改革研究。一直以來,醫(yī)療保險支付方式改革被置于“新醫(yī)改”的中心位置,起著調(diào)節(jié)醫(yī)療服務(wù)行為、引導(dǎo)醫(yī)療資源配置的重要作用。2015年,我國將深化醫(yī)療保險支付制度改革作為深化醫(yī)改的重點工作任務(wù)之一,因此,深化醫(yī)保支付方式改革與創(chuàng)新是促進我國醫(yī)療體系健康發(fā)展的關(guān)鍵。三是醫(yī)療保險支付制度存在的問題研究。“醫(yī)保支付制度”是2018 年出現(xiàn)的突現(xiàn)詞,說明該詞匯是近幾年出現(xiàn)的熱點,結(jié)合#3 聚類和#4 聚類關(guān)鍵詞信息可以看出,我國現(xiàn)行的醫(yī)療保險支付制度存在的問題也正逐漸受到關(guān)注。如我國醫(yī)療保險支付制度還存在政府財政投入不充足、醫(yī)療資源配置不合理、公眾對醫(yī)療保險政策認知度不高等問題,因此我國醫(yī)療保險支付制度改革迫在眉睫。在全民醫(yī)保的社會背景下,急需有效措施來緩解醫(yī)療資源分配不足和國民醫(yī)保需求之間的矛盾,如冒慧敏通過建立醫(yī)生的逆向選擇模型與醫(yī)患之間的博弈模型,透過醫(yī)療保險費用支付制度存在的問題,提出完善醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)市場監(jiān)督機制和優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)激勵機制的建議。

    本研究利用可視化分析方法揭示了我國醫(yī)療保險支付制度領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,由于Citespace 軟件的特殊性,本研究的數(shù)據(jù)來源僅限于中國知網(wǎng),因此數(shù)據(jù)的代表性還需加強,未來可進行更加細致全面的研究與分析。

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