公立醫(yī)院“成本病”與醫(yī)療負(fù)擔(dān)
——兼論“藥品零加成”政策的影響

李 靜 郭斌斌 路 偉

一、引言

自2009年新醫(yī)改實施以來，我國的醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)取得了巨大成就，根據(jù)世界衛(wèi)生組織公布的數(shù)據(jù)，我國的人均壽命由2009年74歲增長至2019年的76.1歲，各項衛(wèi)生健康指標(biāo)得到顯著改善。但相應(yīng)地，醫(yī)療衛(wèi)生支出也呈現(xiàn)快速增長的態(tài)勢，2009至2018年，衛(wèi)生總費用由17541.92億元增至59121.91億元，增長了3.37倍，占GDP比重由5.03%上漲至6.57%；人均衛(wèi)生費用由1314.3元增至4237元，增長了3.22倍，城鄉(xiāng)居民衛(wèi)生支出占消費支出比重也相應(yīng)提高(1)數(shù)據(jù)來源于2019年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》。。醫(yī)療費用支出的快速增長一方面給患者造成了沉重負(fù)擔(dān)，“看病貴”現(xiàn)象并未得到實質(zhì)性解決；也會誘發(fā)個人對其他消費性支出的擠占效應(yīng)，減少新醫(yī)改所帶來的社會福利增加(解洪濤等，2015)。另一方面，也意味著可能會擠占諸如教育、科技等領(lǐng)域的資金支出(Rovere and Skinner，2011)。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，各級政府財政普遍吃緊的新形勢下，醫(yī)療費用支出的快速增長不利于國家財政預(yù)算的持續(xù)穩(wěn)健，容易形成新的財政風(fēng)險(朱恒鵬，2019)。因此探尋醫(yī)療成本快速上漲的內(nèi)在原因，為決策者抑制醫(yī)療成本上漲提供決策依據(jù)，成為各國學(xué)者的研究熱點。

醫(yī)療成本的驅(qū)動因素很早就引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注，相關(guān)研究表明，收入增長、醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步、醫(yī)療保險覆蓋率、醫(yī)藥價格以及人口老齡化等都是推動醫(yī)療成本增長的重要因素(Prieto and Santiago，2012; Rossen and Faroque，2016; 張鑫、趙苑達(dá)，2020；寇宗來，2010; 李樂樂、楊燕綏，2017；Newhouse，1992)。但很多人卻忽視了半個世紀(jì)前Baumol提出的“成本病”理論，該理論為醫(yī)療成本上漲提供了一種新的解釋。理論認(rèn)為，非物質(zhì)生產(chǎn)部門(服務(wù)業(yè)為主)的勞動生產(chǎn)率較低，制造業(yè)相對于服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)率要高，但各部門卻存在相同的工資增長(假設(shè)勞動力在各個部門之間可以自由流動)，從而導(dǎo)致諸如醫(yī)療保健、教育等服務(wù)業(yè)部門勞動成本不斷上升，因此抑制醫(yī)療成本增長的努力都是徒勞的(Baumol，1967)。我國醫(yī)療系統(tǒng)中是否也存在“成本病”？“成本病”的成因以及程度如何？目前雖有相關(guān)研究對此做了初步探討，但仍缺乏更為細(xì)致的研究，結(jié)論也不一而論，存在較大爭論。Ho et al.(2014)的研究結(jié)果顯示“成本病”對醫(yī)療支出的影響在我國經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)扮演重要角色；而袁勝超等(2020)的研究結(jié)果則指出我國中西部地區(qū)醫(yī)療行業(yè)尚未出現(xiàn)“成本病”的跡象；Wang and Chen(2021)指出“成本病”是導(dǎo)致我國醫(yī)療衛(wèi)生支出快速增長的重要因素，而劉小友、黨旺旺(2020)的研究結(jié)果表明我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)不存在Baumol “成本病”問題。

為了厘清導(dǎo)致我國醫(yī)療成本快速上漲的原因，本文結(jié)合Baumol理論，對由Hartwig(2008)首創(chuàng)、Colombier(2012)擴(kuò)展的方法進(jìn)行改進(jìn)，該方法允許研究者將“成本病”對醫(yī)療成本增長的影響分離，而無需衛(wèi)生價格信息或生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)。運用該方法，實證檢驗Baumol“成本病”存在性以及是否能部分地解釋了我國公立醫(yī)院醫(yī)療成本的增長。不同于已有的研究，本文主要從微觀公立醫(yī)院的視角，而不是省級或國家層面的宏觀維度探討醫(yī)療系統(tǒng)中的“成本病”現(xiàn)象。選取微觀公立醫(yī)院為視角，主要有三個原因：其一，微觀醫(yī)院數(shù)據(jù)能夠體現(xiàn)宏觀數(shù)據(jù)所遺漏的特性信息，更能反應(yīng)基層醫(yī)療系統(tǒng)的真實現(xiàn)狀，有利于決策者精準(zhǔn)施策；其二，公立醫(yī)院是我國醫(yī)療系統(tǒng)的主體，承擔(dān)了醫(yī)療服務(wù)的大部分任務(wù)和社會性工作，也是公眾和患者看病就醫(yī)服務(wù)主要選擇的醫(yī)療機(jī)構(gòu)(2)《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2013年至2018年，公立醫(yī)院的診療人次占總診療人次的平均占比為88.57%。；其三，公立醫(yī)院具有公益性，政府對公立醫(yī)院進(jìn)行撥款，使公立醫(yī)院的行為與政府意志相一致，進(jìn)而達(dá)到社會福利最大化(李玲等，2010)，因此其崗位具有行政色彩，更容易產(chǎn)生庸員(施燕吉等，2013)，工資上漲更具有不可逆性。

此外還有幾點值得我們研究，該中部省份自2016年“藥品零加成”政策實施以來，效果如何？在此背景下，“成本病”效應(yīng)是否由于“藥品零加成”政策的實施有所緩解？對于上述問題本文也將試圖予以探討。

本文不同于現(xiàn)有文獻(xiàn)的邊際貢獻(xiàn)在于：首次從微觀公立醫(yī)院視角探討了Baumol“成本病”存在性及表現(xiàn)程度，更能細(xì)致全面地探討引起公立醫(yī)院支出快速上漲的具體因素；構(gòu)造新的“鮑莫爾變量”，更合理地從微觀醫(yī)院層面衡量醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)內(nèi)的“成本病”現(xiàn)象；從醫(yī)院等級與類別兩方面考察了公立醫(yī)院“成本病”及其對患者和政府影響的異質(zhì)性；首次探究了“藥品零加成”政策實施背景下公立醫(yī)院“成本病”效應(yīng)的影響，為解決“成本病”問題提供了新的政策思路。

二、文獻(xiàn)綜述

Baumol and Bowen(1965)首次對表演藝術(shù)形式的“成本病”進(jìn)行了討論，而后Baumol (1967)構(gòu)造了兩部門非均衡增長模型對“成本病”理論進(jìn)行了概括與形式化，他將服務(wù)業(yè)稱為勞動生產(chǎn)率較低的“停滯”部門，將制造業(yè)稱為勞動生產(chǎn)率較高的“進(jìn)步”部門，為保證經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展，兩部門實際產(chǎn)出比例需維持不變，從而導(dǎo)致流向服務(wù)業(yè)的勞動力逐漸增多，由于名義工資的上漲，使得服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)成本提高。Fuchs(1968)也認(rèn)為服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率的相對滯后導(dǎo)致了就業(yè)比重上升，這與Baumol的結(jié)論相同。學(xué)術(shù)界將二者的結(jié)論稱為Baumol-Fuchs假說。Baumol(1993)遵循其1967年原有的理論框架，率先將“成本病”應(yīng)用于醫(yī)療保健行業(yè)，指出醫(yī)療保健行業(yè)作為一個非技術(shù)進(jìn)步、勞動密集型的部門，需求持續(xù)增加，單位小時產(chǎn)出卻沒有提升，由于生產(chǎn)率增長緩慢，需求價格彈性低，實際成本隨著時間的推移將不可避免地攀升。

“成本病”理論為學(xué)者解釋服務(wù)業(yè)成本的上升提供了新的視角，它用簡單的理論解釋了醫(yī)療成本快速上漲的原因。盡管模型邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，但是“成本病”理論卻很少得到驗證，僅有少數(shù)幾篇文章提及了“成本病”(Karatzas，2000；Nordhaus，2008; Erixon and Van-der，2011)，這主要由于醫(yī)療保健領(lǐng)域的生產(chǎn)率度量難題。通過服務(wù)的相對價格對“成本病”進(jìn)行測量是一種主流方法，但Griliches(1992)認(rèn)為由于服務(wù)業(yè)的“不可測度性”，服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率將存在較大誤差，生產(chǎn)率往往被低估，一個重要因素是大多數(shù)醫(yī)療服務(wù)生產(chǎn)率的測算未考慮到服務(wù)質(zhì)量的影響，導(dǎo)致醫(yī)療價格指數(shù)被高估(Newhouse，1992； Triplett and Bosworth，2003；Ralph，2013)。Nordhaus(2008)利用美國1948—2001年的行業(yè)數(shù)據(jù)，調(diào)查Baumol“成本病”對經(jīng)濟(jì)的影響，就指出對于諸如醫(yī)療保健或教育這樣的服務(wù)業(yè)，要準(zhǔn)確地衡量價格和產(chǎn)出仍然極其困難。但是仍有相關(guān)學(xué)者對“成本病”假說進(jìn)行了檢驗，如Martins and Maisonneuve(2007)首次嘗試使用可估計模型對Baumol“成本病”進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果顯示在長期內(nèi)，醫(yī)療系統(tǒng)需要考慮Baumol“成本病”的影響，證明“成本病”是影響醫(yī)療領(lǐng)域的重要因素。

雖然Newhouse(2001)認(rèn)為醫(yī)療保健價格是檢驗Baumol“成本病”理論的必要條件，但Hartwig(2011)卻指出由于衛(wèi)生支出可以在價格水平?jīng)]有任何上升的情況下增加，醫(yī)療保健價格指數(shù)可能不是檢驗Baumol“成本病”的適當(dāng)變量。Hartwig(2008)利用經(jīng)濟(jì)范圍內(nèi)工資和生產(chǎn)率增長率之間的差異來構(gòu)建一個“鮑莫爾變量”，用來測算“成本病”的效應(yīng)，該方法成功規(guī)避了使用醫(yī)療價格指數(shù)帶來的缺陷。Colombier(2012)對Hartwig(2008)的方法進(jìn)行了一些改進(jìn)，指出要對Baumol“成本病”進(jìn)行實證檢驗，就必須考慮到“停滯”部門在總勞動力中的份額，由此構(gòu)造一個“調(diào)整后的鮑莫爾變量”。此后學(xué)者大多采用Hartwig(2008)與Colombier(2012)的思路檢驗醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)是否存在“成本病”及其影響程度。如Bates and Santerre(2013)基于此方法對1980—2009年美國50個州的醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，證實美國保健部門存在“成本病”。Rossen and Faroque(2016)對加拿大各省人均醫(yī)療成本進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)“成本病”存在但影響較小，技術(shù)進(jìn)步是導(dǎo)致醫(yī)療成本上升的最主要因素。Colombier(2017)對20個OECD的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，Baumol“成本病”對人均實際醫(yī)療保健支出年增長的貢獻(xiàn)率在0.15-0.40個百分點之間。

國內(nèi)研究上，雖然更多地研究重點放在衛(wèi)生資源配置的地區(qū)失衡和治理上(李靜、常媛媛，2021)以及衛(wèi)生資源在醫(yī)院等級分配的問題上(龔秀全、孫晨晗，2021)，但也有部分學(xué)者開始研究衛(wèi)生領(lǐng)域的“成本病”問題。程大中(2004)較早的將Baumol的理論應(yīng)用于中國服務(wù)業(yè)中，指出中國服務(wù)業(yè)存在“成本病”的跡象；王耀中、陳浩(2012)對Baumol-Fuchs假說的發(fā)展歷程進(jìn)行了細(xì)致的梳理；Ho et al.(2014)對我國2002—2010年省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗，結(jié)果表明醫(yī)療保健支出受到“成本病”的影響，且在西部地區(qū)發(fā)揮更大作用；謝洪濤等(2015)對我國社會醫(yī)療成本的快速增長進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)“成本病”貢獻(xiàn)了醫(yī)療成本上漲的8%-22%左右；袁勝超等(2020)基于2003—2017年中國省級層面數(shù)據(jù)，實證考察了“成本病”對醫(yī)療費用增長的影響，結(jié)果表明中國醫(yī)療行業(yè)存在超過生產(chǎn)率的人力成本增長，這構(gòu)成了醫(yī)療費用持續(xù)增長的來源；Wang and Chen(2021)利用2010—2017年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，運用空間杜賓模型分析了各因素對各省衛(wèi)生支出增長的影響機(jī)制，結(jié)果表明“成本病”對衛(wèi)生支出產(chǎn)生顯著正向影響，區(qū)域間衛(wèi)生支出增長存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理可以發(fā)現(xiàn)，國際上對于醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)Baumol“成本病”的實證研究仍然處于探索階段，部分文獻(xiàn)認(rèn)同在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域存在著“成本病”問題，不僅在區(qū)域宏觀領(lǐng)域存在，在微觀醫(yī)療機(jī)構(gòu)也有一定的證據(jù)表明“成本病”現(xiàn)象具有普遍性。國際上現(xiàn)有研究大部分集中在OECD國家或其它發(fā)達(dá)國家，對于發(fā)展中國家或者國內(nèi)醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的“成本病”研究較少，僅有部分文獻(xiàn)做了初步的探討。這些文獻(xiàn)的研究主要集中于省級層面的宏觀探討，且研究結(jié)論爭議性大，對于是否存在“成本病”現(xiàn)象還未達(dá)成基本共識。同時，由于宏觀省級樣本對于醫(yī)療行業(yè)的信息反應(yīng)存在一定的滯后性，并且存在樣本數(shù)量少，結(jié)論穩(wěn)健性不足等缺陷。此外，也無法細(xì)致控制醫(yī)院的特征和類型等，得到的信息有限，導(dǎo)致結(jié)果存在污染性。本文使用基于公立醫(yī)院視角的微觀數(shù)據(jù)則更能反應(yīng)醫(yī)療行業(yè)的準(zhǔn)確情況，統(tǒng)計信息和變量更加充實完善，對檢驗公立醫(yī)院的“成本病”問題具有較大的優(yōu)勢。當(dāng)前，在我國醫(yī)療支出快速增長，無論是社會，個人或是政府，在醫(yī)療支出比重不斷攀升的背景下，對公立醫(yī)院“成本病”的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。2021年初，國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥管理局聯(lián)合頒發(fā)了《關(guān)于印發(fā)公立醫(yī)院成本核算規(guī)范的通知》(國衛(wèi)財務(wù)發(fā)〔2021〕4號)的文件，強(qiáng)調(diào)要嚴(yán)格規(guī)范公立醫(yī)院成本核算，抑制成本快速上升的勢頭，提升公立醫(yī)院資源配置效率。文件的出臺必將對抑制公立醫(yī)院“成本病”的發(fā)展具有的示范作用，也為本文的研究提供了重要的政策指引。

三、研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

(一)計量模型設(shè)計

遵循Baumol(1967)兩部門非均衡增長模型，經(jīng)濟(jì)部門可被劃分以服務(wù)業(yè)和制造業(yè)為代表的簡化的兩部門，顯然，醫(yī)療部門隸屬于服務(wù)業(yè)部門。

參照Hartwig(2008)的方法，Baumol假說可以通過檢驗服務(wù)業(yè)部門的單位成本變化是否與整個經(jīng)濟(jì)中工資增長率與生產(chǎn)率增長率之差成正比來進(jìn)行檢驗：

Δln(CNP)=λ(Δln(w)-Δln(y))

(1)

w，y分別表示整個經(jīng)濟(jì)體內(nèi)人均工資與人均產(chǎn)出， Δln(CNP)表示單位成本增長率，括號內(nèi)(Δln(w)-Δln(y))表示“鮑莫爾變量”，當(dāng)λ為正并且統(tǒng)計顯著時，意味著Baumol“成本病”的存在。

Colombier(2012)指出Hartwig(2008)所構(gòu)造的“鮑莫爾變量”代表的是勞動力全部在服務(wù)業(yè)部門時的特殊情況，“成本病”的影響無法得到真實反映，為了檢驗“成本病”的影響，應(yīng)考慮服務(wù)業(yè)部門勞動力在全部勞動力中所占的份額。因此Colombier(2012)對Hartwig(2008)的方法進(jìn)行了擴(kuò)展，推導(dǎo)出服務(wù)部門的單位成本的增長為：

(2)

由于本文聚焦于醫(yī)院層面，對應(yīng)檢驗的變量與區(qū)域?qū)用嬗兴煌?，需要對公?2)再做調(diào)整。首先，將原有CNP，w，y等變量替換為醫(yī)院微觀層面變量，仍舊通過工資增長率與生產(chǎn)率增長率之差是否與單位成本增長率成正比檢驗“成本病”的存在，構(gòu)造醫(yī)院層面“成本病”的檢驗方程：

Δln(Ch)=λ*(Δln(wh)-Δln(yh))

(3)

其中，Ch為單位成本，表示人均醫(yī)療成本負(fù)擔(dān)，wh，yh分別表示公立醫(yī)院的人均工資與人均產(chǎn)出。括號內(nèi)表示“鮑莫爾變量”。

其次，由于公立醫(yī)院在職人員中也包含例如電工、軟件員、維修人員等工勤技能人員，為更精確的衡量醫(yī)療行業(yè)“成本病”的影響程度，應(yīng)將工勤技能人員剔除，僅包含參與醫(yī)療救治的衛(wèi)生人員。因此，依據(jù)公式(3)，做出如下調(diào)整：

(4)

單位成本增長率Δln(Ch)主要從兩方面衡量：一是醫(yī)院人均總成本增長率，衡量醫(yī)院總支出的成本增長；二是醫(yī)院人均醫(yī)療技術(shù)成本增長率，專門用于衡量醫(yī)院刨除人員費用，管理費用，藥品和材料費用等用于醫(yī)院技術(shù)和可持續(xù)發(fā)展的成本增長，考察其與人員及管理成本等的差異。依據(jù)實際情況，計算“調(diào)整的鮑莫爾變量”中的人均工資wh時，選取醫(yī)院的職工人均工資水平代替，而計算生產(chǎn)率yh時，我們參照謝洪濤等人(2015)的做法，采用數(shù)量產(chǎn)出(即人均負(fù)擔(dān)診療人次)，而不使用價值產(chǎn)出，這便于定量分析，避免因價值產(chǎn)出界定不清晰而造成誤差。具體的實證模型如下：

(5)

公式(5)中，i表示醫(yī)院，t表示年份(t=2013,2014,…,2018)，Ch表示醫(yī)院總支出與醫(yī)療技術(shù)支出，Δln(Ch)表示總支出與醫(yī)療技術(shù)支出的增長率，主要的解釋變量是“調(diào)整的鮑莫爾變量”，若β1顯著為正，則認(rèn)為公立醫(yī)院系統(tǒng)存在“成本病”效應(yīng)；xit為控制變量，表示一系列影響人均醫(yī)療成本上漲的解釋變量；ut表示時間效應(yīng)；δi表示個體效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項。

在使用公式(5)檢驗了公立醫(yī)院是否存在“成本病”效應(yīng)后，替換Δln(Ch)為:1.患者人均醫(yī)療支出增長率，衡量患者的醫(yī)療負(fù)擔(dān)；2.患者人均財政支出增長率，衡量政府的醫(yī)療負(fù)擔(dān)。這樣就延伸考察了公立醫(yī)院“成本病”對患者和政府負(fù)擔(dān)的影響。

(二)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

1.數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于中部某省2013—2018年二級和三級公立醫(yī)院衛(wèi)生統(tǒng)計年報數(shù)據(jù)(3)應(yīng)當(dāng)?shù)蒯t(yī)管局要求，數(shù)據(jù)進(jìn)行了“脫敏”處理，本研究成果不能透露相關(guān)地區(qū)及醫(yī)院名稱等敏感信息，故以“中部某省”代替。，該年報主要包括醫(yī)療機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計信息，主要指標(biāo)涵蓋了醫(yī)療機(jī)構(gòu)基本情況、衛(wèi)生人員、醫(yī)療床位、醫(yī)療場所、醫(yī)療設(shè)備、收入支出、資產(chǎn)負(fù)債、醫(yī)療服務(wù)等12類100多項具體指標(biāo)。原采集了687家公立醫(yī)院數(shù)據(jù)，除去數(shù)據(jù)缺失，異常等，保留658家具有連續(xù)變量的樣本醫(yī)院，其中三級醫(yī)院占比19.5%，二級醫(yī)院占比80.5%。

2.變量選取

(1)被解釋變量。本文主要檢驗公立醫(yī)院“成本病”的存在性及其對患者和政府負(fù)擔(dān)的影響，被解釋變量分為兩部分：一是公立醫(yī)院本身的成本增長率，這里使用醫(yī)院人均總支出(成本)增長率和人均醫(yī)療技術(shù)成本增長率衡量；二是患者和政府的支出增長率，由于本文數(shù)據(jù)基于醫(yī)院層面，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文構(gòu)造了人均醫(yī)療支出增長率這一變量衡量患者的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，從醫(yī)院整體角度衡量個人醫(yī)療支出增長過快的問題。政府層面，本文用人均財政支出增長率加以衡量。指標(biāo)定義見表1說明。

(2)核心解釋變量。核心解釋變量為“調(diào)整的鮑莫爾變量”，按照公式(4)的計算方法得到，人均工資選取醫(yī)院的平均工資水平。

(3)其他解釋變量?！俺杀静　笔峭侠坌袠I(yè)發(fā)展，也是導(dǎo)致人均醫(yī)療支出與政府醫(yī)療支出快速上升的因素之一。但是還存在一些其它需要被控制的影響因素，例如醫(yī)院規(guī)模的快速擴(kuò)張是否會引起“成本病”問題以及個人醫(yī)療支出的上漲？本文采用“床位數(shù)”這一變量衡量醫(yī)院規(guī)模。此外，研究表明“以藥養(yǎng)醫(yī)”也一直是導(dǎo)致醫(yī)療支出虛高的重要因素(解洪濤等，2015)，本文采用“藥品加成”這一變量來衡量“以藥養(yǎng)醫(yī)”的現(xiàn)狀。相關(guān)研究表明“住院率”的不合理增長可能存在過度醫(yī)療的情況，進(jìn)而推高個人的醫(yī)療支出(林源，2015)。引入“萬元以上設(shè)備數(shù)”衡量醫(yī)院的硬件水平，擁有較多數(shù)量的先進(jìn)設(shè)備，可能誘使患者增加檢查，導(dǎo)致患者醫(yī)療支出增加。而對于醫(yī)院整體的技術(shù)水平則采用“執(zhí)業(yè)醫(yī)師占比”與“注冊護(hù)士占比”來衡量。

凡價值量的數(shù)據(jù)都按該省各地市CPI進(jìn)行了不變價格的處理，消除通貨膨脹率的影響。其中醫(yī)院總收入按當(dāng)?shù)谻PI進(jìn)行了消脹處理，醫(yī)院職工工資則按當(dāng)?shù)爻鞘新毠すべY增長指數(shù)進(jìn)行了平減處理，均統(tǒng)一處理成2013年可比的不變價格指標(biāo)。變量定義如表1所示。

表1 變量定義說明

模型變量的統(tǒng)計特征如表2所示，從表2可以看出公立醫(yī)院人均總成本增長率和人均醫(yī)療技術(shù)成本增長率分別為4.35%和4.11%，說明公立醫(yī)院的成本在逐年增加?；颊叩尼t(yī)療支出增長率與政府醫(yī)療支出年均增長率分別為4.05%和5.59%，表明患者與政府的醫(yī)療支出負(fù)擔(dān)在逐年加重。醫(yī)院平均工資增長率為10.19%，高于醫(yī)院產(chǎn)出增長率3.14%，具體如圖1所示，初步判斷存在“成本病”的跡象。圖1還顯示，在2016年“藥品零加成”政策后，工資與產(chǎn)出增長率趨勢均產(chǎn)生了較為明顯的變化，表明政策的實施可能對公立醫(yī)院“成本病”效應(yīng)產(chǎn)生一定的影響?！磅U莫爾變量”與“調(diào)整的鮑莫爾變量”系數(shù)均為正，說明存在超過生產(chǎn)率水平的人力成本。床位數(shù)與萬元設(shè)備的年均增長率較快分別為4.11%和15.53%，而執(zhí)業(yè)醫(yī)師與注冊護(hù)士占比變動幅度小，僅分別為-0.25%、0.55%，這表明近年來新醫(yī)改資金主要流向了“硬件”，即醫(yī)院規(guī)模與設(shè)備數(shù)量有了較大幅度的提升，而對于“軟件”即人才的培養(yǎng)卻存在明顯不足。住院率增長率僅為-0.24%，說明并未存在過度醫(yī)療的情況。就總體來看，藥品加成的年均增長率僅為-0.21%，表明國家取消藥品加成的改革舉措效果開始逐步顯現(xiàn)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

圖1 醫(yī)院平均工資增長率與產(chǎn)出增長率變化 圖2 醫(yī)院藥品收入占比

為更清晰地觀察“藥品零加成”政策對于不同等級醫(yī)院的影響，繪制了醫(yī)院藥品收入占比的趨勢圖。如圖2所示，整體上，醫(yī)院的藥品收入占比一直呈下降的趨勢，尤其在2016年以后，這一趨勢得到加強(qiáng)；三級醫(yī)院藥品收入占比較二級醫(yī)院要低，二者均一直呈現(xiàn)下降的態(tài)勢，并在2016年政策實施以后大幅度下降，但三級醫(yī)院的下降幅度要大于二級醫(yī)院。因此我們初步認(rèn)為“藥品零加成”政策對于醫(yī)院藥品收入占比產(chǎn)生重要影響。

四、實證結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸分析

依據(jù)公式(5)，分別檢驗公立醫(yī)院“成本病”的存在性和對患者和政府負(fù)擔(dān)的影響。本文采用雙向固定效應(yīng)模型，控制了年份固定效應(yīng)與個體固定效應(yīng)，基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3。

表3檢驗了醫(yī)療行業(yè)“成本病”效應(yīng)的存在性?？梢?，不論是人均總成本增長率還是人均醫(yī)技成本的增長率，“調(diào)整的鮑莫爾變量”系數(shù)均顯著為正，加入控制變量之后，這一效應(yīng)仍然顯著存在。住院率上升將一定程度上降低公立醫(yī)院兩項成本的增長，但床位增長率卻表現(xiàn)不同：它顯著提升了醫(yī)院人均成本的增長率，表明醫(yī)院床位的增長所帶來的規(guī)模擴(kuò)張在促進(jìn)醫(yī)院收入的同時，也會大幅度提高公立醫(yī)院的運行成本。實證結(jié)果還顯示藥品加成變量系數(shù)顯著為負(fù)，這表明“以藥養(yǎng)醫(yī)”現(xiàn)象在醫(yī)院層面確能緩解公立醫(yī)院高昂的成本支出增長。此外，萬元設(shè)備數(shù)、執(zhí)業(yè)醫(yī)師占比與注冊護(hù)士占比系數(shù)為正，對總成本的支出均表現(xiàn)顯著，對人均醫(yī)療技術(shù)成本支出沒有明顯的成本增長帶動效應(yīng)。

表3 公立醫(yī)院“成本病”效應(yīng)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4第(1)、(2)列報告了患者人均醫(yī)療支出增長率的實證結(jié)果，為說明結(jié)果的穩(wěn)健性，第(1)列使用了“調(diào)整的鮑莫爾變量”、“住院率增長率”作為解釋變量，由于住院率變動是直接推動醫(yī)療支出變動的重要因素，因此選擇“住院率增長率”作為關(guān)鍵控制變量。結(jié)果表明公立醫(yī)院“成本病”效應(yīng)對患者和政府負(fù)擔(dān)都有著顯著的影響。將其余解釋變量加入后，這一影響仍顯著存在。此外，床位增長率對于個人醫(yī)療支出存在顯著的正向影響，暗示醫(yī)院將規(guī)模擴(kuò)張的成本轉(zhuǎn)嫁給患者，增加了患者的負(fù)擔(dān)。實證結(jié)果還顯示藥品加成變量系數(shù)顯著為正，這表明“以藥養(yǎng)醫(yī)”現(xiàn)象依然是推動個人醫(yī)療支出上漲的因素之一。萬元設(shè)備數(shù)變量系數(shù)為負(fù)，但不顯著，說明醫(yī)院的硬件設(shè)施條件越好，個人的醫(yī)療支出越低，但沒有統(tǒng)計學(xué)意義；同樣“執(zhí)業(yè)醫(yī)師占比”與“注冊護(hù)士占比”系數(shù)為負(fù)，但不顯著，說明提高醫(yī)院的醫(yī)療技術(shù)水平，個人的醫(yī)療支出將會減少，這可能是因為醫(yī)院技術(shù)水平的上升，可以更快地確定患者的病因，對癥下藥，進(jìn)而減少額外的醫(yī)療支出。表4第(3)、(4)列報告了人均財政支出增長率的實證結(jié)果，結(jié)果顯示“調(diào)整的鮑莫爾變量”與“住院率增長率”對人均財政醫(yī)療支出存在顯著的正向影響，且影響較大，表明“成本病”也導(dǎo)致了人均財政醫(yī)療支出的快速上漲，加重了政府的醫(yī)療負(fù)擔(dān)。

表4 公立醫(yī)院“成本病”對患者和政府負(fù)擔(dān)的檢驗結(jié)果

(二)異質(zhì)性分析

我國實行醫(yī)院等級評審制度，依據(jù)醫(yī)院的綜合水平將醫(yī)院分為三級十等，三級醫(yī)院意味著擁有更好的醫(yī)療條件與醫(yī)療服務(wù)，同時擁有更多的醫(yī)療資源，更好的醫(yī)療設(shè)備，技術(shù)能力更強(qiáng)的醫(yī)護(hù)和技術(shù)人員，也意味著更高的成本支出，特別是人員費用的支出；同時，三級醫(yī)院在規(guī)模和技術(shù)上存在“虹吸效應(yīng)”，而患者往往具有“趨高”心理，更傾向于前往大醫(yī)院治療，因此醫(yī)院可能在醫(yī)療服務(wù)價格上進(jìn)行壟斷(周魅等，2021)，進(jìn)而加劇了“看病貴”問題。為進(jìn)一步考察不同等級的醫(yī)院“成本病”效應(yīng)和對患者和政府負(fù)擔(dān)的影響，考慮到數(shù)據(jù)的可得性與有效性，本文將醫(yī)院等級劃分為三級和二級，另外按醫(yī)院類別分為綜合醫(yī)院、中醫(yī)醫(yī)院和專科醫(yī)院。

分醫(yī)院級別和類別分別檢驗該省公立醫(yī)院“成本病”的存在性，也從另一個層面盡可能地控制不同層次醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量上的差別。表5和表6結(jié)果清楚地顯示出，不論哪個層面的公立醫(yī)院都存在較為明確的“成本病”問題，這與部分宏觀區(qū)域的檢驗相一致，顯然，醫(yī)療行業(yè)“成本病”問題都顯著存在。

表5 分醫(yī)院級別的“成本病”檢驗結(jié)果

表6 分醫(yī)院類別“成本病”檢驗結(jié)果

進(jìn)一步檢驗不同等級公立醫(yī)院“成本病”對患者和政府負(fù)擔(dān)的影響，結(jié)果如表7所示。實證結(jié)果顯示三級醫(yī)院與二級醫(yī)院對患者的負(fù)擔(dān)，并無顯著差異，較為合理的解釋是雖然三級醫(yī)院提高了醫(yī)療服務(wù)價格水平，但醫(yī)院本身卻受到政府的嚴(yán)格管控，因此患者人數(shù)仍舊呈現(xiàn)快速增長，進(jìn)而倒逼醫(yī)院提高自身的生產(chǎn)率水平以應(yīng)對超負(fù)荷的診療(4)《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2013至2018年醫(yī)院的總診療人次上漲了30.47%，其中三級醫(yī)院的診療人次占比從2013年的45.16%上升至 2018年的51.85%，三級醫(yī)院的診療負(fù)擔(dān)進(jìn)一步加重。。但對政府負(fù)擔(dān)的影響存在一定差異。在三級醫(yī)院，“調(diào)整的鮑莫爾變量”對人均財政醫(yī)療支出存在正向影響，而二級醫(yī)院則存在顯著的人均財政醫(yī)療支出“成本病”效應(yīng)。王文娟、杜晶晶(2015)的研究表明政府的醫(yī)療衛(wèi)生補(bǔ)助是改善醫(yī)院收入，延緩醫(yī)療費用上漲的最直接手段。從醫(yī)院角度來看，雖然三級醫(yī)院與二級醫(yī)院均接受了政府的財政補(bǔ)助(即人均財政醫(yī)療支出)，但三級醫(yī)院憑借自身優(yōu)勢擁有較多的創(chuàng)收渠道，政府補(bǔ)助收入占總收入的比重較低，如圖3所示，僅占10.7%左右，政府補(bǔ)助對于控制醫(yī)療費用的影響作用較小。此外公立醫(yī)院人員的工資水平主要取決于業(yè)務(wù)收入(侯建林、王延中，2012)，三級醫(yī)院人員的工資水平受政府補(bǔ)助影響較小，而“成本病”代表高于生產(chǎn)率水平的人力成本，與工資水平有關(guān)，因此“成本病”效應(yīng)并未顯著導(dǎo)致三級醫(yī)院的政府補(bǔ)助收入增加；而二級醫(yī)院由于受自身醫(yī)療水平的限制，診療次數(shù)較少，收入渠道較為單一，導(dǎo)致政府補(bǔ)助收入占總收入的比重較高，約占28%左右，醫(yī)院人員的工資水平很大程度依賴于政府補(bǔ)助(即人均財政醫(yī)療支出)，因此二級醫(yī)院存在顯著的人均財政醫(yī)療支出“成本病”效應(yīng)。

表7 不同等級公立醫(yī)院“成本病”對患者和政府負(fù)擔(dān)的檢驗結(jié)果

圖3 財政補(bǔ)助收入占醫(yī)院總收入比重變化

(三)穩(wěn)健性檢驗

為保證結(jié)果的穩(wěn)定性，本文采用兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(5)限于篇幅，本文未報告穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果，感興趣的讀者可向作者索取。。1.替換核心解釋變量。將核心解釋變量“調(diào)整的鮑莫爾變量”替換為“鮑莫爾變量”，其可由公式(3)計算求得，它是多數(shù)文獻(xiàn)經(jīng)常使用的構(gòu)造方式，雖有較多缺陷，但較為簡便，易于計算。2.醫(yī)療產(chǎn)出指標(biāo)的替換。本文使用的生產(chǎn)率指標(biāo)主要參考解洪濤等人(解洪濤等，2015)的做法，采用醫(yī)均負(fù)擔(dān)診療人次衡量。該指標(biāo)具有測度簡便，可衡量醫(yī)生個人生產(chǎn)率等優(yōu)點，能較為準(zhǔn)確的衡量醫(yī)療產(chǎn)出。但該指標(biāo)依然存在一些問題，如忽視了醫(yī)療質(zhì)量因素，可能會導(dǎo)致生產(chǎn)率被低估，特別是不同類型、不同級別的醫(yī)院之間也存在較大差別。為了調(diào)和這一矛盾，本文嘗試采用非參數(shù)基于EBM效率測度的ML生產(chǎn)率指數(shù)法來解決。兩種方法的最終結(jié)果均通過了穩(wěn)健性檢驗：醫(yī)療系統(tǒng)醫(yī)療總成本和醫(yī)療技術(shù)成本均存在顯著的“成本病”效應(yīng)，對患者人均醫(yī)療費用支出與政府人均財政醫(yī)療支出的影響依然顯著存在。

五、“藥品零加成”政策的影響

(一)政策背景

“藥品加成”政策制定于上世紀(jì)50年代，新中國成立初期，由于財政資源緊張，國家出臺了“藥品加價”政策：允許醫(yī)療機(jī)構(gòu)在藥品銷售價格上加價15%，以緩解醫(yī)療機(jī)構(gòu)的財政壓力，該政策為醫(yī)療機(jī)構(gòu)的正常運轉(zhuǎn)起到重要作用(方鵬騫、陳婷，2012)。改革開放后，我國推行醫(yī)療市場化改革，政府投入一直維持在較低水平，醫(yī)院自負(fù)盈虧，“以藥補(bǔ)醫(yī)”開始成為普遍現(xiàn)象(鄭格琳等，2015)。進(jìn)入21世紀(jì)，“藥品加成”已成為醫(yī)院的主要經(jīng)濟(jì)支柱(胡曉等，2011)。隨著時間的推移，“藥品加成”政策的弊端開始逐步顯現(xiàn)，醫(yī)院為取得高額收入往往大開處方，濫檢查，高價藥現(xiàn)象層出不窮，這加重了患者醫(yī)療負(fù)擔(dān)，激化了醫(yī)患矛盾，嚴(yán)重削弱了公立醫(yī)院的公益性。為解決“藥品加成”帶來的一系列社會問題，國家在2007年全國衛(wèi)生會議上首次提出“逐步取消藥品加成”構(gòu)想，并在2009年新醫(yī)改實施后，首次提出“醫(yī)藥分離”的概念，重點是“取消藥品加成”。國家于2012年開始試點取消藥品加成，2015年開始全面推進(jìn)縣級公立醫(yī)院改革，明確要求“取消藥品加成”，2017年開始全面推行公立醫(yī)院“取消藥品加成”政策。

為貫徹新醫(yī)改體制要求，該中部省份于2016年開始執(zhí)行“取消藥品加成”政策，實施對象為二三級公立醫(yī)院選擇性試點，其余公立及民營醫(yī)院視自身情況參考執(zhí)行。如圖4所示，試點醫(yī)院與非試點醫(yī)院的藥品收入占比一直呈下降趨勢，可以看到，2016年試點醫(yī)院的藥占比走勢出現(xiàn)“拐點”，呈現(xiàn)快速下降的趨勢，初步認(rèn)為“藥品零加成”政策對試點醫(yī)院產(chǎn)生重要影響。

圖4 試點醫(yī)院與非試點醫(yī)院藥占比%

(二)模型設(shè)定

DID模型構(gòu)建。本文將該省2016年“藥品零加成”政策作為一項“準(zhǔn)自然實驗”，利用雙重差分模型(DID)，考察在控制“成本病”效應(yīng)的情況下，“藥品零加成”政策下對患者及政府有無作用。將試點醫(yī)院作為實驗組，非試點醫(yī)院作為對照組。模型設(shè)定如下：

yit=α0+α1policyit+α2×調(diào)整的鮑莫爾變量+φitxit+λt+θi+εit=α0+α1treati×timet+α2×調(diào)整的鮑莫爾變量+φitxit+λt+θi+εit

(7)

公式(7)中，i表示醫(yī)療機(jī)構(gòu)，t表示年份(t=2013,2014,…,2018)。y表示被解釋變量，“調(diào)整的鮑莫爾變量”衡量醫(yī)院“成本病”效應(yīng)，x是控制變量。policy是人為構(gòu)造的政策變量，為改革變量treati與時間變量timet的交乘項。其中treati=1表示該樣本醫(yī)院為試點醫(yī)院，treati=0則表示非試點醫(yī)院；該省于2016年在試點醫(yī)院實施該政策，所以當(dāng)t≥2016時，timet=1，否則取0。式(7)中關(guān)鍵變量是policy，α1為正則意味著政策實施加重了醫(yī)院“成本病”效應(yīng)或患者與政府的醫(yī)療負(fù)擔(dān)。此外模型還控制了年份固定效應(yīng)λt、醫(yī)院個體固定效應(yīng)θi，εit為隨機(jī)擾動項。

為考察“藥品零加成”實施后，公立醫(yī)院“成本病”是否隨著政策實施而對患者和政府負(fù)擔(dān)有所緩解，因此，在方程加入政策變量與“鮑莫爾變量”的交乘項，關(guān)鍵變量系數(shù)是α3。若α3為正則政策實施強(qiáng)化了“成本病”效應(yīng)，加重了醫(yī)療負(fù)擔(dān)，反之則“成本病”效應(yīng)減輕了醫(yī)療負(fù)擔(dān)。模型設(shè)定如下：

yit=α0+α1policyit+α2×調(diào)整的鮑莫爾變量+α3×policyit×鮑莫爾變量+φitxit+λt+θi+εit

(8)

平行趨勢檢驗。使用DID的前提假設(shè)是：在政策發(fā)生前，實驗組與對照組的趨勢是相一致的。這里將模型(7)中的policy變量替換為虛擬改革變量treati與時間變量timet的逐年交乘項來進(jìn)行平行趨勢檢驗，表示不同年份試點醫(yī)院和非試點醫(yī)院的被解釋變量yit是否存在差異。模型設(shè)定如下：

(9)

(三)實證結(jié)果

1.基準(zhǔn)結(jié)果

DID基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表8所示?！罢{(diào)整的鮑莫爾變量”系數(shù)仍然均顯著為正，表明在“藥品零加成”政策背景下，醫(yī)院仍然存在較為明顯的“成本病”，對醫(yī)院成本的增長以及對患者和政府負(fù)擔(dān)都存在正向影響。政策的執(zhí)行對醫(yī)院總成本以及政府的財政負(fù)擔(dān)都帶來較大的壓力。但政策仍然有積極作用，它一定程度上降低了公立醫(yī)院醫(yī)療技術(shù)成本的增長，還減緩了患者醫(yī)療費用的增長。這表明政策的實施確實在一定程度上解決了患者“看病貴”問題，但卻將減輕的醫(yī)療負(fù)擔(dān)部分由醫(yī)院承擔(dān)，部分轉(zhuǎn)嫁給了政府，這是因為“藥品零加成 ”政策減少了醫(yī)院的收入渠道，反而增加了部分成本支出；為維持醫(yī)院的正常運營，政府也必須增加對醫(yī)院的補(bǔ)助力度以支持該項政策的順利實施。政策有效減緩了醫(yī)療技術(shù)成本的增長，主要原因在于，醫(yī)療技術(shù)成本支出中不包含工資等人員費用，基本不受嚴(yán)格意義上的Baumol“成本病”的影響；另外，部分公立醫(yī)院在政策實施后由于收入減少，醫(yī)療技術(shù)設(shè)備采購減少也可能是其中原因之一。

表8 DID基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用了兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(6)限于篇幅，本文未報告穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果，感興趣的讀者可向作者索取。。1.平行趨勢檢驗。2.排除同期相關(guān)政策影響。該省除2016年試點實施了“零加成”政策外，部分縣于2013-2015年實施了縣級公立醫(yī)院改革，改革內(nèi)容存在部分重復(fù)，因此，我們排除縣級公立醫(yī)院改革的醫(yī)院樣本。對于2013年開始大病保險試點的兩個城市樣本，我們也進(jìn)行進(jìn)一步的排除。兩種方法的最終結(jié)果均通過了穩(wěn)健性檢驗。

六、結(jié)論與政策建議

本文基于2013-2018年我國中部某省658家公立醫(yī)院面板數(shù)據(jù)，探究了Baumol“成本病”的存在性，以及對患者和政府負(fù)擔(dān)的影響，并結(jié)合2016年實施的“藥品零加成”政策考察政策能否減緩“成本病”效應(yīng)。研究結(jié)果顯示：(1)公立醫(yī)院系統(tǒng)存在顯著的“成本病”現(xiàn)象，并且“成本病”是推動個人與政府醫(yī)療支出快速增長的重要因素；(2)“成本病”效應(yīng)對患者負(fù)擔(dān)的影響并不受醫(yī)院等級的影響，但對政府財政負(fù)擔(dān)的影響二級醫(yī)院比三級醫(yī)院表現(xiàn)更為明顯。(3)“藥品零加成”政策的實施雖能夠有效降低患者負(fù)擔(dān)，解決了患者的“看病貴”難題，但未能改善醫(yī)院成本的快速增長，也增加了政府的財政負(fù)擔(dān)。根據(jù)以上研究，主要的政策啟示如下：

醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)的特殊性決定了其生產(chǎn)效率提高相對緩慢，但剛性的工資增長增加了衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的成本，因此醫(yī)療系統(tǒng)“成本病”的發(fā)生具有一定的必然性，但仍可通過破除醫(yī)療系統(tǒng)固有模式減弱“成本病”的影響。導(dǎo)致“成本病”的原因無非是較快的工資增長率與較低的生產(chǎn)率增長率，因此從兩方面入手，其一是建立符合醫(yī)療衛(wèi)生體系特點的薪酬體系，合理控制工資的上漲幅度；其二是提高醫(yī)療服務(wù)效率進(jìn)而提高其生產(chǎn)率水平。此外，實施“藥品零加成”政策，弱化了“成本病”對患者的影響，強(qiáng)化了政府的影響，這為解決“成本病”問題提供了新的思路，可以尋找一個平衡點，使“成本病”效應(yīng)對患者與政府的影響最小化，從而提升社會整體的福利水平。相關(guān)政策的實施離不開政府的支持，財政補(bǔ)償機(jī)制革新，衛(wèi)生人力資本的合理使用以及醫(yī)療資源科學(xué)配置等。

1.進(jìn)一步完善公立醫(yī)院薪酬制度與信息公開制度，強(qiáng)化監(jiān)管機(jī)制。由于醫(yī)療服務(wù)市場存在高度的信息不對稱，作為供給方的醫(yī)院在市場中掌握信息的絕對優(yōu)勢，可能存在“契約失靈”(吳敬璉，2012)，而我國公立醫(yī)院普遍具有事業(yè)編單位性質(zhì)，因此公立醫(yī)院職工薪酬也理應(yīng)受到監(jiān)督，可以參考公務(wù)員的“陽光工資”制度，將津貼，獎金，補(bǔ)貼等“隱性收入”顯性化，避免灰色收入。此外“藥品零加成”政策的實施雖然減少了明面上的加成收入，但在醫(yī)生與藥企利益鏈尚未完全斬斷的情況下，醫(yī)生仍有可能利用信息上的不對稱，行使藥品使用的決定權(quán)，為自己牟利，甚至利用監(jiān)管漏洞，增加檢查費用，化驗費用以彌補(bǔ)“藥品零加成”政策帶來的損失，產(chǎn)生了“蹺蹺板”效應(yīng)，減弱了政策給予患者的福利水平。因此公立醫(yī)院除了要完善薪酬制度，推進(jìn)信息公開之外，還應(yīng)加大對醫(yī)生行為的監(jiān)督力度，防止“以藥養(yǎng)醫(yī)”轉(zhuǎn)向“以檢養(yǎng)醫(yī)”，保證改革的長期有效性。

2.進(jìn)一步規(guī)范公立醫(yī)院成本核算工作。當(dāng)前公立醫(yī)院業(yè)務(wù)活動及資金資產(chǎn)管理日益復(fù)雜，在經(jīng)濟(jì)運行壓力不斷加大的情況下，對成本核算的精細(xì)化管理需求日益增強(qiáng)，亟需建立有效的人員、藥品材料等成本核算管理工具和機(jī)制，提升內(nèi)部管理水平，優(yōu)化資源配置、提高運營效率，適當(dāng)抑制管理費、人員費等不合理支出，逐步緩解“成本病”問題，保障公立醫(yī)院健康、可持續(xù)發(fā)展。尤其在“藥品零加成”政策全面推行后，新的補(bǔ)償機(jī)制尚未健全的情況下，更加要求醫(yī)院加強(qiáng)成本控制，降低和控制人力與運營成本，提高資金的利用效率。

3. 推進(jìn)公立醫(yī)院去行政化改革。高度的行政化體制是造成公立醫(yī)院低效率的重要因素，某種意義上，醫(yī)院也是行政部門的延伸機(jī)構(gòu)，這導(dǎo)致了公立醫(yī)院存在機(jī)構(gòu)臃腫，官僚傾向嚴(yán)重等一系列問題。應(yīng)革新人事制度，精簡機(jī)構(gòu)，建立法人治理結(jié)構(gòu)，落實“管辦分開”。

4.進(jìn)一步合理配置醫(yī)療資源。我國大醫(yī)院“人滿為患”與基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)“門可羅雀”形成鮮明對比，醫(yī)療資源緊缺與浪費并存。進(jìn)一步完善分級診療制度，積極引導(dǎo)患者在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診，提升醫(yī)療資源利用率，減弱“成本病”的影響。