第三方平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)診療的監(jiān)管研究
——基于演化博弈和仿真分析

李智勇，楊晴，翁開(kāi)源

（1.廣東藥科大學(xué)醫(yī)藥商學(xué)院，廣東 廣州 510006；2.國(guó)家藥品監(jiān)督管理局藥物警戒技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510006）

2018 年，國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見(jiàn)》（國(guó)辦發(fā)〔2018〕26號(hào)）[1]，鼓勵(lì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作，加強(qiáng)區(qū)域醫(yī)療資源整合。2020 年初，由于新冠疫情造成了線下就診的阻礙，使互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)需求激增，進(jìn)一步促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)診療行業(yè)的發(fā)展。2021 年10 月18日，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)辦公廳（以下簡(jiǎn)稱國(guó)家衛(wèi)健委）發(fā)布關(guān)于《“十四五”國(guó)家臨床?？颇芰ㄔO(shè)規(guī)劃》的通知[2]，提出積極構(gòu)建智慧醫(yī)療體系，推廣“互聯(lián)網(wǎng)+”醫(yī)療服務(wù)新模式，爭(zhēng)取在遠(yuǎn)程醫(yī)療方面取得積極進(jìn)展。2022 年2 月8 日，國(guó)家衛(wèi)健委和國(guó)家中醫(yī)藥局聯(lián)合發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)診療重磅政策《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細(xì)則（試行）》（以下簡(jiǎn)稱《監(jiān)管細(xì)則》）[3]。《監(jiān)管細(xì)則》進(jìn)一步推動(dòng)優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)，依法依規(guī)打擊互聯(lián)網(wǎng)診療違規(guī)行為，嚴(yán)格互聯(lián)網(wǎng)診療的監(jiān)管。

隨著互聯(lián)網(wǎng)診療需求的增加，互聯(lián)網(wǎng)診療行業(yè)面臨蓬勃發(fā)展的機(jī)遇，但同時(shí)也存在一系列診療違規(guī)行為。例如，法制日?qǐng)?bào)[4]指出一些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)存在醫(yī)生身份被冒用、開(kāi)處方藥卻不開(kāi)具處方、AI（artificial Intelligence，人工智能，以下簡(jiǎn)稱AI）接診和未接診卻不退款等問(wèn)題。診療違規(guī)行為不僅與提供服務(wù)的供給方有關(guān)，也與第三方平臺(tái)有關(guān)。即使《監(jiān)管細(xì)則》規(guī)定了互聯(lián)網(wǎng)診療的范圍，但為了追求利潤(rùn)，一些第三方平臺(tái)仍然選擇違規(guī)操作。李玫研等[5]研究顯示，第三方平臺(tái)仍存在提供線上首診服務(wù)、藥事服務(wù)不規(guī)范、未能實(shí)施患者實(shí)名制等問(wèn)題。據(jù)海南省衛(wèi)健委公布的數(shù)據(jù)[6]，2022 年上半年有38 家由社會(huì)資本獨(dú)立設(shè)置的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的在線診療數(shù)量不足1 000 次，其中10 家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的在線診療數(shù)量為0，為了維持運(yùn)營(yíng)，這些醫(yī)院可能會(huì)進(jìn)行違規(guī)的互聯(lián)網(wǎng)診療。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)診療的違規(guī)問(wèn)題，陸海波[7]表示，互聯(lián)網(wǎng)診療第三方平臺(tái)囊括了一般第三方平臺(tái)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，還存在以咨詢之名行診療之實(shí)以及被利益俘獲的風(fēng)險(xiǎn)，使得風(fēng)險(xiǎn)的不確定性更高。鄧勇等[8]表示公立互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的建設(shè)涉及的主體更多，行為更為復(fù)雜，監(jiān)管的難度呈指數(shù)增長(zhǎng)，實(shí)踐中存在諸多監(jiān)管難點(diǎn)影響著醫(yī)療安全?？傊?，互聯(lián)網(wǎng)診療存在監(jiān)管難，監(jiān)管情境復(fù)雜的情況，并且在維持經(jīng)營(yíng)和利益的驅(qū)動(dòng)下，平臺(tái)可能會(huì)選擇違規(guī)診療，繼而引發(fā)平臺(tái)尋租活動(dòng)。

尋租是指為了維護(hù)既得的經(jīng)濟(jì)利益、設(shè)法取得或維持壟斷利益，或是對(duì)既得利益進(jìn)行再分配的非生產(chǎn)性活動(dòng)，因此尋租的產(chǎn)生會(huì)導(dǎo)致社會(huì)資源的巨大浪費(fèi)。國(guó)內(nèi)學(xué)者以博弈視角對(duì)尋租行為進(jìn)行研究。李健等[9]研究指出，罰款額度、監(jiān)管力度、監(jiān)管成本是博弈主體尋租的關(guān)鍵因素；李靜[10]探討了企業(yè)違規(guī)生產(chǎn)收益、尋租成本、政府獎(jiǎng)罰力度等因素對(duì)尋租策略的影響。朱立龍等[11]考慮藥品檢測(cè)中存在尋租現(xiàn)象，探討了政府的獎(jiǎng)懲、尋租成本對(duì)三方策略選擇的影響關(guān)系。

綜上，目前我國(guó)第三方平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)診療存在藥事服務(wù)不規(guī)范、問(wèn)診過(guò)程和質(zhì)量存在漏洞、未能嚴(yán)格執(zhí)行患者實(shí)名制等問(wèn)題。在利益的驅(qū)動(dòng)下，也必然存在第三方平臺(tái)意向?qū)ぷ獾娘L(fēng)險(xiǎn)，將導(dǎo)致患者無(wú)法得到及時(shí)治療，同時(shí)增加患者醫(yī)療費(fèi)用。本文以演化博弈視角針對(duì)這些問(wèn)題以及尋租現(xiàn)象研究互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管策略。

1 研究方法

本文考慮H+I 模式（實(shí)體醫(yī)療機(jī)構(gòu)通過(guò)與第三方平臺(tái)合作給患者提供互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)）和I 模式（依托互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)，建立或收購(gòu)一些社會(huì)辦實(shí)體醫(yī)療機(jī)構(gòu)，匯聚各地醫(yī)生資源，醫(yī)生在平臺(tái)以多點(diǎn)執(zhí)業(yè)的方式提供互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)）的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院診療服務(wù)[12]?；ヂ?lián)網(wǎng)診療服務(wù)供給方（包括第三方平臺(tái)旗下實(shí)體醫(yī)療機(jī)構(gòu)注冊(cè)的醫(yī)生和第三方平臺(tái)合作的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，以下簡(jiǎn)稱供給方）和第三方平臺(tái)（包括互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)獨(dú)立注冊(cè)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，以下簡(jiǎn)稱平臺(tái)）存在尋租行為，構(gòu)建供給方、平臺(tái)和政府之間的三方演化博弈模型，分析各博弈方的策略穩(wěn)定性以及各要素對(duì)策略選擇的影響關(guān)系；利用Matlab R2022a 對(duì)復(fù)制動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的純策略均衡點(diǎn)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，得出不同條件下的演化穩(wěn)定策略組合，最后進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證不同初始條件下模型分析的有效性，并分析結(jié)論為政府完善互聯(lián)網(wǎng)診療機(jī)制提出對(duì)策與建議。

1.1 基本假設(shè)

在博弈過(guò)程中，主體們無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)外部環(huán)境的變化，主體往往會(huì)參考其他主體之前的行動(dòng)策略來(lái)確定自己的策略選擇。同時(shí)，主體三方在互聯(lián)網(wǎng)診療過(guò)程中具有有限理性[13]，主體將根據(jù)已發(fā)生的行為，通過(guò)相互模仿調(diào)整自身的策略選擇，最終達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)[14]。據(jù)此，研究提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：政府、供給方和平臺(tái)是本文假設(shè)的博弈主體，三方均具有有限理性。

假設(shè)2：供給方的集合策略為G1規(guī)范、G2不規(guī)范，供給方采取“規(guī)范”的概率為x，采取“不規(guī)范”的概率為1-x，0≤x≤1；平臺(tái)的集合策略為S1尋租、S2不尋租，平臺(tái)采取“尋租”的概率為y，采取“不尋租”概率為1-y，0≤y≤1；政府的集合策略為J1監(jiān)管、J2不監(jiān)管，政府采取監(jiān)管的概率為z，采取不監(jiān)管的概率為1-z，0≤z≤1。

假設(shè)3：供給方規(guī)范診療時(shí)的收益為E1，成本為C1；如果供給方進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)診療行為時(shí)，采取首診、先購(gòu)藥后處方、醫(yī)師非本人接診等行為，其收益為E2，且E2>E1；同時(shí)，為采取不規(guī)范診療行為，供給方將產(chǎn)生成本C2（包括躲避監(jiān)管，賄賂等）；如果政府主動(dòng)監(jiān)管，供給方規(guī)范診療時(shí)將獲得補(bǔ)貼B1，供給方不規(guī)范診療時(shí)將被罰款F1；當(dāng)供給方不規(guī)范診療，同時(shí)平臺(tái)采取不尋租策略時(shí)，供給方將會(huì)遭受損失F3（對(duì)違規(guī)就診的客戶退費(fèi)等）。

假設(shè)4：平臺(tái)不尋租時(shí)的收益為E3，為獲取更大利益，平臺(tái)利用自身的審查優(yōu)勢(shì)，接受行賄等非法獲取利潤(rùn)行為C2（為方便計(jì)算，將供給方違規(guī)成本等同于平臺(tái)尋租收益），需要支付虛假宣傳等經(jīng)營(yíng)管理成本C3；如果政府主動(dòng)監(jiān)管，平臺(tái)不尋租時(shí)將獲得補(bǔ)貼B2，平臺(tái)尋租時(shí)將被罰款F2。

假設(shè)5：政府主動(dòng)監(jiān)管時(shí)的成本為C4；在供給方不規(guī)范診療，平臺(tái)尋租時(shí)，政府將產(chǎn)生治理成本C5，且C5>C4；供給方采取規(guī)范診療策略時(shí)，政府將獲得潛在收入E4（聲譽(yù)收益，社會(huì)收益等）。

演化博弈主體相關(guān)參數(shù)含義如表1所示。

1.2 三方演化博弈模型建立

根據(jù)供給方、平臺(tái)和政府的行為策略，計(jì)算出三者之間有8 種博弈組合：（G1規(guī)范，S1不尋租，J1監(jiān)管）、（G1規(guī)范，S1不尋租，J2不監(jiān)管）、（G1規(guī)范，S2尋租，J1監(jiān)管）、（G1規(guī)范，S2尋租，J2不監(jiān)管）、（G2不規(guī)范，S1不尋租，J1監(jiān)管）、（G2不規(guī)范，S1不尋租，J2不監(jiān)管）、（G2不規(guī)范，S2尋租，J1監(jiān)管）、（G2不規(guī)范，S2尋租，J2不監(jiān)管），3 個(gè)主體博弈組合的收益如表2所示。

表2 三方主體博弈收益矩陣Table 2 Benefits matrix of the three-party game

1.3 模型分析

1.3.1 三方演化博弈的期望收益和復(fù)制動(dòng)態(tài)方程設(shè)供給方選擇“規(guī)范”策略的期望收益為V11、選擇“不規(guī)范”策略的期望收益為V12，平均期望收益為V1，則有：

故供給方博弈策略組合的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

表明供給方的策略選擇受違規(guī)收益與合規(guī)收益差額、違規(guī)成本和政府對(duì)供給方的獎(jiǎng)勵(lì)或罰款影響，平臺(tái)不尋租的策略選擇概率和政府主動(dòng)監(jiān)管的策略選擇概率會(huì)影響供給方的策略選擇。所以當(dāng)收益比較大、違規(guī)成本較低時(shí)，政府應(yīng)積極監(jiān)管，確保供給方互聯(lián)網(wǎng)診療的規(guī)范化。

設(shè)平臺(tái)選擇“不尋租”策略的期望收益為V21、選擇“尋租”策略的期望收益為V22，平均期望收益為V2，則有：

故平臺(tái)博弈策略組合的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

表明平臺(tái)的策略選擇受供給方策略選擇概率、政府策略選擇概率影響，并且與政府監(jiān)管時(shí)對(duì)平臺(tái)的獎(jiǎng)勵(lì)或罰款、平臺(tái)意向?qū)ぷ獾某杀?、平臺(tái)收益和供給方賄賂成本有關(guān)。所以當(dāng)尋租成本較低，供給方賄賂數(shù)額較大時(shí)，政府應(yīng)積極監(jiān)管，加大對(duì)平臺(tái)尋租時(shí)的罰款額度或者是加大對(duì)平臺(tái)不尋租時(shí)的獎(jiǎng)勵(lì)，防止出現(xiàn)平臺(tái)尋租行為。

政府選擇“監(jiān)管”策略的期望收益為V31、選擇“不監(jiān)管”策略的期望收益為V32，平均期望收益為V3，則有：

故政府博弈策略組合的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程分別為：

表明政府的策略選擇受供給方的策略選擇概率和平臺(tái)的策略選擇概率影響，與政府監(jiān)管時(shí)對(duì)供給方和平臺(tái)的罰款金額和獎(jiǎng)勵(lì)以及政府監(jiān)管成本有關(guān)。因此，政府提升對(duì)供給方的罰款金額和獎(jiǎng)勵(lì)可以促使互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)更加規(guī)范化，同時(shí)政府應(yīng)及時(shí)調(diào)整自身監(jiān)管成本，督促自身積極監(jiān)管。

1.3.2 三方演化博弈均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析 令F（x）=0，F(xiàn)（y）=0，F(xiàn)（z）=0，可得均衡點(diǎn)D1（0，0，0）、D2（1，0，0）、D3（0，1，0）、D4（0，0，1）、D5（1，1，0）、D6（1，0，1）、D7（0，1，1）、D8（1，1，1）。博弈模型的雅可比矩陣及偏導(dǎo)值如表3所示。

表3 雅可比矩陣的偏導(dǎo)值Table 3 Partial derivatives of the Jacobi matrix

由此可得三方演化的雅可比矩陣為：

根據(jù)演化博弈理論，在分析均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性時(shí)，可以通過(guò)將均衡點(diǎn)代入雅可比矩陣并計(jì)算其特征值來(lái)進(jìn)行推斷。如果均衡點(diǎn)的所有特征值都小于0，則可以推斷該均衡點(diǎn)是系統(tǒng)的ESS（evolutionarystable strategy，演化穩(wěn)定策略）。這意味著在一段時(shí)間內(nèi)，該均衡點(diǎn)將是穩(wěn)定和優(yōu)勢(shì)的策略選擇。如果均衡點(diǎn)的某個(gè)特征值為0，則無(wú)法通過(guò)特征值的符號(hào)確定均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。此時(shí)需要進(jìn)一步的分析來(lái)確定均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。如果均衡點(diǎn)的某個(gè)或兩個(gè)或三個(gè)特征值為正，則可以確定該均衡點(diǎn)是一個(gè)不穩(wěn)定點(diǎn)[15]。這意味著在博弈過(guò)程中，該均衡點(diǎn)將不具有穩(wěn)定性，參與者可能會(huì)轉(zhuǎn)向其他策略選擇。需要注意的是，以上說(shuō)法基于對(duì)雅可比矩陣特征值的分析，在具體應(yīng)用時(shí)還需進(jìn)一步綜合考慮其他因素來(lái)評(píng)估均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性?？傊ㄟ^(guò)對(duì)雅可比矩陣特征值的分析，可以在一定程度上推斷均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性，但需綜合考慮其他因素來(lái)做出準(zhǔn)確的評(píng)估。

對(duì)不同情形下均衡點(diǎn)的進(jìn)行穩(wěn)定性分析，如表4所示。

表4 均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析Table 4 Equilibrium point stability analysis

情形一：因?yàn)?E1-F3<0、-C3<0、-B1-B2-C4<0，此時(shí)為穩(wěn)定點(diǎn)ESS，演化均衡點(diǎn)D5為（1，1，0），博弈趨向于（供給方規(guī)范診療，平臺(tái)不尋租，政府部門不主動(dòng)監(jiān)管）的策略組合穩(wěn)定。

情形二：當(dāng)供給方不規(guī)范利潤(rùn)E2足夠大，且大于政府監(jiān)管時(shí)對(duì)供給方補(bǔ)貼B1、對(duì)供給方的罰款F1、供給方不規(guī)范診療的成本C2和供給方規(guī)范診療時(shí)的收益E1時(shí)，B1+C2+E1-E2+F1<0；當(dāng)供給方不規(guī)范診療的成本C2與平臺(tái)不尋租獲得的收益E3之和大于平臺(tái)意向?qū)ぷ鈺r(shí)的費(fèi)用C3與政府監(jiān)管時(shí)對(duì)平臺(tái)尋租的罰款F2之和時(shí)，C3-C2-E3+F2<0；當(dāng)政府對(duì)供給方和平臺(tái)的罰款大于監(jiān)管成本時(shí)，C4-F1-F2<0。此時(shí)博弈趨向于（供給方不規(guī)范診療，平臺(tái)尋租，政府部門主動(dòng)監(jiān)管）的策略組合穩(wěn)定，演化均衡點(diǎn)為D4（0，0，1）。

情形三：當(dāng)供給方不規(guī)范收益E2大于規(guī)范收益E1與供給方不規(guī)范診療成本C2時(shí)，C2+E1-E2<0；當(dāng)平臺(tái)意向?qū)ぷ赓M(fèi)用C3小于供給方違規(guī)診療成本C2時(shí)，C3-C2-E3<0；當(dāng)政府對(duì)供給方違規(guī)診療的罰款F1與政府對(duì)平臺(tái)尋租罰款F2小于政府主動(dòng)監(jiān)管時(shí)的成本C4時(shí)，F(xiàn)1-C4+F2<0。此時(shí)博弈趨向于（供給方不規(guī)范診療，平臺(tái)尋租，政府部門不主動(dòng)監(jiān)管）的策略組合穩(wěn)定，演化均衡點(diǎn)D1為（0，0，0）。

2 仿真模擬

在理論分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)限定條件和復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，運(yùn)用Matlab R2022 a 軟件對(duì)供給方、平臺(tái)和政府仿真演化分析各參數(shù)變動(dòng)對(duì)演化結(jié)果的影響。首先，設(shè)定數(shù)組1：E1=90，E2=150，E3=50，C1=10，C2=60，C3=20，C4=50，C5=200，F(xiàn)1=30，F(xiàn)2=50，F(xiàn)3=100，B1=10，B2=20（以下賦值單位：萬(wàn)元）。數(shù)組1滿足情形一的要求，在數(shù)組1 的基礎(chǔ)上分析E2、C2、F1、F2、B1、B2對(duì)演化博弈過(guò)程的影響。

第一，分析供給方違規(guī)診療時(shí)的收益E2對(duì)演化博弈過(guò)程的影響。令E2分別為150、160、180，復(fù)制動(dòng)態(tài)方程隨時(shí)間演化50 次的圖。由圖1 可知，供給方違規(guī)收益上升時(shí)，到達(dá)均衡點(diǎn)D5速度減緩。當(dāng)E2增加時(shí)，供給方合規(guī)診療概率保持一定，政府主動(dòng)監(jiān)管的概率增大，直至供給方合規(guī)的概率為1時(shí)，政府監(jiān)管的概率下降，直至均衡點(diǎn)。因此，當(dāng)違規(guī)收益很高時(shí)，供給方更傾向于選擇違規(guī)診療策略，為降低醫(yī)療供給方違規(guī)診療的概率，政府需要加強(qiáng)對(duì)供給方診療的監(jiān)管。

圖1 供給方違規(guī)收益的影響Figure 1 Impact of supply-side violation earnings

第二，分析供給方違規(guī)成本C2對(duì)演化博弈過(guò)程的影響。令C2分別為60、80、100，由圖2 可知，供給方違規(guī)成本上升時(shí)，平臺(tái)更傾向于尋租的策略選擇，當(dāng)C2成本增加時(shí)，供給方違規(guī)的概率降低，政府主動(dòng)監(jiān)管的概率也會(huì)降低，供給方合規(guī)的概率為1時(shí)，政府主動(dòng)監(jiān)管的概率下降直至到達(dá)均衡點(diǎn)。

圖2 供給方違規(guī)成本的影響Figure 2 Impact of supply-side violation costs

第三，分析政府對(duì)供給方違規(guī)就診行為罰款F1、政府對(duì)平臺(tái)尋租行為罰款F2對(duì)演化博弈過(guò)程的影響。令F1分別為40、50、60，由圖3可知，政府對(duì)供給方違規(guī)就診行為罰款上升時(shí)，政府主動(dòng)監(jiān)管的概率上升，隨著時(shí)間推移，供給方合規(guī)的概率上升，當(dāng)供給方合規(guī)的概率為1 時(shí)，政府主動(dòng)監(jiān)管的概率下降，直至到0；參照甘肅市場(chǎng)監(jiān)督管理局對(duì)違規(guī)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的處罰金額，設(shè)F2分別為50、60、80[16]。由圖4 可知，隨著F2的提高，平臺(tái)更傾向于不尋租策略，隨著時(shí)間推移，平臺(tái)不尋租的概率上升，當(dāng)平臺(tái)不尋租的概率接近1時(shí)，政府的監(jiān)管概率下降，直至為0。表明一味地提高對(duì)供給方或者是平臺(tái)的罰款會(huì)影響政府主動(dòng)監(jiān)管的積極性，因此政府需要掌握好罰款的大小，罰款起一定震懾作用的同時(shí)，也要保持主動(dòng)監(jiān)管的積極性。

圖3 政府對(duì)供給方違規(guī)罰款的影響Figure 3 Impact of government fines for supply-side violations

圖4 政府對(duì)平臺(tái)尋租罰款的影響Figure 4 Government impact on platform rent-seeking fines

第四，分析B1、B2對(duì)演化博弈過(guò)程的影響。令B1分別為10、20、30，由圖5可知，當(dāng)政府對(duì)供給方獎(jiǎng)勵(lì)上升時(shí)，供給方更傾向于合規(guī)診療，供給方合規(guī)診療概率趨向于1之后，政府主動(dòng)監(jiān)管的概率下降，直至為0。設(shè)B2分別為20、30、40，圖6 表明，隨著政府對(duì)平臺(tái)獎(jiǎng)勵(lì)上升時(shí)，政府主動(dòng)監(jiān)管的概率下降。因此政府對(duì)供給方和平臺(tái)合規(guī)時(shí)的獎(jiǎng)勵(lì)控制在一定限度，以提高供給方合規(guī)診療和平臺(tái)不尋租的概率，同時(shí)保證政府本身主動(dòng)監(jiān)管的積極性，促進(jìn)社會(huì)和諧。

圖5 政府對(duì)供給方獎(jiǎng)勵(lì)的影響Figure 5 Impact of government on supply-side incentives

圖6 政府對(duì)平臺(tái)獎(jiǎng)勵(lì)的影響Figure 6 Impact of government incentives for platforms

設(shè)定數(shù)組2，滿足均衡點(diǎn)D1的條件：E1=90，E2=200，E3=50，C1=10，C2=60，C3=20，C4=60，C5=200，F(xiàn)1=30，F(xiàn)2=10，F(xiàn)3=100，B1=20，B2=20。設(shè)定數(shù)組3滿足D4的條件：E1=90，E2=250，E3=50，C1=10，C2=60，C3=20，C4=60，C5=200，F(xiàn)1=70，F(xiàn)2=10，F(xiàn)3=100，B1=20，B2=20。對(duì)比數(shù)組1、數(shù)組2、數(shù)組3。

由圖7 所示，博弈此時(shí)僅存在一個(gè)演化穩(wěn)定策略組合（供給方規(guī)范診療，第三方平臺(tái)不尋租，政府部門不主動(dòng)監(jiān)管），與情形一結(jié)論一致。圖8 表明，滿足情形二的情況下，博弈存在兩個(gè)均衡點(diǎn)D4（0，0，1）和D5（1，1，0）即（供給方不規(guī)范診療，第三方平臺(tái)尋租，政府部門主動(dòng)監(jiān)管）和（供給方規(guī)范診療，第三方平臺(tái)不尋租，政府部門不主動(dòng)監(jiān)管）兩個(gè)策略組合。圖9表明，滿足情形三的情況下，博弈存在兩個(gè)均衡點(diǎn)D1（0，0，0）和D5（1，1，0）即（供給方不規(guī)范診療，第三方平臺(tái)尋租，政府部門不主動(dòng)監(jiān)管）和（供給方規(guī)范診療，第三方平臺(tái)不尋租，政府部門不主動(dòng)監(jiān)管）兩個(gè)策略組合。

圖7 數(shù)組1演化50次結(jié)果Figure 7 Results of evolving of array 1 50 times

圖8 數(shù)組2演化50次結(jié)果Figure 8 Results of evolving of array 2 50 times

圖9 數(shù)組3演化50次結(jié)果Figure 9 Results of evolving of array 3 50 times

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

在8 種博弈策略組合里，D1（0，0，0）、D4（0，0，1）、D5（1，1，0）是演化均衡點(diǎn)，研究以情形一為基礎(chǔ)，考慮了各參數(shù)變化帶來(lái)的影響。由三方演化博弈仿真分析可得：（1）政府監(jiān)管的概率提升時(shí)，會(huì)促使供給方合規(guī)診療；（2）政府提升對(duì)供給方的獎(jiǎng)勵(lì)、罰款可促使供給方合規(guī)診療，但一味地提高獎(jiǎng)勵(lì)或者罰款會(huì)使政府本身監(jiān)管的積極性降低。因此，政府應(yīng)該在設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)和罰款時(shí)考慮合理性，既要降低供給方違規(guī)診療的概率，同時(shí)也要保證自身監(jiān)管；（3）政府提高對(duì)平臺(tái)的獎(jiǎng)勵(lì)或者罰款也可以降低平臺(tái)尋租的概率，從而提高供給方合規(guī)診療的概率；（4）減少供給方的違規(guī)收益和加大供給方違規(guī)成本可以降低供給方違規(guī)概率。

3.2 建議

3.2.1 建立有效的質(zhì)量監(jiān)控和評(píng)估體系 本文研究結(jié)果顯示，政府的有效監(jiān)管可以推動(dòng)供給方合規(guī)診療。然而，當(dāng)前第三方平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)診療在監(jiān)管和隱私安全方面缺乏明確的規(guī)范。由于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)態(tài)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)的監(jiān)管模式可能無(wú)法跟上互聯(lián)網(wǎng)診療的步伐。因此，需要建立一整套質(zhì)量監(jiān)控和評(píng)估體系，定期檢查和評(píng)估線上醫(yī)療服務(wù)，并進(jìn)行不定時(shí)的隨機(jī)抽檢，以確保醫(yī)療質(zhì)量和安全。同時(shí)，引入AI 技術(shù)進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)控。AI 作為新興技術(shù)，能夠高效、智能地處理大量數(shù)據(jù)，節(jié)省政府監(jiān)管成本。利用AI技術(shù)審查供給方的診療行為，如果發(fā)現(xiàn)供給方存在違規(guī)行為，例如引導(dǎo)患者去特定平臺(tái)購(gòu)藥，AI可以發(fā)出警示消息或轉(zhuǎn)給人工進(jìn)行審核，從而提高監(jiān)管效率。

3.2.2 建立行業(yè)協(xié)會(huì)加強(qiáng)監(jiān)管 本文研究結(jié)果表明，加大供給方違規(guī)成本可以降低供給方違規(guī)的可能性。因此，建立互聯(lián)網(wǎng)診療行業(yè)協(xié)會(huì)，探索建立黑名單機(jī)制，對(duì)反復(fù)違規(guī)的醫(yī)生實(shí)施行業(yè)禁入，并對(duì)不積極整改的平臺(tái)進(jìn)行公示，可以發(fā)揮警示作用，形成自律自治的行業(yè)氛圍。作為第三方機(jī)構(gòu)，行業(yè)協(xié)會(huì)可以建立專家委員會(huì)，為線上診療的新型醫(yī)療糾紛提供第三方鑒定，并妥善處理這些糾紛。此外，行業(yè)協(xié)會(huì)還可以輔助政府制定互聯(lián)網(wǎng)診療質(zhì)量監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，并在政策制定時(shí)提供建議，以提升互聯(lián)網(wǎng)診療的合規(guī)性，深化醫(yī)療改革。總之，推動(dòng)建立以維護(hù)互聯(lián)網(wǎng)診療的合規(guī)性和業(yè)態(tài)環(huán)境效益為目標(biāo)，而不以經(jīng)濟(jì)利益為導(dǎo)向的行業(yè)協(xié)會(huì)，有利于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)診療的合規(guī)發(fā)展，提高整個(gè)行業(yè)的質(zhì)量和可信度。

3.2.3 醫(yī)與藥“分家” 本文研究結(jié)果顯示，政府提升對(duì)平臺(tái)的獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)減小平臺(tái)尋租的概率。然而，當(dāng)政府對(duì)平臺(tái)的獎(jiǎng)勵(lì)增加時(shí)，政府監(jiān)管的積極性可能會(huì)下降。因此，在政府對(duì)平臺(tái)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)，需要控制獎(jiǎng)勵(lì)的幅度，以提高平臺(tái)不縱容尋租行為的概率，并同時(shí)確保政府本身保持主動(dòng)監(jiān)管的積極性。據(jù)此，可由政府主導(dǎo)，對(duì)第三方平臺(tái)擴(kuò)大網(wǎng)售藥品平臺(tái)合作方數(shù)量進(jìn)行補(bǔ)貼，根據(jù)與平臺(tái)達(dá)成合作的網(wǎng)售藥品店的資質(zhì)、數(shù)量等指標(biāo)進(jìn)行分級(jí)補(bǔ)貼。在供給方開(kāi)出處方后，患者可以自由選擇在哪家平臺(tái)購(gòu)買藥品，以實(shí)現(xiàn)醫(yī)和藥的“分家”，阻斷因處方產(chǎn)生的利益輸送。通過(guò)這種方式，可以促使醫(yī)療和藥品之間的利益關(guān)系得到合理的分離。同時(shí)，政府的獎(jiǎng)勵(lì)控制在一定限度內(nèi)，既可以提高平臺(tái)合規(guī)性，又可以保證政府自身保持積極的監(jiān)管態(tài)度。

3.2.4 加強(qiáng)信息宣傳和教育 本文研究結(jié)果表明，演化博弈中三方相互制衡是實(shí)現(xiàn)最穩(wěn)定策略的關(guān)鍵，而政府的監(jiān)督是不可或缺的。然而，僅靠政府監(jiān)督效果有限。公眾作為服務(wù)受眾，也應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)診療形成準(zhǔn)確的認(rèn)知。因此，加強(qiáng)公眾對(duì)互聯(lián)網(wǎng)診療的宣傳和教育非常重要。通過(guò)增強(qiáng)公眾對(duì)互聯(lián)網(wǎng)診療的認(rèn)知，引導(dǎo)他們正確地使用互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)，從源頭上減少首診患者選擇互聯(lián)網(wǎng)診療的情況。同時(shí)，鼓勵(lì)全民參與監(jiān)管，形成多方參與、共同監(jiān)督的機(jī)制，提高互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)的質(zhì)量和安全性。

4 局限性與未來(lái)研究方向

本研究對(duì)互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)有效展開(kāi)提供了一定參考價(jià)值，但研究仍存在局限性。首先，研究?jī)H關(guān)注了影響互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)的部分因素，而互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)有效進(jìn)行還需要考慮其他因素的影響以及各因素的相互作用路徑。比如將患者作為第四方主體，進(jìn)行四方演化博弈。其次，由于互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)興起不久，其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以獲取，本文采取的案例較為單一，研究結(jié)果在一定程度上受到了數(shù)據(jù)的限制。未來(lái)研究可以采用調(diào)研或使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等方法，采用更多樣化、全面的數(shù)據(jù)來(lái)源提升研究的準(zhǔn)確性和可靠性。最后，研究通過(guò)構(gòu)建演化博弈模型、仿真模擬和案例來(lái)分析影響互聯(lián)網(wǎng)診療服務(wù)的機(jī)制，未來(lái)研究可通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證本研究的因果關(guān)系。