許文虎,任浩,劉曉瑞,張新輝,2△,陳功

(1.北京大學(xué)人口研究所,北京 100871;2.北京體育大學(xué)中國體育戰(zhàn)略研究院)

《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出,分級(jí)診療本質(zhì)是不同層級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)在診療功能上的延續(xù)與分工協(xié)作,是形成有序醫(yī)療服務(wù)體系的保障[1],其旨在均衡布局醫(yī)療資源,將疾病按照輕重緩急和治療的難易程度進(jìn)行分級(jí),使各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。雖然在《關(guān)于推進(jìn)分級(jí)診療制度建設(shè)的指導(dǎo)意見》(下稱意見)一文中并未直接指出分級(jí)診療制度能緩解廣大患者醫(yī)療負(fù)擔(dān)的目標(biāo),但關(guān)于“適當(dāng)提高基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)保支付比例”的舉措仍有利于緩解基層就診慢性病患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。過往相當(dāng)數(shù)量的文獻(xiàn)涉及不同類型醫(yī)療保險(xiǎn)與醫(yī)療負(fù)擔(dān)之間的關(guān)系[2-9],但鮮有研究探討分級(jí)診療背景下醫(yī)療保險(xiǎn)與醫(yī)療負(fù)擔(dān)或費(fèi)用之間的關(guān)系。本文將在分級(jí)診療建設(shè)視角下探究醫(yī)療保險(xiǎn)與中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)之間的關(guān)系,并進(jìn)一步探討分級(jí)診療內(nèi)涵之一的基層首診對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)與中老年人經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)關(guān)系的影響,以分析在相關(guān)醫(yī)保政策改革后,醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)不同類型中老年人的醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響水平,為此后可能的政策制定與評(píng)估提供參考。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

本研究所用數(shù)據(jù)來源中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies,CFPS)。CFPS從2010年開始第一輪基線調(diào)查,基線樣本涉及中國25個(gè)省市。CFPS2010年基線調(diào)查包含21760個(gè)成人樣本數(shù)據(jù),反映了中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)和人口健康的發(fā)展?fàn)顩r,為分級(jí)診療政策數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。本研究根據(jù)《意見》中全國270個(gè)分級(jí)診療試點(diǎn)城市應(yīng)于2017年達(dá)到分級(jí)診療指標(biāo)的意見故選取2016與2018年兩年數(shù)據(jù)并篩選45歲及以上樣本開展研究。本研究在對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選和清理。在剔除關(guān)鍵變量缺失值樣本后,為獲取單獨(dú)醫(yī)保類型的凈效應(yīng),本研究保留只參與一類醫(yī)保的樣本,最終獲取2016年與2018年樣本16538例、16418例,并在此基礎(chǔ)上保留傾向于基層診療的樣本構(gòu)建面板數(shù)據(jù),最終保留20094例樣本。

1.2 變量設(shè)置

醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)是本研究關(guān)心的主要研究變量。本研究選取醫(yī)療費(fèi)用自付比例、總醫(yī)療費(fèi)用、自付醫(yī)療費(fèi)為被解釋變量。醫(yī)療費(fèi)用自付比例選取CFPS數(shù)據(jù)“住院總費(fèi)用(元)”與“其他傷病花費(fèi)(元)”相加為“總醫(yī)療費(fèi)用”。同時(shí),將“自付醫(yī)療費(fèi)(元)”與“總醫(yī)療費(fèi)用(元)”相除,得被解釋變量①“醫(yī)療費(fèi)用自付比例”。最后對(duì)“自付醫(yī)療費(fèi)”“總醫(yī)療費(fèi)用”取對(duì)數(shù),得被解釋變量②“l(fā)n自付醫(yī)療費(fèi)”、被解釋變量③“l(fā)n總醫(yī)療費(fèi)用”。解釋變量為“是否有基本醫(yī)療保險(xiǎn)”。此外,本研究綜合借鑒過往研究中的Andersen模型[10-11],經(jīng)過單因素方差分析后,將通過顯著性水平在5%以內(nèi)的個(gè)體傾向特征變量(年齡、性別、婚姻狀況、學(xué)歷狀況)、使能資源變量(每月稅后工資收入、是否有醫(yī)療保險(xiǎn))和需求因素變量(是否吸煙、是否喝酒、是否有慢性疾病、健康自評(píng)狀況、健康變化狀況、過去12個(gè)月是否住院)納入模型進(jìn)行控制。在回歸模型構(gòu)建前,本研究針對(duì)變量之間的潛在的多重共線性問題開展檢驗(yàn),得出的結(jié)果顯示:本研究所選取的變量方差膨脹因子(VIF)均小于2,遠(yuǎn)低于10,不存在多重共線性問題。

1.3 研究方法

首先,本研究運(yùn)用Heckman兩階段法分別對(duì)CFPS2016、2018兩年數(shù)據(jù)的45歲以上中老年人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,探討醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響。從樣本分布狀況看,存在較多的醫(yī)療費(fèi)用自付比例、ln總醫(yī)療費(fèi)、ln自付醫(yī)療費(fèi)為零的情況,將破壞隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布的基本假設(shè),使得回歸結(jié)果產(chǎn)生偏差,為糾正此類現(xiàn)象[12],故采用Heckman兩階段法進(jìn)行無偏估計(jì)。其次,面板數(shù)據(jù)醫(yī)療負(fù)擔(dān)在0數(shù)值、1數(shù)值處積聚大量觀測(cè)值,此類集聚數(shù)值為角點(diǎn)解,是個(gè)體在產(chǎn)生醫(yī)療花銷時(shí)的正常經(jīng)濟(jì)行為。醫(yī)療費(fèi)用自付比例存在0與1數(shù)值集中分布狀況,需使用Tobit模型進(jìn)行雙端歸并估計(jì)。ln總醫(yī)療費(fèi)、ln自付醫(yī)療費(fèi)存在0數(shù)值集中分布狀況,需使用Tobit模型進(jìn)行左端歸并估計(jì)。故本研究運(yùn)用Tobit模型對(duì)兩年面板數(shù)據(jù)中45歲及以上且傾向于基層診療的樣本開展分析,探討醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向于基層診療中老年人自付醫(yī)療費(fèi)用比例、總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)的影響。最后,本研究亦進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。探討不同特征下醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向于基層診療老年人自付醫(yī)療費(fèi)用比例、總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)的影響。此外,本研究使用軟件Stata16.0進(jìn)行處理,檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 研究結(jié)果

2.1 描述性分析

2016年樣本總數(shù)共16538例。醫(yī)療花銷率為76.51%,醫(yī)保參保率達(dá)93.38%,醫(yī)療費(fèi)用自付比例均值為61.7%(±43.1%),總醫(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))均值為5.458(±3.379),自付醫(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))均值為5.084(±3.316)。2018年樣本總數(shù)共16418例。醫(yī)療花銷率為74.86%,醫(yī)保參保率達(dá)93.57%,醫(yī)療費(fèi)用自付比例均值為59.6%(±43.3%)?？傖t(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))均值為5.492(±3.508)。自付醫(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))均值為5.120(±3.422)。2018年醫(yī)療花銷率相比于2016年下降了1.65%。2018年醫(yī)保參保率相比于2016年上升了0.19%。2018年醫(yī)療費(fèi)用自付比例相比于2016年下降了2.1%。2018年總醫(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))相比于2016年上升了0.034。2018年自付醫(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))相比于2016年上升了0.036。

面板數(shù)據(jù)樣本總數(shù)共20094例。面板數(shù)據(jù)顯示醫(yī)保參保率達(dá)93.93%。醫(yī)療費(fèi)用自付比例均值為63.7%(±43.7%),總醫(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))均值為5.050(±3.218),自付醫(yī)療費(fèi)(對(duì)數(shù))均值為4.774(±3.163)。其他變量基本狀況詳見表1。

表1 關(guān)鍵變量含義、賦值與基本情況

2.2 醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)醫(yī)療負(fù)擔(dān)的Heckman樣本選擇模型分析

Heckman樣本選擇模型一共分為兩個(gè)部分,第一階段是選擇方程,通過計(jì)算樣本個(gè)體有醫(yī)療開銷的概率,進(jìn)而估計(jì)醫(yī)療支出的規(guī)模;第二階段是支出方程,估計(jì)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向基層看病的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響。選擇方程選定中老年人是否有醫(yī)療花銷作為選擇方程的被解釋變量。支出方程的被解釋變量為醫(yī)療費(fèi)用自付比例、ln總醫(yī)療費(fèi)、ln自付醫(yī)療費(fèi)。醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)醫(yī)療負(fù)擔(dān)的Heckman模型的估計(jì)分為兩個(gè)階段進(jìn)行。

通過表2中的2016年與2018年數(shù)據(jù)對(duì)比可得:兩年Heckman兩階段模型分析結(jié)果皆顯示,在對(duì)每個(gè)樣本估算出逆米爾斯比率后,帶入第二階段模型檢驗(yàn)結(jié)果遠(yuǎn)小于0.01?？梢姷谝浑A段回歸方程存在選擇性偏誤,證明Heckman兩階段模型的必要性。從總體上看,與2016年的選擇方程相比,年齡在2018年與是否醫(yī)療開銷的顯著關(guān)聯(lián)水平下降;婚姻狀況、是否吸煙與醫(yī)療開銷的顯著關(guān)聯(lián)水平提高。另一方面,對(duì)比兩年支出方程可見:是否有醫(yī)療保險(xiǎn)與醫(yī)療費(fèi)用自付比例、總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)都具有顯著關(guān)聯(lián),可見醫(yī)保對(duì)醫(yī)療負(fù)擔(dān)存在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著影響,相比于沒有醫(yī)保的中老年人,有醫(yī)保的中老年人所承受的醫(yī)療負(fù)擔(dān)較輕。

表2 2016年、2018年醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)影響分析

2.3 基于Tobit模型的醫(yī)療保險(xiǎn)與醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響因素分析

本研究通過整合兩年的數(shù)據(jù)進(jìn)行面板回歸。當(dāng)自付比例作為被解釋變量,面板數(shù)據(jù)中超過5%的被解釋變量集中于數(shù)值0或1處。而本研究在構(gòu)建面板數(shù)據(jù)時(shí)在剔除未傾向基層診療的樣本后,樣本兩端頻數(shù)仍然占比過大。為避免有偏估計(jì),本研究首先運(yùn)用Tobit模型對(duì)兩年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。其次,考慮到是否擁有醫(yī)保具有潛在的選擇性偏差,故使用傾向值匹配法緩解由樣本自選擇所帶來的潛在內(nèi)生性問題,以期無偏估計(jì)醫(yī)保對(duì)傾向基層診療的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響。無論是面板Tobit回歸還是PSM-Tboit回歸模型,都顯示醫(yī)療保險(xiǎn)作為核心解釋變量與傾向基層診療的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)具有顯著正向關(guān)聯(lián),可見相比于沒有醫(yī)療保險(xiǎn)的傾向基層診療的中老年人,擁有醫(yī)療保險(xiǎn)的傾向基層診療的中老年人將更可能產(chǎn)生更高的醫(yī)療服務(wù)花銷。將醫(yī)療保險(xiǎn)作為核心解釋變量進(jìn)行匹配過后,醫(yī)療報(bào)銷對(duì)醫(yī)療費(fèi)用自付比例、總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)偏效應(yīng)仍為0.137、0.472、0.499。故醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)醫(yī)療費(fèi)用自付比例的平均邊際效用為13.7%,對(duì)總醫(yī)療費(fèi)的平均邊際效用為47.2%,對(duì)自付醫(yī)療費(fèi)的平均邊際效用為49.9%。

此外,Tobit回歸模型的結(jié)果顯示,在模型(1)(2)中,婚姻狀況、是否有慢性疾病與傾向于基層診療的中老年人醫(yī)療費(fèi)用自付比例具有顯著的正向關(guān)聯(lián)。年齡、性別、學(xué)歷、是否喝酒、健康自評(píng)、健康變化狀況、過去1年是否住院與傾向于基層診療的中老年人醫(yī)療費(fèi)用自付比例具有顯著的負(fù)向關(guān)聯(lián)。在模型(3)(4)中,年齡、是否有慢性疾病、過去1年是否住院與傾向于基層診療的中老年人總醫(yī)療費(fèi)具有顯著的正向關(guān)聯(lián)。性別、學(xué)歷狀況、是否吸煙、是否喝酒、健康自評(píng)、健康變化狀況與傾向于基層診療的中老年人總醫(yī)療費(fèi)具有顯著的負(fù)向關(guān)聯(lián)。在模型(5)(6)中,是否有慢性疾病、過去1年是否住院與傾向于基層診療的中老年人自付醫(yī)療費(fèi)具有顯著的正向關(guān)聯(lián)。性別、是否吸煙、是和喝酒、健康自評(píng)、健康變化狀況與傾向于基層診療的中老年人自付醫(yī)療費(fèi)具有顯著的負(fù)向關(guān)聯(lián)。

2.4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證不同特征下醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向基層診療的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響,本研究繼續(xù)用兩年面板數(shù)據(jù)研究?jī)A向基層診療的中老年人醫(yī)保持有狀況對(duì)其醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響。

根據(jù)表4數(shù)據(jù)顯示,總體上醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向基層診療的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響存在健康差異、年齡差異、性別差異,與前人研究中的異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果有較高的相似性[13]。

表3 基于Tobit回歸模型的醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向基層診療的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)影響分析

表4 醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向基層診療的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)的異質(zhì)性檢驗(yàn)

對(duì)于傾向于基層診療的中老年人,在不同健康狀況下,是否有醫(yī)療保險(xiǎn)與醫(yī)療負(fù)擔(dān)有顯著關(guān)聯(lián)。未患有慢性病的中老年人相比于有慢性病的個(gè)體,若擁有醫(yī)療保險(xiǎn)將會(huì)有更高的醫(yī)療費(fèi)用自付比例、總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)等水平。在醫(yī)療費(fèi)用自付比例方面,醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)患有慢性疾病的傾向基層診療的中老年人有顯著的負(fù)向影響。

在不同年齡層狀況下,是否有醫(yī)療保險(xiǎn)與醫(yī)療負(fù)擔(dān)有顯著關(guān)聯(lián)。相比于其他年齡段的傾向基層診療的中老年人,44～59歲的傾向基層診療的中老年人擁有醫(yī)療保險(xiǎn)將會(huì)產(chǎn)生更高的醫(yī)療費(fèi)用自付比例、總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)。相比于其他年齡段的傾向基層診療的中老年人,70～79歲的傾向基層診療的中老年人擁有醫(yī)療保險(xiǎn)將會(huì)產(chǎn)生更高的總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)。

在不同性別狀況下,是否有醫(yī)療保險(xiǎn)與醫(yī)療負(fù)擔(dān)有顯著關(guān)聯(lián)。相比于女性傾向基層診療的中老年人,男性傾向基層診療的中老年人若擁有醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)將會(huì)產(chǎn)生更高的醫(yī)療費(fèi)用自付比例。在總醫(yī)療費(fèi)方面,醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)男性傾向基層診療的中老年人顯著的正向影響大于女性。在自付醫(yī)療費(fèi)方面,醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)男性傾向基層診療的中老年人顯著的正向影響小于女性。

3 結(jié)論

本研究利用CFPS2016和2018年兩期面板數(shù)據(jù)在分級(jí)診療建設(shè)視角下探究了醫(yī)療保險(xiǎn)與中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)之間的關(guān)系。首先,運(yùn)用Heckman兩階段法在控制是否產(chǎn)生醫(yī)療花費(fèi)樣本選擇性的基礎(chǔ)上分析了醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)中老年人經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的影響。其次,基于面板Tobit模型考察了醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)傾向于基層診療的中老年人的醫(yī)療費(fèi)用自付比例的影響,并運(yùn)用PSM匹配回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。最后,針對(duì)傾向于基層診療的老年人,從年齡、性別和健康角度對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)其醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響異質(zhì)性進(jìn)行了分析。研究結(jié)論如下:

3.1 醫(yī)療保險(xiǎn)參保率上升,擁有醫(yī)保的中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)較低

在分級(jí)診療制度建設(shè)的大背景下,本研究發(fā)現(xiàn)2018年醫(yī)療保險(xiǎn)參保率上升,說明我國醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋人群進(jìn)一步擴(kuò)大,雖然總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)上升,但醫(yī)療費(fèi)用自付比例卻下降了,說明分級(jí)診療建設(shè)后中老年人群醫(yī)療負(fù)擔(dān)減緩。同時(shí),醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)有負(fù)向關(guān)聯(lián)。當(dāng)中老年人擁有醫(yī)保時(shí),其醫(yī)療負(fù)擔(dān)會(huì)相對(duì)較輕,彰顯出分級(jí)診療建設(shè)過程中,醫(yī)療保險(xiǎn)能夠減緩絕大多數(shù)中老年人的醫(yī)療負(fù)擔(dān),亦與過往的文獻(xiàn)相呼應(yīng)[13-14]。

3.2 對(duì)傾向基層診療的中老年人,擁有醫(yī)保醫(yī)療負(fù)擔(dān)較高

在分級(jí)診療制度建設(shè)的大背景下,對(duì)傾向基層診療的中老年群體而言,擁有醫(yī)療保險(xiǎn)的個(gè)體其醫(yī)療負(fù)擔(dān)更高,這與從中老年人整體中得出的結(jié)論并不一致。通過對(duì)過往研究的梳理可知,分級(jí)診療制度通過促進(jìn)優(yōu)勢(shì)醫(yī)療資源下沉,提高醫(yī)保支付比例,建立不同職責(zé)與任務(wù)的分級(jí)診療體系等措施[15],引導(dǎo)預(yù)期醫(yī)療花費(fèi)更多、自付比例更高的醫(yī)保參保中老年人更傾向于選擇基層醫(yī)療服務(wù),同時(shí)結(jié)合非醫(yī)保投保者“不敢病”心理所造成低水平醫(yī)療開銷等潛在因素,都導(dǎo)致了傾向基層診療的中老年群體中醫(yī)保投保者醫(yī)療負(fù)擔(dān)相對(duì)較高的情況[16]。

3.3 對(duì)傾向基層診療的中老年人,醫(yī)保對(duì)醫(yī)療負(fù)擔(dān)的影響在年齡、性別和不同病種之間存在差異

在分級(jí)診療制度建設(shè)的大背景下,患病類型、年齡、性別等人群基本特征也是影響醫(yī)療保險(xiǎn)與中老年人醫(yī)療負(fù)擔(dān)間關(guān)系的重要影響因素。醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)于傾向于基層診療的慢性病中老年人而言能夠緩解自身的醫(yī)療負(fù)擔(dān),這與過往醫(yī)保與醫(yī)療負(fù)擔(dān)間的研究結(jié)果相近[17]。而年齡[18]、性別[19]差異等現(xiàn)實(shí)生理因素造成的醫(yī)療負(fù)擔(dān)不平等現(xiàn)象仍然存在。

4 建議

首先,進(jìn)一步推進(jìn)分級(jí)診療制度提質(zhì)增效,完善促進(jìn)分級(jí)診療的醫(yī)保支付政策。在新醫(yī)改持續(xù)推進(jìn)的進(jìn)程中,相比基層醫(yī)療機(jī)構(gòu),廣大患者仍傾向于選擇大型公立醫(yī)院?jiǎn)栐\[20],群眾“看病難”“看病貴”的問題仍未得到完全解決[21]。在分級(jí)診療制度改革文件發(fā)布后,各地推行相關(guān)政策,促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉,引導(dǎo)廣大患者在急慢分治的前提上選擇基層首診,但本研究發(fā)現(xiàn)在醫(yī)療費(fèi)用自付比例、總醫(yī)療費(fèi)、自付醫(yī)療費(fèi)等指標(biāo)上,分級(jí)診療制度的優(yōu)勢(shì)仍未能完全展現(xiàn),有較大提升空間。應(yīng)進(jìn)一步完善促進(jìn)分級(jí)診療的醫(yī)保支付政策,對(duì)符合規(guī)定的轉(zhuǎn)診住院患者,社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)基金支付參保人員住院醫(yī)療費(fèi)的起付線可從患者在首診醫(yī)療機(jī)構(gòu)住院治療之日起連續(xù)計(jì)算。通過調(diào)整醫(yī)保支付、財(cái)政補(bǔ)助政策,減少三級(jí)醫(yī)院普通門診就診人次,引導(dǎo)基層醫(yī)療服務(wù)網(wǎng)絡(luò)和個(gè)體執(zhí)業(yè)醫(yī)師分流更多的普通門診病人。

其次,進(jìn)一步關(guān)注分級(jí)診療機(jī)制中不同病種不同子群體之間的醫(yī)療負(fù)擔(dān)差異。本研究所用數(shù)據(jù)無法清晰分出疾病類型指向相應(yīng)醫(yī)療花費(fèi)的具體數(shù)值。雖然CFPS數(shù)據(jù)中有對(duì)慢性疾病的劃分,但由于無法確認(rèn)醫(yī)療花費(fèi)是否與某一類疾病相對(duì)應(yīng),故本研究未開展慢性疾病與醫(yī)療負(fù)擔(dān)之間的關(guān)聯(lián)研究。為更加精準(zhǔn)探討分級(jí)診療背景下,醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)不同疾病造成的醫(yī)療負(fù)擔(dān)問題進(jìn)一步細(xì)化優(yōu)化相關(guān)政策,本研究建議,可參照過往研究經(jīng)驗(yàn),通過收集住院病歷首頁上的相關(guān)數(shù)據(jù)開展更深入的研究[22]。

最后,進(jìn)一步進(jìn)行醫(yī)療信息化服務(wù)體系建設(shè),利用大數(shù)據(jù)助力分級(jí)診療制度的不斷優(yōu)化完善。加快患者病歷、健康檔案的數(shù)據(jù)庫建設(shè),將大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)與傳統(tǒng)醫(yī)療融合,提高疾病診斷、患者管理的效率,促進(jìn)分級(jí)診療管理科學(xué)化和精細(xì)化水平不斷提高。