【健康经济学】医疗诱导需求：来自药品“零加成”的证据
简介
尽管许多研究者都承认医生诱导需求的存在，但诱导需求带来的费用增长很难和其他因素带来的费用增长分离，在实证上具有一定挑战。本文以中国2009年起分阶段推进的药品“零加成”政策作为实验，研究了医生诱导的医疗需求。零加成政策带来药品价格下降，既可能影响医生行为，也可能增加消费者需求，过去的文献很难区分这两种影响。作者建立包含药品和非药品服务两种医疗需求的理论模型。该模型预测只有在药品和非药品服务的需求至少部分是由医生诱导的情况下，药品零加成政策才会导致对药品的需求减少，对非药品服务的需求增加。该模型也进一步预测了在实行零加成政策后的患者数量将减少。基于医保报销的行政数据，文章发现零加成政策降低了47%的药品支出。然而药品支出的下降却几乎被非药品服务支出的增加所抵消。同时，实证上也发现零加成政策导致患者数量减少，但医疗质量并无显著影响。
01 研究背景
健康经济学对不断增长的医疗费用往往从两个方面进行解释。其一是需求方面的解释，主要聚焦于保险带来的道德风险，包括兰德实验 (Newhouse et al. 1993)和俄勒冈实验 (Finkelstein et al. 2012)。其二则是供给方面的解释，主要聚焦于供给方的诱导需求，研究报销规则或更普遍的医疗价格的变化如何影响医生的诊断、处方和治疗选择。然而这一支文献存在明显的矛盾之处：无论报销比例是增加抑或是减少，医生都倾向于提供更多的服务。对此经典的解释是，当服务价格降低时医生会提供更多服务，以抵补较低的单价，维持收入目标；当服务价格提高时，医生将有动力开更多这种服务的处方，以增加其收入。然而，由于很难将需求和供给分开，医生诱导需求的实证检验非常具有挑战性，因为过度使用医疗服务或药品同样也可以反映消费者需求或医生对消费者需求的信念。
本文利用中国的药品价格改革——从2009年开始分阶段推进的药品“零加成”政策——以提供医生诱导需求的证据。在此之前，中国允许医院将药品价格提高至批发价格的15%，药品销售利润通常被视为医院的主要利润来源之一。“零加成”规定医院只能以采购成本为零的价格收取药品价格(即，药品销售不允许有利润)。中国政府于2009年8月发布了“零加成”政策，并以一种渐进的方式推进。改革首先在基层医疗机构推进，即村卫生室、乡镇卫生院和社区卫生服务中心。三分之一的县将从2009年11月开始试行改革，其余的县将从2010年4月开始改革。随后，改革将逐步扩展到上级医院。从2012年起，改革推进到县级医院。到2016年，包括大型综合医院在内的所有公立医院都完成了改革。作者利用这一药品层面的供给冲击，研究了医生的财务激励对需求和医疗费用的影响。
02 理论模型
作者提出一个医生行为模型来说明“零加成”政策如何作为一个理想实验以检验医生诱导需求。患者特征向量Xi由参数θ总结，θ越大意味着病情越严重。医生可以在药品和非药品服务的数量上进行选择。d表示药品的数量，s表示非药品服务的数量，患者的健康为H(d,s;θ).
假设1：对于所有
是凸函数，且满足
假设2：药品和服务是替代的，对于所有
。
令
和
表示医院索取的药品和非药品服务的零售价格。用c表示医院支付的药品批发费用。在“零加成”之前，中国的医院被允许在批发价上加价，即
>c。医生提供非药品服务只有努力成本e(s)。患者药品和非药品服务的自付价格分别为
和
。医生的最优化问题如下：
其中α≥0表示医生的净收入在其为患者选择(d, s)时的权重。最优情况下d和s的一阶条件为：
实行“零加成”政策后，
。考虑两种医保支付方式：情况1(固定的自付价格，即患者自付价格不随药品价格变动)，
；情况2(固定的自付比例，即患者自付价格是药品价格的一个固定比例)
, γ为[0,1]之间的常数。将一阶条件表示为：
用下标0和1表示政策前后：
利用隐函数求导定理：
由此可以得到以下命题
命题1：如果对药品和非药品服务的需求完全是由患者驱动的，即α=0，则
在情况1中改革将对药品和非药品服务的需求没有影响；
在情况2中改革将增加药品的需求，减少非药品服务的需求。
命题2：如果对药品和非药品服务的需求部分是由医生诱导的，即α>0，则
在情况1中改革将减少药品的需求，增加非药品服务的需求；
在情况2中，当且仅当α>γ时，改革将减少药品的需求，增加非药品服务的需求。
命题1和2明确指出，改革之后，大于0的α是药品需求减少和非药品服务需求增加的必要条件。因此改革后药品需求减少而非药品服务需求增加的实证证据表明，需求部分是由医生诱发的。命题2表明，在情况2中，当且仅当医生更关心自己的净收入而不是病人的剩余收入时，改革可以降低药品需求量，增加非药品服务需求量。作者进一步讨论伴随“零加成”政策同步实行的集采政策，发现即使在集采后药品的批发价格发生变化，调整为
，命题1和命题2的结论依然稳健（具体证明见Fang et al (2021)的3.1小节）。
患者数量
接受治疗的患者集（以下简称患者集合）可表示为：
其中
。根据包络条件得到：
因此，如果“零加成”政策导致
的增加，患者集合将会缩小。将包络条件与之前的分析结合，得到以下命题：
当α=0时，
在情况1中，改革将对患者集合没有影响；
在情况2中，如果
，改革将扩大患者集合。
当α>0时，
在情况1中改革将缩小患者集合；
在情况2中，当且仅当
时，改革将缩小患者集合。
03 数据
本文使用的数据来自中国西部某省的一个县。该县2010年开始在基层医疗机构实现“零加成”，但直到2013年才开始在县级医院推行零加成。这就为DID的策略提供了识别条件。本文的主要数据集是样本县2009年1月1日至2013年9月30日的新农合报销数据。由于本文仅讨论住院的情况，因此作者只保留了提供住院服务的机构——18个乡镇卫生院(处置组)和13个县级医院(对照组)的患者。本文的数据集包含：
1. 报销数据，包括病人的ID、服务日期、住院时间、诊断、药品和非药品医疗服务的详细支出，主治医生的姓名及所属医院、药品处方和非药品服务的明细。
2. 新农合的登记信息，可观察到每人每年的登记情况和参保人的人口学信息，包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度。
3. 新农合历年的报销政策。
表2给出了不同医疗机构在改革前后的各种医疗费用的统计描述。图1对比了对照组和处置组改革前后的各项服务的季度支出。图1和表2所展示的改革前后支出差异暗示了先前理论框架所预测的结果可能是成立的，当然要确定这一结论还需进一步的计量检验。
04 实证检验
01
基准结果
本文采用DID估计策略来分析ZMP对药品、非药品服务和总支出的影响。治疗组和对照组是乡镇卫生院和县医院的病人。基准回归如下：
其中yiht是患者i在t时间在医疗机构h住院的结果变量，包括药品支出、非药品服务支出和总支出。Townih为分组变量，在乡镇卫生院住院取值为1。Postt为政策变量，如果住院时间是2010年10月1日或之后，则取值为1。向量Xit包含患者的人口学特征。Zht包含医疗机构-时间层面的报销政策，作者采用代表性患者的预期自付支出来衡量。该回归方程还捕捉了季度和医院层面的固定效应。表3展示了基准回归的结果：在第(2)列中，乡镇卫生院实施“零加成”后，药品支出显著地减少了约47.0%。在第(3)和(4)列中，实施“零加成”后，乡镇卫生院的非药品服务支出显著地增加了约32.3%。在第(5)和(6)列中，“零加成”将乡镇卫生院的总支出减少了约12.2%，但这种影响在统计学上并不显著。
作者进一步利用事件研究的策略检验的政策的动态效应和预趋势。图3展示了这一结果，事件研究的结果与DID类似，且如图所示处理组和对照组的预趋势几乎平行，这在一定程度上印证了DID分析的有效性。
02
作者也在医生和医院层面汇总了支出的情况（结果见表5）。在经过和基准回归类似的检验后，其结果和基准结果类似。同时作者也考察了理论模型中预测的患者集合的情况，发现在实行“零差价”政策后，住院患者数量减少。
03
作者从患者再入院率这一视角考察了“零加成”前后医疗服务的质量是否发生变化，表7展示了该结果，表面“零加成”政策对于医疗服务质量(患者结果)并没有显著影响。
05 结论
本文利用中国的医疗改革中的一个自然实验——政府规定公立医院销售的药品零加成，以研究医生诱导的医疗需求。相较于以往的文献，本文通过理论模型讨论了“零差价”政策能够提供一个独特的环境来检测医生诱导需求。该模型稳健地预测，只有当药物和非药物服务的需求至少部分是由医生引起时，“零差价”将导致药物需求的减少，但非药物服务的需求会增加。模型也对政策前后患者的均衡数量进行预测。利用渐进式推行的改革和独特的医保报销数据，本文给出了诱导需求存在的又一经验证据。
Abstract
We use a natural experiment in China's health care reform, in which the government mandated zero markups for drugs sold in public hospitals, to study physician-induced demand for medical care. We develop a theoretical model that robustly predicts that the drug price zero markup policy (ZMP) will lead to a reduction in the demand for drugs but an increase in the demand for nondrug services, only when the demands for drugs and non-drug services are at least partially physician induced. Our model also yields testable predictions of the impact of the ZMP regarding the equilibrium number of treated patients. Exploiting the staggered rollout of the ZMP and a unique claims data set, we find that, at the admission level, the reform decreases drug expenses by 63.4 log points (47.0 percent), but the reduction in drug expenses is almost fully substituted by the increases in expenses for non-drug services. Quantitatively similar results are also obtained at the physician and at the hospital levels. We also show that the ZMP reduces the number of patients in the treated hospitals, as predicted by the model, and that the reform has little impact on the quality of health care proxied by the readmission rate.
*文章来源：劳动经济学与社保研究
*侵权必删
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