基于混合效应模型的医疗保险成本计算与监控_医疗保险论文

基于混合效应模型的医保费用测算及监控,本文主要内容关键词为:医保论文,效应论文,模型论文,费用论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

      0 引言

      近几年医改的一个核心内容就是医保支付方式的改革。不同支付方式各有利弊,当前重中之重是确保医保基金收支平衡,可持续发展。鉴于医疗服务提供方在医疗服务市场特殊的地位,对其费用的控制是医疗费用控制的关键和核心。传统的按项目付费可能导致医疗服务供给方过度使用医疗资源,出现部分医院分解处方、重复门诊、多次住院、推诿重病人等情况,甚至还会出现患者与医院合力挤占统筹基金的现象。为此,2012年12月,人力资源和社会保障部、财政部、卫生部三部门联合出台了《关于开展基本医疗保险付费总额控制的意见》,提出在未来两年里,在所有医疗保险统筹地区实行总额预付工作。总额预付制以其控费效果好,费用结算简单,管理效率高等优点已成为很多地区医保支付方式的首选。实行总额预付制的关键是如何科学合理的测算每家医院的预算总额。现预算总额的测算方法主要有以下三种:

      1)总量测算法:预测年总预算额=往年实际总费用×赔付率×变化系数。

      2)人头测算法:预测年总预算额=预测期参保人数×人均费用×赔付率×变化系数;人均费用=往年总费用÷往年总人数。

      3)服务量测算法:住院总预算额=某一参保人群预测总住院次数×每次平均费用×赔付率×变化系数;每次平均费用=往年总费用÷往年总住院人数;预测总住院次数=预测期参保人数×住院率。

      这些测算方法主要依赖各家医院各自往年的总费用及病人数。部分医院为得到来年较高的预算总额,可能人为虚报当年总费用及病人数。尽管存在着医保机构与医疗机构的协商谈判机制,往年数据的合理性常常受到多方质疑,因此如何基于往年数据,合理测算各家医院来年的预算总额具有重要意义。

      对于医保费用测算及控制国外已有很多研究,Ellis和McGuire(1996)[1]建议应该从需方与供方两方面来对医疗保险费用进行测算及控制。Mossin J(1968)[2],Holmstrom B(1979)[3],Newhouse J P(1987)[4],等研究起付线、共付比率及封顶线的科学设计,以此达到降低医保费用的目的。Ozanne L(1996)[5]指出个人账户加自付额的模式可以降低被保险人所产生的医疗需求。Murthy N R V(2000)[6]对美国医疗保险费用进行了时间序列分析。Feldman R(1997)[7]介绍了总额控费方式。

      目前国内对医疗保险问题也有很多研究,王峦等(2013)[8]讨论了基本医疗保险的保障范围、水平与相关费率测算。朱军武(2007)[9]研究了影响医疗费用增长的因素。左学军,胡苏云(2001)[10],梁鸿及赵德余(2007)[11]研究了医疗保险体系中各相关主体的行为分析与道德风险控制。对于医疗保险费用测算及控制问题的研究,大都集中在对导致医疗费用不断上涨原因的探讨以及解决这个现象的对策研究,基于数据本身挖掘医保信息并研究医保费用测算及分配方案的较少。杨风春和张润芳(2007)[12]指出在医保费用中,药品费用和医院检查,材料费用分别占总费用的35%~40%和45%~50%,并给出了相应的控费建议。陶裕春,王倩(2010)[13]分析了我国1995~2008年的相关数据,运用主成分综合模型对影响我国社会医疗保险费用增长的因素进行研究,从主成分综合模型得知我国社会医疗保险费用支出逐年递增且增长幅度越来越大,得知医保支出的影响因素中政府预算卫生支出、参保的人数、城镇居民可支配收入和医院床位数等4个指标较其他指标与医保支出的关联性更强,对医疗保险费用控制有重要影响。王萍等(2012)[14]对1990~2009年的辽宁省城镇居民年度时间序列数据建立多元线性回归模型,对供给诱导需求和医药价格因素与医疗支出的相关性进行Granger因果关系检验和协整检验,认为医保机构在控费方面起着重要作用,提出逐步实现医保机构驻院监督医疗服务,继续推进医保支付方式改革与弹性结算,促使医疗机构自发减少医疗服务与药物使用中的逐利行为,改革基本药品指导定价方式,改善药品流通领域的现状。

      就我们所知,国内外目前还没有文献定量研究医保费用预算总额的测算及监控方法。本文的目的是基于往年数据合理地测算各家医院来年预算总额,同时识别医保费用及病人数上的异常值,为医保监管机构提供科学依据。我们方法的核心是假定同一病种在同一级别医院的治疗费用及病人数具有一定的同质性。因此,与现有方法不同的是,各家医院的预算总额的计算不只依赖自身往年费用及病人数,也基于同期、同类别的其他医院的费用及病人数,更加客观和科学。同时用随机效应项度量各医院在费用及病人数上的表现,并以此识别医保费用和医保病人数异常的医院,为相关决策机构评价各家医院的医保费用及病人数的合理性提供科学依据。此外在输出结果中还可以看到某些病种费用、人数的变化,为研究某一地区疾病谱变化,为保健预防提供重要的基础性工作。

      1 数据和方法

      某市医保局提供2011年该市医保病人数据,包括2011年该市城市职工统计数据共有737159条记录,其中有效记录为705316条;涉及医院684家,疾病种类283种,包含医保住院患者的个体信息、治疗过程、疾病诊断以及各种治疗的费用信息。684家医院按等级可以分为11个等级。各等级的医院个数如表1所示。

      1.1 病人数的建模及估计

      为测算各家医院的预算总额,我们需要估计各家医院各病种的病人数及平均费用。我们首先考虑病人数。记

为第i家医院第j种病的病人数,由于是计数数据,可假定服从Possion分布。各家医院的病人数与医院的等级及病种有关。此外,各家医院可能有浮动,我们用

表示第i家医院的浮动值。我们用下列模型模拟病人数:

      

      去掉与参数无关的项后,该模型的对数似然函数为:

      

      1.2 医保费用的建模及估计

      

      

      

      

      模型(1.3)的最小二乘或模型(1.4)的加权最小二乘目标函数为:

      

      有了上述估计结果,我们用下式测算第i家医院来年的总额预算:

      

      

      2 结果分析

      2.1 参保病人数结果分析

      

      在684家医院中,

值位于可接受水平之外的医院个数有94家。其中三级三甲医院2家;三级三乙医院1家;二级医院17家;一级医院31家;一级二乙以下下浮10%的医院有3家;一级二乙以下下浮20%的医院有2家;社区二乙以下下浮20%的医院有6家;乡镇卫生院二乙以下下浮20%的医院有31家;校医院1家。

最高的前十家中有7家来自乡镇卫生院,对乡镇卫生院的医保费用要重点加强监管。

      为测试模型效果,我们比较了各等级医院的病人数观测值与预测值

。由于篇幅所限,本文只给出了三级三乙医院和二级二甲医院病人数观测值与预测值散点图,分别见图2和图3,其中横轴为观测值,纵轴为预测值,大多数点都在对角线附近,说明本文提出的方法合理地拟合了病人数。此外,从图中可以看出,观察的病人数略高于从模型中得到的病人数,进一步说明医院有虚报病人数的可能。

      

      

      2.2 对医保费用的结果分析

      对参保住院病人医保费用随机效应

的估计结果如图4,横轴为医院,纵轴为对应

值,

是由医院引起的额外费用,正常情况下应以0为中心对称分布。

较大,说明该家医院的医保费用偏高。反之,说明该家医院的医保费用偏低。由图4可知,医保费用的随机效应

基本关于直线

=0对称,比较集中,说明各家医院医保费用的申报比较可靠准确。从

的分布来看,设定-0.1<

<0.1为医保机构可以接受的变化范围,我们以虚线……表示,虚线以外

>0.1的医院医保费用偏高,需要监管部门重点关注。虚线以外

>0.1的医院有11家,其中一级医院7家,乡镇卫生院二乙以下下浮20%有4家。基层医院管理相对松散,对于医保费用的使用应加强监督。

      

      

      

      为测试医保费用模型的拟合效果,我们比较了各等级医院的医保费用观测值和预测值

。由于篇幅所限,本文只给出了二级二甲医院和社区二乙以下下浮20%医院的医保费用观测值和预测值散点图,如图5和图6,其中横轴为观测值,纵轴为预测值,大多数点都在45度对角线附近,说明本文所提方法合理地拟合了医保费用。此外,从图可以看出,社区二乙以下下浮20%医院观察的医保费用高于从模型得到的预测费用,进一步说明基层医院有虚报医保费用的倾向。

      

      图7是对684家医院的总费用的观测值与预测值散点图,其中,横轴为观测值,纵轴为预测值,图中大多数点都在45度对角线附近,说明我们所提方法很好地拟合了医院的总费用。

      3 结论

      对于总额预付制下医保费用的分配问题,我们通过建模,对原始诊疗数据进行分析,给出每一家医院一个相对客观的预算额。同时,在现有医院等级、收费标准划分下,可以找出每个等级病人数或医保费用异常的医院。这些医院存在虚报医保费用的可能性,应该是重点检查的对象。

      我国新型社会医疗保险制度建立时间不长,医保部门的信息化建设起步晚,相关的统计数据不完备,数据资料相对匮乏,本文只对2011年数据进行分析,若数据可用,未来基于多年数据的分析结果可以提供动态的医保费用测算及监控结果。

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