近日,四川大学华西公共卫生学院/华西第四医院在《 INQUIRY: The Journal of Health Care Organization, Provision, and Financing》上发表了一篇题为《Understanding Factors Influencing Geographic Variation in Healthcare Expenditures: A Small Areas Analysis Study》的论文。

Cao P, Pan J. Understanding Factors Influencing Geographic Variation in Healthcare Expenditures: A Small Areas Analysis Study. INQUIRY: The Journal of Health Care Organization, Provision, and Financing. 2024;61.
DOI:10.1177/00469580231224823
1. 背景
在过去几十年中,关于医疗卫生支出的地区差异引起了广泛关注,最初的证据主要来自美国。近年来,其他国家也展开了类似研究,包括加拿大、德国、瑞典等。这些研究通常将医疗卫生支出的差异分为“合理的”因素和“不合理的”因素两部分。需求侧因素带来的差异通常被认为是“合理”因素,如地区间人群健康状况的差异、地区间医疗服务利用的偏好差异。大部分供给侧因素被认为是“不合理”因素,特别是供方的行为因素,医务人员的诱导需求行为和防御性医疗行为、医疗机构间的医疗设备军备竞争等。如果地区间存在更多的“不合理”医疗卫生支出的差异,即指示地区间的医疗服务体系效率存在差异,可能涉及对医疗资源过度利用或利用不足,或者两者并存。
为了研究地区间医疗卫生支出的差异,选择适当的分析单元至关重要,以确保分析单元准确反映医疗市场结构。医院服务区划分采用小区域分析方法以探究这种差异,自从达特茅斯医疗地图项目首创以来,该方法被广泛采用。具体的,医院服务区被定义为基于患者流向数据识别的大部分患者接受住院服务的区域。由于我国患者可以自由选择医疗机构就医,因此这种自然形成的单元极具分析价值。医院服务区尽可能地实现在同一区域匹配患者与医疗机构,以更好地实现医疗费用差异分析的供方“归因”。
小区域分析方法在发达国家被广泛应用,然而,由于缺乏可靠的数据或自动化分析方法,这种方法在大多数中低收入国家的应用仍非常有限。随着我国住院数据质量的提高以及可获得的分析工具,研究利用小区域法分析中国背景下医疗卫生支出的地区差异问题。
2. 方法
研究使用2017年至2019年相关住院数据,利用小区域分析法划分医院服务区;采用OLS回归模型分析了医院服务区人均住院费用与需方因素、供方因素的关联。此外,研究还利用夏普利值分解法量化了各层面关联因素对人均住院费用的贡献度。
3. 结果
研究利用8,218,886条住院记录,在四川省共划分出149个医院服务区。医院服务区中超过75%的人口居住在本地就医指数超过60%的地区。人口平均规模从2017年的55.72万人到2019年的56.20万人。

四川省医院服务区不同本地就医指数的人口累积百分比(2019年)(B)
2019年,经年龄-性别调整的人均住院费用在不同医院服务区间呈现出约8倍的差异,同年人均住院费用较高的医院服务区集中在四川省中部、东部地区。医院服务区的人均住院费用分布如下图所示。

OLS回归结果显示,在需求侧方面,医院服务区的人均GDP和城镇化率每增加1%,与人均住院费用分别增加0.099%和0.9%相关,而女性占比每增加1%和失业率每增加1%,与人均住院费用分别减少0.7%和0.4%相关。在供给侧方面,每千人口增加1张床位与人均住院费用上升2.9%相关;而私立医院占比增加1%与人均住院费用下降0.4%相关。赫芬达尔—赫希曼指数减少10%与人均住院费用增加1.06%相关。
表1:医院服务区人均住院费用的关联因素

夏普利值分解分析结果显示,大多数医院服务区之间的人均住院费用地区差异可以通过需求侧因素(86.09%)解释,其次是供给侧因素(12.66%)。在所有供给因素中,每千人口医院床位数是最大的贡献因素(10.23%)。
表2:各因素贡献度分析结果

4. 结论
本研究表明需求侧因素与医院服务区人均住院费用的地区差异密切相关,而供给侧因素起着重要作用。评估人均住院费用的地区差异及其相关因素可能对间接发现可能存在的医疗实践程序过度或不足利用情况。
作者简介

曹裴娅
博士,四川大学华西公共卫生学院
研究方向:卫生政策、健康经济学
通讯邮箱:caopeiya@gmail.com
供稿丨曹裴娅
编辑丨王朝辉
审校丨兰小梦 曹裴娅
