3个途径,解决医保基金绩效评价的关键问题

2020
10/13

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中国医疗保险
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提高医保基金绩效评价科学性需解决三大问题


来源:中国医疗保险

作者:董恒进 浙江大学医学院卫生政策学研究中心主任,教授


医保基金作为人民群众的“保命钱”,对于减轻参保人疾病经济负担,特别是防范因病致贫和因病返贫的发生具有无可替代的作用。尽管从数字上看,我国基本医保基金总体呈现“收支平衡,略有结余”的特点,但我们应当认识到,随着人口老龄化进一步加剧,社会总体疾病经济负担将愈发沉重;与此同时,为满足人民日益增长的健康支出需要,在筹资水平变化不大的情况下,基本医保的保障水平又在不断提升,这使得我国医保基金面临着与日俱增的压力。然而,在承受这份压力的同时,医保基金到底实现了何种程度的利用,是否充分地发挥了医疗保障的作用?要想客观回答这一问题,必须对医保基金的绩效情况进行科学评价。

值得注意的是,相较于正在逐步完善的公立医疗机构绩效管理评价体系,我国现阶段对于医保基金绩效的评价体系远未成熟,尚面临诸多挑战;其痛点之一就是医保基金绩效评价在科学性上仍然较为欠缺,主要体现在以下三大问题上。


第一,缺乏客观、合理与公认的医保基金绩效评价指标体系。这一问题使得相关领域的研究者在开展评价工作时缺乏权威性的依据与参考,只能独立地通过专家咨询等方式就特定绩效问题建立特定的评价指标。必须指出的是,这种方法在实施过程中极易受限于专家的代表性;同时,由于不同研究者咨询的专家不同,构建出的指标体系往往也会有所不同,导致不同研究结果难以横向比较。


第二,医保基金绩效评价的方法学仍不成熟。目前,相关研究所用方法多局限于表面、宏观的时间前后对比分析,例如医疗费用个人负担比的年际变化、医保基金累积结余量的年际变化等。这种贴近数据报告的分析尽管能反映出医保基金绩效的宏观变化,但对决策部门的实际意义并不很大。我们必须认识到,绩效评价不能仅限于了解表面信息,其根本目的应是通过分析绩效变化的深层原因,发现医保基金绩效的积极与消极影响因素,并以此为基础提出政策建议,从而为决策部门推动绩效持续改善提供参考。坦率地说,现有深入分析医保基金绩效的研究并不多见,其中多数研究对于实践的参考价值也都较为有限。

第三,医保数据的质量与可及性有限。作为医保基金绩效评价的原始资料,医保数据情况直接影响着研究质量。目前关于医保数据的统计和管理缺乏明确规范,各地医保信息系统也多是外包给不同的信息公司搭建,造成医保数据质量参差不齐。此外,获取医保数据需要政府权限,目前缺乏公正、畅通、可面向全社会的数据申请渠道,严重阻碍了那些不具备政府资源但却具备评价技术的学界及社会力量参与到医保基金绩效评价中,同样不利于开展科学的医保基金绩效评价。


如今,随着《中共中央国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》的出台,进一步完善和健全我国医保基金待遇保障、筹资运行、支付监管等机制成为医保决策部门面临的重大课题,其中医保基金绩效评价应成为推进各项改革的有力工具。我们必须重视并解决目前存在的缺乏科学指标、缺乏科学分析、缺乏科学数据这三大问题,在政府、学界及社会各界的相互交流与共同努力中寻求解决之道。


首先,指标体系的构建需注重科学导向与科学过程。


导向方面应关注效率与公平两个维度。在效率上,建立医保基金的直接目的是减轻参保人的疾病经济负担,根本目的是通过增强参保人对医疗卫生服务的经济可及性从而改善其健康状况。因此,要围绕这两个目的建立起能够反映基金效率的相应指标。


减轻疾病经济负担的指标应包括医保支出占总医疗支出比例、个人医疗支出占收入的比例等;改善健康状况的指标则可以考虑引入质量调整生命年(QALY)等健康经济学评估常用的结果指标。再看公平维度,绩效评价应以精准化和均质化为导向,尽量避免忽略群体间差异,因此应对参保人的年龄、性别、城乡、收入水平等因素进行分层或标准化,以关注不同参保群体间医保基金使用绩效差异。在效率和公平这两个导向基础上,还要纳入基金可持续性等相关指标。过程方面,指标体系的建立需要政府和学界的共同参与,
可以基于德尔菲法等经典指标构建方法,在平衡行政实践需要与学术研究需要的过程中开展,切忌“拍脑袋建指标”。

其次,必须重视学习、引入和研究医保基金绩效分析的方法学。


方法学的意义是增强科学绩效评估所需的结论准确性与讨论深入性。目前我国卫生政策评估所涉及的方法多存在形式简单、结论笼统、归因困难等问题,发展远未成熟。医保基金绩效评估必须注意解决这些问题,例如可以引入其他国家或其他领域中更为科学深入的绩效评价方法,如间断时间序列分析、双重差分法(DID)与健康经济学所涉及的评估方法等。还应指出的是,许多评价方法的实施需要基于“类实验”,即通过有某项政策的实验组和不具该政策的对照组的比较得出政策效果相关结论。


目前多数医保基金相关政策的实施是自上而下一步到位的,比如省一级出台政策后全体下级政府迅速跟进出台地方政策,这种“全有或全无”的政策实践不利于开展“类实验”设计与应用科学的评价方法。注重政策试点、在试点时期开展评估尤为重要。


最后,提高数据质量与可及性是开展科学医保基金绩效评估的大前提,而这个前提的实现主要依托政府的管理优化与观念转变。


提高数据质量,一是要统一数据的采集目录与统计口径;二是要建立同质化的医保信息系统,即使委托不同的信息公司开发系统,其基本的数据结构也应保持一致;三是重视数据清洗与错误排查,提高准确性;四是重视原始数据和往年数据的保存,为回溯性评估建好数据库。


在提高数据可及性方面,随着第三方评估在政策评估领域的影响力持续上升,建议通过适当形式将部分医保数据向社会开放,吸引更多研究者参与评价工作。具体做法上,既可以由政府主动提供数据,委托第三方如高校等研究机构开展研究;也可以开通申请渠道,由第三方主动申请立项研究,经审核通过后提供研究所需数据。当然,开放的数据必须经过清洗,事先消去姓名、身份证等信息,以保证参保人个人隐私不被泄露。(ZGYB-2020.9)


原标题:提高医保基金绩效评价科学性需解决三大问题

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关键词:
医保,绩效,基金,数据,政策

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