全科医生服务质量和价格的影响因素分析——一项基于相关调查和行政管理部门数据的探究

王 安 王 丽编译

(1.南京中医药大学经贸管理学院 210029 2.安徽医科大学医院管理处 230032)

全科医生服务质量和价格的影响因素分析
——一项基于相关调查和行政管理部门数据的探究

王 安 王 丽编译

(1.南京中医药大学经贸管理学院 210029 2.安徽医科大学医院管理处 230032)

该文检验全科医生服务质量和价格的三个影响因素：患者的社会经济地位、医患关系和谐程度以及区域竞争。利用在澳大利亚调查所得的大样本患者数据和行政管理部门数据库进行分析。调查样本包括2005-2010年间所调查的260000名患者和超过12600名全科医生。对全科医生固定效果和患者健康进行控制，可以发现全科医生的服务质量不因患者年龄、性别、来源国、健康优惠卡等级和收入的不同而不同，但是，医患关系和谐程度越高，服务质量越高。对不局限于当地市场的全科医生个体间的竞争进行测量，我们发现竞争导致服务质量下降。价格会随患者收入增加而提高，但竞争对价格的影响微乎其微。

全科医生 初级保健质量 竞争 价格

一、引言

任何卫生系统的核心目标都是提供高质量的医疗保健。全科医师提供的初级保健是医疗保健的一个重要组成部分，然而，我们对其知之甚少。全科医师会不会对不同的患者提供不同质量的服务？通过增强竞争可以提高服务质量吗？实证研究最大的问题是数据的有效性，因为患者调查只能提供了患者信息，而全科医生调查又无法提供每名患者的详细信息。本文通过观察澳大利亚的患者和全科医生服务间的关联来填补文献空白。从大样本普通人口调查中获取患者数据，因此，不会局限于挑选出来的全科医生所服务的患者。这些患者的全科医生服务数据全面，可以从澳大利亚政府管理记录中获取。我们关注全科医生服务质量的影响因素是患者的社会经济地位、医患关系的和谐程度以及竞争程度。此外，由于澳大利亚全科医生能自行设定收费价格，我们还分析与这些影响因素相关的价格变化。

全科医生服务质量研究的文献多数是关于绩效工资制的项目评估研究。绩效工资制中，全科医生实现服务目标方可获得报酬。自2004年开始在英国全国实施的质量和结果框架是最大规模和范围的绩效工资制度。质量和结果框架包括了广泛的患者保健指标，其中有80个临床指标、43个组织指标、4个患者体验指标以及8个额外服务指标。在其他国家，包括澳大利亚，实施绩效工资的范围比较小，只运用在特殊服务并在特定的全科医生群体中实施，或在选定的省、州实施。研究发现一些绩效工资制成功提升了服务质量，但是，有些绩效工资制却只是暂时提升了服务质量，甚至有些绩效工资制会促使全科医生通过操控目标测量的方式与绩效工资制博弈以获取更多收入。还有些绩效工资制导致全科医生避重就轻地挑选患者以便更易实现目标。

绩效工资制评价的综合结果表明，可能有其他因素影响优质保健服务的提供。有证据表明竞争能够提升医院服务的质量。Gaynor and Town (2011)回顾了关于医师服务中的竞争效应的相关文献。然而，在回顾的15篇关于竞争研究的文献中，没有一个研究表明竞争提升了质量。最近Gravelle et al. (2013)使用了澳大利亚全科医生纵向调查(澳大利亚医学：平衡工作和生活)的数据研究竞争对服务质量产生的影响，他们发现竞争对平均会诊时长(即他们对质量的测量)没有影响。虽然他们的样本覆盖全国，但调查中全科医生的数量少于4000名，且只有一半用于分析，因此，样本的选择就可能是个问题。此外，可能由于高缺失率，他们没有使用调查的面板数据来探究时序变化。对质量的测量也是自我报告的，因此，测量误差可能导致结论偏颇，比如，竞争对手较多的全科医生可能会夸大服务质量。

全科医生可能针对不同的患者提供不同的服务质量，但是由于缺乏适当的数据，这个文献可能在很大程度上忽略了患者特征产生的影响。一些来自美国的研究发现，低收入和没有医疗保险的患者在医院保健服务中受到了歧视，也有证据表明在美国医院中有种族歧视，低收入的少数民族往往只能获得低质量服务。一个可能的解释是因为美国医疗保健市场的逐利性。本研究的调查表明，患者社会人口特征是否影响像澳大利亚这样的全民医疗保健体系的医疗质量是一个经验性的问题。通过加强医患沟通，患者的社会经济地位可能影响服务质量，最终导致较好的医疗效果(Willems et al., 2005)。

我们利用澳大利亚初级保健的制度设计来研究价格歧视，在该制度中，全科医生的工资是建立在服务付费基础上的，医生可以在最低的规制价格以上自由设置收费标准(不设上限)。虽然全科医生有动机收取最低价格(术语称为“澳洲国民医疗健康保险卡刷卡支付”)，自由定价导致了不同全科医生的收费不同，同一全科医生对不同患者的收费也不同，他们可能只对部分患者采用健康保险卡刷卡支付。患者可以自由到任何全科医生那就诊。只要是参保群体或其他会员，在全科医生患者名单上登记或在住宅区位登记是没有任何限制的。如没有行政管理部门的数据资源，就很难观察到全科医生向每位患者收取多少费用。

我们的数据是从在澳大利亚最大的州新南威尔士进行的大规模调查中获取的。数据包括了超过260000名调查对象信息，还使用所有医院外医生会诊的理赔数据库，包括每位受访者在2005-2010年间接受的全科医生服务。除政府(医疗保险)支付的津贴外，理赔数据包括了每位患者实际支付的每项服务费用。从这些理赔数据中我们构建了质量指标：3个基于全科医生慢性病管理的衡量指标和1个基于会诊时长的衡量指标。研究基于超过12600名全科医生的研究样本，其中很多样本被观察了多年。完整的数据样本包括43638个全科医生年的观察值。使用能够解释全科医生个体异质性的固定效应模型(fixed effects model)，我们发现竞争并没有提升服务质量。事实上，在一个将竞争指标限定在全科医生而不是地理区域的模型中，我们发现竞争降低了服务质量。研究还发现服务质量不因患者不同而不同，但医患关系和谐程度高能提升服务质量。至于价格，研究分析竞争降低了平均价格，但是竞争的影响效果很有限，竞争指标增加很大(2个标准差)，平均价格才会提升约1-3%。平均价格会因患者收入升高而提升，也会因医患关系和谐而降低。

二、澳大利亚初级保健市场

澳大利亚实施公私结合的医疗服务体系。公共卫生体系即医疗保险对大多数的医疗服务和处方药提供补助并且提供免费住院治疗。除了没有补助的药物和诸如牙科和保健一类的辅助服务，私人医疗保险不涵盖医院外的医疗服务。

澳大利亚全科医生扮演看门人角色，提供初级保健并决定患者是否需要专科医疗服务和诊断。2010-2011年进行的初级卫生保健研究和信息服务(Primary Health Care Research and Information Service)普查显示，全国有7035家诊所24720名执业全科医生，每1118名居民拥有一个全科医生。在我们研究期间，全科医生管理部协调不同地域的全科医生服务，管理部门的边界是基于人口统计特征、患者流以及卫生服务利用而设计的。虽然全科医生管理部既不能规制其辖内的全科医生也不能限制患者挑选全科医生，但全科医生管理部采用招聘和保留策略并依据当地全科医生市场的特征来检测地理相邻性。根据最近的初级卫生保健研究和信息服务可知，全国有111个全科医生管理部，最小的一个只有17个全科医生，为15000人提供服务。最大的一个则有853名全科医生，服务人口超过650000名。新南威尔士有34个全科医生管理部，平均每个管理部有220名全科医生(200名全职医生)为207000名人口服务。

全科医生私人执业基于服务收费，特殊服务的补贴由医疗保险即澳大利亚医疗福利计划界定。医疗福利计划对每一个符合条件的服务(项目)都进行了说明，它的标准费用和补贴水平(医疗保险回扣)决定了项目的最低价格。全科医生提供的诊疗项目大约有50个，根据时间(正常时间和下班时间)、长度(规定的20分钟时长)和地点(诊疗室、家访、医院或居家的老年护理设施或机构)的不同而不同。到目前为止，最常见的是正常时间内在医院外的诊疗室里进行的编号为23的B级诊疗。医疗福利计划对诊疗服务的说明既包括长度也包括内容。A级诊疗主要用于诸如免疫一类的简单任务。B级诊疗包括了解部分病史、检查患者一个或数个主要问题的健康管理计划的实施情况、或者专业人员进行的低于20分钟的高水平的服务。C级诊疗包括更高水平的服务，详细了解病史、全面检查、安排必要的检查、对一个或数个问题实施健康管理计划，服务时间不低于20分钟。最高级别的服务是D级诊疗，对更复杂的问题进行不少于40分钟的全面诊疗。2010-2011年间，这四级诊疗的分布比例为2.8%、86%、10%和0.8%。随着服务等级提升费用也逐步增加，A级诊疗需16美元，B级诊疗需34.9美元、C级诊疗需67.65美元、D级诊疗需99.55美元。费用标准根据每年工资浮动而变化。

对所有的全科医生出诊项目，医疗保险回扣是标准费用的100%。如果医生收费超过这个水平，患者就需自付差额部分。虽然政府没有规定收费上限，医疗保险采用经济激励的方式鼓励医生对特定患者群体收取最低费用(刷卡支付)。2009-2010年，医疗保险对那些向未成年人(低于16岁)和健康优惠卡持有者提供刷卡支付服务的医生提供经济激励，医疗保险为每项服务额外支付5.7美元给全科医生。在全科医生短缺的农村和偏远地区以及一些大都市地区，平均每项刷卡支付服务可获得8.55美元的额外补贴。超过80%的医院外全科医生服务都是刷卡付费的(澳大利亚人类服务部，2012，第7章)。刷卡支付比率在全科医生密度较高的地区也较高，这反映了当地的竞争程度激烈(Jones and Savage, 2004; Johar, 2012)。

按服务收费的薪酬体系存在的主要问题是可能导致服务质量下降，比如医生更愿意选择短时诊疗服务。越来越多的证据表明，全科医生诊疗时间越长，诊疗效果就会越好，也能更好地和患者沟通，还能增加患者满意度并降低处方率。在一个极端案例“六分钟医疗”中，一名全科医生1小时进行10个6分钟的B级诊疗服务，与1小时提供3个20分钟的C级诊疗服务相比，可以多获得75%的医疗保险回扣收入。Britt et al. (2004)使用自报告调查数据进行研究发现，澳大利亚全科医生在B级诊疗服务平均耗时为11分钟，在C级诊疗服务平均耗时27分钟。使用这些数据，可以发现该薪酬体系会在经济上激励医生不提供长时诊疗服务。在7小时工作日，一个全科医生提供B级诊疗服务可以比提供C级诊疗服务多获得29%的医疗保险回扣收入。虽然全科医生的市场权利允许他们收取高额费用，但采用这种高数量的策略可能会获得更多收入。

1998年7月，政府推出了全科医生激励计划(the practice incentive program)，期望以此提升医疗服务质量。该计划有13项经济奖励措施，以激励全科医生完成选定医疗服务项目(宫颈癌筛查、糖尿病、哮喘)、提升信息化能力、坚持使用处方指南、在工作时间外提供保健服务、为原住民、农村居民和老年人提供服务以及投身医疗教学。全科医生激励计划对提供宫颈癌筛选和糖尿病治疗服务的全科医生给予三项费用，(1)一次性的登记费用，即建立登记和提醒系统的费用；(2)按结果付费，即更高宫颈癌筛选率或者完成糖尿病患者的年度周期服务的费用；(3)服务奖励，即根据新筛选的宫颈癌妇女数量或新的糖尿病患者数量而给予医生的年度奖励。全科医生激励计划对哮喘病服务的激励只有登记和服务奖励费用。全科医生激励计划只在全科医生层面实施，超过70%的全科医生参加了该计划项目。

另一项旨在提升患者健康结果的项目是慢性病管理(chronic disease management)。到2020年，预计澳大利亚80%的医疗负担将来自慢性病，这一比例还会随着老年化的发展而提升。慢性病管理通过协作方法尽可能地减小慢性病的影响并尽量阻止或延缓病情发展，从而提升那些患有一种或多种慢性病的患者的生活质量和健康。不同于全科医师激励计划，慢性病管理不是按结果付费。慢性病管理需要进行全面的健康评价、制定多学科协同保健方案、在管理患者健康和保健需求中实施循证协议以及尽可能促进患者自我管理。对全科医生来说，慢性病管理是一项极为耗时的工作。比如，全科医生制定一个管理计划就需要做以下工作：(1)评估患者的健康保健需求、问题和条件；(2)与患者协商管理目标并达成一致意见；(3)确定患者需采取的行动；(4)确定患者可能需要的治疗和服务并对这些服务进行安排；(5)在全科医生管理计划档案中记录所有步骤。管理计划可能需要每两年更新一次，还需对患者病情发展进行常规检查(建议每月6次)。

三、数据和方法

数据来源：(1)新南威尔士45岁以上患者调查，是在2006-2010对每位受访者进行的调查；(2)2005-2010年间的澳大利亚医疗保险计划的数据；(3)从初级卫生保健研究和信息服务普查中获取的全科医生管理部数据。45岁以上患者调查是一个有266804名受访者的大样本研究。受访者占新南威尔士45岁以上人口的10%，样本的人口学特征和45岁以上的人口学特征数据从国家健康调查中获得。关于样本，我们剔除了那些只愿参加部分调查的受访者和那些年龄数据无效的受访者。最终的样本有265468受访者。这些调查数据在个人层面上与医疗保险数据相连接，覆盖了受访者所有的得到补助的医疗服务。研究中的全科医生是在2005-2010年间曾经向“45岁以上患者调查”的受访者提供过服务的皇家澳大利亚全科医生学院(或农村和远程医学院)的会员或者是已经进行职业注册(或澳大利亚农村和远程医学院认可资格)的全科医生。研究使用一个独特的全科医生编码标识表明他们的患者群，但没有全科医生层面的编码标识。

这些全科医生可能向一位受访者提供多种服务并可能治疗多位受访者。他们也可能包括那些位于新南威尔士之外的向“45岁以上患者调查”的受访者提供服务的全科医生。平均来说，每位受访者每年会拜访两位不同的全科医生，五年间拜访4-5位不同的医生。45岁以上患者样本的全科医生覆盖面较广，每年有超过8000个全科医生的样本。这与初级卫生保健研究和信息服务普查中新南威尔士的全科医生数量接近。观察单元是全科医生年。研究将患者年数据聚合为全科医生年层面数据。5年期间数据共有12625名全科医生的43838个全科医生年观察值。

所有用于分析的变量都是建立在患者库定义的基础之上。本研究的患者就是“45岁以上患者调查”的受访者。每个全科医生每年大约有52位患者。我们承认这种对患者库的定义缺失了45岁以下的患者，因此，对价格和质量的测量可能会有错误，比如，全科医生倾向于向老年患者低收费或向他们提供额外的保健服务。如果与协变量不相关，结果变量的测量错误不会造成偏差。此外，全科医生固定效应模型对完整的患者名单中的变异进行了控制。

1.质量

我们从管理数据中提取几个质量测量指标。第一个指标是慢性病管理活动：每100名咨询者中慢性病管理咨询者的数量和全科医生在每位慢性病患者服务中获得的收入。2009年，每位全科医生在首次慢性病管理咨询上的回扣是134美元左右，在每一次慢性病检查中获得67美元。虽然全科医生收费可以高于慢性病管理回扣，但绝大多数是收取最低费用(平均加价低于1美元)。第二个指标是基于全科医生激励计划的，在咨询时实施全科医生激励计划项目(子宫癌筛选哮喘周期和糖尿病周期)，其回扣和非全科医生激励计划项目相同。在全科医生层面，全科医生激励计划的奖金是分开支付的。因为没有全科医生识别码，不能用收入测量全科医生激励计划活动的强度。因此，我们使用每100名咨询者中全科医生激励计划项目咨询者的数量作为指标。最后一个指标是总咨询人数中的长时咨询的份额。长时咨询是指C级和D级咨询(也就是超过20分钟的咨询)。

2.价格

价格测量指标是全科医生在医疗保险编号23项目咨询的平均收费，是一个常数A$2009。为了得到一个单一的价格，我们选择一个具体项目而不是一类服务(比如标准咨询，如果在工作时间外或不在全科医生咨询室内进行则会有不同的价格)。我们选用项目23是因为所有全科医生都提供该项服务，也是全科医生最常见的服务。平均费用的计算包括了所有项目23咨询的费用，而不仅仅是那些费用超过医疗保险回扣的项目23咨询。多数患者刷卡支付的全科医生的平均价格较低。在整个研究期间，数据库收录了4000000以上的项目23咨询。平均每个全科医生每年对样本患者提供了107次项目23的咨询。由于这些价格是从行政管理部门数据而不是从调查数据中获得，这避免了使用自我报告费用数据可能出现的测量错误，这可能与观察到的价格影响因素相关，比如竞争。

3.竞争

我们采用三种竞争指标，每一个都有优势和局限。第一个指标是建立在全科医生部门层面上的全职全科医生与每千人口的比率。信息从初级卫生保健研究和信息服务普查数据中获取。使用医生密度并假设一个地区的医生比率越高竞争就越激烈。然而，存在一个问题，即用全科医生部界定当地市场可能会太宽泛了。第二个指标尝试用邮政区来界定市场范围以解决如何界定当地市场的问题。新南威尔士有超过600个居民住宅邮政区，平均每个邮政区有大约10800位居民。与之相对应的，新南威尔士共有34个全科医生部，平均每个全科医生部有200000位居民。每年的研究样本覆盖了34个全科医生部和520个以上的邮政区(5年间覆盖了549个邮政区)。初级卫生保健研究和信息服务普查没有在邮政区层面收集信息。然而，由于数据的覆盖面较广，我们可以利用内部变化。

使用全科医生样本，每年我们计算给定邮政区的全科医生的数量。由于没有全科医生的时间信息，计算出的全科医生数量可能包括兼职医生。使用邮政区年观察，平均每邮政区的全科医生数为20，中位数是13。作为参考，初级卫生保健研究和信息服务普查数据显示，新南威尔士平均每个邮政区有大约16个全职全科医生。因此，尽管对为受访者提供服务的全科医生进行限制，每个邮政区的数据覆盖全科医生的数量很大，表明这个竞争指标的准确性很高。

任何基于区域的竞争指标可能与未观察到的价格和质量的区位影响因素相关。在某种意义上，全科医生的区域偏好是预先决定的。然而，全科医生固定模型移除了这些偏差。第三个指标试图突破区域概念，使用了为患者提供服务的其他全科医生的信息。Gravelle et al. (2013)提出了一个新的全科医生执业层面的竞争指标，该指标是基于全科医生和其他全科医生(不限于调查中的全科医生)间的距离。对我们而言，因为我们不知道那些没为样本患者提供服务的全科医生的位置，所以我们不能使用该指标。作为一种替代，我们找出每一患者每年去就诊的全科医生的名单。这一名单包括所有全科医生，而不仅是那些和患者处在同一居住区的全科医生。基于这些信息以及对特定年份每位全科医生的患者库的界定，我们计算每位全科医生的患者去就诊的其他全科医生的数量，以此确定他们潜在竞争者的范围。绝大多数患者(95%)每年就诊的全科医生都不超过两位。为了更加全面，我们采用的第三个指标是潜在竞争者的数量，可以通过分析患者到三位不同的全科医生那就诊以测量潜在竞争者的数量。这并意味着我们将全科医生潜在竞争对手的数量限定为3个。每位全科医生都可能有任意数量的竞争者，取决于他们患者是否到其他多位全科医生那儿就诊。比如，一个全科医生有四个患者，如果每个患者去其他三个全科医生那儿就诊，那么他或她就会有12个竞争者。如果患者只在他或她那儿就诊，那么他或她就没有竞争者。虽然全科医生无法观察到患者会到哪些其他全科医生那就诊，但患者会传递出他们也到其他全科医生那就诊的信息，这可能导致全科医生降低收费并提升质量。全科医生也可能注意到患者预约数量的降低。这个指标与Gravelle et al. (2013)提出的竞争指标的理念一致，这两种指标都是在全科医生个体层面上界定竞争。

4.患者概况

通过调查，我们获得了患者的社会人口状况和收入状况信息。“45岁以上患者调查”数据提供了患者长期健康条件的信息。信息包括慢性病的诊断、非处方药消费和不同条件下接受的医学治疗。使用这些变量对患者健康进行概括性测量，该测量对那些被诊断或治疗的患有任何癌症、高血压、心脏病、血液疾病、高胆固醇、甲状腺机能障碍、消化问题、骨病、哮喘或花粉热、中风、帕金森病、抑郁症和糖尿病的患者进行评分，最高分为12。健康分数要比一个全科医生诊断的健康状况更加准确。此外，为了得到具体病种对价格和质量的不同影响，我们分别将各种癌症、高血压、心脏病、高胆固醇、哮喘和糖尿病作为变量。

我们还获取医患关系的信息数据。文献表明医患关系越融洽，全科医生提供的服务质量越高，但是我们没有发现医患关系对价格产生影响。医患关系融洽可能导致两种情况，一方面因为全科医生熟悉患者病情，就可能会给患者折扣或缩短服务时间。另一方面，因为患者的忠诚度高，医生可能会收取额外费用。

5.描述性统计和多元分析

表1既显示所有变量的总体统计(全科医生年)，又通过提供全科医生之间的标准差和全科医生个体内的标准差来表明变化的程度。总体平均价格为37美元(常数为A$2009)，高出最低价约5美元。全科医生间的差异比全科医生个体内的差异要大一些。平均来说，每100个咨询中有4个慢性病管理咨询和0.3个全科医生激励计划咨询。全科医生激励计划咨询较少是因为全科医生激励计划咨询只涵盖子宫癌筛选、哮喘病和糖尿病。平均每个患者的慢性病管理咨询费用为13美元，平均的长时咨询率为16%。质量像价格一样，全科医生间的差异比全科医生个体内的差异要大，但是全科医生个体内的差异还是相当大的。竞争指标表明一个全科医生部平均每千人口的全科医生数量为0.94个。平均每个邮政区有全科医生49个，平均每个全科医生有26个竞争对手。竞争指标的全科医生个体内差异不大，这并不奇怪，因为全科医生的供给正在慢慢改变。

表1 描述性统计

总体平均值忽略了数据的面板性质。固定效应平均值是每个全科医生随时间变化只有一个观测值。一次性就诊缺失是一个虚拟变量，如果全科医生在给定年份没有一个只到他或她那就诊的患者，取值就为1(决定了一次性就诊的标准)，否则就为0。当一次性就诊为零时，一次性缺失值就为0，但是因为患者在特定年份常常多次拜访同一全科医生，一次性就诊可能为零。总体样本规模为43638个全科医生年观测值。

总体平均值忽略了数据的面板性质。固定效应平均值是每个全科医生随时间变化只有一个观测值。一次性就诊缺失是一个虚拟变量，如果全科医生在给定年份没有一个只到他或她那就诊的患者，取值就为1(决定了一次性就诊的标准)，否则就为0。当一次性就诊为零时，一次性缺失值就为0，但是因为患者在特定年份常常多次拜访同一全科医生，一次性就诊可能为零。总体样本规模为43638个全科医生年观测值。

由于分析是在全科医生层面上进行的，所以必须对患者特征进行聚类。因此，我们对每个全科医生的患者进行聚类，不同年龄和收入的患者份额、男性患者份额、持健康优惠卡患者份额、国外出生的患者份额、平均健康分数指标、慢性疾病患者份额。为构建医患关系强度的指标，对每个全科医生，我们首先界定整年都在该全科医生处就诊的患者。然后在这些患者中，我们计算出只到该全科医生处就诊一次的患者的比例。这样做是为了获取最低限度的医患交互行为但移除与竞争的关联(也就是，患者到不同的全科医生处就诊)。然而，也有些全科医生，他们的全部患者都会去其他全科医生处就诊，其一次性就诊的比例就无法界定。我们为这些全科医生构建一个指标变量(一次性就诊缺失)。

正如预期，患者特征在全科医生个体内的差异较小，因为受访者倾向于到同一全科医生处就诊。然而，即使将患者库限定为由调查受访者构成，内部差异的程度也并不小。样本中，平均每位医生有两到三个患者有慢性病。每10个患者中有3-4位患有高血压、高胆固醇或癌症(包括皮肤癌和黑色素瘤)。每10个患者中有1-2个患有哮喘病、糖尿病或心脏病。每10个患者中有4个男性。大约有20%的全科医生没有全年只在此一处就诊的患者。其余80%的全科医生，一次性就诊比率的平均值为0.25。

使用全科医生固定效应模型来模拟市场和患者特征对价格和服务质量的影响。行政管理部门的患者赔付数据库里没有全科医生的详细信息，比如能从全科医生调查数据中获得的信息。然而，绝大多数全科医生的背景特征，如性别、出身、医疗资格和职业道德是固定的，因此，全科医生固定效应模型需要控制这些可能影响价格和服务质量的非时变因素。区位变量和执业层次变量(比如全科医生是单独执业还是群体执业)也是相对缓慢地变化，起码短期数据表现如此，因此，它们的影响可能被全科医生固定效应模型吸收。如表 I所示，全科医生内部差异很显著，这增加了全科医生固定效应模型的信度。虽然首选固定效应模型，我们还使用普通最小二乘法(ordinary least squares，即OLS)预测作为对照来突显固定模型解释不足的偏见。因为最小二乘法能够识别非时变因素的影响，我们使用澳大利亚统计局提出的社会经济指数和澳大利亚的偏远指数。所有模型中，我们还使用了年虚拟变量来获取宏观经济趋势。

四、结果

表2显示价格变化的来源。在固定效应模型中，所有三个竞争指标的系数都为负值，证实了平均价格随竞争而下降。其他为恒量时，竞争指标增长两个标准差就会导致平均价格下降0.55-1.05美元，或减少平均价格的1-3%左右。这种影响并不明显，表明全科医生的定价行为对竞争变化的反应相对迟钝，起码在绝大多数服务项目上，对竞争中较大的变化的反应也是很迟钝的。

关于对患者歧视的程度，研究发现全科医生的定价随患者健康状况、年龄、优惠卡和出生国别状态而降低，但会随患者收入而上升。虽然患者没有将收入信息提供给全科医生，但医生可以根据着装和职业来推测患者不同的收入水平。这样的结果表明患者会随收入增加而提高了支付意愿。相对于最低收入患者的份额，最高收入患者份额的边际效应是增加5美元。这应证了Johar et al. (2012)的观点，他们发现在项目23上，平均每个医生的最高收入患者和最低收入患者之间的费用差距是6美元。没有证据表明患者性别受到歧视。医生会给熟悉的患者优惠，对不认识的患者要价会高些。R平方接近0.9，表明全科医生固定效应模型具有很强的解释力。大部分的差异(大约80%)是由于全科医生的异质性造成的，但患者特征也在其间起到了重要影响。

表2 平均价格的影响因素

所有模型包括了年虚拟变量。标准误差使用的是怀特稳健标准误差。*表示统计显著性水平为10%，**表示统计显著性水平为5%，***表示统计显著性水平为1%.

普通最小二乘法可以识别偏远指数和区域社会经济优势指数的影响。研究发现大城市的价格较低，社会经济较好的区域价格较高。固定效应模型却无法识别这些影响。对于时变变量，普通最小二乘法和区域固定效应模型有几个显著差别。普通最小二乘法夸大了竞争效应，认为那些省略掉的对价格产生消极影响的因素(如城市区域)和竞争呈正相关关系。换句话说，不介意竞争的全科医生就是那些准备接受较低平均价格的医生。普通最小二乘法模型表明男性患者受到的歧视显著。即使在对区域社会经济优势水平进行控制之后，患者个体收入分布呈阶梯状，特别是高收入群体尤为明显。普通最小二乘法高估了患者收入的影响，认为全科医生潜在的经济动机和患者收入有正相关关系。国外出生的和一次性就诊的患者与全科医生交互行为的影响也被夸大了。普通最小二乘法认为那些自己的患者还去到别处就诊的全科医生的要价会更高些，但这可以利用全科医生固定效应来解释(比如患者库的特征)。当依赖普通最小二乘法来评估价格的影响因素时，这些差异会突显因果推论的偏颇。

表3和4为使用慢性病管理指标作为质量指标的模型的结果。模型1和2使用全科医生与人口的比率和一个邮区全科医生数量作为竞争指标。固定效应模型表明竞争对慢性病管理活动没有显著影响。然而，在模型3，用全科医生竞争者数量作为竞争指标，竞争者不局限于当地全科医生市场，研究发现竞争减少了慢性病管理活动。这种消极的竞争效应是未曾料到的。基于普通最小二乘法或区域内模型的结果显示竞争和质量是正相关关系。我们的结果首先是基于全科医生个体内差异，去除了一些导致全科医生间的竞争和质量正相关的时变因素。竞争者数量增加两个标准差，每100咨询者就减少2.2个(平均数的55%)慢性病患者咨询，每个患者慢性病管理的费用减少3美元(平均数的24%)。因为样本中全科医生患者库规模平均为50人，2个标准差的变化，也就是50，就相当于每个患者都会到另外一个医生处就诊。

表3 慢性病管理咨询质量的影响因素

所有模型包括了年虚拟变量。标准误差使用的是怀特稳健标准误差。*表示统计显著性水平为10%，**表示统计显著性水平为5%，***表示统计显著性水平为1%.

表4 慢性病管理患者收入管理的影响因素

所有模型包括了年虚拟变量。标准误差使用的是怀特稳健标准误差。*表示统计显著性水平为10%，**表示统计显著性水平为5%，***表示统计显著性水平为1%.

全科医生固定效应模型表明糖尿病患者中的慢性病管理活动增加了，但是其他慢性病的管理活动没有增加。一种解释是，相对于其他慢性病，医患双方都较多了解和掌握糖尿病诊断和护理以及管理方面的知识。糖尿病也与饮食和生活方式高度相关，慢性病管理可以和营养专家共同磋商。糖尿病可能伴有其他疾病，比如高胆固醇和高血压。患者收入和一次性医患关系会减少慢性病管理活动，表明医患关系与质量是正相关关系。

表5是全科医生激励计划的结果。像慢性病管理一样，根据对区域基础的竞争指标(FE1 and FE2)分析，竞争对质量没有明显影响。然而，竞争者较多的全科医生提供的质量较低。全科医生激励计划活动在糖尿病患者和女性患者那儿增加了。全科医生激励计划和糖尿病的相关性很强，可能反映了糖尿病诊断和管理的知识与指导较易获得以及全科医生比较乐意处理糖尿病。全科医生激励计划和哮喘病的相关性就不显著，可能是因为我们的老年人口样本中的新诊断出的哮喘病患者较少或哮喘病还处于靠自我管理就能处理的阶段。最后，全科医生激励计划活动在一次性就诊患者那儿会减少。普通最小二乘法表明在社会经济优势区域内全科医生激励计划活动较少，可能反映了这些地方的糖尿病和哮喘病患病率较低。

表5 全科医生激励计划质量的影响因素

所有模型包括了年虚拟变量。标准误差使用的是怀特稳健标准误差。*表示统计显著性水平为10%，**表示统计显著性水平为5%，***表示统计显著性水平为1%.

表6是最后一个质量指标即长时咨询的分析结果。同样，竞争效应取决于使用的竞争指标。使用区域基础的竞争指标时质量提升，但是使用全科医生竞争者数量为指标时质量下降。然而，不论如何，我们发现竞争效应微弱。对于较大(两个标准差)的增长，使用区域基础为指标的竞争效益平均率大约是11-13%，使用竞争者数量为指标的竞争效应平均率为3%。在高胆固醇患者比例中长时咨询的比例减少了，可能采用了其他如服药(而不是咨询)的治疗方案。一次性患者长时咨询也减少了。普通最小二乘法证实了高收入患者倾向于接受长时咨询的假设。然而，固定效应模型表明这种正相关不是因果关系。

表6 长时咨询比例的影响因素

所有模型包括了年虚拟变量。标准误差使用的是怀特稳健标准误差。*表示统计显著性水平为10%，**表示统计显著性水平为5%，***表示统计显著性水平为1%.

总之，我们发现竞争对价格产生负面影响，但是影响是有限的。竞争对刷卡支付率的影响较大但是影响也是相当有限的。价格会随患者收入升高而升高。仅在某些模型中，患者收入对质量的影响是显著的，但是影响往往是负面的。另一方面，我们发现医患关系对质量的影响是强正相关。区域基础的竞争指标对质量没有影响，但是竞争对所有的四个质量指标都产生消极影响，是因为个体全科医生的竞争者数量的增加。

Gravelle et al. (2013) 建议可以消除价格竞争来加强竞争效应，因为那样，质量竞争就成了吸引患者的唯一方法。我们的数据可以获取与刷卡支付高度相关的患者的特征信息。刷卡支付患者更有可能是健康优惠卡持有者和低收入人群，因此，我们在竞争和患者优惠状态、高收入之间构建交互作用项。一个显著的和竞争效应同向的健康卡交互作用项系数证实了这一观点。另一方面，高收入患者份额越大竞争效应越小。表8显示了基于固定效应模型FE3的结果。单独的模型分别预测每一个交互作用项。对于慢性病管理，结果符合预期。收入交互作用项的系数与竞争效应的符号相反，而健康卡交互作用项的系数与竞争效应的符号相同。这表明竞争对质量的不利影响特别容易在低收入患者和健康优惠卡持有者(比如老年患者、低收入患者和农村患者)那反映出来。长时咨询的结果也证实该预测。相比之下，全科医生激励计划没有出现预期结果，可能由于全科医生激励计划包含的哮喘病、糖尿病和子宫癌筛查患病率会随患者社会经济地位而改变。

表7 竞争和患者经济地位

模型1和2是固定效应3分别和3交互作用项的预测。

*表示统计显著性水平为10%，**表示统计显著性水平为5%，***表示统计显著性水平为1%到目前为止，我们假定调查信息是跨年稳定的。这可能不正确，比如，患者可能患上新疾病或收入发生变化。作为鲁棒性检验，我们排除了发生在调查日期前超过12个月的治疗服务，并重新评估了所有模型。我们保留了92%的样本，结果是稳健的：价格方程中，收入产生强正向影响。在所有质量方程中，糖尿病均产生正向影响。另一个鲁棒性检验，我们把样本限制为那些在5年内至少出现过4次的全科医生，以便更好地识别固定效应。我们保留超过75%的样本，结果依然是稳健的。

五、结论

通过观察数千全科医生的行为以及他们服务的患者的特征，本研究分析了全科医生服务质量和价格的影响因素。研究发现竞争可能导致服务质量下降而不是上升。此外，研究发现竞争可能对低收入患者和使用健康优惠卡的患者产生了不利的影响。该发现可以从限定在全科医生个体层面而不是限定在全科医生市场区域界定的竞争指标中获得。依据患者特征，研究发现医患关系对服务质量的影响很强，全科医生在治疗曾经治疗过的患者时会格外照顾。关于服务价格的影响因素，虽然竞争降低了价格，只有竞争变化很大时才会引起有意义的价格变化。价格变化的一个较强的驱动力是患者收入，尽管没有证据表明患者收入越高获得服务质量越好。

10.3969/j.issn.1001-1137.2015.01.004

1001-1137(2015)01-0013-11