分级诊疗能节省成本吗?——基于系统动力学模型的浙江省诊疗系统分级优化成本测算

张 皓刘 悦 顾淑燕 甄雪梅 曾玉航 顾钰璇 董恒进，3

1.浙江大学医学院公共卫生系卫生政策学研究中心 浙江杭州 3100582.杭州师范大学 浙江杭州 3111213.上海交通大学中国医院发展研究院 上海 200240

·专题研究·

分级诊疗能节省成本吗?
——基于系统动力学模型的浙江省诊疗系统分级优化成本测算

张 皓1，2*刘 悦1顾淑燕1甄雪梅1曾玉航1顾钰璇1董恒进1，3

1.浙江大学医学院公共卫生系卫生政策学研究中心 浙江杭州 3100582.杭州师范大学 浙江杭州 3111213.上海交通大学中国医院发展研究院 上海 200240

虽然多国的经验证明了分级诊疗能够有效配置、利用卫生资源，但中国目前由于无序就医造成资源的浪费尚无精确估计。逐步建立健全分级诊疗制度成为中国新医改的重要发展方向，因此有必要对改革可能带来的效益进行估算。本研究以浙江省为例，采用系统动力学方法仿真诊疗系统模型，以不同的分级优化模式为情境对系统进行分级优化，分析成本节约情况。结果显示，如果基层首诊率在目前的水平上增加10%，直接医疗成本将节约2.51亿，如果基层首诊增加15%，直接医疗成本将节约3.9亿。如果基层首诊率达最高意愿水平(72.35%)，县域内就达到分级诊疗改革阶段性目标(90%)，那么三级医院门诊量将减少0.13亿人次，基层医疗卫生服务机构增加0.74亿人次，节约直接医疗成本30.16亿元。

分级诊疗体系； 系统动力学； 医疗成本

随着我国新医改的进一步深化，分级诊疗制度建设已逐步落实推进。虽然多国的经验证明分级诊疗能够节约卫生资源，但改革可能为中国诊疗体系带来的效益尚无精确估计，改革效果尚需科学预测、高效决策尚需证据支持。循证分析研究是实现有效决策的重要方法之一，而基于模型仿真的循证研究能够对政策效果进行前瞻分析。目前已有多国将高质量的模型仿真研究证据应用于卫生政策，获得了良好的健康产出和社会绩效。[1, 2]因此，本研究仿真分级诊疗体系，预测改革效果。浙江省作为分级诊疗改革的试点省份之一，创新性地设计以“双下沉、两提升”和公立医院改革为核心的分级诊疗措施[3]，改革经验为本研究提供了可靠的数据来源。因此，本研究以浙江省为例，采用被誉为“政策实验室”的系统动力学(system dynamics，SD)模型仿真构建诊疗系统，以提高居民基层首诊率、合理分级诊疗结构为情境对系统进行分级优化，评估系统成本节约优势，以期为进一步深化改革提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

1.1.1 现有数据收集

包括构建系统概念模型、逻辑模型的定性资料和分析系统投入、产出的定量资料，主要来源于人口和社会经济发展统计资料、卫生统计年鉴、第五次卫生服务调查报告、卫生直报系统数据、典型机构调查数据、医改效果评估报告、万方、维普、知网、PubMed、Web of science数据库(表1)。

表1 主要现有资料来源和用途

1.1.2 补充调查数据收集

对浙江省分级诊疗系统发展现况进行补充调查。抽样方法：采用分层抽样和方便抽样结合的方法进行调查。按照社会经济发展、卫生事业发展的15个指标对浙江省90个县(市、区)进行Q型聚类分析，共分成发达和欠发达两个层次。综合考虑地理位置特点，抽取发达地区9个县(市、区)(杭州西湖区、杭州江干区，宁波海曙区、宁波北仑区、嘉兴南湖区、嘉兴嘉善县、嘉兴平湖县、绍兴越城区，台州椒江区)，欠发达地区10个县(市、区)(杭州建德市，台州仙居县、台州三门县、金华兰溪市、丽水莲都区、丽水遂昌县、丽水缙云县、衢州柯城区、衢州江山市、衢州常山县)。在这些地区选取卫生行政部门、医疗机构管理和医务人员、居民共507人进行深入访谈，获得分级诊疗系统架构、发展现状和现存问题的资料。[4, 5]并获得这些地区医疗机构投入产出数据，以及分级诊疗系统需求分布的数据，主要包括门诊病人转住院情况、住院患者转门诊情况、三级医疗卫生机构中患者首诊数量、复诊数量等用于模型函数估计。来自不同出处的同类资料存在差异时，遵循了选择那些样本代表性更好、数据采集时间更新、数据更精准的资料为准的原则。

1.1.3 居民就医意愿数据收集

对浙江省1 000户居民的分级诊疗意愿进行问卷调查。抽样方法：遵循经济有效的原则，采纳国家卫生服务调查所采用的多阶段分层随机抽样。抽样第一层：从聚类分析的两个层次中各抽取一个县，以嘉善县为发达层次代表，以缙云县为欠发达层次代表。第二层：每县随机各抽取一个城镇和一个农村地区代表街道或镇。第三层：每个街道居民委员会或行政村抽取住户250户，两个县的四个地区共计1 000户。并按照户籍人口与流动人口的比例分配户籍人口与流动人口抽样户数比例。最终的抽样单位是户，对每户的所有常住人口进行调研。内容包括：居民卫生服务利用实际情况、居民对“社区首诊、分级诊疗、双向转诊”的意愿情况、择医意愿影响因素(医疗卫生机构情况、生理状况、卫生费用水平、医患关系、医保情况、人口社会经济特征、人群对医学的认知水平七个维度)等。

1.2 研究方法

采用系统动力学方法(Systemic Dynamics, SD)仿真构建浙江省分级诊疗系统模型，SD是J. W. Forrester教授于1950年代提出的对复杂系统演化进行分析的方法体系，近年来在卫生系统评估中得到良好地应用，其优点是擅长处理长期、高阶、多重反馈关系。[6]具体步骤是：(1)通过定性分析，明确系统边界结构以及外环境，构建诊疗系统概念模型。(2)设立模型环境约束：采用马尔科夫模型仿真人口动态变化，作为SD模型输入条件。采用经典柯布—道格拉斯函数估算诊疗系统最大可负担服务量。(3)构建系统逻辑模型和SD模型：分析子系统间、各因素间、系统与外环境之间的反馈作用关系，构建系统逻辑模型。绘制系统反馈流图，并输入系统投入、产出，估计系统参数，建立诊疗系统SD模型。(4)系统仿真和敏感性分析：调整系统参数，以患者就医选择为情境，仿真未来分级诊疗模式和无序就医模式下，各级医疗卫生机构服务需求分布和相应的资源配置结构，评估系统优势，并进行敏感性分析。其中，人口学仿真采用中国人口与发展研究中心和联合国人口司共同研发的国际人口预测软件PADIS—INT预测工具，SD模型构建统采用Vensim 5.6a(美国Ventana Systems，Inc)软件。

其中，人口动态变化的预测方法为：筛选七个影响浙江省人口变动的重要因素，即起始人口、生育水平、生育模式、死亡模式、期望寿命、迁移水平和出生性别比，构建人口发展马尔科夫模型。使用的基础数据为自2010年11月1日0时浙江省第六次人口普查数据，预测的起始年份为2010年，常住人口为5 442.69万人，终止年份为2050年。根据2010年浙江省第六次人口普查数据计算得到，浙江省女性户籍人口零岁组平均预期寿命为80.87岁，男性户籍人口零岁组平均预期寿命为76.44岁。寇尔(Coale，1981)根据许多国家预期寿命随时间延长的趋势，提出了0岁组平均预期寿命的年增长率与其当前水平之间存在线性关系的假设。按照这一关系进行预测，当近期的平均预期寿命增长较快时，预期未来平均预期寿命增长也较快；当预期寿命已处于较高水平时，其增长速度将放慢。目前浙江省预期寿命已处于较高水平，因此假设未来20年预期寿命增长2岁，2030—2050年预期寿命增速放缓只增加1岁。在得到新的预期寿命(死亡水平)之后，采用PADIS—INT中寇尔德曼模型生命表—西区模式进行死亡模式预测。根据2010年浙江省第六次人口普查数据，浙江省总和生育率为1.017。浙江省户籍人口生育峰值出现在25～29岁，属于晚峰型生育模式，本研究假设未来生育模式维持晚峰型。

在分级诊疗系统模型的人口学外环境设置时，模型主要考虑的是人口数量发展的变化。但事实上诊疗系统须满足人群的卫生服务需求，影响人群需求的外环境因素都应纳入作为诊疗系统模型的人口学外环境。文献分析显示，人群的服务需求主要受到人口数量、疾病谱、患病率和人群卫生服务利用选择意愿的影响，而影响选择意愿的因素主要有六个维度，即人口社会经济特征、生理状况、患者对医学的认知观念、医疗卫生机构服务能力、卫生费用水平、医保水平。其中，人群的患病率、疾病谱、社会经济特征、认知观念虽为外环境因素，但由于本研究中的模型仿真时长为4年，属于短期仿真，这些因素波动较小，因此假设这些条件维持稳定，未另做估算。

2 结果

2.1 子系统边界界定

分级诊疗系统界定为三个子系统：城市三级医院子系统、城市二级医院与县医院子系统以及基层医疗卫生机构子系统。三个子系统通过双向转诊实现系统功能的整合。其中两个医院子系统与基层子系统在经济补偿方式、药品配备、人员薪酬激励等方面有明显差异，而二级、县医院子系统又与基层子系统通过人才统筹、资源整合、技术交流、信息共享等方式有机渗透，实现县乡村卫生一体化，因此三个子系统在要素间逻辑作用层次、行为演化中存在关联和差异。[7, 8]

2.2 系统约束设立

2.2.1 人口发展的估算

采用2011、2012、2013年的历史数据对结果进行真实性检验，平均误差为2.7%。人口学仿真结果作为诊疗系统SD模型的外环境输入条件(表2)。

表2 浙江省未来人口仿真

注： 起始数据为自2010年11月1日0时浙江省第六次人口普查数据，由于浙江省分级诊疗改革的阶段性目标是到2020年完善分级诊疗制度，因此，表1中列出2017—2020年的人口预测结果数据

2.2.2 诊疗系统最大可负担需求估计

即估算系统在可能提供的人力和非人力资源投入水平下可能的最大产出。采用浙江省诊疗系统历年的投入、产出计算生产函数，在保持2015年的人力资源量、医生工作负担不变，非人力资本自然增长，住院量自然增长的前提下计算系统最大可负担服务量。得出：Y=e0.599K0.556L0.448，(R2=0.998，P<0.001)，Y为系统产出，K为资本投入，L为人力资源总量，A为技术函数，α为资本K的弹性系统，β为人力资源L的产出弹性系数。采用历史数据进行真实性检验，3年平均误差为2%。

假设1：如果卫生人力资源量维持2015年水平(455 704人)，人员工作负担不变(医师年负担诊疗人次3 063.2人次，负担住院床日841.1人次)。

假设2：非人力资本自然增长(K=705.111+152.16X，曲线拟合R2=0.981，P<0.001，2009—2014年历史数据真实性检验误差2.41%)，贴现率5%。

则，到2020年，估计K=2 531.031，L= 441.24，Y=e0.599*2 5310.556*441.240.448=2 173.637769。

假设3：按照合理分级诊疗系统服务分布结构的专家咨询结果，对住院服务分布进行调整，住院总量自然增长，因此，假设住院服务量自然增长(Y=5 461 655.38X0.227，R2=0.999，P<0.001，2009—2014年历史数据真实性检验误差1.08%)，估计2020住院量9 211 371人次。

在以上假设下，估算到2020年系统可负担门急诊量上限为10.88亿人次。

(注：(1)按照《浙江省基层医疗服务项目工作当量参考标准》，1个普通门诊工作时间为1个标准当量，耗时15分钟，包括病史询问、体格检查、病情估计、告知沟通、治疗处理、健康教育，书写门诊病历，录入健康档案。住院服务为5当量。(2)住院服务需求量受到人口数量变化、患病率、疾病谱等影响，由于本研究的仿真时长为4年，属于短期仿真，这些影响较为稳定，因此假设住院服务量按照过去若干年的发展模式自然增长，本研究采用2009—2014年的数据进行线性估计)。

2.3 系统逻辑模型、SD模型构建和系统检验

采用系统实际投入产出分析指标对系统中的存量(level variable, L)、流量(rate variable, R)、辅助变量(auxiliary variable)、常量(constant)等进行定量分析、估计参数，构建“基层首诊、分级诊疗、双向转诊”系统动力学模型。

构建三个子系统与人口学外环境的流图(图1)，主要函数式：

图1 诊疗系统与人口学外环境的流图 注： 为源， 为汇， 为流量， 为存量， 变量1→变量2为辅助变量

主要L包括三级医疗机构门诊需求量。

主要Rin包括：①门诊就诊增加量——即不经转诊直接来本机构就诊患者(包括门诊初诊、门诊复诊、本机构住院到门诊、其他机构住院到门诊)，②住院转门诊量，③转诊转入量(包括上级机构下转门诊、下级机构上转门诊)。

主要Rout包括：①门诊转住院量，②转诊转出量(包括下转下级机构量、上转上级机构量)，③治愈死亡流失患者。

主要函数关系式见表3。输入历年浙江省诊疗系统数据资料，估算系统参数，构建目前无序诊疗系统的模型。仿真2011—2015年的门急诊、住院服务需求量。采用2011—2015年诊疗服务量进行真实性检验，门诊服务量仿真数据与实际数据平均误差为0.54%，住院服务量平均误差为1.27%(表4、表5)。

表3 主要函数关系式

注： 主要存量是三级、二级医院、基层机构的门诊需求量

表4 2011—2015年诊疗系统门急诊服务量估计(亿人次)

表5 2011—2015年诊疗系住院服务量估计(万人次)

2.4 系统仿真

2.4.1 门急诊服务分布结构调整

假设自2016年起，诊疗系统按照无序就医和分级优化两种模式发展，分别仿真无序自然发展和浙江省2016年《推进分级诊疗制度改革的实施意见》的效果。①仿真估计2016—2020年无序诊疗系统的门急诊服务需求分布。②调整系统参数，作分级优化，即改变基层首诊人数比例和就诊机构分布比例，仿真估计门急诊服务需求分布。按照分级诊疗的不同程度设置不同情境模式。情境1：理想模式，即世界卫生组织报道，理想的分级诊疗模式下，几乎所有患者进行基层首诊，基层卫生服务量占总服务量的80%。情境2：改革可能实现的模式，即居民基层首诊的比例为72.35%(居民就医意愿调查结果显示，这是居民基层首诊可能达到的最高比例)，居民县域内就诊达90%以上(分级诊疗改革设定的阶段性目标)。基于以上两种情境，仿真门急诊需求量在各级机构的分布(图2～图4)。结果显示，如果2016年诊疗系统能达到情境2模式，那么三级医院子系统门急诊服务就诊需求量将减少13%，城市二级医院与县医院子系统门急诊服务需求量将减少32%，基层子系统门急诊服务需求量增加17%，随着时间推移，这种趋势进一步扩大。情境1模式下，三级医院和城市二级、县医院系统减少的服务量比情境2更多，基层增加的服务量更多。医疗服务需求量在系统约束10.88亿人次范围内，系统可负担，模型符合要求。

图2 三种模式下三级医院门急诊量

图3 三种模式下二级医院门急诊量

图4 三种模式下基层医疗卫生机构门急诊量

2.4.2 住院服务分布结构调整

假设自2016年起，诊疗系统按照无序就医和分级优化两种模式发展，分别仿真无序自然发展和分级优化后的住院分布结构。前期研究对浙江省三级医院、二级医院和基层医疗卫生机构中合理的住院分布结构进行专家咨询，结果显示，较为理想的的住院服务分布中，三级医院占比27.92%、二级医院47.64%、基层医疗卫生机构占比24.45%(表6)，目前无序就医系统中该比例分别为36.93%、52.77%和10.3%。以专家咨询结果为假设依据对住院服务分布结构进行优化。两种模式2016年—2020年住院服务分布情境见图5～图7。

表6 各病种合理住院服务分布结构建议

注： 构成比数据来源于《第五次浙江省卫生服务调查报告》。各级机构住院服务量占比由问卷调查获得。研究对浙江省三级医院、二级医疗机构(城市二级医院、县医院)、基层医疗卫生机构(社区卫生服务中心/站、乡镇卫生院)中的67位医生(三级医院23位，二级医院20位，基层机构24位，专业领域覆盖以上所有病种)进行问卷调查。以构建合理的分级系统为情境，请医生根据对各病种疾病特征、诊疗需求、医疗机构服务能力以及功能定位的分析，判断合理的诊疗系统中各病种患者合理的诊疗分布。数据分析按照专家对疾病熟悉程度、从事该领域疾病诊疗年限、职称、受教育程度为因素进行加权。按照程家瑜等关于专家咨询人数、权重方面的研究，本研究专家人数符合研究要求(咨询21—25位熟悉专家的意见比较合适)[9]

图5 两种模式下三级医院住院量

图6 两种模式下二级医院住院量

图7 两种模式下基层医疗卫生机构住院量

2.5 成本节约估算

按照2011—2015年三级医疗卫生机构的人均费用计算成本动态估测成本变化趋势(表7、表8)(注：此处成本指直接医疗成本，涵盖卫生材料费用、药品费用、人员费用、仪器设备、固定资产折旧费、管理费、水电费等)。

表7 曲线估计2011—2020年门急诊人均医疗成本变化趋势

注： 三级医院人均门急诊成本曲线估计函数y=143.795+6.571x(R2=0.967，P=0.003)二级医院人均门急诊成本曲线估计函数y=99.704+4.618x(R2=0.998，P<0.001)基层医疗卫生机构人均门急诊成本曲线估计y=71.93+4.682x(R2=0.999，P<0.001)

表8 曲线估计2011—2020年住院人均医疗成本变化趋势

注： 三级医院人均住院成本曲线估计函数y=6 475.873+205.815x(R2=0.927，P=0.009)二级医院人均住院成本曲线估计函数y=3 487.616+232.64x-16.33x2(R2=0.997，P=0.003)基层医疗卫生机构人均住院成本曲线估计y=3 032.825+306.691x(R2=0.970，P=0.015)

在以上三种情况下每年全省诊疗系统总的直接门急诊医疗成本的差异见图8、图9。

图8 目前无序就诊模式和分级诊疗模式情境1、 情境2的直接门急诊医疗成本

图9 情境1和情境2分别可能节约的 直接门急诊医疗成本

2.6 敏感性分析

假设基层首诊在目前的基础上(50.9%)增加10%和增加15%，按照前述仿真和成本计算方法，2016—2020年直接门急诊医疗成本将可节约2.22到4.33亿元不等(图10)。

图10 基层首诊比例上升以后可能节约 的直接门急诊医疗成本

假设住院就诊分布调整到理想模式下，2016—2020年直接住院成本可节约25.63到30.24亿元(图11、图12)。

图11 目前无序就诊模式和分级优化后 直接住院医疗成本

图12 分级优化后住院服务可节约的 直接住院医疗成本

3 结论

本研究对浙江省诊疗系统进行仿真建模，模型建立在人口学外环境和系统资源投入产出约束的基础上，经过历史真实性检验，门急诊、住院服务量仿真误差为0.54%和1.27%，模型仿真度较好。如果浙江省居民基层首诊达72.35%，县域内就诊达90%，那么与目前的无序就诊系统相比，三级医院门诊量减少0.13亿人次，基层医疗卫生机构增加0.74亿人次，节约直接医疗成本30.16亿元，2016—2020年，成本的节约将持续增加。如果基层首诊增加10%，直接医疗成本节约2.51亿，如果基层首诊增加15%，直接医疗成本节约3.9亿。因此，系统仿真结果显示，如果诊疗系统向有序的分级诊疗模式演化，可节约大量医疗成本。

4 讨论

本研究采用系统动力学方法构建诊疗优化模型，通过流体模拟算法模拟高阶、动态、多重反馈的系统行为，通过人口学动态模拟引入外环境影响因素，并设置社会生产约束条件，接受了历史数据真实性检验。模型考虑了系统内部子系统间、系统内部与外环境间复杂交互作用，较为真实地模拟了诊疗系统的行为规律和演变方向。

模型通过对浙江省分级诊疗改革设定的阶段性目标的模拟，展示了分级优化后系统在成本节约方面的优势。本研究的成果估算仅涵盖直接成本，如果分级诊疗得以推进实施，系统还可能因为大量患者由医院系统转移到基层医疗卫生机构就医而节约交通、陪护、误工等间接费用，因此，节约的成本可能远大于本研究估算的结果。分级诊疗除了带来资源的节约，还有可能提高患者健康水平和卫生服务利用公平性。由于基层医疗卫生机构能够提供持续性、整合性、人性化的医疗卫生服务，患者在基层就医能够获得更多的健康保健、行为干预的机会，也有助于生命质量的提高。分级诊疗的开展，能够减少因社会经济地位差异而造成的卫生利用差异，基层首诊能够促进人群接受较为公平的诊疗需求判断和转诊安排，这都能够促进卫生服务利用的公平性。

目前浙江省分级诊疗改革向纵深推进，浙江省通过人、财、物的全面下沉，试点建立三级医院和县医院的合作办医关系，建立检验、影像会诊中心，逐步实现双向转诊渠道的畅通[9-13]，2015年基层诊疗总量增加5.18%，占比提高1.31%[14]，诊疗系统逐渐向分级优化方向发展。但是分级优化的阻力仍然巨大，医院系统由于利益损失而产生改革阻力[15]，基层医疗卫生资源短缺，服务能力薄弱，短期内难以承担健康守门人的职责[16]。改革须采取措施适当补偿医院利益损失，保证其稳定运行，同时须加强基层资源投入，提高基层卫生服务能力。[17]系统模型仿真结果提示，有序诊疗秩序建立后，系统将节约大量成本，这就为系统经费补偿提供了可能。首诊是分级诊疗程度的起始环节，仿真结果也提示，提高基层首诊率能够有效促进卫生服务利用合理化，节约大量资源，因此建议采取有效政策促进居民基层首诊利用，以促进系统向分级优化方向演化。

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(编辑 刘博)

Whether tiered medical care system is effective in saving costs？Cost savings estimation of the medical care system after tiered optimization in Zhejiang Province based on system dynamics model

ZHANGHao1,2,LIUYue1,GUShu-yan1,ZHENXue-mei1,ZENGYu-hang1,GUYu-xuan1,DONGHeng-jin1,3

1.CenterforHealthPolicyStudies，DepartmentofPublicHealth,ZhejiangUniversitySchoolofMedicine,HangzhouZhejiang310058,China2.HangzhouNormalUniversity,HangzhouZhejiang311121,China3.ShanghaiJiaotongUniversityNationalInstituteHospitalDevelopement,Shanghai200240,China

The experience of various countries proves that the hierarchical diagnosis and treatment model can lead to reasonable resources allocation and utilization, however, the waste of China’s disordered treatment model has not been estimated. Nowadays, it is very important to establish a hierarchical diagnosis and treatment system during China’s healthcare system reform. Therefore, it is necessary to estimate the benefit the reform may bring. We take Zhejiang Province as an example, and adopted the system dynamics model to build the health delivery system, to emulate the hierarchical diagnosis and treatment model and the disordered model, and to evaluate the benefit. Results showed that if first option at the primary health institutions increased 10%, it could save 0.251 billion yuan, and if increased 15%, it could save 0.39 billion yuan. If the first option at the primary health institution reached 72.35% and the treatment in county reached 90%, the outpatient in tertiary hospital could reduce by 13 million, and those in primary healthcare institutions could increase by 74 million yuan. The direct healthcare cost could reduce 3.016 billion Yuan.

Hierarchical diagnosis and treatment system; System dynamics; Healthcare cost

国家自然科学基金项目(71573229)；浙江省医药卫生科技计划(2014KYA055)；浙江省自然科学基金项目(LQ14G030009)

张皓，女(1984年—)，博士研究生，主要研究方向为卫生政策学。E-mail：zju_med@126.com

董恒进。E-mail：donghj@zju.edu.cn

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2017.07.003

2017-02-15

2017-06-25