数字治理推动医保经办增能：应用逻辑与实现路径

宋 娟 仇雨临

1.内蒙古大学公共管理学院 内蒙古呼和浩特 010070 2.中国人民大学劳动人事学院 北京 100872

随着医疗保险制度建设的重心逐渐从制度普惠转变为质量提升，增强医保经办能力将成为建设高质量医保的题中之义。数字治理为提高医保经办能力提供了新契机。党的十九大报告中提出建设数字中国，提升社会治理的智能化水平。十四五规划和2035年远景目标中进一步提出要加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。数字治理已经逐渐融入国家公共管理的各项职能中。大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等数字技术的广泛应用，为优化管理绩效提供了新动力。学界对公共管理的研究也出现了新公共管理理论的式微与数字治理理论的兴起。然而学界专门围绕数字治理推动医保经办增能的研究尚少，为此本文拟围绕数字治理在医保经办中的应用展开深入研究，以应用逻辑和实现路径为向度，着力探讨数字治理在医保经办中应用的各关键环节。通过系统分析，希望能为进一步实现医保经办增能提供理论依据与具体建议。

1 数字治理在医保经办中的应用逻辑

1.1 应用理念：以人为本的智慧服务

数字治理模式下公共政策的人本性和智慧化程度表现的更为显著。医保机构是服务型政府的典型组织形态，引入数字治理不仅要秉持以人为本，还要力求公共服务更具智慧性。以数字治理技术实现精准施政，同时以更快的政策回应速度和更低的行政成本实现公共服务的优化。医保经办引入数字治理要把“以人为本的智慧治理”作为价值基础，坚持“需求—回应”治理导向。在治理各环节始终把保障参保群体的基本医疗需求作为经办服务的出发点和立足点。数字技术提高了医保机构对民众实际医疗需求的预测能力和回应能力。以需求为基点的政策调整有力推进医保经办走向精细化和高质量。

1.2 以履行第三方购买机制为重点应用场域

医患之间存在严重的信息不对称，患者对医疗服务的需求弹性呈刚性，因此极易发生供给方诱导的过度需求。基于制度经济学中的委托代理理论，医疗保险制度打破了医患之间的直接交易。作为参保人的代理人，医保经办机构首要职责是成为第三方购买者，利用其强大的信息优势和集团购买力，在医疗服务的供需双方之间建立起经济桥梁，保护参保人的权益。第三方购买机制主要通过“支付机制、谈判机制、价格机制和监管机制”[1]发挥系统性作用。在支付环节，利用大数据对医保基金支付相关指标进行跟踪观测和分析，推动费用支付方式的最佳决策；在谈判环节，所获取信息的充分程度直接关系医保经办机构的谈判能力和话语权；在监管环节，算法监督能有效规避人工监管的不足。

医疗保险是社会保险制度体系中对信息化水平要求最高的险种。[2]尤其在履行第三方购买机制时对信息和数据的依赖程度最高，这也是数字治理的重点应用场域。

1.3 以多主体无边界数字治理平台为应用基础

目前，医疗保险两大信息管理系统——医疗保险结算信息平台与医疗服务监控系统还处于初步发展阶段，一定程度上还局限于传统的电子政务，既无法实现医疗保险各相关利益主体在横向上的协同治理，也无法实现各统筹地区在纵向上的有效连通，导致实践中还存在异地就医结算难、制度转移接续难等突出问题。无边界数字治理平台为突破这些困境提供了必要的技术支撑。所谓“无边界”，意在平台间的“物理分散、逻辑集中”；旨在打破各平台的孤立状态，防止出现信息孤岛，实现数据整合共享。具体而言，横向上，数字治理平台不再局限于医保经办机构内部，而是广泛吸纳医疗机构、医药企业、药品零售企业、学术科研机构、非营利组织等各类组织成为数字治理的云平台，打破信息壁垒，稀释市场信息不对称程度；纵向上，不再受限于医保统筹地区的行政区域分割，实现各统筹地区的协同对接，克服异地就医的阻碍因素，降低制度转移接续过程中的“便携性成本”，协同推动医保统筹层次的提高。

1.4 以权力运行机制变革为应用支撑

数字治理模式下的权力运行机制与传统科层制存在差异。数字时代，信息传播和流动不再局限于精英阶层。多中心、扁平化的互动模式取代传统社会的“等级结构”互动。这对官僚科层制的权力结构形成冲击，政府权力运行机制也呈现出多中心化、扁平化以及边界模糊等新特征。数字治理不仅是行政技术的革新，更是从权力本位向责任本位的转变，以及从行政管控向公共治理的转变。只有同步推进多中心、扁平化的权力运行机制变革，实现多元治理主体间的平等互动，数字治理才能真正发挥实效。反之，只在技术层面上搭建协同治理平台而脱离权力运行机制变革，那么数字治理也会被原有的权力格局所同化，成为部门本位主义的一部分。可见同步推进权力运行机制变革是医保经办机构实现数字治理的组织支撑。数字治理的应用需要将数字技术的工具性与善治理念充分结合，构建权力运行扁平化、治理主体多元化的治理新格局。

2 数字治理在医保经办中的实现路径

2.1 从循证决策到“循数决策”

循证决策“通过把可能获得的最佳证据置于政策制定和执行的核心位置帮助人们做出更好的决策”[3]，其基础在于证据的使用。证据包括“国内和国际的研究数据、政策评估、经济模型和专家知识”[4]。通常主要由决策者和专家来提供，表现为专家学者的研究数据、研究成果以及来自政界管理实践的直接经验等。循证决策是典型的精英管理模式，社会精英群体对其拥有主导性的话语权。

本质上看，证据的原始成分是信息。数字时代，信息呈现均质化流动而不再局限于精英之间，“有关社会公共问题的治理协商已不再仅仅集中于精英内部的激烈辩论，普通民众通过自己的移动终端和社交工具也日趋深入参与其中”。[5]数字技术的广泛应用使政府决策从“循证决策”走向“循数决策”。所谓“循数决策”，核心是依据大数据。“大数据本身就是公共治理的一种技术型工具，表现为建构基于‘循数’的公共政策制定模式”[6]，从而实现决策的科学化、定量化、及时化和精确化[7]。尽管循证决策也需要依据数据，但受限于技术水平，通常是小体量结构化数据。

我国医疗保险改革过程中的“试点先行”就是典型的循证决策，基于试点经验进行的决策。然而，受限于技术水平和信息采集手段，通常无法获取充分的信息和数据，决策可能会出现偏差。而引入“循数决策”，利用大数据的智能化分析辅助决策，可以突破传统抽样分析的技术瓶颈，提升决策的科学化程度。

数字治理应用的关键一环是引入“循数决策”。“循数决策”包括大数据的收集、运算以及政府决策应用三个关键流程。首先，搭建多方主体的无边界数字治理平台，打破“数据孤岛”。纵向上打通国家、省、市、区(县)四级信息平台；横向上联通与医疗机构、药店、医药企业以及科研机构之间的数字治理平台，通过每个智能终端汇集海量数据。其次，对大数据的运算和挖掘。通过制定指标，设计算法，将原始大数据转变为可供政府决策的信息。既能分析已知的现实问题，也能对未知问题和潜在隐患发出预警。第三，最终环节是政府的决策应用。如利用健康和医疗大数据分析患者药品利用情况，根据参保人的实际需求将一些靶向用药、国产新特药等通过谈判机制纳入医保目录；又如，通过医保基金大数据分析，在确保基金合理结余的前提下，对起付线、封顶线和支付比适时做出合理调整，增进医保福利等。

2.2 医保经办从传统行政管制向契约式治理转变

公民社会的崛起和数字治理时代的来临使“契约式治理成为当代政府治理变革的新趋势”。[8]医保经办部门在广泛应用数字治理技术的同时还要关注治理机制从传统的垂直式、单中心、压力型的行政管制向扁平式、多中心、协商型的契约式治理转变。

长期以来，我国医保机构在经办工作中主要采取传统的行政管制，与契约式治理相去甚远。随着数字治理在医保经办中的应用，在充满信息不对称且极具复杂性与不确定性的医疗领域继续推行传统行政管制愈发显得力不从心，契约式治理应成为治理常态。医保患三方间应真正建立起委托代理人契约和政府购买契约。首先，医保机构是参保人的集体代理人，承担第三方购买者角色，而非仅是“报销者”；其次，医保机构应基于谈判机制和购买协议，在价格和质量两个维度上激励和约束定点医疗机构。而非“一个拥有专项筹资并且专项划拨给公立医院作为运营经费的第二财政”[9]；第三，医保机构应通过谈判机制和协议购买实现对药品生产企业的价格管控，而不是传统的强制性价格管制。总之，医保经办应以契约为规则，以价格和质量为衡量指标，走向基于价值和绩效的新型契约式治理模式。

2.3 基金管理从粗放式走向精细化

时下，医保基金面临“系统老龄化”、异地就医即时结算、提高统筹层次等挑战，而实践中的基金管理却是“粗放管理成常态”。[10]为保证基金安全性，医保机构将管理重点放在保证基金结余上。于是各统筹地区出现大量医保基金结余，令基金面临更大的贬值风险，参保人权益也无法得到充分保障。为此，国家出台了适度降低基金结余率的政策，号召将结余率控制在10%左右。于是，部分地区为了降低结余率，又出现了对医疗机构控费的松动。如实行总额预付制改革的地区，原则上医院超支部分只能由医院自行承担，实践中却出现了超支部分由医保机构代为分担的做法[11]，对医院给予二次补偿。还有部分统筹地区，采取对基金结余率过高的定点医疗机构直接进行处罚的方式，僵化地降低基金结余率。如某地区规定，若县卫生院结余率超过10%，县卫生局会对其进行一定的处罚。[12]这种粗放的运动式整治不具备长效机制，无法真正保证基金安全性，2017年城镇职工基本医疗保险基金和城乡居民医疗保险基金均有部分统筹地区出现当期赤字，个别地区甚至出现历年累计赤字。[13]另根据国家医疗保障局数据，2018年这两大医疗保险基金也都出现支出增幅大于收入增幅的状况。可见，粗放式基金管理实效堪忧。此外，各地在医保费用支付方式改革过程中，由于缺乏精细化的管理机制，也出现了“经办失误”。如天津门诊总额预付制的结算方案曾广受当地医院质疑，后经当地医保部门对全市的门诊费用再次进行测算，发现之前依据经验确定的数据比医院的实际情况低估了近三分之一的费用。[10]粗放式的基金管理存在多种隐患。医保基金要依托数字技术实现精细化治理，基金的筹集和支付都要建立在医保精算基础之上，而非运动式整治或是地方政府基于福利竞赛的僵化调整。

2.4 医保监管由人工监管走向智能算法监管

目前医保监管以人工监管为主，对异常行为的监管主要以人工随机抽样审核的方式进行。受技术条件限制，人工监管忽略事前预警，倾向于事中监控和事后审核，对未抽查到的违规行为无法做到及时止损，且“人治”还会滋生腐败和低效。为提高权力的透明性，应由人工监管向智能算法监管转变。探索建立基于数字技术的实时智能算法监控系统，推动由传统的“个案监督”向“大数据监督”转变。[14]首先，医保机构要充分利用信息优势，开发建设医保智能监管平台，将医保费用结算系统、医保两定管理协同平台、医保智能监控系统集成一体。其次，设计医保监管的清晰指令，实现算法监管。通过实时在线观测平台上的各项业务，对费用异常行为进行即时监测，实现自动化、智慧化的预警及干预。第三，优化经办机构的内部监管。算法监管为强化公共部门对内部成员的监督提供了技术支持，这具体表现为电子政务对“人为操作”的挤压[15]，在源头上有效遏制“人情操作”、权力寻租以及庸政、懒政、怠政行为。

2.5 组织建设由人力密集型向技术密集型转变

制度普惠和高质量医保建设形成了巨大的经办压力，医保机构的经办能力与经办需求之间出现严重的不平衡。据统计，2016年底，我国医保经办机构2 043个，实有工作人员49 833人。[16]参照同期医保覆盖面，经办机构工作人员数与参保人数之比(即经办服务比)约高达1:14 928。云南省2017年实现城乡医保整合之后，医保机构服务人数近4 000万人，经办服务比在1:10 000以上。[17]成都市2016年经办机构人均工作负荷比高达 1：50 000人次[18]，经办服务压力更大。2018年，国家组建医疗保障局，不仅将三项医疗保险、生育保险以及医疗救助的管理职能整合到一个部门，还整合了原属卫计委和发改委的药品和医疗服务集中采购与价格管理职责。随着服务人数增长和服务内容扩展，医保经办人员配备与急速增长的业务需求量不相适应，服务能力不足凸显。

在行政经费和人员编制均有限的条件下，数字治理可以有效拓展业务能力，弥补人力不足。例如，成都建立医保智能审核系统之后，系统审核时间缩短为不到原来人工抽审的1/4。[18]数字治理提高了服务效率，节省人力的同时实现智能化、便捷化的公共服务供给。未来一段时期，经办机构组织建设的重心应是由人力密集型向技术密集型转变。一方面，在严格控制行政编制及行政管理成本的前提下，适时引入信息技术专业人才，提高人员队伍中信息技术人才的比重，对既有医保经办专业知识，又熟练掌握数字技术的复合型人才需求量将增加；另一方面以数字技术和智能经办为依托，通过构建技术密集型组织，实现有限组织规模下的巨大工作潜能。

3 小结

文章突出论证数字治理对医保经办增能的助推作用并非落入绝对的技术决定论。探讨数字技术推动医保经办增能，还要基于社会建构论，深入了解外在环境、条件、价值观等社会因素对数字治理技术发展的制约和影响。数字技术是实现善治重要手段，但在运用数字治理技术时，还要通过善用，才能达到善治。此外，还要认清一些潜在的问题和隐患，如网络信息传播中的“回音室效应”可能导致片面的信息反复强化，不利于科学决策；又如，我国在大数据保护方面的政策法规还不完善[19]，在使用医疗健康大数据时，还需做好数据权和数据主权的保护，不仅事关个人隐私安全，也事关国家安全；第三，算法监督可能存在伦理风险，引发算法歧视、主体隐匿、隐私安全等问题。此类问题的存在并不是对数字政府治理的质疑，也并不意味着政府对数字治理尝试的止步。公共管理者们所要做的就是找到规避问题的路径和方法，推动数字政府治理的进程。