公立医院补偿机制改革对其生产效率的影响分析

■陈振生 陈雪丽 李丽清

公立医院补偿机制改革是新一轮医疗体系改革的重要内容之一。基于2011—2018年公立医院相关面板数据，对我国31个省域公立医院生产效率进行估测，并运用Tobit回归模型分析补偿机制改革对生产效率的影响，研究发现：未考虑社会职能产出会低估公立医院的生产效率；各地公立医院生产效率在8年间有小幅增长，但增长的源泉不同，主要来自于技术进步的驱动；医疗服务价格、财政补助和医疗保险支付方式对公立医院生产效率会产生不同的影响，人均门诊费、参保人数与生产效率呈负相关；人均住院费与生产效率呈正相关；财政补助与生产效率之间不显著。为提高我国公立医院的生产效率，应降低门诊服务价格、提高住院服务价格；医疗保险支付方式应从后付制向预付制转变；医保报销政策对重症患者应采用高起付线和低自付比，实现保大病，对轻症患者应采用低起付线和高自付比，提高医疗服务的可及性；财政补助应建立“养事不养人”的补助方式等。

一、引言及文献综述

中国是世界上人口最多的国家，随着人口规模的持续增加和人均收入水平的提高，对医疗服务的需求快速增加，医疗服务机构面临巨大的供给压力。公立医院是我国医疗服务供给主体，定位于公益性，承担着向居民提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务的责任。在我国经济快速发展阶段，政府在卫生方面的支出也快速上涨。随着我国经济步入“新常态”，政府在卫生方面的支出数额不断增加，但占卫生总费用的比重却不断下降。我国医疗卫生体系正面临着医疗服务需求增加快，而医疗服务供给增加慢的困境。在医疗卫生预算增速下降的情况下，再像过去一样，通过大规模兴建公立医院和扩大医院规模的方式来增加医疗服务供给已不现实，而通过提高公立医院生产效率来增加医疗服务供给将是更好的选择。

2009年《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》的颁布标志着我国开启新一轮医疗体系改革，在此期间政府对公立医院补偿机制进行了多项改革，主要集中在改变财政补助方式、调整医疗服务价格、改革支付方式和取消药品加成等方面。学者对补偿机制改革的建议主要涉及四个方面：第一，增加财政补助，政府应集中财力对政府举办的县级及以上提供基本医疗服务的公立医院给予补助，对公益性较强的、承担中医和精神病等公共卫生任务的医疗机构实行全额预算管理。［1］第二，提高医疗服务价格，在调整医疗服务价格时，应重点调整体现技术劳务价值较高、国家鼓励政策力度较大、难度和风险程度较高的项目，同时兼顾医院差别和医疗服务比价关系，平衡不同医院之间的补偿利益，但在改革时往往主要考虑了患者总体负担和医保的可承受能力，较少考虑医疗服务项目本身的成本补偿。［2］第三，支付方式改革方面，倡导从传统的医疗服务向以人为本的一体化医疗服务转型，实现患者、医疗机构和支付方的共赢。［3］广义的医疗保险支付方式不仅包括对医疗服务供方的费用支付方式，还包括对医疗服务需方的结算方式，可通过起付线、自付比和封顶线的设置对患者的就医行为进行影响［4］，因此，补偿机制改革的第四个方面是医保的报销政策。起付线和自付比设置一般有两个目的，一是防止患者对医疗服务的过度需求；二是反映医疗保险对医疗费用的分担程度。不同类型、不同等级的公立医院具有不同的起付线和自付比，这可以引导患者形成合理的就医秩序。

公立医院补偿机制改革应以公益性为前提。对公益性的认知，仁者见仁智者见智。吴敬琏认为公益性可概括为“非营利性”和“以促进公众福利为宗旨”。［5］雷海潮认为应该从自然属性和衍生属性两个方面对公益性进行分析，其中自然公益性是指医疗服务机构与生俱来的特性，无论公立医院或私立医院都具备的，如治病救人、救死扶伤；而衍生公益性是指外部主体通过外力附加给医疗机构或医疗服务的属性，如政府认为公立医院应在公共卫生方面发挥重要作用。［6］Mead和Naoko根据公立医院产出服务对象的范围不同，从逻辑上将公立医院的职能划分为经济职能和社会职能两部分。［7］社会职能是指公立医院产出服务范围超过了单个患者所能获得的部分，包括公共产品和具有正外部性产品的生产，如教学科研、传染病的防治、医学教育与实习、对患者的健康教育宣传以及提供社会安全网等。尽管学者对公立医院的公益性还未形成共识，但他们都认为公立医院应平衡好经济职能和社会职能，在社会职能方面付出更多努力。

新医改实施以来，公立医院生产效率评价问题已引起学者普遍关注。林凯等选取总收入、总诊疗人次数及总出院人数作为产出变量，采用DEA对浙江省三甲公立医院的效率进行了分析。［8］谢婷婷等用门急诊人次数、医疗收入、药品收入和实际占用总床日数4个指标作为产出变量，采用RD-Malmquist指数对安徽省29家县级综合公立医院10年来的运行效率进行评价。［9］王中华和李湘君用门急诊人数和住院人数作为产出变量，运用三阶段DEA及非参数核密度估计方法对江苏274家公立医院进行了研究。［10］董四平等对85篇论文中医院效率的产出指标进行了分类和分析，发现使用门急诊人次、出院人数、业务收入、住院人次、病床周转率、总诊疗人次、平均住院日、总收入以及门诊人次9个指标来衡量医院效率的占比较高，使用其他指标占比不到10%。［11］由此可见，现有关于公立医院效率评价的研究中，产出变量的选择大多忽略了体现公立医院公益性的社会职能产出。

现有研究关于公立医院效率评价的研究主要存在三方面的局限：在效率评价方面，较多考虑公立医院经济职能产出，而对公益性的社会职能产出考虑较少，不能准确反映我国公立医院的生产效率；以往文献较多使用的是微观数据，较少从宏观角度分析我国公立医院生产效率的变化，缺乏对我国公立医院整体认识；缺乏对我国新一轮医疗改革，特别是公立医院补偿机制改革效果的评价。因此，为了更准确地评价公立医院生产效率，获得对公立医院整体效率变化的认识，笔者充分考虑公立医院社会职能，将社会职能产出纳入分析模型，同时运用DEA和Malmquist生产率指数对2011—2018年我国31个省域公立医院生产效率进行估测并进行静态和动态对比，并通过面板Tobit模型，分析补偿机制改革对生产效率的影响，丰富现有相关研究，为后续改革提供建议。

二、研究方法和数据来源

（一）研究方法

1.DEA。DEA是基于线性规划，用于评价同类型的单位或生产组织相对效率的一种非参数化方法，广泛地应用于医疗卫生行业或组织生产效率的评价。DEA构建凸性生产前沿面，通过与前沿面的距离判断相对效率的高低。应用较广的模型是CCR和BCC模型。CCR模型假设规模报酬不变（Constant Returns to Scale,CRS)，用于计算综合效率；BCC模型假设规模报酬可变(Variable Returns to Scale,VRS)，用于计算纯技术效率，这两种模型主要用于静态的生产效率分析。由于医疗服务市场是一个非完全竞争市场，公立医院并不存在一个不变的最优规模［8］，同时，由于研究目的是提高医疗服务供给，因此本文采用产出导向的BCC模型对生产效率进行分析。

2.Malmquist生产率指数。Malmquist指数由Malmquist首次提出，用来分析消费过程［12］，后作为评价生产率的指数。该方法是基于DEA方法提出的，用来测算决策单元相邻两个时期生产率的变化，即动态生产效率变化。Malmquist生产率指数优于其他方法的是不需要价格信息，可以方便地处理多投入、多产出情形，特别适用于医疗服务行业生产效率的评价。

根据Farrell等的研究［13］，在s期(基期)与t期之间产出导向的Malmquist生产率指数可以表示为：

上式等号右边第一项为规模效率，记为Sech；第二项为纯技术效率，记为Pech；第三项代表技术进步，记为Techch；第一项和第二项的乘积为技术效率，记为Effch。从（2）式可知，全要素生产率变化是规模效率、纯技术效率和技术进步三者的乘积。规模效率大于1，表明生产过程处于规模报酬递增阶段，增加投入可以提高生产率，实现规模经济；规模效率小于1，表明生产过程处于规模报酬递减阶段，应减小投入，可改善生产效率。纯技术效率大于1，表明决策单元管理水平的提高改善了生产效率，而技术进步大于1表明技术在研究期间有了进步。

3.面板Tobit模型。公立医院生产效率除受到投入、产出要素影响外，还受到自身所处环境的影响。为了识别影响公立医院生产效率的因素以及影响的大小和方向，在DEA的基础上，对得到的效率值进行回归分析。由于得到的效率值介于0与1之间，因此在回归时面临着双侧截尾问题，普通最小二乘法(OLS)估计结果有偏且不一致。此时，采用最大似然法估计Tobit模型更为合适。具体模型如下：

其中Zit为观测点的效率值，xit为影响效率值的因素，θi为待估计系数。

（二）数据来源与处理

投入变量方面，按照Ozcan［14］，Chilingerian和Sherman［15］的建议，由于人力资本在医疗服务中的重要性，本文人力资本的投入指标选取三个，分别是执业（助理）医师、其他技术人员和管理人员。其他技术人员包含注册护士，药师（士）和技师（士）。床位数直接关系着医院生产效率，因此被作为资本投入变量。

产出变量方面，本文选取两类指标，分别度量公立医院的经济职能产出和社会职能产出。在经济职能方面，顾雪非和刘小青认为医疗的终极目标不是“看得起病”“看得好病”，而是健康，应从数量向价值转变。［16］然而在产出指标的选择上，由于难以量化公立医院的服务创造了多少健康，研究中通常使用中间产出指标代替最终指标，即将治疗的患者人数作为产出指标。产出指标一般包括门诊人数、门急诊人数、住院人数、出院人数、手术人次等。参照HU的做法［17］和Ozcan的建议［14］，选取门诊人次和出院人次作为度量公立医院经济职能产出的指标。在社会职能产出指标选取方面，金荣学和宋弦在研究中选用“传染病发病率”作为度量指标［18］，“传染病发病率”尽管不能作为本文社会职能产出的度量指标，但为本文指标的选取提供了方向。根据Mead和Naoko对社会职能的描述，公立医院社会职能包括教学科研、传染病的防治、医学教育与实习等内容，可知如果公立医院承担教学科研任务，则教学科研成果数可作为度量指标；承担传染病防治任务，则救治传染病人数可作为度量指标；承担医学教育与实习任务，则培养的医务人员数可作为度量指标。然而，由于数据的不可得，以上三个数据都不能直接作为度量指标。为了对公立医院社会职能尽可能作出客观、准确的度量，本文拟用“传染病发病人数”近似地代替公立医院的“救治传染病人数”，这样做的主要原因是在我国医疗服务市场中公立传染病医院数量占比较大，2018年公立与民营传染病医院的比例为165:2①。表1列出了全部投入产出指标的分类和名称。

表1 投入产出指标分类与名称

本文以31个省、市和自治区为决策单元，满足决策单元数大于投入指标与产出指标和的2倍的最低要求（31＞2×(4+3)）。样本期间为2011—2018年，共有248组观测值，数据主要来源于《中国卫生健康统计年鉴》（前称为《中国卫生和计划生育统计年鉴》）、《中国统计年鉴》，部分数据来源于各地区卫健委信息统计中心。对于西藏个别缺失数据，本文采用插值法进行补齐。具体描述性统计结果如表2。

表2 投入产出指标描述性统计结果（单位：万）

三、公立医院补偿机制改革对生产效率的影响

笔者运用DEAP2.1软件对我国31个省域公立医院在2011—2018年的生产效率进行测算。第一步，静态生产效率估测。为了进行对比，本文在DEA分析中对产出指标分两种情形讨论，情形一：仅包含公立医院经济职能产出指标；情形二：同时包含公立医院经济职能和社会职能产出指标；第二步，公立医院动态生产效率的估测。

（一）静态生产效率估测

通过对以往文献进行回顾后发现，对公立医院生产效率的研究中，学者对其经济职能产出考虑的较多，往往忽略了其社会职能产出，可能存在对公立医院生产效率评价不准确的情况。为了对公立医院生产效率有一个全面、准确的认识，本文对两种情形进行对比。情形一的产出变量仅包含经济职能产出：门诊人数和出院人数；情形二的产出变量同时包含经济职能产出和社会职能产出：门诊人数、出院人数和救治传染病人数。对两种情形分别计算效率值，测算结果如表3。

从表3可以看到，在增加了社会职能产出后，公立医院整体的效率值高于仅包含经济职能产出的情形一的效率值，说明忽略社会职能产出，会低估公立医院生产效率水平。同时，表3也分别对比了在规模报酬不变和规模报酬可变情况下的技术效率和规模效率，情形二都显著优于情形一。因此，本文在接下来的部分，将以情形二的产出为标准进行分析。

表3 2011—2018年我国公立医院平均效率值

（二）动态生产效率估测

为了对公立医院生产效率变化进行更深入地刻画，本文用Malmquist生产率指数对公立医院效率进行估测，并将获得的全要素生产率进行分解。表4为分年度我国公立医院生产效率变化情况。

从表4可以看到，全要素生产率提高的年份有5个，分别是2012年、2013年、2014年、2016年、2017年，其中变化较大的有2012年、2014年和2016年，全要素生产率分别提高了7.5%，2.2%和2.7%；小幅度提高的有2013年和2017年；下降的有2015年和2018年，分别下降了4.4%。从整个样本期间来看，我国公立医院生产效率总体略有提高，效率变化平均值为1.006。将全要素生产率分解后，可得到效率变化和技术进步，效率进一步分解成纯技术效率和规模效率，它们的平均数分别为0.993、1.014、0.997和0.996。由此可知，我国公立医院生产效率的提高，主要是由技术进步推动，而效率的降低对全要素生产率产生了负向影响。规模效率变化只有在2012年大于1，其余年份都小于1，表明我国公立医院已经从规模报酬递增阶段进入规模报酬递减阶段，只有减少生产要素的投入才能对效率有所改善。

表4 2011—2018年我国公立医院分年度平均全要素生产率及分解变化情况

表5为我国公立医院分地区年均全要素生产率情况。可以看到，全要素生产率变化大于1的地区共有18个，其中湖南的全要素生产率指数年均增长率最高，达到16.4%；全要素生产率下降的地区有12个，其中西藏平均下降的幅度最大，达到4.6%；浙江的生产率维持不变。对生产率提高的18个地区进行分析，根据生产率提升的推动因素进行分类，可以发现其中17个地区效率提升的因素是技术进步，其中山西是效率和技术进步共同作用推动效率提升；北京是唯一通过提高效率提高全要素生产率的地区。同样，对12个全要素生产率下降的地区进行分析，发现有7个地区全要素生产率下降的原因是效率降低；江西和广东是受技术进步的拖累；河南、福建和西藏是效率下降和技术进步下降共同作用的结果。通过以上分析发现可知，生产效率的变化情况较复杂，具体有以下几点：第一，分布分散，全要素生产率上涨的地区有18个，下降的有12个，其中最高的是湖南16.4%，最低的是西藏-4.6%；第二，引起生产效率变化的原因较多，技术进步和效率变化分别发挥不同的作用。

表5 2011—2018年我国公立医院分地区年均全要素生产率及分解变化情况

（三）模型构建与变量选取

1.补偿机制方面。公立医院补偿机制改革主要涉及政府补助、医疗服务价格和医疗保险支付三部分。政府补助。由于公立医院提供的医疗服务具有福利性，社会职能具有正外部性和公共产品属性，因此公立医院需要政府对其进行补助来满足其福利性和公益性定位。然而，政府补助对公立医院的影响具有双重效应［17］。一方面，充足的财政补助可以让公立医院雇佣到高水平的医务人员，购置先进的医疗设备，提供更多更好的服务，促进效率的改善；另一方面，高额的政府补助可能会导致公立医院丧失提高效率和改善质量的动力，引发道德风险。政府补助的最终影响可能取决于以上两种效应的相对大小。本文采用财政补助占医院总收入的比重作为解释变量。

医疗服务价格。医疗服务价格是影响公立医院收入的重要因素，可以通过调整医疗服务价格引导公立医院的供给行为。医疗服务价格不能过高，否则会导致公立医院缺乏控制医疗费用、提高效率的动力，造成“看病贵”现象；医疗服务价格也不能过低，否则会导致医疗服务供给不足，产生“看病难”现象。这两种现象会导致公立医院生产效率下降。我国不断对医疗服务价格的形成机制进行改革，通过价格杠杆引导患者合理就医。为了更好地分析医疗服务价格对公立医院生产效率的影响，本文将医疗服务分为门诊服务和住院服务两部分，分别用人均门诊费和人均住院费代表两种医疗服务价格。

医疗保险支付。首先，医疗保险支付方式从后付制向预付制和混合制转变，将成本控制责任从患者向公立医院转移，有效地控制了医疗服务成本，提高了生产效率。其次，医疗保险的报销政策影响人们对医疗服务的需求，尽管每个省份的报销政策存在差异，但普遍的做法是通过降低起付线、降低自付比的方式来降低患者经济负担。由于医疗报销政策涉及的变量较多，地区间的差异较大，为了方便分析，本文采用医疗保险的参保人数占比作为解释变量，其中参保人数包括城镇职工医保、城镇居民医保、新农合和享受医疗保险待遇的退休人员，其中城镇居民医保和新农合合并成城乡居民医保。

2.市场条件。除补偿机制外，公立医院生产效率还受市场条件影响［19］。具体包括医疗服务质量、需求和竞争状况三方面。

医疗服务质量。公立医院提供医疗服务的质量也是影响生产效率的因素之一。这里认为公立医院提供的医疗服务都能够满足医疗服务质量的最低标准，且可通过提高管理水平和技术水平的方式提高服务质量，间接地提高生产效率。医疗服务质量没有直接的度量方法，本文参照HU的做法［17］，用各地区三级医院占比作为度量医疗服务质量的指标，作为生产效率的解释变量。

医疗服务需求。用0-14岁和65岁以上人口占总人口的比重作为度量需求的指标。医疗服务的需求者是人，人口的多少决定了市场规模。市场规模大一方面可以实现规模经济，另一方面可以使医务人员的诊疗行为更熟练，进而提高生产效率。而在人口结构中，0-14岁和65岁以上人口为易患病人群，可用于度量医疗服务需求。

竞争状况。我国新医改的重要内容之一是鼓励社会办医，一方面是为了增加医疗服务供给，缓解看病难现象；另一方面是希望引入民营医院参与竞争，提高公立医院的效率。本文用民营医院占比作为竞争状况的度量指标，用于解释生产效率变化。表6给出本文采用的解释变量和指标定义，具体的描述性统计结果如表7所示。

表6 解释变量和指标定义

表7 指标的描述性统计结果

本文构建如下基本模型：

其中，Peffit是基于规模报酬可变假设，以产出为导向计算出的静态生产效率值；下标i表示地区，t代表时间；θ0是常数项，θi为自变量回归系数。为了反映补偿机制改革对不同地区的影响差异，又将我国划分为东、中和西部地区分别进行回归分析②。运用Stata16对模型进行回归，结果如表8所示。

表8 2011—2018年我国公立医院生产效率影响因素的Tobit模型回归结果

（四）结果分析

从表8的回归结果我们可以得出以下结论。

第一，从全国看，医疗服务价格对公立医院生产效率有显著影响，可以起到激励与引导作用。人均门诊费和人均住院费两个度量医疗服务价格的指标，二者与公立医院生产效率之间存在显著的相关关系，但方向相反，人均门诊费与公立医院生产效率呈负相关；人均住院费与公立医院生产效率呈正相关，这可能是因为我国的医疗服务定价存在门诊价格相对过高，而住院价格低。由于门诊服务价格相对于住院服务价格较高，导致本应去门诊就医的患者选择了住院治疗，造成门诊部门由于需求不足而资源闲置，效率降低，这与HU的研究结论一致；而住院部门由于服务价格相对较低，患者对住院服务的不当需求挤占了有限的医疗服务资源［20］，导致医院效率下降。分地区来看，我国东部地区，可以得到与全国类似的结论，然而中部和西部地区，尽管回归系数的符号与全国相同，但不显著，表明中部和西部地区公立医院对医疗服务价格的变化不敏感，可能原因是中、西部更多采用了医疗服务的成本加成定价法，导致公立医院对提高医疗服务质量、控制医疗费用等缺乏动力。

第二，医疗保险的参保比例对公立医院生产效率有显著的负向影响，可能有两方面的原因。一方面，医疗保险支付方式存在问题。我国公立医院支付方式改革正由后付制向预付制和混合制转变，医疗成本的控制责任向公立医院转移。然而目前的支付方式仍是以按服务项目支付为主的后付制支付方式，不能有效地让公立医院控制成本。因此，参保比例越高，公立医院效率越低。另一方面，报销政策设置不合理。起付线和自付比例同时降低导致患者负担减轻，降低了患者对医疗服务价格的敏感性，这可能会导致需求方主动的过度医疗、过度开药等，造成成本上涨，效率下降。

第三，政府补助对公立医院生产效率的影响不显著，说明财政补助的提高没有促进公立医院生产效率的改善。恰当的财政补助可以使公立医院雇佣到更专业的医护人员，购置更先进的设备，服务更多的患者，提高医疗质量，改善效率；不恰当的财政补助可能会诱发道德风险，降低公立医院改进效率的动力。无论从全国来看，还是分地区看，财政补助占比与医院生产效率之间的关系都不显著，这与HU的研究结果类似，政府补助未能起到“经济杠杆”的引导作用，不能对公立医院的生产效率起促进作用。

第四，竞争状况的度量指标“民营医院占比”对公立医院生产效率的影响不显著，说明通过提高民营医院占比不能有效促进公立医院生产效率的提高。可能原因主要有：首先，民营医院的竞争能力不足。从我国目前的情形看，无论是医疗服务质量还是数量，公立医院都处于主导地位，民营医院很难直接与公立医院竞争，导致民营医院主要提供与公立医院差异化的服务；其次，竞争方式主要是价格竞争，而不是效率与质量竞争。公立医院与民营医院的竞争不是效率、降费方式的竞争，而是患者数量的竞争，公立医院民营化运行，导致公立医院的公益性淡化，逐利性增强，效率下降。

第五，医疗服务质量指标“三级医院占比”对公立医院生产效率的影响，从全国来看并不显著，但在东部和中部地区呈显著的正向影响，在西部地区呈负向影响，但不显著，这表明不同地区的医疗服务质量对公立医院生产效率的影响存在差异性，造成该差异的可能原因是有些公立医院将更多的医疗资源投入到提高医疗服务质量方面［21］，如高水平的医护人员和先进的医疗设备，从而降低了公立医院效率水平；有些公立医院将更多医疗资源投入到提高效率方面，从而促进了公立医院效率的提高。

第六，除西部地区外，东部、中部和全国的医疗服务需求量指标“0-14岁和65岁以上人口占比”对公立医院生产效率有显著的正向影响，表明在当前的投入条件下，医疗服务需求的增加，可以改善公立医院效率水平。可能原因是对医疗服务需求增加，公立医院实现了规模经济，医务人员技术水平也在诊疗的过程中不断提高，促进了效率的改善。

四、研究结论与政策启示

（一）研究结论

本文对31个省域公立医院的2011—2018年面板数据进行了分析，从产出角度对比了仅考虑经济职能产出和同时考虑经济职能和社会职能产出两种情形的效率差异，分别采用DEA和Malmquist生产率指数对公立医院静态和动态效率进行了测算，并对效率值进行了分析。然后采用面板Tobit回归分析了公立医院补偿机制和市场条件对生产效率的影响，具体结论如下。

从静态效率值来看，在样本期间，通过DEA对效率的测算可以发现，仅考虑公立医院的经济职能产出会导致公立医院效率被低估，应将公立医院的社会职能产出和经济职能产出共同纳入估测模型，形成对公立医院生产效率的正确认识。从动态效率值来看，在样本期间，全要素生产率平均每年提高0.6%，增长的动力主要来自于技术进步，而技术效率平均每年小幅下降0.7%，对生产率提高产生了负面影响。

通过Tobit回归分析发现，人均门诊费与公立医院生产效率呈负相关，降低门诊费有利于效率改善，而人均住院费与生产效率呈正相关，提高住院费可提高公立医院生产效率；财政补助对公立医院生产效率影响不显著；医疗保险参保比例对效率有负向影响，参保人数越多，公立医院生产效率越低。以上发现表明我国公立医院补偿机制还有待完善，应对医疗服务价格的定价机制、医疗保险的支付方式、报销政策以及财政补助作进一步改革。

（二）政策启示

第一，适当降低门诊服务价格、提高住院服务价格，通过价格机制引导患者合理就医。门诊服务与住院服务的价格差距过小会导致患者用住院服务代替门诊服务，不仅造成医疗费用增加，产生看病“贵”现象。同时，由于占用了稀缺的住院服务资源，造成本应该住院的患者不能及时入院治疗，产生看病“难”现象，两种现象最终都会导致公立医院生产效率的下降。

第二，对医疗保险进行再设计。医保支付方式应既能让公立医院控制医疗成本，又能激励公立医院提高生产效率、体现公益性，实现公平和效率的统一，而医保报销政策中的起付线和自付比不仅影响患者对公立医院医疗服务的需求，还可以引导患者分级诊疗。医疗保险改革对公立医院生产效率影响不显著，主要原因是起付线与自付比标准的制定不合理。对重症患者应采用高的起付线和低的自付比，实现保大病；对轻症患者应采用低的起付线和高的自付比，提高医疗服务的可及性。目前我国医疗保险改革未能促进公立医院生产效率的提高，应从医疗服务供方的支付方式、需方的报销政策入手进行改革，强调个人对自身健康的主要责任和公立医院对医疗成本控制的主体责任。

第三，财政补助的标准和方式需进行改变，应根据医院提供的服务不同，给予不同的补助，同时为了保障财政补助的公平性和效率，需改变按人头或床位进行补偿的方式，应建立与服务数量、质量、顾客满意度等指标挂钩的补偿机制。

注释：

①数据来源于《2019年中国传染病发病数、死亡数及传染病医院发展现状分析》

②东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市区；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省市区；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、广西12个省市区。