醫療保險中的醫生激勵機制設計

摘 要：對醫生支付的不同方式會對醫生為患者所提供的醫療服務的投入配置產生不同的影響，進而影響到政府的醫療保險支出。以MA C.A.和McGuire T.G.（1997）建立的模型為基礎，通過與按人頭補償支付機制和固定比例補償支付機制做對比，結果顯示補償費用系數隨醫療成本遞減的支付方式在激勵醫生更加努力和保證重癥患者利益兩方面都能滿足一定的要求。而患者之間的信息交流能進一步提高醫生的努力程度。

關鍵詞：醫生激勵；補償費用系數；信息交流

中圖分類號：F840 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）10-0079-02

引言

醫療市場上的信息不對稱主要表現在醫生憑借其專業上的權威能夠影響醫療投入的數量，而由于醫生的努力程度的無法衡量，患者和保險機構無法確定治療方案中的醫療投入是對患者最有利，還是單單只是最大化了醫生的利益。進入20世紀80年代，各國醫療成本急劇上升，針對醫生行為的激勵機制設計成為提高醫療資源配置效率的關鍵。

MA C.A.（1994）對醫生的支付方式進行了研究，他比較分析了按人頭預付機制和對醫療費用的補償支付機制，從成本和醫療質量的角度提出：對醫療費用的補償支付機制不能有效降低醫療成本，會造成對醫療資源的浪費；而按人頭預付機制可以激勵醫生節約醫療資源，但是醫生可能會拒絕需要高成本治療的患者，按人頭預付機制不能保證每個患者都能得到有效的醫療服務[1]。Jack W.（2005）研究了醫生的利他性，即患者的康復會對醫生產生正效用。如果支付方不能準確預知醫生的利他程度，但是只要支付體系滿足一些條件，醫生還是會顯示出他的利他性程度[2]。MA C.A.和McGuire T.G.（1997）建立了一個生產健康的模型，并且在此模型的基礎上討論了醫生人力資本的投入和可衡量的醫療資源的投入之間替代或互補關系分別對均衡的影響，并且在此基礎上加入了醫生道德和醫生間競爭的討論[3]。王蘇生（2009）將醫生分為營利性的和非營利性的兩類，認為對醫療費用的補償支付機制是沒有效率的，造成醫療資源的浪費。建議在按人頭預付機制下成立提供醫療質量信息的服務組織，促進醫療服務質量的提高[4]。這篇文章以MA C.A.和McGuire T.G.（1997）建立的模型為基礎，提出了補償費用系數隨著醫療成本遞減的支付方式。

一、基本模型設定

我們把患者的康復過程看做是生產健康的過程F=（t，e）。其中，t表示生產健康的過程中可以衡量的要素，包括藥品，醫療設備的使用次數；也可以表示患者看醫生的次數或者住院時間等。e表示此過程中其他不可衡量的要素，我們可以簡單地理解為醫生的努力程度，或者理解為醫生花在患者身上的時間。我們規定Ft>0，Fe>0；Ftt<0，Fee<0。同時規定t和e之間具有替代關系，即投入較多的t和較少的e或者投入較多的e和較少的t都能達到相同的F水平。當然在有些情況下t和e可能是互補的，但是我們相信t和e的可替代性符合大部分的醫療情況。

由于醫生的努力e是不可見的，因此患者和保險公司在支付醫生費用的時候以t為基礎。我們構造患者在接受醫療服務時的效用函數U=F（t，e）-αt-B （1）

其中，α表示患者對t的支付比例，0≤α

醫生的效用函數V=P+θt-ct-G（e）（2）

其中，P表示對醫生的按人頭預付費用，即醫生每決定接收一位患者，政府的保險機構需向醫生支付的費用。c表示每單位t需花費的成本，θ表示使用每單位t醫生可以從保險機構得到的補償支付。醫生的努力會對醫生產生負效用，并以G（e）的方式出現在其效用方程中。Ge>0，Gee>0。

二、醫生行為的最優化

MA C.A.和McGuire T.G.（1997）假定醫生只能決定自己的努力程度e，患者會根據自己對t的需求的最優化即α=Ft（t，e），來決定自己對t的需求量。換句話說，醫生只能在α=Ft（t，e）的條件下，利用e和t之間的替代性，通過改變e來改變t的量。本文將放棄這一條件，假設患者由于其專業知識和經驗的缺乏，將無法準確判斷α=Ft（t，e），時t點的值，他們總是被動地接受醫生所建議的t。只要t還在其預算的范圍之內，F（t，e）還沒有達到期望的目標F0，他們總會相信醫生的建議“做一下這種治療會對你產生不錯的效果的”。因此醫生可以控制的變量包括e和t。

1.按人頭補償支付機制。政府規定不論醫生在為患者提供醫療服務時所花費的成本如何，都支付醫生同樣的費用P1。這時θ=0，醫生的效用函數為V=P1-ct-G（e） （3）

醫生可以選擇t和e的投入量，其最優的投入組合應該是t和e對V的邊際貢獻（這里應該說成是邊際損失）是相等的。

= （4）

即-c＝-Ge （5）

醫生根據（5）式和F0=F（t，e）（6）最終選擇的投入組合為（t2，e2]。

2.固定比例補償支付機制。政府規定一個固定的θ值，θ≥c，并且P2=0。醫生會比較和來選擇t和e的投入量。在固定比例補償支付的條件下，根據（2）式，=θ-c≥0，=-G<0。在這種條件下醫生為了達到（6）的目的而選擇的（t2，e2）只能是e2降低到最低點，而t2達到最大值。

3.θ為t的減函數。本文會對這種新的補償支付方式進行多一點的討論，假設政府規定θ為t的函數，并且規定θ（t）是遞減的，這意味著醫生每多投入一單位的t時，平均每單位t得到的補償支付就會更低。這時醫生的效用函數變為V=P+[θ（t）-

c]t-G（e）（7）。=tθt+θ-c，=-Ge，顯然只有=tθt+θ-c<0才能給醫生帶來節約t的激勵，為滿足這一條件，解微分不等式可得θ（t）<+c（8）。其中，S表示任意正整數，這里我們不妨令S=1。醫生根據=的原則，決定投入（t3，e3），（t3，e3）既滿足tθt+θ-c=-Ge（9），又滿足（6）式。

4.三種支付方式的激勵作用比較。由于t和e的可替代性，三種支付方式中可以激勵醫生的努力程度e更高的支付方式會較少地使用t，實現醫療資源的節約。顯然固定比例的補償支付機制是最沒有效率的，在這種機制下醫生會盡可能地減少努力而增加其他醫療資源的使用，政府對醫療保險的投入也會隨之而劇烈膨脹。

要比較按人頭補償支付方式和補償費用系數隨醫療成本遞減的支付方式對醫生的激勵作用，只需比較在-c=-Ge1和t3θt3+θ-c=-Ge3兩式中e1和e3的大小，較大者所對應的補償方式對醫生的激勵作用就會更大。因為Ge>0，Gee>0，所以只要t3θt3+θ-c<-c，則e3>e1，又根據t和e的可替代性，t3

三、擴展

正如患者的效用方程U=F0（t，e）-αt-B所示，患者總是希望能夠找到一位愿意提供較多努力e而節省了t的醫生來為自己提供醫療服務。我們假定患者之間可以進行信息交流，根據自己的治療經驗而推薦較少使用t的醫生，這種信息交流的便利程度我們用a來表示。用N來表示一定時間內醫生所接待的患者數量，N是t的函數N（t）。N（t）<0。醫生在一段時間的效用總和為N·V。醫生在這段時間的效用總和最大化需要滿足= （10），即Nt·V+N·=N·（11）。將（11）式與（4）式對比可以看出（11）式只是多了Nt·V一項，由于Nt·V<0，而N·=-Ge<0。因此與（4）式相比，滿足（11）式的e需要更大。可以說，當考慮到醫生一段時間內接待患者的人數變量N（t）時，本文前面部分所討論的對醫生努力程度的激勵機制的作用將得到進一步的放大。患者之間信息交流的便利程度a越大，這種放大作用越是明顯，因此政府為提高這種信息交流的便利程度而采取相關措施也是提高醫療資源配置效率，降低醫療成本的不錯的辦法。

結論

為了提高醫療資源的配置效率，降低政府的醫療保險支出，政府需要一套有效的機制來激勵醫生盡多地表現出其在為患者服務時的努力程度。固定比例補償支付機制會造成醫療資源的浪費，而按人頭補償支付機制會犧牲重癥患者的利益。本文提出只要對醫生的補償費用系數隨醫療成本遞減的支付函數設置得當，可以對醫生的努力產生激勵作用。政府為提高患者之間信息交流的便利程度而采取的努力可以放大對醫生的激勵作用。

參考文獻：

[1] Ma C A.Health care payment systems:cost and quality incentives[J].Journal of Economics Management Strategy，1994，(1):93-112.

[2] Jack W.Purchasing health care services from providers with unknown altruism[J].Journal of Health Economics，2005，(1):73-93.

[3] Ma C A，McGuire T G.Optimal health insurance and provider payment[J].American Economic Review，1997，(4):685-704.

[4] 王蘇生，孔昭昆，向靜，周明建.雙重目標下最優醫生激勵機制設計[J].預測，2009，(5):38-42.

[責任編輯 陳麗敏]