藥占比管制能控制醫療費用嗎?——基于縣級醫院的理論與實證分析

陳 剛

(浙江財經大學經濟與國際貿易學院，浙江 杭州 310018)

一、引 言

“有效減輕居民就醫費用負擔，切實緩解‘看病難、看病貴’問題”是新醫改的基本目標之一［1］。自2009年新醫改以來，政府在加大公立醫院投入、建立全民基本醫保體系、提高醫保補助標準及報銷比例、強化藥品集中招標和推進國家基本藥物制度建設等方面取得了顯著的階段性成就。從患者個人角度看，醫改新政部分降低了均次醫療的患者個人費用，使得醫療服務的個體可及性有所改善。但是，正如前衛生部部長陳竺所言，“看病難和看病貴有所緩解，但沒有根本解決”、“居民醫藥費用負擔仍然較重”，就社會整體而言，由于未能提高醫療效率，“衛生總費用和人均醫療費上升較快勢頭仍沒有得到扭轉”［2］。也就是說，均次醫療的社會總費用未見下降，醫療的社會可及性未見改善。更為嚴峻的是，在人口老齡化和疾病譜變化的大背景下，醫改新政迅速釋放了民眾醫療需求，形成了旺盛需求和低效供給間的嚴重失衡，這種失衡已造成醫療費用高漲與醫保基金安全之間的潛在沖突:醫保基金嚴重透支風險已經顯現［3］［4］。隨著我國經濟增速自然放緩和地方政府債務進入償債高峰期，財政對醫保的投入力度必然受限，如不及時控制醫療費用、消除沖突，最終必將危及醫保基金安全，無法保障醫療服務的公益性、可及性，無法實現2020年“全面建成小康社會”的目標。因此，提高醫療效率、控制醫療費用已經成為醫改新階段迫切需要解決的重大關鍵性問題。

為此，2012年3月國務院出臺《“十二五”期間深化醫藥衛生體制改革規劃暨實施方案》，提出“加強醫藥費用監管控制”的戰略性要求［5］。同年12月，人社、財政和衛生三部聯合發布《關于開展基本醫療保險付費總額控制的意見》，提出用兩年左右時間開展總額控制工作，控制醫療費用過快增長［6］。在此背景下，針對藥品需求誘導和大處方“痼疾”，藥占比上限管制被當作一種關鍵性的政策工具加以運用，江蘇、河南、山東、寧夏、浙江等省區先后實行了藥占比管制。然而，藥占比管制的醫療費用控制效果究竟如何?它對醫院醫療行為有何影響?是否真如媒體和衛生部門所宣稱的，有效矯正了過度醫療行為，降低了醫療費用，增進了患者福利?在新醫改強力推進和管制不斷強化的背景下，對這些問題的分析、回答，不僅直接關系到藥占比管制政策本身的績效及合意性判斷，更關系到對整個醫療管制體制的深層反思、調整和優化。因此，科學分析、評價藥占比管制政策的醫院醫療行為效應，是當前非常緊迫的研究任務，具有非常重要的理論意義和現實意義。

現有文獻關于藥占比管制效應有四種觀點:一是認為管制可能誘發“大檢查”［7］［8］，二是認為管制可能加劇“看病難”［9］［10］，三是認為管制必然誘導檢查需求，增加醫療負擔［11］，四是認為管制有助于控制醫療費用、減輕患者負擔［12］［13］。就研究方法而言，這些文獻主要采用醫院或患者個案分析、算術示例和調研訪談方法，較少運用主流經濟學研究方法，尚未見到理論建模分析或計量實證分析文獻，因此，分析不易深入，未能把握管制下醫院醫療行為的內在機制。同時，現有研究所用案例偏少、訪談范圍偏窄，尚未按照類別對不同類型醫院作大樣本深入研究，結論的針對性、強健性也有待提高。就當前我國醫療體制而言，縣級醫院非常重要，是“縣域內的醫療衛生中心和農村三級醫療衛生服務網絡的龍頭”、“緩解農村群眾看病難、看病貴的關鍵環節”［14］。考慮到縣級醫院對新醫改的極端重要性，本文將采用理論建模分析與大樣本面板數據計量實證相結合的方法，嘗試分析藥占比管制下縣級醫院的醫療行為機制及其效應，評析管制政策的績效及其合意性。本文的貢獻在于:一、運用微觀經濟建模分析方法，構建藥占比管制下的縣級醫院醫療行為模型，深入分析管制約束下的縣級醫院醫療行為機制及其效應，得到三個基本理論命題;二、突破多年來醫院微觀數據極難獲得、研究難度大的限制，精心收集浙江省180家縣級醫院2880個數據，運用面板數據計量方法，對所得理論命題進行大樣本計量實證分析。

本文余下部分的結構安排如下:第二部分通過建構理論模型，分析藥占比管制對縣級醫院門診均次醫療費用、均次藥品費用和均次檢查費用的影響，得到藥占比管制效應的三個基本理論命題;第三部分在收集浙江省縣級醫院“陽光用藥工程”公示數據的基礎上，設計藥占比管制效應的計量模型，對上述三個理論命題進行計量實證;第四部分是結論和建議。

二、理論模型分析

(一)基本假設

1．假設門診患者醫療需求由醫生代理決策并供給，患者將購買一個由醫生決定的“診療包”，該“診療包”由兩部分組成:一是藥品，它是醫生決定的藥品種類和數量;二是檢查檢驗等非藥品服務，即醫院開展的以檢查檢驗為主體內容的醫療服務，包括診察(含掛號)、檢查檢驗和治療等①根據衛生部《全國醫療服務價格項目規范(2012年版)》，非基層醫療機構的門診診察包含掛號、初建病歷、核實就診者信息、詢問病情、聽取主訴、病史采集、進行一般物理檢查、書寫病歷、開具檢查單和根據病情提供治療方案(治療單、處方)等服務。檢查檢驗指利用各種儀器設備進行檢查、檢驗操作。治療服務指注射、靜脈輸液、清創縫合、換藥等一般門診治療服務。。這樣，患者均次門診費用由藥品費用與檢查檢驗等非藥品費用兩部分構成。按照民間約定俗成的說法，我們將“檢查檢驗”簡稱為“檢查”，將檢查檢驗等非藥品費用簡稱為“檢查費用”。

2．遵循Ellis and McGuire，假設患者就醫需求無彈性［15］，即患者對門診費用不敏感，無論門診費用多少，患者都接受醫生的“診療包”并購買之。同時進一步假設患者就醫只需使用一種藥品x1，該藥品單價為p1，于是患者門診均次藥品費用為p1x1。其中，藥品數量x1由醫院(醫生)決定;p1由管制當局決定，對醫院而言是外生變量。

3．考慮到在一次門診中，檢查項目數是醫生非藥品服務決策中最主要的可誘導部分，因此，可假設該疾病可做若干種檢查項目，并令x2為醫生決定的檢查項目種數，p2為多種檢查項目的平均價格。由于縣級醫院的基本定位是“為縣域居民提供基本醫療服務、推廣應用適宜醫療技術”，它與三甲以上城市大醫院形成層級分工協作關系［14］，因此，與城市大醫院相比，縣級醫院檢查項目多以基礎性為主，高價大型檢查較少，高端檢查項目更少，其現有各類檢查項目價格差異不大，故可以認為，即使醫生誘導患者多做檢查，其行為對檢查項目平均價格p2影響不大，從而p2與p1一樣，是醫院決策的外生變量，不妨設兩者之比為θ，即p2=θp1。進一步假設均次門診每種檢查項目只做一次，那么，均次門診檢查費用為p2x2，均次門診醫療費用為E=p1x1+p2x2。

4．借鑒Hall和Finch and Christianson研究，設醫院具有多產出分離的成本函數TC=c1(x1)+c2(x2)(c1＞0，c2＞0)［16］［17］。進一步根據 Mayo and McFarland 和蘭克軍的實證分析成果［18］［19］，設c1(x1)=，c2(x2)=。它刻畫了醫院成本的如下特性:(1)供給藥品的可變成本由物質成本與“心理成本”兩部分構成［20］［21］，前者包括藥品購入成本，醫生診療勞務成本，藥劑師藥事服務成本，藥房藥品存貯、保管成本等，后者是醫生誘導藥品需求的心理負疚感或負效用。而且，物質成本與“心理成本”在邊際上都隨藥品量增加而遞增;(2)供給檢查項目成本也由物質成本與“心理成本”兩類構成，且其邊際上也是隨檢查量的增加而遞增。

(二)藥占比管制前后的醫院決策①受篇幅所限，本文刊載時省略了管制前后醫院決策均衡的推導過程，也省略了三個基本命題的證明過程，如有需要可向作者索取。

1．管制前的醫院決策

遵循Ellis and McGuire的研究，設醫院目標是利潤最大化［15］。據前述假設，醫院為患者選擇一個藥品、檢查項目組合(x1，x2)尋求最大利潤。醫院利潤函數為π=E(x1，x2)－TC(x1，x2)，其中E=p1x1+p2x2，TC=+。從幾何上講，管制前最優解(，)是醫院等收益線E(即患者等支出線，下同)與等成本線TC的切點。如圖1，切點e()為管制前醫院自主決策點，此時藥占比為μ，它是與均衡點對應的醫院自主決策下的藥占比，從而也與射線Oe相對應。根據醫院利潤函數的一、二階條件，可得最優解，，相應的藥占比μ，患者藥品支出Em，檢查等非藥品項目支出Ei，患者均次醫療費用E及利潤π(詳見表1中的管制前數值)。

2．管制后的醫院決策

設管制要求藥占比k∈(0，μ)，那么，醫院將在約束p1x1/(p1x1+p2x2)≤k下尋求一個藥品、檢查項目組合()，使得π=E(x1，x2)－TC(x1，x2)最大化。運用庫恩-塔克條件可解此非線性規劃問題，得管制下的最優解，，及相應的藥品支出，檢查等非藥品支出，患者均次醫療費用Ereg，醫院利潤πreg(詳見表1中的管制后數值)。

表1 藥占比管制前后的醫院決策

(三)理論命題

根據表1，比較藥占比管制前后的醫院決策，可得以下三個基本命題。

命題1:與管制前相比，藥占比管制會導致患者藥品消費量及藥品支出減少。而且，管制強度越大(即管制所要求的藥占比越小)，均次藥品消費量和藥品支出就越少。

如圖1，管制前醫院決策點為e，它是較高等成本線與患者等支出線AB的切點，相應的藥品消費量為較高的，藥品支出為。實施k＜μ的藥占比管制后，醫院決策點為某條較低等成本線與管制約束線①的交點(圖中為e'點)，在此交點上，必有一條患者等支出線穿過該點(圖中為A'B')，它代表與管制比率k相對應的醫療費用水平。相應的，管制后的藥品消費量為較小的x'1reg。進一步地，如果管制強度變大(即管制比率k進一步變小)，則管制約束線①會轉動到右下方的約束線③位置，相應的最優點是約束線③與某條更低等成本線的交點ereg，它處于原最優點e'的右下方。這說明，管制強度變大后藥品消費量和藥品支出都減少。

圖1 藥占比管制:檢查誘導與費用控制

命題1背后的經濟邏輯是什么呢?藥占比管制前，醫院是兩種產品(藥品、檢查服務)的壟斷供給者，藥品和檢查服務的銷售各自達到均衡狀態(各自邊際收益等于邊際成本)，實現兩種產品聯合利潤最大化。此時，醫院有一個基于自主決策的均衡藥占比。管制后，政府規定了一個小于醫院自主決策藥占比的比率。為了達到管制要求并盡量維持豐厚的藥品利潤，醫院的理性選擇是適度減少藥品銷售量(適度減少分子)而同時盡量擴大對檢查服務的誘導(盡量擴大分母)，并用藥品減少所節約下來的成本，去彌補檢查服務增加的成本，直至兩種產品銷量達到管制后的新的聯合均衡。

命題2:藥占比管制產生檢查需求誘導:與管制前相比，患者檢查數量及檢查支出都增加。并且，檢查需求誘導將隨著管制強度的增大(即管制所要求的藥占比變小)而增加，直至最大值后才轉而逐步減少，但其數額仍然大于管制前數額。

如圖1，隨著管制強度沿著“μ→①→②→③”方向逐步增大，均衡點由e點沿著軌跡e→e'→emax→ereg向下移動。如圖所示，新均衡點e'、emax和ereg都在e點右側，這說明，無論何種管制比率，管制后檢查數量和檢查支出總是大于管制前數值，即管制導致檢查數量及檢查支出增加。進一步地，上述均衡點軌跡線具有“先向右下”、“再向左下”的走向特征，這表明:隨著藥占比管制強度的增大，檢查數量及其支出的變化趨勢是先增加達到最大值后再減少。但在此過程中，檢查數量及支出總是大于管制前數額，即管制導致了檢查需求誘導。

命題2背后的經濟邏輯是什么呢?管制的目的是以控制藥品收入占全部收入比例的方式控制醫院藥品利潤，從而控制醫療費用。面對管制，利潤最大化的醫院會想辦法盡量少地減少藥品銷售(即盡量小地減少分子)，盡力維持藥品利潤，為此，它將“不得不”擴大檢查數量(即做大分母)。這就是管制誘導檢查需求的機制。起先，管制強度較小時，隨著管制強度增大，醫院理性選擇是“緩降藥品、增加檢查”。此時，藥品利潤和檢查利潤都緩慢下降，總利潤也緩慢下降，但是，隨著檢查誘導增加，醫院將面臨檢查供給成本迅速上升的約束，因而檢查量將有一個上限(最大值)，患者檢查需求不可能被無限制誘導下去。當檢查量達到最大時，若管制當局再增大管制強度，則醫院只能無奈地較大幅度降低藥品量才能符合管制要求。此時，適度減少檢查量反而是有利于利潤最大化的，因為，這不僅可以滿足管制要求，而且還可以中節約檢查服務供給成本以維持利潤。

命題3:藥占比管制下患者均次醫療費用有所減少。并且，管制強度越大(即管制所要求的藥占比越小)，患者均次醫療費用就越小。

見圖1，隨著管制強度逐步增大，均衡點由點沿著軌跡e→e'→emax→ereg向下移動，等支出線相應地由AB向左下方逐步平移到更低的A″B″，即管制后患者均次醫療費用隨著管制強度的增大而下降。結合命題1，不難理解命題3背后的經濟邏輯。根據命題1，藥占比管制促使醫院適度減少藥品銷售，同時盡量誘導檢查，直至達到兩種產品的銷量達到新的聯合均衡。在此過程中，醫院檢查需求誘導面臨三重約束，一是檢查服務的固定邊際收益約束①根據假設，縣級醫院檢查項目平均價格基本不受醫院決策影響，因此檢查服務邊際收益是固定的，是檢查服務增加的限制因素。，二是檢查服務邊際成本遞增約束，三是藥品銷售減少所能節約下來的成本(用于彌補檢查服務增加所帶來的邊際成本遞增)量約束。由于受到這三重約束，醫院在減少藥品銷售從而患者藥品支出減少的同時，雖然可以誘導檢查需求，但誘導增加的檢查支出并不會超過藥品支出的減少量，這樣總體患者均次醫療費用是減少的。

三、計量實證

(一)樣本與數據來源

近年來，江蘇、河南、山東、寧夏、浙江等省區先后實施了藥占比上限管制，但是除了浙江省以外，其他省區相關數據都不對外公示，醫院微觀運行數據特別是藥占比、均次醫療費用、均次藥品費用等關鍵數據無法獲得。而浙江省于2012年初實施“陽光用藥工程”，要求縣級醫院以規定的格式按季度向所在縣區衛生行政部門報送藥占比等至少9項指標數據，同時要求衛生行政部門和醫院通過官網向社會公示。盡管各縣區衛生局公示形式千差萬別，但大部分衛生局和醫院能及時公示數據。而且，作為改革開放以來市場經濟的先發省份之一，浙江省縣級醫院數量眾多、按等級及所有制等劃分的醫院類型多樣性較為顯著，且醫院廣泛分布于該省發達縣區、中等發達地區和欠發達地區，因此，藥占比管制下浙江省縣級醫院的醫療行為具有很好的代表性、典型性。故本文選擇浙江省作為樣本范圍作計量實證分析。

樣本來源:2012年浙江省“陽光用藥工程”各區縣衛生局網站1－4季度按季公布信息。由于部分衛生局公布不全，少數醫院部分數據采集于醫院網站。對于衛生局和醫院公布數據皆不全的縣，只好放棄。這樣，得到數據充分的縣級醫院186家，除去管制后藥占比反而“非正常”逆勢增加的6家醫院，有效樣本180家。從構成上看，樣本醫院具有很好的代表性:一、廣覆蓋，即幾乎覆蓋全部數據可得醫院，覆蓋率達96.77%;二、具有良好的地區多樣性(見表2)。覆蓋全省十一個地級以上市的城區，城區覆蓋率100%，覆蓋全省38個縣(含縣級市，下同)，縣覆蓋率64%，涵蓋發達縣(全國百強縣)、欠發達縣、山區縣和貧困縣多種類型;三、具有良好的類型多樣性(見表3)。覆蓋縣級醫院的各個等級(三級乙等30家、二級甲等70家、二級乙等55家、二級丙等25家)，等級比例符合縣級醫院“中間大兩頭小”的等級分布規律。同時，樣本中既有綜合性醫院(103家)，又有中醫醫院(30家)，婦女保健醫院(27家)和精神病、口腔、骨科、兒童、皮膚病、腫瘤等專科性醫院(18家)以及中西醫結合醫院(2家)。既有公立醫院(174家)，又有民營醫院(6家)。

表2 樣本醫院的地區分布

表3 樣本醫院的類型分布

(二)變量指標

藥占比Mediprop:醫院藥品收入占醫院收入(醫療收入+藥品收入)的比例。其中，藥品收入是醫院開展醫療業務活動中取得的中藥、西藥收人。醫療收入指醫院開展醫療業務活動所取得的收入，包括掛號、診察、檢查、化驗、治療、手術、床位、護理等取得的收入，不包括藥品收入。［22］對門診而言，通常不包括手術收入和床位收入。

藥占比平方Medipropsq∶Mediprop2，單位%。

門診(均次)藥品費用Mediexpen:門診病人均次藥品支出，對醫院而言就是門診均次藥品收入，即均次門診業務活動所取得的中藥和西藥收入。計算方法是藥品門診收入/總診療人次數。

門診(均次)檢查費用Inspexpen:又稱門診病人均次檢查支出，簡稱檢查支出。它實際上是指以檢查費、化驗費為主體的門診均次非藥品費用(或稱均次醫療費用)。計算方法是，門診均次醫療費用=醫療門診收入/總診療人次數。

門診病人(均次)醫療費用expen:又稱門診病人(均次)醫藥費用，是門診均次藥品費用與非藥品費用之和。根據上文對門診(均次)檢查費用的定義，門診病人(均次)醫療費用就是門診(均次)藥品費用與門診(均次)檢查費用之和，即expen=Mediexpen+Inspexpen。

表4 變量指標的描述性統計

(三)計量模型設定

根據上文理論模型分析得到的三個命題，計量目標是實證三類數量關系:藥品支出與藥占比的正相關關系，檢查支出與藥占比的先負后正的相關關系，(均次)醫療費用與藥占比的正相關關系。樣本數據散點圖很直觀地展示了這三類相關關系(見散點圖2)，根據散點圖，第一類和第三類關系可通過簡單的面板數據模型作分析。從理論上講，第二類關系需要同時考慮解釋變量(藥占比)和它的平方項。不過，根據前述理論模型分析，只有當管制強度相當大(即管制藥占比相當小)時，檢查支出才會達到最大值后轉而變小(即檢查支出與藥占比從負相關轉為正相關)，而浙江當前的藥占比管制強度還比較小(即管制所要求的藥占比還比較大)，所以，現實的醫院行為也許還沒能完整地體現出此特征，微觀數據未必能夠很好地體現這種變動趨勢。考慮到這一點，對第二類相關關系的計量分析采取較為完備的方案，既作含有解釋變量平方項的回歸，又作簡單的一元一次回歸。基于上述考慮，設定如下四個計量方程。

其中，αi為個體差異，βit、γit為變量系數，εit為誤差項，下標i、t分別表示醫院和季度。Mediexpen、Mediprop、Inspexpen、Medipropsq、expen含義如前。對四個方程進行Hausman檢驗(結果見表5)表明，方程(1)(2)(3)應選擇固定效應模型，方程(4)為隨機效應模型。

圖2 藥占比與藥品支出、檢查支出及醫療費用散點圖

(四)計量結果

運用STATA 12.0軟件運算，計量結果見表5。根據計量結果，可對前述三個命題進行證實檢驗。如表5所示，方程(1)Mediprop系數為正(1.3803)且非常顯著，表明浙江省管制藥占比與患者均次藥品支出之間有顯著正相關關系，這就很好地證明了命題1，即:藥占比管制導致藥品支出減少，且管制強度越大(管制藥占比越低)，藥品支出越少。

方程(2)一次方項Mediprop系數為負且非常顯著，表明藥占比管制政策導致了縣級醫院患者檢查支出增加。方程(3)一次方項Mediprop和二次方項Medipropsq系數都為負，雖然前者顯著性不高，后者不顯著，但回歸結果已在某種程度上表明，180家縣級醫院確實存在著隨著藥占比管制強度的增大，檢查支出先增加至最大值后又逐步減少的變動趨勢。我們注意到，樣本醫院管制前自主決策均衡藥占比平均值至少為μ=0.5①管制前數據未公示，管制后樣本醫院一季度藥占比均值是0.5，因管制前藥占比均值不小于此值，為方便計取0.5為管制前樣本醫院均值。，據此可算1－=0.2929。而實施管制后，管制政策要求三乙醫院藥占比k≤45%、二級醫院藥占比k≤50%，兩類醫院平均管制要求為k≤47.5%。這樣，k顯然僅滿足1－＜k＜μ條件，而不滿足k＜1－。因此，比照命題2，縣級醫院患者檢查支出應該尚未達到理論分析上的最大值，自然不會出現隨著管制藥占比下降轉而變小的情況。這就是說，當前醫院的主體行為特征是藥占比管制正在強力誘導著檢查需求。因此，對這些醫院的微觀數據作計量分析，檢查支出與藥占比二次方之間負相關性不顯著是十分正常的，也是合理的。不過，二次方回歸系數為負的實證結果卻在某種程度上有力地表明，隨著管制藥占比的下降(管制強度的增大)，檢查支出在以遞減的速度增加，因而印證了命題2所陳述的變動趨勢。因此，我們的結論是，(2)和(3)兩方程的計量結果已經很好地證明了命題2。

方程(4)的Mediprop系數為正(0.7042)且非常顯著，表明管制藥占比與均次醫療費用之間有顯著正相關關系，這就很好地證明了命題3，即:管制導致均次醫療費用減少，且藥占比越低，均次醫療費用越少。

表5 計量分析結果

四、結論與建議

藥占比上限管制是近年來實施的一種新的醫療管制政策，它針對藥品需求誘導和大處方這一“痼疾”，意圖通過規定藥品收入占醫療收入比例上限的方式控制醫院利潤，從而抑制醫療費用增長。本文針對我國最重要的一類醫院——縣級醫院，分析了藥占比管制下醫院的醫療行為機制及其效應。研究表明，藥占比管制下門診患者藥品消費量及藥品支出有所減少，且管制強度越大，藥品支出越少。藥占比管制造成了新的檢查需求誘導:均次門診檢查量隨管制強度的增大而增加，直到最大值后才會有所減少，但其數額仍然大于管制前數額。藥占比管制下門診患者均次醫療費用有所減少，且管制強度越高均次醫療費用越小。

那么，藥占比管制的總體績效如何?它是一種成功而值得推廣的政策嗎?事實上，本文的分析表明，從總體上看，藥占比管制下縣級醫院患者的藥品支出和醫療費用雖然有所減少，但它是以醫院檢查需求誘導和相應的檢查支出無端增加為代價的:當管制強度不大時，藥品使用量只能適度減少，此時患者將處于“過度檢查”與“過度用藥”(即實際用藥量仍然超過臨床最優的用藥水平)并存的困境;而當管制強度稍大時，藥品使用量將可能被迫過度減少，此時患者將極有可能處于“過度檢查”與“用藥不足”(即實際用藥量低于臨床最優的用藥水平)并存的窘境。“過度檢查”和“過度用藥”無疑都將給患者造成無謂的傷害(負效用)并帶來沉重的經濟負擔，而“用藥不足”則滋生“不徹底治療”，造成新的“看病難”，產生新的負效用。因此，無論管制強度如何，極有可能的結果就是患者的福利因管制而下降。

可見，對縣級醫院而言，藥占比管制政策雖然對藥品支出和醫療費用有所抑制，但它本身是低效率的，其根源在于管制產生了新的醫療行為扭曲:管制本身并未改變醫院的行為目標——利潤，而只是改變了其行為面臨的約束——藥占比上限;為了達到管制要求并盡量維持豐厚的藥品利潤，醫院的理性選擇是適度減少分子(藥品銷售)同時盡量擴大分母(誘導檢查需求)，這就是管制導致行為扭曲的內在機制。因此，藥占比管制并不能從根本上解決醫療供給誘導需求和醫療費用控制問題，反而使醫院陷入越“管”行為越扭曲、患者福利越“管”可能越低的窘境。我們認為，藥占比管制政策不僅不值得提倡，反而應該深入反思、調整。理論研究早已表明，醫療供給誘導需求的本質根源在于醫患間的信息不對稱和醫療服務的競爭不充分。只要此根源不除，供給誘導需求就不可能消失，藥占比管制就必然會導致更多的檢查需求誘導和其它行為扭曲，造成醫療供給效率低下、費用控制不力。因此，正確的政策取向應該是“以管制筑市場、向競爭要效率”，讓市場在醫療資源配置中起決定性作用:首先，要引入并強化醫療服務的信息披露管制，把信息披露作為醫療服務市場構筑的核心政策加以運用，以信息披露促進醫患間市場互動、以信息披露規范醫療供給行為，促進供給競爭、提高醫療效率，降低醫療費用;其次，要切實放松醫療服務業的進入管制和其它各類經濟性管制(特別是藥品和檢查項目的單價管制)，取消對民營醫院事實上的歧視政策，落實多元化辦醫，擴大并保障患者就醫選擇權，促進供給競爭，消除縣級公立醫院事實上的區域性壟斷地位。

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