支付方式对医生行为影响的实验经济学研究

发布时间：2023-01-05 11:40

第一章前言

1.1研究背景

1丄1政策背景

近年来随着人口老龄化日益严重、消费者对健康的认识以及对医疗服务质量的期望日益提高，医疗卫生费用出现了过速增长的现象，在不久的将来医疗卫生支出将更加迅猛。如何控制不合理医疗卫生费用的过速增长成为当前世界性的难题。随着我国的基本医疗保障覆盖面逐步扩大并覆盖全民后，医疗保险费用支付方式的选择就变得尤其重要，它不仅关系到医疗费用是否可以得到有效的控制，也关系到医保基金的收支平衡。由于医疗卫生行业的专业性、复杂性及不确定性的特点，再加上医疗服务市场的信息不对称等特点使得支付方式的改革成为世界公认的难题。

医疗保险供方的费用支付方式关系着各方的利益，是控制和管理医疗保险费用的关键性环节之一，怎样选择适合我国国情的支付方式至关重要⑴。近年来我国政府越来越重视医疗保险费用支付方式在控制医疗费用支出.提高医疗服务质量及医务人员的积极性方面的作用,出台了一系列的政策文件［2，班5,6,7跆］°

表M有关医疗保险支付方式改革的政策文件

政策主体政策文件政策内容

2009 年 4

月国务院《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》要强化医疗保障对医疗服务的监控作用，完善支付制J 度，积极探索实行按人头付费、按服务项目付费等方式，建立激励与惩戒并重的有效约束机制。

2011 年

5月人力资源和

社会保障部《关于进一步推进医疗保险付费方式改革的意见》因地制宜，从实际出发，勇于创新，不断总结经验，完善医疗保险基金支付办法。逐步形成激励与约束相容的支付制度。

2011 年

12月国务院《医药卫生体制五项重点改革 2011年度主要工作安排》改革医疗保险支付方式，大力推行按人头付费、按病种付费、总额预付。

续表

时间政策主体政策文件政策内容

2012 年

3月国务院《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》加大医保支付方式改革力度，结合疾病临床路径实施，在全国范围内积极推行按病种付费、按人头付费、总额预付等，增强医保对医疗行为的激励约束作用。

2013 年

7月国务院《深化医药卫生

体制改革2013年

主要工作安排》结合门诊统筹推行按人头付费，结合门诊大病和住院推行按病种付费等支付方式改革。逐步将医保对医疗机构医疗服务的监管延伸到对医务人员医疗服务行为的监管。

2015 年

5月国务院《国务院办公厅关于城市公立医院综合改革试点的指导意见》强化医保支付和监控作用，深化医保支付方式改革，

逐步提高保障绩效。

2015 年

9月国务院《国务院办公厅关于推逬分级诊疗制度建设的指导意见》建立以按病种付费为主，按人头付费、按服务单元付” 费等复合型付费方式，探索基层医疗卫生机构慢性病患者按人头打包付费。

2016 年

1月国务院《关于整合城乡

居民基本医疗保

险制度的意见》系统推进按人头付费、按病种付费等支付方式改革，推动形成合理的医保支付标准，引导医疗机构规范服务行为，控制医疗费用的不合理增长。 "

由此可见，国家对改革医疗保险支付方式改革工作的重视。医疗保险支付方式的改革是我国医疗改革的核心内容之一，是关乎医疗改革成败、社会安定和谐及可持续发展的一项政治性任务，探索适合我国国情的支付方式迫在眉睫。

1.1.2支付方式改革的现状

（1）我国支付方式的演变及地方性探索

随着社会保障制度的发展，我国的医疗保险支付方式也不断的发生变化，但鉴于历史因素及现实条件的限制，在很长一段时间实行的是单一的医疗保险支付方式一一按服务项目付费，导致医疗费用的过快增长，医患矛盾不断激化，“看病贵、看病难”这一问题日益尖锐，这就促使我国开展对支付方式的探索［询。

九十年代起我国开始实行改革，各地也开始因地制宜的对支付方式进行探索与实践。其中较为典型的为地方性探索一个是镇江市医疗保险支付方式［1142］,早在1995年镇江就开始了对医疗保险支付方式的探索路程。镇江市的医保费用支付方式分为四个阶段：第一个阶段是从1995年到1996年，停止实行按服务项目付费，改为实行按服务单元付费，尽管一开始在一定程度上降低了医疗成本及控制了医疗费用，但1996年这一办法的弊端开始显现，如重复挂号、分解处方、二次入院、推诿重症患者等现象，造成医疗保险基金超支严重、医患矛盾突出等问题；第二个阶段为1997年到1998年，支付方式改行总额控制，尽管增强了定点机构的费用和管理意识，一定程度上促进了医疗卫生机构对卫生资源的合理利用，但推诿重症患者、降低治疗标准等严重损害患者利益的弊端仍然存在；第三个阶段为1999年到2000年，改行“个人账户按实支付，统筹基金总额控制”的支付方式，在一定程度上实现了基金结余，缓解了医患矛盾，但造成医疗卫生服务费用大幅上涨，增加了资金支付的压力；第四阶段为2001年开始改行“总额预算、弹性结算和部分疾病按病种付费相结合”的综合性支付方式后进入了平稳运行的阶段，缓解了医患矛盾，促进了公平和效率，收支较平衡，但仍然存在不合理的费用支出及管理手段粗放等弊端［⑶。地方性探索医疗保险费用支付方式的另一个案例是上海市的医疗保险支付方式［⑷，按照改革进程可分三个阶段：第一个阶段为2001年到2002 年，此阶段实行的是按服务项目付费，过度检查、过度用药等弊端显现，造成医疗费用过快增长；第二个阶段为2002年到2010年，此阶段实行的是总额预算的支付方式，尽管一定程度上缓解了医疗费用过快增长的趋势，但却造成了服务不足提供及缺乏激励机制的弊端；第三个阶段为2011年至今，上海市实行的是在总额预算框架下的以总额预付为主，与按床日付费、按项目付费及按单病种付费相结合的混合支付方式，实行后定点医院的费用控制意识大大增强，过度医疗、违规收费等显著减少但是却出现了服务不足的缺陷，目前上海市采取开通投诉电话、制定规范等措施来监督定点医疗机构的诊疗行为。此外北京也对支付方式进行了探索，于2011年在6家医疗机构对108组疾病的实行DRGs,但这一支付方式对疾病分组、管理等的要求较高，经济条件一般的地区还没有能力实施。其他地区如宁波、南京、淮安、杭州、齐齐哈尔、牡丹江、云南省禄丰县、广东省东莞市等都因地制宜的对支付方式进行探索。

由上述地方性的探索可知：对支付方式探索的趋势由单一的支付方式逐步演变为混合型的支付方式，由后付制演变为预付制并逐渐实现两者的结合；改革初期时有一定的成效，但随着改革的深入，所实行支付方式的弊病则显现出来，始终未解决“一抓就死, 一放就活”的问题［⑸。其次，这些地区对支付方式的探索历经的时间较长，改革的过程也必然耗费了大量的人力、物力和财力，造成了社会资源的严重浪费和社会福利的巨大损失。但总的来说，支付方式改革的成效仍然不尽人意，“看病贵、看病难”仍然没有得到有效地解决，医患矛盾亦日趋激烈。

(2)支付方式改革存在的问题

当前我国处于支付方式的改革期，在按服务项目付费等传统支付方式的主导地位在逐渐弱化的基础上不断地引入新的支付方式。混合式的支付方式是我国未来支付方式改革的发展和探索方向之一，但如果支付方式的组合不合理、不符合当地的实际情况也无法达到支付方式改革的目标。当前我国支付方式改革存在大量问题：第一，缺乏对改革效果的客观全面的评价。首先应该明确医疗费用的变化是各种因素共同作用的结果，要明确支付方式在控制费用方面的独立作用时需要对其他因素的效应进行控制，而现有研究缺乏此方面的实证分析，因此难以明确不同支付方式在控制费用上的独立作用及作用程度的大小。尤其缺乏对支付方式改革传导机制的研究，特别是缺乏对支付方式和医疗服务供方行为的关系、医疗服务供方行为和医疗费用关系的研究［⑹；第二，监管力度不够，管理体系不健全。在改革的过程中有些医疗服务机构对违规或不合理的诊疗行为惩罚力度不够，未能形成长期有效的激励机制，管理手段和措施存在众多的不足之处; 第三，缺乏改革必须的配套措施。当前改革仅是对支付方式进行探索与发展，医疗服务价格体系、疾病分类体系、诊疗规范体系、医院财务管理体系、相关的政策支撑等措施却未配套跟进，甚至出现严重的矛盾和脱节，导致改革受到制约和冲击【⑹。

综上所述，在当前的政策和现实背景下，对支付方式进行探索与改革，首先应该明确支付方式对供方行为的独立作用后，再针对不同支付方式的特点有针对性的辅以相关的监管措施，才能为支付方式改革提供更加科学可靠的依据。

1・2研究现状与研究问题的提出

121研究现状

在医疗服务市场上，医疗服务的供方与需方之间存在着委托■代理关系。假如医生扮演的是“完美代理人”的角色，那么此时医生将会作出对患者最有利的医疗服务决策, 此时医生所关注的是患者的利益而不是自身偏好，这符合医学伦理道德的要求。然而医生作为“经济人”，逐利是其理性行为，当委托人利益和自身利益发生博弈时，医生通常会更加注重自己的利益而偏离“完美代理人”。加之信息不对称、疾病治疗的不确定性等原因，医生为了追求自身利益就会滥用这种代理关系，导致医生诱导需求的现象。为管制医生诱导需求的现象，各国设计了旨在实现医疗资源使用的最大效率的医疗保险制度，最佳的数量和质量是保险人所要达到的最佳目标。然而医生行为的本性和特性却与医疗保险制度的目标相违背，且两者的矛盾是原发性的矛盾，若任凭医生不合理的逐利行为释放，不仅会牺牲人民的健康权益，而且会导致医疗资源使用的无效率。因此应按照社会发展进步的目标，通过制度干预如支付方式等来对医生不合理的逐利行为进行矫正和正向干预［⑺。然而，尽管关于支付方式对医生行为的影响这一议题在国内外均有大量研究，但支付方式是否对医生行为产生影响仍然存在争议。

大多数研究认为支付方式作为调控医疗服务供方行为的有效手段，供方的服务行为产生了影响。在国外，有理论研究"］分析得出按服务项目付费较容易导致医生卫生服务量的增加，至少在某种程度上反映出提供了不必要的医疗卫生服务，而按人头付费则会激励医生尽量减少卫生服务量，甚至是一些必需的医疗卫生服务。Howard Barnum、 Joseph Kutzin等人的研究［切中得出按人头付费驱使供方在选择低风险患病人群的同时，也使得供方减少卫生服务量的提供以降低卫生服务的成本，增加自身收入；而按服务项目付费则会产生供方引导需求，激励医生过度的提供医疗卫生服务。美国有研究［如显示，在控制了患者的年龄、性别、入组时间和前期的卫生服务状况等混杂因素后，按人头付费与按服务项目付费相比，初级保健就诊率有所增加，但住院次数却有所下降。 Gosden和Pedersen等人研究囚】得出在按服务项目付费的支付方式下，薪酬对医生行为的激励比按人头付费要更显著。Robertson和Kesselheim等人研究〔却发现按服务项目付费可能会激励医生向患者提供较多的医疗卫生服务，而按人头付费则会导致医生不足的医疗卫生服务。Gosden和Forland等的研究得出支付方式对医生的行为产生影响，按服务项目付费比按人头付费使得医生提供更多的卫生服务量，按服务项目付费会产生更多的患者就诊次数。Pauly通过理论分析0］得出按人头付费会减少医疗卫生服务的提供量。Ellis和McGuire等人的理论研究〔殂2可得出按服务项目付费激励医生提供过量的卫生服务，而按人头付费则导致医疗卫生服务的不足提供。Blomqvist研究囚】得出按人头付费导致必要的医疗卫生服务的不足提供。有研究认为按人头付费也会引起“撇奶油" 现象〔2忙Tufano等人通过对医生及管理人员进行访谈研究发现支付方式显著的影响医生行为。有研究卩°］通过对丹麦的265名全科医生进行随访发现相比一次性付费的支付方式，在以按服务项目付费作为补充的按人头付费这一混合支付方式下，卫生服务提供量有所增加，转诊数量有所降低。挪威学者⑶］通过对挪威医生的转诊决策进行分析得出按人头付费可能导致了转诊数量的增加。Dumont等人卩习通过自然实验研究得出由按服务项目付费转变为混合支付方式后，医生提供的卫生服务量有所下降，就诊时间有所增加。有学者⑴】通过随机对照试验研究得出按服务项目付费下的就诊频率高于按人头付费，且按人头付费激励医生控制所提供的卫生服务数量。

在国内，张翠华、贺加等［列通过实证研究得出，按服务项目付费比较容易引起卫生服务量的增加并在一定程度提供了不必要的卫生服务，而按人头付费会使医生减少卫生服务量，甚至会减少一些必需的医疗服务的提供，出现“撇奶油”的现象，选择病情较轻的患者。王小万、杨莉如根据经济学原理，运用系统评价的方法得出，按项目付费可能会激励医生为增加自身收入而过多提供卫生服务数量，通过减少工作时间及成本来实现成本与收益差距的最大化；按人头支付则激励医生为降低治疗风险及成本而去选择低危患者。魏聪［旳从引致需求的角度对医生行为的经济学进行了综述研究得出支付方式变化会对医生行为产生影响，但主要是替代效应和收入效应之间相互博弈的结果。魏来和唐文熙等人［殉研究发现支付方式通过经济激励作用于医生行为。王峦、荆丽梅等人［切认为支付方式会影响医疗卫生机构及其医务工作人员的经济收入进而对医生行为起到调节控制的作用。李一平［珂结合镇江六次支付方式的改革，分析了不同支付方式对供方行为的影响后得出混合型的支付方式对医生行为有一定的控制作用。王木㈤］研究得出按服务项目付费与总额预付或薪酬支付方式相比，会激励医生提供较多的卫生服务。

尽管上述众多研究显示支付方式对医生提供卫生服务的行为产生影响，但仍有部分研究认为二者之间并没有明显的关系。在国外，有研究发现支付方式与医生提供卫生服务的行为关联不显著㈤俎］。Hutchinson等人在研究中未发现在按人头付费和按服务项目付费模式下卫生服务利用率差异〔竝〕。Hurley等人【4习的研究也未找到明显的证据说明加拿大医生医疗卫生服务的提供和薪酬激励的关系。Grytten和Sorensen［44］在对患者和医生的一般特征进行控制后得出支付方式对医生服务行为的影响非常小。在国内，魏周阳等人［⑹通过综述研究得出单一的支付方式对医生行为的影响不显著。

综上所述，就支付方式对医生行为影响这一问题上，先前的研究多采用系统综述、实证研究等研究方法，但因这些研究方法本身的局限性如因纳入研究的文献在国情及政策背景、方法学设计、判断及结果上存在异质性，研究结果未进行统计学合成，只能对文献进行分组描述等，高质量的研究证据非常有限，最终导致研究结果的普适性受到质疑［沏。因此支付方式对医生行为的影响需要更多的研究与评价［佝。

近年来，经济学领域的实验研究即实验经济学的应用越来越广泛［47］。实验经济学图］

(Experimental Economics)即经济学的实验方法，是指在一个严格控制了某些假设条件的实验环境下，将博弈规则转换为实验所需的制度与环境，就某一经济现象进行重复的检验和比较，以完善理论，为人们提供决策依据。经济学实验可分为实验室实验(Lab Experiment)和现场实验(Field Experiment)□其研究路径可概括为实验设计，相关实验设备的准备及实验步骤，整理分析数据及解释结果。研究方法主要有模拟与仿真、比较与评估、行为分析及心理研究。而且激励在经济学实验的设计中至关重要，受试对象的报酬应与所研究的理论及假设显著相关，以明确解释决策与所得结果之间的关系。鉴于对机会成本的考虑，实验通常选择学生作为受试对象。Douglas D. Davis和Charles A Holt［49］在《Experimental Economics^ 一书中所述，经济学可以被观察并为解释市场经济活动而提出经济理论。经济学家通过建立精确的统计模型，设计严格控制的实验环境对市场现象进行模拟实验，对所得统计数据进行评价，可避免变量间的内生效应、不断变化的历史政策背景对研究带来的干扰，有利于某些变量的效应能被独立精确的解释。其在方法学上致胜的优势主要在于实验的可控性和可重复性，从而实验结果更具稳健性［48］

当前，实验经济学已在信息不对称市场，风险决策市场、决策和博弈及双向拍卖市场等得到广泛的应用，实验经济学与行为经济学的融合使其在研究人的行为方面的应用更加广泛〔4叽早在2000年有学者［刚就认为将经济学实验运用于卫生经济学领域会带来前所未有的研究效果。近年来，经济学实验也在国际卫生经济领域迅速兴起并发展，尤其是广泛应用于医疗保险支付方式对医生行为影响的研究。而在我国却未有研究通过运用严格控制干扰因素的经济学实验的方法来研究支付方式对医生行为的影响。本研究将引进德国波恩大学实验经济学实验室的Hennig-Schmidt H.等人⑴】在研究支付方式对医生行为影响这一问题上的实验室研究，弥补当前国内现有研究的局限性。

L2.2研究空白点及研究问题的提出

对现有研究进行回顾分析可知，支付方式对医生行为是否有影响尚存在争议，现有研究存在不足：(1)从研究方法上，先前的研究多采用系统综述、实证研究等研究方法, 但因这些研究方法本身的局限性，如系统综述类文章因纳入研究的文献在国情及政策背景、方法学设计、判断及结果上存在异质性，研究结果未进行统计学合成，只能对文献进行分组描述等；实证研究由于无法控制人口学及机构因素等的混杂影响，往往会存在选择和信息偏倚。因此现有研究无法排除众多混杂因素在研究此问题上带来的干扰，会夸大支付方式对医生行为的作用，导致高质量的研究证据十分缺乏，所得结果的普适性遭到质疑；(2)从研究内容上，现有研究缺乏何种支付方式激励医生为何种类型的患者提供更有利于患者利益的卫生服务决策，缺乏患者健康状况及诊疗结果方面的有效证据。因此，这一问题需要进一步的研究。

本研究运用经济学实验的方法来解决当前研究方法的局限性和研究内容的空白点。利用实验经济学原理构建实验室，选取我国当前应用最为广泛的按服务项目付费和按人头付费这两种支付方式，根据两种支付方式的特点设计实验参数，招募受试对象，观察受试对象在严格控制的实验室环境下是如何做出卫生服务决策的。实验中医生要做出卫生服务决策，因实验参数的设计使得分析医生的卫生服务决策可以反映医生在患者效益和自身净收益之间的选择行为成为可能，因此可以通过对患者效益和医生净收益的统计分析和反映支付方式对医生追求自身利益及患者效益行为是否存在影响以及存在何种影响。研究问题具体可以分为以下几个方面：

(1)卫生服务量：按服务项目付费模式是否激励医生提供过量的卫生服务量；医生为健康状况不同、疾病类型不同的患者所提供的卫生服务量是否存在差异；医生所做的决策中有多少为最优卫生服务量决策？按人头付费模式是否激励医生提供不足量的卫生服务；医生为健康状况不同、疾病类型不同的患者所提供的卫生服务量是否存在差异；医生所做的决策中有多少为最优卫生服务量决策？从总体水平上、不同健康类型、不同患者类型、最优患者效益决策上分析按服务项目付费与按人头付费两种支付方式下医生的卫生服务量提供行为是否存在差异，若存在差异则详细分析存在什么样的差异？

(2)患者效益：按服务项目付费的支付方式激励医生为患者提供了多少患者效益及最优患者效益决策；健康状况不同、疾病类型不同的患者所获得健康效益是否不同，以及对哪种健康状况的患者最有利？按人头付费的支付方式激励医生为患者提供了多少患者效益及最优患者效益决策；健康状况不同、疾病类型不同的患者所获得健康效益是否不同，以及对哪种健康状况的患者最有利？从总体水平上、不同健康类型、不同患者类型及最优患者效益决策上分析按服务项目付费与按人头付费两种支付方式下医生的患者效益提供行为是否存在差异，若存在差异则详细分析存在什么样的差异？

(3)医生净收益：按服务项目付费下医生选择了多少自身净收益及净收益最大化决策；医生为健康状况不同、疾病类型不同的患者提供的卫生服务所获得净收益是否不同；医生为哪种健康状况的患者提供卫生服务时选择的自身净收益最多？按人头付费的支付方式下医生选择了多少自身净收益；医生为健康状况不同、疾病类型不同的患者提供的卫生服务所获得净收益是否不同；医生为哪种健康状况的患者提供卫生服务时选择的自身净收益最多？从总体水平上、不同健康类型、不同患者类型及净收益最大化决策上分析按服务项目付费与按人头付费两种支付方式下医生的净收益选择行为是否存在差异，若存在差异则详细分析存在什么样的差异？

13研究意义与研究目标

1.3.1研究意义

现实意义：医疗保险支付方式的改革是我国医疗改革的核心内容之一，是关乎医疗改革成败、社会安定和谐及可持续发展的一项政治任务。随着我国的基本医疗保障覆盖面逐步扩大并覆盖全民后，医疗保险费用支付方式的选择就变得尤为重要。但支付方式改革是否成功取决于其对医生行为有无影响及如何影响，因此只有正确研究其支付方式与医生行为之间的传导作用机制才能为政策提供可靠有效的参考价值。经济学实验的特点决定了它可以解决环境控制与模拟、激励与决策挂钩两大问题，是政策模拟的“太空仓”。当前对新政策主要是采取试点推行，往往结果不如所愿并且带来社会资源的严重浪费和社会福利的巨大损失，运用经济学实验的方法可以避免频繁的政策更换带来的巨大损失，提高对支付方式探索的效率，进一步探索适合我国国情的支付方式，促进风险保护的社会目标的实现。

学术意义：运用经济学实验室实验，通过严格控制实验环境，排除混杂因素的干扰，深入的探讨了在信息不对称的医疗卫生服务市场上，不同的支付方式是否对医生追求自身净收益行为及追求患者效益行为产生了不同的影响。一方面弥补了先前研究方法的不足，得到高质量的研究证据；另一方面填补了国内现有研究无法对不同支付方式下医生行为所产生的患者效益进行衡量和比较的空白，填补了支付方式通过医生行为对患者带来何种影响这一研究内容的空白点。总之，本研究开阔国内在研究此类问题上的思路并丰富了研究方法，可为未来的研究提供借鉴和参考。

1.3.2研究目标

总目标:通过实验经济学的实验手段验证不同的支付方式对医生卫生服务提供行为的影响，从而为卫生政策的制定者和决策者改革和完善基本医疗保险费用支付方式提供证据支持，为新阶段医药卫生体制改革提供科学依据。本研究的具体目标为：

（1）通过构建可严格控制的经济学实验室，控制混杂因素，收集实验数据，为验证支付方式影响医生行为这一假设提供更为科学可靠的研究证据；

（2）从卫生服务量、患者效益、医生净收益等三个方面上分析及比较不同支付方式对医生行为的影响；

（3）分析不同的支付方式激励医生为何种健康状况的患者提供更有利于患者利益的服务决策，即不同的支付方式对何种健康状况的患者更有利。

1.4论文的结构框架

本研究采用经济学实验的方法来研究支付方式对医生行为的影响。本研究所遵循的逻辑思路为：梳理本研究所需理论，在总结研究现状的基础上提出本研究所要解决的问题，对实验所得数据资料进行分析，最终解决研究问题。本研究将从理论基础与文献综述、研究方法、研究结果与分析、讨论与政策建议四个部分展开论述，参见下图本文的具体研究结构安排如下：

（1）理论基础与文献综述（第二章）。理论基础部分先梳理了本研究所需要的一般理论支持，如信息不对称理论、委托代理理论等；同时对本研究的研究设计所需要的理论进行了详细阐述。文献综述部分首先对医疗保险供方的支付方式进行了综述，尤其是本研究所采用的按人头付费及按服务项目付费这两种支付方式的含义、特点及优缺点进行了综述；其次，对支付方式对医生行为影响的现有研究进行了总结和归纳；第三，对实验经济学进行了介绍，并且综述了其在卫生经济领域的应用，尤其是在研究支付方式对医生行为影响这一问题上的应用与研究。

（2）研究方法（第三章）。首先，本部分对本研究的实验设计，包括受试对象的招募、实验室设计、实验工具、实验过程、实验参数等进行了详细的阐述。其次，对本研究所采用的资料分析方法进行了阐述，具体包括非参数检验、有序结果模型及二值结果模型等。

（3）研究结果与分析（第四、五、六章）。本部分根据实验所得数据资料从卫生服务量、患者效益、医生净收益等三个方面分别对按服务项目付费、按人头付费的支付方式对医生行为的影响进行了分析，并对两者进行比较。

（4）讨论与政策建议（第七章）。讨论部分分为两个方面：一是对本研究所釆用的经济学实验的研究方法从受试对象招募、实验工具、实验参数等方面进行了讨论；二是对主要研究结果进行讨论。最后在对研究结果进行总结后提出相应的政策建议。

理论基础与文献综述

（第二章）

第二章理论基础与文献综述

2.1理论基础

2.1.1委托代理关系及信息不对称

（1）委托代理关系

二十世纪七十年代由罗斯、詹森和梅克林提出了委托代理理论（Principal-agent Theory）,建立在非对称信息的基础上，是对契约理论的发展。罗斯指出若代理人代表委托人的利益并行使一定的决策权，这就产生了委托代理关系MR】。詹森、梅克林将委托代理关系定义为行为主体人（委托人）按照某种隐含或者明示的契约，雇佣另外的行为主体（代理人）为其提供所需要的服务，并授予代理人从事某项活动的自主决策权，委托人根据代理人提供的服务数量及质量支付其相应的薪酬［列。米尔里斯等认为这是在交易过程中为协调委托人和代理人双方利益关系的一种经济利益关系［旳。美国经济学家伯利和米恩斯对委托代理关系做了进一步的研究指出，由于委托人与代理人在责任与激励上的信息不对称可能会导致当两者利益冲突时，代理人会背离委托人的利益而发生逆向选择和道德风险等机会主义行为，从而产生代理人成本问题［旳。也就是说这种合约关系激励代理人釆取适当的行为实现委托人效用最大化的同时也实现自身效用的最大化，但在信息不对称的情况下，如果没有有效的机制进行约束，那么代理人极有可能为了自身利益而损害委托人的利益［53^57］0在这一关系中，委托人是信息的劣势方，是机制的设计者；而代理人是信息的优势方，是机制的接受者。按照信息不对称发生的时间可分为道德风险模型（事后）及逆向选择模型（事前）［58］o在非对称信息下，当委托人与代理人发生利益冲突时，如何设计最优契约是委托代理理论研究的主要内容 t58］o在卫生服务市场上，患者作为委托人，将对自身疾病治疗的决策权委托给医疗服务的提供方即医生，这就构成了医疗卫生服务市场上的委托代理关系。

（2）信息不对称

在社会的经济、政治活动中，因某些社会成员拥有其他社会成员无法拥有的信息而导致信息不对称，亦是导致卫生服务市场失灵的重要原因。价格调节是市场经济有效运行的重要手段，但是价格调节是建立在完全信息基础上的，即消费者和生产者都拥有能做出最优决策所需要的一切信息。消费者根据自己掌握的消费偏好及商品的价格、性能、质量等做出最优决策；生产者也根据所掌握的技术、生产要素的价格及其生产能力、所生产产品的价格等做出最优的生产决策。但在医疗卫生服务市场上，利益相关者（医疗卫生服务的供方、患者、卫生服务机构、筹资机构及管制者）相互之间信息的不对称，造成了卫生服务市场的失灵［呵。当前，医疗服务市场上的信息不对称主要是指医疗保险的被保险人与保险提供者之间，以及医患双方之间的信息不对称［说。医患双方的信息不对称构成了本研究实验设计的基础理论之一。

医患关系中，由于患者受限于医学专业知识及自身的信息搜寻、处理和理解能力，处于劣势地位，影响了患者接受医疗服务与否、接受医疗服务数量的消费决策，这就使得患者只能依赖服从于医生对其健康状况的诊疗与判断。医患双方信息不对称主要分为两种情况：一是患者不清楚与医疗服务效果或者质量相关的信息，二是患者不清楚关于自身所患疾病的严重程度及发病机制的信息［刖。前者主要是因为患者不了解医疗服务提供者的医疗技术水平和医德水平而难以选择最适合自己的医生或者医院。后者主要是由于医学知识的专业性和复杂性导致患者对自身所患疾病的情况没有充分的了解，也不清楚接受诊断治疗带来的健康效益，最终导致患者不清楚应该接受何种类型或者多少数量的医疗卫生服务⑹］。医患关系中，医生有双重身份，既是医疗服务的提供者，又是患者的代理人，医生可以依靠所掌握的专业医学知识，借助一定的诊疗手段，了解到患者的健康状况及所需要的治疗。而患者却只能依赖于医生的诊断和治疗，因此医生有影响患者对医疗卫生服务需求的能力，使得医生有机会增加患者对根本不需要的医疗卫生服务的需求量〔何，而患者却是难以察觉和约束。

2JL2供方诱导需求

（1）供方诱导需求

早期的学者认为供给诱导需求或医生诱导需求指的是…定价格水平条件下，医生改变患者的医疗需求，在不降低医疗服务的价格的前提下影响患者增加对医疗服务的利用；或者伴随着越来越多的医生进入医疗服务市场，使得患者对医疗的需求降低，为了提高患者的需求，医生会给出欺骗性的推荐。McGuire和Fuchs认为医疗服务市场的信息不对称使得供方有机会影响患者对卫生服务的需求量，医生利用患者自身健康状况的不了解而诱导需求，当此需求量与完全信息条件下的最优消费量不一致的时候，就产生了不合理的诱导需求【62,63,64,65,66］,此解释被人多数学者认可和接受。当医生为追求自身利益的最大化，利用“信息差距”影响患者需求，滥用医患之间的委托代理关系，就会导致患者做出对医疗卫生服务的需求背离自身利益最大化的决策，这就是供给者诱导需求，它强调了医疗卫生服务的供给者所提供的服务背离了患者利益的最大化⑹］。但有研究者认为部分诱导需求的行为可以为患者提供更多的信息，属于良性诱导，只有提供错误的、不适合患者的信息及导致患者消费过多医疗卫生服务的行为属于恶性诱导，导致了不完全信息的代理问题，且由此产生的额外成本除了直接的货币成本外，还应包括医生自身消耗的时间成本以及心理成本等阴。McGuire把卫生市场视为垄断竞争市场，因医生医德和医术的差异导致每个医生提供的卫生服务也存在差异，即产品差异化，在对比了医生在有、无医疗保险情况下行为发现，即使是在医生不能自由定价的医疗保险市场中医生仍然具有决定医疗服务消费数量的能力。综上所述可知，医疗服务市场上的供给诱导需求需有三个条件：医患双方信息不对称是产生诱导需求的前提条件；医疗市场上的医生作为“理性人”，追求自身收入或净收益的最大化是产生的动机；医生通过不合理的影响来改变患者利用医疗卫生服务的数量，而不是通过配给来设定提供的卫生服务量㈣。

(2)医疗服务供方的道德风险

道德风险是指人们为了自己行为的收益将成本转嫁给他人，给别人带来损失的可能性［69】，在八十年代，西方经济学家认为道德风险是指从事经济活动的人为了追求效用最大化而做出不利于他人利益的行为㈤医疗保险市场上的道德风险分为医疗卫生服务的供方和需方的道德风险，主要表现为供方的过度提供医疗卫生服务和需方的过度索取医疗卫生服务，因此导致了医疗卫生费用的不合理增长、医疗卫生资源的过度消耗和使用的低效率，即医疗卫生服务的边际成本高于边际收益。本文主要研究的是医疗卫生服务供方的道德风险第三方付费”是产生道德风险的根本原因，疾病治疗的不确定为其产生提供了条件。不同的医生由于自身能力及其他个人因素的影响导致对患者的疾病所提供的医疗服务存在差异。医生效用与所提供的卫生服务数量呈正相关的关系，为了追求自身利益，医生可能会选择实现自己利益最大化的诊疗方案，诱导患者增加对医疗服务的需求量。与此同时，医生为了最大限度的减少医疗事故风险，建议患者做昂贵的或其他不必要的检查［7%

2.1.3支付方式对医生行为的激励机理

McGuire等人将医生的净收益函数〔旳可以表示为下面的式子：

“n ［B(g,LJ—玛］［R+(% — C)g］式 2-1

上式中兀表示总净收益，〃表示患者数量，取决于医生的主观努力程度-和服务数量g,殆表示患者的自付费用，［B(g,L』一兔］表示患者的期望净效益，R表示固定的人头支付部分，农表示医疗卫生服务的价格，C表示每单位医疗服务的边际成本，也可假定为医疗服务的平均成本。纯正的按服务项目付费可能会激励医生通过增加服务数量来达到增加收入的目的。医疗保险使得边际成本C大于环使得患者过度利用医疗卫生服务。因此，通过不断增加按人头付费的比例，降低医疗卫生服务的价格来降低按服务项目付费的比例，可以减少过度利用的现象。医疗服务的质量与医生的主观努力程度和医学技术水平相关，信息不对称可能导致医生付出的主观努力不足，进而造成医疗质量的下降 ⑺】。

2.1.4实验参数设计的理论基础

自Arrow1"］在医疗服务市场不确定性的分析中指出追求自身利益最大化并不是供方提供卫生服务量的唯一动机，其决策同时受到患者效益和成本影响的假设后，医生对患者效益的考虑来源于希波克拉底誓言这一职业道德对医生行为带来的影响，这也成为早期卫生经济领域研究最优支付机制的先决假设。而将患者效益引入医生效用模型始于 1986年Ellis和McGuire1741的对预付制的研究,Ellis和McGuire将医生的效用函数定义为医生从提供g个单位的服务中所获得的净收益册)与患者从q中获得的健康效益B(g) 的函数，即巩@)= 丑(°),见图2・1。其中患者被定义为完全被保险人，这就意味着患者效益B(g)相当于患者从医疗服务中获得的消费者剩余，并在7处达到最大值。

图2-1医生效用的无差异曲线图El

Ellis和McGuire对预付制下医生对成本共担的应对行为建立了模型。模型中包括三个角色：一个是患者，假设其为完全被保险人，并接受医生的治疗处方；一个是医生, 是为患者制定诊疗方案的决策制定者；以及医院。医生和医院都被假设为患者医疗服务

的提供者。本文将从患者、医生和医院三个方面对Ellis和McGuire的模型进行阐述。

(1)患者

将患者从单个疗程的诊疗中所获得总的效益定义为B(q,s\ q表示患者从医院所获得卫生服务数量，例如食宿，X射线检查等；£表示的是医生的投入。为简化分析，此处将忽略医生的投入与医院服务之间任何可能的替代性和互补性，只假设医生对患者一个疗程治疗的投入是固定不变的◎因此我们可以将患者单个疗程所获得的总的效益简化为B(g),边际效益则表示为b(q),如下图2-2所示，患者总的效益被假设为在接受某个服务提供量了的时候达到最大值，而在这个点之后，患者总的效益则是下降的。下降的原因是在厂之后，患者所获得服务的时间和价格成本会大幅度升高，以及如果继续在医院治疗意味着感染传染病及医源性感染的风险会大幅度增加。为研究的方便，将患者从诊疗中所获得的效益用金钱来衡量，并假设一个患者从治疗中所获得总的效益等于从治疗中所获得的总的社会福利。此模型假定患者是完全被动的接受医生提供的卫生服务，愿意接受医院提供的卫生服务所带来的效益。

图2・2单个患者的效益函数图[74]

(2)医院

医院的净收益兀⑷可以表示为等式2-2：

h(<?) = R(g) - C(q) 等式 2-2

由上述等式中可知医院的净收益等于医院的收入R(g)减去医院所提供医疗卫生服务数量q所产生的成本C(q)。医院的收入R(g)由支付方式所决定，医院成本C(g)由医院所提供的卫生服务量所决定，医疗服务所产生的边际成本可表示为c(g),通常情况下，医

院的治疗成本将被视为是线性的，因此医院的总成本为成本与所提供卫生服务数量的乘积。

(3)医生

医生被假设为对医院的净收益及患者的健康效益都感兴趣。那么医生的效用函数可以表示为U(jr(g),B(g)),假设医院的净收益是正数，且患者的健康效益在/处达到最大值，那么医生的无差异曲线将如下图2・1所示。此无差异曲线的形状是由医生对医院净收益与患者从治疗中所获得健康效益的权衡或者说偏好所决定的。对于一个追求效用最

大化的医生来说，其一阶导数下的最优条件可以表示为下面的等式2-3：

那么由此可得医生的净收益和所提供卫生服务数量的边际替代率可以表示为下面的等

式24

等式2-4

等式中MRS诉g可能由净收益兀和提供的服务数量g所决定，它等于医生在一单位货币的医院净收益和一单位货币的患者效益权衡的权重值。a可以被视为医生作为患者的代理人，考虑患者效益程度的指数。当a大于0的时候说明医生认为相对于医院的净收益，给患者带来的健康效益更重要。当0<«<1的时候，说明医生考虑到了患者的健康效益，但是患者的福利仍然不如医院的经济收入重要。当a无限趋近于0的时候，说明医生毫不关心患者的效益，此时的无差异曲线是一条水平线。当a等于1的时候，医生可以被视为“完全代理人”，意味着医生认为一单位货币给患者带来的健康效益的价值等于一单位货币给医院带来的净收益的价值，且此时医院的无差异曲线的斜率等于负的患者边际效益。

(4)基于成本的支付方式下的医生行为

一个理想化的基于成本的补偿系统，收入函数应与成本函数相等，见等式2-5：

琥町== 0 等式 2-5

若制勿=0,那么在这一支付系统下，努力实现最大化效用的医生会选择能使dR/dq=0 的医疗服务数量q,此医疗服务数量可以最大化患者的效益。在基于成本的支付系统中，医生会尽量照顾完全被保险患者的医疗需求。只要。是正数，那么医生就会为患者的健康效益考虑。在这一补偿系统中，医院的净收益始终为0,如果从提供的服务中产生的收入实际上超过边际成本，那么医院可能会通过增加最优服务数量q以外的服务来增加净收益。在这种情况下，医生可能会推荐或者提供多于患者可以获得最大化健康效益的服务数量。

(5)预付制下的医生行为

在完全预付的支付系统中，医院从为每个患者提供的给定服务中所获得的收入是一个固定的常数«,且不受所提供卫生服务数量q的影响。

R⑷=a 等式2-6

a - Cfq) 等式 2-7

求效用最大化的等式2的一阶导数，联合等式3中a的定义，可以得出等式2・8： ab(qr) = c(g) 等式 2-8

为了方便起见，把治疗的边际成本定义为一个常数，那么可以得到等式2-9：

= c 等式 2-9

医院为医生提供所选择的卫生服务数量。由下图厶3可知，医生效用的最大化服从于每单位服务以c的比率下降的收入函数。较高的收入函数线会经过原供给点(/ 0),此时预付的数量等于C qt服务数量/表示的是此时医生无差异曲线的斜率等于边际成本。

(6)完全代理人与不完全代理人

在预付制系统下，医院承担所有医疗服务产生的边际成本及患者的边际效益。若做出有效的服务数量决策，那么医生必须同时考虑到治疗的边际成本和边际效益。当 MRS^ a=\时，意味着此时医生认为一单位货币给患者带来的效益的价值等于一单位货币给医院带来的净收益的价值。由等式8可以看出，当°=1时，医生为完全代理人，意味着边际成本等于边际效益。如果支付方为了覆盖服务成本设置的预付标准cq.此时医院将会盈利。如果服务提供量下降到新的预付额则变成c/,可见图2-3,如果减少支付到这一供给水平，激励医生减少卫生服务的提供量，就意味着需要把医院从预付制系统中的收入转移给患者和支付方。若医生的偏好中包含收入效应，那么此无差异曲线将不会垂直于其他的无差异曲线。预付的金额将会(通过改变影响到卫生服务数量的提供。而这些针对有效供给进行的调整所带来的效益都将转移到支付者和患者身上。

值得注意的是，医疗保健系统为降低成本而进行结构调整时，患者利益将经受损失。医院在医疗服务系统中扮演着关键的角色，为实现医疗服务中关键资源的互补提供可能。在医生提供的服务供过于求的大背景下，医院在引导医生遵循医院设置标准方面起着非常重要的作用。但这并不意味着这些减少的卫生服务量都是浪费性的或者无用的医疗服务。在上述模型中，医院的经济利益将会影响医生对医疗服务决策的制定。当a 小于1的时候，附在医院净收益上的权重比附在患者效益上的权重要大的多。在一些极端的情况下，医生会作为医院盈利的工具，只给患者提供最少的服务数量以最大化医院的收益。一般情况下会假设a在0和1之间，这就意味着医生为不完全的代理人，对医院的净收益更感兴趣。这种状况下医生只提供少量的医疗卫生服务量。这就是预付制下不足的卫生服务提供量出现的理论原因。

2.2文献综述

2.2.1医疗保险供方的费用支付方式

2.2.1.1医疗保险费用支付方式概述

医疗保险费用支付方式指的是医疗保险基金的管理部门对医疗服务提供方和医疗保险参加方的医药卫生费用进行支付的途径和方法，包括对医疗服务供方的支付和对医疗服务需方的支付［珂。如何对筹集的资金进行分配和使用，尤其对医疗卫生服务的提供方而言，如何对卫生服务提供方提供卫生服务所消耗的卫生资源进行补偿，即支付的问题，是卫生经济学领域研究的重要内容。对于医疗卫生服务的提供方而言，支付是对其补偿的一种形式，更是重要的经济激励手段之一，在医疗卫生资源一定的情况下是激励医疗卫生服务的供方合理提供卫生服务行为和需方合理使用医疗卫生资源行为的有效工具〔旳。

支付方式的种类众多，且具有多重属性［列。其属性有事后支付还是事先支付、财政风险是由付费者承担还是卫生服务的提供者承担、支付单元及支付时间等。根据支付方式的属性，可对各种不同的支付方式进行定义与分类：根据支付单元，支付方式可分为按人头付费(Capitation)＞按服务项目付费(Fee-for-service)^按住院床日付费(Fee for bed-day)等;根据支付时间，可将支付方式分为事后支付和事前支付；按照支付水平的设置时间和支付价格，支付方式可分为后付制与预付制。当前，常见的针对卫生服务供方的支付方式有按服务项目付费、按病种支付(Disease payment)＞按床日付费、按人头付费、总额预算(Global budge)与按绩效支付(pay for performance)等。而对医疗服务供方的支付方式又包括医疗卫生服务人员及各级各类医疗机构进行支付的方式:对医务人员支付的方式有按服务项目付费、按人头付费、工资加奖金等；对医疗机构的支付方式有按住院人次、按住院天数、条目预算、总额预算、按服务项目付费、按病种支付及按人头付费。

本文中所指的支付方式都是针对医疗服务供方的支付方式。本研究选取我国应用最广泛最普遍的两种支付方式按人头付费和按服务项目付费作为实验场景进行研究。 2.2.1.2医疗保险费用支付方式与医疗卫生服务体系

第一，医疗保险支付方式与卫生资源的配置。长期以来，由于我国的城乡二元结构致使社会经济发展不平衡的同时也造成了医疗卫生资源的配置不合理。近年来，大量非公立医疗卫生机构迅速进入医疗卫生服务市场，医疗卫生服务体系的组织结构更加复杂化和多元化【7讥如何充分发挥支付方式在医疗卫生资源配置中的重要作用，有研究卩6］认为应充分发挥支付方式在调配医疗卫生资源方面的重要作用，医疗卫生资源应向预防保健和社区卫生服务，预算重点应该向乡村及郊区倾斜，统筹城乡协调发展，提高医疗卫生资源在地区及人群间的利用及分配的公平性。有研究〔77］通过比较分析三种支付方式下的医疗费用及平均住院日得出医保支付方式将影响医疗卫生资源的配置。韩胜昔和叶露等人［7可认为单一的医疗保险支付方式无法实现合理配置医疗卫生资源的作用，支付方式改革的同时应保证相关配套制度的跟进，扬长避短，保留综合优势。

第二，医疗保险支付方式与医疗费用控制。刘石柱等人［7刃认为要控制医疗费用要选择合理的支付方式。余廉和庞玉芳等人㈣指出后付制容易激励医疗服务供方提供的过量的卫生服务，加大了对医疗费用控制的难度。符桂林等人⑻］研究发现单一的医疗保险支付方式无法有效的控制医疗费用，需多种支付方式综合进行运用，摒弃劣势，优势互补。张小英［网分析了医疗卫生费用增长的原因后认为多元化的支付方式有利于控制不合理的医疗费用。

第三，医疗保险支付方式与医疗质量。孟庆跃［均指出医疗保险支付方式改革的目标应以保证医疗质量为前提，否则就不是成功的。有学者国少】认为支付方式的改革应考虑保证医疗质量，积极探索混合的医保支付方式，合理引导医疗服务供方的行为。但支付方式对医疗质量的影响尚未得到一致的结果［陶。栗成强和代涛［旳支付方式对医疗服务的质量有影响,但这种影响是正面影响还是负面影响尚需要结合病种及实施条件做一进步的研究判断。国外有研究凹］认为只要医生具备良好的职业道德，支付方式就不会影响医疗质量。

第四，医疗保险支付方式与医生行为。尽管国内外有大量关于此问题的研究但尚未得到一致的结论。本部分作为本研究的关键点，将在本章节的2.2.2部分进行详细的阐述。

2・2・1・3按人头付费(Capitation)

(1)基本概念及特点

按人头付费可理解为宏观和微观两个层次〔8忙在宏观层次上，Rice和Smith等人【8刃将按人头付费定义为某些国家战略性卫生资源的一种配置工具，具体指基于大人群的卫生保健服务需求，国家将卫生基金分配给医疗保险机构或筹资机构，用于支付某些类人群的某类服务。当今国际上越来越多的国家将此系统作为国家配置卫生资源的一种工具，把医疗卫生资源向初级卫生保健、疾病管理及健康促进等方向转移【旳。在微观层次上，按人头付费属于预付制，是指买方或医疗保险机构根据某段特定的时间(年/季度/月)、服务范围内的人口数及其人口学经济学特征、发病率、平均医疗卫生费用等计算出人均定额标准，并结合该医疗卫生服务机构的收支状况，以收定支来确定该医疗机构的年度总额预付额度，预先向医疗服务的提供方支付一部分固定的医疗服务费用，医疗服务的提供方负责提供规定范围内的医疗卫生服务，不再另行收费，自负盈亏。这种支付方式是一种“按年预付，年终考核，结余奖励，超支分担”的支付模式，是一定时期及一定人口规模的医疗费用包干制［弘9铁下面我们用图2/来具体分析这一支付方式下的收支变动情况［删。图中横轴为医疗服务提供数量，纵轴表示医疗服务机构在此支付方式下收取的费用，变动成本表示为C,固定成本表示为A。假定医疗服务机构在该支付方式下收取的费用为Yo,且医疗服务数量控制在Xo点以内，那么此时医疗机构就是盈利的，盈利额为面积Mio若在此基础上不断的增加服务的人数，使得支付方式的费用收取额达到Yi且医疗服务数量控制在X］以内，那么此时医疗机构仍然是盈利的，且盈利增加量为面积M2。表明在服务成本以内，人头数的增加会使医疗机构的盈利也增加，这便激励医疗机构为更多的人提供服务，使卫生资源流向预防类服务。但当Yo 保持不变，若医疗服务数量由X。增加到Xi时，此时便会亏损，亏损额为面积N,这表明按人头付费的支付方式下，医疗服务机构的收入与医疗服务的数量成反比，越多的服务提供数量意味着越低的收入，甚至亏损。这会激励医疗服务机构尽可能的降低费用，可能导致医疗服务量的不足提供。

图2-4 按人头付费下的财务收支变动图阿

按人头付费有以下四个特点［1M95］：第一，医院和医疗保险机构依据覆盖范围内的人口学状况、社会经济状况、往年的医院服务质量、人均卫生资源消耗量计算出预付总额；第二，医疗保险机构将会对医疗服务供方的服务质量(例如调查就诊患者对医院的投诉情况或者参保人员的健康状况)进行监测评估，且把医院的医疗服务质量视为估计预付总额的参数；第三，医疗服务的供方自负盈亏，结余由医疗服务机构或服务提供方进行自由的支配，意味着将支付方的部分经济风险转移给了医疗服务的提供方；第四，医疗服务机构将规定每位医生服务的人口数量，医生的收入与当期的医疗服务费用为负相关。

(2)测算方法

按人头付费的测算方法有六步［9叫第一步为确定基金总量。方法有由上到下的资金分配、由下到上的成本核算，亦或是将两者相结合。在一些低收入及中收入国家，资金总量受到国家及当地现行卫生政策的影响而导致难以提前确定具体的总量。一般的做法是基于历史数据及现行的卫生政策进行预测与估计。为保证预算的中性，基础按人头费率的人群期望数应与支付系统里所纳入的人数总和相等。第二步为定义服务包。服务包应反映得出本地供方的服务提供能力以及资金可以覆盖的范围，确保可以优先提供的服务项目，明确的定义自付比例以及补偿范围。公立及私立的供方，若有能力提供服务包内的服务项目，则可纳入支付体系内。某些机构及地区可因地制宜的发展服务包内的服务项目，即在符合当地政府相关政策规定的基础上，根据卫生服务供方的医疗设备和服务能力提供或者扩展多于基础服务包的服务项目O第三步是基础按人头费率的计算。基础按人头费率为某类服务项目的总资金额除以该时期的总人口数量。第四，计算风险校正系数。针对不同的个人卫生服务需求以及(或者)不同成本的基础上对支付金额进行设计与分类，以达到减少逆向选择，合理补偿卫生服务供方提供的服务项目及维护卫生财政稳定等目标。风险校正系数包括两类，一类是社会经济学、人口学特征等的非服务相关及，一类是药物、诊断以及服务利用等的服务相关。通常利用回归模型来确定与风险校正相关的变量及模型的估计邸I,风险校正在国家和地区间存在很大差异且效果也非常有限［弧96,97］。第五步建立信息数据库。建立包括纳入人口的社会经济学以及人口学特征、服务项目利用及供方相关信息在内的数据库。第六步为供方按人头预算的测算。供方的按人头预算可以分为未经过风险校正的预算及经风险校正的预算两种。前者可以计算为所纳入的人头数与基础按人头费率的乘积。后者可以计算为某人群纳入人口数、该人群的校正系数、基础按人头费率的乘积，将所有人群的乘积进行加和则可以得到总的经过风险校正的预算［幻。

(3)优缺点

按人头付费这一支付方式的优点有以下四个方面［9839］：第一，可以激励医疗服务的供方增强控制医疗费用意识和经济意识，选择成本相对较低的治疗方案，降低服务成本, 控制供方过度提供医疗卫生服务的行为，减少医疗卫生资源的过度利用；第二，有利于激励医疗服务的供方为了减少服务范围内相关疾病的发病率而积极主动的开展健康教育、预防保健类的工作，早发现潜在的疾病以减少未来的工作量，促进由治疗为主的医疗模式向预防为主的医疗模式转变；第三，有利于保障医疗保险基金的收支平衡；第四，有利于强化供方的内部管理及促进医疗卫生资源的合理利用。

这一支付方式的缺点有：第一，可能激励医疗服务的提供者为控制医疗费用而少提供或者不足的提供必要的医疗服务数量，医疗服务质量无法得到保证；第二，可能激励供方选择病情较轻或健康状况较好的病患，减少高精尖的医疗技术的使用，推诿或拒绝危重症病患，将不需要转诊的患者转诊，而导致医疗服务需方的就医等待现象，加重了患者“看病难'‘的情况，激化了医患矛盾；第二，致使医疗服务的提供方缺乏改善和提高医疗技术水平的积极性［的叽叽M2］；第三，若服务范围内的注册人口经常变动，人口流动性强，则供方不愿多提供预防性的服务，以防止其提供的预防服务节省了其他地区医疗结构的治疗成本；第四，供方对于像疾病筛查等成本较高的预防性服务的提供缺乏积极性［心】；第五，在此支付方式下实行的是定点医疗，从而限制了患者对医疗服务机构的选择权，加上在合同期内需方无法自由的更换医疗服务机构，也不利于供方间的相互竞争［勿。

2.2.1.4 按服务项目付费(Fee-for-service)

(1)基本概念

按服务项目付费是一种应用最广泛，无风险共担，比较传统的后付制支付方式。它是在对医疗卫生服务中的各项服务项目进行单项价格制定的基础上，按照医疗卫生服务机构实际提供给被保险人的医疗服务项目数量来计算医疗保险机构应补偿的医疗总费用〔⑴铁在这种支付方式下，医疗总费用可以表达为公式：K=pq，其中P表示某项医疗卫生服务的单价，g表示实际发生的医疗服务数量，由公式可知，服务的供方为患者提供的医疗服务数量越多，价格越贵，则收入就越高［1°役该支付方式最大的特点是如果医疗服务机构提供给患者的医疗服务项目越多，则医疗保险基金的支出就越大〔I04】。理论上来说按服务项目付费激励供方为获得更多的收益而出现供方诱导需求的现象，从而导致不合理的医疗费用的过快增长。根据下图2-5可知〔I"】，医疗设备及医疗服务场所是医疗机构作为医疗服务提供方所必须要具备的，这就产生了医疗机构的固定成本A, 当医疗服务供方向被保险人提供服务后则会产生变动成本C,且随着医疗服务数量的增加变动成本也随之增加。收入线B是指保险机构根据服务数量向医疗服务的供方支付费用。由此可知当供方提供的服务量为X。时收入等于成本，且此时供方的净收益为零, 当服务量超过X。时，则意味着随着服务数量的增加，供方的收入也不断的增加，呈正相关。

图2-5按服务项目付费财务收支变动图【呃

(2)优缺点

按服务项目付费的优点比较鲜明【I。?皿109,叫1小叫首先，比较容易满足患者的医疗保险需求，为患者提供高质量的医疗卫生服务；其次，操作程序简单直观，需要的配套条件少，适用范围非常广泛；第三，因医疗卫生服务的提供数量与医疗机构和医生的收入直接关联，所以为了吸引更多的患者前来就医，医疗机构及医生就会积极的改善医疗服务的条件，医生改善服务态度和提高专业技能的积极性较高，调动了供方的积极性; 第四，有利于促进服务项目的不断更新及先进医学科技成果的使用。

按服务项目付费的缺点也很突出：第一，其最大的不足之处为可能会引起供方诱导需求的现象［MM"116,117］,其原因在于服务供方提供的卫生服务数量越多，能获得基金补就偿就越高，医院的收益则越大。为追求自身经济利益最大化，医疗机构和医生就会开大处方，延长住院时间，增加检查、治疗等服务项目，从而导致了不合理的医疗费用的大幅度增长；第二，管理成本较高，此付费方式需要对医疗服务项目进行科学合理的定价，因此医疗保险机构的审核工作量大〔“叫第三，医疗机构为了追求高净收益，片面引进高级尖端的医学技术，购买先进的检测仪器,造成高新技术及设备的过度配置, 同时推销高价药物，严重浪费了卫生资源。忽视了对多发病和常见病的防治，与疾病预防为主的原则背道而驰〔119】；第四，导致医疗服务机构缺乏成本意识，医疗费用难以控制［12叭

(3)与按人头付费的比较

对本研究所纳入的两种支付方式，从医疗费用、服务质量、效率、承担风险、可及性、

管理难度对按人头付费和按服务项目付费进行比较，详情参见下表2-1 o

表2-1 按服务项目付费与按人头付费的比较〔I】

支付方式可及性服务质量效率医疗费用管理难度承担风险

按服务项目付费好好低差高购买者

按人头付费一般一般高好高提供者

222支付方式对医生行为的影响

在医疗服务市场上，医疗服务的供方与医疗服务需方之间存在着委托■代理关系。

假如医生扮演的是“完美代理人”的角色，那么此时医生将会作出对患者健康和利益最有利的医疗服务决策，此时医生所关注的是患者的利益而不是自身偏好，这符合医学伦理道德的要求。然而医生作为“经济人”，逐利是其理性行为，当委托人利益和自身利益发生博弈时，医生通常会更加注重自己的利益而偏离“完美代理人加之信息不对称、疾病治疗的不确定性等原因，医生为了追求自身利益就会滥用这种代理关系，导致医生诱导需求的现象。为管制医生诱导需求的现象，各国设计了旨在实现医疗资源使用的最大效率的医疗保险制度，最佳的数量和质量是保险人所要达到的最佳目标。然而医生行为的本性和特性却与医疗保险制度的目标相违背，且两者的矛盾是原发性的矛盾，若任凭医生不合理的逐利行为释放，不仅会牺牲人民的健康权益，而且会导致医疗资源使用的无效率。因此应按照社会发展进步的目标，通过制度干预如支付方式等来对医生不合理的逐利行为进行矫正和正向干预"I。然而，尽管关于支付方式对医生行为的影响这一议题在国内外均有大量研究，但支付方式是否对医生行为产生影响仍然存在争议。

大多数研究认为支付方式作为调控医疗服务供方行为的有效手段，供方的服务行为产生了影响。在国外，有理论研究［同分析得出按服务项目付费较容易导致医生卫生服务量的增加，至少在某种程度上反映出提供了不必要的医疗卫生服务，而按人头付费则会激励医生尽量减少卫生服务量，甚至是一些必需的医疗卫生服务。Howard Bamum> Joseph Kutzin等人的研究凹中得出按人头付费驱使供方在选择低风险患病人群的同时，也使得供方减少卫生服务量的提供以降低卫生服务的成本，增加自身收入；而按服务项目付费则会产生供方引导需求，激励医生过度的提供医疗卫生服务。美国有研究【2°］显示，在控制了患者的年龄、性别、入组时间和前期的卫生服务状况等混杂因素后，按人头付费与按服务项目付费相比，初级保健就诊率有所增加，但住院次数却有所下降。 Gosden和Pedersen等人研究⑵］得出在按服务项目付费的支付方式下，薪酬对医生行为的激励比按人头付费要更显著。Robertson和Kesselheim等人研究⑷发现，按服务项目付费可能会激励医生向患者提供较多的医疗卫生服务，而按人头付费则会导致医生不足的医疗卫生服务。Gosden和Forland等的研究㈡］得出支付方式对医生的行为产生影响，且按服务项目付费比按人头付费使得医生提供更多的卫生服务量，按服务项目付费会产生更多的患者就诊次数。Pauly通过理论分析【2勺得出按人头付费会减少医疗卫生服务的提供量。Ellis和McGuire等人的理论研究药初得出按服务项目付费激励医生提供过量的卫生服务，而按人头付费则导致医疗卫生服务的不足提供。Blomqvist研究旳得出按人头付费导致必要的医疗卫生服务的不足提供。有研究认为按人头付费也会引起“撇奶油”现象冏。Tufano等人通过对医生及管理人员进行访谈研究发现支付方式显著的影响医生行为。有研究卩°】通过对丹麦的265名全科医生进行随访发现相比一次性付费的支付方式，在以按服务项目付费作为补充的按人头付费这一混合支付方式下，卫生服务提供量有所增加，转诊数量有所降低。挪威学者⑶】通过对挪威医生的转诊决策进行分析得出按人头付费可能导致了转诊数量的增加。Dumont等人［珂通过自然实验研究得出由按服务项目付费转变为混合支付方式后，医生提供的卫生服务量有所下降，就诊时间有所增加。有研究⑴］通过随机对照试验研究得出按服务项目付费下的就诊频率高于按人头付费，且按人头付费激励医生控制所提供的卫生服务数量。

在国内，张翠华、贺加等［珂通过实证研究得出，按服务项目付费比较容易引起卫生服务量的增加且在一定程度提供了不必要的卫生服务，而按人头付费会使医生减少卫生服务量，甚至会减少一些必需的医疗服务的提供，出现“撇奶油”的现象，选择病情较轻的患者。王小万、杨莉［2°］根据经济学原理，运用系统评价的方法得出，按项目付费可能会激励医生为增加自身收入而过多提供卫生服务数量，通过减少工作时间及成本来实现成本与收益差距的最大化；按人头支付则激励医生为降低治疗风险及成本而去选择低危患者。魏聪【羽从引致需求的角度对医生行为的经济学进行了综述研究得出支付方式变化会对医生行为产生影响，但主要是替代效应和收入效应之间相互博弈的结果。魏来和唐文熙等人［殉研究发现支付方式通过经济激励作用于医生行为。王峦、荆丽梅等人卩刀认为支付方式会影响医疗卫生机构及其医务工作人员的经济收入进而对医生行为起到调节控制的作用。李一平〔珂结合镇江六次支付方式的改革，分析了不同支付方式对供方行为的影响后得出混合型的支付方式对医生行为有一定的控制作用。王木㈤］研究得出按服务项目付费与总额预付或薪酬支付方式相比，会激励医生提供较多的卫生服务。

尽管上述众多研究显示支付方式对医生提供卫生服务的行为产生影响，但仍有部分研究认为二者之间并没有明显的关系。在国外，有研究支付方式与医生提供卫生服务的行为关联不显著㈤的。Hutchinson等人在研究中未发现在按人头付费和按服务项目付费模式下卫生服务利用率差异陀1。Hurley等人［⑹的研究也未找到明显的证据说明加拿大医生医疗卫生服务的提供和薪酬激励的关系。Grytten和Sorensen［44］在对患者和医生的 -般特征进行控制后得出支付方式对医生服务行为的影响非常小。在国内，魏周阳等人［呦通过综述研究得出单一的支付方式对医生行为的影响不显著。

综上所述，就支付方式对医生行为影响这一问题上，先前的研究多采用系统综述、实证研究等研究方法，但因这些研究方法本身的局限性如因纳入研究的文献在国情及政策背景、方法学设计、判断及结果上存在异质性，研究结果未进行统计学合成，只能对文献进行分组描述等，高质量的研究证据非常有限，最终导致研究结果的普适性受到质疑㈤】。因此支付方式对医生行为的影响需要更多的研究与评价［徊。

近年来，经济学领域的实验研究即实验经济学的应用越来越广泛［47】。经济学实验也在国际卫生经济领域迅速兴起并发展，并广泛应用于医疗保险支付方式对医生行为影响的研究。Hennig-SchrnidtH.等人〔刃设计了可严格控制的经济学实验室，运用经济学实验证明支付方式对医生的行为产生影响，此外，在此基础上又对按绩效付费、混合支付方式等进行了研究［⑵‘122,123,124,125］均得出支付方式对医生的卫生服务提供行为有影响。而在我国却未有研究通过运用严格控制干扰因素的经济学实验的方法来研究支付方式对医生行为的影响。本研究将引进德国实验经济学实验室Hennig-Schmidt H.等人在研究支付方式对医生行为影响，弥补当前国内现有研究的局限性。

2.23实验经济学及其在支付方式对医生行为影响这一问题的应用

223.1实验经济学简介

实验经济学(Experimental Economics)即经济学的实验方法，是指在一个严格控制了某些假设条件的实验环境下，即将博弈规则转换为实验所需的制度和环境，就某一经济现象进行重复的检验、比较，以完善理论，为人们提供决策依据。可分为实验室实验 (Lab Experiment)和现场实验(Field Experiment)□其研究路径可概括为实验设计，相关实验设备的准备及实验步骤，整理和分析数据及解释结果。研究方法主要有模拟与仿真、比较与评估、行为分析及心理研究。且激励在经济学实验的设计中至关重要，受试对象的报酬应与所研究的理论及假设显著相关，以明确解释决策与所得结果之间的关系。鉴于对机会成本的考虑，实验通常选择学生作为受试对象［徊。Douglas D. Davis和 Charles A Holt［49］在《Experimental Economics》一书中所述，经济学可以被观察并为解释市场经济活动而提出经济理论。经济学家通过建立精确的统计模型，设计严格控制的实验环境对市场现象进行模拟实验，对所得统计数据进行评价，可避免变量间的内生效应、不断变化的历史政策背景对研究带来的干扰，有利于某些变量的效应能被独立精确的解释。实验室手段是剔除或者筛选不合理的观点和理论的重要途径之一，实验经济学研究主要是在实验室中进行的，主要依赖于计算机进行模拟或者仿真实验［126」27,12可。

其在方法学上致胜的优势主要在于实验的可控性和可重复性［伺，从而实验结果更具稳健性。实验的可控制性［翎是指研究人员可以控制实验室条件，尤其是对与本研究相关的某些因素进行控制，独立对某些因素或者变量进行研究，确保实验在严格把关的基础上得到更加科学可靠的数据。实验的可重复性［徊是指所设计的实验条件是可以被反复进行复制的，实验过程也可以在其他的实验室重现。

223・2实验经济学在卫生经济领域的应用研究

目前，实验经济学已在信息不对称市场，风险决策市场及决策和博弈、双向拍卖市场等得到广泛的应用，与行为经济学的融合使其应用更加广泛。近年来，经济学实验也在国际卫生经济领域兴起与发展。早在2000年有学者［期就认为将经济学实验运用于卫生经济学领域会带来前所未有的研究效果。

经济学实验在卫生经济领域的研究主要分为对医疗保险需方和医疗服务供方行为的研究，前者主要研究医疗保险需求，后者主要研究费用支付方式对医疗服务供方行为的影响。具体如下：

⑴医疗保险需方的研究

运用经济学实验的方法对医疗保险需方行为的研究以1974年美国联邦政府资助的兰德健康保险实验(Rand Health Insurance Experiment)为代表，这一实验研究了共付医疗保险对医疗服务需求的影响，研究证明了二者密切相关，随着共付比例的增加，就诊和住院率明显下降，医疗费用显著减少，且被保险人的总体健康水平与免费医疗保险相比无显著差异［129330］;在分析了不同年龄组、诊断组及收入水平等情况下仍得岀相同结论［131］。Willard G. Manning与Joseph P. Newhouse等人〔"刀比较传统非实验数据与兰德实验所得数据后得出传统研究方法对医疗保险需求与医疗费用的研究可能忽略了被保险人在购买保险中存在的逆向选择问题。这一研究突显了经济学实验所得数据更加可靠和科学。Stephen T. Parente等人回】运用经济学实验研究了医疗保险新覆盖的两种服务的知晓情况对老年人预防性医疗服务需求的影响。荷兰的Arthur Schram［134］ffi过设计了与实际政策环境极为相似的实验室研究了个人对医疗保险政策的需求。

在我国，早在1987年至1990年卫生部曾与美国的兰德公司合作，运用经济学实验的方法在四川两个县对四万人进行了农村健康保险实验，实验发现，更侧重门诊的补偿方案增加了农民的医疗卫生支出，建议补偿比例的确定应采取“量入为出”的方法卩均。刘一鸣等人［1洌也通过运用经济学实验模拟了农村居民的决策环境，研究信息对小额健康保险投保决策的影响。

(2)医疗服务供方的研究

实验经济学对医疗服务的供方的研究主要是对供方行为研究，对此类问题的研究也多采用可控的实验室实验。

在境外,Iris Kestemich和Heiner Schumacher等人“殉分别运用独裁者博弈和成本分散博弈实验研究得出希波克拉底誓言对卫生服提供行为的影响并探索了利他性的作用。美国的Ellen P. Green［137］运用双重委托代理博弈研究了 FFS、FFS with P4P> CAP、CAP with P4P、Salary以及CAP with report card六种支付方式下医生的决策行为。瑞士的 Marlies Ahlert等人［闻通过实验研究了医生与经济学家如何在效率、利己行为和社会取向发生冲突时做出医疗资源分配决策。法国的Levy-Garboua等人〔四通过设计2x2的经济实验比较了税收和分配效率对医生个人贡献行为的作用。加拿大的Neil J. Buckley等人WO］在实验环境下研究了私人医疗保险支付意愿的变化对公共医疗资源分配的影响。在国内，仅有台湾的Chinn-Ping Fan等人［⑷］在总额预付框架下设计了两种针对供方成本控制的方案研究供方行为，用经济学实验结果验证了其用纳什均衡理论对两种分案的比较分析结果。

近年来，运用实验经济学对医疗服务供方行为的研究主要集中在支付方式对医生行为影响的研究。下面本研究将详细介绍运用经济学实验研究支付方式对医生行为影响的现有研究。

2.2.33实验经济学在研究支付方式对医生行为的影响这一问题上的应用

在国外，德国波恩大学实验经济学实验室的Hennig-Schmidt Heike等人于2011 年运用苏黎世大学研究设计的z-Tree软件在封闭且严格控制的实验室环境下模拟按服务项目付费及按人头付费这两种支付方式对医生行为的影响，研究得出按服务项目付费提供了超额的卫生服务量，而按人头付费提供了不足的卫生服务量。Brosig・KochJ等人［⑵】在此基础上进一步增加了按服务项目付费和按人头付费两者结合的混合支付方式，得出与Hennig-Schmidt Heike等人⑶】研究结果的基础上，进一步研究发现按服务项目付费和按人头付费两者结合的混合支付方式减轻了服务项目付费下过量提供的程度及按人头付费下不足提供的程度，建议政策制定者采取混合支付方式作为医疗保险支付方式。Brosig-Koch J和Hennig-Schmidt Heike等人〔必】以按人头付费和按服务项目付费作为参照组，进一步引入了按绩效付费这一支付方式，研究得出引入按绩效付费的支付方式后，相比纯按人头付费，医生的卫生服务量不足提供的程度减轻；相比纯按服务项目付费，医生的卫生服务量过量提供的程度也有所减轻；相比单一的支付方式，混合支付系统更有利于激励医生提供最优服务量。此外其他的经济学实验研究［必」24］也得出相似的结论。因实验研究设计的科学性和严谨性，弥补了传统研究方法无法提供实证证据的局限，其研究设计和实验结果也被广泛借鉴和分析© Geir Godager等A［142J43］运用实验数据量化了两种支付方式下医生利他行为的差异，且进一步比较分析了按服务项目付费和按人头付费两种支付方式下信息公开和信息不公开对医生行为带来的影响差异，研究得出两种支付方式下医生的利他行为并无统计学差异，而信息公开后医生的决策将更有利于患者效益的提高，有利社会福利的增加。Keser等人［必1借鉴其实验参数的设计研究了两种支付方式下医生行为在患者效益最大化和医生收入最大化之间的博弈。此类实验也进一步验证了 Arrow【6i］关于追求自身利益最大化并不是供方提供卫生服务量的唯一动机，其决策也受到患者效益和成本影响的理论假设。

然而在国内，却未有此类的实验研究。本研究将借鉴Hennig-Schmidt Heike等人⑴】的研究设计，弥补国内关于支付方式对医生行为影响这一问题上研究方法的缺陷及研究内容上的空白点，得到更加科学可靠的证据，为以后的支付方式研究提供借鉴。

本章小结

本章分为两个部分，第一部分阐述了本研究所需要的基本理论支持，这一部分又分为两个方面。第一，阐述了基本的理论支持。首先从医疗服务供需双方的委托代理关系这一基本关系，又由于医疗服务市场信息不对称的特征，再加上医学的专业性、疾病治疗的不确定等，当供方的利益与需方的利益发生冲突时，供方作为“经济人"往往会滥用委托代理关系偏离“完美代理人”而导致不合理的服务行为的发生。其次，本部分简单阐述了医生行为的相关理论。第二，本研究详细阐述了本实验参数设计的理论基础。主要是基于Arrow所指出的追求自身利益最大化并不是供方提供卫生服务量的唯一动机，其决策同时受到患者效益和成本影响的假设。Ellis和McGuire等人在预付制的研究中首次将患者效益引入医生的效用模型，并对患者效益进行了定义。

本章的第二部分为文献综述。通过对现有的文献进行总结，得出现希究存在的不足主要表现在两个方面：(1)从研究方法上，先前的研究多采用系统综述、实证研究等研究方法，但因这些研究方法本身的局限性，如系统综述类文章因纳入研究的文献在国情及政策背景、方法学设计、判断及结果上存在异质性，研究结果未进行统计学合成，只能对文献进行分组描述等；实证研究由于无法控制人口学及机构因素等的混杂影响，往往会存在选择和信息偏倚。这就使得高质量的研究证据非常有限，最曝导致研究结果的普适性受到质疑；(2)从研究内容上，对支付方式影响医生行为的研究中缺乏何种支付方式激励医生为何种类型的患者提供更有利于患者利益的服务决策，缺乏患者健康状况及诊疗结果方面的有效证据。因此，支付方式对医生行为的影响需要进一步的研究。

第三章实验设计与分析方法

3.1实验过程设计

3.1.1受试对象

本实验于2012年9月在山东大学釣突泉校区以张贴海报的形式招募受试对象，受试对象均为未来可能成为医生的医学生，因为他们最具有能理解实验任务的能力且他们的时间成本相对较低。总共招募到180名受试对象，2名受试对象因迟到被拒绝参加实验，最终参加实验的受试对象为178名。其中女受试对象的数量为101名，占总人数的 56.74%；男受试对象的数量为力名，占总人数的43.26%。详情参见下表3・1。

表3"受试对象统计表

受试对象数量百分比（％）

性别•男 77 43.26

性别•女 101 56.74

总计 178 100.00

3・1・2实验室设计

本实验于2012年9月在山东大学健康经济学实验室进行，实验室有40台供受试对象使用的电脑及1台供实验人员操作实验使用的电脑。每两台实验电脑之间用木质的隔板隔开，隔板安装的高度需高于受试对象可以相互交流的高度，每两行电脑之间用帘子隔开，防止实验进行时受试对象之间相互交流，保证完全匿名的实验环境，并且在实验过程中实验室条件保持不变。

3丄3实验工具及实验数据收集

本实验为计算机作答，采用瑞士苏黎世大学设计的z・Tree软件卩44】进行编程，此软件的服务器/客户端程序构建图见图3・1。实验中，受试对象根据自己电脑屏幕所显示的内容（例如下图3-2和3-3）进行作答，方法是在电脑屏幕所显示的“你的决策” 一栏里填写一个从0到10的整数来代表你所要提供的卫生服务数量，然后按下“ok'，进入到下一个屏幕界面，重复上述操作直到所有的实验决策被完成。最后受试对象的所有作

答结果通过z-Tree软件的文件传输器直接传输到实验人员的电脑。每场实验的所有数据会在实验人员的电脑上以Excel表格的形式生成。最终产生所有的实验数据。

图3」z-Tree服务器/客户端程序的构建图卩44】

患者类型钉临床症状C

你的决策请填写你要提供的医疗服务的数量

图3-3实验中受试对象面对的电脑屏幕显示图

3.1.4实验过程

图3-4实验过程图

实验主要分为四个步骤，参见上图。具体的实验过程为：本实验通过张贴海报的形式招募具有独立医疗处方能力的医学生，自愿报名参加本实验的医学生需要将其邮箱进行登记并随机分配到6个实验组中，与此同时告知实验时间和实验地点。实验前，实验室门口一位实验人员持有30张写有随机数字的卡片，这些随机数字与实验室内电脑上标记的数字相对应，受试对象将随机抽取一个随机数字并坐到对应的电脑前等待实验的进行，这也保证了实验匿名的原则。迟到者则不允许进入实验室参加实验，登记后按照实验设计支付其基本薪酬并离开。进入实验室后，实验人员将宣读实验指导说明书（参见附录）。实验为受试对象内设计，每个受试对象在实验中的作答任务分为两部分：若第一部分为在按服务项目付费（按人头付费）模式下的作答任务，那么第二部分为在按人头付费（按服务项目付费）模式下的作答任务，即每个受试对象都要在两种干预措施下进行决策。受试对象正式作答前需要先回答三个测试问题，其目的一方面是为了检查受试对象对决策任务的认识，另一方面也保证了实验数据的质量。直到所有的受试对象完成三个测试问题的正确作答，每个受试对象才能正式开始为实验中的患者做出医疗服务提供数量的决策。实验进行时，实验人员将监督受试对象之间不得相互交流。本次实验共有六场，在此过程中所有实验条件保持不变，每场实验当受试对象作答完毕后，实验员将招募一名受试对象作为监督员，负责监督跟随一名实验人员去山东省立医院给事先找好的一位癌症患者递送捐款，所捐款的数额是根据实验中受试对象所选择的患者效益的总和按照实验室代币：人民币=10:1的比例转换成人民币而产生的。监督员由实验对象自愿报名参加，若报名的受试对象超过一名则以抓阉的形式选出一名监督员。监督员选出后，所有的受试对象逐个领取自己的薪酬并离开，受试对象的薪酬分为两部分：一部分为受试对象的卫生服务决策中的净收益部分加和，按照实验室代币：人民币=10:1 的比例转换成人民币而产生，另一部分为每小时20元人民币的基本薪酬（此薪酬根据中国和德国工资水平的差距进行了调整）。整个过程采取完全匿名的方式，受试对象均不知道他人的收入。最后由一名实验人员将医院所开具的患者个人账户的收据单扫描，然后根据受试对象登记的邮箱逐一发送邮件证明捐款去向。实验结束。

3.2实验参数设计

本研究的实验参数釆用德国波恩大学实验经济学实验室Heike Hennig Schmidt等人 ⑸］的实验参数设计。实验中并没有真正的患者存在，均为虚拟的患者，并假设患者为

被动的接受受试对象提供的卫生服务数量。每个受试对象承担着医生的角色并做出为患者提供医疗卫生服务数量的决策。实验中受试对象Z提供卫生服务数量gE[O, 1, 2, 3, 4……10],患者的健康类型有中、好、差(/=1,2,3)三种，每种患者类型下分别有五种抽象的疾病伙=A, B, C, D, E),因此每种支付方式下受试对象要为患者jk =1A, IB, 1C, ID, IE, 2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 3A, 3B, 3C, 3D, 3E 这 15 种类型提供 0-10 个卫生服务数量。

每个受试对象面临的30种类型的服务决策场景可参见下图3-5。此处之所以将患者类型设计成虚拟抽象的，其原因在于这样可以增加实验设计的灵活性，且不会因受试对象所精通专业知识程度的不同而造成混杂影响。健康状况中、好、差的患者从受试对象提供的卫生服务数量中获得健康效益分别为B】(g), B2(g), B3(?)o受试对象提供卫生服务数量在决定了患者效益的同时也决定了自己的收入。下面我们将从实验中的支付方式、患者效益、医生净收益来详细描述该研究的实验参数：

!患者的健康状况中(1)、】

!好(2)、差(3) ；

| I

图3-5每个受试对象面临的30种类型的服务决策示意图

(1)支付方式

本研究采取按服务项目付费的实验情景及按人头付费作为实验情景。根据两种医疗保险费用支付方式的特点，在按人头付费的模式下，医生按照就诊人头数可获得一次性的固定补偿费用，医生提供的服务数量越多意味着提供服务的成本越高、医生的所获得收入越少；在按服务项目付费的模式下，对医生进行支付的参数设计采用德国的EBM (该EBM列出了医疗卫生服务及处方费)对眼科医生服务(如对青光眼、白内障等治疗服务)的支付费用，在此模式下对医生支付的数额随着卫生服务数量的增多而增加，呈正相关。本研究按人头付费的实验情景下，支付额参数的设计不受疾病类型无和患者健康类型丿的影响，为了保证治疗方法的可比性，在此模式下对医生支付的数量被设计为12.00实验代币即珈⑷=12.00,仅比按服务项目付费模式下医生可获得的最高净收益的平均数((8x3+12.50x3+8.30x3+13.60x3+13.00x3) +15=11.08 个实验代币，医生的净收益参数可见下面对其进行的详细描述)略高一点；而在按服务项目付费的实验情景下，支付额参数的设计虽然不受患者健康状况的影响，但是受到疾病类型上的影响，且当医生为患有五种疾病HA,B,C,D,E的患者提供的卫生服务数量q =10时达到支付额的最大值，分别为 &4(0=16.60,吗b©)=22・50, ^9)=18.30,裁⑷=23.60,蛰⑷=23.00, 衡量单位均为实验代币。详细参数参加下表3・2。

表3・2两种支付方式下支付额的参数设置表［刘

支付方式蠶 0 卫生服务量 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9

FFS

A 0.00 1.70 3.40 5.10 5.80 10.50 11.00 12.10 13.50 14.90 16.60

B 0.00 1.00 2.40 3.50 8.00 &40 9.40 16.00 18.00 20.00 22.50

C 0.00 1.80 3.60 5.40 7.20 9.00 10.80 12.60 14,40 16.20 18.30

D 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 8.00 15.00 16.90 18.90 21.30 23.60

E 0.00 1.00 2.00 6.00 6.70 7.60 11.00 12.30 18.00 20.50 23.00

CAP 12.00 12.00 12.00 12.00 12.00 12.00 12.00 12.00 12.00 12.00 12.00

(2)医生净收益

本实验中的医生跟现实中的医生一样，都要承担其所提供的卫生服务量所带来的成本。本研究采用Ma> Chone等A［145J46］的理论中所假设的凸成本函数，即成本C=0.1x『, 齊［0,10］且在按服务项目付费和按人头付费两种支付方式的1A, IB, 1C, ID, IE, 2A, 2B,

2C, 2D, 2E, 3A, 3B, 3C, 3D, 3E十五种患者类型下保持不变，即成本参数的设计不受支付方式、疾病类型和患者类型的影响，实验中的成本参数㈤可参见下图36 实验中的医生为患者〃提供个卫生服务数量时的所获得净收益硼⑷=除 ⑷⑷，珈 ⑷为实验中的付费方式下对医生提供q个卫生服务的支付金额。在按服务项目付费的实验情景下，实验中医生收入参数的设计虽然不受患者健康状况的影响,但会受到疾病k的影响; 在按人头付费的实验情景下，实验中医生净收益参数的设计既不受患者健康类型的影响，也不受疾病类型的影响。实验中医生的净收益参数可参见下表3・3。成本及净收益的衡量单位都是实验代币。

图3-6实验中成本参数柱状图

表3・3两种支付方式下医生净收益的参数设置表⑸］

疾病

类型 0 1 2 卫生服务量 7 8 9 10

3 4 5 6

FFS

A 0.00 1.60 3.00 4.20 4.20 8.00 7.40 720 7.10 6.80 6.60

B 0.00 0.90 2.00 2.60 6.40 5.90 5.80 11」0 11.60 11.90 12.50

C 0.00 1.70 3.20 4.50 5.60 6.50 7.20 7.70 8.00 8.10 8.30

D 0.00 1.90 3.60 5.10 6.40 5.50 11.40 12.00 12.50 13.20 13.60

E 0.00 0.90 1.60 5.10 5.10 5.10 7.40 7.40 11.60 12.40 13.00

CAP 12.00 11.90 11.60 11.10 10.40 9.50 8.40 7.10 5.60 3.90 2.00

根据上述的实验参数可知，在按人头付费的模式下，当受试对象选择不提供卫生服务即尸0时所获得净收益最大，此时净收益眄认9)=1200,此模式下医生的净收益随着卫生服务数量的增多而减少。在按服务项目付费的模式下，医生的收入与提供的卫生服务数量正相关，这意味着医生提供的卫生服务数量越多，其所获得个人收入就越高。当疾病类型k=A即＞k=lA,2A,3A时，受试对象提供的卫生服务数量为5时即q=5时医生可获得的最大净收益畅⑷=8.00,当受试对象为患有疾病A=B,C,D?E即 1B,2B,3B,1C,2C,3C,1D，2D,3D1E,2E,3E的患者提供的卫生服务数量为10时即q =10时医生可获得最大净收益分别为硼⑷=12.50, ^c(?)=8.30,眄q⑷=13.60, 79約)=13』0。

(3)患者效益

实验中的患者从医生提供的卫生服务量中获得的效益B(g),为了研究的方便，均用实验室代币为单位进行衡量。患者效益参数值的设计受到患者健康状况j和医生提供的卫生服务数量的影响，不受患者所患的疾病类型丘及支付方式的影响。患者效益因疾病类型的不同而不同。这可以反映现实中医生所治疗的整个患者群体的异质性，如患者的健康状况或者疾病的严重程度。每种健康类型的患者从医生提供的医疗卫生服务中所能获得的效益为B(g)G［0,10］。最优的医疗卫生服务提供数量『会产出最大化的患者效益。对于健康状况中等的患者lk =1A?1B,1C,1D?1E来说，当获得最优的卫生服务量为5即 "=5时，患者能获得最大化的效益B(g)=10.00；对于健康状况相对较好的患者2k =2A,2B,2C,2D,2E来说，当获得最优的卫生服务量为3即时，患者能获得最大化的效益B⑷=10.00；对于健康状况差的患者3k =3A,3B,3C,3D,3E来说，当获得最优的卫生服务量为7即q=l时，患者能获得最大化的效益B(沪945,衡量的单位为实验代币。将患者效益纳入研究变量对于研究受试对象的卫生服务提供行为来说是极其关键的。实验中所有受试对象决策所产生的患者效益总和以1:10的比例被换算成人民币捐助给山东省立医院的一位癌症患者。为了此癌症患者真正的获得了捐款，本研究采用与Eckel 和Grossman等人［⑷］研究中的类似做法，即每场实验随机抽取一位监督者，负责监督实验人员将捐款打入该患者的账户并带回医院的收据。三种健康状况患者从受试对象提供的卫生服务数量q中所获得的效益B(g)的详细参数参见下表3-4o有图可以直观的看出，过量的提供卫生服务数量和不足的提供卫生服务数量多会导致患者效益的损失。

表3・4两种支付方式下患者效益的参数设置表〔刃

疾病卫生服务量

类型 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 0.00 0.75 1.50 2.00 7.00 10.00* 9.50 9.00 8.50 8.00 7.50

2 0.00 1.00 1.50 10.00* 9.50 9.00 8.50 8.00 7.50 7.00 6.50

3 0.00 0.75 2.20 4.05 6.00 7.75 9.00 9.45* 8.80 6.75 3.00

注：*表示此健康状况下的最优患者效益。

3.3统计分析方法及实证模型

33.1研究变量的定义及选择

根据本研究所采用研究方法的特点，纳入分析的变量主要有两种支付方式，受试对象的性别、患者健康类型、患者类型、卫生服务提供量、患者效益、医生净收益、最优患者效益决策及净收益最大化决策。

首先，本研究为全方位的研究医生在不同支付方式下医生的卫生服务决策，结合所设计的实验参数，分离出了最优患者效益决策及净收益最大化决策。由实验参数的设计可知，最优患者效益是指当受试对象为三种健康状况下的患者提供最优的卫生服务量q ★时患者的效益会达到最大值，即若受试对象为健康状况好（中、差）的患者提供3 （5,7）个卫生服务量（g=3,5,7）时可实现患者效益最大化。净收益最大化决策要分为两种情形, 在按人头付费的支付方式下若受试对象选择不提供卫生服务量即q=0时受试对象可获得最大净收益12.00个实验室代币；在按服务项目付费的支付方式下，则要分为五种情形：若受试对象为患有疾病A的患者提供5个卫生服务量（g=5）则可获得最大净收益 &00个实验室代币，若受试对象为患有疾病B （CAE）的患者提供10 （10,10,10）个卫生服务量（g=10）则可获得最大净收益12.50 （8.30,13.60,13.00）个实验室代币。

其次，本研究运用患者效益损失比⑶］和医生净收益损失比进行分析以研究不同支付方式下医生的卫生服务提供行为给患者带来的效益损失以及给自己带来的净收益损失。其公式分别为：

患者效益损失比=（实际患者效益-最优患者效益）/最优患者效益

医生净收益损失比=（实际净收益・最大化净收益）/最大化净收益

3.3.2资料分析方法

本研究用Stata/SE 12.0软件对实验数据进行统计分析。

（1）描述性统计分析

数值变量资料：本研究运用均数、标准差和中位数等分别从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型及个体水平上对卫生服务量、患者效益、患者效益损失比、医生净收益、医生净收益损失比等数值变量资料进行描述；

分类变量资料：运用构成比对分别从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型及

个体水平上对最优卫生服务量决策(未选择=0,选择=1)、最优患者效益决策(未选择 =0,选择=1)、净收益最大化决策(未选择=0,选择=1)等分类变量资料进行描述。

(2)单因素分析

数值变量资料：本研究实验产生的数据不服从正态分布，因此对卫生服务量、患者效益、医生净收益等数值变量资料的比较采用Wilcoxon signed-rank检验、 Mann-Whitney U 检验。

分类变量资料：运用Pea^on卡方检验来比较构成比之间的差异。

(3)多因素分析

故本研究在广义线性潜变量混合模型(GLLAMMs： Generalized linear latent and mixed models)框架下构建有序结果模型(有序Probit和有序Logit模型)分析支付方式是否对受试对象的卫生服务提供量有影响及两种支付方式下卫生服务提供量是否存在差异；构建二值结果模型(Logit/Probit/Complentarylog.log模型)分析支付方式是否对受试对象选择最优卫生服务量、最优患者效益决策、净收益最大化决策有影响及两籌种支付方式下对最优卫生服务量、最优患者效益决策.净收益最大化决策选择行为的差旅异进行比较。具体的实证模型可参见333的详细描述。

3.33实证模型

本研究运用Stata/SE 12.0软件实现了在广义线性潜变量混合模型(GLLAMMs：, Generalized linear latent and mixed models)架构下运用有序 Logit (Ordered Logit)模型、有序 Probit (Ordered Probit)模型、二分类变量的 Logit、Probit、Complentary log・log(补对数-对数)模型进行多因素分析。

(1)广义线性潜变量混合模型(GLLAMMsk Generalized linear latent and mixed models)

广义线性潜变量混合模型卩创(GLLAMMs)是指一类多水平潜变量模型，这里的潜变量可以是一个因素，也可以是随机效应(系数或随机截距)，也可以是一个干扰或者残留。该类模型的优点“刃就是含有潜变量且潜变量可以被解释为随机效应(系数或随机截距)。主要的模型类型有广义线性混合模型、多层次回归模型、因素模型、项目反应模型、结构方程模型、潜在类别模型等。

广义线性潜变量混合模型有三个主要特点［“叭第一个特点是响应模型，是指以潜变量为条件的广义线性模型，响应类型可以是连续的、二分类的、有序的、无序分类/ 离散选择的、等级的、计数的、时间可持续的、混合反应的；响应模型里含有异方差的误差项；响应模型里线性预测的潜变量可解释为有因子载荷因素、随机效应、可在不同（或任意）水平的等级或多级数据集变动的潜变量。第二个特点是结构模型，包括可观测变量的潜变量的回归、其他潜变量的潜变量的回归这两种潜变量结构方程。第三个特点是潜变量的分布可以是多元正态分布，也可以是离散分布。

由于本研究中受试对象i对净收益、患者效益或其他因素的偏好未知，且此偏好对受试对象i的卫生服务提供行为可能存在不同程度的影响，因此受试对象i的偏好被视为本研究所运用模型的潜变量，且在不同的受试对象间变动。本研究GLLAMMs构架下的模型均为两水平潜变量模型：水平一是两支付方式下所有受试对象的卫生服务决策，水平二是两种支付方式。共得到5340个观测结果（178x15=2670）,见下图3・7。

!受试对象/ 患者类型

「 : | 1

|水平2：支付方式； |水平h所有的服务决策（5340个服务决策）|

图3-7 本研究的GLLAMMs两水平示意图

（2）有序结果模型

有时离散的数据也有一定的排序〔“叭例如对某一事件的满意度（很不满意、不满

意、满意、非常满意)，或对某一事件的评级(A,B,CQ,E级)，或量表中对某一问题的赞同程度(非常不赞同、不赞同、赞同、非常赞同)，或对健康状况的评价(非常好、好、一般、差、非常差)等，此类型的数据被定义为有序数据(6dereddata)。如果对有序数据使用多项Logit模型进行分析，那么将会忽略了数据本身的排序，若用最小二乘法分析则又会把数据的排序当做成基数来分析处理。但对于有序数据，我们依然可以运用潜变量法对极大似然估计量(MLE)进行推导[1刈。对于这类数据，两个标准模型就是有序 Logit 模型(Ordered Logit Models)和有序 Probit 模型(Ordered Probit Models)« 如果一个响应变量力有S个(s=l,2,3,4……S)有序分类，对于一个协变量焉，则有序响应变量刃的累计概率值可以构建为等式(1)：

晌＜s I心伽点) 尸123…足1 (1)

等式中F(・)是指累积分布函数(CDF)。如果F(・)服从标准正态累积分布函数(CDF) 可得到有序Probit模型，如果F(・)服从逻辑累积分布函数(CDF)可得到有序Logit模型。而若对有序结果建模则会产生序列的潜变量X (y*不可观测)，假设

yi*=^* + 3 (2)

对于协变量x“当&服从正态分布则产生有序Probit模型，当5服从逻辑分布则产生有序Logit模型。而对于可观测的响应变量％其阈值模型【阿可表示为：

ks-i<Yi

其中胁gv…耘7为待估参数，也被成为切点(cutoff points, Stata软件输出结果中表示为6tcuDo假设S=5那么潜在的响应刻度表可以被分割为下图：

1 2 3 4 5

图3・8阈值模型示意图(沪5) [151]

当没有协变量且〜N(O,1),那么对一个$3的有序Probit模型可以描绘为下图［⑸］：

由上图可知，如果当潜变量才小于k］时其相应的概率Pr (尸1)为k?左侧的标准(正态)密度区域，那么观测到的响应变量值为1；当潜变量^/大于k』且小于时其响应的概率Pr (j=2)为％和k2之间的密度区域，那么观测到的响应变量值为2；当潜变量才大于k2时其响应的概率Pr(y=3)为危右边的密度区域，那么观测到的响应变量值为 3o

当6〜N (0,1),并将扰动项6的方差标准化成1,那么可得［⑸］：

啦尸0 I x) = Pr(y*<fe I x) = + 6<^ I x) &

=Pr(0曲1 x)皿g間 (3)

Pi(尸 1 I x) = 1 x)屮

= Pk(X*<fcl I x) - Pi(y*<AiD I x) “

=喻订+§乩I刃④他例")仪

= Pr(S<ii-^Xj I 如跖)p

血) ⑷

丹(尸2 I

Pr(y=S I x) = (5)

这样就可以写出样本的似然函数，也能得到极大似然估计量(MLE)。①(•)表示的是正

态分布的密度函数，此时可得到有序Probit模型；若假设扰动项5服从逻辑分布时能得到有序Logit模型。

有序Logit模型和有序Probit模型适用于应变量为程度差别或呈现等级的资料，在累积概率的基础上建立模型。假设应变量丫为等级变量，且包括加个类别（y的取值范围为1,2,3,…，加），有旳个自变量XQb,…，X„,那么有序Logit/Probit模型可表示为等式⑹：

=蘇 + 伤X1 + 隔+ 翠（6）

其中4=1,2,3,…，m-lo对于包括加个类别的应变量，其有序Logit/Probit模型则有加-1 个方程，0。上表示第上个方程的常数项，由于有序Logit/Probit模型假定自变量X在处1 个模型中对累积概率的优势比影响相同，所以归1方程中其各自的自变量的回归系数是相同的，不同类别的累积概率的差异体现在常数项上。值得注意的是，有序LogiVProbit 模型中应变量F的赋值原则为赋予专业上最不利的等级以最小值，赋予有利的等级以最大值问】。

本研究可以将卫生服务量9e［0,10］按照从少到多的顺序定义为”41个等级，因此被解释变量为卫生服务量的11个等级。解释变量纳入了支付方式（Xi）、健康类型（X2）、受试对象性别（X3）等，且根据各个自变量分别建立哑变量。有序LogiVProbit 模型可表示为：

张=目0»二+血*!■+爲％+爲耳+4二+气柑模型］

由此可知，匕1,2,3,…，10。0化1为模型1的常数项，根据有序结果模型可知，每个模型将会产生10（^1）个常数项，即10个方程；血、伤、伤分别为自变量的系数；是模型1中受试对象i这一水平上的随机截距即水平1的随机截距;切ti服从逻辑分布（有序 Logit模型）/标准正态分布（有序Probit模型）。考虑到受试对象i的偏好存在异质性的问题,本研究采用了稳健性回归，结果中所列出的标准误均为robust standard error 健标准误）。模型中所纳入的自变量及其赋值情况可参见下表3-5。

表3・5实证模型变量选择表

变量名称变量赋值

支付方式（参照组=按人头付费）按服务项目付费=1,按人头付费=0

性别（参照组=女性）男性=1,女性=0

健康类型（参照组=类型1）

类型2 （好）类型2 （好）=1,其余则为0

类型3 （差）类型3 （差）=1,其余则为0

(3)二值结果模型

有时候被解释变量为离散非连续变量时，比如当个体面临的选择只有两种(y=l表示选择某事件，y=0表示未选择某事件)，且两种选择的结果是互斥的，假设结果发生的概率定义为p,那么其互斥结果发生的概率可定义为1叨；而互斥的二值结果模型感兴趣的是P而不是1叨©尽管二值结果模型不同但却有相同的结构。由于被解释变量的取值仅有两个值，因此其分布必然为单尾二项分布或伯努利分布。常用的二值结果模型有 Logit 模型(Logit Models)> Probit 模型(Probit Models)、互补对数■对数模型 (Complentary log-log Models)等“53］»

假设某一结果变量y的取值为卩儿

概率为p

y ~U 概率为1_戸

二值结果模型注重研究的是发生的概率p并对其建模，y的概率密度函数可以表示为则E(y)7而且= p(l - p)。对p进行参数化可以形成一个取决于指数函数血L(X,为解释变量且是一个Ml的向量)。因此标准的二值结果模型其条件概率可以定义为：

p= n.(y=l I x) = F(p^) (7)

上述等式中F(・)是指数函数他’的设定参数函数，一般情况下是在(s oo)范围内的 CDF,这样就会满足OS声1这一限制条件。会因为瞬)的不同而导致模型的不同问】。常用的二值结果模型可见下表3-6o

表3-6常见的二值结果模型［①］

二值结果模型Q 发生的概率尸Ptgl 1 边际效应4p/Aw

Probit模型住

Legit模型心

互补对数-对数模妙 ①他戸亡®(N)宓

C<^k*)=l-exp 昨Ma

g) {1窓}氐

exp {-expCflx)}空p他)爲i

Probit模型将F(・)设定为标准正态分布的累计分布国数(CDF)即“)=%)；

Logit模型将鬥?)设定为逻辑(Logistic)分布的累计分布函数(CDF)即

Probit模型与Logit模型其函数都在原点处(零值)对称，即两模型中结果发生的概率 p趋向于0的速度和趋向于1的速度相等。而互补对数•对数模型其函数在原点处并不对称，此性质允许模型应用于^稀有事件”(即在二值结果模型中尸1发生的频率非常小，

意味着被解释变量中有大量的尸0但是只有很少的尸1） [i49]o三种模型的累积分布函

数的比较可见下图3-10o

假设有连续的未知或不可观测的潜在变量影响响应变量y时，二值结果模型也可给出关于潜变量才的解释，且潜变量h满足单指数模型【①】：

X 邙& +8 （8）

尽管潜变量很难或不能被观测，但是可观测到：

由此可以得到：

E（y=l I x）需（岡+6〉0）=璟必〈阿）=F（岡） ⑼

上式中”（•）为一5的累积分布函数，对F（・）的设定与上述设定相同。

本研究可以将受试对象卫生服务量决策、最优患者效益决策、净收益最大化决策设定为二值结果变量，详情见下表3・7。

表3-7二值结果模型中被解释变量的赋值表

二值结果变量变量赋值

最优卫生服务量决策选择=1,未选择=0

最优患者效益决策选择=1,未选择=0

净收益最大化决策选择=1,未选择=0

自变量有支付方式（Xi）、健康类型区）、受试对象性别（X3）等，且根据各个自变量分别建立哑变量。模型中所纳入的自变量及其赋值情况可参见表3-2o Logit^robit/互补对数•对数模型可构建为：

加=”0＜盘+內班+8汗2+爲％+◎+气心模型2

由此可知0叱2为模型2的常数项，根据有序结果模型可知，0八炖、03分别为自变量的系数；S是模型2中受试对象这一水平上的随机截距即水平1的随机截距；£血2服从逻辑分布（则为Logit模型）/标准正态分布（则为Probit模型）。考虑到受试对象i的偏好存在异质性的问题，本研究采用了稳健性回归，结果中所列出的标准误均为robust standard error （稳健标准误）°

本章小结

本章节分为两个部分。第一部分详细介绍了实验设计，包括受试对象的招募、实验室设计、实验工具及实验数据的收集、实验过程及实验参数。

第二部分介绍了对实验结果的分析方法。本研究运用Stata/SE 12.0软件对实验中所收集的决策结果进行分析。资料分析方法主要有描述性统计分析、单因素分析和多因素分析。由于实验数据不服从正态分布，因此对数值变量资料的单因素分析采用 Wilcoxon signed-rank检验、Mann-Whitney U检验，对分类变量资料的单因素分析采用 Pearson卡方检验。由于研究中受试对象对净收益、患者效益或其他因素的偏好未知且此偏好对受试对象的卫生服务提供行为可能存在不同程度的影响，故把受试对象的偏好视为潜变量，且在不同的受试对象间变动。因此本研究在广义线性潜变量混合模型（GLLAMMs）框架下构建有序结果模型（有序Probit和有序Logit模型）比较两种支付方式下卫生服务量的提供是否存在差异；构建二值结果模型（Logit/Probit/互补对数•对数模型）对两种支付方式下选择最优卫生服务量、最优患者效益决策、净收益最大化决策的差异进行比较与分析。

第四章卫生服务量

本研究将从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型、个体水平及最优卫生服务量决策等五个方面上分别对按服务项目付费、按人头付费下的卫生服务量提供行为进行了分析，并对两支付方式下卫生服务量提供行为的差异进行了比较。

4.1按服务项目付费

4.1.1总体水平

按服务项目付费的模式下，对受试对象所提供的卫生服务量进行统计可得，平均卫生服务量鬲/"为6.16 （中位数：6.00,标准差:1.78）o本研究对按服务项目付费下受试对象i提供的所有卫生服务量与最优卫生服务量的偏离数量Uq朋FS=qq严捕,当 △如尸0时说明受试对象提供的是最优卫生服务量）进行了描述性统计分析得出，按服务项目付费下的平均偏离数量为L16 （中位数：0.00,标准差：1.89） ?对此偏离数量与0进行Wilcoxon signed-rank检验之后得出此偏离具有统计学意义（p=0.000） «

研究对男受试对象与女受试对象提供的卫生服务量进行统计显示，男受试对象在按服务项目付费模式下提供的平均卫生服务量为6.19 （中位数：6.00,标准差：1.79）,女受试对象提供的平均卫生服务量为6.14 （中位数：6.00,标准差：1.78）。男受试对象比女受试对象提供的平均卫生服务量多0.81%,差异不具有统计学意义（尸0・531,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。在按服务项目付费模式下，男受试对象的平均偏离数量为1・19 （中位数：0.00,标准差:1.92）,女受试对象的平均偏离数量为1.14 （中位数:1.00,标准差：1.86）,且男女受试对象的卫生服务量偏离数量与0的差异均具有统计学意义（pvO.OOl,双侧Wilcoxon signed-rank检验）。两独立样本的双侧 Mann-Whitney U检验显示男女受试对象之间的偏离数量的差异不具有统计学意义（p=0・838） o

由此可得，在总体水平上，按服务项目付费这一支付方式激励医生提供了过量的卫生服务量。

4.1.2三种健康类型

在按服务项目模式下，对于健康状况好的患者，本研究获得受试对象提供的890 （178x5=890,其中5是指此健康状况下A、B、C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策；对于健康状况中等的患者，本研究获得受试对象提供的890 （同上）个卫生服务决策；对于健康状况差的患者，本研究获得受试对象提供的890 （同上）个卫生服务决策。对三种健康状况下的受试对象卫生服务提供量进行统计分析得出：受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务量比最优卫生服务量多，且差异在统计学上具有显著性（^<0.001,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量g/"为6.28（中位数：6.00,标准差:1.66）,比最优卫生服务量多25.60%；受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务量比最优卫生服务量多，且差异在统计学上具有显著性（/7<0.001, 双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量q2k FS为5.25 （中位数：5.00, 标准差：2.08）,比最优卫生服务量多75.00%；受试对象为健康状况差的患者提供的卫生服务量比最优卫生服务量少，但此差异无统计学意义（p>0.05,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量勺3严为6.96 （中位数：7.00,标准差：0.98）, 比最优卫生服务量少0.57%。详细统计数据参见下表4-1 °

本研究对此模式下男、女受试对象为三种健康类型的患者提供的卫生服务量进行了统计分析，详细数据参见表4・2。在按服务项目付费模式下，对于健康状况中等的患者，本实验获得男受试对象的385 （77x5=385,其中5是指此健康状况下A、B、C. D、E 五种疾病类型）个卫生服务决策，男受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量多，且差异在统计学上具有显著性（p<0.001,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量为6.28 （中位数：6.00,标准差：1.67）,比最优卫生服务量多25.60%；对于健康状况好的患者，男受试对象的385 （77x5=385,其中5是指此健康状况下A、 B、C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策，男受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量多，且差异在统计学上具有显著性（pVKOOl,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量为5.33 （中位数：5.00,标准差：2.11）,比最优卫生服务量多 77.67%；对于健康状况差的患者，本实验获得男受试对象的385 （力><5=385,其中5是指此健康状况下A、B、C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策，男受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量少，但差异在统计学上不具有显著性（p>0.05,双侧 Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量为6.97 （中位数：7.00,标准差：

0.99）,比最优卫生服务量少043%。在按服务项目付费模式下，对于健康状况中等的患者，本实验分别获得女受试对象的505 （101x5=505,其中5是指此健康状况下A、B、 C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策，女受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务量比最优服务量多，且差异在统计学上具有显著性（JK0.001,双侧Wilcoxon signed-rank检验），女受试对象提供的平均卫生服务量为6.28 （中位数：6.00,标准差： 1.65）,比最优卫生服务量多25.60%；对于健康状况好的患者，本实验分别获得女受试对象的505 （101x5=505,其中5是指此健康状况下A、B、C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策，女受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务量比最优服务量多，且差异在统计学上具有显著性（pvO.OOl,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时女受试对象提供的平均卫生服务量为5.19中位数：5.00,标准差：2.06）,比最优卫生服务量多73.00%；对于健康状况差的患者，本实验分别获得女受试对象的505 （101x5=505, 其中5是指此健康状况下A、B、C> D、E五种疾病类型）个卫生服务决策，女受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务量比最优服务量少多，但差异在统计学上不具有显著性（p>0.05,双侧Wilcoxon signed-rank检验），女受试对象提供的平均卫生服务量为6.95 （中位数：7.00,标准差：0.98）,比最优卫生服务量少0・71%。最后，本研究比较了三种健康状况下男受试对象提供的卫生服务量与女受试对象提供的卫生服务量之间的差异，两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验检验得出男受试对象提供的卫生服务量与女受试对象提供的卫生服务量均不具有统计学差异，p值均大于0.05 o

综上所述，按服务项目付费的支付方式下，受试对象为健康状况中等、好的患者提供的平均卫生服务量多于最优卫生服务量；从受试对象为健康状况好、中等的患者所提供的平均卫生服务量来看，患者对医疗服务的需求越高，其获得的卫生服务量与最优卫生服务数量的差额（阻盂=@1,2“，皿詈=孤-/=6.28-5・00=1・28；阳野 /=5・25-3・00= 3.25个卫生服务量）就越小，即医疗卫生服务量过多提供的程度随着患者对医疗卫生服务需求的增加而减少。尽管受试对象为健康状况差的患者提供的卫生服务量少于最优卫生服务量，但差异不具有统计学意义，且890个服务决策中有540 （6067%）个卫生服务决策提供了最优卫生服务量。

表4-1受试对象为三种健康类型的患者所提供卫生服务量的统计分析表

健康类型观测例数平均数中位数标准差 + P

1 890 6.28 6.00 1.66 0.000

2 890 5.25 5.00 2.08 0.000

3 890 6.96 7.00 0.98 0.798

注：丫按服务项目付费模式下，受试对象为三种健康状况的患者所提供的卫生服务量与最优卫生服务量的双侧Wilcoxon signed-rank检验。

表4・2男、女受试对象为三种健康类型的患者所提供卫生服务量的统计分析表

健康类型男受试对象女受试对象 P

观测例数平均数中位数标准差观测例数平均数中位数标准差

1 385 6.28* 6.00 1.67 505 6.28* 6.00 1.65 0.684

2 385 5.33* 5.00 2.11 505 5.19* 5.00 2.06 0.346

3 385 6.97 7.00 0.99 505 6.95 7.00 0.98 0.350

注：派按服务项目付费模式下，男受试对象、女受试对象为三种健康状况的患者所提供卫生服务量的两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验；*按服务项目付费模式下，男、女受试对象为三种健康状况的患者所提供的卫生服务量与最优卫生服务量的双侧Wilcoxon signed-rank检验且p在1%水平上具有显著性。

4丄3十五种患者类型

受试对象在按服务项目付费的模式下给十五种类型的患者提供的卫生服务数量

1 78

彷严(y1/0 qjk /178)进行分析后得出，相对于最优卫生服务数量亿十五种类型的 z = 1

患者所获得平均卫生服务数量g#Fs中有12种类型患者(IB、1C、ID、IE、2A、2E、 2C、2D、2E、3C、3D、3E)所获得的平均卫生服务数量比最优卫生服务数量/多，且其中有10种类型的患者(IB、1C、ID、IE、2A、2B、2C、2D、2E、3E)所获得卫生服务量与最优卫生服务量具有显著的统计学差异(p<0.001, Wilcoxon signed-rank检验)。统计结果显示，3C和3D类型的患者所获得的平均卫生服务量仅比最优卫生服务数量孑多0.30%和0.50%,双侧的Wilcoxon signed-rank检验得出这两类患者所获得卫生服务量与最优卫生服务量之间均不存在统计学差异(p>0.05)；患者1A获得平均卫生服务数量比最优卫生服务数量『少0.4%,且双侧的Wilcoxon signed-rank检验得出患者1A所获得卫生服务量与最优卫生服务量之间不存在统计学差异(^>0.05)；仅患者 3A所获得平均卫生服务量比最优卫生服务量/少10%,双侧的Wilcoxon signed-rank 检验得出患者1A所获得卫生服务量与最优卫生服务量之间的差异具有统计学意义(p < 0.05? Wilcoxon signed-rank检验)。详细结果参见下表4・3。

本研究分析得出男受试对象和女受试对象为IB、1C. ID、IE、2B、2C、2D、2E、 3E这10种类型的患者提供的卫生服务量与最优卫生服务量之间存在统计学差异（p<0.05,双侧Wilcoxon signed・rank检验），且平均卫生服务量均高于最优卫生服务量但十五种患者类型下，男受试对象和女受试对象提供的卫生服务量之间均无统计学差异（p>0.05,两独立样本的双侧Wilcoxon rank・sum检验）。详细结果参见下表4・4©

表4-3按服务项目付费下，受试对象为15种类型患者所提供卫生服务量的统计表

患者类型观测例数平均数中位数标准差

1A 178 4.98 5.00 0.78 0.801

1B 178 6.67 7.00 1.68 0.000

1C 178 6.20 6.00 L51 0.000

1D 178 6.57 6.00 1.55 0.000

1E 178 6.92 6.00 1.83 0.000

2A 178 4.49 5.00 4.49 0.000

2B 178 5.63 5.00 2.10 0.000

2C 178 5.08 5.00 1.88 0.000

2D 178 5.67 6.00 2.20 0.000

2E 178 538 4.00 2.65 0.000

3A 178 6.30 6.00 1.00 0.000

3B 178 6.94 7.00 0.84 0.526

3C 178 7.02 7.00 0.82 0.341

3D 178 7.04 7.00 0.90 0.506

3E 178 7.49 8.00 0.96 0.000

社「按服务项目符费穰式下，受喩对象为十五种耒型的患者所提供的卫生服务量与最优卫生服务量的双侧Wilcoxon signed・rank检验。

表4・4男、女受试对象为15种类型的患者所提供卫生服务量的统计表

患者

类型

一一数

均一平一数

位

中差

准标数均. 平一数

位

中差准标

1A 77 9

4. 00

5. 力

0.7 -1

11 8

4. O

5. 8

4. 6

田力 *

6.7 00

7. 11 11

11 *

6. 00

7.0 .67

1 3

2 力 *

6. 6. 2

11 11 *

6. 00 氐 .50

11 3

90 a

11 力 *

6. 00

6. .62

11 1±

1 *

6. 00 氐 .50

1 7

6 a

1E 力 *

90 3

11 01

11 *

6. 00

6. .84 U 02

A 力 *

4 13

11 1

11 *

4, 00

5. QQ 6

2B 力 *

力

5. 00

7 10 11

11 *

5. 00

4. 11 8

P 力 *

5. 00

5. .90

11 11 *

.04

5. 00

5 .87

11 6

续表

蠶 P

数平数位中差准标观测例数数平数位中差准标

力 *

5 00

6.0 5

11 11

11 ★

5. 00

6.0 9

2E 力 *

5 00

4.0 1 ★

5 00

3. 9

2 3

力 *

6 00

7.0 8

<5 11

10 *

6. 00

6.0 .02 8

6 a

3B 力 11

9 氐 00

7.0 9

0. 10 6

9 氐 00

7.0 OQ 40

力 11

7.0 00

7.0 72

0.7 11 03

7.0 00

7.0 QQ 10

力 06

7.0 00

7.0 03 IX 1

11 00

7.0 79

0.7 3

3E 力 *

7. 00

& 94

0. 11

11 *

7.4 00 8

注：澱按服务项目付费模式下，男受试对象、女受试对象为十五种健康状况的患者所提供卫生服务量的两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验；対按服务项目付费模式下，男、女受试对象为三种健康状况的患者所提供的卫生服务量与最优卫生服务量的双侧Wilcoxon signed-rank检验且"在1%水平上具有显著性。

4.14个体水平

每个受试对象在按服务项目付费模式下做出15个卫生服务决策。本研究对178位

受试对象提供的卫生服务量？就进行了描述性统计分析，受试对象I提供的平均卫生服务量的取值范围为［2.00, 8.87］；同时对受试对象i提供的卫生服务量与最优卫生服务量的偏离数量（△如尸孙-几当△他尸0时说明受试对象提供的是最优卫生服务量）进行了描述性统计分析，得出平均偏离数量的取值范围为［-3.00,3.87］,且155位（86.11%）受试对象的平均偏离数量大于0,剩下的25位（13.89%）受试对象的平均偏离数量则小于等于零。详情参见表4・5到4-10o

表4-5按服务项目付费模式下，第1场实验中受试对象所提供卫生服务量的统计表

受试对象

ID 平均数中位数标准差泸q

平均数中位数标准差

1 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

2 15 5.33 6.00 1.45 0.33 0.00 0.82

3 15 5.27 5.00 1.48 0.27 0.00 0.80

4 15 6.93 7.00 1.03 1.93 2.00 1.75

5 15 5.00 5.00 1.56 0.00 0.00 0.38

6 15 7.13 7.00 1.46 2.13 3.00 2.17

7 15 5.67 6.00 1.11 0.67 1.00 1.45

8 15 5.73 6.00 139 0.73 1.00 0.88

9 15 5.13 5.00 1.64 0.13 0.00 0.64

10 15 7.73 &00 1.49 2.73 2.00 2.37

11 15 6.33 7.00 1.11 1.33 1.00 1.35

续表

受试对象

ID 平均数中位数标准差 △孙=孙-<1

平均数中位数标准差

12 15 7.13 7.00 1.51 2.13 2.00 2.00

13 15 8.33 9.00 1.99 3.33 5.00 2.92

14 15 7.33 7.00 L50 2.33 2.00 2.44

15 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

16 15 8.87 10.00 2.07 3.87 5.00 2.77

17 15 6.80 7.00 1.15 1.80 2.00 1.90

18 15 8.67 9.00 1.95 3.67 5.00 2.74

19 15 6.53 7.00 0.99 1.53 2.00 1.36

20 15 5.13 5.00 1.41 0.13 0.00 0.52

21 15 6.00 6.00 1.07 1.00 1.00 1.20

22 15 NA NA NA NA NA NA

23 15 6.27 7.00 1.22 1.27 1.00 1.22

24 15 7.13 7.00 1.12 2.13 2.00 1.73

25 15 5.33 5.00 1.50 033 0.00 0.72

26 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

27 15 5.47 5.00 1.51 0.47 0.00 0.74

28 15 5.40 5.00 1.60 0.40 0.00 2.50

29 15 6.53 6.00 0.99 1.53 2.00 1.88

30 15 NA NA NA NA NA NA

表4-6按服务项目付费模式下，第2场实验中受试对象所提供卫生服务量的统计表

受试对象

ID 器平均数 Qijk 中位数标准差 △孙=g耐q *

平均数中位数标准差

1 15 6.93 7.00 1.22 1.93 2.00 1.87

2 15 7.07 7.00 1.34 2.07 2.00 2.28

3 15 6.47 7.00 0.99 1.47 L00 1.64

4 15 5.27 5.00 1.71 0.27 0.00 0.59

5 15 7.67 &00 1.54 2.67 3.00 2.53

6 15 4.73 5.00 1.39 -0.27 0.00 0.46

7 15 7.00 7.00 1.20 2.00 2.00 1.85

8 15 5.40 6.00 1.55 0.40 0.00 0.99

9 15 5.13 5.00 1.36 0.13 0.00 0.83

10 15 5.67 6.00 1.40 0.67 1.00 0.72

11 15 5.87 6.00 0.83 0.87 1.00 1.81

12 15 6.20 6.00 0.94 1.20 1.00 1.61

13 15 4.87 5.00 1.13 -0.13 0.00 136

14 15 6.33 7.00 1.35 1.33 1.00 1.35

15 15 6.80 7.00 1.15 L80 2.00 1.82

续表

受试对象

ID 观测例数 Qijk △购尸Qyk- q

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

16 15 5.20 5.00 1.32 0.20 0.00 1.08

17 15 6.33 7.00 1.05 1.33 1.00 1.18

18 15 4.67 5.00 1.23 -0.33 0.00 0.82

19 15 7.73 8.00 1.53 2.73 3.00 2.28

20 15 6.20 6.00 1.47 1.20 1.00 1.15

21 15 7.07 7.00 1.10 2.07 2.00 1.79

22 15 7.73 7.00 1.62 2.73 2.00 2.63

23 15 6.33 6.00 1.23 1.33 1.00 1.63

24 15 7.33 7.00 1.59 2.33 2.00 2.38

25 15 7.67 8.00 1.54 2.67 2.00 2.16

26 15 833 9.00 1.99 3.33 3.00 2.50

27 15 5.07 5.00 0.80 0.07 0.00 1.22

28 15 5.93 6.00 1.34 0.93 1.00 0.96

29 15 6.27 7.00 1.28 1.27 1.00 1.28

30 15 4.73 5.00 1.39 -0.27 o.oa 0.46

表4・7按服务项目付费模式下，第3场实验中受试对象所提供卫生服务量的描统计表

受试对象

ID 平均数 <lijk 中位数标准差 △g沪孙-q

平均数中位数标准差

1 15 5.20 5.00 1.61 0.20 0.0% 0.77

2 15 4.93 5.00 1.62 -0.07 0.00 0.26

3 15 6.67 7.00 0.90 1.67 1.00 L68

4 15 5.27 5.00 1.58 0.27 0.00 0.88

5 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

6 15 5.33 5.00 1.54 0.33 0.00 0.62

7 15 7.07 7.00 1.62 2.07 2.00 2.28

8 15 6.40 6.00 0.99 1.40 2.00 1.72

9 15 6.60 7.00 1.41 1.60 2.00 1.59

10 15 6.53 7.00 1.06 1.53 2.00 1.51

11 15 6.33 6.00 1.92 133 0.00 2.38

12 15 5.13 5.00 1.64 0.13 0.00 0.35

13 15 6.67 7.00 0.90 1.67 2.00 1.50

14 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

15 15 6.80 7.00 1.15 1.80 2.00 1.57

16 15 5.33 6.00 1.35 0.33 0.00 0.98

17 15 6.87 7.00 0.92 1.87 2.00 1.68

18 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

19 15 5.53 6.00 1.64 0.53 0.00 0.64

20 15 5.40 5.00 1.35 0.40 0.00 0.99

21 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

续表

受试对象

ID 观测例数平均数中位数标准差 △彳诞 =Qiik- q *

平均数中位数标准差

22 15 6.27 7.00 1.03 1.27 2.00 1.39

23 15 8.47 8.00 0.52 3.47 3.00 1.85

24 15 6.67 7.00 1.50 1.67 1.00 1.84

25 15 4.73 5.00 1.28 -0.27 0.00 1.03

26 15 7.13 7.00 1.36 2.13 2.00 1.88

27 15 6.13 7.00 1.36 1.13 1.00 1.36

28 15 5.07 5.00 1.49 0.07 0.00 0.46

29 15 5.67 6.00 1.40 0.67 1.00 0.72

30 15 5.73 6.00 1.34 0.73 1.00 0.80

表4-8按服务项目付费模式下，第4场实验中受试对象所提供卫生服务量的统计表

受试对象

ID 观测例数平均数中位数标准差也疗q诞-<1

平均数中位数标准差

1 15 7.60 8.00 1.40 2.60 2.00 2.13

2 15 7.53 7.00 1.55 2.53 2.00 2.53

3 15 5.33 6.00 1.50 0.33 0.00 0.90

4 15 5.87 6.00 136 0.87 1.00 0.99

5 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

6 15 6.27 7.00 2.05 1.27 1.00 2.66

7 15 6.60 7.00 1.06 1.60 1.00 1.59

8 15 5.67 6.00 3.09 0.67 1.00 331

9 15 5.07 5.00 1.78 0.07 0.00 0.26

10 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

11 15 6.40 7.00 1.06 1.40 1.00 2.06

12 15 5.73 6.00 1.62 0.73 0.00 1.10

13 15 6.60 7.00 0.99 1.60 2.00 1.64

14 15 5.40 6.00 1.40 0.40 0.00 0.91

15 15 4.60 4.00 2.03 -0.40 -1.00 2.90

16 15 5.67 6.00 1.59 0.67 1.00 0.72

17 15 7.07 7.00 1.22 2.07 2.00 1.94

18 15 5.33 5.00 1.40 0.33 0.00 0.72

19 15 5.27 5.00 1.58 0.27 0.00 0.88

20 15 7.73 &00 1.67 2.73 3.00 2.55

21 15 6.73 7.00 1.53 1.73 1.00 2.15

22 15 6.87 7.00 1.06 1.87 2.00 1.51

23 15 6.07 6.00 0,96 1.07 1.00 1.10

24 15 6.47 6.00 2.30 1.47 1.00 2.95

25 15 7.20 7.00 1.47 2.20 2.00 2.11

26 15 5.27 5.00 1.22 0.27 0.00 1.22

27 15 5.53 6.00 1.73 0.53 0.00 1.13

续表

受试对象

ID 观测例数平均数 q欣 *

中位数标准差平均数中位数标准差

28 15 7.13 7.00 1.51 2.13 2.00 1.85

29 15 6.53 7.00 1.06 1.53 1.00 L68

30 15 5.53 6.00 1.25 0.53 0.00 1.81

表4・9按服务项目付费模式下，第5场实验中受试对象所提供卫生服务量的统计表

受试对象

ID 需平均数 Qijk

中位数标准差 △g 沪 g

平均数中位数标准差

1 15 7.27 &00 2.79 2.27 1.00 2.69

2 15 5.73 6.00 1.53 0.73 0.00 0.96

3 15 5.33 5.00 1.68 0.33 0.00 0.49

4 15 6.27 7.00 1.34 1.27 1.00 133

5 15 5.07 5.00 1.71 0.07 0.00 0.26

6 15 5.73 6.00 1.49 0.73 0.00 1.1<

7 15 6.13 6.00 1.69 1.13 0.00 2.00

8 15 5.53 5.00 1.60 0.53 0.00 L06

9 15 5.20 5.00 1.57 0.20 0.00 0.41

10 15 6.07 7.00 1.49 1.07 1.00 1.03

11 15 6.20 6.00 1.08 1.20 1.00 1.21

12 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

13 15 5.60 6.00 130 0.60 0.00 0.74

14 15 6.40 7.00 1.18 1.40 1.00 1.84^

15 15 8.13 &00 L89 3.13 4.00 2.70

16 15 6.33 6.00 L23 1.33 1.00 1.35

17 15 8.60 10.00 L99 3.60 5.00 2.92

18 15 6.63 7.00 134 1.27 1.00 1.10

19 15 8.73 10.00 1.98 3.73 5.00 2.81

20 15 5.07 5.00 L62 0.07 0.00 0.26

21 15 633 7.00 1.35 1.33 1.00 1.35

22 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

23 15 6.67 7.00 0.98 1.67 2.00 1.72

24 15 7.87 8.00 1.73 2.87 3.00 2.85

25 15 &20 8.00 1.86 3.20 5.00 2.73

26 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

27 15 6.80 7.00 0.94 1.80 2.00 1.70

28 15 5.07 5.00 1.28 0.07 0.00 0.88

29 15 4.67 5.00 1.41 -0.53 0.00 1.92

30 15 6.53 6.00 1.30 1.53 2.00 2.20

表4・10按服务项目付费模式下，第6场实验中受试对象所提供卫生服务量的统计表

受试对象

ID 观测例数平均数中位数标准差沪 to - q

平均数中位数标准差

1 15 7.00 7.00 1.41 2.00 2.00 2.20

2 15 6.87 7.00 1.19 1.87 2.00 2.07

3 15 6.67 7.00 0.98 1.67 1.00 1.63

4 15 6.93 7.00 2.87 1.93 0.00 2.55

5 15 7.40 7.00 1.18 2.40 2.00 2.20

6 15 6.07 6.00 1.53 1.07 1.00 133

7 15 5.07 5.00 1.44 0.07 0.00 0.59

8 15 6.67 7.00 1.05 1.67 2.00 1.50

9 15 5.13 5.00 1.77 0.13 0.00 0.52

10 15 6.47 7.00 0.99 1.47 2.00 1.46

11 15 6.33 6.00 1.11 1.33 1.00 1.35

12 15 7.20 7.00 1.27 2.20 2.00 1.97

13 15 5.67 6.00 1.40 0.67 0.00 0.90

14 15 6.87 7.00 1.51 1.87 1.00 2.33

15 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

16 15 5.13 5.00 1.64 0.13 2,00 0.35

17 15 7.20 &00 2.11 2.20 0.00 2.48

18 15 4.80 5.00 1.42 -0.20 0.00 0.56

19 15 5.00 5.00 1.56 0.00 2.00 0.65

20 15 7.00 7.00 1.00 2.00 1.00 1.81

21 15 6.87 7.00 2.07 1.87 1.00 2.26

22 15 7.47 8.00 1.25 2.47 3.00 2.10

23 15 7.80 7.00 2.27 2.80 4.00 2.93

24 15 6.60 7.00 1.40 1.60 1.00 L99

25 15 6.07 6.00 1.53 L07 1.00 1.44

26 15 5.27 6.00 1.67 0.27 0.00 0.46

27 15 6.80 7.00 1.08 1.80 2.00 1.93

28 15 6.13 6.00 1.25 1.13 1.00 1.25

29 15 2.00 2.00 0.85 -3.00 -4.00 1.46

30 15 5.40 6.00 1.50 0.40 0.00 0.51

4.1.5最优卫生服务量决策

由统计结果可知，在按服务项目付费的支付方式下，1160(43.45%)个卫生服务决策提供的是最优卫生服务量，1510(56.55%)个卫生服务决策提供的是非最优卫生服务量。其中受试对象为患者类型1A提供的178个服务决策中有163 (91.57)个服务决策提供了最优的卫生服务量，其次是患者类型3B和3D获得了 134(75.28%)个最优卫生服务量，但是患者2B获得178个服务决策中仅有28(15.73%)个服务决策提供了最优卫生服

务量；且各种患者类型下选择最优卫生服务量的构成比之间具有显著的统计学差异（p<0.05,双侧Pearson卡方检验）。随着健康类型的变差，受试对象为其提供的卫生服务决策中最优卫生服务量的构成比变高，且各类型构成比的差异具有统计学意义

（p<0.05,双侧Pearson卡方检验）。尽管男受试对象1155 （77x15=1155）个观测结果中有515（44.59%）个观测数据为最优卫生服务量，比女受试对象少20.16%,但男女受试对象对最优卫生服务量选择的构成比没有统计学差异（p>0.05?双侧Pearson卡方检验）。详细结果参见下表4-llo

表4-11按服务项目付费下，最优卫生服务量决策构成比的统计表

特征变量选择（构成比）未选择（构成比）观测例数~~戸

0.000

注：F值为双侧Pearson卡方检验的结果。

4.2按人头付费

4・2・1总体水平

按人头付费的模式下，对受试对象所提供的卫生服务量进行统计显示，平均卫生服务量虽/^为4・53 （中位数：5.00,标准差：1.57）。本研究对按人头付费下受试对象i 提供的所有卫生服务量与最优卫生服务量的偏离数量（△?酬cap= q严当△如严匸0 时说明受试对象提供的是最优卫生服务量）进行了统计分析得出，按人头付费下的偏离数量与0的Wilcoxon signed-rank检验得出此偏离具有统计学意义（p=0・000）,按人头付费下的平均偏离数量为-0.47 （中位数：0.00,标准差：1.38） o

本研究对男受试对象与女受试对象提供的卫生月艮务量进行统计显示，男受试对象在按人头付费的模式下提供的平均卫生服务量为4.47 （中位数：5.00,标准差：1.51）, 女受试对象提供的平均卫生服务量为4.57 （中位数：5.00,标准差：1.62）。男受试对象比女受试对象提供的平均卫生服务量少219%,男女受试对象提供的卫生服务量之间的差异不具有统计学意义（尸0.310,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。按人头付费模式下，男受试对象的平均偏离数量为-0.53 （中位数：0.00,标准差：1.29）, 女受试对象的平均偏离数量为043 （中位数：0.00,标准差：1.44） o两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验显示男女受试对象之间的偏离数量的差异不具有统计学意义（尸0.557） o

由此可得，在总体水平上，按人头付费这一支付方式激励医生提供了不足的卫生服务量©

4.2.2三种健康类型

在按人头付费模式下，对于健康状况好的患者，本研究获得受试对象提供的890 （178x5=890,其中5是指此健康状况下A、B. C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策；对于健康状况中等的患者，本研究获得受试对象提供的890 （同上）个卫生服务决策；对于健康状况差的患者，本研究获得受试对象提供的890 （同上）个卫生服务决策。对三种健康状况下的受试对象卫生服务提供量进行统计分析得出：受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务量比最优服务量少，且差异在统计学上具有显著性（p<0.001,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量g%00*为4.66（中位数：5.00,标准差：1.03）,比最优卫生服务量少6.8%；受试对象为健康状况差的患者提供的卫生服务量比最优卫生服务量少，此差异在统计学上具有显著性（p<0.001, 双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量妇/“为5.68（中位数；6.00, 标准差：1.51）,比最优卫生服务量少18.86%；受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务量比最优卫生服务量多，此差异在统计学上具有显著性（pV0・05,双侧A^lcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量尬⑷ 为3.24 （中位数：3.00,标准差：1.04）, 比最优卫生服务量高8%o受试对象为健康状况好的患者提供的平均卫生服务量多于最优卫生服务量，通过对受试对象为健康状况好的患者所提供的卫生服务量进行频数统计发现，在890个卫生服务数量决策中，有748 （84.04%）个服务决策提供了最优卫生服务量，即q2k=q=^ 110 （12.36%）个卫生服务决策提供的服务量大于最优卫生服务量，即［4,5,6,7,8,9,10］；有32 （3.60%）个卫生服务决策提供的服务量小于最优卫生服务量，即g肃切，他丘［0,1,2］。详情可参见4-12。

本研究对此模式下男、女受试对象为三种健康类型的患者提供的卫生服务量进行了统计分析，详细数据参见表4-13o在按人头付费模式下，对于健康状况中等的患者，本实验获得男受试对象的385 （77x5=385,其中5是指此健康状况下A、B、C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策，男受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量少，且差异在统计学上具有显著性（p<0.001,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量为4.65 （中位数：5.00,标准差:1.06）,比最优卫生服务量少7.00%；对于健康状况差的患者，本实验获得男受试对象的385 （同上）个卫生服务决策，男受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量少，且差异在统计学上具有显著性5<0.001, 双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量为5.62 （中位数：6.00,标准差：1.41）,比最优卫生服务量少19.71%,；但是对于健康状况好的患者，本实验获得 385 （同上）个卫生服务决策，男受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量多，但差异在统计学上不具有显著性（p>0.05,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时的平均卫生服务量为3.15 （中位数：3.00,标准差：0.81）,比最优卫生服务量多5.00%。在按人头付费模式下，对于健康状况中等的患者，本实验获得女受试对象的505 （101x5=505,其中5是指此健康状况下A、B、C、D、E五种疾病类型）个卫生服务决策。女受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务量比最优服务量少，且差异在统计学上具有显著性（p<0”001,双侧Wilcoxon signed-rank检验），女受试对象提供的平均卫生服务量为4.67 （中位数：5.00,标准差:1.01）,比最优卫生服务量少6.60%；对于健康状况差的患者，本实验获得女受试对象的505 （同上）个卫生服务决策，女受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量少，且此差异在统计学上具有显著性（/?<0.001,双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时女受试对象提供的平均卫生服务量为5.72（中位数：6.00,标准差:1.59）,比最优卫生服务量少18.29%,；但是对于健康状况好的患者，本实验获得女受试对象的505 （同上）个卫生服务决策，女受试对象提供的卫生服务量比最优卫生服务量少多，但此差异在统计学上不具有显著性3>0・05, 双侧Wilcoxon signed-rank检验），此时女受试对象提供的平均卫生服务量为3.31 （中位数：3.00,标准1.18）,比最优卫生服务量高10.3%o最后，本研究比较了三种健康状况下男受试对象提供的卫生服务量与女受试对象提供的卫生服务量之间的差异，两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验检验得出男受试对象提供的卫生服务量与女受试对象提供的卫生服务量均不具有统计学差异，p值均大于0.05o

综上所述，按人头付费的支付方式下，受试对象为健康状况中等、差的患者提供的平均卫生服务量低于最优卫生服务量；从受试对象为健康状况中等、差的患者所提供的平均卫生服务量来看，患者对医疗服务的需求越高，其获得的卫生服务量与最优卫生服务数量的差额（处盂=亦r/，"=4.66500=-0.34；加瓷 =q3k-q =5.68-7.00= -1.32个卫生服务量）就越大，即医疗卫生服务量不足提供的程度随着患者对医疗卫生服务需求的增加而加重。但是对于健康状况好的患者来说，受试对象为其提供的890个卫生服务决策中有84.04%的卫生服务决策提供了最优卫生服务量，即相比其他健康类型的患者来说，按人头付费激励受试对象为健康状况好的患者提供更多的最优卫生服务量

表4-12受试对象为三种健康类型的患者所提供卫生服务量的统计分析表

健康类型观测例数平均数中位数标准差

1 890 4.66 5.00 1.03 0.000

2 890 3.24 3.00 L04 0,000

3 890 5.68 6.00 1.51 0.000

注：十按人头付费模式下，受试对象为三种健康状况的患者所提供的卫生服务量与最优

卫生服务量的双侧Wilcoxon signed-rank检验。

表4・13男、女受试对象为三种健康类型的患者所提供卫生服务量的统计分析表

数平数位中差准标数均平数位中差准标

11 5

3 *

4. O

5. 06 05

5 *

.67

4. 00

5. 11

11 11

2 5

3 *

3. O

3. 1

0. 05

5 *

3- 8 7

3 5

3 *

5 O

6.0 11 05

5 *

5. 00

6.0 0 5

注：漂按人头付费模式下，男受试对象、女受试对象为三种健康状况的患者所提供卫生服务量的两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验；*按人头付费模式下，男、女受试对象为三种健康状况的患者所提供的卫生服务量与最优卫生服务量的双侧Wilcoxon signed・rank检验且p在1%水平上具有显著性。

423十五种患者类型

对受试对象在按人头付费的模式下给十五种类型的患者提供的卫生服务数量幻产从

17R

(V ^/178 )进行分析后得出，相对于最优卫生服务数量G，十五种类型的患者所

i = 1

获得平均卫生服务数量町右心中有10种类型患者(1A、IB、1C、ID、IE、3A、3B、 3C、2D、3E)即健康状况为中等、差的所有患者所获得的卫生服务量比最优卫生服务量少，且差异具有统计学意义(p=0.000, Wilcoxon signed-rank检验)，健康状况中等、差的患者所获得得平均卫生服务数量比最优卫生服务数量『少。而受试对象为健康状况好的患者类型2A、2B、2C、2D、2E所提供的卫生服务量比最优卫生服务量多，差异在统计学上也具有显著性(p=0*000, Wilcoxon signed-rank检验)，描述性统计分析得出此时的平均卫生服务量高于最优卫生服务量。虽受试对象为患者2A、2B、2C、2D、 2E提供的平均卫生服务量均高于最优卫生服务量，但频数统计发现，受试对象为患者 2A提供的178个卫生服务决策中有139 (78.09%)个卫生服务决策提供了最优卫生服务量；受试对象为患者2B提供的178个卫生服务决策中有148 (83.15%)个卫生服务决策提供了最优卫生服务量；受试对象为患者2C提供的178个卫生服务决策中有149 (83.71%)个卫生服务决策提供了最优卫生服务量；受试对象为患者2D提供的178个卫生服务决策中有157 (88.20%)个卫生服务决策提供了最优卫生服务量；受试对象为患者2E提供的178个卫生服务决策中有155 (87.08%)个卫生服务决策提供了最优卫生服务量。详情见表4-14o

其次，本研究比较了男受试对象、女受试对象为每种类型的患者提供的卫生服务量是否存在差异，两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验得出，不存在差异，p值均大于0.05o本研究也分别比较了男受试对象提供的平均卫生服务量与最优卫生服务量、女受试对象提供的平均卫生服务量与最优卫生服务量之间是否存在差异，Wilcoxon signed-rank检验的结果显示，男、女受试对象为健康状况中等、差的10类患者提供的平均卫生服务量与最优卫生服务量之间均有统计学差异3<0・05)。而对于健康状况好的患者，并非都有差异。详情见表4-15o

综上所述，按人头付费的支付方式激励受试对象为健康状况中等及健康状况差的 10种患者(1A、IB、1C、ID、IE、3A、3B、3C、3D、3E)提供了不足的卫生服务量。虽受试对象为患者2A、2B、2C、2D、2E提供的平均卫生服务量均高于最优卫生服务

量，但分析发现，受试对象为患者2A、2B、2C、2D、2E提供的卫生服务决策中分别有78.09%、83.15%、83.71%、88.20%、87.08%的服务决策提供了最优的卫生服务量。

表4・14按人头付费下，受试对象为15种类型患者所提供卫生服务量的统计表

患者类型观测例数平均数中位数标准差 J

1A 178 4.52 5.00 1.08 0.000

1B 178 4.60 5.00 1.02 0.000

1C 178 4.69 5.00 L00 0.000

1D 178 4.75 5.00 0.96 0.000

1E 178 4.74 5.00 1.09 0.000

2A 178 3.16 3.00 0.99 0.000

2B 178 3.29 3.00 1.05 0.000

2C 178 3.31 3.00 1.10 0.000

2D 178 3.20 3.00 0.99 0.000

2E 178 3.25 3.00 1.06 0.000

3A 178 5.60 6.00 1.61 0.000

3B 178 5.58 6.00 1.55 0.000

3C 178 5.67 6.00 1.49 0.000

3D 178 5.75 6.00 1.43 0.000

3E 178 5.79 6.00 1.50 0.000

注：十按人头付费模式下，受试对象为十五种类型的患者所提供的卫生服务量与最优卫生服务量的双侧Wilcoxon signed-rank检验。

表4J5男、女受试对象为15种类型的患者所提供卫生服务量的统计表

男受试对象女受试对象

蠶观测例数数平数位

中差准标数平数位中差准. 标一

一1A ■■■■ *

4. 00

5. 11 1

11 *

4. 00

5. 06

1 0.797

1B 力 *

4. 00

5. 18 11 *

4. 5. 0.560

2 力 ★

4. 00

5. .02 i 11

11 *

4 00

5. 9

0. 43

1D 力 ★

4 00

5. 11

0. 11

IX *

第 00

5. 06 i 02

1E 力 78

4 00

5. 12

11 11

11 *

4. 00

5. 08

1X 3

2A 力 12

3. 3. 76

0. 11

11 13

1 16

2B 77 *

3. 00

3. 3

6 11

11 *

3. O

3. 19

1* 16

2C 力 * 00

3. 72

0. 11 IX *

3. 31 79

2D 力 5 00

3. 9

0. 11

10 11

3. 16 11

2E 力 2

3. 00

3. 11 11 00

3. 10 <1 2

3A 力 *

5 00

6.0 9

11 11

10 *

5. 00

6.0 3

11 8

3B 力 *

5 00

6. 46 11 *

.64

5. 00

6. 2 .6 H 2

3C 力 *

.60

5 00

6. .26 n

11 *

5 00

6.0 .64

11 3

续表

注：澱按人头付费模式下，男受试对象、女受试对象为十五种健康状况的患者所提供卫生服务量的两独立样本的双侧Mann・WhitneyU检验；★按人头付费模式下，男、女受试对象为三种健康状况的患者所提供的卫生服务量与最优卫生服务量的双侧Wilcoxon signed・rank检验且p在1%水平上具有显著性。

4.2.4个体水平

每个受试对象在按人头付费模式下做出15个卫生服务决策。本研究对178位受试对象提供的卫生服务量进行了描述性统计分析，受试对象i提供的平均卫生服务量的取值范围为［L40, &73］；同时对受试对象i提供的卫生服务量与最优卫生服务量的偏离数量（△?沪孙•孑，当△豹尸0时说明受试对象提供的是最优卫生服务量）进行了描述性统计分析，得出平均偏离数量的取值范围为卜3.60, 3.73］,且135位（75.84%）受试对象的平均偏离数量为负值，剩下的43位（2416%）受试对象的平均偏离数量则大于等于零。详情参见表4・16到表4・21。

表4・16按人头付费模式下，第1场实验中受试对象所提供卫生服务量的统计表

受试对象

ID 观测例数 Qijk *

口虻q

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

2 15 5.20 5.00 1.01 0.20 0.00 1.26

3 15 5.13 5.00 1.25 0.13 0.00 0.99

4 15 4.13 4.00 1.30 -0.87 -1.00 0.74

5 15 5.20 5.00 1.42 0.20 0.00 0.77

6 15 4.47 5.00 L06 -0.53 0.00 1.30

7 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

8 15 5.40 5.00 135 0.40 0.00 0.83

9 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

10 15 3.93 4.00 1.49 -1.06 -1.00 1.39

11 15 4.33 4.00 1.05 -0.67 0.00 2.19

12 15 4.33 5.00 1.11 -0.67 0.00 1.11

13 15 4.00 4.00 0.85 -1.00 0.00 1.25

14 15 L80 2.00 1.08 -3.20 400 2.40

15 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

续表

受试对象

ID Qifk △g疗g讹■孑

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

16 15 3.80 4.00 1.15 -1.20 -1.00 1.97

17 15 2.27 1.00 1.62 -2.73 -2.00 1.87

18 15 1.40 1.00 0.74 -3.60 -4.00 1.68

19 15 4.07 4.00 0.96 -0.93 -1.00 1.22

20 15 5.07 5.00 1.54 0.07 0.00 0.59

21 15 5.80 5.00 2.18 0.80 0.00 1.66

22 15 NA NA NA NA NA NA

23 15 4.93 5.00 1.62 -0.07 0.00 0.26

24 15 3.07 3.00 1.28 -1.93 -1.00 1.83

25 15 5.00 5.00 1.60 0.00 0.00 0.53

26 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

27 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

28 15 4.80 5.00 0.78 -0.20 0.00 2.14

29 15 4.27 4.00 1.10 -0.73 -1.00 0.80

30 15 NA NA NA NA NA NA

表4・17按人头付费模式下，第2场实验中受试对象所提供的卫生服务量统计表

受试对象

ID 弧-q

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 3.13 3.00 1.06 -1.87 -1.00 1.77

2 15 4.60 5.00 1.30 •0.40 0.00 0.51

3 15 4.53 5.00 1.25 -0.47 0.00 0.64

4 15 2.67 3.00 2.13 -2.33 0.00 3.42

5 15 4.33 5.00 0.98 ■0.67 0.00 0.98

6 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

7 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

8 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

9 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

10 15 4.60 5.00 1.24 -0.40 0.00 0.63

11 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

12 15 4.60 5.00 1.24 -0.40 0.00 0.63

13 15 5.33 5.00 135 0.33 0.00 0.98

14 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

15 15 4.40 5.00 1.12 ・0・60 0.00 0.83

16 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

17 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

18 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

19 15 3.73 4.00 0.59 -1.27 -1.00 1.22

20 15 4.40 5.00 1」2 -0.60 0.00 0.83

21 15 4.53 5.00 1.25 -0.47 0.00 0.64

续表

受试对象

ID 观测例数 Qijk

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

22 15 4.00 4.00 0.85 -1.00 0.00 1.46

23 15 4.60 5.00 1.24 -0.40 0.00 0.63

24 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

25 15 2.93 3.00 L03 -2.07 -2.00 1.91

26 15 2.47 3.00 0.64 -2.53 -3.00 1.81

27 15 4.80 5.00 1.47 -0.20 0.00 0.41

28 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

29 15 4.53 5.00 1.25 -0.47 0.00 0.64

30 15 4.87 5.00 1.55 -0.13 0.00 035

表4・18按人头付费模式下，第3场实验中受试对象所提供的卫生服务量统计表

受试对象

ID 平均数中位数标准差疗 Qyk- q

平均数中位数标准差

1 15 4.53 5.00 1.25 -047 0.00 0.64

2 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

3 15 4.93 5.00 1.10 -0.07 0.00 0.96

4 15 4.40 4.00 1.30 -0.60 -1.00 0.51

5 15 4.80 5.00 1.47 -0.20 0.00 0.41

6 15 4.93 5.00 1.62 -0.07 0.00 0.26

7 15 6.00 6.00 3.48 1.00 2.00 2.90

8 15 4.07 4.00 1.22 -0.93 -1.00 1.87

9 15 4.73 5.00 1.22 -0.27 0.00 0.96

10 15 5.60 5.00 1.45 0.60 0.00 2.03

11 15 4.00 4.00 2.20 -1.00 0.00 2.45

12 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

13 15 4.47 5.00 1.19 053 0.00 0.74

14 15 4.80 5.00 132 -0.20 0.00 0力

15 15 4.47 5.00 L68 -0.53 0.00 1.06

16 15 4.47 4.00 1.81 -0.53 0.00 1.25

17 15 4.53 5.00 1.19 -0.47 0.00 0.74

18 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

19 15 4.00 4.00 1.41 -1.00 ■1.00 1.60

20 15 4.33 4.00 1.18 -0.67 ■1.00 0.72

21 15 5.13 5.00 1.60 0.13 0.00 0.52

22 15 3.73 4.00 1.67 -1.27 -1.00 1.39

23 15 2.27 1.00 2.79 -2.73 -3.00 3.03

24 15 5.60 6.00 1.68 0.60 1.00 2.72

25 15 3.93 4.00 0.80 -1.07 0.00 1,44

26 15 3.87 4.00 1.55 -1.13 -1.00 1.36

27 15 4.80 5.00 1.21 -0.20 0.00 0.77

续表

受试对象

ID 观测例数平均数 q飒 5尸q讹■ q

中位数标准差平均数中位数标准差

28 15 4.87 5.00 1.64 -0.13 0.00 0.35

29 15 4.27 5.00 0.96 -0.73 0.00 0.96

30 15 4.47 5.00 1.25 -0.53 0.00 0.64

表4・19按人头付费模式下，第4场实验中受试对象所提供的卫生服务量统计表

受试对象

ID 平均数中位数标准差疗 Qyk- <1

平均数中位数标准差

1 15 4.20 5.00 0.94 -0.80 0.00 0.94

2 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

3 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

4 15 4.20 4.00 1.01 -0.80 0.00 1.15

5 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

6 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

7 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

8 15 4.40 5.00 1.24 -0.60 0.00 1.12

9 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

10 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

11 15 4.27 4.00 1.16 -0.73 0.00 1.03

12 15 4.87 5.00 1.55 -0.13 0.00 0.35

13 15 4.93 5.00 1.62 -0.07 0.00 0.26

14 15 4.93 5.00 1.62 -0.07 0.00 0.26

15 15 4.00 4.00 0.76 -1.00 -1.00 1.51

16 15 4.67 5.00 1.29 •033 0.00 0.49

17 15 4.27 5.00 1.03 -0.73 0.00 1.16

18 15 4.67 5.00 1.29 433 0.00 0.49

19 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

20 15 4.00 4.00 0.93 -1.00 -1.00 0.93

21 15 4.60 5.00 1.24 -0.40 0.00 0.63

22 15 3.87 4.00 0.74 -1.13 -1.00 1.06

23 15 4.73 5.00 1.39 -0.27 0.00 046

24 15 4.73 5.00 1.22 -0.27 0.00 0.59

25 15 3.67 4.00 0.49 -1.33 -1.00 1.29

26 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

27 15 4.93 5.00 1.62 -0.07 0.00 0.26

28 15 4.13 4.00 0.99 -0.87 0.00 1.13

29 15 4.67 5.00 1.29 -033 0.00 0.49

30 15 4.73 5.00 1.22 -0.27 0.00 059

表4・20按人头付费模式下，第5场实验中受试对象所提供的卫生服务量统计表

受试对象

ID - 测数观例 q漲 △如尸q讹■ q

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 7.00 8.00 2.10 2.00 1.00 2.30

2 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

3 15 4.73 5.00 0.80 -0.27 0.00 1.87

4 15 4.73 5.00 1.39 -0.27 0.00 0.46

5 15 4.93 5.00 1.71 -0.07 0.00 0.26

6 15 5.00 5.00 1.13 0.00 0.00 2.04

7 15 4.73 5.00 1.39 -0.27 0.00 0.46

8 15 4.13 4.00 1.55 -0.87 0.00 1.64

9 15 4.67 5.00 1.29 -033 0.00 0.49

10 15 4.60 5.00 1.40 -0.40 0.00 1.06

11 15 3.53 3.00 1.36 -1.47 -2.00 2.23

12 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

13 15 6.00 6.00 0.85 1.00 0.00 1.46

14 15 5.67 6.00 0.98 0.67 0.00 1.72

15 15 3.27 3.00 1.03 -1.73 -1.00 2.05

16 15 4.80 5.00 1.32 -0.20 0.00 056

17 15 2.00 2.00 1.00 -3.00 -4.00 2.36

18 15 4.87 5.00 1.51 -0.13 0.00 0.52

19 15 2.73 3.00 0.59 -2.27 -3.00 1.87

20 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

21 15 5.73 6.00 1.62 0.73 1.00 2.09

22 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

23 15 4.53 5.00 1.30 -0.47 0.00 0.74

24 15 3.67 3.00 0.89 -L33 0.00 1.50

25 15 4.73 5.00 1.44 -0.27 0.00 0.59

26 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

27 15 4.67 5.00 1.29 -0,33 0.00 0.49

28 15 4.60 5.00 1.30 -0.40 0.00 0.51

29 15 8.73 9.00 2.31 3.73 3.00 2.87

30 15 4.13 4.00 0.99 -0.87 0.00 1.36

表4・21按人头付费模式下，第6场实验中受试对象所提供的卫生服务量统计表

受试对象观测 q秋 △创尸q肘q •

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 4.07 4.00 0.88 -0.93 0.00 1.39

2 15 4.33 5.00 L05 -0.67 0.00 0.90

3 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

4 15 4.60 5.00 1.30 -0.40 0.00 0.74

5 15 4.13 4.00 0.92 -0.87 0.00 1.19

6 15 433 4.00 1.18 -0.67 -1.00 0.72

7 15 4.33 5.00 1.11 -0.67 0.00 0.82

8 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

续表

受试对象

ID 平均数中位数标准差沪 qk q

平均数中位数标准差

9 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

10 15 4.67 5.00 1.29 •0.33 0.00 0.49

11 15 4.47 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

12 15 5.60 6.00 1.18 0.60 0.00 1.84

13 15 4.67 5.00 1.29 -033 0.00 0.49

14 15 3.93 4.00 0.70 -1.07 -1.00 1.39

15 15 4.80 5.00 L47 -0.20 0.00 0.41

16 15 4.93 5.00 1.62 -0.07 0.00 0.26

17 15 4.13 4.00 0.99 -0.87 -1.00 0.99

18 15 5.00 5.00 1.69 0.00 0.00 0.00

19 15 4.80 5.00 1.47 020 0.00 0.41

20 15 4.53 5.00 1.19 -0.47 0.00 0.74

21 15 4.13 4.00 0.99 -0.87 0.00 1.13

22 15 3.80 4.00 0.86 -1.20 0.00 1.57

23 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

24 15 4.73 5.00 1.44 -0.27 0.00 0.59

25 15 4.67 5.00 1.29 -0.33 0.00 0.49

26 15 4.73 5.00 1.39 -0.27 0.00 0.46

27 15 4.33 5.00 1.11 -0.67 0.00 0.82

28 15 4.80 5.00 1.47 -0.20 0.00 0.41

29 15 2.00 2.00 0.85 -3.00 -4.00 1.46

30 15 4.87 5.00 1.55 -0.13 0.00 035

4・2・5最优卫生服务量决策

根据统计结果可知，在按人头付费这一支付方式下，61.99%的服务决策提供的是最优卫生服务量，38.01%的为非最优卫生服务量决策。其中157个(88.20%)服务决策为患者类型2D提供了最优卫生服务量，而仅有46 (25.84%)的受试对象为患者类型 3B提供了最优卫生服务量，且各种患者类型下选择最优卫生服务量的构成比之间具有显著的统计学差异(严0・05,双侧Pearson卡方检验)。且随着健康状况的变差，选择最优卫生服务量的构成比降低，且三种健康类型之间构成比的差异也具有统计学意义 (p<0.05,双侧Pearson卡方检验)。尽管男受试对象所提供的1155 (77x15=1155)个观测结果中有735(63.64%)个观测数据为最优卫生服务量，比女受试对象少20.11%,但男女受试对象对最优卫生服务量选择的构成比没有统计学差异(p>0・05,双侧Pearson 卡方检验)。详细结果参见下表4・22。

表4・22按人头付费下，最优卫生服务量决策构成比的统计表

特征变量选择（构成比）未选择（构成比）五测例数 /

患者类型

注：S值为双侧Pearson卡方检验的结果。

4.3按服务项目付费与按人头付费的比较

本研究分别从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型及最优卫生服务量决策层面上对两种支付方式下受试对象的卫生服务量进行比较分析。

43.1总体水平

<1）单因素分析

首先,本研究从总体水平上对两种支付方式下的卫生服务量进行单因素统计分析可得,受试对象在按服务项目付费模式下提供的卫生服务量比在按人头付费模式下提供的卫生服务量多，且差异具有统计学显著性（p<0.05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U 检验），数据统计可得，按服务项目付费模式下的平均卫生服务量比按人头付费下的平均卫生服务量多35.98%。因此，从总体水平上，按服务项目付费模式下受试对象提供了比按人头付费模式下更多的卫生服务量。进一步分别对两种模式下男、女受试对象给

患者提供的平均卫生服务量进行统计分析得出，男受试对象在服务项目付费模式下提供的平均卫生服务量比按人头付费模式下多提供38.48%,女受试对象在服务项目付费模式下提供的平均卫生服务量比按人头付费模式下多提供34.35%,且差异均有统计学意义（p<0.01?两独立样本的双侧Wilcoxon rank-sum检验）。

（2）多因素分析

本研究有序Logit （Ordered Logit）模型和有序Probit （Ordered Probit）模型对卫生服务提供量的影响因素及差异进行了比较分析。表4・23汇报了支付方式、健康类型、性别对卫生服务提供量的作用。综合两水平的有序Logit和有序Probit模型结果可知支付方式对卫生服务量的提供有显著性作用，且相比按人头付费，按服务项目付费的支付方式激励受试对象提供更多的卫生服务数量（系数均为正值且p值均小于0.01 ）o

表4・23卫生服务量影响因素的有序Logit模型结果表

解释变量（参照组）模型有序Logit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） 2.116*** 0.122 17.310 1.876 2.355

健康类型（健康类型■中等）

健康类型•好 -2.037*** 0.146 -13.960 -2.323 -1.751

健康类型■差 1331*** 0.129 10.310 1.078 1.584

性别■男（女性） 0.055 0.136 0.120 -0.251 0.283

0.494

£iik 1 0.355

观测例数 5340

注：小表示通过了 1%的显著性检验；丫标准误均为稳健标准误。

表4-23附表有序Logit模型的常数项汇报表

常数项有序Logit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

方程1 -4350*** 0.537 -8.100 -5.402 -3.298

方程2 -2.842*** 0.403 -7.050 •3.631 -2.051

方程3 -2.195*** 0.384 -5.710 2949 -1.442

方程4 1.014*** 0.200 5.080 0.623 1.406

方程5 1.676*** 0.203 8.260 1.278 2.074

方程6 3.514*** 0.190 18.510 3.142 3.886

方程7 4.517*** 0.212 21.280 4.100 4.932

方程8 6343*** 0.258 0.258 5.837 6.848

续表

常数项有序Logit

系数标准误十 Z值 95%置信区间

方程9 7.331*** 0.317 23.090 6.709 7.954

方程10 7.917*** 0.344 23.030 7.243 8.590

注：f 表示通过了 1%的显著性检验；t标准误均为稳健标准误。

表4-24卫生服务量影响因素的有序Probit模型结果表

解释变量（参照组）模型有序Probit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） 1.266*** 0.077 16.530 1.116 1.416

健康类型（健康类型•中等）

健康类型•好 -0.954*** 0.074 -12.850 -1.099 -0,808

健康类型■差 0.676*** 0.062 10.890 0.554 0.798

性别男（女） 0.022 0.088 0.240 -0.152 0.195

S 0.159

嗨1 0.091

观测例数 5340

注:***表示通过了 1%的显著性检验；t标准误均为稳健标准误。

表4-24附表有序Probit模型的常数项汇报表

常数项有序Probit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

方程1 -1.701*** 0.221 -7.710 -2.133 -1.268

方程2 -1.159*** 0.193 -6.020 •1.537 -0.782

方程3 -0.901*** 0.196 4590 -1.286 -0.516

方程4 0.719*** 0.118 6.090 0.488 0.951

方程5 1.071*** 0.122 &810 0.833 1.310

方程6 2.091*** 0.121 17.350 1.855 2.328

方程7 2.649*** 0.131 20.170 2.391 2.906

方程8 3.629*** 0.149 24.310 3.336 3.921

方程9 4.109*** 0.174 23.570 3.767 4.451

方程10 4.362*** 0.181 24.110 4.007 4.716

***表示通过了 1%的显著性检验「标准误均为稳健标准误。

432健康类型

本研究从三种健康类型层面上对两种支付方式下的卫生服务量进行了统计分析。根据前面的数据分析可知，按服务项目付费模式下受试对象为健康状况中等的患者提供的平均卫生服务量巧严s比按人头付费模式下的平均卫生服务量@〃cap多34.76% （1.62个

卫生服务量）；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况好的患者提供的平均卫生服务量壬/fs比按人头付费模式下的平均卫生服务量冠多62.04%（2.01个卫生服务量）；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况差的患者提供的平均卫生服务量@3』fs比按人头付费模式下的平均卫生服务量石严多17.78% （1.01个卫生服务量）。两独立样本的双侧ManmWhitneyU检验可知两支付方式下，三种健康类型的卫生服务量之间的差异均具有统计学意义（p<0.001）o因此，按服务项目付费模式下受试对象为三种健康类型的患者提供的卫生服务量均比按人头付费下的卫生服务量多，且随着患者健康状况的变差，两支付方式下的卫生服务量的差距逐渐变小。进一步分别对男、女受试对象在两种支付方式下为三种类型的患者提供的卫生服务量进行比较可得，男受试对象在按服务项目付费模式下提供的平均为卫生服务量比在按人头付费模式下提供的卫生服务量多，女受试对象在按服务项目付费模式下提供的平均为卫生服务量比在按人头付费模式下提供的卫生服务量多，且差异均有统计学意义（/?<0・001,两独立样本的双侧Wilcoxon rank-sum检验）。可参见下图4-1到4-3。

图4-1受试对象为三种健康类型的患者提供的平均卫生服务量

图4-2女受试对象为三种健康类型的患者提供的平均卫生服务量

图4-3男受试对象为三种健康类型的患者提供的平均卫生服务量

4・3・3十五种患者类型

本研究从十五种患者类型层面上对两种支付方式下的卫生服务量进行了统计分析。根据数据分析可知，在按服务项目付费模式下受试对象为十五种类型的患者提供的平均卫生服务量E/fs均比按人头付费模式下的平均卫生服务量吊多»两独立样本的双侧 Mann-Whitney U检验可知两支付方式下，十五种类型的患者所获得的卫生服务量之间的差异均具有统计学意义(p<0.001)o进一步分别对男、女受试对象在两种支付方式下为十五种类型的患者提供的卫生服务量进行比较可得，男受试对象在按服务项目付费模式下提供的平均为卫生服务量比在按人头付费模式下提供的卫生服务量多，女受试对象在按服务项目付费模式下提供的平均为卫生服务量比在按人头付费模式下提供的卫生服务量多，且差异均有统计学意义(p<0.001?两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验)。可参见下图4・4到46

图4-5男受试对象为三种健康类型的患者提供的平均卫生服务量

图4-6女受试对象为三种健康类型的患者提供的平均卫生服务量

43・4最优卫生服务量决策

(1)单因素分析

本研究将从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型及性别四个方面对受试对象选择最优卫生服务量与否的情况进行单因素统计分析。从总体水平上可得，按人头付费模式下2670个卫生服务决策中有1655个卫生服务决策提供了最优卫生服务量，比按服务项目付费模式下多42.67%；双侧Pearson卡方检验可知，两支付方式下受试对象选择最优卫生服务量的构成比之间具有显著的统计学差异3<0.001)。对男、女受试对象在两种支付方式下选择最优卫生服务量决策的频数(构成比)统计得出，男受试对象在按服务项目付费模式下最优卫生服务量决策的频数比按人头付费少220个(29.93%),女受试对象在按服务项目付费模式下最优卫生服务量决策的频数比按人头付费少275个 (29.89%),且差异分别具有统计学意义(p<0.001,双侧Pearson卡方检验)。

从三种健康类型层面上，受试对象在按人头付费的模式下为健康状况好(中等)的患者提供的890个服务决策中有748 (658)个最优卫生服务决策，比按服务项目付费下多494 (292)个最优服务决策数量；但受试对象在按人头付费的模式下为健康状况差的的患者提供的890个服务决策中有249个最优卫生服务决策，比按服务项目付费下少291个最优服务决策数量；双侧Pearson卡方检验可知，三种健康状况下，受试对象选择最优卫生服务量在两支付方式之间的构成比的差异具有显著性(/><0.001)o进一步分析男、女受试对象在两种支付方式为三种健康类型的患者提供最优卫生服务量决策的

频数进行统计，结果参加下表4・25,且三种健康类型下，男受试对象在两种支付方式下选择最优卫生服务量的构成比差距具有统计学意义（p<0.001,双侧的Pearson卡方检验）；女受试对象在两种支付方式下选择最优卫生服务量的构成比差距具有统计学意义

（^<0.001,双侧的Pearson卡方检验）。

表4・25男、女受试对象分别在两种支付方式下选择/的频数（构成比）统计表

特征变量按服务项费按人头付费 Pearson卡方值 p 厂

从十五种患者类型层面上，双侧Pearson卡方检验可知，十五种患者类型下，受试对象选择最优卫生服务量在两支付方式之间的构成比的差异具有显著性（p<0.001）o进一步对男、女受试对象在两种支付方式下的最优卫生服务量选择行为进行统计分析发现，女受试对象在按人头付费模式下提供的最优卫生服务决策数量比按服务项目付费多 275 （42.64%）个，男受试对象在按人头付费模式下提供的最优卫生服务决策数量比按服务项目付费多220 （42.72%）个，且构成比的差异具有统计学意义（p<0.001,双侧的Pearson卡方检验）。

（2）多因素分析

本研究对是否选择最优卫生服务量决策的影响因素进行了二值Logit, Probit, Cll 模型的多因素分析，纳入的自变量有支付方式、健康类型、及受试对象的性别◎根据统计结果可知，相对于按人头付费，按服务项目付费的支付方式对受试对象选择最优卫生服务量决策具有负向作用（系数均为负数且p值均小于0.01）,即按人头付费激励受试对象更多的提供最优卫生服务量。见表4J6到4-28。

表4-26选择最优卫生服务量影响因素的二值Logit模型结果表

解释变量（参照组）模型二值 Logit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） -0.968*** 0.092 -10.530 -1.148 -0.788

健康类型（健康类型•中等）

健康类型•好 -0.066 0.075 -0.880 -0.212 0.081

健康类型•差 -0.700*** 0.085 -8.240 -0.867 -0.534

性别•男（女） 0.140 0.153 0.920 -0.160 0.440

常数项 2.168*** 0.214 10.130 1.748 2.587

Gifk2 0.295

观测例数 5340

注:***表示通过了 1%的显著性检验；丫标准误均为稳健标准误。

表4-27选择最优卫生服务量影响因素的二值Probit模型结果表

解释变量（参照组）模型二值 Probit “

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） -0.572*** 0.055 -10.460 -0.679 -0.465

健康类型（健康类型•中等）

健康类型-好 -0.046 0.046 -0.990 -0.136 0.045

健康类型•差 -0.408*** 0.050 -8.230 -0.505 -0.311

性别-男（女） 0.088 0.110 0.800 -0.129 0.304

常数项 1.272*** 0.137 9.290 1.004 1.540

0.520

£yk 2 0.114

观测例数 5340

注表示通过了1%的显著性检验「标啟均为稳健标准误。

表4-28选择最优卫生服务量影响因素的二值C11模型结果表

解释变量（参照组）模型二值 C11

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） -0.760*** 0.071 -10.630 -0.900 -0.620

健康类型（健康类型•中等）

健康类型•好 -0.024 0.053 ■0.450 -0.127 0.079

健康类型■差 -0.602*** 0.065 -9.280 -0.729 -0.474

性别■男（女） 0.158 0.134 1.180 -0.104 0.420

常数项 1.237*** 0.270 4.580 0.707 1.766

0.662

荻2 0.285

观测例数 5340

注："I表示通过了 1%的显著性检验；丫标准误均为稳健标准误。

本章小结

本章分别对按服务项目付费和按人头付费下的卫生服务量进行了分析并比较了两支付方式下的卫生服务量的差异，以反映两种支付方式下医生对卫生服务量的提供行为及两支付方式下卫生服务量提供行为的差异。具体结果为：

(1)按服务项目付费：在总体水平上，按服务项目付费激励医生提供了过量的卫生服务量；受试对象为健康状况中等、好的患者提供的平均卫生服务量多于最优卫生服务量；十五种类型的患者中有12种类型患者所获得的平均卫生服务数量比最优卫生服务数量多;86.11%的受试对象提供的卫生服务量与最优卫生服务量的平均偏离数量大于零。按服务项目付费下，4345%的卫生服务决策是最优卫生服务量决策；随着健康状况的变差，最优卫生服务量决策的构成比变高。

(2)按人头付费：总体水平上，按人头付费激励医生提供了不足的卫生服务量；受试对象为健康状况中等、差的患者提供的平均卫生服务量低于最优卫生服务量；十五种类型的患者中有10种类型患者(健康状况为中等、差的所有患者)所获得的卫生服务量比最优卫生服务量少；75.84%的受试对象提供的卫生服务量与最优卫生服务量的平均偏离数量小于零。在按人头付费下，61.99%的服务决策提供的是最优卫生服务量，随着健康状况的变差，最优卫生服务量决策的构成比降低。

(3)按服务项目付费与按人头付费的比较：从总体水平上，单因素和多因素分析的结果都显示按服务项目付费模式下受试对象提供了比按人头付费模式下更多的卫生服务量；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况中等(好、差)的患者提供的平均卫生服务量比按人头付费模式下的平均卫生服务量多34.76% (62.04%. 17.78%)；在按服务项目付费模式下受试对象为十五种类型的患者提供的平均卫生服务量均比按人头付费模式下的平均卫生服务量多。按人头付费模式下最优卫生服务量决策的数量比按服务项目付费下多42.67%；按人头付费的模式下健康状况好(中等)的患者所获得的最优卫生服务决策的数量比按服务项目付费下多；但按人头付费模式下健康状况差的患者所获得的最优卫生服务决策的数量比按服务项目付费下少。

第五章患者效益

由实验设计可知，在按服务项目付费模式下，最优卫生服务提供量将产生最优（最大化）患者效益B（9*）o健康类型3的患者可获得最优患者效益（即卫生服务数量为该类型最优服务数量7时所产生的患者效益）为B3（『）=9.45实验室代币，健康类型为类型1 （中等）和2 （好）的患者可获得的最优患者效益（即卫生服务数量分别为该类型最优服务数量5、3时所产生的患者效益）Bi（?> B2（9*）=10.00实验室代币，如果受试对象i总是倾向于选择患者效益最优的服务量即最优患者效益的选项，那么平均患者效益将非常接近琐『）=（9.45x5+10.00x5+10.00x5）/15^9.82个实验室代币。本研究分别从总体水平上、三种健康类型、十五种患者类型、个体水平上对患者效益进行统计学描述，以反映按服务项目付费、按人头付费对受试对象的患者效益选择行为的影响，及两支付方式下患者效益选择行为的差异。

5-1按服务项目付费

5.1.1总体水平

在按服务项目付费的模式下，对受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益进行统计得出，此模式下的平均患者效益B（妙严为&98 （中位数：9.45,标准1.19）,这比最优服务决策下的平均患者效益少&55%,双侧Wilcoxon signed-tank检验得出按服务项目付费模式下的患者效益与最大化患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（p<0.01）o受试对象的卫生服务决策产生的患者效益与最大化患者效益的偏离数量 △B⑷=B⑷-B（『）（若皿⑷丸则说明此时为最大化的患者效益），平均偏离数量为Q83 （中位数：-0.50,标准差:1.22）,与0的Wlcoxon signed-rank检验得出此偏离有统计学意义（p<0.01）o

本研究对此模式下不同性别的受试对象的服务决策所产生的患者效益进行统计分析得出，女受试对象的卫生服务决策产生的平均患者效益为8.99个实验室代币（中位数：9・45,标准差:1.20）,比最优服务决策下的平均患者效益気（『）少&45%,双侧Wilcoxon

signed-rank检验得出按服务项目付费模式下女受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（卩<0・01）,同时平均偏离数量△B（g）为 •0.83（中位-0.50,标准差：1.23）,与 0 的双侧 Wilcoxon signed-rank 检验得出 AB⑷ 有统计学意义（pVLOl）；男受试对象的卫生服务决策产生的平均患者效益为&97个实验室代币（中位数：9.45,标准差：1.18）,比最优服务决策下的平均患者效益5（^*）少 &66%,双侧Wilcoxon signed-rank检验得出按服务项目付费模式下男受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（卩<0.01）,同时平均偏离数量ABS）为-0.84（中位数：-0.50,标准差：1.20）,与0的双侧Wilcoxon signed-rank 检验得出ZVBS）有统计学意义（77<0.01）e尽管男受试对象的卫生服务决策产生的患者效益比女受试对象产生的患者效益少0.22%,但差异不具有统计学意义（p>0.05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。

综上所述，从总体水平上来说，按服务项目付费的支付方式下，受试对象的卫生服务决策产生的患者效益少于最优患者效益，这也说明受试对象在按服务项目付费模式下对患者效益的选择量低于最优患者效益。

5.1.2三种健康类型

本研究对健康类型好、中、差的患者所获得患者效益进行统计分析得出，按服务项目付费模式下，三种健康类型的患者从受试对象的卫生服务决策中所获得健康效益均低于最优卫生决策下的平均患者效益：健康类型为好的患者所获得的平均患者效益为&81 个实验室代币（中位数：9.00,标准差：1.19）,比最优患者效益B（g）少11.90%,双侧 Wilcoxon signed-rank检验得出按服务项目付费模式下受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（/）之间的差异具有统计学意义（p<0.01）；健康类型为中等的患者所获得的平均患者效益为9.17个实验室代币（中位数：9.50,标准差：1.25）,比最优患者效益B（g）少&30%,双侧Wilcoxon signed-rank检验得出按服务项目付费模式下受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（pvO.Ol）；健康类型为差的患者所获得的平均患者效益为&97个实验室代币（中位数： 9.45,标准差：1.09）,比最优患者效益B（g*）少5.08%,双侧Wilcoxon signed-rank检验得出按服务项目付费模式下受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（q）之间的差异具有统计学意义（p<0.01）,详细数据见表5・1。

三种健康状况的患者效益损失比Lffs=（ B（g）・B（/））/ B（『）进行统计可知匚囂=

-0.083；匸耸 =0119； -0.051,即健康状况好的患者的平均效益损失比为OM9（标

准差：0.17,中位数「0.10）,健康状况中等的患者的平均效益损失比为0083 （标准差： 0.24,中位数：-0.05）,健康状况差的患者的平均效益损失比为-0.051 （标准差：0.22, 中位数：0.00 ）□

此外，本研究分析了男受试对象与女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益进行统计得出，尽管三种健康类型下，男女受试对象的服务决策产生的患者效益有少量差异,但差异不具有统计学意义，两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验得出p值均大于0.05o详细结果见下表5・2。

综上所述，按服务项目付费的支付方式下，三种健康状况下的患者效益均小于最优患者效益，也说明按服务项目付费这一支付方式激励医生为三种健康状况的患者选择小于最优患者效益的决策。且随着患者健康状况的变差，患者损失的效益就越少。

表5"按服务项目付费模式下，三种健康类型下患者效益的统计表

健康类型观测例数平均数中位数标准差

1 890 9.17 9.50 1.25 0.000

2 890 8.81 9.00 1.19 0.000

3 890 8.97 9.45 1.09 0.000

注：丫按服务项目付费模式下，三种健康类型的患者所获得的患者效益与最优患者效益的双侧Wilcoxon signed-rank检验。

表5-2男、女受试对象的服务决策所产生的患者效益统计表

男女受试对象

健康类型狈数一观例」数平数位中差准标数平数位中差准标

3 *

9 .24

11 05

5 *

9. 6

11 11

2 5

3 *

& 05

11 05

5 *

.80

& 00

9.0 9

11 7

0.7

3 5

3 *

& 45

9. 2

11 05

5 *

9. 45

9.4 9

0. 05 .7

注：t按服务项目付费模式下，受试对象提供患者效益的性别差异，p值来自于两独立样本的双侧 ManmWhitneyU检验；★按服务项目付费模式下，不同性别的受试对象为三种健康类型的患者所提供的患者效益与最优患者效益的双侧Wilcoxon signed-rank检验且p在1%水平上具有显著性。

5.1.3十五种患者类型

本研究统计了受试对象为十五种患者提供卫生服务决策所产生的患者效益进行了

统计，得出十五种类型患者所获得的平均患者效益玖必卩菇（E⑷b瓜?）

Z = 1 /178）均小于最优患者效益B（『），双侧Wilcoxon signed-rank检验得出受试对象为十五种患者提供的卫生服务决策所产生的患者效益与最优患者效益之间的差异均具有显著性（p<0.01）o详情参见下表5・3。

此外，本研究对男受试对象、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益进行统计得出，男、女受试对象对十五种类型的患者所提供的卫生服务决策产生的患者效益均无统计学差异（p>0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验但是男、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益与最优患者效益之间的差异可参见下表5-4。

表5・3按服务项目付费模式下，十五种类型的患者所获得的患者效益的统计表

患者类型观测例数平均数中位数标准差 d

1A 178 9.71 10.00 1.33 0.000

1B 178 8.96 9.00 1.20 0.000

1C 178 9.18 9.50 1.26 0.000

1D 178 9.08 9.50 1.11 Q.000

1E 178 8.91 9.00 1.19 01000

2A 178 9.20 9.00 0.76 0.000

2B 178 &63 9.00 1.17 0.000

2C 178 8.86 9.00 1.21 0.000

2D 178 &62 8.50 1.21 0.000

2E 178 8.76 9.50 1.43 0.000

3A 178 8.81 9.00 1.15 0.000

3B 178 9.11 9.45 0.95 06000

3C 178 9.11 9.45 0.93 0.000

3D 178 9.03 9.45 1.20 0.000

3E 178 8.76 8.80 1.17 0.000

注「按服务项目付费模式下，十五种类型患者效益鸟曲）与最优患者效益B（广）的双侧 Wilcoxon signed-rank 检验。

表5・4按服务项目付费下，男、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益统计表

B< /

s 数平数位

中差

准标观测例数数均平数位中差

准

标

1A 力 * 10.0 8

1£ 11

11 *

9. 00

10.0 7

11 3

IB 力 *

9.0 00

9.0 .24

11 11

11 *

& 00

9. 18 7 竝

力 16*

9. 18 11

11 *

9. IX

11 O

75 a

1 力 *

9. □ 5

11 11 *

9. 09

11 44 .94

IE 力 *

& 00

9.0 .20

11 11

11 ★

& 00

9.0 .20

1 04

.90

表续

蠶

S 数平数位中差准标数均平数位中差准标

A 力 *

9. 00

9. 11

10 9.1 00

9.0 8

0. 49

.74

2B 力 *

& 05 H 11

IX *

& 00

9.0 6

.2 91

2C 力 *

& O

9. 5

0. 1L

1* *

.80

& 00

9.0 8 .3

1A 4

T) 77 *

& 07

11 1A

10 *

61 co 2

11 2

2E 力 *

75 7

1- 11

10 *

力

& 48

1A 6

3A 力 *

.84

& 00

9.0 07 -1 14

10 *

& 00

9.0 -1

11 2

3B 力 *

9. 45

9.4 .04

11 1A *

9 45

9.4 4

3C 力 ★

9. 45

9. 11

0. 11 *

9 45

9.4 02

11 9

3D 力 *

& 5

9.4 5

11 101 *

9. 45

9.4 2

0. 力

3E 力 *

70 OQ 43

11 11

10 *

& oQ 3

9 a 4

注：派男、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益珈(?)之间的性别差异，卩值来自于两独立样本的双侧ManmWhitney U检验；★男、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益巧认?)分别与最优患者效益B(q*)的双侧Wilcoxon signed・rank检验且p在5%水平上具有显著性。

5.L4个体水平

本研究对178位受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益B旅9)进行描述性统计分析得出，受试对象提供的平均患者效益的取值范围为[2.10,9.82],同时对受试对象i 的卫生服务决策所产生的患者效益与最优患者效益的偏离数量△Bgg) (AB^)= 当AB詆g)=0时说明此时受试对象选择的是最优患者效益所对应的服务决策)进行了描述可知，平均偏离数量的范围为[-3.94,0.00], 163位(91.57%)受试对象的平均偏离数量为负值，剩下的15位(8.43%)受试对象的平均偏离数量为零。详情参见下表5-5到5-10。

表5-5按服务项目付费模式下，第1场实验患者效益的统计表

受试对象

ID B的) B如B(『)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

2 15 9.52 9.50 035 -0.30 -0.45 0.31

3 15 9.56 9.50 0.37 -0.26 0.00 0.32

4 15 8.77 8.80 0.64 -1.05 -1.00 0.78

5 15 9.75 10.00 0.33 -0.07 0.00 0.17

6 15 8.56 8.50 0.78 -1.26 -1.50 0.92

7 15 9.18 9.45 0.60 -0.64 -0.50 0.58

续表

受试对象

ID 观测例数 B诫g) B的）田（孑）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

8 15 9.38 9.45 0.36 -0.44 -0.50 0.38

9 15 9.69 10.00 0.38 -0.13 0.00 0.29

10 15 8.25 8.50 1.03 -1.57 -1.50 1.12

11 15 9.14 9.00 0.55 -0.68 -0.65 0.67

12 15 8.74 8.80 0.83 -1.08 ・1.00 0.99

13 15 7.84 7.50 1.12 -1.98 -2.50 1.23

14 15 &46 8.50 0.92 -1.36 -1.50 1.06

15 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

16 15 6.70 7.50 2.16 -3.12 -2.50 2.03

17 15 &72 8.80 0.71 -1.10 -1.00 0.79

18 15 7.35 7.00 0.99 -2.47 -2.70 0.95

19 15 9.04 9.00 0.52 -0.78 -1.00 0.67

20 15 9.69 9.50 0.33 -0.13 0.00 0.22

21 15 9.25 9.45 0.41 -0.57 -0.50 0.53

22 15 NA NA NA NA NA NA

23 15 9.17 9.00 0.49 -0.65 -0.65 0.61

24 15 8.72 8.80 0.71 -1.10 -1.00 0.84

25 15 9.58 9.50 0.41 -0.24 0.00 0.33

26 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

27 15 9.58 9.50 0.34 -0.24 0.00 0.37

28 15 7.88 8.50 2.50 -1.94 -1.50 2.48

29 15 8.85 9.00 0.61 -0.97 -1.00 0.72

30 15 NA NA NA NA NA NA矗

表5・6按服务项目付费模式下，第2场实验患者效益的统计表

受试对象

ID 观测例数 B的） B如B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 8.77 9.00 0.72 -1.05 -1.00 0.85

2 15 8.71 9.00 0.93 -1.11 -1.00 1.07

3 15 8.88 9.00 0.65 -0.94 -1.00 0.69

4 15 9.68 9.50 0.33 -0.14 0.00 0.30

5 15 8.27 8.50 0.93 -1.55 -1.50 L06

6 15 9.70 10.00 046 -0.12 0.00 0.21

7 15 8.81 9.00 0.76 -1.01 -1.00 0.92

8 15 9.55 9.50 0.46 -0.27 0.00 0.46

9 15 9.62 10.00 0.45 -0.20 0.00 0.36

10 15 9.48 9.50 0.27 -0.34 -0.50 0.36

11 15 8.96 9.00 0.73 -0.86 -1.00 0.71

续表

受试对象

ID 观测例数 B的） B 畑 B(C

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

12 15 8.98 9.45 0.81 -0.84 -0.50 0.96

13 15 9.01 9.45 1.20 -0.81 -0.45 1.10

14 15 9.14 9.00 0.55 -0.68 -0.65 0.67

15 15 &84 9.00 0.68 -0.98 -1.00 0.83

16 15 9.41 9.50 0.61 -0.41 -0.45 0.50

17 15 9.14 9.00 0.45 -0.68 -0.65 0.59

18 15 9.32 9.50 0.91 -0.50 -0.45 0.82

19 15 8.13 8.00 0.88 -1.69 -1.70 0.93

20 15 9.20 9.45 0.51 -0.62 -0.50 0.57

21 15 8.77 &80 0.71 -1.05 -1.00 0.89

22 15 8.44 8.80 1.14 -138 -1.00 1.31

23 15 9.00 9.00 0.61 -0.82 -0.65 0.67

24 15 8.64 9.00 1.03 -1.18 -1.00 1.18

25 15 7.95 7.75 1.00 -L87 -2.00 0.92

26 15 7.19 7.50 1.95 -2.63 -2.50 1.83

27 15 9.23 9.50 0.70 -0.59 -0.50 0.52

28 15 9.34 9.45 0.41 -0.48 -0.50 0.48

29 15 9.11 9.00 0.44 -0.71 -0.65 0.56

30 15 9.70 10.00 0.46 -0.12 0.00 0.21

表5-7按服务项目付费模式下，第3场实验患者效益的统计表

受试对象

ID B瓜Q） B的）・B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 9.65 10.00 041 -0.17 0.00 0.36

2 15 9.79 10.00 0.33 -0.03 0.00 0.12

3 15 8.97 9.00 0.70 -0.85 -0.65 0.83

4 15 9.21 9.45 0.98 -0.61 0.00 1.04

5 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

6 15 9.64 9.50 0.40 -0.18 0.00 0.32

7 15 8.57 9.00 0.77 -1.25 -1.00 0.90

8 15 8.93 9.00 0.49 -0.89 -1.00 0.64

9 15 8.93 9.00 0.61 -0.89 -1.00 0.71

10 15 8.98 9.00 0.53 -0.84 -1.00 0.67

11 15 9.14 9.45 L13 -0.68 0.00 1.19

12 15 9.75 10.00 0.28 -0.07 0.00 0.18

13 15 8.97 9.00 0.59 -0.85 -1.00 0.74

14 15 9・82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

15 15 8.83 8.80 0.54 -0.99 -1.00 0.68

续表

受试对象

ID B戚q)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

16 15 9.46 9.50 0.40 -0.36 -0.45 0.35

17 15 8.87 9.00 0.67 -0.95 -1.00 0.84

18 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

19 15 9.54 9.50 0.35 -0.28 0.00 0.33

20 15 9.49 9.45 0.42 -0.33 0.00 0.41

21 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

22 15 9.12 9.00 0.47 -0.70 -1.00 0.62

23 15 7.83 8.00 0.79 -1.99 -2.00 0.87

24 15 8.54 9.45 1.84 -1.28 -0.50 1.76

25 15 9.35 9.50 0.88 -0.47 0.00 0.67

26 15 &74 8.80 0.76 -1.08 -1.00 0.94

27 15 9.25 9.45 0.56 -0.57 -0.50 0.68

28 15 9.72 10.00 0.33 -0.10 0.00 0.20

29 15 9.48 9.50 0.27 -0.34 -0.50 0.36

30 15 9.45 9.45 0.30 -0.37 -0.50 0.40

表5-8按服务项目付费模式下，第4场实验患者效益的统计表

受试对象

ID S E的） B的卜B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 8.41 8.80 0.80 4.41 -1.00 0.94

2 15 8.48 8.80 1.02 -1.34 -1.00 1.19

3 15 9.59 9.50 0.43 -0.23 0.00 0.41

4 15 9.37 9.45 0.44 -0.45 -0.50 0.50

5 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

6 15 8.13 9.00 2.26 -1.69 -1.00 2.37

7 15 9.01 9.00 0.66 -0.81 -0.65 0.79

8 15 5.88 7.00 3.40 -3.94 -2.70 3.49

9 15 9.78 10.00 0.27 -0.04 0.00 0.13

10 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

11 15 8.87 9.00 0.80 -0.95 -1.00 0.88

12 15 9.44 9.45 0.53 -038 0.00 0.55

13 15 9.02 9.00 0.66 080 -1.00 0.82

14 15 9.49 9.50 0.38 -0.33 -0.45 0.36

15 15 6.48 7.00 2.74 -3.34 -3.00 2.68

16 15 9.47 9.50 035 -0.35 -0.50 0.37

17 15 8.70 8.80 0.74 -1.12 -1.00 0.88

18 15 9.59 9.50 0.34 -0.23 0.00 0.32

19 15 9.61 10.00 0.50 -0.21 0.00 0.42

续表

受试对象

ID B的） B的）・B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

20 15 8.24 8.00 0.93 -L58 -1.70 1.06

21 15 8.95 9.45 0.94 -0.87 -0.50 1.08

22 15 &79 9.00 0.51 -1.03 -1.00 0.64

23 15 9.28 9.45 0.41 -0.54 -0.50 0.55

24 15 7.86 8.80 2.13 -1.96 -1.00 1.99

25 15 8.51 8.80 0.77 -1.31 -1.00 0.86

26 15 9.31 9.45 0.60 -0.51 -0.45 0.50

27 15 9.55 9.50 0.53 -0.27 0.00 0.56

表5-9按服务项目付费模式下，第5场实验患者效益的统计表

受试对象

ID B的） B如B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 &23 8.80 1.99 -1.59 -0.65 1.94

2 15 9.44 9.45 0.46 -0.38 0.00 0.49

3 15 9.64 9.50 0.35 -0.18 0.00 0.26

4 15 9.17 9.45 0.56 -0.65 -0.50 0.67

5 15 9.78 10,00 0.27 -0.04 0.00 0,13

6 15 9.39 9.45 0.47 -0.43 0.00 0.53

7 15 9.19 9.45 0.88 -0.63 045 0.95

8 15 9.36 9.45 0.60 -0.46 -0.50 0.53

9 15 9.72 9.50 0.27 -0.10 0.00 0.21

10 15 9.27 9.45 0.42 -0.55 -0.50 0.52

11 15 9.21 9.45 0.50 -0.61 -0.50 0.60

12 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

13 15 9.52 9.50 0.30 -0.30 0.00 0.37

14 15 8.94 9,00 0.73 -0.88 -1.00 0.82

15 15 8.06 7.50 1.14 ・1・76 -2.50 1.27

16 15 9.07 9.00 0.51 -0.75 -0.65 0.59

17 15 7.59 7.50 1.10 -2.23 -2.50 1.16

18 15 9.17 9.00 0.41 -0.65 -0.65 0.55

19 15 7.32 6.75 1.01 -2.50 -2.70 0.97

20 15 9.78 10.00 0.27 -0.04 0.00 0.13

21 15 9.14 9.00 0.55 -0.68 -0.65 0.67

22 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

23 15 &91 9.00 0.64 -0.91 -1.00 0.78

24 15 8.31 8.50 1.17 -1.51 -1.50 1.34

25 15 8.00 7.50 0.97 -1.82 -2.50 1.11

26 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

续表

受试对象观测 b鎖?） B如B（『）

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

27 15 8.91 9.00 0.69 -0.91 ・1・00 0.85

28 15 9.53 9.50 0.44 -0.29 -0.45 0.31

29 15 8.60 10.00 2.38 -1.22 0.00 2.19

30 15 8.86 9.00 0.81 -0.96 -1.00 0.92

表5・10按服务项目付费模式下，第6场实验患者效益的统计表

受试对象

ID 观测例数 B的）・B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 8.55 8.80 0.76 -1.59 -1.00 0.86

2 15 &69 8.80 0.78 -0.38 -1.00 0.89

3 15 8.97 9.00 0.67 -0.18 -0.65 0.81

4 15 &13 9.00 2.37 -0.65 -0.45 2.28

5 15 8.54 &80 0.82 -0.04 -1.00 1.01

6 15 9.21 9.00 0.53 -0.43 -0.50 0.60

7 15 9.66 9.50 0.37 -0.63 0.00 0.23

8 15 8.97 9.00 0.59 -0.46 -1.00 0.74

9 15 9.75 10.00 0.34 -0.10 0.00 0.26

10 15 9.01 9.00 0.51 -0.55 -1.00 0.65

11 15 9.08 9.00 0.47 -0.61 -0.65 0.59

12 15 &63 8.80 0.73 0.00 -1.00 0.89

13 15 9.47 9.50 0.44 -0.30 0.00 0.46

14 15 &62 9.00 0.88 -0.88 -1.00 0.95

15 15 9.82 10.00 0.27 -1.76 0.00 0.00

16 15 9.75 10.00 0.28 -0.75 0.00 0.18

17 15 8.51 8.80 1.01 -2.23 -1.00 1.08

18 15 9.66 10.00 0.45 -0.65 0.00 0.22

19 15 9.46 9.50 0 •力 -2.50 0.00 0.77

20 15 &74 9.00 0.64 -0.04 -1.00 0.82

21 15 8.70 9.00 1.12 -0.68 -0.65 1.15

22 15 8.49 8.50 0.79 0.00 -1.50 0.94

23 15 8.24 8.00 L14 -0.91 -2.00 1.31

24 15 &94 9.00 0.83 -1.51 -0.50 0.93

25 15 9.21 9.45 0.60 4.82 -0.50 0.66

26 15 9.68 9.50 0.27 0.00 0.00 0.23

27 15 8.73 8.80 0.71 -0.91 -1.00 0.82

28 15 9.24 9.45 0.53 -0.29 -0.50 0.62

29 15 2.10 1.50 1.46 -1.22 -8.50 1.72

30 15 9.62 9.50 0.24 -0.96 0.00 0.25

5.1.5最优患者效益决策

由统计结果可知，在按服务项目付费的支付方式下，1160(4345%)个卫生服务决策是最优患者效益决策，1510(56.55%)个卫生服务决策是非最优患者效益决策。其中受试对象为患者类型1A提供的178个服务决策中有163 (91.57)个服务决策为最优患者效益决策，其次是患者类型3B和3D获得了 134(75.28%)个最优患者效益决策，但是患者2B获得178个服务决策中仅有28(15.73%)个服务决策为最优患者效益决策；且各种患者类型下选择最优患者效益决策的构成比之间具有显著的统计学差异(p<0.05,双侧Pearson卡方检验儿随着健康类型的变差，受试对象为其提供的卫生服务决策中最优患者效益决策的构成比变高，且各类型构成比的差异具有统计学意义(p<0.05,双侧 Pearson卡方检验)。尽管男受试对象1155 (力xl5=1155)个观测结果中有515(44.59%) 个观测数据为最优患者效益决策，比女受试对象少20.16%,但男女受试对象之间的构成比没有统计学差异(p>0・05,双侧Pearson卡方检验)。详细结果参见下表5-11«

表5・11按服务项目付费下，最优患者效益决策构成比统计表

特征变量选择(构成比) 未选择(构成比) 观测例数

患者类型 0.000

1A 163(91.57%) 15(8.43%) 178

1B 53(29.78%) 125(70.22%) 178

1C 61(34.27%) 117(65.73%) 178

1D 38(21.35%) 140(7&65%) 178

1E 51(2&65%) 127(71.35%) 178

2A 47(26.40%) 131(73.60%) 178

2B 28(15.73%) 150(84.27%) 178

2C 50(2&09%) 128(71.91%) 178

2D 42(23.60%) 136(76.40%) 178

2E 87(48.88%) 91(51.12%) 178

3A 84(47.19%) 94(52.81%) 178

3B 134(75.28%) 44(24.72%) 178

3C 123(69,10%) 55(30.90%) 178

3D 134(75.28%) 44(24.72%) 178

3E 65(36.52%) 113(63.48%) 178

健康类型 0.000

1 366(41.12%) 524(5&88%) 890

2 254(28.54%) 636(71.46%) 890

3 540(60.67%) 350(39.33%) 890

续表

特征变量选择（构成比）未选择（构成比）观测例数 d

性别 0.306

男 515(44.59%) 640(55.41%) 1155

女 645(42.47%) 870(57.43%) 1515

总计 1160(43.45%) 1510(56.55%) 2670

注：1值为双侧Pearson卡方检验的结果。

5.2按人头付费 5.2.1总体水平

在按人头付费的模式下，对受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益进行统计得出，此模式下的平均患者效益霽⑷/从为&81 （中位数:10.00,标准差：2.17）,这比最优服务决策下的平均患者效益5（孑）少10.29%,双侧Wilcoxon signed-rank检验得出按人头付费模式下的患者效益与最大化患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（p<0.0Do受试对象的卫生服务决策产生的患者效益与最大化患者效益的偏离数量 △B⑷=B（"B（『）（若AB⑷=0则说明此时为最大化的效益），平均偏离数量为-1.00 （中位数：0.00,标准差：2.12）,与0的Wilcoxon signed-rank检验得出此偏离有统计学意义（”0・01）。

此外，本研究对此模式下不同性别的受试对象的服务决策所产生的患者效益进行统计分析得出，女受试对象的卫生服务决策产生的平均患者效益为&78个实验室代币（中位数：10.00,标准差：2.17）,比最优服务决策下的平均患者效益§（『）少10.59%,双侧 Wilcoxon signed-rank检验得出按人头付费模式下女受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（严0・01）,同时平均偏离数量ABS）为-1.04（中位数：0.00,标准差：2.12）,与0的双侧Wilcoxon signed-rank检验得出AB© 有统计学意义（严0・01）；男受试对象的卫生服务决策产生的平均患者效益为&86个实验室代币（中位数：10.00,标准差：2.16）,比最优服务决策下的平均患者效益0（^）少 9.78%,双侧Mlcoxon signed-rank检验得出按人头付费模式下男受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（孑）之间的差异具有统计学意义（严0・01）,同时平均偏离数量AB©）为-0.96 （中位数：0.00,标准差：2.11）,与 0 的双侧 Wilcoxon signed-rank 检验得出ABS）有统计学意义（p<0.01）o尽管男受试对象的卫生服务决策产生的患者效益比女受试对象产生的患者效益多0.91%,但差异不具有统计学意义（p>0.05,两独立样本的双侧Mann・Whitney U检验）©

综上所述，从总体水平上来说，按人头付费的支付方式下，受试对象的卫生服务决策产生的患者效益少于最优患者效益,这也说明受试对象在按人头付费模式下对患者效益的选择量低于最优患者效益。

522三种健康类型

本研究对健康类型好、中、差的患者所获得患者效益进行统计分析得出，按人头付费模式下，三种健康类型的患者从受试对象的卫生服务决策中所获得健康效益均低于最优卫生决策下的平均患者效益：健康类型为好的患者所获得的平均患者效益为9.53个实验室代币（中位数:10.00,标准1.69）,比最优患者效益B@）少4.70%,双侧 Wilcoxon signed-rank检验得出按人头付费模式下受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（p<0.01）；健康类型为中等的患者所获得的平均患者效益为&86个实验室代币（中位数:10.00,标准差：2.44）,比最优患者效益B（g）少11.40%,双侧Mlcoxon signed-rank检验得出按人头付费模式下受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（『）之间的差异具有统计学意义（严0.01）；健康类型为差的患者所获得的平均患者效益为&04个实验室代币（中位数：9.00,标准差:2.05）,比最优患者效益B（C）少14.92%,双侧Wilcoxon signed-rank检验得出按人头付费模式下受试对象的服务决策产生的患者效益与最优患者效益B（孑）之间的差异具有统计学意义（严0・01）,详细数据见表5-12。

三种健康状况患者效益损失比Lcap=（ B（g卜B（^*））/ 进行统计可知 -0.114；巧严-0.047； -0.149,即健康状况好的患者的平均效益损失比为Q047

（标准差：0.17,中位数：0.00）,健康状况中等的患者的平均效益损失比为0114 （标准差：0.24,中位数：0.00）,健康状况差的患者的平均效益损失比为-0.149 （标准差： 0.21,中位数:-0.05）・

此外，本研究分析了男受试对象与女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益进行统计得出，尽管三种健康类型下，男女受试对象的服务决策产生的患者效益有少量差异，但差异不具有统计学意义，两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验得出p值均大于0.05o详细结果见下表543 o

综上所述，按人头付费的支付方式下，三种健康状况下的患者效益均小于最优患者

效益，也说明按人头付费这一支付方式激励医生为三种健康状况的患者选择小于最优患者效益的决策。随着患者健康状况的变差，患者损失的效益就越多。

表5・12按人头付费模式下，三种健康类型下患者效益的统计表

健康类型观测例数平均数中位数标准差

1 890 8.86 10.00 2.44 0.000

2 890 9.53 10.00 1.69 0.000

3 890 &04 9.00 2.05 0.000

注：丫按人头付费模式下，三种健康类型的患者所获得的患者效益与最优患者效益的双侧 Wilcoxon signed-rank 检验。

表5-13按人头付费模式下，男、女受试对象的服务决策所产生的患者效益统计表

男受试对象女受试对象

豔数均平数位中差准标观测例数数均平数位中差准标

11 5

3 *

.92

& 00

10. 05

5 *

.81

& 00

10.0 8

2. 8

S-O

2 5

3 *

9. 00

10.0 9

11 05

5 *

9. 00

10.0 9

1* 1

3 5

3 *

08 00

9.0 5

11 05

5 *

.02

& 00

9.0 13

2. 11

注：猴按人头付费模式下，受试对象提供患者效益的性别差异，p值来自于两独立样本的双侧 Mann-WhitneyU检验；★按人头付费模式下，不同性别的受试对象为三种健康类型的患者所提供的患者效益与最优患者效益的双侧Wilcoxon signed-rank检验且p在1%水平上具有显著性。

5・2・3十五种患者类型电

本研究统计了受试对象为十五种患者提供卫生服务决策所产生的患者效益进行了

172

统计，得出十五种类型患者所获得的平均患者效益窈⑷/恥（E（q）jCAP Bj认q）

i = 1

/178）均小于最优患者效益B（『），双侧Wilcoxon signed-rank检验得出受试对象为十五种患者提供的卫生服务决策所产生的患者效益与最优患者效益之间的差异均具有显著性（p<0.01）o详情参见下表5-14。

此外，本研究对男受试对象、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益进行统计得出，男、女受试对象对十五种类型的患者所提供的卫生服务决策产生的患者效益均无统计学差异（p>0・05,两独立样本的双侧MarnvWhitney U检验）。男、女受试对象的卫生服务决策所产生的平均患者效益与最优患者效益之间的差异可参见下表5-15o

表5J4按人头付费模式下，十五种类型的患者所获得的患者效益的统计表

患者类型观测例数平均数中位数标准差 P1

1A 178 8.72 10.00 2.67 0.000

1B 178 8.77 10.00 2.54 0.000

1C 178 8.91 10.00 2.35 0.000

1D 178 8.93 10.00 2.23 0.000

1E 178 8.97 10.00 2.39 0.000

2A 178 9.22 10.00 2.30 0.000

2B 178 9.63 10.00 1.41 0.000

2C 178 9.59 10.00 1.49 0.000

2D 178 9.58 10.00 1.65 0.000

2E 178 9.65 10.00 L43 0.000

3A 178 7.88 9.00 2.19 0.000

3B 178 7.95 9.00 2.12 0.000

3C 178 8.06 9.00 2.03 0.000

3D 178 8.18 9.00 1.92 0.000

3E 178 8.15 9.00 2.00 0.000

注：t按人头付费模式下，十五种类型患者效益B瓜9）与最优患者效益B（gT的双侧 Wilcoxon signed-rank 检验。

表5J5按人头付费下，男、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益统计表

男受试对象女受试对象

S 数均平数

位

中差准标数均平数位中差准标 -

1A 力 9

& 00

10.0 79

2 1

11 75

& 00 8

2. 97

1B 力 3

& 00

10.0 3

2 11

11 8

& 00 2

3 6

2 力 *

& 00

10.0 8

5 11 5

6 00

10. 17

2 5

1D 力 *

9. 00

10. .91

1 1

11 70

& 00

10.0 2 11

1E 力 08

9.0 00

10. 4

2. 11 9

8 & 00

10.0 44 8

A 力 08

9 00

10. 1A

11 ★

9. 00

10.0 15

2 2

2B 力 *

9 1 09 1 IT *

9 00

10.0 .61 13

2C 力 *

9 00

10.0 43

11 1 *

9 00

10. 5

11 44

T) 力 *

9 00

10.0 .80 U

11 8

9. 00

10. 3

11 00

.6C

2E 力 *

9.7 00

10. 2

11 10 *

9 00

10. .57

1* 3

% 力 *

7 00

9.0 9

2 *

7 00

9. 13 £ 11

3B 力 *

7. 00

9.0 05

2 IX *

7 00

9.0 18

3C 力 *

& 00

9.0 74

11 11 *

& 00

9.0 3

2 5

3D 力 *

& 00

9.0 力

11 1

10 *

.20

& 00

9.0 Q4 18

3E 力 *

& nn 5

.8 -1

11 *

& 00

9. 11 1*

2 03

注：派男、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益巧曲）之间的性别差异，p值来自于两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验；”男、女受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益巧丛?）分别

与最优患者效益B（q*）的双侧Wilcoxon signed-rank检验且p在5%水平上具有显著性。

5.2.4个体水平

本研究对178位受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益B^）进行描述性统计分析得出，受试对象提供的平均患者效益的取值范围为[1.25,9.82],同时对受试对象i 的卫生服务决策所产生的患者效益与最优患者效益的偏离数量AB淑?）（AB^?）= B诫q）・B（f）,当诫沪时说明此时受试对象选择的是最优患者效益所对应的服务决策）进行了描述可知，平均偏离数量的范围为[-8.57,0.00], 154位（86.52%）受试对象的平均偏离数量为负值，剩下的24位（13.48%）受试对象的平均偏离数量为零。详情参见下表5・16至5-21。

表5-16按人头付费模式下，第1场实验患者效益的统计表

受试对象

ID S B的） B如B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

2 15 9.23 9.00 0.80 -0.59 -0.45 0.81

3 15 9.44 9.50 0.60 -0.38 -0.45 0.48

4 15 7.80 9.00 2.72 -2.02 -0.45 2.79

5 15 9.65 10.00 0.41 -0.17 0.00 0.36

6 15 9.06 10.00 1.46 -0.76 0.00 1.24

7 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

8 15 9.62 9.45 0.41 -0.20 0.00 0.41

9 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

10 15 7.98 9.00 2.65 -1.84 -0.45 2.64

11 15 7.85 8.50 2.31 -1.97 -1.50 2.12

12 15 9.18 10.00 1.44 -0.64 0.00 1.23

13 15 8.50 10.00 1.74 -1.32 0.00 1.55

14 15 3.26 1.50 3.85 -6.56 -8.50 3.76

15 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

16 15 6.94 7.00 3.09 -2.88 -3.00 2.99

17 15 3.40 1.00 3.31 -6.42 -8.70 3.37

18 15 1.25 L00 0.93 -8.57 -8.70 1.06

19 15 &23 9.00 1.68 ・1・59 -0.50 1.58

20 15 9.72 10.00 0.38 -0.10 0.00 0.28

21 15 9.08 9.50 1*85 -0.74 0.00 1.76

22 15 NA NA NA NA NA NA

23 15 9.79 10.00 0.33 -0.03 0.00 0.12

24 15 5.54 6.00 3.59 -4.28 -3.45 3.56

25 15 9.69 10.00 0.37 -0.13 0.00 0.22

续表

受试对象

ID 观测例数 B的）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

26 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

27 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

28 15 8.10 8.50 1.44 -1.72 -1.50 1.26

29 15 8.82 9.00 1.29 -1.00 -0.45 1.23

30 15 NA NA NA NA NA NA

表5・17按人头付费模式下，第2场实验患者效益的统计表

受试对象观测 B的） B 如B(/)

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 6.13 6.00 3.46 -3.69 -3.45 3.40

2 15 9.47 10.00 0.83 -0.35 0.00 0.76

3 15 9.38 10.00 0.94 -0.44 0.00 0.84

4 15 6.67 10.00 4.88 -3.15 0.00 4.61

5 15 9.25 10.00 1.10 -0.57 0.00 0.83

6 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

7 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

8 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

9 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

10 15 9.58 10.00 0.68 -0.24 0.00 0.45

11 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

12 15 9.58 10.00 0.68 -0.24 0.00 0.45

13 15 9.59 9.50 0.47 -0.23 0.00 0.46

14 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

15 15 9.22 10.00 1」0 -0.60 0.00 0.95

16 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

17 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

18 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

19 15 7.78 7.00 1.70 -2.04 -3.00 1.55

20 15 9.22 10.00 1.10 -0.60 0.00 0.95

21 15 938 10.00 0.94 -0.44 0.00 0.84

22 15 8.67 10.00 1.95 -1.15 0.00 1.68

23 15 9.58 10.00 0.68 -0.24 0.00 0.45

24 15 9.67 10.00 0.49 015 0.00 0.22

25 15 5.77 6.00 3.62 -4.05 -3.45 3.51

26 15 4.44 4.05 3.65 -538 -5.40 3.61

27 15 9.73 10.00 0.42 -0.09 0.00 0.19

28 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

29 15 9.38 10.00 0.94 044 0.00 0.84

30 15 9.76 10.00 0.38 -0.06 0.00 0.16

表5J8按人头付费模式下，第3场实验患者效益的统计表

受试对象

ID 蠶 Bi认q) B 如B(/)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 9.38 10.00 0.94 -0.44 0.00 0.84

2 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

3 15 9.53 10.00 0.52 029 0.00 0.36

4 15 &87 9.00 1.25 -0.95 -0.45 1.29

5 15 9.73 10.00 0.42 -0.09 0.00 0.19

6 15 9.79 10.00 033 -0.03 0.00 0.12

7 15 4.87 3.00 3.33 -4.95 -6.45 3.28

8 15 7.47 7.75 2.70 -235 -1.70 2.60

9 15 9.23 9.50 0.97 -0.59 -0.45 0.88

10 15 8.61 9.00 2.00 -1.21 -0.45 2.05

11 15 8.36 10.00 3.48 -1.46 0.00 3.33

12 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

13 15 9.30 10.00 1.03 -0.52 0.00 0.90

14 15 9.43 10.00 0.82 -039 0.00 0.78

15 15 9.08 10.00 2.35 -0.74 o.oa 2.36

16 15 8.31 9.45 2.93 -1.51 -0.45 3.00

17 15 9.50 10.00 0.82 -0.32 0.00 0.59

18 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

19 15 6.92 7.75 3.20 -2.90 -1.70 3.23

20 15 &90 9.00 L25 -0.92 ■0.45 1.22

21 15 9.75 10.00 0.34 0.07 0.00 0.26

22 15 6・83 9.00 3.64 -2.99 -0.50 3.72

23 15 3.23 0.75 4.24 -6.59 -8.70 4.16

24 15 7.76 9.00 2.31 206 -1.00 2.26

25 15 &47 10.00 1.96 -1.35 0.00 1.71

26 15 7.75 9.00 3.01 -2.07 -0.45 3.04

27 15 9.60 10.00 0.51 -0.22 0.00 0.31

28 15 9.59 10.00 0.79 -0.23 0.00 0.78

29 15 9.05 10.00 1.22 OT7 0.00 1.02

30 15 9.18 10.00 1.10 -0.64 0.00 1.06

5-19 按人头付费模式下，第4场实验患者效益的统计表

受试对象

ID 观测例数 B亓曲)・B(g )

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 8.85 10.00 1.29 -0.97 0.00 1.15

2 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

3 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

续表

受试对象观测 Ba(g) B的）・B（『）

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

4 15 &90 10.00 1.56 -0.92 0.00 1.37

5 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

6 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

7 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

8 15 9.21 10.00 1.44 -0.61 0.00 1.24

9 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

10 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

11 15 8.85 10.00 1.45 -0.97 0.00 132

12 15 9.76 10.00 0.38 -0.06 0.00 0.16

13 15 9.79 10.00 0.33 -0.03 0.00 0.12

14 15 9.79 10.00 0.33 -0.03 0.00 0.12

15 15 8J0 7.75 1.91 -1.72 -1.70 1.74

16 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

17 15 9.10 10.00 1.49 -0.72 0.00 1.26

18 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

19 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

20 15 8.22 7.75 1.45 •L60 -1.70 1.40

21 15 9.58 10.00 0.68 -0.24 0.00 0.45

22 15 &02 7.75 1.54 -L80 -1.70 1.44

23 15 9.70 10.00 0.46 -0.12 0.00 0.21

24 15 9.63 10.00 0.48 -0.19 0.00 0.23

25 15 7.67 7.00 1.76 -2.15 -3.00 1.59

26 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

27 15 9.79 10.00 0.33 -0.03 0.00 0.12

28 15 8.70 10.00 1.60 -1.12 0.00 1.44

29 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

30 15 9.63 10.00 0.48 -0.19 0.00 0.23

表5・20 按人头付费模式下, 第5场实验患者效益的统计表

受试对象观测 B細 B 如B(/)

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 8.67 8.80 1.21 -1.15 -0.65 1.22

2 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

3 15 8.52 9.00 1.41 -1.30 -1.00 1.22

4 15 9.70 10.00 0.46 -0.12 0.00 0.21

5 15 9.62 10.00 0.77 -0.20 0.00 0.77

6 15 8.28 9.00 1.65 -1.54 -1.00 1.54

7 15 9.70 10.00 0.46 -0.12 0.00 0.21

续表

受试对象

ID 认 q） Ba（g）・B（y）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

8 15 8.19 9.50 2.86 -1.63 0.00 2.79

9 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

10 15 9.00 9.00 1.11 -0.82 045 1.06

11 15 5.29 6.00 3.18 453 -3.45 3.21

12 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

13 15 9.32 9.45 0.64 -0.50 0.00 0.73

14 15 8.94 9.00 0.85 -0.88 -0.50 0.89

15 15 6.47 7.00 3.65 -3.35 -3.00 3.48

16 15 9.66 10.00 0.45 -0.16 0.00 0.22

17 15 432 1.50 4.30 -5.50 -8.50 4.20

18 15 9.52 10.00 0.79 -0.30 0.00 0.77

19 15 5.43 4.05 3.65 -4.39 -5.40 3.57

20 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

21 15 8.63 9.00 1.14 -L19 -1.00 1.09

22 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00.

23 15 9.33 10.00 1.02 -0,49 0.00 0.91

24 15 7.47 7.00 2.66 -2.35 -3.00 2.55

25 15 9.64 10.00 0.64 -0.18 0.00 0.45

26 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

27 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

28 15 9.47 10.00 0.83 -0.35 0.00 0.76

29 15 5.98 6.75 2.39 -3.00 2.28

30 15 8.87 10.00 1.81 -0.95 0.00 1.56

表 5-21 按人头付费模式下, 第6场实验患者效益的统计表

受试对象

ID B脑） B呛）・B（『）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 &43 9.50 1.82 4.39 -0.45 1.63

2 15 9.13 10.00 1.16 -0.69 0.00 0.99

3 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

4 15 9.53 10.00 0.81 -0.29 0.00 0.59

5 15 8.82 10.00 1.59 -1.00 0.00 1.38

6 15 8.90 9.00 1.25 -0.92 -0.45 1.22

7 15 9.02 10.00 1.22 -0.80 0.00 1.12

8 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

9 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

10 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

11 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

受试对象

ID 1飓 B力曲)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

12 15 8.98 9.00 0.94 -0.84 -0.45 0.97

13 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

14 15 7.70 7.75 2.24 -2.12 -1.70 2.17

15 15 9.73 10.00 0.42 -0.09 0.00 0.19

16 15 9.79 10.00 0.33 -0.03 0.00 0J2

17 15 &62 9.00 1.48 -1.20 0.00 1.37

18 15 9.82 10.00 0.27 0.00 0.00 0.00

19 15 9.73 10.00 0.42 -0.09 0.00 0.19

20 15 9.50 10.00 0.82 -0.32 0.00 0.59

21 15 8.70 10.00 1.60 -1.12 0.00 1.44

22 15 8.12 10.00 2.28 ■1.70 0.00 2.07

23 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

24 15 9.64 10.00 0.64 -0.18 0.00 0.45

25 15 9.67 10.00 0.49 -0.15 0.00 0.22

26 15 9.70 10.00 0.46 -0.12 0.00 0.21

27 15 9.02 10.00 1.22 -0.80 0.00 1.12

28 15 9.73 10.00 0.42 -0.09 0.00 0.19

29 15 2.10 1.50 1.46 -7.72 -8.50 1.72

30 15 9.76 10.00 0.38 006 0.00 0.16

525最优患者效益决策

根据统计结果可知，在按人头付费这一支付方式下，61.99%的服务决策是最优患者效益决策，38.01%的为非最优效益决策。其中157个(88.20%)服务决策为患者类型 2D提供了最优患者效益决策，而仅有46 (25.84%)的受试对象为患者类型3B提供了最优患者效益决策，且各种患者类型下选择最优患者效益决策的构成比之间具有显著的统计学差异(p<0・05,双侧Pearson卡方检验)。且随着健康状况的变差，最优患者效益决策的构成比降低，且三种健康类型之间构成比的差异也具有统计学意义(p<0.05,双侧Pearson卡方检验)。尽管男受试对象所提供的1155 (77x15=1155)个观测结果中有 735(63.64%)个观测数据为最优患者效益决策，比女受试对象少20.11%,但男女受试对象之间的构成比没有统计学差异(/?>0.05,双侧Pearscm卡方检验)。详细结果参见下表 5-22 -

表5・22按人头付费下，最优患者效益决策构成比的统计表

特征变量选择（构成比）未选择（构成比）观测例数

患者类型 0.000

1A 134(75.28%) 44(24.72%) 178

1B 130(73.03%) 48(26.97%) 178

1C 129(72.47%) 49(27.53%) 178

1D 128(71.91%) 50(28.09%) 178

1E 137(76.97%) 41(23.03%) 178

2A 139(7&09%) 39(21.91%) 178

2B 148(83.15%) 30(16.85%) 178

2C 149(83.71%) 29(16.29%) 178

2D 157(8&20%) 21(11,80%) 178

2E 155(87.08%) 23(12.92%) 178

3A 47(2640%) 131(73.60%) 178

3B 46(25.84%) 132(74.16%) 178

3C 48(26.97%) 130(73.03%) 178

3D 54(30.34%) 124(69.66%) 178

3E 54(3034%) 124(69.66%) 178

健康类型 0.000

1 658(73.93%) 232(26.07%) 890

2 748(84.04%) 142(15,96%) 890

3 249(27.98%) 641(72.02%) 890

性别 0.126

男 735(63.64%) 420(36.36%) 1155

女 920(60,73%) 595(39.27%) 1515

总计 1655(61.99%) 1015(3&01%) 2670

注：％值为双侧Pearson卡方检验的结果。

5.3按服务项目付费与按人头付费的比较

本文将从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型水平上对两种支付方式下受试对象所提供的卫生服务量给患者带来的效益进行比较，反映出支付方式对受试对象的患者效益选择行为带来的影响及差异。

53.1总体水平

首先，本研究从总体水平上对两种支付方式下受试对象的卫生服务所决策产生的患者效益进行统计分析可得，按服务项目付费模式下受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益比按人头付费模式下的患者效益多，且差异具有统计学显著性（pvo.05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）；数据统计可得，按服务项目付费模式下的平均患者效益比按人头付费模式下的平均患者效益肝桥多1.93% （0.17个实验室代币）。因此，从总体水平上，按服务项目付费模式下的患者效益比按人头付费下的患者效益多。进一步对男、女受试对象的卫生服务所产生的患者效益进行统计发现，按服务项目付费模式下女受试对象的卫生服务产生的患者效益比按人头付费多2.40% （0.21个实验室代币），按服务项目付费模式下男受试对象的卫生服务产生的患者效益比按人头付费多 130% （0.12个实验室代币），且差异均具有统计学意义（严0・05,两独立样本的双侧 Mann-Whitney U 检验）。

5.3.2三种健康类型

其次，本研究从三种健康类型层面上对两种支付方式下的患者效益进行了统计分析，参见下表5・1。由前面的统计分析可知，按服务项目付费模式下受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务决策所产生的平均患者效益场/FS比按人头付费模式下的平均患者效益励多3.50% （0.31个实验室代币）；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况差的患者提供的卫生服务决策所产生的平均患者效益鬲/fs比按人头付费模式下的平均患者效益岳多11.57% （0.93个实验室代币）；但按服务项目付费模式下受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务决策所产生的平均患者效益场严$比按人头付费模式下的平均患者效益肪孑从少7.56% （0.72个实验室代币）。两独立样本的双侧 Mann-Whitney U检验可知两支付方式下，三种健康类型下的患者效益之间的差异均具有统计学意义（p<0.001）e进一步对男女受试对象在两种支付方式为三种健康类型的患者提供的卫生服务所产生的患者效益进行分析，详情可参加下图5・2和5-3,且差异均具有统计学意义（p<0.05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。

图54两种支付方式下三种健康类型的患者所获得的平均患者效益

图5-2女受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所产生的平均患者效益

图5-3男受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所产生的平均患者效益

5.3.3十五种患者类型

第三,本研究从十五种患者类型层面上对两种支付方式下受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益进行了统计分析，可参加下图5-4。由数据统计可得，按服务项目付费模式下受试对象为健康状况好的五种患者提供的卫生服务决策所产生的平均患者效益鸟严s比按服务项目付费模式下的平均患者效益场fAP都少，但按服务项目付费模式下受试对象为健康状况中等、差的十种患者提供的卫生服务决策所产生的平均患者效益 B/FS比按服务项目付费模式下的平均患者效益町都多。两独立样本的双侧 Mann-Whitney U检验可知两支付方式下，除受试对象在两种支付方式下为患者3E提供的卫生服务所产生的患者效益之间无统计学差异(尸0.784),其余的十四种类型的患者所获得的患者效益之间的差异均具有统计学意义(^<0.001 )o进一步对男女受试对象

为十五种类型的患者提供卫生服务所产生的患者效益进行统计分析，差异见下图5-5和

5-6o除了男.女受试对象在两种支付方式下为患者3E提供的卫生服务所产生的患者效益之间无统计学差异外，其余的十四种患者类型下男受试对象在两种支付方式下所提供的卫生服务所产生的患者效益均具有统计学意义（严0・05,两独立样本的双侧

Mann-WhitneyU检验），其余的十四种患者类型下女受试对象在两种支付方式下所提供

的卫生服务所产生的患者效益均具有统计学意义（p<0.05,两独立样本的双侧

图5・4两种支付方式下十五种类型的患者所获得的平均患者效益

图5-5女受试对象为十五种康类型的患者提供卫生服务所产生的平均患者效益

图5-6男受试对象为十五种康类型的患者提供卫生服务所产生的平均患者效益

5.3.4最优患者效益决策

(1)单因素分析

首先，本研究将从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型及性别四个方面对受试对象选择最优患者效益决策的情况进行单因素统计分析。从总体水平上可得，按人头付费模式下2670个卫生服务决策中有1655个卫生服务决策提供了最优患者效益决策，比按服务项目付费模式下多42.67%；双侧Pearson卡方检验可知，两支付方式下受试对象选择最优最优患者效益决策的构成比之间具有显著的统计学差异(pVO.OOl)。对男、女受试对象在两种支付方式下选择最优患者效益决策的频数(构成比)统计得出，男受试对象在按服务项目付费模式下最优患者效益决策的频数比按人头付费少220个 (29.93%),女受试对象在按服务项目付费模式下最优患者效益决策的频数比按人头付费少275个(29.89%),且差异分别具有统计学意义(p<0.001,双侧Pearson卡方检验)。

从三种健康类型层面上，受试对象在按人头付费的模式下为健康状况好(中等)的患者提供的890个服务决策中有748 (658)个最优患者效益决策，比按服务项目付费下多494 (292)个最优患者效益决策数量；但受试对象在按人头付费的模式下为健康状况差的的患者提供的890个服务决策中有249个最优患者效益决策，比按服务项目付费下少291个最优患者效益决策数量；双侧Pearson卡方检验可知，三种健康状况下，受试对象选择最优患者效益决策在两支付方式之间的构成比的差异具有显著性（p< 0.001 ）o进一步对男、女受试对象在两种支付方式下对三种健康状况的患者提供最优患者效益决策的频数（构成比）进行统计分析，详情见下表5・23；且构成比的差异均具有显著性（p<0・001, Pearson卡方检验）。从十五种患者类型层面上，双侧Pearson卡方检验可知，十五种患者类型下，受试对象选择最优患者效益决策在两支付方式之间的构成比的差异具有显著性（pvo.ooi）。

表5-23男、女受试对象分别在两种支付方式下选择B（9）max的频数（构成比）统计表

特征变量按服务项目付费按人头付费 Pearson卡方值 p值

健康类型1 200 (35.71%) 360 (64.29%) 102.603 0.000

健康类型2 135 (24.37%) 419 (75.63%) 322.466 0.000

健康类型3 310 (68.74%) 141 (31.26%) 114.421 0.000

健康类型｝ 166 (35.78%) 298 (64.22%) 94493 0.000

健康类型2 119 (26.56%) 329 (73.44%) 235.394 0.000

健康类型3 230 (68.05%) 108 (31.95%) 78489 0.000

（2）多因素分析

其次，本研究对是否选择最优患者效益决策的影响因素进行了二值Logit, Probit, C11模型的多因素分析，纳入的自变量有支付方式、健康类型、及受试对象的性别。根据统计结果可知，相对于按人头付费，按服务项目付费的支付方式对受试对象选择最优患者效益决策具有负向作用（系数均为负数且p值均小于0.01）,即按人头付费激励受试对象提供更多的患者效益最大化决策。结果见下表5-24到5-26o

表5・24最优患者效益决策影响因素的二值Logit模型结果表

解释变量（参照组）模型二值 Logit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） -0.968*** 0.092 -10.530 -1.148 -0.788

健康类型（健康类型冲等）

健康类型•好 -0.066 0.075 -0.880 -0.212 0.081

健康类型•差 -0.700*** 0.085 -8.240 -0.867 -0.534

性别•男（女） 0.140 0.153 0.920 -0.160 0.440

常数项 2.168*** 0.214 10.130 1.748 2.587

续表

解释变量（参照组）模型二值 Logit

系数标准误十 Z值 95%置信区间

1.517

% 2 0.295

观测例数 5340

注：表示通过了 1%的显著性检验；t标准误均为稳健标准误。

表5・25最优患者效益决策影响因素的二值Probit模型结果表

二值 Probit

解释变量（参照组）模型系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） -0.572*** 0.055 -10.460 -0.679 -0.465

健康类型（健康类型•中等）

健康类型•好 -0.046 0.046 -0.990 -0.136 0.045

健康类型-差 -0.408*** 0.050 -8.230 -0.505 -0.311

性别•男（女） 0.088 0.110 0.800 -0.129 0.30*

常数项 1.272*** 0.137 9.290 1.004 1.540

siik 2 0.114

观测例数 5340

注:***表示通过了 1%的显著性检验；丫标准误均为稳健标准误。

表5・26最优患者效益决策影响因素的二值C11模型结果表

二值CU

解释变量（参照组）模型系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） -0.760*** 0.071 -10.630 -0.900 -0.620

健康类型（健康类型•中等）

健康类型■好 -0.024 0.053 -0.450 -0.127 0.079

健康类型•差 -0.602*** 0.065 -9.280 -0.729 -0.474

性别•男（女） 0.158 0.134 1.180 -0.104 0.420

常数项 1.237® 0.270 4.580 0.707 1.766

颐2 0.285

观测例数 5340

耳★"表示通过了 1%的显著性检验；十标准误均为稳健标准误。

本章小结

本章分别对按服务项目付费和按人头付费下的患者效益进行了分析并比较了两支付方式下的患者效益的差异，以反映两种支付方式下医生对患者效益的选择行为及两支付方式下患者效益选择行为的差异。具体结果为：

(1)按服务项目付费：从总体水平上，按服务项目付费的支付方式下，受试对象的卫生服务决策产生的患者效益少于最优患者效益，这也说明受试对象在按服务项目付费模式下对患者效益的选择量低于最优患者效益；随着患者健康状况的变差，患者损失的效益就越少；十五种类型患者所获得的平均患者效益小于最优患者效益；91.57%的受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益与最优患者效益的平均偏离数量为小于零。 43.45%的卫生服务决策是最优患者效益决策；随着健康类型的变差，受试对象为其提供的卫生服务决策中最优患者效益决策的构成比变高。

(2)按人头付费：从总体水平上，按人头付费的支付方式下，受试对象的卫生服务决策产生的患者效益少于最优患者效益，这也说明受试对象在按人头付费模式下对患者效益的选择量低于最优患者效益；随着患者健康状况的变差，患者损失的效益就越多；十五种类型患者所获得的平均患者效益小于最优患者效益；86.52%的受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益与最优患者效益的平均偏离数量为小于零o61.99%的服务决策是最优患者效益决策；随着健康状况的变差，最优患者效益决策的构成比降低。

(3)按服务项目付费与按人头付费的比较：按服务项目付费模式下受试对象的卫生服务决策所产生的患者效益比按人头付费模式下的患者效益多；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况中等(差)的患者提供的卫生服务决策所产生的平均患者效益比按人头付费模式下的平均患者效益多3.50% (11.57%)；但按服务项目付费模式下受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务决策所产生的平均患者效益比按人头付费模式下的平均患者效益少7.56%。单因素及多因素分析显示按人头付费模式下最优患者效益决策的数量比按服务项目付费模式下多42.67%；受试对象在按人头付费的模式下为健康状况好(中等)的患者提供的最优患者效益决策的数量比按服务项目付费下多，为健康状况差的患者提供的最优患者效益决策的数量比按服务项目付费下少。

第六章医生净收益

由实验设计可知，在按服务项目付费的模式下，当受试对象为患者/A提供5个卫生服务量时，其获得净收益最大为8.00；当受试对象为患者JB. jC、JD、JE提供10个卫生服务量时，其获得净收益最大分别为12.50、&30、13.60、13.00。如果受试对象总是为患者提供自己最大化的服务决策，那么其可获得平均净收益冠雲（?）= （8.00x3+12.50x3+8.30x3+13.60x3+13.00x3 ） /15=11.08 个实验室代币。在按人头付费的模式下，当医生为所有患者朋不提供医疗卫生服务即g=0时，此时医生可获得最大化净收益ng⑷ 为12.00个实验室代币，且平均净收益冠更⑷=（12.00x15）/15=1200 个实验室代币。由此可知，若受试对象i总是提供可最大化自身净收益的卫生服务量，那么其平均净收益将是12.00代币。根据收集的实验数据，本研究将分别从总体水竜上、三种健康类型、十五种患者类型、个体水平上对医生净收益进行统计学描述，以反映按服务项目付费、按人头付费对受试对象的自身净收益选择行为的影响，以及在两种支付方式下的差异。

6.1按服务项目付费

6・1・1总体水平

在按服务项目付费的模式下，对受试对象i的卫生服务决策所产生的净收益龍（g）进行统计得出，此模式下的平均净收益冠⑷为&60 （中位数：&00,标准差：2.73）,比乔豐⑷ 少22.38%,双侧Wilcoxon signed-rank检验可得受试对象所获得净收益与最大化净收益之间具有显著的统计学差异（p<0.00i）o对所有受试对象的净收益叫减g）与最大化净收益H豐⑷的偏离数量△呵曲）（△吟曲）=呵曲）“豐⑷）进行统计分析可得，按服务项目付费模式下的平均偏离数量为248 （中位数：-1.40,标准差：2.71）, Wilcoxon signed-rank检验可知△電（?）与0之间具有显著地统计学差异（p<0.01）©

此外，本研究对此模式下不同性别的受试对象所获得净收益进行统计分析得出，女受试对象在按服务项目付费模式下获得平均净收益为&61个实验室代币（中位数:8.00, 标准差：2.72）,比祚瓷⑷ 少22.29%,差异具有统计学意义（严0・01,双侧Wilcoxon signed-rank检验）；男受试对象所获得平均净收益为8.58个实验室代币（中位数：8.00, 标准差：2.75）,比我霊⑷ 少22.56%,差异具有统计学意义（p<0.01,双侧Wilcoxon signed-rank检验）。虽然男受试对象所获得平均净收益比女受试对象获得净收益少 0.35%,但差异不具有统计学意义（卩>0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。

综上所述，在按服务项目付费模式下，医生所获得净收益小于最大化净收益，即这一支付方式激励医生选择净收益小于最大化净收益处瓷©）的决策。

6.1.2三种健康类型

本研究分别对三种健康状况下受试对象所获得净收益进行了统计，受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务所获得的平均净收益为&73个实验室代币（中位数： 8.00,标准差：2.65）,比衽豐⑷ 少21.21%,双侧Wilcoxon signed-rank检验可知此时的净收益与最大化净收益it瓷（g）之间具有显著的统计学差异（p<0.05）；受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务所获得的平均净收益为7.69个实验室代币（中位数:7.20, 标准差：2.95）,比衽豐⑷ 少30.60%,双侧Wilcoxon signed-rank检验可知此时的净收益与最大化净收益雹（g）之间具有显著的统计学差异（p<0.05）;受试对象为健康状况差的患者提供的卫生服务所获得的平均净收益为938个实验室代币（中位数：&00,标准差：2.27）,比元豐⑷ 少15.34%,双侧Wilcoxon signed-rank检验可知此时的净收益与最大化净收益血瓷©）之间具有显著的统计学差异9<0・05）,详细统计数据参见下表 6-1 o

三种健康状况下医生的净收益损失比泸亠⑴⑷勺器⑷）/窕瓷⑷ 进行统计可知 ©囂=-0.193； ©釁=4290； ◎釁=0143,即受试对象为健康状况好的患者提供卫生服务所造成的净收益损失比为-0.290 （标准差：0.25,中位-0.11）；受试对象为健康状况中等的患者提供卫生服务所造成的净收益损失比为-0.193 （标准差：0.21,中位数: -0.16）；受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务所造成的净收益损失比为-0.143 （标准差：0.11,中位-0.05）o

本研究对男女受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得净收益进行了分析可知，男、女受试对象所获得平均净收益比最大化净收益it瓷（?）都少，差异均具

有显著性(p<0.05);但三种健康状况下，男受试对象与女受试对象所获得净收益均无统计学差异(卫>0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U W)-详细统计数据参见下表 6-2 o

综上所述，按服务项目付费模式下，受试对象所获得净收益均小于最大化净收益叱瓷(?)，随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益就越小。

表6-1按服务项目付费模式下，受试对象所获净收益统计表

健康类型观测例数平均数中位数标准差

1 890 8.73 8.00 2.65 0.000

2 890 7.69 7.20 2.95 0.000

3 890 9.38 &00 2.27 0.000

注「按服务项目付费模式下，受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的净收益与最大化净收益it的双侧Wilcoxon signed-rank检验。

表6-2按服务项目付费模式下，男、女受试对象所获净收益统计表

注：※按服务项目付费模式下，男、女受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的净收益的两独立样本的双侧ManmWhitneyU检验；★按服务项目付费模式下，男、女受试対象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的净收益与最大化净收益ir器(?)的双侧Wilcoxon signed-rank检验且p在1%水平上具有显著性。

6.1.3十五种患者类型

本研究对按服务项目付费模式下受试对象从为十五种患者类型提供的卫生服务所

17»

获得的净收益进行统计可知，受试对象所获得平均净收益(衽贾©)=》；：］戒9)/178) 均小于最大化净收益霓器(?)，双侧Wilcoxon signed-rank检验可知净收益％)与最大化净收益軽瓷©)之间具有显著的统计学差异(p<0.01)o详细结果参见下表6-3。

此外，对男、女受试对象所获得的净收益进行统计可得，十五种患者类型下男受试对象、女受试对象所获得的平均净收益我匸⑷均小于最大化净收益龍豐⑷，差异均具有统计学意义(p<0.01)o但男受试对象、女受试对象之间的净收益差异不存在统计学

意义（p>0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。详细结果参见表6-4。

表6-3按服务项目付费下，受试对象所获得净收益统计表

患者类型观测例数平均数中位数标准差

1A 178 7.74 &00 1.09 0.000

1B 178 9.44 11.10 2.78 0.000

1C 178 7.12 720 0.83 0.000

1D 178 10.51 11.40 2.88 0.000

1E 178 &84 7.40 3.18 0.000

2A 178 6.88 8.00 1.73 0.000

2B 178 &09 6.40 3.38 0.000

2C 178 6.22 6.50 134 0.000

2D 178 9.49 11.40 3.27 0.000

2E 178 7.75 5,10 3.26 0.000

3A 178 7.30 7.20 0.60 0.000

3B 178 10.43 11.10 1.95 0.000

3C 178 7.64 7.70 0.47 0.000

3D 178 11.84 12.00 1.32 0.000

3E 178 9.68 11.60 2.26 0.000

注「按服务项目付费模式下，受试对象所获得的净收益只⑷与最大化净收益盗⑷ 的双侧 Wilcoxon signed-rank 检验。

表6・4 按服务项目付费下，男、女受试对象所获得净收益统计表

男受试对象象

患者类型观测例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差 P

1A 77 7.72^ 8.00 1.17 101 7.77^ 8.00 1.04 0.763

1B 77 9.41 11.10 2.83 101 9.46 11.10 2.75 0.864

1C 77 7・12派 7.20 0.82 101 7.12^ 7.20 0.85 0.903

1D 77 10.17 11.40 3.13 101 10.77* 11.40 2.67 0.695

1E 77 &82獗 7.40 3.16 101 8.86" 7.40 3.21 0.877

2A 77 6丹 8.00 1.75 101 6.97 獗 8.00 1.71 0.249

2B 77 8.19^ 11.10 3.56 101 8.02 漩 6.40 3.26 0.918

2C 77 6.26派 6.50 1.37 101 6.1尸 6.50 1.33 0.696

2D 77 9.71 11.40 3.23 101 9.33^ 11.40 3.31 0.653

2E 77 7.88^ 5」0 3.35 101 7.65^ 5.10 3.21 0.729

3A 77 7.36s5 7.20 0.48 101 7.26 聚 7.20 0.69 0.801

3B 77 10.22楽 11.10 2.08 101 10.59 獗 11.10 1.84 0.164

男受试对象女受试对象

患者类型平均数中位数标准差观测例数平均数中位数标准差 P

3C 77 7.66 糸 7.70 0.26 101 7.63* 7.70 0.58 0.210

3D 77 11.82 楽 12.00 1.48 101 11.85* 12.00 1.19 0.883

3E 77 9.5/ 1L60 2.27 101 9.75* 11.60 2.25 0.686

注：派按服务项目付费模式下，男、女受试对象所获得的净收益忑(?)的两独立样本的双侧 Mann-Whitney U检验；★按服务项目付费模式下，男、女受试对象所获得的净收益"(g)与最大化净收益it畫(?)的双侧Wilcoxon signed-rank检验且p在1%水平上具有显著性。

6.1.4个体水平

本研究对178位受试对象所获得净收益进行统计分析，受试对象i所获得的平均净收益的取值范围为［2.79, 10.99］；同时对受试对象i所获得的净收益韧⑷与最大化净收益佩豐S)的偏离数量(韧⑷w豐⑷)进行统计可得平均偏离数量的取值范围为卜&29, -0.09］,所有的受试对象的平均偏离数量均小于零。详细数据参见下表6・5到640o

表6-5按服务项目付费模式下，第1场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测例数兀的)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 6.53 5.90 2.51 455 -3.80 3.40

2 15 7.65 7.20 2.46 -3.43 -2.20 2.77

3 15 7.04 6.50 2.68 -4.04 -2.70 3.19

4 15 10.07 11.10 2.07 -1.01 ・1・10 0.54

5 15 6.74 6.40 2.17 434 -3.80 3.07

6 15 10.23 11.10 2.04 -0.85 -0.60 0.73

7 15 8.55 &00 2.12 -2.53 -1.40 2.52

8 15 &49 7.70 2.29 -2.59 ■1.40 2.68

9 15 7.14 6.50 2.51 -3.94 -3.80 3.14

10 15 10.55 11.60 2.39 -0.53 -0.60 0.35

11 15 9.35 11.10 2.39 -1.73 ・1・40 1.84

12 15 10.12 11.10 2.27 -0.96 •1.10 0.70

13 15 10.83 12.40 2.42 -0.25 0.00 0.45

14 15 1039 11.10 2.19 -0.69 -0.60 0.58

15 15 6.53 5.90 2.51 455 -3.80 3.40

16 15 10.99 12.50 2.45 -0.09 0.00 0.36

17 15 10.04 11.10 1.78 -1.04 ・1.40 0.77

18 15 10.93 12.40 2.41 -0.15 0.00 0.23

19 15 9.59 11.10 2.06 -1.49 -1.40 1.32

受试对象

ID O 兀的）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

20 15 6.59 6.40 1.83 -4.49 -5.60 2.99

21 15 8.58 7.70 2.06 -2.50 -2.20 2.16

22 15 NA NA NA NA NA NA

23 15 9.23 8.00 230 -L85 -1.40 1.75

24 15 10.13 11.10 2.12 -0.95 -1.10 0.55

25 15 7.81 7.40 2.55 -3.27 -L80 3.01

26 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

27 15 7.86 7.40 2.45 -3.22 -1.80 2.92

28 15 7.05 7.10 2.07 -4.03 -2.20 3.43

29 15 9.85 11.10 1.94 -1.23 -1.40 0.70

30 15 NA NA NA NA NA NA

表6・6按服务项目付费模式下，第2场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 兀的）兀的）伍豔⑷

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 10.07 11.10 2.15 -1.01 -1.40 0.61

2 15 10.16 11.10 2.13 -0.92 -0.60 0.67

3 15 9.23 8.00 2.07 -1.85 ■1.40 2.03

4 15 7.52 7.20 2.69 -3.56 -2.20 2.93

5 15 10.56 1L60 2.27 -0.52 -0.40 0.44

6 15 6.15 5.80 2.16 493 -5.60 3.30

7 15 10.09 11.10 2.23 -0.99 -1.10 0.55

8 15 7.69 7.40 2.65 -3.39 -2.20 2.78

9 15 6.61 5.90 1.86 -4.47 -5.60 3.26

10 15 &13 7.40 2.20 -2.95 -1.60 2.74

11 15 8.06 7.40 2.07 -3.02 -1.60 2.69

12 15 &76 7.70 1.98 -2.32 -1.40 2.22

13 15 6.04 5.50 2.00 -5.04 -5.60 3.35

14 15 9.44 1L10 238 -1.64 -1.40 1.84

15 15 10.02 11.10 2.11 -1.06 -1.10 0.60

16 15 7.61 7.20 235 -3.47 -1.80 2.75

17 15 9.08 8.00 2.12 -2.00 -1.40 2.04

18 15 5.60 5.50 1.39 -5.48 -6.60 2.94

19 15 10.52 11.60 2.17 -0.56 -0.40 0.51

20 15 9.02 8.00 2.59 -2.06 -1.40 1.76

21 15 10.07 11.10 2.05 -1.01 -1.40 0.58

22 15 10.50 11.60 2.44 -0,58 -0.60 0.55

续表

受试对象观测兀的) 兀舲)皿誥(g)

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

23 15 9.31 8.00 2.22 -L77 -1.40 1.78

24 15 10.31 11.10 2.45 -0.77 -0.80 0.61

25 15 10.55 11.60 2.25 -0.53 -0.60 0.42

26 15 10.89 11.90 2.52 -0.19 0.00 0.38

27 15 6.67 6.40 1.66 -4.41 -6.10 3.32

28 15 8.81 &00 2.34 -2.27 -1.40 235

29 15 9.27 &00 2.30 -1.81 -1.40 1.80

30 15 6.15 5.80 2.16 493 •5.60 3.30

表6-7按服务项目付费模式下，第3场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测例数用认q) 豐⑷

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 7.14 7.40 2.67 -3.94 -1.80 3^63

2 15 6.17 5.80 2.17 491 -5.60 3(33

3 15 9.68 11.10 2.12 -1.40 -1.40 1.28

4 15 6.93 5.90 2.59 -4.15 -3.80 2.91

5 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

6 15 7.39 6.50 2.39 -3.69 -1.80 3.35

7 15 9.53 &00 2.53 -1.55 -0.60 2.19

8 15 8.94 8.00 2.19 -2.14 ■1.40 2.11

9 15 9.61 11.10 2.21 -1.47 •1.40 1.90

10 15 9.11 8.00 2.18 -1.97 -1.40 2.03

11 15 &87 &00 2.92 -2.21 -1.40 2.58

12 15 7.17 6.50 2.52 -3.91 -3.80 2.96

13 15 9.39 &00 2.15 -1.69 -1.40 1.69

14 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 •3.80 3.40

15 15 9.78 11.10 2.04 ■1.30 -1.40 1.36

16 15 7.67 7.40 2.11 -3.41 -2.20 2.99

17 15 9.99 11.10 1.95 -1.09 -1.40 0.63

18 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

19 15 &11 7.40 2.63 -2.97 -1.80 2.54

20 15 7.89 7.40 2.39 -3.19 -1.80 3.07

21 15 6.53 5.90 2.51 455 -3.80 3.40

22 15 8.41 7.70 2.47 -2.67 -1.40 2.85

23 15 1033 11.60 2.46 -0.75 -0.60 0.40

24 15 &62 7.40 2.74 -2.46 -1.40 2.77

25 15 6.44 5.90 1.85 464 -5.60 3.09

26 15 10.12 11.10 2.11 -0.96 -1.10 0.69

续表

受试对象观测

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

27 15 9.06 8.00 2.39 -2.02 -1.40 2.11

28 15 6.88 6.40 2.22 -4.20 -3.80 3.01

29 15 8.13 7.40 2.20 -2.95 ■1.60 2.74

30 15 8.19 7.40 2.14 -2.89 ■1.60 2.75

表6・8按服务项目付费模式下，第4场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 吸）皿 FFS z x

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 10.41 11.60 2.28 -0.67 -0.60 0.50

2 15 10.45 11.60 2.37 -0.63 -0.60 0.53

3 15 7.39 7.40 2.42 -3.69 -3.80 2.71

4 15 8.76 8.00 2.38 -2.32 -1.60 2.33

5 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

6 15 8.73 8.00 2.99 -2.35 -1.60 2.33

7 15 9.83 11.10 2.07 -1.25 -1.40 0.66

8 15 7.11 7.40 3.97 -3.97 -1.60 3.83

9 15 6.92 6.50 2.78 -4.16 -3.80 3.30

10 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

11 15 9.31 8.00 2.14 -1.77 -1.40 2.20

12 15 8.56 8.00 2.68 -2.52 -1.60 2.46

13 15 9.59 11.10 2.14 -1.49 -1.40 1.29

14 15 8.03 7.40 2.33 -3.05 -1.80 2.73

15 15 7.12 6.40 336 -3.96 -3.80 2.15

16 15 8.34 7.70 2.47 -2.74 -1.40 2.67

17 15 10.15 11.10 2.07 -0.93 -1.10 0.60

18 15 7.57 7.40 2.31 -3.51 -2.20 3.05

19 15 7.49 6.50 2.75 -3.59 -2.20 2.96

20 15 10.53 11.60 2.19 -0.55 -0.30 0.58

21 15 8.70 7.40 2.62 -2.38 -1.10 2.87

22 15 9.95 11.10 2.16 -1.13 -1.40 0.58

23 15 8.68 7.70 2.05 -2.40 -1.60 2.18

24 15 8.76 7.20 3.45 -2.32 -1.10 2.46

25 15 10.23 11.10 1.94 -0.85 -1.10 0.75

26 15 7.61 7.40 2.25 -3.47 -2.20 2.83

27 15 7.99 7.40 2.72 -3.09 -1.80 2.68

28 15 10.15 11.10 2.36 -0.93 -0.80 0.69

29 15 9.85 11.10 2.05 -1.23 -1.40 0.67

30 15 7.53 7.20 2.61 -3.55 -2.20 2.86

表6・9按服务项目付费模式下，第5场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测例数瞰4）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 9.09 8.10 3.39 -1.99 -1.40 2.75

2 15 8.63 8.00 2.56 -2.45 -1.60 2.35

3 15 7.69 7.20 2.63 -3.39 -2,20 2.66

4 15 9.40 1L10 2.34 -1.68 -1.40 1.84

5 15 6.92 6.50 2.78 416 -3.80 3.30

6 15 8.32 7.70 2.46 -2.76 -1.60 2.88

7 15 8.87 8.00 2.51 -2.21 -1.60 2.37

8 15 &26 8.00 2.57 -2.82 -L40 3.12

9 15 7.25 6.50 2.46 -3.83 -2.70 2.98

10 15 856 8.00 2.50 -2.32 -1.40 2.61

11 15 8.86 8.00 2.34 -2.22 -1.40 2.21

12 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

13 15・ 7.85 7.40 2.05 -3.23 -1.80 2.88

14 15 9.09 &00 2.14 -1.99 -1.40 2.42

15 15 10.67 11.10 2.41 -0.41 0.00 059

16 15 933 &00 2.28 -1.75 -1.40 1：77

17 15 10.93 12.40 2.45 -0.15 0.00 0.28

18 15 9.16 8.00 2.43 -1.92 -1.40 2.18

19 15 10.96 12.40 2.44 -0.12 0.00 0.22

20 15 6.78 6.40 2.26 -4.30 -3.80 3,11

21 15 9.43 11.10 2.31 -1.65 -1.40 1.86

22 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

23 15 9.93 11.10 2.02 -1.15 -1.40 0761

24 15 10.58 11.60 2.40 -0.50 -0.30 0.57

25 15 10.71 11.60 2.27 -0.37 0.00 0.49

26 15 6.53 5.90 2.51 455 -3.80 3.40

27 15 9.95 11.10 1.99 -1.13 -1.40 0.61

28 15 6.88 7.20 2.33 -4.20 -2.70 3.49

29 15 6.02 5.50 2.21 •5.06 -5.60 3.21

30 15 9.67 11.10 2.28 -1.41 -1.40 1.34

表6-10按服务项目付费模式下，第6场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 切曲）吨）皿豐⑷

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 10.08 11.10 1.73 ■1.00 ■1.40 0.81

2 15 10.11 11.10 1.91 -0.97 -1.40 0.70

3 15 9.88 11.10 2.00 -L20 -1.40 0.64

续表

受试对象观测叫认q) 兀泌4)皿笃⑷

ID 例数平均数中位数标准差平均数中位数标准差

4 15 9.35 8.00 3.77 -1.73 0.00 3.11

5 15 9.95 11.10 2.30 -1.13 -0.60 1.32

6 15 8.93 8.00 2.87 -2.15 -1.40 2.83

7 15 7.27 6.50 2.47 -3.81 -3.80 2.85

8 15 9.69 11.10 2.06 -1.39 -1.40 1.34

9 15 6.87 6.50 2.76 -4.21 -3.80 3.45

10 15 9.61 11.10 2.13 -1.47 -1.40 1.30

11 15 933 8.00 2.10 -1.75 4.40 1.80

12 15 10.21 11.10 2.06 -0.87 -0.60 0.66

13 15 8.35 7.70 2.45 -2.73 -1.80 2.55

14 15 8.86 8.00 2.49 -2.22 -1.10 2.77

15 15 6.53 5.90 2.51 -4.55 -3.80 3.40

16 15 6.65 5.90 2.47 443 -3.80 3.48

17 15 9.97 1L60 2.66 -1.11 -0.60 1.98

18 15 6.11 5.80 2.03 -4.97 -5.60 3.25

19 15 6.97 7.20 2.11 411 -3.80 2.96

20 15 10.00 11.10 2.22 -1.08 -1.40 0.49

21 15 9.30 &00 2.91 -L78 -0.60 2.52

22 15 10.34 11.10 2.12 -0.74 -0.60 2.52

23 15 9.78 8.30 2.84 -1.30 -0.40 2.33

24 15 8.53 7.70 2.66 -2.55 -L40 2.44

25 15 9.28 11.10 2.55 -1.80 4.40 1.93

26 15 7.37 7.20 2.45 -3.71 -3.80 2.83

27 15 10.07 11.10 1.93 -1.01 -1.40 0.64

28 15 9.12 8.00 2.31 -1.96 -1.40 2.10

29 15 2.79 2.60 1.44 -8.29 -8.50 2.99

30 15 7.05 7.20 2.15 403 -3.80 3.04

6.1.5净收益最大化决策

由统计结果可知，在按服务项目付费的支付方式下，431(16.14%)个卫生服务决策是净收益最大化决策，2239(83.86%)个卫生服务决策是非净收益最大化决策。患者1A 和2A下有分别有163(91.57%). 121 (67.98%)个决策为最大化自身净收益决策，构成比最小的为患者3B和3D下的卫生服务决策;且各类型患者之间具有统计学差异(严0・05, 双侧Pearson卡方检验)。受试对象为健康状况中等(差)的患者提供的卫生服务决策中最大化净收益的决策所占的百分比最高(低)，且三种健康类型之间构成比的差异也具有统计学意义(p<0・05,双侧Pearson卡方检验)。尽管男受试对象的1155个卫生服

务决策中有189（63.64%）个为净收益最大化决策，比女受试对象少21.90%,但男女受试对象之间的构成比不具有显著地统计学差异（p>0.05,双侧Pearson卡方检验）。详细结果参见下表6-11 o

表6・11按服务项目付费下，净收益最大化决策的构成比统计表

特征变量选择（构成比）未选择（构成比）观测例数

患者类型 0.000

1A 163(91.57%) 15(8.43%) 178

1B 19(10.67%) 159(89.33%) 178

1C 9(5.06%) 169(94.94%) 178

1D 12(6.74%) 166(93.26%) 178

1E 20(11.24%) 158(88.76%) 178

2A 121 (67.98%) 57(32.02%) 178

2B 12(6.74%) 166(93.26%) 178

2C 5(2.81%) 173(97.19%) 178

2D 14(7.87%) 164(92.13%) 178

2E 17(9.55%) 161(90.45%) 178

3A 29(16.29%) 149 (83.71%) 178

3B 1(0.56%) 177(99.44%) 178

3C 1(0.56%) 177(99.44%) 178

3D 4(2.25%) 174(97.75%) 178

3E 4(2.25%) 174(97.75%) 178

健康类型 0.000

1 223(25.06%) 667(74.94%) 890

2 169(1 &99%) 721(81.01%) 890

3 39(4.28%) 851(95.62%) 890

性别 0.786

男 189(63.64%) 966(36.36%) 1155

女 242(60.73%) 1273(39.27%) 1515

总计 431(16.14%) 2239(83.86%) 2670

注：$值为双侧Pearson卡方检验的结果。

6・2按人头付费 621总体水平

在按人头付费的模式下，对受试对象i的卫生服务决策所产生的净收益琐g）进行统计得出，此模式下的平均净收益社⑷为9.70（中位数：9.50,标准差：1.50）,比冠說⑷ 少19.17%,双侧Wilcoxon signed・rank检验可得受试对象所获得净收益与最大化净收益之间具有显著的统计学差异（p<0.001）o对所有受试对象的净收益玛戚g）与最大化净收益的偏离数量△呵曲）（△呵t（g）=71加g）”寵二^⑷）进行统计分析可得，按人头付费模式下的平均偏离数量为230（中位数：-2.50,标准差：1.50）, Wilcoxon signed-rank检验可知"⑷与0之间具有显著地统计学差异（p<0.001 ）。

此外，本研究对此模式下不同性别的受试对象所获得净收益进行统计分析得出，女受试对象在按人头付费模式下获得平均净收益为9.65个实验室代币（中位数：9.50,标准差:1.60）,比冠“卩⑷ 少19.58%,差异具有统计学意义（”0.01,双侧Wilcoxon signed-rank检验）；男受试对象所获得平均净收益为9.77个实验室代币（中位数：9.50, 标准差:1.36）,比讦豐（9）少18.58%,差异具有统计学意义（卩<0*01,双侧Wilcoxon signed-rank检验）。虽然男受试对象所获得平均净收益比女受试对象获得净收益多

I.24%,但差异不具有统计学意义（^>0.05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。

综上所述，在按人头付费模式下，医生所获得净收益小于最大化净收益，即这一支付方式激励医生选择净收益小于最大化净收益兀豐（q）的决策。

6.2.2三种健康类型

本研究分别对三种健康状况下受试对象所获得净收益进行了统计，受试对象为健康状况中等的患者提供的卫生服务所获得的平均净收益为9.50个实验室代币（中位数： 9.50,标准差：0.81）,比衽黑⑷ 少20.83%,双侧Wilcoxon signed-rank检验可知此时的净收益与最大化净收益之间具有显著的统计学差异（p<0.05）；受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务所获得的平均净收益为10.84个实验室代币（中位数：

II.10,标准差：1.06）,比冠烹⑷少9.67%,双侧Wilcoxon signed-rank检验可知此时的净收益与最大化净收益之间具有显著的统计学差异（p<0.05）；受试对象为健康状况好的患者提供的卫生服务所获得的平均净收益为&55个实验室代币（中位数:&40, 标准差：1.54）,比衽豐⑷ 少28.75%,双侧Wilcoxon signed-rank检验可知此时的净收益与最大化净收益it豐（q）之间具有显著的统计学差异（p<0.05）,详细统计数据参见下表 6-12o

三种健康状况下医生的净收益损失比犷从二⑴⑷勺豐⑷）/ 71瓷⑷ 进行统计可知 0囂—0.190； 0秽=-0.097； ©諾一0.288,即受试对象为健康状况好的患者提供卫生服务所造成的净收益损失比为-0.097 （标准差：0.07,中位-0.21）；受试对象为健康状况中等的患者提供卫生服务所造成的净收益损失比为-0.190 （标准差：0.09,中位数: -0.08）；受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务所造成的净收益损失比为0288 （标

准差：0.13,中位数：030)。

本研究对男女受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得净收益进行了分析可知，男、女受试对象所获得平均净收益比最大化净收益11豐(?)都少，差异均具有显著性(p<0.05)；但三种健康状况下，男受试对象与女受试对象所获得净收益均无统计学差异(p>0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验)。详细统计数据参见下表 6-13。

综上所述，按人头付费模式下，受试对象所获得净收益均小于最大化净收益兀兰⑷，且随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益就越大。

max

表6・12按人头付费模式下，受试对象所获净收益统计表

健康类型观测例数平均数中位数标准差

1 890 9.72 9.50 0.81 0.000

2 890 10.84 11.10 1.06 0.000

3 890 8.55 8.40 L54 0.000

注：丫按人头付费模式下，受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的净收益与最大化净收益的双侧Wilcoxon signed-rank检验。

注：派按人头付费模式下，男、女受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的净收益的两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验按人头付费模式下，男、女受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的净收益与最大化净收益®豐(g)的双侧Wilcoxon signed-rank检验且p 在1%水平上具有显著性。

6・2・3十五种患者类型

本研究对按人头付费模式下受试对象从为十五种患者类型提供的卫生服务所获得

172

的净收益进行统计可知，受试对象所获得平均净收益(翟實7/9)/178)均小于最大化净收益it豐(g),双侧Wilcoxon signed-rank检验可知净收益ir(g)与最大化净收益“瓷⑷之间具有显著的统计学差异(^0.01 )<,详细结果参见下表6-14o

此外，对男、女受试对象所获得的净收益进行统计可得，十五种患者类型下男受试

对象、女受试对象所获得的平均净收益奋常⑷均小于最大化净收益氏說⑷，差异均具有统计学意义(p<0.01)o但男受试对象、女受试对象之间的净收益差异不存在统计学意义(p>0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验)。详细结果参见表6-15□

表6・14按人头付费下，受试对象所获得净收益统计表

注」按人头付费模式下，受试对象所获得的净收益兀⑷与最大化净收益只豐⑷

的双侧 Wilcoxon signed-rank 检验。

表6-15按人头付费下，男、女受试对象所获得净收益统计表

者型患类一

- 数

均

平数位中差准标观测例数数均平差

准

标

1A 力 *

9. 0 2 11

11 *

9. Q .67 a 97

1B 力 *

9. 73

6 11

11 *

9.7 8

2 力 *

9. 70

0.7 11

10 *

9 2

a 43

1D 力 *

9 11 *

9. Q 9

a 2 O

1E 力 *

9. 11 ★

9. Q 3 IX 3

A 力 *

10. O

11 1A

11 *

10. O

11 17 6

力 *

10. O

11 76

0. 11 *

10. O

11 8

11 16

(7 力 *

10. O

11 1^

10 *

0 O i

11 47

1 79

力 *

11 O

1 47

0.4 01

11 7

0 10

11 力

11 11

2E 力 *

0. O

IX 8

a 11

11 *

10. 10

^1 2

<1 2

续表

患者类型男受试对象女受试对象豪

S 平均数中位数标准差观测例数平均数中位数标准差

3A 77 8.71* 8.40 1.47 101 &54* 8.40 1.75 0.928

3B 77 &76* 8.40 138 101 8.56* 8.40 1.65 0.592

3C 77 8.71* 8.40 1.27 101 8.46* 8.40 1.65 0.253

3D 77 &68* &40 1.28 101 8.34* 8.40 1.58 0,145

3E 77 8.39* &40 1.52 101 8.45* &40 1.59 0.767

注：楽按人头付费模式下，男、女受试对象所获得的净收益n（g）的两独立样本的双侧Mann-Whitney U 检验「按人头付费模式下，男、女受试对象所获得的净收益响）与最大化净收益血豐⑷的双侧 Wilcoxon signed-rank检验且p在1%水平上具有显著性。

6.2.4个体水平

178位受试对象的平均净收益的取值范围为［3.87, 11.75］；受试对象i所获得的净收益叼认g）与最大化净收益it瓷©）的偏离数量进行统计可得平均偏离数量的取值范围为［-8.13, -0.25］,所有的受试对象的平均偏离数量均小于零。详细数据参见下表6-16 到表6-21 o

表6・16按人头付费模式下，第1场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测

例数兀的）

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 9.23 9.50 1.70 ■2 .力 -2.50 1.70

2 15 9.20 9.50 1.02 -2.80 250 L02

3 15 9.22 9.50 1.25 -2.78 -2.50 1.25

4 15 10.13 10.40 1.11 -1.87 -1.60 1.11

5 15 9.11 9.50 1.45 ■289 -230 1.45

6 15 9.90 9.50 1.01 -2.10 250 1.01

7 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

8 15 8.91 9.50 1.43 -3.09 -2.50 1.43

9 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

10 15 10.25 10.40 1.26 -1.75 -1.60 1.26

11 15 10.02 10.40 0.89 -1.98 4.60 0.89

12 15 10.01 9.50 0.96 -1.99 -2.50 0.96

13 15 10.33 10.40 0.68 4.67 ■1.60 0.68

14 15 11.57 11.60 0.45 -0.43 -0.40 0.45

15 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

16 15 10.43 10.40 0.90 -1.57 -1.60 0.90

17 15 11.24 11.90 0.87 -0.76 -0.10 0.87

续表

受试对象

ID 观测例数瞰9) 吸)七說⑷

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

18 15 11.75 11.90 0.24 -0.25 -0.10 0.24

19 15 10.26 10.40 0.87 -1.74 -1.60 0.87

20 15 9.21 9.50 1.54 -2.79 -2.50 1.54

21 15 8J9 9.50 2.73 -3.81 -2.50 2.73

22 15 NA NA NA NA NA NA

23 15 9.32 9.50 1.62 -2.68 -2.50 1.62

24 15 10.91 11.10 0.74 -1.09 -0.90 0.74

25 15 9.26 9.50 1.56 -2.74 -2.50 1.56

19 15 10.26 10.40 0.87 -1.74 -1.60 0.87

20 15 9.21 9.50 1.54 -2.79 -2.50 1.54

21 15 8.19 9.50 2.73 -3.81 -2.50 2.73

22 15 NA NA NA NA NA NA

23 15 9.32 9.50 1.62 -2.68 -2.50 1.62

24 15 10.91 11.10 0.74 -L09 -0.90 054

25 15 9.26 9.50 1.56 -2.74 -2.50 1.56

26 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

27 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 250 1.70

28 15 9.64 9.50 0.77 -236 -2.50 0.77

29 15 10.07 10.40 0.96 -1.93 -1.60 0.96

30 15 NA NA NA NA NA NA

表6J7按人头付费模式下，第2场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测

例数珂认q) 啾"笃(?)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 10.91 11.10 0.65 -L09 -0.90 0.65

2 15 9.73 9.50 1.16 227 -2.50 1.16

3 15 9.80 9.50 1.11 -2.20 -2.50 1.11

4 15 10.87 11.10 1.07 -1.13 -0.90 1.07

5 15 10.03 9.50 0.78 -1.97 -2.50 0.78

6 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

7 15 9.67 9.50 1.15 233 -2.50 1.15

8 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

9 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

10 15 9.74 9.50 1.09 -2.26 250 1.09

11 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

12 15 9.74 9.50 1.09 -2.26 -2.50 1.09

13 15 8.99 9.50 1.40 -3.01 -2.50 1.40

14 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

15 15 9.95 9.50 0.97 -2.05 -2.50 0.97

续表

受试对象

ID 观测例数兀的)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

16 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

17 15 9.67 9.50 1.15 -233 -2.50 1.15

18 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

19 15 10.57 10.40 0.45 -1.43 -L60 0.45

20 15 9.95 9.50 0.97 -2.05 -2.50 0.97

21 15 9.80 9.50 1.11 -2.20 250 1.11

22 15 10.33 10.40 0.68 -1.67 -L60 0.68

23 15 9.74 9.50 1.09 -2.26 -2,50 1.09

24 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

25 15 11.04 11.10 0.63 -0.96 -0.90 0.63

26 15 1135 11.10 0.29 -0.65 -0.90 0.29

27 15 9.49 9.50 1.41 -2.51 -2.50 1.41

28 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

29 15 9.80 9.50 1.11 -2.20 -2.50 1.11

30 15 9.41 9.50 1.52 259 -230 L52

表6J8按人头付费模式下，第3场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测例数呵认q) 咻(?)-冠忠⑷

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 9.80 9.50 1.11 -2.20 -2.50 1.11

2 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 250 1.70

3 15 9.45 9.50 0.99 -2.55 -2.50 0.99

4 15 9.91 10.40 1.18 -2.09 -1.60 1.18

5 15 9.49 9.50 1.41 -2.51 -2.50 1.41

6 15 932 9.80 1.62 -2.68 -2.50 1.62

7 15 7.27 8.40 4.00 -4.73 -3.60 4.00

8 15 10.21 10.40 0.89 -1.79 -1.60 0.89

9 15 9.62 9.50 1.17 -238 -2.50 1.17

10 15 &67 9.50 1.59 -3.33 -2.50 1.59

11 15 9.95 10.40 1.70 -2.05 ■1.60 1.70

12 15 9.23 9.50 L70 -2.77 -2.50 1.70

13 15 9.87 9.50 1.04 -2.13 -2.50 1.04

14 15 9.53 9.50 1.24 -2.47 -2.50 1.24

15 15 9.74 9.50 1.42 -2.26 -2.50 1.42

16 15 9.70 10.40 1.60 -2.30 -1.60 1.60

17 15 9.81 9.50 1.03 -2.19 -2.50 1.03

18 15 9.23 9.50 1.70 2力 -2.50 1.70

19 15 10.21 10.40 1.24 -1.79 -1.60 1.24

20 15 9.99 10.40 1.04 -2.01 •1.60 1.04

续表

受试对象

ID 观测例数兀的)

平均数中位数标准差平均数中位数 \ 乐准差

21 15 9.13 9.50 1.62 -2.87 -2.50 1.62

22 15 10.35 10.40 1.24 -1.65 -1.60 1.24

23 15 10.76 11.90 2.58 -1.24 -0.10 2.58

24 15 8.60 &40 1.82 -3.40 -3.60 1.82

25 15 1039 10.40 0.64 -1.61 -1.60 0.64

26 15 10.28 10.40 1.29 -1.72 -1.60 1.29

27 15 9.56 9.50 1.08 -2.44 -2.50 1.08

28 15 9.38 9.50 1.64 -2.62 -2.50 1.64

29 15 10.09 9.50 0.77 -1.91 250 0 •力

30 15 9.86 9.50 1.11 -2.14 -2.50 1.11

表6・19按人头付费模式下，第4场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测例数兀i认q)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 10.15 9.50 0.76 -1.85 -2.50 0,76

2 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

3 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

4 15 10.14 10.40 0.86 -1.86 -1.60 0.86

5 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

6 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

7 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

8 15 9.92 9.50 1.16 -2.08 -2.50 1.16

9 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

10 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

11 15 10.05 10.40 1.08 -1.95 -1.60 1.08

12 15 9.41 9.50 1.52 -2.59 -2.50 1.52

13 15 932 9.50 1.62 -2.68 -2.50 1.62

14 15 9.32 9.50 1.62 -2.68 -2.50 1.62

15 15 10.35 10.40 0.61 -1.65 -1.60 0.61

16 15 9.67 9.50 1.15 •2.33 -2.50 1.15

17 15 10.08 9.50 0.87 -1.92 -2.50 0.87

18 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

19 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

20 15 10.32 10.40 0.79 -1.68 -1.60 0.79

21 15 9.74 9.50 1.09 -2.26 -2.50 1.09

22 15 10.45 10.40 0.59 -1.55 -1.60 0.59

23 15 9.58 9.50 1.29 -2.42 -2.50 1.29

24 15 9.62 9.50 1.10 -2.38 -2.50 1.10

25 15 10.63 10.40 0.34 -1.37 -1.60 0.34

续表

受试对象

ID 观测例数

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

26 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

27 15 9.32 9.50 1.62 -2.68 250 1.62

28 15 10.20 10.40 0.84 -1.80 -1.60 0.84

29 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

30 15 9.62 9.50 1.10 -2.38 -2.50 1.10

表6・20按人头付费模式下，第5场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测例数兀诫g)

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 6.69 5.60 2.66 -5.31 -6.40 2.66

2 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

3 15 9.70 9.50 0.74 -2.30 -2.50 0.74

4 15 9.58 9.50 1.29 -2.42 -2.50 1.29

5 15 9.29 9.50 1.73 -2.71 -2,50 1.73

6 15 9.38 9.50 1.14 -2.62 -2：50 1.14

7 15 9.58 9.50 1.29 -2.42 -2.50 1.29

8 15 10.07 10.40 1.42 ■1.93 -1.60 1.42

9 15 9.67 9.50 1.15 233 -2.50 1.15

10 15 9.70 9.50 1.32 -2.30 -2.50 1.32

11 15 10.58 11.10 0.98 -1.42 •0.90 0.98

12 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

13 15 8.33 &40 1.02 -3.67 -3.60 1.02

14 15 8.70 &40 1.09 -3.30 -3.60 1.09

15 15 10.83 11.10 0.75 -1.17 -0.90 0.75

16 15 9.53 9.50 1.24 -2.47 -2.50 1.24

17 15 11.51 11.60 0.40 -0.49 -0.40 0.40

18 15 9.42 9.50 1.50 -2.58 -2.50 1.50

19 15 11.22 11.10 0.33 -0.78 -0.90 0.33

20 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

21 15 8.47 8.40 1.89 -3.53 -3.60 1.89

22 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

23 15 9.79 9.50 1.21 -2.21 -2.50 1.21

24 15 10.58 11.10 0.77 -1.42 -0.90 057

25 15 9.57 9.50 1.38 -2.43 -2.50 1.38

26 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

27 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

28 15 9.73 9.50 1.16 -2.27 -2.50 1.16

29 15 3.87 3.90 2.70 -8.13 -8.10 2.70

30 15 10.20 10.40 0.84 ・1・80 -1.60 0.84

表6・21按人头付费模式下，第6场实验受试对象的净收益统计表

受试对象

ID 观测例数兀

平均数中位数标准差平均数中位数标准差

1 15 10.27 10.40 0.76 -1.73 -1.60 0.76

2 15 10.02 9.50 0.88 -1.98 -2.50 0.88

3 15 9.67 9.50 1.15 -233 -2.50 1.15

4 15 9.73 9.50 1.20 -2.27 -2.50 1.20

5 15 10.21 10.40 0.74 -1.79 -1.60 0.74

6 15 9.99 10.40 1.04 -2.01 -1.60 1.04

7 15 10.01 9.50 0.96 -1.99 250 0.96

8 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

9 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

10 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

11 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

12 15 &73 8.40 1.27 -3.27 -3.60 1.27

13 15 9.67 9.50 1.15 -233 -2.50 1.15

14 15 10.41 10.40 0.56 -1.59 -1.60 0.56

15 15 9.49 9.50 1.41 -2.51 -2.50 1.41

16 15 9.32 9.85 1.62 -2.68 -2.50 1.62

17 15 10.20 10.40 0.84 -1.80 -1.60 0.84

18 15 9.23 9.50 1.70 -2.77 -2.50 1.70

19 15 9.49 9.50 1.41 -2.51 -2.50 1.41

20 15 9.81 9.50 1.03 -2.19 -2.50 1.03

21 15 10.20 10.40 0.84 -1.80 -1.60 0.84

22 15 10.49 10.40 0.68 -1.51 -1.60 0.68

23 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

24 15 9.57 9.50 1.38 -2.43 -2.50 1.38

25 15 9.67 9.50 1.15 -2.33 -2.50 1.15

26 15 9.58 9.50 1.29 -2.42 250 1.29

27 15 10.01 9.50 0.96 -1.99 -2.50 0.96

28 15 9.49 9.50 1.41 -2.51 -2.50 1.41

29 15 11.53 11.60 0.34 -0.47 -0.40 0.34

30 15 9.41 9.50 1.52 -2.59 -2.50 1.52

6.2.5净收益最大化决策

由统计结果可知，在按人头付费下,99.51%的卫生服务决策为非最大化净收益决策, 仅有0.49%的决策为最大化净收益决策。患者IB, 3B, 3D, 3E下有1.12%的决策为最大化自身净收益决策，患者IE, 2D, 2E, 3A, 3C下有0.56%的决策为最大化自身净收益决策，且各类型患者之间具有统计学差异（p<0.05,双侧Pearson卡方检验）。随着

健康状况的变差，最大化净收益的构成比却逐渐增加，但三种健康类型之间并无统计学差异（p>0・05,双侧Pearson卡方检验）。男女受试对象之间最大化净收益的构成比也不具有显著地统计学差异（p>0.05,双侧Pearson卡方检验）。详细结果参见下表6-22。

表&22按人头付费下，净收益最大化决策的构成比统计表

特征变量选择（构成比）未选择（构成比）观测例数

患者类型 0.000

1A 0(0.00%) 178(100.00%) 178

1B 2(1.12%) 176(9&88%) 178

1C 0(0.00%) 178 (100.00%) 178

1D 0(0,00%) 178 (100.00%) 178

1E 1(0.56%) ［力(99.44%) 178

2A 0(0.00%) 178 (100.00%) 178

2B 0(0.00%) 178 (100.00%) 178

2C 0(0.00%) 178 (100.00%) 178

2D 1(0.56%) 177(99.44%) 178

2E 1(0.56%) 177 (99.44%) 178

3A 1(0.56%) 177 (99.44%) 178

3B 2(1.12%) 176(98.88%) 178

3C 1(0.56%) 177 (99.44%) 178

3D 2(1.12%) 176(9&88%) 178

3E 2(1.12%) 176(98.88%) 178

健康类型 0.091

1 3(0.34%) 887(99.66%) 890

2 2(0.22%) 888(99.78%) 890

3 8(0.90%) 882(99.10%) 890

性别 0.833

男 6(0.52%) 1149(99.48%) 1155

女 7(0.46%) 1508(99.54%) 1515

总计 13(0.49%) 2657(99.51%) 2670

注：》值为双侧Pearson卡方检验的结果。

6.3按服务项目付费与按人头付费的比较

63.1总体水平

首先,本研究从总体水平上对两种支付方式下受试对象的卫生服务决策所获得的净收益进行统计分析可得,受试对象在按服务项目付费模式下获得的净收益比在按人头付费模式下提供的卫生服务量少，且差异具有统计学显著性（pV0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）；数据统计可得，按服务项目付费模式下受试对象所获得平均净收益比按人头付费模式下的平均净收益少11.34% （1.10个实验室代币）。进一步分别对男、女受试对象在两种支付方式下所得平均净收益进行比较可得，男受试对象在按服务项目付费模式下获得平均净收益比按人头付费模式下获得平均净收益少12.18%

（1.19个实验室代币）；女受试对象在按服务项目付费模式下获得的平均净收益比按人头付费模式下获得的平均净收益少10.78% （1.04个实验室代币）；且差异均有统计学显著性（pV0・05,两独立样本的双侧Mann・Whitney U检验）。

因此，从总体水平上，按服务项目付费模式下受试对象所获得净收益比按人头付费模式下所获得净收益少。

6.3.2三种健康类型

其次，本研究从三种健康类型层面上对两种支付方式下的患者效益进行了统计分析。由前面的数据分析可知，按服务项目付费模式下受试对象为健康状况中等的患者提供卫生服务所获得平均净收益比按人头付费模式下的平均净收益少10.18% （0.99个实验室代币）；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况好的患者提供卫生服务所获得平均净收益比按人头付费模式下的平均净收益少29.06% （3.15个实验室代币）；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务所获得平均净收益比按人头付费模式下的平均净收益多9.71% （0.83个实验室代币）。两独立样本的双侧 Mann-WhitneyU检验可知两支付方式下，三种健康类型下的医生净收益之间的差异均具有统计学意义（p<0.001）o进一步分别对男、女受试对象在两种支付方式给三种类型的患者提供卫生服务所获得的平均净收益进行比较，详情参见下图64和6-3o且差异均具有统计学显著性（pVO.05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验）。

图6-1受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的平均净收益

图6-2女受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的平均净收益

图6-3男受试对象为三种健康类型的患者提供卫生服务所获得的平均净收益

6・3・3十五种患者类型

第三,本研究从十五种患者类型层面上对两种支付方式下的医生净收益进行了统计分析。根据数据统计可得，在按人头付费模式下受试对象为患者1A、IB、1C、IE、2A、 2B、2C、2D、2E、3A、3C提供卫生服务所获得平均净收益衙均比按服务项目付费下的平均净收益甬多，而按服务项目付费模式下受试对象为患者ID、3B、3D、3E 提供卫生服务所获得平均净收益画严s均比按人头付费下的平均净收益鬲’cap多e两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验可知，除受试对象在两种支付方式下为患者IE提供卫生服务所获得净收益之间无统计学差异(尸0.138)外，其余十四种患者类型下的医生净收益再两种支付方式间具有统计学差异(p<0.001)o进一步分别对男、女受试对象在两种支付方式下为十五种患者提供卫生服务所获得的净收益进行统计，结果见下图 6・4和6・6,且除了患者1E外，男受试对象在两种支付方式下获得的净收益差异具有统

计学意义（pV0・05,两独立样本的双侧Mann・Whitney U检验）；除了患者1E外，女受试对象在两种支付方式下获得的净收益差异具有统计学意义（pV0・05,两独立样本的双侧Mann-Whitney U检验九

图6-4受试对象为十五种类型的患者提供卫生服务所获得的平均净收益

图6-5女受试对象为十五种类型的患者提供卫生服务所获得的平均净收益

图6-6男受试对象为十五种类型的患者提供卫生服务所获得的平均净收益

6・3・4净收益最大化决策

（1）单因素分析

本研究将从总体水平、三种健康类型、十五种患者类型及性别四个方面对受试对象选择最大化净收益的情况进行单因素统计分析。从总体水平上可得，按人头付费模式下 2670个卫生服务决策中仅有13个卫生服务决策为最大化自身净收益的决策，比按服务项目付费模式下少96.98%；双侧Pearson卡方检验可知，两支付方式下受试对象选择最大化净收益决策的构成比之间具有显著的统计学差异（pVO.OOl）。进一步分别对男、女受试对象在两种支付方式下选择净收益最大化决策的频数（构成比）进行统计得出，女受试对象在按服务项目付费下提供了 242个净收益最大化决策，比按服务项目付费多 235个；男受试对象在按服务项目付费下提供了 189个净收益最大化决策，比按服务项目付费多183个，且构成比的差异均有统计学意义（pVO.OOl,双侧Pearson卡方检验）。

从三种健康类型层面上，受试对象在按人头付费的模式下为健康状况中等（好、差）的患者提供的890个服务决策中的最大化净收益决策比按服务项目付费少98.65% （98.82%、79.49%）；双侧Pearson卡方检验可知，三种健康状况下，受试对象选择最大化自身净收益的决策在两支付方式之间的构成比的差异具有显著性（pVO.OOl）。进一步分别对男、女受试对象在两种支付方式下对三种健康状况的患者提供的卫生服务决策中选择净收益最大化决策的频数（构成比）进行统计，结果可见下表6・23,且三种健康状况下，男受试对象在按服务项目付费和按人头付费模式下选择最大化净收益决策构成比差异具有统计学意义，女受试对象在按服务项目付费和按人头付费模式下选择最大化净收益决策构成比差异具有统计学意义。

从十五种患者类型层面上，在按服务项目付费的模式下受试对象为患者1A. 1B.

1C、ID、IE、2A、2B、2C、2D、2E、3A、3D、3E提供的服务决策中最大化自身净收益的决策所占的构成比或频数均高于按人头付费模式，而患者类型3C最大化自身净收益的决策所占的构成比或频数在两种支付方式下相等，患者类型3B最大化自身净收益的决策所占的构成比或频数在按人头付费模式下比按服务项目模式下少；双侧 Pearson卡方检验可知，十五种患者类型下，受试对象为患者1A、IB、1C、ID、1E、 2A、2B、2C、2D、2E、3A、提供的服务决策中最大化自身净收益的决策所占的构成比在两支付方式之间存在的差异均具有显著性（pVO.OOl）,其余构成比则均不具有统计学显著性（p>0.05）o

表6-23男、女受试对象分别在两种支付方式下选择疏?）咖的频数（构成比）统计表

特征变量按服务项目付费按人头付费 Pearson卡方值 p值

女健康类型1 126 (100.00%) 0 (0.00%) 143.959 0.000

健康类型2 100 (100.00%) 0 (0.00%) 110.898 0.000

男健康类型3 16 (69.57%) 7 (30.43%) 3.604 0.000

健康类型1 97 (97.00%) 3 (3.00%) 101.548 0.000

健康类型2 69 (97.18%) 2 (2.82%) 69.647 0.000

健康类型3 23 (95.83%) 1 (4.17%) 20.815 0.000

（2）多因素分析

本研究对是否选择净收益最大化决策的影响因素进行了二值Logit, Probit, C11模型的多因素分析，纳入的自变量有支付方式、健康类型及受试对象的性别。根据统计结果可知，相对于按人头付费，按服务项目付费的支付方式对受试对象选择最大化净收益决策具有正向作用（系数均大于0且p值均小于0.01）,即按服务项目付费激励受试对象选择更多的自身净收益最大化决策。详细结果参见下表6-24到6-26o

表6・24净收益最大化决策影响因素的二值Logit模型结果表

解释变量（参照组）模型二值 Logit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） 3.896*** 0.620 6.290 2.681 5.110

健康类型（健康类型•中等）

健康类型•好 -0388*** 0.075 -5.170 -0.535 -0.241

健康类型•差 -1.934*** 0.210 -9.200 -2.346 -1.522

性别■男（女） 0.010 0.165 0.060 -0.313 0.334

常数项 -9.035 1.220 -7.410 -11.426 -6.644

G 2 0.542

切2 0.166

观测例数 5340

注：★"表示通过了 1%的显著性检验；丫标准误均为稳健标准误。

表6-25净收益最大化决策影响因素的二值Probit模型结果表

解释变量（参照组）模型二值 Probit

系数标准误丫 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） 1.808*** 0.256 7.070 1.307 2.308

健康类型（健康类型-中等）

健康类型•好 -0.218*** 0.042 -5.240 -0.300 -0.137

健康类型■差 -0.991*** 0.120 -8.270 ■1.226 -0.756

性别•男（女） 0.008 0.090 0.090 -0-168 0.185

常数项 -4.364*** 0.491 -8.900 -5.326 -3.403

8iik 2 0.472

观测例数 5340

注:***表示通过了 1%的显著性检验；丫标准误均为稳健标准误。

表6・26净收益最大化决策影响因素的二值C11模型结果表

解释变量（对照组）模型二值 C11

系数标准误卞 Z值 95%置信区间

支付方式（按人头付费） 3.724*** 0.595 6.260 2.558 4.891

健康类型（健康类型•中等）

健康类型•好 -0.336*** 0.066 -5.120 -0.464 0207

健康类型•差 -1.771*** 0.192 -9240 -2.146 -1.395

性别•男（女） 0.005 0.149 0.040 -0.286 0.297

常数项 -8.855*** 1.177 -7.520 ・ 11.161 -6.548

做2 0.123

观测例数 5340

注：表示通过了 1%的显著性检验：f标准误均为稳健标准误。

本章小结

本章分别对按服务项目付费和按人头付费下的医生净收益进行了分析并比较了两支付方式下的净收益差异，以反映两种支付方式下医生对自身净收益的选择行为及两支付方式下净收益选择行为的差异。具体结果为：

(1)按服务项目付费：在按服务项目付费模式下，医生所获得净收益小于最大化净收益，即这一支付方式激励医生选择净收益小于最大化净收益的决策；随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益就越小；从十五种患者类型上看，受试对象所获得的净收益均小于最大化净收益;所有受试对象所获得的净收益与最大化净收益的平均偏离数量均小于零。16.14%的卫生服务决策是净收益最大化决策；受试对象为健康状况中等(差)的患者提供的卫生服务决策中最大化净收益的决策所占的百分比最高(低)。

(2)按人头付费：在按人头付费模式下，医生所获得净收益小于最大化净收益，即这一支付方式激励医生选择净收益小于最大化净收益的决策；随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益就越大；从十五种患者类型上看，受试对象所获得的净收益均小于最大化净收益;所有受试对象所获得的净收益与最大化净收益的平均偏离数量均小于零。99.51%的卫生服务决策为非最大化净收益决策：但三种健康类型之间净收益最大化决策的构成比无差异。

(3)按服务项目付费与按人头付费的比较：受试对象在按服务项目付费模式下获得的净收益比在按人头付费模式下提供的卫生服务量少;按服务项目付费模式下受试对象为健康状况中等(好)的患者提供卫生服务所获得平均净收益比按人头付费模式下的平均净收益少10.18% (29.06%)；按服务项目付费模式下受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务所获得平均净收益比按人头付费模式下的平均净收益多9.71% (0.83个实验室代币)。按人头付费模式从总体水平提供的最大化净收益决策的数量比按服务项目付费模式下少96.98%,单因素和多因素分析显示两支付方式的差异具有统计学显著性。

第七章讨论与建议

本章节主要讨论了本研究的实验设计和研究结果并提出相关的建议。首先，本章对本研究的方法学进行了讨论，主要从实验经济学及其在研究支付方式对医生行为影响这一问题上的优势、受试对象的选择、实验参数的设计及实证分析方法等方面进行讨论；其次，根据主要的研究结果分别从服务数量、患者效益、医生净收益等三个方面分别对按服务项目付费、按人头付费下的医生卫生月良务提供行为及两支付方式医生卫生服务提供行为的差异等方面进行讨论；最后提出政策建议。

7・1方法学讨论

7.1.1实验经济学及其在研究支付方式对医生行为影响这一问题上的优势

本研究采用了国际上广泛应用并在众多国家得到了长足发展的实验经济学，它有力的促进了众多学科的交叉与融合。近年来，运用实验经济学的方法研究卫生领域的问题已成为国际卫生经济领域研究的新方向，然而在我国却未有一个实验室定位于研究促进健康的卫生政策。

实验经济学即经济学的实验方法，可以分为实验室实验和现场实验［他。本文所釆用的就是实验室实验，在一个严格控制了某些条件的实验室环境下，根据所需的制度和环境对某一经济现象进行重复的检验与比较，从而检验和完善相关的理论，为政策的制定提供科学的依据。值得注意的是经济学实验设计中的激励是至关重要的，实验中受试对象的报酬应该与所研究的理论或者假设显著相关,从而可以更加明确的解释其决策与结果之间的关系。实验经济学在方法学上制胜的优势主要是实验的可控制性和实验的可重复性，对在此基础上所得的实验数据进行分析与评价，避免了变量间的内生效应、不断变化的历史政策背景或某些不确定因素对研究带来的干扰，有利于某些变量的效应可以被独立而精确的解释，从而进一步使得研究结果更具稳健性囹1。

经济学实验解决了环境控制与模拟、激励与决策挂钩两大问题，成为了评判不同政策，特别是新政策的“试金石”。在新政策出台前，我们很难根据历史数据或是国外经验判断新政策的有效性及比较新、旧政策，主要表现在以下三个方面：首先，对于新政策，本国相关的历史数据往往不存在，即使存在一般也因为其他因素的变化而使其失去参考意义；其次，即使其他国家有类似相关的经验，但因为国情的巨大差异往往导致政策的普适性受到质疑；第三，以往的研究多局限于对政策运行的结果进行事后的分析与评价，因此其所提政策建议的有效性与合理性无法得到实际环境的检测而导致其可采纳性和科学性大大降低。然而，实验经济学却可以为检验新政策或政策是否有效提供一个模拟环境，比如在新政策实施前可以先通过在实验室建立一个模拟仿真的环境来检验或比较不同的政策，然后再决定政策是否科学有效或者新政策是否可以实施。这样既可以大大的减少不必要的社会福利损失，又可以避免频繁的更换政策所带来的社会资源的严重浪费，有利于促进社会的和谐稳定。

目前实验经济学在信息不对称市场、风险决策市场及决策和博弈双向拍卖市场等得到广泛的应用，与行为经济学的融合使得实验经济学的应用更加的广泛。早在2000年 Fuchs［50］就认为将经济学实验运用于卫生经济学领域会带来前所未有的研究效果。近年来，实验经济学在国际卫生经济领域也迅速兴起与发展，其在卫生经济领域内的研究主要包括两个方面，一个是对医疗保险需方行为研究，另一个是对医疗卫生服务供方行为的研究，尤其是支付方式对医生行为激励作用的研究。本研究采用了在国际卫生经济领域得到肯定且发展成熟的经济学实验的方法来研究支付方式对医生行为的影响以弥补国内现有研究的不足，如系统综述类文章因纳入研究的文献在国情及政策背景、方法学设计上存在异质性，研究结果未进行统计学合成，只能对文献进行分组描述等；实证研究由于无法控制人口学及机制度因素等混杂因素的影响，往往会存在选择和信息偏倚。

经济学实验的可控制性特点突显了其在研究支付方式对医生行为的影响这一问题上的优势，本实验的最大特点就是控制实验室内的“其他条件不变”的情况下仅研究支付方式是否对医生行为有影响及不同支付方式是否对医生行为带来了不同的影响，这样就避免了不同的经济文化环境、方法学设计上存在异质性、不同医疗机构环境差异等因素对研究带来的干扰，从而得出更加准确可靠的证据。具体体现在：本实验中的患者均为虚拟的患者，且所有受试对象的服务对象都是一样的，从而避免了患者的人口学特征（年龄、性别、种族、受教育程度、所加入的保险种类）、所患疾病的具体种类及其个人偏好（如女患者更倾向于选择女性医生等）等因素、医生对患者选择的偏好、医生的技术水平的不同等［I*"156,157］带来的混杂影响。在这种实验设计下可排除现有研究无法克服的混杂影响，独立研究支付方式对医生行为的影响，得出更加可靠的证据。

充分的认识并发挥经济学实验在探索适合我国国情的支付方式上的作用与价值。当前我国的支付方式改革多采取试点推行的办法，但结果往往不如所愿，频繁的政策更换带来社会资源和社会福利的巨大损失，而经济学实验的特点决定了它可以解决环境控制与模拟、激励与决策挂钩两大问题，是政策模拟的“太空仓”。例如对某种支付方式进行改革前，先将与利益相关者有关的因素进行收集整理，在该支付方式的基础理论框架下设计可严格控制的模拟仿真实验，先明确该支付方式对医生行为的独立作用，然后逐步的加入或者改变与利益相关者有关的某些政策或环境因素，再来观察这些因素所带来的医生行为的改变，以检验该支付方式的改革是否可以达到预期的效果。这样既可以明确其作用途径和激励机制，又避免了社会资源的巨大浪费。

7.1.2受试对象选择的合理性及数据质量的可靠性

(1)受试对象选择的合理性

本研究通过在医学院招贴海报的形式招募受试对象，受试对象均为未来有可能成为医生的医学生。之所以选择医学生是因为以下两点：首先是因为医学生不仅具备较高的文化水平，而且也具备基本的医学知识素养，最具有理解实验任务的能力，从而最大限度的避免了受试对象因不理解实验任务而盲目进行决策的行为；其次，选择医学生符合实验经济学通常选择学生为受试对象这一设计特点，也是鉴于医学生机会成本较低的考虑。有研究者可能会质疑参加实验的医学生其目的是为了获取报酬，相比未参加实验的医学生，参加实验的医学生可能会追求更高的净收益，就这一方面来讲，本研究无法完全排除这一偏倚存在的可能性，加上本研究也无法收集有关未参加实验的医学生其逐利行为方面的信息，因此无法进行比较［刃。但是现有研究⑶」网证明参加实验的学生与未参加实验的学生，他们之间亲社会行为的差异是可以忽略不计的，其他相关研究肥91也得出了类似的结论。加之，本研究对受试对象的净收益最大化决策分析得知，所有受试对象的决策中仅有8.31%的决策为净收益最大化决策，这可以说明净收益并不是受试对象的唯一目标。若研究是为了比较受试对象逐利行为的差异，那么有经济学实验研究［⑹］在与本实验条件完全相同的情况下对医学生和非医学生的行为进行比较得出非医学生比医学生更加追求自身的净收益。

与先前德国的经济学实验研究［刃不同的是，德国的经济学实验分别招募20个受试对象仅参加按服务项目付费模式下的决策作答，另外22个受试对象仅参加按人头付费模式下的决策作答，最后分析两个受试对象样本的行为及差异。而本研究采用的是实验受试对象内设计(within-subject design),每~个受试对象将在一场实验中同时完成两种支付方式下的30个决策的作答，即实验对每个受试对象都实施两种支付方式的干预。这就允许本研究可以分析同一样本面对不同的支付方式时行为的变化，从而更能集中体现支付方式对医生行为的影响及其差异。

从受试对象的招募过程来看，本实验的招募工作共进行了三天，招募到可参加实验的受试对象共180名，并随机分配到六个实验组，但因2名受试对象迟到被拒绝参加实验，最终参加实验的受试对象为178名。根据实验设计，迟到者被拒绝参加实验，这出于两方面的考虑：一是实验开始后迟到者进入实验室会打扰或者中断实验应有的节奏，且如果受试对象进入实验室势必需要实验人员对其进行实验相关的培训指导，这些都可能会分散其他受试对象的注意力或影响受试对象对实验任务的理解能力，进而干扰其他受试对象的决策行为，甚至会影响到整场实验结果的可靠性；二是若迟到者继续参加实验则一方面既会使本场实验的时间延长，也会影响下一场实验的进行，这就会导致实验的成本的会大幅度增加。

(2)实验工具最大限度的保证了数据质量的可靠性

本实验为经济学的实验室实验，受试对象需要运用计算机完成实验任务。采用苏黎世大学设计的z-Tree软件口44】进行编程，这一软件的最大优点在于可以将实验结果直接以Excel的形式反馈到实验人员控制的电脑上，这样就避免了一般情况下问卷数据录入带来的录入错误，最大限度的保证了数据质量的可靠性。在受试对象正式作答前，为保证受试对象理解并学会使用z-Tree软件进行作答，实验人员将实验说明发给每一位受试对象并将大声的朗读实验说明，受试对象如果有疑问可以向实验人员询问，直至所有的受试对象理解了实验说明，然后每个受试对象所对应的电脑上将会有三道测试题受试对象进行作答，直到所有的受试对象作答完毕且没有疑问后才进行正式的实验作答。这就最大限度的减少了受试对象因不熟悉实验工具的使用而造成的误答和乱答现象，可保证数据质量的可靠性。

7.13实验参数设计的可采纳性

本研究的实验参数设计采用的是Henning-Schmidt Heike等人⑶啲研究设计，参数设计中的医生净收益及支付额均来源于德国EBM(德国的EBM列出了医疗卫生服务及处方费)五种眼科疾病的治疗费用及对眼科医生的服务进行的支付费用，成本及患者效益的设计均有其理论支持。可能有研究者会质疑本研究釆用的是德国经济学实验在研究此问题上的参数，可能并不适合我国的实际，之所以本研究可以采用其实验参数的设计是因为虽然参数设计的过程采用的德国EBM列表中五种眼科疾病的治疗费用及对眼科医生的服务进行的支付费用，但实验中并未有具体的疾病种类及具体的疾病特征，此过程的目的是为实验参数的设计提供相关的数据支持，说明实验参数的设计来源于现实，而不是对具体的疾病或国家及政策环境的差异进行比较。这也是本实验可以在不同的国家及制度环境下进行［刃的关键原因。此外实验中并未指出疾病的具体名称及患者的具体症状，可以避免受试对象由于专业知识水平的差异带来的偏倚。加上本研究最大的特点就是“其他条件保持不变匕受试对象在实验中面临的仅仅是支付方式的变化，实验中的决策环境、诊疗环境等均保持不变，从而可以研究支付方式对医生行为的独立作用机制。

7.L4实证分析方法的稳健性

本研究对两种支付方式下医生的卫生服务决策进行了全面分析，运用单因素和多因素分析探讨和比较了两种支付方式下的卫生服务提供量、患者效益、医生净收益、最优患者效益决策、净收益最大化决策四个方面。

进行单因素分析时，由于本研究受试对象的卫生服务决策所产生的生服务提供量、患者效益、医生净收益这三个变量均不服从正态分布，因此采用两独立样本的双侧 Mann-Whitney U检验及双侧Wilcoxon signed-rank检验等非参数检验进行差异的分析；并运用Pearson卡方检验对最优卫生服务量决策、最优患者效益决策、净收益最大化决策的构成比的差异进行了分析。进行多因素分析时，考虑到受试对象对患者效益、自身净收益的偏好未知，且此偏好很可能会对其服务决策产生重要的影响，故将受试对象的偏好这一变量视为潜变量，并允许其在不同的受试对象之间变动。因此本研究采用了广义线性潜变量混合模型（GLLAMMs）,可以利用该类模型可将潜变量解释为随机效应（系数或随机截距）这一优点，通过Stata/SE12・0软件实现结果的运行。有序Logit和有序Probit模型等有序结果模型进行分析时，将卫生服务量这一被解释变量从0-10转换成11个由少到多的等级，分析支付方式对卫生服务量是否有影响及两种支付方式对卫生服务量影响是否存在差异。由于有序结果模型假定解释变量在m-1个模型中对累计概率的优势比有相同的影响，因此m-1个模型中解释变量的系数相同，不同类别或者不同等级累积概率的差异仅体现在常数项上卩役二值结果模型对是否选择最优卫生服务量、最优患者效益决策、净收益最大化决策进行了二分类，此类模型注重的是对结果发生的概率P进行建模，从而可以更能集中的体现支付方式这一解释变量对医生行为的影响。值得注意的是，考虑到受本研究采用了稳健性分析，结果中所得的标准误均为稳健标准误。这就从数据分析方法上保证了对研究结果分析的可靠性。

7.2主要研究结果的讨论

7.2.1卫生服务量

(1)按服务项目付费

首先，从总体水平上，按服务项目付费的模式下受试对象所提供的卫生服务量高于最优卫生服务量(卩＜0.001,双侧Wilcoxon signed-rank检验)即按服务项目付费激励医生提供了过量的卫生服务量。这与其他实验经济学研究所得结论一致［5U22J23J24］,与非实验研究的结论也一致曲26,咖6山根据供方诱导需求的理论可知，当供方利用自身在患者健康状况的信息优势地位使得患者对卫生服务的需求量与最优消费量不一致的时候就意味着产生了不合理的诱导行为〔62,63,64,65,66］。从数量上来看，按服务项目付费下卫生服务量的过度提供恰恰是供方诱导需求行为的体现之一。这也与按服务项目付费的支付方式下医生开大处方，延长住院时间，增加检查或治疗等服务项目［血104,105,106,107,108］的表现相吻合。

其次，本研究分析得出受试对象为健康状况中等、好的患者提供的平均卫生服务量均高于最优卫生服务量，且患者对医疗服务的需求越高，其获得的卫生服务量多于最优卫生服务数量的差额就越小，这说明医疗卫生服务量过度提供的程度随着患者对医疗卫生服务需求的增加而减少。尽管受试对象为健康状况差的患者提供的卫生服务量少于最优卫生服务量，但差异不具有统计学意义，且60.67%的卫生服务决策提供了最优的卫生服务量，这就说明按服务项目付费对医疗服务需求高的患者来说更有利，尤其是对健康状况差的患者或重症患者更有利，但对健康状况好和中等的患者则不利。

(2)按人头付费

首先，从总体水平上，按人头付费下受试对象所提供的卫生服务量少于最优卫生服务量即按人头付费激励医生提供了不足量的卫生服务，这与其他实验经济学研究所得结论一致［51,122,123,124］,与非实验研究的结论也一致［19,20,24,25,27,34］。由卫生服务质量的概念可知，卫生服务质量是指医疗卫生服务的供方所提供的医疗卫生服务与服务需方的需求或需要的符合程度［吆1。卫生服务数量提供的不足必然会影响到卫生服务的质量，这也是按人头付费的支付方式下医疗质量无法得到保证的表现之一［i朋」00M1M2］。其次，本研究分析了受试对象为健康状况中等、差的患者提供的平均卫生服务量低于最优卫生服务量，且随着患者对卫生服务量的需求越高，其获得卫生服务量少于最优卫生服务量之间的差额就越大，这说明医疗卫生服务量不足提供的程度随着患者对医疗卫生服务需求的增加而加重。尽管受试对象为健康状况好的患者提供的平均卫生服务量高于最优卫生服务量，且84.04%的卫生服务决策提供了最优卫生服务量。由此可知按人头付费对于健康状况相对较好的患者越有利，尤其是对健康状况好的患者更有利，但却对健康状况差的患者最不利。这也与按人头付费的支付方式下医疗服务的供方选择病情较轻或健康状况较好的病患，推诿或拒绝重症病患，将不需要转诊的患者转诊，以及减少高精尖医疗技术使用［1皿叽105」06］等表现相吻合。

(3)按服务项目付费及按人头付费的比较

首先，从总体水平上来说，按服务项目付费模式下的平均卫生服务量比按人头付费下的平均卫生服务量多35.98%,且两支付方式下卫生服务量的差别具有统计学显著性。这与现有研究【2021,22324］所得结论相一致。其次，从三种健康类型层面上可知，随着患者健康状况由好到差，按服务项目付费模式下的平均卫生服务量多于按人头付费模式下的平均卫生服务量的差额逐渐变小。其次，从最优卫生服务量决策上来看，按人头付费模式激励医生比按服务项目付费模式下多提供42.67%的最优卫生服务量决策。就健康状况好以及中等的患者来看，按人头付费的支付方式下最优卫生服务量决策的频数均高于按服务项目付费，而对于健康状况差的患者来讲则按服务项目付费的支付方式下最优卫生服务量决策的频数高于按人头付费。由此说明，相比按服务项目付费，按人头付费的支付方式对健康状况好、中等的患者更有利，而对于健康状况差的患者来讲则按服务项目付费更有利。

综上所述，按服务项目付费激励医生提供超额的卫生服务量，而按人头付费激励医生提供不足的卫生服务量。多因素分析结果进一步证实支付方式对医生行为具有显著的影响，这也与现有研究所得结论⑷血,43,44,45］不一致。如何改变医生不合理的服务行为，有学者通过设计经济学实验表明构建按人头付费和按服务项目付费相结合的混合支付方式［121」24］、实行信息公开/透明IM叭加强医学教育MO］可以有效减轻按人头付费下医生不足量的提供卫生服务量的程度和按服务项目付费下医生超额提供卫生服务量的程度。 7.2.2患者效益

从总体水平上，按服务项目付费及按人头付费两种支付方式下的患者效益均小于最优患者效益。在按服务项目付费模式下随着患者健康状况的变差，患者所损失的效益就越少，即随着患者对医疗卫生服务需求的增加，其所损失的患者效益就越少；按服务项目付费下，随着患者健康状况的变差，患者获得最优患者效益决策的数量就越多，这就意味在按服务项目付费激励医生为健康状况较差的患者提供更多的最优患者效益决策，也意味着该支付方式对健康状况差的患者更有利。而在按人头付费模式下随着患者健康状况的变差，患者所损失的效益就越大，即随着患者对医疗卫生服务需求的增加，其所损失的患者效益就越大。这也与现有的实验研究㈤所得结论相一致，也弥补了传统研究缺乏对患者效益这一方面研究的证据。这也验证了患者效益影响医生卫生服务提供行为的理论⑹］。

在按服务项目付费模式下患者获得的效益比按人头付费模式要多，这说明了从总体水平上来说按服务项目付费比按人头付费对患者更有利。其次，从三种健康状况下的患者效益统计结果可以表明，对于健康状况好的患者来说，按人头付费的支付方式比按服务项目付费对其更有利。对于健康状况中等、差的患者来说，按服务项目付费的支付方式比按人头付费对其更有利。

本研究中当医生的卫生服务决策为最优卫生服务量决策时，意味着此时医生是患者的“完全代理人”，即此时医生认为一单位的货币给患者所带来效益的价值等于一单位货币所带来的净收益的价值，意味着其决策给患者带来了最大化的患者效益（最优患者效益），其决策对患者来说也最有利。本研究中，在按服务项目付费下，随着患者健康状况的变差，患者获得最优患者效益决策的数量就越多，这就意味在按服务项目付费激励医生为健康状况较差的患者提供更多的最优患者效益决策，也意味着该支付方式对健康状况差的患者更有利。按人头付费下，随着患者健康状况的变差，患者获得最优患者效益决策的数量就越少，这就意味在按人头付费激励医生为健康状况较好的患者提供更多的最优患者效益决策，也意味着该支付方式对健康状况好的患者更有利。

从总体水平上，按人头付费模式下的最优患者效益决策比按服务项目付费模式下多 42.67%,这说明从患者效益的角度来看，按人头付费的支付方式从总体水平上比按服务项目付费对患者更有利。相比按服务项目付费，按人头付费的支付方式激励医生为健康状况好、中等的患者提供更多的最优患者效益决策，因此相比按服务项目付费，按人头付费的支付方式下当医生为健康状况好、中等的患者提供卫生服务时更有利。而按服务项目付费的支付方式则激励医生比在按人头付费下为健康状况差的患者提供更多的最优患者效益的决策，因此相比按人头付费，按服务项目付费激励医生为健康状况差的患

者提供更多的最优患者效益决策，也对健康状况差的患者最有利。

723医生净收益

（1）按服务项目付费：从总体水平上，按服务项目付费下医生所获得净收益小于最大化净收益。随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益就越少。提供的卫生服务量越多则所获得的净收益越高是由按服务项目付费的基本原理及在此原理上设计的实验参数所决定的（除患有A类疾病的患者，当受试对象为其提供5个卫生服务量时其净收益可获得最大，其他的患者则是受试对象提供的卫生服务量越多则所获得净收益就越多）。受试对象为十五种类型的患者提供卫生服务所获得净收益均小于最大化的净收益；从个体水平上来说所有受试对象所获得净收益均小于最大化净收益。这说明追求自身净收益最大化并不是医疗服务供方的唯一动机⑹］。

当前，我国政府对医疗卫生机构的财政投入不足，导致医疗机构及其医务人员的创收动力强烈，医疗卫生机构需要靠自己创收来维持自身的运转；加之医生的自身收入与其提供医疗服务所获得的收入紧密联系在一起［旧1,且收入的主要部分来自于按服务项目支付［御，这就从一定程度上激励医生为追求目标净收益加重诱导需求的程度，最终就形成了医疗卫生机构及其医生为创收而过多的提供不必要的提供卫生服务的激励。且由本研究可知在按服务项目付费下随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益则越小。这一结果可用目标收入理论［66）64,165,166］来解释：当为健康状况好的患者提供卫生服务时，受试对象所损失的净收益最多，因此当实际收入低于目标收入时，受试对象就会付出更多的努力（如诱导需求）去提高自身的收入，来使自己获得的实际收入更加接近目标收入。在实验中的按服务项目付费下，受试对象只能通过超额提供卫生服务量才能提高自身的收入。也正是因为受试对象为健康状况好的患者提供卫生服务所损失的净收益最多，因此超额提供的努力程度就越大，这便形成了过量提供卫生服务（供方诱导需求）的最强激励，也是按服务项目付费激励医疗服务的供方开大处方、延长住院时间、增加服务项目等表现的原因所在。但是随着健康状况的变差，患者的医疗服务需求增加，受试对象也应为其提供更多的卫生服务量而使得净收益损失逐渐变小，其超额提供的努力程度也随之不断减弱。当受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务时，此时的实际收入最接近目标收入，所以此时患者获得卫生服务量也最接近最优卫生服务量。因此按服务项目付费下供方有为重症患者提供医疗服务的积极性，但却对多发病及常见病的防治工作缺乏积极性，造成了与疾病预防为主的原则背道而驰、严重浪费卫生资源的弊端。

（2）按人头付费：从总体水平上，按人头付费下医生所获得净收益小于最大化净收益；随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益就越大。提供的卫生服务量越多所获得净收益越少，这是由于按人头付费的基本原理所决定的。受试对象为十五种类型的患者提供卫生服务所获得净收益均小于最大化的净收益；从个体水平上来说所有受试对象所获得净收益均小于最大化净收益。这也与追求自身净收益最大化并不是医疗服务供方的唯一动机的理论假设⑹］。

由此可知，在按人头付费下随着患者健康状况的变差，受试对象损失的净收益则越大。这一结果可用目标收入理论［66164皿,166］来解释：当为健康状况差的患者提供卫生服务时，受试对象所损失的净收益最多，因此当实际收入低于目标收入时，受试对象就会付出更多的努力（如减少必要的卫生服务、推诿重症患者或将不需要转诊的病患转诊）去提高自身的收入，来使自己获得的实际收入更加接近目标收入。在实验中的按人头付费下，受试对象只能通过减少必要的卫生服务量来提高自身的收入。也正是因为受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务所损失的净收益最多，因此不足提供的努力程度就最大，这便形成了减少提供必要的卫生服务的最强激励，也是按人头付费激励供方选择病情较轻或健康状况较好的病患、推诿或拒绝重症病患，将不需要转诊的病患转诊的原因所在。但是随着健康状况的变好，患者的医疗服务需求增加，受试对象也应为其提供更多的卫生服务量而使得净收益损失逐渐变小，其卫生服务量不足提供的努力程度也随之不断减弱。当受试对象为健康状况好的患者提供卫生服务时，其实际收入最接近目标收入，所以此时患者获得卫生服务量也最接近最优卫生服务量。因此按人头付费下供方有开展健康教育和疾病预防保健类服务的积极性，发现潜在的疾病减少未来的工作量，有利于促进治疗为主向预防为主的医疗模式的转变,但同时对医疗需求高的重症病患最不利，缺乏提高技术水平的积极性，导致整体医疗质量的下降。

（3）按服务项目付费及按人头付费的比较：首先从总体水平上，按服务项目付费模式下受试对象所获净收益比按人头付费模式下所获净收益少o这说明相比按服务项目付费，按人头付费激励医生更多的选择自身净收益较高的服务决策。其次，进一步分析可知，按服务项目付费模式下受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务所获得净收益比按人头付费模式下要多，因而其他两种患者类型则相反。因此，按服务项目付费模式下受试对象为健康状况差的患者提供卫生服务所获得净收益最大，而按人头付费模式下受试对象为健康状况好、中等的患者提供卫生服务所获得净收益更多。因此，相比按服务项目付费，按人头付费激励供方有为健康状况好、中等的患者提供卫生服务的积极性。相比按人头付费，按服务项目付费激励供方有为健康状况差的患者提供卫生服务的积极

性。

(4)净收益最大化决策：本研究中，在按人头付费的支付方式下若医生不提供卫生服务则可获得最大化净收益；在按服务项目付费的支付方式下，医生若提供10个卫生服务量则意味着其可获得最大化净收益(除患有A类疾病的患者外，当医生为A类患者提供5个卫生服务量时可获得最大化净收益)。当医生提供了可最大化自身净收益的卫生服务决策时，意味着医生此时是“经济人”，追求自身净收益的最大化。

在按人头付费下，医生为三种健康状况的患者提供的卫生服务决策中最大化医生净收益决策所占的构成比的差异不具有统计学意义(p>0.05,双侧Pearson卡方检验)，按人头付费的支付方式对医生为三种健康状况的患者提供净收益最大化决策的激励作用不存在差异。其次，按服务项目付费的支付方式激励医生为健康状况中等的患者提供最多的可最大化自身净收益的决策，这可能也是造成按服务项目付费的支付方式激励医生为健康状况中等的患者提供了过量的卫生服务的原因之一。按人头付费模式比按服务项目付费模式下少提供了 96.98%的净收益最大化决策，这说明相比按人头付费，按服务项目付费激励医生提供更多的最大化净收益决策，这可能也是按服务项目付费下医生提供了比按人头付费下更多的卫生服务量的原因之一。

7.3结论及政策建议

本研究通过运用严格控制的经济学实验室，独立研究支付方式对医生行为的影响得出结论：支付方式影响医生的卫生服务提供行为，而且单一的支付方式并不是完美的，对医生行为的影响都有两面性。具体结论为：

(1)卫生服务量：按服务项目付费激励医生提供过量的卫生服务；随着患者健康状况的变差，过量提供的程度将变小。按人头付费激励医生提供不足量的卫生服务；随着患者健康状况的变差，不足提供的程度变大。按服务项目付费激励医生提供的卫生服务量比按人头付费多。按人头付费模式下最优卫生服务量决策的数量比按服务项目付费下多；按人头付费下健康状况好(中等)的患者所获得的最优卫生服务量决策的数量比按服务项目付费下多，健康状况差的患者所获得的最优卫生服务量决策的数量比按服务项目付费下少。

(2)患者效益：两种支付方式下的患者效益均小于最优患者效益。按服务项目付费下随着患者健康状况的变差，患者损失的效益就越少。按人头付费下随着患者健康状况的变差，患者损失的效益就越多。按服务项目付费模式下的患者效益比按人头付费模式下的患者效益多。相比按服务项目付费，按人头付费激励医生提供了更多的最优患者效益决策。按人头付费激励医生为健康状况好、中等的患者提供了比按服务项目付费模式下更多的最优患者效益决策，而按服务项目付费激励医生为健康状况差的患者提供了比按人头付费模式下更多的最优患者效益决策。

(3)医生净收益：两种支付方式下的医生净收益均小于最大化净收益。按服务项目付费下随着患者健康状况的变差，医生所获得净收益就越多，所损失的净收益就越小。按人头付费下随着患者健康状况的变差，医生所获得净收益就越少，所损失的净收益就越大。按服务项目付费模式下的医生净收益比按人头付费模式下的医生净收益少。相比按人头付费，按服务项目付费激励医生提供了更多的可最大化自身净收益的决策；按服务项目付费激励医生为健康状况中等的患者提供了最多的可最大化自身净收益的决策，为健康状况差的患者提供了最少的可最大化自身净收益的决策。

基于以上结论，本研究可提出以下建议：

(1)探索混合支付方式，根据单一支付方式的特点，扬长避短，实现优势互补。由本研究可知，每种单一的支付方式都不是完美的。如按人头付费的支付方式不适合医生为重症患者提供服务，按服务项目付费不适合医生为健康状况好、中等的患者提供服务。因此应根据各支付方式的独有特点，构建合理的混合支付方式结构。

(2)充分重视并发挥按服务项目付费在重症疾病治疗中的积极作用。本研究可知按服务项目付费的支付方式下，医生为健康状况差的患者提供的卫生服务量对患者最有利且医生所损失的净收益最少，因此要充分重视并发挥按服务项目付费在重症疾病治疗上对医生行为的积极影响。

(3)加大政府对医疗卫生机构的财政投入力度，提高医生的收入。通过提高医生的收入来不断地弱化经济利益给供方带来的强烈激励，从而减轻医生为追求自身净收益而产生的不合理的服务行为。

(4)建立处方评价机制，根据不同支付方式的特点有针对性地对医生服务行为进行评价与监管。根据各支付方式的特点明确监督管理的重点内容，明确评价及监管的重点，如按服务项目付费重点监管过量提供卫生服务的行为，尤其是为健康状况中等或者好的患者提供过量的卫生服务；按人头付费重点监管服务提供不足的行为，尤其是为健康状况差的患者减少必要的卫生服务的提供行为。

研究的创新与不足

本研究的创新点

(1)本研究最大的创新点是设计经济学实验来研究支付方式对医生行为的影响，弥补了现有研究的方法学弊端和研究内容的空白，得出更可靠的研究证据。为我国决策者制定更加合理的支付制度提供科学规范的实证依据。运用经济学实验的方法研究本议题，在国内尚属首次，填补了我国在该方面研究上的空白。

(2)本研究创新性的将患者效益进行了量化，分析了不同支付方式下不同类型的患者从医生的卫生服务决策中所获得的及损失的患者效益，以及不同的支付方式对哪种健康状况的患者更有利。在国内尚属首次。

(3)在广义线性潜变量混合模型(GLLAMM)构架下对支付方式是否影响医生的卫生服务行为，以及不同支付方式对上述行为影响的差异进行了分析，保证了研究结果的可靠性。

本研究的不足

(1)本研究仅研究了支付方式对医生行为的独立作用，未在此基础上加入某些监督管理措施如信息公开/透明、加强医德教育等对医生行为带来的改变。未来可进行此类的扩展研究，探求可弱化支付方式对医生行为的不利影响的管理措施和手段，如信息公开、加强医生的医德教育等是否可以减轻按服务项目付费下医生过度提供卫生服务量的行为，或减轻按人头付费激励医生不足量的提供卫生服务的行为。

(2)本研究仅对按人头付费和按服务项目付费两种支付方式下的医生行为进行了研究，未对其他单一的支付方式及混合支付方式进行研究，尤其是对混合支付方式下医生行为的改变进行比较分析，为探求适合我国国情的最优支付方式提供更加可靠的研究证据。

附录：实验说明

附录I

第一部分实验说明

一般说明

在即将进行的实验中你将作出一系列决策。如果你完全按照实验说明参加实验，你可以根据自己作出的决策获得一定的金钱收入。因此仔细阅读实验说明非常重要。

你将在你面前的电脑屏幕上作出决策。你的决策是匿名的。实验进行过程中禁止与其他参加者交谈。如有问题，请你举手示意。实验组织人员会前往你的座位给予解答。违反这些规定的人将被从实验中开除且不会得到任何报酬。

实验中所有的金额均已代币显示。实验结束后，你挣到的报酬将以10代币=1元的比率以现金支付给你。

实验包括两部分：现在我们向你介绍第一部分的决策情景。第一部分结束后，我们貓会将第二部分的实验说明发给你。请注意，你在第一部分作出的决策对你在第二部分作出的决策没有影响,反之亦然。

你在实验第一部分的决策

你在实验中的身份是一名医生。你需要作出关于患者治疗的15个决定。所有实验参加者均以医生的身份作出决策。你根据一位患者的既定临床症状决定对其提供的医疗峯服务的数量。

你在电脑屏幕上作出决策。屏幕上会按顺序先后显示分别5个不同的临床症状A、 B、C、D和E,它们各属于3类患者（1、2、3）。你可以针对每个临床症状提供0、1、 2、3、4、5、6、7、8、9或10项医疗服务。

你的诊疗费通过如下方式计算：每个医疗服务的数量均对应一笔丕回的诊疗费。你的诊疗费随着医疗服务的数量而增加。

你关于医疗服务数量的决策不仅决定你诊疗费的高低，同时也决定你提供的服务所产生的成本。在医疗服务数量的增加时，你的诊疗费和成本均随之增加。从诊疗费中减去提供服务所产生的成本便是你按代币计算的净收益。

每个医疗服务的数量都与给患者带来的一项效益相对应，称为患者效益。患者通过你提供的服务（治疗）得到这些效益。因此，你针对每个临床症状作出的医疗服务数量

的决策不仅决定了你自己的净收益，同时也决定了患者效益。你在下边看到的示例是一个决策情景的屏幕显示。

示例屏幕今按服务项目付费

1 1 ■■■

你针对医疗服务的数量作出决策，方法是在电脑屏幕的“你的决策” 一栏里填写一个从0到10的整数。

当所有参加者作出决策后，你便可以对下一个患者作出决策。

虽然在实验中并没有实际的患者，但每个患者通过你的服务得到的效益，即患者效益，都会给一位真实的患者带来益处。由你的15个决定带来的患者效益的总额将提供给正在山东省立医院接受治疗的一位癌症患者。这笔钱将直接转入该患者在医院的账户，帮助该患者支付部分医疗费用。

每次你针对医疗服务的数量作出决策后，都会得到关于你的净收益和患者效益的信息。你在实验第一部分作出15个决策之后会得知你的净收益总额和相应的患者效益。实验第一部分的报酬支付

在你作完实验第一部分的决策之后，你的报酬以向15位患者提供的服务所获的净收益之和来计算。该数额将在实验结束时换算为人民币元，与你在实验第二部分的报酬一起以现金形式支付给你（四舍五入到元）。

所有15位患者得到的患者效益也会在实验结束时从代币换算成元，由实验助手和一位监督人共同前往山东省立医院转入该患者的账上。转账完成之后，我们会将收据扫描成电子版后通过small的方式发送给大家，以供监督。为了尊重患者的隐私，收据的个人信息部分涂黑。

监督人在实验第二部分结束后通过抽签方式从参加者中选出。监督人除实验报酬之外还将获得数额为50元的补贴。最后，监督人在一张表格上签名证实上述任务已全部完成。该表格将与收据一同通过e・mail发给大家。

接下来我们请你回答几个理解题。它们会帮助你熟悉决策情景。

第二部分实验说明

现在重复实验，但有一处变更。像实验第一部分一样，你将作出15个决策。在这專 15个决策作完之后，实验即告结束。

丈验第一部分中的一般说明对于第二部分仍然有效。

你在实验第二部分的决策

你在实验第二部分的身份仍是一名医生。在实验过程中你需要作出关于患者治疗的 15个决定。所有实验参加者均以医生的身份作出决策。你根据一位患者的既定临床症状决定对其提供的医疗服务的数量。

像实验第一部分一样，你在电脑屏幕上作出决策。屏幕上会按顺序先后显示分别5 个不同的临床症状A、B、C、D和E,它们各属于3类患者（1、2、3）o

你可以针对每个临床症状提供0、1、2、3、4、5、6、7、8、9或10项医疗服务。

你的诊疗费通过如下方式计算:无论医疗服务的数量如何,每接待一位患者你都将得到一笔阖定数额的诊疗费O

像实验第一部分一样，你关于医疗服务数量的决策同时也决定你提供的服务所产生的成本。你的成本随医疗服务数量的增加而增加。从诊疗费中减去提供服务所产生的成本便是你按代币计算的净收益。

每个医疗服务的数量都与给患者带来的一项效益相对应，称为患者效益。患者通过你提供的服务（治疗）得到这些效益。因此，你针对每个临床症状作出的医疗服务数量的决策不仅决定了你自己的净收益，同时也决定了患者效益。你在下边看到的示例是实验这一部分中一个决策情景的屏幕显示。

示例屏幕9按人头付费

你针对医疗服务的数量作出决策，方法是在电脑屏幕的“你的决策” 一栏里填写一个从0到10的整数。

实验这一部分中也没有实际的患者，但每个患者通过你的服务得到的效益，即患者效益，都会给一位真实的患者带来益处。在实验第二部分，由你的15个决定带来的患者效益的总额仍将提供给正在山东省立医院接受治疗的一位癌症患者。这笔钱将直接转入该患者在医院的账户，帮助该患者支付部分医疗费用。

每次你针对医疗服务的数量作出决策后，都会得到关于你的净收益和患者效益的信息。你在实验第二部分作出15个决策之后会得知你的净收益总额和相应的患者效益。

实验第二部分的报酬支付

在你作完实验第二部分的决策之后，你的报酬以向15位患者提供的服务所获的净收益之和来计算。该数额将在实验结束时换算为人民币元，与你在实验第一部分的报酬一起以现金形式支付给你（四舍五入到元）。

所有15位患者得到的患者效益也会在实验结束时从代币换算成元，由实验助手和

一位监督人共同前往山东省立医院转入该患者的账上。转账完成之后，我们会将收据扫描成电子版后通过e-mail的方式发送给大家，以供监督。为了尊重患者的隐私，收据的个人信息部分涂黑。实验第一部分已就此作出说明。

接下来我们请你在这一部分也回答几个理解题。它们会帮助你熟悉当前的决策情景。

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