潘曉艷，牛 婭，田 勝，童珊珊#（.江蘇大學(xué)藥學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 2203；2.丹陽市呂城中心醫(yī)院，江蘇鎮(zhèn)江 22352）

·藥物經(jīng)濟學(xué)·

構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型分析藥品零差價政策實施前后慢性病住院患者負擔因子載荷變化Δ

潘曉艷1，2＊，牛 婭1，田 勝1，童珊珊1#（1.江蘇大學(xué)藥學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212013；2.丹陽市呂城中心醫(yī)院，江蘇鎮(zhèn)江 212352）

目的：構(gòu)建基層醫(yī)療機構(gòu)慢性病住院患者負擔的結(jié)構(gòu)方程模型，分析藥品零差價政策實施前后該類患者負擔因子載荷變化。方法：在江蘇省丹陽市內(nèi)隨機選取6家基層衛(wèi)生院，收集藥品零差價政策實施前后有關(guān)慢性病（高血壓、糖尿病、支氣管炎）的住院費用數(shù)據(jù)，以住院患者的藥費、護理費、檢查費、診療費為自變量，住院負擔為潛變量，利用SPSS 19.0和AMOS 24.0軟件進行模型構(gòu)建。結(jié)果：藥品零差價政策實施前后住院患者負擔因子載荷變化明顯；χ2＝24.586，χ2/df＝1.446，RMSEA＝0.019，GFI＝0.995，AGFI＝0.989，CFI＝0.988，NFI＝0.963，模型擬合良好。藥費的因子載荷上升較大，說明在藥品零差價政策實施后，減輕了住院患者負擔；檢查費、診療費的因子載荷上升較明顯，更能表征住院患者負擔；護理費的因子載荷最低，在住院患者負擔中影響最弱，政府應(yīng)加強調(diào)控。結(jié)論：所建模型具有良好的信度，可以直觀反映藥品零差價政策實施前后住院患者負擔因子載荷變化。

結(jié)構(gòu)方程模型；藥品零差價；疾病負擔；因子載荷；慢性病

醫(yī)療問題一直是民生問題的重中之重，老百姓醫(yī)療費用居高不下，醫(yī)藥改革勢在必行。據(jù)《衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒（2010）》數(shù)據(jù)顯示，各級醫(yī)院收入構(gòu)成比中，藥品收入均接近50%，其中基層醫(yī)療機構(gòu)更是接近60%，已形成“以藥養(yǎng)醫(yī)”局面，這既影響了醫(yī)療機構(gòu)的公益性，也成為導(dǎo)致“看病難、看病貴”的重要原因[1]。在此背景下，2009年《中共中央國務(wù)院關(guān)于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見》中明確提出：“要改革藥品加成政策，實行藥品零差價銷售，同時采取適當調(diào)整醫(yī)療服務(wù)價格、增加政府投入、改革支付方式等措施完善公立醫(yī)院補償機制”。

藥品零差價指醫(yī)療機構(gòu)將藥品以購入價賣給患者，由公共財政補貼藥品銷售利潤損失。該政策直接目標是為了減少藥品銷售過程中過多的中間流通環(huán)節(jié)，使虛高的藥價降下來，最終降低患者看病總費用，減輕患者醫(yī)療負擔。自藥品零差價政策實施以來，很多學(xué)者對其實施效果進行了研究[2-5]，大多以門診、住院均次費用及藥占比為指標，在政策實施前后進行對比分析，或者用SPSS軟件進行回歸分析。

慢性病患者是基層醫(yī)療機構(gòu)的就診主體，由于病程相對較長、病情反復(fù)發(fā)作，經(jīng)常需要住院治療，所以這部分患者對藥品零差價政策實施前后就診負擔的變化最為敏感。結(jié)構(gòu)方程模型（Structural equation modeling，SEM）的應(yīng)用可追溯到20世紀60年代，在國外常用于心理、行為及遺傳流行病學(xué)的研究[6-7]，20世紀90年代初期在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域開始應(yīng)用[8]。本研究以慢性病住院患者各種支付費用為自變量、住院負擔為潛變量，構(gòu)建藥品零差價政策實施前后住院患者負擔結(jié)構(gòu)方程模型，并進行適配度檢驗，為該政策實施效果研究提供新的思路和方法。

1 資料與方法

1.1 資料收集

在江蘇省丹陽市內(nèi)隨機選取6家基層衛(wèi)生院，收集藥品零差價政策實施前后有關(guān)慢性?。ǜ哐獕骸⑻悄虿　⒅夤苎祝┑淖≡嘿M用數(shù)據(jù)。其中，2007－2009年為實施政策前的收集周期；2010年是實施政策第1年，因為有部分非基本藥物需要消化，會影響研究結(jié)果的準確性，故未收集數(shù)據(jù)；2011－2014年為實施政策后的收集周期。實施政策前后各收集數(shù)據(jù)1 700份，共3 400份。

1.2 研究方法

采用Excel 2007軟件錄入數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫。利用SPSS 19.0軟件進行驗證性因子分析，再用AMOS 18.0軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，對模型進行信度檢驗；同時，關(guān)注實施政策前后潛變量因子載荷變化，采用多種適配度指標評價模型擬合優(yōu)度。

2 結(jié)果

2.1 驗證性因子分析

將總樣本隨機分成樣本數(shù)據(jù)1和2，樣本數(shù)據(jù)1為1 000份，樣本數(shù)據(jù)2為2 400份，采用SPSS 19.0軟件對樣本數(shù)據(jù)1進行關(guān)于住院患者負擔的驗證性因子分析。因患者住院費用一般主要由藥費、護理費、檢查費、診療費組成，所以選取這4個指標變量進行驗證。結(jié)果KMO值為0.796（＞0.7）；Bartlett球形檢驗相伴概率為0（＜0.05），說明變量間適合進行因子分析。經(jīng)方差最大化旋轉(zhuǎn)，4個指標變量可以累積解釋變異量的73.54%，能夠較好地反映住院患者負擔情況。

2.2 結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建

將4個指標變量作為結(jié)構(gòu)方程潛變量的4個觀察變量：藥費（yf）、護理費（hlf）、檢查費（jcf）、診療費（zlf）；2個潛變量為：藥品零差價政策實施前患者住院綜合負擔（F0）和藥品零差價政策實施后患者住院綜合負擔（F1），假設(shè)F0對F1有正向影響；e1～e8為各觀察變量的測量誤差，繪制結(jié)構(gòu)方程模型初始路徑圖（見圖1），潛變量及相應(yīng)觀察變量見表1。

圖1 結(jié)構(gòu)方程模型初始路徑圖Fig 1 Initial path graph for structure equation model

表1 潛變量及相應(yīng)觀察變量Tab 1 Latent variables and observed variables

2.3 模型的擬合

將樣本數(shù)據(jù)2用Eviews 7.2軟件進行正態(tài)性檢驗，由于JB統(tǒng)計量過大，數(shù)據(jù)不符合正態(tài)性，不宜采用極大似然估計法，因此采用最小二乘法（GLS）估計參數(shù)[9]。根據(jù)模型修訂提示，增加了e1與e2、e2與e4相關(guān)，χ2值由15.480變?yōu)?4.586，P值由0變?yōu)?.104，擬合通過，程序經(jīng)8次迭代收斂。程序運行的標準化估計值的因果模型圖見圖2。

圖2 標準化估計值的因果模型圖Fig 2 Causal model of standardized estimates

2.4 模型的評價

判斷模型的優(yōu)劣可以從以下幾方面著手：（1）首先是基本適配度檢驗，看是否有負的誤差變異量。經(jīng)檢驗，上述模型未發(fā)現(xiàn)有負的誤差變異量。（2）其次是內(nèi)在質(zhì)量檢驗，看所估計的參數(shù)是否達顯著水平，潛變量組合信度是否大于0.6及標準化殘差的絕對值是否小于2.58。經(jīng)檢驗，上述模型估計參數(shù)均達顯著水平，潛變量組合信度為0.745，標準化殘差的絕對值均小于2.58。（3）最后是整體模型適配度檢驗。在選取哪些指標可以表征模型擬合優(yōu)劣的問題上，專家說法不一[10-11]，但對其中主要適配度指標的遴選見解較為一致。上述模型的主要適配度指標擬合結(jié)果見表2（表中，χ2/df為卡方自由度比；RMSEA為漸進殘差均方和平方根；GFI為適配度指數(shù)；AGFI為調(diào)整后適配度指數(shù)；CFI為比較適配指數(shù)；NFI為規(guī)準適配指數(shù)；TLI為非規(guī)準適配指數(shù)；IFI為增殖適配指數(shù)）。由表2可知，上述模型的主要適配度指標均符合擬合標準，故認為模型擬合較好。

表2 模型適配度指標擬合結(jié)果Tab 2 Results of model fitness index fitting

3 討論

3.1 觀察變量的個別信度變化

在藥品零差價政策實施后，診療費、檢查費、藥費3個觀察變量的個別信度都得到提升，分別由0.19、0.11、0.37上升至0.59、0.25、0.62，只有護理費的個別信度降低，由0.49降至0.01，說明在實施藥品零差價政策后，診療費、檢查費、藥費更能表征慢性病住院患者實際負擔狀況；護理費個別信度大幅下降，可能是基層醫(yī)療機構(gòu)于實施政策后在護理環(huán)節(jié)引入了其他創(chuàng)收手段，有待進一步收集資料研究。

3.2 對因子載荷變化的分析

通過對比模型圖發(fā)現(xiàn)，3個觀察變量（藥費、檢查費、診療費）的因子載荷分別由藥品零差價政策實施前的0.61、0.34、0.44上升至政策實施后的0.79、0.50、0.77，而護理費的因子載荷由0.70下降至0.11，變化較大。藥費的因子載荷上升至最大，說明在藥品零差價政策實施后，藥費更能體現(xiàn)住院患者負擔情況，實施政策后減輕了患者負擔，與沈榮生[12]的研究結(jié)果一致。有患者認為實施藥品零差價政策后藥費不降反升，這是一種誤解——基層醫(yī)療機構(gòu)率先實行藥品零差價，且所用藥品全部為國家基本藥物，相對品種單一并經(jīng)常出現(xiàn)短缺情況[13]，在此背景下，門診量的上升對彌補由于實施藥品零差價政策而損失的經(jīng)濟利益意義不是很大，只有通過增加住院患者的床位費從而增加醫(yī)療收入來彌補；而且由于藥品短缺，住院患者需要換用替代藥物，為觀察療效與安全性在客觀上延長了住院時間；從患者方面來說，對醫(yī)療服務(wù)的要求越來越高，加之國家對零差價藥品增大了報銷比例，主觀上增加了住院天數(shù)，藥品總費用也隨之上升[14-15]。但要指出的是，藥品零差價政策在一定程度上改變了藥品銷售格局，對無利潤藥品，不管是藥廠生產(chǎn)還是醫(yī)生開方，積極性都有所下降，導(dǎo)致此類藥品銷量減少[16]，這種現(xiàn)象削弱了政策效果，需引起重視。

檢查費、診療費的因子載荷上升比較明顯，說明藥品零差價政策實施后這2個觀察變量更能表征住院患者負擔。藥品零差價政策實施后，當政府投入不足以彌補藥品零利潤所帶來的損失時，醫(yī)務(wù)人員比較傾向于多檢查、多治療來提高業(yè)務(wù)收入[17]。胡曉等[18]認為，實施藥品零差價可以引導(dǎo)“以藥養(yǎng)醫(yī)”向“以技養(yǎng)醫(yī)”轉(zhuǎn)變，有利于解決藥品價格虛高問題，然而仍須警惕過度檢查和過度醫(yī)療。此外，藥品零差價政策實施后，相對于省、市、縣三級公立醫(yī)院實施了醫(yī)療服務(wù)價格調(diào)整，基層醫(yī)療機構(gòu)由于接診病種單一、治療水平較低，技術(shù)服務(wù)價格上調(diào)有限，其中護理費基本未作調(diào)整，有些收費項目甚至降低或取消（如注射費、靜脈輸液費都已取消），有的醫(yī)院只能通過增加床位費來彌補收入損失。上述模型結(jié)果也顯示，藥品零差價政策實施后，護理費因子載荷最低，在住院患者負擔中影響最弱，政策對其影響也小，人為等不可控因素影響大，因此政府應(yīng)加強對護理費的調(diào)控。

3.3 路徑系數(shù)分析

兩個潛變量之間的路徑系數(shù)為0.07，表明慢性病住院患者在藥品零差價政策實施前后的負擔沒有很強的因果關(guān)系；但是藥品零差價政策實施后，觀察變量的測量誤差e1與e2、e2與e4之間的相關(guān)性消失，說明影響住院患者負擔的不可控因素減少，患者綜合負擔更加明朗化。

4 展望

綜上所述，所建模型具有良好的信度，可以直觀反映藥品零差價政策實施前后住院患者負擔因子載荷變化。本研究全部采用定量數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)方程模型擬合，未采用抽象、不可量化的定性指標，雖然現(xiàn)有文獻表明3～7個測量指標比較合理[9]，但指標過少可能影響研究的效度[19]，而一些定性指標（如性別、參保類別、是否有并發(fā)癥等）對模型因子載荷、路徑系數(shù)等的變化可能也具有相應(yīng)作用。本研究數(shù)據(jù)樣本雖然較充足，但收集地域狹窄，而不同文化背景和不同經(jīng)濟水平的地區(qū)，對患者住院負擔的影響因素和系數(shù)大小還是有區(qū)別的。此外，本研究只是運用結(jié)構(gòu)方程模型對藥品政策實施效果進行了初步探索，或許可以考慮加入更多用外顯指標測度的潛變量及其因果路徑，使結(jié)構(gòu)方程模型在此方面的研究更加深入。

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Analysis of the Changes of Burden Factor Loading for Chronic Disease Inpatients before and after the Implementation of Zero Price Policy by Establishing Structure Equation Model

PAN Xiaoyan1，2，NIU Ya1，TIAN Sheng1，TONG Shanshan1（1.College of Pharmacy，Jiangsu University，Jiangsu Zhenjiang 212013，China；2.Danyang Lücheng Center Hospital，Jiangsu Zhenjiang 212352，China）

OBJECTIVE：To construct the structure equation model for the burden of chronic disease inpatients in primary hospital before and after the implementation of zero price policy，and analyze the changes of burden factor loading.METHODS：6 primary hospitals were randomly selected in Danyang，Jiangsu province.The data of hospitalization expenses for chronic diseases（hypertension，diabetes，bronchitis）were collected before and after the implementation of zero price policy.Using drug cost，nursing fees，inspection fees and treatment fees as independent variables，hospitalization burden as latent variable，SPSS and AMOS 24.0 software were adopted to establish the model.RESULTS：The burden factor loading of inpatients changed greatly before and after the implementation of zero price policy.χ2＝24.586，χ2/df＝1.446，RMSEA＝0.019，GFI＝0.995，AGFI＝0.989，CFI＝0.988，NFI＝0.963 manifested good model fitting.Factor loading of drug cost increased greatly，indicating the burden of inpatients was reduced after the implementation of zero price policy.Factor loading of inspection fees and treatment fees increased significantly，the characterization effects of them to the burden of inpatients were enhanced.Factor loading of nursing fees was the lowest，and it had the weakest effects on the burden of inpatients，of which the government should enhance the regulation.CONCLUSIONS：Established model has good reliability and validity.It can reflect the change of burden factor loading of inpatients before and after the implementation of zero price policy.

Structure equation model；Zero price policy；Disease burden；Factor loading；Chronic disease

C913.6

A

1001-0408（2017）11-1452-04

2016-08-09

2016-10-31）

（編輯：胡曉霖）

中國博士后科學(xué)基金資助項目（No.2014M560409）

＊副主任藥師，碩士研究生。研究方向：藥劑學(xué)、藥物經(jīng)濟學(xué)。電話：0511-86165399。E-mail：945398814@qq.com

#通信作者：副教授，博士。研究方向：藥物分析、藥物經(jīng)濟學(xué)。電話：0511-85038451。E-mail：tongss@ujs.edu.cn

DOI10.6039/j.issn.1001-0408.2017.11.04