張文靜，張麗，姚俊Δ

(1.南京醫(yī)科大學(xué)醫(yī)政學(xué)院，江蘇 南京 211166；2.南京中醫(yī)藥大學(xué)衛(wèi)生經(jīng)濟管理學(xué)院)

第四次中國城鄉(xiāng)老年人生活狀況調(diào)查結(jié)果顯示，2015年我國失能半失能老年人口總數(shù)大致為4063萬，占老年人口比重的18.3%[1]?？焖偕仙睦夏耆俗o理需求和撫養(yǎng)負擔(dān)加速了我國長期護理保險制度的建立。2016年人力資源和社會保障部出臺《關(guān)于開展長期護理保險制度試點的指導(dǎo)意見》(人社廳發(fā)[2016]80號)，15個試點城市相繼出臺長期護理保險(以下簡稱“長護險”)的文件，同時諸多研究開始關(guān)注試點地區(qū)長護險政策及其運行狀況。

目前關(guān)于長護險的研究主要聚焦于：一是關(guān)于長護險制度框架的研究，如王群等以我國14個試點城市作為研究對象，以參保對象、籌資機制、保障對象、服務(wù)形式為分析框架歸納異同[2]，李小青等以長護險的服務(wù)提供和待遇給付作為研究對象，結(jié)合各試點的情況從評估指標單一、評估標準不齊、主體界定模糊等方面分析并提出解決策略[3]；二是有關(guān)不同地區(qū)以及國內(nèi)外長護險制度的比較研究，如余紫君等從保障對象范圍、融資制度、給付方式及服務(wù)內(nèi)容、成本控制等方面對比中德長護險制度[4]；三是關(guān)于長護險需求現(xiàn)狀的研究，黃文杰、呂康銀以長春市中老年群體為研究對象，借助Logistic回歸模型分析長護險服務(wù)需求的影響因素[5]，蔣曼等則對長期護理需求評估體系建設(shè)進行研究，通過借鑒國際經(jīng)驗，為我國長期護理需求評估體系完善提供參考[6]。

總的來說，目前國內(nèi)長護險的研究主要聚焦于政策文本分析，而運用專門政策工具對長護險政策進行全面評價的研究相對較少，故本文嘗試運用PMC指數(shù)模型對長護險政策進行全面探究，為長護險制度的持續(xù)發(fā)展提出建議。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文選取上海等9個試點城市的長護險文件，從各地的政府官網(wǎng)進行搜索，獲得長護險相關(guān)文件(見表1)。

表1 長護險政策樣本

1.2 納入標準

政策篩選：政府層面公布的與長護險制度相關(guān)的各類通知、意見。

城市篩選：(1)綜合各城市的發(fā)展水平，選取了涵蓋一、二、三、四線城市的9個城市；(2)考慮地區(qū)老齡化水平差異，統(tǒng)籌兼顧東中西部，選取5個東部城市，3個中部城市，1個西部城市。

1.3 研究方法

1.3.1 PMC模型

本文主要基于PMC指數(shù)模型對納入的長護險政策進行量化分析，以各試點地區(qū)PMC得分作為評價標準。PMC指數(shù)(Policy Modeling Consistency Index)和Omnia-Mobilis由Ruiz Estrada提出，認為萬事萬物均具有聯(lián)系性并處于不斷運動中，因此政策模型研究應(yīng)考慮政策的全面性[7]。PMC指數(shù)模型構(gòu)建主要分為三個步驟：1.利用PMC指數(shù)模型進行變量分類及參數(shù)識別；2.構(gòu)建多投入產(chǎn)出表；3.計算PMC指數(shù)并運用MATLAB軟件構(gòu)建PMC曲面圖。

1.3.2 Pearson系數(shù)相關(guān)性分析

結(jié)合Pearson系數(shù)對長護險制度影響因素的相關(guān)性進行分析，以相關(guān)系數(shù)r絕對值的取值范圍判斷變量的相關(guān)強度：極強相關(guān)為0.8～1.0，強相關(guān)為0.6～0.8，中等程度相關(guān)為0.4～0.6，弱相關(guān)為0.2～0.4，極弱相關(guān)或無相關(guān)為0.0～0.2[8]。

2 政策評價PMC模型的建立

2.1 變量分類及參數(shù)識別

2.1.1 變量設(shè)置

參照張永安[9-10]關(guān)于變量的設(shè)置，確定9個一級變量。二級變量的設(shè)置除參考相關(guān)文獻外，還需結(jié)合相關(guān)政策的具體規(guī)定，故利用ROSTCM軟件對政策進行分詞分析，在去除“護理”、“保險”等常見詞，“根據(jù)”、“建立”等干擾詞的基礎(chǔ)上，提取9項政策的前50個高頻詞(見表2)。

表2 長護險政策高頻詞匯總

在提取政策高頻詞的基礎(chǔ)上運用Netdraw軟件構(gòu)建高頻詞矩陣，如圖1所示，可知9個地區(qū)的政策均緊密圍繞“長期護理保險”這一主題，且“機構(gòu)”、“人員”、“服務(wù)”、“醫(yī)療”、“參保”等方面內(nèi)容與政策關(guān)系最為密切。由此可知，長護險政策在參保人員、護理機構(gòu)、服務(wù)內(nèi)容等方面有較為明確的規(guī)定，二級變量設(shè)置應(yīng)綜合考慮上述內(nèi)容。

圖1 高頻詞矩陣圖

結(jié)合高頻詞分析的基礎(chǔ)上確定44個二級變量(見表3)。其中：X1政策性質(zhì)表示政策是否具有描述、建議、支持、導(dǎo)向的性質(zhì)。X2政策功能表示政策的規(guī)制作用，其包括明確權(quán)責(zé)、規(guī)范引導(dǎo)、分類監(jiān)管、聯(lián)動管理4個方面。X3政策時效表示政策的有效期限，分為試點、過渡期、短期、中期4個級別。X4政策受體表示政策涉及的主體，涵蓋行政部門、護理機構(gòu)、護理人員、商業(yè)保險機構(gòu)、參保對象5個對象。X5政策規(guī)范體現(xiàn)政策對哪些方面進行規(guī)定，包括失能評定、基金管理、多元服務(wù)、待遇標準、費用結(jié)算、機構(gòu)協(xié)議、程序?qū)徍?、多渠道籌資8個層面。X6政策工具指出政策中運用的政策工具類型，包括管制型工具、市場型工具、服務(wù)型工具、組織型工具、資訊型工具5類政策工具。X7激勵約束包括為推進政策而制定的鼓勵方法，包括財政獎補、法律法規(guī)、人才培養(yǎng)、風(fēng)險管理、制度銜接5個二級變量。X8政策監(jiān)督體現(xiàn)了政策的監(jiān)督力度，包括事前監(jiān)督、事中監(jiān)督、事后監(jiān)督3個監(jiān)督變量。X9政策領(lǐng)域表明政策在實施中涉及的領(lǐng)域，包括經(jīng)濟、社會服務(wù)、技術(shù)、政治、制度、其他6個領(lǐng)域。確定一、二級變量后，進行參數(shù)設(shè)定，設(shè)定要求參數(shù)符合二進制規(guī)則，政策符合二級變量，則該二級變量設(shè)為1；不符合二級變量，則設(shè)為0。

表3 長護險政策PMC變量設(shè)置

2.1.2 政策多投入產(chǎn)出表構(gòu)建

基于長護險政策的一級、二級變量設(shè)置，構(gòu)建多投入產(chǎn)出表(見表4)。

表4 多投入產(chǎn)出表

2.2 PMC指數(shù)計算

2.2.1 PMC指數(shù)計算方法

PMC 指數(shù)計算方法[11]主要分為以下三步：(1)計算二級變量值，如公式①②所示，表示所有二級變量均服從[0,1]分布，即長護險政策的二級變量可取值1或者0，若政策內(nèi)容涉及二級變量則取值1，否則取值0；(2)根據(jù)公式③計算所有一級變量的得分，一級變量的分值為二級變量總分與二級變量數(shù)目的比值，即計算二級變量的算術(shù)平均數(shù)；(3)根據(jù)公式④計算長護險政策的PMC指數(shù)值，即加總各政策所有一級變量的得分。

①

②

③

公式③中t為一級變量，j為二級變量。

④

2.2.2 PMC指數(shù)得分

根據(jù)PMC指數(shù)的計算方法和多投入產(chǎn)出表(表4)，可構(gòu)建9項長護險政策的多投入產(chǎn)出表，政策內(nèi)容體現(xiàn)二級變量賦值1，反之為0，并據(jù)此計算PMC指數(shù)得分。PMC分值可分為四個檔次：分值為10～9分表示政策制定完美，8.99～7分為政策制定優(yōu)秀，6.99～5分表示政策良好，4.99分及以下表示政策效果不佳。本次篩選的9個地區(qū)政策得分情況(見表5)如下：上海市、成都市、蘇州市及齊齊哈爾市得分處于8.99～7分，政策總體優(yōu)秀，其余政策得分位于6.99～5范圍，政策效果良好。

表5 長護險政策PMC得分

2.3 PMC曲面構(gòu)建

PMC曲面圖有助于更直觀的觀察各城市的政策差異，基于PMC得分并根據(jù)公式⑤構(gòu)建9個城市長護險政策的PMC曲面圖。

⑤

3 結(jié)果

3.1 長護險政策整體水平

根據(jù)PMC得分及PMC曲面圖可知，9個城市的政策效果均在良好及以上，但寧波、安慶相對其他7個城市政策水平稍顯不足?？傮w而言，X2政策功能、X8政策監(jiān)督、X5政策規(guī)范3個一級變量的平均分值較高，說明本文所選擇9個城市的長護險政策在制度運行方面規(guī)定較為明確，監(jiān)管力度較強。X3政策時效均值最低，表明該政策多數(shù)處于試點階段，缺乏長遠的規(guī)劃；X7激勵約束指標得分亦偏低，說明目前長護險政策尚缺乏明確的激勵制度。

3.2 各地長護險政策特征分析

3.2.1 相關(guān)性分析

各城市的政策制定和各地綜合發(fā)展水平密切相關(guān)，與各地老齡化水平、老年人失能程度、基本醫(yī)療保險發(fā)展的可持續(xù)性等因素密切相關(guān)。本文截取各地區(qū)2018年的千人床位數(shù)、人均醫(yī)療保健支出構(gòu)成比數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，千人床位數(shù)客觀顯示各城市醫(yī)療資源供給情況，人均醫(yī)療保健支出構(gòu)成比則反映當?shù)鼐用裰饔^健康護理需求意識。

表6 長護險政策PMC曲面

圖2 政策P1(上海)的PMC曲面圖圖3 政策P2(廣州)的PMC曲面圖圖4 政策P3(成都)的PMC曲面圖圖5 政策P4(蘇州)的PMC曲面圖圖6 政策P5(青島)的PMC曲面圖圖7 政策P6(寧波)的PMC曲面圖圖8 政策P7(安慶)的PMC曲面圖圖9 政策P8(上饒)的PMC曲面圖圖10 政策P9(齊齊哈爾)的PMC曲面圖

圖11 各市長護險政策影響因素及PMC得分

運用Pearson系數(shù)對千人床位數(shù)、人均醫(yī)療保健支出構(gòu)成比進行相關(guān)性檢驗，根據(jù)Pearson系數(shù)檢驗結(jié)果可知，PMC得分與千人床位數(shù)的Pearson系數(shù)r=0.721，P=0.028；與人均醫(yī)療保健支出構(gòu)成比的Pearson系數(shù)r=0.833，P=0.005，由此可知千人床位數(shù)、人均醫(yī)療保健支出構(gòu)成比與PMC指數(shù)相關(guān)性較強(P<0.05)，二者可對PMC指數(shù)得分產(chǎn)生較大影響。

3.2.2 長護險政策特征

結(jié)合PMC得分、千人床位數(shù)、人均醫(yī)療保健支出構(gòu)成比對9個城市的長護險政策進行詳細說明，并以氣泡圖形式展示三者關(guān)系。

蘇州市及齊齊哈爾市位于第一象限，表明這2個城市的居民健康意識較強且醫(yī)療資源供給相對充足。蘇州市PMC得分最高，除X7約束激勵略低于均值外，其余得分均大于等于均值；齊齊哈爾市PMC得分也較高，唯X3政策時效得分最低，需注重政策長期規(guī)劃。兩個地區(qū)政策得分為優(yōu)秀水平，但二者X7約束激勵得分均低于均值，故可從此方面完善政策。

成都市及青島市位于第二象限，說明這2個城市醫(yī)護資源配置完備但居民健康護理意識不足。成都市長護險政策除變量X2政策功能得分略低于均分，其他變量均大于等于均分；青島市政策相對完善，X2、X4、X5、X7、X8、X9的得分與均分略有差距但二級變量X8政策監(jiān)督得分相對較低，故成都、青島市可從監(jiān)督管理等方面著手完善政策，且青島市雖與成都市共同位于第二象限，但其千人床位數(shù)與成都市相差較遠，青島市尚需增加醫(yī)護資源配置。

寧波市、安慶市及上饒市位于第三象限，說明這3個城市醫(yī)護資源配置不足且居民自我健康意識有待提高。寧波、安慶市PMC得分偏低，除X2政策功能和X8約束監(jiān)督兩個變量得分高于均分，其他變量與均值均有差距，故寧波、安慶市可從制定法律法規(guī)，提高風(fēng)險管理意識，明確護理服務(wù)內(nèi)容等方面入手；上饒市X3政策時效和X7激勵約束得分偏低，故上饒市除完善激勵制度外，還應(yīng)明確政策時效，且3個城市均處于第三象限，需加強醫(yī)療資源投入，完善宣傳機制提升居民健康意識。

上海市政策制定相對完善，PMC得分處于優(yōu)秀水平且除變量X7約束激勵得分略低于均分，其余變量得分均大于等于均值。根據(jù)氣泡圖可知，上海市位于第四象限，相較于居民的健康消費需求，上海市醫(yī)療資源略顯不足，因此政策完善可從加強護理人才培養(yǎng)、增加醫(yī)療資源配置等方面入手。

4 結(jié)論和建議

本文借助PMC指數(shù)模型對長護險政策進行評價，同時選取千人床位數(shù)、居民醫(yī)療保健消費支出構(gòu)成比這兩個相關(guān)因素進行分析。結(jié)果顯示各市的長護險政策內(nèi)容相對完善，但政策時效不明顯，激勵約束機制不健全是各市的共性問題，且各地區(qū)醫(yī)療資源客觀供給與健康護理主觀需求不對稱。故長護險政策內(nèi)容的完善可以從以下方面著手：

一是明確政策長期規(guī)劃，完善政策體系。目前各地區(qū)的長護險政策多處于試行狀態(tài)，尚未構(gòu)建完整的運行機制。各地可結(jié)合自身實際情況，在政府引領(lǐng)下，明確各主體權(quán)責(zé)，加強各部門聯(lián)合工作，從資金籌集、失能評定等方面進一步規(guī)范政策。

二是強化長護險約束激勵機制。注重長護險制度與養(yǎng)老政策的有效銜接；引入商業(yè)保險機構(gòu)，加強長護險政策的風(fēng)險管控；加大政府財政投入力度，引導(dǎo)資源合理流動，完善護理服務(wù)的發(fā)展。

三是注重醫(yī)護資源合理分配。目前長期護理服務(wù)的提供上仍有所欠缺，不僅相關(guān)機構(gòu)不足，專業(yè)的護理人員也相對稀少。故應(yīng)建立完善的護理機構(gòu)準入制度，注重人才培訓(xùn)，做好設(shè)備、人才、管理等方面的配套設(shè)施建設(shè)，提高護理服務(wù)的專業(yè)化水平[12]。

四是加強政策宣傳，提升居民健康意識和關(guān)于長護險政策的認知。居民自我健康意識會影響其關(guān)于長期護理服務(wù)的需求。因此，建議政府部門加強電視、網(wǎng)絡(luò)宣傳力度，輔以講座、社區(qū)宣傳欄等途徑，提高居民認知，促進長期護理服務(wù)的廣泛開展[13]。