沈月月 柳鵬程 羅雪燕 齊敏友 袁泉

中圖分類號 R95 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號 1001-0408（2022）10-1153-06

DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2022.10.01

摘 要 目的 全面評價(jià)我國藥品綜合控費(fèi)的效果，為進(jìn)一步提升控費(fèi)效果提供參考。方法 運(yùn)用熵值法從藥價(jià)控制能力、藥費(fèi)控制能力、患者負(fù)擔(dān)能力3個(gè)維度建立藥品控費(fèi)效果綜合評價(jià)指標(biāo)體系，對2016-2020年我國31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的藥品控費(fèi)效果進(jìn)行綜合評價(jià)，并通過k均值聚類法對我國各省份的綜合控費(fèi)效果進(jìn)行聚類分析。結(jié)果與結(jié)論 2016-2020年，我國31個(gè)省份藥品綜合控費(fèi)效果的綜合得分合計(jì)值分別為14.64、16.71、17.58、17.57、17.88。聚類分析結(jié)果與熵值法排名具有一定的相似性。我國醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革政策在取得階段性成效之后進(jìn)入平穩(wěn)期;31個(gè)省份的藥品綜合控費(fèi)效果呈現(xiàn)階梯式特征，沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和部分西部地區(qū)省份的綜合控費(fèi)效果較好，中部地區(qū)省份緊隨其后，而東北三省效果較差;綜合醫(yī)改試點(diǎn)省份的控費(fèi)效果提升顯著。建議在全國范圍內(nèi)推廣綜合醫(yī)改試點(diǎn)地區(qū)的成功經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步深化藥品帶量采購、醫(yī)保藥品價(jià)格談判及按疾病診斷相關(guān)分組/按病種分值付費(fèi)等支付方式改革政策。

關(guān)鍵詞 藥品綜合控費(fèi);效果評價(jià);熵值法;聚類分析

Effect evaluation of comprehensive drug cost control in China based on the entropy method-cluster analysis

SHEN Yueyue1，LIU Pengcheng2，LUO Xueyan3，QI Minyou1，YUAN Quan1，4（1. School of Pharmaceutical Science， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310014， China; 2. School of International Pharmaceutical Business， China Pharmaceutical University， Nanjing 211198， China; 3. School of Biological and Chemical Engineering， Chongqing University of Education， Chongqing 400067， China; 4. Chongqing Pharmaceutical （Group） Co.， Ltd.， Chongqing 400010， China）

ABSTRACT? ?OBJECTIVE To evaluate the effects of comprehensive drug cost control in China， and to provide reference for further improving the effects of cost control. METHODS Entropy method was used to establish a comprehensive evaluation index system of the comprehensive drug cost control effect from the respective of drug price control ability， drug cost control ability and patient affordability. The comprehensively evaluate the effects of drug cost control in 31 provinces （autonomous regions and municipalities） during 2016-2020. The k-means cluster method was used to analyze the effects of comprehensive drug cost control in various provinces. RESULTS & CONCLUSIONS During the period of 2016-2020， the total score of comprehensive drug cost control effect of 31 provinces were 14.64， 16.71， 17.58， 17.57， 17.88， respectively. The results of cluster analysis were similar to the ranking of entropy method. Medical and health system reform policy had entered a stable period after achieving phased results; the effects of comprehensive drug cost control was characterized by regional steps in 31 provinces; the effects of comprehensive drug cost control were better in developed coastal areas and some provinces and cities of western regions， followed by provinces and cities in central China; however， comprehensive drug cost control in 3 provinces of northeast China showed poor effect. The effects of comprehensive drug cost control in pilot cities of comprehensive medical reform were significantly improved. It is suggested that the successful experience of pilot cities of comprehensive medical reform should be promoted nationwide， and policies such as volume-based drug procurement， medical insurance drug price negotiation， and diagnosis-related groups/diagnosis-intervention packet payment method reform should be further deepened.

KEYWORDS? ?comprehensive drug cost control; effect evaluation; entropy method; cluster analysis

為有效控制醫(yī)藥費(fèi)用不合理增長、減輕群眾就醫(yī)負(fù)擔(dān)，我國在“十三五”期間推行了一系列醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革政策：在公立醫(yī)院改革方面，全面取消各級各類公立醫(yī)院藥品耗材加成，實(shí)行“零差率”銷售，有效降低了患者次均費(fèi)用[1]。在藥品供應(yīng)保障方面，積極推行藥品采購“兩票制”，優(yōu)化藥品流通環(huán)節(jié)，有效降低了藥品成本[2-3];全面實(shí)施藥品集中帶量采購，中標(biāo)品種價(jià)格大幅度降低;針對治療重大疾病的高價(jià)藥品，醫(yī)保部門先后組織了3次國家談判并輔以“雙通道”政策以促進(jìn)藥品合理使用，切實(shí)降低了患者的用藥負(fù)擔(dān)[4-5]。在醫(yī)保體制改革方面，門診共濟(jì)、跨省異地就醫(yī)結(jié)算、按人頭付費(fèi)與慢病管理、按疾病診斷相關(guān)分組（diagnosis-related groups，DRG）/按病種分值付費(fèi)（diagnosis-intervention packet，DIP）支付改革等政策得以全面深化，顯著提高了參保人的醫(yī)療待遇保障水平及基金使用效率，有效控制了醫(yī)藥成本費(fèi)用[6-7]。

雖然我國醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革已初顯成效，但我國幅員遼闊，地區(qū)之間社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平差異較大，各政策在不同地區(qū)的執(zhí)行效果不盡相同，因此有必要對我國各地藥品綜合控費(fèi)效果進(jìn)行全面評價(jià)。目前，相關(guān)學(xué)者的研究多集中于通過單一指標(biāo)的變化情況來評估某一政策的改革效果[8]，或僅關(guān)注試點(diǎn)地區(qū)、試點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)改革前后的控費(fèi)效果[9]。然而，醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革“牽一發(fā)而動(dòng)全身”，任何制度的改革與執(zhí)行都無法獨(dú)立地進(jìn)行，僅僅通過單個(gè)指標(biāo)并不能全面評估醫(yī)藥衛(wèi)生政策的綜合控費(fèi)效果。熵值法是一種依賴于數(shù)據(jù)本身離散性的客觀賦值法，能充分利用評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)提供的信息對多指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評價(jià)，既可以克服主觀賦權(quán)法的隨機(jī)性，還可以有效地解決多指標(biāo)變量間的信息重疊問題，從而使評價(jià)結(jié)果更為科學(xué)和客觀[10]。基于此，本研究收集了我國除港澳臺之外的31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）（以下簡稱“省份”）2016-2020年的醫(yī)藥衛(wèi)生及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)，從藥價(jià)控制能力、藥費(fèi)控制能力及患者負(fù)擔(dān)能力3個(gè)維度，運(yùn)用熵值法構(gòu)建藥品綜合控費(fèi)效果評價(jià)指標(biāo)體系，全面科學(xué)評價(jià)我國藥品綜合控費(fèi)效果;并通過聚類法對我國各省份的綜合控費(fèi)效果進(jìn)行劃分，以發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)控費(fèi)效果的差異和不足，為進(jìn)一步提升控費(fèi)效果提供參考。

1 資料與方法

1.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

對于藥品控費(fèi)效果評價(jià)指標(biāo)的選擇，丁錦希等[11-12]認(rèn)為指標(biāo)體系應(yīng)該包含藥品價(jià)格控制效應(yīng)和藥品費(fèi)用控制效應(yīng)，其中藥品價(jià)格控制效應(yīng)應(yīng)包括典型藥品中標(biāo)價(jià)格分布和中標(biāo)價(jià)格趨勢，藥品費(fèi)用控制應(yīng)包括人均藥品費(fèi)用占住院支出的比重、藥品費(fèi)用支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值（gross domestic product，GDP）的比重以及典型藥品費(fèi)用支出;張芳芳等[13]認(rèn)為，在評價(jià)藥品控費(fèi)效果時(shí)還應(yīng)考慮患者負(fù)擔(dān)效應(yīng);張崖冰[14]認(rèn)為，藥品價(jià)格指數(shù)能夠客觀反映不同時(shí)期藥品價(jià)格水平的變動(dòng)趨勢;萬泉等[15]指出，個(gè)人衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費(fèi)用的比重在居民就醫(yī)負(fù)擔(dān)評價(jià)方面發(fā)揮著非常重要的作用;林薇[16]指出，藥品費(fèi)用占醫(yī)療費(fèi)用的比重是考核醫(yī)院控制藥品費(fèi)用的一項(xiàng)重要指標(biāo)。

綜合上述研究，本研究認(rèn)為控費(fèi)的主要目的是降低藥品價(jià)格、抑制醫(yī)藥費(fèi)用過快增長、減輕患者負(fù)擔(dān)，因此本研究從藥價(jià)控制能力、藥費(fèi)控制能力、患者負(fù)擔(dān)能力3個(gè)維度構(gòu)建藥品綜合控費(fèi)效果評價(jià)指標(biāo)體系，共包括11個(gè)二級指標(biāo)，詳見表1。

1.2 資料來源

收集2016-2020年我國31個(gè)省份的醫(yī)藥衛(wèi)生及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況相關(guān)數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自于2017-2021年版《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國價(jià)格統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.3 評價(jià)方法

1.3.1 熵值法 本文采取熵值法對各省份的藥品綜合控費(fèi)效果進(jìn)行評價(jià)。熵值法主要根據(jù)信息熵的大小對信息不確定性進(jìn)行度量，具有客觀賦權(quán)的作用。具體來講，其根據(jù)指標(biāo)相對于整體的變化來決定指標(biāo)的權(quán)重，信息熵值越小，說明信息量越大，在評價(jià)中起到的作用越大，權(quán)重也越大[17]。本研究熵值法的實(shí)施步驟如下。

（1）構(gòu)建原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣模型。設(shè)有n個(gè)評價(jià)對象和m個(gè)評價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建評價(jià)矩陣：

X=（Xij）nm（i=1，2…n;j=1，2…m）…公式①

式中，Xij為第i個(gè)省份的第j個(gè)指標(biāo)。

（2）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。在模型的實(shí)際運(yùn)用過程中，各個(gè)評價(jià)指標(biāo)具有不同的特征，通常分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)。正向指標(biāo)指該指標(biāo)值越大，評價(jià)越優(yōu);負(fù)向指標(biāo)則為指標(biāo)值越小，評價(jià)越優(yōu)。為了消除量綱的影響，需要對正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)作標(biāo)準(zhǔn)化處理：

X *ij（正向指標(biāo)）=（Xij-Xjmin）/（Xjmax-Xjmin）…公式②

X *ij（負(fù)向指標(biāo)）=（Xjmax-Xij）/（Xjmax-Xjmin）…公式③

式中，X *ij為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值，Xjmin和Xjmax分別為第j個(gè)指標(biāo)的最小值和最大值。

（3）計(jì)算各評價(jià)對象在各指標(biāo)上的比值（f）：

fij=[Xij

[∑][i=1][n]Xij] ………………………………… 公式④

（4）計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的信息熵（H）值：

Hj=-k[∑][i=1][n] fijlnfij …公式⑤

式中，k=[1

lnn] 。為了消除ln0的影響，本研究將fij=0的數(shù)值記為0.000 1。

（5）計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的信息熵差異系數(shù)（P）：

Pj=1-Hj（j=1，2…m）…公式⑥

（6）根據(jù)信息熵值計(jì)算指標(biāo)權(quán)重（λ）：

λj=[Pj

[∑][j=1][m]Pj] ×100%? ………………………… 公式⑦

（7）計(jì)算藥品控費(fèi)效果綜合得分（S）：

Sj=[∑][j=1][m]λjX *ij…公式⑧

式中，S值越大，表示該省份的藥品綜合控費(fèi)效果越好[17]。

1.3.2 聚類分析 本研究使用SPSS 26.0軟件，采用k均值聚類法，以經(jīng)權(quán)重計(jì)算后的一級指標(biāo)得分對31個(gè)省份的藥品綜合控費(fèi)效果進(jìn)行劃分，并比較不同年份各省份藥品綜合控費(fèi)效果的變化情況。

2 結(jié)果

2.1 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

根據(jù)“1.3.1”項(xiàng)下熵值法評價(jià)的具體實(shí)施步驟，本研究首先對評價(jià)所涉及的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，用所得無量綱數(shù)據(jù)計(jì)算信息熵和指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果見表2。從表2各指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算結(jié)果可知，患者負(fù)擔(dān)能力權(quán)重達(dá)到60.11%，對綜合控費(fèi)效果評價(jià)的影響最大;其次是藥費(fèi)控制能力，權(quán)重為29.47%;而藥價(jià)控制能力在整個(gè)綜合控費(fèi)評價(jià)指標(biāo)體系中的占比最小，只有10.42%。這說明在對綜合控費(fèi)效果進(jìn)行評價(jià)時(shí)，不能僅僅從藥品價(jià)格角度考慮，藥費(fèi)控制能力、患者負(fù)擔(dān)能力往往更能反映綜合控費(fèi)的效果。

分析各二級指標(biāo)的權(quán)重可知，在患者負(fù)擔(dān)能力方面，個(gè)人衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費(fèi)用的比重的權(quán)重最大，為31.74%，說明該指標(biāo)離散程度較強(qiáng)，提供的信息較多，對綜合控費(fèi)評價(jià)的影響也較大;在藥費(fèi)控制能力方面，藥品費(fèi)用占醫(yī)藥費(fèi)用的比重對綜合控費(fèi)評價(jià)的影響較大，權(quán)重為8.04%;在藥價(jià)控制能力方面，雖然中藥價(jià)格指數(shù)所占權(quán)重較?。?.64%），但也能客觀反映該指標(biāo)對藥價(jià)控制能力的影響，故在評價(jià)藥品綜合控費(fèi)效果時(shí)也應(yīng)予以重視。

2.2 綜合得分計(jì)算結(jié)果

將表2中的權(quán)重值代入公式⑧計(jì)算2016-2020年31個(gè)省份的藥品控費(fèi)效果綜合得分，并對得分進(jìn)行排名，結(jié)果見表3。從區(qū)域來看，東部沿海地區(qū)（如上海、福建等）和西部地區(qū)（如西藏、新疆等）綜合控費(fèi)的效果較好，中部地區(qū)（如安徽、江西）綜合控費(fèi)的效果一般，東北地區(qū)（如黑龍江、吉林）綜合控費(fèi)的效果較差。從歷年的得分排名和平均得分排名來看，北京、福建、上海、浙江、廣東的排名始終處在前列，這與其始終處于醫(yī)藥衛(wèi)生改革探索實(shí)施的前沿以及具備較高的經(jīng)濟(jì)水平、較好的醫(yī)療條件和醫(yī)療保障水平緊密相關(guān)。西藏、貴州、新疆等經(jīng)濟(jì)相對落后地區(qū)的綜合控費(fèi)效果也較好，其原因可能是為了緩解當(dāng)?shù)鼗颊叩膫€(gè)人負(fù)擔(dān)，各級政府的衛(wèi)生投入較高，故患者自身的負(fù)擔(dān)較輕。東北地區(qū)則因經(jīng)濟(jì)條件相對較差、社會(huì)福利保障不夠完善、政府財(cái)政支持較低，使得患者的整體負(fù)擔(dān)較重，從而導(dǎo)致該地區(qū)的綜合控費(fèi)效果較差。

2.3 聚類分析結(jié)果

為了能較好地體現(xiàn)各省份的控費(fèi)效果，本研究參考經(jīng)權(quán)重計(jì)算所得的一級指標(biāo)，對2016-2020年31個(gè)省份的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，分為“較好”“一般”“較差”3類，分別為第1類、第2類、第3類，結(jié)果見表4。從分類結(jié)果來看，31個(gè)省份藥品綜合控費(fèi)效果的聚類分析結(jié)果與熵值法排名具有一定的相似性。2016-2020年，綜合控費(fèi)效果較好的省份逐漸增多，說明隨著醫(yī)改的不斷縱深，各項(xiàng)醫(yī)改政策不斷落地實(shí)施，我國越來越多的省份能夠有效控制醫(yī)藥費(fèi)用的過快增長，但河北、吉林、黑龍江3個(gè)省份的綜合控費(fèi)效果仍然較差。

3 討論與建議

3.1 我國31個(gè)省份綜合控費(fèi)效果得到提升，醫(yī)改取得階段性成效

本研究通過構(gòu)建藥品綜合控費(fèi)效果評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法和聚類分析法對我國31個(gè)省份的藥品綜合控費(fèi)效果進(jìn)行了評價(jià)分析，結(jié)果顯示，31個(gè)省份2016-2020年的藥品控費(fèi)效果綜合得分合計(jì)值分別為14.64、16.71、17.58、17.57、17.88。總體來看，2016-2018年各省份藥品綜合控費(fèi)效果顯著提升，提示“零加成”“兩票制”等政策的實(shí)施使得醫(yī)療費(fèi)用不合理增長得到了有效抑制[18-19]，上述政策的實(shí)施效果較好。2018年之后各省份藥品控費(fèi)效果綜合得分變化不明顯，進(jìn)入平穩(wěn)階段。這期間，我國先后組織了3次藥品集中帶量采購、3次國家醫(yī)保藥品談判以及部分城市DRG/DIP支付方式試點(diǎn)改革等重大政策[20]，但綜合控費(fèi)效果并不顯著，其原因可能是帶量采購和國家醫(yī)保談判的品種及范圍有限，部分省份對高值藥品設(shè)置了除DRG/DIP支付方式之外的單行支付[21]。因此筆者建議，應(yīng)持續(xù)推動(dòng)國家和省際聯(lián)盟藥品集中帶量采購常態(tài)化、制度化并提速擴(kuò)面，進(jìn)一步擴(kuò)大醫(yī)保談判中重/特大疾病藥品的保障范圍及落地使用，深化DRG/DIP支付方式改革并逐步將高值藥品納入分組測算，從而有效控制醫(yī)藥費(fèi)用成本。

3.2 我國31個(gè)省份藥品綜合控費(fèi)效果呈現(xiàn)階梯式特征，東北地區(qū)控費(fèi)效果欠佳

從藥品綜合控費(fèi)效果聚類分析結(jié)果（表4）來看，第1類主要以沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和綜合醫(yī)改試點(diǎn)省份為主，第2類主要以中部地區(qū)省份為主，第3類則以東北欠發(fā)達(dá)地區(qū)省份為主。綜合得分排名比較靠前的第1類省份（如北京、上海、廣東、福建等）綜合控費(fèi)效果較好的原因一方面是由于這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，醫(yī)療條件及保障制度較為完善，有足夠的財(cái)政支持醫(yī)改的不斷深入;另一方面這些地區(qū)一直是帶量采購、DRG/DIP支付改革的先行示范區(qū)，如福建省三明市，通過不斷的探索創(chuàng)新，尋找到了適合當(dāng)?shù)厍闆r的醫(yī)改路徑，并逐漸形成了“三明模式”[22]。而黑龍江、吉林、遼寧這3個(gè)東北省份在2016-2020年的綜合控費(fèi)效果排名比較靠后，提示當(dāng)?shù)卣畬πl(wèi)生事業(yè)的財(cái)政投入力度不夠。因此筆者建議，一方面，政府需要加大公共衛(wèi)生的財(cái)政投入，提高醫(yī)療保障水平;另一方面，需要借鑒藥品綜合控費(fèi)效果較好省份的醫(yī)改思維和路徑，并結(jié)合本地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的特點(diǎn)，形成本土化的醫(yī)改措施。

3.3 綜合醫(yī)改試點(diǎn)省份的控費(fèi)效果提升顯著

2016-2020年，第1類地區(qū)分別有3、5、10、13、16個(gè)省份，第2類地區(qū)分別有11、20、17、15、12個(gè)省份，第3類地區(qū)分別有17、6、4、3、3個(gè)省份。不難看出，第3類地區(qū)省份逐漸向第2類邁進(jìn)，第2類地區(qū)省份逐漸向第1類邁進(jìn)，且向前邁進(jìn)的省份多是綜合醫(yī)改試點(diǎn)地區(qū)。如，2015年我國確定了江蘇、安徽、福建、青海4個(gè)省份開展綜合醫(yī)改試點(diǎn)[23]，2016年又新增了上海、浙江、湖南、重慶、四川、陜西和寧夏7個(gè)省份[24]，這些省份在藥品綜合控費(fèi)方面積極落實(shí)國家基本藥物制度、集中招標(biāo)采購等改革舉措，實(shí)施“兩票制”，規(guī)范藥品流通秩序，擠掉虛高價(jià)格水分，使得藥品費(fèi)用得到了有效控制[25]。也有個(gè)別省份由第3類地區(qū)逐步進(jìn)入了第1類，如青海。青海自2015年被確定為綜合醫(yī)改試點(diǎn)省份后，政府加大了財(cái)政投入，衛(wèi)生費(fèi)用占GDP的比重由2015年的8.93%增加到2019年的10.57%，醫(yī)療衛(wèi)生累計(jì)投入年均增長15.6%，同時(shí)將藥品個(gè)人支付比例下調(diào)5%，并率先實(shí)施大病醫(yī)保制度且不限制病種，開展DRG支付方式改革結(jié)算工作[26-27];此外，在藥品采購方面，通過省級藥品和醫(yī)用耗材集中采購平臺進(jìn)行采購，緊跟國家組織藥品集中帶量采購、率先開展國家重點(diǎn)監(jiān)控藥品的省級集中采購、積極加入省際采購聯(lián)盟，截至2020年12月，多渠道完成181種藥品集中帶量采購，累計(jì)節(jié)約采購資金10.89億元[28]。青海的一系列舉措有效減輕了患者的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，并顯著提升了藥品綜合控費(fèi)的效果。

4 結(jié)語

為控制醫(yī)療費(fèi)用的過快增長，我國于“十三五”期間出臺了一系列醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革政策。雖然政策已初顯成效，但各政策在不同地區(qū)的執(zhí)行效果不盡相同，故本研究運(yùn)用熵值法對我國各地藥品綜合控費(fèi)效果進(jìn)行了全面評價(jià)。研究結(jié)果表明，從31個(gè)省份整體的控費(fèi)效果來看，醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革政策在取得階段性成效之后進(jìn)入平穩(wěn)期;從控費(fèi)效果的地區(qū)差異來看，我國31個(gè)省份呈現(xiàn)階梯式特征，沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和部分西部地區(qū)省份的綜合控費(fèi)效果較好，中部地區(qū)省份的綜合控費(fèi)效果緊隨其后，而東北三省的綜合控費(fèi)效果較差;同時(shí)，綜合醫(yī)改試點(diǎn)省份（江蘇、安徽、福建等）的控費(fèi)效果提升顯著。因此，有必要在全國范圍內(nèi)推廣綜合醫(yī)改試點(diǎn)地區(qū)的成功經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步深化藥品帶量采購、醫(yī)保藥品價(jià)格談判及DRG/DIP支付方式改革等政策。此外，由于數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究未對各地區(qū)政策實(shí)施成效進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，只選擇了11個(gè)宏觀指標(biāo)對藥品綜合控費(fèi)效果進(jìn)行評價(jià)，考慮到政策實(shí)施具有一定的滯后性，當(dāng)期的指標(biāo)數(shù)據(jù)并不能完全反映當(dāng)期政策的實(shí)施效果，因此本研究結(jié)論具有一定局限性。

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（收稿日期：2022-01-20 修回日期：2022-04-19）

（編輯：孫 冰）