DOI:10.3969/j.issn.1674-2982.2025.03.003
中图分类号:R197.1
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沈雯珺1, 何达2, 钱爱兵1
| 【作者机构】 | 1南京中医药大学卫生经济管理学院; 2上海市卫生和健康发展研究中心(上海市医学科学技术情报研究所) |
| 【分 类 号】 | R197.1 |
| 【基 金】 | 国家卫生健康委医院管理研究所《公立医院精细化管理与评价研究项目》面上项目(NIHA23JXH014) 上海市医院协会医院管理研究基金(X2023049) |
·卫生政策分析·
2015年,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出,要“深化医药卫生体制改革,实行医疗、医保、医药联动”。随着新医改的深入,二十大报告明确提出“促进医保、医疗、医药协同发展和治理”,以“协同”替代“联动”,更强调体制机制的深度融合与资源共享。然而,由于“三医”协同涵盖医疗服务体系改革、医疗保险制度改革、药品与医疗器械管理等多个领域,涉及到医疗机构、医保部门、药品供应商、监管机构等多个主体,且主体之间在治理目标上存在差异[1],部门间存在数据壁垒及数据孤岛现象[2],在实际操作中,往往存在分工不清、协调困难等问题,导致“联而不动”“协而不同”[3]。现有研究普遍从医疗[4]、医保[5]或医药[6]的单一主体视角,或从个案[7]入手进行分析。部分研究通过共词分析[8]、政策工具[9]等方法分析“三医”协同政策,提出构建更高效的协调协商机制[10-11]等优化建议,但建议都较为笼统。综合以上研究,目前缺少从“三医”协同整体性视角提出具有针对性的治理路径,本研究通过访谈具有长期研究基础和实践经验的专家,运用扎根理论系统剖析当前“三医”协同发展和治理的核心要素,提出可操作性的政策建议,为“三医”协同发展和治理实践提供参考。
2024年10—11月,本研究通过目的抽样法和滚雪球抽样法选取了在医疗、医保、医药领域直接参与或有过独立开展相关研究经历的28位访谈对象,包括省级行政区的卫生健康、医疗保障、药品监管行政部门的领导、医疗机构负责人或科室主任、高校教授或科研机构负责人,长期从事相关工作,部分专家甚至有跨领域工作经历,经验丰富。其中卫生健康行政部门专家占17.9%,医疗保障行政部门专家占14.3%,药品监管行政部门专家占17.9%,医疗机构相关负责人占17.9%,高校及科研机构专家占28.6%。研究团队以面对面访谈(25位)或线上视频会议(3位)的形式开展调研,每次访谈时长为0.5至1小时。经受访者同意后,访谈全程使用录音软件进行录音。访谈结束后采用人工转录方式将录音资料转为文字资料,并结合访谈记录单进行资料整理,最终得到40余万字的原始文稿。
本研究在文献研究的基础上设计访谈提纲,开展半结构化访谈,访谈内容包括:(1)对“三医”协同发展与政策执行的看法,包括“您认为卫健委、医保局与药监局的协作情况如何?”“您觉得政策协同中存在哪些重叠或空白?”等问题。(2)对“三医”协同框架下合作效果的评价,包括“对于公立医院的高质量发展,在哪些方面需要配合,目前配合效果如何?”“您认为卫健委在医保支付方式改革等工作中,是否有效配合了医保局工作开展?”等问题。(3)对“三医”协同发展和治理优化的建议,包括“您认为在三医协同中,可以在哪些方面进一步深化合作?”“可以通过何种方式强化协同?”等问题。
扎根理论的归纳性特点能够从访谈资料中提炼出关键概念和路径[12],系统总结出“三医”协同的核心因素。本研究利用Nvivo 11 PLUS进行三级编码。开放性编码中,首先由两位研究人员独立阅读访谈资料,并从中提取相关语料形成初始范畴;其次,两位研究者逐条分析初始范畴,从多个视角挖掘其潜在语义;最后,邀请另外两名研究者参与讨论和校对,以进一步确保编码的信度。主轴编码梳理归纳初始范畴之间的内在联系后得到主范畴。[13]围绕核心主题进行选择性编码归纳得到核心范畴,并依据核心范畴之间的相互关系及其对“三医”协同发展和治理的影响构建模型。
根据词频分析结果(表1)可以看出,访谈资料中“协同”和“共享”的频次显著高于其他词汇,分别出现45次和43次,表明受访者普遍关注“三医”协同发展的核心要素——跨部门协作和信息资源共享。此外,“数据”和“信息”的高频出现反映了受访者对信息流通和数据整合在协同治理中的重要性的认同,尤其是在推动政策落实和提升工作效率方面。其次,“交流”和“沟通”也被频繁提及,显示出访谈对象认为有效的部门间沟通对于实现政策协同和目标达成很重要。较为次要的关键词,如“医生”“医院”“企业”则表明医务人员、医疗机构和医药企业在“三医”协同发展和治理中同样重要。
表1 访谈资料关键词词频分析主要结果
词频次数关键词(词频次数)30~协同(45)、共享(43)、数据(31)、信息(30)20~交流(28)、沟通(25)、支持(25)、轮转(23)、机制(20)10~医院(18)、医生(17)、企业(15)、激励(14)、服务(13)、指导(13)、合作(12)、政策(10)0~宣传(9)、平台(9)、创新(8)、公众(8)、科研(7)、认知(7)、透明度(6)、舆情(5)、联合(5)
为减少主观因素影响,编码过程全部使用原始访谈资料。对28份访谈资料进行逐字逐句认真阅读、分析分解,主要从原始访谈资料中提取受访者针对目前“三医”协同发展和治理现存问题的对策建议,共得到207条代表性原始语句。对比合并后共得到“明确职责范畴”“各环节设置联络点”“部门间各层级干部轮转”“及时应对舆情”等20个初始范畴(表2)。
表2 开放性编码结果示例
编号初始范畴原始语句A1明确职责范畴要想清楚三家人的定位是什么,有空白不推诿。有重叠不抢功、不过度。A2各环节设置联络点我们同频共振还是要找到这个联络点,联络我们刚才讲到的各个环节的一些联络点。A3部门间各层级干部轮转各层级干部之间的交流轮转,增加他们的协同性,通过制度化能够快速实现他们的团队增进了解。………………A20及时应对舆情在宣传的同时,也需要关注到舆论的反应,在出现负面声音或误解的时候,迅速做出应对。
通过对开放性编码中得到的20个范畴进行比较归纳,挖掘各范畴之间的联系,再次聚类得到8个主范畴(表3)。这些主范畴体现了当前可能影响“三医”协同发展和治理的8类不同要素。其中,职责协同(B1)包括明确职责范畴和各环节设置联络点2个初始范畴;认知协同(B2)包括部门间各层级干部轮转、沟通协商机制等3个初始范畴;信息协同(B3)包括统一数据标准、数据共享等3个初始范畴;服务对象之医疗机构(B4)包括加强科研支持、提供相关指导等3个初始范畴;服务对象之医药企业(B5)包括药械研发支持、市场准入支持等3个初始范畴;服务对象之医务人员(B6)包括保障医生地位与收入、给予医生用药选择权等3个初始范畴;公众宣传(B7)包括线上线下宣传、提高工作透明度2个初始范畴;舆情应对(B8)包括及时应对舆情。
表3 主轴编码结果
编号主范畴初始范畴主范畴含义B1职责协同A1明确职责范畴、A2各环节设置联络点通过明确各部门的职责范畴和在各环节设置联络点,避免职能重叠或空白,进而实现良好的职责协同,促进“三医”协同发展和治理政策的顺利落实。B2认知协同A3部门间各层级干部轮转、A4沟通协商机制、A5联合工作(调研、成立联合办公室等)在“三医”部门间开展干部轮转、建立有效的沟通协商机制以及推动联合工作,提升各部门对彼此的认知协同。B3信息协同A6统一数据标准、A7数据共享、A8共享“烟囱”数据统一数据标准建立跨部门信息共享平台,共享脱敏直报系统数据,促进数据流通,从而推动“三医”信息协同。B4服务对象之医疗机构A9加强科研支持、A10提供相关指导、A11加强数据公开通过科研支持、提供相关指导和增强数据公开,助力医疗机构高质量发展,推动“三医”协同相关政策落实。B5服务对象之医药企业A12药械研发支持、A13市场准入支持、A14法规咨询与指导医药企业在“三医”协同发展中扮演着重要角色。在研发初期对其进行相关指导以及政策帮扶,可以促进企业创新发展,推动政策与实践的有效对接。B6服务对象之医务人员A15保障医生地位与收入、A16给予医生用药选择权、A17提供信息支持通过保障医务人员的职业权益和专业自主性,并及时提供最新信息,可以增强医务人员的积极性和专业性,促进政策落实并保障人群健康。B7公众宣传A18线上线下宣传、A19提高工作透明度政府部门通过线上线下的广泛宣传、定期公布相关工作的进展和成效,增强公众对“三医”协同发展和治理的认知和支持。B8舆情应对A20及时应对舆情及时响应和处理公众关切,减少负面舆论对“三医”协同政策实施的干扰,维护政府权威和公信力。
围绕“三医协同发展和治理优化路径”这一核心主题,经过选择性编码,最终归纳为3个核心范畴,即“部门协同机制”“服务型政府建设”“宣传引导”,三者形成一个动态互动系统(图1):部门协同机制是政策高效执行的基础,推动服务型政府建设的实现,而服务型政府的建设则促进部门间更深层次的协作,形成正向反馈。同时,服务型政府建设通过优化政策支持与服务机制,促进医疗机构、医药企业及医务人员的协同发展,从而增强公众对政策的信任和支持,改善宣传引导的效果,宣传引导的成效又反过来强化政府服务功能,推动部门协同机制的优化。这种循环反馈不断强化“三医”协同发展和治理的深入实施和长效发展。
图1 “三医”协同发展和治理路径模型
扎根研究是通过理论饱和度检验测试理论的全面性,当增加样本数量而不再出现新的概念、范畴和关系时,通常认为理论达到饱和。[14]本研究共对28位相关领域专家进行三级编码,当对第25位访谈资料完成编码分析后,发现不再出现新的主题、概念和范畴。因此本研究理论上已处于饱和状态。
部门协同机制作为核心的组织路径,发挥着至关重要的作用。已有研究也强调部门协同是确保“三医”政策落实的基础,尤其是在多部门协作和资源共享方面。[15]本研究发现,部门协同机制包括职责协同、认知协同和信息协同三个关键维度,三者共同推动医疗、医保、医药三大领域的有效治理。职责协同是部门协同机制的基石,明确各部门的职责范围和定位,能够有效避免职能重叠或空白,确保政策的精准实施。认知协同在部门协作中发挥了桥梁作用,干部轮转、跨部门联合调研和协商机制是提高认知协同的有效手段,能够深入了解其他部门的工作实际,从而增强对协同工作的认同感和合作意愿。信息协同被认为是提升政策效果的重要保障,随着信息技术的普及和数据管理的发展,跨部门的信息共享已成为“三医”协同的重要组成部分,信息协同对于提高决策的效率和准确性具有重要意义。[16]在以上三个维度的协同过程中,信息协同面临的问题相对较多,例如各部门数据标准不统一、部门间获取信息审批流程繁琐且存在时间滞后,导致信息难以整合与共享,这些问题使得信息协同尚未真正落地,是影响部门协同的基础性因素。
我国学者在2000年左右首次提出了服务型政府的概念,为政府治理模式的创新与发展注入了新的动力。[17]2004年,在中央政策层面上正式确定了服务型政府建设的重要战略地位[18],进一步推动了政府向服务型政府转变的进程。研究发现,服务型政府是“三医”协同发展和治理的重要支撑,需要进一步明确和细化各维度对政府职能的需求,使服务型政府建设和医疗机构、医药企业、医务人员等各相关方能够相互理解、相向而行,促进“三医”协同支持路径的建设。首先,医疗机构是服务型政府建设的重要一环。医疗机构的发展与政府的支持密切相关,尤其在政策引导[19]、资金投入和资源配置[20]等方面,政府的作用不可或缺。本研究也发现,政府可以为医疗机构提供科研支持、相关政策指导和数据公开。其次,支持医药企业发展也是服务型政府建设的关键环节,医药企业的创新能力和发展潜力在很大程度上依赖于政府的政策扶持。[21]受访者认为政府可以对医药企业在药品器械研发等方面给予相关政策支持,为企业创新和发展提供更多的空间。最后,医务人员是政策落实的最终执行者[22],其积极性将决定政策实施成效[23]。 然而,目前医生在实践中面临一些限制,如无法第一时间获取最新信息和数据,影响诊疗决策的及时性;用药选择权受限,在临床实践中难以根据患者实际需求灵活调整治疗方案。
宣传引导不仅反映了政策执行的社会反响,还将影响政府决策的调整与优化,对于推动公共政策的实施与社会治理有着不可忽视的作用。[24]在本研究中,这一路径的核心在于通过有效的公众宣传和舆情应对,增强社会各界对“三医”协同政策的理解与支持,进而使得政策更好地落地实施。公众宣传是宣传引导中的一个重要环节,有学者认为政府在推动医疗、医保和医药三大领域改革时,宣传工作的有效性直接关系到政策的社会接受度与实施效果。[25]此外,舆情应对是宣传引导中的另一关键环节。近年来,舆情的及时应对已成为政府治理的重要组成部分。[26]有效的舆情管理不仅能减少政策执行过程中的阻力,还能提升政府的权威性和信任度。政府通过积极的舆情应对措施,能够提高政策的社会认同度,减少负面影响。[27]
一是提升部门协同意识,筑牢协同发展和治理基础。在顶层设计时,明确分配各项任务的责任部门,在政策执行的各环节设置联络点,减少职能重叠和空白,提升政策执行的效率;在卫健、医保和药监等部门内推行干部轮转制度、定期开展联席会议或第三方机制促进沟通协商、联合工作等,促进相互了解,消除可能存在的偏见,逐步提升部门间的认知水平和协同效率;推动建立一个跨部门的信息共享平台,统一数据标准,减少重复统计;创新“烟囱”数据共享机制,在确保安全性和隐私保护的前提下做到“能用尽用”。
二是尝试转变思维角度,不断提高服务意识。针对医疗机构,要加强科研支持,发布课题并给予认证,指导医疗机构规范临床试验基地,并加强数据公开,助力其高质量发展,更好地促进“三医”协同政策实施;针对医药企业,应建立良好的沟通机制,在药品器械研发、上市、流通的全过程给予一定的指导,帮助企业能够在符合政策要求的前提下快速创新和发展,对临床急需、创新药械等给予政策帮扶,满足公众的健康需求;针对医务人员,要尊重医生,保障医生的职业地位与收入,赋予其一定的用药选择权,并及时提供最新的政策变动以及药品器械信息,增强医务人员的积极性与专业性。
三是强化公众宣传与教育,重视舆情预警和应对。卫健、医保和药监等部门可以通过官方网站、社交媒体、公众号等线上平台与社区、药店、医疗机构等线下途径广泛宣传各自的政策和工作内容,提升公众对政府部门工作的认知度和支持度;定期发布各自的工作进展、成效和政策调整,增强透明度,提升公众信任。面对突发的舆情,各部门需建立快速响应机制,确保能迅速、准确地回应公众关切,及时澄清事实,消除误解,避免不实信息的扩散,维护各自的社会形象和公信力。
作者贡献:沈雯珺负责文章核心概念构思、数据采集与分析、文章内容撰写;何达负责思路指导、修改和审定论文;钱爱兵负责思路指导。
作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。
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