DOI:10.3969/j.issn.1674-2982.2025.10.003
中图分类号:R197
区域医保目录协同路径研究：以浙江—上海为例
黄蕊1， 罗力1,2， 张天天2， 毛澄2
| 【作者机构】 | 1复旦大学上海市重大传染病和生物安全研究院； 2复旦大学公共卫生学院 |
| 【分 类 号】 | R197 |
| 【基 金】 | 国家自然科学基金面上项目（72174041） |
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·医疗保障·
区域医保目录协同路径研究：以浙江—上海为例
随着我国城市化进程加速，人员流动日益频繁，异地就医需求持续增长。《2023年全国医疗保障事业发展统计公报》显示，全国异地就医总人次高达2.43亿，异地就医费用占全国参保人员医疗总费用的25.21%，跨省就医已成为医疗保障体系运行中的重要组成部分。推进医疗保障制度的区域协同，是促进城市群一体化发展的关键环节，也是公共服务均等化的重要体现。［1］长三角地区作为区域协调发展的先行区，其医保协同实践具有典型的示范价值。国家层面明确提出，要加快实现药品目录、诊疗项目和医疗服务设施目录的统一，为区域医保协同指明了方向。［2］然而，受经济发展水平、基金承受能力与医疗技术更新速度的影响，地区间医保目录差异明显。［3-4］
现行以“就医地目录、参保地待遇”为基础的异地就医结算模式，在实际运行中暴露出多重困境：一是各地医保项目名称与编码标准不统一，差异难以准确识别；二是缺乏对项目纳入后经济影响的定量评估；三是尚未建立兼顾需求导向与基金可持续性的遴选机制。由此导致患者报销范围受限、自付比例上升、医保基金向医疗高地集聚等问题日益凸显。［5-8］统一医保目录已成为破局的关键，也是区域医保协同深化的必由之路。
现有研究多集中于政策壁垒梳理［7］或异地就医行为分析［9-10］，尚缺乏用以指导地区间医保目录协同对接的方法体系。因此，本文以浙江、上海两省（直辖市）为例，构建涵盖“差异识别—方案设计—基金测算”的区域医保目录协同路径，形成可复制推广的操作范式，旨在弥补从政策理念到落地实施之间的方法空白，为推进区域医保一体化进程提供参考。
1 协同路径操作流程构建
1.1 资料来源
本研究构建医保服务项目协同路径的基础资料来源于两部分：一是政策目录，包括2023年参保地（浙江）与就医地（上海）基本医疗保险医疗服务项目目录，以及国家医保信息业务编码库，均来源于官方公开发布信息，涵盖项目名称、编码、内涵说明、计价单位及医保类别等核心字段；二是医保结算数据，来源于参保地医疗保障局结算系统，包括2023年度所有参保地参保人员在两地的住院医保结算记录，核心变量涵盖项目编码、名称、就诊人次与费用，所有数据均经过脱敏处理，不涉及患者隐私。
1.2 目录映射与差异识别
为实现浙沪两地医保项目的可比分析，本研究以国家医保信息业务编码（医疗服务项目分类与代码库）为标准，建立“就医地—国家—参保地”的逐级映射流程。
首先，以就医地医保项目为起点，依据项目名称、编码等核心字段，采用基于文本相似度的模糊匹配方法，将其与国家编码库进行对应，获取相应的国家标准项目编码与名称。随后，以国家编码为中介，将匹配成功的国家标准项目进一步对应至参保地医保目录，形成同一诊疗项目在就医地与参保地之间的映射关系。对于自动匹配失败或结果不确定的项目，通过人工校验方式进行复核与确认，以确保匹配结果的准确性与完整性。在此基础上，对比两地医保目录，识别出在就医地已纳入而参保地尚未纳入医保支付范围的诊疗项目，形成差异项目清单。
为保证数据质量，对原始结算数据进行系统清洗，数据剔除标准包括：项目编码或名称缺失的记录，项目费用为0或负值的记录，以及经核查确认为重复或异常的记录。最终建成规范可比的分析数据库。
1.3 重点支出领域识别
为进一步识别患者需求与基金支出的关键领域，本研究依据参保地医保目录编码规则，对差异项目进行功能分类：以编码首位数字区分一级类别，第二位数字区分二级类别（表1）。在此基础上，按二级类别统计其累计就诊人次、总费用及其在全部项目中的构成比例，从而量化核心需求与支出重点，为后续制定纳入方案优先级提供依据。
表1 项目分类规则
一级分类1综合医疗服务类2医技诊疗类二级分类11一般医疗服务一级分类3临床诊疗类21医学影像22超声检查23核医学24放射治疗25检验26血型与配血27病理检查4中医及民族诊疗类二级分类31临床各系统诊疗32经血管介入诊疗33手术治疗34物理治疗与康复41中医外治42中医骨伤43针刺44灸法45推拿疗法46中医肛肠47中医特殊疗法
1.4 医保项目纳入方案设计
为评估差异项目纳入参保地医保的基金影响，本研究设计了多情境的医保项目纳入方案。由于“异地就诊人次”能够直接反映患者对相关项目的真实需求水平，故将其作为项目遴选的核心指标。据此设置六个阈值（0、100、200、300、400、500人次），以构建从“全面覆盖”到“重点保障”的梯度纳入方案。
1.5 基金支出测算
本研究采用静态情境模拟法对不同纳入方案下医保基金的潜在支出进行估算。以2023年度各方案所含项目在就医地与参保地实际发生的费用总和，作为潜在基金支出。计算公式如下：
预计新增医保支出=∑（各纳入项目在就医地的总费用+各纳入项目在参保地的总费用）
测算基于以下假设：若上述项目纳入参保地医保目录，则相应费用将由医保基金全额承担；同时未考虑因目录调整可能引发的项目价格变动、就医行为变化及诱导需求效应。因此，结果仅为医保目录扩容后新增支出的基线估计。
2 结果
2.1 差异项目识别结果
2023 年浙江参保患者在上海就医共涉及344个差异项目，涵盖综合医疗服务类、医技诊疗类、临床诊疗类、中医及民族诊疗类4个一级分类（表1）。数据显示，差异项目两地累计就诊7 214.02万人次（上海92.98万人次，浙江7 121.04万人次），总费用达48.02亿元（上海1.29亿元，浙江46.73亿元）。在各类项目中，医技诊疗类项目就诊人次（5 801.30万人次）与费用支出（39.01亿元）均居首位，显示出较强的服务需求与费用集中度（表2）。从二级分类看，检验项目的就诊人次显著高于其他类别，反映出患者在住院过程中对检验检查服务的高度依赖① 受篇幅限制未在文中呈现，如有需要可向作者索取。。
表2 差异项目浙江患者两地累计就诊情况
一级分类综合医疗服务类医技诊疗类临床诊疗类中医及民族诊疗类合计项目数1 103 214 26 344累计就诊人次（万人次）116.59 5 801.30 915.22 380.90 7 214.02就诊人次占比（%）1.62 80.41 12.69 5.28 100.00项目总费用（万元）1 916.57 390 073.94 75 769.52 12 415.49 480 175.51项目费用占比（%）0.40 81.23 15.78 2.59 100.00
2.2 差异项目功能分析
为揭示差异项目的功能结构特征，本研究将全部项目划分为诊断性项目（100个）与治疗性项目（244个）两大类。诊断性项目主要包括编码首位为1和2的检验、影像等诊断环节（不含放射治疗），其余归为治疗性项目。分析结果显示，浙江参保患者在上海就医时，诊断性项目人次占比为87.53%，费用占比为60.20%；治疗性项目人次占比仅12.47%，但费用占比达39.80%（表3）。在浙江省内，诊断性项目的人次与费用占比基本一致。总体上，跨省就医中诊断性项目使用频率较高，而治疗性项目显示出较高的单位支出强度。为更准确反映跨区域就医中患者对高价值、高技术含量医疗服务的真实需求，后续医保目录纳入方案的设计以治疗性项目为重点分析对象。
表3 按功能分类差异项目两地就诊情况
项目分类治疗性项目诊断性项目项目数244 100上海浙江就诊人次（万人次）11.60 81.38占比（%）12.47 87.53项目费用（万元）5 127.03 7 754.61占比（%）39.80 60.20就诊人次（万人次）1 284.72 5 836.32占比（%）18.04 81.96项目费用（万元）84 064.38 383 229.50占比（%）17.99 82.01
2.3 新增项目方案设计
基于前述方法，以治疗性项目中浙江参保患者在上海就诊人次为核心指标，设计6种浙江医保新增项目纳入方案（表4）。结果显示，随着就诊人次阈值逐步提高，纳入项目数量由244项锐减至36项，累计覆盖人次与基金支出同步下降，但下降幅度趋缓，呈现明显的边际递减效应（图1）。
表4 不同纳入方案下的保障范围与基金支出评估
方案编号方案1方案2方案3方案4方案5方案6纳入标准全部差异项目在沪就诊人次≥100人次在沪就诊人次≥200人次在沪就诊人次≥300人次在沪就诊人次≥400人次在沪就诊人次≥500人次项目数量244 88 63 48 43 36累计就诊人次（万人次）1 296.32 842.16 795.83 718.74 656.16 649.68就诊人次保留百分比（%）100.00 64.97 61.39 55.44 50.62 50.12预计新增医保支出（万元）89 191.41 40 467.23 37 900.20 34 391.09 32 895.58 32 210.46基金支出下降百分比（%）-54.63 57.51 61.44 63.12 63.89
图1 不同纳入方案下累计就诊人次与预计新增医保支出
从项目结构看，方案6纳入的36个项目集中于临床诊疗类（19项，其中精神科12项），其余分布于针刺类（6项）、灸法类（5项）、物理治疗与康复类（4项）、推拿疗法类（1项）及中医特殊疗法（1项）。该结构特征显示，浙江参保患者在沪就医项目主要集中于临床治疗领域，尤其在精神心理服务方面较为突出。
3 讨论建议
3.1 区域医保目录协同路径的构建逻辑与方法学价值
面对医保目录标准不一、项目遴选缺乏量化依据及基金影响评估机制薄弱等现实难题，本研究提出“差异识别—方案设计—基金测算”的协同路径，将医保一体化的宏观目标转化为可操作的技术流程，为区域目录协同提供了普适性方法学工具。
首先，通过建立 “就医地—国家—参保地”三层映射体系，将各地医保项目名称与编码纳入统一坐标系，结合官方医保目录文件，实现项目间的标准化对应。该体系不仅能够识别两地医保目录的差异项目，还可比对同一项目在就医地与参保地的就诊人次、费用等信息，为后续需求分析与基金测算提供数据基础，解决了地区间目录不可比、差异难以量化的问题。
其次，创新性地设计以需求强度（异地就诊人次）为阈值的梯度纳入方案，将项目选择从“是否纳入”的二元决策，转化为“不同覆盖水平下的最优组合”，构建了从“全面覆盖”到“重点保障”的连续化决策谱系，使医保目录调整更加符合实际医疗服务需求。
最后，“基金测算”将政策设想转化为经济可行性分析。通过静态情景模拟法，对不同纳入方案的潜在新增支出进行测算，量化目录扩容的经济影响与边际收益规律，实现公平性与可持续性之间的动态平衡。
3.2 协同路径的实证启示：需求聚焦与效益最优
本研究将所构建的协同路径应用于浙江—上海案例，精准识别出344项差异项目，实证分析了区域医保目录差异的客观存在及协同推进的现实紧迫性。研究结果揭示了两项对区域医保政策制定具有普遍指导意义的关键发现。
3.2.1 基础消费与核心需求分离
浙江与上海对比结果表明，在浙江省内，治疗性项目的人次与费用占比大体匹配，反映出服务使用与支出结构相对均衡；而在上海，治疗性项目仅占约12%的就诊人次，却贡献了近40%的费用，呈现出显著的“低频高费”特征。由于本研究使用的是住院结算数据，诊断性项目的高使用频次具有流程必然性，难以衡量异地就医的真实需求。相对而言，患者选择跨省就医更多是为了获得在治疗环节中具有明显优势的高技术服务，因此优先将治疗性项目纳入医保目录，更有助于缓解因区域医疗技术不均衡而产生的经济负担，提高医保基金的支出效率。
3.2.2 基金配置的边际收益规律
随着就诊人次阈值的提升，纳入项目数量虽锐减（从244项降至36项），但累计覆盖人次与基金支出下降逐渐缓慢，呈现明显的边际递减效应。尤其在方案5至方案6之间，项目数减少7项，基金支出仅微降，患者覆盖率变化也较小，已接近“效率平台期”。这表明，以1/3的基金成本即可满足超过半数的患者需求，医保扩容的性价比达到最优。进一步分析显示，被保留的项目主要集中于精神科、手术治疗及康复类领域，这些项目技术壁垒高、替代性弱，恰是推动患者跨省流动的核心因素。由此可见，基于需求强度和边际收益双重约束的梯度纳入方法，不仅可量化政策扩容的经济影响，也能够有效识别医疗服务体系中最具协同价值的项目类型。
3.3 政策建议
3.3.1 建立以需求为导向的目录动态调整机制
基于本研究构建的差异识别与方案设计流程，建议建立医保目录年度动态调整机制，使其与地区经济发展水平及基金承受能力相适应。可优先纳入临床需求高、就诊人次多的治疗性项目，同时建立项目准入与退出评估标准，对临床效果有限的项目适时调整，实现医保资金的优化配置。在支付政策上，可探索基于地区经济差异的梯度定价和报销策略，以兼顾基金可持续性与医疗服务公平性。
3.3.2 引导商业健康保险发展，构建多层次保障体系
针对部分无法及时纳入基本医保的高价值、低频率诊疗项目（如部分罕见病治疗与高值耗材），应在基本医保基础上引导商业健康保险设计定额补充报销机制，实现基本医保与商业保险的互补功能，提升整体医疗保障体系的覆盖范围。
3.3.3 建立区域医保新增项目信息互通与决策协商制度
为确保新增项目方案的科学性，建议建立区域性决策协商制度。首先，应统一各参与地区新增医保项目的名称、内容及业务编码，为目录协同提供技术基础。随后可通过常态化的专家论证和联合评审机制，共同确定优先调整的诊疗项目，逐步缩小地区间目录差异。
3.4 局限性及未来研究方向
本研究亦存在若干局限性。首先，由于数据可及性限制，分析仅基于2023年度的住院结算数据，未能揭示患者跨省就医的长期流向变化，也未涵盖门急诊等服务场景，可能影响对高频项目稳定性的评估。未来可结合多年度面板数据并拓展至全诊疗链条，开展趋势分析与时序模拟，以增强结论的稳健性与预测力。其次，基金测算采用静态模型，未考虑新增项目后可能引发的诱导需求或价格变动，因此结果具有保守性。后续研究可引入动态模型分析和敏感性分析，以更准确评估医保目录扩容的经济影响。最后，项目遴选指标主要基于服务利用频率，虽能反映患者需求强度，但尚不足以体现项目的技术含量与价值属性。未来可进一步整合疾病负担、临床疗效证据与成本效益等多维指标，构建更加全面、科学的医保目录评估与动态调整体系。
作者贡献：黄蕊、毛澄负责资料整理、数据收集与加工；黄蕊负责数据分析、论文撰写与修改；张天天负责框架设计；罗力负责确定选题、研究指导。
作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。
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