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前沿 | 王贞、封进、刘一恒:医保基金监管的震慑效应:理论与实证分析

  发布日期:2025-10-09  浏览次数:

近日,大尺度 王贞、封进等的合作论文《医保基金监管的震慑效应:理论与实证分析》在《管理世界》2025年第10期发表。


一、作者简介:


王贞,大尺度 ,副教授

封进,大尺度 ,教授

刘一恒,香港中文大学经济系,大尺度 数理经济班2022届本科生


二、文章主要内容:

摘要:近年来,我国加强了对基本医疗保险基金的监管,严厉打击基金违规使用行为。然而,由于医疗服务中的信息不对称,建立高效和常态化的基金监管体系仍面临挑战。为此,本文首先构建了医疗机构和医保部门之间的重复博弈模型,并采用时间断点回归分析法,检验国家医保局首次通报欺诈骗保典型案例对医疗服务利用的影响。研究稳健地发现:通报当天,百度“骗保”资讯指数显著提升5倍,表明网络关注度大幅增加;通报后,对于未受稽查的医疗机构,其住院费用和医保支出分别显著下降约24%和21%,住院人次减少约9%,门诊—住院转化率下降3个百分点,体现了基金监管的震慑效应。机制检验表明,通报骗保案例释放了监管力度加强的信号,提高了医疗机构的预期惩罚成本和稽核概率。估算表明,首次案例通报在短期内为医保基金节约了161亿元。本文为中国特色的监督监管体系建设和常态化医保基金监管提供了有益的政策启示。

关键词:医疗保险 基金监管 震慑效应 欺诈骗保 时间断点回归


三、本文研究背景与意义

我国基本医疗保险覆盖全民,基金支出持续增长,但信息不对称导致基金违规问题频发。数据显示,截至2023年,相关部门共计检查318.9万余家医药机构,其中154.3万余家存在违规行为,违规概率高达50%,共追回医保资金771.3亿元。国家高度重视医保基金安全,自2018年起多部门联合开展专项行动,通过飞行检查等方式针对定点医疗机构进行监管。2019年国家医保局首次通报欺诈骗保案例,通过信息披露强化监管。

医保监管核心在于以有限成本实现高效治理。传统监管聚焦直接处罚,忽视未抽查机构的震慑效应。本文以2019年1月25日首次通报为切入点,研究信息披露的震慑作用,为常态化监管提供实证依据。本文对推动国家治理体系和治理能力现代化具有重要的政策含义。中国特色的政府监督监管体系是国家治理体系的重要组成部分,平衡监管的行政成本与效果成为新时期我国监管体系改革的关键方向。


四、主要内容

本文从理论与实证角度分析国家医保局首次案例通报对医疗服务利用的影响,研究分为以下四步。

第一,描述制度背景与特征事实。这部分重点梳理基金监管时间线,介绍首次案例通报内容,展示通报后百度“骗保”指数激增5倍及住院费用下降的特征事实。

第二,构建理论模型。这部分通过构建医疗机构与医保部门的重复博弈模型,来分析监管策略对违规行为影响的机制,模型推论得出稽核强度和罚款力度对违规金额的影响,并分析显著性偏差的影响。

第三,进行实证分析。本文所使用数据来源于我国东部地区两个城市的医保报销记录,涵盖2017年至2019年参保患者的就医信息。实证策略主要利用时间断点回归分析法,利用首次通报作为外生冲击,考察通报前后医疗服务利用(包括住院、门诊购药等)的变化。

第四,进行机制和异质性检验。机制部分主要验证稽核强度、惩罚力度及显著性偏差的作用,分析了住院费用、医院等级、病种变异系数等异质性,并分析了首次宣布欺诈骗保行动和第二次案例通报前后费用的变化。


五、主要结论与政策建议

本文研究表明,首次案例通报产生了显著的震慑效应。实证结果稳健地发现,通报当天百度“骗保”资讯指数跳升5倍,反映社会关注度大幅提升;通报后,未受罚机构的住院费用和医保支出分别下降约24%和21%,住院人次减少约9%,门诊—住院转化率下降3个百分点,而对门诊和购药影响不显著;估算表明,首次案例通报在短期内为医保基金节约了161亿。

机制检验和异质性分析进一步揭示了震慑效应的作用路径。首次案例通报通过释放预期监管力度增强的信号,显著提高了医疗机构的预期惩罚成本,并增加了其预期被稽核概率。机制分析未发现显著性偏差引发的非理性行为,表明案例曝光不会使得无违规行为的医生或机构产生过度反应。

结合本文研究结论及前期实地调研,可得出以下三方面政策启示。

第一,构建多元共治的监管格局,放大震慑效应。具体政策举措包括:(1)完善举报奖励机制,设立全国统一的匿名举报平台,可以参考英国国家医疗服务体系反欺诈热线,提供实物奖励并严格保护举报人隐私;(2)引入第三方机构,如会计师事务所或商业保险公司,参与费用审核和风险评估;(3)强化医疗机构主体责任,夯实医保信用评价体系,增加违规成本;(4)定期发布典型案例,在国家医保局官网和地方媒体公布具体违规事实及处罚金额(如罚款、吊销定点资格),扩大宣传覆盖,增强震慑力。

第二,建设全国统一的智能监控平台,提升精准监管能力。依托国家医保信息平台,进一步打通卫健、公安、市场监管等部门数据壁垒,开发基于人工智能的欺诈风险预警模型。模型可参考本文断点回归框架,聚焦住院费用、门诊—住院转化率等关键指标,动态监测异常行为。优先针对中小型医院的诱导住院、挂床住院,以及三级医院的过度治疗、药品串换等行为,设置高风险预警阈值,作为人工重点监管对象。

第三,建立多方协调机制,防范过度监管。参照国际经验,需警惕监管过度影响医疗服务质量。建议建立国家医保局、医疗机构和行业协会的定期沟通机制,明确监管边界,制定针对不同医院等级和病种的差异化稽核指引。每年组织监管政策评估会,收集医疗机构反馈,确保监管不干扰正常诊疗。


六、边际贡献与未来拓展

本文在现有文献基础上有三方面贡献。第一,首次验证医保基金监管的震慑效应。通过理论模型和微观数据,证明信息披露可抑制未受稽核机构的违规行为,扩展了犯罪经济学和税收领域的震慑理论。第二,进行深入机制分析。揭示信号释放和预期成本路径,为政策设计提供参考,特别是人工稽核与信息披露的有机结合。第三,拓展监管震慑文献。将环境规制、税收稽查等领域的经验应用于医保基金,填补中国相关研究的空白。

未来研究可从以下方向拓展。一是结合机器学习方法,提升欺诈识别精度;二是利用更为详细的数据,估算不同欺诈骗保类型的规模;三是利用更长年份的数据,以验证震慑效应的长期影响。


七、写作、投稿、修改的过程和心得体会

该选题来源于笔者团队对中国基本医疗保险体系的长期思考和对不同地区的实地调研。2018年国家医保局成立后,开展了一系列针对欺诈骗保的专项治理行动。通过实地座谈调研,我们发现,由于监管对象数量庞大而监管人力有限,基金监管面临严峻挑战。监管过程耗费大量人力、物力与财力,因此,如何优化监管策略,以有限成本实现最大监管效益,成为医保基金监管的未来重点。2019年国家医保局首次公开通报欺诈骗保案例,启发我们探讨此类信息披露是否能产生震慑效应,从而提升监管效能。基于这一设想,我们启动了本研究。

研究始于2022年,初稿于2023年底完成,随后通过多次学术会议、实地调研与交流不断完善。期间,学术同行与医保部门专家的指导,使本文在理论构建、实证分析及政策启示等方面显著提升。经过反复修改与打磨,文章于2024年12月投稿至《管理世界》,经外审与终审后,于2025年7月获录用。审稿过程中,专家从制度背景、研究假设、实证方法、样本代表性及文章结构等方面提出中肯且具建设性的意见;终审专家针对数据代表性与政策建议部分给出细致建议,进一步增强了文章的科学性与实践价值。衷心感谢编辑团队在审稿与编校阶段的辛勤付出,特别是在逻辑细节、排版校对及文字精炼方面的专业建议,使本文得以更高质量呈现。

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