【摘要】本文建立“互联网+医疗健康”下医患委托代理模型，对新形势下医患间信息不对称带来效率缺失问题的缓解进行探究。研究发现，将互联网平台患者评分等显性信息与诊疗质量等医生私人信息相结合，综合两方面对互联网诊疗服务进行定价能够有效激励医生提升诊疗服务质量并改进患者诊疗所获福利。以下是小编精心整理的《委托模型医患关系论文(精选3篇)》相关资料，欢迎阅读！
委托模型医患关系论文 篇1：
基于委托代理模型我国医患关系研究
摘 要：基于信息不对称，通过建立委托代理模型，着重分析政府与医院、患者与医疗机构两条委托代理路径之间关系。继续深化医疗体制改革，各体制协同管理；医院医德医风建设，医生共情沟通能力的培养；引入第三方，完善委托代理模型，利用大数据，以期来构建和谐医患关系。
关键词：信息不对称；委托—代理模型；医患关系
根据中国医院协会发布《2003年-2012年医院场所暴力伤医情况调研》：医务人员躯体受到攻击、造成明显损伤事件的次数逐年增加，发生医院的比例从2008年的47.7%上升至 2012年的63.7%；通過文献资料和互联网搜索引擎检索，梳理了近10年（2003年-2012年）恶性伤医事件共计40起。2017年在对医生压力的调查中发现，61.5%的医生认为医患关系是他们最主要的压力来源，近三成医生所在的医院经常发生医闹事件。频繁的医闹事件，也造就了医患之间长久积累的信任危机。
在“健康中国2030”背景下，构建和谐医患关系实现全民健康的目标具有标志性的意义。因此，本文基于委托代理模型就当今中国的医患关系进行研究，旨在为缓和医患紧张关系提供建议、为减少医患纠纷提供借鉴。
1 医患关系相关理论
1.1 信息不对称理论
信息不对称理论主要指，在市场经济活动中，参与交易的各方主体获取的信息是有差异的。掌握信息较充分的一方，能够利用自身信息优势获得较大收益，相应的，掌握信息不充分的另一方，就会处于劣势地位，无法获得更多的收益。
1.2 委托代理理论
委托代理理论是建立在信息不对称的基础上的，主要研究的委托代理关系是指一个或多个行为主体根据一种明示或隐含的契约，指定、雇佣另一些行为主体为其服务，同时授予一定的决策权。授权者就是委托人，被授权者就是代理人。
2 医患信息不对称现象和委托代理关系
2.1 医患信息不对称现象
由于医疗服务市场的高度专业性，所以信息不对称尤为普遍。如图1所示，主要包括以下三种：（1）政府与医院之间信息不对称。在医疗卫生领域，医院处于供方地位，医疗行为会受到政府的监督，但是政府对医院服务质量、疗效等方面不完全掌握信息。（2）医院与医生之间信息不对称。医院无法完全掌握医生的服务行为和医治状态致患者利益受损，加剧医患关系紧张。（3）患者与医院之间信息不对称。一方面患者通过医院对外的信息了解医院医治疾病，医院是提供医疗服务的机构，但是需要通过医生了解患者的需求。（4）患者与医生之间信息不对称。就患者而言，医疗行业的专业性，使其从根本上无法获取完全信息，就医存在逆向选择，有的产生产生“交易费用”，有的甚至存在“道德风险”，诱使医生对患者进行多余的医学检查和药品消耗，这也是 “看病贵”原因之一。
2.2 医患委托代理关系
根据上述信息不对称的分析，医患委托代理的关系如图2，主要有以下四种：（1）政府与医院之间委托代理关系。政府是委托方，医院是代理方。由于政府不能完全掌握信息，可能会出现医院为最大化追求自身利益，与政府目标相背离。（2）医院与医生之间委托代理关系。医院是委托方，医生是代理方。医生为医院创造收入，医院采取激励机制，绩效考核医生，这就可能导致医生医疗过程存在偏向—大处方。（3）患者与医院之间委托代理关系。患者是委托方，医院是代理方。患者根据对自身病情了解不充分，对医疗服务的质量往往根据价格，认为价格高低与医院服务质量正相关，甚至有的患者不管自身实际病情轻重盲目选择到三甲医院看病，无视基层医疗机构，造成医疗资源浪费，不利于分层诊疗实施。（4）患者与医生之间委托代理关系。患者是委托方，医生是代理方。患者根据医生治疗方案支付给医院医疗费用，由于委托人（患者）缺乏对代理人（医生）激励约束机制，所以当二者目标不一致时，医生最大化自身利益，选择疗效相似价格更高的治疗方案。
3 医患关系中委托代理模型
患者就医，当疾病治愈出现问题，医患双方都需承当责任，进一步按比例在医院、医生间分配，从而将三层委托代理关系简化为两次委托代理路径模型：
（1）政府—医疗机构委托代理路径。该路径包括“政府—医院、政府—医生”两层委托代理关系，将医院、医生假设为利益共同体，划分为路径一。
（2）患者—医疗机构委托代理路径。利益共同体下，医患之间委托代理路径二。
3.1 政府—医院的委托代理路径模型
3.1.1 基本假设
政府是委托方，同时代表公众的利益，对医疗机构实施监督和激励政策，所产生的成本和效用如下：
监督成本C=C0+γp，（γ>0，C0为监督固定成本）；
监督产生的负激励效用S=φγα，（φ>0，γ>0，α为固定期望效益 ）；
医疗机构是代理方，在政府委托下，履行社会责任，接受政府监督，维持自身运营，所产生的成本、效用、绩效如下：
努力成本C1=12ka2，（k>0，a为努力水平）；
风险成本CR=ρβσ2，（ρ>0，β为激励程度， σ2为方差）；
社会效用Y=a+θ，（a为努力水平，θ是外生变量）；
生成绩效Q（y）=α+βy（α为固定期望效益，β为激励程度）。
综上考虑，双方期望效用如下：
政府EP=Y-Q（y）- C+S；
医疗机构EW= Q（y）- C1。
3.1.2 模型构建
根据以上分析，构建满足医疗机构和政府最大期望效用的委托代理路径模型：
3.1.3 结果分析
根据（5），可得：
EP/γ=[（1+φγ）/k（1+ρkσ2）]-ρ（7）
根据结果（7），结合现实意实际，解释如下：
当EP/γ>0，即γ>[pk（1+pkσ2）-φ]/φ2，表明随着政府加强监管，医疗机构会履行更多责任。
当EP/C0= -1<0，表明随着政府监管加强，社会期望效用就会降低。
当EP/p= -{[（1+φγ）σ]/（ 1+ρkσ2）}2 <0，表明随着医疗机构社会责任履行度降低，社会期望效用越低。
当EP/k<0，表明随着医疗机构努力成本增加，社会期望效用会降低。
3.2 患者—医疗机构的委托代理路径模型
3.2.1 基本假设
患者是委托方，在这个路徑中，为了简化模型，假设患者就医除了增加医疗机构收入，一般不会产生其他成本效用，所以其其他社会成本忽略不计。
医疗机构是代理方，医疗机构成本、效用、绩效如下：
努力成本：C2 =12 e m2，（e>0，m为努力水平）；
风险成本：Cr=12V2σ2d，（V为激励系数，σ2为方差，d为医疗机构规避社会责任程度）；
产出：Q =Abm+b+ω，（Ab为医疗机构能力系数，m为医疗机构履行责任系数，b为医疗机构固定产出，ω为外生变量）；
绩效：S（Q）=T+VQ，（其中T表示医疗机构的固定期望效益，V为激励程度）；
综上考虑，双方期望效用如下：
患者Es=Q-S（Q）=（Abm-b）（1-V）- T
医疗机构：Eh=T+VAbm +Vb-12em2-12V2σ2d。
3.2.2 模型构建
根据以上分析，构建满足患者最大化的委托代理路径模型：
4 建议
4.1 深化医疗卫生体制改革，推进其他制度协同管理
深化医疗体制改革一直是我国医改重点任务之一，持续推动分级诊疗，横向—纵向整合医疗卫生资源。医患之间出现信息不对称，出现“逆向选择”—大小医院就诊两极分化就此，要持续大力推进资源整合，“医联体”扩大实践区域。可以优化患者就医选择，一定程度上满足患者经济利益的诉求，提高医院资源利用，完善医院成本管理，缓解医生高强度工作压力，保证医疗服务质量。医院革新薪酬制度，转变收费方式，建议实行按人头收费，保险公司按“人头”向定点医院付费，另一种是美国的 DRG 系统，保险公司按照标准向医院定价付费，有效抑制医院依赖大处方，大器械检查收费现象。
医疗卫生主体自身的改善还有赖于政府、社会支持，相关体制协同管理。政府加大财政投入，推行医疗意外保险；社会如实舆论报道，媒体理性传播等全方协同推进。将医学会专家进入国家司法民事赔偿案件中鉴定程序，提高公众对医患纠纷公信心。
4.2 加强医院医德医风建设，提高医务人员共情沟通能力
参照国家中医药管理局制定的《医疗机构从业人员行为规范》，医院针对医务人员进行医德医风建设。加强医德医风建设是和谐医患关系要求，是医疗行业持续发展的关键，是彰显社会主义核心价值观重要部分。医院注重医德医风，一方面开展各种形式的医德医风教育活动，把医德医风的教育贯彻到医院工作的始终；另一方面将医德医风教育体制与绩效考核结合，落实医务人员医德医风教育。良好的医德素质可将医患纠纷降低一个最小阈值。
有时治愈，常常帮助，总是安慰，这更要求医务人员需要共情和沟通能力。医生可以通过情景演练、角色扮演等仿真医学实践活动，体会患者难处。医务人员医技是有限的，但是良好的共情沟通能力，不仅可以安抚患者和家属绝望情绪，构建医患之间信任，甚至即使医治效果尚未达到预期，医患双方也不会产生纠纷。
4.3 完善委托代理模型，重视信息云平台
在“政府-医疗机构”与“患者-医疗机构”委托模型中存在在“委托方—代理方”关系中引入第三方，建立“委托方—第三方—代理方”委托代理关系，第三方作为中介，双向传导信息，减少因信息不对称导致委托方逆向选择和代理方道德风险。
大数据时代，医院信息平台大多是医院政务公开等，需要公布更多患者所需信息，比如常规检查程序和收费情况。建立医患沟通的平台，专设信息云平台，患者留言提问或者评论，医院专门人员进行随机回答，将一些重要流言反馈给医院、医生，自身内部完善。
参考文献
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作者：高原 徐爱军
委托模型医患关系论文 篇2：
“互联网+医疗健康”背景下医患委托代理关系研究
【摘要】 本文建立“互联网+医疗健康”下医患委托代理模型，对新形势下医患间信息不对称带来效率缺失问题的缓解进行探究。研究发现，将互联网平台患者评分等显性信息与诊疗质量等医生私人信息相结合，综合两方面对互联网诊疗服务进行定价能够有效激励医生提升诊疗服务质量并改进患者诊疗所获福利。
【关键词】 互联网+医疗健康;信息不对称;委托代理理论
【DOI编码】 10.3969/j.issn.1674-4977.2021.01.007
Key words： internet plus medical health;information asymmetry;principal-agent theory
1 引言
据统计，到2020年7月，互联网诊疗平台已由2018年100余家激增至600余家。这一领域的迅速发展为医疗资源的优化配置提供了思路，然而这也可能引发互联网诊疗平台定价不规范带来的一系列问题。2019年8月国家医疗保障局发布的《关于完善“互联网+”医疗服务价格和医保支付政策的指导意见》体现了中央政府对这一现象的关注。在这一背景下，探索互联网医疗领域，尤其是非公立互联网诊疗平台的诊疗服务定价效率尤为重要。
医患双方信息不对称问题是学术界对于诊疗服务定价的研究重点，Arrow（1963）认为医患双方处于信息不对称的状态，是医疗市场的一大特征，这也导致了医疗服务存在潜在的巨大风险和不确定性。Scott（1999）发现医生与患者之间信息能否有效传递这一问题决定着医患间激励合约的施行效率。张琪、张捷（2009）将医患间信息不对称问题看作医患纠纷的导火索。姜天骄（2014）认为互联网医疗能从用户体验角度解决信息不对称，提高效率、降低資源浪费。郭科、顾昕（2016）研究发现依靠传统固定基础薪资与分成制度制定医生诊疗价格，难以激励医生提供高质量医疗服务，无法解决医患间信息不对称问题。卢建龙等（2019）认为在医患间委托代理关系闭环中，患者做出的理性选择往往依靠可获取的信息，而医生却基于自身信息优势做出理性选择，这可能导致逆向选择带来的效率损失。
由于“互联网+医疗健康”是医疗领域一新兴模式，现有研究较少涉猎该模式下诊疗服务的定价问题及该模式对医患间委托代理关系的影响，而是大多基于传统医疗体系展开。本文为对相关研究做出补充，讨论“互联网+医疗健康”模式下医患间委托代理关系的新局面，以及此背景下互联网诊疗平台医疗服务如何定价才能达到激励医生，改进患者福利的目的。
2 “互联网+医疗健康”下医患委托代理模型
2.1 委托代理关系的引出
随着“互联网+医疗健康”模式发展，越来越多的互联网诊疗平台涌现，一类更为灵活的患者评价体系被建立起来。在这些互联网诊疗平台上，患者持在当地医院就近检查得出的体检结果寻医，医生根据从业经历、个人资质等自主制定问诊价格，医生在互联网诊疗平台出诊后，就诊患者有权对本次诊疗经历、就诊医生进行评价。若互联网诊疗平台能够引导患者对医生诊疗行为做出中肯的评价，避免虚假好评和恶意诋毁，这类评价体系将可作为其他患者就医时重要的择医参考，医生也可通过这一体系传递个人诊疗质量信号，即在同一互联网平台出诊的多名同职称医生的诊疗质量高低可通过本平台以往患者评分体现。
2.2 医患委托代理模型假设
据2019年8月国家医疗保障局《关于完善“互联网+”医疗服务价格和医保支付政策的指导意见》中，医疗服务价格制定的基本原则，多省已出台“坚持市场形成、政府调节、社会共治相结合;开放灵活、多方参与”的“互联网+”医疗服务价格制定原则。为了激发医疗市场活力，多数省份明确非公立医院医疗服务项目施行市场调节价，公立医院由政府依据互联网诊疗成本核算统一定价。在“医鹿”APP（原“阿里健康”APP）上，来自各级医院的医生为自己制定了问诊价格，价格由0.01元义诊至400～500元不等。可以看出，医生在自主定价时，综合考虑了医生从业医院等级、职称、学历、互联网平台患者评价等医患共同知识与诊疗努力程度、诊疗水平私有信息。医生的市场化定价体现了其对于自身价值的综合考量。据此，本节提出假设1。
假设1：在互联网医疗服务中，医生赚取问诊定价P（A，B），付出努力成本C（B）。为简化模型，将上述医患共同知识统称为互联网诊疗平台评分A，医生私有信息统称为诊疗努力程度B，医生的基础薪资为D，单位诊疗时间成本为t;γ为A对医生问诊定价贡献的弹性系数，相应地（1-γ）为B对医生问诊定价贡献的弹性系数，0≤γ≤1。为了刻画医生诊疗努力程度的现实水平，假定其服从正态分布，即B～N（μ，σ2）。患者无法观测B，只了解B的概率分布情况。
由于涉及到个人健康，传统医疗服务常被看做患者的必需品，且往往患者的就医需求越紧迫，医疗服务的需求价格弹性就越低，同样地也可以将互联网医疗服务看做一类生活必需商品，目前从互联网医疗服务多为慢性病复诊服务可看出，互联网医疗服务的需求价格弹性应处于较低，但略高于传统医疗服务的水平。互联网医疗服务定价由政府总体把控，市场灵活调节的政策导向也使得医患间互联网医疗的供需关系符合经典供需理论，据此提出假设2。
假设2：患者通过互联网诊疗平台就诊，付出的诊疗成本为EP，预算约束为I，获得的就医期望效用為EU，受诊疗需求Q（EP）与诊疗外预算F共同影响，α为Q对患者就医期望效用贡献的弹性系数，（1-α）为F对患者就医期望效用贡献的弹性系数，0≤α≤1;由较低的需求价格弹性可推知dEp/dQ>P/Q。
3 结论与思考
经对医患间委托代理关系的引出、医患委托代理模型的构建与分析，本文得出以下结论：若医生诊疗努力程度与互联网诊疗平台综合评分相比更能促进自身互联网诊疗定价的提升时，医生选择的诊疗努力程度即诊疗质量会更高。当患者存在严重的信息劣势时，只能通过业内欸医生平均诊疗水平来确定就诊的心理价位，久而久之行业整体诊疗服务质量会下降。定价时以科学的结构综合考虑互联网平台综合评分与医生诊疗质量，会使得从业医院等级、职称、学历、互联网平台患者评价等方面综合评分较高的医生提供比行业平均水平更高的诊疗质量，不进入此，由于互联网平台上患者的评价与前期医生的诊疗质量相关，这一定价方式短期内会激励医生提供高水平的诊疗服务，长期内会提升医生行业互联网平台综合评分，进一步优化本行业整体水平。若医生诊疗定价中不考虑服务质量，医患间的激励合约无法有效激励医生，问诊质量仅受互联网平台综合评分的影响。然而，若医生无法保证诊疗服务质量，患者对医生的评分也会随之下降。
互联网平台指导医生自主定价时，需倡导医生综合考虑互联网诊疗平台综合评分与自身诊疗质量，适当提升医生信息透明度，对医生进行全面考核以促使定价合理化;在医生互联网诊疗定价中赋予诊疗质量更大权重，也能有效激励诊疗水平高的医生为患者提供更高质量的服务。由于互联网诊疗平台评价会通过医生诊疗定价影响医生提供的服务质量，从而作用于患者就诊过程中所获福利，因此引导互联网诊疗平台就诊患者对医生进行凸显医生真实诊疗质量的中肯评价也是避免患者与医生福利损失的思路。
【参考文献】
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张雪峰（1981-），男，副教授，博士，研究方向为博弈论与机制设计。
宋鸽（1997-），女，硕士，研究方向为博弈论。
作者：胡少勇 张雪峰 宋鸽
委托模型医患关系论文 篇3：
基于动态博弈模型的患者行为与医疗费用关系研究
摘 要：在全民医保和新医改的背景下，从湖南省2013—2018年卫生总费用现状分析的角度出发，结合利益相关者理论与患者行为理论，构建四阶段动态博弈模型，研究患者行为与医疗费用的关系。结果发现，患者的就医选择行为对医疗费用有直接或间接影响，但患者的行为受到患者收入、患者文化程度、国家政策、报销比例等多种因素的影响，使得具体的患者行为对医疗费用的影响程度大小不同。基于此，提出相应的对策建议，即通过缩小基本病种在上级医院与基层医院之间的差距;扫除患者在医学上的“文盲”，压缩信息不对称空间;给患者赋权，促进患政合作治理;把握患者就医行为特征与个体差异，鼓励患者主动参与沟通，促进医患双方共同进步等，以期达到控制医疗费用不合理增长的目标。
关键词：博弈模型;患者行为;医疗费用
引言
国家卫生健康委员会公布的数据显示，截至2019年，我国基本医保覆盖率超过98%。随着我国居民收入水平的逐步提高，居民对健康的需求日益增加，加之我国人口老龄化趋势加快和全民医疗保险制度的逐步推进，虽然个人卫生支出占卫生总费用比重从2013年的34.3%下降至2018年的28.8%，但在2013—2018年间，我国卫生总费用从31 661.5亿元增加至57 998.3亿元，呈现出持续增长的态势，年均增速13.9 %。但是我国的国内生产总值从2013年的588 141.2亿元增长至2018年的900 309.5亿元，平均增长率仅为8.85%。卫生总费用的年均增速高于同期GDP年均增速5.05个百分点，卫生总费用占GDP比重由5.38%增加到了6.44%。由此可以看出，我国卫生费用增长速度与经济增长不同步。因此，如何实现医疗费用的有效控制，避免其高速不合理的增长，以及所涉及到的医疗费用的筹资、使用等问题依然严峻。长期以来，医疗费用的相关问题是我国公众持续关注的核心问题之一，也是国内外相关学者热衷研究的热点之一。在了解我国卫生总费用情况的基础上，以湖南省作为本次研究地区。湖南省不仅是我国的人口大省，也是经济大省。根据《2019年中国统计年鉴》，2018年湖南省卫生费用总量与经济发展水平呈现出不同步的状态，2018年湖南省国内生产总值36 425.78亿元，在全国排名第8。人均地区生产总值为52 949元，在全国排名第16。人均卫生总费用3 601.22元，在全国排名第22。医疗经济负担（亦称疾病经济负担）是指因健康需求而消耗的一切现实或潜在的资源，目前国内大部分学者认为医疗经济负担是指由疾病引起而造成的一切现实或潜在的经济损失。从筹资来源角度看，2018年湖南省个人现金卫生支出占比为32.85%，在全国排名第7。由此可以清晰地看出，湖南省的居民医疗经济负担相较于国内其他省份偏高。患者作为医疗服务的实际需求者，也作为医疗服务全过程中的直接参与者，研究患者的行为与医疗费用关系具有重要意义。
拟从湖南省卫生费用现状的角度出发，利用利益相关者理论、患者行为理论和动态博弈论模型，分析上级医院、基层医院、患者、医保部门四者在医疗服务过程中各自发挥的作用与博弈情况，建立完全信息动态博弈模型和不完全信息动态博弈模型，探究医疗服务的直接参与者和直接需求者即患者在医疗服务过程中的行为对医疗费用的影响，以此寻找最佳的运行机制，引导患者合理就医，为控制我国医疗费用的过高过快不合理增长提供理论支持。
一、湖南省卫生总费用现状分析
搜集2013—2018年我国卫生总费用和國内生产总值，同时搜集湖南省对应数据，采用描述性统计分析方法，分析2013—2018年湖南省卫生总费用数据的变化，同时与我国历年数据相比较。湖南省卫生总费用历史数据来自历年《湖南省卫生财务年报》和各年《湖南省统计年鉴》，国家层面历史数据来自历年《中国卫生统计年鉴》和国家卫健委发展中心发布的《我国卫生健康事业发展统计公报》。
通过分析发现，我国卫生总费用从2013年的31 661.5亿元增长到2018年的57 998.3亿元，平均增长率为13.9%。我国的国内生产总值从2013年的588 141.2亿元增长至2018年的900 309.5亿元，平均增长率为8.85%。2013—2018年我国卫生总费用占GDP的比重逐年上升，从2013年的5.38%上升至2018年的6.44%。通过对比发现我国卫生费用的增长速度远大于我国GDP的增长速度。
进一步分析湖南省2013—2018年卫生费用，湖南省卫生总费用从2013年的1 306.74亿元增长至2018年的2 484.40亿元，平均增长率为15.02%。湖南省GDP从2013年的24 501.67亿元增长至2018年的36 425.78亿元，平均增长率为8.11%。2013—2018年湖南省卫生总费用占湖南省GDP的比重在逐年上升，从2013年的5.33%上升至2018年的6.82%，与全国总水平基本持平，但湖南省GDP增速却自2013年以来逐渐放缓，并且湖南省的GDP平均增长率低于全国水平，而卫生总费用增速有上涨趋势，且显著高于全国平均增速。
二、完全信息动态博弈模型
（一）模型假设与构建
首先，我们假设在一个卫生部门、医院、患者三个部门四个参与主体所构成的医疗服务系统中，卫生行政部门为“参与人1”，用“G”代表，其提供市场监督与医保基金的筹集和支付;医院包含上级医院和基础医院，其中上级医院为“参与人2”，用“TH”表示，基层医院为“参与人3”用 “PH”表示;患者为“参与人4”，用“S”表示。其次，我们假设每个参与人的行动集合都是共同知识，即在完全信息的背景条件下。为了简便模型的构建，我们假定在该医疗服务系统中，不单独考虑医生的决策，即医生的决策可以由医院代替，医院的决策就是医生的决策;该医疗服务系统中只有一种疾病，且这种疾病在任何医院均可得到有效治疗，但是在患者的先验判断中认为大医院和基础医院在治疗该种疾病的效果上不尽相同，患者认为大医院治疗这种疾病的效果优于基础医院。
因此，我们依据参与主体的决策顺序，构建一个完全信息条件下的四阶段动态博弈模型：第一阶段，确定卫生部门和居民的筹资比例，以实现医保基金筹资总额最小化且能够满足医保支付。第二阶段，根据医保基金总额，确定对上级医院和基础医院的报销比例，实现医保基金支付等于医保基金筹资。第三阶段，根据上级医院和基层医院根据报销比例，确定实际的服务价格，实现最终的医院的总收益最大化。第四阶段，患者根据医院公布的价格和医保提供的报销比例和服务质量选择去哪家医院就诊，以实现自身的效用最大化。
为了简化运算，简便模型，首先我们假设第一阶段的医保资金总额为m，全部由卫生部门提供，即卫生部门的筹资比例hG=1。其次，我们进一步假设第二阶段的医保基金支付为C，上级医院报销比例KTH=0.5，基础医院报销比例KPH=1，即只要是去基础医院就诊，患者就会得到全额报销。再次，我们进一步假设第三阶段的上级医院的服务价格与服务成本分别为PTH和CTH，基层医院的服务价格与成本为PPH和CPH。且有PTH>PPH，PPH=CPH，即上级医院的服务价格大于基层医院的服务价格，基层医院的服务价格等于成本。最后，我们假设第四阶段的居民总数为N，患病率为t，患病人数n=N×t，患者的健康状况用H表示，H0表示患者的初始健康状态。去上级医院就诊的患者人数为nTH，去基层医院就诊的患者人数为nPH。上级医院和基层医院的服务质量分别为qTH和qPH，且有qTH>qPH。
（二）模型的具体求解推导
基于上述完全信息的四阶段动态博弈模型，我们采用逆向归纳法求解子博弈精炼纳什均衡。
1.第四阶段：患者效用最大化。患者效用是患者收入和其健康状况的函数，即U=U（yi）+H（qj）。这里的yi表示患者i的收入，患者的健康状况H是诊疗服务qj的函数，j=TH或PH，且有H（qTH）>pH（qPH）>H0。根据相关文献得知：
通过上式可以发现，当上级医院的报销比例为0.5时的卫生总费用大于没有报销时的卫生总费用。也就是说，卫生总费用会随着报销比例的增加而增加，看似患者去上级医院就诊有部分报销，可以减轻患者的支付负担，但是卫生服务价格的增长速度快于报销额度的增长速度，因此同时患者的支付负担也在加重。
三、对策建议
通过完全信息动态博弈与不完全信息动态博弈模型的建立和求解，证实了患者的行为与医疗费用有很大的关系，患者的行为受到患者收入、文化程度、国家政策等多种因素的影响，为了更好地引导患者合理就医，打破原有的固化思维和医患政三方博弈的僵局，从而更好地控制我国医疗费用的过高过快不合理增长，本文提出以下建议。
（一）缩小基本病种在上级医院与基层医院之间的差距
在新医改中，分级诊疗是其核心之一，虽该措施出台已久，但并没有完成其既定的目标。据官方统计数据，2015年，全国医疗卫生机构总诊疗人次达77亿人次，上级医院达30.8亿人次（占40%），基层医疗卫生机构达43.4亿人次（占56.4%），这一年入院人数中，医院16 087万人（占76.4%），基层医疗卫生机构4 037万人（占19.2%）。实行分级诊疗两年后，2017年，全国医疗卫生机构总诊疗人次达81.8亿人次，比上年增加2.5亿人次（增长3.2%）。年总诊疗人次中，医院高达34.4亿人次（占42.1%，较2015年增加2.1个百分点），基层医疗卫生机构占44.3亿人次（占54.2%，较2015年下降2.2个百分点）。这一年，全国医疗卫生机构入院人数24 436万人，比上年增加1 708万人（增长7.5%），其中医院18 915万人（占77.4%，较2015年增加1个百分点），基层医疗卫生机构4 450万人（占18.2%，较2015年下降1个百分点）。该数据说明，在实行分级诊疗之后，基层医疗机构诊疗人次、住院人次占比不但没有增加，反而继续下降。
这根本原因在于在診疗基本病种上，上级医院与基层医院之间的差距加大，并使得患者形成一种主观认识，认为上级医院就一定比基层医院治疗的好。因此，应当缩小基本病种在上级医院与基层医院之间的差距，以强基层为重点完善分级诊疗服务体系。
（二）扫除医学上的“文盲”，压缩信息不对称空间
在近年研究中，人们发现信息在医疗领域的重要性，通过本文中第三部分与第四部分的对比也可以发现，正是因为患者、医生、政府三方在信息方面的不对称性，导致医患政三方博弈陷入僵局，因此压缩信息不对称空间首当其冲应当扫除医学上的“文盲”，在信息时代，即使已经在减弱信息壁垒，但也远远不够。要有所突破，不仅需要政府出台相关引导政策和措施，更需要患者与医生的大力支持，因此可以从基础教育、社区培训等途径采取措施。
（三）给患者赋权，促进患政合作治理
在传统的认识中，患者往往是医疗服务过程中的弱势群体，在医疗服务价格谈判中处于劣势地位，从而由政府完全代替患者与医疗机构进行谈判，出现了“家长式”式管理模式。因此，导致患者成为了社会福利、谈判权利的被动接受者，导致患者没有充分发挥选择的作用，也没有充分意识到选择的责任。因此，给患者赋权便是重新重视患者选择的权利与责任。
给患者赋权，让患者参与治理，这不仅可以使现有政府治理模式得到转型升级，同时这也是医疗服务市场化的基本要求。因为患者与政府之间的信息不对称，导致双方委托代理产生壁垒，通过患者赋权，共同合作治理，可以实现双方的利益整合，均衡权利分配。
（四）把握患者就医行为特征与个体差异，鼓励患者主动参与沟通，促进医患双方共同进步
在医疗服务的过程中，医患双方一荣俱荣，一损俱损，合则两利，斗则两伤。不仅患者一方需要扫除医学上的“文盲”，医疗机构一方也需要积极了解患者的就医行为的特征和个体差异。患者是疾病的亲身经历者，患者在医疗过程中的行为对本次医疗服务质量效果和效率的定义极其重要，患者应当积极地参与到医疗服务的过程中去，与医疗机构共同打造合作平台，制定相关管理制度，医疗机构也应当积极开展相关健康教育工作，帮助患者了解自身健康状况，协助患者理性做出治疗方案的选取。
参考文献：
[1] 刘晓君，胡永新，袁兆康.我国医疗经济负担研究现状与展望[J].第二军医大学学报，2018，（10）.
[2] 郭小聪，吴文强.费用角逐、消费者赋权与合作治理——政医患三方博弈的生成、演化和解调[J].中山大学学报：社会科学版，2017，（4）：131-139.
[责任编辑 文 峰]
作者：虎利森 杜颖