基于fsQCA組態視角的醫?；鹬С鲇绊懸蛩胤治?/h1>
2023-01-19 11:48姜孟涵
中國醫療保險 2022年12期
董 波 姜孟涵
（1武漢大學 武漢 430072；2山東中醫藥大學 濟南 250355）
《中國衛生健康統計年鑒（2021）》數據顯示，全國醫?；鹂傊С鲇?009 年（新醫改元年）的2797.4 億元增長到2020 年的21032.1 億元，年均增長速度20.1%。隨著城鎮化進程加快、人口老齡化程度加深、醫保待遇水平提高等，醫?；疬\行面臨更大的挑戰，基金發展的可持續性值得關注和探究。
醫?；鹬С鲈鲩L的因素很多，影響機制也比較復雜。綜合已有相關研究，本文將醫?；鹬С龅挠绊懸蛩貧w納為幾個方面：人口老齡化因素[1,2]；經濟發展因素[3,4]；醫療資源供給因素[5,6]；城鎮化[7,8]；醫保政策和管理因素[9,10]。從研究方法來看，目前已有研究主要是基于統計分析方法探究醫?；鹬С雠c影響因素之間的關系,即在控制其他變量之后探究某個影響因素的單獨效應，或是通過中介變量和調節變量刻畫影響因素對基金支出的影響，而對于這些因素之間的組合協同作用關注較少。
綜上所述，對于醫?；鹬С鲈鲩L這種多因果關系問題，利用傳統回歸分析探討單個因素的凈效應或至多三個變量的調節效應遠遠不夠?；诩险摰亩ㄐ员容^分析（QCA）為解決類似問題提供了新視角，通過分析單個條件變量的必要性和不同條件組態的充分性，能夠回答這些因素中哪幾種組合會推動醫?；鹬С鲈鲩L?；诖?，本研究旨在探討多個條件變量驅動醫?；鹬С鲈鲩L的因果機制，為有效治理基金支出增長過快、促進基金可持續發展提供依據。
1 研究方法與設計
1.1 研究方法
本文運用以集合論為基礎的QCA 方法，嘗試從整體、組合視角分析我國醫?；鹬С龅膹碗s作用機制。與定量方法追求更多的樣本量、更好的統計顯著性、更普遍的解釋力相比，定性方法側重于個案研究[11]，通過案例間的比較找出條件組態與結果間的因果關系[12]。
本文運用此方法主要出于以下幾點考慮。首先，QCA 分析認為原因條件的相互依賴和不同組合構成了多重并發因果關系，這有助于探究醫?；鹬С龈饔绊懸蛩刂g的相互作用機制，也有助于深入理解我國各省份醫?；鹬С霾町惢澈蟮脑?。其次，我國各省份醫保政策存在現實差異，這些差異決定了影響醫?；鹬С龅囊蛩匾约罢{控基金支出過快增長的改革政策也存在異質性。最后，傳統的回歸分析方法雖能對醫?；鹬С龅挠绊懸蛩剡M行分析，但都只是用自變量的替代關系或累加關系解釋因變量的變異，而非完全等效關系[13]，而QCA 方法在克服以上局限性方面具有明顯優勢。
1.2 變量選擇
在借鑒現有研究及考慮數據完整性、連續性等的基礎上，本文選擇人口老齡化、經濟發展、醫療資源供給、醫療技術水平、醫療費用、政府衛生支出、城鎮化7 個要素作為條件變量，選擇醫?；鹬С隹傤~作為結果變量（見表1）。
表1 變量選擇與描述性分析
1.2.1 條件變量選擇。（1）人口老齡化。該因素是已有研究中探討較多的一個變量，且相關研究結果差異較大。有研究提出65 歲及以上老年人口比重是一個重要的因素[14]，也有研究指出老年人口年均增長率對社會保障支出具有重要影響[15]。本研究認為這兩個因素的效應具有相互替代性，因此仍采用65歲以上人口占總人口的比重來測量人口老齡化水平。
（2）經濟發展。經濟發展的測量參照朱恒鵬等的研究中對影響醫療費用市場特征變量的定義，選擇人均GDP 作為各省經濟發展水平的衡量指標[16]。
（3）醫療資源供給。醫療資源的可及性對患者就醫選擇和醫療費用有很大影響，也會直接影響醫?；鹬С?。相關研究主要探討醫療衛生機構的衛生技術人員、床位數等資源的增加對醫療費用的影響，且國內外研究結果基本一致，即醫療機構醫生數、床位數等資源供給的增加促進了醫療費用的上升[17]。借鑒以上研究成果，本文選擇每萬人口衛生技術人員數與每萬人口醫療衛生機構床位數之和測量醫療資源供給水平。
（4）醫療技術水平。醫療技術進步是影響醫療費用的一個重要因素，但醫療技術的多變與多樣性也決定了其較難測量或者量化，相關研究并無統一的衡量指標[18]。本研究曾嘗試用醫療設備數量或價值測量醫療技術進步水平，但相關統計年鑒只可獲得各類醫療機構的設備總價值，未能獲得各省的設備數量或價值。在此借鑒王文娟等的研究，選擇醫院急診病死率作為醫療技術進步的測量指標[19]。
（5）醫療費用。醫療費用會直接影響醫?；鹬С?，患者的醫療費用可分為門診費用與住院費用。醫保也是通過對這兩類費用的報銷將基金支付給醫療機構，以實現對其資源的戰略購買。因此本文將醫療費用界定為人均門診費用與人均住院費用之和，這也與相關研究對費用的測量一致[20]。
（6）政府衛生支出。政府衛生支出對醫?；鹬С鲆灿休^大影響，因為政府財政投入不僅是增加醫療資源、提高醫?；I資水平的重要資金來源，同時也是將潛在的健康需求轉變為現實需求的基礎，是影響醫療消費的最穩定和最重要的因素[21]。因此本文也關注政府衛生支出對醫?；鹬С龅挠绊?，采用人均政府衛生支出測量，這也是相關研究的常用指標[22]。
（7）城鎮化。城鎮化也是影響醫療費用與基金支出的重要因素[23]，其測量指標基本一致，即城鎮化率表示城鎮化水平，可定義為市鎮人口數/城鄉總人口數。
1.2.2 結果變量選擇。為了更加全面地測量各省份醫?；鹬С鏊?，從整體層面分析不同的條件組態對基金支出的作用機制，本文借鑒何文的研究[24]，運用醫?；鹬С隹傤~對醫保支出進行測量。
1.3 數據來源
本文選擇我國31 個省級區域作為研究樣本，將31 個?。ㄊ?、自治區）分別視為一個案例。這不僅符合伯努瓦·里豪克斯等對案例的定義，“每個案例被定義為一系列特征的組合”[25],也與我國的現實相適應。因為我國東中西部各省之間不僅醫療衛生水平、經濟發展水平、老齡化和城鎮化等存在差異，在醫?；I資、待遇保障、基金支出等方面也具有明顯的差異（見圖1）?；赒CA 變量的選取原則，對于中等規模樣本（10 個—50 個案例),理想的條件變量個數盡量不要超過8個，以4 個—7 個為宜[26]。因此，本文納入31 個樣本、7 個條件變量。其中，人口老齡化、經濟發展、城鎮化3 個條件變量的數據來源于《中國統計年鑒（2020）》，而醫療資源供給、醫療技術水平、醫療費用、政府衛生支出4 個條件變量以及結果變量的數據來源于《中國衛生健康統計年鑒（2020）》。
圖 1 分地區醫?；鹬С?/p>
2 結果分析
2.1 數據校準
在模糊集定性比較分析（fsQCA）中，每一個條件和結果都視為一個獨立的集合，每個案例在這些集合中均有隸屬分數，給案例賦予集合隸屬分數的過程就是校準[27]。本文在借鑒現有研究的基礎上[28,29]，根據各條件與結果的數據類型，選擇直接校準法對數據進行校準，將數據轉換為模糊集隸屬分數。校準的三個臨界閾值分別為95%分位數(完全隸屬)、50%分位數(交叉點)和5%分位數(完全不隸屬)，校準后的集合隸屬度全部介于0—1 之間，各條件和結果的校準信息如表2 所示。
表2 各變量校準定位點
2.2 單個條件變量的必要性分析
在進行條件組態分析前，有必要對各條件變量的必要性進行分析[30]，以檢驗單一條件是否構成促進醫?；鹬С鲈鲩L的必要條件。一致性作為必要條件的重要檢測標準，當一致性大于0.9 時，可認為該條件就是結果的必要條件[31]。
表3 為單個條件變量的必要性檢驗結果。所有條件變量的一致性水平均小于0.9，所以7 個條件變量均不能構成促進醫?；鹬С鲈鲩L的必要條件，也說明醫?；鹬С鲈鲩L成因的復雜性。
表3 醫?；鹬С鲈鲩L的必要性條件分析
2.3 條件組態的充分性分析
不同于上述對必要條件的分析，組態分析是揭示由多個條件構成的不同組態引起結果產生的充分性。在條件組態的充分性分析中，也運用一致性指標來衡量其充分性，但可接受的最低標準和計算方法會存在差異。Schneider 指出確定條件組態的一致性水平不應低于0.75[32]，在頻數閾值的確定上，則需要根據樣本規模而定。對于中小樣本、頻數閾值為1 即可，而大樣本的頻數閾值應該大于1[33]?；谏鲜龇治?，本研究將組態分析的一致性閾值設定為0.75，頻數閾值設定為1。
fsQCA3.0 軟件分析會輸出三種復雜程度不同的解(solution),即復雜解(complex solution)、簡約解(parsimonious solution)和中間解(intermediate solution)。其中,復雜解沒有經過任何簡化處理，是完全按照變量設定出現的結果，完整性較好，但其構型較繁復。簡約解是按照結果變量強弱出現的，相對簡單，但往往與事實不符，可能精簡掉必要的條件變量。中間解介于兩者之間，由于其接受邏輯余項的原則比較合理,且分析結論的客觀性較強,受到多數研究者的認可[31]?；诖?，在借鑒已有研究的基礎上［34］,本文匯報中間解并輔之以簡約解。根據前面單個條件變量的必要性分析結果可知，7 個條件變量的影響效應尚未達成一致結論或缺乏明確的理論預期。因此，在中間解生成過程中，7 個條件變量均選擇了存在或缺席。
表4 呈現了7 個條件變量對醫?；鹬С鲈鲩L的組態分析結果。組態1、2、3 的一致性均大于0.9，總體解的一致性為0.97，總體解的覆蓋度為0.61，說明這三種組態能夠覆蓋和解釋60%以上的案例。因此可以認為，這三種組態是引致醫?；鹬С鲈鲩L的充分條件組合。
表4 醫?；鹬С鲈鲩L的組態分析結果
2.4 穩健性檢驗
本文借鑒相關研究成果[34]，選擇調整一致性水平的方法分析結果的穩健性。將之前的一致性閾值由0.75 提高至0.80,頻數閾值保持不變，結果如表5 所示。提高一致性水平后的組態A、B、C 分別對應于表4 中的組態1、2、3，而且擬合參數幾乎未發生變化，說明研究結論具有較好的穩健性。更為重要的是，一致性閾值為0.8 的情況下，所有組合的覆蓋率為0.64，較之一致性閾值為0.75 時的總體覆蓋率0.61 高。因此，本文展示的是一致性閾值為0.8、頻數閾值為1 的條件組態。
3 結果討論
在組態A 中，人口老齡化、經濟發展、醫療資源供給的存在發揮了核心作用，而醫療費用與城鎮化的存在則起到了輔助作用。該組態的原始覆蓋度為0.45、唯一覆蓋度為0.08，覆蓋的代表性案例是江蘇、山東、湖北（見表5、圖2），這幾個省份的醫?；鹬С鲈鲩L是三個核心條件與兩個輔助條件共同作用的結果。以湖北省為例，其人口老齡化率為13.1%，人均GDP為77387 元，醫療資源供給的數量為115.14，分別在全國處于第10位、第8 位、第10 位的較高水平。
圖2 組態A解釋案例
在組態B 中，經濟發展、醫療資源供給的存在發揮了核心作用，醫療費用、政府衛生支出、城鎮化的存在起到了輔助作用。該組態的原始覆蓋度為0.36、唯一覆蓋度為0.04，覆蓋的典型案例是廣東、浙江（見表5、圖3）。此條路徑覆蓋的省份與組態A 的代表性案例存在共同特點，都是醫療資源豐富、經濟較為發達的區域。但兩組組態中，各個條件變量的作用則存在顯著差異，說明不同區域的醫?；鹬С鲈鲩L成因有其差異性。
表5 調整一致性水平的組態分析檢驗
圖3 組態B解釋案例
在組態C 中，發揮核心作用的是人口老齡化、經濟發展和醫療資源供給，該組態的原始覆蓋度為0.39、唯一覆蓋度為0.09，覆蓋的代表案例是湖南和安徽（見表5、圖4）。這兩個省份的人口老齡化水平分別為15.1%、13.1%，均高于全國平均水平（12.6%），同時人均GDP 和醫療供給水平也高于全國平均水平。此條路徑與組態A 相比，發揮核心作用的三個條件變量相同，但組態A 中基金支出增長也需醫療費用、城鎮化兩個輔助條件的存在。因此，組態C 足以解釋老齡化程度加深、經濟增長、醫療資源供給增加會導致醫?；鹬С鲈鲩L。
圖4 組態C解釋案例
4 結論與建議
4.1 研究結論
我國不同省份的醫保發展水平存在較大差異，醫?；鹬С龅挠绊懸蛩嘏c路徑也存在差異。本文運用fsQCA 方法探究人口老齡化、醫療資源供給、醫療技術水平等7個條件變量對醫?；鹬С鲈鲩L的聯動效應和作用路徑，揭示了影響基金支出增長的核心條件和3 種條件組態。研究結論如下：（1）從總體上看，人口老齡化、經濟發展、醫療技術、醫療資源供給、城鎮化、醫療費用、政府衛生支出均不能單獨構成醫?；鹬С鲈鲩L的必要條件，表明這些因素對醫?；鹬С鲈鲩L是組合模式的協同作用。（2）不同組態下，各個條件變量對醫?；鹬С鲈鲩L的作用存在差異。其中人口老齡化、經濟發展與醫療資源供給的存在發揮著核心作用，三者的變化組合分別在不同條件組態中發揮著關鍵作用。（3）不同省份醫?；鹬С鲈鲩L的影響因素與作用路徑存在差異化，這些差異說明調控基金支出過快增長、促進基金可持續發展應根據各地實際，選擇不同的治理路徑。
4.2 政策建議
基于以上研究結論，為促進醫?；鹬С隹沙掷m發展提出以下政策建議。第一，控制醫?；鹬С鲞^快增長不應只關注某一單獨因素的作用，而應從整體性視角出發，致力于多重條件的聯動匹配，有針對性地制定調控醫?；鹬С鲞^快增長的政策。第二，制定符合各地實際的醫保治理政策?，F實中許多治理政策基于凈效應研究而習慣于全國一刀切，其結果往往是短時有效，長期來看治理效果較差[28]。因此各地應根據自身社會經濟、醫保的發展水平，選擇適合路徑和針對性措施確保醫?；鸬目沙掷m，促進醫保高質量發展。
4.3 貢獻與不足
本文將fsQCA 方法引入到醫?；鹬С鲈鲩L問題分析，不僅是研究方法的豐富，也為重新審視影響醫?；鹬С鲈鲩L各因素之間的復雜互動和聯動效應提供了一種整體的視角。同時，本文基于現有文獻的研究經驗選取7 個具有代表性的條件變量，可能存在其他具有影響的變量未考慮到，下一步可通過替換解釋變量的方式對醫?；鹬С鲈鲩L的原因進行多維度剖析。
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董 波 姜孟涵
（1武漢大學 武漢 430072；2山東中醫藥大學 濟南 250355）
《中國衛生健康統計年鑒（2021）》數據顯示，全國醫?；鹂傊С鲇?009 年（新醫改元年）的2797.4 億元增長到2020 年的21032.1 億元，年均增長速度20.1%。隨著城鎮化進程加快、人口老齡化程度加深、醫保待遇水平提高等，醫?；疬\行面臨更大的挑戰，基金發展的可持續性值得關注和探究。
醫?；鹬С鲈鲩L的因素很多，影響機制也比較復雜。綜合已有相關研究，本文將醫?；鹬С龅挠绊懸蛩貧w納為幾個方面：人口老齡化因素[1,2]；經濟發展因素[3,4]；醫療資源供給因素[5,6]；城鎮化[7,8]；醫保政策和管理因素[9,10]。從研究方法來看，目前已有研究主要是基于統計分析方法探究醫?；鹬С雠c影響因素之間的關系,即在控制其他變量之后探究某個影響因素的單獨效應，或是通過中介變量和調節變量刻畫影響因素對基金支出的影響，而對于這些因素之間的組合協同作用關注較少。
綜上所述，對于醫?；鹬С鲈鲩L這種多因果關系問題，利用傳統回歸分析探討單個因素的凈效應或至多三個變量的調節效應遠遠不夠?；诩险摰亩ㄐ员容^分析（QCA）為解決類似問題提供了新視角，通過分析單個條件變量的必要性和不同條件組態的充分性，能夠回答這些因素中哪幾種組合會推動醫?；鹬С鲈鲩L?；诖?，本研究旨在探討多個條件變量驅動醫?；鹬С鲈鲩L的因果機制，為有效治理基金支出增長過快、促進基金可持續發展提供依據。
1 研究方法與設計
1.1 研究方法
本文運用以集合論為基礎的QCA 方法，嘗試從整體、組合視角分析我國醫?；鹬С龅膹碗s作用機制。與定量方法追求更多的樣本量、更好的統計顯著性、更普遍的解釋力相比，定性方法側重于個案研究[11]，通過案例間的比較找出條件組態與結果間的因果關系[12]。
本文運用此方法主要出于以下幾點考慮。首先，QCA 分析認為原因條件的相互依賴和不同組合構成了多重并發因果關系，這有助于探究醫?；鹬С龈饔绊懸蛩刂g的相互作用機制，也有助于深入理解我國各省份醫?；鹬С霾町惢澈蟮脑?。其次，我國各省份醫保政策存在現實差異，這些差異決定了影響醫?；鹬С龅囊蛩匾约罢{控基金支出過快增長的改革政策也存在異質性。最后，傳統的回歸分析方法雖能對醫?；鹬С龅挠绊懸蛩剡M行分析，但都只是用自變量的替代關系或累加關系解釋因變量的變異，而非完全等效關系[13]，而QCA 方法在克服以上局限性方面具有明顯優勢。
1.2 變量選擇
在借鑒現有研究及考慮數據完整性、連續性等的基礎上，本文選擇人口老齡化、經濟發展、醫療資源供給、醫療技術水平、醫療費用、政府衛生支出、城鎮化7 個要素作為條件變量，選擇醫?；鹬С隹傤~作為結果變量（見表1）。
表1 變量選擇與描述性分析
1.2.1 條件變量選擇。（1）人口老齡化。該因素是已有研究中探討較多的一個變量，且相關研究結果差異較大。有研究提出65 歲及以上老年人口比重是一個重要的因素[14]，也有研究指出老年人口年均增長率對社會保障支出具有重要影響[15]。本研究認為這兩個因素的效應具有相互替代性，因此仍采用65歲以上人口占總人口的比重來測量人口老齡化水平。
（2）經濟發展。經濟發展的測量參照朱恒鵬等的研究中對影響醫療費用市場特征變量的定義，選擇人均GDP 作為各省經濟發展水平的衡量指標[16]。
（3）醫療資源供給。醫療資源的可及性對患者就醫選擇和醫療費用有很大影響，也會直接影響醫?；鹬С?。相關研究主要探討醫療衛生機構的衛生技術人員、床位數等資源的增加對醫療費用的影響，且國內外研究結果基本一致，即醫療機構醫生數、床位數等資源供給的增加促進了醫療費用的上升[17]。借鑒以上研究成果，本文選擇每萬人口衛生技術人員數與每萬人口醫療衛生機構床位數之和測量醫療資源供給水平。
（4）醫療技術水平。醫療技術進步是影響醫療費用的一個重要因素，但醫療技術的多變與多樣性也決定了其較難測量或者量化，相關研究并無統一的衡量指標[18]。本研究曾嘗試用醫療設備數量或價值測量醫療技術進步水平，但相關統計年鑒只可獲得各類醫療機構的設備總價值，未能獲得各省的設備數量或價值。在此借鑒王文娟等的研究，選擇醫院急診病死率作為醫療技術進步的測量指標[19]。
（5）醫療費用。醫療費用會直接影響醫?；鹬С?，患者的醫療費用可分為門診費用與住院費用。醫保也是通過對這兩類費用的報銷將基金支付給醫療機構，以實現對其資源的戰略購買。因此本文將醫療費用界定為人均門診費用與人均住院費用之和，這也與相關研究對費用的測量一致[20]。
（6）政府衛生支出。政府衛生支出對醫?；鹬С鲆灿休^大影響，因為政府財政投入不僅是增加醫療資源、提高醫?；I資水平的重要資金來源，同時也是將潛在的健康需求轉變為現實需求的基礎，是影響醫療消費的最穩定和最重要的因素[21]。因此本文也關注政府衛生支出對醫?；鹬С龅挠绊?，采用人均政府衛生支出測量，這也是相關研究的常用指標[22]。
（7）城鎮化。城鎮化也是影響醫療費用與基金支出的重要因素[23]，其測量指標基本一致，即城鎮化率表示城鎮化水平，可定義為市鎮人口數/城鄉總人口數。
1.2.2 結果變量選擇。為了更加全面地測量各省份醫?；鹬С鏊?，從整體層面分析不同的條件組態對基金支出的作用機制，本文借鑒何文的研究[24]，運用醫?；鹬С隹傤~對醫保支出進行測量。
1.3 數據來源
本文選擇我國31 個省級區域作為研究樣本，將31 個?。ㄊ?、自治區）分別視為一個案例。這不僅符合伯努瓦·里豪克斯等對案例的定義，“每個案例被定義為一系列特征的組合”[25],也與我國的現實相適應。因為我國東中西部各省之間不僅醫療衛生水平、經濟發展水平、老齡化和城鎮化等存在差異，在醫?；I資、待遇保障、基金支出等方面也具有明顯的差異（見圖1）?；赒CA 變量的選取原則，對于中等規模樣本（10 個—50 個案例),理想的條件變量個數盡量不要超過8個，以4 個—7 個為宜[26]。因此，本文納入31 個樣本、7 個條件變量。其中，人口老齡化、經濟發展、城鎮化3 個條件變量的數據來源于《中國統計年鑒（2020）》，而醫療資源供給、醫療技術水平、醫療費用、政府衛生支出4 個條件變量以及結果變量的數據來源于《中國衛生健康統計年鑒（2020）》。
圖 1 分地區醫?；鹬С?/p>
2 結果分析
2.1 數據校準
在模糊集定性比較分析（fsQCA）中，每一個條件和結果都視為一個獨立的集合，每個案例在這些集合中均有隸屬分數，給案例賦予集合隸屬分數的過程就是校準[27]。本文在借鑒現有研究的基礎上[28,29]，根據各條件與結果的數據類型，選擇直接校準法對數據進行校準，將數據轉換為模糊集隸屬分數。校準的三個臨界閾值分別為95%分位數(完全隸屬)、50%分位數(交叉點)和5%分位數(完全不隸屬)，校準后的集合隸屬度全部介于0—1 之間，各條件和結果的校準信息如表2 所示。
表2 各變量校準定位點
2.2 單個條件變量的必要性分析
在進行條件組態分析前，有必要對各條件變量的必要性進行分析[30]，以檢驗單一條件是否構成促進醫?；鹬С鲈鲩L的必要條件。一致性作為必要條件的重要檢測標準，當一致性大于0.9 時，可認為該條件就是結果的必要條件[31]。
表3 為單個條件變量的必要性檢驗結果。所有條件變量的一致性水平均小于0.9，所以7 個條件變量均不能構成促進醫?；鹬С鲈鲩L的必要條件，也說明醫?；鹬С鲈鲩L成因的復雜性。
表3 醫?；鹬С鲈鲩L的必要性條件分析
2.3 條件組態的充分性分析
不同于上述對必要條件的分析，組態分析是揭示由多個條件構成的不同組態引起結果產生的充分性。在條件組態的充分性分析中，也運用一致性指標來衡量其充分性，但可接受的最低標準和計算方法會存在差異。Schneider 指出確定條件組態的一致性水平不應低于0.75[32]，在頻數閾值的確定上，則需要根據樣本規模而定。對于中小樣本、頻數閾值為1 即可，而大樣本的頻數閾值應該大于1[33]?；谏鲜龇治?，本研究將組態分析的一致性閾值設定為0.75，頻數閾值設定為1。
fsQCA3.0 軟件分析會輸出三種復雜程度不同的解(solution),即復雜解(complex solution)、簡約解(parsimonious solution)和中間解(intermediate solution)。其中,復雜解沒有經過任何簡化處理，是完全按照變量設定出現的結果，完整性較好，但其構型較繁復。簡約解是按照結果變量強弱出現的，相對簡單，但往往與事實不符，可能精簡掉必要的條件變量。中間解介于兩者之間，由于其接受邏輯余項的原則比較合理,且分析結論的客觀性較強,受到多數研究者的認可[31]?；诖?，在借鑒已有研究的基礎上［34］,本文匯報中間解并輔之以簡約解。根據前面單個條件變量的必要性分析結果可知，7 個條件變量的影響效應尚未達成一致結論或缺乏明確的理論預期。因此，在中間解生成過程中，7 個條件變量均選擇了存在或缺席。
表4 呈現了7 個條件變量對醫?；鹬С鲈鲩L的組態分析結果。組態1、2、3 的一致性均大于0.9，總體解的一致性為0.97，總體解的覆蓋度為0.61，說明這三種組態能夠覆蓋和解釋60%以上的案例。因此可以認為，這三種組態是引致醫?；鹬С鲈鲩L的充分條件組合。
表4 醫?；鹬С鲈鲩L的組態分析結果
2.4 穩健性檢驗
本文借鑒相關研究成果[34]，選擇調整一致性水平的方法分析結果的穩健性。將之前的一致性閾值由0.75 提高至0.80,頻數閾值保持不變，結果如表5 所示。提高一致性水平后的組態A、B、C 分別對應于表4 中的組態1、2、3，而且擬合參數幾乎未發生變化，說明研究結論具有較好的穩健性。更為重要的是，一致性閾值為0.8 的情況下，所有組合的覆蓋率為0.64，較之一致性閾值為0.75 時的總體覆蓋率0.61 高。因此，本文展示的是一致性閾值為0.8、頻數閾值為1 的條件組態。
3 結果討論
在組態A 中，人口老齡化、經濟發展、醫療資源供給的存在發揮了核心作用，而醫療費用與城鎮化的存在則起到了輔助作用。該組態的原始覆蓋度為0.45、唯一覆蓋度為0.08，覆蓋的代表性案例是江蘇、山東、湖北（見表5、圖2），這幾個省份的醫?；鹬С鲈鲩L是三個核心條件與兩個輔助條件共同作用的結果。以湖北省為例，其人口老齡化率為13.1%，人均GDP為77387 元，醫療資源供給的數量為115.14，分別在全國處于第10位、第8 位、第10 位的較高水平。
圖2 組態A解釋案例
在組態B 中，經濟發展、醫療資源供給的存在發揮了核心作用，醫療費用、政府衛生支出、城鎮化的存在起到了輔助作用。該組態的原始覆蓋度為0.36、唯一覆蓋度為0.04，覆蓋的典型案例是廣東、浙江（見表5、圖3）。此條路徑覆蓋的省份與組態A 的代表性案例存在共同特點，都是醫療資源豐富、經濟較為發達的區域。但兩組組態中，各個條件變量的作用則存在顯著差異，說明不同區域的醫?；鹬С鲈鲩L成因有其差異性。
表5 調整一致性水平的組態分析檢驗
圖3 組態B解釋案例
在組態C 中，發揮核心作用的是人口老齡化、經濟發展和醫療資源供給，該組態的原始覆蓋度為0.39、唯一覆蓋度為0.09，覆蓋的代表案例是湖南和安徽（見表5、圖4）。這兩個省份的人口老齡化水平分別為15.1%、13.1%，均高于全國平均水平（12.6%），同時人均GDP 和醫療供給水平也高于全國平均水平。此條路徑與組態A 相比，發揮核心作用的三個條件變量相同，但組態A 中基金支出增長也需醫療費用、城鎮化兩個輔助條件的存在。因此，組態C 足以解釋老齡化程度加深、經濟增長、醫療資源供給增加會導致醫?；鹬С鲈鲩L。
圖4 組態C解釋案例
4 結論與建議
4.1 研究結論
我國不同省份的醫保發展水平存在較大差異，醫?；鹬С龅挠绊懸蛩嘏c路徑也存在差異。本文運用fsQCA 方法探究人口老齡化、醫療資源供給、醫療技術水平等7個條件變量對醫?；鹬С鲈鲩L的聯動效應和作用路徑，揭示了影響基金支出增長的核心條件和3 種條件組態。研究結論如下：（1）從總體上看，人口老齡化、經濟發展、醫療技術、醫療資源供給、城鎮化、醫療費用、政府衛生支出均不能單獨構成醫?；鹬С鲈鲩L的必要條件，表明這些因素對醫?；鹬С鲈鲩L是組合模式的協同作用。（2）不同組態下，各個條件變量對醫?；鹬С鲈鲩L的作用存在差異。其中人口老齡化、經濟發展與醫療資源供給的存在發揮著核心作用，三者的變化組合分別在不同條件組態中發揮著關鍵作用。（3）不同省份醫?；鹬С鲈鲩L的影響因素與作用路徑存在差異化，這些差異說明調控基金支出過快增長、促進基金可持續發展應根據各地實際，選擇不同的治理路徑。
4.2 政策建議
基于以上研究結論，為促進醫?；鹬С隹沙掷m發展提出以下政策建議。第一，控制醫?；鹬С鲞^快增長不應只關注某一單獨因素的作用，而應從整體性視角出發，致力于多重條件的聯動匹配，有針對性地制定調控醫?；鹬С鲞^快增長的政策。第二，制定符合各地實際的醫保治理政策?，F實中許多治理政策基于凈效應研究而習慣于全國一刀切，其結果往往是短時有效，長期來看治理效果較差[28]。因此各地應根據自身社會經濟、醫保的發展水平，選擇適合路徑和針對性措施確保醫?；鸬目沙掷m，促進醫保高質量發展。
4.3 貢獻與不足
本文將fsQCA 方法引入到醫?；鹬С鲈鲩L問題分析，不僅是研究方法的豐富，也為重新審視影響醫?；鹬С鲈鲩L各因素之間的復雜互動和聯動效應提供了一種整體的視角。同時，本文基于現有文獻的研究經驗選取7 個具有代表性的條件變量，可能存在其他具有影響的變量未考慮到，下一步可通過替換解釋變量的方式對醫?；鹬С鲈鲩L的原因進行多維度剖析。
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