詹长春，孙婷，华晓玲
(江苏大学管理学院，江苏 镇江 212013)
社会医疗保险欺诈骗保行为(以下简称“医保欺诈行为”)是医保领域中道德风险最突出的表现形式，众多国家深受其害。据朴茨茅斯大学反欺诈研究中心测算，世界各国因欺诈导致的基金损失占医疗保险基金总支出的比例高达4.57%[1]。据《中国医疗保障基金监督管理发展报告(2021)》显示，我国2020年追回欺诈骗保资金223.11亿元。2020年2月中共中央、国务院出台《关于深化医疗保障制度改革的意见》中提出，要“健全严密有力的基金监管机制，实施跨部门协同监管”，表明协同监管的理念正式从国家层面引入到医保监管领域。近年来，在社会执行层面，医保欺诈行为协同监管的效果究竟如何，值得深入研究。
在协同治理的视角下，本研究构建以政府职能机构为主导，以非政府组织和社会公众参与为辅助的多元监管主体，采取智能监控、人工核查等一系列措施对监管客体(定点医疗机构、定点药店、参保人员)在各环节发生的欺诈骗保行为进行的协作监管。医保欺诈行为监管效果是指医保监管主体在对医保欺诈行为监管过程中所产生的结果，具体可从政治效果、经济效果、法律效果、社会效果和协同效果五个维度去考量(如图1)。
2.1 指标体系构建的依据
根据图1的概念框架，医保欺诈行为监管效果可从政治、经济、法律、社会、协同五大维度来展现。其中，政治效果主要指医保监管对人民健康生活、对党执政环境、对国家协调发展所带来的效果；
经济效果主要由追回医保基金和可持续性体现；
法律效果则指针对医保监管的法律法规健全程度以及公众对医保欺诈相关法律法规知晓程度的变化；
社会效果是指医保欺诈行为监管对社会公众产生的影响；
协同效果则指多元主体共同进行医保欺诈行为监管时的联动情况，这五部分共同体现医保欺诈行为监管效果，实现在不同维度的协同并进。同时，依据相关文献与政策文件[2-16]，结合专家意见将医保欺诈行为监管效果评价指标体系最终确定为 5个一级指标、18个二级指标(详见表1)。
图1 协同治理视角下医保欺诈行为监管效果概念架构
2.2 指标体系权重的确定
2.2.1 方法选择
目前确定指标体系权重的方法较多，每种方法各有利弊[17]。本文拟选择灰色关联综合评价法来确定指标体系的权重。灰色关联综合评价法结合了定性分析与定量分析，通过灰色关联度分析方法计算出五个维度各自的权重，继而对标准化数据加权求和获得综合评分，能有效的解决评价指标难以量化与统计的问题，减少主观因素的干扰又不失客观性，而且对样本无严格限制，也不需要有典型的分布规律，对样本利用较充分。
2.2.2 权重确定的过程及结果
(1)数据标准化处理
对于定量指标，采用极差法进行数据标准化，具体公式如下：
对于正向型指标：
(1)
对于逆向型指标：
(2)
(在(1)、(2)式中，Xij是指标原始数据，max(Xj)是第j个指标数据的最大值，min(Xj)是第j个指标数据的最小值，Yij是标准化数据值。对定性指标的数据予以赋值，在正向性定性指标中，数据“是”赋值为1，数据“否”赋值为0；
在逆向性定性指标中，数据“是”赋值为0，数据“否”赋值为1。)
(2)定义参考序列和比较序列
以各指标数据的标准化值为比较序列Yij，以各个指标标准化数据的最优值(即最大值)为参考序列Yi0。
(3)计算参考数列和比较数列的绝对差值
设Δij是参考数列Yi0和比较数列Yij的绝对差值，计算公式为：
ij=|Yi0-Yij|
(3)
(4)求取灰色关联系数
灰色关联系数计算公式如下：
(4)
(在(4)中，Dmin和Dmax分别表示所有绝对差值Dij中的最小值和最大值，ρ为分辨系数，0<ρ<1，一般取ρ=0.5。求得Dmin=0，Dmax=1，再求得灰色关联系数。)
(5)求取灰色关联度
用算术平均法对灰色关联度进行计算，公式如下：
(5)
(6)求取指标权重
对灰色关联度数据进行归一化处理，得到指标权重：
(6)
(在(6)式中，Wj表示指标权重，各项指标权重最终计算结果具体见表1。)
3.1 样本地选择
考虑到不同地区社会经济发展的差异性，本文选取苏南F市、苏中G市、苏北H市作为样本地区，于2020年和2021年多次进行实地调研，收集到各地医保欺诈监管相关数据，利用前文构建的指标体系，对样本地区2020年医保欺诈行为监管效果进行实证评价。
3.2 计算综合评分
以苏南F市为例，对所收集的原始数据进行标准化处理后，利用(7)式：
Sij=100×WjYij
(7)
(在(7)式中，Sij表示综合评分，Wj表示指标权重，Yij表示标准化数据值，依据公式即可计算出F市2020年各项二级指标的具体得分(详见表1))。
表1 医保欺诈行为监管效果评价指标构建依据、权重及F市得分情况
将表1中各项二级指标的具体得分求和，即可计算出F市2020年医保欺诈行为监管效果综合评分。根据同样方法，可计算出另外两个样本地区的效果综合评分(详见表2)。
表2 样本地区2020年医保欺诈行为监管效果综合评分
3.3 结果分析
3.3.1 医保欺诈行为监管取得的成效
(1)取得了良好的政治效果
政治效果在一级指标中所占权重较大，排名第二位，三个样本地区得分较高，均为26.3分，表明医保欺诈行为监管取得了良好的政治效果。正如习近平总书记所说，医保欺诈行为监管作为从严治党的重要内容之一达到了促进国家和社会可持续稳定发展，保障人民根本利益的预期目标。
(2)协同治理理念初步形成
协同效果在五个维度中所占权重最大，得分显示三个样本地区的协同效果都取得了较好的结果。其中F市得分为24.71分，得分最高，与之相比，G市和H市得分略低但仍处于较高水平，这表明通过公众举报、引入第三方力量和社会监督员等协同监管的方式，对追回医保欺诈资金、减少医保欺诈行为发挥出一定的作用，也反映出协同治理理念在医保欺诈行为监管中初步形成。
(3)已取得了一定的经济效果
经济效果在五个维度中所占权重最小，但该维度下的两个二级指标(B11、B12)均在医保欺诈行为监管中占据着重要地位。从经济效果的总体得分来看，除H市得分较低(1.62)外，其余两个样本地区得分分别为6.81分和4.25分，在该指标的权重下处于较高水平，表明F市和G市已取得了较好的经济效果。
3.3.2 医保欺诈行为监管存在的不足
(1)监管效果参差不齐
通过上述实证评价发现，样本地区中F市综合评分最高，为89.11分，处于较高的水平；
G市与H市综合评分较低，分别为78.11分和76.09分，相较于F市仍有较大提升空间；
从均值来看，样本地区平均综合评分为81.1分，而G市与H市均低于平均值，表明苏南、苏中、苏北三个地区医保欺诈行为监管效果还存在一定差异。
(2)社会效果未达到理想目标
社会效果在一级指标中较为重要，所占权重为第三位，在指标体系中，具体用监管客体的满意度和失信扣分数量来衡量。根据上述实证评价结果，G市满意度最高、得分为76.13分，H市满意度最低、得分为68.90分，F市满意度为72.43分，总体来看，三个样本地区满意度均处于中等水平。另外，从失信扣分数量来看，该项指标得分除F市得分(4.27)处于中等水平外，其余两个样本地区得分均低于3分，未能达到理想目标。
(3)公众参与举报积极性不高
尽管当前协同治理理念已初步形成，样本地区协同效果总体较好，证实了社会力量参与医保监管中发挥出一定的作用，但其中的公众举报效果并不十分理想。从二级指标“E11公众举报欺诈案件数量”来看，一年之中，公众举报欺诈案件数量最多的为27例(F市)，最少的只有4例(G市)，另外H市为8例，反映出样本地区公众参与举报的积极性并不高。
(4)欺诈相关法律法规知晓率较低
通过问卷调查数据显示，在“C13医保欺诈行为相关法律法规知晓率”指标下，G市191份有效问卷中监管客体的知晓率为73.82%，H市182份有效问卷中监管客体的知晓率为58.79%，F市185份有效问卷中监管客体的知晓率为68.11%，总体来看，除了G市知晓度处于中等水平外，其他两市知晓度都相对较低。
4.1 建立健全医疗保障社会信用管理体系
建立健全医疗保障社会信用管理体系，可从根源上解决监管效果参差不齐以及社会效果未能达到理想目标的不足，具体措施如下：一是，建立医疗保障信用等级评定制度。定期对定点医疗机构、定点药店、参保人员进行信用等级考核评定；
二是，推行守信联合激励与失信联合惩戒制度。根据信用等级评定结果，医保管理机构、定点医院机构、定点药店、乃至社会征信机构，对于守信良好的人员予以联合奖励，对于失信人员实行联合惩戒，结果互相认同。
4.2 提升社会公众参与协同治理的意愿
一是，加大宣传力度，让公众充分意识到参与医保欺诈行为协同治理就是在保护自己的救命钱，激发公众积极参与协同治理的心理共鸣；
二是，完善医保欺诈公众举报奖励政策, 适当放宽举报奖励条件，建议凡是经过调查能够提供真实有效线索的举报案件，都应予以奖励；
三是，拓宽公众参与渠道，畅通举报途径，便利公众举报，同时，注重举报人的信息保护，让公众放心地参与举报。
4.3 加强医保欺诈法律法规宣教
鉴于当前样本地区存在医保欺诈相关法律法规知晓率较低的问题，通过加强宣教可以改善这一不足：一是，优化宣教内容。注重正面法律宣传和反面案例教育相结合，选取通俗易懂的典型案例作为宣教内容，提升公众对医保欺诈相关法律法规知识的接受度；
二是，丰富宣教方式，针对不同群体精准普及。对于医师、药师和年轻的参保人员等，以开展专题培训为主、互联网等新媒体宣教为辅；
对于老年人群，以社区为单位，发动基层工作人员，一对一上门宣教。