“健康中国”战略倡导以价值为核心的医疗支付机制促进医患协作、全面提升医疗服务质量。本文关注患者兼具“患者”和“医生助理”双重角色的慢性病管理过程，基于健康价值的内在动态性探讨固定医疗支付、基于服务的医疗支付和基于价值的医疗支付三种机制对自我健康管理决策和医患协作的影响。研究发现：基于价值的医疗支付虽然可以引导医患协作，提升健康价值，但是会抑制患者自我健康管理的努力水平；固定医疗支付无法有效激励医疗服务提供方努力，导致慢性病管理系统效用最低；基于服务的医疗支付能协调医患协作，实现最优的健康价值和系统效用。因此，在消费者既是服务的“支付方”又是服务的“协作方”、且服务价值具有时变特征的情境下，应当慎重实施基于价值的支付机制。

随着社会发展和医疗体制的改革,我国卫生支出费用和就诊入院人数持续增长,医疗卫生机构也在不断增多,医院面临着巨大的发展机遇和挑战。因此,医院内部应注重运营管理的革新以便增强自身实力和市场竞争力。由于手术部是医院非常重要的部门,且直接关系到待手术患者的健康乃至生命安全,因此,医院与患者都极为重视其提供的服务效率与质量。然而现实中,手术室的利用并不是很科学合理,仍有待优化管理。对病人进行手术排程的优化,根据病人的病情为其在最晚手术时间之前进行手术以避免为病人带来生命危险,减少手术室时间不合理的使用,提高手术室的利用率和降低医院成本,这将是本文研究的意义所在。本文主要研究了考虑患者手术持续时间不确定的择期手术排程,并着重考虑实际医生排班约束对手术排程的影响。首先,对我国医院目前所处的内外部环境为其发展带来的机遇与挑战进行了阐述分析,并说明了对医院手术室进行优化管理的重要性。同时,研究了国内外关于手术排程的相关文献后,分析总结了目前此领域研究的热点和空白点,并提出本文研究内容的侧重点和特点。其次,以江苏省某三甲医院为研究对象,对该医院的手术室现状和手术排程数据进行分析,找到该医院现有手术室存在的问题,并以此为依据,建立考虑患者手术持续时间不确定的目标规划模型,拟合分析胸外科手术持续时间规律,作为后续排程的依据,并对数值仿真的结果与实际手工排程结果进行比较分析。然后,将实际医生排班的约束加入到考虑患者手术持续时间不确定的手术排程模型中,并使用遗传算法进行编码求解,对实验参数与结果进行分析,并将数例仿真结果与实际手工排程进行对比分析。最后,将只考虑患者手术持续时间不确定的手术排程方案、同时考虑患者手术持续时间不确定与实际医生排班约束的手术排程方案以及实际手工排程方案的结果进行比较分析,得到考虑患者手术持续时间不确定的手术排程方案比手工排程方案要更加有利于对手术室的使用,而且同时考虑实际医生排班约束,即多种资源约束的手术的排程方案更能提高手术室的利用率和使用时间的均衡性的结论。

在人类社会发展进程中，健康问题始终不容忽视。由此提出一个具有普适性的数字健康平台，不仅可以提供线上线下双线医疗服务，而且汇集了中医、西医、蒙医等多重类别的医学人才和技术，提供多样性的远程医疗服务。本研究应用溢出效应理论对数字健康平台进行建模，分别分析了不考虑溢出效应和考虑溢出效应两种策略下平台的定价决策和预期收益。结果显示溢出效应的大小对平台预期收益的影响较大，并且通常情况下平台考虑溢出效应时的预期收益将高于不考虑溢出效应时的预期收益，但当溢出效应极低时不考虑溢出效应时的预期收益将高于考虑溢出效应时的预期收益。

PurposeThe study aims to address a critical gap in existing healthcare payment schemes and care service pricing by recognizing the influential role of patients' decisions on self-management efforts. These decisions not only impact health outcomes but also shape the demand for care, subsequently influencing care costs. Despite the significance of this interplay, current payment schemes often overlook these dynamics. The research focuses on investigating the implications of a novel behavior-based payment scheme, designed to align incentives and establish a direct connection between patients' decisions and care costs. The primary objective is to comprehensively understand whether and how this innovative payment scheme structure influences key stakeholders, including patients, care providers, insurers and overall social welfare.Design/methodology/approachIn this paper, we propose a game-theoretical model to incorporate the performance of self-management with the demand for healthcare service, compare the patient's effort decision for self-management and provider's price decision for healthcare service under a behavior-based scheme with that under two implemented widely payment schemes, that is, co-payment scheme and co-insurance scheme.FindingsOur findings confirm that the behavior-based scheme incentives patient self-management more than current schemes while reducing their possibility of seeking healthcare service, which indirectly induces the provider to lower the price of the service. The stakeholders' utility under various payment schemes is sensitive to the cost of treatment and the perceived health utility of patients. Especially, patient health awareness is not always benefited provider profit, as it motivates patient self-management while diminishing the demand for care.Originality/valueWe provide a novel framework for characterizing behavior-based payment schemes. Our results confirm the need for modification of the current payment scheme to incentivize patient self-management.

To promote the application and development of healthcare data, China has conducted a pilot project of the National Healthcare Data Center. By treating the pilot project as a quasi-natural experiment and employing a staggered DID model, this paper provides causal evidence that this pilot project for digital health infrastructure has a positive effect on the innovation of pharmaceutical and healthcare companies, which is mainly reflected in an increase in applications and citations for invention patents. The effect can also be correlated with the increase in R&D intensity, R&D efficiency and collaborative R&D. The mechanism analysis shows that from the perspective of resource utilization, digital health infrastructures affect corporate innovation in at least three ways, i.e. alleviating the resource misallocation, increasing the resource slack and using external resources.

The Salop model was used to simulate competition after investment and development in internet hospitals (IHs) were made due to patients’ selection in the medical service market. The optimal investment level and value of IHs were then derived from the total welfare decision. Results of the numerical simulation demonstrated that the investment value of the IH in the online/offline direct-to-patient mode required multi-stage and multi-investment optimization decisions and can be increased by improving patients’ cognition and acceptance. Strategic insight to achieve the balance between cost payments and dynamic value is needed to decide the investment value of the IH, especially in the early stage. From the perspective of welfare, the IH should serve more patients in remote areas. The capability and maturity of creating value on investment (VOI) need to improve with the applications proportionally increasing. Furthermore, investment by a public-private partnership will mean that the IH will start up with less capital, an inclusive strategy, and create higher welfare. © 2023 Southeast University. All rights reserved.

近年来,医疗信息化不断深入,健康医疗大数据领域发展迅猛。健康数据银行作为一类健康医疗大数据经营管理的医疗服务机构,成为国内外学术界和产业界关注的热点。但目前,医学知识拥有者的主动参与性不高,直接影响了健康数据银行专家团队生成医学知识的能力和水平。因此,本文基于委托代理理论,考虑健康数据银行成长期和成熟期不同的经营目标,在医疗服务供应链中研究健康数据银行促进医生和医疗机构提供优质的医学知识和医学知识数据的激励机制,重点研究了如下三部分内容:（1）考虑健康数据银行成长期时,设计短期激励机制,激励医生和医疗机构提供优质的医学知识和医学知识数据以丰富健康数据银行相关数据库。依据健康数据银行与医生和医疗机构间的信息对称情况,分别构建四种情形的激励模型,对比分析各激励模型的最优解,并利用数值算例分析各参数对激励效果的影响。发现:以医学知识和医学知识数据最优以及健康数据银行效用最大化为目标,医生和医疗机构皆与健康数据银行信息对称是最优情形,但两者皆与健康数据银行信息不对称并不一定是最差情形。健康数据银行需依据具体的信息对称情况来调整对参数不同的医生和医疗机构实行的激励机制。（2）考虑健康数据银行成熟期时,设计长期激励机制,激励医生和医疗机构提供对健康数据银行客户需要的医疗服务方案贡献度高的医学知识和医学知识数据满足客户的需求,同样依据健康数据银行与医生和医疗机构信息对称情况,构建四种情形的激励模型,对比分析各激励模型的最优解,利用数值算例分析各参数对激励效果的影响。发现:健康数据银行应积极促进与医生和医疗机构同时实现信息对称,当无法实现时,应根据各项参数选择信息对称情况,并调整激励强度。客户应参与进健康数据银行设置激励机制的过程,以确保健康数据银行方对于最终方案的贡献度,并提高最终方案评价体系的准确性。（3）针对健康数据银行与医生和医疗机构间不同的信息对称情况,通过数值模拟对比分析了各情形长期激励机制和短期激励机制的激励效果。发现:健康数据银行更愿意实行长期激励机制。但医生和医疗机构中只要有一方与健康数据银行信息不对称时,医生和医疗机构不一定会愿意配合长期激励机制。本文的研究成果可以丰富健康数据银行和医疗服务供应链的激励理论,为健康数据银行提供决策支持,具有一定的理论和实践意义。

近年来,我国人口老龄化进程加快,慢性病、亚健康人群数量激增,医疗保险保障体系面临着巨大的压力。作为基本医疗保险的重要补充,商业健康保险将在健康中国战略的实施中发挥越来越重要的作用。我国政府一直以来高度重视商业健康保险的发展,近年来陆续出台了一系列促进商业健康保险行业良好快速发展的政策措施。尽管我国商业健康保险发展迅速,但是与发达国家相比,我国商业健康保险产品同质化严重,创新程度不足,健康产业链融入不够,以预防保健和健康促进为主要目标、融合健康管理服务的商业健康保险产品成为新的市场需求,这对健康保险公司进行创新险种研发和产品设计升级提出了新的要求和挑战,也对政府如何促进商业健康保险和社会福利事业发展带来了新的问题和思考。因此,本文基于行为经济学中的跨期选择理论,对被保险人进行自我健康管理行为的依从性进行了分析和讨论,提出了考虑被保险人依从性的健康保险浮动保费产品设计机制,基于委托代理理论进行面向被保险人的健康保险浮动保费激励机制研究,基于福利经济理论进行面向保险公司的健康保险浮动保费补贴机制研究,主要研究内容包括以下三个方面:（1）从健康行为和健康状态改善结果两个维度提出了基于行为和结果的被保险人依从性衡量量表,以饮食、运动、睡眠和用药等衡量其健康行为,以体重、血压、血糖和总胆固醇等健康数据变化情况衡量其健康状态改善结果,对健康行为和健康状态改善结果赋予不同的权重,得到依从性水平综合评估结果,为后续进行考虑被保险人依从性的健康保险浮动保费激励机制与补贴机制研究提供理论依据与实践基础。（2）研究面向被保险人的健康保险浮动保费激励机制,基于委托代理理论构建保险公司与被保险人之间的委托代理模型,在激励相容约束和参与约束下,以决策主体效用最大化为目标求解被保险人的均衡努力水平与保险公司的均衡激励强度,通过MATLAB数值仿真分析各参数对均衡解的影响。研究发现:被保险人的均衡努力水平受激励强度和依从成本系数影响,保险公司的均衡激励强度受被保险人的风险厌恶程度、依从成本系数及其他外生随机变量的影响。保险公司在进行健康保险产品设计时,应考虑从提高激励强度、降低依从成本两个维度来实现对被保险人的激励。（3）研究面向保险公司的健康保险浮动保费补贴机制,基于福利经济理论对引入政府补贴前后保险公司经营固定保费与浮动保费两类不同保险产品的均衡市场份额、市场价格、经营利润和社会总福利变化情况进行对比分析,通过MATLAB数值仿真分析被保险人健康意识与政府补贴系数对各均衡解的影响。研究发现:通过加强对被保险人健康意识的培养,能够有效增加浮动保费保险的市场份额,同时促进两类保险产品均衡市场价格的提高,实现保险公司经营利润和社会总福利的增加。通过引入政府补贴,能够有效增加浮动保费保险的市场份额和经营利润,同时降低两类保险产品的均衡市场价格,促进被保险人购买健康保险后消费者剩余的增加,从而实现社会总福利的增加,最终实现被保险人依从性和健康水平的提升。本文的研究结论为商业健康保险产品供给侧改革问题提供了新的研究思路,为被保险人购买适合自己的健康保险险种提供选择参考,为健康保险公司进行创新险种研发提供决策支持,为政府社会福利事业补贴政策的制定提供指导建议,具有一定的理论意义与现实意义。

一直以来,我国存在着三级医院人满为患,而社区医院医疗资源闲置的情况。即使为了简单或基础医疗服务,我国很多患者也倾向于去三级医院就诊,以获得优质的医疗服务。这种情况导致了严重的社会问题,医疗资源的不平衡使医疗服务的效率大打折扣。因此政府着手开展医疗联合体建设,促使优质医疗资源纵向下沉,解决大医院看病难等问题,推动形成基层首诊、双向转诊的分级诊疗模式,实现患者合理分流。医联体的建设至今颇有成效,但是在实施层面上依然存在的阻碍和挑战,特别是松散型医联体,主要问题在于收益分配机制不清晰和基层医疗服务能力较低。基于此,本文以三级医院和社区医院组成的两级医疗服务系统为研究对象,刻画医联体内医院之间双向转诊的流程,基于报童模型建立双向转诊的数学模型,并根据卫健委公布的医疗数据,对函数进行数值仿真分析。首先对紧密型医联体即集中式决策下的情形进行分析,寻求系统最优下转率。研究结果表明:（1）紧密型医联体内,当三级医院的初诊患者数量确定时,存在最优下转率使得系统期望收益最大化;当三级医院的初诊患者数量不确定时,只有当下转率满足一定条件时系统期望收益函数才存在最大值。（2）紧密型医联体内,无论三级医院的患者数量是否确定,社区医院的轻度患者比例和三级医院的轻度患者比例减小时,重度患者数量增加,系统的期望收益增加。随后,对松散型医联体即分散式决策下的情形进行分析。引入转诊报酬方案,探究其是否可以实现松散型医联体内部医疗服务系统的协调。研究结果表明:（1）松散型医联体内,转诊报酬方案无法实现两级医疗服务系统的协调,但是转诊报酬可以增加三级医院和系统的期望收益,同时提高三级医院下转率。虽然存在最优的转诊报酬方案使得社区医院的收益最大化,实现三级医院、社区医院和松散型医联体的三赢,但是该社区医院最优转诊报酬的数值很小。（2）三级医院的可用资源数量越多,三级医院的最优收益越大;但反直觉地,三级医院的可用资源数量越少,医联体的最优收益越大。原因在于,三级医院的可用资源数量多时,其最优下转率相对较小则资源闲置成本较小,所以此时三级医院的最优收益相对较高;三级医院的可用资源数量少时,系统的最优下转率相对较大,同样导致资源闲置成本较小,所以此时医疗服务系统的最优收益相对较高。这解释了实际中松散型医联体内的三级医院不愿过多下转患者的情况,下转患者数量过多将导致资源闲置成本升高而降低三级医院的期望收益。

随着“互联网+”在国内的蓬勃发展,健康产业也借势燎原。近些年“大健康产业”更是由原先的预防、治疗转向自我健康管理,而健康管理有效运转便是基于一个由医院、科研院所、医生、健康服务机构、用户等多组织协同构建而成的供应链。而这些组织扮演的角色包括:医学知识（健康管理知识）提供者、知识的加工者（提供增值服务）、知识的接收者等。本文所探讨的健康数据银行就是一类健康管理知识的加工者,通过大数据分析进一步整合资源、挖掘价值,甚至产出衍生品为客户提供增值服务。本文基于健康数据银行（一类提供增值服务的数据加工者）研究三方面内容:1)在医疗服务供应链和健康数据银行相关理论基础上,建立由医学知识提供者提供医学知识、健康数据银行通过大数据分析产出大数据衍生品提供给数据使用者的医疗服务供应链。同时考虑医疗健康数据衍生品的无形性和数据使用者的异质性,运用知识生产函数刻画作为信息产品的医疗健康数据衍生品的产出,作为基于健康数据银行的医疗服务供应链协调模型的基础。2)针对单个医学知识提供者参与的情形,结合供应链收益共享协调原理和知识生产函数的要素贡献度,建立基于贡献度的医疗服务供应链收益共享协调模型,以期实现对医学知识提供者提供知识的质量控制,并对医学知识提供者的质量努力、健康数据银行的定价决策的影响因素进行分析。3)针对两个医学知识提供者参与的情形,根据大数据衍生品间互补性和替代性的相对大小以及市场占有率的不同,分情况研究了基于贡献度的医疗服务供应链双链收益共享协调模型,以期实现在有多医学知识提供者参与时对其提供医学知识的质量控制,并对医学知识提供者质量努力的影响因素,价格、质量努力水平竞争强度对各收益的影响因素等进行分析。本文的研究成果丰富了健康数据银行和医疗服务供应链相关定量研究体系,拓展了知识生产函数的应用范围,为医疗服务供应链协调提供了一种有效的决策途径和依据,同时也为健康数据银行和医疗服务供应链相关领域引入了新的研究方向。