公平

为什么这对卫生经济学很重要

每一个医疗系统都在花费公共或共同筹集的资金,而这笔资金的每一次分配都会使一些人比另一些人过得更好。效率追问如何从预算中获得最多的健康;公平追问这些健康是如何分享的、由谁买单,以及这种分配是否正当。一个系统可能高效却极不公平——将收益集中于本已最健康、最富裕的人身上——而大多数社会将此视为一种失败,而非成功。因为健康关乎生存、尊严与机会,健康领域的公平承载着大多数其他市场中的公平所不具备的道德与政治分量。

利害关系是具体的。在许多国家,自付费用每年将数百万家庭推入贫困,而最贫穷的人往往在最需要的时候获得的照护最少。法定职责常常使公平成为一项法律义务,而非一种偏好:许多卫生当局依法有义务缩小不平等,一项加剧不平等的决定可能会遭到质疑。处理不好公平问题还会侵蚀公众信任,而这正是任何共同筹资系统真正的通货——人们之所以缴费,是因为他们相信这个系统会公平地对待自己。

对管理者而言,公平不是商业方案上一项可有可无的附加项。它决定了你会将哪些选项列入候选名单、如何衡量成功,以及当有人合理地质问为什么自己的社区排在最后时,你该如何为决定辩护。本主题为你提供概念、测量工具和诚实的权衡取舍,使你能够用证据而非良好意愿来回答这个问题。

核心概念

健康公平是指在健康及医疗服务可及性上不存在不公正且可避免的差异。"不公正"这个词承载了大量含义:并非每一种差异都是不公平的。20岁与80岁之间的健康差异是生物学事实;而两个40岁的人之间因收入、族裔或所在地区而产生的差异,通常被判定为不公平,因为它是可以避免的,源于社会安排而非自由选择。因此,公平是一种规范性判断,明确陈述你的判断是严谨性的第一步。

一个基础性的区分是横向公平与纵向公平。横向公平意味着平等地对待平等者——需求相同的人应获得相同的照护,支付能力相同的人应缴纳相同的费用。纵向公平意味着适当地不平等地对待不平等者——需求更大的人应获得更多照护,支付能力更强的人应缴纳更多费用。大多数争议都可归结为两个问题:什么算作"相同"(需求?收入?风险?),以及多大程度的不平等对待是正当的。

公平适用于系统中的三个环节,而它们可能朝相反方向变化。筹资公平关乎谁来买单:如果富人所贡献的收入占比高于穷人,这一筹资系统就是累进的;如果穷人按比例支付更多,则是累退的——当医疗由自付费用或统一保费筹资时,通常就是这种情形。服务提供公平关乎谁获得照护:通行标准是"相同需求获得相同的可及性或利用率",而不论收入、地域或群体。结果公平关乎健康本身的分配结果——贫富之间、地区之间、社会群体之间的健康不平等。一个国家可能拥有累进的筹资系统,却仍然表现出巨大的结果不平等,因为健康在很大程度上是由健康的社会决定因素——收入、住房、教育、工作、环境——所塑造的,而不仅仅是医疗服务。

两条经验规律奠定了这一领域的基础。由朱利安·图多·哈特提出的逆向照护法则指出,优质医疗服务的可获得性往往与所服务人群的需求呈反比——最需要的人往往获得最少。针对英国公务员的白厅研究显示,社会地位与死亡率之间存在一种渐变关系:不仅仅是最贫穷者与其余人之间的差异,而是一条平滑的社会梯度,在这条梯度上每下降一级,健康状况就会随之恶化。这条梯度之所以重要,是因为它意味着不平等并非仅仅是底层的问题。

每一项公平选择的背后都隐含着一种分配正义理论。平等主义观点寻求使健康或可及性趋于平等;最大化最小值(罗尔斯式)观点优先考虑最弱势者;功利主义观点在不考虑分配的情况下最大化总体健康;而基于需求的观点则按获益能力或严重程度进行分配。这些观点是相互竞争的,而非互补的——当它们发生冲突时,你无法同时最大化总体健康并优先照顾最弱势者。与阿马蒂亚·森相关联的能力方法,将公平重新定义为人们能够成为什么样的人、能够做什么,而不仅仅是健康状态本身,这一方法在主题3.5《能力》中展开论述。

有必要精确地为这些理论命名,因为每一种理论都赋予不同的公平权重,并且每一种都能理直气壮地自称"公平"。功利主义平等地计算每一单位的健康收益并使总量最大化——这正是未加权的质量调整生命年(QALY)所做的事情,这使得标准的成本效果分析在不知不觉中带有功利主义色彩,而非价值中立。优先主义保留了追求更多健康这一目标,但对弱势者的获益赋予额外的道德权重,因此同样一个QALY,若归于更病重或更贫穷的人,其价值就更高;一个正式的公平权重,正是将优先主义转化为一个数字。严格的平等主义看重健康本身的平等,极端情况下甚至可能倾向于"拉低"以求均等。最大化最小值即罗尔斯式观点专注于最弱势者的处境,而诺曼·丹尼尔斯的"公正健康"理论将约翰·罗尔斯的公平机会平等原则延伸到了医疗领域——将获得照护的权利,建立在疾病所剥夺的人生机会之上,而非健康本身之上。

在实践中还有另外两种立场值得关注。够用主义认为,正义所要求的不是平等,而是每个人都达到"足够"的门槛——足够的健康,或足够的可及性——此后剩余的不平等就不那么紧迫了;它支撑的是福利清单和最低标准,而非为缩小差距本身而缩小差距。艾伦·威廉姆斯的"公平局数"论证认为,每个人都有权在一生中获得正常的健康时长,因此一个面临早逝的年轻人比一个已经度过其"局数"的老年人拥有更强的主张——这种观点可以为按年龄对健康收益加权提供正当理由,并且与那种资助每英镑能带来最多QALY者的功利主义直觉相抵触。实践中的教训是:"公平"并非单一之物,这些是相互竞争的理论,它们对同一项分配给出了不同的、都能自圆其说的答案,而一个公平权重的正当性,取决于它所默默编码的正义理论本身。

测量赋予这些理念以实效。占主导地位的工具是集中曲线与集中指数,由亚当·瓦格斯塔夫和艾迪·范·多斯莱尔为健康领域所开发。集中曲线沿横轴按从最贫穷到最富裕对人口进行排序,并在纵轴上绘制健康、疾病或医疗服务使用的累积份额;如果曲线位于对角线上方,说明该变量集中于穷人之中;若位于下方,则集中于富人之中。集中指数将这条曲线概括为一个介于−1与+1之间的单一数字,其中零表示不存在与收入相关的不平等——这在概念上与用于收入不平等的基尼系数和洛伦兹曲线同属一类工具。由于病情较重的群体理应使用更多医疗服务,分析人员会应用需求标准化,以剔除因需求而产生的、正当的差异,从而得到一个横向不公平指数,专门分离出其中不公平的部分。在筹资方面,卡克瓦尼指数将累进性衡量为支付分布与收入分布之间的差距。这些方法让你不仅能说"这看起来不公平",还能说"在考虑了需求之后,医疗服务偏向富人达到了这个程度"。

最后,公平几乎总是要与效率进行权衡。触达最后一个孤立的家庭,或为成本效果最差的最病重人群提供治疗,通常每单位健康的成本会高于将资源集中在效果最显著之处。点明这种权衡取舍,而不是假装它不存在,才是诚实分析的标志——这也与系统如何配给(见主题3.3《配给》)以及如何评价(见主题2.1《经济评价》)直接相关。

最佳实践

1. 在测量任何东西之前,先陈述你对公平的定义。 公平是一种规范性选择,不同的定义指向不同的决策——使结果均等化、优先照顾最弱势者、最大化总体健康,这些都可以被称为"公平"。写下你所采用的是哪一种理念,你在保护谁的公平(收入群体、地域、族裔、年龄),以及沿着哪个维度(筹资、服务提供还是结果)。一个未言明的定义并非中立;它是一种无人能够质疑的隐藏判断。

2. 将筹资、服务提供与结果分开,并分别加以测量。 公平的这三个面向各自独立变化:一个累进的税收筹资系统仍可能在服务提供上不平等,而平等的服务提供仍可能留下巨大的结果差距,因为健康大多是在诊室之外形成的。在选择干预手段之前,先厘清你要解决的究竟是哪一个,因为对应的工具各不相同——针对谁买单的筹资改革,针对谁获得照护的服务重新设计,以及针对结果的跨部门社会决定因素行动。把它们混为一谈,只会把精力浪费在错误的工具上。

3. 针对每一项决定,有意识地选择横向还是纵向公平。 问一问目标是同案同判(横向——相同需求,相同照护),还是有意向更大需求倾斜(纵向——为更病重或更贫穷的人提供更多)。筛查项目和等待时间标准通常是横向公平问题;有针对性的外展、补贴以及对贫困地区的优先照顾则是纵向公平问题。混淆二者会产生不连贯的政策,例如一项名义上"普惠"的服务,实际上却悄悄偏向那些最容易获取它的人。

4. 用需求标准化的方法而非原始差距来衡量不公平。 富人与穷人在利用率上的原始差异,如果穷人病情更重,可能完全是恰当的,因此应使用经过需求标准化的集中指数来分离出不公平的成分。将横向不公平指数与粗略数字并列呈现,使决策者能看清有多少差距是需求所致,又有多少不是。稳健的测量将对话从轶事推向证据,并使进展可以被追踪。

5. 追踪财务保护,而不仅仅是健康收益。 一个系统可能在提升平均健康水平的同时,使患病家庭陷入破产,因此应监测自付支出、灾难性卫生支出以及因医疗费用而致贫的情况。财务风险保护是全民健康覆盖的核心目标,也是有别于健康本身的一项独立公平结果。使用卡克瓦尼指数或等效工具来检验你的筹资方式究竟是累进的,还是悄悄地将成本转嫁给了穷人。

6. 让公平与效率之间的权衡变得明确并可量化。 触达最弱势者通常意味着每单位健康的成本更高,因此应用数字陈述这种权衡,而不是将其掩盖:为了缩小某个差距,你愿意放弃多少健康,又是为了谁?分布性成本效果分析和明确的公平权重等技术,让你能够对这种权衡进行建模,而不是靠断言来解决。这样,决策者就能公开地承担起这项价值判断,而这本就是它应处的位置。

7. 使用公平权重或分布性分析,而不是一句脚注。 标准的成本效果分析隐含地对每个人的健康收益赋予相同权重,这本身就是一种分配选择——而且往往并非你的组织真正认同的那一种。分布性成本效果分析展示了各选项如何同时改变总体健康及其分布,因此一个效率略低但能减少不平等的选项,可以在充分知情的情况下被选中。如果你无法量化权重,至少要将分布性后果与效率结果并列呈现,而不是把公平降格为结尾处的一段文字。

8. 针对逆向照护法则进行设计上的应对,因为默认的系统会不断复制它。 若放任不管,服务往往会最先触及那些善于表达、行动便利、人脉广泛的人,于是纸面上的平等提供,在实践中就变成了不平等的使用。通过有针对性的外展、翻译材料、交通支持,以及将服务能力布局在贫困程度最高之处,建立起"按比例的普惠"——即一种普惠性服务,其强度按需求而调整。应当假定,一项对最难触及者不做任何特别安排的服务,只会扩大它本应缩小的差距。

9. 对每一项总括指标进行细分。 一个不断改善的平均值可能掩盖一个不断扩大的差距,因此在宣布成功之前,应按收入、地域、族裔、残障状况及其他相关维度,对可及性、质量和结果进行细分。坚持要求仪表盘展示分布和梯度,而不仅仅是均值,并将缩小不平等的目标与绩效目标并列设定。未被细分的东西无法被治理,而公平会在总体数字中悄然消失。

10. 针对社会决定因素采取行动,并与医疗服务之外的部门建立伙伴关系。 由于健康梯度的大部分是由收入、住房、教育和工作所造成的,杠杆效应最大的公平行动往往超出了医疗服务的直接控制范围。运用你的经济学证据,为跨部门投资立论,并为其他部门行动所带来的健康回报赋值。将医疗服务视为实现结果公平的必要而非充分条件,并建立起使上游行动成为可能的伙伴关系与共同问责机制。

11. 警惕新技术和改革带来的公平损害。 市场化改革、数字渠道和算法工具都可能扩大差距——竞争可能偏爱更易治疗的患者,数字优先的可及方式可能将没有网络连接或缺乏信心的人排除在外,而存在偏差的模型可能对数据中代表性不足的群体服务不足(见主题5.3《人工智能卫生经济学》)。应在推行之前而非之后进行公平影响评估,并在推行过程中按群体监测使用情况。创新并非公平中性的;除非你主动加以分配,否则应假定它会使收益趋于集中。

12. 围绕实质性选择建立程序公正。 由于理性之人对何为公平存在分歧,一项公平决定的合法性部分取决于它是如何做出的——透明的标准、相关的理由、申诉的机会,以及对修正持开放态度。这种程序性纪律在主题3.3《配给》中有详尽阐述,而正是在实质性答案存在争议之时,它才最为重要。一个经得起辩护的流程,能将一项不可避免的价值判断转化为一项即便公众不喜欢也能接受的决定。

需要与团队讨论的问题

1. 我们实际上是在为哪一种公平理念进行优化,我们能公开为之辩护吗? 团队常常以为彼此对公平的定义达成了共识,直到一个棘手案例揭示出并非如此——有人想最大化总体健康,有人想保护最弱势者,还有人想不论获益大小都实现可及性均等。通过用你的真实决策去检验每一种理念来揭示这一点:即便照护最病重者的成本效果最差,优先照顾他们对你的系统而言是一项特性,还是一个缺陷?说明你在保护谁的公平(哪些收入群体、地区或社区),以及沿着哪个维度——筹资、服务提供还是结果。一个诚实的答案会明确立场,接受该立场所付出的代价,并能够毫不尴尬地向受其影响的人们坦率说明。要警惕那些声称同时服务于每一种理念的答案;那通常意味着其实一种也没有真正选定。

2. 为了缩小某个特定差距,我们愿意做出多大的效率牺牲,又由谁来决定? 公平与效率在边际上确实存在冲突,因此拒绝说明二者之间的兑换比率,本身就是一种默认决定——通常有利于标准分析已经在奖励的那一方。以一个具体案例来推演:如果触达一个偏远或贫困人群的成本,比服务一个更容易触及的群体每单位健康高出数倍,这值得吗?上限是多少倍?区分技术问题(每个选项各花费多少、带来什么、惠及谁)与价值问题(为了更公平,我们愿意付出多少),并明确你的团队实际争论的是哪一个。一个诚实的答案会设定一个明确的、可复核的取舍意愿,将设定这一意愿的权力交给具有合法地位的决策者而非分析人员,并随着证据变化而重新审视它。

3. 我们目前的服务在哪些地方可能正悄悄地复制逆向照护法则,我们又该如何得知? 最常见的公平失败,往往不是一项歧视性政策,而是一项中立政策,让处境较好的群体率先受益,在每一项总体平均数字都在改善的同时扩大了差距。审视你自己的数据:在考虑了需求之后,使用率、等待时间和结果是否因贫困程度、族裔、残障状况或地域而有所不同?追问一项"普惠"服务在多大程度上依赖于本身分布不均的资源——时间、交通、数字接入、健康素养。一个诚实的答案至少会指出团队怀疑自己在哪一个方面辜负了最难触及的人群,承认哪些地方的数据过于笼统而无法说明问题,并承诺进行细分监测,而不是等到投诉出现才揭示差距。

4. 公平的哪一个面向——筹资、服务提供还是结果——是我们真正要解决的,我们的杠杆是否与之匹配? 团队常常在问题实际上出在谁买单的时候,却动用服务重新设计这一杠杆,或是在梯度的大部分是在上游形成的情况下,承诺用临床照护来弥合结果差距。厘清这项决定触及三个面向中的哪一个:损害是穷人贡献了更大比例的收入(筹资),是相同需求未获得相同照护(服务提供),还是健康本身分配不均(结果)?每一个面向都有其自身的工具——针对筹资的累进筹资与风险保护,针对服务提供的服务重新设计与外展,针对结果的跨部门行动——用错工具只会浪费精力,而差距依旧存在。诚实地审视你已经偏爱的那个杠杆,是因为它契合所诊断出的面向,还是仅仅因为它是你能够掌控的那一个。一个诚实的答案会明确说明所涉及的面向,为其匹配相应的工具,并指出真正的驱动因素何时超出你的职权范围、需要合作伙伴。

5. 我们是将财务风险保护作为一项独立的公平结果来追踪,还是仅仅计算所获得的健康? 一个项目可能在提升平均健康水平的同时,让患病家庭因自付费用而陷入困境,而单纯的健康收益指标永远无法揭示这一点。问一问你是否在监测临床结果的同时,也监测灾难性和致贫性卫生支出,以及你筹集或回收资金的方式是累进的,还是在悄悄地将成本转嫁给最贫穷者。区分从服务中受益的人和承担其成本的人——他们并不总是同一群人,而公平正存在于二者之间的落差之中。一个诚实的答案会将免受财务损害视为一项独立的目标,指明能够体现它的具体指标,并核查筹资机制的累进性,而不是想当然地认为"使用时免费"就已解决了这个问题。

6. 在推出一项新的数字渠道、模型或改革之前,我们是否评估过它会让谁掉队? 创新并非公平中性的:数字优先的可及方式可能将没有网络连接或缺乏信心的人排除在外,竞争可能奖励那些回避较难患者的服务提供者,而基于非代表性数据训练的模型可能对数据中最缺乏代表的群体服务不足。问一问公平影响评估是在推出之前进行,还是在之后;在推行过程中,使用情况和结果是否按群体加以监测,而不仅仅是在最后看总体数字。审视这项创新对其使用者——他们的设备、语言、素养和信任程度——所做的隐含假设,以及谁会不符合这些假设。一个诚实的答案会假定,除非刻意加以分配,否则这一变化会使收益集中于处境较好者,从第一天起就建立起细分监测,并愿意放慢或重新设计一项会扩大差距的推行方案(见主题5.3《人工智能卫生经济学》)。

实践中的卫生经济学案例

特伦加是东南亚一个虚构的中低收入国家,其卫生部正在扩大国家卫生计划,必须决定如何使用一笔针对慢性病的有限新拨款。两个方案相互竞争。方案A将糖尿病筛查与管理诊所设在交通便利的省会城市,那里的使用率将会很高,每检出一例病例的成本较低。方案B资助社区卫生工作者在农村和非正规聚居区提供同样的服务包,那里患病率更高,但道路、人员配备和就诊率都较差,因此每检出一例病例的成本大约是前者的三倍。

一项常规的成本效果分析会更青睐方案A:它在单位支出下能检出并管理更多病例,其增量成本效果比也稳稳低于该国的阈值。团队本可就此止步,但卫生部负有依法缩小健康不平等的义务,因此分析人员改为进行分布性分析。他们按贫困指数对各地区排序,估算了当前糖尿病照护的集中指数,发现它明显偏向富人:经过需求标准化后,最富裕地区相对于其需求所获得的照护,已远多于最贫穷地区。他们指出,方案A会将集中指数进一步推向富人一侧,因为它在使用最容易的地方增加了服务能力——这正是逆向照护法则的一个教科书式例证。方案B则会推动指数走向均等。

为了使这种权衡明确而非流于口头,团队采用了分布性成本效果分析。他们并列呈现两个数字:所获得的总体健康(方案A更高)以及最富裕与最贫穷地区之间健康差距的变化(只有方案B能改善)。随后,他们要求决策者明确一个公平权重——为了将一单位收益从富裕地区转移到贫困地区,可以接受放弃多少额外的健康。卫生部既顾及其法定义务,也考虑到一项明显偏袒首都的方案所带来的政治代价,因此设定了一个权重,使得这个能改善分布状况的方案,尽管原始效率较低,却仍具有竞争力。

筹资方面的考量强化了这一选择。由于农村服务包在使用时免费,并由累进的一般税收提供资金,它增强了那些最容易遭受灾难性自付支出的家庭的财务风险保护——这是每病例成本这一指标从未捕捉到的第二重公平收益。卫生部选择了一种向方案B倾斜的混合推行方案,设定了在五年内缩小集中指数的细分目标,并承诺每年公布这一梯度数据。就狭义而言,这一决定效率较低,分析人员对此直言不讳;而使其经得起辩护的,是这种牺牲经过了测量、这项价值判断由负责任的官员公开承担,并且整个过程是透明的。

四种部门视角

初创企业

一家试点远程糖尿病监测应用的数字医疗初创企业,将公平既视为一种风险,也视为一种差异化优势。它自然而然的早期用户往往更年轻、更富裕、对数字技术更有信心,若不加纠正,它将扩大支付方所关心的那道差距——而支付方在采购之前越来越多地要求提供公平方面的证据。一位有纪律的创始人会从第一次试点起就按贫困程度对使用情况进行细分,设计低带宽和辅助接入路径,并将触达服务不足群体视为一项产品需求,而非日后再添加的功能。在样本量较小时,正式的集中指数尚为时过早,但细分的使用情况与结果追踪却并非如此,而且早早建立起来的成本很低。

小型企业

一家老牌全科诊所合伙企业、单点诊所或养老院,服务着一个它已然熟悉的既定本地人群,其公平任务在于留意名单上有谁正悄悄地被遗漏。虽然没有大型企业那样的数据分析能力,它仍掌握着原始素材——自己的登记记录——能够标记出哪些患者错过预约、拒绝筛查或从未就诊,再按贫困程度、年龄或语言对简单的使用率数字进行细分。它可用的杠杆是实际且触手可及的:灵活的预约时间、上门访视、翻译过的提醒信息,以及与社会支持机构的温情转介,这些都能提升那些默认服务最后才触及的人群的使用率。其常态化的约束是能力而非跑道,因此诚实的问题在于,应把稀缺的临床时间花在哪里才能带来最大的公平收益,而不是如何扩张。由于它扎根并长期立足于一个社区,其信誉建立在对熟悉的病例群体中相同需求一视同仁之上,而非追逐最容易维持诊疗量的患者。

大型企业

一家大型医疗服务提供者或保险公司,具备严谨测量不平等的规模,但也面临可能损害公平的市场激励。在竞争或按活动量付费的机制下,企业会面临一种无声的压力,去偏爱那些更容易、更有利可图的患者——这种"撇脂"行为即便没有任何明确政策,也会侵蚀横向公平。成熟的组织会以风险调整拨款、董事会材料中的公平加权质量指标,以及覆盖其全体人群而非仅仅前来就诊者的需求标准化分析来加以对抗。企业的优势在于数据丰富;其职责在于对数据加以细分,并要求各服务条线不仅对平均值负责,也要对梯度负责。

政府

一个部委或国家支付方将公平视为一项法定的、政治性的义务,并掌握着最广泛的一组杠杆——累进筹资、福利清单设计、按贫困程度加权的资源分配公式,以及针对健康的社会决定因素的跨部门行动。它独具特色的工具作用于全体人群:它能够改变整个系统的集中指数,强制实施财务风险保护,并立法规定缩小不平等的义务。它独特的风险在于,平均数字看起来不错,而梯度依然存在,因此政府的核心纪律在于细分的公开报告以及能将资金导向需求的分配公式。合法性来自透明、程序公正的取舍选择,而这些选择是公众能够看见并加以质疑的。

常见失败模式

• 公平未被定义。 援引"公平"却不说明其理念,使得这项决定在无人投票认可的情况下夹带了一种价值判断。对策: 在测量之前先写下定义,说明保护的是谁的公平、哪个维度。
• 掩盖梯度的平均数。 在平均值改善的同时,庆祝成功,而贫富之间的差距却在其下悄然扩大。对策: 对每一项总括指标进行细分,并将缩小不平等的目标与绩效目标并列设定。
• 将原始差距误认为不公平。 把任何利用率上的差异都视为不公平,却忽视了病情较重的群体理应使用更多照护这一事实。对策: 进行需求标准化,报告横向不公平指数,而非粗略差异。
• 公平沦为事后补充。 进行一次标准的成本效果分析,再在结尾添上一段"公平"文字,却对结果毫无影响。对策: 使用分布性成本效果分析或明确的权重,使分布因素真正进入决策。
• 否认权衡的存在。 为了避免一个令人不适的选择,声称某个方案既最高效又最公平。对策: 量化其中的牺牲,并让负责任的决策者对其负责。
• 医疗服务的隧道视野。 试图仅凭临床服务来弥合结果差距,而梯度的大部分其实是在上游形成的。对策: 针对社会决定因素采取行动,并与其他部门建立伙伴关系。
• 对公平视而不见的创新。 推行使收益集中于处境较好者的数字化或市场化改革。对策: 在推出之前进行公平影响评估,并在推行过程中按群体监测使用情况。
• 将某一种正义理论悄悄冒充为中立。 把一个未加权的成本效果结果,或任何单一的分配规则,呈现为客观的或"公平"的答案,而它实际上只是众多存在争议的理论之一——通常是功利主义。对策: 说明你的方法所编码的正义理论,并展示优先主义、平等主义、够用主义或公平局数论会做出怎样不同的决定。

成熟度模型

检查清单

• 我们已写明这项决定所优化的是哪一种公平理念,以及它保护的是谁的公平。
• 我们已区分筹资公平、服务提供公平与结果公平,并为每一个选择了正确的杠杆。
• 我们已针对每一项决定,判定其目标是横向公平还是纵向公平。
• 我们的不公平测量经过了需求标准化,而非原始差距。
• 我们将财务风险保护——自付、灾难性和致贫性成本——作为一项独立的公平结果加以追踪。
• 公平与效率之间的权衡已被量化,并由负责任的决策者承担,而非被掩埋。
• 每一项总括指标都按收入、地域及其他相关维度进行了细分。
• 我们在任何重大改革、数字化推行或算法工具之前都进行了公平影响评估。
• 我们已识别出仅凭医疗服务不足以解决、需要针对健康社会决定因素采取的上游跨部门行动。
• 决策过程透明,给出相关理由,并允许质疑与修正。

主要来源

• van Doorslaer, Wagstaff & Rutten (eds.), Equity in the Finance and Delivery of Health Care: An International Perspective — 集中指数方法的奠基性比较研究。
• Wagstaff & van Doorslaer,关于测量与解释收入相关健康不平等的方法学论文(集中指数、需求标准化、分解方法)。
• World Health Organization — 关于财务风险保护与累进筹资的卫生筹资及全民健康覆盖出版物。
• World Bank / WHO — Tracking Universal Health Coverage 关于服务覆盖与灾难性卫生支出的全球监测报告。
• OECD — Health at a Glance,按社会经济地位细分的跨国可及性与结果指标。
• Marmot et al. — 关于健康不平等与健康社会决定因素的综述(社会梯度与按比例的普惠)。
• Anand, Peter & Sen (eds.), Public Health, Ethics, and Equity — 关于卫生领域的分配正义与公平。
• Daniels, Just Health: Meeting Health Needs Fairly — 将获得医疗照护的权利建立在公平机会平等之上的罗尔斯式论证。
• Williams, "Intergenerational Equity: An Exploration of the 'Fair Innings' Argument" — 公平局数观点及其对年龄加权之影响的经典论述。
• Parfit, "Equality and Priority" — 区分平等主义、优先主义与够用主义的参考文献。
• Cookson, Griffin, Norheim & Culyer (eds.), Distributional Cost-Effectiveness Analysis — 将公平纳入经济评价的方法。

参考文献

1. Health equity — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Health_equity
2. Equity (economics) — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Equity_(economics)
3. Social determinants of health — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Social_determinants_of_health
4. Progressive tax — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Progressive_tax
5. Inverse care law — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_care_law
6. Whitehall Study — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Whitehall_Study
7. Distributive justice — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Distributive_justice
8. Egalitarianism — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Egalitarianism
9. Amartya Sen — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Amartya_Sen
10. Universal health coverage — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_health_coverage
11. Gini coefficient — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Gini_coefficient
12. Prioritarianism — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Prioritarianism
13. Equity in the Finance and Delivery of Health Care: An International Perspective — van Doorslaer, Wagstaff & Rutten (eds.), Oxford University Press — https://global.oup.com/
14. Distributional Cost-Effectiveness Analysis: Quantifying Health Equity Impacts and Trade-Offs — Cookson, Griffin, Norheim & Culyer (eds.), Oxford University Press — https://global.oup.com/
15. Just Health: Meeting Health Needs Fairly — Norman Daniels, Cambridge University Press — https://www.cambridge.org/
16. Intergenerational Equity: An Exploration of the "Fair Innings" Argument — Alan Williams, Health Economics — https://onlinelibrary.wiley.com/journal/10991050
17. Health at a Glance — OECD — https://www.oecd.org/health/health-at-a-glance/
18. Tracking Universal Health Coverage: Global Monitoring Report — World Health Organization & World Bank — https://www.who.int/publications