大数据对医保按人头制风险选择的影响：博弈论揭示的挑战与解决方案

本文标题《大数据能否解决医疗保健按人头计划中的风险选择？博弈论分析》深入探讨了美国医疗保健市场中最大的风险调整按人头支付计划——Medicare Advantage (MA) 的一个重要问题：风险选择。风险选择现象指的是健康保险公司倾向于选择健康状况较好的病人，从而导致市场失衡。这一问题在现有的文献中，通常被归咎于数据限制和现有风险调整设计的解释能力不足，如R²值较低。 然而，作者质疑仅仅依赖大数据就能解决风险选择问题的普遍观点。他们指出，即使数据质量显著提升，达到很高的R²值，健康计划依然会受到其他动机的影响，如通过战略性地补贴某些病人亚组，利用“交叉补贴诱导的风险选择”策略来维持其盈利。这种行为并未因数据的增加而自然消除，反而可能因为信息透明度提高而变得更隐蔽。 为了更深入地理解这一现象，文章运用博弈论模型对完美信息风险调整下的MA人头率进行了分析，结果显示这些率并不能消除风险选择。因此，研究者提出，付款人必须重新审视并调整他们的按人头付费机制，特别是要考虑到健康计划可能会利用大数据实施的交叉补贴策略，以避免风险选择问题的持续存在。 这篇论文对于医疗保健市场的参与者，包括付款人、提供者和政策制定者来说具有重要价值，因为它揭示了在大数据背景下，单纯依靠技术进步可能无法解决风险选择的核心问题，需要采取更为细致和策略性的管理措施。作者的建议对于理解和改进医疗保健按人头支付制度的设计具有实践意义，强调了政策制定者和监管者在应对此类复杂经济行为时的必要警惕。