分级诊疗背景下基层服务量的趋势特征与驱动机制:基于中断时间序列与对数平均迪氏指数分解法模型的实证研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0061

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (28): 4100-4106.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0061

所属专题：社区卫生服务最新研究合辑

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分级诊疗背景下基层服务量的趋势特征与驱动机制:基于中断时间序列与对数平均迪氏指数分解法模型的实证研究

张锐¹^,², 鲁旺³, 杨梵¹^,², 罗苑¹^,², 陈丹镝¹^,²^,^*()

1．610041　四川省成都市，四川大学华西公共卫生学院/华西第四医院
2．610041　四川省成都市，四川大学华西-协和陈志潜卫生健康研究院姑息医学研究中心
3．610041　四川省成都市，四川省卫生健康政策和医学情报研究所

收稿日期:2026-02-11 修回日期:2026-07-19 出版日期:2026-10-05 发布日期:2026-09-02
通讯作者: 陈丹镝
作者贡献：
张锐提出主要研究目标，负责研究的构思与设计，研究的实施，撰写论文；张锐、鲁旺进行数据的收集与整理，统计学处理，图、表的绘制与展示；杨梵、罗苑进行论文的修订；陈丹镝负责文章的质量控制与审查，对文章整体负责，监督管理。
基金资助:
四川省基层卫生事业发展研究中心资助项目(CWFZ22-Y-12)

Trend Characteristics and Driving Mechanisms of Primary Care Service Volume under the Hierarchical Medical System: an Empirical Study Based on Its and Lmdi Models

ZHANG Rui¹^,², LU Wang³, YANG Fan¹^,², LUO Yuan¹^,², CHEN Dandi¹^,²^,^*()

1. West China School of Public Health/West China Fourth Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China
2. West China-Xiehe Chen Zhiqian Health Research Institute for Palliative Medicine, Sichuan University, Chengdu 610041, China
3. Institute of Health Policy and Medical Information, Sichuan Provincial Health Development Research Center, Chengdu 610041, China

Received:2026-02-11 Revised:2026-07-19 Published:2026-10-05 Online:2026-09-02
Contact: CHEN Dandi

摘要/Abstract

摘要： 背景分级诊疗制度旨在推动患者首诊下沉至基层医疗卫生机构，但我国基层诊疗服务量占比仍呈下降趋势，政策实际效果及驱动机制有待评估。目的探究分级诊疗政策实施后基层医疗服务量的变化趋势及驱动因素，为政策优化提供实证依据。方法本研究数据来源于2005—2023年《中国卫生健康统计年鉴》系列资料，采用中断时间序列（ITS）分析和对数平均迪氏指数分解法（LMDI）评估政策效应并量化因素贡献。结果 ITS模型结果显示，基层总诊疗人次年均增速为1.96亿人次（P=0.005），但占比以年均0.67%的速度下降（P<0.001）。在政策干预时点（2016年），基层总诊疗人次瞬时下降约4.35亿人次（P<0.001），占比下降2.14%（P<0.001）。政策实施后，基层总诊疗人次增长趋势减缓，年增长速度较政策干预前下降1.68亿人次（P<0.001）。LMDI分解结果显示，2005—2023年基层服务量总体变化量为23.51亿人次，人均投入效应（EP）与机构规模效应（SI）为主要正向驱动因素，但资本密集度效应（IE）为-124.09亿人次、医师服务产出率效应（PD）为-15.51亿人次，构成明显增长阻力。分阶段来看，政策实施后PD由正值转为负值，增长动力较政策实施前有所减弱。结论当前基层服务增长呈现出一定的高投入、低效率的特征，资源与人员效率尚未同步提升，可能制约了分级诊疗的分流效果。

关键词: 基层医疗卫生机构, 分级诊疗, 中断时间序列, 驱动机制分析, 服务能力

Abstract:

Background

The hierarchical medical system in China aims to guide patients toward primary healthcare institutions for first-contact care. Nevertheless, the proportion of visits at the primary level has continued to decline. The system's actual effectiveness and the mechanisms underlying changes in primary care service volume remain insufficiently understood.

Objective

To examine trends in primary care service volume and identify key driving factors after implementation of the hierarchical medical system, thereby providing empirical evidence for policy optimization.

Methods

Data were drawn from the China Health Statistical Yearbook series spanning 2005 to 2023. Interrupted time series (ITS) analysis was used to evaluate policy effects, and the logarithmic mean divisia index (LMDI) method was employed to decompose and quantify the contribution of each driving factor.

Results

The ITS model showed that total primary care visits increased at an annual rate of 196 million (P=0.005), yet the proportion declined by 0.67 percentage points per year (P<0.001). At the point of policy intervention (2016), primary care visits fell abruptly by approximately 435 million (P<0.001), with the proportion dropping by 2.14 percentage points (P<0.001). After policy implementation, growth slowed markedly; the annual increase was 168 million fewer than in the pre-intervention period (P<0.001). LMDI results indicated a cumulative change of 2 351 million in primary care visits from 2005 to 2023. The per capita investment effect (EP) and institutional scale effect (SI) were the main positive drivers, while the capital intensity effect (IE, -12 409 million) and physician service productivity effect (PD, -1 551 million) posed major impediments to growth. In the post-implementation period, PD shifted from positive to negative, reflecting weakened growth momentum.

Conclusion

Primary care growth in China exhibits characteristics of an extensive model marked by high input and low efficiency. Resource and workforce productivity have not kept pace with investment increases, which may constrain the patient-diversion capacity of the hierarchical medical system.

Key words: Primary healthcare institutions, Hierarchical medical system, Interrupted time series, Driving factor analysis, Service capacity

张锐,鲁旺,杨梵,等. 分级诊疗背景下基层服务量的趋势特征与驱动机制:基于中断时间序列与对数平均迪氏指数分解法模型的实证研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(28): 4100-4106. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0061.
ZHANG Rui,LU Wang,YANG Fan, et al. Trend Characteristics and Driving Mechanisms of Primary Care Service Volume under the Hierarchical Medical System: an Empirical Study Based on Its and Lmdi Models[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(28): 4100-4106. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2026.0061.

图/表 6

参考文献 30

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年份（年）	执业（助理）医师数（人）	卫生技术人员总数（人）	卫生机构数量（个）	财政投入（万元）	全国年末常住人口（万人）
2005	707 337	1 475 087	849 488	782 837	130 756
2006	719 535	1 511 796	884 818	996 072	131 448
2007	728 486	1 493 463	878 686	3 837 339	132 129
2008	752 707	1 562 760	858 015	1 981 195	132 802
2009	928 026	1 833 445	882 153	3 284 639	133 450
2010	949 054	1 913 948	901 709	4 107 879	134 091
2011	959 965	1 962 497	918 003	6 855 081	134 916
2012	1 009 567	2 051 751	912 620	9 015 444	135 922
2013	1 050 067	2 137 623	915 368	10 491 951	136 726
2014	1 064 136	2 176 823	917 335	11 319 592	137 646
2015	1 101 934	2 257 701	920 770	13 973 640	138 326
2016	1 145 408	2 354 430	926 518	15 768 012	139 232
2017	1 213 607	2 505 174	933 024	17 844 180	140 011
2018	1 305 108	2 682 983	943 639	19 773 518	140 541
2019	1 436 619	2 920 999	954 390	21 503 732	141 008
2020	1 536 381	3 123 955	970 036	24 874 395	141 212
2021	1 614 973	3 301 599	977 790	26 745 899	141 260
2022	1 680 415	3 450 293	979 768	28 081 473	141 175
2023	1 882 667	3 877 090	1 016 238	29 316 780	140 967

年份（年）	执业（助理）医师数（人）	卫生技术人员总数（人）	卫生机构数量（个）	财政投入（万元）	全国年末常住人口（万人）
2005	707 337	1 475 087	849 488	782 837	130 756
2006	719 535	1 511 796	884 818	996 072	131 448
2007	728 486	1 493 463	878 686	3 837 339	132 129
2008	752 707	1 562 760	858 015	1 981 195	132 802
2009	928 026	1 833 445	882 153	3 284 639	133 450
2010	949 054	1 913 948	901 709	4 107 879	134 091
2011	959 965	1 962 497	918 003	6 855 081	134 916
2012	1 009 567	2 051 751	912 620	9 015 444	135 922
2013	1 050 067	2 137 623	915 368	10 491 951	136 726
2014	1 064 136	2 176 823	917 335	11 319 592	137 646
2015	1 101 934	2 257 701	920 770	13 973 640	138 326
2016	1 145 408	2 354 430	926 518	15 768 012	139 232
2017	1 213 607	2 505 174	933 024	17 844 180	140 011
2018	1 305 108	2 682 983	943 639	19 773 518	140 541
2019	1 436 619	2 920 999	954 390	21 503 732	141 008
2020	1 536 381	3 123 955	970 036	24 874 395	141 212
2021	1 614 973	3 301 599	977 790	26 745 899	141 260
2022	1 680 415	3 450 293	979 768	28 081 473	141 175
2023	1 882 667	3 877 090	1 016 238	29 316 780	140 967

变量	回归系数		标准误		t值		P值
变量	诊疗人次	占比	诊疗人次	占比	诊疗人次	占比	诊疗人次	占比
β₀	25.93	62.03	0.50	0.35	52.11	185.42	<0.001	<0.001
β₁	1.96	-0.67	0.11	0.07	17.47	-9.94	0.005	<0.001
β₂	-4.35	-2.14	1.55	0.78	-2.80	-2.75	<0.001	<0.001
β₃	-1.68	0.11	0.34	0.10	-5.02	1.06	<0.001	0.290

变量	回归系数		标准误		t值		P值
变量	诊疗人次	占比	诊疗人次	占比	诊疗人次	占比	诊疗人次	占比
β₀	25.93	62.03	0.50	0.35	52.11	185.42	<0.001	<0.001
β₁	1.96	-0.67	0.11	0.07	17.47	-9.94	0.005	<0.001
β₂	-4.35	-2.14	1.55	0.78	-2.80	-2.75	<0.001	<0.001
β₃	-1.68	0.11	0.34	0.10	-5.02	1.06	<0.001	0.290

时间（年）	基层医疗服务量	医师服务产出率效应	人员结构效应	机构规模效应	资本密集度效应	人均投入效应	人口规模效应
2005	—	—	—	—	—	—	—
2006	2.75	2.28	-0.20	-0.44	-5.46	6.43	0.14
2007	0.72	0.36	0.71	-0.15	-39.38	39.02	0.15
2008	0.22	-0.75	-0.37	2.04	18.81	-19.66	0.15
2009	4.30	-2.35	1.57	4.19	-15.16	15.89	0.15
2010	2.19	1.41	-0.72	0.74	-7.06	7.66	0.17
2011	1.94	1.52	-0.50	0.26	-18.32	18.76	0.23
2012	3.04	1.04	0.23	1.99	-11.07	10.54	0.29
2013	2.15	0.49	-0.07	1.60	-6.27	6.15	0.25
2014	0.40	-0.18	-0.21	0.70	-3.21	3.01	0.29
2015	-0.22	-1.74	-0.07	1.43	-9.01	8.95	0.21
政策实施前	17.49	2.08	0.37	12.36	-96.13	96.75	2.03
2016	0.25	-1.44	-0.14	1.56	-4.99	4.98	0.28
2017	0.62	-1.92	-0.19	2.42	-5.13	5.19	0.25
2018	-0.23	-3.44	0.18	2.53	-4.04	4.37	0.17
2019	1.25	-3.04	0.49	3.29	-3.24	3.60	0.15
2020	-4.15	-7.05	0	2.20	-5.59	6.23	0.06
2021	1.34	-0.75	-0.23	1.98	-2.70	3.02	0.01
2022	0.16	-1.53	-0.18	1.79	-1.99	2.10	-0.03
2023	6.79	1.56	-0.14	3.68	-0.30	2.05	-0.07
政策实施后	6.03	-17.61	-0.21	19.45	-27.98	31.54	0.82
总效应	23.51	-15.51	0.17	31.80	-124.09	128.28	2.87
分解率（%）		-65.97	0.71	135.25	-527.77	545.58	12.21

分级诊疗背景下基层服务量的趋势特征与驱动机制:基于中断时间序列与对数平均迪氏指数分解法模型的实证研究

Trend Characteristics and Driving Mechanisms of Primary Care Service Volume under the Hierarchical Medical System: an Empirical Study Based on Its and Lmdi Models

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