一、引言 我国已建立覆盖全民的基本医疗保障网，基本医疗保险基金(以下简称“医保基金”)总支出连续多年稳步攀升。然而，受信息不对称和激励约束机制不完善等因素的影响，我国基本医疗保险基金监管形势十分严峻。截至2023年，相关部门共计检查318.9万余家医药机构，其中154.3万余家存在违规行为，违规概率高达50％，共追回医保资金771.3亿元①。为此，党中央、国务院高度重视医保基金安全，明确要求加强医保基金监管。2020年，我国出台了《中共中央国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》，同年颁布《国务院办公厅关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》；2023年，我国也发布了《国务院办公厅关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》，这些文件均强调了医保基金监管工作的紧迫性和重要性。 自2018年以来，我国政府多个部门联合开展了打击欺诈骗取基本医疗保险基金的专项行动②。该行动主要针对定点医药机构，在全国范围内采取随机抽检(又称“飞行检查”)等方式，检查医保基金支付中的违规行为。与其他类型的保险相比，医保领域的欺诈骗保主要表现为医药机构和患者合谋。这是因为医保基金直接与医药机构结算，而不与患者直接结算，导致医疗机构有动机操纵就诊报销记录以获取更大利益(谢卡尔等，2023)。其他国家也面临类似挑战，全球医疗支出中约有0.6％～15％是因欺诈骗保而损失(吉、巴顿，2015；世界卫生组织，2011)；据美国国家医疗保健反欺诈协会估计，医保欺诈造成的经济损失每年约为680亿～3000亿美元③；另一份报告显示，欧洲大陆因医保欺诈每年造成至少560亿欧元的损失(米勒，2013)。我国已公布的骗保案例表明，常见的违规手段包括挂床住院、虚记费用、诱导住院和串换药品等④。从2019年起，国家医保局网站不定期曝光已查处的欺诈骗保案例，通报内容包括违规机构、违规行为及金额、处罚结果等。 医保监管不仅是对被查实机构的处罚，而且对其他机构有震慑效应。本文以国家医保局在2019年1月25日首次通报欺诈骗保典型案例作为研究对象，考察监管信息披露的震慑效应⑤。具体而言，本文使用我国典型地区的基本医疗保险实际报销数据，利用时间断点回归分析法检验国家医保局首次通报欺诈骗保典型案例(下文简称“首次案例通报”)对医疗服务利用的影响。实证结果主要有以下发现：第一，首次案例通报当天，百度“骗保”资讯指数(衡量网络关注度)显著跳升，相较前一天增加5倍；第二，首次案例通报后，住院费用和住院医保费用显著下降，平均降幅约为24％和21％，住院人次下降约9％，门诊诱导住院(门诊—住院转化率)下降了3个百分点，但对门诊和购药的费用和人次数没有显著影响；第三，机制检验和异质性分析表明，首次案例通报释放了监管力度加强的信号，提高了医疗机构的预期惩罚成本，增加了预期被稽核的概率，而显著性偏差效应不存在；第四，初步测算显示，监管结果的信息公开短期内节约了161亿元的医保基金支出。 本文在现有文献基础上有三方面贡献：第一，本文首次通过理论与实证研究验证了医保基金监管行动中的震慑效应，表明监管结果的披露有助于实现监管目标；第二，本文进行了深入的机制分析和异质性检验，为信息披露政策设计和人工重点稽核提供有益参考；第三，本文拓展了现有文献中关于其他领域监管震慑效应的研究，例如环境规制信息披露(巴威克等，2024；谢等，2023)、税收稽查结果公开(游家兴等，2023)以及养老金信息宣传(白等，2021)等，并首次探讨医保基金监管领域中的震慑效应。 本文的结论对推动国家治理体系和治理能力现代化具有重要的政策含义。党的二十大报告将“推进国家治理体系和治理能力现代化”作为当前我国发展的主要目标任务之一。中国特色的政府监督监管体系是国家治理体系的重要组成部分，平衡监管的行政成本与效果成为新时期我国监管体系改革的关键方向。本文的研究表明，通过监管及其震慑效应，可以在较低的行政成本下提升监管效果，为这一改革方向提供了有益的政策启示。 二、文献述评 与本文的相关研究可以归纳为4类：第一是震慑效应的文献研究；第二是欺诈骗保的识别；第三是反欺诈骗保的政策效应；第四是与中国相关的研究。 (一)震慑效应 震慑效应是监管活动通过提高违规成本或风险，抑制潜在违规行为的关键机制。这一概念最早源于犯罪经济学，贝克尔(1968)提出执法力度的增强会提升犯罪的预期成本，从而降低犯罪动机。在税收领域，阿林厄姆和桑德莫(1972)进一步发展了这一理论，指出提高审计概率或处罚力度会减少逃税行为，其核心在于震慑未被直接审计的纳税人。近年来的实证研究进一步验证了这一效应。例如，史(2024)发现，美国老年人医保监管每投入1美元可节约24～29美元的医保资金，其中大部分源于未受监管的机构；莱德-路易斯(2025)研究表明，针对欺诈骗保的举报人诉讼每支付1美元和解金，由于震慑效应减少7美元的欺诈支出；克莱文等(2011)估算税务审计每追回1美元可额外产生42美分的震慑效应；迪特拉和沙格罗德斯基(2004)发现，增加警力每花费1美元可减少20美分的汽车盗窃损失。这些文献表明，震慑效应是通过监管活动传递的信息，对潜在违规行为的预防性抑制。 (二)欺诈骗保的识别 识别欺诈行为是重要的经济学话题，研究方法主要分为两类：传统计量经济学方法和机器学习方法。就传统计量经济学方法而言，布伦特(2011)通过比较实际服务编码与标准操作手册编码之间的支付差额，分析了门诊治疗中的编码过度现象；方和宫(2017)根据医生向医保管理机构提交的服务编码来计算对应的工作时间，发现部分医生的工作时间过长，从而发现编码高套现象；库克和埃弗里特(2020)利用2007年美国诊断相关组系统重组的政策冲击识别医保中的编码高套现象。近年来，机器学习方法在欺诈骗保检测中的应用逐渐增多，例如法布马赫等(2022)采用监督学习方法，利用带有标签(是否存在违规)的医保索赔记录来训练模型，从而预测并筛查可能存在的欺诈行为；戈麦斯等(2021)和谢卡尔等(2023)则使用无监督学习方法，通过分析变量的重要性来识别数据中的异常情况。此外，德贝纳等(2023)认为，监督学习与无监督学习的结合可以更有效地识别欺诈行为。
