笔者感触：

　　DRG是机制建设运行，每时每刻都在不断进化。那么，DRG的负效应、主要弊端在哪里？在微观层面会有一些。

　　比如：DRG打破了医保总额预算在院间“切蛋糕”，由于强者恒强，DRG运行以后，会出现强者更强。相对弱的，可能蛋糕比原来又小很多，甚至被抢没了。这时，被“抢”的医院医生，可能铤而走险、更激化矛盾。

　　DRG始终是支付端工具，医保大数据主要是医疗费用数据，需知道，更重要的、居于背后的，是医疗服务行为。

　　DRG运行后的大小医院或者同级强弱医院之间，会出现这样一些情况：当行业洗牌时，大医院比小医院占便宜。当行业不洗牌时，大医院比小医院医疗费用普遍贵。这些都是现实的矛盾。

　　比如：医保DRG为病种计算权重、费率时，是偏向大医院的数据样本，还是偏向小医院的数据样本？为了决策一个公共产品价格，却同时面对了大小医院不同客观，不同事情面貌、机理传导的现状分布。

　　DRG对此当然有办法：和稀泥。这便会触动大医院既得利益、既成事实习惯。总之，存在大小医院的极限拉扯。

　　倘若对大小医院的数据样本普遍采取就高不就低呢？目前大概是这个调性，但展望未来趋势，这并非长久之计。

　　DRG运行的背后依靠是大小医院同时获得适应性发展，比如：大小医院或同级强弱医院之间在横向有所竞争，匹配不同调节系数。同时，又在纵向有所合作，共享一个支付标准，或者两段支付标准。

　　医共体支付方式，是由DRG运行问题引出来的，我们可以这样理解。当有一家医共体，内部成员之间有合作、竞争。当有两家及更多医共体，医共体之间、之内、之外也有合作、竞争。此路浩瀚。

　　感谢牛老师对本文的启发。