河南省卫生总费用预测及影响因素研究

Research on the Prediction and Influencing Factors of Henan Province’s Total Health Expenditure

摘要: 目的：预测河南省2019~2025七年的卫生总费用，并对影响卫生总费用的因素进行分析，为河南省卫生事业发展提供建议。方法：采用EXCEL建立数据库，构建灰色GM(1,1)模型对2019~2025年河南省卫生总费用及筹资结构进行预测，并使用灰色关联法对影响卫生总费用的相关因素进行分析。结果：2019~2025年河南省卫生总费用将持续增长，政府和个人卫生费用支出占卫生总费用比重呈下降趋势，社会卫生支出费用占比将逐渐上升。个人卫生费用支出与卫生总费用的灰色关联度最强，其次是人均GDP，老龄化状况和年末人口总数与卫生总费用的灰色关联度较弱。结论：优化卫生总费用筹资结构，合理降低个人卫生费用支出占卫生总费用比重，体现卫生事业的公益性，正确处理卫生费用增长与发展间关系，促进卫生政策可持续发展。

Abstract: Objective: To predict the total health expenditure in Henan Province from 2019 to 2025, analyze the factors affecting the total health expenditure, and provide suggestions for the development of health services in Henan Province. Methods: Using EXCEL to establish a database, construct a gray model to predict the total health expenditure and financing structure of Henan Province from 2019 to 2025, and using the gray correlation method to analyze the relevant factors affecting the total health expenditure. Results: The total health expenditure in Henan Province will continue to increase from 2019 to 2025. The proportion of government and personal health expenditures in the total health expenditure will show a downward trend, and the proportion of social health expenditure will gradually increase. The gray correlation between personal health expenditure and total health expenditure is the strongest, followed by GDP per capita, and the gray correlation between aging status and the total population at the end of the year and total health expenditure is weak. Conclusions: We optimize the financing structure of total health expenditure, reasonably reduce the proportion of personal health expenditure in total health expenditure, reflect the public welfare of health services, correctly handle the relationship between health expenditure growth and development, and promote the sustainable development of health policies.

1. 引言

卫生总费用指一个国家或地区在一定时期内，为开展卫生服务活动从全社会筹集的卫生资源货币总额(按来源法核算)，反映一定经济条件下政府、社会和居民个人对卫生保健的重视程度和费用负担水平。《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革意见》提出“逐步提高政府卫生投入占卫生总费用的比重，使居民个人基本医疗卫生费用负担有效减轻” [1]。卫生总费用包括政府、社会和个人的卫生费用支出，反应一个国家或地区的卫生使用状况，卫生总费用的筹资结构反映了政府对卫生事业的重视程度，也反映了社会和个人对卫生支出的情况。按世界卫生组织的标准来看，发展中国家卫生总费用占GDP比重不应低于5%，其中政府预算占30%，社会互济占50%以上，个人支出占比控制20%以下 [2]。卫生总费用占国内生产总值比重揭示了与经济发展的适应程度，政府、社会和个人卫生支出占卫生总费用比重反映了卫生费用的筹资格局。对卫生费用进行预测的方法有ARIMA时间序列模型、灰色GM(1,1)模型、Verhulst模型、指数平滑方法等 [3] [4] [5]。运用灰色理论对河南省卫生总费用及筹资结构进行预测，并对影响卫生总费用的因素进行分析。根据河南省卫生总费用发展趋势及影响因素研究，总结河南省卫生使用状况，为卫生政策制定和调整提供依据。

2. 研究方法与数据来源

2.1. 研究方法

运用灰色系统理论，构建灰色GM(1,1)模型预测河南省2019~2025年卫生总费用筹资结构。灰色预测模型是应用最广的灰色系统模型之一，具有样本量少、预测效果好、实用性强等优势 [6]。灰色关联分析模型将参考序列与比较数列的灰色关联度自大而小顺序排列并由此判断其相关程度，灰色关联分析具有使用范围广、样本大小不限、样本分布不限的优势 [7]。

使用Excel2013软件录入数据，并使用灰色预测、灰色关联分析等相关公式对各指标值进行计算。

2.2. 数据来源

卫生总费用预测的研究数据选取《河南省卫生统计年鉴》中的2010年到2018年的相关数据，选取卫生总费用、政府卫生费用支出、社会卫生费用支出、个人卫生费用支出等数据作为预测指标。

选取影响河南省卫生总费用的指标，根据《河南省卫生统计年鉴》中的官方统计数据，从经济、社会和卫生资源等方面选取与卫生总费用相关的8个指标，选择比较数列和参考数列，运用灰色关联分析对相关因素进行分析。

3. 河南省卫生总费用现状

2010~2018年河南省卫生总费用从1066.57亿元增加到3100.17亿元，卫生总费用不断增长，平均增长率为12.59%，其中政府卫生费用支出从321.19亿元增长到935.60亿元，平均增长率12.61%，社会卫生支出从272.98亿元增长到1170.29亿元，平均增长率17.55%，个人卫生支出从472.40亿元增长到994.28亿元，平均增长率8.62%，人均卫生费用支出从1134.04元增长到3215.94元，平均增长率12.28%，从平均增长率来看，社会卫生费用支出平均增长率最高。个人卫生支出占卫生总费用比重呈下降趋势，政府和社会卫生支出比重逐渐上升(见表1)。

Table 1. Financing structure of total health expenses in Henan Province

表1. 河南省卫生总费用筹资结构

2010~2018年河南省卫生总费用占河南省生产总值比重逐年上升，卫生总费用占GDP比重从4.62%上升到6.45%，2010~2018年河南省生产总值从22655.02亿元增加到49935.90亿元，平均增长率为9.18%，且河南省卫生总费的年均增长率高于GDP年均增长率，卫生总费用的增长速度快于地区的经济发展水平。政府卫生费用支出占比从1.42%上升到1.87%，社会卫生支出占比从1.20%上升到2.34%，而个人卫生费用支出占比从2.09%下降到1.99% (见表2)。

Table 2. The proportion of total health expenditure in Henan Province to GDP

表2. 河南省卫生总费用占GDP的比重

4. 河南省卫生总费用预测结果

4.1. 模型建立

建立原始序列：

$\begin{array}{c}{x}^{\left(0\right)}=\left(x^{\left(0\right)}\left(1\right),x^{\left(0\right)}\left(2\right),\cdots ,x^{\left(0\right)}\left(9\right)\right)\\ =\left(1066.57,1259.40,1517.63,1701.35,1878.78,2258.50,2472.63,2747.67,3100.17\right)\end{array}$

进行级比检验，数列级比数值 $\lambda \left(k\right)=\frac{x^{\left(0\right)}\left(k-1\right)}{x^{\left(0\right)}\left(k\right)},k=2,3,\cdots ,9$ 在 $\lambda \left(k\right)\in \left(0.8187,1.2214\right)$ 区间内，则可

以建立模型。

构造累加生成新序列：

$\begin{array}{c}{x}^{\left(1\right)}=\left(x^{\left(1\right)}\left(1\right),x^{\left(1\right)}\left(2\right),\cdots ,x^{\left(1\right)}\left(9\right)\right)\\ =\left(1066.57,2325.97,3843.6,5544.95,7423.73,9682.23,12154.86,14902.53,18002.7\right)\end{array}$

构造数据矩阵 $B$ 与常数向量 $Y$

$B=\left(\begin{array}{cc}-\frac{1}{2}\left[x^{\left(1\right)}\left(1\right)+x^{\left(1\right)}\left(2\right)\right]& 1\\ -\frac{1}{2}\left[x^{\left(1\right)}\left(2\right)+x^{\left(1\right)}\left(3\right)\right]& 1\\ ⋮& ⋮\\ -\frac{1}{2}\left[x^{\left(1\right)}\left(8\right)+x^{\left(1\right)}\left(9\right)\right]& 1\end{array}\right)$, $Y=\left(\begin{array}{c}{x}^{\left(0\right)}\left(2\right)\\ x^{\left(0\right)}\left(3\right)\\ ⋮\\ x^{\left(0\right)}(\; 9\; )\end{array}\right)$

用最小二乘法求解灰参数 $\hat{a}$， $\hat{a}=\left[\begin{array}{c}a\\ \mu \end{array}\right]={\left(B^{\text{T}}B\right)}^{-1}\times B^{\text{T}}\times Y$ 经计算， $a=-0.12253275$， $\mu =1115.119515$， $\frac{\mu }{\alpha }=-9100.5837$，所以河南省卫生总费用的预测模型为： ${\hat{X}}^{\left(1\right)}\left(k+1\right)=10167.15372{\text{e}}^{0.12253275k}-9100.58372$

同理，数据经处理都通过级比检验的可以建立预测模型。

政府卫生费用支出的预测模型： ${\hat{x}}^{\left(1\right)}\left(k+1\right)=5449.48493{\text{e}}^{0.0948333k}-5028.2949$

社会卫生费用支出预测模型： ${\hat{x}}^{\left(1\right)}\left(k+1\right)=4159.43833{\text{e}}^{0.1322141k}-3586.4583$

个人卫生费用支出预测模型： ${\hat{x}}^{\left(1\right)}\left(k+1\right)=7424.52321{\text{e}}^{0.0750513k}-6952.1232$

4.2. 模型检验

计算残差和相对误差值， $E\left(k\right)=x^{\left(0\right)}\left(k\right)-{\hat{x}}^{\left(0\right)}\left(k\right)$， $e\left(k\right)=\left|\frac{x^{\left(0\right)}\left(k\right)-{\hat{x}}^{\left(0\right)}\left(k\right)}{x^{\left(0\right)}\left(k\right)}\right|\times 100\%$ 河南省卫生总费用预测模型后验差比值 $C=\frac{S_2}{S_1}=\frac{0.025597195}{690.6457004}=0.00003706$ 小误差概率： $P=P\left\{\left|E\left(k\right)-\bar{E}\right|<0.6745S_1\right\}=1$，根据 $P\ge 0.95,C\le 0.35$，表示预测等级好。当 $-a\le 0.3$ 时，GM(1,1)模型可用于中长期预测 [8]，经计算可知 $-a=0.1225327<0.3$ 该模型可做中长期预测(见表3)。

同理可知：

政府卫生费用支出模型后验差比值 $C=\frac{S_2}{S_1}=\frac{0.026266582}{206.4920156}=0.000127204$， $-a=0.0948333$

社会卫生费用支出模型后验差比值 $C=\frac{S_2}{S_1}=\frac{0.029078953}{324.8770345}=0.00008951$， $-a=0.1322141$

个人卫生费用支出模型后验差比值 $C=\frac{S_2}{S_1}=\frac{0.038365662}{165.3895751}=0.000231971$， $-a=0.0750513$

Table 3. Model test of total health expenditure in Henan Province from 2010 to 2018

表3. 2010~2018年河南省卫生总费用模型检验

由模型验证可知，所有模型的后验差比值C均小于0.35，且−a均小于0.3，模型拟合精度等级好，建立的模型可做较为科学准确的预测。

4.3. 模型预测

经模型检验可知，河南省卫生总费用预测模型、政府卫生费用支出模型、社会卫生费用支出模型、个人卫生费用支出模型精度较好，且都可以进行中长期预测。由灰色预测结果可知2019~2025年河南省卫生总费用将会持续增长，卫生总费用将从3505.58亿元增加到7042.67亿元，其中社会卫生支出费用增长近2倍，在卫生总费用构成中占比最大，个人卫生支出占卫生总费用比重将逐渐下降，但占比仍高于20%。2019~2025年河南省卫生总费用及构成预测(见表4)。

Table 4. Forecast of total health expenditure and composition in Henan Province from 2019 to 2025

表4. 2019~2025年河南省卫生总费用及构成预测

5. 影响因素分析

5.1. 指标选取

选取卫生总费用X₀为比较数列；人均GDPX₁个人卫生支出X₂、老龄化状况X₃、卫生技术人员X₄、卫生机构床位数X₅、年末总人口X₆、医院门诊病人次均医药费用X₇、医院住院病人人均医药费用X₈为参考数列，构建河南省卫生总费用影响因素指标(见表5)。

Table 5. Influencing factors and indicators of total health expenditure in Henan Province

表5. 河南省卫生总费用影响因素指标

5.2. 灰色关联分析

设卫生总费用 $\left\{x_0\left(j\right)\right\}$ 为参考数列，比较数列 $\left\{x_i\left(j\right)\right\},i=1,2,\cdots ,8$ 分别为个人卫生支出，老龄化状况，

卫生技术人员，卫生机构床位数，年末总人口，医院门诊病人次均医药费用，医院住院病人人均医药费用(见表6)。

Table 6. Total health expenditure and its influencing factors in Henan Province from 2010 to 2018

表6. 2010~2018年河南省卫生总费用及其影响因素

采用初值化方法对参考数列和比较数列的原始数据进行无量纲化处理，对初值化后的参考数列和比

较数列进行求差数列处理。关联度系数计算公式： ${\xi }_{ij}\left(t\right)=\frac{{\Delta }_{\min }+k{\Delta }_{\max }}{{\Delta }_{ij}\left(t\right)+k{\Delta }_{\max }},t=1,2,3,\cdots ,m$，k为介于 $\left[0,1\right]$ 区

间上的灰数，k取值0.5，灰色关联系数是小于或等于1的正数，该系数越接近1，说明两个序列关联性

越大。关联度： ${\gamma }_{ij}\approx \frac{1}{M}{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{M}{\sum }}{\xi }_{ij}\left(t\right)}$ 进行关联度排序(见表7)。

Table 7. Grey correlation coefficient

表7. 灰色关联系数

结果显示，使用灰色关联法对卫生总费用的影响因素进行分析，参考数列对比较数列具有较高的灰色关联度。所有相关影响因素的关联度均大于0.5，说明所选择的影响因素指标具有研究意义。其中个人卫生支出与卫生总费用关联度最大为0.7785，其次是人均GDP和卫生机构床位数；老龄化状况与年末人口总数与卫生总费用的关联度较小(见表8)。

Table 8. The grey relational degree and sorting of the comparison sequence to the reference sequence

表8. 比较数列对参考数列的灰色关联度及排序

6. 讨论

6.1. 河南省卫生总费用将逐年增长，个人卫生费用占比将逐年下降

2019~2025年河南省卫生总费用及筹资构成均呈上升趋势，其中社会卫生支出占比将逐年增加，而个人卫生支出占比呈下降趋势有利于减轻个人卫生负担，有效解决看病贵的问题。《“健康中国2030”规划纲要》提出到2030年个人卫生支出占卫生总费用比重在25%左右。个人卫生支出占比是反映卫生筹资公平性和群众看病就医费用负担的核心评价指标之一 [9]，按照世界卫生组织个人卫生费用占比控制在20%以下的标准来看，未来几年河南省个人卫生费用支出占比虽然呈下降趋势，但占比仍高于20%。增强政府和社会对卫生费用投入力度，优化资金筹资结构，医疗卫生控费是河南医改的重点工作，合理把控卫生费用增长与经济发展间的关系，对卫生总费用的增长进行合理控制，合理降低个人卫生费用支出，保障居民的基本卫生医疗需求，促进河南省卫生事业健康发展。

6.2. 个人卫生支出、人均GDP与河南省卫生总费用关联性较强

个人卫生支出是指居民个人现金卫生支出，与卫生总费用的关联度最高，说明在所选取的8个影响因素中个人卫生支出对卫生总费用影响最大。其次是人均GDP为0.7702，卫生机构床位数、医院住院病人人均医药费、医院门诊病人人均医药费用、卫生技术人员与卫生总费用的灰色关联度分别为0.7039、0.6934、0.6862、0.6739，这些指标与卫生总费用均具有较强的关联性。随着卫生总费用的逐年增长，个人卫生支出也将不断增长，合理控制个人卫生费用增长，提高医疗卫生服务水平以满足居民健康需求。人均GDP与卫生总费用的关联程度排名第二，随着居民收入不断增加，对医疗卫生需求也随之增加，卫生总费用与经济增长具有长期的稳定关系 [10]，逐步缩小地区间经济发展水平差异，建立完善的医疗保险和医疗救助制度，保障居民享受医疗卫生服务的公平性和可及性。

6.3. 老龄化状况与卫生总费用关联度较小

老龄化状况指标是指65岁及以上老年人占常住人口数的比重，随着年龄的增长，人们的身体机能逐渐下降，各种疾病多发，对医疗卫生需求相对增多，卫生费用也随之增多。多数情况下老年人对卫生需求较大，其卫生费用占比较高，在选取的卫生总费用影响因素中，老龄化状况与卫生总费用的灰色关联度较小。这一结果与薛浩等人得出的结果类似，相对于经济和卫生资源因素，社会因素对卫生总费用的影响程度较小 [11]。老年人群的健康程度对社会发展进步具有重要意义，重视老年人的潜在卫生医疗服务需求，健全老年人群医疗卫生保障机制，为老年人提供全面化、专业化的高水平医疗卫生服务。