2002-2020年海南省醫療服務需求變化趨勢及預測分析*

黃小玲 曾 渝△ 鐘 麗 李衛霞

2002-2020年海南省醫療服務需求變化趨勢及預測分析*

黃小玲1曾 渝1△鐘 麗1李衛霞2

目的 分析和預測海南省醫療服務變化趨勢，為相關部門合理制定區域衛生規劃、提高衛生資源配置效率提供參考依據。方法 采用時間序列方法中的求和自回歸移動平均模型(ARIMA)進行預測。結果 2002-2014年海南省醫院診療人次數增長率為123%，醫院入院人數增長率為330%。根據預測結果，2016-2020年海南省醫院診療人次數分別為17599739、18550424、19501108、20451792和21402477；醫院入院人數分別為1094002、1155515、1217028、1278541和1340054。結論 隨著醫療服務需求的加大，有關部門在增加總量的同時，應進一步調整和優化結構，此外，還應加強基層醫療衛生資源的配置、促進分級診療制度的實施及醫養結合產業的發展。

海南省 醫療服務需求 變化趨勢 預測

隨著人口的自然增長、疾病譜的變化、人口老齡化趨勢的不斷加大以及醫療保障覆蓋率和保障水平的上升，醫療服務的現實需求也不斷增加，特別是醫療服務的供給能力涉及人力、物力、財力等資源的投入，往往周期較長。因此，如何對未來的醫療服務需求進行預測以便科學地指導衛生資源的有效配置，從而更好地滿足人民群眾日益增長的醫療衛生需求是各級政府亟待解決的關鍵問題。本研究分析海南省醫療服務需求現狀、變化趨勢并預測未來5年(2016-2020年)的醫療服務需求數量，為科學制定海南省“十三五”區域衛生規劃、有效配置醫療衛生資源提供參考依據。

資料與方法

1.數據來源 資料來源于《海南統計年鑒》及有關部門統計數據。本研究選取2002-2014年海南省醫療服務有關資料和數據，醫療服務需求包括醫院診療人次數(X1)和醫院入院人數(X2)等指標。

2.方法 借鑒國內外醫療服務需求預測方法和模型：采用時間序列方法，針對時間效應,用時間序列方法中的求和自回歸移動平均模型進行預測,采用Box-Jenkins建模方法,運用EViews 6.0進行統計及預測分析[1-2]。

3.時間序列分析建模 主要包括3個步驟:利用單位根檢驗及差分對數據進行平穩性判斷及平穩化；模型的識別及定價,利用自相關分析和偏自相關分析等方法；進而確定自回歸和移動平均的階數p和q，選定1個特定的模型以擬合所分析的時間序列數據。

(1)平穩性檢驗 對醫院診療人次數(X1)和醫院入院人數(X2)進行平穩性檢驗。對序列單位根檢驗(unit root test)序列平穩性，采用ADF檢驗(augmented dickey-fuller)，檢驗結果：X1的檢驗統計量2.445，P值0.999；X2的檢驗統計量0.785，P值0.998。給定置信水平為0.05，根據單位根檢驗的P=0.999>0.05，則醫院診療人次數序列存在單位根，不平穩；關于醫院入院人數P=0.785>0.05，則醫院入院人數序列存在單位根，不平穩。

(2)序列平穩化 針對醫院診療人次數(X1)和醫院入院人數(X2)進行一階差分序列單位根檢驗也為非平穩序列，因此繼續進行2階差分，對2階差分進行單位根檢驗，結果如下：X1的檢驗統計量-3.713，P值0.0264；X2的檢驗統計量-5.015，P值0.0037。給定置信水平為0.05，根據單位根檢驗的P=0.0264<0.05，則醫院診療人次數序列的2階差分是平穩的；關于醫院入院人數P=0.0037<0.05，則醫院入院人數序列的2階差分是平穩的。

(3)模型建立 對序列進行二階差分消除醫院診療人次數(X1)和醫院入院人數(X2)趨勢的不平穩性。

根據AC和PAC函數顯示醫院診療人次數(X1)的2階差分序列的自相關函數和偏相關函數如圖1所示。

從模型比較結果的P值和AIC準則(表1)可以確定，建立ARIMA(p,d,q)為ARIMA(0,2,1)。模型參數估計：采用最小二乘法估計法對模型ARIMA(0，2，1)進行估計，解釋變量MA(1)，參數估計值為-0.591927，t統計量為-2.722505，P值為0.0215。模型解釋變量的參數估計值在檢驗水準0.05下，P=0.0215<0.05是有統計學意義的。確定模型為：

(1)

根據AC和PAC函數顯示醫院入院人數(X2)的2階差分序列的自相關函數和偏相關函數如圖2所示。

圖1 醫院診療人次數的2階差分相關圖

表1 醫院診療人次數各選擇模型的檢驗結果

從模型比較結果的P值和AIC準則(表2)可以確定，建立ARIMA(p,d,q)為ARIMA(0,2,1)。模型參數估計：采用最小二乘法估計法對模型ARIMA(0，2，1)進行估計，解釋變量MA(1)，參數估計值為-0.997164，t統計量為-2.722505，P值為0.0001。模型解釋變量的參數估計值在檢驗水準0.05下，P=0.0001<0.05是有統計學意義的。確定模型為：

(2)

圖2 醫院入院人數的2階差分相關圖

表2 醫院入院人數各選擇模型的檢驗結果

結 果

1.醫療服務需求及其變化趨勢

2014年海南省醫院診療人次數為15698371人次，醫院入院人數為970976人。2002-2014年醫療服務需求呈上升趨勢。醫院診療人次數從2002年的7052899人次上升到2014年的15698371人次,增長率為123%，13年的年均增長率為9%，2006年后醫院診療人次數上升較為明顯(圖3)；醫院入院人數從2002年的225695人上升到2014年的970976人，增長率為330%，13年的年均增長率為25%,2008年后醫院入院人數呈顯著上升趨勢(圖4)。

2.醫療服務需求預測

(1)醫院診療人次數預測 由于醫院診療人次的原始數據帶有明顯的趨勢性,原時間序列為平穩序列,因此,無需對原時間序列進行差分處理,因此,可以應用Box-Jenkins法進行預測。根據2階差分序列自相關系數和偏自相關系數的圖形判斷,選用求和自回歸移動平均模型ARIMA(p,d,q)進行預測。醫院診療人次選用ARIMA(0,2,1)模型信息準則AIC值判斷,該值越小擬合優度越高。

圖3 海南省2002-2014年醫院診療人次數變化趨勢

圖4 海南省2002-2014年醫院入院人數變化趨勢

根據式(1),對2016-2020年海南省醫院診療人次數進行預測，結果顯示海南省醫院診療人次模型較好地擬合了歷史數據，可應用于實際進行預測。根據預測結果，2016-2020年海南省醫院診療人次數分別為17599739、18550424、19501108、20451792和21402477(表3)。

表3 2016-2020年醫院診療人次數預測

(2)醫院入院人數預測 住院人數的原始數據帶有明顯的趨勢性,原時間序列為平穩序列,因此,無需對原時間序列進行差分處理,因此,可以應用Box-Jenkins法進行預測。根據2階差分序列自相關系數和偏自相關系數的圖形判斷,選用求和自回歸移動平均模型ARIMA(p，d，q)進行預測。住院人數選用ARIMA(0，2，1)模型信息準則AIC值判斷,該值越小擬合優度越高。

根據式(2),分別對2016-2020年海南省醫院入院人數進行預測。醫院入院人數模型較好地擬合了歷史數據，可應用于實際進行預測。根據預測結果，2016-2020年醫院入院人數分別為1094002、1155515、1217028、1278541和1340054(表4)。

表4 2016-2020年海南省醫院入院人數預測

討 論

研究結果顯示，2006年以來，海南省醫院診療人次數呈快速上升趨勢，預測到2020年將達21402477人次；2008年以來，海南省醫院入院人數呈快速上升趨勢，預測到2020年將達1340054人。可能的原因主要有以下三個方面：

1.醫療保障方面：①社會醫療保險覆蓋率的提高。截止2013年三大基本醫療保險(城鎮職工醫療保險、城鎮居民醫療保險、新型農村合作醫療)已基本覆蓋海南省城鄉居民。②醫療保障水平的提高。如目前在職人員住院報銷比例在一、二、三級醫院住院報銷比例分別為90%、88%、85%；正常退休人員住院報銷比例均為90%。此外，截至2015年4月共有高血壓(3級)、糖尿病(并發癥)、腦中風偏癱等24種常見病納入門診特殊病種，參保人經核準后每月可享受醫保門診特殊病種治療項目的一定額度的醫保待遇。③異地就醫結算政策的實施以及合作協議地區的擴大。截至2015年底，已與全國17個省份及新疆生產建設兵團的104個統籌區實現跨省異地就醫直接結算，累計已有4.27萬人次享受到異地就醫結算帶來的便利。

2.收入和醫療保健支出方面：海南省城鎮居民人均可支配收入由2010年的15581元提高至2014年的24487元；農村居民人均純收入由2010年的5275元增加至2014年的9913元；城鎮居民人均醫療保健支出由2010年的604元提高至2013年的993元；農村居民人均醫療保健支出由2010年的129元提高至2014年的307元。

3.流動人口方面：2009年12月，《國務院關于推進海南國際旅游島建設發展的若干意見》的正式印發，標志著海南國際旅游島建設上升為國家戰略，極大地促進了海南省旅游行業的發展。在此背景下，海南省人口流動量急劇增加。全省接待旅游過夜人數由2005年的1516.47萬人增加至2013年的3672.71萬人，年均增長率高達11.69%。

綜上所述，隨著海南省醫療服務需求的不斷加大，有關部門在制定區域衛生規劃和配置衛生資源時應注意以下四個方面問題：①在增加醫療服務總量的同時，還應注重調整醫療服務質量和結構[3]；②控制醫院單體規模的不合理擴張，提高運營效率[4-5]，此外，加大基層醫療衛生機構的衛生資源配置并努力提高其醫療衛生服務能力；③建立和完善分級醫療、雙向轉診的醫療服務體系；④促進醫養結合產業的發展，鼓勵醫療機構與養老機構協同做好老年人慢性病管理和康復護理工作[6]。

[1]趙增科,孔凡玲,孟慶躍，等.1978～2000年山東省醫療服務需求變化趨勢及預測分析.預防醫學論壇,2005,11(1):106-107.

[2]張檸,蘇學艷,李力.自回歸移動平均模型在醫療服務需求預測中的應用.中國醫院管理,2011,31(10):6-8.

[3]何雪松，曹曉紅，李力達.美國醫療機構床位分類對上海的啟示.中國衛生資源，2015,17(1):67-69.

[4]賈同英,袁蕙蕓.基于數據包絡分析法的多院區醫院運行效率研究.中國醫院管理,2016,36(3):37-39.

[5]陳聚祥,黎映靜.基于數據包絡分析的福建三級甲等醫院運營效率評價.中國衛生統計,2016,33(5):749-751.

[6]羅盛，張錦，李偉,等.基于對應分析的城市社區不同類型老年人健康服務項目需求研究.中國衛生統計,2016,33(5):880-882.

(責任編輯：張 悅)

海南省重點研發計劃項目(編號：ZDYF2016200)；海南自然科學基金項目(編號：20168272)

1.海南醫學院管理學院(571199)

2.海南醫學院公共衛生學院

△ 通信作者：曾渝