甘肅省社會衛生支出預測研究*

陳 媛 胡原生 胡曉斌△ 王懷岐 達娃卓瑪

甘肅省社會衛生支出預測研究*

陳 媛1胡原生2胡曉斌1△王懷岐3達娃卓瑪1

目的基于對甘肅省1995-2014年連續20年社會衛生支出進行分析預測,為科學優化社會衛生籌資方案提供依據。方法本研究利用來源法核算的甘肅省社會衛生支出信息,基于回歸分析原理、動態數列原理和指數平滑方法對其進行預測研究。運用SPSS 20.0進行統計分析。結果三種預測方法比較顯示三次指數平滑法擬合精度優于回歸分析法和動態數列法;三次指數平滑法預測到“十三五”末甘肅省社會衛生支出資金可達350億元左右,人均社會衛生籌資將在1328元上下。結論甘肅省社會衛生支出占衛生總費用比重偏低,籌資能力低下,籌資模式亟待優化。

衛生總費用 社會衛生支出 回歸分析法 動態數列法 布朗指數平滑法

衛生總費用(total expenditure on health,THE)是一個國家或地區的衛生領域在一定時期內(通常指1年)開展衛生服務所籌集或支出的衛生資源的貨幣表現[1]。衛生總費用數據是設計研究衛生發展改革政策的重要依據[2],也是觀察理解經濟體制改革背景下國家宏觀衛生政策與宏觀經濟發展關系的最佳角度之一[3]。我國根據實際國情在衛生總費用來源法核算中,將衛生籌資分為政府衛生支出、社會衛生支出和家庭衛生支出。社會衛生支出是指除政府以外的社會各界對衛生事業的基金投入,反映社會各界對醫療衛生事業的重視程度,它的發展狀況在一定程度上也是社會穩定性和公平性的體現,同時也能促進社會的文明發展和進步[4],且在社會衛生支出中社會基本醫療保險是實現籌資資金重分配的重要手段之一,也是達到醫患風險共濟的主要方法,可充分體現社會公平性和福利性[5]。

衛生總費用的研究與預測屬于數據信息,它經過長期的測算和積累,根據目前已經掌握的歷史數據,對其未來發展變化趨勢進行科學的推測和判斷,為衛生經濟決策提供必要的宏觀信息[6]。衛生總費用的預測有助于政府制定前瞻性的衛生政策,并了解預測期衛生總費用主要的影響因素,對衛生總費用的影響因素進行適當調控。衛生總費用預測方法包括定性預測和定量預測兩大類,定量預測方法因其采用絕對數據,可信度較高,故在我國衛生總費用預測研究中應用頻率較高。近年來,我國對衛生總費用的研究主要集中于預測衛生總費用總體趨勢[7]、衛生總費用影響因素預測[8]、預測衛生總費用與GDP的關系[9],單純預測社會衛生支出鮮有報道。

本研究利用甘肅省衛生總費用來源法核算的社會衛生支出結果,基于時間序列原理,采用回歸分析法、動態數列法以及布朗指數平滑法預測其未來發展趨勢,為科學優化社會籌資方案提供依據。

資料與方法

1.資料來源

本文中1995-2014年社會衛生支出數據來源于甘肅省衛生總費用核算研究,新型農村合作醫療、城鎮職工醫療保險及城鎮居民基本醫療保險數據主要來源于歷年甘肅省衛生計生事業發展公報,部分來源于甘肅省新農合管理中心及社會保障管理部門,人口信息和相關經濟指標主要來源于甘肅省發展年鑒(2014)及歷年甘肅省國民經濟和社會發展統計公報。

2.統計分析

以國民經濟核算理論為基礎,采用國民經濟核算方法,國家衛生總費用核算框架,以衛生總費用籌資來源法對1995-2014年甘肅省社會衛生籌資的各項基金收入進行統計核算。運用回歸分析預測法、動態數列法及指數平滑法對甘肅省2015-2020年的社會衛生籌資進行預測分析。本研究資料及數據采用excel軟件建立數據庫,運用SPSS 20.0進行統計分析及預測研究,統計假設檢驗采用雙側檢驗,檢驗水準α=0.05。

(1)回歸分析預測法

回歸分析預測法,是在分析自變量和因變量之間相關關系的基礎上,建立變量之間的回歸方程,并將回歸方程作為預測模型,根據自變量在預測期的數量變化來預測因變量。社會衛生籌資的歷年變化表現為時間序列,用時間對甘肅省社會衛生籌資資金做散點圖，發現呈指數上升曲線(如圖1),故本文對其核算的籌資資金以10為底取對數,進行時間log10(籌資基金)線性回歸分析,建立模型回歸方程進行預測。

圖1 甘肅省1995-2014年社會衛生支出變化趨勢

(2)動態數列預測法

動態數列是將某種現象在時間上變化發展的一系列同類的統計指標,按照時間先后順序排列,形成一個動態數列,也稱時間數列。其由兩個基本要素組成:一個是資料所屬的時間,另一個是時間上的統計指標數值,習慣上稱之為動態數列中的發展水平。按統計指標的性質不同,可以分為絕對數動態數列、相對數動態數列和平均數動態數列三種。本文中社會衛生支出為絕對動態數列中的期間動態數列。本文建立1995-2014年甘肅省社會衛生支出動態數列,在計算可比值后計算環比發展速度,求得平均發展速度,即有:

(1)

然后以當年籌資資金為基期對后一年進行預測。

(3)指數平滑預測法

指數平滑法是在移動平均法的基礎上發展起來的一種時間序列分析預測方法,它是通過計算指數平滑值,配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測,其原理是任一期的指數平滑值都是本期的實際觀察值與前一期指數平滑值的加權平均,基本公式為:S0=X1,St=aXt+(1-α)St-1,式中St為時間序列Xt的平滑后序列,a稱為平滑系數,它滿足0≤a≤1。

(2)

Yt+T=at+btT+ctT2;

(3)

(4)

它們的基本思想都是以前觀察值的加權和,并且不同的數據給予不同的權數,新的數據給較大的權數,舊數據給較小的權數。本研究運用三次指數平滑法進行預測。

3.質量控制

統一培訓調查員；進行多渠道的數據對比,確保原始數據的準確性;采用雙盲法進行數據錄入,并進行邏輯糾錯,確保終端數據的準確。

結 果

1.甘肅省1995-2014年社會衛生支出在衛生總費用中構成變化趨勢總體發展狀況

圖2所示:甘肅省社會衛生支出占衛生總費用比重1997年達到最高水平,占比為34.49%,1997-2002年,社會衛生支出占比持續下降,在2002年降至18.87%的最低水平;從2003年起占衛生總費用比重稍有回升,至2008年趨于穩定,在25%上下波動,近年來略有上升,2014年達28.82%。

圖2 甘肅省1995-2014年社會衛生支出占衛生總費用比重

2.甘肅省社會衛生支出的擬合預測

在基層獸醫實驗室建設中，相關人員要做好實驗室的管理工作，在人員配備上要對上崗人員進行專業知識的培訓。保證工作人員具備一定科學性的實驗操作。另外，實驗中要時刻注意實驗操作的規范性和科學性，提升實驗人員的安全意識，發揮好基層獸醫實驗室檢驗水平，確保基層獸醫實驗室在保證肉食安全方面的作用。

(1)回歸分析法預測

按照前述回歸分析法基本原理和方法,對1995-2014年甘肅省社會衛生籌資基金以10為底作對數轉換,令為Y,以時間t為自變量(令1995=0,以后逐年遞加)做散點圖,如圖3。散點圖顯示,線性趨勢明顯,令Y=a+bt,用SSPS 20.0軟件,以t為自變量,Y為因變量做回歸分析,從而得到a=0.776,b=0.072,R2=0.945,P<0.05,具有統計學意義,二者具有線性相關性,得到方程Y=0.776+0.072t,進而進行擬合預測,再對其對數值返回,得到回歸分析法的擬合預測值,與實際值進行比較如表1所示，用回歸分析法求得擬合值的平均絕對誤差為7.19,平均誤差為19.83%。

圖3 甘肅省社會衛生籌資對數轉化后時間序列散點圖

年份社會衛生支出名義值(億元)預測值(億元)絕對誤差絕對百分比誤差(%)19958.435.972.4629.1819968.907.051.8520.79199711.338.323.0126.57199810.989.821.1610.56199911.7111.590.121.02200011.8813.681.8015.15200111.6316.144.5138.78200212.5019.056.5552.40200319.8422.492.6513.36200424.0226.552.5310.53200522.0731.339.2641.96200627.3136.989.6735.41200735.8543.657.8021.76200853.9851.522.464.56200969.8060.818.9912.88201074.2271.782.443.29201199.2684.7214.5414.652012113.94100.0013.9412.232013141.28118.0323.2516.462014164.19139.3224.8715.15

(2)動態數列預測

依據動態數列方法,首先建立社會衛生支出的時間序列,以1995年為基期,采用社會衛生支出可比值計算各年環比發展速度,求得其幾何均數的平均發展速度為1.135,進行預測擬合,結果如表2。動態數列法求得擬合的平均絕對誤差為4.57,平均絕對百分誤差為11.90%。

(3)指數平滑法預測

如圖1所示,甘肅省社會衛生籌資發展趨勢并不呈直線,而是呈現指數增長趨勢,所以本文選用三次指數平滑法即布朗指數平滑法進行預測研究。在三次指數平滑法的計算中,平滑系數是用經驗[11]進行判斷取值,當時間序列呈現穩定的水平趨勢時,應選取較小的系數值,常在0.05～0.20之間取值;當時間序列有波動且有明顯的長期趨勢,可以選稍大的系數值。依前述布朗指數平滑法原理,依照甘肅省社會衛生支出1995-2014年變化趨勢,取不同α值,當絕對誤差及絕對百分最小時確定為該次預測平滑系數值。研究顯示,當平滑系數α=0.35時,模型對樣本的擬合精度最優,樣本預測值及其樣本誤如表3,結果顯示，預測誤差均值為4.32,平均絕對百分誤差為11.38%。

表2 動態數列法預測甘肅省社會衛生支出

表3 布朗指數平滑法(a=0.35)預測甘肅省社會衛生支出

首先采用以下參數對三種方法比較:均方誤差(mean squared error,MSE)、平均絕對百分誤差(mean absolute percentage error,MAPE))以及均方根誤差(Root mean squared error,RMSE)[12]，其中:

MSE=mean(et2)

MAPE=mean(|pt|),pt=100et/yt;

(5)

表4結果顯示，指數平滑法的均方根誤差和平均絕對百分誤差均比其他兩種方法都小,進一步用指數平滑法分別對2015-2020年進行預測,結果如表5所示，表5中可見，預計截至2020年甘肅省社會衛生支出總額可以達到348.31億元左右,人均社會衛生支出2018年可以達到1000元以上,2020年人均社會衛生籌資為1328元左右。

表4 三種預測方法比較

表5 甘肅省2015-2020年社會衛生支出預測

注:人口數預測是依據甘肅省常住人口數據,計算增長速度,利用動態數列進行預測的結果。

討 論

社會衛生支出反映社會各界對國家或地區衛生籌資的貢獻力度及其重視程度,是衛生總費用籌資來源的主要組成部分之一。近年來,我國衛生總費用的籌資結構中,社會衛生支出占據衛生總費用籌資比例越來越大,尤其在北京上海等發達城市,2014年社會衛生支出占比已超過55%[13]。我國學者吳建等研究認為2015年我國將實現“三四三制”的衛生總費用理想籌資結構[14],即政府衛生支出和居民個人現金衛生支出各占籌資總額比例為30%,社會衛生支出占總籌資的40%。陳沛軍[15]在基于ARIMA模型的中國衛生總費用預測分析中認為,近年來,衛生總費用占GDP比重在合理范圍內逐年增長,但應調整衛生總費用的構成比重,通過社會醫療保險和社會資本辦醫等途徑增加社會衛生支出。我國衛生籌資系統由經濟體制下的政府籌資主導模式向市場經濟體制下的多元化籌資模式進行轉變[16]。

2014年甘肅省社會衛生支出占衛生總費用比重為28.82%,全國水平為38.05%,相差10個百分點,2014年同處西北的新疆社會衛生支出占比高達43.34%,而經濟發達的北京、上海等城市都在55%以上。人均社會衛生支出甘肅只有633.74元,(全國水平為987.55元),而北京、上海人均社會衛生支出已超過3200元[17]。周婷[18]研究顯示政府和社會衛生支出占比的地區差距在很大程度上是由社會醫療保險支出的差距造成的,甘肅省衛生總費用屬典型的政府依賴型。近年來隨著衛生總費用的不斷增長,僅靠增加政府衛生投入緩解個人負擔并不現實,應不斷拓寬社會籌資渠道,充分利用社會力量緩解群眾衛生費用負擔[19]。

本研究采用回歸預測法、動態數列法及指數平滑法三種方法進行預測分析,均方根誤差及其絕對百分比誤差對比結果顯示,三次指數平滑法對社會衛生支出的擬合度最優,擬合精度較好,預測的可信度較高。按照目前的發展狀況,用布朗指數平滑法對甘肅省社會衛生支出進行預測顯示,甘肅省社會衛生支出呈逐年上升趨勢,至2020年甘肅省社會衛生支出總額為348.31億元,人均社會衛生支出為1328元左右,即在2018年甘肅省人均社會衛生支出才可以達到2014年全國的平均水平。預測顯示,甘肅省人均社會衛生費用2015-2020年平均發展速度為112.70%,提示甘肅省按照目前模式再發展15年才能達到上海2014年的水平。王昕[20]通過時間序列分析得出社會基本醫療保障在衛生總費用中占主體地位,是衛生總費用的主要籌資渠道。而甘肅省社會衛生支出水平偏低的最重要原因是其社會基本醫療保險水平偏低。2014年,甘肅省基本醫保覆蓋2553.21萬人,參保參合率達到97.94%,城鎮居民醫保和新農合政策范圍內報銷比例分別提高到70%和77%,城鄉居民大病保險、疾病應急救助等制度在全省推開,但其醫療保險仍處于“廣覆蓋、低水平”階段。醫療資源的分布不均衡及其醫療衛生體制改革滯后,導致醫藥價格虛高,而醫療保障制度無法緊隨其腳步,是群眾看病貴的主要原因[21]。提示甘肅省應優化分級診療制度將重點從提高醫保報銷比例轉移到多種醫保類型的綜合報銷模式[25]。

本預測研究考慮了時間因素對社會衛生支出的影響并沒有考慮其他因素對社會衛生支出的影響,因此,此預測存在一定的局限性。但也能在一定程度上揭示甘肅省社會衛生籌資的發展態勢,提示甘肅省應提高社會基本醫療保險的保障深度,拓寬社會衛生籌資渠道,積極提升社會衛生支出在衛生總費用的關鍵作用。

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甘肅省衛生和計劃生育委員會項目(2016-BA-1247);甘肅省衛生和計劃生育委員會項目(gswscw-001)

1.蘭州大學公共衛生學院(730000) 2.甘肅省衛生和計劃生育委員會 3.甘肅省健康教育所

△通信作者：胡曉斌,E-mail:huxiaobin@lzu.edu.cn

劉 壯)