基于GM分析影響基本醫療保險基金支出的因素

耿 蕊 杜本峰

一、引言

伴隨著我國基本醫療保障體系的日益完善，基本醫保基金支出在近年來的增長幅度逐漸大于基本醫保基金收入的增長幅度，基本醫保基金面臨著日益嚴峻的支付壓力。基本醫療保險制度作為我國社會保障制度的重要組成部分，為滿足人民群眾醫療服務需求提供了重要保障。基本醫療保險基金管理作為保障醫療保險制度良好運行的關鍵環節，有效的投入和支出機制關系著整個醫保制度的運行效率。然而近年來，我國的基本醫療保險基金面臨著嚴峻的收支形勢，根據國家統計數據顯示，我國基本醫療保險基金支出占GDP的比重自2007年的0.82%上升到2017年的1.76%，自2015年后一直保持在較高的水平，基本醫療保險基金支出的增長幅度逐漸超過基本醫療保險基金收入的增幅，并在部分省市出現收支不平衡的局面。基本醫療保險基金支出作為醫療保險基金管理的主體內容之一，研究基本醫療保險基金支出的影響因素在有效控制醫療費用的不合理增長、提高基本醫保基金使用效率、促進基本醫療保險基金良性運轉，保障參保人員的醫療權益、減輕人民群眾的醫療費用負擔、實現醫療保險制度可持續發展方面具有十分重要的意義。

二、文獻回顧

醫療支出影響因素多維復雜，本研究基于以往針對醫保基金支出影響因素的研究進行了歸納提煉，得到五個層面的影響因素。具體如下：

一是社會經濟發展因素。常用的指標有人均國內生產總值、價格、居民收入以及經濟增長速度等。人均國內生產總值與醫療支出/費用的函數關系研究和結論較多，Francia 等(2007)分析發現人均GDP公共衛生費用支出與醫療費用呈正相關(1)Francia L, Gitto L, Mennini F S, Polistena, B.“An Econometric Analysis of OECD Countries Health Expenditure”，Social Science Electronic Publishing, 2007.。Gedthan(2000)發現影響衛生總費用的因素主要為 GDP、以及公共衛生籌資額占總籌資額的比重、住院醫療費用等(2)Gedthan, World Health Organization.The world health report 2000-Healthsystems: improving performance，2000.。Newhouse(1978)的研究表明居民醫療保健消費支出主要受其收入水平的影響(3)Newhouse J P, Marquis M S., “The norms Hypothesis and the Demand for Medical Care ”，Journal Human Resources，1978:pp.159-182.。國內學者何平(2005)分析經濟增長與醫療費用上漲的相關性，發現當價格緊縮因子調整后，醫療費用支出的收入彈性約為1，經濟增長對我國醫療費用增長的影響是一種長期關系(4)何平、孟慶躍：《基于誤差修正模型的衛生總費用與GDP關系研究》，《中國衛生經濟》2005年第9期。。

二是人口學因素。人口結構是影響醫保基金和費用水平的重要因素之一，隨著一些西方發達國家老齡人口比例的不斷提高，人口老齡化對醫療服務支出和醫療保險基金產生的影響受到廣大研究者的普遍關注。Sally(1992)認為人口、年齡是影響醫療費用的主要因素(5)SALLY B.“National health care expenditures through 2030”，Health Care Financing Review,1992,14(1):pp.1-29.。Angulo(2011)對西班牙醫療費用研究表明，老年人住院的概率和醫療支出水平均顯著超過一般人群(6)Angulo A M, Barberán R, Egea P, Mur J.“An analysis of health expenditure on a microdata population basis”，Economic Modelling, 2011, 28(1):pp.169-180.。Ellis 等(2013)對澳大利亞 45歲以上人群醫療費用的影響因素研究發現，高齡人群的醫療費用支出顯著高于低齡人群(7)Ellis R P, Fiebig D G, Johar M, Jones G , Savage E.“Explaining health care expenditure variation: large-sample evidence using linked survey and health administrative data”，Health Economics, 2013, 22(9):pp.1093-1110.。Ludwig Dittrich(2013)研究指出人口老齡化是影響醫療保健支出背后的最主要的因素，而越來越多的文獻也說明人口結構的改變已經成為醫療保健支出迅速上升的主要誘因之一(8)Ludwig Dittrich.“The Impact of Aging Population on the Rise of the Health Care Cost in the Czech Republic Dana Stara”，International Advances in Economic Research, 2013, 19(1): pp.11-17.。國內學者研究結論基本一致，均認為人口老齡化、高齡化趨勢將對醫療費用、醫療保健支出產生較大沖擊。黃成禮(2004)結合中國人口結構和醫療衛生費用的實際，從人口數量、人口質量、人口構成和人口分布等多個角度對人口因素與衛生費用之間的關系進行了理論分析，探討了人口特征對醫療衛生費用的影響(9)黃成禮：《人口因素與衛生費用的關系》，《人口研究》2004年第3期。。張沖等(2019)研究農村人口老齡化對居民醫療保健消費支出的影響，結果表明，老年撫養比和老年人口比重均影響農村居民醫療保健消費(10)張沖、萬新月：《四川省人口老齡化對醫療保健消費的影響研究》，《醫學與社會》2019年第6期。。李軍山等(2008)的研究表明，影響我國醫療費用增長的主要因素為社會經濟快速增長、人口老齡化進程的加快，高齡老人比例增加以及城市化水平的提高，人口老齡化的加重尤其是高齡老人占比的提高，將促使我國基本醫療保險基金支出比例不斷上升(11)李軍山：《我國醫療費用增長的影響因素與控制研究》，南京航空航天大學,2009年。；彭俊(2006)從不同的方面分析了人口老齡化對醫療保險制度及其基金的影響(12)彭俊、宋世斌、馮羽：《人口老齡化對社會醫療保險基金影響的實證分析——以廣東省珠海市為例》，《南方人口》2006年第2期。；孟偉(2018)認為隨著人口老齡化加劇，醫療保險費用支出壓力增大，我國社會醫療保險與養老金的給付高峰會同時到來(13)孟偉、蔡涅：《基于交易成本經濟學的醫療保險與醫院之間關系探析》，《中國衛生經濟》2018年第11期。；申笑顏(2016)指出參加醫療保險人數與人均衛生費用高度相關(14)申笑顏、晏林、賈啟越：《基于灰色系統的我國醫療服務費用影響因素分析》，《社區醫學雜志》2016年第19期。。

三是醫保政策設計和管理因素。醫療保險的保障范圍和保障水平，以及醫保管理水平也是影響醫保基金支出的重要因素。Herwartz(2010)指出門診醫療費用最大的報銷率不足以彌補災難性疾病所帶來的經濟困境(15)Herwartz H,Theilen B.“The Determinants of Health-Care Expenditure: New Results from Semiparametric Estimation”，Health Economics,2010,19(8): pp.964-978.。Wagstaff(2009)用中國 12 個省調查數據的研究發現，新農合并沒有降低自付的醫療費用和難性費用發生率，這主要是新農合實施，醫療機構供方的誘導需求增加(16)Wagstaff A,Lindelow M，Gao J，et al.，“Extending health insurance to the rural population:An impact evaluation of China’s new cooperative medical scheme”，Journal of Health Economics,2009,28(1): pp.1-40.。Han(2013)指出醫院支付方式、衛生費用的籌資方式等因素也是目前對我國醫保基金支出影響較大的因素(17)Han K, Cho M, Chun K..“Determinants of health care expenditures and the contribution of associated factors: 16 cities and provinces in Korea, 2003-2010”，J prevmed public health, 2013,46(6):pp.300-308.；申笑顏(2016)研究發現合理有效的醫療衛生政策和醫療保險制度也能夠控制人均衛生費用，從國家標準角度監控醫療服務供方的行為，監督醫療服務機構采用低價的方式提供適度的醫療服務，能夠有效避免因供方誘導需求引發的醫療費用不合理上漲；楊曉勝(2014)(18)楊曉勝、劉瑞明、肖俊輝：《誘導需求對醫療費用支出的影響:我國跨省數據的面板分析》，《中國衛生經濟》2014年第6期。和章聯(2015)(19)章聯：《持續性改進管理措施控制醫院醫保總額增長的初探》，《中國醫療保險》2015年第11期，第54頁。的研究發現政府和醫療機構自身對醫療服務價格水平和結構進行管理可以起到規范醫療服務收費、監管醫療服務行為的作用。

四是衛生服務供給因素。醫療資源的可及性、可獲得性，以及服務提供能力對居民就醫選擇和費用水平有較大的影響。Gedthan(2000)利用 OCED 數據，采用計量經濟學分析方法得出影響衛生總費用的因素主要為每千人床位數、每千人醫師數等(20)Gedthan, World Health Organization.The world health report 2000-Healthsystems: improving performance,2000.。Francia 等(2007)采用固定效應模型對影響 OECD 國家衛生費用趨勢變化的相關因素進行分析，發現每千人口床位數、每千人口醫師數與衛生費用呈正相關(21)Francia L, Gitto L, Mennini F S, Polistena, B.“An Econometric Analysis of OECD Countries Health Expenditure”，Social Science Electronic Publishing, 2007.。Newhouse(1976)研究表明醫師人口比與費用正相關(22)Newhouse J P.“Medical-Care Expenditure: A Cross-National Survey”，Journal of Human Resources, 1976,12(1):pp.115-125.。

五是醫療衛生服務需求因素。人口健康狀況、醫療服務利用率等是醫療服務需求方的因素也是影響醫保基金支出的主要因素。Grossman(1972)將健康視為人力資本存量，并結合生產函數與生命周期理論，對醫療服務需求和健康作了理論分析。他認為健康資本作為一項重要的人力資本投資，會隨著時間的變遷而產生折舊(23)Grossman M.“On the Concept of Health Capital and to Demand for Health ”，Journal of Political Economy, 1972, 80(2):pp.223-225.。因此，人口老齡化的增加，尤其是高齡老人占比的提高將在一定程度上帶動人均衛生保健需求的上漲，進而帶動醫療費用的增加。

綜上所述，國內外學者在對基本醫保基金支出進行研究時，更多的是從社會經濟發展水平和人口結構兩個層面進行分析。然而現有的研究僅僅考慮了經濟社會發展對基本醫保基金支出的影響，但是經濟發展為醫療衛生領域帶來的福祉，即政府在衛生領域的投出以及人均所占的衛生費用對基本醫療基金支出的影響如何現在的研究還未加以證明；同時財政對供方(公立醫院、基層醫療衛生機構)和需方(基本醫療保險基金)的補助是否也會影響基本醫保基金支出？人口結構作為影響基本醫保基金和費用水平的重要因素之一，隨著西方發達國家老齡人口比例的不斷提高，人口老齡化對醫療服務支出和基本醫療保險基金產生的影響受到廣大研究者的普遍關注。在人口結構方面，越來越多的學者研究人口老齡化對醫療費用、醫療保健支出的影響。但這些研究更多的是分析人口結構對衛生費用、醫療保健支出、醫療費用的影響，而較少直接分析人口結構對醫療保險基金支出的影響。此外醫保政策、衛生服務供給、衛生服務利用也是影響基本醫保基金支出的重要因素，首先醫療保險的保障范圍、保障水平等醫保政策對基本醫保基金支出產生影響；其次醫療資源的可及性、可獲得性以及醫療衛生服務的提供能力對居民的就醫選擇和費用水平產生較大的影響，進而作用于基本醫保基金支出；再次人口健康狀況、醫療服務利用率等醫療衛生服務需求情況也是影響基本醫保基金支出的主要因素，目前還不清楚這三個層面的因素是否對基本醫保基金支出產生影響以及在各個層面內哪些指標對基本醫保基金支出的影響較大。

本研究采用2010—2018年《中國統計年鑒》和《中國衛生和計劃生育統計年鑒》數據，從社會經濟發展水平、人口結構、醫保政策、衛生服務供給、衛生服務利用等層面選取指標分析我國基本醫療保險基金支出的影響因素。為規避變量之間的多重共線性問題，本研究采用灰色關聯模型分別從灰色關聯度、灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度、灰色綜合關聯度對2010—2018年的數據進行定量分析，以相互驗證，探討影響醫保基金支出的主要因素和次要因素，主要指標和次要指標，為進一步完善現行醫療保險制度安排，實現基本醫保基金發展的連續性和穩健性提供有價值的決策參考意見。

三、基于灰色關聯的實證分析

灰色系統理論以“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”的不確定型系統作為研究對象，用灰色數學來處理不確定量，使之量化，從中提取有價值的信息，從而實現對復雜系統運行規律的和認識控制。灰色關聯分析是指對一個系統發展變化態勢進行定量描述和比較的方法，其思想是通過確定參考數據列和若干個比較數據列的幾何形狀相似程度來判斷其聯系是否緊密，以反映曲線間的關聯程度，非常適合動態歷程分析。

本研究引入灰色模型的原因有：一是醫保系統內部錯綜復雜，難以得到準確的信息，如城、鄉醫療保險還存在統籌層次不一致、地區間籌資待遇設計差別等因素；二是基本醫保基金支出受多重因素影響，不僅包括宏觀經濟層面(如政府財力、社會經濟發展水平、對供方和需方的投入等)，還包括中觀層面(如醫療費用水平、醫療服務需求、醫保政策設計)，以及微觀層面因素(如居民個人社會經濟特征、健康狀況、個人經濟負擔能力等)，部分指標存在交互影響、互為因果的關系，在考量基本醫保基金支出相關因素時，難以直接測度指標間的變動規律。因此，本研究將通過灰色關聯模型研究基本醫療保險基金支出的影響因素，通過模型計算后得到的相關系數，以進一步的考量其對參考序列的“主次”關系，對基本醫療保險基金支出的影響因素進行多維度的測量與分析。

(一)灰色關聯分析模型

1.灰色關聯公理與灰色關聯度

本研究將基本醫療保險基金支出的時間序列作為表征系統特征行為序列，記為X0：X0=X0(k)|k=1,2,…,n；設Xi為系統因素序列，定義其序號k上的觀測數據Xi=Xi(k)|k=1,2,…,n;i=1,2,…,n為相關因素序列。

其分析的步驟如下：

(1)建立參考數列和比較數列。參考數列可被看作是因變量數列，記為X0=X0(k)|k=1,2,…,n；比較數列可以看作是自變量數列，記為Xi=Xi(k)|k=1,2,…,n;i=1,2,…,n。

(2)變量無量綱化處理。原始數據由于量綱的不同無法進行比較，需要對初始數據進行數據變化和處理，使模型和系統分析更符合實際情況，采用初值變換的方法，得到新序列。

2.灰色絕對關聯度

3.灰色相對關聯度

灰色相對關聯度是序列X0與Xi的相對于起始點的變化速率之間聯系的表征，反映了X0與Xi相對于始點的變化速率的接近程度，X0與Xi的變化速率越接近，灰色相對關聯度越大，反之就越小。灰色相對關聯度記為r0i。

4.灰色綜合關聯度

灰色綜合關聯度是一個可以較為全面的表征序列間關系是否緊密的數量指標，即可以反映序列X0與Xi之間的相似程度，又可以體現X0與Xi對于始點的變化速率的接近程度。一般取θ=0.5，灰色綜合關聯度為ρ0i=θε0i+(1-θ)r0i。

(二)指標說明及數據來源

本文將影響基本醫保基金支出的因素分為社會經濟發展水平、人口結構、醫保政策、衛生服務供給、衛生服務利用五類。社會經濟發展水平層面的人均國內生產總值、國家財政醫療衛生支出、農村居民消費水平、城鎮居民消費水平、居民人均可支配收入、政府衛生支出、人均衛生費用、財政投入公立醫院、財政投入基層醫療衛生機構、財政對基本醫療保險基金的補助、人口結構層面的基本醫保參保人數、65歲及以上老年人口占比；醫保政策層面的門診病人次均醫藥費用、住院病人人均醫藥費用；衛生服務供給層面的每千人口衛生技術人員數；每千人口醫療衛生機構床位數；衛生服務利用層面的醫療衛生機構診療人次、三級醫院住院人次數、二級醫院住院人次數、一級醫院診療人次數。

我國的基本醫療保險包括城鎮職工醫療保險、城鎮居民醫療保險、新型農村合作醫療保險，2016年《國務院關于整合城鄉居民醫療保險制度的意見》(國發〔2016〕3號)提出整合城鎮居民醫療保險和新型農村合作醫療保險兩項制度，建立統一的城鄉居民醫療保險制度，城鄉居民醫保進入融合發展階段，因此在2016年之前將城鎮職工醫療保險、城鎮居民醫療保險、新型農村合作醫療保險的基金支出之和作為基本醫療保險基金支出，在2016年之后將城鎮職工醫療保險和城鄉居民醫療保險的基金支出之和作為基本醫療保險基金支出，以此作為本文研究的因變量。

為了全面準確地反映基本醫療保險基金支出的狀況，本研究通過2010—2018年《中國統計年鑒》和《中國衛生和計劃生育統計年鑒》等進行數據的搜集，查找整理了2010—2018年的社會經濟發展水平、人口結構、醫保政策及基金運行情況、衛生服務供給、衛生服務利用等五個層面的指標數據。

(三)基本結果

1.樣本基本情況

根據《中國統計年鑒》和《中國衛生和計劃生育統計年鑒》數據，查得2010—2018年我國基金醫療保險基金支出數據，組成基本醫療保險基金支出x0數據序列，另外查得衡量社會經濟發展水平層面的人均國內生產總值x1(元)、國家財政醫療衛生支出x2(億元)、農村居民消費水平x3(元)、城鎮居民消費水平x4(元)、居民人均可支配收入x5(元)、政府衛生支出x6(億元)、人均衛生費用x7(元)、財政投入公立醫院x8(億元)、財政投入基層醫療衛生機構x9(億元)、財政對基本醫療保險基金的補助x10(億元)、人口結構層面的基本醫保參保人數x11(億人)、65歲及以上老年人口占比x12(%)；醫保政策層面的門診病人次均醫藥費用x13(元)、住院病人人均醫藥費用x14(元)；衛生服務供給層面的每千人口衛生技術人員數x15(人)；每千人口醫療衛生機構床位數x16(張)；衛生服務利用層面的醫療衛生機構診療人次x17(張)、三級醫院住院人次數x18(萬人次)、二級醫院住院人次數x19(萬人次)、一級醫院診療人次數x20(萬人次)等20個可直接觀測到的指標。具體數據如表1所示。基本醫保基金支出、人均國內生產總值、國家財政醫療衛生支出、農村居民消費水平、城鎮居民消費水平、居民人均可支配收入、政府衛生支出、人均衛生費用、財政投入公立醫院、財政投入基層醫療衛生機構、財政對基本醫療保險基金的補助、65歲及以上老年人口占比、門診病人次均醫藥費用、住院病人人均醫藥費用、每千人口衛生技術人員數、每千人口醫療衛生機構床位數、醫療衛生機構診療人次、三級醫院住院人次數、二級醫院住院人次數、一級醫院住院人次數、均呈現逐年上升的態勢；基本醫保參保人數在2010—2018年呈現波動性變化。

表1 2010—2018年醫療保險基金支出的指標數據

2.變量間的相關性分析

從醫療保險基金支出與各影響因素的相關系數矩陣(見表2)可以發現，各影響因素與醫療基金支出以及各影響因素之間的相關系數都遠大于0.50，說明變量間的相關性較大，即變量之間存在嚴重的多重共線性問題。

表2 變量間的相關系數

3.基本醫療保險基金支出影響因素的灰色關聯度實證分析

(1)灰色關聯度

首先建立參考數列和比較數列。以2010—2018年的序列數據為基礎數據，基本醫保基金支出為參考序列X0=X0(k)|k=1,2,…,n；人均國內生產總值、國家財政醫療衛生支出、居民人均可支配收入、居民人均醫療保健消費支出、醫保參保人數、65歲及以上老年人口占比、總撫養比、少兒撫養比、老年撫養比、出生率、死亡率、自然增長率、門診病人次均醫藥費用、住院病人人均醫藥費用、醫保當期基金使用率、每千人口衛生技術人員數、每千人口醫療衛生機構床位數、居民住院人次數、三級醫院診療人次數、二級醫院診療人次數、一級醫院診療人次數為比較數列Xi=Xi(k)|k=1,2,…,n;i=1,2,…,n。

其次初值化處理。由于不同指標間存在量綱的差別，本研究對數據進行初值化處理，消除原始數據量綱和數量級的差別，便于指標間的相互比較。根據各指標的原始數據求初值象，以各指標2010年數列作為基準數據列，2011—2018年數列除以基準數列可以算出表3中2010—2018年醫療保險基金支出原始指標數據的初值象。

表3 2010—2018年醫療保險基金支出原始指標數據的無量綱化值

再次求差異信息空間。以x0為參考序列，以xi(i=1,2，…，21，)為比較序列。首先求出各比較序列與參考序列均值象之間差值的絕對值序列，記為Δi(k)=|xi(k)-x0(k)|，k表示時間序列，在本文中表示2010，2011…，2018，具體結果見表4。

表4 對應差序列

表5 醫療基金支出影響因素的灰色關聯度

(2)灰色絕對關聯度

計算始點零化像。根據原始數據計算灰色絕對關聯度的始點零化像，如表6所示。

表6 2010—2018年醫療保險基金支出原始指標數據的始點零化像

根據灰色絕對關聯度的計算公式得出|S0|=49182.95；|Si|=(130674.628，43474.355，31261.5，66770，61707.9995，42818.55，9852.07，5054.12，4297.89，18323.565，44640.906，9.657，418.775，12732.3199.27，9.845，122.58，7487.2425，3589.4625，1622.107)；|Si-S0|=(81491.678，5708.595，17921.45，17587.05，12525.0495，6364.400，39330.88，44128.83，44885.06，30859.385，4542.0445，49173.293，48764.175，36450.631，49173.68，49173.105，49060.37，41695.7075，45593.4875，47560.843)。進而得出各影響因素與居民醫保基金支出的灰色絕對關聯度，如表7所示。

表7 醫療基金支出影響因素的灰色絕對關聯度

根據醫療保險基金支出影響因素的灰色絕對關聯度的分析結果，各影響因素與醫療保險基金支出的關聯系數從高到低依次是基本醫保參保人數、國家財政醫療衛生支出、政府衛生支出、居民人均可支配收入、城鎮居民消費水平、農村居民消費水平、人均國內生產總值、財政對基本醫療保險基金的補助、住院病人人均醫藥費用、人均衛生費用、三級醫院住院人次數、財政投入公立醫院、財政投入基層醫療衛生機構、二級醫院住院人次數、一級醫院住院人次數、門診病人次均醫藥費用、醫療衛生機構診療人次、65歲及以上老年人口占比、每千人口衛生技術人員數、每千人口醫療衛生機構床位數。

(3)灰色相對關聯度

根據醫療保險基金支出影響因素的灰色相對關聯度的分析結果(見表8)，各影響因素與醫療保險基金支出的關聯系數從高到低依次是財政投入基層醫療衛生機構、國家財政醫療衛生支出、財政對基本醫療保險基金的補助、政府衛生支出、人均衛生費用、農村居民消費水平、三級醫院住院人次數、財政投入公立醫院、居民人均可支配收入、人均國內生產總值、一級醫院住院人次數、城鎮居民消費水平、二級醫院住院人次數、每千人口醫療衛生機構床位數、門診病人次均醫藥費用、每千人口衛生技術人員數、醫療衛生機構診療人次、住院病人人均醫藥費用、65歲及以上老年人口占比、基本醫保參保人數。

表8 醫療基金支出影響因素的灰色相對關聯度

(4)灰色綜合關聯度

根據醫療保險基金支出影響因素的灰色綜合關聯度的分析結果(見表9)，各影響因素與醫療保險基金支出的關聯系數從高到低依次是國家財政醫療衛生支出、政府衛生支出、居民人均可支配收入、農村居民消費水平、財政對基本醫療保險基金的補助、城鎮居民消費水平、財政投入基層醫療衛生機構、基本醫保參保人數、人均衛生費用、人均國內生產總值、三級醫院住院人次數、財政投入公立醫院、住院病人人均醫藥費用、一級醫院住院人次數、二級醫院住院人次數、每千人口醫療衛生機構床位數、門診病人次均醫藥費用、醫療衛生機構診療人次、每千人口衛生技術人員數、65歲及以上老年人口占比。

表9 醫療基金支出影響因素的灰色綜合關聯度

(5)基金醫療保險基金支出影響因素的灰色關聯分析結果

根據醫療保險基金支出影響因素的灰色關聯分析結果，社會經濟發展水平、人口結構、醫保政策存在一定的差異；衛生服務供給、衛生服務利用的關聯度排序大致相同；在組間排序方面，對醫療保險基金支出影響較大的因素是社會經濟發展水平和衛生服務利用；其次是衛生服務供給、醫保政策和人口結構。在社會經濟發展水平因素中國家財政醫療衛生支出、財政投入基層醫療衛生機構、政府衛生支出、居民人均可支配收入對醫療保險基金支出影響較大；在衛生服務利用方面，三級醫院住院人次數、一級醫院住院人次數對醫療保險基金支出影響更為重要；在衛生服務供給方面，每千人口醫療衛生機構床位數對醫療保險基金支出影響較大；在醫保政策，住院病人人均醫藥費用的排名較為靠前；在人口結構方面，醫保參保人數、65歲及以上老年人口占比對醫療保險基金支出有一定的影響。

四、結論

國家財政醫療衛生支出、財政投入基層醫療衛生機構、政府衛生支出、居民人均可支配收入在社會經濟發展水平因素中對醫療保險基金支出影響較大。一方面，國家財政在醫療衛生方面的支出在健全投入機制，明晰保障范圍、加大保障力度、優化醫療保險基金支出結構方面發揮著重要的作用，使得國家財政醫療衛生支出不僅在社會經濟發展層面對醫保基金支出的影響最大，同時在所有的影響指標體系中國家財政醫療衛生支出對醫保基金支出的影響也是最大的。另一方面，按照經濟學的理論，財政對基層醫療衛生機構的投入以及居民人均可支配收入可以將潛在的健康需求轉變為現實需求的基礎，是影響消費的最穩定和最重要的因素。

三級醫院住院人次數、一級醫院住院人次數是衛生服務利用因素中對醫療保險基金支出產生的影響較為突出。從醫院等級來看，三級醫院的診療人次數占醫院整體的診療人次數占比從2014年18%增長到2018年的22%，與我國現行的醫保政策相對應，醫療保險在三級醫院的報銷比例促使三級醫院的診療人次數伴隨著較高的醫療保險基金支出。

在衛生服務供給方面，每千人口醫療衛生機構床位數對醫療保險基金支出產生一定的影響。醫院床位數作為反映醫院醫療服務供給規模的主要指標，醫療服務供給因素對醫療保險基金支出的影響可能存在兩種機制：一是，醫療服務供給規模越大時，在醫療服務需求相對不變的情況下，醫療費用將趨于下降，醫療保險基金支出也隨之減少；二是，醫患雙方間的信息不對稱現象使醫療服務供方擁有強大的需求誘導能力，從而抵消過剩的醫療服務供給量，此時醫療費用將主要由供方成本決定。實踐中，上述兩種作用機制孰強孰弱將決定醫療服務供給因素與醫療保險基金支出呈正相關還是負相關關系，而這又與政府對醫療服務市場信息不對稱的管制政策強度及有效性有關。

從醫保政策方面看，住院病人人均醫藥費用在灰色關聯模型中排名較為靠前。這是由于醫療保險次均住院費用越高，個體分擔比例越高，則醫療費用支出越大，也說明了在進行醫療服務費用成本分攤時，分攤比例越高個人越傾向于消耗更多的醫療資源，進而增加醫保基金支出。

從人口結構因素來看，基本醫保參保人數、城鄉65歲及以上老年人口占比對醫療保險基金支出也有一定的影響。基本醫保參保人數直接決定了基本醫保基金池的大小以及其損耗和增益的幅度。城鄉65歲及以上老年人口占比對我國醫療保險基金支出的影響是巨大的。面對嚴峻的人口老齡化問題，老年健康、人口老齡化對醫保基金支出及醫院服務的需求等相關問題都將對我國現行的衛生經濟體系帶來嚴重的影響。