基于灰色關聯模型的上海市衛生總費用影響因素分析

丁海峰 高凱 姜茂敏

近年來，隨著各國衛生總費用的急劇增長，衛生總費用成為世界各國、各地區日益關注的話題。衛生總費用是指一個國家或地區在一定時期內（通常指1年），全社會用于醫療衛生服務所消耗的資金總額[1]。其在一定程度上可以反映一個國家、社會、個人對醫療衛生費用的負擔水平及對健康的重視程度。當前，我國正在大力實施健康中國戰略，為提升全民的健康水平，構建以疾病預防為主導的醫療保障體系，各級政府部門對衛生費用的投入不斷加大。上海市作為全國改革的排頭兵、先行者，早在2018年就出臺了《健康上海2030規劃綱要》，其中明確指出要大力投入健康產業。然而，衛生費用的投入會受到人均GDP、年診療人次、老齡化程度等一系列因素的影響[2]，探索衛生總費用的影響因素對今后制定醫療衛生政策、控制衛生費用的合理增長具有重要的意義。基于此，本研究通過灰色關聯模型對上海市衛生總費用及其影響因素進行分析，探索各要素與衛生總費用之間的關聯程度，以期為相關部門制定醫療衛生政策提供借鑒和參考。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源

本研究數據來自《上海市統計年鑒》，由于研究的時效性及數據的可獲得性，本研究選取2007—2016年10年的數據進行研究分析。根據文獻梳理、專家訪談，共篩選出10項指標，分別為：衛生總費用(x0)、人均GDP (x1)、醫療機構年診療人次(x2)、衛生技術人員(x3)、醫療機構床位數(x4)、年末常住人口(x5)、老齡化狀況(x6)、腫瘤死亡專率(x7)、醫院入院人數(x8)、個人衛生支出(x9)、人均衛生費用(x10)，數據來源真實可靠。

1.2 研究方法

灰色關聯分析是我國學者鄧聚龍在1982年所創立的灰色系統理論中的重要組成部分，是一種綜合評價各影響因素的分析方法[5]。其基本原理是通過對動態過程發展趨勢的量化分析，以及對統計序列幾何關系的對比來分清系統中各要素之間的緊密程度。序列曲線的幾何態勢越接近，表明灰色關聯度越大，反之則越小[6]?；疑到y理論的要點在于對數據沒有過高的要求，通過一定現有的信息實現對系統運行中各要素進行正確的描述和有效的監督[7]?；疑P聯分析是一種系統動態趨勢分析，在某種程度上可以判斷諸多影響系統要素的重要程度。

其基本步驟主要分為：①進行指標的選取和篩選。②構建參考數列和比較序列。參考數列是指反映系統特征的數列，記為：x0,比較數列是指體現系統行為的影響因素組成的數列[8]，記為：x1,x2,...xn。③進行初值變換，對原始數據進行無量綱化處理，求解差序序列。④求解最大差(Δmax)與最小差(Δmin)，求關聯系數ξ(xi)。⑤計算關聯度并進行排序。主要計算公式為：

2 結果

2.1 上海市衛生總費用指標基本情況

通過對衛生總費用影響因素相關文獻進行歸納和分析，共梳理出10項因素指標，分別為：x0為上海市衛生總費用（億元），x1為人均GDP（元），x2為醫療機構年診療次數（次），x3為衛生技術人員（位），x4為醫療機構床位數（個），x5為年末常住人口數（萬人），x6為老齡化狀況（指65歲以上人口占總人口的比重），x7為腫瘤死亡專率（每10萬人），x8為醫院入院人數（萬人），x9為個人衛生支出（億元），x10為人均衛生費用（元）。從表1可以看出，2007—2016年，上海市所有指標均呈現不斷增長的態勢。上漲速度排在前3位的指標分別為：衛生總費用、個人衛生支出以及人均衛生費用，其中衛生總費用上升最快，年平均增長率達到了15.94%，其次是個人衛生支出，年平均增長率達到了13.82%。上漲速度最低的為腫瘤死亡專率和年末常住人口，分別為1.60%和2.98%。

表1 2007—2016年上海市衛生費用及其影響因素相關指標

2.2 指標初值化處理結果

由于不同指標含義、單位等均有所差別，因此，在進行灰色關聯度計算前，需要對原始數據進行無量綱化處理。本研究采用初值法對參考數列和比較數列進行原始數據的無量綱化處理，初值法計算公式為：xt(t)=[xi(t)]/[xi(1)], i=1, 2,...,N;t=1, 2,...,M.數據的計算過程在EXCEL軟件中進行。具體處理結果見表2。

表2 原始數據無量綱化處理結果

2.3 求差數列結果

對原始數列進行無量綱化處理后，對處理后的參考數列和比較數列進行求差，最終通過計算求得最大差 (Δmax)=2.6305，最小差 (Δmin)=0，計算結果見表3。

表3 求差數列結果

2.4 灰色關聯度計算結果及排序

求差數列過后進行灰色關聯系數的計算，最終求得灰色關聯度并對其進行排序。根據排序結果可知，排在前3位的影響因素分別為：個人衛生支出(x9)、醫院入院人數(x8)、人均衛生費用(x10)。排在最后三位的分別為：老齡化狀況(x6)、醫療機構床位數(x4)、腫瘤死亡專率(x7)。其他關聯度及排序結果請見表4。

表4 灰色關聯度求解及排序結果

3 討論

3.1 模型的準確性及科學性

本研究主要運用灰色關聯模型對上海市2007—2016年這10年間衛生總費用的影響因素進行分析，通過分析各要素與衛生總費用之間的關聯程度，從而判斷各指標的優劣，為上海今后制定醫療衛生政策提供一定的借鑒及參考。結果顯示，本研究所選取指標的灰色關聯度均大于0.6，也就意味著參考數列與比較數列之間有較大的關聯性，由此可以說明，本研究選取的比較數列較為科學[9]。灰色關聯分析是基于灰色系統理論的一種分析系統內部各要素對于系統本身影響大小的方法，由于其對數據要求較少，操作簡單，廣泛被用于醫學、畜牧、航天等各大領域的研究中。本研究運用其對上海市衛生總費用影響因素進行分析，具有一定的準確性和科學性。

3.2 個人衛生支出是影響上海市衛生總費用的主要影響因素

根據本研究結果顯示，個人衛生支出是上海市衛生總費用的主要影響因素，也就意味著近年來上海市衛生總費用的上漲與個人衛生支出有著密切關系。所謂個人衛生支出是指城鄉居民在接受各種醫療衛生服務時所支付的現金部分，其中包括居民在享受各種醫療保險制度就醫時所自付的費用[9]。學界中，通常以居民個人衛生費用支出占衛生總費用的比例來衡量一個國家或者地區居民承擔醫療費用的水平。2007—2016年，上海市個人衛生支出占衛生總費用的比重從22.2%下降到18.8%，相對于社會衛生支出和政府衛生支出占比，個人衛生支出占比下降最多，說明上海地區居民承擔醫療費用的比例逐漸降低。然而，近年來上海市衛生總費用不斷上漲，但個人衛生支出占比逐漸下降，這意味著政府衛生支出和社會衛生支出占衛生總費用的比例會逐漸增多。衛生總費用由政府衛生支出、社會衛生支出和個人衛生支出構成[10]。對于衛生總費用，目前主要存在兩個方面的問題：一方面是控制衛生總費用合理增長；另一方面是衛生總費用構成結構合理化。合理的支出結構不僅可以體現政府、社會、個人三方的責任共擔意識，而且可以控制衛生總費用，使其保持合理增長、提高醫療衛生水平。因此，今后的工作中，上海市有關部門應該繼續制定有效措施控制衛生總費用，使其保持合理的增長水平；另一方面應該注重衛生總費用各部分支出的合理化，體現政府責任的同時，加強社會和個人的責任，從而保證衛生總費用良性、合理的增長。

3.3 居民衛生服務需求與上海市衛生總費用有較強的關聯性

結果發現，灰色關聯度排在前三位的影響因素分別為個人衛生支出、醫院入院人數和人均衛生費用。很顯然，這些指標可以統稱為居民衛生服務需求，醫院入院人數的增加、人均衛生費用的增加、個人衛生支出的增加會直接導致衛生總費用的增加[11]。但與其他地方不同的是，上海市作為一線城市、國家金融中心，每年吸引大量的外來務工人員，這就會直接導致醫院的入院人數急劇增加。根據上海市人力資源和社會保障局數據顯示，截止到2018年，在上海各類用人單位辦理就業登記的全國各省市來滬人員已經達到463.3萬人[12]。再加上上海擁有全國較高水平的醫療資源，很多疑難雜癥患者會來滬就醫，這將導致醫院的入院人數不斷增加，進而促使居民醫療衛生服務需求的上升。政府對于上海本地戶籍的居民給予較高的醫療保障水平，但是對于外來務工人員來說，醫療保障水平則較低，“因病致貧”、“因病返貧”的現象時有發生，這類人群往往“不敢生病”、“生不起病”[13]。另一方面，隨著互聯網產業的興起，上海聚集著大量的靈活就業人員，比如快遞員、外賣員等，這類人群往往不繳納社會保險，幾乎得不到任何保障，然而這類人群往往是醫療衛生服務的最大需求者，這也是當今我國社會保障領域的難題之一。因此，上海市相關部門應該采取相關措施提高此類人群的健康意識，加強健康教育，從源頭上加強“以預防為主”的意識，切實解決居民“看病難、看病貴”的難題。

3.4 人均GDP、老齡化程度等其他指標與上海市衛生總費用關聯度較低

有部分學者[14-15]研究顯示，人均GDP是影響衛生總費用的重要指標。然而，本研究顯示，人均GDP與上海市衛生總費用的灰色關聯度排在第5位，關聯度不大。這可能與上海市的獨特經濟地位有一定的關系，上海市是我國的金融中心，改革開放40年來，上海國民生產總值從272.81億元增長到30 632.99億元，增長了近113倍，GDP的增長已經從“求速”轉變為“求質”。因此，與其他地區不同的是，GDP并不是影響上海市衛生總費用的主要因素。根據計算結果顯示，老齡化程度與上海市衛生總費用的關聯度也較低，這可能與上海采取一系列應對措施有較大的關系。2017年根據相關資料預測結果[16]顯示，2020年上海市老齡化率達到35.6%，成為我國主要城市中老齡化程度最高的城市，老齡化程度急劇增加必然會導致衛生費用的上漲。不過，上海地區采取了許多措施積極應對老齡化，如實行“長期護理保險”、“家庭醫生”等一些列政策，這從根源上化解了因為老齡化程度加深而帶來的衛生費用的上漲。其他因素，如腫瘤死亡專率關聯度最低。然而，隨著居民生活水平的提高，慢性病成為影響我國居民健康的重要殺手之一[17]。根據世界衛生組織顯示，慢性病病種包括：糖尿病、心臟病、高血壓等10種疾病，其中也包括癌癥[18]。近年來，我國慢性病防治費用在衛生總費用的支出中占比很高，而衛生費用的支出與慢性病患病比率息息相關。因此，今后政府應該加大慢性病的防治，完善慢性病防控機制，構建“以預防為主導的”慢性病防控體系，從而降低衛生費用的支出。限于數據的可獲得性，本研究并未納入有關疾病發生率等相關指標，這也是本研究的不足之處。