基于主成分回歸模型的寧夏衛生總費用影響因素分析

徐 寧，胡 琦，張麗虹，湯 榕

（1.寧夏醫科大學公共衛生與管理學院，寧夏 銀川 750004；2.寧夏環境因素與慢性病控制重點實驗室，寧夏 銀川 750004）

衛生總費用是全面反映一個國家或地區一定時期內（通常指一年）全社會在衛生服務領域中所消耗的資金總額[1]。衛生總費用正被國際社會視為確保人人公平享有充分可及、符合質量標準的衛生服務以及監測和評價“全民覆蓋”政策目標的實現程度的主要指標[2，3]。近年來經濟增長、人口老齡化、居民疾病譜轉變等因素帶來的衛生服務需求迅速增長已成為我國衛生總費用和醫療費用增長的主要推動力[4]。寧夏地區醫療衛生需求也會在未來一段時期內保持一個較長的增長驅動力。衛生總費用的增加一方面對于政府財政形成沉重的負擔，同時也會加劇居民疾病負擔[5]。因此，為有效減輕寧夏政府財政與人民群眾疾病經濟負擔，運用科學、合理的方法找出影響寧夏衛生總費用增長的主要因素，對于合理控制衛生總費用過快增長、促進衛生資源合理配置和利用、提高衛生服務公平可及均具有重要的意義和科學價值。

1 資料與方法

1.1 資料來源 本研究數據來源于《寧夏衛生發展公報（2012-2014 年）》《寧夏衛生計生事業發展公報（2015 年）》《寧夏衛生事業與計劃生育工作統計公報（2016-2017 年）》《寧夏衛生健康工作統計公報（2018-2019 年）》、國家統計局官方網站（http：//www.stats.gov.cn/）以及寧夏統計局官方網站（http：//www.nxtj.gov.cn/），部分數據從寧夏衛生健康委獲得。

1.2 指標選擇 本研究通過總結李彤[6]、劉巧艷[7]、李相榮[8]、文捷[9]等關于衛生總費用影響因素的相關研究確定指標，具體包括年末常住人口數（X1）、65 歲以上人口占常住人口比重（X2）、人口自然增長率（X3）、人均地區生產總值（X4）、居民消費價格指數（X5）、醫療衛生支出占財政支出比重（X6）、每千人擁有醫療機構床位數（X7）、每千人擁有衛生技術人員數（X8）、病床使用率（X9）。

1.3 方法 數據統計分析應用SPSS 25.0 軟件完成。利用主成分分析法對納入的9 個解釋變量進行降維，以方差貢獻率特征值>1 且所選取的因子累計貢獻率達到70%～80%的原則[10]，提取主成分。然后將各主成分的載荷矩陣值除以各自主成分的初始特征根的平方根，計算主成分系數矩陣，并列出主成分表達式。進而以標化的衛生總費用為因變量，以主成分得分為自變量進行多元線性回歸分析。

2 結果

2.1 主成分分析 針對所有自變量進行KMO 檢驗，經檢驗KMO=0.641＞0.5，且巴特利特球體檢驗的近似χ2為139.487，df 為36，Sig 為0.000，各變量的相關性較強，相關系數矩陣有統計學意義（P＜0.05），適宜做主成分分析。同時，通過檢測各因子解釋的總方差結果顯示，初始特征值>1的公因子個數有2個，且其累計貢獻率為91.621%，見表1。標化后得到各自變量的載荷矩陣和系數矩陣，見表2，依據其結果得到2 個主成分表達式，分別記為F1和F2，其表達式如下：

表1 解釋的總方差

表2 標化后自變量的載荷矩陣與系數矩陣

F1=0.138ZX1+0.135ZX2-0.112ZX3+0.136ZX4-0.048ZX5+0.129ZX6+0.138ZX7+0.139ZX8-0.119ZX9

F2=-0.001ZX1+0.164ZX2-0.300ZX3+0.113ZX4+0.828ZX5+0.082ZX6-0.008ZX7-0.038ZX8+0.301ZX9

2.2 回歸分析 以主成分F1和F2為自變量，以標化后的衛生總費用為因變量，進行多元線性回歸分析?；貧w模型的優劣檢驗顯示，R=0.986，R2=0.973，調整后的R2=0.970，模型擬合效果較好。同時，對于回歸模型的顯著性檢驗顯示，F=288.403，P＜0.001，建立的模型有統計學意義，見表3。

表3 回歸模型的顯著性檢驗結果

建立的模型進行多元線性回歸分析，結果見表4，模型中各自變量的VIF的值均為1.000，遠小于10，各自變量之間共線關系不顯著。依據其結果得到主回歸方程：ZY=0.993F1-0.053F2，將F1和F2代入主回歸方程后得到多元線性回歸方程，表達式如下：

表4 多元線性回歸模型系數

ZY=0.1371ZX1+0.1254ZX2-0.0953ZX3+0.1291ZX4-0.0915ZX5+0.1238ZX6+0.1375ZX7+0.1400ZX8-0.1341ZX9

根據多元線性回歸方程表達式，以標準化回歸系數比較各影響因素指標對衛生總費用的相對影響程度并進行排序。結果表明，年末常住人口數（X1）、65 歲以上人口占常住人口比重（X2）、人均地區生產總值（X4）、醫療衛生支出占財政支出比重（X6）、每千人擁有醫療機構床位數（X7）、每千人擁有衛生技術人員數（X8）與衛生總費用呈正相關。其中，每千人擁有衛生技術人員數對衛生總費用的相對影響程度最大（0.1400），每千人擁有醫療機構床位數次之（0.1375）；同時，人口自然增長率（X3）、居民消費價格指數（X5）、病床使用率（X9）與衛生總費用呈負相關，其中病床使用率對衛生總費用的相對影響程度最大（-0.1341），見表5。

表5 各指標對衛生總費用的相對影響程度

3 討論

本研究運用主成分回歸模型分析探討寧夏衛生總費用的影響因素，研究結果與國內學者采用其他研究方法結果相似[8,11，12]，表明主成分回歸分析適用于衛生總費用影響因素的分析。通過主成分分析，得出各因素之間具有較強的相關性，且相關系數矩陣有統計學差異，適宜做主成分分析，進而采用多元線性回歸分析各影響因素對寧夏衛生總費用的相對影響程度，具有一定的科學性，這有利于政府部門根據分析結果科學的調整相關政策。

本研究發現，年末常住人口數、65 歲以上人口占常住人口比重、人均地區生產總值、醫療衛生支出占財政支出比重、每千人擁有醫療機構床位數、每千人擁有衛生技術人員數與衛生總費用呈正相關。其中，每千人擁有衛生技術人員數對衛生總費用的相對影響程度最大，每千人擁有醫療機構床位數次之。每千人擁有衛生技術人員數和每千人擁有醫療機構床位數是反映衛生資源配置和供給的主要指標，其對寧夏衛生總費用的相對影響程度居于前2 位。說明寧夏衛生資源配置方式主要實行以供方為導向，即衛生資源配置主要以床位和人力為主要依據[13]。然而，在以床位和人力為導向的衛生資源配置方式的情況下，通常會出現經濟水平越發達，衛生資源越聚集，衛生資源公平性和可及性越差，進而導致衛生資源的浪費和衛生總費用的不合理增長等問題[14]。因此，政府應不斷優化衛生資源配置，綜合考慮寧夏地區實際情況，從以床位和人口為導向，向以經濟發展水平、地理環境、居民衛生健康服務需求等為導向配置衛生資源[15]，精準測算、精準分類、精準配置衛生資源，提高衛生資源的利用率、公平性和可及性，進而避免衛生資源的浪費和有效控制衛生總費用的不合理增長[16]。

本研究顯示，病床使用率、人口自然增長率、居民消費價格指數與衛生總費用呈負相關。其中，病床使用率對衛生總費用的相對影響程度最大。相關研究表明，以床位為載體的醫療服務費用可以對衛生總費用產生重要影響[17，18]。病床使用率與醫院床位數、患者平均住院日等因素有著密切聯系，是衡量醫院工作效率和工作負荷的重要指標[19]，同時也影響著患者的直接和間接費用。因此，如何將病床使用率控制在合理水平是衛生行政部門和醫院的一大難題。本研究建議，應有效縮短出院患者平均住院日，從而提高醫院工作效率，將有限的醫療資源合理使用，使醫院在實現資源成本最小化的同時[20]，減少患者的直接和間接費用，減輕患者負擔，加快床位周轉[21]，實現醫院社會效益和經濟效益雙提升。

總之，衛生總費用的增加是多種因素相互作用的結果。如反映經濟水平的人均地區生產總值、反映人口發展水平的年末常住人口數、65 歲以上人口占常住人口比重等因素，對于寧夏衛生總費用的增加均具有正向影響。因此，政府及衛生行政部門在對衛生總費用進行有效、合理控制與引導的同時，應密切關注多種因素所帶來的影響，為經濟發展提供良好的政策支持環境，從而為醫療領域的發展提供更多的資金。此外，完善人口變化的應對措施，適時調整人口政策；積極應對人口老齡化，推進醫養融合；引導居民逐步向以治療為主向預防為主轉變，加強自我保健與預防知識，增強疾病預防衛生投入，進而減少大病風險的經濟隱患，降低衛生費用。

綜上所述，每千人擁有衛生技術人員數、每千人擁有醫療機構床位數等因素對寧夏衛生總費用具有正向影響；病床使用率、人口自然增長率等對寧夏衛生總費用具有負向影響。建議政府部門應合理、有效控制衛生總費用過快增長，關注多種因素對于衛生總費用的影響。