基于VAR和ARIMA模型的中國衛生總費用影響因素及預測分析

郭芮綺，胡 依，閔淑慧，成曉芬，李 貝

(南方醫科大學衛生管理學院，廣東 廣州 510515)

衛生總費用(Total Expenditure on Health，TEH)是指公眾在衛生保健服務上花費的總金額，對國家衛生保障有十分重要的意義[1]。我國衛生總費用由1995年的2155.13億元增長到2017年的52,598.28億元，22年間增長了23.41倍[2]。在健康中國戰略背景下，若衛生總費用長期不合理增長，極易加重居民醫療衛生負擔，甚至使因病致貧和因病返貧的現象難以得到實際解決，最終無法實現真正意義的全民覆蓋[3]。衛生總費用增長受經濟發展水平、政府投入、醫療資源等多種因素影響，合理的衛生總費用研究有利于相關政府部門調整與優化相關衛生政策[4-6]。故本文采用VAR(Vector Auto-Regression)模型與ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型研究我國人均GDP、衛生事業費用、人口老齡化，醫療資源以及城鎮化水平5個主要因素與衛生總費用的動態關系，并對衛生總費用未來發展趨勢進行預測，為促進我國衛生事業改革和發展提供相關建議，以助力于健康中國戰略目標的實現。

1 資料與方法

1.1 數據與變量

本研究從《中國統計年鑒》《中國衛生和計劃生育統計年鑒》和《中國衛生健康統計年鑒》中收集1990-2019年的相關數據，為消除人口數量等因素的影響，衛生總費用、GDP、醫療資源、城市化水平、人口老齡化、政府衛生支出依次以人均衛生費用、人均GDP、每千人口醫療機構床位數、城鎮人口占總人口比例、65歲以上人口占總人口比例、政府衛生支出占財政比例進行表示。每個變量以自然對數的形式呈現以減少各變量異方差對最終結果的影響，依次記為LNTHE、LNGDP、LNCOV、LNCITY、LNOLDS、LNBED。

1.2 研究方法

使用EXCEL構建1990-2019年中國衛生總費用相關數據的時間序列數據集，使用Eviews 10.0軟件進行ADF(Aucment Dickey-Fuller)用于確定時間序列的穩定性，并構建探究經濟、城鎮化、醫療等因素與衛生總費用的動態關系的VAR模型，使用SPSS 25.0軟件中的ARIMA模型預測中國衛生總費用未來發展趨勢。

2 結果

2.1 ADF檢驗

使用ADF檢驗時間序列平穩性，若是通過檢驗則可直接進行建模，若不通過檢驗，則應對序列進行差分后再進行建模。由表1可知，通過ADF初步檢驗的只有LNCITY變量，其余變量原序列都未通過檢測，一階、二階差分后轉化成平穩性時間序列(P<0.05)，滿足條件構建VAR模型。

2.2 VAR模型

2.2.1 滯后階數

建立模型前需根據LR檢驗統計、FPE(Final Prediction Error)、AIC(Akaike Information Criterion)、SC(Schwarz Information Criterion)和HQ(Hannan-Quinn Information Criterion，來選擇VAR模型滯后的階數確定滯后階數。表2結果顯示，多數信息準則篩選階數為二階，故該VAR模型的滯后階數為二階。

表2 滯后階數判定結果

2.2.2 VAR模型估計結果

VAR模型是以內生變量的滯后值的相關函數構建[7]。將該時間序列代入模型，運算估計結果如下：

關于VAR模型穩態檢驗，若模型的AR根都小于1即位于單位圓內則通過檢驗，反之亦然。檢測結果顯示，AR根全部在單位圓內，故該模型是平穩的，模型估計結果有效，見圖1。

圖1 模型平穩性檢驗結果

2.2.3 脈沖響應函數分析

脈沖響應函數(Impulse Response Function，IRF)主要解釋變量間的動態關系，即單位沖擊下對變量本身和其他內生變量的影響[8]。模型隨機誤差項的正交約束采用滯后期數為20的Cholesky分解技術。結果顯示如圖2，其中，橫軸、縱軸、虛線、實線依次表示為滯后期數、變化值、標準差帶、脈沖響應函數。

圖2 脈沖響應分析結果

LNTHE顯示，在一個單位正沖擊下，LNTHE在當期的影響最大，并且隨著時間的推移逐漸減弱。到第七期時負面影響的值達到最大值，然后上升到零，影響逐漸消失。

LNOLDS顯示，當給LNOLDS一個單位正沖擊，LNTHE本期正向影響最大，到第二期時影響變為負值，隨后開始回升為正值并振蕩著趨于零，達到收斂。

LNCOV顯示，在一個單位正沖擊下，LNTHE在當期收到的正影響較大，隨后影響逐步減弱變為負影響，第十期負影響達到最大，而后逐漸上升穩定在零，影響消失。

LNGDP顯示，當給LNGDP一個單位正沖擊，LNTHE一直為正影響，并在第五期時達到最大，其后逐漸下降，最大的負影響是在第九期，隨后逐漸趨向于收斂。

LNBED顯示，若給LNBED一個正沖擊，最大正影響值在第二期達到最大，第三期時負影響達到最大，并在第五期回升為正影響的第二個峰值，隨后逐漸波動下降并趨向于影響消失狀態。

LNCITY顯示，若給LNCITY一個正沖擊，LNTHE最大正影響值在第二期，第六期時負影響達到最大，中間呈現波動狀態，在第八期下降為第二個負影響峰值，隨后逐漸回升為正值并收斂。

2.3 ARIMA模型預測

ARIMA模型預測的原理是將被解釋變量的現值與滯后值以及隨機誤差項的現值和滯后值進行回歸[9]。本研究運用ARIMA(2，2，2)對人均衛生總費用時間序列數據進行擬合并對2020-2030年的趨勢進行預測，圖3結果顯示，模型預測值與實際值幾乎重合，提示擬合程度較理想，該模型較為合理。另外，模型預測結果顯示，人均衛生總費用將不斷增長，預計在2030年達到14,129.2162元，相比2019年增長近3倍。增長速度維持在10%左右，整體呈下降趨勢，在2030年增長率將降為9.20%，見表3。

圖3 模型擬合情況

表3 2020-2030年人均衛生總費用預測結果

3 討論

3.1 我國衛生總費用控制形勢嚴峻

預測結果顯示，我國人均衛生總費用將在2030年達到14,129.2162元，相比2019年增長近3倍，增長率在10%上下波動，并呈下降的趨勢，但是衛生費用的總體基數不斷增大，絕對增量也較大。近年來政府及社會各界迫切希望通過進一步加大對衛生事業的投入，以提高人民整體健康水平，助力于實現健康中國戰略目標的實現，這自然會使衛生總費用不斷上漲。但是，在當前中國宏觀經濟增速放緩的大背景下，如果衛生總費用增長過快，與國民經濟發展速度長期不相協調，各級財政支出壓力過大極易導致“社會經濟危機”[10]。因此，為保持衛生總費用可持續穩定增長，相關政府部門應加快深化醫藥衛生體系改革。例如，加強對藥物、器械價格的監督管理，并改革醫保支付方式，落實醫藥分開等相關政策；從源頭控制居民醫療服務需求，促進醫療服務方式以預防為主，以此減少衛生費用的不合理增長[11]。

3.2 城市化水平是我國衛生總費用增長的最大因素

研究結果顯示，城市化水平對我國衛生總費用增長的正向影響超過其他因素所形成的影響。居民的整體收入與消費水平會隨城市化水平提高而逐漸提高，進而對醫療服務有更高的要求，這直接關系著我國衛生總費用的變化。城市居民整體收入水平以及衛生服務等其他基礎設施的可獲得性都優于農村居民[12]。農村居民在城鎮化過程中消費需求會加速釋放，如果其不能獲取可觀的收入，那將無法償付相應的醫療費用支出，從而造成嚴重的社會問題[13]。因此，相關部門應根據我國不同地區城鎮化發展現狀，加強醫療資源的合理配置，縮小城鄉差距。第一，重視農村衛生院、衛生室等醫療機構的發展，給予農村衛生建設更多的傾斜政策，吸引更多的醫務人才投入到鄉村衛生事業中，提高鄉村整體醫療服務能力水平。第二，加大對基層醫療機構建設的力度，并擴大醫療保險覆蓋范圍，大力推廣醫保信息全國聯網以加快實現異地就醫即時結算[14]。

3.3 GDP、政府衛生支出、醫療機構床位數是衛生總費用增長的重要影響因素

研究結果顯示，GDP、政府衛生支出、醫療機構床位數是衛生總費用增長的重要影響因素，這與以往研究結論一致[15，16]。快速的經濟增長使居民的生活水平逐漸提高，居民醫療保健意識增強，會增加衛生方面的支出，間接推動了衛生費用的增長[17]。近年來，政府衛生事業費增長有所減少，但是如果政府衛生投入與社會保障投入不能保持與經濟發展相協調，居民醫療費用個人承擔比例過高，極易導致因病致貧，同時也不能很好地滿足人民群眾日益增長的醫療衛生需求，不利于健康中國戰略目標的實現。因此應充分考慮經濟增長與政府衛生支出的協同程度，建立可持續的政府衛生投入機制，并改善衛生籌資策略，注重公共籌資占整體籌資的比重，充分考慮醫療保障籌資和支出結構的合理性，穩步提升居民醫療保障水平，以加快實現全民健康覆蓋[18]。醫療機構床位等醫療設備資源作為現代醫院的重要硬件，一旦床位數需求增加，則需要擴建相關配套設備和人才等以保證其基本運轉，這就使醫療費用支出增加[19]。而過于激進地擴展醫療機構資源會導致醫療費用不合理增長、醫療資源浪費等嚴重后果，因此醫療機構應革新管理發展思路，優化現代診療模式，提升醫院的診療流程管理水平，并大力開展衛生技術評估，對醫療資源使用的成本效益進行分析，促進醫療資源高效利用，以減少醫療資源不合理浪費[20]。

3.4 人口老齡化與衛生總費用長期保持均衡相關

人口老齡化的脈沖響應圖顯示，整體波動系數、幅度較小，提示在當前階段人口老齡化對衛生總費用增長的影響不明顯，這與其他學者的研究結果一致[21]。但這并非表明人口老齡化不重要，它對我國衛生總費用的長期正向影響仍不容忽視。我國已于21世紀之交步入老齡社會，年均3%的增長率居于全球第一，現如今我國老齡人口基數大，在未來會持續對衛生總費用產生重要影響，對衛生事業持續發展的影響仍不可忽視[22，23]。因此，相關政府部門現階段應充分利用現有醫療資源，盡可能地滿足老年人的衛生服務需求，并完善社會養老保險制度體系，穩步加大對老人晚年養老的保障力度[24]，減輕老年人醫療經濟負擔，以便更好地應對人口老齡化加劇帶來的挑戰。