四川省衛生總費用趨勢預測及方法探討*

黃云霞 楊 練 李 勝 孫 群

成都中醫藥大學管理學院(611137)

四川省衛生總費用趨勢預測及方法探討*

黃云霞 楊 練△李 勝 孫 群

成都中醫藥大學管理學院(611137)

目的 探討四川省衛生總費用的預測方法，為政府制定相關政策提供參考。方法 采用ARIMA模型和灰色模型，擬合并預測四川省2001-2020年的衛生總費用，通過比較預測值與實際值，說明預測效果。結果 ARIMA模型為xt=53.318+0.259xt-1+0.741xt-2+ετ,其中，Var(ετ)=64.188;灰色模型為x(0)(k)-0.195x(1)(k)=146.829(k=1，2,…，n)。預測衛生總費用時，2020年的預測值分別是3099.26億元和6835.82億元；平均相對誤差分別為7.09%和 3.09% 。結論 雖然樣本預測結果顯示,灰色模型略優于ARIMA模型，但具體應用時需要結合數據特點以及考慮時間周期等因素。衛生部門在制定政策規劃時，可針對具體情況，采用相應的預測方法。

衛生總費用 ARIMA模型 灰色模型 預測

衛生總費用(total expenditure on health,TEH)是一個國家在一定時期內全社會衛生資源消耗的貨幣表現[1]，體現了一個國家和地區衛生資源總量及配置結構的重要指標，對于評價和制定衛生籌資與利用政策以及衛生改革與發展戰略具有重要意義[2]。我國的《“十二五”期間深化醫藥衛生體制改革規劃暨實施方案》 和《衛生事業發展“十二五”規劃》已將衛生總費用的部分主要評價指標納入其中。隨著衛生總費用的增長，戰略規劃目標的實現存在著困難與挑戰，因此有必要進行預測方面的工作[3]。目前四川省尚未進行此方面的預測研究,因此本文根據四川省衛生總費用數據的特點，采用ARIMA模型和灰色模型擬合和預測2001-2020年的衛生總費用，并比較這兩種方法的預測效果，為衛生部門的相關決策提供數據支撐。

資料來源與方法

1.資料來源

本研究數據來源于《四川省統計年鑒》、四川省《衛生財務年報》、《衛生統計年報》等資料。

2.方法

(1)預測方法

差分自回歸移動平均模型(autoregressive integrated moving average mode,ARIMA),ARIMA(p,d,q)模型的表達式為:

yt=θ0+θ1yt-1+θ2yt-2+……+θpyp+ut+θ1ut-1+θ2ut-2+……+θqut-q

(1)

灰色模型對數據的樣本含量、規律性均無特殊的要求,是當前運用較為廣泛的預測模型之一[4]。結合衛生總費用的數據特點，本研究采用 GM(1，1)模型，該模型中體現x(1)、x(2)的變化趨勢是發展系數-a，體現不同年份數據之間相互變化關系的是灰色作用量b[5]。

(2)分析方法

運用SAS 8.2和灰色系統建模軟件3.0進行統計學分析。

結 果

1.四川省衛生總費用變化趨勢

2001-2012年，四川省衛生總費用籌資總額由199.22億元增長到1405.91億元，地區生產總值由4421.76億元增長到23872.80億元，衛生總費用的增長速度高于地區生產總值的增長速度[6]。

2.ARIMA模型的建立與預測

依據數據序列的分布特點：四川省衛生總費用呈現一定的增長趨勢(圖1)。首先進行數據的平穩化處理。其次，結合自相關系數和偏自相關系數的特點，識別模型和確定階數，同時進行參數估計，以及對模型擬合優劣做假設檢驗，最后用于預測。

(1)模型識別

數據通過2階差分處理，表現較為平穩。同時，利用2倍標準差范圍輔助判斷得知：自相關系數具有一定的拖尾性，偏自相關系數具有一定的截尾性。因此，采用ARIMA(1，2，0)模型的擬合效果較好。

(2)參數估計

通過SAS擬合后，可知估計的參數(詳見表1)。參數通過檢驗，具有統計學意義(P<0.01)。擬合方程為

xt=53.318+0.259xt-1+0.741xt-2+ετ，其中，Var(ετ)=64.188。

(3)模型檢驗

對模型進行檢驗，評價擬合的優劣。根據計算可得到所有模型擬合中最小的擬合統計信息量：AIC=125.274，SBC=126.467；殘差序列為白噪聲序列(P>0.05)。

(4)預測

2001-2020年四川省衛生總費用的實際值和擬合值，兩條曲線基本重合，擬合效果較好。

3.灰色模型的建立與預測

首先根據原始序列，計算原始序列的1-AGO，其次生成1-AGO的緊鄰均值，再次計算發展系數和灰色作用量，最后計算模擬值及殘差值。得到灰色模型方程：

x(0)(k)-0.195x(1)(k)=146.829 (k=1，2,…，n)

4.預測結果比較

由表4可知，兩種預測方法的平均相對誤差，灰色模型(3.79%)小于ARIMA模型(7.10%)，預測效果較好，與吳燕萍等人的研究一致[7]。

5.預測擴展

通過比較分析，結合個人衛生支出的數據特點，采用ARIMA模型和灰色模型對2013-2020年的個人衛生支出進行預測；可知個人衛生支出占衛生總費用的比重在不斷下降，個人衛生負擔在逐漸減輕。預測結果見表3。

6.預測的政策意義

通過衛生總費用相對于GDP的比值可以得知衛生事業的發展與經濟增長是否相適應，該比值為4%～5%是世界衛生組織所提倡的[8]。四川省衛生總費用相對于GDP的比值呈現波動增長趨勢，2008年(5.13%)已達到WHO的這一標準。ARIMA模型預測，到2015年將達到一個高峰(6.31%)，2020年達到另一高峰(6.60%)；灰色模型預測2015年為6.56%，2020年為7.56%?；疑Ｐ皖A測值高于ARIMA模型預測值，ARIMA模型的預測值更接近《“健康中國2020”戰略研究報告》提出的“到2020年，衛生總費用相對于GDP的比重將在6.5%～7.0%”?？梢钥闯?，按照過去11年的衛生總費用變化趨勢，2013-2020年的四川省衛生總費用占地區GDP的比重基本會控制在合理的范圍，保持在國民經濟的承受能力之內。

研究發現居民個人現金支出是致貧的重要影響因素[10]，控制個人現金支出比例是“新醫改”的重要目標，衛生事業發展“十二五”規劃明確提出:到2015年,個人衛生支出的比重應低于30%。自2001年以來，四川省個人衛生支出的比重從51.52%降到了2012年的33.05%，離“十二五規劃”的要求還有一定的距離，但由ARIMA模型預測得知2015年將下降到29.94%(灰色模型預測則會降到27.02%)，基本能夠實現“十二五”的規劃目標。

討論及建議

1.預測的局限性

由于數據有限，本研究僅有2001-2012年的四川省衛生總費用數據，用于預測2013-2020年的衛生總費用，可能存在著一定的偏差，并且隨著預測年份的增加，誤差可能會增大。在以后的研究中，隨著數據的增加，需要不斷地檢驗模型的可靠性與精確性。其次，衛生總費用的變動受多種因素的影響，因此預測值只能作為政策制定的參考,而不能成為依據。

2.重視費用預測，合理控制其增長

通過對衛生總費用的有效預測，及時了解其動態變化趨勢以及重要指標的變化，對于優化衛生籌資結構、制定政府衛生規劃具有重要的參考價值。本研究通過兩種方法擬合及預測四川省衛生總費用，結果顯示近20年來衛生總費用呈明顯增長趨勢。同時，《“十二五”期間深化醫藥衛生體制改革規劃暨實施方案》明確提到:到2015年，醫療衛生服務的服務效率顯著提高；衛生總費用增長能夠有效控制。雖然通過預測得知四川省衛生總費用相關指標能夠達到政策目標，但也需加強費用控制。建議進一步優化籌資結構的合理性；重視政府衛生投入監測；拓寬社會衛生籌資來源；保持個人衛生支出的比重在30%以下。其次，營造良好的醫療衛生行業風氣；避免盲目擴大醫院規模，過多引進醫療設備，減少誘導需求和過度醫療，減少醫療衛生資源浪費，從而有效控制衛生總費用過快增長。

[1]張 平,甘筱青,我國衛生總費用增長率周期性波動研究.中國衛生統計，2015,32(1)：153-155.

[2]吳天,新醫改背景下江蘇衛生總費用特征分析及預測研究.中國衛生經濟,2013,32(6):27-29.

[3]萬泉,張毓輝,翟鐵民,等.基于“十二五”衛生事業發展目標我國衛生總費用預測分析.中國衛生經濟,2014,33(2):10-13.

[4]官海靜,閻正民,楊練,等.成都市衛生人力及床位需要量預測方法探討.中國衛生事業管理,2010,270(12):803-804.

[5]劉思峰,黨耀國.灰色系統理論及應用.北京:科學出版社,2010:147-173.

[6]楊練,譚玲,李見,等.四川省衛生總費用籌資來源分析(2001—2012年).中國衛生經濟，2014，33(8):55-56.

[7]吳燕萍,鐘要紅,陳定灣,等.基于改進 GM(1，1)模型的衛生總費用快速測算方法研究.中國衛生經濟，2014，33(5):35-37.

[8]World Health Organization.Health Financing Strategy for the Asia Pacific Region(2010-2015).Switzerland:World Health Organization,2009.

[9]趙郁馨,唐景霞,張毓輝,等.居民個人現金衛生支出的致貧影響研究.衛生經濟研究,2005,(8):3-6.

(責任編輯：鄧 妍)

四川省軟科學研究計劃項目新醫改背景下縣醫院補償機制研究(2013ZR0085)

△通信作者：楊練，E-mail:yyanglian@163.com。