張彥茹，周乾宇，李雪文，薛 浩，田 召，孫長青，朱 偉

鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院社會醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生事業(yè)管理教研室 鄭州 450001

近年來，居民對醫(yī)療服務(wù)的需求不斷增加，使得醫(yī)療服務(wù)量尤其是住院服務(wù)量增長較快，醫(yī)療費用逐年增加，導(dǎo)致占比最大的住院費用也在不斷上漲。2015年國家衛(wèi)生計生委、國家發(fā)展改革委、財政部等五部印發(fā)《關(guān)于控制公立醫(yī)院醫(yī)療費用不合理增長的若干意見》指出各地區(qū)應(yīng)結(jié)合實際合理控制區(qū)域醫(yī)療費用總量增幅及門診次均醫(yī)藥費用、住院人均醫(yī)藥費用增幅，因此，分析住院費用的影響因素，進而控制醫(yī)療費用上漲已經(jīng)顯得十分必要[1]。目前，對于國內(nèi)住院費用影響因素的研究，大多數(shù)是以醫(yī)院為單位或是基于疾病內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)進行探討，較少從空間角度來分析。本文以中國大陸地區(qū)省級行政區(qū)為研究單元，采用空間自相關(guān)(spatial auto-correlation)及地理加權(quán)回歸模型(geographically weighted regression model ,GWR)分析中國大陸地區(qū)人均住院費用的空間分布特征及影響因素，為衛(wèi)生部門控制人均住院費用快速上漲提供可行性建議。

1 資料與方法

1.1資料來源及變量選取2015至2017年人均住院費用數(shù)據(jù)來自《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》。通過查閱文獻、咨詢專家和小組討論從人口學(xué)因素、經(jīng)濟因素、衛(wèi)生資源配置及床位利用情況等4個方面選取出生率、人口自然增長率、人均GDP、城鎮(zhèn)化率、千人口床位數(shù)、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、平均住院日及醫(yī)院病床使用率作為研究指標，以上指標均來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》。

1.2空間聚集區(qū)域探測為探測人均住院費用的空間聚集區(qū)域，運用GeoDa軟件將人均住院費用屬性數(shù)據(jù)庫與中國大陸地區(qū)大陸行政區(qū)劃的空間數(shù)據(jù)庫進行匹配，采用全局和局部Moran′sI指數(shù)進行空間自相關(guān)分析，運用rook鄰近規(guī)則構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。海南無邊界相鄰省份，設(shè)其與廣東相鄰。

全局空間自相關(guān)以全局Moran′sI指數(shù)作為統(tǒng)計量來探測整個研究區(qū)域是否出現(xiàn)聚集或是異常值。I取值范圍為-1～1，I大于0為正自相關(guān)，表示鄰近地區(qū)的現(xiàn)值與分析地區(qū)的現(xiàn)值相似;I小于0為負自相關(guān)，表示鄰近地區(qū)的現(xiàn)值與分析地區(qū)的現(xiàn)值不同;I為0，表示空間之間相互獨立[2]。全局Moran′sI的表達式如下：

式中，xi、xj代表各省份的人均住院費用，Wij為空間權(quán)重矩陣，表示區(qū)域i與j之間的相鄰關(guān)系，若相鄰則取1，否則取0[3]。

局部空間自相關(guān)以局部Moran′sI指數(shù)為統(tǒng)計量來探測區(qū)域中每個研究單元分布模式，局部Moran′sI指數(shù)的表達式為

Ii>0 表示研究位置及其鄰域均有高/低值，即高-高型或是低-低型；Ii<0表示高/低值區(qū)域被低/高值包圍，即高-低型或低-高型，提示研究位置與周圍環(huán)境存在不同[4]。

1.3GWR模型GWR模型是一種反映區(qū)域異質(zhì)性并允許回歸系數(shù)隨著研究單元位置的變化而變化的局部回歸方法，其將空間關(guān)系作為權(quán)重加入運算中，可生成每個觀測值的回歸系數(shù)，計算公式[5]如下：

式中，yi是點i的因變量，β0(ui,vi)是點i的截距參數(shù)；βj(ui,vi)是點i的第j個自變量的局部回歸系數(shù)，是研究區(qū)域的第i個點的坐標， 為隨機誤差[6]。

1.4統(tǒng)計學(xué)處理應(yīng)用全局Moran′sI指數(shù)和局部Moran′sI指數(shù)研究中國大陸地區(qū)人均住院費用的空間分布情況。采用Pearson相關(guān)分析、多重線性回歸分析篩選對人均住院費用有影響的變量，并將篩選的變量納入GWR模型。使用SPSS 21.0對數(shù)據(jù)進行標準化處理，運用GeoDa軟件進行空間自相關(guān)分析，使用ArcMap 10.2構(gòu)建GWR模型。檢驗水準α=0.05。

2 結(jié)果

2.1中國大陸地區(qū)人均住院費用基本情況見表1。2015至2017年大部分省份人均住院費用呈現(xiàn)逐年上漲趨勢。中國大陸地區(qū)人均住院費用東部>中部>西部。北京、上海及天津人均住院費較高，北京最高。2015至2017年中國大陸地區(qū)人均住院費用分別為0.827、0.860、0.889萬元，以中國大陸地區(qū)人均住院費用為參照，東部地區(qū)僅福建和河北的費用低于中國大陸地區(qū)平均水平；大部分中部和西部地區(qū)的人均住院費用低于中國大陸地區(qū)均值，但吉林以及黑龍江2015年、2016年的人均住院費用高于中國大陸地區(qū)的平均水平。

2.2空間自相關(guān)結(jié)果2015至2017年中國大陸地區(qū)各省份人均住院費用全局Moran′sI指數(shù)分別為0.411、0.404、0.415，表明中國大陸地區(qū)人均住院費用存在空間正相關(guān)，并呈現(xiàn)明顯的聚集性，聚集性強度2017年>2015年>2016年。

局部空間自相關(guān)結(jié)果(表2)表明，2015至2017年中國大陸地區(qū)人均住院費用在空間上主要呈3種集聚狀態(tài)(高-高型、低-高型和低-低型)。天津呈高-高聚集，河北呈低-高集聚。2015至2017年人均住院費用在空間上的聚集特征發(fā)生微弱變動，尤其是西南地區(qū)，2016年其聚集性降低。甘肅和寧夏兩地2017年出現(xiàn)低-低聚集現(xiàn)象。

2.3人均住院費用影響因素篩選結(jié)果Pearson相關(guān)分析結(jié)果(表3)顯示，2015年人口自然增長率、2015至2017年的千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、平均住院日、城鎮(zhèn)化率、人均GDP和出生率均與人均住院費用有較強的相關(guān)關(guān)系，納入多重線性回歸模型。

以2015至2017年31個省、自治區(qū)和直轄市的人均住院費用為因變量，以千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、平均住院日、城鎮(zhèn)化率、人均GDP與出生率為自變量進行多重線性回歸分析(2015年在共有自變量的基礎(chǔ)上額外納入了人口自然增長率)，結(jié)果(表4)顯示，各因素之間不存在多重線性(VIF<10)，影響2015年人均住院費用的因素有城鎮(zhèn)化率與千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)，而影響2016年及2017年人均住院費用的因素均為人均GDP、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)。

表1 2015至2017年中國大陸地區(qū)人均住院費用基本情況 萬元

表2 2015至2017年中國大陸地區(qū)人均住院費用空間聚集情況

表3 各指標與人均住院費用的相關(guān)分析結(jié)果r(P)

表4 多重線性回歸分析結(jié)果

2.4GWR結(jié)果以各省、自治區(qū)和直轄市人均住院費用為因變量，以2.3多重線性回歸中有統(tǒng)計學(xué)意義的指標為自變量構(gòu)建GWR模型，結(jié)果(表5)顯示，2015至2017年各區(qū)域R2值分別為0.889、0.818和0.806，且3 a的殘差全局Moran′sI指數(shù)分別為0.088(P=0.117)、0.029(P=0.426)、0.088(P=0.119)，表明殘差不存在空間自相關(guān)性，GWR模型較好地擬合了各變量的空間效應(yīng)[7]。

GWR建模結(jié)果顯示，2015年城鎮(zhèn)化率、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量對人均住院費用的影響具有空間異質(zhì)性。城鎮(zhèn)化率、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的回歸系數(shù)分別為0.475～0.892、0.014～0.323，且回歸系數(shù)均表現(xiàn)為自東北向西北減小的趨勢，表明城鎮(zhèn)化率、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量對人均住院費用均存在正向影響，并且影響程度自東北向西北遞減。

2016年人均GDP、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量對人均住院費用的影響具有空間異質(zhì)性。人均GDP(回歸系數(shù)為0.748～0.753)對人均住院費用有正向影響，影響程度從東部向西部逐漸增大。千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量(回歸系數(shù)估計值為0.226～0.233)對人均住院費用有正向影響，且對東北地區(qū)及浙江、上海影響最大。

2017年人均GDP、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量對人均住院費用的影響具有空間異質(zhì)性。各地區(qū)人均GDP、千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量(回歸系數(shù)估計值分別為0.758～0.763、0.210～0.215)均對人均住院費用有正向影響。2017年較2016年人均GDP整體回歸系數(shù)有所增大，而千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量回歸系數(shù)有所減小。2017年人均GDP對人均住院費用的影響情況與2016年基本一致，千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量對江蘇、上海、浙江、福建及東北地區(qū)的人均住院費用影響最大。

表5 GWR模型參數(shù)估計值

3 討論

本文運用空間自相關(guān)及GWR模型從空間角度揭示了中國大陸地區(qū)人均住院費用的時空格局演變特征及影響因素，可以看出2015至2017年中國大陸地區(qū)人均住院費用呈現(xiàn)逐年增加趨勢和正的空間自相關(guān)，并存在明顯的聚集性。由于鄰域間居民的生活習慣、就醫(yī)需求以及政府衛(wèi)生政策的制定等往往會相互影響，因而人均住院費用在空間上會出現(xiàn)聚集格局。2015至2017年天津一直為高-高聚集，由于天津交通便利，與人均住院費用較高的北京、山東等地區(qū)相鄰，居民消費水平僅次于北京、上海，因此人均住院費用相對較高。而河北為低-高聚集，造成這種現(xiàn)象的原因可能是中國大陸地區(qū)人均住院費用存在一定的空間溢出效應(yīng)，因此在省際互動的作用下，相鄰省份的資源支持會降低本省份的社保財政投入和服務(wù)產(chǎn)出水平[8]，因此會形成以河北為中心的“洼地現(xiàn)象”。同時，空間自相關(guān)結(jié)果表明，中國大陸地區(qū)人均住院費用的低值聚集區(qū)域主要分布在西南和西北部地區(qū)，對此，政府相關(guān)部門一方面應(yīng)重點關(guān)注河北周圍的天津、北京、山東、河南等地區(qū)的住院費用增幅，可建立鄰域間聯(lián)合控費機制以降低人均住院費用，另一方面，可充分利用地區(qū)間住院費用的聚集特征，總結(jié)各地合理控費經(jīng)驗，加強東中西部地區(qū)之間的交流學(xué)習以減少區(qū)域差異。

由于中國大陸地區(qū)人均住院費用在空間上存在異質(zhì)性，因此本研究采用GWR模型來分析其影響因素，研究結(jié)果顯示3 a間中國大陸地區(qū)人均住院費用與每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量存在正相關(guān)關(guān)系，但區(qū)域影響程度不同，中國大陸地區(qū)東北、東南地區(qū)所受影響最大?？赡艿脑蚴牵S著衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量增多，醫(yī)院成本中人員支出占比也隨之增大，加之很多醫(yī)院存在臨聘人員的問題，醫(yī)院往往會通過增加住院收入來支持運營。高虹霞等[9]的研究支持上述觀點，因此衛(wèi)生技術(shù)人員越多，人均住院費用越高。這就提示中國大陸地區(qū)東北及東南部發(fā)達地區(qū)醫(yī)院應(yīng)基于成本-效益原則及自身實際需要合理引進人才，同時，醫(yī)院應(yīng)積極完善人員聘用制度以及編制人員薪酬計劃，嚴格控制編外人員數(shù)量[10]，以減少醫(yī)院人員支出的壓力。本研究結(jié)果顯示2015年城鎮(zhèn)化率與人均住院費用存在正相關(guān)關(guān)系，且對中國大陸地區(qū)東北地區(qū)影響最大，可能是由于進入城鎮(zhèn)的農(nóng)村居民，其醫(yī)療保險類型從新農(nóng)合變?yōu)槌擎?zhèn)居民醫(yī)療保險，居民就醫(yī)保障水平提高，使得其在農(nóng)村受到抑制的醫(yī)療需求得到釋放，導(dǎo)致醫(yī)療衛(wèi)生支出增加[11]，這就提示中國大陸地區(qū)東北地區(qū)應(yīng)重點關(guān)注城鄉(xiāng)之間醫(yī)療衛(wèi)生資源利用的公平性，同時應(yīng)積極推行城鄉(xiāng)醫(yī)保統(tǒng)籌政策，可逐步建立分層次的籌資標準和補償水平[12]，以減少城鄉(xiāng)醫(yī)保補償差距。經(jīng)濟發(fā)展水平對中國大陸地區(qū)人均住院費用的影響更為直接，2016、2017年人均GDP同樣也與人均住院費用呈正相關(guān)關(guān)系，且這種影響均在中國大陸地區(qū)西北部比東南部大，可能是由于西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低，政府衛(wèi)生財政投入能力較弱，對醫(yī)療服務(wù)的供需雙方補貼不足，居民就醫(yī)時個人支出比例較高，因而西北部患者住院經(jīng)濟負擔較重，且韓宏華等[13]的研究也指出，貧困地區(qū)醫(yī)療費用和醫(yī)療服務(wù)價格的增長速度要明顯快于非貧困地區(qū)，因此相對于經(jīng)濟發(fā)達的東南地區(qū)，西北地區(qū)居民醫(yī)療支出較多，經(jīng)濟發(fā)展水平對西北部人均住院費用影響較大。針對這種情況，應(yīng)進一步加強中央及各地政府對經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的財政投入，提高西北地區(qū)醫(yī)療保障水平，針對貧困地區(qū)應(yīng)落實當?shù)卣熑?，加大精準衛(wèi)生扶貧工作力度，以減輕貧困地區(qū)居民就醫(yī)負擔。