沈曉琳 王高玲

衛(wèi)生總費(fèi)用(total expenditure on health, TEH)是通過(guò)貨幣的形式，衡量國(guó)家或地區(qū)特定時(shí)期內(nèi)的衛(wèi)生籌資水平及資金利用度，是政府部門(mén)制定和調(diào)整衛(wèi)生政策的重要依據(jù)。衛(wèi)生籌資水平作為判斷衛(wèi)生總費(fèi)用的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，不僅是衛(wèi)生政策制定的依據(jù)，也是評(píng)價(jià)衛(wèi)生資源配置公平性和居民就醫(yī)負(fù)擔(dān)的主要標(biāo)準(zhǔn)。分析衛(wèi)生資金的籌集水平，可以為衛(wèi)生籌資、醫(yī)療保健系統(tǒng)的公平與效率提供科學(xué)依據(jù)。我國(guó)地域廣闊，不同省份之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，衛(wèi)生總費(fèi)用籌集水平也存在顯著的地域性特征。國(guó)際上通常從人均TEH、TEH/GDP、衛(wèi)生消費(fèi)彈性系數(shù)、政府衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費(fèi)用比重等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)衛(wèi)生籌資水平。人均TEH 即某年衛(wèi)生總費(fèi)用與同期平均人口數(shù)之比，使用這一指標(biāo)可消除人口規(guī)模和增長(zhǎng)因素對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用絕對(duì)值的影響；TEH/GDP 通常用來(lái)反映不同時(shí)期、不同地區(qū)衛(wèi)生資源的投入水平，是衡量衛(wèi)生事業(yè)與宏觀經(jīng)濟(jì)是否協(xié)調(diào)發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。因此，本文通過(guò)系統(tǒng)聚類(lèi)方法，采用人均TEH 和TEH/GDP 2 個(gè)指標(biāo)對(duì)2018 年中國(guó)內(nèi)陸31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域衛(wèi)生總費(fèi)用籌集水平的地域性特征進(jìn)行分析與探討，并從經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生、社會(huì)3 個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系并運(yùn)用Lasso 算法進(jìn)行實(shí)證分析，為改進(jìn)衛(wèi)生籌資政策提供一定的參考。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

鑒于所選用的指標(biāo)無(wú)2019 年各地區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此選取2018 年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于2019 年—2020 年《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。年鑒涉及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)均未包含我國(guó)香港、澳門(mén)特別行政區(qū)和臺(tái)灣省，本文僅對(duì)中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

1.2 研究方法

1.2.1 Q 型聚類(lèi)

式中s.t 表示對(duì)象數(shù)目的約束條件。本研究采用Excel 2016 進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，運(yùn)用Q 型聚類(lèi)方法通過(guò)SPSS 22.0 對(duì)2018 年中國(guó)內(nèi)陸31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)域人均TEH、TEH/GDP 數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。

1.2.2 Lasso 回歸

Lasso 算法由Tibshirani 于1996 年提出，此算法以多元回歸為主體，通過(guò)限制構(gòu)造出的模型的絕對(duì)值系數(shù)函數(shù)，進(jìn)行特征篩選，多元線性回歸模型為：

在進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的線性回歸擬合時(shí)，傳統(tǒng)的線性回歸容易出現(xiàn)“過(guò)擬合”現(xiàn)象，Ridge 回歸和Lasso 回歸都可以解決“過(guò)擬合”問(wèn)題，但Lasso 回歸具有更強(qiáng)的稀疏化回歸系數(shù)向量的能力，為模型選擇有用的特征，具有更好的變量選擇功能。在回歸結(jié)構(gòu)中，設(shè)定期望的被解釋變量Y在觀測(cè)值給定的情況下獨(dú)立，即Y關(guān)于x條件獨(dú)立，并且x是標(biāo)準(zhǔn)化的，則Lasso 回歸的系數(shù)估計(jì)表達(dá)式為：

式中，t≥0 為調(diào)和參數(shù)，當(dāng)t 逐漸減小時(shí)，部分回歸系數(shù)會(huì)縮小并逐漸趨于0，此時(shí)予以剔除。本研究采用R 語(yǔ)言完成Lasso 回歸分析。

1.2.3 指標(biāo)選取與解釋

國(guó)外學(xué)者對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用的研究較早，Saikia等分析了人口學(xué)特征對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用增速的影響；Villalobos證實(shí)居民就醫(yī)選擇受醫(yī)療保險(xiǎn)的干預(yù)，從而影響人均TEH。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從經(jīng)濟(jì)收入、人口、衛(wèi)生政策等方面研究影響衛(wèi)生總費(fèi)用及籌資水平的因素，Wang 等發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)生費(fèi)用與每千人口床位數(shù)與公共衛(wèi)生費(fèi)用支出之間存在相關(guān)性；廖宇航等發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)對(duì)人均衛(wèi)生費(fèi)用等指標(biāo)短期均衡影響顯著；陳國(guó)勇等認(rèn)為，人均GDP、老年人口比重、政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出比重對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用產(chǎn)生顯著影響；顏琰通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，人均可支配收入、醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)正向影響人均衛(wèi)生費(fèi)用，嬰兒死亡率、老齡化和城鎮(zhèn)化水平與人均衛(wèi)生費(fèi)用負(fù)相關(guān)。本研究通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外衛(wèi)生總費(fèi)用與衛(wèi)生籌資水平相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，結(jié)合國(guó)內(nèi)發(fā)展形勢(shì)，分別從社會(huì)人口、經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生系統(tǒng)中選取9個(gè)解釋變量，采用Lasso 回歸方法分析衛(wèi)生籌資水平的影響因素。各變量指標(biāo)解釋見(jiàn)表1。

表1 各變量指標(biāo)解釋

2 結(jié)果

2.1 人均TEH

2.1.1 Q 型聚類(lèi)分析

2018 年中國(guó)內(nèi)陸31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的人均TEH 聚類(lèi)結(jié)果可劃分為3 類(lèi)地區(qū)。北京的人均TEH最高，是安徽的3.674 倍。第1 類(lèi)地區(qū)人均TEH 平均高于全國(guó)人均TEH 的1.88 倍，劃入TEH 高投入地區(qū)。第2 類(lèi)地區(qū)人均TEH 與全國(guó)平均水平相近，劃入中等投入地區(qū)；第3 類(lèi)地區(qū)中大部分省份人均TEH 低于全國(guó)平均水平，劃入低投入地區(qū)，見(jiàn)表2。

表2 人均TEH 聚類(lèi)分析結(jié)果

2.1.2 Lasso 回歸分析

在人均TEH 聚類(lèi)結(jié)果中，由于第1 類(lèi)及第2 類(lèi)地區(qū)樣本數(shù)量少于自變量個(gè)數(shù)，因此，本研究?jī)H對(duì)第3 類(lèi)地區(qū)即24 個(gè)省進(jìn)行Lasso 回歸，以標(biāo)準(zhǔn)化處理后的9 個(gè)指標(biāo)為自變量，以人均TEH 為因變量進(jìn)行分析：通過(guò)可視化不同參數(shù)下的均方誤差及各自變量的回歸系數(shù)變化情況發(fā)現(xiàn)，隨著參數(shù)lambda 值的增加，Lasso 回歸使用的自變量數(shù)目在減少，同時(shí)部分自變量回歸系數(shù)的取值在逐漸縮小，最終稀疏化回歸系數(shù)值不為0 的自變量選入模型，最終納入了3 個(gè)自變量。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、大專(zhuān)及以上人口比例對(duì)人均TEH 呈正向影響；城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)年末參保人數(shù)對(duì)人均TEH 呈負(fù)向影響；政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出比例、病床使用率等指標(biāo)的回歸系數(shù)等于0，說(shuō)明模型將這6 個(gè)對(duì)因變量影響不顯著的特征剔除了，見(jiàn)表3。

表3 各指標(biāo)對(duì)人均TEH 的影響情況

2.2 TEH/GDP

2.2.1 Q 型聚類(lèi)分析

2018 年中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的TEH/GDP 聚類(lèi)結(jié)果同樣可劃分為3 類(lèi)地區(qū)，均達(dá)到WHO 提出的4% ～ 5%的標(biāo)準(zhǔn)。聚類(lèi)結(jié)果中，第1 類(lèi)為西藏等3 個(gè)西部地區(qū)，其TEH/GDP 均高于9.5%；北京等21 個(gè)省為第2 類(lèi)，其TEH/GDP 均在6%以上；第3類(lèi)地區(qū)為江蘇等7 個(gè)省，TEH/GDP 在4.34% ～ 5.94%之間，低于2018 年全國(guó)平均水平。第1 類(lèi)地區(qū)高于第3 類(lèi)地區(qū)2 倍左右，表明沿海地區(qū)與西部地區(qū)存在明顯的投入差距?！吨袊?guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，2018年我國(guó)東部沿海地區(qū)GDP顯著高于西部地區(qū)，表明西部地區(qū)衛(wèi)生領(lǐng)域在地區(qū)經(jīng)濟(jì)資源總量中占有的比重比東部沿海地區(qū)更高，反映了西部地區(qū)衛(wèi)生資源投入的傾斜，見(jiàn)表4。

表4 TEH/GDP 聚類(lèi)分析結(jié)果

2.2.2 Lasso 回歸分析結(jié)果

TEH/GDP 聚類(lèi)結(jié)果中，由于第1 類(lèi)及第3 類(lèi)地區(qū)樣本數(shù)量過(guò)少，因此，本研究?jī)H對(duì)第2 類(lèi)地區(qū)即21 個(gè)省份進(jìn)行Lasso 回歸，以標(biāo)準(zhǔn)化處理后的9 個(gè)指標(biāo)為自變量，以TEH/GDP 為因變量進(jìn)行分析：通過(guò)可視化不同參數(shù)下的均方誤差以及各自變量的回歸系數(shù)變化情況可以發(fā)現(xiàn)，隨著參數(shù)lambda 值的增大，Lasso 回歸模型使用的自變量數(shù)目在逐步下降，最終稀疏化回歸系數(shù)值不為0 的自變量選入模型，最終納入了7 個(gè)自變量。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，病床使用率、第三產(chǎn)業(yè)占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)這3 個(gè)指標(biāo)對(duì)TEH/GDP 呈正向影響，其中病床使用率的影響最大，其次為每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)；老年人口撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)化水平、城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)年末參保人數(shù)、政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出比例4 個(gè)指標(biāo)對(duì)TEH/GDP 呈負(fù)向影響，其中城鎮(zhèn)化水平這一因素影響程度最大，其次為老年人口撫養(yǎng)比，見(jiàn)表5。

表5 各指標(biāo)對(duì)TEH/GDP 的影響情況

3 討論

3.1 衛(wèi)生和人口因素對(duì)低投入地區(qū)人均TEH 影響顯著

本研究結(jié)果顯示，每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、大專(zhuān)及以上人口比例正向影響人均TEH，城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)對(duì)人均TEH 產(chǎn)生負(fù)向顯著性影響。低投入地區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)等資源供給能力的增強(qiáng)，使居民出現(xiàn)了過(guò)度醫(yī)療的現(xiàn)象，并導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用的不合理增長(zhǎng)。湯少梁等認(rèn)為，合理的衛(wèi)生資源配置及較高的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)可及性能夠增強(qiáng)居民就近診療的意愿，有助于充分利用醫(yī)療資源，降低人均衛(wèi)生費(fèi)用。大專(zhuān)及以上人口比例與人均TEH 呈正向關(guān)系，分析其原因?yàn)榻逃贫鹊耐晟仆苿?dòng)了高學(xué)歷人群數(shù)量的上升，其對(duì)生命質(zhì)量的高要求增加了健康保健領(lǐng)域的投入，使得人均衛(wèi)生費(fèi)用增加。近年來(lái)我國(guó)基本醫(yī)保參保人數(shù)穩(wěn)步上升，本文結(jié)果顯示，參保人數(shù)對(duì)人均TEH 呈負(fù)向影響，可能是因?yàn)殡S著分級(jí)診療等醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革政策的實(shí)施，居民在基層就醫(yī)的行為增多，一定程度上能夠降低個(gè)人的醫(yī)療服務(wù)費(fèi)用，減輕了居民的就醫(yī)負(fù)擔(dān)。

3.2 衛(wèi)生、經(jīng)濟(jì)和人口因素對(duì)中等投入地區(qū)TEH/GDP 均產(chǎn)生顯著影響

衛(wèi)生因素層面，中等TEH/GDP 地區(qū)的病床使用率逐年降低，但TEH/GDP 上升，這與實(shí)際情況有一定出入。分析其原因在于慢性病患病率上升使得門(mén)診慢性病、特殊病人增多，居民個(gè)人醫(yī)療衛(wèi)生支出總體增加，因此，TEH/GDP 不受病床使用率單一指標(biāo)的影響，表現(xiàn)為上升走勢(shì)。2017 年—2018 年，我國(guó)中等TEH/GDP 地區(qū)的年末基本醫(yī)保參保人數(shù)總量從71 539.6 萬(wàn)上升至87 362.8 萬(wàn)，本文參保人數(shù)與TEH/GDP 呈負(fù)向關(guān)系，即參保人數(shù)在上升，但衛(wèi)生資源在整個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量中占比反而下降。分析原因?yàn)檎疄闇p少不合理醫(yī)療行為的發(fā)生，對(duì)居民醫(yī)療服務(wù)需求行為具有一定的約束，減少了盲目的醫(yī)療服務(wù)消費(fèi)，使得衛(wèi)生領(lǐng)域的資源使用在整個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量中占比下降。經(jīng)濟(jì)因素層面，政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出比重對(duì)TEH/GDP 產(chǎn)生負(fù)向影響，表明政府衛(wèi)生投入越多，衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP 的比值就越低。新一輪醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革以來(lái)，我國(guó)政府財(cái)政對(duì)公共衛(wèi)生領(lǐng)域投入較多，通過(guò)健康體檢、健康教育等活動(dòng)提高了居民的健康素養(yǎng)和疾病預(yù)防控制能力，能夠在一定程度上減少疾病的發(fā)病率及患病率，從而降低了衛(wèi)生總費(fèi)用，因此，衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP 的比重也隨之下降。2018 年我國(guó)中等TEH/GDP 地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)占該類(lèi)地區(qū)生產(chǎn)總值的比重為54.25%，在產(chǎn)業(yè)分布中占據(jù)主體地位，而衛(wèi)生服務(wù)又是第三產(chǎn)業(yè)中的重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)。隨著第三產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展及衛(wèi)生資源供給能力的提高，人群的醫(yī)療服務(wù)資源利用率增強(qiáng)，最終導(dǎo)致TEH/GDP 比值的不斷攀升。社會(huì)人口維度中，城鎮(zhèn)化水平和老年人口撫養(yǎng)比與TEH/GDP 呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系。一方面，隨著城鎮(zhèn)化的發(fā)展，部分農(nóng)業(yè)人口身份的轉(zhuǎn)變以及收入水平的提高，其醫(yī)療服務(wù)可獲得性增強(qiáng)，醫(yī)保的使用減少了個(gè)人醫(yī)療服務(wù)支出，一定程度上對(duì)TEH/GDP 產(chǎn)生了可控影響。另一方面，經(jīng)濟(jì)狀況較差等因素影響了老年人醫(yī)療服務(wù)利用度，為此，政府通過(guò)擴(kuò)大衛(wèi)生領(lǐng)域投資規(guī)模、加強(qiáng)對(duì)初級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的補(bǔ)助等措施提高低收入群體醫(yī)療消費(fèi)的轉(zhuǎn)移支付能力，以切實(shí)降低老年人就醫(yī)負(fù)擔(dān)。

4 建議

4.1 增加政府和社會(huì)投入力度

我國(guó)新一輪醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革強(qiáng)調(diào)政府和社會(huì)籌資為主的原則，因此，應(yīng)當(dāng)協(xié)同政府和社會(huì)的力量，加大投入力度，減輕人群就醫(yī)負(fù)擔(dān)的同時(shí)能夠保障醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)提供的公益性。一方面，政府應(yīng)建立可持續(xù)的衛(wèi)生投入機(jī)制，特別是中西部地區(qū)，應(yīng)當(dāng)加大財(cái)政對(duì)衛(wèi)生的投入力度以及中央轉(zhuǎn)移支付規(guī)模，減輕地方財(cái)政壓力；另一方面，應(yīng)強(qiáng)調(diào)社會(huì)衛(wèi)生支出在衛(wèi)生籌資中的作用，通過(guò)社會(huì)層面的投入促進(jìn)居民健康素養(yǎng)和地區(qū)醫(yī)療服務(wù)水平的提升。

4.2 健全醫(yī)療與社會(huì)保障體系

政府應(yīng)當(dāng)完善醫(yī)療保障體系，提升醫(yī)療保險(xiǎn)基金的籌資水平，使得老年人和弱勢(shì)群體得到更多保障。為減少醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的不公平性，應(yīng)當(dāng)不斷優(yōu)化衛(wèi)生資源的配置，促使優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源向基層傾斜。提高農(nóng)村居民文化教育水平，加強(qiáng)預(yù)防為主的工作方針的宣傳，增強(qiáng)居民自我保健能力；同時(shí)，使居民樹(shù)立正確的醫(yī)療服務(wù)需求意識(shí)，避免誘導(dǎo)需求，減少過(guò)度醫(yī)療消費(fèi)。