2004年～2014年我国卫生总费用分析与预测研究

赵大仁 张涛 徐斌 刘志会 何思长 李娇月

·医疗资源配置·

2004年～2014年我国卫生总费用分析与预测研究

赵大仁 张涛 徐斌 刘志会 何思长 李娇月

目的 对2004年～2014年我国卫生总费及其构成情况进行分析预测，为相关部门制定政策提供参考依据。方法 采用EXCEL建立数据库，运用灰色GM（1，1）预测模型，对2004年～2020年我国卫生总费用、政府卫生支出、社会卫生支出、个人卫生支出情况均采用了拟合方程进行预测，模型的精度采用了后验差检验。结果 2004年～2014年，我国卫生总费用、卫生总费用占国内生产总值（gross domestic product，GDP）比值、人均卫生总费用3个指标均呈增长趋势，灰色GM （1，1）预测模型拟合的精度均为1级，对卫生总费用及其构成情况预测结果良好。2015年～2020年卫生总费用等相关情况的预测结果均呈增长趋势。 结论 我国卫生筹资情况总体较好，卫生费用筹资结构亟待优化，人均卫生费用城乡间差距需缩小，卫生费用预测结果可为制定政策提供参考。

卫生费用；灰色GM（1，1）预测模型；卫生筹资

【Abstract】Objective This paper aims to make prediction research to total expenditure on health and its composition between 2004 and 2014 and provide reference basis for relevant departments to formulate policies.Method By using EXCEL to set up database and adopting gray GM （1，1） prediction model，this paper predicts total expenditure on health，government health expenditure，social health expenditure and personal health expenditure between 2004 and 2020 by means of ftted equation.The accuracy of model is checked by backward error-detection.Result In 2004 to 2014，the total health expenditure，rate of total health expenditure accounting GDP and three index of per capita total health expenditure in China tend to increase.Conclusion Chinese health fnancing is relatively well，the health expenditure fnancing structure is eager to optimize，per capita health expenditure difference between urban area and rural area is required to shorten and prediction result of health expenditure can provide reference for formulation of policies.

【Key words】Health expenditure；Gray GM （1，1） prediction model；Health fnancing

卫生总费用即卫生总支出（total expenditures on health，TEH），其反映一个国家或地区用于疾病预防、治疗、康复、健康教育等卫生服务活动的资源消耗［1］。卫生总费用的分析从全社会的角度反映卫生资金运动的全过程，分析与评价卫生资金的筹集、分配和使用效果［2］。随着我国社会经济的不断发展、老龄化的加剧、二胎政策的实施、健康产业的发展以及“互联网+”的普及与使用，人们对健康需求的数量、质量与层次要求愈来愈高。因此，政府对卫生事业的投入也逐年增加。本研究通过统计分析2004年～2014年我国卫生总费用相关数据，探讨11年来卫生总费用的变化情况，并对2015年～2020年卫生总费用进行预测，以期为相关部门制定政策提供参考。

1资料来源与方法

1.1资料来源

本研究数据来源于2014年《中国卫生和计划生育统计年鉴》，部分数据来自2014年中国卫生和计划生育事业发展统计公报［3-4］。

1.2方法

采用EXCEL建立数据库，一般资料采用描述统计，预测数据采用灰色GM（1，1）模型，通过对原始数据的一次累加（1—AGO，Acumulated Generating Operator）生成一次累加序列，建立白化形式的微分方程，对参数进行计算，通过对预测值的还原等步骤，分别建立拟合卫生总费用、政府卫生支出、社会卫生支出等方程，同时对模型进行精度检验。灰色GM（1，1）模型公式为：

模型精准度的判断为：C≤0.35或P≥0.95为1级；0.35＜C≤0.50或0.95＞P≥0.80为2级；0.50＜C≤0.65或0.80＞P≥0.70 为3级；C＞0.65 或P＜0.70为4级。当精准度为1级或2级时，才可外推进行预测［5］。

2结果

2.1 2004年～2014年卫生费用结果分析

2.1.1 2004年～2014年卫生总费用变化情况

2004年～2014年，我国卫生总费用、卫生总费用占国内生产总值（gross domestic product，GDP）比值、人均卫生总费用均呈增长趋势。其中，卫生总费用从2004年的7590.29亿元增加至2014年的35312.40亿元，增长了3.7倍；卫生总费用占GDP比值从2004年的4.73%增加至2014年的5.55%，增长了23.67%；人均总费用从2004年的583.9元增长至2014年度的2581.7元，增长了3.4倍。2009年，WTO在亚太地区卫生筹资战略（2010～2015）［2］中提出的卫生总费占GDP的比值至少在4% ～5%，从本次研究结果看，我国2004年～2014年卫生总费用占GDP的比值均在合理范围之内，具体情况见表1。

表1 2004年～2014年我国卫生总费用筹资总额情况

2.1.2 2004年～2014年我国卫生总费用构成变化情况

按照国内测算口径，我国卫生总费用主要由政府卫生支出、社会卫生支出和居民个人卫生支出3部分构成［6］。2004年～2014年，政府卫生支出、社会卫生支出的构成比不断增加，个人卫生支出构成比不断下降。见表2。卫生总费用中，政府卫生支出从2004年的1 293.58亿元增加至2014年的10 579.23亿元，增长了7.2倍，其构成比也从2004年的17.0%增长至2014年的30.0%，增长了76.47%；社会卫生支出从2004年的2 225.35亿元增加至2014年的13 437.75亿元，增长了5.04倍，构成比由2004年的29.3%增加至2014年的38.0%，增长了2.96%；个人卫生支出从2004年的4 071.35亿元增加至2014年的11 295.41亿元，增长了1.8倍，但卫生总费用的构成比却由2004年的53.6%下降至2014年的32.0%，降幅为40.29%。根据上述数据可以看出，在这11年中政府卫生支出是拉动卫生总费用增加的主要因素。

2.1.3人均卫生费用支出中城市与农村的变化情况

图1显示，城市人均卫生费用支出从2004年1 261.9元增加至2014年的3 234.1元，增长了1.5倍；农村人均卫生费用支出从2004年的301.6元增加至2014年的1 274.4元，增长了3.2倍。2004年我国城市人均卫生费用是农村的4倍，但到2014年降至2.5倍，说明城市与农村的差距正在逐步缩小，城乡健康覆盖面在不断扩大。

表2 2004年～2014年我国卫生总费用构成情况

图1 2004年～2014年人均卫生费用中城市与农村的变化趋势

2.2卫生费用预测结果分析

根据灰色GM（1，1）预测模型步骤，通过对卫生总费用及其构成情况的原始数据进行一次累加 （1—AGO，Acumulated Generating Operator），生成一次累加序列，建立白化形式的微分方程，对参数进行计算，进行了拟合方程，并采用了后验差检验。卫生总费用的预测方程为：X（k+1）= 7590.29+48007.04e0.15k-48007.04，C =0.056（＜0.35），可见此模型的精准度为1级。同理，对政府卫生支出、社会卫生支出、个人卫生支出均采用此步骤进行拟合模型，其方程依次为：X（k+1）= 1293.58+9541.30e0.18k-9541.30、X（k+1）=2225.3+1404 2.87e0.16k-14042.87、X（k+1）=4071.35+31991.65e0.11k-31991.65 ；C值分别为0.124、0.035、0.052，均＜0.35，故模型的精度均为1级，因此可进行外推预测。2015年～2020年卫生总费用预测情况见表3，卫生总费用的预测效果见图2。

图2 2004年～2014年卫生总费用预测效果

3讨论

表3 2015年～2020年我国卫生总费用及其预测情况

3.1我国卫生筹资情况总体较好

从研究结果可以看出，2004年～2014年，我国卫生筹资情况总体呈增加趋势，筹资的力度不断增加。自2011年开始，卫生总费用占GDP均超过了5%，且呈现出逐年增加的良好趋势。在卫生费用结构中，政府卫生支出、社会卫生支出不断增加，而个人卫生支出比例在不断缩小，进一步表明了政府在卫生筹资中占主导力量，也体现出政府在卫生筹资中责任得到很好的落实。值得关注的是，2014年政府卫生支出、社会卫生支出、个人卫生支出比例分别为30%、38%、32%，基本上达到了“三四三制”，即政府、社会卫生、个人卫生支出比例分别占30%、40%和30%的卫生筹资结构目标，同时，也从侧面反映出2009年新一轮医药卫生体制改革以来医疗保险的实施与推动，尤其是新农合的普遍覆盖取得了一定的成效，故个人卫生支出负担在逐渐减轻，而居民“看病贵”问题也在一定程度上得到了缓解。

3.2卫生费用筹资结构亟待优化

2004年～2014年卫生费用中，政府卫生支出、社会卫生支出均在不断增加。国内外卫生费用统计口径不一，国外发达国家通行的做法是政府卫生支出比例较高，如2012年美国政府卫生支出接近一半，为47%；英国则高达84%，这与英国全民医保制度关系很大；而亚洲的日本在2012年政府卫生支出也高达82.1%。鉴于中国是人口大国，加之老龄化浪潮的到来、二胎政策的实施以及“互联网+”医疗的普及，居民对高质量、多层次的健康需求量愈来愈大，在这种情况下，导致了政府对卫生支出比例还不及发达国家。进一步分析发现，2004年～2014年以来，社会卫生支出的增长速度还低于政府卫生支出。而在“三四三制”筹资结构中，提出社会卫生支出所占比例要高于政府卫生支出，强调发挥社会各界参与卫生筹资，与当前社会资本办医、商业健康保险以及健康产业的推动发展等一系列医药卫生体制改革方向一脉相承，因此，社会卫生支出还需继续加大。现阶段我国卫生筹资结构方法还需优化，一方面，还需继续强化政府对卫生的投入责任；另一方面，还需积极拓宽卫生筹资渠道，加大社会力量参与卫生筹资力度，增加社会卫生的投入。此外，我国城市与农村的人均卫生费用差距还需缩小。尽管这11年以来，我国城市与农村的人均卫生费用呈增加趋势，但城市与农村的人均卫生费用的差距依然持续存在。故在今后增加人均卫生费用的同时，还需努力缩小城市与农村的差距。

3.3卫生费用预测结果可为制定政策提供参考

2015年～2020年卫生费用预测情况分析结果显示，卫生总费用、政府卫生支出、社会卫生支出、个人卫生支出等结果均呈增长趋势，符合卫生费用发展的趋势，增长率分别为115.81%、154.59%、133.34%、74.64%；在卫生费用构成预测方面，政府卫生支出、社会卫生支出增长17.97%、8.12%，而个人卫生支出下降近19%。与2015年国务院办公厅发布《关于城市公立医院综合改革试点的指导意见》提出的总体上个人卫生支出占卫生总费用目标为30%相比，已高于目标（预测为27.7%）。也就是说，在不受外界因素影响的情况下，仅按照自然规律发展，在2017年可达到预测目标。

根据本预测研究认为，今后我国还需加大卫生筹资力度，拓宽筹资渠道，增加卫生总费用占GDP的比例，并结合医药卫生体制改革政策，采取补供方和补需方相结合的筹资模式，使政府切实承担起公共卫生、基本医疗服务和基本医疗保障的投入责任，进一步提高公共即政府和社会筹资比例，降低个人筹资比例，优化卫生筹资构成［7］，促进卫生费用合理、高效利用，为当前构建分级诊疗体系提供保障，也为群众“看病贵、看病难”提供一剂良药。

3.4本研究预测的局限性

我们通过2004 ～2014年11年的历史数据，预测了2015 ～2020年卫生费用情况，从预测模型而言，在预测过程中无法将经济、社会政策等一些混杂因素的变化情况纳入预测的考量范围之内，故本研究对卫生费用预测存在一定的局限性。因为任何模型都是基于历史数据来建模，而一个复杂的经济系统会随着时间、环境的变化而发生各种变化［8］。在中国经济新常态以及现阶段医药卫生体制改革的背景下，都会直接或间接的对卫生费用的使用变化情况产生一定的影响。尤其是2015年国家卫生计生委下发的“关于印发控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见的通知”提出，将控制公立医院医疗费用不合理增长作为深化医改的重要目标和任务［9］。此文件的出台可能会使卫生费用降低，同时也会改变卫生费用的构成情况。因此，国家的经济、卫生政策在一定程度上影响着我国卫生费用的变化，故本研究中的2015年～2020年卫生费用的预测数据只能为相关部门提供一定的参考，不能作为制定卫生费用政策的唯一依据。

［1］赵郁馨，谢小平，翟铁民.2007年中国卫生总费用分析与预测［J］.中国卫生经济，2009，28（4）:14.

［2］孟庆跃.卫生经济学［M］.北京：人民卫生出版社，2003:15.

［3］国家卫生和计划生育委员会.2014中国卫生和计划生育统计年鉴［M］.北京：中国协和医科大学出版社，2014.

［4］中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会.2014年我国卫生和计划生育事业发展统计公报［EB/OL］.（2015-11-05）［2016-03-20］.http://www.nhfpc.gov.cn/guihuaxxs/ s10742/201511.

［5］梁景星.GM （1，1） 灰色模型和ARlMA 模型在我院季度入院人数预测中的比较分析［J］.中国卫生统计，2014，31（2）:107.

［6］吴建，宋瑶.我国卫生总费用分析与预测［J］.医学与社会，2013，23（10）:57.

［7］于风华，孟庆跃，王健，等.山东省卫生总费用核算与预测［J］.中国卫生政策研究，2011，4（11）:52.

［8］毛瑛，井朋朋，吴静娴，等.我国卫生人力资源的组合预测模型构建及应用［J］.中国卫生经济，2015，34（5）:21-24.

［9］国家卫生计生委.关于印发控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见的通知（国卫体改发〔2015〕89号） ［Z］.2015-10-27.

Analysis and prediction research of total expenditure on health in China between 2004 and 2014

Zhao Daren，Zhang Tao，Liu Zhihui et al.Chengdu University of TCM （Zhao Daren，Liu Zhihui，He Sichang，Li Jiaoyue），610072；Second Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University （Zhang Tao）；People's Hospital in Toksun County，Xinjiang Uygur Autonomous Region （Xu Bin）
Corresponding author： Li Jiaoyue，E-mail： lijiaoyue.2003@163.com

10.3969/j.issn.2095-7432.2016.04.007

610072 成都中医药大学 （赵大仁、刘志会、何思长、李娇月）；新疆医科大学第二附属医院组织人事科（张涛）；新疆托克逊县人民医院医务部（徐斌）

李娇月，Email：lijiaoyue.2003@163.com

2016-03-24）