省级中医机构财政拨款预测模型应用分析

熊文娟，沈绍武

(湖北中医药大学，湖北 武汉 430065)

随着国家中医药管理局《中医药发展“十三五”规划》的出台，为全面深入贯彻落实党中央、国务院振兴发展中医药事业的方针政策和决策部署，近年来中央、地方财政支持中医药事业发展的专项拨款逐年升高，中医药项目资金投入不断加大。湖北省政府响应国家号召，深入贯彻落实党的十九大精神，印发《关于促进中医药振兴发展的若干意见》，振兴发展中医药事业，预期5年基本建成中医药强省。中医机构财政拨款作为湖北省中医类医院经费的主要来源，是中医类医院预算管理的重要指标。在医院信息管理中，统计预测已成为一种不可或缺的工具，可为医院管理决策提供客观依据[1]。本研究旨在利用《全国中医药统计摘编》1987年至2016年中医机构财政拨款等数据，通过探讨多种中医机构财政拨款预测建模方法以确定最优模型，从而为湖北省中医类医院预算管理提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 材料来源

数据来源于《全国中医药统计摘编》中的E类-中医财政拨款，本文选取了1987年至2016年全国及湖北省中医机构财政拨款数据。使用Excel 2016进行描述性分析(如图1)。其中，左侧纵坐标代表全国中医机构财政拨款数，右侧纵坐标代表湖北省中医机构财政拨款数。全国中医财政拨款在2008年突破100亿元，2013年开始大幅度上涨，湖北省中医财政拨款从2009年开始快速上涨，中间略有波动。从整个时间来看，中医财政拨款的时间序列呈现增长的趋势，并且有非平稳性。

图1 全国及湖北省中医机构财政拨款

1.2 分析方法

采用Kendall’s tau相关分析变量间相关性，并探讨曲线拟合关系(一次、二次或三次曲线)；对湖北省中医财政拨款与全国中医财政拨款的关系采用回归分析并建立预测模型；应用时间序列分析方法探讨湖北省中医财政拨款指数平滑模型及ARIMA模型，根据决定系数(R2)、贝叶斯信息准则(BIC)及Ljung-Box Q统计量确定相应类别最优模型；分别应用最优回归模型、ARIMA模型及指数平滑模型对湖北省中医财政拨款进行预测，以组内相关系数(intraclass correlation co-efficient，ICC)最大者为最终最优模型。所有分析均在SPSS 19.0软件中完成，以双侧检验P<0.05认为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 相关因素分析

将湖北省中医机构财政拨款与全国中医机构财政拨款进行Kendall’s tau相关分析变量间相关性，结果显示两变量存在显著相关性。相关系数r为0.982，接近于1，表示两变量有强烈的线性依赖关系。

与全国中医机构财政拨款一次、二次及三次曲线拟合的R2分别为0.982，0.983，0.989。鉴于三次曲线较一次及二次曲线复杂度按数量级计，而R2仅比一次及二次曲线高0.06左右，因此综合考虑选择一次曲线进行关系拟合(见图2)。

图2 中医机构财政拨款关系拟合

2.2 线性回归分析及预测

以湖北省中医机构财政拨款为因变量，为全国中医机构财政拨款自变量，回归方程为：湖北省中医机构财政拨款=-138.279+0.028×全国中医机构财政拨款。将2016年全国中医机构财政拨款代入方程进行预测，得到湖北省中医机构财政拨款预测值为100895.63。其95%的置信区间为[92754.10862，110556.35766]。

2.3 ARIMA模型及预测

时间序列模型是基于时间的连续性作为理论依据，验证客观事物的发展是否具有合乎规律的连续性，突出了时间因素在预测中的作用，利用该统计技术与方法，从预测指标的时间序列中找出演变模式，建立数学模型，对预测指标的未来发展趋势做出合理的定量估计和评价[2]。时间序列分析方法又可分为两大类，一类是传统的分析方法，如指数平滑法、滑动平均法、趋势预测法、趋势季节模型预测法等确定性时间序列分析法；另一类是1970年Box和Jenkins提出随机理论为基础的时间序列分析方法[3]。其中，ARIMA模型属于第二类。应用时间序列分析探讨湖北省中医机构财政拨款预测ARIMA模型，经过处理得到数据的时间序列，再经过平稳化、模型识别、参数估计及检测等步骤，并结合专家建模器，以R2值最大、BIC值及Ljung-Box Q值最小为标准判断最优模型，最终认为非季节性 ARIMA(0，1，0)为最优模型，其R2值、BIC值及Ljung-Box Q值分别为0.978，16.93，5.63。应用该模型预测，2016年湖北省中医机构财政拨款为90027.55万元，其95%的置信区间为[81346.69，98708.41]。模型预测图见图3。

2.4 指数平滑模型及预测

指数平滑预测法是一种趋势外推预测模型。趋势外推预测就是把历年积累的统计资料、历史数据，在假定过去的发展趋势及规律性在今后依然存在的前提下，预测未来的发展方向和变动程度[4]。应用时间序列分析探讨湖北省中医机构财政拨款简单模型，Holt模型等多种指数平滑模型，以R2值最大、BIC值及Ljung-Box Q值最小为标准判断最优模型，最终认为Brown线性趋势模型为最优模型，其R2值、BIC值及Ljung-Box Q值分别为0.974， 16.94，2.70。应用该模型预测，2016年湖北省中医机构财政拨款为89082.38万元，其95%的置信区间为[79890.24，98274.52]。

3 验证模型

组内相关系数(intraclass correlation co-efficient，ICC)常用于评价不同测定方法或评定者对同一定量测量结果的一致性或可靠性[5]。目前有许多不同的ICC统计量，本文计算的是双向混合效应模型单个测量绝对一致ICC。本研究探讨得到3类模型中各自相对最优模型，并分别应用其对1987-2016年湖北省中医机构财政拨款进行预测，将预测值与实际值进行双向混合效应模型单个测量绝对一致的可靠性分析，线性回归、ARIMA模型及指数平滑模型的ICC值分别为0.991，0.989，0.987。其中以线性回归分析模型最高，可认为预测值与实际值的一致性显著，提示其可作为最优模型对湖北省中医机构财政拨款准确预测。

图3 模型预测图

4 讨论

4.1 财政拨款的现状

中医药在健康中国建设中具有不可替代的作用，“坚持中西医并重，推动中医药和西医药相互补充、协调发展”是我国中医药事业发展的一项国策。目前，全国中医机构财政拨款主要分布于8个功能项目：医疗卫生管理事务、公立医院、基层医疗卫生机构、公共卫生、基本医疗保险基金补助、中医药、食品和药品监督管理事务、其他医疗卫生支出。投入比例的前3位分别是：公立医院、中医药、其他医疗卫生支出。其中，公立医院占比80%以上，由此看出公立医院是财政投入的主要方向。2017年全国中医机构财政拨款401.75亿元，湖北省中医机构财政拨款11.93亿元，占比2.97%，中医机构财政拨款数逐年增长。

但据中医机构财政拨款情况显示，中医药投入在卫生计生投入中政府财政投入比例相对偏少，且中医药卫生资源配置的区域差异大，发展不均衡，各省中医机构财政拨款差距较大，整体上经济发展水平较高的地区对中医机构的财政投入要高于其他地区。另外，我国基层中医医疗机构投入不足，发展较缓慢，全国仍有207个县(市)、24个地级市没有建立中医院，直接影响了基层中医药服务的可及性[6]。同时，国家对公立中医医院服务的补偿，对中医药服务的推动效果不理想。在如此情况下，各级政府应明确对中医药事业的财政支出责任，中央和省级财政应加大对欠发达地区转移支付的力度，积极主动配合有关部门在区域卫生规划中做好中医药的规划，科学合理地配置好中医药资源[7]。在这种背景下，如何运用预测模型，优化各级政府的财政投入，将中医药事业发展投入与其他医疗卫生投入相衔接，实现中医药卫生资源的区域配置合理化显得尤为重要。

4.2 预测模型的应用

(1)应用中医机构财政拨款预测模型可及早合理配置财政资源。预测省级下一年度中医机构财政拨款的数据，省级管理人员可未雨绸缪，提前规划，根据本省中医机构财政拨款预增幅度，有针对性地计划调整省内某些中医类医院拨款数量、预期额度等，使拨款工作平稳有序开展。

(2)应用中医机构财政拨款预测模型可辅助省级管理人员及时发现中医类医院预算管理中产生的问题。如预测模型可提供中医机构财政拨款预测值及其95%CI，若实际中医机构财政拨款位于预测95%CI内，则提示中医类医院预算管理工作较为平稳；若低于CI下限，则提示中医类医院预算管理或外部环境等产生不利因素，此时省级管理人员应及时调查落实“症结”所在，及采取措施解决问题；若高于CI上限，则提示中医类医院预算管理工作势头良好，管理人员应积极总结经验并继续推进工作运行。

4.3 模型构建的思考

在使用数学模型预测经济的方法中，通常使用时间序列模型、回归分析模型、神经网络模型、灰色预测模型等方法的某一种或组合进行预测。张中文[8]在预测研究大型综合公立医院住院收入时，采用灰色预测与人工神经网络组合模型；蒋泽迪[9]运用ARIMA乘积季节模型预测财政收入；樊飞[10]采用多元回归分析和指数趋势模型研究了我国税收收入情况。他们详细地介绍了模型建立步骤，但并未与其他模型对比分析，选取最优模型。回顾本文模型构建，认为在以下方面值得思考和改进：

首先，对于本文中的时间序列模型，目前能收集到的数据有限，并且所建立的模型是短期预测。对于中医机构财政拨款预测而言，所选取时间序列范围更为合适和准确有待确认。模型显示，2008年以前，中医机构财政拨款呈平稳发展趋势，这之后呈快速增长态势，若使短期预测更加准确，是否考虑选取较近年份数据。

其次，由于省级中医机构财政拨款影响因素众多，而线性回归预测模型仅是依据全国中医机构财政拨款数据的预测，因此所建立的预测模型是基于其他影响因素变化不大的前提下进行的预测，其预测能力会因为其他因素变化而产生误差，随着误差积累而失去准确的预测能力[11]。如何在模型中加入其它因素进行改进？从2018年开始，国家中医药财政资金投入试行采用因素分配法，将经济因素、人口学因素、绩效因素等多重因素作为中医药公共卫生资金分配的因子，这将为今后开展相关拨款模型研究提供新的课题。