中国大陆地区人均住院费用的空间分布及影响因素分析

张彦茹，周乾宇，李雪文，薛 浩，田 召，孙长青，朱 伟

郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理教研室 郑州 450001

近年来，居民对医疗服务的需求不断增加，使得医疗服务量尤其是住院服务量增长较快，医疗费用逐年增加，导致占比最大的住院费用也在不断上涨。2015年国家卫生计生委、国家发展改革委、财政部等五部印发《关于控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见》指出各地区应结合实际合理控制区域医疗费用总量增幅及门诊次均医药费用、住院人均医药费用增幅，因此，分析住院费用的影响因素，进而控制医疗费用上涨已经显得十分必要[1]。目前，对于国内住院费用影响因素的研究，大多数是以医院为单位或是基于疾病内环境数据进行探讨，较少从空间角度来分析。本文以中国大陆地区省级行政区为研究单元，采用空间自相关(spatial auto-correlation)及地理加权回归模型(geographically weighted regression model ,GWR)分析中国大陆地区人均住院费用的空间分布特征及影响因素，为卫生部门控制人均住院费用快速上涨提供可行性建议。

1 资料与方法

1.1资料来源及变量选取2015至2017年人均住院费用数据来自《中国卫生和计划生育统计年鉴》。通过查阅文献、咨询专家和小组讨论从人口学因素、经济因素、卫生资源配置及床位利用情况等4个方面选取出生率、人口自然增长率、人均GDP、城镇化率、千人口床位数、千人口卫生技术人员数、平均住院日及医院病床使用率作为研究指标，以上指标均来自《中国统计年鉴》和《中国卫生和计划生育统计年鉴》。

1.2空间聚集区域探测为探测人均住院费用的空间聚集区域，运用GeoDa软件将人均住院费用属性数据库与中国大陆地区大陆行政区划的空间数据库进行匹配，采用全局和局部Moran′sI指数进行空间自相关分析，运用rook邻近规则构建空间权重矩阵。海南无边界相邻省份，设其与广东相邻。

全局空间自相关以全局Moran′sI指数作为统计量来探测整个研究区域是否出现聚集或是异常值。I取值范围为-1～1，I大于0为正自相关，表示邻近地区的现值与分析地区的现值相似;I小于0为负自相关，表示邻近地区的现值与分析地区的现值不同;I为0，表示空间之间相互独立[2]。全局Moran′sI的表达式如下：

式中，xi、xj代表各省份的人均住院费用，Wij为空间权重矩阵，表示区域i与j之间的相邻关系，若相邻则取1，否则取0[3]。

局部空间自相关以局部Moran′sI指数为统计量来探测区域中每个研究单元分布模式，局部Moran′sI指数的表达式为

Ii>0 表示研究位置及其邻域均有高/低值，即高-高型或是低-低型；Ii<0表示高/低值区域被低/高值包围，即高-低型或低-高型，提示研究位置与周围环境存在不同[4]。

1.3GWR模型GWR模型是一种反映区域异质性并允许回归系数随着研究单元位置的变化而变化的局部回归方法，其将空间关系作为权重加入运算中，可生成每个观测值的回归系数，计算公式[5]如下：

式中，yi是点i的因变量，β0(ui,vi)是点i的截距参数；βj(ui,vi)是点i的第j个自变量的局部回归系数，是研究区域的第i个点的坐标， 为随机误差[6]。

1.4统计学处理应用全局Moran′sI指数和局部Moran′sI指数研究中国大陆地区人均住院费用的空间分布情况。采用Pearson相关分析、多重线性回归分析筛选对人均住院费用有影响的变量，并将筛选的变量纳入GWR模型。使用SPSS 21.0对数据进行标准化处理，运用GeoDa软件进行空间自相关分析，使用ArcMap 10.2构建GWR模型。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1中国大陆地区人均住院费用基本情况见表1。2015至2017年大部分省份人均住院费用呈现逐年上涨趋势。中国大陆地区人均住院费用东部>中部>西部。北京、上海及天津人均住院费较高，北京最高。2015至2017年中国大陆地区人均住院费用分别为0.827、0.860、0.889万元，以中国大陆地区人均住院费用为参照，东部地区仅福建和河北的费用低于中国大陆地区平均水平；大部分中部和西部地区的人均住院费用低于中国大陆地区均值，但吉林以及黑龙江2015年、2016年的人均住院费用高于中国大陆地区的平均水平。

2.2空间自相关结果2015至2017年中国大陆地区各省份人均住院费用全局Moran′sI指数分别为0.411、0.404、0.415，表明中国大陆地区人均住院费用存在空间正相关，并呈现明显的聚集性，聚集性强度2017年>2015年>2016年。

局部空间自相关结果(表2)表明，2015至2017年中国大陆地区人均住院费用在空间上主要呈3种集聚状态(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年人均住院费用在空间上的聚集特征发生微弱变动，尤其是西南地区，2016年其聚集性降低。甘肃和宁夏两地2017年出现低-低聚集现象。

2.3人均住院费用影响因素筛选结果Pearson相关分析结果(表3)显示，2015年人口自然增长率、2015至2017年的千人口卫生技术人员数、平均住院日、城镇化率、人均GDP和出生率均与人均住院费用有较强的相关关系，纳入多重线性回归模型。

以2015至2017年31个省、自治区和直辖市的人均住院费用为因变量，以千人口卫生技术人员数、平均住院日、城镇化率、人均GDP与出生率为自变量进行多重线性回归分析(2015年在共有自变量的基础上额外纳入了人口自然增长率)，结果(表4)显示，各因素之间不存在多重线性(VIF<10)，影响2015年人均住院费用的因素有城镇化率与千人口卫生技术人员数，而影响2016年及2017年人均住院费用的因素均为人均GDP、千人口卫生技术人员数。

表1 2015至2017年中国大陆地区人均住院费用基本情况 万元

表2 2015至2017年中国大陆地区人均住院费用空间聚集情况

表3 各指标与人均住院费用的相关分析结果r(P)

表4 多重线性回归分析结果

2.4GWR结果以各省、自治区和直辖市人均住院费用为因变量，以2.3多重线性回归中有统计学意义的指标为自变量构建GWR模型，结果(表5)显示，2015至2017年各区域R2值分别为0.889、0.818和0.806，且3 a的残差全局Moran′sI指数分别为0.088(P=0.117)、0.029(P=0.426)、0.088(P=0.119)，表明残差不存在空间自相关性，GWR模型较好地拟合了各变量的空间效应[7]。

GWR建模结果显示，2015年城镇化率、千人口卫生技术人员数量对人均住院费用的影响具有空间异质性。城镇化率、千人口卫生技术人员数量的回归系数分别为0.475～0.892、0.014～0.323，且回归系数均表现为自东北向西北减小的趋势，表明城镇化率、千人口卫生技术人员数量对人均住院费用均存在正向影响，并且影响程度自东北向西北递减。

2016年人均GDP、千人口卫生技术人员数量对人均住院费用的影响具有空间异质性。人均GDP(回归系数为0.748～0.753)对人均住院费用有正向影响，影响程度从东部向西部逐渐增大。千人口卫生技术人员数量(回归系数估计值为0.226～0.233)对人均住院费用有正向影响，且对东北地区及浙江、上海影响最大。

2017年人均GDP、千人口卫生技术人员数量对人均住院费用的影响具有空间异质性。各地区人均GDP、千人口卫生技术人员数量(回归系数估计值分别为0.758～0.763、0.210～0.215)均对人均住院费用有正向影响。2017年较2016年人均GDP整体回归系数有所增大，而千人口卫生技术人员数量回归系数有所减小。2017年人均GDP对人均住院费用的影响情况与2016年基本一致，千人口卫生技术人员数量对江苏、上海、浙江、福建及东北地区的人均住院费用影响最大。

表5 GWR模型参数估计值

3 讨论

本文运用空间自相关及GWR模型从空间角度揭示了中国大陆地区人均住院费用的时空格局演变特征及影响因素，可以看出2015至2017年中国大陆地区人均住院费用呈现逐年增加趋势和正的空间自相关，并存在明显的聚集性。由于邻域间居民的生活习惯、就医需求以及政府卫生政策的制定等往往会相互影响，因而人均住院费用在空间上会出现聚集格局。2015至2017年天津一直为高-高聚集，由于天津交通便利，与人均住院费用较高的北京、山东等地区相邻，居民消费水平仅次于北京、上海，因此人均住院费用相对较高。而河北为低-高聚集，造成这种现象的原因可能是中国大陆地区人均住院费用存在一定的空间溢出效应，因此在省际互动的作用下，相邻省份的资源支持会降低本省份的社保财政投入和服务产出水平[8]，因此会形成以河北为中心的“洼地现象”。同时，空间自相关结果表明，中国大陆地区人均住院费用的低值聚集区域主要分布在西南和西北部地区，对此，政府相关部门一方面应重点关注河北周围的天津、北京、山东、河南等地区的住院费用增幅，可建立邻域间联合控费机制以降低人均住院费用，另一方面，可充分利用地区间住院费用的聚集特征，总结各地合理控费经验，加强东中西部地区之间的交流学习以减少区域差异。

由于中国大陆地区人均住院费用在空间上存在异质性，因此本研究采用GWR模型来分析其影响因素，研究结果显示3 a间中国大陆地区人均住院费用与每千人口卫生技术人员数量存在正相关关系，但区域影响程度不同，中国大陆地区东北、东南地区所受影响最大。可能的原因是，随着卫生技术人员数量增多，医院成本中人员支出占比也随之增大，加之很多医院存在临聘人员的问题，医院往往会通过增加住院收入来支持运营。高虹霞等[9]的研究支持上述观点，因此卫生技术人员越多，人均住院费用越高。这就提示中国大陆地区东北及东南部发达地区医院应基于成本-效益原则及自身实际需要合理引进人才，同时，医院应积极完善人员聘用制度以及编制人员薪酬计划，严格控制编外人员数量[10]，以减少医院人员支出的压力。本研究结果显示2015年城镇化率与人均住院费用存在正相关关系，且对中国大陆地区东北地区影响最大，可能是由于进入城镇的农村居民，其医疗保险类型从新农合变为城镇居民医疗保险，居民就医保障水平提高，使得其在农村受到抑制的医疗需求得到释放，导致医疗卫生支出增加[11]，这就提示中国大陆地区东北地区应重点关注城乡之间医疗卫生资源利用的公平性，同时应积极推行城乡医保统筹政策，可逐步建立分层次的筹资标准和补偿水平[12]，以减少城乡医保补偿差距。经济发展水平对中国大陆地区人均住院费用的影响更为直接，2016、2017年人均GDP同样也与人均住院费用呈正相关关系，且这种影响均在中国大陆地区西北部比东南部大，可能是由于西部地区经济发展水平相对较低，政府卫生财政投入能力较弱，对医疗服务的供需双方补贴不足，居民就医时个人支出比例较高，因而西北部患者住院经济负担较重，且韩宏华等[13]的研究也指出，贫困地区医疗费用和医疗服务价格的增长速度要明显快于非贫困地区，因此相对于经济发达的东南地区，西北地区居民医疗支出较多，经济发展水平对西北部人均住院费用影响较大。针对这种情况，应进一步加强中央及各地政府对经济欠发达地区的财政投入，提高西北地区医疗保障水平，针对贫困地区应落实当地政府责任，加大精准卫生扶贫工作力度，以减轻贫困地区居民就医负担。