2019, Vol. 35
2. 潍坊市人民医院;
3. 潍坊市社会保险事业管理中心;
4. “健康山东”重大社会风险预测与治理协同创新中心
卫生总费用（total expenditure on health，TEH）是一个国家或地区在卫生事业发展中投入的货币总量，是衡量国家卫生部门经济状况的重要指标[1]。卫生总费用的核算方法包括筹资来源法、机构流向法和实际使用法[2]。机构流向法是通过检测卫生总费用在各级医疗卫生机构的分配流向情况[3]。在进一步深化医药卫生体制改革的大背景下，在全面推进分级诊疗制度的政策框架下，通过分析我国卫生总费用发展趋势，能够较为准确的预测各级医疗机构卫生总费用分配情况，能够较为准确的判断各级医疗机构卫生总费用发展的渐增期、快增期和缓增期等阶段[4]，为科学建立分级诊疗制度，合理高效地分配国家财政补助资金，具有较强的指导意义。因此，本研究根据《中国卫生总费用研究报告》[5]和《中国卫生和计划生育统计年鉴》[6]公布的我国卫生总费用数据，利用logistic函数进行分析，探索各级医疗机构的不同发展阶段，有助于国家制定有针对性和差异化的宏观卫生政策，为卫生管理者和政策研究者提供科学参考。
1 资料与方法 1.1 资料来源利用1990 — 2015年我国卫生总费用数据，分析我国城市医院、县医院和卫生院三类医疗机构的卫生总费用流向占比、增长趋势和发展阶段变化情况。
1.2 方法在自然界中，许多事物数量的增长和种群规模的扩大，都遵循一种S型曲线的增长规律[7]，logistic函数模型就是一种典型的S型曲线增长函数模型[8]。logistic模型最初是在研究人口增长规律时被提出的，后来由比利时数学家Verhulst P.F.将其归纳成数学模型。模型表示如下：
| $ y\left( t \right) = \frac{K}{{1 + {e^{a - rt}}}},\;k > 0,\;a \in R,\;r > 0 $ |
其中，K为饱和水平，a为待定常数，r为增长速度因子，t为时间值。
根据范国兵[9]提出的有关logistic函数模型的特点，对符合logistic函数模型的发展趋势进行增长阶段分析。整个函数增长类型改变的拐点发生在t*时间点上，函数由凹性递增变为凸性递增，t*时间为：
| $ {t^*} = \frac{a}{r} $ |
增长期分段拐点发生在时间点t1和t2时点。
| $ {t_1} = \frac{{a - 1.317}}{r},\;{t_2} = \frac{{a + 1.317}}{r} $ |
在t1之前为渐增期阶段，从t1到t2阶段是快增期，在t2以后阶段为缓增期。利用logistic函数模型能够预测我国卫生总费用[4]在各级医疗机构的分配情况，可以对各级医疗机构的卫生医疗费用发展阶段进行准确的分期，为宏观卫生政策的制定提供科学参考。
1.3 统计分析利用Excel 2010整理1990 — 2015年我国的卫生总费用数据，整理城市医院、县医院和卫生院的卫生总费用数据。以2015年价格指数为基数，调整所有卫生总费用数据，使其在同一个物价水平上。利用SPSS 20.0软件的曲线估计logistic函数拟合卫生总费用数据，观察曲线的拟合度指数R2、函数的方差分析结果，定义P < 0.01为参数有统计学意义。
2 结 果 2.1 1990 — 2015年我国卫生总费用基本情况分析（表1）
|
表 1 各级医疗机构卫生总费用实际值分配情况（单位：亿元人民币） |
利用卫生总费用机构分配核算法来拟合和预测各类医疗机构的卫生费用情况。我国卫生总费用名义值从1990年的860.62亿元增长到2015年的42 866.12亿元，年均增长率为18.23 %，经2015年不变价格指数转换后，卫生总费用实际值的年均增长率为11.86 %，略高于我国GDP从1990年到2015年实际值的年均增长率11.40 %，说明我国卫生总费用实际增长率与我国GDP的实际增长率基本相当。
不同级别医疗机构年均增长率和占比差别较大。县医院年均增长率最高，卫生院年均增长率最低。在研究时段内，流向城市医院卫生总费用的占比始终处于绝对优势。2005年达到最高值6 885.29亿元，占比为76.95 %，最低值为1990年的953.39亿元，占比为58.42 %，但远高于县医院和卫生院的占比，高于两者占比之和。县医院虽然在2007年以后占比提高到20 %以上，但最高也只有2013年的22.88 %。同样，研究时段内，流向卫生院的卫生总费用占比一直呈下降趋势。特别是从2004年到2015年的最近12年，占比徘徊在9.18 %～10.23 %，只有2008年和2010年的占比分别为10.10 %和10.23 %，其他年份均在10 %以下。
2.2 我国卫生总费用发展阶段分析（图1）
|
注：图中横坐标t为年份序号，其中1，2，3，…，40，对应1990，1991，1992，…，2029。 图 1 我国卫生总费用logistic函数拟合情况 |
利用SPSS 21软件曲线拟合logistic函数模型分析我国1990 — 2015年的卫生总费用数据，拟合后进行参数估计，得logistic函数形式如下式：
| $ y\left( t \right) = \frac{{98\;525.97}}{{1 + {e^{3.7602 \;-\; 0.1256t}}}} $ |
由拟合的logistic函数测算可得，我国卫生总费用增长拐点发生2020年前后，预测当年的卫生总费用约为52 515.57亿元左右（95 % CI = 47 158.34～57 796.62）。快速增长开始点估计发生在2009年左右，结束时点发生在2030年前后。可以看出，在2009年之前，我国卫生总费用处在渐增期，从2009 — 2030年进入快增期，快速增长期持续约22年。从2030年以后，进入缓增期。预计2030年我国卫生总费用约为78 845.7亿元（95 % CI = 74 737.30～82 397.68）。预计到2040年我国卫生总费用会增加到91 984.818亿元（95 % CI = 90 086.52～93 480.04）。
2.3 各类医院卫生费用发展阶段分析 2.3.1 城市医院发展阶段分析（图2）
|
注：图中横坐标t为年份序号，其中1，2，3，…，40，对应1990，1991，1992，…，2029。 图 2 我国城市医院卫生费用logistic函数拟合情况 |
经SPSS 21软件曲线估计我国1990 — 2015年间城市医院卫生费用实际值，得logistic函数模型如下：
| $ y\left( t \right) = \frac{{29\;754.99}}{{1 + {e^{2.5629 \;-\; 0.1256t}}}} $ |
由拟合的参数估计增长函数拐点对应年份大约在2010年前后。快速增长开始时点估计发生在2000年左右，结束时点估计发生在2021年前后。可以看出，从1990年到2000年，城市医院卫生费用处在渐增期，在2000 — 2021年间我国城市卫生费用进入快增期，快速增长期持续22年。从2021年以后，城市医院的卫生费用进入缓增期，预计2021年我国城市医院的卫生费用约为20 211.19亿元（95 % CI = 18 562.73～21 721.93）。预计2030年城市医院的卫生费用约为26 150.33亿元（95 % CI = 25 205.35～26 921.11）。到2040年城市医院的卫生费用会增加到28 746.18亿元（95 % CI = 28 402.14～29 005.04）。
2.3.2 县医院和卫生院发展阶段分析同样利用logistic函数拟合产生县医院的函数模型。县医院的logistic函数的拟合优度R2为0.941 4，K值为24 208.00。在2026年左右函数模型由凹增变为凸增类型。从logistic函数模型还可以估计出，在2016年以前，县医院的卫生费用处在渐增期；在2016 — 2036年间，流向全国县医院的卫生费用进入快增期，快速增长期持续21年左右。从2036年以后，流向县医院的卫生费用进入缓增期。
卫生院的logistic函数的拟合优度R2为0.962 0，K值为4 928.64，在2019年左右函数由凹增变为凸增类型。从logistic函数模型可以估计出，在2009年之前卫生院的卫生费用处在渐增期，从2006 — 2032年间，卫生院的卫生费用进入快增期，快速增长期持续27年。从2032年以后，卫生院的卫生费用进入缓增期。
3 讨 论卫生总费用的核算方式主要包括筹资来源法和机构流向法。从总体来看，筹资来源法和机构流向法核算的总额应该大致相等。但由于医疗保险基金结余和个人卫生支出测算的误差，造成机构流向法要略大于筹资来源法[10 – 11]。马桂峰等利用logistic函数模型[4]，分析1978 — 2014年我国来源法的卫生总费用数据发现，我国卫生总费用快速增长期预计发生在2022 — 2045年，而本研究分析1990 — 2015年我国流向法的卫生总费用数据发现，我国卫生总费用的快速增长期预计发生在2009到2030年。这也表明了我国卫生总费用在筹集与流向之间的滞后性，也为卫生总费用机构流向较筹资来源先于进入快速增长期提前预警。分析原因可以看出，2009年是我国新一轮医改的开始节点，国家对医疗机构的财政投入逐年增加；同时，我国的社会医疗保险制度也基本实现了全覆盖，提高了参保居民的卫生服务利用率，这些因素共同促成了医疗机构进入卫生费用的快速增长期。
卫生总费用机构流向法主要是通过测算卫生总费用在各类医疗机构的分配总量和比例，与筹资来源法相互平衡对应。从本研究的结果来看，我国不同医疗机构进入快速增长期的时间段相差较大。其中，城市医院从2000年开始就进入了快速增长期，到2021年即将结束。一方面说明城市医院经历了长达22年的快速增长期，对满足群众就医需求，提高医疗服务质量作用显著。但同时也要看到，城市医院在此期间也实现了较大程度的营收增长和规模扩张，对基层医院病患、医疗费用和卫生人才的“虹吸”现象严重[12]。随着国家强势推进公立医院改革，包括实施药品零加成、严控药占比和次均就诊费用、住院费用等政策的实施，今后一个时期城市公立医院的过快增长必将受到抑制。
县医院的快速增长期开始于2016年，预计到2036年结束。这一时期始于2014年全国范围内县级公立医院综合改革政策的实施。县级公立医院综合改革的主要目标是使95 %以上的医疗卫生服务控制在县域以内[13]，以提升县级公立医院的主导作用。全国县级公立医院都在药品购销机制、医保支付方式和人事薪酬激励机制等方面进行了较为深入的体制机制改革，既增强了县级公立医院的服务能力，也为建立县域内分级诊疗制度奠定基础。
卫生院快速发展开始于2009年，预计到2032年左右结束，快速增长期持续24年。我国乡镇卫生院在三级医疗服务网中起着关键基础性作用，是连接村卫生室和县级医院的桥梁和纽带[14]，同时也是我国医改政策实施的试验田。从2009年开始，基本药物制度首先在全国的卫生院全面铺开[15]，2010年又开始在乡镇卫生院全面推开基本公共卫生服务均等化制度，这一系列改革政策的实施，都对卫生院进入快速增长期有一定的推动作用。但从卫生总费用的占比来看，卫生院在2015年仅为9.18 %，不到县医院22.54 %的一半，仅有城市医院的七分之一，并呈逐年萎缩趋势。虽然新医改一直强调“保基本、强基层、建机制”，但从卫生总费用流向卫生院的占比来看，作用不明显。
总之，当前我国正在强力推进分级诊疗制度，以期实现各级医疗机构功能的有机整合[12]，来充分发挥城市医院的技术优势，加强县医院的中坚力量，夯实卫生院的基础地位，但也要有效利用卫生总费用机构流量的导向作用，使各级医疗机构在以维护居民健康的目标指引下，既能各司其职，又能形成合力，开创全民健康发展新局面。
| [1] | 雷海潮, 肖龙华. 中国卫生总费用快速推算研究: 以2011年为例[J]. 中国卫生政策研究, 2013(3): 66–68. DOI:10.3969/j.issn.1674-2982.2013.03.013 |
| [2] | 程晓明. 卫生经济学[M]. 北京: 人民卫生出版社, 2005: 105 – 108. |
| [3] | 张振忠. 中国卫生费用核算研究报告[M]. 北京: 人民卫生出版社, 2006: 20 – 30. |
| [4] | 马桂峰, 盛红旗, 马安宁, 等. 基于logistic函数模型的我国卫生总费用发展阶段分析[J]. 中国卫生统计, 2017, 34(6): 20–23. |
| [5] | 国家卫生计生委卫生发展研究中心. 2016中国卫生总费用研究报告[R]. 北京: 国家卫生计生委卫生发展研究中心, 2017. |
| [6] | 国家卫生和计划生育委员会. 2016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, 2017: 91 |
| [7] | 李华, 胡奇英. 预测与决策教程[M]. 北京: 机械工业出版社, 2012: 123. |
| [8] | 秦侠. 卫生管理运筹学[M]. 北京: 人民卫生出版社, 2014: 325 – 328. |
| [9] | 范国兵. 一种估计logistic模型参数的方法及应用实例[J]. 经济数学, 2010, 27(1): 109–114. |
| [10] | 金春林, 王力男, 李芬. 上海市卫生总费用来源法与机构法核算结果差异原因分析[J]. 中国卫生经济, 2013(8): 14–16. |
| [11] | 马桂峰, 盛红旗, 张婷, 等. 社会医疗保险基金收支平衡与风险评估研究[J]. 中国卫生经济, 2017(7): 25–27. |
| [12] | 王欣, 孟庆跃. 国内外卫生服务整合评价方法概述[J]. 中国公共卫生, 2016, 32(9): 1280–1283. |
| [13] | 马桂峰, 马安宁, 尹爱田, 等. 县级公立医院综合改革政策对医院运行的影响研究[J]. 中国卫生经济, 2014(1): 17–20. |
| [14] | 马桂峰, 马安宁, 王培承, 等. 基本药物制度对乡镇卫生院财务收支影响的研究[J]. 中国卫生经济, 2014(11): 34–37. |
| [15] | Audibert M, Mathonnat J, Pelissier A, et al. Health insurance reform and efficiency of township hospitals in rural China: an analysis from survey data[J]. China Economic Review, 2013, 27: 326–338. DOI:10.1016/j.chieco.2013.01.004 |