2002-2020年海南省医疗服务需求变化趋势及预测分析*

黄小玲 曾 渝△ 钟 丽 李卫霞

2002-2020年海南省医疗服务需求变化趋势及预测分析*

黄小玲1曾 渝1△钟 丽1李卫霞2

目的 分析和预测海南省医疗服务变化趋势，为相关部门合理制定区域卫生规划、提高卫生资源配置效率提供参考依据。方法 采用时间序列方法中的求和自回归移动平均模型(ARIMA)进行预测。结果 2002-2014年海南省医院诊疗人次数增长率为123%，医院入院人数增长率为330%。根据预测结果，2016-2020年海南省医院诊疗人次数分别为17599739、18550424、19501108、20451792和21402477；医院入院人数分别为1094002、1155515、1217028、1278541和1340054。结论 随着医疗服务需求的加大，有关部门在增加总量的同时，应进一步调整和优化结构，此外，还应加强基层医疗卫生资源的配置、促进分级诊疗制度的实施及医养结合产业的发展。

海南省 医疗服务需求 变化趋势 预测

随着人口的自然增长、疾病谱的变化、人口老龄化趋势的不断加大以及医疗保障覆盖率和保障水平的上升，医疗服务的现实需求也不断增加，特别是医疗服务的供给能力涉及人力、物力、财力等资源的投入，往往周期较长。因此，如何对未来的医疗服务需求进行预测以便科学地指导卫生资源的有效配置，从而更好地满足人民群众日益增长的医疗卫生需求是各级政府亟待解决的关键问题。本研究分析海南省医疗服务需求现状、变化趋势并预测未来5年(2016-2020年)的医疗服务需求数量，为科学制定海南省“十三五”区域卫生规划、有效配置医疗卫生资源提供参考依据。

资料与方法

1.数据来源 资料来源于《海南统计年鉴》及有关部门统计数据。本研究选取2002-2014年海南省医疗服务有关资料和数据，医疗服务需求包括医院诊疗人次数(X1)和医院入院人数(X2)等指标。

2.方法 借鉴国内外医疗服务需求预测方法和模型：采用时间序列方法，针对时间效应,用时间序列方法中的求和自回归移动平均模型进行预测,采用Box-Jenkins建模方法,运用EViews 6.0进行统计及预测分析[1-2]。

3.时间序列分析建模 主要包括3个步骤:利用单位根检验及差分对数据进行平稳性判断及平稳化；模型的识别及定价,利用自相关分析和偏自相关分析等方法；进而确定自回归和移动平均的阶数p和q，选定1个特定的模型以拟合所分析的时间序列数据。

(1)平稳性检验 对医院诊疗人次数(X1)和医院入院人数(X2)进行平稳性检验。对序列单位根检验(unit root test)序列平稳性，采用ADF检验(augmented dickey-fuller)，检验结果：X1的检验统计量2.445，P值0.999；X2的检验统计量0.785，P值0.998。给定置信水平为0.05，根据单位根检验的P=0.999>0.05，则医院诊疗人次数序列存在单位根，不平稳；关于医院入院人数P=0.785>0.05，则医院入院人数序列存在单位根，不平稳。

(2)序列平稳化 针对医院诊疗人次数(X1)和医院入院人数(X2)进行一阶差分序列单位根检验也为非平稳序列，因此继续进行2阶差分，对2阶差分进行单位根检验，结果如下：X1的检验统计量-3.713，P值0.0264；X2的检验统计量-5.015，P值0.0037。给定置信水平为0.05，根据单位根检验的P=0.0264<0.05，则医院诊疗人次数序列的2阶差分是平稳的；关于医院入院人数P=0.0037<0.05，则医院入院人数序列的2阶差分是平稳的。

(3)模型建立 对序列进行二阶差分消除医院诊疗人次数(X1)和医院入院人数(X2)趋势的不平稳性。

根据AC和PAC函数显示医院诊疗人次数(X1)的2阶差分序列的自相关函数和偏相关函数如图1所示。

从模型比较结果的P值和AIC准则(表1)可以确定，建立ARIMA(p,d,q)为ARIMA(0,2,1)。模型参数估计：采用最小二乘法估计法对模型ARIMA(0，2，1)进行估计，解释变量MA(1)，参数估计值为-0.591927，t统计量为-2.722505，P值为0.0215。模型解释变量的参数估计值在检验水准0.05下，P=0.0215<0.05是有统计学意义的。确定模型为：

(1)

根据AC和PAC函数显示医院入院人数(X2)的2阶差分序列的自相关函数和偏相关函数如图2所示。

图1 医院诊疗人次数的2阶差分相关图

表1 医院诊疗人次数各选择模型的检验结果

从模型比较结果的P值和AIC准则(表2)可以确定，建立ARIMA(p,d,q)为ARIMA(0,2,1)。模型参数估计：采用最小二乘法估计法对模型ARIMA(0，2，1)进行估计，解释变量MA(1)，参数估计值为-0.997164，t统计量为-2.722505，P值为0.0001。模型解释变量的参数估计值在检验水准0.05下，P=0.0001<0.05是有统计学意义的。确定模型为：

(2)

图2 医院入院人数的2阶差分相关图

表2 医院入院人数各选择模型的检验结果

结 果

1.医疗服务需求及其变化趋势

2014年海南省医院诊疗人次数为15698371人次，医院入院人数为970976人。2002-2014年医疗服务需求呈上升趋势。医院诊疗人次数从2002年的7052899人次上升到2014年的15698371人次,增长率为123%，13年的年均增长率为9%，2006年后医院诊疗人次数上升较为明显(图3)；医院入院人数从2002年的225695人上升到2014年的970976人，增长率为330%，13年的年均增长率为25%,2008年后医院入院人数呈显著上升趋势(图4)。

2.医疗服务需求预测

(1)医院诊疗人次数预测 由于医院诊疗人次的原始数据带有明显的趋势性,原时间序列为平稳序列,因此,无需对原时间序列进行差分处理,因此,可以应用Box-Jenkins法进行预测。根据2阶差分序列自相关系数和偏自相关系数的图形判断,选用求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)进行预测。医院诊疗人次选用ARIMA(0,2,1)模型信息准则AIC值判断,该值越小拟合优度越高。

图3 海南省2002-2014年医院诊疗人次数变化趋势

图4 海南省2002-2014年医院入院人数变化趋势

根据式(1),对2016-2020年海南省医院诊疗人次数进行预测，结果显示海南省医院诊疗人次模型较好地拟合了历史数据，可应用于实际进行预测。根据预测结果，2016-2020年海南省医院诊疗人次数分别为17599739、18550424、19501108、20451792和21402477(表3)。

表3 2016-2020年医院诊疗人次数预测

(2)医院入院人数预测 住院人数的原始数据带有明显的趋势性,原时间序列为平稳序列,因此,无需对原时间序列进行差分处理,因此,可以应用Box-Jenkins法进行预测。根据2阶差分序列自相关系数和偏自相关系数的图形判断,选用求和自回归移动平均模型ARIMA(p，d，q)进行预测。住院人数选用ARIMA(0，2，1)模型信息准则AIC值判断,该值越小拟合优度越高。

根据式(2),分别对2016-2020年海南省医院入院人数进行预测。医院入院人数模型较好地拟合了历史数据，可应用于实际进行预测。根据预测结果，2016-2020年医院入院人数分别为1094002、1155515、1217028、1278541和1340054(表4)。

表4 2016-2020年海南省医院入院人数预测

讨 论

研究结果显示，2006年以来，海南省医院诊疗人次数呈快速上升趋势，预测到2020年将达21402477人次；2008年以来，海南省医院入院人数呈快速上升趋势，预测到2020年将达1340054人。可能的原因主要有以下三个方面：

1.医疗保障方面：①社会医疗保险覆盖率的提高。截止2013年三大基本医疗保险(城镇职工医疗保险、城镇居民医疗保险、新型农村合作医疗)已基本覆盖海南省城乡居民。②医疗保障水平的提高。如目前在职人员住院报销比例在一、二、三级医院住院报销比例分别为90%、88%、85%；正常退休人员住院报销比例均为90%。此外，截至2015年4月共有高血压(3级)、糖尿病(并发症)、脑中风偏瘫等24种常见病纳入门诊特殊病种，参保人经核准后每月可享受医保门诊特殊病种治疗项目的一定额度的医保待遇。③异地就医结算政策的实施以及合作协议地区的扩大。截至2015年底，已与全国17个省份及新疆生产建设兵团的104个统筹区实现跨省异地就医直接结算，累计已有4.27万人次享受到异地就医结算带来的便利。

2.收入和医疗保健支出方面：海南省城镇居民人均可支配收入由2010年的15581元提高至2014年的24487元；农村居民人均纯收入由2010年的5275元增加至2014年的9913元；城镇居民人均医疗保健支出由2010年的604元提高至2013年的993元；农村居民人均医疗保健支出由2010年的129元提高至2014年的307元。

3.流动人口方面：2009年12月，《国务院关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》的正式印发，标志着海南国际旅游岛建设上升为国家战略，极大地促进了海南省旅游行业的发展。在此背景下，海南省人口流动量急剧增加。全省接待旅游过夜人数由2005年的1516.47万人增加至2013年的3672.71万人，年均增长率高达11.69%。

综上所述，随着海南省医疗服务需求的不断加大，有关部门在制定区域卫生规划和配置卫生资源时应注意以下四个方面问题：①在增加医疗服务总量的同时，还应注重调整医疗服务质量和结构[3]；②控制医院单体规模的不合理扩张，提高运营效率[4-5]，此外，加大基层医疗卫生机构的卫生资源配置并努力提高其医疗卫生服务能力；③建立和完善分级医疗、双向转诊的医疗服务体系；④促进医养结合产业的发展，鼓励医疗机构与养老机构协同做好老年人慢性病管理和康复护理工作[6]。

[1]赵增科,孔凡玲,孟庆跃，等.1978～2000年山东省医疗服务需求变化趋势及预测分析.预防医学论坛,2005,11(1):106-107.

[2]张柠,苏学艳,李力.自回归移动平均模型在医疗服务需求预测中的应用.中国医院管理,2011,31(10):6-8.

[3]何雪松，曹晓红，李力达.美国医疗机构床位分类对上海的启示.中国卫生资源，2015,17(1):67-69.

[4]贾同英,袁蕙芸.基于数据包络分析法的多院区医院运行效率研究.中国医院管理,2016,36(3):37-39.

[5]陈聚祥,黎映静.基于数据包络分析的福建三级甲等医院运营效率评价.中国卫生统计,2016,33(5):749-751.

[6]罗盛，张锦，李伟,等.基于对应分析的城市社区不同类型老年人健康服务项目需求研究.中国卫生统计,2016,33(5):880-882.

(责任编辑：张 悦)

海南省重点研发计划项目(编号：ZDYF2016200)；海南自然科学基金项目(编号：20168272)

1.海南医学院管理学院(571199)

2.海南医学院公共卫生学院

△ 通信作者：曾渝