基于GM分析影响基本医疗保险基金支出的因素

耿 蕊 杜本峰

一、引言

伴随着我国基本医疗保障体系的日益完善，基本医保基金支出在近年来的增长幅度逐渐大于基本医保基金收入的增长幅度，基本医保基金面临着日益严峻的支付压力。基本医疗保险制度作为我国社会保障制度的重要组成部分，为满足人民群众医疗服务需求提供了重要保障。基本医疗保险基金管理作为保障医疗保险制度良好运行的关键环节，有效的投入和支出机制关系着整个医保制度的运行效率。然而近年来，我国的基本医疗保险基金面临着严峻的收支形势，根据国家统计数据显示，我国基本医疗保险基金支出占GDP的比重自2007年的0.82%上升到2017年的1.76%，自2015年后一直保持在较高的水平，基本医疗保险基金支出的增长幅度逐渐超过基本医疗保险基金收入的增幅，并在部分省市出现收支不平衡的局面。基本医疗保险基金支出作为医疗保险基金管理的主体内容之一，研究基本医疗保险基金支出的影响因素在有效控制医疗费用的不合理增长、提高基本医保基金使用效率、促进基本医疗保险基金良性运转，保障参保人员的医疗权益、减轻人民群众的医疗费用负担、实现医疗保险制度可持续发展方面具有十分重要的意义。

二、文献回顾

医疗支出影响因素多维复杂，本研究基于以往针对医保基金支出影响因素的研究进行了归纳提炼，得到五个层面的影响因素。具体如下：

一是社会经济发展因素。常用的指标有人均国内生产总值、价格、居民收入以及经济增长速度等。人均国内生产总值与医疗支出/费用的函数关系研究和结论较多，Francia 等(2007)分析发现人均GDP公共卫生费用支出与医疗费用呈正相关(1)Francia L, Gitto L, Mennini F S, Polistena, B.“An Econometric Analysis of OECD Countries Health Expenditure”，Social Science Electronic Publishing, 2007.。Gedthan(2000)发现影响卫生总费用的因素主要为 GDP、以及公共卫生筹资额占总筹资额的比重、住院医疗费用等(2)Gedthan, World Health Organization.The world health report 2000-Healthsystems: improving performance，2000.。Newhouse(1978)的研究表明居民医疗保健消费支出主要受其收入水平的影响(3)Newhouse J P, Marquis M S., “The norms Hypothesis and the Demand for Medical Care ”，Journal Human Resources，1978:pp.159-182.。国内学者何平(2005)分析经济增长与医疗费用上涨的相关性，发现当价格紧缩因子调整后，医疗费用支出的收入弹性约为1，经济增长对我国医疗费用增长的影响是一种长期关系(4)何平、孟庆跃：《基于误差修正模型的卫生总费用与GDP关系研究》，《中国卫生经济》2005年第9期。。

二是人口学因素。人口结构是影响医保基金和费用水平的重要因素之一，随着一些西方发达国家老龄人口比例的不断提高，人口老龄化对医疗服务支出和医疗保险基金产生的影响受到广大研究者的普遍关注。Sally(1992)认为人口、年龄是影响医疗费用的主要因素(5)SALLY B.“National health care expenditures through 2030”，Health Care Financing Review,1992,14(1):pp.1-29.。Angulo(2011)对西班牙医疗费用研究表明，老年人住院的概率和医疗支出水平均显著超过一般人群(6)Angulo A M, Barberán R, Egea P, Mur J.“An analysis of health expenditure on a microdata population basis”，Economic Modelling, 2011, 28(1):pp.169-180.。Ellis 等(2013)对澳大利亚 45岁以上人群医疗费用的影响因素研究发现，高龄人群的医疗费用支出显著高于低龄人群(7)Ellis R P, Fiebig D G, Johar M, Jones G , Savage E.“Explaining health care expenditure variation: large-sample evidence using linked survey and health administrative data”，Health Economics, 2013, 22(9):pp.1093-1110.。Ludwig Dittrich(2013)研究指出人口老龄化是影响医疗保健支出背后的最主要的因素，而越来越多的文献也说明人口结构的改变已经成为医疗保健支出迅速上升的主要诱因之一(8)Ludwig Dittrich.“The Impact of Aging Population on the Rise of the Health Care Cost in the Czech Republic Dana Stara”，International Advances in Economic Research, 2013, 19(1): pp.11-17.。国内学者研究结论基本一致，均认为人口老龄化、高龄化趋势将对医疗费用、医疗保健支出产生较大冲击。黄成礼(2004)结合中国人口结构和医疗卫生费用的实际，从人口数量、人口质量、人口构成和人口分布等多个角度对人口因素与卫生费用之间的关系进行了理论分析，探讨了人口特征对医疗卫生费用的影响(9)黄成礼：《人口因素与卫生费用的关系》，《人口研究》2004年第3期。。张冲等(2019)研究农村人口老龄化对居民医疗保健消费支出的影响，结果表明，老年抚养比和老年人口比重均影响农村居民医疗保健消费(10)张冲、万新月：《四川省人口老龄化对医疗保健消费的影响研究》，《医学与社会》2019年第6期。。李军山等(2008)的研究表明，影响我国医疗费用增长的主要因素为社会经济快速增长、人口老龄化进程的加快，高龄老人比例增加以及城市化水平的提高，人口老龄化的加重尤其是高龄老人占比的提高，将促使我国基本医疗保险基金支出比例不断上升(11)李军山：《我国医疗费用增长的影响因素与控制研究》，南京航空航天大学,2009年。；彭俊(2006)从不同的方面分析了人口老龄化对医疗保险制度及其基金的影响(12)彭俊、宋世斌、冯羽：《人口老龄化对社会医疗保险基金影响的实证分析——以广东省珠海市为例》，《南方人口》2006年第2期。；孟伟(2018)认为随着人口老龄化加剧，医疗保险费用支出压力增大，我国社会医疗保险与养老金的给付高峰会同时到来(13)孟伟、蔡涅：《基于交易成本经济学的医疗保险与医院之间关系探析》，《中国卫生经济》2018年第11期。；申笑颜(2016)指出参加医疗保险人数与人均卫生费用高度相关(14)申笑颜、晏林、贾启越：《基于灰色系统的我国医疗服务费用影响因素分析》，《社区医学杂志》2016年第19期。。

三是医保政策设计和管理因素。医疗保险的保障范围和保障水平，以及医保管理水平也是影响医保基金支出的重要因素。Herwartz(2010)指出门诊医疗费用最大的报销率不足以弥补灾难性疾病所带来的经济困境(15)Herwartz H,Theilen B.“The Determinants of Health-Care Expenditure: New Results from Semiparametric Estimation”，Health Economics,2010,19(8): pp.964-978.。Wagstaff(2009)用中国 12 个省调查数据的研究发现，新农合并没有降低自付的医疗费用和难性费用发生率，这主要是新农合实施，医疗机构供方的诱导需求增加(16)Wagstaff A,Lindelow M，Gao J，et al.，“Extending health insurance to the rural population:An impact evaluation of China’s new cooperative medical scheme”，Journal of Health Economics,2009,28(1): pp.1-40.。Han(2013)指出医院支付方式、卫生费用的筹资方式等因素也是目前对我国医保基金支出影响较大的因素(17)Han K, Cho M, Chun K..“Determinants of health care expenditures and the contribution of associated factors: 16 cities and provinces in Korea, 2003-2010”，J prevmed public health, 2013,46(6):pp.300-308.；申笑颜(2016)研究发现合理有效的医疗卫生政策和医疗保险制度也能够控制人均卫生费用，从国家标准角度监控医疗服务供方的行为，监督医疗服务机构采用低价的方式提供适度的医疗服务，能够有效避免因供方诱导需求引发的医疗费用不合理上涨；杨晓胜(2014)(18)杨晓胜、刘瑞明、肖俊辉：《诱导需求对医疗费用支出的影响:我国跨省数据的面板分析》，《中国卫生经济》2014年第6期。和章联(2015)(19)章联：《持续性改进管理措施控制医院医保总额增长的初探》，《中国医疗保险》2015年第11期，第54页。的研究发现政府和医疗机构自身对医疗服务价格水平和结构进行管理可以起到规范医疗服务收费、监管医疗服务行为的作用。

四是卫生服务供给因素。医疗资源的可及性、可获得性，以及服务提供能力对居民就医选择和费用水平有较大的影响。Gedthan(2000)利用 OCED 数据，采用计量经济学分析方法得出影响卫生总费用的因素主要为每千人床位数、每千人医师数等(20)Gedthan, World Health Organization.The world health report 2000-Healthsystems: improving performance,2000.。Francia 等(2007)采用固定效应模型对影响 OECD 国家卫生费用趋势变化的相关因素进行分析，发现每千人口床位数、每千人口医师数与卫生费用呈正相关(21)Francia L, Gitto L, Mennini F S, Polistena, B.“An Econometric Analysis of OECD Countries Health Expenditure”，Social Science Electronic Publishing, 2007.。Newhouse(1976)研究表明医师人口比与费用正相关(22)Newhouse J P.“Medical-Care Expenditure: A Cross-National Survey”，Journal of Human Resources, 1976,12(1):pp.115-125.。

五是医疗卫生服务需求因素。人口健康状况、医疗服务利用率等是医疗服务需求方的因素也是影响医保基金支出的主要因素。Grossman(1972)将健康视为人力资本存量，并结合生产函数与生命周期理论，对医疗服务需求和健康作了理论分析。他认为健康资本作为一项重要的人力资本投资，会随着时间的变迁而产生折旧(23)Grossman M.“On the Concept of Health Capital and to Demand for Health ”，Journal of Political Economy, 1972, 80(2):pp.223-225.。因此，人口老龄化的增加，尤其是高龄老人占比的提高将在一定程度上带动人均卫生保健需求的上涨，进而带动医疗费用的增加。

综上所述，国内外学者在对基本医保基金支出进行研究时，更多的是从社会经济发展水平和人口结构两个层面进行分析。然而现有的研究仅仅考虑了经济社会发展对基本医保基金支出的影响，但是经济发展为医疗卫生领域带来的福祉，即政府在卫生领域的投出以及人均所占的卫生费用对基本医疗基金支出的影响如何现在的研究还未加以证明；同时财政对供方(公立医院、基层医疗卫生机构)和需方(基本医疗保险基金)的补助是否也会影响基本医保基金支出？人口结构作为影响基本医保基金和费用水平的重要因素之一，随着西方发达国家老龄人口比例的不断提高，人口老龄化对医疗服务支出和基本医疗保险基金产生的影响受到广大研究者的普遍关注。在人口结构方面，越来越多的学者研究人口老龄化对医疗费用、医疗保健支出的影响。但这些研究更多的是分析人口结构对卫生费用、医疗保健支出、医疗费用的影响，而较少直接分析人口结构对医疗保险基金支出的影响。此外医保政策、卫生服务供给、卫生服务利用也是影响基本医保基金支出的重要因素，首先医疗保险的保障范围、保障水平等医保政策对基本医保基金支出产生影响；其次医疗资源的可及性、可获得性以及医疗卫生服务的提供能力对居民的就医选择和费用水平产生较大的影响，进而作用于基本医保基金支出；再次人口健康状况、医疗服务利用率等医疗卫生服务需求情况也是影响基本医保基金支出的主要因素，目前还不清楚这三个层面的因素是否对基本医保基金支出产生影响以及在各个层面内哪些指标对基本医保基金支出的影响较大。

本研究采用2010—2018年《中国统计年鉴》和《中国卫生和计划生育统计年鉴》数据，从社会经济发展水平、人口结构、医保政策、卫生服务供给、卫生服务利用等层面选取指标分析我国基本医疗保险基金支出的影响因素。为规避变量之间的多重共线性问题，本研究采用灰色关联模型分别从灰色关联度、灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度对2010—2018年的数据进行定量分析，以相互验证，探讨影响医保基金支出的主要因素和次要因素，主要指标和次要指标，为进一步完善现行医疗保险制度安排，实现基本医保基金发展的连续性和稳健性提供有价值的决策参考意见。

三、基于灰色关联的实证分析

灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的不确定型系统作为研究对象，用灰色数学来处理不确定量，使之量化，从中提取有价值的信息，从而实现对复杂系统运行规律的和认识控制。灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势进行定量描述和比较的方法，其思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，以反映曲线间的关联程度，非常适合动态历程分析。

本研究引入灰色模型的原因有：一是医保系统内部错综复杂，难以得到准确的信息，如城、乡医疗保险还存在统筹层次不一致、地区间筹资待遇设计差别等因素；二是基本医保基金支出受多重因素影响，不仅包括宏观经济层面(如政府财力、社会经济发展水平、对供方和需方的投入等)，还包括中观层面(如医疗费用水平、医疗服务需求、医保政策设计)，以及微观层面因素(如居民个人社会经济特征、健康状况、个人经济负担能力等)，部分指标存在交互影响、互为因果的关系，在考量基本医保基金支出相关因素时，难以直接测度指标间的变动规律。因此，本研究将通过灰色关联模型研究基本医疗保险基金支出的影响因素，通过模型计算后得到的相关系数，以进一步的考量其对参考序列的“主次”关系，对基本医疗保险基金支出的影响因素进行多维度的测量与分析。

(一)灰色关联分析模型

1.灰色关联公理与灰色关联度

本研究将基本医疗保险基金支出的时间序列作为表征系统特征行为序列，记为X0：X0=X0(k)|k=1,2,…,n；设Xi为系统因素序列，定义其序号k上的观测数据Xi=Xi(k)|k=1,2,…,n;i=1,2,…,n为相关因素序列。

其分析的步骤如下：

(1)建立参考数列和比较数列。参考数列可被看作是因变量数列，记为X0=X0(k)|k=1,2,…,n；比较数列可以看作是自变量数列，记为Xi=Xi(k)|k=1,2,…,n;i=1,2,…,n。

(2)变量无量纲化处理。原始数据由于量纲的不同无法进行比较，需要对初始数据进行数据变化和处理，使模型和系统分析更符合实际情况，采用初值变换的方法，得到新序列。

2.灰色绝对关联度

3.灰色相对关联度

灰色相对关联度是序列X0与Xi的相对于起始点的变化速率之间联系的表征，反映了X0与Xi相对于始点的变化速率的接近程度，X0与Xi的变化速率越接近，灰色相对关联度越大，反之就越小。灰色相对关联度记为r0i。

4.灰色综合关联度

灰色综合关联度是一个可以较为全面的表征序列间关系是否紧密的数量指标，即可以反映序列X0与Xi之间的相似程度，又可以体现X0与Xi对于始点的变化速率的接近程度。一般取θ=0.5，灰色综合关联度为ρ0i=θε0i+(1-θ)r0i。

(二)指标说明及数据来源

本文将影响基本医保基金支出的因素分为社会经济发展水平、人口结构、医保政策、卫生服务供给、卫生服务利用五类。社会经济发展水平层面的人均国内生产总值、国家财政医疗卫生支出、农村居民消费水平、城镇居民消费水平、居民人均可支配收入、政府卫生支出、人均卫生费用、财政投入公立医院、财政投入基层医疗卫生机构、财政对基本医疗保险基金的补助、人口结构层面的基本医保参保人数、65岁及以上老年人口占比；医保政策层面的门诊病人次均医药费用、住院病人人均医药费用；卫生服务供给层面的每千人口卫生技术人员数；每千人口医疗卫生机构床位数；卫生服务利用层面的医疗卫生机构诊疗人次、三级医院住院人次数、二级医院住院人次数、一级医院诊疗人次数。

我国的基本医疗保险包括城镇职工医疗保险、城镇居民医疗保险、新型农村合作医疗保险，2016年《国务院关于整合城乡居民医疗保险制度的意见》(国发〔2016〕3号)提出整合城镇居民医疗保险和新型农村合作医疗保险两项制度，建立统一的城乡居民医疗保险制度，城乡居民医保进入融合发展阶段，因此在2016年之前将城镇职工医疗保险、城镇居民医疗保险、新型农村合作医疗保险的基金支出之和作为基本医疗保险基金支出，在2016年之后将城镇职工医疗保险和城乡居民医疗保险的基金支出之和作为基本医疗保险基金支出，以此作为本文研究的因变量。

为了全面准确地反映基本医疗保险基金支出的状况，本研究通过2010—2018年《中国统计年鉴》和《中国卫生和计划生育统计年鉴》等进行数据的搜集，查找整理了2010—2018年的社会经济发展水平、人口结构、医保政策及基金运行情况、卫生服务供给、卫生服务利用等五个层面的指标数据。

(三)基本结果

1.样本基本情况

根据《中国统计年鉴》和《中国卫生和计划生育统计年鉴》数据，查得2010—2018年我国基金医疗保险基金支出数据，组成基本医疗保险基金支出x0数据序列，另外查得衡量社会经济发展水平层面的人均国内生产总值x1(元)、国家财政医疗卫生支出x2(亿元)、农村居民消费水平x3(元)、城镇居民消费水平x4(元)、居民人均可支配收入x5(元)、政府卫生支出x6(亿元)、人均卫生费用x7(元)、财政投入公立医院x8(亿元)、财政投入基层医疗卫生机构x9(亿元)、财政对基本医疗保险基金的补助x10(亿元)、人口结构层面的基本医保参保人数x11(亿人)、65岁及以上老年人口占比x12(%)；医保政策层面的门诊病人次均医药费用x13(元)、住院病人人均医药费用x14(元)；卫生服务供给层面的每千人口卫生技术人员数x15(人)；每千人口医疗卫生机构床位数x16(张)；卫生服务利用层面的医疗卫生机构诊疗人次x17(张)、三级医院住院人次数x18(万人次)、二级医院住院人次数x19(万人次)、一级医院诊疗人次数x20(万人次)等20个可直接观测到的指标。具体数据如表1所示。基本医保基金支出、人均国内生产总值、国家财政医疗卫生支出、农村居民消费水平、城镇居民消费水平、居民人均可支配收入、政府卫生支出、人均卫生费用、财政投入公立医院、财政投入基层医疗卫生机构、财政对基本医疗保险基金的补助、65岁及以上老年人口占比、门诊病人次均医药费用、住院病人人均医药费用、每千人口卫生技术人员数、每千人口医疗卫生机构床位数、医疗卫生机构诊疗人次、三级医院住院人次数、二级医院住院人次数、一级医院住院人次数、均呈现逐年上升的态势；基本医保参保人数在2010—2018年呈现波动性变化。

表1 2010—2018年医疗保险基金支出的指标数据

2.变量间的相关性分析

从医疗保险基金支出与各影响因素的相关系数矩阵(见表2)可以发现，各影响因素与医疗基金支出以及各影响因素之间的相关系数都远大于0.50，说明变量间的相关性较大，即变量之间存在严重的多重共线性问题。

表2 变量间的相关系数

3.基本医疗保险基金支出影响因素的灰色关联度实证分析

(1)灰色关联度

首先建立参考数列和比较数列。以2010—2018年的序列数据为基础数据，基本医保基金支出为参考序列X0=X0(k)|k=1,2,…,n；人均国内生产总值、国家财政医疗卫生支出、居民人均可支配收入、居民人均医疗保健消费支出、医保参保人数、65岁及以上老年人口占比、总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比、出生率、死亡率、自然增长率、门诊病人次均医药费用、住院病人人均医药费用、医保当期基金使用率、每千人口卫生技术人员数、每千人口医疗卫生机构床位数、居民住院人次数、三级医院诊疗人次数、二级医院诊疗人次数、一级医院诊疗人次数为比较数列Xi=Xi(k)|k=1,2,…,n;i=1,2,…,n。

其次初值化处理。由于不同指标间存在量纲的差别，本研究对数据进行初值化处理，消除原始数据量纲和数量级的差别，便于指标间的相互比较。根据各指标的原始数据求初值象，以各指标2010年数列作为基准数据列，2011—2018年数列除以基准数列可以算出表3中2010—2018年医疗保险基金支出原始指标数据的初值象。

表3 2010—2018年医疗保险基金支出原始指标数据的无量纲化值

再次求差异信息空间。以x0为参考序列，以xi(i=1,2，…，21，)为比较序列。首先求出各比较序列与参考序列均值象之间差值的绝对值序列，记为Δi(k)=|xi(k)-x0(k)|，k表示时间序列，在本文中表示2010，2011…，2018，具体结果见表4。

表4 对应差序列

表5 医疗基金支出影响因素的灰色关联度

(2)灰色绝对关联度

计算始点零化像。根据原始数据计算灰色绝对关联度的始点零化像，如表6所示。

表6 2010—2018年医疗保险基金支出原始指标数据的始点零化像

根据灰色绝对关联度的计算公式得出|S0|=49182.95；|Si|=(130674.628，43474.355，31261.5，66770，61707.9995，42818.55，9852.07，5054.12，4297.89，18323.565，44640.906，9.657，418.775，12732.3199.27，9.845，122.58，7487.2425，3589.4625，1622.107)；|Si-S0|=(81491.678，5708.595，17921.45，17587.05，12525.0495，6364.400，39330.88，44128.83，44885.06，30859.385，4542.0445，49173.293，48764.175，36450.631，49173.68，49173.105，49060.37，41695.7075，45593.4875，47560.843)。进而得出各影响因素与居民医保基金支出的灰色绝对关联度，如表7所示。

表7 医疗基金支出影响因素的灰色绝对关联度

根据医疗保险基金支出影响因素的灰色绝对关联度的分析结果，各影响因素与医疗保险基金支出的关联系数从高到低依次是基本医保参保人数、国家财政医疗卫生支出、政府卫生支出、居民人均可支配收入、城镇居民消费水平、农村居民消费水平、人均国内生产总值、财政对基本医疗保险基金的补助、住院病人人均医药费用、人均卫生费用、三级医院住院人次数、财政投入公立医院、财政投入基层医疗卫生机构、二级医院住院人次数、一级医院住院人次数、门诊病人次均医药费用、医疗卫生机构诊疗人次、65岁及以上老年人口占比、每千人口卫生技术人员数、每千人口医疗卫生机构床位数。

(3)灰色相对关联度

根据医疗保险基金支出影响因素的灰色相对关联度的分析结果(见表8)，各影响因素与医疗保险基金支出的关联系数从高到低依次是财政投入基层医疗卫生机构、国家财政医疗卫生支出、财政对基本医疗保险基金的补助、政府卫生支出、人均卫生费用、农村居民消费水平、三级医院住院人次数、财政投入公立医院、居民人均可支配收入、人均国内生产总值、一级医院住院人次数、城镇居民消费水平、二级医院住院人次数、每千人口医疗卫生机构床位数、门诊病人次均医药费用、每千人口卫生技术人员数、医疗卫生机构诊疗人次、住院病人人均医药费用、65岁及以上老年人口占比、基本医保参保人数。

表8 医疗基金支出影响因素的灰色相对关联度

(4)灰色综合关联度

根据医疗保险基金支出影响因素的灰色综合关联度的分析结果(见表9)，各影响因素与医疗保险基金支出的关联系数从高到低依次是国家财政医疗卫生支出、政府卫生支出、居民人均可支配收入、农村居民消费水平、财政对基本医疗保险基金的补助、城镇居民消费水平、财政投入基层医疗卫生机构、基本医保参保人数、人均卫生费用、人均国内生产总值、三级医院住院人次数、财政投入公立医院、住院病人人均医药费用、一级医院住院人次数、二级医院住院人次数、每千人口医疗卫生机构床位数、门诊病人次均医药费用、医疗卫生机构诊疗人次、每千人口卫生技术人员数、65岁及以上老年人口占比。

表9 医疗基金支出影响因素的灰色综合关联度

(5)基金医疗保险基金支出影响因素的灰色关联分析结果

根据医疗保险基金支出影响因素的灰色关联分析结果，社会经济发展水平、人口结构、医保政策存在一定的差异；卫生服务供给、卫生服务利用的关联度排序大致相同；在组间排序方面，对医疗保险基金支出影响较大的因素是社会经济发展水平和卫生服务利用；其次是卫生服务供给、医保政策和人口结构。在社会经济发展水平因素中国家财政医疗卫生支出、财政投入基层医疗卫生机构、政府卫生支出、居民人均可支配收入对医疗保险基金支出影响较大；在卫生服务利用方面，三级医院住院人次数、一级医院住院人次数对医疗保险基金支出影响更为重要；在卫生服务供给方面，每千人口医疗卫生机构床位数对医疗保险基金支出影响较大；在医保政策，住院病人人均医药费用的排名较为靠前；在人口结构方面，医保参保人数、65岁及以上老年人口占比对医疗保险基金支出有一定的影响。

四、结论

国家财政医疗卫生支出、财政投入基层医疗卫生机构、政府卫生支出、居民人均可支配收入在社会经济发展水平因素中对医疗保险基金支出影响较大。一方面，国家财政在医疗卫生方面的支出在健全投入机制，明晰保障范围、加大保障力度、优化医疗保险基金支出结构方面发挥着重要的作用，使得国家财政医疗卫生支出不仅在社会经济发展层面对医保基金支出的影响最大，同时在所有的影响指标体系中国家财政医疗卫生支出对医保基金支出的影响也是最大的。另一方面，按照经济学的理论，财政对基层医疗卫生机构的投入以及居民人均可支配收入可以将潜在的健康需求转变为现实需求的基础，是影响消费的最稳定和最重要的因素。

三级医院住院人次数、一级医院住院人次数是卫生服务利用因素中对医疗保险基金支出产生的影响较为突出。从医院等级来看，三级医院的诊疗人次数占医院整体的诊疗人次数占比从2014年18%增长到2018年的22%，与我国现行的医保政策相对应，医疗保险在三级医院的报销比例促使三级医院的诊疗人次数伴随着较高的医疗保险基金支出。

在卫生服务供给方面，每千人口医疗卫生机构床位数对医疗保险基金支出产生一定的影响。医院床位数作为反映医院医疗服务供给规模的主要指标，医疗服务供给因素对医疗保险基金支出的影响可能存在两种机制：一是，医疗服务供给规模越大时，在医疗服务需求相对不变的情况下，医疗费用将趋于下降，医疗保险基金支出也随之减少；二是，医患双方间的信息不对称现象使医疗服务供方拥有强大的需求诱导能力，从而抵消过剩的医疗服务供给量，此时医疗费用将主要由供方成本决定。实践中，上述两种作用机制孰强孰弱将决定医疗服务供给因素与医疗保险基金支出呈正相关还是负相关关系，而这又与政府对医疗服务市场信息不对称的管制政策强度及有效性有关。

从医保政策方面看，住院病人人均医药费用在灰色关联模型中排名较为靠前。这是由于医疗保险次均住院费用越高，个体分担比例越高，则医疗费用支出越大，也说明了在进行医疗服务费用成本分摊时，分摊比例越高个人越倾向于消耗更多的医疗资源，进而增加医保基金支出。

从人口结构因素来看，基本医保参保人数、城乡65岁及以上老年人口占比对医疗保险基金支出也有一定的影响。基本医保参保人数直接决定了基本医保基金池的大小以及其损耗和增益的幅度。城乡65岁及以上老年人口占比对我国医疗保险基金支出的影响是巨大的。面对严峻的人口老龄化问题，老年健康、人口老龄化对医保基金支出及医院服务的需求等相关问题都将对我国现行的卫生经济体系带来严重的影响。