我國人均住院費(fèi)用的空間分布及影響因素分析

阮智慧，錢愛兵，郭楚寧

南京中醫(yī)藥大學(xué)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210023

隨著醫(yī)療保障水平的穩(wěn)步提高以及衛(wèi)生服務(wù)體系建設(shè)不斷推進(jìn)，居民醫(yī)療服務(wù)需求持續(xù)得到釋放，《全國第六次衛(wèi)生服務(wù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查報(bào)告》［1］指出，調(diào)查地區(qū)居民年住院率為13.7%，其中城市地區(qū)由9.1%增加到12.9%，農(nóng)村地區(qū)由9.0%增加到14.7%，同時(shí)提示我國醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用的合理控制面臨挑戰(zhàn)，住院費(fèi)用作為衛(wèi)生總費(fèi)用的重要組成部分，對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的增長影響較大。本文采用莫蘭指數(shù)、熱點(diǎn)分析和地理空間回歸模型，以我國31 個(gè)省份（除港澳臺(tái)地區(qū)）為基本單位，觀察人均住院費(fèi)用的空間分布狀況，研究我國人均住院費(fèi)用的空間相關(guān)性及區(qū)域差異性，并對(duì)其影響因素展開分析，為實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生事業(yè)協(xié)同發(fā)展提供參考。

一、資料和方法

（一）資料來源及變量選取

資料來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》。查閱文獻(xiàn)［2-5］，從人口學(xué)因素、經(jīng)濟(jì)因素、衛(wèi)生資源配置及床位利用情況等四個(gè)方面選取醫(yī)院人均住院費(fèi)用、醫(yī)院密度（醫(yī)院數(shù)/地區(qū)面積）、每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)、平均住院日、人均可支配收入、經(jīng)濟(jì)增長率、人口自然增長率、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/GDP）、人口密度等11個(gè)變量。

（二）研究方法

1.地理加權(quán)回歸（geographically weighted regression，GWR）

GWR 模型是一種反映區(qū)域異質(zhì)性并允許回歸系數(shù)隨著研究單元位置的變化而變化的局部回歸方法［6］，本文基于GWR模型分析各地區(qū)醫(yī)院的人均住院費(fèi)用與相關(guān)變量的空間異質(zhì)性。其計(jì)算公式為：

式中yi為第i個(gè)地區(qū)的人均住院費(fèi)用，β0(ui,vi)為第i個(gè)地區(qū)的截距，βj(ui,vi)為第i個(gè)地區(qū)的偏回歸系數(shù)；εi為第i個(gè)地區(qū)的隨機(jī)誤差［7］。

空間權(quán)函數(shù)的選擇?？臻g權(quán)重矩陣定量表達(dá)了地理要素之間的空間關(guān)系，是建立GWR 模型的關(guān)鍵。本文采用Gauss 函數(shù)進(jìn)行空間權(quán)重計(jì)算，計(jì)算公式為：Wij=exp(- (dij/b)2)

式中，dij為省會(huì)城市之間的直線距離，b為描述權(quán)重與距離之間函數(shù)關(guān)系的非負(fù)衰減參數(shù)，b越大，權(quán)重隨距離增加衰減得越慢。

帶寬的確定與優(yōu)化。為了使帶寬最優(yōu)，基于Fotheringham 提出的赤池信息量準(zhǔn)則（alaike information criterion，AIC）對(duì)GWR 模型進(jìn)行評(píng)價(jià)［3］。AIC是衡量統(tǒng)計(jì)模型擬合優(yōu)良性的一種標(biāo)準(zhǔn)，可以衡量所估計(jì)模型的復(fù)雜度和此模型擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。對(duì)于線性回歸模型，AIC 計(jì)算公式［8］為：AIC=nlnS2p+2(k+1)。式中n為樣本含量，S2p為剩余均方，k為模型中變量個(gè)數(shù)。AIC 越小，帶寬就越優(yōu)，GWR模型的擬合效果越好。

2.全局空間自相關(guān)指數(shù)（Global Moran’sI）

空間自相關(guān)是指同一變量在不同地理位置上的相關(guān)性，以反映相鄰空間區(qū)域?qū)傩灾档南嗨瞥潭?，其取值范圍為?1，1］。本文基于全局Moran’sI指數(shù)觀察醫(yī)院的人均住院費(fèi)用是否存在區(qū)域聚集性，若I＞0，說明人均住院費(fèi)用呈空間正相關(guān)性；若I＜0，說明人均住院費(fèi)用呈空間負(fù)相關(guān)性；若I=0，則表明人均住院費(fèi)用在區(qū)域間相互獨(dú)立［9］。計(jì)算公式［10］為：

式中，xi、xj為各地區(qū)的醫(yī)院人均住院費(fèi)用，Wij為空間權(quán)重，若相鄰則取1，否則取0。此處的Wij為上文中采用Gauss函數(shù)計(jì)算得到。

3.熱點(diǎn)分析（Getis-Ord Gi）

局部G系數(shù)熱點(diǎn)分析是基于空間權(quán)重的局部空間自相關(guān)指標(biāo)，即某一地區(qū)的人均住院費(fèi)用高（低），則其周邊鄰近地區(qū)的費(fèi)用也會(huì)高（低）［11］。人均住院費(fèi)用高值聚集稱為“熱點(diǎn)”，低值聚集則為“冷點(diǎn)”。

（三）統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

使用SPSS 25.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并建立OLS模型；利用ArcGIS10.8軟件分析數(shù)據(jù)，建立我國31 個(gè)地區(qū)的醫(yī)院人均住院費(fèi)用數(shù)據(jù)集，采用全局空間自相關(guān)、熱點(diǎn)分析和GWR模型進(jìn)行分析。

二、結(jié) 果

（一）人均住院費(fèi)用基本情況

2017—2019年，我國醫(yī)院人均住院費(fèi)用由0.977 萬元上漲至1.019 萬元，年均增長2.18%。2017年人均住院費(fèi)用最高地區(qū)是最低地區(qū)的3.64倍，2019年則擴(kuò)大到3.79 倍，整體呈上升趨勢，且地區(qū)間人均住院費(fèi)用差異較大。將各地區(qū)人均住院費(fèi)用地理信息空間化后發(fā)現(xiàn)存在地理上的密集布局現(xiàn)象，我國人均住院費(fèi)用呈“東部沿海地區(qū)高西部低”的差異化局面。東部地區(qū)11個(gè)省市均高于全國平均水平；中部地區(qū)除黑龍江、吉林、山西、湖北外，其余省份人均住院費(fèi)用均低于全國均值，但黑龍江2019年的人均住院費(fèi)用（0.927 萬元）低于我國平均水平；西部地區(qū)的人均住院費(fèi)用均低于我國平均水平，但青海2019年的人均住院費(fèi)用（0.938 萬元）高于我國平均水平（表1）。

表1 2017—2019年我國人均住院費(fèi)用基本情況 （萬元）

（二）全局Moran’s I自相關(guān)分析

2017—2019年我國人均住院費(fèi)用全局Moran’sI指數(shù)均大于0，P值均小于0.01，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明我國人均住院費(fèi)用具有顯著的空間正相關(guān)性，聚集性明顯，聚集性強(qiáng)度2019年＞2017年＞2018年（表2）。

表2 2017—2019年人均住院費(fèi)用空間自相關(guān)檢驗(yàn)

（三）局部G系數(shù)的熱點(diǎn)分析

熱點(diǎn)區(qū)域是人均住院費(fèi)用高值的聚集區(qū)，而冷點(diǎn)區(qū)域則是人均住院費(fèi)用低值的聚集區(qū)。結(jié)果表明，2017—2019年我國人均住院費(fèi)用既存在熱點(diǎn)區(qū)域也存在冷點(diǎn)區(qū)域。在90%～99%的置信區(qū)間上，2017年吉林、遼寧、北京、天津、河北、山東、安徽、江蘇、上海是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的熱點(diǎn)地區(qū)；貴州、重慶、四川是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的冷點(diǎn)地區(qū)。2018 和2019 兩年冷熱點(diǎn)地區(qū)不變。從縱向結(jié)構(gòu)上看，2017—2019年我國人均住院費(fèi)用熱點(diǎn)地區(qū)變動(dòng)不大，主要集中在東部沿海和東北地區(qū)，這些地區(qū)人均住院費(fèi)用較高；冷點(diǎn)地區(qū)主要集中在貴州、四川、重慶，這三個(gè)地區(qū)人均住院費(fèi)用較低。

（四）人均住院費(fèi)用影響因素篩選結(jié)果

以人均住院費(fèi)用為因變量，醫(yī)院密度、每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師、每千人口注冊(cè)護(hù)士、每千人口床位、平均住院日、人均可支配收入、經(jīng)濟(jì)增長率、人口自然增長率、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度為自變量，建立混合回歸模型，計(jì)算各影響因素的方差膨脹因子（VIF＜7.5），并對(duì)每個(gè)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量建立專題地圖，以避免存在嚴(yán)重的全局或局部多重共線性，最終篩選出每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師、每千人口床位、城鎮(zhèn)化率建立GWR 模型，對(duì)2017—2019年的醫(yī)院住院費(fèi)用進(jìn)行解釋。GWR 建模結(jié)果詳見表3。AIC是用盡可能少的變量構(gòu)建模型，即校正AIC值越小，模型擬合數(shù)據(jù)越優(yōu)；決定系數(shù)反映了自變量對(duì)因變量的解釋程度，其值越接近1，說明模型的解釋力越強(qiáng)。本文GWR 模型的校正AIC 處于-35.493～-22.316，決定系數(shù)處于0.871～0.906，說明模型能夠較好地?cái)M合觀測數(shù)據(jù)。

表3 建模結(jié)果

（五）GWR結(jié)果

從每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師數(shù)來看（表4），2017—2019年每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師數(shù)對(duì)住院費(fèi)用的影響具有正向空間異質(zhì)性，當(dāng)每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師數(shù)增加1 個(gè)單位，各地的人均住院費(fèi)用分別提高0.281～0.295、0.282～0.284、0.268～0.356 萬元。其中，青海、甘肅、四川、貴州等西北西南地區(qū)受影響較大，江蘇、浙江、福建等東部沿海地區(qū)受影響較小，且呈逐年下降趨勢。

從每千人口床位數(shù)來看（表4），2017—2019年每千人口床位數(shù)對(duì)人均住院費(fèi)用的影響具有負(fù)向空間異質(zhì)性，當(dāng)每千人口床位數(shù)增加1個(gè)單位，各地人均住院費(fèi)用分別減少0.069～0.106、0.114～0.145、0.095～0.131 萬元?？v向上看，2017—2019年每千人口床位數(shù)對(duì)醫(yī)院的人均住院費(fèi)用影響力度先增強(qiáng)后減弱。就橫向結(jié)構(gòu)而言，該變量的回歸系數(shù)呈現(xiàn)“東高西低”的差異化格局，對(duì)上海、浙江、廣東、福建等地的影響程度較弱，而對(duì)新疆、青海、西藏等地的影響力較強(qiáng)。

從城鎮(zhèn)化率來看（表4），城鎮(zhèn)化率對(duì)人均住院費(fèi)用的影響同樣具有正向空間異質(zhì)性?？v向上看，城鎮(zhèn)化率對(duì)醫(yī)院的人均住院費(fèi)用影響力度先減弱后加強(qiáng)，2017—2019年我國城鎮(zhèn)化率每增加1 個(gè)單位，各地人均住院費(fèi)用分別提高0.012～0.021、0.010～0.020、0.012～0.021 萬元。橫向上看，東北三省及東部地區(qū)城鎮(zhèn)化率的b系數(shù)明顯高于西部地區(qū)。與其他兩個(gè)影響因素相比，城鎮(zhèn)化率在地理差異上的影響力較弱。

表4 2017—2019年我國人均標(biāo)準(zhǔn)費(fèi)用影響的GWR模型結(jié)果

三、討 論

（一）人均住院費(fèi)用逐年上漲，呈現(xiàn)聚集性分布

2017—2019年我國人均住院費(fèi)用整體呈上漲趨勢，在地理分布上存在聚集性。我國人均住院費(fèi)用高值地區(qū)主要為北京、天津、上海、江蘇，這些地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源豐富，技術(shù)水平發(fā)達(dá)，當(dāng)落后地區(qū)群眾患大病、重病時(shí)，更傾向于流動(dòng)到上述地區(qū)接受治療?！?019年度全國三級(jí)公立醫(yī)院績效考核國家監(jiān)測分析》顯示，2019年我國三級(jí)公立醫(yī)院異地就醫(yī)患者588.2 萬例，占年度出院患者的6.74%，患者跨省異地就醫(yī)在一定程度上抬升了北京、上海等地的人均住院費(fèi)用。人均住院費(fèi)用低值地區(qū)主要為貴州、四川、重慶，可能原因是人均住院費(fèi)用具有空間溢出效應(yīng)［12］，鄰近地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生資源支持會(huì)降低本地區(qū)的社保財(cái)政投入和健康服務(wù)產(chǎn)出［2］，形成川渝貴三地人均住院費(fèi)用的“洼地現(xiàn)象”。因此，各地政府應(yīng)持續(xù)深化醫(yī)療領(lǐng)域供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，一是通過加強(qiáng)對(duì)口支援、遠(yuǎn)程醫(yī)療建設(shè)以及支持部分實(shí)力強(qiáng)的公立醫(yī)院建設(shè)發(fā)展多院區(qū)等方式，推動(dòng)醫(yī)療資源擴(kuò)容和均衡布局，提升中西部地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)能力和水平。二是加強(qiáng)醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)，打造市縣級(jí)公立醫(yī)院重點(diǎn)?？?，力爭做到大病重病不出省，一般病在市縣解決，滿足群眾的就醫(yī)需求。三是醫(yī)院應(yīng)強(qiáng)化全面預(yù)算管理，實(shí)行全口徑、全過程、全方位預(yù)算績效管理［13］；加強(qiáng)住院服務(wù)管理，建立內(nèi)部費(fèi)用控制的約束機(jī)制，對(duì)住院醫(yī)療服務(wù)行為采取事前預(yù)警、事中提示和事后監(jiān)控的方式［14］；積極推進(jìn)醫(yī)保支付方式改革，實(shí)現(xiàn)住院診療流程的規(guī)范化以及住院費(fèi)用的可控化。

（二）每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師數(shù)對(duì)人均住院費(fèi)用的正向作用

每千人口執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師數(shù)的增加將導(dǎo)致人均住院費(fèi)用的上漲［2-3］，西南、西北地區(qū)受影響程度較大。醫(yī)師數(shù)量的增加改善了醫(yī)療服務(wù)條件，促進(jìn)了群眾對(duì)健康服務(wù)的利用。然而，信息不對(duì)稱可能產(chǎn)生“誘導(dǎo)需求”［5，15］，導(dǎo)致住院費(fèi)用的上漲。由寶劍［16］指出，醫(yī)院行政后勤人員參與市場化程度較低，管理效率較低，這種人力資源管理體系容易造成醫(yī)院人力資源困境，且部分醫(yī)院存在臨聘人員的問題［17］，醫(yī)院可能會(huì)通過增加住院收入維持運(yùn)營，從而導(dǎo)致人均住院費(fèi)用的上漲。建議醫(yī)院一方面通過加強(qiáng)醫(yī)師職業(yè)道德建設(shè)，嚴(yán)查“過度住院”“過度用藥”等過度醫(yī)療問題，減少不合理的住院醫(yī)療費(fèi)用；另一方面基于自身實(shí)際需要及成本效益原則，適度引進(jìn)衛(wèi)生技術(shù)人員，健全完善聘用制度，嚴(yán)格控制編外人員數(shù)量，緩解醫(yī)院人力成本負(fù)擔(dān)。

（三）每千人口床位數(shù)對(duì)人均住院費(fèi)用的負(fù)向作用

一般認(rèn)為在醫(yī)療服務(wù)過程中存在由信息不對(duì)稱導(dǎo)致的誘導(dǎo)需求，因此病床數(shù)量的增加可能會(huì)帶來人均住院費(fèi)用的上漲［18］，但本研究顯示每千人口床位數(shù)的增加會(huì)降低人均住院費(fèi)用，與岳宗樸［3］、李鑫梅［4］的研究結(jié)論一致。理想的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)結(jié)構(gòu)應(yīng)呈“正金字塔”型，當(dāng)基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)病床數(shù)量不足，群眾罹患常見病、多發(fā)病時(shí)，更易流入三級(jí)醫(yī)院甚至跨省異地就醫(yī)，增加相關(guān)費(fèi)用，即基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)的增加能夠緩解“看病難、看病貴”的問題，對(duì)人均住院費(fèi)用具有抑制作用。衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)的供需關(guān)系理論表明，當(dāng)衛(wèi)生床位數(shù)的供給量遠(yuǎn)小于需求量時(shí)，其價(jià)格上漲，容易導(dǎo)致人均住院費(fèi)用的增加［19］。因此，各地衛(wèi)生部門應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，在考量人均住院費(fèi)用詳細(xì)成本以及每千人口床位數(shù)邊際效益的基礎(chǔ)上，適度增加基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)量，滿足群眾合理的住院服務(wù)需求。

（四）城鎮(zhèn)化率對(duì)人均住院費(fèi)用的正向作用

伴隨城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，我國人均住院費(fèi)用不斷上漲，西部地區(qū)尤為明顯。受我國城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)影響，醫(yī)療衛(wèi)生資源配置在城鄉(xiāng)間存在差異性，進(jìn)入城鎮(zhèn)的農(nóng)村居民，可能由于醫(yī)療衛(wèi)生條件改善、醫(yī)療保障水平提高，使得其在農(nóng)村受到抑制的醫(yī)療需求得到釋放，住院費(fèi)用上漲［20］。消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)是人口城鎮(zhèn)化推動(dòng)的結(jié)果［21］，在物質(zhì)型消費(fèi)基本飽和后，群眾對(duì)醫(yī)療、養(yǎng)老等服務(wù)型消費(fèi)需求會(huì)有所增加，即人口城鎮(zhèn)化促進(jìn)了醫(yī)療服務(wù)的利用，增加了住院醫(yī)療費(fèi)用。2021年中央一號(hào)文件提出要建立城鄉(xiāng)公共資源均衡配置機(jī)制，強(qiáng)化農(nóng)村基本公共服務(wù)供給縣鄉(xiāng)村統(tǒng)籌，逐步實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、制度并軌［22］。建議各地政府以縮小城鄉(xiāng)公共服務(wù)消費(fèi)差距為目標(biāo)，深化做實(shí)城鄉(xiāng)醫(yī)保統(tǒng)籌的實(shí)施辦法［23］，完善以居住證為載體的城鎮(zhèn)常住人口醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)提供制度，不斷提高農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的公平性、可及性和可負(fù)擔(dān)性。