老龄化、临近死亡与医疗支出

目的:分析个体微观层面下年龄、临近死亡对医疗支出的影响。方法:利用2011年和2013年中国健康与养老追踪调查数据(CHARLS),通过构建两步估计模型分析临近死亡对医疗支出的影响。结果:当临近死亡时,伴随着年龄的增长医疗支出会出现先增长然后下降的趋势,即实际死亡年龄越高,其平均医疗费用支出反而越低。结论:临近死亡因素是影响医疗支出的显著因素,临近死亡时医疗支会出现显著的增加。具体到临近死亡时间,临近死亡1年和临近死亡两年对医疗支出的影响显著,临近死亡3年的影响不显著,而年龄对于医疗支出的影响不再显著。结论:老龄化背景下虽然由于老年人口比例的上升会给整个社会带来巨大的医疗支出负担,但不能简单的将老龄化与医疗支出上涨相联系,更不能过度夸大老龄化对医疗支出上涨的作用。     

我国社会医疗保险费用的实证分析

目的:为控制社会医疗保险费用的过快增长提供建议.方法:基于1995～2008年的相关数据.运用主成分综合模型和灰色关联分析对影响我国社会医疗保险费用增长的因素进行研究.结果:由主成分综合模型可知我国社会医疗保险费用支出逐年递增且增长幅度越来越大,由灰色关联分析可知医保支出的影响因素中政府预算卫生支出、参保人数、城镇居民可支配收入和医院床位数等4个指标较其他指标与医保支出的关联性更强.结论:继续加强对我国医疗服务的监督和管理,依据影响因素与医保支出的关联性提出控制社会医保费用支出过快增长的建议.     

我国政府公共卫生支出与医疗体系绩效关系的实证分析

文章分析了我国卫生总费用和政府公共卫生支出水平情况.通过国际比较认为我国卫生总费用GDP占比偏低,这表明我国国民的卫生服务消费水平低下.通过研究认为我国政府和社会的公共卫生支出不足是限制我国卫生服务消费水平的主要原因.本文还分析了我国医疗服务体系的绩效情况,认为我国医疗服务体系的绩效与政府公共卫生支出水平关联不大.政府公共卫生支出水平影响医疗体系的服务能力,而医疗体系的绩效水平主要取决于医疗资源的充分利用和合理配置.最后在研究的基础上提出了相应的政策建议.     

医疗消费的致贫研究

医疗消费（特别是大额医疗支出）给居民带来很大的经济负担，对低收入人群来说更是如此，一方面需要支付大额医疗费，另一方面疾病使劳动能力降低或丧失，这就导致因病致贫、因病返贫。经济原因也是居民卫生服务利用率较低的主要因素之一。其中，卫生筹资和医疗消费的公平性是影响卫生支出导致贫困的重要因素。     

基于shapely分解法的宁夏卫生总费用影响因素研究

[目的 ]研究宁夏卫生总费用的影响因素,为宁夏地区控制卫生总费用的不合理增长提供政策建议。[方法]运用相关性分析、多元线性回归分析、逐步回归分析以及shapely分解法对宁夏2003-2017年卫生总费用影响因素进行分析。[结果 ]每千人口医疗技术人员数对宁夏卫生总费用的贡献率为26.29%,其后依次是公立医院住院病人人均医药费用、农村居民人均医疗保健支出和城镇居民人均医疗保健支出,其贡献率分别为25.21%、25.18%和23.32%。[结论 ]每千人口卫生技术人员数、医疗技术水平和城乡居民医疗保健支出是引起宁夏卫生总费用上涨的重要因素。应加大对卫生技术人员的引进和培养力度,将医疗技术进步转向低价高效,合理分流病人,控制宁夏地区的卫生总费用不合理增长。     

我院两年医疗与业务收入全增量因素分析

多元函数全增量因素分析是描述各因素对事物影响程度的方法,强调了因素间影响程度的主次,找出影响关键变量变化的主要原因.本文用多元函数结合病种构成对我院2002-2003年门诊、住院工作量的变化和业务收入间的影响因素进行分析,既有利于有效地利用卫生资源和专业特长,发挥其最大的医疗效益,又有利于弄清卫生费用增长的特点和原因,对控制医疗费用的不当增长,探索提高医疗效益的管理方法,具有实际意义.     

试述我国医疗费用上升的主要原因和对策

目的分析目前我国医疗费用上升的原因和寻求有效的解决对策,切实降低群众的就医负担。方法分析近五年居民和农村医疗费用支出情况和政府投入,特别是药品和医用耗材费用支出情况。结果城市居民年均收入增长8．9％,农村增长2．4％;而在年医疗消费支出上,城市和农村居民分别增长13．5％和11．8％。这一数据显示,个人支付医药费比例极大地超过其收入增长的比例。同时,政府卫生经费投入的比例则下降了7．3％。结论医疗费用过高已成为制约居民利用门诊、住院医疗服务的主要原因,已给社会、家庭带来更加沉重的负担,政府应加大对医疗的投入力度。     

山东省居民家庭医疗费用支出占比定量分析

目的了解山东省居民家庭医疗保健费用支出结构,探讨居民家庭医疗费用支出的影响因素。方法基于山东省第五次卫生服务调查数据,利用SPSS对居民家庭卫生费用支出比例进行聚类分析,利用卡方检验对影响居民卫生费用支出的因素进行单因素分析,有序多分类logistic回归进行多因素分析。结果年龄、婚姻状况、文化程度、就业状况、家庭总收入、居住地、是否患慢性病、是否住院和家庭规模对家庭卫生费用支出比例有影响。结论年龄和家庭规模是影响医疗费用支出比例的重要因素,患有慢性病和住院的居民医疗费用支出比例较高;高收入家庭和城镇家庭的医疗费支出比重更低;婚姻状况、文化程度和工作状况影响家庭医疗费支出比例。     

卫生筹资中社会卫生支出的预测与分析

目的:本文利用时间序列数据,在ARIMA-FDLMR两阶段分析框架下研究了社会、政府及个人与卫生筹资格局的关系。方法:首先,基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA),借助2017年《中国统计年鉴》的数据,预测分析社会、政府、个人的实际卫生支出及其各自占GDP的比重;其次,通过2005—2015年社会卫生支出相关数据,建立时间序列有限分布滞后多元回归模型(FDLMR),分析了医疗卫生体制改革对社会卫生支出产生的影响。结果:ARIMA模型结果显示,社会卫生支出增长速度最快,所占GDP比重最大;政府持续加大医疗投入,但个人卫生支出在短时间内难以降低。FDLMR模型结果显示,社会保险基金支出、非公立医院数量以及社会捐赠对社会卫生支出具有显著影响。结论:鼓励社会资本参与医疗卫生改革是弥补卫生支出不足的有效途径,社会卫生支出将在卫生筹资发展与改革中起到重要补充作用,并且在未来非公立医疗机构将进一步凸显其价值。     

基于VAR模型的我国综合医院经济效率及其影响因素分析

目的:明确我国综合医院经济效率的影响因素及影响程度,切实促进我国医疗卫生事业高质量发展。方法:建立向量自回归模型(VAR模型)并对2003—2018年我国主要综合医院数据进行分析。结果:我国综合医院医疗效率受医院数量、医务人员数量、政府卫生支出、社会卫生支出等因素影响较为明显。其中政府卫生支出、社会卫生支出对的影响路径基本相同,且影响具有稳定性。结论:科学合理的配备医院与医务人员数量能够积极有效的提升我国综合医院医疗效率。数量配备不足与超过必要限度,均将降低我国综合医院整体效率。我国应通过科学的管理与精湛的医疗技术最大限度地提升我国综合医院医疗效率,提升患者满意度,积极引领我国医疗卫生事业高质量发展。     

人口老龄化、临近死亡时间与医疗费用支出——基于中国老年人健康影响因素跟踪调查的实证分析

关于人口老龄化与医疗费用支出的关系,学界存在两种不同的观点:一种观点认为人口老龄化会导致医疗费用支出的增加;另一种观点认为:人口老龄化并不一定会带来医疗费用支出的急剧增加,临近死亡时间才是影响医疗费用支出的主要因素。基于2011—2014年"中国老年人健康影响因素跟踪调查"数据,分别采用样本选择模型和两部模型,对这两种观点进行实证检验。研究发现:(1)年龄增加并不一定导致医疗费用支出的增长,临近死亡时间是老年人医疗费用增长的重要原因。尤其是临近死亡1年对医疗费用支出的影响较大;(2)临终前的医疗费用支出大多是无效的,产生健康效果很小。政策启示在于,人口老龄化背景下,预期寿命的延长会推迟医疗费用高峰期的到来,未必会直接导致医疗费用的急剧增长。应对人口老龄化,通过加快建立长期护理保险制度的步伐,进而减少医疗资源在无效领域的配置。     

三明市医联体内公立医院医疗费用增长的结构分析

目的:分析三明市医联体内公立医院医疗费用增长的结构现状和影响因素.方法:通过结构分解法(SDA)分解医疗费用,运用描述性分析、逐步回归分析卫生资源供给结构对医疗费用增长的结构差异.结果:卫生资源供给结构呈现以梅列区、三元区和永安市为中心聚集态势,医疗费用分布和资源配置结构匹配.2016年医联体建设后基层服务利用显著增加,占三明市诊疗的54.51%,双向转诊成效显著.医疗费用膨胀效应始终是住院费用增长的首要驱动因素(66.72%),但患者在不同层级医院就诊的流动效应有显著提升(30.83%),卫生资源供给结构影响费用增长的结构,其中,千人均卫生技术人员对医疗费用膨胀效应存在显著正向影响(β=0.661,P<0.000).结论:医联体建设对三明市医疗费用增长结构显现出初步引导作用,能够实现患者在不同层级医疗机构之间的流动,卫生资源供给结构与费用增长结构紧密相关.建议从供给总量和结构两方面进行深度改革,加大对偏远县区卫生资源服务体系建设.同时进一步推动医疗联合体内优质医疗资源下沉,实现优势互补、资源共享,引导医疗费用的合理增长.     

基于面板数据模型的政府卫生支出及影响因素研究

目的:分析我国政府卫生支出规模的影响因素.方法:利用1997-2009年各省市的数据,采用面板数据回归模型对我国政府卫生支出进行分析.结果:各省市政府卫生支出对国内生产总值的弹性估计,除海南省外,均保持了0.01以上的显著性水平;对财政支出的弹性估计,在0.1的水平下,8个省市具有显著性.结论:国内生产总值为我国政府卫生支出的主要影响因素.     

欧洲卫生费用的增长趋势及分析

总体看来,整个欧洲地区的卫生支出在持续增加,卫生保健费用的增长速度不断加快,卫生支出在政府总支出中所占的比例越来越大。对未来卫生费用所进行的评估,是基于对主要成本驱动因素的基本假设。成本驱动因素与服务利用量的增加有关,最受关注的成本驱动因素包括：人口老龄化和人口结构变化、医疗技术创新和卫生服务利用以及收入、期望和单位价格的增加等。另外,医疗服务相对价格的不断增长也是成本驱动因素之一。这也为我国建立合理的卫生服务模式和有效的费用控制机制提供了很多可以借鉴和学习的经验。     

我国医疗服务体系运行效率及其影响因素:2011—2017

目的:测算2011—2017年我国医疗服务体系运行效率,并分析其影响因素。方法:通过数据包络分析评价我国2011—2017年30个省市医疗服务体系运行效率,并通过Tobit模型分析其影响因素。结果及结论:不同省市之间医疗服务体系运行效率存在较大差异,技术进步水平较低是医疗服务体系全要素生产率较低的原因。此外,地理位置、城镇化率、教育水平和卫生支出占比对医疗服务体系运行效率具有显著影响。研究为进一步改善医疗服务体系运行效率提供有益参考。     

中国城乡老年人灾难性医疗支出差异及其成因分析

目的 分析中国城乡老年人灾难性医疗支出差异及其成因,为减少灾难性卫生支出和降低城乡医疗不平等现象提供参考依据.方法 收集2018年中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)中全国23个省/市/自治区7 196名≥60岁老年人的医疗支出相关数据,采用Oaxaca-Blinder法对灾难性医疗支出的发生差异进行了分解分析....     

我国人均卫生费用趋势预测及影响因素研究

[目的]评价我国近年来人均卫生费用的变化趋势,分析影响人均卫生费用的主要因素,为卫生费用的合理控制提出适当的建议。[方法]利用时间序列ARIMA模型对未来若干年人均卫生费用的变化趋势进行测算,利用灰色关联分析法计算相关指标的关联度,找出影响人均卫生费用的主要因素。[结果]我国人均卫生费用增长趋势将一直持续,至2030年,我国人均卫生费用将达到7,668.39元;平均就诊次数、人均GDP、城镇化程度、医师日均负担诊疗人次、卫生费用社会支出等因素与人均卫生费用的关联度较大。[结论]我国人均卫生费用增长形势严峻,是多因素共同作用的结果;医疗服务需求的释放是导致卫生费用提升的直接原因;卫生资源配置与卫生费用结构影响了卫生费用的增长。     

我国居民收入对医疗消费支出的影响研究

目的:通过分析居民收入水平对医疗消费支出的影响,为预测医疗消费需求变化趋势,完善社会保障制度提供参考借鉴。方法:采用1995—2011年我国29省城镇和农村居民的收入和医疗消费支出数据,运用面板数据回归和协整分析对城镇居民和农村居民分别构建以收入为自变量,医疗消费支出为因变量的回归模型,得到收入与医疗消费支出的变动关系。结果:我国居民收入水平对医疗消费支出有较为显著的影响,城镇居民收入每提高1%,医疗保健支出增长1.26%,医疗消费支出增长1.53%;而农村居民收入每提高1%,医疗保健支出增长1.54%,医疗消费支出增长1.93%。结论:我国居民医疗消费支出随收入水平提高而增长,农村居民医疗消费的增长对收入更为敏感,建议完善医保制度,建立与收入挂钩的动态筹资机制,并合理配置医疗卫生资源,适当向农村倾斜,以应对城乡居民医疗消费的增长。     

OECD国家卫生投入与健康产出:基于动态面板系统GMM模型的计量分析

目的:研究经济合作与发展组织(OECD)各成员国卫生投入与健康产出的关系,分析影响因素对健康产出的作用。方法:利用OECD国家1997—2016年的面板数据,通过从宏观层面建立动态面板数据,采用GMM估计方法进行实证研究。结果:政府卫生支出和每千人医生数对健康产出有显著的正向影响,私人卫生支出对健康产出的影响并不显著,经济发展对健康水平的直接影响不显著,教育水平对健康产出的促进作用显著大于卫生投入。结论:过度追求卫生投入的增长对健康水平的提高并不明显;经济增长不能直接作用于健康水平的提高,只有综合利用教育、卫生资源等才能显著提高健康水平。     

解析我国财政卫生支出的不平等——基于回归的分解

用泰尔指数和基尼系数对1997年至2009年各省市人均财政卫生支出的不平等状况进行了分析,结果表明,区域间(东部-中部-西部)和省份之间人均卫生支出的不平等逐渐下降。文章采用差分GMM对各省市财政卫生支出动态面板模型进行了估计,并采用基于回归的分解方法测算了相关影响因素对不平等的贡献程度。分解结果表明,地方财政卫生支出不平等状况降低的原因在于公共服务均等化政策初具成效、各地经济的增长、医疗设施状况的改善以及人口结构老龄化带来的卫生支出增加。