寧夏衛(wèi)生服務職稱論文(2)
寧夏衛(wèi)生服務職稱論文
寧夏衛(wèi)生服務職稱論文篇二
中國衛(wèi)生服務需求實證研究現(xiàn)狀
摘要：衛(wèi)生服務需求是健康需求的派生需求，是衛(wèi)生經濟政策制訂與衛(wèi)生資源配置的出發(fā)點。本文介紹了衛(wèi)生服務需求的相關概念、估計方法、影響因素，通過回顧國內學者關于衛(wèi)生服務需求的實證分析，詳細介紹了衛(wèi)生服務需求與利用調查分析、彈性測算、預測方法和主要研究結果，以促進衛(wèi)生服務需求研究的進一步發(fā)展。
關鍵詞：衛(wèi)生服務需求;需求彈性;預測
中圖分類號：R197.1 文獻標志碼：B 文章編號：1672-4208(2013)11-0027-03
人們希望獲得健康，愿意為健康而投資，從而產生了對衛(wèi)生服務的需求，故衛(wèi)生服務需求是健康需求的派生需求，而非單純?yōu)榱双@得衛(wèi)生服務。研究衛(wèi)生服務需求，明確其特點及主要影響因素，對衛(wèi)生服務需求進行預測，可為政府衛(wèi)生經濟政策的制訂、資源的優(yōu)化配置提供參考。
1 相關概念
衛(wèi)生服務需求指消費者在一定時期內、一定價格條件下，愿意且有能力購買的衛(wèi)生服務及其數量，是購買愿望與支付能力的統(tǒng)一。與此緊密相關的概念是衛(wèi)生服務需要，指從消費者健康狀況出發(fā)，在不考慮實際支付能力的情況下，由醫(yī)學專業(yè)人員判斷消費者應該獲得的衛(wèi)生服務及其數量，其中有支付能力的需要構成對衛(wèi)生服務的合理需求，無支付能力的需要形成對衛(wèi)生服務的潛在需求，而衛(wèi)生服務需求中由不良就醫(yī)與不良行醫(yī)行為引起的部分則是沒有需要的過度需求。將潛在需求有效轉化為實際需求，更好地提高居民健康水平，抑制過度需求，減少資源浪費是本研究的目的所在。
2 估計方法
衛(wèi)生服務需要與需求的數量稱為需要量與需求量，目前常用疾病指標和死亡指標來反映人群的衛(wèi)生服務需要量，用就診率、未就診率、就診人次數、住院率、應住而未住院率、住院天數、實際占用床日等衛(wèi)生服務實際利用指標來反映人群的需求量。衛(wèi)生服務需要量與需求量的估計通常采用調查方式獲得，可以分別針對門診服務、住院服務、預防保健服務進行估計。舉例如下：
門診服務年需要量=兩周患病率×26×人口總數
門診服務年需求量=兩周就診率×26×人口總數
住院服務年需要量=(住院率+應住而未住院率)×人口總數
住院服務年需求量=住院率×人口總數
3 影響因素、影響程度與預測
影響衛(wèi)生服務需求的因素包括健康狀況、人口統(tǒng)計學因素、經濟因素、醫(yī)療保險與保障、供給因素五大類。人口統(tǒng)計學因素包括人口數量、年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況等。經濟因素包括衛(wèi)生服務價格、收入、時間成本等。通常采用回歸分析等計量經濟模型將衛(wèi)生服務需求量對各影響因素建模，從而確定顯著的影響因素及其作用大小與方向。價格與收入是衛(wèi)生服務需求的重要影響因素，為分析需求量隨價格、收入變化的一般規(guī)律，可單獨考察需求價格彈性與收入彈性。常用分析方法是采用投資模型、兩部模型、行為模型等適當的模型建立需求函數，再求得價格彈性與收入彈性，以此反映需求量對價格、收入變動的敏感程度。建立起衛(wèi)生服務需求對其影響因素的多元回歸方程之后，即可用該方程預測衛(wèi)生服務需求。此外，分析衛(wèi)生服務需求序列隨時間變化的規(guī)律，采用自回歸移動平均模型來預測衛(wèi)生服務需求也是常用的方法。
4 研究狀況
4.1 衛(wèi)生服務需求與利用研究我國對衛(wèi)生服務需求的研究主要集中在實證領域，研究最多的是“××衛(wèi)生服務需求與利用調查分析”，此類文獻較多。從需求內容來說，大的研究方面是對門診服務、住院服務、預防保健服務、公共衛(wèi)生、社區(qū)衛(wèi)生、中醫(yī)的需求與利用，小的研究方面細化到慢性病或某疾病對門診服務、住院服務的需求與利用;從調查地區(qū)來說，有對全國整體的調查、也有對省、市、縣(市、區(qū))、鄉(xiāng)的調查研究;從針對的人群來說，主要有農村居民、城鎮(zhèn)居民、老年人、軍人、育齡婦女、兒童、流動人口、貧困人口等。根據研究對象的實際情況，通常會采用分層隨機抽樣或多階段隨機抽樣方法，利用問卷進行調查。調查主要內容有：居民基本情況(如性別、年齡、文化程度、收入)、患病情況(如兩周患病率、慢性病患病率)、服務利用情況(如住院率、就診率)、影響利用的因素(如就醫(yī)地點分布、就醫(yī)途徑、就診意向、醫(yī)療保險、未就診原因、未住院原因)等。分析通常分為三個層次：一是將調查數據匯總統(tǒng)計后進行描述分析，如將兩周患病率、就診率、住院率等進行縱向與橫向對比，以說明現(xiàn)狀;二是單因素統(tǒng)計分析，如分年齡、分性別、分地區(qū)、分醫(yī)療保險制度等檢驗患病率、就診率、住院率在各組間的差異有無統(tǒng)計學：意義，從而判斷該變量對衛(wèi)生服務需求有無影響，常用方法有X2檢驗、t檢驗;三是多因素統(tǒng)計分析，通常將需要(求)量如是否就診、就診率等對其所有可能影響因素進行Logistie回歸分析，然后再判斷主要影響因素、作用方向及大小。此類文獻的分析大多集中在一、二層次，尤其是第一層次。第三層次的文獻相對來說要少一些，而且由于不同文獻的調查對象、研究內容不同，故年齡、性別、文化程度、婚姻狀況、收入、醫(yī)療保障等影響因素的作用是不同的，如張祿生等的研究結論是湖北省農村居民衛(wèi)生服務需求的影響因素有家庭人口數、年齡、文化程度、職業(yè)類別;而周海清等認為家庭月收入、有無醫(yī)保、年齡是影響流動人口日?；疾『笫欠窬驮\的主要因素。
4.2 衛(wèi)生服務需求彈性研究
我國研究衛(wèi)生服務需求彈性主要采用冪函數模型，以年就診人次數作為需求量，人均就診費用作為服務價格，年人均收入作為收入變量，將它們均取對數后建立需求量對價格與收入的多元線性回歸方程，其偏回歸系數即為需求價格彈性與需求收入彈性的點估計值。陳心廣、楊學來、劉麗娜、徐光毅等研究了我國城鄉(xiāng)門診醫(yī)療服務需求彈性、東營地區(qū)居民慢性病醫(yī)療服務需求彈性、深港門診醫(yī)療服務的需求彈性等，上述研究結果顯示，除經濟發(fā)達地區(qū)如深圳、香港的衛(wèi)生服務需求收入彈性在1以上富有彈性之外，總體而言我國衛(wèi)生服務需求價格彈性為-0.1～-0.5，收入彈性為0.2-0.9，屬于缺乏彈性的狀態(tài)。徐偉、周堅等用次均住院費用表示需求量，住院自付率表示價格與人均年收入變量一起，按上述方法不僅求得了衛(wèi)生服務需求價格彈性與收入彈性，同時還反映了醫(yī)療保險對衛(wèi)生服務需求的影響作用?？疾煨l(wèi)生服務需求收入彈性的另一種模型是擴展線性支出系統(tǒng)，它將衛(wèi)生服務需求分為與收入無關的基本需求和與剩余收入線性相關的非基本需求兩部分，龔向光、梁維萍等利用該系統(tǒng)估計了農村居民醫(yī)療保健的基本需求支出與非基本需求的邊際消費傾向，再利用邊際消費傾向求得需求收入彈性，二者計算的收入彈性均≤0.14，說明農村居民醫(yī)療保健需求雖然隨著收入的增加而增加，但其增長幅度極小。
4.3 衛(wèi)生服務需求預測 國內預測衛(wèi)生服務需求通常采用Box-Jenkins時間序列預測法。具體方法是：首先收集衛(wèi)生服務需求的時序數據，進行平穩(wěn)性檢驗，若為非平穩(wěn)序列，則可通過取對數、差分等數據變換方法將其轉換為平穩(wěn)序列;然后觀察該平穩(wěn)序列的自相關系數與偏自相關系數，根據其特性確定自回歸與移動平均的階數，建立合適的模型，并對其進行檢驗以判定模型是否恰當;最后，利用通過檢驗的自回歸移動平均模型進行預測分析。預測的衛(wèi)生服務需求指標通常有門(急)診人次、入院人次、出院人次、實際占用床日、病床使用率等。趙增科等根據1978-2000年山東省門和(或)急診人次與實際占用床日的時序資料，利用自回歸移動平均模型ARIMA(0，1，1)預測了此后10年山東省的衛(wèi)生服務需求量。馬慶波等使用全國1981―2009年鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院病床使用率數據，建立了ARIMA(1，1，0)模型用于分析基層醫(yī)療衛(wèi)生服務需求變化。張檸等根據北方某特大城市三甲醫(yī)院1981-2009年出院人次的時間序列數據，利用ARIMA(1，1，0)預測了該醫(yī)院2010-2020年出院總人次數。對醫(yī)院門診與住院工作量進行預測的文獻大多使用此方法，也有學者通過建立衛(wèi)生服務需求量與影響因素的多元回歸方程來預測需求量。毛正中等以19個區(qū)域的年門診量和年住院床日數這兩個衛(wèi)生服務需求量分別作為因變量，以人口數、國內生產總值、次均門診費用、每床日費用、基本醫(yī)療保險覆蓋率、大型醫(yī)院的輻射作用6個影響因素作為自變量建立兩個多元回歸方程后，以此預測各區(qū)域的衛(wèi)生服務需求，制定區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃。
總之，鑒于衛(wèi)生服務需求對政策制定與資源規(guī)劃的重要性，國內學者全方位、多角度地對其進行了研究，明確了衛(wèi)生服務需求的特點及主要影響因素，但是仍存在不足，主要表現(xiàn)在需求與需要不分，表面分析多、深入挖掘少，分析方法單一等，仍需進一步探索。
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