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      基于時(shí)間序列分析法的醫(yī)保次均基金支付費(fèi)用預(yù)測(cè)分析
      ——以成都市為例

      2019-10-14 09:08:08陳志超
      中國(guó)醫(yī)療保險(xiǎn) 2019年10期
      關(guān)鍵詞:成都市醫(yī)療保險(xiǎn)基金

      陳志超

      (成都市醫(yī)療保障局信息中心 成都 610031)

      研究近年來(lái)我國(guó)住院費(fèi)用及其相關(guān)指標(biāo)的變動(dòng)情況,對(duì)于減輕疾病風(fēng)險(xiǎn)給患者帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)、促進(jìn)醫(yī)療資源合理配置,以及規(guī)范醫(yī)院管理具有重要意義。次均住院統(tǒng)籌基金支付費(fèi)用(以下簡(jiǎn)稱“次均基金支付費(fèi)用”)是指住院病人單次在醫(yī)院住院發(fā)生的最終由醫(yī)?;鹬Ц兜尼t(yī)療費(fèi)用的平均數(shù),即醫(yī)療保險(xiǎn)統(tǒng)籌基金用于住院支付的費(fèi)用除以住院人次得到的結(jié)果。一般情況下,次均基金支付費(fèi)用越高,全年總醫(yī)?;鹬Ц对酱?。因此,對(duì)醫(yī)保管理者來(lái)說(shuō),次均基金支付費(fèi)用是醫(yī)保基金平穩(wěn)運(yùn)行的關(guān)鍵,也是醫(yī)保經(jīng)辦部門重點(diǎn)關(guān)注及監(jiān)控的指標(biāo)之一。為此,成都市醫(yī)保信息中心收集了2010—2018年成都市基本醫(yī)保次均基金支付費(fèi)用數(shù)據(jù),并以此為依據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

      1 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

      1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

      本次用于預(yù)測(cè)分析的全部數(shù)據(jù)均來(lái)自于成都市基本醫(yī)療保險(xiǎn)實(shí)時(shí)在線監(jiān)控系統(tǒng)。

      1.2 研究方法

      時(shí)間序列分析法是將事物發(fā)展變化作為一組觀察值,按時(shí)間順序加以排列,構(gòu)成統(tǒng)計(jì)的時(shí)間序列,然后運(yùn)用一定的數(shù)字方法使其向外延伸,預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展變化趨勢(shì)的一種分析方法。時(shí)間序列分析法的主要特點(diǎn)是以時(shí)間的推移研究來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì),不受其他外在因素的影響。

      本文選用時(shí)間序列分析法并運(yùn)用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)5年成都市基本醫(yī)保住院次均基金支付費(fèi)用情況。圖1為通過(guò)軟件得到的住院次均基金支付費(fèi)用時(shí)間序列圖,從圖中可以看出,2010—2018年,成都市基本醫(yī)保住院次均基金支付費(fèi)用雖然在過(guò)程中有所波動(dòng),但整體呈現(xiàn)一定的周期性變化規(guī)律,可以通過(guò)時(shí)間序列分析法進(jìn)一步研究其中的規(guī)律性。

      2 預(yù)測(cè)結(jié)果

      2.1 周期分析

      時(shí)間序列分析有三個(gè)基本特點(diǎn):假設(shè)事物發(fā)展趨勢(shì)會(huì)延伸到未來(lái);預(yù)測(cè)所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性;不考慮事物發(fā)展之間的因果關(guān)系。通常其要素分為4種,即長(zhǎng)期趨勢(shì)(Trend)、季節(jié)變動(dòng)(Seasonal)、循環(huán)變動(dòng)(Cycle)和不規(guī)則變動(dòng)(Irregular)。運(yùn)用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)2010—2018年成都市基本醫(yī)療保險(xiǎn)住院次均基金支付費(fèi)用進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,得到表1所示內(nèi)容。

      圖1 2010—2018年成都市基本醫(yī)療保險(xiǎn)住院次均基金支付費(fèi)用時(shí)間序列圖

      表1 季節(jié)因子分析

      從表1可以看出,次均基金支付費(fèi)用隨月份有周期性波動(dòng)規(guī)律,進(jìn)一步用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以得到的變動(dòng)規(guī)律為:長(zhǎng)期趨勢(shì)和循環(huán)變動(dòng)序列(長(zhǎng)期趨勢(shì)+循環(huán)變動(dòng))與季節(jié)因素校正后序列(長(zhǎng)期趨勢(shì)+循環(huán)變動(dòng)+不規(guī)則變動(dòng),即誤差)能夠基本重合。

      進(jìn)一步單獨(dú)作出季節(jié)因子序列圖(見圖2),可以看出,季節(jié)因素的周期是12個(gè)月,先在高峰后下降,然后上升到一個(gè)小頂點(diǎn),再有略微波動(dòng)后下降,再出現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì),此為一個(gè)周期循環(huán)。

      2.2 預(yù)測(cè)分析

      通過(guò)運(yùn)用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件,對(duì)2010—2018年成都市基本醫(yī)療保險(xiǎn)住院次均基金支付費(fèi)用進(jìn)行處理,最終選擇時(shí)間序列模型中的Winters可加性,得出所需的預(yù)測(cè)結(jié)果,見圖3,并歸納為表2。

      2.3 可行性檢驗(yàn)

      從模型統(tǒng)計(jì)資料可以看出,模型R平方為0.83,平穩(wěn)R平方為0.574,擬合度尚可,但“楊-博克斯Q(18)”統(tǒng)計(jì)量的顯著性P=0.792,大于0.05(此處P>0.05是期望得到的結(jié)果),所以接受原假設(shè),認(rèn)為這個(gè)序列的殘差符合隨機(jī)分布,同時(shí)沒有離群值出現(xiàn),也都反映出數(shù)據(jù)的擬合效果還可接受。

      2.4 結(jié)論

      為進(jìn)一步驗(yàn)證模型準(zhǔn)確性,通過(guò)實(shí)時(shí)在線監(jiān)控系統(tǒng)調(diào)取了2019年上半年成都市基本醫(yī)療保險(xiǎn)住院次均基金支付費(fèi)用,并與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比(見表3),可以看出,真實(shí)值與預(yù)測(cè)值差距最大不到8%,最小僅為2.5%。數(shù)據(jù)表明,此預(yù)測(cè)方法科學(xué)可靠,符合實(shí)踐。預(yù)測(cè)結(jié)果可以概括真實(shí)世界情況,可為實(shí)際工作提供科學(xué)參考依據(jù)。

      3 討論

      3.1 時(shí)間序列分析法優(yōu)勢(shì)

      時(shí)間序列分析是經(jīng)典定量預(yù)測(cè)方法之一,它應(yīng)用過(guò)去數(shù)據(jù),就能推測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì),簡(jiǎn)單易行,便于掌握。其他經(jīng)典的預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析如線性回歸都假定數(shù)據(jù)序列具有獨(dú)立性,而時(shí)間序列分析則側(cè)重研究數(shù)據(jù)序列的互相依賴關(guān)系。本文應(yīng)用時(shí)間序列模型開展預(yù)測(cè),直觀地掌握成都市基本醫(yī)療保險(xiǎn)住院次均基金支付費(fèi)用未來(lái)5年發(fā)展變化的趨勢(shì)規(guī)律及周期性的漸進(jìn)增長(zhǎng)情況。參考預(yù)測(cè)結(jié)果可以使日常監(jiān)管及決策工作有合理的彈性空間,更加符合實(shí)際工作的需要,為制定和修改制度提供有力數(shù)據(jù)支撐。

      3.2 時(shí)間序列分析不確定因素

      圖2 季節(jié)因子序列圖

      圖3 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來(lái)5年成都市基本醫(yī)保住院次均基金支付費(fèi)用圖

      預(yù)測(cè)的實(shí)質(zhì)是借助過(guò)去和現(xiàn)在的信息來(lái)推斷將來(lái)的情況,考慮到事物發(fā)展的隨機(jī)性,任何事物發(fā)展都可能受偶然因素影響,會(huì)受到政策調(diào)整以及當(dāng)時(shí)具體情況的影響,而一旦影響因素發(fā)生了較大變化,則會(huì)對(duì)模型的準(zhǔn)確度產(chǎn)生影響。如運(yùn)用時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)2019年上半年數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合時(shí),可以發(fā)現(xiàn)1、2月擬合值與觀測(cè)值兩者相差較大,主要原因是1、2月恰逢中國(guó)傳統(tǒng)節(jié)日元旦、春節(jié),中國(guó)人一般都不希望在傳統(tǒng)佳節(jié)住院治療,故疾病不太嚴(yán)重時(shí)一般病人會(huì)選擇回家與家人團(tuán)聚而不是在醫(yī)院度過(guò),因此實(shí)際次均值與預(yù)測(cè)值相差較大。但其他月份實(shí)際值幾乎與預(yù)測(cè)結(jié)果一致。

      4 啟示及建議

      4.1 嚴(yán)控核心指標(biāo)不合理增長(zhǎng)

      與門診醫(yī)療相比,住院醫(yī)療具有治療時(shí)間長(zhǎng)、醫(yī)療費(fèi)用較高、費(fèi)用管控難度高等特征。從醫(yī)療服務(wù)供給方的角度看,住院服務(wù)占用了大量的醫(yī)療資源;從醫(yī)療服務(wù)需求方的角度看,醫(yī)療資源供給緊缺,且住院服務(wù)給患者及其家庭帶來(lái)較為沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。因此,住院醫(yī)療費(fèi)用的管控對(duì)節(jié)約社會(huì)資源、保障醫(yī)?;鹂沙掷m(xù)都具有重要意義,住院次均基金支付費(fèi)用作為影響總住院醫(yī)療費(fèi)用的關(guān)鍵性指標(biāo)意義重大,應(yīng)該作為醫(yī)保經(jīng)辦人員關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域,盡力引導(dǎo)醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)合理規(guī)范醫(yī)療行為,在確保醫(yī)療質(zhì)量的前提下,嚴(yán)格規(guī)范醫(yī)療行為,控制次均基金支付費(fèi)用的不合理增長(zhǎng)。

      4.2 探索建立復(fù)合型支付方式

      從本文預(yù)測(cè)中可以看到,至2023年底,次均基金支付費(fèi)用將達(dá)到6000元以上,幾乎是2010年初的一倍左右,而近年來(lái)醫(yī)保統(tǒng)籌基金收入增速遠(yuǎn)沒有達(dá)到如此快速,長(zhǎng)此以往將有基金收不抵支風(fēng)險(xiǎn)。為此,應(yīng)按照國(guó)辦發(fā)〔2017〕55號(hào)文要求,實(shí)行多元復(fù)合式醫(yī)保支付方式,重點(diǎn)推行按病種付費(fèi),開展按疾病診斷相關(guān)分組付費(fèi)試點(diǎn),完善按人頭付費(fèi)、按床日付費(fèi)等支付方式。通過(guò)建立與醫(yī)療機(jī)構(gòu)的談判機(jī)制,動(dòng)態(tài)調(diào)整支付標(biāo)準(zhǔn),強(qiáng)化質(zhì)量監(jiān)管,以期控制次均支付費(fèi)用增長(zhǎng)速度。

      4.3 構(gòu)建完善的分級(jí)診療體系

      一般來(lái)說(shuō),低級(jí)別的醫(yī)療機(jī)構(gòu)在次均基金支付上較高級(jí)別醫(yī)院有明顯的優(yōu)勢(shì),因此正確引導(dǎo)參保病人小病小醫(yī)對(duì)醫(yī)?;鸷侠碇С鲆饬x重大。為此應(yīng)優(yōu)化醫(yī)療資源結(jié)構(gòu)和布局,促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉,提高基層服務(wù)能力,合理確定各級(jí)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)功能定位,同時(shí)完善分工協(xié)作機(jī)制,建立暢通的轉(zhuǎn)院轉(zhuǎn)診制度。以患者為中心制定分級(jí)診療規(guī)范,綜合運(yùn)用行政、醫(yī)保、價(jià)格等多種措施,推動(dòng)建立基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、急慢分治、上下聯(lián)動(dòng)的分級(jí)診療模式,引導(dǎo)患者合理就醫(yī),提高醫(yī)療資源利用效率和整體效益。在統(tǒng)一質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)前提下,實(shí)行同級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)學(xué)檢查檢驗(yàn)結(jié)果互認(rèn),達(dá)到“小病社區(qū)醫(yī)院看,大病轉(zhuǎn)診轉(zhuǎn)院快,互聯(lián)互通無(wú)障礙,生病住院心不亂”。

      表2 成都市基本醫(yī)療保險(xiǎn)住院次均基金支付費(fèi)用未來(lái)5年預(yù)測(cè)

      表3 預(yù)測(cè)模型與實(shí)際差異

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