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中国卫生筹资水平地域性特征及影响因素Lasso回归分析
1
作者
沈晓琳
王高玲
《中国医疗管理科学》
2022年第4期1-6,共6页
目的研究中国31个省级行政区域卫生总费用筹集水平的地域性特征与影响因素,为改进卫生筹资政策提供参考。方法基于2019年-2020年《中国卫生健康统计年鉴》及《中国统计年鉴》数据,采用Q型聚类方法,对2018年中国内陆31个省级行政区域人...
目的研究中国31个省级行政区域卫生总费用筹集水平的地域性特征与影响因素,为改进卫生筹资政策提供参考。方法基于2019年-2020年《中国卫生健康统计年鉴》及《中国统计年鉴》数据,采用Q型聚类方法,对2018年中国内陆31个省级行政区域人均卫生总费用(TEH)与TEH/GDP分别进行聚类;运用Lasso回归模型,从社会人口、经济、卫生系统3个维度提取9个自变量,分析卫生总费用筹集水平的影响因素。结果聚类结果显示,第1类为西藏等3个西部地区,其TEH/GDP均高于9.5%;北京等21个省市为第2类,其TEH/GDP均在6.0%以上;第3类地区为江苏等7个省,TEH/GDP在4.34%~5.94%之间,低于2018年全国平均水平。可见沿海地区与西部地区存在明显的投入差距。2018年北京的人均TEH最高,为11609.06元,安徽最低,为3159.72元,高投入地区人均TEH高于低投入地区近3倍;TEH/GDP西藏最高,为11.36%,福建最低,为4.34%,全国TEH/GDP平均水平为6.43%;Lasso回归分析中,城镇化水平影响程度最大,其次为病床使用率,回归系数分别为-11.76和10.80。每千人口卫生技术人员数对人均TEH和TEH/GDP均产生正向影响,城镇基本医疗保险参保人数与人均TEH和TEH/GDP均呈现显著的负向关系。结论2018年中国31个省级行政区域卫生总费用筹集水平存在显著的地域差异,卫生供给能力与城镇化水平是其增长的主要原因。
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关键词
人均teh
teh
/GDP
系统聚类
Lasso算法
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职称材料
题名
中国卫生筹资水平地域性特征及影响因素Lasso回归分析
1
作者
沈晓琳
王高玲
机构
南京中医药大学卫生经济管理学院
出处
《中国医疗管理科学》
2022年第4期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(71673148)
国家自然科学基金面上项目(72074125)。
文摘
目的研究中国31个省级行政区域卫生总费用筹集水平的地域性特征与影响因素,为改进卫生筹资政策提供参考。方法基于2019年-2020年《中国卫生健康统计年鉴》及《中国统计年鉴》数据,采用Q型聚类方法,对2018年中国内陆31个省级行政区域人均卫生总费用(TEH)与TEH/GDP分别进行聚类;运用Lasso回归模型,从社会人口、经济、卫生系统3个维度提取9个自变量,分析卫生总费用筹集水平的影响因素。结果聚类结果显示,第1类为西藏等3个西部地区,其TEH/GDP均高于9.5%;北京等21个省市为第2类,其TEH/GDP均在6.0%以上;第3类地区为江苏等7个省,TEH/GDP在4.34%~5.94%之间,低于2018年全国平均水平。可见沿海地区与西部地区存在明显的投入差距。2018年北京的人均TEH最高,为11609.06元,安徽最低,为3159.72元,高投入地区人均TEH高于低投入地区近3倍;TEH/GDP西藏最高,为11.36%,福建最低,为4.34%,全国TEH/GDP平均水平为6.43%;Lasso回归分析中,城镇化水平影响程度最大,其次为病床使用率,回归系数分别为-11.76和10.80。每千人口卫生技术人员数对人均TEH和TEH/GDP均产生正向影响,城镇基本医疗保险参保人数与人均TEH和TEH/GDP均呈现显著的负向关系。结论2018年中国31个省级行政区域卫生总费用筹集水平存在显著的地域差异,卫生供给能力与城镇化水平是其增长的主要原因。
关键词
人均teh
teh
/GDP
系统聚类
Lasso算法
Keywords
per capita
teh
teh
/GDP
Systematic clustering
Lasso algorithm
分类号
R19 [医药卫生—卫生事业管理]
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题名
作者
出处
发文年
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1
中国卫生筹资水平地域性特征及影响因素Lasso回归分析
沈晓琳
王高玲
《中国医疗管理科学》
2022
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