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政府卫生支出的预测模型研究毕业论文

 2020-02-15 22:54:54  

摘 要

对于我国经济的迅猛发展,我国政府卫生支出也逐渐地被人们所研究。大幅增长的卫生支出带给了居民很大的帮助使得居民生活水平大幅度提高的同时,更加使得学者们对卫生支出的预测产生了极大的兴趣。本文采用了ARIMA模型和灰色预测两大模型对我国政府卫生支出进行了短期预测,并且对两个该模型所得结果进行分析,并且在两种模型中,得知了我国政府卫生支出的大体发展趋势,并且对两种模型进行分析讨论,最终得出两个模型的预测结果。这对于我国卫生事业的发展具有指导意义。

本文主要研究了政府卫生支出在未来几年内的支出情况预测,并对我国政府卫生部门提出了合理的建议。

本文特色与创新之处在于对同一问题,采用了两种不同的模型来进行分析,两种不同模型可以互相进行检验,增加了所预测结果的准确性,使得本文对政府卫生支出预测的科学性与合理性。

关键词:ARIMA模型;灰色预测;政府卫生支出

Abstract

For the rapid development of China's economy, China's government health expenditure is also gradually being studied.The large increase of health expenditure has greatly helped the residents and greatly improved their living standards. At the same time, scholars are more interested in the prediction of health expenditure.This paper adopted the ARIMA model and grey prediction model to our country the government expenditure on health has carried on the short-term prediction, and the two results is analyzed, the model and in the two models, learn the general developing trend of our government expenditure on health, and analyze the two models discussed, finally the forecasting results of the two models.This is of guiding significance for the development of China's health undertakings.

This paper mainly studies the expenditure forecast of the government health expenditure in the next few years and puts forward some reasonable Suggestions to the government health department of our country.

The feature and innovation of this paper is that it adopts two different models to analyze the same problem. The two different models can test each other, which increases the accuracy of the predicted results and makes the prediction of government health expenditure in this paper scientific and reasonable.

Key words: ARIMA model; Grey Forecast; Government Health Expenditure

目 录

第1章 绪论 1

1.1 选题背景及研究意义 1

1.1.1 选题背景 1

1.1.2 研究意义 3

1.2 国内外研究现状 5

1.3 课题内容介绍 5

1.4 预测目标 5

第2章 ARIMA模型构建和研究 6

2.1 模型构建 6

2.1.1 模型理论介绍 6

2.2 模型设计研究 7

2.2.1 概念模型框架图的构建 7

2.2.2结果分析 7

第3章 灰色预测模型的构建与检验 12

3.1 构建GM(1,1)模型 12

3.2 原始数据表 14

3.3 政府卫生支出的预测 16

3.4 预测结果 17

3.5 模型所需Python代码 18

第4章 对两模型的分析与讨论 19

4.1 我国政府卫生支出的绝对规模分析 20

4.2 我国政府卫生支出的相对规模的分析 20

4.3 对于两个模型的分析 21

第5章 建议与结论 22

5.1意见与建议 22

5.2 结论 23

参考文献 25

附 录 26

致 谢 28

第1章 绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.1.1 选题背景

自20世纪90年代起,我国政府对于民生建设越来越重视,不断改革以求逐步推动政府医疗卫生体制的发展完善,在国务院和中央的高度关注下,我国在医疗卫生方面的支出越来越多,在这样的情况下,我国的政府卫生事业的发展迅猛,居民的健康水平明显得到增强,并且不断向着好的方向发展。

根据国家卫计委《2015年卫生和计划生育发展统计公报》所知,我国居民目前的人均预期寿命达到了76.34岁,婴儿的死亡率下降到8.1‰,孕产妇的死亡率下降到20.1/10万,居民健康水平总体上达到中高收入国家水平[1]

从经济总量指标(图示中的X)来看,从1999年开始,我国GDP一直保持高速增长,在2012年超过日本,成为世界第二大经济实体,并且我国的经济总量在2017年更是达到了81.84万亿元。另从增长率(图示中的Y)来分析,我国的GDP增长在1999到2008年一直处在一个超高速增长的水平,于2011年开始增长变缓,但始终保持在6%(2015年)之上。

图1.1 1999-2017年我国GDP及增长速率

政府卫生支出是指政府用于卫生事业的财政拨款,包括公共卫生服务经费和公费医疗经费。由于经济发展,居民生活节奏加快,医疗卫生服务需求越来越大,对更好的公共卫生与医疗条件的需求量也越来越大。近年来,我国公共卫生支出不断增加、支出结构不断地优化,但是仍然与发达国家对比式显得较为匮乏。不仅如此,城乡之间、地区之间的差异仍旧较大,这使得我国卫生矛盾日益显著;不仅如此,世界经济发展快速导致的重大疾病如恶性肿瘤等重大疾病的发病率在不断的上升,各类职业病患者也持续增加,这更加让我们对于疾病的预防和控制变得更加严峻。公共卫生支出的根本目的就是为了改善这样的局面,然后提高我们的医疗水平。

据统计,1999-2017年期间,我国政府卫生支出仍旧保持增长态势,从1999年的640.96亿元猛增到2017年的15,205.87亿元,年均增速为19.64%。政府卫生支出占卫生总费用的比重总是在15%以上,并且在2011年达到了最高值30.66%。政府卫生支出在政府公共支出中占据着相当大的比例。因此,政府卫生支出不仅直接关系着我国居民的健康水平,同时还关系着国家社会发展的各个方面,具有很大的经济效益和社会效益。

表1.1 1999-2017年我国政府卫生支出表

年度

政府卫生支出(亿元)

政府卫生支出占卫生总费用的比重(%)

政府卫生支出占GDP的比重(%)

1999

640.96

15.83

0.71

2000

709.52

15.46

0.72

2001

800.61

15.92

0.73

2002

908.51

15.69

0.75

2003

1116.94

16.96

0.81

2004

1293.58

17.04

0.8

2005

1552.53

17.92

0.83

2006

1778.86

18.07

0.81

2007

2581.58

22.31

0.95

2008

3593.94

24.73

1.12

2009

4816.26

27.46

1.38

2010

5732.49

28.69

1.4

2011

7464.18

30.66

1.54

2012

8431.98

29.99

1.57

2013

9545.81

30.14

1.62

2014

10579.23

29.96

1.65

2015

12475.28

30.45

1.83

2016

13910.31

30.01

1.89

2017

15205.87

28.91

1.86

正是因为上述背景,本文拟对政府卫生支出的预测进行预测研究,通过对所得结果进行分析,然后做出合理化的预测之后,对我国的卫生支出结构进行优化、促进经济社会的统筹发展等提出较为合理化的建议。

1.1.2 研究意义

研究意义包括理论意义和实践意义两大部分。

从理论上来说,对于政府卫生支出的研究可以使我国政府卫生支出的理论模型得到优化。近年来,随着卫生经济学的热潮,国内外对于政府卫生支出的研究日益增多,研究方法与模型也日益创新,涌现出了越来越多的研究成果。了解我国对于政府卫生支出的最新研究成果与进度,并为之引入最新的研究方法,促进我国对于政府卫生支出的研究更进一步;并且结合实际,通过对国外研究的分析,然后结合我国的国情,进行大量理论上的研究,并且将得到的结论与国外的已知结论作比较,找出我们的不足之处,这样将极大的让我国该领域的研究得到长足的发展。

在实践上的另一个意义是为科学的衡量我国社会福利水平提供一个新的视角。随着我国经济的发展,社会福利的衡量办法随之同时产生了变化。在传统福利的经济学研究中,大部分的研究采用的都是GDP指标或者是基于GDP指标下的修正指标来作为社会福利的评价标准。通过GDP指标来判断问题虽然简单,但是用这样的一个单一指标来代替整个社会经济发展情况的指标的话,难免存在着很大的偏差。以阿玛蒂亚森为代表的新福利经济家则认为,衡量社会福利的指标不仅仅在于经济层面的指标,更包含了健康、自由、环境友好等社会层面上的成就。在这一思想的基础之上,联合国计划发展署与美国社会保障协会等机构提出了新型的社会福利评价标准。该标准的最大特点就是可以多层次、多指标、多维度的看待问题[2]

对于政府卫生支出的研究还有很大的现实意义。首先,该研究可以为更加科学的评价我国政府卫生支出效应提供依据。从现有研究资料文献来看,关于医疗公共卫生支出的研究大多数侧重于其对于经济的增长和对地区的产出的研究,而对于政府支出的其他效益研究则偏少[3]。什么是政府支出的其他效益呢?政府支出的其他效益例如社会福利效益、居民消费效益等研究。以上方面的研究则相对较少。对于我国的情况而言,后面两种效益的研究则更加少了。相对于政府支出对于经济增长的研究,也会因为研究学者所选取的研究数据还有研究方法的不同,从而导致所得出的结果大不一样,同时结论也会存在着较大的差异。由此得出,无论研究学者是从理论上的角度去分析当前我国经济社会发展的现状,还是从其他方面来说,只要是从研究政府卫生支出在经济发展、社会福利和居民消费等方面来研究问题时,所得到的结果,既可以较为全面的分析我国政府卫生支出的经济社会效益,又突出了政府卫生支出效益的重点,这样才具有较大的研究价值和现实意义。

其次政府卫生支出的适度规模与合理结构,该数据不仅有利于提高居民的健康水平,还有利于促进社会经济的发展。一方面,在政府支出规模一定的情况下,过量的政府卫生支出一定会导致其他支出的降低,进而影响到经济资源的配置,从而使得我国经济结构失调,不利于我国的经济发展;另一方面来说,过少的政府卫生支出则会导致居民的健康需求难以满足,这样会使得健康的劳动力变少,从而导致我国经济发展的缓慢。

最后,我国近几年的“新医改”,虽然一定程度上解决了看病难,看病贵的问题,但仍然存在大量的问题需要解决。对于政府卫生支出的研究可以给出一个较为客观的评价,从而对于我国医疗卫生体制的改革提出合理化建议,这样也更为科学的调配政府卫生支出与其他支出的比重,优化了我国卫生支出的结构,为下一步更加深化的进行“新医改”提供建议和参考[4]

1.2 国内外研究现状

经过对国内外学者对于该问题的研究,本文发现国内学者对于政府卫生支出的研究单一,而且研究的数据基本偏向于一致。从模型的选择上,我国学者跟国外学者选择基本相同,比如ARIMA,灰色预测还有面板模型等模型来对政府卫生支出来进行分析[5]。从数据的选择上,对于我国医疗水平大部分学者以每千人所占有的医院床位数来代替,还有部分学者根据政府卫生总费用占GDP的比重,或者政府卫生支出占GDP的比重。不过后者数据很小,并不能看出数据之间的差异和发展趋势,本文则采用了两者的结合,并加以改进,将后者改为政府卫生支出占卫生总支出的比重,这样一来加上卫生总支出占GDP的比重依然可以用来表示我国政府卫生支出的状况[6],并且满足了对短期和长期的同时预测。

1.3 课题内容介绍

本文是对我国政府卫生支出的预测模型研究,所以本文采用了两种模型,第一种为ARIMA模型,另一种为灰色预测模型[7]。对于政府卫生的预测,本文采用该两种模型来一起做结论,这样不仅可以比较出两种模型的优缺点,也可以让两种模型互相检测,互相检验,使得预测结果更加准确。

1.4 预测目标

本文的预测目标为得到短期内政府卫生支出的具体数据,并且得到我国政府卫生支出的发展趋势,通过对各种影响因素的逐个分析,得到最终我国政府卫生支出的最合理趋势,并且对我国卫生事业的发展提出一些合理化的建议。

第2章 ARIMA模型构建和研究

2.1 模型构建

2.1.1 模型理论介绍

时间序列分析中ARIMA模型是常见模型。ARIMA模型是ARMA模型与差异运算相结合的结果。国内外研究文献对于经济预测过程中的ARIMA模型既考虑到了时间序列中的经济现象,也考虑到了随机波动的干扰。通过对国内外文献的了解,得到了该模型对于短期预测具有较高的精确度,所以本文采用该方法对我国政府卫生支出进行预测。

其中赵肖肖等(2012)在SAS的平台下,同时引入方差检验法,对ARIMA模型的建模算法做出了详细的说明,并且对CPI走势和预测做出了科学的实证分析。对时间序列{},本文所建立ARIMA(p,d,q)模型的结构如下[8]

(2.1)

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