基于组合模型的甘肃省卫生总费用预测研究
发布时间：2022-10-21 08:36
目的分析甘肃省卫生总费用及其筹资结构;基于甘肃省卫生总费用历史数据与其他相关数据,预测2018-2025年甘肃省卫生总费用;为甘肃省政府及卫生管理部门在未来的卫生改革发展决策和规划中提供数据支撑,为有效减轻政府投入压力和人民群众的疾病负担提出政策建议。方法研究数据主要来源于甘肃省卫生健康委关于甘肃省卫生总费用核算的基础数据与结果、甘肃省统计局等有关部门统计数据以及中国卫生总费用报告。结合相关政策法规对甘肃省卫生筹资结构进行描述分析。基于甘肃省卫生总费用相关历史数据分别建立多元线性回归模型与ARIMA模型,并构造组合模型,对甘肃省2018-2025年卫生总费用进行预测。结果按当年价格计算,1995年与2017年甘肃省卫生总费用分别为25.11亿元、812.70亿元。人均卫生总费用由1995年的106.49元上升到2017年的3095.178元。2017年甘肃省卫生总费用占GDP比重达到10.59%。根据组合模型预测的结果显示,2018-2025年卫生总费用分别将达到:943.06亿元、1079.83亿元、1228.34亿元、1412.44亿元、1605.75亿元、1825.55亿元、20...
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 文献综述
1.2.1 卫生总费用相关概念与内容
1.2.2 组合模型的理论原理与研究现状
1.2.3 卫生总费用预测及卫生用影响因素研究现状
1.3 既往研究的不足之处
1.4 研究意义
第2章 研究方案
2.1 研究目标
2.2 研究内容
2.3 拟采用的研究方法、技术路线图
2.3.1 拟采用的研究方法
2.3.2 技术路线图
2.3.3 可行性分析
2.4 创新点
第3章 研究结果
3.1 分析对象与分析方法
3.1.1 分析对象
3.1.2 分析方法与分析内容
3.2 甘肃省卫生总费用水平与增长趋势分析
3.2.1 甘肃省卫生总费用总体水平描述
3.2.2 甘肃省卫生总费用占国内生产总值(GDP)比重情况
3.2.3 甘肃省卫生总费用占国内生产总值(GDP)比重与部分OECD国家占比情况比较
3.2.4 甘肃省卫生总费用占国内生产总值(GDP)比重与金砖国家比较
3.2.5 甘肃省卫生总费用实际增长情况
3.3 甘肃省卫生筹资构成变化分析(来源法)
3.3.1 甘肃省卫生总费用(来源法)趋势特点
3.3.2 甘肃省卫生总费用(来源法)筹资构成与我国其他省份比较
3.4 甘肃省卫生总费用预测分析
3.4.1 建立多元线性回归模型
3.4.2 建立ARIMA模型
3.4.3 构造组合模型
第4章 讨论与建议
4.1 提高卫生资金使用效率
4.2 明确部门责任,加强对“控费”效果的考核
4.3 发挥政府卫生投入对医疗机构的治理作用
4.4 努力扩展社会卫生筹资渠道
4.5 加强对居民医疗服务利用引导和管理,加快推进分级诊疗
4.6 加快发展健康养老服务,积极应对人口老龄化
结论
参考文献
致谢
导师简介
作者简介
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于组合模型的北京市卫生技术人员数量发展趋势预测[J]. 白永梅,王东博,潘悦达,杨亚琼,韩德民. 卫生软科学. 2018(10)
[2]中国卫生政策制定应基于卫生研究[J]. 傅卫,赵树理,张毓辉,柴培培,John Goss. 中国医院院长. 2018(16)
[3]2016年上海市卫生总费用核算结果及特点分析[J]. 张晓溪,宗莲,李芬,王力男,王常颖,朱碧帆,金春林. 中国卫生经济. 2018(08)
[4]基于时间序列数据的北京市卫生筹资水平、构成趋势研究[J]. 蒋艳,满晓玮,赵丽颖,赵璇,程薇. 中国卫生政策研究. 2018(07)
[5]2006—2015年山东省卫生总费用来源分析[J]. 庞然,周成超. 中国医院统计. 2018(02)
[6]北京市卫生总费用来源法与机构法结果差异原因分析[J]. 蒋艳,满晓玮,赵丽颖,赵璇,王芳,程薇. 中国卫生经济. 2018(04)
[7]我国人均卫生费用与经济增长的关联性研究:基于向量自回归模型的实证分析[J]. 李亦兵,车名洋,杨心悦,沈斌燕. 中国卫生资源. 2018(02)
[8]ARIMA模型、BP神经网络及其组合模型在卫生政策评估中的实证比较:以公立医院价格改革为例[J]. 马爱霞,谢静,唐文熙. 中国卫生政策研究. 2018(01)
[9]基于组合模型的卫生技术人员数量预测——以广西为例[J]. 黄桂勋,何锡嘉,何慧敏. 广西广播电视大学学报. 2017(02)
[10]基于组合预测模型的人均卫生费用预测研究[J]. 曹星,宋国强,周荣耀. 中国卫生资源. 2017(01)
博士论文
[1]人口老龄化对医疗费用的影响研究[D]. 韩烁.吉林大学 2018
[2]山东省卫生总费用分析与预测研究[D]. 许建强.山东大学 2016
[3]基于健康产出的卫生费用与GDP关系研究[D]. 满晓玮.北京中医药大学 2015
硕士论文
[1]基于组合预测模型的湖北省卫生人力资源需求预测研究[D]. 谢俏丽.华中科技大学 2016
[2]我国西部地区卫生人力资源需求预测研究[D]. 曹黎涛.宁夏医科大学 2015
[3]基于二维矩阵平衡的北京市卫生总费用功能法核算初探[D]. 张富华.北京中医药大学 2014
[4]天津市卫生总费用筹资现状分析与对策研究[D]. 杨圣贤.天津医科大学 2013
[5]基于Panel Data Model的卫生费用总量与构成模拟与预测[D]. 郭连增.复旦大学 2011
[6]我国政府卫生支出及影响因素与预测研究[D]. 杨立群.北京协和医学院 2011
本文编号：3695302
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 文献综述
1.2.1 卫生总费用相关概念与内容
1.2.2 组合模型的理论原理与研究现状
1.2.3 卫生总费用预测及卫生用影响因素研究现状
1.3 既往研究的不足之处
1.4 研究意义
第2章 研究方案
2.1 研究目标
2.2 研究内容
2.3 拟采用的研究方法、技术路线图
2.3.1 拟采用的研究方法
2.3.2 技术路线图
2.3.3 可行性分析
2.4 创新点
第3章 研究结果
3.1 分析对象与分析方法
3.1.1 分析对象
3.1.2 分析方法与分析内容
3.2 甘肃省卫生总费用水平与增长趋势分析
3.2.1 甘肃省卫生总费用总体水平描述
3.2.2 甘肃省卫生总费用占国内生产总值(GDP)比重情况
3.2.3 甘肃省卫生总费用占国内生产总值(GDP)比重与部分OECD国家占比情况比较
3.2.4 甘肃省卫生总费用占国内生产总值(GDP)比重与金砖国家比较
3.2.5 甘肃省卫生总费用实际增长情况
3.3 甘肃省卫生筹资构成变化分析(来源法)
3.3.1 甘肃省卫生总费用(来源法)趋势特点
3.3.2 甘肃省卫生总费用(来源法)筹资构成与我国其他省份比较
3.4 甘肃省卫生总费用预测分析
3.4.1 建立多元线性回归模型
3.4.2 建立ARIMA模型
3.4.3 构造组合模型
第4章 讨论与建议
4.1 提高卫生资金使用效率
4.2 明确部门责任,加强对“控费”效果的考核
4.3 发挥政府卫生投入对医疗机构的治理作用
4.4 努力扩展社会卫生筹资渠道
4.5 加强对居民医疗服务利用引导和管理,加快推进分级诊疗
4.6 加快发展健康养老服务,积极应对人口老龄化
结论
参考文献
致谢
导师简介
作者简介
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于组合模型的北京市卫生技术人员数量发展趋势预测[J]. 白永梅,王东博,潘悦达,杨亚琼,韩德民. 卫生软科学. 2018(10)
[2]中国卫生政策制定应基于卫生研究[J]. 傅卫,赵树理,张毓辉,柴培培,John Goss. 中国医院院长. 2018(16)
[3]2016年上海市卫生总费用核算结果及特点分析[J]. 张晓溪,宗莲,李芬,王力男,王常颖,朱碧帆,金春林. 中国卫生经济. 2018(08)
[4]基于时间序列数据的北京市卫生筹资水平、构成趋势研究[J]. 蒋艳,满晓玮,赵丽颖,赵璇,程薇. 中国卫生政策研究. 2018(07)
[5]2006—2015年山东省卫生总费用来源分析[J]. 庞然,周成超. 中国医院统计. 2018(02)
[6]北京市卫生总费用来源法与机构法结果差异原因分析[J]. 蒋艳,满晓玮,赵丽颖,赵璇,王芳,程薇. 中国卫生经济. 2018(04)
[7]我国人均卫生费用与经济增长的关联性研究:基于向量自回归模型的实证分析[J]. 李亦兵,车名洋,杨心悦,沈斌燕. 中国卫生资源. 2018(02)
[8]ARIMA模型、BP神经网络及其组合模型在卫生政策评估中的实证比较:以公立医院价格改革为例[J]. 马爱霞,谢静,唐文熙. 中国卫生政策研究. 2018(01)
[9]基于组合模型的卫生技术人员数量预测——以广西为例[J]. 黄桂勋,何锡嘉,何慧敏. 广西广播电视大学学报. 2017(02)
[10]基于组合预测模型的人均卫生费用预测研究[J]. 曹星,宋国强,周荣耀. 中国卫生资源. 2017(01)
博士论文
[1]人口老龄化对医疗费用的影响研究[D]. 韩烁.吉林大学 2018
[2]山东省卫生总费用分析与预测研究[D]. 许建强.山东大学 2016
[3]基于健康产出的卫生费用与GDP关系研究[D]. 满晓玮.北京中医药大学 2015
硕士论文
[1]基于组合预测模型的湖北省卫生人力资源需求预测研究[D]. 谢俏丽.华中科技大学 2016
[2]我国西部地区卫生人力资源需求预测研究[D]. 曹黎涛.宁夏医科大学 2015
[3]基于二维矩阵平衡的北京市卫生总费用功能法核算初探[D]. 张富华.北京中医药大学 2014
[4]天津市卫生总费用筹资现状分析与对策研究[D]. 杨圣贤.天津医科大学 2013
[5]基于Panel Data Model的卫生费用总量与构成模拟与预测[D]. 郭连增.复旦大学 2011
[6]我国政府卫生支出及影响因素与预测研究[D]. 杨立群.北京协和医学院 2011
本文编号：3695302
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