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研究背景：
卫生资源规划是政府调节资源配置、实现卫生公平高效发展的一种重要手段。卫生资源规划的核心是优化卫生资源配置。我国中央和地方政府已经开展了大量的卫生资源规划工作，这些工作对于优化卫生资源配置发挥了重要作用。但是由于现有卫生资源规划缺少合理的理论框架和模型，从而带来卫生资源配置跟着卫生管理者的感觉走，脱离居民的实际需求。这也导致卫生服务体系中存在着卫生资源配置不均衡和卫生服务提供不能满足健康需求等问题。如何利用卫生资源规划更好的深化医药卫生体制改革和促进“健康中国”建设，仍然需要在规划制定的科学性、规划实施的有效性等方面做出更大努力。
健康需求是卫生资源优化配置的基础，对健康需求总量和结构进行更为科学的分析和预测的工作意义重大。现有相关研究表明需求预测方法主要是三类，分别有趋势外推法、回归模型方法和微观模拟模型。趋势外推法很少涉及未来健康需求影响因素，并且也因需要长时间的数据而影响预测效果。回归模型方法不能考虑参数之间互相影响关系。微观模拟模型能在个体层面上整合需求影响因素的有效信息，能够有效克服趋势外推法和回归模型方法的缺点，能够较为准确的预测未来需求的总量及结构。现有卫生资源配置研究主要是基于供方资源现状及趋势分析，这些研究对居民健康需求的研究不足，因而影响了卫生资源配置与居民健康需求的衔接，不利于医药卫生体制改革的继续深化，也不利于医疗卫生服务供给侧的改革和“健康中国”的建设。因此如何在需方的基础进行卫生资源配置是未来需要进一步深化的研究领域。
未来大量与卫生相关的宏观环境将会发生很大改变，如城镇化、人口老龄化、生活方式改变、与之相适应的经济政策、生育政策、医保政策及分级诊疗政策等也会调整完善。个体的微观因素也在发生改变，如年龄、教育、婚姻等。这些宏观政策层面的因素和个体层面的因素的改变都会影响着居民需求总量和结构。本研究要回答的问题是:如何量化这些宏观政策层面的因素和微观个体层面的因素给居民需求总量和结构带来的影响;为了满足居民健康需求总量与结构的变化，确保居民需求与卫生资源有效衔接，应该如何配置不同类型的卫生资源总量及结构;基于当前卫生资源现状，不同类型卫生资源调整的策略有哪些。回答好上述三个问题，旨在为我国优化卫生资源配置提供相关核心信息和参考。
研究目的：
本研究的总目标是预测2020-2030年健康需求总量及结构，为合理制定卫生资源规划提供核心信息，从而满足居民健康需求和促进居民健康水平提高。具体研究目的:(1)分析辽宁省居民健康需求和卫生服务体系的现状;(2)构建健康需求的微观模拟模型;(3)利用微观模拟模型预测辽宁省2020-2030年健康需求总量及结构;(4)基于微观模拟模型预测出需求总量及结构的基础上，预估辽宁省2020-2030年卫生资源总量及结构;(5)基于当前卫生资源现状，量化不同类型卫生资源调整策略措施及建议。
研究方法：
本研究资料来源主要分为三部分现场调查数据:主要包括居民家庭卫生服务调查、医生工作效率调查和患者合理流向调查数据。居民家庭卫生服务调查采用多阶段分层随机抽样方法，随机选取辽宁省内9区和6县，每个区(县)选取4-6个街道/乡镇，每个街道/乡镇选取2个居委会/村，每个居委会/村选择60-70户居民，共计选择78个街道/乡镇、158个居委会/村、9434户和27477个居民。医生工作效率调查采用典型抽样方法，选取5个地市，每个城市选择1家省办/市办医院和1家县办医院，共选取3家省办医院、3家市办医院和5家县办医院。省办医院/市办医院按照工号随机选取调查当天在岗职工20％医生，县办医院抽取调查当天在岗全部医生，共调查2984名医生。患者合理流向调查是从参与医生效率调研医院按照省办医院、市办医院和县办医院每类随机抽取2家，共计6家医院。病例抽取是按照分阶段随机抽取，首先随机化抽取4个季度中一个季度，其次，利用随机函数抽取5％的病案号，共选择4619个病例。
本研究分析方法主要采用的是微观模拟模型，即模型构建分为四步，第一，明确出模型中主要参数与结果指标。第二，利用相关数据来获取主要参数的未来变化概率函数。第三，在现有2014年卫生服务调查数据基础上，确定主要参数与结果之间关联函数，然后利用主要参数的变化概率函数与关联函数预测2015-2030年的结果指标数值，并用通过R语言编程实现。第四，利用2015-2017年现有统计年鉴数据及辽宁省慢性病调查数据进行模型校验。其次，该研究利用时间序列模型、混合logit回归模型和列联表函数来明确微观模拟模型中主要参数的未来变化概率函数。并且还利用Logistic回归、Possion回归、负二项回归来确定微观模拟模型中主要参数与结果指标之间关联函数。最后，该研究利用卫生服务需求法把模型预测出需求的总量与结构转化为卫生资源总量与结构。
研究结果：
1.构建微观模拟模型。根据微观模拟模型目的和研究概念框架明确出模型中主要参数和主要结果指标。基于其它调查数据库、各类统计年鉴中数据和宏观政策的目标数据，利用多种方法计算出主要参数2014-2029年概率变化函数或者概率变化具体数值。在2014年辽宁省卫生服务调查个体数据的基础上，利用抽样权重，扩大样本数量。对比抽样样本与扩大样本之间居民两周患病率和年住院率之间无统计学差异。基于2014年数据利用多种方法建立主要参数与主要结果指标之间关联函数。在构建关联函数时，利用90％的样本数据，剩余10％的样本用于关联函数校验，并且明确出关联函数的预测临界值和准确性。然后利用主要参数概率变化函数更新主要参数，把更新后的2015-2030参数数值带入到主要参数与结果指标之间关联性函数，根据关联函数的临界值，确定个体结果事件是否发生，最后计算出2015-2030年结果指标。利用2015-2017年的慢性病调查数据结果和统计年鉴数据对模型进行校验。校验的结果显示模拟数据与校验数据之间无统计学差异。综上所述，构建的微观模拟模型在预测需求时是有效的。
2.利用构建出的微观模拟模型，预测出2020-2030年需求的总量。根据模型中死亡率两种不同的参数获取方式和主要参数与结果指标的两种不同的关联函数，构建出四种不同模拟情景。按照四种不同情景下，模型分别预测出2020-2030年居民两周就诊率和年住院率总量和分城乡、分年龄组的两周就诊率和年住院率。2020年、2025年和2030年城乡居民两周就诊率分别为15.2％-17.6％、15.6％-19.0％和17.1-21.1％。2020年、2025年和2030年城乡居民年住院率分别为12.9％-15.1％、14.6％-18.8％和18.7％-20.6％。
3.需求结构按照患者就诊现状保持不变、患者向基层机构分流和患者向大医院聚集等情景计算。患者就诊现状保持不变的患者流向情景分别为情景1和情景2，其分别来源于2014年需方调查和2017年供方提供患者就诊现状。需求结构合理的患者流向情景分别为情景3和情景4，情景3是在情景2基础上患者由大医院向基层下转10％;情景4是指2009年供方患者就诊现状，并在其基础上患者由大医院向基层下转10％。需求结构进一步恶化的患者流向情景分别为情景5和情景6，情景5是指在情景2基础上患者由基层向上大医院上转5％，情景6是指在情景2的基础上患者由基层向大医院上转10％。
4.千人口床位数和执业(助理)医师数总量在2020-2030年间呈现出增长趋势，与现状相比，床位数与执业(助理)医师数呈现处相反趋势。以需求向基层机构分流患者流向情景为例。对于需求结构合理的患者流向情景下，2020年每千人口床位数和执业(助理)医师分别为4.04-5.49张和2.34-4.05人、2025年分别为4.38-6.48张和2.27-4.42人、2030年分别为5.11-6.92张和2.68-4.95人。床位数和执业(助理)医师的结构以患者流向情景3为例展示。2030年每千人口基层医疗机构床位数和执业(助理)医师数分别为0.98-1.16张和1.58-1.82人;每千人口县办医院床位数和执业(助理)医师数分别为1.24-1.37张和0.45-0.52人;每千人口市办医院床位数和执业(助理)医师数分别为1.30-1.54张和0.61-0.68人;每千人口省办医院床位数和执业(助理)医师数分别为0.56-0.66张和0.33-0.38人。
5.与现状相比，2030年需要减少每千人口床位数为0.39-1.75张，减少量占比约为5％-20％;而需要增加执业(助理)医师数为0.22-1.17人，增加量占比约为10％-40％。在同一门诊/住院情景下，患者合理流向情景下需要减少床位数的数量最小，而在此情景下需要增加执业(助理)医师数的数量是最大的。
6.就不同类型机构的床位数与执业(助理)医师来说，患者流向的情景对其影响比较大，在不同患者流向情景下呈现出的趋势各不相同。以2030年患者流向情景3为例展示。2030年，需要增加基层机构床位数和和增加基层机构、县办医院和市办医院的执业(助理)医师数。需要减少每千人口市办医院和省办医院床位数和减少省办医院的执业(助理)医师数。2030年，需要增加每千人口基层机构床位数和执业(助理)医师数，增加量分别为0.11-0.36张和0.87-1.09人。2030年需要增加每千人口县办医院执业(助理)医师数，增加量为0.05-0.13人。对于市办医院来说，2030年需要减少每千人口床位数，减少量为0.33-0.57张，需要增加每千人口执业(助理)医师数，增加量为0.03-0.13人。需要减少省办医院床位数和执业(助理)医师数，减少量分别为0.10-0.20张和0.01-0.05人。
结论与政策建议：
本研究的主要结论:(1)辽宁省居民2020-2030年两周就诊率和年住院率呈现出上升趋势;(2)辽宁省2020-2030床位数的主要任务是控制总量和调整结构，而执业(助理)医师的主要任务是增加总量和调整结构;(3)患者向基层分流带来的资源的调整有利于分级诊疗政策有效实施，也是未来卫生政策发展的方向。
本研究提出以下建议:(1)通过量化不同级别医院功能的考核指标来确保医院功能定位落实;(2)发挥财政投入在引导医院落实功能定位中作用;(3)发挥医保在促进患者合理流向中的作用;(4)提升基层医疗机构能力，促进分级诊疗政策的落实;(5)基层医疗卫生机构床位数转型为家庭病床和医养结合病床;(6)加强不同层级医院间及医院与基层医疗卫生机构间的合作。
研究的创新：
(1)目前大部分国内卫生资源配置研究都是基于供方数据为基础。本论文是国内较少的基于需方的健康需求来配置卫生资源，首先构建微观模拟模型预测居民未来的健康需求，然后利用卫生服务需求法把健康需求转为卫生资源。
(2)本研究是国内首次较系统在卫生资源配置领域应用微观模拟模型。国外微观模拟模型应用表明该模型能够解决卫生资源配置过程中核心技术，即能够利用基于需方个体数据预测居民未来的需求总量和结构。该模型在预测需求过程中能够对需求的因素进行多层次、多因素、非线性的动态整合，并且能够在个体基础上有效整合个体层面需求影响因素和宏观政策层面需求相关的影响因素。
(3)本研究测算出患者合理流向的情景下卫生资源配置总量及不同类型卫生资源配置数量，促进分级诊疗政策的有效实施。同时也为卫生资源规划的实施提供可以操作性的指标和规划的考核提供了细化指标。
研究不足和展望：
(1)受到资料限制，微观模拟模型的个别参数获取概率函数利用的数据来源于全国或全省相关资料。这些参数变化概率函数不能更好反映出每个地市、城乡、不同年龄人群之间差异。未来在辽宁省开展这些参数的相关调查，从而获取该参数相应的概率函数变化函数。
(2)本研究在基于微观模拟模型的需求基础上，利用卫生服务需求法把需求转化为资源时，需要利用各类卫生资源的效率指标，但是效率指标获取方式主要为结合卫生资源效率的变化趋势、现状和专家咨询等，因此卫生资源效率指标相对比较主观。
卫生资源规划是政府调节资源配置、实现卫生公平高效发展的一种重要手段。卫生资源规划的核心是优化卫生资源配置。我国中央和地方政府已经开展了大量的卫生资源规划工作，这些工作对于优化卫生资源配置发挥了重要作用。但是由于现有卫生资源规划缺少合理的理论框架和模型，从而带来卫生资源配置跟着卫生管理者的感觉走，脱离居民的实际需求。这也导致卫生服务体系中存在着卫生资源配置不均衡和卫生服务提供不能满足健康需求等问题。如何利用卫生资源规划更好的深化医药卫生体制改革和促进“健康中国”建设，仍然需要在规划制定的科学性、规划实施的有效性等方面做出更大努力。
健康需求是卫生资源优化配置的基础，对健康需求总量和结构进行更为科学的分析和预测的工作意义重大。现有相关研究表明需求预测方法主要是三类，分别有趋势外推法、回归模型方法和微观模拟模型。趋势外推法很少涉及未来健康需求影响因素，并且也因需要长时间的数据而影响预测效果。回归模型方法不能考虑参数之间互相影响关系。微观模拟模型能在个体层面上整合需求影响因素的有效信息，能够有效克服趋势外推法和回归模型方法的缺点，能够较为准确的预测未来需求的总量及结构。现有卫生资源配置研究主要是基于供方资源现状及趋势分析，这些研究对居民健康需求的研究不足，因而影响了卫生资源配置与居民健康需求的衔接，不利于医药卫生体制改革的继续深化，也不利于医疗卫生服务供给侧的改革和“健康中国”的建设。因此如何在需方的基础进行卫生资源配置是未来需要进一步深化的研究领域。
未来大量与卫生相关的宏观环境将会发生很大改变，如城镇化、人口老龄化、生活方式改变、与之相适应的经济政策、生育政策、医保政策及分级诊疗政策等也会调整完善。个体的微观因素也在发生改变，如年龄、教育、婚姻等。这些宏观政策层面的因素和个体层面的因素的改变都会影响着居民需求总量和结构。本研究要回答的问题是:如何量化这些宏观政策层面的因素和微观个体层面的因素给居民需求总量和结构带来的影响;为了满足居民健康需求总量与结构的变化，确保居民需求与卫生资源有效衔接，应该如何配置不同类型的卫生资源总量及结构;基于当前卫生资源现状，不同类型卫生资源调整的策略有哪些。回答好上述三个问题，旨在为我国优化卫生资源配置提供相关核心信息和参考。
研究目的：
本研究的总目标是预测2020-2030年健康需求总量及结构，为合理制定卫生资源规划提供核心信息，从而满足居民健康需求和促进居民健康水平提高。具体研究目的:(1)分析辽宁省居民健康需求和卫生服务体系的现状;(2)构建健康需求的微观模拟模型;(3)利用微观模拟模型预测辽宁省2020-2030年健康需求总量及结构;(4)基于微观模拟模型预测出需求总量及结构的基础上，预估辽宁省2020-2030年卫生资源总量及结构;(5)基于当前卫生资源现状，量化不同类型卫生资源调整策略措施及建议。
研究方法：
本研究资料来源主要分为三部分现场调查数据:主要包括居民家庭卫生服务调查、医生工作效率调查和患者合理流向调查数据。居民家庭卫生服务调查采用多阶段分层随机抽样方法，随机选取辽宁省内9区和6县，每个区(县)选取4-6个街道/乡镇，每个街道/乡镇选取2个居委会/村，每个居委会/村选择60-70户居民，共计选择78个街道/乡镇、158个居委会/村、9434户和27477个居民。医生工作效率调查采用典型抽样方法，选取5个地市，每个城市选择1家省办/市办医院和1家县办医院，共选取3家省办医院、3家市办医院和5家县办医院。省办医院/市办医院按照工号随机选取调查当天在岗职工20％医生，县办医院抽取调查当天在岗全部医生，共调查2984名医生。患者合理流向调查是从参与医生效率调研医院按照省办医院、市办医院和县办医院每类随机抽取2家，共计6家医院。病例抽取是按照分阶段随机抽取，首先随机化抽取4个季度中一个季度，其次，利用随机函数抽取5％的病案号，共选择4619个病例。
本研究分析方法主要采用的是微观模拟模型，即模型构建分为四步，第一，明确出模型中主要参数与结果指标。第二，利用相关数据来获取主要参数的未来变化概率函数。第三，在现有2014年卫生服务调查数据基础上，确定主要参数与结果之间关联函数，然后利用主要参数的变化概率函数与关联函数预测2015-2030年的结果指标数值，并用通过R语言编程实现。第四，利用2015-2017年现有统计年鉴数据及辽宁省慢性病调查数据进行模型校验。其次，该研究利用时间序列模型、混合logit回归模型和列联表函数来明确微观模拟模型中主要参数的未来变化概率函数。并且还利用Logistic回归、Possion回归、负二项回归来确定微观模拟模型中主要参数与结果指标之间关联函数。最后，该研究利用卫生服务需求法把模型预测出需求的总量与结构转化为卫生资源总量与结构。
研究结果：
1.构建微观模拟模型。根据微观模拟模型目的和研究概念框架明确出模型中主要参数和主要结果指标。基于其它调查数据库、各类统计年鉴中数据和宏观政策的目标数据，利用多种方法计算出主要参数2014-2029年概率变化函数或者概率变化具体数值。在2014年辽宁省卫生服务调查个体数据的基础上，利用抽样权重，扩大样本数量。对比抽样样本与扩大样本之间居民两周患病率和年住院率之间无统计学差异。基于2014年数据利用多种方法建立主要参数与主要结果指标之间关联函数。在构建关联函数时，利用90％的样本数据，剩余10％的样本用于关联函数校验，并且明确出关联函数的预测临界值和准确性。然后利用主要参数概率变化函数更新主要参数，把更新后的2015-2030参数数值带入到主要参数与结果指标之间关联性函数，根据关联函数的临界值，确定个体结果事件是否发生，最后计算出2015-2030年结果指标。利用2015-2017年的慢性病调查数据结果和统计年鉴数据对模型进行校验。校验的结果显示模拟数据与校验数据之间无统计学差异。综上所述，构建的微观模拟模型在预测需求时是有效的。
2.利用构建出的微观模拟模型，预测出2020-2030年需求的总量。根据模型中死亡率两种不同的参数获取方式和主要参数与结果指标的两种不同的关联函数，构建出四种不同模拟情景。按照四种不同情景下，模型分别预测出2020-2030年居民两周就诊率和年住院率总量和分城乡、分年龄组的两周就诊率和年住院率。2020年、2025年和2030年城乡居民两周就诊率分别为15.2％-17.6％、15.6％-19.0％和17.1-21.1％。2020年、2025年和2030年城乡居民年住院率分别为12.9％-15.1％、14.6％-18.8％和18.7％-20.6％。
3.需求结构按照患者就诊现状保持不变、患者向基层机构分流和患者向大医院聚集等情景计算。患者就诊现状保持不变的患者流向情景分别为情景1和情景2，其分别来源于2014年需方调查和2017年供方提供患者就诊现状。需求结构合理的患者流向情景分别为情景3和情景4，情景3是在情景2基础上患者由大医院向基层下转10％;情景4是指2009年供方患者就诊现状，并在其基础上患者由大医院向基层下转10％。需求结构进一步恶化的患者流向情景分别为情景5和情景6，情景5是指在情景2基础上患者由基层向上大医院上转5％，情景6是指在情景2的基础上患者由基层向大医院上转10％。
4.千人口床位数和执业(助理)医师数总量在2020-2030年间呈现出增长趋势，与现状相比，床位数与执业(助理)医师数呈现处相反趋势。以需求向基层机构分流患者流向情景为例。对于需求结构合理的患者流向情景下，2020年每千人口床位数和执业(助理)医师分别为4.04-5.49张和2.34-4.05人、2025年分别为4.38-6.48张和2.27-4.42人、2030年分别为5.11-6.92张和2.68-4.95人。床位数和执业(助理)医师的结构以患者流向情景3为例展示。2030年每千人口基层医疗机构床位数和执业(助理)医师数分别为0.98-1.16张和1.58-1.82人;每千人口县办医院床位数和执业(助理)医师数分别为1.24-1.37张和0.45-0.52人;每千人口市办医院床位数和执业(助理)医师数分别为1.30-1.54张和0.61-0.68人;每千人口省办医院床位数和执业(助理)医师数分别为0.56-0.66张和0.33-0.38人。
5.与现状相比，2030年需要减少每千人口床位数为0.39-1.75张，减少量占比约为5％-20％;而需要增加执业(助理)医师数为0.22-1.17人，增加量占比约为10％-40％。在同一门诊/住院情景下，患者合理流向情景下需要减少床位数的数量最小，而在此情景下需要增加执业(助理)医师数的数量是最大的。
6.就不同类型机构的床位数与执业(助理)医师来说，患者流向的情景对其影响比较大，在不同患者流向情景下呈现出的趋势各不相同。以2030年患者流向情景3为例展示。2030年，需要增加基层机构床位数和和增加基层机构、县办医院和市办医院的执业(助理)医师数。需要减少每千人口市办医院和省办医院床位数和减少省办医院的执业(助理)医师数。2030年，需要增加每千人口基层机构床位数和执业(助理)医师数，增加量分别为0.11-0.36张和0.87-1.09人。2030年需要增加每千人口县办医院执业(助理)医师数，增加量为0.05-0.13人。对于市办医院来说，2030年需要减少每千人口床位数，减少量为0.33-0.57张，需要增加每千人口执业(助理)医师数，增加量为0.03-0.13人。需要减少省办医院床位数和执业(助理)医师数，减少量分别为0.10-0.20张和0.01-0.05人。
结论与政策建议：
本研究的主要结论:(1)辽宁省居民2020-2030年两周就诊率和年住院率呈现出上升趋势;(2)辽宁省2020-2030床位数的主要任务是控制总量和调整结构，而执业(助理)医师的主要任务是增加总量和调整结构;(3)患者向基层分流带来的资源的调整有利于分级诊疗政策有效实施，也是未来卫生政策发展的方向。
本研究提出以下建议:(1)通过量化不同级别医院功能的考核指标来确保医院功能定位落实;(2)发挥财政投入在引导医院落实功能定位中作用;(3)发挥医保在促进患者合理流向中的作用;(4)提升基层医疗机构能力，促进分级诊疗政策的落实;(5)基层医疗卫生机构床位数转型为家庭病床和医养结合病床;(6)加强不同层级医院间及医院与基层医疗卫生机构间的合作。
研究的创新：
(1)目前大部分国内卫生资源配置研究都是基于供方数据为基础。本论文是国内较少的基于需方的健康需求来配置卫生资源，首先构建微观模拟模型预测居民未来的健康需求，然后利用卫生服务需求法把健康需求转为卫生资源。
(2)本研究是国内首次较系统在卫生资源配置领域应用微观模拟模型。国外微观模拟模型应用表明该模型能够解决卫生资源配置过程中核心技术，即能够利用基于需方个体数据预测居民未来的需求总量和结构。该模型在预测需求过程中能够对需求的因素进行多层次、多因素、非线性的动态整合，并且能够在个体基础上有效整合个体层面需求影响因素和宏观政策层面需求相关的影响因素。
(3)本研究测算出患者合理流向的情景下卫生资源配置总量及不同类型卫生资源配置数量，促进分级诊疗政策的有效实施。同时也为卫生资源规划的实施提供可以操作性的指标和规划的考核提供了细化指标。
研究不足和展望：
(1)受到资料限制，微观模拟模型的个别参数获取概率函数利用的数据来源于全国或全省相关资料。这些参数变化概率函数不能更好反映出每个地市、城乡、不同年龄人群之间差异。未来在辽宁省开展这些参数的相关调查，从而获取该参数相应的概率函数变化函数。
(2)本研究在基于微观模拟模型的需求基础上，利用卫生服务需求法把需求转化为资源时，需要利用各类卫生资源的效率指标，但是效率指标获取方式主要为结合卫生资源效率的变化趋势、现状和专家咨询等，因此卫生资源效率指标相对比较主观。