基于省際面板數(shù)據(jù)的政府衛(wèi)生支出的健康績效研究

張仲芳

（江西財經(jīng)大學(xué)a.社會保障研究中心；b.財稅與公共管理學(xué)院，南昌 330013）

2009年4月頒布的《中共中央國務(wù)院關(guān)于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見》（即“新醫(yī)改方案”）明確提出要加大政府衛(wèi)生投入，逐步提高政府衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費用的比重。隨著政府衛(wèi)生投入的穩(wěn)步提高，政府衛(wèi)生投入的增加能否有效促進健康水平，是衛(wèi)生政策研究需要回答的重要問題。而根據(jù)國內(nèi)外相關(guān)研究，關(guān)于政府衛(wèi)生支出對改善宏觀健康水平的作用，既存在支持性的證據(jù)，也存在否定性的證據(jù)。例如，有研究表明，衛(wèi)生公共支出能夠顯著降低嬰兒死亡率[1～3]，也有研究表明，衛(wèi)生公共支出對健康水平的影響幾乎不存在[4,5]。本文利用宏觀健康生產(chǎn)模型，采用中國省級面板數(shù)據(jù)，實證分析政府衛(wèi)生支出的宏觀健康績效。

1 變量選取、計量模型和數(shù)據(jù)來源

1.1 變量選取和相關(guān)解釋

根據(jù)Grossman健康生產(chǎn)函數(shù)：

H=F（M，C，E，S，Z），其中H 代表宏觀健康水平，M、C、E、S、Z分別代表醫(yī)療衛(wèi)生支出、經(jīng)濟發(fā)展水平、教育水平、社會條件和其他影響宏觀健康水平的變量。

宏觀健康水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)不一，如有學(xué)者采用、兒童死亡率指標(biāo)[6]、一般死亡率指標(biāo)[7]、嬰兒死亡率指標(biāo)[8]等。在本文中，采用孕產(chǎn)婦死亡率（Yit）指標(biāo)來衡量宏觀健康水平（因變量）。由于健康產(chǎn)出是由多因素決定的，為正確揭示政府衛(wèi)生支出對健康水平的影響，必須很好地控制其他因素對健康水平的影響。為此選取自變量為政府衛(wèi)生支出水平，以人均財政醫(yī)療衛(wèi)生支出（X1it）衡量，其他控制變量有：私人衛(wèi)生支出水平變量、收入水平變量、社會特征變量、受教育水平變量、人口結(jié)構(gòu)變量、衛(wèi)生資源變量。因變量、自變量及控制變量選取見表1。

對變量的解釋說明如下：

（1）宏觀健康水平指標(biāo)

孕產(chǎn)婦死亡率（Yit）：從妊娠開始到產(chǎn)后42天內(nèi)，因各種原因（意外事故除外）造成的孕產(chǎn)婦死亡率。it表示第t年第i個省份孕產(chǎn)婦死亡率。

（2）政府衛(wèi)生支出變量

人均財政醫(yī)療衛(wèi)生支出（X1it）：某年度財政對各醫(yī)療衛(wèi)生項目的資金支持的人均費用，包括對醫(yī)療保險繳費補助、醫(yī)療衛(wèi)生資源的資金撥款等。財政衛(wèi)生支出對健康水平的影響是本文分析的重點。

表1 健康績效分析的變量選取

（3）控制變量

①城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)療保健支出（X2it）：城鎮(zhèn)居民年人均醫(yī)療保健消費支出。

②農(nóng)村居民人均醫(yī)療保健支出（X3it）：農(nóng)村居民年人均醫(yī)療保健消費支出。

③人均GDP（X4it）：即人均地區(qū)生產(chǎn)總值，代表某一地區(qū)收入水平。大量實證研究表明，收入與健康之間存在密切關(guān)系。

④城鎮(zhèn)化率（X5it）：各地區(qū)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎亍Ｒ延械难芯空J(rèn)為，城市化對健康的影響既存在積極的一面，又存在不利的一面，其影響效果取決于二者的凈效應(yīng)。

⑤文盲率（X6it）：15歲及以上人口中文盲及半文盲所占總?cè)丝诘谋嚷?。某地區(qū)文盲率高，說明該地區(qū)教育水平低，因此用來代表某一地區(qū)的教育水平。

⑥老年人口比例（X7it）：各地區(qū)65歲以上占總?cè)丝诘谋戎兀砣丝诮Y(jié)構(gòu)狀況。一般地，老年人口比例越高，就需要花費越高的健康投入才能獲得相同的健康產(chǎn)出。

⑦每千人口醫(yī)生數(shù)（X8it）：代表人均所擁有的衛(wèi)生資源，每千人口醫(yī)生數(shù)越多，表明對醫(yī)療服務(wù)的可及性越好，理論上應(yīng)對健康水平產(chǎn)生有利影響。

1.2 計量模型

以孕產(chǎn)婦死亡率指標(biāo)代表健康水平，設(shè)定政府衛(wèi)生支出對健康水平影響的計量模型如下：

其中，i=1，2，…N（個體）；t=1，2，…T（時間）。

εit為隨機項，α為待估參數(shù)。

1.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

實證研究相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（1998～2012）、《中國財政年鑒》（1998～2012）、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》（1998～2012）。1997年重慶劃為直轄市，所以選取1997年以后的數(shù)據(jù)。

孕產(chǎn)婦死亡率（Yit）目前只能查找到2000～2010年的各省數(shù)據(jù)，因此各相關(guān)變量數(shù)據(jù)統(tǒng)一選用2000～2010年，即11年31個省份的面板數(shù)據(jù)。

此外，為了考察不同區(qū)域的政府衛(wèi)生支出對健康水平影響的差異性，根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平和所處的地理區(qū)域，將我國31個省份劃分為東部、中部和西部地區(qū)。東部地區(qū)包括北京、上海、浙江、廣東、江蘇、天津、福建、遼寧、山東、河北和海南11個省份，中部地區(qū)包括安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西、吉林和黑龍江8個省份；重慶、四川、廣西、云南、貴州、西藏、新疆、青海、甘肅、內(nèi)蒙、陜西、寧夏12個省份為西部地區(qū)。

2 模型的檢驗和回歸分析

2.1 變量平穩(wěn)性檢驗

用非平穩(wěn)經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)建立回歸模型會造成偽回歸問題，因此，在建立模型之前首先判斷各序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。在此分別采用LLC、Fisher—ADF、Fisher—PP檢驗方法，對各變量取對數(shù)值后進行單位跟檢驗。檢驗結(jié)果顯示（見表2），各個變量在P=1%的置信水平下都通過了檢驗（除log(X1it)、log(X4it)分別在10%、5%水平下通過檢驗），序列不存在單位根，說明各個序列是平穩(wěn)序列，變量之間不存在偽回歸現(xiàn)象，因此，不需要再對變量之間進行協(xié)整檢驗。

2.2 模型的檢驗

第一步：用F檢驗來分析模型適合建立混合模型還是個體固定效應(yīng)模型。選擇混合效應(yīng)進行回歸后得到混合模型的殘差平方和（RSSr），然后對其建立個體固定效應(yīng)模型并進行回歸，得到個體固定效應(yīng)模型的殘差平方和（RSSu），其中，F(xiàn)檢驗定義為：

其中，N為個體個數(shù)，k為模型中回歸參數(shù)個數(shù)，NT為樣本總數(shù)。

通過F檢驗定義計算得出模型1中的F(1.376041)＜1.7422147，表明在1%的顯著水平性水平下拒絕原假設(shè)。因此，該模型適用于個體固定效應(yīng)模型。

表2 面板數(shù)據(jù)的單位根和平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表3 Hausman檢驗結(jié)果

表4 Likelihood Ratio檢驗結(jié)果

第二步：運用Hausman檢驗、Likelihood Ratio檢驗，判斷模型是否適合建立個體隨機效應(yīng)模型。檢驗結(jié)果顯示（見表3、表4），無論是Hausman檢驗還是likelihood Ratio檢驗都在1%的水平上，均拒絕建立個體隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)，也表明適合建立個體固定效應(yīng)模型。

2.3 實證結(jié)果分析

根據(jù)模型回歸結(jié)果，分別從全國層面和區(qū)域?qū)用娣治龈饕蛩貙档驮挟a(chǎn)婦死亡率的效應(yīng)。

2.3.1 全國層面的總體效應(yīng)

全國層面的模型回歸結(jié)果顯示，人均GDP、城鎮(zhèn)化率、文盲率變量的回歸系數(shù)不顯著，表明這些變量對孕產(chǎn)婦死亡率不產(chǎn)生顯著影響；人均財政衛(wèi)生支出、城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)療保健支出、農(nóng)村居民人均醫(yī)療保健支出、老年人口比例、每千人口醫(yī)生數(shù)變量都對孕產(chǎn)婦死亡率產(chǎn)生顯著影響（見表5）。下面具體分析不同變量的影響。

（1）政府衛(wèi)生支出變量。人均財政衛(wèi)生支出的總體回歸系數(shù)為-0.191061，并且在P=0.01的水平上統(tǒng)計顯著，表明人均財政衛(wèi)生支出對降低孕產(chǎn)婦死亡率有顯著的促進效應(yīng)。在其他條件不變的情況下，人均財政衛(wèi)生支出每提高1%，孕產(chǎn)婦死亡率將降低約0.19%。

（2）私人醫(yī)療保健支出變量。私人醫(yī)療保健支出中，農(nóng)村居民人均醫(yī)療保健支出對降低孕產(chǎn)婦死亡率有顯著的正面影響，而城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)療保健支出顯示出負(fù)面影響。農(nóng)村居民人均醫(yī)療保健支出每增加1%，孕產(chǎn)婦死亡率降低約0.26%。

表5 孕產(chǎn)婦死亡率的產(chǎn)出彈性估計結(jié)果

（3）人口結(jié)構(gòu)變量。老年人口比例對降低孕產(chǎn)婦死亡率具有顯著的促進效應(yīng)。這說明隨著人口老齡化的加劇，人們的負(fù)擔(dān)系數(shù)增大，具有少生、優(yōu)生的行為選擇，在一定程度上將自我控制孕產(chǎn)婦的死亡率。

（4）衛(wèi)生資源變量。代表衛(wèi)生資源數(shù)量的每千人口醫(yī)生數(shù)對降低孕產(chǎn)婦死亡率表現(xiàn)出負(fù)面影響。對于這一點可能的解釋是，在我國醫(yī)療服務(wù)體系存在明顯的配置效率低下的狀況下，過多的醫(yī)生可能意味著更多的誘導(dǎo)需求現(xiàn)象，并不利于健康水平改善。

總體而言，模型回歸效果較好，其中，人均財政衛(wèi)生支出、農(nóng)村居民人均醫(yī)療保健支出、老年人口比例對以孕產(chǎn)婦死亡率衡量的宏觀健康水平具有顯著的促進效應(yīng)。

2.3.2 區(qū)域?qū)用嫘?yīng)

進一步分區(qū)域進行回歸分析，得到各因素對孕產(chǎn)婦死亡率的產(chǎn)出彈性估計，結(jié)果見表6。

表6 分區(qū)域孕產(chǎn)婦死亡率的產(chǎn)出彈性估計結(jié)果

（1）政府衛(wèi)生支出對各區(qū)域降低孕產(chǎn)婦死亡率均具有促進作用，但在中部和西部地區(qū)其促進效應(yīng)更大。東部地區(qū)彈性系數(shù)不到中部地區(qū)的一半，顯著性也低于后者，表明東部地區(qū)對政府衛(wèi)生支出的依賴程度相對較小，而中西部地區(qū)對其依賴較大。

（2）與全國層面不同，城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)療保健支出對降低孕產(chǎn)婦死亡率雖然仍是負(fù)面的，但顯著性降低，在西部地區(qū)甚至表現(xiàn)不顯著；農(nóng)村居民人均醫(yī)療保健支出在區(qū)域?qū)用鎸υ挟a(chǎn)婦死亡率的影響則表現(xiàn)不顯著。

（3）與全國層面一樣，人均GDP、城市化率、文盲率在多數(shù)地區(qū)其影響不顯著。只有在西部地區(qū)，文盲率變量對降低孕產(chǎn)婦死亡率顯示出顯著的負(fù)效應(yīng)，也就是說，在西部地區(qū)，提高受教育水平對降低孕產(chǎn)婦死亡率具有顯著的促進作用。

（4）與全國層面不同，老年人口比例只在中部地區(qū)對降低孕產(chǎn)婦死亡率表現(xiàn)出顯著性影響，而且影響為負(fù)。

（5）每千人口醫(yī)生數(shù)對降低孕產(chǎn)婦死亡率表現(xiàn)出負(fù)面效應(yīng)，產(chǎn)出彈性皆為正值，提示我們衛(wèi)生資源的過度集中并不一定能帶來良好的健康狀況。

3 結(jié)論

本文應(yīng)用省級面板數(shù)據(jù)個體固定效應(yīng)模型，對以孕產(chǎn)婦死亡率為代表的宏觀健康水平的產(chǎn)出彈性進行估計，研究結(jié)果表明：

（1）以財政衛(wèi)生支出為代表的政府衛(wèi)生支出能顯著改善以孕產(chǎn)婦死亡率為代表的宏觀健康水平。私人醫(yī)療保健支出、老年人口比例、每千人口醫(yī)生數(shù)等變量也對孕產(chǎn)婦死亡率產(chǎn)生顯著影響。

（2）財政衛(wèi)生支出的健康產(chǎn)出效應(yīng)存在明顯的地區(qū)差異。與中部和西部地區(qū)相比，東部地區(qū)財政衛(wèi)生支出的健康產(chǎn)出彈性較低，而且顯著性水平降低。為此需制訂差異化和有針對性的政府衛(wèi)生投入政策，使衛(wèi)生財政投入向中西部省份適當(dāng)傾斜。在目前政府衛(wèi)生投入主要由地方政府承擔(dān)的衛(wèi)生財政體制下，應(yīng)完善財政轉(zhuǎn)移支付制度，加強中央財政對欠發(fā)達地區(qū)的衛(wèi)生轉(zhuǎn)移支付力度，提高其財政衛(wèi)生支出水平，以獲得更大的健康產(chǎn)出效益。

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