初可佳 侯小娟

（1.廣東金融學(xué)院 保險系，廣東 廣州 510521；2.廣州農(nóng)商銀行股份有限公司，廣東 廣州 510627）

一、引言

多年以來，醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用的快速增長成為發(fā)達(dá)國家醫(yī)療衛(wèi)生體系的重要特征之一，并給各國財政帶來了巨大的壓力，因此，關(guān)于醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用的增長及其影響因素成為社會和學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。對我國而言，也存在著同樣的問題。近二十年來，我國衛(wèi)生費(fèi)用的平均增長速度超過了GDP的平均增長速度，且在部分年份特別明顯，如1992～1995年、2004～2007年及2010年。我國衛(wèi)生費(fèi)用占GDP 的比例也從1978年的3.02%上升到2012年的5.36%。其中，政府負(fù)擔(dān)部分在20世紀(jì)80年代到90年代大幅下降后，近年來有所上升；社會負(fù)擔(dān)部分在20世紀(jì)90年代下降后，近年來也開始上升；個人負(fù)擔(dān)部分則在20世紀(jì)80年代中后期到90年代快速上升后，呈下降趨勢。但社會與個人的負(fù)擔(dān)仍然明顯高于政府，2012年政府衛(wèi)生支出占比30.04%，社會衛(wèi)生支出占比35.61%，個人現(xiàn)金衛(wèi)生支出占比34.35%。由此可見，衛(wèi)生費(fèi)用的膨脹不僅會給政府帶來壓力，更可能給社會與居民帶來壓力，使“看病難、看病貴”問題得不到有效解決，從而影響醫(yī)療衛(wèi)生體制改革的進(jìn)一步推進(jìn)。因此，研究究竟是什么因素導(dǎo)致我國衛(wèi)生費(fèi)用支出不斷攀升，并從中探索抑制衛(wèi)生費(fèi)用膨脹的有力措施就顯得尤為必要。然而，受制于我國衛(wèi)生費(fèi)用數(shù)據(jù)在近年來才在部分省份公開，整體數(shù)據(jù)并不完整，基于該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可能會影響研究結(jié)果的可靠性與科學(xué)性，雖然政府負(fù)擔(dān)部分會略低于社會與個人負(fù)擔(dān)部分，但三者的差距在近年來有所縮小，有“三分天下”的趨勢。此外，政府衛(wèi)生支出的數(shù)據(jù)較為完整，因此將公共衛(wèi)生支出作為本文研究的被解釋變量。同時，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展與老齡化進(jìn)程不斷加快的背景下，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的收入水平不斷提高，其健康意識也不斷提高，因此，對醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的需求也不斷提高，由此導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用的增長；而隨著老齡化程度的加深，由于老年人的生理特點(diǎn)，其健康折舊率較高，對醫(yī)療服務(wù)的需求也較高，使之成為衛(wèi)生費(fèi)用增長的重要因素之一。因此，本文主要研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人口老齡化對我國公共衛(wèi)生支出的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來，政府在公共衛(wèi)生支出方面的費(fèi)用不斷上升，其占財政支出的比例卻在逐年下降，這與世界其他國家相比，存在著較大差距。從先前的國際典范，再到現(xiàn)在的反面教材，中國公共衛(wèi)生支出的發(fā)展歷程無疑值得深思。雖然公共衛(wèi)生支出不斷攀升，但通過國際橫向?qū)Ρ?，王小林等發(fā)現(xiàn)中國政府衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費(fèi)用的比例遠(yuǎn)低于世界水平，甚至低于許多發(fā)展中國家［1］。因此，目前關(guān)于我國公共衛(wèi)生支出的研究主要集中在三個方面：一是分析公共衛(wèi)生支出的變化趨勢及其合理的規(guī)模水平與均等化水平，并將其與其他國家的水平或國際水平進(jìn)行對比研究，如賈曉陽、代英姿、馮海波和陳旭佳等人的研究［2］［3］［4］；二是研究我國公共衛(wèi)生支出的效率，如管彥慶等認(rèn)為，在控制環(huán)境因素與隨機(jī)沖擊影響的條件下，省級公共醫(yī)療衛(wèi)生支出年均存在29.5%的效率損失［5］；三是研究社會經(jīng)濟(jì)因素對我國公共衛(wèi)生支出的影響，如何長江使用我國31個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）2000～2010年的面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析地方政府公共衛(wèi)生支出的影響因素［6］。但到目前為止，關(guān)于第三個方面的研究仍然有限，特別是采用相關(guān)數(shù)據(jù)展開實(shí)證研究。如前文所述，在“看病難、看病貴”問題得不到有效解決，而公共衛(wèi)生支出卻日益攀升的背景下，研究究竟是什么因素導(dǎo)致公共衛(wèi)生支出的增長顯得尤為必要。因此，本文選定我國公共衛(wèi)生支出的影響因素這個主題展開研究。同時，由于既有研究往往利用時間序列數(shù)據(jù)展開分析，而沒有控制地區(qū)差異所帶來的影響，即使有研究采用面板模型展開分析，卻忽略了環(huán)境污染、醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步、醫(yī)療保險政策變化及發(fā)展等重要因素的影響，也未考慮相關(guān)模型設(shè)定的內(nèi)生性問題。因此，本文采用我國31個省（直轄市、自治區(qū)）2000～2012年的面板數(shù)據(jù)展開研究，并采用工具變量估計克服內(nèi)生性問題。

相對于國內(nèi)的研究而言，國外對衛(wèi)生費(fèi)用支出影響因素的研究較早，也較為成熟。這大概可以歸納為兩方面的原因：一方面，衛(wèi)生費(fèi)用的膨脹不僅會給政府帶來巨大的壓力，更會給社會和個人帶來巨大的壓力，甚至可能導(dǎo)致個人陷入“因病致貧、因病返貧”的惡性循環(huán)；另一方面，則是源于數(shù)據(jù)的可獲得性與完整性。早在20世紀(jì)70年代Kleiman、Newhouse等人便開始研究衛(wèi)生費(fèi)用的影響因素，并認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與衛(wèi)生費(fèi)用支出具有很強(qiáng)的正向關(guān)系［7］［8］。隨后，一系列文獻(xiàn)在此基礎(chǔ)上展開研究，并大多以需求函數(shù)為基礎(chǔ)來建立理論模型，而實(shí)證模型則包括了截面數(shù)據(jù)模型、面板數(shù)據(jù)模型和時間序列模型，在研究跨國差異時又大多以O(shè)ECD 國家為樣本。20世紀(jì)90年代及近年來，國外文獻(xiàn)關(guān)于衛(wèi)生費(fèi)用影響因素的研究更加關(guān)注技術(shù)進(jìn)步、醫(yī)療保險發(fā)展等對衛(wèi)生費(fèi)用增長的影響，特別是醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步。如Finkelstein研究發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生費(fèi)用增長的近50%應(yīng)歸因于保險覆蓋面的擴(kuò)張［9］；Di Matteo使用美國和加拿大1975～2000年的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)人均實(shí)際醫(yī)療費(fèi)用支出增長的近三分之二應(yīng)歸因于醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步［10］。得益于對衛(wèi)生費(fèi)用支出影響因素研究的國外相關(guān)文獻(xiàn)，本文對我國公共衛(wèi)生支出影響因素的研究方法與相關(guān)變量的確定也借鑒如此。

此外，通過對相關(guān)文獻(xiàn)的研究還發(fā)現(xiàn)，在分析社會經(jīng)濟(jì)因素對我國公共衛(wèi)生支出的影響時，較多文獻(xiàn)研究了公共衛(wèi)生支出與經(jīng)濟(jì)增長的互動關(guān)系，如王遠(yuǎn)林認(rèn)為公共衛(wèi)生投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)明顯的“高—低—高”變化趨勢［11］。但很少有文獻(xiàn)直接研究人口老齡化對公共衛(wèi)生支出的影響，如余央央利用2002～2008年的省級面板數(shù)據(jù)從城鄉(xiāng)差異的視角研究老齡化對我國醫(yī)療費(fèi)用的影響［12］。無論是基于國外文獻(xiàn)的研究結(jié)論，還是從我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化是衛(wèi)生費(fèi)用（包括公共衛(wèi)生支出）不斷增長的重要因素，國內(nèi)很少有文獻(xiàn)從宏觀層面通過建立面板數(shù)據(jù)模型來系統(tǒng)研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對衛(wèi)生費(fèi)用的影響，而這正是本文的研究主題。

三、模型設(shè)計、變量選擇及樣本說明

從上述文獻(xiàn)綜述可以看出，國外已有很多文獻(xiàn)研究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與其他社會因素對衛(wèi)生費(fèi)用支出的影響。而大多數(shù)研究的模型設(shè)定都源于Newhouse所設(shè)定的二元變量模型［8］，并將其擴(kuò)展到多元變量的框架，用以研究其他社會經(jīng)濟(jì)因素對衛(wèi)生費(fèi)用支出的影響［13］。本文的模型設(shè)定亦借鑒這樣的思路，在控制其他變量的影響下，主要研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對我國公共衛(wèi)生支出的影響?；跀?shù)據(jù)的可得性與特點(diǎn)，本文建立面板模型展開研究，具體模型如下：

其中，i表示省份，t表示年份，μi表示個體效應(yīng)，εit是服從獨(dú)立分布的干擾項(xiàng)。

被解釋變量為人均公共衛(wèi)生支出（perphe）。而解釋變量的選取如下：由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對衛(wèi)生費(fèi)用的支出與增長具有非常重要的影響；同時，隨著老齡化進(jìn)程的加快，老年人口更易遭受疾病風(fēng)險的特點(diǎn)使得醫(yī)療衛(wèi)生資源向其傾斜，從而使得人口結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費(fèi)用支出的影響也逐漸增大。因此，本文將關(guān)鍵解釋變量設(shè)定為人均GDP（pergdp）和65歲以上老年人口占比（aged），用以衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展與我國的老齡化程度。同時，根據(jù)既有文獻(xiàn)的研究，本文將控制政府財政能力、受教育水平、健康程度、醫(yī)療衛(wèi)生資源、居民醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)、環(huán)境污染等因素的影響，這些因素分別采用政府財政支出占GDP的比例（ge＿gdp）、人均受教育年限（edu）、死亡率（death）、每萬人衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)生數(shù)（perdoc）、人均居民醫(yī)療保健支出（perhesp）與人均二氧化硫排放量（perso）等指標(biāo)來衡量。人均公共衛(wèi)生支出、人均GDP與人均居民醫(yī)療保健支出都以2000年為基期進(jìn)行消脹。上述被解釋變量和8個解釋變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。從表1可見，人均公共衛(wèi)生支出和人均醫(yī)療保健支出標(biāo)準(zhǔn)差較大，分別為178.8和226.3，而其他變量的標(biāo)準(zhǔn)差較小，均在16以下，反映了我國各地區(qū)在公共衛(wèi)生支出和居民醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)方面存在較大差異。因此，后文將分地區(qū)進(jìn)行實(shí)證分析。同時，在2000～2012年間，全國各省的人均公共衛(wèi)生支出的均值為190.2元，水平較低，而人均GDP的均值是1.86萬元，老齡人口的平均水平為8.527%，財政支出占GDP的均值為20.02%，人均受教育年限平均值為8.052年，死亡率的均值是5.983‰，每萬人醫(yī)生數(shù)的均值是17.59人，而人均醫(yī)療保健支出和二氧化硫排放量的平均值分別達(dá)到了378元和18.82千克。此外，本文進(jìn)一步進(jìn)行了方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)，其均值為3.6，意味著多重共線性問題不嚴(yán)重。

本文以我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）為樣本進(jìn)行研究，樣本區(qū)間為2000～2012年。數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》與《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。

表1 變量基本統(tǒng)計描述

四、實(shí)證分析

（一）基本結(jié)果分析

通過檢驗(yàn)，本文選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。同時，采用Dvidson-MacKinnon方法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，卡方值為9.95，即表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展、老齡化與政府財政能力是內(nèi)生性變量。因此，本文進(jìn)一步采用固定效應(yīng)模型的工具變量估計法進(jìn)行分析，并采用經(jīng)濟(jì)發(fā)展、老齡化程度與政府財政能力的滯后項(xiàng)與消脹后的人均居民消費(fèi)水平作為工具變量。Sargan統(tǒng)計量的卡方值為3.145，表明在5%的顯著性水平下，工具變量是有效的。

表2從總體的角度匯報了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對我國公共衛(wèi)生支出的影響。如表2模型（3）所示，在不控制其他變量的情況下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與我國公共衛(wèi)生支出呈顯著正相關(guān)關(guān)系，而老齡化則與其呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且不顯著。當(dāng)進(jìn)一步控制其他變量時（模型（4）），經(jīng)濟(jì)發(fā)展與我國公共衛(wèi)生支出仍然呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展會擴(kuò)大我國公共衛(wèi)生的支出，但此時其影響程度有所下降，而老齡化的負(fù)相關(guān)關(guān)系則變得顯著，且其影響程度也提高。模型（3）和模型（4）雖然在一定程度上能夠反映我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對公共衛(wèi)生支出的影響，但其并沒有控制醫(yī)療技術(shù)發(fā)展、社會醫(yī)療保險政策等不可觀測變量對衛(wèi)生費(fèi)用支出的影響。既有研究表明新興醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展、采用與傳播是衛(wèi)生支出增長的一個主要因素，如Di Matteo使用時間作為技術(shù)變化的代理變量進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)在美國和加拿大技術(shù)進(jìn)步可以解釋1975～2000年人均實(shí)際衛(wèi)生費(fèi)用支出增長的2／3左右［10］；Okunade和Murthy使用總的研發(fā)支出和衛(wèi)生研發(fā)支出作為技術(shù)進(jìn)步的代理變量，研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步是衛(wèi)生費(fèi)用的主要加速器，并證實(shí)了人均實(shí)際衛(wèi)生費(fèi)用支出、人均實(shí)際收入與廣義科研費(fèi)用支出之間存在顯著且穩(wěn)定的長期關(guān)系［14］。此外，醫(yī)療保險的發(fā)展也會對衛(wèi)生費(fèi)用的支出產(chǎn)生影響，F(xiàn)inkelstein估計發(fā)現(xiàn)從1950～1990年，醫(yī)療保險的發(fā)展可以解釋將近6.5倍的人均實(shí)際衛(wèi)生費(fèi)用支出［9］。以社會醫(yī)療保險為例，由于我國社會醫(yī)療保險制度統(tǒng)籌層次較低，國家也賦予了統(tǒng)籌地區(qū)較大的自主權(quán)，導(dǎo)致各統(tǒng)籌地區(qū)在社會醫(yī)療保險制度體系及其政策規(guī)定方面存在較大的差異。特別是，不同地區(qū)的社會醫(yī)療保險制度發(fā)展進(jìn)程不同，全國不少地區(qū)在近年都進(jìn)行了不同程度和范圍的醫(yī)療保險制度整合，從而造成同一省份內(nèi)存在多種社會醫(yī)療保險制度體系，形成我國社會醫(yī)療保險制度的“碎片化”現(xiàn)狀［15］。所以，很難用單一變量來衡量同一省份社會醫(yī)療保險的變化情況。因此，本文借鑒Di Matteo的做法，使用時間啞變量作為醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步的代理變量［10］，同時，也作為醫(yī)療保險政策變化及其發(fā)展的代理變量，如模型（5）所示。此時，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對公共衛(wèi)生支出的影響方向并未發(fā)生變化，只是其作用力度再次減小，說明在控制時間啞變量之前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和老齡化對公共衛(wèi)生支出的促進(jìn)作用和抑制作用部分來自于醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步與醫(yī)療保險政策變化的貢獻(xiàn)。

表2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對公共衛(wèi)生支出的影響

從既有文獻(xiàn)來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展會促進(jìn)衛(wèi)生費(fèi)用的增長。而在我國政府公共衛(wèi)生支出、社會衛(wèi)生支出與個人衛(wèi)生支出呈“三分天下”的背景下，本文得到經(jīng)濟(jì)發(fā)展會促進(jìn)公共衛(wèi)生支出增長的結(jié)論，這與既有文獻(xiàn)的研究結(jié)論一致：從個體角度而言，隨著收入水平的提高，會更加注重健康投入，而且大多數(shù)研究認(rèn)為醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)是正常品，會隨著收入的增加而增加；從國家角度而言，政府為維護(hù)社會穩(wěn)定和公平，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展起來后，必然會增加公共衛(wèi)生支出。

同時，本文研究發(fā)現(xiàn)老齡化對公共衛(wèi)生支出存在負(fù)向影響，意味著伴隨我國人口老齡化的深化，我國政府對公共衛(wèi)生的投入并未增加?，F(xiàn)有研究大多認(rèn)為老齡化與衛(wèi)生費(fèi)用之間存在正相關(guān)關(guān)系［12］［16］。這二者并不矛盾，這主要是因?yàn)樾l(wèi)生總費(fèi)用由政府衛(wèi)生支出、社會各界對衛(wèi)生事業(yè)的投入和居民個人在接受醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)時的現(xiàn)金支付三部分組成，本文研究對象是政府衛(wèi)生支出部分。從程杰和趙文的研究來看，在人口老齡化過程中，大部分國家的醫(yī)療衛(wèi)生支出中政府支出比例趨于上升，私人衛(wèi)生支出比例趨于下降［17］，而我國的情況卻相反，說明我國當(dāng)前公共衛(wèi)生支出政策并不合理，社會與個人承擔(dān)了老齡化給衛(wèi)生費(fèi)用增長所帶來的負(fù)擔(dān)。而且，從時間啞變量的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)也可以看到這一點(diǎn)。

除了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化外，財政支出、受教育程度、每萬人醫(yī)生數(shù)、人均醫(yī)療保健支出與公共衛(wèi)生支出呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，這與其他研究基本一致。在控制時間啞變量后，回歸結(jié)果變化不大，財政支出對公共衛(wèi)生支出的作用方向沒有發(fā)生變化，但其作用力度有所減小，而人均受教育年限與人均醫(yī)療保健支出的正相關(guān)關(guān)系則變得不顯著。死亡率和人均二氧化硫排放與公共衛(wèi)生支出呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但并不顯著。在控制時間啞變量后，死亡率對公共衛(wèi)生支出的影響變成正向，且顯著；人均二氧化硫的影響仍不顯著，但系數(shù)由負(fù)變正，說明政府越來越關(guān)注污染和人們的健康，并加大了公共衛(wèi)生投入。每萬人醫(yī)生數(shù)在控制時間效應(yīng)后系數(shù)顯著為負(fù)，這可能與我國醫(yī)院體制改革相關(guān)。隨著我國醫(yī)院經(jīng)營自主權(quán)的增加，私立醫(yī)院的崛起，我國政府對醫(yī)院的財政補(bǔ)貼逐年下降［18］。本文也報告了固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果，如模型（1）和（2）所示。估計結(jié)果變化不大。

（二）分地區(qū)估計結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文的估計結(jié)果，觀測不同區(qū)域老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生支出的影響，本文根據(jù)最新統(tǒng)計年鑒及以往文獻(xiàn)的劃分方法，將我國31個省、市、自治區(qū)劃分為東、中、西三個地區(qū)，估計結(jié)果如表3所示。對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和老齡化對公共衛(wèi)生支出的影響而言，東部地區(qū)的估計結(jié)果與全樣本的估計結(jié)果是一致的；中部地區(qū)在不控制時間效應(yīng)的情況下，其估計結(jié)果與全樣本的估計結(jié)果也是一致的，而在控制時間效應(yīng)后，老齡化的作用方向發(fā)生變化，且對公共衛(wèi)生支出的影響變得不再顯著；西部地區(qū)的估計結(jié)果與全樣本的估計結(jié)果基本一致，除在控制時間效應(yīng)前老齡化對公共衛(wèi)生支出的影響并不顯著外。同時，在控制時間效應(yīng)前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生支出的正向作用隨著東、中、西三個地區(qū)而逐漸增加，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生支出的促進(jìn)作用在西部地區(qū)體現(xiàn)得最為強(qiáng)烈；控制時間效應(yīng)后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生支出的促進(jìn)作用在東部地區(qū)體現(xiàn)得最為強(qiáng)烈，其次是西部地區(qū)。這說明相對于東部而言，在控制時間效應(yīng)之前，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生的促進(jìn)作用更多的是來自于醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步和醫(yī)療保險政策的變化。與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生支出的影響不同，在控制時間效應(yīng)之前，老齡化對公共衛(wèi)生支出的負(fù)向作用隨著東、中、西三個地區(qū)而逐漸減小，老齡化對公共衛(wèi)生支出的抑制作用在東部地區(qū)體現(xiàn)得最為強(qiáng)烈；控制時間效應(yīng)后，老齡化對公共衛(wèi)生支出的負(fù)向作用在西部地區(qū)體現(xiàn)得最為強(qiáng)烈，其次才是東部地區(qū)。這說明對于東部和西部而言，在老齡化深化過程中，政府沒有增加公共衛(wèi)生支出比重，對于中部而言，政府發(fā)揮了一定的積極作用。這主要是因?yàn)闁|部經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)，社會和個人承擔(dān)了更多的老齡化所帶來的衛(wèi)生費(fèi)用負(fù)擔(dān)。西部地區(qū)人口結(jié)構(gòu)還相對年輕，而經(jīng)濟(jì)相對落后，政府承擔(dān)老齡化所帶來的衛(wèi)生費(fèi)用負(fù)擔(dān)較少。

表3 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對公共衛(wèi)生支出的影響——基于分地區(qū)的估計

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由前文的檢驗(yàn)可知，本文存在內(nèi)生性問題，因此采用固定效應(yīng)模型的工具變量估計法進(jìn)行研究。而除此種方法外，還可以將內(nèi)生變量的上一期數(shù)值作為解釋變量放入模型。由于上一期解釋變量的取值反映的是上一期的信息，所以不會受到當(dāng)期被解釋變量的影響，從而避免了內(nèi)生性問題。因此，本文采用這種方式來處理內(nèi)生性問題，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、老齡化和財政支出占GDP的比例的上一期值作為解釋變量放入模型，無論是否控制時間啞變量，其估計結(jié)果與采用固定效應(yīng)模型的工具變量估計結(jié)果基本一致（限于篇幅，結(jié)論未在文中列示），所以本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、研究結(jié)論與啟示

本文利用我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）2000～2012年的數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建面板模型來研究經(jīng)濟(jì)增長與老齡化對我國公共衛(wèi)生支出的影響，研究結(jié)果顯示：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展會促進(jìn)公共衛(wèi)生支出的增長，而老齡化則會抑制公共衛(wèi)生支出的增長；（2）在控制時間效應(yīng)后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與老齡化對公共衛(wèi)生支出的作用力度有所減小，說明在控制時間效應(yīng)前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和老齡化對公共衛(wèi)生支出的作用部分來自于醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步與醫(yī)療保險政策變化的貢獻(xiàn)；（3）在控制時間效應(yīng)之前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生支出的正向作用隨著東、中、西三個地區(qū)而逐漸增加，控制時間效應(yīng)后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生支出的促進(jìn)作用在東部地區(qū)體現(xiàn)得最為強(qiáng)烈，其次是西部地區(qū)。這說明相對于東部而言，在控制時間效應(yīng)之前，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對公共衛(wèi)生的促進(jìn)作用更多的是來自于醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步和醫(yī)療保險政策的變化；（4）在控制時間效應(yīng)之前，老齡化對公共衛(wèi)生支出的負(fù)向作用隨著東、中、西三個地區(qū)而逐漸減小，控制時間效應(yīng)后，老齡化對公共衛(wèi)生支出的負(fù)向作用在西部地區(qū)體現(xiàn)得最為強(qiáng)烈，其次才是東部地區(qū)。這說明相對于東部而言，在控制時間效應(yīng)后，西部地區(qū)老齡化對公共衛(wèi)生的負(fù)向作用在醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步與醫(yī)療保險政策變化的情況下得到了更大的釋放［19］［20］。

基于以上發(fā)現(xiàn)，本文提出以下建議：（1）在老齡化程度不斷加深的背景下，政府部門應(yīng)不斷加大對公共衛(wèi)生支出的投入，從而扭轉(zhuǎn)政府衛(wèi)生費(fèi)用支出額度逐年下降的勢頭，以減輕社會與個人的負(fù)擔(dān)，有效解決“看病難、看病貴”問題。（2）對于公共衛(wèi)生支出的決定因素，我國東、中、西部地區(qū)存在較大的差異。為實(shí)現(xiàn)各地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展，可加快城鄉(xiāng)統(tǒng)籌，以縮小城鄉(xiāng)醫(yī)療衛(wèi)生資源的差距，同時，擴(kuò)大社會醫(yī)療保險覆蓋面，特別是重大疾病的種類，合理設(shè)計社會醫(yī)療保險的相關(guān)機(jī)制，從而增加各地區(qū)公共衛(wèi)生支出的比重，最終發(fā)揮政府對社會公平的調(diào)節(jié)作用。

［1］王小林.中國衛(wèi)生服務(wù)籌資：公平與發(fā)展——基于兒童發(fā)展的視角［J］.南京大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)·人文科學(xué)·社會科學(xué)），2007，（3）：42—53.

［2］賈曉陽.我國公共衛(wèi)生支出的實(shí)證研究［D］.濟(jì)南：山東大學(xué)，2012.

［3］代英姿.公共衛(wèi)生支出：規(guī)模與配置［J］.財政研究，2004，（6）：30—32.

［4］馮海波，陳旭佳.公共醫(yī)療衛(wèi)生支出財政均等化水平的實(shí)證考察——以廣東省為樣本的雙變量泰爾指數(shù)分析［J］.財貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2009，（11）：49—53.

［5］管彥慶，劉京煥，王寶順.中國省級公共醫(yī)療衛(wèi)生支出效率動態(tài)［J］.貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2004，（1）：89—98.

［6］何長江.政府公共衛(wèi)生支出行為影響因素的實(shí)證分析［J］.財經(jīng)科學(xué)，2011，（4）：94—100.

［7］Kleiman，E.The Determinants of National Outlay on Health［C］.Perlman，M.The Economics of Health and Medical Care.London，1974：66—81.

［8］Newhouse，J.P.Medical-care Expenditure：A Cross-national Survey［J］.Journal of Human Resources，1977，12（1）：115—125.

［9］Finkelstein，A.The Aggregate Effects of Health Insurance：Evidence from the Introduction of Medicare［J］.Quarterly Journal of Economics，2007，122（2）：1—37.

［10］Di Matteo，L.The Macro Determinants of Health Expenditure in the United States and Canada：Assessing the Impact of Income，Age Distribution and Time［J］.Health Policy，2005，71（1）：23—42.

［11］王遠(yuǎn)林.公共衛(wèi)生投資與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2004，（2）：51—56.

［12］余央央.老齡化對中國醫(yī)療費(fèi)用的影響——城鄉(xiāng)差異的視角［J］.世界經(jīng)濟(jì)文匯，2011，（5）：64—79.

［13］Narayan，P.K.，Narayan，S.Does Environmental Quality Influence Health Expenditures？Empirical Evidence from a Panel of Selected OECD Countries［J］.Ecological Economics，2008，65（2）：367—374.

［14］Okunade，A.A.Murthy，V.N.R.Technology as a"Major Driver"of Health Care Costs：A Cointegration Analysis of the Newhouse Conjecture［J］.Journal of Health Economics，2002，21（1）：147—159.

［15］申曙光，侯小娟.我國社會醫(yī)療保險制度的“碎片化”與制度整合目標(biāo)［J］.廣東社會科學(xué)，2012，（3）：19—25.

［16］黃成禮.人口老齡化對衛(wèi)生費(fèi)用增長的影響［J］.中國人口科學(xué)，2004，（4）：36—43.

［17］程杰，趙文.人口老齡化進(jìn)程中的醫(yī)療衛(wèi)生支出：WHO 成員國的經(jīng)驗(yàn)分析［J］.中國衛(wèi)生政策研究，2010，3（4），57—62.

［18］World Bank.Fixing the Public Hospital System in China：China Health Policy Notes No.2［R］.World Bank Publications，Washington，2010.

［19］周湘蓮，周勇.農(nóng)村空巢老人精神養(yǎng)老問題研究［J］.湖南科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2014，（4）：101—106.

［20］黃利霞.論人口老齡化視域的我國農(nóng)村養(yǎng)老保障體系［J］.求索，2013，（12）：254—256.