王肖南 黃葉金
摘要:文章運(yùn)用向量自回歸(VAR)模型研究了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、人口老齡化,政府衛(wèi)生支出比例以及我國(guó)的城鎮(zhèn)化水平這四個(gè)因素對(duì)我國(guó)衛(wèi)生費(fèi)用的影響。建立相應(yīng)的聯(lián)立方程,通過(guò)脈沖響應(yīng)分析和方差分解研究表明:對(duì)我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用影響最大是我國(guó)的城鎮(zhèn)化率和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,其次是政府衛(wèi)生支出比例,從長(zhǎng)期影響來(lái)看,人口老齡化也是一個(gè)不可忽略的影響因素。
關(guān)鍵詞:VAR模型;衛(wèi)生費(fèi)用;脈沖效應(yīng);方差分解
一、 引言
改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。1978年,我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用僅有110.21億元,2013年衛(wèi)生總費(fèi)用達(dá)到31 869.0億元。短短35年間,我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用增長(zhǎng)了近290倍。醫(yī)療衛(wèi)生支出已與住房、教育支出共同成為我國(guó)居民生活中新的三座大山。過(guò)高的醫(yī)療衛(wèi)生支出會(huì)給社會(huì)、家庭帶來(lái)沉重的負(fù)擔(dān)。2009年第一次醫(yī)療改革想解決的根本問(wèn)題“看病貴、看病難”在當(dāng)前社會(huì)仍然普遍存在。故從本質(zhì)上分析影響我國(guó)衛(wèi)生費(fèi)用增長(zhǎng)的各種因素,探討它們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,能夠從根本上有效的、合理的控制我國(guó)衛(wèi)生費(fèi)用的過(guò)快增長(zhǎng)。Kleiman(1974),Newhouse(1977)等人最先用OECD(Organization for Economic Co-operation and Development)國(guó)家橫截面數(shù)據(jù)研究了醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響因素,發(fā)現(xiàn)影響衛(wèi)生總費(fèi)用最重要的因素是居民收入(GDP);曾小敏(2000)用主成分分析方法對(duì)湖南省衛(wèi)生總費(fèi)用的76個(gè)影響因素進(jìn)行了分析,提取了影響衛(wèi)生總費(fèi)用的三大主成分,其中第一主成分里的國(guó)民生產(chǎn)總值對(duì)其影響最大;何平平(2006)基于普通最小二乘法對(duì)從生產(chǎn)函數(shù)角度建立的經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行估計(jì),發(fā)現(xiàn)影響我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用增長(zhǎng)的最主要因素是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。除了收入的因素以外,Leu(1986)對(duì)OECD國(guó)家的數(shù)據(jù)分析研究發(fā)現(xiàn),老齡人口比例、政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出的比例、城市化程度都是影響衛(wèi)生總費(fèi)用的重要因素;Steinmann(2005)研究表明當(dāng)前醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用劇增的另一個(gè)重要因素是老年人口比重的增加;Anderson(2000)曾發(fā)現(xiàn)65歲以上老年人口的衛(wèi)生費(fèi)用是65歲以下衛(wèi)生費(fèi)用的2.7倍~4.8倍;劉民權(quán)(2007)研究了政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出的比例并將其在衛(wèi)生總費(fèi)用中的比例做了比較;賀瑞博(2015)將政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出的比例作為外生變量,基于時(shí)間序列分析中的協(xié)整理論研究了它與衛(wèi)生費(fèi)用之間的關(guān)系;陳洪海(2009)首次將城鎮(zhèn)化引入到衛(wèi)生服務(wù)需求函數(shù)中,基于協(xié)整的方法研究了影響衛(wèi)生總費(fèi)用的三大影響因素:GDP,老齡化,城鎮(zhèn)化和我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用之間的關(guān)系。
目前國(guó)內(nèi)研究分析影響衛(wèi)生總費(fèi)用因素的模型主要包括最初的一般線性回歸模型,考慮到時(shí)間的因素后,用時(shí)間序列分析中的AR模型,MA模型,ARMA模型,以及目前最受歡迎的基于協(xié)整的方法去分析。在用一般線性回歸模型時(shí)為了消除線性回歸模型自變量之間的復(fù)共線性問(wèn)題,劉樹(shù)仁(2000)用嶺回歸的方法克服了各影響因素之間的多重共線性問(wèn)題。當(dāng)時(shí)所用方法沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的信息,故很容易出現(xiàn)“偽回歸”的現(xiàn)象。雷海潮(1998)用ARIMA模型對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP的比例進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè);Okunade(2000)對(duì)20個(gè)OECD國(guó)家的數(shù)據(jù)用最新的面板單位根檢驗(yàn)方法進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)所研究變量之間存在協(xié)整的關(guān)系;何平(2005)基于協(xié)整的方法和誤差修正模型對(duì)GDP如何影響衛(wèi)生總費(fèi)用進(jìn)行了分析。以上提到的模型均是考慮單個(gè)影響因素對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用的影響,或者在用時(shí)間序列方法分析多個(gè)影響因素時(shí),將每個(gè)因素對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用的影響進(jìn)行單獨(dú)的分析。本文考慮用多變量的時(shí)間序列系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和描述隨機(jī)干擾對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響,即用VAR(Vector auto-regression)模型研究我國(guó)人均GDP,65歲以上老齡人口所占比例,政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出的比例以及城鎮(zhèn)化等四個(gè)主要因素與衛(wèi)生總費(fèi)用的動(dòng)態(tài)關(guān)系,根據(jù)得到的變量間的相關(guān)關(guān)系,為衛(wèi)生事業(yè)的改革和發(fā)展提供重要的參考建議。
二、 模型實(shí)證分析
1. 數(shù)據(jù)的選取??紤]選取各個(gè)變量數(shù)據(jù)的一致性,本文采用1990年~2013年間各個(gè)變量的年度時(shí)間序列數(shù)據(jù)。為了去除人口規(guī)模的變化對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用的影響,用我國(guó)人均衛(wèi)生總費(fèi)(PHE)用作為研究指標(biāo),其數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年《中國(guó)衛(wèi)生與計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》;人均GDP數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,代表我國(guó)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)狀況;我國(guó)的老齡化(AGE)狀況用65歲以上老年人口所占比例作為研究指標(biāo),數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》;政府部門(mén)對(duì)衛(wèi)生的投入(GOV)用政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出的比例這一指標(biāo)來(lái)表示,數(shù)據(jù)來(lái)自于2014年《中國(guó)衛(wèi)生與計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》;用城鎮(zhèn)人口比率(CITY)來(lái)表示我國(guó)的城鎮(zhèn)化水平,數(shù)據(jù)來(lái)自2014年《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。
2. 多變量時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為減少各變量異方差對(duì)結(jié)果的影響,對(duì)每個(gè)變量分別取自然對(duì)數(shù),記為:人均衛(wèi)生費(fèi)用LNPHE,人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值LNGDP,65歲老年人口所占比例LNAGE,政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出的比例LNGOV,城鎮(zhèn)人口比率LNCITY。各個(gè)變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。
據(jù)表1中ADF統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果可知,各變量的原序列都是非平穩(wěn)序列,經(jīng)過(guò)一階差分后的各序列都變成了平穩(wěn)序列。
3. VAR(vector auto-regression)模型的建立。基于各變量一階差分后的序列都是平穩(wěn)的,建立VAR模型,來(lái)研究各個(gè)影響因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的動(dòng)態(tài)影響。本文根據(jù)LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,最終預(yù)測(cè)誤差(FPE),AIC信息準(zhǔn)則,SC信息準(zhǔn)則和HQ信息準(zhǔn)則的結(jié)果來(lái)選擇VAR模型滯后的階數(shù)。
根據(jù)表2,有超過(guò)一半的準(zhǔn)則選出來(lái)的滯后階數(shù)為2階,故可將VAR模型的滯后階數(shù)定義為2階。以下為VAR模型的估計(jì)結(jié)果:
D(LNPHT)■D(LNGDP)■D(LNAGE)■D(LNGOV)■D(LNCITY)■=0.02910.32520.08410.14410.0076+
-0.328 7 0.660 8 0.135 8 0.049 8 2.520 00.080 2 0.646 1 -0.802 9 0.028 4 -1.870 00.005 9 -0.168 2 -0.724 7 0.062 2 0.331 6-0.963 4 0.363 3 0.612 0 0.128 4 2.665 6-0.047 7 -0.046 0 -0.196 2 -0.030 1 0.964 8
D(LNPHT)■D(LNGDP)■D(LNAGE)■D(LNGOV)■D(LNCITY)■
+0.021 5 0.162 4 1.009 7 0.118 4 -1.711 70.372 2 -1.012 8 -0.166 4 -0.119 3 -3.874 5-0.022 7 -0.044 4 -0.062 8 0.075 5 -0.744 3-1.081 6 0.744 8 0.385 3 0.644 2 -2.810 0-0.023 1 0.117 3 0.087 2 0.017 0 -0.110 9
D(LNPHT)■D(LNGDP)■D(LNAGE)■D(LNGOV)■D(LNCITY)■
對(duì)VAR模型的估計(jì)結(jié)果,采用AR根的方法對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。據(jù)VAR模型的根是否都在單位圓內(nèi)來(lái)判斷VAR模型是否為平穩(wěn)的。
圖1可知VAR模型的根全部在單位圓內(nèi),故建立的VAR模型是平穩(wěn)的,得到的估計(jì)結(jié)果也是有效的。
4. 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。對(duì)建立的VAR模型進(jìn)行系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)分析,通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)(Impulse response function,IRF)來(lái)刻畫(huà)每個(gè)內(nèi)生變量的變動(dòng)或沖擊對(duì)它本身以及其他內(nèi)生變量所產(chǎn)生的影響。上述VAR模型中,各個(gè)變量的方程中隨機(jī)誤差項(xiàng)都是相關(guān)的,因此在做脈沖響應(yīng)時(shí),采用Cholesky分解技術(shù)對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)進(jìn)行正交化約束。本文在做人均GDP,65歲以上人口比例,政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出的比例,以及我國(guó)的城鎮(zhèn)化水平等因素對(duì)我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用影響的脈沖響應(yīng)分析時(shí),選取的滯后期數(shù)為20期。各變量對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的動(dòng)態(tài)影響如圖2。
圖2中實(shí)線表示隨著預(yù)測(cè)期數(shù)的增加,DLNPHE,DLNGDP,DLNAGE,DLNGOV和DLNCITY對(duì)DLNPHE的脈沖響應(yīng),虛線表示在響應(yīng)脈沖響應(yīng)圖像兩側(cè)加或減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶。由圖2可知,①當(dāng)給本期人均衛(wèi)生費(fèi)用一個(gè)正的沖擊后,發(fā)現(xiàn)它對(duì)自身當(dāng)期的影響很大,隨著時(shí)間的推移,這個(gè)影響逐漸減弱,并在第7期時(shí),影響由正變?yōu)樨?fù),到第10期時(shí)這種負(fù)的影響值達(dá)到最大,而后這種影響逐漸增大并趨于0,即隨著時(shí)間的推移這個(gè)影響逐漸消失。由于建立的VAR模型是穩(wěn)定的,即其特征多項(xiàng)式的根均落在單位圓內(nèi),故圖中這種收斂趨勢(shì)的出現(xiàn)是合理的。②GDP單位沖擊對(duì)我國(guó)人均衛(wèi)生費(fèi)用的影響如圖2可知,給GDP一個(gè)單位的正沖擊對(duì)我國(guó)人均衛(wèi)生費(fèi)用的當(dāng)期影響是正的,隨后影響逐漸減弱到第3期又逐漸上升在第4期影響達(dá)到最大,之后逐漸減弱,到第6期這一影響由正變負(fù),隨后震蕩趨于0,達(dá)到收斂狀態(tài)。③給65歲以上人口比例一個(gè)單位的正沖擊后,發(fā)現(xiàn)它對(duì)我國(guó)人均衛(wèi)生費(fèi)用當(dāng)期的影響是正的且影響最大,但是與GDP對(duì)其當(dāng)期的影響相比要小很多。然后影響隨著時(shí)間的推移逐漸減弱,到第2期時(shí)影響變?yōu)樨?fù)值,并振蕩著趨于0,達(dá)到收斂。④政府衛(wèi)生支出占財(cái)政支出比例的一個(gè)擾動(dòng)對(duì)我國(guó)人均衛(wèi)生費(fèi)用當(dāng)期的影響很大,隨著時(shí)間的推移,這個(gè)影響逐步減弱且影響由正變?yōu)樨?fù)值,到第2期時(shí)負(fù)影響達(dá)到最大,而后影響逐漸減弱,并逐漸趨于0,即影響逐漸消失。⑤給我國(guó)城鎮(zhèn)化水平一個(gè)正的沖擊后,它對(duì)我國(guó)人均衛(wèi)生費(fèi)用當(dāng)期幾乎沒(méi)有任何影響,而后產(chǎn)生一個(gè)反方向的影響,到第2期時(shí)負(fù)影響達(dá)到最大,隨后隨著時(shí)間的推移負(fù)影響逐漸減弱,到第5期時(shí)這一影響由負(fù)變正,影響加大,然后又逐漸減弱,趨向于0。
三、 結(jié)論
1. 目前我國(guó)的城鎮(zhèn)化水平對(duì)我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用增長(zhǎng)的影響最大。城鎮(zhèn)化的發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平的提高,將會(huì)有更多的農(nóng)民成為“城里人”,城鄉(xiāng)居民收入增加,經(jīng)濟(jì)效率也不斷的提高,使得他們的消費(fèi)水平將有所提高,因此對(duì)醫(yī)療、對(duì)藥品也會(huì)有更高的要求,這就導(dǎo)致了衛(wèi)生總費(fèi)用的逐步增長(zhǎng)。但是如果城鎮(zhèn)化的比重增加非常多,城市內(nèi)出現(xiàn)大量的失業(yè)人員,他們的消費(fèi)大于收入,導(dǎo)致很多市內(nèi)人員無(wú)法償付相應(yīng)的醫(yī)療費(fèi)用支出,長(zhǎng)此以往,會(huì)引起各種社會(huì)矛盾,對(duì)社會(huì)造成嚴(yán)重的影響,因此,相應(yīng)的政府部門(mén)應(yīng)該根據(jù)我國(guó)的基本國(guó)情,結(jié)合我國(guó)的城鎮(zhèn)化水平,制定合理的醫(yī)療衛(wèi)生政策以滿足國(guó)民對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的需求。
2. GDP是影響我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用增長(zhǎng)另一主要因素。很顯然,經(jīng)濟(jì)水平的增長(zhǎng),國(guó)民物質(zhì)生活水平的提高,這就要求有相應(yīng)配套的醫(yī)療服務(wù)水平來(lái)服務(wù)于國(guó)民。于是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)成為我國(guó)衛(wèi)生服務(wù)費(fèi)用增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?。反之,衛(wèi)生總費(fèi)用的增加也會(huì)導(dǎo)致GDP的短期增長(zhǎng)。
3. 政府衛(wèi)生支出的比例對(duì)我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用也有顯著的影響。根據(jù)我國(guó)目前的國(guó)民的基本情況,政府應(yīng)該在保經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),加大政府衛(wèi)生支出的投入力度以減輕國(guó)民個(gè)人的衛(wèi)生支出。
4. 從短期內(nèi)考慮,人口老齡化對(duì)我國(guó)衛(wèi)生費(fèi)用的影響并不顯著。但是,從長(zhǎng)期來(lái)看,我們不能否認(rèn)人口老齡化對(duì)我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用增加的正相關(guān)影響。人口老齡化勢(shì)必會(huì)給我國(guó)的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)事業(yè)帶來(lái)各種挑戰(zhàn),政府應(yīng)該對(duì)老年人建立相應(yīng)有效的醫(yī)療保障體制來(lái)應(yīng)對(duì)老齡化對(duì)我國(guó)衛(wèi)生事業(yè)影響。
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基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(項(xiàng)目號(hào):11301565);中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金(中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助)項(xiàng)目(項(xiàng)目號(hào):14XNH105);中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助)(項(xiàng)目號(hào):15XNH101)。
作者簡(jiǎn)介:王肖南(1985-),女,漢族,河南省滑縣人,中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院博士生,研究方向?yàn)閿?shù)理統(tǒng)計(jì)、生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì);黃葉金(1987-),男,漢族,山東省臨沂市人,中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院博士生,研究方向?yàn)楦呔S數(shù)據(jù)分析。
收稿日期:2015-08-15。