史桂芬，王 佳

(東北師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130117)

人口流動(dòng)對(duì)地方醫(yī)療衛(wèi)生支出影響的實(shí)證分析
——基于空間面板模型

史桂芬，王 佳

(東北師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130117)

在勞動(dòng)力大規(guī)模流動(dòng)的背景下，隨著流動(dòng)人口家庭化、高齡化特征的加強(qiáng)，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)成為流動(dòng)人口最關(guān)心的公共服務(wù)之一。本文將采用2007—2014年省際面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建具有固定效應(yīng)的空間面板模型，從全國(guó)、人口流入地區(qū)和人口流出地區(qū)三個(gè)角度實(shí)證分析人口流動(dòng)對(duì)地方政府人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響。結(jié)果表明，一方面人口流入地和人口流出地的人均醫(yī)療衛(wèi)生支出均呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)；另一方面空間自相關(guān)系數(shù)顯著不為0，相鄰省份間存在空間溢出效應(yīng)。

人口流動(dòng)；醫(yī)療衛(wèi)生支出；空間面板模型

尊重人口流動(dòng)背后的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)以人為主體的公共服務(wù)供給是中國(guó)城鎮(zhèn)化健康可持續(xù)發(fā)展的需要，也是補(bǔ)足中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展短板、提高社會(huì)福利水平的重要舉措。受經(jīng)濟(jì)體制和戶籍制度因素影響，改革開放前除國(guó)家政策要求外，自發(fā)性人口流動(dòng)現(xiàn)象甚微。改革開放后，伴隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，流動(dòng)人口規(guī)模快速上升，2015年已達(dá)2.47億人，較1982年增長(zhǎng)37倍，約占總?cè)丝诘牧种虎佟吨袊?guó)流動(dòng)人口發(fā)展報(bào)告2016》。，對(duì)不同地區(qū)公共服務(wù)需求產(chǎn)生了明顯的差異化影響，表現(xiàn)為人口流入地公共服務(wù)需求增加及人口流出地需求的減少。而流動(dòng)人口結(jié)構(gòu)的變化，也必將對(duì)地方公共服務(wù)需求結(jié)構(gòu)特征產(chǎn)生進(jìn)一步的影響。一方面流動(dòng)人口老齡化趨勢(shì)增強(qiáng)，高齡化問(wèn)題突出，總體健康水平下降，患有慢性病比例高達(dá)22%；另一方面兒童撫養(yǎng)比增長(zhǎng)較快，2015年為56.6%，較2010年上升29.1%，引起醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求的快速增加。而在我國(guó)現(xiàn)行體制下，受地方政府財(cái)力限制及官員考核機(jī)制影響，地方醫(yī)療衛(wèi)生支出和服務(wù)供給體制不能適應(yīng)人口跨地區(qū)遷移趨勢(shì)，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供需出現(xiàn)空間不匹配問(wèn)題②陸銘.供求的空間匹配[J].上海國(guó)資，2016(1)：17.?！耙匀藶楸尽钡某擎?zhèn)化思想及供給側(cè)改革的本質(zhì)要求各地區(qū)應(yīng)依據(jù)常住人口配置城鎮(zhèn)基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)資源③《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020)》。，打破傳統(tǒng)的依靠戶籍制度的醫(yī)療衛(wèi)生供給機(jī)制。因此，探求人口流動(dòng)對(duì)不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響，進(jìn)而根據(jù)人口規(guī)模配置醫(yī)療衛(wèi)生資源，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供需空間匹配是亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題，也是深化供給側(cè)改革，實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化健康可持續(xù)發(fā)展的重要保障。

本文的基本結(jié)構(gòu)安排如下，第一部分對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行回顧與梳理；第二部分為理論模型的構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明；第三部分為實(shí)證分析，通過(guò)相關(guān)檢驗(yàn)確定空間面板模型類型，進(jìn)而得到實(shí)證結(jié)果并進(jìn)行分析；第四部分為本文的結(jié)論與對(duì)策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

早在19世紀(jì)80年代，Ravenstein[1]167-235利用英國(guó)人口遷移的普查數(shù)據(jù)對(duì)人口遷移的特征與影響因素進(jìn)行分析，他認(rèn)為人口遷移常表現(xiàn)為階梯形遷移，即鄉(xiāng)村人口遷往大商業(yè)中心，且主要受距離、遷移成本、性別、年齡、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素的影響。在我國(guó)，改革開放前受計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制與戶籍管理體制的影響，1982年全國(guó)流動(dòng)人口數(shù)僅為657萬(wàn)，占總?cè)丝诘?.66%[2]30-43。改革開放后，我國(guó)流動(dòng)人口規(guī)模不斷擴(kuò)大，2010年增長(zhǎng)到22 143萬(wàn)，占總?cè)丝诘?6.53%*中國(guó)2010年人口普查資料。，從流動(dòng)范圍看，主要以跨省流動(dòng)為主[3]1-7，具體表現(xiàn)為流動(dòng)人口多從經(jīng)濟(jì)水平較低的中西部人口大省流向經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部沿海地區(qū)[4]4-11[5]129-137；從流動(dòng)人口結(jié)構(gòu)來(lái)看，男性比重較大，且受教育程度普遍較低。究其原因，國(guó)內(nèi)外學(xué)者均認(rèn)為影響人口流動(dòng)的決定性因素是經(jīng)濟(jì)要素，具體包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、就業(yè)機(jī)會(huì)、收入差距等。而部分學(xué)者則基于Tiebout[6]416-424的“用足投票”理論，認(rèn)為地方公共服務(wù)水平是影響人口流動(dòng)的重要因素[7]380-392[8]40-50[9]61-79。其中Janeba、Petters用兩階段博弈模型對(duì)國(guó)家間稅收競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)稅收競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)降低公共品的支出，使得公共服務(wù)的質(zhì)量下降，進(jìn)而影響人們的遷移意愿。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)地區(qū)福利支出增加對(duì)人口遷移有顯著影響，且兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

Schultz從成本—效益角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)因素推動(dòng)了人口流動(dòng)，而人口流動(dòng)也在一定程度上影響地區(qū)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)格局。我國(guó)大規(guī)模人口流動(dòng)在加速中國(guó)城鎮(zhèn)化水平的同時(shí)，還會(huì)促使各地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨同，地區(qū)差異縮小[10]82-89，但部分學(xué)者認(rèn)為，兩者之間并沒(méi)有顯著關(guān)系，甚至還會(huì)導(dǎo)致地區(qū)差異擴(kuò)大，給地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成負(fù)面影響。加之流動(dòng)人口規(guī)模的擴(kuò)大及家庭化特點(diǎn)的突出，必然對(duì)地方政府公共服務(wù)提出更高的要求。在流動(dòng)人口平均年齡不斷上升、家庭化遷居趨勢(shì)突出的背景下，地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出相對(duì)不足，因此，受戶籍制度的影響，人口的流入會(huì)降低當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的供給水平與社會(huì)總福利效用[11]87-101[12]41-53。采用廣義最小二乘法(GLS)對(duì)我國(guó)人口流動(dòng)與地方公共品供給的擁擠效用進(jìn)行分析結(jié)果表明，地方政府在文教衛(wèi)服務(wù)的支出相對(duì)居民需求還比較滯后。同時(shí)，李成宇、史桂芬等(2016)發(fā)現(xiàn)居民對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生的需求偏好較大，并認(rèn)為地方政府應(yīng)加大醫(yī)療衛(wèi)生支出。

綜上所述，我國(guó)大規(guī)模的人口流動(dòng)必然會(huì)給流入地、流出地醫(yī)療衛(wèi)生支出的有效性帶來(lái)多重影響，但國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究多集中于分析人口流動(dòng)對(duì)流入地醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響，而研究人口流動(dòng)對(duì)流出地醫(yī)療衛(wèi)生支出影響的文獻(xiàn)較少。同時(shí)，隨著流動(dòng)人口規(guī)模的不斷擴(kuò)大及其老齡化趨勢(shì)不斷加強(qiáng)，其對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的需求也不斷增加，進(jìn)而研究人口流動(dòng)對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響從而實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生供需的空間匹配具有重要意義。從研究方法上看，多數(shù)學(xué)者運(yùn)用普通面板模型進(jìn)行估計(jì)，但人口流動(dòng)具有明顯的空間溢出效應(yīng)，因此，本文采用2007—2014年我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建空間面板模型，從全國(guó)、人口流入地區(qū)和人口流出地區(qū)三個(gè)角度實(shí)證分析人口流動(dòng)對(duì)地方政府人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響。

二、模型設(shè)定及數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)空間面板模型的設(shè)定

空間計(jì)量模型中具有三種不同的交互效應(yīng)：被解釋變量(Y)之間存在的內(nèi)生交互效應(yīng)、解釋變量(X)之間的外生交互效應(yīng)和誤差項(xiàng)(ε)之間的交互效應(yīng)。具有所有交互效應(yīng)的模型作為一般的嵌套空間模型(GNS)。具體結(jié)構(gòu)如下：

Y=δWY+ατN+Xβ+WXθ+u

(1)

u=λWu+ε

其中W為N×K階對(duì)角線元素為零的非負(fù)矩陣，即空間權(quán)重矩陣；Y為N×1階向量的被解釋變量，δ為空間自回歸系數(shù)，λ為空間自相關(guān)系數(shù)，u是一個(gè)N×1階單位向量，α和θ為K×1階未知的待估計(jì)參數(shù)，X為N×K階解釋變量矩陣，ε為N×1階干擾項(xiàng)向量，且滿足零均值同方差條件。

在此基礎(chǔ)上常見的模型有空間杜賓模型(SDM)、空間滯后模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)。其中空間杜賓模型具有內(nèi)生交互效應(yīng)和外生交互效應(yīng)，空間滯后模型僅具有外生交互效應(yīng)，空間誤差模型僅具有誤差項(xiàng)之間的交互作用。具體形式如下：

1.當(dāng)模型(1)中的λ=0時(shí)：

Y=δWY+ατN+Xβ+WXθ+ε空間杜賓模型

(2)

2.當(dāng)模型(1)中的λ=θ=0時(shí)：

Y=δWY+ατN+Xβ+ε空間滯后模型

(3)

3.當(dāng)模型(1)中的δ=θ=0時(shí)：

Y=ατN+Xβ+u空間誤差模型

(4)

u=λWu+ε

空間面板模型首先要判斷收集的數(shù)據(jù)間是否存在空間上的交互作用，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)多采用拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)[13]267-284[14]1-17，及穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)；其次分析檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果確定模型的形式是SAR或SEM，若無(wú)法判斷模型形式，則需進(jìn)一步建立SDM模型，通過(guò)觀察Wald檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果確定模型形式；最后通過(guò)Hausman檢驗(yàn)判定選取隨機(jī)效應(yīng)模型或固定效應(yīng)模型。

(二)數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文將利用2007—2014年全國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)*由于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失，因此本文將其舍棄。，通過(guò)實(shí)證模型分析人口流動(dòng)和醫(yī)療衛(wèi)生支出之間的關(guān)系。其中，被解釋變量為人均醫(yī)療衛(wèi)生支出，解釋變量分別為：流動(dòng)人口、常住人口數(shù)、人口密度和城鎮(zhèn)化率。然而關(guān)于人口流動(dòng)指標(biāo)的衡量并不唯一[12]41-53，采用移民率*移民率=1-住本鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道，戶口在本鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道的人口數(shù)/抽樣人口數(shù)。[8]40-50，采用凈遷移人口*凈遷移人口=當(dāng)年常住人口-上一年常住人口-當(dāng)年人口自然增長(zhǎng)率×上一年常住人口。[11]87-101，采用常住人口和戶籍人口之比*RPR=常住人口/戶籍人口。RPR大于1表示流入地；RPR小于1表示流出地。，在此基礎(chǔ)上，本文為凸顯流入、流出地的流動(dòng)人口規(guī)模，將采用常住人口數(shù)與戶籍人口數(shù)之差作為衡量人口流動(dòng)變量的指標(biāo)。人口密度指單位面積土地上居住的人口數(shù)，城鎮(zhèn)化率為當(dāng)年城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝谥取？臻g權(quán)重矩陣W，相鄰省份取值為1，不相鄰省份取值為0。以上數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2015)及《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2015)。

如圖1，描述了全國(guó)30個(gè)省市人口流入地、人口流出地的分布情況，主要表現(xiàn)為沿海地區(qū)多為人口流入地。本文按照9年流動(dòng)人口數(shù)均值的正負(fù)將全國(guó)30個(gè)省市分為人口流入地和人口流出地，基于此本文將全國(guó)30個(gè)省份分為兩組：即人口流入地區(qū)(16個(gè))和人口流出地區(qū)(14個(gè))*人口流入地區(qū)：北京、天津、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、云南、青海、新疆；人口流出地區(qū)：河北、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、海南、重慶、四川、貴州、陜西、甘肅、寧夏。。其中由于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失，最終得到N為30，T為9的共1 350 個(gè)觀察值的平衡面板數(shù)據(jù)。

圖1 全國(guó)30個(gè)省人口流入地、人口流出地分布

三、實(shí)證結(jié)果分析

空間面板模型首先通過(guò)LM檢驗(yàn)，或者穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)來(lái)確定數(shù)據(jù)間是否存在空間交互效應(yīng)；其次通過(guò)Hausman檢驗(yàn)來(lái)確定模型中應(yīng)包含固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)；最后將從全國(guó)、人口流入地區(qū)和人口流出地區(qū)三個(gè)角度分別進(jìn)行空間面板模型估計(jì)。

表1所示為不包含空間依賴性的傳統(tǒng)面板回歸估計(jì)結(jié)果。本文對(duì)混合模型、個(gè)體固定效應(yīng)模型、時(shí)間固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)間固定效應(yīng)模型分別進(jìn)行回歸，觀察(穩(wěn)健的)LM空間滯后檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和(穩(wěn)健的)LM空間誤差檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果確認(rèn)模型的形式。

表1 不包含空間依賴性的傳統(tǒng)面板回歸估計(jì)結(jié)果

注：***、**、*分別表示顯著性水平為1%、5%和10%；同時(shí)括號(hào)內(nèi)的值為t值。

為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中的空間交互效應(yīng)，Burridge[13]267-284和Anselin[14]1-17提出了對(duì)空間滯后被解釋變量和空間誤差自相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)的拉格朗日乘子(LM)檢驗(yàn)法，及Anselin et al.[15]77-104提出了穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)。兩者都是基于具有(或沒(méi)有)空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的非空間模型的殘差，它服從χ2分布，相應(yīng)檢驗(yàn)值如表1所示。

從回歸結(jié)果來(lái)看：首先，LM空間滯后檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在混合模型和個(gè)體固定效應(yīng)模型中均在1%顯著水平下顯著，在時(shí)間固定效應(yīng)模型及個(gè)體時(shí)間固定效應(yīng)模型中不顯著；穩(wěn)健的LM空間滯后檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在混合模型、個(gè)體固定效應(yīng)模型中均在1%顯著水平下顯著，個(gè)體時(shí)間固定效應(yīng)模型則在10%顯著水平下顯著，時(shí)間固定效應(yīng)模型則不顯著。其次，LM空間誤差檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在混合模型、個(gè)體固定效應(yīng)模型中均表現(xiàn)在1%顯著水平下顯著，而在時(shí)間固定效應(yīng)模型及個(gè)體時(shí)間固定效應(yīng)模型中不顯著；穩(wěn)健的LM空間誤差檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在個(gè)體固定效應(yīng)模型在1%顯著水平下顯著，個(gè)體時(shí)間固定效應(yīng)模型在5%顯著水平下顯著，而混合模型及時(shí)間固定效應(yīng)模型均不顯著。最后，具有個(gè)體固定效應(yīng)的模型和具有時(shí)間固定效應(yīng)的模型的R2均比混合模型大。因此，從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，變量存在空間溢出效應(yīng)，該樣本適用空間面板模型進(jìn)行實(shí)證研究。通過(guò)表1回歸結(jié)果進(jìn)行分析可知，雖然樣本存在空間交互作用，但無(wú)法判定模型的形式是空間自回歸模型(SAR)還是空間誤差項(xiàng)模型(SEM)。為了進(jìn)一步確定空間面板模型的形式，還需采用同時(shí)含有因變量和自變量空間滯后作用的空間Durbin模型(SDM)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果顯示為Wald檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為6.827 4(0.145 3)和5.198 1(0.267 6)，即不顯著，說(shuō)明SDM模型既可以簡(jiǎn)化為SAR模型也可以簡(jiǎn)化為SEM模型。但從表1的結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)SEM模型比SAR模型更顯著，因此采用空間誤差模型(方程4)可以更好反映我國(guó)流動(dòng)人口是如何通過(guò)空間效應(yīng)影響其他地區(qū)的。空間誤差模型(SEM)的空間依賴作用存在于誤差項(xiàng)中，即描述的是某地區(qū)的誤差沖擊對(duì)其他地區(qū)行為的影響，具體形式如下：

yit=Xitβ+uit

(5)

其中，yit為被解釋變量(人均醫(yī)療衛(wèi)生支出)，描述了x對(duì)y的影響，λ為空間誤差相關(guān)系數(shù)，即度量相鄰地區(qū)被解釋變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度，w為二進(jìn)制的地理空間權(quán)重矩陣，即相鄰地區(qū)權(quán)重取1，否則取0，且設(shè)定地區(qū)與自身的權(quán)重取0，描述了地區(qū)間誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性，εit為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

表2 具有固定效應(yīng)的空間誤差模型估計(jì)結(jié)果

注：***、**、*分別表示顯著性水平為1%、5%和10%；同時(shí)括號(hào)內(nèi)的值為t值。

首先，從全國(guó)角度來(lái)看，由于Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-14.039 3，P值為0.015 4。當(dāng)Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為負(fù)數(shù)時(shí)表明原假設(shè)不合理，即此時(shí)應(yīng)采用具有固定效應(yīng)的模型進(jìn)行估計(jì)[16]394-405。同理，流入地區(qū)與流出地區(qū)也應(yīng)采用具有固定效應(yīng)的SEM模型進(jìn)行估計(jì)。其實(shí)證結(jié)果如表2中第二列所示。

結(jié)果表明：(1)從全國(guó)角度來(lái)看，人口流動(dòng)對(duì)人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響顯著為正(0.103 4)，且在5%的顯著水平下通過(guò)檢驗(yàn)，這說(shuō)明隨著流動(dòng)人口的增加，人均醫(yī)療衛(wèi)生支出隨之增加，即流動(dòng)人口在一定程度上影響了地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出；(2)常住人口對(duì)人均醫(yī)療衛(wèi)生支出有著顯著為負(fù)(-0.191 7)的影響，說(shuō)明隨著常住人口的增多，地區(qū)居民醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量下降，但同時(shí)人口密度及城鎮(zhèn)化率對(duì)人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響則不顯著；(3)空間誤差相關(guān)系數(shù)(λ)在1%的顯著水平上為正(0.933 9)，這表明相鄰省份間存在顯著的空間交互效應(yīng)，即空間溢出效應(yīng)是我國(guó)地方政府提供醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中不可忽視的重要因素。但由于本文人口流動(dòng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)有正有負(fù)，因此將全國(guó)30個(gè)省份分為人口流入地區(qū)和人口流出地區(qū)做進(jìn)一步回歸分析。

其次，從流入地區(qū)與流出地區(qū)角度來(lái)看，本文將全國(guó)30個(gè)省份按照流動(dòng)人口指標(biāo)的正負(fù)分為人口流入地區(qū)和人口流出地區(qū)。其中就人口流出地區(qū)的云南省和人口流入地區(qū)的海南省而言，在地區(qū)的空間權(quán)重矩陣中其行與列的元素均為零，表示在小組里沒(méi)有與云南省和海南省相鄰的地區(qū)，因此本部分將云南省和海南省相關(guān)數(shù)據(jù)舍棄后再進(jìn)行估計(jì)。估計(jì)結(jié)果如表2中第三、四列所示。

結(jié)果表明：(1)人口流入地區(qū)及人口流出地區(qū)兩個(gè)實(shí)證模型的R2值分別為0.751 1、0.937 4，兩者均大于全國(guó)R2值(0.262 2)，且近乎為1，說(shuō)明模型對(duì)觀測(cè)值擬合程度較高；(2)從人口流入地區(qū)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，一方面人口流動(dòng)對(duì)人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響在1%顯著水平顯著，且系數(shù)為正(0.640 6)，表明流入地區(qū)地方政府有效調(diào)整醫(yī)療衛(wèi)生支出規(guī)模，使得人均醫(yī)療衛(wèi)生支出隨流入人口數(shù)量的增加而增加；另一方面城鎮(zhèn)化率指標(biāo)在1%的水平上顯著為正(30.503 1)，這說(shuō)明隨著地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出不斷增加；(3)從人口流出地區(qū)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，一方面人口流動(dòng)對(duì)人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)(-0.122 6)，但由于人口流出地區(qū)人口流動(dòng)指標(biāo)數(shù)據(jù)為負(fù)，因此說(shuō)明隨著流出人口的不斷增加(即人口流動(dòng)指標(biāo)數(shù)值不斷減少)，人均醫(yī)療衛(wèi)生支出增加；(4)兩個(gè)模型中的空間誤差相關(guān)系數(shù)(λ)均在1%的顯著水平上為正(0.652 9、0.659 0)，這表明人口流入地區(qū)與人口流出地區(qū)的人均醫(yī)療衛(wèi)生支出及流動(dòng)人口數(shù)均存在顯著的空間交互特征。

四、結(jié)論及建議

伴隨中國(guó)城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，人口大規(guī)模流動(dòng)已成顯著特征，為貫徹“以人為本”的新型城鎮(zhèn)化思想，研究流動(dòng)人口的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給問(wèn)題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的面板模型忽略了中國(guó)相鄰地區(qū)間的交互影響，因此，本文通過(guò)構(gòu)建具有固定效應(yīng)的空間誤差模型，在考慮地區(qū)間溢出效應(yīng)的基礎(chǔ)上，分析各省2007—2014年人口流動(dòng)對(duì)人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的具體影響，得到以下結(jié)論：

第一，從人口流入地區(qū)角度來(lái)看，人口流入會(huì)帶來(lái)地方人均醫(yī)療衛(wèi)生支出的增加，表明地方政府在醫(yī)療衛(wèi)生支出方面已按要求調(diào)整支出規(guī)模，在醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)均等化方面取得顯著成果。第二，從人口流出省份角度來(lái)看，流出人口的增加使得地方人均醫(yī)療衛(wèi)生支出顯著增加，說(shuō)明人口流出省份的地方政府在醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給職能履行的缺位問(wèn)題較嚴(yán)重，致使醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給過(guò)剩，財(cái)政支出低效，造成一定的資源浪費(fèi)。第三，空間誤差相關(guān)系數(shù)(λ)顯著不為零，說(shuō)明我國(guó)相鄰省份間人均醫(yī)療衛(wèi)生及流動(dòng)人口均存在顯著空間交互效應(yīng)，即存在外部效應(yīng)。

在人口流動(dòng)背景下，本文的研究結(jié)論對(duì)地方政府調(diào)整醫(yī)療衛(wèi)生支出規(guī)模，實(shí)現(xiàn)資源有效配置及完善政府考核機(jī)制有一定的政策啟示。首先，財(cái)政體制改革方面，中央政府應(yīng)加強(qiáng)地區(qū)間的橫向轉(zhuǎn)移支付力度[12]41-53，以緩解人口流入地政府的財(cái)政支出壓力，確保居民的公共服務(wù)水平，并提高財(cái)政資金的使用效率。其次，改革和完善我國(guó)現(xiàn)有的地方官員考核制度，將反映居民福利的公共服務(wù)供給效率作為考核的重要指標(biāo)，減少地方官員在資源配置上的扭曲現(xiàn)象。

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[責(zé)任編輯：秦衛(wèi)波]

AnEmpiricalAnalysisoftheImpactofPopulationFlowonLocalMedicalExpenditure——Based on Spatial Panel Model

SHI Gui-fen，WANG Jia

(School of Economics，Northeast Normal University，Changchun 130117，China)

In the context of large-scale labor mobility，medical and health services have become one of the most popular public services of the floating population as the floating population has become family and aging.In this paper，the spatial panel model with fixed effect is constructed from 2007 to 2014，and the impact of population flow on the per capita medical and health expenditure of local governments is analyzed from three perspectives: national，population inflow area and population outflow area.The results show that there are significant increases in the per capita medical and health expenditure on the one hand and the population outflow area.On the other hand，the spatial autocorrelation coefficient is not zero，and there is a spatial spillover effect between adjacent provinces.

Migration；Medical and Health Expenditure；Spatial Panel Model

10.16164/j.cnki.22-1062/c.2017.05.004

2017-05-12

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(15BJY138)。

史桂芬(1972-)，女，吉林長(zhǎng)春人，東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士；王佳(1993-)，女，黑龍江齊齊哈爾人，東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生。

F812.45

A

1001-6201(2017)05-0025-06