傅書勇,孫淑軍
(1.沈陽藥科大學工商管理學院,遼寧 沈陽 110016;2.遼寧科技學院馬克思學院,遼寧 本溪 117004)
改革開放以來,隨著國家經(jīng)濟的快速發(fā)展,我國政府越來越重視衛(wèi)生領域的投入。如1997年我國政府頒布的《中共中央、國務院關于衛(wèi)生改革與發(fā)展的決定》中提到,“中央和地方政府對衛(wèi)生事業(yè)的投入,要隨著經(jīng)濟的發(fā)展逐年增加,增加幅度不低于財政支出的增長幅度……?!碑斍?,我國政府面臨經(jīng)濟速度放緩的態(tài)勢,政府財政收入增速也呈現(xiàn)下降趨勢,此時各級政府應合理確定政府衛(wèi)生支出規(guī)模,實現(xiàn)既能保證人民必要的衛(wèi)生支出,又能有效促進經(jīng)濟增長的一種動態(tài)平衡。
近年來,經(jīng)濟學家和學者也逐漸開始研究政府衛(wèi)生支出最優(yōu)規(guī)模,其邏輯關系為:若實際政府衛(wèi)生支出高于最優(yōu)規(guī)模,則會影響其他領域內(nèi)的政府支出,也不利于長期的經(jīng)濟增長;若實際政府衛(wèi)生支出低于最優(yōu)規(guī)模,則會增加人民醫(yī)療負擔和降低人民健康水平,進而會降低經(jīng)濟增長速度[1]。
國外學者研究政府衛(wèi)生支出規(guī)模的文獻較少,如Newhouse曾通過對發(fā)展中國家實證研究,認為GDP可以解釋政府衛(wèi)生支出的絕大部分[2]。國內(nèi)也有少數(shù)學者對此問題進行研究,如王俊較早研究政府衛(wèi)生支出規(guī)模,但未給出政府最優(yōu)支出規(guī)模大小[3]。還有一些學者在研究我國政府衛(wèi)生支出最優(yōu)規(guī)模問題時產(chǎn)生較大的分歧,如李夢娜構(gòu)建非線性計量模型,計算出1978-2002年我國政府衛(wèi)生支出最優(yōu)規(guī)模應占GDP的1.07%[4];肖海翔等利用Barro理論與Karras計量方法進行實證分析,得出我國政府衛(wèi)生支出最優(yōu)規(guī)模應占GDP的11.9%[5];王萱利用C-D函數(shù)和加入政府支出規(guī)模的教育人力資本生產(chǎn)函數(shù)等形式計算出政府衛(wèi)生支出的最優(yōu)規(guī)模為4.74%[6]。
事實上,上述研究可能存在一定的問題,如或者未對時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗,或者建立計量模型時缺乏一定的理論基礎,或者模型中推導出現(xiàn)一定錯誤,或者未對模型進行多重共線性檢驗等,因此研究結(jié)果存在較大差異。
在應用多元回歸分析建立的計量經(jīng)濟模型時,如果所建的模型中缺失了某些不可觀測的重要解釋變量,使得回歸模型隨機誤差項常常存在自相關,此時回歸參數(shù)的最小二乘法OLS估計量不再是無偏估計或有效估計。但是,運用面板數(shù)據(jù)建立的計量經(jīng)濟模型時,對于一些忽略的解釋變量可以不需要其實際觀察值,而通過控制該變量對被解釋變量的影響的方法獲得模型參數(shù)的無偏估計。由此可見,面板數(shù)據(jù)不僅可以同時利用截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)建立計量經(jīng)濟模型,而且能更好地識別和度量單純的時間序列模型和單純截面數(shù)據(jù)模型所不能發(fā)現(xiàn)的影響因素,它能夠構(gòu)造和檢驗更復雜的行為模型[7]。
因此,本文利用面板數(shù)據(jù)模型建立我國經(jīng)濟增長和政府衛(wèi)生支出之間的協(xié)整回歸模型,并進行平穩(wěn)性檢驗(單位根檢驗)、Johansen協(xié)整檢驗、面板數(shù)據(jù)模型判別等檢驗方法,最后得到我國政府衛(wèi)生支出最優(yōu)規(guī)模的計量結(jié)果。根據(jù)政府衛(wèi)生支出與經(jīng)濟增長之間的正向或負向關系,提出東部、中部、西部三大地區(qū)政府增加、保持還是降低政府衛(wèi)生支出建議,從而為實現(xiàn)各地區(qū)政府經(jīng)濟增長與政府衛(wèi)生支出之間相互促進發(fā)展提供參考。
假設國民經(jīng)濟生產(chǎn)函數(shù)為:Y=F(K,L,G),Y是真實產(chǎn)出水平、K是資本存量、L是勞動力、G是政府衛(wèi)生支出規(guī)模。同時認為該生產(chǎn)函數(shù)是規(guī)模報酬不變的,即對于變量乘以非負常數(shù)C可以使得產(chǎn)量同比例增加,得到cY=F(cK,cL,cG),令c=1/L,則生產(chǎn)函數(shù)可寫成:Y/L=F(K/L,1,G/L),即為y=f(k,g),k=KL和g=GL,分別表示人均資本存量和人均政府衛(wèi)生支出。將該函數(shù)求全微分,可得y·=f·k·+f·g·,
兩邊同時除以y,可得y·y=f·k·y+f·g·y,亦可寫成,y·y=εkk·k+εgg·g①,其中,εk=?y?k×ky,εg=?y?g×gy,分別表示K和g產(chǎn)出彈性,g的產(chǎn)出彈性也可以寫成邊際產(chǎn)出的形式,εg=MPg×gy②,由此可知,若是能求得人均政府衛(wèi)生支出的產(chǎn)出彈性,即可求得其邊際產(chǎn)出的大小。根據(jù)Barro法則,當政府衛(wèi)生支出邊際產(chǎn)出為1時,此時政府衛(wèi)生支出最優(yōu)規(guī)模等于其彈性。
本文政府衛(wèi)生支出、固定資本形成總額、支出法GDP、從業(yè)人員原始數(shù)據(jù)來自2005-2016年《中國統(tǒng)計年鑒》及各省市2005-2016年統(tǒng)計年鑒,并經(jīng)整理得到。由于《中國統(tǒng)計年鑒》中各省市的政府衛(wèi)生支出數(shù)據(jù)最早公布在2004年,因此,數(shù)據(jù)最早截止到此年份。采用永續(xù)盤存法估算資本存量[8],人均GDP、人均資本存量、人均政府衛(wèi)生支出分別記為y、k、g,并將政府衛(wèi)生支出、GDP、資本存量數(shù)據(jù)以GDP平減指數(shù)進行處理,三變量增長率y^、k^、g^,具體數(shù)據(jù)見表1所示。
表1 基本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
面板數(shù)據(jù)能更好地識別和度量時間序列或截面數(shù)據(jù)未能估計的效應,并有助于建立和檢驗更復雜的模型,其基本模型是如下形式的一般回歸模型:
yit=α+xitβit+δi+γt+εit(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T)
其中,yit是個體i在時間t時期的觀測值,α表示模型的常數(shù)項,δi代表固定或者隨機的截面效應,γt代表固定或者隨機的時期效應,xit表示k階解釋變量觀測值向量,β表示解釋變量的系數(shù)向量,以模型(1)為基礎,解釋變量為人均資本增長率k^和人均政府衛(wèi)生支出增長率g^,被解釋變量為人均GDP增長率y^。
我國省份較多,各省份之間由于經(jīng)濟發(fā)展水平不同,可能存在一定的差異,因此,本文以全國、東部、中部和西部省份建立4個面板數(shù)據(jù)模型。東部地區(qū)包括:北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等10個省、自治區(qū)、直轄市;中部地區(qū)包括:山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、湖北、湖南等7個省、自治區(qū);西部地區(qū)包括:重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆10個省、自治區(qū)、直轄市。由于東北三省數(shù)據(jù)未能通過平穩(wěn)性檢驗,因此,暫不做面板數(shù)據(jù)研究。
由于多數(shù)時間序列數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)明顯的非穩(wěn)定單位根過程的特征,因此若不對經(jīng)濟變量進行平穩(wěn)性檢驗,而直接建模則易于產(chǎn)生偽回歸現(xiàn)象。面板數(shù)據(jù)包括了時間維度和截面維度的數(shù)據(jù),時間維度較小時,可以用面板數(shù)據(jù)直接建模,但時間維度增加到一定長度時,則需要對面板數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗,即單位根檢驗。本文時間維度為12年,時間較長,因此,需要采用單位根檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。
面板數(shù)據(jù)的單位根分為兩類,一類是相同根情形下的單位根檢驗,ρi=ρ;另一類為不同根情形下的單位根檢驗,即允許ρi跨截面變化。本文采用兩種單位根檢驗方法進行檢驗,相同根情形下的單位根檢驗采用LLC檢驗,不同單位根情形下采用ADF-Fisher檢驗方法,檢驗結(jié)果如表2所示。
表2 單位根的檢驗
注:單位根的檢驗形式(C,T,K)為(C,T,I)。①采用的檢驗方法是Levin,Lin&Chu t;②采用的檢驗方法是ADF-Fisher Chi-Square。
由表2可知,在相同根和不同根的兩種假設下各地區(qū)數(shù)據(jù)均通過平穩(wěn)性顯著性檢驗,可知各模型中的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。
經(jīng)濟變量之間存在的長期均衡(靜態(tài))關系被稱為協(xié)整關系。從經(jīng)濟意義上看,這種協(xié)整關系的存在表現(xiàn)為系統(tǒng)內(nèi)某一變量的變化會影響其它變量的變化,一次沖擊只能使協(xié)整系統(tǒng)短時間內(nèi)偏離均衡位置,在長期中它會自動恢復到均衡位置。目前共有3種基于面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗方法,分別為:Pedroni檢驗、Kao檢驗和Fisher檢驗。Pedroni和Kao協(xié)整檢驗是從Engle-Granger兩步(殘差)協(xié)整檢驗發(fā)展而來的;而Fisher檢驗則是合并了的Johansen檢驗。與Kao檢驗方法不同的是,Pedroni檢驗方法允許異質(zhì)面板的存在,Pedron在零假設是在動態(tài)多元面板回歸中沒有協(xié)整關系的條件下給出了7種基于殘差的面板協(xié)整檢驗方法[9],綜上所述,本文采用Pedroni檢驗方法,具體數(shù)據(jù)如表3所示。
表3 協(xié)整關系檢驗
注:①采用的檢驗方法是Panel ADF-Statistic;②采用的檢驗方法是Group ADF-Statistic。
由表3可知,相同單位根條件下,全國模型及其加權(quán)后的ADF協(xié)整檢驗值分別為2.808、2.597,其P值分別為0.998、0.995,均遠遠大于0.05。因此,應接受原假設,即存在協(xié)整關系。同理,東部、中部和西部地區(qū)均通過協(xié)整關系檢驗,可以接受原假設,即存在協(xié)整關系。不相同單位根條件下,全國模型ADF協(xié)整檢驗值為4.102,其P值為1.000,遠遠大于0.05,因此,應接受原假設,即存在協(xié)整關系。同理,東部、中部和西部地區(qū)均通過協(xié)整關系檢驗,可以接受原假設,即存在協(xié)整關系。
在進行面板數(shù)據(jù)模型實證分析時,需要確定采用固定效應還是隨機效應。Hausman提出一種檢驗這個假設的方法,即首先采用隨機效應模型進行實證,然后采用進行Hausman檢驗,除非統(tǒng)計值拒絕原假設,否則應使用隨機效應模型[10],以上各模型的檢驗結(jié)果如表4所示。
表4 面板模型類型判別Hausman檢驗情況
由表4可知,全國、東部和西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)模型的Hausman檢驗的P值均小于0.05,因此拒絕原假設,可以推斷3個模型比較適合固定效應模型;而中部地區(qū)面板數(shù)據(jù)模型的Hausman檢驗的P值大于0.05,因此接受原假設,即適合采用隨機效應模型。
經(jīng)過上述面板數(shù)據(jù)模型相關檢驗后,可以對4種模型進行面板數(shù)據(jù)模型分析,計量結(jié)果如表5所示。
表5 各模型的計量結(jié)果
由表5可知,除中部地區(qū)擬優(yōu)度為0.084較低外,東部和西部地區(qū)擬優(yōu)度分別為0.963、0.966,均為0.9以上,說明東部和西部模型擬合效果較好。由于山西省近幾年來的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型問題,暫將山西省移除中部地區(qū),可得模型Hausman檢驗的P值為0.530,仍采用隨機效應模型,此時擬優(yōu)度為0.134,政府衛(wèi)生支出的彈性系數(shù)0.025,資本存量的彈性系數(shù)為0.089。全國、東部地區(qū)政府衛(wèi)生支出的彈性系數(shù)均為正值,分別為0.11、0.005,且通過了10%、30%顯著性水平檢驗,這3個地區(qū)提高人均政府衛(wèi)生支出增長率,能夠促進這些地區(qū)的經(jīng)濟增長;西部地區(qū)為負值,為-0.015,且通過了1%的顯著性水平檢驗,說明西部地區(qū)人均政府衛(wèi)生支出增長率對經(jīng)濟增長產(chǎn)生了負效應。全國、東部、中部和西部地區(qū)資本存量的彈性系數(shù)均為正值,分別為0.055、0.073、0.089、0.234,說明這些地區(qū)增加資本存量仍會促進經(jīng)濟增長。
由表5可知,雖然東部和中部地區(qū)的人均政府衛(wèi)生支出彈性系數(shù)通過檢驗的顯著性水平較高一些,P值分別達到0.276、0.121,但從某種意義上來說,這些地區(qū)的人均政府衛(wèi)生支出對經(jīng)濟增長存在正效應。由表1可知,雖然東部地區(qū)經(jīng)濟增長率和政府衛(wèi)生支出增長率均低于中西部地區(qū),但其前期的資本積累已經(jīng)達到較高規(guī)模,基礎設施也基本較為完善,特別是城市居住環(huán)境好于中西部地區(qū),在此基礎上,政府衛(wèi)生支出對經(jīng)濟增長呈現(xiàn)正效應,建議這些地區(qū)應保持政府衛(wèi)生支出與經(jīng)濟增長同比例增長,且優(yōu)化政府衛(wèi)生支出結(jié)構(gòu)[11]。
中部地區(qū)經(jīng)濟增長率、資本存量增長率和政府衛(wèi)生支出增長率均高于東部和西部地區(qū),原因在于這些地區(qū)承接東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,獲得較多的資本投資,且由于政府逐漸增加了財政收入,所以政府提高了相應的政府衛(wèi)生支出規(guī)模,從而形成資本投資促進經(jīng)濟增長,經(jīng)濟增長增加政府財政收入,政府財政收入增加提高政府衛(wèi)生支出規(guī)模,進而促進本地區(qū)健康人力資本的增加,最終又推動經(jīng)濟增長的良性循環(huán)。因此,建議這些地區(qū)在優(yōu)化政府財政支出,逐步完善基礎設施建設,建立良好的生活環(huán)境的同時,保持略高于經(jīng)濟增長的政府衛(wèi)生支出增長率,長遠來看,更能促進經(jīng)濟持續(xù)增長[12]。
由表5可知,西部地區(qū)人均政府衛(wèi)生支出彈性系數(shù)為負值,對經(jīng)濟增長呈現(xiàn)負效應,又據(jù)表1可知,西部地區(qū)經(jīng)濟增長速度高于東部地區(qū),略低于中部地區(qū),但資本存量增長率和政府衛(wèi)生支出增長率均低于中部地區(qū)。由此可推斷,與中部地區(qū)相比,西部地區(qū)缺乏區(qū)位優(yōu)勢,即在承接東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中,處于劣勢地位,資本存量增長率較低。因此,建議這些地區(qū)保持低于經(jīng)濟增長率的政府衛(wèi)生支出增長率,加大資本投資力度,將更多的政府財政支出用于政府投資或購買,引起一定的乘數(shù)效應,促進本地區(qū)的經(jīng)濟增長,經(jīng)濟增長會增加政府財政收入,未來再增加政府衛(wèi)生支出規(guī)模[13]。
綜上所述,全國、東部、中部和西部地區(qū)政府衛(wèi)生支出的最優(yōu)規(guī)模為0.011、0.005、0.025和-0.015,與其他學者研究結(jié)果相比較低一些,其原因或許與政府衛(wèi)生支出結(jié)構(gòu)、衛(wèi)生體系差異等因素有一定關系,由于篇幅有限和研究目標不同,這些內(nèi)容作為未來的研究方向之一。