傅書勇，孫淑軍

(1.沈陽藥科大學(xué)工商管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110016；2.遼寧科技學(xué)院馬克思學(xué)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(lǐng)域的投入。如1997年我國政府頒布的《中共中央、國務(wù)院關(guān)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?dāng)前，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(yīng)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(xué)家和學(xué)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(guān)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(lǐng)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(dān)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(xué)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(xué)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(xué)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(yīng)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(yīng)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(chǔ)，或者模型中推導(dǎo)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(yīng)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(guān)，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(fù)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(guān)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。

1 數(shù)據(jù)、變量和模型

1.1 計量模型

假設(shè)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(dāng)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。

1.2 數(shù)據(jù)來源及說明

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

2 面板數(shù)據(jù)模型

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(yīng)，并有助于建立和檢驗更復(fù)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(yīng)，γt代表固定或者隨機的時期效應(yīng)，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(chǔ)，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。

2.1 單位根檢驗

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(shè)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。

2.2 協(xié)整關(guān)系檢驗

經(jīng)濟變量之間存在的長期均衡(靜態(tài))關(guān)系被稱為協(xié)整關(guān)系。從經(jīng)濟意義上看，這種協(xié)整關(guān)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(fù)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(shè)是在動態(tài)多元面板回歸中沒有協(xié)整關(guān)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(guān)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(yīng)接受原假設(shè)，即存在協(xié)整關(guān)系。同理，東部、中部和西部地區(qū)均通過協(xié)整關(guān)系檢驗，可以接受原假設(shè)，即存在協(xié)整關(guān)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(yīng)接受原假設(shè)，即存在協(xié)整關(guān)系。同理，東部、中部和西部地區(qū)均通過協(xié)整關(guān)系檢驗，可以接受原假設(shè)，即存在協(xié)整關(guān)系。

2.3 面板數(shù)據(jù)模型類型判別

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(yīng)還是隨機效應(yīng)。Hausman提出一種檢驗這個假設(shè)的方法，即首先采用隨機效應(yīng)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(shè)，否則應(yīng)使用隨機效應(yīng)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(shè)，可以推斷3個模型比較適合固定效應(yīng)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(shè)，即適合采用隨機效應(yīng)模型。

2.4 面板數(shù)據(jù)實證結(jié)果

經(jīng)過上述面板數(shù)據(jù)模型相關(guān)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(yīng)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(yīng)。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。

3 討論與建議

3.1 較發(fā)達地區(qū)政府衛(wèi)生支出可能會促進經(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(yīng)。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(chǔ)設(shè)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(chǔ)上，政府衛(wèi)生支出對經(jīng)濟增長呈現(xiàn)正效應(yīng)，建議這些地區(qū)應(yīng)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?xùn)|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(yīng)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(chǔ)設(shè)施建設(shè)，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]。

3.2 欠發(fā)達地區(qū)政府衛(wèi)生支出可能對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面效應(yīng)

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(yīng)，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?xùn)|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(yīng)，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(xué)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(guān)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。