□ 田振明 TIAN Zhen-ming 黃靜敏 HUANG Jing-min

我國中醫(yī)藥費用在1987-2013 年持續(xù)增長，2001 年后增速提高。同時GDP 由1987 年的12，102．20 億元增長至2013 年的588，018．80 億元。探究二者關(guān)系及作用機制，有利于為宏觀經(jīng)濟政策的制定提供參考。

關(guān)于衛(wèi)生費用與經(jīng)濟增長的關(guān)系，Hansen 等認為，大多數(shù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD，簡稱經(jīng)合組織)國家的實際人均衛(wèi)生費用與實際GDP 之間不存在長期協(xié)調(diào)關(guān)系[1]。但隨著研究理論的不斷豐富，后期多數(shù)研究證明衛(wèi)生費用與GDP 之間存在正相關(guān)性關(guān)系。陳洪海等從需求理論入手，采用協(xié)整方法證明真實人均GDP 與真實人均衛(wèi)生費用之間存在著長期均衡關(guān)系，是一個單位根過程[2]。周召梅等通過相關(guān)性分析，證實OECD 國家在不同時期人均衛(wèi)生費用總是隨著人均GDP 的變化而變化，經(jīng)濟發(fā)展水平越高則該國居民的人均衛(wèi)生消費水平也越高[3]。付波航、方齊云等基于1997-2010 年的省際面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型對經(jīng)濟增長決定方程進行了實證分析，結(jié)論表明健康投資對經(jīng)濟增長具有顯著促進作用，但存在明顯的地區(qū)差異[4]?？鲁獙⒐仓С鲎兞恳肟虏嫉栏窭鼓Ｐ筒⑦M行格蘭杰因果檢驗后得出衛(wèi)生費用對宏觀經(jīng)濟增長具有促進作用，但宏觀經(jīng)濟投入并沒有對衛(wèi)生費用起到相應(yīng)的推動作用[5]。楊洋通過運用具有多個突變點的回歸模型，估計模型參數(shù)以發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)突變的時點，從而證明衛(wèi)生總費用和社會支出衛(wèi)生費用相對于經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)保持穩(wěn)定，政府支出衛(wèi)生費用相對于經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)先變小再變大，而個人支出衛(wèi)生費用相對于經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)先變大再變小的動態(tài)關(guān)系[6]。

關(guān)于衛(wèi)生費用影響經(jīng)濟增長的機制，大多數(shù)研究將衛(wèi)生費用作為健康投資，并通過人力資本理論解釋其對經(jīng)濟增長的促進作用。王新軍等使用向量自回歸(VAR)模型和向量誤差修正(VEC)模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長、衛(wèi)生投入及人民健康水平三者間相互影響，在長期內(nèi)相互之間的變動關(guān)系表現(xiàn)為步調(diào)一致；衛(wèi)生投入和健康水平短期內(nèi)互為因果，經(jīng)濟增長對衛(wèi)生投入存在短期促進關(guān)系[7]。楊曉勝等通過建立內(nèi)生經(jīng)濟增長模型和人力資本增長模型的聯(lián)立方程，利用三階段最小二乘法證明人力資本的增長與經(jīng)濟增長是正相關(guān)，衛(wèi)生費用支出增長與經(jīng)濟增長是負相關(guān)，衛(wèi)生費用支出增長對人力資本增長是正相關(guān)，衛(wèi)生費用支出增長對經(jīng)濟增長的影響取決于綜合效應(yīng)[8]。陳浩通過分析1993-2008 年中國30個省份的衛(wèi)生結(jié)構(gòu)演變特征，借助協(xié)整模型進行實證研究。結(jié)果顯示當前中國衛(wèi)生投入結(jié)構(gòu)的失衡，短期內(nèi)直接降低了民眾健康福利水平，構(gòu)成了對區(qū)域經(jīng)濟增長的負效應(yīng)[9]。蔣萍等在協(xié)整理論框架下對中國健康水平與長期經(jīng)濟增長關(guān)系進行了實證分析。結(jié)果證明健康水平的改善不僅是經(jīng)濟增長的副產(chǎn)品，更是長期經(jīng)濟增長的促進因素。教育水平的提高不能代替健康水平提高對經(jīng)濟增長的作用，教育與健康作為人力資本的兩個方面是緊密結(jié)合的，共同作用于長期經(jīng)濟增長[10]。也有研究指出衛(wèi)生費用對經(jīng)濟增長的影響是通過對物質(zhì)資本的影響實現(xiàn)。聶麗采用1978-2011 年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，建立VAR 模型研究變量間動態(tài)關(guān)系。通過單位根檢驗證明模型較穩(wěn)定的3 個變量間有格蘭杰關(guān)系。同時通過脈沖響應(yīng)函數(shù)證明GDP 的增加會引起衛(wèi)生費用和物質(zhì)資本投入增加，物質(zhì)資本與衛(wèi)生費用的變化具有反向關(guān)系[11]。黃瑞寶通過對1987-2007 年衛(wèi)生費用與GDP 的數(shù)據(jù)進行計量分析，提出衛(wèi)生費用對經(jīng)濟增長的作用體現(xiàn)在直接拉動、增加人力資產(chǎn)存量與帶動衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)發(fā)展三方面[12]。張芬提出通過調(diào)整地區(qū)與城鄉(xiāng)間衛(wèi)生費用的投入結(jié)構(gòu)提高健康公平水平以促進經(jīng)濟增長[13]。

現(xiàn)有研究已經(jīng)證明衛(wèi)生費用與經(jīng)濟增長之間存在長期均衡關(guān)系。已有研究大多通過一階差分序列研究衛(wèi)生費用增量與經(jīng)濟增長增量的關(guān)系，較少通過高階差分序列分析該經(jīng)濟系統(tǒng)中的動力因素。另外，已有文獻較少討論衛(wèi)生費用的內(nèi)生性以及衛(wèi)生費用的源生性與衍生性。

數(shù)據(jù)來源與理論模型的建立

本文采用年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)區(qū)間為1987-2013 年。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局及國家中醫(yī)藥管理局統(tǒng)計摘要。中醫(yī)藥衛(wèi)生費用和經(jīng)濟增長的關(guān)系表示如下：

為避免時間序列數(shù)據(jù)出現(xiàn)偽回歸，本文使用Augmented Dickey-Fuller(ADF)單位根檢驗方法確定數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。檢驗過程基于OLS 回歸式：

表1 對X 和GDP 的ADF 檢驗

X 序列的單位根檢驗：

4.219441( AD F t est s tatistic ) ＞ -3.020686( Test c ritical v alues 5%)

GDP 序列的單位根檢驗：

0.919514( AD F t est s tatistic ) ＞ -1.957204( Test c ritical v alues 5%)

表1 單位根檢驗結(jié)果顯示X 與GDP 序列均不平穩(wěn)，表明至少有一個單位根。通過差分檢驗確定單位根個數(shù)。X 和GDP 的二次差分序列是平穩(wěn)的，原序列只有兩個單位根，X 與GDP 均為二階單整，排除了偽回歸的情況，具體數(shù)值結(jié)果如表2 所示。

中醫(yī)藥衛(wèi)生費用與GDP 的格蘭杰因果檢驗與協(xié)整分析

通過對AIC 和SC 的計算，表3 顯示根據(jù)信息準則取AIC值與SC 值之和最小的滯后階數(shù)6。并對X 與GDP 進行格蘭杰因果檢驗，表4 結(jié)果表明，在0．05 的顯著水平下。P 值滿足0．0219 (p)＜0．05，拒絕原假設(shè)，即X 是GDP 格蘭杰原因。

表2 差分結(jié)果

表3 不同滯后階數(shù)的AIC 與SC 值

表4 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

本文采用EG 兩步法檢驗變量的協(xié)整關(guān)系。X 與GDP 均為二階單整，因此用OLS 法估計長期均衡方程回歸結(jié)果為：

其次檢驗上述方程殘差et的平穩(wěn)性。定義et為X 與GDP 殘差序列，采用ADF 檢驗法及OLS 方程：檢驗其平穩(wěn)性。經(jīng)檢驗et在5%程度上無單位根，即 εt～ I ( 0)，序列X 與GDP 協(xié)整。

最后采用ECM 法建立誤差校正模型，采用ECM 模型的高階形式：

由于二階差分序列DDX 與DDGDP 平穩(wěn)，設(shè)立模型如下：

回歸結(jié)果為：

在0．05 的顯著水平下t(23)=2．069，實際t 值5．917193＞t(23)通過T 檢驗。X 與GDP 的二階差分序列分別表示中醫(yī)藥衛(wèi)生費用及經(jīng)濟增長的增量的變化率，即增長的速度。

進一步建立三階差分方程：

回歸結(jié)果如下：

X 與GDP 的三階差分序列表示兩者之間的動力學關(guān)系，即中醫(yī)藥費用增長的加速度對經(jīng)濟增長的推動作用。

計量經(jīng)濟模型的實證分析

多數(shù)經(jīng)濟學者認為，健康是個人的基本需求并將健康納入衍生性分析，提出健康需求的增加是引起衛(wèi)生服務(wù)需求增加的根本原因。一方面，健康可以直接影響個人的效用水平。另一方面，健康影響人們的收入水平進而影響效用[16]。按Grossman 的理論，消費者的健康需求體現(xiàn)在兩方面：一是健康作為消費品直接進入家庭效用函數(shù)，二是將人力資本作為隨著個人年齡增長而折舊的資本，健康作為投資品能夠決定個人從事市場和非市場活動的可用時間[17]。從投資的角度看，衛(wèi)生服務(wù)的需求來自于對健康投資的需求，是一種引致需求，具有衍生性。

根據(jù)Becker 在1965 年提出的家庭生產(chǎn)函數(shù)理論，物品分為在市場上直接購買到的物品和消費品兩種。在其家庭生產(chǎn)函數(shù)模型下，消費者通過從市場上購買各種物品，結(jié)合自己的生產(chǎn)間接獲得具有效用的消費品[18]，從這個角度看衛(wèi)生服務(wù)亦需求具有衍生性。

根據(jù)西姆斯定義，只有解釋變量影響被解釋變量但并不受到被解釋變量，影響才具有嚴格外生性。Engle 等將外生性分為弱外生性、強外生性和超外生性，一般投入要素應(yīng)該滿足弱外生性[15]。

為檢驗其外生性對下述第一個方程進行OLS 估計，將得到的殘差記為ex。用Y、C、X、ex 的回歸代替原結(jié)構(gòu)方程。再檢驗殘差序列的系數(shù)是否顯著異于0。

經(jīng)檢驗，ex的系數(shù)為1，t=5．53E+15，即系數(shù)顯著異于0。因此，拒絕原假設(shè)認為X 是GDP 的內(nèi)生變量。

基于二階誤差修正ECM 模型討論X 的弱外生性。記該方程中ECMt-2的系數(shù)為α，檢驗弱外生性即檢驗原假設(shè)H0：α= 0 ，則α 所對應(yīng)的變量為協(xié)整向量的弱外生變量。ex的系數(shù)為1，t=6．83E+16，X 的二階差分序列同樣具有內(nèi)生性。

基于三階誤差修正ECM 模型討論X 的弱外生性。記該方程中ECMt-3的系數(shù)為α，檢驗弱外生性即檢驗原假設(shè)H0：α= 0 ，則α所對應(yīng)的變量為協(xié)整向量的弱外生變量。結(jié)果ex的系數(shù)為0．054504，t=0．359152，表5 表明X 的三階差分序列具有弱外生性。

表5 內(nèi)生性與外生性檢驗

衛(wèi)生服務(wù)費用的增加、政府支出和投資額的提高會促進GDP的增長，GDP 的增長會促進消費與投資。經(jīng)濟增長提高人民總體收入水平，收入水平的提高一方面使人們更加關(guān)注生活品質(zhì)，對衛(wèi)生服務(wù)的需求增加。另一方面，使人們能夠支付更多的衛(wèi)生服務(wù)。需求的增加促進生產(chǎn)，衛(wèi)生服務(wù)的投資規(guī)模擴大。根據(jù)凱恩斯的乘數(shù)-加速原理，投資數(shù)量的增長會通過乘數(shù)作用使收入增加，收入增加會使人們購買更多的產(chǎn)品。因此，產(chǎn)出受衛(wèi)生費用影響的同時會影響衛(wèi)生費用，衛(wèi)生費用為內(nèi)生性變量。同時，經(jīng)濟增長的速度也由此影響衛(wèi)生費用增長的速度，所以X 的二階差分序列也具有內(nèi)生性。X 的三階差分序列表示衛(wèi)生費用增長的加速度，其影響的是對于經(jīng)濟增長的推動力，實證結(jié)果表明X的三階差分序列具有弱外生性。

為修正X 的內(nèi)生性，加入工具變量S，定義為人口預(yù)期壽命。假設(shè)X=f (s)對X 與S 進行OLS 回歸得到：X=0．3074×S-20.873。其中t 值為10．44435，R2=0．813550。人口平均預(yù)期壽命每增加一年，中醫(yī)藥衛(wèi)生費用增加0．3074 個單位。從個人層面，具有更長預(yù)期壽命的人會更加注意自身的健康水平并愿意投入更多的資本在衛(wèi)生保健方面，而國家層面，老齡人口數(shù)量的增加需要政府提高醫(yī)療保險等福利支出，所以人口預(yù)期壽命與中醫(yī)藥衛(wèi)生費用具有正向的相關(guān)關(guān)系。再用S 對上述方程的殘差es進行OLS 回歸估計，殘差es的系數(shù)為4．27E-12，t 值為3．14E-12，不能通過檢驗。上述結(jié)果表明人口預(yù)期壽命長度與解釋變量中醫(yī)藥費用支出相關(guān)，與殘差序列無關(guān)，適合作為工具變量。以S為工具變量，再次對Y、C、X 進行OLS 回歸，修正后的回歸結(jié)果為：

Y=2585．6525×X+575．048，

t 值= 22．77616，R2=0．954。

柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)指出經(jīng)濟增長由技術(shù)、物質(zhì)資本投入和勞動力因素決定。而按照Grossman(1972)的理論模型，健康區(qū)別于教育在于通過增加可勞動時間而不是提高勞動生產(chǎn)率來提高個人收入能力[16]。結(jié)合CD 函數(shù)與Grossman 理論以GDP為國民生產(chǎn)總值，K 為全社會總投資，L 為勞動時長，用勞動人口(t)乘以平均預(yù)期壽命(s)表示，H 為衛(wèi)生費用投入。其中由于衛(wèi)生費用總額較小對社會總的物質(zhì)資本投入影響有限，設(shè)定K 為外生變量。因此對Y=AKα(L)βV，取其自然對數(shù)形式有：

其中Y 為國民生產(chǎn)總值，K 為全社會總投資，L 為勞動時長，即L=S*T，T 為勞動人口，S 為平均預(yù)期壽命，X 為中醫(yī)藥衛(wèi)生費用。單位根檢驗結(jié)果如表6 所示，同時方程回歸后殘差e 不存在單位根，LOG(GDP)、LOG(K)與LOG(SхT)協(xié)整。

表6 變量的單位根檢驗

對上述方程進行內(nèi)生性檢驗可知：eL 的系數(shù)為1，其中t 值為1．43E+11，即殘差系數(shù)顯著異于0，L 為內(nèi)生性變量。這是由于勞動時長L 會受到衛(wèi)生費用的影響，具有內(nèi)生性的解釋變量會造成解釋變量與擾動項相關(guān)違背考爾斯委員會關(guān)于外生的定義和模型的高斯-馬爾科夫假設(shè)[14]，所以該擴展模型無法直接進行估計。

衛(wèi)生費用的提高可以提高人民的健康水平，而健康水平提高的標志之一為人口平均壽命的增加，同時人口平均壽命增加可以提高勞動時長。因此對勞動時長與中醫(yī)藥衛(wèi)生費用進行OLS 回歸結(jié)果如下：

查表可知標準t=2．069，因此X 通過t 檢驗。證明勞動時長與中藥衛(wèi)生費用間存在正相關(guān)的關(guān)系，中醫(yī)衛(wèi)生費用的增加可以提高勞動時長。

再用X 對上述方程的殘差es進行OLS 回歸估計。殘差es的系數(shù)為-7．27E-14，t 值為-3．44E-14，不能通過t 檢驗，R2=0．00000，具有弱外生性。綜上，選擇衛(wèi)生費用作為工具變量。因此采用兩階段最小二乘法(2SLS)建立聯(lián)立方程：

第一步以X、常數(shù)C 為工具變量估計勞動時長即St2，以修正隨機擾動項與St 之間的相關(guān)性。第二步以修正的St2 代入結(jié)構(gòu)方程式再進行最小二乘的OLS 估計，構(gòu)建二階差分的誤差修正的ECM 模型并得估計結(jié)果為：

查表可知，標準t=2．069，變量均通過檢驗。LN(X)每增加一個單位則LN(L)增加0．12993 個單位，即中醫(yī)藥衛(wèi)生費用支出的增加可以增加勞動時間。薩日娜[19]的研究結(jié)論表明健康水平呈現(xiàn)倒U 型，營養(yǎng)支出、保健支出、財政公共支出等健康投資能夠延長平均壽命。譚遠發(fā)，朱明姣，周葵[20]則指出平均預(yù)期壽命是決定延遲退休年齡的重要參考。因此，結(jié)合回歸結(jié)果可以得出結(jié)論，中醫(yī)藥衛(wèi)生支出的增長可以延長勞動時間。合理的解釋為中醫(yī)藥衛(wèi)生費用屬于健康投資，政府及個人的健康投資可以延長平均壽命，進而延遲退休年齡，增加整體勞動時長。LN(L)的二階差分序列每增加一個單位則LN(Y)的二階差分序列增加0．335506 個單位，即勞動時間的增加能夠促進經(jīng)濟增長。

結(jié)論

我國中醫(yī)藥衛(wèi)生費用投入與經(jīng)濟增長存在長期的協(xié)整關(guān)系，兩者正相關(guān)。其中中醫(yī)藥衛(wèi)生費用的增長是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因。中醫(yī)藥衛(wèi)生費用增長的速度與經(jīng)濟增長的速度正相關(guān)。