韓婉新,李長樂
內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生管理學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010110
隨著我國2009年啟動新一輪深化醫(yī)療衛(wèi)生體制改革以來,我國醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的政府支出規(guī)模呈現(xiàn)出快速增長趨勢,由2010年的5 732.49億元增至2018年的106 399.13億元。盡管如此,我國衛(wèi)生總費(fèi)用中政府支出的比例相對于社會和個人衛(wèi)生支出仍相對較低,以2018年為例,政府衛(wèi)生支出占總費(fèi)用的比例為27.74%,而社會和個人衛(wèi)生支出的比例分別為43.66%和28.61%。我國按照分級負(fù)擔(dān)的原則劃分中央和地方各級政府衛(wèi)生投入責(zé)任,其中地方政府承擔(dān)主要責(zé)任。
隨著老齡化進(jìn)程加速,疾病結(jié)構(gòu)由傳染病向慢性病轉(zhuǎn)變及醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)水平的提高,為滿足自身的健康需要,居民對醫(yī)療衛(wèi)生的需求將不斷釋放,加之地市級政府財政收入增長趨緩和醫(yī)療衛(wèi)生資源相對有限,如何滿足人們基本醫(yī)療衛(wèi)生需求而又不造成醫(yī)療資源的浪費(fèi)成為一個備受關(guān)注的問題。因此,本文以內(nèi)蒙古自治區(qū)地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出相關(guān)數(shù)據(jù)為切入點(diǎn),基于面板數(shù)據(jù)采用多元回歸分析法對地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響因素進(jìn)行分析。通過實證分析,為政府相關(guān)政策的制定提供實證證據(jù)。
本研究的數(shù)據(jù)來源于2010—2019年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》,數(shù)據(jù)包括2009—2018年內(nèi)蒙古12個盟市(盟等同于地級市)的政府醫(yī)療衛(wèi)生支出、年末常住人口數(shù)量、一般公共預(yù)算收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量和衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量。
基于文獻(xiàn)資料回顧發(fā)現(xiàn):首先,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與政府醫(yī)療衛(wèi)生支出密切相關(guān)[1-2]。其次從需求方的角度看,人口規(guī)模,人口結(jié)構(gòu),教育水平和城鎮(zhèn)化率均顯著影響政府醫(yī)療衛(wèi)生支出[2-5]。最后從供給方角度看,基礎(chǔ)設(shè)施水平、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)量和醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)技術(shù)人員數(shù)量與政府醫(yī)療衛(wèi)生支出顯著相關(guān)[1,2,6]。本研究基于數(shù)據(jù)的可得性選取一般公共預(yù)算收入,地區(qū)生產(chǎn)總值,年末常住人口,衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員和時間作為被解釋變量。見表1。
表1 變量描述
本研究的數(shù)據(jù)類型為面板數(shù)據(jù),分析估計面板數(shù)據(jù)有3個處理方法:第一個方法是每個個體擁有相同斜率但擁有不同截距的方程進(jìn)行固定效應(yīng)模型回歸(Fixed Effects Model Regression);第二個方法是每個個體都擁有完全相同的方程進(jìn)行混合回歸(Pooled Regression);第三個方法就是進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型回歸(Random Effects Model Regression)[7]。由于12個盟市的人口結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地理環(huán)境等情況的不同,可能存在不隨時間而變的遺漏變量,并且隨機(jī)效應(yīng)模型中不可觀測的隨機(jī)變量與所有解釋變量均不相關(guān)的假設(shè)在現(xiàn)實中較難實現(xiàn),故本研究采用固定效應(yīng)回歸模型。
此外,本研究在固定效應(yīng)模型中同時考慮個體效應(yīng)和時間效應(yīng),即雙向固定效用模型(Two-way Fixed Effects),為此定義2009年至2018年9個時間虛擬變量,以2009年為基期。為了消除各個變量的異方差性,使時間序列方向的數(shù)據(jù)平穩(wěn),便于分析,本研究對因變量和自變量均取了自然對數(shù),采用STATA 16對模型進(jìn)行分析,建立方程:
lnHDit=a0+a1lnGPIit+a3lnGDPit+a4lnYRPit+a5lnHINit+a6lnHPit+a7Year2010+a8Year2011+a9Year2012+a10Year2013+a11Year2014+a12Year2015+a13Year2016+a14Year2017+a15Year2018+ui+εit
該方程中,lnHD為被解釋變量,表示地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出,被解釋變量包括:lnGPI表示一般公共預(yù)算收入,lnGDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值,lnYRP表示年末常住人口數(shù)量,lnHIN表示衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量,lnHP表示衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量,i代表12個盟市,t代表時間,為2009—2018年,ui是代表個體異質(zhì)性的截距項,εit為隨個體與時間而變的擾動項。
從表2可以看到,一般公共預(yù)算收入變量的P值為0.01,說明這個變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計有意義;其系數(shù)為0.10,即一般公共預(yù)算收入與地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正相關(guān),意味著保持其他因素不變的前提下,當(dāng)一般預(yù)算收入增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.10%。
表2 基于雙向固定效應(yīng)模型的地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出影響因素分析結(jié)果
年末常住人口數(shù)量變量的P值小于0.01,說明這個變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計有意義;其系數(shù)為1.42,即年末常住人口數(shù)量與地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正相關(guān),意味著保持其他因素不變的前提下,當(dāng)年末常住人口數(shù)量增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加1.42%。
衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量變量的P值小于0.01,說明這個變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計有意義;其系數(shù)為0.35,即衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量與地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生呈正相關(guān),意味著保持其他因素不變的前提下,即當(dāng)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.35%。
衛(wèi)生技術(shù)人員量變量的P值小于0.01,說明這個變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計有意義;其系數(shù)為-1.12,即衛(wèi)生技術(shù)人員量與地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈負(fù)相關(guān),意味著保持其他因素不變的前提下,即當(dāng)衛(wèi)生技術(shù)人員量增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出減少1.12%。
2010—2018年9個時間變量均在顯著水平為5%時是統(tǒng)計顯著的,并且變量的系數(shù)均為正數(shù),意味著在保持其他因素不變的前提下,以2009年為參考,隨著時間推移,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出逐年增高。
第一,本研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)一般公共預(yù)算收入增加時,地市級政府的醫(yī)療衛(wèi)生支出隨之增加。這個結(jié)論較為容易理解,當(dāng)政府一般公共預(yù)算收入增加,相應(yīng)地可用于醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的投入就越多[8]。更為重要的是,本研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)厥屑壵囊话愎差A(yù)算收入增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.10%。未來可根據(jù)地市級政府一般公共預(yù)算收入來估計其醫(yī)療衛(wèi)生支出。
第二,本研究發(fā)現(xiàn)年末常住人口數(shù)量與地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正比。可能的原因是隨著年末常住人口數(shù)量的增加,居民對醫(yī)療服務(wù)的需求增加,進(jìn)而地市級政府在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的支出增加[9]。本研究還發(fā)現(xiàn)當(dāng)年末常住人口數(shù)量增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加1.42%,其彈性系數(shù)大于1。人口規(guī)模的增加,可能伴隨著醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的需求急劇增加,為滿足新增人口的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求將直接導(dǎo)致政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的增加。
第三,本研究發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量與地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正比??赡艿脑蚴堑貐^(qū)內(nèi)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量多,地市級政府對衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的財政補(bǔ)貼增多,從而導(dǎo)致政府在醫(yī)療衛(wèi)生上的支出較高[10]。本研究還發(fā)現(xiàn)當(dāng)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.35%。與之相反地,本研究發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量與地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈反比,即衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量增加,政府的醫(yī)療衛(wèi)生支出減少。具體來說,當(dāng)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量增加1.00%時,地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出會減少1.12%??赡艿脑蚴切l(wèi)生人力資源配置與健康之間相互關(guān)聯(lián),相對充足的衛(wèi)生人力資源,可以使保證當(dāng)?shù)鼐用竦慕】?,從而帶來政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的減少[11]。
綜上所屬,一般公共預(yù)算收入、年末常住人口數(shù)量和衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加促進(jìn)地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出,而衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的增加會抑制地市級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出。
為保障居民的健康需求得到滿足,因此,對于投入較低的地市級政府應(yīng)適當(dāng)提高醫(yī)療衛(wèi)生支出,例如,應(yīng)著力發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì),確保地區(qū)生產(chǎn)總值穩(wěn)步增長。眾所周知,地區(qū)生產(chǎn)總值、財政收入和一般預(yù)算收入三者呈現(xiàn)正相關(guān)。本研究表明一般財政預(yù)算收入均增長1.00%,相應(yīng)地,政府醫(yī)療衛(wèi)生支出將0.10%。而對于投入較高的地市級政府則應(yīng)當(dāng)適當(dāng)控制醫(yī)療衛(wèi)生支出的規(guī)模防止其增長過快。例如,應(yīng)進(jìn)行合理的衛(wèi)生發(fā)展規(guī)劃,控制醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量的過快增長,并加強(qiáng)對醫(yī)療衛(wèi)生人才的培養(yǎng)。
利益沖突無