雒敏,黃亞新
(1.南京醫(yī)科大學醫(yī)政學院,南京 211166;2.南京醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院人事處,南京 210029)
隨著我國居民消費結(jié)構(gòu)的改變,近年來居民醫(yī)療保健消費支出不斷增加,從1995年的人均110.11元上漲到2017年的1 777.40元,增長了約16倍。在醫(yī)療保健消費成為新經(jīng)濟增長點的同時[1],醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)規(guī)模也在不斷擴大,產(chǎn)品銷售收入從1995年的902億元上漲到2017年的29 826億元,增長了約33倍。居民醫(yī)療保健消費支出的不斷增加和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展使得這兩個領(lǐng)域的研究成為理論界關(guān)注的熱點,相關(guān)的成果也較為豐富,但兩者之間相關(guān)性的研究卻較為鮮見,目前只有少量學者從“消費決定生產(chǎn)”這一角度進行了初步探究,如MORAN 等[2]、劉旭寧[3]、田曉玉[4]分別用美國和中國的數(shù)據(jù)證實了居民醫(yī)療保健消費需求影響醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展,但是影響的具體程度如何,反過來醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是否也是居民醫(yī)療保健消費變化的動因,這些問題的研究目前還比較缺乏?;诖?,筆者運用政策分析領(lǐng)域廣泛采用的向量自回歸模型,將居民醫(yī)療保健消費和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)同時納入分析體系,從需求和供給的角度探討兩者之間的長期動態(tài)關(guān)系,從而為消費升級和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供相關(guān)的政策建議。
1.1資料來源 數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,由于產(chǎn)品銷售收入直接反映了供需雙方圍繞產(chǎn)品價值上下波動的結(jié)果,與消費有較為直接的關(guān)聯(lián),因此本文選取醫(yī)藥制造業(yè)(包括化學藥品制造、中成藥生產(chǎn)、生物藥品制品制造)規(guī)模以上企業(yè)的銷售收入作為醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的代理指標,本文數(shù)據(jù)的時間跨度為1995—2017年。此外為避免數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的異方差問題,對兩個變量取自然對數(shù),居民醫(yī)療保健消費支出(指全國居民人均每年門診、住院以及醫(yī)藥費用和健身鍛煉及購買相關(guān)產(chǎn)品器械、保健品等支出的合計)記為LNHC,醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入(化學藥品、中成藥和生物藥品的銷售收入之和)記為LNMIS。
1.2向量自回歸模型
1.2.1模型基本原理 向量自回歸也稱為VAR模型(vector auto regression model),是研究兩個及以上時間序列變量動態(tài)關(guān)系的系統(tǒng)[5],在系統(tǒng)中因變量是每一個內(nèi)生變量,而自變量是全部內(nèi)生變量的滯后項,這樣用單一時間序列對每個變量進行回歸的系統(tǒng)就演變?yōu)橛脙蓚€及以上時間序列組成的向量進行回歸的系統(tǒng),VAR模型的一般數(shù)學表達式為:
Yt=c+Π1Yt-1+Π2Yt-2+…+ΠkYt-k+ut
并且cov(ut,us)=0(t≠s)。
VAR模型很好地處理了傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學難以解決的變量內(nèi)生性問題,更好地呈現(xiàn)出變量間的動態(tài)變化規(guī)律,在政策分析領(lǐng)域被廣泛運用。
1.2.2模型構(gòu)建 以LNHC、 LNMIS從1995—2017年的兩組時間變量序列進行單位根檢驗、確定最優(yōu)滯后期數(shù)和協(xié)整檢驗的基礎(chǔ)上構(gòu)建VAR模型,并采用格蘭杰因果檢驗分析變量之間是否存在因果關(guān)系。在VAR模型通過穩(wěn)定性檢驗的基礎(chǔ)上,進一步運用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析各變量之間互相沖擊的動態(tài)影響關(guān)系,并將VAR模型中變量的方差分解到不同的擾動因素上,探究LNHC和LNMIS兩個變量對模型影響的貢獻程度。使用的軟件為STATA13.0版。
2.1平穩(wěn)性檢驗 為確定兩個時間序列數(shù)據(jù)是原序列平穩(wěn)還是差分后平穩(wěn),本文采用ADF單位根檢驗法,結(jié)果見表1。從檢驗結(jié)果的P值可以發(fā)現(xiàn),原序列INMIS和INHC都是非穩(wěn)定的,但經(jīng)過一階差分處理后得到的數(shù)列D (INMIS)和D(INHC)均在5%顯著性水平下通過了平穩(wěn)性檢驗,同為一階單整序列。
表1 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果 Tab.1 Results of stationarity test
2.2最優(yōu)滯后階數(shù)選取 由于VAR模型包含滯后項,因此需要確定最優(yōu)滯后階數(shù)以提高模型的估計效果,本文同時選用LR、FPE、AIC、HQIC、SBIC 5種信息準則進行最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇,結(jié)果見表2。從表2可以看出5個準則同時選擇lag(3),因此本文建立的VAR模型滯后階數(shù)為三階。
表2 最優(yōu)滯后階數(shù)選取結(jié)果 Tab.2 Selection results of optimal lag order
2.3協(xié)整檢驗 雖然本文所用數(shù)據(jù)的原序列是非平穩(wěn)的,但這兩個序列之間仍然可能存在共同的隨機趨勢,即存在協(xié)整關(guān)系,此時可以通過線性組合消除此隨機趨勢,因此協(xié)整檢驗是對非平穩(wěn)序列進行回歸的必要前提。本文運用Johansen檢驗法計算跡統(tǒng)計量(trace statistic),對INMIS和INHC這兩個非平穩(wěn)序列進行協(xié)整檢驗,結(jié)果見表3。從表3可以看出,當假定INMIS和INHC之間不存在協(xié)整關(guān)系時,跡統(tǒng)計量值為30.85,>1%臨界值30.45,P值為0.009,表明拒絕原假設(shè),即INMIS和INHC之間存在協(xié)整關(guān)系。當假定INMIS和INHC之間存在協(xié)整關(guān)系時,跡統(tǒng)計量為7.089,<5%水平臨界值12.25,P值0.215,表明接受原假設(shè),即INMIS和INHC之間存在協(xié)整關(guān)系。由此可見兩種假設(shè)下跡統(tǒng)計量的結(jié)果均表明INMIS和INHC之間存在協(xié)整關(guān)系。
表3 協(xié)整檢驗的結(jié)果 Tab.3 Results of co-integration test
2.4格蘭杰因果關(guān)系 為了進一步確定INMIS和INHC之間的協(xié)整關(guān)系表現(xiàn)為單向因果關(guān)系還是雙向因果關(guān)系,本文進行了用于因果關(guān)系證明的格蘭杰檢驗,結(jié)果見表4。從表4可以看出2個檢驗結(jié)果F統(tǒng)計量對應(yīng)的P值均<0.05,說明均拒絕原假設(shè),也就是表示INMIS與INHC之間存在因果關(guān)系,而且是雙向因果關(guān)系,即INMIS與INHC互為因果關(guān)系。
表4 格蘭杰因果檢驗結(jié)果 Tab.4 Results of granger causality test
2.5VAR模型的估計 建立的滯后三階VAR模型的回歸結(jié)果如下所示:
INMIS=0.889 2×L.INMIS+0.444 2×L2.INMIS-0.437 5×L3.INMIS-0.258 2×L.INHC-0.281 1×L2.INHC+0.635 3× L3.INHC+1.456 1
INHC=-0.455 7×L.INMIS+0.218 9×L2.INMIS+0.261 3×L3.INMIS+0.361 4×L.INHC+0.256 2×L2.INHC+0.270 4×L3.INHC+0.619 3
此外兩個方程的R2分別為0.999 3和0.997 1,F(xiàn)值分別為4 472.351和1 149.671,具有很高的擬合優(yōu)度,表明模型設(shè)定是合理的,INHC和INMIS存在較為明顯的相關(guān)關(guān)系。
2.6VAR模型平穩(wěn)性檢驗 為了在VAR模型基礎(chǔ)上進行脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析,需要先檢驗VAR模型的平穩(wěn)性。由圖1可以看出模型的6個特征根均在單位圓之內(nèi),表明模型通過平穩(wěn)性檢驗。
圖1 特征根檢驗結(jié)果 Fig.1 Results of characteristic root test
2.7脈沖響應(yīng)函數(shù)分析 脈沖響應(yīng)函數(shù)是在VAR模型估計的基礎(chǔ)上,反映一個變量受到“外生沖擊”會對其他變量產(chǎn)生怎樣的動態(tài)影響。為更好反映INHS和INMIS的變化趨勢,本文采用正交分解技術(shù),設(shè)定滯后期為20年,以橫軸表示滯后期,縱軸表示變量的變化值,實線代表脈沖影響函數(shù),陰影部分代表95%置信區(qū)間。圖2表明當醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入LNMIS標準差當期受到一個單位正向沖擊時,一開始對人均醫(yī)療保健消費LNHC有較為明顯的負向影響,第5期后負向影響逐步減弱,10期之后表現(xiàn)為正向影響,從第13期后正向影響減弱,逐步向0軸靠近,影響程度逐步減少。這說明醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展,一開始有可能引起人均醫(yī)療保健消費的減少,這可能是由于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,特別是醫(yī)藥研發(fā)技術(shù)的不斷進步,大量“緩解、治療”腫瘤、遺傳性疾病、心血管疾病方面的新藥、特效藥不斷面市,在一定時期有效地提高了人民健康水平,隨之降低了居民在醫(yī)療保健方面的支出,但隨著疾病譜的不斷變化,以及居民醫(yī)療保健意識的不斷提高,從長期來看,醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能促進居民醫(yī)療保健支出的增長。圖3是LNHC對LNMIS的脈沖響應(yīng),可以看出當人均醫(yī)療保健消費LNHC標準差當期受到一個單位正向沖擊時,醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入LNMIS出現(xiàn)波動,第1~2期LNMIS受到短暫的負向影響,但從第3期后LNMIS雖然波動,但一直受到正向影響,隨著時間的推移,這種正向影響也趨于減弱。這表明人均醫(yī)療保健支出的增加,短期會使醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)收入受到負向影響,但長期來看會帶來醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)收入的增長,從而促進醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展,這個和政治經(jīng)濟學“消費生產(chǎn)著生產(chǎn)”和西方經(jīng)濟學“消費是生產(chǎn)目的”的觀點一致,也和當前政府的以消費帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策相吻合。
圖2 LNMIS對LNHC的脈沖響應(yīng)函數(shù) Fig.2 Impulse response function of LNMIS to LNHC
圖3 LNHC對LNMIS的脈沖響應(yīng)函數(shù) Fig.3 Impulse response function of LNHC to LNMIS
2.8方差分解 通過方差分解可以看出LNHC和LNMIS在不同滯后期對自身和對方變化的貢獻度,模型方差分解情況表5,可以看出居民醫(yī)療保健消費LNHC的波動第一期只受到自身沖擊的影響,后期醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貢獻率從0逐漸開始增加,到第5期后基本穩(wěn)定在21%左右的水平,說明醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對居民醫(yī)療保健支出有較為穩(wěn)定的正向影響。醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入LNMIS受到居民醫(yī)療保健消費LNHC的影響,前五期保持不斷增加的正向影響,第五期達到峰值36.03%,從第六期開始下降,并一直處于波動狀態(tài),說明居民醫(yī)療保健消費對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展有明顯的正向影響,但是影響程度不穩(wěn)定,醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入LNMIS很大程度上受到醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)自身因素的影響,這和脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果基本一致。
表5 VAR模型方差分解 Tab.5 Variance decomposition of VAR model %
本文基于1995—2017年我國居民醫(yī)療保健消費支出和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入數(shù)據(jù)構(gòu)建VAR模型,以驗證兩者之間的動態(tài)關(guān)系,結(jié)果表明,居民醫(yī)療保健消費支出與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入之間存在長期均衡關(guān)系,同時存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系;醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在前期由于提高了居民健康水平,因此減少了居民的醫(yī)療保健支出,但后期對人均醫(yī)療保健消費的增長起到一定的促進作用;反過來居民醫(yī)療保健消費支出的增長短期內(nèi)減少了醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的銷售收入,但在長期居民醫(yī)療保健消費對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入的增長有明顯的正向影響,但這種正向影響是波動的,醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也受到自身因素的影響。2017年之后,政府也分別采取了一系列新的舉措,如醫(yī)療保障制度改革、藥物審評審批制度改革等,使得近幾年我國居民的醫(yī)療消費支出和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍保持一定的增長趨勢,但基于本文對兩者之間的動態(tài)關(guān)系的檢驗結(jié)果,本文提出如下政策建議。
第一,進一步激發(fā)居民醫(yī)療保健消費潛力,有效帶動醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展。脈沖響應(yīng)和方差分解的結(jié)果表明醫(yī)療保健消費支出對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入的最高貢獻率達到36.03%,居民醫(yī)療保健消費的增長是驅(qū)動醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展的重要因素,而2017年我國居民醫(yī)療保健消費占國民生產(chǎn)總值的比例為6.2%,美國達到16.2%,說明我國居民醫(yī)療保健消費未來增長和發(fā)展空間較大[6],應(yīng)多管齊下,充分激發(fā)其增長潛力以帶動醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)進一步發(fā)展。
首先,充分發(fā)揮收入與消費的聯(lián)動作用,提升居民醫(yī)療保健消費的能力。在合理提高居民收入可支配水平的同時,通過不斷完善醫(yī)療保險等社會保障制度,增加政府公共衛(wèi)生服務(wù)領(lǐng)域的投入,合理降低居民的醫(yī)療負擔[7],減少居民消費的“擠出效應(yīng)”,提高居民醫(yī)療保健消費的購買力[8]。
其次,大力推動醫(yī)療保健消費升級,從“醫(yī)療消費”逐步轉(zhuǎn)型為“健康消費”。我國目前的醫(yī)療保健消費仍以“以疾病的治療”為主,而發(fā)達國家更重視疾病的預(yù)防、健康促進、慢性病管理等健康管理工作,據(jù)哈佛大學統(tǒng)計,80%糖尿病和心臟病、70%卒中、50%癌癥都是可以通過健康管理避免的。目前,我國居民進行健康消費的比例大大低于發(fā)達國家水平,醫(yī)療保健消費升級有巨大發(fā)展空間。
最后,培育和發(fā)展新的醫(yī)療保健消費熱點,進一步拓展消費需求。隨著我國城鎮(zhèn)化、老齡化程度的加深,居民的健康意識和需求不斷變化,政府和社會各界應(yīng)該積極引導,培育醫(yī)療保健消費熱點,例如新型冠狀病毒肺炎疫情流行期間互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療成為快速發(fā)展的新業(yè)態(tài),下一步應(yīng)加快發(fā)展線上問診、線上藥店等服務(wù),在常見病、慢性病“互聯(lián)網(wǎng)+”復(fù)診服務(wù)基礎(chǔ)上,探索擴大可納入醫(yī)?;鹬Ц兜尼t(yī)療服務(wù)范圍,將互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)培育為新的消費熱點。
第二,推動醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,滿足居民醫(yī)療保健消費需求。脈沖響應(yīng)和方差分解的結(jié)果表明,醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入在經(jīng)過一定時期后對居民醫(yī)療保健消費的貢獻率基本保持在21%的水平,說明醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展對居民醫(yī)療保健支出有較為穩(wěn)定的正向影響。近年來我國惡性腫瘤、糖尿病等重大疾病的發(fā)病率和死亡率正呈現(xiàn)出持續(xù)上升和年輕化趨勢,而在我國醫(yī)藥市場上,國內(nèi)醫(yī)藥企業(yè)化學藥品以仿制藥為主,普通類藥品缺乏創(chuàng)新,常用藥、廉價藥卻經(jīng)常出現(xiàn)短缺,疑難雜癥等罕見病用藥供需嚴重失衡。近幾年來藥品帶量采購、一致性評價等一系列監(jiān)管政策的不斷調(diào)整,醫(yī)藥行業(yè)要適應(yīng)人民群眾的需求,就必須加強創(chuàng)新能力建設(shè),重視首仿藥、原研藥等化學藥的研制開發(fā),進一步鞏固生物醫(yī)藥在疫苗、血液制品方面的創(chuàng)新優(yōu)勢,加快發(fā)展中藥現(xiàn)代化,推動已獲得專利保護的國產(chǎn)原研藥開展國際臨床研究和注冊,加快品牌仿制藥物國際注冊認證,逐步實現(xiàn)心腦血管疾病、腫瘤、糖尿病等多發(fā)病和罕見病藥物集約化生產(chǎn)。
第三,持續(xù)加大政府扶持力度,促進醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。脈沖響應(yīng)和方差分解的結(jié)果表明,經(jīng)過一段時期后內(nèi)部動因?qū)︶t(yī)藥產(chǎn)業(yè)銷售收入的貢獻率不斷波動,最高峰時貢獻率達到81.11%,說明促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素來自于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)自身,而建立一個以需求為導向、集中度更高、良性競爭和可持續(xù)發(fā)展的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)需要全面的政策支撐。政府應(yīng)當加大對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的財政投入力度,拓展金融支持手段,加快建立市場化、多元化相結(jié)合的專項資金扶持體系,充分發(fā)揮社會資本作用,積極吸引產(chǎn)業(yè)投資基金和創(chuàng)業(yè)投資機構(gòu),建立覆蓋全鏈條的資本支持體系;鼓勵藥物創(chuàng)新,加快藥物審評審批,優(yōu)化創(chuàng)新資源配置,支持創(chuàng)新平臺和新型研發(fā)機構(gòu)建設(shè),提升產(chǎn)業(yè)核心競爭力;支持龍頭企業(yè)做大做強,重點扶持中小型企業(yè),培育一批具有自主知識產(chǎn)權(quán)和核心競爭力的領(lǐng)軍企業(yè),打造特色突出、結(jié)構(gòu)合理、梯次分明的醫(yī)藥企業(yè)群體,推動醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)規(guī)模進一步擴大;加快人才隊伍建設(shè),健全醫(yī)藥人才引進、培養(yǎng)、激勵機制,充分調(diào)動人才的積極性和創(chuàng)造性。
第四,營造良好市場環(huán)境,促進醫(yī)療保健消費需求和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)供給的有效耦合。格蘭杰因果檢驗的結(jié)果表明,居民醫(yī)療保健消費和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展互為因果關(guān)系,兩者的良性互動需要需求與供給的有效耦合,而需求與供給的有效耦合離不開規(guī)范有效的市場。市場主管部門應(yīng)當實時關(guān)注居民醫(yī)療保健方面消費需求變動和藥物市場動態(tài)的變化,制定嚴格的市場準入和監(jiān)管制度;進一步深化醫(yī)療服務(wù)體系改革,加快公立醫(yī)院改革,提升基層醫(yī)療機構(gòu)服務(wù)能力,優(yōu)化社會力量舉辦醫(yī)療機構(gòu)的發(fā)展環(huán)境,加快形成多元化醫(yī)療服務(wù)格局;充分發(fā)揮市場作用,推動“醫(yī)療、醫(yī)保、醫(yī)藥”三醫(yī)聯(lián)動改革,有效銜接藥品招標采購、醫(yī)保支付、價格改革等相關(guān)政策,強化醫(yī)藥費用和價格監(jiān)測監(jiān)管,實行價格信息公開制度;建立健全醫(yī)藥市場供需監(jiān)測機制,實時掌握重點企業(yè)生產(chǎn)情況,提高醫(yī)藥市場產(chǎn)品供給能力;強化醫(yī)藥知識產(chǎn)權(quán)保護,整頓規(guī)范醫(yī)藥市場,對藥價虛高、假冒偽劣醫(yī)藥產(chǎn)品的現(xiàn)象進行嚴厲處罰,為居民放心地進行醫(yī)療保健消費和醫(yī)藥企業(yè)良性競爭創(chuàng)造良好的外部條件。