葉秀峰， 夏曉瓊， 王琦， 董國營

2018年美國衛(wèi)生總費(fèi)用占國內(nèi)生產(chǎn)總值(gross domestic product，GDP)的百分比約為17%，日本、法國、德國衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP的百分比約為11%。2020年我國衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP的百分比為7.12%，達(dá)到72 306.4億元；廣東省衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP的百分比為6.4%，達(dá)7 073.1億元。影響醫(yī)療衛(wèi)生支出的因素有很多，Kleiman[1]通過探討各國醫(yī)療衛(wèi)生支出影響因素，得出收入是影響醫(yī)療衛(wèi)生支出的主要因素。趙郁馨等[2]學(xué)者在其研究中，分析收入彈性與衛(wèi)生總費(fèi)用之間的關(guān)系，1978-1998年期間中國衛(wèi)生總費(fèi)用的平均收入彈性為1.2。柏星馳等[3]著重探討了人口老齡化與居民醫(yī)療衛(wèi)生支出之間的關(guān)系。余央央[4]在其博士論文中也提出隨著老齡化程度的加劇，對醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響將會(huì)日漸增大。其他因素如醫(yī)學(xué)技術(shù)的進(jìn)步[5]，衛(wèi)生資源的供給[6-7]也會(huì)影響醫(yī)療衛(wèi)生的支出。而醫(yī)療衛(wèi)生支出、收入及其他影響因素均屬于不穩(wěn)定的時(shí)間序列，用傳統(tǒng)的回歸分析方法可能會(huì)造成“虛假回歸”，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法特別是在時(shí)間序列變量之間的協(xié)整關(guān)系與誤差修正機(jī)制的研究，突破了傳統(tǒng)回歸分析方法的局限[8-9]，可以從宏觀角度上探討影響居民醫(yī)療衛(wèi)生支出的因素。故本文以廣東省為例，從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度出發(fā)，探析影響居民醫(yī)療衛(wèi)生支出的因素，并對居民醫(yī)療衛(wèi)生支出與各影響因素之間的關(guān)系進(jìn)行深入探究，以期為政府制定宏觀政策提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)指標(biāo)選取

本文數(shù)據(jù)主要來源于2000-2020年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、2000-2020年《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》、2000-2020年《廣東省衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》、2012-2020年《廣東省醫(yī)療衛(wèi)生資源和醫(yī)療服務(wù)情況簡報(bào)》，2000-2011年人均衛(wèi)生總費(fèi)用數(shù)據(jù)來自于林倩等[10]的論文數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻(xiàn)資料和歷年統(tǒng)計(jì)資料的統(tǒng)計(jì)口徑以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取人均衛(wèi)生總費(fèi)用Y作為被解釋變量，65歲及以上人口比重X1、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入X2、農(nóng)村居民人均純收入X3、研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)X4、床位數(shù)X5、執(zhí)業(yè)醫(yī)師數(shù)X6、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)X7為解釋變量[4-5]。

1.2 數(shù)據(jù)處理

為了排除物價(jià)上漲對費(fèi)用變量的影響，利用人均衛(wèi)生總費(fèi)用指數(shù)(2000年為100)對人均名義衛(wèi)生總費(fèi)用數(shù)值進(jìn)行平減變換，全部轉(zhuǎn)化為以2000年不變價(jià)格計(jì)算的人均衛(wèi)生總費(fèi)用、同理轉(zhuǎn)化研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)。同時(shí)，為了消除異方差、時(shí)間等因素的影響，讓變量之間具有可比性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理，處理后的數(shù)據(jù)不會(huì)對各個(gè)變量之間的協(xié)整關(guān)系產(chǎn)生影響。

1.3 研究方法

首先使用單位根檢驗(yàn)做序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)分析檢驗(yàn)時(shí)間序列解釋變量和被解釋變量之間是否有穩(wěn)定的關(guān)系，再通過脈沖響應(yīng)分析、方差分解分析變量的沖擊程度及影響占比，最后通過格蘭杰因果檢驗(yàn)分析解釋變量和被解釋變量之間的因果關(guān)系。由于計(jì)量經(jīng)濟(jì)法協(xié)整分析在既往的研究有大量闡釋[11-14]，本文不再做詳細(xì)介紹。

2 結(jié)果

2.1 變量的單位根檢驗(yàn)

利用Eviews 11.0軟件分別對變量Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的水平值和一階差分進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。8個(gè)變量原始序列的ADF統(tǒng)計(jì)值在1%、5%、10%置信水平下均大于臨界值，無法拒絕8個(gè)變量的序列存在單位根的原假設(shè)，說明這8個(gè)變量的原時(shí)間序列為非平穩(wěn)序列。經(jīng)過一階差分后，對這8個(gè)變量再進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，人均衛(wèi)生總費(fèi)用、65歲及以上人口占比為、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)等5個(gè)變量的ADF檢驗(yàn)值小于1%或者介于1%～5%置信水平下的臨界值，說明經(jīng)過一階差分后5個(gè)變量的時(shí)間序列呈現(xiàn)出平穩(wěn)的特征，具有同階單整的性質(zhì)，可以進(jìn)一步對它們進(jìn)行協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)。

表1 各變量及其一階差分的單位根檢驗(yàn)

2.2 變量的協(xié)整檢驗(yàn)

運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)ln X1、ln X2、ln X4、ln X7和ln Y之間是否存在協(xié)整關(guān)系，表2結(jié)果顯示，在5%的顯著水平下，ln X1、ln X2、ln X4、ln X7和ln Y之間至少存在4個(gè)協(xié)整關(guān)系。而通常情況下，第一個(gè)協(xié)整向量為主要研究對象，因此，對該向量關(guān)于ln Y進(jìn)行正規(guī)化后，得到的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整向量見表3。故65歲及以上人口占比、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)與人均衛(wèi)生總費(fèi)用之間存在的其中一個(gè)協(xié)整關(guān)系式如下所示：

Y=0.64 X1+0.10 X2-0.06 X4+1.93 X7

從上述公式中可以看出，衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)對人均衛(wèi)生總費(fèi)用的影響高于其他因素，并且65歲及以上人口占比、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)都與人均衛(wèi)生總費(fèi)用呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，65歲及以上人口占比與人均衛(wèi)生總費(fèi)用的彈性為0.64，意味著當(dāng)65歲及以上人口占比向上變動(dòng)1%時(shí)，人均衛(wèi)生總費(fèi)用就增長0.64%；城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均衛(wèi)生總費(fèi)用的彈性為0.10，意味著當(dāng)城鎮(zhèn)居民可支配收入向上變動(dòng)1%時(shí)，人均衛(wèi)生總費(fèi)用就增長0.10%；衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù)與人均衛(wèi)生總費(fèi)用的彈性為1.93，意味著當(dāng)衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù)向上變動(dòng)1%時(shí)，人均衛(wèi)生總費(fèi)用則增長1.93%。而研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)與人均衛(wèi)生總費(fèi)用呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系，研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)與人均衛(wèi)生總費(fèi)用的彈性為-0.06，意味著當(dāng)研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)向上變動(dòng)1%時(shí)，人均衛(wèi)生總費(fèi)用就下降0.06%。

表2 各變量之間Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表3 各變量標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整關(guān)系

2.3 方差分解

在人均衛(wèi)生總費(fèi)用的波動(dòng)中，不考慮其自身的貢獻(xiàn)率，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對人均衛(wèi)生總費(fèi)用的貢獻(xiàn)率最大，峰值可達(dá)到12.22%，并一直處于快速增長的狀態(tài)。而其他3個(gè)變量對人均衛(wèi)生總費(fèi)用的貢獻(xiàn)率較小，并且大體上呈現(xiàn)出波動(dòng)增長的趨勢，其中65歲及以上人口占的貢獻(xiàn)率最小。見表4。

表4 各變量方差分解結(jié)果

2.4 格蘭杰因果檢驗(yàn)

本研究檢驗(yàn)分析可知，人均衛(wèi)生總費(fèi)用與65歲及以上人口占比、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)這4個(gè)變量之間存在著長期均衡關(guān)系。但現(xiàn)有分析并不能確定這些變量的變化是否為引起人均衛(wèi)生總費(fèi)用變化的原因，因此對上述4個(gè)變量與患者人均住院費(fèi)用之間進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。由于格蘭杰因果檢驗(yàn)對序列的滯后階數(shù)較為敏感，又考慮到樣本量較少，在做該檢驗(yàn)時(shí)將滯后階數(shù)設(shè)置在1，2，3，4的水平分別作檢驗(yàn)，滯后階數(shù)為4時(shí)，檢驗(yàn)結(jié)果較為理想。在65歲及以上人口占比、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均衛(wèi)生總費(fèi)用格蘭杰因果模型中，在5%顯著性水平下，能夠拒絕第一個(gè)原假設(shè)但不能拒絕第二原假設(shè)，即65歲及以上人口占比、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入等變量的增長是人均衛(wèi)生總費(fèi)用的格蘭杰原因，但人均衛(wèi)生總費(fèi)用增長不是65歲及以上人口占比、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入等變量增長的格蘭杰原因。在研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)兩個(gè)變量與與人均衛(wèi)生總費(fèi)用格蘭杰因果模型中，在5%顯著性水平下，既不能拒絕第一個(gè)原假設(shè)，也不能拒絕第二個(gè)原假設(shè)，說明研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)與人均衛(wèi)生總費(fèi)用相互獨(dú)立，無格蘭杰因果關(guān)系。見表5。

表5 變量之間格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

3 討論與建議

3.1 人口老齡化與人均衛(wèi)生總費(fèi)用之間的關(guān)系

從長期來看，65歲及以上人口占比的增加對人均衛(wèi)生總費(fèi)用有明顯促進(jìn)作用。從格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果來看，65歲及以上人口占比的變化能夠引起人均衛(wèi)生總費(fèi)用的變化，從這一角度也同樣說明了65歲及以上人口占比對人均衛(wèi)生總費(fèi)用有重要影響。醫(yī)療衛(wèi)生支出與人口年齡有著密切的關(guān)系，雖然年齡本身并不是造成醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出的因素，但年齡代表的是健康狀況，人口老齡化帶來的慢性病、失能風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)增加醫(yī)療衛(wèi)生開支。Anderson和Hussey[15]的一項(xiàng)研究表明，65歲及以上老年人口的人均醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用是65歲以下人口的2.7～4.8倍。黃成禮[16]在其研究中通過使用“增長因子”的方法，分析人口老齡化對衛(wèi)生費(fèi)用增長產(chǎn)生的影響，結(jié)果顯示，老齡化的過程的確會(huì)導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用的增加。李中斌等[17]和余央央[4]也通過實(shí)證分析證明老齡化對醫(yī)療衛(wèi)生支出有顯著影響。李樂樂和楊燕綏[18]對北京市進(jìn)行實(shí)證分析人口老齡化對醫(yī)療費(fèi)用的影響，結(jié)果顯示，老齡化每提高1%，人均醫(yī)療費(fèi)用增長0.29%。因此，需要加強(qiáng)對老年人口的健康管理，對各種老年慢性病、常見病及早預(yù)測、預(yù)警并進(jìn)行全方位的健康干預(yù)，強(qiáng)化老年人口健康管理，從而降低老年人口醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出。

3.2 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均衛(wèi)生總費(fèi)用之間的關(guān)系

城鎮(zhèn)居民可支配收入和人均衛(wèi)生總費(fèi)用之間的彈性系數(shù)為0.10，并且城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對人均衛(wèi)生總費(fèi)用的貢獻(xiàn)率最高可達(dá)12.22%，說明收入水平的提高能夠直接促進(jìn)人均衛(wèi)生總費(fèi)用的增長，這主要由于當(dāng)居民收入水平提高后，直接的表現(xiàn)就是可用資金變多。從格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果來看，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增加可以構(gòu)成人均衛(wèi)生總費(fèi)用增加的格蘭杰原因，即城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的變化能引起人均衛(wèi)生總費(fèi)用的變化。從這一角度，同樣說明了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是人均衛(wèi)生總費(fèi)用的重要影響因素。在經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展的過程中，隨著城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增長，居民擁有的更多資金可用于醫(yī)療保健支出，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)購買力得到提升，讓“健康”成為一種生活品質(zhì)的理念逐漸為更多人所接受和追求，這自然會(huì)帶來相當(dāng)規(guī)模的醫(yī)療衛(wèi)生消費(fèi)[19]。黃成鳳等[20]研究結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每提高1%，人均醫(yī)療保健支出就提高1.04%，說明可支配收入是影響醫(yī)療保健支出的重要原因。因此，需要多渠道促進(jìn)居民增收，努力提高居民可支配收入水平，減輕醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用負(fù)擔(dān)；完善收入分配制度，提高居民收入在國民收入分配中的比重；同時(shí)加大財(cái)政轉(zhuǎn)移支付，切實(shí)提高貧困地區(qū)居民和農(nóng)村居民醫(yī)療服務(wù)支付能力。

3.3 研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)與人均衛(wèi)生總費(fèi)用的關(guān)系

從長期來看，研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)都與人均衛(wèi)生總費(fèi)用存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系，并且在協(xié)整方程中，衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)的系數(shù)為正數(shù)，這表明以上變量與人均衛(wèi)生總費(fèi)用呈現(xiàn)同向變化，并在長期發(fā)展中，對人均衛(wèi)生總費(fèi)用的增長起到了有效的促進(jìn)作用。而研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)的系數(shù)卻為負(fù)數(shù)，這表明在某種程度上，它對人均衛(wèi)生總費(fèi)用的增長有抑制作用。但從格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果來看，兩者與人均衛(wèi)生總費(fèi)用相互獨(dú)立，不存在格蘭杰因果關(guān)系。因此，供方因素，如衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、醫(yī)療技術(shù)等，可能不是導(dǎo)致居民醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出的主要原因。也有研究結(jié)果表明，與醫(yī)療服務(wù)需求拉動(dòng)相比，供方醫(yī)療服務(wù)成本提高可能不是導(dǎo)致居民醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出的重要因素[12]。

本文的局限性：現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集受限，數(shù)據(jù)收集范圍為2000-2020年，而時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析時(shí)間跨度越長，數(shù)據(jù)分析越精準(zhǔn)；本研究指標(biāo)選取是參照有關(guān)文獻(xiàn)資料和基于數(shù)據(jù)的可獲得性，但尚未做到深入細(xì)致研究分析居民醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出影響因素，有待于以后進(jìn)一步研究。