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摘要：本文通過選取變量，構(gòu)建衛(wèi)生費(fèi)用支出的模型，使用Eviews對(duì)模型進(jìn)行實(shí)證分析，得出結(jié)論如下：男性比重的增加將會(huì)引起衛(wèi)生費(fèi)用支出比較大幅度的增長。另外城鎮(zhèn)人口的比例也在很大程度上影響衛(wèi)生費(fèi)用的支出，并成負(fù)相關(guān)。最后人口死亡率和老年人口撫養(yǎng)比也在一定程度上影響衛(wèi)生費(fèi)用的支出，人口死亡率與衛(wèi)生費(fèi)用支出成負(fù)相關(guān)，老年人口撫養(yǎng)比則成正相關(guān)。

關(guān)鍵詞：人口；衛(wèi)生費(fèi)用；影響途徑

一、引言

當(dāng)前,世界各國都面臨衛(wèi)生費(fèi)用過快增長的問題,我國也不例外。衛(wèi)生部所公布的數(shù)據(jù)顯示,我國人均醫(yī)療(衛(wèi)生)費(fèi)用年均增長率為21.8%,大大超過了人均收入的增長。醫(yī)療費(fèi)用支出已成為我國居民繼家庭食品、教育支出后的第三大消費(fèi)，給社會(huì)、家庭帶來沉重的負(fù)擔(dān),居民衛(wèi)生服務(wù)的有效需求將更加受到抑制。影響衛(wèi)生費(fèi)用增長的因素有很多，由于近年來我國人口變化出現(xiàn)了一些新的特點(diǎn)，包括人口數(shù)量、人口質(zhì)量、人口構(gòu)成和人口分布等。因此研究人口因素與衛(wèi)生醫(yī)療費(fèi)用支出的關(guān)系顯得的尤為重要。鑒于此，本文在第二部分將對(duì)相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，接著介紹選取的變量及構(gòu)建模型，然后利用Eviews軟件進(jìn)行實(shí)證分析，最后根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行總結(jié)并提出政策建議。

二、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

根據(jù)以往研究，發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)者的研究認(rèn)為影響醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出的因素主要有經(jīng)濟(jì)因素，人口因素還有醫(yī)療系統(tǒng)本身三個(gè)方面。關(guān)于經(jīng)濟(jì)因素，主要有經(jīng)濟(jì)增長、人均總收入1、城市化水平2等。何平平（2005、2006、2008）采用協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、單位根檢驗(yàn)，建立計(jì)量回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長對(duì)我國醫(yī)療費(fèi)用增長的影響是一種長期關(guān)系，且是中國衛(wèi)生總費(fèi)用增長的最主要因素。劉貞等（2016）采用協(xié)整分析、誤差修正模型等方法進(jìn)行研究，認(rèn)為人均總收入與人均醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用之間存在長期的均衡的顯著的正相關(guān)關(guān)系，而短期影響不大。也有很多學(xué)者具有相同的觀點(diǎn)（陳聰?shù)龋?011；黃小平等，2016），只是用的衡量指標(biāo)不同，他們用人均GDP、居民人均可支配收入、人均生產(chǎn)總值來衡量人均總收入。陳聰（2011）、張曉嵐等（2012）通過構(gòu)建多元回歸模型和Tobit模型，對(duì)我國醫(yī)療衛(wèi)生收入與相關(guān)影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，認(rèn)為人口城市化率對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生收入的增長有顯著貢獻(xiàn)，而何平平（2005）得到了相反的觀點(diǎn)。關(guān)于人口因素，主要有人口數(shù)量、人口質(zhì)量、人口構(gòu)成和人口分布（黃成禮，2004）。黃小平等（2016）認(rèn)為人口密度會(huì)阻礙支出效率的提高，從而增加支出費(fèi)用；另外與人口質(zhì)量相關(guān)的教育水平等因素也會(huì)對(duì)衛(wèi)生支出費(fèi)用產(chǎn)生影響（黃小平、劉美花，2016）；與人口構(gòu)成相關(guān)的性別，年齡等變量也會(huì)有很大影響（黃成禮，2004；馬愛霞等，2015）。但是學(xué)者們對(duì)人口老齡化的作用有不同的觀點(diǎn)。黃成禮（2004）和何平平（2005）采用計(jì)量分析方法，研究認(rèn)為人口老齡化對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用增長的影響不容忽視，然而何平平等（2006）和陳聰?shù)龋?011）認(rèn)為人口老齡化對(duì)我國醫(yī)療費(fèi)用增長的影響是一種長期關(guān)系,但短期影響不大。另外，吳昊等（2018），通過建立面板模型，認(rèn)為影響東中西部政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的主要因素有著較大差別。關(guān)于醫(yī)療系統(tǒng)自身因素的影響，主要有社會(huì)保障、醫(yī)療保險(xiǎn)、養(yǎng)老保險(xiǎn)（何平平，2005；胡宏偉等，2012；王新軍，2014；馬愛霞等，2015；馬寧寧等2016），每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員（劉真等，2016），營利性醫(yī)院的比例、“平均住院費(fèi)用”、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)和平均住院日（薛新東，2012），醫(yī)療價(jià)格（何平平等，2008），政府公共預(yù)算衛(wèi)生支出比例（何平平，2005），衛(wèi)生保健的需求何健康意識(shí)的提高，服務(wù)密度的加強(qiáng)（醫(yī)療糾紛數(shù)量），衛(wèi)生機(jī)構(gòu)和醫(yī)師人數(shù)的增加，衛(wèi)生支付機(jī)制的不完善（雷海潮，1996）

三、變量選取與模型構(gòu)建

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來源因?yàn)楸疚难芯康闹黝}是中國醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用的支出，從中國統(tǒng)計(jì)年鑒來看，衛(wèi)生總費(fèi)用最能夠衡量中國醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用的支出，所以本文選取衛(wèi)生總費(fèi)用（億元）作為因變量，用Y表示。關(guān)于自變量，本文主要選取與人口因素相關(guān)的變量來衡量。作者把人口因素相關(guān)的變量分成人口數(shù)量、人口質(zhì)量、人口構(gòu)成和人口分布四個(gè)方面。首先，經(jīng)驗(yàn)來看，人口數(shù)量的增加會(huì)增加衛(wèi)生費(fèi)用支出，作者用總?cè)藬?shù)和人口增長率兩個(gè)變量來代表人口數(shù)量，分別用X1和X2表示。其次，人口質(zhì)量也對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的支出有一定影響，其中教育程度、壽命都是很重要的因素，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取反映人口壽命的人口死亡率（X3）來代表人口的質(zhì)量。再次，隨著老齡化趨勢(shì)的加強(qiáng)，人口的年齡構(gòu)成，性別構(gòu)成，城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)等人口結(jié)構(gòu)因素也會(huì)影響衛(wèi)生費(fèi)用的支出，本文用65歲及以上人口比例（X4）和老年撫養(yǎng)比(X5)代表年齡構(gòu)成，用男性比重（X6）來表示性別構(gòu)成。最后，本文用城鎮(zhèn)人口比重（X7）來表示人口在城鄉(xiāng)之間的分布。另外，由于除了人口因素外還有其他變量對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的支出有很大影響，根據(jù)前人的研究，本文選取醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（X8）和國內(nèi)生產(chǎn)總值（X9）作為控制變量。

（二）模型構(gòu)建根據(jù)以上變量分析構(gòu)建模型

四、實(shí)證分析

（一）模型回歸結(jié)果作者首先用Eviews8.0對(duì)所有變量進(jìn)行回歸。所有的自變量都進(jìn)入模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)有些重要變量并不顯著，如總?cè)丝冢╔1）,人口自然增長率（X2），65歲及以上人口數(shù)（X4），而這些變量對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用支出的影響非常重要，并且R2達(dá)到了0.998091，說明很可能其他變量和這些重要變量之間存在多重共線性，因此作者采用逐步回歸避免多重共線性的問題，得到的結(jié)果如表2所示。由表1所知,經(jīng)過逐步回歸方法，刪除了人口自然增長率（X2）和65歲及以上人口數(shù)（X4），表明這兩個(gè)變量與其他變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性。

（二）相關(guān)檢驗(yàn)根據(jù)表1可知，雖然R2的值變小了，但是R2的值還是有0.99以上，表明模型中X對(duì)Y的解釋程度達(dá)到了99%以上，因此模型通過了R2檢驗(yàn)。下面作者對(duì)本模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，顯著性檢驗(yàn)有兩種，分別是單變量和多變量的檢驗(yàn)。由表1可以看出，對(duì)于單變量的顯著性，因?yàn)槊總€(gè)X的t值的絕對(duì)值都比較大，或者除了X4以外其他變量的P值都小于0.01，所以各個(gè)變量都很顯著。對(duì)于多變量的顯著性檢驗(yàn)，由表1看出F值非常大，所以變量整體也很顯著。因?yàn)槲覀儾捎弥鸩交貧w的方法進(jìn)行回歸，因此不存在多重共線性。另外對(duì)樣本量為32、5個(gè)解釋變量的模型、5%顯著水平，查DW統(tǒng)計(jì)表可知，dL=1.09，dU=1.83，DW=1.808659，模型中dL<DW<dU,因此不存在自相關(guān)。最后我們進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，得到結(jié)果如表3所示。從表2可知，B-P檢驗(yàn)中P值很高，達(dá)到0.5919，因此不能拒絕不存在異方差的原假設(shè)，表明通過異方差檢驗(yàn)。

五、主要結(jié)論

本文通過選取變量，構(gòu)建衛(wèi)生費(fèi)用支出的模型，使用Eviews對(duì)模型進(jìn)行實(shí)證分析，得出結(jié)論如下：首先，本文得到了一個(gè)有趣的結(jié)論，男性比重每增加1%，將會(huì)引起衛(wèi)生費(fèi)用支出比較大幅度的增長，表明男性的身體狀況不如女性好。另外城鎮(zhèn)人口的比例也在很大程度上影響衛(wèi)生費(fèi)用的支出，并成負(fù)相關(guān)，表明近幾年來隨著國家對(duì)農(nóng)村人口醫(yī)保的增加，農(nóng)村人口醫(yī)療衛(wèi)生支出費(fèi)用增加。最后人口死亡率和老年人口撫養(yǎng)比也在一定程度上影響衛(wèi)生費(fèi)用的支出，人口死亡率與衛(wèi)生費(fèi)用支出成負(fù)相關(guān)，老年人口撫養(yǎng)比則成正相關(guān)。因此我們可以看出人口的各個(gè)指標(biāo)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的支出都有較大影響，減少總?cè)丝诘臄?shù)量，改善人口的質(zhì)量和分布狀況都能夠有效的控制衛(wèi)生費(fèi)用的支出。

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作者：龔小蕓 單位：上海外國語大學(xué)附屬外國語學(xué)校