中國藥科大學(211198) 繆 丹 邱家學
衛生總費用包括政府預算衛生籌資(GHE)、社會衛生籌資(SHE)、居民個人衛生籌資(PHE)三部分〔1〕。具體來講,政府醫療衛生籌資主要是各級政府安排的醫療衛生預算支出和相應的縱向轉移支付;社會醫療衛生籌資包括機關事業單位、社會團體和企業衛生醫療保險支出;居民個人醫療衛生籌資包括城鎮和農村居民參加全民醫療保險計劃的繳費支出、相應的個人付費部分和商業醫療保險支出。衛生總費用綜合反映了一個地區經濟發展水平、社會對人群健康的重視程度以及衛生籌資模式,突出反映了政府、社會及個人對健康的投入格局、規模及變化趨勢。深入分析我國衛生總費用的總量和結構特征,探討衛生籌資三方與衛生總費用增長的關系,尋求優化衛生資源配置的有效途徑,對促進我國衛生事業發展具有重要意義。
本文通過對1989~2009年衛生費用數據建立的多元線性回歸模型,探究衛生籌資三方費用與衛生總費用之間的差異關系,為相關政策提供建議。
本文所用數據來源于《中國衛生統計年鑒2010》。為了使不同年份各項衛生費用具有可比性,以1989年為基期,將名義值轉化成可比價格的實際值(表1)。
為了消除原始數據序列的非線性,將衛生總費用(THE)、政府支出費用(GHE)、社會支出費用(SHE)和居民個人支出費用(PHE)變量序列取對數,分別記為lnTHE、lnGHE、lnSHE以及lnPHE,以此建立多元線性回歸模型:

其中:β0是常數項,β1、β2、β3為偏回歸系數,μ 為隨機誤差項。
根據表1中調整后數據,使用非線性參數法估計回歸方程得:


表1 1989~2009年衛生經費
(1)多重共線性檢驗
多重共線性一般可以用方差膨脹因子(VIF)來判斷:

R2表示解釋變量與模型中其他解釋變量輔助回歸方程的決定系數。一般當VIF>10時,認為回歸方程存在嚴重的多重共線性。
①相關系數檢驗
運用eviews軟件得出模型中相關系數矩陣如表2所示。

表2 相關系數矩陣
可見每個因素都與lnTHE高度相關,而且各個解釋變量之間也是高度相關的。
②方差膨脹因子檢驗
由輔助回歸方程得出:VIFGHE=66.67,VIFSHE=90.9,VIFPHE=9.0,其中 VIFGHE和 VIFSHE遠超過 10,說明方程中存在嚴重的多重共線性。VIFSHE最大,不妨剔除lnSHE解釋變量,修正模型。
③二次方差膨脹因子檢驗
由二次輔助回歸方程得出:VIFGHE=6.024,VIFPHE=6.024;此時方差膨脹因子均小于10,解釋變量lnGHE和lnPHE是被解釋變量lnTHE的主要影響因素,回歸方程修正為:

(2)異方差性檢驗
利用eviews軟件進行懷特檢驗,不存在異方差性。
(3)自相關性檢驗
①D-W檢驗
德賓一沃森(Durbin-Watson)檢驗是目前檢驗自相關性的最常用方法。D-W的檢驗過程如圖1所示。

圖1 D-W檢驗
查DW 檢驗表可知,dL=1.22,dU=1.42,修正模型中DW值等于1.093小于dL,顯然修正模型中有一階正自相關。所以,修正模型中t統計量和F統計量的結論不可信,需采取補救措施。
②自相關性消除(科克倫-奧克特(Cochrane-Orcutt)迭代法)
利用eviews軟件經過5次迭代后收斂,隨機誤差項相關系數ρ的估計值為0.359,并且t檢驗顯著。經調整后,查 DW 檢驗表可知,dL=1.20,dU=1.41,dU<DW=2.346<4-dU,說明模型已消除自相關。
經修正后的方程為:


③高階自相關檢驗(偏相關系數檢驗)
利用eviews軟件得到再次修正模型中殘差et與滯后值 et-1、et-2,…,et-12的各期相關系數和偏相關系數,如圖2所示。

圖2 相關系數與偏相關系數
圖中AC表示各期的自相關系數,PAC表示各期的偏自相關系數,為了直觀地反映相關系數值的大小,在圖形左半部分別繪制了相關系數和偏相關系數的直方圖,其中虛線表示0.5。當第s期偏相關系數的直方塊超過虛線部分時,表明偏相關系數>0.5,即存在s階自相關性。從圖中可以明顯看出,再次修正的模型不存在高階自相關性。
個人衛生籌資費用對衛生總費用的影響較為顯著,政府衛生籌資費用次之,社會衛生籌資費用對衛生總費用的影響不顯著,這表明個人衛生籌資對衛生總費用的波動起主導作用。根據福利經濟學理論,我國政府衛生支出和社會衛生支出均屬于公共籌資范疇,公共籌資有利于實現社會疾病經濟風險共擔,一般來說公共籌資所占比重越大,衛生籌資公平性越好。因此,衛生總費用投入應主要來源于政府和社會的力量,但由于我國經濟實力和經濟因素的限制,居民個人在衛生方面的投入過大。我國衛生籌資對居民個人衛生支出的過度依賴,加重了個人醫療費用負擔。
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