醫療改革對中國城鄉居民醫療消費影響的實證分析

朱波

摘要：采用面板數據模型方法，分析20世紀90年代以來歷次重大醫療改革對我國城鄉居民醫療消費的影響情況。實證結果顯示：在醫療改革背景下，城鄉居民人均收入和醫療消費支出之間存在結構變化的均衡關系，這種變化主要表現在醫療改革實施后，城鄉居民醫療消費支出的收入彈性都呈顯著下降趨勢；各地區居民醫療消費支出行為差異比較明顯，經濟發達地區的醫療保障水平較高，居民的醫療負擔相對比較低。

關鍵詞：醫療改革；居民收入；醫療消費

中圖分類號：F064.1

一、引言

醫療改革是保障民生之要。自1998年國務院發布了《關于建立城鎮職工基本醫療保險制度的決定》以來，我國相繼實施了城鎮職工基本醫療保險、城鎮居民基本醫療保險、新型農村合作醫療以及城鄉醫療救助保險制度，基本形成了具有我國特色的多層次醫療保險體系。截至2011年底，我國城鎮職工基本醫療保險參保人數已達25226萬人，是2000年底水平的6.27倍；城鎮居民基本醫療保險參保人數達22066萬人，是2007年底水平的5.14倍；新農合參保人數為8.32億人，是2004年底水平的10.4倍。可見，越來越多的城鄉居民享受到了社會醫療保障服務。

醫療保障制度逐步完善的同時，城鄉居民醫療保健支出也逐年增長。城鎮居民和農村居民家庭平均每人醫療保健支出分別達968.98元和436.75元，分別占生活消費支出的6.39%和8.37%，而1990年水平僅分別為1.54%和3.25%。2011年，綜合醫院門診病人人均醫藥費為186.1元，出院病人人均醫藥費7027.7元，分別為1990年水平的17.1倍和14.8倍，而期間城鎮居民可支配收入和農村居民純收入僅分別增長14.44倍和10.17倍。可見，醫療改革對居民醫療保健支出的影響很難通過醫療保健支出、醫藥費支出等數據直觀做出判斷。因此，選取合適方法測算醫療改革對居民醫療保健支出的影響具有一定的理論和現實意義。

截至目前，學術界對居民醫療消費行為已進行了廣泛的研究。David E. Sahn和Stephen D. Younger通過對1993年坦桑尼亞農村居民人力資源開發調查數據的實證研究，證實影響居民醫療消費的主要因素是醫療質量、醫療價格及自身的健康狀況等。H.naci mocan等（2004）通過微觀調查數據研究中國城鎮居民的醫療消費行為，認為家庭特征和工作條件是影響居民醫療消費的主要因素。Randall.ellis和Germane m.mwabu（2004）采用Nest Logit模型分析肯尼亞的家庭調查數據，證實居民收入是影響醫療消費的主要因素。Edi karni （2008）基于消費效用函數提出不確定性條件下居民醫療消費行為理論。

國內對居民醫療消費行為研究的學者也比較多。林相森、舒元（2007）采用Logit模型對中國健康與營養調查2000年調查數據做實證分析，證實收入水平是影響居民醫療支出的主要因素。顧衛兵、張東剛（2008）運用協整和誤差修正模型對中國1985-2005年相關數據進行實證研究，證實城鄉居民收入與醫療保健支出之間存在長期均衡關系。廖翔、柯國梁（2009）采用協整分析方法分析中國1989-2009年城鎮居民人均可支配收入和居民個人醫療衛生現金支出兩個指標，證實二者之間存在長期的均衡關系。劉旭寧（2011）采用面板數據模型分析中國城鄉居民醫療保健支出行為，證實收入水平和醫療消費結構對城鄉居民醫療保健支出產生重要影響。王超（2011）通過對中國1978-2007年城鄉居民相關數據的研究，證實城鄉居民人均收入是決定醫療保健支出的重要因素。

可見，目前學術界對居民醫療保健支出的實證研究很少考慮醫療改革這一外生變量的影響。本文采用虛擬變量方法，將醫療改革這一政策因素引入到居民醫療保健支出模型中，并通過面板數據模型方法對中國29個省/直轄市（不含重慶和西藏）城鄉居民自20世紀90年代以來的相關數據進行實證分析。

二、 指標、數據及單位根檢驗

對于指標、數據及單位根檢驗的分析，具體如下。

（一） 指標和數據

影響居民醫療保健支出的因素有很多，如居民收入、醫療保障水平、醫療服務價格及居民健康狀況等眾多因素。由于本文主要目的是研究醫療改革前后居民醫療保健支出行為的差異，故只選擇醫療改革、居民收入和醫療保健支出三個變量。

1.醫療改革

我國基本醫療保險體系主要包括城鎮職工基本醫療保險、城鎮居民基本醫療保險和新型農村合作醫療，分別于1998年、2003年和2007年開始實施。其中，1998年12月，國務院頒布實施《關于建立城鎮職工基本醫療保險制度的決定》；2003年1月，衛生部、財政部和農業部聯合頒布實施《關于建立新型農村合作醫療制度的意見》；2007年7月，國務院頒布實施《關于開展城鎮居民基本醫療保險試點的指導意見》①。因此，本文將城鎮居民享受的醫療保障劃分為三個階段：1998年之前、1998-2006年、2006年至今；農村居民享受的醫療保障劃分為兩個階段：2003年之前及2003年至今。根據劃分的時間段，本文構建三個虛擬變量D1、D2和D3：

2.居民收入和醫療保健支出

居民收入（x）選用城鎮居民人均可支配收入和農村居民人均純收入兩個指標；醫療保健支出（y）選用城鎮居民人均醫療保健支出和農村居民人均醫療保健支出兩個指標。數據范圍為1991-2011年，包括北京、天津、河北及山西等29個省/直轄市（不含西藏和重慶），其中農村居民的數據范圍為1993-2011年。城鄉居民收入數據分別根據城鄉居民消費價格指數調整成以1990年為基期的實際數據；醫療保健支出根據醫療價格指數調整成以1990年為基期的實際數據。所有的數據都由歷年《中國統計年鑒》整理而得。

（二）單位根檢驗

為了避免面板數據模型的虛假回歸問題，有必要對各個變量進行單位根檢驗。最早使用面板數據進行單位根檢驗的是Bhargava等（Bhargava et al， 1982）。他們利用修正的DW統計量提出了一種可以檢驗固定效應動態模型殘差是否為隨機游走的方法。Abuaf & Jorion（1990）基于SUR回歸（Seemingly Unrelated Regression）模型，提出面板單位根檢驗方法—— SUR-DF檢驗。Levin and Lin（1993）建立的LLC 法也是面板數據單位根檢驗的早期版本。2003年Im、Pesaran和Shin考慮異方差和殘差自相關問題，建立了面板數據單位根檢驗的W檢驗。為了避免單一方法可能存在的缺陷，本文選擇用Levin， Lin &Chu檢驗、Im， Pesaran and Shin W-stat檢驗、ADF- Fisher Chi-square 檢驗和PP - Fisher Chi-square檢驗。

采用Eviews5.0軟件對城鄉居民收入、醫療保健支出的對數序列進行單位根檢驗，結果見表1。檢驗結果顯示，在1%的顯著性水平下，城鄉居民收入、醫療保健支出的對數序列都是一階單整序列，符合回歸模型對序列的基本要求。

三、 模型構建及實證分析

模型構建及實證分析如下。

（一）模型構建

面板數據綜合了時間序列和橫截面兩方面的信息，使用面板數據建立模型至少有四個突出優點：一是可以解決樣本容量不足的問題；二是可以減弱多重共線性；三是可以解決時間序列數據協整檢驗的小樣本問題；四是對于固定效應回歸模型能得到參數的一致估計量。

面板數據模型主要包括混合模型、固定效應模型和隨機效應模型。考慮到各省/直轄市在政策實施及居民消費行為上有許多不同，故本文不把截面單元看成是來自同一總體的樣本，而選擇混合模型和固定效應模型（Cheng Hsiao，2005）。

根據面板數據模型的一般形式，特構建包含虛擬變量的面板數據模型如下：

其中，Y表示人均醫療保健支出；X表示人均收入（城鎮居民為人均可支配收入，農村居民為人均純收入）；i=1，···29，分別表示選擇的29個省/直轄市（不含重慶和西藏地區）；μt和νt都為隨機擾動項；αi和θi表示模型中不同個體之間的差異，如果個體截距項之間不存在顯著差異，則應選取混合回歸模型。影響居民醫療保健支出的因素雖然還有醫療價格、健康狀況等，但本文認為這些省略的重要因素和當前解釋變量居民收入不相關，即認為構建的模型理論上不存在內生性問題。

（二） 模型估計

利用最小二乘法對模型（1）和模型（2）進行估計，結果見表2和表3。

由于固定效應回歸模型和混合回歸模型的估計結果不能簡單的通過R2、t值等統計量進行比較，而應采用無約束模型和有約束模型回歸殘差平方和之比構造F統計量的推斷方法，檢驗方法如下：

原假設H0：模型中不同個體的截距相同（真實模型為混合回歸模型）；

備擇假設H1：模型中不同個體的截距項不同（真實模型為個體固定效應回歸模型）。

在原假設H0下，構建F統計量：

其中，RSSr表示約束模型，即混合回歸模型的殘差平方和； RSSu表示非約束模型，即個體固定效應回歸模型的殘差平方和； N為截面單元個數；K為解釋變量個數。

根據表2中的殘差平方和數據，可計算城鄉面板數據模型對應的F值分別為28.32和42.38，都明顯大于5%水平臨界值（F0.05（28，546）=1.497，F0.05（28，490）=1.499），則認為建立個體固定效應模型更合理。

個體固定效應模型的估計結果顯示，城鎮居民和農村居民醫療保健支出對數的總離差分別有93%和95%，可由對應的回歸模型做出解釋；對數居民收入InX對應的t值都顯著大于5%水平臨界值，則證實居民收入對人均醫療保健支出有著顯著影響；虛擬變量D和交互乘積項DInX對應的t值也都顯著大于5%水平臨界值，則證實不同階段居民醫療保健支出行為的差異性比較明顯，即不同醫療保險發展階段下居民醫療保健支出的收入彈性存在顯著差異。由于個體固定效應模型的DW分別為0.88和0.95，處于正自相關的范圍，模型依然存在虛假回歸的嫌疑。對個體固定效應模型的殘差進行單位根檢驗（檢驗模型不含截距和趨勢項），結果見表4。可見，殘差是平穩序列，模型的構建是合理的，居民收入和醫療保健支出之間存在變結構的均衡關系。

通過整理，城鄉居民醫療保健支出個體固定效應模型的估計式分別為：

由于αi和θi分別表示城鄉居民醫療保健支出模型中不同個體之間的差異，將αi和θi 與地區居民人均實際收入構建散點圖（見圖1和圖2），可見二者之間存在明顯的負相關關系，即居民收入水平較高地區，醫療保障水平也較高，人們相對醫療負擔也比較低。

估計結果表明：

第一，隨著居民收入的增加，醫療消費也逐年上升。城鄉居民醫療保健支出的收入彈性都顯著的大于0，即表示隨著收入水平的提升，居民醫療保健支出水平也逐年增加。伴隨著收入水平的提升，居民醫療保健意識也逐步增強。正如曹秀玲（2005）所說的，居民的醫療保健消費心理已有過去的“小病忍一忍，中病等一等，大病急死人”逐步調整現在的“有病就醫，無病保健”。

第二，醫療改革對城鄉居民醫療保健支出產生了顯著影響。對于城鎮居民來說，城鎮職工基本醫療保險實施后，城鎮居民醫療保健支出收入彈性從1.97下降為1.77；城鎮居民基本醫療保險實施后，該彈性系數又進一步下降到1.44。對于農村居民來說，新型農村合作醫療實施后，農村居民醫療保健支出收入彈性從1.62下降為1.56。即可證明醫療保障制度的實施，有效的降低了居民的醫療負擔。醫療改革這一外生變量的影響，使得居民收入和醫療保健支出在不同階段呈現不同的均衡關系，即存在變結構的協整關系。

第三，各地區居民的醫療保健支出行為差異比較明顯。個體固定效應回歸模型的截距項呈現個體在截距上的差異，結合地區居民收入分析這些個體差異，可以明顯的看出：居民收入水平較高地區，醫療保障水平也較高，人們相對醫療負擔也比較低。

四、 結論

本文利用采用面板數據模型方法，分析20世紀90年代以來歷次重大醫療改革對我國城鄉居民醫療保健支出的影響。實證結果顯示：醫療改革背景下，城鄉居民人均收入和醫療保健支出之間存在變結構的均衡關系。每項醫療保險制度實施后，居民醫療保健支出的收入彈性都呈顯著下降趨勢。

雖然從醫療保健支出的歷史數據可以看出城鄉居民的醫療負擔似乎有所增加，但這并不和“醫療保障的實施有效降低了居民的醫療負擔”這一論點相駁。如上所述，影響居民醫療保健支出還有一個重要因素即是醫療服務價格。目前，利益驅使醫療服務機構不僅通過誘導需求提供過量醫療服務，還通過推銷高價藥品、盲目使用高價的醫療服務器材等途徑來獲得收入。另外，為了獲取更多的收入，醫療服務機構之間競爭加強，直接導致高端醫療設備的盲目引進，以及醫療服務體系的布局向富裕群體傾斜，進而導致醫療服務的資源可及性降低。

因此，要真正降低居民的醫療負擔，除了在醫療保險實施上擴大保障范圍、提升保障水平外，更需加強對醫院、醫藥供應商等產業鏈條的監控與管理。

注釋：

① 部分地區（如江蘇、浙江等）實際上從2006年已開始試點工作。

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（編輯：許麗麗）