经济发展与老龄化对我国公共卫生支出的影响

初可佳 侯小娟

（1.广东金融学院 保险系，广东 广州 510521；2.广州农商银行股份有限公司，广东 广州 510627）

一、引言

多年以来，医疗卫生费用的快速增长成为发达国家医疗卫生体系的重要特征之一，并给各国财政带来了巨大的压力，因此，关于医疗卫生费用的增长及其影响因素成为社会和学界关注的热点问题。对我国而言，也存在着同样的问题。近二十年来，我国卫生费用的平均增长速度超过了GDP的平均增长速度，且在部分年份特别明显，如1992～1995年、2004～2007年及2010年。我国卫生费用占GDP 的比例也从1978年的3.02%上升到2012年的5.36%。其中，政府负担部分在20世纪80年代到90年代大幅下降后，近年来有所上升；社会负担部分在20世纪90年代下降后，近年来也开始上升；个人负担部分则在20世纪80年代中后期到90年代快速上升后，呈下降趋势。但社会与个人的负担仍然明显高于政府，2012年政府卫生支出占比30.04%，社会卫生支出占比35.61%，个人现金卫生支出占比34.35%。由此可见，卫生费用的膨胀不仅会给政府带来压力，更可能给社会与居民带来压力，使“看病难、看病贵”问题得不到有效解决，从而影响医疗卫生体制改革的进一步推进。因此，研究究竟是什么因素导致我国卫生费用支出不断攀升，并从中探索抑制卫生费用膨胀的有力措施就显得尤为必要。然而，受制于我国卫生费用数据在近年来才在部分省份公开，整体数据并不完整，基于该数据进行分析可能会影响研究结果的可靠性与科学性，虽然政府负担部分会略低于社会与个人负担部分，但三者的差距在近年来有所缩小，有“三分天下”的趋势。此外，政府卫生支出的数据较为完整，因此将公共卫生支出作为本文研究的被解释变量。同时，在经济快速发展与老龄化进程不断加快的背景下，随着经济的发展，人们的收入水平不断提高，其健康意识也不断提高，因此，对医疗卫生服务的需求也不断提高，由此导致卫生费用的增长；而随着老龄化程度的加深，由于老年人的生理特点，其健康折旧率较高，对医疗服务的需求也较高，使之成为卫生费用增长的重要因素之一。因此，本文主要研究经济发展与人口老龄化对我国公共卫生支出的影响。

二、文献综述

近年来，政府在公共卫生支出方面的费用不断上升，其占财政支出的比例却在逐年下降，这与世界其他国家相比，存在着较大差距。从先前的国际典范，再到现在的反面教材，中国公共卫生支出的发展历程无疑值得深思。虽然公共卫生支出不断攀升，但通过国际横向对比，王小林等发现中国政府卫生支出占卫生总费用的比例远低于世界水平，甚至低于许多发展中国家［1］。因此，目前关于我国公共卫生支出的研究主要集中在三个方面：一是分析公共卫生支出的变化趋势及其合理的规模水平与均等化水平，并将其与其他国家的水平或国际水平进行对比研究，如贾晓阳、代英姿、冯海波和陈旭佳等人的研究［2］［3］［4］；二是研究我国公共卫生支出的效率，如管彦庆等认为，在控制环境因素与随机冲击影响的条件下，省级公共医疗卫生支出年均存在29.5%的效率损失［5］；三是研究社会经济因素对我国公共卫生支出的影响，如何长江使用我国31个省（直辖市、自治区）2000～2010年的面板数据实证分析地方政府公共卫生支出的影响因素［6］。但到目前为止，关于第三个方面的研究仍然有限，特别是采用相关数据展开实证研究。如前文所述，在“看病难、看病贵”问题得不到有效解决，而公共卫生支出却日益攀升的背景下，研究究竟是什么因素导致公共卫生支出的增长显得尤为必要。因此，本文选定我国公共卫生支出的影响因素这个主题展开研究。同时，由于既有研究往往利用时间序列数据展开分析，而没有控制地区差异所带来的影响，即使有研究采用面板模型展开分析，却忽略了环境污染、医疗技术进步、医疗保险政策变化及发展等重要因素的影响，也未考虑相关模型设定的内生性问题。因此，本文采用我国31个省（直辖市、自治区）2000～2012年的面板数据展开研究，并采用工具变量估计克服内生性问题。

相对于国内的研究而言，国外对卫生费用支出影响因素的研究较早，也较为成熟。这大概可以归纳为两方面的原因：一方面，卫生费用的膨胀不仅会给政府带来巨大的压力，更会给社会和个人带来巨大的压力，甚至可能导致个人陷入“因病致贫、因病返贫”的恶性循环；另一方面，则是源于数据的可获得性与完整性。早在20世纪70年代Kleiman、Newhouse等人便开始研究卫生费用的影响因素，并认为经济发展与卫生费用支出具有很强的正向关系［7］［8］。随后，一系列文献在此基础上展开研究，并大多以需求函数为基础来建立理论模型，而实证模型则包括了截面数据模型、面板数据模型和时间序列模型，在研究跨国差异时又大多以OECD 国家为样本。20世纪90年代及近年来，国外文献关于卫生费用影响因素的研究更加关注技术进步、医疗保险发展等对卫生费用增长的影响，特别是医疗技术的进步。如Finkelstein研究发现卫生费用增长的近50%应归因于保险覆盖面的扩张［9］；Di Matteo使用美国和加拿大1975～2000年的数据，研究发现人均实际医疗费用支出增长的近三分之二应归因于医疗技术的进步［10］。得益于对卫生费用支出影响因素研究的国外相关文献，本文对我国公共卫生支出影响因素的研究方法与相关变量的确定也借鉴如此。

此外，通过对相关文献的研究还发现，在分析社会经济因素对我国公共卫生支出的影响时，较多文献研究了公共卫生支出与经济增长的互动关系，如王远林认为公共卫生投资对区域经济增长的贡献呈现明显的“高—低—高”变化趋势［11］。但很少有文献直接研究人口老龄化对公共卫生支出的影响，如余央央利用2002～2008年的省级面板数据从城乡差异的视角研究老龄化对我国医疗费用的影响［12］。无论是基于国外文献的研究结论，还是从我国社会经济发展的背景来看，经济发展与老龄化是卫生费用（包括公共卫生支出）不断增长的重要因素，国内很少有文献从宏观层面通过建立面板数据模型来系统研究经济发展与老龄化对卫生费用的影响，而这正是本文的研究主题。

三、模型设计、变量选择及样本说明

从上述文献综述可以看出，国外已有很多文献研究了经济发展与其他社会因素对卫生费用支出的影响。而大多数研究的模型设定都源于Newhouse所设定的二元变量模型［8］，并将其扩展到多元变量的框架，用以研究其他社会经济因素对卫生费用支出的影响［13］。本文的模型设定亦借鉴这样的思路，在控制其他变量的影响下，主要研究经济发展与老龄化对我国公共卫生支出的影响。基于数据的可得性与特点，本文建立面板模型展开研究，具体模型如下：

其中，i表示省份，t表示年份，μi表示个体效应，εit是服从独立分布的干扰项。

被解释变量为人均公共卫生支出（perphe）。而解释变量的选取如下：由于经济发展对卫生费用的支出与增长具有非常重要的影响；同时，随着老龄化进程的加快，老年人口更易遭受疾病风险的特点使得医疗卫生资源向其倾斜，从而使得人口结构对卫生费用支出的影响也逐渐增大。因此，本文将关键解释变量设定为人均GDP（pergdp）和65岁以上老年人口占比（aged），用以衡量经济发展与我国的老龄化程度。同时，根据既有文献的研究，本文将控制政府财政能力、受教育水平、健康程度、医疗卫生资源、居民医疗费用负担、环境污染等因素的影响，这些因素分别采用政府财政支出占GDP的比例（ge＿gdp）、人均受教育年限（edu）、死亡率（death）、每万人卫生机构医生数（perdoc）、人均居民医疗保健支出（perhesp）与人均二氧化硫排放量（perso）等指标来衡量。人均公共卫生支出、人均GDP与人均居民医疗保健支出都以2000年为基期进行消胀。上述被解释变量和8个解释变量的描述性统计如表1所示。从表1可见，人均公共卫生支出和人均医疗保健支出标准差较大，分别为178.8和226.3，而其他变量的标准差较小，均在16以下，反映了我国各地区在公共卫生支出和居民医疗费用负担方面存在较大差异。因此，后文将分地区进行实证分析。同时，在2000～2012年间，全国各省的人均公共卫生支出的均值为190.2元，水平较低，而人均GDP的均值是1.86万元，老龄人口的平均水平为8.527%，财政支出占GDP的均值为20.02%，人均受教育年限平均值为8.052年，死亡率的均值是5.983‰，每万人医生数的均值是17.59人，而人均医疗保健支出和二氧化硫排放量的平均值分别达到了378元和18.82千克。此外，本文进一步进行了方差膨胀因子（VIF）检验，其均值为3.6，意味着多重共线性问题不严重。

本文以我国31个省（直辖市、自治区）为样本进行研究，样本区间为2000～2012年。数据主要来源于历年《中国统计年鉴》、《中国卫生统计年鉴》与《中国环境统计年鉴》。

表1 变量基本统计描述

四、实证分析

（一）基本结果分析

通过检验，本文选用固定效应模型进行分析。同时，采用Dvidson-MacKinnon方法进行内生性检验，卡方值为9.95，即表明经济发展、老龄化与政府财政能力是内生性变量。因此，本文进一步采用固定效应模型的工具变量估计法进行分析，并采用经济发展、老龄化程度与政府财政能力的滞后项与消胀后的人均居民消费水平作为工具变量。Sargan统计量的卡方值为3.145，表明在5%的显著性水平下，工具变量是有效的。

表2从总体的角度汇报了经济发展与老龄化对我国公共卫生支出的影响。如表2模型（3）所示，在不控制其他变量的情况下，经济发展与我国公共卫生支出呈显著正相关关系，而老龄化则与其呈负相关关系，且不显著。当进一步控制其他变量时（模型（4）），经济发展与我国公共卫生支出仍然呈显著正相关关系，即经济发展会扩大我国公共卫生的支出，但此时其影响程度有所下降，而老龄化的负相关关系则变得显著，且其影响程度也提高。模型（3）和模型（4）虽然在一定程度上能够反映我国经济发展与老龄化对公共卫生支出的影响，但其并没有控制医疗技术发展、社会医疗保险政策等不可观测变量对卫生费用支出的影响。既有研究表明新兴医疗技术的发展、采用与传播是卫生支出增长的一个主要因素，如Di Matteo使用时间作为技术变化的代理变量进行研究，发现在美国和加拿大技术进步可以解释1975～2000年人均实际卫生费用支出增长的2／3左右［10］；Okunade和Murthy使用总的研发支出和卫生研发支出作为技术进步的代理变量，研究发现，技术进步是卫生费用的主要加速器，并证实了人均实际卫生费用支出、人均实际收入与广义科研费用支出之间存在显著且稳定的长期关系［14］。此外，医疗保险的发展也会对卫生费用的支出产生影响，Finkelstein估计发现从1950～1990年，医疗保险的发展可以解释将近6.5倍的人均实际卫生费用支出［9］。以社会医疗保险为例，由于我国社会医疗保险制度统筹层次较低，国家也赋予了统筹地区较大的自主权，导致各统筹地区在社会医疗保险制度体系及其政策规定方面存在较大的差异。特别是，不同地区的社会医疗保险制度发展进程不同，全国不少地区在近年都进行了不同程度和范围的医疗保险制度整合，从而造成同一省份内存在多种社会医疗保险制度体系，形成我国社会医疗保险制度的“碎片化”现状［15］。所以，很难用单一变量来衡量同一省份社会医疗保险的变化情况。因此，本文借鉴Di Matteo的做法，使用时间哑变量作为医疗技术进步的代理变量［10］，同时，也作为医疗保险政策变化及其发展的代理变量，如模型（5）所示。此时，经济发展与老龄化对公共卫生支出的影响方向并未发生变化，只是其作用力度再次减小，说明在控制时间哑变量之前，经济发展和老龄化对公共卫生支出的促进作用和抑制作用部分来自于医疗技术进步与医疗保险政策变化的贡献。

表2 经济发展与老龄化对公共卫生支出的影响

从既有文献来看，经济发展会促进卫生费用的增长。而在我国政府公共卫生支出、社会卫生支出与个人卫生支出呈“三分天下”的背景下，本文得到经济发展会促进公共卫生支出增长的结论，这与既有文献的研究结论一致：从个体角度而言，随着收入水平的提高，会更加注重健康投入，而且大多数研究认为医疗卫生服务是正常品，会随着收入的增加而增加；从国家角度而言，政府为维护社会稳定和公平，在经济发展起来后，必然会增加公共卫生支出。

同时，本文研究发现老龄化对公共卫生支出存在负向影响，意味着伴随我国人口老龄化的深化，我国政府对公共卫生的投入并未增加。现有研究大多认为老龄化与卫生费用之间存在正相关关系［12］［16］。这二者并不矛盾，这主要是因为卫生总费用由政府卫生支出、社会各界对卫生事业的投入和居民个人在接受医疗卫生服务时的现金支付三部分组成，本文研究对象是政府卫生支出部分。从程杰和赵文的研究来看，在人口老龄化过程中，大部分国家的医疗卫生支出中政府支出比例趋于上升，私人卫生支出比例趋于下降［17］，而我国的情况却相反，说明我国当前公共卫生支出政策并不合理，社会与个人承担了老龄化给卫生费用增长所带来的负担。而且，从时间哑变量的回归系数均为负数也可以看到这一点。

除了经济发展与老龄化外，财政支出、受教育程度、每万人医生数、人均医疗保健支出与公共卫生支出呈显著的正相关关系，这与其他研究基本一致。在控制时间哑变量后，回归结果变化不大，财政支出对公共卫生支出的作用方向没有发生变化，但其作用力度有所减小，而人均受教育年限与人均医疗保健支出的正相关关系则变得不显著。死亡率和人均二氧化硫排放与公共卫生支出呈负相关关系，但并不显著。在控制时间哑变量后，死亡率对公共卫生支出的影响变成正向，且显著；人均二氧化硫的影响仍不显著，但系数由负变正，说明政府越来越关注污染和人们的健康，并加大了公共卫生投入。每万人医生数在控制时间效应后系数显著为负，这可能与我国医院体制改革相关。随着我国医院经营自主权的增加，私立医院的崛起，我国政府对医院的财政补贴逐年下降［18］。本文也报告了固定效应模型的估计结果，如模型（1）和（2）所示。估计结果变化不大。

（二）分地区估计结果

为进一步验证本文的估计结果，观测不同区域老龄化与经济发展对公共卫生支出的影响，本文根据最新统计年鉴及以往文献的划分方法，将我国31个省、市、自治区划分为东、中、西三个地区，估计结果如表3所示。对于经济发展和老龄化对公共卫生支出的影响而言，东部地区的估计结果与全样本的估计结果是一致的；中部地区在不控制时间效应的情况下，其估计结果与全样本的估计结果也是一致的，而在控制时间效应后，老龄化的作用方向发生变化，且对公共卫生支出的影响变得不再显著；西部地区的估计结果与全样本的估计结果基本一致，除在控制时间效应前老龄化对公共卫生支出的影响并不显著外。同时，在控制时间效应前，经济发展对公共卫生支出的正向作用随着东、中、西三个地区而逐渐增加，经济发展对公共卫生支出的促进作用在西部地区体现得最为强烈；控制时间效应后，经济发展对公共卫生支出的促进作用在东部地区体现得最为强烈，其次是西部地区。这说明相对于东部而言，在控制时间效应之前，西部地区经济发展对公共卫生的促进作用更多的是来自于医疗技术的进步和医疗保险政策的变化。与经济发展对公共卫生支出的影响不同，在控制时间效应之前，老龄化对公共卫生支出的负向作用随着东、中、西三个地区而逐渐减小，老龄化对公共卫生支出的抑制作用在东部地区体现得最为强烈；控制时间效应后，老龄化对公共卫生支出的负向作用在西部地区体现得最为强烈，其次才是东部地区。这说明对于东部和西部而言，在老龄化深化过程中，政府没有增加公共卫生支出比重，对于中部而言，政府发挥了一定的积极作用。这主要是因为东部经济更发达，社会和个人承担了更多的老龄化所带来的卫生费用负担。西部地区人口结构还相对年轻，而经济相对落后，政府承担老龄化所带来的卫生费用负担较少。

表3 经济发展与老龄化对公共卫生支出的影响——基于分地区的估计

（三）稳健性检验

由前文的检验可知，本文存在内生性问题，因此采用固定效应模型的工具变量估计法进行研究。而除此种方法外，还可以将内生变量的上一期数值作为解释变量放入模型。由于上一期解释变量的取值反映的是上一期的信息，所以不会受到当期被解释变量的影响，从而避免了内生性问题。因此，本文采用这种方式来处理内生性问题，进行稳健性检验。将经济发展、老龄化和财政支出占GDP的比例的上一期值作为解释变量放入模型，无论是否控制时间哑变量，其估计结果与采用固定效应模型的工具变量估计结果基本一致（限于篇幅，结论未在文中列示），所以本文的研究结论是稳健的。

五、研究结论与启示

本文利用我国31个省（直辖市、自治区）2000～2012年的数据，通过构建面板模型来研究经济增长与老龄化对我国公共卫生支出的影响，研究结果显示：（1）经济发展会促进公共卫生支出的增长，而老龄化则会抑制公共卫生支出的增长；（2）在控制时间效应后，经济发展与老龄化对公共卫生支出的作用力度有所减小，说明在控制时间效应前，经济发展和老龄化对公共卫生支出的作用部分来自于医疗技术进步与医疗保险政策变化的贡献；（3）在控制时间效应之前，经济发展对公共卫生支出的正向作用随着东、中、西三个地区而逐渐增加，控制时间效应后，经济发展对公共卫生支出的促进作用在东部地区体现得最为强烈，其次是西部地区。这说明相对于东部而言，在控制时间效应之前，西部地区经济发展对公共卫生的促进作用更多的是来自于医疗技术的进步和医疗保险政策的变化；（4）在控制时间效应之前，老龄化对公共卫生支出的负向作用随着东、中、西三个地区而逐渐减小，控制时间效应后，老龄化对公共卫生支出的负向作用在西部地区体现得最为强烈，其次才是东部地区。这说明相对于东部而言，在控制时间效应后，西部地区老龄化对公共卫生的负向作用在医疗技术进步与医疗保险政策变化的情况下得到了更大的释放［19］［20］。

基于以上发现，本文提出以下建议：（1）在老龄化程度不断加深的背景下，政府部门应不断加大对公共卫生支出的投入，从而扭转政府卫生费用支出额度逐年下降的势头，以减轻社会与个人的负担，有效解决“看病难、看病贵”问题。（2）对于公共卫生支出的决定因素，我国东、中、西部地区存在较大的差异。为实现各地区的协调发展，可加快城乡统筹，以缩小城乡医疗卫生资源的差距，同时，扩大社会医疗保险覆盖面，特别是重大疾病的种类，合理设计社会医疗保险的相关机制，从而增加各地区公共卫生支出的比重，最终发挥政府对社会公平的调节作用。

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