居民医疗支出的影响因素研究——基于鲍莫尔成本病视角

刘小友，党旺旺

（中国社会科学院大学 研究生院，北京 102488）

一、引言

2009 年启动的新医改并没有解决城乡居民看病“贵”的问题。一方面，根据国家财政部的统计年鉴，国家财政用于医疗卫生支出的比例大幅度增加。从2008 年的2 757 亿元增加到2017 年的14 450.6亿元，医疗卫生支出占财政支出的比重也从2008年的4.4%上升到2017 年的7.1%。如图1 所示，从1990—2017 年间，居民个人卫生支出在卫生总费用中所占的比重经历了一个上升期后，从2002 年开始持续下降，到2017 年占比仅约30%；与此同时，政府和社会所承担的比重在同比增加，2010 年社会支出比重超过个人支出所占比重，在卫生总费用中占比最大，且有持续上升趋势。

另一方面，居民个人医疗保健支出占人均消费支出的比重不断增大，居民感到医疗负担的加重。从1990—2017 年，城镇居民个人医疗卫生支出占消费性支出的比重从2.0%上升到7.3%，农村居民医疗保健支出占消费性支出的比重从5.1%上升到9.7%。根据OECD 统计数据库，在2015—2017 年中，OECD 国家个人自费医疗支出比重最高是5.3%（新西兰），最低的是法国，个人自费医疗支出占家庭消费支出的1.4%，OECD 国家的平均水平是3.0%，中国居民人均医疗支出占消费性支出的比重远远高于OECD 国家，并且增长速度极快，1990—2017 年，城镇居民人均消费性支出从1990 年的1 278.9 元增长到2017 年的24 445 元，净增长了18 倍；居民人均消费性支出增长的同时，居民的医疗保健支出也在翻倍增长（见表1）。

图1 卫生总费用中政府、社会和个人所占比重（%）（1990—2017）

表1 城乡居民医疗保健支出情况（1990—2017）

从这些数字变化中可以看出，从1990—2017年，城乡居民的医疗支出有负担加重的趋势，这一方面归因于收入的增加和观念的转变；另一方面也反映了人们享受同比例的医疗服务的增加需要付出更多的成本，看病“贵”的感受越发深刻。这就形成了一个“悖论”：财政用于医疗卫生的支出增加和个人卫生支出占卫生总费用的比重降低，但是，居民个人的医疗费用负担并没有减轻，相对于收入的增长速度反而有加重的趋势，这说明了居民的医疗支出不断被新的成本所稀释了。找到形成此悖论的原因所在，是解决居民看病“贵”问题的关键。

二、文献综述和理论基础

（一）文献综述

一部分学者从医疗服务需求侧的角度对医疗支出展开研究，实证分析发现，人均收入、教育水平、地区差异政策等因素对就医支出有不同的影响（陈杰和韩彬，2011[1]；吉媛和蒋崧韬，2017[2]），一部分学者从“鲍莫尔成本病”的角度研究了医疗服务行业是否存在成本病问题，验证了“鲍莫尔成本”和以药养医对医疗成本增长的影响机制，认为人力成本上升导致的“鲍莫尔成本病”因素显著高于“以药养医”的影响（解洪涛等，2015[3]；文礼朋和张济轩，2018[4]）。也有国外学者对此进行探究（Akinwande Atanda 和Letícia Xander 等），利用OECD 数据库，在鲍莫尔假说的基础上建立了两部门模型，验证医疗服务是否被鲍莫尔成本病所影响[5]，发现“停滞部门”中存在的成本病并不会影响医疗服务，但是与医疗相关的成本会上升[6]。

以上的研究成果表明，医疗服务行业存在成本病问题，但是对于成本病形成的原因有不同的结论。一方面，医疗服务行业不同于一般的服务业，存在供给诱导需求的可能性；另一方面，以公立医院为主的医疗服务供给模式具有一定特殊性。已有的文献很少从医师人力成本的角度去分析医疗支出，本文立足于鲍莫尔成本病理论，试图分析医生工资水平对人均医疗负担费用的影响程度。

（二）理论基础

根据威廉·鲍莫尔（Baumol）在1967 年一篇经济增长论文提到了成本病问题[7]，认为医疗服务（Health Care）属于生产率“停滞部门”（Stagnant Sector），其成本的增长速度快于生产率的增长速度，原因在于医疗服务行业的技术替代率低，难以通过使用现代机器设备大规模提高生产服务效率，只能不断增加人力资源投入，才能满足不断上涨的医疗服务需求。而且医疗服务行业存在供给诱导需求的潜在性质，新增加到医疗服务行业的医师就会创造相应的需求[8]。“进步部门”由于技术进步提高了生产率社会工资会提高，相应的作为“停滞部门”的医疗服务行业由于技术替代率低，其生产效率没有很大的提高，但是工资会随着“进步部门”而提高，所以最终导致医疗服务行业的成本增加。结合鲍莫尔成本病理论，本文致力于回答一个问题：我国城乡居民人均医疗费用支出的不均衡上涨，是否是成本病所导致的，即人们看病“贵”的问题是否是由于医疗服务行业中医师的高工资造成的。

三、模型设定和变量选取

（一）模型设定

此本文采用了2014—2017 年31 个省份的相关数据，一方面使得模型体现了省份之间的地区差异，另一方面也增大的估计结果的解释力。由于城乡居民人均医疗费用支出是一个连续的经济变量，可以用以下对数线性模型进行估计：

各个变量的具体含义如表2 所示。

表2 变量名及其经济含义

（二）变量选取

模型中被解释变量为城乡居民人均医疗消费支出，主要解释变量包括医生的工资、每千人口卫生技术人员数和居民平均年就诊人次。因为工资和支出都是随价格波动的货币支出，所以取对数，观察人均医疗消费支出对工资上升或下降的敏感度。选取医生的数量作为解释变量是基于供给诱导需求的假说，如果此假说为真，那么随着医生供给数量的增加，居民看病的次数和所花费的费用也会相应上升。

人均可支配收入、住院病人人均医药费、门诊病人人均医药费作为控制变量加入模型，收入的增速慢于医疗支出的增速，这是本文研究的起点，并从鲍莫尔成本病的角度，从医生的工资、人数和居民就诊次数等变量中寻找答案。

（三）数据来源及处理

本文所使用数据主要来源于《中国统计年鉴》中的“就业和工资”一栏中不同行业的工资数据，以及《中国卫生健康统计年鉴》中“医疗服务和医疗经费”栏目中的相关数据，一共包括2014—2017 年31个省份的数据（不包括台湾、香港和澳门地区）。

本文采取《中国统计年鉴》中的“卫生和社会工作行业的平均工资”作为医生的工资数据。由于该行业还包括社会工作行业及卫生行业中的非医师职业人员，一定程度上拉低了医师的工资水平。但是本文有以下两点选取理由：一是根据国家统计局的统计口径，“卫生和社会行业的平均工资”的统计机构只包括城镇非私营单位，不包括农村公立医疗机构医务人员的工资，一定程度上提高了整个行业的工资水平；二是在医疗卫生机构中，非卫生技术人员的比重很小。所以，可将“卫生和社会工作的平均工资”估计为医生的工资收入。

四、实证分析结果

（一）模型参数估计

首先对面板数据的主要特征进行描述性统计：2014—2017 年，31 个省份的居民人均医疗消费支出是1 145.006 元，医生的平均工资是77 283.59元，每千人口卫生技术人员数是6.1 人，居民平均就诊次数是5.5 次，门诊和住院的人均费用分别是230.8 元和8 819.9 元，全国居民的人均可支配收入是22 931.8 元。

因为样本数据中的年份数据较少，所以不再进行单位根和协整检验。首先对模型采用混合回归的方式进行估计，估计结果如表3 所示：可以看出，医生的工资收入与人均医疗费用之间的弹性关系为负，且弹性大于0.5。随着控制变量的增加，解释变量的显著性也增强，说明医生的工资与人均医疗支出之间的关系是较为显著的反向关系。其次，模型采用固定效应回归方法对模型的参数进行估计，这一方法对优势在于可以控制省份之间存在的差异性，比如经济发展水平差异和医疗卫生资源差异等。采用固定效应估计的结果如表3 中的model4，个体效应的F 统计量为F（30，87）=14.59，Prob＞F=0.0000，这表明该模型中省际个体效应是显著的。

表3 估计结果汇总

除此之外，面板数据还需通过Hausman 检验方法来判断选择固定效应和随机效应的估计方法。Hausman 检验结果如表4 所示，应拒绝Hausman 的原假设而采用固定效应模型。

表4 Hausman 检验结果汇总表

（二）稳健性检验

本文采用两种方式进行稳健性检验，一是普通的固定效应回归模型的robust 检验，二是普通OLS检验。robust 检验结果表明，F 统计量F（6.30）=87.20，Prob＞F=0.0000，说明模型存在异方差性，但是回归结果中除了解释变量的P 值有所下降，其他估计结果均没有发生变化；其次，通过普通OLS 回归，发现解释变量的系数从减小（-0.838 到-0.543），但是显著性增强，这说明模型的稳健性较强。

（三）估计结果及讨论

根据表3 中的model4，模型的参数估计结果如下：

从这个估计结果可以看出，医生工资的估计系数为-0.838，且结果显著，这表明医生工资与居民人均医疗卫生支出之间存在反向弹性关系。当控制住其他变量时，医生的工资每上升一个单位，居民人均医疗卫生支出降低0.838 个百分点，根据诱导需求理论，当医生工资水平偏低的时候，医生会有较强的动机诱导患者增加不必要的医疗需求，比如多开药、开贵药或者多做检查，这些行为都会增加居民的医疗卫生支出，造成医疗负担加重。当然，人均可支配收入对医疗卫生支出具有决定性作用，根据模型估计结果，人均可支配收入每上升一个单位，人均医疗卫生支出增加3.916 个百分点，这说明随着收入的上升，人们的消费能力提升和消费观念转变，越来越注重健康的同时也增加了对更高水平医疗服务的需求。

根据模型统计结果，我国医疗服务行业医生的工资水平似乎不是造成医疗服务行业成本高和人均医疗卫生支出水平高的原因。产生这种结果的可能原因是样本所使用数据是统计年鉴中的官方统计数据，部分灰色收入没有纳入到数据分析中，造成一定程度上低估了医生的真实收入。

五、结论及政策含义

依据本文的样本数据和统计结果，可以得出以下结论：我国医疗服务行业不存在显著的鲍莫尔病问题，但是发现医生薪酬水平和人均医疗卫生费用之间显著的反向弹性关系，这说明医生的薪酬激励制度影响医生行为，进而影响人均医疗支出。由于我国医生的制度性工资水平低于OECD 国家，工资水平低且激励机制不合理造成医生的行为扭曲。直接表现为医生群体对自身的收入不满意，并间接体现在诊疗服务中。制度工资水平没有反映其真实的劳动价值，所以会激励医生通过一些制度“漏洞”来谋求更高的收入。这些制度漏洞一方面体现为通过收药商代表的回扣和患者红包的方式来增加收入，另一方面表现在诊疗过程中诱导患者多做检查和开药。后者直接导致患者的医疗支出增大，进而造成医疗负担的加重。

此结论一定程度上可以解释本文引言部分所提到的医疗卫生行业的“悖论”：尽管政府的医疗卫生财政投入增大、社会保险水平提高、个人医疗卫生支出占比下降，但是人均医疗卫生支出占消费性支出的比重依然很大，且居民感受到的医疗负担并没有减轻。有两个政策要点：第一，解决看病“贵”的问题，不仅仅是“增加政府财政投入”这么简单，需要找准造成居民医疗负担加重的原因，从而采取针对性的解决措施；第二，要建立符合医疗行业特点的薪酬制度和绩效考评制度，合理提高医生的制度性工资水平，使得医生的劳动收入体现其劳动价值和成本，合理的薪酬制度会激励医生根据客观病情需要为患者提供医疗服务，而减少机会主义的发生，同时通过适当的退出机制增加不合理诊疗行为的机会成本，规范医疗服务供给市场，减轻居民看病负担。