中国卫生总费用与健康产出的实证研究

王晓坤，高原，徐爱军

1.南京中医药大学，江苏 南京 210046；2.江苏省人民医院人事处，江苏 南京 210029；3.江苏重大健康风险管理与中医药防控政策研究中心，江苏 南京 210046

卫生总费用(total expenditure on health,TEH)是以货币形式作为综合计量手段，全面反映一个国家或者地区在一定时期内(通常指一年)全社会用于医疗卫生服务所消耗的资金总额，是通过各项卫生费用核算加总而形成的结果[1]。卫生总费用分析与评价是社会宏观经济分析的重要组成部分。对卫生总费用进行筹资主导分析，可以反映不同筹资来源在卫生总费用中所占的比重，以及对卫生总费用发展变化的影响[2]。

2016年，中共中央、国务院颁布实施《“健康中国2030”规划纲要》，确立了推进健康中国建设的宏伟蓝图和行动纲领，随着健康中国建设工作的实施进展，各方也愈加重视健康中国建设工作实施进展的成效评估[3]。近年来，我国卫生总费用的绝对值不断上升，随着国家对卫生领域的投入逐年递增，健康产出是否有所改变，这是值得学者研究的问题。越来越多的学者研究发现卫生投入会影响健康产出，赵同领等人运用向量误差修正模型对卫生总费用与健康产出之间的关系进行实证分析，发现卫生总费用对健康产出有显著的改善作用[4]。Bekemeier等运用多元面板时间序列设计研究美国县级面板数据时发现卫生总费用与健康产出是显著相关的，县级卫生费用的提高可以显著降低婴儿死亡率和出生低体重率[5]。FaragMarwa用固定效用回归模型研究了133个中低收入国家的卫生支出与婴儿死亡率、儿童死亡之间的关系，研究结果表明政府的卫生支出对降低婴儿和儿童的死亡率有显著影响[6]。黄玉捷采用逐步回归分析法展开研究并发现我国健康产出与婴儿死亡率、孕产妇死亡率和平均预期寿命紧密相关，增加卫生总费用可以提升这三个健康产出指标[7]。

目前对于我国卫生总费用与健康产出之间的关系的最新研究较少，因此本研究提出利用中国1997—2019年的面板数据，使用计量分析方法，探寻卫生总费用与健康产出之间的关系，为我国医疗卫生体系的建设提供实证参考依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源与变量选择

本研究数据来自中国统计局，2018—2019年数据来源于《中国卫生健康统计年鉴》、2013—2017年数据来源于《中国卫生和计划生育统计年鉴》、1997—2012年数据来源于《中国卫生统计年鉴》，各年的居民消费价格定基指数来源于《中国统计年鉴》。

ATEHt=TEHt*CPI1/CPIt，t=1997,1998,...,2019

(式1)

其中ATEH为平减后卫生总费用，TEH为名义卫生总费用，CPI1为1997年居民消费价格定基指数为441.9。

1.2 研究方法

本研究将对卫生总费用(来源法)进行结构分析，同时采用计量模型分析实际卫生总费用与婴儿死亡率之间的关系。鉴于本研究的样本数据为时间序列数据，根据数据特征建立最小二乘模型：

ln(IMTt)=β0+β1ln(ATEHt)+ut，t=1,2,...,T

(式2)

式中IMTt为每一年的婴儿死亡率，ATEHt为每一年的实际卫生总费用，ut为误差项。

2 实证分析与研究

2.1 描述性统计分析

2.1.1 卫生总费用筹资总体规模 由表1可知，1997—2019年，我国卫生总费用筹资总体规模不断扩大，由1997年的3 196.71亿元增加至2019年65 841.39亿元，2019年卫生总费用金额是1997年的20倍；1997—2008年卫生总费用增长速度较为波动，2009年卫生总费用的增长速度为21.54%，达到23年间最高水平，2009—2019年卫生总费用的增长速度渐趋缓慢，卫生总费用的增长速度得到了较好的控制，2019年我国卫生总费用增长速度已降至8.22%，见图1。

表1 1997—2019年中国卫生总费用(来源法)

2.1.2 卫生总费用筹资结构 由表2可知，2019年我国政府卫生支出为18 016.95亿元，占卫生总费用的比重为27.36%，相比1997年我国政府卫生支出占总费用的比重提升了10.98%；2019年,我国社会卫生支出为29 150.57亿元，占卫生总费用的比重为44.27%，比1997年提高了13.49%；2019年,我国个人的卫生支出为18 673.87元，占卫生总费用的比重为28.36%，比1997年降低了24.48%。23年间，我国政府对卫生的投入规模持续扩大，我国政府卫生支出的占卫生总费用的比重不断上升，2011—2015年间，政府卫生支出占比处于较高水平，2015年以来，政府卫生支出占比逐渐下降，需进一步完善长效及稳定的政府卫生投入机制；1997年至今，社会卫生支出不断增大，社会筹资规模不断扩大，2010年起社会筹资成为卫生总费用的主要筹资来源；个人卫生支出自1997年不断降低，占卫生总费用的比重由1997年的52.84%降低至2019年28.36%，个人卫生负担不断减轻，见图2、图3。

图1 1997—2019年中国卫生总费用增长速度

图2 1997—2019年中国卫生总费用筹资结构金额

图3 1997—2019年中国卫生总费用筹资结构占比

表2 1997—2019年中国卫生总费用(来源法)筹资结构

2.1.3 婴儿死亡率 1997—2019年间，我国婴儿死亡率不断下降(见图4)，1997年我国婴儿死亡率为33.1‰，2019年我国婴儿死亡率为5.6‰，我国的婴儿死亡率得到了显著的控制。然而，2017年英国婴儿死亡率为3.7‰、法国婴儿死亡率是3.5‰、德国婴儿死亡率为3.1‰、日本婴儿死亡率为1.9‰。因此，相比于部分发达国家，我国的婴儿死亡率仍有下降的空间。

态度标记语是作者对所陈述命题的情感态度，传递作者对于所论述对象的诸如惊讶、重要性和赞同等评价。态度标记语在语步2中出现频率最高，语步1次之，语步3和语步5中出现频率较高，并且态度标记在语步2和语步3、语步5中的出现频次对数似然率显示统计意义上的显著差异(p=0.021，p=0.012)。社论中还有很多表态度的形容词性成语，我们也将其归入态度标记，我们认为这是汉语特有的态度标记。例如：

图4 1997—2019年中国婴儿死亡率

2.2 模型回归与检验

2.2.1 平稳性检验 在实际情况中，经济类的数据绝大多数都是非平稳数据，因此需要对数据进行平稳性检验，本研究利用ADF检验法分别对婴儿死亡率和实际卫生总费用进行单位根检验，以检验婴儿死亡率和卫生总费用时间序列数据的平稳性[8]。检验结果显示，在α=0.05的显著性水平下，ln(IMT)和ln(ATEH)都是非平稳序列，经运算，分别对二者进行差分，并检验差分后的平稳性，结果显示，二次差分后的序列显著平稳，即ln(IMT)和ln(ATEH)均为2阶单整序列，满足进行协整检验的条件，具体检验结果见表3。

表3 序列平稳性检验结果(ADF)

2.2.2 协整检验 协整检验可以检验出一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡相依关系，防止出现伪回归。由平稳性检验结果可知，婴儿死亡率和实际卫生总费用本身是不具有平稳性的，在对其进行二次差分后，二者表现出显著的平稳性。本研究存在两个变量，所以选取两变量的Engle-Granger检验进行协整检验，探寻婴儿死亡率和实际卫生总费用是否存在均衡关系，检验结果如表4所示。结果表明拒绝原假设，说明婴儿死亡率和实际卫生总费用是协整的，二者存在长期稳定的均衡关系。

表4 协整检验结果

2.2.3 模型建立 协整结果检验显示婴儿死亡率和实际卫生总费用之间存在协整关系，即表明婴儿死亡率和实际卫生总费用进行最小二乘回归时，不会存在伪回归问题，因此本研究选择ols模型，对变量进行回归，回归结果如下(表5)：

ln(IMTt)=9.450 7-0.715 8ln(ATEHt)

(式3)

式3表示了婴儿死亡率与实际卫生总费用之间的长期均衡关系，婴儿死亡率相对于实际卫生总费用的弹性系数为-0.715 8，在其他条件不变的情况下，实际卫生总费用每增加1%，当期的婴儿死亡率下降0.715 8%。

表5 普通最小二乘回归结果

2.2.4 序列相关性检验 由于大多数时间序列数据存在固有惯性，本研究中婴儿死亡率除了受实际卫生总费用的影响外，还会受其他因素影响，而其他因素被包含在了随机误差项u中，所以可能出现序列相关性。由于D.W.检验只能检验一阶自相关，所以本研究使用拉格朗日乘数(LM)检验法检验是否存在序列相关性，检验结果如表6所示，检验结果显示普通最小二乘回归结果存在六阶序列相关性。

表6 拉格朗日乘数(LM)检验结果

2.2.5 广义差分法估计模型 广义差分法是克服序列相关性的有效方法，目前被广泛地采用，因此本研究也采用广义差分法解决普通最小二乘估计出现的序列相关性问题。运用stata软件进行运算，得出模型的一阶广义差分估计结果为(表7)：

ln(IMTt)=4.101 6-0.769 0ln(ATEHt)+0.588 9AR(1)

(式4)

式中，0.588 9为随机扰动项的一阶序列相关系数。在5%的显著性水平下，式4的一阶拉格朗日乘数(LM)检验结果显示PLM=0.078>0.05，表明经过广义差分法变换后的模型不存在序列相关性。结果显示婴儿死亡率相对于实际卫生总费用的弹性系数为-0.769 0，在其他条件不变的情况下，实际卫生总费用每增加1%，当期的婴儿死亡率下降0.769 0%。

3 结论与讨论

本研究对1997—2019年我国卫生总费用和婴儿死亡率的时间序列数据进行分析，发现我国卫生总费用的筹资结构不断完善，政府卫生投入的规模不断扩大，但近年来有减缓投入的趋势；社会参与卫生筹资的程度不断提高；居民个人占卫生总费用的比重不断降低，近年来降低的趋势逐渐缓慢[9]；婴儿死亡率由1997年的33.1‰降低至2019年的5.6‰，尚未达到“健康中国2030”提出到2030年婴儿死亡率降低至5.0‰以下的目标，同时与发达国家相比也存在一定差距。实证研究结果显示，卫生总费用和健康产出之间存在着长期均衡关系，卫生总费用对健康产出具有显著的改善作用，其他条件不变的情况下，卫生总费用的增加会引起婴儿死亡率的降低，这一结论与国内外多数学者的研究结论一致。

表7 广义差分法估计及检验结果

为进一步提升我国居民健康水平，早日实现“健康中国2030”的规划目标，要切实落实分级诊疗制度，推动就医结构合理化发展，建立优质高效的卫生服务体系，提高卫生资源利用效率与基层医疗机构的服务能力，将居民向基层引流，进一步控制卫生总费用的总体增速[10]；政府应持续加强卫生投入，发挥政府的主导作用，保持政府卫生投入的可持续性与稳定性；进一步降低居民的就医负担，积极推动社会参与卫生投入，进一步降低居民的个人卫生占比。沈郁淇等人研究提出要注意健康产出边际递减趋势的出现，相比于单纯地增加卫生投入，有效地提高资源利用效率和卫生资源的生产效率对健康水平的促进作用可能更加明显[11]，因此在适当提高我国卫生筹资水平的基础上，要进一步提高医疗技术水平，降低婴儿死亡率，促进健康水平不断提升[12]

利益冲突无