中國醫療衛生費用支出變動影響因素實證分析

董瀟 趙峰

摘 要：本文運用自相關檢驗、t檢驗、F檢驗、Goldfeld-Quanadt檢驗、white檢驗、多重共線性等分析方法研究我國醫療費用增長的影響因素，實證發現：個人現金衛生支出對我國醫療衛生費用影響最為顯著，國內生產總值對醫療衛生費用影響較為顯著。

關鍵詞：影響因素；多重共線性；醫療衛生費用支出

一、中國醫療衛生費用支出變動現狀

我國醫療衛生事業快速增長主要原因有以下幾方面：醫療衛生費用快速增長醫療機構數量不斷增加，診療人數持續增長，政府衛生支出和社會衛生支出增加，個人衛生支出持續增長，醫藥需求快速增長。第六次全國人口普查主要數據顯示，我國的總人口約為13.7億，其中老年人口達1.78億。隨著人年齡的增長，各種疾病的爆發率會大大增加，特別是一些老年慢性疾病。盡管人口年齡結構的變化表明，我國人民的生活水平和醫療衛生事業得到了很大的改善，但是這依舊改變不了我國人口基數大，老齡化對我國醫療衛生事業的嚴峻考驗。從2005年到2014年期間，我國的衛生總費用逐年遞增，同樣的政府衛生支出、社會衛生支出、人均衛生費用也不斷的攀升，這與我國經濟發展有很大的聯系。

二、變量選取與數據來源

醫療衛生費用支出受很多方面的影響，其中包括國內生產總值、個人現金衛生支出、城鎮居民人均可支配收入、社會保險支出、政府衛生支出等。本文選用醫療衛生費用支出的重要因素-國內生產總值、個人現金衛生支出、城鎮居民人均可支配收入進行數據分析，所有醫療衛生費用的相關數據來源于中華人民共和國國家統計局。

三、模型和實證結果分析

運用Eviews8.0軟件進行回歸，在普通最小二乘估計法（OLS）下求得國內生產總值（GDP）、個人現金衛生支出和城鎮居民人均可支配收入與醫療總費用的回歸參數估計如下Y=-0.002176*X1+1.789856*X2+0.839822*X3-8179.775

模型檢驗：

1.經濟意義。以上計算結果表明：2005年～2014年間我國GDP、個人現金衛生支出、城鎮居民人均可支配與我國醫療費用增長具有密切的關系；模型估計說明，在假定其他變量不變的情況下，國內生產總值每增加1億元，導致醫療費用減少0.0022億元；在假定其他變量不變的情況下，個人現金支出每增加1億元，導致醫療費用增加1.7899億元；在假定其他變量不變的情況下，城鎮居民人均可支配收入每增加1億元，導致醫療費用增加00.8398億元。

2.統計檢驗。（1）擬合優度：從上表中我們可以看見可決系數R2=0.998596大于0小于1，在范圍之內，可見醫療費用增長與國內生產總值（GDP）、個人現金衛生支出、城鎮居民人均可支配收入的相關性強。修正可決系數為0.997894，這說明模型對樣本的擬合很好，說明變量X1，X2，X3聯合起來時被解釋變量Y具有顯著解釋力，即為國內生產總值（X1）、個人現金衛生支出（X2）、城鎮居民人均可支配收入（X3）3個變量聯合起來可以解釋醫療衛生總費用的99.79%。（2）F檢驗：針對H0：β1=β2=β3=0，給定顯著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度為k-1=3和n-k=6的臨界值Fα（3，6）=4.76。由表2得到F=1422.588> Fα（3，6）=4.76，應拒絕原假設H0：β1=β2=β3=0，說明回歸方程顯著，即“國內生產總值GDP”、“個人現金衛生支出”、“城鎮居民人均可支配收入”等變量聯合起來確實對“醫療費用增長”有顯著影響。（3）t檢驗：分別針對H0：βj=0（j=1，2，3），給定顯著性水平α=0.05，查t分布表得自由度為n-k=6臨界值t0.025（n-k）=2.447。由表2中數據可得，只有β2對應的t統計量為3.602489，其絕對值大于t0.025（n-k）=2.228，這說明在顯著性水平α=0.05下應當拒絕H0：βj=0（j=1），也就是說，當在其他解釋變量不變的情況下，“個人現金衛生支出”對被解釋變量“醫療總費用”有顯著的影響。同時，“國內生產總值”、“城鎮居民人均可支配收入”對被解釋變量“醫療總費用”沒有顯著的影響。當顯著性水平α=0.20的情況下，臨界值t0.025（n-k）=1.440，由此可見“國內生產總值”、“個人現金衛生支出”對被解釋變量“醫療總費用”有顯著影響，而“城鎮居民人均可支配收入”對被解釋變量“醫療總費用”沒有顯著影響。

3.多重共線性：利用Eviews8.0軟件，生成Y，X1，X2，X3等數據，采用OLS方法估計模型參數，得到回歸結果。我們發現該模型R2=0.998596，調整可決系數0.997894，可決系數很高，F檢驗值為1422.588，明顯顯著。但是當α=0.05時，tα/2（n-k）=t0.025（10-4）=2.447，不僅X1的系數不顯著，X3的系數也不顯著，而且X1的符號與預期相反，這表明可能存在嚴重的多重共線性。由相關系數矩陣可以看出，各解釋變量互相之間的相關系數很高，證實確實存在一定的多重共線性。對多重共線性進行處理，模型的估計結果為：

Y=0.026451*X1+2.107832*X2-6005.438

該模型可決系數為0.998086，調整可決系數為0.997539，可決系數很高，F的檢驗值為1824.661，明顯顯著。當α=0.05時，t0.025（10-3）= 2.365，所有系數估計值高度顯著。對系數估計值的解釋如下：在其他變量保持不變的情況下，如果國內生產總值每增加1億元，則我國醫療費用平均增加0.0265億元；在其他變量保持不變的情況下，如果個人現金衛生支出每增加1億元，則我國醫療費用平均增加2.1078億元，這與理論分析和經驗判斷相一致。

4.異方差性檢驗：①圖形法由圖可以看出，殘差平方ei2對解釋變量X1，X2，X3的散點圖主要分布在圖形中的下三角部分，大致看出殘差平方ei^2隨Xi的變動的趨勢，但是否確實存在異方差還應通過更進一步的檢驗。②Goldfeld-Quanadt檢驗：由于所有的數據皆是按遞增排序的，所以直接利用原來的數據表格來構建子樣本區間。由于樣本容量n=10，刪除中間1/4的觀測值，大約2個觀測值，余下兩個樣本區間：1～4，7～10，它們的樣本個數均為4個，即n1=n2=4。通過Eviews8.0的操作，將區間定義為1-4，用OLS求得如圖將區間定義為7-10，用OLS求得。我們可以得到第一個樣本（區間定義為1-4）的殘差平方和為224319.1，第二個樣本（區間定義為7-10）的殘差平方和為1398072。根據Gold-Quanagt檢驗，F統計量為6.2325。判斷：在α=0.05，式中分子、分母的自由度均為2，查F分布表得臨界值F0.05（2，2）=19.0，因為F=6.2325< F0.05（2，2）=19，無法拒絕原假設，不能表明模型存在異方差。③WHITE檢驗。經過White檢驗表格可以看出，nR2=6.149286，在α=0.05下，查x2分布表，的臨界值x0.052（5）=11.0705，同時X和X2的t檢驗值也顯著。比較計算的X2統計量與臨界值，因為nR2=6.149286< x0.052（5）=11.0705，所以不拒絕原假設，拒絕備擇假設，表明模型不存在異方差。

5.自相關檢驗- D-W檢驗：DW檢驗。因為n=10，k=3，取顯著性水平α=0.05時，查表得dL=0.525，dU=2.016，而dL<1.708594< dU，所以不能判定是否有自相關。采用偏相關系數檢驗。圖中偏相關系數方塊均未超過虛線，模型不存在自相關性。

四、結論

我國需要增加國家財政投入在醫療衛生這方面。增加政府財政投入，可較好地控制醫療費用上漲；同時，增加政府財政收入，控制醫療費用上漲主要是通過控制單位醫療費用上漲而實現的。根據衛生事業發展與社會經濟發展密切相關，且衛生事業發展略快于社會經濟發展的規律，建議各級財政對衛生事業的投入保持與GDP增長同步并略高于GDP增長水平。