唐力翔,黄小平
(湖南财政经济学院工商管理系,湖南 长沙 410205;湖南师范大学商学院,湖南 长沙 410081)
我国《十二五规划》提出:坚持把保障和改善民生作为加快转变经济发展方式的根本出发点和落脚点,应推进基本公共服务的均等化,使发展成果惠及全体人民。改革开放以来,经济发展的区域差异成为被关注的主要问题之一,公共卫生服务的均等化以及我国广大农村居民医疗消费问题, 也是我国实现和谐社会发展迫切需要解决的问题。
自改革开放以来我国农村居民的生活水平得到了极大的改善,但我国的农村医疗消费并没有得到应有的发展。
2001年,我国城乡居民医疗消费支出的基尼系数为0.48,远超居民收入分配的基尼系数0.45,也远超国际临界值标准的0.40[1]。居民医疗消费支出的基尼系数与收入分配的基尼系数的差额越大,说明医疗卫生领域的消费越不公平,而其更多地是由于医疗费用的高速上涨所引起。从统计数据中可以看出,城乡居民的人均收入相较人均卫生支出的增长,绝大多数年份明显慢于人均医疗费用的增长速度。随着居民收入差距的扩大,不仅城乡居民的医疗保健支出的差距日益明显,而且不同收入水平的农户在医疗保健支出上差距也逐步加大。
我们选用医疗支出对收入的比率,作为衡量医疗负担的指标(见表1)。
表1 中国农民医疗支出对收入的平均比率(2001-2008年)
资料来源:《中国统计年鉴》。
从表1可知,我国东中西部省市的农村居民的医疗卫生负担呈明显的累退倾向(负担与收入变化呈反向变化)。2001至2008年间,农民的医疗费用支出与他们的人均纯收入相比,我国平均比率是8.7%,西部省市为10.83%,东部省市为8.02%。西部人均GDP的5年平均值为6601.54元,全国平均水平为10954.3元;东部省市人均GDP的5年平均值为16703.7元,比全国高约5800元。而东部农民医疗费用支出与收入比比全国平均低0.68%;中部省市该比率为8.83%,比全国平均水平高0.13%,而其人均GDP的5年平均值为8306.61元,也大幅度低于全国平均。从上研究可知,经济越落后的西部省市,农民的医疗包袱越重。中部省市经济发展水平和医疗负担相比,也显失公平。
随着经济的发展,目前我国农村地区医疗卫生条件不断改善,但东部经济发达地区和大城市居民的健康水平明显高于西部经济欠发达地区。我国健康指数平均值为36.08,北京最高为60.15,西藏最低为10.44。全国各省、区、市的健康指数按等差原则(差距为5.0)划分为五个等级:一等级包括京津沪、江浙和广东及东北三省,健康指数在40.0以上,人均预期寿命在70岁以上,居民受教育水平较高;二等级包括福建、湖北、河南、山西、安徽、陕西、海南、内蒙古诸省,健康指数在35.0~40.0之间,人均预期寿命为60~70岁,死亡率较低,文化水平中等偏下;三等级包括广西、宁夏和甘肃,健康指数在30.0~35.0之间,人均预期寿命67~69岁,传染病死亡率高,文盲率高;四等级包括重庆、湖南、四川、江西和新疆,其健康指数为25.0~30.0,人均预期寿命63~67岁,死亡率较高;五等级包括云南、青海、贵州和西藏,健康指数在25.0以下,人均预期寿命为60~64岁(西藏只有59.64岁),死亡率高,受教育水平偏低[2]。
大量研究表明,随着经济状况的好转,农村居民的医疗服务需求指标呈下降趋势。每百人两周患病人数与人均收人的相关系数r=-0.870,P<0.01。农村较高经济发展水平的地区两周患病率为105.20‰,中等地区为144.9‰,较低经济水平的地区为180.2‰,说明农村地区经济发展水平越低,对医疗卫生服务的需求反而越强烈。中国农村居民患病后是否及时就诊主要取决于经济上的支付能力,农村地区中等和高收人者就诊概率明显高于低收入者。少数民族贫困地区收人低于200元组就诊率最低(7.9%)。
研究发现,文化素质低的农村居民生病的概率更大,同时,收入较低农村居民患病的概率更高,由于其医疗支出的收入弹性比较低,医疗负担比高收入人群高。此外,由于收入约束,农村居民有病不去就医的概率很高。
财政卫生投入地区失衡,加剧了农村医疗资源配置的区域不公平。根据泰尔指数,计算出东、中、西部三大地区间财政卫生支出分布的数值,反映了我国医疗资源配置严重不公平。中部省市的泰尔指数最低,且最平稳,说明该地区财政卫生支出较为公平。东部地区的泰尔指数最高,说明东部各省、市之间财政对卫生支出差异较大,原因是各省市之间经济发展差异所导致。西部地区的泰尔指数在9年期间落差较大,也反映了西部各省、市之间财政卫生支出政策的不稳定性[3]。
为了研究影响健康的决定因素,王俊和昌忠泽根据完整的 Grossman 模型,构建了下面的宏观健康生产函数:
H=F(X)=F(生活方式、收入水平、公共物品消费量、教育、时间投入、个人禀赋、环境禀赋)。
其中H代表个人健康状况,X表示一组影响个人健康状况的向量。这些向量的元素包括生活方式、收入水平、公共物品消费量、教育水平、致力于增进健康的时间投入、个人禀赋(例如个人的基因组成状况)、环境禀赋(例如污染水平)等等。在本研究中,我们以农民人均医疗消费支出代替个人健康状况指标H,目的在于探讨影响农民医疗消费的主要因素[4]。
针对我国农村居民医疗消费的特点,我们把影响健康水平的经济因素变量限定为:
人均GDP(X1)。逻辑意义是:高水平的国内产出(或国民收入)能够导致高质量的物品和服务以及更好的居住和医疗条件,从而能够产生更佳的健康状况。但与此同时,人的工作压力加大,生活节奏加快,这将影响到居民的健康状况。最后体现为人均GDP的增加促进健康状况的改善,而健康状况的改善将减少农民的医疗消费需求。
财政卫生支出(X2) 和农村居民人均纯收入(X3)。财政支出对社会健康的贡献表现在提供公共物品、消除不平等和弥补市场失灵的缺陷。因为政府卫生支出增加可以增多卫生设施,改善居民健康状况。为消除财政卫生支出和 GDP 之间的共线性关系,我们用财政卫生支出占 GDP 比重作为财政支出变量。
以城乡人口比(X4)代表社会因素变量。城乡人口比例是城市化水平的反映。城市化一方面意味着人们可以获得更好的医疗服务,这是积极方面。另一方面,从消极方面来说,城市化引起的污染将导致健康水平的下降。
以文盲率(X5)代表教育因素的变量。Grossman研究发现,受教育水平与居民健康成正向关系。受教育程度越高,选择工作机会余地越大、获得营养的能力愈强、愈能避免不良生活方式,从而提高生活质量,提高了健康水平。
以每千人拥有的医院病床数(X6)代表医疗供给因素的变量。病床使用率越高,对居民健康状况的提高越有利。
为了更好地了解各个变量对农民人均医疗消费的影响弹性,所有变量都进行了对数处理。在此前提下,我们得到最终的农民医疗消费函数为:
lnRUCM=α0+∑αilnXi
在回归运算中,发现人均GDP、城乡人口比以及每千人拥有的病床数弹性系数通不过t值检验,最终选择农村家庭人均纯收入(IN)、财政卫生支出(GP)以及文盲率(ILL)三个指标。由于本部分关键在于对医疗消费需求弹性的探讨,因此所有变量均取对数。面板数据为《中国统计年鉴》和《中国卫生统计年鉴》(1998-2009)提供的1997-2008年的数据。
东、中、西三地区以农村家庭人均纯收入的自然对数和财政卫生支出的自然对数和文盲率的自然对数为自变量,以农民人均医疗卫生支出为因变量的平行数据固定影响变系数模型估计的结果(如表2所示)。
表2 东中西部面板数据农民医疗消费估计结果
东部农民医疗消费函数为:
DBLOG(RCUM)=5.757785-3.097759DB—LOG(DBILL)+3.262608DB—LOG(DBGP)-7.805208DB—LOG(DBIN)
中部农民医疗消费函数为:
ZHBLOG(RCUM)=5.757785-1.092362ZHB—LOG(ZHBILL)+3.393735ZHB—LOG(ZHBGP)-6.539191ZHB—LOG(ZHBIN)
西部农民医疗消费函数为:
XBLOG(RCUM)=5.757785-2.469459XB—LOG(XBILL)+5.897929XB—LOG(XBGP)+-12.75149XB—LOG(XBIN)
根据东、中、西地区以农村家庭人均纯收入的自然对数和财政卫生支出的自然对数和文盲率的自然对数为自变量,以农民人均医疗卫生支出为因变量的平行数据固定影响变系数模型估计的结果,我们得出以下结论:
(1)文盲率对三大地区农民医疗消费的影响在10%的置信水平下显著且为负,说明中国农民受教育水平越高,农民的医疗保健意识越强烈。东部地区农民的教育水平对人均医疗消费的影响更为明显(系数为-3.097759),中部地区该因素对农民医疗消费的影响最小(系数为-1.09236)。
(2)财政卫生支出对三大地区农民医疗消费的影响在10%的置信水平下显著且为正,财政卫生支出每增加1%,则东部农民人均医疗消费支出会增加3.27%,中部地区农民人均医疗消费会增加3.39%,西部地区农民人均医疗消费会增加5.90%,可见,增加财政对医疗卫生事业的投入,对全国农民的医疗消费具有极大的刺激作用。
(3)农民人均纯收入增加对人均医疗消费在10%的置信水平下显著且为负,说明随着农民收入的增加,农民的自我保健意识和条件日益好转,农民的健康水平日益提高,导致农民的医疗消费反而减少。
[1] 王小万.居民健康与医疗服务需求及利用的理论与实证研究[D].长沙:中南大学博士学位论文,2005.
[2] 张车伟.营养,健康与效率——来自中国贫困农村的证据[J].经济研究,2003,(1).
[3] 黄小平,方齐云.我国财政卫生支出区域差异研究[J].财政研究,2008,(4).
[4] 王俊,昌忠泽.中国宏观健康生产函数:理论与实证[J].南开经济研究,2007,(2).