医疗改革对中国城乡居民医疗消费影响的实证分析

朱波

摘要：采用面板数据模型方法，分析20世纪90年代以来历次重大医疗改革对我国城乡居民医疗消费的影响情况。实证结果显示：在医疗改革背景下，城乡居民人均收入和医疗消费支出之间存在结构变化的均衡关系，这种变化主要表现在医疗改革实施后，城乡居民医疗消费支出的收入弹性都呈显著下降趋势；各地区居民医疗消费支出行为差异比较明显，经济发达地区的医疗保障水平较高，居民的医疗负担相对比较低。

关键词：医疗改革；居民收入；医疗消费

中图分类号：F064.1

一、引言

医疗改革是保障民生之要。自1998年国务院发布了《关于建立城镇职工基本医疗保险制度的决定》以来，我国相继实施了城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险、新型农村合作医疗以及城乡医疗救助保险制度，基本形成了具有我国特色的多层次医疗保险体系。截至2011年底，我国城镇职工基本医疗保险参保人数已达25226万人，是2000年底水平的6.27倍；城镇居民基本医疗保险参保人数达22066万人，是2007年底水平的5.14倍；新农合参保人数为8.32亿人，是2004年底水平的10.4倍。可见，越来越多的城乡居民享受到了社会医疗保障服务。

医疗保障制度逐步完善的同时，城乡居民医疗保健支出也逐年增长。城镇居民和农村居民家庭平均每人医疗保健支出分别达968.98元和436.75元，分别占生活消费支出的6.39%和8.37%，而1990年水平仅分别为1.54%和3.25%。2011年，综合医院门诊病人人均医药费为186.1元，出院病人人均医药费7027.7元，分别为1990年水平的17.1倍和14.8倍，而期间城镇居民可支配收入和农村居民纯收入仅分别增长14.44倍和10.17倍。可见，医疗改革对居民医疗保健支出的影响很难通过医疗保健支出、医药费支出等数据直观做出判断。因此，选取合适方法测算医疗改革对居民医疗保健支出的影响具有一定的理论和现实意义。

截至目前，学术界对居民医疗消费行为已进行了广泛的研究。David E. Sahn和Stephen D. Younger通过对1993年坦桑尼亚农村居民人力资源开发调查数据的实证研究，证实影响居民医疗消费的主要因素是医疗质量、医疗价格及自身的健康状况等。H.naci mocan等（2004）通过微观调查数据研究中国城镇居民的医疗消费行为，认为家庭特征和工作条件是影响居民医疗消费的主要因素。Randall.ellis和Germane m.mwabu（2004）采用Nest Logit模型分析肯尼亚的家庭调查数据，证实居民收入是影响医疗消费的主要因素。Edi karni （2008）基于消费效用函数提出不确定性条件下居民医疗消费行为理论。

国内对居民医疗消费行为研究的学者也比较多。林相森、舒元（2007）采用Logit模型对中国健康与营养调查2000年调查数据做实证分析，证实收入水平是影响居民医疗支出的主要因素。顾卫兵、张东刚（2008）运用协整和误差修正模型对中国1985-2005年相关数据进行实证研究，证实城乡居民收入与医疗保健支出之间存在长期均衡关系。廖翔、柯国梁（2009）采用协整分析方法分析中国1989-2009年城镇居民人均可支配收入和居民个人医疗卫生现金支出两个指标，证实二者之间存在长期的均衡关系。刘旭宁（2011）采用面板数据模型分析中国城乡居民医疗保健支出行为，证实收入水平和医疗消费结构对城乡居民医疗保健支出产生重要影响。王超（2011）通过对中国1978-2007年城乡居民相关数据的研究，证实城乡居民人均收入是决定医疗保健支出的重要因素。

可见，目前学术界对居民医疗保健支出的实证研究很少考虑医疗改革这一外生变量的影响。本文采用虚拟变量方法，将医疗改革这一政策因素引入到居民医疗保健支出模型中，并通过面板数据模型方法对中国29个省/直辖市（不含重庆和西藏）城乡居民自20世纪90年代以来的相关数据进行实证分析。

二、 指标、数据及单位根检验

对于指标、数据及单位根检验的分析，具体如下。

（一） 指标和数据

影响居民医疗保健支出的因素有很多，如居民收入、医疗保障水平、医疗服务价格及居民健康状况等众多因素。由于本文主要目的是研究医疗改革前后居民医疗保健支出行为的差异，故只选择医疗改革、居民收入和医疗保健支出三个变量。

1.医疗改革

我国基本医疗保险体系主要包括城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险和新型农村合作医疗，分别于1998年、2003年和2007年开始实施。其中，1998年12月，国务院颁布实施《关于建立城镇职工基本医疗保险制度的决定》；2003年1月，卫生部、财政部和农业部联合颁布实施《关于建立新型农村合作医疗制度的意见》；2007年7月，国务院颁布实施《关于开展城镇居民基本医疗保险试点的指导意见》①。因此，本文将城镇居民享受的医疗保障划分为三个阶段：1998年之前、1998-2006年、2006年至今；农村居民享受的医疗保障划分为两个阶段：2003年之前及2003年至今。根据划分的时间段，本文构建三个虚拟变量D1、D2和D3：

2.居民收入和医疗保健支出

居民收入（x）选用城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入两个指标；医疗保健支出（y）选用城镇居民人均医疗保健支出和农村居民人均医疗保健支出两个指标。数据范围为1991-2011年，包括北京、天津、河北及山西等29个省/直辖市（不含西藏和重庆），其中农村居民的数据范围为1993-2011年。城乡居民收入数据分别根据城乡居民消费价格指数调整成以1990年为基期的实际数据；医疗保健支出根据医疗价格指数调整成以1990年为基期的实际数据。所有的数据都由历年《中国统计年鉴》整理而得。

（二）单位根检验

为了避免面板数据模型的虚假回归问题，有必要对各个变量进行单位根检验。最早使用面板数据进行单位根检验的是Bhargava等（Bhargava et al， 1982）。他们利用修正的DW统计量提出了一种可以检验固定效应动态模型残差是否为随机游走的方法。Abuaf & Jorion（1990）基于SUR回归（Seemingly Unrelated Regression）模型，提出面板单位根检验方法—— SUR-DF检验。Levin and Lin（1993）建立的LLC 法也是面板数据单位根检验的早期版本。2003年Im、Pesaran和Shin考虑异方差和残差自相关问题，建立了面板数据单位根检验的W检验。为了避免单一方法可能存在的缺陷，本文选择用Levin， Lin &Chu检验、Im， Pesaran and Shin W-stat检验、ADF- Fisher Chi-square 检验和PP - Fisher Chi-square检验。

采用Eviews5.0软件对城乡居民收入、医疗保健支出的对数序列进行单位根检验，结果见表1。检验结果显示，在1%的显著性水平下，城乡居民收入、医疗保健支出的对数序列都是一阶单整序列，符合回归模型对序列的基本要求。

三、 模型构建及实证分析

模型构建及实证分析如下。

（一）模型构建

面板数据综合了时间序列和横截面两方面的信息，使用面板数据建立模型至少有四个突出优点：一是可以解决样本容量不足的问题；二是可以减弱多重共线性；三是可以解决时间序列数据协整检验的小样本问题；四是对于固定效应回归模型能得到参数的一致估计量。

面板数据模型主要包括混合模型、固定效应模型和随机效应模型。考虑到各省/直辖市在政策实施及居民消费行为上有许多不同，故本文不把截面单元看成是来自同一总体的样本，而选择混合模型和固定效应模型（Cheng Hsiao，2005）。

根据面板数据模型的一般形式，特构建包含虚拟变量的面板数据模型如下：

其中，Y表示人均医疗保健支出；X表示人均收入（城镇居民为人均可支配收入，农村居民为人均纯收入）；i=1，···29，分别表示选择的29个省/直辖市（不含重庆和西藏地区）；μt和νt都为随机扰动项；αi和θi表示模型中不同个体之间的差异，如果个体截距项之间不存在显著差异，则应选取混合回归模型。影响居民医疗保健支出的因素虽然还有医疗价格、健康状况等，但本文认为这些省略的重要因素和当前解释变量居民收入不相关，即认为构建的模型理论上不存在内生性问题。

（二） 模型估计

利用最小二乘法对模型（1）和模型（2）进行估计，结果见表2和表3。

由于固定效应回归模型和混合回归模型的估计结果不能简单的通过R2、t值等统计量进行比较，而应采用无约束模型和有约束模型回归残差平方和之比构造F统计量的推断方法，检验方法如下：

原假设H0：模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）；

备择假设H1：模型中不同个体的截距项不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。

在原假设H0下，构建F统计量：

其中，RSSr表示约束模型，即混合回归模型的残差平方和； RSSu表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残差平方和； N为截面单元个数；K为解释变量个数。

根据表2中的残差平方和数据，可计算城乡面板数据模型对应的F值分别为28.32和42.38，都明显大于5%水平临界值（F0.05（28，546）=1.497，F0.05（28，490）=1.499），则认为建立个体固定效应模型更合理。

个体固定效应模型的估计结果显示，城镇居民和农村居民医疗保健支出对数的总离差分别有93%和95%，可由对应的回归模型做出解释；对数居民收入InX对应的t值都显著大于5%水平临界值，则证实居民收入对人均医疗保健支出有着显著影响；虚拟变量D和交互乘积项DInX对应的t值也都显著大于5%水平临界值，则证实不同阶段居民医疗保健支出行为的差异性比较明显，即不同医疗保险发展阶段下居民医疗保健支出的收入弹性存在显著差异。由于个体固定效应模型的DW分别为0.88和0.95，处于正自相关的范围，模型依然存在虚假回归的嫌疑。对个体固定效应模型的残差进行单位根检验（检验模型不含截距和趋势项），结果见表4。可见，残差是平稳序列，模型的构建是合理的，居民收入和医疗保健支出之间存在变结构的均衡关系。

通过整理，城乡居民医疗保健支出个体固定效应模型的估计式分别为：

由于αi和θi分别表示城乡居民医疗保健支出模型中不同个体之间的差异，将αi和θi 与地区居民人均实际收入构建散点图（见图1和图2），可见二者之间存在明显的负相关关系，即居民收入水平较高地区，医疗保障水平也较高，人们相对医疗负担也比较低。

估计结果表明：

第一，随着居民收入的增加，医疗消费也逐年上升。城乡居民医疗保健支出的收入弹性都显著的大于0，即表示随着收入水平的提升，居民医疗保健支出水平也逐年增加。伴随着收入水平的提升，居民医疗保健意识也逐步增强。正如曹秀玲（2005）所说的，居民的医疗保健消费心理已有过去的“小病忍一忍，中病等一等，大病急死人”逐步调整现在的“有病就医，无病保健”。

第二，医疗改革对城乡居民医疗保健支出产生了显著影响。对于城镇居民来说，城镇职工基本医疗保险实施后，城镇居民医疗保健支出收入弹性从1.97下降为1.77；城镇居民基本医疗保险实施后，该弹性系数又进一步下降到1.44。对于农村居民来说，新型农村合作医疗实施后，农村居民医疗保健支出收入弹性从1.62下降为1.56。即可证明医疗保障制度的实施，有效的降低了居民的医疗负担。医疗改革这一外生变量的影响，使得居民收入和医疗保健支出在不同阶段呈现不同的均衡关系，即存在变结构的协整关系。

第三，各地区居民的医疗保健支出行为差异比较明显。个体固定效应回归模型的截距项呈现个体在截距上的差异，结合地区居民收入分析这些个体差异，可以明显的看出：居民收入水平较高地区，医疗保障水平也较高，人们相对医疗负担也比较低。

四、 结论

本文利用采用面板数据模型方法，分析20世纪90年代以来历次重大医疗改革对我国城乡居民医疗保健支出的影响。实证结果显示：医疗改革背景下，城乡居民人均收入和医疗保健支出之间存在变结构的均衡关系。每项医疗保险制度实施后，居民医疗保健支出的收入弹性都呈显著下降趋势。

虽然从医疗保健支出的历史数据可以看出城乡居民的医疗负担似乎有所增加，但这并不和“医疗保障的实施有效降低了居民的医疗负担”这一论点相驳。如上所述，影响居民医疗保健支出还有一个重要因素即是医疗服务价格。目前，利益驱使医疗服务机构不仅通过诱导需求提供过量医疗服务，还通过推销高价药品、盲目使用高价的医疗服务器材等途径来获得收入。另外，为了获取更多的收入，医疗服务机构之间竞争加强，直接导致高端医疗设备的盲目引进，以及医疗服务体系的布局向富裕群体倾斜，进而导致医疗服务的资源可及性降低。

因此，要真正降低居民的医疗负担，除了在医疗保险实施上扩大保障范围、提升保障水平外，更需加强对医院、医药供应商等产业链条的监控与管理。

注释：

① 部分地区（如江苏、浙江等）实际上从2006年已开始试点工作。

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（编辑：许丽丽）