醫(yī)療保險質量與經濟水平的相關性研究

楊風壽++曹瀚之

摘要：促進我國整體醫(yī)療保障質量的不斷提高始終是我國醫(yī)改的重要目標之一，科學的醫(yī)療保險制度是其實現的有效途徑。其中，基本醫(yī)療保險基金的支出水平狀況，很大程度上，又代表著醫(yī)療保險保障水平和醫(yī)療保險制度的完善程度。因為，實踐中，醫(yī)療保險基金的支出水平既受到醫(yī)療保險制度中的眾多自身因素的影響，如醫(yī)療保險制度理念、基金收支方式、基金管理狀況、醫(yī)療服務價格、藥品器械的價格、補充性醫(yī)療保障因素等的影響，也受到總體經濟水平的影響。鑒于此，文章從宏觀角度，采用計量經濟學的典型模型，對我國城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險基金水平與經濟水平的關系進行實證分析，深入剖析了我國總體經濟水平與醫(yī)療保險質量（基金支出水平、基金收入水平）之間的相互內在影響的力度，并提出相應的對策和建議。

關鍵詞：醫(yī)療保險；經濟水平；相關性

一、引言

隨著我國醫(yī)療保險改革的不斷深入，特別是自2007年底，我國新型農村合作醫(yī)療制度及城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險制度的相繼建立，標志著覆蓋全國城鄉(xiāng)全體居民的醫(yī)療保險體系已全面建成。全覆蓋的醫(yī)療保險體系無論是對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)領域還是在社會生活中都發(fā)揮著重要功能并產生了重大影響，但是醫(yī)療衛(wèi)生等供需的運行機制固有的局限性加之醫(yī)療衛(wèi)生領域的特殊性、公益性等，不同程度地影響著基本醫(yī)療保險制度基本功能的發(fā)揮，較為普遍的問題如醫(yī)療保險的第三方付費問題突出、監(jiān)督成本過高、醫(yī)療保險基金支付增長過快等。基于上述背景，本文主要整理了我國城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金收支數據及宏觀經濟水平的基礎數據，運用計量經濟學的基本方法，實證分析了我國1993-2012年主要宏觀經濟水平與醫(yī)療保險水平的相關關系，并根據數據的處理結果提出一些具體的意見和建議。

二、研究綜述

醫(yī)療保險的支出水平主要體現在醫(yī)療保險支出在醫(yī)療費用中的比重和影響上。醫(yī)療保險基金收支狀況既直接影響著醫(yī)療保險制度，也受宏觀經濟水平的影響，我國也不例外。因此，眾多國內外學者從不同角度及不同分析方法針對醫(yī)療保險基金水平與經濟水平的關系進行了研究。歸納已有的研究成果，主要集中在兩個方面。一是包括對醫(yī)療保險費用在內的醫(yī)療費用及影響因素的研究。影響因素包括收入水平和非收入因素（如年齡、醫(yī)療技術、衛(wèi)生投入等）對醫(yī)療費用增長的影響上。如使用OECD部分國家的數據分析了人均醫(yī)療費用支出、人均GDP之間的關系（Newhouse，1977）；分別應用不同國家的歷史數據資料分析醫(yī)療費用與GDP以及一些非經濟變量之間的影響（Gerdtham，1992；Hitiris，1992）。國內學者趙郁馨（2000）、陳洪海等（2005）分別使用了我國不同時期的統(tǒng)計數據測算并分析了我國醫(yī)療衛(wèi)生發(fā)展與國民經濟增長的關系；黃成禮（2004）對我國不同群體之間的醫(yī)療費用進行分析。二是從醫(yī)療保險的角度或因素來研究醫(yī)療保險與醫(yī)療費用的關系。如我國基本醫(yī)療保險對醫(yī)療消費的影響（蘇春紅、李齊云、王大海，2013），基于醫(yī)療保險視角的老年人醫(yī)療費用研究（薛偉玲、陸杰華，2012），醫(yī)療保險對家庭醫(yī)療消費水平影響的效應分析（胡宏偉、曲艷華、高敏，2013），用Newhoused的“剩余法”進一步分析了人口老齡化、技術進步、收入水平、醫(yī)療保險等因素對人均醫(yī)療費用的作用（王超群，2013），對基本醫(yī)療保險適度水平相關研究進行歸納（黃丞等，2004；張強等，2015），醫(yī)療需求對醫(yī)療費用的影響分析（封進、余中央、樓平易，2015）；但對我國醫(yī)療保險水平與經濟水平的實證關系卻少有研究。當前，我國基本醫(yī)療保險作為社會保險制度的重要組成部分，隨著醫(yī)療保險制度人群的全覆蓋，其整體水平對社會、經濟的影響力顯然存在，同時，經濟水平作為社會保險制度存在、運行的基礎性條件，對醫(yī)療保險水平的作用明顯。在數據的搜集及整理中，鑒于我國城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險1993年才開始建立實施，對應其他群體的醫(yī)療保險制度，如城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險建立的時間相對較晚，覆蓋的人群也較少，因此，本文主要采用1993—2013年我國城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險的時間序列數據，通過構建計量模型，直觀地顯示出經濟總量與醫(yī)療保險基金支出的關系，發(fā)現兩者之間的內在聯(lián)系，并嘗試提出解決對策。

三、我國社會醫(yī)療保險水平的統(tǒng)計描述

（一）數據來源與選取

資料來源： 《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒（2012 年）》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒（2012年）》、國家統(tǒng)計局年度數據等，主要選擇了我國城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金的收支數據、人口老齡化數據以及我國歷年的GDP數據。以醫(yī)療保險基金支出作為被解釋變量，城鎮(zhèn)職工的醫(yī)療保險基金的收入、GDP及老年人口（60歲以上人口）作為解釋變量進行數據處理及分析。

由于考慮到原始數據的量綱差異太大，因此，對這些數據進行了自然對數化處理。取對數后數據的描述性統(tǒng)計如表3所示：

（二）單位根檢驗

基于SIC自動選擇滯后階數，建立模型，單位根檢驗（Diebold， F. X. and Nerlove， M.，1990；Banerjee， Lumsdaine and Stock， 1999）如下：

通過單位根檢驗可知，原始序列都不是平穩(wěn)序列，經過差分后的序列在10%的顯著性水平下拒絕了“含一個單位根的”的原假設。

綜上，認為所有序列滿足I（1）過程。所有序列都是同階單整的，因此可能存在協(xié)整關系，因此有可能存在長期均衡關系。

（三）協(xié)整檢驗

對于合理性評估分析，我們主要基于長期均衡模型。

下面利用協(xié)整理論來分析變量之間是否存在長期均衡關系即解釋變量對被解釋變量是否存在著內在穩(wěn)定聯(lián)系。

標準化后的協(xié)整關系為：

LEXP=-3.2027+0.2878LGDP+0.8800LINC+0.0922LOLD

（4.3738） （77.6197） （1.780） （3）

公式中括號中的數字表示t值。根據分析，對數GDP（LGDP）、對數收入LINC回歸系數都在1%的水平下非常顯著，LOLD在10%水平下顯著。

GDP對城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金支出的影響很大，彈性達到0.2878。也即，GDP每增長1%，在其他條件不變的情況下，城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金支出將增加0.2878%。城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金支出的確反映了經濟發(fā)展現狀。

城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金收入對基本醫(yī)療保險基金支出的影響最大，彈性達到0.8800，并且非常顯著。在其他條件不變的情況下，基本醫(yī)療保險基金收入每增加1%，基本醫(yī)療保險基金支出增長0.8800%。

老齡化（60歲以上人口占比）對基本醫(yī)療保險基金支出的影響程度較小，在10%水平下顯著，其彈性系數為0.0922。也即，在其他條件不變的情況下，老齡化（60歲以上人口占比）每增加1%，基本醫(yī)療保險基金支出將增長0.0922%。

（四）VECM模型分析

經過單位根檢驗以及考慮到上述變量存在協(xié)整關系，建立VECM模型。其VAR模型滯后結構檢驗圖如圖3：

所有的特征根都落在單位圓內，認為是平穩(wěn)的。向量誤差修正模型為：

D（LEXP）=-1.9922VEC+1.2945D（LEXP）（-1）+0.2537D（LGDP（-1））

（-1.9816） （1.7658） （0.3224）

-0.8888D（LINC（-1））-2.1668D（LOLD（-1））+0.2376

（-1.1757） （-0.7180） （1.2734）

R2=0.6514 F=4.4842 AIC=-0.3140 Loglikelihood=8.8263 （4）

其中，

VEC=LEXP+3.2027-0.2878LGDP-0.8800LINC-0.0922LOLD

（-4.3738） （-77.6197） （-0.1580） （5）

誤差修正的效果非常好，通過了顯著性檢驗。實證結果認為檢驗到GDP自我修正現象。

（五）VECM模型的脈沖響應和方差分解

脈沖響應分析如下，根據第一張圖可以看出，一單位信息的變化，帶來城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金支出的深遠變化（圖4）。

對應的方差分解圖如下，見圖5。

外生性圖，見圖6。

本文對VECM模型的殘差序列進行了殘差自相關LM檢驗，根據卡方檢驗伴隨概率，滯后6期的LM統(tǒng)計量為19.7199，伴隨概率為0.2331，滯后12期的LM統(tǒng)計量為15.9478，伴隨概率為0.4706，殘差序列中沒有發(fā)現存在自相關的證據。模型基本達到要求。

進一步進行White異方差檢驗，卡方統(tǒng)計量為112.3475，伴隨概率為0.1877，數據中沒有發(fā)現異方差的證據。因此總體模型效果較好。

（六）VECM模型的Granger因果檢驗

傳統(tǒng)意義上的兩兩變量間的Granger因果關系檢驗，只是針對兩兩變量間的Granger因果問題，僅僅分析相對獨立的變量滯后結構。針對本文提出的VAR（VEC）模型，使用了Granger Causality/Block

Exogeneity Wald Tests檢驗，是考慮了在模型中所有變量間的相互影響，以及解釋變量對被解釋變量的綜合影響的Granger因果檢驗，同時適用于區(qū)分長短期Granger因果檢驗的情形。

從四組模型整體效果來看，都無法通過顯著性檢驗。以D（LEXP）為例，總體Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests檢驗統(tǒng)計量為1.9764，伴隨概率為0.5773。沒有檢驗得到證據，證明城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金收入、GDP和老齡化（60歲以上人口占比）是基本醫(yī)療保險基金支出的Granger原因。這可能與本文使用的樣本量過少有關。

五、結論及建議

通過以上分析，我們發(fā)現，在我國，經濟水平與醫(yī)療保險水平存在一定的相關性。即經濟水平狀況是保險基金支出的重要因素，保險基金的收入也不同程度地影響著保險基金支出水平，同時，醫(yī)療保險水平也影響著經濟水平的發(fā)展。其他要素，如老齡化問題對我國醫(yī)療保險基金支出增長的影響較為顯著。特別是隨著我國人口老齡化程度的加深，有理由相信人口老齡化問題將是影響我國醫(yī)療保險基金支出的一個基礎因素。需要注意的是，許多涉及醫(yī)療保險基金支出增長的因素，本文所構建的模型中并沒有強調。第一，在醫(yī)療保險基金支出的模型中，一些統(tǒng)計數據難以取得。第二，文中只選擇了城鎮(zhèn)職工的醫(yī)療保險數據，而缺乏城鎮(zhèn)居民以及占人口比重約50%的農村居民的醫(yī)療保險支出數據。第三，醫(yī)療保險支出方式沒有作為重要的解釋變量。

基于上述研究分析，提出以下建議。第一，醫(yī)療保險作為社會保障體系中重要組成部分，其醫(yī)療保險水平須與整體經濟水平相一致。30多年來的改革開放，我國經濟保持了快速發(fā)展，但是，總體而言經濟是外延式發(fā)展，隨著近兩年來我國整體經濟轉型，不再單純以速度為重要政策目標，醫(yī)療保險水平也應與此相適應，醫(yī)療保險支出應該更多以公平替代效率。特別是作為醫(yī)療保險的組織者、管理者、實施者——政府應逐步轉變職能，以公共服務均等化為手段，增加政府對國民健康的投資，增加政府衛(wèi)生支出。第二，在我國步入中等收入國家行列后，經濟增長與醫(yī)療保險水平，既顯示出互為因果關系，也凸顯出眾多醫(yī)療保險制度與其他社會保障問題交織在一起的復雜性，因此，要針對這一階段的經濟發(fā)展狀況，從社會保障水平與經濟水平相一致的宏觀層面，完善醫(yī)療保險制度，提高醫(yī)療保險整體水平。第三，由于人口老齡化因素對醫(yī)療保險水平的影響逐漸增強，應該吸取和借鑒國外發(fā)達國家的經驗以及國內成功的試點經驗，采取必要措施減緩人口老齡化對我國醫(yī)療保險水平所帶來的種種壓力。

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A Study on Correlations of Medical Insurance Level and Economics Level

Yang Fengshou and Cao Hanzhi

（University of International Business and Economics）

Abstract：As a complete coverage of the medical insurance system in China，the medical insurance for peoples health are more important. To a large extent，medical insurance funds might represents the whole medical insurance system. There is no doubt that moderate medical insurance system is essential for the country. In fact，medical insurance fund expenditure were affected by many factors，such as the system payment mode，fund management and medical service price etc. This article adopts the econometrics method and the empirical analysis. According to the above all，we give some advices and suggestions.

Key Words：Mediacal Insurance；Economics Level Correlations

■責任編輯汪曉清