地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響因素研究
——基于內(nèi)蒙古的實(shí)證分析

韓婉新，李長(zhǎng)樂(lè)

內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010110

隨著我國(guó)2009年啟動(dòng)新一輪深化醫(yī)療衛(wèi)生體制改革以來(lái)，我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的政府支出規(guī)模呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，由2010年的5 732.49億元增至2018年的106 399.13億元。盡管如此，我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用中政府支出的比例相對(duì)于社會(huì)和個(gè)人衛(wèi)生支出仍相對(duì)較低，以2018年為例，政府衛(wèi)生支出占總費(fèi)用的比例為27.74%，而社會(huì)和個(gè)人衛(wèi)生支出的比例分別為43.66%和28.61%。我國(guó)按照分級(jí)負(fù)擔(dān)的原則劃分中央和地方各級(jí)政府衛(wèi)生投入責(zé)任，其中地方政府承擔(dān)主要責(zé)任。

隨著老齡化進(jìn)程加速，疾病結(jié)構(gòu)由傳染病向慢性病轉(zhuǎn)變及醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)水平的提高，為滿足自身的健康需要，居民對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生的需求將不斷釋放,加之地市級(jí)政府財(cái)政收入增長(zhǎng)趨緩和醫(yī)療衛(wèi)生資源相對(duì)有限，如何滿足人們基本醫(yī)療衛(wèi)生需求而又不造成醫(yī)療資源的浪費(fèi)成為一個(gè)備受關(guān)注的問(wèn)題。因此，本文以內(nèi)蒙古自治區(qū)地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出相關(guān)數(shù)據(jù)為切入點(diǎn),基于面板數(shù)據(jù)采用多元回歸分析法對(duì)地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響因素進(jìn)行分析。通過(guò)實(shí)證分析，為政府相關(guān)政策的制定提供實(shí)證證據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于2010—2019年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》，數(shù)據(jù)包括2009—2018年內(nèi)蒙古12個(gè)盟市(盟等同于地級(jí)市)的政府醫(yī)療衛(wèi)生支出、年末常住人口數(shù)量、一般公共預(yù)算收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量和衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量。

1.2 變量選擇

基于文獻(xiàn)資料回顧發(fā)現(xiàn)：首先，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與政府醫(yī)療衛(wèi)生支出密切相關(guān)[1-2]。其次從需求方的角度看，人口規(guī)模，人口結(jié)構(gòu)，教育水平和城鎮(zhèn)化率均顯著影響政府醫(yī)療衛(wèi)生支出[2-5]。最后從供給方角度看，基礎(chǔ)設(shè)施水平、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)量和醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)技術(shù)人員數(shù)量與政府醫(yī)療衛(wèi)生支出顯著相關(guān)[1,2,6]。本研究基于數(shù)據(jù)的可得性選取一般公共預(yù)算收入，地區(qū)生產(chǎn)總值，年末常住人口，衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員和時(shí)間作為被解釋變量。見(jiàn)表1。

表1 變量描述

1.3 數(shù)據(jù)分析方法

本研究的數(shù)據(jù)類(lèi)型為面板數(shù)據(jù)，分析估計(jì)面板數(shù)據(jù)有3個(gè)處理方法：第一個(gè)方法是每個(gè)個(gè)體擁有相同斜率但擁有不同截距的方程進(jìn)行固定效應(yīng)模型回歸(Fixed Effects Model Regression)；第二個(gè)方法是每個(gè)個(gè)體都擁有完全相同的方程進(jìn)行混合回歸(Pooled Regression)；第三個(gè)方法就是進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型回歸(Random Effects Model Regression)[7]。由于12個(gè)盟市的人口結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地理環(huán)境等情況的不同，可能存在不隨時(shí)間而變的遺漏變量，并且隨機(jī)效應(yīng)模型中不可觀測(cè)的隨機(jī)變量與所有解釋變量均不相關(guān)的假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中較難實(shí)現(xiàn)，故本研究采用固定效應(yīng)回歸模型。

此外，本研究在固定效應(yīng)模型中同時(shí)考慮個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，即雙向固定效用模型(Two-way Fixed Effects)，為此定義2009年至2018年9個(gè)時(shí)間虛擬變量，以2009年為基期。為了消除各個(gè)變量的異方差性，使時(shí)間序列方向的數(shù)據(jù)平穩(wěn)，便于分析，本研究對(duì)因變量和自變量均取了自然對(duì)數(shù)，采用STATA 16對(duì)模型進(jìn)行分析，建立方程：

lnHDit=a0+a1lnGPIit+a3lnGDPit+a4lnYRPit+a5lnHINit+a6lnHPit+a7Year2010+a8Year2011+a9Year2012+a10Year2013+a11Year2014+a12Year2015+a13Year2016+a14Year2017+a15Year2018+ui+εit

該方程中，lnHD為被解釋變量，表示地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出，被解釋變量包括：lnGPI表示一般公共預(yù)算收入，lnGDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值，lnYRP表示年末常住人口數(shù)量，lnHIN表示衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量，lnHP表示衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量，i代表12個(gè)盟市，t代表時(shí)間，為2009—2018年，ui是代表個(gè)體異質(zhì)性的截距項(xiàng)，εit為隨個(gè)體與時(shí)間而變的擾動(dòng)項(xiàng)。

2 研究結(jié)果

從表2可以看到，一般公共預(yù)算收入變量的P值為0.01，說(shuō)明這個(gè)變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計(jì)有意義；其系數(shù)為0.10，即一般公共預(yù)算收入與地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正相關(guān)，意味著保持其他因素不變的前提下，當(dāng)一般預(yù)算收入增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.10%。

表2 基于雙向固定效應(yīng)模型的地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出影響因素分析結(jié)果

年末常住人口數(shù)量變量的P值小于0.01，說(shuō)明這個(gè)變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計(jì)有意義；其系數(shù)為1.42，即年末常住人口數(shù)量與地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正相關(guān)，意味著保持其他因素不變的前提下，當(dāng)年末常住人口數(shù)量增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加1.42%。

衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量變量的P值小于0.01，說(shuō)明這個(gè)變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計(jì)有意義；其系數(shù)為0.35，即衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量與地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生呈正相關(guān)，意味著保持其他因素不變的前提下，即當(dāng)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.35%。

衛(wèi)生技術(shù)人員量變量的P值小于0.01，說(shuō)明這個(gè)變量在5%的顯著性水平上統(tǒng)計(jì)有意義；其系數(shù)為-1.12，即衛(wèi)生技術(shù)人員量與地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈負(fù)相關(guān)，意味著保持其他因素不變的前提下，即當(dāng)衛(wèi)生技術(shù)人員量增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出減少1.12%。

2010—2018年9個(gè)時(shí)間變量均在顯著水平為5%時(shí)是統(tǒng)計(jì)顯著的，并且變量的系數(shù)均為正數(shù)，意味著在保持其他因素不變的前提下，以2009年為參考，隨著時(shí)間推移，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出逐年增高。

3 討論與建議

第一，本研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)一般公共預(yù)算收入增加時(shí)，地市級(jí)政府的醫(yī)療衛(wèi)生支出隨之增加。這個(gè)結(jié)論較為容易理解，當(dāng)政府一般公共預(yù)算收入增加，相應(yīng)地可用于醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的投入就越多[8]。更為重要的是，本研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)厥屑?jí)政府的一般公共預(yù)算收入增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.10%。未來(lái)可根據(jù)地市級(jí)政府一般公共預(yù)算收入來(lái)估計(jì)其醫(yī)療衛(wèi)生支出。

第二，本研究發(fā)現(xiàn)年末常住人口數(shù)量與地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正比?？赡艿脑蚴请S著年末常住人口數(shù)量的增加，居民對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求增加，進(jìn)而地市級(jí)政府在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的支出增加[9]。本研究還發(fā)現(xiàn)當(dāng)年末常住人口數(shù)量增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加1.42%，其彈性系數(shù)大于1。人口規(guī)模的增加，可能伴隨著醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的需求急劇增加，為滿足新增人口的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求將直接導(dǎo)致政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的增加。

第三，本研究發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量與地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈正比?？赡艿脑蚴堑貐^(qū)內(nèi)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量多，地市級(jí)政府對(duì)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的財(cái)政補(bǔ)貼增多，從而導(dǎo)致政府在醫(yī)療衛(wèi)生上的支出較高[10]。本研究還發(fā)現(xiàn)當(dāng)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出增加0.35%。與之相反地，本研究發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量與地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出呈反比，即衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量增加，政府的醫(yī)療衛(wèi)生支出減少。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量增加1.00%時(shí)，地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出會(huì)減少1.12%?？赡艿脑蚴切l(wèi)生人力資源配置與健康之間相互關(guān)聯(lián)，相對(duì)充足的衛(wèi)生人力資源，可以使保證當(dāng)?shù)鼐用竦慕】?，從而帶?lái)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的減少[11]。

綜上所屬，一般公共預(yù)算收入、年末常住人口數(shù)量和衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加促進(jìn)地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出，而衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的增加會(huì)抑制地市級(jí)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出。

為保障居民的健康需求得到滿足，因此，對(duì)于投入較低的地市級(jí)政府應(yīng)適當(dāng)提高醫(yī)療衛(wèi)生支出，例如，應(yīng)著力發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)，確保地區(qū)生產(chǎn)總值穩(wěn)步增長(zhǎng)。眾所周知，地區(qū)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入和一般預(yù)算收入三者呈現(xiàn)正相關(guān)。本研究表明一般財(cái)政預(yù)算收入均增長(zhǎng)1.00%，相應(yīng)地，政府醫(yī)療衛(wèi)生支出將0.10%。而對(duì)于投入較高的地市級(jí)政府則應(yīng)當(dāng)適當(dāng)控制醫(yī)療衛(wèi)生支出的規(guī)模防止其增長(zhǎng)過(guò)快。例如，應(yīng)進(jìn)行合理的衛(wèi)生發(fā)展規(guī)劃，控制醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量的過(guò)快增長(zhǎng)，并加強(qiáng)對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生人才的培養(yǎng)。

利益沖突無(wú)