環(huán)境污染與衛(wèi)生總費用的關(guān)系分析
——基于我國31個省際面板數(shù)據(jù)的實證研究

鄭俊萍，陶群山

（安徽中醫(yī)藥大學(xué)醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230012）

衛(wèi)生總費用反映一定經(jīng)濟(jì)條件下的政府、社會和居民個人對衛(wèi)生保健的重視程度和費用負(fù)擔(dān)水平，過高的衛(wèi)生總費用不僅給政府帶來繁重的財政壓力，還會嚴(yán)重影響衛(wèi)生事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。近年來，我國粗放式的發(fā)展模式造成環(huán)境污染嚴(yán)重，并由此導(dǎo)致的高醫(yī)療成本支出引起人們廣泛關(guān)注。中國是空氣污染、水污染的重災(zāi)區(qū)，由此引發(fā)的疾病種類和居民患病概率會更大，從而導(dǎo)致醫(yī)療保健支出的增加[1]。2009 年新醫(yī)改正式啟動之后幾年，我國衛(wèi)生總費用年平均增速達(dá)到13.6%，高于國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長速度（8.9%）[2]。劉巧艷等[3]將系統(tǒng)動力學(xué)引入衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，預(yù)測了2015－2020年我國衛(wèi)生費用的發(fā)展趨勢，認(rèn)為我國衛(wèi)生總費用仍舊保持增長的大趨勢，預(yù)計2025 年將達(dá)到74571.2 億元。相關(guān)研究表明，如果沒有醫(yī)療保險，大多數(shù)中國家庭就會負(fù)擔(dān)不起醫(yī)療費用[4]。因此，進(jìn)一步探討衛(wèi)生總支出高增長的影響因素，以便從多方面控制其過快增長是當(dāng)前亟需解決的難題之一。本文在探究衛(wèi)生總費用影響因素的基礎(chǔ)上，通過主成分分析法構(gòu)建新的環(huán)境污染指標(biāo)，選取相關(guān)控制變量，建立計量模型，對衛(wèi)生總費用的影響機(jī)制進(jìn)行實證分析。

1 文獻(xiàn)回顧

國內(nèi)外學(xué)者針對衛(wèi)生總費用增長的影響因素及衛(wèi)生費用的控制展開了大量研究，提供了有價值的引導(dǎo)。既有研究從兩個方面進(jìn)行了深入的探討：一是從需求和供給的角度，影響衛(wèi)生總費用的因素有人口學(xué)特征、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、衛(wèi)生資源等。侯文等（2008）利用協(xié)整理論及Granger 因果檢驗研究衛(wèi)生總費用與GDP 之間的動態(tài)均衡關(guān)系，認(rèn)為GDP增長是衛(wèi)生總費用增長的原因，同時衛(wèi)生總費用增長也拉動GDP 的增長，兩者互為因果。趙郁馨等[5]分析1978－1998年中國衛(wèi)生總費用，得出城鎮(zhèn)居民人均消費水平、人均衛(wèi)生事業(yè)費、國有經(jīng)濟(jì)單位的職工人均醫(yī)療消費平均水平和農(nóng)村居民人均醫(yī)療消費水平對衛(wèi)生總費用的影響最大。王朝陽等[6]采用灰色馬爾可夫模型對湖北省未來5年的衛(wèi)生總費用及籌資結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)人均GDP、城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的可支配收入在選取的所有因素中占據(jù)重要地位。

二是從環(huán)境污染的角度出發(fā)，Jerrett等[7]使用加拿大安大略省49個縣的數(shù)據(jù)，探討醫(yī)療支出與污染之間的關(guān)系。結(jié)果顯示，有毒污染物排放量較高的縣人均衛(wèi)生保健支出較高，而環(huán)境保護(hù)支出較高的縣衛(wèi)生保健支出較低。Apergis等[8]使用1995－2017年178 個國家的面板數(shù)據(jù)，評估不同收入群體的醫(yī)療支出和空氣污染之間的關(guān)系。李樂樂等[9]采用廣義線性回歸分析，發(fā)現(xiàn)PM2.5 對呼吸系統(tǒng)疾病的衛(wèi)生保健支出有顯著影響。隨著空氣污染指數(shù)的增加，呼吸系統(tǒng)疾病的醫(yī)療保健支出負(fù)擔(dān)也逐漸增加。Clofent 等[10]證實，環(huán)境污染是我們呼吸空氣的一種強(qiáng)大致癌力，其與肺癌存在著正相關(guān)關(guān)系，污染越嚴(yán)重的地區(qū)，肺癌患者就越密集。Ebenstein（2012）研究發(fā)現(xiàn)，飲用水質(zhì)量每惡化一個等級，中國居民的消化系統(tǒng)癌癥死亡率就增加9.7%[11]，且隨著工業(yè)廢物的排放，水環(huán)境的監(jiān)測固化會導(dǎo)致疏漏水，這會直接加大水環(huán)境的污染幾率，損害居民健康；在環(huán)境污染物與癌癥關(guān)聯(lián)的原始研究論文中，或至少報告一種環(huán)境污染物是致癌的潛在原因[12]。環(huán)境問題，尤其是空氣污染，會嚴(yán)重威脅人類健康，進(jìn)而導(dǎo)致沉重的醫(yī)療成本。

綜上所述，衛(wèi)生總費用的影響因素頗多，但涉及環(huán)境污染方面的研究卻屈指可數(shù)。本文從環(huán)境污染、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、衛(wèi)生資源條件、人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)等方面，分析環(huán)境污染對衛(wèi)生總支出的影響，通過主成分分析法，運用降維思想，提取并合并主成分，與其他影響因素建立面板數(shù)據(jù)的回歸模型，清晰準(zhǔn)確的揭示環(huán)境污染對衛(wèi)生總費用的影響程度。

2 研究假說和計量模型

2.1 研究假說

2009 年起，我國實行新的醫(yī)療衛(wèi)生體系改革，目的就是緩解“看病難、看病貴”的問題，雖取得一定成效，但衛(wèi)生總支出的持續(xù)高增長可能超出社會經(jīng)濟(jì)的負(fù)擔(dān)能力，不僅衛(wèi)生資金的可持續(xù)性得不到保障，還會加劇居民看病負(fù)擔(dān)。國內(nèi)外目前諸多研究中，很多學(xué)者從不同角度分析衛(wèi)生總費用的影響因素，綜合已有研究，本文提出如下假設(shè)。

2.1.1 環(huán)境污染

早期大多數(shù)學(xué)者忽略環(huán)境污染加速健康資本的折舊從而引發(fā)衛(wèi)生總費用的上漲，在Gerking（1986）和Alberni（1997）將空氣污染因素引入到健康生產(chǎn)函數(shù)中進(jìn)行研究后，關(guān)于環(huán)境污染與公共健康之間的聯(lián)系才被逐漸探索。流行病學(xué)研究表明人類的疾病70%～90%與環(huán)境有關(guān)。一項全國環(huán)境分析顯示，在中國366個地級市中，只有不到15%達(dá)到世界衛(wèi)生組織建議的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，其中50%以上的地區(qū)年平均PM2.5濃度比歐美國家高幾倍[13]。近年來大氣污染、水污染、土壤污染、輻射污染等造成的霧霾天氣、SO2及過度CO2排放、有害物質(zhì)對水污染的危害等給人類造成無法比擬的傷害，中風(fēng)、缺鐵性心臟病、慢性呼吸系統(tǒng)疾病等因環(huán)境造成的死亡占比之大不容忽視。因此，本研究認(rèn)為環(huán)境污染與衛(wèi)生總費用有著正向變化的關(guān)系。

2.1.2 地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

人均GDP 是用來衡量國民對醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求狀況的指標(biāo)，也是推動一國衛(wèi)生總費用增長的關(guān)鍵點。著名學(xué)者Newhouse 早在1977 年使用OECD國家中13 個經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似國家1968 年、1971年和1972 年的橫截面數(shù)據(jù)證實人均GDP 是影響醫(yī)療支出最重要的變量[14]。近20 年的數(shù)據(jù)顯示，我國衛(wèi)生總費用在與國民經(jīng)濟(jì)增長保持同步的基礎(chǔ)上，略快于國民經(jīng)濟(jì)增長[15]。大量研究表明，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與衛(wèi)生總費用呈同向變化，且二者之間關(guān)系保持長期穩(wěn)定。經(jīng)濟(jì)發(fā)展為醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展提供更多資金，社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，居民收入水平隨之提高，居民衛(wèi)生服務(wù)需求增加，進(jìn)而導(dǎo)致居民保健需求和醫(yī)療衛(wèi)生支出的增長。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升也會導(dǎo)致衛(wèi)生總支出的增加。

2.1.3 人口規(guī)模和年齡結(jié)構(gòu)

人口基數(shù)的不斷擴(kuò)大使得衛(wèi)生總支出顯著提升，且隨著平均預(yù)期壽命的增加、出生率和死亡率的下降，老年人口比例不斷上升，促使老齡化加劇。2019年，我國衛(wèi)生總費用達(dá)到6.5萬億元，占GDP的比重為6.6%，在合理期間內(nèi)，預(yù)計到2030 年接近超級老齡社會時，衛(wèi)生總費用占比將達(dá)到8%[16]。老年人口增加對衛(wèi)生資源提出更高的要求，對基本醫(yī)療保障基金、養(yǎng)老保險造成巨大沖擊，給居民家庭和公共財政帶來沉重負(fù)擔(dān)，也給“未富先老”的中國衛(wèi)生體系帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因此，人口規(guī)模增加和老齡化發(fā)展導(dǎo)致衛(wèi)生總費用的增長。

2.1.4 衛(wèi)生資源條件

衛(wèi)生資源是衛(wèi)生服務(wù)利用的基礎(chǔ)，關(guān)系著人們基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的獲得和健康改善。馬偉寧[17]提出進(jìn)行醫(yī)療衛(wèi)生改革要兼顧社會目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，平衡好醫(yī)療服務(wù)供給的公平和效率。一是為社會居民提供平等、安全的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，保障居民健康權(quán)益；二是控制醫(yī)療費用與成本，保證醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)發(fā)展的可持續(xù)性。衛(wèi)生資源水平的不斷提高，影響著衛(wèi)生服務(wù)的提供和利用，使居民對醫(yī)療服務(wù)更有信心。

2.2 計量模型

本文通過2007－2018 年全國31 個省級面板數(shù)據(jù)構(gòu)建計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，實證分析衛(wèi)生總支出的影響因素，面板數(shù)據(jù)的基本形式為：

其中參數(shù)αi和βi都是個體時期恒變量。

面板數(shù)據(jù)模型一般分為3種模式：（1）無個體影響的不變系數(shù)模型：此時，即個體在橫截面上無個體影響和結(jié)構(gòu)變化。（2）變截距模型：認(rèn)為在橫截面上存在個體影響，無結(jié)構(gòu)性變化，只是截距的不同，此時αi=αj，βi=βj=β。（3）變系數(shù)模型：是指在橫截面上存在個體影響和結(jié)構(gòu)變化，即存在截距項αi（i=1，2，3…N）的同時還允許系數(shù)向量βi（i=1，2，3…N）依個體成員的不同而變化。變截距面板數(shù)據(jù)又分為固定影響變截距和隨機(jī)影響變截距；若截距項αi是確定的，則對應(yīng)的模型就是固定效應(yīng)模型，若截距項αi是隨機(jī)的，對應(yīng)的就是隨機(jī)效應(yīng)模型。為檢驗樣本數(shù)據(jù)屬于哪一種面板數(shù)據(jù)模型的形式，較好的避免模型設(shè)定的偏差，改進(jìn)參數(shù)估計的有效性，主要檢驗以下兩種假設(shè)：

如果接受假設(shè)H2，則認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)不符合不變截距、不變系數(shù)模型；如果拒絕假設(shè)H2，則需要檢驗假設(shè)H1；如果接受H1，則認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合變截距、不變系數(shù)模型；反之，則認(rèn)為樣本系數(shù)符合變系數(shù)模型。關(guān)于固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇，采用Hausman檢驗進(jìn)行判定。

根據(jù)前面的研究假設(shè)，在變量選取的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型如下：

模型中用C代表固定參數(shù)；用The代表被解釋變量衛(wèi)生總費用；用Ep表示解釋變量環(huán)境污染，用Pgdp表示地區(qū)人均生產(chǎn)總值，Updi表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，Nhc代表衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)，Ntp表示每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)，Pop表示人口數(shù)量。用β1，β2等代表影響系數(shù)，用u代表隨機(jī)因素；用i=1，2，…，N，表示省份，用t=1，2，…，T，表示時間。

本文的數(shù)據(jù)主要來自于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》。

3 各指標(biāo)的統(tǒng)計描述

環(huán)境污染指標(biāo)是運用主成分分析法提取的一個表征指標(biāo)。選出的6 個環(huán)境污染變量（廢水排放總量、化學(xué)需氧量、SO2排放量、煙粉塵排放量、固體工業(yè)廢物產(chǎn)生量、氨氮排放量）之間并非相互獨立，直接進(jìn)行回歸會出現(xiàn)多重共線性、異方差等問題。因此，在建立回歸模型之前，先提取主成分來消除變量之間的相互影響，減少指標(biāo)選擇的工作量。

運用SPSS21.0 得出KMO 值為0.705，大于0.5，變量間相關(guān)性較強(qiáng)。球狀檢驗Bartlett's=1912.475，P=0.00，達(dá)到顯著性水平，變量間具有相關(guān)性，適合做主成分分析。由表1 可知，初始特征值大于1 共提取2 個主成分，累積貢獻(xiàn)率83.973%>80%，因此前2 個主成分基本可以反映全部的指標(biāo)信息，所以選取前2個主成分為宜。根據(jù)指標(biāo)在各主成分線性組合中的系數(shù)，由表2 初始因子載荷矩陣中的數(shù)據(jù)除以表1 主成分相對應(yīng)特征值的平方根，其中第一主成分對應(yīng)的特征值為3.631，第二主成分對應(yīng)的特征值為1.407，即可得到主成分的載荷值，這個值越大說明主成分與該變量的相關(guān)性越好，而后得出2個主成分的表達(dá)式。

表1 解釋的總方差Table 1 Explained total variance

表2 主成分與標(biāo)化后自變量的載荷矩陣及系數(shù)矩陣Table 2 Load matrix and coefficient matrix of principal components and normalized independent variables

提取方法：主成分，已提取了2個成分。

將第一主成分命名為c1，第二主成分命名為c2，根據(jù)主成分系數(shù)矩陣寫出主成分的表達(dá)式：

方差貢獻(xiàn)率越大，該主成分的重要性就越強(qiáng)。因此，將方差貢獻(xiàn)率看成不同主成分的權(quán)重，由于原有指標(biāo)基本可以用前2 個主成分代替，即指標(biāo)系數(shù)可以看成以這2 個主成分方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，對指標(biāo)在這2 個主成分線性組合中的系數(shù)做加權(quán)平均。由此得到環(huán)境污染的綜合模型為：

根據(jù)全國31 個省市的衛(wèi)生總費用，計算出2007－2018 年各年衛(wèi)生總支出的平均值和變異系數(shù)，如表3。

表3 2007－2018年全國衛(wèi)生總費用的平均值和變異系數(shù)Table 3 Mean value and variation coefficient of total national health expenditure from 2007 to 2018

我國各地區(qū)衛(wèi)生總支出的差距先減小、后又逐漸增大。2009 年實行新醫(yī)改后變異系數(shù)由2007 年的0.656 下降到0.609；2011 年離散程度最小，僅為0.555。由于醫(yī)療衛(wèi)生資源配置不均衡、醫(yī)療質(zhì)量難以保障等問題的存在，使得各地區(qū)衛(wèi)生總費用差距增大，變異系數(shù)在2011 年以后直線上升，在2018 年達(dá)到0.634。見圖1。

圖1 2007－2018年我國人口數(shù)和環(huán)境污染變異系數(shù)趨勢圖Figure 1 Trend chart of variation coefficient of population and environmental pollution in China from 2007 to 2018

環(huán)境污染。環(huán)境污染給居民身心健康帶來不可忽視的影響。2007 年環(huán)境污染全國省際平均值為27151，2018 年增長到38806，增長1.43 倍；從變異系數(shù)來看，2007－2014 年環(huán)境污染情況的變異系數(shù)由0.8下降到0.755，說明隨著工業(yè)化水平的提升，使得各省市之間環(huán)境污染的差距降低。2015 年之后差距逐漸擴(kuò)大，2017 年變異系數(shù)達(dá)到最大值，為0.927，說明各地區(qū)環(huán)保意識不一，部分地區(qū)和部門環(huán)保意識差強(qiáng)人意。

人口規(guī)模。我國各地區(qū)人口平均數(shù)由2007 年的4206人增長到2018年的4504人，且變異系數(shù)11年間在0.64 徘徊，說明各地區(qū)人口數(shù)量的差距無太大變化，這種現(xiàn)象與加劇的人口老齡化現(xiàn)狀息息相關(guān)。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與衛(wèi)生總支出息息相關(guān)。如圖2，2007 年各地區(qū)的人均GDP 為21987.48 元，變異系數(shù)為0.636；而2018 年大幅度上升，人均GDP 達(dá)到65254.45 元，變異系數(shù)為0.45。2007 年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的平均值為13111.4 元，變異系數(shù)為0.273；2018 年城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入增加到37750.4 元，變異系數(shù)下降到0.262，說明2007－2018 年各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈上升趨勢，省際間地域發(fā)展不平衡問題在逐漸縮小。

圖2 2007－2018年我國人均地區(qū)生產(chǎn)總值和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入變異系數(shù)趨勢圖Figure 2 Trend chart of variation coefficient of per capita regional GDP and per capita disposable income of urban residents in China from 2007 to 2018

醫(yī)療資源。我國衛(wèi)生機(jī)構(gòu)從2007 年的9626.1個上升到2018 年的32175.3 個，11 年間增長3.34倍；每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)從4.13 個增長到6.94個。圖3的變異系數(shù)可以看出區(qū)域之間所擁有的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)差距懸殊，而每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)在不同地區(qū)之間的數(shù)量差距在逐漸縮小，政府對衛(wèi)生人員政策的傾斜，使得各省市在醫(yī)療水平上的差距不斷減小。

圖3 2007－2018年我國衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)和每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)變異系數(shù)趨勢圖Figure 3 Trend chart of variation coefficient of the number of health institutions and health technicians per 1000 popu‐lation in China from 2007 to 2018

4 實證分析結(jié)果

4.1 數(shù)據(jù)處理

為確保估計效果的有效性與真實性，先對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

（1）平穩(wěn)性檢驗：為避免偽回歸，面板數(shù)據(jù)回歸之前需要對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗，消除異方差。如表4，對衛(wèi)生總費用、環(huán)境污染、人口數(shù)、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行LLC、ADF 以及PP 單位根進(jìn)行檢驗，發(fā)現(xiàn)原數(shù)列均為非平衡數(shù)量，不能通過ADF 單位根檢驗，而一階差分序列的單位根檢驗均能通過ADF單位根檢驗，所有序列皆為同階單整I（1）序列，平穩(wěn)性檢驗效果明顯。

表4 變量單位根檢驗結(jié)果Table 4 Variable unit root test results

（2）協(xié)整檢驗。協(xié)整指的是對于某一隨機(jī)向量x1=（x1t，x2t，x3t…xNt）′，如果已知xt～I(xiàn)d；存在一個N×1 階列向量β（β≠0），使得β′xt～I(xiàn)（d-b），則可以稱變量x1t，x2tx3t…xNt存在階數(shù)為（d-b）的協(xié)整關(guān)系。為證明變量間存在穩(wěn)定的長期均衡關(guān)系，進(jìn)行Johnsan 協(xié)整檢驗。在數(shù)據(jù)的johnsan 檢驗中，kao 檢驗中的t統(tǒng)計量為-2.67，P=0.0038；Pedroni 的統(tǒng)計值為-3.3332，P=0.0004，拒絕原假設(shè)無協(xié)整關(guān)系，所以方程是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行回歸分析。

4.2 模型選擇

采用F統(tǒng)計量對模型進(jìn)行判定。F檢檢用于確定模型是否存在個體效應(yīng)，即確定是選擇混合模型還是固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，經(jīng)計算得到F值為1.66>1.29，拒絕原假設(shè)，樣本數(shù)據(jù)屬于變截距模型。關(guān)于固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇，采用Hausman 檢 驗 進(jìn) 行 判 定，檢 驗 的F值104.38，P=0.00。因此，在99%的置信水平下拒絕原假設(shè)個體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)，選擇固定效應(yīng)模型。

4.3 結(jié)果分析

利用eviews8.0軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，見表5。由實證結(jié)果可知，所有解釋變量包括環(huán)境污染、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人口數(shù)、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)對衛(wèi)生總支出的影響十分顯著，變量都在5%和1%的顯著性水平上通過顯著性檢驗。

空氣污染、水污染、土壤污染等環(huán)境污染損害居民健康，對中國各城市居民醫(yī)療衛(wèi)生費用和醫(yī)?；鹬С龆汲收嚓P(guān)關(guān)系。由表5 可知，環(huán)境污染指標(biāo)每增加1%，衛(wèi)生總費用則提高0.0952%。使用2015年CHARLS的調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，年均AQI每增加1 單位，全國45 歲以上中老年人口的醫(yī)療費用將增加642.29 億元[18]。而截止至2016 年，因飲用水污染導(dǎo)致的全國城鄉(xiāng)居民醫(yī)療衛(wèi)生總費用高達(dá)3400 億元，占據(jù)衛(wèi)生總費用的7%。過高的醫(yī)療衛(wèi)生費用是造成城鄉(xiāng)居民貧困風(fēng)險的主要原因之一，而低收入和貧困人群更容易遭受空氣、水、土壤等環(huán)境污染，進(jìn)一步加重他們的醫(yī)療支出負(fù)擔(dān)。

表5 模型估計結(jié)果Table 5 Model estimation results

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，人們收入增加，帶動衛(wèi)生總費用顯著提升。人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增加1%，衛(wèi)生總支出增加0.3469%；而城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入每增加1%，衛(wèi)生總費用則增長0.9427%。國民經(jīng)濟(jì)高增長使得個人可支配收入增加，醫(yī)療購買力提升，醫(yī)療需求規(guī)模和結(jié)構(gòu)相伴發(fā)生變化，讓“健康”成為一種生活品質(zhì)的理念逐漸為更多人所接收和追求，自然會帶來相當(dāng)規(guī)模的醫(yī)療消費。

醫(yī)療衛(wèi)生資源的改善與提升帶動衛(wèi)生總費用的增加。在回歸結(jié)果中，衛(wèi)生機(jī)構(gòu)每增加1%，衛(wèi)生總支出則增長0.0415%；每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)每增加1%，衛(wèi)生總費用會提高0.1923%。2018 年，全國醫(yī)院總數(shù)增長了6.02%，全國衛(wèi)生總費用相比2017年增長了10.2%，醫(yī)療資源的充足與可及，使得衛(wèi)生總費用顯著提升。

各地區(qū)人口數(shù)量與衛(wèi)生總費用呈正相關(guān)關(guān)系。實證分析，人口每增加1%，衛(wèi)生總支出則增加1.2951%。當(dāng)人口增長速度超過經(jīng)濟(jì)增長速度時，會出現(xiàn)社會衛(wèi)生狀況惡化、衛(wèi)生服務(wù)供給不足、傳染病暴發(fā)等社會問題，導(dǎo)致衛(wèi)生總支出的增加。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

通過建立固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明環(huán)境污染、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、衛(wèi)生資源條件都刺激了衛(wèi)生總支出的增加。主要結(jié)論有：環(huán)境污染是導(dǎo)致衛(wèi)生總費用提升的重要因素，通過對人體健康造成損害，繼而引發(fā)衛(wèi)生費用的增加；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對衛(wèi)生總費用影響顯著，經(jīng)濟(jì)實力越強(qiáng)越有助于提高社會健康水平，從而帶動衛(wèi)生總支出增長；人口規(guī)模與衛(wèi)生總支出呈同向變動，人口規(guī)模越大，衛(wèi)生總費用增長越快；醫(yī)療衛(wèi)生資源越充足，衛(wèi)生總支出提高越顯著。

5.2 政策建議

5.2.1 加強(qiáng)環(huán)境污染治理，改善居民健康

為應(yīng)對嚴(yán)重的污染問題，我國政府應(yīng)在治理方面投入資金，制定環(huán)境法律法規(guī)，通過立法改善人們生存環(huán)境，從而降低衛(wèi)生總費用支出[19]。首先，要以解決損害群眾健康突出環(huán)境問題為重點。環(huán)境污染通過加速個體健康折舊率來影響健康狀況，帶動衛(wèi)生總支出的增加。為此，政府要加強(qiáng)大氣、水、土壤、煙粉塵顆粒物等污染物的防治力度，還要加強(qiáng)重點地區(qū)、重點行業(yè)的污染控制，對高能耗產(chǎn)業(yè)加強(qiáng)監(jiān)督管理，逐步淘汰高污染、高消費產(chǎn)業(yè)，注重產(chǎn)業(yè)升級。加強(qiáng)環(huán)境立法，推進(jìn)生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化，健全環(huán)境治理法律法規(guī)政策體系。強(qiáng)化環(huán)境執(zhí)法監(jiān)管，嚴(yán)厲查處各行各業(yè)違反環(huán)境治理及干預(yù)環(huán)境執(zhí)法的行為。其次，構(gòu)建以政府、企業(yè)、社會組織和公眾共同參與的環(huán)境治理體系，牢記以生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展理念為基礎(chǔ)。通過規(guī)制以期達(dá)到控制醫(yī)療費用過度增長的目的。

5.2.2 增強(qiáng)群眾環(huán)保意識，提倡健康生活方式

環(huán)保意識較低是造成生活污染和工業(yè)污染的主要成因。有關(guān)部門應(yīng)加大環(huán)境保護(hù)宣傳力度，普及相關(guān)環(huán)保知識，號召群眾積極參與到環(huán)境保護(hù)中，發(fā)揮群眾力量改善環(huán)境污染狀況，保護(hù)居民健康。環(huán)保部門還要加強(qiáng)各類環(huán)境污染知識、污染成因、危害與防治等方面的宣傳，以便公眾能夠正確認(rèn)識環(huán)境污染的害處與治理的緊迫[20]。人們需按照一定要求和規(guī)范對污水進(jìn)行排放，減少水體污染。

5.2.3 推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，優(yōu)化衛(wèi)生費用結(jié)構(gòu)

各地區(qū)應(yīng)積極發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，提升居民生活水平，提高生活質(zhì)量；同時均衡配置醫(yī)療衛(wèi)生資源，建立多元化的醫(yī)療服務(wù)供給主體，加快建立全科醫(yī)生首診制度、分級診療制度，充分發(fā)揮醫(yī)保杠桿作用；針對不同年齡患者，采取差別費用控制策略，提高居民健康服務(wù)水平。