我国医疗费用的影响因素与控制分析

李昕桐

（江西财经大学 经济学院，南昌 330013）

引言

为完善国民健康体系，我国政府在十九大报告中提出实施健康中国战略，习近平总书记也提出要深化医药卫生体制改革，全面建立中国特色基本医疗卫生制度、医疗保障制度和优质高效的医疗卫生服务体系。日益膨胀的医疗卫生费用给部分地区的家庭带来沉重负担，也使得医疗改革势在必行。随着我国经济的不断进步、人民生活水平的不断提高和城镇化步伐的不断迈进，准确把握我国医疗费用的影响因素并精准推行改革政策具有现实的意义。

针对医疗费用这一议题，国内外已有学者进行过相关研究。通过对国内外相关文献的梳理，发现国外对于医疗费用影响因素的研究起步较早。chendler（1983）通过分析发现老龄化和医疗技术的水平的提高导致了美国医疗费用的急剧增长国内学者王冬梅、高建刚（2010）通过研究认为家庭工作人口数、家庭可支配收入、户主年龄等会对家庭医疗支出产生显著影响。王佳慧、马冬梅（2017）研究认为政府卫生支出、医疗保险普及程度等因素导致医疗费用的不合理增长。

结合已有研究，本文认为医疗费用的持续增长与人均可支配收入（PCDI）、老龄化水平（Aging）、城镇化水平（Urb）、医疗服务可及性（Access）、医疗机构规模（Scale）有关，并通过Eviews9建立多元线性回归模型对上述因素对人均医疗支出的影响进行回归分析。

一、对象与方法

（一）研究对象

数据显示，从1990年到2016年，我国的医疗总费用增长了62倍，年均增长率为17.31%，明显高于同期的GDP增长率；与此同时，医疗卫生总费用占GDP的比重也由3.9%增长到6.23%。随着我国经济的不断进步，居民收入水平不断提高，2016年人均可支配收入33 616元，比上年增长7.8%，比1990年增长近22倍。随着收入的增长，对健康的需求标准也逐步提高，从而表现出医疗费用的增加。根据健康资本需求理论，健康是一种资本存量，受到年龄等因素的影响，随着年龄的增长，健康资本也会减少。数据显示，2016年，我国65岁以上人口比重为10.6%，与1990年的5.6%相比增长了5%。我国的老龄化程度不断加深，老龄人口比重的上升，使得对于医疗服务的需求增加，从而对医疗费用产生影响。城镇化的进程包括卫生服务体系在内的社会基础设施的逐步提升、卫生服务体系的完善，使得居民的卫生服务需求得以释放，从而使得医疗费用有所提升。而医疗服务费用在地域上的差异使得城镇医疗价格高于农村，医疗保障水平也高于农村人口，这在一定程度上也会带来医疗费用的上升。医疗服务可及性的增加和医疗机构规模的扩大使得就医的便利程度提高，从而就医的可能性增加，促进就医率的的增长。

（二）研究方法

根据上文分析，本文利用Eviews9构建多元线性回归方程，引入人均可支配收入（PCDI）、老龄人口比例（Aging）、城镇化比例（Urb）、每千人配有医生数（Access）、每千人配有床位数（Scale）五个解释变量，对变量人均卫生总费用（Fee）进行解释，初步构建计量模型

表1 变量含义

（三）数据来源

本文数据来自《中国统计年鉴》，人均卫生总费用、人均可支配收入原始数据出自于1990—2017各年的《中国统计年鉴》，其中居民消费指数和国内价格指数均以1990年为基期根据各年价格指数对数据做标准化处理。

二、数据分析

（一）多重共线性的检验

将数据导入Eviews9，构造相关系数矩阵。

由相关系数矩阵观察，初步判知x4和x5之间存在极强的相关性，即二者可能存在多重共线。分别对x1，x2，x3，x4，x5做回归，将对lnY的解释程度最大的X1带入方程，并按由大到小将解释变量做逐步回归。变量x2的加入对方程的影响不显著，因此初步将变量x2剔除。利用逐步回归的方法，将最显著的影响因子X3带入方程回归。由于X4的加入使得存在显著性的问题，将其剔除。通过逐步回归分析，得出Y的解释变量为x1，x3。拟合结果如下：

表2相关系数矩阵

各变量均可显著解释，但由于解释变量x1代表人均可支配收入，对导致于对数化的变量y的系数过小，与经济学理论解释存在偏差，由于模型中涉及费用这一变量，考虑模型设置出现的问题，故改变x的形式，将方程变为对数形式，并做回归分析如下：

表3回归分析一

此时方程拟合情况良好，多重共线性消除，得出回归方程为：

（二）异方差的检验与消除

为检验方程的异方差性质，利用White检验的一般异方差检验方法，利用Eviews9对方程进行估计：

获得残差，再做如下含有交叉项的辅助回归：

在无异方差性的虚拟假设下，求得R2乘样本容量：

辅助回归的自由度为5，查表得知，在α=0.1时，自由度等于辅助回归中回归元自由度个数的卡方分布的临界值为=9.24，因此，方程算得的χ2值超过选定显著性水平的χ2临界值，说明方程在90%的可能下存在异方差。因此需要进一步进行方程的修正。对异方差的修正利用White稳健标准误校正方法，利用稳健标准误得到校正后的标准差：

表5稳健标准误校正结果

与未进行异方差校正相比，尽管参数的估计值没有变化，但是j各个变量的系数的标准误都下降了，所得结果即为怀特稳健性标准误校正异方差后的回归结果。

（三）回归结果

基于上述违反经典假设的检验及修正，选取修正后的方程为：

lnY=-4.3035+0.895424lnPCDI+1.326194lnURB+u*i

根据模型的回归结果，总体来看，在5%的显著性水平下，该模型的T检验和F检验均显著，R2在95.21%左右，说明模型具有很好的拟合优度，DW值在1.5左右，说明模型的残差序列基本不存在自相关。下文将对回归结果的经济含义进行分析，通过分析可见，此模型符合经济学假设，是合理结果。

三、结果分析

（一）主要结论

根据回归结果，得出以下结论：城镇化水平与经济发展水平对我国的人均医疗费用均有不同程度的正向影响。城镇化水平影响较大，经济水平影响次之。在其他因素不变的情况下，人均可支配收入每增加1%，人均医疗费用增加0.89%；城镇化水平每提升1%，人均医疗费用增加1.32%。

我国的城镇化分为土地的城镇化和人口的城镇化。土地的城镇化意味着卫生服务体系的城镇化。由于城镇在卫生资源的数量及分布上均优于农村，因此随着城镇化的进程不断加深，农村地区的医疗基础设施建设逐步完善，更便利的交通及环境增加了居民就医的可及性，使得居民的医疗服务需求得以释放。由于我国城镇医疗水平总体上高于农村的医疗水平，因此城镇化带来的农村人口向城镇的大量转移使得卫生服务的可及性提升。而城镇的居民医疗保险保障水平也明显优于农村，这在一定程度上也会导致医疗费用的上涨。

经济发展水平也是一个重要影响因素。随着我国的不断发展，人均收入水平的提高和观念的进步使得居民对医疗的重视程度增加、需求增加。由经济学中的供求原理可知，更大数量和更高质量的医疗服务需求势必会导致医疗费用的上涨。

（二）对策建议

综合上述分析可知，城镇化进程的不断推进和经济水平的不断提高使得我国医疗费用随之持续增长，给患者带来巨大的经济与精神的双重压力。针对我国医疗费用持续增长现象本文提出如下合理化建议：

第一，加强城乡卫生服务分配的合理性。在我国城镇化的推进过程中，以城市为重点的城乡卫生服务发展的不同步使得城市医疗的质量远高于农村。政府应加大对农村卫生服务的投入力度，改善农村医疗基础设施建设，完善农村卫生保障体系，同时建立激励机制加强农村医疗队伍的建设和人才的引进，使得城乡医疗卫生体系均衡发展。

第二，建立完善医疗保障体系。我国应进一步深化医疗改革，拓宽医疗保险的覆盖面，继续重点推进医疗服务和医疗保障、监管体系的综合改革，整合城乡居民基本医疗保险制度，全面建成覆盖城乡居民的社会保障和医保体系。

第三，全面提升居民医疗保健意识。在经济水平不断提高的今天。更应该引导人们提高对身体健康的重视。应从源头出发，倡导健康的生活理念。提升居民的健康意识，大力宣传理性就医、科学就医，尤其在落后地区保证居民健康意识的提高具有必要性。从而从源头上减少居民的患病几率，提高生活质量，减少医疗费用的支出。