中国医疗卫生费用支出变动影响因素实证分析
时间：2021-01-20 00:00:15 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘 要：本文运用自相关检验、t检验、F检验、Goldfeld-Quanadt检验、white检验、多重共线性等分析方法研究我国医疗费用增长的影响因素，实证发现：个人现金卫生支出对我国医疗卫生费用影响最为显著，国内生产总值对医疗卫生费用影响较为显著。
关键词：影响因素；多重共线性；医疗卫生费用支出
一、中国医疗卫生费用支出变动现状
我国医疗卫生事业快速增长主要原因有以下几方面：医疗卫生费用快速增长医疗机构数量不断增加，诊疗人数持续增长，政府卫生支出和社会卫生支出增加，个人卫生支出持续增长，医药需求快速增长。第六次全国人口普查主要数据显示，我国的总人口约为13.7亿，其中老年人口达1.78亿。随着人年龄的增长，各种疾病的爆发率会大大增加，特别是一些老年慢性疾病。尽管人口年龄结构的变化表明，我国人民的生活水平和医疗卫生事业得到了很大的改善，但是这依旧改变不了我国人口基数大，老龄化对我国医疗卫生事业的严峻考验。从2005年到2014年期间，我国的卫生总费用逐年递增，同样的政府卫生支出、社会卫生支出、人均卫生费用也不断的攀升，这与我国经济发展有很大的联系。
二、变量选取与数据来源
医疗卫生费用支出受很多方面的影响，其中包括国内生产总值、个人现金卫生支出、城镇居民人均可支配收入、社会保险支出、政府卫生支出等。本文选用医疗卫生费用支出的重要因素-国内生产总值、个人现金卫生支出、城镇居民人均可支配收入进行数据分析，所有医疗卫生费用的相关数据来源于中华人民共和国国家统计局。
三、模型和实证结果分析
运用Eviews8.0软件进行回归，在普通最小二乘估计法（OLS）下求得国内生产总值（GDP）、个人现金卫生支出和城镇居民人均可支配收入与医疗总费用的回归参数估计如下Y=-0.002176*X1+1.789856*X2+0.839822*X3-8179.775
模型检验：
1.经济意义。以上计算结果表明：2005年～2014年间我国GDP、个人现金卫生支出、城镇居民人均可支配与我国医疗费用增长具有密切的关系；模型估计说明，在假定其他变量不变的情况下，国内生产总值每增加1亿元，导致医疗费用减少0.0022亿元；在假定其他变量不变的情况下，个人现金支出每增加1亿元，导致医疗费用增加1.7899亿元；在假定其他变量不变的情况下，城镇居民人均可支配收入每增加1亿元，导致医疗费用增加00.8398亿元。
2.统计检验。（1）拟合优度：从上表中我们可以看见可决系数R2=0.998596大于0小于1，在范围之内，可见医疗费用增长与国内生产总值（GDP）、个人现金卫生支出、城镇居民人均可支配收入的相关性强。修正可决系数为0.997894，这说明模型对样本的拟合很好，说明变量X1，X2，X3联合起来时被解释变量Y具有显著解释力，即为国内生产总值（X1）、个人现金卫生支出（X2）、城镇居民人均可支配收入（X3）3个变量联合起来可以解释医疗卫生总费用的99.79%。（2）F检验：针对H0：β1=β2=β3=0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=6的临界值Fα（3，6）=4.76。由表2得到F=1422.588> Fα（3，6）=4.76，应拒绝原假设H0：β1=β2=β3=0，说明回归方程显著，即“国内生产总值GDP”、“个人现金卫生支出”、“城镇居民人均可支配收入”等变量联合起来确实对“医疗费用增长”有显著影响。（3）t检验：分别针对H0：βj=0（j=1，2，3），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k=6临界值t0.025（n-k）=2.447。由表2中数据可得，只有β2对应的t统计量为3.602489，其绝对值大于t0.025（n-k）=2.228，这说明在显著性水平α=0.05下应当拒绝H0：βj=0（j=1），也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，“个人现金卫生支出”对被解释变量“医疗总费用”有显著的影响。同时，“国内生产总值”、“城镇居民人均可支配收入”对被解释变量“医疗总费用”没有显著的影响。当显著性水平α=0.20的情况下，临界值t0.025（n-k）=1.440，由此可见“国内生产总值”、“个人现金卫生支出”对被解释变量“医疗总费用”有显著影响，而“城镇居民人均可支配收入”对被解释变量“医疗总费用”没有显著影响。
3.多重共线性：利用Eviews8.0软件，生成Y，X1，X2，X3等数据，采用OLS方法估计模型参数，得到回归结果。我们发现该模型R2=0.998596，调整可决系数0.997894，可决系数很高，F检验值为1422.588，明显显著。但是当α=0.05时，tα/2（n-k）=t0.025（10-4）=2.447，不仅X1的系数不显著，X3的系数也不显著，而且X1的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。由相关系数矩阵可以看出，各解释变量互相之间的相关系数很高，证实确实存在一定的多重共线性。对多重共线性进行处理，模型的估计结果为：
Y=0.026451*X1+2.107832*X2-6005.438
该模型可决系数为0.998086，调整可决系数为0.997539，可决系数很高，F的检验值为1824.661，明显显著。当α=0.05时，t0.025（10-3）= 2.365，所有系数估计值高度显著。对系数估计值的解释如下：在其他变量保持不变的情况下，如果国内生产总值每增加1亿元，则我国医疗费用平均增加0.0265亿元；在其他变量保持不变的情况下，如果个人现金卫生支出每增加1亿元，则我国医疗费用平均增加2.1078亿元，这与理论分析和经验判断相一致。
4.异方差性检验：①图形法由图可以看出，残差平方ei2对解释变量X1，X2，X3的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方ei^2随Xi的变动的趋势，但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。②Goldfeld-Quanadt检验：由于所有的数据皆是按递增排序的，所以直接利用原来的数据表格来构建子样本区间。由于样本容量n=10，删除中间1/4的观测值，大约2个观测值，余下两个样本区间：1～4，7～10，它们的样本个数均为4个，即n1=n2=4。通过Eviews8.0的操作，将区间定义为1-4，用OLS求得如图将区间定义为7-10，用OLS求得。我们可以得到第一个样本（区间定义为1-4）的残差平方和为224319.1，第二个样本（区间定义为7-10）的残差平方和为1398072。根据Gold-Quanagt检验，F统计量为6.2325。判断：在α=0.05，式中分子、分母的自由度均为2，查F分布表得临界值F0.05（2，2）=19.0，因为F=6.2325< F0.05（2，2）=19，无法拒绝原假设，不能表明模型存在异方差。③WHITE检验。经过White检验表格可以看出，nR2=6.149286，在α=0.05下，查x2分布表，的临界值x0.052（5）=11.0705，同时X和X2的t检验值也显著。比较计算的X2统计量与临界值，因为nR2=6.149286< x0.052（5）=11.0705，所以不拒绝原假设，拒绝备择假设，表明模型不存在异方差。
5.自相关检验- D-W检验：DW检验。因为n=10，k=3，取显著性水平α=0.05时，查表得dL=0.525，dU=2.016，而dL<1.708594< dU，所以不能判定是否有自相关。采用偏相关系数检验。图中偏相关系数方块均未超过虚线，模型不存在自相关性。
四、结论
我国需要增加国家财政投入在医疗卫生这方面。增加政府财政投入，可较好地控制医疗费用上涨；同时，增加政府财政收入，控制医疗费用上涨主要是通过控制单位医疗费用上涨而实现的。根据卫生事业发展与社会经济发展密切相关，且卫生事业发展略快于社会经济发展的规律，建议各级财政对卫生事业的投入保持与GDP增长同步并略高于GDP增长水平。
