我国居民健康水平影响因素的实证研究
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作者:邢红萍
摘 要：构建居民健康水平的影响因素模型，利用省际面板数据进行实证检验。估计结果表明：居民医疗保健支出和卫生技术人员的增加、经济增长、教育水平提高提高了居民健康水平，收入分配不平等、人口老龄化、女性比重和离婚率或丧偶人口的增加带来居民健康水平的下降。
关键词：健康水平;影响因素;面板数据
中图分类号：F24 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.08.034
0 引言
舒尔茨在1960年就指出人力资本是促进经济增长的主要原因，而健康水平是影响人力资本的一个重要因素。2019年政府工作报告强调“坚持创新引领发展”，人力资本是创新的重要主体。所以，对影响我国居民健康水平的因素进行分析具有重要的现实意义。
Grossman（1972）把健康看作一系列变量（影响因素）的函数。国内学者更多地考察了某一特定因素与居民健康之间的关系：如收入对我国居民健康的影响（颜良和代冰杰等，2019）;国际贸易对健康的影响（卢娟和李斌等，2019）等。此外，刘汝刚和李静静（2016）仅分析了影响中国农村居民健康的因素;王俊和昌忠泽（2007）用1952-2003年的时间序列数据考察了影响我国居民健康的因素。
鉴于此，本文构建居民健康水平的影响因素模型，采用2002-2017年全国层面和东、中、西部地区层面省际面板数据进行实证分析，考察各变量对我国居民健康水平的影响，分析这些变量对不同地区居民健康水平影响的差异性。
1 模型设定及数据来源
1.1 模型设定
根据Grossman（1972）、王俊和昌忠泽（2007）和孙菊（2011）等學者的研究，建立居民健康水平的影响因素模型：
H=F（卫生支出，医疗卫生资源，社会因素，经济因素）
式中，H表示居民健康。卫生支出变量包括：人均财政医疗卫生支出PRM、农村居民人均医疗保健实际支出VME和城市居民人均医疗保健实际支出CME;医疗卫生资源包括：每千人口卫生医疗机构床位数PMB和每千人口卫生技术人员PMT;社会因素主要为：城镇人口占总人口比重CR、女性人口占总人口比重FMR、 65岁及以上人口所占比重OPR、离婚和丧偶人口占15岁及以上人口比重BA、收入不平等程度INC和人均受教育水平EY指标;经济因素包括：人均实际总产值GDP。
目前还没有一个指标可以全面反映一个国家居民的健康水平。在多数国际经验研究中，一般用婴儿死亡率、人口死亡率、5岁以下儿童死亡率、孕产妇死亡率和预期寿命等指标来衡量人们健康状况。结合数据的可获得性，本文以人口死亡率DR来测量居民健康状况。
1.2 数据来源及处理
本文所使用数据来自于2003-2018年《中国统计年鉴》和《中国卫生统计年鉴》。其中，各省的PRM、VME和CME均用对应省市以2002年为基期的医疗保健价格指数进行平减;INC为城镇和农村居民家庭人均纯收入之比表示;GDP用以2002年为基期的各省市居民消费价格指数进行了平减。EY用人均受教育年限表示。参照傅晓霞和吴利学（2006）的研究，计算公式为 EY=prim*6+midd*9+high*12+univ*16，其中prim 、midd、 high 和univ分别为6岁及以上人口中小学、初中、高中和大专以上教育程度人口占比。
2 计量结果及解释
根据计量经济学理论，如果所抽取的样本本身是总体（如从全国抽取所有的省份），那么固定影响模型就是一个合理的面板数据模型。本文采用固定效应模型进行实证检验。
表1的估计结果表明：
（1）PRM的弹性系数从全国以及东中部来看，都显著为正，并且数值均大于西部。该数值越大，表示政府医疗卫生支出的健康绩效越低。一方面说明我国各地政府医疗卫生支出的低效率;另一方面表示政府人均财政医疗卫生支出的健康绩效存在地区间差异：西部高于中东部，中部的健康绩效最低。
（2）VME和CME的弹性系数从全国和中西部来看，均显著为负。说明总体上我国居民健康水平改善更多地依赖于居民的医疗保健支出。农村和城镇居民医疗保健支出的增加显著降低了人口死亡率，这二者对东部地区居民健康水平的影响却不显著。可能的解释是：居民医疗保健支出的增加存在边际健康绩效递减效应，中西部地区农村和城镇居民医疗保健支出均小于东部，所以居民医疗保健支出的边际健康绩效高于东部。且从全国来看，VME弹性系数的绝对值大于CME，如果农村居民在医疗卫生方面增加支出带来健康水平提高的效应大于城市。
（3）PMB的弹性系数从全国和中西部来均显著为正值，中西部在数值上大于东部。表明我国总体医疗卫生资源利用效率还有待于提高，也说明东部地区医疗卫生机构床位的利用率高于中西部;中部地区的数值最大，说明利用效率最低。
（4）PMT的弹性系数显著为负，说明卫生技术人员的增加降低人口死亡率。其中东部地区弹性系数的绝对值较大，说明东部地区卫生资源的利用率可能较高;在中部地区，该弹性系数虽为正，但是不显著，说明了该地区卫生技术人员的利用率较低。总体显示出：东部地区的卫生资源的利用率较高，呈现出较高的健康绩效;中部地区卫生资源的利用率最低，其健康绩效较差。
（5）人均实际收入GDP的提高显著降低了人口死亡率。经济越发达，人们的健康意识越强，也更有能力在医疗卫生保健方面进行更多投资。
（6）CR的弹性系数从全国样本估计结果来看显著为正。可能的解释是中国在城镇化发展过程中，带来了严重的环境污染，使人们的患病概率加大、降低了健康水平。这尤其体现在工业化进程迅速的东部地区;对于西部地区，CR的弹性系数恰好为负值，可能是西部地区的城镇化发展使原来属于农村的居民生活环境得到了改善，同时由于西部地区的经济发展相对落后，城镇化的发展并没有带来严重的环境污染。
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