供給成本、政府補貼對居民醫療費用影響的實證分析

段丁強，毛 霞，葉茂升

（武漢紡織大學 經濟學院，武漢 430200）

1 問題的提出

控制醫療費用是世界各國醫改的永恒主題。2009年開始的新一輪醫改中，我國政府投入巨額資金重構醫療衛生服務供給體系，其核心目的正是為了有效控制醫療費用，促進醫療服務供給的價格適宜以及普惠公平。統計數據顯示，政策目標已經部分實現預期：2008—2015年我國門診和住院費用的年增長率呈逐年下降趨勢，特別是2011年和2012年，年增長率相對以前年度出現了較大幅度的下降，但2012年之后，年增長率的下降幅度逐步趨緩。居民醫療費用年增長率的快速下降令人鼓舞但尚存憂慮。值得警惕的是，居民醫療費用年增長率“曇花一現式”地快速下降是對政府新醫改決心“策略性”的短期回應，還是市場供需均衡狀態的真實反映？新醫改以來，我國政府相關醫改政策控制醫療費用的傳導機制是什么？效果如何？上述疑問都需要在文獻分析的基礎上通過進一步的實證研究予以確證。

現有文獻中，國內外研究者對醫療費用決定因素的研究多是在實證研究的基礎上進行，所關注的決定因素可區分為宏觀社會經濟因素、醫療服務供方因素和醫療服務需方因素三個方面。

（1）宏觀社會經濟因素

一般認為，經濟發展水平、城鎮化和老齡化是影響醫療費用的三個主要宏觀因素，但三種宏觀因素促進醫療費用增長的貢獻程度并不相同。經濟發展水平是導致醫療費用增長的最根本原因，Albel-Smith（1967）和Pryor（1968）早已指出,醫療衛生支出主要受GDP的影響。由于城鄉間居民收入水平存在明顯差異，實證研究發現城鎮化對醫療費用增長的貢獻系數最大[1]，余央央（2011）[2]發現老齡化與醫療費用增長存在正相關關系，但也有文獻[3,4]認為老齡化并不是拉高醫療費用的主要原因，且老齡化對門診費用和住院費用的影響效果存在方向性差異[5]。

（2）醫療服務供方因素

醫院作為醫療服務的供給方，其對醫療費用增長的影響主要通過市場機制來發揮作用。研究證明醫療機構供方之間的競爭能有效降低醫療費用[6,7]。但研究也發現了醫療費用決定與市場價格決定機制不相吻合的現象。如田侃等（2007）[8]的實證結果表明，醫療衛生機構數量越多，衛生總費用越高；譚華偉等（2017）[9]的研究發現醫院債務規模擴張顯著促進了住院費用、門診費用增長；醫患雙方間信息不對稱及其由此導致的誘導需求、過度醫療等現象也是導致我國醫療費用過快上漲的重要原因之一[10,11]。此外，新醫改以來，我國政府針對醫院特別是公立醫院采用的規制和激勵政策等也成為影響醫療費用增長的重要因素[8,12,13]。

（3）醫療服務需方因素

患者作為醫療服務的需求方，收入水平顯然是決定其醫療費用的最主要因素。Newhouse（1977）[14]認為醫療費用增長中超過90%的變化可以由收入的變化來解釋。我國學者趙郁馨等（2000）、陳洪海等（2005）對我國醫療費用增長的研究也表明醫療支出的收入彈性大于1。而在收入水平一定的前提下，醫療保險制度能夠通過降低自付醫療支出[15]、干預患者就診行為[16]等影響醫療費用水平。除收入因素外，邱雅、孫青川（2016）[17]的研究發現環境、受教育程度與個人醫療支出也存在相關關系。

現有文獻中，經濟發展水平、患者收入等需求因素對醫療費用決定的主要影響作用已經得到了確認，但是醫院供給因素和政府投入政策對醫療費用的影響機制仍不清晰，對作用效果上甚至現出了截然相反的實證結果。此外，現有文獻中也沒有對醫院供給成本因素、醫療服務供需對比狀況等因素影響醫療費用的機制與效果進行研究。有鑒于此，本文在借鑒現有文獻研究成果的基礎上，引入醫院供給成本、醫療服務供需對比狀況、政府衛生投入力度等變量，對現有的醫療費用決定的分析模型進行拓展和優化，運用2009—2016年《中國衛生統計年鑒》的相關數據，分析宏觀經濟及醫療服務市場運行數據及相關政策變量對醫療費用變化的影響作用，并以此為依據探討相關政策對醫療費用控制的政策效果。

2 研究假設

醫療費用的決定因素至少應當包括物價因素、供給因素、需求因素、供需對比關系、政府投入政策五個方面。

2.1 消費者價格指數與醫療費用

藥品、醫療器械、耗材等是醫療服務的主要物質載體，因此物價上升將會助推醫療費用上漲。新醫改以來，雖然政府對醫療費用的嚴厲管制會使醫療費用與物價的波動產生一定的偏離，但總體而言，醫療費用與消費者價格指數應當存在正相關關系。由此，本文提出假設H1:

H1：消費者價格指數與醫療費用呈顯著正相關關系。

2.2 居民支付能力與醫療費用

居民購買醫療服務的支付能力取決于由人均GDP所決定的收入水平和個人衛生支出比例。理論上，人均GDP越高的地區，居民購買醫療服務的支付能力越強，在人均GDP一定的情況下，個人衛生支出比例越低，則能進一步提高個人購買醫療服務需求的支付能力。即：人均GDP與醫療費用正相關，而與個人衛生支出比例負相關。但是，從醫改實踐看，個人衛生支出比例的大小是醫療費用分擔制度改革的結果，是政府衛生財政投入的政策效應而非個人支付能力自然提升的結果。因此，為避免變量間共線性的影響，在后續的分析中，不再單獨分析個人衛生比例對醫療費用的影響，而是以政府衛生支出占財政支出的比例來綜合表達政府財政補助對改變醫院供給成本和個人衛生支出比例的政策效果。據此，本文對居民支付能力與醫療費用的研究假設設定為：

H2：人均GDP與醫療費用呈顯著正相關關系。

2.3 醫療服務供給規模、成本與醫療費用

醫院床位數是反映醫院醫療服務供給規模的主要指標，而人力資源成本則是醫療服務供給成本的主要組成部分。理論上，醫療服務供給因素對醫療費用的影響可能存在兩種機制：一是，醫療服務供給規模越大時，在醫療服務需求相對不變的情況下，醫療費用將趨于下降；二是，醫患雙方間的信息不對稱現象使醫療服務供方擁有強大的需求誘導能力，從而抵消過剩的醫療服務供給量，此時醫療費用將主要由供方成本決定。實踐中，上述兩種作用機制孰強孰弱將決定醫療服務供給因素與醫療費用呈正相關還是負相關關系，而這又與政府對醫療服務市場信息不對稱的管制政策強度及有效性有關。考慮到我國醫療服務市場的實際，本文傾向于認為，醫療服務供給成本的增加將會導致醫療費用的升高，由此提出研究假設H3：

H3：醫療服務供給成本與醫療費用呈顯著的正相關關系。

2.4 醫療服務市場供需對比關系對醫療費用的影響

病床使用率指標能夠較好地反映醫療服務供給與需求之間的對比關系。理論上，病床使用率變化對醫療費用的影響可能存在兩種機制：一是成本傳導機制，病床使用率高，醫院為每個病人提供醫療服務所分攤的固定資產成本更低，單位醫療費用有降低空間；二是市場價格決定機制，病床使用率高，表明醫療服務需求相對于供給提升的速度更快，醫療服務供給方有提高醫療服務價格的市場優勢。由于公立醫院仍是當前我國醫療服務的主要供給者，且公立醫院的固定資產一般由政府財政資金投入建設或購置，公立醫院一般無需在醫療費用中分攤建筑物、大型醫療器械等的購置成本。因此，本文認為病床使用率仍主要通過市場供需關系對我國醫療費用的變動產生影響，即存在如下研究假設：

H4：病床使用率與醫療費用呈顯著的正相關關系。

2.5 政府補貼與醫療費用

政府對衛生領域的補貼對醫院的供給成本能產生重大影響。新醫改以來，我國財政對醫療衛生領域“補供方”和“補需方”兼顧的投入格局已經形成。政府補需方的支出降低了個人衛生支出比例，提高了個人對醫療費用的負擔能力，而政府補供方的支出則旨在降低醫療機構的醫療服務供給成本，為醫療機構降低醫療服務價格提供支持。實踐中，抑制醫療費用的過快增長也是政府衛生補貼政策的核心目標之一。因此，本文認為政府衛生支出占財政支出的比例與醫療費用呈負相關，即政府衛生支出占財政支出的比例越高，醫療費用則相應越低。

H5：政府衛生支出比例與醫療費用呈顯著負相關關系。

3 實證分析

3.1 樣本選擇與數據來源

始于2009年的新醫改是我國改革開放以來政府衛生政策的重要分水嶺。因此，本文選取我國2009年以來的醫療服務供需量、醫療費用、政府衛生投入等的分省面板統計數據為研究樣本。所用數據均來源于2009—2016年《中國衛生統計年鑒》。同時，為消除不同類型數據取值類型及大小對分析結果的影響，對所有樣本數據取對數處理。

3.2 模型構建與變量說明

醫療費用區分為住院次均費用和門診費用，兩種費用具有獨立性，需要分別進行建模分析。基于前文的理論分析，本文將物價、醫療服務供給、醫療服務需求、醫療服務供需對比、政府衛生投入政策等因素納入分析模型。但這些因素中，供給因素、需求因素、供需對比因素及政府投入政策因素均有多個變量與之對應。其中供給因素可用醫療機構床位數、醫院人員數、衛生人員數等不同變量來表達；供需對比關系可分別用公立和民營醫院的病床使用率進行衡量。由于同一類因素的不同變量對醫療費用都有影響，但哪一個變量的影響作用更顯著并不明確，因此需要建立多個對照模型進行比較分析。

基于前文的理論分析和研究假設，本文針對住院次均費用構建了如下模型：

上述模型均基于研究假設H1至H5構建，模型1和模型2分別對民營醫院床位使用率

（MYSYL）和公立醫院床位使用率（GLSYL）進行比較分析，模型3和模型4則用衛生人員數（WSRYS）和醫療機構床位數（CWS）替換醫院人員數（YYRYS）并分別結合民營和公立醫院床位數進行交叉分析。

將模型中的ZYFY替換為MZFY時，上述模型則可轉化為門診次均費用的分析模型。模型中相關變量的說明見表1。

表1 變量設置與說明

3.3 變量相關系數

在建立實證分析模型之前，本文將理論假設中的相關解釋變量與代表醫療費用水平的被解釋變量進行了相關系數檢驗，檢驗結果見表2。值得注意的是，當選擇門診費用（MZFY）作為被解釋變量反映醫療費用支出水平時，與其他解釋變量之間的相關系數跟選擇住院費用（ZYFY）作為被解釋變量時的相關系數在方向上基本保持一致，但相關系數值卻普遍偏小。主要原因可能是門診費用相對于住院費用的平均金額較低，且政府的醫保補貼一般只對住院病人支付，門診費用一般不包含在居民醫保報銷的范圍之內。因而，選擇住院費用（ZYFY）反映居民醫療費用負擔水平，并研究其與政府醫療投入等政策變量的相關關系更加切合實際。從相關系數結果看，物價因素變量（CPI）、需求因素變量（人均GDP）、供給因素變量（WSRYS）、供需對比因素（GLSYL）變量與被解釋變量存在顯著的正相關；而供給因素變量（CWS）、供需對比因素（GZCBL）與被解釋變量存在顯著的負相關。有鑒于此，本文將依據表2中的相關系數矩陣結果建立相關的實證回歸模型。

表2 變量相關系數

3.4 回歸分析

本文運用EVIEWS8.0檢驗物價指數、醫療服務供給成本、居民支付能力、醫療服務供需對比關系、政府衛生投入政策等與醫療費用之間的關系，以分析不同類型變量對醫療費用的影響機制與作用。根據式（1）至式（4）列示的模型進行回歸，統計軟件報告的結果如表3所示。

表3 不同回歸模型的回歸分析結果

根據統計軟件報告的各模型的回歸結果，可以接受原假設H1、H2、H5，對于研究假設H3，只有在選擇用衛生人員數（WSRYS）表達醫療服務供給成本因素時才能接受原假設，而用醫療機構床位數（CWS）變量表達的醫療服務供給規模則與住院次均費用呈負相關關系，原假設被拒絕。對于研究假設H4，則只有在選擇公立醫院病床使用率（GLSYL）表達醫療服務供需對比狀況時才能通過驗證。另外由表3可知，模型4中各變量的顯著性均在5%以內，且AIC和SI準則反映出的模型擬合效果最為理想。因此，本文擬采納模型4的結果進行分析。

由式（5）可知，醫療機構床位數（CWS）、政府衛生支出比例與住院次均費用呈顯著的負相關關系，CPI、人均GDP、衛生人員數、公立醫院病床使用率則與住院次均費用正相關。其中，醫療機構床位數和衛生人員數兩個供給因素變量對住院次均費用產生了方向相反的影響效果：醫療機構床位數每增加1%，住院次均費用將下降0.38%，而當衛生人員數增加時，住院次均費用則趨于上升。此外，模型回歸結果也顯示，政府衛生支出比例每增加1%，住院次均費用將下降0.21%，這在一定程度上證明了政府衛生投入政策在控制醫療費用方面的有效性。

4 結論

本文利用我國2009—2016年的衛生統計年鑒數據，運用計量分析模型，實證分析了物價指數、醫療服務供養、政府衛生補貼政策等變量對我國住院次均費用的影響。得出如下結論：

（1）人均GDP對住院費用變化的回歸系數最大，且顯著性水平最高，說明由人均GDP所決定的支付能力是決定不同地區和時點上的住院費用變化最主要的因素。

（2）相對于公立醫院，民營醫院病床使用率對住院費用變化的解釋力更弱，這可能說明由于民營醫院的市場份額較小，其對整體住院費用的影響力仍很弱，或者，受市場份額的約束，民營醫院的市場競爭力在促進住院醫療費用降低方面的作用尚沒有得到充分發揮。

（3）在供給因素方面，醫院的床位數和衛生人員數的變化對住院費用的變化產生了分化，前者的系數為負而后者為正。這說明：醫院床位數的增長，能夠促進住院次均費用的下降。但是，隨著衛生人員數的增長，住院次均費用會呈上升趨勢。這可能說明，人力成本是醫療服務供給成本的重要組成部分，人力成本的增加，在一定程度上助推了住院次均費用的上升。其政策含義是：相對于衛生人員數量，床位數指標能更好地表達醫療服務的市場供給的充足程度，政府要改善住院醫療服務的供需狀況，應首先著眼于床位數增加而不是衛技人員數的增加。

（4）政府財政補貼控制住院次均費用過快增長的效果已經得到體現。回歸結果顯示政府衛生支出占比的回歸系數為負數，說明政府對衛生領域補貼的財力越多，越有利于降低住院次均費用。但是，總體來看，這一系數的絕對值并不大，說明政府衛生財政支出比例抑制住院次均費用過快增長的政策績效仍有提升空間。

（5）物價水平對住院次均費用的影響作用較為顯著，這說明，住院次均費用雖然是一個多因素綜合作用的結果，但是控制醫療器械、藥品、耗材等價格的上漲幅度，仍有利于實現醫療費用的控費目標。