傅書(shū)勇,陳姝羽

(沈陽(yáng)藥科大學(xué)工商管理學(xué)院,沈陽(yáng) 110016)

新冠病毒感染疫情以來(lái),我國(guó)醫(yī)療資源承受住巨大醫(yī)療壓力,以人民健康利益為核心,保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步發(fā)展。特別是在當(dāng)前疫情防控常態(tài)化形勢(shì)下,既要投入巨大醫(yī)療衛(wèi)生資源,確保人民基本的醫(yī)療保障水平,又要保證地區(qū)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展。黨的二十大報(bào)告指出,把保障人民健康放在優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略位置,完善人民健康促進(jìn)政策。尤其是當(dāng)前我國(guó)老齡化程度不斷提高的背景下,只有強(qiáng)大的醫(yī)療衛(wèi)生保障體系,才能有利于人民健康利益。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)衛(wèi)生投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系問(wèn)題進(jìn)行一些理論和實(shí)證研究[1-3],大部分學(xué)者從人均衛(wèi)生費(fèi)用或人均衛(wèi)生支出的角度去衡量衛(wèi)生投入,研究衛(wèi)生投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。研究結(jié)論存在一些爭(zhēng)議,有些學(xué)者認(rèn)為衛(wèi)生費(fèi)用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間不存在正向關(guān)系,如HANSEN等[4]認(rèn)為大多數(shù)OECD國(guó)家實(shí)際人均衛(wèi)生費(fèi)用與實(shí)際GDP之間不存在長(zhǎng)期協(xié)調(diào)關(guān)系;劉春平等[5]研究指出海南省公共衛(wèi)生投入與海南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定短期波動(dòng)關(guān)系。WANG[6]運(yùn)用1986-2007年31個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù),研究結(jié)果認(rèn)為衛(wèi)生支出增長(zhǎng)將會(huì)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),然而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將會(huì)降低衛(wèi)生支出的增長(zhǎng)。另一些學(xué)者認(rèn)為,衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)正效應(yīng),如王遠(yuǎn)林等[7]實(shí)證分析結(jié)果顯示公共衛(wèi)生投入對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響顯著。蘭相潔[8]研究指出相鄰地區(qū)公共衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)作用會(huì)帶來(lái)正外部效益。RONALD[9]認(rèn)為美國(guó)州政府和地方政府增加公共衛(wèi)生投入提高地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

從內(nèi)生增長(zhǎng)理論來(lái)看,一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的衛(wèi)生投入影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的路徑大體是科學(xué)合理的衛(wèi)生投入能夠提高居民健康水平,不僅解決一部分勞動(dòng)力的就業(yè)問(wèn)題,還能夠增加本地區(qū)人力資本存量,進(jìn)而增加地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。然而由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,衛(wèi)生資源投入存在差異,衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用也會(huì)出現(xiàn)一定差異。因此,本文作者提出假設(shè)1:我國(guó)衛(wèi)生投入能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);假設(shè)2:由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,各地區(qū)衛(wèi)生投入對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生一定的差異性。

另外,由于技術(shù)條件和資源匹配效率等因素存在差異,物質(zhì)資本和人力資本可能呈現(xiàn)邊際收益遞減或遞增規(guī)律。內(nèi)生增長(zhǎng)理論研究表明,人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)邊際收益遞增規(guī)律。由于本文利用床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)代替衛(wèi)生投入水平,因此,床位數(shù)類似物質(zhì)資本投入,衛(wèi)生人員數(shù)包括眾多受過(guò)高等教育的醫(yī)護(hù)人員,類似于人力資本投入,所以,衛(wèi)生人員數(shù)比床位數(shù)更能有利于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文提出假設(shè)3:衛(wèi)生人員數(shù)比床位數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用更大一些;假設(shè)4:由于衛(wèi)生總費(fèi)用(衛(wèi)生總投入)、老齡化(衛(wèi)生總需求)等因素差異,各地區(qū)的衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響呈現(xiàn)一定的門檻效應(yīng)。

1 資料與方法

1.1資料來(lái)源 由于西藏部分?jǐn)?shù)據(jù)不完整,因此,本文所采用數(shù)據(jù)為剔除西藏自治區(qū)后的我國(guó)大陸地區(qū)30個(gè)省份(不含西藏和港澳臺(tái)地區(qū))2009-2020年省級(jí)面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,以及各省份歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。表1為本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,結(jié)果顯示,不同地區(qū)間產(chǎn)學(xué)研合作、R&D投入、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、門檻變量和控制變量均存在明顯差異,顯示這些變量在我國(guó)各地區(qū)之間存在較大差異,適宜分類進(jìn)行研究。

表1 變量數(shù)據(jù)基本情況

(1)被解釋變量。被解釋變量為長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(lnPG),采用勞動(dòng)生產(chǎn)率來(lái)衡量。本文作者借鑒陳詩(shī)一等[10]做法,以人均實(shí)際GDP并取對(duì)數(shù)來(lái)衡量勞動(dòng)生產(chǎn)率,作為長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代理變量,以2008年名義GDP為基期,計(jì)算GDP平減指數(shù),根據(jù)平減指數(shù)獲得實(shí)際GDP數(shù)據(jù)。

(2)核心解釋變量。由于衛(wèi)生投入主要有兩種因素,一是勞動(dòng)力,二是資本,勞動(dòng)力指標(biāo)用人均衛(wèi)生人員數(shù)(LPRY)來(lái)替代,資本指標(biāo)用人均床位數(shù)(LPCW)來(lái)替代。

(3)門檻變量。門檻變量包括衛(wèi)生總費(fèi)用(WSFY),老齡化(LLH)、死亡率倒數(shù)(SWL)以及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)(JG),以第三產(chǎn)業(yè)占比來(lái)表示。

(4)控制變量。按照C-D生產(chǎn)函數(shù)基本形式為核心,將人均物質(zhì)資本存量(LPK)、人均人力資本存量(LPH)作為控制變量。物質(zhì)資本存量計(jì)算方法參考孫淑軍[11]計(jì)算過(guò)程,人力資本存量計(jì)算方法參考戴一鑫等[12]計(jì)算過(guò)程。

1.2方法 本文以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ),建立新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型,基本形式為:PY=PKαPHβRγeμ(1),為消除異方差,對(duì)式(1)兩邊取對(duì)數(shù)后可得到:lnP Y=ln A+αln PK+βlnPHL+γln WT+μ(2)。其中,Yit表示省份i在時(shí)期t的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平,K表示地區(qū)物質(zhì)資本存量,H表示地區(qū)人力資本存量,WT表示衛(wèi)生投入,α、β、γ分別是物質(zhì)資本、人力資本、衛(wèi)生投入的彈性系數(shù)。

其中,lnPYit表示省份i在時(shí)期t的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平,lnWTit表示省份i在時(shí)期t產(chǎn)學(xué)研水平,μi表示省份i不隨時(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng),δt表示控制時(shí)間固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。由于產(chǎn)學(xué)研合作模式和效率會(huì)影響衛(wèi)生投入對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用,且會(huì)呈現(xiàn)出一定的門檻效應(yīng),因此,設(shè)定如下面板門檻模型:

ln PYit=φ0+φ1lnWTit×I(q)it≤θ+φ2ln WTit×I(q)it>θ+φ3Zit+μi+εit(3)

其中,qit表示影響產(chǎn)學(xué)研合作水平的門檻變量,I(·)為示性函數(shù),即若括號(hào)中的表達(dá)式為真,則取值為1,反之,則取值為0。式(3)考慮的是單門檻情形,可根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的計(jì)量檢驗(yàn)步驟擴(kuò)充至多門檻情形。

2 結(jié)果

2.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果 表2報(bào)告衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的基準(zhǔn)回歸,同時(shí)進(jìn)行混合效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型測(cè)算。結(jié)果顯示,床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)等衛(wèi)生投入變量估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明衛(wèi)生投入能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果數(shù)據(jù)

對(duì)兩變量固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn),其P值均為0.000,故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)H0:ui與xit,zi不相關(guān),認(rèn)為應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型而非隨機(jī)效應(yīng)模型。由于衛(wèi)生人員數(shù)和床位固定效應(yīng)模型系數(shù)分別為 7.460、0.863,均為正值,且均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn),因此可以驗(yàn)證假設(shè)1。又因?yàn)樾l(wèi)生人員數(shù)固定效應(yīng)模型系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于床位數(shù),由此可以驗(yàn)證假設(shè)3。

2.2全國(guó)門檻效應(yīng)分析 為驗(yàn)證衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的門檻效應(yīng),本文將衛(wèi)生總費(fèi)用、老齡化、死亡率倒數(shù)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等影響衛(wèi)生投入規(guī)模的變量作為門檻變量。經(jīng)過(guò)自助法(Boorstrap)反復(fù)抽樣300次后,結(jié)果顯示,衛(wèi)生總費(fèi)用變量顯著通過(guò)單一門檻,但未通過(guò)雙重和三重門檻檢驗(yàn)(過(guò)程略),老齡化、死亡率倒數(shù)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(由于篇幅有限,過(guò)程略),具體數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 門檻效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)及門檻值的估計(jì)

由表3可知,雖然床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)兩變量通過(guò)門檻效應(yīng)檢驗(yàn),但衛(wèi)生人員數(shù)并未呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增,即當(dāng)衛(wèi)生總費(fèi)用大于門檻值時(shí),衛(wèi)生人員數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響反而減弱了,具體數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 門檻模型回歸結(jié)果

由于我國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)差異和發(fā)展水平呈現(xiàn)較大差異,由政府負(fù)擔(dān)的衛(wèi)生總費(fèi)用可能存在較大差異,或許是導(dǎo)致衛(wèi)生人員數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并未呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的原因。因此,本文以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和速度進(jìn)行分類研究,分地區(qū)進(jìn)行門檻效應(yīng)研究。

2.3地區(qū)門檻效應(yīng)分析 本文將北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東等省(市)劃為東部地區(qū);內(nèi)蒙古、山西、河南、安徽、江西、湖北、湖南、廣西等省(自治區(qū)、直轄市)作為中部地區(qū);重慶、四川、貴州、云南、陜西、青海、甘肅、寧夏、新疆作為西部地區(qū)。

將衛(wèi)生總費(fèi)用、老齡化、死亡率倒數(shù)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等影響衛(wèi)生投入規(guī)模的變量作為門檻變量。經(jīng)過(guò)自助法(Boorstrap)反復(fù)抽樣300次后,結(jié)果顯示,除中部地區(qū)衛(wèi)生人員數(shù)作為衛(wèi)生投入變量模型外,其他模型中的衛(wèi)生總費(fèi)用、老齡化變量均顯著通過(guò)單一門檻,但未通過(guò)雙重和三重門檻檢驗(yàn)(過(guò)程略),死亡率倒數(shù)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(由于篇幅有限,過(guò)程略),具體數(shù)據(jù)如表5所示。

表5 門檻效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)及門檻值的估計(jì)

由表6,7可知,在衛(wèi)生總費(fèi)用作為門檻變量時(shí),東部地區(qū)和中部地區(qū)衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用呈現(xiàn)邊際收益遞減規(guī)律,即衛(wèi)生總費(fèi)用大于門檻值355.650時(shí),床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)系數(shù)反而減小,東部地區(qū)和中部地區(qū)的床位數(shù)系數(shù)分別為0.203<0.246、0.513<0.535。東部地區(qū)和中部地區(qū)的衛(wèi)生人員數(shù)分別為1.659<1.831、4.297<4.380。

表6 分地區(qū)門檻模型回歸結(jié)果(以床位數(shù)為衛(wèi)生投入變量)

表7 分地區(qū)門檻模型回歸結(jié)果(以衛(wèi)生人員數(shù)為衛(wèi)生投入量)

在老齡化作為門檻變量時(shí),東部地區(qū)衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用呈現(xiàn)邊際收益遞增規(guī)律,即老齡化率>門檻值12.963時(shí),床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)系數(shù)反而增大,0.161>0.145、1.319>1.253;由于P=0.250>0.1,所以當(dāng)老齡化變量作為門檻變量時(shí),中部地區(qū)衛(wèi)生人員數(shù)未能通過(guò)門檻效應(yīng)檢驗(yàn)(過(guò)程略),但當(dāng)老齡化率>門檻值8.456時(shí),中部地區(qū)床位數(shù)系數(shù)反而減少,0.526<0.542。相比之下,西部地區(qū)在兩種門檻變量時(shí),均呈現(xiàn)邊際收益遞增規(guī)律。

由表6、7可知,三地區(qū)衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的系數(shù)雖然均為正值,但存在較大差異,因此,可以驗(yàn)證假設(shè)2。同時(shí),西部地區(qū)衛(wèi)生投入呈現(xiàn)邊際收益遞增規(guī)律,有別于東部和中部地區(qū),可以驗(yàn)證假設(shè)4。

2.4內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)內(nèi)生性檢驗(yàn) 考慮到模型可能因遺漏變量、聯(lián)立性偏誤或測(cè)量誤差等因素存在內(nèi)生性問(wèn)題。本文進(jìn)行如下檢驗(yàn):將衛(wèi)生總費(fèi)用、老齡化、死亡率倒數(shù)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等變量作為工具變量,這些變量與衛(wèi)生投入變量相關(guān)性很大,但與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性不是很強(qiáng)。床位數(shù)作為衛(wèi)生投入變量時(shí),衛(wèi)生總費(fèi)用、老齡化通過(guò)內(nèi)生性檢驗(yàn);衛(wèi)生人員數(shù)作為衛(wèi)生投入時(shí),老齡化和死亡率倒數(shù)通過(guò)內(nèi)生性檢驗(yàn)。本文采用兩種方法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn),一是豪斯曼檢驗(yàn)法,二是異方差穩(wěn)健DWH檢驗(yàn),由于兩種方法得到的P均小于0.05,因此,可以斷定衛(wèi)生投入變量是內(nèi)生變量。

利用工具變量法進(jìn)行2SLS回歸,得到兩階段回歸結(jié)果,東部沿海和長(zhǎng)江中上游地區(qū)的產(chǎn)學(xué)研合作對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的系數(shù)分別為0.445和2.058,均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn),依然為正。由于篇幅限制,本文只保留第二階段結(jié)果,具體數(shù)據(jù)如表8所示。

表8 各地區(qū)2SLS回歸第二階段結(jié)果

對(duì)工具變量法進(jìn)行過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn),其外生性P值均大于0.05,可以認(rèn)為所使用的工具變量與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān);Shea’s partial R-sqF值的P值均小于0.05。

(2)穩(wěn)健性檢驗(yàn) 一是采用不同變量替換核心解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),本文是采用床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)兩個(gè)解釋變量進(jìn)行研究,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均呈現(xiàn)出正效應(yīng),也可以說(shuō)明一定的穩(wěn)健性。

二是采用兩階段GMM法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),衛(wèi)生投入系數(shù)均為正值,且通過(guò)1%顯著性檢驗(yàn),計(jì)量結(jié)果與工具變量法、固定效應(yīng)模型基本相似,可見(jiàn)計(jì)量結(jié)果比較穩(wěn)健。

3 討論

3.1增加衛(wèi)生人員數(shù)比床位數(shù)更能促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 由表2、4、6、7可知,衛(wèi)生人員數(shù)系數(shù)均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于床位數(shù)系數(shù),也就是增加衛(wèi)生人員數(shù)更能促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這種現(xiàn)象的邏輯也是顯而易見(jiàn)的,增加衛(wèi)生人員數(shù)不僅可以解決就業(yè)問(wèn)題,還能夠更好的為當(dāng)?shù)鼐用窕蚧颊咛峁┽t(yī)學(xué)和藥學(xué)服務(wù),而增加床位數(shù)等物質(zhì)投入則難以起到這些作用。因此,建議各地區(qū)在制定衛(wèi)生政策和增加衛(wèi)生投入時(shí),應(yīng)打破物質(zhì)投入(房屋面積、設(shè)施、設(shè)備和床位數(shù)等)和人員(醫(yī)師、藥師、護(hù)師、檢測(cè)人員等醫(yī)護(hù)人員數(shù)量等)投入限制,更多的增加衛(wèi)生人員數(shù),如增加全科醫(yī)生和家庭醫(yī)生等醫(yī)師人員數(shù)量,才能更好的保障居民健康,才能更有利于促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

3.2根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平增加衛(wèi)生投入規(guī)模和類別 由表6、7可知,東部和中部經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū),衛(wèi)生經(jīng)費(fèi)相對(duì)較多,床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)等衛(wèi)生投入均產(chǎn)生一定的邊際收益遞減規(guī)律;而老齡化越嚴(yán)重時(shí),東部地區(qū)床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)均更能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),中部地區(qū)床位數(shù)更能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因此,建議中部地區(qū)增加床位數(shù),東部地區(qū)同時(shí)增加與老年人相關(guān)的衛(wèi)生投入,尤其是增加全科醫(yī)生和家庭醫(yī)生等衛(wèi)生人員數(shù),不僅能夠保障老年人慢病得到及時(shí)治療和康復(fù),還能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

西部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低,隨著衛(wèi)生總費(fèi)用的提高和老齡化的加劇,增加床位數(shù)和衛(wèi)生人員數(shù)等衛(wèi)生投入均更能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),尤其是增加衛(wèi)生人員數(shù),對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用更加明顯。

由于論文篇幅和研究水平限制,可能有一些影響因素并未考慮在內(nèi),如基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)和衛(wèi)生服務(wù)效率等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響作用,因此,在未來(lái)的研究中,會(huì)在這些領(lǐng)域進(jìn)行一些探討。