【摘要】 本文根据Grossman健康生产函数和王俊（2007）构建的中国宏观健康生产函数，使用新的健康变量和中国2003—2010年30个省份的面板数据来研究政府卫生支出对我国居民健康水平的影响。由于居民的健康水平除了与政府卫生支出息息相关之外，还与居民本身的受教育水平、个人卫生支出、生活环境因素、医疗卫生条件以及城镇化的水平有关，所以我们将以上因素都考虑在内对居民的健康水平进行研究。
【关键词】 政府卫生支出 居民健康 健康生产函数
一、引言
健康是人们未来发展的保障，作为与教育同等重要的人力资本的两大基石之一，它能够帮助居民实现较高的生活质量和可持续发展。我国人口众多，地理形势复杂，随着经济的发展，人民的生活水平日益提高，与此同时，居民对于自身健康状况越来越关心，对于健康的需求也越来越强烈。对中国社会的医疗卫生问题的广泛关注让我们从更深层次来讨论如何才能满足居民的医疗卫生需求。目前，政府与学者已达成共识，要加大公共卫生投入，提高公共卫生费用占总卫生费用的比重，并且在注重规模的同时，注重地区间卫生资源差距，提高卫生资源的分布效率来提高我国居民的健康水平。本文拟结合已有的研究，使用我国30个省份和地区2003—2010年的面板数据对政府卫生支出对居民健康的影响进行实证分析。证实公共卫生支出对我国居民的健康水平的影响是显著的。
二、文献回顾
对于公共卫生支出对人民健康水平的影响，来自国外的文献主要集中在以下两个方面，有的学者通过研究发现二者之间负相关，也就是公共卫生支出的增加能够显著地降低婴儿或儿童的死亡率；有的学者通过研究却发现，二者之间不存在显著的正相关关系，甚至有的学者通过研究发现二者正相关。Gupta（2002）通过对50多个发展中国家的截面数据进行分析，得出公共卫生支出对于婴儿及儿童死亡率的下降有正影响。Anand和Ravallion（1993）分析了1985年的86个发展中国家的横截面数据时，发现减少公共卫生支出，期望寿命与收入的提高之间的正相关将不存在，在两者都与收入相关的时候，公共卫生支出的增加可以从67%的水平上解释期望寿命的增加。Mansour与David（2009）使用的微观数据从细节上对公共卫生费用支出对健康水平的影响进行分析。作者使用来自1998—1999年印度国民家庭健康调查（NFHS II）这一横截面的家户层面的数据，构建分层的probit模型来研究印度各个邦之间公共卫生支出对人民死亡概率的影响。作者分别从邦的层面，家户层面以及个体层面对影响死亡率的因素进行分析，研究结果发现，公共卫生支出对婴儿，女性以及老年人的死亡率影响效果显著。
也有学者通过研究发现，公共卫生中指出对于健康的影响不显著（Wolfe，1986，Tanzi，Schukneche，1997）或者是有负的影响。Filmer和Prichett（1997）通过对来自UNICEF和世界银行的跨国数据分别研究了政府卫生支出和非医疗支出对婴儿死亡率的影响，结果发现，收入可以从84%的程度上解释婴儿死亡率，社会经济变量的解释程度为11%，而公共卫生支出仅能解释0.17%，结果不显著。Deolalikar（2005）使用了从1980年到1999年的印度邦级面板数据进行研究，研究结果发现，在固定效应模型中，如果考虑到时间趋势的话，现期的公共卫生支出对死亡率的影响并不显著。
国内学者对于公共卫生支出与居民健康关系的影响研究并不多见。王俊（2007）根据Grossman的健康生产函数模型，构造了中国宏观生产函数对1952-2003年的时间序列数据采用有限分布滞后法对影响健康的各个因素进行弹性系数估计，公共卫生支出的增加对健康水平有显著的促进作用。张宁、胡鞍钢、郑京海（2010）使用DEA方法对各地区健康生产效率进行评测和影响因素分析时指出，公共卫生支出与健康生产效率的关系并不显著。
三、理论框架
Grossman的健康生产函数模型如下：
H=F（X）=F（基因、教育、收入、环境、生活方式、公共物品、时间） （1）
王俊（2007）年最早构建了中国的宏观健康生产函数，他是在Grossman（1972）年的模型的基础上，根据我国的国情，构造出了一个健康生产函数。将上式中的X所代表的个人变量转化成一组代表卫生、社会、教育和经济的变量，那么，健康生产函数可有以下表示：
H=F（M，S，E，Y，Z） （2）
运算可得H=？赘？装m■■？装s■■？装e■■？装y■■？装z■■ （3）
根据中国的国情，将（3）式进行对数处理后，得到了如下形式：
ln（H）=ln？赘+∑？茁i（lnmi）+∑？琢i（lnsj）+∑？酌k（lnek）+∑？姿p（lnyp）+∑？滋q（lnzq） （4）
可以将以上的这个新函数看做是中国的宏观生产函数。式中的各个变量可以根据不同的社会文化因素、数据以及研究目的等因素进行选取。
四、数据来源与实证结果
健康指标、政府卫生支出、个人卫生支出、卫生、教育、社会、人口特征等变量的数据来源于2004年到2012年的《中国卫生统计年鉴》、《中国统计年鉴》。回归结果显示，无论采用混合回归、固定效应还是随机效应回归，人均政府卫生支出的系数都显著为负，即人均政府卫生支出越多，居民的健康水平越高。此外，加入了控制变量的结果对核心解释变量的显著性及其符号均没有影响，因此，政府卫生支出对于居民健康水平是具有显著的正的影响。实证分析结果如下。
政府卫生支出在所有回归结果中均显示为负。即政府卫生支出越多，居民的健康水平会越高。因为政府在公共卫生领域的支出有利于对疾病的预防、有利于遏制疾病的传播以及居民更好地锻炼身体；农村居民卫生支出对农村居民健康的影响弹性也是显著为正。即农村居民的个人卫生支出越多，他们就会越健康。因为对于农村居民来说，本来在医疗卫生方面的支出就会比较少，那么，他们的医疗卫生支出的边际收益就比较大；城镇居民的医疗卫生支出对于居民健康水平的影响不显著为正。即居民越不健康，支出越多。因为健康意识比较强烈，再加上城镇的医院以及其他医疗卫生设施数量和质量都比较高，城镇居民本来的个人医疗卫生支出就比较多，支出更多就代表着他们越不健康了，则对于健康的需求较大；城镇化水平对于围产儿死亡率的弹性显著为负，即城镇化的水平越高，居民的健康水平越高。因为城镇化代表更多的就业机会，更高的收入水平、更良好的生活环境和基础设施以及更加方便快捷的信息传播，这些都有利于居民健康水平的提高；文盲率来说对于健康的弹性不显著为负。即文盲率越低，表示受教育水平越高，居民的健康水平会越高。因为受教育水平高的人更容易了解怎样才是获取营养最有效的方式，怎样保持良好的生活习惯；若65岁以上老年人的比例越高，居民的健康水平会越低，因为首先对于65岁以上老年人群体来说，人数越多，他们身体出现问题的可能性越大，也就是说不健康的概率越高；再者，儿女们为了抚养老人所付出的成本也就越高，儿女的经济压力和精神压力增大。因此，65岁以上老年人口比例越高，居民的健康水平越低；对于每千人医生数来说，它对于围产儿死亡率的弹性为负，也就是说医生的数量越多，围产儿的死亡率越低，居民的健康水平越高。医生数量的增加表示医疗卫生服务数量的增多，不仅便于居民生病及时就诊，而且便于他们对于疾病的预防。从这两个方面来说，医生数量越高，居民的健康水平越高。
