李庆霞

(厦门大学经济学院，福建 厦门，361005)

一、引言

医疗融资(Health Care Financing，HCF)是医疗体制中的一个重要组成部分，具有募集资金、分担与降低风险、购买医疗服务等三项功能。这些功能的实现可以统一由一个组织实体来承担，也可以由不同的组织实体来承担。目前，经合组织(OECD)、世界卫生组织(WHO)和世界银行(WB)主要根据资金的来源将医疗融资结构划分为公共支出和私人支出，其中前者又称一般政府支出，包括政府税收支出和社会医疗保险支出。①医疗融资结构是由支出的组成来表达，因此融资(financing)、资金(fund)、支出(expenditure or spending)经常互用。OECD数据库的融资人(financing agent)就用政府支出(general government expenditure)、社保金(social security fund)和私人支出(private expenditure)来表示。

医疗融资结构之所以重要源于:(1)公共和私人融资可能对融资的公平性、医疗服务的使用以及医疗绩效(health status)产生不同的影响;(2)医疗融资结构的公私二分法与分担和降低风险的程度有关。自付现金(out－of－pocket payment)没有风险分担功能，私人保险仅降低医疗支出风险。因此，公共融资所覆盖的风险范围比私人融资的更广;(3)从规范视角看，公共融资具有减少市场失灵(例如覆盖率)的作用;(4)医疗融资结构与医疗服务提供的效率相关。

相比大多数以医疗总融资占GDP百分比的宏观研究而言，医疗融资结构研究更能体现公共部门或政府在医疗融资中的角色变迁，有助于回答未来医疗融资结构可能的变化以及是否存在“最优”医疗融资结构等问题。文章主要研究OECD国家医疗融资结构的收敛或发散的现象以及其融资结构是否与医疗体制类型等因素有关。文章用来衡量医疗融资结构的两个关键指标是公共支出占医疗总融资的比例(用百分比表示)和年度人均医疗公共融资(购买力平价)，所用的收敛概念是σ收敛和β收敛。文章的数据涵盖17个OECD国家1970－2010年间的医疗支出数据(样本数663)，这些数据来源于OECD和世界卫生组织的数据库。运用这些数据，文章分别检验了总样本和次样本中医疗公共融资和人均医疗公共融资的变迁。次样本是指根据不同医疗体制类型和时间段对17个OECD国家所作的分组。

文章的结构安排如下:第二部分是文献回顾，简要讨论已有的相关研究。第三部分是分析方法，包括医疗融资结构变迁关键指标的设定、测度方法、数据来源以及样本设计。第四部分是实证分析的结果。第五部分探讨OECD国家医疗融资结构的变迁对我国的启示。

二、文献回顾

目前，国内关于医疗融资结构的研究并不多，大多研究医疗总融资(总支出)，具体指标有医疗总融资占GDP的百分比、人均医疗融资等。尽管这类研究有助于提高对医疗总融资重要性的认识，但容易掩盖医疗融资的实际构成，忽略了不同融资构成有着不同的行为方式。在国内为数不多的医疗融资结构研究中，王诺等、[1]李松光等[2]均认为我国医疗融资体制的公平性有待提高，后者则提出，到2020年我国适宜的医疗卫生筹资构成是政府、社会与个人比例为4∶3∶3。张宜民等[3]介绍了国际、国内医疗总费用的区别，分别计算了1995－2004年间10个高收入国家和10个低收入国家的人均医疗费用、医疗总费用占GDP的百分比以及公共医疗支出占医疗总费用的百分比。张仲芳分析了2006年不同收入类型国家的医疗筹资结构，结论认为医疗筹资结构不仅受经济社会发展水平制约，更受政治意愿和政治选择影响，不过对于后者，未见作者在文中给予分析。[4]此外，此处从略一些关于医疗融资结构的定性描述，但这并不代表这些文献无足轻重。

在国外研究文献中，因为相对于医疗体制中的监管和服务提供两方面来说，医疗融资最易量化，因而也是收敛研究较为集中的领域。然而，由于所用样本、指标、计量方法等方面的不同，研究的结论并不一致，[5]有认为总体收敛的，[6]也有认为根本不存在收敛，[7]其余的介于两者之间。[8]总体而言，关于医疗融资结构的研究并不多，大多数研究以医疗总融资(总支出)为焦点，具体指标有医疗总融资占GDP的百分比、人均医疗融资等。我们把国外文献按照样本、指标设定和检验方法分类总结。(1)分析样本。分析样本有时空两个维度。就后者而言，医疗融资收敛研究可分为国内辖区间比较和国际比较两种视角，国内辖区间比较研究的文献只有数篇，[9]以国际比较为视角的文献占绝大多数，[10]其中所涉国家数量并不相同。此外，分析样本所覆盖的时间范围各有不同，一般都取在1960－2010年之间的某个时间段，这取决于研究者对于数据的可及性。总体来说，数据基本上来自是OECD、世界卫生组织、世界银行，小部分数据来自研究者计算取得;(2)指标设定。基于收敛指标的设定，现有研究可分为多维度和单维度两类。多维度是医疗体制收敛研究的主要类型，其中监管、融资和服务提供三维度是主导的研究框架。[11]在多维度研究视角中，医疗融资只是其中的一个维度。由于监管和服务提供相对难以量化，因此大多数收敛研究仅以医疗融资为视角，偏好用总的医疗融资，具体指标为医疗融资占GDP的百分比或人均医疗融资，融资结构的收敛研究相对很少;(3)检验方法。依据检验方法的不同，目前收敛研究可分为三类。第一类研究基于新古典经济增长理论的收敛假设，运用σ收敛、绝对及条件β收敛的概念。较早些时候，σ与β收敛概念主要应用于截面数据分析，近期开始应用于面板数据分析;[12]第二类研究基于时间序列分析。这类研究将收敛界定为相对于长期稳定态的暂时偏离，强调不同方面的收敛;第三类文献运用的方法包括医疗支出要素分解法，一些学者检视了药品支出的惯性，[13]也有学者集中于公共支出与私人支出功能的不同。[14]

三、分析方法

(一)指标设定、测度方法

1.指标设定

根据三大国际机构对医疗融资结构的公私二分法，公共资金来自一般税收和社会医疗保险金，私人资金主要由私人医疗保险金、私人完全或部分支付的资金构成。为检验医疗融资结构的收敛，文章设定两个关键指标，一是公共融资占医疗总融资的百分比，另一个是年度人均医疗公共融资(美元购买力平价计算)。

2.测度方法

(1)σ收敛

我们用σ收敛作为第一种判别收敛的方法。在这里σ收敛被用于反映不同国家医疗融资结构随时间推移而发生变化的情况，通常用变异系数来表示。如果变异系数越小，则表明不同国家之间医疗融资结构的变异(离散)程度在缩小或相似性在增加，亦即存在σ收敛。变异系数(Coefficient of Variation，CV)的计算方法用以下公式来表达:

这里σ表示标准差，μ表示均值。

(2)β收敛

我们用β收敛作为第二种判别收敛的方法。绝对β收敛分析各国公共融资能否达到相同的稳定增长速度，研究低起始值国家是否存在追赶高起始值国家的趋势。根据Barro＆Sala－i－Marin[15]表明y在区间[0，T]上的平均收敛速度(基于新古典经济增长模型)为:，这里x表示稳定增长率，y*表示y的稳态。整理上式得:。因此构建绝对β收敛回归方程:

条件β收敛考虑不同国家各自的特征，分析每个国家的公共融资能否收敛于自己的稳定水平。与绝对β收敛不同，条件β收敛中不同国家具有自己的不同的稳态水平，它承认了公共融资低起始值国家与高起始值国家的差距可能持续存在。文章采用面板数据固定效用模型来检验条件β收敛，回归方程式为:

这里 αi=Txi+(1 － e－βT)lnyi*。若b＜1，表示存在条件β收敛，即第i个国家的公共融资会收敛于自身的稳定水平。

(二)资料来源与样本设计

公共融资占医疗总融资的百分比和年度人均医疗公共融资的数据来自“OECD医疗数据库2012”，①http://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=HEALTH_STAT覆盖时间范围是1972－2010年，其中个别缺少的数据参考世界卫生组织的数据予以补足。②http://apps.who.int/nha/database/DataExplorerRegime.aspx

为检验是否存在σ收敛集群现象，我们根据医疗体制类型对总样本再进行分样。我们分类的依据是B¨ohm等人提出的医疗体制三分法。[17]医疗体制包括功能和行为者两部分，前者包括监管、融资和服务提供三部分，理论上，政府、社会、市场都可以实现部分乃至全部功能，当三种功能统一由一种组织实体履行时，便形成韦伯意义上的三种理想型(ideal type)类型，现实中不大可能存在与理想型完全一致的医疗体制类型，一定程度上都是多体制并存的，但覆盖人口最多的就可以被界定为主导医疗体制，再根据主导医疗体制中履行功能的行为者构成来判定其与哪一种理想型类型更为接近。据此，我们将丹麦、芬兰、冰岛、挪威、瑞典、葡萄牙、西班牙、英国归为“国家医疗服务”(National Health Service，NHS)，政府几乎是唯一的行为者，将爱尔兰与澳大利亚、加拿大、新西兰、奥地利，德国、荷兰、日本并为“社会型医疗险”(Social Health Insurance，SHI)，至少有两个以上的行为者尤其是社会行为者共同介入或主导其中一部分功能，例如德国社会行为者的监管、融资角色，在我们观察的样本中，除了“国家医疗服务”之外，其余9个国家的医疗服务几乎完全由私人提供或由其占大多份额，也正因此，我们没有将爱尔兰归入“国家医疗服务”。在1996年瑞士由私人医疗险(Private Health Insurance，PHI)转型为德国式社会医疗险之后，美国便成为目前世界上唯一一个由私人医疗险主导的医疗体制类型国家。私人医疗险覆盖53.3%的美国人口，政府运作一些专门针对老人、小孩、妇女、军人的公共项目，覆盖人口占30.6%，无医保人口占16.1%。尽管国会已经通过强制医疗法案并获得美国高院背书，但它毕竟到2014年才生效。因此在分样时，美国另计。但可以预见的是，在不远的将来美国公共融资占医疗总融资的比例将会有较为明显的上升。

四、实证分析

(一)描述性统计

表1汇总了总样本中的描述性统计。17个OECD国家1972－2010间的公共融资占医疗总融资的比例平均达到75%，年度人均医疗公共融资平均达到1250美元。

表1 总样本描述性统计

图1描述了总样本和次样本中平均公共融资比例，次样本包括8个国家医疗服务类型和8个社会医疗保险类型的国家(美国另计)。就总样本而言，公共融资比例1972年为72.8%，2010年为76.3%。平均公共融资比的极小和极大值分别出现在1972年(72.8%)和1981年(78.6%)。对于国家医疗服务类型组来说，这两个值分别出现在2001年(77.4%)和1979年(85.1%)。对于另外8个社会医疗保险国家来说，极小和极大值则出现在1972年(69.4%)和2008年(76.9%)。

图1 公共融资占医疗总融资的比例(%)(1972－2010年)

图2表示年度人均医疗公共融资的状况。在观察起始点的1972年，三个样本的平均年度人均医疗公共融资分别为183.2美元(总样本)、181.3美元(社会医疗保险组)和187.9美元(国家医疗服务组)。这个指标值逐年增加，对应各样本组的极大值分别是3美元(2010年)、3015美元(2010年)和2945.5美元(2009年)。

图2 人均医疗公共融资(美元，平价购买力)(1972－2010年)

(二)收敛性分析

1.σ收敛性检验

我们运用方程(1)来检验三个样本组的医疗公共融资比和年度人均医疗公共融资比的变化是否存在σ收敛的现象。图3和图4描绘了变异系数的趋势，表2表示两个次样本组在不同时间段里σ收敛的增长率。

对于总样本而言，图3和图4显示公共融资比和年度人均公共融资比的变异系数分别从0.185下降到0.122和0.400下降到0.236，各自的平均年度增长率分别是－1%和－1.3%。

图3 公共融资占比变异系数(1972－2010年)

图4 人均医疗公共融资变异系数(1972－2010年)

表2 σ收敛年平均增长率 单位:％

图3、图4和表2显示两个变异系数在总样本中均呈缩小趋势，说明各国公共融资存在收敛趋势。但对于不同类型医疗体制以及在不同的时间段里，σ收敛的增长率却不尽相同。就公共融资比来说，σ收敛曲线相对平缓些，国家医疗服务国家的σ收敛速度高于社会医疗保险国家，不过二者都随时间有些波动。就年度人均医疗公共融资来说，两个次样本组的变异系数分别从0.3(1972年)到0.2(2010年)(社会医疗保险)和0.5(1972年)到0.3(2010年)，这意味着后者比前者有更高的收敛速度(表2第5、6栏所示)。因此，可以说σ收敛存在集群现象，即特定医疗体制类型国家要比其他类型国家更具收敛性。

2.β收敛性检验

(1)β收敛性直观判断

图5和图6直观地回答了医疗融资结构收敛可否观察的问题。两图中，横坐标分别为1972年各国公共融资占比和人均医疗公共融资的起始值，纵坐标代表这两个变量在各自国家的年平均增长率。从图中我们可以发现，起始值与增长率之间呈现负相关性。换句话说，低起始值的国家一般比高起始值的国家有更快的增速。这类似与新古典经济增长理论的β收敛，即追赶型收敛。图5和图6由Stata软件绘制。

图5 公共融资占医疗总融资比例的年均增长率(%)

图6 人均医疗公共融资年均增长率(%)

(2)绝对β收敛性检验

绝对β收敛分析各国公共融资能否达到相同的稳定增长速度，即研究低起始值国家是否存在追赶高起始值国家的趋势。根据公式(2)的回归方程，我们对16个OECD(美国除外)进行绝对β收敛性检验，结果如表3和表4所示。因为总样本只有16个国家，样本量已经很小，所以没有再分别对国家医疗服务和社会医疗保险的国家进行绝对β收敛性检验。

表3 公共融资占比绝对β收敛性检验结果

表4 人均医疗公共融资绝对β收敛性检验结果

利用公共融资占比和人均医疗公共融资两种指标测度的绝对β收敛性检验结果显示b＜1，从符号上看存在收敛趋势，而且全部通过5%的显著性检验，说明绝对β收敛趋势明显。我们按照时间划分了4个时间段，分别考虑单个时间段的收敛效果，结果显示均存在收敛趋势，但是不同时间段收敛速度不同，且并非是单调下降或单调上升的。这和σ收敛性检验的结论相同。

(3)条件β收敛性检验

条件β收敛性检验将采用面板数据固定效应模型，根据公式(3)，我们得到表5和表6所示结果。总样本及次样本的估计系数均小于1，并达到1%显著性水平，说明总样本及次样本的医疗融资都存在条件β收敛，表明都存在各自的稳态水平，并且都将收敛于各自的稳态水平。同时发现公共融资占比作为条件β收敛性检验测度指标好于人均医疗公共融资，因为前者的估计系数明显比1小。另外结果也显示不同时间段收敛速度不同。

表5 公共融资占比条件β收敛性检验结果

表6 人均医疗公共融资条件β收敛性检验结果

五、结论与讨论

医疗融资结构的收敛有助于促进劳动力流动，减少医疗部门内部的交易成本。因此，研究其相应的收敛方式具有重要的政策含义。文章研究发现，17个OECD国家的医疗公共融资确实存在收敛现象，其程度随医疗体制类型和时间段的不同而不同，而且并非总是单调性的。需要强调的是，公共融资的比例和水平仅仅是医疗融资收敛的初步结论，为了深入理解医疗融资结构收敛的决定性因素及其效果，还必须详细地分析公私融资是如何组织的，二者之间的相互关系如何等等，这有赖于更为详细的公私融资构成方面的信息。

文章的初步发现对于我国医疗体制改革尤其医疗融资改革也不无裨益。根据WHO的全球卫生数据库，我国1995年到2010年间医疗公共融资占比平均为43.1%(以私人医疗保险为主的美国这一数字为42.1%)，其中2010年是自1995年以来第三次突破50%大关，同期的美国为48.2%(OECD数据来源，WHO的数据为53%)，我国的医疗公共融资占比已同美国基本相同。文章所观察的17个OECD国家在1972年这一指标平均达到72.16%。2010年的医疗公共融资比为75.8%，这似乎意味着公共融资比并非越高越好，也并非与人均收入紧密相关。诚然，医疗融资的总额和人均绝对数额的重要性自不必说，但是对于人均收入不高的发展中国家来说，改善医疗融资结构或许是更为可行的提高医疗体制质量的药方。

[1]王诺、张艾:《我国医疗融资体制的公平性:从公共与私人资金的国际统计口径》，载《经济研究参考》，2010(11)。

[2]李松光等:《适宜的中国卫生筹资构成探讨》，载《中国卫生资源》，2011(1)。

[3]张宜民、冯学山:《国外卫生总费用筹资水平与结构比较评价》，载《中国卫生资源》，2009(9)。

[4]张仲芳:《卫生筹资结构的国际比较与计量分析》，载《统计与决策》，2011(2)。

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