何一凡

摘要：随着医疗费用的不断上涨，如何有效控制医疗费用的过度增加，提高医疗资源利用率始终是社会保障界的研究热点。本文利用1991-2017年统计数据，采用分位数回归模型，分析各影响因素对医疗费用支出的影响。

关键词：医疗费用;老龄化;人均可支配收入

一、国内外关于医疗费用支出影响因素的相关研究背景

Gerdtham（1992）得出公共财政比重和通货膨胀与人均医疗支出存在一定联系;但是老年人抚养比与医疗费用不存在显著关系。杨燕绥，妥宏武（2017）将卫生费用增长控制与医疗保障治理机制相结合，运用时间序列回归和双向固定效应模型分析得出在全国层面，政府支付能力对卫生总费用和政府卫生支出有显著的正向作用。

二、医疗费用支出影响因素

老龄化因素。目前，我国老龄人口以每年平均 3.3%的速度增长，高于世界每年老龄人口2.5%的增长率。收入因素。随着我国经济迅速发展，人民收入水平不断提高。随着收入水平的提高，人们增加了对健康的需求，从而会加大对健康的投入。环境及教育因素。随着健康意识的提高，人们开始认识到空气污染、水污染等环境污染问题已经严重困扰人们的健康生活，影响了人们的健康。因此，环境污染对医疗费用支出存在潜在的、不可忽略的影响。人们受教育程度提高，收入就会相对增加，从而增加医疗卫生服务需求。另一方面，随着教育水平提高，人们的健康意识会增强，从而可能减少医疗费用的支出。

三、对医疗费用支出影响的实证分析及结论

（一）变量选取及数据来源

因变量。本文采用卫生总费用作为医疗支出的指标，同时，为消除人口规模变化和价格变化的影响，本文用医疗价格指数对人均医疗费用进行了紧缩处理。自变量。本文选取老年抚养比作为衡量老龄化程度的指标;城镇居民人均可支配收入作为收入指标;受教育程度用人均受教育年限表示;环境污染用全国废气排放量来衡量。

数据来源。本文使用我国1991—2017年的数据，卫生总费用来源于《中国卫生健康统计年鉴》;老年抚养比、城镇居民人均可支配收入和废气排放量来源于《中国统计年鉴》;人均受教育年限根据《中国统计年鉴》数据计算得到。

（二）实证分析及结论

1.建立模型

Qy（τlx）= β0（τ）+ β1（τ）x1 + β2（τ）x2 +β3（τ）x3 + β4（τ）x4 （1）

其中，Qy（τlx）表示在不同的τ分位数回归模型中，因变量人均医疗费用支出的估计值;x1表示老年抚养比;x2表示城镇居民人均可支配收入;x3表示废气排放量;x4表示人均受教育年限。借助Eviews6.0分别估计分位数为0.25、0.4、0.5、0.6、0.75 情况下的回归模型，结果如表1所示。

如表所示，在5个分位数下回归，只有分位数为 0.25 的模型变量显著性没有通过检验，其他4个分位数模型变量显著性均通过检验（在 10%的显著性水平下）。其中，老年抚养比（x1）、城镇居民人均收入（x2）、人均受教育年限（x4）三个变量在5%的显著性水平下显著，只有废气排放量（x3）在0.4和0.5 的分位数模型中是在10%的显著性水平下显著。从拟合优度调整R^2 来看，各分位数模型的拟合优度均在0.85之上，说明模型均有良好的拟合效果。

2. 结论分析

从表可以看出，医疗支出与老年抚养比、人均收入、废气排放量呈正相关关系，与受教育年限呈负相关关系。根据实证研究，我们得出如下结论：（1）我国人口老龄化、收入水平对医疗支出存在显著的正向影响，影响作用随着医疗费用提高有所减弱;（2）废气排放量对医疗费用支出也有正向影响，且其影响作用在不断加深;（3）教育水平的提高，会减少医疗卫生费用的支出。

老年抚养比对医疗费用支出具有显著的正向影响。整体来看，影响程度隨着分位数的增加先增后减。对于老年人来说，会由于健康状况下降引致对健康需求的增加，导致医疗费用的上涨。

收入水平也是影响医疗费用支出的重要正向因素，其对医疗费用的影 响系数随着分位数增大也是先增加后减小。说明在医疗费用开始较快增长过程中，收入增加是引起医疗费用支出增长的主要因素之一，但是随着医疗费用支出达到一定程度，医疗服务逐渐变成一个正常消费，收入弹性就会减小，对医疗费用的影响也就减弱。

随着医疗消费水平的提高，环境污染对其影响的显著性增强，并且影响系数随着分位数增大在增加。受教育水平对医疗费用的影响是负向的，说明教育水平越高，有助于提高健康相关的意识，追求健康的生活习惯，从而减少医疗卫生服务需求和医疗卫生支出。受教育水平对医疗费用的影响程度在不同分位数下变化不太大，说明教育对医疗卫生费用的影响比较稳定。