论文：环境质量对医疗支出的影响分析

目录/提纲：……
一、引言
二、面板协整模型的设定与解析
三、面板协整模型的估计与检验
（一）面板单位根检验
（二）面板协整模型的估计与检验
（三）协整检验的结果与分析
（四）面板误差纠正模型的估计与分析
四、结论与说明
……
论文：环境质量对医疗支出的影响分析

内容提要：本文将工业二氧化硫排放量作为环境质量的代理变量，分析中国城镇居民医疗保健支出与居民收入和环境质量之间的长期均衡关系，并基于面板误差纠正模型来考察短期调节效应。结果表明，环境质量对医疗支出影响的长期弹性为正，说明环境污染的加剧导致人们健康状况的恶化，从而促进了医疗支出的增长。但是，从短期来看，环境质量对医疗支出的影响并不显著，这一结果解释了有些地区和部门在短期内会以牺牲环境为代价来换取经济的暂时发展，由此突显了做好环境保护工作的艰巨性与紧迫性。
关键词：医疗支出 环境质量 动态广义最小二乘法 面板协整

一、引言
中国社会科学院2007年发布的《社会保障绿皮书》指出，从1990-2004年，我国城镇居民人均可支配收入由1510.2元增加到9421.6元，增加了5.24倍，与此同时，城镇居民人均医疗保健支出却增加了19.57倍，居民医疗支出的增速远远超过其收入增长的速度。医疗费用的急剧上升，使得“看病难、看病贵”的问题已经成为社会最为突出的矛盾和百姓最为关注的话题。
另一方面，在居民收入持续快速增长的同时，环境污染问题不仅没有得到有效遏制而且形势日益严峻。2006年我国单位GDP能耗仅下降1.23%，化学需氧量和二氧化硫排放量不降反升，分别增长1.9%和2.4%，“节能减排”两大指标均未能完成计划。2007年上半年，全国二氧化硫排放总量为1263.4万吨，与去年同期相比仅下降0.88%，化学需氧量排放总量为691.3万吨，与去年同期相比增长0.24%，中央政府“节能减排”的目标再次面临落空的巨大压力（中宏数据库环境库）。那么，由此所提出的问题是，环境质量的恶化是否严重威胁到了城镇居民的身体健康，进而促进了医疗费用的快速增长？进一步，在中国不同地区，城镇居民
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，城镇居民因体力活动较少，环境保护不够等原因，其患病可能性会更高，对医疗支出的影响也更大。因此，本文主要以城镇居民的医疗保健支出为研究对象。考虑到不同地区之间医疗支出的同期相关性和收入变量的内生性，本文应用面板动态广义最小二乘法(DGLS)和两阶段广义最小二乘法(2SGLS)来估计环境质量对医疗支出影响的长期约束及其相应的短期调整效应。和现有研究相比，本文首次应用面板协整模型深入分析了环境质量对医疗支出的影响以及地区之间的差异，并基于面板误差纠正模型来考察内生变量在受到冲击时的短期调整效应，所得结论对于我国当前按照科学发展观的要求，做好环境保护工作具有重要的现实意义。
本文余下部分的安排为：第二部分具体剖析了面板协整模型及其误差纠正模型的设定，并对样本数据的来源与处理进行简要说明；第三部分详细阐述了面板单位根、面板协整与面板误差纠正模型的估计与检验，并基于检验结果来分析现实经济含义；第四部分对本文的结论与不足进行说明。
二、面板协整模型的设定与解析
Newhouse(1977)将医疗支出作为内生变量、人均收入作为外生变量，分别利用8个发达国家的横截面数据和时间序列数据进行研究，结果发现医疗支出的收入弹性均大于1。而现有对医疗支出进行研究的文献，大多数可以被认为是对Newhouse(1977)模型的简单扩展。因此，本文亦在Newhouse(1977)模型的基础之上，通过引入工业二氧化硫的排放量来分析环境质量对医疗支出的影响。进一步，由于中国不同地区城镇居民的人均收入和医疗支出均存在较大的差距，且城镇居民对医疗支出的影响比农村居民更大，因此，本文以城镇居民的医疗支出水平为研究对象，以各省、市、自治区为横截面单位，将环境变量和收入变量的时间序列数据进行组合而构成面板模型，以此研究各个变量对城镇居民医疗支出的影响。以表示地区时期城镇居民家庭平均每人医疗保健支出，以表示城镇居民家庭人均收入，以人均二氧化硫排放量作为环境质量的代理变量，用表示，构造面板数据模型如下：
(1)
其中，系数和分别表示医疗支出的长期收入弹性和环境质量对医疗保健支出的长期影响。一般来说，随着国民收入的增长，用于医疗服务方面的支出也会随之增加，因而系数通常大于0。另一方面，环境质量的下降（二氧化硫排放量增加）会对人体的健康状况产生负面影响，而健康状况的恶化则使人们增加对医疗服务的需求。已有大量文献研究表明，过度二氧化硫排放会导致酸雨的形成，并引发各种疾病，如呼吸道疾病(Mead和Brajer, 2005)、心血管疾病(宋桂香等, 2006)、肺部疾病(Banister, 1998)，而这三种疾病在2006年城市居民的死因中均排行前5位（2006年中国卫生事业发展情况统计公报）。因此，系数应大于0。
进一步，若模型(1)中所含变量为面板单位根过程，且扰动项，则模型(1)为面板协整模型。根据Granger表述定理，面板协整模型(1)所对应的面板误差纠正模型可以表述为：
(2)
模型(2)中项为面板协整模型(1)的估计残差，表示其相应的误差纠正系数，它反映了城镇居民医疗保健支出与居民收入、二氧化硫排放量之间的长期协整关系对模型(1)中医疗支出的短期变化所产生的调节效应。具体来看：第一，若为负值，则表明长期均衡关系对医疗支出的短期变化具有抑制作用，从计量角度来说，为负值则进一步表明模型(1)为面板协整模型；第二，值的大小度量了医疗保健支出在受到冲击而重新回到长期均衡时的调整速度，的绝对值越大则表示调整速度越快；第三，依据值的大小，我们可以计算收敛到长期均衡的半衰期(half-life of convergence)。此外，和值的大小则刻画了医疗支出的短期收入弹性和环境质量变化对医疗支出的短期影响。
基于数据的可得性，本文选取的样本期限为1992－2005年，由于时间跨度只有14年，因此，我们没有估计横截面异质的面板协整模型，即假定模型(1)和(2)中的系数在各个截面之间是相同的。为了反映环境质量对医疗支出影响的地区差异，我们按照经济发展水平的不同，将全国29个省、市、自治区分为东部、中部和西部三个地区[ 东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省和市；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省；西部地区包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆10个省和自治区。重庆和西藏因数据不全而未被包含在样本中。]，然后分别对每个地区应用面板协整模型(1)和面板误差纠正模型(2)进行估计。以表示城镇居民家庭平均每人医疗保健年支出；以表示城镇居民家庭平均每人全年收入；以表示人均二氧化硫排放量，由工业二氧化硫排放总量与年底总人口相除计算得到。并且，本文以1992年城镇居民消费价格指数为基期（1992=100），将城镇居民家庭平均每人医疗保健年支出和家庭平均每人全年收入换算成实际数据。所有数据均来源于1993－2006年《中国统计年鉴》各期。
三、面板协整模型的估计与检验
（一）面板单位根检验
如果模型(1)中的所有变量均由面板单位根过程所生成，且，则模型(1)即为我国城镇居民医疗支出与居民收入、二氧化硫排放量之间的面板协整模型。为此，本文首先对模型(1)中的各变量进行面板单位根检验，然后估计模型(1)，最后基于估计的残差来检验面板协整关系。
为使结论具有稳健性，本文应用Im等(2003)提出的异质面板单位根进行检验（IPS检验）。假定随机向量由以下有限阶自回归过程所生成：
(3)
对于虚拟假设：所有截面单元均为单位根过程，即和备选假设：至少有一个截面单元为平稳过程，即，构造面板单位根检验统计量：
(4)
其中为各截面单元ADF检验统计量的平均值，；和分别为虚拟假设下的均值和方差。考虑到截面之间的相关性，本文首先对各变量进行去组间均值处理，然后应用上述检验分别对我国东部、中部和西部地区进行面板单位根检验[ 该检验程序由Bornhorst和Baum(2001)提供。]，所得结果列入表1。
表1 面板单位根检验结果
变量 东部 中部 西部
-1.793(0.168) -1.765(0.230) -2.027(0.04 ……（未完，全文共14391字，当前仅显示3423字，请阅读下面提示信息。收藏《论文：环境质量对医疗支出的影响分析》）