中国财政地方卫生支出的影响因素分析
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班级：金融工程152
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内容摘要
近年来居民卫生医疗健康状况一直是全社会关注的重点民生问题。
与此同时，中央及地方各级政府也一再强调要加大公共卫生的财政支出力度。
而许多地方“看病难、看病贵”等现象似乎并没有得以解决，这个历史遗留的民生问题牵涉的方方面面是在太多，要一次性完全解决妥当似乎不是那么件容易的事。
要解决问题，首先肯定要找出出现问题的原因，到底是哪些因素影响了我国卫生医疗跟不上脚步。
本文着重从政府地方卫生支出的影响因素来分析，为何地方卫生支出存在不均衡的问题。
关键词：卫生医疗、财政支出、GDP 、财政收入
早在1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》就提出了“中央和地方政府对卫生事业的投入，要随着经济的发展逐年增加，增加力度不低于财政支出的增长幅度”的要求，但是我国政府的卫生支出水平仍旧偏低。
从绝对量上看，我国的卫生支出从2000年的709.52亿元增长到2010年的3124.57亿元，虽然增长了4倍多，但直到2003年SARS 的爆发，政府才更加重视卫生领域的投入，政府预算支出的增长开始慢慢地与财政支出的增长相协调。
1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》还要求在二十世纪末“争取全社会卫生总费用占国内生产总值的5％左右”，但是我国卫生总费用占GDP 的比重直到2010年也没有超过5%。
根据Tanzi 和Schuknecht(1997)的整理，早在上个世纪90年代奥地利、法国、意大利、德国、挪威、荷兰等国医疗卫生支出占GDP 的比重就超过了8%，加拿大和美国更是超过了10%，比例最低的是爱尔兰，也达到了7.1%。
一、理论分析
研究对于影响政府财政支出的因素主要有人口密度，人均GDP ，受教育水平。
本文主
要以人口密度、人均GDP 和文盲率作为人口、经济和社会三个方面的效率影响因素。
所使用的所有数据均来自2010年各地中国财政年鉴、中国卫生年鉴、中国卫生统计年鉴以及中国统计年鉴
人口数：由于较多的人口数有利于降低政府支出的管理和监督成本,所以人口数与政府支出的效率应该呈正相关关系
GDP 水平：较高的经济发展水平有助于提高财政支出效率，所以GDP 越高地地区，政府财政医疗卫生支出应该越高。
卫生医疗机构数：卫生医疗机构多的地区，医疗卫生发展水平相对较高，所以卫生医疗机构数应与政府财政医疗支出成正比。
财政收入水平：财政收入高的地区说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。
所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。
二、模型设定
Y 代表政府财政医疗支出额 X1 代表人口数 X2 代表GDP 总额 X3 代表卫生医疗机构 X4代表财政收入
基于以上数据，初步建立模型
t i u X X X X Y +++++=443322110βββββ
三、数据收集：本文收集了我国2010年我国卫生医疗支出以及相关因素的部分数据
注：以上数据来自2010年中国统计年鉴
四、图形分析及理论模型建立：
1、利用Eviews软件分别绘制X1，X2，X3与Y的相关图相关图如下：
由相关图可知，解释变量与被解释变量之间存在线性相关关系，为此，可建立如下人口密度，人均GDP ，文盲率与政府卫生医疗财政支出的多元线性回归模型：
t i u X X X X Y +++++=443322110βββββ
2、用最小二乘法，利用Eviews 软件可得估计结果如下：
报告形式：
t
i u X X X X Y +++-+=43210567.00006.00049.00231.02123.29ˆ （7.4831）（20.0044） （0.0014） （0.0004）（5.0199） t =（3.9038） （5.2771） （-3.4521） （1.6519）（5.0199）
2R =0.9388 2R =0.9293 DW=2.2969 F=99.6313 σ
ˆ=19.5387
3、检验多元回归模型： 给定显著水平为0.05
拟合优度检验：2R =0.9388接近于1，表明模型对样本数据拟合程度高。
F 检验：F=99.6313>αF (5-1,31-5)=2.74 表明模型线性关系显著，或解释变量人口密度X1，人均GDPX2，文盲率X3结合起来对被解释变量政府卫生医疗财政支出Y 有显著影响。
T 检验：人口数X1的T 统计量绝对值为5.2771>2/αt (31-5)=2.056 表明人口数量对Y 有显著影响
GDP 总量X2的T 统计量绝对值为3.4521>2/αt (31-5)=2.056 表明GDP 总量对Y 有显著影响
卫生医疗机构数X3的T 统计量绝对值为1.6519<2/αt (31-5)=2.056 表明卫生医疗机构数对Y 没有显著影响
财政收入X4的T 统计量绝对值为5.0199>2/αt (31-5)=2.052 表明财政收入对Y 有显
著影响
模型可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验：
4、多重共线性检验：由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR 命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为：
通过计算表明，各解释变量都与被解释变量政府财政医疗支出高度相关，且解释变量之间也是两两高度相关的。
先按照逐步回归原理建立回归模型。
1) 建立一元回归模型
根据理论分析，人口数量应是财政医疗支出的主要影响因素，相关系数检验也表明，人口数量应与财政医疗支出的相关性最强。
所以，以Y=a+bX+ 作为最基本的模型
经过以上的逐步引入检验过程，最终确定政府财政医疗卫生支出的函数为
i
Y ˆ= 42.2853+ 0.02041X + 0.01744X （7.9621） （0.0020） （0.0051） t=( 5.3108) (10.1024 ) (3.4008)
2
R=0.9051 2R=0.8983 DW=2.3662 F=133.4513
统计检验：
判定系数：R2=0.9051 接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。
α=,说明各个解释F检验：F=133.4513,大于临界值2.74, 其P值0.000000也明显小于0.05
变量对政府财政医疗支出Y有显著影响，模型线性关系显著
t(31-5)=2.056 表明人口数量对Y有显著影T检验：人口数X1的T统计量绝对值为5.3108>
2/α
t(31-5)=2.052 表明财政收入对Y有显著影响响；财政收入X4的T统计量绝对值为3.4008>
2/α
自相关检验：给定显著性水平0.05，查DW表，当n=31 ,k=3时，得下限值d L=1.229,上限值d U=1.650
因为DW统计量为2.3662 位于4-d U=2.35与4-dl=2.771之间所以无法判断是否存在自相关性。
5、偏相关系数检验：
从上图可知，偏相关系数PAC的绝对值都小于0.5，表明回归模型存在一阶二阶，三阶，自相关性
从White检验知Obs*R-squared=10.80896小于自由度为5，显著性水平为为0.05的χ2值为11.071表明模型不存在异方差性。
修正模型：加权最小二乘法WLS建立的样本回归模型:
权数为W1=1/ abs(resid)和权数为W2＝1/RESID^2的加权最小二乘法估计相比较，最终得到的理想模型是
经过White 检验，无交叉乘积项的检验结果为：2
nR =0.6905 prob(nR 2)=0.9524 White 检验结果表明：prob(nR 2)大于给定的显著性水平 =0.05，接受原假设，认为经加权最小二乘法调整后的回归模型不存在异方差。
6、经比较和检验，我们最终确定的政府财政医疗支出的模型为：
i
Y ˆ= 951610+0.00261X +0.02284X （16.1952） （0.0009） （0.0104） t=(5.8759) (3.0038) (2.1846)
2R =0.9709 2R =0.9688 DW=2.1899 F=467.1209 P=0.0000
这表明，在其他条件不变的情况下，地区人口每增加一万人，该地区的政府财政医疗支出就会增加26万元；在其他条件不变的情况下，地区财政收入每增加一亿元，政府财政医疗支出就会增加228万元。
五、得出结论：
（1）人口数量与政府财政医疗卫生支出呈现较为明显的正向相关关系。
表明人口数量越多 的地区，政府财政医疗卫生支出越高，相应的效率也越高。
（2）地区财政收入与政府财政医疗卫生支出成正相关关系。
说明说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。
所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。