影響政府衛(wèi)生支出的因素分析獲獎科研報(bào)告

影響政府衛(wèi)生支出的因素分析獲獎科研報(bào)告

【摘

要】本文主要采用多元性回歸分析的方法對2008-2018年的影響政府衛(wèi)生支出的因素進(jìn)行研究，分析了醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（個），衛(wèi)生人員數(shù)（萬人），國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元），居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（上年=100），財(cái)政支出（億元），社會衛(wèi)生支出（億元），各類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)診療人次數(shù)（億人次）的影響，同時(shí)建立計(jì)量模型，探究這些變量與政府衛(wèi)生支出的數(shù)量關(guān)系，并對模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

【關(guān)鍵詞】計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型多元線性回歸分析政府衛(wèi)生支出

一、研究綜述

本文主要分析了醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（個），衛(wèi)生人員數(shù)（萬人），國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元），居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（上年=100），財(cái)政支出（億元），社會衛(wèi)生支出（億元），各類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)診療人次數(shù)（萬人次）對政府衛(wèi)生支出的影響。

二、理論模型的設(shè)計(jì)

（一）變量分析

為了具體分析各要素對我國政府衛(wèi)生支出影響的程度，我們設(shè)定政府衛(wèi)生支出為Y;醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)為X1，衛(wèi)生人員數(shù)X2，國內(nèi)生產(chǎn)總值X3，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（上年=100）X4，財(cái)政支出X5，社會衛(wèi)生支出X6，各類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)診療人次數(shù)X7，并運(yùn)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。、

（二）建立模型

其中，Y代表政府衛(wèi)生支出，x1代表醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（個），x2代表衛(wèi)生人員數(shù)（萬人），x3代表國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元），x4代表居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（上年=100），x5代表財(cái)政支出（億元），x6代表社會衛(wèi)生支出（億元），x7代表各類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)診療人次數(shù)（萬人次），μi代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。我們通過對該模型的回歸分析，得出各個變量與我國政府衛(wèi)生支出的變動關(guān)系。

（三）數(shù)據(jù)收集

本文收集了我國2008-2018年有關(guān)稅收收入的相關(guān)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)說明：

1、與以往年份相比，2007年財(cái)政收支科目實(shí)施了較大改革，特別是財(cái)政支出項(xiàng)目口徑變化很大，與往年數(shù)據(jù)不可比。2007年起財(cái)政支出采用新的分類指標(biāo)

2、最新數(shù)據(jù)中關(guān)于各類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)診療人次數(shù)只有11次記錄，但鑒于客觀條件的限制以及本文只進(jìn)行探究政府衛(wèi)生支出因素的簡單相關(guān)性分析，11次數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠。

三、模型參數(shù)估計(jì)與回歸結(jié)果基本分析

（一）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

根據(jù)數(shù)據(jù)建立多元線性回歸方程，首先利用Eviews軟件對模型進(jìn)行最小二乘法（OLS）估計(jì)，得樣本回歸方程。

（二）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

1、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

從回歸估計(jì)的結(jié)果來看，可決系數(shù)=0.9991，修正可決系數(shù)=0.9969，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合度較好，表明政府衛(wèi)生支出變化的99.91%可由醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)，衛(wèi)生人員數(shù)，國內(nèi)生產(chǎn)總值，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（上年=100），財(cái)政支出，社會衛(wèi)生支出，各類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)診療人次數(shù)的變化解釋。七個解釋變量對被解釋變量“政府衛(wèi)生支出”的絕大部分差異做出了解釋。

2、方程的整體顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）

從方程整體顯著性檢驗(yàn)水平來看，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率為0.000156，小于0.05，方程的顯著性水平高，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量值為455.7823，F(xiàn)檢驗(yàn)通過。

針對H0：β1=β2=β3=β4=β5=β6=β7=0，給定顯著水平α=0.05，在F分布表中查出自由度為k=7和n-k-1=3的臨界值Fα（7，3）=8.88，由上表中得到F=455.7823>Fα（7，3）=8.88，所以應(yīng)拒絕原假設(shè)。即H1：βj不全為0，說明回歸方程顯著，即模型從整體上看各解釋變量對我國政府衛(wèi)生支出有顯著影響。

四、模型的檢驗(yàn)與修正

（一）多重共線性檢驗(yàn)與修正

1.簡單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法

各解釋變量之間相關(guān)系數(shù)很高，證明模型確實(shí)存在嚴(yán)重的多重共線性。

2.綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法

對于多個解釋變量，所有參數(shù)均未通過t檢驗(yàn)。在OLS法下，可決系數(shù)和F值較大，但t檢驗(yàn)值較小，說明各解釋變量對Y的聯(lián)合作用顯著，但各解釋變量存在共線性而使他們對Y的獨(dú)立作用不能分辨。

（二）異方差檢驗(yàn)與修正

1、圖示法

由修正后回歸方程知X6系數(shù)更大，其對被解釋變量的影響更為顯著，所以異方差性很有可能是X6引起的BP檢驗(yàn)

2、利用Eviews進(jìn)行BP檢驗(yàn)。

一方面，雖然X5，X6都沒有通過t顯著性檢驗(yàn)但相比之下，X6與相關(guān)性還是更強(qiáng)的;另一方面，從P值上分析，雖然都沒有通過，但是相比之下X6，P值更小，不論從圖示法分析，還是回歸結(jié)果都是X6所引起的異方差可能性大，故將X5去掉。

（三）序列相關(guān)檢驗(yàn)與修正

1、圖示法

通過RESID和RESID（-1）的散點(diǎn)圖分析，初步判斷該模型隨機(jī)誤差項(xiàng)仍然不存在序列相關(guān)性

2.D.W.檢驗(yàn)

對模型進(jìn)行D.W.檢驗(yàn)，結(jié)果表明，在5%在顯著性水平下，n=11，k=3，查表得dL=0.595，dU=1.928，4-dU<d.w.=2.14<4-dl，故模型隨機(jī)項(xiàng)的自相關(guān)狀態(tài)不能確定。

五、模型的應(yīng)用與對策建議

（一）模型應(yīng)用

最終修正的模型為：

對方程進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義解釋：在其他解釋變量保持不變的條件下，財(cái)政支出增加1億元，政府衛(wèi)生支出就增加0.0668億元，社會衛(wèi)生支出每增加1億元，政府衛(wèi)生支出就增加0.1133億元?？梢钥闯觯覈l(wèi)生支出與財(cái)政支出和社會衛(wèi)生支出之間存在著正相關(guān)關(guān)系。

（二）政策建議

第一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，應(yīng)該堅(jiān)定不移地加大公共衛(wèi)生方面的支出，讓全體人民共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展的果實(shí)，實(shí)現(xiàn)社會發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相協(xié)調(diào)。