2.1
政府卫生支出规模研究

国外一般将政府卫生支出增长速度和占GDP比重作为研究政府卫生支出规模的重点，而国内对政府卫生支出绝对数量和占卫生总费用、公共财政比重的研究相对较多，同时，国际和国内政府卫生支出测算口径不同，国内口径测算结果小于国际口径，加之不同国家政治、经济、文化和医疗卫生服务体制存在差异，使那些通过比较国际，来评价国内政府卫生支出的研究的结论略显粗糙和偏颇 ^［11］ 。目前，国内关于政府卫生支出的研究大多集中于定性研究，鲜有研究能够明确提出具有很好实践性的政策建议，主要研究结论是：政府卫生支出总量不足、增速偏慢、水平偏低。例如，李淑霞等认为政府卫生支出数量不足，占卫生总费用比重偏低 ^［12］ ；代英姿发现政府卫生支出明显总量不足，结构失衡 ^［13］ ；苗俊峰认为政府卫生支出长期滞后于财政支出和GDP增长 ^［14］ 。同时，赵郁馨等研究认为政府卫生支出规模不足，导致农村卫生投入与农民健康存在潜在危机 ^［15］ 。在少量定量研究中，何平平分析发现政府卫生支出占财政支出比重的弹性为负，而政府占卫生总费用比重增加可以有效抑制卫生总费用过快增长 ^［16］ ；苗俊峰认为政府卫生支出与经济增长之间存在长期均衡关系 ^［14］ ；李梦娜估算出政府卫生支出占GDP的最优比重为1.07％，而现实政府卫生支出投入不足，比例偏低 ^［17］ 。

在政府卫生支出规模的影响因素方面，国际上公认GDP与政府卫生支出之间存在明确且显著的正相关关系，基勒（E.Keeler）发现人均GDP能够解释卫生总费用90％以上的差异 ^［18］ ，且与克莱曼（E.Kleiman）的研究结论一致 ^［19］ 。20世纪90年代后，随着对政府卫生支出面板数据的分析不断深入，研究者发现人口老龄化、人口增长率、医疗服务价格、门诊量、住院率、住院分娩率、传染病发病率 ^{［20，21］} 等均与政府卫生支出有关。而国内研究发现，人口因素、经济因素、社会因素和制度因素等是影响政府卫生支出的主要因素 ^［22］ 。例如，15岁以下人口比例、65岁及以上人口比例、人口自然增长率（人口因素） ^［23-25］ ；城镇化率（社会因素） ^［26］ ；政府卫生支出占卫生总费用比重、政府卫生支出占GDP比重、政府卫生支出占财政支出比重（经济因素） ^［27］ ；财政支出分权、财政自给率（制度因素） ^{［28，29］} 等。

目前，关于政府卫生支出风险的研究，主要集中在医疗保障基金风险研究。医疗保障基金风险是政府卫生支出规模风险的重要组成部分，是指在医疗保险基金筹集、支付和投资的过程中，基金发生损失的可能性及其损失发生的不确定性 ^{［30，31］} 。目前，政府卫生支出医疗保障风险研究按运行过程分类，分为筹资风险、支付／使用风险、投资风险；按性质分类，分为操作风险、体制风险、金融风险和道德风险。在筹资风险方面，统筹层次一直是研究重点。邓洪夫认为政府卫生支出医疗保障基金虽总体结余，但仍存在潜在风险，需提髙统筹以增强基金抗风险能力 ^［32］ 。徐宁等和任志强进一步提出条块分割、过低统筹层次已对医保制度运行和发展产生一系列不利影响，导致基金规模有限，抵御疾病风险的能力较弱，应逐步提高统筹层次 ^{［33，34］} 。同时，随着医疗保障制度的不断完善，医疗卫生服务刚性需求得到全面且过快释放，导致医疗保障基金支付风险逐渐显现。吴群红等利用ProModel仿真模拟分析发现，根据黑龙江省目前人口增长、医保参保、住院费用变化等情况，如不施加干预措施，将面临政府卫生支出医疗保障基金亏空风险 ^{［35，36］} 。马桂峰等（2017）根据时间序列ARIMA模型预测结果，提出如不改变筹资支付政策，2021年城镇职工和居民医疗保险基金将出现超支风险 ^［37］ 。

政府卫生支出医疗保障基金风险的影响因素研究，主要从人口结构、支付方式、科学化管理和道德风险等方面展开。例如，李亚青认为人口结构等动态变化因素，将导致人均筹资和财政补贴增长加快 ^{［38，39］} ；仇雨临进一步论述人口老龄化将增加医疗保险基金支出风险发生的可能性 ^［40］ ；孟庆跃提出医疗保险支付制度改革对费用控制具有正向作用，但作用具有局限性 ^［41］ ； Huang Y等认为总额预付可有效降低医保基金支出 ^［42］ ；李晓斌和霍琛琛将医疗保险中的道德风险分为医疗卫生服务供方道德风险和需方（参保人）道德风险 ^{［43，44］} ；吴传俭对医保基金中道德风险产生的根源和机制进行研究 ^［45］ ；郭永松等认为道德风险已引起医疗资源浪费和医保负担加重等一系列不良后果 ^［46］ 。

在医疗保障基金风险预测与预警、防控策略研究等方面，国内学者较多运用单因素趋势预测、保险精算预测和仿真模拟预测等进行基金风险预测。其中，单因素趋势预测，以时间序列模型、马尔可夫模型和灰色模型等预测方法为主；而仿真模拟预测，主要包括系统动力学、 ProModel仿真模拟和BP神经网络等。在单因素趋势预测研究中，谭宇利用时间序列ARIMA模型，对深圳市医疗保障基金进行分析预测，发现到2012年11月，医疗总费用将超过医保缴费，存在基金超支风险 ^［47］ 。蔡文泳等发现灰色马尔可夫模型适用于新农合基金风险预测，且预测精度高，预测结果显示番禺区新农合系统在未来5年间将不会出现破产情况 ^［48］ 。吴彬等采用灰色系统GM（1，1）模型对福建省各统筹区域的城镇职工医保基金收支进行预测，发现从2013年开始，各地统筹基金将陆续出现超支风险 ^［49］ 。保险精算学在保险行业蓬勃发展中逐渐成熟且应用广泛，其对保险基金筹资水平有较好预测效果。李镒冲等使用ILO筹资模型与核密度估计方法对2005年成都市城镇职工住院医疗保险的筹资比例进行预测，测算比例为4.7％ ^［50］ 。同时，王晓燕利用系统动力学建立社会医疗保险费用控制模型，预测发现2021年我国城镇职工医疗保险基金将出现年度超支风险 ^［51］ 。齐新业利用ProModel仿真建模思想，对黑龙江省新农合、城镇居民医疗保险和城镇职工医疗保险进行系统模拟，发现黑龙江省医保基金将存在超支风险 ^［36］ 。而钟邃则利用BP神经网络构建城镇职工医疗保险风险预测模型，预测和判别季度性医保基金运行效果 ^［52］ 。当前，政府卫生支出医疗保障基金风险预警研究，主要集中于保险统筹基金的风险预警体系和预警机制建立 ^［52］ 。例如，陈明霞利用风险预警原理，从明确警意、寻找警源、分析警兆和预报警度等多个步骤对社会保障基金风险预警进行分析 ^［53］ 。路云等对我国社会医疗保险基金的运行平衡能力进行风险预警，初步构建风险预警体系 ^［54］ 。张晓等将医保基金风险预警系统分为风险识别、风险评价和风险预警三个子系统，并提出建立基金风险预警机制，是风险防范的主要途径 ^［55］ 。而高广颖等进一步根据住院补偿金使用情况建立基金预警系统，采取预警区间（红、黄、蓝）分级预警方法，降低医保基金运行风险 ^［56］ 。在医疗保障基金风险防控策略研究中，提出具有实质性和可操作性策略建议的文献相对较少。仅邓大松等对我国基本医疗保险筹资费率增长进行测算，提出如果人均工资增长速度低于人均医药费用支出，医药费率将因人口老龄化加剧而加速增长，导致医保筹资风险 ^［57］ 。曾益认为若将个人账户和统筹账户基金合并，可以缓解统筹账户基金支付压力，并降低参保人员门诊自费部分的费用 ^［58］ 。同时，刘兴会（2015）对上海2010—2012年城镇职工基本医疗保险基金实际运行情况进行风险实证评估分析，提出了提高基金使用效率、完善医疗保险个人账户制度和建立多层次医疗保险体系等具有针对性的风险防控策略 ^［59］ 。而齐悦力通过分析山东省基本医疗保险现行制度，发现在仅考虑制度本身所产生的收支情况下，2018年山东省职工基本医疗保险统筹基金将出现较大收支缺口，并针对基金筹资和支付机制等方面提出具体对策建议 ^［60］ 。 vlhL8bXt/IFrK2wfr7E6dqACrfxjLex02ixpGP1FWhl3DQw/1YCysZPCXEliofGv