一　引言及问题提出

根据《中国价格及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》的数据，中国城镇居民家庭年人均医疗保健支出从1999年的245.59元上升至2011年的968.98元，增长294.55％。公立医院是提供医疗保健最核心的机构，卫生部的数据显示，医院次均医药费用、药费和检查治疗费在2000—2011年均翻了一番左右。2011年公立医院住院病人人均医药费用为6909.9元，其中，药费2903.7元，检查治疗费用1841.7元，比例分别为42.1％和26.6％。而2011年农村居民人均纯收入6977元，意味着居民住院一次平均要花掉一年的收入。2011年中国医疗健康消费者调研报告指出，医疗支出已成为我国居民继家庭食品、教育支出后的第三大消费。

针对不断上涨的医疗费用，新医改于2009年重新启动，直接目标之一是解决“看病贵”问题。卫生部副部长马晓伟（2013）指出，公立医院改革的关键在完善公立医院补偿机制体系实现公益性回归。2012年，多个地区按照不同路径和模式推进医疗改革试点，围绕取消药品加成，增加一定政府医疗财政投入，用试点医院门诊和住院均次费用是否降低来测度试点成效。已有试点公立医院数据显示，取消医药补医后，“看病贵”问题虽有缓解，但并无根本改观。

国外关于医疗费用的研究主要从医疗费用影响因素、医疗费用评估等方面展开。Narayana和Narayanb（2008）针对8个OECD国家数据利用面板协整从长期均衡和短期波动方面来检验环境污染物排放是如何影响医疗支出。Wang （2011）利用面板分位数模型探索1986—2007年31个国家医疗卫生支出和经济增长之间的联动关系，发现不同分位点的医疗卫生支出会对经济增长产生不同影响。Lago-Penas等（2013）从收入弹性视角展开经济增长与医疗卫生支出之间的关系研究。杜瓦蒂（Duarte，2012）利用智利个人医疗保险市场数据，计算一系列医疗服务的价格支出弹性来评估医疗费用。Woutersea等（2013）利用滞后马尔科夫模型对多维度老年人健康和健康医疗支出之间的动态关系进行建模。

国内关于医疗费用的研究主要基于格罗斯曼（Grossman）健康资本需求理论，利用多元回归模型结合不同研究数据分析其他相关因素诸如人均收入、城市化、医疗服务价格水平、性别、年龄、新型农村合作医疗、政府预算卫生支出等指标对医疗费用的正向或负向影响。申志伟、蒋远胜（2008）分析认为，就诊机构是影响农村家庭医疗支出的最主要因素之一。徐润（2010）则结合城乡差异和城市化的视角着重考虑了居民医疗支出的收入弹性差异。罗艳虹（2010）等利用面板数据模型对1997—2007年中国26个省市地区数据展开分析，认为收入是影响我国城乡居民医疗保健支出的重要原因以及医疗价格的变化对我国城镇居民医疗保健支出的影响较大。常敬一（2013）采用多层线性回归模型对我国农村居民医疗支出的个人和地区两大类影响因素进行定量分析，发现家庭人口规模和农村人均纯收入对就医支出有负向影响。蒋建华（2010）从公立医院改革的视角定性分析，发现政府取消医院药品加成政策，增加对医院的补贴，增设药事服务费的做法在降低医疗费用方面难以取得理想效果，因为药品加成政策只是医疗费用高的表面原因。

综合以上国外研究主要结合不同模型，如面板协整、面板分位数、马尔科夫模型等研究医疗卫生支出和宏观经济指标（污染排放物、经济增长等）之间的联动关系，同时也结合健康的不同维度对医疗卫生支出进行分析。为解决中国的“看病贵”问题和公立医院的公益性回归，医疗卫生费用的研究重点应该转向公益性导向政策（取消药品加成、增加政府医疗卫生支出等）下医疗均次费用的变化研究。而国内研究主要借助多元线性回归、多层次回归模型，或者一般面板回归模型等经典计量经济模型对不同相关变量和医疗费用之间的影响冲击关系展开分析。以上模型要求总体服从正态分布，但是，样本数据建模时并不一定满足该严格假设条件，这使得常规的估计和推断过程都会产生较大偏差。

不同于已有研究，本文将利用分位数面板回归模型，基于经济学的视角探索一般意义上的公益性改善即增加医疗财政投入是否会显著地降低人均医疗保健消费支出。分位数回归对总体分布不做任何假定，在非正态分布情形下，分位数估计比最小二乘估计更有效；而且能够估计被解释变量在给定解释变量条件下整个条件分位数分布，而不仅仅是均值分布，可以更全面细致地分析不同水平下医疗消费支出特征以及各种因素的影响差异情况（赵卫亚，2012；钱水土等，2010）。本文以1999—2011年31个地区的人均医疗保健支出为目标变量，政府医疗财政投入为解释变量，结合地区人均可支配收入，以及地区人均药品费支出、人均治疗费支出等医疗指标变量为相关变量，首先展开经典计量分析中的面板单位根检验、面板混合模型、固定效应模型和随机效应模型检验以确定合理的面板回归模型；其次构建更加稳健与有效的分位数面板模型测度在10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、90％分位点上地区人均医疗保健支出与政府医疗财政投入的复杂联动关系。