论文基于VAR模型对影响我国卫生费用增长因素实证分析是适合不知如何写实证分析方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于规范分析论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：文章运用向量自回归（VAR）模型研究了国内生产总值（GDP）、人口老龄化,政府卫生支出比例以及我国的城镇化水平这四个因素对我国卫生费用的影响.建立相应的联立方程,通过脉冲响应分析和方差分解研究表明：对我国卫生总费用影响最大是我国的城镇化率和国内生产总值,其次是政府卫生支出比例,从长期影响来看,人口老龄化也是一个不可忽略的影响因素.
关键词：VAR模型；卫生费用；脉冲效应；方差分解
一、 引言
改革开放以来,我国卫生总费用呈现快速增长的趋势.1978年,我国卫生总费用仅有110.21亿元,2013年卫生总费用达到31 869.0亿元.短短35年间,我国卫生总费用增长了近290倍.医疗卫生支出已与住房、教育支出共同成为我国居民生活中新的三座大山.过高的医疗卫生支出会给社会、家庭带来沉重的负担.2009年第一次医疗改革想解决的根本问题“看病贵、看病难”在当前社会仍然普遍存在.故从本质上分析影响我国卫生费用增长的各种因素,探讨它们之间的动态关系,能够从根本上有效的、合理的控制我国卫生费用的过快增长.Kleiman（1974）,Newhouse（1977）等人最先用OECD（Organization for Economic Co-operation and Development）国家横截面数据研究了医疗卫生支出的影响因素,发现影响卫生总费用最重要的因素是居民收入（GDP）；曾小敏（2000）用主成分分析方法对湖南省卫生总费用的76个影响因素进行了分析,提取了影响卫生总费用的三大主成分,其中第一主成分里的国民生产总值对其影响最大；何平平（2006）基于普通最小二乘法对从生产函数角度建立的经济模型进行估计,发现影响我国卫生总费用增长的最主要因素是经济增长.除了收入的因素以外,Leu（1986）对OECD国家的数据分析研究发现,老龄人口比例、政府卫生支出占财政支出的比例、城市化程度都是影响卫生总费用的重要因素；Steinmann（2005）研究表明当前医疗卫生费用剧增的另一个重要因素是老年人口比重的增加；Anderson（2000）曾发现65岁以上老年人口的卫生费用是65岁以下卫生费用的2.7倍～4.8倍；刘民权（2007）研究了政府卫生支出占财政支出的比例并将其在卫生总费用中的比例做了比较；贺瑞博（2015）将政府卫生支出占财政支出的比例作为外生变量,基于时间序列分析中的协整理论研究了它与卫生费用之间的关系；陈洪海（2009）首次将城镇化引入到卫生服务需求函数中,基于协整的方法研究了影响卫生总费用的三大影响因素：GDP,老龄化,城镇化和我国卫生总费用之间的关系.
目前国内研究分析影响卫生总费用因素的模型主要包括最初的一般线性回归模型,考虑到时间的因素后,用时间序列分析中的AR模型,MA模型,ARMA模型,以及目前最受欢迎的基于协整的方法去分析.在用一般线性回归模型时为了消除线性回归模型自变量之间的复共线性问题,刘树仁（2000）用岭回归的方法克服了各影响因素之间的多重共线性问题.当时所用方法没有考虑数据平稳性的信息,故很容易出现“伪回归”的现象.雷海潮（1998）用ARIMA模型对卫生总费用占GDP的比例进行了分析和预测；Okunade（2000）对20个OECD国家的数据用最新的面板单位根检验方法进行了分析,发现所研究变量之间存在协整的关系；何平（2005）基于协整的方法和误差修正模型对GDP如何影响卫生总费用进行了分析.以上提到的模型均是考虑单个影响因素对卫生总费用的影响,或者在用时间序列方法分析多个影响因素时,将每个因素对卫生总费用的影响进行单独的分析.本文考虑用多变量的时间序列系统的预测和描述随机干扰对变量系统的动态影响,即用VAR（Vector auto-regression）模型研究我国人均GDP,65岁以上老龄人口所占比例,政府卫生支出占财政支出的比例以及城镇化等四个主要因素与卫生总费用的动态关系,根据得到的变量间的相关关系,为卫生事业的改革和发展提供重要的参考建议.
二、 模型实证分析
1. 数据的选取.考虑选取各个变量数据的一致性,本文采用1990年～2013年间各个变量的年度时间序列数据.为了去除人口规模的变化对卫生总费用的影响,用我国人均卫生总费（PHE）用作为研究指标,其数据来源于2014年《中国卫生与计划生育统计年鉴》；人均GDP数据来源于2014年《中国统计年鉴》,代表我国的国民经济状况；我国的老龄化（AGE）状况用65岁以上老年人口所占比例作为研究指标,数据来源于2014年《中国人口和就业统计年鉴》；政府部门对卫生的投入（GOV）用政府卫生支出占财政支出的比例这一指标来表示,数据来自于2014年《中国卫生与计划生育统计年鉴》；用城镇人口比率（CITY）来表示我国的城镇化水平,数据来自2014年《中国人口和就业统计年鉴》.
2. 多变量时间序列的平稳性检验.为减少各变量异方差对结果的影响,对每个变量分别取自然对数,记为：人均卫生费用LNPHE,人均国内生产总值LNGDP,65岁老年人口所占比例LNAGE,政府卫生支出占财政支出的比例LNGOV,城镇人口比率LNCITY.各个变量平稳性检验结果见表1.
据表1中ADF统计量的结果可知,各变量的原序列都是非平稳序列,经过一阶差分后的各序列都变成了平稳序列.
3. VAR（vector auto-regression）模型的建立.基于各变量一阶差分后的序列都是平稳的,建立VAR模型,来研究各个影响因素对卫生费用的动态影响.本文根据LR检验统计量,最终预测误差（FPE）,AIC信息准则,SC信息准则和HQ信息准则的结果来选择VAR模型滞后的阶数.
根据表2,有超过一半的准则选出来的滞后阶数为2阶,故可将VAR模型的滞后阶数定义为2阶.以下为VAR模型的估计结果：
D（LNPHT）■D（LNGDP）■D（LNAGE）■D（LNGOV）■D（LNCITY）■等于0.02910.32520.08410.14410.0076+
总结:本文是一篇关于实证分析论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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